WO2023223382A1

WO2023223382A1 - 乗合車両支援装置、システム及び方法、並びに、コンピュータ可読媒体

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Publication number: WO2023223382A1
Application number: PCT/JP2022/020353
Authority: WO
Inventors: ほなみ幸
Original assignee: 日本電気株式会社
Priority date: 2022-05-16
Filing date: 2022-05-16
Publication date: 2023-11-23

Abstract

乗合車両支援装置（１）は、乗合車両の乗客に対する本人特定認証（例えば顔認証）に基づき当該乗客の属性情報を特定する第１の特定部（１１）と、本人特定認証に成功した乗客における乗合車両内の車内位置を特定する第２の特定部（１２）と、特定された属性情報に基づき、乗客が特定された車内位置から乗合車両の出口までの移動に要する降車所要時間を算出する算出部（１３）と、降車所要時間を出力する出力部（１４）と、を備える。

Description

乗合車両支援装置、システム及び方法、並びに、コンピュータ可読媒体

　本開示は、乗合車両支援装置、システム、方法、及び、プログラムに関する。

　特許文献１には、バスの降車場所の間違いを認識させ易くする技術が開示されている。特許文献１に係る技術は、乗車時に乗客の顔を撮像し、認証し、乗客から降車場所を取得し、降車時の乗客を特定し、降車していない乗客を検出し、降り間違えを判定し、乗客及び運転者に報知する。

特開２０２０－０５２４７８号公報

　ここで、路線バス等、複数の乗客のそれぞれが異なる場所で降車するような乗合車両においては、乗客毎に降車に要する時間等の降車に関する情報が異なる。その理由は、乗合車両内の存在位置や乗客の手荷物、身体状態等が異なるためである。

　本開示の目的は、上述した課題を鑑み、乗合車両における降車に関する適切な情報を提供するための乗合車両支援装置、システム、方法、及び、プログラムを提供することにある。

　本開示にかかる乗合車両支援装置は、
　乗合車両の乗客に対する本人特定認証に基づき当該乗客の属性を特定する第１の特定手段と、
　前記本人特定認証に成功した乗客における前記乗合車両内の位置を特定する第２の特定手段と、
　前記特定された属性に基づき前記乗客が前記特定された位置から前記乗合車両の出口までの移動に要する所要時間を算出する算出手段と、
　前記所要時間を出力する出力手段と、
　を備える。

　本開示にかかる乗合車両支援システムは、
　乗合車両に搭載された認証端末と、
　前記乗合車両の運行を支援する乗合車両支援装置と、を備え、
　前記乗合車両支援装置は、
　前記認証端末による前記乗合車両の乗客に対する本人特定認証に基づき当該乗客の属性を特定する第１の特定手段と、
　前記本人特定認証に成功した乗客における前記乗合車両内の位置を特定する第２の特定手段と、
　前記特定された属性に基づき前記乗客が前記特定された位置から前記乗合車両の出口までの移動に要する所要時間を算出する算出手段と、
　前記所要時間を出力する出力手段と、
　を備える。

　本開示にかかる乗合車両支援方法は、
　コンピュータが、
　乗合車両の乗客に対する本人特定認証に基づき当該乗客の属性を特定し、
　前記本人特定認証に成功した乗客における前記乗合車両内の位置を特定し、
　前記特定された属性に基づき前記乗客が前記特定された位置から前記乗合車両の出口までの移動に要する所要時間を算出し、
　前記所要時間を出力する。

　本開示にかかる乗合車両支援プログラムは、
　乗合車両の乗客に対する本人特定認証に基づき当該乗客の属性を特定する第１の特定処理と、
　前記本人特定認証に成功した乗客における前記乗合車両内の位置を特定する第２の特定処理と、
　前記特定された属性に基づき前記乗客が前記特定された位置から前記乗合車両の出口までの移動に要する所要時間を算出する算出処理と、
　前記所要時間を出力する出力処理と、
　をコンピュータに実行させる。

　本開示により、乗合車両における降車に関する適切な情報を提供するための乗合車両支援装置、システム、方法、及び、プログラムを提供することができる。

本実施形態１にかかる乗合車両支援装置の構成を示すブロック図である。本実施形態１にかかる乗合車両支援方法の流れを示すフローチャートである。本実施形態２にかかる乗合車両支援システムの構成を示すブロック図である。本実施形態２にかかる認証装置の構成を示すブロック図である。本実施形態２にかかる乗合車両の車内の配置例を示す図である。本実施形態２にかかる認証端末の構成を示すブロック図である。本実施形態２にかかる乗合車両支援装置の構成を示すブロック図である。本実施形態２にかかる乗合車両支援装置による乗客情報登録処理の流れを示すフローチャートである。本実施形態２にかかる認証装置による顔情報登録処理の流れを示すフローチャートである。本実施形態２にかかる乗車時の乗客情報特定処理の流れを示すシーケンス図である。本実施形態２にかかる認証装置による顔認証処理の流れを示すフローチャートである。本実施形態２にかかる着席時の乗客情報特定処理の流れを示すシーケンス図である。本実施形態２にかかる立ち乗り客の乗客情報特定処理の流れを示すシーケンス図である。本実施形態２にかかる支援情報等表示処理の流れを示すフローチャートである。本実施形態２にかかる支援情報等の表示情報の例を示す図である。本実施形態２にかかる支援情報等の表示情報の例を示す図である。本実施形態２にかかる降車予告処理の流れを示すフローチャートである。本実施形態２にかかる認証端末における表示情報の例を示す図である。本実施形態２にかかる降車処理の流れを示すシーケンス図である。本実施形態３にかかる降車予告処理の流れを示すフローチャートである。本実施形態４にかかる乗合車両の運賃のダイナミックプライシング処理の流れを示すシーケンス図である。

　以下では、本開示の実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。各図面において、同一又は対応する要素には同一の符号が付されており、説明の明確化のため、必要に応じて重複説明は省略される。

＜実施形態１＞
　図１は、本実施形態１にかかる乗合車両支援装置１の構成を示すブロック図である。乗合車両支援装置１は、複数の乗客のそれぞれが異なる場所で降車するような乗合車両における降車に関する情報の提供を支援するための情報処理装置である。ここで、乗合車両は、例えば、路線バスやＭａａＳ（Mobility as a Service）等であり、これらに限定されず、運転手の有無は問わない。また、乗合車両は、乗客の本人特定認証を行うための認証端末（不図示）が搭載されているものとする。ここで、本人特定認証は、顔認証等の生体認証、電子的な身分証明情報を用いた本人確認のための認証等である。

　乗合車両支援装置１は、第１の特定部１１、第２の特定部１２、算出部１３及び出力部１４を備える。第１の特定部１１は、乗合車両の乗客に対する本人特定認証に基づき当該乗客の属性を特定する。ここで、属性とは、例えば、乗客の年齢、性別、身体状態、手荷物の大きさ、同乗する幼児の人数等が挙げられるが、これらに限定されない。第２の特定部１２は、本人特定認証に成功した乗客における乗合車両内の位置を特定する。算出部１３は、特定された属性に基づき乗客が前記特定された位置から乗合車両の出口までの移動に要する所要時間を算出する。出力部１４は、所要時間を出力する。

　図２は、本実施形態１にかかる乗合車両支援方法の流れを示すフローチャートである。まず、第１の特定部１１は、乗合車両の乗客に対する本人特定認証に基づき当該乗客の属性を特定する（Ｓ１１）。次に、第２の特定部１２は、本人特定認証に成功した乗客における乗合車両内の位置を特定する（Ｓ１２）。そして、算出部１３は、特定された属性に基づき乗客が特定された位置から乗合車両の出口までの移動に要する所要時間を算出する（Ｓ１３）。そして、出力部１４は、所要時間を出力する（Ｓ１４）。

　乗合車両の乗客は、属性と車内の存在位置（座席や立ち位置）により、降車時に出口までの移動に要する所要時間が異なる。そのため、これらに基づいて所要時間を算出し、出力することで、乗合車両の運転手、乗客又は車両の制御装置に対して、乗合車両における降車に関する適切な情報を提供することができる。

　尚、乗合車両支援装置１は、図示しない構成としてプロセッサ、メモリ及び記憶装置を備えるものである。また、当該記憶装置には、本実施形態にかかる乗合車両支援方法の処理が実装されたコンピュータプログラムが記憶されている。そして、当該プロセッサは、記憶装置からコンピュータプログラム等を前記メモリへ読み込ませ、当該コンピュータプログラムを実行する。これにより、前記プロセッサは、第１の特定部１１、第２の特定部１２、算出部１３及び出力部１４の機能を実現する。

　または、乗合車両支援装置１の各構成要素は、それぞれが専用のハードウェアで実現されていてもよい。また、各装置の各構成要素の一部又は全部は、汎用または専用の回路（circuitry）、プロセッサ等やこれらの組合せによって実現されてもよい。これらは、単一のチップによって構成されてもよいし、バスを介して接続される複数のチップによって構成されてもよい。各装置の各構成要素の一部又は全部は、上述した回路等とプログラムとの組合せによって実現されてもよい。また、プロセッサとして、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、量子プロセッサ（量子コンピュータ制御チップ）等を用いることができる。

　また、乗合車両支援装置１の各構成要素の一部又は全部が複数の情報処理装置や回路等により実現される場合には、複数の情報処理装置や回路等は、集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。例えば、情報処理装置や回路等は、クライアントサーバシステム、クラウドコンピューティングシステム等、各々が通信ネットワークを介して接続される形態として実現されてもよい。また、乗合車両支援装置１の機能がＳａａＳ（Software as a Service）形式で提供されてもよい。

＜実施形態２＞
　本実施形態２は、上述した実施形態１の具体例である。本実施形態２は、乗合車両として運転手が運転する路線バスを対象とした例を説明する。但し、乗合車両はこれに限定されない。

　図３は、本実施形態２にかかる乗合車両支援システム１０００の構成を示すブロック図である。乗合車両支援システム１０００は、認証端末１０１が搭載され、複数の乗客Ｕ１が乗車する乗合車両１０の運行を支援するための情報システムである。乗合車両支援システム１０００は、認証端末１０１－１から１０１－３等、表示装置１０２、車両制御装置１０３、認証装置２００及び乗合車両支援装置３００を備える。少なくとも車両制御装置１０３、認証装置２００及び乗合車両支援装置３００のそれぞれは、ネットワークＮを介して通信可能に接続されている。ここで、ネットワークＮは、無線の通信回線を含む通信ネットワークであり、例えばインターネット、無線通信回線網、携帯電話回線網等である。また、ネットワークＮは、通信プロトコルの種別を問わない。

　乗合車両１０は、運転手Ｕ０が運転し、複数の乗客Ｕ１－１、Ｕ１－２、Ｕ１－３等（以下、「乗客Ｕ１」と総称する場合がある。）を異なる降車地点まで送客するための車両である。ここで、降車地点は、典型的には路線バスの停留所等の予め定められた路上の地点であるが、乗客Ｕ１のそれぞれが指定した任意の地点であっても良い。また、本実施形態にかかる乗合車両１０は、２以上の降車地点で停車するものとする。乗合車両１０は、認証端末１０１－１から１０１－３等、表示装置１０２及び車両制御装置１０３を搭載する。認証端末１０１－１から１０１－３等は、同等の機能を有し、以下ではこれらを総称して「認証端末１０１」と呼ぶ場合がある。尚、認証端末１０１の台数は、３台に限定されず、少なくとも１台以上であればよい。認証端末１０１と表示装置１０２とは、車両制御装置１０３と接続され、車両制御装置１０３を介してネットワークＮと通信可能とする。尚、認証端末１０１と表示装置１０２とは、ネットワークＮと無線通信により直接通信可能であってもよい。

　車両制御装置１０３は、乗合車両１０の走行を制御するための情報処理装置である。車両制御装置１０３は、例えば、無線通信機能を備えたＥＣＵ（Electronic Control Unit）であってもよい。車両制御装置１０３は、乗合車両１０の入口及び出口の扉の開閉制御、認証端末１０１－１等及び表示装置１０２と乗合車両１０の外部との通信の中継等を行うが、これらの機能に限定されない。

　表示装置１０２は、乗合車両１０内に設置され、少なくとも運転手Ｕ０及び乗客Ｕ１のいずれかが視認可能なディスプレイである。

　認証端末１０１は、乗客Ｕ１に対する本人特定認証の一例として顔認証を行うための情報端末である。認証端末１０１は、内蔵された又は接続されたカメラにより、乗客Ｕ１の顔を含む領域を撮影し、撮影した顔画像と認証端末１０１の端末ＩＤを含めた顔認証要求を、ネットワークＮを介して認証装置２００又は乗合車両支援装置３００へ送信する。尚、顔認証要求には、撮影時刻や送信時刻等の時刻情報が含まれていても良い。また、顔認証要求には、認証端末１０１の設置場所を示す位置情報等が含まれていても良い。尚、認証端末１０１の具体的な構成は後述する。

　尚、認証端末１０１は、乗客Ｕ１が携帯して操作する情報端末（ユーザ端末）であってもよい。ユーザ端末は、内蔵された又は接続されたカメラによるユーザの撮影画像とユーザ端末の位置情報を含む顔認証要求を、ネットワークＮを介して認証装置２００又は乗合車両支援装置３００へ送信してもよい。また、ユーザ端末は、予めユーザの顔画像（顔特徴情報）を認証装置２００に登録する処理を行っても良い。例えば、ユーザ端末は、顔画像及び属性情報を含む乗客情報の登録要求を、乗合車両支援装置３００へ送信する。その場合、乗合車両支援装置３００は、当該乗客の顔情報を認証装置２００に登録する。

　認証装置２００は、ユーザ（乗客）の顔特徴情報を管理し、顔認証を行う情報処理装置である。また、認証装置２００は、外部から受信した顔認証要求に応じて、当該要求に含まれる顔画像又は顔特徴情報について、各ユーザの顔特徴情報と照合を行い、照合結果（認証結果）を要求元へ返信する。

　図４は、本実施形態２にかかる認証装置２００の構成を示すブロック図である。認証装置２００は、顔情報ＤＢ（DataBase）２１０と、顔検出部２２０と、特徴点抽出部２３０と、登録部２４０と、認証部２５０とを備える。顔情報ＤＢ２１０は、ユーザＩＤ２１１と当該ユーザＩＤの顔特徴情報２１２とを対応付けて記憶する。顔特徴情報２１２は、顔画像から抽出された特徴点の集合である。尚、認証装置２００は、顔特徴情報２１２に対応するユーザ等からの要望に応じて、顔情報ＤＢ２１０内の顔特徴情報２１２を削除してもよい。または、認証装置２００は、登録から一定期間経過後に顔特徴情報２１２を削除してもよい。

　顔検出部２２０は、顔情報を登録するための登録画像に含まれる顔領域を検出し、特徴点抽出部２３０に出力する。特徴点抽出部２３０は、顔検出部２２０が検出した顔領域から特徴点を抽出し、登録部２４０に顔特徴情報を出力する。また、特徴点抽出部２３０は、乗合車両支援装置３００等から受信した顔画像に含まれる特徴点を抽出し、認証部２５０に顔特徴情報を出力する。

　登録部２４０は、顔特徴情報の登録に際して、ユーザＩＤ２１１を新規に発行する。登録部２４０は、発行したユーザＩＤ２１１と、登録画像から抽出した顔特徴情報２１２とを対応付けて顔情報ＤＢ２１０へ登録する。認証部２５０は、顔特徴情報２１２を用いた顔認証を行う。具体的には、認証部２５０は、顔画像から抽出された顔特徴情報と、顔情報ＤＢ２１０内の顔特徴情報２１２との照合を行う。認証部２５０は、照合に成功した場合、照合された顔特徴情報２１２に対応付けられたユーザＩＤ２１１を特定する。認証部２５０は、顔特徴情報の一致の有無を顔認証結果として要求元に返信する。顔特徴情報の一致の有無は、認証の成否に対応する。尚、顔特徴情報が一致する（一致有）とは、一致度が閾値以上である場合をいうものとする。また、顔認証結果は、顔認証に成功した場合、特定されたユーザＩＤを含むものとする。

　図５は、本実施形態２にかかる乗合車両１０の車内の配置例を示す図である。乗合車両１０は、運転席にいる運転手Ｕ０により操縦される。表示装置１０２は、運転席付近に設置され、運転手Ｕ０が必要に応じて表示内容を視認できるものとする。尚、表示装置１０２は、乗客Ｕ１が視認可能な位置に設置されていてもよい。表示装置１０２は、乗合車両支援装置３００から上述した車両制御装置１０３を介して受信された表示データを画面に表示する。車内カメラ１０４は、乗合車両１０の車内、特に、乗客Ｕ１側を撮影できる位置に設置されている。車内カメラ１０４は、定期的又は任意のタイミングで撮影を行い、撮影した車内画像を車両制御装置１０３を介して乗合車両支援装置３００へ送信する。

　乗合車両１０は、入口付近に認証端末１０１－１が設置され、出口付近に認証端末１０１－ｅが設置されている。また、乗合車両１０は、複数の座席が設置され、各座席には認証端末１０１が設置されている。尚、乗合車両１０は、座席に着席する乗客Ｕ１－２等と、座席に着席せず、立って乗車する乗客Ｕ１－５等とがいるものとする。但し、乗客Ｕ１は、着席又は立つかいずれかのみであっても良い。

　乗客Ｕ１－１は、乗合車両１０の乗車時に認証端末１０１－１を介して顔認証を行う例を示す。乗客Ｕ１－１は、乗車時に認証端末１０１－１に対して降車地点を指定してもよい。

　乗客Ｕ１－２は、認証端末１０１－２が設置された座席に着席し、手荷物１０５を保持しているものとする。降車経路Ｒ２は、乗客Ｕ１－２が降車のために、認証端末１０１－２の座席から出口まで移動する際の経路である。尚、乗客Ｕ１－２は、手荷物１０５を保持しているため、同じ座席で手荷物を持たない乗客と比べて、降車に時間を要する可能性があるものとする。

　乗客Ｕ１－３は、認証端末１０１－３が設置され、乗合車両１０内の右奥の座席に着席している。降車経路Ｒ３は、乗客Ｕ１－３が降車のために、他の座席を横切って出口まで移動する際の経路である。そのため、乗客Ｕ１－３は、他の座席の乗客よりも相対的に降車に時間を要する可能性があるものとする。

　乗客Ｕ１－４は、認証端末１０１－４が設置され、乗合車両１０内の右前方の座席に着席している。降車経路Ｒ４は、乗客Ｕ１－４が降車のために、出口まで移動する際の経路である。降車経路Ｒ４は、降車経路Ｒ３と比べて距離が短い。

　乗客Ｕ１－５は、座席に着席せず、立っているものとする。そのため、乗客Ｕ１－５は、車内カメラ１０４の撮影画像に基づく顔認証により本人特定認証がされ、撮影画像の解析により、存在位置が特定されてもよい。また、乗客Ｕ１－５は、出口の比較的近くに存在するものとする。降車経路Ｒ５は、乗客Ｕ１－５が降車のために、出口まで移動する際の経路である。降車経路Ｒ５は、降車経路Ｒ２、Ｒ３及びＲ５と比べて距離が短い。

　また、乗客Ｕ１は、座席の認証端末１０１に対して、降車地点を指定してもよい。また、乗客Ｕ１－５は、乗合車両１０内の降車指定ボタンを押下することで、降車地点を指定してもよい。この場合、車内カメラ１０４による撮影画像の解析により、降車指定ボタンを押下した人物の顔画像に対して顔認証を行うことで、乗客Ｕ１－５の降車地点の指定とみなしても良い。

　図６は、本実施形態２にかかる認証端末１０１の構成を示すブロック図である。認証端末１０１は、記憶部１１０、メモリ１２０、通信部１３０、カメラ１４０、タッチパネル１５０及び制御部１６０を備える。記憶部１１０は、ハードディスク、フラッシュメモリ等の記憶装置の一例である。記憶部１１０は、プログラム１１１及び端末ＩＤ１１２を記憶する。プログラム１１１は、本実施形態２にかかる認証装置２００を用いた顔認証処理、乗客Ｕ１からの降車地点の指定の受付、乗合車両支援装置３００から表示データの表示等の処理が実装されたコンピュータプログラムである。端末ＩＤ１１２は、認証端末１０１の識別情報である。端末ＩＤ１１２は、乗合車両１０内における認証端末１０１の設置位置と対応する情報であってもよい。また、記憶部１１０は、認証端末１０１の設置位置を示す情報を記憶していてもよい。

　メモリ１２０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の揮発性記憶装置であり、制御部１６０の動作時に一時的に情報を保持するための記憶領域である。通信部１３０は、車両制御装置１０３又はネットワークＮとの通信インタフェースである。

　カメラ１４０は、乗客Ｕ１の顔を含む領域を撮影するための撮影装置である。カメラ１４０は、撮影した画像を制御部１６０へ出力する。タッチパネル１５０は、画面等の表示装置（表示部）と入力装置を含む。

　制御部１６０は、認証端末１０１の各構成を制御するプロセッサつまり制御装置である。制御部１６０は、記憶部１１０からプログラム１１１をメモリ１２０へ読み込ませ、プログラム１１１を実行する。これにより、制御部１６０は、受付部１６１、認証制御部１６２及び表示制御部１６３の機能を実現する。

　受付部１６１は、カメラ１４０により撮影された乗客Ｕ１の顔画像を受け付け、顔画像を認証制御部１６２へ出力する。また、受付部１６１は、乗客Ｕ１からタッチパネル１５０を介して入力された降車地点の指定を受け付け、指定された降車地点を認証制御部１６２へ出力する。

　認証制御部１６２は、受付部１６１により出力された顔画像と、記憶部１１０に記憶された端末ＩＤ１１２とを含めた顔認証要求を、車両制御装置１０３及びネットワークＮを介して乗合車両支援装置３００へ送信する。また、認証制御部１６２は、受付部１６１により出力された降車地点をさらに顔認証要求に含めても良い。

　表示制御部１６３は、乗合車両支援装置３００からネットワークＮ及び車両制御装置１０３を介して受信した表示データを、タッチパネル１５０に表示する。

　図７は、本実施形態２にかかる乗合車両支援装置３００の構成を示すブロック図である。乗合車両支援装置３００は、上述した乗合車両支援装置１の一例である。乗合車両支援装置３００は、乗合車両１０の運行を支援する情報処理装置である。乗合車両支援装置３００は、複数台のサーバに冗長化されてもよく、各機能ブロックが複数台のコンピュータで実現されてもよい。

　乗合車両支援装置３００は、記憶部３１０、メモリ３２０、通信部３３０及び制御部３４０を備える。記憶部３１０は、ハードディスク、フラッシュメモリ等の記憶装置の一例である。記憶部３１０は、プログラム３１１、乗客情報３１２、支援情報３１３及び履歴情報３１４を記憶する。プログラム３１１は、本実施形態２にかかる乗合車両支援処理等が実装されたコンピュータプログラム（乗合車両支援プログラム）である。

　乗客情報３１２は、乗合車両１０の乗客を管理するための情報である。乗客情報３１２は、ユーザＩＤ３１２１、属性情報３１２２、車内位置３１２３、降車指定地点３１２４及び降車所要時間３１２５を対応付けた情報である。ユーザＩＤ３１２１は、ユーザの識別情報である。ユーザＩＤ３１２１は、認証装置２００の顔情報ＤＢ２１０内で顔特徴情報２１２に対応付けて管理されるユーザＩＤ２１１と同一又は一意に対応する情報である。そのため、乗客情報３１２は、ユーザＩＤ３１２１を介してユーザの登録用の特徴情報（生体情報、本人認証情報、本人特定情報等）と対応付けられた情報といえる。属性情報３１２２は、年齢、性別、身体状態、装具、ベビーカーの種別やサイズ、手荷物の種類やサイズ、同乗する幼児の人数等が挙げられるが、これらに限定されない。身体状態とは、例えば、身体の障碍内容や歩行の困難度合い等が挙げられるが、これらに限定されない。装具は、杖、車椅子等が挙げられるが、これらに限定されない。手荷物は、リュックサック、スーツケース等が挙げられるが、これらに限定されない。尚、属性情報３１２２は、これらに加えて、運賃の支払いに用いる決済情報を含んでも良い。決済情報は、クレジットカードの情報、電子マネー、バーコード決済の口座情報、銀行の引き落とし口座情報等である。また、属性情報３１２２は、ユーザＩＤ３１２１に対応する乗客が携帯して操作するユーザ端末の連絡先情報を含んでも良い。連絡先情報とは、電子メールアドレス、電話番号、端末識別情報、乗合車両支援サービスを利用するためのアプリケーションのログイン情報等である。

　車内位置３１２３は、顔認証に成功した乗客Ｕ１における乗合車両１０内の位置である。車内位置３１４５は、乗客Ｕ１が座席の着席時の顔認証に成功した認証端末１０１の端末ＩＤに対応する端末位置もしくは座席位置、又は、乗客Ｕ１が乗車後に車内カメラ１０４により撮影された画像を解析して特定された車内の位置等である。画像を解析して特定された位置には、立ち位置だけでなく座席位置が含まれていても良い。

　降車指定地点３１２４は、乗客Ｕ１により指定された降車地点を示す位置情報である。降車指定地点３１２４は、路線バスの停留所、任意の住所、その他の位置情報であると良い。降車所要時間３１２５は、乗客Ｕ１が車内位置３１２３から乗合車両１０の出口までの移動に要する所要時間である。降車所要時間３１２５は、車内位置３１２３から出口までの距離と共に、乗客Ｕ１の属性情報３１２２が考慮されて算出される。

　支援情報３１３は、乗客Ｕ１が指定した降車地点に応じた情報であり、乗合車両１０における乗客Ｕ１の降車に関する情報の一例である。支援情報３１３は、例えば、運転手Ｕ０、乗客Ｕ１又は車両制御装置１０３を支援するための情報である。支援情報３１３は、降車地点３１３１、車内位置リスト３１３２及び人数３１３３を対応付けた情報である。降車地点３１３１は、乗合車両１０が一部の乗客Ｕ１を降車させるために停車する場所である。降車地点３１３１には、上述した降車指定地点３１２４が含まれる。上述した通り、乗合車両１０における降車地点３１３１は、複数あるものとする。車内位置リスト３１３２は、対応する降車地点３１３１を指定した乗客Ｕ１の乗合車両１０内の存在位置、例えば、座席位置や立ち位置の集合である。人数３１３３は、対応する降車地点３１３１を指定した乗客Ｕ１の人数である。

　履歴情報３１４は、乗客Ｕ１（ユーザ）における乗合車両１０等の乗車及び降車に関する履歴を記録した情報である。尚、履歴情報３１４は、異なる複数の乗合車両１０における履歴を含む。例えば、履歴情報３１４は、本実施形態にかかる乗合車両支援装置３００を用いて運行が支援される複数の路線バスに対する乗客の利用履歴を含む。履歴情報３１４は、ユーザＩＤ３１４１、属性情報３１４２、乗車日時３１４３、乗車地点３１４４、車内位置３１４５、降車日時３１４６、降車地点３１４７及び降車所要時間３１４８を対応付けた情報である。

　ユーザＩＤ３１４１は、上述したユーザＩＤ３１２１と対応する情報である。属性情報３１４２は、乗客情報３１２においてユーザＩＤ３１４１に対応するユーザＩＤ３１２１に対応付けられた情報である。

　乗車日時３１４３は、対応する乗客が乗合車両１０に乗車した日時である。例えば、乗車日時３１４３は、乗合車両１０の入口に設置された認証端末１０１－１で顔認証に成功した日時、乗客Ｕ１が座席の着席時に認証端末１０１で顔認証に成功した日時、または、乗客Ｕ１が乗車後に車内カメラ１０４により撮影された画像に基づく顔認証に最初に成功した日時、等である。乗車地点３１４４は、乗客Ｕ１が乗車した地点を示す位置情報である。例えば、乗車地点３１４４は、乗客Ｕ１の乗車時に乗合車両１０が停止した地点、乗客Ｕ１の顔認証を行った認証端末１０１から取得した乗合車両１０の現在位置等である。

　車内位置３１４５は、対応する乗客における上述した車内位置３１２３である。降車日時３１４６は、対応する乗客が乗合車両１０から降車した日時である。例えば、降車日時３１４６は、乗合車両１０の出口に設置された認証端末１０１－ｅで顔認証に成功した日時、乗客の降車指定地点で乗合車両１０が停車した日時等である。降車地点３１４７は、対応する乗客が認証端末１０１－ｅで顔認証に成功した際の停車地点である。降車所要時間３１４８は、対応する乗客における上述した降車所要時間３１２５、または、乗合車両１０が停車した時刻から、対応する乗客が認証端末１０１－ｅで顔認証に成功した時刻までの差分であってもよい。

　メモリ３２０は、ＲＡＭ等の揮発性記憶装置であり、制御部３４０の動作時に一時的に情報を保持するための記憶領域である。通信部３３０は、ネットワークＮとの通信インタフェースである。

　制御部３４０は、乗合車両支援装置３００の各構成を制御するプロセッサつまり制御装置である。制御部３４０は、記憶部３１０からプログラム３１１をメモリ３２０へ読み込ませ、プログラム３１１を実行する。これにより、制御部３４０は、登録部３４１、認証制御部３４２、特定部３４３、算出部３４４、導出部３４５及び出力部３４６の機能を実現する。

　登録部３４１は、乗合車両１０の乗客となり得るユーザの顔特徴情報及び属性情報の登録処理を行う。具体的には、登録部３４１は、ユーザの顔画像及び属性情報を受け付けた場合、顔画像に基づく顔特徴情報を認証装置２００に登録し、登録時に発行されたユーザＩＤを取得する。そして、表示情報４１は、取得したユーザＩＤ３１２１と属性情報３１２２を対応付けて乗客情報３１２として記憶部３１０に登録する。また、登録部３４１は、乗客における車内位置３１２３、降車指定地点３１２４、降車所要時間３１２５が特定や算出され次第、これらを当該乗客のユーザＩＤ３１２１に対応付けて乗客情報３１２を更新する。

　また、登録部３４１は、支援情報３１３を記憶部３１０に登録してもよい。また、登録部３４１は、乗客の乗車時や降車時等に履歴情報３１４を記憶部３１０に登録及び更新する。

　認証制御部３４２は、乗客を撮影した画像を用いた本人特定認証を制御する。特に、本実施形態にかかる認証制御部３４２は、乗客が撮影された画像から抽出された生体情報を用いて、乗客の生体認証を制御する。具体的には、認証制御部３４２は、生体認証として顔認証を制御する。尚、認証制御部３４２は、生体認証以外の本人特定認証を制御してもよい。

　特定部３４３は、上述した第１の特定部１１及び第２の特定部１２の一例である。特定部３４３は、認証端末１０１による乗合車両１０の乗客Ｕ１に対する本人特定認証に基づき、乗客Ｕ１の属性情報を特定する。具体的には、認証制御部３４２による顔認証に成功した場合、特定部３４３は、乗客情報３１２の中から、顔認証に成功したユーザＩＤ３１２１に対応付けられた属性情報３１２２を特定する。また、特定部３４３は、乗車時や着席時等に乗客Ｕ１が撮影された画像に対する画像認識から、乗客の属性情報を特定してもよい。例えば、特定部３４３は、撮影された画像に対する分析として画像認識を行い、画像認識により乗客Ｕ１の装具、ベビーカー、手荷物、同乗する幼児の人数等を属性情報として特定してもよい。つまり、特定部３４３は、乗客情報３１２の中から属性情報を特定することに限らず、画像認識により属性情報を特定してもよい。

　また、特定部３４３は、本人特定認証に成功した乗客Ｕ１における乗合車両１０内の位置を特定する。具体的には、特定部３４３は、顔認証を行った認証端末１０１の端末位置を車内位置として特定する。または、特定部３４３は、車内カメラ１０４により乗合車両１０内が撮影された車内画像に対する画像認識から、人物の領域を抽出し、抽出した領域を乗客の車内位置として特定してもよい。

　算出部３４４は、上述した算出部１３の一例である。算出部３４４は、特定部３４３により特定された属性情報に基づき、乗客Ｕ１が特定された車内位置から乗合車両１０の出口までの移動に要する降車所要時間を算出する。

　導出部３４５は、乗客Ｕ１が指定した降車地点に応じた支援情報を導出する。導出部３４５は、特定の降車地点における降車予定者の人数を支援情報として導出する。また、導出部３４５は、乗客Ｕ１における特定された車内位置と指定された降車地点とを対応付けた情報を支援情報として導出してもよい。

　出力部３４６は、上述した出力部１４の一例である。出力部３４６は、算出部３４４により算出された降車所要時間を出力する。出力部３４６は、導出部３４５により導出された支援情報をさらに出力する。例えば、出力部３４６は、降車所要時間及び支援情報を乗合車両１０の運転手Ｕ０に向けて出力するとよい。具体的には、出力部３４６は、降車所要時間及び支援情報を、車両制御装置１０３を介して表示装置１０２に出力して表示させる。また、出力部３４６は、降車所要時間及び支援情報を、該当する乗客が着席した認証端末１０１へ出力して表示させてもよい。また、出力部３４６は、乗合車両１０の制御のために、降車所要時間及び支援情報を車両制御装置１０３へ出力してもよい。

　図８は、本実施形態２にかかる乗合車両支援装置３００による乗客情報登録処理の流れを示すフローチャートである。例えば、乗合車両１０等に乗車しようとするユーザは、ユーザ端末を操作して、自身の顔情報及び属性情報を事前登録する。この場合、ユーザ端末は、ユーザの顔が撮影された顔画像を取得する。また、ユーザ端末は、ユーザの入力により属性情報を受け付ける。そして、ユーザ端末は、顔画像及び属性情報を含めた乗客情報の登録要求を、ネットワークＮを介して乗合車両支援装置３００へ送信する。

　これに応じて、乗合車両支援装置３００は、ユーザ端末から乗客情報の登録要求を受信し、登録要求に含まれるユーザの顔画像及び属性情報を受け付ける（Ｓ１０１）。次に、乗合車両支援装置３００は、顔画像を含めた顔情報登録要求を、ネットワークＮを介して認証装置２００へ送信する（Ｓ１０２）。これに応じて、認証装置２００は、顔情報登録処理を行う。

　図９は、本実施形態２にかかる認証装置による顔情報登録処理の流れを示すフローチャートである。まず、認証装置２００は、顔情報登録要求を受信する（Ｓ２０１）。例えば、認証装置２００は、乗合車両支援装置３００からネットワークＮを介して顔情報登録要求を受信する。次に、顔検出部２２０は、顔情報登録要求に含まれる顔画像から顔領域を検出する（Ｓ２０２）。そして、特徴点抽出部２３０は、ステップＳ２０２で検出した顔領域から特徴点（顔特徴情報）を抽出する（Ｓ２０３）。そして、登録部２４０は、ユーザＩＤ２１１を発行する（Ｓ２０４）。そして、登録部２４０は、抽出した顔特徴情報２１２と発行したユーザＩＤ２１１を対応付けて顔情報ＤＢ２１０に登録する（Ｓ２０５）。その後、登録部２４０は、発行したユーザＩＤ２１１を要求元（例えば、乗合車両支援装置３００）へ返信する（Ｓ２０６）。尚、認証装置２００は、任意の情報登録端末から受信した顔情報登録要求に応じて顔情報登録処理を行っても良い。例えば、情報登録端末は、パーソナルコンピュータ、スマートフォン又はタブレット端末等の情報処理装置である。

　図８に戻り、説明を続ける。
　乗合車両支援装置３００は、認証装置２００からネットワークＮを介して顔情報登録結果（ユーザＩＤ）を受信する（Ｓ１０３）。そして、乗合車両支援装置３００は、受信したユーザＩＤ３１２１と、ステップＳ１０１で受け付けた属性情報３１２２を対応付けて乗客情報３１２に登録する（Ｓ１０４）。

　図１０は、本実施形態２にかかる乗車時の乗客情報特定処理の流れを示すシーケンス図である。以下の説明では、乗客Ｕ１－１からＵ１－３は、事前に上述した図８の乗客情報登録処理が完了しているものとする。但し、属性情報については必ずしも登録されていなくてもよい。尚、乗車時の乗客情報特定処理は、必須でなくてもよい。

　ここで、例えば、乗客Ｕ１－１は、所定の乗車地点に停車した乗合車両１０に入口から乗車し、認証端末１０１－１にて顔認証を行う。すなわち、認証端末１０１－１は、乗客Ｕ１－１の顔を撮影し（Ｓ１１１）、撮影された顔画像を取得する。また、認証端末１０１－１は、記憶部１１０から端末ＩＤ１１２を読み出す。そして、認証端末１０１－１は、取得した顔画像及び端末ＩＤ１１２を、（車両制御装置１０３及び）ネットワークＮを介して乗合車両支援装置３００へ送信する（Ｓ１１２）。

　乗合車両支援装置３００は、認証端末１０１－１から顔画像及び端末ＩＤを受信し、端末ＩＤに基づき、乗客が入口の認証端末１０１－１付近にいると認識する。そして、乗合車両支援装置３００は、顔画像を含めた顔認証要求を、ネットワークＮを介して認証装置２００へ送信する（Ｓ１１３）。これに応じて、認証装置２００は、顔認証処理を行う（Ｓ１１４）。

　図１１は、本実施形態２にかかる認証装置２００による顔認証処理の流れを示すフローチャートである。まず、認証装置２００は、乗合車両支援装置３００からネットワークＮを介して、顔認証要求を受信する（Ｓ２１１）。次に、認証装置２００は、顔認証要求に含まれる顔画像に対して、上述したステップＳ２０２及びＳ２０３と同様に、顔特徴情報を抽出する。そして、認証装置２００の認証部２５０は、顔認証要求に含まれる顔画像から抽出した顔特徴情報を、顔情報ＤＢ２１０の顔特徴情報２１２と照合し（Ｓ２１２）、一致度を算出する。そして、認証部２５０は、一致度が閾値以上か否かを判定する（Ｓ２１３）。顔特徴情報が一致した場合、つまり、顔特徴情報の一致度が閾値以上である場合、認証部２５０は、顔特徴情報２１２に対応付けられたユーザＩＤ２１１を特定する（Ｓ２１４）。そして、認証部２５０は、顔認証に成功した旨と特定したユーザＩＤ２１１とを含めた顔認証結果を、ネットワークＮを介して乗合車両支援装置３００へ返信する（Ｓ２１５）。ステップＳ２１３で一致度が閾値未満である場合、認証部２５０は、顔認証に失敗した旨を含めた顔認証結果を、ネットワークＮを介して乗合車両支援装置３００へ返信する（Ｓ２１６）。

　図１０に戻り説明を続ける。
　乗合車両支援装置３００は、認証装置２００からネットワークＮを介して、顔認証結果を受信する（Ｓ１１５）。そして、乗合車両支援装置３００は、顔認証に成功したか否かを判定する。具体的には、乗合車両支援装置３００は、顔認証結果を参照し、顔認証結果にユーザＩＤが含まれていれば、顔認証に成功したと判定する。尚、顔認証に失敗したと判定した場合、乗合車両支援装置３００は、ユーザが顔認証に失敗した旨を、ネットワークＮを介して認証端末１０１－１へ返信してもよい。

　ここでは、顔認証結果に顔認証に成功した旨と乗客Ｕ１のユーザＩＤが含まれていたものとして説明を続ける。乗合車両支援装置３００は、乗客情報３１２の中から、顔認証結果に含まれるユーザＩＤ３１２１に対応付けられた属性情報３１２２を特定する（Ｓ１１６）。尚、乗合車両支援装置３００は、認証端末１０１－１から受信した顔画像を画像認識して、年齢、性別、身体状態、装具、ベビーカー、手荷物、同乗する幼児等を属性情報として特定してもよい。

　そして、乗合車両支援装置３００は、乗客Ｕ１の履歴情報３１４に乗車に関する情報を登録する（Ｓ１１７）。例えば、乗合車両支援装置３００は、顔認証結果に含まれるユーザＩＤ３１４１、特定した属性情報３１４２、乗車日時３１４３及び乗車地点３１４４を対応付けた履歴情報３１４を生成し、生成した履歴情報３１４を記憶部３１０に登録する。

　図１２は、本実施形態２にかかる着席時の乗客情報特定処理の流れを示すシーケンス図である。ここでは、上述した図５に示した手荷物１０５を所持した乗客Ｕ１－２が、認証端末１０１－２の設置された座席に着席したものとする。

　まず、認証端末１０１－２は、乗客Ｕ１－２の顔を撮影し（Ｓ１２１）、撮影された顔画像を取得する。また、認証端末１０１－２は、記憶部１１０から端末ＩＤ１１２を読み出す。そして、認証端末１０１－２は、乗客Ｕ１－２から降車地点の指定を受け付ける（Ｓ１２２）。そして、認証端末１０１－２は、取得した顔画像、指定された降車地点及び端末ＩＤ１１２を、（車両制御装置１０３及び）ネットワークＮを介して乗合車両支援装置３００へ送信する（Ｓ１２３）。尚、降車地点の指定は、後述するように乗車前に行われても良い。

　乗合車両支援装置３００は、認証端末１０１－２から顔画像、降車地点及び端末ＩＤを受信する。そして、乗合車両支援装置３００は、顔画像を含めた顔認証要求を、ネットワークＮを介して認証装置２００へ送信する（Ｓ１２４）。これに応じて、認証装置２００は、顔認証処理を行う（Ｓ１２５）。そして、乗合車両支援装置３００は、認証装置２００からネットワークＮを介して、顔認証結果を受信する（Ｓ１２６）。ここでは、乗客Ｕ１－２の顔認証に成功したものとする。

　そこで、乗合車両支援装置３００は、乗客情報３１２の中から、顔認証結果に含まれるユーザＩＤ３１２１に対応付けられた属性情報３１２２を特定する（Ｓ１２７）。また、乗合車両支援装置３００は、認証端末１０１－２から受信した顔画像を画像認識して、乗客Ｕ１－２が所持している手荷物１０５を属性情報として特定する。

　そして、乗合車両支援装置３００は、ステップＳ１２３で受信した端末ＩＤに基づく端末位置を、乗客Ｕ１－２の車内位置として特定する（Ｓ１２８）。具体的には、乗合車両支援装置３００は、認証端末１０１－２が設置された座席位置を、乗客Ｕ１－２の車内位置として特定する。

　乗合車両支援装置３００は、ステップＳ１２７で特定した属性情報及びステップＳ１２８で特定した車内位置から、降車所要時間を算出する（Ｓ１２９）。具体的には、乗合車両支援装置３００は、乗客Ｕ１－２の車内位置（認証端末１０１－２）から乗合車両１０の出口までの降車経路Ｒ２及び距離を算出し、所定の基準に基づき降車経路Ｒ２の移動に要する標準的な所要時間を算出する。そして、乗合車両支援装置３００は、乗客Ｕ１－２の属性情報として手荷物１０５があることから、所定の基準に基づき、手荷物１０５の種別や形状を加味した重み付け係数を特定する。その他、乗合車両支援装置３００は、乗客の属性情報として上述した身体状態、装具、ベビーカー、手荷物、同乗する幼児等を加味して重み付け係数を特定する。そして、乗合車両支援装置３００は、上記算出した降車経路Ｒ２の標準的な所要時間に、特定した重み付け係数を乗算して、乗客Ｕ１－２の降車所要時間を算出する。

　続いて、乗合車両支援装置３００は、乗合車両１０の現在地点から、乗客Ｕ１－２の降車指定地点（降車地点）までの到着所要見込時間、停車地点数を算出する（Ｓ１３０）。そして、乗合車両支援装置３００は、到着所要見込時間、停車地点数及び降車所要時間を、ネットワークＮを介して認証端末１０１－２へ送信する（Ｓ１３１）。これに応じて、認証端末１０１－２は、受信した到着所要見込時間、停車地点数及び降車所要時間（並びに指定した降車指定地点）を画面に表示する（Ｓ１３２）。

　また、乗合車両支援装置３００は、乗客Ｕ１－２のユーザＩＤ３１２１に、属性情報３１２２、車内位置３１２３、降車指定地点３１２４及び降車所要時間３１２５を対応付けて乗客情報３１２を更新する（Ｓ１３３）。尚、属性情報３１２２には、画像認識により特定された手荷物１０５の情報を含めるものとする。

　また、乗合車両支援装置３００は、乗客Ｕ１－２のユーザＩＤ３１４１に、属性情報３１４２、車内位置３１４５及び降車所要時間３１４８を対応付けて履歴情報３１４を更新する（Ｓ１３４）。

　図１３は、本実施形態２にかかる立ち乗り客の乗客情報特定処理の流れを示すシーケンス図である。尚、立ち乗り客の乗客情報特定処理は、必須でなくてもよい。

　まず、車内カメラ１０４は、乗合車両１０の車内を撮影する（Ｓ１４１）。例えば、車内カメラ１０４は、乗合車両１０が所定の地点に停車し、乗客が乗車し、乗合車両１０が走行を開始する際に、つまり、各乗客が座席に着席するか、所定の位置に立つ（例えば、つり革に捕まった）頃に、撮影を行う。具体的には、車内カメラ１０４は、乗合車両１０の扉が閉じたことを、車両制御装置１０３から通知されたタイミングで撮影を行ってもよい。車内カメラ１０４は、撮影した車内画像を、車両制御装置１０３及びネットワークＮを介して乗合車両支援装置３００へ送信する（Ｓ１４２）。

　これに応じて、乗合車両支援装置３００は、車内カメラ１０４から受信した車内画像から、乗客の顔領域と車内位置を特定する（Ｓ１４３）。具体的には、乗合車両支援装置３００は、車内画像に対する画像認識から、乗客の顔領域を抽出し、抽出した領域を顔画像として特定する。また、乗合車両支援装置３００は、車内画像に対する画像認識から、乗客の存在領域を特定し、当該乗客の車内位置として特定する。例えば、乗合車両支援装置３００は、図５における乗客Ｕ１－５の顔画像と車内位置を特定する。

　そして、乗合車両支援装置３００は、顔画像を含めた顔認証要求を、ネットワークＮを介して認証装置２００へ送信する（Ｓ１４４）。これに応じて、認証装置２００は、顔認証処理を行う（Ｓ１４５）。そして、乗合車両支援装置３００は、認証装置２００からネットワークＮを介して、顔認証結果を受信する（Ｓ１４６）。ここでは、乗客Ｕ１－５の顔認証に成功したものとする。

　そこで、乗合車両支援装置３００は、乗客情報３１２の中から、顔認証結果に含まれるユーザＩＤ３１２１に対応付けられた属性情報３１２２を特定する（Ｓ１４７）。また、乗合車両支援装置３００は、車内カメラ１０４から受信した顔画像を画像認識して、乗客Ｕ１－５の属性情報を特定してもよい。

　乗合車両支援装置３００は、ステップＳ１４７で特定した属性情報及びステップＳ１４３で特定した車内位置から、降車所要時間を算出する（Ｓ１４８）。その後、乗合車両支援装置３００は、乗客Ｕ１－５のユーザＩＤ３１２１に、属性情報３１２２、車内位置３１２３及び降車所要時間３１２５を対応付けて乗客情報３１２を更新する（Ｓ１４９）また、乗合車両支援装置３００は、乗客Ｕ１－５のユーザＩＤ３１４１に、属性情報３１４２、車内位置３１４５及び降車所要時間３１４８を対応付けて履歴情報３１４を更新する（Ｓ１５０）。

　図１４は、本実施形態２にかかる支援情報等表示処理の流れを示すフローチャートである。ここでは、乗合車両１０の運行中の任意のタイミングで、表示装置１０２に支援情報等を表示する場合について説明する。まず、乗合車両支援装置３００は、乗客情報３１２から、降車地点ごとの降車予定者の人数及び車内位置のリストを導出する（Ｓ１６１）。次に、乗合車両支援装置３００は、乗客情報３１２から、降車地点ごとの降車所要時間を導出する（Ｓ１６２）。例えば、特定の降車地点を降車指定地点とする乗客が複数存在した場合、乗合車両支援装置３００は、それぞれの降車所要時間３１２５のうち最も長い時間を、特定の降車地点における降車所要時間として導出する。または、乗合車両支援装置３００は、特定の降車指定地点の乗客の属性情報３１２２を加味して、各乗客の降車所要時間を加算するか、最長の降車所要時間に所定の倍率を乗算して導出してもよい。

　そして、乗合車両支援装置３００は、降車地点ごとに、乗合車両１０の現在地点からの到着所要見込時間を算出する（Ｓ１６３）。尚、乗合車両支援装置３００は、降車地点ごとに、乗合車両１０の現在地点からの停車地点数を算出してもよい。

　その後、乗合車両支援装置３００は、降車地点ごとに、到着所要見込時間及び支援情報を表示装置１０２に表示する（Ｓ１６４）。具体的には、乗合車両支援装置３００は、降車地点ごとの到着所要見込時間及び支援情報を、ネットワークＮ及び車両制御装置１０３を介して表示装置１０２へ送信する。ここで、支援情報には、ステップＳ１６１で算出した降車予定者の人数、ステップＳ１６３で算出した到着所要見込時間が含まれる。

　また、乗合車両支援装置３００は、車内位置ごとに、降車指定地点及び降車所要時間を表示装置１０２に表示する（Ｓ１６５）。具体的には、乗合車両支援装置３００は、車内位置ごとの降車指定地点及び降車所要時間、つまり、車内位置のリストを、ネットワークＮ及び車両制御装置１０３を介して表示装置１０２へ送信する。

　尚、ステップＳ１６４及びＳ１６５は、例示に過ぎず、他の情報を表示装置１０２へ送信してもよい。また、ステップＳ１６４及びＳ１６５は、いずれか一方が実行されてもよい。

　図１５は、本実施形態２にかかる支援情報等の表示情報４１の例を示す図である。表示情報４１は、降車地点、降車予定人数、降車所要時間、到着所要見込時間を表形式で表示した例である。例えば、降車地点Ｐ０からＰ７のそれぞれについて、降車予定人数、降車所要時間、到着所要見込時間が表示されていることを示す。

　図１６は、本実施形態２にかかる支援情報等の表示情報４２の例を示す図である。表示情報４２は、乗合車両１０の座席レイアウトと、現時点の乗客の配置、座席ごとに、着席した乗客の降車指定地点と降車所要時間が表示されていることを示す。例えば、乗客Ｕ１－３と乗客Ｕ１－８は、座席から出口までの距離が概ね同じであるが、乗客Ｕ１－３の属性（例えば、幼児を連れている、ベビーカーを持っている）などにより、降車所要時間が乗客Ｕ１－８の２分より長い３分であることを示す。また、乗客Ｕ１－６は、乗客Ｕ１－４と比べて座席から出口までの距離が近いが、周囲に立ち客がいることや、自身の属性情報、例えば高齢者であるなどのことにより、降車所要時間が乗客Ｕ１－４の１５秒より長い３０秒であることを示す。また、乗客Ｕ１－２と乗客Ｕ１－７は、座席から出口までの距離が概ね同じであるが、乗客Ｕ１－２は手荷物１０５を所持していることから、降車所要時間が乗客Ｕ１－７の１５秒より長い２分であることを示す。

　表示情報４１又は４２が表示装置１０２に表示されることにより、運転手Ｕ０は、各乗客の車内位置や降車指定地点、降車所要時間を容易に把握することができる。尚、表示装置１０２は、乗客Ｕ１が視認可能な位置に設置されてもよい。

　図１７は、本実施形態２にかかる降車予告処理の流れを示すフローチャートである。降車予告処理は、乗合車両１０の走行中に、直近の降車地点に近付いた時に実行されるものである。まず、乗合車両支援装置３００は、乗合車両１０の現在地点が次の降車地点から所定距離以内であるか否かを判定する（Ｓ１７１）。所定距離以内でないと判定された場合、所定時間経過後に、再度ステップＳ１７１を実行する。

　ステップＳ１７１で所定距離以内であると判定された場合、乗合車両支援装置３００は、乗客情報３１２の中から、次の降車地点が降車指定地点である乗客を特定する（Ｓ１７２）。そして、乗合車両支援装置３００は、通知先の認証端末を特定する（Ｓ１７３）。具体的には、乗合車両支援装置３００は、ステップＳ１７２で特定した乗客のユーザＩＤ３１２１に対応付けられた車内位置３１２３に対応する端末ＩＤを特定する。尚、ステップＳ１７２で特定した乗客が立ち客の場合、乗合車両支援装置３００は、表示装置１０２を通知先として特定してもよい。

　また、ステップＳ１７２及びＳ１７３と並行して、乗合車両支援装置３００は、乗合車両１０の現在地点から次の降車地点までの到着所要見込時間を算出する（Ｓ１７４）。具体的には、乗合車両支援装置３００は、次の降車地点について、上述した図１４のステップＳ１６３を実行する。そして、乗合車両支援装置３００は、乗客情報３１２から、次の降車地点における降車所要時間、降車予定者の人数及び車内位置のリストを導出する（Ｓ１７５）。具体的には、乗合車両支援装置３００は、次の降車地点について、上述した図１４のステップＳ１６１及びＳ１６２を実行する。

　ステップＳ１７３及びＳ１７５の後、乗合車両支援装置３００は、ステップＳ１７３で特定した認証端末１０１へ到着予告を通知する（Ｓ１７６）。具体的には、乗合車両支援装置３００は、到着所要見込時間や降車準備を促すメッセージ等を含めた到着予告情報を、ネットワークＮを介して認証端末１０１へ送信する。尚、乗合車両支援装置３００は、ステップＳ１７５で算出された降車所要時間に応じたタイミングでステップＳ１７６を実行してもよい。

　図１８は、本実施形態２にかかる認証端末１０１における表示情報４３の例を示す図である。認証端末１０１は、カメラ１４０及びタッチパネル１５０が正面に設けられていることを示すが、これに限定されない。タッチパネル１５０は、表示情報４３を表示している。表示情報４３は、上述した到着予告情報の一例であり、メッセージ４３１及び４３２を含む。メッセージ４３１は、「降車地点Ｐ４まであと２分で到着見込です。」という例を示す。メッセージ４３２は、「降車の準備をお願いします。」という例を示す。これにより、乗客は降車忘れや降車間違いをし難くなる。さらに、表示情報４３は、当該乗客における降車所要時間を表示しても良い。これにより、乗客は、降車の準備を始め易くなり、降車地点に停車後に速やかに降車することができる。尚、到着予告の通知先は、属性情報３１２２に登録されたユーザ端末であってもよい。その場合、表示情報４３は、通知先のユーザ端末に表示される。

　また、図１７において、ステップＳ１７３及びＳ１７５の後、乗合車両支援装置３００は、次の降車地点における降車所要時間、降車予定者の人数及び車内位置のリストを表示装置１０２に表示する（Ｓ１７７）。具体的には、乗合車両支援装置３００は、ステップＳ１７４で算出及びＳ１７５で導出した降車所要時間、降車予定者の人数及び車内位置のリストを、ネットワークＮ及び車両制御装置１０３を介して表示装置１０２へ送信する。これに応じて、表示装置１０２は、降車所要時間、降車予定者の人数及び車内位置のリストを画面に表示する。そのため、運転手Ｕ０は、次の降車地点における降車に関する情報を適切かつ容易に把握できる。

　図１９は、本実施形態２にかかる降車処理の流れを示すシーケンス図である。ここでは、乗合車両１０が所定の降車地点に停車し、出口の扉が開いた状態で、降車予定者が順次、認証端末１０１－ｅで顔認証を行った上で、降車する場合について説明する。尚、降車時の顔認証は必須でなくてもよい。

　まず、認証端末１０１－ｅは、降車する乗客Ｕ１の顔を撮影し（Ｓ１８１）、撮影された顔画像を取得する。また、認証端末１０１－ｅは、記憶部１１０から端末ＩＤ１１２を読み出す。そして、認証端末１０１－ｅは、取得した顔画像及び端末ＩＤ１１２を、（車両制御装置１０３及び）ネットワークＮを介して乗合車両支援装置３００へ送信する（Ｓ１８２）。

　乗合車両支援装置３００は、認証端末１０１－ｅから顔画像及び端末ＩＤを受信し、端末ＩＤに基づき、乗客が出口の認証端末１０１－ｅ付近にいると認識する。そして、乗合車両支援装置３００は、顔画像を含めた顔認証要求を、ネットワークＮを介して認証装置２００へ送信する（Ｓ１８３）。これに応じて、認証装置２００は、顔認証処理を行う（Ｓ１８４）。そして、乗合車両支援装置３００は、認証装置２００からネットワークＮを介して、顔認証結果を受信する（Ｓ１８５）。ここでは、乗客Ｕ１の顔認証に成功したものとする。

　そして、乗合車両支援装置３００は、実際の降車所要時間を算出する（Ｓ１８６）。例えば、乗合車両支援装置３００は、乗合車両１０が停車してから、顔認証に成功するまでに時間を実際の降車所要時間として算出する。その後、乗合車両支援装置３００は、顔認証に成功したユーザＩＤ３１４１に、降車日時３１４６、降車地点３１４７及び降車所要時間３１４８を対応付けて履歴情報３１４を更新する（Ｓ１８７）。

　このように本実施形態では、事前に登録した顔特徴情報と、乗合車両の車内全体又は座席ごとのカメラで撮影した顔画像との認証により、乗客の車内位置、降車指定地点、座席等から出口までの経路（距離）、属性が特定できる。特に、経路に属性を加味して降車所要時間を算出するため、乗客ごとに妥当な降車所要時間を算出できる。

　また、上述した図１２のステップＳ１２２では、座席に設置された認証端末１０１により乗客から降車指定地点を受け付けていたが、他の方法であってもよい。例えば、乗客がバス内の降車ボタンを押下した際に、車内カメラ１０４が撮影した車内画像を解析することで、降車ボタンを押下した乗客の顔領域を抽出し、顔認証を行うことで乗客を特定してもよい。つまり、降車ボタンを押下した乗客が次の降車地点を指定したとみなしても良い。また、乗客は、所持するユーザ端末により降車地点を指定してもよい。その場合、ユーザ端末は、指定された降車地点と乗客の顔画像又はユーザＩＤ等を含めて、乗合車両支援装置３００へ降車指定地点の登録要求を行っても良い。また、乗客は、乗合車両１０の乗車前に降車指定地点の登録を行っても良い。例えば、乗客は、図８の乗客情報登録処理において、自身の顔情報及び属性情報と共に、降車地点を入力しても良い。その場合、ユーザ端末は、ユーザから入力された降車地点と、顔画像及び属性情報とを含めた乗客情報の登録要求を乗合車両支援装置３００へ送信する。または、顔情報及び属性情報が登録済み（２回目以降の利用）の場合、ユーザ端末は、上述したように、指定された降車地点と乗客の顔画像又はユーザＩＤ等を含めて、乗合車両支援装置３００へ降車指定地点の登録要求を送信する。また、乗車後に降車指定地点の登録を行う場合、ユーザ端末は、車内の位置情報を登録要求に含めてもよい。尚、降車指定地点の登録を行う方法は、これらに限定されない。

　また、路線バスではイベント等のイレギュラーなケースで乗客が急増した場合、運転手は、降車地点ごとで降車する人数や降車所要時間を把握し難い。これに対して、本実施形態では、顔認証により乗客を特定し、降車地点ごとの降車人数、降車所要時間等を、運転席付近の表示装置に表示するため、運転手の把握を支援することができる。また、乗客は、乗りなれていない路線のバスに乗車した場合に、車内の表示装置や自席の認証端末の表示情報を見ることで、目的地（降車指定地点）までの所要時間、同じ地点で自分以外に降車する人数、それらの車内配置等を把握できる。そのため、乗客の降り忘れ、降り間違い、降車の遅れ等を抑止することができる。

＜実施形態３＞
　本実施形態３は、上述した実施形態２の変形例である。本実施形態３は、乗合車両として自動運転を行うＭａａＳを対象としたものである。そのため、乗合車両に運転手が搭乗していなくても良い。そして、乗合車両支援装置３００は、乗合車両１０の車両制御装置１０３へ降車所要時間や支援情報を出力することで、乗合車両１０の停車時間等を支援できる。尚、本実施形態３にかかる乗合車両支援システム１０００は、乗合車両１０に運転手Ｕ０が搭乗しなくても良いことを除き、実施形態２と同等であるため、以下では重複する図面及び説明を適宜、省略する。

　図２０は、本実施形態３にかかる降車予告処理の流れを示すフローチャートである。ステップＳ１７１からＳ１７６は、上述した図１７と同様である。ステップＳ１７３及びＳ１７５の後、乗合車両支援装置３００は、乗合車両１０の出口の開閉時間を制御させるために、車両制御装置１０３へ降車所要時間、降車予定者の人数及び車内位置のリストを出力する（Ｓ１７７ａ）。具体的には、乗合車両支援装置３００は、ステップＳ１７４で算出及びＳ１７５で導出した降車所要時間、降車予定者の人数及び車内位置のリストを、ネットワークＮを介して、車両制御装置１０３へ送信する。これに応じて、車両制御装置１０３は、降車所要時間、降車予定者の人数及び車内位置のリストに応じて、乗合車両１０の停車時間や出口の扉の開閉時間を制御する。これにより、無人運転であっても、乗客の車内位置及び属性並びに降車人数等に応じて、適切に乗合車両１０の運行を制御することができる。

＜実施形態４＞
　本実施形態４は、上述した各実施形態の変形例である。本実施形態４にかかる乗合車両支援装置３００は、乗客の乗合車両の乗車履歴から分析された傾向に応じて運賃を決定する決定部をさらに備えるものである。つまり、乗客の乗車傾向に応じて運賃を動的に決定する、いわゆるダイナミックプライシングを適用するものである。尚、本実施形態４にかかる乗合車両支援システム１０００は、概要構成が実施形態２と同等であるため、以下では重複する図面及び説明を適宜、省略する。

　図２１は、本実施形態４にかかる乗合車両の運賃のダイナミックプライシング処理の流れを示すシーケンス図である。ステップＳ１２１からＳ１２６は、上述した図１２と同様である。乗客Ｕ１の顔認証に成功した場合、乗合車両支援装置３００は、乗客Ｕ１の履歴情報３１４を取得する（Ｓ３０１）。具体的には、乗合車両支援装置３００は、履歴情報３１４の中から、顔認証に成功したユーザＩＤ３１４１に対応付けられた情報を取得する。そして、乗合車両支援装置３００は、取得した履歴情報から乗車傾向を分析する（Ｓ３０２）。例えば、乗合車両支援装置３００は、乗車日時３１４３、乗車地点３１４４、降車日時３１４６及び降車地点３１４７の組から、乗車頻度、乗車区間の長短、を乗車傾向として分析する。そして、乗合車両支援装置３００は、今回の乗車地点及び指定された降車地点と、乗車傾向に応じて、今回の乗車における運賃を算出する（Ｓ３０３）。例えば、長距離の乗車履歴があること、乗車頻度が高いこと、さらにこれらの組合せが多いこと、などの場合、乗合車両支援装置３００は、運賃の割引率や割引額を通常より高くして、今回の乗車における運賃を算出してもよい。そして、乗合車両支援装置３００は、算出した運賃を認証端末１０１へ送信する（Ｓ３０４）。これに応じて、認証端末１０１は、受信した運賃を画面に表示する。このとき、乗合車両支援装置３００は、運賃の割引率や割引額と、その理由（乗車傾向、長距離の乗車履歴があること、乗車頻度が高いこと等）を認証端末１０１に表示させてもよい。

＜その他の実施形態＞
　尚、上述した実施形態における乗合車両は、自由席を前提としたが、本実施形態は、指定席に適用してもよい。また、乗合車両は、路線バスに限定されず、深夜バスや高速バスであってもよい。

　尚、上述した実施形態では、本人特定認証（本人確認の認証、本人認証、本人特定処理等）を顔認証として説明したが、生体情報を用いた他の生体認証であってもよい。生体認証及び生体情報は、人物の撮影画像を利用する他の技術を適用可能である。例えば、生体情報には、指紋、声紋、静脈、網膜、瞳の虹彩、手のひらの模様（パターン）といった個人に固有の身体的特徴から計算されるデータ（特徴量）を用いても構わない。また、生体認証には、ユーザの身体の一部の撮影画像から人物の身体的特徴を示す特徴情報を抽出し、予め登録された特徴情報と抽出された特徴情報との照合を行い、一致度が閾値以上である場合に認証に成功したとみなすものとしてもよい。例えば、生体認証は、人物の外観形状に基づく認証であってもよい。その場合、特徴情報は、人物の外観形状に関する情報、例えば、体形、身長、服装等の特徴を示す情報となる。また、生体認証の代わりに、他の本人認証を適用してもよく、生体情報も他の本人認証情報であってもよい。例えば、本人認証情報としては、ユーザＩＤ、ＩＤ及びパスワードの組合せ、マイナンバーや運転免許証等の身分証明書の記載内容（識別番号等やパスワード）、電子証明書、コード情報等が挙げられるが、これらに限定されない。尚、コード情報は、二次元コード例えば、ＱＲコード（登録商標）であってもよい。

　尚、上述した実施形態２において、認証装置２００と乗合車両支援装置３００とは別の情報処理装置として説明したが、同一であってもよい。例えば、乗合車両支援装置３００は、乗客情報３１２のユーザＩＤ３１２１に顔特徴情報をさらに対応付けて登録してもよい。その場合、制御部３４０は、図４の顔検出部２２０、特徴点抽出部２３０、登録部２４０及び認証部２５０の機能をさらに備えていれば良い。

　上述の例において、プログラムは、コンピュータに読み込まれた場合に、実施形態で説明された１又はそれ以上の機能をコンピュータに行わせるための命令群（又はソフトウェアコード）を含む。プログラムは、非一時的なコンピュータ可読媒体又は実体のある記憶媒体に格納されてもよい。限定ではなく例として、コンピュータ可読媒体又は実体のある記憶媒体は、random-access memory（RAM）、read-only memory（ROM）、フラッシュメモリ、solid-state drive（SSD）又はその他のメモリ技術、CD-ROM、digital versatile disc（DVD）、Blu-ray（登録商標）ディスク又はその他の光ディスクストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージ又はその他の磁気ストレージデバイスを含む。プログラムは、一時的なコンピュータ可読媒体又は通信媒体上で送信されてもよい。限定ではなく例として、一時的なコンピュータ可読媒体又は通信媒体は、電気的、光学的、音響的、またはその他の形式の伝搬信号を含む。

　なお、本開示は上記実施形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。また、本開示は、それぞれの実施形態を適宜組み合わせて実施されてもよい。

　上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載され得るが、以下には限られない。
　（付記Ａ１）
　乗合車両の乗客に対する本人特定認証に基づき当該乗客の属性を特定する第１の特定手段と、
　前記本人特定認証に成功した乗客における前記乗合車両内の位置を特定する第２の特定手段と、
　前記特定された属性に基づき前記乗客が前記特定された位置から前記乗合車両の出口までの移動に要する所要時間を算出する算出手段と、
　前記所要時間を出力する出力手段と、
　を備える乗合車両支援装置。
　（付記Ａ２）
　前記本人特定認証は、前記乗客を撮影した画像を用いた認証であり、
　前記第１の特定手段は、前記画像に対する画像認識から、前記乗客の属性を特定する
　付記Ａ１に記載の乗合車両支援装置。
　（付記Ａ３）
　前記乗客が指定した降車地点に応じた支援情報を導出する導出手段をさらに備え、
　前記出力手段は、前記支援情報をさらに出力する
　付記Ａ１又はＡ２に記載の乗合車両支援装置。
　（付記Ａ４）
　前記導出手段は、特定の降車地点における降車予定者の人数を前記支援情報として導出する
　付記Ａ３に記載の乗合車両支援装置。
　（付記Ａ５）
　前記導出手段は、前記乗客における前記特定された位置と前記指定された降車地点とを対応付けた情報を前記支援情報として導出する
　付記Ａ３又はＡ４に記載の乗合車両支援装置。
　（付記Ａ６）
　前記出力手段は、前記所要時間及び前記支援情報を前記乗合車両の運転手に向けて出力する
　付記Ａ３から付記Ａ５までのいずれか１項に記載の乗合車両支援装置。
　（付記Ａ７）
　前記出力手段は、前記所要時間及び前記支援情報を前記乗合車両の制御のために出力する
　付記Ａ３から付記Ａ５までのいずれか１項に記載の乗合車両支援装置。
　（付記Ａ８）
　前記出力手段は、前記所要時間に応じて前記乗合車両の出口の開閉時間を制御させるために出力する
　付記Ａ１から付記Ａ７までのいずれか１項に記載の乗合車両支援装置。
　（付記Ａ９）
　前記乗客の前記乗合車両の乗車履歴から分析された傾向に応じて運賃を決定する決定手段をさらに備える
　付記Ａ１から付記Ａ８までのいずれか１項に記載の乗合車両支援装置。
　（付記Ｂ１）
　乗合車両に搭載された認証端末と、
　前記乗合車両の運行を支援する乗合車両支援装置と、を備え、
　前記乗合車両支援装置は、
　前記認証端末による前記乗合車両の乗客に対する本人特定認証に基づき当該乗客の属性を特定する第１の特定手段と、
　前記本人特定認証に成功した乗客における前記乗合車両内の位置を特定する第２の特定手段と、
　前記特定された属性に基づき前記乗客が前記特定された位置から前記乗合車両の出口までの移動に要する所要時間を算出する算出手段と、
　前記所要時間を出力する出力手段と、
　を備える乗合車両支援システム。
　（付記Ｂ２）
　前記本人特定認証は、前記乗客を撮影した画像を用いた認証であり、
　前記第２の特定手段は、前記画像に対する画像認識から、前記乗客の属性を特定する
　付記Ｂ１に記載の乗合車両支援システム。
　（付記Ｃ１）
　コンピュータが、
　乗合車両の乗客に対する本人特定認証に基づき当該乗客の属性を特定し、
　前記本人特定認証に成功した乗客における前記乗合車両内の位置を特定し、
　前記特定された属性に基づき前記乗客が前記特定された位置から前記乗合車両の出口までの移動に要する所要時間を算出し、
　前記所要時間を出力する、
　乗合車両支援方法。
　（付記Ｄ１）
　乗合車両の乗客に対する本人特定認証に基づき当該乗客の属性を特定する第１の特定処理と、
　前記本人特定認証に成功した乗客における前記乗合車両内の位置を特定する第２の特定処理と、
　前記特定された属性に基づき前記乗客が前記特定された位置から前記乗合車両の出口までの移動に要する所要時間を算出する算出処理と、
　前記所要時間を出力する出力処理と、
　をコンピュータに実行させる乗合車両支援プログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体。

　以上、実施形態（及び実施例）を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態（及び実施例）に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

　１　乗合車両支援装置
　１１　第１の特定部
　１２　第２の特定部
　１３　算出部
　１４　出力部
　１０００　乗合車両支援システム
　Ｎ　ネットワーク
　Ｕ０　運転手
　Ｕ１　乗客
　Ｕ１－１　乗客
　Ｕ１－２　乗客
　Ｕ１－３　乗客
　Ｕ１－４　乗客
　Ｕ１－５　乗客
　Ｕ１－６　乗客
　Ｕ１－７　乗客
　Ｕ１－８　乗客
　１０　乗合車両
　１０１　認証端末
　１０１－１　認証端末
　１０１－２　認証端末
　１０１－３　認証端末
　１０１－４　認証端末
　１０１－ｅ　認証端末
　１１０　記憶部
　１１１　プログラム
　１１２　端末ＩＤ
　１２０　メモリ
　１３０　通信部
　１４０　カメラ
　１５０　タッチパネル
　１６０　制御部
　１６１　受付部
　１６２　認証制御部
　１６３　表示制御部
　１０２　表示装置
　１０３　車両制御装置
　１０４　車内カメラ
　１０５　手荷物
　Ｒ２　降車経路
　Ｒ３　降車経路
　Ｒ４　降車経路
　Ｒ５　降車経路
　２００　認証装置
　２１０　顔情報ＤＢ
　２１１　ユーザＩＤ
　２１２　顔特徴情報
　２２０　顔検出部
　２３０　特徴点抽出部
　２４０　登録部
　２５０　認証部
　３００　乗合車両支援装置
　３１０　記憶部
　３１１　プログラム
　３１２　乗客情報
　３１２１　ユーザＩＤ
　３１２２　属性情報
　３１２３　車内位置
　３１２４　降車指定地点
　３１２５　降車所要時間
　３１３　支援情報
　３１３１　降車地点
　３１３２　車内位置リスト
　３１３３　人数
　３１４　履歴情報
　３１４１　ユーザＩＤ
　３１４２　属性情報
　３１４３　乗車日時
　３１４４　乗車地点
　３１４５　車内位置
　３１４６　降車日時
　３１４７　降車地点
　３１４８　降車所要時間
　３２０　メモリ
　３３０　通信部
　３４０　制御部
　３４１　登録部
　３４２　認証制御部
　３４３　特定部
　３４４　算出部
　３４５　導出部
　３４６　出力部
　４１　表示情報
　４２　表示情報
　４３　表示情報
　４３１　メッセージ
　４３２　メッセージ

Claims

　乗合車両の乗客に対する本人特定認証に基づき当該乗客の属性を特定する第１の特定手段と、
　前記本人特定認証に成功した乗客における前記乗合車両内の位置を特定する第２の特定手段と、
　前記特定された属性に基づき前記乗客が前記特定された位置から前記乗合車両の出口までの移動に要する所要時間を算出する算出手段と、
　前記所要時間を出力する出力手段と、
　を備える乗合車両支援装置。
　前記本人特定認証は、前記乗客を撮影した画像を用いた認証であり、
　前記第１の特定手段は、前記画像に対する画像認識から、前記乗客の属性を特定する
　請求項１に記載の乗合車両支援装置。
　前記乗客が指定した降車地点に応じた支援情報を導出する導出手段をさらに備え、
　前記出力手段は、前記支援情報をさらに出力する
　請求項１又は２に記載の乗合車両支援装置。
　前記導出手段は、特定の降車地点における降車予定者の人数を前記支援情報として導出する
　請求項３に記載の乗合車両支援装置。
　前記導出手段は、前記乗客における前記特定された位置と前記指定された降車地点とを対応付けた情報を前記支援情報として導出する
　請求項３又は４に記載の乗合車両支援装置。
　前記出力手段は、前記所要時間及び前記支援情報を前記乗合車両の運転手に向けて出力する
　請求項３から請求項５までのいずれか１項に記載の乗合車両支援装置。
　前記出力手段は、前記所要時間及び前記支援情報を前記乗合車両の制御のために出力する
　請求項３から請求項５までのいずれか１項に記載の乗合車両支援装置。
　前記出力手段は、前記所要時間に応じて前記乗合車両の出口の開閉時間を制御させるために出力する
　請求項１から請求項７までのいずれか１項に記載の乗合車両支援装置。
　前記乗客の前記乗合車両の乗車履歴から分析された傾向に応じて運賃を決定する決定手段をさらに備える
　請求項１から請求項８までのいずれか１項に記載の乗合車両支援装置。
　乗合車両に搭載された認証端末と、
　前記乗合車両の運行を支援する乗合車両支援装置と、を備え、
　前記乗合車両支援装置は、
　前記認証端末による前記乗合車両の乗客に対する本人特定認証に基づき当該乗客の属性を特定する第１の特定手段と、
　前記本人特定認証に成功した乗客における前記乗合車両内の位置を特定する第２の特定手段と、
　前記特定された属性に基づき前記乗客が前記特定された位置から前記乗合車両の出口までの移動に要する所要時間を算出する算出手段と、
　前記所要時間を出力する出力手段と、
　を備える乗合車両支援システム。
　前記本人特定認証は、前記乗客を撮影した画像を用いた認証であり、
　前記第２の特定手段は、前記画像に対する画像認識から、前記乗客の属性を特定する
　請求項１０に記載の乗合車両支援システム。
　コンピュータが、
　乗合車両の乗客に対する本人特定認証に基づき当該乗客の属性を特定し、
　前記本人特定認証に成功した乗客における前記乗合車両内の位置を特定し、
　前記特定された属性に基づき前記乗客が前記特定された位置から前記乗合車両の出口までの移動に要する所要時間を算出し、
　前記所要時間を出力する、
　乗合車両支援方法。
　乗合車両の乗客に対する本人特定認証に基づき当該乗客の属性を特定する第１の特定処理と、
　前記本人特定認証に成功した乗客における前記乗合車両内の位置を特定する第２の特定処理と、
　前記特定された属性に基づき前記乗客が前記特定された位置から前記乗合車両の出口までの移動に要する所要時間を算出する算出処理と、
　前記所要時間を出力する出力処理と、
　をコンピュータに実行させる乗合車両支援プログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体。