(57)【要約】【課題】車両の搭乗者に適切な情報を提供する。【解決手段】情報提供装置（１０）は、車両に搭乗する複数の対象者に情報を提供する。情報提供装置は、対象者の発話内容に加えて、対象者が車両に乗車した順番、対象者の座席の位置、及び対象者の撮像画像の解析結果の少なくとも１つに基づいて、対象者に情報を提供する場合の優先順位を判定する判定手段（１５０）と、優先順位に基づいて、対象者に提供すべき情報を決定し出力する出力手段（１６０）とを備える。【選択図】図１
2018151592.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭乗する複数の対象者に情報を提供する情報提供装置であって、
前記対象者の発話内容に加えて、前記対象者が前記車両に乗車した順番、前記対象者の座席の位置、及び前記対象者の撮像画像の解析結果の少なくとも１つに基づいて、前記対象者に前記情報を提供する場合の優先順位を判定する判定手段と、
前記優先順位に基づいて、前記対象者に提供すべき前記情報を決定し出力する出力手段と
を備えることを特徴とする情報提供装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両の情報者に対して各種情報を提供する情報提供装置の技術分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
この種の装置として、複数のユーザ間における意思決定を支援するために、優先すべきユーザを決定する装置が知られている。例えば、グループに属する複数の参加者から意見を聴取して、グループの満足度向上に寄与する度合いが高い参加者の意見を優先するという技術が提案されている（特許文献１参照）。
【０００３】
また、その他の関連する技術として、会話における発話内容や特徴を抽出して会話に関する評価を行うという技術が開示されている（特許文献２参照）。ユーザと対話を行うことで意思決定を支援するという技術が開示されている（特許文献３参照）。複数の人が発生した音声を入力して音声特徴を分析するという技術が開示されている（特許文献４参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１７−０１０３０９号公報
【特許文献２】特開２００７−２１２５３２号公報
【特許文献３】特開２０１１−２４８５４９号公報
【特許文献４】特許第３２８０８３５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述した特許文献１に記載の技術では、取得された音声情報が不十分な場合に、優先すべきユーザを適切に判定することができないおそれがある。例えば、使用開始からの時間が短く音声情報が十分に蓄積できていない場合や、会話そのものが無い場合には、優先すべきユーザを判定することは難しい。このため、ユーザの意思決定を支援するという効果を確実に発揮できないという技術的問題点が生ずる。
【０００６】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、車両の搭乗者に適切な情報を提供することが可能な情報提供装置を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の情報提供装置は上述した課題を解決するために、車両に搭乗する複数の対象者に情報を提供する情報提供装置であって、前記対象者の発話内容に加えて、前記対象者が前記車両に乗車した順番、前記対象者の座席の位置、及び前記対象者の撮像画像の解析結果の少なくとも１つに基づいて、前記対象者に前記情報を提供する場合の優先順位を判定する判定手段と、前記優先順位に基づいて、前記対象者に提供すべき前記情報を決定し出力する出力手段とを備える。
【０００８】
本発明の情報提供装置によれば、対象者の発話内容だけでなく、対象者が車両に乗車した順番、対象者の座席の位置、及び対象者の撮像画像の解析結果の少なくとも１つに基づいて、情報を提供する場合の優先順位が判定される。このため、対象者の発話内容から優先順位を判定することが難しいような状況でも、より適切に優先順位を判定できる。このようにして判定された優先順位を利用すれば、車両の搭乗者に対して適切な情報を提供することが可能である。
【０００９】
本発明のこのような作用及び他の利得は、次に説明する実施形態から明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施形態に係る情報提供装置の構成を示すブロック図である。
【図２】実施形態に係る情報提供装置による優先順位判定動作の流れを示すフローチャートである。
【図３】乗車順番に基づくスコアリングの一例を示す表である。
【図４】乗車位置に基づくスコアリング（会社関係）の一例を示す表である。
【図５】乗車位置に基づくスコアリング（家族）の一例を示す表である。
【図６】乗車位置に基づくスコアリング（友人）の一例を示す表である。
【図７】会話内容に基づくスコアリング（敬語スコア）の一例を示す表である。
【図８】会話内容に基づくスコアリング（意見採用度）の一例を示す表である。
【図９】合計スコアを利用した優先順位の判定方法を示す表である。
【図１０】実施形態に係る情報提供装置による情報出力動作の流れを示すフローチャートである。
【図１１】個人に対する最適な情報の提案例を示す表である。
【図１２】個人提案に対する重み付け（会社関係）の一例を示す表である。
【図１３】個人提案に対する重み付け（家族）の一例を示す表である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照して情報提供装置の実施形態について説明する。
【００１２】
＜装置構成＞
まず、本実施形態に係る情報提供装置の構成について、図１を参照して説明する。図１は、実施形態に係る情報提供装置の構成を示すブロック図である。
【００１３】
本実施形態に係る情報提供装置１０は、車両の搭乗者に対して意思決定を支援するための各種情報を提供可能な装置として構成されている。情報提供装置１０は、例えば車両に搭載されるＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｕｎｉｔ）として構成されている。ただし、その一部又は全部が車両外部のサーバー装置内に配置されてもよい。
【００１４】
図１に示すように、本実施形態に係る情報提供装置１０は、その内部に実現される論理的な又は物理的な処理ブロックとして、乗車順番検出部１１０、乗車位置検出部１２０、会話内容取得部１３０、撮像画像解析部１４０、優先順位判定部１５０、及び情報出力部１６０を備えている。
【００１５】
乗車順番検出部１１０は、例えば車載カメラや各座席に配置されたセンサ等を用いて、車両に搭乗する対象者の搭乗順を検出可能に構成されている。乗車順番検出部１１０によって検出された乗車順番は、優先順位判定部１５０に出力される構成となっている。
【００１６】
乗車位置検出部１２０は、例えば車載カメラや各座席に配置されたセンサ等を用いて、車両に搭乗する対象者の乗車位置（即ち、各対象者の座席の位置）を検出可能に構成されている。乗車位置検出部１２０によって検出された乗車位置は、優先順位判定部１５０に出力される構成となっている。
【００１７】
会話内容取得部１３０は、例えば車載マイク等を用いて、車両に搭乗している対象者の会話を取得し、会話内容に関する分析を実行可能に構成されている。会話内容取得部１３０は、音声認識処理によって、対象者の誰が発声した音声かを認識し、対象者毎に会話内容に関する分析（例えば、単語分析等）を行う。会話内容取得部１３０の分析結果は、優先順位判定部１５０に出力される構成となっている。
【００１８】
撮像画像解析部１４０は、例えば車載カメラによって撮像された対象者の画像を解析して、対象者の年齢や性別、服装等を解析可能に構成されている。撮像画像解析部１４０の解析結果は、優先順位判定部１５０に出力される構成となっている。
【００１９】
以上説明したように、乗車順番検出部１１０、乗車位置検出部１２０、会話内容取得部１３０、撮像画像解析部１４０の各々は、優先順位判定部１５０に出力するための各種情報を取得する。なお、乗車順番検出部１１０、乗車位置検出部１２０、会話内容取得部１３０、撮像画像解析部１４０の各々が実行する処理については、既存の技術を適宜採用することが可能であるため、ここでの詳細な説明を省略する。
【００２０】
優先順位判定部１５０は、「判定手段」の一具体例であり、乗車順番検出部１１０で検出された乗車順番に関する情報、乗車位置検出部１２０で検出された乗車位置に関する情報、会話内容取得部１３０の分析結果に関する情報、撮像画像解析部１４０の解析結果に関する情報に基づいて、出力すべき情報を決定する際の優先順位を判定することが可能に構成されている。優先順位は、車両に搭乗する複数の対象者に関する優先度合いを示すパラメータである。優先順位判定部１５０で判定された優先順位は、情報出力部１６０に出力される構成となっている。なお、優先順位を判定する動作については、後に詳しく説明する。
【００２１】
情報出力部１６０は、「出力手段」の一具体例であり、優先順位判定部１５０で判定された優先順位に基づいて、複数の対象者に提供すべき情報を決定し出力することが可能に構成されている。情報出力部１６０は、提供すべき情報をデータベースとして保持する情報ＤＢ１６１及び外部から新たな情報を取得する外部情報取得部１６２を有しており、これらから取得される情報の中から提供すべき情報を選択して出力する。情報出力部１６０から出力された情報は、例えばディスプレイに表示される画像、或いはスピーカーからの音声等によって、車両に搭乗している対象者に対して提示される。
【００２２】
＜優先順位判定動作＞
次に、優先順位判定部１５０が実行する優先順位判定動作について、図２を参照して説明する。図２は、実施形態に係る情報提供装置による優先順位判定動作の流れを示すフローチャートである。
【００２３】
図２に示すように、優先順位判定動作時において、優先順位判定部１５０は、まず乗車順番検出部１１０で検出された対象者の搭乗順番に基づいたスコアリングを実行する（ステップＳ１０１）。ここでの「スコアリング」とは、優先順位を決定するために用いるスコアを決定する処理であり、後述するようにスコアが高いほど優先順位が高く設定される。
【００２４】
以下では、図３を参照して、乗車順番に基づくスコアリングを具体的に説明する。図３は、乗車順番に基づくスコアリングの一例を示す表である。ここでは、車両に４人の対象者が搭乗する場合を例にして説明する
【００２５】
図３に示すように、優先順位判定部１５０は、乗車順番に関する情報を取得すると、何番目に乗車したかに応じてスコアを決定する。具体的には、図に示すように、１番目に搭乗した対象者には“４”、２番目に搭乗した対象者には“３”、３番目に搭乗した対象者には“２”、４番目に搭乗した対象者には“１”のスコアが付与される。このようなスコアリングを行えば、車両に早く乗車した対象者ほど、優先順位が高く判定されやすくなる。ただし、ここでのスコアリングはあくまで一例であり、例えば車両に遅く乗車した対象者ほど、優先順位が高く判定されやすくなるようにしてもよい。
【００２６】
図２に戻り、乗車順番に基づくスコアリングを実行した後、優先順位判定部１５０は、乗車位置検出部１２０で検出された対象者の乗車位置に基づいたスコアリングを実行する（ステップＳ１０２）。
【００２７】
以下では、図４から図６を参照して、乗車位置に基づくスコアリングを具体的に説明する。図４は、乗車位置に基づくスコアリング（会社関係）の一例を示す表である。図５は、乗車位置に基づくスコアリング（家族）の一例を示す表である。図６は、乗車位置に基づくスコアリング（友人）の一例を示す表である。ここでは、車両に運転席、助手席、左後部、右後部の４つの座席が存在するものとする。
【００２８】
図４に示すように、優先順位判定部１５０は、乗車位置に関する情報を取得すると、どの位置に座ったかに応じてスコアを決定する。具体的には、図に示すように、運転席に搭乗した対象者には“１”、助手席に搭乗した対象者には“２”、左後部に搭乗した対象者には“３”、右後部に搭乗した対象者には“４”のスコアが付与される。この場合、右後部に座る対象者が最も優先順位が高く判定されやすくなり、その他は左後部、助手席、運転席の順で優先順位が高く判定されやすくなる。このようなスコアリングは、例えば会社関係の対象者が車両に搭乗する場合に適用できる。
【００２９】
図５に示すように、優先順位判定部１５０は、運転席に搭乗した対象者には“１”、助手席に搭乗した対象者には“２”、左後部に搭乗した対象者には“３”、右後部に搭乗した対象者には“３”のスコアが付与してもよい。この場合、右後部及び左後部に座る対象者が最も優先順位が高く判定されやすくなり、その他は助手席、運転席の順で優先順位が高く判定されやすくなる。このようなスコアリングは、例えば家族である対象者が車両に搭乗する場合に適用できる。
【００３０】
図６に示すように、優先順位判定部１５０は、運転席に搭乗した対象者には“２”、助手席に搭乗した対象者には“１”、左後部に搭乗した対象者には“３”、右後部に搭乗した対象者には“３”のスコアが付与してもよい。この場合、右後部及び左後部に座る対象者が最も優先順位が高く判定されやすくなり、その他は運転席、助手席の順で優先順位が高く判定されやすくなる。このようなスコアリングは、例えば友人同士である対象者が車両に搭乗する場合に適用できる。
【００３１】
再び図２に戻り、乗車位置に基づくスコアリングを実行した後、優先順位判定部１５０は、会話内容取得部１２０で分析された対象者の会話内容（即ち、対象者各々の発話内容）に基づいたスコアリングを実行する（ステップＳ１０３）。
【００３２】
以下では、図７及び図８を参照して、会話内容に基づくスコアリングを具体的に説明する。図７は、会話内容に基づくスコアリング（敬語スコア）の一例を示す表である。図８は、会話内容に基づくスコアリング（意見採用度）の一例を示す表である。ここでは、車両に会社関係の対象者が搭乗した場合を例に挙げて説明する。
【００３３】
図７に示すように、優先順位判定部１５０は、例えば「○○さん」や「です」、「ます」等の敬語（或いは丁寧語）を使用する対象者に“−１”のスコアを付与する。このため、敬語を使用する対象者は優先順位が低く設定されやすくなる。対象者が敬語を使用しているということは、他の対象者が目上の人間である可能性が高いと判断できるからである。一方で、例えば「○○くん」や丁寧語以外の普通の口調で会話する対象者に“１”のスコアを付与する。このため、普通の口調で会話する対象者は優先順位が高く設定されやすくなる。対象者が普通の口調で会話しているということは、他の対象者は目上の人間でない可能性が高い（言い換えれば、自分が目上の人間である可能性が高い）と判断できるからである。
【００３４】
図８に示すように、優先順位判定部１５０は、会話内容から判別される意見の採用度によってもスコアリングを行う。具体的には、発話内容が肯定されたと判断できる場合には、対象者に“１”のスコアを付与する。このため、意見が採用された対象者は優先順位が高く設定されやすくなる。社会的地位の高い人間である方が、その意見が採用されやすいと判断できるからである。一方で、発話内容が否定されたと判断できる場合には、対象者に“−１”のスコアを付与する。このため、意見が採用されなかった対象者は優先順位が低く設定されやすくなる。社会的地位の低い人間であると、その意見が採用されにくいと判断できるからである。
【００３５】
なお、会話内容に基づくスコアリングは、会話の回数に応じて複数回実行される。このため、普通の口調で会話を続けたり、意見が肯定され続けたりした対象者については、スコア“１”が複数回加算される（即ち、スコアが徐々に増加する）。一方で、敬語を使用して会話を続けたり、意見が否定され続けたりした対象者については、スコア“−１”が複数回加算される（即ち、スコアが徐々に減少する）。
【００３６】
再び図２に戻り、会話内容に基づくスコアリングを実行した後、優先順位判定部１５０は、撮像画像解析部１４０の解析結果（即ち、外見）に基づいたスコアリングを実行する（ステップＳ１０４）。例えば、対象者が会社関係である場合には、年齢が高いほど高いスコアが付与されるようにスコアリングを実行すればよい。逆に、対象者が家族関係である場合には、年齢が低いほど高いスコアが付与されるようにスコアリングを実行すればよい。なお、年齢外にも、性別や服装等を考慮してスコアリングを実行してもよい。
【００３７】
撮像画像に基づくスコアリングを実行した後、優先順位判定部１５０は、実際に対象者の優先順位を判定する処理を実行する（ステップＳ１０５）。具体的には、上述した乗車順番に基づくスコアリング、乗車位置に基づくスコアリング、会話内容に基づくスコアリング、及び撮像画像に基づくスコアリングの結果を総合的に考慮して、対象者各々の優先順位を決定する。
【００３８】
以下では、図９を参照して、優先順位の判定方法について具体的に説明する。図９は、合計スコアを利用した優先順位の判定方法を示す表である。ここでは、車両に会社関係の対象者（部長、課長、係長、新人）が搭乗した場合を例に挙げて説明する。
【００３９】
図９に示すように、部長に関しては、乗車順番に基づくスコアが“４”、乗車位置に基づくスコアが“４”、会話に敬語を使用しているか否かに基づくスコアが“５”、会話で意見が採用されたか否かに基づくスコアが“２”、カメラ（即ち、撮像画像）に基づくスコアが“４”であるため、合計スコアは“１９”となっている。課長に関しては、乗車順番に基づくスコアが“３”、乗車位置に基づくスコアが“３”、会話に敬語を使用しているか否かに基づくスコアが“０”、会話で意見が採用されたか否かに基づくスコアが“０”、カメラ（即ち、撮像画像）に基づくスコアが“３”であるため、合計スコアは“９”となっている。係長に関しては、乗車順番に基づくスコアが“２”、乗車位置に基づくスコアが“２”、会話に敬語を使用しているか否かに基づくスコアが“−３”、会話で意見が採用されたか否かに基づくスコアが“０”、カメラ（即ち、撮像画像）に基づくスコアが“２”であるため、合計スコアは“３”となっている。新人に関しては、乗車順番に基づくスコアが“１”、乗車位置に基づくスコアが“１”、会話に敬語を使用しているか否かに基づくスコアが“−６”、会話で意見が採用されたか否かに基づくスコアが“−１”、カメラ（即ち、撮像画像）に基づくスコアが“１”であるため、合計スコアは“−４”となっている。
【００４０】
合計スコアを比較すると、部長（１９）＞課長（９）＞係長（３）＞新人（−４）という判定結果が得られる。このため、優先順位判定部１５０は、部長が最も優先順位が高いと判定し、その次に課長、その次に係長、そして新人が最も優先順位が低いと判定する。このようにして判定された優先順位は、情報出力部１６０に出力され、以下で説明する情報出力動作に用いられる。
【００４１】
＜情報出力動作＞
次に、情報出力部１６０が実行する情報出力動作について、図１０を参照して説明する。図１０は、実施形態に係る情報提供装置による情報出力動作の流れを示すフローチャートである。
【００４２】
図１０に示すように、情報出力動作時において、情報出力部１６０は、まず個人に最適な情報を抽出する（ステップＳ２０１）。具体的には、情報出力部１６０は、意思決定の支援内容に応じて、情報ＤＢ１６１や外部情報取得部１６２から適切な情報を取得する。なお、支援内容は、車両の搭乗者（言い換えれば、対象者）によって選択されるものであってもよいし、車両の搭乗者の会話内容等から自動的に設定されるものであってもよい。支援内容の具体例としては、車両の行き先、今後の食事のメニュー、車内で流す音楽のジャンル等が挙げられる。
【００４３】
以下では、図１１を参照して、個人に最適な情報の抽出例について具体的に説明する。図１１は、個人に対する最適な情報の提案例を示す表である。ここでは、車両に会社関係の対象者（部長、課長、係長、新人）が搭乗しており、支援内容としてランチメニューが選択されている場合を例に挙げて説明する。
【００４４】
図１１に示すように、部長に対しては“寿司”が最適なランチメニューとして抽出される。課長及び係長に対しては“うどん”が最適なランチメニューとして抽出される。新人に対しては“ラーメン” が最適なランチメニューとして抽出される。これらのランチメニューに関する情報は、例えば年齢層に応じた嗜好、予算等に応じて抽出される。
【００４５】
図１０に戻り、情報出力部１６０は、続いて優先順位判定部１５０で判定された優先順位に関する情報を取得する（ステップＳ２０２）。そして、個人に最適な情報として抽出された各情報に対して、優先順位に応じた重み付けを実行する（ステップＳ２０３）。
【００４６】
以下では、図１２及び図１３を参照して、個人に最適な情報に対する重み付けについて具体的に説明する。図１２は、個人提案に対する重み付け（会社関係）の一例を示す表である。図１３は、個人提案に対する重み付け（家族）の一例を示す表である。
【００４７】
図１２に示すように、車両に会社関係の対象者（部長、課長、係長、新人）が搭乗している場合、優先順位が最も高いと判定された部長への提案である“寿司”については“７”が重み付けされる。部長の次に優先順位が高いと判定された課長への提案である“うどん”については“５”が重み付けされる。課長の次に優先順位が高いと判定された係長に対する提案である“うどん”については“３”が重み付けされる。優先順位が最も低いと判定された新人に対する提案である“ラーメン”については“１”が重み付けされる。
【００４８】
図１３に示すように、車両に家族である対象者（子どもＡ、子どもＢ、母親、父親）が搭乗している場合、優先順位が最も高いと判定された子どもＡへの提案である“ファーストフード”については“７”が重み付けされる。子どもＡの次に優先順位が高いと判定された子どもＢへの提案である“ファミリーレストラン（ファミレス）”については“５”が重み付けされる。子どもＢの次に優先順位が高いと判定された母親に対する提案である“ファミリーレストラン”については“３”が重み付けされる。優先順位が最も低いと判定された父親に対する提案である“ラーメン”については“１”が重み付けされる。
【００４９】
なお、ここでの重み付けに利用された“７”、“５”、“３”、“１”という数値はあくまで一例であり、優先順位が高いほど大きくなるような数値であれば、異なる数値が利用されても構わない。例えば、“１０”、“３”、“２”、“１”という数値を利用すれば、優先順位が最も高い対象者を大きく優先して、他の対象者についてはそれほど大きな差をつけないようにすることもできる。
【００５０】
再び図１０に戻り、情報出力部１６０は、重み付けの結果に基づいて複数の対象者に対して提供する情報を決定し出力する（ステップＳ２０４）。具体的には、情報出力部１６０は、重み付けされた数値を情報毎に合計して、最も合計値が高くなった情報を最適な情報として出力する。例えば図１２に示した例では、寿司が“７”、うどんが“５＋３＝８”、ラーメンが“１”となるため、うどんを最適な情報として出力する。図１３に示した例では、ファーストが“７”、ファミリーレストランが“５＋３＝８”、ラーメンが“１”となるため、ファミリーレストランを最適な情報として出力する。
【００５１】
ただし、明らかに地位が高い対象者（即ち、優先順位の高い対象者）が存在する場合には、優先順位の最も高い対象者に対して提供されるべき情報を優先して出力するようにしてもよい。例えば図１２に示した例では、課長及び係長に最適なランチメニューである“うどん”の数値が最も高くなるが、対象者の中で部長の地位が明らかに高いため、部長に最適なランチメニューである“寿司”が出力されてもよい。
【００５２】
以上で情報出力動作に関する一連の処理は終了するが、出力した情報が実際に採用されたか否かに関する情報をフィードバックして蓄積し、ステップＳ２０３における重み付けの数値を変更するようにしてもよい。このようにすれば、情報を提供する際の精度を更に高めていくことができる。
【００５３】
＜実施形態の効果＞
最後に、本実施形態に係る情報提供装置によって得られる技術的効果について説明する。
【００５４】
すでに説明したように、本実施形態に係る情報提供装置によれば、車両への乗車順番、車両における乗車位置、会話内容の分析結果、及び撮像画像の解析結果に応じて対象者の優先順位が判定され、優先順位に基づいた情報の出力が実行される。よって、複数の対象者の優先順位を考慮しつつ適切な情報を提供し、好適に意思決定を支援することができる。
【００５５】
優先順位については、例えば会話内容のみからでも判定可能であるが、例えば会話内容の取得が不充分である場合や会話がない場合には、会話内容から優先順位を判定することが難しい。しかしながら、本実施形態では、会話内容に加えて、車両への乗車順番、車両における乗車位置、及び撮像画像の解析結果を用いて優先順位が判定される。このため、会話内容からだけでは適切に優先順位を判定できないような場合であっても、好適に優先順位を判定することができる。
【００５６】
なお、上述した実施形態では、会話内容、車両への乗車順番、車両における乗車位置、及び撮像画像の解析結果の全てを用いて優先順位を判定する例について説明したが、会話内容に加えて、車両への乗車順番、車両における乗車位置、及び撮像画像の解析結果の少なくとも１つを利用して優先順位を判定すれば、上述した技術的効果は相応に発揮される。
【００５７】
本発明は、上述した実施形態に限られるものではなく、請求の範囲及び明細書全体から読み取れる発明の要旨或いは思想に反しない範囲で適宜変更可能であり、そのような変更を伴う情報提供装置もまた本発明の技術的範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【００５８】
１０  情報提供装置
１１０  乗車順番検出部
１２０  乗車位置検出部
１３０  会話内容取得部
１４０  撮像画像解析部
１５０  優先順位判定部
１６０  情報出力部
１６１  情報ＤＢ
１６２  外部情報取得部
【図１】
2018151592.tif 000003
【図２】
2018151592.tif 000004
【図３】
2018151592.tif 000005
【図４】
2018151592.tif 000006
【図５】
2018151592.tif 000007
【図６】
2018151592.tif 000008
【図７】
2018151592.tif 000009
【図８】
2018151592.tif 000010
【図９】
2018151592.tif 000011
【図１０】
2018151592.tif 000012
【図１１】
2018151592.tif 000013
【図１２】
2018151592.tif 000014
【図１３】
2018151592.tif 000015