JP7375705B2 - 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム - Google Patents

Description

本開示は、車両への同乗を希望するユーザに対して、車両の運転者をマッチングするための技術に関する。

特許文献１には、車両において乗員の感情に対応するための制御装置に関する技術が開示されている。特許文献１に開示の技術では、制御装置は感情推定手段を備えている。感情推定手段は、車両における複数の乗員それぞれの感情を生体情報に基づいて推定する。そして、乗員の感情が不快方向へ移行することを抑制するように、制御手段が、乗員の運転動作を誘導する運転動作誘導部を制御する。

特開２０１６－１３７２０３号公報

本開示は、他者が運転する車両への同乗を希望するユーザに対して、より好適な運転者をマッチングすること可能とする技術を提供することを目的とする。

本開示の第１の態様に係る情報処理装置は、
第１運転者による第１車両に対する各操作に伴う前記第１車両の挙動に関する第１情報を取得することと、
前記第１車両に同乗中のユーザの感情の変化に関する第２情報を取得することと、
前記第1情報と前記第２情報とを紐づけることで、前記第１車両の各挙動に伴う前記ユ
ーザの感情の変化を抽出することと、
前記第１車両の各挙動に伴う前記ユーザの感情の変化に基づいて、前記第１運転者の運転に対する前記ユーザの評価を判定することと、
前記評価を記憶部に記憶することと、
を実行する制御部を備える。

本開示によれば、他者が運転する車両への同乗を希望するユーザに対して、より好適な運転者をマッチングすることができる。

実施形態に係る情報管理システムの概略構成を示す図である。 車載装置および管理サーバそれぞれの機能構成の一例を概略的に示すブロック図である。 第１情報のテーブル構成の一例を示す図である。 第２情報のテーブル構成の一例を示す図である。 ユーザ情報データベースに格納されたユーザ情報のテーブル構成の一例を示す図である。 運転者情報データベースに格納された運転者情報のテーブル構成の一例を示す図である。 車両に同乗したユーザの運転者の運転に対する評価を判定するための処理を示すフローチャートである。 図７に示すフローのＳ１０５において実行される評価判定の処理を示すフローチャートである。 ライドシェアサービスの利用を希望するユーザに対して運転者をマッチングするための処理を示すフローチャートである。 実施形態の変形例に係る、車載装置および管理サーバそれぞれの機能構成の一例を概略的に示すブロック図である。

本開示の第１の態様に係る情報処理装置においては、制御部が、第１情報および第２情報を取得する。ここで、第１情報は、第１運転者による第１車両に対する各操作に伴う第１車両の挙動に関する情報である。例えば、第１運転者による第１車両に対する各操作を検出する各種センサおよび第１車両の各挙動を検出する各種センサが第１車両に設けられている場合がある。この場合、制御部は、各種センサのセンサデータに基づいて第１情報を取得することができる。

また、第２情報は、第１車両に同乗中のユーザの感情の変化に関する情報である。例えば、ユーザの感情の変化は、ユーザの生体情報、または、ユーザから発せられる音声に反映される。そこで、制御部は、第１車両に同乗中のユーザについての生体情報に基づいて第２情報を取得してもよい。また、制御部は、第１車両の車内においてユーザから発せられる音声に基づいて第２情報を取得してもよい。

そして、制御部は、第1情報と第２情報とを紐づけることで、第１車両の各挙動に伴う
ユーザの感情の変化を抽出する。ここで、第１車両の車内におけるユーザの感情の変化は、必ずしも、第１車両の挙動に起因して生じるものではない。そこで、第1情報と第２情
報とに基づいて、第１運転者が第１車両に対してある操作を行うことによって第１車両がある挙動を示したタイミングにおけるユーザの感情の変化を抽出する。これにより、第１車両の各挙動に伴うユーザの感情の変化を抽出することができる。

さらに、制御部は、抽出された、第１車両の各挙動に伴うユーザの感情の変化に基づいて、第１運転者の運転に対するユーザの評価を判定する。例えば、第１車両の挙動に伴って、ユーザにおいてポジティブな感情の変化またはネガティブな感情の変化が生じる場合がある。このとき、第１車両に同乗中にユーザに生じたポジティブな感情の変化およびネガティブな感情の変化を総合的に評価することで、第１運転者の運転に対するユーザの評価が高評価であるまたは低評価であることを判定することができる。

そして、制御部は、判定された第１運転者の運転に対するユーザの評価を記憶部に記憶する。これにより、情報処理装置は、第１車両に同乗していたユーザが、どのような運転を行う運転者を好むか、または、どのような運転を行う運転者を好まないか、を把握することができる。そのため、同ユーザが次回車両への同乗を希望した際に、該ユーザが好む運転を行う運転者をマッチングすることが可能となる。

以下、本開示の具体的な実施形態について図面に基づいて説明する。本実施形態に記載されている構成部品の寸法、材質、形状、および、その相対配置等は、特に記載がない限りは本開示の技術的範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。

＜実施形態＞
（システムの概略）
ここでは、本開示に係る情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムを、ライドシェアサービスにおける情報管理システムに適用した場合の実施形態について説明する。こ
こで、ライドシェアサービスは、他者が運転する車両に同乗することを希望するユーザに対して、運転者および車両を提供するサービスである。なお、本開示に係る情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムを、タクシーの配車サービスにおける情報管理システムに適用することもできる。

図１は、本実施形態に係る情報管理システムの概略構成を示す図である。情報管理システム１は、ライドシェアサービスを利用するユーザについての情報を管理するためのシステムである。情報管理システム１は、車両１０に搭載された車載装置１００と、管理サーバ２００と、を含んで構成される。車両１０は、ライドシェアサービスに用いられる車両である。図１において、車両１０は運転者Ａによって運転されている。また、車両１０には、ライドシェアサービスのユーザであるユーザＢが同乗している。管理サーバ２００は、ライドシェアサービスの利用を希望する各ユーザからの依頼を受け付けるサーバ装置である。

情報管理システム１においては、車載装置１００と管理サーバ２００とがネットワークによって相互に接続される。このネットワークには、例えば、インターネット等の世界規模の公衆通信網であるＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、または携帯電話等の電話通信網が採用されてもよい。管理サーバ２００は一般的なコンピュータを含んで構成される。管理サーバ２００を構成するコンピュータは、プロセッサ２０１、主記憶部２０２、補助記憶部２０３、および通信インターフェース（通信Ｉ／Ｆ）２０４を有する。

ここで、プロセッサ２０１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）またはＤ
ＳＰ（Digital Signal Processor）である。主記憶部２０２は、例えば、ＲＡＭ（Random
Access Memory）である。補助記憶部２０３は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、またはフラッシュメモリである。また、補助記憶部２０３
は、リムーバブルメディア（可搬記録媒体）を含んでもよい。ここで、リムーバブルメディアは、例えば、ＵＳＢメモリ、ＳＤカード、または、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、若しくはブルーレイディスクのようなディスク記録媒体である。通信Ｉ／Ｆ２０４は、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）インターフェースボード、または無線通信のための無線通信回路である。

補助記憶部２０３には、オペレーティングシステム（ＯＳ）、各種プログラム、および各種情報テーブル等が格納されている。そして、プロセッサ２０１が、補助記憶部２０３に記憶されたプログラムを主記憶部２０２にロードして実行することによって、後述するような、ライドシェアサービスにおいてユーザに運転者をマッチングするための様々な処理が実現される。ただし、管理サーバ２００における一部または全部の機能はＡＳＩＣやＦＰＧＡのようなハードウェア回路によって実現されてもよい。なお、管理サーバ２００は、必ずしも単一の物理的構成によって実現される必要はなく、互いに連携する複数台のコンピュータによって構成されてもよい。

管理サーバ２００は、車両１０に搭載された車載装置１００から、第１センサ情報、第２センサ情報、および画像情報を受信する。ここで、第１センサ情報および第２センサ情報は、車両１０に設けられた各種センサから出力されたセンサデータを含む情報である。第１センサ情報は、車両１０に対して運転者Ａが行う各種の操作を検出する各センサから出力されたセンサデータを含んでいる。第２センサ情報は、車両１０の各種の挙動を検出する各センサから出力されたセンサデータを含んでいる。また、画像情報は、車両１０の車内において撮影されたユーザＢの画像を含む情報である。

そして、管理サーバ２００においては、第１センサ情報および第２センサ情報に基づい
て、運転者Ａによる車両１０に対する各操作に伴う車両１０の挙動に関する情報である第１情報が取得される。また、管理サーバ２００においては、画像情報に基づいて、車両１０に同乗中のユーザＢの感情の変化に関する情報である第２情報が取得される。ここで、ユーザＢの感情は、運転者Ａが運転する車両１０の挙動に伴って、ネガティブに変化したり、また、ポジティブに変化したりする場合がある。つまり、運転者Ａによる車両１０の運転をユーザＢが気に入れば、ユーザＢの感情はポジティブに変化すると考えられる。一方で、運転者Ａによる車両１０の運転をユーザＢが気に入らなければ、ユーザＢの感情はネガティブに変化すると考えられる。

そこで、管理サーバ２００においては、第１情報および第２情報に基づいて、運転者Ａの運転に対するユーザＢの評価が判定される。また、判定された評価が、補助記憶部２０３に構築される後述のデータベースに記憶される。そして、管理サーバ２００は、次回、ユーザＢからのライドシェアサービスの利用依頼を受け付けたときに、データベースに記憶されている、運転者Ａの運転に対するユーザＢの評価に基づいて、ユーザＢに対してマッチングする運転者を決定する。

（機能構成）
次に、本実施形態に係る情報管理システム１を構成する車載装置１００、および管理サーバ２００それぞれの機能構成について図２に基づいて説明する。図２は、本実施形態に係る、車載装置１００、および管理サーバ２００それぞれの機能構成の一例を概略的に示すブロック図である。なお、以下においては、図１と同様、車両１０に運転者ＡとユーザＢとが乗車していることを前提として、各機能構成を説明する。

（車載装置）
車両１０には、車載装置１００の他に、車内カメラ１３０、第１センサ群１４０、および第２センサ群１５０が搭載されている。車内カメラ１３０は、車両１０内において、同乗しているユーザＢの画像を撮影するカメラである。車内カメラ１３０が撮影する画像は動画であってもよく、また静止画であってもよい。

第１センサ群１４０は、運転者Ａが車両１０に対して行う各種の操作を検出するための複数のセンサによって構成される。第１センサ群１４０に含まれるセンサは、例えば、アクセルポジションセンサ、ブレーキポジションセンサ、およびステアリングセンサである。アクセルポジションセンサによって、運転者Ａによる、車両１０を発進または加速させるための操作を検出することができる。また、ブレーキポジションセンサによって、運転者Ａによる、車両１０を停止または減速させるための操作を検出することができる。また、ステアリングセンサによって、運転者Ａによる、車両１０を右折または左折させるための操作を検出することができる。なお、第１センサ群１４０に含まれるセンサによって検出される運転者Ａによる各種の操作はこれらの操作に限られるものではない。例えば、車線変更またはカーブ走行等の操作が検出されてもよい。

また、第２センサ群１５０は、車両１０に生じる各種の挙動を検出するための複数のセンサによって構成される。第２センサ群１５０に含まれるセンサは、例えば、車両１０における３軸方向（前後方向、横方向、上下方向）それぞれの加速度を検出する加速度センサ、および、車両１０における角加速度を検出するヨーレートセンサである。

また、車載装置１００は、車両搭載用のコンピュータを含んで構成される。車載装置１００は、通信部１１０、および制御部１２０を備えている。通信部１１０は車載装置１００をネットワークに接続する機能を有する。通信部１１０は、車載装置１００を構成するコンピュータが有する通信インターフェースによって実現することができる。制御部１２０は、車載装置１００を制御するための演算処理を行う機能を有する。制御部１２０は、
車載装置１００を構成するコンピュータが有するプロセッサによって実現することができる。

車両１０においては、車内カメラ１３０、第１センサ群１４０、および第２センサ群１５０と、車載装置１００との間で、所定の車内ネットワークを介して通信が行われる。そして、制御部１２０は、車内カメラ１３０から、撮影された画像を含む画像情報を受信する。また、制御部１２０は、第１センサ群１４０および第２センサ１５０から、各センサによって検出されたセンサデータを受信する。

さらに、制御部１２０は、車内カメラ１３０から受信した画像情報を、通信部１１０を用いて管理サーバ２００に送信する処理を行う。また、制御部１２０は、第１センサ群１４０から受信したセンサデータを含む第１センサ情報を、通信部１１０を用いて管理サーバ２００に送信する処理を行う。また、制御部１２０は、第２センサ群１５０から受信したセンサデータを含む第２センサ情報を、通信部１１０を用いて管理サーバ２００に送信する処理を行う。

このとき、車載装置１００から管理サーバ２００に送信される情報には、車両１０を特定するための識別情報である車両ＩＤが付されている。さらに、車載装置１００から管理サーバ２００に送信される画像情報には、車内カメラ１３０によって画像が撮影されたタイミングを示す日時情報を付されている。また、車載装置１００から管理サーバ２００に送信される第１センサ情報および第２センサ情報には、各センサによってセンサデータが検出されたタイミングを示す日時情報が付されている。

（管理サーバ）
管理サーバ２００は、通信部２１０、制御部２２０、ユーザ情報データベース（ユーザ情報ＤＢ）２３０、および運転者情報データベース（運転者情報ＤＢ）２４０を備えている。通信部２１０は、管理サーバ２００をネットワークに接続する機能を有する。通信部２１０は通信Ｉ／Ｆ２０４によって実現される。制御部２２０は、管理サーバ２００を制御するための演算処理を行う機能を有する。制御部２２０はプロセッサ２０１によって実現される。

そして、制御部２２０は、車載装置１００から送信された、画像情報、第１センサ情報、および第２センサ情報を、通信部２１０を用いて受信する処理を行う。また、制御部２２０は、ライドシェアサービスの利用を希望する各ユーザからの利用依頼に関する依頼情報を、通信部２１０を用いて受信する処理も行う。なお、依頼情報は、ライドシェアサービスの利用を希望するユーザ（すなわち、車両１０に乗車する前のユーザ）に関連する端末から送信されてもよい。

また、制御部２２０は、第１取得部２２１、第２取得部２２２、評価部２２３、受付部２２４、およびマッチング部２２５を含んでいる。ここで、第１取得部２２１は、車載装置１００から受信した、第１センサ情報と第２センサ情報とを紐づけることで、運転者Ａによる車両１０に対する各操作に伴う車両１０の挙動に関する第１情報を取得する機能を有する。

上述したように、第１センサ情報および第２センサ情報それぞれには、車両１０に設けられた各センサによってセンサデータが検出されたタイミングを示す日時情報が付されている。そのため、運転者Ａが車両１０を運転している時のあるタイミングにおける、第１センサ情報に含まれるセンサデータが示す運転者Ａによる車両１０に対する操作と、第２センサ情報に含まれるセンサデータが示す車両１０の挙動と、を紐づけることができる。そして、これらを紐づけることで、第１取得部２２１は、運転者Ａが車両１０に対してあ
る操作を行ったときに生じた車両１０の挙動を把握することができる。

図３は、第１取得部２２１によって取得される第１情報のテーブル構成の一例を示す図である。図３に示す第１情報は、車両ＩＤフィールド、運転者ＩＤフィールド、日時フィールド、操作フィールド、および車両挙動フィールドを有する。車両ＩＤフィールドには、第１センサ情報および第２センサ情報の送信元である車載装置１００を搭載した車両１０を特定する車両ＩＤが入力される。運転者ＩＤフィールドには、車両１０を運転している運転者Ａを特定するための識別番号である運転者ＩＤが入力される。なお、管理サーバ２００においては、車両１０の車両ＩＤと、車両１０を運転している運転者Ａの運転者ＩＤと、が互いに関連付いた状態でデータベースに記憶されている。そのため、車載装置１００から受信した第１センサ情報および第２センサ情報に付された車両ＩＤに対応する運転者ＩＤをデータベースから取得することができる。

日時フィールドには、第１センサ情報および第２センサ情報に付されていた、各操作および各挙動に対応する日時情報が入力される。操作フィールドには、第１センサ情報に含まれるセンサデータが示す、運転者Ａによる車両１０に対する操作が入力される。例えば、操作フィールドには、運転者Ａによる車両１０に対する操作として、発進、停止、加速、減速、左折、または右折等が入力される。車両挙動フィールドには、第２センサ情報に含まれるセンサデータが示す車両１０の挙動が入力される。例えば、車両挙動フィールドには、車両１０の挙動として、車両１０において生じた加速度の方向および大きさ、または、車両１０において生じたヨーレートの方向および大きさ等が入力される。このように、第１情報のテーブルでは、日時フィールドに入力された各タイミング（日時）において、運転者Ａが車両１０に対して行った操作と、発生した車両１０の挙動とが、互いに対応付けられた状態で入力されている。

また、第２取得部２２２は、車載装置１００から受信した画像情報に基づいて、車両１０に同乗中のユーザＢの感情の変化に関する第２情報を取得する機能を有する。より詳細には、第２取得部２２２は、車載装置１００から受信した画像情報に含まれるユーザＢの画像からユーザＢの生体情報を検出する。ここで検出される生体情報は、ユーザＢの感情の変化を示す情報であり、例えば、ユーザＢの表情、ユーザＢの視線、ユーザＢの姿勢、またはユーザＢの身体の動きを示す情報である。また、ユーザＢの画像から、ユーザＢの感情の変化を示す生体情報として、体温、呼吸数、または脈拍等の情報が検出されてもよい。なお、車両１０に同乗中のユーザＢが、ユーザＢの生体情報を検出するウェアラブルセンサを身に付けていてもよい。この場合、管理サーバ２００は、ウェアラブルセンサによって検出されたユーザＢの感情の変化を示す生体情報を受信してもよい。

さらに、第２取得部２２２は、ユーザＢの画像から検出されたユーザＢの生体情報に基づいてユーザＢの感情の変化を導出する。つまり、車両１０に同乗中のユーザＢの感情がポジティブまたはネガティブに変化した場合、この感情の変化はユーザＢの生体情報に反映される。そして、このようなユーザの感情の変化がユーザＢの生体情報に基づいて第２取得部２２２によって導出される。このとき、第２取得部２２２は、ユーザＢの感情がポジティブに変化したときのポジティブ度合い、または、ユーザＢの感情がネガティブに変化したときのネガティブ度合い、を示す数値である感情レベルを導出する。

図４は、第２取得部２２２によって取得される第２情報のテーブル構成の一例を示す図である。図４に示す第２情報は、車両ＩＤフィールド、ユーザＩＤフィールド、日時フィールド、および感情レベルフィールドを有する。車両ＩＤフィールドには、画像情報の送信元である車載装置１００を搭載した車両１０を特定する車両ＩＤが入力される。ユーザＩＤフィールドには、車両１０に同乗しているユーザＢを特定するための識別番号であるユーザＩＤが入力される。なお、管理サーバ２００においては、車両１０の車両ＩＤと、
車両１０に同乗しているユーザＢのユーザＩＤと、が互いに関連付いた状態でデータベースに記憶されている。そのため、車載装置１００から受信した画像情報に付された車両ＩＤに対応するユーザＩＤをデータベースから取得することができる。

日時フィールドには、画像情報に付されていた、画像に対応する日時情報が入力される。感情レベルフィールドには、画像情報に基づいて導出された感情レベルが入力される。例えば、図４に示すテーブルにおいては、ポジティブな感情の変化を示す感情レベルはプラス（＋）の数値として入力されており、ネガティブな感情の変化を示す感情レベルはマイナス（-）の数値として入力されている。このように、第２情報のテーブルでは、日時
フィールドに入力された各タイミング（日時）における、ユーザＢの感情の変化を示す感情レベルが入力されている。

なお、上記の通り、本実施形態においては、ユーザＢの画像から検出されるユーザＢについての生体情報に基づいて、ユーザＢの感情の変化に関する第２情報が取得される。しかしながら、第２情報の取得方法はこれに限られるものではない。例えば、車両１０の車内にマイクが設けられている場合、車両１０に同乗中のユーザＢから発せられる音声を検出することができる。そして、ユーザＢの感情の変化は、ユーザＢから発せられる音声に反映される場合がある。そこで、車両１０の車内においてユーザＢから発せられた音声を含む音声情報が車載装置１００から管理サーバ２００に送信されてもよい。そして、管理サーバ２００において、音声情報に含まれるユーザの音声に基づいて第２情報が取得されてもよい。また、ユーザＢの画像とユーザＢから発せられた音声との両方を用いて、第２情報が取得されてもよい。また、車両１０に同乗中のユーザＢの感情の変化を、その他の周知の方法によって検出することで、第２情報が取得されてもよい。

また、評価部２２３は、第１取得部２２１によって取得された第１情報、および、第２取得部２２２によって取得された第２情報に基づいて、運転者Ａの運転に対するユーザＢの評価を判定する。ここで、車両１０に同乗中のユーザＢにおける感情の変化は、必ずしも、車両１０の挙動に起因して生じるものではない。例えば、車両１０の車内から見えた車外の状況または風景等に起因して、ユーザＢの感情がポジティブに変化したりネガティブに変化したりする場合もある。そこで、評価部２２３は、先ず、第１情報と第２情報とを紐づけることで、車両１０の各挙動に伴うユーザＢの感情の変化を抽出する。

上述したように、第１情報においては、日時フィールドに入力された各タイミング（日時）における、運転者Ａによる車両１０に対する操作および車両１０の挙動が示されている。また、第２情報においては、日時フィールドに入力された各タイミング（日時）における、ユーザＢの感情レベルが示されている。そして、あるタイミングで、運転者Ａが車両１０を操作することで車両１０がある挙動を示したときに、同タイミングでユーザＢの感情がポジティブまたはネガティブに変化している場合、そのユーザＢの感情の変化は車両１０の挙動に伴って生じたと捉えることができる。そこで、評価部２２３は、第1情報
と第２情報とに基づいて、運転者Ａによるある操作によって車両１０がある挙動を示したタイミングにおけるユーザＢの感情の変化を抽出する。例えば、図４に示す第２情報においては、日時フィールドに入力されたタイミングが「ｄ１ｔ１」、「ｄ１ｔ３」、「ｄ１ｔ５」、および「ｄ１ｔ６」である時の感情レベルが、ネガティブな感情の変化を示すマイナスの数値となっている。そして、図３に示す第１情報においては、日時フィールドに入力されたタイミングが「ｄ１ｔ１」、「ｄ１ｔ３」、「ｄ１ｔ５」、および「ｄ１ｔ６」である時に運転者Ａによる操作によって生じた車両１０の挙動が示されている。そのため、これらのタイミングにおける感情レベルが、各タイミングにおける車両１０の挙動に伴うユーザＢの感情の変化として抽出される。

さらに、評価部２２３は、抽出された、車両１０の各挙動に伴うユーザＢの感情の変化
に基づいて、運転者Ａの運転に対するユーザＢの評価を判定する。より詳細には、評価部２２３は、車両１０の各挙動に伴うユーザＢの感情の変化を示す各感情レベルに基づいて、運転者Ａの運転に対するユーザＢの評価を示す評価値を算出する。このとき、評価部２２３は、複数のタイミングにおける、ユーザＢのポジティブまたはネガティブな感情の変化（感情レベル）を総合的に評価することで評価値を算出する。このときの評価値の具体的な算出方法としては、周知のどのような方法を適用してもよい。そして、評価部２２３は、算出した評価値を所定の閾値と比較することで、運転者Ａの運転に対するユーザＢの評価を判定する。

制御部２２０は、評価部２２３によって判定された運転者Ａの運転に対するユーザＢの評価をユーザ情報としてユーザ情報ＤＢ２３０に記憶する。図５は、ユーザ情報ＤＢ２３０に格納されたユーザ情報のテーブル構成の一例を示す図である。図５に示すように、ユーザ情報ＤＢ２３０に格納されたユーザ情報は、ユーザＩＤフィールド、運転者ＩＤフィールド、および評価フィールドを有する。ユーザＩＤフィールドには、ライドシェアサービスを利用した各ユーザのユーザＩＤが入力される。運転者ＩＤフィールドには、各ユーザの評価対象となった運転者（すなわち、各ユーザが同乗した車両それぞれの運転者）の運転者ＩＤが入力される。評価フィールドには、各運転者の運転に対するユーザの評価が入力される。つまり、評価部２２３によって判定された運転者Ａの運転に対するユーザＢの評価は、ユーザＢのユーザＩＤとともに、ユーザ情報ＤＢ２３０に格納される。なお、ユーザ情報ＤＢ２３０は、プロセッサ２０１によってデータベース管理システム（Database Management System）のプログラムが実行されることで補助記憶部２０３に構築される。

また、受付部２２４は、通信部２１０によって受信された、ライドシェアサービスの利用を希望するユーザからの利用依頼に関する依頼情報を取得する機能を有する。また、マッチング部２２５は、受付部２２４によってユーザからの依頼情報が受け付けられた場合、ユーザに対して運転者をマッチングする機能を有する。ここで、運転者情報ＤＢ２４０には、ライドシェアサービスにおいてユーザに対してマッチングされ得る複数の運転者それぞれについての運転者情報が格納されている。そして、マッチング部２２５は、運転者情報ＤＢ２４０に運転者情報が格納されている複数の運転者の中から、ユーザに対してマッチングする運転者を選択する。なお、運転者情報ＤＢ２４０は補助記憶部２０３に構築されている。

図６は、運転者情報ＤＢ２４０に格納された運転者情報のテーブル構成の一例を示す図である。図６に示すように、運転者情報ＤＢ２４０に格納された運転者情報は、運転者ＩＤフィールド、運転特性フィールド、およびスケジュールフィールドを有する。運転者ＩＤフィールドには、各運転者の運転者ＩＤが入力される。運転特性フィールドには、各運転者の運転特性に関する情報が入力される。ここで、運転特性に関する情報とは、各運転者が車両１０を運転する際の運転の特徴を示す情報である。各運転者の運転特性に関する情報は、各運転者が車両１０を運転したときに車載装置１００から受信した第１情報および第２情報に基づいて取得されてもよい。スケジュールフィールドには、各運転者のスケジュールに関する情報が入力される。

例えば、車両１０に乗車していたユーザＢが、次回ライドシェアサービスの利用を希望した場合、ユーザＢからの依頼情報が受付部２２４によって取得される。そして、マッチング部２２５によって、ユーザＢに対してマッチングする運転者が決定される。このときに、マッチング部２２５は、ユーザ情報ＤＢ２３０に格納されているユーザＢについてのユーザ情報に基づいて、ユーザＢに対してマッチングする運転者を決定する。なお、マッチング部２２５による、ユーザに対してマッチングする運転者の決定方法の詳細については後述する。

（評価判定処理）
次に、管理サーバ２００において行われる情報処理のフローについて、図７から図９に基づいて説明する。図７および図８は、車両１０に同乗したユーザの運転者の運転に対する評価を判定するための処理を示すフローチャートである。本フローは、制御部２２０によって実行される。

本フローでは、先ずＳ１０１において、車両１０の車載装置１００から受信した第１センサ情報および第２センサ情報に基づいて第１情報が取得される。次に、Ｓ１０２において、車両１０の車載装置１００から受信した画像情報に基づいて第２情報が取得される。次に、Ｓ１０３において、第１情報と第２情報とを紐づけることで、車両１０の各挙動に伴うユーザの感情の変化が抽出される。ここでは、上述したように、車両１０の各挙動に伴うユーザの感情の変化として、各挙動に対応する感情レベルが抽出される。次に、Ｓ１０４において、Ｓ１０３で抽出された、車両１０の各挙動に伴うユーザの感情の変化を示す各感情レベルに基づいて、運転者の運転に対するユーザの評価を示す評価値Ｒｅが算出される。ここでは、運転者の運転に対するユーザの評価が高いほど、評価値Ｒｅは大きい値として算出される。

次に、Ｓ１０５において、Ｓ１０４で算出された評価値Ｒｅを用いて、運転者の運転に対するユーザの評価が判定される。図８は、図７に示すフローのＳ１０５において実行される評価判定の処理を示すフローチャートである。本フローでは、先ずＳ２０１において、評価値Ｒｅが第１閾値Ｒｅ１より大きいか否かが判別される。Ｓ２０１において肯定判定された場合、次に、Ｓ２０２において、運転者の運転に対するユーザの評価は高評価であると判定される。一方、Ｓ２０１において否定判定された場合、次に、Ｓ２０３の処理が実行される。

Ｓ２０３においては、評価値Ｒｅが第２閾値Ｒｅ２より小さいか否かが判別される。ここで、第２閾値Ｒｅ２は第１閾値Ｒｅ１よりも小さい値である。Ｓ２０３において肯定判定された場合、次に、Ｓ２０４において、運転者の運転に対するユーザの評価は低評価であると判定される。一方、Ｓ２０３において否定判定された場合、次に、Ｓ２０３において、運転者の運転に対するユーザの評価は標準評価であると判定される。

ここで、図７に示すフローの説明に戻る。Ｓ１０５において運転者の運転に対するユーザの評価が判定されると、次にＳ１０６の処理が実行される。Ｓ１０６においては、Ｓ１０５で判定された評価がユーザ情報としてユーザＩＤおよび運転者ＩＤとともにユーザ情報ＤＢ２３０に記憶される。なお、制御部２２０は、車両１０の１トリップ毎に評価値Ｒｅを算出し、複数トリップ分の評価値Ｒｅを総合して、運転者の運転に対するユーザの評価を判定してもよい。また、制御部２２０は、運転者の運転に対するユーザの評価を、車両１０が走行した領域の種別（例えば、高速道路エリア、市街地エリア、または郊外エリア）と対応付けてユーザ情報ＤＢ２３０に記憶してもよい。

（マッチング処理）
図９は、ライドシェアサービスの利用を希望するユーザに対して運転者をマッチングするための処理を示すフローチャートである。本フローも、図７および図８に示すフローと同様、制御部２２０によって実行される。

本フローでは、先ずＳ３０１において、ライドシェアサービスの利用を希望するユーザからの依頼情報が取得される。なお、依頼情報にはユーザＩＤが付されている。次に、Ｓ３０２において、依頼情報に付されたユーザＩＤに対応するユーザ情報がユーザ情報ＤＢ２３０から抽出される。つまり、依頼情報に付されたユーザＩＤに対応するユーザがライ
ドシェアサービスを過去に利用したときにユーザ情報ＤＢ２３０に記憶されたユーザ情報がユーザ情報ＤＢ２３０から抽出される。

次に、Ｓ３０２で抽出されたユーザ情報に含まれる運転者、すなわち、過去にユーザに対してマッチングされた運転者に対する評価に基づいて、今回ユーザに対してマッチングする運転者が決定される。このとき、上述したように、運転者情報ＤＢ２４０に運転者情報が格納されている複数の運転者の中から、ユーザに対してマッチングする運転者が決定される。例えば、ユーザ情報において、運転者Ｘの評価が高評価である場合、運転者情報ＤＢ２４０における運転者Ｘについての運転者情報が探索される。さらに、運転者Ｘについての運転者情報に含まれるスケジュールに基づいて、今回もユーザに対して運転者Ｘをマッチングすることが可能か否かが判別される。そして、運転者Ｘをマッチングすることが可能であると判定されれば、ユーザに対してマッチングする運転者が運転者Ｘに決定される。一方で、運転者Ｘをマッチングすることがスケジュール上不可能であると判定されれば、運転者情報ＤＢ２４０において運転者Ｘと運転特性が類似している他の運転者Ｙについての運転者情報が探索される。そして、他の運転者Ｙをマッチングすることがスケジュール上可能であれば、ユーザに対してマッチングする運転者が運転者Ｙに決定される。また、ユーザ情報において、運転者Ｚの評価が低評価である場合は、ユーザに対してマッチングする運転者が、運転者Ｚおよび運転者Ｚと運転特性が類似する運転者以外の運転者に決定される。

上記のように、本実施形態に係る情報管理システム１によれば、管理サーバ２００は、車両１０に同乗したユーザが、どのような運転を行う運転者を好むか、または、どのような運転を行う運転者を好まないか、を把握することができる。そのため、同ユーザが次回ライドシェアサービスの利用を希望した際に、該ユーザが好む運転を行う運転者をマッチングすることが可能となる。

なお、本実施形態においては、管理サーバ２００では、運転者の運転に対するユーザの評価を判定するために、車両の各挙動に伴うユーザの感情の変化が感情レベルとして取得されるとともに、取得された各感情レベルに基づいて評価値が算出される。しかしながら、必ずしも、このような評価値が算出される必要はない。つまり、車両の各挙動に伴うユーザの感情の変化に基づいて、運転者の運転をユーザが気に入ったか否かが判別できるのであれば、評価部２２３において評価値を用いない他の手法で評価判定が行われてもよい。

（変形例）
以下、本実施形態の変形例について説明する。図１０は、本変形例に係る、車載装置１００、および管理サーバ２００それぞれの機能構成の一例を概略的に示すブロック図である。

図１０に示すように、本変形例では、車両１０に、車内カメラ１３０に加えて、車外カメラ１６０が設けられている。車外カメラ１６０は、車両１０の周囲の画像を撮影するカメラである。車外カメラ１６０が撮影する画像は動画であってもよく、また静止画であってもよい。そして、制御部１２０は、車外カメラ１６０から、撮影された画像を含む画像情報を受信する。また、制御部１２０は、車内カメラ１３０によって撮影された画像を含む画像情報に加え、車外カメラ１６０によって撮影された画像を含む画像情報（以下、「第２画像情報」と称する場合もある。）を、通信部１１０を用いて管理サーバ２００に送信する処理を行う。このとき、車載装置１００から管理サーバ２００に送信される第２画像情報には、車外カメラ１６０によって画像が撮影されたタイミングを示す日時情報を付されている。

また、本変形例では、管理サーバ２００における制御部２２０が、第１取得部２２１、第２取得部２２２、評価部２２３、受付部２２４、およびマッチング部２２５に加え、状況取得部２２６を含んでいる。状況取得部２２６は、車載装置１００から受信した第２画像情報に基づいて、車両１０の周囲の状況に関する状況情報を取得する機能を有する。この状況情報には、車載装置１００から受信した第２画像情報に付されていて日時情報が含まれている。したがって、制御部２２０は、状況情報に含まれる各状況が生じたタイミングを把握することができる。

ここで、例えば、ユーザが同乗している車両１０の進行方向に人または物体が飛び出してきた場合、運転者は、飛び出してきた人または物体との衝突を回避するための操作（回避操作）を車両１０に対して行う必要がある。このときの回避操作に伴って生じた車両１０の挙動に起因して、ユーザの感情が大きく変化することが考えられる。しかしながら、このような場合の回避操作は運転者の運転特性との関連性が低い。そのため、回避操作に伴う車両１０の挙動に起因するユーザの感情の変化が、運転者の運転に対する評価に影響してしまうと、正確な評価が困難となる虞がある。

そこで、本変形例では、管理サーバ２００において、制御部２２０が、状況取得部２２６によって取得された状況情報に含まれる各状況が所定の条件を満たしているか否かを判別する。ここで、所定の条件は、上記の回避操作のように、運転者の運転特性との関連性が低い操作を運転者が行う必要が生じていると判断できる状況である。上記のように、所定の条件には、車両１０の進行方向に人または物体が飛び出してきたことが含まれる。

そして、状況情報に所定の条件を満たす状況が含まれていた場合、運転者の運転に対するユーザの評価を判定する際に、車両１０の周囲においてそのような状況が生じた時に検出された情報を、第１情報および第２情報から除外する。つまり、第1情報および第２情
報において、日時フィールドに入力された日時情報が所定の条件を満たす状況が生じた時の日時に該当している情報が除外される。

これにより、所定の条件を満たす状況が生じた時のユーザの感情の変化を示す感情レベルが評価値Ｒｅの算出に用いられないことになる。そのため、運転者の運転特性との関連性が低い操作に伴う車両１０の挙動に起因するユーザの感情の変化が、運転者の運転に対するユーザの評価の判定に影響を与えることを抑制することができる。したがって、運転者の運転に対するユーザの評価をより正確に判定することが可能となる。

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

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

本開示は、上記の実施形態で説明した機能を実装したコンピュータプログラムをコンピュータに供給し、当該コンピュータが有する１つ以上のプロセッサがプログラムを読み出して実行することによっても実現可能である。このようなコンピュータプログラムは、コンピュータのシステムバスに接続可能な非一時的なコンピュータ可読記憶媒体によってコンピュータに提供されてもよいし、ネットワークを介してコンピュータに提供されてもよい。非一時的なコンピュータ可読記憶媒体は、例えば、磁気ディスク（フロッピー（登録
商標）ディスク、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）等）、光ディスク（ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、ブルーレイディスク等）など任意のタイプのディスク、読み込み専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、磁気カード、フラッシュメモリ、または光学式カードのような、電子的命令を格納するために適した任意のタイプの媒体を含む。

１・・・情報管理システム
１０・・車両
１００・・車載装置
１１０，２１０・・通信部
１２０，２２０・・制御部
２００・・管理サーバ
２２１・・第１取得部
２２２・・第２取得部
２２３・・評価部
２２４・・受付部
２２５・・マッチング部
２２６・・状況取得部
２３０・・ユーザ情報データベース
２４０・・運転者情報データベース

Claims (13)

1. 第１運転者による第１車両に対する各操作に伴う前記第１車両の挙動に関する第１情報を取得することと、
   前記第１車両に同乗中のユーザの感情の変化に関する第２情報を取得することと、
   前記第１情報と前記第２情報とを紐づけることで、前記第１車両の各挙動に伴う前記ユーザの感情の変化を抽出することと、
   前記第１車両の各挙動に伴う前記ユーザの感情の変化に基づいて、前記第１運転者の運転に対する前記ユーザの評価を示す評価値を算出することと、
   前記評価値を所定の閾値と比較し、前記評価値が前記所定の閾値より大きい場合に、前記第１運転者の運転に対する前記ユーザの評価を高評価であると判定することと、
   前記ユーザを識別するユーザＩＤと、前記第１運転者を識別する第１運転者ＩＤおよび前記第１運転者と異なる第２運転者を識別する第２運転者ＩＤを含む運転者ＩＤと、前記判定された評価と、が対応付けて格納されたユーザ情報データベース、および、前記運転者ＩＤと、前記第１運転者および前記第２運転者を含む複数の運転者それぞれの運転の特徴を示す運転特性と、前記複数の運転者それぞれのスケジュールと、が対応付けて格納された運転者情報データベースを記憶部に記憶することと、
   ライドシェアサービスの利用依頼に関する依頼情報であって、前記ユーザＩＤを含む依頼情報を前記ユーザから取得したときに、前記記憶部に記憶された前記ユーザ情報データベースに格納された、前記ユーザＩＤに対応する前記第１運転者ＩＤに係る前記第１運転者の運転に対する前記ユーザの前記評価が高評価である場合に、
   前記記憶部に記憶された前記運転者情報データベースに格納された前記第１運転者ＩＤに係る前記第１運転者のスケジュールに基づいて、前記ユーザに対して次回マッチングする運転者を前記第１運転者に決定することが可能であるか否かを判定することと、
   前記第１運転者のスケジュールに基づいて、前記ユーザに対して次回マッチングする運転者を前記第１運転者に決定することが可能であると判定される場合に、前記ユーザに対して次回マッチングする運転者を前記第１運転者に決定することと、
   前記第１運転者のスケジュールに基づいて、前記ユーザに対して次回マッチングする運転者を前記第１運転者に決定することが可能でないと判定される場合に、
   前記運転者情報データベースにおいて前記第１運転者ＩＤに係る前記第１運転者の運転特性と類似する運転特性を有する前記第２運転者の前記第２運転者ＩＤに係る前記第２運転者のスケジュールを探索することと、
   前記探索された第２運転者のスケジュールに基づいて、前記ユーザに対して次回マッチングする運転者を前記第２運転者に決定することが可能であるか否かを判定することと、
   前記探索された第２運転者のスケジュールに基づいて、前記ユーザに対して次回マッチングする運転者を前記第２運転者に決定することが可能であると判定される場合に、前記ユーザに対して次回マッチングする運転者を前記第２運転者に決定することと、
   を実行する制御部を備える情報処理装置。
2. 前記制御部が、
   前記第１車両の周囲の状況に関する情報を取得することをさらに実行し、
   前記第１情報および前記第２情報から、前記第１車両の周囲の状況が所定の条件を満たした時に検出された情報を除外する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記所定の条件に、前記第１車両の進行方向に人または物体が飛び出してきたことが含まれる、
   請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記制御部が、
   前記ユーザについての生体情報に基づいて前記第２情報を取得する、
   請求項１から３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
5. 前記第１車両の車内において撮影された前記ユーザの画像から前記ユーザについての生体情報が検出される、
   請求項４に記載の情報処理装置。
6. 前記制御部が、
   前記第１車両の車内において前記ユーザから発せられる音声に基づいて前記第２情報を取得する、
   請求項１から５のいずれか一項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、
   第１運転者による第１車両に対する各操作に伴う前記第１車両の挙動に関する第１情報を取得することと、
   前記第１車両に同乗中のユーザの感情の変化に関する第２情報を取得することと、
   前記第１情報と前記第２情報とを紐づけることで、前記第１車両の各挙動に伴う前記ユーザの感情の変化を抽出することと、
   前記第１車両の各挙動に伴う前記ユーザの感情の変化に基づいて、前記第１運転者の運転に対する前記ユーザの評価を示す評価値を算出することと、
   前記評価値を所定の閾値と比較し、前記評価値が前記所定の閾値より大きい場合に、前記第１運転者の運転に対する前記ユーザの評価を高評価であると判定することと、
   前記ユーザを識別するユーザＩＤと、前記第１運転者を識別する第１運転者ＩＤおよび前記第１運転者と異なる第２運転者を識別する第２運転者ＩＤを含む運転者ＩＤと、前記判定された評価と、が対応付けて格納されたユーザ情報データベース、および、前記運転者ＩＤと、前記第１運転者および前記第２運転者を含む複数の運転者それぞれの運転の特徴を示す運転特性と、前記複数の運転者それぞれのスケジュールと、が対応付けて格納された運転者情報データベースを前記コンピュータの記憶部に記憶することと、
   ライドシェアサービスの利用依頼に関する依頼情報であって、前記ユーザＩＤを含む依頼情報を前記ユーザから取得したときに、前記記憶部に記憶された前記ユーザ情報データベースに格納された、前記ユーザＩＤに対応する前記第１運転者ＩＤに係る前記第１運転
   者の運転に対する前記ユーザの前記評価が高評価である場合に、
   前記記憶部に記憶された前記運転者情報データベースに格納された前記第１運転者ＩＤに係る前記第１運転者のスケジュールに基づいて、前記ユーザに対して次回マッチングする運転者を前記第１運転者に決定することが可能であるか否かを判定することと、
   前記第１運転者のスケジュールに基づいて、前記ユーザに対して次回マッチングする運転者を前記第１運転者に決定することが可能であると判定される場合に、前記ユーザに対して次回マッチングする運転者を前記第１運転者に決定することと、
   前記第１運転者のスケジュールに基づいて、前記ユーザに対して次回マッチングする運転者を前記第１運転者に決定することが可能でないと判定される場合に、
   前記運転者情報データベースにおいて前記第１運転者ＩＤに係る前記第１運転者の運転特性と類似する運転特性を有する前記第２運転者の前記第２運転者ＩＤに係る前記第２運転者のスケジュールを探索することと、
   前記探索された第２運転者のスケジュールに基づいて、前記ユーザに対して次回マッチングする運転者を前記第２運転者に決定することが可能であるか否かを判定することと、
   前記探索された第２運転者のスケジュールに基づいて、前記ユーザに対して次回マッチングする運転者を前記第２運転者に決定することが可能であると判定される場合に、前記ユーザに対して次回マッチングする運転者を前記第２運転者に決定することと、
   を含む情報処理方法。
8. 前記第１車両の周囲の状況に関する情報を取得することをさらに含み、
   前記第１情報および前記第２情報から、前記第１車両の周囲の状況が所定の条件を満たした時に検出された情報を除外する、
   請求項７に記載の情報処理方法。
9. 前記所定の条件に、前記第１車両の進行方向に人または物体が飛び出してきたことが含まれる、
   請求項８に記載の情報処理方法。
10. 前記ユーザについての生体情報に基づいて前記第２情報を取得する、
    請求項７から９のいずれか一項に記載の情報処理方法。
11. 前記第１車両の車内において撮影された前記ユーザの画像から前記ユーザについての生体情報が検出される、
    請求項１０に記載の情報処理方法。
12. 前記第１車両の車内において前記ユーザから発せられる音声に基づいて前記第２情報を取得する、
    請求項７から１１のいずれか一項に記載の情報処理方法。
13. コンピュータに情報処理方法を実行させるプログラムであって、
    前記情報処理方法は、
    第１運転者による第１車両に対する各操作に伴う前記第１車両の挙動に関する第１情報を取得することと、
    前記第１車両に同乗中のユーザの感情の変化に関する第２情報を取得することと、
    前記第１情報と前記第２情報とを紐づけることで、前記第１車両の各挙動に伴う前記ユーザの感情の変化を抽出することと、
    前記第１車両の各挙動に伴う前記ユーザの感情の変化に基づいて、前記第１運転者の運転に対する前記ユーザの評価を示す評価値を算出することと、
    前記評価値を所定の閾値と比較し、前記評価値が前記所定の閾値より大きい場合に、前
    記第１運転者の運転に対する前記ユーザの評価を高評価であると判定することと、
    前記ユーザを識別するユーザＩＤと、前記第１運転者を識別する第１運転者ＩＤおよび前記第１運転者と異なる第２運転者を識別する第２運転者ＩＤを含む運転者ＩＤと、前記判定された評価と、が対応付けて格納されたユーザ情報データベース、および、前記運転者ＩＤと、前記第１運転者および前記第２運転者を含む複数の運転者それぞれの運転の特徴を示す運転特性と、前記複数の運転者それぞれのスケジュールと、が対応付けて格納された運転者情報データベースを前記コンピュータの記憶部に記憶することと、
    ライドシェアサービスの利用依頼に関する依頼情報であって、前記ユーザＩＤを含む依頼情報を前記ユーザから取得したときに、前記記憶部に記憶された前記ユーザ情報データベースに格納された、前記ユーザＩＤに対応する前記第１運転者ＩＤに係る前記第１運転者の運転に対する前記ユーザの前記評価が高評価である場合に、
    前記記憶部に記憶された前記運転者情報データベースに格納された前記第１運転者ＩＤに係る前記第１運転者のスケジュールに基づいて、前記ユーザに対して次回マッチングする運転者を前記第１運転者に決定することが可能であるか否かを判定することと、
    前記第１運転者のスケジュールに基づいて、前記ユーザに対して次回マッチングする運転者を前記第１運転者に決定することが可能であると判定される場合に、前記ユーザに対して次回マッチングする運転者を前記第１運転者に決定することと、
    前記第１運転者のスケジュールに基づいて、前記ユーザに対して次回マッチングする運転者を前記第１運転者に決定することが可能でないと判定される場合に、
    前記運転者情報データベースにおいて前記第１運転者ＩＤに係る前記第１運転者の運転特性と類似する運転特性を有する前記第２運転者の前記第２運転者ＩＤに係る前記第２運転者のスケジュールを探索することと、
    前記探索された第２運転者のスケジュールに基づいて、前記ユーザに対して次回マッチングする運転者を前記第２運転者に決定することが可能であるか否かを判定することと、
    前記探索された第２運転者のスケジュールに基づいて、前記ユーザに対して次回マッチングする運転者を前記第２運転者に決定することが可能であると判定される場合に、前記ユーザに対して次回マッチングする運転者を前記第２運転者に決定することと、
    を含むプログラム。

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