ところで、ユーザの嗜好データは、ユーザ行動の種類の数だけ存在する。前記嗜好データは、表層的な嗜好性を示すデータである。
汎用性の高い潜在的なユーザの嗜好性を示すデータ、いわゆる価値観を示すデータが存在すれば、価値観を示すデータと表層的な嗜好性を示すデータとを組み合わせることで、嗜好性を示すデータの活用をより促進できる。
そこで、汎用性の高い潜在的な嗜好性を示すデータ、いわゆる価値観を示すデータを得るために、多くのユーザ行動の種類に関する嗜好性を示すデータを用いることが考えられる。しかしながら、このように多くのユーザ行動の種類に関する嗜好性を示すデータを用いた場合、システムで処理するデータの種類が非常に多くなる。
システムで処理するデータの種類が非常に多くなると、前記システムのハードウェアの負荷が高くなる。よって、前記システムで必要とするハードウェアリソースが増えるため、システムのハードウェアリソースの設計に制約が生じる。したがって、システムのハードウェアリソースの設計自由度が低下する。
本発明は、情報処理装置のハードウェアリソースの設計自由度を確保しつつ、汎用性の高い潜在的な顧客の嗜好性を示すデータ、いわゆる価値観を示すデータを取得できる顧客の価値観分析方法を提供することを目的とする。
本発明者らは、リーン車両の走行データを分析する中で、リーン車両の走行データとリーンしない車両の走行データとが大きく異なることに気がついた。リーン車両とは、右旋回時に右に傾斜し且つ左旋回時に左に傾斜する車両である。
リーン車両は、リーンしない車両よりも車体の大きさが小さい。すなわち、リーン車両は、リーンしない車両よりも車体の前後方向及び/又は左右方向の大きさが小さい。また、リーン車両のステアリングの回転操作量は、360度より小さいため、リーン車両は、リーンしない車両に比べて、ステアリングの回転操作量が少ない。さらに、リーン車両は、リーンしない車両とは異なり、運転者(ライダー)がアクティブに操作できるライダーアクティブな車両である。よって、リーン車両の運転は、リーンしない車両の運転と異なる。このように、リーンしない車両とは操作が異なるリーン車両の走行データは、リーンしない車両、すなわち、例えば、4輪車の走行データとは大きく異なる。
本発明者らは、リーン車両の走行状況についてさらに詳細に検討したところ、リーン車両は、リーンしない車両に比べて、運転者の意思による走行の自由度が非常に高いことに気がついた。
そのため、運転者がリーン車両を運転している際には、運転者がリーンしない車両を運転している場合よりも、運転者の判断回数と判断の選択肢が多い傾向にある。
また、運転者は、リーン車両を運転している際には、リーンしない車両を運転している場合に比べて、外部からのストレスにより晒されやすい。さらに、リーン車両を運転している運転者に加わる外部からのストレスは、非常に多様である。
そのため、リーン車両の走行データは、リーン車両を運転する運転者の違い、リーン車両の違い、走行環境の違いなどにより、リーンしない車両の走行データに比べてバリエーションが多いことが分かった。
また、顧客を運ぶ業務車両としてリーン車両を使用する場合、顧客の乗車に対する評価データを収集する場合がある。
そこで、本発明者らは、リーン車両の走行データと顧客の評価データとの関係を詳細に検討したところ、前記顧客の評価データは、前記リーン車両の走行データに対して顧客の嗜好性が反映されているデータであることに気がついた。
また、リーン車両の走行データはバリエーションが多いため、リーン車両に乗車している顧客が受ける刺激のバリエーションも多い。さらに、リーン車両に乗車する顧客は、刺激に対して受動的である。
このため、リーン車両の乗車に対する顧客の評価は、無意識のうちに非常にシビアに行われ、より嗜好性を強く反映する傾向がある。このことから、本発明者らは、リーン車両の走行データと顧客の評価データとの関係から顧客の価値観を示すデータを取得できることに気がついた。
そこで、本発明者らは、リーン車両の走行データと顧客の評価データとを用いて顧客の価値観を示すデータを得ることにより、顧客の価値観を分析する手法を考えた。
本発明の一実施形態に係る顧客の価値観分析方法は、右旋回時に右に傾斜し且つ左旋回時に左に傾斜するリーン車両の走行データであるリーン車両走行データと顧客が評価した評価データと顧客の価値観データとを関連づける価値観変換データを取得する価値観変換データ取得工程と、分析用のリーン車両の走行データである分析用のリーン車両走行データと、前記分析用のリーン車両に乗車した分析対象の顧客の分析用の評価データとを取得する分析用データ取得工程と、前記取得した分析用のリーン車両走行データ及び分析用の評価データを、顧客の価値観に関連する価値観データに変換する価値観データ変換工程と、前記変換された価値観データを用いて、出力するための出力用の出力価値観データを生成する出力価値観データ生成工程と、前記生成された出力用の出力価値観データを出力する出力価値観データ出力工程と、を有する。前記価値観変換データ取得工程では、複数の運転者が価値観変換データ用のリーン車両を運転する時にそれぞれ得られる走行データに関連する価値観変換データ用のリーン車両走行データと、前記データを得る際に前記価値観変換データ用のリーン車両に乗車した複数の顧客から得られる顧客が評価した評価データとを用いて、リーン車両走行データと顧客が評価した評価データと顧客の価値観データとが関連付けられたデータを、前記価値観変換データとして取得する。前記価値観データ変換工程では、前記取得した価値観変換データを用いて、前記取得した分析用のリーン車両走行データ及び分析用の評価データを、前記価値観データに変換する。
顧客の評価データは、前記リーン車両の車両走行データに対して顧客の嗜好性が反映されているデータである。よって、リーン車両走行データと評価データとに基づいて、リーン車両走行データと評価データと価値観データを関連づける価値観変換データを生成することができる。この価値観変換データを用いて、リーン車両走行データ及び評価データを、顧客である分析対象者の価値観データに変換することができる。このように、本発明の一実施形態に係る顧客の価値観分析方法は、リーン車両の走行データと顧客の評価データとの関係から顧客の汎用性の高い潜在的な顧客の嗜好性を示すデータ、すなわち、価値観データを得ることができ、顧客の価値観を分析できる。
また、価値観データは、リーン車両走行データと評価データ及び価値観変換データに基づいて得ることができる。これにより、顧客の価値観分析方法は、多くのユーザ行動の種類に関する嗜好性を示すデータを用いる場合に比べて、処理するデータの量を減らすことができる。したがって、本発明の一実施形態に係る顧客の価値観分析方法は、情報処理装置のハードウェアリソースの設計自由度を確保しつつ、汎用性の高い潜在的なユーザの嗜好性を示すデータ、いわゆる価値観を示すデータを取得できる。
他の観点によれば、本発明の顧客の価値観分析方法は、以下の構成を含むことが好ましい。前記価値観変換データは、前記価値観変換データ用のリーン車両走行データ及び前記顧客の評価データから推定される前記顧客の嗜好に対して、前記顧客の価値観データが関連づけられたデータである。
前記運転者の運転特性は、リーン車両走行データに基づいて分析することができる。運転特性は、例えば、信頼感の程度、快適性、経済性を含む。
顧客の嗜好は、顧客の評価データと乗車した車両の運転者の運転特性との関係から分析することにより推定することができる。例えば、信頼感の程度が高い評価を受けている運転特性を得た運転者の車両に顧客が乗車した場合、顧客が高い評価をすると、顧客は信頼感の程度に関する嗜好が強いと推定することができる。同様に、快適性が高い評価を受けている運転特性を得た運転者の車両に顧客が乗車した場合、顧客が高い評価をすると、顧客は快適性嗜好が強いと推定することができる。同様に、経済性が高い評価を受けている運転特性を得た運転者の車両に顧客が乗車した場合、顧客が高い評価をすると、顧客は経済性嗜好が強いと推定することができる。
顧客の嗜好により、顧客の欲求種別を支配する価値観を関連づけることができる。これにより、前記価値観変換データは、前記価値観変換データ用のリーン車両走行データ及び前記顧客の評価データから推定される前記顧客の嗜好に対して前記顧客の価値観データが関連づけられる。
他の観点によれば、本発明の顧客の価値観分析方法は、以下の構成を含むことが好ましい。前記価値観変換データ用のリーン車両走行データは、前記複数の顧客が乗車した前記価値観変換データ用のリーン車両が傾斜状態で走行するときにそれぞれ得られる走行データに関連するデータを含み、前記分析用のリーン車両走行データは、分析対象の顧客が乗車した前記分析用のリーン車両が傾斜状態で走行するときに得られる走行データを含む。
前記リーン車両が傾斜している状態の時のリーン車両走行データは、運転者の運転特性が大きく影響するデータである。したがって、前記リーン車両が傾斜している状態の時の走行データを用いることにより、顧客の価値観をより精度よく分析できる。
他の観点によれば、本発明の顧客の価値観分析方法は、以下の構成を含むことが好ましい。前記価値観変換データ用のリーン車両走行データは、前記価値観変換データ用のリーン車両に対する運転者の運転の変化が反映されていないデータよりも、前記価値観変換データ用のリーン車両に対する運転者の運転の変化が反映されているデータを多く含み、前記分析用のリーン車両走行データは、前記分析用のリーン車両に対する運転者の運転の変化が反映されていないデータよりも、前記分析用のリーン車両に対する運転者の運転の変化が反映されているデータを多く含む。
この構成により、リーン車両走行データには、運転者が判断した後のリーン車両に対する操作の変化が強く反映されている。言い換えると、リーン車両走行データには、リーン車両の乗車している顧客が感じる刺激が多く含まれている。顧客が感じる刺激は、顧客の評価に影響を及ぼす。しかも、リーン車両の場合、リーン車両の乗車している顧客が感じる刺激のバリエーションが多い。このようなリーン車両走行データを用いることで、本発明の顧客の価値観分析方法は、情報処理装置のハードウェアリソースの設計自由度を確保しつつ、より精度の高い価値観を示すデータを取得できる。
前記刺激は、車両から受ける振動のような物理的な刺激だけではなく、乗降位置から受ける不快感、待ち時間から受ける不快感など一連の乗車行為の間に受ける心理的な刺激を含む。
他の観点によれば、本発明の顧客の価値観分析方法は、以下の構成を含むことが好ましい。前記価値観変換データ用のリーン車両走行データは、前記価値観変換データ用のリーン車両への操作入力に関連する価値観変換データ用のリーン車両操作入力データ、前記価値観変換データ用のリーン車両の挙動に関連する価値観変換データ用のリーン車両挙動データ及び前記価値観変換データ用のリーン車両の位置に関連する価値観変換データ用のリーン車両位置データのうちの少なくとも一つを含む。前記分析用のリーン車両走行データは、前記分析用のリーン車両への操作入力に関連する分析用のリーン車両操作入力データ、前記分析用のリーン車両の挙動に関連する分析用のリーン車両挙動データ及び前記分析用のリーン車両の位置に関連する分析用のリーン車両位置データのうちの少なくとも一つを含む。
リーン車両操作入力データは、運転者による操作入力に関連するデータであるため、運転者の判断の結果をより反映している。リーン車両では、運転者の操作の種類が多く、運転時に運転者の選択の自由度も高いため、操作のバリエーションが多い。リーン車両挙動データ及びリーン車両位置データには、操作の入力の結果が強く反映される。この構成により、リーン車両走行データには、運転者が判断した後のリーン車両に対する操作の変化がより強く反映されている。言い換えると、リーン車両走行データには、リーン車両の乗車している顧客が感じる刺激がより多く含まれている。しかも、リーン車両の場合、リーン車両の乗車している顧客が感じる刺激のバリエーションがより多い。このようなリーン車両走行データを用いることで、本発明の顧客の価値観分析方法は、情報処理装置のハードウェアリソースの設計自由度を確保しつつ、より精度の高い価値観を示すデータを取得できる。
他の観点によれば、本発明の顧客の価値観分析方法は、以下の構成を含むことが好ましい。前記価値観変換データ用のリーン車両走行データは、前記価値観変換データ用のリーン車両が走行する走行環境に関連する価値観変換データ用のリーン車両走行環境データを含む。前記分析用のリーン車両走行データは、前記分析用のリーン車両が走行する走行環境に関連する分析用のリーン車両走行環境データを含む。
走行環境データは、運転者及び顧客が受ける外部からのストレスの一例であると考えられる。走行環境データは、顧客の乗車に対する評価の判断に影響を与える。そのため、走行環境データを用いることで、リーン車両の走行データから顧客が受ける刺激をより分析しやすくなる。このようなリーン車両走行データを用いることで、本発明の顧客の価値観分析方法は、情報処理装置のハードウェアリソースの設計自由度を確保しつつ、より精度の高い顧客の価値観を示すデータを取得できる。これにより、本発明の一実施形態の顧客の価値観分析方法は、より精度が高く顧客の価値観を分析することができる。
他の観点によれば、本発明の顧客の価値観分析方法は、以下の構成を含むことが好ましい。前記価値観変換データ用のリーン車両走行データは、前記価値観変換データ用のリーン車両が公道以外を走行した時のデータよりも、前記価値観変換データ用のリーン車両が公道を走行した時のデータを多く含む。前記分析用のリーン車両走行データは、前記分析用のリーン車両が公道以外を走行した時のデータよりも、前記分析用のリーン車両が公道を走行した時のデータを多く含む。
公道を走行中の運転者がリーン車両を運転している際には、運転者の判断回数がより多く、判断の選択肢が多く且つ外部からストレスに晒されやすい状況であるため、リーン車両の走行データには、より多くのバリエーションが含まれる。又、公道を走行中は、顧客にとっても外部からのストレスに晒されやすく、乗車に対する評価に影響を及ぼす。そのため、公道を走行した時のデータを多く含むリーン車両走行データを用いることで、リーン車両の走行データから顧客が受ける刺激をより分析しやすくなる。このようなリーン車両走行データを用いることで、本発明の顧客の価値観分析方法は、情報処理装置のハードウェアリソースの設計自由度を確保しつつ、より精度の高い価値観を示すデータを取得できる。
他の観点によれば、本発明の顧客の価値観分析方法は、以下の構成を含むことが好ましい。前記価値観変換データ用のリーン車両走行データは、前記価値観変換データ用のリーン車両の周囲の車両によって運転者の判断の選択肢が制限を受けるが複数残されている状態でのデータを含む。前記分析用のリーン車両走行データは、前記分析用のリーン車両の周囲の車両によって運転者の判断の選択肢が制限を受けるが複数残されている状態でのデータを含む。
運転者の判断の選択肢が制限を受けるが複数残されている状態でのリーン車両走行データを用いることで、リーン車両の走行データから顧客が受ける刺激をより分析しやすくなる。このようなリーン車両走行データを用いることで、本発明の顧客の価値観分析方法は、顧客の価値観分析装置のハードウェアリソースの設計自由度を確保しつつ、より精度の高い価値観を示すデータを取得できる。
他の観点によれば、本発明の顧客の価値観分析方法は、以下の構成を含むことが好ましい。前記価値観変換データ用のリーン車両走行データは、顧客が乗車していない状態のデータを含む。前記分析用のリーン車両走行データは、顧客が乗車していない状態のデータを含む。
顧客が乗車していない状態のリーン車両走行データ、例えば、顧客乗車時の前後のリーン車両走行データを用いることで、リーン車両の走行データから顧客が受ける物理的な又は心理的な刺激をより分析しやすくなる。このようなリーン車両走行データを用いることで、本発明の顧客の価値観分析方法は、情報処理装置のハードウェアリソースの設計自由度を確保しつつ、より精度の高い価値観を示すデータを取得できる。
他の観点によれば、本発明の顧客の価値観分析方法は、以下の構成を含むことが好ましい。前記価値観変換データ用のリーン車両走行データは、リーン車両の車種に関連する車種関連データを含む。前記分析用のリーン車両走行データは、リーン車両の車種に関連する車種関連データを含む。
車種関連データは、リーン車両の製造メーカ、車種に関連するデータを含む。顧客の好みのメーカ及び/又は車種は、顧客の嗜好に影響を及ぼす。例えば、高級車を好む顧客は、ステイタスに対する要求が強く、ステイタス性が高い嗜好を有する。これにより、顧客のステイタスに関する評価に関連づけて、顧客の価値観データを取得することができる。
他の観点によれば、本発明の顧客の価値観分析方法は、以下の構成を含むことが好ましい。本発明の顧客の価値観分析方法は、前記変換された価値観データを記憶する。本発明の顧客の価値観分析方法は、前記記憶された複数の価値観データを用いて、前記出力価値観データを生成する。
複数の価値観データを用いることで、情報処理装置のハードウェアリソースの設計自由度を確保しつつ、より精度の高い価値観を示すデータを取得できる。
他の観点によれば、本発明の顧客の価値観分析方法は、以下の構成を含むことが好ましい。前記出力価値観データは、更なる情報処理に用いられる情報処理用価値観データとして生成される。
これにより、分析対象者が運転する分析対象リーン車両の分析用のリーン車両走行データを用いて顧客の価値観分析方法により得られた価値観データを、更なる情報処理装置で用いることができる。
したがって、情報処理装置のハードウェアリソースの設計自由度を確保しつつ、更なる情報処理に用いることができる価値観を示すデータを取得できる。
本発明の一実施形態に係る顧客の価値観分析装置は、右旋回時に右に傾斜し且つ左旋回時に左に傾斜するリーン車両の走行データであるリーン車両走行データと顧客が評価した評価データと顧客の価値観データとを関連づける価値観変換データを取得する価値観変換データ取得部と、分析用のリーン車両の走行データである分析用のリーン車両走行データを取得する分析用リーン車両走行データ取得部と、前記分析用のリーン車両に乗車した分析対象の顧客の分析用の評価データを取得する分析評価データ取得部と、前記取得した分析用のリーン車両走行データ及び分析用の評価データを、顧客の価値観に関連する価値観データに変換する価値観データ変換部と、前記変換された価値観データを用いて、出力するための出力用価値観データを生成する出力用価値観データ生成部と、前記生成された出力用の出力価値観データを出力する出力価値観データ出力部と、を有する。前記価値観変換データ取得部では、複数の運転者が価値観変換データ用のリーン車両を運転する時にそれぞれ得られる走行データに関連する価値観変換データ用のリーン車両走行データと、前記走行データを得る際に価値観変換データ用のリーン車両に乗車した複数の顧客から得られる複数の顧客が評価した評価データとを用いて、リーン車両走行データと前記顧客が評価した評価データと前記顧客の価値観データとが関連付けられたデータを、前記価値観変換データとして取得する。前記価値観データ変換部では、前記取得した価値観変換データを用いて、前記取得した分析用のリーン車両走行データ及び分析用の評価データを、価値観データに変換する。
他の観点によれば、本発明の顧客の価値観分析装置は、以下の構成を含むことが好ましい。前記価値観変換データは、前記リーン車両の走行データ及び前記顧客の評価データから推定される前記顧客の嗜好に対して、前記顧客の価値観データが関連づけられたデータである。
他の観点によれば、本発明の顧客の価値観分析装置は、以下の構成を含むことが好ましい。前記価値観変換データ用のリーン車両走行データは、前記複数の顧客が乗車した前記価値観変換データ用のリーン車両が傾斜状態で走行するときにそれぞれ得られる走行データに関連するデータを含み、前記分析用のリーン車両走行データは、分析対象の顧客が乗車した前記分析用のリーン車両が傾斜状態で走行するときに得られる走行データを含む。
他の観点によれば、本発明の一実施形態に係る顧客の価値観分析装置は、以下の構成を含むことが好ましい。前記価値観変換データ用のリーン車両走行データは、前記価値観変換データ用のリーン車両に対する運転者の運転の変化が反映されていないデータよりも、前記価値観変換データ用のリーン車両に対する運転者の運転の変化が反映されているデータを多く含み、前記分析用のリーン車両走行データは、前記分析用のリーン車両に対する運転者の運転の変化が反映されていないデータよりも、前記分析用のリーン車両に対する運転者の運転の変化が反映されているデータを多く含む。
他の観点によれば、本発明の一実施形態に係る顧客の価値観分析装置は、以下の構成を含むことが好ましい。前記価値観変換データ用のリーン車両走行データは、前記価値観変換データ用のリーン車両への操作入力に関連する価値観変換データ用のリーン車両操作入力データ、前記価値観変換データ用のリーン車両の挙動に関連する価値観変換データ用のリーン車両挙動データ及び前記価値観変換データ用のリーン車両の位置に関連する価値観変換データ用のリーン車両位置データのうちの少なくとも一つを含む。前記分析用のリーン車両走行データは、前記分析用のリーン車両への操作入力に関連する分析用のリーン車両操作入力データ、前記分析用のリーン車両の挙動に関連する分析用のリーン車両挙動データ及び前記分析用のリーン車両の位置に関連する分析用のリーン車両位置データのうちの少なくとも一つを含む。
他の観点によれば、本発明の一実施形態に係る顧客の価値観分析装置は、以下の構成を含むことが好ましい。前記価値観変換データ用のリーン車両走行データは、さらに前記価値観変換データ用のリーン車両が走行する走行環境に関連する価値観変換データ用のリーン車両走行環境データを含む。前記分析用のリーン車両走行データは、さらに前記分析用のリーン車両が走行する走行環境に関連する分析用のリーン車両走行環境データを含む。
他の観点によれば、本発明の一実施形態に係る顧客の価値観分析装置は、以下の構成を含むことが好ましい。前記出力価値観データは、更なる情報処理に用いられる情報処理用価値観データとして生成される。
本発明の一実施形態に係る価値観データを用いる情報処理方法は、上述の顧客の価値観分析方法で情報処理用価値観データとして生成された出力価値観データを用いる情報処理方法である。この情報処理方法は、前記出力価値観データを取得する。前記出力価値観データとは異なる第1データを取得する。本発明の情報処理方法は、前記出力価値観データ及び前記第1データを用いて、前記出力価値観データ及び前記第1データと異なる第2データを生成する。前記第2データを出力する。
価値観を示す価値観データは、汎用性の高い潜在的なユーザの嗜好性を示すデータである。この価値観データを用いる情報処理方法は、背景技術に記載した特許文献に記載されているような嗜好性データを用いる情報処理方法を含む。ただし、背景技術に記載した特許文献に記載されているような情報処理方法に限定されることは無い。本発明は、嗜好性データを用いる情報処理方法であればよい。例えば、前記第1データおよび前記第2データは、金融、保険、販売、広告などのビジネスで用いられる金融、保険、市場、商品、サービス、環境又は顧客に関連するデータであってもよい。
これにより、本発明の情報処理方法は、汎用性の高い潜在的なユーザの嗜好性を示すデータである取得した出力価値観データをとその出力価値観データとは異なる第1データを用いて、取得した出力価値観データ及び取得した第1データと異なる第2データを生成し、出力する。このため、より精度の高い第2データを生成し、出力できる。
本発明の一実施形態に係る情報処理装置は、上述の顧客の価値観分析装置で前記情報処理用価値観データとして生成された前記出力価値観データを用いる情報処理装置である。この情報処理装置は、前記出力価値観データを取得する出力価値観データ取得部と、前記出力価値観データとは異なる第1データを取得する第1データ取得部と、前記出力価値観データ及び前記第1データを用いて、前記出力価値観データ及び前記第1データと異なる第2データを生成する第2データ生成部と、前記第2データを出力する第2データ出力部と、を備える。
本明細書で使用される専門用語は、特定の実施例のみを定義する目的で利用されるのであって、前記専門用語によって発明を制限する意図はない。
本明細書で使用される「及び/又は」は、一つ又は複数の関連して列挙された構成物のすべての組み合わせを含む。
本明細書において、「含む、備える(including)」「含む、備える(comprising)」又は「有する(having)」及びそれらの変形の使用は、記載された特徴、工程、要素、成分、及び/又は、それらの等価物の存在を特定するが、ステップ、動作、要素、コンポーネント、及び/又は、それらのグループのうちの一つ又は複数を含むことができる。
本明細書において、「取り付けられた」、「接続された」、「結合された」、及び/又は、それらの等価物は、広義の意味で使用され、“直接的及び間接的な”取り付け、接続及び結合の両方を包含する。さらに、「接続された」及び「結合された」は、物理的又は機械的な接続又は結合に限定されず、直接的又は間接的な接続又は結合を含むことができる。
他に定義されない限り、本明細書で使用される全ての用語(技術用語及び科学用語を含む)は、本発明が属する技術分野の当業者によって一般的に理解される意味と同じ意味を有する。
一般的に使用される辞書に定義された用語は、関連する技術及び本開示の文脈における意味と一致する意味を有すると解釈されるべきであり、本明細書で明示的に定義されていない限り、理想的又は過度に形式的な意味で解釈されることはない。
本発明の説明においては、いくつもの技術および工程が開示されていると理解される。これらの各々は、個別の利益を有し、他に開示された技術の一つ以上、又は、場合によっては全てとともに使用することもできる。
したがって、明確にするために、本発明の説明では、不要に個々のステップの可能な組み合わせをすべて繰り返すことを控える。しかしながら、本明細書及び特許請求の範囲は、そのような組み合わせがすべて本発明の範囲内であることを理解して読まれるべきである。
本明細書では、本発明に係る顧客の価値観分析方法、顧客の価値観分析装置、価値観データを用いる情報処理方法及び価値観データを用いる情報処理装置について説明する。
以下の説明では、本発明の完全な理解を提供するために多数の具体的な例を述べる。しかしながら、当業者は、これらの具体的な例がなくても本発明を実施できることが明らかである。
よって、以下の開示は、本発明の例示として考慮されるべきであり、本発明を以下の図面又は説明によって示される特定の実施形態に限定することを意図するものではない。
[リーン車両]
本明細書において、リーン車両とは、傾斜姿勢で旋回する車両である。具体的には、リーン車両は、車両の左右方向において、左に旋回する際に左に傾斜し、右に旋回する際に右に傾斜する車両である。リーン車両は、一人乗りの車両であってもよいし、複数人が乗車可能な車両であってもよい。なお、リーン車両は、2輪車だけでなく、3輪車又は4輪車など、傾斜姿勢で旋回する全ての車両を含む。
[価値観データ]
本明細書において、価値観データとは、顧客の嗜好や願望によって決まる顧客の評価基準を示すデータである。言い換えると、価値観データは、汎用性の高い潜在的な顧客の嗜好性を示すデータである。具体的には、価値観データは、嗜好の充足の度合いを示す顧客の評価基準に関するデータと、健康願望の度合いを示す顧客の評価基準に関するデータと、省力願望の度合いを示す顧客の評価基準に関するデータと、社会生活関連願望の度合いを示す顧客の評価基準に関するデータと、を含む。顧客は、基本的に個人である。なお、顧客は、複数人のグループとしてもよい。
[評価データ]
本明細書において、評価データとは、顧客が乗車した際の運転者及び車両に関する評価に関連するデータである。評価データは、例えば、顧客が乗車した際の運転者及び/又は車両に関する評価であり、顧客が感じた総合評価が5段階評価で与えられる。1番評価が高い場合が5であり、数字が小さくなるほど評価が低い。さらに、評価データとして、信頼感の程度、快適性、早さを含む経済性などを含めてもよい。なお、評価データ中の評価軸は、一つとは限らない。評価データ中の評価軸は、複数項目であってもよい。
[車両走行データ]
本明細書において、車両走行データとは、リーン車両の走行に関連するデータである。具体的には、前記車両走行データは、運転者によるリーン車両への運転入力に関連するリーン車両操作入力データ、リーン車両の挙動に関連するリーン車両挙動データ、リーン車両が走行している位置に関連するリーン車両位置データ、リーン車両が走行する走行環境に関連するリーン車両走行環境データ、及び、リーン車両の車種情報データなどの少なくとも一つのデータを含む。また、前記車両走行データは、リーン車両操作入力データ、リーン車両挙動データ、リーン車両位置データ、リーン車両走行環境データ、及びリーン車両の車種情報データなどを加工した加工データを含んでいてもよい。前記車両走行データは、リーン車両運転入力データ、リーン車両挙動データ、リーン車両位置データ、リーン車両走行環境データ、及びリーン車両の車種情報データなどと他のデータを用いて加工した加工データを含んでいてもよい。
[リーン車両運転入力データ]
本明細書において、リーン車両運転入力データは、運転者がリーン車両を運転する際に行う運転者の操作入力に関連するデータである。具体的には、アクセル操作、ブレーキ操作、操舵又は運転者の姿勢変化による重心位置の変更などに関連するデータを含んでもよい。また、具体的には、前記リーン車両運転入力データは、ホーンスイッチ、ウィンカースイッチ、照明スイッチなどの各種スイッチの操作等を含んでもよい。前記リーン車両運転入力データは、運転者による運転入力に関連するデータであるため、運転者の判断の結果をより反映している。リーン車両では、運転者の運転の種類が多く、運転時に運転者の選択の自由度も高いため、バリエーションが多くなる傾向がある。また、前記リーン車両運転入力データは、センサなどから取得したデータを加工した加工データを含んでいてもよい。前記リーン車両運転入力データは、センサなどから取得したデータと他のデータを用いて加工した加工データを含んでいてもよい。
[リーン車両挙動データ]
本明細書において、リーン車両挙動データとは、リーン車両を運転している際に、運転者の操作入力によって生じるリーン車両の挙動に関連するデータである。具体的には、前記リーン車両挙動データは、例えば、分析対象者である顧客をリーン車両に乗せた状態で、運転者が前記リーン車両を運転した際に変化する前記リーン車両の加速度、速度、角度を含む。すなわち、リーン車両挙動データは、運転者がアクセル操作又はブレーキ操作を行ってリーン車両の加減速を行った場合、リーン車両の操舵や重心位置の変更を含む姿勢変化を行った場合などに生じるリーン車両の挙動を現すデータである。
また、前記リーン車両挙動データは、上述のように、リーン車両の加速度、速度、角度に関連するデータだけでなく、運転者がリーン車両に対して行うスイッチ操作等によってリーン車両で生じる動作を含んでもよい。すなわち、リーン車両挙動データは、ホーンスイッチ、ウィンカースイッチ、照明スイッチなどの各種スイッチの操作等によってリーン車両に生じる動作に関連するデータを含む。前記リーン車両挙動データは、運転者の操作入力の結果が強く反映される。そのため、前記リーン車両挙動データも、バリエーションが多くなる傾向がある。また、前記リーン車両挙動データは、センサなどから取得したデータを加工した加工データを含んでいてもよい。前記リーン車両挙動データは、センサなどから取得したデータと他のデータを用いて加工した加工データを含んでいてもよい。
[リーン車両位置データ]
本明細書において、リーン車両位置データは、リーン車両の位置に関連するデータである。例えば、GPS又は通信携帯端末の通信基地局の情報に基づいて検出することができる。なお、前記リーン車両位置データは、種々の測位技術、SLAMなどで算出することができる。前記リーン車両位置データは、運転者の操作入力の結果が強く反映される。そのため、前記リーン車両位置データも、バリエーションが多くなる傾向がある。また、前記リーン車両位置データは、センサなどから取得したデータを加工した加工データを含んでいてもよい。前記リーン車両位置データは、センサなどから取得したデータと他のデータを用いて加工した加工データを含んでいてもよい。
[リーン車両走行環境データ]
本明細書において、リーン車両走行環境データは、例えば、マップデータを含む。マップデータは、例えば、道路状況に関する情報、信号、設備などの道路交通環境に関する情報、道路の走行に関する規制情報などと関連付けられていてもよい。また、マップデータは、天気、気温又は湿度などの環境データなどと関連付けられていてもよい。前記リーン車両走行環境データは、前記リーン車両運転入力データ、前記リーン車両挙動データ及び前記リーン車両位置データとともに、顧客の価値観の分析に用いることができる。
前記道路状況に関する情報は、渋滞が頻発する、路上駐車車両が多い等、混雑する環境下にある道路(地域)に関する情報を含む。この情報は、時間帯と組み合わせることによって、より情報の精度が上がる。また、前記道路状況に関する情報は、スコールがあると冠水し易い道路に関する情報を含む。
前記リーン車両走行環境データは、運転者及び顧客が受ける外部からのストレスの一例であると考えられる。走行環境データは、運転者の判断に影響を与える。前記リーン車両走行環境データは、運転者の運転に影響を与える。そのため、走行環境データを用いることで、リーン車両の走行データのバリエーションが多くなる。
前記リーン車両走行環境データは、種々の手段から取得することができる。前記リーン車両走行環境データを取得する手段は、ある手段に限定されることはない。例えば、前記リーン車両走行環境データを取得する手段は、リーン車両に搭載した外部環境認識装置である。より具体的には、前記リーン車両走行環境データを取得する手段は、カメラ、レーダーなどがある。また、前記リーン車両走行環境データを取得する手段は、例えば、通信装置である。より具体的には、前記リーン車両走行環境データを取得する手段は、車車間通信装置、路車間通信装置である。例えば、前記リーン車両走行環境データは、インターネットを介して入手することもできる。
[車種関連データ]
本明細書において、車種関連データとは、リーン車両の製造メーカ、車種に関連するデータを含む。前記車種関連データは、走行するリーン車両を区別するために用いられる。顧客の好みのメーカ及び/又は車種は、顧客の嗜好に影響を及ぼす。例えば、高級車を好む顧客は、ステイタスに対する要求が強く、ステイタス性が高い嗜好を有する。
[公道]
本明細書において、公道とは、シミュレーション及びサーキットの走行路ではなく、一般車両が通行可能な公共用の道路である。前記公道には、一般車両が通行可能な私道も含まれる。
[Aよりも、Bを多く含む]
本明細書において、「Aよりも、Bを多く含む」とは、Aを全く含んでいなくてもよい。「Aよりも、Bを多く含む」とは、Aを一部含んでいてもよい。
例えば、価値観変換データ用のリーン車両に対する操作の変化が反映されていないデータよりも、前記価値観変換データ用のリーン車両に対する運転者の操作の変化が反映されているデータを多く含むとは、価値観変換データ用のリーン車両に対する操作の変化が反映されていないデータを全く含んでいなくてもよい。例えば、価値観変換データ用のリーン車両に対する操作の変化が反映されていないデータよりも、前記価値観変換データ用のリーン車両に対する運転者の操作の変化が反映されているデータを多く含むとは、価値観変換データ用のリーン車両に対する操作の変化が反映されていないデータを一部含んでいてもよい。
例えば、分析用のリーン車両に対する操作の変化が反映されていないデータよりも、前記分析用のリーン車両に対する運転者の操作の変化が反映されているデータを多く含むとは、分析用のリーン車両に対する操作の変化が反映されていないデータを全く含んでいなくてもよい。例えば、分析用のリーン車両に対する操作の変化が反映されていないデータよりも、前記分析用のリーン車両に対する運転者の操作の変化が反映されているデータを多く含むとは、分析用のリーン車両に対する操作の変化が反映されていないデータを一部含んでいてもよい。
例えば、前記価値観変換データ用のリーン車両が公道以外を走行した時のデータよりも、前記価値観変換データ用のリーン車両が公道を走行した時のデータを多く含むとは、前記価値観変換データ用のリーン車両が公道以外を走行した時のデータを全く含んでいなくてもよい。例えば、前記価値観変換データ用のリーン車両が公道以外を走行した時のデータよりも、前記価値観変換データ用のリーン車両が公道を走行した時のデータを多く含むとは、前記分析用のリーン車両が公道以外を走行した時のデータを一部含んでいてもよい。
本発明の一実施形態に係る顧客の価値観分析方法によれば、情報処理装置のハードウェアリソースの設計自由度を確保しつつ、汎用性の高い潜在的なユーザの嗜好性を示すデータ、いわゆる価値観を示すデータを取得できる顧客の価値観分析方法を提供することができる。
以下で、各実施形態について、図面を参照しながら説明する。なお、各図中の構成部材の寸法は、実際の構成部材の寸法及び各構成部材の寸法比率等を忠実に表したものではない。
<実施形態1>
(顧客の価値観分析装置)
図1に、本発明の実施形態1に係る顧客の価値観分析装置1の概略構成を示す。顧客の価値観分析装置1は、分析対象の顧客の価値観データを分析する装置である。本実施形態の顧客の価値観分析装置1は、分析対象の顧客がリーン車両Xに乗車しているときの走行データを含む分析用のリーン車両走行データ、及び、そのときの乗車に対する前記顧客の分析用の評価データを取得する。そして、顧客の価値観分析装置1は、前記取得した分析用のリーン車両走行データと前記分析用の評価データを、価値観変換データを用いて、前記分析対象の顧客の価値観に関連する価値観データに変換する。顧客の価値観分析装置1は、価値観データから出力価値観データを生成し、前記生成された出力価値観データを出力する。なお、本実施形態の顧客の価値観分析装置1は、出力価値観データとして、価値観データをそのまま出力する場合と、例えば、価値観データから提供情報として処理が容易なデータに変換して出力する場合とを含む。
本実施形態における価値観の分析とは、嗜好の充足、健康願望、省力願望、社会生活関連願望などに対する顧客の評価基準を分析することである。価値観データは、顧客の嗜好性の評価基準を示すデータである。
この価値観データは、分析対象の顧客が同乗者としてリーン車両Xに乗車した際に得られるリーン車両Xのリーン車両走行データ及びそのときの乗車に対する前記顧客の分析用の評価データを、後述する価値観データ変換部40によって変換することにより得られる価値観データに含まれる。この価値観データは、分析対象となる顧客の嗜好性に関連する価値観データを含む。
本実施形態におけるリーン車両走行データは、リーン車両の走行に関連するデータである。前記リーン車両走行データは、運転者がリーン車両を運転した際に得られるリーン車両の走行に関連するデータのうち、汎用性の高い潜在的な顧客の嗜好性が現れるようなデータを意味する。
具体的には、前記リーン車両走行データは、運転者によるリーン車両への運転入力に関連するリーン車両運転入力データ、リーン車両の挙動に関連するリーン車両挙動データ、リーン車両の走行位置に関連するリーン車両位置データ、リーン車両の車両関連データ、及び、リーン車両が走行する走行環境に関連するリーン車両走行環境データなどを含む。なお、前記リーン車両走行データは、前記リーン車両運転入力データ、前記リーン車両挙動データ、前記リーン車両位置データ、及び、リーン車両走行環境データ以外のデータを含んでいてもよい。また、前記リーン車両走行データは、前記リーン車両運転入力データ、前記リーン車両挙動データ、前記リーン車両位置データ及びリーン車両走行環境データのうち、一つ又は複数のデータのみを含んでいてもよい。
例えば、リーン車両が価値観変換データ用のリーン車両の場合、前記リーン車両走行データは、価値観変換データ用のリーン車両走行データである。取得した前記リーン車両運転入力データは価値観変換データ用のリーン車両運転入力データである。取得した前記リーン車両挙動データは価値観変換データ用のリーン車両挙動データである。取得した前記リーン車両位置データは価値観変換データ用のリーン車両位置データである。取得した前記リーン車両の車両関連データは、価値観変換データ用の車両関連データである。取得した前記リーン車両走行環境データは、価値観変換データ用のリーン車両走行環境データである。
例えば、リーン車両が分析用のリーン車両Xの場合、前記リーン車両走行データは、分析用のリーン車両走行データである。前記リーン車両運転入力データは、分析用のリーン車両運転入力データである。前記リーン車両挙動データは、分析用のリーン車両挙動データである。前記リーン車両位置データは、分析用のリーン車両位置データである。前記リーン車両の車両関連データは、分析用の車両関連データである。前記リーン車両走行環境データは、分析用のリーン車両走行環境データである。
なお、前記リーン車両走行データは、リーン車両運転入力データ、リーン車両挙動データ、リーン車両位置データ、及び、リーン車両走行環境データなどが加工された加工データを含んでいてもよい。また、前記車両走行データは、リーン車両運転入力データ、リーン車両挙動データ、リーン車両位置データ、及び、リーン車両走行環境データなどと他のデータとを用いて加工された加工データを含んでいてもよい。
前記リーン車両運転入力データは、運転者がリーン車両を運転する際に行う運転者の操作入力に関連するデータである。具体的には、前記リーン車両運転入力データは、アクセル操作、ブレーキ操作、操舵又は運転者の姿勢変化による重心位置の変更などに関連するデータを含んでもよい。また、具体的には、前記リーン車両運転入力データは、ホーンスイッチ、ウィンカースイッチ、照明スイッチなどの各種スイッチの操作等を含んでもよい。
前記リーン車両運転入力データは、運転者による運転入力に関連するデータであるため、運転者の判断の結果をより反映している。リーン車両では、運転者の運転操作の種類が多く、運転時に運転者の選択の自由度も高いため、運転者のパーソナリティが強く反映される傾向がある。前記リーン車両運転入力データには、運転者のパーソナリティも反映される。
前記パーソナリティは、個人の心理状態、性格、気質等によって決まる個性を意味する。具体的には、前記パーソナリティには、神経症傾向、外向性、経験への開放性、協調性、誠実性の5つの要素を含んでもよい。また、前記パーソナリティには、内閉性、同調性、粘着性、顕示性、過敏性、過信性などの性格6類型を含んでもよい。さらに、前記パーソナリティは、新奇性欲求、報酬依存、損害回避及び固執の気質と、自己志向、協調及び自己超越の性格とを含んでいてもよい。
また、前記リーン車両運転入力データは、センサなどから取得したデータが加工された加工データを含んでいてもよい。前記リーン車両運転入力データは、センサなどから取得したデータと他のデータとを用いて加工された加工データを含んでいてもよい。
前記リーン車両挙動データは、リーン車両が運転者によって運転される際に、運転者の操作入力によって生じるリーン車両の挙動に関連するデータである。具体的には、前記リーン車両挙動データは、例えば、運転者が運転した際に変化するリーン車両の加速度、速度、角度を含む。すなわち、前記リーン車両挙動データは、運転者がアクセル操作又はブレーキ操作を行ってリーン車両の加減速を行った場合、リーン車両の操舵又は重心位置の変更を含む姿勢変化を行った場合などに生じるリーン車両の挙動を現すデータである
前記リーン車両挙動データは、上述のように、リーン車両の加速度と、速度と、角度に関するデータだけでなく、運転者がリーン車両に対して行うスイッチ操作等によってリーン車両で生じる動作を含んでもよい。すなわち、前記リーン車両挙動データは、ホーンスイッチ、ウィンカースイッチ、照明スイッチなどの各種スイッチの操作等によってリーン車両に生じる動作に関連するデータを含む。前記リーン車両挙動データは、運転者の運転の入力の結果が強く反映される。そのため、前記リーン車両挙動データにも、同乗する顧客の刺激が強く反映される傾向がある。また、前記リーン車両挙動データは、センサなどから取得したデータが加工された加工データを含んでいてもよい。前記リーン車両挙動データは、センサなどから取得したデータと他のデータとを用いて加工された加工データを含んでいてもよい。
前記リーン車両位置データは、リーン車両の走行位置に関連するデータである。例えば、前記リーン車両位置データは、GPS又は通信携帯端末の通信基地局の情報に基づいて検出することができる。なお、前記リーン車両位置データは、種々の測位技術又はSLAMなどで算出することができる。前記リーン車両位置データは、運転者の運転の入力の結果が強く反映される。そのため、前記リーン車両位置データにも、顧客の刺激が強く反映される傾向がある。また、前記リーン車両位置データは、センサなどから取得したデータが加工された加工データを含んでいてもよい。前記リーン車両位置データは、センサなどから取得したデータと他のデータとを用いて加工された加工データを含んでいてもよい。
前記リーン車両走行環境データは、例えば、マップデータを含む。このマップデータは、例えば、道路状況に関する情報、信号、設備などの道路交通環境に関する情報と、道路の走行に関する規制情報などと関連付けられていてもよい。また、前記マップデータは、天気、気温、又は湿度などの環境データなどと関連付けられていてもよい。前記リーン車両走行環境データは、前記リーン車両運転入力データ、前記リーン車両挙動データ及び前記リーン車両位置データとともに、分析対象者である顧客の価値観の分析に用いることができる。
前記道路状況に関する情報は、渋滞が頻発する、路上駐車車両が多い等、混雑する環境下にある道路(地域)に関する情報を含む。この情報は、時間帯と組み合わせることによって、より情報の精度が上がる。また、前記道路状況に関する情報は、スコールがあると冠水し易い道路に関する情報を含む。
前記車両関連データは、例えば、リーン車両の製造メーカ、車種に関連する情報データを含む。前記車両関連データは、走行するリーン車両を区別するために用いられる。顧客の好みのメーカ及び/又は車種は、顧客の嗜好に影響を及ぼす。
前記リーン車両走行環境データは、運転者及び顧客が受ける外部からのストレスの一例であると考えられる。前記リーン車両走行環境データは、運転者の判断に影響を与える。そのため、前記リーン車両走行環境データを用いることにより、リーン車両の走行データは、顧客が外部から受けるストレスなどの刺激を反映する。また、リーン車両の走行環境は、リーン車両の利用目的および利用頻度に影響を与える。前記リーン車両走行環境データを用いることにより、リーン車両の走行データは、リーン車両の利用目的および利用頻度に関連する顧客に与える刺激を反映する。
前記価値観変換データ用のリーン車両走行データは、前記価値観変換データ用のリーン車両に対する操作の変化が反映されていないデータよりも、前記価値観変換データ用のリーン車両に対する運転者の操作の変化が反映されているデータを多く含む。前記分析用のリーン車両走行データは、前記分析用のリーン車両に対する操作の変化が反映されていないデータよりも、前記分析用のリーン車両に対する運転者の操作の変化が反映されているデータを多く含むとよい。
リーン車両走行データには、運転者が判断した後のリーン車両に対する操作の変化が強く反映されている。言い換えると、リーン車両走行データには、リーン車両の乗車している顧客が感じる刺激が多く含まれている。しかも、リーン車両の場合、リーン車両の乗車している顧客が感じる刺激のバリエーションが多い。このようなリーン車両走行データを用いることで、本実施形態は、顧客の価値観分析装置1のハードウェアリソースの設計自由度を確保しつつ、より精度の高い価値観を示すデータを取得できる。
上述のように、刺激とは、車両から受ける振動のような物理的な刺激だけではなく、乗降位置から受ける不快感、待ち時間から受ける不快感など一連の乗車行為の間に受ける心理的な刺激を含む。
顧客の価値観分析装置1は、価値観変換データ取得部10と、分析用リーン車両走行データ取得部20と、分析用評価データ取得部30と、価値観データ変換部40と、出力価値観データ生成部50と、データ出力部60と、データ記憶部70とを備える。例えば、本実施形態の顧客の価値観分析装置1は、分析対象者が所有する携帯端末である。なお、顧客の価値観分析装置1は、通信を介してデータを取得して、演算処理を行う演算処理装置であってもよい。
分析用リーン車両走行データ取得部20は、分析対象者である顧客が乗車しているリーン車両Xを運転者が運転した際のリーン車両走行データ(分析用のリーン車両走行データ)を取得する。
分析用リーン車両走行データ取得部20は、顧客が乗車しているリーン車両Xを運転者が運転している際に、リーン車両Xのリーン車両走行データに含まれるデータ、すなわち、分析用のリーン車両運転入力データ、分析用のリーン車両挙動データ、分析用のリーン車両位置データ及び分析用のリーン車両走行環境データなどを取得する。
分析用リーン車両走行データ取得部20は、例えば、顧客が乗車しているリーン車両Xに対する運転者の運転を操作信号として取得することによって、前記分析用のリーン車両運転入力データを取得してもよい。具体的には、分析用リーン車両走行データ取得部20は、リーン車両Xにおける運転者の操作入力に関連するデータ、すなわち、アクセル操作、ブレーキ操作、操舵運転者の姿勢変化による重心位置の変更などに関連するデータ、ホーンスイッチ、ウィンカースイッチ、照明スイッチなどの各種スイッチの操作等に関連するデータなどを取得してもよい。これらのデータは、リーン車両Xから送信される。
分析用リーン車両走行データ取得部20は、例えば、顧客が乗車するリーン車両Xの運転者がリーン車両Xを運転した際に変化するリーン車両Xの加速度、速度、角度を含むデータを、分析用のリーン車両挙動データとして取得してもよい。分析用リーン車両走行データ取得部20は、例えばジャイロセンサなどによって、前記分析用のリーン車両挙動データを取得する。前記分析用のリーン車両挙動データは、リーン車両Xの運転者がアクセル操作又はブレーキ操作を行ってリーン車両Xの加減速を行った場合、リーン車両Xの操舵又は重心位置の変更を含む姿勢変化を行った場合などに生じるリーン車両Xの挙動を現すデータである。
また、分析用リーン車両走行データ取得部20は、リーン車両Xの運転者がリーン車両Xに対して行うスイッチ操作等によってリーン車両Xで生じる動作を、前記リーン車両挙動データとして取得してもよい。すなわち、分析用リーン車両走行データ取得部20は、ホーンスイッチ、ウィンカースイッチ、照明スイッチなどの各種スイッチの操作等によってリーン車両Xに生じる動作に関連するデータを前記分析用のリーン車両挙動データとして取得してもよい。これらのデータは、リーン車両Xから顧客の価値観分析装置1に送られる。
分析用リーン車両走行データ取得部20は、例えば、GPS又は通信携帯端末の通信基地局の情報に基づいて、リーン車両Xの走行位置に関連する分析用のリーン車両位置データを取得してもよい。なお、前記分析用のリーン車両位置データは、種々の測位技術又はSLAMなどで算出することができる。
分析用リーン車両走行データ取得部20は、例えば、マップデータから前記分析用のリーン車両走行環境データを取得してもよい。このマップデータは、例えば、道路状況に関する情報、信号、設備などの道路交通環境に関する情報、道路の走行に関する規制情報などと関連付けられていてもよい。また、前記マップデータは、天気、気温、湿度などの環境データなどと関連付けられていてもよい。前記マップデータは、道路情報及び道路交通環境に関する情報(信号等の道路に対する付随情報)と、道路の走行に関わる規則情報が関連づけられた情報とを含んでいてもよい。
分析用リーン車両走行データ取得部20は、例えば、リーン車両Xに搭載した外部環境認識装置によって、前記分析用のリーン車両走行環境データを取得してもよい。より具体的には、分析用リーン車両走行データ取得部20は、カメラ又はレーダーなどから、前記分析用のリーン車両走行環境データを取得してもよい。また、分析用リーン車両走行データ取得部20は、例えば、通信装置によって、前記分析用のリーン車両走行環境データを取得してもよい。より具体的には、分析用リーン車両走行データ取得部20は、車車間通信装置、路車間通信装置によって、前記分析用のリーン車両走行環境データを取得してもよい。分析用リーン車両走行データ取得部20は、例えば、インターネットを介して前記分析用のリーン車両走行環境データを取得してもよい。このように、前記分析用のリーン車両走行環境データは、種々の手段から取得することができる。前記分析用のリーン車両走行環境データを取得する手段は、ある手段に限定されることはない。
分析用評価データ取得部30は、顧客が所持するスマートフォンなどの携帯端末から顧客が評価した評価データを受け取る。評価データは、顧客が乗車した際の運転者と車両に関する評価であり、例えば、顧客が感じた総合評価が例えば5段階評価で与えられる。1番評価が高い場合が5であり、数字が小さくなるほど評価が低い。さらに、評価データとして、信頼感の程度、快適性、早さ、すなわち、目的地までの到達する時間の短さを含む経済性などを評価データに含めてもよい。
価値観変換データ取得部10は、上述の分析対象者である顧客が乗車したリーン車両Xのリーン車両走行データ及び分析用の評価データを、価値観データに変換する価値観変換データを取得する。
価値観変換データは、複数のリーン車両にそれぞれ顧客が乗車しているときに得られるそれぞれのリーン車両走行データと、そのときに乗車に対する複数の顧客の評価データとに基づいて、顧客の価値観を示す価値観データとリーン車両走行データと顧客の評価データとが関連づけられたデータである。
前記価値観変換データは、例えば、以下の工程により生成される。例えば、リーン車両走行データから分析される運転者の運転特性とそのときに乗車に対する評価からユーザの嗜好性が分析される。さらに、価値観変換データは、分析した嗜好性と運転特性の関連性を分析することにより、リーン車両走行データと評価データと価値観を示す価値観データとを関連付けるデータとして生成される。
図5を参照して価値観変換データ取得部10によって行われる価値観変換データの取得方法の一例について説明する。図5は、価値観変換データの取得方法の一例を示すフローチャートである。
まず、価値観変換データ取得部10は、データ記憶部70に格納されている複数の運転者が価値観変換データ用のリーン車両に顧客が乗車しているときにそれぞれ得られる価値観変換データ用のリーン車両走行データを取得する(ステップSC1)。
次に、価値観変換データ取得部10は、取得したリーン車両走行データを用いて、運転特性を分析する(ステップSC2)。例えば、運転特性は、信頼感の程度、快適性、経済性である。
続いて、価値観変換データ取得部10は、取得したリーン車両走行データを用いて、運転特性を分析する価値観変換データ用のリーン車両に乗車に対する複数の顧客の価値観変換データ用の評価データを取得する(ステップSC3)。
次に、価値観変換データ取得部10は、分析した運転特性と評価データから顧客の嗜好性を分析する(ステップSC4)。
続いて、価値観変換データ取得部10は、顧客の嗜好に対して顧客の欲求種別を支配する価値観データを関連づける。この処理により、価値観変換データ取得部10は、リーン車両の走行データと顧客の評価データと顧客の価値観データとを関連づける価値観変換データを生成する(ステップSC5)。価値観変換データ取得部10は、生成された価値観変換データを取得する(ステップSC6)。その後、このフローを終了する(エンド)。
運転特性は、信頼感の程度、快適性、経済性を含む。例えば、信頼感の程度は、運転者のリーン車両走行データに基づいて、運転者の技量、遵法走行の頻度から分析することにより求める。すなわち、信頼感の程度は、例えば、前記リーン車両走行データのうち、リーン車両Xのリーン車両位置データ、マップデータを含むリーン車両走行環境データ及びリーン車両挙動データを用いて、把握することができる。そして、運転者の信頼感の程度の基準は、複数の運転者の信頼感の程度に基づいて算出される。
快適性は、例えば、複数の運転者のリーン車両走行データから身体の振れのレベルと振動レベルを算出することにより、求められる。身体の振れのレベルは、リーン車両走行データから左右挙動、上下挙動、前後挙動を算出し、これらの算出結果に基づいて算出される。振動レベルは、例えば、リーン車両走行データから上下方向の加速度を求めることにより算出する。快適性の基準は、身体の振れのレベルと振動レベルに基づいて算出される。
経済性は、例えば、複数の運転者のリーン車両走行データに基づいて得られる目的地に到着するまでの時間の短さ早さにより算出される。
顧客の評価データを乗車した車両の運転者の運転特性との関係を分析することで、本実施形態は、顧客の嗜好を推定できる。例えば、信頼感の程度が高い評価を受けている運転特性を得た運転者の車両に顧客が乗車した場合、顧客が高い評価をすると、顧客は信頼感の程度に関する嗜好が強いと推定することができる。同様に、快適性が高い評価を受けている運転特性を得た運転者の車両に顧客が乗車した場合、顧客が高い評価をすると、顧客は快適性嗜好が強いと推定することができる。経済性が高い評価を受けている運転特性を得た運転者の車両に顧客が乗車した場合、顧客が高い評価をすると、顧客は経済性嗜好が強いと推定することができる。
このように、顧客の評価とリーン車両走行データに基づく運転特性との関係から顧客の嗜好を推定することができる。そして、顧客の評価及びリーン車両走行データを複数の運転者及び顧客から得ることで、恣意性がない汎用性を有する関連性を得ることができる。
そして、顧客の嗜好により、顧客の欲求種別を支配する価値観を関連づけることができる。例えば、信頼感の程度に関する嗜好が強い顧客の場合には、価値観として健康願望が強いという関係性が得られ、経済性嗜好が強い場合には、価値観として省力願望が強いという関係性が得られ、ステイタス性、快適性が強い顧客の場合には、価値観として社会生活関連願望が強いという関係性が得られる。これらの関係性に基づいて価値観分析用の価値観変換データを得る。
ステイタス性は、顧客の嗜好性に影響を及ぼす。ステイタス性は、例えば、顧客が好むメーカ及び/又は車種に基づいて得られる。すなわち、高級車両を好む顧客は、ステイタスに対する要求が強いと推定することができる。リーン車両の車種情報は、顧客のステイタスに関する評価に関連づけることができる。
前記価値観変換データは、予め作成されてデータ記憶部70に格納されたデータであってもよいし、価値観変換データ取得部10で生成されるデータであってもよい。価値観変換データ取得部10で価値観変換データを生成するために、データ記憶部70は、複数の運転者が価値観変換データ用のリーン車両に顧客が乗車しているときにそれぞれ得られる価値観変換データ用のリーン車両走行データと、そのときの乗車に対する複数の顧客の価値観変換データ用の評価データと、リーン車両の運転者の運転特性と顧客の価値観とを関連づけるデータが格納される。
価値観変換データ取得部10は、データ記憶部70から価値観変換データ用のリーン車両走行データと、そのときに乗車に対する価値観変換データ用の評価データとを読み出す。価値観変換データ取得部10は、運転特性の分析と顧客の嗜好性の分析を行い、リーン車両走行データと顧客の評価データと顧客の価値観を示す価値観データとを関連づける価値観変換データを生成する。
価値観変換データ取得部10は、前記価値観変換データを、取得したリーン車両走行データ及び価値観データを用いて、更新してもよい。
価値観データ変換部40は、上述の価値観変換データを用いて、分析用リーン車両走行データ取得部20で取得された分析用のリーン車両走行データと、分析用評価データ取得部30で取得された分析用の評価データを、価値観データに変換する。このとき、価値観データ変換部40は、例えば、既述した、信頼感の程度、快適性、経済性、ステイタス性の各要素について、分析対象者である顧客のレベル付けを行う。このレベル付けは、上述の各要素に関して、連続値で表現されてもよいし、閾値によって分けられた複数の段階で表現されてもよい。また、価値観データ変換部40は、上述の各要素でレベル付けした結果を用いて、複数の類型に分類し、その分類結果を価値観データとしてもよい。
出力価値観データ生成部50は、価値観データ変換部40によって変換された価値観データを用いて、出力価値観データを生成する。この出力価値観データは、顧客の価値観分析装置1から出力されるデータである。前記出力価値観データは、前記価値観データと同じデータであってもよいし、前記価値観データを用いて、顧客の価値観分析装置1の出力データとして要求されるデータに変換されたデータであってもよい。
また、出力価値観データ生成部50は、前記価値観データを情報処理して、出力価値観データを生成してもよい。例えば、出力価値観データ生成部50は、データ記憶部70に前記価値観データを記憶し、データ記憶部70に記憶されている価値観データの中から抽出された価値観データを用いて、出力価値観データを生成してもよい。具体的には、例えば、出力価値観データ生成部50は、データ記憶部70に記憶されている一定期間内の価値観データから、出力価値観データを生成してもよい。
データ出力部60は、出力価値観データ生成部50で生成された出力価値観データを、顧客の価値観分析装置1の外部に出力する。
以上の構成により、顧客の価値観分析装置1によって、分析対象者である顧客が乗車したリーン車両Xのリーン車両走行データと、そのときの評価データとを用いて、顧客の価値観を分析し、その分析結果を出力価値観データとして出力することができる。この出力価値観データは、顧客の価値観を示す1つのデータとして認識できる。
(顧客の価値観分析方法)
次に、図2を用いて、上述の構成を有する顧客の価値観分析装置1によって行われる顧客の価値観分析方法を説明する。図2は、顧客の価値観分析を示すフローチャートである。
まず、分析用リーン車両走行データ取得部20が、分析データ取得工程において、リーン車両Xのリーン車両走行データを取得する(ステップSA1)。この分析用のリーン車両走行データには、例えば、分析用のリーン車両運転入力データ、分析用のリーン車両挙動データ、分析用のリーン車両位置データ及び分析用のリーン車両走行環境データなどが含まれる。
なお、前記分析用のリーン車両走行データは、分析用のリーン車両運転入力データ、分析用のリーン車両挙動データ、分析用のリーン車両位置データ及び分析用のリーン車両走行環境データ以外のデータを含んでいてもよい。また、前記分析用のリーン車両走行データは、前記分析用のリーン車両運転入力データ、前記分析用のリーン車両挙動データ、前記分析用のリーン車両位置データ及び前記分析用のリーン車両走行環境データのうち、一つ又は複数のデータのみを含んでいてもよい。
次に、分析データ取得工程において、分析用評価データ取得部30が顧客の評価データを取得する(ステップSA2)。評価データは、顧客が乗車した際の運転者と車両に関する評価データであり、例えば、顧客が感じた総合評価が例えば5段階評価で与えられたデータである。
続いて、価値観データ変換工程において、価値観データ変換部40は、取得したリーン車両走行データ及び評価データを、価値観変換データによって、価値観データに変換する(ステップSA3)。この価値観変換データは、顧客が乗車しているときのリーン車両を操作する複数のライダーの走行データを含むリーン車両走行データとそのときの乗車に対する複数の顧客の評価データとに基づいて、リーン車両走行データ及び評価データと価値観を示す価値観データとを関連付けて生成されたデータである。例えば、価値観データは、信頼感の程度、快適性、経済性、ステイタス性の各要素について、分析対象者である顧客の価値観を示すデータである。
次に、出力価値観データ生成部50は、出力工程において、前記変換された価値観データを用いて、出力価値観データを生成する(ステップSA4)。
データ出力部60は、生成された出力価値観データを出力する(ステップSA5)。その後、このフローを終了する(エンド)。
このように出力された出力価値観データは顧客の嗜好性に関連し、例えば、金融や保険などの分野において、情報処理装置で演算処理する際に、分析対象者である顧客に推奨する際に考慮するパラメータの一つである嗜好性データとして利用されてもよい。具体的には、金融や保険などの分野において情報処理装置は、出力された出力価値観データを嗜好性データとして取得し、その取得された嗜好性データを用いて演算処理により顧客に好適なサービスに関するデータを出力する。
金融や保険などの分野において、情報処理方法は、出力された価値観データを嗜好性データとして取得する工程と、その取得された嗜好性データを用いて演算処理により顧客に好適なサービスに関するデータを出力する工程を含んでいてもよい。金融や保険などの分野において、情報処理装置は、出力された価値観データを嗜好性データとして取得する取得部と、その取得された嗜好性データを用いて演算処理により顧客に好適なサービスに関するデータを出力する出力部を含んでいてもよい。出力されたサービスに関連するデータを用いて、顧客の価値観にマッチしたサービスを提案することができる。
さらに、上述のように出力された価値観データは、例えば、販売や広告などの分野において情報処理装置で演算処理する際に、分析対象者である顧客に推奨する際に考慮するパラメータの一つである嗜好性データとして利用されてもよい。
具体的には、販売や広告などの分野において、情報処理方法は、出力された出力価値観データを嗜好性データとして取得し、その取得された嗜好性データを用いて演算処理により顧客に好適なサービスに関するデータを出力する。販売や広告などの分野において、情報処理方法は、出力された価値観データを嗜好性データとして取得する工程と、その取得された嗜好性データを用いて演算処理により顧客に好適なサービスに関するデータを出力する工程を含んでいてもよい。販売や広告などの分野において情報処理装置は、出力された出力価値観データを嗜好性データとして取得する取得部と、その取得された嗜好性データを用いて演算処理により顧客に好適なサービスに関するデータを出力する出力部を含んでいてもよい。出力されたサービスに関連するデータを用いて、顧客の価値観にマッチしたサービスを提案することができる。分析対象者の価値観データに応じて該分析対象者に商品やサービスを勧めてもよい。
そして、リーン車両走行データと評価データを用いて得られた価値観データを、金融、保険、販売及び広告など、顧客の嗜好性データを用いる情報処理装置の演算処理に利用することができる。
したがって、ハードウェアリソースの設計自由度を高めつつ、情報処理装置で利用可能な価値観データを取得できる。
本実施形態の顧客の価値観分析方法は、顧客の価値観を分析する方法の一例である。リーン車両は、右旋回時に右に傾斜し、左旋回時に左に傾斜する車両である。価値観変換データ用のリーン車両は、価値観変換データ用のリーン車両走行データの対象となる複数の運転者が操作するリーン車両を意味する。例えば、価値観変換データ用のリーン車両走行データは、価値観変換データ用のリーン車両に支持された各種センサで取得してもよい。また、価値観変換データ用のリーン車両走行データは、価値観変換データ用のリーン車両に容易に着脱可能に支持された各種センサで取得してもよい。価値観変換データ用のリーン車両走行データは、価値観変換データ用のリーン車両にデータ収集のために一時的に支持された各種センサで取得してもよい。
本実施形態の顧客の価値観分析方法は、分析対象の顧客が、右旋回時に右に傾斜し且つ左旋回時に左に傾斜する分析対象のリーン車両に乗車しているときの走行データを含む分析用のリーン車両走行データと、そのときの乗車に対する顧客の分析用の評価データを取得する。なお、分析用のリーン車両走行データは、分析対象の顧客が乗車しているリーン車両の走行データを意味する。分析用のリーン車両は、分析対象の顧客が乗車しているリーン車両を意味する。
分析用のリーン車両走行データは、価値観変換データ用のリーン車両走行データに含まれていてもよい。分析用のリーン車両走行データは、価値観変換データ用のリーン車両走行データに含まれていていなくてもよい。例えば、分析用のリーン車両走行データは、分析用のリーン車両に支持された各種センサで取得してもよい。また、分析用のリーン車両走行データは、分析用のリーン車両に容易に着脱可能に支持された各種センサで取得してもよい。
分析用のリーン車両走行データは、分析用のリーン車両にデータ収集のために一時的に支持された各種センサで取得してもよい。なお、分析用のリーン車両走行データを収集するための各種センサは、価値観変換データ用のリーン車両走行データを収集するための各種センサよりも、検出精度が低くてよい。
なお、分析用のリーン車両走行データを収集するための各種センサは、価値観変換データ用のリーン車両走行データを収集するための各種センサと同じでもよい。また、分析用のリーン車両走行データは、価値観変換データ用のリーン車両走行データよりも、データの種類が少なくてよい。分析用のリーン車両走行データは、価値観変換データ用のリーン車両走行データとデータの種類が同じでもよい。
他の観点によれば、本発明の顧客の価値観分析方法は、以下の構成を含むことが好ましい。前記価値観変換データ用のリーン車両走行データは、前記リーン車両に顧客が乗車している時の前記リーン車両を傾斜状態で走行しているときのそれぞれ得られる走行データに関連するデータを含み、前記分析用のリーン車両走行データは、前記リーン車両に分析対象者の顧客が乗車している時の前記リーン車両を傾斜状態で走行しているときのそれぞれ得られる走行データを含む。
前記リーン車両が傾斜している状態の時のリーン車両走行データは、運転者の運転特性が大きく影響するデータである。したがって、前記リーン車両が傾斜している状態の時の走行データを用いることにより、顧客の価値観をより精度よく分析できる。
他の観点によれば、本発明の顧客の価値観分析方法は、以下の構成を含むことが好ましい。前記価値観変換データ用のリーン車両走行データは、前記価値観変換データ用のリーン車両に対する運転者の運転の変化が反映されていないデータよりも、前記価値観変換データ用のリーン車両に対する運転者の運転の変化が反映されているデータを多く含む。前記分析用のリーン車両走行データは、前記分析用のリーン車両に対する運転者の運転の変化が反映されていないデータよりも、前記分析用のリーン車両に対する運転者の運転の変化が反映されているデータを多く含む。
リーン車両の運転者は、状況を認識し、判断して運転を行う。この時、判断の前後で運転者が運転を変化させる場合と変化させない場合が存在する。リーン車両では、運転のバリエーションが多く、かつ、運転者の判断の選択肢が多いため、この運転者が運転を変化させるシーンのバリエーションが非常に多い。言い換えると、リーン車両走行データには、リーン車両の乗車している顧客が感じる刺激のバリエーションが多く含まれている。しかも、リーン車両の場合、リーン車両の乗車している顧客が感じる刺激のバリエーションが多い。このようなリーン車両走行データを用いることで、顧客の価値観分析装置のハードウェアリソースの設計自由度を確保しつつ、より精度の高い価値観を示すデータを取得できる。
リーン車両走行データを運転者によるリーン車両に対する運転の変化が反映されていないデータと運転者によるリーン車両に対する運転の変化が反映されているデータに分離する方法には、以下の方法が存在する。
例えば、リーン車両走行データの中から運転者によるリーン車両に対する運転の変化を直接的に見て分離することができる。例えば、リーン車両走行データの中から直接的に運転者によるリーン車両に対する運転の変化による結果が現れるリーン車両の挙動を見て分離することができる。例えば、リーン車両走行データの中から運転者によるリーン車両に対する運転の変化による結果が現れるリーン車両の位置を見て分離することができる。例えば、リーン車両走行データの中から運転者によるリーン車両に対する運転を変化させる頻度が高い場所を走行していることを示すリーン車両の位置を見て分離することができる。具体的には、リーン車両の位置データとリーン車両の走行環境データ(例えば、マップデータ)を用いて分離することができる。より具体的には、郊外の走行データと街中の走行データで分離してもよい。郊外の走行データを運転者によるリーン車両に対する運転の変化が反映されていないデータとし、街中の走行データを運転者によるリーン車両に対する運転の変化が反映されているデータとしてもよい。
他の観点によれば、本発明の顧客の価値観分析方法は、以下の構成を含むことが好ましい。前記価値観変換データ用のリーン車両走行データは、前記価値観変換データ用のリーン車両への操作入力に関連する価値観変換データ用のリーン車両操作入力データ、前記価値観変換データ用のリーン車両の挙動に関連する価値観変換データ用のリーン車両挙動データ及び前記価値観変換データ用のリーン車両の位置に関連する価値観変換データ用のリーン車両位置データのうちの少なくとも一つを含む。前記分析用のリーン車両走行データは、前記分析用のリーン車両への操作入力に関連する分析用のリーン車両操作入力データ、前記分析用のリーン車両の挙動に関連する分析用のリーン車両挙動データ及び前記分析用のリーン車両の位置に関連する分析用のリーン車両位置データのうちの少なくとも一つを含む。
リーン車両操作入力データは、運転者による操作入力に関連するデータであるため、運転者の判断の結果をより反映している。リーン車両では、運転者の操作の種類が多く、運転時に運転者の選択の自由度も高いため、操作のバリエーションが多い。リーン車両挙動データ及びリーン車両位置データには、操作の入力の結果が強く反映される。この構成により、リーン車両走行データには、運転者が判断した後のリーン車両に対する操作の変化がより強く反映されている。言い換えると、リーン車両走行データには、リーン車両の乗車している顧客が感じる刺激がより多く含まれている。しかも、リーン車両の場合、リーン車両の乗車している顧客が感じる刺激のバリエーションがより多い。このようなリーン車両走行データを用いることで、顧客の価値観分析装置のハードウェアリソースの設計自由度を確保しつつ、より精度の高い価値観を示すデータを取得できる。
他の観点によれば、本発明の顧客の価値観分析方法は、以下の構成を含むことが好ましい。前記価値観変換データ用のリーン車両走行データは、前記価値観変換データ用のリーン車両が走行する走行環境に関連する価値観変換データ用のリーン車両走行環境データを含む。前記分析用のリーン車両走行データは、前記分析用のリーン車両が走行する走行環境に関連する分析用のリーン車両走行環境データを含む。
走行環境データは、運転者及び顧客が受ける外部からのストレスの一例であると考えられる。走行環境データは、運転者の判断に影響を与える。走行環境データは、運転者の操作に影響を与える。そのため、走行環境データを用いることで、リーン車両の走行データから顧客が受ける刺激をより分析しやすくなる。このようなリーン車両走行データを用いることで、顧客の価値観分析装置のハードウェアリソースの設計自由度を確保しつつ、より精度の高い価値観を示すデータを取得できる。
リーン車両走行環境データは、例えば、マップデータを含む。例えば、マップデータは、道路状況に関する情報、信号、設備などの道路交通環境に関する情報、道路の走行に関する規制情報などと関連付けられていてもよい。リーン車両走行環境データは、前記リーン車両操作入力データ、前記リーン車両挙動データ及び前記リーン車両位置データとともに、分析対象の顧客の価値観の分析に用いることができる。
他の観点によれば、本発明の顧客の価値観分析方法は、以下の構成を含むことが好ましい。前記価値観変換データ用のリーン車両走行データは、前記価値観変換データ用のリーン車両が公道以外を走行した時のデータよりも、前記価値観変換データ用のリーン車両が公道を走行した時のデータを多く含む。前記分析用のリーン車両走行データは、前記分析用のリーン車両が公道以外を走行した時のデータよりも、前記分析用のリーン車両が公道を走行した時のデータを多く含む。
公道を走行中の運転者がリーン車両を操作している際には、運転者の判断回数がより多く、判断の選択肢が多く且つ外部からストレスに晒されやすい状況であるため、リーン車両の走行データには、より多くのバリエーションが含まれる。そのため、公道を走行した時のデータを多く含むリーン車両走行データを用いることで、リーン車両の走行データから顧客が受ける刺激をより分析しやすくなる。このようなリーン車両走行データを用いることで、顧客の価値観分析装置のハードウェアリソースの設計自由度を確保しつつ、より精度の高い価値観を示すデータを取得できる。
他の観点によれば、本発明の顧客の価値観分析方法は、以下の構成を含むことが好ましい。前記価値観変換データ用のリーン車両走行データは、前記価値観変換データ用のリーン車両の周囲の車両によって運転者の判断の選択肢が制限を受けるが複数残されている状態でのデータを含む。前記分析用のリーン車両走行データは、前記分析用のリーン車両の周囲の車両によって運転者の判断の選択肢が制限を受けるが複数残されている状態でのデータを含む。
運転者の判断の選択肢が制限を受けるが複数残されている状態でのリーン車両走行データを用いることで、リーン車両の走行データから顧客が受ける刺激をより分析しやすくなる。このようなリーン車両走行データを用いることで、情報処理装置のハードウェアリソースの設計自由度を確保しつつ、より精度の高い価値観を示すデータを取得できる。
例えば、リーン車両の周囲の車両によって運転者の判断の選択肢が制限を受けるが複数残されている状態は、リーン車両位置データおよびリーン車両走行環境データから判別してもよい。より具体的には、リーン車両が走行している日付、時間、場所で状態を推定してもよい。市街地を走行している時のリーン車両走行データであれば、リーン車両の周囲の車両によって運転者の判断の選択肢が制限を受けるが複数残されている状態でのデータを含む。また、リーン車両の実際の周囲の状況に関するデータを取得して、状態を推定してもよい。複数の状態を推定する方法を組み合わせてもよい。
他の観点によれば、本発明の顧客の価値観分析方法は、以下の構成を含むことが好ましい。前記価値観変換データ用のリーン車両走行データは、顧客が乗車していない状態のデータを含む。前記分析用のリーン車両走行データは、顧客が乗車していない状態のデータを含む。なお、リーン車両走行データは、顧客乗車時の前後の走行データを含む。
顧客が乗車していない状態のリーン車両走行データ、例えば、顧客乗車時の前後のリーン車両走行データを用いることで、リーン車両の走行データから顧客が受ける物理的な又は心理的な刺激をより分析しやすくなる。このようなリーン車両走行データを用いることで、顧客の価値観分析装置のハードウェアリソースの設計自由度を確保しつつ、より精度の高い価値観を示すデータを取得できる。
他の観点によれば、本発明の顧客の価値観分析方法は、以下の構成を含むことが好ましい。前記価値観変換データ用のリーン車両走行データは、リーン車両の車種に関連する車種関連データを含み、前記分析用のリーン車両走行データは、リーン車両の車種に関連する車種関連データを含む。
他の観点によれば、本発明の顧客の価値観分析方法は、以下の構成を含むことが好ましい。前記変換された価値観データを記憶する。前記記憶された複数の価値観データを用いて、前記出力価値観データを生成する。なお、記憶とは、ストレージのための記憶だけでなく、結果の一時的な記憶を含む。例えば、ストレージに記憶された価値観データと一時メモリに記憶された価値観データを用いてもよい。これらを用いて、ストレージに記憶されている価値観データを更新してもよい。これらを用いて、新たな価値観データを生成してもよい。これらを用いて、統計処理を行なってもよい。これらを用いて、ストレージに記憶されている価値観データを更新してもよい。
複数の価値観データを用いることで、例えば、統計的に処理することができ、情報処理装置のハードウェアリソースの設計自由度を確保しつつ、より精度の高い価値観を示すデータを取得できる。より具体的には、古い価値観データ及び新しい価値観データを用いて、顧客の価値観をより精度良く分析することができる。
他の観点によれば、本発明の顧客の価値観分析方法は、以下の構成を含むことが好ましい。前記出力価値観データは、更なる情報処理に用いられる情報処理用価値観データとして生成される。
したがって、情報処理装置のハードウェアリソースの設計自由度を確保しつつ、更なる情報処理に用いることができる価値観を示すデータを取得できる。
例えば、更なる情報処理としては、金融、保険、販売、広告などのビジネスで用いられる金融、保険、市場、商品、サービス、環境又は顧客に関連するデータの処理であってもよい。
本発明の顧客の価値観分析装置は、右旋回時に右に傾斜し且つ左旋回時に左に傾斜するリーン車両の走行データであるリーン車両走行データと前記顧客が評価した評価データと前記顧客の価値観データとを関連づける価値観変換データを取得する価値観変換データ取得部と、分析用のリーン車両の走行データである分析用のリーン車両走行データを取得する分析用リーン車両走行データ取得部と、前記分析用のリーン車両に乗車した分析対象の顧客の分析用の評価データを取得する分析用評価データ取得部と、前記取得した分析用のリーン車両走行データ及び分析用の評価データを、顧客の価値観に関連する価値観データに変換する価値観データ変換部と、前記変換された価値観データを用いて、出力するための出力用価値観データを生成する出力用価値観データ生成部と、前記生成された出力用の出力価値観データを出力する出力価値観データ出力部と、を有する。前記価値観変換データ取得部では、複数の運転者が価値観変換データ用のリーン車両を運転する時にそれぞれ得られる走行データに関連する価値観変換データ用のリーン車両走行データと、前記走行データを得る際に前記価値観変換データ用のリーン車両に乗車した複数の顧客から得られる評価データとを用いて、リーン車両走行データと顧客が評価した評価データと顧客の価値観データとが関連付けられたデータを、前記価値観変換データとして取得する。前記価値観データ変換部では、前記取得した価値観変換データを用いて、前記取得した分析用のリーン車両走行データ及び分析用の評価データを、価値観データに変換する。
他の観点によれば、本発明の顧客の価値観分析装置は、以下の構成を含むことが好ましい。前記価値観変換データ用のリーン車両走行データは、前記価値観変換データ用のリーン車両に対する操作の変化が反映されていないデータよりも、前記価値観変換データ用のリーン車両に対する運転者の操作の変化が反映されているデータを多く含み、前記分析用のリーン車両走行データは、前記分析用のリーン車両に対する操作の変化が反映されていないデータよりも、前記分析用のリーン車両に対する運転者の操作の変化が反映されているデータを多く含む。
他の観点によれば、本発明の顧客の価値観分析装置は、以下の構成を含むことが好ましい。前記価値観変換データ用のリーン車両走行データは、前記価値観変換データ用のリーン車両への操作入力に関連する価値観変換データ用のリーン車両操作入力データ、前記価値観変換データ用のリーン車両の挙動に関連する価値観変換データ用のリーン車両挙動データ及び前記価値観変換データ用のリーン車両の位置に関連する価値観変換データ用のリーン車両位置データのうちの少なくとも一つを含み、前記分析用のリーン車両走行データは、前記分析用のリーン車両への操作入力に関連する分析用のリーン車両操作入力データ、前記分析用のリーン車両の挙動に関連する分析用のリーン車両挙動データ及び前記分析用のリーン車両の位置に関連する分析用のリーン車両位置データのうちの少なくとも一つを含む。
他の観点によれば、本発明の顧客の価値観分析装置は、以下の構成を含むことが好ましい。前記価値観変換データ用のリーン車両走行データは、前記価値観変換データ用のリーン車両が走行する走行環境に関連する価値観変換データ用のリーン車両走行環境データを含み、前記分析用のリーン車両走行データは、前記分析用のリーン車両が走行する走行環境に関連する分析用のリーン車両走行環境データを含む。
他の観点によれば、本発明の顧客の価値観分析装置は、以下の構成を含むことが好ましい。前記出力価値観データは、更なる情報処理に用いられる情報処理用価値観データとして生成される。
他の観点によれば、本発明の顧客の価値観分析装置は、以下の構成を含むことが好ましい。前記価値観変換データ用のリーン車両走行データは、前記価値観変換データ用のリーン車両が公道以外を走行した時のデータよりも、前記価値観変換データ用のリーン車両が公道を走行した時のデータを多く含み、前記分析用のリーン車両走行データは、前記分析用のリーン車両が公道以外を走行した時のデータよりも、前記分析用のリーン車両が公道を走行した時のデータを多く含む。
他の観点によれば、本発明の顧客の価値観分析装置は、以下の構成を含むことが好ましい。前記価値観変換データ用のリーン車両走行データは、前記価値観変換データ用のリーン車両の周囲の車両によって運転者の判断の選択肢が制限を受けるが複数残されている状態でのデータを含み、前記分析用のリーン車両走行データは、前記分析用のリーン車両の周囲の車両によって運転者の判断の選択肢が制限を受けるが複数残されている状態でのデータを含む。
他の観点によれば、本発明の顧客の価値観分析装置は、以下の構成を含むことが好ましい。前記価値観変換データ用のリーン車両走行データは、顧客が乗車していない状態のデータを含み、前記分析用のリーン車両走行データは、顧客が乗車していない状態のデータを含む。
他の観点によれば、本発明の顧客の価値観分析装置は、以下の構成を含むことが好ましい。前記価値観変換データ用のリーン車両走行データは、リーン車両の車種に関連する車種関連データを含み、前記分析用のリーン車両走行データは、リーン車両の車種に関連する車種関連データを含む。
他の観点によれば、本発明の顧客の価値観分析装置は、以下の構成を含むことが好ましい。前記変換された価値観データを記憶し、前記記憶された複数の価値観データを用いて、前記出力価値観データを生成する。
他の観点によれば、本発明の顧客の価値観分析装置は、以下の構成を含むことが好ましい。前記出力価値観データは、更なる情報処理に用いられる情報処理用価値観データとして生成される。
<実施形態2>
図3に、実施形態1の顧客の価値観分析装置1を含む顧客の価値観分析システム100の一例を示す。以下で、実施形態1の構成と同様については同一の符号を付して説明を省略し、実施形態1と異なる構成についてのみ説明する。
顧客の価値観分析システム100は、顧客の価値観分析装置1と、価値観変換データを生成する価値観変換データ生成装置101とを備える。
価値観変換データ生成装置101は、例えば、顧客の価値観分析装置1と通信可能で且つプロセッサを有する情報処理演算装置である。なお、顧客の価値観分析装置1がプロセッサを有する情報処理演算装置である場合、価値観変換データ生成装置101は、顧客の価値観分析装置1と同じ情報処理演算装置であってもよい。
価値観変換データ生成装置101は、リーン車両走行データ、評価データ及び価値観データを取得し、前記リーン車両走行データと前記評価データと前記価値観データとが関連付けられた価値観変換データを生成する。
詳しくは、価値観変換データ生成装置101は、データ記憶部111と、価値観変換データ生成部112とを有する。なお、特に図示しないが、価値観変換データ生成装置101は、リーン車両走行データ、評価データ及び価値観データを取得する取得部を有する。また、特に図示しないが、価値観変換データ生成装置101は、生成した価値観変換データを出力する出力部を有する。
データ記憶部111は、リーン車両走行データ、評価データ、価値観データ及び価値観変換データを格納する。具体的には、データ記憶部111には、複数の運転者がリーン車両Y(価値観変換データ用のリーン車両)に顧客が乗車しているときにそれぞれ得られる価値観変換データ用のリーン車両走行データが格納される。また、データ記憶部111には、そのときに乗車に対する複数の顧客の価値観変換データ用の評価データが格納される。さらに、データ記憶部111には、後述する価値観変換データ生成部112で生成された価値観変換データが格納される。
なお、データ記憶部111には、価値観データが入力によって格納されてもよいし、価値観データが予め格納されていてもよい。また、評価データは、データ記憶部111に入力によって格納されている。この入力方法は、顧客の携帯端末からの通信又はアンケートに基づく入力などの種々の方法が用いられる。
前記価値観変換データを取得するためのリーン車両走行データは、例えば、価値観変換データ用のリーン車両運転入力データ、価値観変換データ用のリーン車両挙動データ、価値観変換データ用のリーン車両位置データ及び価値観変換データ用のリーン車両走行環境データなどを含む。
価値観変換データ生成部112は、データ記憶部111に格納されている価値観データと価値観変換データ用のリーン車両走行データと評価データとが関連付けられた価値観変換データを生成する。価値観変換データ生成部112で生成された価値観変換データは、データ記憶部111に格納される。
データ記憶部111に格納されている価値観変換データは、顧客の価値観分析装置1で、リーン車両X(分析用のリーン車両)のリーン車両走行データ(分析用のリーン車両走行データ)と評価データを価値観データに変換する際に用いられる。顧客の価値観分析装置1においてリーン車両走行データと評価データを価値観データに変換する方法は、実施形態1と同様であるため、詳しい説明を省略する。
顧客の価値観分析装置1は、前記価値観データを用いて出力価値観データを生成し、該出力価値観データを出力する。顧客の価値観分析装置1の構成は、実施形態1と同様であるため、顧客の価値観分析装置1の詳しい説明を省略する。
顧客の価値観分析装置1から出力された出力価値観データは、例えば、情報処理装置102に入力されてもよい。この場合、前記出力価値観データは、顧客の価値観分析装置1において、情報処理装置102で情報処理に用いられる情報処理用価値観データとして生成される。
情報処理装置102は、例えば、金融、保険、販売、広告などのビジネスで用いられる装置であってもよい。情報処理装置102は、金融、保険、市場、商品、サービス、環境又は顧客に関連するデータの処理を行う装置であってもよい。顧客の価値観分析装置1が情報処理演算装置である場合、情報処理装置102は、顧客の価値観分析装置1と同じ装置であってもよい。情報処理装置102は、価値観変換データ生成装置101と同じ情報処理演算装置であってもよい。
情報処理装置102は、例えば、出力価値観データ取得部121と、第1データ取得部122と、第2データ生成部123と、第2データ出力部124と、データ記憶部125とを有する。
出力価値観データ取得部121は、顧客の価値観分析装置1から出力される前記出力価値観データを取得する。
第1データ取得部122は、前記出力価値観データとは異なる第1データを取得する。この第1データは、情報処理装置102において情報処理対象のデータである。前記第1データは、例えば、金融、保険、販売、広告などのビジネスで用いられる金融、保険、市場、商品、サービス、環境又は顧客に関連するデータである。前記第1データは、データ記憶部125に格納されている。
第2データ生成部123は、前記出力価値観データ及び前記第1データを用いて、前記出力価値観データ及び前記第1データとは異なる第2データを生成する。この第2データも、前記第1データと同様、例えば、金融、保険、販売、広告などのビジネスで用いられる金融、保険、市場、商品、サービス、環境又は顧客に関連するデータである。
第2データ出力部124は、第2データ生成部123で生成された第2データを出力する。
次に、上述の構成を有する情報処理装置102によって、出力価値観データを用いて情報処理を行う情報処理方法について、図4に示すフローチャートを用いて説明する。図4は、情報処理装置102による情報処理の動作を示すフローチャートである。
図4に示すように、まず、情報処理装置102の出力価値観データ取得部121が顧客の価値観分析装置1から出力された出力価値観データを取得する(ステップSB1)。
次に、情報処理装置102の第1データ取得部122が、データ記憶部125に格納されている第1データを取得する(ステップSB2)。この第1データは、前記出力価値観データとは異なるデータである。
その後、情報処理装置102の第2データ生成部123が、前記取得した出力価値観データ及び前記取得した第1データを用いて、第2データを生成する(ステップSB3)。この第2データは、前記出力価値観データ及び前記第1データとは異なるデータである。
続いて、情報処理装置102の第2データ出力部124が、前記生成された第2データを出力する(ステップSB4)。
このように顧客の価値観分析装置1から出力された出力価値観データは、例えば、金融又は保険などの分野において、情報処理装置で顧客に好適なサービスに関するデータを演算処理する際に、利用することができる。すなわち、リーン車両走行データ及び評価データを用いて得られた価値観データを、金融、保険、販売及び広告などの分野における情報処理装置の演算処理に利用することができる。
具体的には、金融又は保険などの分野において、情報処理装置は、出力された出力価値観データを取得し、その取得された出力価値観データを用いて、演算処理により嗜好性データとして取得し、その取得された嗜好性データを用いて演算処理により顧客に好適なサービスに関するデータを出力する。出力されたサービスに関連するデータを用いて、顧客の価値観にマッチしたサービスを提案することができる。
金融又は保険などの分野において、情報処理方法は、顧客の価値観分析装置1から出力された出力価値観データを取得する工程と、その取得された嗜好性データを用いて演算処理により顧客に好適なサービスに関するデータを出力する工程とを含んでいてもよい。
さらに、上述のように顧客の価値観分析装置1から出力された出力価値観データは、例えば、販売又は広告などの分野において情報処理装置で演算処理する際に、分析対象者に推奨する際に考慮するパラメータとして利用することができる。販売又は広告などの分野において、情報処理装置で演算処理を行うことによって、分析対象者の価値観データに応じて該分析対象者に商品又はサービスを勧めてもよい。
具体的には、販売又は広告などの分野において、情報処理装置は、顧客の価値観分析装置1から出力された出力価値観データを取得し、その取得された出力価値観データを用いて、演算処理により分析対象者に勧める商品又はサービスを出力することができる。
販売又は広告などの分野において情報処理装置は、顧客の価値観分析装置1から出力された出力価値観データを取得する価値観データ取得部と、その取得された出力価値観データを用いて、分析対象者に勧める商品に関する商品関連データを出力する商品関連データ出力部又はサービスに関するサービス関連データを出力するサービス関連データ出力部とを含んでいてもよい。
販売又は広告などの分野において、情報処理方法は、顧客の価値観分析装置1から出力された価値観データを取得する工程と、その取得された価値観データを用いて分析対象者に勧める商品に関する商品関連データ又はサービスに関するサービス関連データを出力する工程とを含んでいてもよい。
他の観点によれば、本発明の顧客の価値観分析方法で出力された価値観データは、以下の価値観データを用いる情報処理方法に用いることが好ましい。この情報処理方法では、前記出力された出力価値観データを取得する。前記情報処理方法では、前記出力価値観データとは異なる第1データを取得する。前記情報処理方法では、前記出力価値観データ及び前記取得した第1データを用いて、前記出力価値観データ及び前記取得した第1データと異なる第2データを生成する。前記情報処理方法では、前記生成した第2データを出力する。
価値観データを用いる情報処理方法は、背景技術に記載した特許文献に記載されているような情報処理方法を含む。ただし、背景技術に記載した特許文献に記載されているような情報処理方法に限定されることは無い。前記情報処理方法は、価値観データを用いる情報処理方法であればどのような情報処理方法であってもよい。例えば、前記第1データ及び前記第2データは、金融、保険、販売、広告などのビジネスで用いられる金融、保険、市場、商品、サービス、環境又は顧客に関連するデータであってもよい。
本実施形態の構成により、顧客の価値観分析装置1及びそれを用いた顧客の価値観分析方法によって、情報処理装置102で利用可能な価値観データを取得できる。また、実施形態1で説明したように、価値観の分析にリーン車両の走行データを用いることで、システムで処理するデータの種類を低減でき、顧客の価値観分析装置1のハードウェアの負荷を低減できる。
したがって、ハードウェアリソースの設計自由度を高めつつ、情報処理装置で利用可能な価値観データを取得することができる。
なお、前記各実施形態では、リーン車両走行データを用いて、価値観変換データを生成しているが、リーン車両走行データだけでなく、リーン車両走行データ以外のデータも用いて、価値観変換データを生成してもよい。
また、前記各実施形態では、リーン車両走行データを分析用リーン車両走行データとして取得し、価値観変換データを用いて、前記分析用リーン車両走行データを分析対象者の顧客の価値観に関連する価値観データに変換している。しかしながら、リーン車両走行データ以外のデータも分析用に取得して、そのデータ及びリーン車両走行データを、価値観変換データを用いて価値観データに変換してもよい。
また、出力用の価値観データを、リーン車両走行データ以外のデータと組み合わせて、利用してもよい。
このように、前記各実施形態で説明した各データを、リーン車両走行データ以外のデータと組み合わせてもよい。