JP7267696B2 - 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムに関する。

近年、カーシェアリング等、所定の対象を複数人で共同利用（共用）するシェアリングエコノミーが注目されている。例えば、このように複数人で共用する場合、各利用者（ユーザ）の共用物に対する利用態様が問題になることがある。例えば、カーシェアリングにおいて自動車等の移動体を利用する場合、自身が所有する移動体の利用に比べて、運転等の利用態様が荒くなることが多い。また、例えば、自動車等の移動体の操作者（運転者）等が停止中以外の状態の時に、携帯電話等の電子機器を使用した場合には、電子機器の機能制限を強制的に行なうことで、電子機器使用による余所見や脇見が原因となる重大な事故を未然に防ぐ技術が提供されている。

特開２０１８－０７７２９４号公報

しかしながら、上記の従来技術では、共同使用される対象の利用に関するユーザの評価を適切に決定することができるとは限らない。例えば、ユーザが運転中に電子機器を使用した場合に、電子機器の機能制限を強制的するだけでは、単純にユーザによる電子機器の使用を妨げているに過ぎず、ユーザの共同使用される対象の利用態様を評価しているとは言い難い。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、共同使用される対象の利用に関するユーザの評価を適切に決定する情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。

本願に係る情報処理装置は、共同使用される対象のユーザによる利用において、所定のセンサにより検知されたセンサ情報を取得する取得部と、前記取得部により取得された前記センサ情報に基づいて、前記対象の利用に関する前記ユーザの評価を決定する決定部と、を備えたことを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、共同使用される対象の利用に関するユーザの評価を適切に決定することができるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。 図２は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。 図３は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。 図４は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。 図５は、実施形態に係る共用対象情報記憶部の一例を示す図である。 図６は、実施形態に係るセンサ情報記憶部の一例を示す図である。 図７は、実施形態に係る評価情報記憶部の一例を示す図である。 図８は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。 図９は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

（実施形態）
〔１．情報処理〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。図１の例では、情報処理装置１００は、共同使用される対象のユーザによる利用において、所定のセンサにより検知されたセンサ情報に基づいて、対象の利用に関するユーザの評価（以下、単に「ユーザの評価」ともいう）を決定する場合を示す。図１の例では、共同使用される移動体である自動車を、共同使用される対象の一例として示す。例えば、共同使用される自動車は、カーシェアリングサービスを提供する事業者によりユーザに提供される自動車であってもよい。また、図１の例では、共同使用される対象は、自動車に限らず、共同使用される対象であれば、宿泊施設の部屋や自動二輪車や自転車等の種々の対象であってもよい。

〔情報処理システムの構成〕
図１の説明に先立って、図２を用いて情報処理システム１の構成について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。図２に示すように、情報処理システム１は、複数の端末装置１０と、情報処理装置１００とが含まれる。端末装置１０と、情報処理装置１００とは所定のネットワークＮを介して、有線または無線により通信可能に接続される。なお、図２に示した情報処理システム１には、複数台の情報処理装置１００が含まれてもよい。

端末装置１０は、画像センサ等の種々のセンサによりセンサ情報を検知する情報処理装置である。端末装置１０は、音声入力手段であるマイク（音センサ）や音声出力手段であるスピーカ（音声出力部）を有してもよい。端末装置１０は、例えば、端末装置やＡＩスピーカと称されるデバイスであってもよい。また、端末装置１０は、対話型の音声操作に対応し音声アシスト機能を有してもよい。

図１は、車載の端末装置ＴＭ１－１を端末装置１０の一例として示す。例えば、端末装置ＴＭ１－１は、自動車である対象ＯＢ１に配置される端末装置１０に対応する。「対象ＯＢ＊（＊は任意の数値）」と記載した場合、その対象は対象ＩＤ「ＯＢ＊」により識別される対象であることを示す。例えば、「対象ＯＢ１」と記載した場合、その対象は対象ＩＤ「ＯＢ１」により識別される対象である。

また、端末ＩＤ「ＴＭ１－１」により識別される端末装置１０は、自動車である対象ＯＢ１の車載の端末装置１０であり、上記のように端末装置ＴＭ１－１と記載する場合がある。このように、各端末装置１０を区別して説明する場合、「端末装置」の末尾に端末ＩＤ（ＴＭ１－１等）を付加した記載とする。各端末装置１０について、特に区別なく説明する場合には、単に「端末装置１０」と記載する。

また、端末装置１０は、種々のセンサにより検知された情報（以下、「センサ情報」ともいう）を収集する。端末装置１０は、種々のセンサを含むセンサ部を備える。また、端末装置１０は、ＧＰＳ（Global Positioning System）センサ等の位置センサの機能を有し、ユーザの位置を検知し、取得可能であるものとする。また、端末装置１０は、通信を行っている基地局の位置情報や、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）（Wireless Fidelity）の電波を用いてユーザの位置情報を推定し、取得してもよい。なお、以下では位置情報を単に「位置」と記載する場合がある。

また、端末装置１０は、マイク等の音を検知する音センサを有する。例えば、端末装置１０は、音センサにより、端末装置１０の周囲におけるユーザの発話を検知する。例えば、端末装置１０は、周囲の音を検知し、検知した音に応じて種々の処理を行うデバイス（音声アシスト端末）であってもよい。例えば、端末装置１０は、ユーザの発話に対して、処理を行う端末装置である。例えば、端末装置１０は、ユーザの発話に限らず、端末装置１０の周囲の環境音等を収集する。なお、端末装置１０は、上記に限らず、種々のセンサを有してもよい。例えば、端末装置１０は、加速度センサ、ジャイロセンサ、温度センサ、湿度センサ、照度センサ、圧力センサ、近接センサ、ニオイや汗や心拍や脈拍や脳波等の生体情報を取得のためのセンサ等の種々のセンサを有してもよい。そして、端末装置１０は、各種センサにより検知された種々のセンサ情報を情報処理装置１００に送信してもよい。

また、端末装置１０は、音声認識の機能を有してもよい。また、端末装置１０は、音声認識サービスを提供する音声認識サーバから情報を取得可能であってもよい。この場合、情報処理システム１は、音声認識サーバが含まれてもよい。なお、図１の例では、端末装置１０や音声認識サーバが、種々の従来技術を適宜用いてユーザの発話を認識したり、発話したユーザを推定したりするものとして、適宜説明を省略する。

また、端末装置１０は、画像センサ等を有してもよい。例えば、端末装置１０は、対象が自動車や部屋のように所定の内部空間を有する場合、対象内を撮像する内部用画像センサを有する。例えば、端末装置１０は、対象が自転車のように内部空間を有しない場合、内部用画像センサを有しなくてもよい。また、例えば、端末装置１０は、対象外を撮像する外部用画像センサを有してもよい。例えば、端末装置１０は、対象の前方を撮像する第１外部用画像センサや対象の後方を撮像する第２外部用画像センサ等の複数の外部用画像センサを有してもよい。また、端末装置１０は、ドライブレコーダ等の所定の撮像装置のセンサにより検知（撮像）された対象外や対象内の動画像情報（以下、単に「画像」や「動画」や「動画像」や「画像情報」ともいう）を、所定の撮像装置から取得してもよい。

また、例えば、端末装置１０は、赤外線センサや人感センサや温度センサや気圧センサ等の種々の機能を有し、温度や気圧等の端末装置１０の周囲の環境に関するセンサ情報を検知し、取得可能であってもよい。また、端末装置１０は、情報処理装置１００に種々の情報等を送信する。例えば、端末装置１０は、ユーザに関する位置情報等の種々のセンサ情報を情報処理装置１００へ送信する。なお、図１の例では、端末装置１０がスマートスピーカである場合を示すが、スマートスピーカは一例に過ぎず、端末装置１０は、スマートスピーカに限らず、種々のデバイスであってもよい。例えば、端末装置１０は、後述する処理において要求される機能を実現可能であれば、スマートスピーカに限らず、種々のデバイスであってもよい。例えば、端末装置１０は、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型等のＰＣ（Personal Computer）や、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等であってもよい。また、例えば、端末装置１０は、対象が自動車である場合、自動車に搭載されるドライブレコーダ等の所定の撮像装置であってもよい。

情報処理装置１００は、共同使用される対象のユーザによる利用において、所定のセンサにより検知されたセンサ情報に基づいて、対象の利用に関するユーザの評価を決定する情報処理装置（コンピュータ）である。情報処理装置１００は、ユーザが利用する対象に配置された端末装置により検知されたセンサ情報に基づいて、ユーザの評価を決定する決定装置である。図１の例では、情報処理装置１００は、ユーザＵ１が期間ＬＴ１において利用する対象ＯＢ１に配置された端末装置ＴＭ１－１により検知されたセンサ情報に基づいて、対象の利用に関するユーザＵ１の評価を決定する。このように、「ユーザＵ＊（＊は任意の数値）」と記載した場合、そのユーザはユーザＩＤ「Ｕ＊」により識別されるユーザであることを示す。例えば、「ユーザＵ１」と記載した場合、そのユーザはユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザである。

また、情報処理装置１００は、決定したユーザの評価に関するサービスを提供する情報処理装置（コンピュータ）である。すなわち、情報処理装置１００は、ユーザの評価に関するサービスを提供する提供装置である。例えば、情報処理装置１００は、自動車である対象ＯＢ１の利用に関するユーザＵ１の評価に基づいて、ユーザＵ１にサービスを提供する。

また、情報処理装置１００は、画像解析や画像処理に関する種々の従来技術を適宜用いて、動画像等のセンサ情報を解析してもよい。例えば、情報処理装置１００は、画像解析や画像処理に関する種々の従来技術を適宜用いて、動画に含まれる物体や撮像時におけるコンテキストを推定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、対象の外部を撮像した動画に含まれる他の対象の情報に基づいて、その他の対象を特定してもよい。情報処理装置１００は、対象の外部を撮像した動画に含まれる他の対象である自動車の登録番号（ナンバープレート）に基づいて、他の対象である自動車を特定してもよい。なお、上記は一例であり、情報処理装置１００は、種々の従来技術を適宜用いて、動画の解析を行ってもよい。また、情報処理装置１００は、動画の解析サービスを提供する外部の情報処理装置（解析装置）に動画（センサ情報）を送信することにより、外部の情報処理装置から動画（センサ情報）の解析結果を取得してもよい。

また、情報処理装置１００は、音声認識に関する種々の技術を適宜用いて、取得した発話等の音声情報を文字情報に変換してもよい。また、情報処理装置１００は、発話等の音声情報を変換した文字情報を、形態素解析等の自然言語処理技術を適宜用いて解析することにより、コンテキストを推定してもよい。なお、ここでいうコンテキストは、例えば、端末装置１０を利用するユーザの状況を示す情報である。例えば、コンテキストは、端末装置１０の周囲に位置するユーザの状況や端末装置１０の周囲の環境（背景）に基づいて推定される端末装置１０の周囲の状況であってもよい。

また、情報処理装置１００は、ユーザの発話の内容に基づいて会話のトピック（話題）に関する情報を推定する。例えば、情報処理装置１００は、ユーザの発話等に基づいてトピックに関する情報を推定する。例えば、情報処理装置１００は、トピック分析（解析）等の種々の従来手法を適宜用いて、ユーザの発話等からトピックを抽出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、ユーザの発話等を変換した文字情報を、形態素解析等の自然言語処理技術を適宜用いて解析することにより、ユーザの発話等の文字情報から重要なキーワードをユーザの発話等のトピックとして抽出してもよい。

また、情報処理システム１には、図示を省略するが情報処理装置１００等に種々の情報を提供する情報提供装置が含まれてもよい。例えば、情報提供装置は、いわゆる広く開かれた利用が許可されているデータであるオープンデータを情報処理装置１００へ提供する情報処理装置である。例えば、情報提供装置は、各自治体が管理し、自治体が保有するデータをオープンデータとして外部に提供する情報処理装置であってもよい。また、例えば、情報提供装置は、気象庁が管理するサーバ等の種々の情報処理装置であってもよい。情報提供装置は、利用が許可されているデータ（情報）であれば、上記に限らず、道路情報等の交通に関するオープンデータや天気や気温等の気象に関するオープンデータや地理空間情報、防災・減災情報、調達情報、統計情報等の種々のオープンデータを提供してもよい。情報処理装置１００は、情報提供装置から取得した情報を加味して、端末装置１０により提供する提供情報を決定してもよい。

ここから、図１を用いて、情報処理の流れについて説明する。図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。具体的には、図１は、提供する情報を決定する決定処理の一例を示す図である。まず、図１の例では、情報処理装置１００がユーザＵ１によって対象ＯＢ１が利用される期間ＬＴ１において、対象ＯＢ１の利用に関して検知されたセンサ情報に基づいて、ユーザＵ１の評価を決定する場合を示す。図１の例では、ユーザＵ１は、自動車である対象ＯＢ１のシェアリングサービスを提供する事業者との契約により、期間ＬＴ１において対象ＯＢ１を利用する場合を示す。

図１では、ユーザＵ１が利用する対象ＯＢ１に端末装置ＴＭ１－１が配置されている場合を示す。端末装置ＴＭ１－１は、種々のセンサにより、センサ情報を検知し、情報処理装置１００へ送信する。例えば、端末装置ＴＭ１－１は、画像センサにより移動体内外の動画像を検知（撮像）し、情報処理装置１００へ送信する。例えば、端末装置ＴＭ１－１は、音センサによりユーザＵ１やユーザＵ２の発話等の種々の音を検知し、情報処理装置１００へ送信する。また、端末装置ＴＭ１－１は、位置センサにより検知した位置情報を情報処理装置１００へ送信する。なお、図１の例では位置情報を、位置情報ＬＣ１－１等の抽象的な符号で図示するが、位置情報は、具体的な緯度や経度を示す情報（緯度経度情報）等であってもよい。また、以下、「位置情報ＬＣ＊（＊は任意の数値等の文字列）」を「位置ＬＣ＊」と記載する場合がある。例えば、「位置ＬＣ１－１」と記載した場合、その位置は位置情報ＬＣ１－１に対応する位置であることを示す。

図１中の「利用中：期間ＬＴ１中」では、期間ＬＴ１中において、ユーザＵ１やその家族であるユーザＵ２１やユーザＵ２２とともに対象ＯＢ１を利用している状態を示す。そして、対象ＯＢ１に配置された端末装置ＴＭ１－１は、検知されたセンサ情報ＳＮ１－１を情報処理装置１００へ送信する。端末装置ＴＭ１－１は、画像センサにより検知された動画像の画像情報であるセンサ情報ＳＮ１－１を情報処理装置１００へ送信する。図１の例では、端末装置ＴＭ１－１は、対象ＯＢ１の内部を撮像した動画であるセンサ情報ＳＮ１－１を情報処理装置１００へ送信する。図１の例では、センサ情報ＳＮ１－１には、対象ＯＢ１の内部においてユーザＵ１が物を落としたことを示す情報が含まれるものとする。例えば、センサ情報ＳＮ１－１には、対象ＯＢ１の内部においてユーザＵ１が飲み物を落としたことを示す情報が含まれる。

例えば、端末装置ＴＭ１－１は、センサ情報ＳＮ１－１が検知された位置ＬＣ１－１を示す位置情報やセンサ情報ＳＮ１－１が日時ｄｔ１－１に検知されたことを示す日時情報をセンサ情報ＳＮ１－１に対応付けて情報処理装置１００に送信する。例えば、端末装置ＴＭ１－１は、端末装置ＴＭ１－１の位置情報やセンサ情報ＳＮ１－１が検知された日時の情報をセンサ情報ＳＮ１－１とともに情報処理装置１００に送信する。また、例えば、端末装置ＴＭ１－１は、センサ情報ＳＮ１－１の取得元が端末装置ＴＭ１－１であることを特定可能にする端末情報（端末ＩＤ等）をセンサ情報ＳＮ１－１に対応付けて情報処理装置１００に送信する。例えば、端末装置ＴＭ１－１は、端末装置ＴＭ１－１の端末ＩＤ等をセンサ情報ＳＮ１－１とともに情報処理装置１００に送信する。

これにより、情報処理装置１００は、センサ情報ＳＮ１－１や位置情報や日時情報や端末情報等を取得する（ステップＳ１１）。図１の例では、情報処理装置１００は、一覧情報ＳＬＳＴ１に示すように、ログＩＤ「ＬＧ１１」により識別されるログを取得する。情報処理装置１００は、センサ情報ＳＮ１－１の取得元は、端末装置ＴＭ１－１であることを示す情報を取得する。情報処理装置１００は、種別が「画像」、すなわち動画像であるセンサ情報ＳＮ１－１を取得する。また、情報処理装置１００は、センサ情報ＳＮ１－１が日時ｄｔ１－１において、位置ＬＣ１－１で取得（検知）されたことを示す情報を取得する。なお、日時ｄｔ１－１は期間ＬＴ１内であるものとする。

動画であるセンサ情報ＳＮ１－１を取得した情報処理装置１００は、センサ情報ＳＮ１－１を解析する（ステップＳ１２）。図１の例では、情報処理装置１００は、画像解析や画像処理に関する種々の従来技術を適宜用いて、センサ情報ＳＮ１－１を解析することにより、ユーザＵ１が利用する期間ＬＴ１中における対象ＯＢ１の利用態様を推定する。情報処理装置１００は、画像解析や画像処理に関する種々の従来技術を適宜用いて、図１中の解析結果情報ＡＬＳＴ１に示すように、センサ情報ＳＮ１－１に含まれるユーザＵ１の対象ＯＢ１の利用態様の内容を推定する。

例えば、情報処理装置１００は、対象ＯＢ１の内部を撮像したセンサ情報ＳＮ１－１では、ユーザＵ１が対象ＯＢ１内で手から物を落としたと推定する。これにより、情報処理装置１００は、センサ情報ＳＮ１－１におけるユーザＵ１の利用態様が対象ＯＢ１内で物を落とした行為であると解析する。なお、情報処理装置１００は、対象ＯＢ１の内部を撮像したセンサ情報ＳＮ１－１に含まれる物が落下する動画に基づいて、ユーザを特定することなく、あるユーザが対象ＯＢ１内で手から物を落としたと推定してもよい。

図１の例では、情報処理装置１００は、図１中の解析結果情報ＡＬＳＴ１に示すように、ユーザＵ１による対象ＯＢ１の利用態様が、内容ＩＤ「Ａ１１」により識別される内容「物を落とす」であると特定する。例えば、情報処理装置１００は、図示を省略するが、記憶部１２０（図３参照）に記憶された内容ＩＤと利用に関する内容（単に「内容」ともいう）とが対応付けられた内容一覧情報を用いて、センサ情報ＳＮ１－１におけるユーザＵ１の利用態様が内容ＩＤ「Ａ１１」により識別される内容「物を落とす」であると特定する。例えば、情報処理装置１００は、内容一覧情報とセンサ情報ＳＮ１－１とを比較して、利用態様を推定してもよい。情報処理装置１００は、センサ情報ＳＮ１－１に基づいて推定されたユーザの行動（推定行動）と、内容一覧情報とを比較して、利用態様を推定することにより、解析結果情報ＡＬＳＴ１を生成してもよい。例えば、情報処理装置１００は、内容一覧情報の内容群のうち、センサ情報ＳＮ１－１に基づくユーザの推定行動に対応する内容を、ユーザの利用態様として特定してもよい。なお、情報処理装置１００は、解析結果情報ＡＬＳＴ１に示すような解析結果を取得可能であれば、種々の従来技術を適宜用いて、解析を行ってもよい。また、図１の例では、情報処理装置１００は、共用対象情報記憶部１２２に記憶された情報に基づいて、期間ＬＴ１中における対象ＯＢ１の利用者をユーザＵ１であると特定する。

図１中の共用対象情報記憶部１２２に示す「対象ＩＤ」は、共同使用される対象を識別するための識別情報を示す。図１中の共用対象情報記憶部１２２に示す「種別」は、共同使用される対象の具体的な種別を示す。図１中の共用対象情報記憶部１２２に示す「配置端末ＩＤ」は、対象に配置される端末装置を識別する情報を示す。図１中の共用対象情報記憶部１２２に示す「利用前情報」は、対象の共用前の状態を示す。図１中の共用対象情報記憶部１２２に示す「スケジュール情報」中の「スケジュール＃１」には、「期間」や「ユーザ」といった項目が含まれる。

図１の例では、対象ＩＤ「ＯＢ１」により識別される対象（対象ＯＢ１）は、種別が「自動車」であることを示す。また、対象ＯＢ１は、配置される端末装置が配置端末ＩＤ「ＴＭ１－１」により識別される端末装置１０であることを示す。すなわち、対象ＯＢ１は、配置される端末装置１０が端末装置ＴＭ１－１であることを示す。また、対象ＯＢ１は、スケジュール＃１のユーザＵ１による利用前の利用前情報が、利用前情報ＢＩＮＦ１であることを示す。また、対象ＯＢ１の次の利用予定は、スケジュール＃１に示すユーザＵ１による期間ＬＴ１の利用であることを示す。

図１の例では、端末装置ＴＭ１－１が自動車である対象ＯＢ１に配置され、期間ＬＴ１における対象ＯＢ１の利用ユーザがユーザＵ１であるため、情報処理装置１００は、共用対象情報記憶部１２２に記憶された情報に基づいて、対象ＯＢ１のユーザＵ１が利用中であると推定する。例えば、情報処理装置１００は、共用対象情報記憶部１２２に記憶された各対象の配置端末ＩＤと、センサ情報ＳＮ１－１とともに取得した端末ＩＤ「ＴＭ１－１」とを比較することにより、端末装置ＴＭ１－１が配置された対象が対象ＯＢ１であると特定してもよい。情報処理装置１００は、センサ情報ＳＮ１－１が検知された日時ｄｔ１－１が含まれる期間ＬＴ１内における対象ＯＢ１の利用者がユーザＵ１であるため、対象ＯＢ１の利用者がユーザＵ１であると推定してもよい。

なお、情報処理装置１００は、図１中の解析結果情報ＡＬＳＴ１に示すような情報（解析結果）を取得可能であれば、どのような手段により、解析結果を取得してもよい。例えば、情報処理装置１００は、動画の解析サービスを提供する外部の情報処理装置（解析装置）にセンサ情報ＳＮ１－１を送信することにより、外部の情報処理装置から図１中の解析結果情報ＡＬＳＴ１に示すような、センサ情報ＳＮ１－１の解析結果を取得してもよい。

そして、情報処理装置１００は、評価を決定する（ステップＳ１３）。情報処理装置１００は、図１中の解析結果情報ＡＬＳＴ１に示すようなセンサ情報ＳＮ１－１の解析結果に基づいて、対象の利用に関するユーザＵ１の評価を決定する。例えば、情報処理装置１００は、図示を省略するが、記憶部１２０（図３参照）に記憶された利用の内容とその評価とが対応付けられた評価一覧情報を用いて、ユーザＵ１の評価を決定する。図１の例では、情報処理装置１００は、記憶部１２０に記憶された内容ＩＤと評価とが対応付けられた評価一覧情報を用いて、ユーザＵ１の評価を決定する。

例えば、情報処理装置１００は、内容ＩＤに「悪（－１）」、「普通（０）」、「良（１）」の３つのいずれかの評価が対応付けられた評価一覧情報を用いて、ユーザＵ１の評価を決定する。例えば、「悪（－１）」、「普通（０）」、「良（１）」に示す数値は、各評価に対応する部分評価スコアである。例えば、評価「悪」は、部分評価スコアが「－１」であり、評価「普通」は、部分評価スコアが「０」であり、評価「良」は、部分評価スコアが「１」であることを示す。なお、図１の例では、評価一覧情報において、内容ＩＤ「Ａ１１」は評価「悪（－１）」に対応付けられているものとする。

例えば、情報処理装置１００は、解析結果と評価一覧情報とを比較することにより、ユーザＵ１の評価を決定する。情報処理装置１００は、評価一覧情報において、図１中の解析結果情報ＡＬＳＴ１に示す解析結果中の内容ＩＤ「Ａ１１」に該当する内容の評価をユーザＵ１の評価を決定する。図１の例では、評価一覧情報では、内容ＩＤ「Ａ１１」が評価「悪（－１）」に対応付けられているため、情報処理装置１００は、図１中の評価結果情報ＲＬＳＴ１に示すように、ユーザＵ１の評価を「悪」に決定する。

なお、情報処理装置１００は、決定したユーザＵ１の評価に応じて、種々のサービスを提供してもよいが、この点については後述する。

このように、情報処理装置１００は、対象ＯＢ１に配置された端末装置ＴＭ１－１により、ユーザＵ１が対象ＯＢ１を利用中において検知されたセンサ情報に基づいて、対象ＯＢ１の利用に関するユーザＵ１の評価を決定することにより、共同使用される対象の利用に関するユーザの評価を適切に決定することができる。

次に、情報処理装置１００がユーザＵ１の利用後の対象ＯＢ１において端末装置ＴＭ１－１により検知されたセンサ情報に基づいて、ユーザＵ１の評価を決定する場合を示す。図１の例では、情報処理装置１００がユーザＵ１の利用期間である期間ＬＴ１の後、次に利用するユーザＵ４の利用期間である期間ＬＴ２開始前の対象ＯＢ１において、端末装置ＴＭ１－１により検知されたセンサ情報に基づいて、ユーザＵ１の評価を決定する場合を示す。

図１中の「利用後：期間ＬＴ１後」では、ユーザＵ１が利用した期間ＬＴ１後における対象ＯＢ１の状態を示す。そして、対象ＯＢ１に配置された端末装置ＴＭ１－１は、検知されたセンサ情報ＳＮ１－２を情報処理装置１００へ送信する。端末装置ＴＭ１－１は、画像センサにより検知された動画像の画像情報であるセンサ情報ＳＮ１－２を情報処理装置１００へ送信する。図１の例では、端末装置ＴＭ１－１は、対象ＯＢ１の内部を撮像した動画であるセンサ情報ＳＮ１－２を情報処理装置１００へ送信する。図１の例では、センサ情報ＳＮ１－２には、ユーザＵ１が利用後の対象ＯＢ１の内部を撮像した動画や画像の情報が含まれるものとする。

例えば、端末装置ＴＭ１－１は、センサ情報ＳＮ１－２が検知された位置ＬＣ１－２を示す位置情報やセンサ情報ＳＮ１－２が日時ｄｔ１－２に検知されたことを示す日時情報をセンサ情報ＳＮ１－２に対応付けて情報処理装置１００に送信する。例えば、端末装置ＴＭ１－１は、端末装置ＴＭ１－１の位置情報やセンサ情報ＳＮ１－２が検知された日時の情報をセンサ情報ＳＮ１－２とともに情報処理装置１００に送信する。また、例えば、端末装置ＴＭ１－１は、センサ情報ＳＮ１－２の取得元が端末装置ＴＭ１－１であることを特定可能にする端末情報（端末ＩＤ等）をセンサ情報ＳＮ１－２に対応付けて情報処理装置１００に送信する。例えば、端末装置ＴＭ１－１は、端末装置ＴＭ１－１の端末ＩＤ等をセンサ情報ＳＮ１－２とともに情報処理装置１００に送信する。

これにより、情報処理装置１００は、センサ情報ＳＮ１－２や位置情報や日時情報や端末情報等を取得する（ステップＳ２１）。図１の例では、情報処理装置１００は、一覧情報ＳＬＳＴ１に示すように、ログＩＤ「ＬＧ２１」により識別されるログを取得する。情報処理装置１００は、センサ情報ＳＮ１－２の取得元は、端末装置ＴＭ１－１であることを示す情報を取得する。情報処理装置１００は、種別が「画像」、すなわち動画像であるセンサ情報ＳＮ１－２を取得する。また、情報処理装置１００は、センサ情報ＳＮ１－２が日時ｄｔ１－２において、位置ＬＣ１－２で取得（検知）されたことを示す情報を取得する。なお、日時ｄｔ１－２は期間ＬＴ１後であるものとする。

動画であるセンサ情報ＳＮ１－２を取得した情報処理装置１００は、センサ情報ＳＮ１－２を解析する（ステップＳ２２）。図１の例では、情報処理装置１００は、画像解析や画像処理に関する種々の従来技術を適宜用いて、センサ情報ＳＮ１－２を解析することにより、ユーザＵ１が利用する期間ＬＴ１後における対象ＯＢ１の状態を推定する。情報処理装置１００は、画像解析や画像処理に関する種々の従来技術を適宜用いて、図１中の解析結果情報ＡＬＳＴ２に示すように、センサ情報ＳＮ１－２に含まれるユーザＵ１の利用後の対象ＯＢ１の状態の内容を推定する。

例えば、情報処理装置１００は、ユーザＵ１が利用後の対象ＯＢ１の内部を撮像したセンサ情報ＳＮ１－２と、ユーザＵ１利用前の対象ＯＢ１の利用前情報ＢＩＮＦ１とを比較することにより、ユーザＵ１の利用後の対象ＯＢ１の状態の内容を推定する。情報処理装置１００は、センサ情報ＳＮ１－２と、利用前情報ＢＩＮＦ１との差分を抽出することにより、ユーザＵ１の利用後の対象ＯＢ１において、利用前に無かったゴミなどの物体が有るかどうかを推定してもよい。図１の例では、情報処理装置１００は、センサ情報ＳＮ１－２と、利用前情報ＢＩＮＦ１との差が所定の閾値未満であると判定し、ユーザＵ１が対象ＯＢ１の利用後に清掃済みであると推定する。

図１の例では、情報処理装置１００は、図１中の解析結果情報ＡＬＳＴ２に示すように、ユーザＵ１の利用後の移動体Ｃ１の状態が、内容ＩＤ「Ａ２１」により識別される内容「清掃済」であると特定する。例えば、情報処理装置１００は、記憶部１２０（図３参照）に記憶された内容ＩＤと利用に関する内容とが対応付けられた内容一覧情報を用いて、センサ情報ＳＮ１－２におけるユーザＵ１の利用後の対象ＯＢ１の状態が内容ＩＤ「Ａ２１」により識別される内容「清掃済」であると特定する。また、図１の例では、情報処理装置１００は、共用対象情報記憶部１２２に記憶された情報に基づいて、日時ｄｔ１－２の前の期間ＬＴ１における対象ＯＢ１の利用者をユーザＵ１であると特定する。

なお、情報処理装置１００は、図１中の解析結果情報ＡＬＳＴ２に示すような情報（解析結果）を取得可能であれば、どのような手段により、解析結果を取得してもよい。例えば、情報処理装置１００は、動画の解析サービスを提供する外部の情報処理装置（解析装置）にセンサ情報ＳＮ１－２を送信することにより、外部の情報処理装置から図１中の解析結果情報ＡＬＳＴ２に示すような、センサ情報ＳＮ１－２の解析結果を取得してもよい。

そして、情報処理装置１００は、評価を決定する（ステップＳ２３）。情報処理装置１００は、図１中の解析結果情報ＡＬＳＴ２に示すようなセンサ情報ＳＮ１－２の解析結果に基づいて、対象の利用に関するユーザＵ１の評価を決定する。例えば、情報処理装置１００は、上記のような利用の内容とその評価とが対応付けられた評価一覧情報を用いて、ユーザＵ１の評価を決定する。図１の例では、情報処理装置１００は、記憶部１２０に記憶された内容ＩＤと評価とが対応付けられた評価一覧情報を用いて、ユーザＵ１の評価を決定する。なお、図１の例では、評価一覧情報において、内容ＩＤ「Ａ２１」は評価「良（１）」に対応付けられているものとする。

例えば、情報処理装置１００は、解析結果と評価一覧情報とを比較することにより、ユーザＵ１の評価を決定する。情報処理装置１００は、評価一覧情報において、図１中の解析結果情報ＡＬＳＴ２に示す解析結果中の内容ＩＤ「Ａ２１」に該当する内容の評価をユーザＵ１の評価を決定する。図１の例では、評価一覧情報では、内容ＩＤ「Ａ２１」が評価「良（１）」に対応付けられているため、情報処理装置１００は、図１中の評価結果情報ＲＬＳＴ２に示すように、ユーザＵ１の評価を「良」に決定する。

このように、情報処理装置１００は、対象ＯＢ１に配置された端末装置ＴＭ１－１により、ユーザＵ１が対象ＯＢ１を利用後において検知されたセンサ情報に基づいて、対象ＯＢ１の利用に関するユーザＵ１の評価を決定することにより、共同使用される対象の利用に関するユーザの評価を適切に決定することができる。

〔１－１．その他〕
〔１－１－１．その他の対象〕
図１の例では、カーシェアリングサービスにおける自動車を共同使用される対象に一例として示したが、共同使用される対象は、自動車に限らず、共同使用される対象であれば、宿泊施設の部屋や自動二輪車や自転車等の種々の対象であってもよい。すなわち、上記の処理は、カーシェアに限らずシェアリングエコノミー全般に適用可能である。言い換えると、情報処理装置１００は、自転車や宿泊施設なども含む種々の対象について、利用者の利用状況（マナー）を取得して利用者（ユーザ）の評価を決定してもよい。

〔１－１－２．その他の情報〕
なお、情報処理装置１００は、上記のセンサ情報に限らず、種々のセンサ情報に基づいて、対象の利用に関するユーザの評価を決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、ユーザが利用する対象に設けられたセンサにより検知されたセンサ情報に限らず、ユーザが利用する対象とは異なる他の対象に設けられたセンサにより検知されたセンサ情報に基づいて、対象の利用に関するユーザの評価を決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、ユーザが利用する移動体とは異なる物体に設けられた所定のセンサにより検知されたセンサ情報に基づいて、ユーザの評価を決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、ユーザが利用する移動体とは異なる他の移動体に設けられた所定のセンサにより検知されたセンサ情報に基づいて、ユーザの評価を決定してもよい。情報処理装置１００は、ユーザが利用する自動車以外の他の自動車に設けられた画像センサ等の種々のセンサにより検知されたセンサ情報に基づいて、ユーザの評価を決定してもよい。

情報処理装置１００は、ユーザが利用する自動車以外の他の自動車に設けられた画像センサにより検知されたセンサ情報を用いて、ユーザの自動車の運転態様を解析し、その解析結果に基づいて、ユーザの評価を決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、他の自動車に設けられた画像センサにより検知されたセンサ情報を用いて、ユーザの自動車の運転態様が速度超過等の違反行為を行ったと推定される場合、ユーザの評価を「悪」に決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、他の自動車に設けられた画像センサにより検知されたセンサ情報を用いて、ユーザが他の自動車に対して、車間距離を狭めたり、あおり行為をしていたりしたと推定される場合、ユーザの評価を「悪」に決定してもよい。

また、情報処理装置１００は、自動車を運転するユーザ自身の発話に基づいて、対象の利用に関するユーザの評価を決定してもよい。図１の例では、情報処理装置１００は、対象ＯＢ１を運転するユーザＵ１自身の発話に基づいて、対象の利用に関するユーザＵ１の評価を決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、対象ＯＢ１を運転するユーザＵ１が、「邪魔だ」、「どけ」等の暴言に該当する発話を行っている場合、ユーザＵ１の評価を低くしてもよい。例えば、情報処理装置１００は、対象ＯＢ１を運転するユーザＵ１の発話に、暴言のキーワードを示す一覧情報に含まれるキーワードに該当する文字列が含まれる場合、ユーザＵ１が暴言を発話したとして、ユーザＵ１の評価を低くしてもよい。この場合、情報処理装置１００は、ユーザＵ１の評価を「悪」に決定する。

〔１－１－３．他のユーザへの依頼〕
図１の例では、ユーザＵ１が利用後に自身で自動車である対象ＯＢ１の清掃を行った場合を示したが、ユーザＵ１は、所定のユーザに対象ＯＢ１の清掃を依頼してもよい。例えば、ユーザＵ１は、対象ＯＢ１をユーザＵ１の次に利用するユーザＵ４に対象ＯＢ１の清掃を依頼してもよい。例えば、ユーザＵ１は、対象ＯＢ１をユーザＵ１の次に利用するユーザＵ４に、ゴミを捨ててなどの対象ＯＢ１の清掃を依頼してもよい。この場合、情報処理装置１００は、ユーザＵ１が利用する携帯端末から対象ＯＢ１の清掃を依頼する情報を取得し、取得した情報をユーザＵ４が利用する携帯端末へ送信してもよい。そして、情報処理装置１００は、ユーザＵ４が利用する携帯端末から対象ＯＢ１の清掃の依頼を受けるかどうかを示す情報を取得してもよい。また、情報処理装置１００は、ユーザＵ４が対象ＯＢ１の清掃を行った場合、ユーザＵ４に所定のポイント（例えば評価スコア等）を付与（提供）してもよい。例えば、情報処理装置１００は、ユーザＵ４が対象ＯＢ１の清掃を行った場合、ユーザＵ４の評価スコアを所定の値（例えば＋５等）だけ増加させてもよい。

〔１－２．評価について〕
図１の例では、情報処理装置１００は、センサ情報ＳＮ１－１に基づく評価結果情報ＲＬＳＴ１に示す評価「悪」と、センサ情報ＳＮ１－１に基づく評価結果情報ＲＬＳＴ１に示す評価「良」とに基づいて、ユーザＵ１の総合的な評価を決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、評価結果情報ＲＬＳＴ１に示す評価「悪」に対応する部分評価スコア「－１」と、評価結果情報ＲＬＳＴ２に示す評価「良」に対応する部分評価スコア「１」とを合算し、ユーザＵ１の評価スコアを「０（＝－１＋１）」と算出（決定）してもよい。この場合、図７に示すユーザＵ１の評価スコアＲＰ１が「０」となる。また、情報処理装置１００は、ユーザの評価スコアに基づいて、種々のサービスを決定してもよい。

〔１－３．サービスについて〕
また、情報処理装置１００は、ユーザの評価に関して種々のサービスを提供してもよい。情報処理装置１００は、ユーザの評価に基づいて、ユーザに所定のインセンティを提供してもよい。情報処理装置１００は、ユーザの評価に基づいて、ユーザに提供するインセンティブを決定してもよい。情報処理装置１００は、ユーザの評価スコアに基づいて、ユーザに所定のインセンティブを提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、ユーザの評価スコアが所定の閾値（例えば「５」や「１０」等）以上である場合、そのユーザに所定のインセンティブを提供すると決定してもよい。

例えば、情報処理装置１００は、ユーザの評価に基づいて、対象の利用に関する特典を提供する。例えば、情報処理装置１００は、ユーザの評価が所定の基準を満たす場合、対象の利用に関する特典を提供する。例えば、情報処理装置１００は、ユーザＵ１の評価スコアが所定の閾値「１０」以上である場合、ユーザＵ１にカーシェアリングサービスに関するインセンティブを提供すると決定する。例えば、情報処理装置１００は、ユーザの評価スコアが所定の閾値以上である場合、ユーザＵ１にカーシェアリングサービスを利用する場合に所定の割合（例えば５％）だけ利用料を割り引いて自動車の利用可能にするインセンティブを提供すると決定してもよい。

〔１－３－１．利用料について〕
例えば、情報処理装置１００は、ユーザの評価に基づいて、ユーザの対象の利用料を決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、ユーザの評価に基づいて、ユーザの対象の利用料を決定してもよい。シェアリングサービスを提供する事業者が評価の高いユーザに貸したい場合、情報処理装置１００は、ユーザの評価に基づいて、ユーザの対象の利用料を決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、ユーザＵ１の評価スコアが所定の閾値「１０」以上である場合、対象の利用料を所定の割合（例えば５％）だけ割り引くと決定してもよい。

なお、情報処理装置１００は、インターネット上における行動に基づいて評価を決定してもよい。そして、情報処理装置１００は、インターネット上における行動に基づく評価に基づいて、ユーザのシェアリングサービスの利用料（料率）を決定してもよい。情報処理装置１００は、インターネット上における行動に基づく評価が所定の基準を満たす場合、ユーザのシェアリングサービスの利用料を割り引くと決定してもよい。情報処理装置１００は、インターネット上における行動に基づくユーザＵ１の評価スコアが所定の閾値「１０」以上である場合、ユーザのシェアリングサービスの利用料を所定の割合（例えば５％）だけ割り引くと決定してもよい。

例えば、情報処理装置１００は、ユーザの属性を借りる利用者の判断に用いてもよい。例えば、情報処理装置１００は、ユーザの属性情報に基づいて、ユーザの対象の利用料を決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、ユーザの年収が所定の閾値以上である場合、そのユーザを富裕層と推定し、対象の利用料を所定の割合（例えば５％）だけ割り引くと決定してもよい。

また、情報処理装置１００は、評価が高いユーザ（高評価ユーザ）と類似するユーザ属性を有するユーザをサービスの利用において優遇してもよい。ユーザ属性には、年齢、性別、住所、出身地、年収等の種々のデモグラフィック属性やサイコグラフィック属性であってもよい。例えば、情報処理装置１００は、評価スコアが所定の閾値以上である高評価ユーザと類似するユーザ属性を有するユーザのサービス利用料を所定の割合（例えば５％）だけ割り引くと決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、評価が未決定のユーザであっても、高評価ユーザと類似するユーザ属性を有するユーザのサービス利用料を所定の割合（例えば５％）だけ割り引くと決定してもよい。

〔１－４．返却時間〕
例えば、情報処理装置１００は、自動車等の返却時間に関する情報に基づいて評価を決定してもよい。また、情報処理装置１００は、ＧＰＳ等による位置情報に加えて、カメラ画像等の動画像情報を用いて、混雑状況を把握（推定）し、返却時間に間に合うかどうかを判定してもよい。

情報処理装置１００は、センサ情報に基づいて、移動体の返却時間に関する評価を決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、センサ情報に基づいて、自動車等の移動体の返却場所への到着予定時間等を予測し、予測した到着予定時間に基づいて、移動体の返却時間に関する評価を決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、センサ情報に基づいて、返却時間に間に合うかどうかの評価を決定してもよい。情報処理装置１００は、画像情報を含むセンサ情報に基づいて、返却時間に間に合うかどうかの評価を決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、移動体に搭載された画像センサが検知した動画像情報を用いて、返却場所までの道路の混雑状況を把握（推定）し、返却時間に間に合うかどうかを推定してもよい。

情報処理装置１００は、センサ情報に基づいて、移動体の返却が予定された返却時間までに返却場所へ到着すると推定された場合、ユーザの評価を「良」に決定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、センサ情報に基づいて、自動車等の移動体の返却場所への到着予定時間等を予測し、予測した到着予定時間が返却時間以前である場合、ユーザの評価を「良」に決定してもよい。

また、情報処理装置１００は、移動体の位置を示す位置情報を取得し、取得した位置情報に基づいて、移動体の住宅への到着予定時間を取得してもよい。例えば、情報処理装置１００は、種々の従来技術を適宜用いて、移動体の住宅への到着予定時間を推定してもよい。また、情報処理装置１００は、移動体（現在）の位置及び返却場所（到着点）の位置を示す情報を、ナビゲーションサービスを提供する外部の情報処理装置へ送信することにより、移動体の返却場所への到着予定時間を取得してもよい。

〔１－５．端末装置〕
図１の例では、端末装置ＴＭ１－１が対象ＯＢ１に配置された場合を示したが、端末装置ＴＭ１－１は、ユーザとともに移動可能であれば、どのようなデバイスであってもよい。例えば、端末装置ＴＭ１－１は、ユーザが携帯する携帯端末であってもよい。

〔１－６．システム構成〕
なお、情報処理システム１は、図２に示したシステム構成に限らず、種々の構成であってもよい。例えば、端末装置１０が決定処理を行ってもよい。例えば、端末装置１０が情報処理装置１００の機能を有してもよい。すなわち、情報処理装置１００と端末装置１０とは一体であってもよい。この場合、情報処理システムには、種々のサービスを提供するサービス提供装置が含まれてもよい。そして、端末装置１０である情報処理装置１００は、ユーザの評価を決定し、決定した評価をサービス提供装置に送信してもよい。そして、情報処理装置１００からユーザの評価を受信したサービス提供装置は、ユーザの評価に基づいて種々のサービスを提供してもよい。

〔２．情報処理装置の構成〕
次に、図３を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００の構成について説明する。図３は、実施形態に係る情報処理装置１００の構成例を示す図である。図３に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、情報処理装置１００は、情報処理装置１００の管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。

（通信部１１０）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークと有線または無線で接続され、端末装置１０との間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２０）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。実施形態に係る記憶部１２０は、図３に示すように、ユーザ情報記憶部１２１と、共用対象情報記憶部１２２と、センサ情報記憶部１２３と、評価情報記憶部１２４とを有する。なお、記憶部１２０は、上記に限らず、種々の情報を記憶してもよい。

（ユーザ情報記憶部１２１）
実施形態に係るユーザ情報記憶部１２１は、ユーザに関する各種情報を記憶する。例えば、ユーザ情報記憶部１２１は、ユーザ属性情報等の種々の情報を記憶する。図４は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。図４に示すユーザ情報記憶部１２１は、「ユーザＩＤ」、「年齢」、「性別」、「自宅」、「勤務地」、「興味」といった項目が含まれる。

「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザは、図１の例に示したユーザＵ１に対応する。また、「年齢」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザの年齢を示す。なお、「年齢」は、例えば３５歳など、ユーザＩＤにより識別されるユーザの具体的な年齢であってもよい。また、「性別」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザの性別を示す。

また、「自宅」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザの自宅の位置情報を示す。なお、図４に示す例では、「自宅」は、「ＬＣ１１」といった抽象的な符号を図示するが、緯度経度情報等であってもよい。また、例えば、「自宅」は、地域名や住所であってもよい。

また、「勤務地」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザの勤務地の位置情報を示す。なお、図４に示す例では、「勤務地」は、「ＬＣ１２」といった抽象的な符号を図示するが、緯度経度情報等であってもよい。また、例えば、「勤務地」は、地域名や住所であってもよい。

また、「興味」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザの興味を示す。すなわち、「興味」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザが関心の高い対象を示す。なお、図４に示す例では、「興味」は、各ユーザに１つずつ図示するが、複数であってもよい。

図４に示す例において、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザ（ユーザＵ１）の年齢は、「２０代」であり、性別は、「男性」であることを示す。また、ユーザＵ１は、自宅が「ＬＣ１１」であることを示す。また、ユーザＵ１は、勤務地が「ＬＣ１２」であることを示す。また、ユーザＵ１は、「スポーツ」に興味があることを示す。

図４に示す例において、ユーザＩＤ「Ｕ２」により識別されるユーザ（ユーザＵ２）の年齢は、「２０代」であり、性別は、「女性」であることを示す。また、ユーザＵ２は、自宅が「ＬＣ１１」であることを示す。すなわち、ユーザＵ２は、ユーザＵ１と同居するユーザであることを示す。また、ユーザＵ２は、勤務地が「ＬＣ２２」であることを示す。また、ユーザＵ２は、「グルメ」に興味があることを示す。

なお、ユーザ情報記憶部１２１は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部１２１は、ユーザのデモグラフィック属性に関する情報やサイコグラフィック属性に関する情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部１２１は、氏名、家族構成、収入、興味、ライフスタイル等の情報を記憶してもよい。

また、ユーザ情報記憶部１２１は、図示を省略するが、センサ情報を基に各ユーザを識別するための識別情報を、各ユーザＩＤに対応付けて記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部１２１には、「音声」といった項目を含む項目「識別情報」が含まれてもよい。

項目「音声」には、ユーザの識別に用いられる音声情報が記憶される。項目「音声」には、各ユーザの音声情報、またはこれらの格納場所を示すファイルパス名などが格納されてもよい。項目「音声」に記憶される情報は、ユーザの音声の特徴を示す特徴情報であってもよい。例えば、項目「音声」に記憶される情報は、ユーザの発話から抽出された音声的な特徴を示す情報（音声特徴情報）であってもよい。例えば、項目「音声」に記憶される情報は、各発話から音声の特徴抽出に関する種々の従来技術を適宜用いて抽出された音声特徴情報であってもよい。

図１の例では、情報処理装置１００は、ユーザの発話と、ユーザ情報記憶部１２１中に記憶された音声とを用いて、発話を行ったユーザを判定（推定）してもよい。例えば、情報処理装置１００は、ユーザの発話の音声情報と、ユーザ情報記憶部１２１中の項目「音声」に記憶された各ユーザの音声情報とを比較することにより、発話を行ったユーザを判定（推定）してもよい。なお、項目「識別情報」には、「画像」といった項目が含まれてもよい。この場合、項目「画像」には、ユーザの識別に用いられる画像情報が記憶される。

（共用対象情報記憶部１２２）
実施形態に係る共用対象情報記憶部１２２は、共同使用される対象に関する各種情報を記憶する。図５は、実施形態に係る共用対象情報記憶部の一例を示す図である。例えば、共用対象情報記憶部１２２は、シェアリングエコノミーサービス等においてユーザによりシェアされる種々の対象に関する情報を記憶する。図５に示す共用対象情報記憶部１２２には、「対象ＩＤ」、「種別」、「配置端末ＩＤ」、「利用前情報」、「スケジュール情報」といった項目が含まれる。

「対象ＩＤ」は、共同使用される対象を識別するための識別情報を示す。「種別」は、共同使用される対象の具体的な種別を示す。図５の例では、「種別」の一例として、「自動車」、「宿泊施設（部屋）」、「自転車」等を示すが、共同使用される対象の種別であれば、どのような種別であってもよい。

また、「配置端末ＩＤ」は、対象に配置される端末装置を識別する情報を示す。「配置端末ＩＤ」は、ユーザによる対象の利用態様を監視する端末装置を識別する情報を示す。また、「利用前情報」は、対象の共用前の状態を示す。

図５では「利用前情報」に「ＢＩＮＦ１」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、具体的に検知された情報（センサデータ）、または、その格納場所を示すファイルパス名などが格納されてもよい。例えば、「利用前情報」には、対象が撮像された画像情報、または、その格納場所を示すファイルパス名などが格納されてもよい。例えば、「利用前情報」には、利用される直前の対象の状態を示す画像情報が格納される。例えば、対象ＯＢ１のスケジュール＃１のユーザＵ１の利用前においては、「利用前情報」には、ユーザＵ１の利用直前の対象ＯＢ１が撮像された画像情報が格納されてもよい。例えば、対象ＯＢ１のスケジュール＃２のユーザＵ４の利用前においては、「利用前情報」には、ユーザＵ４の利用直前の対象ＯＢ１が撮像された画像情報が格納されてもよい。例えば、対象ＯＢ１のスケジュール＃２のユーザＵ４の利用前においては、「利用前情報」には、ユーザＵ１の利用後に所定の清掃作業等を行った後に対象ＯＢ１が撮像された画像情報が格納されてもよい。

「スケジュール情報」は、対応する対象の利用に関する予定を示す。「スケジュール情報」には、「スケジュール＃１」や「スケジュール＃２」といった項目が含まれる。「スケジュール＃１」や「スケジュール＃２」には、「期間」や「ユーザ」といった項目が含まれる。なお、図５の例では、「スケジュール＃１」、「スケジュール＃２」のみを図示するが、「スケジュール＃３」や「スケジュール＃４」等、対応する対象の利用に関する予約の数に応じた項目が含まれるものとする。「期間」は、対応するスケジュールにおける利用期間を示す。「期間」には、「ＬＴ１」等のように抽象的に図示するが、「２０１８年８月１４日１０時－１５日１０時」等の具体的な期間が記憶されてもよい。なお、「期間」は、時点に限らず、「２０１８年８月１５日中」や「２０１８年９月中」等、期間が特定可能であればどのような情報であってもよい。

図５の例では、対象ＩＤ「ＯＢ１」により識別される移動体（対象ＯＢ１）は、種別が「自動車」であることを示す。また、対象ＯＢ１は、配置される端末装置が配置端末ＩＤ「ＴＭ１－１」により識別される端末装置１０であることを示す。すなわち、対象ＯＢ１は、配置される端末装置１０が端末装置ＴＭ１－１であることを示す。また、対象ＯＢ１は、スケジュール＃１のユーザＵ１による利用前の利用前情報が、利用前情報ＢＩＮＦ１であることを示す。また、対象ＯＢ１の次の利用予定は、スケジュール＃１に示すユーザＵ１による期間ＬＴ１の利用であることを示す。対象ＯＢ１のスケジュール＃１の次の利用予定は、スケジュール＃２に示すユーザＵ４による期間ＬＴ２の利用であることを示す。

なお、共用対象情報記憶部１２２は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。

（センサ情報記憶部１２３）
実施形態に係るセンサ情報記憶部１２３は、センサによる検知に関する各種情報を記憶する。例えば、センサ情報記憶部１２３は、センサにより検知されたセンサ情報を記憶する。図６は、実施形態に係るセンサ情報記憶部の一例を示す図である。例えば、センサ情報記憶部１２３は、各ユーザが利用する端末装置により検知されたセンサ情報を記憶する。図６に示すセンサ情報記憶部１２３には、「ログＩＤ」、「取得元」、「種別」、「センサ情報」、「日時」、「位置」といった項目が含まれる。

「ログＩＤ」は、取得されたセンサ情報を識別するための識別情報を示す。「取得元」は、センサ情報を検知した端末装置を示す。また、「種別」は、検知されたセンサ情報の種別に関する情報を示す。「センサ情報」は、検知されたセンサ情報を示す。図６では「センサ情報」に「ＳＮ１－１」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、具体的に検知された情報（センサデータ）、または、その格納場所を示すファイルパス名などが格納されてもよい。

例えば、センサ情報の種別「画像」である場合、「センサ情報」には、静止画像や動画像、または、これらの格納場所を示すファイルパス名などが格納される。また、例えば、センサ情報の種別「発話」である場合、「センサ情報」には、音声データや音声データを変換後の文字情報、または、これらの格納場所を示すファイルパス名などが格納される。

「日時」は、センサ情報が検知された日時を示す。「日時」には、「ｄｔ１－１」等のように抽象的に図示するが、「２０１８年８月１３日１５時３１分５２秒」等の具体的な日時が記憶されてもよい。なお、「日時」は、時点に限らず、「２０１８年８月１３日１５時３１分」や「２０１８年８月１３日１５時３０－３１分」等の所定の期間であってもよい。また、「位置」は、対応する行動が行われた位置を示す。なお、「位置」は、「ＬＣ１－２」といった抽象的な符号を図示するが、緯度や経度を示す情報や「Ｘ県Ｙ市Ｚ町Ｂ交差点」等のような住所を示す情報であってもよい。

図６の例では、ログＩＤ「ＬＧ１１」により識別される履歴情報（ログＬＧ１１）におけるセンサ情報ＳＮ１－１の取得元は、ＩＤ「ＴＭ１－１」により識別される端末装置であることを示す。すなわち、ログＬＧ１１のセンサ情報ＳＮ１－１は、端末装置ＴＭ１－１により検知されたことを示す。ログＬＧ１１のセンサ情報ＳＮ１－１は、種別「画像」である動画像情報であることを示す。また、ログＬＧ１１のセンサ情報ＳＮ１－１は、日時ｄｔ１－１において、位置ＬＣ１－１で取得（検知）されたことを示す。

また、図６の例では、ログＩＤ「ＬＧ２１」により識別される履歴情報（ログＬＧ２１）におけるセンサ情報ＳＮ１－２の取得元は、ＩＤ「ＴＭ１－１」により識別される端末装置であることを示す。すなわち、ログＬＧ２１のセンサ情報ＳＮ１－２は、端末装置ＴＭ１－１により検知されたことを示す。ログＬＧ２１のセンサ情報ＳＮ１－２は、種別「画像」である動画像情報であることを示す。また、ログＬＧ２１のセンサ情報ＳＮ１－２は、日時ｄｔ１－２において、位置ＬＣ１－２で取得（検知）されたことを示す。

なお、センサ情報記憶部１２３は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。

（評価情報記憶部１２４）
実施形態に係る評価情報記憶部１２４は、評価に関する情報を記憶する。例えば、評価情報記憶部１２４は、対象の利用に関するユーザの評価に関する情報を記憶する。図７は、実施形態に係る評価情報記憶部の一例を示す図である。図７に示す評価情報記憶部１２４は、「ユーザＩＤ」、「評価スコア」といった項目が含まれる。

「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。「評価スコア」は、ユーザの対象の利用に関する評価を示す。例えば、「評価スコア」は、ユーザの対象の利用に関する評価を示す数値（スコア）を示す。なお、図７の例では、「評価スコア」には、「ＲＰ１」等のように抽象的に図示するが、「１５」、「０．８５」等の具体的なスコアが記憶されるものとする。

図７の例では、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザ（ユーザＵ１）は、評価スコアが「ＲＰ１」であることを示す。

なお、評価情報記憶部１２４は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、評価情報記憶部１２４は、ユーザに付与（提供）された特典等の種々のインセンティブを示す情報をユーザに対応付けて記憶する。

（制御部１３０）
図３の説明に戻って、制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、情報処理装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（情報処理プログラムの一例に相当）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。

図３に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、解析部１３２と、決定部１３３と、提供部１３４とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図３に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図３に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。

（取得部１３１）
取得部１３１は、種々の情報を取得する。取得部１３１は、端末装置１０等の外部装置から各種情報を取得する。また、取得部１３１は、記憶部１２０から各種情報を取得する。また、取得部１３１は、ユーザ情報記憶部１２１や、共用対象情報記憶部１２２や、センサ情報記憶部１２３や、評価情報記憶部１２４等から各種情報を取得する。

取得部１３１は、共同使用される対象のユーザによる利用において、所定のセンサにより検知されたセンサ情報を取得する。取得部１３１は、ユーザによる利用後の対象の状態を示すセンサ情報を取得する。取得部１３１は、ユーザによる対象の利用態様を示すセンサ情報を取得する。取得部１３１は、対象である移動体のユーザによる利用において、所定のセンサにより検知されたセンサ情報を取得する。

取得部１３１は、移動体に設けられた所定のセンサにより検知されたセンサ情報を取得する。取得部１３１は、移動体に設けられた画像センサが撮像した画像情報を含むセンサ情報を取得する。取得部１３１は、移動体とは異なる物体に設けられた所定のセンサにより検知されたセンサ情報を取得する。取得部１３１は、移動体とは異なる他の移動体に設けられた所定のセンサにより検知されたセンサ情報を取得する。取得部１３１は、他の移動体に設けられた画像センサが撮像した画像情報を含むセンサ情報を取得する。取得部１３１は、他の移動体に設けられた画像センサが撮像した画像情報を含むセンサ情報を取得する。

図１の例では、取得部１３１は、センサ情報ＳＮ１－１や位置情報や日時情報や端末情報等を取得する。取得部１３１は、一覧情報ＳＬＳＴ１に示すように、ログＩＤ「ＬＧ１１」により識別されるログを取得する。取得部１３１は、センサ情報ＳＮ１－１の取得元は、端末装置ＴＭ１－１であることを示す情報を取得する。取得部１３１は、種別が「画像」、すなわち動画像であるセンサ情報ＳＮ１－１を取得する。また、取得部１３１は、センサ情報ＳＮ１－１が日時ｄｔ１－１において、位置ＬＣ１－１で取得（検知）されたことを示す情報を取得する。

取得部１３１は、センサ情報ＳＮ１－２や位置情報や日時情報や端末情報等を取得する。取得部１３１は、一覧情報ＳＬＳＴ１に示すように、ログＩＤ「ＬＧ２１」により識別されるログを取得する。取得部１３１は、センサ情報ＳＮ１－２の取得元は、端末装置ＴＭ１－１であることを示す情報を取得する。取得部１３１は、種別が「画像」、すなわち動画像であるセンサ情報ＳＮ１－２を取得する。また、取得部１３１は、センサ情報ＳＮ１－２が日時ｄｔ１－２において、位置ＬＣ１－２で取得（検知）されたことを示す情報を取得する。

（解析部１３２）
解析部１３２は、各種情報を解析する。解析部１３２は、各種情報を推定する。解析部１３２は、各種情報を特定する。解析部１３２は、各種情報を抽出する。解析部１３２は、記憶部１２０に記憶された各種情報に基づいて、種々の情報を解析する。解析部１３２は、記憶部１２０に記憶された各種情報に基づいて、種々の情報を推定する。解析部１３２は、記憶部１２０に記憶された各種情報に基づいて、種々の情報を特定する。解析部１３２は、記憶部１２０に記憶された各種情報に基づいて、種々の情報を抽出する。解析部１３２は、ユーザ情報記憶部１２１や、共用対象情報記憶部１２２や、センサ情報記憶部１２３や、評価情報記憶部１２４等に基づいて、各種情報を解析する。解析部１３２は、ユーザ情報記憶部１２１や、共用対象情報記憶部１２２や、センサ情報記憶部１２３や、評価情報記憶部１２４等に基づいて、各種情報を推定する。解析部１３２は、ユーザ情報記憶部１２１や、共用対象情報記憶部１２２や、センサ情報記憶部１２３や、評価情報記憶部１２４等に基づいて、各種情報を特定する。解析部１３２は、ユーザ情報記憶部１２１や、共用対象情報記憶部１２２や、センサ情報記憶部１２３や、評価情報記憶部１２４等に基づいて、各種情報を抽出する。解析部１３２は、取得部１３１により取得された各種情報に基づいて、種々の情報を解析する。解析部１３２は、取得部１３１により取得された各種情報に基づいて、種々の情報を推定する。解析部１３２は、取得部１３１により取得された各種情報に基づいて、種々の情報を特定する。解析部１３２は、取得部１３１により取得された各種情報に基づいて、種々の情報を抽出する。

図１の例では、解析部１３２は、センサ情報ＳＮ１－１を解析する。解析部１３２は、画像解析や画像処理に関する種々の従来技術を適宜用いて、センサ情報ＳＮ１－１を解析することにより、ユーザＵ１が利用する期間ＬＴ１中における対象ＯＢ１の利用態様を推定する。解析部１３２は、画像解析や画像処理に関する種々の従来技術を適宜用いて、図１中の解析結果情報ＡＬＳＴ１に示すように、センサ情報ＳＮ１－１に含まれるユーザＵ１の対象ＯＢ１の利用態様の内容を推定する。

例えば、解析部１３２は、対象ＯＢ１の内部を撮像したセンサ情報ＳＮ１－１では、ユーザＵ１が対象ＯＢ１内で手から物を落としたと推定する。これにより、解析部１３２は、センサ情報ＳＮ１－１におけるユーザＵ１の利用態様が対象ＯＢ１内で物を落とした行為であると解析する。

解析部１３２は、センサ情報ＳＮ１－２を解析する。解析部１３２は、画像解析や画像処理に関する種々の従来技術を適宜用いて、センサ情報ＳＮ１－２を解析することにより、ユーザＵ１が利用する期間ＬＴ１後における対象ＯＢ１の状態を推定する。解析部１３２は、画像解析や画像処理に関する種々の従来技術を適宜用いて、図１中の解析結果情報ＡＬＳＴ２に示すように、センサ情報ＳＮ１－２に含まれるユーザＵ１の利用後の対象ＯＢ１の状態の内容を推定する。

（決定部１３３）
決定部１３３は、各種情報を決定する。決定部１３３は、各種情報を判定する。決定部１３３は、各種情報を生成する。決定部１３３は、記憶部１２０に記憶された各種情報に基づいて、種々の情報を決定する。決定部１３３は、記憶部１２０に記憶された各種情報に基づいて、種々の情報を判定する。決定部１３３は、記憶部１２０に記憶された各種情報に基づいて、種々の情報を生成する。決定部１３３は、ユーザ情報記憶部１２１や、共用対象情報記憶部１２２や、センサ情報記憶部１２３や、評価情報記憶部１２４等に基づいて、各種情報を決定する。決定部１３３は、ユーザ情報記憶部１２１や、共用対象情報記憶部１２２や、センサ情報記憶部１２３や、評価情報記憶部１２４等に基づいて、各種情報を生成する。決定部１３３は、解析部１３２により推定された各種情報に基づいて、種々の情報を決定する。決定部１３３は、取得部１３１により取得された各種情報に基づいて、種々の情報を決定する。決定部１３３は、取得部１３１により取得された各種情報に基づいて、種々の情報を生成する。

決定部１３３は、取得部１３１により取得されたセンサ情報に基づいて、対象の利用に関するユーザの評価を決定する。決定部１３３は、ユーザによる利用後の対象の状態に基づいて、ユーザの評価を決定する。決定部１３３は、ユーザによる対象の利用態様に基づいて、ユーザの評価を決定する。

決定部１３３は、センサ情報に基づいて、移動体の利用に関するユーザの評価を決定する。決定部１３３は、画像情報に基づいて、ユーザの評価を決定する。決定部１３３は、センサ情報に基づいて、移動体の返却時間に関する評価を決定する。決定部１３３は、センサ情報に基づいて、返却時間に間に合うかどうかの評価を決定する。決定部１３３は、画像情報を含むセンサ情報に基づいて、返却時間に間に合うかどうかの評価を決定する。

決定部１３３は、ユーザの評価に基づいて、ユーザの対象の利用料を決定する。決定部１３３は、ユーザの属性情報に基づいて、ユーザの対象の利用料を決定する。

図１の例では、決定部１３３は、図１中の解析結果情報ＡＬＳＴ１に示すようなセンサ情報ＳＮ１－１の解析結果に基づいて、対象の利用に関するユーザＵ１の評価を決定する。例えば、決定部１３３は、記憶部１２０（図３参照）に記憶された利用の内容とその評価とが対応付けられた評価一覧情報を用いて、ユーザＵ１の評価を決定する。図１の例では、決定部１３３は、記憶部１２０に記憶された内容ＩＤと評価とが対応付けられた評価一覧情報を用いて、ユーザＵ１の評価を決定する。

例えば、決定部１３３は、解析結果と評価一覧情報とを比較することにより、ユーザＵ１の評価を決定する。決定部１３３は、評価一覧情報において、図１中の解析結果情報ＡＬＳＴ１に示す解析結果中の内容ＩＤ「Ａ１１」に該当する内容の評価をユーザＵ１の評価を決定する。図１の例では、評価一覧情報では、内容ＩＤ「Ａ１１」が評価「悪（－１）」に対応付けられているため、決定部１３３は、図１中の評価結果情報ＲＬＳＴ１に示すように、ユーザＵ１の評価を「悪」に決定する。

決定部１３３は、図１中の解析結果情報ＡＬＳＴ２に示すようなセンサ情報ＳＮ１－２の解析結果に基づいて、対象の利用に関するユーザＵ１の評価を決定する。例えば、決定部１３３は、上記のような利用の内容とその評価とが対応付けられた評価一覧情報を用いて、ユーザＵ１の評価を決定する。図１の例では、決定部１３３は、記憶部１２０に記憶された内容ＩＤと評価とが対応付けられた評価一覧情報を用いて、ユーザＵ１の評価を決定する。

例えば、決定部１３３は、解析結果と評価一覧情報とを比較することにより、ユーザＵ１の評価を決定する。決定部１３３は、評価一覧情報において、図１中の解析結果情報ＡＬＳＴ２に示す解析結果中の内容ＩＤ「Ａ２１」に該当する内容の評価をユーザＵ１の評価を決定する。図１の例では、評価一覧情報では、内容ＩＤ「Ａ２１」が評価「良（１）」に対応付けられているため、決定部１３３は、図１中の評価結果情報ＲＬＳＴ２に示すように、ユーザＵ１の評価を「良」に決定する。

（提供部１３４）
提供部１３４は、各種情報を提供する。提供部１３４は、外部の情報処理装置へ各種情報を提供する。提供部１３４は、端末装置１０等の外部の情報処理装置に各種情報を提供する。提供部１３４は、端末装置１０に各種情報を送信する。提供部１３４は、端末装置１０に各種情報を配信する。提供部１３４は、取得部１３１により取得された各種情報に基づいて、種々の情報を提供する。提供部１３４は、解析部１３２により解析された各種情報に基づいて、種々の情報を提供する。提供部１３４は、決定部１３３により決定された各種情報に基づいて、種々の情報を提供する。

提供部１３４は、決定部１３３により決定されるユーザの評価に関するサービスを提供する。提供部１３４は、ユーザの評価に基づいて、ユーザに所定のインセンティブを提供する。提供部１３４は、ユーザの評価に基づいて、対象の利用に関する特典を提供する。

提供部１３４は、種々の情報をユーザに通知するサービスを行ってもよい。提供部１３４は、決定部１３３により決定されるユーザの評価に関する情報提供サービスを行ってもよい。例えば、提供部１３４は、ユーザの評価が良い場合、そのユーザに評価が高いことを示す情報を提供する。

〔３．情報処理のフロー〕
次に、図８を用いて、実施形態に係る情報処理システム１による情報処理の手順について説明する。図８は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。具体的には、図８は、決定処理の一例を示すフローチャートである。

図８に示すように、情報処理装置１００は、共同使用される対象のユーザによる利用において、所定のセンサにより検知されたセンサ情報を取得する（ステップＳ１０１）。そして、情報処理装置１００は、センサ情報に基づいて、対象の利用に関するユーザの評価を決定する（ステップＳ１０２）。そして、情報処理装置１００は、決定した評価に関するサービスを提供する（ステップＳ１０３）。

〔４．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１００は、取得部１３１と、決定部１３３とを有する。取得部１３１は、共同使用される対象のユーザによる利用において、所定のセンサにより検知されたセンサ情報を取得する。決定部１３３は、取得部１３１により取得されたセンサ情報に基づいて、対象の利用に関するユーザの評価を決定する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、共同使用される対象のユーザによる利用において、所定のセンサにより検知されたセンサ情報に基づいて、対象の利用に関するユーザの評価を決定することにより、共同使用される対象の利用に関するユーザの評価を適切に決定することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、ユーザによる利用後の対象の状態を示すセンサ情報を取得する。決定部１３３は、ユーザによる利用後の対象の状態に基づいて、ユーザの評価を決定する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザによる利用後の対象の状態を示すセンサ情報によるユーザによる利用後の対象の状態に基づいて、対象の利用に関するユーザの評価を決定することにより、共同使用される対象の利用に関するユーザの評価を適切に決定することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、ユーザによる対象の利用態様を示すセンサ情報を取得する。決定部１３３は、ユーザによる対象の利用態様に基づいて、ユーザの評価を決定する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザによる対象の利用態様を示すセンサ情報によるユーザによる対象の利用態様に基づいて、対象の利用に関するユーザの評価を決定することにより、共同使用される対象の利用に関するユーザの評価を適切に決定することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、対象である移動体のユーザによる利用において、所定のセンサにより検知されたセンサ情報を取得する。決定部１３３は、センサ情報に基づいて、移動体の利用に関するユーザの評価を決定する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、対象である移動体のユーザによる利用において、所定のセンサにより検知されたセンサ情報に基づいて、移動体の利用に関するユーザの評価を決定することにより、ユーザによる移動体の利用に関するユーザの評価を適切に決定することができる。したがって、情報処理装置１００は、共同使用される対象の利用に関するユーザの評価を適切に決定することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、移動体に設けられた所定のセンサにより検知されたセンサ情報を取得する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、移動体に設けられた所定のセンサにより検知されたセンサ情報に基づいて、移動体の利用に関するユーザの評価を決定することにより、ユーザによる移動体の利用に関するユーザの評価を適切に決定することができる。したがって、情報処理装置１００は、共同使用される対象の利用に関するユーザの評価を適切に決定することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、移動体に設けられた画像センサが撮像した画像情報を含むセンサ情報を取得する。決定部１３３は、画像情報に基づいて、ユーザの評価を決定する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、移動体に設けられた画像センサが撮像した画像情報に基づいて、ユーザの評価を決定することにより、ユーザによる移動体の利用に関するユーザの評価を適切に決定することができる。したがって、情報処理装置１００は、共同使用される対象の利用に関するユーザの評価を適切に決定することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、移動体とは異なる物体に設けられた所定のセンサにより検知されたセンサ情報を取得する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、移動体とは異なる物体に設けられた所定のセンサにより検知されたセンサ情報に基づいて、移動体の利用に関するユーザの評価を決定することにより、ユーザによる移動体の利用に関するユーザの評価を適切に決定することができる。したがって、情報処理装置１００は、共同使用される対象の利用に関するユーザの評価を適切に決定することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、移動体とは異なる他の移動体に設けられた所定のセンサにより検知されたセンサ情報を取得する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、移動体とは異なる他の移動体に設けられた所定のセンサにより検知されたセンサ情報に基づいて、移動体の利用に関するユーザの評価を決定することにより、ユーザによる移動体の利用に関するユーザの評価を適切に決定することができる。したがって、情報処理装置１００は、共同使用される対象の利用に関するユーザの評価を適切に決定することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、他の移動体に設けられた画像センサが撮像した画像情報を含むセンサ情報を取得する。決定部１３３は、画像情報に基づいて、ユーザの評価を決定する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、他の移動体に設けられた画像センサが撮像した画像情報に基づいて、移動体の利用に関するユーザの評価を決定することにより、ユーザによる移動体の利用に関するユーザの評価を適切に決定することができる。したがって、情報処理装置１００は、共同使用される対象の利用に関するユーザの評価を適切に決定することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、他の移動体に設けられた画像センサが撮像した画像情報を含むセンサ情報を取得する。決定部１３３は、画像情報に基づいて、ユーザの評価を決定する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、他の移動体に設けられた画像センサが撮像した画像情報に基づいて、移動体の利用に関するユーザの評価を決定することにより、ユーザによる移動体の利用に関するユーザの評価を適切に決定することができる。したがって、情報処理装置１００は、共同使用される対象の利用に関するユーザの評価を適切に決定することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、決定部１３３は、センサ情報に基づいて、移動体の返却時間に関する評価を決定する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、センサ情報に基づいて、移動体の返却時間に関する評価を決定することにより、ユーザが利用期間内に移動体を返却するかに関するユーザの評価を適切に決定することができる。したがって、情報処理装置１００は、共同使用される対象の利用に関するユーザの評価を適切に決定することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、決定部１３３は、画像情報を含むセンサ情報に基づいて、返却時間に間に合うかどうかの評価を決定する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、画像情報を含むセンサ情報に基づいて、返却時間に間に合うかどうかの評価を決定することにより、ユーザが利用期間内に移動体を返却するかに関するユーザの評価を適切に決定することができる。したがって、情報処理装置１００は、共同使用される対象の利用に関するユーザの評価を適切に決定することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、決定部１３３は、ユーザの評価に基づいて、ユーザの対象の利用料を決定する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザの評価に基づいて、ユーザの対象の利用料を決定することにより、ユーザの評価に基づいてユーザの対象の利用料を適切に決定することができる。したがって、情報処理装置１００は、共同使用される対象の利用に関するユーザの評価を適切に決定することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、決定部１３３は、ユーザの属性情報に基づいて、ユーザの対象の利用料を決定する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザの属性情報に基づいて、ユーザの対象の利用料を決定することにより、ユーザの評価にユーザの属性情報を加味してユーザの対象の利用料を適切に決定することができる。したがって、情報処理装置１００は、共同使用される対象の利用に関するユーザの評価を適切に決定することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００は、提供部１３４を有する。提供部１３４は、決定部１３３により決定されるユーザの評価に関するサービスを提供する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザの評価に関するサービスを提供することにより、共同使用される対象の利用に関するユーザの評価に応じて、適切なサービスを提供することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、提供部１３４は、ユーザの評価に基づいて、ユーザに所定のインセンティブを提供する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザの評価に基づいて、ユーザに所定のインセンティブを提供することにより、ユーザにインセンティブを提供するサービスを適切に提供することができる。したがって、情報処理装置１００は、共同使用される対象の利用に関するユーザの評価に応じて、適切なサービスを提供することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、提供部１３４は、ユーザの評価に基づいて、対象の利用に関する特典を提供する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザの評価に基づいて、ユーザに対象の利用に関する特典を提供することにより、ユーザに対象の利用に関する特典を提供するサービスを適切に提供することができる。したがって、情報処理装置１００は、共同使用される対象の利用に関するユーザの評価に応じて、適切なサービスを提供することができる。

〔５．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る情報処理装置１００は、例えば図９に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図９は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００またはＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータをネットワークＮを介して他の機器へ送信する。

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。

以上、本願の実施形態及び変形例のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の行に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

〔６．その他〕
また、上記実施形態及び変形例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

また、上述してきた実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。

１ 情報処理システム
１００ 情報処理装置
１２１ ユーザ情報記憶部
１２２ 共用対象情報記憶部
１２３ センサ情報記憶部
１２４ 評価情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 解析部
１３３ 決定部
１３４ 提供部
１０ 端末装置
Ｎ ネットワーク

Claims (8)

1. 共同使用される移動体のユーザによる利用において、前記移動体に設けられた所定のセンサにより検知されたセンサ情報を取得する取得部と、
   前記取得部により取得された前記センサ情報が示す前記移動体の清掃の有無に基づいて、前記移動体の利用に関する前記ユーザの評価を決定し、前記清掃が前記ユーザ以外の他のユーザであって前記移動体を前記ユーザよりも後に利用した他のユーザにより行われていた場合、前記他のユーザの評価を高くする決定部と、
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 前記取得部は、
   前記移動体に設けられた画像センサが撮像した画像情報を含む前記センサ情報を取得し、
   前記決定部は、
   前記画像情報に基づいて、前記ユーザの前記評価を決定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記決定部は、
   前記ユーザの前記評価に基づいて、前記ユーザの前記移動体の利用料を決定する
   ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記決定部は、
   前記ユーザの属性情報に基づいて、前記ユーザの前記移動体の利用料を決定する
   ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記決定部により決定される前記ユーザの前記評価に基づいて、前記ユーザに所定のインセンティブを提供する提供部、
   をさらに備えたことを特徴とする請求項１～４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
6. 前記提供部は、
   前記ユーザの前記評価に基づいて、前記移動体の利用に関する特典を提供する
   ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
7. コンピュータが実行する情報処理方法であって、
   共同使用される移動体のユーザによる利用において、前記移動体に設けられた所定のセンサにより検知されたセンサ情報を取得する取得工程と、
   前記取得工程により取得された前記センサ情報が示す前記移動体の清掃の有無に基づいて、前記移動体の利用に関する前記ユーザの評価を決定し、前記清掃が前記ユーザ以外の他のユーザであって前記移動体を前記ユーザよりも後に利用した他のユーザにより行われていた場合、前記他のユーザの評価を高くする決定工程と、
   を含むことを特徴とする情報処理方法。
8. 共同使用される移動体のユーザによる利用において、前記移動体に設けられた所定のセンサにより検知されたセンサ情報を取得する取得手順と、
   前記取得手順により取得された前記センサ情報が示す前記移動体の清掃の有無に基づいて、前記移動体の利用に関する前記ユーザの評価を決定し、前記清掃が前記ユーザ以外の他のユーザであって前記移動体を前記ユーザよりも後に利用した他のユーザにより行われていた場合、前記他のユーザの評価を高くする決定手順と、
   をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。

Images