(57)【要約】【課題】評価対象の運転者の運転をより正しく評価する。【解決手段】走行評価装置は、同じ走行ルートにおける、複数の車両の走行に関するＮ（Ｎは２以上の整数）種類のデータであって複数の生成タイミングにおけるデータである走行データを取得する走行データ取得部と、前記走行データ取得部によって取得された前記走行データを用いて主成分分析を行い、前記主成分分析により得られる固有値に基づいてＬ（ＬはＮより小さい１以上の整数）個の主成分軸を取得する主成分軸取得部と、前記主成分軸取得部によって取得された前記Ｌ個の主成分軸、前記走行データ、および前記同じ走行ルートにおける、評価対象の運転者である対象運転者が運転する車両の走行に関する前記Ｎ種類のデータであって複数の生成タイミングにおけるデータである対象データに基づいて、前記対象運転者の評価値を前記主成分軸ごとに算出する評価値算出部とを備える。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
同じ走行ルートにおける、複数の車両の走行に関するＮ（Ｎは２以上の整数）種類のデータであって複数の生成タイミングにおけるデータである走行データを取得する走行データ取得部と、
前記走行データ取得部によって取得された前記走行データを用いて主成分分析を行い、前記主成分分析により得られる固有値に基づいてＬ（ＬはＮより小さい１以上の整数）個の主成分軸を取得する主成分軸取得部と、
前記主成分軸取得部によって取得された前記Ｌ個の主成分軸、前記走行データ、および前記同じ走行ルートにおける、評価対象の運転者である対象運転者が運転する車両の走行に関する前記Ｎ種類のデータであって複数の生成タイミングにおけるデータである対象データに基づいて、前記対象運転者の評価値を前記主成分軸ごとに算出する評価値算出部とを備える、走行評価装置。
【請求項２】
前記評価値算出部は、前記走行データの前記Ｌ個の主成分軸についての統計値である走行統計値、および前記対象データの前記Ｌ個の主成分軸についての統計値である対象統計値を算出し、
前記評価値算出部は、算出した前記走行統計値および前記対象統計値に基づいて、前記対象運転者の評価値を前記主成分軸ごとに算出する、請求項１に記載の走行評価装置。
【請求項３】
前記走行評価装置は、さらに、
前記走行データおよび前記対象データを規格化するデータ規格化部を備え、
前記主成分軸取得部は、前記データ規格化部によって規格化された前記走行データを用いて前記主成分分析を行い、
前記評価値算出部は、前記Ｌ個の主成分軸、前記規格化された走行データ、および前記データ規格化部によって規格化された前記対象データに基づいて、前記対象運転者の評価値を前記主成分軸ごとに算出する、請求項１または請求項２に記載の走行評価装置。
【請求項４】
前記評価値算出部は、前記対象運転者による車両の運転中において前記対象運転者の評価値を算出し、
前記対象データは、前記運転中に生成されたデータであり、
前記対象データの前記複数の生成タイミングは、前記走行データの前記複数の生成タイミングよりも新しいタイミングを含む、請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の走行評価装置。
【請求項５】
前記走行ルートは、車両が交差点に流入する道路部分である流入ルート、および車両が前記交差点から流出する道路部分である流出ルートの組である、請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の走行評価装置。
【請求項６】
前記走行データ取得部は、複数の前記組における前記走行データをそれぞれ取得し、
前記主成分軸取得部は、前記組ごとに、前記走行データを用いて前記主成分分析を行い、前記主成分分析により得られる固有値に基づいてＬ個の主成分軸を取得し、
前記評価値算出部は、前記組ごとに、前記主成分軸取得部によって取得された前記Ｌ個の主成分軸、前記走行データ、および前記組における前記対象データに基づいて、前記対象運転者の評価値を前記主成分軸ごとに算出し、
前記組における前記流入ルートは、他の前記組における前記流出ルートと重複しない、請求項５に記載の走行評価装置。
【請求項７】
前記走行データ取得部は、複数の前記組における前記走行データをそれぞれ取得し、
前記主成分軸取得部は、前記組ごとに、前記走行データを用いて前記主成分分析を行い、前記主成分分析により得られる固有値に基づいてＬ個の主成分軸を取得し、
前記評価値算出部は、前記組ごとに、前記主成分軸取得部によって取得された前記Ｌ個の主成分軸、前記走行データ、および前記組における前記対象データに基づいて、前記対象運転者の評価値を前記主成分軸ごとに算出し、算出した各前記評価値に基づいて前記対象運転者を総合的に評価する、請求項５または請求項６に記載の走行評価装置。
【請求項８】
前記走行評価装置は、さらに、
前記主成分軸取得部によって取得された前記Ｌ個の主成分軸から、前記固有値に基づいて前記主成分軸を最大で３つ選択し、選択した前記主成分軸における前記対象データの位置を表示する対象データ表示部を備える、請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の走行評価装置。
【請求項９】
前記対象データ表示部は、前記対象データの生成タイミングに応じて前記対象データの表示方法を変える、請求項８に記載の走行評価装置。
【請求項１０】
前記走行評価装置は、さらに、
前記主成分軸における前記対象データの位置に基づいて前記対象運転者の運転の危険性を判定する危険性判定部を備える、請求項１から請求項９のいずれか１項に記載の走行評価装置。
【請求項１１】
走行評価装置における走行評価方法であって、
同じ走行ルートにおける、複数の車両の走行に関するＮ（Ｎは２以上の整数）種類のデータであって複数の生成タイミングにおけるデータである走行データを取得するステップと、
取得した前記走行データを用いて主成分分析を行い、前記主成分分析により得られる固有値に基づいてＬ（ＬはＮより小さい１以上の整数）個の主成分軸を取得するステップと、
取得した前記Ｌ個の主成分軸、前記走行データ、および前記同じ走行ルートにおける、評価対象の運転者である対象運転者が運転する車両の走行に関する前記Ｎ種類のデータであって複数の生成タイミングにおけるデータである対象データに基づいて、前記対象運転者の評価値を前記主成分軸ごとに算出するステップとを含む、走行評価方法。
【請求項１２】
走行評価装置において用いられる走行評価プログラムであって、
コンピュータに、
同じ走行ルートにおける、複数の車両の走行に関するＮ（Ｎは２以上の整数）種類のデータであって複数の生成タイミングにおけるデータである走行データを取得するステップと、
取得した前記走行データを用いて主成分分析を行い、前記主成分分析により得られる固有値に基づいてＬ（ＬはＮより小さい１以上の整数）個の主成分軸を取得するステップと、
取得した前記Ｌ個の主成分軸、前記走行データ、および前記同じ走行ルートにおける、評価対象の運転者である対象運転者が運転する車両の走行に関する前記Ｎ種類のデータであって複数の生成タイミングにおけるデータである対象データに基づいて、前記対象運転者の評価値を前記主成分軸ごとに算出するステップとを実行させるための、走行評価プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、走行評価装置、走行評価方法および走行評価プログラムに関し、特に、主成分分析を行うことにより運転者の運転を評価する走行評価装置、走行評価方法および走行評価プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
損保ジャパン、日本興亜損保、”安全運転サポートアプリ  Ｓａｆｅｔｙ  Ｓｉｇｈｔ”、［ｏｎｌｉｎｅ］、［平成２６年５月１２日検索］、インターネット〈ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｓｏｍｐｏ−ｊａｐａｎ．ｃｏ．ｊｐ／ｓａｆｅｔｙｓｉｇｈｔ＿ａｐｐ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍｌ＃ｍａｓｔｅｒ〉（非特許文献１）には、スマートフォンが感知した揺れおよび位置情報等により、速度、急操作および車間距離等に関する安全運転診断が記載されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】損保ジャパン、日本興亜損保、”安全運転サポートアプリ  Ｓａｆｅｔｙ  Ｓｉｇｈｔ”、［ｏｎｌｉｎｅ］、［平成２６年５月１２日検索］、インターネット〈ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｓｏｍｐｏ−ｊａｐａｎ．ｃｏ．ｊｐ／ｓａｆｅｔｙｓｉｇｈｔ＿ａｐｐ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍｌ＃ｍａｓｔｅｒ〉
【非特許文献２】涌井良幸著、涌井貞美著、”図解でわかる多変量解析”、日本実業出版社、２００１年１月、ｐ８４−９９
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
たとえば非特許文献１に記載の安全運転診断では、車両の走行に関する情報を用いて安全運転の診断を行っている。このような非特許文献１に記載の技術を超えて、安全運転診断を受ける運転者が自己の運転についてより正しい評価を受けることができる走行評価装置が求められている。
【０００５】
この発明は、上述の課題を解決するためになされたもので、その目的は、評価対象の運転者の運転をより正しく評価することが可能な走行評価装置、走行評価方法および走行評価プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
（１）上記課題を解決するために、この発明のある局面に係わる走行評価装置は、同じ走行ルートにおける、複数の車両の走行に関するＮ（Ｎは２以上の整数）種類のデータであって複数の生成タイミングにおけるデータである走行データを取得する走行データ取得部と、上記走行データ取得部によって取得された上記走行データを用いて主成分分析を行い、上記主成分分析により得られる固有値に基づいてＬ（ＬはＮより小さい１以上の整数）個の主成分軸を取得する主成分軸取得部と、上記主成分軸取得部によって取得された上記Ｌ個の主成分軸、上記走行データ、および上記同じ走行ルートにおける、評価対象の運転者である対象運転者が運転する車両の走行に関する上記Ｎ種類のデータであって複数の生成タイミングにおけるデータである対象データに基づいて、上記対象運転者の評価値を上記主成分軸ごとに算出する評価値算出部とを備える。
【０００７】
（１１）上記課題を解決するために、この発明のある局面に係わる走行評価方法は、走行評価装置における走行評価方法であって、同じ走行ルートにおける、複数の車両の走行に関するＮ（Ｎは２以上の整数）種類のデータであって複数の生成タイミングにおけるデータである走行データを取得するステップと、取得した上記走行データを用いて主成分分析を行い、上記主成分分析により得られる固有値に基づいてＬ（ＬはＮより小さい１以上の整数）個の主成分軸を取得するステップと、取得した上記Ｌ個の主成分軸、上記走行データ、および上記同じ走行ルートにおける、評価対象の運転者である対象運転者が運転する車両の走行に関する上記Ｎ種類のデータであって複数の生成タイミングにおけるデータである対象データに基づいて、上記対象運転者の評価値を上記主成分軸ごとに算出するステップとを含む。
【０００８】
（１２）上記課題を解決するために、この発明のある局面に係わる走行評価プログラムは、走行評価装置において用いられる走行評価プログラムであって、コンピュータに、同じ走行ルートにおける、複数の車両の走行に関するＮ（Ｎは２以上の整数）種類のデータであって複数の生成タイミングにおけるデータである走行データを取得するステップと、取得した上記走行データを用いて主成分分析を行い、上記主成分分析により得られる固有値に基づいてＬ（ＬはＮより小さい１以上の整数）個の主成分軸を取得するステップと、取得した上記Ｌ個の主成分軸、上記走行データ、および上記同じ走行ルートにおける、評価対象の運転者である対象運転者が運転する車両の走行に関する上記Ｎ種類のデータであって複数の生成タイミングにおけるデータである対象データに基づいて、上記対象運転者の評価値を上記主成分軸ごとに算出するステップとを実行させるためのプログラムである。
【０００９】
本発明は、このような特徴的な処理部を備える走行評価装置として実現することができるだけでなく、走行評価装置の一部または全部を実現する半導体集積回路として実現したり、走行評価装置を備えるシステムとして実現したりすることができる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、評価対象の運転者の運転をより正しく評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、本発明の第１の実施の形態に係る安全運転評価システムの構成を示す図である。
【図２】図２は、本発明の第１の実施の形態に係る安全運転評価システムにおける車両の構成を示す図である。
【図３】図３は、本発明の第１の実施の形態に係る車両が生成するドライビングデータの一例を示す図である。
【図４】図４は、本発明の第１の実施の形態に係る安全運転評価システムにおける走行評価装置の構成を示す図である。
【図５】図５は、本発明の第１の実施の形態に係る走行評価装置におけるデータ蓄積部２２に蓄積されるデータベースの一例を示す図である。
【図６】図６は、本発明の第１の実施の形態に係る走行評価装置におけるデータ振分部の構成を示す図である。
【図７】図７は、本発明の第１の実施の形態に係る走行評価装置が評価対象とする車両が走行可能な道路の一例を示す図である。
【図８】図８は、本発明の第１の実施の形態に係る走行評価装置が評価対象とする車両が走行可能な走行ルートの一例を示す図である。
【図９】図９は、本発明の第１の実施の形態に係る対象車両、および当該対象車両とほぼ同時刻に走行する車両が走行する走行ルートの一例を示す図である。
【図１０】図１０は、本発明の第１の実施の形態に係る走行評価装置が評価対象とする対象車両、および対象車両とほぼ同時刻に走行する車両の通過期間の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、本発明の第１の実施の形態に係る走行データ取得部が作成する参照行列の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、本発明の第１の実施の形態に係る対象データ取得部が作成する対象行列の一例を示す図である。
【図１３】図１３は、本発明の第１の実施の形態に係るデータ規格化部が作成する規格化参照行列の一例を示す図である。
【図１４】図１４は、本発明の第１の実施の形態に係るデータ規格化部が作成する規格化対象行列の一例を示す図である。
【図１５】図１５は、２次元の主成分分析を行う際の固有ベクトルの一例を示す図である。
【図１６】図１６は、３次元の主成分分析の場合における主成分軸の意味を説明するための図である。
【図１７】図１７は、本発明の第１の実施の形態に係る分析結果格納部に格納される固有ベクトルの各係数の一例を示す図である。
【図１８】図１８は、本発明の第１の実施の形態に係るレーダチャート作成部が作成するレーダチャートの一例を示す図である。
【図１９】図１９は、本発明の第１の実施の形態に係る対象データ表示部が作成する１次元の主成分プロット図の一例を示す図である。
【図２０】図２０は、本発明の第１の実施の形態に係る対象データ表示部が作成する２次元の主成分プロット図の一例を示す図である。
【図２１】図２１は、本発明の第１の実施の形態に係る対象データ表示部が作成する３次元の主成分プロット図の一例を示す図である。
【図２２】図２２は、本発明の第１の実施の形態に係る走行評価装置が対象運転者を総合的に評価する際の動作手順を定めたフローチャートである。
【図２３】図２３は、本発明の第１の実施の形態に係る走行評価装置が走行データを用いて主成分分析を行い、Ｌ個の主成分軸を取得する際の動作手順を定めたフローチャートである。
【図２４】図２４は、本発明の第１の実施の形態に係る走行評価装置が対象運転者の成分得点を主成分軸ごとに算出する際の動作手順を定めたフローチャートである。
【図２５】図２５は、本発明の第２の実施の形態に係る安全運転評価システムの構成を示す図である。
【図２６】図２６は、本発明の第２の実施の形態に係る安全運転評価システムにおける対象車両の構成を示す図である。
【図２７】図２７は、本発明の第２の実施の形態に係る安全運転評価システムにおけるサーバの構成を示す図である。
【図２８】図２８は、本発明の第２の実施の形態に係る安全運転評価システムにおける無線端末装置の構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
最初に、本発明の実施形態の内容を列記して説明する。
【００１３】
（１）本発明の実施の形態に係る走行評価装置は、同じ走行ルートにおける、複数の車両の走行に関するＮ（Ｎは２以上の整数）種類のデータであって複数の生成タイミングにおけるデータである走行データを取得する走行データ取得部と、上記走行データ取得部によって取得された上記走行データを用いて主成分分析を行い、上記主成分分析により得られる固有値に基づいてＬ（ＬはＮより小さい１以上の整数）個の主成分軸を取得する主成分軸取得部と、上記主成分軸取得部によって取得された上記Ｌ個の主成分軸、上記走行データ、および上記同じ走行ルートにおける、評価対象の運転者である対象運転者が運転する車両の走行に関する上記Ｎ種類のデータであって複数の生成タイミングにおけるデータである対象データに基づいて、上記対象運転者の評価値を上記主成分軸ごとに算出する評価値算出部とを備える。
【００１４】
このように、Ｎ種類の走行データを用いて多変量解析である主成分分析を行ってＬ個の主成分軸を取得し、取得したＬ個の主成分軸について対象運転者の評価値を算出する構成により、Ｎより小さいＬ個の主成分軸を用いてＮ種類の対象データの分布を表すことができるので、当該対象データの分布の特徴を容易に把握することができる。これにより、対象運転者の運転特性を的確に把握することができるので、当該運転特性に基づいて対象運転者の運転をより正しく評価することができる。
【００１５】
（２）好ましくは、上記評価値算出部は、上記走行データの上記Ｌ個の主成分軸についての統計値である走行統計値、および上記対象データの上記Ｌ個の主成分軸についての統計値である対象統計値を算出し、上記評価値算出部は、算出した上記走行統計値および上記対象統計値に基づいて、上記対象運転者の評価値を上記主成分軸ごとに算出する。
【００１６】
このように、Ｌ個の主成分軸についての走行データの分布の特徴を示す走行統計値、およびＬ個の主成分軸についての対象データの分布の特徴を示す対象統計値を算出する構成により、走行データの分布と対象データの分布との関係を取得することができるので、当該関係に基づいて全運転者に対する対象運転者の相対的な評価を簡易に行うことができる。
【００１７】
（３）好ましくは、上記走行評価装置は、さらに、上記走行データおよび上記対象データを規格化するデータ規格化部を備え、上記主成分軸取得部は、上記データ規格化部によって規格化された上記走行データを用いて上記主成分分析を行い、上記評価値算出部は、上記Ｌ個の主成分軸、上記規格化された走行データ、および上記データ規格化部によって規格化された上記対象データに基づいて、上記対象運転者の評価値を上記主成分軸ごとに算出する。
【００１８】
このような構成により、データの種類に応じてデータの単位が異なる場合においても、対象運転者の評価値を主成分軸ごとに正しく算出することができる。
【００１９】
（４）好ましくは、上記評価値算出部は、上記対象運転者による車両の運転中において上記対象運転者の評価値を算出し、上記対象データは、上記運転中に生成されたデータであり、上記対象データの上記複数の生成タイミングは、上記走行データの上記複数の生成タイミングよりも新しいタイミングを含む。
【００２０】
このような構成により、対象運転者は、運転中に自己の評価値を認識することができるので、たとえば悪い評価値に繋がる運転を行った場合における交通状況および運転操作をリアルタイムで認識できることから、自己の運転において反省すべき点を容易に把握することができる。
【００２１】
（５）好ましくは、上記走行ルートは、車両が交差点に流入する道路部分である流入ルート、および車両が上記交差点から流出する道路部分である流出ルートの組である。
【００２２】
このような構成により、たとえば車両の右折、左折または直進に応じて車両の走行状態の異なる交差点が走行ルートの起点または終点となることを回避することができるので、起点近傍および終点近傍における車両の走行状態のばらつきを抑制することができる。これにより、走行状態が類似する車両同士を分析対象とすることができるので、対象運転者の評価値をより適切に算出することができる。
【００２３】
また、車両が進行可能な方向を複数有する交差点の単位で組を設けることができるので、車両が複数の交差点を経由して走行する場合においても、当該車両が走行した走行ルートをより正しく特定することができる。
【００２４】
（６）より好ましくは、上記走行データ取得部は、複数の上記組における上記走行データをそれぞれ取得し、上記主成分軸取得部は、上記組ごとに、上記走行データを用いて上記主成分分析を行い、上記主成分分析により得られる固有値に基づいてＬ個の主成分軸を取得し、上記評価値算出部は、上記組ごとに、上記主成分軸取得部によって取得された上記Ｌ個の主成分軸、上記走行データ、および上記組における上記対象データに基づいて、上記対象運転者の評価値を上記主成分軸ごとに算出し、上記組における上記流入ルートは、他の上記組における上記流出ルートと重複しない。
【００２５】
このような構成により、ある組における走行データの一部および対象データの一部と他の組における走行データの一部および対象データの一部とがそれぞれ重複することを回避することができるので、データ処理における冗長性を回避することができる。
【００２６】
（７）より好ましくは、上記走行データ取得部は、複数の上記組における上記走行データをそれぞれ取得し、上記主成分軸取得部は、上記組ごとに、上記走行データを用いて上記主成分分析を行い、上記主成分分析により得られる固有値に基づいてＬ個の主成分軸を取得し、上記評価値算出部は、上記組ごとに、上記主成分軸取得部によって取得された上記Ｌ個の主成分軸、上記走行データ、および上記組における上記対象データに基づいて、上記対象運転者の評価値を上記主成分軸ごとに算出し、算出した各上記評価値に基づいて上記対象運転者を総合的に評価する。
【００２７】
このように、対象運転者が運転する車両である対象車両が複数の走行ルートにわたって走行する場合において、走行ルートごとに評価値が算出される構成により、対象車両以外の車両が当該複数の走行ルートを対象車両と同じように走行しない場合においても、各走行ルートにおいて評価値を適切に算出することができるので、算出した各評価値に基づいて対象運転者を総合的に正しく評価することができる。
【００２８】
（８）好ましくは、上記走行評価装置は、さらに、上記主成分軸取得部によって取得された上記Ｌ個の主成分軸から、上記固有値に基づいて上記主成分軸を最大で３つ選択し、選択した上記主成分軸における上記対象データの位置を表示する対象データ表示部を備える。
【００２９】
このような構成により、選択した主成分軸の数に応じた次元数のグラフに対象データをプロットして表示することができるので、対象データの分布の特徴をより見やすくすることができる。
【００３０】
（９）より好ましくは、上記対象データ表示部は、上記対象データの生成タイミングに応じて上記対象データの表示方法を変える。
【００３１】
このような構成により、対象データの時間変化を容易に把握することができる。
【００３２】
（１０）好ましくは、上記走行評価装置は、さらに、上記主成分軸における上記対象データの位置に基づいて上記対象運転者の運転の危険性を判定する危険性判定部を備える。
【００３３】
このような構成により、データの種類を複数重ね合わせた主成分軸に基づいて危険性を判定することで、データの種類ごとに対象運転者の運転の危険性を判定する場合と比べて危険性をより正確に判定することができる。
【００３４】
（１１）本発明の実施の形態に係る走行評価方法は、走行評価装置における走行評価方法であって、同じ走行ルートにおける、複数の車両の走行に関するＮ（Ｎは２以上の整数）種類のデータであって複数の生成タイミングにおけるデータである走行データを取得するステップと、取得した上記走行データを用いて主成分分析を行い、上記主成分分析により得られる固有値に基づいてＬ（ＬはＮより小さい１以上の整数）個の主成分軸を取得するステップと、取得した上記Ｌ個の主成分軸、上記走行データ、および上記同じ走行ルートにおける、評価対象の運転者である対象運転者が運転する車両の走行に関する上記Ｎ種類のデータであって複数の生成タイミングにおけるデータである対象データに基づいて、上記対象運転者の評価値を上記主成分軸ごとに算出するステップとを含む。
【００３５】
このように、Ｎ種類の走行データを用いて多変量解析である主成分分析を行ってＬ個の主成分軸を取得し、取得したＬ個の主成分軸について対象運転者の評価値を算出する構成により、Ｎより小さいＬ個の主成分軸を用いてＮ種類の対象データの分布を表すことができるので、当該対象データの分布の特徴を容易に把握することができる。これにより、対象運転者の運転特性を的確に把握することができるので、当該運転特性に基づいて対象運転者の運転をより正しく評価することができる。
【００３６】
（１２）本発明の実施の形態に係る走行評価プログラムは、走行評価装置において用いられる走行評価プログラムであって、コンピュータに、同じ走行ルートにおける、複数の車両の走行に関するＮ（Ｎは２以上の整数）種類のデータであって複数の生成タイミングにおけるデータである走行データを取得するステップと、取得した上記走行データを用いて主成分分析を行い、上記主成分分析により得られる固有値に基づいてＬ（ＬはＮより小さい１以上の整数）個の主成分軸を取得するステップと、取得した上記Ｌ個の主成分軸、上記走行データ、および上記同じ走行ルートにおける、評価対象の運転者である対象運転者が運転する車両の走行に関する上記Ｎ種類のデータであって複数の生成タイミングにおけるデータである対象データに基づいて、上記対象運転者の評価値を上記主成分軸ごとに算出するステップとを実行させるためのプログラムである。
【００３７】
このように、Ｎ種類の走行データを用いて多変量解析である主成分分析を行ってＬ個の主成分軸を取得し、取得したＬ個の主成分軸について対象運転者の評価値を算出する構成により、Ｎより小さいＬ個の主成分軸を用いてＮ種類の対象データの分布を表すことができるので、当該対象データの分布の特徴を容易に把握することができる。これにより、対象運転者の運転特性を的確に把握することができるので、当該運転特性に基づいて対象運転者の運転をより正しく評価することができる。
【００３８】
以下、本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。また、以下に記載する実施の形態の少なくとも一部を任意に組み合わせてもよい。
【００３９】
＜第１の実施の形態＞
［構成および基本動作］
図１は、本発明の第１の実施の形態に係る安全運転評価システムの構成を示す図である。
【００４０】
図１を参照して、安全運転評価システム２０１は、走行評価装置１０１と、車両Ａ〜Ｇとを備える。なお、車両の数は、７つに限らず複数であればよい。以下、車両Ａ〜Ｇの各々を車両Ｚとも称する。
【００４１】
車両Ｚは、道路を走行する。この際、車両Ｚは、走行に関するＮ（Ｎは２以上の整数）種類のデータであって複数の生成タイミングにおけるデータを取得し、取得したデータをたとえば無線信号に含めて走行評価装置１０１へ送信する。
【００４２】
走行評価装置１０１は、複数の車両Ｚから上記データを含む無線信号を受信すると、受信した無線信号から上記データを取得し、取得した上記データに基づいて、評価対象の運転者である対象運転者の運転の安全度合いを評価する。
【００４３】
図２は、本発明の第１の実施の形態に係る安全運転評価システムにおける車両の構成を示す図である。図３は、本発明の第１の実施の形態に係る車両が生成するドライビングデータの一例を示す図である。図３には、たとえば車両Ｃで生成されたドライビングデータが示される。
【００４４】
図２および図３を参照して、車両Ｚは、無線端末装置５２と、アンテナ５３と、中継装置５４と、集約部５５と、サンプリング部５６と、センサ５７と、位置情報取得部５８とを備える。
【００４５】
センサ５７は、自己の車両Ｚの「走る」、「曲がる」、「止まる」および「車間距離」等の走行に関するＮ種類の物理量を測定し、測定結果をサンプリング部５６へ出力する。具体的には、センサ５７は、たとえば、自己の車両Ｚにおける、アクセル踏込度、タコメータの値、ハンドルの操作具合、ブレーキ踏込度、横方向の加速度、および速度、ならびに自己の車両Ｚと自己の車両Ｚの近傍に位置する車両との車間距離の７種類の物理量を測定し、測定結果であるセンサ値をサンプリング部５６へ出力する。
【００４６】
サンプリング部５６は、センサ５７から受ける７種類のセンサ値をたとえば所定時間ごとにサンプリングし、サンプリング結果であるセンサデータを生成する。サンプリング部５６は、生成したセンサデータを当該センサデータの生成タイミングすなわちサンプリングタイミングとともに集約部５５へ出力する。
【００４７】
位置情報取得部５８は、たとえば、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）衛星から送信される電波を受信し、受信した電波に基づいて自己の車両Ｚの位置を示す座標情報を算出する。位置情報取得部５８は、算出した座標情報を集約部５５へ出力する。
【００４８】
集約部５５は、サンプリング部５６から受けるセンサデータおよびサンプリングタイミング、位置情報取得部５８から受ける座標情報、ならびに自己の車両Ｚの識別子を集約し、集約した情報を図３に示すようなドライビングデータとして中継装置５４へ出力する。この際、集約部５５は、ドライビングデータをたとえばｃｓｖ（ｃｏｍｍａ−ｓｅｐａｒａｔｅｄ  ｖａｌｕｅｓ）ファイルまたはテキストファイルに含めて出力する。
【００４９】
中継装置５４は、たとえば、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）規格に従って、集約部５５から受けるドライビングデータを含む無線信号をアンテナ５３経由で無線端末装置５２へ送信する。
【００５０】
無線端末装置５２は、具体的には、たとえばスマートホン、タブレットまたはラップトップパソコンである。無線端末装置５２は、たとえばアンテナ経由で中継装置５４から無線信号を受信すると、受信した無線信号からドライビングデータを取得する。そして、無線端末装置５２は、取得したドライビングデータを含む無線信号を当該アンテナ経由で走行評価装置１０１へ送信する。
【００５１】
［走行評価装置の構成］
図４は、本発明の第１の実施の形態に係る安全運転評価システムにおける走行評価装置の構成を示す図である。
【００５２】
図４を参照して、走行評価装置１０１は、アンテナ１０と、データ受信部２１と、データ蓄積部２２と、データ振分部２３と、データ規格化部２４と、統計値算出部２５と、主成分軸取得部２６と、評価値算出部２７とを備える。評価値算出部２７は、走行データ分析部２８と、分析結果格納部２９と、対象データ分析部３０と含む。対象データ分析部３０は、内積算出部３１と、分散算出部３２と、成分得点算出部３３と、総合得点算出部３４と、レーダチャート作成部３５と、対象データ表示部３６と、危険性判定部３７と、走行ルート得点算出部３８とを含む。
【００５３】
図５は、本発明の第１の実施の形態に係る走行評価装置におけるデータ蓄積部２２に蓄積されるデータベースの一例を示す図である。
【００５４】
図５を参照して、走行評価装置１０１におけるデータ受信部２１は、評価対象の運転者である対象運転者が運転する車両たとえば車両Ｃ、を含む複数の車両Ｚから無線信号をアンテナ１０経由で受信し、受信した無線信号から各車両Ｚにより送信されたドライビングデータを取得する。データ受信部２１は、図５に示すように、取得した各ドライビングデータをデータベースＤＢとしてデータ蓄積部２２に蓄積する。
【００５５】
図６は、本発明の第１の実施の形態に係る走行評価装置におけるデータ振分部の構成を示す図である。
【００５６】
図６を参照して、データ振分部２３は、走行ルート情報保持部４１と、対象走行ルート情報取得部４２と、通過期間取得部４３と、走行データ取得部４４と、対象データ取得部４５とを含む。
【００５７】
データ振分部２３は、データ蓄積部２２に蓄積されたデータベースＤＢから、たとえば、同じ走行ルートにおける、対象運転者が運転する車両すなわち対象車両の走行に関するＮ種類のデータであって複数の生成タイミングにおけるデータである対象データを取得する。
【００５８】
また、データ振分部２３は、データ蓄積部２２に蓄積されたデータベースＤＢから、たとえば、上記同じ走行ルートにおける、複数の車両の走行に関するＮ種類のデータであって複数の生成タイミングにおけるデータである走行データを取得する。
【００５９】
具体的には、データ振分部２３は、図５に示す各ドライビングデータのうち、所定条件を満たすドライビングデータから走行データおよび対象データを取得する。
【００６０】
［走行ルート］
データ振分部２３における走行ルート情報保持部４１は、ドライビングデータを送信する車両Ｚが走行可能な走行ルートに関する情報である走行ルート情報を保持する。走行ルート情報には、たとえば走行ルートの位置を示す座標情報が含まれる。また、走行ルートの長さは、たとえば走行ルート情報に含まれる座標情報に基づいて算出可能である。
【００６１】
図７は、本発明の第１の実施の形態に係る走行評価装置が評価対象とする車両が走行可能な道路の一例を示す図である。
【００６２】
図７を参照して、この道路では、たとえば、交差点その他道路網表現上の結節点などのノードにノード番号が付与されている。また、ノード間の道路には、道路リンク番号が付与されている。
【００６３】
具体的には、ノードである交差点Ｃ１およびＣ９の間、交差点Ｃ２およびＣ１０の間、交差点Ｃ３およびＣ１０の間、交差点Ｃ４およびＣ１１の間、交差点Ｃ５およびＣ１１の間、交差点Ｃ６およびＣ１２の間、交差点Ｃ７およびＣ１２の間、交差点Ｃ８およびＣ９の間、交差点Ｃ９およびＣ１０の間、交差点Ｃ１０およびＣ１１の間、交差点Ｃ１１およびＣ１２の間、ならびに交差点Ｃ１２およびＣ９の間の道路である道路区間ＲＳ１〜ＲＳ１２において、たとえば、道路の延伸方向に応じて異なる道路リンク番号が付与される。
【００６４】
たとえば、道路区間ＲＳ１において、延伸方向が交差点Ｃ１からＣ９へ向かう方向すなわち紙面右方向の道路、および延伸方向が交差点Ｃ９からＣ１へ向かう方向すなわち紙面左方向の道路に、それぞれ道路リンク番号ＲＬ１ｕおよびＲＬ１ｄが付与される。同様に、道路区間ＲＳ２、ＲＳ５、ＲＳ６、ＲＳ１０およびＲＳ１２において、延伸方向が紙面右方向の道路に、それぞれ道路リンク番号ＲＬ２ｕ、ＲＬ５ｕ、ＲＬ６ｕ、ＲＬ１０ｕおよびＲＬ１２ｕが付与され、また、延伸方向が紙面左方向の道路に、それぞれ道路リンク番号ＲＬ２ｄ、ＲＬ５ｄ、ＲＬ６ｄ、ＲＬ１０ｄおよびＲＬ１２ｄが付与される。
【００６５】
また、たとえば、道路区間ＲＳ３において、延伸方向が交差点Ｃ３からＣ１０へ向かう方向すなわち紙面上方向の道路、および延伸方向が交差点Ｃ１０からＣ３へ向かう方向すなわち紙面下方向の道路に、それぞれ道路リンク番号ＲＬ３ｕおよびＲＬ３ｄが付与される。同様に、道路区間ＲＳ４、ＲＳ７、ＲＳ８、ＲＳ９およびＲＳ１１において、延伸方向が紙面上方向の道路に、それぞれ道路リンク番号ＲＬ４ｕ、ＲＬ７ｕ、ＲＬ８ｕ、ＲＬ９ｕおよびＲＬ１１ｕが付与され、また、延伸方向が紙面下方向の道路に、それぞれ道路リンク番号ＲＬ４ｄ、ＲＬ７ｄ、ＲＬ８ｄ、ＲＬ９ｄおよびＲＬ１１ｄが付与される。
【００６６】
走行ルートは、たとえば、車両が交差点に流入する道路部分である流入ルート、および車両が当該交差点から流出する道路部分である流出ルートの組である。ここで、たとえば、車両が複数の組にわたって走行する場合において、ある組における流入ルートは、他の組における流出ルートと重複しない。
【００６７】
具体的には、たとえば、道路区間ＲＳ１〜ＲＳ１２における中点が分割点ＤＰ１〜ＤＰ１２としてそれぞれ設定される。なお、分割点が道路区間の中点に設定される構成に限らず、分割点が道路区間に含まれるいずれかの点に設定される構成であればよい。
【００６８】
走行ルートは、交差点を介して接続する２つの道路区間において、一方の道路区間における分割点から他方の道路区間における分割点までのルートである。
【００６９】
図８は、本発明の第１の実施の形態に係る走行評価装置が評価対象とする車両が走行可能な走行ルートの一例を示す図である。
【００７０】
図８には、図７に示す交差点および道路区間のうち、交差点Ｃ１２および交差点Ｃ１２に接続する道路区間を拡大した図である。
【００７１】
以下、たとえば、図７に示す交差点Ｃ１２に接続する道路区間ＲＳ６、ＲＳ７、ＲＳ１１およびＲＳ１２にそれぞれ含まれる分割点ＤＰ６、ＤＰ７、ＤＰ１１およびＤＰ１２の間の走行ルートについて説明するが、他の交差点に接続する道路区間に含まれる分割点間の走行ルートについても同様である。
【００７２】
具体的には、図８に示すように、分割点ＤＰ１２から交差点Ｃ１２に流入する道路部分、および交差点Ｃ１２から分割点ＤＰ７、ＤＰ６およびＤＰ１１へ流出する道路部分の組がそれぞれ走行ルートＲ（１２，７）、Ｒ（１２，６）およびＲ（１２，１１）として設定される。
【００７３】
同様に、分割点ＤＰ１１から交差点Ｃ１２に流入する道路部分、および交差点Ｃ１２から分割点ＤＰ６、ＤＰ７およびＤＰ１２へ流出する道路部分の組がそれぞれ走行ルートＲ（１１，６）、Ｒ（１１，７）およびＲ（１１，１２）として設定される。
【００７４】
同様に、分割点ＤＰ６から交差点Ｃ１２に流入する道路部分、および交差点Ｃ１２から分割点ＤＰ７、ＤＰ１２およびＤＰ１１へ流出する道路部分の組がそれぞれ走行ルートＲ（６，７）、Ｒ（６，１２）およびＲ（６，１１）として設定される。
【００７５】
同様に、分割点ＤＰ７から交差点Ｃ１２に流入する道路部分、および交差点Ｃ１２から分割点ＤＰ１２、ＤＰ１１およびＤＰ６へ流出する道路部分の組がそれぞれ走行ルートＲ（７，１２）、Ｒ（７，１１）およびＲ（７，６）として設定される。
【００７６】
したがって、たとえば分割点ＤＰ６および分割点ＤＰ７間を車両が移動する場合において、車両が分割点ＤＰ６から交差点Ｃ１２を経由して分割点ＤＰ７へ至る走行ルート、および車両が分割点ＤＰ７から交差点Ｃ１２を経由して分割点ＤＰ６へ至る走行ルートは異なる走行ルートとして設定される。
【００７７】
上記を一般化すると、車両が分割点ＤＰｐから交差点に流入する道路部分、および当該交差点から分割点ＤＰｑへ流出する道路部分の組が走行ルートＲ（ｐ，ｑ）として設定される。
【００７８】
再び図６を参照して、対象走行ルート情報取得部４２は、たとえば、走行ルート情報保持部４１が保持する走行ルート情報、およびデータ蓄積部２２において蓄積されているデータベースＤＢに基づいて、対象車両が経由した走行ルートを決定する。
【００７９】
図９は、本発明の第１の実施の形態に係る対象車両、および当該対象車両とほぼ同時刻に走行する車両が走行する走行ルートの一例を示す図である。
【００８０】
図９を参照して、たとえば、対象車両が車両Ｃである場合、対象走行ルート情報取得部４２は、データ蓄積部２２において蓄積されているデータベースＤＢを参照し、参照したデータベースＤＢに含まれる対象車両Ｃの座標情報および走行ルート情報保持部４１が保持する走行ルート情報に基づいて、対象車両Ｃが経由した走行ルートを以下のように決定する。
【００８１】
すなわち、対象走行ルート情報取得部４２は、たとえば、図９に示すように、対象車両Ｃが分割点ＤＰ２からＤＰ７まで移動する際に、走行ルートＲ（２，９）、Ｒ（９，１２）およびＲ（１２，７）を経由したと決定する。
【００８２】
対象走行ルート情報取得部４２は、決定した走行ルートＲ（２，９）、Ｒ（９，１２）およびＲ（１２，７）すなわち対象走行ルートについての走行ルート情報を対象走行ルート情報として通過期間取得部４３、走行データ取得部４４、対象データ取得部４５および評価値算出部２７における対象データ分析部３０へ出力する。
【００８３】
［通過期間］
図１０は、本発明の第１の実施の形態に係る走行評価装置が評価対象とする対象車両、および対象車両とほぼ同時刻に走行する車両の通過期間の一例を示す図である。
【００８４】
図１０を参照して、通過期間取得部４３は、たとえば、対象走行ルート情報取得部４２から対象走行ルート情報を受けると、受けた対象走行ルート情報に基づいて以下の処理を行う。すなわち、通過期間取得部４３は、たとえば、対象車両が対象走行ルートに含まれる各走行ルートを通過した期間である通過期間を、データ蓄積部２２において蓄積されているデータベースＤＢから取得する。
【００８５】
ここで、車両Ｘ１が走行ルートＲ（Ｘ２，Ｘ３）を通過する際の最初のサンプリングタイミングｔｓｆ（Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３）から最後のサンプリングタイミングｔｓｌ（Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３）までの期間を通過期間Ｖｔｒ（Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３）と定義する。
【００８６】
具体的には、通過期間取得部４３は、たとえば、対象走行ルート情報取得部４２から対象走行ルート情報として走行ルートＲ（２，９）、Ｒ（９，１２）およびＲ（１２，７）についての走行ルート情報を受けると、以下の処理を行う。
【００８７】
すなわち、通過期間取得部４３は、対象車両Ｃが走行ルートＲ（２，９）、Ｒ（９，１２）およびＲ（１２，７）をそれぞれ通過する際の最初のサンプリングタイミングとして、たとえばｔｓｆ（Ｃ，２，９）、ｔｓｆ（Ｃ，９，１２）およびｔｓｆ（Ｃ，１２，７）をデータベースＤＢからそれぞれ取得する。
【００８８】
また、通過期間取得部４３は、対象車両Ｃが走行ルートＲ（２，９）、Ｒ（９，１２）およびＲ（１２，７）をそれぞれ通過する際の最後のサンプリングタイミングとして、たとえばｔｓｌ（Ｃ，２，９）、ｔｓｌ（Ｃ，９，１２）およびｔｓｌ（Ｃ，１２，７）をデータベースＤＢからそれぞれ取得する。
【００８９】
したがって、通過期間取得部４３は、たとえばサンプリングタイミングｔｓｆ（Ｃ，２，９）〜ｔｓｌ（Ｃ，２，９）までを通過期間Ｖｔｒ（Ｃ，２，９）として取得する。また、通過期間取得部４３は、たとえばサンプリングタイミングｔｓｆ（Ｃ，９，１２）〜ｔｓｌ（Ｃ，９，１２）までを通過期間Ｖｔｒ（Ｃ，９，１２）として取得する。また、通過期間取得部４３は、たとえばサンプリングタイミングｔｓｆ（Ｃ，１２，７）〜ｔｓｌ（Ｃ，１２，７）までを通過期間Ｖｔｒ（Ｃ，１２，７）として取得する。
【００９０】
通過期間取得部４３は、取得した通過期間Ｖｔｒ（Ｃ，２，９）、Ｖｔｒ（Ｃ，９，１２）およびＶｔｒ（Ｃ，１２，７）を示す情報である通過期間情報を走行データ取得部４４および対象データ取得部４５へ出力する。
【００９１】
なお、通過期間取得部４３は、たとえば、ある通過期間の終了タイミングと当該通過期間の次の通過期間の開始タイミングとが同じタイミングとなるように通過期間を取得してもよい。たとえば、通過期間取得部４３は、対象車両Ｃが当該通過期間において走行する走行ルートと当該次の通過期間において走行する走行ルートとの境界を丁度通過するタイミングである通過タイミングを、当該通過期間の終了タイミングおよび当該次の通過期間の開始タイミングとなるように通過期間を取得してもよい。
【００９２】
具体的には、通過期間取得部４３は、たとえば、対象車両Ｃが走行ルートＲ（２，９）およびＲ（９，１２）の境界を通過する通過タイミングを以下のようにして算出する。すなわち、通過期間取得部４３は、たとえば、走行ルートＲ（２，９）を走行中の最後のサンプリングタイミングｔｓｌ（Ｃ，２，９）における対象車両Ｃの位置と境界位置との間の距離、および当該境界位置と走行ルートＲ（９，１２）を走行中の最初のサンプリングタイミングｔｓｆ（Ｃ，９，１２）における対象車両Ｃの位置との間の距離の比、ならびにサンプリングタイミングｔｓｌ（Ｃ，２，９）およびｔｓｆ（Ｃ，９，１２）の時間差に基づいて通過タイミングを補間して算出する。
【００９３】
［参照行列］
図１１は、本発明の第１の実施の形態に係る走行データ取得部が作成する参照行列の一例を示す図である。
【００９４】
走行データ取得部４４は、対象走行ルート情報取得部４２から受ける対象走行ルート情報、および通過期間取得部４３から受ける通過期間情報に基づいて、同じ走行ルートにおける、複数の車両の走行に関するＮ種類たとえば７種類のデータであって複数の生成タイミングにおけるデータである走行データを取得する、具体的には、参照行列を作成する。
【００９５】
たとえば、走行データ取得部４４は、複数の組すなわち複数の走行ルートにおける走行データをそれぞれ取得する、具体的には、参照行列をそれぞれ作成する。
【００９６】
より詳細には、走行データ取得部４４は、たとえば、対象走行ルートに含まれる各走行ルートおよび対応の通過期間に基づいて、各通過期間において対応の走行ルートの少なくとも一部を走行した対象車両以外の車両である周辺車両を、データ蓄積部２２において蓄積されているデータベースＤＢから特定する。
【００９７】
具体的には、たとえば、図１０に示すように、車両Ｂが走行ルートＲ（２，９）を通過する通過期間Ｖｔｒ（Ｂ，２，９）の一部、および通過期間Ｖｔｒ（Ｃ，２，９）の一部が互いに重複する場合、走行データ取得部４４は、通過期間Ｖｔｒ（Ｃ，２，９）に対応する周辺車両として、車両ＢをデータベースＤＢから特定する。
【００９８】
そして、走行データ取得部４４は、たとえば、通過期間Ｖｔｒ（Ｃ，２，９）に含まれる各サンプリングタイミングにおいて対象車両Ｃで生成された７種類のデータ、および通過期間Ｖｔｒ（Ｂ，２，９）に含まれる各サンプリングタイミングにおいて車両Ｂで生成された７種類のデータをデータベースＤＢから取得する。そして、走行データ取得部４４は、たとえば、図１１に示すように、取得した上記各データを結合させることにより行数がＲＳｎ（２，９）および列数が７の参照行列Ｒｍ（２，９）を作成する。
【００９９】
ここで、ＲＳｎ（２，９）は、通過期間Ｖｔｒ（Ｃ，２，９）に含まれるサンプル数および通過期間Ｖｔｒ（Ｂ，２，９）に含まれるサンプル数の和である。また、参照行列Ｒｍ（２，９）では、図１１に示すように、たとえば列ベクトルＲｖ（２，９）［１］〜Ｒｖ（２，９）［７］が含まれる。各列ベクトルには、７つのデータの種類ごとに、車両Ｂおよび対象車両Ｃにおいて、それぞれ通過期間Ｖｔｒ（Ｂ，２，９）およびＶｔｒ（Ｃ，２，９）にサンプリングされたデータが格納される。
【０１００】
また、たとえば、図１０に示すように、車両Ｆが走行ルートＲ（９，１２）を通過する通過期間Ｖｔｒ（Ｆ，９，１２）の一部、および通過期間Ｖｔｒ（Ｃ，９，１２）の一部が互いに重複する場合、走行データ取得部４４は、通過期間Ｖｔｒ（Ｃ，２，９）に対応する周辺車両として、車両ＦをデータベースＤＢから特定する。
【０１０１】
そして、走行データ取得部４４は、たとえば、通過期間Ｖｔｒ（Ｃ，９，１２）において対象車両Ｃで生成された７種類のデータ、および通過期間Ｖｔｒ（Ｆ，９，１２）において車両Ｆで生成された７種類のデータをデータベースＤＢから取得し、取得した上記各データを結合させることにより参照行列Ｒｍ（２，９）と同様の行数がＲＳｎ（９，１２）および列数が７の参照行列Ｒｍ（９，１２）を作成する。
【０１０２】
ここで、ＲＳｎ（９，１２）は、通過期間Ｖｔｒ（Ｃ，９，１２）に含まれるサンプル数および通過期間Ｖｔｒ（Ｆ，９，１２）に含まれるサンプル数の和である。
【０１０３】
また、たとえば、図１０に示すように、車両Ａが走行ルートＲ（１２，７）を通過する通過期間Ｖｔｒ（Ａ，１２，７）の一部、および通過期間Ｖｔｒ（Ｃ，１２，７）の一部が互いに重複し、かつ車両Ｆが走行ルートＲ（１２，７）を通過する通過期間Ｖｔｒ（Ｆ，１２，７）の一部、および通過期間Ｖｔｒ（Ｃ，１２，７）の一部が互いに重複する場合、走行データ取得部４４は、通過期間Ｖｔｒ（Ｃ，１２，７）に対応する周辺車両として、車両Ａ，ＦをデータベースＤＢから特定する。
【０１０４】
そして、走行データ取得部４４は、たとえば、通過期間Ｖｔｒ（Ｃ，１２，７）において対象車両Ｃで生成された７種類のデータ、通過期間Ｖｔｒ（Ｆ，１２，７）において車両Ｆで生成された７種類のデータ、および通過期間Ｖｔｒ（Ａ，１２，７）において車両Ｆで生成された７種類のデータをデータベースＤＢから取得する。走行データ取得部４４は、取得した上記各データを結合させることにより参照行列Ｒｍ（２，９）と同様の行数がＲＳｎ（１２，７）および列数が７の参照行列Ｒｍ（１２，７）を作成する。
【０１０５】
ここで、ＲＳｎ（１２，７）は、通過期間Ｖｔｒ（Ｃ，１２，７）に含まれるサンプル数、通過期間Ｖｔｒ（Ｆ，１２，７）に含まれるサンプル数および通過期間Ｖｔｒ（Ａ，１２，７）に含まれるサンプル数の和である。
【０１０６】
走行データ取得部４４は、作成した参照行列Ｒｍ（２，９）、Ｒｍ（９，１２）およびＲｍ（１２，７）をデータ規格化部２４および統計値算出部２５へ出力する。
【０１０７】
［対象行列］
図１２は、本発明の第１の実施の形態に係る対象データ取得部が作成する対象行列の一例を示す図である。
【０１０８】
対象データ取得部４５は、対象走行ルート情報取得部４２から受ける対象走行ルート情報、および通過期間取得部４３から受ける通過期間情報に基づいて、同じ走行ルートにおける、対象車両の走行に関するＮ種類たとえば７種類のデータであって複数の生成タイミングにおけるデータである対象データを取得する、具体的には、対象行列を作成する。
【０１０９】
たとえば、対象データ取得部４５は、複数の走行ルートにおける対象データをそれぞれ取得する、具体的には、対象行列をそれぞれ作成する。
【０１１０】
より詳細には、対象データ取得部４５は、たとえば、対象走行ルートに含まれる各走行ルートおよび対応の通過期間に基づいて対象行列を作成する。
【０１１１】
具体的には、対象データ取得部４５は、たとえば、通過期間Ｖｔｒ（Ｃ，２，９）に含まれる各サンプリングタイミングにおいて対象車両Ｃで生成された７種類のデータを、データ蓄積部２２において蓄積されているデータベースＤＢから取得し、図１２に示す行数がＴＳｎ（２，９）および列数が７の対象行列Ｔｍ（２，９）を作成する。
【０１１２】
ここで、ＴＳｎ（２，９）は、通過期間Ｖｔｒ（Ｃ，２，９）に含まれるサンプル数である。また、対象行列Ｔｍ（２，９）では、図１２に示すように、たとえば列ベクトルＴｖ（２，９）［１］〜Ｔｖ（２，９）［７］が含まれる。各列ベクトルには、７つのデータの種類ごとに、対象車両Ｃにおいて通過期間Ｖｔｒ（Ｃ，２，９）にサンプリングされたデータが格納される。
【０１１３】
また、対象データ取得部４５は、たとえば、通過期間Ｖｔｒ（Ｃ，９，１２）において対象車両Ｃで生成された７種類のデータをデータベースＤＢから取得し、対象行列Ｔｍ（２，９）と同様の行数がＴＳｎ（９，１２）および列数が７の対象行列Ｔｍ（９，１２）を作成する。ここで、ＴＳｎ（９，１２）は、通過期間Ｖｔｒ（Ｃ，９，１２）に含まれるサンプル数である。
【０１１４】
また、対象データ取得部４５は、たとえば、通過期間Ｖｔｒ（Ｃ，１２，７）において対象車両Ｃで生成された７種類のデータをデータベースＤＢから取得し、対象行列Ｔｍ（２，９）と同様の行数がＴＳｎ（１２，７）および列数が７の対象行列Ｔｍ（１２，７）を作成する。ここで、ＴＳｎ（１２，７）は、通過期間Ｖｔｒ（Ｃ，１２，７）に含まれるサンプル数である。
【０１１５】
対象データ取得部４５は、作成した対象行列Ｔｍ（２，９）、Ｔｍ（９，１２）およびＴｍ（１２，７）をデータ規格化部２４および統計値算出部２５へ出力する。
【０１１６】
なお、図１１および図１２に示すように、参照行列には対象行列が含まれるので、対象データ取得部４５は、たとえば、走行データ取得部４４が作成した参照行列から対象行列を取得し、取得した対象行列をデータ規格化部２４および統計値算出部２５へ出力してもよい。
【０１１７】
［データの規格化］
再び図４を参照して、統計値算出部２５は、データ振分部２３から参照行列および対象行列を受けると、受けた参照行列および対象行列にそれぞれ含まれる列ベクトルの統計値を算出する。
【０１１８】
具体的には、統計値算出部２５は、たとえば、データ振分部２３における走行データ取得部４４から図１１に示す参照行列Ｒｍ（２，９）を受けると、受けた参照行列Ｒｍ（２，９）に含まれる列ベクトルＲｖ（２，９）［１］〜Ｒｖ（２，９）［７］の各々に含まれる成分の平均および分散を統計値として算出する。
【０１１９】
より詳細には、統計値算出部２５は、たとえば、列ベクトルＲｖ（２，９）［１］に含まれる各成分すなわちＡｃｃＢｆ〜ＡｃｃＢｌおよびＡｃｃＣｆ〜ＡｃｃＣｌの平均ＲＭｅａｎ（２，９）［１］および分散ＲＶａｒ（２，９）［１］を算出する。同様に、統計値算出部２５は、たとえば、列ベクトルＲｖ（２，９）［２］〜Ｒｖ（２，９）［７］の各々に含まれる成分の平均ＲＭｅａｎ（２，９）［２］〜ＲＭｅａｎ（２，９）［７］および分散ＲＶａｒ（２，９）［２］〜ＲＶａｒ（２，９）［７］をそれぞれ算出する。
【０１２０】
また、統計値算出部２５は、参照行列Ｒｍ（２，９）と同様に、たとえば、参照行列Ｒｍ（９，１２），Ｒｍ（１２，７）に含まれる列ベクトルの各々に含まれる成分の平均および分散を統計値として算出する。統計値算出部２５は、算出した各列ベクトルの平均および分散をデータ規格化部２４へ出力する。
【０１２１】
また、統計値算出部２５は、たとえば、データ振分部２３における対象データ取得部４５から図１２に示す対象行列Ｔｍ（２，９）を受けると、受けた対象行列Ｔｍ（２，９）に含まれる列ベクトルＴｖ（２，９）［１］〜Ｔｖ（２，９）［７］の各々に含まれる成分の平均および分散を統計値として算出する。
【０１２２】
より詳細には、統計値算出部２５は、たとえば、列ベクトルＴｖ（２，９）［１］に含まれる各成分すなわちＡｃｃＣｆ〜ＡｃｃＣｌの平均ＴＭｅａｎ（２，９）［１］および分散ＴＶａｒ（２，９）［１］を算出する。同様に、統計値算出部２５は、たとえば、列ベクトルＴｖ（２，９）［２］〜Ｔｖ（２，９）［７］の各々に含まれる成分の平均ＴＭｅａｎ（２，９）［２］〜ＴＭｅａｎ（２，９）［７］および分散ＴＶａｒ（２，９）［２］〜ＴＶａｒ（２，９）［７］をそれぞれ算出する。
【０１２３】
また、統計値算出部２５は、対象行列Ｔｍ（２，９）と同様に、たとえば、対象行列Ｔｍ（９，１２），Ｔｍ（１２，７）に含まれる列ベクトルの各々に含まれる成分の平均および分散を統計値として算出する。統計値算出部２５は、算出した各列ベクトルの平均および分散をデータ規格化部２４へ出力する。
【０１２４】
図１３は、本発明の第１の実施の形態に係るデータ規格化部が作成する規格化参照行列の一例を示す図である。図１４は、本発明の第１の実施の形態に係るデータ規格化部が作成する規格化対象行列の一例を示す図である。
【０１２５】
図１３および図１４を参照して、データ規格化部２４は、統計値算出部２５から参照行列および対象行列にそれぞれ含まれる列ベクトルの平均および分散を受けると、受けた各列ベクトルの平均および分散を用いて参照行列および対象行列に含まれる対応の各列ベクトルをそれぞれ規格化する。
【０１２６】
具体的には、データ規格化部２４は、たとえば、データ振分部２３における走行データ取得部４４から受ける参照行列Ｒｍ（２，９）に含まれる各列ベクトルに対して、統計値算出部２５から受ける平均および分散を用いて規格化処理を行う。
【０１２７】
より詳細には、データ規格化部２４は、たとえば、図１１に示す列ベクトルＲｖ（２，９）［１］に含まれる各成分すなわちＡｃｃＢｆ〜ＡｃｃＢｌおよびＡｃｃＣｆ〜ＡｃｃＣｌから平均ＲＭｅａｎ（２，９）［１］を差し引いた後、分散ＲＶａｒ（２，９）［１］の平方根すなわち√（ＲＶａｒ（２，９）［１］）で除した値を成分とする、図１３に示す規格化列ベクトルＮＲｖ（２，９）［１］を作成する。
【０１２８】
ここで、規格化列ベクトルＮＲｖ（２，９）［１］に含まれる各成分は、たとえば、（（ＡｃｃＢｆ−ＲＭｅａｎ（２，９）［１］）／√（ＲＶａｒ（２，９）［１］））〜（（ＡｃｃＢｌ−ＲＭｅａｎ（２，９）［１］）／√（ＲＶａｒ（２，９）［１］））および（（ＡｃｃＣｆ−ＲＭｅａｎ（２，９）［１］）／√（ＲＶａｒ（２，９）［１］））〜（（ＡｃｃＣｌ−ＲＭｅａｎ（２，９）［１］）／√（ＲＶａｒ（２，９）［１］））である。
【０１２９】
同様に、データ規格化部２４は、たとえば、平均ＲＭｅａｎ（２，９）［２］〜ＲＭｅａｎ（２，９）［７］および分散ＲＶａｒ（２，９）［２］〜ＲＶａｒ（２，９）［７］を用いて、図１１に示す列ベクトルＲｖ（２，９）［２］〜Ｒｖ（２，９）［７］から図１３に示す規格化列ベクトルＮＲｖ（２，９）［２］〜ＮＲｖ（２，９）［７］をそれぞれ作成する。
【０１３０】
すなわち、データ規格化部２４は、たとえば、参照行列Ｒｍ（２，９）に含まれる各列ベクトルを規格化処理することにより規格化参照行列ＮＲｍ（２，９）を作成する。
【０１３１】
同様に、データ規格化部２４は、たとえば、参照行列Ｒｍ（９，１２），Ｒｍ（１２，７）に含まれる各列ベクトルを規格化処理することにより規格化参照行列ＮＲｍ（９，１２），ＮＲｍ（１２，７）をそれぞれ作成する。
【０１３２】
データ規格化部２４は、作成した規格化参照行列ＮＲｍ（２，９）、ＮＲｍ（９，１２）およびＮＲｍ（１２，７）を主成分軸取得部２６および評価値算出部２７へ出力する。
【０１３３】
再び図１４を参照して、データ規格化部２４は、たとえば、データ振分部２３における対象データ取得部４５から受ける対象行列Ｔｍ（２，９）に含まれる各列ベクトルに対して、統計値算出部２５から受ける平均および分散を用いて規格化処理を行う。
【０１３４】
より詳細には、データ規格化部２４は、たとえば、図１２に示す列ベクトルＴｖ（２，９）［１］に含まれる各成分すなわちＡｃｃＣｆ〜ＡｃｃＣｌから平均ＴＭｅａｎ（２，９）［１］を差し引いた後、分散ＴＶａｒ（２，９）［１］の平方根すなわち√（ＴＶａｒ（２，９）［１］）で除した値を成分とする、図１４に示す規格化列ベクトルＮＴｖ（２，９）［１］を作成する。
【０１３５】
ここで、規格化列ベクトルＮＴｖ（２，９）［１］に含まれる各成分は、たとえば、（（ＡｃｃＢｆ−ＴＭｅａｎ（２，９）［１］）／√（ＴＶａｒ（２，９）［１］））〜（（ＡｃｃＢｌ−ＴＭｅａｎ（２，９）［１］）／√（ＴＶａｒ（２，９）［１］））および（（ＡｃｃＣｆ−ＴＭｅａｎ（２，９）［１］）／√（ＴＶａｒ（２，９）［１］））〜（（ＡｃｃＣｌ−ＴＭｅａｎ（２，９）［１］）／√（ＴＶａｒ（２，９）［１］））である。
【０１３６】
同様に、データ規格化部２４は、たとえば、平均ＴＭｅａｎ（２，９）［２］〜ＴＭｅａｎ（２，９）［７］および分散ＴＶａｒ（２，９）［２］〜ＴＶａｒ（２，９）［７］を用いて、図１２に示す列ベクトルＴｖ（２，９）［２］〜Ｔｖ（２，９）［７］から図１４に示す規格化列ベクトルＮＴｖ（２，９）［２］〜ＮＴｖ（２，９）［７］をそれぞれ作成する。
【０１３７】
すなわち、データ規格化部２４は、たとえば、対象行列Ｔｍ（２，９）に含まれる各列ベクトルを規格化処理することにより規格化対象行列ＮＴｍ（２，９）を作成する。
【０１３８】
同様に、データ規格化部２４は、たとえば、対象行列Ｔｍ（９，１２），Ｔｍ（１２，７）に含まれる各列ベクトルを規格化処理することにより規格化対象行列ＮＴｍ（９，１２），ＮＴｍ（１２，７）をそれぞれ作成する。
【０１３９】
データ規格化部２４は、作成した規格化対象行列ＮＴｍ（２，９）、ＮＴｍ（９，１２）およびＮＴｍ（１２，７）を評価値算出部２７へ出力する。
【０１４０】
［主成分分析］
主成分軸取得部２６は、データ振分部２３における走行データ取得部４４によって取得された走行データすなわち参照行列を用いて主成分分析を行う。
【０１４１】
たとえば、主成分軸取得部２６は、走行ルートごとに、走行データを用いて主成分分析を行う。
【０１４２】
より詳細には、主成分軸取得部２６は、たとえば、涌井良幸著、涌井貞美著、”図解でわかる多変量解析”、日本実業出版社、２００１年１月、ｐ８４−９９（非特許文献２）に記載されたラグランジュの未定係数法に従って、データ規格化部２４から受ける規格化参照行列を用いて主成分分析を行う。
【０１４３】
具体的には、主成分軸取得部２６は、たとえば、データ規格化部２４から図１３に示す規格化参照行列ＮＲｍ（２，９）を受けると、受けた規格化参照行列ＮＲｍ（２，９）に基づいて、以下の式（１）に示す７行７列の参照相関行列ＲＣｍ（２，９）を作成する。
【数１】
2016057438.tif 000003
【０１４４】
参照相関行列ＲＣｍ（２，９）のｊ行ｋ列目の要素には、規格化参照行列ＮＲｍ（２，９）に含まれる、規格化列ベクトルＮＲｖ（２，９）［ｊ］と規格化列ベクトルＮＲｖ（２，９）［ｋ］との内積値が格納される。ここで、ｊおよびｋは、それぞれ１〜７までの整数である。
【０１４５】
具体的には、たとえば、参照相関行列ＲＣｍ（２，９）のｊ行ｊ列目等の対角要素には、規格化列ベクトルＮＲｖ（２，９）［ｊ］と規格化列ベクトルＮＲｖ（２，９）［ｊ］との内積値が格納される。同じ規格化列ベクトル同士の内積値は１なので、参照相関行列ＲＣｍ（２，９）の各対角要素には１が格納される。
【０１４６】
また、たとえば、ｊ＜ｋの場合において、参照相関行列ＲＣｍ（２，９）のｊ行ｋ列目の要素、およびｋ行ｊ列目の要素には、規格化列ベクトルＮＲｖ（２，９）［ｊ］と規格化列ベクトルＮＲｖ（２，９）［ｋ］との内積値であるｒｊｋ（２，９）が格納される。
【０１４７】
したがって、参照相関行列ＲＣｍ（２，９）のｊ行ｋ列目の要素とｋ行ｊ列目の要素とが等しいので、参照相関行列ＲＣｍ（２，９）は対称行列となる。
【０１４８】
主成分軸取得部２６は、たとえば、データ規格化部２４から規格化参照行列ＮＲｍ（９，１２）およびＮＲｍ（１２，７）を受けると、規格化参照行列ＮＲｍ（２，９）を受けた場合と同様に、受けた規格化参照行列ＮＲｍ（９，１２）およびＮＲｍ（１２，７）に基づいて、７行７列の参照相関行列ＲＣｍ（９，１２）およびＲＣｍ（１２，７）をそれぞれ作成する。
【０１４９】
主成分軸取得部２６は、たとえば、作成した参照相関行列ＲＣｍ（２，９）に基づいて、以下の式（２）に示す連立方程式を作成する。
【数２】
2016057438.tif 000004
【０１５０】
ここで、λ（２，９）は、固有値である。係数ｕ１〜ｕ７は、以下の式（３）に示すように、固有ベクトルＵの成分（以下、固有ベクトルの各係数とも称する。）を示す。
【数３】
2016057438.tif 000005
【０１５１】
主成分軸取得部２６は、式（２）に示す連立方程式に基づく固有値問題を解くことにより、たとえば７つの固有値すなわちλ（２，９）［１］〜λ（２，９）［７］、および固有値λ（２，９）［１］〜λ（２，９）［７］にそれぞれ対応する固有ベクトルＵ（２，９）［１］〜Ｕ（２，９）［７］を算出する。ここで、ｊ＜ｋである場合において、λ（２，９）［ｊ］≧λ（２，９）［ｋ］とする。
【０１５２】
図１５は、２次元の主成分分析を行う際の固有ベクトルの一例を示す図である。
【０１５３】
図１５を参照して、たとえば、走行評価装置１０１においてドライビングデータとしてサンプリングタイミングごとに２種類のデータが蓄積される場合、蓄積された２種類のデータは、ｘ１−ｘ２平面上において、ｘ１方向の成分およびｘ２方向の成分により特定することが可能である。
【０１５４】
たとえば、領域Ｒｅｇ１のｘ１軸への射影の範囲Ｒｎｇ（Ｒｅｇ１，ｘ１）の一部、および領域Ｒｅｇ２のｘ１軸への射影の範囲Ｒｎｇ（Ｒｅｇ２，ｘ１）の一部が互いに重複し、かつ領域Ｒｅｇ１のｘ２軸への射影の範囲Ｒｎｇ（Ｒｅｇ１，ｘ２）の一部、および領域Ｒｅｇ２のｘ２軸への射影の範囲Ｒｎｇ（Ｒｅｇ２，ｘ２）の一部が互いに重複する状況を想定する。
【０１５５】
たとえば、蓄積された２種類のデータが、図１５に示すように、領域Ｒｅｇ１およびＲｅｇ２のいずれかに含まれる場合、範囲Ｒｎｇ（Ｒｅｇ１，ｘ１）およびＲｎｇ（Ｒｅｇ２，ｘ１）の重複部分が存在するため、領域Ｒｅｇ１に含まれるデータと領域Ｒｅｇ２に含まれるデータとをｘ１軸方向の成分により区別することが困難な場合がある。
【０１５６】
同様に、範囲Ｒｎｇ（Ｒｅｇ１，ｘ２）およびＲｎｇ（Ｒｅｇ２，ｘ２）の重複部分が存在するため、領域Ｒｅｇ１に含まれるデータと領域Ｒｅｇ２に含まれるデータとをｘ２軸方向の成分により区別することが困難な場合がある。
【０１５７】
一方、たとえば、蓄積された２種類のデータに基づいて主成分分析を行うことにより、最大の固有値λ［１］に対応する固有ベクトルＵ［１］の方向すなわち第１主成分軸の方向が算出される。
【０１５８】
一般に、主成分分析により算出される固有値のうち、最も大きい固有値に対応する固有ベクトルの方向が第１主成分軸の方向となる。また、第１主成分軸の方向は、主成分分析に用いた各データの第１主成分軸における位置についての分散が最大となる方向となる。
【０１５９】
たとえば、図１５に示す場合では、主成分分析を行うことにより、第１主成分軸の方向であるＵ１軸への領域Ｒｅｇ１の射影の範囲Ｒｎｇ（Ｒｅｇ１，Ｕ１）、およびＵ１軸への領域Ｒｅｇ２の射影の範囲Ｒｎｇ（Ｒｅｇ２，Ｕ１）が重複しないようにすることができる。これにより、領域Ｒｅｇ１に含まれるデータと領域Ｒｅｇ２に含まれるデータとをＵ１軸方向についての成分に基づいて区別することができる。
【０１６０】
図１６は、３次元の主成分分析の場合における主成分軸の意味を説明するための図である。
【０１６１】
図１６を参照して、主成分分析に用いた各データを直方体Ｃｕｂ１と見なした場合において、第１主成分軸の方向は、直方体Ｃｕｂ１における頂点間において、距離が最大となる方向である。
【０１６２】
また、直方体Ｃｕｂ１を第１主成分軸の周りに回転させながら平面Ｐｌ１の法線方向から光を当てる場合において、平面Ｐｌ１に映される直方体Ｃｕｂ１の影の面積が最大になるときの、第１主成分軸に直交しかつ平面Ｐｌ１と平行な軸の方向が第２主成分軸の方向である。
【０１６３】
再び図４を参照して、主成分軸取得部２６は、主成分分析により得られる固有値に基づいてＬ（ＬはＮより小さい１以上の整数）個の主成分軸を取得する。たとえば、主成分軸取得部２６は、走行ルートごとに、主成分分析により得られる固有値に基づいてＬ（ＬはＮより小さい１以上の整数）個の主成分軸を取得する。
【０１６４】
具体的には、主成分軸取得部２６は、固有値λ（２，９）［１］〜λ（２，９）［７］のうち、たとえば、固有値が大きい順にＬ個の固有値λ（２，９）［１］〜λ（２，９）［Ｌ］を取得し、取得したＬ個の固有値に対応する固有ベクトルＵ（２，９）［１］〜Ｕ（２，９）［Ｌ］をＬ個の主成分軸として取得する。
【０１６５】
なお、主成分軸取得部２６は、固有値が大きい順にＬ個の固有値λ（２，９）［１］〜λ（２，９）［Ｌ］を取得する構成であるとしたが、これに限定するものではない。主成分軸取得部２６は、たとえば、任意にＬ個の固有値を選択し、選択したＬ個の固有値に対応する固有ベクトルをＬ個の主成分軸として取得する構成であってもよい。
【０１６６】
また、主成分軸取得部２６は、たとえば、参照相関行列ＲＣｍ（９，１２），ＲＣｍ（１２，７）についても同様の計算を行う。
【０１６７】
より詳細には、主成分軸取得部２６は、たとえば、参照相関行列ＲＣｍ（９，１２）に基づいて式（２）と同様の連立方程式を作成し、作成した連立方程式に基づく固有値問題を解くことにより７個の固有値、すなわちλ（９，１２）［１］〜λ（９，１２）［７］を算出する。そして、主成分軸取得部２６は、たとえば、固有値λ（９，１２）［１］〜λ（９，１２）［７］のうち、たとえば、固有値が大きい順のＬ個の固有値に対応するＬ個の固有ベクトル、すなわちＵ（９，１２）［１］〜Ｕ（９，１２）［Ｌ］を算出する。
【０１６８】
また、主成分軸取得部２６は、たとえば、参照相関行列ＲＣｍ（１２，７）に基づいて式（２）と同様の連立方程式を作成し、作成した連立方程式に基づく固有値問題をそれぞれ解くことにより７個の固有値、すなわちλ（１２，７）［１］〜λ（１２，７）［７］を算出する。そして、主成分軸取得部２６は、たとえば、固有値λ（１２，７）［１］〜λ（１２，７）［７］のうち、たとえば、固有値が大きい順のＬ個の固有値に対応するＬ個の固有ベクトル、すなわちＵ（１２，７）［１］〜Ｕ（１２，７）［Ｌ］を算出する。
【０１６９】
なお、主成分軸取得部２６は、走行ルートごとに、取得する主成分軸の個数を変更してもよい。具体的には、主成分軸取得部２６は、たとえば、参照相関行列ＲＣｍ（２，９）、ＲＣｍ（９，１２）およびＲＣｍ（１２，７）に基づいて、Ｌ１個、Ｌ２個およびＬ３個の固有値をそれぞれ取得し、取得した固有値に対応する固有ベクトルを取得してもよい。ここで、Ｌ１≠Ｌ２≠Ｌ３である。
【０１７０】
主成分軸取得部２６は、取得した固有ベクトルＵ（２，９）［１］〜Ｕ（２，９）［Ｌ］、Ｕ（９，１２）［１］〜Ｕ（９，１２）［Ｌ］およびＵ（１２，７）［１］〜Ｕ（１２，７）［Ｌ］を評価値算出部２７へ出力する。
【０１７１】
また、主成分軸取得部２６は、算出した固有値λ（２，９）［１］〜λ（２，９）［Ｌ］、λ（９，１２）［１］〜λ（９，１２）［Ｌ］およびλ（１２，７）［１］〜λ（１２，７）［Ｌ］ならびにデータの種類数Ｎたとえば７を評価値算出部２７における分析結果格納部２９に格納する。
【０１７２】
［評価値の算出］
評価値算出部２７は、主成分軸取得部２６によって取得されたＬ個の主成分軸、走行データおよび対象データに基づいて、対象運転者の評価値を主成分軸ごとに算出する。
【０１７３】
たとえば、評価値算出部２７は、走行ルートごとに、主成分軸取得部２６によって取得されたＬ個の主成分軸、走行データおよび当該組における対象データに基づいて、対象運転者の評価値を主成分軸ごとに算出する。
【０１７４】
具体的には、評価値算出部２７は、走行データのＬ個の主成分軸についての統計値である走行統計値、および対象データのＬ個の主成分軸についての統計値である対象統計値を算出する。そして、評価値算出部２７は、算出した走行統計値および対象統計値に基づいて、対象運転者の評価値を主成分軸ごとに算出する。
【０１７５】
［走行データの分析］
図１７は、本発明の第１の実施の形態に係る分析結果格納部に格納される固有ベクトルの各係数の一例を示す図である。
【０１７６】
図１７を参照して、評価値算出部２７における走行データ分析部２８は、主成分分析の結果に基づいて走行データを分析し、上記走行統計値を算出する。
【０１７７】
具体的には、走行データ分析部２８は、たとえば、主成分軸取得部２６から受けるＬ個の固有ベクトルの各係数を分析結果格納部２９に格納するとともに、固有ベクトルに基づいて、走行データすなわちデータ規格化部２４から受ける規格化参照行列を分析し、分析結果を分析結果格納部２９に格納する。
【０１７８】
より詳細には、走行データ分析部２８は、たとえば、主成分軸取得部２６から固有ベクトルＵ（２，９）［１］〜Ｕ（２，９）［Ｌ］を受けると、図１７に示すように、受けた固有ベクトルＵ（２，９）［１］〜Ｕ（２，９）［Ｌ］の成分である係数ｕ１〜ｕ７を、それぞれ第１主成分〜第Ｌ主成分の固有ベクトルの各係数として分析結果格納部２９に格納する。
【０１７９】
同様に、走行データ分析部２８は、たとえば、主成分軸取得部２６から固有ベクトルＵ（９，１２）［１］〜Ｕ（９，１２）［Ｌ］およびＵ（１２，７）［１］〜Ｕ（１２，７）［Ｌ］を受けると、受けた固有ベクトルＵ（９，１２）［１］〜Ｕ（９，１２）［Ｌ］およびＵ（１２，７）［１］〜Ｕ（１２，７）［Ｌ］の成分を、それぞれ固有ベクトルの各係数として分析結果格納部２９に格納する。
【０１８０】
［走行統計値の算出］
また、走行データ分析部２８は、たとえば、走行データのＬ個の主成分軸についての統計値である走行統計値を算出し、算出した走行統計値を分析結果格納部２９に格納する。
【０１８１】
具体的には、走行データ分析部２８は、たとえば、データ規格化部２４から受ける規格化参照行列ＮＲｍ（２，９）、および固有ベクトルＵ（２，９）［１］〜Ｕ（２，９）［Ｌ］に基づいて、第１主成分〜第Ｌ主成分についての全運転者の平均および分散を走行統計値として算出する。
【０１８２】
より詳細には、走行データ分析部２８は、たとえば、図１３に示すＲＳｎ（２，９）行７列の規格化参照行列ＮＲｍ（２，９）の右側から式（３）に示す７行１列の固有ベクトルＵ（２，９）［１］を乗ずることにより、ＲＳｎ（２，９）行１列の第１主成分についての走行分析ベクトルＲＡｎｌｖ（２，９）［１］を算出する。
【０１８３】
走行データ分析部２８は、算出した第１主成分についての走行分析ベクトルＲＡｎｌｖ（２，９）［１］に含まれる各成分の平均ＡＤＭｅａｎ（２，９）［１］および分散ＡＤＶａｒ（２，９）［１］を、第１主成分についての全運転者の平均および分散としてそれぞれ算出する。
【０１８４】
同様に、走行データ分析部２８は、たとえば、ＲＳｎ（２，９）行７列の規格化参照行列ＮＲｍ（２，９）の右側から７行１列の固有ベクトルＵ（２，９）［２］〜Ｕ（２，９）［Ｌ］をそれぞれ乗ずることにより、ＲＳｎ（２，９）行１列の第２主成分〜第Ｌ主成分についての走行分析ベクトルＲＡｎｌｖ（２，９）［２］〜ＲＡｎｌｖ（２，９）［Ｌ］を算出する。
【０１８５】
走行データ分析部２８は、算出した走行分析ベクトルＲＡｎｌｖ（２，９）［２］〜ＲＡｎｌｖ（２，９）［Ｌ］にそれぞれ含まれる各成分の平均ＡＤＭｅａｎ（２，９）［２］〜ＡＤＭｅａｎ（２，９）［Ｌ］を、第２主成分〜第Ｌ主成分についての全運転者の平均としてそれぞれ算出する。
【０１８６】
また、走行データ分析部２８は、算出した走行分析ベクトルＲＡｎｌｖ（２，９）［２］〜ＲＡｎｌｖ（２，９）［Ｌ］にそれぞれ含まれる各成分の分散ＡＤＶａｒ（２，９）［２］〜ＡＤＶａｒ（２，９）［Ｌ］を、第２主成分〜第Ｌ主成分についての全運転者の分散としてそれぞれ算出する。
【０１８７】
また、走行データ分析部２８は、平均ＡＤＭｅａｎ（２，９）［１］〜ＡＤＭｅａｎ（２，９）［Ｌ］を算出する場合と同様に、たとえば、データ規格化部２４から受ける規格化参照行列ＮＲｍ（９，１２）および固有ベクトルＵ（９，１２）［１］〜Ｕ（９，１２）［Ｌ］に基づいて、第１主成分〜第Ｌ主成分についての全運転者の平均として平均ＡＤＭｅａｎ（９，１２）［１］〜ＡＤＭｅａｎ（９，１２）［Ｌ］をそれぞれ算出する。
【０１８８】
また、走行データ分析部２８は、分散ＡＤＶａｒ（２，９）［１］〜ＡＤＶａｒ（２，９）［Ｌ］を算出する場合と同様に、たとえば、データ規格化部２４から受ける規格化参照行列ＮＲｍ（９，１２）および固有ベクトルＵ（９，１２）［１］〜Ｕ（９，１２）［Ｌ］に基づいて、第１主成分〜第Ｌ主成分についての全運転者の分散として分散ＡＤＶａｒ（９，１２）［１］〜ＡＤＶａｒ（９，１２）［Ｌ］をそれぞれ算出する。
【０１８９】
また、走行データ分析部２８は、平均ＡＤＭｅａｎ（２，９）［１］〜ＡＤＭｅａｎ（２，９）［Ｌ］を算出する場合と同様に、たとえば、データ規格化部２４から受ける規格化参照行列ＮＲｍ（１２，７）および固有ベクトルＵ（１２，７）［１］〜Ｕ（１２，７）［Ｌ］に基づいて、第１主成分〜第Ｌ主成分についての全運転者の平均として平均ＡＤＭｅａｎ（１２，７）［１］〜ＡＤＭｅａｎ（１２，７）［Ｌ］をそれぞれ算出する。
【０１９０】
また、走行データ分析部２８は、分散ＡＤＶａｒ（２，９）［１］〜ＡＤＶａｒ（２，９）［Ｌ］を算出する場合と同様に、たとえば、データ規格化部２４から受ける規格化参照行列ＮＲｍ（１２，７）および固有ベクトルＵ（１２，７）［１］〜Ｕ（１２，７）［Ｌ］に基づいて、第１主成分〜第Ｌ主成分についての全運転者の分散として分散ＡＤＶａｒ（１２，７）［１］〜ＡＤＶａｒ（１２，７）［Ｌ］をそれぞれ算出する。
【０１９１】
走行データ分析部２８は、算出した平均ＡＤＭｅａｎ（２，９）［１］〜ＡＤＭｅａｎ（２，９）［Ｌ］、ＡＤＭｅａｎ（９，１２）［１］〜ＡＤＭｅａｎ（９，１２）［Ｌ］およびＡＤＭｅａｎ（１２，７）［１］〜ＡＤＭｅａｎ（１２，７）［Ｌ］を分析結果格納部２９に全運転者平均データとして格納する。
【０１９２】
また、走行データ分析部２８は、算出した分散ＡＤＶａｒ（２，９）［１］〜ＡＤＶａｒ（２，９）［Ｌ］、分散ＡＤＶａｒ（９，１２）［１］〜ＡＤＶａｒ（９，１２）［Ｌ］および分散ＡＤＶａｒ（１２，７）［１］〜ＡＤＶａｒ（１２，７）［Ｌ］を分析結果格納部２９に全運転者分散データとして格納する。
【０１９３】
また、走行データ分析部２８は、たとえば、走行分析ベクトルＲＡｎｌｖ（２，９）［１］〜ＲＡｎｌｖ（２，９）［Ｌ］を全運転者プロットデータとして分析結果格納部２９に格納する。
【０１９４】
［対象データの分析］
対象データ分析部３０は、主成分分析の結果に基づいて対象データを分析し、上記対象統計値を算出する。
【０１９５】
具体的には、対象データ分析部３０は、分析結果格納部２９に格納された固有ベクトルの各係数および走行統計値に基づいて、対象データすなわちデータ規格化部２４から受ける規格化対象行列を分析する。
【０１９６】
より詳細には、対象データ分析部３０における内積算出部３１は、データ規格化部２４から受ける規格化対象行列に含まれる各行ベクトルと分析結果格納部２９に格納された固有ベクトルの各係数に基づく固有ベクトルとの内積値を算出する。
【０１９７】
具体的には、内積算出部３１は、たとえば、図１４に示すＴＳｎ（２，９）行７列の規格化対象行列ＮＴｍ（２，９）をデータ規格化部２４から受けると、分析結果格納部２９に格納されたＬ個の固有ベクトルの各係数を取得し、取得した各係数に基づいて７行１列の固有ベクトルＵ（２，９）［１］〜Ｕ（２，９）［Ｌ］を生成する。
【０１９８】
そして、内積算出部３１は、規格化対象行列ＮＴｍ（２，９）の右側から固有ベクトルＵ（２，９）［１］を乗ずることにより、ＴＳｎ（２，９）行１列の第１主成分についての対象分析ベクトルＴＡｎｌｖ（２，９）［１］を算出する。
【０１９９】
同様に、内積算出部３１は、たとえば、規格化対象行列ＮＴｍ（２，９）の右側から固有ベクトルＵ（２，９）［２］〜Ｕ（２，９）［Ｌ］をそれぞれ乗ずることにより、ＴＳｎ（２，９）行１列の第２主成分〜第Ｌ主成分についての対象分析ベクトルＴＡｎｌｖ（２，９）［２］〜ＴＡｎｌｖ（２，９）［Ｌ］を算出する。
【０２００】
また、内積算出部３１は、ＴＳｎ（９，１２）行７列の規格化対象行列ＮＴｍ（９，１２）をデータ規格化部２４から受けると、分析結果格納部２９に格納されたＬ個の固有ベクトルの各係数に基づいて７行１列の固有ベクトルＵ（９，１２）［１］〜Ｕ（９，１２）［Ｌ］を生成する。
【０２０１】
そして、内積算出部３１は、対象分析ベクトルＴＡｎｌｖ（２，９）［１］〜ＴＡｎｌｖ（２，９）［Ｌ］を算出する場合と同様に、規格化対象行列ＮＴｍ（９，１２）および固有ベクトルＵ（９，１２）［１］〜Ｕ（９，１２）［Ｌ］に基づいて、ＴＳｎ（９，１２）行１列の第１主成分〜第Ｌ主成分についての対象分析ベクトルＴＡｎｌｖ（９，１２）［１］〜ＴＡｎｌｖ（９，１２）［Ｌ］をそれぞれ算出する。
【０２０２】
また、内積算出部３１は、ＴＳｎ（１２，７）行７列の規格化対象行列ＮＴｍ（１２，７）をデータ規格化部２４から受けると、分析結果格納部２９に格納されたＬ個の固有ベクトルの各係数に基づいて７行１列の固有ベクトルＵ（１２，７）［１］〜Ｕ（１２，７）［Ｌ］を生成する。
【０２０３】
そして、内積算出部３１は、対象分析ベクトルＴＡｎｌｖ（２，９）［１］〜ＴＡｎｌｖ（２，９）［Ｌ］を算出する場合と同様に、規格化対象行列ＮＴｍ（１２，７）および固有ベクトルＵ（１２，７）［１］〜Ｕ（１２，７）［Ｌ］に基づいて、ＴＳｎ（１２，７）行１列の第１主成分〜第Ｌ主成分についての対象分析ベクトルＴＡｎｌｖ（１２，７）［１］〜ＴＡｎｌｖ（１２，７）［Ｌ］をそれぞれ算出する。
【０２０４】
内積算出部３１は、算出した対象分析ベクトルＴＡｎｌｖ（２，９）［１］〜ＴＡｎｌｖ（２，９）［Ｌ］、ＴＡｎｌｖ（９，１２）［１］〜ＴＡｎｌｖ（９，１２）［Ｌ］およびＴＡｎｌｖ（１２，７）［１］〜ＴＡｎｌｖ（１２，７）［Ｌ］を対象データ表示部３６、危険性判定部３７および分散算出部３２へ出力する。
【０２０５】
［対象統計値の算出］
分散算出部３２は、内積算出部３１から対象分析ベクトルを受けると、分析結果格納部２９から全運転者平均データを取得し、取得した全運転者平均データを平均として用いる場合における、対象分析ベクトルに含まれる各成分についての分散である対象分散を対象統計値として算出する。
【０２０６】
具体的には、分散算出部３２は、たとえば、対象分析ベクトルＴＡｎｌｖ（２，９）［１］〜ＴＡｎｌｖ（２，９）［Ｌ］を内積算出部３１から受けると、分析結果格納部２９に格納された第１主成分〜第Ｌ主成分についての全運転者の平均ＡＤＭｅａｎ（２，９）［１］〜ＡＤＭｅａｎ（２，９）［Ｌ］を取得する。
【０２０７】
分散算出部３２は、たとえば、ＴＳｎ（２，９）行１列の対象分析ベクトルＴＡｎｌｖ（２，９）［１］において、各成分から平均ＡＤＭｅａｎ（２，９）［１］を差し引いた後、当該各成分を２乗する。そして、分散算出部３２は、たとえば、２乗した各成分の和を算出し、算出結果を（ＴＳｎ（２，９）−１）で除することにより第１主成分についての対象分散ＴＡＶａｒ（２，９）［１］を算出する。
【０２０８】
同様に、分散算出部３２は、たとえば、対象分析ベクトルＴＡｎｌｖ（２，９）［２］〜ＴＡｎｌｖ（２，９）［Ｌ］において、各成分から平均ＡＤＭｅａｎ（２，９）［２］〜平均ＡＤＭｅａｎ（２，９）［Ｌ］をそれぞれ差し引いた後、当該各成分を２乗する。そして、分散算出部３２は、たとえば、２乗した各成分の和を算出し、算出結果を（ＴＳｎ（２，９）−１）で除することにより第２主成分〜第Ｌ主成分についての対象分散ＴＡＶａｒ（２，９）［２］〜ＴＡＶａｒ（２，９）［Ｌ］をそれぞれ算出する。
【０２０９】
また、分散算出部３２は、たとえば、対象分析ベクトルＴＡｎｌｖ（９，１２）［１］〜ＴＡｎｌｖ（９，１２）［Ｌ］を内積算出部３１から受けると、分析結果格納部２９に格納された第１主成分〜第Ｌ主成分についての全運転者の平均ＡＤＭｅａｎ（９，１２）［１］〜ＡＤＭｅａｎ（９，１２）［Ｌ］を取得する。
【０２１０】
そして、分散算出部３２は、対象分散ＴＡＶａｒ（２，９）［１］〜ＴＡＶａｒ（２，９）［Ｌ］を算出する場合と同様に、たとえば、対象分析ベクトルＴＡｎｌｖ（９，１２）［１］〜ＴＡｎｌｖ（９，１２）［Ｌ］について、平均ＡＤＭｅａｎ（９，１２）［１］〜ＡＤＭｅａｎ（９，１２）［Ｌ］に基づいて第１主成分〜第Ｌ主成分についての対象分散ＴＡＶａｒ（９，１２）［１］〜ＴＡＶａｒ（９，１２）［Ｌ］をそれぞれ算出する。
【０２１１】
また、分散算出部３２は、たとえば、対象分析ベクトルＴＡｎｌｖ（１２，７）［１］〜ＴＡｎｌｖ（１２，７）［Ｌ］を内積算出部３１から受けると、分析結果格納部２９に格納された第１主成分〜第Ｌ主成分についての全運転者の平均ＡＤＭｅａｎ（１２，７）［１］〜ＡＤＭｅａｎ（１２，７）［Ｌ］を取得する。
【０２１２】
そして、分散算出部３２は、対象分散ＴＡＶａｒ（２，９）［１］〜ＴＡＶａｒ（２，９）［Ｌ］を算出する場合と同様に、たとえば、対象分析ベクトルＴＡｎｌｖ（１２，７）［１］〜ＴＡｎｌｖ（１２，７）［Ｌ］について、平均ＡＤＭｅａｎ（１２，７）［１］〜ＡＤＭｅａｎ（１２，７）［Ｌ］に基づいて、第１主成分〜第Ｌ主成分についての対象分散ＴＡＶａｒ（１２，７）［１］〜ＴＡＶａｒ（１２，７）［Ｌ］をそれぞれ算出する。
【０２１３】
分散算出部３２は、算出した対象分散ＴＡＶａｒ（２，９）［１］〜ＴＡＶａｒ（２，９）［Ｌ］、ＴＡＶａｒ（９，１２）［１］〜ＴＡＶａｒ（９，１２）［Ｌ］およびＴＡＶａｒ（１２，７）［１］〜ＴＡＶａｒ（１２，７）［Ｌ］を成分得点算出部３３へ出力する。
【０２１４】
［成分得点の算出］
成分得点算出部３３は、総合統計値および対象統計値に基づいて、主成分軸ごとの得点である成分得点を対象運転者の評価値として算出する。
【０２１５】
具体的には、成分得点算出部３３は、分散算出部３２から対象分散を受けると、分析結果格納部２９から全運転者分散データを取得し、取得した全運転者分散データを用いて、対象運転者の成分得点を主成分軸ごとに算出する。
【０２１６】
より詳細には、成分得点算出部３３は、たとえば、対象分散ＴＡＶａｒ（２，９）［１］〜ＴＡＶａｒ（２，９）［Ｌ］を分散算出部３２から受けると、分析結果格納部２９に格納された第１主成分〜第Ｌ主成分についての全運転者の分散ＡＤＶａｒ（２，９）［１］〜ＡＤＶａｒ（２，９）［Ｌ］を取得する。
【０２１７】
そして、成分得点算出部３３は、たとえば、全運転者の分散ＡＤＶａｒ（２，９）［１］を対象分散ＴＡＶａｒ（２，９）［１］で除した値Ｖ（２，９）［１］を算出する。成分得点算出部３３は、算出した値Ｖ（２，９）［１］に基づいて第１主成分についての対象運転者の成分得点Ｓｃｒ（２，９）［１］を算出する。
【０２１８】
具体的には、成分得点算出部３３は、たとえば、値Ｖ（２，９）［１］に対して実数Ｒｎを指数とする冪を算出し、算出した冪を５０倍した値を成分得点Ｓｃｒ（２，９）［１］として算出する。なお、成分得点算出部３３は、たとえば、値Ｖ（２，９）［１］または値Ｖ（２，９）［１］を５０倍した値を成分得点Ｓｃｒ（２，９）［１］として算出してもよい。
【０２１９】
同様に、成分得点算出部３３は、たとえば、全運転者の分散ＡＤＶａｒ（２，９）［２］〜ＡＤＶａｒ（２，９）［Ｌ］を対象分散ＴＡＶａｒ（２，９）［２］〜ＴＡＶａｒ（２，９）［Ｌ］でそれぞれ除した値Ｖ（２，９）［２］〜Ｖ（２，９）［Ｌ］を算出する。成分得点算出部３３は、算出した値Ｖ（２，９）［２］〜Ｖ（２，９）［Ｌ］に基づいて第２主成分〜第Ｌ主成分についての対象運転者の成分得点Ｓｃｒ（２，９）［２］〜Ｓｃｒ（２，９）［Ｌ］をそれぞれ算出する。
【０２２０】
具体的には、成分得点算出部３３は、たとえば、値Ｖ（２，９）［２］〜Ｖ（２，９）［Ｌ］に対して実数Ｒｎを指数とする冪をそれぞれ算出し、算出した各冪を５０倍した値を成分得点Ｓｃｒ（２，９）［２］〜Ｓｃｒ（２，９）［Ｌ］として算出する。
【０２２１】
この際、成分得点算出部３３は、たとえば、算出した成分得点が１００点以上である場合、当該成分得点を１００点として算出する。
【０２２２】
また、成分得点算出部３３は、分散算出部３２から対象分散ＴＡＶａｒ（９，１２）［１］〜ＴＡＶａｒ（９，１２）［Ｌ］を受けると、分析結果格納部２９に格納された第１主成分〜第Ｌ主成分についての全運転者の分散ＡＤＶａｒ（９，１２）［１］〜ＡＤＶａｒ（９，１２）［Ｌ］を取得する。
【０２２３】
そして、成分得点算出部３３は、成分得点Ｓｃｒ（２，９）［１］〜Ｓｃｒ（２，９）［Ｌ］を算出する場合と同様に、たとえば、対象分散ＴＡＶａｒ（９，１２）［１］〜ＴＡＶａｒ（９，１２）［Ｌ］および全運転者の分散ＡＤＶａｒ（９，１２）［１］〜ＡＤＶａｒ（９，１２）［Ｌ］に基づいて、第１主成分〜第Ｌ主成分についての対象運転者の成分得点Ｓｃｒ（９，１２）［１］〜Ｓｃｒ（９，１２）［Ｌ］をそれぞれ算出する。
【０２２４】
また、成分得点算出部３３は、分散算出部３２から対象分散ＴＡＶａｒ（１２，７）［１］〜ＴＡＶａｒ（１２，７）［Ｌ］を受けると、分析結果格納部２９に格納された第１主成分〜第Ｌ主成分についての全運転者の分散ＡＤＶａｒ（１２，７）［１］〜ＡＤＶａｒ（１２，７）［Ｌ］を取得する。
【０２２５】
そして、成分得点算出部３３は、成分得点Ｓｃｒ（２，９）［１］〜Ｓｃｒ（２，９）［Ｌ］を算出する場合と同様に、たとえば、対象分散ＴＡＶａｒ（１２，７）［１］〜ＴＡＶａｒ（１２，７）［Ｌ］および全運転者の分散ＡＤＶａｒ（１２，７）［１］〜ＡＤＶａｒ（１２，７）［Ｌ］に基づいて、第１主成分〜第Ｌ主成分についての対象運転者の成分得点Ｓｃｒ（１２，７）［１］〜Ｓｃｒ（１２，７）［Ｌ］をそれぞれ算出する。
【０２２６】
成分得点算出部３３は、算出した対象運転者の成分得点Ｓｃｒ（２，９）［１］〜Ｓｃｒ（２，９）［Ｌ］、Ｓｃｒ（９，１２）［１］〜Ｓｃｒ（９，１２）［Ｌ］およびＳｃｒ（１２，７）［１］〜Ｓｃｒ（１２，７）［Ｌ］を走行ルート得点算出部３８およびレーダチャート作成部３５へ出力する。
【０２２７】
［走行ルート得点の算出］
走行ルート得点算出部３８は、成分得点算出部３３によって算出された各成分得点に基づいて、当該各成分得点を総合した走行ルート得点を走行ルートごとに算出する。
【０２２８】
具体的には、走行ルート得点算出部３８は、たとえば、成分得点算出部３３から各成分得点を受けると、分析結果格納部２９から固有値およびデータの種類数Ｎを取得し、取得した固有値およびデータの種類数Ｎに基づいて寄与率を算出する。そして、走行ルート得点算出部３８は、算出した寄与率および各成分得点に基づいて走行ルート得点を算出する。
【０２２９】
より詳細には、走行ルート得点算出部３８は、たとえば、成分得点Ｓｃｒ（２，９）［１］〜Ｓｃｒ（２，９）［Ｌ］を成分得点算出部３３から受けると、分析結果格納部２９に格納された第１主成分〜第Ｌ主成分についての固有値λ（２，９）［１］〜λ（２，９）［Ｌ］およびデータの種類数Ｎを取得する。そして、走行ルート得点算出部３８は、たとえば、固有値λ（２，９）［１］〜λ（２，９）［Ｌ］をＮで除した値をそれぞれ寄与率ＣＲ（２，９）［１］〜ＣＲ（２，９）［Ｌ］として算出する。
【０２３０】
走行ルート得点算出部３８は、たとえば、第１主成分〜第Ｌ主成分について、成分得点に対応の寄与率を乗じた値を算出し、算出した各値の和を走行ルート得点として算出する。
【０２３１】
具体的には、走行ルート得点算出部３８は、たとえば、Ｓｃｒ（２，９）［１］×ＣＲ（２，９）［１］＋Ｓｃｒ（２，９）［２］×ＣＲ（２，９）［２］＋・・・＋Ｓｃｒ（２，９）［Ｌ］×ＣＲ（２，９）［Ｌ］を走行ルート得点ＲＳｃｒ（２，９）として算出する。
【０２３２】
なお、走行ルート得点算出部３８は、第１主成分〜第Ｌ主成分に限らず、第１主成分〜第Ｎ主成分について、成分得点に対応の寄与率を乗じた値を算出し、算出した各値の和を走行ルート得点として算出してもよい。
【０２３３】
また、走行ルート得点算出部３８は、成分得点算出部３３から成分得点Ｓｃｒ（９，１２）［１］〜Ｓｃｒ（９，１２）［Ｌ］を受けると、分析結果格納部２９に格納された第１主成分〜第Ｌ主成分についての固有値λ（９，１２）［１］〜λ（９，１２）［Ｌ］およびデータの種類数Ｎを取得する。
【０２３４】
そして、走行ルート得点算出部３８は、走行ルート得点ＲＳｃｒ（２，９）を算出する場合と同様に、たとえば、寄与率ＣＲ（９，１２）［１］〜ＣＲ（９，１２）［Ｌ］を算出し、算出した寄与率ＣＲ（９，１２）［１］〜ＣＲ（９，１２）［Ｌ］および成分得点Ｓｃｒ（９，１２）［１］〜Ｓｃｒ（９，１２）［Ｌ］に基づいて、走行ルート得点ＲＳｃｒ（９，１２）を算出する。
【０２３５】
また、走行ルート得点算出部３８は、成分得点算出部３３から成分得点Ｓｃｒ（１２，７）［１］〜Ｓｃｒ（１２，７）［Ｌ］を受けると、分析結果格納部２９に格納された第１主成分〜第Ｌ主成分についての固有値λ（１２，７）［１］〜λ（１２，７）［Ｌ］およびデータの種類数Ｎを取得する。
【０２３６】
そして、走行ルート得点算出部３８は、走行ルート得点ＲＳｃｒ（２，９）を算出する場合と同様に、たとえば、寄与率ＣＲ（１２，７）［１］〜ＣＲ（１２，７）［Ｌ］を算出し、算出した寄与率ＣＲ（１２，７）［１］〜ＣＲ（１２，７）［Ｌ］および成分得点Ｓｃｒ（１２，７）［１］〜Ｓｃｒ（１２，７）［Ｌ］に基づいて、走行ルート得点ＲＳｃｒ（１２，７）を算出する。
【０２３７】
走行ルート得点算出部３８は、算出した対象運転者の走行ルート得点ＲＳｃｒ（２，９）、ＲＳｃｒ（９，１２）およびＲＳｃｒ（１２，７）を総合得点算出部３４へ出力する。
【０２３８】
［総合得点の算出］
総合得点算出部３４は、走行ルート得点算出部３８によって算出された各走行ルート得点に基づいて対象運転者を総合的に評価する。
【０２３９】
具体的には、総合得点算出部３４は、たとえば、走行ルート得点算出部３８から受ける走行ルートごとの走行ルート得点に基づいて、対象運転者を総合的に評価するための総合得点を算出する。
【０２４０】
より詳細には、総合得点算出部３４は、たとえば、対象走行ルート情報として走行ルートＲ（２，９）、Ｒ（９，１２）およびＲ（１２，７）についての走行ルート情報をデータ振分部２３における対象走行ルート情報取得部４２から受けると、以下の処理を行う。すなわち、総合得点算出部３４は、たとえば、受けた走行ルート情報に基づいて走行ルートＲ（２，９）、Ｒ（９，１２）およびＲ（１２，７）の長さを算出する。
【０２４１】
また、総合得点算出部３４は、走行ルートごとの走行ルート得点として、走行ルート得点算出部３８からＲＳｃｒ（２，９）、ＲＳｃｒ（９，１２）およびＲＳｃｒ（１２，７）を受ける。
【０２４２】
そして、総合得点算出部３４は、たとえば、走行ルート得点算出部３８から受ける走行ルートごとの走行ルート得点を当該ルートの長さに応じて重みづけした後、全走行ルートの長さで除することにより、対象運転者を総合的に評価するための総合得点を算出する。
【０２４３】
具体的には、たとえば、走行ルートＲ（２，９）、Ｒ（９，１２）およびＲ（１２，７）の長さがそれぞれ２ｋｍ、４ｋｍおよび６ｋｍである場合、総合得点算出部３４は、総合得点を以下のように算出する。
【０２４４】
すなわち、総合得点算出部３４は、｛２×ＲＳｃｒ（２，９）＋４×ＲＳｃｒ（９，１２）＋６×ＲＳｃｒ（１２，７）｝／（２＋４＋６）＝｛２×ＲＳｃｒ（２，９）＋４×ＲＳｃｒ（９，１２）＋６×ＲＳｃｒ（１２，７）｝／１２を総合得点として算出する。
【０２４５】
これにより、出発地から目的地までにおける、対象運転者による対象車両Ｃの運転の総合評価を１つの数字である総合得点で表すことができるので、対象運転者の運転の安全度合を簡易に把握することができる。
【０２４６】
［レーダチャート］
レーダチャート作成部３５は、成分得点算出部３３によって算出された各評価値に基づいて対象運転者を総合的に評価する。
【０２４７】
具体的には、レーダチャート作成部３５は、たとえば、成分得点算出部３３から受ける走行ルートごとの成分得点に基づいて、対象運転者を主成分軸ごとに総合的に評価するための成分総合得点を算出する。
【０２４８】
より詳細には、レーダチャート作成部３５は、たとえば、対象走行ルート情報として走行ルートＲ（２，９）、Ｒ（９，１２）およびＲ（１２，７）についての走行ルート情報をデータ振分部２３における対象走行ルート情報取得部４２から受けると、以下の処理を行う。すなわち、レーダチャート作成部３５は、たとえば、受けた走行ルート情報に基づいて走行ルートＲ（２，９）、Ｒ（９，１２）およびＲ（１２，７）の長さを算出する。
【０２４９】
また、レーダチャート作成部３５は、主成分軸ごとおよび走行ルートごとの成分得点として、成分得点算出部３３からＳｃｒ（２，９）［１］〜Ｓｃｒ（２，９）［Ｌ］、Ｓｃｒ（９，１２）［１］〜Ｓｃｒ（９，１２）［Ｌ］およびＳｃｒ（１２，７）［１］〜Ｓｃｒ（１２，７）［Ｌ］を受ける。
【０２５０】
そして、レーダチャート作成部３５は、たとえば、主成分軸ごとに、成分得点算出部３３から受ける走行ルートごとの成分得点を当該ルートの長さに応じて重みづけした後、全走行ルートの長さで除することにより、対象運転者を主成分軸ごとに総合的に評価するための成分総合得点を算出する。
【０２５１】
具体的には、たとえば、走行ルートＲ（２，９）、Ｒ（９，１２）およびＲ（１２，７）の長さがそれぞれ２ｋｍ、４ｋｍおよび６ｋｍであり、また、対応の第１主成分軸Ｐａ１の成分得点Ｓｃｒ（２，９）［１］、Ｓｃｒ（９，１２）［１］およびＳｃｒ（１２，７）［１］がそれぞれ８０点、６０点および５０点である場合、レーダチャート作成部３５は、第１主成分軸Ｐａ１についての成分総合得点を以下のように算出する。
【０２５２】
すなわち、レーダチャート作成部３５は、（２×８０＋４×６０＋６×５０）／（２＋４＋６）＝７００／１２＝５８．３を第１主成分軸Ｐａ１の成分総合得点ＴｔｌＳｃｒ［１］として算出する。
【０２５３】
また、レーダチャート作成部３５は、第１主成分軸Ｐａ１の成分総合得点ＴｔｌＳｃｒ［１］を算出する場合と同様に、各対象走行ルートの長さおよび対応の第２主成分軸Ｐａ２〜第Ｌ主成分軸ＰａＬの成分得点に基づいて、第２主成分軸Ｐａ２〜第Ｌ主成分軸ＰａＬについての成分総合得点ＴｔｌＳｃｒ［２］〜ＴｔｌＳｃｒ［Ｌ］をそれぞれ算出する。
【０２５４】
図１８は、本発明の第１の実施の形態に係るレーダチャート作成部が作成するレーダチャートの一例を示す図である。図１８には、Ｌが４である場合におけるレーダチャートとして、第１主成分軸Ｐａ１〜第４主成分軸Ｐａ４が示される。
【０２５５】
図１８を参照して、レーダチャート作成部３５は、算出した成分総合得点を用いてレーダチャートＲＣ１を作成する。
【０２５６】
たとえば、第１主成分軸Ｐａ１は、図１７に示すように、各データの種類に対応する軸ｘ１〜ｘ７の重ね合わせで表すことができる。具体的には、第１主成分軸Ｐａ１は、固有ベクトルＵ（２，９）［１］の係数ｕ１〜ｕ７を用いることにより、Ｐａ１＝０．７０×ｘ１＋０．７０×ｘ２＋０．０４×ｘ３＋０．０５×ｘ４＋０．０６×ｘ５＋０．０７×ｘ６＋０．０８×ｘ７で表すことができる。
【０２５７】
第１主成分では、データの種類として「アクセル踏込度」および「タコメータの値」の各々の係数であるｕ１およびｕ２が大きい。したがって、第１主成分軸Ｐａ１は、「加速」を表す軸であることが分かる。
【０２５８】
また、第２主成分では、データの種類として「ハンドル操作角」の各々の係数であるｕ３が大きい。したがって、第２主成分軸Ｐａ２は、「ハンドル操作」を表す軸であることが分かる。
【０２５９】
図１８に示すように、レーダチャートＲＣ１では、第１主成分軸の成分総合得点が低い。これは、対象運転者の運転における「加速」についての対象分散が全運転者の分散より大きいためである。これは、対象運転者の運転における「加速」の平均が全運転者の平均からずれていること、および対象運転者の運転における「加速」のばらつきが、全運転者の運転における「加速」のばらつきと比べて大きいことの少なくともいずれか一方を意味する。
【０２６０】
これにより、全運転者に対する対象運転者の相対評価において、対象運転者が急加速をする傾向があることを認識することができる。また、運転中において緩やかな加速を心がけるように対象運転者に対してアドバイスを与えることができる。
【０２６１】
［主成分プロット図］
対象データ表示部３６は、主成分軸取得部２６によって取得されたＬ個の主成分軸から、固有値に基づいて主成分軸を最大で３つ選択する。そして、対象データ表示部３６は、内積算出部３１から受ける対象分析ベクトルに基づいて、たとえば選択した主成分軸における対象データの位置を表示する主成分プロット図を作成する。また、対象データ表示部３６は、たとえば対象データの生成タイミングに応じて対象データの表示方法を変える。
【０２６２】
（主成分軸を１つ選択する場合）
図１９は、本発明の第１の実施の形態に係る対象データ表示部が作成する１次元の主成分プロット図の一例を示す図である。
【０２６３】
図１９を参照して、たとえば、対象データ表示部３６は、固有値に基づく主成分軸として第１主成分軸Ｐａ１を選択する。
【０２６４】
そして、対象データ表示部３６は、たとえば、内積算出部３１から受ける対象分析ベクトルＴＡｎｌｖ（２，９）［１］〜ＴＡｎｌｖ（２，９）［Ｌ］、ＴＡｎｌｖ（９，１２）［１］〜ＴＡｎｌｖ（９，１２）［Ｌ］およびＴＡｎｌｖ（１２，７）［１］〜ＴＡｎｌｖ（１２，７）［Ｌ］から第１主成分についての対象分析ベクトルを取得する。
【０２６５】
より詳細には、対象データ表示部３６は、第１主成分についての対象分析ベクトルとして、対象分析ベクトルＴＡｎｌｖ（２，９）［１］、ＴＡｎｌｖ（９，１２）［１］およびＴＡｎｌｖ（１２，７）［１］を取得し、取得した対象分析ベクトルに基づいて、図１９に示す１次元の主成分プロット図を作成する。
【０２６６】
たとえば、対象分析ベクトルＴＡｎｌｖ（２，９）［１］〜ＴＡｎｌｖ（２，９）［Ｌ］、ＴＡｎｌｖ（９，１２）［１］〜ＴＡｎｌｖ（９，１２）［Ｌ］およびＴＡｎｌｖ（１２，７）［１］〜ＴＡｎｌｖ（１２，７）［Ｌ］では、各行の成分がサンプリングタイミングの順に並んでいる。
【０２６７】
対象データ表示部３６は、たとえば、ＴＳｎ（２，９）行１列のＴＡｎｌｖ（２，９）［１］の成分を第１行目から順に取得し、取得した成分を第１主成分軸Ｐａ１の座標としてプロットする。
【０２６８】
そして、対象データ表示部３６は、たとえば、対象分析ベクトルＴＡｎｌｖ（２，９）［１］の最後の成分である第ＴＳｎ（２，９）行目の成分をプロットすると、対象分析ベクトルＴＡｎｌｖ（９，１２）［１］およびＴＡｎｌｖ（１２，７）［１］についても同様に、第１行目から最後までそれぞれ順にプロットする。
【０２６９】
この際、対象データ表示部３６は、たとえば、最初の４点を丸印でプロットし、次の４点およびさらに次の４点を四角印および三角印でそれぞれプロットする。これにより、第１主成分軸Ｐａ１にプロットされた対象データのサンプリングタイミングに応じた変化を把握することができる。
【０２７０】
なお、対象データ表示部３６は、対象データの生成タイミングに応じて丸印、四角印および三角印等の記号を変える構成であるとしたが、これに限定するものではない。対象データ表示部３６は、たとえば、対象データの生成タイミングに応じて表示色を変える構成であってもよい。
【０２７１】
また、対象データ表示部３６は、固有値に基づく主成分軸として第１主成分軸Ｐａ１以外の主成分軸を選択してもよい。
【０２７２】
（主成分軸を２つ選択する場合）
図２０は、本発明の第１の実施の形態に係る対象データ表示部が作成する２次元の主成分プロット図の一例を示す図である。
【０２７３】
図２０を参照して、たとえば、対象データ表示部３６は、固有値に基づく主成分軸として第１主成分軸Ｐａ１および第３主成分軸Ｐａ３を選択する。
【０２７４】
そして、対象データ表示部３６は、たとえば、第１主成分についての対象分析ベクトルとして、ＴＡｎｌｖ（２，９）［１］、ＴＡｎｌｖ（９，１２）［１］およびＴＡｎｌｖ（１２，７）［１］を取得する。
【０２７５】
また、対象データ表示部３６は、たとえば、第３主成分についての対象分析ベクトルとして、ＴＡｎｌｖ（２，９）［３］、ＴＡｎｌｖ（９，１２）［３］およびＴＡｎｌｖ（１２，７）［３］を取得する。
【０２７６】
対象データ表示部３６は、図１９に示す１次元の主成分プロット図の作成と同様に、取得した対象分析ベクトルに基づいて、図２０に示す２次元の主成分プロット図を作成する。
【０２７７】
より詳細には、対象データ表示部３６は、たとえば、ＴＳｎ（２，９）行１列のＴＡｎｌｖ（２，９）［１］およびＴＡｎｌｖ（２，９）［３］の成分をそれぞれ第１行目から順に取得し、取得した各成分を第１主成分軸Ｐａ１および第３主成分軸Ｐａ３の座標としてプロットする。
【０２７８】
なお、対象データ表示部３６は、固有値に基づく主成分軸として第１主成分軸Ｐａ１および第３主成分軸Ｐａ３の組み合わせ以外の主成分軸を選択してもよい。
【０２７９】
（主成分軸を３つ選択する場合）
図２１は、本発明の第１の実施の形態に係る対象データ表示部が作成する３次元の主成分プロット図の一例を示す図である。
【０２８０】
図２１を参照して、たとえば、対象データ表示部３６は、固有値に基づく主成分軸として第１主成分軸Ｐａ１、第２主成分軸Ｐａ２および第３主成分軸Ｐａ３を選択する。
【０２８１】
そして、対象データ表示部３６は、たとえば、第１主成分についての対象分析ベクトルとして、ＴＡｎｌｖ（２，９）［１］、ＴＡｎｌｖ（９，１２）［１］およびＴＡｎｌｖ（１２，７）［１］を取得する。
【０２８２】
また、対象データ表示部３６は、たとえば、第２主成分についての対象分析ベクトルとして、ＴＡｎｌｖ（２，９）［２］、ＴＡｎｌｖ（９，１２）［２］およびＴＡｎｌｖ（１２，７）［２］を取得する。
【０２８３】
また、対象データ表示部３６は、たとえば、第３主成分についての対象分析ベクトルとして、ＴＡｎｌｖ（２，９）［３］、ＴＡｎｌｖ（９，１２）［３］およびＴＡｎｌｖ（１２，７）［３］を取得する。
【０２８４】
対象データ表示部３６は、図１９に示す１次元の主成分プロット図の作成と同様に、取得した対象分析ベクトルに基づいて、図２１に示す３次元の主成分プロット図を作成する。
【０２８５】
より詳細には、対象データ表示部３６は、たとえば、ＴＳｎ（２，９）行１列のＴＡｎｌｖ（２，９）［１］、ＴＡｎｌｖ（２，９）［２］およびＴＡｎｌｖ（２，９）［３］の成分をそれぞれ第１行目から順に取得し、取得した各成分を第１主成分軸Ｐａ１、第２主成分軸Ｐａ２および第３主成分軸Ｐａ３の座標としてプロットする。
【０２８６】
なお、対象データ表示部３６は、固有値に基づく主成分軸として第１主成分軸Ｐａ１、第２主成分軸Ｐａ２および第３主成分軸Ｐａ３の組み合わせ以外の主成分軸を選択してもよい。
【０２８７】
［危険性の判定］
危険性判定部３７は、主成分軸における対象データの位置に基づいて対象運転者の運転の危険性を判定する。
【０２８８】
具体的には、危険性判定部３７は、たとえば、主成分軸における対象データの位置と所定のしきい値との大小関係に基づいて対象運転者の運転の危険性を判定する。
【０２８９】
より詳細には、危険性判定部３７は、たとえば、Ｌ個の主成分軸について、最大しきい値Ｔｈｕ［１］〜Ｔｈｕ［Ｌ］および最小しきい値Ｔｈｌ［１］〜Ｔｈｌ［Ｌ］を設定する。
【０２９０】
そして、危険性判定部３７は、たとえば、Ｌ個の主成分軸における対象データの位置として、内積算出部３１から対象分析ベクトルＴＡｎｌｖ（２，９）［１］〜ＴＡｎｌｖ（２，９）［Ｌ］、ＴＡｎｌｖ（９，１２）［１］〜ＴＡｎｌｖ（９，１２）［Ｌ］およびＴＡｎｌｖ（１２，７）［１］〜ＴＡｎｌｖ（１２，７）［Ｌ］を受ける。
【０２９１】
危険性判定部３７は、たとえば、第１主成分軸についての対象分析ベクトルＴＡｎｌｖ（２，９）［１］、ＴＡｎｌｖ（９，１２）［１］およびＴＡｎｌｖ（１２，７）［１］に含まれる成分のいずれかが、最大しきい値Ｔｈｕ［１］以上となるか、または最小しきい値Ｔｈｌ［１］以下となる場合、対象運転者の運転が危険であると判定する。
【０２９２】
同様に、危険性判定部３７は、たとえば、第２主成分軸〜第Ｌ主成分軸についての対象分析ベクトルについても、それぞれ最大しきい値Ｔｈｕ［２］〜Ｔｈｕ［Ｌ］および最小しきい値Ｔｈｌ［２］〜Ｔｈｌ［Ｌ］に基づいて対象運転者の運転の危険性を判定する。危険性判定部３７は、たとえば、判定結果を対象運転者へ通知する。
【０２９３】
［動作］
図２２は、本発明の第１の実施の形態に係る走行評価装置が対象運転者を総合的に評価する際の動作手順を定めたフローチャートである。安全運転評価システム２０１における走行評価装置１０１および車両Ｚの各々は、コンピュータを備え、当該コンピュータにおけるＣＰＵ等の演算処理部は、以下のフローチャートの各ステップの一部または全部を含むプログラムを図示しないメモリから読み出して実行する。各装置のプログラムは、外部からインストールすることができる。各装置のプログラムは、記録媒体に格納された状態で流通する。
【０２９４】
図２２を参照して、まず、走行評価装置１０１は、対象車両Ｃが走行した各走行ルートを決定する（ステップＳ１０２）。
【０２９５】
次に、走行評価装置１０１は、走行ルートごとに主成分分析を行い、Ｌ個の主成分軸を取得する（ステップＳ１０４）。
【０２９６】
次に、走行評価装置１０１は、走行ルートごとに、対象運転者の成分得点を主成分軸ごとに算出する（ステップＳ１０６）。
【０２９７】
次に、走行評価装置１０１は、走行ルートごとに、主成分軸ごとの成分得点を総合した走行ルート得点を算出する（ステップＳ１０７）。
【０２９８】
次に、走行評価装置１０１は、走行ルートの距離を重みにした場合における成分得点の加重平均すなわち成分総合得点を主成分軸ごとに算出する（ステップＳ１０８）。
【０２９９】
次に、走行評価装置１０１は、算出した主成分軸ごとの加重平均に基づいて、対象運転者を総合的に評価するためのレーダチャートを作成する（ステップＳ１１０）。
【０３００】
次に、走行評価装置１０１は、走行ルートの距離を重みにした場合における走行ルート得点の加重平均すなわち総合得点を算出する（ステップＳ１１２）。
【０３０１】
なお、走行評価装置１０１は、成分総合得点を主成分軸ごとに算出する処理（ステップＳ１０８）およびレーダチャートを作成する処理（ステップＳ１１０）と、総合得点を算出する処理（ステップＳ１１２）とを並行に行ってもよいし、これらの処理の順番を入れ替えて行ってもよい。
【０３０２】
図２３は、本発明の第１の実施の形態に係る走行評価装置が走行データを用いて主成分分析を行い、Ｌ個の主成分軸を取得する際の動作手順を定めたフローチャートである。図２３は、図２２のステップＳ１０４における主成分分析処理の詳細を示している。
【０３０３】
図２３を参照して、以下、対象車両Ｃが走行した各走行ルートのうちの、たとえば走行ルートＲ（ｐ，ｑ）に対応する主成分分析を行い、Ｌ個の主成分軸を取得する際の動作について説明する。
【０３０４】
まず、走行評価装置１０１は、対象車両Ｃが走行ルートＲ（ｐ，ｑ）を通過する通過期間Ｖｔｒ（Ｃ，ｐ，ｑ）における周辺車両を特定し、特定した周辺車両および対象車両Ｃで生成されたＮ種類のデータから走行データすなわち参照行列Ｒｍ（ｐ，ｑ）を作成する（ステップＳ２０２）。
【０３０５】
次に、走行評価装置１０１は、作成した参照行列Ｒｍ（ｐ，ｑ）に含まれる各列ベクトルを規格化することにより規格化参照行列ＮＲｍ（ｐ，ｑ）を作成する（ステップＳ２０４）。
【０３０６】
次に、走行評価装置１０１は、作成した規格化参照行列ＮＲｍ（ｐ，ｑ）に基づいて参照相関行列ＲＣｍ（ｐ，ｑ）を作成する（ステップＳ２０６）。
【０３０７】
次に、走行評価装置１０１は、作成した参照相関行列ＲＣｍ（ｐ，ｑ）に基づいて、式（２）に示す連立方程式を作成し、作成した連立方程式に基づく固有値問題を解く（ステップＳ２０８）。
【０３０８】
次に、走行評価装置１０１は、当該固有値問題を解くことによりＮ個の固有値および固有ベクトルを算出し、算出した固有値に基づいてＬ個の主成分軸として固有ベクトルＵ（ｐ，ｑ）［１］〜Ｕ（ｐ，ｑ）［Ｌ］を取得する（ステップＳ２１０）。
【０３０９】
次に、走行評価装置１０１は、規格化参照行列ＮＲｍ（ｐ，ｑ）の右側から固有ベクトルＵ（ｐ，ｑ）［１］〜Ｕ（ｐ，ｑ）［Ｌ］を乗じることにより走行分析ベクトルＲＡｎｌｖ（ｐ，ｑ）［１］〜ＲＡｎｌｖ（ｐ，ｑ）［Ｌ］をそれぞれ算出する（ステップＳ２１２）。
【０３１０】
次に、走行評価装置１０１は、算出した走行分析ベクトルＲＡｎｌｖ（ｐ，ｑ）［１］〜ＲＡｎｌｖ（ｐ，ｑ）［Ｌ］に含まれる各成分の平均すなわち全運転者の平均ＡＤＭｅａｎ（ｐ，ｑ）［１］〜ＡＤＭｅａｎ（ｐ，ｑ）［Ｌ］をそれぞれ算出する（ステップＳ２１４）。
【０３１１】
次に、走行評価装置１０１は、走行分析ベクトルＲＡｎｌｖ（ｐ，ｑ）［１］〜ＲＡｎｌｖ（ｐ，ｑ）［Ｌ］に含まれる各成分の分散すなわち全運転者の分散ＡＤＶａｒ（ｐ，ｑ）［１］〜ＡＤＶａｒ（ｐ，ｑ）［Ｌ］をそれぞれ算出する（ステップＳ２１６）。
【０３１２】
次に、走行評価装置１０１は、算出した固有ベクトルＵ（ｐ，ｑ）［１］〜Ｕ（ｐ，ｑ）［Ｌ］、全運転者の平均ＡＤＭｅａｎ（ｐ，ｑ）［１］〜ＡＤＭｅａｎ（ｐ，ｑ）［Ｌ］および全運転者の分散ＡＤＶａｒ（ｐ，ｑ）［１］〜ＡＤＶａｒ（ｐ，ｑ）［Ｌ］を保持する（ステップＳ２１８）。
【０３１３】
なお、走行評価装置１０１は、全運転者の平均を算出する処理（ステップＳ２１４）、および全運転者の分散を算出する処理（ステップＳ２１６）を並行に行ってもよいし、これらの処理の順番を入れ替えて行ってもよい。
【０３１４】
図２４は、本発明の第１の実施の形態に係る走行評価装置が対象運転者の成分得点を主成分軸ごとに算出する際の動作手順を定めたフローチャートである。図２４は、図２２のステップＳ１０６における成分得点算出処理の詳細を示している。
【０３１５】
図２４を参照して、以下、対象車両Ｃが走行した各走行ルートのうちの、たとえば走行ルートＲ（ｐ，ｑ）に対応する主成分分析を行い、当該主成分分析の結果に基づいて対象運転者の成分得点を主成分軸ごとに算出する際の動作について説明する。
【０３１６】
まず、走行評価装置１０１は、通過期間Ｖｔｒ（Ｃ，ｐ，ｑ）において対象車両Ｃで生成されたＮ種類のデータから対象データすなわち対象行列Ｔｍ（ｐ，ｑ）を作成する（ステップＳ３０２）。
【０３１７】
次に、走行評価装置１０１は、作成した対象行列Ｔｍ（ｐ，ｑ）に含まれる各列ベクトルを規格化することにより規格化対象行列ＮＴｍ（ｐ，ｑ）を作成する（ステップＳ３０４）。
【０３１８】
次に、走行評価装置１０１は、規格化対象行列ＮＴｍ（ｐ，ｑ）の右側から固有ベクトルＵ（ｐ，ｑ）［１］〜Ｕ（ｐ，ｑ）［Ｌ］を乗じることにより対象分析ベクトルＴＡｎｌｖ（ｐ，ｑ）［１］〜ＴＡｎｌｖ（ｐ，ｑ）［Ｌ］をそれぞれ算出する（ステップＳ３０６）。
【０３１９】
次に、走行評価装置１０１は、算出した対象分析ベクトルＴＡｎｌｖ（ｐ，ｑ）［１］〜ＴＡｎｌｖ（ｐ，ｑ）［Ｌ］に基づいて主成分プロット図を作成する（ステップＳ３０８）。
【０３２０】
次に、走行評価装置１０１は、算出した対象分析ベクトルＴＡｎｌｖ（ｐ，ｑ）［１］〜ＴＡｎｌｖ（ｐ，ｑ）［Ｌ］に基づいて危険性を判定する（ステップＳ３１０）。
【０３２１】
次に、走行評価装置１０１は、全運転者の平均ＡＤＭｅａｎ（ｐ，ｑ）［１］〜ＡＤＭｅａｎ（ｐ，ｑ）［Ｌ］を対象分析ベクトルＴＡｎｌｖ（ｐ，ｑ）［１］〜ＴＡｎｌｖ（ｐ，ｑ）［Ｌ］の平均としてそれぞれ用いて、対象分散ＴＡＶａｒ（ｐ，ｑ）［１］〜ＴＡＶａｒ（ｐ，ｑ）［Ｌ］を算出する（ステップＳ３１２）。
【０３２２】
次に、走行評価装置１０１は、全運転者の分散ＡＤＶａｒ（ｐ，ｑ）［１］〜ＡＤＶａｒ（ｐ，ｑ）［Ｌ］を対象分散ＴＡＶａｒ（ｐ，ｑ）［１］〜ＴＡＶａｒ（ｐ，ｑ）［Ｌ］でそれぞれ除した値Ｖ（ｐ，ｑ）［１］〜Ｖ（ｐ，ｑ）［Ｌ］に基づいて成分得点Ｓｃｒ（ｐ，ｑ）［１］〜Ｓｃｒ（ｐ，ｑ）［Ｌ］を算出する（ステップＳ３１４）。
【０３２３】
次に、走行評価装置１０１は、算出した成分得点Ｓｃｒ（ｐ，ｑ）［１］〜Ｓｃｒ（ｐ，ｑ）［Ｌ］のいずれかが１００を超えた場合（ステップＳ３１６でＹＥＳ）、１００を超えた成分得点を１００に設定する（ステップＳ３１８）。
【０３２４】
一方、走行評価装置１０１は、算出した成分得点Ｓｃｒ（ｐ，ｑ）［１］〜Ｓｃｒ（ｐ，ｑ）［Ｌ］のいずれも１００を超えない場合（ステップＳ３１６でＮＯ）、対象運転者の成分得点を主成分軸ごとに算出する処理を終了する。
【０３２５】
なお、走行評価装置１０１は、主成分プロット図を作成する処理（ステップＳ３０８）、および危険性を判定する処理（ステップＳ３１０）を、対象分析ベクトルを算出する処理（Ｓ３０６）より後であれば、いずれのステップで行ってもよい。
【０３２６】
また、本発明の第１の実施の形態に係る走行評価装置は、走行データおよび対象データの規格化を行う構成であるとしたが、これに限定するものではない。走行評価装置は、たとえば、走行データおよび対象データの単位が揃っている場合、走行データおよび対象データの規格化を行わない構成であってもよい。
【０３２７】
また、本発明の第１の実施の形態に係る走行評価装置では、走行データに対象データが含まれる構成であるとしたが、これに限定するものではない。走行評価装置では、走行データに対象データが含まれない構成であってもよい。
【０３２８】
ところで、たとえば非特許文献１に記載の安全運転診断では、車両の走行に関する情報を用いて安全運転の診断を行っている。このような非特許文献１に記載の技術を超えて、安全運転診断を受ける運転者が自己の運転についてより正しい評価を受けることができる走行評価装置が求められている。
【０３２９】
これに対して、本発明の第１の実施の形態に係る走行評価装置では、データ振分部２３における走行データ取得部４４は、同じ走行ルートにおける、複数の車両の走行に関するＮ（Ｎは２以上の整数）種類のデータであって複数の生成タイミングにおけるデータである走行データを取得する。主成分軸取得部２６は、走行データ取得部４４によって取得された走行データを用いて主成分分析を行い、主成分分析により得られる固有値に基づいてＬ（ＬはＮより小さい１以上の整数）個の主成分軸を取得する。そして、評価値算出部２７は、主成分軸取得部２６によって取得されたＬ個の主成分軸、走行データ、および上記同じ走行ルートにおける、評価対象の運転者である対象運転者が運転する車両の走行に関するＮ種類のデータであって複数の生成タイミングにおけるデータである対象データに基づいて、対象運転者の評価値を主成分軸ごとに算出する。
【０３３０】
このように、Ｎ種類の走行データを用いて多変量解析である主成分分析を行ってＬ個の主成分軸を取得し、取得したＬ個の主成分軸について対象運転者の評価値を算出する構成により、Ｎより小さいＬ個の主成分軸を用いてＮ種類の対象データの分布を表すことができるので、当該対象データの分布の特徴を容易に把握することができる。これにより、対象運転者の運転特性を的確に把握することができるので、当該運転特性に基づいて対象運転者の運転をより正しく評価することができる。
【０３３１】
また、本発明の第１の実施の形態に係る走行評価装置では、評価値算出部２７は、走行データのＬ個の主成分軸についての統計値である走行統計値、および対象データのＬ個の主成分軸についての統計値である対象統計値を算出する。そして、評価値算出部２７は、算出した走行統計値および対象統計値に基づいて、対象運転者の評価値を主成分軸ごとに算出する。
【０３３２】
このように、Ｌ個の主成分軸についての走行データの分布の特徴を示す走行統計値、およびＬ個の主成分軸についての対象データの分布の特徴を示す対象統計値を算出する構成により、走行データの分布と対象データの分布との関係を取得することができるので、当該関係に基づいて全運転者に対する対象運転者の相対的な評価を簡易に行うことができる。
【０３３３】
また、本発明の第１の実施の形態に係る走行評価装置では、データ規格化部２４は、走行データおよび対象データを規格化する。主成分軸取得部２６は、データ規格化部２４によって規格化された走行データを用いて主成分分析を行う。評価値算出部２７は、Ｌ個の主成分軸、規格化された走行データ、およびデータ規格化部２４によって規格化された対象データに基づいて、対象運転者の評価値を主成分軸ごとに算出する。
【０３３４】
このような構成により、データの種類に応じてデータの単位が異なる場合においても、対象運転者の評価値を主成分軸ごとに正しく算出することができる。
【０３３５】
また、本発明の第１の実施の形態に係る走行評価装置では、上記走行ルートは、車両が交差点に流入する道路部分である流入ルート、および車両が当該交差点から流出する道路部分である流出ルートの組である。
【０３３６】
このような構成により、たとえば車両の右折、左折または直進に応じて車両の走行状態の異なる交差点が走行ルートの起点または終点となることを回避することができるので、起点近傍および終点近傍における車両の走行状態のばらつきを抑制することができる。これにより、走行状態が類似する車両同士を分析対象とすることができるので、対象運転者の評価値をより適切に算出することができる。
【０３３７】
また、車両が進行可能な方向を複数有する交差点の単位で組を設けることができるので、車両が複数の交差点を経由して走行する場合においても、当該車両が走行した走行ルートをより正しく特定することができる。
【０３３８】
また、本発明の第１の実施の形態に係る走行評価装置では、走行データ取得部４４は、複数の上記組における走行データをそれぞれ取得する。主成分軸取得部２６は、上記組ごとに、走行データを用いて主成分分析を行い、前成分分析により得られる固有値に基づいてＬ個の主成分軸を取得する。評価値算出部２７は、上記組ごとに、主成分軸取得部２６によって取得されたＬ個の主成分軸、走行データ、および上記組における対象データに基づいて、対象運転者の評価値を主成分軸ごとに算出する。そして、上記組における流入ルートは、他の上記組における流出ルートと重複しない。
【０３３９】
このような構成により、ある組における走行データの一部および対象データの一部と他の組における走行データの一部および対象データの一部とがそれぞれ重複することを回避することができるので、データ処理における冗長性を回避することができる。
【０３４０】
また、本発明の第１の実施の形態に係る走行評価装置では、走行データ取得部４４は、複数の上記組における走行データをそれぞれ取得する。主成分軸取得部２６は、上記組ごとに、走行データを用いて主成分分析を行い、主成分分析により得られる固有値に基づいてＬ個の主成分軸を取得する。評価値算出部２７は、上記組ごとに、主成分軸取得部２６によって取得されたＬ個の主成分軸、走行データ、および上記組における対象データに基づいて、対象運転者の評価値を主成分軸ごとに算出し、算出した各評価値に基づいて対象運転者を総合的に評価する。
【０３４１】
このように、対象運転者が運転する車両である対象車両が複数の走行ルートにわたって走行する場合において、走行ルートごとに評価値が算出される構成により、対象車両以外の車両が当該複数の走行ルートを対象車両と同じように走行しない場合においても、各走行ルートにおいて評価値を適切に算出することができるので、算出した各評価値に基づいて対象運転者を総合的に正しく評価することができる。
【０３４２】
また、本発明の第１の実施の形態に係る走行評価装置では、対象データ表示部３６は、主成分軸取得部２６によって取得されたＬ個の主成分軸から、固有値に基づいて主成分軸を最大で３つ選択し、選択した主成分軸における対象データの位置を表示する。
【０３４３】
このような構成により、選択した主成分軸の数に応じた次元数のグラフに対象データをプロットして表示することができるので、対象データの分布の特徴をより見やすくすることができる。
【０３４４】
また、本発明の第１の実施の形態に係る走行評価装置では、対象データ表示部３６は、対象データの生成タイミングに応じて対象データの表示方法を変える。
【０３４５】
このような構成により、対象データの時間変化を容易に把握することができる。
【０３４６】
また、本発明の第１の実施の形態に係る走行評価装置では、危険性判定部３７は、主成分軸における対象データの位置に基づいて対象運転者の運転の危険性を判定する。
【０３４７】
このような構成により、たとえばアクセル踏込度、速度およびブレーキ踏込度等のデータの種類を複数重ね合わせた主成分軸に基づいて危険性を判定することで、データの種類ごとに対象運転者の運転の危険性を判定する場合と比べて危険性をより正確に判定することができる。
【０３４８】
次に、本発明の他の実施の形態について図面を用いて説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。
【０３４９】
＜第２の実施の形態＞
本実施の形態は、第１の実施の形態に係る走行評価装置と比べて、対象運転者の評価をリアルタイムに算出する走行評価装置に関する。以下で説明する内容以外は第１の実施の形態に係る走行評価装置と同様である。
【０３５０】
［構成および基本動作］
図２５は、本発明の第２の実施の形態に係る安全運転評価システムの構成を示す図である。
【０３５１】
図２５を参照して、安全運転評価システム２０２は、サーバ（走行評価装置）１１１と、車両Ａ〜Ｇと、対象車両Ｈとを備える。安全運転評価システム２０２における車両Ａ〜Ｇの動作は、図１に示す安全運転評価システム２０１における車両Ａ〜Ｇとそれぞれ同様である。
【０３５２】
たとえば、対象車両Ｈでは、運転者すなわち対象運転者の運転の評価がリアルタイムに行われる。
【０３５３】
［対象車両の構成］
図２６は、本発明の第２の実施の形態に係る安全運転評価システムにおける対象車両の構成を示す図である。
【０３５４】
図２６を参照して、対象車両Ｈは、アンテナ５３と、無線端末装置（走行評価装置）６０と、中継装置５４と、集約部５５と、サンプリング部５６と、センサ５７と、位置情報取得部５８とを備える。
【０３５５】
対象車両Ｈにおけるアンテナ５３、中継装置５４、集約部５５、サンプリング部５６、センサ５７および位置情報取得部５８の動作は、図２に示す車両Ｚにおけるアンテナ５３、中継装置５４、集約部５５、サンプリング部５６、センサ５７および位置情報取得部５８とそれぞれ同様である。
【０３５６】
走行評価装置１０２は、サーバ１１１と、無線端末装置６０とを備える。走行評価装置１０２は、たとえば、対象運転者による対象車両Ｈの運転中において対象運転者の評価値を算出する。
【０３５７】
［走行評価装置の構成］
図２７は、本発明の第２の実施の形態に係る安全運転評価システムにおけるサーバの構成を示す図である。
【０３５８】
図２７を参照して、サーバ１１１は、アンテナ１０と、データ蓄積部２２と、データ規格化部２４と、統計値算出部２５と、主成分軸取得部２６と、走行データ分析部（評価値算出部）７９と、走行データ取得部４４と、通信部６１と、参照通過期間決定部６３とを備える。
【０３５９】
サーバ１１１におけるアンテナ１０、データ蓄積部２２、データ規格化部２４、統計値算出部２５および主成分軸取得部２６の動作は、図４に示す走行評価装置１０１におけるアンテナ１０、データ蓄積部２２、データ規格化部２４、統計値算出部２５および主成分軸取得部２６とそれぞれ同様である。サーバ１１１における走行データ分析部７９の動作は、図４に示す評価値算出部２７における走行データ分析部２８と同様である。
【０３６０】
通信部６１は、アンテナ１０を介して対象車両Ｈに備えられた無線端末装置６０と情報のやり取りを行う。
【０３６１】
図２８は、本発明の第２の実施の形態に係る安全運転評価システムにおける無線端末装置の構成を示す図である。
【０３６２】
図２８を参照して、無線端末装置６０は、走行ルート情報保持部４１と、アンテナ５１と、通信部７１と、リアルタイム評価制御部７２と、データ蓄積部７３と、対象データ取得部７４と、現走行ルート情報取得部７５と、データ規格化部７６と、統計値算出部７７と、評価値算出部７８とを備える。評価値算出部７８は、分析結果格納部２９と、対象データ分析部３０とを含む。対象データ分析部３０は、内積算出部３１と、分散算出部３２と、成分得点算出部３３と、総合得点算出部３４と、レーダチャート作成部３５と、対象データ表示部３６と、危険性判定部３７と、走行ルート得点算出部３８とを含む。
【０３６３】
無線端末装置６０におけるアンテナ５１、データ蓄積部７３、データ規格化部７６および統計値算出部７７の動作は、図４に示す走行評価装置１０１におけるアンテナ１０、データ蓄積部２２、データ規格化部２４および統計値算出部２５とそれぞれ同様である。
【０３６４】
無線端末装置６０における走行ルート情報保持部４１の動作は、図６に示すデータ振分部２３における走行ルート情報保持部４１と同様である。
【０３６５】
評価値算出部７８における分析結果格納部２９および対象データ分析部３０の動作は、図４に示す走行評価装置１０１における分析結果格納部２９および対象データ分析部３０とそれぞれ同様である。
【０３６６】
通信部７１は、アンテナ１０を介して対象車両Ｈに備えられた中継装置５４およびサーバ１１１と情報のやり取りを行う。
【０３６７】
［無線端末装置６０における処理その１］
再び図２８を参照して、無線端末装置６０におけるリアルタイム評価制御部７２は、たとえば、通信部７１経由でドライビングデータを図２６に示す中継装置５４から受信すると、受信したドライビングデータをデータ蓄積部７３に蓄積するとともに、当該ドライビングデータに含まれる座標情報を現走行ルート情報取得部７５へ出力する。
【０３６８】
現走行ルート情報取得部７５は、たとえば、リアルタイム評価制御部７２から座標情報を受けると、受けた座標情報、および走行ルート情報保持部４１が保持する走行ルート情報に基づいて、以下の処理を行う。
【０３６９】
すなわち、現走行ルート情報取得部７５は、自己の無線端末装置６０を備える対象車両Ｈが現在走行している走行ルートである現走行ルートたとえばＲ（ｐ，ｑ）を決定する。
【０３７０】
現走行ルート情報取得部７５は、決定した現走行ルートＲ（ｐ，ｑ）についての走行ルート情報を走行ルート情報保持部４１から取得し、取得した走行ルート情報を現走行ルート情報としてリアルタイム評価制御部７２、対象データ取得部７４および評価値算出部７８へ出力する。
【０３７１】
リアルタイム評価制御部７２は、現走行ルート情報取得部７５から現走行ルート情報を受けると、受けた現走行ルート情報を通信部７１経由でサーバ１１１へ送信する。なお、リアルタイム評価制御部７２は、上記ドライビングデータを通信部７１経由でサーバ１１１へ送信してもよい。
【０３７２】
［サーバ１１１における処理］
再び図２７を参照して、サーバ１１１における通信部６１は、たとえば、複数の車両Ｚからドライビングデータをアンテナ１０経由で受信すると、受信した各ドライビングデータを図５に示すようなデータベースＤＢとしてデータ蓄積部２２に蓄積する。なお、通信部６１は、たとえば、対象車両Ｈからドライビングデータを受信する場合、対象車両Ｈから受信したドライビングデータをデータ蓄積部２２に蓄積する。
【０３７３】
また、通信部６１は、たとえば、対象車両Ｈから現走行ルート情報をアンテナ１０経由で受信すると、受信した現走行ルート情報を参照通過期間決定部６３および走行データ取得部４４へ出力する。
【０３７４】
参照通過期間決定部６３は、たとえば、通信部６１から現走行ルート情報を受けると、受けた現走行ルート情報に基づいて、対象車両Ｈが現走行ルートＲ（ｐ，ｑ）を現在走行していることを把握する。
【０３７５】
そして、参照通過期間決定部６３は、たとえば、対象車両Ｈが現走行ルートＲ（ｐ，ｑ）を走行している状況と似た状況において他の車両Ｚが現走行ルートＲ（ｐ，ｑ）を通過した期間である参照通過期間を決定する。この際、参照通過期間決定部６３は、たとえば、現在の日付、曜日、時刻、天候および季節等の所定条件に基づいて参照通過期間を決定する。参照通過期間決定部６３は、たとえば、決定した参照通過期間を示す情報である参照通過期間情報を走行データ取得部４４へ出力する。
【０３７６】
［参照行列］
走行データ取得部４４は、通信部６１から受ける現走行ルート情報、および参照通過期間決定部６３から受ける参照通過期間情報に基づいて、現走行ルートＲ（ｐ，ｑ）における、複数の車両の走行に関するＮ種類たとえば７種類のデータであって複数の生成タイミングにおけるデータである走行データを取得する、具体的には、参照行列を作成する。
【０３７７】
より詳細には、走行データ取得部４４は、たとえば、現走行ルートＲ（ｐ，ｑ）および参照通過期間に基づいて、参照通過期間において現走行ルートの少なくとも一部を走行した車両である参照通過車両をデータ蓄積部２２において蓄積されているデータベースＤＢから特定する。
【０３７８】
そして、走行データ取得部４４は、たとえば、特定した参照通過車両が現走行ルートＲ（ｐ，ｑ）を通過した期間において生成された７種類のデータをデータベースＤＢから取得し、取得した７種類のデータに基づいて参照行列Ｒｍ（ｐ，ｑ）を作成する。
【０３７９】
走行データ取得部４４は、作成した参照行列Ｒｍ（ｐ，ｑ）をデータ規格化部２４および統計値算出部２５へ出力する。
【０３８０】
［データの規格化］
統計値算出部２５は、走行データ取得部４４から参照行列Ｒｍ（ｐ，ｑ）を受けると、受けた参照行列Ｒｍ（ｐ，ｑ）に含まれる列ベクトルの統計値を算出し、算出した統計値をデータ規格化部２４へ出力する。
【０３８１】
データ規格化部２４は、統計値算出部２５から参照行列Ｒｍ（ｐ，ｑ）に含まれる列ベクトルの統計値を受けると、受けた統計値を用いて参照行列Ｒｍ（ｐ，ｑ）に含まれる対応の各列ベクトルをそれぞれ規格化し、規格化参照行列ＮＲｍ（ｐ，ｑ）を作成する。
【０３８２】
データ規格化部２４は、作成した規格化参照行列ＮＲｍ（ｐ，ｑ）を主成分軸取得部２６および走行データ分析部７９へ出力する。
【０３８３】
［主成分分析］
主成分軸取得部２６は、たとえば、データ規格化部２４から受ける規格化参照行列ＮＲｍ（ｐ，ｑ）に基づいて主成分分析を行い、７つの固有値すなわちλ（ｐ，ｑ）［１］〜λ（ｐ，ｑ）［７］、および固有値λ（ｐ，ｑ）［１］〜λ（ｐ，ｑ）［７］にそれぞれ対応する固有ベクトルＵ（ｐ，ｑ）［１］〜Ｕ（ｐ，ｑ）［７］を算出する。ここで、ｊ＜ｋである場合において、λ（ｐ，ｑ）［ｊ］≧λ（ｐ，ｑ）［ｋ］とする。
【０３８４】
主成分軸取得部２６は、算出した固有値λ（ｐ，ｑ）［１］〜λ（ｐ，ｑ）［７］のうち、たとえば、固有値が大きい順にＬ個の固有値λ（ｐ，ｑ）［１］〜λ（ｐ，ｑ）［Ｌ］を取得し、取得したＬ個の固有値に対応する固有ベクトルＵ（ｐ，ｑ）［１］〜Ｕ（ｐ，ｑ）［Ｌ］をＬ個の主成分軸として取得する。
【０３８５】
主成分軸取得部２６は、取得した固有ベクトルＵ（ｐ，ｑ）［１］〜Ｕ（ｐ，ｑ）［Ｌ］を走行データ分析部７９へ出力する。
【０３８６】
また、主成分軸取得部２６は、算出した固有値λ（ｐ，ｑ）［１］〜λ（ｐ，ｑ）［Ｌ］およびデータの種類数Ｎたとえば７を含む情報である固有値情報を通信部６１経由で無線端末装置６０へ送信する。
【０３８７】
［走行データの分析］
走行データ分析部７９は、たとえば、主成分軸取得部２６から受けるＬ個の固有ベクトルに基づいて、データ規格化部２４から受ける規格化参照行列を分析し、第１主成分〜第Ｌ主成分についての全運転者の平均および分散すなわち走行統計値を算出する。
【０３８８】
具体的には、走行データ分析部７９は、走行統計値として、たとえば、平均ＡＤＭｅａｎ（ｐ，ｑ）［１］〜ＡＤＭｅａｎ（ｐ，ｑ）［Ｌ］および分散ＡＤＶａｒ（ｐ，ｑ）［１］〜ＡＤＶａｒ（ｐ，ｑ）［Ｌ］を算出する。
【０３８９】
走行データ分析部７９は、たとえば、算出した走行統計値および固有ベクトルＵ（ｐ，ｑ）［１］〜Ｕ（ｐ，ｑ）［Ｌ］の成分すなわち固有ベクトルの各係数を含む情報である分析結果情報を通信部６１経由で無線端末装置６０へ送信する。
【０３９０】
［無線端末装置６０における処理その２］
再び図２８を参照して、無線端末装置６０におけるリアルタイム評価制御部７２は、たとえば、通信部７１経由で分析結果情報をサーバ１１１から受信すると、受信した分析結果情報に含まれる走行統計値および固有ベクトルの各係数を評価値算出部７８における分析結果格納部２９に格納する。
【０３９１】
また、リアルタイム評価制御部７２は、たとえば、通信部７１経由で固有値情報をサーバ１１１から受信すると、受信した固有値情報に含まれる固有値およびデータの種類数Ｎを評価値算出部７８における分析結果格納部２９に格納する。
【０３９２】
［対象行列］
対象データ取得部７４は、現走行ルート情報取得部７５から現走行ルート情報を受けると、受けた現走行ルート情報に基づいて、自己の無線端末装置６０を備える対象車両Ｈの運転中に生成された対象データであって、当該対象データの複数の生成タイミングが、走行データの複数の生成タイミングよりも新しいタイミングを含む対象データを取得する、具体的には対象行列を作成する。
【０３９３】
より詳細には、対象データ取得部７４は、たとえば、現走行ルート（ｐ，ｑ）に基づいて対象行列を作成する。
【０３９４】
具体的には、対象データ取得部７４は、たとえば、現走行ルート（ｐ，ｑ）を走行中の対象車両Ｈにおいて生成された７種類のデータをデータ蓄積部７３において蓄積されているドライビングデータからサンプリング間隔より長い所定時間Ｔｉｎｔごとに取得し、取得したドライビングデータから対象行列Ｔｍ（ｐ，ｑ）を作成する。
【０３９５】
ここで、現走行ルート（ｐ，ｑ）を走行中の対象車両Ｈにおいて生成されるデータ数はサンプリングタイミングごとに増加するので、対象データ取得部７４が所定時間Ｔｉｎｔごとに作成する対象行列Ｔｍ（ｐ，ｑ）の行数は、所定時間Ｔｉｎｔごとに増加する。
【０３９６】
対象データ取得部７４は、たとえば、作成した対象行列Ｔｍ（ｐ，ｑ）を所定時間Ｔｉｎｔごとにデータ規格化部７６および統計値算出部７７へ出力する。
【０３９７】
［データの規格化］
統計値算出部７７は、対象データ取得部７４から対象行列Ｔｍ（ｐ，ｑ）を受けると、受けた対象行列Ｔｍ（ｐ，ｑ）に含まれる列ベクトルの統計値を算出し、算出した統計値をデータ規格化部７６へ出力する。当該統計値は、所定時間Ｔｉｎｔの間隔でデータ規格化部７６へ出力される。
【０３９８】
データ規格化部７６は、統計値算出部７７から対象行列Ｔｍ（ｐ，ｑ）に含まれる列ベクトルの統計値を受けると、受けた統計値を用いて対象行列Ｔｍ（ｐ，ｑ）に含まれる対応の各列ベクトルをそれぞれ規格化し、規格化対象行列ＮＴｍ（ｐ，ｑ）を作成する。当該規格化対象行列ＮＴｍ（ｐ，ｑ）は、所定時間Ｔｉｎｔの間隔で作成される。
【０３９９】
データ規格化部７６は、作成した規格化対象行列ＮＴｍ（ｐ，ｑ）を評価値算出部７８へ所定時間Ｔｉｎｔごとに出力する。
【０４００】
［対象データの分析］
対象データ分析部３０は、規格化対象行列ＮＴｍ（ｐ，ｑ）をデータ規格化部７６から受けると、主成分分析の結果に基づいて、受けた規格化対象行列ＮＴｍ（ｐ，ｑ）すなわち対象データを分析する。
【０４０１】
対象データ分析部３０は、たとえば、主成分プロット図を所定時間Ｔｉｎｔごとに更新することにより、対象車両Ｈを運転する対象運転者の評価をリアルタイムに表示する。
【０４０２】
また、対象データ分析部３０は、たとえば、対象運転者の運転の危険性の判定を所定時間Ｔｉｎｔごとに行い、危険な運転操作についての警告を対象運転者にリアルタイムに通知する。
【０４０３】
以上のように、本発明の第２の実施の形態に係る走行評価装置では、走行データ分析部７９および評価値算出部７８は、対象運転者による車両の運転中において対象運転者の評価値を算出する。対象データは、当該運転中に生成されたデータである。そして、当該対象データの複数の生成タイミングは、走行データの複数の生成タイミングよりも新しいタイミングを含む。
【０４０４】
このような構成により、対象運転者は、運転中に自己の評価値を認識することができるので、たとえば悪い評価値に繋がる運転を行った場合における交通状況および運転操作をリアルタイムで認識できることから、自己の運転において反省すべき点を容易に把握することができる。
【０４０５】
上記実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記説明ではなく特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【０４０６】
以上の説明は、以下に付記する特徴を含む。
【０４０７】
［付記１］
同じ走行ルートにおける、複数の車両の走行に関するＮ（Ｎは２以上の整数）種類のデータであって複数の生成タイミングにおけるデータである走行データを取得する走行データ取得部と、
前記走行データ取得部によって取得された前記走行データを用いて主成分分析を行い、前記主成分分析により得られる固有値に基づいてＬ（ＬはＮより小さい１以上の整数）個の主成分軸を取得する主成分軸取得部と、
前記主成分軸取得部によって取得された前記Ｌ個の主成分軸、前記走行データ、および前記同じ走行ルートにおける、評価対象の運転者である対象運転者が運転する車両の走行に関する前記Ｎ種類のデータであって複数の生成タイミングにおけるデータである対象データに基づいて、前記対象運転者の評価値を前記主成分軸ごとに算出する評価値算出部とを備え、
前記走行データ取得部は、前記走行データとして、前記同じ走行ルートにおける、７台の車両の走行に関する７種類のデータであって前記複数の生成タイミングにおけるデータである参照行列を作成し、
前記主成分軸取得部は、前記走行データ取得部によって作成された前記参照行列を用いて前記主成分分析を行い、前記主成分分析により得られる固有値に基づいて４個の主成分軸を取得し、
前記評価値算出部は、前記対象データとして、前記主成分軸取得部によって取得された４個の主成分軸、前記走行データ、および前記同じ走行ルートにおける、前記対象運転者が運転する車両の走行に関する７種類のデータであって前記複数の生成タイミングにおけるデータである対象行列に基づいて、前記対象運転者の評価値を前記主成分軸ごとに算出する、走行評価装置。
【符号の説明】
【０４０８】
１０  アンテナ
２１  データ受信部
２２  データ蓄積部
２３  データ振分部
２４  データ規格化部
２５  統計値算出部
２６  主成分軸取得部
２７  評価値算出部
２８  走行データ分析部
２９  分析結果格納部
３０  対象データ分析部
３１  内積算出部
３２  分散算出部
３３  成分得点算出部
３４  総合得点算出部
３５  レーダチャート作成部
３６  対象データ表示部
３７  危険性判定部
３８  走行ルート得点算出部
４１  走行ルート情報保持部
４２  対象走行ルート情報取得部
４３  通過期間取得部
４４  走行データ取得部
４５  対象データ取得部
５１，５３  アンテナ
５２  無線端末装置
５４  中継装置
５５  集約部
５６  サンプリング部
５７  センサ
５８  位置情報取得部
６０  無線端末装置（走行評価装置）
６１  通信部
６３  参照通過期間決定部
７１  通信部
７２  リアルタイム評価制御部
７３  データ蓄積部
７４  対象データ取得部
７５  現走行ルート情報取得部
７６  データ規格化部
７７  統計値算出部
７８  評価値算出部
７９  走行データ分析部（評価値算出部）
１０１，１０２  走行評価装置
１１１  サーバ（走行評価装置）
２０１，２０２  安全運転評価システム
Ａ〜Ｇ，Ｚ  車両
Ｃ，Ｈ  対象車両
【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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【図２７】
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【図２８】
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