JPWO2018180347A1 - 情報処理装置、情報処理システム、および情報処理方法、並びにプログラム - Google Patents

Abstract

運転者の運転行動データのみならず、運転者の運転に関する認識度を考慮して自動車保険の保険料を算出する構成を実現する。運転行動データ取得装置と、運転行動データを受信して自動車保険の保険料を算出する保険料算出装置と、運転者の運転に関する認識度を確認する自己認識テストに対する運転者の回答を保険料算出装置に送信する自己認識テスト実行装置を有し、保険料算出装置は、運転行動データに基づく運転行動スコアと、自己認識テストのテスト結果を入力し、運転行動スコアと自己認識テスト結果の相関が高いほど保険料を基準保険料より安く、相関が低いほど保険料を基準保険料より高く設定した保険料算出処理を実行する。

Description

本開示は、情報処理装置、情報処理システム、および情報処理方法、並びにプログラムに関する。さらに詳細には、自動車の保険料算出処理を行う情報処理装置、情報処理システム、および情報処理方法、並びにプログラムに関する。

自動車に関する保険、いわゆる自動車保険は、現行では運転者の無事故継続年数等によって保険料が安くなる設定が主流となっている。
近年、車両の走行距離や、運転特性といった運転者の運転情報を取得して分析し、この運転者が安全運転を行っているか否かを判定して、この判定結果に基づいて運転者ごとに保険料を算定するテレマティクス保険が普及しつつある。

テレマティクス保険には、走行距離のみに連動する走行距離連動型（ＰＡＹＤ：Ｐａｙ Ａｓ Ｙｏｕ Ｄｒｉｖｅ）のタイプと、運転者（ドライバ）の運転特性、例えば急ブレーキや急発進等の頻度等の運転特性を考慮して保険料を算出する運転行動連動型（ＰＨＹＤ：Ｐａｙ Ｈｏｗ Ｙｏｕ Ｄｒｉｖｅ）のタイプの２種類がある。

運転者（ドライバ）の運転特性に基づいて保険料を算出するためには、運転者（ドライバ）の運転特性データを取得することが必要であり、車両に取り付けられた様々なセンサに基づいて収集した情報が保険料算出の基礎データとして利用される。
なお、このような運転情報の収集に基づく保険料算出処理構成については、例えば特許文献１（特開２０１６−１４７６００号公報）に記載がある。

運転行動連動型（ＰＨＹＤ）のテレマティクス保険では、運転者（ドライバ）の運転特性に基づいて保険料を算出する。
具体的には、例えば、急ブレーキや急発進、急ハンドルが多用されている場合、危険な運転が多いと判定されてしまい、保険料が高く設定される。
しかし、例えば、危険を避けるために急ブレーキを利用することはよくあることであり、単に急ブレーキの多さによって保険料が高く設定されてしまうというのは問題であるという意見も多い。

特開２０１６−１４７６００号公報

本開示は、例えば、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、車両に備え付けられたセンサ等によって取得される運転特性データのみならず、運転者（ドライバ）の認識度を解析して、解析結果に基づいて保険料を算出することを可能とした情報処理装置、情報処理システム、および情報処理方法、並びにプログラムを提供することを目的とする。

本開示の第１の側面は、
自動車の運転者の運転行動データに基づく運転行動スコアと、前記運転者に回答させた運転に関する自己認識テストのテスト結果を入力して自動車保険の保険料を算出する保険料算出部を有し、
前記保険料算出部は、
前記運転行動スコアと自己認識テスト結果の相関が低いほど保険料を基準保険料より高く設定した保険料算出処理を実行する情報処理装置にある。

さらに、本開示の第２の側面は、
自動車に装着され、自動車の運転者の運転行動データを取得する運転行動データ取得装置と、
前記運転行動データ取得装置の取得した運転行動データを受信して自動車保険の保険料を算出する保険料算出装置と、
前記運転者の運転に関する認識度を確認する自己認識テストを出力して、運転者に回答を入力させて前記保険料算出装置に送信する自己認識テスト実行装置を有し、
前記保険料算出装置は、
前記運転行動データに基づく運転行動スコアと、前記自己認識テストのテスト結果を入力して自動車保険の保険料を算出する構成であり、
前記運転行動スコアと自己認識テスト結果の相関が高いほど保険料を安く設定し、相関が低いほど保険料を高く設定した保険料算出処理を実行する情報処理システムにある。

さらに、本開示の第３の側面は、
自動車に装着され、自動車の運転者の運転行動データを取得する運転行動データ取得装置と、
前記運転行動データ取得装置の取得した運転行動データを受信して自動車保険の保険料を算出する保険料算出装置を有し、
前記保険料算出装置は、
前記運転行動データに基づく運転行動スコアと、前記運転者の運転に関する認識度を確認する自己認識テストのテスト結果を入力して自動車保険の保険料を算出する構成であり、
前記運転行動スコアと自己認識テスト結果の相関が高いほど保険料を安く設定し、相関が低いほど保険料を高く設定した保険料算出処理を実行する情報処理システムにある。

さらに、本開示の第４の側面は、
情報処理装置において実行する情報処理方法であり、
前記情報処理装置は、自動車の運転者の運転行動データに基づく運転行動スコアと、前記運転者に回答させた運転に関する自己認識テストのテスト結果を入力して自動車保険の保険料を算出する保険料算出部を有し、
前記保険料算出部は、
前記運転行動スコアと自己認識テスト結果の相関が高いほど保険料を安く設定し、相関が低いほど保険料を高く設定した保険料算出処理を実行する情報処理方法にある。

さらに、本開示の第５の側面は、
情報処理装置において情報処理を実行させるプログラムであり、
前記情報処理装置は、自動車の運転者の運転行動データに基づく運転行動スコアと、前記運転者に回答させた運転に関する自己認識テストのテスト結果を入力して自動車保険の保険料を算出する保険料算出部を有し、
前記プログラムは、前記保険料算出部に、
前記運転行動スコアと自己認識テスト結果の相関が高いほど保険料を安く設定し、相関が低いほど保険料を高く設定した保険料算出処理を実行させるプログラムにある。

なお、本開示のプログラムは、例えば、様々なプログラム・コードを実行可能な情報処理装置やコンピュータ・システムに対して、コンピュータ可読な形式で提供する記憶媒体、通信媒体によって提供可能なプログラムである。このようなプログラムをコンピュータ可読な形式で提供することにより、情報処理装置やコンピュータ・システム上でプログラムに応じた処理が実現される。

本開示のさらに他の目的、特徴や利点は、後述する本開示の実施例や添付する図面に基づくより詳細な説明によって明らかになるであろう。なお、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。

本開示の一実施例の構成によれば、運転者の運転行動データのみならず、運転者の運転に関する認識度を考慮して自動車保険の保険料を算出する構成が実現される。
具体的には、例えば、運転者の運転行動データを取得する運転行動データ取得装置と、運転行動データを受信して自動車保険の保険料を算出する保険料算出装置と、運転者の運転に関する認識度を確認する自己認識テストに対する運転者の回答を保険料算出装置に送信する自己認識テスト実行装置を有し、保険料算出装置は、運転行動データに基づく運転行動スコアと、自己認識テストのテスト結果を入力し、運転行動スコアと自己認識テスト結果の相関が高いほど保険料を基準保険料より安く、相関が低いほど保険料を基準保険料より高く設定した保険料算出処理を実行する。
本構成により、運転者の運転行動データのみならず、運転者の運転に関する認識度を考慮して自動車保険の保険料を算出する構成が実現される。
なお、本明細書に記載された効果はあくまで例示であって限定されるものではなく、また付加的な効果があってもよい。

テレマティクス保険について説明する図である。 テレマティクス保険の保険料について説明する図である。 本開示のシステムの構成について説明する図である。 自己認識テスト実行装置の例について説明する図である。 運転行動データの例について説明する図である。 運転行動スコアの例について説明する図である。 自己認識テストの例について説明する図である。 保険料算出部の実行する処理について説明する図である。 保険料算出部の算出する保険料について説明する図である。 保険料算出部の算出する保険料について説明する図である。 保険料算出部の算出する保険料について説明する図である。 保険料算出部の算出する保険料について説明する図である。 情報処理シーケンスについて説明する図である。 情報処理シーケンスについて説明する図である。 情報処理シーケンスについて説明する図である。 運転行動データに基づく自己認識テストの例について説明する図である。 運転行動データに基づく自己認識テストの例について説明する図である。 運転行動データに基づく自己認識テストの例について説明する図である。 本開示の処理に適用される報処理装置のハードウェア構成例について説明する図である。

以下、図面を参照しながら本開示の情報処理装置、情報処理システム、および情報処理方法、並びにプログラムの詳細について説明する。なお、説明は以下の項目に従って行なう。
１．テレマティクス保険の概要について
２．運転者の自己認識テスト結果を適用した保険料算出を行う構成例について
３．運転行動データ、および自己認識テスト結果の取得と保険料算出処理のシーケンスについて
４．運転者の運転行動に応じた自己認識テストの例について
５．情報処理装置の構成例について
６．本開示の構成のまとめ

［１．テレマティクス保険の概要について］
まず、図１を参照してテレマティクス保険の概要について説明する。
先に説明したように、テレマティクス保険には、走行距離のみに連動する走行距離連動型（ＰＡＹＤ：Ｐａｙ Ａｓ Ｙｏｕ Ｄｒｉｖｅ）のタイプと、運転者（ドライバ）の運転特性、例えば急ブレーキや急発進等の頻度等の運転特性を考慮して保険料を算出する運転行動連動型（ＰＨＹＤ：Ｐａｙ Ｈｏｗ Ｙｏｕ Ｄｒｉｖｅ）のタイプの２種類がある。

運転行動連動型（ＰＨＹＤ）のテレマティクス保険は、運転者（ドライバ）の運転特性に基づいて保険料を算出する。
保険料算出処理の概要について、図１以下を参照して説明する。
図１には、車両１０と、保険会社２０を示している。
車両１０には、保険料算出対象者としての運転者（ドライバ）１１が乗車して運転を行っている。

車両１０には、運転特性を取得するための様々なセンサが備え付けられている。具体的には、走行距離、走行速度情報の取得装置、急ブレーキ、急発進、急ハンドルが行われたことを検出する検出センサ、運転の行われた時間帯を検出する装置等、様々な運転行動データ取得装置が備えられている。
車両１０に備えられた運転行動データ取得装置の取得したデータは、例えば車両の通信部を介して保険会社２０の情報処理装置２１に送信される。

なお、データは逐次、送信する構成としてもよいし、例えば、１週間、１か月等、所定期間の取得データを車両１０内部の記憶部に蓄積し、その蓄積データをまとめて送信する構成としてもよい。
あるいは、運転者（ドライバ）１１が、車両１０の記憶部に格納されたデータを記録したメディアを保険会社２０に提出する構成としてもよい。

保険会社２０の情報処理装置２１は、所定期間単位の運転行動データを解析して、運転者（ドライバ）１１の運転特性に基づく保険料を算出して、保険料を請求する。
例えば、保険料算出期間を１か月とした場合、その算出期間１か月の間、危険な運転履歴が少ないと判定されれば、保険料が安くなり、危険な運転履歴が多いと判定されれば、保険料が高くなる設定である。

保険会社２０の情報処理装置２１は、保険会社の設定した保険料算出アルゴリズムに従って保険料を算出する。
具体的には、例えば図２に示すような設定で保険料が決定される。
図２に示すグラフは横軸が運転危険レベルであり、左側は危険レベルが低く、右側ほど危険レベルが高い設定である。
縦軸は、算出される保険料であり、上にいくほど高い保険料となる。

運転危険レベルは、車両１０に備えられた運転行動データ取得装置からの取得データに基づいて判定され、具体的には、急ブレーキ、急発進、急ハンドル、高速走行が多い等の場合には、危険レベルが高いと判定される。
このような判定がなされると算出保険料が高く設定されるる

このように、運転行動連動型（ＰＨＹＤ）のテレマティクス保険では、運転者（ドライバ）の運転特性に基づいて保険料算出が行われる。
例えば、急ブレーキや急発進、急ハンドルが多用されている場合、危険な運転が多いと判定されてしまい、保険料が高く設定される。
しかし、前述したように、例えば、危険を避けるために急ブレーキを利用することはよくあることであり、急ブレーキの多さによって保険料が高く設定されてしまうというのは問題であるという意見も多い。

［２．運転者の自己認識テスト結果を適用した保険料算出を行う構成例について］
次に、車両に備え付けられたセンサ等によって取得される運転特性データのみならず、運転者（ドライバ）の自分の運転に対する認識度を解析して、解析結果に基づいて保険料を算出する本開示の構成例について説明する。

図３は、本開示の情報処理システムの一実施例を示すブロック図である。
図３に示す実施例は、以下の３つの情報処理装置によって構成される。
（ａ）運転行動データ取得装置（車両情報処理装置）１１０、
（ｂ）保険料算出装置（保険会社情報処理装置）１２０、
（ｃ）自己認識テスト実行装置（ユーザ情報処理装置（スマホ等））１３０、

（ａ）運転行動データ取得装置（車両情報処理装置）１１０は、車両に備え付けられた各種のセンサ等によって構成され、運転者（ドライバ）の運転特性等の運転行動データを取得する情報処理装置である。運転行動データ取得装置（車両情報処理装置）１１０の取得した運転行動データは、保険料算出装置（保険会社情報処理装置）１２０に送信される。

（ｂ）保険料算出装置（保険会社情報処理装置）１２０は、保険会社の情報処理装置であり、運転行動データ取得装置（車両情報処理装置）１１０から取得した運転行動データを適用して保険料の算出処理を実行する。
保険料は、運転行動データのみならず、運転者（ドライバ）の自分の運転に対する認識度を考慮して算出する。
保険料算出装置（保険会社情報処理装置）１２０は、運転者（ドライバ）の認識度を判定するための自己認識テストを作成して運転者（ドライバ）に提供する。

（ｃ）自己認識テスト実行装置（ユーザ情報処理装置）１３０は、保険料算出装置（保険会社情報処理装置）１２０の作成した自己認識テストを受信し、表示してユーザ（運転者（ドライバ））に実行させる情報処理装置である。
自己認識テスト実行装置（ユーザ情報処理装置）１３０としては、例えばスマホ等の携帯通信端末を利用可能である。

あるいは、車両に備え付けられたナビゲーションシステム等の表示部をＵＩ（ユーザインタフェース）として利用して、自己認識テスト実行装置（ユーザ情報処理装置）１３０として適用することも可能である。
例えば図４に示すように、スマホを利用した自己認識テスト実行装置ａ，１３０ａや、車両に備え付けられたタッチパネル型のディスプレイ等、表示部と入力部を兼ね備えた車両搭載ＵＩを、自己認識テスト実行装置ｂ，１３０ｂとして利用可能である。

自己認識テスト実行装置（ユーザ情報処理装置）１３０は、保険料算出装置（保険会社情報処理装置）１２０の作成した自己認識テストをユーザ（運転者（ドライバ））に実行させて、その結果であるテスト結果データを保険料算出装置（保険会社情報処理装置）１２０に送信する。

保険料算出装置（保険会社情報処理装置）１２０は、運転行動データ取得装置（車両情報処理装置）１１０から取得した運転行動データと、自己認識テスト実行装置（ユーザ情報処理装置）１３０から取得したテスト結果データを利用して、保険料を算出する。

なお、自己認識テスト実行装置（ユーザ情報処理装置）１３０を利用せず、保険料算出装置（保険会社情報処理装置）１２０の生成した自己認識テストを郵送等によって保険契約者である運転者（ドライバ）に送付して、回答を保険料算出装置（保険会社情報処理装置）１２０に返信させる設定としてもよい。

次に、図３に示す各装置の詳細構成について説明する。
運転行動データ取得装置（車両情報処理装置）１１０は、制御部１１１、センサ１１２、カメラ１１３、位置情報取得部（ＧＰＳ）１１４、運転行動データ取得部１１５、通信部１１６を有する。

センサ１１２、カメラ１１３、位置情報取得部（ＧＰＳ）１１４は、車両の運転者（ドライバ）の運転特性を解析するために適用する様々な運転行動データを取得する。
具体的には、走行距離、走行時間、走行速度等の走行情報、さらに、アクセル、ブレーキ、ハンドルの操作情報等である。
なお、図には、センサとして、１つのセンサ１１２を示しているが、センサ１１２は、走行情報の他、アクセル、ブレーキ、ハンドルの操作情報等を検出する複数のセンサを含む。

運転行動データ取得部１１５は、センサ１１２、カメラ１１３、位置情報取得部（ＧＰＳ）１１４の取得したデータを集積して、通信部１１６を介して保険料算出装置（保険会社情報処理装置）１２０に送信する。なお、送信データには、運転行動データ取得装置（車両情報処理装置）１１０や運転者を識別する識別子（ＩＤ）が属性情報として付加される。
なお、制御部１１１は、運転行動データ取得装置（車両情報処理装置）１１０の各構成要素の実行する処理の統括的な制御を行う。例えば図示しない記憶部に格納された処理プログラムに従った処理制御を実行する。

運転行動データ取得装置１１０の取得する運転行動データの具体例を図５に示す。
図５に示す例は、取得期間と、運転行動データ種類と、取得データとの対応データである。
取得期間は、２０１６１００１〜２０１６１００５の５日間であり、この絵日間の運転行動データが、車両内部の記憶部に格納され、その後、通信部１１６を介して保険料算出装置１２０に送信される。

図５に示すように、運転行動データの種類には、以下の各データが含まれる。
（１）走行距離
（２）走行速度
（３）急発進回数
（４）急ブレーキ回数
（５）急ハンドル回数
（６）時間帯別走行距離
なお、図に示す例は一例であり、この他にも様々なデータが取得可能である。

（１）走行距離は、データ取得期間である２０１６１００１〜２０１６１００５の５日間の総走行距離データである。
（２）走行速度は、データ取得期間における走行速度を時系列に取得したデータである。
（３）急発進回数は、例えば、データ取得期間において、発進時の速度変化が、予め規定されたしきい値より大きかった発進処理が行われた回数である。
（４）急ブレーキ回数は、例えば、データ取得期間において、停止時の速度変化が、予め規定されたしきい値より大きかった停止処理が行われた回数である。
（５）急ハンドル回数は、例えば、データ取得期間において、ハンドル操作が予め規定されたしきい値より高速で操作された回数である。
（６）時間帯別走行距離は、朝、昼、夕方、夜の各時間帯別の走行距離データである。

運転行動データ取得装置１１０は、例えば、このような様々な運転行動データを取得して保険料算出装置（保険会社情報処理装置）１２０に送信する。

次に、図３に戻り、保険料算出装置（保険会社情報処理装置）１２０の構成と処理について説明する。
保険料算出装置（保険会社情報処理装置）１２０は、制御部１２１、通信部１２２、運転行動データ記憶部１２３、運転行動スコア算出部１２４、運転行動スコア記憶部１２５、自己認識テスト生成部１２６、テスト結果データ記憶部１２７、保険料算出部１２８、保険料算出部１２８、保険料情報記憶部１２９を有する。

制御部１２１は、保険料算出装置（保険会社情報処理装置）１２０の各構成要素の実行する処理の統括的な制御を行う。例えば図示しない記憶部に格納された処理プログラムに従った処理制御を実行する。
通信部１２２は、運転行動データ取得装置（車両情報処理装置）１１０の通信部１１６を介して送信される運転行動データを受信し、運転行動スコア記憶部１２５に格納する。

なお、運転行動データ記憶部１２３には、制御部１２１の制御の下で、予め登録されたユーザ（運転者）対応のデータとして運転行動データが格納される。
前述したように、運転行動データ取得装置（車両情報処理装置）１１０の通信部１１６を介して送信される運転行動データには、運転行動データ取得装置（車両情報処理装置）１１０や運転者の識別子（ＩＤ）が付与されており、制御部１２１は、これらの付与データに基づいて、ユーザ（運転者）対応の運転行動データを運転行動データ記憶部１２３に格納する。

運転行動スコア算出部１２４は、運転行動データ記憶部１２３に格納された運転行動データを取得して運転行動スコアを算出する。運転行動スコアは、運転者（ドライバ）の運転評価値や運転特性をまとめたデータである。
運転行動スコア算出部１２４の算出した運転行動スコアは、運転行動スコア記憶部１２５に格納される。

運転行動スコア算出部１２４の算出する運転行動スコアの具体例を図６に示す。
運転行動スコア算出部１２４の算出する運転行動スコアは、所定のデータ取得期間において取得した運転行動データに基づいて算出される。
図６に示す例では、データ取得期間は２０１６１００１〜２０１６１００５の５日間である。
このデータ取得期間において取得した運転行動データに基づいて、図６に示すような運転行動スコアを算出する。

図６に示す例において運転行動スコアには以下の各データが含まれる。
（１）安定度
（２）主な走行時間帯
（３）平均走行速度
（４）急ブレーキ回数
（５）急発進回数
（６）急ハンドル回数
なお、このスコア設定例は一例であり、この他の設定も可能である。

（１）安定度は、運転者の運転の安定度を示す評価値であり、例えば、安定度の高い順から、Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄの４段階評価のいずれかの値が設定される。
この評価値は、運転行動データ取得装置１１０の取得した運転行動データを総合的に勘案して算出される。

（２）主な走行時間帯は、運転行動データ取得装置１１０の取得した運転行動データに基づいて判定された走行時間帯であり、例えば、朝、昼、夕、夜の４区分から、走行距離の長い順に２つの時間帯が選択される。
（３）平均走行速度は、運転行動データ取得装置１１０の取得した運転行動データに基づいて判定された平均走行速度である。

（４）急ブレーキ回数、（５）急発進回数、（６）急ハンドル回数は、運転行動データ取得装置１１０の取得した運転行動データに基づいて判定された急ブレーキ、急発進、急ハンドルが多いか少ないかを示すデータである。予め規定したしきい値より多い場合は「多い」、しきい値以下の場合は「少ない」と設定される。

運転行動スコア算出部１２４の算出した運転行動スコアは、運転行動スコア記憶部１２５に格納される。
次に、図３に戻り、保険料算出装置１２０の構成と処理についての説明を続ける。
自己認識テスト生成部１２６は、運転行動スコア記憶部１２５に格納された運転行動スコア算出部１２４の算出した運転行動スコアを取得して、自己認識テストを生成する。

自己認識テストとは、保険算出対象者である車両の運転者（ドライバ）、すなわち、運転行動データを取得した運転者（ドライバ）に行わせるテストであり、運転行動データを取得したデータ取得期間内の運転状況を、運転者自身がどのように認識しているかを確認するためのテストである。

自己認識テスト生成部１２６は、運転行動スコア記憶部１２５に格納された運転行動スコア算出部１２４の算出した運転行動スコアを取得して、自己認識テストを生成して、生成したテストを、通信部１２２を介して、自己認識テスト実行装置１３０に送信する。

自己認識テスト実行装置１３０は、自己認識テスト生成部１２６の生成したテストを表示部等のＵＩ（ユーザインタフェース）１３４に表示して、運転者（ドライバ）がテストの回答を入力して、テスト結果を保険料算出装置１２０に送信する。

自己認識テスト生成部１２６が生成し、自己認識テスト実行装置１３０のＵＩ（ユーザインタフェース）１３４に表示される自己認識テストの例について、図７を参照して説明する。

図７に示す自己認識テストには、以下の質問項目が含まれている。
Ｑ１．走行距離はどのぐらいの距離ですか。
Ｑ２．走行時間帯は、主にどの時間帯ですか。
Ｑ３．安全運転レベルはどのレベル（Ａ（高）〜Ｄ（低））だと認識していますか。
Ｑ４．急ブレーキが多かったと思いますか。
Ｑ５．急ハンドルが多かったと思いますか。
自己認識テストには、例えば、このような様々な質問が含まれる。

保険契約者である運転者（ドライバ）は、自己認識テスト実行装置１３０に図７に示すようなテストを表示し、各質問に対する回答を入力して、テスト結果を保険料算出装置１２０に送信する。

図３に戻り、保険料算出装置１２０の構成と処理についての説明を続ける。
自己認識テスト実行装置１３０から送信されたテスト結果は、テスト結果データ記憶部１２７に格納される。

保険料算出部１２８は、運転行動スコア記憶部１２５に格納された保険契約者である運転者（ドライバ）の運転行動スコアと、テスト結果データ記憶部１２７に格納された同一運転者（ドライバ）の自己認識テスト結果を入力し、これら２つのデータを利用して保険料を算出する。算出した保険料は、保険料情報記憶部１２９に格納する。

保険料算出部１２８の実行する保険料算出処理について、図８を参照して説明する。
図８には、保険料算出部１２８の実行する処理ステップＳ０１〜Ｓ０３を示している。
これらの各処理ステップについて説明する。

（ステップＳ０１）
まず、保険料算出部１２８は、ステップＳ０１において、運転行動スコア記憶部１２５に格納された運転行動スコアと、テスト結果データ記憶部１２７に格納された自己認識テスト結果データを取得する。
これらのデータは、同一の保険契約対象者である同一運転者の同一期間の運転に関する運転行動スコアと、自己認識テスト結果データである。

（ステップＳ０２）
次に、保険料算出部１２８は、ステップＳ０２において、運転行動スコア記憶部１２５から取得した運転行動スコアと、テスト結果データ記憶部１２７から取得した自己認識テスト結果データ、これら２つのデータの相関（一致度）を示す相関値（０〜１）を算出する。
この相関値は、２つのデータの一致度が高いほど１に近く、一致度が低いほど０に近い設定を持つ値である。

相関値の算出処理の具体例について図９を参照して説明する。
図９には、相関値算出処理の一例を示すグラフを示している。
図９に示すグラフの横軸は、運転行動スコア記憶部１２５から取得した運転行動スコアと、テスト結果データ記憶部１２７から取得した自己認識テスト結果データの各対応項目のデータの一致率を示している。全項目が不一致の場合は一致率＝０％であり、全項目が一致する場合は一致率＝１００％である。
縦軸は、相関値（０．０〜１．０）を示している。
データの一致率＝０％の場合は、相関値＝０．０であり、データの一致率＝１００％の場合は、相関値＝１．０となる。

なお、図９に示す例では、運転行動スコアと自己認識テスト結果データとの一致率と相関値が比例する設定としているが、図９に示す相関値算出処理例は一例であり、この他の様々な設定も可能である。例えば運転行動スコアと自己認識テスト結果データに設定される各項目に重みを設定して、重みの大きい項目と小さい項目によって、算出相関値に対する影響度を異なる設定とし相関値を算出する構成としてもよい。

図８に戻り、保険料算出部１２８の処理について説明を続ける。
ステップＳ０２において、運転行動スコア記憶部１２５から取得した運転行動スコアと、テスト結果データ記憶部１２７から取得した自己認識テスト結果データの相関値（０〜１）算出処理が終了すると、次のステップＳ０３に進む。

（ステップＳ０３）
保険料算出部１２８は、ステップＳ０３において、ステップＳ０２で算出した相関値（０〜１）を適用して保険料を算出し、算出した保険料を保険料情報記憶部１２９に格納する。

この保険料算出処理に適用するアルゴリズムとしては、様々なアルゴリズムが適用可能であるが、相関値と保険料との基本的な対応関係は、例えば図１０に示すグラフのような関係となる。
図１０のグラフは、横軸が、運転行動スコアと自己認識テスト結果データの相関値（０〜１）であり、縦軸が算出される保険料である。

図１０のグラフに示すように、運転行動スコアと自己認識テスト結果データの相関値が低い（一致度が低い）場合、保険料は高く設定される。例えば規定の基準保険料より高く設定される。
一方、運転行動スコアと自己認識テスト結果データの相関値が高い（一致度が高い）場合、保険料は低く設定される。例えば規定の基準保険料より安く設定される。
相関値と保険料の対応は基本的には、このように相関値が高いと保険料が安く設定される傾向となる。

ただし、図１０に示すグラフは相関値と保険料との対応関係の一例としての傾向を示すグラフであり、実際の保険料は、契約者である運転者の運転行動データを基礎として算出される。
図１１は、運転行動スコアと、自己認識テスト結果と対応関係と保険料の設定例を示している。
図１１に示す例は、運転行動スコアと、自己認識テスト結果との対応関係を４つ（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ）に区分している。

運転行動スコアに基づいて、その運転者が安全な運転をしていると判定される区分が、区分（Ａ），（Ｂ）である。
運転行動スコアに基づいて、その運転者が危険な運転をしていると判定される区分が、区分（Ｃ），（Ｄ）である。
一方、自己認識テスト結果に基づいて、運転者が安全な運転をしていると認識している区分が、区分（Ａ），（Ｃ）である。
自己認識テスト結果に基づいて、運転者が危険な運転をしていると認識している区分が、区分（Ｂ），（Ｄ）である。

これらの４つの区分（Ａ〜Ｄ）において、保険料は以下の設定として算出される。
区分（Ａ）＝運転行動スコアに基づいて、その運転者が安全な運転をしていると判定され、かつ、自己認識テスト結果に基づいて、運転者が安全な運転をしていると認識している。
この区分（Ａ）は、実際に安全運転が行われており、かつ運転者も安全運転を行っていると認識している区分である。この区分（Ａ）は、運転行動と運転者の認識が一致し、相関値が高い区分に相当する。
この場合、最も評価値が高く、保険料は最も低く設定される。

区分（Ｂ）＝運転行動スコアに基づいて、その運転者が安全な運転をしていると判定され、かつ、自己認識テスト結果に基づいて、運転者が危険な運転をしていると認識している。
この区分（Ｂ）は、実際に安全運転が行われているが、運転者は安全運転を行っていると認識していない区分である。この区分（Ｂ）は、運転行動と運転者の認識が一致しておらず、相関値が低い区分に相当する。
この場合、評価値は（Ａ）より低下し、保険料は（Ａ）より高い(中）に設定される。

区分（Ｃ）＝運転行動スコアに基づいて、その運転者が危険な運転をしていると判定されているが、自己認識テスト結果に基づいて、運転者が安全な運転をしていると認識している。
この区分（Ｃ）は、実際に危険な運転が行われており、さらに、運転者は安全運転を行っていると認識している区分である。この区分（Ｃ）は、運転行動と運転者の認識が一致しておらず、相関値が低い区分に相当する。
この場合、評価値は最低評価となり、保険料は最も高く設定される。

区分（Ｄ）＝運転行動スコアに基づいて、その運転者が危険な運転をしていると判定され、かつ、自己認識テスト結果に基づいて、運転者が危険な運転をしていると認識している。
この区分（Ｄ）は、実際に危険な運転が行われており、さらに、運転者は危険な運転を行っていると認識している区分である。この区分（Ｄ）は、運転行動と運転者の認識が一致しており、相関値が高い区分に相当する。
この場合、評価値は低いが、区分（Ｃ）よりは評価が高くなり、保険料は（Ｃ）よりは安く設定される。

図１２は、先に説明した図１０と同様、相関値と保険料との対応関係を示すグラフである。
図１２のグラフは、横軸が、運転行動スコアと自己認識テスト結果データの相関値（０〜１）であり、縦軸が算出される保険料である。

図１２のグラフに示す曲線Ｌ１〜Ｌ２の間の範囲が、実際に算出される保険料の例である。
運転行動スコアに基づいて、運転者が安全運転を実行していると判定された場合は、図に示す下側のラインＬ１に沿って保険料が設定される。
一方、運転行動スコアに基づいて、運転者が危険な運転を実行していると判定された場合は、図に示す上側のラインＬ２に沿って保険料が設定される。

このように、保険料は、
（１）運転行動スコアに基づいて判定される運転者の運転状況と、
（２）運転行動スコアと自己認識テスト結果との相関値、
これらの各要素を考慮して決定される。

上述したように、図８に示す保険料算出部１２８は、ステップＳ０３において、ステップＳ０２で算出した相関値（０〜１）を適用して保険料を算出し、算出した保険料を保険料情報記憶部１２９に格納する。
この算出保険料が、保険契約者である運転者（ドライバ）に提示される。

なお、この保険料は、所定期間ごとに更新される。例えば１か月ごとに運転行動データの取得と、自己認識テストの結果取得を実行して、１か月ごとに更新する設定等が可能である。

次に、図３に示す自己認識テスト実行装置（ユーザ情報処理装置）１３０について説明する。
自己認識テスト実行装置（ユーザ情報処理装置）１３０は、保険料算出装置（保険会社情報処理装置）１２０の作成した自己認識テストを受信し、表示してユーザ（運転者（ドライバ））に実行させる情報処理装置である。
図３に示すように、自己認識テスト実行装置（ユーザ情報処理装置）１３０は、制御部１３１、通信部１３２、メモリ１３３、ＵＩ（ユーザインタフェース）１３４を有する。

制御部１３１は、自己認識テスト実行装置（ユーザ情報処理装置）１３０の各構成部において実行する処理の統括的制御を行う。
通信部１３２は、保険料算出装置１２０との通信を実行し、自己認識テストの受信回答結果の送信処理等を行う。
メモリ１３３には、自己認識テスト、回答データ、処理プログラム等が格納される。
ＵＩ（ユーザインタフェース）１３４は、自己認識テストの表示部、および回答の入力部等として利用されるＵＩである。

なお、前述したように、自己認識テスト実行装置（ユーザ情報処理装置）１３０は、例えばスマホ等の携帯通信端末を利用可能である。あるいは、車両に備え付けられたナビゲーションシステム等の表示部をＵＩ（ユーザインタフェース）として利用して、自己認識テスト実行装置（ユーザ情報処理装置）１３０として適用することも可能である。

自己認識テスト実行装置（ユーザ情報処理装置）１３０は、保険料算出装置（保険会社情報処理装置）１２０の作成した自己認識テストをユーザ（運転者（ドライバ））に実行させて、その結果であるテスト結果データを保険料算出装置（保険会社情報処理装置）１２０に送信する。

［３．運転行動データ、および自己認識テスト結果の取得と保険料算出処理のシーケンスについて］
次に、運転行動データの取得、自己認識テストの実行、さらに、これらのデータを利用した保険料算出処理のシーケンスについて、図１３〜図１５のシーケンス図を参照して説明する。

図１３〜図１５には、左から、図３を参照して説明した構成要素、すなわち、
自己認識テスト実行装置１４０、
運転行動データ取得装置１１０、
保険料算出装置１２０、
これらの３つの情報処理装置を示している。

さらに、保険料算出装置１２０については、その構成要素である以下の構成を各々示している。
制御部１２１と通信部１２２、
運転行動スコア計算部１２４、
自己認識テスト生成部１２６、
保険料算出部１２８、

以下、これらの各装置、各構成部において実行される処理のシーケンスについて説明する。
なお、自己認識テスト実行装置１４０、運転行動データ取得装置１１０、保険料算出装置１２０、これらの３つの情報処理装置間のデータ送受信は、それぞれ各装置の通信部を利用して実行される。
図１３に示す各ステップの処理について、順次、説明する。

（ステップＳ１０１）
まず、ステップＳ１０１において、運転行動データ取得装置１１０が、自動車に取り付けられたセンサやカメラ、ＧＰＳ等の様々な機器の取得した運転行動データを保険料算出装置１２０に送信する。

先に図３を参照して説明したように、運転行動データ取得装置（車両情報処理装置）１１０は、センサ１１２、カメラ１１３、位置情報取得部（ＧＰＳ）１１４等を備え、これらの装置により、様々な運転行動データを取得して保険料算出装置１２０に送信する。
例えば先に図５を参照して説明したように、以下の運転行動データを取得して保険料算出装置１２０に送信する。
（１）走行距離
（２）走行速度
（３）急発進回数
（４）急ブレーキ回数
（５）急ハンドル回数
（６）時間帯別走行距離
なお、これらの運転行動データの例は一例であり、この他にも様々なデータの取得、および送信構成が可能である。

（ステップＳ１０２）
ステップＳ１０１において運転行動データ取得装置１１０から、保険料算出装置１２０に送信された運転行動データは、ステップＳ１０２において、保険料算出装置１２０の通信部１２２によって受信された後、制御部１２１の制御の下、運転行動データ記憶部１２３に格納される。

（ステップＳ１０３〜Ｓ１０５）
次のステップＳ１０３〜Ｓ１０５の処理は、保険料算出装置１２０の運転行動スコア計算部１２４の実行する処理である。

運転行動スコア算出部１２４は、運転行動データ記憶部１２３に格納された運転行動データを取得して運転行動スコアを算出する。
先に説明したように、運転行動スコアは、運転者（ドライバ）の運転評価値や運転特性をまとめたデータである。
運転行動スコア算出部１２４の算出した運転行動スコアは、運転行動スコア記憶部１２５に格納される。

運転行動スコア算出部１２４は、所定のデータ取得期間において取得した運転行動データに基づいて、例えば先に図６を参照して説明したような運転行動スコアを算出する。すなわち、例えば以下のデータである。
（１）安定度
（２）主な走行時間帯
（３）平均走行速度
（４）急ブレーキ回数
（５）急発進回数
（６）急ハンドル回数
なお、このスコア設定例は一例であり、この他の設定も可能である。
運転行動スコア算出部１２４の算出した運転行動スコアは、運転行動スコア記憶部１２５に格納される。

（ステップＳ１１１〜Ｓ１１２）
次に、図１４を参照してステップＳ１１１〜Ｓ１１６の処理について説明する。
ステップＳ１１１〜Ｓ１１２の処理は、主に保険料算出装置１２０の自己認識テスト生成部１２６において実行される。

前述したように、自己認識テストは、保険算出対象者である車両の運転者（ドライバ）、すなわち、運転行動データを取得した運転者（ドライバ）に行わせるテストであり、運転行動データを取得したデータ取得期間内の運転状況を、運転者自身がどのように認識しているかを確認するためのテストである。

自己認識テスト生成部１２６は、運転行動スコア記憶部１２５に格納された運転行動スコア算出部１２４の算出した運転行動スコアを取得して、自己認識テストを生成する。
なお、生成する自己認識テストは、質問項目が共通する１つのテストとしてもよいが、取得された運転行動データに応じて選択された質問によって構成されるテストとすることが好ましい。
このような運転行動に応じた質問項目を含むテストの具体例については後述する。

（ステップＳ１１３〜Ｓ１１４）
次に、保険料算出装置１２０の制御部１２１は、ステップＳ１１３〜Ｓ１１４において、自己認識テスト生成部１２６の生成した自己認識テストを取得し、通信部１２２を介して自己認識テスト実行装置１４０に送信する。
送信先の自己認識テスト実行装置１４０は、保険料算出対象者となる保険契約者である運転者の保持する例えばスマートホン等の装置である。

（ステップＳ１１５〜Ｓ１１６）
次のステップＳ１１５〜Ｓ１１６の処理は、自己認識テスト実行装置１４０の実行する処理である。
ステップＳ１１５において、運転者の保持する例えばスマートホン等の自己認識テスト実行装置１４０は、保険料算出装置１２０から受信した自己認識テストを表示部等のＵＩ（ユーザインタフェース）に表示して、運転者（ドライバ）が回答を入力する。

自己認識テスト実行装置１３０に表示される自己認識テストは、例えば先に図７を参照して説明したテストである。
先に説明した図７の自己認識テストの例には、以下の質問項目が含まれている。
Ｑ１．走行距離はどのぐらいの距離ですか。
Ｑ２．走行時間帯は、主にどの時間帯ですか。
Ｑ３．安全運転レベルはどのレベル（Ａ（高）〜Ｄ（低））だと認識していますか。
Ｑ４．急ブレーキが多かったと思いますか。
Ｑ５．急ハンドルが多かったと思いますか。
自己認識テストには、例えば、このような様々な質問が含まれる。

保険契約者である運転者（ドライバ）は、自己認識テスト実行装置１３０に例えば図７に示すようなテストを表示し、各質問に対する回答を入力して、ステップＳ１１６において、テスト結果を保険料算出装置１２０に送信する。

（ステップＳ１２１）
次に、図１５を参照してステップＳ１２１〜Ｓ１２７の処理について説明する。
ステップＳ１２１において、自己認識テスト実行装置１３０から、テスト結果を受信した保険料算出装置１２０の制御部１２１は、受信した自己認識テスト結果をテスト結果データ記憶部１２７に格納する。

（ステップＳ１２２〜Ｓ１２４）
ステップＳ１２２〜Ｓ１２４の処理は、主に保険料算出装置１２０の保険料算出部１２８の実行する処理である。

保険料算出部１２８は、ステップＳ１２２において、運転行動スコア記憶部１２５に格納された保険契約者である運転者（ドライバ）の運転行動スコアと、テスト結果データ記憶部１２７に格納された同一運転者（ドライバ）の自己認識テスト結果を取得し、ステップＳ１２３において、これら２つのデータを利用して保険料を算出する。算出した保険料は、ステップＳ１２４において保険料情報記憶部１２９に格納する。

保険料算出部１２８の実行する保険料算出処理については、先に図８〜図１２を参照して説明した通りである。
例えば、図１２のグラフに示す曲線Ｌ１〜Ｌ２の間の範囲が、実際に算出される保険料の例である。
具体的には、例えば、運転行動スコアに基づいて、運転者が安全運転を実行していると判定された場合は、図１２に示す下側のラインＬ１に沿って保険料が設定される。
一方、運転行動スコアに基づいて、運転者が危険な運転を実行していると判定された場合は、図１２に示す上側のラインＬ２に沿って保険料が設定される。

保険料は、
（１）運転行動スコアに基づいて判定される運転者の運転状況と、
（２）運転行動スコアと自己認識テスト結果との相関値、
これらの各要素を考慮して決定される。
このように、保険料算出部１２８は、ステップＳ１２３において、運転行動スコアと自己認識テスト結果との相関値を適用して保険料を算出し、算出した保険料を、ステップＳ１２４において、保険料情報記憶部１２９に格納する。

（ステップＳ１２５〜Ｓ１２７）
保険料算出装置１２０の制御部１２１は、ステップＳ１２５において、保険料算出部１２８が算出し、保険料情報記憶部１２９に格納した算出保険料データを取得し、ステップＳ１２６において、保険契約者側の装置に送信する。

図に示す例では、算出保険料データを保険料算出装置１２０から自己認識テスト実行装置１４０にデータ送信する例を示しているが、送信先は、自己認識テスト実行装置１４０に限らず、例えば運転行動データ取得装置１１０の備えられた車両に送信する設定としてもよい。あるいは、書類として郵送する処理を行ってもよい。

ステップＳ１２７において、保険契約者は、保険料算出装置１２０から受信した保険料情報を自己認識テスト実行装置１４０の表示部に表示し確認する。

これらの処理によって、一連の処理が終了する。
なお、図１３〜図１５を参照して説明した処理は、所定期間ごとに繰り返し、実行し、保険料は所定期間単位で更新されることになる。
例えば、１か月ごとに運転行動データの取得と、自己認識テストの結果取得を実行して、１か月ごとに保険料を更新する処理が可能である。

［４．運転者の運転行動に応じた自己認識テストの例について］
前述したように、保険料算出装置１２０の自己認識テスト生成部１２６は、運転行動データを取得したデータ取得期間内の運転状況を、運転者自身がどのように認識しているかを確認するためのテストである自己認識テストを生成する。

自己認識テスト生成部１２６は、運転行動スコア記憶部１２５に格納された運転行動スコア算出部１２４の算出した運転行動スコアを取得して、自己認識テストを生成する。
ここで、生成する自己認識テストは、質問項目が共通する１つのテストとしてもよいが、取得された運転行動データに応じて選択された質問によって構成されるテストとすることが好ましい。
このような運転行動に応じた質問項目を含むテストの具体例について、図１６以下を参照して説明する。

図１６には、以下の各図を示している。
（ａ１）保険契約対象者から取得された運転行動データ
（ｂ１）上記（ａ１）の運転行動データに基づいて生成される自己認識テストの質問項目例

図１６（ａ１）の運転行動データは、横軸が時間、縦軸が速度のグラフであり
走行速度の履歴データである。
このデータは、図３に示す運転行動データ取得装置１１０が取得して、保険料算出装置１２０に送信される。
保険料算出装置１２０の運転行動スコア計算部１２４は、この運転行動データに基づく運転行動スコアを算出し、保険料算出装置１２０の自己認識テスト生成部１２６は、生成されたスコアに基づいて自己認識テストの質問項目を生成する。

運転行動スコア計算部１２４は、図１６（ａ１）の運転行動データに基づいて、速度違反、急発進、急ブレーキがあることを示す運転行動スコアを生成する。
自己認識テスト生成部１２６は、生成された運転行動スコアを参照して、運転者が、速度違反、急発進、急ブレーキを認識しているか否かを判定可能とした質問項目を含むテストを生成する。

図１６（ｂ１）に示すように、例えば以下の質問項目を設定したテストを生成する。
Ｑ１．一般道走行時の速度超過はなかった
Ｑ２．急発進、急ブレーキは行わなかった
Ｑ３．高速道走行時の速度超過はなかった
例えばこれらの質問項目を含む自己認識テストを生成して運転者に回答させる。

例えば、上記質問項目Ｑ１〜Ｑ３の答えがすべて「Ｙｅｓ」である場合、運転者は、意識せずに速度超過、急発進、急ブレーキを行っていることが確認できる。
一方、上記質問項目Ｑ１〜Ｑ３の答えがすべて「Ｎｏ」である場合、運転者が、速度超過、急発進、急ブレーキを行っていること認知していたことが確認できる。

上記質問項目Ｑ１〜Ｑ３の答えがすべて「Ｙｅｓ」であり、運転者が、意識せずに速度超過、急発進、急ブレーキを行っている場合が、一番問題であり、今後の事故の発生可能性が高いと推定される。
この場合、保険料算出部１２８は、高い保険料の算出を行うことになる。

図１７は、図１６と異なる運転行動データに基づく自己認識テストの生成例である。
図１７には、図１６と同様、以下の各図を示している。
（ａ２）保険契約対象者から取得された運転行動データ
（ｂ２）上記（ａ２）の運転行動データに基づいて生成される自己認識テストの質問項目例

図１７（ａ２）の運転行動データは、運転者の時間帯別の運転時間と、朝、昼、夜の各時間帯別の速度分布を示すデータである。
このデータは、図３に示す運転行動データ取得装置１１０が取得して、保険料算出装置１２０に送信される。
保険料算出装置１２０の運転行動スコア計算部１２４は、この運転行動データに基づく運転行動スコアを算出し、保険料算出装置１２０の自己認識テスト生成部１２６は、生成されたスコアに基づいて自己認識テストの質問項目を生成する。

運転行動スコア計算部１２４は、図１７（ａ２）の運転行動データに基づいて、朝、昼、夜等の時間帯ごとの運転特性を示す運転行動スコアを生成する。
自己認識テスト生成部１２６は、生成された運転行動スコアを参照して、運転者が、各時間帯の運転特性を認識しているか否かを判定可能とした質問項目を含むテストを生成する。

図１７（ｂ２）に示すように、例えば以下の質問項目を設定したテストを生成する。
Ｑ１．朝、スピードを出しすぎる傾向はない
Ｑ２．朝より夜の運転時間が長い
例えばこれらの質問項目を含む自己認識テストを生成して運転者に回答させる。

例えば、上記質問項目Ｑ１〜Ｑ２の答えがすべて「Ｙｅｓ」である場合、運転者は、意識せずに朝の運転で高速運転を行っており、また時間帯別の運転時間についても正確な把握ができていないことが確認できる。
一方、上記質問項目Ｑ１〜Ｑ２の答えがすべて「Ｎｏ」である場合、運転者は、意識して朝の運転で高速運転を行っており、また時間帯別の運転時間についても正確に把握していたことが確認できる。

上記質問項目Ｑ１〜Ｑ２の答えがすべて「Ｙｅｓ」であり、運転者が、意識せずに朝の運転で高速運転を行っており、また時間帯別の運転時間についても正確な把握ができていない場合が、一番問題であり、今後の事故の発生可能性が高いと推定される。
この場合、保険料算出部１２８は、高い保険料の算出を行うことになる。

図１８は、さらに、図１６、図１７と異なる運転行動データに基づく自己認識テストの生成例である。
図１８には、図１６と同様、以下の各図を示している。
（ａ３）保険契約対象者から取得された運転行動データ
（ｂ３）上記（ａ３）の運転行動データに基づいて生成される自己認識テストの質問項目例

図１８（ａ３）の運転行動データは、運転者の覚醒度の時間推移を示すデータである。
このデータは、図３に示す運転行動データ取得装置１１０が取得して、保険料算出装置１２０に送信される。
なお、運転者の覚醒度は、例えば運転者の顔画像を撮影することで解析可能なデータである。
覚醒度が低下している時間は、例えば居眠り等を行ってぼんやりしている可能性がある時間である。
保険料算出装置１２０の運転行動スコア計算部１２４は、この運転行動データに基づく運転行動スコアを算出し、保険料算出装置１２０の自己認識テスト生成部１２６は、生成されたスコアに基づいて自己認識テストの質問項目を生成する。

運転行動スコア計算部１２４は、図１８（ａ３）の運転行動データに基づいて、運転者の覚醒度が低下した時間があることを示す運転行動スコアを生成する。
自己認識テスト生成部１２６は、生成された運転行動スコアを参照して、運転者が、覚醒度が低下した時間、すなわちぼんやりして運転を行っていた時間があることを認識しているか否かを判定可能とした質問項目を含むテストを生成する。

図１８（ｂ３）に示すように、例えば以下の質問項目を設定したテストを生成する。
Ｑ１．運転中、眠気を感じたことはない
Ｑ２．運転時に疲れを感じたことはない
例えばこれらの質問項目を含む自己認識テストを生成して運転者に回答させる。

例えば、上記質問項目Ｑ１〜Ｑ２の答えがすべて「Ｙｅｓ」である場合、運転者は、意識せずにぼんやりしながら運転を行っていることが確認できる。
一方、上記質問項目Ｑ１〜Ｑ２の答えがすべて「Ｎｏ」である場合、運転者は、運転中にぼんやりしたことを認識して把握していることが確認できる。

上記質問項目Ｑ１〜Ｑ２の答えがすべて「Ｙｅｓ」であり、運転者が、意識せずにぼんやりした運転を行っている場合が、一番問題であり、今後の事故の発生可能性が高いと推定される。
この場合、保険料算出部１２８は、高い保険料の算出を行うことになる。

このように、取得された運転行動データに応じて質問項目を設定し、結果として得られている運転行動を運転者が認識しているか否かを正確に把握可能とした質も何を含む自己認識テストを生成して運転者からの回答を取得する。
このような処理を行うことで、事故の発生可能性を正確に反映した保険料算出が可能となる。

［５．情報処理装置の構成例について］
次に、図３を参照して説明した運転行動データ取得装置１１０、保険料算出装置１２０、自己認識テスト実行装置１３０の各情報処理装置として適用可能な情報処理装置のハードウェア構成例について、図１９を参照して説明する。
なお、図１９に示す構成要素中、運転行動検出部（センサ，カメラ，ＧＰＳ等）３２１は、運転行動データ取得装置１１０固有の構成要素である。
以下、図１９に示すハードウェアの構成について説明する。

ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）３０１は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）３０２、または記憶部３０８に記憶されているプログラムに従って各種の処理を実行するデータ処理部として機能する。例えば、上述した実施例において説明したシーケンスに従った処理を実行する。ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）３０３には、ＣＰＵ３０１が実行するプログラムやデータなどが記憶される。これらのＣＰＵ３０１、ＲＯＭ３０２、およびＲＡＭ３０３は、バス３０４により相互に接続されている。

ＣＰＵ３０１はバス３０４を介して入出力インタフェース３０５に接続され、入出力インタフェース３０５には、各種スイッチ、キーボード、タッチパネル、マウス、マイクロホンなどよりなる入力部３０６、ディスプレイ、スピーカなどよりなる出力部３０７が接続されている。

運転行動データ取得装置１１０には、運転行動検出部（センサ，カメラ，ＧＰＳ等）３２１が備えられ、様々な運転行動データを取得する。
ＣＰＵ３０１は、入力部３０６から入力される指令や、運転行動検出部（センサ，カメラ，ＧＰＳ等）３２１からの検出情報を入力し、各種の処理を実行し、処理結果を例えば出力部３０７に出力する。

入出力インタフェース３０５に接続されている記憶部３０８は、例えばハードディスク等からなり、ＣＰＵ３０１が実行するプログラムや各種のデータを記憶する。通信部３０９は、インターネットやローカルエリアネットワークなどのネットワークを介したデータ通信の送受信部、さらに放送波の送受信部として機能し、外部の装置と通信する。

入出力インタフェース３０５に接続されているドライブ３１０は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、あるいはメモリカード等の半導体メモリなどのリムーバブルメディア３１１を駆動し、データの記録あるいは読み取りを実行する。

［６．本開示の構成のまとめ］
以上、特定の実施例を参照しながら、本開示の実施例について詳解してきた。しかしながら、本開示の要旨を逸脱しない範囲で当業者が実施例の修正や代用を成し得ることは自明である。すなわち、例示という形態で本発明を開示してきたのであり、限定的に解釈されるべきではない。本開示の要旨を判断するためには、特許請求の範囲の欄を参酌すべきである。

なお、本明細書において開示した技術は、以下のような構成をとることができる。
（１） 自動車の運転者の運転行動データに基づく運転行動スコアと、前記運転者に回答させた運転に関する自己認識テストのテスト結果を入力して自動車保険の保険料を算出する保険料算出部を有し、
前記保険料算出部は、
前記運転行動スコアと自己認識テスト結果の相関が低いほど保険料を基準保険料より高く設定した保険料算出処理を実行する情報処理装置。

（２） 前記保険料算出部は、
前記運転者の運動行動スコアに基づいて前記運転者の運転が危険であると判定し、かつ、前記運転行動スコアと自己認識テスト結果の相関が低い場合、保険料を基準保険料より高く設定する保険料算出処理を実行する（１）に記載の情報処理装置。

（３） 前記保険料算出部は、
前記運転行動スコアと自己認識テスト結果の相関が高いほど保険料を基準保険料より安く設定した保険料算出処理を実行する（１）または（２）に記載の情報処理装置。

（４） 前記保険料算出部は、
前記運転者の運動行動スコアに基づいて前記運転者の運転が安全であると判定し、かつ、前記運転行動スコアと自己認識テスト結果の相関が高い場合、保険料を基準保険料より安く設定する保険料算出処理を実行する（１）〜（３）いずれかに記載の情報処理装置。

（５） 前記情報処理装置は、さらに、
前記自己認識テストを生成する自己認識テスト生成部を有し、
前記自己認識テスト生成部は、
前記運転行動スコアに基づいて、前記運転者の運転行動に応じた認識度を判定可能としたテストを生成する（１）〜（４）いずれかに記載の情報処理装置。

（６） 前記情報処理装置は、さらに、
前記運転行動データに基づく運転行動スコアを生成する運転行動スコア計算部を有し、
前記運動行動スコア計算部は、
前記運転行動データに基づく運転者の評価情報を含む運転行動スコアを生成する（１）〜（５）いずれかに記載の情報処理装置。

（７） 前記運転行動データは、
自動車の走行速度、走行時間帯情報、急ブレーキ、または急発進、または急ハンドルの有無、少なくともこれらの情報中、複数の情報に基づくものである（１）〜（６）いずれかに記載の情報処理装置。

（８） 前記情報処理装置は、
自動車から送信される運転行動データを受信する通信部を有する（１）〜（７）いずれかに記載の情報処理装置。

（９） 前記保険料算出部は、
予め規定した期間内の運転行動データに基づく運転行動スコアと、
前記運転者に回答させた前記期間内の運転に関する自己認識テストのテスト結果を入力して自動車保険の保険料を算出する（１）〜（８）いずれかに記載の情報処理装置。

（１０） 前記保険料算出部は、
予め規定した期間ごとに、新たな運転行動スコアと自己認識テストのテスト結果を利用した新たな保険料算出処理を実行して保険料更新を実行する（１）〜（９）いずれかに記載の情報処理装置。

（１１） 自動車に装着され、自動車の運転者の運転行動データを取得する運転行動データ取得装置と、
前記運転行動データ取得装置の取得した運転行動データを受信して自動車保険の保険料を算出する保険料算出装置と、
前記運転者の運転に関する認識度を確認する自己認識テストを出力して、運転者に回答を入力させて前記保険料算出装置に送信する自己認識テスト実行装置を有し、
前記保険料算出装置は、
前記運転行動データに基づく運転行動スコアと、前記自己認識テストのテスト結果を入力して自動車保険の保険料を算出する構成であり、
前記運転行動スコアと自己認識テスト結果の相関が高いほど保険料を安く設定し、相関が低いほど保険料を高く設定した保険料算出処理を実行する情報処理システム。

（１２） 前記保険料算出装置は、
前記運転者の運動行動スコアに基づいて前記運転者の運転が安全であると判定し、かつ、前記運転行動スコアと自己認識テスト結果の相関が高い場合、保険料を他の場合より安く設定し、
前記運転者の運動行動スコアに基づいて前記運転者の運転が危険であると判定し、かつ、前記運転行動スコアと自己認識テスト結果の相関が低い場合、保険料を他の場合より高く設定する保険料算出処理を実行する（１１）に記載の情報処理システム。

（１３） 自動車に装着され、自動車の運転者の運転行動データを取得する運転行動データ取得装置と、
前記運転行動データ取得装置の取得した運転行動データを受信して自動車保険の保険料を算出する保険料算出装置を有し、
前記保険料算出装置は、
前記運転行動データに基づく運転行動スコアと、前記運転者の運転に関する認識度を確認する自己認識テストのテスト結果を入力して自動車保険の保険料を算出する構成であり、
前記運転行動スコアと自己認識テスト結果の相関が高いほど保険料を安く設定し、相関が低いほど保険料を高く設定した保険料算出処理を実行する情報処理システム。

（１４） 情報処理装置において実行する情報処理方法であり、
前記情報処理装置は、自動車の運転者の運転行動データに基づく運転行動スコアと、前記運転者に回答させた運転に関する自己認識テストのテスト結果を入力して自動車保険の保険料を算出する保険料算出部を有し、
前記保険料算出部は、
前記運転行動スコアと自己認識テスト結果の相関が高いほど保険料を安く設定し、相関が低いほど保険料を高く設定した保険料算出処理を実行する情報処理方法。

（１５） 情報処理装置において情報処理を実行させるプログラムであり、
前記情報処理装置は、自動車の運転者の運転行動データに基づく運転行動スコアと、前記運転者に回答させた運転に関する自己認識テストのテスト結果を入力して自動車保険の保険料を算出する保険料算出部を有し、
前記プログラムは、前記保険料算出部に、
前記運転行動スコアと自己認識テスト結果の相関が高いほど保険料を安く設定し、相関が低いほど保険料を高く設定した保険料算出処理を実行させるプログラム。

また、明細書中において説明した一連の処理はハードウェア、またはソフトウェア、あるいは両者の複合構成によって実行することが可能である。ソフトウェアによる処理を実行する場合は、処理シーケンスを記録したプログラムを、専用のハードウェアに組み込まれたコンピュータ内のメモリにインストールして実行させるか、あるいは、各種処理が実行可能な汎用コンピュータにプログラムをインストールして実行させることが可能である。例えば、プログラムは記録媒体に予め記録しておくことができる。記録媒体からコンピュータにインストールする他、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットといったネットワークを介してプログラムを受信し、内蔵するハードディスク等の記録媒体にインストールすることができる。

なお、明細書に記載された各種の処理は、記載に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。また、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。

以上、説明したように、本開示の一実施例の構成によれば、運転者の運転行動データのみならず、運転者の運転に関する認識度を考慮して自動車保険の保険料を算出する構成が実現される。
具体的には、例えば、運転者の運転行動データを取得する運転行動データ取得装置と、運転行動データを受信して自動車保険の保険料を算出する保険料算出装置と、運転者の運転に関する認識度を確認する自己認識テストに対する運転者の回答を保険料算出装置に送信する自己認識テスト実行装置を有し、保険料算出装置は、運転行動データに基づく運転行動スコアと、自己認識テストのテスト結果を入力し、運転行動スコアと自己認識テスト結果の相関が高いほど保険料を基準保険料より安く、相関が低いほど保険料を基準保険料より高く設定した保険料算出処理を実行する。
本構成により、運転者の運転行動データのみならず、運転者の運転に関する認識度を考慮して自動車保険の保険料を算出する構成が実現される。

１０ 車両
１１ 運転者（ドライバ）
２０ 保険会社
２１ 情報処理装置
１１０ 運転行動データ取得装置
１１１ 制御部
１１２ センサ
１１３ カメラ
１１４ 位置情報取得部
１１５ 運転行動データ取得部
１１６ 通信部
１２０ 保険料算出装置
１２１ 制御部
１２２ 通信部
１２３ 運転行動データ記憶部
１２４ 運転行動スコア計算部
１２５ 運転行動スコア記憶部
１２６ 自己認識テスト生成部
１２７ テスト結果データ記憶部
１２８ 保険料算出部
１２９ 保険料記憶部
１３０ 自己認識テスト実行装置
１３１ 制御部
１３２ 通信部
１３３ メモリ
１３４ ＵＩ（ユーザインタフェース）
３０１ ＣＰＵ
３０２ ＲＯＭ
３０３ ＲＡＭ
３０４ バス
３０５ 入出力インタフェース
３０６ 入力部
３０７ 出力部
３０８ 記憶部
３０９ 通信部
３１０ ドライブ
３１１ リムーバブルメディア
３２１ 運転行動検出部（センサ，カメラ，ＧＰＳ等）

Claims (15)

1. 自動車の運転者の運転行動データに基づく運転行動スコアと、前記運転者に回答させた運転に関する自己認識テストのテスト結果を入力して自動車保険の保険料を算出する保険料算出部を有し、
   前記保険料算出部は、
   前記運転行動スコアと自己認識テスト結果の相関が低いほど保険料を基準保険料より高く設定した保険料算出処理を実行する情報処理装置。
2. 前記保険料算出部は、
   前記運転者の運動行動スコアに基づいて前記運転者の運転が危険であると判定し、かつ、前記運転行動スコアと自己認識テスト結果の相関が低い場合、保険料を基準保険料より高く設定する保険料算出処理を実行する請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記保険料算出部は、
   前記運転行動スコアと自己認識テスト結果の相関が高いほど保険料を基準保険料より安く設定した保険料算出処理を実行する請求項１に記載の情報処理装置。
4. 前記保険料算出部は、
   前記運転者の運動行動スコアに基づいて前記運転者の運転が安全であると判定し、かつ、前記運転行動スコアと自己認識テスト結果の相関が高い場合、保険料を基準保険料より安く設定する保険料算出処理を実行する請求項１に記載の情報処理装置。
5. 前記情報処理装置は、さらに、
   前記自己認識テストを生成する自己認識テスト生成部を有し、
   前記自己認識テスト生成部は、
   前記運転行動スコアに基づいて、前記運転者の運転行動に応じた認識度を判定可能としたテストを生成する請求項１に記載の情報処理装置。
6. 前記情報処理装置は、さらに、
   前記運転行動データに基づく運転行動スコアを生成する運転行動スコア計算部を有し、
   前記運動行動スコア計算部は、
   前記運転行動データに基づく運転者の評価情報を含む運転行動スコアを生成する請求項１に記載の情報処理装置。
7. 前記運転行動データは、
   自動車の走行速度、走行時間帯情報、急ブレーキ、または急発進、または急ハンドルの有無、少なくともこれらの情報中、複数の情報に基づくものである請求項１に記載の情報処理装置。
8. 前記情報処理装置は、
   自動車から送信される運転行動データを受信する通信部を有する請求項１に記載の情報処理装置。
9. 前記保険料算出部は、
   予め規定した期間内の運転行動データに基づく運転行動スコアと、
   前記運転者に回答させた前記期間内の運転に関する自己認識テストのテスト結果を入力して自動車保険の保険料を算出する請求項１に記載の情報処理装置。
10. 前記保険料算出部は、
    予め規定した期間ごとに、新たな運転行動スコアと自己認識テストのテスト結果を利用した新たな保険料算出処理を実行して保険料更新を実行する請求項１に記載の情報処理装置。
11. 自動車に装着され、自動車の運転者の運転行動データを取得する運転行動データ取得装置と、
    前記運転行動データ取得装置の取得した運転行動データを受信して自動車保険の保険料を算出する保険料算出装置と、
    前記運転者の運転に関する認識度を確認する自己認識テストを出力して、運転者に回答を入力させて前記保険料算出装置に送信する自己認識テスト実行装置を有し、
    前記保険料算出装置は、
    前記運転行動データに基づく運転行動スコアと、前記自己認識テストのテスト結果を入力して自動車保険の保険料を算出する構成であり、
    前記運転行動スコアと自己認識テスト結果の相関が高いほど保険料を基準保険料より安く設定し、相関が低いほど保険料を基準保険料より高く設定した保険料算出処理を実行する情報処理システム。
12. 前記保険料算出装置は、
    前記運転者の運動行動スコアに基づいて前記運転者の運転が安全であると判定し、かつ、前記運転行動スコアと自己認識テスト結果の相関が高い場合、保険料を基準保険料より安く設定し、
    前記運転者の運動行動スコアに基づいて前記運転者の運転が危険であると判定し、かつ、前記運転行動スコアと自己認識テスト結果の相関が低い場合、保険料を基準保険料より高く設定する保険料算出処理を実行する請求項１１に記載の情報処理システム。
13. 自動車に装着され、自動車の運転者の運転行動データを取得する運転行動データ取得装置と、
    前記運転行動データ取得装置の取得した運転行動データを受信して自動車保険の保険料を算出する保険料算出装置を有し、
    前記保険料算出装置は、
    前記運転行動データに基づく運転行動スコアと、前記運転者の運転に関する認識度を確認する自己認識テストのテスト結果を入力して自動車保険の保険料を算出する構成であり、
    前記運転行動スコアと自己認識テスト結果の相関が高いほど保険料を基準保険料より安く設定し、相関が低いほど保険料を基準保険料より高く設定した保険料算出処理を実行する情報処理システム。
14. 情報処理装置において実行する情報処理方法であり、
    前記情報処理装置は、自動車の運転者の運転行動データに基づく運転行動スコアと、前記運転者に回答させた運転に関する自己認識テストのテスト結果を入力して自動車保険の保険料を算出する保険料算出部を有し、
    前記保険料算出部は、
    前記運転行動スコアと自己認識テスト結果の相関が高いほど保険料を基準保険料より安く設定し、相関が低いほど保険料を基準保険料より高く設定した保険料算出処理を実行する情報処理方法。
15. 情報処理装置において情報処理を実行させるプログラムであり、
    前記情報処理装置は、自動車の運転者の運転行動データに基づく運転行動スコアと、前記運転者に回答させた運転に関する自己認識テストのテスト結果を入力して自動車保険の保険料を算出する保険料算出部を有し、
    前記プログラムは、前記保険料算出部に、
    前記運転行動スコアと自己認識テスト結果の相関が高いほど保険料を基準保険料より安く設定し、相関が低いほど保険料を基準保険料より高く設定した保険料算出処理を実行させるプログラム。

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