JP7389537B1 - プログラム、情報処理装置及び情報処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】保険請求に関する処理を効率化するプログラム、情報処理装置及び情報処理方法を提供する。
【解決手段】情報処理装置のプログラムは、上空から所定の地域５の撮影を行う撮像装置２と、車両３とのそれぞれが生成した情報にアクセス可能な情報処理装置１を、撮像装置２が生成した画像情報１３８に基づいて、所定の地域における水害の状況に関する水害情報１４０を生成する生成手段１０２と、車両３の位置に関する位置情報１４１を取得する位置情報取得手段１００ｂと、水害情報１４０及び位置情報１４１に基づいて、車両３に生じた損害を推定する推定手段１０６と、として制御部１０を機能させる。
【選択図】図２

Description

本発明は、プログラム、情報処理装置及び情報処理方法に関する。

特許文献１には、衛星画像を用いることにより、浸水の深さが基準深さ以上であるか否かの判定を業務の属性に応じた指標に基づいて行う技術が記載されている。特許文献２には、上空画像を用いることにより保険業務の少なくとも一部を自動化し、保険加入者がより早く保険金を受領することが可能な保険業務支援システムが記載されている。

特開２０２２－０１５９１９号公報 特開２０２０―０４２６４０号公報

しかしながら、特許文献１及び２に記載された技術では、保険請求に係る処理を十分に効率化することができない。

特に、特許文献１及び２に記載された技術によっては、保険請求に係る損害物が移動体（例えば、車両）である場合、当該移動体に生じた損害を推定できるとは限らない。例えば、車両の駐車場における浸水の発生を衛星画像により検知したとしても、当該車両は駐車場から移動している可能性があるため、必ずしも駐車場の位置における浸水に基づいて車両に生じた被害を推定することはできない。

そこで、本発明は、上記課題に鑑み、保険請求の処理を効率化することを目的とする。

本発明の一態様に係るプログラムは、上空から所定の地域の撮影を行う撮像装置と、車両とのそれぞれが生成した情報にアクセス可能なコンピュータを、撮像装置が生成した画像情報に基づいて、所定の地域における水害の状況に関する水害情報を生成する生成手段と、車両の位置に関する位置情報を取得する位置情報取得手段と、水害情報及び位置情報に基づいて、車両に生じた損害を推定する推定手段と、として機能させる。

本発明の他の一態様に係る情報処理装置は、上空から所定の地域の撮影を行う撮像装置と、車両とのそれぞれが生成した情報にアクセス可能な情報処理装置であって、撮像装置が生成した画像情報に基づいて、所定の地域における水害の状況に関する水害情報を生成する生成部と、車両の位置に関する位置情報を取得する位置情報取得部と、水害情報及び位置情報に基づいて、車両に生じた損害を推定する推定部と、を備える。

本発明の他の一態様に係る情報処理方法は、上空から所定の地域の撮影を行う撮像装置と、車両とのそれぞれが生成した情報にアクセス可能なコンピュータに、撮像装置が生成した画像情報に基づいて、所定の地域における水害の状況に関する水害情報を生成するステップと、車両の位置に関する位置情報を取得するステップと、水害情報及び位置情報に基づいて、車両に生じた損害を推定するステップと、を実行させる。

本発明は、保険請求の処理を効率化することができる。

本実施形態に係るシステムの概要を示す図である。 本実施形態に係る情報処理装置の機能ブロック図である。 本実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成図である。 本実施形態に係る情報処理装置の動作の一例を説明するためのフローチャートである。 本実施形態に係る情報処理装置の動作の一例を説明するための図である。 本実施形態に係る情報処理装置の動作の一例を説明するための図である。 本実施形態に係る情報処理装置の動作の一例を説明するための図である。 本実施形態に係る情報処理装置の動作の一例を説明するための図である。 本実施形態に係る情報処理装置の動作の一例を説明するためのフローチャートである。 本実施形態に係る情報処理装置の動作の一例を説明するための図である。 本実施形態に係る情報処理装置の動作の一例を説明するための図である。 本実施形態に係る情報処理装置の動作の一例を説明するための図である。 本実施形態に係る情報処理装置の動作の一例を説明するための図である。 本実施形態に係る情報処理装置の表示画面の一例を説明するための図である。 本実施形態に係る情報処理装置の動作の一例を説明するための図である。

添付図面を参照して、本発明の好適な実施形態（以下では、本実施形態という）について説明する。なお、各図において、同一の符号を付したものは、同一又は同様の構成を有する。

本発明において、「部」、「手段」、「装置」及び「システム」とは、単に物理的手段を意味するものではなく、その「部」、「手段」、「装置」及び「システム」が有する機能をソフトウェアによって実現する場合も含む。また、１つの「部」、「手段」、「装置」及び「システム」が有する機能が２つ以上の物理的手段及び装置、ソフトウェアにより実現されても、２つ以上の「部」、「手段」、「装置」及び「システム」の機能が１つの物理的手段、装置、ソフトウェアにより実現されてもよい。

＜１．システムの概要＞
本実施形態に係るシステムは、水害の状況を示す水害情報１４０と、車両３の位置情報１４１とに基づいて、車両３に生じた水害による損害を推定する情報処理装置１を含む。

図１を参照して、本実施形態に係るシステムの動作の概要を説明する。本実施形態に係るシステムは、情報処理装置１、撮像装置２及び車両３を含む。撮像装置２は、この例においては、人工衛星であるとする。

まず、人工衛星である撮像装置２は、所定の地域５を上空から撮影することにより、地域５の衛星画像である画像情報１３８を生成する（Ｓ１）。地域５には、地物（例えば、山林、河川、海及び建築物等）及び車両３が存在する。また、地域５には水害（例えば、浸水、洪水、高潮、豪雨、氾濫、冠水及び津波等）が発生している。

次に、情報処理装置１は、撮像装置２から画像情報１３８を受信する（Ｓ２）。

次に、情報処理装置１は、画像情報１３８に基づいて水害情報１４０を生成する（Ｓ３）。水害情報１４０は、水害の状況（典型的には、いつ、どこで、どの程度の水害が発生しているか）を示す情報である。

次に、情報処理装置１は、車両３から、当該車両３の座標を示す位置情報１４１を受信する（Ｓ４）。位置情報１４１は、典型的には、いつ、どこに、車両３が存在しているかを示す情報である。

次に、情報処理装置１は、水害情報１４０及び位置情報１４１に基づいて、車両３に生じた損害を推定する（Ｓ５）。情報処理装置１は、典型的には、ある時点における車両３の座標（位置ということもできる）と、当該時点及び当該座標における浸水深とを照合することにより車両３に生じた損害を推定する。例えば、位置情報１４１によれば、車両３の時点Ｔにおける座標が座標［Ｘ，Ｙ］であり、水害情報１４０によれば、時点Ｔにおける座標［Ｘ，Ｙ］の浸水深が１．５ｍである場合、情報処理装置１は、１．５ｍ浸水した車両３には全損に相当する損害が生じたと推定する。なお、「時点」は、年月日、時刻、期間又はこれらの結合により表現される時間である。

情報処理装置１によれば、損害物（上記の例では車両３）が移動体である場合においても、水害により生じた損害を推定することができる。具体的には、水害情報１４０は地域５内の水害の状況に関する情報を含むため、車両３が地域５内に存在する限りは、情報処理装置１は車両３に生じた損害を推定することができる。

＜２．システムの機能構成＞
図２を参照して、本実施形態に係るシステムの機能構成の一例について説明する。

本実施形態に係るシステムは、情報処理装置１、撮像装置２、車両３、外部記憶装置４及び通信ネットワーク６を含む。情報処理装置１は、通信ネットワーク６を介して撮像装置２、車両３及び外部記憶装置４と通信可能となっている。なお、システムには、撮像装置２、車両３及び外部記憶装置４の少なくとも一部が複数含まれていてもよい。

［情報処理装置１］
情報処理装置１は、制御部１０、記憶部１４及びネットワークインタフェース部１８を含む。制御部１０、記憶部１４及びネットワークインタフェース部１８は、バス１６を介して電気的に接続されている。

［制御部１０］
制御部１０は、記憶部１４に記憶された各種プログラムを実行することにより、取得手段１００、生成手段１０２、抽出手段１０４、推定手段１０６、決定手段１０８及び表示手段１１０として機能する。

［取得手段１００］
取得手段１００は、撮像装置２、車両３及び外部記憶装置４から各種情報を取得する。本実施形態において、情報を取得することは、当該情報を制御部１０において処理可能な状態にすることを含む。情報を取得することは、例えば、当該情報を他の装置から受信すること及び当該情報を記憶部１４から読み出すことを含む。

取得手段１００は、撮像装置２が生成した画像情報１３８を取得する。取得手段１００は、撮像装置２から画像情報１３８を取得してもよく、撮像装置２が外部記憶装置４に記憶した画像情報１３８を取得してもよい。取得手段１００は、画像情報取得手段１００ａということもできる。なお、後述するように、撮像装置２は、例えば、人工衛星、飛行機、ドローン（無人航空機ともいう）及び車両３に搭載されたカメラ等である。

取得手段１００が取得した画像情報１３８は、記憶部１４に記憶される。画像情報１３８は、画像に関する情報である。画像情報１３８は、典型的には、後述するコンピュータ３０が読み込むことにより、当該画像情報１３８に係る画像を表示装置３１０で表示することができる情報である。画像情報１３８は、例えば、記憶部１４においてＪＰＥＧ、ＰＮＧ、ＧＩＦ、ＢＭＰ及びＴＩＦＦ等のファイル形式で記憶されるものであってもよい。画像情報１３８は、衛星画像、航空画像及び車両３のドライブレコーダーにより生成された画像に関する情報であってもよい。画像情報１３８は、静止画に限らず、動画に関するものであってもよい。

画像情報１３８は、画像に関するメタデータ（例えば、画像の撮影時点及び撮影場所等）を含んでもよい。画像情報１３８は、他の画像情報１３８を適宜加工することによって生成された情報（例えば、特徴量）であってもよい。

画像情報１３８は、上空から地域５を撮影することにより生成された上空画像情報と、車両３が地域５を撮影することにより生成した車両画像情報とを含んでもよい。上空画像情報は、例えば、人工衛星、飛行機及びドローン等により生成される。なお、地域５の範囲は任意に設定されたものでよく、例えば、水害が発生している場所、豪雨や台風が発生している場所及び任意の市区町村等である。

取得手段１００は、他にも、車両３の座標に関する位置情報１４１を取得する。取得手段１００は、車両３から位置情報１４１を取得してもよく、車両３が外部記憶装置４に記憶した位置情報１４１を取得してもよく、車両３とともに移動する端末（例えば、カーナビ端末及び搭乗者のスマートフォン等）から車両３の位置情報１４１を取得してもよい。取得手段１００は、位置情報取得手段１００ｂということもできる。なお、後述するように、車両３は、例えば、自動車及び自転車等である。

取得手段１００が取得した位置情報１４１は、記憶部１４に記憶される。位置情報１４１は、典型的には、一以上の時点のそれぞれに対して、当該時点における車両３の座標が関連付けられた情報である。すなわち、位置情報１４１は、車両３がいつ・どこに存在したかを示す情報である。位置情報１４１は、車両３が生成した情報に限られない。車両３に関する位置情報１４１は、例えば、車両３の所有者のスマートフォン、車両３が備えるカーナビ、車両３と無線通信を行う基地局及び自動車ナンバー自動読取装置等が生成した情報であってもよい。

取得手段１００は、他にも、地域５における地物（例えば、建築物及び山林等）の水害の状況に関する地物情報１４２を取得する。取得手段１００は、地物に取り付けられた端末（例えば、浸水検出装置及び監視カメラ等）から地物情報１４２を取得してもよく、外部記憶装置４（例えば、建築物の浸水報告を記録するサーバ装置）から地物情報１４２を取得してもよく、地物の所有者の端末から地物情報１４２を取得してもよい。取得手段１００は、地物情報取得手段１００ｃということもできる。

取得手段１００が取得した地物情報１４２は、記憶部１４に記憶される、地物情報１４２は、地物の座標、当該座標における浸水深及び地物の周辺の画像や動画を含んでもよい。

取得手段１００は、他にも、ソーシャルネットワークサービス（以下では、「ＳＮＳ」と称する）の複数の投稿に関するＳＮＳ情報１４３を取得する。取得手段１００は、ＳＮＳに投稿を行ったユーザの端末からＳＮＳ情報１４３を取得してもよく、外部記憶装置４からＳＮＳ情報１４３を取得してもよい。取得手段１００は、ＳＮＳ情報取得手段１００ｄということもできる。

取得手段１００が取得したＳＮＳ情報１４３は、記憶部１４に記憶される。ＳＮＳ情報１４３は、投稿の投稿日時、投稿が行われた座標、投稿に含まれるメディア情報（例えば、テキスト情報、音声情報、画像情報及び動画情報等）及びＳＮＳのユーザ登録情報等を含んでもよい。

取得手段１００は、他にも、地域５の地図に関する地図情報１４４を取得する。取得手段１００は、例えば、国土地理院が保有するサーバ装置から地図情報１４４を取得してもよい。取得手段１００は、地図情報取得手段１００ｅということもできる。

取得手段１００が取得した地図情報１４４は、記憶部１４に記憶される。地図情報１４４は、典型的には、一以上の座標のそれぞれに対して、当該座標における地物の特徴が関連付けられた情報である。すなわち、地図情報１４４は、どこに・何が存在するかを示す情報である。地物の特徴は、例えば、地物の名称、形状、色彩及び高さ等を含む。地図情報１４４は、任意の形式の地図に関するものであってよい。地図の形式は、例えば、一般図、土地利用図、地質図、天気図、鳥観図及び立体地図等である。

［生成手段１０２］
生成手段１０２は、撮像装置２が生成した画像情報１３８に基づいて、地域５における水害の状況に関する水害情報１４０を生成する。生成手段１０２は、例えば、時点Ｔ₁における地域５の水害の状況を示す第１画像情報と、時点Ｔ₁とは異なる時点Ｔ₂における地域５の水害の状況を示す第２画像情報との差分を検出することによって水害が発生している座標を検出し、水害情報１４０を生成してもよい。生成手段１０２は、他にも、例えば、画像情報１３８に対して画像認識を適用することによって水害が発生している座標を検出し、水害情報１４０を生成してもよい。

生成手段１０２は、画像情報１３８の他にも、地物情報１４２及びＳＮＳ情報１４３等に基づいて水害情報１４０を生成してもよい。生成手段１０２は、主には画像情報１３８に含まれる上空画像情報に基づいて水害情報１４０を生成し、補助的に車両画像情報、地物情報１４２及びＳＮＳ情報１４３等を用いてもよい。地域５の複数の車両３に生じた損害の一律的な推定という観点では、広範囲の情報を含む上空画像情報を優先的に用いることで効率的な補償の付与が可能になる場合があるからである。

生成手段１０２が生成した水害情報１４０は、記憶部１４に記憶される。水害情報１４０は、典型的には、一以上の座標のそれぞれに対して、当該座標における水害の状況（例えば、浸水深、降水量及び水の流速等）が関連付けられた情報である。本実施形態において、水害情報１４０は、一以上の座標のそれぞれに対して、当該座標における浸水深が関連付けられた情報であるとする。すなわち、水害情報１４０は、どこが・どの程度浸水しているかを示す情報である。浸水深は、ある座標の地面から水面までの高さである。浸水深は、浸水高ということもできる。

水害情報１４０は、一以上の時点のそれぞれにおける水害の状況に関する情報を含んでもよい。すなわち、水害情報１４０は、一以上の座標のそれぞれにおける浸水深の経時的な変化に関する情報を含んでもよい。

［抽出手段１０４］
抽出手段１０４は、ＳＮＳの複数の投稿から、地域５における水害の状況に関する投稿をパターン認識により抽出する。パターン認識は、所定の情報の特徴を抽出し、当該情報のカテゴリーを分類することを含む。パターン認識は、例えば、文章解析、画像解析（例えば、文字認識、図形認識、物体認識等）、音声解析及び話者認識等を含む。抽出手段１０４は、複数の投稿のそれぞれについて、以下に列挙するような方法により、地域５における水害の状況に関する投稿を抽出してもよい。

１）投稿に関連付けられたテキスト情報に対して文章解析を実行すること
抽出手段１０４は、複数の投稿から、水害の状況に関連する語（例えば、「浸水」、「水没」及び「豪雨」等）を含むテキスト情報が関連付けられた投稿を抽出してもよい。

２）投稿に関連付けられた画像情報１３８に対して画像解析を実行すること
抽出手段１０４は、複数の投稿から、水害の状況を示す画像（例えば、車両３が水没している画像、建築物が浸水している画像及び河川が氾濫している画像等）に関する画像情報１３８が関連付けられた投稿を抽出してもよい。

３）投稿に関連付けられた音声情報に対して音声解析を実行すること
抽出手段１０４は、複数の投稿から、水害の状況を示す音声（例えば、ＳＮＳのユーザが「水没した」と話している音声、豪雨が地面を打つ音声、水が流れる音声等）に関する音声情報が関連付けられた投稿を抽出してもよい。

［推定手段１０６］
推定手段１０６は、典型的には、水害情報１４０及び位置情報１４１に基づいて、車両３に生じた損害を推定する。また、位置情報１４１が第１時点における車両３の座標に関する情報を含み、水害情報１４０が第１時点における車両３の座標の第２時点における浸水深に関する情報を含む場合、推定手段１０６は、第１時点及び第２時点の関係と、第１時点における車両の座標と、第２時点における当該座標の浸水深とに基づいて、車両３に生じた損害を推定してもよい。すなわち、車両３の位置情報に関連付けられた時点と、水害情報１４０に関連付けられた時点とが異なる場合であっても、その差異を考慮して、車両３に生じた損害を推定することができる。具体例については後述する。

推定手段１０６は、典型的には、車両３が存在する座標における浸水深に基づいて、車両３に生じた損害を推定する。例えば、水害情報１４０及び位置情報１４１によれば車両３が存在する座標における浸水深が５ｃｍである場合、推定手段１０６は、車両３には損害は生じていないと推定してもよい。他にも、例えば、水害情報１４０及び位置情報１４１によれば車両３が存在する座標における浸水深が４０ｃｍである場合、推定手段１０６は、車両３にはある程度の損害（例えば、排気口への水の侵入等）が生じていると推定してもよい。他にも、例えば、水害情報１４０及び位置情報１４１によれば車両３が存在する座標における浸水深が１ｍである場合、推定手段１０６は、車両３には全損相当の損害が生じていると推定してもよい。

推定手段１０６は、推定結果として、車両３に生じた損害の程度及びその確率が関連付けられた情報を出力してもよい。推定結果は、例えば、点数、真偽値、確率、段階、比率及びこれらの結合等により示されるものであってもよい。

［決定手段１０８］
決定手段１０８は、推定手段１０６による推定結果に基づいて、車両３に生じたと推定される損害に対応する補償の内容を決定する。補償は、損害を充填するために保険会社が提供する金銭やサービスを含む。補償の内容は、例えば、車両３の所有者に対して支払われる保険金の額、車両３の修理の手配及び修理中の車両３の代車の手配等を含む。例えば、推定手段１０６が車両３にはタイヤの交換程度で済む軽微な損害が発生していると推定した場合、決定手段１０８は、タイヤの交換作業に要する金銭を保険金として車両３の所有者に支払うことを決定してもよい。他にも、例えば、推定手段１０６が車両３には全損相当の損害が発生していると推定した場合、決定手段１０８は、車両３の時価額に相当する金額を保険金として車両３の所有者に支払うことを決定してもよい。決定手段１０８は、車両３の所有者である被保険者と、保険会社との契約の内容にさらに基づいて、補償の内容を決定してもよい。

また、車両３に生じたと推定される損害が所定の条件（例えば、車両３が１ｍ以上浸水したと推定されること）を満たしている場合、決定手段１０８は、補償の内容を車両３の全損に対応する内容に決定し、車両３に生じたと推定される損害が所定の条件を満たしていない場合、決定手段１０８は、補償の内容を決定しなくてもよい。決定手段１０８が補償の内容を決定しない場合、典型的には、保険会社の担当者が車両３の損害の状況を精査した上で補償の内容を決定する。このように、明らかに全損している車両３に対する補償は情報処理装置１により自律的に実行し、それ以外の車両３については担当者が判断することにより、迅速な補償の付与と、人による正確かつ柔軟な判断を両立することができる。

［表示手段１１０］
表示手段１１０は、水害情報１４０と、位置情報１４１とに基づいて、地域５における水害の状況及び車両３の座標を表示する。また、表示手段１１０は、地域５における水害の状況及び車両３の座標を、地域５の地図に対して重畳して表示してもよい。すなわち、表示手段１１０は、どこに・どの程度の水害の影響を受けている車両３が存在するかを地図上に表示してもよい。

［記憶部１４］
記憶部１４は、制御部１０が実行する各種プログラムのほか、情報処理装置１が動作するために利用する各種情報を記憶する、記憶部１４は、例えば、画像情報１３８、水害情報１４０、位置情報１４１、地物情報１４２、ＳＮＳ情報１４３及び地図情報１４４等を記憶する。

［ネットワークインタフェース部１８］
ネットワークインタフェース部１８は、撮像装置２、車両３及び外部記憶装置４との通信ネットワーク６を介した通信を実現する。ネットワークインタフェース部１８による通信は、各種通信規格に沿って実現されてもよい。

［撮像装置２］
撮像装置２は、画像情報１３８を生成することができる装置である。撮像装置２は、例えば、人工衛星、飛行機、ドローン（無人航空機ともいう）及び車両３に搭載されたカメラ等である。撮像装置２は、生成した画像情報１３８を自装置に記憶してもよく、外部記憶装置４に記憶させてもよい。

［車両３］
車両３は、車輪を備える移動体である。車両３は、位置情報１４１を自律的に生成することができる。車両３は、例えば、自動車、機関車（電車及び新幹線を含む）、自転車、原動機付自転車、自動二輪車及び建設車両等である。車両３は、生成した位置情報１４１を自装置において記憶してもよく、外部記憶装置４に記憶させてもよい。

［外部記憶装置４］
外部記憶装置４は、情報処理装置１が各種情報を取得するためにアクセスする外部の装置である。外部記憶装置４は、例えば、データセンターに設置された装置でもあってもよい。外部記憶装置４は、画像情報１３８、水害情報１４０、位置情報１４１、地物情報１４２、ＳＮＳ情報１４３及び地図情報１４４を記憶していてもよい。外部記憶装置４は、情報処理装置１、撮像装置２及び車両３から情報を受信し、当該情報を記憶してもよい。

外部記憶装置４は、外部サービスに関する情報を記憶するものであってもよい。具体的には、情報処理装置１、撮像装置２及び車両３は、典型的には保険会社の保有するシステムに含まれるものである一方で、外部記憶装置４は、例えば、ＳＮＳ提供会社の装置であってもよい。

外部記憶装置４は、単独で存在する装置に限らず、任意の装置が備える記憶部であってもよい。

＜３．情報処理装置１のハードウェア構成＞
図３を参照して、上述してきた情報処理装置１をコンピュータ３０により実現する場合のハードウェア構成の一例を説明する。なお、それぞれの装置の機能は、複数台の装置に分けて実現することもできる。

図３に示すように、コンピュータ３０は、プロセッサ３００と、記憶装置３０２と、入力Ｉ／Ｆ３０４と、データＩ／Ｆ３０６と、通信Ｉ／Ｆ３０８、及び表示装置３１０を含む。

プロセッサ３００は、記憶装置３０２に記憶されているプログラムを実行することによりコンピュータ３０における様々な処理を制御する。例えば、情報処理装置１の制御部１０が備える各機能部等は、記憶装置３０２に記憶されたプログラムを、プロセッサ３００が実行することにより実現可能である。

記憶装置３０２は、例えばＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などの記憶媒体である。ＲＡＭは、プロセッサ３００によって実行されるプログラムのプログラムコード及びプログラムの実行時に必要となるデータを一時的に記憶する。

記憶装置３０２は、他にも、例えばハードディスクドライブ（ＨＤＤ）及びフラッシュメモリなどの不揮発性の記憶媒体である。記憶装置３０２は、オペレーティングシステム及び上記各構成を実現するための各種プログラムを記憶する。当該各種プログラムを格納した記憶媒体は、コンピュータ読み取り可能な非一時的な記憶媒体（Ｎｏｎ－ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｒｅａｄａｂｌｅ ｍｅｄｉｕｍ）であってもよい。この他、記憶装置３０２は、事業者情報等の各種情報を登録するテーブルと、当該テーブルを管理するＤＢを記憶することも可能である。このようなプログラム及びデータは、必要に応じて記憶装置３０２にロードされることにより、プロセッサ３００から参照される。

入力Ｉ／Ｆ３０４は、ユーザからの入力を受け付けるためのデバイスである。入力Ｉ／Ｆ３０４の具体例としては、カメラ、ボタン、マイク、キーボード、マウス、タッチパネル、各種センサ、ウェアラブル・デバイスなどが挙げられる。入力Ｉ／Ｆ３０４は、例えばＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）などのインタフェースを介してコンピュータ３０に接続されてもよい。

データＩ／Ｆ３０６は、コンピュータ３０の外部からデータを入力するためのデバイスである。データＩ／Ｆ３０６の具体例としては、各種記憶媒体に記憶されているデータを読み取るためのドライブ装置などがある。データＩ／Ｆ３０６は、コンピュータ３０の外部に設けられることも考えられる。その場合、データＩ／Ｆ３０６は、例えばＵＳＢなどのインタフェースを介してコンピュータ３０へと接続される。

通信Ｉ／Ｆ３０８は、コンピュータ３０の外部の装置と有線または無線により、通信ネットワーク６を介したデータ通信を行うためのデバイスである。通信Ｉ／Ｆ３０８は、コンピュータ３０の外部に設けられることも考えられる。その場合、通信Ｉ／Ｆ３０８は、例えばＵＳＢなどのインタフェースを介してコンピュータ３０に接続される。

表示装置３１０は、各種情報を表示するためのデバイスである。表示装置３１０の具体例としては、例えば液晶ディスプレイ及び有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ－Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイ、ウェアラブル・デバイスのディスプレイなどが挙げられる。表示装置３１０は、コンピュータ３０の外部に設けられてもよい。その場合、表示装置３１０は、例えばディスプレイケーブルなどを介してコンピュータ３０に接続される。また、入力Ｉ／Ｆ３０４としてタッチパネルが採用される場合には、表示装置３１０は、入力Ｉ／Ｆ３０４と一体化して構成することが可能である。

また、上記実施の形態で記載された情報処理装置１が備える構成要素は、記憶装置３０２に格納されたプログラムがプロセッサ３００によって実行されることで、定められた処理が他のハードウェアと協働して実現されるものとする。また、言い換えれば、これらの構成要素は、ソフトウェアまたはファームウェアとしても、それと対応するハードウェアとしても想定され、その双方の概念において、「機能」、「手段」、「部」、「処理回路」、「ユニット」、または「モジュール」などとも記載され、またそれぞれに読み替えることができる。

＜４．情報処理装置１の動作＞
図４を参照して、情報処理装置１の動作の一例について説明する。図４は、情報処理装置１が画像情報１３８（特に、上空画像情報）を取得してから車両３に生じた損害を推定するまでの動作の一例を示すフローチャートである。なお、以下では、位置情報１４１は時点Ｔにおける車両３の座標を示す情報であり、画像情報１３８、地物情報１４２及びＳＮＳ情報１４３はいずれも時点Ｔにおける地域５の水害の状況を示す水害情報１４０を生成するための情報であるとする。

まず、情報処理装置１は、取得手段１００により、上空画像情報を含む画像情報１３８を取得する（Ｓ１００）。

図５（Ａ）を参照して、情報処理装置１が取得する画像情報１３８の一例を示す。図５（Ａ）は、人工衛星である撮像装置２が上空から地域５を撮影することにより生成した上空画像情報の概念図である。上空画像情報は、家屋４００、工場４０２、建築物４０４及び集合住宅４０６のほか、道路や地形の画像に関する情報を含む。また、上空画像情報は、地域５の水害の状況を示す画像に関する情報を含む。

次に、情報処理装置１は、生成手段１０２により、画像情報１３８に含まれる上空画像情報に基づいて水害情報１４０を生成する（Ｓ１０２）。

図５（Ｂ）を参照して、情報処理装置１が生成する水害情報１４０の一例を示す。図５（Ｂ）は、座標［Ｘ_n，Ｙ_m］（ただし、ｎ及びｍは１以上６以下の整数）に対して、当該座標における浸水深が関連付けられた水害情報１４０の概念図である。図５（Ｂ）は、上空画像情報に基づいて浸水深が１０ｃｍ以上１ｍ未満であると認識された座標と、浸水深が１ｍ以上であると認識された座標とをそれぞれ色付けして示している。なお、図５（Ａ）の座標と、図５（Ｂ）の座標とは、任意のマッピング規則により対応付けられていてもよい。

次に、情報処理装置１は、取得手段１００により、車両３の位置情報１４１を取得する（Ｓ１０４）。本実施形態では、情報処理装置１は、車両３ａ、車両３ｂ及び車両３ｃの位置情報１４１を取得するものとして説明する。

図６を参照して、情報処理装置１が取得する位置情報１４１の一例を示す。図６の位置情報１４１は、複数の車両３のそれぞれに対して、車両３の座標が関連付けられた情報である。図６の位置情報１４１によると、車両３ａは座標［Ｘ₁，Ｙ₂］に、車両３ａは座標［Ｘ₂，Ｙ₃］に、車両３ａは座標［Ｘ₃，Ｙ₄］にそれぞれ存在している。

次に、情報処理装置１は、推定手段１０６により、Ｓ１０２で生成した水害情報１４０及びＳ１０４で取得した車両３の位置情報１４１に基づいて、車両３に生じた損害を推定する（Ｓ１０６）。

図７を参照して、車両３に生じた損害を推定する方法の一例を示す。図７は、図５（Ｂ）で示した水害情報１４０に対して、図６で示した車両３の位置情報１４１を重畳して示した図である。図７に示すように、水害情報１４０及び位置情報１４１によれば、本実施形態では、車両３ａはほぼ浸水せず、車両３ｂは１０ｃｍから１ｍ程度浸水し、車両３ｃは１ｍ以上浸水したと推定することができる。

以上をまとめると、本発明の一態様に係るプログラムは、上空から所定の地域５の撮影を行う撮像装置２と、車両３とのそれぞれが生成した情報にアクセス可能な情報処理装置１のコンピュータ３０を、撮像装置２が生成した画像情報１３８に基づいて、所定の地域における水害の状況に関する水害情報１４０を生成する生成手段１０２と、車両３の位置に関する位置情報１４１を取得する位置情報取得手段１００ｂと、水害情報１４０及び位置情報１４１に基づいて、車両３に生じた損害を推定する推定手段１０６と、として機能させる。

＜５．情報処理装置１の他の動作＞
ここまで、情報処理装置１が画像情報１３８に含まれる上空画像情報に基づいて水害情報１４０を生成する例について説明した。以下では、さらに高い精度で車両３に生じた損害を推定する方法について説明する。

図８（Ａ）を参照して、情報処理装置１が取得する画像情報１３８の他の一例について説明する。図８（Ａ）は、人工衛星である撮像装置２が上空から地域５を撮影することにより生成した上空画像情報の概念図である。図８（Ａ）に示されるように、地域５の天候が悪い場合、上空画像情報のみによっては地域５の水害の状況を十分に把握することができない場合がある。

図８（Ｂ）を参照して、図８（Ａ）のような上空画像情報に基づいて生成された水害情報１４０の一例を説明する。図８（Ｂ）において、地域５の天候が悪い座標に対応する座標には、浸水深に関する情報が正しく関連付けられていない（図８（Ｂ） 「不明エリア」参照）。すなわち、図８（Ａ）のような上空画像情報によっては、十分な精度で水害の状況を把握することができない。

図９を参照して、画像情報１３８に含まれる上空画像情報に加えて、追加情報（例えば、車両画像情報、地物情報１４２及びＳＮＳ情報１４３等）に基づいて水害情報１４０を生成し、車両３に生じた損害を推定する方法の一例について説明する。なお、図９のＳ１００、Ｓ１０４及びＳ１０６は、図４を参照して説明したＳ１００、Ｓ１０４及びＳ１０６と同様であるため、以下では説明しない。

情報処理装置１は、上空画像情報を取得した後、追加情報を取得する（Ｓ２００）。本実施形態では、情報処理装置１は、車両３から車両画像情報を取得し、外部記憶装置４から地物情報１４２及びＳＮＳ情報１４３を取得するものとして説明する。

図１０を参照して、情報処理装置１が取得した車両画像情報の一例について説明する。車両画像情報は、一以上の車両３のそれぞれに対して、当該車両の座標と、当該座標において当該車両３が撮影した車両画像とが関連付けられた情報である。図１０の車両画像情報によれば、車両３ｄが撮影した車両画像により、座標［Ｘ₄，Ｙ₄］においては比較的軽微な浸水（１０ｃｍ～１ｍ程度の浸水）が発生していることを把握することができる。また、車両３ｅが撮影した車両画像により、座標［Ｘ₄，Ｙ₂］においては重大な浸水（１ｍ以上の浸水）が発生していることを把握することができる。

図１１を参照して、情報処理装置１が取得した地物情報１４２の一例について説明する。地物情報１４２は、一以上の地物のそれぞれに対して、当該地物の座標と、当該座標における浸水深とが関連付けられた情報である。図１１の地物情報１４２によれば、座標［Ｘ₅，Ｙ₂］、座標［Ｘ₃，Ｙ₂］及び座標［Ｘ₅，Ｙ₃］の浸水深は、それぞれ１．２ｍ、１０ｃｍ及び２０ｃｍであることを把握することができる。

図１２を参照して、情報処理装置１が取得したＳＮＳ情報１４３の一例について説明する。ＳＮＳ情報１４３は、一以上の投稿のそれぞれに対して、当該投稿が行われた座標と、当該投稿の内容とが関連付けられた情報である。なお、一部の投稿については、座標が関連付けられていない。

抽出手段１０４は、ＳＮＳ情報１４３の複数の投稿から、地域５における水害の状況に関する投稿を抽出する。本実施形態では、抽出手段１０４は、複数の投稿から以下に列挙する条件のすべてを満たす投稿を抽出するものとする。

１）投稿に水害の状況に関する情報が含まれること
抽出手段１０４は、複数の投稿から、水害の状況に関する情報を含む投稿を抽出してもよい。水害の状況に関する情報を含む投稿は、例えば、「浸水」、「水没」及び「救助」等の語が当該投稿に関連付けられたテキスト情報に含まれる投稿である。水害の状況に関する情報を含む投稿は、他にも、例えば、水害の状況を示す画像が当該投稿に関連付けられている投稿である。

２）投稿に座標に関する情報が含まれ、かつ、当該座標が地域５に含まれること
抽出手段１０４は、複数の投稿から、地域５の座標が関連付けられた投稿を抽出してもよい。

本実施形態において、抽出手段１０４は、上記の条件に基づいて、図１２に示す複数の投稿から、投稿５００、投稿５０２、投稿５０６、投稿５０８及び投稿５１０を抽出する。このうち、投稿５００、投稿５０２及び投稿５１０は、地域５の座標が関連付けられており、かつ、「浸水」、「排水溝から水が逆流」及び「救助」といった水害の状況を示すテキスト情報を含む。また、投稿５０６は、座標は直接的には関連付けられていないものの、テキスト情報には座標を特定できる情報が含まれ、かつ、当該テキスト情報は「車が水に沈んだ」という水害の状況を示すものである。また、投稿５０８は、テキスト情報は含まないものの、水害の状況を示す画像が関連付けられている。なお、投稿５０８に関連付けられた画像は、屋外が１５ｃｍ程度浸水している画像であるとする。

投稿５００によれば、座標［Ｘ₄，Ｙ₃］には約１ｍ以上の浸水が発生していることを把握することができる。また、投稿５０２によれば、座標［Ｘ₂，Ｙ₃］には１０ｃｍ～１ｍ程度の浸水が発生していることを把握することができる。また、投稿５０６によれば、座標［Ｘ₃，Ｙ₃］には約１ｍ以上の浸水が発生していることを把握することができる。また、投稿５０８によれば、座標［Ｘ₄，Ｙ₁］には１０ｃｍ～１ｍ程度の浸水が発生していることを把握することができる。投稿５１０によれば、座標［Ｘ₅，Ｙ₁］には１ｍ以上の浸水が発生していることを把握することができる。

図１０から図１２を参照して説明した追加情報に基づいて把握できる水害の状況をまとめると、以下のとおりとなる。
座標［Ｘ₂，Ｙ₃］：１０ｃｍ～１ｍの浸水（ＳＮＳ情報１４３の投稿５０２より）
座標［Ｘ₃，Ｙ₂］：１０ｃｍ～１ｍの浸水（地物情報１４２の建築物４１０より）
座標［Ｘ₃，Ｙ₃］：１ｍ以上の浸水（ＳＮＳ情報１４３の投稿５０６より）
座標［Ｘ₄，Ｙ₁］：１０ｃｍ～１ｍの浸水（ＳＮＳ情報１４３の投稿５０８より）
座標［Ｘ₄，Ｙ₂］：１ｍ以上の浸水（車両画像情報の車両３ｅより）
座標［Ｘ₄，Ｙ₃］：１ｍ以上の浸水（ＳＮＳ情報１４３の投稿５００より）
座標［Ｘ₄，Ｙ₄］：１０ｃｍ～１ｍの浸水（車両画像情報の車両３ｄより）
座標［Ｘ₅，Ｙ₁］：１ｍ以上の浸水（ＳＮＳ情報１４３の投稿５１０より）
座標［Ｘ₅，Ｙ₂］：１ｍ以上の浸水（地物情報１４２の建築物４０８より）
座標［Ｘ₅，Ｙ₃］：１０ｃｍ～１ｍの浸水（地物情報１４２の建築物４１２より）

追加情報を取得した後、情報処理装置１は、上空画像情報及び追加情報に基づいて、水害情報１４０を生成する（Ｓ２０２）。

図１３を参照して、情報処理装置１が生成する水害情報１４０の一例について説明する。図８（Ｂ）で示した、上空画像情報に基づいて生成された水害情報１４０と比較すると、図１３の水害情報１４０では、追加情報によって大部分を補完することができている。このように水害情報１４０を補完することで、情報処理装置１は、（車両３ａ、車両３ｂ及び車両３ｃに限らず）地域５の車両３の損害を高い精度で推定することができる。

＜６．効果＞
本発明の一態様に係るプログラムは、上空から所定の地域５の撮影を行う撮像装置２と、車両３とのそれぞれが生成した情報にアクセス可能な情報処理装置１のコンピュータ３０を、撮像装置２が生成した画像情報１３８に基づいて、所定の地域における水害の状況に関する水害情報１４０を生成する生成手段１０２と、車両３の位置に関する位置情報１４１を取得する位置情報取得手段１００ｂと、水害情報１４０及び位置情報１４１に基づいて、車両３に生じた損害を推定する推定手段１０６と、として機能させる。

情報処理装置１によれば、上述したとおり、損害物（本実施形態では車両３）が移動体である場合においても、水害により生じた損害を推定することができる。

また、水害が発生すると、短期間で大量の車両３に損害が生じる。情報処理装置１によれば、地域５の複数の車両３のそれぞれに生じた損害を衛星画像等により一律的に推定することができる。これにより、例えば、車両保険サービスを提供する保険会社の負荷を軽減するとともに、当該車両保険サービスの被保険者は迅速にサービスの提供を受けることができるようになる。

また、車両３は浸水検出装置等の装置を備えていなくても、情報処理装置１が車両３の位置情報１４１さえ取得することができれば、水害情報１４０と照合することにより車両３に生じた損害を推定することができる。

また、水害により車両３が自走できない程度の大きな損害を受けると、車両３の損害を査定を受けるために修理工場等に運び込むことが車両３の所有者にとって困難になる。他方で、修理工場等からすれば、水害により損害を受けた大量の車両３のそれぞれに対して、現場での立ち会いにより損害を査定することはリソース（金銭的リソース、人的リソース、時間的リソースを含む）の観点から現実的ではない。情報処理装置１によれば、車両３が自走できない程度の大きな損害を受けた場合であっても、車両３をそこから移動させることなく損害を推定することができる。

また、水害の被災者は、自身の安全を優先して避難行動をとりやすくなる。一般的に、水害により損害を受けた車両３に関する保険請求は、上記のとおり車両３の所有者に多大な手間を強いる場合がある。被災直後に車両３の所有者にこのような手間を強いることは、所有者自身の避難行動を妨げる場合がある。情報処理装置１によれば、情報処理装置１を保有する保険会社が主体的に車両３の損害を推定することができるため、車両３の所有者は自身の安全を確保することに注力することができる。

上記プログラムにおいて、車両３は、当該車両３の内部及び外部の少なくとも一方を撮影する撮像装置２を備え、生成手段１０２は、当該撮像装置２が生成した画像情報１３８（すなわち、車両画像情報）にさらに基づいて、水害情報１４０を生成してもよい。

また、上記プログラムにおいて、コンピュータ３０は、所定の地域５における建築物の水害の状況に関する情報（すなわち、地物情報１４２）にアクセス可能であり、生成手段１０２は、建築物の水害の状況に関する情報にさらに基づいて、水害情報１４０を生成してもよい。

また、上記プログラムにおいて、コンピュータ３０は、ソーシャルネットワークサービスの複数の投稿（すなわち、ＳＮＳ情報１４３）にアクセス可能であり、コンピュータ３０を、複数の投稿から、所定の地域における水害の状況に関する投稿をパターン認識により抽出する抽出手段１０４、としてさらに機能させ、生成手段１０２は、抽出手段１０４が抽出した投稿にさらに基づいて、水害情報１４０を生成してもよい。

これにより、情報処理装置１は、上空画像情報からでは十分な精度の水害情報１４０を生成できない場合であっても、多面的な情報に基づいて水害情報１４０の精度を向上させることができる。特に、車両画像情報を用いることにより、保険会社による補償の対象となる車両３が実際にどの程度浸水しているかを高い精度で把握することができるほか、車両３が移動している場合には、車両３が移動にともなって撮影を行うことにより、水害の状況を広範囲にわたって把握することができる。

情報処理装置１が水害情報１４０の生成のために用いる情報（例えば、画像情報１３８、位置情報１４１、地物情報１４２及びＳＮＳ情報１４３等）は、典型的には、いずれも車両３の所有者である被保険者が主体的に送信した情報ではない。すなわち、情報処理装置１は、被保険者に代わって保険請求に必要な各種情報を収集し、自律的に補償の付与を実行するということもできる。このとき、被保険者は、自身では特別な手続を行わなくても車両３について補償を受けることができる。

＜７．表示画面例＞
情報処理装置１は、表示手段１１０により、水害情報１４０と、位置情報１４１とに基づいて、所定の地域における水害の状況及び車両３の位置を表示してもよい。また、情報処理装置１は、取得手段１００により地域５の地図に関する地図情報１４４を取得し、地域５における水害の状況及び車両３の位置を、当該地図に対して重畳して表示してもよい。

図１４は、地域５の地図に対して、水害の状況及び車両３の座標を重畳して表示した表示画面の一例である。具体的には、図１４には、地図上に水害の状況がヒートマップにより（すなわち、浸水深の段階別の色付けにより）表示され、車両３の座標（「全損認定候補 最終停車位置」の座標に相当）が重畳して表示されている。また、表示手段１１０は、地物情報１４２及びＳＮＳ情報１４３をさらに重畳して表示してもよい。

これにより、例えば、保険会社の担当者は、地域５の水害の状況と車両３に生じた損害を直感的に把握することができ、より効率的な補償の付与を実現することができる。

＜８．変形例＞
―変形例１―
上記実施形態では、情報処理装置１は人工衛星である撮像装置２から上空画像情報を取得するものとして説明したが、これに限られない。具体的には、撮像装置２は、それぞれが異なる高度から撮影を行う複数の撮像装置２を含み、画像情報１３８は、複数の撮像装置２のそれぞれが生成した画像に関する情報を含んでもよい。すなわち、情報処理装置１は、人工衛星、飛行機及びドローン等のそれぞれから上空画像情報を取得し、これに基づいて水害情報１４０を生成してもよい。

これにより、情報処理装置１は、より高精度な水害情報１４０を生成することができる。図８（Ａ）を参照して説明したように、地域５の天候等によっては、特定の高度から撮影した画像では十分に水害の状況を把握することができない場合がある。これに対して、情報処理装置１が異なる高度から撮影を行う複数の撮像装置２から上空画像情報を取得することにより、互いに補完的な関係にある複数の上空画像情報を取得することができる。

例えば、ドローンによれば、図８（Ａ）のように雲が出ている場合であっても、地域５の水害の状況を（少なくとも部分的には）把握することができる。一方で、人工衛星によれば、雲が出ている部分については水害の状況を把握できなくても、広い範囲の水害の状況を把握することができる。このように、異なる高度から撮影を行う複数の撮像装置２を活用することで、より効率的な補償の付与を実現することができる。

―変形例２―
上記実施形態では、各種情報は同一の時点Ｔに関するものであるとして説明したが、これに限られない。具体的には、位置情報１４１が第１時点における車両３の座標に関するものであり、水害情報１４０が第２時点における地域５の水害の状況を示すものであっても、情報処理装置１は水害情報１４０及び位置情報１４１に基づいて車両３に生じた損害を推定することができる。より具体的には、位置情報１４１が、第１時点における車両３の位置に関する情報を含み、水害情報１４０が、第１時点における車両３の位置に対応する位置の、第２時点における浸水深に関する情報を含む場合、推定手段１０６は、第１時点及び第２時点の関係と、第１時点における車両３の位置と、第２時点における当該位置に対応する浸水深とに基づいて、車両３に生じた損害を推定してもよい。

図１５を参照して、より詳細に説明する。図１５左側に示される位置情報１４１は、第１時点における車両３の位置（すなわち、座標［Ｘ_N，Ｙ_M］）に関する情報を含む。また、図１５右側に示される水害情報１４０は、第１時点における車両３の位置に対応する位置（すなわち、座標［Ｘ_N，Ｙ_M］）の、第２時点における浸水深に関する情報を含む。

情報処理装置１は、このような位置情報１４１及び水害情報１４０と、第１時点及び第２時点の関係と、に基づいて、車両３に生じた損害を推定してもよい。

例えば、第１時点と第２時点との間が十分に短い（具体的には、数秒～数分程度）場合、座標［Ｘ_N，Ｙ_M］における浸水深は第１時点と第２時点とでほぼ変わらないとみなすことができるため、第１時点における座標［Ｘ_N，Ｙ_M］の浸水深と第２時点における座標［Ｘ_N，Ｙ_M］の浸水深とが等しいとみなして、車両３の損害を推定することができる。

他にも、例えば、第１時点と第２時点との間が十分に短くはない（具体的には、数十分～数時間程度）場合、座標［Ｘ_N，Ｙ_M］における浸水深は第１時点と第２時点とで異なると考えられる。このような場合には、例えば、降水量や浸水深の経時的な変化等の情報に基づいて、第２時点における座標［Ｘ_N，Ｙ_M］の浸水深から第１時点における座標［Ｘ_N，Ｙ_M］の浸水深を逆算し、車両３の損害を推定することができる。

水害情報１４０に係る水害の状況は、必ずしも水害の被害がピークに達した時点におけるものとは限らない。例えば、人工衛星が１時間毎にしか上空画像情報を情報処理装置１に対して送信しない場合、２回の送信タイミングの間に水害の被害のピークが訪れる可能性がある。このような場合、水害情報１４０は、水害の被害のピーク前（又はピーク後）に係るものとなってしまい、車両３が実際にどこまで浸水したかを正確に推定することができない。上記のような動作によれば、水害情報１４０がピーク以外の時点における水害の状況に係るものであったとしても、車両３に生じた損害を適切に推定することができる。

なお、上記第１時点は、複数の時点から、浸水深の経時的な変化に基づいて選択されてもよい。第１時点は、典型的には、水害の被害がピークに達した時点である。水害の被害がピークに達した時点は、例えば、地域５の所定の座標における浸水深が極大値に達した時点であってもよい。

＜９．その他の実施形態＞

情報処置装置１は、複数の装置からなる装置であってもよい。また、情報処理装置１は、他の装置の一部であってもよい。また、上記実施形態で説明したプログラムは、複数の装置を協働して動作させるものであってもよい。

上記実施形態で説明したシステムは、保険分野以外にも、汎用的に利用することができる。例えば、車両３は、任意の移動体であってもよい。また、水害だけでなく、広域災害全般（例えば、風災及び火災等）に対しても、上記実施形態で説明したシステムを応用することができる。

上記実施形態で説明した技術的事項は、当業者の知識に基づいて、組み換えること、組み合わせること及び一部を切り出して利用することができる。

以下のような実施形態も、本発明に含まれる。

［付記１］
本発明の一態様に係るプログラムは、上空から所定の地域５の撮影を行う撮像装置２と、車両３とのそれぞれが生成した情報にアクセス可能なコンピュータ３０を、撮像装置２が生成した画像情報１３８に基づいて、所定の地域５における水害の状況に関する水害情報１４０を生成する生成手段１０２と、車両３の位置に関する位置情報１４１を取得する位置情報取得手段１００ｂと、水害情報１４０及び位置情報１４１に基づいて、車両３に生じた損害を推定する推定手段１０６と、として機能させる。

［付記２］
上記付記１のプログラムにおいて、位置情報１４１は、第１時点における車両３の位置に関する情報を含み、水害情報１４０は、第１時点における車両３の位置に対応する位置の、第２時点における浸水深に関する情報を含み、推定手段１０６は、第１時点及び第２時点の関係と、第１時点における車両３の位置と、第２時点における当該位置に対応する浸水深とに基づいて、車両３に生じた損害を推定してもよい。

［付記３］
上記付記２のプログラムにおいて、第１時点は、複数の時点から、浸水深の経時的な変化に基づいて選択されてもよい。

［付記４］
上記付記１から付記３のいずれか一つのプログラムにおいて、撮像装置２は、それぞれが異なる高度から撮影を行う複数の撮像装置２を含み、画像情報１３８は、複数の撮像装置２のそれぞれが生成した画像に関する情報を含んでもよい。

［付記５］
上記付記４のプログラムにおいて、複数の撮像装置２は、人工衛星、飛行機及び無人航空機の少なくとも一部を含んでもよい。

［付記６］
上記付記１から付記５のいずれか一つのプログラムにおいて、車両３は、当該車両３の内部及び外部の少なくとも一方を撮影する車両撮像装置を備え、生成手段１０２は、車両撮像装置が生成した画像情報１３８にさらに基づいて、水害情報１４０を生成してもよい。

［付記７］
上記付記１から付記６のいずれか一つのプログラムにおいて、コンピュータ３０は、所定の地域における建築物の水害の状況に関する情報にアクセス可能であり、生成手段１０２は、建築物の水害の状況に関する情報にさらに基づいて、水害情報１４０を生成してもよい。

［付記８］
上記付記１から付記７のいずれか一つのプログラムにおいて、コンピュータ３０は、ソーシャルネットワークサービスの複数の投稿にアクセス可能であり、コンピュータ３０を、複数の投稿から、所定の地域における水害の状況に関する投稿をパターン認識により抽出する抽出手段１０４、としてさらに機能させ、生成手段１０２は、抽出手段１０４が抽出した投稿にさらに基づいて、水害情報１４０を生成してもよい。

［付記９］
上記付記１から付記８のいずれか一つのプログラムは、コンピュータ３０を、水害情報１４０と、位置情報１４１とに基づいて、所定の地域における水害の状況及び車両３の位置を表示する表示手段１１０、として機能させてもよい。

［付記１０］
上記付記９に記載のプログラムにおいて、コンピュータ３０を、
所定の地域５の地図に関する地図情報１４４を取得する地図情報取得手段１００ｅと、としてさらに機能させ、所定の地域における水害の状況及び車両３の位置は、表示手段１１０によって所定の地域５の地図に対して重畳して表示されてもよい。

［付記１１］
上記付記１から付記１０のいずれか一つのプログラムは、コンピュータ３０を、推定手段１０６による推定結果に基づいて、車両３に生じたと推定される損害に対応する補償の内容を決定する決定手段１０８、として機能させてもよい。

［付記１２］
上記付記１１に記載のプログラムにおいて、車両３に生じたと推定される損害が所定の条件を満たしている場合、決定手段１０８は、補償の内容を車両３の全損に対応する内容に決定し、車両３に生じたと推定される損害が所定の条件を満たしていない場合、決定手段１０８は、補償の内容を決定しなくてもよい。

［付記１３］
本発明の他の一態様に係る情報処理装置１は、上空から所定の地域５の撮影を行う撮像装置２と、車両３とのそれぞれが生成した情報にアクセス可能な情報処理装置１であって、撮像装置２が生成した画像情報１３８に基づいて、所定の地域における水害の状況に関する水害情報１４０を生成する生成部と、車両３の位置に関する位置情報１４１を取得する位置情報１４１取得部と、水害情報１４０及び位置情報１４１に基づいて、車両３に生じた損害を推定する推定部と、を備える。

［付記１４］
本発明の他の一態様に係る情報処理方法は、上空から所定の地域５の撮影を行う撮像装置２と、車両３とのそれぞれが生成した情報にアクセス可能なコンピュータ３０に、撮像装置２が生成した画像情報１３８に基づいて、所定の地域における水害の状況に関する水害情報１４０を生成するステップと、車両３の位置に関する位置情報１４１を取得するステップと、水害情報１４０及び位置情報１４１に基づいて、車両３に生じた損害を推定するステップと、を実行させる。

１…情報処理装置、２…撮像装置、３…車両、５…地域、３０…コンピュータ、１００…取得手段、１００ａ…画像情報取得手段、１００ｂ…位置情報取得手段、１００ｃ…地物情報取得手段、１００ｄ…ＳＮＳ情報取得手段、１００ｅ…地図情報取得手段、１０２…生成手段、１０４…抽出手段、１０６…推定手段、１０８…決定手段、１１０…表示手段、１３８…画像情報、１４０…水害情報、１４１…位置情報、１４４…地図情報

Claims (13)

1. コンピュータを、
   上空から所定の地域の撮影を行う撮像装置が生成した第１画像情報を取得する画像情報取得手段と、
   前記第１画像情報に基づいて、前記所定の地域における水害の状況に関する水害情報を生成する生成手段と、
   車両の位置に関する位置情報を取得する位置情報取得手段と、
   前記水害情報及び前記位置情報に基づいて、前記車両に生じた損害を推定する推定手段と、
   として機能させ、
   前記位置情報は、第１時点における前記車両の位置に関する情報を含み、
   前記水害情報は、前記第１時点における前記車両の位置に対応する位置の、第２時点における浸水深に関する情報を含み、
   前記推定手段は、前記第１時点及び前記第２時点の関係と、前記第１時点における前記車両の位置と、前記第２時点における当該位置に対応する浸水深とに基づいて、前記車両に生じた損害を推定する、プログラム。
2. 前記第１時点は、複数の時点から、浸水深の経時的な変化に基づいて選択される、請求項１に記載のプログラム。
3. 前記撮像装置は、それぞれが異なる高度から撮影を行う複数の撮像装置を含み、
   前記第１画像情報は、前記複数の撮像装置のそれぞれが生成した画像に関する情報を含む、請求項１に記載のプログラム。
4. 前記複数の撮像装置は、人工衛星、飛行機及び無人航空機の少なくとも一部を含む、請求項３に記載のプログラム。
5. 前記車両は、当該車両の内部及び外部の少なくとも一方を撮影する車両撮像装置を備え、
   前記画像情報取得手段は、車両撮像装置が生成した第２画像情報にさらに取得し、
   前記生成手段は、前記第２画像情報にさらに基づいて、前記水害情報を生成する、請求項１に記載のプログラム。
6. 前記コンピュータは、前記所定の地域における建築物の水害の状況に関する情報にアクセス可能であり、
   前記生成手段は、前記建築物の水害の状況に関する情報にさらに基づいて、前記水害情報を生成する、請求項１に記載のプログラム。
7. 前記コンピュータは、ソーシャルネットワークサービスの複数の投稿にアクセス可能であり、
   前記コンピュータを、
   前記複数の投稿から、前記所定の地域における水害の状況に関する投稿をパターン認識により抽出する抽出手段、としてさらに機能させ、
   前記生成手段は、前記抽出手段が抽出した投稿にさらに基づいて、前記水害情報を生成する、請求項１に記載のプログラム。
8. 前記コンピュータを、
   前記水害情報と、前記位置情報とに基づいて、前記所定の地域における水害の状況及び前記車両の位置を表示する表示手段、としてさらに機能させる、請求項１に記載のプログラム。
9. 前記コンピュータを、
   前記所定の地域の地図に関する地図情報を取得する地図情報取得手段、としてさらに機能させ、
   前記所定の地域における水害の状況及び前記車両の位置は、前記表示手段によって前記所定の地域の地図に対して重畳して表示される、請求項８に記載のプログラム。
10. 前記コンピュータを、
    前記推定手段による推定結果に基づいて、前記車両に生じたと推定される損害に対応する補償の内容を決定する決定手段、としてさらに機能させる、請求項１に記載のプログラム。
11. 前記車両に生じたと推定される損害が所定の条件を満たしている場合、前記決定手段は、前記補償の内容を前記車両の全損に対応する内容に決定し、
    前記車両に生じたと推定される損害が前記所定の条件を満たしていない場合、前記決定手段は、前記補償の内容を決定しない、請求項１０に記載のプログラム。
12. 上空から所定の地域の撮影を行う撮像装置が生成した第１画像情報を取得する画像情報取得部と、
    前記第１画像情報に基づいて、前記所定の地域における水害の状況に関する水害情報を生成する生成部と、
    車両の位置に関する位置情報を取得する位置情報取得部と、
    前記水害情報及び前記位置情報に基づいて、前記車両に生じた損害を推定する推定部と、
    を備え、
    前記位置情報は、第１時点における前記車両の位置に関する情報を含み、
    前記水害情報は、前記第１時点における前記車両の位置に対応する位置の、第２時点における浸水深に関する情報を含み、
    前記推定部は、前記第１時点及び前記第２時点の関係と、前記第１時点における前記車両の位置と、前記第２時点における当該位置に対応する浸水深とに基づいて、前記車両に生じた損害を推定する、情報処理装置。
13. コンピュータに、
    上空から所定の地域の撮影を行う撮像装置が生成した第１画像情報を取得するステップと、
    前記第１画像情報に基づいて、前記所定の地域における水害の状況に関する水害情報を生成するステップと、
    車両の位置に関する位置情報を取得するステップと、
    前記水害情報及び前記位置情報に基づいて、前記車両に生じた損害を推定するステップと、
    を実行させ、
    前記位置情報は、第１時点における前記車両の位置に関する情報を含み、
    前記水害情報は、前記第１時点における前記車両の位置に対応する位置の、第２時点における浸水深に関する情報を含み、
    前記推定するステップにおいては、前記第１時点及び前記第２時点の関係と、前記第１時点における前記車両の位置と、前記第２時点における当該位置に対応する浸水深とに基づいて、前記車両に生じた損害を推定する、情報処理方法。

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