WO2023053487A1

WO2023053487A1 - 置き去り通知装置、置き去り通知方法および置き去り通知プログラム

Info

Publication number: WO2023053487A1
Application number: PCT/JP2022/007779
Authority: WO
Inventors: 英史大場; ウラディミールズロコリッツァ
Original assignee: ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社
Priority date: 2021-09-28
Filing date: 2022-02-25
Publication date: 2023-04-06

Abstract

本開示に係る置き去り通知装置（１００）は、所定の空間に所在する生体が検出された場合に、検出した情報を当該空間に所在する第１の人物に通知する通知部（１３２）と、前記生体の状態および当該空間の環境情報を取得する取得部（１３３）と、前記取得部によって取得された情報に基づいて算出される、前記生体が前記空間に滞在を続ける場合のリスク情報を、前記空間から第１の人物が離れる際に、前記空間に設置された表示装置もしくは当該第１の人物が利用する端末装置に表示するよう制御する表示制御部（１３４）と、を備える。

Description

置き去り通知装置、置き去り通知方法および置き去り通知プログラム

　本開示は、車内に置き去りされた子どもやペット等を検出し、検出結果を通知する置き去り通知装置、置き去り通知方法および置き去り通知プログラムに関する。

　車両内に子どもやペットが置き去りされ、真夏など厳しい環境下にさらされて死亡事故に繋がる事例があり、国内外をとわず社会問題とされている。

　この問題に関連して、車両内に存在する人を検知するセンサを備え、センサ信号に基づいて車両内の人の置き去りを検出し、検出した位置に応じて置き去りに対応する車両への制御を決定する技術が知られている。

特開２０２０－４２４２号公報

　しかしながら、車両内の置き去りによる事故を防止するためには、様々な課題がある。例えば、置き去り検出に万能性を求めると専用機器の搭載が必要となり、車両購入者にとってコスト増になる。また、キャビン前方に配置したカメラ等の検出機器によって、常時正確に車両の後部座席等に置かれた子どもの状態を捉えるのは難しい。例えば、カメラの視野角から座席等の陰に子どもが隠れることを避けるには、充分な視野角が確保可能な専用配置が不可欠となるなどの制約がある。

　また、置き去りの事故発生要因には、大きく分けて二つのケースが多く見られる。１つには、普段のルーチンとは異なる行動が発生することによるもので、例えば、普段なら母親が子どもを幼稚園に送るところを、通勤途中の父親が代わりに送ることになった場合等である。このような非日常のパターンが発生すると、父親がうっかりそのまま普段通りに出勤をして、結果的に、車両内に子どもが置き去りにされてしまうおそれがある。また、２つ目のケースは、短時間の用事であるからと故意に意図して一時的に置き去りが行われ、運転手が結果的に用事に気を取られ、子どもを長時間車両内に置き去りにしてしまうようなケースである。特に後者は、置き去り状態におけるリスクを忘れて事故に繋がるため、置き去りそのものの検出よりも、その警報や注意対処の運用が最大の課題といえる。その背景には、人間のリスクに対する行動心理が大きく関わっている。リスクや、リスクをとった際の影響がどれほど大きいか等が、置き去り対処のための記憶を呼び覚ます重みとなり作用するからである。

　そこで、本開示では、置き去りを検知するとともに、その対処について適切に通知することのできる置き去り通知装置、置き去り通知方法および置き去り通知プログラムを提案する。

　上記の課題を解決するために、本開示に係る一形態の置き去り通知装置は、所定の空間に所在する生体が検出された場合に、検出した情報を当該空間に所在する第１の人物に通知する通知部と、前記生体の状態および当該空間の環境情報を取得する取得部と、前記取得部によって取得された情報に基づいて算出される、前記生体が前記空間に滞在を続ける場合のリスク情報を、前記空間から第１の人物が離れる際に、前記空間に設置された表示装置もしくは当該第１の人物が利用する端末装置に表示するよう制御する表示制御部と、を備える。

実施形態に係る車両の断面図である。実施形態に係る車両が備える表示部を示す図である。実施形態に係る処理の流れを示すフローチャート（１）である。実施形態に係る処理の流れを示すフローチャート（２）である。実施形態に係る処理の流れを示すフローチャート（３）である。実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。実施形態に係る情報処理システムの構成例を示すブロック図である。実施形態に係る情報処理システムにおける通信処理の一例を示す図である。実施形態に係る情報処理システムの処理の流れを示すフローチャート（１）である。実施形態に係る情報処理システムの処理の流れを示すフローチャート（２）である。実施形態に係る車両の構成例を示す図である。実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。実施形態に係るリスク管理記憶部の一例を示す図である。実施形態に係るリスク評価処理を説明する図である。実施形態に係る検出処理を説明する図（１）である。実施形態に係る検出処理を説明する図（２）である。実施形態に係る表示制御処理を説明する図（１）である。実施形態に係る表示制御処理を説明する図（２）である。実施形態に係る表示制御処理を説明する図（３）である。本技術が適用され得る車両制御システムの概略的な機能の構成例を示すブロック図である。本技術が適用され得る車両制御システムによるセンシング領域の例を示す図である。本開示に係る置き去り通知装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

　以下に、本開示の実施形態について図面に基づいて詳細に説明する。なお、以下の各実施形態において、同一の部位には同一の符号を付することにより重複する説明を省略する。

　以下に示す項目順序に従って本開示を説明する。
　　１．実施形態
　　　１－１．本開示に係る情報処理の前提
　　　１－２．実施形態に係る情報処理の概要
　　　１－３．実施形態に係る情報処理の手順
　　　１－４．実施形態に係る情報処理システムの構成例
　　　１－５．実施形態に係る車両の構成例
　　　１－６．実施形態に係る変形例
　　２．その他の実施形態
　　　２－１．移動体の構成
　　　２－２．その他
　　３．本開示に係る置き去り通知装置の効果
　　４．ハードウェア構成

（１．実施形態）
（１－１．本開示に係る情報処理の前提）
　本開示の実施形態に係る情報処理は、所定の閉鎖空間において、幼児など自身では身の危険を知らせることが難しい生体が取り残された場合に、かかる生体を検出および危険を通知するものである。

　近年、真夏の炎天下で車両の中に子供や幼児等が置き去りになることで起こる死亡事故が多く報告されている。このような子供の置き去り事故を防ぐために、車両内の幼児等の検出機器の搭載が広く論議され、小幼児検出機器の導入の必要性が提唱されている。

　本開示に係る情報処理は、子供の置き去りで起こる熱中症事故等を予防するための機能を、車両利用者に対するリスク判断視点でとらえ、過去の利用者の実績と、段階的にリスクを可視化して通知をする工夫とで、重大事故を予防するものである。

　本開示に係る情報処理は、検出機器の性能そのものではなく、一連の通知機能に焦点を置く。それは、以下の事由による。まず、置き去り事故は、大きく分けて３種類の事故に分類する事ができる。１つめは、親が全く気付かない状況で、子供が車内に遊びで入り込み、ドアの開け方を知らないために閉じ込められて起こる事故である。２つめは、運転手が考え事や何かしらの別の作業に追われた中で車両を降車することで、子供を車室内にうっかり残して、仕事等に没頭し長時間車内に子供が残っていることで発生する事故である。３つめは、親等が、用事のついでに車両を止めてその間一時の短期的要件を済ませるために、子供を車内に意識的に残して車両を離れることにより発生する事故である。この場合、親は、素早く買い物をするつもりや、注文済みの物を路面店でピックアップするつもりで車を少しの時間だけ車両を離れるつもりであったものの、用事等が長引いて結果的に長時間にわたり子供を車に残すことになる。そして、その間に急激に車室内の温度が上昇し、車両に置き去りになっている幼児が熱中症等の症状に陥ることで、重大な事故が発生する。

　事故予防の観点で重要となるのは、上記の２つめや３つめのケースのように、我が子が車内にいることに親が気づかない事が課題ではない点である。すなわち、意識的に子供を残して車を一時的に離れて用事を済ませたい親にとって、子供を一時的に残すことができない安全装備の仕組みは、実用的な観点で余計なお節介で邪魔な機能と見なされるという大きな課題を残す。親は、子供の面倒を見ないといけない状況に置かれると、例えば両手を用いるタスクである荷物の送搬入などを行う事が難しくなる。具体的には、親は、路面店の前に駐車して簡単に品物を引き取るといった、「素早く」店に立ち寄る類の買い物や用事をこなすことがやりにくくなる。このように、意図して親が車両に幼児を残して一時的に離れるケースは多くあるため、単純な置き去りで直ちに警報などのアラームを出すシステムでは、人間工学的に見てアラームが形骸化してしまい、置き去り事故に対し、必ずしも効果的に高い継続的な予防効果が期待できなくなるおそれがある。

　そこで、本開示の情報処理は、車両に設置して幼児等を検出する検出機器そのものの性能と合わせて、いかにして親が子供を車両に残すことのリスクを直感的かつ階層的にとらえられるか、また、いかにして対処できるかを人間工学的視点でとらえてなされるものである。すなわち、本開示の情報処理は、親がリスクを選択する際の行動判断、また、親がリスクを正しく把握するための一連の仕組みを構成する。例えば、本開示の情報処理は、多様な状況下で意図的に子供を残したり、あるいは意図せず置き去りしたりして発生する事故を防ぐよう、親の行動判断に働きかける周知手段を含む。具体的には、本開示の情報処理は、単純な置き去り経過時間に対する警報のエスカレーションや、車両から離れた距離等に対するエスカレーションではなく、利用者が幼児を車両に残すことで起こるリスクが状況によりどれだけ高まるか、を直感的に把握できるＨＭＩ（Human　Machine　Interface）を提供する。

　人が何かしらの行動判断を行う際には判断となる基準が必要あり、またそのための情報が必要である。通常、人は日常生活で様々な情報にさらされているが、重要なことは、その中から必要とされる重要度の高い情報を、限られた行動判断に用いる記録領域、いわゆるワーキングメモリ（Working　Memory）に対して作用させることができ、結果的に適切なリスク対策処置ができるか、である。特に、直近のリスクとして感覚的に捉えにくい事象に対してのリスク回避は、後回しになる傾向がある。例えば、優先事項の高い行動や思考に関連する記憶がワーキングメモリの多くを占有している状況では、重要視されない事柄に関連した記憶が薄れ、忘れる可能性が高まる。このため、たとえ法律等によって、用事をこなすために車両へ子供を一時的に残すことを禁止したとしても、直接的に罰金を受けるような状況を可視化できない場合、その規定が形骸化するおそれがある。例えば、親は、片手では持てない荷物を引き取るのに手を繋がないと子供の安全が担保されない状況であれば、子供をリスクに直接的な晒すことを選ぶよりは、子供を車に残して荷物を受ける方が安全な対処と判断しかねない。

　人の作業記憶容量は限られており、危険等のリスク度合いに応じた重み付けで記憶を呼び覚ますが、リスクが低いと感じ取ったそれまでの入力情報は強く作用せず、他に優先する目先の事象にとらわれるおそれがある。すなわち、人は、途中対処が必要でも、本人の捉えた重要性（リスクとなる感覚）が薄ければ、ワーキングメモリに強く呼び覚まされる事がないか、あるいは、僅かに注意や課題に対する意識を戻す刺激を受けても、その情報がリスクとなる記憶を呼び戻すことができない事にもなる。

　つまり、車に幼児を残して荷の引き取りを優先する事が、利用者にとってどれ程の実際のリスクとなるか、判断が出来る材料を明示された上で選択をする状況となれば、親は、例えば幼児を残す選択ではなく、一旦幼児と一緒に車両を離れる判断をとりうる。例えば、親は、店員等に一時的に幼児の面倒を見て貰い、その間に荷物を先に車両に移載してから、改めて一旦預けた幼児を引き取るなどのリスク回避がとれる。

　本開示に係る情報処理による事故予防策は、単に車両に幼児が残っていることを検出して警報を鳴らすのではなく、車両に幼児等が乗車したことを検知すると、後部座席に乗っているか等を検出し、検出した情報を親等の運転手に通知する。さらに、本開示に係る情報処理は、車両内に幼児が残る可能性があれば通知し、通知を利用者が認識している事をさらに確認し、後で実際に幼児を降車させたか否かを判定する。そして、本開示に係る情報処理は、その後にリスクを段階的に運転手に通知し、さらに必要な対処が遅れそう場合には、ドアロックの自動解除や第三者への緊急発信など、合わせて段階的救済策を織り込むものである。

　なお、利用者が適切な復帰対策を行った際の救済策は、その実行自体を目的とするのではなく、この通知の仕組みの実装影響の効果は、それら実行が進むと、車両周囲にいる人にクラクション等の通知が鳴り響き注目される点にある。これは、例えば、運転手が車両に戻った際の恥ずかしさ、周囲の他人にとがめられるリスク、ＳＯＳ発信先として登録された二次通報先（家族等）への連絡が通報されるなどを意味する。また、他のリスクとして、家族や周囲の身内から後日にとがめられるリスクや、危険性を感じる家族から幼児の車両への乗車時に適切な保護を託されなくなるリスク、置き去り事故を回避する目的でドアロック解除された際に不審な第三者が幼児に近接するリスク、救急当局等にＳＯＳ発信されることで保護責任など刑事罰を受けるリスクなど、各種段階的な対策が自動でシステムによって進められるなかで顕在化するリスクがある。

　結果として、車両に戻った利用者は、幼児を置き去りの無責任さから社会に周囲から批判されという心理的な負担として圧し掛かることが行動判断心理に作用する。このように、子供を車両に残すことの心理的なリスク負荷として記憶に作用することで、一時的にワーキングメモリを多く占有する思考の浮遊が発生した場合であっても、車両に幼児がいる記憶が著しく低下するのを防ぐことが可能となり、置き去り事故が発生する確率を抑制できる。

　更には、利用者が車両に戻るにしても、遅れた場合には車両に辿り付く前にドアロック解除が強制的にされるとなれば、直接的な幼児の長期放置を防ぐのみならず、車両内の物品盗難、置いてきた幼児の誘拐などの更なる危険に晒される。このことから、利用者には、通常のリスク判断行動心理の、それらリスクが直感的に判断心理に働く事で、車両に残した事を忘れることの状況認識（Situation　Awareness）欠落に陥ることの回避が期待される。

　上述してきたように、従来の幼児置き去り事故防止機能とは、車両内の幼児等の有無を検出して運転手に単純に知らせる機能であり、置き去り事故に繋がる背景（親が意図して車に子供を残している等）から求められる対策としては、実情に必ずしもマッチしていなかった。運転手が、車両に幼児を残して離れる理由は様々であり、もちろん車両に幼児を残さないことが最善の対策といえようが、通知をするだけでは対策とならない場合が多い。理由としては、意図して幼児を車両に残している利用者にとっては、わざわざ通知を受ける事にはリスクの捉え方では違いがないからである。

　そこで、本開示に係る情報処理では、以下に説明する処理を段階的に実行する。前提として、幼児の置き去り事故には、幼児の存在を親が認識していない場合と、親が意図して車両に幼児を残す場合との大きく２種類に大別され、親が降車時のリスクをどのように判断するかが影響する。親は、幼児を車に残した事が直感的に明示的なリスクとして分からない事で、安易な判断をして、結果として悲惨な事故に繋がるケースが多いのが実態である。

　すなわち、仕組みとしてリスク感覚を適正化することが重要であり、本開示に係る情報処理では、意識判断が階層的に行われ、間違った一時の判断で取り返しの付かない熱中症等の死亡事故に繋がるのを防ぐものである。

　具体的には、本開示に係る情報処理は、（１－１）車室内への幼児の連れ込み有無について検出し、（１－２）あるいは親が意図せずとも、子供が遊びの延長で無人の車に忍び込んだり、こっそりと乗り込んだりしたことを検出した場合、運転手にテル・テール（tell　tale）やスマホのアプリ等に検出結果を通知する。（２）その後に幼児の車両内の継続滞在を観測し、幼児が車室内にいることをリマインド通知する。（３）親等の降車時に幼児が連れ出されるかの下車確認をし、子供を降車させないで下車する場合には注意喚起を通知する。（４）降車時に置き去り選択をしたかどうかを確認する。なお、置き去り選択をしていない場合（意図した置き去りでない場合）、一定時間が経過すると、強制的に車両がクラクション等を鳴らして周囲に通知する。これにより、親は、羞恥の気持ちを抱いたり、過失や罰則を意識したりするので、今後の置き去りが抑制される。置き去りの確認操作が行われることで、記憶へのリスクとしての刷り込みがなされる。

　本開示に係る情報処理では、（４）の置き去り選択の際に、同地域の外気温や天気予報、注意予報の通知、例年のその時期の幼児死亡人数、車室内の温度上昇の推測グラフ、危険状況到達時間の明示的マーク等を表示してもよい。さらに、過去の履歴に基づいて、置き去りしたことを忘れやすい利用者に対しては、過去に発生したリスクを再通知してもよい。また、（５）置き去りを忘れた場合に、緊急予備通知の電話番号登録への呼び出し確認をする（家族や警察や消防当局）。（６）タイマーに応じて、車両ドアロックを自動解除（ロックセンチネル解除）する。（７）リモートで車室内カメラ画像を外部に伝送する、外部にＳＯＳの自動送信をする。（８）クラクション、再入庫禁止、出庫の届け出完了までロックする。（９）アプリと組み合わせた運用を設定する事で、降車時警報や規定タイマー警報よりは時間延長が可能な設定を許容する一方で、その操作を通して利用者に戻るタイムリミットを周知する。

　本開示に係る情報処理は、以上のような一連の段階的な処理をふむことで、リスク判断する情報を階層的に親や運転手に提供する。従来の幼児置き去り対策の仕組みは、車両内に幼児が残っていることを検出して単純に幾つかの方法で通知すること等が基本となるが、そのような単純な通知は、利用者個人の働き掛けのないまま機械的に行われても、利用者にとってリスクに対する重み付けを成した判断を左右する刺激とはならない。一方、本開示に係る情報処理は、異なる階層の状況に応じて視覚的、聴覚的、ハプティックス的な複数階層の刺激を断続的に与えるので、リスクに対する記憶作用が持続的に働き、たとえ車両を降車して幼児を車両に残しても、車両に残した幼児に及ぶリスクが異なる側面からリスク感覚が起こり、記憶を呼び起こさせる効果をもたらす。

　人の記憶は有限であり、行動をしている範囲の事柄に最大限の注意を払いつつも予定として組み込んだ用事等を忘れずにこなすには、その用事が関連した記憶を多く持っている分、忘れにくく作用する。本開示に係る情報処理は、このように、車の利用者が早期の復帰必要性を念頭に置く重要な仕組みとして作用し、無理な長期の幼児車両内置き去りを予防する事が期待される。

（１－２．実施形態に係る情報処理の概要）
　以上、本開示に係る情報処理の前提を説明した。次に、図１乃至図５を用いて、本開示の実施形態に係る情報処理の概要を説明する。本開示の実施形態に係る情報処理は、所定の閉鎖空間において、幼児など自身では身の危険を知らせることが難しい生体が取り残された場合に、かかる生体を検出したうえで、その危険を段階的に通知するものである。

　実施形態では、所定の閉鎖空間の一例として自動車である車両１００を、車両１００に幼児等の生体を取り残す主体の一例として運転手１０を、車両１００に取り残される生体の一例として幼児２０を、それぞれ例に挙げる。すなわち、実施形態では、車両１００に車両１００を運転する運転手１０と、幼児２０とが同乗している状況を例に挙げる。図１は、実施形態に係る車両１００の断面図である。

　運転手１０は、幼児２０の親あるいは保護者等である。幼児２０は、運転手１０によって保護される子供であり、自身では助けを呼んだり、ドアロック解除等を行うことができない年齢の子供である。

　車両１００は、本開示に係る置き去り通知装置の一例であり、後述する各種機能部を動作することにより、実施形態に係る情報処理（置き去り通知処理）を実行する。図１に示すように、車両１００は、カメラ２０１およびカメラ２０２を備える。

　カメラ２０１およびカメラ２０２は、例えばＴｏＦ（（Time　of　Flight）センサを備える深度センサ付きカメラである。カメラ２０１やカメラ２０２は、車両１００の前方や、天井、後部座席等に備えられることで、車両１００の内部に所在する生体を死角なく検出可能である。なお、カメラ２０１およびカメラ２０２は、ミリ波による生体信号検出等の各種機能を備えてもよい。例えば、カメラ２０１およびカメラ２０２は、幼児２０が隠れがちな足元スペース（footwell）２０３の範囲についても、幼児２０の検出が可能である。なお、幼児を検出する機器は、必ずしも幼児の置き去り検出に特化した用途に限定して設置する必要はない。走行中に後部座席にいる幼児が寝ていたり、おとなしく起きたまま座っていたり、気になる様子を直接画像として運転手１０が見られるようにすることで安心感を与えるといった、利便性用途のカメラ表示機能を組み込んで運用をしてもよい。

　車両１００は、走行中、定期的に幼児２０の状況を検出し、検出した情報を運転手１０に通知する。例えば、車両１００は、カメラ２０１やカメラ２０２により撮影された幼児２０の状態をフロントパネルに表示してもよいし、状態を音声で通知してもよい。これにより、運転手１０は、幼児２０が車両１００に所在することや、寝ているか起きているかなどの状態を常に意識することになるので、幼児２０の存在をうっかり忘れてしまうといった事態を防止することができる。

　また、運転手１０は、自分が意図して乗せたわけではない幼児２０が車両１００に所在することを把握できる。例えば、運転手１０は、幼児２０が遊びで車両１００に入り込んでいたり、運転手１０に内緒で車両１００に隠れていたりする事態が発生したとしても、その事態を把握できる。

　なお、図１での図示は省略するが、車両１００は、車内および外部の温度や湿度、今後の天気の動向、車内温度の上昇予測等を検知するセンサを備え、各種の環境情報を取得可能である。かかる環境情報は、後述する検出および通知処理等に利用される。

　次に、図２を用いて、車両１００が表示するリスク情報について説明する。図２は、実施形態に係る車両１００が備える表示部１４５を示す図である。表示部１４５は、車両１００のフロントパネル等に備えられるディスプレイであり、各種情報を表示する。

　例えば、車両１００は、運転手１０が降車する際に幼児２０を車内に取り残そうとする場合、取得した環境情報に基づいて、リスク通知グラフ２０４を表示する。

　リスク通知グラフ２０４は、車両１００が運転手１０に提供するリスク情報の一例である。例えば、リスク通知グラフ２０４は、運転手１０が車両１００を離れてからの経過時間に沿って、車両１００に取り残される幼児２０のリスクを表示するものである。

　具体的には、リスク通知グラフ２０４は、車両１００内部の温度上昇が１０℃以内である第１範囲２０５と、温度上昇が２０℃以内である第２範囲２０６と、運転手１０が車両１００に戻ってくると推測される時間を示す第３範囲２０７と、温度上昇が３０℃を超える第３範囲２０８とを含む。

　車両１００は、駐車した場合など運転手１０が降車しようとしたと判定すると、ナビゲーションシステムに登録された目的地等に基づき、運転手１０が車両を離れて戻ってくるまでの時間を算出する。また、車両１００は、車内温度および外部環境等に基づき、車両１００の内部の温度が時間に沿ってどのように上昇するかを推定する。そして、車両１００は、これらの情報をまとめてリスク通知グラフ２０４として表示する。これにより、車両１００は、幼児２０を車両１００に取り残した場合にどれくらいのリスクが生じるかという情報を運転手１０に一目で把握させることができる。なお、車両１００は、リスク通知グラフ２０４を運転手１０が利用するスマートフォン等の端末装置に送信し、端末装置上でリスク通知グラフ２０４を表示させてもよい。

　また、リスク通知グラフ２０４は、運転手１０が車両１００に戻ってくるまでのカウントダウンタイマーとしても機能する。例えば、リスク通知グラフ２０４は、時間の経過とともに、第１範囲２０５を表示している範囲が消去していき、徐々に濃い色彩を有する第２範囲２０６、第３範囲２０８の占める割合が高くなっていく。これにより、端末装置等でリスク通知グラフ２０４を確認した運転手１０は、早く車両１００に戻るための動機付けを与えられることになる。なお、これらリスク情報は、リスクがあるからといって、常時、運転手１０が利用するスマートフォン等の端末装置のスクリーン画面に優先順位を上げて表示をし続けることを要しない。これらの表示がアプリ利用者にとって煩わしいと判断されると、アプリによる通知を強制的に止めてしまう事態を招きかねないからである。そのため、例えば、当該アプリは、セキュリティのために画面がロックされている状態で、運転手１０がセキュリティ解除操作を行うまでの間に一時的に注意喚起をする形態の表示を行うなど、利用者に煩わしさを感じさせない態様で表示を行ってもよい。

　このように、車両１００は、運転手１０の降車前から常に幼児２０の存在を意識させ、また幼児２０を取り残した場合のリスク情報を表示することで、運転手１０にリスクを意識させる。さらに、車両１００は、運転手１０に降車後に、段階的に各種処理を行うことで、置き去り事故が発生することを防止する。以下、図３乃至図５を用いて、車両１００が実行する情報処理の流れについて説明する。

（１－３．実施形態に係る情報処理の手順）
　まず、図３を用いて、実施形態に係る処理の全体の流れを説明する。図３は、実施形態に係る処理の流れを示すフローチャート（１）である。

　図３に示すように、車両１００は、運転手１０以外に車両１００内に所在する生体（例えば幼児２０等）を検出する（ステップＳ１０１）。具体的には、車両１００は、カメラ２０１やカメラ２０２等の深度カメラ、ミリ波レーダによる検出、ＲＦ（radio　frequency）波を用いた検知等、種々の検出処理を行う。また、車両１００は、幼児２０がどのような姿勢でいるか（寝ているか、起きているか）を判定するために、姿勢検出処理（posture把握のための信号検出等）を行ってもよい。このとき、車両１００は、幼児２０の体調の悪化などに対して的確な判定を行うため、より正確な状態検出を試みてもよい。例えば、車両１００は、映像のサンプリングレートを高めるなど、高い動作周波数でセンサを作動することができる。この場合、センサに関する消費電力が上がる可能性もあるが、車両１００は、在不在確認等の定常時動作と、より詳細な脈波等の生体情報検出をする場合等を動的に変化させることで、それを抑制できる。例えば、車両１００は、生体の評価を行うために特定期間でサンプリングレートを引き上げて、呼吸サイクルや脈波などの身体挙動評価をし、その結果に応じてセンサの感度を動的に変化させる。あるいは、車両１００は、呼吸や脈波等の詳細生体評価が不要な場合は、数分おきの時間間隔Ｔを隔て、その検出差分の変化をもとに状態変化を判定してもよい。例えば、後部座席にいる幼児２０を精度よく検出するには、検出器の車室内設置配置を幼児２０が確認できる位置として図１に図示する車両ルーフ中央寄りのチャイルドシートがある空間に配置するようカメラ２０２を配し、運転者監視に適したカメラ２０１と異なる配置をする。これにより、幼児２０をカメラ２０２で、車両の運転手をカメラ２０１でそれぞれ精度よく検出できる。

　車両１００は、幼児２０を検出したか否かを判定する（ステップＳ１０２）。幼児２０が検出されない場合（ステップＳ１０２；Ｎｏ）、車両１００は、幼児２０の検出を継続する。かかる処理は、車両１００の走行中に限らず、幼児２０が誤って乗り込んできたことを検出するため、停止中にも継続されていてもよい。

　幼児２０が検出された場合（ステップＳ１０２；Ｙｅｓ）、車両１００は、幼児２０の存在を運転手１０に通知する（ステップＳ１０３）。このとき、車両１００は、保護者である運転手１０に連れだって乗車した幼児２０以外に生体が検出されている場合、その旨を車両１００の発進前等に運転手１０に通知してもよい。これにより、運転手１０は、自分が存在を意識しない生体（幼児２０とは異なる別の子供等）を把握できるので、その生体が置き去りにされることを抑止できる。

　車両１００は、走行中、幼児２０の状態をトラッキングし、その状態の通知を継続する（ステップＳ１０４）。これにより、車両１００は、運転手１０に幼児２０の存在を定期的に意識させる。また、車両１００は、幼児２０の検出と並行して、外気温等の環境情報を取得する（ステップＳ１０５）。

　走行中、車両１００は、運転手１０の意識度合いを評価してもよい（ステップＳ１０６）。例えば、車両１００は、運転手１０が幼児２０の存在を確認しようとしているか（例えば、バックミラー等で幼児２０の状態を目視しているか等）をカメラ２０１等を用いて判定する。幼児２０への関心が低い場合、運転手１０が降車時に幼児２０を取り残したことを忘れる可能性が高いため、車両１００は、リスクが通常より高いと判定して、後述するリスク対策処理を行ってもよい。なお、意識度合いの評価手法（運転手１０による幼児２０の確認方法）は、バックミラー等に限定されず、例えば後部座席の幼児着座位置を包含するカメラ画像や、他の用途の表示機器の表示であってもよい。

　続いて、車両１００は、運転手１０が中継地もしくは目的地に到着したか否かを判定する（ステップＳ１０７）。中継地もしくは目的地に到着していない場合（ステップＳ１０７；Ｎｏ）、車両１００は、幼児２０の状態の検知や運転手１０への通知、環境情報の取得等を継続する。

　一方、中継地もしくは目的地に到着したと判定した場合（ステップＳ１０７；Ｙｅｓ）、車両１００は、車両１００に同乗しているすべての生体が降車したか否かを判定する（ステップＳ１０８）。すべての生体が降車したと判定した場合（ステップＳ１０８；Ｙｅｓ）、車両１００は、後述する置き去り防止処理を実行する必要がないことから、見守り処理の一つのイベントが終了したと判定する（ステップＳ１１０）。この場合、車両１００は、電力消費等を抑えたセーフモードにて、車内に幼児２０等が誤って入り込んでいないか等を検出する処理を継続してもよい。

　一方、すべての生体が降車していないと判定した場合（ステップＳ１０８；Ｎｏ）、すなわち、いずれかの生体が車両１００に取り残される場合、車両１００は、見守り処理を開始する（ステップＳ１０９）。

　ステップＳ１０９の詳細内容について、図４を用いて説明する。図４は、実施形態に係る処理の流れを示すフローチャート（２）である。

　図４に示すように、車両１００は、降車しようとする運転手１０の目的終了までの時間等のデータを収集する（ステップＳ２０１）。例えば、車両１００は、運転手１０が設定したドライブナビゲーションの目的地がスーパーマーケット等の小売店である場合、その店舗に滞在する人間の平均滞在時間等に基づいて、運転手１０が車両１００に戻ってくるまでの時間を推定する。なお、車両１００は、運転手１０の過去の行動履歴に基づいて、当該店舗から運転手１０が戻ってくるまでの時間を推定してもよい。

　続いて、車両１００は、幼児２０を車両１００に取り残した場合の置き去りリスクを算出する（ステップＳ２０２）。例えば、車両１００は、環境情報に基づいて、車両１００内部の今後の温度上昇を算出する。また、車両１００は、ある気温や湿度下において、幼児２０が熱中症に陥ったり、生命の危険にさらされるまでの時間を算出する。なお、車両１００は、幼児２０の年齢や体格等の情報を予め取得していてもよいし、カメラ２０１等で検出された骨格情報等に基づいて、幼児２０の年齢等を推定してもよい。そして、車両１００は、推定した情報に基づいて、当該年齢の子供が車両１００内部に取り残された場合にどのような影響を受けるか、どのくらいの時間耐えることができるかといった情報に基づいて、リスク情報を算出する。

　車両１００は、リスクを算出したのち、かかるリスクを示すタイマーを表示部１４５に表示する。タイマーとは、例えば、図２に示したリスク通知グラフ２０４である。あるいは、車両１００は、運転手１０が所有する端末装置にリスク通知グラフ２０４を通知する（ステップＳ２０３）。

　その後、車両１００は、幼児２０の車両１００への取り残しが、運転手１０による意図的な待機であるか否か判断する（ステップＳ２０４）。例えば、車両１００は、運転手１０に対して確認メッセージを通知し、降車時に幼児２０の存在を忘れていないか、意図して車両１００に残していくのか、を運転手１０に判断させる。

　運転手１０による意図的な待機であると判断できない場合（ステップＳ２０４；Ｎｏ）、車両１００は、確認を継続する。例えば、意図的な待機であると判断されないまま運転手１０が車両１００を離れた場合、車両１００は、確認メッセージを端末装置に転送する等の処理を行い、運転手１０に幼児２０の存在を通知することを継続する。

　一方、運転手１０による意図的な待機であると判断された場合（ステップＳ２０４；Ｙｅｓ）、車両１００は、運転手１０が降車したことを検出する（ステップＳ２０５）。例えば、車両１００は、カメラ２０１等が撮影する映像に基づいて、運転手１０の降車を検出する。

　その後、車両１００は、車両１００内部に幼児２０を見守る同乗者がいるか否かを判定する（ステップＳ２０６）。例えば、車両１００は、幼児２０よりも体格の大きな同乗者（他の保護者や、高学年の児童等）が検出された場合、幼児２０を見守る同乗者がいると判定する（ステップＳ２０６；Ｙｅｓ）。

　この場合、車両１００は、後述するリスク管理をただちに行わず、車両１００内部で何らかの異常が検出されたか否かを判定する（ステップＳ２０７）。例えば、車両１００は、エアコンが動作しているにもかかわらず車室に温度が上昇していることや、幼児２０が泣き叫んでいることや、幼児２０の体温が上昇していること等の異常を検出すると（ステップＳ２０７；Ｙｅｓ）、後述するリスク管理処理を行う。一方、異常を検出しない場合（ステップＳ２０７；Ｎｏ）、車両１００は、異常が検出されるまでは待機する。

　また、車両１００は、幼児２０のほかに同乗者がいない場合、あるいは、幼児２０と同じような体格の幼児しか検出されず、幼児２０を保護できると推定される人物がいない場合、幼児２０を見守る同乗者がいないと判定する（ステップＳ２０６；Ｎｏ）。この場合、車両１００は、リスク管理処理を実行する（ステップＳ２０８）。

　ステップＳ２０８の詳細内容について、図５を用いて説明する。図５は、実施形態に係る処理の流れを示すフローチャート（３）である。

　図５に示すように、車両１００は、運転手１０が降車したことに伴うドアロックを検出する（ステップＳ３０１）。そして、車両１００は、前述した手法等を用いて運転手１０の戻り時間を算出する（ステップＳ３０２）。これにより、車両１００は、何時までに運転手１０が戻ってこない場合にリスク処理を発動させるか、といったタイマーをセットすることができる。なお、車両１００は、運転手１０の戻り時間として推測した時間が、幼児２０を危険にさらす時間である場合、その旨を運転手１０に警告してもよい。例えば、車両１００は、運転手１０の戻り時間として推測した時刻において車内の温度上昇が所定温度を超えると予測される場合や、温度上昇を加味せずとも幼児２０の年齢的に長時間の滞在が危険と推測される場合などに、その旨を運転手１０に警告する。

　続けて、車両１００は、リスク通知グラフ２０４で示されるようなカウントダウンタイマーを開始する（ステップＳ３０３）。この後の車両１００と運転手１０とのやりとりは、運転手１０が所有する端末装置等を介して行われる。車両１００は、戻り時間が経過する前であっても、一定時間ごとに、端末装置に対してリマインドのための通知（警報を鳴らす等）を行ってもよい。

　続けて、車両１００は、リスク周知のための警報発信準備を行う（ステップＳ３０４）。なお、ステップＳ２０７において異常が検出された場合も、車両１００は、同様にリスク周知のための警報発信準備を行う。

　例えば、車両１００は、運転手１０から緊急サルベージのリクエストを受け付けたか否かを判定する（ステップＳ３０５）。緊急サルベージとは、運転手１０に何らかのトラブルが発生し、予定時刻までに車両１００に戻れないような事態に陥った場合に、運転手１０が明示的に周囲に幼児２０の救出を依頼するものである。例えば、運転手１０は、スマートフォンの端末装置を操作し、予め設定された緊急サルベージリクエストを車両１００に送信することで、緊急サルベージを発動させる。

　運転手１０から緊急サルベージのリクエストを受け付けた場合（ステップＳ３０５；Ｙｅｓ）、車両１００は、周囲への強制的な周知処理を実行する（ステップＳ３０６）。例えば、車両１００は、警報（クラクション等）を鳴らしたり、点滅する光等を利用したりして、幼児２０を救出してほしい旨を周囲に知らせる。

　一方、運転手１０から緊急サルベージのリクエストを受け付けていない場合（ステップＳ３０５；Ｎｏ）、車両１００は、リスク管理条件を満たしたか否かを判定する（ステップＳ３０７）。例えば、リスク管理条件とは、運転手１０が戻り予測時間のうち所定割合（例えば８割など）を経過したのに車両１００に戻ってこない場合や、戻り予測時間の半分を経過したため運転手１０に車両１００に戻る旨のメッセージを通知したのにもかかわらず返信がない場合等である。なお、リスク管理条件は、予め運転手１０によって設定されていてもよいし、車両１００を管理する管理者等により任意に設定されてもよい。

　リスク管理条件を満たした場合（ステップＳ３０７；Ｙｅｓ）、車両１００は、リスク管理条件と合わせて設定されているリスク対策処理を実行する。例えば、車両１００は、予め登録された家族や、当該国の救急当局等へＳＯＳ通知を発信する（ステップＳ３０８）。

　なお、リスク管理条件を満たしていない場合（ステップＳ３０７；Ｎｏ）、車両１００は、他のリスク管理条件を満たしたか否かを判定する（ステップＳ３０９）。例えば、他のリスク管理条件とは、幼児２０の体調悪化が検出された場合、幼児２０が救出を望むような声を上げている場合、同乗者が助けを求めている声が検出されたような場合等である。なお、他のリスク管理条件についても、予め運転手１０によって設定されていてもよいし、車両１００を管理する管理者等により任意に設定されてもよい。

　他のリスク管理条件を満たした場合（ステップＳ３０９；Ｙｅｓ）、車両１００は、当該リスク管理条件と合わせて設定されているリスク対策処理を実行する。例えば、車両１００は、ドアロック解除や、ドアロック解除後の車内映像の録画情報を運転手１０に送信する等の処理を行う（ステップＳ３１０）。

　車両１００は、ステップＳ３０６、ステップＳ３０８、ステップＳ３１０等のリスク対策を段階的に行うことにより、運転手１０に、幼児２０を取り残した場合に発生するリスクをより強く意識させる。すなわち、運転手１０は、早めに車両１００に戻らないと、周囲に幼児２０が車両１００内部に取り残されていることや、家族等に幼児２０を車両１００に残して買い物に行ったこと等が知られるリスクを意識する。あるいは、運転手１０は、早めに車両１００に戻らないと、強制的にドアロックが解除されることで、不特定の第三者が救出に介入してしまうことや、誘拐や車内荒らしに遭遇するリスクを意識する。このような階層的な処理が行われることを運転手１０が意識することにより、置き去りの事案を減少させたり、置き去りがあったとしても運転手１０に車両１００に早く戻ることを促したりするといった効果が生ずる。

　その後、車両１００は、運転手１０が車両１００に戻ってきたか否かを判定する（ステップＳ３１１）。運転手１０が車両１００に戻ってきた場合（ステップＳ３１１；Ｙｅｓ）、車両１００は、一連の見守り処理を終了する。

　一方、運転手１０が車両１００に戻ってきていない場合（ステップＳ３１１；Ｎｏ）、車両１００は、現時刻がタイマーの時間内であるか否かを判定する（ステップＳ３１２）。現時刻がタイマーの時間内であれば（ステップＳ３１２；Ｙｅｓ）、車両１００は、リスク対策処理を継続する。

　一方、現時刻がタイマーの時間を超過している場合（ステップＳ３１２；Ｎｏ）、車両１００は、幼児２０の救出のため、消防等、当該国における緊急連絡先に連絡をする（ステップＳ３１３）。これにより、車両１００は、最悪の場合であっても、幼児２０を車両１００内部から救出するための手立てを実行することができる。

　以上、図１乃至図５を用いて説明したように、実施形態に係る車両１００は、車両１００内部など所定の空間に所在する幼児２０が検出された場合に、検出した情報を車両１００に所在する運転手１０に通知する。また、車両１００は、幼児２０の状態および車両１００の環境情報を取得し、取得した情報に基づいて算出される、幼児２０が車両１００に滞在を続ける場合のリスク情報（例えばリスク通知グラフ２０４）を、車両１００から運転手１０が離れる際に、表示部１４５や運転手１０が利用する端末装置に表示するよう制御する。

　すなわち、車両１００は、異なる階層の状況に応じて視覚的、聴覚的、ハプティックス的な複数階層の刺激を断続的に与えるので、運転手１０のリスクに対する記憶作用を持続的に働かせることができる。具体的には、車両１００は、運転手１０が幼児２０を車両１００に残した場合に、幼児２０に及ぶリスクを様々な側面から判断するためのリスク情報を運転手１０に与えることで、リスク感覚を喚起させ、幼児２０に関する記憶を呼び起こさせる。これにより、車両１００は、幼児２０が置き去りされること抑止するとともに、その対処について適切に運転手１０に通知することができる。

（１－４．実施形態に係る情報処理システムの構成例）
　上述の説明では、実施形態に係る処理を車両１００が実行する例を示したが、かかる処理は、実施形態に係る情報処理システム１を構成する各装置が協働して実行してもよい。図６を用いて、実施形態に係る情報処理システム１について説明する。図６は、実施形態に係る情報処理システム１の構成例を示す図である。

　ネットワークＮは、情報処理システム１を構成する各装置を接続するネットワークの総称である。例えば、ネットワークＮは、インターネットや携帯電話通信網等である。

　車両１００は、本開示に係る置き去り通知装置の一例であり、例えば自動車等、情報処理機能を備えた移動体である。車両１００は、上述した各種情報処理を実行する。

　端末５０は、運転手１０が所有する情報処理端末であり、例えばスマートフォンやタブレット端末、スマートウォッチ等のウェアラブルデバイスである。

　クラウドサーバ１５０は、車両１００を管理する管理者等によって利用されるサーバ装置である。クラウドサーバ１５０は、例えば、各種情報を車両１００に提供したり、車両１００から要求を受け付け、各種情報処理を実行する。

　通信基地局４０は、ネットワークＮと各装置とを接続する際に通信を中継する基地局である。

　続いて、図７を用いて、情報処理システム１に含まれる各処理部や、情報処理システム１が取り扱う各種情報について説明する。図７は、実施形態に係る情報処理システム１の構成例を示すブロック図である。なお、図７に示す各ブロックは、あくまで説明のために各機構や各機能を概念的に示したものであり、各種変形を伴ってもよい。

　例えば、情報処理システム１は、ＴｏＦカメラ２１０や、ＶＩＳ／ＩＲ（Visible/Infrared）カメラ２１１や、ミリ波生体信号検出器２１２や、乗車時の幼児検出器２１３等を含む。また、情報処理システム１は、人体の検出に有用な姿勢検出器（Posture　Body　Tracking）等を含んでもよい。これらの検出器は、例えば、図１で示したカメラ２０１やカメラ２０２に対応する。

　情報処理システム１は、これらの検出器により、幼児検出システム２１４を構成する。例えば、情報処理システム１は、ＴｏＦカメラ２１０やＶＩＳ／ＩＲカメラ２１１等に撮像された幼児を画像認識すること等により、車両１００内部に所在する幼児２０を検出する。

　また、情報処理システム１は、各種情報として、直射日光情報２２０や、天候情報２２１や、位置情報２２２等を取得する。例えば、情報処理システム１は、ネットワークＮを介して、当該国の気象庁が発表する環境情報や、各種天気サービスが提供する環境情報から、これらの情報を取得する。あるいは、情報処理システム１は、車両１００が備える温度センサや湿度センサ等から、これらの情報を取得してもよい。

　また、情報処理システム１は、各種情報として、リスクおよび戻り時間算出器２２３により算出（推定）されたリスクや戻り時間を取得する。また、情報処理システム１は、グラフおよびタイマー表示生成器２２４により生成される可視化されたグラフや、車両１００内部の温度上昇グラフや、幼児２０の体温上昇グラフや、リスク通知グラフ２０４のような戻り時間を考慮した残時間タイマー表示等を取得する。

　情報処理システム１は、幼児検出システム２１４から得られた情報と、各種情報に基づいて、幼児２０が取り残された際のリスクを判定するリスク判定器２３０を構成する。

　リスク判定器２３０は、可視化処理器２３１によってリスク通知グラフ２０４を可視化する。また、車両内パネル等表示装置２３２は、可視化されたリスク通知グラフ２０４を車両１００の表示部１４５や端末５０に表示するよう制御する。また、リスク判定器２３０は、クラクション、ライト点滅機構２３３を制御し、幼児２０に対する危険性が高いと判定した場合、クラクションやライトを作動させる。

　また、リスク判定器２３０は、幼児２０に対する危険性が高いと判定した場合、ドアロック解除機構２４４を制御し、ドアロックを解除させる。また、リスク判定器２３０は、車両１００内部が所定温度を超えることが予測される場合等に、エアコン延長機構２４５を制御し、適宜、エアコンを作動させる。

　また、リスク判定器２３０は、幼児２０が置かれた状況に応じて、外部通信機器もしくは通信基地局２５０との通信を行い、第三者通知２５１や、ＳＯＳ通知等２５２や、運転手１０の端末５０等への通知２５３等の各種通知を発信させる。

　続いて、図８を用いて、情報処理システム１における通信処理の例を示す。図８は、実施形態に係る情報処理システム１における通信処理の一例を示す図である。

　図８に示すように、車両１００は、幼児２０が車両１００内部に置き去りされ、所定時間が経過した場合、例えばクラウドサーバ１５０を介して、緊急連絡を行う。例えば、クラウドサーバ１５０は、車両外部通信２６４に基づき、汎用基地局２６１や汎用基地局２６２を介して、各種管理サーバや、当該国の消防当局へのＳＯＳ、ｅ－ｃａｌｌと称される自動緊急連絡を含む通知２６６を送信する。これにより、クラウドサーバ１５０は、消防等の緊急連絡室２６７との連絡を確立する。

　また、クラウドサーバ１５０は、汎用基地局２６１を介して、予め登録していた運転手１０の家族等に通知を行ってもよい。かかる通知は、家族登録者異常検知登録サービス型等と称される。また、車両１００は、汎用基地局２６１を介して、直接、事前登録二次通報先２７０に連絡を行ってもよい。かかる通知は、家族機器内登録直接通知型等と称される。事前登録二次通報先２７０とは、運転手１０の家族や身内、信頼できる友人等であり、運転手１０が予め二次通報先として登録を行うものとする。この場合、車両１００は、無線回線を含む各種ネットワークや、携帯電話の無線回線を通じて、事前登録二次通報先２７０との連絡を確立する。

　また、車両１００は、運転手１０の離車の経過時間に伴うリスク推定＆換算機２６５（例えば、図７で示したリスク判定器２３０に対応する）によって推定されたリスクに応じて、自動で車両外部通信２６４を用いて、汎用基地局２６２等との通信を確立してもよい。また、車両１００は、ＥＬＴＲＥＳ（登録商標）のような省電力無線通信を利用する場合、Ｅｌｔｒｅｓ基地局２６３と通信を確立し、各種通知を行ってもよい。

　例えば、リスク通知の送信要求を受けた汎用基地局２６２やＥｌｔｒｅｓ基地局２６３は、運転手１０が利用するスマートフォンやウェアラブルデバイス２７１に通知を送信する。この場合、スマートフォンやウェアラブルデバイス２７１には、Ｐｉｎ　Ｐｏｉｎｔ立ち寄り回遊型立ち寄り戻り時間推定アプリと称されるような、車両１００と連動して運転手１０の行動に応じた戻り時間が算出されるアプリがインストールされる。例えば、スマートフォンは、車から運転手１０が離れた際の移動時間をトラッキングする処理を行う。

　以上の処理について、情報処理システム１が実行する処理の流れについて、図９Ａおよび図９Ｂを用いて説明する。図９Ａは、実施形態に係る情報処理システム１の処理の流れを示すフローチャート（１）である。なお、図３乃至図５で説明した処理と重複するものについては、説明を省略する。

　図９Ａに示すように、情報処理システム１は、幼児２０の検出および幼児２０の状態等の通知を行う（ステップＳ４０１）。その後、情報処理システム１は、幼児２０が取り残される状況の選択を行う（ステップＳ４０２）。例えば、情報処理システム１は、幼児２０が取り残される状況が意図的なものであるか、あるいは、幼児２０のみで残るか、運転手１０とは異なる保護者等と残るか、といった状況の選択を行う。

　情報処理システム１は、ステップＳ４０２の選択を受けて、幼児２０の取り残し判断を行う（ステップＳ４０３）。保護者ありとともに幼児２０が取り残される場合、情報処理システム１は居残る人物を暫定的な保護者とみなし、暫定保護者による見守りが開始される（ステップＳ４０４）。また、情報処理システム１は、車両１００に残る人物がいない場合、すなわち取り残しがないと判定した場合、低消費電力による見守り処理（車両１００内部の検出処理等）を継続する（ステップＳ４０５）。

　幼児２０のみで取り残される場合、情報処理システム１は、置き去り予防処理を開始する（ステップＳ４０６）。情報処理システム１は、車両１００が備えるセンサ等を用いて、幼児２０が体調を悪化させていないか等の状態変化や、環境の変化等の観測、および、通知必要性の評価を行う（ステップＳ４０７）。そして、情報処理システム１は、経過時間に沿って、情報の更新および救急通報等のリスク管理処理を行う（ステップＳ４０８）。ステップＳ４０８の処理の詳細については、図９Ｂを用いて後述する。

　その後、情報処理システム１は、取り残し状況が解消されたか否かを判断する（ステップＳ４２１）。取り残し状況が解消されていない場合（ステップＳ４２１；Ｎｏ）、情報処理システム１は、幼児２０の状態変化等の観測や、リスク管理処理を継続する。一方、取り残し状況が解消された場合（ステップＳ４２１；Ｙｅｓ）、情報処理システム１は、運転手１０の降車に伴い監視モニタリングを終了する。

　続いて、図９Ｂを用いて、図９ＡのステップＳ４０８におけるリスク管理処理の詳細について説明する。図９Ｂは、実施形態に係る情報処理システム１の処理の流れを示すフローチャート（２）である。

　図９Ｂに示すように、情報処理システム１は、経過時間に応じた車内温度情報等を観測し、リスクが増加しているステータスを判断する（ステップＳ４１１）。また、情報処理システム１は、リスク変化の評価を更新し、状態監視評価値の通知種別（どのようなリスクにおいて、どのような通知を行うか）を判定する（ステップＳ４１２）。

　そして、情報処理システム１は、ステップＳ４１１およびステップＳ４１２で得られた情報に基づいて、リスクが増加したことによる各種通知の必要性を判定する（ステップＳ４１３）。具体的には、情報処理システム１は、状況に応じて車両１００のアンロック処理を行ったり、クラクション作動処理を制御する（ステップＳ４１４）。

　また、情報処理システム１は、５Ｇなどの端末間通知が可能な場合には、運転手１０が所有するスマートフォン等に異常事態の発報ステータスを通知する（ステップＳ４１５）。なお、情報処理システム１は、４Ｇなど端末間通知が不可能な通信規格を用いる場合、基地局による中継を経て（ステップＳ４１６）、運転手１０に通知を行ってもよい。

　また、情報処理システム１は、ＥＬＴＲＥＳや商用携帯電話網を利用する場合も、基地局による中継を経て、異常検知等をクラウドサーバ１５０等の管理サーバに通知してもよい（ステップＳ４１７）。例えば、情報処理システム１は、消防当局やｅ－ｃａｌｌなどの救急コントロールセンター（緊急指令室）に通知する（ステップＳ４１８）。あるいは、情報処理システム１は、予め登録されていた二次通報先への通知を行う（ステップＳ４１９）。なお、これら説明した手順は一例に過ぎず、必ずしもこの手順に沿って処理を行わなくともよい。かかる手順で示したように、階層的に通知等の対処が組まれている事で、異なるリスクが運転手１０等に対して視覚的や知識としての記憶を呼び覚ます刺激となり、対処が必要な記憶として作用する副次的で重要な効果をもたらす。

（１－５．実施形態に係る車両の構成例）
　次に、図１０を用いて、車両１００の構成について説明する。図１０は、本開示の実施形態に係る車両１００の構成例を示す図である。図１０に示すように、車両１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０と、検知部１４０と、表示部１４５とを有する。なお、図１０に示した構成は機能的な構成であり、ハードウェア構成はこれとは異なっていてもよい。また、車両１００の機能は、複数の物理的に分離された装置に分散して実装されてもよい。

　通信部１１０は、例えば、ネットワークインタフェースコントローラ(Network　Interface　Controller)やＮＩＣ（Network　Interface　Card）等によって実現される。通信部１１０は、ＵＳＢ（Universal　Serial　Bus）ホストコントローラ、ＵＳＢポート等により構成されるＵＳＢインターフェイスであってもよい。また、通信部１１０は、有線インターフェイスであってもよいし、無線インターフェイスであってもよい。例えば、通信部１１０は、無線ＬＡＮ方式やセルラー通信方式の無線通信インターフェイスであってもよい。通信部１１０は、車両１００の通信手段或いは送信手段として機能する。例えば、通信部１１０は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、クラウドサーバ１５０や端末５０等、他の情報処理端末等との間で情報の送受信を行う。

　記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random　Access　Memory)、フラッシュメモリ（Flash　Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２０は、各種データを記憶する。例えば、記憶部１２０は、検出対象を学習した学習器（画像認識モデル）や、検出した対象物に関するデータ等を記憶してもよい。また、記憶部１２０は、自動運転を実行するための地図データ等を記憶してもよい。また、記憶部１２０は、ユーザ情報記憶部１２１や、リスク管理記憶部１２２を備える。

　図１１は、実施形態に係るユーザ情報記憶部１２１の一例を示す図である。図１１に示すように、ユーザ情報記憶部１２１は、「ユーザＩＤ」、「端末ＩＤ」、「通知先ＩＤ」といった項目を有する。なお、図１１および図１２では、記憶部１２０に格納される情報を「Ａ０１」のように概念的に示す場合があるが、実際には、後述する各情報が記憶部１２０に記憶される。

　「ユーザＩＤ」は、車両１００のユーザ（例えば運転手１０）を識別するための識別情報である。「端末ＩＤ」は、ユーザが利用する端末装置を識別するための識別情報である。図１１に示すように、ユーザ情報記憶部１２１には、一人のユーザが複数の端末装置を登録してもよい。「通知先ＩＤ」は、リスク管理処理において通知を行う連絡先を識別するための識別情報である。例えば、通知先ＩＤは、ユーザの家族や友人等の連絡先を示すための情報（端末ＩＤ、電話番号、メールアドレス等）である。なお、本開示ではユーザ情報記憶部１２１を車両１００に搭載した想定であるが、必要なのは適格な通知先の特定であり、外部のクラウドサーバ等で管理運用して紐づけを行ってもよい。

　次に、図１２を用いて、リスク管理記憶部１２２について説明する。図１２は、実施形態に係るリスク管理記憶部１２２の一例を示す図である。図１２に示すように、リスク管理記憶部１２２は、「リスク対応ＩＤ」、「条件」、「対応内容」といった項目を有する。

　「リスク対応ＩＤ」は、車両１００によって段階的に実行されるリスク管理処理を識別するための識別情報である。「条件」は、リスク管理処理が発動されるための条件である。「対応内容」は、リスク管理処理として実行される具体的な内容である。

　例えば、対応内容が「スマートフォンへの通知」である場合、車両１００が、運転手１０が利用するスマートフォンに対して、早く車両１００に戻るよう促す旨の通知をすることを意味する。また、対応内容が「外部への周知（クラクション作動等）」である場合、車両１００が、クラクションを作動させたり、ライトを点滅させたりすることで、車両１００内部に幼児２０が取り残されていることを周囲に周知することを意味する。また、対応内容が「二次通報先等への通知」である場合、車両１００は、クラウドサーバ１５０や基地局等を介して、登録された二次通報先に幼児２０の救出のための通知をすることを意味する。また、対応内容が「ドア開錠処理等」である場合、車両１００が、車両１００のロックを解除するとともに、解除された旨や、解除後の車内の状況を録画した情報を運転手１０に送信するなど、種々の処理を行うことを意味する。

　図１０に戻り説明を続ける。検知部１４０は、車両１００に関する各種情報を検知する。具体的には、検知部１４０は、車両１００の周囲の環境や、車両１００の所在する位置情報や、車両１００と接続されている機器に関する情報等を検知する。検知部１４０は、各種の情報を検知するセンサと読み替えてもよい。

　例えば、検知部１４０は、車両１００の周囲を撮像する機能を有するセンサであり、いわゆるカメラである。例えば、検知部１４０は、ＴｏＦカメラやステレオカメラや単眼カメラ、レンズレスカメラ等によって実現される。例えば、図１等に示したカメラ２０１は、検知部１４０の一例である。

　また、検知部１４０は、車両１００内部や、車両１００の周囲にある物体との距離を測定するためのセンサを含んでもよい。例えば、検知部１４０は、車両１００の周辺環境の三次元的な構造を読み取るＬｉＤＡＲ（Light　Detection　and　Ranging）であってもよい。ＬｉＤＡＲは、赤外線レーザ等のレーザ光線を周囲の物体に照射し、反射して戻るまでの時間を計測することにより、物体までの距離や相対速度を検知する。また、検知部１４０は、ミリ波レーダを使った測距システムであってもよい。また、検知部１４０は、深度データを取得するためのデプスセンサを含んでもよい。

　また、検知部１４０は、車両１００の走行情報や環境情報等を測定するためのセンサを含む。例えば、検知部１４０は、車両１００の挙動を検知する。例えば、検知部１４０は、車両の加速度を検知する加速度センサや、挙動を検知するジャイロセンサ、ＩＭＵ（Inertial　Measurement　Unit）等である。

　また、検知部１４０は、車両１００の周囲の音を収集するマイクロフォンや、車両１００の周囲の照度を検知する照度センサや、車両１００の周囲の湿度を検知する湿度センサや、車両１００の所在位置における磁場を検知する地磁気センサ等を含んでもよい。

　表示部１４５は、各種情報を出力するための機構である。表示部１４５は、例えば液晶ディスプレイ等である。例えば、表示部１４５は、検知部１４０によって撮像された画像を表示したり、運転手１０に提供するためのリスク情報を表示したりする。また、表示部１４５は、車両１００を利用するユーザ等から各種操作を受け付けるための処理部を兼ねてもよい。例えば、表示部１４５は、キー操作やタッチパネル等を介して、各種情報の入力を受け付けてもよい。

　制御部１３０は、例えば、ＣＰＵ（Central　Processing　Unit）やＭＰＵ（Micro　Processing　Unit）等によって、車両１００内部に記憶されたプログラム（例えば、本開示に係る置き去り通知プログラム）がＲＡＭ（Random　Access　Memory）等を作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＡＳＩＣ（Application　Specific　Integrated　Circuit）やＦＰＧＡ（Field　Programmable　Gate　Array）等の集積回路により実現されてもよい。

　図１０に示すように、制御部１３０は、検出部１３１と、通知部１３２と、取得部１３３と、表示制御部１３４とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図１０に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。

　検出部１３１は、検知部１４０等を介して、車両１００内部に所在する生体を検出する。具体的には、検出部１３１は、カメラ２０１やカメラ２０２等の各種センサを用いて、後部座席や足元スペース等に所在する幼児２０を検出する。

　通常、車両１００のような自動車内のモニタリングは、車両１００の前方上部に備えられるバックミラー付近や、運転席前方に位置するセンサ等を用いて行われる。かかるセンサによれば、運転手１０の眠気や注意力が落ちていること等を検出することに優れているものの、後部座席や足元スペースを含む車両１００内部の広い範囲をモニタリングすることが困難な場合がある。実施形態に係る車両１００は、図１に示すように、前方に加えて天井部等にカメラ２０２等を配置することで、車両１００内部の広い範囲をモニタリングする。これにより、検出部１３１は、後部座席等に所在する幼児２０を高い精度で検出することができる。例えば、検出部１３１は、車両１００内の運転手１０の状態検出用のカメラ２０１と異なる配置に設置された検出手段であるカメラ２０２を用いることで、幼児２０をより高い精度で検出する。

　なお、実施形態に係る検出処理には、単に車両１００内部の生体を検出する処理のみならず、生体の活動や行動、正確な所在位置、ならびに車両１００内の他の人物および物体との相互作用を検出し、検出対象として登録することも含まれる。

　幼児２０の検出に際しては、幼児２０の存在はもちろん、幼児２０の年齢や体格、就寝状況、他の保護者の存在等の相互作用も含めて検出することが、安全性を測るうえで重要となる。すなわち、検出部１３１は、車両１００の中に何人の人間が所在するか、そのうち誰が車両１００を離れたか、車両１００に残された人物に対して何が起こったか、車両１００の外部周辺にどのような人物がいるか、といった種々の情報をあわせて検出する。

　なお、車両１００は、検出部１３１によって検出される種々の情報に基づいて、幼児２０の置き去りに関するリスク評価を行ってもよい。この点について、図１３を用いて説明する。図１３は、実施形態に係るリスク評価処理を説明する図である。図１３では、車両１００が取得する情報や機能を概念的なブロック図として示している。

　検出部１３１は、上述のように、車両１００内部に所在する人数や、各人物の状態等、車両内の人物の状況１７１を検出する。また、検出部１３１は、車両１００内部の温度や湿度等、車両内部の環境情報１７２を検出する。また、検出部１３１は、車両１００外部の外気温や温度上昇予測等の車両外部の環境情報１７３を検出する。また、検出部１３１は、車両１００の位置（自宅ガレージであるか路上であるか等）や、車両１００が走行しているか否か、周辺の道路事情や障害物等、車両周辺の道路や物体等１７４を検出する。

　そして、車両１００は、検出部１３１によって検出された情報に基づいてリスク評価１７５を算出する。車両１００は、リスク評価１７５をＨＭＩ１７６に送信する。ＨＭＩ１７６は、適切なインターフェイスを介して、運転手１０や外部に警告を発したり、通知を行ったりするリスク管理処理１７７を行い、算出されたリスクを軽減させる。すなわち、車両１００は、適切なセンサ（図１で示したカメラ２０１やカメラ２０２、図示しない他のセンサ等）を利用することで、車室内の人物および状態を確実に検出し、種々のリスクに対応する。

　例えば、車両１００は、幼児２０が車両１００に一人で残される場合、他の人物が車両１００に残っているか、車両１００の温度等に問題がないか、周辺に第三者が存在していないか等の様々なリスクを検出するとともに、ＨＭＩ１７６を制御し警告等を発するなどの介入を経て、リスクに対処する。

　なお、車両１００は、幼児２０が車内に置き去りにされる際の安全条件（リスク評価）をモデル化し、そのリスクを算出するようにしてもよい。すなわち、車両１００は、車内および車外の温度や湿度、駐車された位置、天候、幼児２０の年齢や体格、運転手１０以外の大人が同乗しているか等の各要因がリスクに与える影響をモデル化する。リスク管理処理では、モデルによって算出されたリスクに応じて異なる対応をとることもできる。

　また、車両１００は、検知部１４０として、図１で示したカメラ２０１やカメラ２０２等、車室全体を検知可能な奥行き情報を有する複数のＴｏＦカメラを備える。例えば、ＴｏＦカメラには、車室内の運転手１０や幼児２０の検出と活動のモニタリングに特化するため、３ＤｉＴｏＦ技術と称される、３次元データを取り扱うセンシング技術が採用される。かかるセンシング技術によれば、前方座席に所在する運転手１０と後方座席に所在する幼児２０との双方に対する正確な３Ｄ登録、および、姿勢推定や追跡、高フレームレートを維持した活動モニタリング等が実現される。

　この点について、図１４および図１５を用いて説明する。図１４は、実施形態に係る検出処理を説明する図（１）である。

　図１４に示す映像１８０は、ＴｏＦカメラによって運転手１０の行動をトラッキングした際の映像を示す。例えば、ＴｏＦカメラは、内部に画像認識モデルをインストールしており、さらに、認識した物体をトラッキングする機能を有する。具体的には、ＴｏＦカメラは、運転手１０が取り扱うスマートフォンを認識し、認識した物体を領域１８１で示すように表示する。これにより、車両１００は、運転手１０が走行中にスマートフォンを使用しているため、その行動がリスクにつながると判定し、リスク評価を算出する。この場合、車両１００は、「スマートフォンの使用をやめてください」といった音声での警告や画面表示を行い、運転手１０の行動に介入することで、そのリスクを低減させることができる。

　また、ＴｏＦカメラは、物体認識に限らず、種々の手法で運転手１０等の行動を検出してもよい。図１５は、実施形態に係る検出処理を説明する図（２）である。

　図１５に示す例では、ＴｏＦカメラは、運転手１０の姿勢情報１９１を認識するモデルを有する。車両１００は、ＴｏＦカメラによって検出された姿勢情報１９１に基づいて、運転手１０がわき見運転をしていることや、後方座席に視線を移していること等、運転手１０の行動を把握し、その行動がリスクにつながると判定する。この場合も、車両１００は、音声での警告等によって介入することで、そのリスクを低減させることができる。

　例えば、ＴｏＦカメラは、最初に車内に幼児２０が入ってきた段階で、高いフレームレートと３Ｄ点群データを生かして、幼児２０の追跡を実行する。幼児２０に大きな動きが見られない場合、検出部１３１は、幼児２０が寝ていると仮定してもよい。並行して、検出部１３１は、複数のカメラによって他の人物を追跡し、基本的には人物が乗車してから降車するまで、追跡を継続する。

　例えば、検出部１３１は、追跡した点群データに基づいて、運転手１０が身体を後方に向けていることや、シート位置から外れたことや、幼児２０が横たわって動かない状況や、幼児２０が足元スペースに移動してしまったこと等を判定するためのパラメータ化された姿勢情報を検出する。これにより、後述する通知部１３２は、適宜、幼児２０の状況を運転手１０に通知することで、幼児２０がいまどのような状態であるかを通知することができる。

　車両１００は、上記のように車両１００に備えられた検知部１４０を用いて幼児２０の検出を行うので、あえて置き去り防止処理のためだけにカメラ等の構成を追加するのではなく、運転手１０の行動を監視するための機能を置き去り防止に応用することができる。このため、実施形態に係る車両１００の構成によれば、車両１００の機能にかけるコストを増大させることなく、置き去り防止を行うことができる。

　具体的な検出処理の事例について説明する。例えば、検出部１３１は、車両１００が駐車されたタイミングで、車両１００内部に大人が乗っているか、幼児２０以外の大人がすべて降車した際の車内環境（温度等）はどれくらいか、車両１００はどこに駐車されたか（屋内のガレージか、日当たりが強い屋外か）等を検出する。検出部１３１は、それぞれの状況に応じたリスクを算出し、リスク評価を行う。後述する通知部１３２や、取得部１３３は、表示制御部１３４は、リスク評価に応じて、運転手１０にリスクを通知したり、リスク情報を表示したり、場合によっては緊急連絡先に通知するなどのリスク管理処理を行う。リスク評価が低い場合、例えば屋内ガレージに駐車され、外気温が高くない場合等には、車両１００は、リスク管理処理の発動条件を下げるなど、状況に応じた対応をとることができる。一方で、リスク評価が高い場合、上述してきたように、車両１００は、運転手１０への通知など、運転手１０が適切な対応をとるための処理を実行する。

　一般に、幼児２０が車両１００に乗っているケースは、（１）運転手１０自身がチャイルドシート等を設置して乗車させる、（２）運転手１０の家族等が幼児２０を乗せて保育園へ通園させたり、他の子供を学校へ通学させる際に同乗させる、（３）その日だけ突発的な依頼で同乗させる、（４）幼児２０が遊びで車両１００に入り込む、など、様々である。このため、運転手１０が幼児２０を意識するレベルも、同様に様々である。例えば、運転手１０が後部座席の幼児２０の様子を目視して確認する、バックミラー越しに確認するなどの行動がみられると、運転手１０が幼児２０の存在を意識していると判定できる。一方で、運転手１０が幼児２０の存在を気にかけていない場合、運転手１０が幼児２０の存在に気づいていない、あるいは存在を忘れている可能性がある。この場合、車両１００は、置き去りのリスク評価を引き上げ、走行中、幼児２０の様子を通知するなど、運転手１０に対して幼児２０を意識させる処理を行ってもよい。

　通知部１３２は、検出部１３１によって車両１００内部に生体が検出された場合に、検出した情報を車両１００内部に所在する人物に通知する。具体的には、通知部１３２は、後部座席等に検出された幼児２０を表示部１４５に表示したり、音声で状況を伝えたりすることで、運転手１０に幼児２０の存在を通知する。

　例えば、通知部１３２は、車内において幼児２０が所在する位置、幼児２０の就寝状況、幼児２０が所在する位置の変化、および、就寝状況の変化の少なくとも一つを通知する。これにより、運転手１０は、降車前から幼児２０の存在を繰り返し意識されることになるため、降車後に何らかの用事が生じた場合にも、幼児２０の存在を想起しやすくなる。

　また、通知部１３２は、車両１００から運転手１０が離れた後に所定時間が経過した場合に、運転手１０が車両１００に戻ることを促すための通知を端末５０に通知する。例えば、通知部１３２は、運転手１０が降車してから戻るまでに推定される戻り時間のうち、所定の割合が経過した場合に、車両１００に戻ることを促すための通知を端末５０に送信する。

　例えば、通知部１３２は、運転手１０の目的地までの距離および目的地の属性に基づいて算出された、運転手１０が車両１００を離れてから戻ってくるまでの推定経過時間、もしく、推定経過時間のうち所定の割合が経過した場合に、車両１００に戻ることを促すための通知を端末５０に送信する。具体的には、通知部１３２は、運転手１０が車両１００に戻るまでの時間が２０分と算出された場合、半分の１０分が経過した段階で、車両１００に戻ることを促すための通知を端末５０に送信する。

　また、通知部１３２は、車両１００に戻ることを促すための通知でなく、他の通知を端末５０等に送信してもよい。例えば、通知部１３２は、車内の温度が急上昇していることや、幼児２０に異変が起きたこと（幼児２０が泣き叫んだり、体温が上昇していたりすること等）が検出された場合、その旨を端末５０に通知してもよい。

　また、通知部１３２は、端末５０への通知に限らず、他の手段を用いて周囲や第三者に通知を行ってもよい。

　例えば、通知部１３２は、車両１００に戻ることを促すための通知を送信したのちに所定時間が経過した場合、通知に対して運転手１０からの返答が確認できない場合、もしくは、運転手１０の異常を検出した場合の少なくとも一つに該当する場合に、空間の外部に対して警報を発してもよい。

　あるいは、通知部１３２は、車両１００から運転手１０が離れた後に、運転手１０から遠隔指示を受け付けた場合に、車両１００の外部に対して警報を発してもよい。例えば、通知部１３２は、端末５０を介して、運転手１０が車両１００に戻ることができないことや、幼児２０を救出するための緊急サルベージを要求する旨を受け付けた場合等に、外部に対して警報を発する。

　具体的には、通知部１３２は、リスク管理記憶部１２２を参照し、規定されたリスク管理処理の一つを実行する。一例として、通知部１３２は、クラクションを発したり、ライトを点滅させたりすることで、周囲の人間に車両１００内部に危険がある旨を通知する。

　さらに、通知部１３２は、上記警報を発した後であっても運転手１０と連絡がとれなかたり、置き去りが解消されなかったりする場合、さらなるリスク管理処理を実行する。

　例えば、通知部１３２は、車両１００から運転手１０が離れた後に所定時間が経過した場合に、予め緊急連絡先として登録されている第三者（二次通報先）、もしくは、緊急連絡先として登録されている機関に対して、幼児２０が車両１００に所在することを通知する。この場合、所定時間とは、降車時に推定した戻り時間であってもよいし、推定した戻り時間の所定の割合（例えば８割の時間が経過した場合など）であってもよい。

　例えば、通知部１３２は、ユーザ情報記憶部１２１に登録されている運転手１０の家族や友人等に、幼児２０が置き去りにされている旨を通知する。あるいは、通知部１３２は、当該国の消防当局や緊急救急センター等の機関に、幼児２０の救出を要求する旨を通知する。この場合、通知部１３２は、車両１００の位置情報や、車両１００の車体情報等を同時に通知してもよい。また、通知部１３２は、必ずしも二次通報先と機関への連絡を同時に行うのではなく、二次通報先に連絡したのち所定時間経過後に、機関への連絡を行ってもよい。

　また、通知部１３２は、運転手１０から遠隔指示を受け付けた場合、二次通報先等の第三者もしくは機関から要請があった場合、または、二次通報先もしくは機関への通知の後に所定時間が経過した場合の少なくともいずれかの条件を満たした場合、車両１００にアクセスするための施錠を開錠するよう制御し、開錠した旨を運転手１０に通知する。具体的には、通知部１３２は、ロック機構を制御し、車両１００のロックを解除する。

　なお、開錠が行われた場合、幼児２０を救出する手立てが出来るとともに、悪意のある第三者が車両１００内部に侵入する可能性も生ずる。このため、通知部１３２は、車両１００のロックが解除されたのち、検知部１４０等が撮像した映像を運転手１０の端末５０に送信し、運転手１０に車両１００内部の状況を継続的に通知するようにしてもよい。

　また、通知部１３２は、開錠がおこなわれたのちに、幼児２０の状態に基づいて、機関等に対して幼児２０の救出を求めるよう通知してもよい。例えば、通知部１３２は、幼児２０の体温が異常値を示していたり、運転手１０が戻ると推定された時間を超過していたりした場合、緊急救急センター等にその旨を通知し、幼児２０の救出を要求してもよい。

　取得部１３３は、各種情報を取得する。例えば、取得部１３３は、検知部１４０によってセンシングされた情報や、通信部１１０を介して外部サービス等が提供する情報を取得する。

　例えば、取得部１３３は、検出部１３１によって検出された幼児２０の状態や、車両１００の環境情報等を取得する。このとき、取得部１３３は、車両１００内において運転手１０の状態検出を行う第１の検出手段（例えば図１で示したカメラ２０１）とは異なる位置に設置された第２の検出手段（例えば図１で示したカメラ２０２）を用いて、幼児２０の状態を取得してもよい。このように、取得部１３３は、通常は運転手１０の視線や運転状態を検出するためのカメラ２０１とは異なるカメラ２０２を用いて幼児２０の状態を取得することで、より正確に幼児２０の就寝状況等を判定することができる。

　取得部１３３は、取得した環境情報に基づいて、車両１００から運転手１０が離れた後に所定時間が経過した場合に、車両１００の環境情報が所定の範囲を超えて変化したことを検知した場合、車両１００の環境を維持するための機構を作動させてもよい。具体的には、取得部１３３は、車両１００の温度維持装置（エアコン等）を作動させ、車両１００内部の温度を一定に保つよう制御する。

　また、取得部１３３は、所定の外部サーバ等から情報を取得してもよい。例えば、取得部１３３は、車両１００から運転手１０が離れる際に、運転手１０が車両１００を離れた後に向かう目的地までの距離および目的地の属性を取得してもよい。例えば、取得部１３３は、車両１００が駐車した位置と、ナビゲーションシステムに登録された目的地との位置情報に基づいて、運転手１０が目的地まで行って戻ってくるまでの時間を取得する。また、取得部１３３は、目的地の属性（スーパーマーケットか、コンビニエンスストアであるか等）を取得し、さらにその属性に紐づけられた平均滞在時間等を取得する。これにより、車両１００は、運転手１０の戻り時間を推定することができる。

　取得部１３３は、リスク管理処理に用いる情報を継続的に取得する。例えば、取得部１３３は、リスク管理処理として車両１００のロックが解除された場合、解除時の幼児２０の状態（熱があるか、痙攣していないかなど）を取得し、取得した情報を通知部１３２に送ってもよい。

　表示制御部１３４は、取得部１３３によって取得された情報に基づいて算出される、幼児２０が車両１００に滞在を続ける場合のリスク情報を、車両１００から運転手１０が離れる際に、表示部１４５もしくは運転手１０が利用する端末５０に表示するよう制御する。

　例えば、表示制御部１３４は、リスク情報として、幼児２０の車両１００における滞在時間に沿って、幼児２０が滞在を続ける場合の危険度を段階的に可視化したグラフを表示する。具体的には、表示制御部１３４は、取得部１３３によって取得された環境情報に基づいて算出される、車両１００における温度変化に基づく危険度を可視化したグラフを表示する。

　なお、表示制御部１３４は、リスク情報として、幼児２０の年齢もしくは体格に応じた属性に基づいて、危険度を段階的に可視化したグラフを表示してもよい。一般に、熱中症にかかったり、車内に放置されて危険な状態に陥ったりするまでの時間は、幼児２０の年齢に依存すると考えられる。このため、表示制御部１３４は、取り残された幼児２０の年齢もしくは体格に応じて異なるリスク情報を表示してもよい。なお、表示制御部１３４は、幼児２０の年齢について、予め運転手１０から登録を受け付けていてもよいし、カメラ等に認識された体格や外見から推定される年齢を利用して、幼児２０の属性を決定してもよい。

　表示制御部１３４は、取得部１３３によって検出された種々の状況に応じて、リスク情報を表示することができる。例えば、表示制御部１３４は、車両１００の窓の開閉、エアコンの稼働有無、条件依存の温度上昇特性と外気温、直射日光下等の温度上昇要因の検知データを元に、車室内の急激な温度上昇特性を視覚化算出する。表示制御部１３４は、後部座席等に幼児２０がいることが登録された検出データに基づいて、運転手１０が降車の為にシートベルトバックルを外した際に、車両１００のインスツルメンタルパネルやセンタコンソールパネル等のＨＭＩ（表示部１４５等）を介して、幼児２０が残存していること、および、温度上昇リスクカーブを示すグラフを視覚的に提示し、さらに、運転手１０に幼児２０の同伴降車を促す通知をしてもよい。

　なお、温度上昇推定は、例えば直射日光の当たらない朝の涼しい時間帯であっても、日が少し上り、直射日光が当たればすぐに温度上昇をする地域や季節であれば、その影響を考慮して算出される。一般に、降車時に直射日光が当たっていないと、運転手１０は、温度上昇のリスクを低く見積もり、安易に幼児２０を残して離席しがちである。このため、表示制御部１３４は、地域天気予報等の外部サービスから得られる情報を用いて、たとえ一時的に天候が悪い場合であっても、その後の温度上昇を予測し、注意喚起の表示を運転手１０に提示してもよい。

　表示制御部１３４が表示するグラフの例について、図１６を用いて説明する。図１６は、実施形態に係る表示制御処理を説明する図（１）である。

　図１６には、表示制御部１３４が表示するグラフの一例である、リスク通知グラフ３００を示す。リスク通知グラフ３００は、図２等で示したリスク通知グラフ２０４と同様、時間経過に沿った幼児２０に危険度を示している。

　表示制御部１３４は、リスク通知グラフ３００と合わせて、幼児２０の状態を示すピクトグラムを表示してもよい。例えば、ピクトグラム３０１は、表示された中でもっとも年齢の低い幼児を示す。ピクトグラム３０１は、リスク通知グラフ３００の最内周と関連付けられる。これは、ピクトグラム３０１で示される幼児は、危険な状態に達するまでの時間が他の幼児と比較して短いことを意味する。

　また、ピクトグラム３０２は、表示された中で中程度の年齢の幼児を示す。ピクトグラム３０２は、リスク通知グラフ３００の真ん中の周と関連付けられる。これは、ピクトグラム３０２で示される幼児は、危険な状態に達するまでの時間が他の幼児と比較して中程度であることを意味する。

　また、ピクトグラム３０３は、表示された中で最も高い年齢の幼児を示す。ピクトグラム３０３は、リスク通知グラフ３００の外周と関連付けられる。これは、ピクトグラム３０３で示される幼児は、危険な状態に達するまでの時間が他の幼児と比較して長いことを意味する。

　また、ピクトグラム３０４は、運転手１０が戻る様子を示している。例えば、表示制御部１３４は、リスク通知グラフ３００において運転手１０が戻るべき時間帯を示す範囲にピクトグラム３０４を表示することで、車両１００に戻るべき時間を運転手１０に周知する。

　また、ピクトグラム３０５は、幼児２０が熱中症にかかっている様子を示している。例えば、表示制御部１３４は、リスク通知グラフ３００において危険度が高い範囲（具体的には、車内の温度が３０℃を超えて上昇する範囲や、幼児２０の年齢を考慮して、一人で放置されるには危険と推測される時間帯である範囲）にピクトグラム３０５を合わせて表示することで、この時間までに車両１００に戻らないと危険があることを運転手１０に周知する。

　また、ピクトグラム３０６は、救急車を示している。例えば、表示制御部１３４は、運転手１０が車両１００を離れたままある時間帯に達した場合に、救急車が自動で呼ばれる時間帯に合わせてピクトグラム３０６を表示する。これにより、運転手１０は、車両１００から離れてどのくらいの時間が経つと救急車が呼ばれるのか、をリスク通知グラフ３００により視覚的に把握できる。

　なお、グラフの態様はこの例に限らず、表示制御部１３４は、図２のリスク通知グラフ２０４のように、幼児２０の年齢に即した一つだけの円周を有するグラフを表示してもよい。また、グラフは、円グラフに限らず、様々な態様であってもよい。

　また、表示制御部１３４は、端末５０にリスク情報を表示する場合、図１６とは異なる態様のグラフを表示してもよい。例えば、表示制御部１３４は、リスク情報として、運転手１０が車両１００を離れてから戻ってくるまでの推定経過時間と、推定経過時間における危険度とを含むグラフを表示してもよい。

　この点について、図１７を用いて説明する。図１７は、実施形態に係る表示制御処理を説明する図（２）である。

　表示制御部１３４は、端末５０の画面上に、グラフ３１１や、グラフ３２０を表示する。例えば、グラフ３１１は、車内の温度上昇と幼児２０の危険度との関係に加えて、運転手１０が車両１００に戻るまでの時間がカウントダウンタイマーとして表示される。端末５０は、経過時間に応じて、適宜、運転手１０に対して通知を行ってもよい。また、グラフ３２０は、縦軸を温度上昇、横軸を時間としたグラフであり、車内の温度上昇と、どのくらいの経過時間後にＳＯＳが発信されるかといった関係を示すグラフである。これらを視覚的に確認することで、運転手１０は、車両１００から離れた後も、車両１００に戻るべき時間を意識することができる。

　また、他の例として、表示制御部１３４は、車内で検出された幼児２０の状態を端末５０に表示してもよい。この点について、図１８を用いて説明する。図１８は、実施形態に係る表示制御処理を説明する図（３）である。

　表示制御部１３４は、端末５０の画面上に、ピクトグラム３１２や、グラフ３２０を表示する。例えば、ピクトグラム３１２は、幼児２０が現時点でどのような状態であるかを視覚的に示すものである。また、グラフ３２０は、縦軸を温度上昇、横軸を時間としたグラフであり、車内の温度上昇と、どのくらいの経過時間後にＳＯＳが発信されるかといった関係を示すグラフである。これらを視覚的に確認することで、運転手１０は、幼児２０が現時点でどのような状態であるかを把握できるので、早く車両１００に戻るべきか、緊急の連絡を機関等に行うべきか等、様々な判断を行うことができる。なお、表示制御部１３４は、ピクトグラム３１２でなく、実際に車内にいる幼児２０を映した映像等を端末５０に表示してもよい。また、スマートフォン等、端末５０がロック機能を有する場合、ロック画面においても注意喚起が表示されるよう、表示制御部１３４は、連動するグラフ表示アプリ等を制御してもよい。

　なお、表示制御部１３４は、運転手１０とは異なる第２の人物が、幼児２０とともに車両１００に所在するときには、第２の人物が所在しない場合とは異なるリスク情報を表示してもよい。第２の人物とは、例えば、幼児２０を保護する保護者であり、複数いてもよい。なお、第２の人物が幼児２０とあまり変わらない年齢の子供である場合には、表示制御部１３４は、幼児２０が一人で取り残された場合と変わらないリスク情報を表示してもよい。これは、第２の人物が幼児２０とあまり変わらない年齢の子供である場合には、幼児２０が一人で取り残された場合と、リスク評価があまり変化しないことによる。

　また、表示制御部１３４は、上述のリスク管理処理において、車両１００のロックが解除されている場合、車両１００の内部および周辺を録画し、録画した情報を端末５０に表示するよう制御してもよい。これにより、運転手１０は、車両１００が危険な状態であることを知るとともに、開錠された車両１００の状態を常に監視することができる。

（１－６．実施形態に係る変形例）
　上述した実施形態では、運転手１０が車両１００に戻れない場合の通知等のリスク管理処理について、予め規定された順序で通知等が行われる例を示した。しかし、本開示に係る置き去り通知処理は、段階的なリスクを運転手１０が意識することにより置き去り事故の発生を抑止するものであることから、個人ごとに異なるリスク管理処理が行われてもよい。

　すなわち、通知部１３２は、車両１００から運転手１０が離れた後に所定時間が経過した場合に、過去の運転手１０の行動履歴に基づいて、運転手１０が車両１００に戻ることを促すための通知を端末５０に通知するか、二次通報先もしくは緊急連絡先として登録されている機関に対して幼児２０が車両１００に所在することを通知するか、のいずれを優先的に実行するかを判定してもよい。

　例えば、運転手１０が、救急センター等の機関に知られることは構わなくとも、家族には幼児２０を取り残したことを知られたくない、と考えた場合、家族への通知が行われる前に車両１００に戻るという行為を繰り返すと想定される。この場合、車両１００は、履歴に基づき、運転手１０が車両１００から離れて所定時間が経過した場合、第１に家族に通知するという処理が行われることをリスク情報として表示する。これにより、車両１００は、車両１００に戻るという運転手１０の意識をより高めることができるため、置き去り事故を高い確率で抑止することができる。

　あるいは、運転手１０が、救急センター等の機関に知られることは構わなくとも、周囲の第三者に知られるようなクラクション等の作動を抑えたい、と考えた場合、クラクション等の作動が行われる前に車両１００に戻るという行為を繰り返すと想定される。この場合、車両１００は、履歴に基づき、運転手１０が車両１００から離れて所定時間が経過した場合、第１にクラクション等を作動させるという処理が行われることをリスク情報として表示してもよい。

　上述のような処理は、例えば運転手１０の過去の行動履歴に基づき、所定の学習処理を経て、最適化することが可能である。これにより、車両１００は、運転手１０の行動傾向に沿って、より効果の高い置き去り事故抑止を実現することができる。

　また、上記実施形態では、車両１００に残される生体として幼児２０を例に挙げたが、生体は幼児２０に限らず、成人や、ペット等の動物であってもよい。

（２．その他の実施形態）
　上述した各実施形態に係る処理は、上記各実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。

（２－１．移動体の構成）
　例えば、車両１００は、自動運転を行う自律型移動体（自動車）によって実現されてもよい。この場合、車両１００は、図１０に示した構成の他に、図１９および図２０に示す構成を有してもよい。なお、以下に示す各部は、例えば、図１０に示した各部に含まれてもよい。

　すなわち、本技術の車両１００は、以下に示す車両制御システム１１として構成することも可能である。図１９は、本技術が適用され得る車両制御システム１１の概略的な機能の構成例を示すブロック図である。

　車両制御システム１１は、車両１００に設けられ、車両１００の走行支援及び自動運転に関わる処理を行う。

　車両制御システム１１は、車両制御ＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　Ｕｎｉｔ　）２１、通信部２２、地図情報蓄積部２３、ＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ　Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ　Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ　Ｓｙｓｔｅｍ）受信部２４、外部認識センサ２５、車内センサ２６、車両センサ２７、記録部２８、走行支援・自動運転制御部２９、ＤＭＳ（Ｄｒｉｖｅｒ　Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍ）３０、ＨＭＩ（Ｈｕｍａｎ　Ｍａｃｈｉｎｅ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）３１、及び、車両制御部３２を備える。

　車両制御ＥＣＵ２１、通信部２２、地図情報蓄積部２３、ＧＮＳＳ受信部２４、外部認識センサ２５、車内センサ２６、車両センサ２７、記録部２８、走行支援・自動運転制御部２９、ＤＭＳ３０、ＨＭＩ３１、及び、車両制御部３２は、通信ネットワーク４１を介して相互に通信可能に接続されている。通信ネットワーク４１は、例えば、ＣＡＮ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＩＮ（Ｌｏｃａｌ　Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＦｌｅｘＲａｙ（登録商標）、イーサネット（登録商標）といったディジタル双方向通信の規格に準拠した車載通信ネットワークやバス等により構成される。通信ネットワーク４１は、通信されるデータの種類によって使い分けられても良く、例えば、車両制御に関するデータであればＣＡＮが適用され、大容量データであればイーサネットが適用される。なお、車両制御システム１１の各部は、通信ネットワーク４１を介さずに、例えば近距離無線通信（ＮＦＣ（Ｎｅａｒ　Ｆｉｅｌｄ　Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ））やＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）といった比較的近距離での通信を想定した無線通信を用いて直接的に接続される場合もある。

　なお、以下、車両制御システム１１の各部が、通信ネットワーク４１を介して通信を行う場合、通信ネットワーク４１の記載を省略するものとする。例えば、車両制御ＥＣＵ２１と通信部２２が通信ネットワーク４１を介して通信を行う場合、単に車両制御ＥＣＵ２１と通信部２２とが通信を行うと記載する。

　車両制御ＥＣＵ　２１は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）といった各種プロセッサにより構成される。車両制御ＥＣＵ　２１は、車両制御システム１１全体もしくは一部の機能の制御を行う。

　通信部２２は、車内及び車外の様々な機器、他の車両、サーバ、基地局等と通信を行い、各種のデータの送受信を行う。このとき、通信部２２は、複数の通信方式を用いて通信を行うことができる。

　通信部２２が実行可能な車外との通信について、概略的に説明する。通信部２２は、例えば、５Ｇ（第５世代移動通信システム）、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ　Ｔｅｒｍ　Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）、ＤＳＲＣ（Ｄｅｄｉｃａｔｅｄ　Ｓｈｏｒｔ　Ｒａｎｇｅ　Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ）等の無線通信方式により、基地局又はアクセスポイントを介して、外部ネットワーク上に存在するサーバ（以下、外部のサーバと呼ぶ）等と通信を行う。通信部２２が通信を行う外部ネットワークは、例えば、インターネット、クラウドネットワーク、又は、事業者固有のネットワーク等である。通信部２２による外部ネットワークに対して通信を行う通信方式は、所定以上の通信速度、且つ、所定以上の距離間でディジタル双方向通信が可能な無線通信方式であれば、特に限定されない。

　また例えば、通信部２２は、Ｐ２Ｐ（Ｐｅｅｒ　Ｔｏ　Ｐｅｅｒ）技術を用いて、自車の近傍に存在する端末と通信を行うことができる。自車の近傍に存在する端末は、例えば、歩行者や自転車など比較的低速で移動する移動体が装着する端末、店舗などに位置が固定されて設置される端末、あるいは、ＭＴＣ（Ｍａｃｈｉｎｅ　Ｔｙｐｅ　Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）端末である。さらに、通信部２２は、Ｖ２Ｘ通信を行うこともできる。Ｖ２Ｘ通信とは、例えば、他の車両との間の車車間（Ｖｅｈｉｃｌｅ　ｔｏ　Ｖｅｈｉｃｌｅ）通信、路側器等との間の路車間（Ｖｅｈｉｃｌｅ　ｔｏ　Ｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）通信、家との間（Ｖｅｈｉｃｌｅ　ｔｏ　Ｈｏｍｅ）の通信、及び、歩行者が所持する端末等との間の歩車間（Ｖｅｈｉｃｌｅ　ｔｏ　Ｐｅｄｅｓｔｒｉａｎ）通信等の、自車と他との通信をいう。

　通信部２２は、例えば、車両制御システム１１の動作を制御するソフトウエアを更新するためのプログラムを外部から受信することができる（Ｏｖｅｒ　Ｔｈｅ　Ａｉｒ）。通信部２２は、さらに、地図情報、交通情報、車両１００の周囲の情報等を外部から受信することができる。また例えば、通信部２２は、車両１００に関する情報や、車両１００の周囲の情報等を外部に送信することができる。通信部２２が外部に送信する車両１００に関する情報としては、例えば、車両１００の状態を示すデータ、認識部７３による認識結果等がある。さらに例えば、通信部２２は、ｅコール等の車両緊急通報システムに対応した通信を行う。

　通信部２２が実行可能な車内との通信について、概略的に説明する。通信部２２は、例えば無線通信を用いて、車内の各機器と通信を行うことができる。通信部２２は、例えば、無線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＮＦＣ、ＷＵＳＢ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ　ＵＳＢ）といった、無線通信により所定以上の通信速度でディジタル双方向通信が可能な通信方式により、車内の機器と無線通信を行うことができる。これに限らず、通信部２２は、有線通信を用いて車内の各機器と通信を行うこともできる。例えば、通信部２２は、図示しない接続端子に接続されるケーブルを介した有線通信により、車内の各機器と通信を行うことができる。通信部２２は、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ　Ｓｅｒｉａｌ　Ｂｕｓ）、ＨＤＭＩ（Ｈｉｇｈ－Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ　Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）（登録商標）、ＭＨＬ（Ｍｏｂｉｌｅ　Ｈｉｇｈ－ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ　Ｌｉｎｋ）といった、有線通信により所定以上の通信速度でディジタル双方向通信が可能な通信方式により、車内の各機器と通信を行うことができる。

　ここで、車内の機器とは、例えば、車内において通信ネットワーク４１に接続されていない機器を指す。車内の機器としては、例えば、運転者等の搭乗者が所持するモバイル機器やウェアラブル機器、車内に持ち込まれ一時的に設置される情報機器等が想定される。

　例えば、通信部２２は、電波ビーコン、光ビーコン、ＦＭ多重放送等の道路交通情報通信システム（ＶＩＣＳ（Ｖｅｈｉｃｌｅ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ　Ｓｙｓｔｅｍ）（登録商標））により送信される電磁波を受信する。

　地図情報蓄積部２３は、外部から取得した地図及び車両１００で作成した地図の一方または両方を蓄積する。例えば、地図情報蓄積部２３は、３次元の高精度地図、高精度地図より精度が低く、広いエリアをカバーするグローバルマップ等を蓄積する。

　高精度地図は、例えば、ダイナミックマップ、ポイントクラウドマップ、ベクターマップなどである。ダイナミックマップは、例えば、動的情報、準動的情報、準静的情報、静的情報の４層からなる地図であり、外部のサーバ等から車両１００に提供される。ポイントクラウドマップは、ポイントクラウド（点群データ）により構成される地図である。ここで、ベクターマップは、車線や信号の位置といった交通情報などをポイントクラウドマップに対応付けた、ＡＤＡＳ（Ａｄｖａｎｃｅｄ　Ｄｒｉｖｅｒ　Ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ　Ｓｙｓｔｅｍ）に適合させた地図を指すものとする。

　ポイントクラウドマップ及びベクターマップは、例えば、外部のサーバ等から提供されてもよいし、レーダ５２、ＬｉＤＡＲ５３等によるセンシング結果に基づいて、後述するローカルマップとのマッチングを行うための地図として車両１００で作成され、地図情報蓄積部２３に蓄積されてもよい。また、外部のサーバ等から高精度地図が提供される場合、通信容量を削減するため、車両１００がこれから走行する計画経路に関する、例えば数百メートル四方の地図データが外部のサーバ等から取得される。

　ＧＮＳＳ受信部２４は、ＧＮＳＳ衛星からＧＮＳＳ信号を受信し、車両１００の位置情報を取得する。受信したＧＮＳＳ信号は、走行支援・自動運転制御部２９に供給される。尚、ＧＮＳＳ受信部２４は、ＧＮＳＳ信号を用いた方式に限定されず、例えば、ビーコンを用いて位置情報を取得しても良い。

　外部認識センサ２５は、車両１００の外部の状況の認識に用いられる各種のセンサを備え、各センサからのセンサデータを車両制御システム１１の各部に供給する。外部認識センサ２５が備えるセンサの種類や数は任意である。

　例えば、外部認識センサ２５は、カメラ５１、レーダ５２、ＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ　Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｒａｎｇｉｎｇ、Ｌａｓｅｒ　Ｉｍａｇｉｎｇ　Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｒａｎｇｉｎｇ）５３、及び、超音波センサ５４を備える。これに限らず、外部認識センサ２５は、カメラ５１、レーダ５２、ＬｉＤＡＲ５３、及び、超音波センサ５４のうち１種類以上のセンサを備える構成でもよい。カメラ５１、レーダ５２、ＬｉＤＡＲ５３、及び、超音波センサ５４の数は、現実的に車両１００に設置可能な数であれば特に限定されない。また、外部認識センサ２５が備えるセンサの種類は、この例に限定されず、外部認識センサ２５は、他の種類のセンサを備えてもよい。外部認識センサ２５が備える各センサのセンシング領域の例は、後述する。

　なお、カメラ５１の撮影方式は、測距が可能な撮影方式であれば特に限定されない。例えば、カメラ５１は、ＴｏＦ（Ｔｉｍｅ　Ｏｆ　Ｆｌｉｇｈｔ）カメラ、ステレオカメラ、単眼カメラ、赤外線カメラといった各種の撮影方式のカメラを、必要に応じて適用することができる。これに限らず、カメラ５１は、測距に関わらずに、単に撮影画像を取得するためのものであってもよい。

　また、例えば、外部認識センサ２５は、車両１００に対する環境を検出するための環境センサを備えることができる。環境センサは、天候、気象、明るさ等の環境を検出するためのセンサであって、例えば、雨滴センサ、霧センサ、日照センサ、雪センサ、照度センサ等の各種センサを含むことができる。

　さらに、例えば、外部認識センサ２５は、車両１００の周囲の音や音源の位置の検出等に用いられるマイクロフォンを備える。

　車内センサ２６は、車内の情報を検出するための各種のセンサを備え、各センサからのセンサデータを車両制御システム１１の各部に供給する。車内センサ２６が備える各種センサの種類や数は、現実的に車両１００に設置可能な数であれば特に限定されない。

　例えば、車内センサ２６は、カメラ、レーダ、着座センサ、ステアリングホイールセンサ、マイクロフォン、生体センサのうち１種類以上のセンサを備えることができる。車内センサ２６が備えるカメラとしては、例えば、ＴｏＦカメラ、ステレオカメラ、単眼カメラ、赤外線カメラといった、測距可能な各種の撮影方式のカメラを用いることができる。これに限らず、車内センサ２６が備えるカメラは、測距に関わらずに、単に撮影画像を取得するためのものであってもよい。車内センサ２６が備える生体センサは、例えば、シートやステリングホイール等に設けられ、運転者等の搭乗者の各種の生体情報を検出する。

　車両センサ２７は、車両１００の状態を検出するための各種のセンサを備え、各センサからのセンサデータを車両制御システム１１の各部に供給する。車両センサ２７が備える各種センサの種類や数は、現実的に車両１００に設置可能な数であれば特に限定されない。

　例えば、車両センサ２７は、速度センサ、加速度センサ、角速度センサ（ジャイロセンサ）、及び、それらを統合した慣性計測装置（ＩＭＵ（Ｉｎｅｒｔｉａｌ　Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ　Ｕｎｉｔ））を備える。例えば、車両センサ２７は、ステアリングホイールの操舵角を検出する操舵角センサ、ヨーレートセンサ、アクセルペダルの操作量を検出するアクセルセンサ、及び、ブレーキペダルの操作量を検出するブレーキセンサを備える。例えば、車両センサ２７は、エンジンやモータの回転数を検出する回転センサ、タイヤの空気圧を検出する空気圧センサ、タイヤのスリップ率を検出するスリップ率センサ、及び、車輪の回転速度を検出する車輪速センサを備える。例えば、車両センサ２７は、バッテリの残量及び温度を検出するバッテリセンサ、及び、外部からの衝撃を検出する衝撃センサを備える。

　記録部２８は、不揮発性の記憶媒体および揮発性の記憶媒体のうち少なくとも一方を含み、データやプログラムを記憶する。記録部２８は、例えばＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ　Ｅｒａｓａｂｌｅ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）およびＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）として用いられ、記憶媒体としては、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｃ　Ｄｒｉｖｅ）といった磁気記憶デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、及び、光磁気記憶デバイスを適用することができる。記録部２８は、車両制御システム１１の各部が用いる各種プログラムやデータを記録する。例えば、記録部２８は、ＥＤＲ（Ｅｖｅｎｔ　Ｄａｔａ　Ｒｅｃｏｒｄｅｒ）やＤＳＳＡＤ（Ｄａｔａ　Ｓｔｏｒａｇｅ　Ｓｙｓｔｅｍ　ｆｏｒ　Ａｕｔｏｍａｔｅｄ　Ｄｒｉｖｉｎｇ）を備え、事故等のイベントの前後の車両１００の情報や車内センサ２６によって取得された生体情報を記録する。

　走行支援・自動運転制御部２９は、車両１００の走行支援及び自動運転の制御を行う。例えば、走行支援・自動運転制御部２９は、分析部６１、行動計画部６２、及び、動作制御部６３を備える。

　分析部６１は、車両１００及び周囲の状況の分析処理を行う。分析部６１は、自己位置推定部７１、センサフュージョン部７２、及び、認識部７３を備える。

　自己位置推定部７１は、外部認識センサ２５からのセンサデータ、及び、地図情報蓄積部２３に蓄積されている高精度地図に基づいて、車両１００の自己位置を推定する。例えば、自己位置推定部７１は、外部認識センサ２５からのセンサデータに基づいてローカルマップを生成し、ローカルマップと高精度地図とのマッチングを行うことにより、車両１００の自己位置を推定する。車両１００の位置は、例えば、後輪対車軸の中心が基準とされる。

　ローカルマップは、例えば、ＳＬＡＭ（Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ　Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｍａｐｐｉｎｇ）等の技術を用いて作成される３次元の高精度地図、占有格子地図（Ｏｃｃｕｐａｎｃｙ　Ｇｒｉｄ　Ｍａｐ）等である。３次元の高精度地図は、例えば、上述したポイントクラウドマップ等である。占有格子地図は、車両１００の周囲の３次元又は２次元の空間を所定の大きさのグリッド（格子）に分割し、グリッド単位で物体の占有状態を示す地図である。物体の占有状態は、例えば、物体の有無や存在確率により示される。ローカルマップは、例えば、認識部７３による車両１００の外部の状況の検出処理及び認識処理にも用いられる。

　なお、自己位置推定部７１は、ＧＮＳＳ信号、及び、車両センサ２７からのセンサデータに基づいて、車両１００の自己位置を推定してもよい。

　センサフュージョン部７２は、複数の異なる種類のセンサデータ（例えば、カメラ５１から供給される画像データ、及び、レーダ５２から供給されるセンサデータ）を組み合わせて、新たな情報を得るセンサフュージョン処理を行う。異なる種類のセンサデータを組合せる方法としては、統合、融合、連合等がある。

　認識部７３は、車両１００の外部の状況の検出を行う検出処理と、車両１００の外部の状況の認識を行う認識処理と、を実行する。

　例えば、認識部７３は、外部認識センサ２５からの情報、自己位置推定部７１からの情報、センサフュージョン部７２からの情報等に基づいて、車両１００の外部の状況の検出処理及び認識処理を行う。

　具体的には、例えば、認識部７３は、車両１００の周囲の物体の検出処理及び認識処理等を行う。物体の検出処理とは、例えば、物体の有無、大きさ、形、位置、動き等を検出する処理である。物体の認識処理とは、例えば、物体の種類等の属性を認識したり、特定の物体を識別したりする処理である。ただし、検出処理と認識処理とは、必ずしも明確に分かれるものではなく、重複する場合がある。

　例えば、認識部７３は、ＬｉＤＡＲ５３又はレーダ５２等によるセンサデータに基づくポイントクラウドを点群の塊毎に分類するクラスタリングを行うことにより、車両１００の周囲の物体を検出する。これにより、車両１００の周囲の物体の有無、大きさ、形状、位置が検出される。

　例えば、認識部７３は、クラスタリングにより分類された点群の塊の動きを追従するトラッキングを行うことにより、車両１００の周囲の物体の動きを検出する。これにより、車両１００の周囲の物体の速度及び進行方向（移動ベクトル）が検出される。

　例えば、認識部７３は、カメラ５１から供給される画像データに対して、車両、人、自転車、障害物、構造物、道路、信号機、交通標識、道路標示などを検出または認識する。また、セマンティックセグメンテーション等の認識処理を行うことにより、車両１００の周囲の物体の種類を認識してもいい。

　例えば、認識部７３は、地図情報蓄積部２３に蓄積されている地図、自己位置推定部７１による自己位置の推定結果、及び、認識部７３による車両１００の周囲の物体の認識結果に基づいて、車両１００の周囲の交通ルールの認識処理を行うことができる。認識部７３は、この処理により、信号の位置及び状態、交通標識及び道路標示の内容、交通規制の内容、並びに、走行可能な車線などを認識することができる。

　例えば、認識部７３は、車両１００の周囲の環境の認識処理を行うことができる。認識部７３が認識対象とする周囲の環境としては、天候、気温、湿度、明るさ、及び、路面の状態等が想定される。

　行動計画部６２は、車両１００の行動計画を作成する。例えば、行動計画部６２は、経路計画、経路追従の処理を行うことにより、行動計画を作成する。

　なお、経路計画（Ｇｌｏｂａｌ　ｐａｔｈ　ｐｌａｎｎｉｎｇ）とは、スタートからゴールまでの大まかな経路を計画する処理である。この経路計画には、軌道計画と言われ、経路計画で計画された経路において、車両１００の運動特性を考慮して、車両１００の近傍で安全かつ滑らかに進行することが可能な軌道生成（Ｌｏｃａｌ　ｐａｔｈ　ｐｌａｎｎｉｎｇ）の処理も含まれる。経路計画を長期経路計画、および起動生成を短期経路計画、または局所経路計画と区別してもよい。安全優先経路は、起動生成、短期経路計画、または局所経路計画と同様の概念を表す。

　経路追従とは、経路計画により計画した経路を計画された時間内で安全かつ正確に走行するための動作を計画する処理である。行動計画部６２は、例えば、この経路追従の処理の結果に基づき、車両１００の目標速度と目標角速度を計算することができる。

　動作制御部６３は、行動計画部６２により作成された行動計画を実現するために、車両１００の動作を制御する。

　例えば、動作制御部６３は、後述する車両制御部３２に含まれる、ステアリング制御部８１、ブレーキ制御部８２、及び、駆動制御部８３を制御して、軌道計画により計算された軌道を車両１００が進行するように、加減速制御及び方向制御を行う。例えば、動作制御部６３は、衝突回避あるいは衝撃緩和、追従走行、車速維持走行、自車の衝突警告、自車のレーン逸脱警告等のＡＤＡＳの機能実現を目的とした協調制御を行う。例えば、動作制御部６３は、運転者の操作によらずに自律的に走行する自動運転等を目的とした協調制御を行う。

　ＤＭＳ３０は、車内センサ２６からのセンサデータ、及び、後述するＨＭＩ３１に入力される入力データ等に基づいて、運転者の認証処理、及び、運転者の状態の認識処理等を行う。この場合にＤＭＳ３０の認識対象となる運転者の状態としては、例えば、体調、覚醒度、集中度、疲労度、視線方向、酩酊度、運転操作、姿勢等が想定される。

　なお、ＤＭＳ３０が、運転者以外の搭乗者の認証処理、及び、当該搭乗者の状態の認識処理を行うようにしてもよい。また、例えば、ＤＭＳ３０が、車内センサ２６からのセンサデータに基づいて、車内の状況の認識処理を行うようにしてもよい。認識対象となる車内の状況としては、例えば、気温、湿度、明るさ、臭い等が想定される。

　ＨＭＩ３１は、各種のデータや指示等の入力と、各種のデータの運転者などへの提示を行う。

　ＨＭＩ３１によるデータの入力について、概略的に説明する。ＨＭＩ３１は、人がデータを入力するための入力デバイスを備える。ＨＭＩ３１は、入力デバイスにより入力されたデータや指示等に基づいて入力信号を生成し、車両制御システム１１の各部に供給する。ＨＭＩ３１は、入力デバイスとして、例えばタッチパネル、ボタン、スイッチ、及び、レバーといった操作子を備える。これに限らず、ＨＭＩ３１は、音声やジェスチャ等により手動操作以外の方法で情報を入力可能な入力デバイスをさらに備えてもよい。さらに、ＨＭＩ３１は、例えば、赤外線あるいは電波を利用したリモートコントロール装置や、車両制御システム１１の操作に対応したモバイル機器若しくはウェアラブル機器等の外部接続機器を入力デバイスとして用いてもよい。

　ＨＭＩ３１によるデータの提示について、概略的に説明する。ＨＭＩ３１は、搭乗者又は車外に対する視覚情報、聴覚情報、及び、触覚情報の生成を行う。また、ＨＭＩ３１は、生成されたこれら各情報の出力、出力内容、出力タイミングおよび出力方法等を制御する出力制御を行う。ＨＭＩ３１は、視覚情報として、例えば、操作画面、車両１００の状態表示、警告表示、車両１００の周囲の状況を示すモニタ画像等の画像や光により示される情報を生成および出力する。また、ＨＭＩ３１は、聴覚情報として、例えば、音声ガイダンス、警告音、警告メッセージ等の音により示される情報を生成および出力する。さらに、ＨＭＩ３１は、触覚情報として、例えば、力、振動、動き等により搭乗者の触覚に与えられる情報を生成および出力する。

　ＨＭＩ３１が視覚情報を出力する出力デバイスとしては、例えば、自身が画像を表示することで視覚情報を提示する表示装置や、画像を投影することで視覚情報を提示するプロジェクタ装置を適用することができる。なお、表示装置は、通常のディスプレイを有する表示装置以外にも、例えば、ヘッドアップディスプレイ、透過型ディスプレイ、ＡＲ（Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ　Ｒｅａｌｉｔｙ）機能を備えるウエアラブルデバイスといった、搭乗者の視界内に視覚情報を表示する装置であってもよい。また、ＨＭＩ３１は、車両１００に設けられるナビゲーション装置、インストルメントパネル、ＣＭＳ（Ｃａｍｅｒａ　Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍ）、電子ミラー、ランプなどが有する表示デバイスを、視覚情報を出力する出力デバイスとして用いることも可能である。

　ＨＭＩ３１が聴覚情報を出力する出力デバイスとしては、例えば、オーディオスピーカ、ヘッドホン、イヤホンを適用することができる。

　ＨＭＩ３１が触覚情報を出力する出力デバイスとしては、例えば、ハプティクス技術を用いたハプティクス素子を適用することができる。ハプティクス素子は、例えば、ステアリングホイール、シートといった、車両１００の搭乗者が接触する部分に設けられる。

　車両制御部３２は、車両１００の各部の制御を行う。車両制御部３２は、ステアリング制御部８１、ブレーキ制御部８２、駆動制御部８３、ボディ系制御部８４、ライト制御部８５、及び、ホーン制御部８６を備える。

　ステアリング制御部８１は、車両１００のステアリングシステムの状態の検出及び制御等を行う。ステアリングシステムは、例えば、ステアリングホイール等を備えるステアリング機構、電動パワーステアリング等を備える。ステアリング制御部８１は、例えば、ステアリングシステムの制御を行うＥＣＵ等の制御ユニット、ステアリングシステムの駆動を行うアクチュエータ等を備える。

　ブレーキ制御部８２は、車両１００のブレーキシステムの状態の検出及び制御等を行う。ブレーキシステムは、例えば、ブレーキペダル等を含むブレーキ機構、ＡＢＳ（Ａｎｔｉｌｏｃｋ　Ｂｒａｋｅ　Ｓｙｓｔｅｍ）、回生ブレーキ機構等を備える。ブレーキ制御部８２は、例えば、ブレーキシステムの制御を行うＥＣＵ等の制御ユニット等を備える。

　駆動制御部８３は、車両１００の駆動システムの状態の検出及び制御等を行う。駆動システムは、例えば、アクセルペダル、内燃機関又は駆動用モータ等の駆動力を発生させるための駆動力発生装置、駆動力を車輪に伝達するための駆動力伝達機構等を備える。駆動制御部８３は、例えば、駆動システムの制御を行うＥＣＵ等の制御ユニット等を備える。

　ボディ系制御部８４は、車両１００のボディ系システムの状態の検出及び制御等を行う。ボディ系システムは、例えば、キーレスエントリシステム、スマートキーシステム、パワーウインドウ装置、パワーシート、空調装置、エアバッグ、シートベルト、シフトレバー等を備える。ボディ系制御部８４は、例えば、ボディ系システムの制御を行うＥＣＵ等の制御ユニット等を備える。

　ライト制御部８５は、車両１００の各種のライトの状態の検出及び制御等を行う。制御対象となるライトとしては、例えば、ヘッドライト、バックライト、フォグライト、ターンシグナル、ブレーキライト、プロジェクション、バンパーの表示等が想定される。ライト制御部８５は、ライトの制御を行うＥＣＵ等の制御ユニット等を備える。

　ホーン制御部８６は、車両１００のカーホーンの状態の検出及び制御等を行う。ホーン制御部８６は、例えば、カーホーンの制御を行うＥＣＵ等の制御ユニット等を備える。

　図２０は、図１９の外部認識センサ２５のカメラ５１、レーダ５２、ＬｉＤＡＲ５３、及び、超音波センサ５４等によるセンシング領域の例を示す図である。なお、図２０において、車両１００を上面から見た様子が模式的に示され、左端側が車両１００の前端（フロント）側であり、右端側が車両１００の後端（リア）側となっている。

　センシング領域１０１Ｆ及びセンシング領域１０１Ｂは、超音波センサ５４のセンシング領域の例を示している。センシング領域１０１Ｆは、複数の超音波センサ５４によって車両１００の前端周辺をカバーしている。センシング領域１０１Ｂは、複数の超音波センサ５４によって車両１００の後端周辺をカバーしている。

　センシング領域１０１Ｆ及びセンシング領域１０１Ｂにおけるセンシング結果は、例えば、車両１００の駐車支援等に用いられる。

　センシング領域１０２Ｆ乃至センシング領域１０２Ｂは、短距離又は中距離用のレーダ５２のセンシング領域の例を示している。センシング領域１０２Ｆは、車両１００の前方において、センシング領域１０１Ｆより遠い位置までカバーしている。センシング領域１０２Ｂは、車両１００の後方において、センシング領域１０１Ｂより遠い位置までカバーしている。センシング領域１０２Ｌは、車両１００の左側面の後方の周辺をカバーしている。センシング領域１０２Ｒは、車両１００の右側面の後方の周辺をカバーしている。

　センシング領域１０２Ｆにおけるセンシング結果は、例えば、車両１００の前方に存在する車両や歩行者等の検出等に用いられる。センシング領域１０２Ｂにおけるセンシング結果は、例えば、車両１００の後方の衝突防止機能等に用いられる。センシング領域１０２Ｌ及びセンシング領域１０２Ｒにおけるセンシング結果は、例えば、車両１００の側方の死角における物体の検出等に用いられる。

　センシング領域１０３Ｆ乃至センシング領域１０３Ｂは、カメラ５１によるセンシング領域の例を示している。センシング領域１０３Ｆは、車両１００の前方において、センシング領域１０２Ｆより遠い位置までカバーしている。センシング領域１０３Ｂは、車両１００の後方において、センシング領域１０２Ｂより遠い位置までカバーしている。センシング領域１０３Ｌは、車両１００の左側面の周辺をカバーしている。センシング領域１０３Ｒは、車両１００の右側面の周辺をカバーしている。

　センシング領域１０３Ｆにおけるセンシング結果は、例えば、信号機や交通標識の認識、車線逸脱防止支援システム、自動ヘッドライト制御システムに用いることができる。センシング領域１０３Ｂにおけるセンシング結果は、例えば、駐車支援、及び、サラウンドビューシステムに用いることができる。センシング領域１０３Ｌ及びセンシング領域１０３Ｒにおけるセンシング結果は、例えば、サラウンドビューシステムに用いることができる。

　センシング領域１０４は、ＬｉＤＡＲ５３のセンシング領域の例を示している。センシング領域１０４は、車両１００の前方において、センシング領域１０３Ｆより遠い位置までカバーしている。一方、センシング領域１０４は、センシング領域１０３Ｆより左右方向の範囲が狭くなっている。

　センシング領域１０４におけるセンシング結果は、例えば、周辺車両等の物体検出に用いられる。

　センシング領域１０５は、長距離用のレーダ５２のセンシング領域の例を示している。センシング領域１０５は、車両１００の前方において、センシング領域１０４より遠い位置までカバーしている。一方、センシング領域１０５は、センシング領域１０４より左右方向の範囲が狭くなっている。

　センシング領域１０５におけるセンシング結果は、例えば、ＡＣＣ（Ａｄａｐｔｉｖｅ　Ｃｒｕｉｓｅ　Ｃｏｎｔｒｏｌ）、緊急ブレーキ、衝突回避等に用いられる。

　なお、外部認識センサ２５が含むカメラ５１、レーダ５２、ＬｉＤＡＲ５３、及び、超音波センサ５４の各センサのセンシング領域は、図２０以外に各種の構成をとってもよい。具体的には、超音波センサ５４が車両１００の側方もセンシングするようにしてもよいし、ＬｉＤＡＲ５３が車両１００の後方をセンシングするようにしてもよい。また、各センサの設置位置は、上述した各例に限定されない。また、各センサの数は、１つでも良いし、複数であっても良い。

（２－２．その他）
　上記各実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

　また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

　また、上述してきた各実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。また、上記実施形態では、移動体として自動車を例に挙げたが、本開示の情報処理は、自動車以外の移動体にも適用可能である。例えば、移動体は、自動二輪車や自動三輪車等の小型車両や、バスやトラック等の大型車両、あるいは、ロボットやドローン等の自律型移動体であってもよい。また、車両１００は、必ずしも移動体と一体ではなく、移動体からネットワークＮを介して情報を取得し、取得した情報に基づいて除去範囲を決定するクラウドサーバ等であってもよい。

　また、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無く、他の効果があってもよい。

（３．本開示に係る置き去り通知装置の効果）
　上述のように、本開示に係る置き去り通知装置（実施形態では車両１００）は、通知部（実施形態では通知部１３２）と、取得部（実施形態では取得部１３３）と、表示制御部（実施形態では表示制御部１３４）とを備える。通知部は、所定の空間（実施形態では車両１００）に所在する生体（実施形態では幼児２０）が検出された場合に、検出した情報を当該空間に所在する第１の人物（実施形態では運転手１０）に通知する。取得部は、生体の状態および当該空間の環境情報を取得する。表示制御部は、取得部によって取得された情報に基づいて算出される、生体が空間に滞在を続ける場合のリスク情報（実施形態ではリスク情報グラフ２０４等）を、空間から第１の人物が離れる際に、空間に設置された表示装置（実施形態では表示部１４５）もしくは当該第１の人物が利用する端末装置（実施形態では端末５０）に表示するよう制御する。

　このように、本開示に係る置き去り通知装置は、単に生体の置き去りを検出して通知をするのではなく、第１の人物が空間を離れる前に、生体の状況等を通知する。さらに、置き去り通知装置は、その後に第１の人物が空間を離れる際に生体に関するリスク情報を視覚化して表示するといった、段階的な通知を第１の人物に対して行う。

　一般に単調な通知は記憶に焼き付き難いが、視覚化し、さらに影響度合いに焼き直してなされる通知がなされると、第１の人物は、生体を残すことのリスクと、空間を一時離れる際の目的達成のバランス判断を経て判断の結論を出す事になるので、状況認識に関する記憶を呼び戻しやすくする。その結果、階層化された異なるレベルの複数のリスク刺激によって、生体が空間に残されて危険にさらされるという情報が意識の片隅に完全に追いやる状況に陥ることを低減する効果が期待できる。すなわち、生体の状況を予め通知し、その後にリスク情報を表示するといった複合的な視覚、知識等の異なる記憶部位に残るそのリマインダ機能は、第１の人物のワーキングメモリに多元的に作用するので、空間に生体を置き去りすることを完全に忘れるといったリスクを大幅に低減できる。このように、本開示に係る構成により、置き去り通知装置は、置き去りを検知するとともに、その対処について適切に通知することができる。

　また、通知部は、空間において生体が所在する位置、生体の就寝状況、所在する位置の変化、および、就寝状況の変化の少なくとも一つを通知する。

　このように、置き去り通知装置は、ＴｏＦカメラ等を介して得られる生体の情報を適宜、第１の人物に通知する。これにより、置き去り通知装置は、第１の人物に生体の存在と状態を意識させ、空間から離れる際に生体を忘れにくくするよう、第１の人物の意識に作用させることができる。

　また、表示制御部は、リスク情報として、生体の空間における滞在時間に沿って、生体が滞在を続ける場合の危険度を段階的に可視化したグラフを表示する。

　このように、置き去り通知装置は、危険度を段階的に示すことで、生体を空間に残した場合に生じするリスクを第１の人物に意識させることができる。なお、グラフ化は一つの手段であり、乳幼児や子供のピクトグラムに温度上昇危険度を色の変化で表すなど視覚刺激をグラフ以外の表示形態で提供をしてもよい。

　また、表示制御部は、取得部によって取得された環境情報に基づいて算出される、空間における温度変化に基づく危険度を可視化したグラフを表示する。

　このように、置き去り通知装置は、環境情報に基づいて危険度を可視化することで、第１の人物が意識しにくい、天候による危険度の変化などを、強く第１の人物に意識させることができる。

　また、表示制御部は、リスク情報として、生体の年齢もしくは体格に応じた属性に基づいて、危険度を段階的に可視化したグラフを表示する。

　このように、置き去り通知装置は、生体の属性に応じたリスク情報を表示することで、より正確な危険度を第１の人物に周知することができる。

　また、表示制御部は、リスク情報として、第１の人物が空間を離れてから戻ってくるまでの推定経過時間と、推定経過時間における危険度とを含むグラフを表示する。

　このように、置き去り通知装置は、第１の人物が離れる際に、第１の人物の戻る推定時刻と危険度との関係が示されたグラフを表示することで、第１の人物が戻るべき時間を第１の人物に強く意識させることができる。

　また、表示制御部は、第１の人物とは異なる第２の人物が、生体とともに空間に所在するときには、第２の人物が所在しない場合とは異なるリスク情報を表示する。

　このように、置き去り通知装置は、他の保護者等が存在する場合には、その存在を考慮したリスク評価を行うことで、より現実に即したリスク管理処理を行うことができる。

　また、取得部は、空間から第１の人物が離れた後に所定時間が経過した場合に、空間の環境情報が所定の範囲を超えて変化したことを検知した場合、空間の環境を維持するための機構を作動させる。

　このように、置き去り通知装置は、温度上昇等の環境変化に対応して各種機構を作動させることで、第１の人物等が通知に対応しない場合であっても、生体が熱中症等にかからないよう担保することができる。

　また、通知部は、空間から第１の人物が離れた後に所定時間が経過した場合に、第１の人物が空間に戻ることを促すための通知を端末装置に通知する。

　このように、置き去り通知装置は、スマートフォン等の端末装置に通知をすることで、第１の人物に対して、取り残した生体の存在をリマインドさせることができる。

　また、取得部は、空間から第１の人物が離れる際に、第１の人物が空間を離れた後に向かう目的地までの距離および目的地の属性を取得する。通知部は、目的地までの距離および目的地の属性に基づいて、第１の人物が空間を離れてから戻ってくるまでの推定経過時間を算出し、空間から第１の人物が離れた後に推定経過時間が経過した場合に、第１の人物が空間に戻ることを促すための通知を端末装置に通知する。

　このように、置き去り通知装置は、第１の人物の戻り時間を予め推定しておくことで、不自然に大量の通知を行うことなく、第１の人物の用事に合わせて、適切な時刻や、適切な回数の通知を行うことができる。

　また、通知部は、空間に戻ることを促すための通知を送信したのちに所定時間が経過した場合、通知に対して第１の人物からの返答が確認できない場合、もしくは、生体の異常を検出した場合の少なくとも一つに該当する場合に、空間の外部に対して警報を発する。

　このように、置き去り通知装置は、生体の泣き声や痙攣発作等の異常行動を検出するなど、何らかの異常が発生した場合等には、周囲への警報により生体を救出させる。あるいは、第１の人物が通知に応答しない場合に、置き去り通知装置は、第１の人物ではなく周囲に広く周知を行い、第１の人物に周囲への気遣いや羞恥さを覚えさせ心理負荷を与えることで、迅速に生体のものに戻ることを促すことができる。

　また、通知部は、空間から第１の人物が離れた後に、第１の人物から遠隔指示を受け付けた場合に、空間の外部に対して警報を発する。

　このように、置き去り通知装置は、第１の人物に何らかの異常が発生した場合などには、周囲への警報により生体を救出させることができる。

　また、通知部は、空間から第１の人物が離れた後に所定時間が経過した場合に、予め緊急連絡先として登録されている第３の人物、もしくは、緊急連絡先として登録されている機関に対して、生体が空間に所在することを通知する。

　このように、置き去り通知装置は、周囲への通知のあとには第三者や機関に通報するなど段階的な通知を行うことで、置き去り事故のリスクのほかに、第三者に置き去りをしたことを知られるというリスクを第１の人物に意識させる。これにより、置き去り通知装置は、第１の人物に置き去り事故を防止するという意識を植え付けることができる。

　また、通知部は、第１の人物から遠隔指示を受け付けた場合、第３の人物もしくは機関から要請があった場合、または、第３の人物もしくは機関への通知の後に所定時間が経過した場合の少なくともいずれかの条件を満たした場合、空間にアクセスするための施錠を開錠するよう制御し、開錠した旨を第１の人物に通知する。

　このように、置き去り通知装置は、機関等の通知のあとには、開錠処理を行うことで、第三者に置き去りをしたことを知られるというリスクに加え、生体に第三者が接触するという他のリスクを第１の人物に意識させる。これにより、置き去り通知装置は、第１の人物に置き去りをしてはいけないという意識を植え付けることができる。

　また、表示制御部は、空間にアクセスするための施錠が開錠された場合、空間の内部および周辺を録画し、録画した情報を第１の人物が利用する端末装置に表示するよう制御する。

　このように、置き去り通知装置は、撮影した映像を第１の人物に提供することで、開錠後の空間に問題がないかを第１の人物に知らせることができる。なお、撮影された映像は第１の人物への提供に限定される必要はなく、例えば緊急通報先等に伝送されてもよい。

　また、取得部は、空間にアクセスするための施錠が開錠された後に、空間に所在する生体の状態を取得する。通知部は、生体の状態に基づいて、機関に対して生体の救出を求めるよう通知する。

　このように、置き去り通知装置は、生体の状態に応じて救出を求めることで、生体が危険な状態に陥ったとしても、迅速な処置を行わせることができる。

　また、通知部は、空間から第１の人物が離れた後に所定時間が経過した場合に、過去の第１の人物の行動履歴に基づいて、第１の人物が空間に戻ることを促すための通知を端末装置に通知するか、予め緊急連絡先として登録されている第３の人物、もしくは、緊急連絡先として登録されている機関に対して生体が空間に所在することを通知するか、のいずれを優先的に実行するかを判定する。

　このように、置き去り通知装置は、行動履歴に合わせた段階的なリスク管理処理を行うことで、第１の人物により効果が高いと推測される対応を優先的に実行することができる。

　また、空間は自動車を含む車両であり、第１の人物は車両の運転手であり、生体は幼児である。また、取得部は、車両内において運転手の状態検出を行う第１の検出手段とは異なる位置に設置された第２の検出手段を用いて、幼児の状態を取得する。

　このように、置き去り通知装置は、上述した通知処理を自動車における幼児置き去りに適用することで、幼児の置き去り事故を抑止することができる。そして、これら通知等の機能が有効に働く事で、第１の人物である利用者にはその一つ一つが心理的なリスク刺激となり、結果的には通知システムの機能が稼働する以前に対処行動を利用者に促す副次的効果が期待される。

（４．ハードウェア構成）
　上述してきた本開示に係る置き去り通知装置等の情報機器は、例えば図２１に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図２１は、本開示に係る置き去り通知装置の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。以下では、本開示に係る置き去り通知装置として、実施形態に係る車両１００を例に挙げて説明する。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ（Read　Only　Memory）１３００、ＨＤＤ（Hard　Disk　Drive）１４００、通信インターフェイス１５００、及び入出力インターフェイス１６００を有する。コンピュータ１０００の各部は、バス１０５０によって接続される。

　ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。例えば、ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムをＲＡＭ１２００に展開し、各種プログラムに対応した処理を実行する。

　ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるＢＩＯＳ（Basic　Input　Output　System）等のブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

　ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を非一時的に記録する、コンピュータが読み取り可能な記録媒体である。具体的には、ＨＤＤ１４００は、プログラムデータ１４５０の一例である本開示に係る置き去り通知プログラムを記録する記録媒体である。

　通信インターフェイス１５００は、コンピュータ１０００が外部ネットワーク１５５０（例えばインターネット）と接続するためのインターフェイスである。例えば、ＣＰＵ１１００は、通信インターフェイス１５００を介して、他の機器からデータを受信したり、ＣＰＵ１１００が生成したデータを他の機器へ送信したりする。

　入出力インターフェイス１６００は、入出力デバイス１６５０とコンピュータ１０００とを接続するためのインターフェイスである。例えば、ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、キーボードやマウス等の入力デバイスからデータを受信する。また、ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやスピーカーやプリンタ等の出力デバイスにデータを送信する。また、入出力インターフェイス１６００は、所定の記録媒体（メディア）に記録されたプログラム等を読み取るメディアインターフェイスとして機能してもよい。メディアとは、例えばＤＶＤ（Digital　Versatile　Disc）、ＰＤ（Phase　change　rewritable　Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical　disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

　例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る車両１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされた置き去り通知プログラムを実行することにより、制御部１３０等の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、本開示に係る置き去り通知プログラムや、記憶部１２０内のデータが格納される。なお、ＣＰＵ１１００は、プログラムデータ１４５０をＨＤＤ１４００から読み取って実行するが、他の例として、外部ネットワーク１５５０を介して、他の装置からこれらのプログラムを取得してもよい。

　なお、本技術は以下のような構成も取ることができる。
（１）
　所定の空間に所在する生体が検出された場合に、検出した情報を当該空間に所在する第１の人物に通知する通知部と、
　前記生体の状態および当該空間の環境情報を取得する取得部と、
　前記取得部によって取得された情報に基づいて算出される、前記生体が前記空間に滞在を続ける場合のリスク情報を、前記空間から第１の人物が離れる際に、前記空間に設置された表示装置もしくは当該第１の人物が利用する端末装置に表示するよう制御する表示制御部と、
　を備える置き去り通知装置。
（２）
　前記通知部は、
　前記空間において前記生体が所在する位置、当該生体の就寝状況、当該所在する位置の変化、および、当該就寝状況の変化の少なくとも一つを通知する、
　前記（１）に記載の置き去り通知装置。
（３）
　前記表示制御部は、
　前記リスク情報として、前記生体の前記空間における滞在時間に沿って、当該生体が滞在を続ける場合の危険度を段階的に可視化したグラフを表示する、
　前記（１）または（２）に記載の置き去り通知装置。
（４）
　前記表示制御部は、
　前記取得部によって取得された環境情報に基づいて算出される、前記空間における温度変化に基づく前記危険度を可視化した前記グラフを表示する、
　前記（３）に記載の置き去り通知装置。
（５）
　前記表示制御部は、
　前記リスク情報として、前記生体の年齢もしくは体格に応じた属性に基づいて、前記危険度を段階的に可視化した前記グラフを表示する、
　前記（３）または（４）のいずれかに記載の置き去り通知装置。
（６）
　前記表示制御部は、
　前記リスク情報として、前記第１の人物が前記空間を離れてから戻ってくるまでの推定経過時間と、当該推定経過時間における前記危険度とを含む前記グラフを表示する、
　前記（３）から（５）のいずれかに記載の置き去り通知装置。
（７）
　前記表示制御部は、
　前記第１の人物とは異なる第２の人物が、当該生体とともに前記空間に所在するときには、当該第２の人物が所在しない場合とは異なるリスク情報を表示する、
　前記（１）から（６）のいずれかに記載の置き去り通知装置。
（８）
　前記取得部は、
　前記空間から第１の人物が離れた後に所定時間が経過した場合に、当該空間の環境情報が所定の範囲を超えて変化したことを検知した場合、当該空間の環境を維持するための機構を作動させる、
　前記（１）から（７）のいずれかに記載の置き去り通知装置。
（９）
　前記通知部は、
　前記空間から第１の人物が離れた後に所定時間が経過した場合に、当該第１の人物が当該空間に戻ることを促すための通知を前記端末装置に通知する、
　前記（１）から（８）のいずれかに記載の置き去り通知装置。
（１０）
　前記取得部は、
　前記空間から第１の人物が離れる際に、当該第１の人物が当該空間を離れた後に向かう目的地までの距離および当該目的地の属性を取得し、
　前記通知部は、
　前記目的地までの距離および当該目的地の属性に基づいて、前記第１の人物が当該空間を離れてから戻ってくるまでの推定経過時間を算出し、当該空間から第１の人物が離れた後に当該推定経過時間が経過した場合に、当該第１の人物が当該空間に戻ることを促すための通知を前記端末装置に通知する、
　前記（９）に記載の置き去り通知装置。
（１１）
　前記通知部は、
　前記空間に戻ることを促すための通知を送信したのちに所定時間が経過した場合、当該通知に対して当該第１の人物からの返答が確認できない場合、もしくは、前記生体の異常を検出した場合の少なくとも一つに該当する場合に、当該空間の外部に対して警報を発する、
　前記（９）または（１０）に記載の置き去り通知装置。
（１２）
　前記通知部は、
　前記空間から第１の人物が離れた後に、当該第１の人物から遠隔指示を受け付けた場合に、当該空間の外部に対して警報を発する、
　前記（９）から（１１）のいずれかに記載の置き去り通知装置。
（１３）
　前記通知部は、
　前記空間から第１の人物が離れた後に所定時間が経過した場合に、予め緊急連絡先として登録されている第３の人物、もしくは、緊急連絡先として登録されている機関に対して、前記生体が前記空間に所在することを通知する、
　前記（１）から（１２）のいずれかに記載の置き去り通知装置。
（１４）
　前記通知部は、
　前記第１の人物から遠隔指示を受け付けた場合、前記第３の人物もしくは前記機関から要請があった場合、または、当該第３の人物もしくは当該機関への通知の後に所定時間が経過した場合の少なくともいずれかの条件を満たした場合、前記空間にアクセスするための施錠を開錠するよう制御し、開錠した旨を当該第１の人物に通知する、
　前記（１３）に記載の置き去り通知装置。
（１５）
　前記表示制御部は、
　前記空間にアクセスするための施錠が開錠された場合、当該空間の内部および周辺を録画し、録画した情報を前記第１の人物が利用する端末装置に表示するよう制御する、
　前記（１４）に記載の置き去り通知装置。
（１６）
　前記取得部は、
　前記空間にアクセスするための施錠が開錠された後に、当該空間に所在する生体の状態を取得し、
　前記通知部は、
　前記生体の状態に基づいて、前記機関に対して当該生体の救出を求めるよう通知する、
　前記（１５）に記載の置き去り通知装置。
（１７）
　前記通知部は、
　前記空間から第１の人物が離れた後に所定時間が経過した場合に、過去の前記第１の人物の行動履歴に基づいて、当該第１の人物が当該空間に戻ることを促すための通知を前記端末装置に通知するか、予め緊急連絡先として登録されている第３の人物、もしくは、緊急連絡先として登録されている機関に対して前記生体が前記空間に所在することを通知するか、のいずれを優先的に実行するかを判定する、
　前記（１）から（１６）のいずれかに記載の置き去り通知装置。
（１８）
　前記空間は自動車を含む車両であり、前記第１の人物は当該車両の運転手であり、前記生体は幼児であり、
　前記取得部は、前記車両内において前記運転手の状態検出を行う第１の検出手段とは異なる位置に設置された第２の検出手段を用いて、前記幼児の状態を取得する、
　前記（１）から（１７）のいずれかに記載の置き去り通知装置。
（１９）
　コンピュータが、
　所定の空間に所在する生体が検出された場合に、検出した情報を当該空間に所在する第１の人物に通知し、
　前記生体の状態および当該空間の環境情報を取得し、
　前記取得された情報に基づいて算出される、前記生体が前記空間に滞在を続ける場合のリスク情報を、前記空間から第１の人物が離れる際に、前記空間に設置された表示装置もしくは当該第１の人物が利用する端末装置に表示するよう制御する、
　ことを含む置き去り通知方法。
（２０）
　コンピュータを、
　所定の空間に所在する生体が検出された場合に、検出した情報を当該空間に所在する第１の人物に通知する通知部と、
　前記生体の状態および当該空間の環境情報を取得する取得部と、
　前記取得部によって取得された情報に基づいて算出される、前記生体が前記空間に滞在を続ける場合のリスク情報を、前記空間から第１の人物が離れる際に、前記空間に設置された表示装置もしくは当該第１の人物が利用する端末装置に表示するよう制御する表示制御部と、
　として機能させるための置き去り通知プログラム。

　１　　　情報処理システム
　４０　　通信基地局
　５０　　端末
　１００　車両
　１１０　通信部
　１２０　記憶部
　１３０　制御部
　１３１　検出部
　１３２　通知部
　１３３　取得部
　１３４　表示制御部
　１４０　検知部
　１４５　表示部
　１５０　クラウドサーバ

Claims

　所定の空間に所在する生体が検出された場合に、検出した情報を当該空間に所在する第１の人物に通知する通知部と、
　前記生体の状態および当該空間の環境情報を取得する取得部と、
　前記取得部によって取得された情報に基づいて算出される、前記生体が前記空間に滞在を続ける場合のリスク情報を、前記空間から第１の人物が離れる際に、前記空間に設置された表示装置もしくは当該第１の人物が利用する端末装置に表示するよう制御する表示制御部と、
　を備える置き去り通知装置。
　前記通知部は、
　前記空間において前記生体が所在する位置、当該生体の就寝状況、当該所在する位置の変化、および、当該就寝状況の変化の少なくとも一つを通知する、
　請求項１に記載の置き去り通知装置。
　前記表示制御部は、
　前記リスク情報として、前記生体の前記空間における滞在時間に沿って、当該生体が滞在を続ける場合の危険度を段階的に可視化したグラフを表示する、
　請求項１に記載の置き去り通知装置。
　前記表示制御部は、
　前記取得部によって取得された環境情報に基づいて算出される、前記空間における温度変化に基づく前記危険度を可視化した前記グラフを表示する、
　請求項３に記載の置き去り通知装置。
　前記表示制御部は、
　前記リスク情報として、前記生体の年齢に応じた属性に基づいて、前記危険度を段階的に可視化した前記グラフを表示する、
　請求項３に記載の置き去り通知装置。
　前記表示制御部は、
　前記リスク情報として、前記第１の人物が前記空間を離れてから戻ってくるまでの推定経過時間と、当該推定経過時間における前記危険度とを含む前記グラフを表示する、
　請求項３に記載の置き去り通知装置。
　前記表示制御部は、
　前記第１の人物とは異なる第２の人物が、当該生体とともに前記空間に所在するときには、当該第２の人物が所在しない場合とは異なるリスク情報を表示する、
　請求項１に記載の置き去り通知装置。
　前記取得部は、
　前記空間から第１の人物が離れた後に所定時間が経過した場合に、当該空間の環境情報が所定の範囲を超えて変化したことを検知した場合、当該空間の環境を維持するための機構を作動させる、
　請求項１に記載の置き去り通知装置。
　前記通知部は、
　前記空間から第１の人物が離れた後に所定時間が経過した場合に、当該第１の人物が当該空間に戻ることを促すための通知を前記端末装置に通知する、
　請求項１に記載の置き去り通知装置。
　前記取得部は、
　前記空間から第１の人物が離れる際に、当該第１の人物が当該空間を離れた後に向かう目的地までの距離および当該目的地の属性を取得し、
　前記通知部は、
　前記目的地までの距離および当該目的地の属性に基づいて、前記第１の人物が当該空間を離れてから戻ってくるまでの推定経過時間を算出し、当該空間から第１の人物が離れた後に当該推定経過時間が経過した場合に、当該第１の人物が当該空間に戻ることを促すための通知を前記端末装置に通知する、
　請求項９に記載の置き去り通知装置。
　前記通知部は、
　前記空間に戻ることを促すための通知を送信したのちに所定時間が経過した場合、当該通知に対して当該第１の人物からの返答が確認できない場合、もしくは、前記生体の異常を検出した場合の少なくとも一つに該当する場合に、当該空間の外部に対して警報を発する、
　請求項９に記載の置き去り通知装置。
　前記通知部は、
　前記空間から第１の人物が離れた後に、当該第１の人物から遠隔指示を受け付けた場合に、当該空間の外部に対して警報を発する、
　請求項９に記載の置き去り通知装置。
　前記通知部は、
　前記空間から第１の人物が離れた後に所定時間が経過した場合に、予め緊急連絡先として登録されている第３の人物、もしくは、緊急連絡先として登録されている機関に対して、前記生体が前記空間に所在することを通知する、
　請求項１に記載の置き去り通知装置。
　前記通知部は、
　前記第１の人物から遠隔指示を受け付けた場合、前記第３の人物もしくは前記機関から要請があった場合、または、当該第３の人物もしくは当該機関への通知の後に所定時間が経過した場合の少なくともいずれかの条件を満たした場合、前記空間にアクセスするための施錠を開錠するよう制御し、開錠した旨を当該第１の人物に通知する、
　請求項１３に記載の置き去り通知装置。
　前記表示制御部は、
　前記空間にアクセスするための施錠が開錠された場合、当該空間の内部および周辺を録画し、録画した情報を前記第１の人物が利用する端末装置に表示するよう制御する、
　請求項１４に記載の置き去り通知装置。
　前記取得部は、
　前記空間にアクセスするための施錠が開錠された後に、当該空間に所在する生体の状態を取得し、
　前記通知部は、
　前記生体の状態に基づいて、前記機関に対して当該生体の救出を求めるよう通知する、
　請求項１５に記載の置き去り通知装置。
　前記通知部は、
　前記空間から第１の人物が離れた後に所定時間が経過した場合に、過去の前記第１の人物の行動履歴に基づいて、当該第１の人物が当該空間に戻ることを促すための通知を前記端末装置に通知するか、予め緊急連絡先として登録されている第３の人物、もしくは、緊急連絡先として登録されている機関に対して前記生体が前記空間に所在することを通知するか、のいずれを優先的に実行するかを判定する、
　請求項１に記載の置き去り通知装置。
　前記空間は自動車を含む車両であり、前記第１の人物は当該車両の運転手であり、前記生体は幼児であり、
　前記取得部は、前記車両内において前記運転手の状態検出を行う第１の検出手段とは異なる位置に設置された第２の検出手段を用いて、前記幼児の状態を取得する、
　請求項１に記載の置き去り通知装置。
　コンピュータが、
　所定の空間に所在する生体が検出された場合に、検出した情報を当該空間に所在する第１の人物に通知し、
　前記生体の状態および当該空間の環境情報を取得し、
　前記取得された情報に基づいて算出される、前記生体が前記空間に滞在を続ける場合のリスク情報を、前記空間から第１の人物が離れる際に、前記空間に設置された表示装置もしくは当該第１の人物が利用する端末装置に表示するよう制御する、
　ことを含む置き去り通知方法。
　コンピュータを、
　所定の空間に所在する生体が検出された場合に、検出した情報を当該空間に所在する第１の人物に通知する通知部と、
　前記生体の状態および当該空間の環境情報を取得する取得部と、
　前記取得部によって取得された情報に基づいて算出される、前記生体が前記空間に滞在を続ける場合のリスク情報を、前記空間から第１の人物が離れる際に、前記空間に設置された表示装置もしくは当該第１の人物が利用する端末装置に表示するよう制御する表示制御部と、
　として機能させるための置き去り通知プログラム。