JP7158502B2 - 情報処理装置、および情報処理システム - Google Patents

Description

本開示は、情報処理装置、および情報処理システムに関する。

従来、操作者および自動車の運転特性を示すデータの監視、記録、および通信に基づいて自動車保険料を決定する方法およびシステムが知られている。

例えば、特開２００９－１２８４８６号公報（特許文献１）は、自動車保険料設定システムを開示している。このシステムは、車両の運転状態に関する情報と車両の走行環境に関する情報とに基づいて、ドライバ識別子毎に安全運転レベルを判定し、当該安全運転レベルに対応する保険料の計算式を用いてドライバ識別子毎の自動車保険料を算出する。

特開２００９－１２８４８６号公報

近年、車両同士の無線通信システムである車車間通信システム、車両および路側機間の無線通信システムである路車間通信システム、歩行者が携帯する歩行者端末と車両との間の無線通信システムである歩車間通信システム等の開発が進められている。車両と、路側機および歩行者端末との間でやりとりされる情報は、例えば、車両の運転者の安全運転を支援するために用いられる。

このような通信システムでは、車両あるいは歩行者端末から様々な情報を外部に提供する必要があるが、情報を外部に提供することに対するメリットを実感し難い。そのため、車両の所有者（例えば、運転者）あるいは歩行者が外部へ送信する情報の内容を制限する等、積極的に情報の提供が行なわれないことが想定される。この場合、限られた情報で車両制御が行なわれることから、事故の増加、あるいは車両制御の快適性低下等を招く可能性がある。したがって、外部への情報提供を積極的に促したいというニーズが存在する。

特許文献１では、ドライバの安全運転レベルに応じた妥当な保険料を計算することを検討しているが、上記ニーズを満たすための技術は何ら教示ないし示唆されていない。

本開示のある局面における目的は、車両の所有者に対して、外部への情報提供を積極的に行なうように促すことが可能な情報処理装置、および情報処理システムを提供することである。

ある実施の形態に従う情報処理装置は、車両から、路側機、他車両および携帯端末装置のうちの１以上の機器へ送信された、車両の安全運転を支援するための支援情報に関する関連情報を取得する取得部と、関連情報に基づいて、車両の所有者のスコアを算出するスコア算出部とを備える。

他の実施の形態に従う情報処理装置は、車両の所有者の携帯端末装置から、他車両および路側機のうちの１以上の機器へ送信された所有者の情報に関する関連情報を取得する取得部を備える。所有者の情報は、他車両の安全運転を支援するために利用される、歩行中の所有者に関する情報である。情報処理装置は、関連情報に基づいて、所有者に与えるスコアを算出するスコア算出部をさらに備える。

さらに他の実施の形態に従う情報処理装置は、路側機、他車両および携帯端末装置のうちの１以上の機器と通信可能な車両が、予め定められた期間内に自動運転で走行した走行時間または走行距離を取得する取得部と、取得部により取得された走行時間または走行距離に基づいて、車両の所有者に与えるスコアを算出するスコア算出部とを備える。

さらに他の実施の形態に従う情報処理システムは、車両と、路側機、他車両および携帯端末装置のうちの１以上の機器と、情報処理装置とを備える。情報処理装置は、車両から、１以上の機器へ送信された、車両の安全運転を支援するための支援情報に関する関連情報を取得する取得部と、関連情報に基づいて、車両の所有者のスコアを算出するスコア算出部とを含む。

さらに他の実施の形態に従う情報処理システムは、車両の所有者の携帯端末装置と、他車両および路側機のうちの１以上の機器と、情報処理装置とを備える。情報処理装置は、携帯端末装置から、１以上の機器へ送信された所有者の情報に関する関連情報を取得する取得部を含む。所有者の情報は、他車両の安全運転を支援するために利用される、歩行中の所有者に関する情報である。情報処理装置は、関連情報に基づいて、所有者に与えるスコアを算出するスコア算出部をさらに含む。

本開示によると、車両の所有者に対して、外部への情報提供を積極的に行なうように促すことが可能となる。

実施の形態１に従う情報処理システムの全体構成を示す図である。 実施の形態１に従う車載機器のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 実施の形態１に従う情報処理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 実施の形態１に従う情報処理システムの動作概要の一例を説明するためのフローチャートである。 実施の形態１に従う情報テーブルの一例を示す図である。 実施の形態１に従う情報テーブルの他の例を示す図である。 実施の形態１に従う情報テーブルの他の例を示す図である。 実施の形態１に従う情報テーブルの他の例を示す図である。 実施の形態１に従う車載機器および情報処理装置の機能構成を示す模式図である。 実施の形態２に従う情報処理システムの全体構成を示す図である。 実施の形態２に従う端末装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 実施の形態２に従う端末装置および情報処理装置の機能構成を示す模式図である。 実施の形態３に従う情報処理システムの全体構成を示す図である。 実施の形態３に従う情報処理システムの動作概要の一例を説明するためのフローチャートである。 実施の形態３に従う車載機器および情報処理装置の機能構成を示す模式図である。 実施の形態３に従う自動運転レベルに対応する係数の情報テーブルを示す図である。 その他の実施の形態に従う情報処理システムの全体構成を示す図である。

以下、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。

実施の形態１．
＜全体構成＞
図１は、実施の形態１に従う情報処理システム１０００の全体構成を示す図である。図１を参照して、情報処理システム１０００は、例えば、高度道路交通システム（ＩＴＳ：Intelligent Transport Systems）に適用される通信システムである。

情報処理システム１０００は、車両１１と、他車両１２と、路側機１３と、歩行者が携帯する端末装置１４と、情報処理装置１５と、ネットワーク５０１とを含む。

情報処理システム１０００では、車両１１と、他車両１２、路側機１３および端末装置１４とが、互いに無線通信可能に構成される。具体的には、車両１１と路側機１３との路車間通信、車両１１と他車両１２との車車間通信、車両１１と歩行者の端末装置１４との歩車間通信を行なうことが可能である。

路側機１３は、道路脇、交差点等に配置される。路側機１３は、路車間通信のために設置された通信機器、信号機、標識に付随して設置された通信機器を含む。路側機１３は、車両１１の運転者の安全運転を支援するための情報を車両１１に送信する。この情報は、信号機の点灯に関する情報、道路規制に関する情報、交差点の形状に関する情報等を含む。

端末装置１４は、歩行者が携帯する端末装置であり、例えば、スマートフォンである。ただし、端末装置１４は、通信機能を有する任意の機器として実現できる。例えば、端末装置１４は、タブレット端末、ウェアラブルデバイス等の歩行者が携帯可能な装置である。

車両１１および他車両１２は、道路を通行する移動体であり、例えば、自動車、原動機付き自転車および自転車等である。車両１１および他車両１２には、それぞれ、ＩＴＳに対応した車載機器１０１および車載機器１０２が搭載されている。車載機器１０１は、車両１１の安全運転を支援するための支援情報を、他車両１２、路側機１３および端末装置１４に対して送信する。例えば、車載機器１０１は、支援情報を定期的に送信する。実施の形態１では、説明の容易化のため、他車両１２、路側機１３および端末装置１４を区別する必要がない場合には、総称して「他機器」とも称する。

支援情報は、車両１１に搭載されたスピードメータ、単眼カメラ、ステレオカメラ、レーザレーダ、ミリ波レーダ、ＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging）、超音波センサ、赤外線カメラ等の各種センサから取得されるセンサ情報を含む。典型的には、センサ情報は、車両速度、カメラから得られる画像情報、障害物等の検知情報等を含む。センサ情報は、障害物の回避、駐車支援、道路のレーンマーカに沿った運転等、車両１１の運転を制御するために用いられる。

また、センサ情報が、車両１１から他機器に送信されることにより、他機器側でも、車両１１で取得されたセンサ情報に基づく制御が可能となる。例えば、車両１１に搭載された各種カメラで得られた画像情報を他機器に送信することで、他機器は当該画像情報に基づく制御が可能となる。ここで、当該画像情報に、他車両１２の運転者からは死角となる歩行者の画像が含まれている場合、他車両１２は、歩行者との事故を未然に防ぐための各種制御（例えば、速度の減速、運転者への注意喚起等）を実行できる。路側機１３は、車両１１および他車両１２以外の別の車両に歩行者の存在を通知できる。歩行者の端末装置１４は、他車両１２の接近を当該歩行者に警告できる。

また、車両１１には、ＧＰＳ（Global Positioning System）および準天頂衛星システムを利用して地図上での車両位置を検出するように構成されたナビゲーション装置が搭載されていてもよい。この場合、支援情報は、ナビゲーション装置により提供される地図情報、車両の位置情報、目的地情報、走行経路、渋滞情報、道路工事情報を含んでいてもよい。車両１１がこれらの情報を他機器に送信することにより、他機器側でも車両１１の位置、走行経路等が把握できるため、車両１１と、他車両１２および歩行者との事故を防ぐことができる。

さらに、支援情報は、車両１１の運転者の生体情報を含んでもよい。生体情報は、例えば、脳波情報、心拍数、発汗量、感情情報を含む。脳波情報は、α波、β波等の周波数帯域を含む基礎律動を示すデータを含む。典型的には、生体情報は、運転者が装着しているウェアラブルデバイスから得られる。

車載機器１０１のプロセッサは、支援情報として登録されている情報を示す登録情報テーブルを用いて、どのような情報が支援情報に含まれるのかを判定できる。具体的には、車載機器１０１のプロセッサは、情報Ｐが支援情報として情報テーブルに登録されている場合、当該情報Ｐが支援情報であると判定する。また、車載機器１０１のプロセッサは、新たな種類の情報を支援情報として登録したり、既に支援情報として登録されている情報を登録情報テーブルから除外したりすることが可能であってもよい。

車両１１の運転制御装置は、運転者の生体情報に基づいて運転者の状態に応じた運転制御を行なう。例えば、運転制御装置は、運転者の心拍数に基づいて運転中の眠気をチェックし、居眠りを検知した場合にはアラームを鳴らす、自動運転モードに切り替える等の運転制御を行なう。また、運転者の生体情報が他機器に送信されることにより、他機器側でも車両１１の運転者の状態に応じた制御が可能となる。例えば、他車両１２は、車両１１の運転者の心拍数に基づいて当該運転者の居眠りを検知した場合には、車両１１との事故を防ぐための各種制御（例えば、速度の減速、運転者への注意喚起等）を実行できる。路側機１３は、運転者の居眠りを別の車両に通知できる。端末装置１４は、車両１１の接近を歩行者に警告できる。

上記のように、支援情報が車両１１の運転制御に利用されるとともに、他機器でも利用されることにより、車両１１、他車両１２および歩行者間での事故発生率を低減できる。このように、情報処理システム１０００では、路車間通信、車車間通信、歩車間通信が行われることによって、車両１１の運転者の安全運転が支援される。

車両１１の車載機器１０１は、ネットワーク５０１を介して、情報処理装置１５と通信可能に構成される。ネットワーク５０１は、インターネット、移動体端末通信網、赤外線通信、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、無線ＬＡＮ（local area network）等の各種ネットワークを含む。ネットワーク５０１には、有線通信方式を採用してもよいし、無線通信方式を採用してもよい。

情報処理装置１５は、例えば、パーソナルコンピュータである。ただし、情報処理装置１５は、スマートフォン、タブレット端末装置のような他の装置であってもよい。なお、情報処理装置１５は、演算機能および通信機能を有していればよく、表示機能を有さない装置であってもよい。

情報処理装置１５は、車載機器１０１から送信された情報に基づいて、車両１１の所有者であるユーザＸに与えられるスコアを算出する。このスコアは、ＩＴＳにおいて、安全で快適な運転支援にどれだけ貢献したか（すなわち、貢献度）を示す指標であり、典型的には、このスコアが高いほどユーザＸは大きなメリットを受けることができる。例えば、スコアが車両１１の自動車保険料の割引率に利用される場合には、スコアが高いほど自動車保険料の割引率が高くなる（すなわち、自動車保険料が安くなる）という金銭的メリットを受けることができる。

車載機器１０１から送信される情報は、車両１１の安全運転を支援するための支援情報に関する情報（以下、単に「関連情報」とも称する。）である。詳細は後述するが、関連情報は、車両１１から他機器へ送信された支援情報のデータ量、種類、送信先、および支援情報を生成した装置の価格等である。

例えば、車載機器１０１から他機器へ送信された支援情報のデータ量が大きいほど、安全で快適な運転支援に対する貢献度が高いと考えられる。そのため、情報処理装置１５は、支援情報のデータ量が大きいほど、ユーザＸに有利となるようにスコアを算出する。すなわち、情報処理装置１５は、支援情報のデータ量が大きいほど、ユーザＸに高いスコアを付与する。スコアが車両１１の自動車保険料の割引率に利用される場合、ユーザＸは多くの金銭的メリットを得ることができる。そのため、ユーザＸは、車両１１から他機器へ支援情報が積極的に送信されるように努める。

情報処理システム１０００によれば、車両１１から他機器への積極的な情報提供を促すことができるため、事故発生率を低下させるとともに、車両制御の快適性を向上させることができる。

＜ハードウェア構成＞
（車載機器）
図２は、実施の形態１に従う車載機器１０１のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図２を参照して、車載機器１０１は、主なハードウェア構成として、プロセッサ１５１と、メモリ１５２と、入力インターフェイス１５３と、第１通信インターフェイス１５４と、第２通信インターフェイス１５５とを含む。これらは、内部バス１５９を介して互いに通信可能に接続されている。

プロセッサ１５１は、典型的には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）である。プロセッサ１５１は、メモリ１５２に記憶されたプログラムを読み出して実行することで、車載機器１０１の各部の動作を制御する。より詳細にはプロセッサ１５１は、当該プログラムを実行することによって、後述する車載機器１０１の処理の各々を実現する。なお、当該ハードウェアは、ＣＰＵ以外のＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）およびその他の演算機能を有する回路などで代替されてもよい。

メモリ１５２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read-Only Memory）、フラッシュメモリなどによって実現される。メモリ１５２は、プロセッサ１５１によって実行されるプログラム、またはプロセッサ１５１によって用いられるデータなどを記憶する。

入力インターフェイス１５３は、車両１１に搭載された各種装置（例えば、各種センサ、ナビゲーション装置）によって取得される支援情報の入力を受け付ける。また、入力インターフェイス１５３は、支援情報として、ウェアラブルデバイスによって取得される車両１１の運転者の生体情報の入力を受け付ける。

第１通信インターフェイス１５４は、車載機器１０１と他機器との間で各種データをやり取りするための通信インターフェイスである。具体的には、第１通信インターフェイス１５４は、無指向性アンテナを使用して、路側機１３、他車両１２の車載機器１０２および端末装置１４と無線通信することができる。

第２通信インターフェイス１５５は、ネットワーク５０１に接続し通信のための信号を送受信する。これにより、車載機器１０１は、インターネット、移動体端末通信網等のネットワーク５０１を介して情報処理装置１５との通信が可能となる。

（情報処理装置）
図３は、実施の形態１に従う情報処理装置１５のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図３を参照して、情報処理装置１５は、主なハードウェア構成として、各種処理を実行するためのプロセッサ１７１と、プロセッサによって実行されるプログラム、データなどを格納するためのメモリ１７２と、ユーザからの操作入力を受け付ける入力装置１７３と、車載機器１０１と通信するための通信インターフェイス１７４と、ディスプレイ１７５とを含む。これらは、内部バス１７９を介して互いに通信可能に接続されている。なお、プロセッサ１７１は、ＣＰＵ以外のＦＰＧＡ等で代替されてもよい。すなわち、情報処理装置１５は、ＦＰＧＡを用いて構成されていてもよい。

（路側機）
路側機１３は、後述するような情報処理を全体として提供できればよく、公知のハードウェア構成が採用される。路側機１３は、例えば、プロセッサと、メモリと、路側機１３が設置された場所の状況を検知するための各種センサと、当該場所の様子を撮影するためのカメラと、車両１１と通信するための通信インターフェイスとを含む。

＜動作概要＞
図４は、実施の形態１に従う情報処理システム１０００の動作概要の一例を説明するためのフローチャートである。典型的には、車載機器１０１の各ステップはプロセッサ１５１により実行され、情報処理装置１５の各ステップはプロセッサ１７１により実行される。

図４を参照して、車載機器１０１は、車両１１に搭載された各種装置、および運転者のウェアラブルデバイスから支援情報を取得する（ステップＳ１０）。車載機器１０１は、第１通信インターフェイス１５４を介して、取得した支援情報を他機器へ送信する（ステップＳ１２）。

車載機器１０１は、予め定められた期間内（例えば、過去１ヶ月以内、過去１年以内）に送信した支援情報に関する関連情報を生成する（ステップＳ１４）。例えば、車載機器１０１は、予め定められた期間内に送信された支援情報のデータ量を算出し、当該算出されたデータ量を関連情報として生成する。なお、支援情報が、センサ情報、生体情報、位置情報を含む場合には、これら３つの情報の合計データ量が、支援情報のデータ量となる。

続いて、車載機器１０１は、第２通信インターフェイス１５５を介して、生成した関連情報を情報処理装置１５へ送信する（ステップＳ１６）。なお、車載機器１０１は、当該関連情報が車両１１に対応付けられていることを情報処理装置１５側で識別できるように、車両ＩＤ（あるいは、車両１１の所有者のユーザＩＤ）を関連情報に紐付けて送信してもよい。

情報処理装置１５は、通信インターフェイス１７４を介して、車載機器１０１から送信された関連情報を受信する（ステップＳ１８）。情報処理装置１５は、関連情報に基づいて、車両１１の所有者であるユーザＸに与えられるスコアを算出する（ステップＳ２０）。なお、スコアの算出方式の詳細については後述する。

続いて、情報処理装置１５は、スコアに応じた自動車保険料の割引率を算出して（ステップＳ２２）、処理を終了する。例えば、情報処理装置１５は、スコアと当該割引率との関係を示す情報テーブルを参照して、当該割引率を算出する。典型的には、スコアが高いほどユーザＸが安全な運転支援に対する貢献度が高いと判断される。そのため、情報テーブルは、スコアが高いほど自動車保険料の割引率が高くなるようなテーブルが採用される。

なお、情報処理装置１５は、算出したスコアおよび割引率をディスプレイ１７５に表示してもよい。また、情報処理装置１５は、通信インターフェイス１７４を介して、算出したスコアおよび割引率をユーザＸの端末装置（例えば、スマートフォン）あるいは車載機器１０１に送信してもよい。これにより、ユーザＸは、自身が受けるメリットを把握することができる。

＜スコア算出方式＞
ここでは、複数のスコア算出方式について説明する。

（データ量）
車載機器１０１から他機器へ送信された支援情報のデータ量（以下、単に「支援情報のデータ量」とも称する。）に着目し、スコアを算出する構成について、図４のフローチャートを適宜参照しながら説明する。

図４のステップＳ１４において、車載機器１０１のプロセッサ１５１は、予め定められた期間内に他機器へ送信した支援情報のデータ量（例えば、２０００Ｍｂｙｔｅ等の情報）を関連情報として生成する。続いて、ステップＳ１６において、プロセッサ１５１は、支援情報のデータ量を、関連情報として情報処理装置１５に送信する。ステップＳ１８において、情報処理装置１５のプロセッサ１７１は、支援情報のデータ量を受信する。ステップＳ２０において、プロセッサ１７１は、当該データ量が大きいほどユーザＸに有利となるようにスコアを算出する。

典型的には、プロセッサ１７１は、予め定められた計算式を用いて、支援情報のデータ量が大きいほど高いスコアをユーザＸに付与する。なぜなら、車載機器１０１から送信された支援情報のデータ量が大きいほど、他機器との情報のやり取りが多いことを意味しており、安全で快適な運転支援に対する貢献度が高いと考えられるためである。予め定められた計算式は、データ量に応じてスコアを連続的に変化させるような計算式であってもよいし、データ量に応じてスコアを階段状に変化させるような計算式であってもよい。

他の例として、支援情報のデータ量を車両１１の走行距離で正規化したデータ量を用いてスコアが算出されてもよい。この場合、ステップＳ１６において、車載機器１０１のプロセッサ１５１は、支援情報のデータ量に加えて、オドメータにより計測された車両１１の走行距離を送信する。なお、車両１１の走行距離は、支援情報のデータ量と同時に送信される必要はなく、事前に情報処理装置１５に送信されていてもよい。

続いて、ステップＳ２０において、情報処理装置１５のプロセッサ１７１は、受信した支援情報のデータ量を車両１１の走行距離で正規化したデータ量を用いてスコアを算出する。具体的には、プロセッサ１７１は、支援情報のデータ量を車両１１の走行距離で除算することにより正規化したデータ量（すなわち、正規化したデータ量＝データ量／走行距離）を算出する。プロセッサ１７１は、正規化したデータ量が大きいほどユーザＸに有利となるようにスコアを算出する。この例によると、情報処理装置１５は、車両１１の走行距離に依存しないスコアを算出できる。

さらに他の例として、支援情報のデータ量と走行距離との関係性から決定される係数を用いてスコアが算出される構成であってもよい。

図５は、実施の形態１に従う情報テーブル３０１の一例を示す図である。図５を参照して、情報テーブル３０１は、支援情報のデータ量と走行距離との関係性により決定される係数を示している。走行距離、支援情報のデータ量は、それぞれＤ［ｋｍ］、Ｈ［Ｍｂｙｔｅ］で表わされている。走行距離Ｄは、その長さに応じて５つのグループに分類されており、データ量Ｈは、その大きさに応じて３つのグループに分類されている。

プロセッサ１７１は、支援情報のデータ量と走行距離とに基づいて、情報テーブル３０１に示された係数を決定し、当該係数を基準スコアＥに乗じることによりスコアを算出する。例えば、走行距離Ｄが２０００［ｋｍ］であり、支援情報のデータ量が２００００［Ｍｂｙｔｅ］である場合、情報テーブル３０１から係数は０．９と決定される。そのため、スコアは、基準スコアＥの０．９倍となる。

ここで、情報テーブル３０１を参照すると、係数は走行距離が長いほど小さくなっているため、スコアも走行距離が長いほど小さくなる。これは、走行距離が長いほど車両に関連する事故発生率が増大し、安全で快適な運転支援に対する貢献度が低いとの考え方に基づいている。一方、係数は、支援情報のデータ量が大きいほど大きくなっているため、スコアも支援情報のデータ量が大きいほど大きくなる。これは、支援情報のデータ量が大きいほど車両に関連する事故発生率が低下し、安全で快適な運転支援に対する貢献度が高いとの考え方に基づいている。

走行距離Ｄが１０００ｋｍ未満であり、かつデータ量Ｈが５００００Ｍｂｙｔｅ以上である場合に、係数は１．１であり最も高くなる。これは、走行距離が短いにも関わらずデータ量が非常に大きいため、安全で快適な運転支援に対する貢献度が極めて高いことを意味している。一方、走行距離Ｄが２００００ｋｍ以上であり、かつデータ量Ｈが１００Ｍｂｙｔｅ未満である場合に、係数は０．５であり最も小さくなる。これは、走行距離が長いにも関わらずデータ量が非常に小さいため、当該貢献度が極めて低いことを意味している。

このように、プロセッサ１７１は、情報テーブル３００を参照して、送信された支援情報のデータ量が大きいほど、また、車両１１の走行距離が短いほど、ユーザＸに有利となるようにスコアを算出する。そのため、仮に車両１１の走行距離が長くても、送信された支援情報のデータ量が大きければ、ユーザＸは一定のメリットを受けることができる。

なお、スコアが自動車保険料の割引率に適用される場合、スコアが高いほど自動車保険料は安くなる。スコアが高いことは安全運転支援に対する貢献度が高いことを意味し、これは、社会全体での事故発生率が低下することにもつながる。そのため、スコアが高いほど自動車保険料を安くしても、自動車保険会社にも一定のメリットがあると考えられる。

支援情報のデータ量を用いたスコア算出方式によると、ユーザＸに分かり易いスコア付与体系を構築することができる。また、車載機器１０１から情報処理装置１５に送信される情報は、支援情報自体ではなく、支援情報のデータ量を示す情報であるため、車載機器１０１および情報処理装置１５間での大容量の通信が不要となる。

（種類）
次に、車載機器１０１から他機器へ送信された支援情報の種類に着目し、スコアを算出する構成について、図４のフローチャートを適宜参照しながら説明する。

図４のステップＳ１４において、車載機器１０１のプロセッサ１５１は、予め定められた期間内に他機器へ送信した支援情報を種類ごとに分類し、分類した結果得られた各種類情報を関連情報として生成する。典型的には、種類情報は、支援情報の種類を示す情報と、当該種類に分類された支援情報のデータ量とを含む。

例えば、支援情報が、「センサ」、「地図」、「位置」、「目的地」、「生体」の５つの種類に分類されたとする。この場合、第１の種類情報は、種類「センサ」を示す情報と、支援情報のうち種類「センサ」に分類されたセンサ情報のデータ量とを含む。同様に、第２の種類情報は、種類「地図」を示す情報と、種類「地図」に分類された地図情報のデータ量とを含む。第３の種類情報は、種類「位置」を示す情報と、種類「位置」に分類された位置情報のデータ量とを含む。第４の種類情報は、種類「目的地」を示す情報と、種類「目的地」に分類された目的地情報のデータ量とを含む。第５の種類情報は、種類「生体」を示す情報と、種類「生体」に分類された生体情報のデータ量とを含む。

ステップＳ１６において、プロセッサ１５１は、第１～第５の種類情報を関連情報として情報処理装置１５に送信する。情報処理装置１５のプロセッサ１７１は、ステップＳ１８において種類情報を受信し、ステップＳ２０において、種類情報の重要度が高いほどユーザＸに有利なスコアとなるように当該スコアを算出する。

具体的には、支援情報の種類を示す情報には、予め規定された重要度が関連付けられている。例えば、支援情報が上記の５つの種類に分類されたとすると、重要度が高い方から順に、種類「生体」、「目的地」、「位置」、「地図」、「センサ」となる。ここでは、重要度は、プライバシー性が高い種類の情報ほど高く設定される。なぜなら、ユーザＸは、プライバシー性の低いセンサ情報の送信については制限しないが、プライバシー性が高い生体情報については送信を制限する可能性があるためである。送信が制限され易い種類の情報ほど重要度を高く設定し、高いスコアが付与されることで、プライバシー性が高い種類の情報であっても積極的な情報提供を促すことができる。

図６は、実施の形態１に従う情報テーブル３０３を示す図である。情報テーブル３０３は、支援情報の種類に関連付けられた係数を示している。図６を参照して、係数は、重要度の高い種類の情報ほど高く設定されている。ここで、情報処理装置１５は、種類「センサ」に関する第１の種類情報と、種類「目的地」に関する第４の種類情報とを受信したものとする。また、センサ情報のデータ量がＦ１［Ｍｂｙｔｅ］、目的地情報のデータ量がＦ２［Ｍｂｙｔｅ］であるとする。この場合、プロセッサ１７１は以下の式（１）のようにデータ量Ｇ１を算出する。

Ｇ１＝（１．０×Ｆ１）＋（１．３×Ｆ２）・・・（１）
プロセッサ１７１は、データ量Ｇ１に応じたスコアを算出する。典型的には、スコアは、データ量Ｇ１が大きいほど高くなるように算出される。そのため、重要度が高い支援情報のデータ量が大きいほどスコアは高くなる。なお、プロセッサ１７１が種類「地図」に関する第２の種類情報をさらに受信している場合には、地図情報のデータ量に係数“１．１”を乗じた乗算値を式（１）で算出されたデータ量Ｇ１に加算すればよい。他の種類情報を受信している場合についても同様である。

また、プロセッサ１７１は、支援情報のデータ量を用いずにスコアを算出してもよい。ここで、情報処理装置１５は、種類「センサ」に関する第１の種類情報と、種類「目的地」に関する第４の種類情報とを受信したものとする。プロセッサ１７１は、基準スコアＥ１を用いて以下の式（２）のようにスコアＳＣ１を算出する。

ＳＣ１＝１．０×Ｅ１＋１．３×Ｅ１・・・（２）
このように、重要度が高い支援情報が他機器へ送信されるほどスコアが高くなる。なお、プロセッサ１７１が種類「地図」に関する第２の種類情報をさらに受信している場合には、基準スコアＥ１に係数“１．１”を乗じた乗算値を式（２）で算出されたスコアＳＣ１に加算すればよい。他の種類情報を受信している場合についても同様である。

上記では、プライバシー性の観点から重要度が設定される構成について説明したが、当該構成に限られず、その他の観点から重要度が設定される構成であってもよい。

（装置価格）
次に、車載機器１０１から他機器へ送信された支援情報を生成した装置の価格に着目し、スコアを算出する構成について、図４のフローチャートを適宜参照しながら説明する。

図４のステップＳ１４において、車載機器１０１のプロセッサ１５１は、予め定められた期間内に他機器へ送信された支援情報の生成装置を価格帯ごとに分類し、分類した結果得られた価格情報を関連情報として生成する。典型的には、価格情報は、支援情報を生成した装置の価格帯を示す情報と、当該価格帯に分類された装置により生成された支援情報のデータ量とを含む。

具体的には、プロセッサ１５１は、入力インターフェイス１５３を介して受け付けた支援情報の出力元を確認することで、支援情報を生成した装置を判断できる。例えば、プロセッサ１５１は、画像情報をステレオカメラから受信した場合には、当該画像情報を生成した装置が当該ステレオカメラであると判断できる。次に、プロセッサ１５１は、予めメモリ１５２に記憶されている当該ステレオカメラの価格を読み出して、当該ステレオカメラがどの価格帯に分類されるのかを判断する。なお、メモリ１５２には、車両１１に搭載されている各装置の価格が記憶されている。この価格は、定期的に見直されてもよい。

支援情報を生成した装置は、当該装置の価格に応じて、１万円未満の価格帯Ｑａ、１万円以上２万円未満の価格帯Ｑｂ、２万円以上１０万円未満の価格帯Ｑｃ、および１０万円以上の価格帯Ｑｄに分類されるとする。例えば、ステレオカメラの価格が３万円である場合には、プロセッサ１５１は、ステレオカメラを価格帯Ｑｃに分類する。

このように、プロセッサ１５１は、支援情報を生成した装置を価格帯ごとに分類する。そして、プロセッサ１５１は、各価格帯について、当該価格帯に分類された１以上の装置により生成された支援情報のデータ量を算出する。これにより、装置の価格帯を示す情報と、当該価格帯に分類された装置により生成された支援情報のデータ量とを含む価格情報が生成される。

上記の例の場合、第１の価格情報は、価格帯Ｑａを示す情報と、価格帯Ｑａに分類された各装置により生成された支援情報のデータ量とを含む。同様に、第２の価格情報は、価格帯Ｑｂを示す情報と、価格帯Ｑｂに分類された各装置により生成された支援情報のデータ量とを含む。第３の価格情報は、価格帯Ｑｃを示す情報と、価格帯Ｑｃに分類された各装置により生成された支援情報のデータ量とを含む。第４の価格情報は、価格帯Ｑｄを示す情報と、価格帯Ｑｄに分類された各装置により生成された支援情報のデータ量とを含む。

ステップＳ１６において、プロセッサ１５１は、生成した第１～第４の価格情報を関連情報として情報処理装置１５に送信する。情報処理装置１５のプロセッサ１７１は、ステップＳ１８において各価格情報を受信し、ステップＳ２０において、価格帯が高いほどユーザＸに有利なスコアとなるように当該スコアを算出する。

図７は、実施の形態１に従う情報テーブル３０５を示す図である。図７を参照して、情報テーブル３０５は、装置の価格帯に対応する係数を示している。係数は、装置の価格帯が高いほど高く設定されている。ここで、情報処理装置１５は、価格帯Ｑａに対応する第１の価格情報と、価格帯Ｑｃに対応する第３の価格情報とを受信したものとする。また、価格帯Ｑａに分類された各装置により生成された支援情報の総データ量がＨ１［Ｍｂｙｔｅ］であり、価格帯Ｑｃに分類された各装置により生成された支援情報の総データ量がＨ３［Ｍｂｙｔｅ］であるとする。この場合、プロセッサ１７１は以下の式（３）のようにデータ量Ｇ２を算出する。

Ｇ２＝（１．０×Ｈ１）＋（１．２×Ｈ３）・・・（３）
プロセッサ１７１は、データ量Ｇ２に応じたスコアを算出する。典型的には、スコアは、データ量Ｇ２が大きいほど高くなるように算出される。そのため、価格帯が高い装置によって生成された支援情報のデータ量が大きいほどスコアは高くなる。これは、高価な装置から得られる支援情報が他機器へ大量に送信されるほど、より安全な車両制御が行なわれるとの考え方に基づいている。

また、プロセッサ１７１は、総データ量を用いずにスコアを算出してもよい。ここで、情報処理装置１５は、第１の価格情報と第３の価格情報とを受信したものとする。プロセッサ１７１は、基準スコアＥ２を用いて以下の式（４）のようにスコアＳＣ２を算出する。

ＳＣ２＝１．０×Ｅ２＋１．２×Ｅ２・・・（４）
このように、価格帯が高い装置により生成された支援情報が他機器へ送信されるほどスコアが高くなる。そのため、車両への高価な装置の搭載を積極的に促すことができ、結果として、事故発生率を低下させることに繋がると考えられる。

（送信先）
次に、車載機器１０１から送信された支援情報の送信先に着目し、スコアを算出する構成について、図４のフローチャートを適宜参照しながら説明する。

図４のステップＳ１４において、車載機器１０１のプロセッサ１５１は、予め定められた期間内に送信された支援情報の送信先を判定し、判定した結果得られた送信先情報を関連情報として生成する。典型的には、送信先情報は、支援情報の送信先を示す情報と、当該送信先に送信された支援情報のデータ量とを含む。送信先は、例えば、他車両１２、路側機１３、端末装置１４の少なくとも１つである。

プロセッサ１５１は、予め定められた期間内に送信された支援情報の送信先を判定する。例えば、プロセッサ１５１は、送信先を識別するための識別情報に基づいて当該判定を行なう。なお、プロセッサ１５１は、これ以外の公知の手法により送信先を判定してもよい。続いて、プロセッサ１５１は、各送信先について、当該送信先に送信された支援情報のデータ量を算出する。これにより、送信先を示す情報と、当該送信先に送信された支援情報のデータ量とを含む送信先情報が生成される。

例えば、第１の送信先情報は、送信先が他車両１２であることを示す情報と、他車両１２に送信された支援情報のデータ量とを含む。第２の送信先情報は、送信先が路側機１３であることを示す情報と、路側機１３に送信された支援情報のデータ量とを含む。第３の送信先情報は、送信先が端末装置１４であることを示す情報と、端末装置１４に送信された支援情報のデータ量とを含む。

ステップＳ１６において、プロセッサ１５１は、生成した第１～第３の送信先情報を関連情報として情報処理装置１５に送信する。情報処理装置１５のプロセッサ１７１は、ステップＳ１８において各送信先情報を受信し、ステップＳ２０において、送信先の重要度が高いほどユーザＸに有利なスコアとなるように当該スコアを算出する。

図８は、実施の形態１に従う情報テーブル３０７を示す図である。図８を参照して、情報テーブル３０７は、送信先に関連付けられた係数を示している。係数は、送信先の重要度が高いほど高く設定されている。ここで、情報処理装置１５は、第１～第３の送信先情報を受信したものとする。また、他車両１２、路側機１３、および端末装置１４に送信された支援情報のデータ量が、それぞれＪ１、Ｊ２およびＪ３であるとする。この場合、プロセッサ１７１は以下の式（５）に示すようにデータ量Ｇ３を算出する。

Ｇ３＝（１．０×Ｊ１）＋（１．０×Ｊ２）＋（１．１×Ｊ３）・・・（５）
プロセッサ１７１は、データ量Ｇ３に応じたスコアを算出する。典型的には、スコアは、データ量Ｇ３が大きいほど高くなるように算出される。そのため、重要度が高い送信先へ送信された支援情報のデータ量が大きいほどスコアは高くなる。これは、重要度が高い送信先へ支援情報が大量に送信されるほど、より安全な車両制御が行なわれるとの考え方に基づいている。

また、上記では送信先を３つに設定したが、より細かく送信先を設定する構成であってもよい。例えば、他車両１２の車種、路側機１３の設置場所、端末装置１４の種類等に応じて送信先を設定する構成であってもよい。この場合、多数の送信先が設定されることになるため、プロセッサ１７１は、データ量を用いずにスコアを算出してもよい。

ここで、情報処理装置１５は、ｎ個（ただし、ｎは１以上の整数）の送信先情報を受信しており、第ｎの送信先情報は送信先Ｋｎを示す情報を含むものとする。また、送信先Ｋ１～Ｋｎの係数が、それぞれａ１～ａｎ（ただし、ａｎ＞０）で表わされるとする。この場合、プロセッサ１７１は、基準スコアＥ３を用いて以下の式（６）のようにスコアＳＣ３を算出する。

ＳＣ３＝ａ１×Ｅ３＋ａ２×Ｅ３＋・・・＋ａｎ×Ｅ３・・・（６）
このように、多くの送信先へ支援情報が送信されるほどスコアが高くなる。したがって、支援情報の送信先が制限されることが少なくなるため、結果として、事故発生率を低下させることに繋がると考えられる。

（推定モデルの利用）
情報処理装置１５は、学習済みの推定モデルを用いて、ユーザＸのスコアを算出してもよい。推定モデルは、情報処理装置１５のメモリ１７２に予め記憶されている。

推定モデルは、ネットワーク構造および対応するパラメータを規定する学習済モデルに基づいて構築される。具体的には、支援情報のデータ量、車両１１の走行距離、支援情報の種類、支援情報を生成した装置の価格、および支援情報の送信先が推定モデルに入力されることで、推定モデルが定義する演算処理が実行されて、推定結果としてユーザＸのスコアが算出される。

推定モデルは、学習用データセットを用いて公知の学習処理（例えば、深層学習）を実行することで得られる学習済みモデルである。学習用データセットは、例えば、ユーザＸとは異なる他のユーザの車両から送信された支援情報のデータ量、当該車両の走行距離、当該支援情報の種類、当該支援情報を生成した装置の価格、および当該支援情報の送信先と、当該他のユーザの車両の事故発生率に基づいて定められたスコアとのデータセットである。このような学習用データセットが、複数のユーザ分用意される。

推定モデルは、多くの学習用データセットを用いた学習処理によって、支援情報のデータ量、車両１１の走行距離、支援情報の種類、支援情報を生成した装置の価格、および支援情報の送信先から、ユーザＸの貢献度を示すスコアを出力し得るように、最適化される。

なお、推定モデルは、支援情報のデータ量、車両１１の走行距離、支援情報の種類、支援情報を生成した装置の価格、および支援情報の送信先の少なくとも１つから、ユーザＸの貢献度を示すスコアを出力し得るように、最適化されていてもよい。この場合、学習用データセットは、例えば、他のユーザの車両から送信された支援情報のデータ量、当該車両の走行距離、当該支援情報の種類、当該支援情報を生成した装置の価格、および当該支援情報の送信先の少なくとも１つと、当該他のユーザの車両の事故発生率に基づいて定められたスコアとのデータセットである。

上記のように、情報処理装置１５は、支援情報のデータ量、車両の走行距離、支援情報の種類、支援情報を生成した装置の価格、および支援情報の送信先の少なくとも１つと、貢献度との相関関係から、ユーザＸのスコアを算出することができる。

＜機能構成＞
図９は、実施の形態１に従う車載機器１０１および情報処理装置１５の機能構成を示す模式図である。図９を参照して、車載機器１０１は、情報入力部２０１と、情報通信部２０３と、関連情報生成部２０５と、関連情報送信部２０７とを含む。典型的には、これらの各機能は、プロセッサ１５１がメモリ１５２に格納されたプログラムを実行することによって実現される。なお、これらの機能の一部または全部は専用の回路を用いることによって実現されるように構成されていてもよい。

情報処理装置１５は、取得部２５１と、スコア算出部２５３と、保険料算出部２５７とを含む。典型的には、これらの各機能は、プロセッサ１７１がメモリ１７２に格納されたプログラムを実行することによって実現される。なお、これらの機能の一部または全部は専用の回路を用いることによって実現されるように構成されていてもよい。情報処理装置１５は、メモリ１７２により実現される情報格納部２５５をさらに含む。

車載機器１０１の情報入力部２０１は、車両１１に搭載された各装置により検出された支援情報の入力を受け付ける。なお、情報入力部２０１は、支援情報の出力元の情報を取得する。情報通信部２０３は、第１通信インターフェイス１５４を介して、路側機１３、他車両１２および端末装置１４のうちの１以上の機器へ支援情報を送信する。情報通信部２０３は、他機器から当該他機器を示す識別情報を取得する。

関連情報生成部２０５は、予め定められた期間内（例えば、過去１ヶ月以内、過去１年以内）に、情報通信部２０３から他機器へ送信された支援情報に関する関連情報を生成する。関連情報送信部２０７は、第２通信インターフェイス１５５を介して、関連情報生成部２０５により生成された関連情報を情報処理装置１５に送信する。

情報処理装置１５の取得部２５１は、車両１１の安全運転を支援するための支援情報に関する関連情報を関連情報送信部２０７から取得（すなわち、受信）する。取得部２５１は、取得した関連情報をスコア算出部２５３に出力する。スコア算出部２５３は、関連情報に基づいて、車両１１の所有者（すなわち、ユーザＸ）のスコアを算出する。保険料算出部２５７は、ユーザＸのスコアに応じた車両１１の自動車保険料の割引率を算出する。典型的には、割引率は、ユーザＸのスコアが高いほど高くなる。以下、関連情報生成部２０５およびスコア算出部２５３のより具体的な機能構成について説明する。

第１の例では、関連情報生成部２０５は、予め定められた期間内に、他機器へ送信された支援情報のデータ量を算出し、当該データ量を関連情報として生成する。ある局面では、スコア算出部２５３は、当該支援情報のデータ量が大きいほど、ユーザＸに有利なスコアとなるように当該スコアを算出する。

他の局面では、スコア算出部２５３は、支援情報のデータ量を車両の走行距離で除算することにより正規化したデータ量を算出し、当該正規化したデータ量が大きいほど、ユーザＸに有利なスコアとなるように当該スコアを算出する。さらに他の局面では、スコア算出部２５３は、図５に示す情報テーブル３０１を用いて、支援情報のデータ量が大きいほど、また、車両１１の走行距離が短いほど、ユーザＸに有利なスコアとなるように当該スコアを算出する。なお、典型的には、車両１１の走行距離を示す情報は、関連情報送信部２０７から関連情報とともに送信され、取得部２５１により取得される。

第２の例では、関連情報生成部２０５は、支援情報を種類ごとに分類し、分類した結果得られた種類情報を関連情報として生成する。具体的には、関連情報生成部２０５は、支援情報の種類を示す情報と、当該種類に分類された支援情報のデータ量とを含む種類情報を生成する。

スコア算出部２５３は、当該種類を示す情報の重要度が高いほど、ユーザＸに有利なスコアとなるように当該スコアを算出する。具体的には、スコア算出部２５３は、上述した式（１）を用いて算出したデータ量Ｇ１に応じてユーザＸのスコアを算出する。また、スコア算出部２５３は、式（２）に示すような計算式を用いてユーザＸのスコアを算出してもよい。

第３の例では、関連情報生成部２０５は、支援情報を生成した装置を価格帯ごとに分類し、分類した結果得られた価格情報を関連情報として生成する。具体的には、関連情報生成部２０５は、支援情報の出力元情報に基づいて支援情報を生成した装置を判定し、当該装置の価格をメモリ１５２から読み出して、当該装置をその価格に対応する価格帯に分類する。そして、関連情報生成部２０５は、支援情報を生成した装置の価格帯を示す情報と、当該価格帯に分類された装置により生成された支援情報のデータ量とを含む価格情報を生成する。

スコア算出部２５３は、支援情報を生成した装置の価格帯が高いほど、ユーザＸに有利なスコアとなるように当該スコアを算出する。具体的には、スコア算出部２５３は、上述した式（３）を用いて算出したデータ量Ｇ２に応じてユーザＸのスコアを算出する。また、スコア算出部２５３は、式（４）に示すような計算式を用いてユーザＸのスコアを算出してもよい。

第４の例では、関連情報生成部２０５は、他機器の識別情報に基づいて支援情報の送信先を判定し、判定した結果得られた送信先情報を関連情報として生成する。送信先情報は、送信先を示す情報と、当該送信先に送信された支援情報のデータ量とを含む。

スコア算出部２５３は、支援情報の送信先の重要度が高いほど、ユーザＸに有利なスコアとなるように当該スコアを算出する。具体的には、スコア算出部２５３は、上述した式（５）を用いて算出したデータ量Ｇ３に応じてユーザＸのスコアを算出する。また、スコア算出部２５３は、式（６）に示すような計算式を用いてユーザＸのスコアを算出してもよい。

第５の例では、関連情報生成部２０５は、支援情報のデータ量、支援情報の種類を示す情報、支援情報を生成した装置の価格帯、および支援情報の送信先のうちの１以上の情報から構成される関連情報を生成する。関連情報送信部２０７は、当該関連情報と、車両１１の走行距離とを情報処理装置１５に送信する。これらの情報は、取得部２５１により取得される。

スコア算出部２５３は、情報格納部２５５に格納された学習済みの推定モデルに対して、当該１以上の情報および車両１１の走行距離の少なくとも１つの情報を入力することで、ユーザＸに付与するスコアを算出する。推定モデルは、これらの情報が入力されると、ユーザＸに付与されるべきスコアを推定結果として出力するように、学習用データセットを用いた学習処理がなされている。

＜利点＞
実施の形態１によると、車両１１から支援情報を他機器へ送信することに対するメリットを当該車両１１の所有者であるユーザＸに与えることで、より積極的な情報提供を促し、その結果、事故発生率を低下させ、車両制御の快適性を向上させることができる。

実施の形態２．
上述した実施の形態１では、車両１１から他機器へ支援情報が提供される構成について説明したが、実施の形態２では、歩行中のユーザＸの端末装置から他車両１２および路側機１３へ、当該ユーザＸに関する情報が提供される構成について説明する。

＜全体構成＞
図１０は、実施の形態２に従う情報処理システム１１００の全体構成を示す図である。図１０を参照して、情報処理システム１１００は、車両１１と、他車両１２と、路側機１３と、車両１１の所有者であるユーザＸが携帯する端末装置１４Ａと、情報処理装置１５Ａと、ネットワーク５０１とを含む。情報処理システム１１００において、情報処理システム１０００と同様の点については詳細な説明を行なわない。

情報処理システム１１００では、端末装置１４Ａと、他車両１２および路側機１３とが、互いに無線通信を行なうことが可能である。また、端末装置１４Ａは、ネットワーク５０１を介して、情報処理装置１５Ａと通信可能に構成される。

実施の形態１では、ユーザＸは自身の車両１１から支援情報を他機器へ提供することでメリットを受けていたが、実施の形態２では、ユーザＸは、歩行中に、端末装置１４Ａから自身の情報を提供することでメリットを受ける。歩行とは、例えば、一時停止、方向転換を含む歩行を意味している。なお、歩行には走行も含まれる。

具体的には、端末装置１４Ａは、歩行中のユーザＸの情報（以下、「歩行者情報」とも称する。）を他車両１２および路側機１３の少なくとも１つの機器に対して送信する。歩行者情報は、他車両１２の安全運転を支援するために利用される、ユーザＸに関する情報である。歩行者情報は、ユーザＸの状態および行動を表わす情報であり、ユーザＸの位置情報、歩行速度、目的地、および生体情報等を含む。目的地は、例えば、端末装置１４Ａにインストールされている地図アプリケーションに登録された行き先である。実施の形態２では、説明の容易化のため、他車両１２および路側機１３を区別する必要がない場合には、総称して「外部機器」とも称する。

端末装置１４Ａは、ユーザＸから歩行者情報を送信するための設定入力を受け付けると、歩行者情報を定期的に送信する。なお、端末装置１４Ａは、加速度センサによりユーザＸが一定時間移動していないことを検出した場合には、ユーザＸが歩行中ではないと判断して、歩行者情報の送信を停止してもよい。

歩行者情報が他車両１２へ提供されることにより、他車両１２は、歩行者であるユーザＸの行動、状態等に応じた制御を行なうことができる。また、歩行者情報が路側機１３へ提供されることにより、路側機１３は、他車両１２あるいは別の車両にユーザＸの行動、状態を通知できる。そのため、他車両１２および歩行者間で発生する事故を低減でき、他車両１２の安全運転が支援されることになる。

情報処理装置１５Ａは、端末装置１４Ａから送信された情報に基づいて、車両１１の所有者であるユーザＸに与えられるスコアを算出する。端末装置１４Ａから送信される情報は、歩行者情報に関する関連情報Ｒである。関連情報Ｒは、端末装置１４Ａから他車両１２および路側機１３の少なくとも１つの機器へ送信された歩行者情報のデータ量、種類、送信先等である。

例えば、端末装置１４Ａから他機器へ送信された歩行者情報のデータ量が大きいほど、運転支援の貢献度が高いと考えられる。そのため、情報処理装置１５Ａは、歩行者情報のデータ量が大きいほど、ユーザＸに有利となるようにスコアを算出する。実施の形態２に係るスコアの算出方式は、実施の形態１に係るスコアの算出方式と基本的には同様である。スコアが車両１１の自動車保険料の割引率に利用される場合、ユーザＸは多くの金銭的メリットを得ることができる。これにより、端末装置１４Ａから外部機器へ歩行者情報が積極的に送信されるようになる。

＜ハードウェア構成＞
図１１は、実施の形態２に従う端末装置１４Ａのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図１１を参照して、端末装置１４Ａは、主なハードウェア構成として、各種処理を実行するためのプロセッサ１９１と、メモリ１９２と、タッチパネル１９３と、外部機器と通信するための第１通信インターフェイス１９４と、情報処理装置１５Ａと通信するための第２通信インターフェイス１９５と、ＧＰＳ信号または基地局からの位置信号を受信するＧＰＳコントローラ１９６と、加速度センサ、生体センサ等の各種センサ１９７とを含む。これらは、内部バス１９９を介して互いに通信可能に接続されている。

なお、情報処理装置１５Ａのハードウェア構成は、情報処理装置１５のそれと同様であるため、その詳細な説明は繰り返さない。

＜機能構成＞
図１２は、実施の形態２に従う端末装置１４Ａおよび情報処理装置１５Ａの機能構成を示す模式図である。図１２を参照して、端末装置１４Ａは、情報取得部２１１と、情報通信部２０３Ａと、関連情報生成部２０５Ａと、関連情報送信部２０７Ａとを含む。典型的には、これらの各機能は、プロセッサ１９１がメモリ１９２に格納されたプログラムを実行することによって実現される。なお、これらの機能の一部または全部は専用の回路を用いることによって実現されるように構成されていてもよい。

情報処理装置１５Ａは、取得部２５１Ａと、スコア算出部２５３Ａと、保険料算出部２５７Ａとを含む。

情報取得部２１１は、歩行者情報を取得する。具体的には、情報取得部２１１は、ＧＰＳコントローラ１９６を介してユーザＸの位置情報を取得し、生体センサを介して生体情報を取得し、地図アプリケーションから目的地情報を取得する。また、情報取得部２１１は、加速度センサからの出力信号を用いて演算することによりユーザＸの歩行速度を取得する。

情報通信部２０３Ａは、第１通信インターフェイス１９４を介して、他車両１２および路側機１３のうちの１以上の機器へ歩行者情報を送信する。情報通信部２０３Ａは、当該１以上の機器の識別情報を当該１以上の機器から取得する。

関連情報生成部２０５Ａは、予め定められた期間内に、情報通信部２０３Ａから外部機器へ送信された歩行者情報に関する関連情報Ｒを生成する。関連情報送信部２０７Ａは、第２通信インターフェイス１９５を介して、関連情報生成部２０５Ａにより生成された関連情報Ｒを情報処理装置１５Ａに送信する。

情報処理装置１５Ａの取得部２５１Ａは、関連情報送信部２０７Ａから送信された関連情報Ｒを取得する。取得部２５１Ａは、取得した関連情報Ｒをスコア算出部２５３Ａに出力する。スコア算出部２５３Ａは、関連情報Ｒに基づいて、ユーザＸのスコアを算出する。保険料算出部２５７Ａは、ユーザＸのスコアに応じた車両１１の自動車保険料の割引率を算出する。以下、関連情報生成部２０５Ａおよびスコア算出部２５３Ａのより具体的な機能構成について説明する。

第１の例では、関連情報生成部２０５Ａは、歩行者情報のデータ量を算出し、当該データ量を関連情報Ｒとして生成する。具体的には、スコア算出部２５３Ａは、当該関連情報Ｒのデータ量が大きいほど、ユーザＸに有利なスコアとなるように当該スコアを算出する。

第２の例では、関連情報生成部２０５Ａは、歩行者情報を種類ごとに分類し、分類した結果得られた種類情報を関連情報Ｒとして生成する。具体的には、関連情報生成部２０５Ａは、歩行者情報の種類を示す情報と、当該種類に分類された歩行者情報のデータ量とを含む種類情報を生成する。

歩行者情報は、例えば、「歩行速度」、「位置」、「生体」、「目的地」の４つの種類に分類される。歩行者情報の種類を示す情報には、予め重要度が設定されている。例えば、重要度は、プライバシー性が高い種類の情報ほど高く設定され、重要度が高い方から順に、「生体」、「目的地」、「位置」、「歩行速度」となる。

スコア算出部２５３Ａは、当該種類を示す情報の重要度が高いほど、ユーザＸに有利なスコアとなるように当該スコアを算出する。具体的には、スコア算出部２５３Ａは、実施の形態１で説明した式（１）のように、各種類について、当該種類の重要度に応じた係数とデータ量との乗算値を算出し、各種類の乗算値を加算することでデータ量Ｇｘ１を算出する。スコア算出部２５３Ａは、データ量Ｇｘ１に応じたスコアを算出する。また、スコア算出部２５３Ａは、式（２）のように、各種類について、当該種類の重要度に応じた係数と基準スコアとの乗算値を算出し、各種類の乗算値を加算することでユーザＸのスコアを算出してもよい。

第３の例では、関連情報生成部２０５Ａは、外部機器の識別情報に基づいて歩行者情報の送信先を判定し、判定した結果得られた送信先情報を関連情報Ｒとして生成する。送信先情報は、送信先を示す情報と、当該送信先に送信された歩行者情報のデータ量とを含む。送信先は、例えば、他車両１２および路側機１３の少なくとも１つである。

スコア算出部２５３Ａは、歩行者情報の送信先の重要度が高いほど、ユーザＸに有利なスコアとなるように当該スコアを算出する。具体的には、スコア算出部２５３Ａは、式（５）のように、各送信先について、当該送信先の重要度に応じた係数とデータ量との乗算値を算出し、各送信先の乗算値を加算することでデータ量Ｇｘ２を算出する。スコア算出部２５３Ａは、データ量Ｇｘ２に応じたスコアを算出する。また、スコア算出部２５３Ａは、式（６）のように、各送信先について、当該送信先の重要度に応じた係数と基準スコアとの乗算値を算出し、各送信先の乗算値を加算することでユーザＸのスコアを算出してもよい。

＜利点＞
実施の形態２によると、歩行中のユーザＸが携帯している端末装置１４Ａから外部機器への積極的な情報提供を促すことができるため、事故発生率を低下させ、車両制御の快適性を向上させることができる。

実施の形態３．
実施の形態３では、自動運転機能を有する車両が自動運転で走行した走行時間または走行距離に基づいて、車両のユーザのスコアを算出する構成について説明する。

＜全体構成＞
図１３は、実施の形態３に従う情報処理システム１２００の全体構成を示す図である。図１３を参照して、情報処理システム１２００は、車両１１Ｂと、他車両１２と、路側機１３と、端末装置１４と、情報処理装置１５Ｂと、ネットワーク５０１とを含む。

車両１１Ｂは、公知の自動運転機能を有する車両である。車両１１Ｂは、自動運転で走行している間は、他車両、路側機、歩行者の端末装置等と無線通信を行なうことにより多大な情報をやりとりしている。具体的には、自動運転中においては、車両１１から各種情報（例えば、上述した支援情報）を外部（例えば、他車両１２、路側機１３および端末装置１４）へ送信する必要があり、かつ、外部から各種情報を受信する必要がある。

また、自動運転中においては、車両１１から各種情報が他車両１２、路側機１３、歩行者の端末装置１４に提供されるため、車両１１Ｂだけではなく、他車両１２および歩行者の安全面での向上にも貢献でき、結果として、社会全体の事故発生数を減少させることができる。したがって、実施の形態３では、自動運転中の走行時間および走行距離に着目し、車両１１ＢのユーザＸのスコアを算出する構成について説明する。

車両１１Ｂの車載機器１０１Ｂ、および情報処理装置１５Ｂのハードウェア構成は、それぞれ車載機器１０１および情報処理装置１５のハードウェア構成と同様である。

図１４は、実施の形態３に従う情報処理システム１２００の動作概要の一例を説明するためのフローチャートである。典型的には、車載機器１０１Ｂの各ステップはプロセッサ１５１により実行され、情報処理装置１５Ｂの各ステップはプロセッサ１７１により実行される。

図１４を参照して、車載機器１０１Ｂは、予め定められた期間内において、車両１１Ｂが自動運転で走行した走行時間Ｔｘおよび走行距離Ｄｘの少なくとも１つを自動運転制御装置から取得する（ステップＳ５０）。走行時間Ｔｘおよび走行距離Ｄｘは、車両１１Ｂに搭載された公知の自動運転制御装置により計測される。例えば、自動運転制御装置は、車速センサで検出された車速信号の入力を受け付けて、当該車速信号から、走行距離を検出可能に構成される。自動運転制御装置は、車両１１Ｂを自動運転で走行させる自動運転モードの開始時点から終了時点までに走行した距離を走行距離Ｄｘとして計測する。また、自動運転制御装置は、自動運転モードの開始時点から終了時点までの時間を走行時間Ｔｘとして計測する。

車載機器１０１Ｂは、第２通信インターフェイス１５５を介して、走行時間Ｔｘおよび走行距離Ｄｘを情報処理装置１５Ｂに送信する（ステップＳ５２）。

情報処理装置１５Ｂは、通信インターフェイス１７４を介して、車載機器１０１Ｂから送信された走行時間Ｔｘおよび走行距離Ｄｘを受信する（ステップＳ５４）。情報処理装置１５Ｂは、走行時間Ｔｘまたは走行距離Ｄｘに基づいて、車両１１Ｂの所有者であるユーザＸに与えられるスコアを算出する（ステップＳ５６）。続いて、情報処理装置１５Ｂは、算出したスコアに応じた自動車保険料の割引率を算出して（ステップＳ５８）、処理を終了する。

＜機能構成＞
図１５は、実施の形態３に従う車載機器１０１Ｂおよび情報処理装置１５Ｂの機能構成を示す模式図である。図１５を参照して、車載機器１０１Ｂは、情報入力部２０１Ｂと、情報送信部２１３とを含む。情報処理装置１５Ｂは、取得部２５１Ｂと、スコア算出部２５３Ｂと、保険料算出部２５７Ｂとを含む。

情報入力部２０１Ｂは、入力インターフェイス１５３を介して、予め定められた期間内に、車両１１Ｂが自動運転で走行した走行時間Ｔｘの入力を受け付ける。また、情報入力部２０１Ｂは、入力インターフェイス１５３を介して、予め定められた期間内に、車両１１Ｂが自動運転で走行した走行距離Ｄｘの入力を受け付けてもよい。情報送信部２１３は、第２通信インターフェイス１５５を介して、走行時間Ｔｘおよび走行距離Ｄｘを情報処理装置１５Ｂに送信する。

取得部２５１Ｂは、通信インターフェイス１７４を介して、走行時間Ｔｘおよび走行距離Ｄｘを取得する。スコア算出部２５３Ｂは、走行時間Ｔｘまたは走行距離Ｄｘに基づいて、車両１１ＢのユーザＸのスコアを算出する。保険料算出部２５７Ｂは、ユーザＸのスコアに応じて車両１１Ｂの自動車保険料の割引率を算出する。

第１の例では、スコア算出部２５３Ｂは、走行時間Ｔｘに基準係数を乗じた乗算値を算出し、当該乗算値に応じたスコアを算出する。なお、当該乗算値が大きいほどスコアは高く算出される。そのため、スコア算出部２５３Ｂは、走行時間Ｔｘが長いほど、ユーザＸに有利なスコアとなるように当該スコアを算出する。または、スコア算出部２５３Ｂは、走行距離Ｄｘに基準係数を乗じた乗算値を算出し、当該乗算値に応じたスコアを算出する。なお、当該乗算値が大きいほどスコアは高く算出される。そのため、スコア算出部２５３Ｂは、走行距離Ｄｘが長いほど、ユーザＸに有利なスコアとなるように当該スコアを算出する。

第２の例では、スコア算出部２５３Ｂは、走行時間Ｔｘに、自動運転制御装置が手動運転を推奨した場合における当該手動運転での走行時間Ｔｙを加算した合計走行時間に基づいて、ユーザＸのスコアを算出する。スコア算出部２５３Ｂは、合計走行時間に基準係数を乗じた乗算値を算出し、当該乗算値に応じたスコアを算出する。なお、当該乗算値が大きいほどスコアは高く算出される。そのため、スコア算出部２５３Ｂは、合計走行時間が長いほど、ユーザＸに有利なスコアとなるように当該スコアを算出する。

走行時間Ｔｙは、自動運転制御装置が手動運転を推奨したことにより、自動運転モードから手動運転モードに切り替わった時点から、自動運転制御装置が手動運転の推奨を解除した時点までの走行時間である。走行時間Ｔｙは、情報入力部２０１Ｂによって自動運転制御装置から取得され、情報送信部２１３によって情報処理装置１５Ｂに送信される。取得部２５１Ｂは、走行時間Ｔｙを取得して、スコア算出部２５３Ｂに出力する。

第３の例では、スコア算出部２５３Ｂは、各自動運転レベルの自動運転で走行した走行時間または走行距離に基づいて、車両１１ＢのユーザＸのスコアを算出する。

図１６は、実施の形態３に従う自動運転レベルに対応する係数の情報テーブル３１１を示す図である。図１６を参照して、自動運転レベルが高いほど係数は大きく設定されている。自動運転レベルは、車両１１Ｂの自動運転を制御する自動運転装置への依存度を示している。図１６の例では、自動運転レベルは、レベル１～レベル５の５段階に分類されている。

例えば、自動運転レベル１は、自動運転装置への依存度が最も低く、加速、操舵および制動のいずれか１つの操作が自動運転制御装置の指示により行われるレベルである。自動運転レベル５は、自動運転装置への依存度が最も高く、運転に関わるすべての操作が自動運転制御装置の指示により行われるレベルである。なお、図１６に示す自動運転レベルは一例であり、５段階ではなく、他の複数の段階で分類される場合であってもよい。

この場合、情報入力部２０１Ｂは、自動運転制御装置から各自動運転レベルでの走行時間Ｔｘと、走行距離Ｄｘとを取得する。これらの情報は、情報送信部２１３により情報処理装置１５へ送信されて、取得部２５１Ｂにより取得される。ここで、自動運転レベルｍ（ただし、ｍは１～５）で走行した走行時間をＴｘｍ、走行距離をＤｘｍとする。この場合、スコア算出部２５３Ｂは、以下の式（７）のように走行時間ＴＡを算出し、以下の式（８）のように走行距離ＤＡを算出する。

ＴＡ＝０．６×Ｔｘ１＋０．７×Ｔｘ２＋０．８×Ｔｘ３＋０．９×Ｔｘ４＋１．０×Ｔｘ５・・・（７）
ＤＡ＝０．６×Ｄｘ１＋０．７×Ｄｘ２＋０．８×Ｄｘ３＋０．９×Ｄｘ４＋１．０×Ｄｘ５・・・（８）
スコア算出部２５３Ｂは、走行時間ＴＡに応じたスコアを算出する。スコアは、走行時間ＴＡの値が大きいほど高くなるように算出される。そのため、高い自動運転レベルでの走行時間が長いほどスコアは高くなる。なぜなら、自動運転レベルが高いほど、車両１１Ｂと外部機器との情報のやり取りは多くなることから、それだけ安全性に対する貢献度が高いと考えられるためである。また、スコア算出部２５３Ｂは、走行距離ＤＡに応じたスコアを算出する。スコアは、走行距離ＤＡの値が大きいほど高くなるように算出されるため、高い自動運転レベルでの走行距離が長いほどスコアは高くなる。

再び、図１５を参照して、第４の例では、スコア算出部２５３Ｂは、走行時間Ｔｘに、車両１１Ｂが自動運転専用道路を走行した走行時間Ｔｚを加算した合計走行時間に基づいて、ユーザＸのスコアを算出する。または、スコア算出部２５３Ｂは、走行距離Ｄｘに、自動運転専用道路を走行した走行距離Ｄｚを加算した合計走行距離に基づいて、ユーザＸのスコアを算出する。

走行時間Ｔｚおよび走行距離Ｄｚは、自動運転制御装置によって算出される。走行時間Ｔｚは、例えば、自動運転制御装置が自動運転専用道路の入口に設置されているセンサ信号を検出した時点から、自動運転専用道路の出口に設置されているセンサ信号を検出した時点までの時間である。走行距離Ｄｚは、例えば、自動運転制御装置が自動運転専用道路の入口に設置されているセンサ信号を検出した時点から、自動運転専用道路の出口に設置されているセンサ信号を検出した時点までに車両１１Ｂが走行した距離である。

走行時間Ｔｚおよび走行距離Ｄｚは、情報入力部２０１Ｂによって自動運転制御装置から取得され、情報送信部２１３によって情報処理装置１５Ｂに送信される。この場合、スコア算出部２５３Ｂは、以下の式（９）のように走行時間ＴＢを算出し、以下の式（１０）のように走行距離ＤＢを算出する。

ＴＢ＝ｓ１×Ｔｘ＋ｓ２×Ｔｚ・・・（９）
ＤＢ＝ｓ１×Ｄｘ＋ｓ２×Ｄｚ・・・（１０）
ここで、ｓ１およびｓ２は正の係数である。スコア算出部２５３Ｂは、走行時間ＴＢに応じたスコアを算出する。スコアは、走行時間ＴＢの値が大きいほど高くなるように算出される。スコア算出部２５３Ｂは、走行距離ＤＢに応じたスコアを算出する。スコアは、走行距離ＤＢの値が大きいほど高くなるように算出される。

なお、典型的には、ｓ１＜ｓ２に設定される。これにより、自動運転専用道路の走行時間Ｔｚが長いほど、走行距離Ｄｚが長いほどスコアが高く算出される。なぜなら、自動運転専用道路を走行する場合の方が、それ以外の道路を走行する場合よりも安全性に対する貢献度が高いと考えられるためである。

＜利点＞
実施の形態３によれば、車両１１Ｂが自動運転で走行することを積極的に促し、人為的ミスを抑制することで、事故数を減少させることができる。

その他の実施の形態．
（１）上述した実施の形態１では、情報処理装置１５が車両１１外に設けられる構成について説明したが、当該構成に限られず、図１７に示すように車両１１内に搭載されていてもよい。

図１７は、その他の実施の形態に従う情報処理システム１３００の全体構成を示す図である。図１７を参照して、情報処理システム１３００は、車両１１Ｃと、他車両１２と、路側機１３と、端末装置１４とを含む。

車両１１Ｃには情報処理装置１５Ｃが設けられている。この場合、情報処理装置１５Ｃは、上述した車載機器１０１の各機能と、情報処理装置１５の各機能とを有する。情報処理装置１５Ｃのハードウェア構成は、例えば、車載機器１０１のハードウェア構成と同様である。なお、車両１１Ｃ内において、車載機器１０１と情報処理装置１５とが個別に搭載される構成であってもよい。

（２）上述した実施の形態において説明した各係数の値は適宜見直されてもよい。
（３）上述した実施の形態では、ユーザのスコアを自動車保険料の割引率に用いる構成について説明したが、当該構成に限られない。例えば、ユーザのスコアを、当該ユーザの車両によって利用される設備（例えば、有料高速道路等）の利用料の割引率に用いる構成であってもよい。この場合、情報処理装置１５には、保険料算出部に代わって、設備利用料算出部が設けられる。設備利用料算出部は、ユーザＸのスコアに応じた車両１１の設備利用料の割引率を算出する。典型的には、割引率は、ユーザＸのスコアが高いほど高くなる。そのため、スコアが高いほど設備利用料が安くなるという金銭的メリットを受けることができる。

また、ユーザＸが、情報を外部に提供することに対する社会的メリット（例えば、自動運転でのデータの利用価値、省エネによる環境問題への貢献）を実感できるように、ユーザＸのスコアを何らかの指標（例えば、自動運転社会に対する貢献度）に適用してもよい。典型的には、情報処理装置１５は、スコアが高いほど当該貢献度を高く算出し、当該貢献度をユーザＸに提供する。これにより、ユーザＸは当該貢献度を確認することで、情報を外部に提供することに対するメリットを実感できるため、積極的に外部への情報提供を行なうようになると考えられる。

（４）上述の実施の形態として例示した構成は、本発明の構成の一例であり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、一部を省略する等、変更して構成することも可能である。また、上述した実施の形態において、その他の実施の形態で説明した処理や構成を適宜採用して実施する場合であってもよい。

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した説明ではなく、請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

１１，１１Ｂ，１１Ｃ，車両、１２ 他車両、１３ 路側機、１４，１４Ａ 端末装置、１５，１５Ａ～１５Ｃ 情報処理装置、１０１，１０１Ｂ，１０２ 車載機器、１５１，１７１，１９１ プロセッサ、１５２，１７２，１９２ メモリ、１５３ 入力インターフェイス、１５４，１９４第１通信インターフェイス、１５５，１９５ 第２通信インターフェイス、１５９，１７９，１９９ 内部バス、１７３ 入力装置、１７４ 通信インターフェイス、１７５ ディスプレイ、１９３ タッチパネル、１９６コントローラ、１９７ 各種センサ、２０１，２０１Ｂ 情報入力部、２０３，２０３Ａ 情報通信部、２０５，２０５Ａ 関連情報生成部、２０７，２０７Ａ 関連情報送信部、２１１ 情報取得部、２１３ 情報送信部、２５１，２５１Ａ，２５１Ｂ 取得部、２５３，２５３Ａ，２５３Ｂ スコア算出部、２５５ 情報格納部、２５７，２５７Ａ，２５７Ｂ 保険料算出部、３００，３０１，３０３，３０５，３０７，３１１ 情報テーブル、５０１ ネットワーク、１０００，１１００，１２００，１３００ 情報処理システム。

Claims (8)

1. 車両から、路側機、他車両および携帯端末装置のうちの１以上の機器へ送信された、前記車両の安全運転を支援するための支援情報に関する関連情報を取得する取得部と、
   前記関連情報に基づいて、前記車両の所有者のスコアを算出するスコア算出部とを備え、
   前記スコア算出部は、前記支援情報のデータ量を前記車両の走行距離で正規化したデータ量を算出し、前記正規化したデータ量に基づいて、前記所有者のスコアを算出する、情報処理装置。
2. 前記スコア算出部は、前記正規化したデータ量が大きいほど、前記所有者に有利なスコアとなるように当該スコアを算出する、請求項１に記載の情報処理装置。
3. 車両から、路側機、他車両および携帯端末装置のうちの１以上の機器へ送信された、前記車両の安全運転を支援するための支援情報に関する関連情報を取得する取得部と、
   前記関連情報に基づいて、前記車両の所有者のスコアを算出するスコア算出部とを備え、
   前記関連情報は、前記支援情報を生成した装置の価格帯を含み、
   前記スコア算出部は、前記価格帯が高いほど、前記所有者に有利なスコアとなるように当該スコアを算出する、情報処理装置。
4. 車両から、路側機、他車両および携帯端末装置のうちの１以上の機器へ送信された、前記車両の安全運転を支援するための支援情報に関する関連情報を取得する取得部と、
   前記関連情報に基づいて、前記車両の所有者のスコアを算出するスコア算出部とを備え、
   前記関連情報は、前記車両から送信される前記支援情報の送信先を含み、
   前記送信先には、重要度が関連付けられており、
   前記スコア算出部は、前記送信先の重要度が高いほど、前記所有者に有利なスコアとなるように当該スコアを算出する、情報処理装置。
5. 前記関連情報は、予め定められた期間内に前記車両から前記１以上の機器へ送信された前記支援情報のデータ量、前記支援情報の種類を示す情報、前記支援情報を生成した装置の価格帯、および前記支援情報の送信先のうちの１以上の情報を含み、
   前記スコア算出部は、学習済みの推定モデルに対して、前記１以上の情報および前記車両の走行距離の少なくとも１つの情報を入力し、前記所有者に付与するスコアを算出し、
   前記推定モデルは、前記少なくとも１つの情報が入力されると、前記所有者に付与されるべきスコアを推定結果として出力するように、学習用データセットを用いた学習処理がなされている、請求項１に記載の情報処理装置。
6. 前記情報処理装置は、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）を用いて構成されている、請求項１～請求項５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
7. 前記スコアは、前記車両の自動車保険料の割引率、または前記車両によって利用される設備の利用料の割引率に用いられる、請求項１～請求項６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
8. 車両と、路側機、他車両および携帯端末装置のうちの１以上の機器と、情報処理装置とを備える情報処理システムであって、
   前記情報処理装置は、
   前記車両から、前記１以上の機器へ送信された、前記車両の安全運転を支援するための支援情報に関する関連情報を取得する取得部と、
   前記関連情報に基づいて、前記車両の所有者のスコアを算出するスコア算出部とを含み、
   前記スコア算出部は、前記支援情報のデータ量を前記車両の走行距離で正規化したデータ量を算出し、前記正規化したデータ量に基づいて、前記所有者のスコアを算出する、情報処理システム。

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