WO2024080126A1 - 情報処理システム、情報処理装置、制御装置及びプログラム - Google Patents

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WO2024080126A1
WO2024080126A1 PCT/JP2023/034776 JP2023034776W WO2024080126A1 WO 2024080126 A1 WO2024080126 A1 WO 2024080126A1 JP 2023034776 W JP2023034776 W JP 2023034776W WO 2024080126 A1 WO2024080126 A1 WO 2024080126A1
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    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/90—Services for handling of emergency or hazardous situations, e.g. earthquake and tsunami warning systems [ETWS]

Definitions

  • This disclosure relates to an information processing system, an information processing device, a control device, and a program.
  • Patent document 1 describes a vehicle with an autonomous driving function.
  • an information processing system has a Central Brain installed in a vehicle, an information storage unit on the cloud that holds information on life-threatening crises, and a prediction unit on the cloud that predicts the occurrence of a life-threatening event from the information in the information storage unit, and the Central Brain queries the prediction unit every billionth of a second, and if the prediction unit determines that a life-threatening event will occur, it reports the determination result to the vehicle and a pre-registered contact.
  • an information processing device is provided.
  • the information processing device is an information processing device in an information processing system including a control device mounted on a vehicle, an information processing device, and a plurality of terminals, and the control device outputs a request signal to the information processing device every time a predetermined time elapses, and when the information processing device receives the request signal output from the control device, it predicts the occurrence of a life-threatening event based on various information stored in a memory unit, and determines that the event will occur if the probability of the event occurring is equal to or greater than a predetermined value, and notifies the control device and at least one of the plurality of terminals of the determination result.
  • the information processing device may be configured to further notify the control device and at least one device of the multiple terminals of information regarding an access point that represents an evacuation site for the vehicle.
  • a program for causing a computer to function as the information processing device.
  • a control device mounted on a vehicle including: a first request unit that exists in a general cloud that is always connected, and that requests a prediction unit that predicts the occurrence of a life-threatening event to predict the occurrence of the event every time a predetermined time elapses; and a second request unit that, when the prediction unit predicts the occurrence of the event as a result of a request by the first request unit, requests a processing unit that exists in a private cloud to execute processing related to the event for the control device itself and at least one device of a predetermined number of terminals.
  • an information processing system includes the control device, the prediction unit, the processing unit, and the multiple terminals.
  • a program for causing a computer to function as the control device.
  • an information processing system includes a control device mounted on a vehicle, an information storage unit on the cloud that holds information on life-threatening crises, a prediction unit on the cloud that receives inquiries from the control device at predetermined time intervals and predicts the occurrence of an event related to the life-threatening information from the information in the information storage unit, a crisis avoidance information generation unit that generates crisis avoidance information corresponding to the crisis event when the prediction unit determines that a life-threatening event will occur, and a notification unit that notifies the vehicle of the determination result and the crisis avoidance information generated by the crisis avoidance information generation unit when the prediction unit determines that a life-threatening event will occur.
  • the notification unit may also notify pre-registered contacts of the judgment result and the crisis avoidance information.
  • an information processing device is provided.
  • the information processing device is an information processing device in an information processing system including a control device mounted on a vehicle and an information processing device, and the control device outputs a request signal to the information processing device every time a predetermined time elapses, and when the information processing device receives the request signal output from the control device, it predicts the occurrence of a life-threatening event based on various information stored in a memory unit, and determines that the event will occur if the probability of the event occurring is equal to or greater than a predetermined value, and notifies the control device of the determination result and crisis avoidance information corresponding to the critical event.
  • the information processing device may also notify pre-registered contacts of the judgment result and the crisis avoidance information.
  • a program for causing a computer to function as the information processing device.
  • an information processing device includes a first prediction unit that predicts the risk of an event occurring that is life-threatening; a second prediction unit that predicts the density of at least one of the vehicles and the mobile devices from collected location information of at least one of the vehicles and the mobile devices; and a notification unit that transmits notification information regarding the prediction result by the first prediction unit to at least one of the vehicles and the mobile devices when the risk of the event occurring predicted by the first prediction unit exceeds a first threshold, and that lowers the first threshold when the density predicted by the second prediction unit exceeds a second threshold.
  • the first prediction unit predicts the risk of a life-threatening event occurring, and in this prediction, the predicted risk generally increases as the time of the life-threatening event approaches.
  • the density of at least one of vehicles and people carrying mobile devices is predicted, and the first threshold is lowered when the predicted density exceeds a second threshold.
  • notification information is sent to at least one of vehicles and mobile devices earlier than when the first threshold is not lowered, and it is possible to prevent vehicles and people from becoming crowded when a life-threatening event is predicted.
  • the first prediction unit When the first prediction unit receives a request signal from a control device mounted on the vehicle, it predicts the risk of a life-threatening event occurring based on the information stored in the memory unit.
  • the information processing device can recognize vehicles to which notification information should be sent, for example, vehicles that are in an active state with an occupant in the vehicle and the ignition switch turned on.
  • the notification information regarding the prediction result by the first prediction unit includes evacuation location information indicating the evacuation location of at least one of the vehicle and the person possessing the mobile terminal.
  • the evacuation site information included in the notification information can guide at least one of the vehicle and mobile device owner to evacuate to an appropriate evacuation site.
  • the second prediction unit predicts the density for each of a plurality of prediction areas obtained by dividing the prediction target region, and the notification unit lowers the first threshold value for a specific prediction area in which the density predicted by the second prediction unit exceeds the second threshold value, and transmits notification information regarding the prediction result by the first prediction unit to at least one of the vehicle and the mobile terminal associated with the specific prediction area when the risk of occurrence of the event predicted by the first prediction unit exceeds the first threshold value corresponding to the specific prediction area.
  • an information processing system includes the information processing device, a control device mounted on the vehicle, and the mobile terminal.
  • the information processing system predicts the occurrence of a life-threatening event, it can prevent vehicles and people from congesting.
  • a program causes a computer to execute a process that includes predicting a risk of occurrence of a life-threatening event, predicting a density of at least one of vehicles and people carrying the mobile device from collected location information of at least one of the vehicles and the mobile device, and transmitting notification information regarding the predicted result of the occurrence of the life-threatening event to at least one of the vehicles and the mobile device when the risk of the predicted event exceeds a first threshold, and lowering the first threshold when the predicted density exceeds a second threshold.
  • the program can reduce the concentration of vehicles and people when a life-threatening event is predicted to occur.
  • FIG. 1 illustrates an example of a network configuration according to an embodiment of the present invention.
  • 2 illustrates an example of a network configuration within a vehicle according to an embodiment of the present invention.
  • 2 illustrates an example of a processing routine executed by an information processing device.
  • This is an overview diagram of Level 6 SOS.
  • Level 6 SOS An example of the hardware configuration of a computer 1200 functioning as a control device 120, a Central Brain 120, a server 14, or multiple terminals 18A, 18B, and 18C is shown generally.
  • 13 illustrates an example of a functional configuration of an information processing system according to a second embodiment.
  • 13 illustrates an example of a processing routine executed by a control device according to a second embodiment.
  • 13 illustrates an example of a functional configuration of an information processing system according to a third embodiment. 13 illustrates an example of a processing routine executed by an information processing apparatus according to a third embodiment. 13 illustrates an example of a functional configuration of an information processing system according to a fourth embodiment. 13 illustrates an example of a processing routine executed by an information processing apparatus according to a fourth embodiment.
  • the information processing system of this embodiment predicts a crisis that threatens a person's life in advance, and when the risk of the crisis increases, it immediately and automatically notifies the vehicle owner and his/her family. Furthermore, the information processing system of this embodiment constantly calculates the vehicle's evacuation route and the time it takes to reach the evacuation shelter, and notifies the vehicle owner and his/her family of the information at the time of the above-mentioned notification. Furthermore, the information processing system of this embodiment may notify an access point such as an evacuation shelter for the vehicle in advance. Note that, when the access point is not determined, the information processing system of this embodiment also calculates second and third access points, and notifies the vehicle owner and his/her family of the location of the access points, etc.
  • Examples of crises that threaten human life include earthquakes, major fires, lightning, typhoons, heavy snow, storms, tsunamis, missiles, nuclear explosions, and wars.
  • FIG. 1 is a schematic diagram of an example of an information processing system 10 according to this embodiment.
  • the information processing system 10 includes a control device 120 mounted on a vehicle 12, a server 14 which is an example of an information processing device, and a plurality of terminals 18A, 18B, and 18C.
  • the control device 120, the server 14, and the plurality of terminals 18A, 18B, and 18C are communicatively connected by a communication line 16 such as the Internet.
  • the control device 120 is an example of a vehicle control device.
  • the control device 120 is referred to as the Central Brain 120.
  • Level 6 explained below is a level that represents automated driving, and is equivalent to a level higher than Level 5, which represents fully automated driving. Although Level 5 represents fully automated driving, it is at the same level as a human driving, and there is still a possibility of accidents occurring. Level 6 represents a level higher than Level 5, and is equivalent to a level where the probability of accidents occurring is lower than at Level 5.
  • FIG. 2 is a diagram for explaining a communication environment to which the Central Brain 120 according to the present embodiment is connected.
  • the Central Brain 120 can switch between a general cloud and a private cloud as a communication destination.
  • the private cloud is realized by a VPN (Virtual Private Network).
  • FIG 3 is a diagram for explaining the configuration of the Central Brain 120 inside the vehicle 12.
  • the Central Brain 120 is connected to a plurality of Gate Ways for communication.
  • the Central Brain 120 is connected to an external cloud via the Gate Ways.
  • the Central Brain 120 is configured to be able to access an external cloud via the Gate Ways.
  • the Central Brain 120 is configured not to be able to be directly accessed from the outside.
  • the Central Brain 120 outputs a request signal to the server 14 every time a predetermined time has elapsed. Specifically, the Central Brain 120 outputs a request signal representing an inquiry to the server 14 every billionth of a second.
  • the server 14 repeatedly executes the flowchart shown in FIG. 4.
  • step S100 the reception unit 140 of the server 14 receives the request signal output from the Central Brain 120.
  • Information storage unit 141 of server 14 stores all kinds of information that may be a precursor to earthquakes, major fires, lightning, typhoons, heavy snow, storms, tsunamis, missiles, nuclear explosions, wars, and the like, 24 hours a day, 365 days a year.
  • Information storage unit 141 is an example of a memory unit.
  • step S102 when the prediction unit 142 of the server 14 receives a request signal output from the Central Brain 120, it predicts the occurrence of a life-threatening event based on the various information stored in the information storage unit 141.
  • step S104 the prediction unit 142 of the server 14 determines whether or not a life-threatening event will actually occur based on the prediction result in step S102. For example, the prediction unit 142 of the server 14 determines that a life-threatening event will occur if the probability of the event occurring is equal to or greater than a predetermined value.
  • the prediction unit 142 of the server 14 constantly calculates the timing and probability of a life-threatening crisis by analyzing the information stored in the information storage unit 141 using AI (artificial intelligence). "Constantly" may be one billionth of a second. Note that since the signs of a life-threatening crisis may be known more than one hour before they occur, this information may be used.
  • AI artificial intelligence
  • step S106 if the prediction unit 142 determines that a certain event will occur, the notification unit 144 of the server 14 notifies the Central Brain 120 of the vehicle 12 and at least one of the multiple terminals 18A, 18B, and 18C of the result of the determination. Note that at this time, for example, the notification unit 144 of the server 14 may also notify the Central Brain 120 of the vehicle 12 and the multiple terminals 18A, 18B, and 18C of information regarding candidate locations for access points that are evacuation sites for the vehicle 12.
  • the Central Brain 120 outputs to a display device (not shown) in the vehicle 12 that a life-threatening event has occurred.
  • the occupants in the vehicle 12 confirm this and head to an access point, etc.
  • Each of the multiple terminals 18A, 18B, 18C is, for example, a terminal owned by a family member of the occupant of the vehicle 12.
  • Each of the multiple terminals 18A, 18B, 18C outputs to its own display device (not shown) or the like a message that a life-threatening event has occurred.
  • the family member of the occupant confirms this and checks the access points of the vehicle 12, etc.
  • the server 14 notifies the vehicle 12 equipped with the Central Brain 120 and multiple terminals 18A, 18B, 18C owned by pre-registered members (e.g., family members, etc.) of the occurrence of a crisis.
  • the server 14 may notify the degree of risk of the crisis, the route to a safe place, and the time it will take to reach a safe place.
  • the server 14 may also notify the evacuation destination, route, and access time.
  • the server 14 may also call the access destination to make an appointment, and if the access destination cannot be contacted, contact the second and third candidate access points.
  • the server 14 is connected to the completely private Central Brain 120 via a VPN, and is connected only to the Central Brain 120 with chip-to-chip level security.
  • the Central Brain 120 which is connected to the cloud via a Zone Gateway, can always connect to general cloud information.
  • the Central Brain 120 may also make inquiries to the Central Brains of other vehicles.
  • the information processing system 10 utilizes AI technology to predict the probability and timing of occurrence of life-threatening crises such as natural disasters and nuclear accidents, and provides a push-type SOS function to protect human lives.
  • the Central Brain 120 connected to the zone gateway accesses information on the public cloud and performs calculations every nanosecond to protect the lives of smart car owners and their families.
  • all risks e.g., earthquakes, fires, lightning, typhoons, heavy snow, heavy rain, tsunamis, missiles, nuclear explosions, and wars
  • the information processing system 10 of this embodiment activates a PUSH SOS while calculating the timing of the event and safety.
  • the information processing system 10 also performs simulations in nanosecond units (e.g., evacuation destinations, evacuation routes, and access times).
  • the information processing system 10 of this embodiment also contacts access points in advance and makes reservations (e.g., if an access point is not available, risk calculations are performed for the second, third, and further options).
  • the Central Brain 120 queries the server 14 every billionth of a second, but the present disclosure is not limited to this example.
  • the server 14 executes a simulation sequentially (e.g., every billionth of a second), and notifies the Central Brain 120 when the probability of risk occurrence reaches a predetermined value or higher.
  • the server 14 cannot directly access the Central Brain 120 due to the presence of the Gate Way, but when the probability of risk occurrence reaches a predetermined value or higher, the server 14 adds information indicating an emergency to the notification, and if the information indicating an emergency has been added, the Gate Way passes the notification from the server 14 to the Central Brain 120. Therefore, the Gate Way already knows the information indicating an emergency for passing the notification to the Central Brain 120.
  • the server 14 executes the simulation sequentially, and when the probability of risk occurrence reaches or exceeds a predetermined value, it notifies the Central Brain 120, thereby making it possible to reduce power consumption in the vehicle 12 compared to when the Central Brain 120 sequentially queries the server.
  • the information processing system 10 may switch between making inquiries from the Central Brain 120 to the server 14 every billionth of a second and notifying the Central Brain 120 of the results of the simulation at the server 14, depending on whether a specified condition is met. For example, if the remaining battery charge of the vehicle 12 is equal to or greater than a specified threshold, the Central Brain 120 may make an inquiry to the server 14 every billionth of a second, and if the remaining battery charge of the vehicle 12 is less than the specified threshold, the Central Brain 120 may notify the server 14 to switch to simulation at the server 14, and the server 14 that receives the notification may execute the simulation sequentially.
  • the prediction unit 142 predicts the occurrence of a risk when a request signal output from the Central Brain 120 is received, but the present disclosure is not limited to such an example.
  • the Central Brain 120 may sequentially transmit location information acquired by a location information sensor provided on the vehicle 12 to the server 14, and the prediction unit 142 of the server 14 may predict the occurrence of a risk according to the location of the vehicle 12 sequentially transmitted from the Central Brain 120. "Sequentially” refers to, for example, one billionth of a second.
  • the prediction unit 142 may change the range from the location of the vehicle 12 depending on the type of risk.
  • a prediction may be made within a range of about several meters from the location of the vehicle 12, and in the case of a missile or nuclear explosion, a prediction may be made within a range of several kilometers to several tens of kilometers from the location of the vehicle 12.
  • the notification unit 144 may notify the Central Brain 120 located at that position that a risk may occur. In addition, if the prediction unit 142 predicts the level of risk occurrence and the level is equal to or greater than a predetermined level, the notification unit 144 may notify that a risk may occur.
  • the prediction unit 142 predicts the occurrence of risk according to the location of the vehicle 12, and the server 14 is able to inform the occupants of the vehicle 12 and their families of the predicted results of the occurrence of risk according to location.
  • FIGS 5 and 6 are schematic diagrams of the above content.
  • FIG. 7 shows an example of a hardware configuration of a computer 1200 functioning as the control device 120, the Central Brain 120, the server 14, or multiple terminals 18A, 18B, and 18C.
  • a program installed on the computer 1200 can cause the computer 1200 to function as one or more "parts" of the device according to the present embodiment, or to execute operations or one or more "parts” associated with the device according to the present embodiment, and/or to execute a process or steps of the process according to the present embodiment.
  • Such a program can be executed by the CPU 1212 to cause the computer 1200 to execute specific operations associated with some or all of the blocks of the flowcharts and block diagrams described herein.
  • the computer 1200 includes a CPU 1212, a RAM 1214, and a graphics controller 1216, which are connected to each other by a host controller 1210.
  • the computer 1200 also includes input/output units such as a communication interface 1222, a storage device 1224, a DVD drive, and an IC card drive, which are connected to the host controller 1210 via an input/output controller 1220.
  • the DVD drive may be a DVD-ROM drive, a DVD-RAM drive, etc.
  • the storage device 1224 may be a hard disk drive, a solid state drive, etc.
  • the computer 1200 also includes a ROM 1230 and a legacy input/output unit such as a keyboard, which are connected to the input/output controller 1220 via an input/output chip 1240.
  • the CPU 1212 operates according to the programs stored in the ROM 1230 and the RAM 1214, thereby controlling each unit.
  • the graphics controller 1216 acquires image data generated by the CPU 1212 into a frame buffer or the like provided in the RAM 1214 or into itself, and causes the image data to be displayed on the display device 1218.
  • the communication interface 1222 communicates with other electronic devices via a network.
  • the storage device 1224 stores programs and data used by the CPU 1212 in the computer 1200.
  • the DVD drive reads programs or data from a DVD-ROM or the like and provides them to the storage device 1224.
  • the IC card drive reads programs and data from an IC card and/or writes programs and data to an IC card.
  • ROM 1230 stores therein a boot program or the like executed by computer 1200 upon activation, and/or a program that depends on the hardware of computer 1200.
  • I/O chip 1240 may also connect various I/O units to I/O controller 1220 via USB ports, parallel ports, serial ports, keyboard ports, mouse ports, etc.
  • the programs are provided by a computer-readable storage medium such as a DVD-ROM or an IC card.
  • the programs are read from the computer-readable storage medium, installed in storage device 1224, RAM 1214, or ROM 1230, which are also examples of computer-readable storage media, and executed by CPU 1212.
  • the information processing described in these programs is read by computer 1200, and brings about cooperation between the programs and the various types of hardware resources described above.
  • An apparatus or method may be constructed by realizing the operation or processing of information according to the use of computer 1200.
  • CPU 1212 may execute a communication program loaded into RAM 1214 and instruct communication interface 1222 to perform communication processing based on the processing described in the communication program.
  • communication interface 1222 reads transmission data stored in a transmission buffer area provided in RAM 1214, storage device 1224, a DVD-ROM, or a recording medium such as an IC card, and transmits the read transmission data to the network, or writes received data received from the network to a reception buffer area or the like provided on the recording medium.
  • the CPU 1212 may also cause all or a necessary portion of a file or database stored in an external recording medium such as the storage device 1224, a DVD drive (DVD-ROM), an IC card, etc. to be read into the RAM 1214, and perform various types of processing on the data on the RAM 1214. The CPU 1212 may then write back the processed data to the external recording medium.
  • an external recording medium such as the storage device 1224, a DVD drive (DVD-ROM), an IC card, etc.
  • CPU 1212 may perform various types of processing on data read from RAM 1214, including various types of operations, information processing, conditional judgment, conditional branching, unconditional branching, information search/replacement, etc., as described throughout this disclosure and specified by the instruction sequence of the program, and write back the results to RAM 1214.
  • CPU 1212 may also search for information in a file, database, etc. in the recording medium.
  • CPU 1212 may search for an entry whose attribute value of the first attribute matches a specified condition from among the multiple entries, read the attribute value of the second attribute stored in the entry, and thereby obtain the attribute value of the second attribute associated with the first attribute that satisfies a predetermined condition.
  • the above-described programs or software modules may be stored in a computer-readable storage medium on the computer 1200 or in the vicinity of the computer 1200.
  • a recording medium such as a hard disk or RAM provided in a server system connected to a dedicated communication network or the Internet can be used as a computer-readable storage medium, thereby providing the programs to the computer 1200 via the network.
  • the blocks in the flowcharts and block diagrams in this embodiment may represent stages of a process where an operation is performed or "parts" of a device responsible for performing the operation. Particular stages and “parts" may be implemented by dedicated circuitry, programmable circuitry provided with computer-readable instructions stored on a computer-readable storage medium, and/or a processor provided with computer-readable instructions stored on a computer-readable storage medium.
  • the dedicated circuitry may include digital and/or analog hardware circuitry and may include integrated circuits (ICs) and/or discrete circuits.
  • the programmable circuitry may include reconfigurable hardware circuitry including AND, OR, XOR, NAND, NOR, and other logical operations, flip-flops, registers, and memory elements, such as, for example, field programmable gate arrays (FPGAs) and programmable logic arrays (PLAs).
  • FPGAs field programmable gate arrays
  • PDAs programmable logic arrays
  • a computer-readable storage medium may include any tangible device capable of storing instructions that are executed by a suitable device, such that a computer-readable storage medium having instructions stored thereon comprises an article of manufacture that includes instructions that can be executed to create means for performing the operations specified in the flowchart or block diagram.
  • Examples of computer-readable storage media may include electronic storage media, magnetic storage media, optical storage media, electromagnetic storage media, semiconductor storage media, and the like.
  • Computer-readable storage media may include floppy disks, diskettes, hard disks, random access memories (RAMs), read-only memories (ROMs), erasable programmable read-only memories (EPROMs or flash memories), electrically erasable programmable read-only memories (EEPROMs), static random access memories (SRAMs), compact disk read-only memories (CD-ROMs), digital versatile disks (DVDs), Blu-ray disks, memory sticks, integrated circuit cards, and the like.
  • RAMs random access memories
  • ROMs read-only memories
  • EPROMs or flash memories erasable programmable read-only memories
  • EEPROMs electrically erasable programmable read-only memories
  • SRAMs static random access memories
  • CD-ROMs compact disk read-only memories
  • DVDs digital versatile disks
  • Blu-ray disks memory sticks, integrated circuit cards, and the like.
  • the computer readable instructions may include either assembler instructions, instruction set architecture (ISA) instructions, machine instructions, machine-dependent instructions, microcode, firmware instructions, state setting data, or source or object code written in any combination of one or more programming languages, including object-oriented programming languages such as Smalltalk (registered trademark), JAVA (registered trademark), C++, etc., and conventional procedural programming languages such as the "C" programming language or similar programming languages.
  • ISA instruction set architecture
  • machine instructions machine-dependent instructions
  • microcode firmware instructions
  • state setting data or source or object code written in any combination of one or more programming languages, including object-oriented programming languages such as Smalltalk (registered trademark), JAVA (registered trademark), C++, etc., and conventional procedural programming languages such as the "C" programming language or similar programming languages.
  • the computer-readable instructions may be provided to a processor of a general-purpose computer, special-purpose computer, or other programmable data processing apparatus, or to a programmable circuit, either locally or over a local area network (LAN), a wide area network (WAN) such as the Internet, so that the processor of the general-purpose computer, special-purpose computer, or other programmable data processing apparatus, or to a programmable circuit, executes the computer-readable instructions to generate means for performing the operations specified in the flowcharts or block diagrams.
  • processors include computer processors, processing units, microprocessors, digital signal processors, controllers, microcontrollers, etc.
  • specialized AIs In the general cloud, there are many AIs (hereinafter referred to as "specialized AIs") that are specialized in predicting events that threaten human life, such as the above-mentioned earthquakes, major fires, lightning, typhoons, heavy snowfall, storms, tsunamis, missiles, nuclear explosions, and wars.
  • the general cloud is always available for connection.
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of the functional configuration of the information processing system 20 according to this embodiment.
  • the information processing system 20 according to this embodiment is provided with a control device 120 for the vehicle 12 that is substantially similar to that of the first embodiment.
  • the control device 120 according to this embodiment differs from the control device 120 of the first embodiment in that the control device 120 includes a first request unit 120A and a second request unit 120B as a functional configuration.
  • the first request unit 120A in this embodiment resides in a general cloud that is always accessible, and requests a prediction unit (described below) that predicts the occurrence of a life-threatening event to predict the occurrence of the event every time a predetermined time (1 nanosecond in this embodiment) has passed. Note that the request by the first request unit 120A will be referred to as the "first request" below.
  • the second request unit 120B when the prediction unit predicts that the above-mentioned event will occur as a result of a request by the first request unit 120A, the second request unit 120B according to this embodiment requests a processing unit (described later) present in the private cloud to execute processing related to the event (hereinafter referred to as "request response processing") on at least one device of the control device 120 and the multiple terminals 18A, 18B, 18C.
  • the request by the second request unit 120B will be referred to as the "second request” below.
  • the server 14 has the general cloud 14A and private cloud 14B described above.
  • the general cloud 14A and the private cloud 14B are realized by a single server 14, but this is not limited to this.
  • the general cloud 14A and the private cloud 14B may also be realized by different servers.
  • the general cloud 14A includes the above-mentioned multiple prediction units 142A, 142B, ..., each of which predicts the occurrence of a life-threatening event in response to a request from the first request unit 120A.
  • prediction unit 142 when the prediction units 142A, 142B, ... are described without distinction, they will be collectively referred to as "prediction unit 142".
  • each prediction unit 142 is provided on one server 14, but this is not limiting.
  • a form in which each prediction unit 142 is provided on a different server may also be used.
  • the multiple prediction units 142 each predict a different type of event, but this is not limited to this.
  • two or more prediction units 142 may predict the occurrence of the same type of event.
  • By using multiple prediction units 142 to predict the occurrence of the same type of event it is possible to more accurately predict the occurrence of the event.
  • the prediction unit 142 also determines whether or not a corresponding event will actually occur, in the same manner as the prediction unit 142 according to the first embodiment described above, for example, by determining whether or not the probability of the event occurring is equal to or greater than a predetermined value. Note that because there are cases where signs of a life-threatening crisis are known one hour or more before they occur, this information may be used, similar to the prediction unit 142 according to the first embodiment.
  • the prediction unit 142 uses the dedicated AI described above to predict the occurrence of a corresponding event, but this is not limited to this.
  • the prediction unit 142 may use a general-purpose AI that predicts the occurrence of multiple types of events to predict the occurrence of the multiple types of events.
  • the private cloud 14B includes the above-mentioned processing unit 146, which executes the above-mentioned request handling process in response to a request from the second request unit 120B.
  • the request response processing applies both a process of notifying information about the target event (hereinafter referred to as "first processing”) and a process of guiding to an access point that represents an evacuation site in response to the occurrence of the event (hereinafter referred to as “second processing”), but this is not limited to this.
  • first processing a process of notifying information about the target event
  • second processing a process of guiding to an access point that represents an evacuation site in response to the occurrence of the event
  • the first process applies a process of notifying the control device 120 and at least one of the multiple terminals 18A, 18B, 18C of each piece of information regarding the type of event that will occur, the probability of the event occurring, the timing of the event occurring, and the location where the event will occur, but this is not limited to this.
  • the first process may apply a process of notifying one of the pieces of information, or a process of notifying a partial combination of the pieces of information.
  • the second process includes a process of notifying the control device 120 and at least one of the multiple terminals 18A, 18B, 18C of information for moving to a safe location via a safe route, and a process of causing the control device 120 to automatically cruise the vehicle 12 to the safe location via the safe route, but is not limited to this.
  • the second process may be any one of these processes.
  • the control device 120 functions as a first request unit 120A and a second request unit 120B by repeatedly executing the program represented by the flowchart shown in FIG. 9 at predetermined time intervals (1 nanosecond in this embodiment). The operation of the control device 120 according to this embodiment will be described below with reference to FIG. 9.
  • FIG. 9 is a flowchart showing an example of a processing routine executed by the control device 120.
  • the first request unit 120A of the control device 120 transmits a first request signal indicating the above-mentioned first request to all prediction units 142 provided in the general cloud 14A.
  • each prediction unit 142 predicts the occurrence of the type of event that it is targeting, and transmits information indicating the prediction result (hereinafter referred to as "prediction result information") to the control device 120 that is the access source.
  • step S202 the control unit (not shown) of the control device 120 waits until it has received prediction result information from all prediction units 142 to which it has sent a first request signal.
  • step S204 the control unit of the control device 120 determines whether or not there is a life-threatening event that is judged to actually occur based on the received prediction result information, and if the determination is negative, the processing routine ends. If the determination is positive, the process proceeds to step S206.
  • step S206 the second request unit 120B of the control device 120 transmits a second request signal indicating the above-mentioned second request together with the corresponding prediction result information to the processing unit 146 provided in the private cloud 14B, and then ends this processing routine.
  • the processing unit 146 executes both the above-mentioned first process and second process (request response process) using the received prediction result information.
  • the information processing system 20 uses multiple dedicated AIs to predict the occurrence of events that may pose a threat to human life, while also executing request response processing on a highly secure private cloud. This makes it possible to more accurately predict the occurrence of the above-mentioned events, and more appropriately respond to events that are predicted to occur.
  • the information processing system 30 is characterized in that the server 14 includes the reception unit 140, information storage unit 141, and prediction unit 142 described above, as well as a crisis avoidance information generation unit 143 and a notification unit 144B.
  • the crisis avoidance information generation unit 143 when the prediction unit 142 determines that a life-threatening event will occur, the crisis avoidance information generation unit 143 generates crisis avoidance information corresponding to the critical event. In addition, when the prediction unit 142 determines that a life-threatening event will occur, the notification unit 144B notifies the vehicle 12 of the determination result and the crisis avoidance information generated by the crisis avoidance information generation unit 143.
  • the server 14 repeatedly executes the flowchart shown in FIG. 11.
  • Steps S100 to S104 are performed in the same manner as in the first embodiment described above.
  • the crisis avoidance information generating unit 143 generates crisis avoidance information according to the event.
  • crises that threaten human life include earthquakes, major fires, lightning, typhoons, heavy snow, storms, tsunamis, missiles, nuclear explosions, and wars.
  • "crisis avoidance information according to the event” means crisis avoidance information according to the type of crisis, such as earthquakes, major fires, lightning, typhoons, heavy snow, storms, tsunamis, missiles, nuclear explosions, and wars.
  • route guidance information is generated to guide the vehicle 12 to the nearest wide-area evacuation site that is not affected by the collapse of buildings.
  • the nearest wide-area evacuation site includes sports fields, stadiums, parking lots, etc.
  • route guidance information is generated to guide the vehicle 12 to the nearest evacuation site located at a height that is estimated to be safe from the predicted height of the tsunami that will arrive.
  • the route guidance information is, for example, route guidance shown on a navigation system displayed on a display device, and may include audio information.
  • guidance information is generated for a route away from the source of the fire.
  • the guidance information may be generated by inferring the scale and type of fire (e.g., a fire at a chemical plant or a forest fire) from location information and information from news media, and then generating a route taking into account wind speed and direction.
  • guidance information is generated for a route to the nearest nuclear shelter that has been registered in advance.
  • step S110 the notification unit 144B notifies the vehicle 12 of two pieces of information.
  • the notification unit 144B of the server 14 transmits (notifies) the result to the Central Brain 120 of the vehicle 12.
  • the determination result may be notified to at least one device of the multiple terminals 18A, 18B, and 18C.
  • the terminals 18A, 18B, and 18C include, for example, mobile terminals.
  • the notification unit 144B notifies the Central Brain 120 of the vehicle 12 of the crisis avoidance information generated by the crisis avoidance information generating unit 143 together with the previous determination result. At this time, the notification unit 144B may be notified to at least one device of the multiple terminals 18A, 18B, and 18C.
  • the Central Brain 120 outputs information about the occurrence of a life-threatening event and crisis avoidance information to a display device (not shown) in the vehicle 12.
  • the occupants in the vehicle 12 confirm this information and follow the guidance information on the route to the evacuation site shown as the crisis avoidance information to head to the evacuation site, etc.
  • each of the multiple terminals 18A, 18B, 18C is owned, for example, by a family member of the occupant of the vehicle 12.
  • Each of the multiple terminals 18A, 18B, 18C outputs crisis avoidance information to its own display device (not shown) or the like, indicating the occurrence of a life-threatening event and indicating the evacuation site to which the vehicle 12 is heading.
  • the family member of the occupant can check this information and confirm the evacuation site to which the vehicle 12 is heading, etc.
  • the server 14 communicates information about the occurrence of a crisis and crisis avoidance to the vehicle 12 equipped with the Central Brain 120 and to multiple terminals 18A, 18B, 18C owned by pre-registered members (e.g., family members, etc.). At that time, the server 14 may also inform the degree of risk of the crisis and the time it will take to reach an evacuation site. The server 14 may also call the access point to make an appointment, and if it is unable to contact the access point, it may contact the second or third candidate access point.
  • pre-registered members e.g., family members, etc.
  • the vehicle 12 and the like are notified of guidance information on the route to the nearest evacuation site as the crisis avoidance information, but the present invention is not limited to this and may be configured as follows. For example, when it is predicted that multiple types of crises will occur simultaneously, guidance information to evacuation sites where all crises can be avoided may be notified, or the prediction unit 142 may calculate the priority of the crises and notify both guidance information to evacuation sites where a high priority crisis can be avoided and guidance information to evacuation sites where all crises can be avoided.
  • the priority of the tsunami may be set to the highest, and guidance information on the route to the nearest evacuation site where the tsunami can be avoided may be notified.
  • the position information of the vehicle 12 indicates that the vehicle 12 is in an area that is more than a predetermined distance from the coast and more than a predetermined height above sea level
  • the priority of the tsunami may be lowered, and guidance information on the route to the nearest evacuation site where the risk of building collapse due to an earthquake (e.g., seismic intensity 5 or higher) may be notified.
  • the information processing system 40 of the fourth embodiment differs from the first embodiment in that the server 14 functions as a first prediction unit 4142, a second prediction unit 4143, and a notification unit 4144B instead of the prediction unit 142 and notification unit 144 described in the first embodiment.
  • the first prediction unit 4142 predicts the risk of occurrence of a life-threatening event in the same manner as the prediction unit 142 described in the first embodiment.
  • the prediction can be triggered, for example, by receiving a request signal from the control device (Central Brain) 120 mounted on the vehicle 12.
  • Central Brain Central Brain
  • the predicted risk generally increases as the time of occurrence of the life-threatening event approaches, and the risk reaches a maximum value when the current time becomes the time of occurrence of the event.
  • notification information regarding the prediction result is transmitted.
  • the second prediction unit 4143 When the second prediction unit 4143 receives a request signal from the control device (Central Brain) 120, it collects position information of the vehicle 12 equipped with the control device (Central Brain) 120, which is included in the received request signal. The second prediction unit 4143 then predicts the density of the vehicles 12 from the collected position information of each vehicle 12.
  • the density predicted by the second prediction unit 4143 is information that is quantified using, for example, an index based on population density, the number of vehicles per unit area, the distance from other vehicles, etc.
  • the notification unit 4144B transmits notification information regarding the prediction result by the first prediction unit 4142 to the vehicle 12 and the mobile terminal when the risk of the occurrence of the event predicted by the first prediction unit 4142 exceeds a first threshold, and reduces the first threshold when the density of vehicles 12 predicted by the second prediction unit 4143 exceeds a second threshold.
  • step S400 the reception unit 140 receives the request signal output from the control device (Central Brain) 120.
  • step S402 when the first prediction unit 4142 receives a request signal output from the control device (Central Brain) 120, it predicts the risk of a life-threatening event based on various information stored in the information accumulation unit 141.
  • the control device Central Brain
  • each server 14 has a different predicted target area for predicting the risk of a life-threatening event occurring. Furthermore, the predicted target area corresponding to each server 14 is divided into multiple prediction areas, and the first prediction unit 4142 may predict the occurrence of a life-threatening event for each prediction area by calculating the risk of a life-threatening event occurring for each prediction area. As an example, if the life-threatening event is a "tsunami," the calculated risk will be higher for prediction areas facing the sea than for inland prediction areas.
  • step S404 the second prediction unit 4143 determines whether or not the first prediction unit 4142 has predicted the occurrence of a life-threatening event. If the determination in step S404 is negative, the process shown in FIG. 9 ends. If the determination in step S404 is positive, the process proceeds to step S406. Note that the determination in step S404 may be based, for example, on whether or not there is a predicted area in which the calculated risk level is equal to or greater than a predetermined value.
  • the second prediction unit 4143 predicts the density of vehicles 12 for each prediction area based on the position information of each vehicle 12 equipped with the control device (Central Brain) 120, which is included in the request signal received from the control device (Central Brain) 120.
  • the prediction of the density of vehicles 12 in step S406 may be performed, for example, by repeating in a chronological order the calculation of the density of vehicles 12 by predicting the number of vehicles 12 after a predetermined time in the prediction area based on the position information of each vehicle 12 and assuming that each vehicle 12 will move to the nearest evacuation site.
  • step S408 the notification unit 4144B determines whether or not there is a predicted area in which the density of vehicles 12 predicted by the second prediction unit 4143 exceeds a second threshold value set in advance. If the determination in step S408 is negative, the process proceeds to step S412, and if the determination in step S408 is positive, the process proceeds to step S410.
  • step S410 the notification unit 4144B performs a process of subtracting a predetermined value ⁇ from the first threshold value corresponding to each prediction area in which the density of vehicles 12 predicted by the second prediction unit 4143 exceeds the second threshold value.
  • step S412 the notification unit 4144B determines whether or not there is a predicted area in which the risk of a life-threatening event occurring exceeds a first threshold. If the determination in step S412 is negative, the process shown in FIG. 9 ends. If the determination in step S412 is positive, the process proceeds to step S414.
  • step S414 the notification unit 4144B transmits notification information including evacuation site information to vehicles 12 associated with predicted areas where the risk of a life-threatening event occurring exceeds the first threshold.
  • the notification unit 4144B transmits notification information including evacuation site information to vehicles 12 associated with predicted areas where the risk of a life-threatening event occurring exceeds the first threshold.
  • vehicles 12 associated with a predicted area in which the risk of a life-threatening event occurring exceeds the first threshold include at least one of vehicles 12 located within the predicted area, vehicles 12 passing through the predicted area and moving to an evacuation site, and vehicles 12 whose evacuation site is located within the predicted area.
  • the associated mobile terminals 18A, 18B, 18C are preregistered for the vehicle 12 equipped with the control device (Central Brain) 120.
  • the notification unit 4144B transmits notification information to the mobile terminals 18A, 18B, 18C preregistered for each vehicle 12 that transmitted the notification information, and ends the process shown in FIG. 9.
  • the person carrying the mobile terminal 18A, 18B, 18C recognizes that a life-threatening event has occurred, and at the same time moves (evacuates) to the notified evacuation site.
  • the notification information to be sent to the mobile terminal 18A, 18B, 18C may first communicate with the mobile terminal 18A, 18B, 18C to confirm the current location of the mobile terminal 18A, 18B, 18C, and then send notification information including information on the evacuation site corresponding to the confirmed current location to the mobile terminal 18A, 18B, 18C.
  • the first prediction unit 4142 predicts the risk of an event related to a life-threatening crisis
  • the second prediction unit 4143 predicts the density of vehicles 12 from the collected position information of the vehicles 12.
  • the notification unit 4144B transmits notification information regarding the prediction result by the first prediction unit 4142 to the vehicles 12 and the mobile terminals 18A, 18B, and 18C, and when the density of vehicles 12 predicted by the second prediction unit 4143 exceeds the second threshold, the notification unit 4144B lowers the first threshold.
  • the notification information is sent to at least one of the vehicles 12 and the mobile terminals 18A, 18B, and 18C earlier than when the first threshold is not lowered, and it is possible to prevent cars and people from becoming crowded when the occurrence of an event related to a life-threatening crisis is predicted.
  • the first prediction unit 4142 when the first prediction unit 4142 receives a request signal from the control device (Central Brain) 120 mounted on the vehicle 12, it predicts the risk of a life-threatening event occurring based on the information stored in the information storage unit 141. This allows the server 14 to recognize the vehicle 12 to which notification information should be sent, for example, an active vehicle 12 with an occupant on board and the ignition switch turned on.
  • the control device Central Brain
  • the notification information regarding the prediction result by the first prediction unit 4142 includes evacuation site information indicating the evacuation site of at least one of the vehicle 12 or the person possessing the mobile terminal 18A, 18B, 18C.
  • evacuation site information indicating the evacuation site of at least one of the vehicle 12 or the person possessing the mobile terminal 18A, 18B, 18C.
  • the second prediction unit 4143 predicts the density for each of a plurality of prediction areas obtained by dividing the prediction target area
  • the notification unit 4144B lowers the corresponding first threshold for a specific prediction area in which the density predicted by the second prediction unit 4143 exceeds the second threshold, and transmits notification information regarding the prediction result by the first prediction unit 4142 to at least one of the vehicles 12 and mobile terminals 18A, 18B, 18C related to the specific prediction area when the risk of the occurrence of the event predicted to occur by the first prediction unit 4142 exceeds the first threshold corresponding to the specific prediction area.
  • the first prediction unit 4142 predicts the risk of occurrence of a life-threatening event for each prediction area, but the present disclosure is not limited to this.
  • the risk of occurrence of a life-threatening event may be predicted for a prediction target area that is larger than the prediction area.
  • the second prediction unit 4143 performs processing to predict the density of vehicles 12 from the collected position information of the vehicles 12.
  • the present disclosure is not limited to this aspect, and, for example, the second prediction unit 4143 may be configured to constantly perform the above processing, regardless of whether the occurrence of the event has been predicted by the first prediction unit 4142.
  • the second prediction unit 4143 predicts the density of vehicles 12 from the collected position information of vehicles 12, but the present disclosure is not limited to this.
  • the second prediction unit 4143 may collect position information of mobile terminals 18A, 18B, 18C, and predict the density of people carrying mobile terminals 18A, 18B, 18C from the collected position information of mobile terminals 18A, 18B, 18C.
  • the second prediction unit 4143 may predict the density of vehicles 12 and the density of people carrying mobile terminals 18A, 18B, 18C, respectively.
  • the mobile terminals 18A, 18B, 18C (e.g., mobile terminals 18A, 18B, 18C owned by the family of the owner of the vehicle 12) associated with each vehicle 12 are preregistered, and the notification unit 4144B transmits notification information to the mobile terminal preregistered for each vehicle 12 that transmitted the notification information.
  • the notification unit 4144B may transmit notification information to the mobile terminals 18A, 18B, 18C that collected the location information.
  • the evacuation location information included in the notification information may include evacuation route information indicating the route to the evacuation location. This allows the occupants of the vehicle 12 equipped with the control device (Central Brain) 120 that receives the notification information, or the person carrying the mobile terminal 18A, 18B, 18C, to evacuate to the evacuation location via an appropriate evacuation route by referring to the evacuation route information.
  • evacuation route information indicating the route to the evacuation location. This allows the occupants of the vehicle 12 equipped with the control device (Central Brain) 120 that receives the notification information, or the person carrying the mobile terminal 18A, 18B, 18C, to evacuate to the evacuation location via an appropriate evacuation route by referring to the evacuation route information.
  • Control device 14 Server, terminal 18A, 18B, 18C, 1200 Computer, 1210 Host controller, 1212 CPU, 1214 RAM, 1216 Graphic controller, 1218 Display device, 1220 Input/output controller, 1222 Communication interface, 1224 Storage device, 1230 ROM, 1240 Input/output chip

Landscapes

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Abstract

制御装置は、所定時間が経過する毎に、要求信号を情報処理装置へ出力する。情報処理装置は、制御装置から出力された要求信号を受け付けた場合、記憶部に格納された各種情報に基づいて、生命を脅かす危機に関わる事象の発生を予測する。情報処理装置は、当該事象が発生する確率が所定値以上の場合に当該事象が発生すると判断し、制御装置及び複数の端末の少なくとも１つの機器に判断結果を通知する。

Description

情報処理システム、情報処理装置、制御装置及びプログラム
　本開示は、情報処理システム、情報処理装置、制御装置及びプログラムに関する。
　特許文献１には、自動運転機能を有する車両について記載されている。
特開２０２２－０３５１９８号公報
　本開示の一実施態様によれば、情報処理システムが提供される。前記情報処理システムは、車両に搭載されたＣｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎと、生命を脅かす危機の情報を保有するクラウド上の情報蓄積部と、前記情報蓄積部の情報から、生命を脅かす危機に関わる事象の発生を予測するクラウド上の予測部を有し、前記Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎが前記予測部へ１０億分の１秒ごとに問い合わせを行い、前記予測部が生命の危機に関わる事象が発生すると判断した場合は、前記車両と予め登録した連絡先へ、前記判断結果を通報する。
　本開示の一実施態様によれば、情報処理装置が提供される。前記情報処理装置は、車両に搭載された制御装置と、情報処理装置と、複数の端末とを含む情報処理システムにおける情報処理装置であって、前記制御装置は、所定時間が経過する毎に、要求信号を前記情報処理装置へ出力し、前記情報処理装置は、前記制御装置から出力された前記要求信号を受け付けた場合、記憶部に格納された各種情報に基づいて、生命を脅かす危機に関わる事象の発生を予測し、前記事象が発生する確率が所定値以上の場合に前記事象が発生すると判断し、前記制御装置及び前記複数の端末の少なくとも１つの機器に判断結果を通知する。
　前記情報処理装置は、前記車両の避難場所を表すアクセスポイントに関する情報を、前記制御装置及び前記複数の端末の少なくとも１つの機器に更に通知するよう構成されてよい。
　本開示の一実施態様によれば、コンピュータを、前記情報処理装置として機能させるためのプログラムが提供される。
　本開示の一実施態様によれば、車両に搭載された制御装置であって、常時接続が可能な一般クラウドに存在し、かつ、生命を脅かす危機に関わる事象の発生を予測する予測部に対して、所定時間が経過する毎に当該事象の発生の予測を要求する第１要求部と、前記第１要求部による要求の結果、前記予測部によって前記事象が発生すると予測された場合、プライベートクラウドに存在する処理部に対して、自装置及び予め定められた複数の端末の少なくとも１つの機器に対する、当該事象に関する処理の実行を要求する第２要求部と、を備えた制御装置が提供される。
　本開示の一実施態様によれば、前記制御装置と、前記予測部と、前記処理部と、前記複数の端末と、を有する情報処理システムが提供される。
　本開示の一実施態様によれば、コンピュータを、前記制御装置として機能させるためのプログラムが提供される。
　本開示の一態様によれば、情報処理システムが提供される。前記情報処理システムは、車両に搭載された制御装置と、生命を脅かす危機の情報を保有するクラウド上の情報蓄積部と、前記制御装置から所定時間ごとに問い合わせを受け付けると共に、前記情報蓄積部の情報から生命を脅かす情報に関わる事象の発生を予測するクラウド上の予測部と、前記予測部が生命の危機に関わる事象が発生すると判断した場合に、危機の事象に応じた危機回避情報を生成する危機回避情報生成部と、前記予測部が生命の危機に関わる事象が発生すると判断した場合に、当該判断結果及び前記危機回避情報生成部によって生成された危機回避情報を前記車両へ通知する通知部と、を有する。
　前記通知部は、前記判断結果及び前記危機回避情報を予め登録した連絡先へも通知してもよい。
　本開示の一態様によれば、情報処理装置が提供される。前記情報処理装置は、車両に搭載された制御装置と、情報処理装置と、を含む情報処理システムにおける情報処理装置であって、前記制御装置は、所定時間が経過する毎に、要求信号を前記情報処理装置へ出力し、前記情報処理装置は、前記制御装置から出力された前記要求信号を受け付けた場合に、記憶部に格納された各種情報に基づいて、生命を脅かす危機に関わる事象の発生を予測し、前記事象が発生する確率が所定値以上の場合に前記事象が発生すると判断し、当該判断結果及び危機の事象に応じた危機回避情報を前記制御装置へ通知する。
　前記情報処理装置は、前記判断結果及び前記危機回避情報を予め登録した連絡先へも通知してもよい。
　本開示の一態様によれば、コンピュータを、前記情報処理装置として機能させるためのプログラムが提供される。
　本開示の一態様によれば、情報処理装置が提供される。前記情報処理装置は、生命を脅かす危機に関わる事象の発生の危険度を予測する第１予測部と、収集した車両および携帯端末の少なくとも一方の位置情報から、前記車両および前記携帯端末を所持する人の少なくとも一方の密集度を予測する第２予測部と、前記第１予測部によって発生が予測された前記事象の発生の危険度が第１閾値を超えた場合に、前記車両および前記携帯端末の少なくとも一方へ前記第１予測部による予測結果に関する通知情報を送信すると共に、前記第２予測部によって予測された前記密集度が第２閾値を超えた場合に前記第１閾値を低下させる通知部と、を含んでいる。
　第１予測部により、生命を脅かす危機に関わる事象の発生の危険度が予測されるが、この予測では、一般に、生命を脅かす危機に関わる事象の発生時刻が迫ってくるに従って予測される危険度が高くなる。また第１の態様では、車両および携帯端末を所持する人の少なくとも一方の密集度が予測され、予測された前記密集度が第２閾値を超えた場合に第１閾値を低下させる。これにより、第１閾値を低下させない場合と比較して、車両および携帯端末の少なくとも一方への通知情報の通知が、より早期に行われることになるので、生命を脅かす危機に関わる事象の発生が予測された場合に、車や人が密集状態となることを抑制することができる。
　前記第１予測部は、前記車両に搭載された制御装置から要求信号を受け付けた場合に、記憶部に格納された情報に基づいて、生命を脅かす危機に関わる事象の発生の危険度を予測する。
　情報処理装置が、通知情報を送信すべき車両、例えば、乗員が乗車しておりイグニッションスイッチがオンになっている活動状態の車両を認識することができる。
　前記第１予測部による予測結果に関する通知情報は、前記車両および前記携帯端末を所持する人の少なくとも一方の避難場所を表す避難場所情報を含んでいる。
　通知情報に含まれる避難場所情報により、車両および携帯端末を所持する人の少なくとも一方が、適切な避難場所へ避難するよう誘導することができる。
　前記第２予測部は、予測対象地域を分割して成る複数の予測エリアの各々を単位として前記密集度を予測し、前記通知部は、前記第２予測部によって予測された密集度が第２閾値を超えた特定の予測エリアについて対応する前記第１閾値を低下させ、前記第１予測部によって発生が予測された前記事象の発生の危険度が、前記特定の予測エリアに対応する前記第１閾値を超えた場合に、前記特定の予測エリアに関連する前記車両および前記携帯端末の少なくとも一方へ前記第１予測部による予測結果に関する通知情報を送信する。
　生命を脅かす危機に関わる事象の発生が予測された場合に、車や人が密集状態となることを、予測対象地域よりも狭い予測エリアを単位として抑制することができる。
　本開示の一態様によれば、情報処理システムが提供される。情報処理システムは、上記情報処理装置と、前記車両に搭載された制御装置と、前記携帯端末と、を含んでいる。
　情報処理システムは、生命を脅かす危機に関わる事象の発生が予測された場合に、車や人が密集状態となることを抑制することができる。
　本開示の一態様によれば、プログラムが提供される。プログラムは、コンピュータに、生命を脅かす危機に関わる事象の発生の危険度を予測し、収集した車両および携帯端末の少なくとも一方の位置情報から、前記車両および前記携帯端末を所持する人の少なくとも一方の密集度を予測し、前記発生を予測した前記事象の発生の危険度が第１閾値を超えた場合に、前記車両および前記携帯端末の少なくとも一方へ前記生命を脅かす危機に関わる事象の発生の予測結果に関する通知情報を送信すると共に、前記予測した前記密集度が第２閾値を超えた場合に前記第１閾値を低下させることを含む処理を実行させる。
　プログラムは、生命を脅かす危機に関わる事象の発生が予測された場合に、車や人が密集状態となることを抑制することができる。
　なお、上記の開示の概要は、本開示の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、開示となりうる。
情報処理システム１０の機能構成の一例を概略的に示す。 本実施形態に係るネットワーク構成の一例を概略的に示す。 本実施形態に係る車両内のネットワーク構成の一例を概略的に示す。 情報処理装置によって実行される処理ルーチンの一例を概略的に示す。 Ｌｅｖｅｌ６　ＳＯＳの概要図である。 Ｌｅｖｅｌ６　ＳＯＳの概要図である。 制御装置１２０、Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ１２０、サーバ１４、又は複数の端末１８Ａ，１８Ｂ，１８Ｃとして機能するコンピュータ１２００のハードウェア構の一例を概略的に示す。 第２実施形態に係る情報処理システムの機能構成の一例を概略的に示す。 第２実施形態の制御装置によって実行される処理ルーチンの一例を概略的に示す。 第３実施形態に係る情報処理システムの機能構成の一例を概略的に示す。 第３実施形態の情報処理装置によって実行される処理ルーチンの一例を概略的に示す。 第４実施形態に係る情報処理システムの機能構成の一例を概略的に示す。 第４実施形態の情報処理装置によって実行される処理ルーチンの一例を概略的に示す。
　以下、開示の実施の形態を通じて本開示を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる開示を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが開示の解決手段に必須であるとは限らない。
［第１実施形態］
　本実施形態の情報処理システムは、人の生命を脅かす危機を予め予測し、その危機を表すリスクが増した場合は、即時に車両の保有者とその家族へ自動的に連絡する。更に、本実施形態の情報処理システムは、車両の避難ルートや避難所までにかかる時間等も常に計算し、上記通報時にその情報も車両の保有者とその家族へ知らせる。更に、本実施形態の情報処理システムは、車両等の避難所といったアクセスポイントに予め連絡しても良い。なお、本実施形態の情報処理システムは、アクセスポイントが定まらない場合、第２、第３のアクセスポイントも計算し、車両の保有者及びその家族へアクセスポイントの場所等を通知する。
　なお、人の生命を脅かす危機としては、例えば、地震、大火事、雷、台風、大雪、嵐、津波、ミサイル、核爆発、及び戦争等の発生が挙げられる。
　図１は、本実施形態に係る情報処理システム１０の一例の概略図である。情報処理システム１０は、車両１２に搭載される制御装置１２０と、情報処理装置の一例であるサーバ１４と、複数の端末１８Ａ，１８Ｂ，１８Ｃとを備えている。制御装置１２０と、サーバ１４と、複数の端末１８Ａ，１８Ｂ，１８Ｃとは、インターネット等の通信回線１６によって通信可能に接続されている。
　制御装置１２０は、車両の制御装置の一例である。なお、以下では、制御装置１２０をＣｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ１２０と称する。
　なお、以下において説明される「Ｌｅｖｅｌ６」とは自動運転を表すレベルであり、完全自動運転を表すＬｅｖｅｌ５よりも更に上のレベルに相当する。Ｌｅｖｅｌ５は完全自動運転を表すものの、それは人が運転するのと同等のレベルであり、それでも未だ事故等が発生する確率はある。Ｌｅｖｅｌ６とは、Ｌｅｖｅｌ５よりも上のレベルを表すものであり、Ｌｅｖｅｌ５よりも事故が発生する確率が低いレベルに相当する。
　図２は、本実施形態に係るＣｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ１２０が接続される通信環境を説明するための図である。図２に示されるように、Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ１２０は、通信先として一般クラウドとプライベートクラウドとを切り替えることが可能である。例えば、プライベートクラウドは、ＶＰＮ（Virtual Private Network）によって実現さ
れる。
　図３は、Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ１２０の車両１２内の構成を説明するための図である。図３に示されているように、Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ１２０には、複数のＧａｔｅ　Ｗａｙが通信可能に接続されている。Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ１２０は、Ｇａｔｅ　Ｗａｙを介して外部のクラウドに接続されている。Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ１２０は、Ｇａｔｅ　Ｗａｙを介して外部のクラウドへアクセスすることができるように構成されている。その一方で、Ｇａｔｅ　Ｗａｙの存在により、外部からＣｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ１２０へ直接アクセスすることはできないように構成されている。
　Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ１２０は、所定時間が経過する毎に、要求信号をサーバ１４へ出力する。具体的には、Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ１２０は、１０億分の１秒毎に、問い合わせを表す要求信号をサーバ１４へ出力する。
　サーバ１４は、図４に示されているフローチャートを繰り返し実行する。
　ステップＳ１００において、サーバ１４の受付部１４０は、Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ１２０から出力された要求信号を受け付ける。
　サーバ１４の情報蓄積部１４１には、地震、大火事、雷、台風、大雪、嵐、津波、ミサイル、核爆発、及び戦争等の前兆となるあらゆる情報が２４時間、３６５日、いつでも蓄積されている。情報蓄積部１４１は記憶部の一例である。
　ステップＳ１０２において、サーバ１４の予測部１４２は、Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ１２０から出力された要求信号を受け付けた場合、情報蓄積部１４１に格納された各種情報に基づいて、生命を脅かす危機に関わる事象の発生を予測する。
　ステップＳ１０４において、サーバ１４の予測部１４２は、ステップＳ１０２での予測結果に基づいて、実際に生命を脅かす危機に関わる事象が発生するか否かを判断する。例えば、サーバ１４の予測部１４２は、生命を脅かす危機に関わる事象が発生する確率が所定値以上の場合に、当該事象が発生すると判断する。
　なお、サーバ１４の予測部１４２は、情報蓄積部１４１に蓄積された情報をＡＩ（Artificial intelligence）を用いて分析することにより、生命を脅かす危機の発生のタイミングと発生確率とを常に計算している。常にとは、１０億分の１秒であってよい。なお、生命を脅かす危機の予兆は発生１時間以上前にわかっている場合があるため、この情報を利用しても良い。
　ステップＳ１０６において、サーバ１４の通知部１４４は、予測部１４２によってある事象が発生すると判断された場合、その判断結果を車両１２のＣｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ１２０及び複数の端末１８Ａ，１８Ｂ，１８Ｃの少なくとも１つの機器へ通知する。なお、この際、例えば、サーバ１４の通知部１４４は、車両１２の避難場所であるアクセスポイントの候補地に関する情報も、車両１２のＣｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ１２０と複数の端末１８Ａ，１８Ｂ，１８Ｃへ通知するようにしてもよい。
　Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ１２０は、車両１２内の表示装置（図示省略）等に、生命を脅かす危機に関わる事象が発生する旨を出力する。車両１２内の乗員は、それを確認し、アクセスポイントへ向かう等する。
　複数の端末１８Ａ，１８Ｂ，１８Ｃの各々は、例えば、車両１２の乗員の家族が保有している端末である。複数の端末１８Ａ，１８Ｂ，１８Ｃの各々は、自らの表示装置（図示省略）等に、生命を脅かす危機に関わる事象が発生する旨を出力する。乗員の家族は、それを確認し、車両１２のアクセスポイント等を確認する。
　上記のように、サーバ１４は、Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ１２０を搭載する車両１２や、あらかじめ登録したメンバー（例えば、家族等）が保有する複数の端末１８Ａ，１８Ｂ，１８Ｃへ危機の発生を連絡する。その際に、サーバ１４は、危機のリスク度合いや、安全な場所までのルートや、安全な場所までにかかる時間を知らせても良い。また、サーバ１４は、避難の行先、ルート、アクセス時間を知らせてもよい。また、サーバ１４は、アクセス先に電話連絡、アポ取りし、連絡が取れない場合は、第２、第３の候補のアクセスポイントに連絡しても良い。
　また、Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ１２０が利用する交通情報はミッションクリティカルであるため、サーバ１４は、完全プライベートなＣｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ１２０にＶＰＮ経由で接続して、Ｃｈｉｐ対ＣｈｉｐレベルのセキュリティでＣｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ１２０とのみ接続している。その一方で、Ｚｏｎｅ　Ｇａｔｅｗａｙを介してクラウドと接続されているＣｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ１２０は常に一般クラウド情報に繋げることができる。
　また、上述したように、ＧａｔｅｗａｙからＣｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ１２０に入ることはできないが、逆にＣｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ１２０から他に問いかけることは可能である。Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ１２０から、他の車両のＣｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎに問い合わせしても良い。
　上述したように、本実施形態に係る情報処理システム１０は、ＡＩの技術を活用し、自然災害や原発事故などの生命を脅かす危機の発生確率と発生時期を予測してＰｕｓｈ型のＳＯＳ機能を提供し人命を守る。具体的には、本実施形態に係る情報処理システム１０は、ゾーンゲートウェイに接続されたＣｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ１２０がパブリッククラウドの情報へアクセスし、スマートカーの持ち主とその家族の命を守るためにナノ秒毎に試算を行う。
　本実施形態の情報処理システム１０によれば、全てのリスク（例えば、地震、火事、雷、台風、大雪、大雨、津波、ミサイル、核爆発、及び戦争等）を事前に予測し、リスクが上昇した時に自動で家族へ通知をする。具体的には、本実施形態の情報処理システム１０は、事象が発生するタイミングと安全性を計算しながらＰＵＳＨ　ＳＯＳを発動する。また、情報処理システム１０は、ナノ秒単位でのシミュレーションを行う（例えば、避難先、避難経路、及びアクセス時間等）。また、本実施形態の情報処理システム１０は、アクセスポイントに事前連絡し、予約を取る（例えば、アクセスポイントが利用できない場合は、２番目、３番目、それ以上の選択肢のリスク計算をすべて行う。）
　本実施形態に係る情報処理システム１０では、Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ１２０が１０億分の１秒ごとにサーバ１４へ問い合わせを行っていたが、本開示は係る例に限定されない。例えば、サーバ１４がシミュレーションを逐次（例えば１０億分の１秒ごと）実行し、リスク発生の確率が所定値以上となった場合に、Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ１２０へ通知する。その際、サーバ１４からＣｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ１２０へはＧａｔｅ　Ｗａｙの存在により直接アクセスできないが、リスク発生の確率が所定値以上となった場合は、サーバ１４は緊急事態を表す情報を通知に付加し、Ｇａｔｅ　Ｗａｙは、緊急事態を表す情報が付加されていれば、サーバ１４からの通知をＣｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ１２０へ通す。従って、Ｇａｔｅ　Ｗａｙは、予めＣｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ１２０へ通知を通すための緊急事態を表す情報を把握している。
　このようにサーバ１４がシミュレーションを逐次実行し、リスク発生の確率が所定値以上となった場合に、Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ１２０へ通知することで、Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ１２０が逐次サーバへ問い合わせを行う場合と比較して車両１２での電力消費を低減させることが可能となる。
　情報処理システム１０は、Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ１２０からサーバ１４への１０億分の１秒ごとの問い合わせと、サーバ１４でのシミュレーション結果のＣｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ１２０への通知とは、所定の条件を充足したかどうかで切り替えてもよい。例えば、車両１２のバッテリの残量が所定の閾値以上であればＣｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ１２０からサーバ１４へ１０億分の１秒ごとの問い合わせを行い、車両１２のバッテリの残量が所定の閾値未満であれば、Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ１２０からサーバ１４でのシミュレーションに切り替えるようサーバ１４に通知し、通知を受けたサーバ１４がシミュレーションを逐次実行するようにしてもよい。
　上述した例ではＣｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ１２０から出力された要求信号を受け付けた場合に、予測部１４２がリスクの発生を予測していたが、本開示は係る例に限定されない。
　例えば、Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ１２０は、車両１２に備えられた位置情報センサが逐次取得した位置情報をサーバ１４に逐次送信し、サーバ１４の予測部１４２は、Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ１２０から逐次送信された車両１２の位置に応じたリスクの発生を予測するようにしてもよい。逐次とは、例えば１０億分の１秒である。予測部１４２は、車両１２の位置に応じたリスクの発生を予測する際に、リスクの種類に応じて車両１２の位置からの範囲を変更してもよい。例えば、火事の場合は車両１２の位置から数メートル程度の範囲に絞って予測し、ミサイル、核爆発の場合は車両１２の位置から数キロ～数十キロ程度の範囲に広げて予測してもよい。
　そして、リスクの発生確率が閾値以上であると予測部１４２が予測した場合に、通知部１４４は、その位置に存在するＣｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ１２０へリスクが発生する恐れがある旨を通知してもよい。また、リスクの発生レベルを予測部１４２が予測し、所定のレベル以上であった場合、リスクが発生する恐れがある旨を通知部１４４が通知してもよい。
　予測部１４２が車両１２の位置に応じたリスクの発生を予測することで、サーバ１４は、車両１２の乗員及び乗員の家族に、場所に応じたリスクの発生の予測結果を知らせることが可能となる。
　図５～図６は、上記内容の概要図である。
　図７は、制御装置１２０、Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ１２０、サーバ１４、又は複数の端末１８Ａ，１８Ｂ，１８Ｃとして機能するコンピュータ１２００のハードウェア構成の一例を概略的に示す。コンピュータ１２００にインストールされたプログラムは、コンピュータ１２００を、本実施形態に係る装置の１又は複数の「部」として機能させ、又はコンピュータ１２００に、本実施形態に係る装置に関連付けられるオペレーション又は当該１又は複数の「部」を実行させることができ、及び／又はコンピュータ１２００に、本実施形態に係るプロセス又は当該プロセスの段階を実行させることができる。そのようなプログラムは、コンピュータ１２００に、本明細書に記載のフローチャート及びブロック図のブロックのうちのいくつか又はすべてに関連付けられた特定のオペレーションを実行させるべく、ＣＰＵ１２１２によって実行されてよい。
　本実施形態によるコンピュータ１２００は、ＣＰＵ１２１２、ＲＡＭ１２１４、及びグラフィックコントローラ１２１６を含み、それらはホストコントローラ１２１０によって相互に接続されている。コンピュータ１２００はまた、通信インタフェース１２２２、記憶装置１２２４、ＤＶＤドライブ、及びＩＣカードドライブのような入出力ユニットを含み、それらは入出力コントローラ１２２０を介してホストコントローラ１２１０に接続されている。ＤＶＤドライブは、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ及びＤＶＤ－ＲＡＭドライブ等であってよい。記憶装置１２２４は、ハードディスクドライブ及びソリッドステートドライブ等であってよい。コンピュータ１２００はまた、ＲＯＭ１２３０及びキーボードのようなレガシの入出力ユニットを含み、それらは入出力チップ１２４０を介して入出力コントローラ１２２０に接続されている。
　ＣＰＵ１２１２は、ＲＯＭ１２３０及びＲＡＭ１２１４内に格納されたプログラムに従い動作し、それにより各ユニットを制御する。グラフィックコントローラ１２１６は、ＲＡＭ１２１４内に提供されるフレームバッファ等又はそれ自体の中に、ＣＰＵ１２１２によって生成されるイメージデータを取得し、イメージデータがディスプレイデバイス１２１８上に表示されるようにする。
　通信インタフェース１２２２は、ネットワークを介して他の電子デバイスと通信する。記憶装置１２２４は、コンピュータ１２００内のＣＰＵ１２１２によって使用されるプログラム及びデータを格納する。ＤＶＤドライブは、プログラム又はデータをＤＶＤ－ＲＯＭ等から読み取り、記憶装置１２２４に提供する。ＩＣカードドライブは、プログラム及びデータをＩＣカードから読み取り、及び／又はプログラム及びデータをＩＣカードに書き込む。
　ＲＯＭ１２３０はその中に、アクティブ化時にコンピュータ１２００によって実行されるブートプログラム等、及び／又はコンピュータ１２００のハードウェアに依存するプログラムを格納する。入出力チップ１２４０はまた、様々な入出力ユニットをＵＳＢポート、パラレルポート、シリアルポート、キーボードポート、マウスポート等を介して、入出力コントローラ１２２０に接続してよい。
　プログラムは、ＤＶＤ－ＲＯＭ又はＩＣカードのようなコンピュータ可読記憶媒体によって提供される。プログラムは、コンピュータ可読記憶媒体から読み取られ、コンピュータ可読記憶媒体の例でもある記憶装置１２２４、ＲＡＭ１２１４、又はＲＯＭ１２３０にインストールされ、ＣＰＵ１２１２によって実行される。これらのプログラム内に記述される情報処理は、コンピュータ１２００に読み取られ、プログラムと、上記様々なタイプのハードウェアリソースとの間の連携をもたらす。装置又は方法が、コンピュータ１２００の使用に従い情報のオペレーション又は処理を実現することによって構成されてよい。
　例えば、通信がコンピュータ１２００及び外部デバイス間で実行される場合、ＣＰＵ１２１２は、ＲＡＭ１２１４にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理に基づいて、通信インタフェース１２２２に対し、通信処理を命令してよい。通信インタフェース１２２２は、ＣＰＵ１２１２の制御の下、ＲＡＭ１２１４、記憶装置１２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭ、又はＩＣカードのような記録媒体内に提供される送信バッファ領域に格納された送信データを読み取り、読み取られた送信データをネットワークに送信し、又はネットワークから受信した受信データを記録媒体上に提供される受信バッファ領域等に書き込む。
　また、ＣＰＵ１２１２は、記憶装置１２２４、ＤＶＤドライブ（ＤＶＤ－ＲＯＭ）、ＩＣカード等のような外部記録媒体に格納されたファイル又はデータベースの全部又は必要な部分がＲＡＭ１２１４に読み取られるようにし、ＲＡＭ１２１４上のデータに対し様々なタイプの処理を実行してよい。ＣＰＵ１２１２は次に、処理されたデータを外部記録媒体にライトバックしてよい。
　様々なタイプのプログラム、データ、テーブル、及びデータベースのような様々なタイプの情報が記録媒体に格納され、情報処理を受けてよい。ＣＰＵ１２１２は、ＲＡＭ１２１４から読み取られたデータに対し、本開示の随所に記載され、プログラムの命令シーケンスによって指定される様々なタイプのオペレーション、情報処理、条件判断、条件分岐、無条件分岐、情報の検索／置換等を含む、様々なタイプの処理を実行してよく、結果をＲＡＭ１２１４に対しライトバックする。また、ＣＰＵ１２１２は、記録媒体内のファイル、データベース等における情報を検索してよい。例えば、各々が第２の属性の属性値に関連付けられた第１の属性の属性値を有する複数のエントリが記録媒体内に格納される場合、ＣＰＵ１２１２は、当該複数のエントリの中から、第１の属性の属性値が指定されている条件に一致するエントリを検索し、当該エントリ内に格納された第２の属性の属性値を読み取り、それにより予め定められた条件を満たす第１の属性に関連付けられた第２の属性の属性値を取得してよい。
　上で説明したプログラム又はソフトウエアモジュールは、コンピュータ１２００上又はコンピュータ１２００近傍のコンピュータ可読記憶媒体に格納されてよい。また、専用通信ネットワーク又はインターネットに接続されたサーバシステム内に提供されるハードディスク又はＲＡＭのような記録媒体が、コンピュータ可読記憶媒体として使用可能であり、それによりプログラムを、ネットワークを介してコンピュータ１２００に提供する。
　本実施形態におけるフローチャート及びブロック図におけるブロックは、オペレーションが実行されるプロセスの段階又はオペレーションを実行する役割を持つ装置の「部」を表わしてよい。特定の段階及び「部」が、専用回路、コンピュータ可読記憶媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプログラマブル回路、及び／又はコンピュータ可読記憶媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプロセッサによって実装されてよい。専用回路は、デジタル及び／又はアナログハードウェア回路を含んでよく、集積回路（ＩＣ）及び／又はディスクリート回路を含んでよい。プログラマブル回路は、例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、及びプログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）等のような、論理積、論理和、排他的論理和、否定論理積、否定論理和、及び他の論理演算、フリップフロップ、レジスタ、並びにメモリエレメントを含む、再構成可能なハードウェア回路を含んでよい。
　コンピュータ可読記憶媒体は、適切なデバイスによって実行される命令を格納可能な任意の有形なデバイスを含んでよく、その結果、そこに格納される命令を有するコンピュータ可読記憶媒体は、フローチャート又はブロック図で指定されたオペレーションを実行するための手段を作成すべく実行され得る命令を含む、製品を備えることになる。コンピュータ可読記憶媒体の例としては、電子記憶媒体、磁気記憶媒体、光記憶媒体、電磁記憶媒体、半導体記憶媒体等が含まれてよい。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例としては、フロッピー（登録商標）ディスク、ディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、コンパクトディスクリードオンリメモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイ（登録商標）ディスク、メモリスティック、集積回路カード等が含まれてよい。
　コンピュータ可読命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、又はＳｍａｌｌｔａｌｋ（登録商標）、ＪＡＶＡ（登録商標）、Ｃ＋＋等のようなオブジェクト指向プログラミング言語、及び「Ｃ」プログラミング言語又は同様のプログラミング言語のような従来の手続型プログラミング言語を含む、１又は複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されたソースコード又はオブジェクトコードのいずれかを含んでよい。
　コンピュータ可読命令は、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサ、又はプログラマブル回路が、フローチャート又はブロック図で指定されたオペレーションを実行するための手段を生成するために当該コンピュータ可読命令を実行すべく、ローカルに又はローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネット等のようなワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を介して、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサ、又はプログラマブル回路に提供されてよい。プロセッサの例としては、コンピュータプロセッサ、処理ユニット、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ等を含む。
［第２実施形態］
　一般クラウドには、上述した地震、大火事、雷、台風、大雪、嵐、津波、ミサイル、核爆発、及び戦争等の発生といった、人の生命を脅かす危機に関わる事象の発生を予測する、予測対象とする事象に特化したＡＩ（以下、「専門ＡＩ」という。）が数多く存在する。また、一般クラウドは、上述したように、常時接続可能とされている。
　そこで、第２実施形態では、一般クラウドに存在する多くの専門ＡＩによる危機の予測結果を利用する場合の形態例について説明する。なお、上記第１実施形態と同様の構成要素については当該実施形態と同一の参照符号を付し、その説明を極力省略する。
　図８は、本実施形態に係る情報処理システム２０の機能構成の一例を示す図である。図８に示すように、本実施形態に係る情報処理システム２０は、車両１２に対して、第１実施形態と略同様の制御装置１２０が備えられている。但し、本実施形態に係る制御装置１２０は、機能構成として第１要求部１２０Ａ及び第２要求部１２０Ｂが含まれている点が第１実施形態の制御装置１２０と異なっている。
　本実施形態に係る第１要求部１２０Ａは、常時接続が可能な一般クラウドに存在し、かつ、生命を脅かす危機に関わる事象の発生を予測する、後述する予測部に対して、所定時間（本実施形態では、１ナノ秒）が経過する毎に当該事象の発生の予測を要求する。なお、第１要求部１２０Ａによる要求を、以下では「第１要求」という。
　また、本実施形態に係る第２要求部１２０Ｂは、第１要求部１２０Ａによる要求の結果、上記予測部によって上記事象が発生すると予測された場合、プライベートクラウドに存在する、後述する処理部に対して、制御装置１２０及び複数の端末１８Ａ，１８Ｂ，１８Ｃの少なくとも１つの機器に対する、当該事象に関する処理（以下、「要求対応処理」という。）の実行を要求する。なお、第２要求部１２０Ｂによる要求を、以下では「第２要求」という。
　一方、図８に示すように、本実施形態に係るサーバ１４は、上述した一般クラウド１４Ａ及びプライベートクラウド１４Ｂを有している。このように、本実施形態では、説明の便宜上、一般クラウド１４Ａ及びプライベートクラウド１４Ｂが１台のサーバ１４で実現されている場合について説明するが、これに限るものではない。一般クラウド１４Ａ及びプライベートクラウド１４Ｂを異なるサーバで実現する形態としてもよい。
　本実施形態に係る一般クラウド１４Ａには、各々第１要求部１２０Ａからの要求に応じて、生命を脅かす危機に関わる事象の発生を予測する、複数の上述した予測部１４２Ａ，１４２Ｂ，・・・が含まれている。なお、以下では、予測部１４２Ａ，１４２Ｂ，・・・を区別することなく説明する場合は単に「予測部１４２」と総称する。このように、本実施形態では、説明の便宜上、予測部１４２の各々が１台のサーバ１４に設けられている場合について説明するが、これに限るものではない。予測部１４２の各々が異なるサーバに設けられている形態としてもよい。
　本実施形態に係る複数の予測部１４２は、各々、予測対象とする事象の種類が異なるものとされているが、これに限るものではない。例えば、２以上の予測部１４２により、同一種類の事象の発生を予測する形態としてもよい。複数の予測部１４２によって同一種類の事象の発生を予測することで、より精度よく、当該事象の発生を予測することができる。
　また、本実施形態に係る予測部１４２は、対応する事象が実際に発生するか否かを、上述した第１実施形態の予測部１４２と同様に、例えば、当該事象が発生する確率が所定値以上であるか否かを判断することで判断する。なお、生命を脅かす危機の予兆は発生１時間以上前にわかっている場合があるため、この情報を利用してもよいことは、第１実施形態に係る予測部１４２と同様である。
　また、本実施形態では、予測部１４２として、上述した専用ＡＩによって対応する事象の発生を予測するものを適用しているが、これに限るものではない。例えば、複数の種類の事象の発生を予測する汎用のＡＩによって当該複数の種類の事象の発生を予測するものを予測部１４２として適用する形態としてもよい。
　一方、本実施形態に係るプライベートクラウド１４Ｂには、第２要求部１２０Ｂからの要求に応じて、上述した要求対応処理を実行する、上述した処理部１４６が含まれている。
　なお、本実施形態では、要求対応処理として、対象とする事象に関する情報を通知する処理（以下、「第１処理」という。）、及び当該事象の発生に応じた避難場所を表すアクセスポイントまで誘導する処理（以下、「第２処理」という。）の双方の処理を適用しているが、これに限るものではない。例えば、第１処理及び第２処理の何れか一方の処理のみを要求対応処理として適用する形態としてもよい。
　また、本実施形態では、第１処理として、制御装置１２０及び複数の端末１８Ａ，１８Ｂ，１８Ｃの少なくとも１つの機器に対して、発生する事象の種類、当該事象が発生する確率、当該事象が発生するタイミング、及び当該事象が発生する場所の各情報を通知する処理を適用しているが、これに限るものではない。例えば、当該各情報のうちの１つを通知する処理を第１処理として適用する形態としてもよいし、当該各情報のうちの一部の組み合わせを通知する処理を第１処理として適用する形態としてもよい。
　更に、本実施形態では、第２処理として、制御装置１２０及び複数の端末１８Ａ，１８Ｂ，１８Ｃの少なくとも１つの機器に対して、安全な場所まで安全なルートを経て移動するための情報を通知する処理、及び制御装置１２０に対して、車両１２を当該安全な場所まで当該安全なルートを経て自動的にクルージングさせる処理を適用しているが、これに限るものではない。例えば、これらの処理の何れか一方の処理を第２処理として適用する形態としてもよい。
　本実施形態に係る制御装置１２０は、図９に示されているフローチャートにより表されるプログラムを所定時間（本実施形態では、１ナノ秒）毎に繰り返し実行することで、第１要求部１２０Ａ及び第２要求部１２０Ｂとして機能する。以下、図９を参照して、本実施形態に係る制御装置１２０の作用を説明する。図９は、制御装置１２０によって実行される処理ルーチンの一例を示すフローチャートである。
　図９のステップＳ２００において、制御装置１２０の第１要求部１２０Ａは、上述した第１要求を示す第１要求信号を一般クラウド１４Ａに設けられた全ての予測部１４２に送信する。第１要求信号を受信すると、予測部１４２の各々は、自身が対象としている種類の事象の発生を予測し、予測結果を示す情報（以下、「予測結果情報」という。）をアクセス元の制御装置１２０に送信する。
　そこで、ステップＳ２０２で、制御装置１２０の制御部（図示省略。）は、自身が第１要求信号を送信した、全ての予測部１４２からの予測結果情報の受信が完了するまで待機する。
　ステップＳ２０４で、制御装置１２０の制御部は、受信した予測結果情報に基づいて、実際に発生すると判断された、生命を脅かす危機に関わる事象があるか否かを判定し、否定判定となった場合は本処理ルーチンを終了する。また、ここで、肯定判定となった場合はステップＳ２０６に移行する。
　ステップＳ２０６で、制御装置１２０の第２要求部１２０Ｂは、上述した第２要求を示す第２要求信号を、対応する予測結果情報と共にプライベートクラウド１４Ｂに設けられた処理部１４６に送信し、その後に本処理ルーチンを終了する。第２要求信号を受信すると、処理部１４６は、受信した予測結果情報を用いて、上述した第１処理及び第２処理の双方の処理（要求対応処理）を実行する。
　このように、第２実施形態に係る情報処理システム２０では、複数の専用ＡＩを用いて、人の生命を脅かす危機に関わる事象の発生を予測する一方、セキュリティの高いプライベートクラウドに対して要求対応処理を実行させるものとしている。このため、より精度よく上記事象の発生を予測することができ、かつ、より的確に、発生すると予測される事象に対応することができる。
〔第３実施形態〕
　以下、図１０及び図１１を用いて、第３実施形態に係る情報処理システム３０について説明する。なお、前述した第１実施形態と同一の構成部分については同一の符号を付してその説明を適宜省略する。
　図１０に示されるように、この第３実施形態に係る情報処理システム３０では、サーバ１４が、前述した受付部１４０、情報蓄積部１４１及び予測部１４２を備えている他、危機回避情報生成部１４３及び通知部１４４Ｂを備えている点に特徴がある。
　具体的には、危機回避情報生成部１４３は、予測部１４２が生命の危機に関わる事象が発生すると判断した場合に、危機の事象に応じた危機回避情報を生成する。また、通知部１４４Ｂでは、予測部１４２が生命の危機に関わる事象が発生すると判断した場合に、車両１２へその判断結果と危機回避情報生成部１４３によって生成された危機回避情報を通知する。
　サーバ１４は、図１１に示されているフローチャートを繰り返し実行する。
　ステップＳ１００からステップＳ１０４までは、前述した第１実施形態と同様の処理が実行される。
　ステップＳ１０８では、危機回避情報生成部１４３にて、事象に応じた危機回避情報が生成される。なお、人の生命を脅かす危機としては、例えば、地震、大火事、雷、台風、大雪、嵐、津波、ミサイル、核爆発、及び戦争等の発生が挙げられる。「事象に応じた危機回避情報」とは、前述したように地震、大火事、雷、台風、大雪、嵐、津波、ミサイル、核爆発、及び戦争等の危機の種類に応じた危機回避情報を意味する。例えば、危機の対象が地震であれば、所定震度（一例として震度５）以上の地震が発生したときには、建物の倒壊の影響を受けない最寄りの広域な避難場所に車両１２を案内するための道順の案内情報を生成する。最寄りの広域な避難場所には、運動場や競技場、駐車場などが含まれる。また例えば、危機の対象が津波であれば、到達する津波の予測高さから、安全と推定される高さに位置する最寄りの避難場所に車両１２を誘導するための道順の案内情報を生成する。道順の案内情報は、表示装置に表示されるナビにルート案内を示す等であり、音声情報を含んでいてもよい。さらに、危機の対象が大火事でれば、火災発生元から遠ざかるための道順の案内情報を生成する。案内情報の生成には、火災規模や火災の種類（化学工場の火災か森林火災かなど）を位置情報やニュース媒体からの情報から推測した上で、風速及び風向きを考慮してルートを生成するようにしてもよい。また、危機の対象が核爆発であれば、予め登録されている最寄りの核シェルターへ到達するための道順の案内情報を生成する。
　ステップＳ１０８で危機回避情報生成部１４３によって危機回避情報が生成されると、ステップＳ１１０に移行する。ステップＳ１１０では、通知部１４４Ｂによって二つの情報が車両１２に通知される。まず、サーバ１４の通知部１４４Ｂは、予測部１４２によってある事象が発生すると判断された場合に、その結果を車両１２のＣｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ１２０に送信（通知）する。この際、当該判断結果を複数の端末１８Ａ，１８Ｂ，１８Ｃの少なくとも１つの機器へ通知するようにしてもよい。端末１８Ａ，１８Ｂ，１８Ｃは、例えば、携帯端末などが含まれる。さらに、通知部１４４Ｂは、危機回避情報生成部１４３によって生成された危機回避情報も、先の判断結果と併せて車両１２のＣｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ１２０に通知する。この際、複数の端末１８Ａ，１８Ｂ，１８Ｃの少なくとも１つの機器へ通知するようにしてもよい。
　Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ１２０は、車両１２内の表示装置（図示省略）等に、生命を脅かす危機に関わる事象が発生する旨及び危機回避情報を出力する。車両１２内の乗員は、それを確認し、危機回避情報として示された避難場所への道順の案内情報に従って避難場所へ向かう等する。
　なお、上記の複数の端末１８Ａ，１８Ｂ，１８Ｃの各々は、例えば、車両１２の乗員の家族が保有している端末である。複数の端末１８Ａ，１８Ｂ，１８Ｃの各々は、自らの表示装置（図示省略）等に、生命を脅かす危機に関わる事象が発生する旨や当該車両１２が向かおうしている避難場所を示す危機回避情報を出力する。乗員の家族は、それを確認し、当該車両１２が向かった避難場所等を確認することができる。
　上記のように、サーバ１４は、Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ１２０を搭載する車両１２や、あらかじめ登録したメンバー（例えば、家族等）が保有する複数の端末１８Ａ，１８Ｂ，１８Ｃへ危機の発生及び危機回避情報を連絡する。その際に、サーバ１４は、危機のリスク度合いや、避難場所までにかかる時間を知らせても良い。また、サーバ１４は、アクセス先に電話連絡、アポ取りし、連絡が取れない場合は、第２、第３の候補のアクセスポイントに連絡しても良い。
　このように本実施形態に係る情報処理システム３０等では、生命の危機に関わる事象が発生すると予測された場合にその事象に応じた危機回避情報を生成して、車両１２のＣｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ１２０に送信し、乗員に表示装置等を通じて通知する。これにより、本実施形態によれば、生命を脅かす危機に関わる事象の発生が予測された場合に、乗員が乗車する車両１２を適切に避難させることが可能になる。
　なお、上記実施形態では、危機回避情報として単に最寄りの避難場所への道順の案内情報を車両１２等に通知するとしたが、これに限らず、以下のようにしてもよい。例えば、危機が複数種類同時に発生すると予測した場合は、すべての危機を回避できる避難場所への案内情報を通知することとしてもよいし、予測部１４２で危機の優先度を演算し、優先度の高い危機を回避できる避難場所への案内情報とすべての危機を回避できる避難場所への案内情報の両方を通知してもよい。優先度は、例えば地震と津波の二種類が対象となる危機であった場合、車両１２の位置情報から車両１２が沿岸から所定距離以内で海面からの高さが所定高さ以内に存在する場合は、津波の優先順位を最上位にし、津波を回避できる最寄りの避難場所への道順の案内情報を通知するようにしてもよい。一方、車両１２の位置情報から車両１２が沿岸から所定距離を超えかつ海面からの高さが所定高さを超えたエリアに存在する場合は、津波の優先順位を下げて、地震（例えば、震度５以上）による建物倒壊のリスクが少ない最寄りの避難場所への道順の案内情報を通知するようにしてもよい。
　〔第４実施形態〕
　図１２に示すように、第４実施形態に係る情報処理システム４０は、サーバ１４が、第１実施形態で説明した予測部１４２、通知部１４４に代えて、第１予測部４１４２，第２予測部４１４３および通知部４１４４Ｂとして機能する点で第１実施形態と相違している。
　第１予測部４１４２は，第１実施形態で説明した予測部１４２と同様にして、生命を脅かす危機に関わる事象の発生の危険度を予測する。当該予測は、例えば、車両１２に搭載された制御装置（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ）１２０から要求信号を受け付けたことをトリガとして行うことができる。なお、第１予測部４１４２による予測では、一般に、生命を脅かす危機に関わる事象の発生時刻が迫ってくるに従って予測される危険度が高くなり、現時刻が前記事象の発生時刻になると前記危険度が最大値になる。また、本実施形態では、現時刻が前記事象の発生時刻になるよりも前のタイミングで、前記危険度がその最大値未満の閾値を超えると、予測結果に関する通知情報が送信される。
　第２予測部４１４３は、制御装置（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ）１２０から要求信号を受け付けた場合に、受け付けた要求信号に含まれる、制御装置（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ）１２０が搭載された車両１２の位置情報を収集する。そして第２予測部４１４３は、収集した個々の車両１２の位置情報から、車両１２の密集度を予測する。なお、第２予測部４１４３によって予測される密集度は、例えば、人口密度に基づいた指標、単位面積あたりの車両の数、他の車両との距離等で数値化された情報である。
　通知部４１４４Ｂは、第１予測部４１４２によって発生が予測された前記事象の発生の危険度が第１閾値を超えた場合に、車両１２および携帯端末へ第１予測部４１４２による予測結果に関する通知情報を送信すると共に、第２予測部４１４３によって予測された車両１２の密集度が第２閾値を超えた場合に前記第１閾値を低下させる。
　次に図１３を参照し、第４実施形態に係るサーバ１４によって実行される処理について説明する。
　ステップＳ４００において、受付部１４０は、制御装置（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ）１２０から出力された要求信号を受け付ける。
　ステップＳ４０２において、第１予測部４１４２は、制御装置（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ）１２０から出力された要求信号を受け付けた場合、情報蓄積部１４１に格納された各種情報に基づいて、生命を脅かす危機に関わる事象の発生の危険度を予測する。
　なお、第４実施形態ではサーバ１４が複数設けられており（図示省略）、個々のサーバ１４は、生命を脅かす危機に関わる事象の発生の危険度を予測する予測対象地域が互いに相違されている。また、個々のサーバ１４に対応する予測対象地域は複数の予測エリアに各々分割されており、第１予測部４１４２は、個々の予測エリア毎に、生命を脅かす危機に関わる事象が発生する危険度を演算することで、生命を脅かす危機に関わる事象の発生を個々の予測エリア毎に予測してもよい。一例として、生命を脅かす危機に関わる事象が「津波」である場合、演算される危険度は、内陸の予測エリアよりも海に面している予測エリアの方が高くなる。
　ステップＳ４０４において、第２予測部４１４３は、生命の危機に関わる事象が発生することが第１予測部４１４２によって予測されたか否か判定する。ステップＳ４０４の判定が否定された場合は図９に示す処理を終了する。また、ステップＳ４０４の判定が肯定された場合はステップＳ４０６へ移行する。なお、ステップＳ４０４の判定は、例えば、演算された危険度が所定値以上の予測エリアが存在するか否かに基づいて行ってもよい。
　ステップＳ４０６において、第２予測部４１４３は、制御装置（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ）１２０から受け付けた要求信号に含まれる、制御装置（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ）１２０が搭載された個々の車両１２の位置情報に基づいて、個々の予測エリア毎に車両１２の密集度を予測する。なお、ステップＳ４０６における車両１２の密集度の予測は、例えば、個々の車両１２の位置情報に基づき、個々の車両１２が最寄りの避難場所へ移動すると仮定して、予測エリア内における所定時間後の車両１２の台数を予測して車両１２の密集度を演算することを、時系列に繰り返すことで行うようにしてもよい。
　ステップＳ４０８において、通知部４１４４Ｂは、第２予測部４１４３によって予測された車両１２の密集度が、予め設定された第２閾値を超えている予測エリアが存在しているか否か判定する。ステップＳ４０８の判定が否定された場合はステップＳ４１２へ移行し、ステップＳ４０８の判定が肯定された場合はステップＳ４１０へ移行する。
　ステップＳ４１０において、通知部４１４４Ｂは、第２予測部４１４３によって予測された車両１２の密集度が第２閾値を超えている全ての予測エリアについて、当該予測エリアに対応する第１閾値から所定値αを減算する処理を各々行う。
　ステップＳ４１２において、通知部４１４４Ｂは、生命の危機に関わる事象が発生する危険度が第１閾値を超えている予測エリアが存在しているか否か判定する。ステップＳ４１２の判定が否定された場合は図９に示す処理を終了する。また、ステップＳ４１２の判定が肯定された場合はステップＳ４１４へ移行する。
　ステップＳ４１４において、通知部４１４４Ｂは、生命の危機に関わる事象が発生する危険度が第１閾値を超えている予測エリアに関連する車両１２に対し、避難場所情報を含む通知情報を送信する。これにより、通知情報を受信した制御装置（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ）１２０が搭載されている車両１２では、乗員に対し、生命の危機に関わる事象が発生したことが通知され、同時に通知された避難場所への車両１２の移動（避難）が行われることになる。
　上記のステップＳ４１４において、生命の危機に関わる事象が発生する危険度が第１閾値を超えている予測エリアに関連する車両１２としては、予測エリア内に位置している車両１２、予測エリア内を通過して避難場所へ移動する車両１２、および、避難場所が予測エリア内に位置している車両１２、の少なくとも１つが挙げられる。
　また、第４実施形態では、制御装置（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ）１２０が搭載されている車両１２について、関連する携帯端末１８Ａ，１８Ｂ，１８Ｃ（例えば車両１２の保有者の家族が所持する携帯端末１８Ａ，１８Ｂ，１８Ｃ）が予め登録されている。次のステップＳ４１６において、通知部４１４４Ｂは、通知情報を送信した車両１２毎に予め登録された携帯端末１８Ａ，１８Ｂ，１８Ｃに対して通知情報を送信し、図９に示す処理を終了する。
　これにより、通知情報を受信した携帯端末１８Ａ，１８Ｂ，１８Ｃでは、携帯端末１８Ａ，１８Ｂ，１８Ｃを所持する人により、生命の危機に関わる事象が発生したことが認識され、同時に通知された避難場所への移動（避難）が行われることになる。なお、携帯端末１８Ａ，１８Ｂ，１８Ｃへ送信する通知情報については、携帯端末１８Ａ，１８Ｂ，１８Ｃと一旦通信を行って携帯端末１８Ａ，１８Ｂ，１８Ｃの現在位置を確認した後、確認した現在位置に対応する避難場所の情報を含む通知情報を携帯端末１８Ａ，１８Ｂ，１８Ｃへ送信するようにしてもよい。
　以上説明したように第４実施形態において、第１予測部４１４２が、生命を脅かす危機に関わる事象の発生の危険度を予測し、第２予測部４１４３が、収集した車両１２の位置情報から車両１２の密集度を予測する。そして通知部４１４４Ｂは、第１予測部４１４２によって発生が予測された前記事象の発生の危険度が第１閾値を超えた場合に、車両１２および携帯端末１８Ａ，１８Ｂ，１８Ｃへ第１予測部４１４２による予測結果に関する通知情報を送信すると共に、第２予測部４１４３によって予測された車両１２の密集度が第２閾値を超えた場合に第１閾値を低下させる。これにより、第１閾値を低下させない場合と比較して、車両１２および携帯端末１８Ａ，１８Ｂ，１８Ｃの少なくとも一方への通知情報の通知が、より早期に行われることになり、生命を脅かす危機に関わる事象の発生が予測された場合に、車や人が密集状態となることを抑制することができる。
　また、第４実施形態において、第１予測部４１４２は、車両１２に搭載された制御装置（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ）１２０から要求信号を受け付けた場合に、情報蓄積部１４１に格納された情報に基づいて、生命を脅かす危機に関わる事象の発生の危険度を予測する。これにより、サーバ１４が、通知情報を送信すべき車両１２、例えば、乗員が乗車しておりイグニッションスイッチがオンになっている活動状態の車両１２を認識することができる。
　また、第４実施形態において、第１予測部４１４２による予測結果に関する通知情報は、車両１２または携帯端末１８Ａ，１８Ｂ，１８Ｃを所持する人の少なくとも一方の避難場所を表す避難場所情報を含んでいる。これにより、通知情報に含まれる避難場所情報により、車両１２または携帯端末１８Ａ，１８Ｂ，１８Ｃを所持する人が、適切な避難場所へ避難するよう誘導することができる。
　また、第４実施形態において、第２予測部４１４３は、予測対象地域を分割して成る複数の予測エリアの各々を単位として前記密集度を予測し、通知部４１４４Ｂは、第２予測部４１４３によって予測された密集度が第２閾値を超えた特定の予測エリアについて対応する前記第１閾値を低下させ、第１予測部４１４２によって発生が予測された前記事象の発生の危険度が、特定の予測エリアに対応する第１閾値を超えた場合に、特定の予測エリアに関連する車両１２および携帯端末１８Ａ，１８Ｂ，１８Ｃの少なくとも一方へ第１予測部４１４２による予測結果に関する通知情報を送信する。これにより、生命を脅かす危機に関わる事象の発生が予測された場合に、車や人が密集状態となることを、予測対象地域よりも狭い予測エリアを単位として抑制することができる。
　なお、第４実施形態では、第１予測部４１４２が、生命を脅かす危機に関わる事象の発生の危険度を予測エリア毎に予測する態様を説明したが、本開示はこれに限定されるものではない。例えば、生命を脅かす危機に関わる事象の発生の危険度を、予測エリアよりも広い予測対象地域を単位として予測するようにしてもよい。
　また、第４実施形態では、第１予測部４１４２によって生命の危機に関わる事象の発生が予測された場合（ステップＳ４０４の判定が肯定された場合）に、第２予測部４１４３が、収集した車両１２の位置情報から車両１２の密集度を予測する処理を行う態様を説明した。しかし、本開示はこの態様に限定されるものではなく、例えば、第２予測部４１４３は、第１予測部４１４２によって前記事象の発生が予測されたか否かとは無関係に、上記処理を常時行うようにしてもよい。
　また、第４実施形態では、第２予測部４１４３が、収集した車両１２の位置情報から車両１２の密集度を予測する態様を説明したが、本開示はこれに限定されるものではない。例えば、第２予測部４１４３は、携帯端末１８Ａ，１８Ｂ，１８Ｃの位置情報を収集し、収集した携帯端末１８Ａ，１８Ｂ，１８Ｃの位置情報から、携帯端末１８Ａ，１８Ｂ，１８Ｃを所持する人の密集度を予測するようにしてもよい。また、第２予測部４１４３は、車両１２の密集度と携帯端末１８Ａ，１８Ｂ，１８Ｃを所持する人の密集度とを各々予測するようにしてもよい。
　さらに、第４実施形態では、個々の車両１２毎に関連する携帯端末１８Ａ，１８Ｂ，１８Ｃ（例えば車両１２の保有者の家族が所持する携帯端末１８Ａ，１８Ｂ，１８Ｃ）が予め登録され、通知部４１４４Ｂが、通知情報を送信した車両１２毎に予め登録された携帯端末に対して通知情報を送信する態様を説明した。しかし、本開示はこれに限定されるものではない。例えば、通知部４１４４Ｂは、位置情報を収集した携帯端末１８Ａ，１８Ｂ，１８Ｃに対して通知情報を送信するようにしてもよい。
　また、第４実施形態において、通知情報に含まれる避難場所情報には、避難場所へのルートを表す避難ルート情報が含まれていてもよい。これにより、通知情報を受信した制御装置（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ）１２０が搭載されている車両１２の乗員、或いは携帯端末１８Ａ，１８Ｂ，１８Ｃを所持する人が、避難ルート情報を参照することで、適切な避難ルートで避難場所へ避難することができる。
　以上、本開示を実施の形態を用いて説明したが、本開示の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更又は改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更又は改良を加えた形態も本開示の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。
　特許請求の範囲、明細書、及び図面中において示した装置、システム、プログラム、及び方法における動作、手順、ステップ、及び段階などの各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」などと明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、及び図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」などを用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。
　２０２２年１０月１２日に出願された日本国特許出願２０２２－１６４３７０号の開示、２０２２年１１月７日に出願された日本国特許出願２０２２－１７８３１５号の開示、２０２２年１１月１１日に出願された日本国特許出願２０２２－１８１２２９号の開示、２０２２年１１月１４日に出願された日本国特許出願２０２２－１８２１０１号の開示、２０２３年１月１１日に出願された日本国特許出願２０２３－２６６２号の開示、及び２０２３年１月１６日に出願された日本国特許出願２０２３－４７４５号の開示は、その全体が参照により本明細書に取り込まれる。
１２０　制御装置、１４　サーバ、端末１８Ａ，１８Ｂ，１８Ｃ、１２００　コンピュータ、１２１０　ホストコントローラ、１２１２　ＣＰＵ、１２１４　ＲＡＭ、１２１６　グラフィックコントローラ、１２１８　ディスプレイデバイス、１２２０　入出力コントローラ、１２２２　通信インタフェース、１２２４　記憶装置、１２３０　ＲＯＭ、１２４０　入出力チップ

Claims (26)

  1. 　車両に搭載されたＣｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎと、
    　生命を脅かす危機の情報を保有するクラウド上の情報蓄積部と、
    　前記情報蓄積部の情報から、生命を脅かす危機に関わる事象の発生を予測するクラウド上の予測部と、を有し、
    　前記Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎが前記予測部へ１０億分の１秒ごとに問い合わせを行い、
    　前記予測部が生命の危機に関わる事象が発生すると判断した場合は、前記車両と予め登録した連絡先へ、判断結果を通報する、
    　情報処理システム。
  2. 　前記Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎは、前記車両の位置情報を前記クラウドへ逐次送信し、
    　前記予測部は、前記位置情報に応じた前記事象の発生を予測し、当該位置に存在する前記車両と予め登録した連絡先へ、判断結果を通報する、請求項１に記載の情報処理システム。
  3. 　車両に搭載された制御装置と、情報処理装置と、複数の端末とを含む情報処理システムにおける情報処理装置であって、
    　前記制御装置は、所定時間が経過する毎に、要求信号を前記情報処理装置へ出力し、
    　前記情報処理装置は、
    　前記制御装置から出力された前記要求信号を受け付けた場合、記憶部に格納された各種情報に基づいて、生命を脅かす危機に関わる事象の発生を予測し、
    　前記事象が発生する確率が所定値以上の場合に前記事象が発生すると判断し、前記制御装置及び前記複数の端末の少なくとも１つの機器に判断結果を通知する、
    　情報処理装置。
  4. 　前記情報処理装置は、前記車両の避難場所を表すアクセスポイントに関する情報を、前記制御装置及び前記複数の端末の少なくとも１つの機器に更に通知する、
    　請求項３に記載の情報処理装置。
  5. 　前記制御装置は、前記車両の位置情報を前記情報処理装置へ逐次出力し、
    　前記情報処理装置は、前記位置情報に応じた前記事象の発生を予測し、当該位置に存在する前記制御装置及び前記複数の端末の少なくとも１つの機器に、判断結果を通知する、
    　請求項３に記載の情報処理装置。
  6. 　コンピュータを、請求項３～請求項５のいずれか１項に記載の情報処理装置として機能させるためのプログラム。
  7. 　車両に搭載されたＣｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎ及びゲートウェイと、
    　生命を脅かす危機の情報を保有するクラウド上の情報蓄積部と、
    　前記情報蓄積部の情報から、生命を脅かす危機に関わる事象の発生を予測するクラウド上の予測部を有し、
    　前記予測部が１０億分の１秒ごとに事象の発生を予測し、
    　前記予測部が生命の危機に関わる事象が発生すると判断した場合は、前記車両と予め登録した連絡先へ、事象の発生を示す情報を付与して判断結果を通報し、
    　前記ゲートウェイは、前記事象の発生を示す情報が付与されていれば前記判断結果を前記Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｂｒａｉｎへ転送する
    　情報処理システム。
  8. 　車両に搭載された制御装置と、情報処理装置と、複数の端末とを含む情報処理システムにおける情報処理装置であって、
    　前記情報処理装置は、所定時間が経過する毎に、記憶部に格納された各種情報に基づいて、生命を脅かす危機に関わる事象の発生を予測し、
    　前記事象が発生する確率が所定値以上の場合に前記事象が発生すると判断し、前記制御装置及び前記複数の端末の少なくとも１つの機器に事象の発生を示す情報を付与して判断結果を通知する、
    　情報処理装置。
  9. 　前記情報処理装置は、前記車両のバッテリの残量が所定の閾値未満となった場合に、生命を脅かす危機に関わる事象の発生の予測を行う、
    　請求項８に記載の情報処理装置。
  10. 　前記情報処理装置は、前記車両の避難場所を表すアクセスポイントに関する情報を、前記制御装置及び前記複数の端末の少なくとも１つの機器に更に通知する、
    　請求項９に記載の情報処理装置。
  11. 　コンピュータを、請求項８～請求項１０のいずれか１項に記載の情報処理装置として機能させるためのプログラム。
  12. 　車両に搭載された制御装置であって、
    　常時接続が可能な一般クラウドに存在し、かつ、生命を脅かす危機に関わる事象の発生を予測する予測部に対して、所定時間が経過する毎に当該事象の発生の予測を要求する第１要求部と、
    　前記第１要求部による要求の結果、前記予測部によって前記事象が発生すると予測された場合、プライベートクラウドに存在する処理部に対して、自装置及び予め定められた複数の端末の少なくとも１つの機器に対する、当該事象に関する処理の実行を要求する第２要求部と、
    　を備えた制御装置。
  13. 　前記事象に関する処理は、当該事象に関する情報を通知する処理、及び当該事象の発生に応じた避難場所を表すアクセスポイントまで誘導する処理の少なくとも一方である、
    　請求項１２に記載の制御装置。
  14. 　請求項１２又は請求項１３に記載の制御装置と、
    　前記予測部と、
    　前記処理部と、
    　前記複数の端末と、
    　を有する情報処理システム。
  15. 　コンピュータを、請求項１２又は請求項１３に記載の制御装置として機能させるためのプログラム。
  16. 　車両に搭載された制御装置と、
    　生命を脅かす危機の情報を保有するクラウド上の情報蓄積部と、
    　前記制御装置から所定時間ごとに問い合わせを受け付けると共に、前記情報蓄積部の情報から生命を脅かす情報に関わる事象の発生を予測するクラウド上の予測部と、
    　前記予測部が生命の危機に関わる事象が発生すると判断した場合に、危機の事象に応じた危機回避情報を生成する危機回避情報生成部と、
    　前記予測部が生命の危機に関わる事象が発生すると判断した場合に、当該判断結果及び前記危機回避情報生成部によって生成された危機回避情報を前記車両へ通知する通知部と、
    　を有する情報処理システム。
  17. 　前記通知部は、前記判断結果及び前記危機回避情報を予め登録した連絡先へも通知する、
    　請求項１６に記載の情報処理システム。
  18. 　車両に搭載された制御装置と、情報処理装置と、を含む情報処理システムにおける情報処理装置であって、
    　前記制御装置は、所定時間が経過する毎に、要求信号を前記情報処理装置へ出力し、
    　前記情報処理装置は、
    　前記制御装置から出力された前記要求信号を受け付けた場合に、記憶部に格納された各種情報に基づいて、生命を脅かす危機に関わる事象の発生を予測し、
    　前記事象が発生する確率が所定値以上の場合に前記事象が発生すると判断し、当該判断結果及び危機の事象に応じた危機回避情報を前記制御装置へ通知する、
    　情報処理装置。
  19. 　前記情報処理装置は、前記判断結果及び前記危機回避情報を予め登録した連絡先へも通知する、
    　請求項１８に記載の情報処理装置。
  20. 　コンピュータを、請求項１８又は請求項１９に記載の情報処理装置として機能させるためのプログラム。
  21. 　生命を脅かす危機に関わる事象の発生の危険度を予測する第１予測部と、
    　収集した車両および携帯端末の少なくとも一方の位置情報から、前記車両および前記携帯端末を所持する人の少なくとも一方の密集度を予測する第２予測部と、
    　前記第１予測部によって発生が予測された前記事象の発生の危険度が第１閾値を超えた場合に、前記車両および前記携帯端末の少なくとも一方へ前記第１予測部による予測結果に関する通知情報を送信すると共に、前記第２予測部によって予測された前記密集度が第２閾値を超えた場合に前記第１閾値を低下させる通知部と、
    　を含む情報処理装置。
  22. 　前記第１予測部は、前記車両に搭載された制御装置から要求信号を受け付けた場合に、記憶部に格納された情報に基づいて、生命を脅かす危機に関わる事象の発生の危険度を予測する請求項２１記載の情報処理装置。
  23. 　前記第１予測部による予測結果に関する通知情報は、前記車両および前記携帯端末を所持する人の少なくとも一方の避難場所を表す避難場所情報を含む請求項２１記載の情報処理装置。
  24. 　前記第２予測部は、予測対象地域を分割して成る複数の予測エリアの各々を単位として前記密集度を予測し、
    　前記通知部は、前記第２予測部によって予測された密集度が第２閾値を超えた特定の予測エリアについて対応する前記第１閾値を低下させ、前記第１予測部によって発生が予測された前記事象の発生の危険度が、前記特定の予測エリアに対応する前記第１閾値を超えた場合に、前記特定の予測エリアに関連する前記車両および前記携帯端末の少なくとも一方へ前記第１予測部による予測結果に関する通知情報を送信する請求項２１記載の情報処理装置。
  25. 　請求項２１～請求項２４の何れか１項記載の情報処理装置と、
    　前記車両に搭載された制御装置と、
    　前記携帯端末と、
    　を含む情報処理システム。
  26. 　コンピュータに、
    　生命を脅かす危機に関わる事象の発生の危険度を予測し、
    　収集した車両および携帯端末の少なくとも一方の位置情報から、前記車両および前記携帯端末を所持する人の少なくとも一方の密集度を予測し、
    　前記発生を予測した前記事象の発生の危険度が第１閾値を超えた場合に、前記車両および前記携帯端末の少なくとも一方へ前記生命を脅かす危機に関わる事象の発生の予測結果に関する通知情報を送信すると共に、前記予測した前記密集度が第２閾値を超えた場合に前記第１閾値を低下させる
    　ことを含む処理を実行させるためのプログラム。
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