(57)【要約】【課題】ドライバに合致した格付けや帳票を自動作成することによって安全指導員の負担軽減をはかる。【解決手段】運行車両１０に、物理データを採取し、労務データを入力できる車載端末１１を搭載し、通信回線４を介して交通安全、燃費診断サーバ３０（安全運転診断装置、省燃費運転診断装置）に転送する。そしてその安全運転・省燃費運転診断サーバ３０を安全指導員がアクセスすることにより、対象となるドライバのある期間の物理データ、労務データを取り込み、診断項目毎に統計処理して安全運転、省燃費の傾向を示す帳票が自動生成される。【選択図】      図１
2004234260.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ドライバの車両運転状況に対して安全運転診断を行う安全運転診断方法であって、
車載端末もしくはカーナビゲーション装置から通信網を介して取得される車両走行物理データと、少なくとも前記ドライバによって入力され取り込まれる労務データのうち、少なくとも一つを用い、診断項目毎に統計処理して安全診断コンテンツを生成すること、
を特徴とする安全運転診断方法。
【請求項２】
前記診断項目毎に、あるドライバもしくは前記トライバが属するグループの運転傾向に関する評価データを付加し、前記ドライバもしくは前記トライバが属するグループの少なくとも一方に対して安全運転指導を行うために必要な前記安全診断コンテンツを帳票出力することを特徴とする請求項１に記載の安全運転診断方法。
【請求項３】
前記各診断項目を総合的に判断して安全運転の度合いを点数化し、前記帳票に反映させることを特徴とする請求項２に記載の安全運転診断方法。
【請求項４】
前記診断項目毎に、複数ドライバの運転傾向を示す相対比較のための評価データを帳票出力することを特徴とする請求項１に記載の安全運転診断方法。
【請求項５】
前記車載端末もしくはカーナビゲーション装置から通信網を介して定時間間隔で取得される前記走行物理データとしての車両位置情報と車両速度情報を用いて前記車両位置情報を地図上にマッピングし、前記車両位置における速度規制情報を取り込み、当該速度規制情報と前記車両速度情報との比較により、走行時間内における速度規制を超過して走行した時間の割り合いを算出した値を前記診断項目の一つとして使用することを特徴とする請求項１に記載の安全運転診断方法。
【請求項６】
前記車載端末もしくはカーナビゲーション装置から通信網を介して取得される前記走行物理データとしての車両速度情報に応じて決定される急加減速が発生する回数をカウントし、走行単位時間当りに発生した前記急加減速の回数の平均値、およびその最大加速度を前記診断項目の一つとして使用することを特徴とする請求項１に記載の安全運転診断方法。
【請求項７】
車両速度が所定値以上である前記減速回数をヒヤリハット回数として定義し、当該ヒヤリハット回数と、そのときの最大ヒヤリハット加速度を前記診断項目の一つとして使用することを特徴とする請求項６に記載の安全運転診断方法。
【請求項８】
前記車載端末もしくはカーナビゲーション装置から通信網を介して取得される前記走行物理データとしての加速度情報から前記車両の加速度分布を求め、前記加速度分布による加速度の標準偏差と、加減速分布の偏りを前記診断項目の一つとして使用することを特徴とする請求項１に記載の安全運転診断方法。
【請求項９】
前記車載端末もしくはカーナビゲーション装置から通信網を介して取得される前記走行物理データとしての急ハンドル状態により車両の遠心力の分布を求め、当該遠心力分布による遠心力の標準偏差を前記診断項目の一つとして使用することを特徴とする請求項１に記載の安全運転診断方法。
【請求項１０】
車載端末もしくはカーナビゲーション装置から通信網を介して取得される前記労務データとしての前記車両における走行開始後の走行中断時刻と走行開始時刻を取り込み、その差分により連続運転時間を算出し、前記連続運転時間内における作業開始時刻と休憩時刻との差分により休憩時間を算出して、前記連続運転時間内における休憩時間と、休憩法令で規定された休憩時間との照合を行うことにより認定される法令違反の有無を前記診断項目の一つとして使用することを特徴とする請求項１に記載の安全運転診断方法。
【請求項１１】
ドライバの車両運転状況に対して省燃費運転診断を行う省燃費運転診断方法であって、
車載端末もしくはカーナビゲーション装置から通信網を介して取得される車両走行物理データと、少なくとも前記ドライバによって入力され、取り込まれる労務データとを統計処理して省燃費運転診断コンテンツを生成すること、
を特徴とする省燃費運転診断方法。
【請求項１２】
車載端末もしくはカーナビゲーション装置から通信網を介して取得される、エンジンＯＮで車両位置情報に変化のないアイドリング状態が所定時間経過したときに、その回数と時間を、前記省燃費運転診断コンテンツ生成のための診断項目として使用することを特徴とする請求項１１に記載の省燃費運転診断方法。
【請求項１３】
車載端末もしくはカーナビゲーション装置とは通信網を介して接続される安全運転診断装置であって、
車載端末もしくはカーナビゲーション装置から通信網を介して取得される車両走行物理データと、少なくとも前記ドライバによって入力され取り込まれる労務データのうち少なくとも一つを用い、診断項目毎に統計処理して安全運転診断コンテンツを生成出力する安全運転診断コンテンツ生成手段、
を備えたことを特徴とする安全運転診断装置。
【請求項１４】
車載端末もしくはカーナビゲーション装置とは通信網を介して接続される省燃費運転診断装置であって、
車載端末もしくはカーナビゲーション装置から通信網を介して取得される車両走行物理データと、少なくとも前記ドライバによって入力され取り込まれる労務データを統計処理して省燃費運転診断コンテンツを生成出力する省燃費運転診断コンテンツ生成出力手段、
を備えたことを特徴とする省燃費運転診断装置。
【請求項１５】
ドライバの車両運転状況に対して安全運転診断を行う安全運転診断装置に用いられる安全運転診断プログラムであって、
車載端末もしくはカーナビゲーション装置から通信網を介して取得される車両走行物理データと、少なくとも前記ドライバによって入力され取り込まれる労務データを取り込むステップと、
前記取り込まれた物理データ、労務データの少なくとも一つを用い、診断項目毎に統計処理して安全運転診断コンテンツを生成出力するステップと、
をコンピュータに実行させる安全運転診断プログラム。
【請求項１６】
ドライバの車両運転状況に対して省燃費運転診断を行う省燃費運転診断装置に用いられる省燃費運転診断プログラムであって、
車載端末もしくはカーナビゲーション装置から通信網を介して取得される車両走行物理データと、少なくとも前記ドライバによって入力され取り込まれる労務データを取り込むステップと、
前記取り込まれた物理データと労務データを統計処理して省燃費運転診断コンテンツを生成出力するステップと、
をコンピュータに実行させる省燃費運転診断プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、安全運転診断方法および省燃費運転診断方法、ならびに装置、安全運転診断プログラムおよび省燃費運転診断プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
車両に装着され、車両走行時における車両の挙動を採取して蓄積する装置に、デジタルタコグラフと、ドライブレコーダがある。
【０００３】
前者のデジタルタコグラフは、車両速度、車両位置、走行距離等に関する車両の走行物理データを採取し、フラッシュメモリ（ＣＦ）等、装置に着脱自在のメモリに蓄積し、オフラインで安全運転指導、燃費指導を行うために用いられる。
ここでいう安全運転指導は、前記したメモリをパソコン等に取り込んで、物理データや労務データに一意に応じた格付けを行い、また、運転に対するコメント等のメッセージを付加した帳票を作成し、ドライバへ提示することによって実現される（非特許文献１参照）。
【０００４】
後者のドライブレコーダもまた、車両走行時における物理データを採取して内蔵のメモリに蓄積するものであるが、これは交通事故等不測の事態が発生した場合の事故状況分析に用いられる（非特許文献２参照）。
【０００５】
【非特許文献１】
矢崎総業株式会社ＨＰ、型式認証第１号デジタルタコグラフ、［２００３年１月２４日検索］、インターネット、＜ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｗｂｓ．ｎｅ．ｊｐ／ｂｔ／ｙａｚａｋｉ−ｋｅｉｓｏ／ＮｅｗＰａｇｅｓ／Ｆｄｉｇｉ．ｈｔｍ＞
【非特許文献２】
日本自動車研究所、自動車研究（第２３巻、第９号、ｐｐ４１−４６）、新井勇司ら、「ドライブレコーダによる事故解析」
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
前記したように従来のデジタルタコグラフによる安全運転指導、あるいは省燃費運転指導は、安全運転指導員が、得られる物理データと労務データに主観的な格付けを行って帳票を作成し、その帳票に基づいて行うものであった。そのために安全運転指導員にかかる負担は大きく、また、安全運転指導員が持つスキルによってはその格付けにばらつきがあった。
更に、安全運転診断のための元データは着脱自在のメモリに記録され、オフラインでそのデータが取り込まれるため改竄の危険性があり、正しい診断結果が得られないことがあった。また、安全運転指導員が安全運転指導を行うために必要な帳票を作成する際、物理データや労務データ等の検索、編集が困難な環境にあった。
【０００７】
本発明は前記事情に鑑みてなされたものであり、ドライバに合致した格付けや帳票を自動作成可能な、安全運転診断方法および省燃費運転診断方法、ならびに装置、安全運転診断ブログラムおよび省燃費運転診断プログラムを提供することを目的とする。
また、安全運転指導員が、一元管理される物理データと労務データを参照して安全運転指導、あるいは省燃費指導を行う際に参照等されるコンテンツを容易に作成可能な環境を構築することで、安全運転指導員の負担軽減をはかった、安全運転診断方法および省燃費運転診断方法、ならびに装置、安全運転診断ブログラムおよび省燃費運転診断プログラムを提供することも目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
前記した課題を解決するため、通信網を介して取得される物理データと労務データを管理し、物理データを統計的に分析して、労務データと関連付けてドライバに合致した格付けや帳票を提供することとした。また、安全運転指導員が、管理してある物理データと労務データを参照し、安全運転指導を行う際に容易にコンテンツを提供できるようにするため、車両から物理データを採取できるようにし、かつ、労務データを入力できる車載端末（カーナビゲーション装置で代用可）を搭載し、通信回線（無線）を介して安全運転・省燃費運転診断サーバ（安全運転診断装置、省燃費運転診断装置）に転送することとした。こうすることで、後記するように、安全運転・省燃費運転診断サーバに安全指導員がアクセスすることにより、例えば、対象となるドライバのある期間の物理データ、労務データを取り込み、診断項目毎に統計処理して安全運転、省燃費運転の傾向を示す帳票が自動生成される。
【０００９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態を、適宜図面を参照して詳細に説明する。
本実施形態は、自動生成された帳票を用いて安全運転の啓蒙と燃費の向上を目指すものであり、従来オフラインで実行されていた安全指導員による安全診断、省燃費運転診断のための労力が軽減される。また、データの採取から帳票作成まで一貫してオンラインで実行されるためデータ改竄の可能性が減少し、正確な安全運転診断、省燃費運転診断が実現できる。
なお、ここで、「物理データ」とは、車両の挙動に関するデータで所定時間毎に記録され、所定時間単位で発信される、車両速度（車両速度情報）、車両現在位置（位置情報）、走行距離等の走行データと、車両がある設定された状態になった場合に発生するデータで、発生時に時刻、車両位置と併せて記録、発信される、急加速、急減速、アイドリング等の状態データをいう。また、「労務データ」とは、車両端末に設置される操作パネル押下により発生するデータで、発生時に時刻、車両位置と併せて記録され、発信される始業、終業、荷積み、荷卸し、休憩等、ドライバが入力するイベントデータをいう。また、ドライバが入力しきれない労務データや燃費データ等、労務管理者（青ナンバ車の運行管理者→道路運送法等）が管理端末を操作することによって入力されるデータ、および安全運転管理者（白ナンバ車の安全運転管理者→道路交通法）が入力するコメント等の付加データも含まれる。
【００１０】
また、「診断項目」とは、走行時間のうち、法定速度を超過して走行した時間の割り合いである速度違反時間割合［％］、急加速／急減速状態データの初速度と終速度との差分により推定される加速度、走行時間１ｈ当たりに発生した所定値以上の加速／減速回数の平均値である急加速／急減速回数［回／ｈ］、初速が所定値以上である減速回数の平均値であるヒヤリハット回数［回／ｈ］、最大加速度／減速度［Ｇ］、走行時間１ｈ当たりに発生した加速／減速回数［回／ｈ］の分布、加減速傾向分布、安全運転点数、省燃費運転点数、指導コメント等をいう。
【００１１】
図１は、本発明の安全運転診断方法および省燃費運転診断方法を実現するビジネスモデル、ならびにその利用主体との関係を説明するために引用した図である。
図１において、１は運送業者、２はデータ収集事業者、３は安全運転指導事業者である。運送業者１は、各運行車両１０に、図２に示される車載端末１１を搭載する。また、データ収集事業者２は、車載端末１１を介して各運行車両１０の物理データを採取し、また、ドライバが後述する操作パネルを操作することにより、あるいは労務管理者や安全運転管理者が端末のキーボードを操作することによって入力される労務データを取り込む。
【００１２】
すなわち、運送業者１の運行車両１０に設置された車載端末１１により自動的に収集された物理データ、及びドライバが入力する労務データは、通信網４を介してデータ収集事業者２に設置されたデータ収集サーバ２０に収集される。また、ドライバが入力しきれない、労務データや燃費データは、労務管理者が、設置された管理端末１２を操作することにより、通信回線５経由でデータ収集事業者２に設置されたデータ収集サーバ２０に送信される。
ここでデータ収集事業者２は、日々におけるドライバ各人毎の労務状況、運行状況を示す日報を自動作成し、通信回線５を介して管理端末１２に送り、労務管理者に提示する。一方で、データ収集サーバ２０に蓄積された、物理データ、労務データ、燃費データを、そのまま、もしくは一部加工して、通信網６を介して安全運転指導事業者３に設置される安全運転・省燃費運転診断サーバ３０へ転送する。
【００１３】
安全運転・省燃費運転診断サーバ３０は、収集された物理データ、労務データに基づき、診断項目毎に統計処理して安全運転診断コンテンツを生成し、あるいは省燃費運転診断コンテンツを生成する。
そして、安全指導員のアクセスを受けて帳票として出力し、当該帳票に基づき安全指導員による安全運転の啓蒙と燃費の向上を目指す指導が運送業者１に在籍するドライバに対して行われる。
【００１４】
なお、本実施形態では、データ収集事業者２と安全運転指導事業者３が独立して存在し、データ収集サーバ２０と安全運転・省燃費運転診断サーバ３０をそれぞれ設置しているが、両者が独立して存在することは必須でなく、安全運転、省燃費運転診断サービス事業者として一体となっていても良い。その場合、データ収集サーバ２０と安全運転・省燃費運転診断サーバ３０は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ
Ｎｅｔｗｏｒｋ）等により接続される。
また、通信網４、５、６についてもそれぞれ別体で存在するものとして説明したが、これも必須ではなく、インターネットによるネットワークを用い通信網を共有しても構わない。
【００１５】
図１０に日々帳票出力のための動作シーケンスが、図１１にドライバ比較帳票出力のための動作シーケンスが示されている。ここでは、いずれも、データ収集サーバ２０、安全運転・省燃費運転診断サーバ３０、および安全運転管理者間の関係が示されている。
図１０において、まず、安全運転管理者のアクセスに従い、安全運転・省燃費運転診断サーバ３０は、契約法人（運送業者１）の一覧を出力する。安全運転管理者が自身の端末に表示される法人一覧（法人一覧表示）の中から法人を選択することにより、安全運転・省燃費運転診断サーバ３０は、データ収集サーバ２０からその法人のドライバ一覧情報（ドライバ一覧情報）を取得して安全運転管理者へ転送し（Ｓ１〜Ｓ１５）、安全運転管理者からドライバの選択情報を取得する（Ｓ１６）。安全運転・省燃費運転診断サーバ３０は、選択されたドライバと所属法人の情報をデータ収集サーバ２０に送信する（Ｓ１７）。
【００１６】
次に、安全運転・省燃費運転診断サーバ３０は、データ収集サーバ２０からそのドライバの走行日一覧情報を取得して（Ｓ１８）、ドライバ走行日カレンダに加工して安全運転管理者へ転送する。安全運転管理者が持つ端末にはドライバ走行日カレンダ表示がなされる（Ｓ１９）。図１２に、安全運転管理者が持つ端末に表示されるドライバ走行日カレンダの一例が示されている。この図１２は、日々帳票出力のための情報入力ＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ  Ｕｓｅｒ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）画面を示した図であり、他に、入力パラメータ、運送会社、属性付きドライバ一覧、出力すべき帳票種別が示されている。この図１２において、帳票種別の欄にある「ドライバ日々帳票」は、図１０の日々帳票出力処理の動作シーケンスに対応する表示である。また、同じく帳票欄にある「ドライバ比較…」は、図１１の動作シーケンスに対応する表示である。
【００１７】
説明を図１０に戻す。安全運転管理者は前記したＧＵＩ画面を用いて出発年月日の選択を行う（Ｓ２０）。このことにより、安全運転・省燃費運転診断サーバ３０は、日々帳票（表示）作成のために必要な該当データの存在の有無をチェックして日々帳票の作成を行う（Ｓ１０１、Ｓ１０２）。
一方、該当データが存在しない場合は、データ収集サーバ２０に対して出発年月日を指定して該当ドライバの日毎データを入手すると共に、データの蓄積を行い（Ｓ１０３）、後述する物理データＴＢＬ（テーブル）、労務データＴＢＬ、燃費データＴＢＬを構築した後（Ｓ１０４）、日々帳票表示作成を行う。作成された日々帳票は、安全運転管理者が自身の端末で閲覧が可能となる他に、プリンタによる帳票印刷も可能である。
【００１８】
図１１は、ドライバ比較帳票の出力処理を示したものであり、図１０に示す日々帳票出力処理との差異は、ドライバを複数人指定すること（Ｓ２６）と、走行日カレンダ表示の後、安全指導前後の期間を指定することである（Ｓ３０；前記期間選択、Ｓ３１；後期期間選択）。それらデータに基づき該当データの存在の有無をチェックして以降の処理（Ｓ１１１〜Ｓ１１４）は図１０に示す日々帳票出力処理（Ｓ１０１〜Ｓ１０４）と同様である。
日々帳票の一例が図２０、図２１に、ドライバ比較帳票の一例が図２２〜図２６に示されている。
【００１９】
ここで、図２、図３を用いて運行車両に設置される設備の概略について説明する。
図２に示す運行車両１０には、車搭端末１１を核に、運行車両１０の走行位置と速度、方位が得られるＧＰＳユニット（受信機）１３／１１４（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）、車速が得られる車速パルスセンサ（物理データを得る車両センサ１４）が接続されている。更に、始業ボタン、終業ボタン、荷卸、荷積みボタン、休憩ボタン、高速道路走行ボタン、高速道路解除ボタンが割り付けられ、これらボタンを押下することにより労務データが入力される操作パネル１１３、そして、これらの物理データ（ＧＰＳ受信機（ユニット）１３による位置情報、車速パルスセンサによる車両速度情報）、労務データをデータ収集サーバ２０へ送信する無線通信のためのパケット通信ユニット１１５、ＣＦメモリカード等が接続されている。ここで、車両の加速度が得られる加速度センサ等を車両センサ１４として接続しても良い。ちなみに本実施形態では、加速度は、車両速度情報から計算により求めることとしている。
なお、図２は、車載端末１１が搭載された例を示したが、無線通信機能を持つカーナビゲーション装置でも代用が可能である。
【００２０】
図３に、車載端末１１の内部構成がブロック展開され示されている。図３中、図２に示す符号と同一符号が付されたブロックは図２に示すそれと同じとする。車載端末１１は、ＣＰＵ１１１を制御中枢とし、メモリ１１２、操作パネル１１３、パケット通信ユニット１１５、Ｉ／Ｏ回路１１６が接続されている。パケット通信ユニット１１５により、ＣＰＵ１１１の制御の下、ＧＰＳ受信機１３と車両センサ１４で取り込まれる物理データと、操作パネル１１３を介して入力され取り込まれた労務データが無線通信網４を介してデータ収集サーバ２０へ送信される。
【００２１】
Ｉ／Ｏ回路１１６には、ＧＰＳ（ユニット）受信機１１４、車両センサ１４、液晶モニタ等で構成されるディスプレイ１１７が接続される。
Ｉ／Ｏ回路１１６は、ＧＰＳセンサ１３、ＧＰＳ受信機１１４によって計測される運行車両の現在位置（位置情報）を取り込みＣＰＵ１１１へ供給する他、車両センサ１４を介して計測される運行車両の車両速度情報をＣＰＵ１１１へ供給する（車両センサ１４として加速度センサ等を備えるようにしても良い）。また、ＣＰＵ１１１により処理された結果は、Ｉ／Ｏ回路１１６を介してディスプレイ１１７に表示される。
なお、操作パネル１１３には、始業ボタン、終業ボタン、荷卸、荷積みボタン、休憩ボタン、高速道路走行ボタン、高速道路解除ボタンが割り付けられ、ドライバがこれらボタンを適宜押下することにより労務データとして入力されるものとする。
【００２２】
図４は、本発明の安全運転診断装置および省燃費運転診断装置が実装される安全運転・省燃費運転診断サーバ３０の内部構成を機能展開して示したブロック図である。
安全運転・省燃費運転診断サーバ３０は、通信制御部３１と、安全運転診断コンテンツ生成部３２と、帳票出力部３３と、省燃費運転診断コンテンツ生成部３４と、車両ＤＢ（Ｄａｔａ  Ｂａｓｅ）３５で構成される。
【００２３】
通信制御部３１は、データ収集事業者２が設置するデータ収集サーバ２０と運送業者１に設置された管理端末１２との接続インタフェースを司り、これらが仮にインターネット等のネットワークを用いて接続されていた場合、ＴＣＰ／ＩＰ（Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ／Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）が実装され、同プロトコルを実践することになる。
安全運転診断コンテンツ生成部３２は、車載端末１１から通信網４を介して取得される車両走行時における物理データと、ドライバもしくは運行管理者、あるいは安全運転管理者によって入力され取り込まれる労務データのうち少なくとも一つを用い、診断項目毎に統計処理して安全運転診断コンテンツを生成する機能を持ち、ここでは、速度違反情報ＴＢＬ作成部３２１と、加速度統計情報ＴＢＬ作成部３２２と、急ハンドル回数・最大ハンドル加速度算出部３２３と、加速度標準偏差・歪度算出部３２４と、休憩法令違反情報処理部３２５を含む。なお、加速度は、車両速度情報の初速度（前回値、ｍ−１番目のデータ）と終速度（今回値、ｍ番目のデータ）の差（ΔＶ）と計測時間差（Δｔ）により計算される。
【００２４】
速度違反情報ＴＢＬ作成部３２１は、車載端末１１から通信網４を介して定時間間隔で取得される車両位置情報と車両速度情報を用い、位置情報を地図上にマッピングし、図示せぬ速度規制情報データベースから現在位置における速度規制情報を取り込み、当該速度規制情報と車両速度情報との比較により、走行時間内における速度規制を超過して走行した時間の割り合いを算出した値を物理データＴＢＬ３５４内の速度違反情報ＴＢＬ（３５４１、図５参照）に書き込む機能を持つ。
また、加速度統計情報ＴＢＬ作成部３２２は、車載端末１１から通信網４を介して定時間間隔で取得される車両速度情報の初速度と終速度との差分に応じて決定される急加減速（加速度と同じ計算方法により計算される）が発生する回数をカウントし、走行単位時間当りに発生した急加減速の回数の平均値、およびその最大加速度を算出して物理データＴＢＬ３５４内の加速度統計情報ＴＢＬ（３５４２）に書き込む機能を持つ。
なお、初速度が所定値以上（例えば３０ｋｍ／ｈとか４０ｋｍ／ｈとか…）である前記減速回数をヒヤリハット回数として定義し、そのときの最大ヒヤリハット加速度も診断項目の一つとして使用する。
【００２５】
急ハンドル回数・最大ハンドル加速度算出部３２３は、車載端末１１から通信網４を介して取得される急ハンドル状態により車両の遠心力の分布を求め、当該遠心力分布による遠心力の標準偏差を算出する機能を持つ。
また、加速度標準偏差・歪度算出部３２４は、車載端末１１から通信網４を介して定時間間隔で取得される加速度情報により運行車両１０の加速度の分布を求め、加速度分布による加速度の標準偏差と、加減速分布の偏りを算出する機能を持つ。詳細は後述する。
【００２６】
休憩法令違反情報処理部３２５は、車載端末１１から通信網４を介して取得される運行車両における走行開始後の走行中断時刻と走行開始時刻を取り込み、その差分により連続運転時間を算出し、連続運転時間内における作業開始時刻と休憩時刻との差分により休憩時間を算出して、連続運転時間内における休憩時間と、休憩法令で規定された休憩時間との照合を行うことにより認定される法令違反の有無、およびその回数を算出する機能を持つ。
前記した、速度違反情報ＴＢＬ作成部３２１、加速度統計情報ＴＢＬ作成部３２２、急ハンドル回数・最大ハンドル加速度算出部３２３、加速度標準偏差・歪度算出部３２４、休憩法令違反情報処理部３２５のそれぞれで算出された値は、それぞれの診断項目として安全運転診断コンテンツ生成部３２へ供給され、安全運転診断コンテンツ生成部３２で統計処理され、帳票出力部３３により安全運転診断コンテンツとして帳票出力される。
【００２７】
安全運転診断コンテンツ生成部３２は、また、安全運転指導員のアクセスに基づき、生成された診断項目毎のコンテンツに対して、あるドライバの運転傾向に関する評価データを付加し、そのドライバに対して安全運転指導を行うために必要な安全診断コンテンツを、帳票出力部３３を介して帳票出力する機能を持つ。このとき、安全運転診断コンテンツ生成部３２は、各診断項目を総合的に判断して安全運転の度合いを点数化し、帳票に反映させる。
また、診断項目毎に、複数ドライバの運転傾向を示す相対比較のための評価データを帳票出力する機能も併せ持つ。
【００２８】
一方、省燃費運転診断コンテンツ生成部３４は、車載端末１１から通信網４を介して取得される車両走行における物理データと、ドライバもしくは運行管理者によって入力され、取り込まれる労務データとを統計処理して省燃費運転診断コンテンツを生成する機能を持ち、アイドリング集計処理部３４１を備える。
アイドリング集計処理部３４１は、車載端末１１から通信網４を介して取得される、エンジンＯＮで位置情報に変化のないアイドリング状態が所定時間経過したときに、その回数と時間をアイドリングヒストグラム（３５６１、図５参照）に書き込む機能を持ち、省燃費運転診断コンテンツ生成のための診断項目として使用される。省燃費運転診断コンテンツ生成部３４は、他に、加速度平均値、平均速度、走行距離、そして、運送業者１の労務管理者によって入力される実燃料消費率を取り込み、アイドリング集計処理部３４１によって算出される回数と時間データと共に統計処理して省燃費運転診断コンテンツを生成する。
【００２９】
図５〜図９に、車両ＤＢ３５のテーブル（ＴＢＬ）構造の一例が示されている。本発明実施形態において使用されるテーブルは、ドライバデータＴＢＬ３５１を核に、走行軌跡時系列ＴＢＬ３５２、加速ヒストグラムＴＢＬ３５３、物理データＴＢＬ３５４、労務データＴＢＬ３５５、燃費データＴＢＬ３５６で構成される。
【００３０】
ドライバデータＴＢＬ３５１は、運転者、車種、車重、車両番号、運転出発日、運転出発時刻等の書誌事項の他、走行軌跡時系列ＴＢＬ３５２、加速ヒストグラムＴＢＬ３５３、物理データＴＢＬ３５４、労務データＴＢＬ３５５、燃費データＴＢＬ３５６の各データフィールドを持つ。
走行軌跡時系列ＴＢＬ３５２は、番号、日付、時刻、緯度、経度、種別、最高速度、積算距離、初速度、終速度、平均速度、加速度分散、横Ｇのデータフィールドから構成される。ここで、種別データフィールドにある定周期走行とは、ｎ分間隔のデータ（ｎ＝１、２、１５）、最高速度とは、過去ｎ分間内での最高速度（単位はｋｍ／ｈ）、平均速度とは、過去ｎ分間内での平均速度（単位はｋｍ／ｈ）、加速度標準分散とは、過去ｎ分間内で加速度の分散（単位は（ｋｍ／ｈ／ｓｅｃ）２）、横Ｇとは、急横Ｇがあったときの横方向の加速度（右方向が＋、単位はｋｍ／ｈ）、初速度、終速度とは、急加減速時に記録される、急加減速の初速度と終速度（単位はｋｍ／ｈ）をいう。なお、本実施形態では、車両センサ１４として、横Ｇセンサは設けていないので、表中、横Ｇの欄は空欄である。ちなみに横Ｇは、車両の基本諸元データと、走行軌跡および車両速度情報から計算により求めることができる（例えば車両進行方向に直角な方向に作用する横力としても計算可能）。
【００３１】
なお、図６に、走行軌跡時系列ＴＢＬ３５２の種別のコード（始業、終業、休憩、高速、高速解除、走行、荷積み、荷卸し／運転自動検出、電源ＯＦＦ、アイドリング開始、アイドリング終了、定周期走行、急加速、急減速、急ハンドル）と、そのときの記録情報（最高速度、積算距離、初速度、終速度、平均速度、加速度標準偏差、横Ｇ）がマトリックス表現されている。
ここで、○が付された項目が操作パネル１１３のボタン押下により、あるいは自動収集されるデータ項目であって、日付、時刻、緯度、経度、種別の各データに関しては種別コードに依存せず必須とする。この図６は、例えば、定周期走行時（安定して走行しているとき）は、最高速度、平均速度、加速度標準偏差が走行軌跡時系列ＴＢＬ３５２に記録され、急加速時や急減速時は、積算距離、初速度、終速度が走行軌跡時系列ＴＢＬ３５２に記録されることを示している。なお、アイドリング開始時には積算走行距離が記録されるが、このアイドリング開始時は、アイドリング判定によりアイドリングが行われていると判定された後に決定される。また、図６において、横Ｇの記録は、横Ｇセンサを備える車両を用いた実施形態や横Ｇを計算により求める実施形態において行われるものである。
【００３２】
加速ヒストグラムＴＢＬ３５３は、加速度、縦加速回数（前後方向の加速回数）、横加速回数の各データフィールドを持ち、ここでは、加速度の分布を２０分割（−１０〜＋１０）したときのそれぞれの、縦加速回数と横加速回数が示される。ここでは、急加減速の閾値を１１ｋｍ／ｈ／ｓｅｃ（０．３Ｇ）とし、閾値以上のものが記憶される。ここでの回数は、１秒を計測時間（Δｔ＝１ｓｅｃ）としたときの回数である。
物理データＴＢＬ３５４は、走行時間、運行時間、走行距離、平均速度、高速道走行時間、一般道走行時間、高速道走行距離、一般道走行距離、高速道平均速度、一般道平均速度の各データフィールドから成り、それぞれに書き込まれる一次データから、速度違反情報ＴＢＬ（３５４１）、加速度統計情報ＴＢＬ（３５４２）の二次データが作成され、割り付けられる。速度違反情報ＴＢＬ（３５４１）のデータ項目は図７に、加速度統計情報ＴＢＬ（３５４２）のデータ項目は図８にその一例が示されている。これらデータ項目の詳細はそれぞれのテーブル作成ロジックと共に後述する。
【００３３】
労務データＴＢＬＬ３５５は、運行時間と、連続運転時間最大と、休憩法令違反情報をデータ項目として持つ。休憩法令違反情報の作成の仕方については後述する。
また、燃費データＴＢＬ３５６は、アイドリング時間合計、アイドリング回数、縦加速度平均値、平均速度、走行距離、実燃料消費率の一次データおよび、これら一次データから作成される二次データのアイドリングヒストグラムＴＢＬ（３５６１）から成り、このアイドリングヒストグラムＴＢＬ（３５６１）のデータ項目は図９にその一例が示されている。データ項目の詳細は、テーブル作成ロジックと共に後述する。
【００３４】
以下、安全運転診断項目毎に、詳細説明を行うが、事前に、物理データ、労務データ、燃費データの一例について説明する。
物理データとしては、車の速度、位置、縦方向の加速度、横方向の加速度の時系列、アイドリングの状態、走行距離がある（ちなみに、横方向の加速度を得ない実施形態であれば横方向の加速度は空欄であり、横方向の加速度を得る実施形態であれば、表のように横加速度の時系列が書き込まれる）。また、労務データとしては、車の出発、走行の終了、休憩の状態、荷積み、荷卸の状況、高速道路の走行の状態がある。更に、燃費データとしては、車に給油した燃料の量、燃料を給油したときの走行距離、日、時間がある。
以下、これらの物理、労務、燃費データから、本発明の安全運転診断プログラムおよび省燃費運転診断プログラム（以下、単にプログラムという）によって生成される２次的なデータ、すなわち、速度違反情報、加速度統計情報、急ハンドル回数・最大ハンドル加速度、加速度標準偏差・歪度、休憩法令違情報、アイドリングヒストグラムについて詳細に説明する。
【００３５】
図１３は、図５に示す速度違反情報ＴＢＬ（３５４１）作成のためのプログラム構造をＰＡＤ（Ｐｒｏｂｌｅｍ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  Ｄｉａｇｒａｍ）表現した図であり、図７にその速度違反情報ＴＢＬ（３５４１）のデータ構造が示されている。以下、このプログラム構造を図４等を参照しつつ、図１３に沿って説明する。
速度違反情報ＴＢＬ作成部３２１は、まず、プログラムに割り付けられる「速度違反回数カウンタ（高速道／一般道）」に０を、「速度違反距離」にも０を設定する（Ｄ１３１）。次に、走行軌跡時系列ＴＢＬ３５２から車両位置情報と車両速度情報を取り込んで位置情報を地図上にマッピング（マップマッチング）する（Ｄ１３２）。
【００３６】
そして、走行軌跡時系列ＴＢＬ３５２の種別コード「定周期」に対してのみマップマッチングにより得られる現在位置に相当する道路の速度規制情報を取得しする（Ｄ１３４）。ここでは、図示せぬ地図データベースから取得することとするが、速度規制情報を、一般道４０ｋｍ、高速道８０ｋｍと固定しても良い。一方、「定周期」のデータで、かつ、高速道路走行中の場合に速度規制速度を８０ｋｍ／ｈとする（Ｄ１３６）。つまり、道路に応じて（速度規制に応じて）、速度規制速度を変更する。
また、取得された速度規制情報（α）と定周期のデータでの平均速度（β）との比較を行い（Ｄ１３７）、α＞βの場合であって、かつ、高速道路走行の場合は（Ｓ１３８）、高速道速度違反回数カウンタを１だけカウントアップすると共に、高速道速度違反距離に、平均速度×ｎ分／６０を加える（Ｄ１３９）。α＞βの場合であって、かつ、一般道走行の場合は、一般道速度違反距離に、平均速度×ｎ分／６０を加える（Ｄ１４０）。以上の手順を全「定周期」データ分だけ繰り返す（Ｄ１３３）。
【００３７】
そして、速度違反情報ＴＢＬ（３５４１）内での一般道最高速度、高速道最高速度を求め、走行時間内における速度規制を超過して走行した時間の割り合いを算出し、それぞれ、一般道速度違反距離割合、一般道速度違反時間割合、高速道速度違反距離割合、高速道速度違反時間割合、速度違反距離割合、速度違反時間割合として速度違反情報ＴＢＬ（３５４１）を作成し、物理データＴＢＬ３５４に書き込む（Ｄ１４２）。
【００３８】
図１４、図１５に加速度統計情報ＴＢＬ（３５４２）作成のためのプログラム構造をＰＡＤ表現した図が、図８に加速度統計情報ＴＢＬ（３５４２）のデータ構造がそれぞれ示されている。
ここでは、定時間間隔で取得される車両速度情報の初速度と終速度との差分に応じて決定される急加減速が発生する回数をカウントし、走行単位時間当りに発生した急加減速の回数の平均値、およびその最大急加減速度を算出している。
【００３９】
具体的に、図１４（ａ）において、加速度統計情報ＴＢＬ作成部３２２は、プログラムに割り当てられる全加速回数カウンタ（ｆＧ〜ｈＧ）を０（回）に、最大急加速を０（Ｇ）に設定する（Ｄ１５１）。なお、ｆ＜ｇ＜ｈである（つまり、加速減速ともｆは穏やかｈは急）。
次に、走行軌跡時系列ＴＢＬ３５２から初速と終速を取り込み、その差分（終速−初速）を計算し、その差分がレベル１（ａｋｍ／ｈ／ｓｅｃ〜ｂｋｍ／ｈ／ｓｅｃ）の範囲にあった場合（Ｄ１５３）、急加速回数カウンタ（ｆＧ〜ｇＧ）を＋１カウントアップする（Ｄ１５４）。否の場合であって、更に、差分がレベル２（ｃｋｍ／ｈ／ｓｅｃ〜ｄｋｍ／ｈ／ｓｅｃ）の範囲にあった場合（Ｄ１５５）、急加速回数カウンタ（ｇＧ〜ｈＧ）を＋１カウントアップし（Ｄ１５６）、否の場合、更に、その差分がレベル３（ｅｋｍ／ｈ／ｓｅｃ以内）にあれば（Ｄ１５７）、急加速回数（ｈＧ以上）を＋１だけカウントアップする（Ｄ１５８）。以上の動作（Ｄ１５３〜Ｄ１５８）は、種別コードが「急加速」となっている全データ分繰り返される（Ｄ１５２）。
そして、その差分（終速−初速）が最大急加速度×３．６×９．８以上であった場合に（Ｄ１５９）、最大急加速度を、（初速−終速）／（３．６×９．８）とする（Ｄ１６０）。
【００４０】
加速度標準偏差閾値越回数の算出方法について図１４（ｂ）のＰＡＤ表現を用いて説明する。
まず、加速度統計情報ＴＢＬ作成部３２２は、プログラムに割り当てられた加速度標準偏差閾値越回数カウンタを０に設定する（Ｄ１６１）。そして、加速度分散の平方根を算出したものが加速度標準偏差閾値以上の場合（Ｄ１６３）、加速度標準閾値越回数カウンタを＋１カウントアップする（Ｄ１６４）。以上の動作（Ｄ１６３、Ｄ１６４）は、走行軌跡時系列ＴＢＬ３５２の種別コードにある全「定周期」データ分だけ繰り返される（Ｄ１６２）。
前記のように算出された加速度統計情報は、図８（ａ）に示されるように、レベル毎に、急加速回数として、物理データＴＢＬ３５４内の加速度統計情報ＴＢＬ（３５４２）に書き込まれる。また、図８（ｂ）に示されるように、必要に応じて時間頻度、あるいは距離頻度として、時間頻度、距離頻度の回数ＴＢＬ（３５４３）として作成することも可能である。
【００４１】
図１５は、急減速回数、ヒヤリハット回数、最大急加速度、最大ヒヤリハット加速度作成のための手順をＰＡＤ表現した図である。ここでは、初速が、例えば３０ｋｍ／ｈ（＝ｊ）等所定値以上である減速回数をヒヤリハット回数として定義し、そのときの最大ヒヤリハット加速度を算出している。
まず、加速度統計情報ＴＢＬ作成部３２２は、プログラムに割り当てられる全減速回数カウンタ（ｆＧ〜ｈＧ）、ヒヤリハット回数カウンタを０に、最大急減速、最大ヒヤリハット加速度を共に０に設定する（Ｄ１７１）。
【００４２】
次に、走行軌跡時系列ＴＢＬ３５２から初速（ｍ−１番目のデータ）と終速（ｍ番目のデータ）を取り込み、その差分（終速−初速）を計算し、その差分がレベル１（ａｋｍ／ｈ／ｓｅｃ〜ｂｋｍ／ｈ／ｓｅｃ）の範囲にあった場合（Ｄ１７４）、急加速回数カウンタ（ｆＧ〜ｇＧ）を＋１カウントアップする（Ｄ１７５）。否の場合であって、更に、差分がレベル２（ｃｋｍ／ｈ／ｓｅｃ〜ｄｋｍ／ｈ／ｓｅｃ）の範囲にあった場合（Ｄ１７６）、急加速回数カウンタ（ｇＧ〜ｈＧ）を＋１カウントアップし（Ｄ１７７）、否の場合、更に、その差分がレベル３（ｅｋｍ／ｈ／ｓｅｃ以内）にあれば（Ｄ１７８）、急加速回数（ｈＧ以上）を＋１だけカウントアップする（Ｄ１７９）。そして、その差分（初速−終速）が最大急加速度×３．６×９．８以上であった場合に（Ｄ１８０）、最大急加速度を、（初速−終速）／（３．６×９．８）とする（Ｄ１８１）。以上の動作（Ｄ１７４〜Ｄ１８１）は、種別コードが「急減速」となっている全データ分、初速がｊｋｍ／ｈ以下の場合（Ｄ１７３）に繰り返される（Ｄ１７２）。
【００４３】
前記のように算出された加速度統計情報は、図８（ａ）に示されるように、レベル毎に、急減速回数として、物理データＴＢＬ３５４内の加速度統計情報ＴＢＬ（３５４２）に書き込まれる。また、図８（ｂ）に示されるように、必要に応じて時間頻度、あるいは距離頻度として、図示せぬ時間頻度、距離頻度の回数ＴＢＬ（３５４３）として作成することも可能である。
【００４４】
一方、Ｄ１７３において、初速がｊｋｍ／ｈ以下の場合、初速と終速の差分がレベル１（ａｋｍ／ｈ／ｓｅｃ〜ｂｋｍ／ｈ／ｓｅｃ）の範囲にあった場合（Ｄ１８２）、ヒヤリハット回数カウンタ（ｆＧ〜ｇＧ）を＋１カウントアップする（Ｄ１８３）。否の場合であって、更に、差分がレベル２（ｃｋｍ／ｈ／ｓｅｃ〜ｄｋｍ／ｈ／ｓｅｃ）の範囲にあった場合（Ｄ１８４）、ヒヤリハット回数カウンタ（ｇＧ〜ｈＧ）を＋１カウントアップし（Ｄ１８５）、否の場合、更に、その差分がレベル３（ｅｋｍ／ｈ／ｓｅｃ以内）にあれば（Ｄ１８６）、ヒヤリハット回数（ｈＧ以上）を＋１だけカウントアップする（Ｄ１８７）。
そして、その差分（初速−終速）が最大ヒヤリハット加速度×３．６×９．８以上であった場合に（Ｄ１８８）、最大ヒヤリハット加速度を、（初速−終速）／（３．６×９．８）とする（Ｄ１８９）。以上の動作（Ｄ１８２〜Ｄ１８８）は、種別コードが「急減速」となっている全データ分、初速がｊｋｍ／ｈ以下の場合（Ｄ１７３）に繰り返される（Ｄ１７２）。
【００４５】
前記のように算出された加速度統計情報は、図８（ａ）に示されるように、レベル毎に、ヒヤリハット回数として、物理データＴＢＬ３５４内の加速度統計情報ＴＢＬ（３５４２）に書き込まれる。また、図８（ｂ）に示されるように、必要に応じて時間頻度、あるいは距離頻度として、時間頻度、距離頻度の回数ＴＢＬ（３５４３）として作成することも可能である。
【００４６】
図１６は、急ハンドル回数、最大ハンドル加速度の算出方法についてＰＡＤ表現した図である。なお、この急ハンドル等の実施形態は、例えば舵角センサおよび横Ｇセンサを備える車両（舵角［操舵速度］および横Ｇ［横力］を演算する機能を備える車両）で実行するものである。
まず、急ハンドル回数、最大ハンドル加速度算出部３２３は、プログラムに割り当てられる全急ハンドル回数カウンタを０に、最大右ハンドル加速度を０、最大左ハンドル加速度を共に０に設定する（Ｄ１９１）。
次に、走行軌跡時系列ＴＢＬ３５２から横Ｇを取り込み、その横Ｇがレベル１（ａｋｍ／ｈ／ｓｅｃ〜ｂｋｍ／ｈ／ｓｅｃ）の範囲にあった場合（Ｄ１９４）、急右ハンドル回数カウンタ（ｆＧ〜ｇＧ）を＋１カウントアップする（Ｄ１９５）。否の場合であって、更に、その横Ｇがレベル２（ｃｋｍ／ｈ／ｓｅｃ〜ｄｋｍ／ｈ／ｓｅｃ）の範囲にあった場合（Ｄ１９６）、急右ハンドル回数カウンタ（ｇＧ〜ｈＧ）を＋１カウントアップし（Ｄ１９７）、否の場合、更に、その横Ｇがレベル３（ｅｋｍ／ｈ／ｓｅｃ以内）にあれば（Ｄ１９８）、急右ハンドル回数カウンタ（ｈＧ以上）を＋１だけカウントアップする（Ｄ１９９）。そして、その横Ｇが最大急右ハンドル加速度×３．６×９．８以上であった場合に（Ｄ２００）、最大急右ハンドル加速度を、横Ｇ／（３．６×９．８）とする（Ｄ２０１）。
以上の動作（Ｄ１９４〜Ｄ２０１）は、種別コードが「急ハンドル」となっている全データ分、横Ｇが０以上の場合（Ｄ１９３）に繰り返される（Ｄ１９２）。
【００４７】
前記のように算出された加速度統計情報は、図８（ａ）に示されるように、レベル毎に、最大急右ハンドル回数として、また、最大急右ハンドル加速度として物理データＴＢＬ３５４内の加速度統計情報ＴＢＬ（３５４２）に書き込まれる。また、図８（ｂ）に示されるように、必要に応じて時間頻度、あるいは距離頻度として、時間頻度、距離頻度の回数ＴＢＬ（３５４３）として作成することも可能である。
【００４８】
一方、Ｄ１９３において、横Ｇが０以下（Ｇ≦０）の場合、その横Ｇがレベル１（ａｋｍ／ｈ／ｓｅｃ〜ｂｋｍ／ｈ／ｓｅｃ）の範囲にあった場合（Ｄ２０２）、急左ハンドル回数カウンタ（ｆＧ〜ｇＧ）を＋１カウントアップする（Ｄ２０３）。否の場合であって、更に、その横Ｇがレベル２（ｃｋｍ／ｈ／ｓｅｃ〜ｄｋｍ／ｈ／ｓｅｃ）の範囲にあった場合（Ｄ２０４）、急左ハンドル回数カウンタ（ｇＧ〜ｈＧ）を＋１カウントアップし（Ｄ２０５）、否の場合、更に、その横Ｇがレベル３（ｅｋｍ／ｈ／ｓｅｃ以内）にあれば（Ｄ２０６）、急左ハンドル回数カウンタ（ｈＧ以上）を＋１だけカウントアップする（Ｄ２０７）。そして、その横Ｇが最大急左ハンドル加速度×３．６×９．８以上であった場合に（Ｄ２０８）、最大急左ハンドル加速度を、横Ｇ／（３．６×９．８）とする（Ｄ２０９）。
以上の動作（Ｄ２０２〜Ｄ２０９）は、種別コードが「急ハンドル」となっている全データ分、横Ｇが０以上の場合（Ｄ１９３）に繰り返される（Ｄ１９２）。
【００４９】
前記のように算出された加速度統計情報は、図８（ａ）に示されるように、レベル毎に、最大急左ハンドル回数として、また、最大急左ハンドル加速度として物理データＴＢＬ３５４内の加速度統計情報ＴＢＬ（３５４２）に書き込まれる。また、図８（ｂ）に示されるように、必要に応じて時間頻度、あるいは距離頻度として、時間頻度、距離頻度の回数ＴＢＬ（３５４３）として作成することも可能である。
【００５０】
図１７（ａ）は、加速度標準偏差、加速度歪度、加速度平均値の算出方法をＰＡＤ表現して示した図である。
ここでは、車両の加速度の分布を求め、加速度分布による加速度の標準偏差と、加減速分布の偏り（加速度歪度）が算出される。
【００５１】
具体的に、加速度標準偏差・歪度算出部３２４は、加速度ヒストグラムＴＢＬ３５３、走行軌跡時系列ＴＢＬ３５２からデータを読み出し、加速度別の加速回数メモリ（プログラムに割り付けられる）をセットする（Ｄ２１１）。そして、その加速回数メモリから縦加速度平均値Ａｐを算出する。
縦加速度平均値Ａｐは、以下の演算式（１）を計算することによって求められる（Ｄ２１２）。但し、ここで、ａ＞０である。
Ａｐ＝ΣａＡ（ａ）／（Ｎ×３．６×９．８）…（１）
次に、加速回数メモリから縦加速度標準偏差σを以下の演算式（２）を計算することにより求める（Ｄ２１３）。
σ＝√（Σ（ａ−Ａａ）２Ａ（ａ）／（Ｎ×３．６×９．８））…（２）
【００５２】
そして、加速回数メモリから縦加速度歪度Ｓを、以下の演算式（３）を計算することにより求める（Ｄ２１４）。
Ｓ＝Σ（ａ−Ａａ）３Ａ（ａ）／（Ｎ×３．６×９．８×σ３）…（３）
更に、加速回数メモリから横加速度標準偏差σｖを以下の演算式（４）を計算することにより求める（Ｄ２１５）。
σｖ＝√（Σ（ａ−Ａｖ）２Ｃ（ａ）／（Ｍ×３．６×９．６）…（４）
なお、ここで、Ａ（ａ）は縦加速度ａの加速回数メモリ、Ｃ（ａ）は横加速度ａの加速回数メモリ、ａは最大縦減速度から最大縦加速度までの値（単位はｋｍ／ｈ／ｓｅｃ）、Ｎは縦加速度総回数ΣＡ（ａ）、Ｍは横加速度総回数ΣＣ（ａ）、Ａａは縦加速度平均値ΣａＡ（ａ）／Ｎ、Ａｖは横加速度平均値ΣａＣ（ａ）／Ｍである。
なお、急ハンドル回数・最大ハンドル加速度算出部３２３は、車載端末１１から通信網４を介して取得される急ハンドル状態により車両の遠心力の分布を求め、当該遠心力分布による遠心力の標準偏差を算出する機能を持つが、ここで算出される遠心力の標準偏差は、前記した演算式（２）を用いることとする。ちなみに遠心力の標準偏差からは、ドライバが急ハンドルを切りやすい等の、ドライバの運転特性を読み取ることができるので、この遠心力の標準偏差に沿って、ドライバに安全運転指導を行うことができる。
【００５３】
図１７（ｂ）に、加速度別加速回数メモリのセットの仕方がＰＡＤ表現により示されている。
ここでは、まず、加速度ａの最大値と最小値を求める（Ｄ２１６：単位はｋｍ／ｈ／ｓｅｃ）。そして、Ａ（ａ）のメモリを最大値から最小値の範囲に渡ってクリアする（Ｄ２１７）。次に、Ａ（ａ）、Ｃ（ａ）に縦加速度回数を加速度ヒストグラムＴＢＬ３５３から取り込んでセットする（Ｄ２１９）。これは、走行軌跡時系列ＴＢＬ３５２を参照して種別コードに急加減速の状態コードが設定されていた場合に、そのときの加速度をチェックし、その加速度が２０分割（急加速閾値−１１ｋｍ／ｈ／ｓｅｃ〜急減速閾値＋１１ｋｍ／ｈ／ｓｅｃ）されたどこに含まれるかを判定することにより実現される。プログラム上は、急減速閾値＋１〜急加速閾値−１の範囲に渡り、種別コードが「急加速」、「急減速」となっている加速度全てについてＡ（ａ）を＋１カウントアップしながら繰り返し行う（Ｄ２２０、Ｄ２２１）。
走行軌跡時系列ＴＢＬ３５２の種別コードに「急ハンドル」が設定されていた場合も同様、その加速度の全てに対してＣ（横Ｇ）を＋１カウントアップしながら（Ｄ２２３）繰り返す（Ｄ２２２）。
【００５４】
次に、加速度の標準偏差について他の計算方法について説明する。
【００５５】
【数１】
2004234260.tif 000003
【００５６】
また、加速度時系列でなく、予め加減速についてそれぞれ定めた閾値以上の加速減速の加速度（急加減速）を記憶している場合の、加速度の標準偏差の求め方について述べる。この場合の計算方法の一例を数式２に示す。
【００５７】
【数２】
2004234260.tif 000004
【００５８】
数式２は、最小二乗により経験的に求めた近似式とする。ここでの式中にある重み係数Ａ（１），Ａ（２），Ａ（３），Ａ（４）は、予め採取した（初速と終速から計算した）１秒毎の加速度から求めておく（以下同じ）。具体的には、予め１秒毎の加速度を採取（計算）しておき、その値により数式１で求めた加速度分散の真値，加速度時系列データから加速減速についてそれぞれ定めた閾値以上の値を取り出してそれぞれ急加速データ，急減速データとし、このデータから急加減速頻度，急加速平均，急減速平均，急加速２乗平均，急減速２乗平均の値を計算し、最小二乗法によりこれら重み係数Ａ（１），Ａ（２），Ａ（３），Ａ（４）を予め求めておく。また重み係数Ａ（１），Ａ（２），Ａ（３），Ａ（４）は、ニューラルネットワークを用いて関数近似を行って求めても良い。
【００５９】
次に、加速度の歪度についての他の計算方法について説明する。この計算を数式３に示す。
【００６０】
【数３】
2004234260.tif 000005
【００６１】
ここで、加速度標準偏差とは数式１で計算した値である。また、加速度の時系列でなく、予め定めた加速減速の閾値以上の加速度を記憶している場合の、加速度の歪度の求め方について述べる。
【００６２】
この場合の計算方法の一例を数式４に示す。
【００６３】
【数４】
2004234260.tif 000006
【００６４】
数式４は、最小二乗により経験的に求めた近似式とする。ここでの式中にある重み係数Ｂ（０），Ｂ（１），Ｂ（２），Ｂ（３），Ｂ（４），Ｂ（５）は、予め採取した１秒毎の加速度から求めておく。具体的には、予め１秒毎の加速度を採取し、その値により数式３で求めた加速度分散の真値、加速度時系列から閾値以上の値を取り出し、急加減速頻度，急加速平均，急減速平均，急加速２乗平均，急減速２乗平均，急加速３乗平均，急減速３乗平均の値を計算し、最小二乗法により重み係数Ｂ（０），Ｂ（１），Ｂ（２），Ｂ（３），Ｂ（４），Ｂ（５）を予め求めておく。また重み係数Ｂ（０），Ｂ（１），Ｂ（２），Ｂ（３），Ｂ（４），Ｂ（５）は、ニューラルネットを用いて関数近似を行って求めても良い。
【００６５】
図１８は、休憩法令違反情報処理をＰＡＤ表現した図である。法令では、４時間の連続運転毎３０分の休憩が義務付けられている。
そこで、走行車両１０における走行開始後の走行中断時刻と走行開始時刻を取り込み、その差分により連続運転時間を算出し、連続運転時間内における作業開始時刻と休憩時刻との差分により休憩時間を算出して、連続運転時間内における休憩時間と、休憩法令で規定された休憩時間との照合を行うことにより認定される法令違反の有無を判定する。なお、法令違反があった場合、その日数（回数）カウントして診断項目として用いても良い。
【００６６】
具体的には、図１８（ａ）は、連続運転時間を算出する方法を示している。休憩法令違反情報処理部３２５は、まず、連続運転時間最大を０に設定する（Ｄ２３１）。そして、走行軌跡時系列ＴＢＬ３５２に記録されている始業のコード検索を行い、運行車両の走行開始を検出したときに、荷積み、荷卸し、休憩、終業等、走行開始後から次の走行開始後の走行中断まで（Ｄ２３４）、走行開始後の走行中断時刻を検出する（Ｄ２３５）。
そして、連続運転時間を、走行開始後の走行中断時刻と走行開始時刻の差分とし（Ｄ２３６）、連続運転時間最大としてメモリにセットする（Ｄ２３７）。前記の動作（Ｄ２３３〜Ｄ２３７）は、走行軌跡時系列ＴＢＬ３５２に始業コードが設定されている全てのデータ分について繰り返される。
【００６７】
図１８（ｂ）に休憩法令違反設定のための処理が示されている。ここで、休憩法令違反情報処理部３２５は、始業から終業に渡って、Ｔ＝ｔ＋４時間３０分を計算し、Ｔが終業を越えた場合には終業時刻とする（Ｄ２３９）。そして、時刻ｔからＴ内における休憩時間を集計し（Ｄ２４０）、その休憩時間の集計値が３０分以下の場合に法令違反と設定する（Ｄ２４１、Ｄ２４２）。
休憩時間の集計処理は図１８（ｃ）に示されている。すなわち、休憩法令違反情報処理部３２５は、時刻ｔ〜Ｔの範囲で（Ｄ２４３）、走行軌跡時系列ＴＢＬ３５２に休憩コードが記録されていることを検索し（Ｄ２４４）、休憩時間を走行開始時刻と休憩時刻の差分を、休憩から次の走行（走行、運転自動検出コード）まで累算する（Ｄ２４５、Ｄ２４６）。
【００６８】
図１９は、アイドリング時間合計、アイドリング回数、アイドリングヒストグラムの集計方法についてＰＡＤ表現した図である。図９にアイドリングヒストグラムＴＢＬ（３５６１）のデータ構造が示されている。
ここでは、エンジンＯＮで位置情報に変化のないアイドリング状態が所定時間経過したときに、その回数と時間が計測され設定される。
【００６９】
具体的に、アイドリング集計処理部３４１は、まず、プログラムに割り付けられる全アイドリングヒストグラム回数メモリを０に設定し、また、アイドリング時間合計値を０にセットする（Ｄ２５１）。そして、走行軌跡時系列ＴＢＬ３５２を参照することにより、アイドリング開始が検出された場合（Ｄ２５３）、次のアイドリング終了まで（Ｄ２５４）、アイドリング時間をアイドリング終了時刻とアイドリング開始時刻の差分として求め（Ｄ２５５）、かつ、アイドリング時間からアイドリングヒストグラム回数メモリを＋１カウントアップする（Ｄ２５６）。
そして、アイドリング集計処理部３４１は、アイドリング回数をアイドリングヒストグラム回数メモリの総和としてセットする（Ｄ２５７）。
省燃費運転診断コンテンツ生成部３４による省燃費運転診断は、他に、加速度統計情報ＴＢＬ作成部３２２に記録された縦加速度平均値と、物理データＴＢＬ３５４に記録された平均速度、および走行距離と、運送業者１の労務管理者が管理端末１２を操作することにより入力される実燃料消費率とを統計処理することにより行われる。ちなみに、本実施形態の車載端末１１は、エンジンＯＮの状態で機能して、車両速度情報および位置情報を送信するようになっている。このため、ドライバがイグニッションスイッチによりエンジンを停止すれば、アイドリングの時間は計測されなくなる。
【００７０】
次に、安全運転診断の評価、およびその度合いの計算方法について述べる。安全運転診断の度合いは、交通事故を起こす確率に逆比例するように設定される。これは、予めドライバの事故歴（一年辺り何回事故を起こしたかの回数。以下、事故頻度と呼ぶ）が得られる場合はその情報と、加速度標準偏差、加速度歪度のペアの情報を集めておき、事故頻度を加速度標準偏差と、加速度歪度の値とで説明するための関係式を求める。
これにより、加速度標準偏差と加速度歪度を計測すれば、事故の頻度を推定することが可能になる。ここで加速度標準偏差は、走行地域の影響を受けやすい物理量であるが、ドライバの性格もある程度反映した量であるため、この物理量をも含める。この関係の一例として次の、数式５による方法がある。
【００７１】
【数５】
2004234260.tif 000007
【００７２】
ここで、この式中にある重み係数Ｃ（０），Ｃ（１），Ｃ（２）は、予め集めておいたドライバの事故歴、加速度標準偏差、加速度歪度のペアの情報から、事故歴データを事故頻度と見なして、最小二乗で求めておく。また数式５の事故頻度の逆数を安全運転の度合いとする。またここで、最小二乗でなくとも、ニューラルネットを使用して、事故頻度を出力、加速度標準偏差、加速度歪度を入力とした関数近似を行って求めても良い。また、事故歴が得られ難い場合には、事故に至る可能性の高いと考えられる急減速を事故頻度の代わりのデータとして用いて加速度標準偏差、加速度歪度をもとに前記（数式５）により同様に事故頻度を推定する。
【００７３】
次に、安全運転の度合いの精度を向上させる方法について述べる。この精度は、数式５の最小二乗またはニューラルネットによる学習により決定される。このため、被験者のデータ数が多くなるにつれ、精度が向上することになる。このため図１の安全運転・省燃費運転診断サーバ３０に蓄えられた加速度の歪度と標準偏差の値の群を用いて再学習を行えば良い。
【００７４】
また、これらの学習データが全く無い場合には簡便な方法として、事前に複数の被験者の走行データの加速度時系列データを分析して得られた閾値を用いて、一例として以下のように設定する。加速度標準偏差がｘｋｍ／ｈ／ｓｅｃ以上でかつ、加速度歪度の絶対値がｙ以上のときには、安全運転の度合いを０とする。またそれ以外のときには、安全運転の度合いを１と簡易的にする。
【００７５】
最後に、警告画面とそのメッセージ内容について述べる。ドライバの運転の加速度の分布を元に、ドライバの性格を診断して評価を行った安全運転の度合いが、予め設定された閾値以上の場合警告を与えることにする。ここで閾値の値は１つ以上でも良い。本実施形態では５段階のレベルを用意し、各レベルの境界となる４つの閾値を用意する。そして安全なレベルから順にＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅと名前を付けることにする。
また、加速度の加速側，減速側の分布の偏りを求めるため、加速度の歪度を求めておき、この加速度の歪度の値が減速側に大きな値を持つ場合には、そのドライバを、加速がゆったりで、減速が急であると判定し、加速側に大きな値をもつ場合には、そのドライバを、加速が急で減速がゆったりしていると判定する。例えば、加速度の歪度が−ｙ以下の場合、ｙ以上の場合、それ以外の場合の３通りに分ける。この加速度の歪度が−ｙ以下の場合、ｙ以上の場合、それ以外の場合の３通りに分けた組み合わせと、安全なレベルの組み合わせにより、診断メッセージを用意する。
【００７６】
ここで、加速度歪度が−ｙの場合には、加速度分布の減速の裾野が加速より広いことを意味するため、「ブレーキがきつめです」のメッセージを入れる。また加速度歪度がｙ以上の場合には、加速度分布の加速の裾野が減速より広いことを意味するため、「アクセルがきつめです」のメッセージを入れる。
さらに、加速度歪度が−ｙを超え、ｙ未満の場合には、加速度の分布が左右対称に近いことを意味するため、アクセルがきつい、ブレーキがきついのメッセージは入れない。また、安全レベルがＡの場合には「安全な運転をしています」、Ｂの場合には「安全運転に気をつけています」、Ｃの場合には「普通の運転をしています」、Ｄの場合には「やや荒っぽい運転をしています」、Ｅの場合には「荒っぽい運転をしています」のメッセージを入れる。また、安全レベルが２つしか設定されない場合のメッセージは、レベルＡとＥのみの表示とする。
【００７７】
すなわち安全運転の度合いが閾値より安全サイド（値が大きい場合）にある場合はレベルＡのメッセージ群の中から歪度の値に応じてメッセージを出す。一方、閾値より危険サイド（値が小さい場合）にある場合はレベルＥのメッセージ群の中から歪度の値に応じてメッセージを出す。
なお、この診断メッセージは、安全運転サービスセンタの管理者が変更できるようにする。
【００７８】
次に、安全レベルをＡ〜Ｅの５段階に分けた場合における閾値の決め方について説明する。この閾値は予め、ドライバの被験者を集めておき、主観的な安全のレベル分けをしておく。そして各々の安全レベルにおける、安全運転の度合いの平均値を求める。この各安全レベル毎の平均値の中間値を、各安全レベルの閾値とする。例えば、レベルＡの安全運転の度合いが１００、レベルＢの安全運転の度合いが８０とする。この場合レベルＡとＢの閾値は９０となる。
【００７９】
また安全のレベルが２つである場合の閾値の決め方について説明する。ここで、安全の度合いが交通事故頻度に基づいて計算している場合には、平均的なドライバの交通事故の頻度の逆数とする。また、安全の度合いが急減速の回数に基づいて計算している場合には、平均的なドライバの急減速の頻度の逆数とする。ここでの平均的なドライバは、日本全国のドライバの平均を使用するか、または安全運転・省燃費運転診断サーバ３０に蓄えられているドライバの平均値とする。
【００８０】
ここで、本発明により作成される帳票の一例について、図２０〜図２６を参照しながら説明する。
図２０に示す日々帳票によれば、各診断項目を総合的に判断して指導のコメントが付されると共に、安全、省燃費運転度合いが点数化され表現される（Ａ）。また、走行日の各診断項目値が記され、前月の平均値と比較することで運転の改善の度合いが把握できる（Ｂ）。
更に、１運行（始業〜終業）の走行経路が示される。ここでは、作業場所の他に、危険な運転を行った場所をマークすることで、これらが多発する地域を特定し、指導に役立たせることができる（Ｃ）。また、速度変化グラフも表示される。速度違反、速度ムラのある運転の時間帯をマークすることで、これらが発生しやすい時間帯を把握し、指導に役立てることができる（Ｄ）。
【００８１】
図２１に示す帳票は、月次帳票であり（ドライバの１ヶ月の月平均評価と１週間の走行情報の履歴）、各診断項目のうち、特に重要な項目について帳票を作成し、ドライバの月平均での安全運転、省燃費の傾向を報告するために用いられる。
ここでは、１ヶ月間における各診断項目の値の変化がグラフ表示されている。ここで、通常でない運転と思われる場合、図２０に示す日々帳票により詳細を確認することができる（Ｅ）。また、１ヶ月間の各診断項目値の平均値が記録される。また、前月の値を表示することにより、その傾向を明示することができる（Ｆ）。
【００８２】
なお、診断項目とは、運転者、走行日時、運行時間［ｈ］、ハンドル時間［ｈ］、最大連続ハンドル時間［ｈ］、走行時間［ｈ］、アイドリング時間［ｈ］、休憩時間［ｈ］、作業時間［ｈ］、走行距離［ｋｍ］、安全運転点数、省燃費運転点数、指導コメント、速度［ｋｍ／ｈ］、平均速度［ｋｍ／ｈ］、瞬間最高速度［ｋｍ／ｈ］、速度違反時間割合［％］、加速度、急加減速回数［回／ｈ］、ヒヤリハット回数［回／ｈ］、最大加減速度［Ｇ］、加減速分布［回／ｈ］、加減速傾向分布をいう。
【００８３】
図２２に示すドライバ比較データは、走行距離、走行時間についてＡ氏、Ｂ氏、Ｃ氏、Ｄ氏各ドライバを対比して示したものであり、１運行当りの平均運行時間および走行距離は、安全運転診断の前後でほぼ同様である。図２３に示すドライバ比較データは、速度に関する評価が示されており、Ｂ氏とＤ氏は、指導の前後で速度違反の割り合いが減少していることが確認できる。
【００８４】
図２４に示すドライバ比較データは、安全指導前後における急加減速に関する評価が示されている。ここでは、Ａ氏とＢ氏には若干急加減速の傾向が見受けられ、Ｃ氏とＤ氏は、指導の結果、急減速の傾向が減少していることが確認できる。また、図２５に示すドライバ比較データは、安全指導前後における運転傾向に関する評価が示されている。ここでは、原点に近いほど安定した速度（定速度）で無駄な加速がない（アクセルワークが安定した）ドライバであることを示している。Ｄ氏は、安全指導により、加速、アクセルワーク共に改善が認められる。補足すると、図２５において、データが上方にあるほどドライバは急加速しやすい傾向にあり、データが下方にあるほどドライバは急減速しやすい傾向にある。
また、図２６に示すドライバ比較データは、指導前後における燃費に関する評価（アイドリング時間、燃費）が示されている。ここでは、運行車両として冷凍車が例示されているため、アイドリング回数についてはその特殊事情（冷凍機を動かす関係上アイドリングストップをできない）により改善は見られないが、通常の車両では指導による改善が見られた。また、燃費については、全員改善が行われている。
【００８５】
なお、図２２〜図２６に示すドライバ比較データは、法人データとしても活用できる。すなわち、Ａ氏を社内Ａグループ、Ｂ氏を社内Ｂグループとし、比較することで、安全運転、省燃費運転に関して社内で競争意識を持たせ、活動を活性化することができる。勿論、グループとグループ内個人を並べて比較する帳票も作成可能である。このことにより、安全運転管理者は最小限の労力で各種帳票を入手でき、効率的な指導が可能となる。勿論、会社（企業）を１つのグループとみなしてデータを取り扱うようにし、会社同士の比較を行うことができるようにしても良い。
【００８６】
以上説明のように本実施形態は、車両から取得される物理データや労務データを一元管理してその統計的性質を分析することにより、ドライバに合致した格付けや帳票を自動作成するものであり、また、安全指導員が、前記した一元管理されるデータを参照して安全運転指導、あるいは省燃費運転指導を行う際に、そのコンテンツを容易に作成でき、安全指導員の負担軽減をはかるものである。
なお、図４に示す安全運転診断コンテンツ生成部３２、帳票出力部３３、省燃費運転診断コンテンツ生成部３４、速度違反情報ＴＢＬ作成部３２１、加速度統計情報ＴＢＬ作成部３２２、急ハンドル回数・最大ハンドル加速度算出部３２３、加速度標準偏差・歪度算出部３２４、休憩法令違反情報処理部３２５、アイドリング集計処理部３４１のそれぞれで実行される手順をコンピュータ読取り可能な記録媒体に記録し、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより本発明の安全運転、省燃費運転診断装置が実現されるものとする。ここでいうコンピュータシステムとは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものである。
【００８７】
また、本発明を実施するに際して、加速度センサは必須のセンサではなく、加速度を車両速度情報や車両位置情報（位置情報）に基づいて計算により算出するようにしても良い。また、横Ｇ（横加速度）については、横Ｇを用いないでも安全運転診断、省燃費運転診断を行うことができる。もちろん、横Ｇを用いて安全運転診断や省燃費運転診断を行っても良い。また、横Ｇは、専用のセンサを用いて計測することとしても良いし、例えば位置情報、車両速度情報等から計算により求めることとしても良い。また、車両速度を測定する車速パルスセンサは一例であり、本発明が車速パルスを生成するセンサに限定されることはない。また、速度規制の情報に、社内的な速度規制を加味するようにしても良い。
更に、運行車両１０に搭載される通信ユニット１１５はパケットに制限されず、携帯電話を用い、通常のモデムを使用して無線通信を行っても同様の効果が得られる。また、本実施形態では、車両にＧＰＳセンサ１３と車両センサ１４（車速）を設け、運行車両１０の現在位置と車速を計測することとしたが、ＧＰＳセンサ１３が持つ性能によっては車両センサ１４を不要とすることが可能である。このように、運行車両１０に搭載するハードウェア（車載端末１１を含む）を簡易な構成としながらも安全運転診断、省燃費運転診断を実現するものである。ちなみに、車両速度を測定する車速パルスセンサとＧＰＳセンサ１３は、広く普及しているので、このような安全運転診断等を行うに際して、利用者やサービス提供者に対する金銭的な負担が低減される。
【００８８】
【発明の効果】
以上説明のように本発明によれば、ドライバに合致した格付けや帳票を自動作成することができる。また、安全指導員が、管理（一元管理）されるデータを参照して安全運転指導、あるいは燃費指導を行う際に、そのコンテンツを容易に作成できるため、そのためにかかる安全指導員の負担軽減をはかることができる。
また、安全運転診断の結果通知を適宜行い、あるいは安全指導により、ドライバの安全運転啓蒙につながり、交通事故の低減が見込まれる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の安全運転診断方法および省燃費運転診断方法を実現するビジネスモデル、ならびにその利用主体との関係を明するために引用した図である。
【図２】本発明で使用される運行車両に搭載される車載端末の構成を説明するために引用した図である。
【図３】図１、図２に示す車載端末の内部構成を示すブロック図である。
【図４】図１に示す安全運転・省燃費運転診断サーバの内部構成を機能展開して示したブロック図である。
【図５】本発明実施形態で使用される車両ＤＢの各種テーブルのデータ構造を説明するために引用した図である。
【図６】本発明実施形態で使用される走行軌跡時系列ＴＢＬの種別コードと記録情報との関係をマトリクス表現した図である。
【図７】本発明実施形態で使用される速度違反情報ＴＢＬのデータ構造を説明するために引用した図である。
【図８】本発明実施形態で使用される加速度統計情報ＴＢＬのデータ構造を説明するために引用した図である。
【図９】本発明実施形態で使用されるアイドリングヒストグラムＴＢＬのデータ構造を説明するために引用した図である。
【図１０】本発明実施形態の動作を説明するために引用した動作シーケンス図である。
【図１１】本発明実施形態の動作を説明するために引用した動作シーケンス図である。
【図１２】本発明実施形態で用いられる帳票出力のためのＧＵＩ画面の一例を示す図である。
【図１３】本発明の安全運転診断プログラムの一部構造をＰＡＤ表現して示した図である。
【図１４】本発明の安全運転診断プログラムの一部構造をＰＡＤ表現して示した図である。
【図１５】本発明の安全運転診断プログラムの一部構造をＰＡＤ表現して示した図である。
【図１６】本発明の安全運転診断プログラムの一部構造をＰＡＤ表現して示した図である。
【図１７】本発明の安全運転診断プログラムの一部構造をＰＡＤ表現して示した図である。
【図１８】本発明の安全運転診断プログラムの一部構造をＰＡＤ表現して示した図である。
【図１９】本発明の省燃費運転診断プログラムの一部構造をＰＡＤ表現して示した図である。
【図２０】本発明の安全運転診断装置により出力される帳票のフォーマットの一例を示す図である。
【図２１】本発明の安全運転診断装置により出力される帳票のフォーマットの一例を示す図である。
【図２２】本発明の安全運転診断装置により出力される帳票のフォーマットの一例を示す図である。
【図２３】本発明の安全運転診断装置により出力される帳票のフォーマットの一例を示す図である。
【図２４】本発明の安全運転診断装置により出力される帳票のフォーマットの一例を示す図である。
【図２５】本発明の安全運転診断装置により出力される帳票のフォーマットの一例を示す図である。
【図２６】本発明の省燃費運転診断装置により出力される帳票のフォーマットの一例を示す図である。
【符号の説明】
１…運送業者、２…データ収集事業者、３…安全運転指導事業者、４、５、６…通信網、１０…運行車両、１１…車載端末、１２…管理端末、２０…データ収集サーバ、３０…安全運転・省燃費運転診断サーバ（安全運転診断装置、省燃費運転診断装置）、３１…通信制御部、３２…安全運転診断コンテンツ生成部、３３…帳票出力部、３４…省燃費運転診断コンテンツ生成部、３５…車両ＤＢ
【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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