(57)【要約】【課題】運転車両信号から個人特性を特定しやすい道路区間を推定する装置等を提供する。【解決手段】運転手毎の「個人特性」に、車両の運転中に取得された「走行位置」及び「運転車両信号」を対応付けた、運転データを蓄積し、道路区間について、当該道路区間の位置範囲に走行位置が含まれる複数の運転データを選択する運転データ選択手段と、個人特性と運転車両信号との相関度を取得する相関度取得手段と、相関度に応じて道路区間を推定する道路区間推定手段とを有する。運転データの個人特性及び運転車両信号から、所定のアルゴリズムを用いて推定モデルを生成する推定モデル生成手段を更に有し、推定モデルを用いて相関度を算出するものであってもよい。【選択図】図２
2019016238.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
「個人特性」に、車両の運転中に取得された「走行位置」及び「運転車両信号」を対応付けた、運転データを蓄積する推定装置であって、
所定の道路区間について、当該道路区間の位置範囲に走行位置が含まれる複数の運転データを選択する運転データ選択手段と、
前記道路区間について、個人特性と運転車両信号との相関度を取得する相関度取得手段と、
前記道路区間について、前記相関度に応じて道路区間を推定する道路区間推定手段と
を有することを特徴とする推定装置。
【請求項２】
車両が走行可能な地図上の位置範囲を、複数の「道路区間」に区分して記憶する道路区間記憶手段を更に有し、
前記道路区間毎に、前記運転データ選択手段と、前記相関度取得手段と、前記道路区間推定手段とを機能させる
ことを特徴とする請求項１に記載の推定装置。
【請求項３】
前記道路区間推定手段は、複数の道路区間の中で、相関度が高い順に１つ以上の道路区間を出力する
ことを特徴とする請求項２に記載の推定装置。
【請求項４】
前記道路区間について、運転データの個人特性及び運転車両信号から、所定のアルゴリズムを用いて推定モデルを生成する推定モデル生成手段を更に有し、
前記相関度取得手段は、前記推定モデルを用いて前記相関度を取得する
ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の推定装置。
【請求項５】
前記推定モデル生成手段は、統計的分類アルゴリズムを用いた機械学習によって前記推定モデルを生成し、
前記相関度は、前記機械学習に基づく個人特性の尤度（判定確率）である
ことを特徴とする請求項４に記載の推定装置。
【請求項６】
前記道路区間について、前記運転データ選択手段によって選択された複数の運転データを、教師用運転データと評価用運転データとに任意に分類する教師評価データ分類手段を更に有し、
前記推定モデル生成手段は、前記道路区間について、教師用運転データの個人特性及び運転車両信号から、所定のアルゴリズムを用いて推定モデルを生成し、
前記相関度取得手段は、前記道路区間について、前記推定モデルを用いて、評価用運転データにおける個人特性と運転車両信号との相関度を取得する
ことを特徴とする請求項４又は５に記載の推定装置。
【請求項７】
前記相関度取得手段は、
評価用運転データの「運転車両信号」を推定モデルに入力し、その出力となる「個人特性」と、当該評価用運転データの正解の「個人特性」とを比較して、正否を判定し、評価用運転データの所定数に対する正判定の数の割合を、相関度とする
相関度＝評価用運転データの正判定の数／評価用運転データの所定数
又は、
評価用運転データの「運転車両信号」を推定モデルに入力し、その出力となる「個人特性」に基づく尤度を、相関度とする
ことを特徴とする請求項６に記載の推定装置。
【請求項８】
同一の道路区間の中で、前記教師評価データ分類手段と、前記推定モデル生成手段と、前記相関度取得手段とを繰り返すものであって、
前記教師評価データ分類手段は、同一の道路区間について、教師用運転データと評価用運転データとの組み合わせが異なる複数のデータセットに分類し、
前記推定モデル生成手段は、前記データセット毎に、教師用運転データから推定モデルを生成し、
前記相関度取得手段は、同一の道路区間について、複数のデータセットが存在する場合、データセット毎の相関度の平均値を、相関度として出力する
ことを特徴とする請求項６又は７に記載の推定装置。
【請求項９】
前記運転データには、更に「時間帯」、「天候状況情報」、「交通状況情報」、「車両属性情報」のいずれか又はそれらの組み合わせが対応付けられている
ことを特徴とする請求項１から８のいずれか１項に記載の推定装置。
【請求項１０】
前記運転データの「個人特性」は、
運転手ＩＤ(IDentifier)
個人属性
ＤＳＱ(Driving Style Questionnaire)、
ＷＳＱ(Workload Sensitivity Questionnaire)、
ＤＢＱ(Driving Behavior Questionnaire)、
ＤＢＩ(Driving Behavior Inventory)、
ＤＡＳ(Driving Anger Scale)、
情動的共感性尺度、
ＥＡＥＱ(Everyday Attentional Experiences Questionnaire)、
ＳＳＳ(Sensation Seeking Scale)、
ＦＦＭ(Five Factor Model)
のいずれか又はそれらの組み合わせである
ことを特徴とする請求項１から９のいずれか１項に記載の推定装置。
【請求項１１】
請求項１から１０のいずれか１項に記載の推定装置との間で、ネットワークを介して通信する車両端末であって、
前記推定装置から、運転手の個人特性と運転車両信号との相関度が高いと推定された道路区間の位置範囲を受信する道路区間受信手段と、
測位機能によって取得された測位位置が、当該道路区間の位置範囲に含まれる場合に、自ら計測した運転データを前記推定装置へ送信する運転データ送信手段と
を有することを特徴とする車両端末。
【請求項１２】
運転手毎の「個人特性」に、車両の運転中に取得された「走行位置」及び「運転車両信号」を対応付けた、運転データを蓄積する推定装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムであって、
所定の道路区間について、当該道路区間の位置範囲に走行位置が含まれる複数の運転データを選択する運転データ選択手段と、
前記道路区間について、個人特性と運転車両信号との相関度を取得する相関度取得手段と、
前記道路区間について、前記相関度に応じて道路区間を推定する道路区間推定手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項１３】
運転手毎の「個人特性」に、車両の運転中に取得された「走行位置」及び「運転車両信号」を対応付けた、運転データを蓄積する装置の推定方法であって、
前記装置は、
所定の道路区間について、当該道路区間の位置範囲に走行位置が含まれる複数の運転データを選択する第１のステップと、
前記道路区間について、個人特性と運転車両信号との相関度を取得する第２のステップと、
前記道路区間について、前記相関度に応じて道路区間を推定する第３のステップと
を実行することを特徴とする装置の推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ビッグデータとしての運転データを収集する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車両に搭載された車両端末によって計測された運転車両信号を用いて、運転手を推定する技術がある（例えば非特許文献１及び２参照）。運転車両信号は、例えば、ハンドル舵角やアクセル・ブレーキペダルの踏込度のような「運転信号」と、エンジン回転数や車速、加速度・角速度のような「車両信号」とである。
この技術によれば、学習フェーズと評価フェーズとからなる。「学習フェーズ」は、運転手を特定できている状態で、複数の運転手における運転車両信号を車両端末から予め収集し、運転手と運転車両信号とを対応付けた推定モデルを生成する。「評価フェーズ」は、推定モデルを用いて、運転手が特定できていない運転車両信号から、運転手を推定することができる。
【０００３】
また、運転車両信号から、運転手の個人特性としての「情動的共感性尺度」を推定する技術もある（例えば非特許文献３及び４参照）。情動的共感性尺度とは、他人の情動や感情に対する共感性を測るための尺度をいう。この技術によれば、予め収集した運転車両信号と運転手の情動的共感性尺度とを対応付けたモデルを生成し、運転車両信号から情動的共感性尺度を推定することができる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】“Automobile Driver Fingerprinting” Proceedings on Privacy Enhancing Technologies ; 2016 (1):34-51、[online]、［平成２９年６月１３日検索］、インターネット＜URL:http://www.autosec.org/pubs/fingerprint.pdf＞
【非特許文献２】“Driver Modeling Based on Driving Behavior and Its Evaluation in Driver Identification” Proceedings of the IEEE ( Volume: 95, Issue: 2, Feb. 2007) 、[online]、［平成２９年６月１３日検索］、インターネット＜URL:https://pdfs.semanticscholar.org/b14c/dccfc712cd16e240e13b30be07b75fd0900b.pdf＞
【非特許文献３】“車両信号を用いた運転者の個人特性の推定”, 情報処理学会全国大会講演論文集 Volume：78th Issue：3 Page：3.147-3.148
【非特許文献４】“運転信号を用いたドライバ行動及び個人特性の自動推定”, Proceedings. JSAE Annual Congress Issue：128-13 Page：11-16
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
前述したいずれの技術も、学習フェーズ及び評価フェーズ共に、高頻度で且つ長時間、運転車両信号を収集することを必要する。また、運転中の全区間に渡って運転車両信号を収集することを前提としている。そのために、車両端末が運転車両信号をサーバへ送信するためのネットワークコストと、それら運転車両信号を処理するサーバコストとが、膨大なものとなるという課題があった。
【０００６】
これに対し、本願の発明者らは、運転手の個人特性と運転車両信号との相関度が高い道路区間と、そうではない道路区間とがあるのではないか、と考えた。その相関度が高い道路区間についてのみ、運転車両信号を収集し且つ分析することができれば、ネットワークコスト及びサーバコストを軽減することができるのではないか、と考えた。
【０００７】
そこで、本発明は、運転車両信号から個人特性を特定しやすい道路区間を推定する 推定装置、車両端末、プログラム及び方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明によれば、「個人特性」に、車両の運転中に取得された「走行位置」及び「運転車両信号」を対応付けた、運転データを蓄積する推定装置であって、
所定の道路区間について、当該道路区間の位置範囲に走行位置が含まれる複数の運転データを選択する運転データ選択手段と、
前記道路区間について、個人特性と運転車両信号との相関度を取得する相関度取得手段と、
前記道路区間について、前記相関度に応じて道路区間を推定する道路区間推定手段と
を有することを特徴とする。
【０００９】
本発明の推定装置における他の実施形態によれば、
車両が走行可能な地図上の位置範囲を、複数の「道路区間」に区分して記憶する道路区間記憶手段を更に有し、
前記道路区間毎に、前記運転データ選択手段と、前記相関度取得手段と、前記道路区間推定手段とを機能させる
ことも好ましい。
【００１０】
本発明の推定装置における他の実施形態によれば、
道路区間推定手段は、複数の道路区間の中で、相関度が高い順に１つ以上の道路区間を出力することも好ましい。
【００１１】
本発明の推定装置における他の実施形態によれば、
道路区間について、運転データの個人特性及び運転車両信号から、所定のアルゴリズムを用いて推定モデルを生成する推定モデル生成手段を更に有し、
相関度取得手段は、推定モデルを用いて相関度を取得することも好ましい。
【００１２】
本発明の推定装置における他の実施形態によれば、
推定モデル生成手段は、統計的分類アルゴリズムを用いた機械学習によって推定モデルを生成し、
相関度は、機械学習に基づく個人特性の尤度（判定確率）であることも好ましい。
【００１３】
本発明の推定装置における他の実施形態によれば、
道路区間について、運転データ選択手段によって選択された複数の運転データを、教師用運転データと評価用運転データとに任意に分類する教師評価データ分類手段を更に有し、
推定モデル生成手段は、道路区間について、教師用運転データの個人特性及び運転車両信号から、所定のアルゴリズムを用いて推定モデルを生成し、
相関度取得手段は、道路区間について、推定モデルを用いて、評価用運転データにおける個人特性と運転車両信号との相関度を取得する
ことも好ましい。
【００１４】
本発明の推定装置における他の実施形態によれば、
相関度取得手段は、
評価用運転データの「運転車両信号」を推定モデルに入力し、その出力となる「個人特性」と、当該評価用運転データの正解の「個人特性」とを比較して、正否を判定し、評価用運転データの所定数に対する正判定の数の割合を、相関度とする
相関度＝評価用運転データの正判定の数／評価用運転データの所定数
又は、
評価用運転データの「運転車両信号」を推定モデルに入力し、その出力となる「個人特性」に基づく尤度を、相関度とすることも好ましい。
【００１５】
本発明の推定装置における他の実施形態によれば、
同一の道路区間の中で、教師評価データ分類手段と、推定モデル生成手段と、相関度取得手段とを繰り返すものであって、
教師評価データ分類手段は、同一の道路区間について、教師用運転データと評価用運転データとの組み合わせが異なる複数のデータセットに分類し、
推定モデル生成手段は、データセット毎に、教師用運転データから推定モデルを生成し、
相関度取得手段は、同一の道路区間について、複数のデータセットが存在する場合、データセット毎の相関度の平均値を、相関度として出力することも好ましい。
【００１６】
本発明の推定装置における他の実施形態によれば、
運転データには、更に「時間帯」、「天候状況情報」、「交通状況情報」、「車両属性情報」のいずれか又はそれらの組み合わせが対応付けられている
ことも好ましい。
【００１７】
本発明の推定装置における他の実施形態によれば、
運転データの「個人特性」は、
運転手ＩＤ(IDentifier)
個人属性
ＤＳＱ(Driving Style Questionnaire)、
ＷＳＱ(Workload Sensitivity Questionnaire)、
ＤＢＱ(Driving Behavior Questionnaire)、
ＤＢＩ(Driving Behavior Inventory)、
ＤＡＳ(Driving Anger Scale)、
情動的共感性尺度、
ＥＡＥＱ(Everyday Attentional Experiences Questionnaire)、
ＳＳＳ(Sensation Seeking Scale)、
ＦＦＭ(Five Factor Model)
のいずれか又はそれらの組み合わせであることも好ましい。
【００１８】
本発明によれば、前述した推定装置との間で、ネットワークを介して通信する車両端末であって、
推定装置から、運転手の個人特性と運転車両信号との相関度が高いと推定された道路区間の位置範囲を受信する道路区間受信手段と、
測位機能によって取得された測位位置が、当該道路区間の位置範囲に含まれる場合に、自ら計測した運転データを推定装置へ送信する運転データ送信手段と
を有することを特徴とする。
【００１９】
本発明によれば、運転手毎の「個人特性」に、車両の運転中に取得された「走行位置」及び「運転車両信号」を対応付けた、運転データを蓄積する推定装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムであって、
所定の道路区間について、当該道路区間の位置範囲に走行位置が含まれる複数の運転データを選択する運転データ選択手段と、
道路区間について、個人特性と運転車両信号との相関度を取得する相関度取得手段と、
道路区間について、相関度に応じて道路区間を推定する道路区間推定手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする。
【００２０】
本発明によれば、運転手毎の「個人特性」に、車両の運転中に取得された「走行位置」及び「運転車両信号」を対応付けた、運転データを蓄積する装置の推定方法であって、
装置は、
所定の道路区間について、当該道路区間の位置範囲に走行位置が含まれる複数の運転データを選択する第１のステップと、
道路区間について、個人特性と運転車両信号との相関度を取得する第２のステップと、
道路区間について、相関度に応じて道路区間を推定する第３のステップと
を実行することを特徴とする。
【発明の効果】
【００２１】
本発明の推定装置、車両端末、プログラム及び方法によれば、運転車両信号から個人特性を特定しやすい道路区間を推定する。推定された道路区間の運転データのみを、車両端末から推定装置へ収集することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】運転データを収集するシステム構成図である。
【図２】本発明における推定装置の機能構成図である。
【図３】運転データ蓄積部が記憶するテーブルである。
【図４】道路区間記憶部が記憶するテーブルである。
【図５】道路区間を区分した地図である。
【図６】運転データに対する本発明の学習機能を表す説明図である。
【図７】同一の道路区間における運転データの分類を表す説明図である。
【図８】同一の道路区間における複数の評価用運転データから相関度を算出する説明図である。
【図９】運転データに外因情報を対応付けたテーブルである。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。
【００２４】
図１は、運転データを収集するシステム構成図である。
【００２５】
図１によれば、サーバとしての推定装置１と、車両に搭載された車両端末２とが、ネットワークを介して接続されている。
【００２６】
＜推定装置１＞
図１の推定装置１は、学習機能と運用機能とを有する。
学習機能は、運転手の個人特性と運転車両信号との相関度が高い「道路区間」を、運用機能へ指示する。ここで、「個人特性」とは、運転手ＩＤ(IDentifier)及び／又は心理的特性を含む。その相関度が高い道路区間から収集した運転車両信号は、他の道路区間と比較的して高い精度で個人特性を推定することができることを意味する。
【００２７】
運用機能は、学習機能から指示された道路区間を、ネットワークを介して車両端末２へ送信する。これに対し、車両端末２は、受信した道路区間における運転データ（走行位置情報＋運転車両信号）のみを、推定装置１へ送信する。即ち、推定装置１は、特定された道路区間の運転データのみを収集すればよく、全ての道路区間から運転データを収集する必要がない。
サービスの観点から、運転手の個人特性を推定することができれば、その運転手の個人特性に応じた情報を、その運転手が所持する端末へ配信することができる。
【００２８】
＜車両端末２＞
車両端末２は、ＣＡＮ(Controller Area Network)を介して、運転信号及び車両信号を含む「運転車両信号」を取得する。運転信号及び車両信号としては、例えば以下のようなものがある。
【００２９】
［運転信号］
・ブレーキ／アクセルのペダル踏み込み度
・ハンドル操舵角
・ウィンカー、ワイパー、パワーウィンドウなどの各種装置の操作状況
・前方監視カメラ又は前方監視センサによって計測された前方車との車間距離
・前方／後方／側方の障害物までの距離
・車線変更頻度（方向指示器操作情報、操舵情報から検知）
・車線逸脱頻度（前方監視カメラ、方向指示器操作情報、又は、操舵情報から検知）
・速度超過頻度／度合（走行位置に基づく地図上の道路の制限速度と車両速度の比較）
・迂回路選択頻度（走行経路について地図上の最短経路との比較）
・駐車時切返し回数（エンジン停止までの一定時間における、ハンドル操舵角の総和）
【００３０】
［車両信号］
・エンジン回転数
・タイヤ回転数
・車速
・操舵角速度（前方、後方、横方向加速度、前輪切れ角）
・走行距離、総走行距離
・前回エンジン始動からの経過時間
・エンジン冷却水温
・エンジンオイル温度
・バッテリ温度／充電率
・制動距離／時間（停止までの走行距離又は走行時間）
【００３１】
また、車両端末２は、測位部を有し、ＧＰＳ(Global Positioning System)のような測位電波を受信することによって、現在の走行位置情報を取得することができる。勿論、走行位置情報を、ＣＡＮを介して取得可能なものであってもよい。
【００３２】
車両端末２は、推定装置１に対して、道路区間受信部２１と、運転データ送信部２２とを有する。
【００３３】
道路区間受信部２１は、推定装置１から、運転手の個人特性と運転車両信号との相関度が高いと推定された道路区間の位置範囲を受信する。その道路区間は、運転データ送信部２２へ出力される。
【００３４】
運転データ送信部２２は、測位機能によって取得された測位位置が、当該道路区間の位置範囲に含まれる場合に、自ら計測した運転データを推定装置１へ送信する。測位位置の緯度経度が、道路区間の位置範囲（緯度範囲と経度範囲）に含まれるか否かを判定する。真と判定された場合、車両端末２は、その道路区間の運転データのみを、推定装置１へ送信することができる。
【００３５】
尚、他の実施形態として、車両端末２は、例えばＶＩＣＳ(登録商標、Vehicle Information and Communication System)情報やITS Connectなどの交通状況情報（渋滞や、交通規制など）を、推定装置１へ送信するものであってもよい。推定装置１が、交通状況情報に応じて、道路区間における個人特性と運転車両信号との相関傾向を推定することもできる。
【００３６】
図２は、本発明における推定装置の機能構成図である。
【００３７】
図２の推定装置１は、運転データ蓄積部１０１と、道路区間記憶部１０２と、運転データ選択部１１と、教師評価データ分類部１２と、推定モデル生成部１３と、相関度取得部１４と、道路区間推定部１５とを有する。これら機能構成部は、装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムを実行することによって実現される。また、これら機能構成部の処理の流れは、推定方法としても理解できる。
【００３８】
尚、本発明の本質的機能は、運転データ選択部１１と、相関度取得部１４と、道路区間推定部１５とであって、道路区間記憶部１０２と、教師評価データ分類部１２と、推定モデル生成部１３とは、オプション的に機能させるものであってもよい。
【００３９】
［運転データ蓄積部１０１］
運転データ蓄積部１０１は、運転手毎の「個人特性」に、車両の運転中に取得された「走行位置」及び「運転車両信号」を対応付けた「運転データ」を蓄積する。
【００４０】
運転データの「個人特性」は、例えば以下のいずれか又はそれらの組み合わせである。
・運転手ＩＤ(IDentifier)
・個人属性
・ＤＳＱ(Driving Style Questionnaire)、
・ＷＳＱ(Workload Sensitivity Questionnaire)、
・ＤＢＱ(Driving Behavior Questionnaire)、
・ＤＢＩ(Driving Behavior Inventory)、
・ＤＡＳ(Driving Anger Scale)、
・情動的共感性尺度、
・ＥＡＥＱ(Everyday Attentional Experiences Questionnaire)、
・ＳＳＳ(Sensation Seeking Scale)、
・ＦＦＭ(Five Factor Model)
ここで、運転手ＩＤ以外の心理的特性は、例えばアンケート回答によって予め取得されたものであってもよいし、その他の方法で取得されたものであってもよい。
【００４１】
個人属性は、性別、年代、生活圏のような運転手のプロファイル情報である。
ＤＳＱ及びＷＳＱは、主に日本国内で用いられている、運転手の個人特性を定量化する指標である。
ＤＳＱは、運転に取り組む態度や志向、考え方の指標であり、「運転スキルへの自信」「消極性」「せっかち」などの項目についてアンケート結果に基づいて５点満点のスコアで定量化される。
ＷＳＱは、どのような種類の運転負担を強く感じるかの指標であり、「交通状況情報把握」「道路環境把握」「運転集中阻害」などの項目についてアンケート結果に基づいて５点満点のスコアで定量化される。
また、ＤＢＱ、ＤＢＩ、ＤＡＳは、主に欧米で用いられている、運転手の個人特性を定量化する指標である。
更に、情動的共感性尺度、ＥＡＥＱ、ＳＳＳ及びＦＦＭは、運転行動に限定しない一般的な個人特性に基づく指標である。
【００４２】
運転手毎に異なる運転車両信号は、各運転手の性格や習慣のような個人特性から影響を受けている場合が多い。
例えば急発進・急停止・車線変更を繰り返す運転手は、運転スキルに自信があり、せっかちである一方で、安全運転意識が低い場合が多い。また、交通状況情報把握は高いが、運転に集中していない可能性も高い。
一方で、例えば比較的ゆっくりした運転をする運転手は、安全運転意識が高く、十分に事前準備をする場合が多い。また、交通状況情報把握も高く、運転に集中している可能性も高い。
【００４３】
図３は、運転データ蓄積部が記憶するテーブルである。
【００４４】
図３によれば、運転データ蓄積部１０１は、予めアンケートによって回答された「個人特性」（運転手ＩＤ及び／又は心理的特性を含む）と、車両の運転中の「走行位置情報」及び「運転車両信号」とが対応付けられている。
【００４５】
尚、運転データは、不特定多数の第三者に基づく実績データであることも好ましい。また、運転データを、所定期間毎（例えば３か月毎、又は１年毎）に、又は、交通流動の変化時期に更新することによって、新しい道路区間傾向を推定することができる。
【００４６】
［道路区間記憶部１０２］
道路区間記憶部１０２は、車両が走行可能な地図上の位置範囲を、複数の「道路区間」に区分して記憶する。地図から、所定の区間分割ルールに基づいて、道路区間を分割し、運転データ選択部１１へ出力する。
【００４７】
図４は、道路区間記憶部が記憶するテーブルである。
図４によれば、道路区間ＩＤ毎に、位置範囲が対応付けられている。位置範囲は、緯度範囲及び経度範囲によって表される。
【００４８】
図５は、道路区間を区分した地図である。
図５（ａ）によれば、地図領域をメッシュ状に分割し、メッシュ内に含まれる道路を、各区間としたものである。
図５（ｂ）によれば、道路における任意の地点間を結ぶ範囲を、各区間としたものである。
【００４９】
他の実施形態として、道路区間の位置範囲のみならず、地図上の道路種別及び／又は道路条件によって、道路区間を更に限定的に区別したものであってもよい。
「道路種別」としては、例えば道路幅や車線数、高速・国道・都道府県道・市道などがある。
「道路条件」としては、十字路・Ｔ字路・三叉路や横断歩道、踏切、橋、トンネルの有無、道路の勾配、通学路との重複などがある。
尚、道路区間は、地図領域に含まれる全ての道路を必ずしも網羅する必要は無く、一部の地図領域のみであってもよい。
【００５０】
尚、以下で機能する、運転データ選択部１１と、教師評価データ分類部１２と、推定モデル生成部１３と、相関度取得部１４と、道路区間推定部１５とは、道路区間毎に、実行される。
【００５１】
［運転データ選択部１１］
運転データ選択部１１は、所定の道路区間について、当該道路区間の位置範囲に走行位置が含まれる複数の運転データを選択する。
また、運転データ選択部１１は、道路区間記憶部１０２に複数の道路区間が記憶されている場合、道路区間の位置範囲毎に、運転データを選択する。
道路区間毎に選択された運転データは、教師評価データ分類部１２へ出力される。尚、最も簡単には、それら運転データは、直接的に相関度取得部１４へ出力されるものであってもよい。
【００５２】
図６は、運転データに対する本発明の学習機能を表す説明図である。
【００５３】
図６によれば、運転データ選択部１１は、道路区間記憶部１０２に記憶された道路区間の位置範囲（道路区間ＩＤ）毎に、その走行位置情報が含まれる運転データを選択する。１つの道路区間ＩＤには、複数の運転手に基づく個人特性及び運転車両信号の組が選択される。
【００５４】
［教師評価データ分類部１２］
教師評価データ分類部１２は、道路区間について、複数の運転データを、「教師用運転データ」と「評価用運転データ」とに任意に分類する。少なくとも教師用運転データ群の数が、評価用運転データ群の数よりも多くなるように分類する。
教師用運転データは、推定モデル生成部１３へ出力され、評価用運転データは、相関度取得部１４へ出力される。
【００５５】
図７は、同一の道路区間における運転データの分類を表す説明図である。
【００５６】
教師評価データ分類部１２は、同一の道路区間について、教師用運転データと評価用運転データとの組み合わせが異なる複数のデータセットに分類する。
最も単純には、３分割交差検証により推定モデルの学習度合いを評価するために、同一の道路区間の中に３個の運転データが存在する場合、以下のように分類する。図７によれば、教師用運転データと評価用運転データとの組み合わせが、毎回異なるように任意に分類される。
第１のデータセット
教師用運転データ->  第１の運転データ、第２の運転データ
評価用運電データ->  第３の運転データ
第２のデータセット
教師用運転データ->  第１の運転データ、第３の運転データ
評価用運電データ->  第２の運転データ
第３のデータセット
教師用運転データ->  第２の運転データ、第３の運転データ
評価用運電データ->  第１の運転データ
このように、３個のデータセットを作成し、データセット毎に、推定モデル生成部１３及び相関度取得部１４へ入力する。
即ち、教師評価データ分類部１２と、推定モデル生成部１３と、相関度取得部１４とを複数回繰り返す。
【００５７】
［推定モデル生成部１３］
推定モデル生成部１３は、道路区間について、教師用運転データの個人特性及び運転車両信号から、所定のアルゴリズムを用いて推定モデルを生成する。即ち、道路区間毎に、推定モデルが作成される。
【００５８】
推定モデル生成部１３は、統計的分類アルゴリズムを用いた機械学習によって推定モデルを生成する。
ここでは、「個人特性」と「運転車両信号」との相関度に基づく推定モデルを構築する。統計的分類アルゴリズムとしては、例えばRandom Forestや、Support Vector Machine、Naive Bayes、K-nearest neighborのように、識別問題に用いられる一般的な機械学習アルゴリズムを用いてもよい。
【００５９】
生成された推定モデルに、「運転車両信号」を入力することよって、「個人特性」を出力することができる。推定モデルが機械学習エンジンである場合、入力された「運転車両信号」に対して出力された「個人特性」の尤度（後述する相関度）が更に出力されるものであってもよい。
【００６０】
他の実施形態として、同一の道路区間であっても、教師評価データ分類部１２から出力された教師データ群（データセット）毎に、推定モデルを生成するものであってもよい。この場合、同一の道路区間であっても、複数の推定モデルが生成される。
【００６１】
［相関度取得部１４］
相関度取得部１４は、道路区間について、個人特性と運転車両信号との相関度を取得する。ここで、運転データ選択部１１から出力された運転データ群を直接的に処理して、個人特性と運転車両信号との相関度を導出するものであってもよい。その相関度は、例えば、統計分析的なアルゴリズムによって算出するものであってよい。
【００６２】
また、他の実施形態として、相関度取得部１４は、道路区間について、推定モデル生成部１３によって生成された推定モデルを用いて、評価用運転データにおける個人特性と運転車両信号との相関度を取得するものであってもよい。例えば以下のような２つの実施形態がある。
【００６３】
＜第１の実施形態：評価用運転データの正否に基づく相関度＞
相関度取得部１４は、評価用運転データの「運転車両信号」を推定モデルに入力し、その出力となる「個人特性」と、当該評価用運転データの正解の「個人特性」とを比較して、正否を判定する。そして、評価用運転データの全数に対する正判定の数の割合を、相関度とする。
相関度＝評価用運転データの正判定の数／評価用運転データの全数
尚、評価用運転データの全数とすることなく、所定数としたものであってもよい。
【００６４】
また、相関度取得部１４は、同一の道路区間について、複数のデータセットが存在する場合、各データセットの相関度の平均値を、その道路区間における相関度として出力するものであってもよい。
【００６５】
図８は、同一の道路区間における複数の評価用運転データから相関度を算出する説明図である。
図８によれば、道路区間１における複数のデータセットに基づく相関度と、道路区間２における複数のデータセットに基づく相関度とを比較して、道路区間１の方が、相関度が高いことを認識することができる。
【００６６】
＜第２の実施形態：機械学習の推定モデルから出力される尤度に基づく相関度＞
相関度取得部１４は、評価用運転データの「運転車両信号」を推定モデルに入力し、その出力となる「個人特性」に基づく尤度を、相関度として出力するものであってもよい。
【００６７】
尚、相関度取得部１４は、前述した第１の実施形態の第１の相関度と、第２の実施形態の第２の相関度との両方を、道路区間推定部１５へ出力するものであってもよい。
【００６８】
［道路区間推定部１５］
道路区間推定部１５は、相関度に応じて道路区間を推定する。具体的には、相関度が所定閾以上となる道路区間を推定するものであってもよいし、任意の分布における相関度の相対的な高さに応じて道路区間を推定するものであってもよい。
また、道路区間推定部１５は、複数の道路区間の中で、相関度が高い順に１つ以上の道路区間（例えば上位１０区間）を、運転手の個人特性と運転車両信号との相関度が高い道路区間として推定するものであってもよい。
【００６９】
更に、相関度取得部１４が、前述した第１の相関度と第２の相関度との両方を出力する場合、例えば以下のような組み合わせによって推定することもできる。
第１の相関度が所定閾値以上＋第２の相関度が所定閾値以上  ->相関傾向：高
第１の相関度が所定閾値以上＋第２の相関度が所定閾値未満  ->相関傾向：中
第１の相関度が所定閾値未満＋第２の相関度が所定閾値以上  ->相関傾向：中
第１の相関度が所定閾値未満＋第２の相関度が所定閾値未満  ->相関傾向：低
【００７０】
また、他の実施形態として、道路区間の総距離に基づいて、道路区間を推定するものであってもよい。例えば、２つの道路区間で同一の相関度である場合、総距離が短い道路区間を高い順序で推定する。総距離が短い区間ほど、収集できる少ない運転データの数で、個人特性を推定することができる。
【００７１】
尚、道路区間を推定するための相関度は、個人特性と運転車両情報とから算出される。そのために、対象とする「個人特性」によっては、相関度が変化するために、推定される道路区間も異なるものとなる。勿論、対象とする「運転車両情報」によっても、相関度が変化することとなり、推定される道路区間も異なるものとなる。
【００７２】
＜運転データの構成要素の拡張＞
他の実施形態として、運転データに、外因情報として更に「時間帯」、「天候状況情報」、「交通状況情報」、「車両属性情報」のいずれか又はそれらの組み合わせを対応付けることも好ましい。
【００７３】
図９は、運転データに外因情報を対応付けたテーブルである。
【００７４】
同一の道路区間であっても、時間帯（早朝、夜間など）や天候状況（降雨、降雪など）、交通状況情報（渋滞時など）、車両属性情報によっては、運転手の個人特性と運転車両信号との相関度が高くなる場合がある。
【００７５】
交通状況情報は、車両端末２から受信したＶＩＣＳ情報であってもよい。また、例えば20km/h以下で所定時間走行している場合を、単に渋滞と判定するものであってもよい。
また、車両属性情報としては、車両の駆動方式（例えば２ＷＤ（FR、FF、MR、RR）／４ＷＤなど）、ハンドル位置、車体タイプ（例えばミニバン／クーペ／セダン／ワンボックスなど)のようなものである。
【００７６】
推定モデル生成部１３は、運転車両信号に、「時間帯、天候状況情報、交通状況情報及び車両属性情報」を加えて、個人特性に基づく推定モデルを生成する。即ち、同一の道路区間であっても、時間帯／天候状況／交通状況情報／車両属性情報の組み合わせそれぞれ、異なる推定モデルが生成される。
また、相関度取得部１４も、推定モデルを用いて、評価用運転データに基づく「運転車両信号、時間帯、天候状況情報、交通状況情報及び車両属性情報」と、個人特性との相関度を取得することができる。即ち、同一の道路区間であっても、時間帯／天候状況／交通状況情報／車両属性情報の組み合わせそれぞれ、異なる相関度が取得される。
【００７７】
以上、詳細に説明したように、本発明の推定装置、車両端末、プログラム及び方法によれば、運転車両信号から個人特性を特定しやすい道路区間を推定する。推定された道路区間の運転データのみを、車両端末から推定装置へ収集することができる。
【００７８】
前述した本発明の種々の実施形態について、本発明の技術思想及び見地の範囲の種々の変更、修正及び省略は、当業者によれば容易に行うことができる。前述の説明はあくまで例であって、何ら制約しようとするものではない。本発明は、特許請求の範囲及びその均等物として限定するものにのみ制約される。
【符号の説明】
【００７９】
１  推定装置
１０１  運転データ蓄積部
１０２  道路区間記憶部
１１  運転データ選択部
１２  教師評価データ分類部
１３  推定モデル生成部
１４  相関度取得部
１５  道路区間推定部
２  車両端末
２１  道路区間受信部
２２  運転データ送信部
【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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