WO2022208122A1 - 乗降地点決定装置、乗降地点決定方法、及び学習済みモデルの生成方法 - Google Patents

乗降地点決定装置、乗降地点決定方法、及び学習済みモデルの生成方法 Download PDF

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WO2022208122A1
WO2022208122A1 PCT/IB2021/000258 IB2021000258W WO2022208122A1 WO 2022208122 A1 WO2022208122 A1 WO 2022208122A1 IB 2021000258 W IB2021000258 W IB 2021000258W WO 2022208122 A1 WO2022208122 A1 WO 2022208122A1
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alighting
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Inventor
岡本雅紀
Original Assignee
日産自動車株式会社
ルノー エス． ア． エス．
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    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/123—Traffic control systems for road vehicles indicating the position of vehicles, e.g. scheduled vehicles; Managing passenger vehicles circulating according to a fixed timetable, e.g. buses, trains, trams

Definitions

  • the present invention relates to a boarding/alighting point determination device and a boarding/alighting point determination method for determining a user's boarding/alighting point for a vehicle shared by a plurality of users, and a method of generating a learned model used for determining the boarding/alighting point.
  • a ride-sharing management system is known as a system for managing vehicles shared by multiple users (see Patent Document 1, for example).
  • a usage request including the desired boarding point and destination is obtained from the user, the arrival status of the user's desired boarding point is monitored, and based on the arrival status of the user's desired boarding point, boarding is performed. The user who can get on the vehicle at the desired point is determined.
  • Patent Literature 1 when a place related to privacy such as a user's home or place of work is set as a desired boarding point or destination, the driver and fellow passengers of the vehicle are notified of the user's privacy. There was a problem that the place involved was known.
  • the problem to be solved by the present invention is to provide a boarding/alighting point determining device, a boarding/alighting point determination method, and a learning method capable of preventing an occupant of a vehicle shared by a plurality of users from knowing a place related to the user's privacy. It is to provide a method for generating a finished model.
  • a private point identifying unit identifies a private point related to the user's privacy
  • a peripheral information acquiring unit acquires map information as peripheral information related to the vicinity of the private point, and based on the acquired peripheral information, determines a boarding point.
  • the above problem is solved by determining a boarding/alighting point at a position different from the private point by the determination unit.
  • the boarding/alighting point is determined at a position different from the user's private point, it is possible to prevent other passengers of the vehicle from knowing the location related to the user's privacy.
  • FIG. 1 is a configuration diagram showing a first embodiment of a vehicle management system for a ride-sharing service to which a boarding/alighting point determination device, a boarding/alighting point determination method, and a learned model generation method according to the present invention are applied.
  • FIG. 2A is a table showing an example of stay history information stored in the stay history information database shown in FIG. 2B is a table showing an example of the map information database shown in FIG. 1.
  • FIG. 2C is a table showing an example of the environment information database shown in FIG. 1.
  • FIG. FIG. 3 is an explanatory diagram showing an example of a trained model for private spots shown in FIG.
  • FIG. 4 is a sequence chart showing a procedure for determining boarding/alighting points in the vehicle management system shown in FIG.
  • FIG. 4 is a sequence chart showing a procedure for determining boarding/alighting points in the vehicle management system shown in FIG.
  • FIG. 4 is a sequence chart showing a procedure for determining boarding/alighting
  • FIG. 5 is a flow chart showing a procedure for specifying a private spot shown in FIG.
  • FIG. 6 is a map showing boarding/alighting points determined by the vehicle management system shown in FIG.
  • FIG. 7 is a configuration diagram showing a second embodiment of a vehicle management system for a ride-sharing service to which the boarding/alighting point determination device, boarding/alighting point determination method, and learned model generation method according to the present invention are applied.
  • FIG. 8 is an explanatory diagram showing an example of a trained model for a private spot and a trained model for a private area shown in FIG.
  • FIG. 9 is a sequence chart showing procedures for determining boarding/alighting points and private areas in the vehicle management system shown in FIG.
  • FIG. 10 is a sequence chart showing a procedure for restricting information to information presentation devices in the vehicle management system shown in FIG.
  • FIG. 11 is a map showing private areas determined by the vehicle management system shown in FIG.
  • the boarding/alighting point determination device, the boarding/alighting point determination method, and the learned model generation method according to the present invention will be described using an example in which they are applied to a vehicle management system that manages and operates a ridesharing service.
  • the ride-sharing service of this embodiment allows a plurality of users to share (share) the same vehicle, and transports each user from a desired boarding point to a desired drop-off point.
  • the desired boarding point or desired drop-off point is a location related to privacy such as the user's home or work place (hereinafter also referred to as a private point)
  • the desired boarding point or desired drop-off point A boarding point or an alighting point (hereinafter collectively referred to as a boarding point and alighting point) is determined at a position different from the alighting point.
  • FIG. 1 is a configuration diagram of the vehicle management system 1 of this embodiment.
  • a vehicle management system 1 includes a plurality of user terminals 2 to which vehicle allocation request data is transmitted, a vehicle management device 3 that generates a vehicle allocation schedule based on the vehicle allocation request data, and a plurality of vehicles that are allocated to users based on the vehicle allocation schedule. and a vehicle 4 of These user terminal 2, vehicle management device 3, and vehicle 4 can communicate with each other via a network NW.
  • the network NW is a telecommunications circuit network such as the Internet, a WAN (Wide Area Network), a LAN (Local Area Network), a public line, or a mobile communication network such as LTE (Long Term Evolution).
  • the user terminal 2 is, for example, a terminal device that can be carried by the user, such as a smartphone or tablet terminal.
  • a smartphone will be described below as an example of the user terminal 2 .
  • the user terminal 2 includes a touch panel type display panel (hereinafter referred to as a display) 21 that functions as an information input unit and display unit, a communication unit 22 that communicates with the vehicle management apparatus 3 via the network NW, and the user terminal 2.
  • a position detection unit 23 that detects a position and a control unit 24 that controls the entire user terminal 2 are provided.
  • the control unit 24 is configured by a computer including hardware and software, and although not shown in detail, includes a ROM (Read Only Memory) storing programs and a CPU (Central Processing Unit) for executing the programs stored in the ROM. ) and a RAM (Random Access Memory) for temporarily storing data generated during program execution.
  • the ROM stores the OS (Operation System) of the user terminal 2 as well as an application program (hereinafter also referred to as a ride-sharing application) for using the ride-sharing service of the present embodiment.
  • the ride share application has a function of accepting an input of a vehicle allocation request by the user and transmitting the input vehicle allocation request to the vehicle management device 3 as vehicle allocation request data.
  • the dispatch request input to the ride share application includes, for example, the user ID, desired boarding point and desired drop-off point, desired boarding time, number of passengers, user's current position, and the like.
  • As the desired boarding point, desired alighting point, and current position, the address, building name, fixed telephone number, etc. are input. It should be noted that information obtained by the position detection unit 23 may be input as the current position.
  • the authentication information is information for confirming that the user is the user who sent the dispatch request data when the user gets on the dispatched vehicle 4 .
  • the vehicle management device 3 generates authentication information such as a barcode or two-dimensional code including information such as a user ID and a one-time key based on the dispatch request data, and transmits the generated authentication information to the user terminal 2 .
  • the user When getting on the dispatched vehicle 4 , the user causes the display 21 of the user terminal 2 to display the authentication information such as a barcode or two-dimensional code, and presents it to the reading device of the vehicle 4 .
  • the vehicle 4 determines whether or not the information read by the reading device matches the user confirmation information (user ID and one-time key) previously received from the vehicle management device 3, and permits boarding if they match. If they do not match, boarding is denied.
  • the ride share application has a function of acquiring the user's stay history information for a predetermined period (for example, several days to several months), storing it in the ROM, and transmitting it to the vehicle management device 3 together with the dispatch request data.
  • the stay history information includes location information of the user terminal 2 detected by the location detection unit 23 and information on stay time for each location information.
  • the stay history information is used to determine whether or not the desired boarding position or desired drop-off position included in the dispatch request data is the user's private point.
  • the website for the ride-sharing service operated by the vehicle management system 1 is used to input the vehicle allocation request, transmit the vehicle allocation request data, and send the user data from the vehicle management device 3 to the user terminal 2. Transmission of dispatch information and presentation of information may be performed.
  • the vehicle 4 is an automobile including a passenger car, a bus, etc. that can be ridden by a plurality of users.
  • the vehicle 4 also has an autonomous travel control function that enables the vehicle to travel autonomously without depending on the driving operation of the driver, in addition to the function of traveling according to the driving operation of the driver.
  • the vehicle 4 includes, for example, a communication device 41, a navigation device 42, a surrounding environment sensor 43, a vehicle sensor 44, a driving device 45, a braking device 46, a steering device 47, and a vehicle control device 48. there is These devices are connected so as to be able to communicate with each other via a CAN (Controller Area Network) or other in-vehicle LAN.
  • CAN Controller Area Network
  • the communication device 41 is, for example, a wireless communication device that communicates with the vehicle management device 3 via the network NW, as well as with sensors and equipment installed on the road, other vehicles, and the like.
  • the communication device 41 includes a mobile communication unit that performs communication using a mobile communication network, WI-FI (registered trademark), Bluetooth (registered trademark), DSRC (Dedicated Short Range Communications), etc. and a wireless communication unit that performs communication using the wireless communication standard.
  • the communication device 41 transmits vehicle information to the vehicle management device 3 at predetermined time intervals or predetermined travel distance intervals.
  • the vehicle information includes a vehicle ID attached to the vehicle 4, position information of the vehicle 4, a user ID of a user riding in the vehicle 4, and the like.
  • the communication device 41 also receives vehicle allocation information from the vehicle management device 3 and outputs the received vehicle allocation information to the vehicle control device 48, for example.
  • the vehicle dispatch information includes position information of boarding/alighting points at which the user gets on or off, target arrival time to each boarding/alighting point, route information to each boarding/alighting point, and information on boarding/alighting at each boarding/alighting point.
  • the user's user ID and user verification information are included.
  • the navigation device 42 includes, for example, an HMI (Human Machine Interface), a GNSS receiver, a storage section, and a control section.
  • HMI Human Machine Interface
  • GNSS receiver like the position detection unit 23 of the user terminal 2, measures the position of the vehicle 4 based on radio waves from a plurality of GNSS satellites.
  • the control unit includes, for example, a CPU, a ROM, a RAM, etc., and controls the navigation device 42 as a whole.
  • the storage unit of the navigation device 42 stores navigation map information (navigation map).
  • the navigation map contains road information represented by nodes representing connection points between roads such as intersections and links representing roads between nodes, information on traffic rules such as speed limits for each road, various facilities and Positional information and the like of specific points are stored.
  • the positional information of various facilities and specific points includes, for example, positional information of road junctions, junctions, toll gates, positions where the number of lanes decreases, service areas, parking areas, and the like.
  • the control unit of the navigation device 42 determines a route from the position of the vehicle 4 positioned by the GNSS receiver to the destination specified using the HMI based on the navigation map.
  • the control unit of the navigation device 42 presents the determined route to the driver or the like through the HMI, and also outputs the determined route to the vehicle control device 48 as route information.
  • the surrounding environment sensor 43 includes, for example, a camera, radar, LIDAR (Light Detection and Ranging), an object recognition device that performs sensor fusion processing based on these outputs, and the like.
  • Surrounding environment sensor 43 estimates the types of objects (in particular, vehicles, pedestrians, and bicycles) existing around vehicle 4 and outputs them to vehicle control device 48 along with information on their positions and speeds.
  • the driving device 45 outputs running driving force (torque) for the vehicle 4 to run to the driving wheels.
  • the driving device 45 includes a power source such as an engine, a motor, or a hybrid system using the engine and the motor, a transmission, and a power train ECU (Electronic Control Unit) for controlling them.
  • the power train ECU controls the power source and the transmission according to information input from the vehicle control device 48, information input from an accelerator sensor, a shift lever, or the like.
  • the brake device 46 includes, for example, a brake system such as a disc brake, a brake actuator such as a motor that drives the brake system, and a brake ECU that controls the brake actuator.
  • the brake ECU controls the brake actuators according to information input from the vehicle control device 48 to generate braking torque in the brake system.
  • the brake unit also generates braking torque by operating the brake pedal.
  • the vehicle control device 48 is configured by a computer having hardware and software, and although not shown in detail, includes a ROM storing a vehicle control program, a CPU executing the vehicle control program stored in the ROM, and a vehicle control program. and a RAM for temporarily storing data generated during execution of the program. By executing a vehicle control program, the vehicle control device 48 functions as a driving lane setting unit, an autonomous driving control unit, and the like, though not shown in detail.
  • the driving lane setting unit has three-dimensional map information (hereinafter referred to as high-precision map information) that is more precise than the navigation map of the navigation device 42 .
  • the route information output from the navigation device 42 or the route information included in the vehicle allocation information is input to the driving lane setting unit.
  • the travel lane setting unit determines the travel lane in which the vehicle 4 travels under autonomous travel control, and outputs the travel lane information to the autonomous travel control unit.
  • the autonomous driving control unit operates the driving device 45 based on the input route information and driving lane information, traffic regulation information obtained from the navigation device 42, detection information from the surrounding environment sensor 43 and the vehicle sensor 44, and the like. , the brake device 46, the steering device 47, and the like to perform autonomous travel control of the vehicle 4. Specifically, the autonomous driving control unit autonomously drives within the driving lane along the route indicated by the route information while observing traffic rules such as speed limits and avoiding contact with surrounding objects.
  • the vehicle 4 is controlled as follows.
  • the vehicle management device 3 includes a communication unit 31, a control unit 32, and a storage unit 33, for example.
  • the communication unit 31 is a communication circuit for connecting to the network NW.
  • the communication unit 31 communicates with the user terminal 2 and the vehicle 4 via the network NW.
  • the storage unit 33 is storage such as a hard disk built in or externally connected to the vehicle management device 3 . Note that the storage unit 33 may be connected to the vehicle management device 3 via a LAN, a network NW, or the like.
  • the control unit 32 is composed of a computer having hardware and software, and although not shown in detail, includes a storage such as a hard disk drive storing a vehicle management program, and a CPU that executes the vehicle management program stored in this storage. , and a RAM for temporarily storing data generated during execution of the vehicle management program.
  • the control unit 32 functions as a private point specifying unit 321, a peripheral information acquiring unit 322, a boarding/alighting point determining unit 323, a vehicle allocation scheduling unit 324, and a learning unit 325 by executing the vehicle management program.
  • a vehicle management program corresponds to the program of the present invention.
  • the private point identification unit 321 acquires the user's desired boarding point or desired drop-off point from the dispatch request data, determines whether the desired boarding point or desired drop-off point is the user's private point, and determines whether the desired boarding point or desired drop-off point is When it is determined that the desired drop-off point is a place related to the user's privacy, the desired boarding point or desired drop-off point is specified as a private point.
  • the boarding/alighting point determination unit 323 determines a desired boarding point or desired alighting point based on the position information of the private point identified by the private point identification unit 321 and the map information and environment information obtained by the peripheral information acquisition unit 322. determines a boarding/alighting point at a different position, more specifically, at a position where the private point cannot be visually recognized from the vehicle 4 .
  • the boarding/alighting point determination unit 323 determines a boarding/alighting point using the private point learned model 334 stored in the storage unit 33 .
  • FIG. 6 is an explanatory diagram showing an example of a method for determining a boarding/alighting point by the boarding/alighting point determining unit 323 using the learned model 334 for private points.
  • Fig. 6 shows a map of a certain area. This map shows structures such as detached houses, housing complexes, various commercial facilities, and various public facilities, as well as left-hand traffic around the structures. Roads and shows.
  • the roads include a two-lane road L1 arranged horizontally in the drawing, one-lane roads L2, L3 and L4 arranged substantially parallel to the road L1, and a one-lane road arranged vertically in the drawing.
  • the intermediate layer 334B identifies roads and positions on which the vehicle 4 cannot stop based on the traffic regulation information 332B. Parking and stopping of road L1 is prohibited, so it is excluded from candidates for boarding/alighting points. Further, the intermediate layer 334B identifies roads or positions on which the vehicle 4 cannot stop based on the structure information 332C. For example, when a supermarket SM exists across a road L2 from a private point UH, and an entrance E to a parking lot P of the supermarket SM faces a road L6, the position where the entrance E of the road L6 contacts is , is excluded from candidates for boarding and alighting points.
  • the boarding/alighting point BP does not face the entrance/exit of parking lots of commercial facilities, public facilities, etc., and is away from the incident/accident frequent area CA. Also, the vehicle 4 reaches the boarding/alighting point BP by turning left from the road L1. Furthermore, the boarding/alighting point BP is located in a commercial area, and the private point UH cannot be visually recognized due to the buildings in the city block G1. Therefore, by determining the boarding/alighting point BP on the road L5 on the side of the city block G1, it is possible to prevent the private point from being known to fellow passengers of the vehicle 4 or the like.
  • the vehicle management device 3 corresponding to the boarding position determining device includes the private point identification unit 321 that identifies a private point related to the user's privacy, As peripheral information about the periphery of the private point, a peripheral information acquisition unit 322 that acquires map information around the private point, and based on the acquired position information of the private point and the peripheral information of the private point, a map different from the private point is obtained.
  • a boarding/alighting point determination unit 323 for determining a boarding/alighting point is provided at a position. As a result, it is possible to prevent the user's private location from being known to fellow passengers of the vehicle 4 or the like.
  • the map information acquired by the peripheral information acquisition unit 322 includes road structure information 332A around the private point, and traffic regulation information 323B around the private point. , and structure information 323C around the private point.
  • boarding and alighting points are determined based on multifaceted information such as road structure, traffic regulations, surrounding structures, etc., in addition to mere map information, so that the vehicle 4 can easily stop and the user can easily board.
  • a boarding point can be determined based on the position.
  • the private point identification unit 321 includes information about the area type of the desired boarding point or desired drop-off point, and the user's staying time and stay at the desired boarding point or desired drop-off point. Acquisition of stay history information 331A related to the time period and frequency of stay, and based on the information related to the area type and the stay history information 331A, it is determined whether or not the desired pick-up point or desired drop-off point is the user's private point. . In this manner, by using a combination of the user's stay time, stay time period, stay frequency, and area type, it is possible to accurately determine a user's private spot such as home or place of work.
  • the boarding/alighting point determination unit 323 when the position information of the private point and the peripheral information of the private point are input, the boarding/alighting point determination unit 323 outputs the positional information of the boarding/alighting point.
  • the location information of the newly acquired private point and the surrounding information of the newly acquired private point are input to the learned model 334 for the private point that has been learned in this way, and the learned model 334 for the private point outputs the information. Acquire the position information of the new boarding and alighting points.
  • the private point learned model 334 is used to determine the boarding/alighting point, the optimal boarding/alighting point at which the vehicle 4 can easily stop and the user can easily board can be quickly determined.
  • a trained model is generated using teacher data consisting of the actual values of the actually determined boarding/alighting points and the actual values of the private points and surrounding information used to determine the boarding/alighting points.
  • the learning effect of the learned model can be enhanced, and the generated learned model can be used to quickly determine an optimum boarding/alighting point at which the vehicle 4 can easily stop and where the user can easily board.
  • the trained model 334 for the private point includes the input layer 334A to which the location information of the private point and the peripheral information about the vicinity of the private point are input, and the private point Based on the output layer 334C that outputs the position information of the boarding/disembarking point set at a position different from the position information of the private point, the surrounding information of the private point, and the position information of the private point and the surrounding information of the private point and an intermediate layer 334B learned using private point teacher data 334D associated with the determined boarding/alighting point position information.
  • the intermediate layer 334B is made to learn so that the position information of the new boarding/alighting point is output from the output layer 334C.
  • a trained model is generated using teacher data consisting of the actual values of the actually determined boarding/alighting points and the actual values of the private points and surrounding information used to determine the boarding/alighting points.
  • the learning effect of the learned model can be enhanced, and the generated learned model can be used to quickly determine an optimum boarding/alighting point at which the vehicle 4 can easily stop and where the user can easily board.
  • the vehicle management device 3A includes a private area setting section 326 that sets a private area and a device control section 327 that controls the information presentation device 49 and the remote information providing device 5 in the control section 32A.
  • the private area setting unit 326 sets a private area that includes the private point specified by the private point specifying unit 321 and does not include the boarding/alighting point determined by the boarding/alighting point determination unit 323 .
  • the private area setting unit 326 determines the private area using the private area trained model 336 stored in the storage unit 33A.
  • the private area trained model 336 outputs the range information of the private area when the position information of the private point and the position information of the boarding/alighting point determined based on the position information of the private point are input. , which is generated using a known machine learning algorithm such as a neural network.
  • the private area trained model 336 corresponds to an example of the second trained model of the present invention.
  • the middle layer 336B includes the actual value of the position information of the private point, the actual value of the position information of the boarding/alighting point, and the actual value of the range information of the private area set based on the position information of the private point and the positional information of the boarding/alighting point. are machine-learned in advance using a large number of private area teacher data 336D associated with.
  • the private area teaching data 336D corresponds to an example of the second teaching data of the present invention.
  • the intermediate layer 336B When the position information of the new private point and the position information of the new get-on/off point are input from the input layer 336A, the intermediate layer 336B performs predetermined arithmetic processing based on the learning result, includes the private point, and , set the range information of a new private area to a position that does not include the boarding point.
  • the intermediate layer 336B outputs the range information of the set private area to the output layer 336C.
  • the output layer 336C outputs the private area range information output from the intermediate layer 336B to the device control section 327 .
  • the device control unit 327 controls the information presentation device 49 and the remote information providing device 5 to provide user-provided information and ride experience information related to the private area. Stop presenting or switch to presenting information not related to the private area.
  • image processing may be performed so that the inside of the private area cannot be recognized, or the image may be switched to an image that is not related to the private area or an image other than the scenery. In this way, the device control section 327 restricts the presentation of related information within the private area, thereby suppressing the estimation of the private point by the fellow passenger of the vehicle 4A.
  • FIG. 11 is an explanatory diagram showing an example of a private area set by the private area setting unit 326 using the trained model 336 for the private area.
  • the private area setting unit 326 sets a private area PA of a predetermined size at a position that includes the private point UH and does not include the boarding/alighting point BP.
  • the private area PA is too large, information cannot be appropriately provided to the user and the remote user.
  • the private area PA is too narrow, the user's private point UH will be easily estimated. Therefore, private area setting unit 326 sets private area PA so that private area trained model 336 does not hinder the provision of information to the user and private point UH is not easily estimated.
  • a rectangular area is set as the private area PA, an irregular shape combining a circle, an ellipse, a polygon other than a rectangle, a curved line, and a straight line may be used.
  • the sequence chart shown in FIG. 10 shows the procedure for restricting information presentation by the device control unit 327 after setting the private area PA.
  • the vehicle 4 ⁇ /b>A captures the scenery outside the vehicle with the vehicle exterior camera, and transmits data of the captured image to the vehicle management device 3 .
  • the vehicle management device 3 transmits to the remote information providing device 5 the ride experience information including the image data received from the vehicle 4A.
  • the vehicle 4A displays the user-provided information including the scenery outside the vehicle on the information presentation device 49 inside the vehicle.
  • the remote information providing device 5 displays the riding experience information including the scenery outside the vehicle.
  • the device control unit 327 restricts the presentation of information regarding the scenery within the private area PA by the information presentation device 49 or the remote information providing device 5 . As a result, it is possible to prevent the passenger of the vehicle 4A from estimating the private point UH. In addition, since it is not necessary to confirm with the user each time whether or not the vehicle 4A is located within the private area PA, the calculation load on the vehicle management device 3A can be reduced, and the communication load on the communication unit 31 and the network NW can also be reduced. can.
  • the learning unit 325 stores the position information of the private point, the position information of the boarding/alighting point determined based on the position information of the private point, and the position information of the private point. and the range information of the private area set based on the position information of the boarding and alighting points are acquired, and the newly acquired private area is created by the acquired private area teaching data 336D.
  • the range information of the new private area is entered.
  • a learned model is generated using teacher data consisting of the actual values of the private areas actually set and the actual values of the private points and boarding/alighting points used to set the private areas.
  • the learning effect of the learned model can be enhanced, and a private area in which the private point UH is difficult to be estimated by the occupants of the vehicle 4A can be quickly set.
  • a learned model is generated using teacher data consisting of the actual values of the private areas actually set and the actual values of the private points and boarding/alighting points used to set the private areas.
  • the learning effect of the learned model can be enhanced, and a private area in which the private point UH is difficult to be estimated by the occupants of the vehicle 4A can be quickly set.

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Abstract

プライベート地点特定部（３２１）によりユーザのプライバシーに関わるプライベ ート地点を特定し、周辺情報取得部（３２２）によりプライベート地点の周辺に関す る周辺情報として、地図情報等を取得し、取得した周辺情報に基づいて、乗降地点決 定部（３２３）によりプライベート地点とは異なる位置に乗降地点を決定することで 、複数のユーザによって共用される車両の乗員に、ユーザのプライバシーに関わる場 所が知られないようにすることができる乗降地点決定装置、乗降地点決定方法、及び 学習済みモデルの生成方法を提供する。

Description

乗降地点決定装置、乗降地点決定方法、及び学習済みモデルの生成方法
　本発明は、複数のユーザに共用される車両へのユーザの乗降地点を決定する乗降地点決定装置及び乗降地点決定方法と、乗降地点の決定に用いられる学習済みモデルの生成方法に関するものである。
　複数の利用者によって共同で利用される車両を管理するためのシステムとして、ライドシェア管理システムが知られている（例えば、特許文献１参照）。このシステムでは、利用者から乗車希望地点及び目的地を含む利用リクエストを取得し、利用者の乗車希望地点への到達状況を監視し、利用者の乗車希望地点への到達状況に基づいて、乗車希望地点で車両に乗車可能な利用者を決定している。
国際公開第２０１８／２３０６９２号
　しかしながら、特許文献１のシステムでは、利用者の自宅や勤務地等のプライバシーに関わる場所が乗車希望地点又は目的地として設定されると、車両のドライバや同乗者等の乗員に利用者のプライバシーに関わる場所を知られてしまうという問題があった。
　本発明が解決しようとする課題は、複数のユーザによって共用される車両の乗員に、ユーザのプライバシーに関わる場所が知られないようにすることができる乗降地点決定装置、乗降地点決定方法、及び学習済みモデルの生成方法を提供することである。
　本発明は、プライベート地点特定部によりユーザのプライバシーに関わるプライベート地点を特定し、周辺情報取得部によりプライベート地点の周辺に関する周辺情報として、地図情報を取得し、取得した周辺情報に基づいて、乗降地点決定部によりプライベート地点とは異なる位置に乗降地点を決定することによって上記課題を解決する。
　本発明によれば、ユーザのプライベート地点とは異なる位置に乗降地点が決定されるので、車両の他の乗員にユーザのプライバシーに関わる場所が知られるのを防ぐことができる。
図１は、本発明に係る乗降地点決定装置、乗降地点決定方法、及び学習済みモデルの生成方法を適用した、ライドシェアサービスの車両管理システムの第１実施形態を示す構成図である。 図２Ａは、図１に示す滞在履歴情報データベースに記憶されている滞在履歴情報の一例を示す表である。 図２Ｂは、図１に示す地図情報データベースの一例を示す表である。 図２Ｃは、図１に示す環境情報データベースの一例を示す表である。 図３は、図１に示すプライベート地点用学習済みモデルの一例を示す説明図である。 図４は、図１に示す車両管理システムにおいて、乗降地点を決定する手順を示すシーケンスチャートである。 図５は、図４に示すプライベート地点の特定手順を示すフローチャートである。 図６は、図１に示す車両管理システムによって決定された乗降地点を示す地図である。 図７は、本発明に係る乗降地点決定装置、乗降地点決定方法、及び学習済みモデルの生成方法を適用した、ライドシェアサービスの車両管理システムの第２実施形態を示す構成図である。 図８は、図７に示すプライベート地点用学習済みモデル及びプライベート領域用学習済みモデルの一例を示す説明図である。 図９は、図７に示す車両管理システムにおいて、乗降地点及びプライベート領域を決定する手順を示すシーケンスチャートである。 図１０は、図７に示す車両管理システムにおいて、情報提示機器に対する情報制限の手順を示すシーケンスチャートである。 図１１は、図７に示す車両管理システムによって決定されたプライベート領域を示す地図である。
　以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
《第１実施形態》
　本実施形態では、本発明に係る乗降地点決定装置、乗降地点決定方法、及び学習済みモデルの生成方法を、ライドシェアサービスを管理運営する車両管理システムに適用した例を用いて説明する。本実施形態のライドシェアサービスは、複数のユーザに同一の車両を共用（相乗り）させ、各ユーザを希望乗車地点から希望降車地点まで移送するものである。本実施形態の車両管理システムは、ユーザの希望乗車地点又は希望降車地点が、ユーザの自宅や勤務地等のプライバシーに関わる場所（以下、プライベート地点とも言う）である場合に、希望乗車地点又は希望降車地点とは異なる位置に、車両への乗車地点又は降車地点（以下、乗車地点及び降車地点を合わせて乗降地点ともいう）を決定する。
　図１は、本実施形態の車両管理システム１の構成図である。車両管理システム１は、配車要求データが送信される複数のユーザ端末２と、配車要求データに基づいて、配車スケジュールを生成する車両管理装置３と、配車スケジュールに基づいてユーザに配車される複数台の車両４とを備えている。これらのユーザ端末２、車両管理装置３及び車両４は、ネットワークＮＷを介して相互に通信可能とされている。ネットワークＮＷは、インターネット、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）、公衆回線、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ　Ｔｅｒｍ　Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）等の移動体通信網等の電気通信回線網である。
　ユーザ端末２は、例えば、スマートフォンやタブレット端末等のユーザが携帯可能な端末装置である。以下では、ユーザ端末２として、スマートフォンを例に説明する。ユーザ端末２は、情報の入力部及び表示部として機能するタッチパネル型ディスプレイパネル（以下、ディスプレイという）２１と、ネットワークＮＷを介して車両管理装置３と通信を行なう通信部２２と、ユーザ端末２の位置を検出する位置検出部２３と、ユーザ端末２の全体を統括的に制御する制御部２４とを備えている。
　通信部２２は、詳しくは図示しないが、移動体通信網を利用して通信を行う移動体通信部と、ＷＩ−ＦＩ（登録商標）やＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の無線通信規格を利用して通信を行う無線通信部とを備えている。位置検出部２３は、いわゆるＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ　Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ　Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ　Ｓｙｓｔｅｍ）受信器を含み、複数のＧＮＳＳ衛星（例えば、ＧＰＳ衛星）から到来する電波に基づいて、ユーザ端末２の位置、すなわちユーザ端末２を携帯しているユーザの位置を測位する。
　制御部２４は、ハードウェア及びソフトウェアを備えたコンピュータにより構成され、詳しくは図示しないが、プログラムを格納したＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）と、このＲＯＭに格納されたプログラムを実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）と、プログラムの実行中に生じたデータを一時的に記憶するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）とを備えている。ＲＯＭには、ユーザ端末２のＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｏｎ　Ｓｙｓｔｅｍ）の他、本実施形態のライドシェアサービスを利用するためのアプリケーションプログラム（以下、ライドシェアアプリともいう）が記憶されている。
　ライドシェアアプリは、ユーザによる配車要求の入力を受け付け、入力された配車要求を配車要求データとして車両管理装置３へ送信する機能を備えている。ライドシェアアプリに入力される配車要求には、例えば、ユーザＩＤと、希望乗車地点及び希望降車地点と、希望乗車時刻と、乗車人数と、ユーザの現在位置等が含まれる。希望乗車地点、希望降車地点及び現在位置としては、住所や建物の名称、固定電話の電話番号等が入力される。なお、現在位置には、位置検出部２３により取得された情報を入力できるようにしてもよい。
　また、ライドシェアアプリは、車両管理装置３から受信した情報に基づくプッシュ通知を行う機能、受信した情報を提示する機能を備えている。車両管理装置３から受信する情報には、例えば、車両４の配車の可否に関する情報の他、配車可能な場合に送信されるユーザ配車情報が含まれる。ユーザ配車情報には、例えば、配車される車両４に関する情報、乗降地点の位置情報、乗車予定時刻、認証情報等が含まれる。配車される車両４に関する情報は、ユーザが配車された車両４を特定するために必要な情報であり、例えば、車種や車両の色、ナンバープレートの番号等が含まれる。また、車両４に、ライドシェアサービスの車両であることを示す識別番号、識別記号等が表示されている場合には、その識別番号等に関する情報がユーザ配車情報に付加される。
　認証情報は、ユーザが配車された車両４に乗車する際に、配車要求データを送信したユーザであることを確認するための情報である。例えば、車両管理装置３は、配車要求データに基づいて、ユーザＩＤ、ワンタイムキー等の情報を含むバーコード又は二次元コード等の認証情報を生成し、ユーザ端末２に送信する。ユーザは、配車された車両４に乗車する際に、ユーザ端末２のディスプレイ２１にバーコード又は二次元コード等の認証情報を表示させ、車両４の読み取り装置に提示する。車両４は、読み取り装置により読み取った情報と、予め車両管理装置３から受信したユーザ確認情報（ユーザＩＤ及びワンタイムキー）とが一致するか否かを判定し、一致する場合には乗車を許可し、一致しない場合には乗車を拒否する。
　さらに、ライドシェアアプリは、所定期間（例えば、数日~数カ月）のユーザの滞在履歴情報を取得してＲＯＭに記憶し、配車要求データとともに車両管理装置３へ送信する機能を備えている。滞在履歴情報には、位置検出部２３により検出されたユーザ端末２の位置情報と、位置情報毎の滞在時間に関する情報とが含まれている。滞在履歴情報は、配車要求データに含まれる希望乗車位置又は希望降車位置が、ユーザのプライベート地点であるか否かの判定に利用される。
　なお、ライドシェアアプリを利用する代わりに、車両管理システム１が運営するライドシェアサービス用ウェブサイトを利用し、配車要求の入力、配車要求データの送信、車両管理装置３からユーザ端末２へのユーザ配車情報の送信、情報提示を行うようにしてもよい。
　次に、本実施形態の車両４について説明する。車両４は、複数のユーザが乗車可能な乗用車、バス等を含む自動車である。また、車両４は、ドライバによる運転操作によって走行する機能の他、ドライバによる運転操作に依らずに自律的に走行可能な自律走行制御機能を備えている。車両４は、例えば、通信装置４１と、ナビゲーション装置４２と、周辺環境センサ４３と、車両センサ４４と、駆動装置４５と、ブレーキ装置４６と、ステアリング装置４７と、車両制御装置４８とを備えている。これらの装置は、ＣＡＮ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）その他の車載ＬＡＮにより、相互に通信可能に接続されている。
　通信装置４１は、例えば、ネットワークＮＷを介して車両管理装置３と通信を行う他、道路に設けられているセンサや設備、他車両等と通信を行う無線通信装置である。通信装置４１は、詳しくは図示しないが、移動体通信網を利用して通信を行う移動体通信部と、ＷＩ−ＦＩ（登録商標）やＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＤＳＲＣ（Ｄｅｄｉｃａｔｅｄ　Ｓｈｏｒｔ　Ｒａｎｇｅ　Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ）等の無線通信規格を利用して通信を行う無線通信部とを備えている。
　通信装置４１は、所定時間毎又は所定の走行距離毎に車両管理装置３へ車両情報を送信する。車両情報には、車両４に付された車両ＩＤと、車両４の位置情報と、車両４に乗車しているユーザのユーザＩＤ等が含まれている。また、通信装置４１は、例えば、車両管理装置３から車両配車情報を受信し、受信した車両配車情報を車両制御装置４８に出力する。車両配車情報には、ユーザを乗車又は降車させるために停車する乗降地点の位置情報と、各乗降地点への目標到達時刻と、各乗降地点への経路情報と、各乗降地点で乗車又は降車させるユーザのユーザＩＤと、ユーザ確認情報とが含まれる。
　ナビゲーション装置４２は、詳しくは図示しないが、例えば、ＨＭＩ（Ｈｕｍａｎ　ｍａｃｈｉｎｅ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）と、ＧＮＳＳ受信機と、記憶部と、制御部とを備える。ＨＭＩは、例えば、タッチパネル式ディスプレイやスピーカ、マイク等を含む。ＧＮＳＳ受信機は、ユーザ端末２の位置検出部２３と同様に、複数のＧＮＳＳ衛星の電波に基づいて車両４の位置を測位する。制御部は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ及びＲＡＭ等を備え、ナビゲーション装置４２全体を制御する。
　ナビゲーション装置４２の記憶部には、ナビゲーション用地図情報（ナビ用地図）が記憶されている。ナビ用地図は、交差点等の道路間の接続点を表すノードと、ノード間の道路を表すリンクとで表現された道路情報と、各道路の制限速度等の交通規則に関する情報と、各種施設や特定の地点の位置情報等が記憶されている。各種施設や特定の地点の位置情報には、例えば、道路の合流地点、分岐地点、料金所、車線数の減少位置、サービスエリア、パーキングエリアなどの位置情報等が含まれる。
　ナビゲーション装置４２の制御部は、ＧＮＳＳ受信機によって測位された車両４の位置から、ＨＭＩを用いて指定された目的地までの経路をナビ用地図に基づいて決定する。ナビゲーション装置４２の制御部は、決定した経路をＨＭＩによりドライバ等に提示する他、経路情報として車両制御装置４８に出力する。
　周辺環境センサ４３は、詳しくは図示しないが、例えば、カメラやレーダ、ＬＩＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ　Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｒａｎｇｉｎｇ）、これらの出力に基づいてセンサフュージョン処理を行う物体認識装置等を含む。周辺環境センサ４３は、車両４の周辺に存在する物体の種類（特に、車両、歩行者、および自転車）を推定し、その位置や速度の情報とともに車両制御装置４８に出力する。
　車両センサ４４は、詳しくは図示しないが、例えば、車両４の速度を検出する車速センサと、車両４の前後方向の加速度を検出する加速度センサと、車両４の転回時の角速度を検出するジャイロセンサ等を含む。また、車両センサ４４には、ドライバによるステアリングホイールの操作方向及び操作量を検出する操舵角センサと、アクセルペダルの操作量を検出するアクセルセンサ等も含まれる。車両センサ４４は、検出結果を車両制御装置４８に出力する。
　駆動装置４５は、車両４が走行するための走行駆動力（トルク）を駆動輪に出力する。駆動装置４５、例えば、エンジン又はモータ、あるいはエンジン及びモータを用いたハイブリッドシステム等の動力源と、変速機と、これらを制御するパワートレインＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　Ｕｎｉｔ）等を備える。パワートレインＥＣＵは、車両制御装置４８から入力される情報、あるいはアクセルセンサ、変速レバー等から入力される情報等に従って、動力源及び変速機を制御する。
　ブレーキ装置４６は、例えば、ディスクブレーキ等のブレーキシステムと、ブレーキシステムを駆動するモータ等のブレーキアクチュエータと、ブレーキアクチュエータを制御するブレーキＥＣＵとを備える。ブレーキＥＣＵは、車両制御装置４８から入力される情報に従ってブレーキアクチュエータを制御し、ブレーキシステムに制動トルクを発生させる。なお、ブレーキユニットは、ブレーキペダルの操作によっても制動トルクを発生する。
　ステアリング装置４７は、例えば、ステアリング機構と、ステアリング機構を駆動するモータ等のステアリングアクチュエータと、ステアリングアクチュエータを制御するステアリングＥＣＵ等を備える。ステアリングＥＣＵは、車両制御装置４８から入力される情報に従ってステアリングアクチュエータを制御し、車両４のステアリング機構を駆動して車両４の前輪の向きを変更する。なお、ステアリング機構は、ステアリングホイールの操作によっても前輪の向きを変更する。
　車両制御装置４８は、ハードウェア及びソフトウェアを備えたコンピュータにより構成され、詳しくは図示しないが、車両制御プログラムを格納したＲＯＭと、このＲＯＭに格納された車両制御プログラムを実行するＣＰＵと、車両制御プログラムの実行中に生じたデータを一時的に記憶するＲＡＭとを備えている。車両制御装置４８は、車両制御プログラムを実行することにより、詳しくは図示しないが、走行車線設定部及び自律走行制御部等として機能する。
　走行車線設定部は、ナビゲーション装置４２のナビ用地図よりも高精度な３次元地図情報（以下、高精度地図情報という）を備えている。走行車線設定部には、ナビゲーション装置４２から出力された経路情報、又は車両配車情報に含まれる経路情報が入力される。走行車線設定部は、入力された経路情報と、高精度地図情報とに基づいて、車両４が自律走行制御により走行する走行車線を決定し、走行車線情報として自律走行制御部に出力する。
　自律走行制御部は、入力された経路情報及び走行車線情報と、ナビゲーション装置から取得した４２から取得した交通規則情報と、周辺環境センサ４３及び車両センサ４４の検出情報等に基づいて、駆動装置４５、ブレーキ装置４６及びステアリング装置４７等を制御し、車両４の自律走行制御を行う。具体的には、自律走行制御部は、制限速度等の交通規則を遵守し、かつ、周辺の物体との接触を避けながら、経路情報で指示された経路に沿って走行車線内を自律走行するように車両４を制御する。
　次に、本実施形態の車両管理装置３について説明する。車両管理装置３は、例えば、通信部３１と、制御部３２と、記憶部３３とを備える。通信部３１は、ネットワークＮＷに接続するための通信回路である。通信部３１は、ネットワークＮＷを介してユーザ端末２及び車両４と通信を行う。記憶部３３は、車両管理装置３に内蔵又は外部接続されたハードディスク等のストレージである。なお、記憶部３３は、車両管理装置３にＬＡＮやネットワークＮＷ等を介して接続されていてもよい。
　制御部３２は、ハードウェア及びソフトウェアを備えたコンピュータにより構成され、詳しくは図示しないが、車両管理プログラムを記憶したハードディスクドライブ等のストレージと、このストレージに格納された車両管理プログラムを実行するＣＰＵと、車両管理プログラムの実行中に生じたデータを一時的に記憶するＲＡＭとを備えている。制御部３２は、車両管理プログラムを実行することにより、プライベート地点特定部３２１と、周辺情報取得部３２２と、乗降地点決定部３２３と、配車スケジュール部３２４と、学習部３２５として機能する。車両管理プログラムは、本発明のプログラムに相当する。
　プライベート地点特定部３２１は、配車要求データから、ユーザの希望乗車地点又は希望降車地点を取得し、希望乗車地点又は希望降車地点がユーザのプライベート地点であるか否かを判定し、希望乗車地点又は希望降車地点がユーザのプライバシーに関わる場所であると判定された場合に、希望乗車地点又は希望降車地点をプライベート地点として特定する。より具体的には、プライベート地点特定部３２１は、希望乗車地点又は希望降車地点の区域種別に関する情報と、希望乗車地点又は希望降車地点におけるユーザの滞在時間又は滞在頻度に関する履歴情報（以下、滞在履歴情報という）とを取得し、取得した区域種別に関する情報と、ユーザの滞在履歴情報とに基づいて、希望乗車地点又は希望降車地点がユーザのプライベート地点であるか否かを判定する。滞在履歴情報は、上述したように、配車要求データとともにユーザ端末２から受信され、記憶部３３の滞在履歴情報データベース（ＤＢ）３３１にユーザ毎に記憶されている。また、区域種別を特定するための区域種別情報は、記憶部３３に記憶された環境情報データベース（ＤＢ）３３３に記憶されている。
　図２Ａは、滞在履歴情報ＤＢ３３１に記憶されている、あるユーザの滞在履歴情報３３１Ａの一例を示す表である。滞在履歴情報３３１Ａは、例えば、ユーザ（ユーザ端末２）が所定時間以上（例えば、１時間分以上）滞在していた地点の位置情報（緯度及び経度）と、その滞在地点における滞在期間とを含み、１回の滞在毎に滞在情報ＩＤが付与されている。滞在期間には、滞在開始日時及び滞在終了日時と、曜日に関する情報が含まれている。また、図２Ｃに示すように、環境情報ＤＢ３３３には、例えば、国土交通省や各地方自治体等から取得された、用途地域（住居地域、商業地域及び工業地域等）の範囲に関する情報等が記憶された区域種別情報３３３Ｃが記憶されている。
　プライベート地点特定部３２１は、配車要求データの希望乗車地点又は希望降車地点の位置情報を特定し、特定した位置情報と同じ位置情報を有する滞在地点をユーザの滞在履歴情報３３１Ａから検出する。なお、希望乗車地点又は希望降車地点と、滞在履歴情報３３１Ａの滞在位置とは、完全に同じである必要はなく、ユーザ端末２の位置検出部２３の測位誤差に含まれる範囲内であれば、同じ地点であると判定する。
　プライベート地点特定部３２１は、希望乗車地点又は希望降車地点と同じ位置情報を有する滞在地点が検出された場合に、滞在履歴情報３３１Ａから、検出された滞在地点におけるユーザの滞在時間と、滞在時間帯と、滞在頻度とを特定する。また、プライベート地点特定部３２１は、区域種別情報３３３Ｃを参照し、検出された滞在地点の区域種別を特定する。プライベート地点特定部３２１は、検出された滞在地点におけるユーザの滞在時間、滞在時間帯及び滞在頻度と、検出された滞在地点の区域種別との組み合わせに基づいて、希望乗車地点又は希望降車地点がプライベート地点であるか否かを判定する。
　プライベート地点特定部３２１は、例えば、検出された滞在地点におけるユーザの滞在時間が所定時間以上（例えば、５時間以上）で、かつ、平日の滞在頻度が高く、滞在時間帯が朝から夜までの時間帯で、区域種別が商業地域又は工業地域である場合に、ユーザの勤務地等のプライベート地点であると判定する。また、プライベート地点特定部３２１は、例えば、検出された滞在地点におけるユーザの滞在時間が所定時間以上（例えば、８時間以上）で、かつ、平日の滞在頻度が高く、滞在時間帯が夜から翌日の朝までの時間帯で、区域種別が住居地域である場合に、ユーザの自宅等のプライベート地点であると判定する。このように、ある地点におけるユーザの滞在時間、滞在時間帯及び滞在頻度と、区域種別との組み合わせを用いることにより、ユーザの自宅や勤務地等のプライベート地点を精度よく判定することができる。
　なお、所定時間以上の滞在時間とは、例えば、勤務地における一般的な勤務時間や、自宅における一般的な滞在時間等に基づいて予め設定されている。また、滞在頻度は、例えば、１週間程度の期間内の滞在回数が複数回以上である場合に、滞在頻度が高いと判定する。滞在時間帯は、具体的な時間間隔ではなく、例えば、朝から昼、昼から夜、朝から夜、夜から朝等のように、大まかな時間範囲が用いられる。なお、上述した滞在時間、滞在時間帯及び滞在頻度等の判定基準はあくまでも一例であり、例えば、夜間に勤務するユーザや、休日に勤務するユーザ等のプライベート地点を判定するための判定基準を備えていてもよい。
　周辺情報取得部３２２は、プライベート地点特定部３２１により、ユーザの希望乗車地点又は希望降車地点がユーザのプライベート地点であると判定された場合に、特定されたプライベート地点の周辺に関する周辺情報として、プライベート地点の周辺の地図情報及び環境情報を取得する。なお、プライベート地点の周辺とは、例えば、プライベート地点を中心とした半径数百メートル~数キロメートルの範囲内である。
　地図情報及び環境情報は、記憶部３３の地図情報データベース（ＤＢ）３３２及び環境情報ＤＢ３３３に記憶されている。図２Ｂに示すように、地図情報ＤＢ３３２には、道路や建物、各種施設等の位置が示された一般的な地図情報の他に、道路構造情報３３２Ａ、交通法規情報３３２Ｂ及び構造物情報３３２Ｃが記憶されている。道路構造情報３３２Ａには、高速道路や一般道路等の道路区分に関する情報と、交差点、横断歩道、トンネル、急坂の頂上等の道路の構造に関する各種情報が記憶されている。交通法規情報３３２Ｂには、駐停車区域等の交通法規に関する各種情報が記憶されている。構造物情報３３２Ｃには、構造物の種類、大きさ、高さ、出入り口の位置等の構造物に関する各種情報が記憶されている。
　図２Ｃに示すように、環境情報ＤＢ３３３には、治安情報３３３Ａ、交通量情報３３３Ｂ及び区域種別情報３３３Ｃが記憶されている。治安情報３３３Ａには、例えば、警視庁や各県警等から取得された、事件、事故等に関する情報等が記憶されている。交通量情報３３３Ｂには、例えば、道路交通情報通信システム（Ｖｅｈｉｃｌｅ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ　Ｓｙｓｔｅｍ，ＶＩＣＳ（登録商標））から取得された、交通量に関する情報等が記憶されている。区域種別情報３３Ｃには、上述したように、例えば、国土交通省や各地方自治体等から取得された、用途地域（住居地域、商業地域及び工業地域等）の範囲に関する情報等が記憶されている。
　周辺情報取得部３２２は、地図情報ＤＢ３３２から、プライベート地点の周辺の道路構造情報３３２Ａ、交通法規情報３３２Ｂ及び構造物情報３３２Ｃを取得し、環境情報ＤＢ３３３から、治安情報３３３Ａ、交通量情報３３３Ｂ及び区域種別情報３３３Ｃを取得する。周辺情報取得部３２２は、取得した情報を乗降地点決定部３２３に出力する。
　乗降地点決定部３２３は、プライベート地点特定部３２１により特定されたプライベート地点の位置情報と、周辺情報取得部３２２により取得された地図情報及び環境情報とに基づいて、希望乗車地点又は希望降車地点とは異なる位置、より具体的には、車両４からプライベート地点が視認できない位置に乗降地点を決定する。乗降地点決定部３２３は、記憶部３３に記憶されているプライベート地点用学習済みモデル３３４を利用して乗降地点を決定する。プライベート地点用学習済みモデル３３４は、プライベート地点の位置情報と、プライベート地点の周辺の地図情報及び環境情報とが入力されると、乗降地点の位置情報が出力されるように、ニューラルネットワーク等の公知の機械学習アルゴリズムを利用して生成されたものである。プライベート地点用学習済みモデル３３４は、本発明の第１の学習済みモデルの一例に相当する。
　プライベート地点用学習済みモデル３３４は、図３に示すように、入力層３３４Ａ、中間層３３４Ｂ及び出力層３３４Ｃを備えたニューラルネットワークによって構成されている。プライベート地点用学習済みモデル３３４の入力層３３４Ａ、中間層３３４Ｂ、出力層３３４Ｃ及びニューラルネットワークは、本発明の学習済みモデルの第１の入力層、第１の中間層、第１の出力層及び第１のニューラルネットワークの一例に相当する。
　入力層３３４Ａには、プライベート地点特定部３２１により特定されたプライベート地点の位置情報と、周辺情報取得部３２２により取得されたプライベート地点の周辺の地図情報及び環境情報とが入力される。入力層３３４Ａは、入力されたプライベート地点の位置情報と、プライベート地点の周辺の地図情報及び環境情報とを中間層３３４Ｂに出力する。なお、入力層３３４Ａは、入力された地図情報の道路構造情報３３２Ａ、交通法規情報３３２Ｂ及び構造物情報３３２Ｃと、環境情報の治安情報３３３Ａ、交通量情報３３３Ｂ及び区域種別情報３３３Ｃとに対し、重み付け処理等を行ってから中間層３３４Ｂに出力するようにしてもよい。この重み付け処理では、例えば、乗降地点の決定を行うに際し、重視される情報の重要度が高くなるように重み付けが行われる。
　中間層３３４Ｂは、プライベート地点の位置情報の実績値と、プライベート地点の周辺の地図情報及び環境情報の実績値と、プライベート地点、地図情報及び環境情報に基づいて決定された乗降地点の実績値とが対応付けられた、多数のプライベート地点用教師データ３３４Ｄを用いて予め機械学習されたものである。なお、プライベート地点用教師データ３３４Ｄは、本発明の第１の教師データの一例に相当する。中間層３３４Ｂは、入力層３３４Ａから、新たなプライベート地点の位置情報と、新たなプライベート地点の周辺の地図情報及び環境情報とが入力されると、学習結果に基づく所定の演算処理を行い、プライベート地点とは異なる位置であって、かつ、車両４から視認できない位置に設定された新たな乗降地点の位置情報を決定する。中間層３３４Ｂは、決定した乗降地点を出力層３３４Ｃに出力する。出力層３３４Ｃは、中間層３３４Ｂから出力された乗降地点の位置情報を配車スケジュール部３２４に出力する。
　中間層３３４Ｂは、新たな乗降地点を決定するにあたり、地図情報に基づいて、車両４が停車できない道路又は地点を特定する。具体的には、道路構造情報３３２Ａに基づいて、高速道路や、交差点、横断歩道、トンネル、急な坂道の頂上等の停車が禁止されている道路又は地点を特定する。また、中間層３３４Ｂは、交通法規情報３３２Ｂに基づいて、駐停車禁止区域等の車両４が停車できない道路又は地点を特定する。さらに、中間層３３４Ｂは、構造物情報３３２Ｃに基づいて、プライベート地点の周辺の構造物の種類、大きさ、高さ、出入り口等を特定し、これらの情報に基づいて、例えば、商業施設や公共施設等の駐車場の出入り口の前等を、車両４が停車できない道路又は地点として特定する。
　中間層３３４Ｂは、車両４が停車できない場所として特定された道路又は地点以外の道路又は地点から、乗降位置を決定する。具体的には、環境情報の治安情報３３３Ａに基づいて、治安の悪い地区から離れた位置に乗降地点を決定する。また、中間層３３４Ｂは、交通を阻害しないために、交通量情報３３３Ｂに基づいて、比較的交通量が少ない道路に乗降地点を決定する。また、中間層３３４Ｂは、区域種別情報３３３Ｃに基づいて、歩行者が多く、ユーザのプライベート地点が見分けにくい商業地域を、住居地域よりも優先して乗降地点に決定する。
　なお、構造物情報３３２Ｃから、プライベート地点の周囲に集合住宅が多く存在することが特定できた場合には、多数の住居が存在することにより、ユーザのプライベート地点が分かりにくくなるため、プライベート地点に比較的近い位置に乗降位置を決定してもよい。また、これとは逆に、プライベート地点の周囲に集合住宅が少ない場合には、ユーザのプライベート地点が分かりやすくなるため、プライベート地点から比較的遠い位置に乗降位置を決定してもよい。さらに、乗降地点として決定可能な位置が複数存在する場合には、ユーザの乗降の便宜を考慮して、プライベート地点に近い位置に乗降位置を決定してもよい。また、プライベート地点の周囲の構造物の大きさ、高さ等に基づいて、構造物によりプライベート地点が見えない位置に乗降地点を決定してもよい。さらには、郊外と都心とで、プライベート地点と乗降地点との距離異ならせてもよい。一般的に、郊外は、都心に比べて建築物の数が少なく、建築密度が小さいため、乗降地点をプライベート地点の近くに設定すると、プライベート地点が分かりやすくなる。そのため、郊外では、都心よりもプライベート地点に対する乗降地点の距離を遠くしてもよい。
　乗降地点の決定に利用する周辺情報として、地図情報及び環境情報を用いる例について説明したが、地図情報のみを利用して乗降地点を決定してもよい。例えば、郊外の住居地域等は、治安が良く、交通量も少ないため、乗降地点の決定に治安情報や交通量情報等が不要な場合も考えられるためである。また、地図情報として、道路構造情報３３２Ａ、交通法規情報３３２Ｂ及び構造物情報３３２Ｃを用いたが、これらのうちの少なくとも１つの情報を用いるようにしてもよい。同様に、環境情報として、治安情報３３３Ａ、交通量情報３３３Ｂ及び区域種別情報３３３Ｃを用いたが、これらのうちの少なくとも１つの情報を用いるようにしてもよい。
　配車スケジュール部３２４は、車両管理装置３により管理されている複数の車両４の配車スケジュールを生成する。配車スケジュール部３２４は、詳しくは図示しないが、記憶部３３内に記憶されている配車用地図情報と、配車スケジュール情報とを備えている。配車用地図情報は、ノードとリンクとで表現された道路情報と、各道路の制限速度等の交通規則に関する情報と、各種施設や特定の地点の位置情報等が記憶されている。配車スケジュール情報は、車両ＩＤ毎に、乗降地点の位置情報と、各乗降地点への目標到達時刻と、各乗降地点への経路情報と、各乗降地点で乗車又は降車するユーザのユーザＩＤとが対応付けて記憶されている。また、配車スケジュール情報には、配車スケジュールが生成されていない車両の情報も登録されている。
　配車スケジュール部３２４は、ユーザ端末２から受信した配車要求データと、乗降地点決定部３２３で決定された乗降地点の位置情報と、車両４から受信した車両情報と、上述した配車用地図情報及び配車スケジュール情報とに基づいて、各乗降地点への経路情報を含む配車スケジュールを生成し、配車スケジュール情報に登録する。また、配車スケジュール部３２４は、生成した配車スケジュールに基づいて、ユーザ端末２にユーザ配車情報を送信し、車両４に車両配車情報を送信する。ユーザ配車情報には、例えば、配車される車両４に関する情報、乗降地点の位置情報、乗車予定時刻、認証情報等が含まれる。車両配車情報には、例えば、乗降地点の位置情報と、各乗降地点への目標到達時刻と、各乗降地点への経路情報と、各乗降地点で乗車又は降車させるユーザのユーザＩＤと、ユーザ確認情報とが含まれる。
　学習部３２５は、本発明の第１の学習部の一例に相当する。学習部３２５は、プライベート地点用学習済みモデル３３４に入力されたプライベート地点の位置情報と、プライベート地点の周辺の地図情報及び環境情報と、プライベート地点用学習済みモデル３３４から出力された乗降地点の位置情報とに基づいて、新たなプライベート地点用教師データを生成し、記憶部３３のプライベート地点用教師データＤＢ３３５に記憶する。また、学習部３２５は、プライベート地点用教師データＤＢ３３５から読み出したプライベート地点用教師データにより、中間層３３４Ｂの機械学習を行う。このように、プライベート地点用学習済みモデル３３４は、自身が出力した乗降地点を含む新たなプライベート地点用教師データＤＢ３３５により学習しながら運用されるため、より適切な乗降地点を決定することができるようになる。
　次に、図４に示すシーケンスチャートと、図５に示すフローチャートと、図６に示す地図とに基づいて、上記実施形態の作用について説明する。図４のステップＳ１において、車両４の通信装置４１は、所定時間毎又は所定の走行距離毎に車両管理装置３へ車両情報を送信している。車両情報には、車両４に付された車両ＩＤと、車両４の位置情報と、車両４に乗車しているユーザのユーザＩＤ等が含まれている。また、ステップＳ２において、ユーザ端末２の通信部２２は、ユーザにより入力された配車要求を、配車要求データとして車両管理装置３へ送信する。
　ステップＳ３において、車両管理装置３のプライベート地点特定部３２１は、配車要求データから、ユーザの希望乗車地点又は希望降車地点を取得する。ステップＳ４において、プライベート地点特定部３２１は、取得した希望乗車地点又は希望降車地点がユーザのプライベート地点であるか否かを判定し、希望乗車地点又は希望降車地点がユーザのプライバシーに関わる場所であると判定された場合に、希望乗車地点又は希望降車地点をプライベート地点として特定する。
　図５は、図４のステップＳ４において行われるプライベート地点の特定手順を示すフローチャートである。プライベート地点特定部３２１は、ステップＳ４１において、滞在履歴情報ＤＢ３３１に記憶されているユーザの滞在履歴情報から、希望乗車地点又は希望降車地点の滞在履歴情報を取得する。プライベート地点特定部３２１は、ステップＳ４２において、環境情報ＤＢ３３３の区域種別情報３３３Ｃから、希望乗車地点又は希望降車地点の区域種別を取得する。プライベート地点特定部３２１は、ステップＳ４３において、取得した滞在履歴情報と、区域種別とに基づいて、希望乗車地点又は希望降車地点がユーザのプライベート地点であるか否かを判定する。
　例えば、図２Ａに示す滞在履歴情報３３１Ａにおいて、滞在情報Ｓ００１，Ｓ００３及びＳ００５の滞在地点が希望乗車地点又は希望降車地点と同じ地点であり、この地点の区域種別が商業地域又は工業地域であるとする。プライベート地点特定部３２１は、滞在情報Ｓ００１，Ｓ００３及びＳ００５におけるユーザの滞在時間が所定時間以上（例えば、５時間以上）で、かつ、平日の滞在頻度が高く、滞在時間帯が朝から夜までの時間帯であり、区域種別が商業地域又は工業地域であるため、ユーザの勤務地等のプライベート地点であると判定する。また、滞在情報Ｓ００２，Ｓ００４及びＳ００６の滞在地点が希望乗車地点又は希望降車地点と同じ地点であり、この地点の区域種別が住居地域であるとする。プライベート地点特定部３２１は、滞在情報Ｓ００２，Ｓ００４及びＳ００６におけるユーザの滞在時間が所定時間以上（例えば、８時間以上）で、かつ、平日の滞在頻度が高く、滞在時間帯が夜から翌日の朝までの時間帯であり、区域種別が住居地域であるため、ユーザの自宅等のプライベート地点であると判定する。
　図４に示すシーケンスチャートに戻り、車両管理装置３は、ステップＳ５において、希望乗車地点又は希望降車地点がユーザのプライベート地点であった場合には、希望乗車地点又は希望降車地点とは異なる位置に乗降地点を決定するために、ステップＳ６に進む。これに対し、希望乗車地点又は希望降車地点がユーザのプライベート地点でなかった場合には、希望乗車地点又は希望降車地点に基づいて配車スケジュールを生成するために、ステップＳ８に進む。
　希望乗車地点又は希望降車地点がユーザのプライベート地点であった場合について説明する。車両管理装置３の周辺情報取得部３２２は、ステップＳ６において、地図情報ＤＢ３３２及び環境情報ＤＢ３３３から、プライベート地点の周辺の地図情報及び環境情報を取得する。この地図情報及び環境情報には、プライベート地点の周辺の道路構造情報３３２Ａ、交通法規情報３３２Ｂ及び構造物情報３３２Ｃと、治安情報３３３Ａ、交通量情報３３３Ｂ及び区域種別情報３３３Ｃとが含まれる。周辺情報取得部３２２は、取得した情報を乗降地点決定部３２３に出力する。
　車両管理装置３の乗降地点決定部３２３は、ステップＳ７において、プライベート地点特定部３２１により特定されたプライベート地点の位置情報と、周辺情報取得部３２２により取得された地図情報及び環境情報とに基づいて、希望乗車地点又は希望降車地点とは異なる位置、より具体的には、車両４からプライベート地点が視認できない位置に乗降地点を決定する。乗降地点決定部３２３は、記憶部３３に記憶されているプライベート地点用学習済みモデル３３４を利用して乗降地点を決定する。
　図６は、乗降地点決定部３２３により、プライベート地点用学習済みモデル３３４を利用して乗降地点を決定する手法の一例を示す説明図である。図６には、ある地域の地図が示されており、この地図には、戸建て住宅や集合住宅、各種商業施設及び各種公共施設等の構造物と、構造物の周囲に設けられた左側通行の道路とを示している。道路には、図中水平方向に配された片側二車線の道路Ｌ１と、道路Ｌ１と略平行に配された片側一車線の道路Ｌ２、Ｌ３及びＬ４と、図中垂直方向に配された片側一車線の道路Ｌ５、Ｌ６とがある。各道路Ｌ１~Ｌ６の各交差点には、横断歩道と、信号機（図示せず）とが設置されている。また、片側二車線の道路Ｌ１は、交通量の多い道路であり、道路標識Ｓにて示すように、駐停車禁止となっている。なお、道路Ｌ２~Ｌ６は、道路Ｌ１に比べて交通量が少なく、駐停車禁止とはされていない。図６に示す地図において、符号ＢＡで示すＬ字状の地区は商業地域であり、符号ＲＡで示す地区は住居地域となっている。また、商業地域ＢＡ内には、事件又は事故の発生件数が比較的多い、事件・事故多発地区ＣＡが存在している。
　図６に示す地域において、ユーザの希望乗車地点は符号ＵＨで示す位置にあり、この希望乗車地点は、プライベート地点特定部３２１により、ユーザの自宅等のプライベート地点であると特定されている。また、車両４は、片側二車線の道路Ｌ１を図中右方に向かって走行している。周辺情報取得部３２２は、プライベート地点ＵＨを中心とした半径数百メートル~数キロメートルの情報取得範囲ＤＡ内の地図情報及び環境情報を地図情報ＤＢ３３２及び環境情報ＤＢ３３３から取得し、乗降地点決定部３２３に出力する。乗降地点決定部３２３は、プライベート地点ＵＨの位置情報と、情報取得範囲ＤＡ内の地図情報及び環境情報とをプライベート地点用学習済みモデル３３４の入力層３３４Ａに入力する。
　プライベート地点用学習済みモデル３３４の中間層３３４Ｂは、乗降位置の決定基準、及び情報取得範囲ＤＡ内の地図情報及び環境情報に基づいて、車両４が停車できない道路又は地点を特定し、車両４が停車できない場所として特定された道路又は地点以外の道路又は地点から、乗降地点を決定する。上述したように、乗降地点は、車両４からプライベート地点が視認できない位置に決定される。そのため、中間層３３４Ｂは、プライベート地点ＵＨの前の道路Ｌ２を乗降地点の候補から除外する。また、中間層３３４Ｂは、道路構造情報３３２Ａに基づいて、プライベート地点ＵＨの周辺の道路Ｌ１~Ｌ６の構造を特定し、車両４が停車できない道路及び位置を特定する。例えば、図４に示す道路Ｌ１~Ｌ６は、全て一般道路であり、トンネルや急な坂道の頂上等も存在しないため、乗降地点の候補からは除外されない。なお、道路Ｌ１~Ｌ６の交差点や横断歩道は、駐停車禁止区域に該当するため、乗降地点の候補からは除外される。
　次に、中間層３３４Ｂは、交通法規情報３３２Ｂに基づいて、車両４が停車できない道路及び位置を特定する。道路Ｌ１は、駐停車禁止となっているため、乗降地点の候補から除外される。また、中間層３３４Ｂは、構造物情報３３２Ｃに基づいて、車両４が停車できない道路又は位置を特定する。例えば、プライベート地点ＵＨに対し、道路Ｌ２を挟んでスーパーマーケットＳＭが存在し、このスーパーマーケットＳＭの駐車場Ｐへの出入り口Ｅが道路Ｌ６に面して存在する場合、道路Ｌ６の出入り口Ｅに接する位置は、乗降地点の候補から除外される。
　次に、中間層３３４Ｂは、治安情報３３３Ａ、交通量情報３３３Ｂ及び区域種別情報３３３Ｃに基づいて、乗降位置を決定する。中間層３３４Ｂは、事件・事故多発地区ＣＡから離れていて、かつ、交通量が比較的少なく、プライベート地点が分かりにくい商業地域を優先して乗降地点を決定する。中間層３３４Ｂは、例えば、プライベート地点ＵＨに対し、道路Ｌ２を挟んで存在する街区Ｇ１の横の道路Ｌ５に乗降地点ＢＰを決定する。道路Ｌ５は、一般道路であり、駐停車禁止区域ではない。また、乗降地点ＢＰは、商業施設や公共施設等の駐車場の出入り口に面しておらず、事件・事故多発地区ＣＡから離れている。また、車両４は、道路Ｌ１から左折することにより、乗降地点ＢＰに到着する。さらに、乗降地点ＢＰは、商業地域に存在し、街区Ｇ１の建造物によって、プライベート地点ＵＨを視認することはできない。したがって、街区Ｇ１の横の道路Ｌ５に乗降地点ＢＰを決定することにより、車両４の同乗者等にプライベート地点が知られるのを防ぐことができる。
　図４に示すシーケンスチャートに戻り、車両管理装置３の配車スケジュール部３２４Ａは、ステップＳ８において、ユーザに配車される車両４の配車スケジュールを生成する。配車スケジュール部３２４は、ユーザ端末２から受信した配車要求データと、乗降地点決定部３２３で決定された乗降地点の位置情報と、車両４から受信した車両情報と、上述した配車用地図情報及び配車スケジュール情報とに基づいて、各乗降地点への経路情報を含む配車スケジュールを生成し、記憶部３３の配車スケジュール情報に登録する。また、配車スケジュール部３２４は、生成した配車スケジュールに基づき、ステップＳ９において、ユーザ端末２にユーザ配車情報を送信し、ステップＳ１０において、車両４に車両配車情報を送信する。車両４は、ステップＳ１１において、車両配車情報に基づいて、乗降地点へ向けて自律走行を行う。ユーザは、ユーザ端末２によりユーザ配車情報を確認し、乗降地点で車両４に乗車する。
　なお、図４に示すシーケンスチャートには記載されていないが、学習部３２５は、プライベート地点用学習済みモデル３３４に入力されたプライベート地点の位置情報と、プライベート地点の周辺の地図情報及び環境情報と、プライベート地点用学習済みモデル３３４から出力された乗降地点の位置情報とに基づいて、新たなプライベート地点用教師データを生成し、記憶部３３のプライベート地点用教師データＤＢ３３５に記憶する。また、学習部３２５は、所定のタイミングで、プライベート地点用教師データＤＢ３３５からプライベート地点用教師データを読み出し、中間層３３４Ｂの機械学習を行う。
　以上で説明したように、本実施形態に係る車両管理システム１によれば、乗車位置決定装置に相当する車両管理装置３は、ユーザのプライバシーに関わるプライベート地点を特定するプライベート地点特定部３２１と、プライベート地点の周辺に関する周辺情報として、プライベート地点の周辺の地図情報を取得する周辺情報取得部３２２と、取得したプライベート地点の位置情報と、プライベート地点の周辺情報とに基づいて、プライベート地点とは異なる位置に乗降地点を決定する乗降地点決定部３２３とを備える。これにより、車両４の同乗者等にユーザのプライベート地点が知られるのを防ぐことができる。また、ユーザに、都度、プライベート地点とは異なる位置を乗降地点として決定するか否かを確認する必要がないため、車両管理装置３における計算負荷が軽減でき、通信部３１及びネットワークＮＷの通信負荷も軽減できる。
　また、本実施形態に係る車両管理システム１によれば、周辺情報取得部３２２は、プライベート地点の周辺情報として、プライベート地点の周辺の環境情報を取得し、乗降地点決定部３２３は、取得した地図情報及び環境情報に基づいて、プライベート地点とは異なる位置に乗降地点を決定する。このように、プライベート地点の周辺の地図情報だけでなく、環境情報を用いて乗降地点を決定するので、プライベート地点の周辺環境に適した乗降地点を決定することができる。
　また、本実施形態に係る車両管理システム１によれば、周辺情報取得部３２２により取得される地図情報には、プライベート地点の周辺の道路構造情報３３２Ａと、プライベート地点の周辺の交通法規情報３２３Ｂと、プライベート地点の周辺の構造物情報３２３Ｃとが含まれている。これにより、単なる地図情報だけでなく、道路構造や交通法規、周辺の構造物等、多面的な情報に基づいて乗降地点を決定するので、車両４が停車しやすく、かつ、ユーザが乗車しやすい位置に乗降地点を決定することができる。
　また、本実施形態に係る車両管理システム１によれば、周辺情報取得部３２２により取得される環境情報には、プライベート地点の周辺の治安情報３３３Ａと、プライベート地点の周辺の交通量情報３３３Ｂと、プライベート地点の周辺の区域種別情報３３３Ｃとが含まれている。これにより、周辺の治安や交通量、区域種別等の多面的な情報に基づいて乗降地点を決定するので、車両４が停車しやすく、かつ、ユーザが乗車しやすい位置に乗降地点を決定することができる。
　また、本実施形態に係る車両管理システム１によれば、プライベート地点特定部３２１は、ユーザ端末２から送信された車両４の配車要求データを通信部３１によって受信し、配車要求データから、ユーザの希望乗車地点又は希望降車地点を取得し、希望乗車地点又は希望降車地点がユーザのプライベート地点であるか否かを判定し、希望乗車地点又は希望降車地点がユーザのプライベート地点であると判定された場合に、希望乗車地点又は希望降車地点をプライベート地点として特定する。これにより、ユーザの希望乗車地点又は希望降車地点がプライベート地点であるときに、希望乗車地点又は希望降車地点に基づいて乗降地点を決定することができるので、希望乗車地点又は希望降車地点から極端に離れた位置に乗降地点が決定されることはない。したがって、ユーザが乗車しやすい位置に乗降地点を決定することができる。
　また、本実施形態に係る車両管理システム１によれば、プライベート地点特定部３２１は、希望乗車地点又は希望降車地点の区域種別に関する情報と、希望乗車地点又は希望降車地点におけるユーザの滞在時間、滞在時間帯及び滞在頻度に関する滞在履歴情報３３１Ａとを取得し、区域種別に関する情報と、滞在履歴情報３３１Ａとに基づいて、希望乗車地点又は希望降車地点がユーザのプライベート地点であるか否かを判定する。このように、ユーザの滞在時間、滞在時間帯及び滞在頻度と、区域種別との組み合わせを用いることにより、ユーザの自宅や勤務地等のプライベート地点を精度よく判定することができる。
　また、本実施形態に係る車両管理システム１によれば、乗降地点決定部３２３は、プライベート地点の位置情報と、プライベート地点の周辺情報とが入力されると、乗降地点の位置情報が出力されるよう学習されたプライベート地点用学習済みモデル３３４に、新たに取得されたプライベート地点の位置情報と、新たに取得されたプライベート地点の周辺情報とを入力し、プライベート地点用学習済みモデル３３４から出力された新たな乗降地点の位置情報を取得する。このように、プライベート地点用学習済みモデル３３４を用いて乗降地点を決定するので、車両４が停車しやすく、かつ、ユーザが乗車しやすい最適な乗降地点を迅速に決定することができる。
　また、本実施形態に係る車両管理システム１によれば、学習部３２５は、プライベート地点の位置情報と、プライベート地点の周辺情報と、プライベート地点の位置情報及びプライベート地点の周辺情報に基づいて決定された乗降地点の位置情報とが対応付けられたプライベート地点用教師データ３３４Ｄを取得し、このプライベート地点用教師データ３３４Ｄにより、新たに取得されたプライベート地点の位置情報と、新たに取得されたプライベート地点の周辺情報とが入力されると、新たな乗降地点の位置情報が出力されるよう学習されたプライベート地点用学習済みモデル３３４を生成する。このように、実際に決定された乗降地点の実績値と、この乗降地点の決定に用いられたプライベート地点及び周辺情報の実績値とからなる教師データを利用して学習済みモデルを生成するので、学習済みモデルの学習効果を高めることができ、生成された学習済みモデルにより、車両４が停車しやすく、かつ、ユーザが乗車しやすい最適な乗降地点を迅速に決定することができる。
　また、本実施形態に係る車両管理システム１によれば、プライベート地点用学習済みモデル３３４は、プライベート地点の位置情報と、プライベート地点の周辺に関する周辺情報とが入力される入力層３３４Ａと、プライベート地点とは異なる位置に設定された乗降地点の位置情報が出力される出力層３３４Ｃと、プライベート地点の位置情報と、プライベート地点の周辺情報と、プライベート地点の位置情報及びプライベート地点の周辺情報に基づいて決定された乗降地点の位置情報とが対応付けられたプライベート地点用教師データ３３４Ｄを用いて学習された中間層３３４Ｂと、を備えるニューラルネットワークにより構成されており、入力層３３４Ａに、新たに取得されたプライベート地点の位置情報と、新たに取得されたプライベート地点の周辺情報とが入力されると、中間層３３４Ｂによる演算を経て、新たな乗降地点の位置情報が出力層３３４Ｃから出力される。このように、実際に決定された乗降地点の実績値と、この乗降地点の決定に用いられたプライベート地点及び周辺情報の実績値とからなる教師データを利用して学習された学習済みモデルを利用するので、車両４が停車しやすく、かつ、ユーザが乗車しやすい最適な乗降地点を迅速に決定することができる。
　また、本実施形態に係る車両管理システム１によれば、プライベート地点用学習済みモデル３３４を生成するに際し、ユーザのプライベート地点の位置情報と、プライベート地点の周辺情報と、プライベート地点の位置情報及びプライベート地点の周辺情報に基づいて決定された乗降地点の位置情報とが対応付けられたプライベート地点用教師データ３３４Ｄを取得し、プライベート地点用教師データ３３４Ｄにより、入力層３３４Ａ、中間層３３４Ｂ及び出力層３３４Ｃを備えるニューラルネットワークに対し、新たに取得されたプライベート地点の位置情報と、新たに取得されたプライベート地点の周辺情報とが入力層３３４Ａに入力されると、プライベート地点とは異なる位置に設定された新たな乗降地点の位置情報が出力層３３４Ｃから出力されるように中間層３３４Ｂを学習させている。このように、実際に決定された乗降地点の実績値と、この乗降地点の決定に用いられたプライベート地点及び周辺情報の実績値とからなる教師データを利用して学習済みモデルを生成するので、学習済みモデルの学習効果を高めることができ、生成された学習済みモデルにより、車両４が停車しやすく、かつ、ユーザが乗車しやすい最適な乗降地点を迅速に決定することができる。
《第２実施形態》
　本実施形態は、上記の第１実施形態に対し、プライベート地点と乗降地点とに基づいて、ユーザのプライベート領域を設定し、このプライベート領域内に車両が存在するときに、車両の乗員によって利用される機器の制御内容を切り替えるようにしている点で異なっている。プライベート領域は、車両の同乗者によってプライベート地点が推定されるのを防ぐために設定される領域である。なお、第１実施形態と同じ構成については、同じ符号を用いて詳しい説明は省略する。
　図７は、本実施形態の車両管理システム１Ａの構成図である。車両管理システム１Ａは、配車要求データが送信される複数のユーザ端末２と、配車要求データに基づいて、配車スケジュールを生成する車両管理装置３Ａと、配車スケジュールに基づいてユーザに配車される複数台の車両４Ａと、ネットワークＮＷを介して車両管理装置３Ａに接続された複数の遠隔情報提供装置５とを備えている。
　車両４Ａは、乗員に利用される機器として、情報提示機器４９を備えている。情報提示機器４９は、車両４Ａの乗員に情報を提示する機器であり、車両４Ａの車内に設置されたディスプレイや、車両４Ａ内に乗員が利用可能なように配備されたＨＭＤ（Ｈｅａｄ　Ｍｏｕｎｔｅｄ　Ｄｉｓｐｌａｙ）等である。ＨＭＤは、乗員の頭部に装着される眼鏡型、あるいはゴーグル型のウェアラブルデバイスであり、乗員の両眼の前方に配される小型のディスプレイを備えている。ＨＭＤは、例えば、顔が向いている方向の画像を立体視させるＶＲ（Ｖｉｒｔｕａｌ　Ｒｅａｌｉｔｙ）映像や、実在する風景の画像に視覚情報を重ねたＡＲ（Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ　Ｒｅａｌｉｔｙ）映像等の鑑賞に用いられる。本実施形態の車両管理システム１Ａは、ユーザへの情報提供サービスの一環として、車両制御装置４８により、車両４が走行している地域の情報や、車外の景色の画像等を含むユーザ提供情報を情報提示機器４９によって表示する。車外の景色は、例えば、車両４Ａに搭載された車外カメラ（図示せず）によって撮影された画像等が表示される。なお、車外の景色をディスプレイに表示する場合には、通常の２次元画像として表示する。また、車外の景色をＨＭＤに表示する場合には、２次元画像として表示してもよいし、上述したＶＲ映像やＡＲ映像として表示してもよい。
　遠隔情報提供装置５は、車両４Ａの外部の遠隔地で遠隔ユーザによって利用される情報提示機器である。なお、遠隔情報提供装置５は、本発明の機器及び情報提示機器の一例に相当する。また、遠隔ユーザは、本発明のユーザの一例に相当する。遠隔情報提供装置５には、情報提示機器４９と同様に、ディスプレイやＨＭＤが用いられる。本実施形態の車両管理システム１Ａは、車両４Ａに乗車していない遠隔ユーザに対し、車両４への仮想的な乗車体験を提供するサービスを提供している。車両管理装置３の制御部３２は、車両４Ａが走行している地域の情報や、車両４Ａの車外カメラによって撮影された画像等の乗車体験情報を、ネットワークＮＷを介して遠隔情報提供装置５に送信する。遠隔情報提供装置５は、受信した乗車体験情報を表示する。なお、車外の景色をディスプレイに表示する場合には、通常の２次元画像として表示する。また、車外の景色をＨＭＤに表示する場合には、２次元画像として表示してもよいし、上述したＶＲ映像やＡＲ映像として表示してもよい。
　車両管理装置３Ａは、制御部３２Ａに、プライベート領域を設定するプライベート領域設定部３２６と、情報提示機器４９及び遠隔情報提供装置５を制御する機器制御部３２７とを備えている。プライベート領域設定部３２６は、プライベート地点特定部３２１により特定されたプライベート地点を含み、かつ、乗降地点決定部３２３により決定された乗降地点を含まないプライベート領域を設定する。プライベート領域設定部３２６は、記憶部３３Ａに記憶されているプライベート領域用学習済みモデル３３６を利用してプライベート領域を決定する。プライベート領域用学習済みモデル３３６は、プライベート地点の位置情報と、プライベート地点の位置情報に基づいて決定された乗降地点の位置情報とが入力されると、プライベート領域の範囲情報が出力されるように、ニューラルネットワーク等の公知の機械学習アルゴリズムを利用して生成されたものである。プライベート領域用学習済みモデル３３６は、本発明の第２の学習済みモデルの一例に相当する。
　プライベート領域用学習済みモデル３３６は、図８に示すように、入力層３３６Ａ、中間層３３６Ｂ及び出力層３３６Ｃを備えたニューラルネットワークによって構成されている。プライベート領域用学習済みモデル３３６の入力層３３６Ａ、中間層３３６Ｂ、出力層３３６Ｃ及びニューラルネットワークは、本発明の学習済みモデルの第２の入力層、第２の中間層、第２の出力層及び第２のニューラルネットワークの一例に相当する。
　入力層３３６Ａには、プライベート地点特定部３２１により特定されたプライベート地点の位置情報と、プライベート地点用学習済みモデル３３４により決定された乗降地点の位置情報とが入力される。入力層３３６Ａは、入力されたプライベート地点の位置情報と、乗降地点の位置情報とを中間層３３６Ｂに出力する。
　中間層３３６Ｂは、プライベート地点の位置情報の実績値と、乗降地点の位置情報の実績値と、プライベート地点の位置情報及び乗降地点の位置情報に基づいて設定されたプライベート領域の範囲情報の実績値とが対応付けられた、多数のプライベート領域用教師データ３３６Ｄを用いて予め機械学習されたものである。なお、プライベート領域用教師データ３３６Ｄは、本発明の第２の教師データの一例に相当する。中間層３３６Ｂは、入力層３３６Ａから、新たなプライベート地点の位置情報と、新たな乗降地点の位置情報とが入力されると、学習結果に基づく所定の演算処理を行い、プライベート地点を含み、かつ、乗降地点を含まない位置に新たなプライベート領域の範囲情報を設定する。中間層３３６Ｂは、設定したプライベート領域の範囲情報を出力層３３６Ｃに出力する。出力層３３６Ｃは、中間層３３６Ｂから出力されたプライベート領域の範囲情報を機器制御部３２７に出力する。
　機器制御部３２７は、車両４Ａから受信した車両情報に基づいて、車両４Ａがプライベート領域内に位置するか否かを判定し、車両４Ａがプライベート領域内に位置すると判定された場合に、車両４Ａの乗員により利用される機器の制御内容を切り替える。具体的には、機器制御部３２７は、車両４Ａがプライベート領域内に位置すると判定された場合に、情報提示機器４９及び遠隔情報提供装置５によるプライベート領域に関する情報の提示、及びプライベート領域内の景色に関する情報の提示を制限する。すなわち、機器制御部３２７は、車両４Ａがプライベート領域外に位置すると判定した場合には、情報提示機器４９及び遠隔情報提供装置５によるプライベート領域に関するユーザ提供情報及び乗車体験情報の提示を許容する。これに対し、車両４Ａがプライベート領域内に位置すると判定された場合には、機器制御部３２７は、情報提示機器４９及び遠隔情報提供装置５によるプライベート領域に関連するユーザ提供情報及び乗車体験情報の提示を中止したり、プライベート領域とは関連しない情報の提示に切り替える。なお、プライベート領域内の景色の表示については、プライベート領域内が認識できないように画像処理したり、プライベート領域とは関連しない景色や、景色以外の画像等に切り替えてもよい。このように、機器制御部３２７は、プライベート領域内に関連する情報の提示を制限することにより、車両４Ａの同乗者によってプライベート地点が推定されるのを抑制する。
　学習部３２５は、本発明の第１の学習部及び第２の学習部の一例に相当する。学習部３２５は、プライベート領域用学習済みモデル３３６に入力されたプライベート地点の位置情報と、乗降地点の位置情報と、プライベート領域用学習済みモデル３３６から出力されたプライベート領域の範囲情報とに基づいて、新たなプライベート領域用教師データを生成し、記憶部３３Ａのプライベート領域用教師データＤＢ３３７に記憶する。また、学習部３２５は、プライベート領域用教師データＤＢ３３７から読み出したプライベート領域用教師データにより、中間層３３６Ｂの機械学習を行う。このように、プライベート領域用学習済みモデル３３６は、自身が出力したプライベート領域を含む新たなプライベート領域用教師データＤＢ３３７により学習しながら運用されるため、より適切なプライベート領域を設定することができるようになる。
　次に、図９、１０に示すシーケンスチャートと、図１１に示す地図とに基づいて、上記実施形態の作用について説明する。図９のステップＳ１２において、車両管理装置３Ａのプライベート領域設定部３２６は、ステップＳ４で特定されたプライベート地点の位置情報と、ステップＳ７で決定された乗降地点の位置情報とに基づいて、プライベート地点を含み、かつ、乗降地点を含まない位置にプライベート領域を設定する。
　図１１は、プライベート領域設定部３２６により、プライベート領域用学習済みモデル３３６を利用して設定されたプライベート領域の一例を示す説明図である。図１１において、プライベート領域設定部３２６は、プライベート地点ＵＨを含み、かつ、乗降地点ＢＰを含まない位置に、所定の広さのプライベート領域ＰＡを設定している。なお、プライベート領域ＰＡが広すぎると、ユーザ及び遠隔ユーザへの情報提供が適切に行えなくなる。また、プライベート領域ＰＡが狭すぎると、ユーザのプライベート地点ＵＨが容易に推定されてしまう。そのため、プライベート領域設定部３２６は、プライベート領域用学習済みモデル３３６により、ユーザへの情報提供が阻害されず、かつ、プライベート地点ＵＨが容易に推定されないようにプライベート領域ＰＡを設定する。なお、プライベート領域ＰＡとして、矩形状の領域を設定したが、円形、楕円形、矩形以外の多角形、曲線及び直線が組み合わされた不定形な形状を用いてもよい。
　図１０に示すシーケンスチャートは、プライベート領域ＰＡの設定後に行われる、機器制御部３２７による情報提示の制限の手順を示している。車両４Ａは、ステップＳ１３において、車外カメラにより車外の景色を撮影し、撮影した画像のデータを車両管理装置３に送信する。車両管理装置３は、ステップＳ１４において、車両４Ａから受信した画像データを含む乗車体験情報を遠隔情報提供装置５に送信する。車両４Ａは、ステップＳ１５において、車内の情報提示機器４９に、車外の景色を含むユーザ提供情報を表示する。また、遠隔情報提供装置５は、ステップＳ１６において、車外の景色を含む乗車体験情報を表示する。
　機器制御部３２７は、ステップＳ１７において、車両４Ａから受信した車両情報に基づいて、車両４Ａがプライベート領域ＰＡ内に位置するか否かを判定する。機器制御部３２７は、車両４Ａがプライベート領域ＰＡ外に位置すると判定された場合に、ユーザ提供情報及び乗車体験情報の制限は行わない。これとは逆に、車両４Ａがプライベート領域ＰＡ外に位置すると判定された場合には、機器制御部３２７は、ステップＳ１８において、車両４Ａへ機器制御信号を送信する。また、車両管理装置３は、ステップＳ１９において、プライベート領域ＰＡについて制限された乗車体験情報を遠隔情報提供装置５に送信する。車両４Ａの車両制御装置４８は、機器制御部３２７から機器制御信号を受信すると、ステップＳ２０において、情報提示機器４９に、プライベート領域ＰＡについて制限されたユーザ提供情報を表示する。また、遠隔情報提供装置５は、ステップＳ２１において、プライベート領域ＰＡについて制限された乗車体験情報を表示する。
　なお、図９、１０に示すシーケンスチャートには記載されていないが、学習部３２５は、プライベート領域用学習済みモデル３３６に入力されたプライベート地点の位置情報と、乗降地点の位置情報と、プライベート領域用学習済みモデル３３６から出力されたプライベート領域の範囲情報とに基づいて、新たなプライベート領域用教師データを生成し、記憶部３３Ａのプライベート領域用教師データＤＢ３３７に記憶する。また、学習部３２５は、所定のタイミングで、プライベート領域用教師データＤＢ３３７からプライベート領域用教師データを読み出し、中間層３３６Ｂの機械学習を行う。
　以上で説明したように、本実施形態に係る車両管理システム１Ａによれば、プライベート地点を含み、かつ、乗降地点を含まないプライベート領域ＰＡを設定するプライベート領域設定部３２６と、車両４Ａがプライベート領域ＰＡ内に位置するか否かを判定し、車両４Ａがプライベート領域ＰＡ内に位置すると判定された場合に、車両４Ａの乗員により利用される機器の制御内容を切り替える機器制御部３２７とを備える。また、機器が、車両４Ａの乗員に情報を提示する情報提示機器４９又は遠隔情報提供装置５である場合、機器制御部３２７は、車両４Ａがプライベート領域ＰＡ内に位置すると判定された場合に、情報提示機器４９又は遠隔情報提供装置５によるプライベート領域ＰＡに関する情報の提示を制限する。また、機器制御部３２７は、車両４Ａがプライベート領域ＰＡ内に位置すると判定された場合に、情報提示機器４９又は遠隔情報提供装置５によるプライベート領域ＰＡ内の景色に関する情報の提示を制限する。これにより、車両４Ａの乗員によってプライベート地点ＵＨが推定されるのを抑制することができる。また、ユーザに、都度、車両４Ａがプライベート領域ＰＡ内に位置するか否かを確認する必要がないため、車両管理装置３Ａにおける計算負荷が軽減でき、通信部３１及びネットワークＮＷの通信負荷も軽減できる。
　また、本実施形態に係る車両管理システム１Ａによれば、プライベート領域設定部３２６は、プライベート地点の位置情報と、プライベート地点の位置情報に基づいて決定された乗降地点の位置情報とが入力されると、プライベート領域の範囲情報が出力されるよう学習されたプライベート領域用学習済みモデル３３６に、新たに取得されたプライベート地点の位置情報と、新たに取得されたプライベート地点の位置情報に基づいて、乗降地点決定部３２３により決定された乗降地点の位置情報とを入力し、プライベート領域用学習済みモデル３３６から出力された新たなプライベート領域の範囲情報を取得する。このように、プライベート領域用学習済みモデル３３６を用いてプライベート領域を設定するので、車両４Ａの乗員によってプライベート地点ＵＨが推定されにくいプライベート領域を迅速に設定することができる。
　また、本実施形態に係る車両管理システム１によれば、学習部３２５は、プライベート地点の位置情報と、プライベート地点の位置情報に基づいて決定された乗降地点の位置情報と、プライベート地点の位置情報及び乗降地点の位置情報に基づいて設定されたプライベート領域の範囲情報とが対応付けられたプライベート領域用教師データ３３６Ｄを取得し、取得されたプライベート領域用教師データ３３６Ｄにより、新たに取得されたプライベート地点の位置情報と、新たに取得されたプライベート地点の位置情報に基づいて、乗降地点決定部３２３により決定された新たな乗降地点の位置情報とが入力されると、新たなプライベート領域の範囲情報が出力されるよう学習されたプライベート領域用学習済みモデル３３６を生成する。このように、実際に設定されたプライベート領域の実績値と、このプライベート領域の設定に用いられたプライベート地点及び乗降地点の実績値とからなる教師データを利用して学習済みモデルを生成するので、学習済みモデルの学習効果を高めることができ、車両４Ａの乗員によってプライベート地点ＵＨが推定されにくいプライベート領域を迅速に設定することができる。
　また、本実施形態に係る車両管理システム１によれば、プライベート領域用学習済みモデル３３６は、プライベート地点の位置情報と、プライベート地点の位置情報に基づいて決定された乗降地点の位置情報とが入力される入力層３２６Ａと、プライベート地点を含み、かつ、乗降地点を含まないプライベート領域の範囲情報が出力される出力層３２６Ｃと、プライベート地点の位置情報と、プライベート地点の位置情報に基づいて決定された乗降地点の位置情報と、プライベート地点の位置情報及び乗降地点の位置情報に基づいて設定されたプライベート領域の範囲情報とが対応付けられたプライベート領域用教師データ３３６Ｄを用いて学習された中間層３３６Ｂとを備えるニューラルネットワークにより構成されており、入力層３２６Ａに、新たに取得されたプライベート地点の位置情報と、新たに取得されたプライベート地点の位置情報に基づいて、プライベート地点用学習済みモデル３３４から出力された新たな乗降地点の位置情報とが入力されると、中間層３３６Ｂによる演算を経て、新たなプライベート領域の範囲情報を出力層３３６Ｃから出力する。このように、実際に設定されたプライベート領域の実績値と、このプライベート領域の設定に用いられたプライベート地点及び乗降地点の実績値とからなる教師データを利用して学習された学習済みモデルを利用するので、車両４Ａの乗員によってプライベート地点ＵＨが推定されにくいプライベート領域を迅速に設定することができる。
　また、本実施形態に係る車両管理システム１によれば、プライベート領域用学習済みモデル３３６を生成するに際し、プライベート地点の位置情報と、プライベート地点の位置情報に基づいて決定された乗降地点の位置情報と、プライベート地点の位置情報及び乗降地点の位置情報に基づいて設定されたプライベート領域の範囲情報とが対応付けられたプライベート領域用教師データ３３６Ｄを取得し、取得されたプライベート領域用教師データ３３６Ｄにより、入力層３２６Ａ、中間層３２６Ｂ及び出力層３２６Ｃを備えるニューラルネットワークに対し、新たに取得されたプライベート地点の位置情報と、新たに取得されたプライベート地点の位置情報に基づいて、プライベート地点用学習済みモデル３３４から出力された新たな乗降地点の位置情報とが入力層３２６Ａに入力されると、新たなプライベート領域の範囲情報が出力層３２６Ｃから出力されるように、中間層３２６Ｂを学習させている。このように、実際に設定されたプライベート領域の実績値と、このプライベート領域の設定に用いられたプライベート地点及び乗降地点の実績値とからなる教師データを利用して学習済みモデルを生成するので、学習済みモデルの学習効果を高めることができ、車両４Ａの乗員によってプライベート地点ＵＨが推定されにくいプライベート領域を迅速に設定することができる。
１…車両管理システム
２…ユーザ端末
３…車両管理装置
　３１…通信部
　３２…制御部
　　３２１…プライベート地点特定部
　　３２２…周辺情報取得部
　　３２３…乗降地点決定部
　　３２４…配車スケジュール部
　　３２５…学習部
　　３２６…プライベート領域設定部
　　３２７…機器制御部
　３３…記憶部
　　３３１…滞在履歴情報データベース
　　　３３１Ａ…滞在履歴情報
　　３３２…地図情報データベース
　　　３３２Ａ…道路構造情報
　　　３３２Ｂ…交通法規情報
　　　３３２Ｃ…構造物情報
　　３３３…環境情報データベース
　　　３３３Ａ…治安情報
　　　３３３Ｂ…交通量情報
　　　３３３Ｃ…区域種別情報
　　３３４…プライベート地点用学習済みモデル
　　　３３４Ａ…入力層
　　　３３４Ｂ…中間層
　　　３３４Ｃ…出力層
　　　３３４Ｄ…プライベート地点用教師データ
　　３３５…プライベート地点用教師データＤＢ
　　３３６…プライベート領域用学習済みモデル
　　　３３６Ａ…入力層
　　　３３６Ｂ…中間層
　　　３３６Ｃ…出力層
　　　３３６Ｄ…プライベート領域用教師データ
　　３３７…プライベート領域用教師データＤＢ
４…車両
　４９…情報提示機器
５…遠隔情報提供装置（情報提示機器）
ＢＡ…商業地域
ＣＡ…事件・事故多発地区
ＤＡ…情報取得範囲
ＲＡ…住居地域
ＵＨ…プライベート地点
ＢＰ…乗降地点
Ｌ１~Ｌ６…道路

Claims (17)

  1. 　複数のユーザに共用される車両への前記ユーザの乗降地点を決定する乗降地点決定装置であって、
    　前記ユーザのプライバシーに関わるプライベート地点を特定するプライベート地点特定部と、
    　前記プライベート地点の周辺に関する周辺情報として、前記プライベート地点の周辺の地図情報を取得する周辺情報取得部と、
    　取得した前記プライベート地点の位置情報と、前記プライベート地点の周辺情報とに基づいて、前記プライベート地点とは異なる位置に前記乗降地点を決定する乗降地点決定部と、
    　を備える乗降地点決定装置。
  2. 　前記周辺情報取得部は、前記プライベート地点の周辺情報として、前記プライベート地点の周辺の環境情報を取得し、
    　前記乗降地点決定部は、取得した前記地図情報及び前記環境情報に基づいて、前記プライベート地点とは異なる位置に前記乗降地点を決定する、請求項１に記載の乗降地点決定装置。
  3. 　前記地図情報は、前記プライベート地点の周辺の道路構造に関する情報と、前記プライベート地点の周辺の道路の交通法規に関する情報と、前記プライベート地点の周辺の構造物に関する情報とのうち、少なくともいずれか１つの情報を含む、請求項１又は２に記載の乗降地点決定装置。
  4. 　前記環境情報は、前記プライベート地点の周辺の治安に関する情報と、前記プライベート地点の周辺の交通量に関する情報と、前記プライベート地点の周辺の区域種別に関する情報とのうち、少なくともいずれか１つの情報を含む、請求項２に記載の乗降地点決定装置。
  5. 　前記プライベート地点特定部は、
    　ユーザ端末から送信された前記車両の配車要求データを通信部によって受信し、
    　前記配車要求データから、前記ユーザの希望乗車地点又は希望降車地点を取得し、
    　前記希望乗車地点又は前記希望降車地点が前記ユーザのプライバシーに関わる場所であるか否かを判定し、
    　前記希望乗車地点又は前記希望降車地点が前記ユーザのプライバシーに関わる場所であると判定された場合に、前記希望乗車地点又は前記希望降車地点を前記プライベート地点として特定する、請求項１~４のいずれか１項に記載の乗降地点決定装置。
  6. 　前記プライベート地点特定部は、
    　前記希望乗車地点又は前記希望降車地点の区域種別に関する情報と、前記希望乗車地点又は前記希望降車地点における前記ユーザの滞在時間又は滞在頻度に関する履歴情報とを取得し、
    　前記区域種別に関する情報と、前記ユーザの滞在時間又は滞在頻度に関する履歴情報とに基づいて、前記希望乗車地点又は前記希望降車地点が前記ユーザのプライバシーに関わる場所であるか否かを判定する、請求項５に記載の乗降地点決定装置。
  7. 　前記乗降地点決定部は、
    　前記プライベート地点の位置情報と、前記プライベート地点の周辺情報とが入力されると、前記乗降地点の位置情報が出力されるよう学習された第１の学習済みモデルに、新たに取得された前記プライベート地点の位置情報と、新たに取得された前記プライベート地点の周辺情報とを入力し、
    　前記第１の学習済みモデルから出力された新たな前記乗降地点の位置情報を取得する、請求項１~６のいずれか１項に記載の乗降地点決定装置。
  8. 　前記プライベート地点の位置情報と、前記プライベート地点の周辺情報と、前記プライベート地点の位置情報及び前記プライベート地点の周辺情報に基づいて決定された前記乗降地点の位置情報とが対応付けられた第１の教師データを取得し、
    　前記第１の教師データにより、新たに取得された前記プライベート地点の位置情報と、新たに取得された前記プライベート地点の周辺情報とが入力されると、新たな前記乗降地点の位置情報が出力されるよう学習された前記第１の学習済みモデルを生成する第１の学習部を備える、請求項７に記載の乗降地点決定装置。
  9. 　前記プライベート地点を含み、かつ、前記乗降地点を含まないプライベート領域を設定するプライベート領域設定部と、
    　前記車両が前記プライベート領域内に位置するか否かを判定し、前記車両が前記プライベート領域内に位置すると判定された場合に、前記車両の乗員により利用される機器の制御内容を切り替える機器制御部とを備える、請求項１~８のいずれか１項に記載の乗降地点決定装置。
  10. 　前記機器は、前記車両の乗員に情報を提示する情報提示機器であり、
    　前記機器制御部は、前記車両が前記プライベート領域内に位置すると判定された場合に、前記情報提示機器による前記プライベート領域に関する情報の提示を制限する、請求項９に記載の乗降地点決定装置。
  11. 　前記機器は、前記車両の乗員に情報を提示する情報提示機器であり、
    　前記機器制御部は、前記車両が前記プライベート領域内に位置すると判定された場合に、前記情報提示機器による前記プライベート領域内の景色に関する情報の提示を制限する、請求項９又は１０に記載の乗降地点決定装置。
  12. 　前記プライベート領域設定部は、
    　前記プライベート地点の位置情報と、前記プライベート地点の位置情報に基づいて決定された前記乗降地点の位置情報とが入力されると、前記プライベート領域の範囲情報が出力されるよう学習された第２の学習済みモデルに、新たに取得された前記プライベート地点の位置情報と、新たに取得された前記プライベート地点の位置情報に基づいて、前記乗降地点決定部により決定された前記乗降地点の位置情報とを入力し、
    　前記第２の学習済みモデルから出力された新たな前記プライベート領域の範囲情報を取得する、請求項９~１１のいずれか１項に記載の乗降地点決定装置。
  13. 　前記プライベート地点の位置情報と、前記プライベート地点の位置情報に基づいて決定された前記乗降地点の位置情報と、前記プライベート地点の位置情報及び前記乗降地点の位置情報に基づいて設定された前記プライベート領域の範囲情報とが対応付けられた第２の教師データを取得し、
    　前記第２の教師データにより、新たに取得された前記プライベート地点の位置情報と、新たに取得された前記プライベート地点の位置情報に基づいて、前記乗降地点決定部により決定された新たな前記乗降地点の位置情報とが入力されると、新たな前記プライベート領域の範囲情報が出力されるよう学習された前記第２の学習済みモデルを生成する第２の学習部を備える、請求項１２に記載の乗降地点決定装置。
  14. 　複数のユーザに共用される車両への前記ユーザの乗降地点を、乗降地点決定装置により決定する乗降地点決定方法であって、
    　前記乗降地点決定装置は、
    　前記ユーザのプライバシーに関わるプライベート地点を特定し、
    　前記プライベート地点の周辺に関する周辺情報として、前記プライベート地点の周辺の地図情報を取得し、
    　取得した前記プライベート地点の位置情報と、前記プライベート地点の周辺情報とに基づいて、前記プライベート地点とは異なる位置に前記乗降地点を決定する乗降地点決定方法。
  15. 　前記乗降地点決定装置は、
    　前記プライベート地点を含み、かつ、前記乗降地点を含まないプライベート領域を設定し、
    　前記車両が前記プライベート領域内に位置するか否かを判定し、
    　前記車両が前記プライベート領域内に位置すると判定された場合に、前記車両の乗員により利用される機器の制御内容を切り替える、請求項１４に記載の乗降地点決定方法。
  16. 　複数のユーザに共用される車両への前記ユーザの乗降地点を決定する学習済みモデルの生成方法であって、
    　前記ユーザのプライバシーに関わるプライベート地点の位置情報と、前記プライベート地点の周辺に関する周辺情報と、前記プライベート地点の位置情報及び前記プライベート地点の周辺情報に基づいて決定された前記乗降地点の位置情報とが対応付けられた第１の教師データを取得し、
    　前記第１の教師データにより、第１の入力層、第１の中間層及び第１の出力層を備える第１のニューラルネットワークに対し、新たに取得された前記プライベート地点の位置情報と、新たに取得された前記プライベート地点の周辺情報とが前記第１の入力層に入力されると、前記プライベート地点とは異なる位置に設定された新たな前記乗降地点の位置情報が前記第１の出力層から出力されるように、前記第１の中間層を学習させる学習済みモデルの生成方法。
  17. 　前記プライベート地点の位置情報と、前記プライベート地点の位置情報に基づいて決定された前記乗降地点の位置情報と、前記プライベート地点の位置情報及び前記乗降地点の位置情報に基づいて設定されたプライベート領域の範囲情報とが対応付けられた第２の教師データを取得し、
    　前記第２の教師データにより、第２の入力層、第２の中間層及び第２の出力層を備える第２のニューラルネットワークに対し、新たに取得された前記プライベート地点の位置情報と、新たに取得された前記プライベート地点の位置情報に基づいて、前記第１のニューラルネットワークから出力された新たな前記乗降地点の位置情報とが前記第２の入力層に入力されると、新たな前記プライベート領域の範囲情報が前記第２の出力層から出力されるように、前記第２の中間層を学習させる、請求項１６に記載の学習済みモデルの生成方法。
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