JPWO2017183476A1 - 情報処理装置、および情報処理方法、並びにプログラム - Google Patents

Abstract

本開示は、学習データを他のエージェントに移行できるようにする情報処理装置、および情報処理方法、並びにプログラムに関する。学習データを他のユーザに移行する場合、学習データのうちの個人の依存するプライベートタイプ、それ以外のパブリックタイプとに分けて、パブリックタイプの学習データのみを引き継がせる。新たな車両のエージェントに移行する場合、個体依存データ、車種依存データ、および汎用データに分類し、汎用データのみを移行させ、新たな車両の車種がそれまでの車種と同一である場合にのみ、車種依存データも移行させる。本開示は、知的エージェントに適用することができる。

Description

本開示は、情報処理装置、および情報処理方法、並びにプログラムに関し、特に、ハードウェアに蓄積される学習データを容易に引き継げるようにした情報処理装置、および情報処理方法、並びにプログラムに関する。

様々なセンサによる検出結果に基づいて、環境の状況を認識し、次の動作を推論して、推論結果に応じた動作をするものとして「知的エージェント」が知られている（非特許文献１参照）。

知的エージェントには、様々なものが存在するが、具体的な例としては、例えば、パーソナルコンピュータやスマートフォン等の電子デバイスにおいて、ユーザにより文字入力がなされる際、過去の入力履歴に基づいた学習により、可能性の高い候補を表示して、ユーザに選択させるものなどがある。

すなわち、知的エージェントは、未知なる環境に関する記述は完全には得られないので、経験に従い、未知なる環境の知識を学習し、学習結果を蓄積させながら、推論を繰り返し、推論結果に応じて動作するものである。

知的エージェント インターネット ＜URL: http://www2c.comm.eng.osaka-u.ac.jp/~babaguchi/aibook/agent.pdf＞

しかしながら、このような個人化された履歴データなどの、蓄積されてきた学習結果は、知的エージェントが搭載されたハードウェアを買い替えるような場合、ユーザが変更される際にプライバシの観点から消去されてしまうので、新しいハードウェアを使うユーザは、これまで蓄積されてきた学習結果を、新しいハードウェアの知的エージェントで生かすことができない。

また、新たなユーザが古いハードウェアの使用を開始するときには、以前のユーザにより蓄積された学習結果が、プライバシの観点から消去されてしまうので、学習結果は何もない状態となり、再び最初から学習をやり直すことになる。

結果として、過去に知的エージェントが学習によって獲得した学習結果に、新たなユーザにとって有用な情報が含まれていても、それまでの学習結果を利用することができず、学習結果により得られるはずの恩恵が受けられないことが一般的であった。

本開示は、このような状況に鑑みてなされたものであり、特に、ハードウェアに搭載される知的エージェントなどが学習によって獲得した学習結果を、ハードウェアのユーザが変更したり、新たなハードウェアを使用するようになっても、適切な状態で引き継げるようにするものである。

本開示の一側面の情報処理装置は、ハードウェアを使用するユーザに対応付けて学習データを記憶する記憶部と、前記学習データに基づいて、前記ハードウェアの動作を決定する動作決定部と、前記記憶部に記憶されている前記学習データのうち、前記ユーザにより利用可能な学習データの選択肢を提示する提示部とを含み、前記動作決定部は、前記提示部により提示された選択肢のうち、選択された学習データに基づいて、動作を決定する情報処理装置である。

前記学習データは、前記ユーザに依存するプライベートデータ、および、前記プライベートデータ以外のパブリックデータより構成されるようにすることができ、前記提示部には、前記記憶部に記憶されている前記学習データのうち、前記動作決定部で利用可能な学習データとして、前記パブリックデータを選択肢として提示させるようにすることができる。

前記学習データは、前記ハードウェアの個体に依存する個体依存データ、前記ハードウェアの機種に依存した機種依存データ、および、前記ハードウェアに依存しない汎用データとから構成されるようにすることができ、前記提示部には、前記ユーザが、前記ハードウェアと異なる他のハードウェアを使用して、前記他のハードウェアの前記動作決定部により動作を決定させるとき、前記ハードウェアに対応付けて記憶されている学習データのうち、前記汎用データであって、プライベートデータ、およびパブリックデータからなる選択肢を提示させるようにすることができる。ここでいう学習データとは、ユーザがハードウェアを使用している際に、ハードウェアから取得される各種データを指す。またハードウェアから取得される各種データとは、ハードウェアに含まれる各デバイス、ソフトウェアの動作に基づいて取得されるデータを含む。

前記ハードウェアと、前記他のハードウェアとが同一の機種である場合、前記提示部には、前記ユーザが、前記ハードウェアと異なる他のハードウェアを使用して、前記他のハードウェアの前記動作決定部により動作を決定させるとき、前記他のハードウェアに対応付けて記憶されている学習データのうち、前記機種依存データ、および前記汎用データであって、それぞれの、プライベートデータ、およびパブリックデータからなる選択肢を提示させるようにすることができる。

前記提示部には、前記学習データにおける、前記個体依存データ、前記機種依存データ、および前記汎用データであって、それぞれのプライベートデータ、およびパブリックデータの単位で破棄する選択肢を提示させるようにすることができる。

前記学習データは、前記ユーザが使用したハードウェア毎に構成されるようにすることができ、前記提示部には、前記学習データを移行させたい、前記ハードウェアを選択する他の選択肢と、前記記憶部に記憶されている前記学習データのうち、前記ユーザが使用したハードウェアにより学習された学習データのパブリックデータを、前記ハードウェアの前記動作決定部で利用可能な学習データの選択肢として提示させるようにすることができる。

前記学習データは、前記ユーザが使用したハードウェア毎に構成されると共に、前記ハードウェアの個体に依存する個体依存データ、前記ハードウェアの機種に依存した機種依存データ、および、前記ハードウェアに依存しない汎用データとから構成されるようにする、前記提示部は、前記学習データを移行させたい、前記ハードウェアを選択する他の選択肢と、前記記憶部に記憶されている前記学習データのうち、前記ユーザが使用したハードウェアにより学習された学習データの汎用データであって、パブリックデータおよびプライベートデータであり、前記ハードウェアとは異なる他のハードウェアの前記動作決定部で利用可能な学習データの選択肢として提示させるようにすることができる。

前記ハードウェアは、車両とすることができ、前記学習データには、前記車両の個体に依存する個体依存データ、前記車両の4車種に依存した車種依存データ、および、前記車両に依存しない汎用データとから構成され、前記個体依存データは、修理履歴、走行距離、改造情報、衝突履歴、およびガソリン残存量を含ませるようにすることができ、前記車種依存データには、前記車両の車種毎に共通して特定される燃費、最高速度、ナビゲーションされるルート上の通行可否の情報、車両動作を検出するセンシングデータ、自動運転可否情報、および、自動運転時の走行ルートを含ませるようにすることができ、前記汎用データには、経路情報、近隣の店舗情報、訪問場所履歴、エージェントとの会話履歴、運転の仕方、急ブレーキ、クラクション回数、喫煙の有無、天気、建物、道路等の３次元データ、および外部情報を含ませるようにすることができる。

前記学習データに基づいて、決定された動作のデータを、匿名化する匿名化部を含ませるようにすることができ、前記記憶部には、前記動作決定部により、前記学習データに基づいて、決定された動作のデータを、前記匿名化部により匿名化された状態で記憶させるようにすることができる。

本開示の一側面の情報処理方法は、ハードウェアを使用するユーザに対応付けて学習データを記憶する記憶部と、前記学習データに基づいて、前記ハードウェアの動作を決定する動作決定部と、前記記憶部に記憶されている前記学習データのうち、前記ユーザにより利用可能な学習データの選択肢を提示する提示部とを含む情報処理装置の情報処理方法は、前記動作決定部が、前記提示部により提示された選択肢のうち、選択された学習データに基づいて、動作を決定するステップを含む情報処理方法である。

本開示の一側面のプログラムは、ハードウェアを使用するユーザに対応付けて学習データを記憶する記憶部と、前記学習データに基づいて、前記ハードウェアの動作を決定する動作決定部と、前記記憶部に記憶されている前記学習データのうち、前記ユーザにより利用可能な学習データの選択肢を提示する提示部とを含み、前記動作決定部は、前記提示部により提示された選択肢のうち、選択された学習データに基づいて、動作を決定する処理をコンピュータに実行させるプログラムである。

本開示の一側面においては、ハードウェアを使用するユーザに対応付けて学習データが記憶され、前記学習データに基づいて、前記ハードウェアの動作が決定され、前記記憶部に記憶されている前記学習データのうち、前記ユーザにより利用可能な学習データの選択肢が提示され、提示された選択肢のうち、選択された学習データに基づいて、動作が決定される。

本開示の一側面によれば、ハードウェアに搭載される知的エージェントなどが学習によって獲得した学習結果を、ハードウェアのユーザが変更したり、新たなハードウェアを使用するようになっても、適切な状態で引き継ぐことが可能となる。

本開示を適用した車両とサーバとからなるエージェントシステムの構成例を示す図である。 図１の車両によるエージェント処理を説明するフローチャートである。 図２の認証処理を説明するフローチャートである。 図３の認証処理を説明する図である。 図３の認証処理を説明する図である。 図３の認証処理を説明する図である。 図３の認証処理を説明する図である。 利用可能なエージェントデータと対応可能なアクションを表示する画像を説明する図である。 エージェントデータの移行に係る規則を説明する図である。 図２の利用設定処理を説明するフローチャートである。 図１０の利用設定処理を説明する図である。 図２の移行設定処理を説明するフローチャートである。 図１２の移行設定処理を説明する図である。 図１２の移行設定処理を説明する図である。 図２の破棄設定処理を説明するフローチャートである。 図１５の破棄設定処理を説明する図である。 図２のエージェント機能実行処理を説明するフローチャートである。 汎用のパーソナルコンピュータの構成例を説明する図である。

以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

＜エージェントを搭載した車両と、エージェントデータを管理するサーバからなるエージェントシステムの構成例＞
図１は、本開示の情報処理装置を適用したエージェントを搭載した車両と、エージェントデータを管理するサーバからなるエージェントシステムの構成例を示している。

図１の車両１１−１乃至１１−ｎは、ドライバであるユーザの要求に応じた処理を実行するエージェントを搭載している。エージェントとは、例えば、車両１１−１乃至１１−ｎを使用するユーザに対して、各種の運転支援を行うものであり、例えば、目的地までを案内するナビゲーション機能や、燃費を向上させるためのアクセルワークやブレーキワークを案内するといった運転サポート機能などを実現するものである。

尚、本実施の形態においては、エージェントは、特にドライバであるユーザが車両１１を使用する際に、所望とする目的地までのルート（経路）を探索して案内するナビゲーション装置として機能するものとするが、それ以外の機能を実現するものであってもよいものである。

また、以降において、車両１１−１乃至１１−ｎについて、特に区別する必要がない場合、単に、車両１１と称するものとし、その他の構成についても同様に称するものとする。

この際、エージェントは、地図情報などを利用した一般的なルート探索に加えて、例えば、車両のサイズの情報などから、車幅に対して道幅の狭い、取り回しが難しいルートを排除したルートを探索する。また、エージェントは、例えば、特定の時間帯に所定の目的地が設定される際、頻繁に設定される経由地（立ち寄り地点）の履歴などがあるとき、特定の時間に目的地が設定されるだけで、頻繁に設定される経由地を含めたルートを探索する。すなわち、エージェントは、ドライバが所望とする目的地までのルート探索をする際、ルート探索に係るドライバの習慣、履歴、および車両１１の条件に応じた学習を繰り返し、学習結果に応じたルート探索を実行することで、ドライバにとって最適なルート探索を実行する。

より具体的には、エージェントは、学習結果をエージェントデータとして、ドライバや車両に対応付けて、インターネットに代表されるネットワーク１３を介して、クラウドサーバなどからなるサーバ１２に格納させる。また、エージェントは、ドライバを認証して、認証結果に基づいて、サーバ１２にアクセスし、対応するエージェントデータを読み出してルート探索等に利用する。

このエージェントデータは、ドライバと車両とに対応付けられているため、例えば、ドライバＰが、車両Ａから車両Ｂに乗り換えるような場合にでも、ドライバに応じて使用するエージェントデータを車両Ａから車両Ｂに移行して利用することができる。この際、エージェントデータに含まれるルート探索の探索結果や履歴の学習結果などは、そのまま移行させることができるが、例えば、車両のサイズなどについては、新たな車両Ｂのものを採用する。

さらに、車両Ａに対応付けられたエージェントデータとして、例えば、富士山の山頂を走行したといった履歴や、北米大陸を走破したといった特殊な地域を走行したことを示す特殊履歴などについては、個人情報として特定できない状態にして残すようにし、新たなドライバＱが車両Ａを譲り受けて運転する際には認識できる状態とすることができる。また、車両Ａに対応付けられたエージェントデータには、車両Ａの修理履歴や事故履歴なども特殊履歴として残すことができる。このエージェントデータに含まれている特殊履歴は、車両Ａの付加価値情報として利用することができる。

すなわち、この特殊履歴のうち、富士山の山頂を走行したといった履歴や、北米大陸を走破したといった特殊な地域を走行したことを示す特殊履歴については、車両Ａに対するプレミアム感を高める（付加価値を高める）情報として使用することができる。また、この特殊履歴のうち、修理履歴や事故履歴などについては、車両Ａに対する付加価値を低下させる情報として使用することができる。

この結果、通常、車両Ａが売却される際には、特殊履歴にも含まれる、走行距離や使用年数、並びに修理履歴や事故履歴といった車両の履歴は、車両Ａの付加価値をどの程度下げるかを決める指標とされてきたが、特殊履歴のうち、プレミアム感と高める（付加価値を高める）履歴については、車両Ａの価値を高める指標とすることができる。

ここで、車両１１の構成例について説明する。

車両１１は、制御部３１、車両駆動部３２、操作入力部３３、車両動作検出部３４、通信部３５、表示部３６、音声出力部３７、音声入力部３８、撮像部３９、記憶部４０、およびエージェント処理部４１を備えている。

制御部３１は、いわゆる、ECU（Engine Control Unit）などからなるコンピュータであり、車両１１の動作の全体を制御する。

車両駆動部３２は、エンジン、アクセル、ブレーキ、エアコン（エアコンディショナ）、および照明等の車両１１に含まれる駆動部分の総称であり、制御部３１によりその動作が制御される。制御部３１は、車両１１の自動運転を制御するようにしてもよく、この場合、車両駆動部３２を制御することで、自動運転を実現する。

操作入力部３３は、エージェント制御部４１により制御されるエージェントに対する各種の情報を入力するボタンやタッチパネルなどであり、ユーザであるドライバにより操作されて、操作内容に応じた操作信号を出力する。

車両動作検出部３４は、車両１１における各種のセンサからなり、３次元の加速度センサによるヨー、ピッチ、ロールの他、自動ブレーキの動作の有無や衝突の有無等を検出する。

通信部３５は、イーサネット（登録商標）ボードなどからなり、ネットワーク１３を介してサーバ１２と通信し、各種のデータを送受信する。

表示部３６は、LCD（Liquid Crystal Display）や有機EL（Electro Luminescence）等からなるディスプレイであり、各種の情報を表示する。

音声出力部３７は、スピーカなどからなり、各種の情報を音声として出力する。すなわち、音声出力部３７は、例えば、エージェント処理部４１が機能することにより実現されるエージェントのカーナビゲーション機能におけるルート案内に関する情報を音声として出力する。

音声入力部３８は、マイクロフォンなどからなり、操作入力部３３と同様に、ドライバの指示内容を音声で受け付ける。

撮像部３９は、CMOS（Complementary Metal Oxide Semiconductor）などの撮像素子より構成され、車両１１の走行方向、後方、側面後方、下方、車内、車両の全周囲、およびドライバの表情などを撮像し、撮像した画像信号を出力する。

記憶部４０は、フラッシュメモリなどからなり、サーバ１２に格納されているエージェントデータを読み込んで記憶すると共に、エージェント処理部４１の処理に応じて適宜書き換えられる。尚、記憶部４０に記憶されるエージェントデータは、必要に応じて、サーバ１２に格納させる。

エージェント処理部４１は、上述したエージェントとしての機能を実現するものである。エージェント処理部４１は、認証部６１、アカウント管理部６２、エージェントデータ同期管理部６３、エージェントデータ利用管理部６４、エージェントデータ移行管理部６５、エージェントデータ廃棄管理部６６、解析部６７、事例検索部６８、事例確認部６９、事例修正部７０、事例判定部７１、事例匿名化部７２、および事例検証部７３を備えている。

認証部６１は、車両１１にドライバであるユーザが乗車した場合、例えば、操作入力部３３が操作されて、入力されたＩＤとパスワードとを利用して登録されたユーザであるか否かを認証する。また、認証部６１は、例えば、撮像部３９により撮像されたドライバの顔画像に基づいて、登録されたドライバであるユーザであるか否かを認証するようにしてもよい。さらに、この他にも、認証部６１は、撮像部３９により撮像されるユーザの網膜パターンや指紋を用いて認証するようにしてもよいし、音声入力部３８を介して入力されるユーザの声紋を利用して認証するようにしてもよい。

アカウント管理部６２は、車両１１に関するエージェントデータを管理するドライバであるユーザのアカウントを管理する。より詳細には、アカウント管理部６２は、認証部６１により認証が認められなかった、すなわち、新規のドライバであるとき、アカウントとしてドライバであるユーザを登録する。また、車両１１は、通常、個別に所有者たるユーザであるドライバと対応付けてアカウントが設定されている。

車両１１が売却されるなどして、次の所有者が存在しない場合、アカウントが存在しない状態となる。しかしながら、車両１１の走行距離や修理情報といった車両１１に個体依存するデータについては、ドライバのアカウントがない状態でも車両１１に対応付けて管理する必要がある。そこで。このような場合、アカウント管理部６２は、テンポラリアカウントを設定し、ドライバの登録がない状態でも個体依存データをテンポラリアカウントに対応付けてサーバ１２において管理し、新たな所有者たるドライバが登録されるまで、管理されるようにしてもよい。この場合、新たなドライバが、登録されるテンポラリアカウントが抹消されて、ドライバが設定されたアカウントに対応付けられてサーバ１２で管理される。

エージェントデータ同期管理部６３は、認証結果や車両１１を識別する情報に基づいてサーバ１２にアクセスし、認証されたユーザのものであって、車両１１に対応付けて格納されているエージェントデータを同期して、読み込み記憶部４０に記憶させる。

エージェントデータ利用管理部６４は、記憶部４０に記憶されたエージェントデータの利用設定処理を実行し、操作入力部３３の操作内容に応じた利用設定を行う。

エージェントデータ移行管理部６５は、車両１１の買い替えなどにより、ユーザが新たな車両１１に乗り換えるようなとき、エージェントデータを新たな車両１１に移行設定処理を実行し、操作入力部３３の操作内容に応じた移行設定を行う。

エージェントデータ廃棄管理部６６は、破棄設定処理を実行し、操作入力部３３による操作を受け付けて、エージェントデータのうち、破棄が指示されたデータの破棄設定を行う。

解析部６７は、エージェントデータ利用管理部６４により、記憶部４０に記憶されたエージェントデータが利用されて、エージェントとしての機能が実行されるとき、操作入力部３３、車両動作検出部３４、および撮像部３９より供給されてくる各種の検出結果の情報に基づいて、車両１１の状況を解析し、課題となる事例を特定する。

事例検索部６８は、解析部６７により解析された事例を、エージェントデータとして蓄積されている事例から検索し、検索された事例を対象事例として出力する。

事例確認部６９は、検索された対象事例により、解析部６７により特定された課題が解決するか否かを確認する。

事例修正部７０は、事例確認部６９により検索された事例では、課題が解決できない場合、検索された対象事例に修正を加えて課題を解決できるようにする。

事例判定部７１は、対象事例に応じたエージェント処理により、課題を解決することができたか否かを判定し、解決できた対象事例について、エージェントデータとして管理する上で、ドライバの個人情報が特定されないように匿名化する必要があるか否かを判定する。

事例匿名化部７２は、事例判定部７１により匿名化が必要であるとみなされた場合、課題を解決することができた事例の情報を、例えば、ｋ匿名化により匿名化する。

事例検証部７３は、課題を解決することができた事例が改ざんされた事例であるか否かを検証する。

エージェントデータ利用管理部６４は、課題が解決できた事例であって、必要に応じて匿名化された、改ざんのない事例のデータを事例のデータベースとしてエージェントデータに蓄積させる。そして、エージェントデータ利用管理部６４は、以降の処理において、事例が蓄積されたエージェントデータを利用して、エージェントとしての機能を実行する。結果として、事例が蓄積されることにより、エージェントとしての機能を発揮する上での学習が繰り返されて、処理精度が向上する。

尚、ここでいう学習とは、エージェント機能を発揮する上で必要とされる学習データであるエージェントデータを用いて、課題を解決するためのエージェントデータの検索および修正を実行し、課題を解決する処理を実行すると共に、処理を実行した内容をエージェントデータとして蓄積する処理を繰り返すことである。

また、学習データであるエージェントデータとは、課題を解決するための検索結果や修正結果を利用することにより、課題を解決するために実行した処理内容（事例）のみならず、ユーザがハードウェアを使用している際に、ハードウェアから取得される各種データを含むものである。

各種データとは、例えば、ハードウェアが車両であるような場合、急ブレーキ発生の場所、時刻、およびユーザである運転者状態（起きている、寝ている、心拍数など）、ふらつき運転、スリップの場所、時刻、および運転者状態、レーン逸脱の場所、時刻、および運転者状態、信号無視、追い抜きの場所、時刻、および運転者状態、並びに、事故の場所、時刻、および運転者状態などである。すなわち、ハードウェアが車両である場合には、学習データであるエージェントデータは、課題を解決するために実行した内容に加えて、ハードウェアである車両の動作状態を示すデータおよび運転者の行動を示すデータ、すなわち、運転履歴を含んだものであるともいえる。

さらに、ハードウェアの動作状態を示すデータは、ハードウェアの動作を制御するソフトウェアが実行されることにより得られるデータや、ハードウェアの動作を制御するために外部より取得されるデータ、例えば、クラウドサーバから得られるデータなどを含むものである。

サーバ１２は、クラウドサーバなどのネットワーク１３上であって、少なくとも１台以上のサーバにより構築されるものであり、車両１１−１乃至１１−ｎのエージェントデータを格納しており、制御部９１、通信部９２、および記憶部９３を備えている。

制御部９１は、サーバ１２の動作の全体を制御している。通信部９２は、例えば、イーサネット（登録商標）ボードからなり、ネットワーク１３を介して車両１１と通信しており、各種のデータを送受信する。記憶部９３は、車両１１、および、ユーザの少なくともいずれかに対応付けて登録されているエージェントデータを格納している。

＜エージェント処理＞
次に、図２のフローチャートを参照して、図１のエージェントシステムによるエージェント処理について説明する。

ステップＳ１１において、認証部６１は、操作入力部３３、車両動作検出部３４、および撮像部３９より供給されてくる情報に基づいて、ドライバが乗車したか否かを判定する。すなわち、例えば、操作入力部３３が操作されて、乗車を示す情報が入力された場合、例えば、車両動作検出部３４により解錠されて、扉が解放されて、動作状態にされるといった操作がなされたことが検出された場合、または、例えば、撮像部３９により撮像された車内の画像であって、運転席付近に顔画像が検出された場合、認証部６１は、ドライバが乗車したものとみなし、処理は、ステップＳ１２に進む。尚、ステップＳ１１の処理は、乗車が検出されるまで、繰り返される。

ステップＳ１２において、認証部６１は、認証処理を実行して、ドライバの認証を行う。

＜認証処理＞
ここで、図３のフローチャートを参照して、認証処理について説明する。

ステップＳ４１において、認証部６１は、例えば、図４で示されるような認証画像開始画像を表示する。

図４においては、「ログイン」画像が表示されており、中央上部に「ＩＤ入力」と表示されたＩＤを入力するときに操作されるボタンＢ１が表示されている。さらに、その下には、「指紋認証・デバイス認証をご利用の場合は所定の操作を行ってください」と表示されており、ＩＤとパスワードを入力する方式以外にも利用可能な、例えば、指紋認証、または、顔画像などを利用したデバイス認証などを使用する場合に対応する所定の操作をする旨が指示されている。

例えば、ボタンＢ１が操作されると、図５で示されるように、上から「ＩＤ」と表示されたＩＤ入力欄Ｃ１、「Ｐａｓｓｗｏｒｄ」と表示されたパスワード入力欄Ｃ２、およびキーボードＣ３が表示され、ポインタ等によりＩＤ入力欄Ｃ１、およびパスワード入力欄Ｃ２を選択し、キーボードＣ３を、操作入力部３３で操作することでＩＤとパスワードを入力することが可能な構成とされている。

さらに、ＩＤとパスワードが入力された後、完了したことを示す「完了」と表示されたボタンＣ４が設けられている。

ステップＳ４２において、認証部６１は、ＩＤとパスワードが入力されたか否かを判定し、入力されたと判定されるまで、ステップＳ４１，Ｓ４２の処理が繰り返される。そして、ステップＳ４２において、例えば、ＩＤ入力欄Ｃ１、およびパスワード入力欄Ｃ２が選択されて、キーボードＣ３が、操作入力部３３で操作されて、ＩＤとパスワードが入力され、ボタンＣ４が操作されることで、ＩＤとパスワードが入力されたとみなされ、処理は、ステップＳ４３に進む。

ステップＳ４３において、認証部６１は、通信部３５を制御してサーバ１２に対して、予め登録されたＩＤとパスワードが一致するか否かを照合する。尚、この際、例えば、図６で示されるような「ログイン中」と表示された画像を表示する。

また、これに応じて、サーバ１２の制御部９１は、通信部９２を制御して、送信されてきたＩＤとパスワードを取得すると、記憶部９３に予め登録されたユーザのＩＤとパスワードであるか否かを照合する。そして、制御部９１は、通信部９２を制御して、ＩＤとパスワードを送信してきた車両１１に照合結果を送信する。

ステップＳ４４において、認証部６１は、照合結果に基づいて、ＩＤとパスワードが一致し、認証が認められたか否かを判定する。

ステップＳ４４において、認証が認められた（認証がＯＫである）場合、ステップＳ４５において、認証部６１は、認証が認められたことを認識する。

一方、ステップＳ４４において、認証が認められない（認証がＮＧである）場合、ステップＳ４６において、認証部６１は、認証が認められなかったことを認識する。

以上の処理により、認証処理が完了する。

ここで、図２のフローチャートの説明に戻る。

ステップＳ１２において、認証処理が完了すると、処理は、ステップＳ１３に進む。

ステップＳ１３において、認証部６１は、認証結果から、認証が認められたか（認証がＯＫか）否かを判定する。

ステップＳ１３において、認証が認められない場合、処理は、ステップＳ２４に進む。

ステップＳ２４において、認証部６１は、操作入力部３３が操作されて、新規アカウントの設定が要求されているか否かを判定する。ステップＳ２４において、新規アカウントの設定が要求されていると判定された場合、処理は、ステップＳ２５に進む。

ステップＳ２５において、アカウント管理部６２は、表示部３６を制御して、新規アカウントを設定するための画像を表示すると共に、操作入力部３３による新規アカウントを設定するための操作入力を受け付ける。

ステップＳ２６において、アカウント管理部６２は、操作入力部３３が操作されることにより入力された情報に基づいて、新規のアカウントを設定すると共に、通信部３５を制御して、サーバ１２に対して新規のアカウントを登録させ、処理は、ステップＳ２３に進む。

また、ステップＳ２４において、新規アカウントの設定が要求されない場合、ステップＳ２７において、認証部６１は、例えば、図７で示されるように、認証が認められなかった（認証がＮＧである）ことを、表示部３６を制御して表示し、処理は、ステップＳ２３に進む。尚、図７においては、「ログインに失敗しました」と表示されており、認証が認められなかったことが提示されている。

ステップＳ２３において、認証部６１は、操作入力部３３、車両動作検出部３４、および撮像部３９より供給されてくる情報に基づいて、ドライバが降車したか否かを判定する。ステップＳ２３において、ドライバが降車したものとみなされた場合、処理は、ステップＳ１２に戻る。

すなわち、乗車が認められたが、認証が認められない場合、新規アカウントを設定して、認証が認められるまで、ステップＳ１２，Ｓ１３，Ｓ２３乃至Ｓ２６の処理が繰り返されて、ユーザが車両１１を降車するまで、エージェント処理を進めることができない状態が継続する。

ステップＳ１３において、認証が認められた場合、処理は、ステップＳ１４に進む。

ステップＳ１４において、エージェントデータ同期管理部６３は、通信部３５を制御して、サーバ１２より認証が認められたドライバ（ユーザ）のエージェントデータを読み出して、自らの記憶部４０に格納されている、エージェントデータを更新する（サーバ１２のエージェントデータと同期する）。

ステップＳ１５において、エージェントデータ同期管理部６３は、記憶部４０に格納されているエージェントデータに基づいて、例えば、図８で示されるような、利用可能なデータと、対応可能なアクションを選択する画像を生成して、表示部３６を制御して表示する。

図８においては、上から認証されたユーザのデータ、車両Ａに適用済みのデータ、およびサーバ１２において管理されているユーザＡに関連付けられたデータが表示されている。

図８においては、認証されたユーザのデータとしてユーザＡのエージェントデータが示されている。また、エージェントの一連の処理を実行している車両１１である車両Ａに適用済みのデータとして、個体依存データ（Public）、車種依存データ（Public）、汎用データ（Public）が示されている。すなわち、車両Ａに適用済みのデータが、現状では、個体依存データ（Public）、車種依存データ（Public）、汎用データ（Public）であることが示されている。

さらに、ユーザＡに関連付けられたデータには、車両Ｂ運転時のものと、車両Ｃ運転時のものとがあることが示されており、車両Ｂ運転時のものとして、個体依存データ、車種依存データ（Public/Private）、汎用データ（Public/Private）が示されており、車両Ｂ運転時のデータが、個体依存データ、車種依存データ（Public/Private）、汎用データ（Public/Private）であることが示されている。

また、車両Ｃ運転時のものとして、個体依存データ、車種依存データ、汎用データ（Public/Private）が示されており、車両Ｂ運転時のデータが、個体依存データ、車種依存データ、汎用データ（Public/Private）であることが示されている。

さらに、図８の最下段には、左から、エージェントデータの利用設定、移行設定、および破棄設定のそれぞれを選択する際に操作される、「利用」と表記されたボタン１１１、「移行」と表記されたボタン１１２、および「破棄」と表記されたボタン１１３が設けられている。

＜エージェントデータの構成＞
ここで、図９を参照して、エージェントデータの構成について説明する。

エージェントデータは、個体依存データ、車種依存データ、汎用データの３種類のデータから構成されており、さらに、それぞれのデータについて、ユーザに依存する情報を含むPrivateタイプと、それ以外のPublicタイプとがある。

従って、エージェントデータは、個体依存データ、車種依存データ、汎用データの３種類について、それぞれPrivateタイプと、Publicタイプとが設定され、合計６種類のデータが存在する。

個体依存データは、エージェントを搭載するハードウェア（ここでは、車両）の個体（そのハードウェア自体を指す）特有のデータである。より具体的には、個体依存データは、ハードウェアが、車両であるので、例えば、修理履歴、走行距離、改造情報、衝突履歴、およびガソリン残存量などである。

車種依存データは、その個体に限らず、ハードウェアである車両の車種全般に共通するデータである。より具体的には、車種依存データは、ハードウェアが車両であるので、車種毎に共通して特定される燃費、最高速度、ナビゲーションされるルート上の通行可否の情報、車両動作検出部３４のセンシングデータ（例えば、自動ブレーキ発動条件など）、自動運転可否情報、および、自動運転時の走行ルートなどである。

汎用データは、ハードウェアである車両に依存しない汎用的に適用可能なデータである。より詳細には、汎用データは、ハードウェアが車両であるので、例えば、経路情報、近隣の店舗情報、訪問場所履歴、エージェントとの会話履歴、運転の仕方、急ブレーキ、クラクション回数、喫煙の有無、天気、建物、道路等の３次元データ、および外部情報などである。

また、Privateタイプのデータは、ハードウェアである車両の利用者であるドライバに依存する情報であるが個人が特定できるほどの情報ではなくてもよいものであり、例えば、走行履歴のうち場所と時間が含まれている場合にはPrivateタイプのデータである。

さらに、Publicタイプのデータは、Privateタイプのデータでないタイプのデータであり、例えば、単なる経路情報や、場所や時間の特定ができない、すなわち、どのユーザのものであるのかの特定ができない走行履歴などである。

また、図９においては、エージェントデータの種別毎に、それぞれの左上部が異なるエージェントに移行可能か否かを表しており、それぞれの右下部が異なるユーザに移行可能か否かを表している。ここで、丸印は移行可能であることを表しており、バツ印は、移行不能であることを表しており、三角印は、車種が同一であれば移行可能であることを表している。

エージェントデータを異なるエージェントに移行するとは、車両１１毎にエージェントは異なるものであるので、同一のユーザが、異なる車両Ａを運転する際に利用した、エージェントデータを、異なる車両Ｂのエージェントに移行して、異なるエージェントを使用することである。

また、エージェントデータを異なるユーザに移行するとは、ユーザＡが使用する車両１１のエージェントに、異なるユーザＢが運転する際に、ユーザＢのエージェントデータを移行してエージェントを使用することである。

すなわち、個体依存データは、PublicタイプおよびPrivateタイプのいずれのデータも、異なるエージェントに移行することができない。

また、車種依存データは、PublicタイプおよびPrivateタイプのいずれのデータも、車種が同一であれば異なるエージェントに移行できるが、車種が異なる場合には異なるエージェントに移行することができない。

さらに、汎用データは、PublicタイプおよびPrivateタイプのいずれのデータも、異なるエージェントに移行できる。

個体依存データ、車種依存データ、および汎用データの全てのPrivateタイプのデータは、個人情報を含む可能性があり、ユーザ固有のものであるので、異なるユーザには移行することができない。

また、個体依存データ、車種依存データ、および汎用データの全てのPublicタイプのデータは、ユーザ固有のものではないので、異なるユーザに移行することができる。

ここで、図８の表示例についての説明に戻る。すなわち、エージェントデータは、このように構成されているため、図８において、車両Ａに適用済みのデータとして挙げられている個体依存データ（Public）、車種依存データ（Public）、汎用データ（Public）は、車両Ａに関連付けられたデータであって、かつ、認証されたユーザＡが、これまで車両Ａを運転したことがない状態であるので、いずれも異なるユーザに移行することが可能なデータであるので、適用済みとされている。

また、ユーザＡに関連付けられたデータであって、車両Ｂ運転時のものとして、個体依存データ、車種依存データ（Public/Private）、汎用データ（Public/Private）が示されているが、「（Public/Private）」が付されている、車種依存データ（Public/Private）、および汎用データ（Public/Private）が、図９で示されるように、移行できるデータであることを示している。したがって、図９で示されるように、「（Public/Private）」が付されていない個体依存データは、移行できない。

すなわち、ここでは、車両Ａが、車両Ｂと同一車種であるため、車種依存データ（Public/Private）が移行できることが示されている。

さらに、ユーザＡに関連付けられたデータであって、車両Ｃ運転時のものとして、個体依存データ、車種依存データ、汎用データ（Public/Private）が示されているが、「（Public/Private）」が付されている、汎用データ（Public/Private）が、図９で示されるように、移行できるデータであることを示している。したがって、図９で示されるように、「（Public/Private）」が付されていない個体依存データ、および車種依存データは、移行できない。

ここでは、車両Ａが、車両Ｃと同一車種ではないため、車種依存データが移行できないことが示されている。

ここで、図２のフローチャートの説明に戻る。

ステップＳ１６において、エージェント利用管理部６４は、操作入力部３３が操作されて、図８の「利用」と表記されたボタン１１１が押下されて、エージェントデータの利用設定が指示されたか否かを判定する。

ステップＳ１６において、利用設定が指示されたとみなされた場合、ステップＳ１７において、エージェント利用管理部６４は、エージェントデータの利用設定処理を実行し、処理は、ステップＳ２３に進む。尚、利用設定処理については、図１０のフローチャートを参照して、詳細を後述する。

一方、ステップＳ１６において、利用設定が指示されていないとみなされた場合、処理は、ステップＳ１８に進む。

ステップＳ１８において、エージェント移行管理部６５は、操作入力部３３が操作されて、図８の「移行」と表記されたボタン１１２が押下されて、エージェントデータの移行設定が指示されたか否かを判定する。

ステップＳ１８において、移行設定が指示されたとみなされた場合、ステップＳ１９において、エージェント移行管理部６５は、エージェントデータの移行を設定する移行設定処理を実行し、処理は、ステップＳ２３に進む。尚、移行設定処理については、図１２のフローチャートを参照して、詳細を後述する。

一方、ステップＳ１８において、移行設定が指示されていないとみなされた場合、処理は、ステップＳ２０に進む。

ステップＳ２０において、エージェント破棄管理部６６は、操作入力部３３が操作されて、図８の「破棄」と表記されたボタン１１３が押下されて、エージェントデータの破棄設定が指示されたか否かを判定する。

ステップＳ２０において、破棄設定が指示されたとみなされた場合、ステップＳ２１において、エージェント破棄管理部６６は、エージェントデータの破棄を設定する破棄設定処理を実行し、処理は、ステップＳ２３に進む。尚、破棄設定処理については、図１５のフローチャートを参照して、詳細を後述する。

一方、ステップＳ２０において、破棄設定が指示されていないとみなされた場合、処理は、ステップＳ２２に進む。

ステップＳ２２において、解析部６７は、エージェント機能実行処理を実行し、エージェント機能を実行させ、ステップＳ２３に進む。尚、エージェント機能実行処理については、図１７のフローチャートを参照して、詳細を後述する。

以上の一連の処理によりエージェント処理が実行されて、エージェント機能を利用した車両１１の運転を実現することが可能となる。また、エージェント機能を利用するにあたって必要とされるエージェントデータを他のユーザに引き継いだり、他の車両で使用するために引き継ぐことが可能となる。

＜利用設定処理＞
次に、図１０のフローチャートを参照して、利用設定処理について説明する。

ステップＳ７１において、エージェントデータ利用管理部６４は、例えば、図１１で示されるようなエージェントデータの利用を設定する画像を表示する。ここで、図１１においては、車両Ａに適用済みのデータとして、個体依存データ（Public）、車種依存データ（Public）、汎用データ（Public）のそれぞれの右隣りに「適用済」と表記されたボタン１３１乃至１３３が表示されており、押下される度に、適用可能であるが、非適用であることを示す「適用」と、既に適用されていることを示す「適用済」とが順次切り替えられて表示されると共に、表示された状態に対応する状態に設定される。図１１においては、デフォルトで適用されることが設定されているので、ボタン１３１乃至１３３には「適用済」と表記されている。

ユーザＡに関連付けられた、サーバ１２より当該車両Ａへと移行可能なデータには、車両Ｂ運転時のものとして、利用できないことを表すグレー表示されている個体依存データ、並びに、車種依存データ（Public/Private）、および汎用データ（Public/Private）には、上述と同様に、「適用」と表記されたボタン１３４，１３５が表示されている。

さらに、ユーザＡに関連付けられた、サーバ１２より当該車両Ａへと移行可能なデータには、車両Ｃ運転時のものとして、利用できないことを表すグレー表示されている個体依存データ、および、車種依存データ、並びに汎用データ（Public/Private）には、上述と同様に、「適用」と表記されたボタン１３６が表示されている。

ステップＳ７２において、エージェントデータ利用管理部６４は、操作入力部３３が操作されて、ボタン１３１乃至１３５が操作されたか否かを判定し、操作されたとみなされた場合、処理は、ステップＳ７３に進む。

ステップＳ７３において、エージェントデータ利用管理部６４は、ボタン１３１乃至１３５に対する操作入力部３３の操作内容に応じて、記憶部４０に記憶されているエージェントデータを更新する。

ステップＳ７４において、エージェントデータ利用管理部６４は、操作入力部３３が操作されて、利用設定の終了が指示されたか否かを判定する。終了が指示されていない場合、処理は、ステップＳ７１に戻り、それ以降の処理が繰り返される。

また、ステップＳ７２において、操作入力部３３が操作されない場合、ステップＳ７３の処理がスキップされる。

すなわち、利用設定終了が指示されるまで、ステップＳ７１乃至Ｓ７４の処理が繰り返される。そして、ステップＳ７４において、終了が指示されると、利用設定が終了する。

以上の処理により、エージェントデータのうち、適用可能なものについて、適用するか否かを設定することが可能となる。

＜移行設定処理＞
次に、図１２のフローチャートを参照して、移行設定処理について説明する。

ステップＳ１０１において、エージェントデータ移行管理部６５は、例えば、図１３で示されるようなエージェントデータの移行を設定する画像を表示する。ここで、図１３においては、上から、「移行先を選択してください」と表記され、移行先として選択可能な車両１１を選択するための、「車両D（2016年2月9日16時より利用予定。AAタクシー）」、「車両E（友人Bが所有）」および「車両F（ユーザAが所有）」が表記されたボタン１５１乃至１５３が表示されている。尚、それ以下の項目については、図８における項目と同様であるので、その説明は省略する。

すなわち、エージェントデータを移行することが可能な、認証されたユーザが使用可能な車両Ｄ，Ｅ，Ｆを選択することが可能なボタン１５１乃至１５３が表示されている。

ステップＳ１０２において、エージェントデータ移行管理部６５は、操作入力部３３が操作されて、ボタン１５１乃至１５３が操作されたか否かを判定する。

ステップＳ１０２において、例えば、ボタン１５１が押下されると、操作されたとみなされ、処理は、ステップＳ１０３に進む。

ステップＳ１０３において、エージェントデータ移行管理部６５は、ボタン１５１乃至１５３に対する操作入力部３３の操作内容に応じて、記憶部４０に記憶されているエージェントデータを更新する。

すなわち、ボタン１５１が押下された場合、エージェントデータ移行管理部６５は、図１４で示されるように、ボタン１５１が選択されたことを示すように表示を切り替えると共に、車両Ａに適用済みのデータ、車両Ｂ，Ｃのそれぞれの汎用データ（Public）、および汎用データ（Public/Private）の移行の有無を選択可能な「移行」と表記されたボタン１７１乃至１７３を表記する。ここでは、車両Ｄが、車両Ａ，Ｂ，Ｃのいずれの車種とも同一ではないので、車種依存データ（Public/Private）の移行が認められていないことが示されている。

ステップＳ１０４において、エージェントデータ移行管理部６５は、操作入力部３３が操作されて、利用設定の終了が指示されたか否かを判定する。終了が指示されていない場合、処理は、ステップＳ１０１に戻り、それ以降の処理が繰り返される。

今の場合、ステップＳ１０２において、図１４で示されるように表示されている状態で、再び、操作入力の有無が判定され、例えば、ボタン１７１乃至１７３のいずれかが操作されると操作入力があったものとみなし、処理は、再び、ステップＳ１０３に進む。

ステップＳ１０３において、エージェントデータ移行管理部６５は、操作入力がなされたボタン１７１乃至１７３のいずれかのデータの移行を設定し、処理は、ステップＳ１０４に進む。

そして、ステップＳ１０４において、移行設定終了が指示されると、移行設定が終了する。

以上の処理により、「車両D（2016年2月9日16時より利用予定。AAタクシー）」の車両１１に対して、少なくともそのいずれか選択されたボタン１７１乃至１７３に対応する、車両Ａに適用済みのデータ、車両Ｂ，Ｃのそれぞれの汎用データ（Public/Private）、および汎用データ（Public/Private）が移行するようにエージェントデータが設定される。

尚、エージェントデータにおける、個体依存データ、車種依存データ、汎用データ、並びに、Privateタイプ、およびPublicタイプのデータのそれぞれの移行処理における規則は、図９を参照して説明したもの以外であってもよい。

例えば、図９のものに代えて、変更パターン１として、図９中の丸印、三角印、およびバツ印をユーザが変更できるようにしてもよい。ただし、丸印から三角印、および三角印からバツ印への方向に変更は可能であるが、逆は不可とする。

また、変更パターン２として、図中の個体依存データ、車種依存データ、汎用データの種別をユーザが変更できるものとする。ただし、汎用データから車種依存データへの変更、および、車種依存データから個体依存データの方向に変更は可能であるが、逆は不可とする。

さらに、変更パターン３として、図中のPrivateタイプ、および、Publicタイプの種別をユーザが変更できるものとする。ただし、PublicタイプからPrivateタイプへの方向に変更は可能であるが、逆は不可とする。

すなわち、移行可能なデータについては、移行不能としてもよいが、移行不能なデータを移行可能にはできないようにすることで、移行処理における規則に柔軟性を持たせつつ、プライバシを守ることが可能となる。すなわち、PublicタイプをPrivateタイプに変更するにあたっては、そもそも移行可能であったため、これを移行不能としてもプライバシに影響しないが、逆にするとプライバシが公開されることになり、プライバシへの配慮が欠けてしまうことになるので、このような処理は不可とされる。

＜廃棄設定処理＞
次に、図１５のフローチャートを参照して、廃棄設定処理について説明する。

ステップＳ１２１において、エージェントデータ廃棄管理部６６は、例えば、図１６で示されるようなエージェントデータの廃棄を設定する画像を表示する。ここで、図１６においては、車両Ａに適用済みのデータとして、個体依存データ（Private）、車種依存データ（Private）、および汎用データ（Private）、車両Ｂ運転時のものとして、個体依存データ（Public/Private）、車種依存データ（Public/Private）、および汎用データ（Public/Private）、並びに、車両Ｃ運転時のものとして、個体依存データ（Public/Private）、車種依存データ（Public/Private）、および汎用データ（Public/Private）のそれぞれに対して「破棄」と表記された、破棄を指示するとき操作されるボタン１９１乃至１９９が設けられている。

すなわち、ここでは、車両ＡとユーザＡとが対応付けるように登録されていないので、車両Ａに適用済みのデータについては、個体依存データ（Private）、車種依存データ（Private）、および汎用データ（Private）のみであり、いずれも（Public）を廃棄する権限がないことが示されている。

ステップＳ１２２において、エージェントデータ廃棄管理部６６は、操作入力部３３が操作されて、ボタン１３１乃至１３５が操作されたか否かを判定し、操作されたとみなされた場合、処理は、ステップＳ１２３に進む。

ステップＳ１２３において、エージェントデータ廃棄管理部６６は、ボタン１９１乃至１９９に対する操作入力部３３の操作内容に応じて、記憶部４０に記憶されているエージェントデータを更新する。

ステップＳ１２４において、エージェントデータ廃棄管理部６６は、操作入力部３３が操作されて、利用設定の終了が指示されたか否かを判定する。終了が指示されていない場合、処理は、ステップＳ１２１に戻り、それ以降の処理が繰り返される。

また、ステップＳ１２２において、操作入力部３３が操作されない場合、ステップＳ１２３の処理がスキップされる。

すなわち、廃棄設定終了が指示されるまで、ステップＳ１２１乃至Ｓ１２４の処理が繰り返される。そして、ステップＳ１２４において、終了が指示されると、廃棄設定が終了する。

以上の処理により、エージェントデータのうち、廃棄可能なものについて、廃棄するか否かを設定することが可能となる。

＜エージェント機能実行処理＞
次に、図１７のフローチャートを参照して、上述した処理により設定されたエージェントデータを用いたエージェント機能実行処理について説明する。

ステップＳ１４１において、解析部６７は、車両動作検出部３４、音声入力部３８、および撮像部３９より供給されてくる車両動作の検出結果、入力された音声、および撮像された画像などの車両１１における各種の検出結果の供給を受け付ける。

ステップＳ１４２において、解析部６７は、受け付けた各種の検出結果を解析し、解析結果に対応する課題となる事例を対象事例に設定して、事例検索部６８に供給する。例えば、解析部６７は、ユーザであるドライバがナビゲーションを指示するために目的地などを含む音声を発したような場合、音声入力部３８に入力された音声について、言語解析や、意味解析などを掛けて、経路（ルート）を探索することが課題であることを認識し、目的地までの経路の探索を対象事例として設定し、事例検索部６８に供給する。

ステップＳ１４３において、事例検索部６８は、記憶部４０に記憶されているエージェントデータに基づいて、対象事例を解決するための処理となる事例を検索する。事例検索部６８は、例えば、選択すべき経路候補Ｒ１，Ｒ２，・・・Ｒｎを、エージェントデータに含まれる過去の経路探索履歴などから検索し、事例検索結果として出力する。

ステップＳ１４４において、事例確認部６９は、事例検索結果となるデータから、課題となる対象事例を解決できるか否かを確認する。

例えば、経路の探索結果Ｒ１において、出発地Ｘから目的地Ｙまでの経路として、過去の事例から出発地Ｘから目的地Ｙまでの途中経路であって、出発地Ｘから経由地Ａまでの経路Ｒ１、経由地Ａから経由地Ｂまでの経路Ｒ２、経由地Ｂから目的地Ｙまでの経路Ｒ３がそれぞれ検索結果として見つけ出された場合に、例えば、経路Ｒ１，Ｒ３には、問題がないが、経路Ｒ２は、過去に車両ＨをユーザＡが利用した際の経路であり、車両Ｈよりも今現在ユーザＡが運転する車両Ａの方が、車幅が大きく、経路Ｒ２の道幅に対して取り回しが難しいとき、事例検索結果では、対象事例を解決できないものと判断する。ステップＳ１４４において、このように対象事例では課題を解決できないとみなされた場合、処理は、ステップＳ１４５に進む。

ステップＳ１４５において、事例修正部７０は、事例検索結果を、対象事例を解決できるように修正を加える。すなわち、上述の事例検索結果においては、経路Ｒ２において車両Ａの車幅に対応可能な経路を、エージェントデータを利用して探索するなどして、経路Ｒ２を経路Ｒ２’に修正し、結果として、出発地Ｘから目的地Ｙまでの経路として、経路Ｒ１，Ｒ２’，Ｒ３を利用することで、対象事例で課題を解決できるようにする。ただし、このように修正を加えても、必ずしも対象事例を解消できないこともある。

ステップＳ１４６において、事例判定部７１は、このように設定された対象事例を解決するための事例検索結果を実行する。すなわち、この例においては、事例判定部７１は、表示部３６を制御して、目的地Ｙまでのナビゲーションの画像を表示すると共に、音声出力部３７を制御して、目的地Ｙまでのガイド音声を出力させる。

尚、ステップＳ１４４において、対象事例を解決することができる場合、ステップＳ１４５の処理はスキップされる。すなわち、この場合、最初の事例検索結果を、そのまま対象事例を解決するために使用する。

ステップＳ１４７において、事例判定部７１は、一連の動作において、事例検索結果により対象事例の課題が解決できたか否かを判定する。すなわち、今の場合、事例判定部７１は、事例検索結果に基づいたナビゲーションにより出発地Ｘから目的地Ｙまで車両１１を移動させることができたか否かを判定する。

ステップＳ１４７において、対象事例が解決できた場合、ステップＳ１４８において、事例判定部７１は、事例検索結果を成功事例として認定する。

また、ステップＳ１４７において、対象事例が解決できない場合、ステップＳ１４９において、事例判定部７１は、事例検索結果を成功事例として認定する。

ステップＳ１５０において、事例匿名化部７２は、この事例検索結果について、匿名化が必要であるか否かを判定する。例えば、この事例検索結果は、所定の日時に、ユーザＡが、出発地Ｘから目的地Ｙまで移動したというPrivateタイプの汎用データとして、ユーザＡの個人情報を含む情報が残されてしまう恐れがある。そこで、このような個人情報が残されてしまうような場合、事例匿名化部７２は、事例検索結果をPublicタイプの汎用データとして利用するには、匿名化が必要であると判定し、処理は、ステップＳ１５１に進む。

ステップＳ１５１において、事例匿名化部７２は、この事例検索結果を匿名化する。匿名化するとは、例えば、ｋ匿名化処理により匿名化する。ここで、ｋ匿名化処理とは、例えば、最低限ｋ人以上が出発地Ｘから目的地Ｙまで移動したという情報にできるように複数の類似する事例検索結果の情報を用いて、ユーザＡが特定されない情報に変換する処理である。換言すれば、出発地Ｘから目的地Ｙまで移動したという情報に付帯するデータ属性を、ユーザＡが特定されないように変換することが、ｋ匿名化処理である。

例えば、事例匿名化部７２は、通信部３５を制御して、サーバ１２にアクセスし、出発地Ｘから目的地Ｙまで移動したという情報を検索して、ｋ人以上の複数の事例検索結果を求める。事例匿名化部７２は、所定の期日Ｄに、ユーザＡが出発地Ｘから目的地Ｙまで移動したという情報を、ｋ人以上の複数の人が、所定の一年間（所定の期日Ｄも含まれる）で、出発地Ｘから目的地Ｙまで移動したｋ人以上の情報に変換する。

このように、このデータが生成された日時があいまいな情報となるため、「出発地Ｘから目的地Ｙまで移動したという情報」だけで、ユーザＡが特定されない情報とすることができる。

このように匿名化された事例検索結果については、事例匿名化部７２は、Privateタイプの汎用データを、Publicタイプの汎用データとして属性変更する。このように属性変換されたPublicタイプの汎用データが蓄積されることにより、他のエージェントにおいて、経路探索をするにあたって、参照できるデータが増えることで、より高精度に事例検索を行うことが可能となる。

尚、ステップＳ１５０において、例えば、事例検索結果が、Publicタイプの汎用データであるとみなせるような場合、匿名化は不要であるとみなされ、ステップＳ１５１の処理はスキップされる。

ステップＳ１５２において、事例検証部７３は、Publicタイプの汎用データからなる事例検索結果が改ざんされたデータであるか否かを判定し、改ざんされたデータではないとみなされた場合、ステップＳ１５３において、記憶部４０に格納されているエージェントデータとして格納すると共に、サーバ１２の記憶部９３に格納させる。この際、事例検証部７３は、Publicタイプの汎用データからなる事例検索結果について、対象事例が成功事例、または、失敗事例であるのかの情報も合わせてエージェントデータに格納する。

尚、ステップＳ１５２において、事例検索結果が、Publicタイプの汎用データからなる事例検索結果が、改ざんされているとみなされた場合、ステップＳ１５３の処理はスキップされて、事例検索結果はPublicタイプの汎用データとして登録されない。

ステップＳ１５４において、解析部６７は、操作入力部３３が操作されて、エージェント機能実行処理の終了が指示されたか否かを判定し、終了が指示されていない場合、処理は、ステップＳ１４１に戻り、それ以降の処理が繰り返される。そして、ステップＳ１５４において、終了が指示された場合、処理は終了する。

以上の処理により、エージェント機能を備えた車両を乗り換えるような場合にでも、エージェント機能により蓄積されるエージェントデータを引き継ぐことが可能となる。すなわち、ユーザＡが車両Ａから車両Ｂに乗り換えるような場合、すなわち、車両Ａのエージェントから、車両Ｂのエージェントに乗り換える場合、車両Ａにおいて蓄積されたエージェントデータのうち、車両Ａの個体依存データについては、車両Ｂとは無関係であるので、引き継ぐことはできないが、車両Ａの汎用データについては、車両Ｂに引き継ぐことで、これまでカスタマイズした動作や設定などを引き継ぐことが可能となる。また、車種依存データについては、車両Ａ，Ｂが同一車種であれば、そのまま引き継ぐことが可能となる。

さらに、車両Ａの中古車を、新たなユーザであるユーザＢが使用するような場合、Privateタイプのデータについては、個体依存データ、車種依存データ、および汎用データのいずれも引き継ぐことはできないが、Publicタイプのデータについては、いずれも引き継ぐことが可能となる。

このような処理により、プライバシを守りつつ、適切にエージェントデータを引き継ぐことが可能となる。

また、上述したPrivateタイプのデータについては、ユーザが車両１１から降車する直前のタイミングで、サーバ１２に記憶させるようにした後に消去し、車両１１に乗車する度にサーバ１２からダウンロードして利用するようにしてもよい。このように管理することで、車両１１が盗難にあってしまうようなことがあっても、Privateタイプのデータが盗み出されるようなことを防止することが可能となる。

さらに、レンタカとして車両１１を借り受ける場合であって、自分の持っている車両１１と同一の車種を借りる場合、または、シェアカーなどで毎回決まった同一の車種の車両１１を借り受ける場合などでも、エージェントデータをサーバ１２からダウンロードして使用することで、毎回引き継ぐことで、車種依存データ、および汎用データをいつでも自らのエージェントデータを使用することが可能となる。

また、以上においては、エージェントを利用して、車両１１のナビゲーション機能を実現させる例について説明してきたが、エージェントとして機能させる対象はそれ以外のものであってもよいものである。

例えば、速度、道路の傾斜、アクセル、およびブレーキと燃費との相関情報などから、道路状況に応じた速度、アクセル、およびブレーキをアシストするガイド音声を出力するような機能を実現させるようなエージェントであってもよい。

また、急発進・急ブレーキの履歴、事故履歴、バッテリー充電回数履歴、走行履歴（海辺、砂漠、火山灰等の劣化要因接触履歴）、埃・匂いのセンサ履歴などを、車両の残存価値を設定する情報として管理するエージェントとするようにしてもよい。

さらに、目的地の履歴（南極で走った・・・といった車両の持つ、逸話のような情報）、車両の希少性（特定地域での走行台数）、ドライバ履歴（ユーザ履歴：性別など、女性専用とか）といった車両に付加価値をもたらすような情報を管理するエージェントとするようにしてもよい。

また、事例検索結果は、蓄積するほどに、その車両の付加価値となる。したがって、事例検索結果の蓄積量を、データ量（・・・GB保持）といった定量的な指標となる可視化情報とするようにしてもよい。

さらに、上述した、残存価値、および付加価値を市場で流通している中古車両との比較により、金銭的価値で・・・円といった情報を表示するようにしてもよい。

＜ソフトウェアにより実行させる例＞
ところで、上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるが、ソフトウェアにより実行させることもできる。一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどに、記録媒体からインストールされる。

図１８は、汎用のパーソナルコンピュータの構成例を示している。このパーソナルコンピュータは、CPU(Central Processing Unit)１００１を内蔵している。CPU１００１にはバス１００４を介して、入出力インタ-フェイス１００５が接続されている。バス１００４には、ROM(Read Only Memory)１００２およびRAM(Random Access Memory)１００３が接続されている。

入出力インタ-フェイス１００５には、ユーザが操作コマンドを入力するキーボード、マウスなどの入力デバイスよりなる入力部１００６、処理操作画面や処理結果の画像を表示デバイスに出力する出力部１００７、プログラムや各種データを格納するハードディスクドライブなどよりなる記憶部１００８、LAN（Local Area Network）アダプタなどよりなり、インターネットに代表されるネットワークを介した通信処理を実行する通信部１００９が接続されている。また、磁気ディスク（フレキシブルディスクを含む）、光ディスク（CD-ROM(Compact Disc-Read Only Memory)、DVD(Digital Versatile Disc)を含む）、光磁気ディスク（ＭＤ(Mini Disc)を含む）、もしくは半導体メモリなどのリムーバブルメディア１０１１に対してデータを読み書きするドライブ１０１０が接続されている。

CPU１００１は、ROM１００２に記憶されているプログラム、または磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、もしくは半導体メモリ等のリムーバブルメディア１０１１ら読み出されて記憶部１００８にインストールされ、記憶部１００８からRAM１００３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。RAM１００３にはまた、CPU１００１が各種の処理を実行する上において必要なデータなども適宜記憶される。

以上のように構成されるコンピュータでは、CPU１００１が、例えば、記憶部１００８に記憶されているプログラムを、入出力インタフェース１００５及びバス１００４を介して、RAM１００３にロードして実行することにより、上述した一連の処理が行われる。

コンピュータ（CPU１００１）が実行するプログラムは、例えば、パッケージメディア等としてのリムーバブルメディア１０１１に記録して提供することができる。また、プログラムは、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の伝送媒体を介して提供することができる。

コンピュータでは、プログラムは、リムーバブルメディア１０１１をドライブ１０１０に装着することにより、入出力インタフェース１００５を介して、記憶部１００８にインストールすることができる。また、プログラムは、有線または無線の伝送媒体を介して、通信部１００９で受信し、記憶部１００８にインストールすることができる。その他、プログラムは、ROM１００２や記憶部１００８に、あらかじめインストールしておくことができる。

なお、コンピュータが実行するプログラムは、本明細書で説明する順序に沿って時系列に処理が行われるプログラムであっても良いし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで処理が行われるプログラムであっても良い。

また、本明細書において、システムとは、複数の構成要素（装置、モジュール（部品）等）の集合を意味し、すべての構成要素が同一筐体中にあるか否かは問わない。したがって、別個の筐体に収納され、ネットワークを介して接続されている複数の装置、及び、１つの筐体の中に複数のモジュールが収納されている１つの装置は、いずれも、システムである。

なお、本開示の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本開示の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。

例えば、本開示は、１つの機能をネットワークを介して複数の装置で分担、共同して処理するクラウドコンピューティングの構成をとることができる。

また、上述のフローチャートで説明した各ステップは、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。

さらに、１つのステップに複数の処理が含まれる場合には、その１つのステップに含まれる複数の処理は、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。

尚、本開示は、以下のような構成も取ることができる。
＜１＞ ハードウェアを使用するユーザに対応付けて学習データを記憶する記憶部と、
前記学習データに基づいて、前記ハードウェアの動作を決定する動作決定部と、
前記記憶部に記憶されている前記学習データのうち、前記ユーザにより利用可能な学習データの選択肢を提示する提示部とを含み、
前記動作決定部は、前記提示部により提示された選択肢のうち、選択された学習データに基づいて、動作を決定する
情報処理装置。
＜２＞ 前記学習データは、前記ユーザに依存するプライベートデータ、および、前記プライベートデータ以外のパブリックデータより構成され、
前記提示部は、前記記憶部に記憶されている前記学習データのうち、前記動作決定部で利用可能な学習データとして、前記パブリックデータを選択肢として提示する
＜１＞に記載の情報処理装置。
＜３＞ 前記学習データは、前記ハードウェアの個体に依存する個体依存データ、前記ハードウェアの機種に依存した機種依存データ、および、前記ハードウェアに依存しない汎用データとから構成され、
前記提示部は、前記ユーザが、前記ハードウェアと異なる他のハードウェアを使用して、前記他のハードウェアの前記動作決定部により動作を決定させるとき、前記ハードウェアに対応付けて記憶されている学習データのうち、前記汎用データであって、プライベートデータ、およびパブリックデータからなる選択肢を提示する
＜２＞に記載の情報処理装置。
＜４＞ 前記ハードウェアと、前記他のハードウェアとが同一の機種である場合、前記提示部は、前記ユーザが、前記ハードウェアと異なる他のハードウェアを使用して、前記他のハードウェアの前記動作決定部により動作を決定させるとき、前記他のハードウェアに対応付けて記憶されている学習データのうち、前記機種依存データ、および前記汎用データであって、それぞれの、プライベートデータ、およびパブリックデータからなる選択肢を提示する
＜３＞に記載の情報処理装置。
＜５＞ 前記提示部は、前記学習データにおける、前記個体依存データ、前記機種依存データ、および前記汎用データであって、それぞれのプライベートデータ、およびパブリックデータの単位で破棄する選択肢を提示する
＜４＞に記載の情報処理装置。
＜６＞ 前記学習データは、前記ユーザが使用したハードウェア毎に構成され、
前記提示部は、前記学習データを移行させたい、前記ハードウェアを選択する他の選択肢と、
前記記憶部に記憶されている前記学習データのうち、前記ユーザが使用したハードウェアにより学習された学習データのパブリックデータを、前記ハードウェアの前記動作決定部で利用可能な学習データの選択肢として提示する
＜２＞に記載の情報処理装置。
＜７＞ 前記学習データは、前記ユーザが使用したハードウェア毎に構成されると共に、前記ハードウェアの個体に依存する個体依存データ、前記ハードウェアの機種に依存した機種依存データ、および、前記ハードウェアに依存しない汎用データとから構成され、
前記提示部は、前記学習データを移行させたい、前記ハードウェアを選択する他の選択肢と、
前記記憶部に記憶されている前記学習データのうち、前記ユーザが使用したハードウェアにより学習された学習データの汎用データであって、パブリックデータおよびプライベートデータであり、前記ハードウェアとは異なる他のハードウェアの前記動作決定部で利用可能な学習データの選択肢として提示する
＜２＞に記載の情報処理装置。
＜８＞ 前記ハードウェアは、車両であり、
前記学習データは、前記車両の個体に依存する個体依存データ、前記車両の4車種に依存した車種依存データ、および、前記車両に依存しない汎用データとから構成され、
前記個体依存データは、修理履歴、走行距離、改造情報、衝突履歴、およびガソリン残存量を含み、
前記車種依存データは、前記車両の車種毎に共通して特定される燃費、最高速度、ナビゲーションされるルート上の通行可否の情報、車両動作を検出するセンシングデータ、自動運転可否情報、および、自動運転時の走行ルートを含み、
前記汎用データは、経路情報、近隣の店舗情報、訪問場所履歴、エージェントとの会話履歴、運転の仕方、急ブレーキ、クラクション回数、喫煙の有無、天気、建物、道路等の３次元データ、および外部情報を含む
＜１＞乃至＜７＞のいずれかに記載の情報処理装置。
＜９＞ 前記学習データに基づいて、決定された動作のデータを、匿名化する匿名化部を含み、
前記記憶部は、前記動作決定部により、前記学習データに基づいて、決定された動作のデータを、前記匿名化部により匿名化された状態で記憶する
＜１＞乃至＜８＞のいずれかに記載の情報処理装置。
＜１０＞ ハードウェアを使用するユーザに対応付けて学習データを記憶する記憶部と、
前記学習データに基づいて、前記ハードウェアの動作を決定する動作決定部と、
前記記憶部に記憶されている前記学習データのうち、前記ユーザにより利用可能な学習データの選択肢を提示する提示部とを含む情報処理装置の情報処理方法は、
前記動作決定部が、前記提示部により提示された選択肢のうち、選択された学習データに基づいて、動作を決定するステップを含む
情報処理方法。
＜１１＞ ハードウェアを使用するユーザに対応付けて学習データを記憶する記憶部と、
前記学習データに基づいて、前記ハードウェアの動作を決定する動作決定部と、
前記記憶部に記憶されている前記学習データのうち、前記ユーザにより利用可能な学習データの選択肢を提示する提示部とを含み、
前記動作決定部は、前記提示部により提示された選択肢のうち、選択された学習データに基づいて、動作を決定する処理をコンピュータに実行させる
プログラム。

１１，１１−１乃至１１−ｎ 車両， １２ サーバ， １３ ネットワーク， ３１ 制御部， ３２ 車両駆動部， ３３ 操作入力部， ３４ 車両動作検出部， ３５ 通信部， ３６ 表示部， ３７ 音声出力部， ３８ 音声入力部， ３９ 撮像部， ４０ 記憶部， ４１ エージェント処理部， ６１ 認証部， ６２ アカウント管理部， ６３ エージェントデータ同期管理部， ６４ エージェントデータ利用管理部， ６５ エージェントデータ移行管理部， ６６ エージェントデータ破棄管理部， ６７ 解析部， ６８ 事例検索部， ６９ 事例確認部， ７０ 事例修正部， ７１ 事例判定部， ７２ 事例匿名化部， ７３ 事例検証部， ９１ 制御部， ９２ 通信部， ９３ 記憶部

Claims (11)

1. ハードウェアを使用するユーザに対応付けて学習データを記憶する記憶部と、
   前記学習データに基づいて、前記ハードウェアの動作を決定する動作決定部と、
   前記記憶部に記憶されている前記学習データのうち、前記ユーザにより利用可能な学習データの選択肢を提示する提示部とを含み、
   前記動作決定部は、前記提示部により提示された選択肢のうち、選択された学習データに基づいて、動作を決定する
   情報処理装置。
2. 前記学習データは、前記ユーザに依存するプライベートデータ、および、前記プライベートデータ以外のパブリックデータより構成され、
   前記提示部は、前記記憶部に記憶されている前記学習データのうち、前記動作決定部で利用可能な学習データとして、前記パブリックデータを選択肢として提示する
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記学習データは、前記ハードウェアの個体に依存する個体依存データ、前記ハードウェアの機種に依存した機種依存データ、および、前記ハードウェアに依存しない汎用データとから構成され、
   前記提示部は、前記ユーザが、前記ハードウェアと異なる他のハードウェアを使用して、前記他のハードウェアの前記動作決定部により動作を決定させるとき、前記ハードウェアに対応付けて記憶されている学習データのうち、前記汎用データであって、プライベートデータ、およびパブリックデータからなる選択肢を提示する
   請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記ハードウェアと、前記他のハードウェアとが同一の機種である場合、前記提示部は、前記ユーザが、前記ハードウェアと異なる他のハードウェアを使用して、前記他のハードウェアの前記動作決定部により動作を決定させるとき、前記他のハードウェアに対応付けて記憶されている学習データのうち、前記機種依存データ、および前記汎用データであって、それぞれの、プライベートデータ、およびパブリックデータからなる選択肢を提示する
   請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記提示部は、前記学習データにおける、前記個体依存データ、前記機種依存データ、および前記汎用データであって、それぞれのプライベートデータ、およびパブリックデータの単位で破棄する選択肢を提示する
   請求項４に記載の情報処理装置。
6. 前記学習データは、前記ユーザが使用したハードウェア毎に構成され、
   前記提示部は、前記学習データを移行させたい、前記ハードウェアを選択する他の選択肢と、
   前記記憶部に記憶されている前記学習データのうち、前記ユーザが使用したハードウェアにより学習された学習データのパブリックデータを、前記ハードウェアの前記動作決定部で利用可能な学習データの選択肢として提示する
   請求項２に記載の情報処理装置。
7. 前記学習データは、前記ユーザが使用したハードウェア毎に構成されると共に、前記ハードウェアの個体に依存する個体依存データ、前記ハードウェアの機種に依存した機種依存データ、および、前記ハードウェアに依存しない汎用データとから構成され、
   前記提示部は、前記学習データを移行させたい、前記ハードウェアを選択する他の選択肢と、
   前記記憶部に記憶されている前記学習データのうち、前記ユーザが使用したハードウェアにより学習された学習データの汎用データであって、パブリックデータおよびプライベートデータであり、前記ハードウェアとは異なる他のハードウェアの前記動作決定部で利用可能な学習データの選択肢として提示する
   請求項２に記載の情報処理装置。
8. 前記ハードウェアは、車両であり、
   前記学習データは、前記車両の個体に依存する個体依存データ、前記車両の4車種に依存した車種依存データ、および、前記車両に依存しない汎用データとから構成され、
   前記個体依存データは、修理履歴、走行距離、改造情報、衝突履歴、およびガソリン残存量を含み、
   前記車種依存データは、前記車両の車種毎に共通して特定される燃費、最高速度、ナビゲーションされるルート上の通行可否の情報、車両動作を検出するセンシングデータ、自動運転可否情報、および、自動運転時の走行ルートを含み、
   前記汎用データは、経路情報、近隣の店舗情報、訪問場所履歴、エージェントとの会話履歴、運転の仕方、急ブレーキ、クラクション回数、喫煙の有無、天気、建物、道路等の３次元データ、および外部情報を含む
   請求項１に記載の情報処理装置。
9. 前記学習データに基づいて、決定された動作のデータを、匿名化する匿名化部を含み、
   前記記憶部は、前記動作決定部により、前記学習データに基づいて、決定された動作のデータを、前記匿名化部により匿名化された状態で記憶する
   請求項１に記載の情報処理装置。
10. ハードウェアを使用するユーザに対応付けて学習データを記憶する記憶部と、
    前記学習データに基づいて、前記ハードウェアの動作を決定する動作決定部と、
    前記記憶部に記憶されている前記学習データのうち、前記ユーザにより利用可能な学習データの選択肢を提示する提示部とを含む情報処理装置の情報処理方法は、
    前記動作決定部が、前記提示部により提示された選択肢のうち、選択された学習データに基づいて、動作を決定するステップを含む
    情報処理方法。
11. ハードウェアを使用するユーザに対応付けて学習データを記憶する記憶部と、
    前記学習データに基づいて、前記ハードウェアの動作を決定する動作決定部と、
    前記記憶部に記憶されている前記学習データのうち、前記ユーザにより利用可能な学習データの選択肢を提示する提示部とを含み、
    前記動作決定部は、前記提示部により提示された選択肢のうち、選択された学習データに基づいて、動作を決定する処理をコンピュータに実行させる
    プログラム。

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