JP7424346B2 - 車両部品選択方法 - Google Patents

Description

本発明は、車両部品選択方法に関する。

特許文献１には、車両の動力源から駆動輪への動力伝達経路に配置される駆動力伝達部品の一例が記載されている。この駆動力伝達部品は、遊星歯車機構を有している。

特開２０２０－６０２８８号公報

上記のような駆動力伝達部品には、駆動力伝達部品の作動時に発生する音である作動音の大きさが車両メーカの設定した許容範囲内に収まるように様々な工夫がなされている。しかし、作動時に音が発生することは避けられず、許容範囲内の音は発生している。

車両のユーザの中には、特定の周波数域の音を敏感に感じ取り、不快に感じるユーザが存在する。また、こうしたユーザの中でも、不快に感じる音の周波数域は人によって異なる。すなわち、第１周波数域の音を敏感に感じ取るユーザもいれば、第２周波数域の音を敏感に感じ取るユーザもいる。

駆動力伝達部品を構成する部材には形状や大きさのばらつきがある。また、駆動力伝達部品を組み立てる際には、各部材を組み付ける際に誤差が生じる。その結果、同じ型式の複数の駆動力伝達部品のうち、ある駆動力伝達部品では第１周波数域の作動音が第２周波数域の作動音よりも大きくなるのに対し、他の駆動力伝達部品では第２周波数域の作動音が第１周波数域の作動音よりも大きくなることがある。

例えば第１周波数域の音を敏感に感じ取るユーザを第１ユーザとし、例えば第２周波数域の音を敏感に感じ取るユーザを第２ユーザとする。そして、第１周波数域の作動音のほうが大きくなる駆動力伝達部品が搭載された車両に第１ユーザが乗車した場合、第１ユーザは、当該駆動力伝達部品の作動音を不快に感じやすい。その一方で、第２周波数域の作動音のほうが大きくなる駆動力伝達部品が搭載された車両に第１ユーザが乗車した場合、当該第１ユーザは、駆動力伝達部品の作動音を不快に感じにくい。

反対に、第１周波数域の作動音のほうが大きくなる駆動力伝達部品が搭載された車両に第２ユーザが乗車した場合、第２ユーザは、当該駆動力伝達部品の作動音を不快に感じにくい。その一方で、第２周波数域の作動音のほうが大きくなる駆動力伝達部品が搭載された車両に第２ユーザが乗車した場合、第２ユーザは、当該駆動力伝達部品の作動音を不快に感じやすい。

すなわち、作動音の大きさが許容範囲を超えないように製造した駆動力伝達部品を車両に搭載しても、ユーザと駆動力伝達部品との組み合わせによっては駆動力伝達部品の作動音をユーザが不快に感じることがある。

上記課題を解決するための車両部品選択方法は、車両に搭載する駆動力伝達部品を選択する方法である。前記駆動力伝達部品は、前記車両の動力源から駆動輪への動力伝達経路に配置されるものである。同じ型式の複数の前記駆動力伝達部品が、作動音が最も大きくなる周波数域に応じて複数のグループに分類されている。部品選択装置には、機械学習によって学習済みの写像を規定するデータである写像データが記憶されている。前記写像は、ユーザに関する情報であるユーザ関連情報を入力変数とし、前記入力変数が入力されると、当該入力変数に応じた値を出力変数として出力するものである。前記出力変数は、複数の前記グループの中から、前記ユーザ関連情報で特定されるユーザが最も不快に感じる周波数域の作動音よりも他の周波数域の作動音のほうが大きくなる特性を有する前記駆動力伝達部品が分類されているグループを特定する値である。この車両部品選択方法では、前記部品選択装置に、前記ユーザ関連情報を前記入力変数として前記写像に入力する入力処理と、複数の前記グループの中から、前記写像が出力した前記出力変数に対応する前記グループを選択する選択処理と、前記選択処理で選択した前記グループに分類された前記駆動力伝達部品を、前記ユーザ関連情報で特定される前記ユーザ用の前記車両に搭載する部品として決定する決定処理と、を実行させる。

同じ型式の駆動力伝達部品を大量に製造する中で、作動音の大きさと周波数との関係が異なる複数の駆動力伝達部品が製造されてしまう。これは、駆動力伝達部品を構成する部材の大きさや形状のばらつき、及び、部材の組み付け誤差などに起因して発生する。

上記構成では、こうした複数の駆動力伝達部品が、作動音が最も大きくなる周波数域に応じて複数のグループに分類される。そして、車両に搭載する駆動力伝達部品を決定する際には、ユーザ関連情報が入力変数として写像に入力される。写像は、入力されたユーザ関連情報に応じた値を出力変数として出力する。すると、複数のグループの中から、出力変数に対応したグループが選択される。選択されたグループは、ユーザが最も不快に感じる周波数域の作動音の大きさよりも他の周波数域の作動音のほうが大きくなる特性を有する駆動力伝達部品が分類されているグループである。そして、当該グループに分類された駆動力伝達部品が、上記ユーザ関連情報で特定されるユーザ用の車両に搭載する部品として決定される。

すなわち、車両を使用するユーザに関するユーザ関連情報を写像の入力変数とすることにより、当該ユーザが不快に感じる周波数域の作動音が大きくなりにくい駆動力伝達部品を、当該車両に搭載することができる。これにより、市中において、駆動力伝達部品の作動音に対してユーザが不快に感じることを抑制できる。

上記車両部品選択方法の一態様において、前記ユーザ関連情報は、前記ユーザの年齢に関する情報、人種に関する情報、及び、前記ユーザの居住する地域に関する情報のうち、少なくとも１つを含んでいる。前記入力処理では、前記写像に前記ユーザ関連情報を入力する。

年齢によって、敏感に感じる音の周波数域が異なったり、加齢によって、高周波数域の音を聞き取りにくくなったりする。また、人種によっても、敏感に感じる音の周波数域が異なる。また、居住する地域によっては、特定の周波数域の音に対して過剰に不快感を訴えるユーザが他の地域と比較して多いことがある。そこで、上記構成では、ユーザの年齢に関する情報、人種に関する情報、及び、ユーザの居住する地域に関する情報のうち、少なくとも１つを含むユーザ関連情報が入力変数として写像に入力される。この場合、写像は、ユーザの年齢、人種、及び、ユーザの居住する地域のうち、少なくとも１つを反映した値を出力変数として出力する。当該出力変数に対応するグループが、複数のグループの中から選択される。そして、選択したグループに分類される駆動力伝達部品が、車両に搭載する部品として選択される。これにより、ユーザ関連情報で特定されるユーザが不快に感じる周波数域の作動音が大きくなりにくい駆動力伝達部品を、車両に搭載できる。

上記車両部品選択方法の一態様において、前記写像は、前記ユーザ関連情報と、前記ユーザ関連情報で特定されるユーザが不快に感じない周波数域の作動音が他の周波数域の作動音よりも大きくなる特性を有する前記駆動力伝達部品が分類されている前記グループに関する情報と、を用いて機械学習が行われたものである。前記入力処理では、前記写像に前記ユーザ関連情報を入力する。

写像を機械学習する際には、ユーザ関連情報に加え、ユーザ関連情報で特定されるユーザが不快に感じない周波数域の作動音が他の周波数域の作動音よりも大きくなる特性を有する駆動力伝達部品が分類されているグループに関する情報も用いられた。これにより、写像は、ユーザ関連情報が入力変数として入力されると、ユーザが不快に感じない周波数域の作動音が他の周波数域の作動音よりも大きくなる特性を有する駆動力伝達部品が分類されているグループを特定する値を出力変数として出力できるようになる。

上記構成では、こうした写像に対してユーザ関連情報が入力される。すると、写像は、ユーザ関連情報で特定されるユーザが不快に感じない音の周波数を考慮した値を出力変数として出力する。そして、当該出力変数に対応するグループに分類される駆動力伝達部品が、車両に搭載する部品として決定される。したがって、上記構成によれば、ユーザ関連情報で特定されるユーザが不快に感じる周波数域の作動音が大きくなりにくい駆動力伝達部品を、車両に搭載できる。

上記車両部品選択方法の一態様において、前記写像は、前記ユーザ関連情報と、前記ユーザ関連情報で特定されるユーザが聞き取りにくい周波数域の作動音が他の周波数域の作動音よりも大きくなる特性を有する前記駆動力伝達部品が分類されている前記グループに関する情報と、を用いて機械学習が行われたものである。前記入力処理では、前記写像に前記ユーザ関連情報を入力する。

写像を機械学習する際には、ユーザ関連情報に加え、ユーザ関連情報で特定されるユーザが聞き取りにくい周波数域の作動音が他の周波数域の作動音よりも大きくなる特性を有する駆動力伝達部品が分類されているグループに関する情報も用いられた。これにより、写像は、ユーザ関連情報が入力変数として入力されると、ユーザが聞き取りにくい周波数域の作動音が他の周波数域の作動音よりも大きくなる特性を有する駆動力伝達部品が分類されているグループを特定する値を出力変数として出力できるようになる。

上記構成では、こうした写像に対してユーザ関連情報が入力される。そのため、写像は、ユーザが聞き取りにくい音の周波数域を考慮した値を出力変数として出力する。そして、当該出力変数に対応するグループに分類される駆動力伝達部品が、車両に搭載する部品として決定される。これにより、ユーザが比較的聞き取りやすい上記他の周波数域の作動音が大きくなりにくい駆動力伝達部品を、車両に搭載できる。

上記車両部品選択方法の一態様において、複数の前記グループのうち、第１グループに分類された前記駆動力伝達部品は、前記車両の走行時間が第１規定時間を越えた場合、当該走行時間が前記第１規定時間未満であるときよりも第１周波数域の作動音が大きくなり、且つ当該走行時間が前記第１規定時間未満であるときよりも第２周波数域の作動音が小さくなるものである。第２グループに分類された前記駆動力伝達部品は、前記車両の走行時間が第２規定時間を越えた場合、当該走行時間が前記第２規定時間未満であるときよりも前記第２周波数域の作動音が大きくなり、且つ当該走行時間が前記第２規定時間未満であるときよりも前記第１周波数域の作動音が小さくなるものである。前記ユーザ関連情報は、前記ユーザの年齢に関する情報、人種に関する情報、及び、前記ユーザの居住する地域に関する情報のうちの少なくとも１つと、前記ユーザにおける前記車両の走行時間の予測値に関する情報と、を含んでいる。前記入力処理では、前記写像に前記ユーザ関連情報を入力する。

車両の走行時間が変わると、駆動力伝達部品内のオイルなどのフルードの温度が変わり、駆動力伝達部品における作動音と周波数との関係が変わることがある。
上記構成では、ユーザの年齢に関する情報、人種に関する情報、及び、ユーザの居住する地域に関する情報のうちの少なくとも１つと、ユーザにおける車両の走行時間の予測値に関する情報とを含むユーザ関連情報が入力変数として写像に入力される。この場合、写像は、ユーザの年齢、人種、及び、ユーザの居住する地域のうち、少なくとも１つと、ユーザにおける車両の走行時間の予測値とを考慮した値を出力変数として出力する。

例えば、ユーザ関連情報で特定されるユーザが、第１周波数域の作動音を第２周波数域の作動音よりも不快に感じ、且つ車両の走行時間の予測値が第１規定時間未満となるユーザであるとする。この場合、写像に当該ユーザ関連情報を入力することにより、第１グループに対応する値が写像から出力変数として出力される可能性がある。第１グループに対応する値が出力変数として写像から出力されると、第１グループに分類された駆動力伝達部品を、車両に搭載する部品として決定できる。

したがって、上記構成によれば、ユーザ関連情報で特定されるユーザが車両を使用した際における当該車両の走行時間を考慮することにより、車両使用時に駆動力伝達部品の作動音に対して当該ユーザが不快に感じることを抑制できる。

上記車両部品選択方法の一態様において、複数の前記グループのうち、第１グループに分類された前記駆動力伝達部品は、車速が第１規定車速以上である場合、前記車速が前記第１規定車速未満であるときよりも第１周波数域の作動音が大きくなり、且つ前記車速が前記第１規定車速未満であるときよりも第２周波数域の作動音が小さくなるものである。第２グループに分類された前記駆動力伝達部品は、前記車速が第２規定車速未満である場合、前記車速が前記第２規定車速以上である場合よりも前記第２周波数域の作動音が大きくなり、且つ前記車速が前記第２規定車速未満であるときよりも前記第１周波数域の作動音が小さくなるものである。前記ユーザ関連情報は、前記ユーザの年齢に関する情報、人種に関する情報、及び、前記ユーザの居住する地域に関する情報のうちの少なくとも１つと、前記ユーザの前記車両の使用時に最も使用される車速の範囲の予測値に関する情報と、を含んでいる。前記入力処理では、前記写像に前記ユーザ関連情報を入力する。

車両の車速によって駆動力伝達部品の作動態様が変わる。作動態様が変わると、駆動力伝達部品における作動音と周波数との関係が変わることがある。
上記構成では、ユーザの年齢に関する情報、人種に関する情報、及び、ユーザの居住する地域に関する情報のうちの少なくとも１つと、ユーザの車両の使用時に最も使用される車速の範囲の予測値に関する情報とを含むユーザ関連情報が入力変数として写像に入力される。この場合、写像は、ユーザの年齢、人種、及び、ユーザの居住する地域のうち、少なくとも１つと、ユーザの車両の使用時に最も使用される車速の範囲の予測値とを考慮した値を出力変数として出力する。

例えば、ユーザ関連情報で特定されるユーザが、第１周波数域の作動音を第２周波数域の作動音よりも不快に感じ、且つ車両の使用時に最も使用される車速の範囲の予測値が第１規定車速未満となるユーザであるとする。この場合、写像に当該ユーザ関連情報を入力することにより、第１グループに対応する値が写像から出力変数として出力される可能性がある。第１グループに対応する値が出力変数として写像から出力されると、第１グループに分類された駆動力伝達部品を、車両に搭載する部品として決定できる。

したがって、上記構成によれば、ユーザ関連情報で特定されるユーザの車両使用時によく用いる車速の範囲を考慮することにより、車両使用時に駆動力伝達部品の作動音に対して当該ユーザが不快に感じることを抑制できる。

第１実施形態の部品選択方法で選択された変速装置が搭載される車両を示す模式図。 同部品選択方法の各処理を実行する部品選択装置を示すブロック図。 同じ型式の複数の変速装置が分類されている複数のグループを示す図。 複数のグループのうちの１つのグループにおける変速装置の作動音と周波数との関係を示す図。 複数のグループのうちの１つのグループにおける変速装置の作動音と周波数との関係を示す図。 複数のグループのうちの１つのグループにおける変速装置の作動音と周波数との関係を示す図。 複数の試験者に関する情報を示す表。 複数の試験者による評価結果を示す表。 年齢と可聴周波数域との関係を示す図。 写像に機械学習を施す様子を示す模式図。 第１実施形態の部品選択方法における各処理の流れを示すフローチャート。 第３実施形態において、車両の走行時間に応じて、変速装置の作動音と周波数との関係が変化する様子を示す図。 複数の試験者に関する情報を示す表。 第４実施形態において、車速に応じて、変速装置の作動音と周波数との関係が変化する様子を示す図。 複数の試験者に関する情報を示す表。

（第１実施形態）
以下、車両部品選択方法の第１実施形態について図面を参照して説明する。
＜車両１０の構成＞
図１を参照し、本実施形態の車両部品選択方法で選択した駆動力伝達部品が搭載される車両１０について説明する。

車両１０は、動力源１２と、複数の駆動輪１１とを備えている。動力源１２は、例えば、内燃機関である。動力源１２から各駆動輪１１への動力伝達経路には、トルクコンバータ１３と、変速装置１４と、ディファレンシャル装置１５とが設けられている。本実施形態では、変速装置１４が、「駆動力伝達部品」に対応する。

＜部品選択装置３０＞
図２には、車両部品選択方法の複数の処理を実行することによって、車両１０に搭載する変速装置１４を決定する部品選択装置３０が図示されている。

部品選択装置３０は、ＣＰＵ３１、ＲＯＭ３２、電気的に書き換え可能な不揮発性メモリである記憶装置３３及び周辺回路３４を備えている。ＣＰＵ３１、ＲＯＭ３２、記憶装置３３及び周辺回路３４は、ローカルネットワーク３５を介して通信可能である。周辺回路３４としては、例えば、内部の動作を規定するクロック信号を生成する回路、電源回路及びリセット回路などを挙げることができる。

ＲＯＭ３２には、ＣＰＵ３１が実行する制御プログラムが記憶されている。記憶装置３３には、機械学習によって学習された写像を規定する写像データＤＭが記憶されている。すなわち、本実施形態では、部品選択装置３０には、写像データＤＭが記憶されている。写像データＤＭによって規定される写像は、ユーザに関する情報であるユーザ関連情報を入力変数とする。そして、当該写像は、入力変数が入力されると、入力変数に応じた値を出力変数として出力する。

ところで、同じ型式の変速装置１４を大量に製造する中で、作動音の大きさと周波数との関係が異なる変速装置１４が製造されてしまう。作動音の大きさと周波数との関係が異なる変速装置１４が製造される理由は、以下に示す原因（Ａ１）及び（Ａ２）によるものと考えられる。
（Ａ１）変速装置１４を構成する各種の部材の大きさや形状にばらつきがあること。
（Ａ２）変速装置１４を製造する過程での部材の組み付け誤差。

そこで、本実施形態では、同じ型式の複数の変速装置１４が、作動音の大きさと、作動音が発生する周波数との関係に基づいて複数のグループに予め分類されている。部品選択装置３０は、複数のグループの中から、写像から出力された出力変数に対応する１つのグループを選択する。そして、部品選択装置３０は、選択したグループの変速装置１４を、車両１０に搭載する部品として決定する。

＜各グループ＞
図３に示す例では、３つのグループＧｒ１，Ｇｒ２，Ｇｒ３に、同じ型式の複数の変速装置１４が分類されている。すなわち、複数の変速装置１４が、作動音が最も大きくなる周波数域に応じて各グループＧｒ１，Ｇｒ２，Ｇｒ３に分類されている。

図４には、各グループＧｒ１，Ｇｒ２，Ｇｒ３のうち、グループＧｒ１に分類されている変速装置１４における作動音の大きさと周波数との関係の一例が図示されている。グループＧｒ１に分類されている変速装置１４を第１変速装置としたとき、図３及び図４に示すように、第１変速装置では、高周波数域の作動音が他の周波数域の作動音、すなわち中周波数域及び低周波数域の作動音よりも大きくなる。

図５には、各グループＧｒ１，Ｇｒ２，Ｇｒ３のうち、グループＧｒ２に分類されている変速装置１４における作動音の大きさと周波数との関係の一例が図示されている。グループＧｒ２に分類されている変速装置１４を第２変速装置としたとき、図３及び図５に示すように、第２変速装置では、中周波数域の作動音が他の周波数域の作動音、すなわち高周波数域及び低周波数域の作動音よりも大きくなる。

図６には、各グループＧｒ１，Ｇｒ２，Ｇｒ３のうち、グループＧｒ３に分類されている変速装置１４における作動音の大きさと周波数との関係の一例が図示されている。グループＧｒ３に分類されている変速装置１４を第３変速装置としたとき、図３及び図６に示すように、第３変速装置では、低周波数域の作動音が他の周波数域の作動音、すなわち高周波数域及び中周波数域の作動音よりも大きくなる。

＜写像及び写像の学習手法＞
写像は、ユーザ関連情報が入力変数として入力された場合、上記各グループＧｒ１，Ｇｒ２，Ｇｒ３の中の１つのグループに対応する値を出力変数として出力する。こうした写像の一例は、関数近似器である。詳しくは、写像は、例えば、中間層が１層である全結合順伝搬型のニューラルネットワークである。

本実施形態では、写像の学習に先立って、変速装置１４を搭載した車両１０を複数の試験者に評価してもらう。すなわち、グループＧｒ１に分類されている変速装置１４を搭載した車両１０を第１車両とし、グループＧｒ２に分類されている変速装置１４を搭載した車両１０を第２車両とし、グループＧｒ３に分類されている変速装置１４を搭載した車両１０を第３車両とする。そして、各試験者には、車両１０に乗車した際における変速装置１４の作動音に関する評価を車両毎に行ってもらう。

図７には、各試験者ＨＡ，ＨＢ，ＨＣ，ＨＤ，…を特定できる情報の一例が示されている。すなわち、各試験者の年齢、人種、国籍及び居住地域が示されている。例えば、試験者ＨＡに関して、年齢は「２５歳」であり、人種は「○○人」であり、国籍は「Ａ国」であり、居住地域は「Ｂ１州」である。試験者ＨＢに関して、年齢は「６５歳」であり、人種は「××人」であり、国籍は「Ａ国」であり、居住地域は「Ｂ２州」である。

図８には、各試験者ＨＡ，ＨＢ，ＨＣ，ＨＤ，…における各車両１０の評価結果が示されている。図８において、「○」は変速装置１４の作動音について不快に感じないことを示す。「△」は変速装置１４の作動音について少しだけ不快に感じることを示す。「×」は変速装置１４の作動音について不快に感じることを示す。

例えば、試験者ＨＡは、第３車両に乗車した際には変速装置１４の作動音を不快に感じない。試験者ＨＡは、第２車両に乗車した際には変速装置１４の作動音を少しだけ不快に感じる。試験者ＨＡは、第１車両に乗車した際には変速装置１４の作動音を不快に感じる。したがって、市中において変速装置１４の作動音に関してユーザに不快感を与えにくくすることを考えると、試験者ＨＡ用の車両１０を製造する場合、車両１０にはグループＧｒ３に分類されている変速装置１４を搭載することが好ましい。

同様に、図８に示す評価結果によれば、試験者ＨＢ用の車両１０を製造する場合、車両１０にはグループＧｒ１に分類されている変速装置１４を搭載することが好ましい。試験者ＨＣ用の車両１０を製造する場合、車両１０にはグループＧｒ１に分類されている変速装置１４を搭載することが好ましい。試験者ＨＤ用の車両１０を製造する場合、車両１０にはグループＧｒ２に分類されている変速装置１４を搭載することが好ましい。

ここで、図９には、人種毎の年齢と可聴周波数域との関係が示されている。可聴周波数域とは、人が知覚することのできる音の周波数の範囲である。図９には、第１人種における年齢と可聴周波数域との関係、及び、第２人種における年齢と可聴周波数域との関係が示されている。すなわち、何れの人種にもいても、年齢が高くなるに従い、可聴周波数域が徐々に狭くなっている。具体的には、年齢が高くなるに従い、可聴周波数域の上限が低くなり、且つ可聴周波数域の下限が高くなる。

図９では、第１人種における可聴周波数域Ｆ１の上限及び下限が実線で示されている。第２人種における可聴周波数域Ｆ２の上限及び下限が破線で示されている。すなわち、年齢は同じであっても、第１人種と第２人種とで、可聴周波数域の広さが異なっている。

つまり、ユーザの年齢及び人種によって、ユーザが聞こえにくい周波数の音が変わりうる。例えば、ユーザが高齢であるほど、高周波数域の音及び低周波数域の音が聞こえにくいという傾向がある。また、ユーザの人種によっても、聞こえにくい音の周波数域について傾向がある。聞こえにくい周波数の音とは、ユーザが不快に感じにくい音であるともいえる。その反対に、聞こえやすい周波数の音とは、ユーザが不快に感じやすい音であるともいえる。

さらに、市場調査では、国籍や地域に応じてユーザが不快に感じやすい音の傾向が異なる場合があることが分かっている。例えば、特定の国籍のユーザや特定の地域に居住するユーザが、他のユーザと比較し、特定の周波数域の音に対して不快感を訴えることが多い場合がある。

そこで、写像の機械学習では、図７に示す各試験者を特定できる情報と、図８に示す試験者の評価結果に関する情報とが用いられる。試験者を特定できる情報とは、試験者の特徴を示す情報であり、試験者に関する「ユーザ関連情報」に対応する。本実施形態では、ユーザ関連情報は、ユーザの年齢に関する情報、人種に関する情報、及び、ユーザの居住する地域に関する情報を含んでいる。

試験者の評価結果に関する情報を「評価情報」としたとき、評価情報は、ユーザが不快に感じない周波数域の作動音が他の周波数域の作動音よりも大きくなる特性を有する変速装置１４が分類されているグループに関する情報に対応する。

評価情報は、試験者毎に作成される。例えば第３車両に対する評価が最も高い場合は、グループＧｒ３に対応する値を評価情報とする。例えば第２車両に対する評価が最も高い場合は、グループＧｒ２に対応する値を評価情報とする。例えば第１車両に対する評価が最も高い場合は、グループＧｒ１に対応する値を評価情報とする。「評価が最も高い車両」とは、車両１０に乗車した場合に変速装置１４の作動音について最も不快に感じなかった車両である。この場合、試験者ＨＡの評価情報はグループＧｒ３に対応する値となり、試験者ＨＢの評価情報はグループＧｒ１に対応する値となる。

写像の機械学習では、試験者を特定できる情報であるユーザ関連情報が入力データとなり、評価情報が教師データとなる。入力データと教師データとを組とするデータを訓練データとしたとき、試験者の各々の訓練データが用意される。

図１０に示すように、学習装置１００は、予め用意した複数の訓練データを用いて写像Ｍに学習させる。すなわち、学習装置１００は、入力データを入力変数ｘとして写像Ｍに入力する。

この場合、写像Ｍでは、選択すべきグループがグループＧｒ１である第１確率、選択すべきグループがグループＧｒ２である第２確率、及び、選択すべきグループがグループＧｒ３である第３確率が導出される。そして、第１確率、第２確率及び第３確率のうち、最も高い確率に対応するグループに対応する値が出力される。例えば、第１確率、第２確率及び第３確率のうち、第１確率が最も高い場合、写像Ｍは、グループＧｒ１に対応する値を出力する。

学習装置１００は、写像Ｍが出力する出力変数ｙを取得し、出力変数ｙと実際の評価情報とを比較する。そして、学習装置１００は、出力変数ｙと実際の評価情報とが異なっている場合、実際の評価情報に対応するグループの確率が他のグループの確率よりも高くなるように、写像Ｍの関数近似器における各種の変数を調整する。例えば、出力変数ｙと実際の評価情報とが異なっており、評価情報がグループＧｒ１に対応する値である場合、第１確率が第２確率及び第３確率の何れよりも高くなるように、学習装置１００は写像Ｍの関数近似器における各種の変数を調整する。

こうした写像Ｍの機械学習が完了すると、機械学習済みの写像Ｍを規定する写像データＤＭが部品選択装置３０の記憶装置３３に記憶される。
＜車両部品選択方法＞
図１１を参照し、本実施形態の部品選択方法で車両１０に搭載する変速装置１４を決める際の処理の流れについて説明する。

一連の処理において、はじめのステップＳ１１では、部品選択装置３０は、ユーザ関連情報を取得する。例えばディーラで車両１０の購入を決めた購入者に関する情報をユーザ関連情報として利用するとよい。購入者に関する情報は、例えば、年齢、人種、国籍及び居住地域を含んでいる。続いて、ステップＳ１３において、部品選択装置３０は、ステップＳ１１で取得したユーザ関連情報を入力変数ｘ（１）～ｘ（ｎ）として写像Ｍに入力する。すなわち、本実施形態では、ステップＳ１３が、「入力処理」に対応する。

次のステップＳ１５において、部品選択装置３０は、写像Ｍから出力された出力変数ｙを取得する。そして、ステップＳ１７において、部品選択装置３０は、複数のグループＧｒ１，Ｇｒ２，Ｇｒ３の中から、写像Ｍが出力した出力変数ｙに対応するグループを選択する。例えば、出力変数ｙがグループＧｒ１に対応する値である場合、部品選択装置３０は、グループＧｒ１を選択する。すなわち、本実施形態では、ステップＳ１７が、「選択処理」に対応する。

続いて、ステップＳ１９において、部品選択装置３０は、選択したグループに分類されている変速装置１４を、ユーザ関連情報で特定されるユーザ用の車両１０に搭載する部品として決定する。すなわち、本実施形態では、ステップＳ１９が、「決定処理」に対応する。そして、部品選択装置３０は、一連の処理を終了する。

＜本実施形態における作用及び効果＞
（１－１）本実施形態では、図７に示したようなユーザ関連情報と、図８に示したような評価情報とを用いて、写像Ｍが機械学習される。写像Ｍの機械学習が完了すると、当該写像Ｍを規定する写像データＤＭが部品選択装置３０の記憶装置３３に記憶される。そのため、部品選択装置３０に、入力処理、選択処理及び決定処理を実行させることにより、写像Ｍに入力されたユーザ関連情報で特定されるユーザが不快に感じる周波数域の作動音が大きくなりにくい変速装置１４を、当該ユーザ用の車両１０に搭載する装置として決定できる。こうした決定に従って車両１０を製造することにより、市中において、変速装置１４の作動音に対してユーザが不快に感じることを抑制できる。

（１－２）年齢によって、敏感に感じる音の周波数域が異なったり、加齢によって可聴周波数域が狭くなったりする。そこで、本実施形態では、ユーザ関連情報は、ユーザの年齢に関する情報を含んでいる。すなわち、ユーザの年齢に関する情報が入力変数ｘとして写像Ｍに入力される。その結果、ユーザの年齢を考慮した値が写像Ｍから出力変数ｙとして出力される。こうした出力変数ｙに対応するグループが、複数のグループＧｒ１，Ｇｒ２，Ｇｒ３の中から選択される。これにより、ユーザの年齢に考慮した特性を有する変速装置１４を、車両１０に搭載できる。ここでいう特性とは、作動音の大きさと周波数域との関係を示す特性である。

（１－３）人種によって、敏感に感じる音の周波数域が異なったり、可聴周波数域が異なったりする。そこで、本実施形態では、ユーザ関連情報は、ユーザの人種に関する情報を含んでいる。すなわち、ユーザの人種に関する情報が入力変数ｘとして写像Ｍに入力される。その結果、ユーザの人種を考慮した値が写像Ｍから出力変数ｙとして出力される。こうした出力変数ｙに対応するグループが、複数のグループＧｒ１，Ｇｒ２，Ｇｒ３の中から選択される。これにより、ユーザの人種に考慮した特性を有する変速装置１４を、車両１０に搭載できる。

（１－４）ユーザの居住する地域によっては、特定の周波数域の音に対して過剰に不快感を訴えるユーザが他の地域と比較して多いことがある。本実施形態では、ユーザ関連情報は、ユーザの国籍に関する情報及びユーザの居住する地域に関する情報を含んでいる。すなわち、ユーザの国籍に関する情報及びユーザの居住する地域に関する情報が入力変数ｘとして写像Ｍに入力される。その結果、ユーザの国籍及びユーザの居住する地域を考慮した値が写像Ｍから出力変数ｙとして出力される。こうした出力変数ｙに対応するグループが、複数のグループＧｒ１，Ｇｒ２，Ｇｒ３の中から選択される。これにより、ユーザの国籍及びユーザの居住する地域に考慮した特性を有する変速装置１４を、車両１０に搭載できる。

（第２実施形態）
車両部品選択方法の第２実施形態について説明する。以下の説明においては、第１実施形態と相違している部分について主に説明するものとし、第１実施形態と同一又は相当する部材構成には同一符号を付して重複説明を省略するものとする。

＜写像Ｍの学習手法＞
図７に示した各試験者ＨＡ，ＨＢ，ＨＣ，ＨＤ、…には、音の聞き取りにくい周波数域と、音の聞き取りやすい周波数域とを調査するための試験が行われた。例えば、高周波数域に含まれる周波数の第１音を試験者ＨＡ，ＨＢ，ＨＣ，ＨＤ、…に聞いてもらい、試験者ＨＡ，ＨＢ，ＨＣ，ＨＤ、…にとって第１音が聞き取りやすいか否かを判断してもらう。同様に、中周波数域に含まれる周波数の第２音を試験者ＨＡ，ＨＢ，ＨＣ，ＨＤ、…に聞いてもらい、試験者ＨＡ，ＨＢ，ＨＣ，ＨＤ、…にとって第２音が聞き取りやすいか否かを判断してもらう。さらに、低周波数域に含まれる周波数の第３音を試験者ＨＡ，ＨＢ，ＨＣ，ＨＤ、…に聞いてもらい、試験者ＨＡ，ＨＢ，ＨＣ，ＨＤ、…にとって第３音が聞き取りやすいか否かを判断してもらう。そして、第１音、第２音及び第３音の中で最も聞き取りにくかった音を、試験者ＨＡ，ＨＢ，ＨＣ，ＨＤ、…に答えてもらう。

ここで、聞き取りやすい周波数域の作動音が大きくなる変速装置１４に試験者が乗車した場合、変速装置１４の作動音に対して試験者が不快に感じやすいと推測できる。一方、聞き取りにくい周波数域の作動音が大きくなる変速装置１４に試験者が乗車した場合、変速装置１４の作動音に対して試験者が不快に感じにくいと推測できる。

そこで、例えば第３音が最も聞き取りにくかったと試験者ＨＡが答えた場合、試験者ＨＡにとって適切な周波数域は、低周波数域であるとする。ここでいう「適切な周波数域」とは、試験者が最も聞き取りにくい音の周波数域である。こうした試験の結果に関する情報を「試験情報」とする。この場合、試験情報が、ユーザが聞き取りにくい周波数域の作動音が他の周波数域の作動音よりも大きくなる特性を有する変速装置１４が分類されているグループに関する情報に対応する。

本実施形態では、こうした試験情報が、上記の評価情報の代わりに教師データとして採用される。例えば低周波数域が最も聞き取りにくい試験者の試験情報を、グループＧｒ３に対応する値とする。例えば中周波数域が最も聞き取りにくい試験者の試験情報を、グループＧｒ２に対応する値とする。例えば高周波数域が最も聞き取りにくい試験者の試験情報を、グループＧｒ１に対応する値とする。

写像Ｍの機械学習では、試験者を特定できる情報であるユーザ関連情報が入力データとなり、試験情報が教師データとなる。入力データと教師データとを組とするデータを訓練データとしたとき、複数の試験者の各々の訓練データが用意される。

図１０に示したように、予め用意した複数の訓練データを用いて写像Ｍが学習される。すなわち、入力データが入力変数ｘとして写像Ｍに入力されると、入力変数ｘに応じた値が出力変数ｙとして写像Ｍから出力される。この出力変数ｙが実際の試験情報と相違する場合、写像Ｍにおける各種の変数が調整される。つまり、本実施形態では、ユーザ関連情報と、ユーザ関連情報で特定されるユーザが不快に感じない周波数域の作動音が他の周波数域の作動音よりも大きくなる特性を有する変速装置１４が分類されているグループに関する情報とを用いて写像Ｍの機械学習が行われる。

そして、このように学習された写像Ｍを規定する写像データＤＭが部品選択装置３０の記憶装置３３に記憶される。
＜本実施形態における作用及び効果＞
上記第１実施形態における効果（１－２）～（１－４）と同等の効果に加え、以下に示す効果をさらに得ることができる。

（２－１）本実施形態では、図７に示したようなユーザ関連情報と、試験情報とを用いて、写像Ｍが機械学習される。こうした写像Ｍを規定する写像データＤＭが部品選択装置３０の記憶装置３３に記憶されている。そのため、部品選択装置３０に、入力処理と、選択処理と、決定処理とを実行させることにより、所定の周波数域の作動音が、写像Ｍに入力されたユーザ関連情報で特定されるユーザが聞き取りにくい周波数域の作動音よりも大きくならない変速装置１４を、当該ユーザ用の車両１０に搭載する装置として選択できる。所定の周波数域とは、ユーザが聞き取りにくい周波数域以外の周波数域である。そして、選択した変速装置１４を車両１０に搭載することにより、市中において、車両１０に搭載される変速装置１４の作動音に対してユーザが不快に感じることを抑制できる。

（第３実施形態）
車両部品選択方法の第３実施形態について説明する。以下の説明においては、上記各実施形態と相違している部分について主に説明するものとし、上記各実施形態と同一又は相当する部材構成には同一符号を付して重複説明を省略するものとする。

＜グループについて＞
本実施形態では、同じ型式の複数の変速装置１４が、作動音の大きさと、作動音が発生する周波数との関係に基づいて複数のグループに分類されている。例えば、同じ型式の複数の変速装置１４が、２つのグループＧｒ１１，Ｇｒ１２に分類される。

変速装置１４内には、オイルなどのフルードが循環している。当該変速装置１４では、フルードの温度が変わると、変速装置１４における作動音と周波数との関係が変わる。
なお、変速装置１４を循環するフルードの温度は、変速装置１４の作動時間が長いほど高くなる。変速装置１４の作動時間は、車両１０の走行時間と対応する。すなわち、車両１０の走行時間が長いほど、フルードの温度が高くなりやすい。

図１２には、車両１０の走行時間が長くなると、作動音と周波数との関係が変わる場合の一例が示されている。例えば各グループＧｒ１１，Ｇｒ１２のうち、グループＧｒ１１に分類されている変速装置１４は、以下に示す特性（Ｂ１１）及び（Ｂ１２）を有している。

（Ｂ１１）走行時間が比較的短く、フルードの温度があまり高くない場合には、中周波数域の作動音が他の周波数域の作動音よりも大きい。例えば、走行時間が第１規定時間以下である場合、図１２に実線で示すように、中周波数域の作動音が他の周波数域の作動音よりも大きくなる。

（Ｂ１２）走行時間が長くなり、フルードの温度が高くなると、図１２に実線の白抜き矢印で示すように、作動音が最大となる周波数が高周波数側に移動する。そして、走行時間が第１規定時間を越えると、図１２に破線で示すように、高周波数域の作動音が他の周波数域の作動音よりも大きくなる。

一方、例えば各グループＧｒ１１，Ｇｒ１２のうち、グループＧｒ１２に分類されている変速装置１４は、以下に示す特性（Ｂ２１）及び（Ｂ２２）を有している。なお、以下に示す第２規定時間は、第１規定時間と同じであってもよいし、第１規定時間とは多少ずれていてもよい。

（Ｂ２１）走行時間が比較的短く、フルードの温度があまり高くない場合には、高周波数域の作動音が他の周波数域の作動音よりも大きい。例えば、走行時間が第２規定時間以下である場合、図１２に破線で示すように、高周波数域の作動音が他の周波数域の作動音よりも大きくなる。

（Ｂ２２）走行時間が長くなり、フルードの温度が高くなると、図１２に破線の白抜き矢印で示すように、作動音が最大となる周波数が低周波数側に移動する。そして、走行時間が第２規定時間を越えると、図１２に実線で示すように、中周波数域の作動音が他の周波数域の作動音よりも大きくなる。

すなわち、本実施形態では、グループＧｒ１１が「第１グループ」に対応し、中周波数域が「第１周波数域」に対応する。また、グループＧｒ１２が「第２グループ」に対応し、高周波数域が「第２周波数域」に対応する。

＜写像Ｍの学習方法＞
本実施形態では、図１３に示すように、ユーザ関連情報は、図７に示したような試験者を特定できる情報に加え、各試験者ＨＡ，ＨＢ，ＨＣ，ＨＤ，…における車両１０の走行時間の平均値に関する情報を含んでいる。ここでいう走行時間の平均値とは、試験者ＨＡ，ＨＢ，ＨＣ，ＨＤ，…が、自身の所有する車両を運転する場合の１トリップでの車両の走行時間の平均値である。図１３では、試験者ＨＡにおける走行時間の平均値が「ＴＭ１」であり、試験者ＨＢにおける走行時間の平均値が「ＴＭ２」である。また、試験者ＨＣにおける走行時間の平均値が「ＴＭ３」であり、試験者ＨＤにおける走行時間の平均値が「ＴＭ４」である。

例えば、高周波数域の音を他の周波数域の音よりも不快に感じにくく、且つ車両１０の走行時間の平均値が比較的短いユーザを第１ユーザとする。このとき、第１ユーザ用の車両１０には、グループＧｒ１２よりもグループＧｒ１１に分類されている変速装置１４を搭載させることが好ましい。これは、第１ユーザが車両１０を運転する場合、走行距離が長くならないことが多いためである。グループＧｒ１１に分類されている変速装置１４を車両１０に搭載させることにより、第１ユーザが車両１０を運転している場合に、変速装置１４の作動音のうち、高周波数域の作動音が最大となる機会があまり多くならない。

また例えば、高周波数域の音を他の周波数域の音よりも不快に感じにくく、且つ車両１０の走行時間の平均値が比較的長いユーザを第２ユーザとする。このとき、第２ユーザ用の車両１０には、グループＧｒ１１よりもグループＧｒ１２に分類されている変速装置１４を搭載させることが好ましい。これは、第２ユーザが車両１０を運転する場合、走行距離が長くなることが多いためである。グループＧｒ１２に分類されている変速装置１４を車両１０に搭載させることにより、第２ユーザが車両１０を運転している場合に、変速装置１４の作動音のうち、中周波数域の作動音が最大となる機会が多くなる。

そして、写像Ｍの機械学習では、図１３に示す、試験者を特定できる情報、及び、走行時間の平均値に関する情報を含むユーザ関連情報が用いられる。さらに、機械学習では、上記第１実施形態で説明した評価情報又は上記第２実施形態で説明した試験情報が用いられる。すなわち、ユーザ関連情報が入力データとなり、評価情報又は試験情報が教師データとなる。入力データと教師データとを組とするデータを訓練データとしたとき、複数の試験者の各々の訓練データが用意される。

＜車両部品選択方法＞
図１１に示した一連の処理において、はじめのステップＳ１１では、部品選択装置３０は、ユーザ関連情報を取得する。本実施形態では、例えばディーラで車両１０の購入を決めた購入者を特定できる情報と、当該購入者における車両１０の走行時間の予測値とをユーザ関連情報として利用するとよい。購入者における車両１０の走行時間の予測値は、例えば、購入者が過去に所有していた車両のデータを取得することによって導出できる。

続いて、ステップＳ１３において、部品選択装置３０は、ステップＳ１１で取得したユーザ関連情報を入力変数ｘ（１）～ｘ（ｎ）として写像Ｍに入力する。なお、以降の処理の流れは、上記各実施形態の場合と同様であるため、詳細な説明を割愛する。

＜本実施形態における作用及び効果＞
本実施形態では、上記各実施形態における効果と同等の効果に加え、以下に示す効果をさらに得ることができる。

（３－１）本実施形態では、ユーザの年齢に関する情報、人種に関する情報、ユーザの居住する地域に関する情報、及び、ユーザにおける車両１０の走行時間の予測値に関する情報を含むユーザ関連情報が入力変数ｘとして写像Ｍに入力される。この場合、写像Ｍは、ユーザの年齢、人種、ユーザの居住する地域、及び、走行時間の予測値を考慮した値を出力変数ｙとして出力する。

ここで、ユーザ関連情報で特定されるユーザが、例えば高周波数域の作動音を他の周波数域の作動音よりも不快に感じ、且つ車両１０の走行時間の予測値が比較的短いユーザであるとする。この場合、写像Ｍに当該ユーザ関連情報を入力することにより、各グループＧｒ１１，Ｇｒ１２のうち、グループＧｒ１１に対応する値が写像Ｍから出力変数ｙとして出力される可能性がある。グループＧｒ１１に対応する値が出力変数ｙとして写像Ｍから出力されると、グループＧｒ１１に分類されている変速装置１４を、車両１０に搭載する部品として決定できる。

したがって、ユーザ関連情報で特定されるユーザが車両１０を使用した際における車両１０の走行時間を考慮してグループを選択することにより、車両使用時に変速装置１４の作動音に対してユーザが不快に感じることを抑制できる。

（第４実施形態）
車両部品選択方法の第４実施形態について説明する。以下の説明においては、上記各実施形態と相違している部分について主に説明するものとし、上記各実施形態と同一又は相当する部材構成には同一符号を付して重複説明を省略するものとする。

＜グループについて＞
本実施形態では、同じ型式の複数の変速装置１４が、作動音の大きさと、作動音が発生する周波数との関係に基づいて複数のグループに分類されている。例えば、同じ型式の複数の変速装置１４が、２つのグループＧｒ２１，Ｇｒ２２に分類される。

車速によって変速装置１４の作動態様が変わる。作動態様が変わると、変速装置１４における作動音と周波数との関係が変わる。
例えば、変速装置１４が有段式の変速機構を有するものであるとする。この場合、変速装置１４の変速段が変更されると、変速装置１４内部での動力伝達経路が変わる。その結果、変速装置１４における作動音の発生態様が変わる。また、変速装置１４の変速段は、車速の変化に応じて可変する。そのため、車速によって、変速装置１４の作動音が最大となる周波数域が変わることがある。

図１４には、車速によって作動音と周波数との関係が変わる場合の一例が示されている。例えば各グループＧｒ２１，Ｇｒ２２のうち、グループＧｒ２１に分類されている変速装置１４は、以下に示す特性（Ｃ１１）及び（Ｃ１２）を有している。

（Ｃ１１）車速が比較的低い場合、中周波数域の作動音が他の周波数域の作動音よりも大きい。例えば、車速が第１規定車速以下である場合、図１４に実線で示すように、中周波数域の作動音が他の周波数域の作動音よりも大きい。

（Ｃ１２）車速が高くなると、図１４に実線の白抜き矢印で示すように、作動音が最大となる周波数が高周波数側に移動する。そして、車速が第１規定車速を越えると、図１４に破線で示すように、高周波数域の作動音が他の周波数域の作動音よりも大きくなる。

一方、例えば各グループＧｒ２１，Ｇｒ２２のうち、グループＧｒ２２に分類されている変速装置１４は、以下に示す特性（Ｃ２１）及び（Ｃ２２）を有している。なお、以下に示す第２規定車速は、第１規定車速と同じであってもよいし、第１規定車速とは多少ずれていてもよい。

（Ｃ２１）車速が比較的低い場合、高周波数域の作動音が他の周波数域の作動音よりも大きい。例えば、車速が第２規定車速以下である場合、図１４に破線で示すように、高周波数域の作動音が他の周波数域の作動音よりも大きい。

（Ｃ２２）車速が高くなると、図１４に破線の白抜き矢印で示すように、作動音が最大となる周波数が低周波数側に移動する。そして、車速が第２規定車速を越えると、図１４に実線で示すように、中周波数域の作動音が他の周波数域の作動音よりも大きくなる。

すなわち、本実施形態では、グループＧｒ２１が「第１グループ」に対応し、中周波数域が「第１周波数域」に対応する。また、グループＧｒ２２が「第２グループ」に対応し、高周波数域が「第２周波数域」に対応する。

＜写像Ｍの学習方法＞
本実施形態では、図１５に示すように、ユーザ関連情報は、図７に示したようなユーザを特定できる情報に加え、試験者ＨＡ，ＨＢ，ＨＣ，ＨＤ，…が主に使用する車速領域に関する情報を含んでいる。図１５では、試験者ＨＡにおける主要な車速領域が「Ｆｓｐ１」であり、試験者ＨＢにおける主要な車速領域が「Ｆｓｐ２」である。また、試験者ＨＣにおける主要な車速領域が「Ｆｓｐ３」であり、試験者ＨＤにおける主要な車速領域が「Ｆｓｐ４」である。

例えば、高周波数域の音を他の周波数域の音よりも不快に感じにくく、且つ主要な車速領域が比較的低いユーザを第１ユーザとする。このとき、第１ユーザ用の車両１０には、グループＧｒ２２よりもグループＧｒ２１に分類されている変速装置１４を搭載させることが好ましい。これは、第１ユーザが車両１０を運転する場合、車速を高くすることが少ないためである。グループＧｒ２１に分類されている変速装置１４を車両１０に搭載させることにより、第１ユーザが車両１０を運転している場合に、変速装置１４の作動音のうち、高周波数域の作動音が最大となる機会があまり多くならない。

また例えば、高周波数域の音を他の周波数域の音よりも不快に感じにくく、且つ主要な車速領域が比較的高い第２ユーザとする。このとき、第２ユーザ用の車両１０には、グループＧｒ２１よりもグループＧｒ２２に分類されている変速装置１４を搭載させることが好ましい。これは、第２ユーザが車両１０を運転する場合、車速を高い状態で車両１０が走行する機会が多いためである。グループＧｒ２２に分類されている変速装置１４を車両１０に搭載させることにより、変速装置１４の作動音のうち、中周波数域の作動音が最大となる機会が多くなる。

写像Ｍの機械学習では、図１５に示す、試験者を特定できる情報、及び、主要な車速領域に関する情報を含むユーザ関連情報が用いられる。さらに、機械学習では、上記第１実施形態で説明した評価情報又は上記第２実施形態で説明した試験情報が用いられる。すなわち、ユーザ関連情報が入力データとなり、評価情報又は試験情報が教師データとなる。入力データと教師データとを組とするデータを訓練データとしたとき、試験者の各々の訓練データが用意される。

＜車両部品選択方法＞
図１１に示した一連の処理において、はじめのステップＳ１１では、部品選択装置３０は、ユーザ関連情報を取得する。本実施形態では、例えばディーラで車両１０の購入を決めた購入者を特定できる情報と、当該購入者の車両１０の使用時に最も使用される車速の範囲の予測値に関する情報とをユーザ関連情報として利用するとよい。最も使用される車速の範囲の予測値は、例えば、購入者が過去に所有していた車両のデータを取得することによって導出できる。

続いて、ステップＳ１３において、部品選択装置３０は、ステップＳ１１で取得したユーザ関連情報を入力変数ｘ（１）～ｘ（ｎ）として写像Ｍに入力する。なお、以降の処理の流れは、上記各実施形態の場合と同様であるため、詳細な説明を割愛する。

＜本実施形態における作用及び効果＞
本実施形態では、上記各実施形態における効果と同等の効果に加え、以下に示す効果をさらに得ることができる。

（４－１）本実施形態では、ユーザの年齢に関する情報、人種に関する情報、ユーザの居住する地域に関する情報、及び、ユーザが最も使用される車速の範囲の予測値に関する情報を含むユーザ関連情報が入力変数ｘとして写像Ｍに入力される。この場合、写像Ｍは、ユーザの年齢、人種、ユーザの居住する地域、及び、最も使用される車速の範囲の予測値を考慮した値を出力変数ｙとして出力する。

ここで、ユーザ関連情報で特定されるユーザが、例えば高周波数域の作動音を他の周波数域の作動音よりも不快に感じ、且つユーザが最も使用される車速の範囲が比較的低いユーザであるとする。この場合、写像Ｍに当該ユーザ関連情報を入力することにより、各グループＧｒ２１，Ｇｒ２２のうち、グループＧｒ２１に対応する値が写像Ｍから出力変数ｙとして出力される可能性がある。グループＧｒ２１に対応する値が出力変数ｙとして写像Ｍから出力されると、グループＧｒ２１に分類されている変速装置１４を、車両１０に搭載する部品として決定できる。

したがって、ユーザ関連情報で特定されるユーザが最も使用される車速の範囲を考慮してグループを選択することにより、車両使用時に変速装置１４の作動音に対してユーザが不快に感じることを抑制できる。

＜変更例＞
上記各実施形態は、以下のように変更して実施することができる。上記各実施形態及び以下の変更例は、技術的に矛盾しない範囲で互いに組み合わせて実施することができる。

「写像Ｍを機械学習する際に用いる情報について」
・上記各実施形態において、写像Ｍを機械学習するに際し、以下のような情報を用いてもよい。例えば車両１０から発生する作動音に対して苦情がでた場合、苦情を申し出たユーザに関する情報と、その作動音の周波数域とを取得しておく。こうした周波数域の作動音は、当該ユーザにとって不快に感じる音である。そのため、こうした周波数域とは別の周波数域の作動音が、当該ユーザにとって不快に感じにくい音であると推測できる。そのため、このように取得した情報を訓練データとして採用するとよい。

「入力変数ｘについて」
・写像Ｍに入力変数ｘとして入力されるユーザ関連情報は、ユーザの年齢に関する情報を含んでいるのであれば、他の情報を含まなくてもよい。例えば、ユーザ関連情報は、人種に関する情報を含まなくてもよい。また、ユーザ関連情報は、国籍に関する情報を含まなくてもよいし、居住する地域に関する情報を含まなくてもよい。

・写像Ｍに入力変数ｘとして入力されるユーザ関連情報は、ユーザの人種に関する情報を含んでいるのであれば、他の情報を含まなくてもよい。例えば、ユーザ関連情報は、年齢に関する情報を含まなくてもよい。また、ユーザ関連情報は、国籍に関する情報を含まなくてもよいし、居住する地域に関する情報を含まなくてもよい。

・写像Ｍに入力変数ｘとして入力されるユーザ関連情報は、国籍に関する情報又は居住する地域に関する情報を含んでいるのであれば、他の情報を含まなくてもよい。例えば、ユーザ関連情報は、年齢に関する情報を含まなくてもよい。また、ユーザ関連情報は、人種に関する情報を含まなくてもよい。

・写像Ｍに入力変数ｘとして入力されるユーザ関連情報は、ユーザの年齢に関する情報、人種に関する情報及びユーザの居住する地域に関する情報以外の他の情報を含んでいてもよい。例えば、他の情報としては、ユーザの性別に関する情報を挙げることができる。

「グループについて」
・上記第１実施形態及び第２実施形態において、複数の変速装置１４が分類されるグループの数は、「２つ」以上であれば、「３つ」でなくてもよい。

・上記第３実施形態において、複数の変速装置１４が分類されるグループの数は、「３つ」以上であってもよい。例えば、グループＧｒ１１，Ｇｒ１２の他のグループに分類される変速装置１４は、以下に示す特性（Ｂ３１）及び（Ｂ３２）を有している。なお、第３規定時間は、上記第１規定時間と同じであってもよいし、第１規定時間とは多少異なっていてもよい。

（Ｂ３１）走行時間が比較的短く、フルードの温度があまり高くない場合には、低周波数域の作動音が他の周波数域の作動音よりも大きい。例えば、走行時間が第３規定時間以下である場合、低周波数域の作動音が他の周波数域の作動音よりも大きくなる。

（Ｂ３２）走行時間が長くなり、フルードの温度が高くなると、作動音が最大となる周波数が高周波数側に移動する。そして、走行時間が第３規定時間を越えると、中周波数域の作動音が他の周波数域の作動音よりも大きくなる。

・上記第４実施形態において、複数の変速装置１４が分類されるグループの数は、「３つ」以上であってもよい。例えば、グループＧｒ２１，Ｇｒ２２の他のグループに分類される変速装置１４は、以下に示す特性（Ｃ３１）及び（Ｃ３２）を有している。なお、第３規定車速は、上記第１規定車速と同じであってもよいし、第１規定車速とは多少異なっていてもよい。

（Ｃ３１）車速が比較的低い場合、低周波数域の作動音が他の周波数域の作動音よりも大きい。例えば、車速が第３規定車速以下である場合、低周波数域の作動音が他の周波数域の作動音よりも大きい。

（Ｃ３２）車速が高くなると、作動音が最大となる周波数が高周波数側に移動する。そして、車速が第３規定車速を越えると、中周波数域の作動音が他の周波数域の作動音よりも大きくなる。

「部品選択装置３０について」
・部品選択装置３０としては、ＣＰＵ３１とＲＯＭ３２とを備えて、ソフトウェア処理を実行するものに限らない。例えば、上記各実施形態においてソフトウェア処理されたものの少なくとも一部を、ハードウェア処理する専用のハードウェア回路を備えてもよい。専用のハードウェア回路としては、例えば、ＡＳＩＣを挙げることができる。ＡＳＩＣとは、「Application Specific Integrated Circuit」の略記である。すなわち、部品選択装置３０は、以下の（ａ）～（ｃ）の何れかの構成であればよい。
（ａ）部品選択装置３０は、上記処理の全てを、プログラムに従って実行する処理装置と、プログラムを記憶するＲＯＭなどのプログラム格納装置とを備えている。
（ｂ）部品選択装置３０は、上記処理の一部をプログラムに従って実行する処理装置及びプログラム格納装置と、残りの処理を実行する専用のハードウェア回路とを備えている。
（ｃ）部品選択装置３０は、上記処理の全てを実行する専用のハードウェア回路を備えている。ここで、処理装置及びプログラム格納装置を備えたソフトウェア実行装置、及び、専用のハードウェア回路は複数であってもよい。

「変速装置１４について」
・変速装置１４は、有段式の変速機構を備える装置以外の他の構成のものであってもよい。例えば、変速装置１４は、無段式の変速機構を備える装置であってもよい。

「駆動力伝達部品について」
・車両１０が、動力源として内燃機関及び電動モータを備えるハイブリッド車両である場合、駆動力伝達部品は、遊星歯車機構を備える装置であってもよい。

・駆動力伝達部品は、動力伝達経路に配置される部品であれば、変速装置１４以外の部品であってもよい。例えば、駆動力伝達部品は、ディファレンシャル装置１５であってもよいし、トルクコンバータ１３であってもよい。

「車両について」
・車両１０は、動力源１２として内燃機関及び電動モータを備えるハイブリッド車両であってもよい。車両１０は、電動モータ及び内燃機関のうち、電動モータのみを動力源１２として備える電動車両であってもよい。

１０…車両
１１…駆動輪
１２…動力源
１３…トルクコンバータ
１４…変速装置
１５…ディファレンシャル装置
３０…部品選択装置

Claims (6)

1. 車両に搭載する駆動力伝達部品を選択する車両部品選択方法であって、
   前記駆動力伝達部品は、前記車両の動力源から駆動輪への動力伝達経路に配置されるものであり、
   同じ型式の複数の前記駆動力伝達部品が、作動音が最も大きくなる周波数域に応じて複数のグループに分類されており、
   部品選択装置には、機械学習によって学習済みの写像を規定するデータである写像データが記憶されており、
   前記写像は、ユーザに関する情報であるユーザ関連情報を入力変数とし、前記入力変数が入力されると、当該入力変数に応じた値を出力変数として出力するものであり、
   前記出力変数は、複数の前記グループの中から、前記ユーザ関連情報で特定されるユーザが最も不快に感じる周波数域の作動音よりも他の周波数域の作動音のほうが大きくなる特性を有する前記駆動力伝達部品が分類されているグループを特定する値であり、
   前記部品選択装置に、
   前記ユーザ関連情報を前記入力変数として前記写像に入力する入力処理と、
   複数の前記グループの中から、前記写像が出力した前記出力変数に対応する前記グループを選択する選択処理と、
   前記選択処理で選択した前記グループに分類された前記駆動力伝達部品を、前記ユーザ関連情報で特定される前記ユーザ用の前記車両に搭載する部品として決定する決定処理と、を実行させる
   車両部品選択方法。
2. 前記ユーザ関連情報は、前記ユーザの年齢に関する情報、人種に関する情報、及び、前記ユーザの居住する地域に関する情報のうち、少なくとも１つを含み、
   前記入力処理では、前記写像に前記ユーザ関連情報を入力する
   請求項１に記載の車両部品選択方法。
3. 前記写像は、前記ユーザ関連情報と、前記ユーザ関連情報で特定されるユーザが不快に感じない周波数域の作動音が他の周波数域の作動音よりも大きくなる特性を有する前記駆動力伝達部品が分類されている前記グループに関する情報と、を用いて機械学習が行われたものであり、
   前記入力処理では、前記写像に前記ユーザ関連情報を入力する
   請求項１又は請求項２に記載の車両部品選択方法。
4. 前記写像は、前記ユーザ関連情報と、前記ユーザ関連情報で特定されるユーザが聞き取りにくい周波数域の作動音が他の周波数域の作動音よりも大きくなる特性を有する前記駆動力伝達部品が分類されている前記グループに関する情報と、を用いて機械学習が行われたものであり、
   前記入力処理では、前記写像に前記ユーザ関連情報を入力する
   請求項１又は請求項２に記載の車両部品選択方法。
5. 複数の前記グループのうち、
   第１グループに分類された前記駆動力伝達部品は、前記車両の走行時間が第１規定時間を越えた場合、当該走行時間が前記第１規定時間未満であるときよりも第１周波数域の作動音が大きくなり、且つ当該走行時間が前記第１規定時間未満であるときよりも第２周波数域の作動音が小さくなるものであり、
   第２グループに分類された前記駆動力伝達部品は、前記車両の走行時間が第２規定時間を越えた場合、当該走行時間が前記第２規定時間未満であるときよりも前記第２周波数域の作動音が大きくなり、且つ当該走行時間が前記第２規定時間未満であるときよりも前記第１周波数域の作動音が小さくなるものであり、
   前記ユーザ関連情報は、前記ユーザの年齢に関する情報、人種に関する情報、及び、前記ユーザの居住する地域に関する情報のうちの少なくとも１つと、前記ユーザにおける前記車両の走行時間の予測値に関する情報と、を含み、
   前記入力処理では、前記写像に前記ユーザ関連情報を入力する
   請求項１に記載の車両部品選択方法。
6. 複数の前記グループのうち、
   第１グループに分類された前記駆動力伝達部品は、車速が第１規定車速以上である場合、前記車速が前記第１規定車速未満であるときよりも第１周波数域の作動音が大きくなり、且つ前記車速が前記第１規定車速未満であるときよりも第２周波数域の作動音が小さくなるものであり、
   第２グループに分類された前記駆動力伝達部品は、前記車速が第２規定車速未満である場合、前記車速が前記第２規定車速以上である場合よりも前記第２周波数域の作動音が大きくなり、且つ前記車速が前記第２規定車速未満であるときよりも前記第１周波数域の作動音が小さくなるものであり、
   前記ユーザ関連情報は、前記ユーザの年齢に関する情報、人種に関する情報、及び、前記ユーザの居住する地域に関する情報のうちの少なくとも１つと、前記ユーザの前記車両の使用時に最も使用される車速の範囲の予測値に関する情報と、を含み、
   前記入力処理では、前記写像に前記ユーザ関連情報を入力する
   請求項１に記載の車両部品選択方法。