(57)【要約】【課題】利用状況に適合した学習結果である運転評価モデルを配信することが可能な運転評価モデル適合装置を提供する。【解決手段】サーバ装置１は、移動体周囲の撮影画像と、判定者が撮影画像に基づき判定した運転に関する評価値とに基づき学習された運転評価モデルを記憶する。ここで、運転評価モデルは、プロフィールの共通性により分類された判定者のグループごとに生成されている。サーバ装置１は、移動体を運転する運転手に関するプロフィール情報Ｉｐを取得し、取得したプロフィール情報Ｉｐに適合する適合グループにおける運転評価モデルを運転評価モデルＤＢ１０から抽出する。【選択図】図４
2018073284.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体を運転する運転手に関する運転手情報を取得する情報取得部と、
移動体周囲の撮影画像と、プロフィールを備える判定者が前記撮影画像に基づき評価した運転に関する評価情報とに基づき、前記プロフィールの共通性により分類された前記判定者のグループごとに学習された運転評価モデルから前記運転手情報に適合する適合グループにおける運転評価モデルを抽出する抽出部と、
を備える運転評価モデル適合装置。
【請求項２】
前記適合グループにおける運転評価モデルに関する情報を、前記移動体に備わる通信端末に送信する送信部をさらに備える請求項１に記載の運転評価モデル適合装置。
【請求項３】
前記運転手情報及び前記プロフィールには、前記運転手及び前記判定者の居住地域に関する居住地域情報が少なくとも含まれ、
前記抽出部が抽出する運転評価モデルは、前記居住地域情報の共通性により分類された前記判定者のグループのうち、前記運転手情報に含まれる居住地域情報に適合するグループにおける運転評価モデルである請求項１又は２に記載の運転評価モデル適合装置。
【請求項４】
前記運転手情報及び前記プロフィールには、前記運転手及び前記判定者の運転履歴情報がさらに含まれ、
前記抽出部が抽出する運転評価モデルは、前記居住地域情報及び前記運転履歴情報の共通性により分類された前記判定者のグループのうち、前記運転手情報に含まれる居住地域情報及び運転履歴情報に適合するグループにおける運転評価モデルである請求項３に記載の運転評価モデル適合装置。
【請求項５】
移動体を運転する運転手に関する運転手情報を、請求項１〜４のいずれか一項に記載の運転評価モデル適合装置に送信する送信部と、
前記運転評価モデル適合装置から、前記運転手情報に適合する適合グループにおける運転評価モデルに関する情報を受信する受信部と、
撮影画像を生成する撮影部と、
前記撮影画像に対して前記運転評価モデルを適用することで、運転に関する評価情報を生成する評価情報生成部と、
を備える端末装置。
【請求項６】
前記評価情報生成手段が生成した前記評価情報に基づく表示又は音声出力を行う出力部をさらに備えることを特徴とする請求項５に記載の端末装置。
【請求項７】
前記評価情報は、運転難易度を示す情報、又は、見晴らしの良さを示す情報である請求項５または６に記載の端末装置。
【請求項８】
移動体周囲の撮影画像と、プロフィールを備える判定者が前記撮影画像に基づき評価した運転に関する評価情報とに基づき、前記プロフィールの共通性により分類された前記判定者のグループごとに学習された運転評価モデルを記憶する記憶部を備える運転評価モデル適合装置が実行する制御方法であって、
移動体を運転する運転手に関する運転手情報を取得する情報取得工程と、
前記運転手情報に適合する適合グループにおける運転評価モデルを抽出する抽出工程と、
を有する制御方法。
【請求項９】
移動体周囲の撮影画像と、プロフィールを備える判定者が前記撮影画像に基づき評価した運転に関する評価情報とに基づき、前記プロフィールの共通性により分類された前記判定者のグループごとに学習された運転評価モデルを記憶する記憶部を参照するコンピュータが実行するプログラムであって、
移動体を運転する運転手に関する運転手情報を取得する情報取得部と、
前記運転手情報に適合する適合グループにおける運転評価モデルを抽出する抽出部
として前記コンピュータを機能させるプログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載のプログラムを記憶した記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、学習により得られたモデルを活用する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、複数の車両からデータをサーバ装置に集約し、サーバ装置が機械学習により得た学習結果に関する情報を配信するシステムが知られている。例えば、特許文献１には、各車両の走行時の天候、時間帯などの状況を環境データとして収集し、環境データが示す状況ごとに学習するシステムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−１３５５５２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
運転時の状況認識及び状況判断については、運転者の経験等に基づく個人差があり、運転者によって認識や判断が異なる場合がある。一方、特許文献１には、このような個人差については、何ら勘案していない。
【０００５】
本発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、利用状況に適合した学習結果である運転評価モデルを配信することが可能な運転評価モデル適合装置及び運転評価モデルを受信する端末装置を提供することを主な目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１に記載の発明は、運転評価モデル適合装置であって、移動体を運転する運転手に関する運転手情報を取得する情報取得部と、移動体周囲の撮影画像と、プロフィールを備える判定者が前記撮影画像に基づき評価した運転に関する評価情報とに基づき、前記プロフィールの共通性により分類された前記判定者のグループごとに学習された運転評価モデルから前記運転手情報に適合する適合グループにおける運転評価モデルを抽出する抽出部と、を備える。
【０００７】
請求項８に記載の発明は、移動体周囲の撮影画像と、プロフィールを備える判定者が前記撮影画像に基づき評価した運転に関する評価情報とに基づき、前記プロフィールの共通性により分類された前記判定者のグループごとに学習された運転評価モデルを記憶する記憶部を備える運転評価モデル適合装置が実行する制御方法であって、移動体を運転する運転手に関する運転手情報を取得する情報取得工程と、前記運転手情報に適合する適合グループにおける運転評価モデルを抽出する抽出工程と、を有する。
【０００８】
請求項９に記載の発明は、移動体周囲の撮影画像と、プロフィールを備える判定者が前記撮影画像に基づき評価した運転に関する評価情報とに基づき、前記プロフィールの共通性により分類された前記判定者のグループごとに学習された運転評価モデルを記憶する記憶部を参照するコンピュータが実行するプログラムであって、移動体を運転する運転手に関する運転手情報を取得する情報取得部と、前記運転手情報に適合する適合グループにおける運転評価モデルを抽出する抽出部として前記コンピュータを機能させる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】運転評価システムの概略構成である。
【図２】サーバ装置及び端末装置のブロック構成を示す。
【図３】運転評価モデルの識別番号と当該運転評価モデルに対応する判定者のプロフィールを表す各項目との対応テーブルである。
【図４】運転評価モデルの配信処理の手順を示すフローチャートの一例である。
【図５】運転評価モデルの受信及び活用に関する処理手順を示すフローチャートの一例である。
【図６】端末装置が出力する表示例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本発明の好適な実施形態によれば、運転評価モデル適合装置は、移動体を運転する運転手に関する運転手情報を取得する情報取得部と、移動体周囲の撮影画像と、プロフィールを備える判定者が前記撮影画像に基づき評価した運転に関する評価情報とに基づき、前記プロフィールの共通性により分類された前記判定者のグループごとに学習された運転評価モデルから前記運転手情報に適合する適合グループにおける運転評価モデルを抽出する抽出部と、を備える。
【００１１】
上記運転評価モデル適合装置は、情報取得部と、記憶部と、抽出部とを備える。記憶部は、移動体周囲の撮影画像と、判定者が撮影画像に基づき評価した運転に関する評価情報とに基づき学習された運転評価モデルを記憶する。ここで、記憶部が記憶する運転評価モデルは、プロフィールの共通性により分類された判定者のグループごとに生成されている。情報取得部は、移動体を運転する運転手に関する運転手情報を取得する。抽出部は、取得した運転手情報に適合する適合グループにおける運転評価モデルを抽出する。ここで、「適合グループ」は、プロフィールの共通性により分類された判定者のグループのうち、取得した運転手情報に適合するグループを指す。この態様によれば、運転評価モデル適合装置は、取得した運転手情報が示す運転手の特徴に合致した運転評価モデルを好適に抽出することができる。
【００１２】
上記運転評価モデル適合装置の一態様では、運転評価モデル適合装置は、前記適合グループにおける運転評価モデルに関する情報を、前記移動体に備わる通信端末に送信する送信部をさらに備える。運転評価モデル適合装置は、この態様により、移動体の運転手の運転手情報に基づき、運転手の特徴に合致した運転評価モデルを好適に供給することができる。
【００１３】
上記運転評価モデル適合装置の他の一態様では、前記運転手情報及び前記プロフィールには、前記運転手及び前記判定者の居住地域に関する居住地域情報が少なくとも含まれ、前記抽出部が抽出する運転評価モデルは、前記居住地域情報の共通性により分類された前記判定者のグループのうち、前記運転手情報に含まれる居住地域情報に適合するグループにおける運転評価モデルである。この態様により、運転評価モデル適合装置は、移動体の運転手の居住地域に特化した運転評価モデルを好適に抽出することができる。
【００１４】
上記運転評価モデル適合装置の他の一態様では、前記運転手情報及び前記プロフィールには、前記運転手及び前記判定者の運転履歴情報がさらに含まれ、前記抽出部が抽出する運転評価モデルは、前記居住地域情報及び前記運転履歴情報の共通性により分類された前記判定者のグループのうち、前記運転手情報に含まれる居住地域情報及び運転履歴情報に適合するグループにおける運転評価モデルである。この態様により、運転評価モデル適合装置は、移動体の運転手の居住地域及び運転経験に適合した運転評価モデルを好適に抽出することができる。
【００１５】
本発明の他の好適な実施形態によれば、端末装置は、移動体を運転する運転手に関する運転手情報を上記記載の運転評価モデル適合装置に送信する送信部と、前記運転評価モデル適合装置から、前記運転手情報に適合する適合グループにおける運転評価モデルに関する情報を受信する受信部と、撮影画像を生成する撮影部と、前記撮影画像に対して前記運転評価モデルを適用することで、運転に関する評価情報を生成する評価情報生成部と、を備える。端末装置は、この態様により、運転手情報に適合する判定者の適合グループを教師として生成した運転評価モデルを好適に受信し、運転手の感覚に即した評価情報を生成することができる。
【００１６】
上記端末装置の一態様では、端末装置は、前記評価情報生成手段が生成した前記評価情報に基づく表示又は音声出力を行う出力部をさらに備える。この態様により、運転評価モデル適合装置は、取得した運転評価モデルにより生成した評価情報を好適に運転手等に報知することができる。好適には、前記評価情報は、運転難易度を示す情報、又は、見晴らしの良さを示す情報である。
【００１７】
本発明の他の好適な実施形態によれば、移動体周囲の撮影画像と、プロフィールを備える判定者が前記撮影画像に基づき評価した運転に関する評価情報とに基づき、前記プロフィールの共通性により分類された前記判定者のグループごとに学習された運転評価モデルを記憶する記憶部を備える運転評価モデル適合装置が実行する制御方法であって、移動体を運転する運転手に関する運転手情報を取得する情報取得工程と、前記運転手情報に適合する適合グループにおける運転評価モデルを抽出する抽出工程と、を有する。運転評価モデル適合装置は、この制御方法を実行することで、取得した運転手情報が示す運転手の特徴に合致した運転評価モデルを好適に抽出することができる。
【００１８】
本発明の他の好適な実施形態によれば、移動体周囲の撮影画像と、プロフィールを備える判定者が前記撮影画像に基づき評価した運転に関する評価情報とに基づき、前記プロフィールの共通性により分類された前記判定者のグループごとに学習された運転評価モデルを記憶する記憶部を参照するコンピュータが実行するプログラムであって、移動体を運転する運転手に関する運転手情報を取得する情報取得部と、前記運転手情報に適合する適合グループにおける運転評価モデルを抽出する抽出部として前記コンピュータを機能させる。コンピュータは、このプログラムを実行することで、取得した運転手情報が示す運転手の特徴に合致した運転評価モデルを好適に抽出することができる。好適には、上記プログラムは、記憶媒体に記憶される。
【実施例】
【００１９】
以下、図面を参照して本発明の好適な実施例について説明する。
【００２０】
［運転評価システムの概要］
図１は、本実施例に係る運転評価システムの概略構成である。運転評価システムは、車両が走行する道路の運転に関する評価を行うシステムであって、サーバ装置１と、端末装置２とを備える。
【００２１】
サーバ装置１は、道路上で撮影した撮影画像から当該撮影画像に表示された道路の運転に関する評価を決定するためのモデル（「運転評価モデル」とも呼ぶ。）のデータベースである運転評価モデルＤＢ１０を記憶している。運転評価モデルは、教師あり機械学習により得られたパターン識別器であって、例えば、ニューラルネットワーク（ディープラーニング）を適用して学習された学習データである。本実施例では、予め、道路上で撮影された撮影画像と、当該撮影画像を参照した者（「判定者」とも呼ぶ。）が判定した運転難易度の評価値との組み合わせを教師データとして学習することで、運転評価モデルを生成している。運転難易度の評価値は、例えば、運転しやすいことを表す「０」又は運転しにくいことを示す「１」の２段階評価値であってもよく、３段階以上の評価値であってもよい。運転難易度の評価値は、本発明における「評価情報」の一例である。
【００２２】
ここで、運転評価モデルＤＢ１０に登録されている各運転評価モデルは、後述するように、性別や運転歴などのプロフィールの共通性を備えた判定者のグループごとに生成されている。そして、サーバ装置１は、端末装置２から端末装置２のユーザのプロフィールを示す情報（「プロフィール情報Ｉｐ」とも呼ぶ。）を受信した場合に、プロフィール情報Ｉｐが示すプロフィールに適合する運転評価モデルを運転評価モデルＤＢ１０から抽出する。そして、サーバ装置１は、抽出した運転評価モデルを示す情報（「抽出モデル情報Ｉｍ」とも呼ぶ。）を端末装置２へ送信する。サーバ装置１は、本発明における「運転評価モデル適合装置」の一例である。
【００２３】
端末装置２は、例えば据置型のナビゲーション装置又はスマートフォンなどの携帯端末であって、目的地への経路案内や現在位置周辺の地図の表示などを行う。また、端末装置２は、端末装置２のユーザのプロフィールを示すプロフィール情報Ｉｐをサーバ装置１へ送信することで、ユーザのプロフィールに適合した運転評価モデルに関する抽出モデル情報Ｉｍをサーバ装置１から受信する。そして、端末装置２は、カメラが撮影した画像を上述の抽出モデル情報Ｉｍが示す運転評価モデルに入力することで、画像に表示された道路の運転難易度の評価値を取得し、当該運転難易度の評価値に基づく出力を行う。端末装置２は、本発明における「通信端末」及び「端末装置」の一例である。
【００２４】
［装置構成］
図２（Ａ）は、サーバ装置１の概略構成を示す。図２（Ａ）に示すように、サーバ装置１は、通信部１１と、記憶部１２と、制御部１５とを有する。通信部１１、記憶部１２、及び制御部１５は、バスラインを介して相互に接続されている。
【００２５】
通信部１１は、制御部１５の制御に基づき、端末装置２から送信されるプロフィール情報Ｉｐの受信、及び、抽出モデル情報Ｉｍの端末装置２への送信などを行う。通信部１１は、本発明における「送信部」の一例である。記憶部１２は、サーバ装置１の動作を制御するためのプログラムを保存したり、サーバ装置１の動作に必要な情報を保持したりする。また、記憶部１２は、運転評価モデルＤＢ１０を記憶する。運転評価モデルＤＢ１０のデータ構造については後述する。
【００２６】
制御部１５は、図示しないＣＰＵ、ＲＯＭ及びＲＡＭなどを備え、サーバ装置１内の各構成要素に対して種々の制御を行う。制御部１５は、通信部１１がプロフィール情報Ｉｐを受信した場合に、プロフィール情報Ｉｐが示すプロフィールに基づき運転評価モデルＤＢ１０から運転評価モデルを抽出し、抽出した運転評価モデルに関する抽出モデル情報Ｉｍを通信部１１により端末装置２へ送信する。制御部１５は、本発明における「情報取得部」、「抽出部」及びプログラムを実行するコンピュータの一例である。
【００２７】
図２（Ｂ）は、端末装置２の概略構成を示す。図２（Ｂ）に示すように、端末装置２は、主に、通信部２１と、記憶部２２と、センサ部２３と、入力部２４と、制御部２５と、出力部２６とを有する。通信部２１、記憶部２２、センサ部２３、入力部２４、制御部２５及び出力部２６は、バスラインを介して相互に接続されている。
【００２８】
通信部２１は、制御部２５の制御に基づき、サーバ装置１へのプロフィール情報Ｉｐの送信、及び、サーバ装置１から送信される抽出モデル情報Ｉｍの受信などを行う。通信部２１は、本発明における「送信部」及び「受信部」の一例である。
【００２９】
記憶部２２は、制御部２５が実行するプログラムや、制御部２５が所定の処理を実行するのに必要な情報を記憶する。本実施例では、記憶部２２は、道路データや施設情報などを含む地図ＤＢ２０を記憶する。また、記憶部２２は、入力部２４への入力等に基づき制御部２５が生成したプロフィール情報Ｉｐを記憶する。プロフィール情報Ｉｐは、本発明における「運転手情報」の一例である。さらに、記憶部２２は、通信部２１がサーバ装置１から受信した抽出モデル情報Ｉｍを記憶する。
【００３０】
センサ部２３は、車両の進行方向における風景を撮影するカメラ３１と、車両の絶対的な位置情報などを生成するＧＰＳ受信機３２と、ジャイロセンサ及び速度センサなどの自律測位装置３３とを含む。センサ部２３は、生成した出力信号を、制御部２５へ供給する。カメラ３１は、本発明における「撮影部」の一例である。
【００３１】
入力部２４は、ユーザが操作するためのボタン、タッチパネル、リモートコントローラ、音声入力装置等であり、経路探索のための目的地を指定する入力、運転手のプロフィールの入力などを受け付け、生成した入力信号を制御部２５へ供給する。出力部２６は、例えば、制御部２５の制御に基づき出力を行うディスプレイやスピーカ等である。
【００３２】
制御部２５は、プログラムを実行するＣＰＵなどを含み、端末装置２の全体を制御する。例えば、制御部２５は、入力部２４によるユーザ入力等に基づきプロフィール情報Ｉｐを生成し、記憶部２２に記憶させる。また、制御部２５は、通信部２１によりプロフィール情報Ｉｐをサーバ装置１へ送信することで、抽出モデル情報Ｉｍを通信部２１により受信して記憶部２２に記憶させる。また、制御部２５は、受信した抽出モデル情報Ｉｍが示す運転評価モデルに対し、カメラ３１が生成した画像（単に「カメラ画像」とも呼ぶ。）を入力することで、カメラ３１が撮影する前方の道路の運転難易度を示す評価値を取得する。制御部２５は、本発明における「評価情報生成部」の一例である。
【００３３】
［運転評価モデルＤＢ］
運転評価モデルＤＢ１０に登録される各運転評価モデルは、性別や運転歴などのプロフィールの共通性を有する判定者のグループごとに生成され、共通するプロフィールの分類情報と関連付けられている。これについて、図３を参照して説明する。
【００３４】
図３は、運転評価モデルＤＢ１０に含まれる各運転評価モデルの識別番号（「モデルＩＤ」とも呼ぶ。）と当該運転評価モデルに対応する判定者のプロフィールの分類情報との対応テーブルである。図３の対応テーブルは、「性別」、「運転歴」、「居住地」、「年齢」、及び「モデルＩＤ」の各項目を有する。
【００３５】
ここで、モデルＩＤ「Ｍ００１」の運転評価モデルは、性別が男、運転歴が５年未満、居住地が東京都、年齢が２５歳〜３９歳である判定者が参照した撮影画像と、当該判定者が撮影画像を参照して判定した運転難易度の評価値との組み合わせを教師データとして学習して得られた運転評価モデルを示す。同様に、モデルＩＤ「Ｍ００２」の運転評価モデルは、性別が男、運転歴が５年未満、居住地が東京都、年齢が４０歳〜５９歳である判定者が参照した撮影画像と、当該判定者が撮影画像を参照して判定した運転難易度の評価値との組み合わせを教師データとして学習して得られた運転評価モデルを示す。また、モデルＩＤ「Ｍ２５１」の運転評価モデルは、性別が女、運転歴が５年未満、居住地が埼玉県、年齢が６０歳〜６９歳である判定者が参照した撮影画像と、当該判定者が撮影画像を参照して判定した運転難易度の評価値との組み合わせを教師データとして学習して得られた運転評価モデルを示す。また、モデルＩＤ「Ｍ３４２」の運転評価モデルは、性別が女、運転歴が５年以上、居住地が神奈川県、年齢が２４歳以下である判定者が参照した撮影画像と、当該判定者が撮影画像を参照して判定した運転難易度の評価値との組み合わせを教師データとして学習して得られた運転評価モデルを示す。また、モデルＩＤ「Ｍ４４５」の運転評価モデルは、性別が女、運転歴が５年以上、居住地が北海道、年齢が７０歳以上である判定者が参照した撮影画像と、当該判定者が撮影画像を参照して判定した運転難易度の評価値との組み合わせを教師データとして学習して得られた運転評価モデルを示す。
【００３６】
このように、運転評価モデルは、性別、運転歴、居住地、年齢に基づき判定者をグループ分けした場合のグループごとに生成されている。一般に、運転手が知覚する運転難易度は、運転手の性別、運転歴、居住地（即ちよく走行するエリア）、年齢等によって異なる。以上を勘案し、本実施例では、運転手が感じる運転難易度に影響があるプロフィールの項目に基づき判定者をグループ分けし、サーバ装置１は、分けられたグループごとに予め生成された運転評価モデルを運転評価モデルＤＢ１０として記憶しておく。
【００３７】
なお、図３の例では、運転歴は５年未満と５年以上との２つに分類され、居住地は都道府県により分類され、年齢は５段階により分類されていたが、各項目の分類方法はこれに限定されない。例えば、運転歴は３段階以上に分けられてもよく、居住地はより広域なエリア（例えば７地方）又はより詳細なエリアにより分類されてもよい。同様に、年齢は５段階以外の段階により分類されてもよい。なお、運転歴に代えて、又はこれに加えて、図３の対応テーブルには、運転歴以外の運転履歴（例えば事故の回数又は頻度、急ブレーキの回数又は頻度等）に関する項目が設けられてもよい。
【００３８】
［運転評価モデルの配信］
図４は、サーバ装置１が実行する運転評価モデルの配信処理の手順を示すフローチャートの一例である。サーバ装置１は、図４のフローチャートの処理を繰り返し実行する。
【００３９】
まず、サーバ装置１は、端末装置２から送信されるプロフィール情報Ｉｐを受信したか否か判定する（ステップＳ１０１）。ここで、プロフィール情報Ｉｐには、例えば、端末装置２のユーザの性別、運転歴、居住地、年齢などのプロフィールの情報が含まれている。そして、サーバ装置１は、プロフィール情報Ｉｐを受信した場合（ステップＳ１０１；Ｙｅｓ）、ステップＳ１０２へ処理を進める。一方、サーバ装置１は、プロフィール情報Ｉｐを受信しない場合（ステップＳ１０１；Ｎｏ）、フローチャートの処理を終了する。
【００４０】
サーバ装置１は、ステップＳ１０１でプロフィール情報Ｉｐの受信後、プロフィール情報Ｉｐが示すプロフィールを参照し、当該プロフィールに適合する判定者のグループ（適合グループ）に対応する運転評価モデルを運転評価モデルＤＢ１０から抽出する（ステップＳ１０２）。具体的には、サーバ装置１は、図３に示す対応テーブルを参照し、プロフィール情報Ｉｐに含まれる性別、運転歴、居住地、年齢に該当するレコードに記録されたモデルＩＤに対応する運転評価モデルを運転評価モデルＤＢ１０から抽出する。例えば、プロフィール情報Ｉｐが示す性別が「男」、運転歴が「３年」、居住地が「東京都」、年齢が「４５歳」である場合、図３の２番目のレコードに記録されたモデルＩＤ「Ｍ００２」の運転評価モデルを運転評価モデルＤＢ１０から抽出する。
【００４１】
そして、サーバ装置１は、運転評価モデルＤＢ１０から抽出した運転評価モデルに関する抽出モデル情報Ｉｍを、プロフィール情報Ｉｐの送信元の端末装置２に対して送信する（ステップＳ１０３）。これにより、サーバ装置１は、プロフィール情報Ｉｐの送信元である端末装置２に対し、ユーザのプロフィールに適合した運転評価モデルを好適に供給することができる。
【００４２】
［運転評価モデルの受信及び活用］
図５は、端末装置２が実行する運転評価モデルの受信及び活用に関する処理手順を示すフローチャートの一例である。端末装置２は、図５のフローチャートの処理を繰り返し実行する。
【００４３】
まず、端末装置２は、運転評価モデルを未取得であるか、又は、運転評価モデルの取得時からプロフィールの変更があるか否か判定する（ステップＳ２０１）。この場合、端末装置２は、サーバ装置１から受信した抽出モデル情報Ｉｍが記憶部２２に記憶されているか、及び、記憶部２２に抽出モデル情報Ｉｍを記憶した時からプロフィール情報Ｉｐの変更があるか判定する。
【００４４】
そして、端末装置２は、運転評価モデルを未取得であるか、又は、運転評価モデルの取得時からプロフィールの変更がある場合（ステップＳ２０１；Ｙｅｓ）、プロフィール情報Ｉｐをサーバ装置１に対して送信する（ステップＳ２０２）。その後、プロフィール情報Ｉｐを受信したサーバ装置１は、図４のフローチャートを実行し、プロフィール情報Ｉｐが示すプロフィールに適合した運転評価モデルを示す抽出モデル情報Ｉｍを、端末装置２へ送信する。そして、端末装置２は、サーバ装置１から抽出モデル情報Ｉｍを受信する（ステップＳ２０３）。
【００４５】
一方、端末装置２は、運転評価モデルを取得済であり、かつ、運転評価モデルの取得時からプロフィールの変更がないと判断した場合（ステップＳ２０１；Ｎｏ）、ステップＳ２０４へ処理を進める。
【００４６】
次に、端末装置２は、車両が走行中であるか否か判定する（ステップＳ２０４）。そして、端末装置２は、車両が走行中であると判断した場合（ステップＳ２０４；Ｙｅｓ）、カメラ３１が生成するカメラ画像を、抽出モデル情報Ｉｍが示す運転評価モデルに入力することで、運転難易度の評価値を算出する（ステップＳ２０５）。そして、端末装置２は、ステップＳ２０５で決定した運転難易度の評価値に基づく出力を行う（ステップＳ２０６）。この場合、端末装置２は、ステップＳ２０５で算出した運転難易度の評価値に応じた表示又は／及び音声出力を、出力部２６により行う。一方、端末装置２は、車両が停止中である場合（ステップＳ２０４；Ｎｏ）、フローチャートの処理を終了する。これにより、同一地点で撮影されたカメラ画像に基づく運転難易度の評価値を繰り返し算出するのを防ぐ。
【００４７】
図６は、ステップＳ２０６での端末装置２の表示例である。図６の例では、端末装置２は、カメラ画像をディスプレイに表示すると共に、当該カメラ画像に重ねて案内画像８１、８２を表示させている。
【００４８】
図６の例では、端末装置２は、設定された案内経路の情報に基づき、３００ｍ先を右折すべき旨を示す案内画像８１を表示すると共に、ステップＳ２０５で決定した運転難易度の評価値に基づく案内画像８２を表示している。図６の例では、端末装置２は、ステップＳ２０５で決定した運転難易度の評価値が運転しにくいことを表す値であったことから、運転に注意すべき旨の警告を表す案内画像８２を表示している。なお、端末装置２は、案内画像８２に加えて、運転に注意すべき旨を警告する音声を出力してもよい。
【００４９】
以上説明したように、本実施例に係るサーバ装置１は、移動体周囲の撮影画像と、判定者が撮影画像に基づき判定した運転に関する評価値とに基づき学習された運転評価モデルを記憶する。ここで、運転評価モデルは、プロフィールの共通性により分類された判定者のグループごとに生成されている。サーバ装置１は、車両を運転する運転手に関するプロフィール情報Ｉｐを取得し、取得したプロフィール情報Ｉｐに適合する適合グループにおける運転評価モデルを運転評価モデルＤＢ１０から抽出する。これにより、サーバ装置１は、取得したプロフィール情報Ｉｐが示す運転手の特徴に合致した運転評価モデルを好適に抽出することができる。
【００５０】
［変形例］
次に、実施例に好適な変形例について説明する。以下の変形例は、任意に組み合わせて上述の実施例に適用してもよい。
【００５１】
（変形例１）
運転評価モデルは、車両の走行環境に基づきさらに分類して生成されてもよい。
【００５２】
この場合、図３の対応テーブルでは、性別、運転歴、居住地、年齢等のプロフィールに関する項目に加えて、天候、道路種別、時間帯などの走行環境に関する項目がさらに設けられる。そして、運転評価モデルは、走行環境に関する項目に基づく分類ごとに予め生成され、運転評価モデルＤＢ１０に記憶される。この場合、各走行環境に対応する運転評価モデルは、各走行環境において道路上で撮影された撮影画像ごとに、撮影画像と、当該撮影画像を参照して判定者が判定した運転難易度の評価値との組み合わせを教師データとして学習することで生成される。
【００５３】
そして、例えば、端末装置２は、図５のステップＳ２０３において、プロフィール情報Ｉｐが示すプロフィールに適合した各走行環境に対応する運転評価モデルをサーバ装置１から受信する。その後、端末装置２は、車両の走行時では、図示しない雨滴センサ等のセンサ部２３の出力や地図ＤＢ２０等を参照し、現在の車両の走行環境を認識する。そして、端末装置２は、認識した走行環境に対応する運転評価モデルを選択し、運転難易度の評価値を、ステップＳ２０５において算出する。なお、上記の例に代えて、端末装置２は、運転評価モデルの取得前に現在の車両の走行環境を認識し、プロフィール情報Ｉｐと共に走行環境を示す情報をサーバ装置１へ送信することで、現在の車両の走行環境に対応する運転評価モデルをサーバ装置１から受信してもよい。
【００５４】
（変形例２）
運転評価モデルにより判定する対象は、運転難易度に限定されない。例えば、運転評価モデルにより判定する対象は、見晴らしの良さであってもよい。この場合、各運転評価モデルは、道路上で撮影された撮影画像と、当該撮影画像を参照した判定者が判定した見晴らしの良さの評価値との組み合わせを教師データとして学習することで生成される。そして、これらの各運転評価モデルは、実施例と同様に、性別や年齢などのプロフィールの共通性を有する判定者のグループごとに生成され、共通するプロフィールの分類情報と関連付けられて運転評価モデルＤＢ１０に記憶される。そして、端末装置２は、実施例と同様に、図５のフローチャートに基づき、プロフィール情報Ｉｐをサーバ装置１に送信することで、抽出モデル情報Ｉｍをサーバ装置１から受信する。この場合、サーバ装置１は、図４のフローチャートに基づき、端末装置２から受信したプロフィール情報Ｉｐが示すプロフィールに適合する運転評価モデルを運転評価モデルＤＢ１０から抽出し、抽出モデル情報Ｉｍとして端末装置２へ送信する。そして、端末装置２は、抽出モデル情報Ｉｍの受信後では、抽出モデル情報Ｉｍが示す運転評価モデルにカメラ画像を入力することで、見晴らしの良さに関する評価値を取得し、当該評価値に基づく表示又は／及び音声出力を行う。
【００５５】
本変形例によれば、端末装置２は、車両の走行中において、見晴らしの良さに関する評価値に基づく表示又は／及び音声出力を行うため、観光の観点又は安全の観点において好ましい道路を走行しているかを運転手に好適に報知することができる。ここで、観光の観点において好ましい道路は、例えば、観光地において景観の優れる道路が該当し、安全の観点において好ましい道路は、例えば、遠方からでも比較的歩行者を発見しやすい安全な道路が該当する。また、運転手は、例えば、見晴らしの良さに関する評価値が低い旨の表示又は／及び音声出力があった場合には、観光の観点又は安全の観点から好ましくない道路を走行していると判断し、走行経路を変更したり、運転への集中力をより高めたりする対応を行うことができる。
【符号の説明】
【００５６】
１  サーバ装置
２  端末装置
１０  運転評価モデルＤＢ
１１、２１  通信部
１２、２２  記憶部
１５、２５  制御部
２３  センサ部
２４  入力部
２６  出力部
【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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