JP7331767B2 - 情報処理装置、プログラム、及び情報処理方法 - Google Patents

Description

本開示は、情報処理装置、プログラム、及び情報処理方法に関する。

従来、車両の運転者と、車両に乗車したいユーザとをマッチングさせる技術が知られている（例えば、特許文献１）。特許文献１には、運転サービス情報仲介システムが開示されている。特許文献１に記載のシステムは、乗客群及びタクシー群が各々有する利用者端末群と、当該乗客群及びタクシー群との間で運転サービス情報を仲介する情報仲介者の情報仲介装置とで構成されている。

特開２００４－５４４４４号公報

従来の技術において、ユーザの利便性の向上が望まれている。

本開示の目的は、ユーザの利便性を向上させることである。

本開示の一実施形態に係る情報処理装置は、
通信部と、
前記通信部によって受信した相乗りを申請する申請情報によって、前記相乗りを申請したユーザを特定し、運転傾向に対する前記ユーザの嗜好度を示す嗜好情報と、複数の運転者の各々の運転傾向を示す運転情報とに基づいて、前記複数の運転者のうちから、前記ユーザに対して推薦する運転者を決定する制御部と
を備える。

本開示の一実施形態に係るプログラムは、
相乗りを申請する申請情報を受信することと、
前記申請情報によって、前記相乗りを申請したユーザを特定することと、
運転傾向に対する前記ユーザの嗜好度を示す嗜好情報と、複数の運転者の各々の運転傾向を示す運転情報とに基づいて、前記複数の運転者のうちから、前記ユーザに対して推薦する運転者を決定することと
を含む動作をコンピュータに実行させる。

本開示の一実施形態に係る情報処理方法は、
情報処理装置によって、相乗りを申請する申請情報を受信することと、
前記情報処理装置によって、前記申請情報により、前記相乗りを申請したユーザを特定することと、
前記情報処理装置によって、運転傾向に対する前記ユーザの嗜好度を示す嗜好情報と、複数の運転者の各々の運転傾向を示す運転情報とに基づいて、前記複数の運転者のうちから、前記ユーザに対して推薦する運転者を決定することと
を含む情報処理方法。

本開示の一実施形態によれば、ユーザの利便性を向上させることができる。

本開示の第１実施形態に係る情報処理システムの構成を示す図である。 図１に示す情報処理システムの詳細な構成を示すブロック図である。 本開示の第１実施形態に係る嗜好情報の一例を示す図である。 本開示の第１実施形態に係る運転情報の一例を示す図である。 本開示の第１実施形態に係る情報処理システムの動作を示すフローチャートである。 本開示の第２実施形態に係るモデルの概念を説明する図である。 本開示の第２実施形態に係る情報処理システムの動作を示すフローチャートである。

以下、本開示の実施形態について、図面を参照して説明する。以下の図面に示す構成要素において、同じ構成要素には、同じ符号を付す。

（第１実施形態）
図１に示すように、本開示の第１実施形態に係る情報処理システム１は、端末装置１０と、車両２０Ａと、車両２０Ｂと、車両２０Ｃと、情報処理装置３０とを備える。

以下、車両２０Ａと、車両２０Ｂと、車両２０Ｃとを特に区別しない場合、これらは、まとめて「車両２０」と記載される。図１には、３台の車両２０を備える情報処理システム１が示されている。情報処理システム１が備える車両２０の台数は、３台に限定されない。情報処理システム１は、少なくとも一台の車両２０を備えればよい。

端末装置１０と、車両２０と、情報処理装置３０とは、ネットワーク４０を介して、通信可能である。ネットワーク４０は、移動体通信ネットワーク及びインターネット等を含む任意のネットワークであってよい。

情報処理システム１は、ライドシェアサービスを提供し得る。ライドシェアサービスは、相乗りしたいユーザと、予め登録された運転者とをマッチングするサービスである。ユーザは、例えば、ユーザＸを含む。予め登録された運転者は、例えば、運転者Ａ、運転者Ｂ、及び運転者Ｃを含む。マッチングが成立すると、ユーザは、マッチングされた運転者が運転する車両２０に、乗車し得る。

端末装置１０は、ユーザによって使用され得る。例えば、端末装置１０は、ユーザＸによって使用され得る。端末装置１０には、ライドシェアサービスを提供する専用アプリケーションがインストールされていてよい。ユーザは、端末装置１０から、ライドシェアサービスの利用を申請し得る。

端末装置１０は、ライドシェアサービスを提供する専用アプリケーション等を利用可能であれば、任意の機器であってよい。例えば、端末装置１０は、携帯電話機、スマートフォン、タブレット、又はパーソナルコンピュータ（ＰＣ：personal computer）等である。

車両２０は、運転者によって、運転され得る。車両２０を運転する運転者は、ライドシェアサービスにて予め登録された運転者であり得る。例えば、車両２０Ａ，２０Ｂ，２０Ｃの運転者は、各々、運転者Ａ，Ｂ，Ｃであり得る。ただし、異なる運転者が、例えば異なる時間帯に、同じ車両２０を運転してもよい。例えば、運転者Ａと運転者Ｂとが、例えば異なる時間帯に、車両２０Ａを運転してもよい。

車両２０は、任意の種類の自動車であってよい。車両２０は、例えば、ガソリン車、ディーゼル車、ＨＶ（hybrid vehicle）、ＰＨＶ（plug-in hybrid vehicle）、ＥＶ（electric vehicle）、又はＦＣＶ（fuel cell vehicle）等である。車両２０は、運転者によって運転されてよい。車両２０の運転は、任意のレベルで自動化されていてもよい。例えば、自動化のレベルは、ＳＡＥ（Society of Automotive Engineers）のレベル分けにおけるレベル１からレベル５までの何れかである。車両２０は、ＭａａＳ（Mobility as a Service）専用車両であってもよい。

車両２０には、ライドシェアサービスによってマッチングされた運転者とユーザとが、相乗りし得る。ここで、運転者の運転傾向は、運転者の運転技量及び性格等に起因して、運転者に応じて異なり得る。運転傾向とは、運転者が車両２０の操作機器を操作して車両２０を走行等させる際に、車両２０の走行状態等に現れる傾向である。運転傾向は、例えば、蛇行運転の傾向、安全運転の傾向、及び危険運転の傾向等である。また、運転者の運転傾向に対するユーザの嗜好は、ユーザに応じて異なり得る。例えば、ユーザが車酔いし易い場合に、運転者が蛇行運転する傾向にある場合、ユーザは、運転者の運転を厭わしく感じ得る。例えば、ユーザが安全運転を好む場合に、運転者が安全運転する傾向にある場合、ユーザは、運転者の運転を好ましく感じ得る。

情報処理装置３０は、ライドシェアサービスを提供可能である。情報処理装置３０は、ライドシェアサービスの利用を申請したユーザと、予め登録された運転者とをマッチングする。情報処理装置３０は、ユーザと運転者とをマッチングする際、複数の運転者のうちから、後述の処理によって、ユーザの嗜好に合う運転傾向の運転者を推薦することができる。このような構成により、ユーザが車両２０に相乗りした際に、運転者の運転を厭わしく感じる可能性が低減され得る。また、ユーザが車両２０に相乗りした際に、運転者の運転を好ましく感じる可能性が増加し得る。

情報処理装置３０は、サーバとして機能するように構成された専用のコンピュータ、汎用のパーソナルコンピュータ、又はクラウドコンピューティングシステム等であってよい。

図２に示すように、端末装置１０は、通信部１１と、入力部１２と、出力部１３と、記憶部１４と、制御部１５とを備える。

通信部１１は、ネットワーク４０に接続可能な少なくとも１つの通信モジュールを含んで構成され得る。例えば、通信モジュールは、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、４Ｇ（4th Generation）、又は５Ｇ（5th Generation）等の移動体通信規格に対応したモジュールである。

入力部１２は、ユーザからの入力を受付可能である。入力部１２は、ユーザからの入力を受付可能な、少なくとも１つの入力用インタフェースを含んで構成され得る。入力用インタフェースは、物理キー、静電容量キー、ポインティングデバイス、ディスプレイと一体的に設けられたタッチスクリーン、又はマイク等であってよい。入力部１２は、端末装置１０に設けられてもよいし、外部の入力機器として端末装置１０に接続されてもよい。入力部１２が外部の入力機器として端末装置１０に接続される場合、入力部１２と端末装置１０との接続方式は、任意の接続方式であってよい。例えば、接続方式は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）、ＨＤＭＩ（登録商標）（High-Definition Multimedia Interface）、又はBluetooth（登録商標）等である。

出力部１３は、データを出力可能である。出力部１３は、データを出力可能な、少なくとも１つの出力用インタフェースを含んで構成され得る。出力用インタフェースは、ディスプレイ又はスピーカ等であってよい。ディスプレイは、ＬＣＤ（liquid crystal display）又は有機ＥＬ（electro luminescence）ディスプレイ等であってよい。出力部１３は、端末装置１０に設けられてもよいし、外部の出力機器として端末装置１０に接続されてもよい。出力部１３が外部の出力機器として端末装置１０に接続される場合、出力部１３と端末装置１０との間の接続方式は、任意の接続方式であってよい。例えば、接続方式は、ＵＳＢ、ＨＤＭＩ（登録商標）、又はBluetooth（登録商標）等である。

記憶部１４は、少なくとも１つの半導体メモリ、少なくとも１つの磁気メモリ、少なくとも１つの光メモリ、又はこれらのうちの少なくとも２種類の組み合わせを含んで構成され得る。半導体メモリは、例えば、ＲＡＭ（random access memory）又はＲＯＭ（read only memory）である。ＲＡＭは、例えば、ＳＲＡＭ（static random access memory）又はＤＲＡＭ（dynamic random access memory）である。ＲＯＭは、例えば、ＥＥＰＲＯＭ(electrically erasable programmable read only memory)である。記憶部１４は、主記憶装置、補助記憶装置、又はキャッシュメモリとして機能してよい。記憶部１４には、端末装置１０の動作に用いられるデータと、端末装置１０の動作によって得られたデータとが記憶される。

制御部１５は、少なくとも１つのプロセッサ、少なくとも１つの専用回路、又はこれらの組み合わせを含んで構成され得る。プロセッサは、ＣＰＵ（central processing unit）若しくはＧＰＵ（graphics processing unit）等の汎用プロセッサ、又は特定の処理に特化した専用プロセッサである。専用回路は、例えば、ＦＰＧＡ（field-programmable gate array）又はＡＳＩＣ（application specific integrated circuit）である。制御部１５は、端末装置１０の各部を制御しながら、端末装置１０の動作に関わる処理を実行し得る。

端末装置１０の機能は、本実施形態に係る端末制御プログラムを、制御部１５に相当するプロセッサで実行することにより実現され得る。つまり、端末装置１０の機能は、ソフトウェアにより実現され得る。端末制御プログラムは、端末装置１０の動作をコンピュータに実行させることにより、コンピュータを端末装置１０として機能させ得る。つまり、コンピュータは、端末制御プログラムに従って端末装置１０の動作を実行することにより、端末装置１０として機能し得る。

本開示において「プログラム」は、コンピュータで読取り可能な非一時的記録媒体に記録しておくことが可能である。コンピュータで読取り可能な非一時的記録媒体は、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、又はＲＯＭである。プログラムの流通は、例えば、プログラムを記録したＤＶＤ（digital versatile disc）又はＣＤ－ＲＯＭ（compact disc read only memory）等の可搬型記録媒体を販売、譲渡、又は貸与することにより、行われ得る。プログラムは、サーバのストレージに格納されてよい。サーバのストレージに格納されたプログラムは、他のコンピュータに転送されることにより、流通されてもよい。プログラムは、プログラムプロダクトとして提供されてもよい。

本開示において「コンピュータ」は、例えば、可搬型記録媒体に記録されたプログラム又はサーバから転送されたプログラムを、一旦、主記憶装置に格納し得る。さらに、コンピュータは、主記憶装置に格納されたプログラムをプロセッサで読み取り、読み取ったプログラムに従った処理をプロセッサで実行し得る。コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行してもよい。コンピュータは、コンピュータにサーバからプログラムが転送される度に、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行してもよい。コンピュータは、サーバからコンピュータへのプログラムの転送は行わず、実行指示及び結果取得のみによって機能を実現する、いわゆるＡＳＰ（application service provider）型のサービスによって処理を実行してもよい。プログラムには、電子計算機による処理の用に供する情報であってプログラムに準ずるものが含まれ得る。例えば、コンピュータに対する直接の指令ではないがコンピュータの処理を規定する性質を有するデータは、「プログラムに準ずるもの」に該当する。

端末装置１０の一部又は全ての機能が、制御部１５に相当する専用回路により実現されてもよい。つまり、端末装置１０の一部又は全ての機能が、ハードウェアにより実現されてもよい。

制御部１５は、相乗りを申請するためのユーザ入力を、入力部１２によって受付け得る。このユーザ入力は、ライドシェアサービスを利用したいユーザによって、入力部１２から入力される。このユーザ入力には、ユーザを識別する情報の入力、ユーザが希望する乗車位置の入力、及びユーザが希望する降車位置の入力等が含まれ得る。ユーザを識別する情報は、ライドシェアサービスにおけるユーザの会員番号、ユーザが使用する端末装置１０のメールアドレス及び電話番号の少なくとも何れかであってよい。制御部１５は、この入力を受付けると、申請情報を生成する。申請情報には、ユーザを識別する情報、ユーザが希望する乗車位置の情報、及びユーザが希望する降車位置の情報等が含まれ得る。制御部１５は、生成した申請情報を、ネットワーク４０を介して情報処理装置３０に、通信部１１によって送信する。

制御部１５は、申請情報を送信した後、ネットワーク４０を介して情報処理装置３０から、推薦情報を通信部１１によって受信し得る。後述のように、推薦情報には、ユーザに対して、推薦する運転者の情報等が含まれ得る。制御部１５は、受信した推薦情報を、出力部１３に出力させる。出力部１３から推薦情報が出力されることにより、ユーザは、推薦情報の内容を把握し得る。ユーザは、推薦された運転者が運転する車両２０に相乗りすると決定した場合、相乗りの決定を示す入力を、入力部１２から、入力する。制御部１５は、この相乗りの決定を示す入力を入力部１２によって受付けると、相乗りの決定を示す通知を、ネットワーク４０を介して情報処理装置３０に、通信部１１によって送信してよい。制御部１５は、相乗りの決定を示す通知を送信した後、ネットワーク４０を介して情報処理装置３０から、予約情報を、通信部１１によって受信し得る。後述のように、予約情報には、予約完了を示す通知等が含まれ得る。制御部１５は、予約情報を出力部１３に出力させる。この後、ユーザは、相乗りすると決定した運転者が運転する車両２０に、乗車し得る。

制御部１５は、運転者の運転に対する評価を示す入力を、入力部１２によって受付け得る。この入力は、車両２０に相乗りしているユーザによって又は車両２０に相乗りした後のユーザによって、入力部１２から入力される。制御部１５は、この入力を入力部１２によって受付けると、運転者の運転に対する評価を示す入力情報を、ネットワーク４０を介して情報処理装置３０に、通信部１１によって送信してよい。

図２に示すように、車両２０は、ＥＣＵ（Electronic Control Unit）２１と、制御装置２２とを備える。ＥＣＵ２１と制御装置２２とは、通信可能に接続されている。制御装置２２は、通信部２３と、測位部２４と、生体センサ２５と、カメラ２６と、記憶部２７と、制御部２８とを有する。記憶部２７及び制御部２８は、ＥＣＵ２１の一部であってよい。

ＥＣＵ２１は、車両２０に搭載されている多様な機器を制御可能である。ＥＣＵ２１は、後述の運転操作の情報を、制御部２８に出力する。

通信部２３は、通信部１１の構成と同様に、ネットワーク４０に接続可能な少なくとも１つの通信モジュールを含んで構成されていてよい。

測位部２４は、車両２０の位置情報を取得可能である。測位部２４は、車両２０の位置情報を、制御部２８に出力する。測位部２４は、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信モジュールを含んで構成され得る。

生体センサ２５は、車両２０に相乗り中のユーザの生体情報を検出可能である。生体センサ２５は、検出結果を、制御部２８に出力する。生体情報は、脈拍数、血圧、及び呼吸数の少なくとも何れかであってよい。生体センサ２５は、脈拍数を検出可能な脈拍センサ、血圧を検出可能な血圧センサ、及び呼吸数を検出可能な呼吸センサの少なくとも何れかであってよい。生体センサ２５は、車両２０に相乗り中のユーザの生体情報を検出可能な、任意の箇所に配置されていてよい。例えば、生体センサ２５は、脈拍センサである場合、図１に示すような車両２０の後部座席のシート及び助手席のシートの少なくとも何れかに配置されていてよい。車両２０に相乗りするユーザは、車両２０の後部座席及び助手席の少なくとも何れかに座り得る。

カメラ２６は、車両２０に相乗り中のユーザの顔画像を撮像可能である。カメラ２６は、ユーザの顔画像を、制御部２８に出力する。カメラ２６は、車両２０に相乗り中のユーザの顔画像を撮像可能な、任意の箇所に配置されていてよい。カメラ２６は、車両２０の助手席に座っているユーザの顔画像を撮像可能に、図１に示すように、車両２０のダッシュボードの上に、配置されていてよい。カメラ２６は、車両２０の後部座席に座っているユーザの顔画像を撮像可能に、図１に示すように、車両２０のピラーに配置されていてよい。

記憶部２７は、記憶部１４の構成と同様に、少なくとも１つの半導体メモリ、少なくとも１つの磁気メモリ、少なくとも１つの光メモリ、又はこれらのうちの少なくとも２種類の組み合わせを含んで構成されていてよい。記憶部２７には、車両２０の動作に用いられるデータと、車両２０の動作によって得られたデータとが記憶される。

制御部２８は、制御部１５の構成と同様に、少なくとも１つのプロセッサ、少なくとも１つの専用回路、又はこれらの組み合わせを含んで構成されていてよい。制御部２８は、車両２０の各部を制御しながら、車両２０の動作に関わる処理を実行し得る。

制御装置２２の機能は、本実施形態に係る車両制御プログラムを、制御部２８に含まれるプロセッサで実行することにより実現される。つまり、制御装置２２の機能は、ソフトウェアにより実現される。車両制御プログラムは、制御装置２２の動作に含まれるステップの処理をコンピュータに実行させることで、当該ステップの処理に対応する機能をコンピュータに実現させるためのプログラムである。つまり、車両制御プログラムは、コンピュータを制御装置２２として機能させるためのプログラムである。

制御装置２２の一部又は全ての機能が、制御部２８に含まれる専用回路により実現されてもよい。つまり、制御装置２２の一部又は全ての機能が、ハードウェアにより実現されてもよい。

制御部２８は、予め設定された時間間隔で、車両２０の位置情報を、測位部２４によって取得し得る。当該時間間隔は、車両２０の平均速度等に基づいて、適宜設定されてよい。制御部２８は、取得した車両２０の位置情報を、ネットワーク４０を介して情報処理装置３０に、通信部２３によって送信してよい。車両２０は、車両２０の運転者を識別する情報とともに、取得した車両２０の位置情報を、情報処理装置３０に送信してよい。車両２０の運転者を識別する情報は、ライドシェアサービスにおける運転者の登録番号等であってよい。

制御部２８は、ＥＣＵ２１から、運転操作の情報を取得し得る。制御部２８は、運転者が車両２０を運転している間、運転操作の情報を取得し得る。運転操作の情報は、当該運転操作の情報を解析することにより、運転者の運転傾向を区別可能な情報であってよい。

運転操作の情報は、車両２０の操作機器に対する運転者の操作を示す情報を含んでよい。車両２０の操作機器は、例えば、アクセル、ブレーキ、及びハンドル等である。この場合、運転操作の情報は、アクセルに対する運転者の操作、ブレーキに対する運転者の操作、及びハンドルに対する運転者の操作の少なくとも何れかの履歴を示す情報であってよい。

運転操作の情報は、運転者が車両２０の操作機器を操作することにより車両２０が走行等する際の、車両２０の状態等を示す情報を含んでよい。この場合、運転操作の情報は、車両２０の速度の情報、車両２０の加速度の情報、及び車両２０の車輪の操舵角の情報の少なくとも何れかを含んでよい。車両２０の速度の情報は、車両２０の速度の履歴を示す情報であってよい。車両２０の加速度の情報は、車両の加速度の履歴を示す情報であってよい。車両２０の加速度は、車両２０の進行方向への加速及び車両２０の進行方向とは反対方向への加速を含んでよい。車両２０の車輪の操舵角の情報は、車輪の操舵角の履歴を示す情報であってよい。

以下、運転操作の情報は、車両２０の速度の情報、車両２０の加速度の情報、及び車両２０の車輪の操舵角の情報を含むとして説明する。

制御部２８は、取得した運転操作の情報を、ネットワーク４０を介して情報処理装置３０に、通信部２３によって送信してよい。制御部３３は、上述の車両２０の運転者を識別する情報とともに、運転操作の情報を、情報処理装置３０に送信してよい。制御部２８は、予め設定された時間間隔で、運転操作の情報を、情報処理装置３０に送信してよい。当該時間間隔は、運転者が車両２０を運転する時間等に基づいて、適宜設定されてよい。また、制御部３３は、ネットワーク４０を介して情報処理装置３０から、運転操作の情報の送信を要求する通知を、通信部３１によって受信し得る。制御部３３は、運転操作の情報の送信を要求する通知を受信すると、運転操作の情報を情報処理装置３０に送信してよい。

制御部２８は、生体センサ２５から、ユーザの生体情報を取得し得る。制御部２８は、ユーザの生体情報を、ネットワーク４０を介して情報処理装置３０に、通信部２３によって送信してよい。制御部２８は、ユーザの生体情報の送信要求を示す通知を、ネットワーク４０を介して情報処理装置３０から、通信部２３によって受信し得る。制御部２８は、この送信要求を示す通知を受信すると、ユーザの生体情報を送信してよい。

制御部２８は、カメラ２６から、ユーザの顔画像を取得し得る。制御部２８は、ユーザの顔画像を、ネットワーク４０を介して情報処理装置３０に、通信部２３によって送信してよい。制御部２８は、ユーザの顔画像の送信要求を示す通知を、ネットワーク４０を介して情報処理装置３０から、通信部２３によって受信し得る。制御部２８は、この送信要求を示す通知を受信すると、ユーザの顔画像を送信してよい。

図２に示すように、情報処理装置３０は、通信部３１と、記憶部３２と、制御部３３とを備える。

通信部３１は、ネットワーク４０に接続可能な少なくとも１つの通信モジュールを含んで構成され得る。例えば、通信モジュールは、例えば有線ＬＡＮ（Local Area Network）又は無線ＬＡＮ等の規格に対応したモジュールである。通信部３１は、当該通信モジュールによって有線ＬＡＮ又は無線ＬＡＮを介して、ネットワーク４０に接続され得る。

記憶部３２は、記憶部１４の構成と同様に、少なくとも１つの半導体メモリ、少なくとも１つの磁気メモリ、少なくとも１つの光メモリ、又はこれらのうちの少なくとも２種類の組み合わせを含んで構成されていてよい。記憶部３２には、情報処理装置３０の動作に用いられるデータと、情報処理装置３０の動作によって得られたデータとが記憶される。

制御部３３は、制御部１５の構成と同様に、少なくとも１つのプロセッサ、少なくとも１つの専用回路、又はこれらの組み合わせを含んで構成されていてよい。制御部３３は、情報処理装置３０の各部を制御しながら、情報処理装置３０の動作に関わる処理を実行し得る。

情報処理装置３０の機能は、本実施形態に係る情報処理プログラムを、情報処理装置３０に相当するプロセッサで実行することにより実現され得る。つまり、情報処理装置３０の機能は、ソフトウェアにより実現され得る。情報処理プログラムは、情報処理装置３０の動作をコンピュータに実行させることにより、コンピュータを情報処理装置３０として機能させ得る。つまり、コンピュータは、情報処理プログラムに従って情報処理装置３０の動作を実行することにより、情報処理装置３０として機能し得る。

情報処理装置３０の一部又は全ての機能が、制御部３３に相当する専用回路により実現されてもよい。つまり、情報処理装置３０の一部又は全ての機能が、ハードウェアにより実現されてもよい。

制御部３３は、申請情報を、ネットワーク４０を介して端末装置１０から、通信部３１によって受信し得る。申請情報には、上述のように、ユーザを識別する情報、ユーザが希望する乗車位置の情報、及びユーザが希望する降車位置の情報等が含まれ得る。制御部３３は、ユーザを識別する情報によって、相乗りを申請したユーザを特定する。また、制御部３３は、予め登録された複数の運転者のうちから、特定したユーザと相乗りが可能な運転者を選出してよい。例えば、制御部３３は、ネットワーク４０を介して複数の少なくとも一台の車両２０から、少なくとも一台の車両２０の位置情報を通信部３１によって取得する。制御部３３は、取得した車両２０の位置情報に基づいて、ユーザが希望する乗車位置から予め設定された範囲内にいる車両２０を抽出する。車両２０を抽出する範囲は、地域に応じて、適宜設定されてよい。制御部３３は、抽出した車両２０の運転者を、特定したユーザと相乗りが可能な運転者として選出する。

＜推薦する運転者の決定処理＞
制御部３３は、例えば複数の運転者を選出した場合、複数の運転者のうちから、嗜好情報と運転情報とに基づいて、相乗りを申請したユーザに対して、推薦する運転者を決定する。嗜好情報は、運転傾向に対するユーザの嗜好度を示す情報である。本実施形態において、嗜好度は、ユーザが好む程度を示す指標である。ただし、嗜好度は、ユーザの満足の程度又はユーザのリラックスの程度等を示す指標であってよい。本実施形態では、高い嗜好度に対する運転傾向は、低い嗜好度に対する運転傾向よりも、ユーザの嗜好に合う。また、運転情報は、複数の運転者の各々の運転傾向を示す情報である。このような嗜好情報及び運転情報によって、制御部３３は、相乗りを申請したユーザに対して、当該ユーザの嗜好に合う運転傾向の運転者を推薦することができる。

第１実施形態では、制御部３３は、図３に示すような嗜好情報と、図４に示すような運転情報とを照合することにより、相乗りを申請したユーザに対して、複数の運転者のうちから、推薦する運転者を決定する。

図３及び図４に示すように、運転傾向は、予め設定された分類によって区別されてよい。分類５０，５１，５２，５３は、運転傾向の分類の一例である。運転傾向の分類は、一般的なユーザの嗜好に影響し得る運転傾向に基づいて、適宜設定されてよい。運転傾向の分類は、車両２０の速度、車両２０の加速度、及び車両２０の車輪の操舵角の動き等によって、規定されてよい。

分類５０は、車両２０の平均速度が法定速度よりも低くなる分類である。分類５０は、車両２０の平均加速度が予め設定された設定値よりも低くなる分類である。この設定値は、加速度が人体に加える負荷等に基づいて、適宜設定されてよい。分類５０は、車両２０の車輪の操舵角の動きが一般的な車輪の操舵角の動きと比較して、緩慢になる分類である。分類５０は、いわゆる安全運転の傾向を示し得る。

分類５１は、車両２０の平均速度が、一般的な車両の平均速度よりも、低くなる分類である。分類５１は、車両２０の平均加速度が予め設定された設定値よりも低くなる分類である。この設定値は、分類５０における上述の設定値と同じであってよい。分類５１は、車両２０の車輪の操舵角の動きが、一般的な車輪の操舵角の動きと同程度になる傾向である。分類５１は、いわゆる低速運転の傾向を示し得る。

分類５２は、車両２０の平均速度及び平均加速度が、一般的な車両の平均速度及び平均加速度と同程度になる分類である。分類５２は、車両２０の車輪の操舵角が、一般的な車両の車輪の操舵角と比較して、頻繁に変化する分類である。分類５２は、車両２０の車輪の操舵角の変化量が、一般的な車両の車輪の操舵角の変化量と比較して、大きくなる分類である。分類５２は、いわゆる蛇行走行の傾向を示し得る。

分類５３は、車両２０の平均速度が法定速度よりも速くなる分類である。分類５３は、車両２０の平均加速度が一般的な車両の平均加速度よりも大きくなる分類である。分類５３は、車両２０の車輪の操舵角が、一般的な車両の車輪の操舵角と比較して、頻繁に変化する分類である。分類５３は、いわゆる危険運転の傾向を示し得る。

図３に示すように、嗜好情報において嗜好度は、スコアであってよい。ただし、嗜好度は、スコアに限定されない。例えば、嗜好度は、ユーザの好みの程度を示すフラグ等であってよい。嗜好度がスコアである場合、高いスコアに対する運転傾向は、低いスコアに対する運転傾向よりも、ユーザの嗜好に合う。図３に示すように運転傾向が分類によって区別されている場合、高いスコアに対する運転傾向の分類は、低いスコアに対する運転傾向の分類よりも、ユーザの嗜好に合う。

図３に示すような嗜好情報において、ユーザＸの分類５０に対するスコアは、「３」である。ユーザＸの分類５１に対するスコアは、「２」である。ユーザＸの分類５２及び分類５３に対するスコアは、各々、「０」である。

図４に示すような運転情報において、運転者Ａの運転傾向の分類は、分類５０である。運転者Ｂの運転傾向の分類は、分類５３である。運転者Ｃの運転傾向の分類は、分類５１である。

嗜好情報と運転情報とを照合する際、制御部３３は、図３に示すような嗜好情報を参照して、相乗りを申請したユーザにおいて、最も高いスコアに対する運転傾向の分類を特定してよい。制御部３３は、図４に示すような運転情報を参照して、上述のように選出した複数の運転者のうちから、特定した最も高いスコアに対する運転傾向の分類と同じ運転傾向の分類に属する運転者が存在するか否かしてよい。制御部３３は、特定した最も高いスコアに対する運転傾向の分類と同じ運転傾向の分類に属する運転者が存在すると判定する場合、当該運転者を当該ユーザに対して推薦すると決定してよい。制御部３３は、当該同じ運転傾向の分類に属する運転者が存在しないと判定する場合、複数の運転者のうちから、特定した最も高いスコアに対する運転傾向の分類と類似する運転傾向の分類に属する運転者を、当該ユーザに対して推薦すると決定してよい。類似する運転傾向の分類は、運転傾向の分類を規定する車両２０の速度等の要素に応じて、適宜決定されてよい。

例えば、制御部３３は、ユーザＸを、相乗りを申請したユーザとして特定したとする。また、制御部３３は、ユーザＸと相乗りが可能な運転者として、運転者Ａ～Ｂの全てを選出したとする。この場合、制御部３３は、図３に示すような嗜好情報を参照して、ユーザＸにおいて、最も高いスコアに対する運転傾向の分類が分類５０であると特定する。制御部３３は、図４に示すような運転情報を参照して、運転者Ａ～Ｂのうちから、分類５０と同じ運転傾向の分類に属する運転者Ａが存在すると判定する。制御部３３は、運転者ＡをユーザＸに対して推薦すると決定する。

例えば、制御部３３は、ユーザＸを、相乗りを申請したユーザとして特定したとする。また、制御部３３は、ユーザＸと相乗りが可能な運転者として、運転者Ｂ及び運転者Ｃを選出したとする。この場合、制御部３３は、図４に示すような運転情報を参照して、分類５０に属する運転者が存在しないと判定する。ここで、分類５０と分類５１とは、車両２０の平均加速度が予め設定された設定値よりも低い分類であることにより、類似する運転傾向の分類であるとする。この場合、制御部３３は、運転者Ｂ及び運転者Ｃのうちから、分類５１に属する運転者Ｃを、ユーザＸに対して推薦すると決定する。

＜予約情報の送信処理＞
制御部３３は、推薦する運転者を決定すると、推薦情報を生成する。推薦情報には、ユーザに対して推薦する運転者の情報が含まれ得る。推薦する運転者の情報は、当該運転者の連絡先等を含んでよい。推薦する運転者の情報は、当該運転者の運転傾向を示す情報を含んでよい。当該運転者の運転傾向を示す情報は、当該運転者の運転傾向の分類を示す情報であってよい。制御部３３は、生成した推薦情報を、ネットワーク４０を介して端末装置１０に、通信部３１によって送信する。制御部３３は、推薦情報を送信した後、ネットワーク４０を介して端末装置１０から、相乗りの決定を示す通知を、通信部３１によって受信し得る。制御部３３は、相乗りの決定を示す通知を受信すると、予約情報を生成する。予約情報には、予約完了を示す通知、運転者の情報、運転者が運転する車両２０の情報、乗車位置の情報、及び降車位置の情報等が含まれる。制御部３３は、生成した予約情報を、ネットワーク４０を介して端末装置１０に、通信部３１によって送信する。制御部３３は、生成した予約情報を、ネットワーク４０を介して、相乗りが決定した運転者の端末装置に、通信部３１によって送信してよい。

＜運転情報の生成又は更新処理＞
制御部３３は、ネットワーク４０を介して車両２０から、複数の運転者のうちの少なくとも一人の運転者の運転中に車両２０で取得された運転操作の情報を、通信部３１によって受信してよい。制御部３３は、運転者を識別する情報とともに、運転操作の情報を、ネットワーク４０を介して車両２０から、受信してよい。制御部３３は、受信した運転操作の情報を解析することにより、運転者の各々の運転傾向を取得してよい。上述のように運転傾向が予め設定された分類によって区別される場合、制御部３３は、受信した運転操作の情報を解析することにより、運転者の各々の運転傾向の分類を決定してよい。制御部３３は、決定した運転傾向の分類と、車両２０から受信した運転者を識別する情報とを対応付けることにより、運転者の運転傾向を示す情報を生成してよい。例えば、制御部３３は、運転者Ａの運転傾向の分類が分類５０であると決定した場合、車両２０Ａから受信した運転者Ａを識別する情報と、分類５０とを対応付けることにより、運転者Ａの運転傾向を示す情報を生成する。

制御部３３は、生成した運転者の運転傾向を示す情報によって、運転情報の少なくとも一部を生成又は更新してよい。制御部３３は、車両２０から受信した運転者を識別する情報が運転情報に存在しない場合、生成した運転者の運転傾向を示す情報を、運転情報に含めることにより、運転情報の少なくとも一部を生成してよい。制御部３３は、車両２０から受信した運転者を識別する情報が運転情報に既に存在する場合、運転情報において、既に存在する運転者を識別する情報に対応付けられた運転傾向の分類を、新たに決定した運転傾向の分類に置き換えてよい。制御部３３は、運転情報において、これらの運転傾向の分類を置き換えることにより、運転情報の少なくとも一部を更新し得る。

制御部３３は、上述の推薦する運転者の決定処理にて、更新した運転情報と嗜好情報とを照合することにより、推薦する運転者を決定してよい。ここで、運転者の運転傾向は、例えば、運転者の運転技量の上達及び退歩、並びに運転者の心理状態といった多様な要因により、変化し得る。つまり、運転者の運転傾向は、数日程度の比較的短い期間で、変化し得る。運転情報が更新されることにより、運転情報は、運転者の最新の運転傾向を示す情報となり得る。運転情報が運転者の最新の運転傾向を示す情報となることにより、制御部３３は、ユーザの嗜好に合った運転傾向の運転者を、より的確に推薦することができる。

制御部３３は、予め設定された時間間隔で、車両２０から上述の運転操作の情報を受信することにより、運転情報の少なくとも一部を生成又は更新してよい。上述のように、車両２０は、予め設定された時間間隔で、車両２０の運転操作の情報を、情報処理装置３０に送信し得る。

制御部３３は、上述の推薦する運転者の決定処理において申請情報を通信部３１によって受信すると、運転情報の少なくとも一部を生成又は更新してよい。このような構成により、情報処理装置３０が申請情報を受信した直後に、運転情報が更新され得る。情報処理装置３０が申請情報を受信した直後に、運転情報が更新されることにより、制御部３３は、ユーザの嗜好に合った運転傾向の運転者を、より的確に推薦することができる。ここで、制御部３３は、上述の申請情報を受信すると、運転操作の情報の送信を要求する通知を、ネットワーク４０を介して複数の車両２０に、通信部３１によって送信してよい。運転操作の情報の送信を要求する通知を車両２０に送信することにより、制御部３３は、車両２０から上述の運転操作の情報を受信することができる。

＜嗜好情報の生成又は更新処理＞
以下、運転者とユーザとが車両２０に相乗りしている期間は、「相乗り期間」とも記載される。制御部３３は、予め設定された時間間隔で、ネットワーク４０を介して、ユーザが相乗りする車両２０の位置情報を取得し得る。制御部３３は、当該車両２０の位置が予約情報の乗車位置と一致してから、当該車両２０の位置と予約情報の降車位置とが一致するまでの期間を、相乗り期間とみなしてよい。

制御部３３は、ユーザが相乗りした車両２０で取得された運転操作の情報と、ユーザが相乗りした車両２０の運転者の運転傾向に対するユーザの嗜好度を反応情報から推定した結果とによって、嗜好情報の少なくとも一部を生成又は更新してよい。反応情報は、ユーザが相乗りしている間又は相乗りした後に示した、ユーザが相乗りした車両２０の運転者の運転に対する反応を示す情報である。ここで、制御部３３は、ネットワーク４０を介して、ユーザが相乗りした車両２０で取得された運転操作の情報を、通信部３１によって受信し得る。制御部３３は、受信した運転操作の情報に基づいて、ユーザが相乗りした車両２０の運転者の運転傾向の分類を決定してよい。制御部３３は、決定した運転者の運転傾向の分類と、反応情報とによって、嗜好情報の少なくとも一部を生成又は更新してよい。以下、反応情報の例示について説明する。

［例１］
反応情報は、ユーザが相乗りした車両２０の運転者の運転に対する評価を示す入力情報を含んでよい。この入力情報は、ユーザが相乗りしている間又はユーザが相乗りした後に、端末装置１０から入力された情報であってよい。制御部３３は、運転者の運転に対する評価を示す入力情報を、相乗り期間中に受信した場合、この入力情報が、ユーザが相乗りしている間に入力された情報であるとみなしてよい。また、制御部３３は、車両２０の位置と予約情報の降車位置とが一致しなくなった直後に、運転者の運転に対する評価を示す入力情報を、受信した場合、この入力情報が、ユーザが相乗りした後に、入力された情報であるとみなしてよい。

制御部３３は、車両２０の運転者の運転に対する評価を解析することにより、嗜好度を推定してよい。嗜好度がスコアである場合、嗜好度の推定は、スコアの決定であってよい。例えば、制御部３３は、嗜好度がスコアである場合、車両２０の運転者の運転に対する評価が高い評価である場合、低い評価である場合よりも、高いスコアを決定する。

制御部３３は、推定した嗜好度を、決定した運転者の運転傾向の分類に付与してよい。制御部３３は、新たに嗜好度を付与した運転者の運転傾向の分類によって、嗜好情報の少なくとも一部を生成又は更新してよい。制御部３３は、新たに嗜好度を付与した運転者の運転傾向の分類が、嗜好情報に存在しない場合、新たに嗜好度を付与した運転傾向の分類を、嗜好情報に含ませることにより、嗜好情報の一部を生成してよい。制御部３３は、新たに嗜好度を付与した運転者の運転傾向の分類が、既に嗜好情報に存在する場合、嗜好情報において、既に存在する運転傾向の分類に付与された嗜好度を、新な嗜好度に置き換えてよい。制御部３３は、嗜好情報においてこれらの嗜好度を置き換えることにより、嗜好情報の少なくとも一部を更新し得る。

［例２］
反応情報は、ユーザの生体情報を含んでよい。制御部３３は、ネットワーク４０を介して車両２０から、ユーザの生体情報を通信部３１によって受信し得る。制御部３３は、ユーザの生体情報の送信要求を示す通知を、ネットワーク４０を介して、ユーザが相乗りしている車両２０に、通信部３１によって送信してよい。制御部３３は、相乗り期間中、予め設定された時間間隔で、ユーザの生体情報の送信要求を示す通知を、ユーザが相乗りしている車両２０に、送信してよい。当該時間間隔は、ユーザの生体情報が変化し得る時間間隔に基づいて、適宜設定されてよい。上述のように、ユーザの生体情報は、脈拍数、血圧、及び呼吸数の少なくとも何れかであってよい。

制御部３３は、反応情報としてのユーザの生体情報から、ユーザが相乗りした車両２０の運転者の運転傾向に対するユーザの嗜好度を推定してよい。嗜好度がスコアである場合、嗜好度の推定は、スコアの決定であってよい。例えば、制御部３３は、嗜好度がスコアである場合、ユーザの生体情報を解析することにより、ユーザがリラックスしていると推定した場合、ユーザがストレスを感じていると推定した場合よりも、高いスコアを決定する。

制御部３３は、推定した嗜好度を、決定した運転者の運転傾向の分類に付与する。制御部３３は、例１と同様にして、新たに嗜好度を付与した運転者の運転傾向の分類によって、嗜好情報の少なくとも一部を生成又は更新してよい。

［例３］
反応情報は、ユーザの顔画像を含んでよい。制御部３３は、ネットワーク４０を介して車両２０から、ユーザの顔画像を通信部３１によって受信し得る。制御部３３は、ユーザの顔画像の送信要求を示す通知を、ネットワーク４０を介して、ユーザが相乗りしている車両２０に、通信部３１によって送信してよい。制御部３３は、相乗り期間中、予め設定された時間間隔で、ユーザの顔画像の送信要求を示す通知を、ユーザが相乗りしている車両２０に、送信してよい。当該時間間隔は、ユーザの顔画像が変化し得る時間間隔に基づいて、適宜設定されてよい。

制御部３３は、反応情報としてのユーザの顔画像から、ユーザが相乗りした車両２０の運転者の運転傾向に対するユーザの嗜好度を推定してよい。嗜好度がスコアである場合、嗜好度の推定は、スコアの決定であってよい。例えば、制御部３３は、嗜好度がスコアである場合、ユーザの顔画像を解析することにより、ユーザが車酔いしていると推定した場合、ユーザが車酔いしていないと推定した場合よりも、高いスコアを決定する。

制御部３３は、推定した嗜好度を、決定した運転者の運転傾向の分類に付与する。制御部３３は、例１と同様にして、新たに嗜好度を付与した運転者の運転傾向の分類によって、嗜好情報の少なくとも一部を生成又は更新してよい。

（情報処理システムの動作）
図５を参照して、図１に示す情報処理システム１の動作の一例を説明する。この動作は、本実施形態に係る情報処理方法の一例に相当する。

制御部３３は、ネットワーク４０を介して端末装置１０から、申請情報を通信部３１によって受信する（ステップＳ１０）。制御部３３は、運転情報の少なくとも一部を生成又は更新する（ステップＳ１１）。制御部３３は、嗜好情報と運転情報とを照合することにより、相乗りを申請したユーザに対して、推薦する運転者を決定する（ステップＳ１２）。制御部３３は、推薦情報を、ネットワーク４０を介して端末装置１０に、通信部３１によって送信する（ステップＳ１３）。制御部３３は、ネットワーク４０を介して端末装置１０から、相乗りの決定を示す通知を、通信部３１によって受信する（ステップＳ１４）。制御部３３は、予約情報を、ネットワーク４０を介して端末装置１０に、通信部３１によって送信する。この後、ユーザは、車両２０に乗車し得る。制御部３３は、嗜好情報の少なくとも一部を生成又は更新する（ステップＳ１６）。

このように第１実施形態に係る情報処理システム１では、情報処理装置３０は、運転情報と嗜好情報とに基づいて、複数の運転者のうちから、相乗りを申請したユーザに対して、推薦する運転者を決定する。このような構成により、情報処理装置３０は、相乗りを申請したユーザに対して、ユーザの嗜好に合った運転傾向の運転者を推薦することができる。よって、本実施形態によれば、ユーザの利便性を向上させることができる。

また、情報処理装置３０が、ユーザの嗜好に合った運転傾向の運転者を推薦することができることにより、ライドシェアサービスの利用促進を図ることができる。

（第２実施形態）
第２実施形態では、制御部３３は、例えば複数の運転者を選出した場合、機械学習されたモデルによって、嗜好情報を取得する。このモデルは、ユーザを識別する情報及び運転情報が入力されると、嗜好情報を出力するように、機械学習されたものである。モデルから出力される嗜好情報は、相乗りを申請したユーザの、複数の運転者の各々の運転傾向に対する嗜好度を示す。

図６には、本開示の第２実施形態に係るモデルの概念を説明する図を示す。図６では、制御部３３は、ユーザＸを、相乗りを申請したユーザとして特定する。この場合、制御部３３は、ユーザＸを識別する情報としてのユーザＸの会員番号と、運転情報とを、モデルに入力する。図６において、運転情報は、図４に示すような運転情報と同じである。モデルは、ユーザＸの会員番号及び嗜好情報が入力されると、ユーザＸの運転者Ａ～Ｂの各々の運転傾向に対する嗜好度を示す嗜好情報を、出力する。つまり、モデルは、ユーザＸの分類５０，５１，５３に対する嗜好度を示す嗜好情報を、出力する。

制御部３３は、取得した嗜好情報によって、複数の運転者のうちから、相乗りを申請したユーザに対して、推薦する運転者を決定する。制御部３３は、運転傾向が予め設定された分類によって区別される場合、取得した嗜好情報から、相乗りを申請したユーザにおいて、最も高い嗜好度に対する運転傾向の分類を特定してよい。制御部３３は、複数の運転者のうちから、特定した最も高い嗜好度に対する運転傾向の分類に属する運転者を推薦すると決定してよい。図６に示すようなモデル出力された嗜好情報において、分類５０に対する嗜好度が最も高いとする。この場合、制御部３３は、分類５０に属する運転者Ａを、ユーザＸに推薦すると決定する。

モデルは、嗜好情報の出力として、複数の運転者の各々の運転傾向にスコアを付与してよい。モデルは、運転傾向が予め設定された分類によって区別される場合、図６に示すように、複数の運転者の各々の運転傾向の分類にスコアを付与してよい。高いスコアが付与された運転傾向の分類は、低いスコアが付与された運転傾向の分類よりも、ユーザの嗜好に合う。制御部３３は、複数の運転者のうちから、高いスコアが付与された運転傾向の運転者を優先的に、相乗りを申請したユーザに対して、推薦する運転者として決定してよい。例えば、制御部３３は、図６に示すようなスコアの「３」が付与された運転傾向の運転者Ａを、優先的に、ユーザＸに対して、推薦する運転者として決定する。

第１実施形態と同様に、制御部３３は、ネットワーク４０を介して車両２０から、複数の運転者のうちの少なくとも一人の運転者の運転中に車両２０で取得された運転操作の情報を、通信部３１によって受信してよい。制御部３３は、受信した運転操作の情報によって、運転情報の少なくとも一部を生成又は更新してよい。また、第１実施形態と同様に、制御部３３は、上述の申請情報を通信部３１によって受信すると、ネットワーク４０を介して車両２０から、運転操作の情報を、通信部３１によって受信してよい。つまり、第１実施形態と同様に、制御部３３は、上述の申請情報を通信部３１によって受信すると、運転情報の少なくとも一部を生成又は更新してよい。第２実施形態では、制御部３３は、推薦する運転者を決定する際、更新した運転情報をモデルに入力してよい。

制御部３３は、運転情報と、反応情報と、反応情報にラベル付けされたスコアとを学習用データとして、モデルを学習させてよい。このような学習用データは、教師ありの学習用データとなり得る。反応情報は、第１実施形態にて上述したようなものであってよい。制御部３３は、第１実施形態にて上述したように、ネットワーク４０を介して車両２０から反応情報を通信部３１によって受信してよい。反応情報の種類に応じて、ラベル付けは、適宜実行されてよい。例えば、反応情報としてユーザの生体情報が用いられる場合、ユーザがリラックスしていることを示す生体情報には、ユーザがストレスを感じていることを示す生体情報よりも、高いスコアがラベル付けされてよい。制御部３３は、反応情報を受信する毎に、当該反応情報にスコアをラベル付けし、スコアをラベル付けした反応情報を、記憶部３２に記憶させてよい。制御部３３は、記憶部３２に蓄積された学習用データの量が予め設定された量に到達すると、当該学習用データによってモデルを学習させてよい。当該予め設定された量は、モデルに採用される機械学習のアルゴリズムに応じて、適宜設定されてよい。

（情報処理システムの動作）
図７を参照して、第２実施形態に係る情報処理システム１の動作の一例を説明する。この動作は、本実施形態に係る情報処理方法の一例に相当する。

制御部３３は、図５に示すようなステップＳ１０，Ｓ１１の処理と同様にして、ステップＳ２０，Ｓ２１の処理を実行する。制御部３３は、機械学習されたモデルによって、推薦する運転者を決定する（ステップＳ２２）。制御部３３は、図５に示すようなステップＳ１３，Ｓ１４，Ｓ１５の処理と同様にして、ステップＳ２３，Ｓ２４，Ｓ２５の処理を実行する。この後、ユーザは、車両２０に乗車し得る。制御部３３は、運転情報と、反応情報と、反応情報にラベル付けされたスコアとを学習用データとして、モデルを学習させる（ステップＳ２６）。

第２実施形態に係る情報処理システム１のその他の構成及び効果は、第１実施形態に係る情報処理システム１と同様である。

本開示は、上述の実施形態に限定されるものではない。例えば、ブロック図に記載の複数のブロックを統合してもよいし、又は１つのブロックを分割してもよい。フローチャートに記載の複数のステップを記述に従って時系列に実行する代わりに、各ステップを実行する装置の処理能力に応じて、又は必要に応じて、並列的に又は異なる順序で実行してもよい。その他、本開示の趣旨を逸脱しない範囲での変更が可能である。

１ 情報処理システム
１０ 端末装置
１１ 通信部
１２ 入力部
１３ 出力部
１４ 記憶部
１５ 制御部
２０，２０Ａ，２０Ｂ，２０Ｃ 車両
２１ ＥＣＵ
２２ 制御装置
２３ 通信部
２４ 測位部
２５ 生体センサ
２６ カメラ
２７ 記憶部
２８ 制御部
３０ 情報処理装置
３１ 通信部
３２ 記憶部
３３ 制御部
４０ ネットワーク

Claims (18)

1. 通信部と、
   前記通信部によって受信した相乗りを申請する申請情報によって、前記相乗りを申請したユーザを特定し、運転傾向に対する前記ユーザの嗜好度を示す嗜好情報と、複数の運転者の各々の運転傾向を示す運転情報とに基づいて、前記複数の運転者のうちから、前記ユーザに対して推薦する運転者を決定する制御部と
   を備え、
   前記運転傾向は、予め設定された分類によって区別され、前記運転傾向の分類は、安全運転の傾向を示す第１分類、低速運転の傾向を示す第２分類、蛇行走行の傾向を示す第３分類、及び危険運転の傾向を示す第４分類を含み、
   前記嗜好度は、スコアであり、高い前記スコアに対する運転傾向は、低い前記スコアに対する運転傾向よりも、前記ユーザの嗜好に合い、
   前記制御部は、
   前記嗜好情報を参照して、前記ユーザにおいて、最も高いスコアに対する運転傾向の分類を特定し、
   前記運転情報を参照して、特定した前記最も高いスコアに対する運転傾向の分類と同じ運転傾向の分類に属する運転者が存在するか否かを判定し、
   特定した前記最も高いスコアに対する運転傾向の分類と同じ運転傾向の分類に属する運転者が存在すると判定した場合、前記最も高いスコアに対する運転傾向の分類と同じ運転傾向の分類に属する運転者を、前記ユーザに対して推薦すると決定し、
   特定した前記最も高いスコアに対する運転傾向の分類と同じ運転傾向の分類に属する運転者が存在しないと判定する場合、前記複数の運転者のうちから、特定した前記最も高いスコアに対する運転傾向の分類と類似する運転傾向の分類に属する運転者を、前記ユーザに対して推薦すると決定する、情報処理装置。
2. 請求項１に記載の情報処理装置であって、
   前記制御部は、
   車両から、前記複数の運転者のうちの少なくとも一人の運転者の運転中に前記車両で取得された運転操作の情報を前記通信部によって受信すると、前記運転情報を更新し、
   前記嗜好情報と、更新した前記運転情報とを照合することにより、前記複数の運転者のうちから、前記ユーザに対して推薦する運転者を決定する、情報処理装置。
3. 請求項２に記載の情報処理装置であって、
   前記制御部は、前記申請情報を前記通信部によって受信すると、前記車両から、前記少なくとも一人の運転者の運転中に前記車両で取得された運転操作の情報を前記通信部によって受信する、情報処理装置。
4. 請求項２又は３に記載の情報処理装置であって、
   前記少なくとも一人の運転者の運転中に前記車両で取得された運転操作の情報は、前記車両の速度の情報、前記車両の加速度の情報、及び前記車両の車輪の操舵角の情報の少なくとも何れかを含む、情報処理装置。
5. 請求項２から４までの何れか一項に記載の情報処理装置であって、
   前記制御部は、前記運転操作の情報を解析することにより、前記運転情報における複数の運転者の各々の運転傾向を取得する、情報処理装置。
6. 請求項１から５までの何れか一項に記載の情報処理装置であって、
   前記制御部は、前記ユーザが相乗りした車両で取得された運転操作の情報と、前記ユーザが相乗りしている間又は相乗りした後に示した、前記ユーザが相乗りした車両の運転者の運転に対する反応を示す反応情報から、前記ユーザが相乗りした車両の運転者の運転傾向に対する前記ユーザの嗜好度を推定した結果とによって、前記嗜好情報の少なくとも一部を生成又は更新する、情報処理装置。
7. 請求項６に記載の情報処理装置であって、
   前記反応情報は、前記ユーザが相乗りしている間又は相乗りした後に入力した、前記ユーザが相乗りした車両の運転者の運転に対する評価を示す入力情報を含む、情報処理装置。
8. 請求項６に記載の情報処理装置であって、
   前記反応情報は、前記ユーザの生体情報を含む、情報処理装置。
9. 請求項６に記載の情報処理装置であって、
   前記反応情報は、前記ユーザの顔画像を含む、情報処理装置。
10. 請求項８又は９に記載の情報処理装置であって、
    前記制御部は、前記ユーザが相乗りした車両から、前記ユーザが相乗りした車両で取得された運転操作の情報と、前記反応情報とを、前記通信部によって受信し、前記反応情報から、前記ユーザが相乗りした車両の運転者の運転傾向に対する前記ユーザの嗜好度を推定する、情報処理装置。
11. 請求項１に記載の情報処理装置であって、
    前記制御部は、前記ユーザを識別する情報及び前記運転情報が入力されると前記嗜好情報を出力する機械学習されたモデルによって、前記嗜好情報を取得し、
    前記モデルから出力される前記嗜好情報は、前記複数の運転者の各々の運転傾向に対する前記ユーザの嗜好度を示し、
    前記モデルは、前記運転情報と、前記ユーザが相乗りした車両の運転者の運転に対する反応を示す反応情報と、前記反応情報にラベル付けされたスコアとを学習用データとして学習したものである、情報処理装置。
12. 請求項１１に記載の情報処理装置であって、
    前記制御部は、
    車両から、前記複数の運転者のうちの少なくとも一人の運転者の運転中に前記車両で取得された運転操作の情報を前記通信部によって受信すると、前記運転情報を更新し、
    更新した前記運転情報を前記モデルに入力する、情報処理装置。
13. 請求項１２に記載の情報処理装置であって、
    前記制御部は、前記申請情報を前記通信部によって受信すると、前記車両から、前記少なくとも一人の運転者の運転中に前記車両で取得された運転操作の情報を前記通信部によって受信する、情報処理装置。
14. 請求項１１から１３までの何れか一項に記載の情報処理装置であって、
    前記モデルは、前記嗜好情報の出力として、前記複数の運転者の各々の運転傾向にスコアを付与し、高い前記スコアが付与された運転傾向は、低い前記スコアが付与された運転傾向よりも、前記ユーザの嗜好に合い、
    前記制御部は、前記複数の運転者のうちから、高い前記スコアが付与された運転傾向の運転者を優先的に、前記ユーザに対して推薦する運転者として決定する、情報処理装置。
15. 請求項１１から１４までの何れか一項に記載の情報処理装置であって、
    前記制御部は、前記運転情報と、前記ユーザが相乗りした車両の運転者の運転に対する反応を示す反応情報と、当該反応情報にラベル付けされたスコアとを学習用データとして、前記モデルを学習させる、情報処理装置。
16. 請求項１から１４までの何れか一項に記載の情報処理装置であって、
    前記複数の運転者は、ライドシェアサービスにて予め登録された運転者である、情報処理装置。
17. 相乗りを申請する申請情報を受信することと、
    前記申請情報によって、前記相乗りを申請したユーザを特定することと、
    運転傾向に対する前記ユーザの嗜好度を示す嗜好情報と、複数の運転者の各々の運転傾向を示す運転情報とに基づいて、前記複数の運転者のうちから、前記ユーザに対して推薦する運転者を決定することと
    を含む動作をコンピュータに実行させ、
    前記運転傾向は、予め設定された分類によって区別され、前記運転傾向の分類は、安全運転の傾向を示す第１分類、低速運転の傾向を示す第２分類、蛇行走行の傾向を示す第３分類、及び危険運転の傾向を示す第４分類を含み、
    前記嗜好度は、スコアであり、高い前記スコアに対する運転傾向は、低い前記スコアに対する運転傾向よりも、前記ユーザの嗜好に合い、
    前記ユーザに対して推薦する運転者を決定することは、
    前記嗜好情報を参照して、前記ユーザにおいて、最も高いスコアに対する運転傾向の分類を特定することと、
    前記運転情報を参照して、特定した前記最も高いスコアに対する運転傾向の分類と同じ運転傾向の分類に属する運転者が存在するか否かを判定することと、
    特定した前記最も高いスコアに対する運転傾向の分類と同じ運転傾向の分類に属する運転者が存在すると判定した場合、前記最も高いスコアに対する運転傾向の分類と同じ運転傾向の分類に属する運転者を、前記ユーザに対して推薦すると決定することと、
    特定した前記最も高いスコアに対する運転傾向の分類と同じ運転傾向の分類に属する運転者が存在しないと判定する場合、前記複数の運転者のうちから、特定した前記最も高いスコアに対する運転傾向の分類と類似する運転傾向の分類に属する運転者を、前記ユーザに対して推薦すると決定することと
    を含む、プログラム。
18. 情報処理装置によって、相乗りを申請する申請情報を受信することと、
    前記情報処理装置によって、前記申請情報により、前記相乗りを申請したユーザを特定することと、
    前記情報処理装置によって、運転傾向に対する前記ユーザの嗜好度を示す嗜好情報と、複数の運転者の各々の運転傾向を示す運転情報とに基づいて、前記複数の運転者のうちから、前記ユーザに対して推薦する運転者を決定することと
    を含み、
    前記運転傾向は、予め設定された分類によって区別され、前記運転傾向の分類は、安全運転の傾向を示す第１分類、低速運転の傾向を示す第２分類、蛇行走行の傾向を示す第３分類、及び危険運転の傾向を示す第４分類を含み、
    前記嗜好度は、スコアであり、高い前記スコアに対する運転傾向は、低い前記スコアに対する運転傾向よりも、前記ユーザの嗜好に合い、
    前記ユーザに対して推薦する運転者を決定することは、
    前記嗜好情報を参照して、前記ユーザにおいて、最も高いスコアに対する運転傾向の分類を特定することと、
    前記運転情報を参照して、特定した前記最も高いスコアに対する運転傾向の分類と同じ運転傾向の分類に属する運転者が存在するか否かを判定することと、
    特定した前記最も高いスコアに対する運転傾向の分類と同じ運転傾向の分類に属する運転者が存在すると判定した場合、前記最も高いスコアに対する運転傾向の分類と同じ運転傾向の分類に属する運転者を、前記ユーザに対して推薦すると決定することと、
    特定した前記最も高いスコアに対する運転傾向の分類と同じ運転傾向の分類に属する運転者が存在しないと判定する場合、前記複数の運転者のうちから、特定した前記最も高いスコアに対する運転傾向の分類と類似する運転傾向の分類に属する運転者を、前記ユーザに対して推薦すると決定することと
    を含む、情報処理方法。

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