JPWO2018123040A1 - Lending system and evaluation system - Google Patents
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Abstract
ユーザが、物を貸し出す場合に、貸し出した物の使用態様について、ユーザの感情を反映して適切に評価できるようにする。情報処理システム2は、貸出ユーザが有する感情と同質の感情が生成された所有者人工知能モジュール181、非所有者人工知能モジュール183が搭載された物が、借受ユーザに対して貸し出され、所有者人工知能モジュール181、非所有者人工知能モジュール183は、借受ユーザによる自動二輪車1の使用態様に基づいて、借受ユーザに対する感情を生成する。When a user lends an object, the usage mode of the lent object can be appropriately evaluated by reflecting the emotion of the user. The information processing system 2 is rented to a borrowed user with a thing equipped with an owner artificial intelligence module 181 and a non-owner artificial intelligence module 183 in which emotions of the same quality as those of the lending user are generated. The artificial intelligence module 181 and the non-owner artificial intelligence module 183 generate feelings for the borrowed user based on the usage mode of the motorcycle 1 by the borrowed user.
Description
本発明は、貸出システム、及び評価システムに関する。 The present invention relates to a lending system and an evaluation system.
従来から会社が車両を所有し、利用者に貸し出すレンタカーサービスが提供されている。また近年、複数の者で車両を所有し、それぞれの者が必要に応じて車両を使用することができるカーシェアリングサービスが提供されている。さらに車両を所有する個人所有者が、個人利用者に対して、自己が所有する車両を貸し出すサービス(いわゆるCtoCサービス)が提供されている。当該サービスについて、車両を貸し出す際、多くの個人所有者が、利用者がどのように車両を使用するのかについて不安に思い、利用者がどのように車両を使用しているのか知りたいと考えるものと想定される。一般的には貸出人と借受人の双方向で評価やレビューが行われ、評価が高い者や良いレビューが記載されている者に対して好感がもたれる。しかし、これらのレビューや評価は玉石混交である。この点に関し、車両の使用のされ方を客観的データに基づいて評価する手法が提案されている(例えば、特許文献1参照。) Conventionally, a rental car service in which a company owns a vehicle and lends it to a user has been provided. In recent years, a car sharing service has been provided in which a plurality of persons owns a vehicle and each person can use the vehicle as necessary. Furthermore, a service (so-called CtoC service) is provided in which an individual owner who owns a vehicle lends a vehicle owned by the individual user to the individual user. When renting a vehicle for this service, many private owners are worried about how the user uses the vehicle and want to know how the user is using the vehicle It is assumed. Generally, evaluation and review are performed in both directions between the lender and the borrower, and a positive impression is given to those who have a high evaluation and those with good reviews. However, these reviews and evaluations are a mix of cobblestones. In this regard, there has been proposed a method for evaluating how a vehicle is used based on objective data (see, for example, Patent Document 1).
ここで、個人所有者が車両等の自己が所有する物を個人利用者に貸し出す場合において、個人利用者による物の使用態様をどのように評価するかは、個人所有者によって異なる。個人所有者によって、貸し出した物がどのような態様で使用されることを望むかが異なり、また、個人所有者によって、貸し出した物を個人利用者が所定の態様で使用したときに抱く感情が異なるからである。従って、個人利用者が一の態様で物を使用した場合に、当該一の態様で使用されたことを高く評価する個人所有者もいれば、当該一の態様で使用されたことを低く評価する個人所有者もいる。一方で、特許文献1は、個人所有者が個人利用者に物を貸し出すことを前提としておらず、また、特許文献1には、個人利用者による物の使用態様を認知したときに抱く感情が個人所有者によって異なる点に着目した技術についての開示は無い。
本発明は、ユーザが、物を貸し出す場合に、貸し出した物の使用態様について、ユーザの感情を反映して適切に評価する貸出システム、及び評価システムを提供することを目的とする。Here, when an individual owner lends an item owned by himself / herself, such as a vehicle, to the individual user, how to evaluate the use mode of the item by the individual user differs depending on the individual owner. Depending on the individual owner, the manner in which the rented item is desired to be used differs, and the feeling that the individual user has when the lent item is used in a predetermined manner by the individual owner Because it is different. Therefore, when an individual user uses an object in one aspect, there is an individual owner who highly evaluates the use in the one aspect. There are also private owners. On the other hand,
An object of the present invention is to provide a lending system and an evaluation system that appropriately evaluate a user's feelings about the usage mode of a lent object when the user lends the object.
上記目的を達成するために、本発明の貸出システム(2)は、貸出ユーザが有する感情と同質の感情が生成されたユーザ人工知能(181、183)が搭載された物が、借受ユーザに対して貸し出され、前記ユーザ人工知能は、前記借受ユーザによる前記物の使用態様に基づいて、前記借受ユーザに対する感情を生成することを特徴とする。
この構成によれば、貸出ユーザが、物を貸し出す場合に、貸し出した物の使用態様について、貸出ユーザの感情を反映して適切に評価できる。In order to achieve the above object, the lending system (2) according to the present invention provides a borrowed user with an object equipped with user artificial intelligence (181, 183) in which emotions of the same quality as those of the lending user are generated. The user artificial intelligence generates feelings for the borrowed user based on a usage mode of the object by the borrowed user.
According to this structure, when a lending user lends a thing, the usage aspect of the lending thing can be appropriately evaluated reflecting the feeling of a lending user.
また、本発明は、前記ユーザ人工知能(181)は、前記貸出ユーザが前記借受ユーザに貸し出す前記物に搭載されることを特徴とする。
この構成によれば、貸出ユーザは、自己が貸し出す物に対する借受ユーザの使用態様を、自己の感情を反映して適切に評価できる。Further, the present invention is characterized in that the user artificial intelligence (181) is mounted on the object that the lending user lends to the borrowing user.
According to this configuration, the renting user can appropriately evaluate the usage state of the borrowing user for the items lent by the user, reflecting his / her feelings.
また、本発明は、前記ユーザ人工知能(183)は、前記貸出ユーザとは異なる他の貸出ユーザが前記借受ユーザに貸し出す前記物に搭載されることを特徴とする。
この構成によれば、貸出ユーザは、他の貸出ユーザが貸し出す物に対する借受ユーザの使用態様を、自己の感情を反映して適切に評価できる。In addition, the present invention is characterized in that the user artificial intelligence (183) is mounted on the object lent to the borrowed user by another rented user different from the lent user.
According to this configuration, the lending user can appropriately evaluate the usage mode of the borrowing user with respect to the items lent by other lending users, reflecting his / her feelings.
また、上記目的を達成するために、本発明の評価システム(2)は、貸出ユーザが有する感情と同質の感情が生成されたユーザ人工知能(181、183)が搭載された物が、借受ユーザに対して貸し出され、前記ユーザ人工知能は、前記借受ユーザによる前記物の使用態様に基づいて、貸出ユーザの感情を反映して、前記借受ユーザによる前記物の使用態様を評価することを特徴とする。
この構成によれば、貸出ユーザが、物を貸し出す場合に、貸し出した物の使用態様について、貸出ユーザの感情を反映して適切に評価できる。Further, in order to achieve the above object, the evaluation system (2) of the present invention is based on the fact that the user's artificial intelligence (181, 183) in which the same emotion as that of the rented user is generated is installed on the borrower user. The user artificial intelligence evaluates the usage mode of the object by the borrowing user, reflecting the emotion of the lending user based on the usage mode of the object by the borrowing user. To do.
According to this structure, when a lending user lends a thing, the usage aspect of the lending thing can be appropriately evaluated reflecting the feeling of a lending user.
また、本発明は、前記ユーザ人工知能(181)は、前記貸出ユーザが前記借受ユーザに貸し出す前記物に搭載されることを特徴とする。
この構成によれば、貸出ユーザは、自己が貸し出す物に対する借受ユーザの使用態様を、自己の感情を反映して適切に評価できる。Further, the present invention is characterized in that the user artificial intelligence (181) is mounted on the object that the lending user lends to the borrowing user.
According to this configuration, the renting user can appropriately evaluate the usage state of the borrowing user for the items lent by the user, reflecting his / her feelings.
また、本発明は、前記ユーザ人工知能(183)は、前記貸出ユーザとは異なる他の貸出ユーザが前記借受ユーザに貸し出す前記物に搭載されることを特徴とする。
この構成によれば、貸出ユーザは、他の貸出ユーザが貸し出す物に対する借受ユーザの使用態様を、自己の感情を反映して適切に評価できる。In addition, the present invention is characterized in that the user artificial intelligence (183) is mounted on the object lent to the borrowed user by another rented user different from the lent user.
According to this configuration, the lending user can appropriately evaluate the usage mode of the borrowing user with respect to the items lent by other lending users, reflecting his / her feelings.
また、本発明は、前記ユーザ人工知能による評価を出力することを特徴とする。
この構成によれば、貸出ユーザは、ユーザ人工知能による評価を取得できる。Further, the present invention is characterized in that the evaluation by the user artificial intelligence is output.
According to this configuration, the renting user can acquire evaluation based on user artificial intelligence.
第1の発明によれば、貸出ユーザと同質の感情が生成されたユーザ人工知能が貸受ユーザの使用態様に対する感情を生成することで、貸受ユーザによる物の使用態様について、貸出ユーザの感情を反映した評価をできる。
第2の本発明によれば、貸出ユーザは、自己が貸し出す物に対する借受ユーザの使用態様を、自己の感情を反映して評価できる。すなわち、貸し出した物の使用態様を後日確認することができ、次回同じ貸受ユーザに対して貸し出すか否かの判断材料にすることが可能になる。
第3の本発明によれば、貸出ユーザは、他の貸出ユーザが貸し出す物に対する借受ユーザの使用態様を、自己の感情を反映して評価できる。すなわち、自己の物を貸し出す前に、他の貸出ユーザが貸し出した物に対する借受ユーザの使用態様について、ユーザ人工知能が感情を生成することで、事前に借受ユーザを評価することができ、自己の物を貸し出すか否かの判断材料にすることができる。言い換えれば、ユーザ人工知能による事前評価が可能になる。
第4の発明によれば、貸出ユーザと同質の感情が生成されたユーザ人工知能が貸受ユーザの使用態様に対する感情を生成することで、貸受ユーザによる物の使用態様について、貸出ユーザの感情を反映した評価をできる。
第5の本発明によれば、貸出ユーザは、自己が貸し出す物に対する借受ユーザの使用態様を、自己の感情を反映して評価できる。すなわち、貸し出した物の使用態様を後日確認することができ、次回同じ貸受ユーザに対して貸し出すか否かの判断材料にすることが可能になる。
第6の本発明によれば、貸出ユーザは、他の貸出ユーザが貸し出す物に対する借受ユーザの使用態様を、自己の感情を反映して評価できる。すなわち、自己の物を貸し出す前に、他の貸出ユーザが貸し出した物に対する借受ユーザの使用態様について、ユーザ人工知能が感情を生成することで、事前に借受ユーザを評価することができ、自己の物を貸し出すか否かの判断材料にすることができる。言い換えれば、ユーザ人工知能による事前評価が可能になる。
第7の発明によれば、貸出ユーザは、ユーザ人工知能による評価を取得できる。According to the first invention, the user artificial intelligence in which emotions of the same quality as the renting user are generated generates feelings for the usage state of the renting user. Can be evaluated.
According to the second aspect of the present invention, the renting user can evaluate the usage mode of the borrowing user with respect to the items lent out by reflecting the feelings of the user. That is, the usage mode of the lent item can be confirmed at a later date, and can be used as a material for determining whether or not to lend to the same rented user next time.
According to the third aspect of the present invention, the lending user can evaluate the usage mode of the borrowing user with respect to the items lent by other lending users, reflecting his / her feelings. That is, before lending one's things, the user's artificial intelligence generates an emotion about the borrowing user's usage mode for things that other lending users lend, so that the borrowing user can be evaluated in advance, It can be used as a material for determining whether or not to lend an object. In other words, prior evaluation by user artificial intelligence becomes possible.
According to the fourth invention, the user artificial intelligence in which emotions of the same quality as the renting user are generated generates feelings for the usage state of the renting user. Can be evaluated.
According to the fifth aspect of the present invention, the lending user can evaluate the usage mode of the borrowing user with respect to the items lent by the lending user, reflecting his / her feelings. That is, the usage mode of the lent item can be confirmed at a later date, and can be used as a material for determining whether or not to lend to the same rented user next time.
According to the sixth aspect of the present invention, the lending user can evaluate the usage mode of the borrowing user for the items lent by other lending users, reflecting his / her feelings. That is, before lending one's things, the user's artificial intelligence generates an emotion about the borrowing user's usage mode for things that other lending users lend, so that the borrowing user can be evaluated in advance, It can be used as a material for determining whether or not to lend an object. In other words, prior evaluation by user artificial intelligence becomes possible.
According to the seventh aspect, the renting user can acquire the evaluation by the user artificial intelligence.
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。
<第1実施形態>
図1は、第1実施形態に係る個人間車両レンタルサービスの説明に用いる図である。
まず、図1を用いて個人間車両レンタルサービスの基本的な流れについて説明する。Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
<First Embodiment>
FIG. 1 is a diagram used for explaining an interpersonal vehicle rental service according to the first embodiment.
First, the basic flow of the personal vehicle rental service will be described with reference to FIG.
個人間車両レンタルサービスは、自動二輪車1(物)を所有し、所有する自動二輪車1を貸し出すことを望むユーザ(以下、「貸出ユーザ」という。)と、自動二輪車1を借り受けることを望むユーザ(以下、「借受ユーザ」という。)とを仲介し、貸出ユーザが、借受ユーザに自動二輪車1を貸し出すことを可能とするサービスである。個人間車両レンタルサービスは、所定の会社が提供する。以下、個人間車両レンタルサービスを提供する会社を、「サービス提供会社」という。
The inter-personal vehicle rental service includes a user who owns the motorcycle 1 (thing) and desires to lend the motorcycle 1 (hereinafter referred to as “rental user”), and a user who desires to borrow the motorcycle 1 ( This is a service that allows a lending user to lend the
個人間車両レンタルサービスについて詳述すると、貸出ユーザは、事前に、サービス提供会社にユーザ登録の申請を行う(図1の矢印Y1)。サービス提供会社は、貸出ユーザの適格性(例えば、貸出ユーザが自動二輪車1の真の所有者であること。)を適切に検証した上で、適格性を有する場合は、ユーザ登録を行う(図1の矢印Y2)。サービス提供会社は、ユーザ登録を行った場合、貸出ユーザを識別する識別情報(以下、「貸出ユーザ識別情報」という。)を発行し、貸出ユーザに通知する(図1の矢印Y3)。 To describe the inter-personal vehicle rental service in detail, the renting user applies in advance to the service providing company for user registration (arrow Y1 in FIG. 1). The service provider appropriately verifies the eligibility of the rented user (for example, the rented user is the true owner of the motorcycle 1), and performs user registration if it is eligible (see FIG. 1 arrow Y2). When the user is registered, the service provider issues identification information for identifying the rented user (hereinafter referred to as “rented user identification information”) and notifies the rented user (arrow Y3 in FIG. 1).
ユーザ登録が完了した貸出ユーザは、自己が所有する自動二輪車1を貸し出す場合、貸出申請を行う(図1の矢印Y4)。
貸出ユーザは、貸出申請に際し、以下の事項をサービス会社に申請する。すなわち、貸出ユーザは、貸出申請に際し、貸出車両情報を申請する。貸出車両情報は、例えば、「貸し出す自動二輪車1の車種」、及び、「自動二輪車1を貸し出し可能な期間」を含む。
なお、貸出車両情報は、本実施形態で例示する事項のほか、自動二輪車1の走行距離や、自動二輪車1を購入したときの新車/中古車の区分、自動二輪車1の使用頻度や、自動二輪車1の車体の色、自動二輪車1に対する改造の有無等を含んでもよい。The rented user who has completed user registration makes a loan application when renting the
The lending user applies to the service company for the following items when applying for lending. That is, the lending user applies for lending vehicle information at the time of lending application. The rental vehicle information includes, for example, “a model of the
In addition to the items exemplified in the present embodiment, the rental vehicle information includes the travel distance of the
また、貸出ユーザは、貸出申請に際し、必要に応じて、自動二輪車1の貸し出しを許可する条件(以下、「貸出条件」という。)を申請可能である。本実施形態では、貸出ユーザは、貸出条件として、「借受ユーザが男性であること」という条件、「借受ユーザが女性であること」という条件、及び「借受ユーザが10年以上の運転経験があること」という条件を申請可能である。
なお、貸出条件は、本実施形態で例示する条件に限らない。例えば、貸出条件として、「ゴールド免許の保持者であること」という条件や、「天気が晴れのときに使用されること」という条件、「特定のエリア内で自動二輪車1が使用されること」という条件等が存在してもよい。In addition, the lending user can apply for conditions for permitting the lending of the motorcycle 1 (hereinafter referred to as “lending conditions”) as necessary when applying for lending. In the present embodiment, the lending user has, as lending conditions, a condition that “the borrowed user is male”, a condition that “the borrowed user is female”, and “the borrowed user has 10 years or more of driving experience. You can apply for the condition.
The lending conditions are not limited to the conditions exemplified in this embodiment. For example, as a lending condition, a condition of “being a holder of a gold license”, a condition of “being used when the weather is fine”, or “a
一方、借受ユーザも、事前に、サービス提供会社にユーザ登録の申請を行う(図1の矢印Y5)。サービス提供会社は、借受ユーザの適格性を適切に検証した上で、適格性を有する場合は、ユーザ登録を行う(図1の矢印Y6)。サービス提供会社は、ユーザ登録を行った場合、借受ユーザを識別する識別情報(以下、「借受ユーザ識別情報」という。)を発行し、借受ユーザに通知する(図1の矢印Y7)。 On the other hand, the borrowing user also applies to the service provider in advance for user registration (arrow Y5 in FIG. 1). The service provider appropriately verifies the qualification of the borrowed user, and if it is qualified, performs user registration (arrow Y6 in FIG. 1). When the user is registered, the service provider issues identification information for identifying the borrowed user (hereinafter referred to as “borrowed user identification information”) and notifies the borrowed user (arrow Y7 in FIG. 1).
ユーザ登録が完了した借受ユーザは、自動二輪車1を借り受ける場合、借受申請を行う(図1の矢印Y8)。借受ユーザは、借受申請に際し、以下の事項をサービス会社に申請する。すなわち、借受ユーザは、借受申請に際し、借受条件を申請する。借受条件は、例えば、「借り受けることを望む自動二輪車1の車種」、及び、「自動二輪車1を借り受けることを望む期間」を含む。さらに、借受ユーザは、借受申請に際し、借受ユーザ情報を申請する。借受ユーザ情報は、例えば、「借受ユーザの性別」、及び「借受ユーザの運転経験の年数」を含む。
The borrowed user who has completed user registration makes a borrowing application when borrowing the motorcycle 1 (arrow Y8 in FIG. 1). The borrowing user applies to the service company for the following items when applying for borrowing. In other words, the borrowing user applies for borrowing conditions when applying for borrowing. The borrowing conditions include, for example, “a model of the
サービス提供会社は、貸出ユーザによる貸出申請、及び、借受ユーザによる借受申請に基づいて、貸出ユーザと借受ユーザとをマッチングする(図1の矢印Y9)。すなわち、サービス提供会社は、貸出条件を借受ユーザ情報が満たし、かつ、借受条件を満たす貸出車両情報が満たす関係にある貸出ユーザと、借受ユーザとを特定する。
貸出ユーザと借受ユーザとのマッチング後、サービス提供会社は、借受ユーザに対して、貸し出し可能な自動二輪車1があることを所定の方法で通知する(図1の矢印Y10)。借受ユーザは、サービス提供会社からの通知に応じて、自動二輪車1を借り受ける。本実施形態では、自動二輪車1の借受ユーザへの受け渡しは、サービス提供会社が管理する店舗において行われる。すなわち、貸出ユーザは、自動二輪車1を当該店舗に持って行き(図1の矢印Y11)、また、借受ユーザは、当該店舗にて自動二輪車1を受け取る(図1の矢印Y12)。なお、自動二輪車1を借受ユーザに受け渡す方法は、どのような方法であってもよい。例えば、自動二輪車1の借受ユーザへの受け渡しは、貸出ユーザと借受ユーザとの間で、直接、行われてもよい。The service provider matches the lending user and the borrowing user based on the lending application by the lending user and the borrowing application by the borrowing user (arrow Y9 in FIG. 1). That is, the service providing company specifies a renting user and a renting user who have a relationship that the rented user information satisfies the renting condition and the rented vehicle information that satisfies the renting condition satisfies.
After the matching between the renting user and the borrowing user, the service provider notifies the borrowing user that there is a
自動二輪車1を借り受けた借受ユーザは、「自動二輪車1を借り受けることを望む期間」として申請した期間の範囲内で自動二輪車1を使用し、自動二輪車1を返却する(図1の矢印Y13)。自動二輪車1の返却に応じて、借受ユーザは、自動二輪車1を借り受けたことに対する対価(以下、「レンタル料」という。)をサービス提供会社に支払う(図1の矢印Y14)。なお、レンタル料を支払うタイミングは、自動二輪車1の返却時に限らない。
The borrowing user who borrowed the
サービス提供会社は、レンタル料のうち、所定の割合に相当する料金(以下、「会社側料金」という。)を自己の収入として受け取る。また、サービス提供会社は、レンタル料から会社側料金を除いた料金(以下、「貸出ユーザ側料金」という。)を、所定の方法で貸出ユーザに受け渡す(図1の矢印Y15)。貸出ユーザは、貸出ユーザ側料金を、自己の収入として受け取る。 The service provider receives a fee corresponding to a predetermined ratio of the rental fee (hereinafter referred to as “company fee”) as its own income. In addition, the service providing company delivers a fee obtained by subtracting the company-side fee from the rental fee (hereinafter referred to as “rented user-side fee”) to the renting user by a predetermined method (arrow Y15 in FIG. 1). The lending user receives the lending user side fee as his income.
本実施形態では、レンタル料は、借受ユーザが自動二輪車1を借り受ける期間、その他の要因に応じて規定される規定料金である。また、レンタル料について、サービス提供会社の収入とする料金と、貸出ユーザの収入とする料金との割合は一定である。これらの点について、本実施形態は、後述する第2実施形態と異なっている。
In the present embodiment, the rental fee is a prescribed fee that is defined according to a period during which the borrower borrows the
以上のように、個人間車両レンタルサービスでは、個人(貸出ユーザ)と、個人(借受ユーザ)との間で、車両の貸し借りが行われる。そして、個人間車両レンタルサービスでは、個人と、個人との間で、車両の貸し借りが行われることに起因して、以下のことが想定される。すなわち、貸出ユーザが、個人間車両レンタルサービスを利用して、自動二輪車1を貸し出す際、借受ユーザがどのように自動二輪車1を使用するのかについて不安に思い、借受ユーザがどのように自動二輪車1を使用しているのか知りたいと考えるものと想定される。つまり、貸出ユーザには、借受ユーザによる自動二輪車1の使用態様を評価したいとするニーズがあるものと想定される。この点について、サービス提供会社が、借受ユーザによる自動二輪車1の使用態様を評価し、評価の結果を貸出ユーザに通知することにより、貸出ユーザのニーズに応えることも可能である。しかしながら、貸出ユーザが、借受ユーザによる自動二輪車1の使用態様をどのように評価するかは、貸出ユーザによって異なる。貸出ユーザによって、貸し出した自動二輪車1がどのような態様で使用されることを望むかが異なり、また、貸出ユーザによって、貸し出した自動二輪車1を借受ユーザが所定の態様で使用したことを認知したときに抱く感情が異なるからである。
以上のことを踏まえ、本実施形態では、個人間車両レンタルサービスに対応して情報処理システム2(貸出システム、評価システム)が構築される。以下、情報処理システム2について詳述する。As described above, in the inter-vehicle vehicle rental service, a vehicle is rented and borrowed between an individual (a rented user) and an individual (a borrowed user). In the interpersonal vehicle rental service, the following is assumed due to the fact that the vehicle is rented and borrowed between individuals. That is, when the lending user lends the
Based on the above, in this embodiment, the information processing system 2 (lending system, evaluation system) is constructed corresponding to the inter-vehicle rental service. Hereinafter, the information processing system 2 will be described in detail.
図2は、情報処理システム2の構成を示す図である。
図2に示すように、情報処理システム2は、インターネット、電話網、その他の通信網を含んで構成されるネットワークNに接続された複数の自動二輪車1を備える。また、情報処理システム2は、ネットワークNに接続された制御サーバ3を備える。自動二輪車1と、制御サーバ3とは、ネットワークNを介して通信可能である。自動二輪車1と、制御サーバ3との間での通信に用いられる通信プロトコルは何でもよい。通信プロトコルは、例えば、HTTPであり、また例えば、WebSocketである。詳細は省略するが、自動二輪車1と、制御サーバ3との間では、既存の暗号化技術や、仮想専用線技術等により、セキュアな通信が行われる。FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration of the information processing system 2.
As shown in FIG. 2, the information processing system 2 includes a plurality of
制御サーバ3は、自動二輪車1をクライアントとするサーバ装置である。制御サーバ3は、後述するように、所有者人工知能モジュール管理データベース321と、貸出申請管理データベース322と、借受申請管理データベース323と、評価申請管理データベース324と、評価通知データ管理データベース325とを記憶する。これらデータについては後述する。
なお、図1では、制御サーバ3を、1つのブロックによって表現するが、これは制御サーバ3が単一のサーバ装置により構成されることを意味するものではない。例えば、制御サーバ3は、複数のサーバ装置を含んで構成されたものでもよく、また、所定のシステムの一部であってもよい。すなわち、制御サーバ3は、後述する各種処理を実行可能な構成であれば、その形態を問わない。
自動二輪車1は、貸出ユーザが所有し、個人間車両レンタルサービスにおいて、貸し出しの対象とする車両である。自動二輪車1は、鞍乗り型のバイクであってもよいしスクーターであってもよい。なお、本実施形態では、貸出ユーザが貸し出す対象を自動二輪車1として説明するが、個人間車両レンタルサービスにおいて貸出ユーザにより貸し出される対象は、自動二輪車1に限定されるものではなく、自動四輪車や自動三輪車であってもよい。The
In FIG. 1, the
The
図3は、自動二輪車1の制御系の構成を示す機能ブロック図である。図3で示す自動二輪車1の制御系の構成は、一例であり、貸出ユーザが貸し出す対象とする全ての自動二輪車1の制御系の構成が、図3で例示する自動二輪車1の制御系の構成と完全に一致する必要はない。
FIG. 3 is a functional block diagram showing the configuration of the control system of the
図3に示すように、自動二輪車1は、センサ部11、スイッチ121、車載カメラ122、ヘッドセット124、生体センサ125、車両通信部126、GPSユニット127、駆動部13、車両制御部15、及び車両記憶部18を備える。
As shown in FIG. 3, the
センサ部11は、自動二輪車1に搭載されたセンサ類であり、シフトポジションセンサ部111、スロットル開度センサ部112、アクセル開度センサ部113、ブレーキセンサ部114、ストロークセンサ部115、車速センサ部116、回転数センサ部117、6軸センサ部118、及び外気温センサ部119を備える。
The
シフトポジションセンサ部111は、変速機134の変速ギア段を検出する。シフトポジションセンサ部111は、検出した変速段を示す信号を車両制御部15に出力する。
The shift
スロットル開度センサ部112は、スロットルバルブ(図示略)の開度を検出する。スロットル開度センサ部112は、検出したスロットルバルブの開度を示す信号を車両制御部15に出力する。
The throttle
アクセル開度センサ部113は、アクセル操作の操作量を検出する。アクセル開度センサ部113は、検出した操作量を示す信号を車両制御部15に出力する。
The
ブレーキセンサ部114は、ブレーキアクチュエータ(図示略)に作用するブレーキ圧や、ブレーキの操作量を検出する。ブレーキセンサ部114は、検出したブレーキ圧を示す信号や、ブレーキの操作量を示す信号を車両制御部15に出力する。
The
ストロークセンサ部115は、自動二輪車1の前輪を懸架するフロントサスペンション、と、後輪を懸架するリアサスペンションとにそれぞれ設けられる。ストロークセンサ部115は、フロントサスペンションの作動量と、リアサスペンションの作動量とをそれぞれ検出し、検出した作動量を示す信号を車両制御部15に出力する。
The
車速センサ部116は、自動二輪車1の車速を検出する。車速センサ部116は、検出した車速を示す信号を車両制御部15に出力する。
The vehicle
回転数センサ部117は、エンジンやモータ等のパワーユニットの回転数を検出する。回転数センサ部117は、検出した回転数を示す信号を車両制御部15に出力する。
The rotation
6軸センサ部118は、自動二輪車1の前後、左右、上下の3方向(X,Y,Z)の加速度を検出する加速度センサと、X、Y及びZの各軸周りの角速度を検出する3軸ジャイロセンサとを備える。6軸センサ部118は、検出した加速度や角速度を示す信号を車両制御部15に出力する。
The six-
外気温センサ部119は、外気温を測定し、測定した外気温を示す信号を車両制御部15に出力する。
The outside air
以下では、センサ部11が検出し、車両制御部15に出力する検出値を示す信号を、簡単に検出値という。
Below, the signal which shows the detected value which the
スイッチ121は、自動二輪車1が備える各種スイッチであり、例えば、自動二輪車1に搭載された電装部品への電源供給をオン、オフするメインスイッチ、ウィンカーを点滅させるウィンカースイッチ、ヘッドライトを点灯させるヘッドライトスイッチ、変速機134をアップシフトさせるシフトアップスイッチ、変速機134をダウンシフトさせるシフトダウンスイッチ、エンジンを始動させるスタータスイッチ等である。これらのスイッチ121は、スイッチ121がオンされた場合には、オンされたことを示す信号を車両制御部15に出力し、オフされた場合には、オフされたことを示す信号を車両制御部15に出力する。
The
車載カメラ122は、CCD(Charge Coupled Device)、CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)等のイメージセンサを備える。車載カメラ122は、自動二輪車1の前方(路面)を撮像する前方カメラと、運転者(特に運転者の顔)を撮像する後方カメラとを備える。後方カメラは、運転者が装着するヘルメットに設けられてもよい。車載カメラ122は、撮像した撮像画像を車両制御部15に出力する。
The in-
ヘッドセット124は、例えば、運転者が装着するヘルメットに設けられ、マイク等を有する。マイクは運転者が発する音声を集音し、車両制御部15に音声信号を出力する。
The
生体センサ125は、自動二輪車1を運転する運転者に装着され、例えば、運転者の心拍数、血圧、呼吸数、発汗量、体温等を生体情報として検出する。生体センサ125は、検出した生体情報を車両制御部15に出力する。
The
車両通信部126は、無線通信回路及びアンテナを有し、車両制御部15の制御に従って、ネットワークNにアクセスし、ネットワークNと接続する外部の装置(制御サーバ3を含む。)と所定の通信プロトコルに従って通信する。
The
GPSユニット127は、図示しないGPSアンテナを介してGPS衛星からのGPS電波を受信し、GPS電波に重畳されたGPS信号から、自動二輪車1の現在地と、車両の進行方向とを算出する。GPSユニット127は、算出した車両の現在地を示す情報、及び、算出した車両の進行方向を示す情報を車両制御部15に出力する。以下、車両の現在地を示す情報、及び、算出した車両の進行方向を示す情報の組み合わせを「車両位置情報」という。
The
駆動部13は、スロットル装置131、燃料噴射装置132、点火装置133、変速機134、ブレーキ装置135、及びサスペンション調整部136を備える。
The
スロットル装置131は、車両制御部15の制御に従って、スロットルバルブの開度を制御する。
The
燃料噴射装置132は、エンジンの燃焼室に空気と燃料の混合気を供給する吸気ポートに取り付けられ、車両制御部15の制御に従って燃料を噴射する。燃料噴射装置132は、ポート噴射式であってもよいし直噴式であってもよく、噴射ノズルの数等も特に制限されない。燃料噴射装置132がポート噴射式の場合、燃料噴射装置132は、スロットルバルブの開度に応じて燃料を噴射する。
The
点火装置133は、点火プラグを備え、エンジンの燃焼室に満たされた混合気に点火する。
The
変速機134は、複数の変速ギア段を有し、スイッチ121のシフトアップスイッチ又はシフトダウンスイッチの操作に応じて変速ギア段を切り換え、エンジンから伝達される回転力を、変速比(減速比)を変えて自動二輪車1の後輪に伝達する。
The
ブレーキ装置135は、自動二輪車1の前輪と後輪の各々に配置され、運転者のブレーキレバーやフットブレーキの操作に応じて前輪及び後輪の少なくとも一方に制動力を付与する。
The
サスペンション調整部136は、自動二輪車1のタイヤと車体フレームとの間に介設されるサスペンション装置(図示略)を調整する。例えば、自動二輪車1がアクティブサスペンション装置を備える場合、サスペンション調整部136は、車両制御部15の制御に従って、自動二輪車1の車高、ダンパーの減衰力等を調整する。
The
車両制御部15は、プログラムを実行するプロセッサである。例えば、車両制御部15を、CPU、MPU、マイコン、又はその他の演算処理装置により構成することができる。また、車両制御部15を、集積回路や、マイクロコントローラ、マイクロコンピュータ、プログラマブルロジックコントローラ、特定用途向け集積回路、その他のプログラマブル回路により構成してもよい。さらに、車両制御部15を、ROMやRAMを統合した統合チップ(例えば、いわゆるSoCデバイス)により構成してもよい。
The
車両制御部15は、機能ブロックとして、エンジン制御部151、ブレーキ制御部152、シフト制御部153、サスペンション制御部154、所有者人工知能モジュール改変部155、所有者側評価部156、サービス提供会社側評価部157、及び非所有者側評価部158を備える。これら機能ブロックは、CPUがROMに記憶されたプログラムをRAMに読み出して実行する等、ハードウェアとソフトウェアとの協働により処理を実行する。
The
エンジン制御部151は、スロットル装置131、燃料噴射装置132及び点火装置133を制御する。具体的には、エンジン制御部151は、センサ部11の検出値等に基づいてスロットル装置131を制御し、スロットルバルブの開度を調整する。また、エンジン制御部151は、センサ部11の検出値等に基づいて燃料噴射装置132を制御し、燃料の噴射タイミングや噴射量を制御する。また、エンジン制御部151は、センサ部11の検出値等に基づいて点火装置133を制御し、適切なタイミングで点火プラグに点火させる。
The
ブレーキ制御部152は、センサ部11の検出値等に基づいてブレーキ装置135の制動力を制御する。また、ブレーキ制御部152は、アンチブレーキロック制御(以下、ABS制御という)を実行する。
The
シフト制御部153は、スイッチ121のシフトアップスイッチやシフトダウンスイッチの操作に応じてモータ(図示略)を駆動し、変速機134をシフトアップ又はシフトダウンさせる。
The
サスペンション制御部154は、サスペンション調整部136を制御して、自動二輪車1の車高調整、サスペンションの設定等を行う。
The
所有者人工知能モジュール改変部155、所有者側評価部156、サービス提供会社側評価部157及び非所有者側評価部158については後述する。
The owner artificial intelligence
車両記憶部18は、EEPROM等の不揮発性メモリーを備え、各種データを書き換え可能に不揮発的に記憶する。
車両記憶部18は、所有者人工知能モジュール181(ユーザ人工知能)を記憶する。所有者人工知能モジュール181については後述する。上述した所有者側評価部156は、所有者人工知能モジュール181の機能により処理を実行する。
車両記憶部18は、後述する所定の場合に、サービス提供会社人工知能モジュール182、及び、非所有者人工知能モジュール183(ユーザ人工知能)を記憶する。これらモジュールについては後述する。上述したサービス提供会社側評価部157は、サービス提供会社人工知能モジュール182の機能により処理を実行する。また、上述した非所有者側評価部158は、非所有者人工知能モジュール183の機能により処理を実行する。The vehicle storage unit 18 includes a nonvolatile memory such as an EEPROM and stores various data in a rewritable manner.
The vehicle storage unit 18 stores an owner artificial intelligence module 181 (user artificial intelligence). The owner
The vehicle storage unit 18 stores a service provider company
図4は、制御サーバ3の制御系の構成を示す機能ブロック図である。
図4に示すように制御サーバ3は、サーバ制御部30と、サーバ通信部31と、サーバ記憶部33とを備える。FIG. 4 is a functional block diagram showing the configuration of the control system of the
As shown in FIG. 4, the
サーバ制御部30は、プログラムを実行するプロセッサである。例えば、サーバ制御部30を、CPU、MPU、マイコン、又はその他の演算処理装置により構成することができる。また、サーバ制御部30を、集積回路や、マイクロコントローラ、マイクロコンピュータ、プログラマブルロジックコントローラ、特定用途向け集積回路、その他のプログラマブル回路により構成してもよい。さらに、サーバ制御部30を、ROMやRAMを統合した統合チップにより構成してもよい。
The
サーバ通信部31は、サーバ制御部30の制御に従って、ネットワークNにアクセスし、ネットワークNと接続する外部の装置(自動二輪車1を含む。)と所定の通信プロトコルに従って通信する。
The
サーバ記憶部33は、ハードディスクや、EEPROM等の不揮発性メモリーを備え、各種データを書き換え可能に不揮発的に記憶する。
サーバ記憶部33は、所有者人工知能モジュール管理データベース321と、貸出申請管理データベース322と、借受申請管理データベース323と、評価申請管理データベース324と、評価通知データ管理データベース325とを記憶する。これらデータについては後述する。The server storage unit 33 includes a hard disk, a nonvolatile memory such as an EEPROM, and stores various data in a rewritable manner.
The server storage unit 33 stores an owner artificial intelligence
以下の説明では、1の自動二輪車1について、当該1の自動二輪車1を所有する貸出ユーザのことを特に「所有者」と表現し、一方、貸出ユーザであって、当該1の自動二輪車1の所有者ではない者のことを特に「非所有者」と表現する。
また、以下の説明では、所有者、非所有者にかかわらず、自動二輪車1を使用する者を「使用者」と表現する。貸出ユーザが、自動二輪車1を貸し出していない場合において、自動二輪車1を貸出ユーザが使用する場合は、貸出ユーザが「使用者」に相当する。また、借受ユーザが、自動二輪車1を借り受けた場合において、自動二輪車1を借受ユーザが使用する場合は、借受ユーザが「使用者」に相当する。
また、以下の説明では、センサ部11が車両制御部15に出力する検出値、車載カメラ122が車両制御部15に出力する撮像画像、ヘッドセット124が車両制御部15に出力する音声信号、生体センサ125が車両制御部15に出力する生体情報、車両制御部15が車両通信部126を介して外部の装置から取得する情報、及びGPSユニット127が車両制御部15に出力する車両位置情報を総称して「感情要素情報」という。感情要素情報は、所有者の感情を生成する際に用いられる情報である。なお、感情要素情報は、本実施形態で例示する情報に限らない。In the following description, a lending user who owns the one
In the following description, a person who uses the
In the following description, the detection value output from the
また、本実施形態において、「モジュール」とは、所定の機能を有し、CPU等の演算処理を実行する主体に、当該所定の機能に基づく処理を実行させるプログラム(プログラムが使用するデータを含む。)を意味する。 Further, in the present embodiment, the “module” has a predetermined function, and includes a program (including data used by the program) that causes a main body that executes arithmetic processing such as a CPU to execute processing based on the predetermined function. .)
また、自動二輪車1は、動作モードとして、所有者使用モードと、非所有者使用モードとの2つのモードを有する。所有者使用モードは、自動二輪車1を所有者が使用する場合の動作モードである。非所有者使用モードは、自動二輪車1を非所有者が使用する場合の動作モードである。動作モードは、自動二輪車1の使用者に応じて、所有者使用モードと、非所有者使用モードとの間で、適切に切り替わる。例えば、自動二輪車1の使用者が、自身が所有者か非所有者かによって動作モードを手動で切り替える。また例えば、動作モードは、以下の方法で自動で切り替わる。すなわち、車両制御部15が、車載カメラ122が備える後方カメラ(運転者の顔を撮像するカメラ。)が撮像した撮像画像を取得する。車両制御部15は、取得した撮像画像に基づいて顔認識を行って、運転者が所有者か否かを判別する。顔認識に必要な情報(例えば、所有者の顔の画像に関する情報。)は事前に登録される。車両制御部15は、運転者が所有者の場合、動作モードを所有者使用モードに切り替え、運転者が非所有者の場合、動作モードを非所有者使用モードに切り替える。
In addition, the
次に、自動二輪車1の車両制御部15が有する所有者側評価部156について説明する。
所有者側評価部156は、所有者人工知能モジュール181を読み出して実行することによって、所有者人工知能モジュール181の機能により、以下の処理を実行する。換言すれば、所有者人工知能モジュール181は、以下の処理を所有者側評価部156に実行させるモジュールである。
所有者側評価部156は、人工知能技術を用いて以下の処理を実行する。なお、人工知能技術は、例えば、各種フィルタリングに関する技術、独立成分分析に関する技術、SVM(Support Vector Machine)に関する技術、輪郭抽出その他の画像処理技術、パターン認識(例えば、音声認識や、顔認識等。)に関する技術、自然言語処理に関する技術、知識情報処理に関する技術、強化学習に関する技術、ベイジアンネットワークに関する技術、SOM(自己組織化マップ)に関する技術、ニューラルネットワークに関する技術、Deep Learning(深層学習)に関する技術を含む。例えば、所有者側評価部156は、感情要素情報(複数の感情要素情報の組み合わせを含む。)に基づいて、感情要素情報の種類に応じた適切な人工知能技術を用いて、以下の処理を実行する。Next, the owner side evaluation unit 156 included in the
The owner-side evaluation unit 156 reads out and executes the owner
The owner side evaluation unit 156 performs the following processing using the artificial intelligence technology. Artificial intelligence techniques include, for example, various filtering techniques, independent component analysis techniques, SVM (Support Vector Machine) techniques, contour extraction and other image processing techniques, and pattern recognition (for example, voice recognition and face recognition). ) Technology, natural language processing technology, knowledge information processing technology, reinforcement learning technology, Bayesian network technology, SOM (self-organizing map) technology, neural network technology, deep learning (deep learning) technology. Including. For example, the owner-side evaluation unit 156 performs the following processing using an appropriate artificial intelligence technique according to the type of emotion element information based on emotion element information (including a combination of a plurality of emotion element information). Run.
所有者側評価部156は、「所有者」の感情を反映して、使用者による自動二輪車1の使用態様を評価する。本実施形態では、自動二輪車1の使用態様の評価として、使用環境評価、使用目的評価、及び運転方法評価の3つの評価がある。
なお、本実施形態では、使用環境評価、使用目的評価、及び運転方法評価のそれぞれは、最も評価が低い「0点」から、最も評価が高い「100点」の範囲内の点数で表される。そして、「自動二輪車1の使用態様を評価する」とは、使用環境評価、使用目的評価、及び運転方法評価のそれぞれについて、点数を付けることを意味する。The owner-side evaluation unit 156 evaluates the usage mode of the
In the present embodiment, each of the use environment evaluation, the use purpose evaluation, and the driving method evaluation is represented by a score within a range from “0 points” having the lowest evaluation to “100 points” having the highest evaluation. . And "evaluating the usage mode of the
使用環境評価は、自動二輪車1が使用者により使用された環境に対する評価である。自動二輪車1が使用された環境とは、例えば、以下である。例えば、自動二輪車1が使用されたときの天気(晴、雨、曇等。)である。また例えば、自動二輪車1が使用されたときの時間帯(朝、昼、夜等。)である。また例えば、自動二輪車1が走行する道路(舗装道路、非舗装道路等。)である。また例えば、自動二輪車1が使用されたときの外気温である。
ここで、所有者によって、自己が所有する自動二輪車1が使用者によって使用された環境を認知したときに抱く感情は異なる。所有者によって、自動二輪車1が使用されることを望む環境と、望まない環境が異なるからである。例えば、所有者によって、自己が所有する自動二輪車1が非舗装道路で使用されることを望まない場合もあれば、望む場合もある。The use environment evaluation is an evaluation of the environment in which the
Here, the feelings held when the
そして、所有者側評価部156は、使用環境評価について、自動二輪車1が使用された環境に対する所有者の感情を反映して、使用者により自動二輪車1が使用された環境に対する評価を行う。
詳述すると、所有者側評価部156は、感情要素情報に基づいて、自動二輪車1が使用者により利用されたときの環境、及び、環境の推移を検出する。例えば、所有者評価部156は、外気温センサ部119から入力される外気温を示す信号に基づいて、外気温、及び、外気温の推移を検出する。また例えば、所有者評価部156は、車両通信部126を制御して外部の装置と通信し、当該外部の装置から天気を示す情報を取得し、取得した情報に基づいて天気、及び、天気の推移を検出する。また例えば、所有者評価部156は、車載カメラ122から入力される撮像画像に基づいて、自動二輪車1が走行する道路の状態を検出する。
所有者評価部156は、検出した環境について、使用された環境を認知したときに所有者が抱く感情と同質の感情を生成する。次いで、所有者評価部156は、生成した感情に基づいて、自動二輪車1が使用された環境に対して、所有者の感情を反映して、評価を与える。その際、所有者評価部156は、所有者が使用されることを望む環境で自動二輪車1が使用された場合に高い評価を与え、使用者が使用されることを望まない環境で自動二輪車1が使用された場合に低い評価を与える。所有者側評価部156は、自動二輪車1が使用された環境を多面的、かつ、総合的に評価して、使用環境評価の点数を決定する。Then, the owner-side evaluation unit 156 performs evaluation on the environment in which the
More specifically, the owner side evaluation unit 156 detects the environment when the
The owner evaluation unit 156 generates, for the detected environment, an emotion having the same quality as the emotion that the owner has when recognizing the used environment. Next, the owner evaluation unit 156 gives an evaluation to the environment in which the
使用目的評価は、自動二輪車1が使用された目的に対する評価である。自動二輪車1が使用された目的とは、例えば、以下である。例えば、長距離の走行を伴うツーリングである。また例えば、定められた曜日の定められた時間帯において、固定的な経路を走行することが想定される通勤である。また例えば、固定的な拠点と、任意の場所とを往復して走行することが想定される配達である。
ここで、所有者によって、自己が所有する自動二輪車1が使用された目的を認知したときに抱く感情は異なる。所有者によって、自動二輪車1が使用されることを望む目的と、望まない目的が異なるからである。例えば、所有者によっては、自動二輪車1がツーリングに使用されることを望む場合もあれば、望まない場合もある。The use purpose evaluation is an evaluation for the purpose for which the
Here, the feelings held when recognizing the purpose of using the
そして、所有者側評価部156は、使用目的評価について、自動二輪車1が使用された目的に対する所有者の感情を反映して、自動二輪車1が使用された目的に対する評価を行う。
詳述すると、所有者側評価部156は、感情要素情報に基づいて、使用者が自動二輪車1を使用する目的を推定する。例えば、所有者側評価部156は、GPSユニット127から入力された車両位置情報に基づいて、自動二輪車1の推移を検出し、検出した自動二輪車1の推移に基づいて、自動二輪車1が使用された目的を推定する。所有者側評価部156は、推定した目的について、自動二輪車1が使用された目的を認知したときに所有者が抱く感情と同質の感情を生成する。次いで、所有者評価部156は、生成した感情に基づいて、自動二輪車1が使用された目的に対して、所有者の感情を反映して、評価を与える。その際、所有者評価部156は、所有者が使用されることを望む目的の場合に高い評価を与え、使用者が使用されることを望まない目的の場合に低い評価を与える。所有者側評価部156は、自動二輪車1が使用された目的を多面的、かつ、総合的に判断して、使用目的評価の点数を決定する。Then, the owner-side evaluation unit 156 performs an evaluation on the purpose for which the
Specifically, the owner-side evaluation unit 156 estimates the purpose for the user to use the
運転方法評価は、自動二輪車1を使用者の運転方法に対する評価である。運転方法は、例えば、自動二輪車1が発進する場合における運転のさせ方や、自動二輪車1を停車する場合における運転のさせ方、自動二輪車1がカーブを曲がる場合における運転のさせ方等である。
ここで、所有者によって、自己が所有する自動二輪車1が運転されたときの運転方法を認知したときに抱く感情は異なる。所有者によって、どのような方法で自動二輪車1を運転して欲しいかが異なるからである。The driving method evaluation is an evaluation on the driving method of the user of the
Here, the feelings held when the owner recognizes the driving method when the
そして、所有者側評価部156は、運転方法評価について、所有者における運転方法に対する感情を反映して、自動二輪車1の使用者の運転方法に対する評価を行う。
詳述すると、所有者側評価部156は、感情要素情報に基づいて、使用者の運転方法を検出する。例えば、所有者側評価部156は、センサ部11から入力される検出値に基づいて、自動二輪車1が発進する場合の運転方法を検出する。所有者評価部156は、検出した運転方法について、使用された運転方法を認知したときに所有者が抱く感情と同質の感情を生成する。次いで、所有者評価部156は、生成した感情に基づいて、自動二輪車1の運転方法に対して、所有者の感情を反映して、評価を与える。その際、所有者評価部156は、所有者が望む運転方法で自動二輪車1が運転された場合に高い評価を与え、使用者が望まない運転方法で自動二輪車1が運転された場合に低い評価を与える。所有者側評価部156は、自動二輪車1の使用者の運転方法を多面的、かつ、総合的に判断して、運転方法評価の点数を決定する。Then, the owner-side evaluation unit 156 performs an evaluation on the driving method of the user of the
Specifically, the owner-side evaluation unit 156 detects the driving method of the user based on the emotion element information. For example, the owner side evaluation unit 156 detects a driving method when the
以上のように、所有者側評価部156は、人工知能技術を用いて、使用者による自動二輪車1の使用態様を認知したときに所有者が抱く感情と同質の感情を生成し、生成した感情に基づいて、所有者の感情を反映して、使用者による自動二輪車1の使用態様を評価する。本実施形態では、自動二輪車1の使用態様の評価として、使用環境評価、使用目的評価、及び運転方法評価を例示するが、評価は例示したものに限らない。例えば、自動二輪車1の使用態様の評価として、自動二輪車1が使用者により使用されるときに使用者が抱く感情に対する評価を含んでもよい。
As described above, the owner-side evaluation unit 156 uses the artificial intelligence technology to generate an emotion of the same quality as the emotion that the owner has when recognizing the usage mode of the
次に、自動二輪車1の車両制御部15が有する所有者人工知能モジュール改変部155について説明する。
Next, the owner artificial intelligence
所有者人工知能モジュール改変部155は、動作モードが所有者使用モードの場合(所有者が自動二輪車1を使用している場合。)に、以下の処理を実行する。
なお、所有者人工知能モジュール改変部155は、所有者人工知能モジュール181の機能により、人工知能技術を用いて、以下の処理を実行する。The owner artificial intelligence
Note that the owner artificial intelligence
所有者人工知能モジュール改変部155は、動作モードが所有者使用モードの場合に、感情要素情報に基づいて、所有者の自動二輪車1の使用態様を検出する。所有者人工知能モジュール改変部155は、検出した所有者の自動二輪車1の使用態様に基づいて、所有者感情モジュールを生成する。所有者感情モジュールは、自動二輪車1が所定の使用態様で使用された場合に、当該使用態様を認知した所有者が抱く感情と、同質の感情を生成するモジュールである。すなわち、所有者感情モジュールは、自動二輪車1が所定の環境で使用された場合に、当該所定の環境で使用されたことを認知した所有者が抱く感情と同質の感情を生成する。所有者人工知能モジュール改変部155は、所有者人工知能モジュール181を改変し、生成した所有者感情モジュールの機能を所有者人工知能モジュール181に実装する。これにより、「所有者の感情を反映して使用者による自動二輪車1の使用態様を評価する機能」が所有者人工知能モジュール181に実装される。
所有者人工知能モジュール改変部155は、上述した所有者感情モジュールの生成、及び、所有者感情モジュールに基づく所有者人工知能モジュール181の改変を、動作モードが所有者使用モードの間、適切なタイミングで、随時、実行する。The owner artificial intelligence
The owner artificial intelligence
以上のように、貸出ユーザが所有する自動二輪車1には、当該貸出ユーザの感情と同質の感情を反映して処理を実行する所有者人工知能モジュール181が記憶される。自動二輪車1が記憶する所有者人工知能モジュール181は、適宜、制御サーバ3に送信され、制御サーバ3の所有者人工知能モジュール管理データベース321で管理される。
詳述すると、自動二輪車1の車両制御部15は、車両通信部126を制御して、所定のタイミングで、所有者人工知能モジュール181の管理を指示する制御コマンドを制御サーバ3に送信する。車両制御部15は、例えば、所有者人工知能モジュール181の改変が行われたタイミングで制御コマンドを送信し、また例えば、間隔をあけて定期的に制御コマンドを送信し、また例えば、貸出ユーザから指示があった場合に制御コマンドを送信する。制御コマンドは、少なくとも、貸出ユーザ識別情報、及び、所有者人工知能モジュール181を含む。As described above, the
Specifically, the
制御サーバ3のサーバ制御部30は、サーバ通信部31を制御して、制御コマンドを受信する。次いで、サーバ制御部30は、受信した制御コマンドに基づいて、以下の処理を実行する。すなわち、サーバ制御部30は、所有者人工知能モジュール管理データベース321を参照する。所有者人工知能モジュール管理データベース321は、貸出ユーザごとにレコードを有し、各レコードにおいて、貸出ユーザ識別情報と、所有者人工知能モジュール181とを対応付けて記憶するデータベースである。サーバ制御部30は、制御コマンドに含まれる貸出ユーザ識別情報と、所有者人工知能モジュール管理データベース321の各レコードが有する貸出ユーザ識別情報との突合により、当該データベースのレコードのうち、制御コマンドの送信元の自動二輪車1の所有者に対応するレコードを特定する。サーバ制御部30は、特定したレコードが有する所有者人工知能モジュール181を、制御コマンドに含まれる所有者人工知能モジュール181により更新する。
自動二輪車1、及び制御サーバ3が以上の処理を実行することにより、制御サーバ3の所有者人工知能モジュール管理データベース321において、自動二輪車1が送信した最新の所有者人工知能モジュール181が管理される。The
When the
次に、サービス提供会社側評価部157について説明する。
サービス提供会社側評価部157は、後述する所定の場合に車両記憶部18に記憶されるサービス提供会社人工知能モジュール182を読み出して実行することによって、サービス提供会社人工知能モジュール182の機能により、以下の処理を実行する。換言すれば、サービス提供会社人工知能モジュール182は、以下の処理をサービス提供会社側評価部157に実行させるモジュールである。Next, the service provider
The service
サービス提供会社側評価部157は、人工知能技術を用いて、以下の処理を実行する。
すなわち、サービス提供会社側評価部157は、使用者が自動二輪車1を使用したときの感情を認識し、認識した感情に基づいて、使用者の満足度を評価する。「使用者の満足度を評価する」とは、満足度評価について、点数を付けることを意味する。本実施形態では、満足度評価は、最も評価が低い(使用者の満足度が最も低い。)「0点」から、最も評価が高い(使用者の満足度が最も高い。)「100点」の範囲内の点数で表される。The service provider
In other words, the service
例えば、サービス提供会社側評価部157は、撮像画像を取得し、取得した撮像画像を分析して、使用者の表情を認識し、使用者の表情、及び使用者の表情の変化に基づいて、使用者の感情を認識し、認識した感情、及び感情の変化に基づいて、満足度を評価する。また例えば、サービス提供会社側評価部157は、ヘッドセット124から入力される音声信号に基づいて、使用者の発言を認識し、使用者の発言に基づいて、使用者の感情を認識し、認識した感情に基づいて、満足度を評価する。また例えば、サービス提供会社側評価部157は、生体センサ125から入力される生体情報に基づいて、使用者の感情を認識し、認識した感情に基づいて、満足度を評価する。
なお、使用者の満足度評価は、使用者が使用した自動二輪車1の評価と対応しており、使用者の満足度評価は、自動二輪車1の評価に用いることが可能である。For example, the service provider
The user satisfaction evaluation corresponds to the evaluation of the
次に、非所有者側評価部158について説明する。
非所有者側評価部158は、後述する所定の場合に車両記憶部18に記憶される非所有者人工知能モジュール183を読み出して実行することによって、非所有者人工知能モジュール183の機能により、以下の処理を実行する。換言すれば、非所有者人工知能モジュール183は、以下の処理を非所有者側評価部158に実行させるモジュールである。Next, the non-owner
The non-owner
ここで、非所有者人工知能モジュール183は、非所有者(上述したように、貸出ユーザであって、所有者でない者。)の所有者人工知能モジュール181に相当する。後に詳述するように、非所有者が、自動二輪車1を使用する借受ユーザを評価することを望む場合に、非所有者の所有者人工知能モジュール181が、非所有者人工知能モジュール183として、自動二輪車1に記憶される。従って、非所有者人工知能モジュール183は、所有者人工知能モジュール181と同様の機能を有する。
これを踏まえ、非所有者側評価部158は、人工知能技術を用いて、「非所有者」の感情を反映して、使用者による自動二輪車1の使用態様を評価する。Here, the non-owner
Based on this, the non-owner
次に、個人間車両レンタルサービスにおいて、貸出ユーザと、借受ユーザとの間でのマッチングが行われる際の、制御サーバ3、及び、自動二輪車1の動作について説明する。
Next, operations of the
図5のフローチャートFAは制御サーバ3の動作を示し、フローチャートFBは自動二輪車1の動作を示す。
図5のフローチャートFAに示すように、制御サーバ3のサーバ制御部30は、マッチング処理を実行する(ステップSA1)。ステップSA1において、サーバ制御部30は、貸出申請管理データベース322と、借受申請管理データベース323とを参照する。貸出申請管理データベース322は、貸出ユーザの貸出申請を管理するデータベースである。借受申請管理データベース323は、借受ユーザの借受申請を管理するデータベースである。サーバ制御部30は、参照した各データベースに基づいて、貸出条件を借受ユーザ情報が満たし、かつ、借受条件を満たす貸出車両情報が満たす関係にある貸出ユーザと、借受ユーザとを特定し、各ユーザの識別情報(貸出ユーザ識別情報、及び、借受ユーザ識別情報。)を特定する。A flowchart FA of FIG. 5 shows the operation of the
As shown in the flowchart FA of FIG. 5, the
次いで、サーバ制御部30は、評価申請管理データベース324を参照する(ステップSA2)。
ここで、貸出ユーザは、事前に、評価申請を行うことができる。
評価申請とは、ユーザ登録が完了している貸出ユーザのうち、特定の1又は複数の貸出ユーザについて、使用態様の評価の対象とすることを希望する旨の申請である。ここで、貸出ユーザは、将来的に自己が所有する自動二輪車1を借り受ける可能性がある貸出ユーザについて、貸出ユーザによる自動二輪車1の使用態様を評価することを希望する場合がある。1の貸出ユーザによる自動二輪車1の使用態様を評価することによって、当該1の貸出ユーザに対して、自己が所有する自動二輪車1を貸し出すか否かを適切に判断できるからである。なお、個人間車両レンタルサービスでは、貸出ユーザが、特定の借受ユーザへの自動二輪車1の貸し出しを禁止することを、サービス提供会社に申請することが可能である。Next, the
Here, the lending user can make an evaluation application in advance.
An evaluation application is an application indicating that one or more specific lending users among the lending users for which user registration has been completed are desired to be evaluated for usage. Here, the lending user may desire to evaluate the usage mode of the
評価申請に際し、貸出ユーザは、事前に、自動二輪車1の使用態様の評価の対象とすることを希望する1又は複数の借受ユーザの借受ユーザ識別情報を、サービス提供会社に通知する。なお、借受ユーザに関する情報は、借受ユーザのプライバシが考慮された上で、貸出ユーザに対して適切に公開される。サービス提供会社に対して行われた評価申請は、評価申請管理データベース324に登録され、当該データベースで管理される。
評価申請管理データベース324は、評価申請を行った貸出ユーザごとのレコードを有し、各レコードにおいて、貸出ユーザ識別情報と、貸出ユーザが、自動二輪車1の使用態様を評価することを希望する1又は複数の借受ユーザの借受ユーザ識別情報とが対応付けて記憶される。In the application for evaluation, the lending user notifies the service providing company in advance of borrowed user identification information of one or more borrowed users who wish to be subject to evaluation of the usage mode of the
The evaluation
ステップSA2で評価申請管理データベース324を参照した後、サーバ制御部30は、当該データベースに、ステップSA1のマッチング処理で特定した借受ユーザ識別情報の借受ユーザを評価の対象とする評価申請があるか否かを判別する(ステップSA3)。
After referring to the evaluation
評価申請がない場合(ステップSA3:NO)、サーバ制御部30は、処理を終了する。
評価申請がある場合(ステップSA3:YES)、サーバ制御部30は、評価申請を行った貸出ユーザの貸出ユーザ識別情報を取得する(ステップSA4)。なお、ステップSA4でサーバ制御部30が取得する貸出ユーザ識別情報は、複数、存在する場合があるが、説明の便宜のため、以下では、ステップSA4でサーバ制御部30が、1つの貸出ユーザ識別情報を取得したものとして実施形態の説明を行う。
次いで、サーバ制御部30は、所有者人工知能モジュール管理データベース321を参照し、ステップSA4で取得した貸出ユーザ識別情報と対応付けられた所有者人工知能モジュール181を取得する(ステップSA5)。When there is no evaluation application (step SA3: NO), the
When there is an evaluation application (step SA3: YES), the
Next, the
次いで、サーバ制御部30は、人工知能記憶指示データを生成する(ステップSA6)。人工知能記憶指示データは、サービス提供会社人工知能モジュール182と、ステップSA5で取得した所有者人工知能モジュール181と含み、これらモジュールの記憶(ダウンロード)を指示する制御データである。なお、サービス提供会社人工知能モジュール182は、サーバ記憶部32の所定の記憶領域に記憶される。
Next, the
次いで、サーバ制御部30は、サーバ通信部31を制御して、ステップSA6で生成した人工知能記憶指示データを、ステップSA1のマッチング処理で特定した借受ユーザ識別情報に対応する自動二輪車1に送信する(ステップSA7)。なお、制御サーバ3は、借受ユーザごとに、借受ユーザ識別情報と、借受ユーザ識別情報に対応する自動二輪車1と通信するために必要な情報(例えば、自動二輪車1のアドレス。)とを対応付けて管理している。また、自動二輪車1に、適宜、応答要求信号を送信し、当該応答要求信号に対応する応答に基づいて、自動二輪車1が人工知能記憶指示データを受信可能な状態であるか否かを管理している。ステップSA7において、サーバ制御部30は、自動二輪車1が人工知能記憶指示データを受信可能な状態の場合に、当該データの送信を実行する。
Next, the
図5のフローチャートFBに示すように、自動二輪車1の車両制御部15は、車両通信部126を制御して、人工知能記憶指示データを受信する(ステップSB1)。
次いで、車両制御部15は、ステップSB1で受信した人工知能記憶指示データに基づいて、当該データに含まれるサービス提供会社人工知能モジュール182、及び所有者人工知能モジュール183を車両記憶部18に記憶(ダウンロード)する(ステップSB2)。ステップSB2で記憶された所有者人工知能モジュール183は、自動二輪車1の所有者との関係で、非所有者人工知能モジュール183に相当する。以下では、ステップSB2で車両記憶部18に記憶された所有者人工知能モジュール181を、統一的に、非所有者人工知能モジュール183と表現する。As shown in the flowchart FB of FIG. 5, the
Next, the
以上のように、借受ユーザに対して自動二輪車1が貸し出される場合において、借受ユーザによる自動二輪車1の使用態様を評価することを望む貸出ユーザがいる場合、当該貸出ユーザの感情と同質の感情に基づく評価を行う機能を有する所有者人工知能モジュール181(自動二輪車1に記憶される非所有者人工知能モジュール183に相当。)が自動二輪車1に記憶される。また、非所有者人工知能モジュール183と併せて、サービス提供会社人工知能モジュール182が車両記憶部18に記憶される。
As described above, when the
次に、自動二輪車1を借り受けた借受ユーザが、自動二輪車1を返却するときの自動二輪車1の動作について説明する。
図6のフローチャートFCは、自動二輪車1の動作を示し、フローチャートFDは、制御サーバ3の動作を示す。Next, the operation of the
A flowchart FC in FIG. 6 shows the operation of the
図6のフローチャートFCの処理は、自動二輪車1の返却に対応する所定のタイミングで、所定のトリガに基づいて実行される。例えば、自動二輪車1の車両制御部15は、貸出ユーザから、所定の指示があったことをトリガとして、フローチャートFCの処理を実行する。また例えば、車両制御部15は、制御サーバ3から指示があったことをトリガとして、フローチャートFCの処理を実行する。また例えば、車両制御部15は、自動二輪車1が返却される日時を所定の手段で取得し、当該日時に対応するタイミングが到来したことをトリガとして、フローチャートFCの処理を実行する。
The process of the flowchart FC in FIG. 6 is executed based on a predetermined trigger at a predetermined timing corresponding to the return of the
図6のフローチャートFCに示すように、自動二輪車1の車両制御部15の所有者側評価部156は、所有者側評価確定処理を実行する(ステップSC1)。
所有者側評価確定処理において、所有者側評価部156は、借受ユーザの使用態様に対する「所有者」の感情を生成し、所有者の感情を反映して、借受ユーザの使用態様の評価を確定する。すなわち、所有者側評価部156は、使用環境評価、使用目的評価、及び運転方法評価のそれぞれの点数を確定する。所有者側評価部156は、借受ユーザが自動二輪車1を借り受けた期間における使用態様を多面的、かつ、総合的に評価して、各評価の点数を付け、確定する。
以下の説明では、所有者側評価部156による使用環境評価、使用目的評価、及び運転方法評価を、それぞれ、「所有者側使用環境評価」、「所有者側使用目的評価」、及び「所有者側運転方法評価」という。As shown in the flowchart FC of FIG. 6, the owner-side evaluation unit 156 of the
In the owner-side evaluation confirmation process, the owner-side evaluation unit 156 generates an “owner” emotion for the borrowed user's usage mode, and reflects the owner's emotion to determine the evaluation of the borrowed user's usage mode. To do. That is, the owner-side evaluation unit 156 determines the scores for use environment evaluation, use purpose evaluation, and driving method evaluation. The owner-side evaluation unit 156 evaluates the usage mode in a period in which the borrowing user borrows the
In the following description, the usage environment evaluation, usage purpose evaluation, and driving method evaluation by the owner side evaluation unit 156 are respectively referred to as “owner side usage environment evaluation”, “owner side usage purpose evaluation”, and “owner”. "Side driving method evaluation".
次いで、サービス提供会社側評価部157は、サービス提供会社側評価確定処理を実行する(ステップSC2)。
サービス提供会社側評価確定処理において、サービス提供会社側評価部157は、使用者の満足度の評価を確定する。すなわち、サービス提供会社側評価部157は、満足度評価について、点数を確定する。Next, the service provider company
In the service provider evaluation evaluation process, the service
次いで、非所有者側評価部158は、非所有者側評価確定処理を実行する(ステップSC3)。
非所有者側評価確定処理において、非所有者側評価部158は、借受ユーザの使用態様に対する「非所有者」の感情を生成し、非所有者の感情を反映して、借受ユーザの使用態様の評価を確定する。すなわち、非所有者側評価部158は、使用環境評価、使用目的評価、及び運転方法評価のそれぞれの点数を確定する。非所有者側評価部158は、借受ユーザが自動二輪車1を借り受けた期間における使用態様を多面的、かつ、総合的に評価して、各評価の点数を付け、確定する。
以下の説明では、非所有者側評価部158による使用環境評価、使用目的評価、及び運転方法評価を、それぞれ、「非所有者側使用環境評価」、「非所有者側使用目的評価」、及び「非所有者側運転方法評価」という。Next, the non-owner
In the non-owner side evaluation confirmation process, the non-owner
In the following description, use environment evaluation, use purpose evaluation, and driving method evaluation by the non-owner
次いで、車両制御部15は、評価通知データを生成する(ステップSC4)。評価通知データは、所有者側使用環境評価、所有者側使用目的評価、所有者側運転方法評価、満足度評価、非所有者側使用環境評価、非所有者側使用目的評価、及び非所有者側運転方法評価が記述されたデータである。
Next, the
次いで、車両制御部15は、車両通信部126を制御して、ステップSC4で生成した評価通知データを、制御サーバ3に送信する(ステップSC5)。
次いで、車両制御部15は、車両記憶部18からサービス提供会社人工知能モジュール182を削除し(ステップSC6)、非所有者人工知能モジュール183を削除する(ステップSC7)。Next, the
Next, the
図6のフローチャートFDに示すように、制御サーバ3のサーバ制御部30は、サーバ通信部31を制御して、評価通知データを受信する(ステップSD1)。
次いで、サーバ制御部30は、受信した評価通知データに基づいて、評価通知データ管理データベース325に1件のレコードを生成する(ステップSD2)。
評価通知データ管理データベース325は、レンタル識別情報と、評価通知データとを対応付けて記憶する。レンタル識別情報は、実際に行われた借受ユーザによる自動二輪車1の借り受けを識別する識別情報であり、貸出ユーザと借受ユーザとのマッチングが行われる度にサーバ制御部30により生成される。評価通知データ管理データベース325の各レコードは、レンタル識別情報と、評価通知データとを有する。
ステップSD1において、サーバ制御部30は、対応するレンタル識別情報と、ステップSD1で受信した評価通知データとを有するレコードを、評価通知データ管理データベース325に生成する。As shown in the flowchart FD of FIG. 6, the
Next, the
The evaluation notification
In step SD1, the
以上のように、所有者側評価部156、所有者人工知能モジュール181、及びサービス提供会社側評価部157が行った評価は、自動二輪車1の返却に応じて、制御サーバ3に通知され、制御サーバ3において管理される。
As described above, the evaluation performed by the owner side evaluation unit 156, the owner
借受ユーザが自動二輪車1を返却した後、借受ユーザに自動二輪車1を貸し出した所有者は、以下の方法で、所有者側評価部156による借受ユーザの使用態様の評価を取得することができる。
すなわち、借受ユーザは、ブラウザーが搭載された端末を準備する。次いで、借受ユーザは、端末のブラウザーを立ち上げ、制御サーバ3に対応する所定のURLにアクセスさせる。当該所定のURLは、事前に借受ユーザに通知される。制御サーバ3は、当該所定のURLへのアクセスに応じて、必要な認証を行った上で、HTMLファイルを端末のブラウザーに送信して、レンタル識別情報入力画面を表示させる。レンタル識別情報入力画面は、レンタル識別情報の入力が可能な画面である。借受ユーザは、レンタル識別情報入力画面に、対応するレンタル識別情報を入力する。対応するレンタル識別情報は、事前に借受ユーザに通知される。レンタル識別情報入力画面に入力されたレンタル識別情報は、HTMLファイルに実装されたスクリプトの機能により、制御サーバ3に送信される。制御サーバ3のサーバ制御部30は、レンタル識別情報を取得する。サーバ制御部30は、評価通知データ管理データベース325を参照し、当該データベースのレコードのうち、取得したレンタル識別情報の値と同一の値のレンタル識別情報を有するレコードを特定する。次いで、サーバ制御部30は、特定したレコードが有する評価通知データを参照し、当該データに記述された所有者側使用環境評価、所有者側使用目的評価、及び所有者側運転方法評価を取得する。次いで、サーバ制御部30は、取得した各評価に基づいてHTMLファイルを生成し、端末のブラウザーに送信して、所有者側評価画面G1を表示させる。After the borrower returns the
In other words, the borrowing user prepares a terminal equipped with a browser. Next, the borrowed user starts up the browser of the terminal and accesses a predetermined URL corresponding to the
図7は、所有者側評価画面G1を示す図である。
図7に示すように、所有者側評価画面G1には、所有者側使用環境評価、所有者側使用目的評価、及び所有者側運転方法評価のそれぞれが、所定のレイアウトに従って表示される。貸出ユーザは、所有者側評価画面G1を参照することにより、所有者側使用環境評価、所有者側使用目的評価、及び所有者側運転方法評価を的確に取得することができる。FIG. 7 is a diagram showing the owner-side evaluation screen G1.
As shown in FIG. 7, on the owner side evaluation screen G1, each of the owner side use environment evaluation, the owner side use purpose evaluation, and the owner side driving method evaluation is displayed according to a predetermined layout. The lending user can accurately acquire the owner-side use environment evaluation, the owner-side use purpose evaluation, and the owner-side driving method evaluation by referring to the owner-side evaluation screen G1.
所有者は、取得した所有者側使用環境評価、所有者側使用目的評価、及び所有者側運転方法評価に基づいて、自動二輪車1を貸し出した貸出ユーザに対して、次回以降、自己が所有する自動二輪車1を貸し出すか否かを適切に判断できる。
Based on the acquired owner-side use environment evaluation, owner-side use purpose evaluation, and owner-side driving method evaluation, the owner owns the lending user who lent the
さらに、所有者は、取得した所有者側使用環境評価、所有者側使用目的評価、及び所有者側運転方法評価に基づいて、サービス提供会社の対応を評価できる。
すなわち、所有者側使用環境評価が低い場合、所有者が望む環境で自動二輪車1が使用されなかったものと想定される。そして、貸出条件に、所有者が、自動二輪車1が使用される環境についての条件を含めていた場合、サービス提供会社が、借受ユーザに対して、十分に貸出条件を付けていなかったり、貸出条件を満たす環境で自動二輪車1が使用されることを担保する措置を取っていなかったりする可能性がある。これを踏まえ、所有者側使用環境評価が低い場合、サービス提供会社の対応を低く評価する根拠となる。このことは、所有者側使用目的評価、及び所有者側運転方法評価についても同様である。
以上を踏まえ、所有者は、所有者側使用環境評価、所有者側使用目的評価、及び所有者側運転方法評価が低い場合は、サービス提供会社の対応が所有者にとって満足いくものではないと判断することができ、例えば、サービス提供会社を変更する等の対応を行うことができる。Furthermore, the owner can evaluate the response of the service providing company based on the acquired owner-side use environment evaluation, owner-side use purpose evaluation, and owner-side driving method evaluation.
That is, when the owner side use environment evaluation is low, it is assumed that the
Based on the above, the owner determines that the service provider's response is not satisfactory for the owner if the owner-side usage environment assessment, owner-side usage purpose assessment, and owner-side driving method assessment are low. For example, it is possible to take measures such as changing the service provider.
同様に、借受ユーザが自動二輪車1を返却した後、借受ユーザによる自動二輪車1の使用態様を評価することを希望した非所有者は、非所有者側評価部156による借受ユーザの使用態様の評価を取得することができる。制御サーバ3は、上述した方法と同様の方法で、正当な権限を有する者からの問い合せに応じて、非所有者側使用環境評価、非所有者側使用目的評価、及び非所有者側運転方法評価を通知する。
非所有者は、取得した非所有者側使用環境評価、非所有者側使用目的評価、及び非所有者側運転方法評価に基づいて、使用態様を評価することを希望した貸出ユーザに対して、次回以降、自己が所有する自動二輪車1を貸し出すか否かを適切に判断できる。Similarly, after the borrower returns the
The non-owner is based on the acquired non-owner side use environment evaluation, non-owner side use purpose evaluation, and non-owner side driving method evaluation. From the next time on, it is possible to appropriately determine whether or not to lend the
同様に、借受ユーザが自動二輪車1を返却した後、サービス提供会社は、借受ユーザに関する満足度評価を取得することができる。制御サーバ3は、上述した方法と同様の方法で、正当な権限を有する者からの問い合せに応じて、満足度評価を通知する。
サービス提供会社は、取得した満足度評価に基づいて、自動二輪車1を評価できる。Similarly, after the borrowed user returns the
The service provider can evaluate the
以上説明したように、本実施形態に係る情報処理システム2(貸出システム)では、貸出ユーザが有する感情と同質の感情が生成された所有者人工知能モジュール181(ユーザ人工知能)、非所有者人工知能モジュール183(ユーザ人工知能)が搭載された自動二輪車1(物)が、借受ユーザに対して貸し出される。そして、所有者人工知能モジュール181、非所有者人工知能モジュール183は、借受ユーザによる自動二輪車1の使用態様に基づいて、借受ユーザに対する感情を生成する。
この構成によれば、貸出ユーザが、自動二輪車1を貸し出す場合に、貸し出した自動二輪車1の使用態様について、貸出ユーザの感情を反映して適切に評価できる。As described above, in the information processing system 2 (lending system) according to the present embodiment, the owner artificial intelligence module 181 (user artificial intelligence) in which emotions of the same quality as those of the lending user are generated, the non-owner artificial The motorcycle 1 (thing) on which the intelligence module 183 (user artificial intelligence) is mounted is lent to a borrowed user. Then, the owner
According to this configuration, when the lending user lends the
また、本実施形態に係る情報処理システム2(評価システム)では、貸出ユーザが有する感情と同質の感情が生成された所有者人工知能モジュール181(ユーザ人工知能)、非所有者人工知能モジュール183(ユーザ人工知能)が搭載された自動二輪車1(物)が、借受ユーザに対して貸し出される。そして、所有者人工知能モジュール181、非所有者人工知能モジュール183は、借受ユーザによる自動二輪車1の使用態様に基づいて、貸出ユーザの感情を反映して、借受ユーザによる自動二輪車1の使用態様を評価する。
この構成によれば、貸出ユーザが、自動二輪車1を貸し出す場合に、貸し出した自動二輪車1の使用態様について、貸出ユーザの感情を反映して適切に評価できる。Further, in the information processing system 2 (evaluation system) according to the present embodiment, the owner artificial intelligence module 181 (user artificial intelligence) and the non-owner artificial intelligence module 183 (equivalent to the emotion that the lending user has) are generated. A motorcycle 1 (thing) equipped with (user artificial intelligence) is lent to a borrowed user. Then, the owner
According to this configuration, when the lending user lends the
また、本実施形態では、所有者人工知能モジュール181は、所有者たる貸出ユーザが借受ユーザに貸し出す自動二輪車1に搭載される。
この構成によれば、所有者たる貸出ユーザは、自己が所有する自動二輪車1に対する借受ユーザの使用態様を、自己の感情を反映して適切に評価できる。Further, in the present embodiment, the owner
According to this configuration, the lending user who is the owner can appropriately evaluate the usage mode of the borrowed user with respect to the
また、本実施形態では、非所有者人工知能モジュール183は、非所有者たる貸出ユーザ(他の貸出ユーザ)が借受ユーザに貸し出す自動二輪車1に搭載される。
この構成によれば、非所有者たる貸出ユーザは、自己が所有しない自動二輪車1に対する借受ユーザの使用態様を、自己の感情を反映して適切に評価できる。
このように、貸出ユーザに係るユーザ人工知能が搭載された「物」は、当該貸出ユーザが所有する「物」に限らず、当該貸出ユーザ以外の者が所有する「物」も含まれる。In the present embodiment, the non-owner
According to this structure, the lending user who is a non-owner can appropriately evaluate the usage mode of the borrowing user with respect to the
As described above, the “thing” on which the user artificial intelligence related to the lending user is mounted is not limited to the “thing” owned by the lending user, but also includes “thing” owned by a person other than the lending user.
また、本実施形態では、所有者人工知能モジュール181の評価は、所有者に対して出力(表示)される。また、非所有者人工知能モジュール183の評価は、非所有者に対して出力(表示)される。
この構成によれば、所有者は、所有者人工知能モジュール181の評価を認識することができ、また、非所有者は、非所有者人工知能モジュール183の評価を認識できる。In the present embodiment, the evaluation of the owner
According to this configuration, the owner can recognize the evaluation of the owner
<第2実施形態>
次に、第2実施形態について説明する。
上述した第1実施形態では、レンタル料は、借受ユーザが自動二輪車1を借り受ける期間、その他の要因に応じて規定される規定料金であった。また、レンタル料における、サービス提供会社の収入とする料金と、貸出ユーザの収入とする料金との割合は一定であった。一方で、第2実施形態では、レンタル料は規定料金ではなく動的に変動し、また、レンタル料における、サービス提供会社の収入とする料金と、貸出ユーザの収入とする料金との割合は一定ではなく動的に変動する。以下、レンタル料に対する、サービス提供会社の収入とする料金の割合を、「サービス提供会社側割合」という。また、レンタル料に対する、貸出ユーザの収入とする料金の割合を、「貸出ユーザ側割合」という。
なお、第2実施形態に係る自動二輪車1、及び、制御サーバ3の構成は、第1実施形態に係る自動二輪車1、及び、制御サーバ3の構成と同一である。<Second Embodiment>
Next, a second embodiment will be described.
In the first embodiment described above, the rental fee is a prescribed fee that is defined according to the period during which the borrower borrows the
Note that the configurations of the
図8のフローチャートFEは、1のレンタル識別情報に対応する自動二輪車1の貸し出しについて、レンタル料、サービス提供会社側割合、及び、貸出ユーザ側割合を決定するときの制御サーバ3の動作を示す。
図8のフローチャートFEに示すように、制御サーバ3のサーバ制御部30は、評価通知データ管理データベース325を参照し、当該データベースにおいて、当該1のレンタル識別情報と対応付けられた評価通知データを取得する(ステップSE1)。
次いで、サーバ制御部30は、ステップSE1で取得した評価通知データに記述された満足度評価を取得する(ステップSE2)。The flowchart FE of FIG. 8 shows the operation of the
As shown in the flowchart FE in FIG. 8, the
Next, the
次いで、サーバ制御部30は、ステップSE2で取得した満足度評価に基づいて、レンタル料を決定する(ステップSE3)。
詳述すると、サーバ制御部30は、満足度評価が第1の閾値よりも低い場合、基準となるレンタル料に対して、満足度評価の度合いに応じて、段階的にレンタル料を安くする。これにより、借受ユーザの満足度が低く、借受ユーザが個人間車両レンタルサービスに不満を抱いている可能性が場合に、借受ユーザに金銭が還元されることになり、借受ユーザの不満を和らげることができると共に、借受ユーザに、再度、個人間車両レンタルサービスを利用するインセンティブを与えることができる。Next, the
More specifically, when the satisfaction evaluation is lower than the first threshold, the
また、サーバ制御部30は、満足度評価が第2の閾値(≧第1の閾値)よりも高い場合、基準となるレンタル料に対して、満足度の度合いに応じて、段階的にレンタル料を高くする。なお、レンタル料の値上げは、事前に借受ユーザの了解を得た上で行われる。これにより、借受ユーザが個人間車両レンタルサービスの利用について十分に満足した場合に、借受ユーザの満足度に応じた適切な金額をレンタル料として徴収することが可能となる。
In addition, when the satisfaction evaluation is higher than the second threshold (≧ first threshold), the
次いで、サーバ制御部30は、ステップSE2で取得した満足度評価に基づいて、サービス提供会社側割合を決定する(ステップSE4)。なお、サービス提供会社側割合が決定されることにより、貸出ユーザ側割合も定まる。
詳述すると、サーバ制御部30は、満足度評価が、第3の閾値よりも高い場合、基準となるサービス提供会社側割合に対して、満足度の度合いに応じて、段階的にサービス提供会社側割合を低くする。ここで、満足度評価が高ければ高いほど、借受ユーザに貸し出された自動二輪車1が借受ユーザのニーズに合致しており、自動二輪車1が借受ユーザに対して高い満足を与える車両であるということである。そして、このような自動二輪車1は、他の借受ユーザが借り受けた場合であっても、当該他の借受ユーザが高い満足を得る可能性が高いと言える。これを踏まえ、上述の場合に、段階的にサービス提供会社側割合を低くし、貸出ユーザ側割合を高くすることにより、借受ユーザに高い満足度を与える自動二輪車1を提供した貸出ユーザに金銭を還元することができ、再度、貸出ユーザに、再度、自動二輪車1を提供するインセンティブを与えることができる。Next, the
More specifically, when the satisfaction evaluation is higher than the third threshold value, the
また、サーバ制御部30は、満足度評価が、第3の閾値(≦第4の閾値)よりも低い場合、基準となるサービス提供会社側割合に対して、満足度の度合いに応じて、段階的にサービス提供会社側割合を高くする。ここで、満足度評価が低ければ低いほど、借受ユーザに貸し出された自動二輪車1が借受ユーザのニーズに合致しておらず、自動二輪車1が借受ユーザに対して高い満足を与えなかったということである。これを踏まえ、上述の場合に、段階的にサービス提供会社側割合を高くし、貸出ユーザ側割合を低くすることにより、借受ユーザの満足度に応じた適切な金額を貸出ユーザに対して支払うことができる。なお、貸出ユーザ側割合の引き下げは、事前に貸出ユーザの了解を得た上で行われる。
In addition, when the satisfaction evaluation is lower than the third threshold (≦ fourth threshold), the
なお、上述した各実施形態は、あくまでも本発明の一態様を示すものであり、本発明の範囲内で任意に変形および応用が可能である。
例えば、上述した実施形態では、個人と個人とで貸し借りが行われる物を、自動二輪車1として説明した。しかしながら、個人と個人とで貸し借りが行われる物は、自動二輪車1に限らず、個人と個人との間で貸し借りが行われることが可能な対象であれば何でもよい。 また、自動二輪車1、及び、制御サーバ3の機能ブロックは、ハードウェアとソフトウェアにより任意に実現可能であり、特定のハードウェア構成を示唆するものではない。
また、図で示したフローチャートの処理単位は、各装置の処理を理解容易にするために、主な処理内容に応じて分割したものである。処理単位の分割の仕方や名称によって、本願発明が制限されることはない。各装置の処理は、処理内容に応じて、さらに多くの処理単位に分割することもできる。また、1つの処理単位がさらに多くの処理を含むように分割することもできる。また、同様の処理が行えれば、上記のフローチャートの処理順序も、図示した例に限られるものではない。The above-described embodiments merely show one aspect of the present invention, and can be arbitrarily modified and applied within the scope of the present invention.
For example, in the above-described embodiment, the object that is lent and borrowed by individuals has been described as the
Further, the processing unit of the flowchart shown in the figure is divided according to the main processing contents in order to make the processing of each device easy to understand. The present invention is not limited by the way of dividing the processing unit or the name. The processing of each device can be divided into more processing units according to the processing content. Moreover, it can also divide | segment so that one process unit may contain many processes. In addition, as long as the same processing can be performed, the processing order of the above flowchart is not limited to the illustrated example.
1 自動二輪車(物)
2 情報処理システム(貸出システム、評価システム)
181 所有者人工知能モジュール(ユーザ人工知能)
183 非所有者人工知能モジュール(ユーザ人工知能)1 Motorcycle (things)
2 Information processing system (lending system, evaluation system)
181 Owner Artificial Intelligence Module (User Artificial Intelligence)
183 Non-owner artificial intelligence module (user artificial intelligence)
Claims (7)
前記ユーザ人工知能は、前記借受ユーザによる前記物の使用態様に基づいて、前記借受ユーザに対する感情を生成する
ことを特徴とする貸出システム(2)。A thing equipped with user artificial intelligence (181, 183) in which emotions of the same quality as those of the lending user are generated is lent to the borrowing user,
The lending system (2), wherein the user artificial intelligence generates feelings for the borrowed user based on a usage mode of the object by the borrowed user.
ことを特徴とする請求項1に記載の貸出システム。The lending system according to claim 1, wherein the user artificial intelligence (181) is mounted on the object that the lending user lends to the borrowing user.
ことを特徴とする請求項1に記載の貸出システム。The lending system according to claim 1, wherein the user artificial intelligence (183) is mounted on the thing that another lending user different from the lending user lends to the borrowing user.
前記ユーザ人工知能は、前記借受ユーザによる前記物の使用態様に基づいて、貸出ユーザの感情を反映して、前記借受ユーザによる前記物の使用態様を評価する
ことを特徴とする評価システム(2)。A thing equipped with user artificial intelligence (181, 183) in which emotions of the same quality as those of the lending user are generated is lent to the borrowing user,
The user artificial intelligence reflects the feeling of the rented user based on the usage mode of the object by the borrowing user, and evaluates the usage mode of the object by the borrowing user. (2) .
ことを特徴とする請求項4に記載の評価システム。The evaluation system according to claim 4, wherein the user artificial intelligence (181) is mounted on the object that the lending user lends to the borrowing user.
ことを特徴とする請求項5に記載の評価システム。The evaluation system according to claim 5, wherein the user artificial intelligence (183) is mounted on the object lent to the borrowed user by another rented user different from the lent user.
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JP7050344B2 (en) * | 2020-06-25 | 2022-04-08 | 株式会社ピーステックラボ | Rental system |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0612401A (en) * | 1992-06-26 | 1994-01-21 | Fuji Xerox Co Ltd | Emotion simulating device |
US20030067486A1 (en) * | 2001-10-06 | 2003-04-10 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Apparatus and method for synthesizing emotions based on the human nervous system |
JP2006272483A (en) * | 2005-03-28 | 2006-10-12 | Advanced Telecommunication Research Institute International | Robot device |
JP2008052663A (en) * | 2006-08-28 | 2008-03-06 | Ntt Docomo Inc | Private car time-rental intermediary system |
Family Cites Families (2)
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---|---|---|---|---|
CN101923669A (en) * | 2008-07-18 | 2010-12-22 | 史迪芬·凯斯 | Intelligent adaptive design |
US9634855B2 (en) * | 2010-05-13 | 2017-04-25 | Alexander Poltorak | Electronic personal interactive device that determines topics of interest using a conversational agent |
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Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0612401A (en) * | 1992-06-26 | 1994-01-21 | Fuji Xerox Co Ltd | Emotion simulating device |
US20030067486A1 (en) * | 2001-10-06 | 2003-04-10 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Apparatus and method for synthesizing emotions based on the human nervous system |
JP2006272483A (en) * | 2005-03-28 | 2006-10-12 | Advanced Telecommunication Research Institute International | Robot device |
JP2008052663A (en) * | 2006-08-28 | 2008-03-06 | Ntt Docomo Inc | Private car time-rental intermediary system |
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