(57)【要約】      （修正有）【課題】評価対象の車両の運転が危険であるか否かを判定する危険運転診断システムを提供する。【解決手段】危険運転診断システムにおいて、各車両から送信されるプローブデータを受信して蓄積するプローブ情報蓄積部１１１と、自責事故を起こして整備がなされた車両に係わる整備履歴情報を登録する整備履歴情報登録部３１３と、顧客の車両購入時に登録された車両情報３２１、および整備履歴情報３２２から検索された事故車両情報と、前記蓄積されたプローブ情報１２１とを対応させて、危険運転車両のプローブ情報、および正常運転車両のプローブ情報を抽出して、それらを教師データとして、危険運転モデル式を生成する危険運転モデル生成部２１２と、評価対象の車両のプローブ情報を抽出して、前記危険運転モデル式に基づいて、評価対象の車両の危険運転を判定する危険運転診断処理部２１３とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
走行中の車両が、ドライバーの運転操作に係わる車両情報を所定時間間隔ごとにプローブデータとして送信する危険運転診断システムにおいて、
各車両から送信されるプローブデータを受信して、各車両の走行開始から走行終了までのプローブデータを集計したプローブ情報を蓄積するプローブ情報蓄積部と、
自責事故を起こして整備がなされた車両に係わる整備履歴情報に事故日時のデータを加えて登録する整備履歴情報登録部と、
顧客の車両購入時に登録された車両情報、および前記整備履歴情報から検索された事故車両情報と、前記蓄積されたプローブ情報とを対応させて、危険運転車両のプローブ情報、および正常運転車両のプローブ情報を抽出する分析データ生成部と、
前記危険運転車両のプローブ情報、および正常運転車両のプローブ情報を教師データとして、危険運転モデル式を生成する危険運転モデル生成部と、
評価対象の車両のプローブ情報を抽出して、前記危険運転モデル式の説明変数に代入して、危険運転モデル式の目的変数の算出結果に基づいて、評価対象の車両の危険運転を判定する危険運転診断処理部と、
を備えたことを特徴とする危険運転診断システム。
【請求項２】
前記車両から送信されるプローブデータは、車両を一意に特定する車台番号、前記所定時間間隔における平均速度、急ブレーキ回数、急ハンドル回数を含むことを特徴とする請求項１に記載の危険運転診断システム。
【請求項３】
前記プローブ情報蓄積部は、
各車両から送信されるプローブデータを受信して、それぞれ個別の車両から連続で送られて来るプローブデータの受信を終了したなら、または車両の停止状態が所定時間以上続いたら、その車両の走行は終了したと判定して、車両ごとに走行開始日時から走行終了日時までの全てのプローブデータを集計してプローブ情報を生成して、該プローブ情報を記憶部に蓄積することを特徴とする請求項１に記載の危険運転診断システム。
【請求項４】
前記分析データ生成部は、
顧客の車両購入時に登録される車両情報、および前記整備履歴情報から検索された事故車両情報と、前記蓄積されたプローブ情報とを、車両を一意に特定する車台番号をキーとして突き合わせて、自責事故歴のある車両と事故日時までのプローブ情報とを危険運転車両のプローブ情報、事故歴のない車両と対応するプローブ情報とを正常運転車両のプローブ情報として抽出することを特徴とする請求項１に記載の危険運転診断システム。
【請求項５】
前記危険運転モデル生成部は、
危険運転車両のプローブ情報を教師データとして、目的変数に１を、説明変数にプローブ情報の各プローブ項目を代入し、
正常運転車両のプローブ情報を教師データとして、目的変数に０を、説明変数にプローブ情報の各プローブ項目を代入して、判別分析を適用することにより、危険運転モデル式を生成することを特徴とする請求項１に記載の危険運転診断システム。
【請求項６】
走行中の車両より、ドライバーの運転操作に係わる車両情報を所定時間間隔ごとにプローブデータとして送信し、
計算機が、
各車両から送信されるプローブデータを受信して、各車両の走行開始から走行終了までのプローブデータを集計したプローブ情報を蓄積し、
自責事故を起こして整備がなされた車両に係わる整備履歴情報に事故日時のデータを加えて記録し、
顧客の車両購入時に登録された車両情報、および前記整備履歴情報から検索された事故車両情報と、前記蓄積されたプローブ情報とを対応させて、危険運転車両のプローブ情報、および正常運転車両のプローブ情報を抽出し、
前記危険運転車両のプローブ情報、および正常運転車両のプローブ情報を教師データとして、危険運転モデル式を生成し、
評価対象の車両のプローブ情報を抽出して、前記危険運転モデル式の説明変数に代入して、危険運転モデル式の目的変数の算出結果に基づいて、評価対象の車両の危険運転を判定することを特徴とする危険運転診断方法。
【請求項７】
前記車両から送信されるプローブデータは、車両を一意に特定する車台番号、前記所定時間間隔における平均速度、急ブレーキ回数、急ハンドル回数の４データであることを特徴とする請求項６に記載の危険運転診断方法。
【請求項８】
前記プローブ情報を蓄積する工程は、計算機が、
各車両から送信されるプローブデータを受信して、それぞれ個別の車両から連続で送られて来るプローブデータの受信を終了したなら、または車両の停止状態が所定時間以上続いたら、その車両の走行は終了したと判定して、車両ごとに走行開始日時から走行終了日時までの全てのプローブデータを集計してプローブ情報を生成して、該プローブ情報を記憶部に蓄積することを特徴とする請求項６に記載の危険運転診断方法。
【請求項９】
前記危険運転車両のプローブ情報、および正常運転車両のプローブ情報を抽出する工程は、計算機が、
顧客の車両購入時に登録される車両情報、および前記整備履歴情報から検索された事故車両情報と、前記蓄積されたプローブ情報とを、車両を一意に特定する車台番号をキーとして突き合わせて、自責事故歴のある車両と事故日時までのプローブ情報とを危険運転車両のプローブ情報、事故歴のない車両と対応するプローブ情報とを正常運転車両のプローブ情報として抽出することを特徴とする請求項６に記載の危険運転診断方法。
【請求項１０】
前記危険運転モデル式を生成する工程は、計算機が、
危険運転車両のプローブ情報を教師データとして、目的変数に１を、説明変数にプローブ情報の各プローブ項目を代入し、
正常運転車両のプローブ情報を教師データとして、目的変数に０を、説明変数にプローブ情報の各プローブ項目を代入して、判別分析を適用することにより、危険運転モデル式を生成することを特徴とする請求項６に記載の危険運転診断方法。
【請求項１１】
評価対象の車両のプローブ情報より危険運転と判定した場合に、該当車両が走行中を確認して、該当車両のドライバーに、該当車両の運転特徴とそれを改善するために推奨する安全運転方法のガイドを通知することを特徴とする請求項６に記載の危険運転診断方法。
【請求項１２】
評価対象の車両のプローブ情報より危険運転と判定した場合に、該当車両の加入損保会社を特定し、特定した損保会社へ、該当車両を危険運転車両と判定した際の根拠となるプローブ情報を、車両情報と共に報告し、
報告を受けた損保会社の損害保険管理システムは、該当車両のプローブ情報を参考データとして、次回の保険料に反映することを特徴とする請求項６に記載の危険運転診断方法。
【請求項１３】
評価対象の車両のプローブ情報より危険運転と判定した場合に、該当車両が走行中を確認して、該当車両のプローブ情報から該当車両の現在位置と、所定の時間経過後の予測位置を抽出し、
危険運転車両の現在位置と所定の時間経過後の予測位置の周辺経路上を走行中の他の車両を特定し、
特定された車両に対して、危険運転の該当車両接近の警告を送信することを特徴とする請求項６に記載の危険運転診断方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、危険運転診断システムおよび危険運転診断方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
プローブ(交通)情報は、実際に自動車(プローブカーと呼ぶ場合がある)が走行した位置や車速などの情報を用いて生成された道路交通情報であり、車速などから生成される渋滞・混雑情報以外に、さまざまな情報生成が期待されている。
大手自動車メーカなどは、各社カーナビゲーションシステムを採用した会員の走行データから生成した道路交通情報、その他の情報を提供している。
【０００３】
昨今、自動車社会を取り巻く課題として、高齢者による歩行者への衝突事故や、あおり運転車による危険運転の増加などが社会問題となっている。一台一台の自動車をセンサーとして活用して収集・蓄積したプローブ情報を活用して、これらの社会問題を改善するシステムの構築が望まれている。
【０００４】
特許文献１に開示されている発明は、自動運転と手動運転が共存する自動車において、例えば手動運転時において、運転者の車両の危険な挙動を推定し、その危険な挙動が実施されないように運転者に警告する情報処理システムが開示されている。このシステムでは、予め定められたルールベースで危険か、危険でないかを判定された個人走行履歴を用いて危険ドライバモデルを構築して、該危険ドライバモデルを保持しておき、実際の走行時に、取得された走行環境に関係付けられた危険な挙動を、推定対象の運転者の車両の挙動として危険ドライバモデルから推定して、運転者への警告を行っている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１７−１３８９５９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１では、危険ドライバモデルを予め作成する過程で、推定対象の運転者と類似する個人危険走行履歴の運転者が危険な運転を過去に行っている場合の個人危険走行情報を収集して、履歴を残すことが前提となっている。また、危険と判定する基準にルールベースを設定することを必要としている。
【０００７】
本発明の目的は、プローブ情報と危険運転実績情報に基づき危険運転モデルを生成することにより、精度の高い危険運転モデルを生成することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の危険運転診断システムの好ましい例では、走行中の車両が、ドライバーの運転操作に係わる車両情報を所定時間間隔ごとにプローブデータとして送信する危険運転診断システムにおいて、各車両から送信されるプローブデータを受信して、各車両の走行開始から走行終了までのプローブデータを集計したプローブ情報を蓄積するプローブ情報蓄積部と、自責事故を起こして整備がなされた車両に係わる整備履歴情報に事故日時のデータを加えて登録する整備履歴情報登録部と、顧客の車両購入時に登録された車両情報、および前記整備履歴情報から検索された事故車両情報と、前記蓄積されたプローブ情報とを対応させて、危険運転車両のプローブ情報、および正常運転車両のプローブ情報を抽出する分析データ生成部と、前記危険運転車両のプローブ情報、および正常運転車両のプローブ情報を教師データとして、危険運転モデル式を生成する危険運転モデル生成部と、評価対象の車両のプローブ情報を抽出して、前記危険運転モデル式の説明変数に代入して、危険運転モデル式の目的変数の算出結果に基づいて、評価対象の車両の危険運転を判定する危険運転診断処理部とを備えて構成する。
【０００９】
また、本発明の他の特徴として、前記危険運転診断システムにおいて、前記車両から送信されるプローブデータは、車両を一意に特定する車台番号、前記所定時間間隔における平均速度、急ブレーキ回数、急ハンドル回数を含むことを特徴とする。
【００１０】
また、本発明の他の特徴として、前記危険運転診断システムにおいて、前記危険運転モデル生成部は、危険運転車両のプローブ情報を教師データとして、目的変数に１を、説明変数にプローブ情報の各プローブ項目を代入し、正常運転車両のプローブ情報を教師データとして、目的変数に０を、説明変数にプローブ情報の各プローブ項目を代入して、判別分析を適用することにより、危険運転モデル式を生成することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明の危険運転診断方法の好ましい例では、走行中の車両より、ドライバーの運転操作に係わる車両情報を所定時間間隔ごとにプローブデータとして送信し、計算機が、各車両から送信されるプローブデータを受信して、各車両の走行開始から走行終了までのプローブデータを集計したプローブ情報を蓄積し、自責事故を起こして整備がなされた車両に係わる整備履歴情報に事故日時のデータを加えて記録し、顧客の車両購入時に登録された車両情報、および前記整備履歴情報から検索された事故車両情報と、前記蓄積されたプローブ情報とを対応させて、危険運転車両のプローブ情報、および正常運転車両のプローブ情報を抽出し、前記危険運転車両のプローブ情報、および正常運転車両のプローブ情報を教師データとして、危険運転モデル式を生成し、評価対象の車両のプローブ情報を抽出して、前記危険運転モデル式の説明変数に代入して、危険運転モデル式の目的変数の算出結果に基づいて、評価対象の車両の危険運転を判定することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明では、プローブ情報と危険運転実績情報に基づき危険運転モデルを生成することにより、精度の高い危険運転モデルを生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】実施例１に係る危険運転診断システムの全体構成を示す図である。
【図２】実施例１における車両情報テーブルの例を示す図である。
【図３】実施例１における整備履歴情報テーブルの例を示す図である。
【図４】実施例１におけるプローブ情報テーブルの例を示す図である。
【図５】実施例１における危険運転診断処理の処理手順を示すフロー図である。
【図６】実施例１におけるデータの蓄積の処理フローを示す図である。
【図７】実施例１における危険運転モデルの生成の処理フローを示す図である。
【図８】実施例１における評価対象の走行車両への危険運転モデルの適用の処理フローを示す図である。
【図９】実施例１における危険運転車両にソリューション（安全運転催促通知）を実行の処理フローを示す図である。
【図１０】実施例２における危険運転車両にソリューション（保険会社による危険運転履歴の保険料への反映）を実行の処理フローを示す図である。
【図１１】実施例３における危険運転車両にソリューション（周囲の車両・歩行者へ危険運転車両接近の通知）を実行の処理フローを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。なお、以下の実施例に用いる図において、同一の符号を付した部分は同一物を表し、それらの構造および動作は同じである。
【実施例１】
【００１５】
図１は、実施例１に係る危険運転診断システム１０の全体構成の例である。危険運転診断システム１０は、プローブ蓄積サーバ１００、危険運転診断サーバ２００、販売車両管理サーバ３００がネットワーク４００を介して接続されている。また、多数の車両５００がネットワーク４００と接続されている。
【００１６】
なお、プローブ蓄積サーバ１００、危険運転診断サーバ２００、販売車両管理サーバ３００がそれぞれ個別のサーバに実装されていることが必ずしも必須ではなく、いずれかの２つ、または全てが同一のサーバ上に実装される構成も考えられる。
【００１７】
図１に示すプローブ蓄積サーバ１００は、中央演算処理装置１１０、記憶装置１２０、ネットワーク４００と接続して他装置との通信処理を担う通信部１３０などを備える汎用計算機から構成される。中央演算処理装置１１０には、各車両５００から受診したプローブ情報を走行開始日時から走行終了日時まで纏めて記憶装置１２０のプローブ情報１２１に蓄積するプローブ情報蓄積部１１１と、プローブ情報１２１を他装置へ送信するプローブ情報送信部１１２を備える。
【００１８】
また、危険運転診断サーバ２００は、中央演算処理装置２１０、記憶装置２２０、ネットワーク４００と接続して他装置との通信処理を担う通信部２３０などを備える汎用計算機から構成される。中央演算処理装置２１０には、危険運転モデル生成のために用いる分析データ２２１を生成する分析データ生成部２１１と、分析データ２２１を基に危険運転モデル２２２を生成する危険運転モデル生成部２１２と、生成された危険運転モデル２２２を用いて、評価対象の車両が危険運転車両か否かを診断して、診断結果２２３を生成する危険運転診断処理部２１３を備える。
【００１９】
また、販売車両管理サーバ３００は、中央演算処理装置３１０、記憶装置３２０、ネットワーク４００と接続して他装置との通信処理を担う通信部３３０などを備える汎用計算機から構成される。中央演算処理装置３１０には、ユーザが車両購入時に車両情報３２１を登録する車両情報登録部３１１と、登録した車両情報３２１を他装置に送信する車両情報送信部３１２と、ユーザが持ち込んだ車両整備時に整備履歴情報３２２を登録する整備履歴情報登録部３１３と、登録した整備履歴情報３２２を他装置へ送信する整備履歴情報送信部３１４を備える。
【００２０】
また、危険運転診断システム１０が対象とする各車両５００は、車載器５１０と、テレマティクス制御端末５２０と、ネットワーク４００と接続して他装置との通信処理を担う通信部５３０とを備える。
【００２１】
車載器５１０には、制御部５１２、ユーザが運転する車両（以下、「自車両」と称する）の挙動に応じた情報を計測するセンサ部５１３、自車両の状態に関する車両情報を自車両から取得する車両情報取得部５１５、記憶部５１４、車載器画面にドライバーに向けたメッセージを表示するメッセージ表示部５１１を備える。
【００２２】
テレマティクス制御端末５２０は、車載器５１０において取得された自車両の運転状態に関する情報である車両走行によって記録されたプローブ情報をプローブ蓄積サーバ１００へ送信するプローブ情報送信部５２１を備える。
【００２３】
車載器５１０のセンサ部５１３は、例えば、自車両の挙動に応じた各方向の加速度を計測する加速度センサ、回転角速度を計測する角速度センサ、自車両の走行位置を計測するＧＰＳセンサ、を備える。
【００２４】
車両情報取得部５１５が取得する車両情報には、速度情報、ステアリング操作情報、アクセル操作情報、ブレーキ操作情報、ウィンカ操作情報、エンジン回転数情報などが含まれる。
【００２５】
なお、車載器５１０の車載端末には、スマートフォン、カーナビゲーションシステム、ＴＣＵ（Ｔｅｌｅｍａｔｉｃｓ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｕｎｉｔ）等の端末装置を利用することができる。
【００２６】
記憶部５１４は、センサ部において計測されたセンサ情報、車両情報取得部が取得した車両情報、および、センサ情報や車両情報に基づき生成されたプローブ情報を記憶する。
【００２７】
制御部５１２は、ＣＰＵやＧＰＵなどによって実現され、各部の制御を実行する。
【００２８】
以下、本実施形態におけるテーブル情報について説明する。
図２に示す車両情報テーブル３２１は、顧客が車両購入時に、販売会社に設置されている端末より販売車両管理サーバ３００の車両情報３２１に新たな車両情報をデータとして登録したものである。登録されるデータ項目は、車両に一意に付与される「車台番号」、車両を購入した「販売会社」、車両を購入したオーナーの「顧客Ｎｏ」、車両が加入する損害保険の「加入損保会社」、テレマティクス制御端末を搭載するか否かの区分の「テレマ区分」等である。
【００２９】
図３に示す整備履歴情報テーブル３２２は、ユーザが車両整備時に、販売会社に設置されている端末より販売車両管理サーバ３００の整備履歴情報３２２に新たな整備履歴情報をデータとして登録したものである。登録されるデータ項目は、車両に一意に付与される「車台番号」、車両を整備した「販売会社」、整備履歴に一意に付与される「整備番号」、整備の主な作業内容の「整備内容」、整備内容が“３：事故修理”の際にその事故が発生した「事故日時」、作業を実施することとなった内容（作業実施の理由、自責事故／他責事故、事故の程度など）「主作業内容」等である。
【００３０】
図４に示すプローブ情報テーブルは、プローブ蓄積サーバ１００内のプローブ情報１２１に蓄積されたデータ形態を示している。
プローブ情報はユーザが車両を運転している間、車載機の中で定期的(例えば１分間隔)に記録され、予め決定された時間間隔(例えば１分間隔)でプローブ蓄積サーバ１００へ送信される。本実施例では、各車両が送信するプローブ情報(プローブデータ)は、車両を一意に特定する車台番号、前記時間間隔内の平均速度、急激なブレーキ操作をカウントした急ブレーキ回数、急激なステアリング操作をカウントした急ハンドル回数の４データである。
プローブ蓄積サーバ１００のプローブ情報蓄積部１１１は、全ての車両から送られてくるプローブ情報(プローブデータ)を受信して、例えば、ある車両からの連続で送られて来るプローブ情報(プローブデータ)の受信を終了したなら、または車両の停止状態が所定時間以上続いたら、その車両の走行は終了したと判定して、走行開始日時から走行終了日時までの全てのプローブ情報(プローブデータ)を集計して、プローブ情報１２１に記録する。
プローブ情報１２１に登録されるデータ項目は、例えば、車台番号、顧客No、走行開始日時、走行終了日時、平均速度、急ブレーキ回数、急ハンドル回数等である。加えて、プローブデータが記録されたタイミングでの車両の現在位置や、所定の時間経過後に車両がいると予測される予測位置が含まれていても良い。
【００３１】
以下、本実施例における危険運転診断処理の処理手順について説明する。以下で説明する危険運転診断処理に対応する各ステップは、プローブ蓄積サーバ１００、危険運転診断サーバ２００、販売車両管理サーバ３００の各中央演算処理装置が実行するプログラムによって実現される。
【００３２】
図５は、本実施例における危険運転診断処理の処理手順を示すフロー図であり、具体的には全体フローを示す図である。データの蓄積Ｓ２００１、危険運転モデルの生成Ｓ２００２、走行車両への危険運転モデルの適用Ｓ２００３、危険運転車両にソリューションを実行Ｓ２００４の順に処理が実行され、ユーザに危険運転診断結果によるソリューションが提供される。また、データの蓄積Ｓ２００１、危険運転モデルの生成Ｓ２００２は反復的に実行されることにより、データの蓄積量の増加に伴い、危険運転モデルの診断精度が向上していく。
【００３３】
図６は、データの蓄積Ｓ２００１の詳細フロー図である。
ステップＳ２１０１において、顧客が販売会社（ディーラー）で車両を購入する際、販売会社に設置された端末より入力して、販売車両管理サーバ３００の車両情報登録部３１１によって、車両を一意に特定する「車台番号（以下、VINと称する）」、「販売会社」、顧客を一意に特定する「顧客No」、「加入損保会社」などの車両情報３２１をデータとして登録する。
【００３４】
ステップＳ２１０２において、ユーザが車両５００を運転している間、プローブ情報(プローブデータ)は、車載機５１０の中で定期的に記録され、テレマティクス制御端末５２０のプローブ情報送信部５２１が予め決められた時間間隔で纏まった情報(プローブデータ)として、プローブ蓄積サーバ１００へインターネットなどのネットワーク４００を経由して送信する。プローブ蓄積サーバ１００のプローブ情報蓄積部１１１は、各車両からのプローブ情報(プローブデータ)を受信して、各車両ごとのプローブ情報としてプローブ情報１２１に蓄積する。
【００３５】
ステップＳ２１０３において、ユーザが運転する車両５００が事故を起こした場合、ユーザは修理のために販売会社に事故車両を入庫する。
【００３６】
ステップＳ２１０４において、販売会社に事故車両５００が入庫された際、販売会社に設置された端末より整備履歴情報が入力され、販売車両管理サーバ３００の整備履歴情報登録部３１３によって、車両を一意に特定する「VIN」、車両を整備する「販売会社」、整備履歴を一意に特定する「整備番号」、 [事故修理]や[車検]等の入庫して実施する「整備内容」、[事故修理]の場合は事故車両が事故を起こした「事故日時」、主作業内容などのデータが整備履歴情報３２２に登録される。
【００３７】
特に、「事故日時」の入力の場合には、例えば、事故車両を持ち込んだユーザの証言・入力などに基づき、整備履歴情報登録部３１３は、該当するVINのプローブ情報をプローブ蓄積サーバ１００のプローブ情報１２１から読み出して、端末に表示して、ユーザに正確な事故日時を確かめて、整備履歴情報３２２に登録することが望ましい。
【００３８】
図７は、危険運転モデルの生成Ｓ２００２の詳細フロー図である。危険運転モデルの生成処理は、危険運転診断サーバ２００の分析データ生成部２１１、および危険運転モデル生成部２１２が、指定された時期に実行する。
【００３９】
ステップＳ２２０１において、プローブ蓄積サーバ１００に蓄積されているプローブ情報１２１を原則全て抽出する。
【００４０】
ステップＳ２２０２において、販売車両管理サーバ３００に蓄積されている車両情報３２１から、「テレマ区分」が１で、テレマティクス制御端末を搭載している車両の情報を全て、及び整備履歴情報３２２から、事故修理のために持ち込まれた車両の中で、「主作業内容」の欄に記載される情報より自責事故を起こした車両のみを抽出して、該当車両の情報を全て抽出する。
【００４１】
ステップＳ２２０３において、プローブ蓄積サーバ１００から抽出したプローブ情報と、販売車両管理サーバ３００から抽出した車両情報、および整備履歴情報とを照合して、両サーバから抽出した情報同士で、一致するVINを持つ情報同士を突き合わせて分析データを生成する。
【００４２】
ステップＳ２２０４において、危険運転車両のプローブ情報を抽出するために、Ｓ２２０３で生成した分析データに対して、自責事故歴のある車両データを特定して、当該車両が起こした事故の事故日の事故発生時間までのプローブ情報に絞り込む。
また、危険運転モデル式の目的変数とする「運転状態」ラベルに[１：危険運転]をデータとして付加する。
以上の危険運転車両(自責事故歴のある車両)の「運転状態」ラベル、およびプローブ情報を危険運転モデルの生成の教師データとする。
【００４３】
ステップＳ２２０５において、正常運転車両のプローブ情報を抽出するために、Ｓ２２０３で生成した分析データに対して、事故歴のない車両データを特定して、当該車両が対応する全てのプローブ情報に絞り込む。
また、危険運転モデル式の目的変数とする「運転状態」ラベルに[０：正常運転]をデータとして付加する。
以上の正常運転車両(事故歴のない車両)の「運転状態」ラベル、およびプローブ情報を危険運転モデルの生成の教師データとする。
【００４４】
ステップＳ２２０６において、危険運転モデル生成部２１２が、Ｓ２２０４、Ｓ２２０５で抽出した危険運転車両、および正常運転車両の各教師データを、「運転状態」ラベルを目的変数に、「プローブ情報」を説明変数として、多変量解析手法の中の判別分析を適用することにより、以下危険運転モデル式を生成する。
（数１）  危険運転モデル式：Ｎ＝ｆ（ｘ1，ｘ2，ｘ3）
ここで、Ｎ：目的変数[０：正常運転，１：危険運転]、ｘ1，ｘ2，ｘ3：説明変数（説明変数は以下のような複数の要素で構成される。）とする。
ｘ1：急ブレーキ回数(単位時間)
ｘ2：急ハンドル回数(単位時間)
ｘ3：平均速度(単位時間)  
ここで、単位時間は、同じ観測時間とするため予め設定しておく。
【００４５】
危険運転モデルは、教師データにより、説明変数による次元空間に危険運転車両のデータグループと、正常運転車両のデータグループが構成される。危険運転モデル式は、いずれかのグループに未だ分類されていないサンプルデータを説明変数に入力したときに、サンプルデータと各グループとのマハラノビス距離を計算して、距離が近いグループに属していると判別して、目的変数にグループ識別値を返す。
【００４６】
図８は、走行車両への危険運転モデルの適用Ｓ２００３の詳細フロー図である。
ステップＳ２３０１において、危険運転診断処理部２１３は、販売車両管理サーバ３００の車両情報３２１から、テレマティクス制御端末を搭載する車両の中で、危険運転モデルを適用しようとするVINを特定する。
【００４７】
ステップＳ２３０２において、危険運転モデルを適用しようとする車両のVINをキーとして、プローブ蓄積サーバ１００に蓄積されているプローブ情報１２１の中から、対象VINに該当するプローブ情報を一定期間分を抽出する。
【００４８】
ステップＳ２３０３において、抽出したプローブ情報より、急ブレーキ回数、急ハンドル回数、平均速度の各プローブ項目を抜き出す。各プローブ項目を危険運転モデル式の説明変数に代入することで、目的変数であるＮを算出する。
算出結果が[１]の場合、該当車両の運転は[危険運転]と判定され、算出結果が[０]の場合、該当車両の運転は[正常運転]と判定する。
【００４９】
ステップＳ２３０５において、危険運転モデル式の目的変数の算出結果が[０]の場合、該当車両は正常運転車両と判定され、処理を終了する。
【００５０】
ステップＳ２３０６において、危険運転モデル式の目的変数の算出結果が[１]の場合、該当車両の運転は[危険運転]と判定され、本処理結果を活用する為に、ソリューション提供対象に情報提供を行う。
【００５１】
図９は、危険運転車両にソリューションを実行Ｓ２００４の詳細フロー図である。
ステップＳ２４０１において、危険運転診断処理部２１３は、Ｓ２００３において[危険運転]と判定された車両と抽出されたプローブ情報を診断結果２２３に記録しておき、そのデータに基づき、該当車両のプローブ情報(プローブデータ)がプローブ蓄積サーバ１００に送信されている場合(ユーザが車両を運転中と判定される)に、該当車両との通信を開始する。
【００５２】
ステップＳ２４０２において、危険運転診断処理部２１３は、診断結果２２３に基づいて、該当車両の運転特徴とそれを改善するために推奨する安全運転方法のガイドを作成する。
【００５３】
ステップＳ２４０３において、危険運転診断処理部２１３は、Ｓ２４０２で作成した該当車両の運転特徴、安全運転方法のガイドなどを、該当車両のドライバーに通知する。
【実施例２】
【００５４】
図１０は、危険運転車両にソリューションを実行Ｓ２００４の第２の実施例の詳細フロー図である。
ステップＳ２４１１において、危険運転診断処理部２１３は、Ｓ２００３において[危険運転]と判定された車両と抽出されたプローブ情報を診断結果２２３に記録しておき、そのデータに基づき、該当車両の車両情報３２１を参照して、加入損保会社を特定する。
【００５５】
ステップＳ２４１２において、危険運転診断処理部２１３は、Ｓ２４１１で特定した損保会社へ、該当車両を危険運転車両と判定した際の根拠となるプローブ情報を、車両情報と共に報告する。
【００５６】
ステップＳ２４１３において、報告を受けた損保会社の損害保険管理システムは、該当車両のプローブ情報を参考データとして、次回の保険料に反映する。
【実施例３】
【００５７】
実施例３では、走行中の車両が送信するプローブデータは、車台番号、平均速度、急ブレーキ回数、急ハンドル回数に加えて、送信直前のＧＰＳセンサの出力から得られる車両の現在位置、および前記平均速度で所定の時間経過後に車両がいると予測される予測位置をナビゲーションシステムのマップから特定した予測位置の各データを含む。
【００５８】
プローブ蓄積サーバ１００のプローブ情報蓄積部１１１は、全ての車両から送られてくるプローブデータを受信して、走行中の車両のプローブデータの中の現在位置、および予測位置のデータを、常に最新のプローブデータから読み出して、記憶装置１２０のプローブ情報１２１に更新して記憶する。
【００５９】
図１１は、危険運転車両にソリューションを実行Ｓ２００４の第３の実施例の詳細フロー図である。
ステップＳ２４２１において、危険運転診断処理部２１３は、Ｓ２００３において[危険運転]と判定された車両の抽出されたプローブ情報から、該当車両の現在位置と、所定の時間経過後の予測位置を抽出する。
【００６０】
ステップＳ２４２２において、危険運転診断処理部２１３は、Ｓ２４２１で抽出した該当車両の現在位置と所定の時間経過後の予測位置をプローブ情報蓄積サーバ１００に送信する。中央演算処理装置１１０は、蓄積されたプローブ情報１２１に基づいて受信した該当車両の現在位置と所定の時間経過後の予測位置の周辺経路上を走行中の他の車両を特定して、危険運転診断サーバ２００に報告する。
【００６１】
ステップＳ２４２３において、危険運転診断サーバ２００は、Ｓ２４２２で報告を受けた特定された車両に対して、通信部２３０を介して危険運転の該当車両接近の警告を送信する。
【００６２】
なお、車両に対する警告の送信は、一例として、車両のナビゲーションシステムに対して警告を送信することを想定している。また、危険運転診断サーバ２００から警告を送信する例を示したが、警告は、プローブ蓄積サーバ１００から送信しても構わない。
【００６３】
ステップＳ２４２４において、歩行者の通信端末サーバ（図示なし）にＳ２４２１で抽出した該当車両の現在位置と、所定の時間経過後の予測位置を送信し、歩行者の通信端末サーバで、受信した該当車両の現在位置と所定の時間経過後の予測位置の周辺経路上に位置する歩行者を特定する。
【００６４】
そして、ステップＳ２４２５において、歩行者の通信端末サーバは、特定した歩行者に対して危険運転の該当車両接近の警告を送信する。なお、本実施例の説明における「歩行者」は、通信端末を利用しているユーザを含み、実際に歩行している人に限られない。
【符号の説明】
【００６５】
１０  危険運転診断システム
１００  プローブ蓄積サーバ
１１０，２１０、３１０  中央演算処理装置
１１１  プローブ情報蓄積部
１１２  プローブ情報送信部
１２０、２２０、３２０  記憶装置
１２１  プローブ情報
１３０、２３０、３３０、５３０  通信部
２００  危険運転診断サーバ
２１１  分析データ生成部
２１２  危険運転モデル生成部
２１３  危険運転診断処理部
２２１  分析データ
２２２  危険運転モデル
２２３  診断結果
３００  販売車両管理サーバ
３１１  車両情報登録部
３１２  車両情報送信部
３１３  整備履歴情報登録部
３１４  整備履歴情報送信部
３２１  車両情報
３２２  整備履歴情報
４００  ネットワーク
５００  車両
５１０  車載器
５１１  メッセージ表示部
５１２  制御部
５１３  センサ部
５１４  記憶部
５１５  車両情報取得部
５２０  テレマティクス制御端末
５２１  プローブ情報送信部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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