(57)【要約】【課題】カーシェアリング等に提供した車両において利用者の行った不正行為等に基づいて、当該利用者への車両の貸出を制限する。【解決手段】車両ＣＲに設置されたセンサからセンサデータを受信する受信装置１０と、受信装置が受信したセンサデータを利用者と対応付けて利用者の行為に関するデータとして記憶する利用実績記録装置（データ蓄積部２０）と、利用実績記録装置が記録した利用者の行為に関するデータから利用者の不正行為を分類する分類装置３０と、分類装置が分類した不正行為の種類に基づいて利用者を対応付け、成績と所定の貸出基準に基づいて、利用者による車両の利用可否を判断する制御装置６０と、を備える情報管理装置１００を提供する。【選択図】図２
2020042490.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の利用者が共同利用する車両の貸し出しを行うカーシェアリングシステムに用いられる情報管理装置であって、
車両に設置されたセンサからセンサデータを受信する受信装置と、
前記受信装置が受信した前記センサデータを利用者と対応付けて利用者の行為に関するデータとして記憶する利用実績記録装置と、
前記利用実績記録装置が記録した前記利用者の行為に関するデータから利用者の不正行為を分類する分類装置と、
前記分類装置が分類した前記不正行為の種類に基づいて利用者の成績を付け、前記成績と所定の貸出基準に基づいて、利用者による車両の利用可否を判断する制御装置と、
を備える情報管理装置。
【請求項２】
前記所定の貸出基準は、車両の所有者ごとに設定されることを特徴とする請求項１に記載の情報管理装置。
【請求項３】
車両の提供者が操作する提供者端末との通信を行う端末通信装置を備え、
前記制御装置は、前記端末通信装置で受信する前記提供者端末からの情報に応じて、前記利用者の行為に関するデータの送信および前記成績の変更を許可することを特徴とする請求項１または２に記載の情報管理装置。
【請求項４】
前記制御装置は、前記分類装置が行う分類の信頼度が低い前記利用者の行為に関するデータを前記提供者端末に送信することを特徴とする請求項３に記載の情報管理装置。
【請求項５】
前記分類装置を学習させる学習装置をさらに備え、
前記学習装置は、前記提供者端末から送信される前記車両の提供者が前記利用者の行為に関するデータに対して付与する不正行為のラベルを受信し、前記不正行為のラベルを教師データとして用いて前記分類装置を学習させることを特徴とする請求項３または４に記載の情報管理装置。
【請求項６】
複数の利用者が共同利用する車両の貸し出しを行うカーシェアリングシステムに用いられる情報管理方法であって、
車両に設置されたセンサからセンサデータを受信し、
受信したセンサデータを利用者と対応付けて利用者の行為に関するデータとして記憶し、
前記利用者の行為に関するデータから利用者の不正行為を分類し、
前記不正行為の種類に基づいて利用者の成績を付け、
前記成績と所定の貸出基準に基づいて、利用者による車両の利用可否を判断する、
情報管理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、共同利用する車両の貸し出しについての情報管理装置および情報管理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、カーシェアリングシステムなどの共用物を管理する技術が提案されている。例えば、特許文献１は、車内を監視することが可能なカーシェアリングシステムにおける車内監視システム等を開示する。この車内監視システムは、利用者からの予約に応じて車両を管理し、認証処理を行って、利用者への車両の貸出および返却を行うとともに、車両内の撮影を行って車両内を監視するカーシェアリングシステムにおける車内監視システムである。この車内監視システムは、車両において利用者による車両利用後の認証処理が完了したかを監視する認証処理監視手段と、認証処理監視手段における車両利用の認証処理が完了したとの監視結果を受けて、車両内の撮影を行う撮影手段と、撮影手段により撮影された画像情報を管理者に通知する通知手段とを有する。
【０００３】
また、貸し出した車両において行った利用者の行為に基づいて車両の利用を制限する技術が提案されている。たとえば、特許文献２は、素行の悪い利用者に対して車両の利用を制限するとともに、優良な利用者に対して車両を制限することなく利用させる情報管理装置を開示する。この情報管理装置は、車両の貸し出しをおこなう貸車システムに用いられる。情報管理装置は、格納部と、識別情報取得部と、抽出部と、出力部と、を備えて構成される。格納部は、利用者を識別する識別情報に対応し、車両の貸し出しの可否に関する情報を予め格納する。識別情報取得部は、利用者の識別情報を取得する。抽出部は、識別情報取得部によって取得された識別情報を用いて、格納部に格納されている当該識別情報に対応する可否情報を抽出する。出力部は、抽出部によって抽出された可否情報を出力する。
【０００４】
また、画像などのデータから対象物を検出する識別器として多層ニューラルネットワークを用いたディープラーニングや、教師データを用いて学習させることによって性能を向上させる技術が提案されている。たとえば、特許文献３は、ニューラルネットワークを用いたパターン認識における最適な認識カテゴリ毎の学習データの自動選択と最適な特徴量の選択の実現によって認識時間、学習時間、及び認識性能の向上を実現させ、また、環境の変化に起因する認識性能の低下を防止する学習支援装置等を開示する。この学習支援装置等は、特徴量演算部と、統計解析部と、ニューラルネットワーク部と備える。特徴量演算部は、各画像データに対し、特徴量を演算する。統計解析部は、各画像データに対応する特徴量の各組に対して、クラスタ分析を実行することによって、上記各特徴量の組を、画像データの各カテゴリに対応する複数のクラスタに分類し、分類された各クラスタを代表する特徴量の組を、学習データとして選択する。これらの特徴量の組は、正規化部で正規化された後、ニューラルネットワーク部の学習に使用される。
【０００５】
また、映像から動作の特徴ベクトルを得ることにより動作を検出する技術が提案されている。たとえば、特許文献４は、映像を解析することにより、映像の中で頻繁に現れる特徴的な特定動作を、高速かつ正確に検出する特定動作検出装置を開示する。この特定動作検出装置では、特定動作テンプレート作成部には、特定動作の特徴ベクトルがテンプレートとして予め記憶されている。特徴量計算部は、映像から特徴ベクトルを計算し、識別計算部は、特徴量計算部により計算された特徴ベクトルと、特定動作テンプレート作成部により記憶された特徴ベクトルとを比較し、特定動作を識別する。この特徴ベクトルは、フレーム番号、動き方位番号及びブロック番号による要素、すなわち、所定フレームの所定ブロック内に存在する所定動き方位の画素数を要素にしたベクトルである。動き方位に着目した特徴ベクトルのマッチング処理を、予め記憶した特定動作の特徴ベクトルと、計算した特徴ベクトルとの間で行うから、映像の中から特定動作を検出することができる。
【０００６】
また、学習用画像データの特徴量を用いて行動を認識する技術が提案されている。たとえば、特許文献５は、複雑で多様な人物の行動を認識するとともに、行動認識の精度の向上を図ることができる行動認識システムを開示する。この行動認識システムは、行動認識の対象となる人物を含む認識対象画像データを用いて、認識対象データを生成する認識対象データ生成部と、人物の行動をモデル化したデータである複数の行動モデルデータと認識対象データ生成部によって生成された認識対象データとを比較し、複数の行動モデルデータのそれぞれに対する認識対象データの尤度を算出する尤度算出部と、予め生成された対象物のテンプレートデータと認識対象画像データとを比較する画像マッチング部と、尤度算出部による算出結果及び画像マッチング部によるマッチング結果に基づいて、認識結果とする人物の行動を特定する認識結果判定部とを備える。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１２−０４３０４２号公報
【特許文献２】特開２００９−２７１６３２号公報
【特許文献３】特開平０９−３３０４０６号公報
【特許文献４】特開２０１０−２６７０２９号公報
【特許文献５】特開２００７−２１３５２８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
近年、カーシェアリングのニーズが高まっている。一方、車両をカーシェアリングに提供する車両の提供者（車両の所有者およびカーシェアリングシステムを提供している企業や団体で働いている人たちを含む）にとって、自分の車がどのように使われることになるのか分からないため、見ず知らずの人に気軽に車をシェアできないという問題がある。そのため、車両の提供者が自分の車両をシェアカーとして提供するための阻害要因となっている。また、貸し出した車両に対して利用者が行う不正行為（貸出条件として行ってはならないとされた禁止行為）の許容範囲は、提供者によって異なる場合がある。
【０００９】
本発明は、かかる事情を鑑みて考案されたものであり、カーシェアリングやレンタカーに提供した車両において利用者の行った破損や喫煙などの不正行為等に基づいて、当該利用者への車両の貸出を制限することのできる情報管理装置および情報管理方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題を解決するために、複数の利用者が共同利用する車両の貸し出しを行うカーシェアリングシステムに用いられる情報管理装置であって、車両に設置されたセンサからセンサデータを受信する受信装置と、受信装置が受信したセンサデータを利用者と対応付けて利用者の行為に関するデータとして記憶する利用実績記録装置と、利用実績記録装置が記録した利用者の行為に関するデータから利用者の不正行為を分類する分類装置と、分類装置が分類した不正行為の種類に基づいて利用者の成績を付け、成績と所定の貸出基準に基づいて、利用者による車両の利用可否を判断する制御装置と、を備える情報管理装置が提供される。
これによれば、カーシェアリング等に提供した車両において利用者の行った不正行為と貸出基準に基づいて、当該利用者への車両の貸出を制限する情報管理装置を提供できる。
【００１１】
さらに、所定の貸出基準は、車両の所有者ごとに設定されることを特徴としてもよい。
これによれば、車両の貸出基準が一律の場合には所有者ごとに許容できる範囲は異なるので所有者によっては不快になる事があるが、所有者ごとに自身が満足できる貸出基準を設定できることで、所有者が不快になることを回避できる。
【００１２】
さらに、車両の提供者が操作する提供者端末との通信を行う端末通信装置を備え、制御装置は、端末通信装置で受信する提供者端末からの情報に応じて、利用者の行為に関するデータの送信および成績の変更を許可することを特徴としてもよい。
これによれば、提供者が直接データを検査し、不正行為の有無を判断できるので、また機械の不正行為分類が誤っていても手動で成績を修正できるので、不正行為の正確な分類ができるようになる。
【００１３】
さらに、制御装置は、分類装置が行う分類の信頼度が低い利用者の行為に関するデータを提供者端末に送信することを特徴としてもよい。
これによれば、分類があやしいデータを提供者に通知することによって、成績の見直しや分類装置の学習を促すことができる。
【００１４】
さらに、分類装置を学習させる学習装置をさらに備え、学習装置は、提供者端末から送信される車両の提供者が利用者の行為に関するデータに対して付与する不正行為のラベルを受信し、不正行為のラベルを教師データとして用いて分類装置を学習させることを特徴としてもよい。
これによれば、提供者によって分類装置を学習させることで、分類装置の性能を向上させることができる。
【００１５】
上記課題を解決するために、複数の利用者が共同利用する車両の貸し出しを行うカーシェアリングシステムに用いられる情報管理方法であって、車両に設置されたセンサからセンサデータを受信し、受信したセンサデータを利用者と対応付けて利用者の行為に関するデータとして記憶し、利用者の行為に関するデータから利用者の不正行為を分類し、不正行為の種類に基づいて利用者の成績を付け、成績と所定の貸出基準に基づいて、利用者による車両の利用可否を判断する情報管理方法が提供される。
これによれば、カーシェアリング等に提供した車両において利用者の行った不正行為等に基づいて、当該利用者への車両の貸出を制限する情報管理方法を提供できる。
【発明の効果】
【００１６】
以上説明したように、本発明によれば、カーシェアリングやレンタカーに提供した車両において利用者の行った破損や喫煙などの不正行為等に基づいて、当該利用者への車両の貸出を制限する情報管理装置および情報管理方法を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明に係る第一実施例のカーシェアリングシステムのブロック構成図。
【図２】本発明に係る第一実施例の情報管理装置のブロック構成図。
【図３】本発明に係る第一実施例の分類装置および学習装置のブロック構成図。
【図４】本発明に係る第一実施例の分類装置および学習装置のブロック構成図（分類器に多層ニューラルネットワークを使用した場合）。
【図５】本発明に係る第一実施例のカーシェアリングシステムにおける車両の利用開始時のフローチャート。
【図６】本発明に係る第一実施例のカーシェアリングシステムにおける車両の利用終了時のフローチャート。
【図７】本発明に係る不正行為と発生率に関する例。
【図８】本発明に係る第一実施例の分類装置の分類器に多層ニューラルネットワークを使用した場合における出力値とラベルデータの例。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下では、図面を参照しながら、本発明に係る実施例について説明する。
【００１９】
＜第一実施例＞
図１乃至図４を参照し、本実施例における情報管理装置１００を説明する。情報管理装置１００は、複数の利用者が共同利用する車両ＣＲの貸し出しを行うカーシェアリングシステム１に用いられる。カーシェアリングシステム１は、情報管理装置１００と、車両ＣＲと、車両ＣＲの利用者が利用予約の申請を行うときに操作する利用者端末ＴＭ２と、車両ＣＲの利用者が利用予約の申請を行うときに利用者端末ＴＭ２と通信を行う車両貸出管理装置ＲＴＳと、車両ＣＲの利用者が利用時に所持する電子キーＥＫと、車両ＣＲの提供者が操作して情報管理装置１００と通信を行う提供者端末ＴＭ１と、を備える。なお、本明細書におけるカーシェアリングとは、車両ＣＲを所有している所有者が、所定の団体やコミュニティの中で車両ＣＲを共同利用するために提供し、その団体やコミュニティ内の複数の利用者に貸し出すため、貸出の管理などを行うシステムを言う。
【００２０】
提供者端末ＴＭ１と利用者端末ＴＭ２は、情報管理装置１００や車両貸出管理装置ＲＴＳとインターネットや公衆回線を介して通信を行う通信機能と共に、情報管理装置１００や車両貸出管理装置ＲＴＳからの情報を表示する表示機能、提供者や利用者が情報を入力する入力機能、表示機能や入力機能を実現するための制御機能や記憶機能を備える。提供者端末ＴＭ１と利用者端末ＴＭ２は、たとえば、パーソナルコンピュータやスマートフォンである。たとえば、パーソナルコンピュータである場合、表示機能はディスプレイ、入力機能はキーボード、制御機能はＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、記憶機能はメモリやハードディスクである。
【００２１】
車両貸出管理装置ＲＴＳは、利用者が利用者端末ＴＭ２を操作して車両ＣＲの利用を申請する際にアクセスされる。車両貸出管理装置ＲＴＳは、利用申請時に、利用を希望する車両ＣＲ、利用する期間、返却場所などの情報を受け付けて、ネットワークを介して接続された情報管理装置１００にこの利用申請を許可できるか否かを問い合わせる。なお、車両貸出管理装置ＲＴＳと情報管理装置１００を接続するネットワークは、インターネットであってもよいし、専用回線であってもよい。車両貸出管理装置ＲＴＳは、情報管理装置１００から許可される旨の情報を受信した場合には、利用可能な車両ＣＲでの貸し出しのための予定を作成したり、利用者に対する費用処理を行い、その内容を利用者端末ＴＭ２に送信する。また、車両貸出管理装置ＲＴＳは、不許可の旨の情報を受信した場合には、希望した車両ＣＲは貸し出すことができない旨を利用者端末ＴＭ２に送信する。車両貸出管理装置ＲＴＳは、多数の利用者端末ＴＭ２からアクセスされるので、パーソナルコンピュータより高性能な制御機能、記憶機能、通信機能を有するサーバであることが好ましい。
【００２２】
車両ＣＲは、車両管理システムＣＣを備える。車両管理システムＣＣは、情報管理装置１００とネットワークを介して通信を行う車両側通信部ＣＲ１と、利用者の行為、行動、動作や、その結果として生じた状態などを検出するセンサである画像センサＣＲ２と、車両ＣＲの運転状態／使用状態を監視する車両状態監視部ＣＲ３と、これらの制御を行う車両側制御部ＣＲ４と、電子キーＥＫと通信し認証を行う車両側認証部ＣＲ５と、エンジンの制御を行うエンジンＥＣＵＣＲ６と、電源制御を行う電源ＥＣＵＣＲ７と、ドアの施解錠を制御するドアロックＥＣＵＣＲ８と、を備える。
【００２３】
車両側通信部ＣＲ１は、情報管理装置１００と通信を行い、利用開始時に車両ＣＲに対応した電子キーＥＫの識別コードを受信したり、利用終了時に画像センサＣＲ２が検出した情報を送信したりする。なお、情報管理装置１００と車両ＣＲとの間のネットワークは、無線通信可能なネットワークであれば特に限定されない。
【００２４】
画像センサＣＲ２は、同乗者を含む車両ＣＲの利用者の行為／行動／動作、およびその結果として生じた状態などを検出するセンサであり、典型的には監視カメラのような動画として検出するセンサであり、たとえば可視光や赤外線を撮像することのできるカメラである。画像センサＣＲ２は、車両ＣＲの車室内で運転者や同乗車を撮像できるように車両ＣＲに設置される。画像センサＣＲ２は、利用者の喫煙、飲食、ダッシュボードへの足のせ、箱乗り、運転中のマナー等の行為等、またゴミの放置等の行為等の結果として生じた状態など、車両ＣＲを提供した提供者が望ましくないと考える行為等や状態を認識できる情報を検出し、記録できればよく、音声データも検出できることが好ましい。画像センサＣＲ２は、運転者の生体信号（バイタルサイン、反射、随意運動など）を検出できる機能を有し、運転者の緊張状態や感情を取得できるものであってもよい。画像センサＣＲ２は、必要以上の緊張状態での運転など、車両ＣＲを提供した提供者が望ましくないと考える状態も検出できる。
【００２５】
車両状態監視部ＣＲ３は、様々なセンサを用いて車両ＣＲの状態を監視する。たとえば、車両状態監視部ＣＲ３に用いられるセンサは、加速・操舵・制動の主制御系統に関連するセンサを含む、加速度センサ、車速センサ、操舵角センサ、振動センサ、ヨーレートセンサ、ジャイロスコープ、車間距離センサ、前方／後方カメラ、ＬＩＤＡＲ、位置センサ（ＧＰＳ：Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）などである。車両状態監視部ＣＲ３は、このようなセンサから得られるデータに基づき、たとえば、急発進／急ブレーキ等の行為等、また極端に短い車間距離等の結果として生じた車両の状態など、車両ＣＲを提供した提供者が望ましくないと考える行為等や車両の状態を認識できる情報を検出し、監視する。なお、本明細書では、画像センサＣＲ２や車両状態監視部ＣＲ３が検出する利用者の行為／行動／動作、その結果として生じた状態、および車両の状態についての情報を利用者の行為に関するデータと言う。
【００２６】
車両管理システムＣＣは、図示する、エンジンの制御を行うエンジンＥＣＵＣＲ６、電源制御を行う電源ＥＣＵＣＲ７、ドアの施解錠を制御するドアロックＥＣＵＣＲ８以外にも、上記したような車両の状態を検出し制御を行う多数のＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）を備える。たとえば、ステアリング制御ＥＣＵ、ブレーキ制御ＥＣＵなどである。
【００２７】
車両側認証部ＣＲ５は、電子キーＥＫと通信を行い、車両ＣＲを利用できる電子キーＥＫを適格に所持する者であることを認証する。認証できた場合、車両側認証部ＣＲ５は、ドアロックＥＣＵＣＲ８にドアの解錠、電源ＥＣＵＣＲ７に主電源のオン、エンジンＥＣＵＣＲ６にエンジンのスタータモータの回転を指示すると共に、車両側制御部ＣＲ４に車両側通信部ＣＲ１等の制御の開始を指示する。
【００２８】
電子キーＥＫは、直接受け渡しできる場合には車両ＣＲに固有の車両キー（ＦＯＢ）でもよいし、利用者が事前に登録したスマートフォンやＩＣカードであってもよい。また、電子キーＥＫを用いず、利用者を特定できる指紋や顔を用いてもよい。この場合、車両側認証部ＣＲ５は、指紋認証／顔認証を行う機能を有する。
【００２９】
情報管理装置１００は、図２に示すように、車両ＣＲに設置されたセンサからセンサデータを受信する受信装置１０と、受信装置１０が受信したセンサデータを利用者と対応付けて、利用者の行為に関するデータとして記憶するデータ蓄積部２０（利用実績記録装置）と、データ蓄積部２０が記録した利用者の行為に関するデータから利用者の不正行為を分類する分類装置３０と、分類装置３０を学習させる学習装置７０と、車両ＣＲに関する情報およびその車両ＣＲの提供者に関する情報を記録する車両データベース５０と、車両ＣＲに対して利用可能な電子キーＥＫの識別コードを送信する送信装置８０と、これらの装置やデータベース等を全体的に制御すると共に、分類装置３０が分類した不正行為の種類に基づいて利用者の成績を付け、成績と所定の貸出基準に基づいて利用者による車両の利用可否を判断する制御装置６０と、を備える。
【００３０】
受信装置１０は、車両ＣＲの車両側通信部ＣＲ１と、無線通信可能なネットワーク（たとえば、無線電話回線や無線ＬＡＮなど）に接続されたネットワークを介して通信を行うネットワークインターフェース機能を有する。さらに受信装置１０は、これらのネットワークを介して提供者端末ＴＭ１と通信する端末通信装置の受信機能を備えても良い。なお、提供者端末ＴＭ１と通信する端末通信装置は専用の装置として別途、学習装置７０などに設けてもよい。また、受信装置１０は、これらのネットワークを介して、利用終了時などに車両ＣＲに設置された上述した様々なセンサが検出したセンサデータを受信する。受信装置１０は、車両貸出管理装置ＲＴＳとも通信を行い、車両ＣＲの利用予約の申請に関する情報等（たとえば、利用者や利用する期間などの情報）を受信する。
【００３１】
データ蓄積部２０は、受信装置１０が受信したセンサデータを利用者と対応付けて、車両ＣＲの利用者の行為に関するデータとして記憶する。データ蓄積部２０は、画像センサＣＲ２が検出した画像データや、車両状態監視部ＣＲ３の加速度センサや操舵角センサなどが検出した急発進／急ブレーキなどの運転データと、利用者ＩＤ（会員番号、運転免許証番号、氏名など）とを紐づけて記録する。画像データは、利用者（運転者および同乗者）の乗車中における様々な行い、たとえば車内カメラによる車内での喫煙、飲食、ゴミの放置だけでなく、車外カメラによる歩行者への接近や前方車両への接近（煽り運転）などの運転行為が判明する画像などを含むことが好ましい。データ蓄積部２０は、このような、画像センサＣＲ２や車両状態監視部ＣＲ３が検出した利用者の行為／行動／動作、その結果として生じた状態、および車両の状態についての情報を、利用者の利用実績として記録する。
【００３２】
分類装置３０は、データ蓄積部２０が記録した利用者の行為に関するデータに基づき利用者の不正行為を分類する。分類装置３０は、図３に示すように、データ蓄積部２０から利用者の利用実績の情報を読み込むデータ入力部３１と、データ入力部３１が読み込んだ利用実績情報からその特徴量を演算する特徴量演算部３２と、特徴量演算部３２が算出した特徴量に基づき不正行為を分類する分類器３３とを備える。特徴量演算部３２は、たとえばデータが画像データの場合、画像中の物体全体の輝度分布（Ｗａｖｅｌｅｔ）や、物体の局所の特徴量であるＨａａｒ−ｌｉｋｅ特徴量、ＨＯＧ特徴量、ＥＯＨ特徴量などを算出する。複数の特徴量を使用しても良い。また、眼鼻口の特徴点、手の指の特徴点、これらの時系列的変化の特徴点を抽出しても良い。また、必要に応じ前処理としてノイズ除去や正規化などを行っても良い。さらに、特徴量演算部３２を用いずに、画像データの各画素の値（明度や色情報）などを直接、分類器３３へ入力するような構成としても良い。
【００３３】
分類器３３は、入力された特徴量が予めラベル付けされた不正行為の内どの不正行為に該当するかを分類する。分類器３３は、入力されたデータ（画像、動画、音声データなど）を決められたカテゴリ（クラス）に分けることができる分類手法を利用する分類器であれば良い。分類器３３は、機械学習できる分類器が望ましい。分類器３３は、図４に示すように、多層ニューラルネットワーク３３であってもよい。多層ニューラルネットワーク３３は、算出された特徴量を予め深層学習（ディープラーニング）などにより学習されたノード構成やノード間の結合重みにより構成されている入力層／複数の中間層／出力層から成る。
【００３４】
より具体的には、多層ニューラルネットワーク３３は、ラベル付けされた不正行為の種類と同じ数またはそれ以上の出力ノードを有する。たとえば、分類すべき不正行為が、図７に示すように、喫煙、ゴミ放置、飲食、足のせ、通話、煽り運転の６つあった場合、出力層には、これらの不正行為に対応する出力ノードを有する。入力された特徴量が、図８に示すような喫煙にも飲食にも該当すると識別されるが喫煙の可能性が高い場合には、出力は、（喫煙：ゴミ放置：飲食：足のせ：通話：煽り運転）＝（０．８：０：０．２：０：０：０）のように出力する。
【００３５】
たとえば、利用者の口に手が近づいていて、手が何か物を持っている画像を「飲食」というラベルを付けて学習させ、同様に、利用者の口に手が近づいていて、口元で光が明滅する画像を「喫煙」というラベルを付けて学習しておく。これらと類似の画像が入力されると、「飲食」または「喫煙」の出力値が大きく出力される。なお、提供者が新たな不正行為を追加する場合には、多層ニューラルネットワーク３３は、出力層の出力ノードが追加され、それに伴い、複数の中間層におけるノード構成やノード間の結合重みが再学習されて構築される。
【００３６】
なお、分類装置３０は、多層ニューラルネットワーク３３による分類方法に限定されない。たとえば、サポートベクターマシン、ロジスティック回帰、ランダムフォレスト、ブースティングなどのように、学習データを利用して学習できるものが望ましい。また、分類器３３は複数を組み合わせて用いても良い。また、多層ニューラルネットワーク３３に畳み込みニューラルネットワークを用いても良い。畳み込みニューラルネットワークを用いる場合には、特徴量演算部３２を用いずに、画像の画素データを直接、畳み込みニューラルネットワークの入力層に入力する。畳み込みニューラルネットワークの入力層の次の層として畳み込み層とプーリング層が設けられており、これらの層が特徴量の抽出を実行する。また、たとえば、テンプレートとのマッチングによって分類する方法を用いる場合には、不正行為ごとにテンプレートを作成しておき、同じラベルのテンプレートの平均値を用いて、被分類対象とマッチングを行っても良い。また、すべてのテンプレートと順次マッチングさせても良い。提供者がデータにラベルを付けて学習させる時にはテンプレートが増加する。分類装置３０は、上述したように、データ蓄積部２０から入力された画像データなどのデータを分類して、制御装置６０に出力する。
【００３７】
制御装置６０は、データベースを含む情報管理装置１００の全体的な制御を行う。制御装置６０は、受信装置１０、送信装置８０、データ蓄積部２０、分類装置３０、学習装置７０、利用者データベース４０、車両データベース５０と相互通信を行って協調させながら、車両ＣＲから取得したデータに基づいて、利用者の不正行為を分類させる。さらに、制御装置６０（成績付与部６２）は、分類された不正行為に基づいて、利用者の成績を定めることも行う。また、制御装置６０は、提供者端末ＴＭ１からの情報に基づいて、受信装置１０、送信装置８０、データ蓄積部２０、分類装置３０、学習装置７０、利用者データベース４０、車両データベース５０に対してさまざまな制御を行う。なお、端末通信装置は、受信装置１０と送信装置８０の機能を含むものであってもよいし、後述する学習データ入力部７１に設けられてもよい。
【００３８】
制御装置６０（成績付与部６２）は、分類装置３０が出力した分類結果に基づいて利用者の成績を作成して利用者データベース４０に格納する。利用者の成績は、利用者が行った不正行為の種類そのものや、不正行為の種類ごとに付与されている点数の合計や、後述する発生率などである。利用者データベース４０は、利用者の成績を記録する（成績記録装置）。利用者データベース４０は、図７に示すように、利用者（利用者ＩＤ）ごとに不正行為ごとの発生率を蓄積する。発生率は、発生率＝不正行為の回数÷車両貸出回数の式で計算して求められる。たとえば、本図では、この利用者においては、不正行為の喫煙が貸出毎に行われており、足のせは貸出２回に１回の割合で行われていることを示している。また、利用者データベース４０は、データ蓄積部２０の当該データへのリンクを含んでいてもよい。
【００３９】
制御装置６０は、車両ＣＲに関する情報およびその提供者に関する情報を車両データベース５０に書き込んだり、逆に車両データベース５０から読み出す等の制御も行う。車両データベース５０は、車両ＣＲの提供者に関する情報として提供者ごとの貸出基準を含んで記録する。提供者ごとの貸出基準は、所定の不正行為に対する許容度である。たとえば、ゴミ放置や運転中通話の不正行為の発生率が５０％未満では貸し出しを許可するが、５０％以上では貸し出しを禁止する、また、喫煙や煽り運転の不正行為の発生率は、１回の発生を以って貸し出しを禁止するなどの如くである。発生率などを用いずに、その利用者が行った不正行為の種類を列挙して車両データベース５０に記録するようにしても良い。そして、所定の不正行為が記録されていれば、貸し出しを禁止するようにしてもよい。
【００４０】
制御装置６０は、情報管理装置１００の全体的な制御を行うと共に、内部に判断部６１と成績付与部６２を備える。判断部６１は、利用者データベース４０が記録した利用者の成績と車両データベース５０が有する貸出基準に基づいて、利用者による車両ＣＲの利用可否を判断する。これによれば、カーシェアリングに提供した車両ＣＲにおいて利用者の行った不正行為と提供者自ら定めた貸出基準に基づいて、当該利用者への車両ＣＲの貸出を制限することができる。貸出基準は、カーシェアリングシステム１を提供している企業として一律であってもよいが、車両を提供している所有者ごとに貸出基準を設定するようにしても良い。車両を提供している所有者ごとに許容できる範囲は異なることも有るので、ある所有者にとっては問題がない行為であっても他の所有者にとっては不快になる事がある。所有者ごとに自身が満足できる貸出基準を設定できることで、所有者が不快になることを回避できる。
【００４１】
判断部６１が、利用申請した利用者が車両ＣＲの貸出基準を満たし、貸出を許可した場合には、制御装置６０は送信装置８０を制御し、車両貸出管理装置ＲＴＳに対して利用予約の許可する旨を送信し、許可されなかった場合には許可しない旨を送信する。また、制御装置６０は送信装置８０を制御し、貸出を許可された場合であって利用者が実際に車両ＣＲを利用する時には、車両ＣＲに対して利用可能な電子キーＥＫの識別コードを送信する。これにより、利用者は、車両ＣＲを利用申請通りに利用を開始できる。
【００４２】
制御装置６０は、端末との通信を行う端末通信装置としての受信装置１０および送信装置８０を介して、車両ＣＲの提供者が操作する提供者端末ＴＭ１と通信を行い、提供者端末ＴＭ１からの命令に応じて、データ蓄積部２０に蓄積されたデータの送信や利用者データベース４０に蓄積された利用者の成績の変更を許可する。なお、端末通信装置は専用の装置として設けられるようにしても良い。データの送信は、提供者等からの要求があった場合に送信してもよいし、自動で送信してもよい。なお、送信の時には動画では情報量が多すぎるので、ダイジェストや判定に利用した時のデータに絞って送信してもよい。データ蓄積部２０に蓄積されたデータの提供者端末ＴＭ１への送信は、送信装置８０を介して行われる。なお、提供者端末ＴＭ１との通信を行う専用の端末通信装置を別途設置しても良い。このように、提供者は利用者の利用時のデータを自分で確認して分類装置３０の判定が間違っている場合には、提供者端末ＴＭ１を用いて、その利用者の成績を修正できることが好ましい。このように、車両ＣＲの提供者が直接データを検査し、不正行為の有無を判断できるので、機械の不正行為分類が誤っているために成績が正しく付けられていない場合でも手動で成績を修正できる。
【００４３】
上述したように、端末からの命令に応じてデータ蓄積部２０に蓄積されたデータの送信が行われる以外に、制御装置６０が自動的に端末に送信するようにしても良い。この場合には、制御装置６０は分類装置３０からの出力を受信し、例えば、分類装置３０が行う分類の信頼度が低いデータを、提供者端末ＴＭ１に送信する。信頼度が低いデータとは、上述したように、分類装置３０からの出力が、（喫煙：ゴミ放置：飲食：足のせ：通話：煽り運転）＝（０．６：０：０．４：０：０：０）のように、入力された特徴量が不正行為として喫煙なのか飲食なのかはっきり識別できないようなデータを言う。このように、信頼度が低く分類があやしい場合には、その時の分類装置３０からの出力とその時に入力された画像データを提供者等に通知することによって、成績の見直しや分類装置３０の学習を促すことができる。
【００４４】
制御装置６０は、提供者端末ＴＭ１からの命令を受け付け、その命令に応じて、学習装置７０を制御することによって、分類装置３０を学習させる。学習装置７０は、図３に示すように、提供者端末ＴＭ１から送信されたデータを受け付ける学習データ入力部７１と、学習データ入力部７１が受け付けたデータを記憶する学習データ記憶部７２と、学習データ記憶部７２に蓄えられたデータや分類器３３からの出力などに基づき分類器３３のパラメータを演算するパラメータ演算部７３と、演算されたパラメータの値を記憶するパラメータ値記憶部７４と、分類器３３のパラメータを記憶された値に更新するパラメータ更新部７５とを備える。学習データ入力部７１が提供者端末ＴＭ１から直接データを受信しても良いし、情報管理装置１００の受信装置１０が受信したデータが制御装置６０によって転送されて受信するようにしても良い。学習データ記憶部７２には予め学習のための多数の学習入力データと各学習入力データの教師データであるラベルデータが記憶されている。画像を分類する場合であれば、学習入力データは画像データであり、ラベルデータはその画像データが何の画像かを示すデータである。
【００４５】
分類器３３に多層ニューラルネットワークを用いた場合の学習装置７０の説明を行う。学習装置７０は、図４に示すように、提供者端末ＴＭ１からデータを受け付ける学習データ入力部７１と、学習データ入力部７１が受け付けたデータを記憶する学習データ記憶部７２と、学習データ記憶部７２に蓄えられたデータに基づきノード間の結合重みを演算する重み演算部７３と、演算された結合重みを記憶する重みデータ記憶部７４と、多層ニューラルネットワーク３３のノード間の結合重みを記憶された結合重みに更新する重み更新部７５とを備える。なお、学習データ記憶部７２には予め学習のための多数の学習画像データとそれぞれに付与されたラベルのデータが蓄えられている。また、学習データ記憶部７２は、特徴量演算部３２から出力される特徴量を各データと紐づけて記憶するようにしても良い。なお、学習データ記憶部７２には予め多数の学習データが蓄積されており、この学習データを用いて、多層ニューラルネットワーク３３は学習済みである。
【００４６】
提供者は、提供者端末ＴＭ１で、データ蓄積部２０に蓄積されたデータを受信した後、自ら直接データを検査し、不正行為の有無を判断し、不正行為である場合にはどの不正行為であるかのラベル付けを行う。提供者は、たとえば、信頼度が低い喫煙なのか飲食なのかはっきり識別できないデータを見て、自らこれは喫煙であると認定しそのデータのラベル付けを行う。
【００４７】
学習データ入力部７１は、画像データＡと提供者が付与したラベルデータＡを、学習のためのデータとして提供者端末ＴＭ１から受け付ける。なお、ラベルデータは多層ニューラルネットワーク３３の出力層のノードに対応したデータである。例えば、ラベルが喫煙の場合には、図８で示すように、そのラベルデータＡは（１：０：０：０：０：０）である。ラベル（喫煙）からラベルデータへの変換は、専用のアプリケーションソフトが実装された提供者端末ＴＭ１が実行しても良いし、学習データ入力部７１が実行しても良い。
【００４８】
学習データ入力部７１が受け付けた画像データＡと当該画像データに対応するラベルデータＡは、学習用のデータとして学習データ記憶部７２に記憶される。学習装置７０は、この学習用の画像データＡを分類装置３０のデータ入力部３１に入力し、特徴量演算部３２はこの学習用の画像データＡの特徴量を演算して、多層ニューラルネットワーク３３に入力する。学習装置７０の重み演算部７３には、この時の多層ニューラルネットワーク３３の出力層からの出力値および内部のノードの各出力値が入力される。さらに、学習データ記憶部７２からラベルデータＡも入力される。
【００４９】
また、多層ニューラルネットワーク３３の現在の結合重みであるデータを重みデータ記憶部７４から入力される。重み演算部７３は、出力層からの出力値とラベルデータとの誤差、例えば２乗誤差を小さくするために、誤差逆伝播法などの方法を用いてノードとノードの結合重みを修正する。重み演算部７３は、学習データ記憶部７２に記憶されている、画像データＡ以外の複数の学習データに対しても同様に誤差逆伝播法などの方法を用いてノードとノードの結合重みを修正していく。そして、学習装置７０は、全ての学習データに関して、出力層からの出力値とラベルデータとの誤差が所定の閾値に収束したことを確認すると、分類装置３０の学習を終了する。そして、重みデータ記憶部７４は、学習終了時の結合重みを記憶し、その結合重みを重み更新部７５に出力する。重み更新部７５は、多層ニューラルネットワーク３３のノード間の結合重みの値を学習終了時の結合重みの値に更新する。
【００５０】
また、分類器３３としてサポートベクターマシンを用いた場合には、学習装置７０では、学習データ記憶部７２に蓄積されている複数の学習データを用いて、サポートベクターマシンを学習させる。具体的には、各画像データがそれぞれに付与されているクラスに区分けできる識別関数のパラメータを調整する。単純な例として、特徴量が２次元（x1,x2）の場合を考えると、識別関数y=a1x1+a2x2+bのパラメータであるa1,a2,bの値を算出する。算出には、例えば「マージン最大化」という方法で行う。
【００５１】
このようにして、パラメータ演算部７３は、一度、学習データ記憶部７２に蓄積されている複数の学習データを用いて、パラメータ値を算出する。そして、パラメータ値記憶部７４は、そのパラメータ値を記憶し、パラメータ更新部７５を介して当該パラメータ値に現状のサポートベクターマシンのパラメータ値を更新させる。その後、サポートベクターマシンの判定を提供者が確認した時に、サポートベクターマシンが判定を間違った画像データＡに対して提供者が正しいラベルデータを付与して、学習データ入力部７１に画像データＡとラベルデータＡを追加する。この追加された学習データが正しく分類できるように再度、パラメータ演算部７３は識別関数のパラメータ値を算出する。そして、パラメータ更新部７５は、算出された新しいパラメータ値にサポートベクターマシンのパラメータ値を更新する。「マージン最大化」以外にも「ソフトマージン」、「カーネルトリック」などの方法を用いて識別関数のパラメータを調整しても良い。
【００５２】
また、ブースティングの１つであるＡｄａｂｏｏｓｔが分類器として知られている。Ａｄａｂｏｏｓｔの分類器は、複数の弱識別器から構成されており、弱識別器からの出力値と弱識別器それぞれに付与されている信頼度の積を、全ての弱識別器ごとに算出し、これらの積を合計した値に基づいて最終的な分類を行うものである。分類器を学習させる場合には、学習用の入力データに、それぞれ重みを付与して、この重みを基に弱識別器それぞれの誤検出率を計算する。この誤検出率に基づいて弱識別器の信頼度を計算する。学習用の入力データの各重みは、弱識別器が分類を間違った入力データに対しては重みを大きく設定される。
【００５３】
分類器であるＡｄａｂｏｏｓｔが分類を間違った画像データＡを用いて学習させるので、パラメータ演算部７３は、この画像データＡの重みを大きくして、学習データ記憶部７２に記憶されている他の複数の学習入力データ全ての重みを付け直して、弱識別器それぞれの信頼度を計算しなおす。弱識別器ごとに算出された信頼度をパラメータ値記憶部７４に記憶し、パラメータ更新部７５を介して、分類器の弱識別器それぞれの信頼度を更新する。なお、分類装置３０と学習装置７０は、コンピュータとソフトウェアを用いて実現される。分類装置３０と学習装置７０を同じコンピュータで実現しても良い。分類装置３０と学習装置７０の一部は、専用のハードウェアを用いても良い。例えば、分類装置３０の分類器３３が多層ニューラルネットワークの場合には、複数のニューロチップ等を用いて分類器３３を実現しても良い。学習装置７０のパラメータ演算部７３に、分類器３３と同じものを構成して、分類器３３からの出力を受け取らずにパラメータを演算するようにしても良い。使用する分類器ごとに、その分類器に対応した異なるソフトウェアを学習装置７０のパラメータ演算部７３に実装することによって、様々は分類器に対応させることができる。上述したように、分類装置３０を学習させることで、分類装置３０の性能を向上させることができる。
【００５４】
図５を参照し、カーシェアリングシステム１における車両ＣＲの利用開始時の流れについて説明する。利用者は、Ｓ１００において、利用者端末ＴＭ２から車両貸出管理装置ＲＴＳにアクセスして、利用期間などを入力して車両ＣＲの利用予約の申請を行う。車両貸出管理装置ＲＴＳは、利用者から申請を受けると、Ｓ１０２において、情報管理装置１００に対して利用者ＩＤを送信して利用可否の判断の要請を行う。なお、利用者ＩＤは、たとえば免許証番号であってもよいし、予め情報管理装置１００に登録したＩＤであってもよい。
【００５５】
情報管理装置１００は、利用者ＩＤを受信すると、Ｓ１０４において、そのＩＤの認証を行う。情報管理装置１００は、認証に成功した場合、Ｓ１０６において、利用者データベース４０にアクセスし、その利用者の車両ＣＲの貸出時における不正行為に関する利用者の成績を確認する。情報管理装置１００は、Ｓ１０８において利用が貸出条件に合わないとか既に予約済みであったような場合には、Ｓ１１０において不許可の回答を車両貸出管理装置ＲＴＳに送信する。車両貸出管理装置ＲＴＳは、その回答を受信すると、Ｓ１１２において、利用者に対して利用不可の回答を送信する。また、情報管理装置１００は、車両ＣＲが利用不可の場合、他の予約可能な車両であって、その利用者の成績で貸出条件に適合する車両を推奨してもよい。
【００５６】
情報管理装置１００は、Ｓ１１０において予約可能でありその利用者が貸出条件に適合する場合には、Ｓ１１４において、車両貸出管理装置ＲＴＳに対して利用を許諾する旨の回答を行う。車両貸出管理装置ＲＴＳは、その旨受信すると、Ｓ１１６において、送信装置８０から許可された車両ＣＲのキーＩＤを送信する。利用者は、そのキーＩＤを自分のスマートフォンなどにダウンロードして、Ｓ１１８において、車両ＣＲを利用する時接近してドアを開錠する信号を発信する。車両ＣＲは、その信号を受けると、Ｓ１２０においてキーＩＤの認証を行い、認証に成功した場合は、Ｓ１２２において車両ＣＲのドアを開錠する。このように、利用者の行った過去の不正行為に照らして提供者の貸出基準に適合した利用者のみに車両ＣＲの貸し出しを許可し、適合しない利用者には自動的に不許可とすることで、車両ＣＲの提供者は安心して、カーシェアリングシステム１に車両ＣＲを提供することができる。
【００５７】
図６を参照し、カーシェアリングシステム１における車両ＣＲの利用終了時の流れについて説明する。車両ＣＲは、利用時には、Ｓ２００において画像センサＣＲ２により利用者の行為／行動／動作、およびその結果として生じた状態などを検出し続け、また、Ｓ２０２において車両状態監視部ＣＲ３により車両ＣＲの運転状態／使用状態を監視し続けている。
【００５８】
利用者は、車両ＣＲの利用を終了する場合、Ｓ２０４において車両ＣＲを降車し、Ｓ２０６において車両ＣＲに対してキーＩＤを発信して施錠を行う。車両ＣＲは、キーＩＤを受信すると、Ｓ２０８においてドアを施錠する。車両ＣＲは、利用の終了を認識すると、Ｓ２１０において、画像センサＣＲ２、車両状態監視部ＣＲ３などのセンサが検出したデータを情報管理装置１００に送信する。なお、本実施例では、センサが検出したデータを送信するのは利用終了時であるが、これに限定されず、利用最中にリアルタイムにデータを送信してもよい。
【００５９】
情報管理装置１００は、車両ＣＲからデータを受信すると、Ｓ２１２において、そのデータに基づき分類装置３０が不正行為に該当するものを分類し、当該利用者の成績を利用実績に基づき判定する。情報管理装置１００は、Ｓ２１４において、その判定結果を車両ＣＲの提供者および利用者に通知する。情報管理装置１００は、Ｓ２１６において、利用者データベース４０の当該利用者の成績記録を最新のデータを含めて更新する。
【００６０】
提供者は、自分の好きなタイミングで、Ｓ２１８において、提供者端末ＴＭ１から利用者の成績や利用実績へのアクセスを要求してもよい。提供者は、このタイミングでのアクセスに限定されず、情報管理装置１００が利用可否判断を行うタイミングで提供者に通知して、その時判断してもよい。情報管理装置１００は、かかるアクセス要求を受け、Ｓ２２０において、送信装置８０から利用者の成績や利用実績の画像データ等のダイジェストを送信する。
【００６１】
提供者は、そのダイジェストを受け取ると、Ｓ２２２において、利用者の成績を修正したり、分類装置３０が誤って分類した不正行為の画像データについてラベルを付けなおしたりして、提供者端末ＴＭ１から情報管理装置１００に送信する。たとえば、分類装置３０は、飲食と分類した画像データは、実は喫煙であったような場合である。情報管理装置１００は、提供者端末ＴＭ１からかかる内容を受信すると、Ｓ２２４において、利用者データベース４０の当該利用者の成績を更新する。そして、情報管理装置１００の学習装置７０は、Ｓ２２６において、その新たな学習データを用いて、分類装置３０の多層ニューラルネットワーク３３を学習させる。このように、提供者が利用者の実績データをチェックし、分類装置３０の分類に誤りがある場合には、再度その実績データにより分類装置３０を学習させることで、分類装置３０の性能を向上させることができる。
【００６２】
上述したことは、複数の利用者が共同利用する車両ＣＲの貸し出しを行うカーシェアリングシステム１に用いられる情報管理方法でもある。すなわち、上述した情報管理方法は、車両ＣＲに設置されたセンサからセンサデータを受信し、受信したセンサデータから、利用者の行為に関するデータを記憶し、そのデータから利用者の不正行為を分類し、不正行為の種類に基づいた利用者の成績を記録し、その成績と所定の貸出基準に基づいて、利用者による車両の利用可否を判断する情報管理方法である。これによれば、カーシェアリング等に提供した車両において利用者の行った不正行為等に基づいて、当該利用者への車両の貸出を制限する情報管理方法を提供できる。
【００６３】
なお、本発明は、例示した実施例に限定するものではなく、特許請求の範囲の各項に記載された内容から逸脱しない範囲の構成による実施が可能である。すなわち、本発明は、主に特定の実施形態に関して特に図示され、かつ説明されているが、本発明の技術的思想および目的の範囲から逸脱することなく、以上述べた実施形態に対し、数量、その他の詳細な構成において、当業者が様々な変形を加えることができるものである。
【符号の説明】
【００６４】
１        カーシェアリングシステム
１００    情報管理装置
１０      受信装置
２０      データ蓄積部／画像データ蓄積部（利用実績記録装置）
３０      分類装置
３１      データ入力部／画像データ入力部
３２      特徴量演算部
３３      分類器（多層ニューラルネットワーク）
４０      利用者データベース（成績記録装置）
５０      車両データベース
６０      制御装置
６１      判断部
６２      成績付与部
７０      学習装置
７１      学習データ入力部
７２      学習データ記憶部
７３      パラメータ演算部（重み演算部）
７４      パラメータ値記憶部（重みデータ記憶部）
７５      パラメータ更新部（重み更新部）
８０      送信装置
ＲＴＳ    車両貸出管理装置
ＴＭ１    提供者端末（操作端末）
ＴＭ２    利用者端末
ＣＲ      車両
ＣＲ１    車両側通信部
ＣＲ２    画像センサ
ＣＲ３    車両状態監視部
ＣＲ４    車両側制御部
ＣＲ５    車両側認証部
ＣＲ６    エンジンＥＣＵ
ＣＲ７    電源ＥＣＵ
ＣＲ８    ドアロックＥＣＵ
ＣＣ      車両管理システム
ＥＫ      電子キー
【図１】
2020042490.tif 000003
【図２】
2020042490.tif 000004
【図３】
2020042490.tif 000005
【図４】
2020042490.tif 000006
【図５】
2020042490.tif 000007
【図６】
2020042490.tif 000008
【図７】
2020042490.tif 000009
【図８】
2020042490.tif 000010