(57)【要約】  車両故障予測システムは、自己が搭載される車両における機能部から前記車両に関する計測結果を示す機能部情報を取得する１または複数の監視装置と、管理装置とを備え、前記監視装置は、取得した前記機能部情報を外部ネットワーク経由で前記管理装置へ送信し、前記管理装置は、１または複数の前記監視装置から受信した複数の前記機能部情報に基づいて、機械学習による学習モデルを作成し、作成した前記学習モデルを１または複数の前記監視装置へ送信し、前記監視装置は、自己が搭載される前記車両における前記機能部から取得した新たな前記機能部情報、および前記管理装置から受信した前記学習モデルに基づいて、自己が搭載される前記車両の故障を予測する。
2020110446.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自己が搭載される車両における機能部から前記車両に関する計測結果を示す機能部情報を取得する１または複数の監視装置と、
管理装置とを備え、
前記監視装置は、取得した前記機能部情報を外部ネットワーク経由で前記管理装置へ送信し、
前記管理装置は、１または複数の前記監視装置から受信した複数の前記機能部情報に基づいて、機械学習による学習モデルを作成し、作成した前記学習モデルを１または複数の前記監視装置へ送信し、
前記監視装置は、自己が搭載される前記車両における前記機能部から取得した新たな前記機能部情報、および前記管理装置から受信した前記学習モデルに基づいて、自己が搭載される前記車両の故障を予測する、車両故障予測システム。
【請求項２】
前記監視装置は、自己が搭載される前記車両の故障の予測結果を前記外部ネットワークへ送信する、請求項１に記載の車両故障予測システム。
【請求項３】
前記監視装置および前記管理装置は、前記監視装置が搭載される前記車両における端末装置を介して情報の送受信を行う、請求項１または請求項２に記載の車両故障予測システム。
【請求項４】
前記車両故障予測システムは、さらに、
前記外部ネットワークに設けられ、前記監視装置による前記車両の故障の予測結果を端末装置に通知する外部装置を備える、請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の車両故障予測システム。
【請求項５】
前記外部装置は、前記予測結果を特定の端末装置に選択的に通知する、請求項４に記載の車両故障予測システム。
【請求項６】
前記監視装置は、自己が搭載される前記車両の状況を示す状況情報の送信要求を受信して、前記車両の故障の予測結果を前記送信要求の送信元に通知する、請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の車両故障予測システム。
【請求項７】
監視装置であって、
前記監視装置が搭載される車両における機能部から前記車両に関する計測結果を示す機能部情報を取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記機能部情報を管理装置へ送信する送信部と、
１または複数の前記監視装置から受信した複数の前記機能部情報に基づいて前記管理装置により作成された、機械学習による学習モデル、および前記取得部により取得された新たな前記機能部情報に基づいて、前記車両の故障を予測する予測部とを備える、監視装置。
【請求項８】
１または複数の監視装置と、管理装置とを備える車両故障予測システムにおける車両故障予測方法であって、
前記監視装置が、自己が搭載される車両における機能部から前記車両に関する計測結果を示す機能部情報を取得するステップと、
前記監視装置が、取得した前記機能部情報を外部ネットワーク経由で前記管理装置へ送信するステップと、
前記管理装置が、１または複数の前記監視装置から受信した複数の前記機能部情報に基づいて、機械学習による学習モデルを作成するステップと、
前記管理装置が、作成した前記学習モデルを１または複数の前記監視装置へ送信するステップと、
前記監視装置が、自己が搭載される前記車両における前記機能部から取得した新たな前記機能部情報、および前記管理装置から受信した前記学習モデルに基づいて、自己が搭載される前記車両の故障を予測するステップとを含む、車両故障予測方法。
【請求項９】
監視装置における車両故障予測方法であって、
前記監視装置が搭載される車両における機能部から前記車両に関する計測結果を示す機能部情報を取得するステップと、
取得した前記機能部情報を管理装置へ送信するステップと、
１または複数の前記監視装置から受信した複数の前記機能部情報に基づいて前記管理装置により作成された、機械学習による学習モデル、および取得した新たな前記機能部情報に基づいて、前記車両の故障を予測するステップとを含む、車両故障予測方法。
【請求項１０】
監視装置において用いられる車両故障予測プログラムであって、
コンピュータを、
前記監視装置が搭載される車両における機能部から前記車両に関する計測結果を示す機能部情報を取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記機能部情報を管理装置へ送信する送信部と、
１または複数の前記監視装置から受信した複数の前記機能部情報に基づいて前記管理装置により作成された、機械学習による学習モデル、および前記取得部により取得された新たな前記機能部情報に基づいて、前記車両の故障を予測する予測部、
として機能させるための、車両故障予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両故障予測システム、監視装置、車両故障予測方法および車両故障予測プログラムに関する。
この出願は、２０１８年１１月２７日に出願された日本出願特願２０１８−２２１２６１号を基礎とする優先権を主張し、その開示のすべてをここに取り込む。
【背景技術】
【０００２】
“車載ネットワークでのサイバー攻撃を検知する技術を開発：富士通”、［ｏｎｌｉｎｅ］、［平成３０年１１月１９日検索］、インターネット〈ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｐｒ．ｆｕｊｉｔｓｕ．ｃｏｍ／ｊｐ／ｎｅｗｓ／２０１８／０１／２４−１．ｈｔｍｌ〉（非特許文献１）には、ＣＡＮ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）（登録商標）の規格に従うメッセージの受信周期を学習し、学習した周期に対応するメッセージの受信数と実際の受信数とのずれを利用して、車載ネットワークでのサイバー攻撃を検知する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】“車載ネットワークでのサイバー攻撃を検知する技術を開発：富士通”、［ｏｎｌｉｎｅ］、［平成３０年１１月１９日検索］、インターネット〈ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｐｒ．ｆｕｊｉｔｓｕ．ｃｏｍ／ｊｐ／ｎｅｗｓ／２０１８／０１／２４−１．ｈｔｍｌ〉
【発明の概要】
【０００４】
（１）本開示の車両故障予測システムは、自己が搭載される車両における機能部から前記車両に関する計測結果を示す機能部情報を取得する１または複数の監視装置と、管理装置とを備え、前記監視装置は、取得した前記機能部情報を外部ネットワーク経由で前記管理装置へ送信し、前記管理装置は、１または複数の前記監視装置から受信した複数の前記機能部情報に基づいて、機械学習による学習モデルを作成し、作成した前記学習モデルを１または複数の前記監視装置へ送信し、前記監視装置は、自己が搭載される前記車両における前記機能部から取得した新たな前記機能部情報、および前記管理装置から受信した前記学習モデルに基づいて、自己が搭載される前記車両の故障を予測する。
【０００５】
（７）本開示の監視装置は、前記監視装置が搭載される車両における機能部から前記車両に関する計測結果を示す機能部情報を取得する取得部と、前記取得部により取得された前記機能部情報を管理装置へ送信する送信部と、１または複数の前記監視装置から受信した複数の前記機能部情報に基づいて前記管理装置により作成された、機械学習による学習モデル、および前記取得部により取得された新たな前記機能部情報に基づいて、前記車両の故障を予測する予測部とを備える。
【０００６】
（８）本開示の車両故障予測方法は、１または複数の監視装置と、管理装置とを備える車両故障予測システムにおける車両故障予測方法であって、前記監視装置が、自己が搭載される車両における機能部から前記車両に関する計測結果を示す機能部情報を取得するステップと、前記監視装置が、取得した前記機能部情報を外部ネットワーク経由で前記管理装置へ送信するステップと、前記管理装置が、１または複数の前記監視装置から受信した複数の前記機能部情報に基づいて、機械学習による学習モデルを作成するステップと、前記管理装置が、作成した前記学習モデルを１または複数の前記監視装置へ送信するステップと、前記監視装置が、自己が搭載される前記車両における前記機能部から取得した新たな前記機能部情報、および前記管理装置から受信した前記学習モデルに基づいて、自己が搭載される前記車両の故障を予測するステップとを含む。
【０００７】
（９）本開示の車両故障予測方法は、監視装置における車両故障予測方法であって、前記監視装置が搭載される車両における機能部から前記車両に関する計測結果を示す機能部情報を取得するステップと、取得した前記機能部情報を管理装置へ送信するステップと、１または複数の前記監視装置から受信した複数の前記機能部情報に基づいて前記管理装置により作成された、機械学習による学習モデル、および取得した新たな前記機能部情報に基づいて、前記車両の故障を予測するステップとを含む。
【０００８】
（１０）本開示の車両故障予測プログラムは、監視装置において用いられる車両故障予測プログラムであって、コンピュータを、前記監視装置が搭載される車両における機能部から前記車両に関する計測結果を示す機能部情報を取得する取得部と、前記取得部により取得された前記機能部情報を管理装置へ送信する送信部と、１または複数の前記監視装置から受信した複数の前記機能部情報に基づいて前記管理装置により作成された、機械学習による学習モデル、および前記取得部により取得された新たな前記機能部情報に基づいて、前記車両の故障を予測する予測部、として機能させるためのプログラムである。
【０００９】
本開示の一態様は、このような特徴的な処理部を備える車両故障予測システムとして実現され得るだけでなく、かかる特徴的な処理をコンピュータに実行させるためのプログラムとして実現され得る。また、本開示の一態様は、車両故障予測システム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され得る。
【００１０】
また、本開示の一態様は、このような特徴的な処理部を備える監視装置として実現され得るだけでなく、監視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され得る。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、本発明の実施の形態に係る車両故障予測システムの構成を示す図である。
【図２】図２は、本発明の実施の形態に係る監視装置の構成を示す図である。
【図３】図３は、本発明の実施の形態に係る管理装置の構成を示す図である。
【図４】図４は、本発明の実施の形態に係る車両故障予測システムにおける予測処理に関連する各装置の動作の流れの一例を示すシーケンス図である。
【図５】図５は、本発明の実施の形態に係る車両故障予測システムにおける状況情報の送信に関連する各装置の動作の流れを示すシーケンス図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
従来、車載ネットワークにおいて生じている異常を検知するための技術が開発されている。
【００１３】
［本開示が解決しようとする課題］
非特許文献１に記載の技術では、車両に生じている異常を検知することは可能であるが、車両に生じる異常を事前に予測することは困難である。
【００１４】
本開示は、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、簡易な構成の装置を用いて、車両の故障の予測を精度良く行うことができる車両故障予測システム、監視装置、車両故障予測方法および車両故障予測プログラムを提供することである。
【００１５】
［本開示の効果］
本開示によれば、簡易な構成の装置を用いて、車両の故障の予測を精度良く行うことができる。
【００１６】
［本願発明の実施形態の説明］
最初に、本発明の実施形態の内容を列記して説明する。
【００１７】
（１）本発明の実施の形態に係る車両故障予測システムは、自己が搭載される車両における機能部から前記車両に関する計測結果を示す機能部情報を取得する１または複数の監視装置と、管理装置とを備え、前記監視装置は、取得した前記機能部情報を外部ネットワーク経由で前記管理装置へ送信し、前記管理装置は、１または複数の前記監視装置から受信した複数の前記機能部情報に基づいて、機械学習による学習モデルを作成し、作成した前記学習モデルを１または複数の前記監視装置へ送信し、前記監視装置は、自己が搭載される前記車両における前記機能部から取得した新たな前記機能部情報、および前記管理装置から受信した前記学習モデルに基づいて、自己が搭載される前記車両の故障を予測する。
【００１８】
このように、監視装置が機能部情報および学習モデルに基づいて車両の故障を予測する構成により、ユーザにおいて、車両に生じる故障を事前に把握することができる。また、管理装置が学習モデルを作成することにより、監視装置を簡易な構成とすることができる。また、管理装置が複数の監視装置からの機能部情報を用いて学習モデルを作成する場合、複数の車両における計測結果を用いて、より精度の高い学習モデルを作成することができる。したがって、簡易な構成の装置を用いて、車両の故障の予測を精度良く行うことができる。
【００１９】
（２）好ましくは、前記監視装置は、自己が搭載される前記車両の故障の予測結果を前記外部ネットワークへ送信する。
【００２０】
このような構成により、たとえば、監視装置が車両の故障の予測結果を管理装置へ送信する場合、管理装置において、監視装置による予測結果を用いたより精度の高い学習モデルを作成することができる。
【００２１】
（３）好ましくは、前記監視装置および前記管理装置は、前記監視装置が搭載される前記車両における端末装置を介して情報の送受信を行う。
【００２２】
このような構成により、外部ネットワークを介した管理装置との通信を行うための機能を監視装置が備える必要がないため、監視装置をより簡易な構成にすることができる。
【００２３】
（４）好ましくは、前記車両故障予測システムは、さらに、前記外部ネットワークに設けられ、前記監視装置による前記車両の故障の予測結果を端末装置に通知する外部装置を備える。
【００２４】
このような構成により、端末装置を所有するユーザへ監視装置による予測結果を通知可能な利便性の高いシステムを実現することができる。
【００２５】
（５）より好ましくは、前記外部装置は、前記予測結果を特定の端末装置に選択的に通知する。
【００２６】
このような構成により、たとえば、外部装置の管理者と事前に契約を行っているユーザへ選択的に監視装置による予測結果を通知することができるため、予測結果を通知するサービスに対する対価等を当該管理者において得ることができる。
【００２７】
（６）好ましくは、前記監視装置は、自己が搭載される前記車両の状況を示す状況情報の送信要求を受信して、前記車両の故障の予測結果を前記送信要求の送信元に通知する。
【００２８】
このような構成により、監視装置による車両の故障の予測結果に関わらず、ユーザにおいて所望のタイミングで車両の状況を把握することができる。
【００２９】
（７）本発明の実施の形態に係る監視装置は、前記監視装置が搭載される車両における機能部から前記車両に関する計測結果を示す機能部情報を取得する取得部と、前記取得部により取得された前記機能部情報を管理装置へ送信する送信部と、１または複数の前記監視装置から受信した複数の前記機能部情報に基づいて前記管理装置により作成された、機械学習による学習モデル、および前記取得部により取得された新たな前記機能部情報に基づいて、前記車両の故障を予測する予測部とを備える。
【００３０】
このように、監視装置が機能部情報および学習モデルに基づいて車両の故障を予測する構成により、ユーザにおいて、車両に生じる故障を事前に把握することができる。また、管理装置が学習モデルを作成することにより、監視装置を簡易な構成とすることができる。また、管理装置が複数の監視装置からの機能部情報を用いて学習モデルを作成する場合、複数の車両における計測結果を用いて、より精度の高い学習モデルを作成することができる。したがって、簡易な構成の装置を用いて、車両の故障の予測を精度良く行うことができる。
【００３１】
（８）本発明の実施の形態に係る車両故障予測方法は、１または複数の監視装置と、管理装置とを備える車両故障予測システムにおける車両故障予測方法であって、前記監視装置が、自己が搭載される車両における機能部から前記車両に関する計測結果を示す機能部情報を取得するステップと、前記監視装置が、取得した前記機能部情報を外部ネットワーク経由で前記管理装置へ送信するステップと、前記管理装置が、１または複数の前記監視装置から受信した複数の前記機能部情報に基づいて、機械学習による学習モデルを作成するステップと、前記管理装置が、作成した前記学習モデルを１または複数の前記監視装置へ送信するステップと、前記監視装置が、自己が搭載される前記車両における前記機能部から取得した新たな前記機能部情報、および前記管理装置から受信した前記学習モデルに基づいて、自己が搭載される前記車両の故障を予測するステップとを含む。
【００３２】
このように、監視装置が機能部情報および学習モデルに基づいて車両の故障を予測する方法により、ユーザにおいて、車両に生じる故障を事前に把握することができる。また、管理装置が学習モデルを作成することにより、監視装置を簡易な構成とすることができる。また、管理装置が複数の監視装置からの機能部情報を用いて学習モデルを作成する場合、複数の車両における計測結果を用いて、より精度の高い学習モデルを作成することができる。したがって、簡易な構成の装置を用いて、車両の故障の予測を精度良く行うことができる。
【００３３】
（９）本発明の実施の形態に係る車両故障予測方法は、監視装置における車両故障予測方法であって、前記監視装置が搭載される車両における機能部から前記車両に関する計測結果を示す機能部情報を取得するステップと、取得した前記機能部情報を管理装置へ送信するステップと、１または複数の前記監視装置から受信した複数の前記機能部情報に基づいて前記管理装置により作成された、機械学習による学習モデル、および取得した新たな前記機能部情報に基づいて、前記車両の故障を予測するステップとを含む。
【００３４】
このように、監視装置が機能部情報および学習モデルに基づいて車両の故障を予測する方法により、ユーザにおいて、車両に生じる故障を事前に把握することができる。また、管理装置が学習モデルを作成することにより、監視装置を簡易な構成とすることができる。また、管理装置が複数の監視装置からの機能部情報を用いて学習モデルを作成する場合、複数の車両における計測結果を用いて、より精度の高い学習モデルを作成することができる。したがって、簡易な構成の装置を用いて、車両の故障の予測を精度良く行うことができる。
【００３５】
（１０）本発明の実施の形態に係る車両故障予測プログラムは、監視装置において用いられる車両故障予測プログラムであって、コンピュータを、前記監視装置が搭載される車両における機能部から前記車両に関する計測結果を示す機能部情報を取得する取得部と、前記取得部により取得された前記機能部情報を管理装置へ送信する送信部と、１または複数の前記監視装置から受信した複数の前記機能部情報に基づいて前記管理装置により作成された、機械学習による学習モデル、および前記取得部により取得された新たな前記機能部情報に基づいて、前記車両の故障を予測する予測部、として機能させるためのプログラムである。
【００３６】
このように、監視装置が機能部情報および学習モデルに基づいて車両の故障を予測する構成により、ユーザにおいて、車両に生じる故障を事前に把握することができる。また、管理装置が学習モデルを作成することにより、監視装置を簡易な構成とすることができる。また、管理装置が複数の監視装置からの機能部情報を用いて学習モデルを作成する場合、複数の車両における計測結果を用いて、より精度の高い学習モデルを作成することができる。したがって、簡易な構成の装置を用いて、車両の故障の予測を精度良く行うことができる。
【００３７】
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。
【００３８】
＜構成および基本動作＞
［車両故障予測システムの概要］
図１は、本発明の実施の形態に係る車両故障予測システムの構成を示す図である。
【００３９】
図１を参照して、車両故障予測システム２０１は、監視装置１０１と、１または複数の機能部１１１と、端末装置１５１と、管理装置（外部装置）１７１とを備える。監視装置１０１、機能部１１１および端末装置１５１は、車両１に搭載される。
【００４０】
なお、車両故障予測システム２０１は、複数の監視装置１０１および複数の端末装置１５１を備えてもよい。この場合、複数の監視装置１０１は、複数の車両１にそれぞれ搭載され、また、複数の端末装置１５１は、複数の車両１にそれぞれ搭載される。
【００４１】
端末装置１５１は、たとえば、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ  Ｔｅｒｍ  Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）または５Ｇ（５ｔｈ  Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）の規格に従い、車両１の外部におけるネットワークである外部ネットワーク１６１を介して、管理装置１７１と無線通信を行う。また、端末装置１５１は、たとえば、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）またはＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの規格に従い、監視装置１０１と無線通信を行う。
【００４２】
監視装置１０１および管理装置１７１は、たとえば、当該監視装置１０１に対応する車両１における端末装置１５１を介して情報の送受信を行う。すなわち、監視装置１０１および管理装置１７１は、当該監視装置１０１が搭載される車両１における端末装置１５１を介して情報の送受信を行う。
【００４３】
機能部１１１は、たとえば、自動運転ＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｕｎｉｔ）、温度センサ、エンジン用ＥＣＵ、ナビゲーション装置およびカメラ等である。各機能部１１１は、たとえば、ＣＡＮの規格に従うＣＡＮバス１３１およびコネクタ１３２を介して、監視装置１０１と接続されている。コネクタ１３２は、たとえば、ＯＢＤ（Ｏｎ−Ｂｏａｒｄ  Ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃｓ）ＩＩの規格に従うコネクタである。
【００４４】
監視装置１０１および機能部１１１は、ＣＡＮバス１３１を用いて通信する。監視装置１０１および機能部１１１間では、たとえば、ＣＡＮの規格に従う通信フレームであるＣＡＮフレームを用いて各種情報のやり取りが行われる。なお、監視装置１０１および機能部１１１は、Ｗｉ−ＦｉまたはＢｌｕｅｔｏｏｔｈなどの無線通信を用いて通信する構成であってもよい。
【００４５】
機能部１１１は、車両１に関する計測値および計測タイミングなどを含む計測結果を示す機能部情報を作成し、作成した機能部情報を監視装置１０１へ送信する。具体的には、機能部１１１は、たとえば温度センサである場合、車両１の室内温度の計測結果などを示す機能部情報を送信する。また、機能部１１１は、たとえばエンジン用ＥＣＵである場合、車両１におけるエンジンの回転数の計測結果などを示す機能部情報を送信する。
【００４６】
監視装置１０１は、機能部１１１から機能部情報を取得し、取得した機能部情報、および自己の保持する学習モデルに基づいて車両１の故障を予測する予測処理を行う。詳細には、監視装置１０１は、たとえば、機能部１１１から送信された機能部情報を受信して、当該機能部情報の示す計測値の波形に基づいて、車両１に故障が生じる可能性があるか否かの診断、および車両１に故障が生じる可能性がある場合には故障が生じる可能性の高い時期などを予測する予測処理を行う。
【００４７】
これにより、監視装置１０１は、「３か月後に車両１に故障が生じる可能性が高い」などの予測を行うことができる。
【００４８】
また、監視装置１０１は、自己に対応する車両１における機能部１１１からの機能部情報を外部ネットワーク１６１経由で管理装置１７１へ送信する。すなわち、監視装置１０１は、自己が搭載される車両１における機能部１１１からの機能部情報を外部ネットワーク１６１経由で管理装置１７１へ送信する。より詳細には、監視装置１０１は、予測処理に用いた複数の機能部情報を、端末装置１５１および外部ネットワーク１６１経由で管理装置１７１へ送信する。また、監視装置１０１は、予測処理の結果を外部ネットワーク１６１経由で管理装置１７１へ送信する。
【００４９】
具体的には、監視装置１０１は、たとえば、予測処理に用いた複数の機能部情報、および予測処理の結果を含む処理後情報を作成し、作成した処理後情報を、端末装置１５１および外部ネットワーク１６１経由で管理装置１７１へ送信する。
【００５０】
なお、監視装置１０１は、予測処理として、車両１に故障が生じる可能性があるか否か、および車両１に故障が生じる可能性がある場合には故障が生じる可能性の高い時期の予測の代わりに、またはこれらに加えて、車両１に故障が生じる確率等を予測してもよい。
【００５１】
端末装置１５１は、監視装置１０１から送信された処理後情報を受信すると、当該処理後情報を管理装置１７１へ送信する。
【００５２】
管理装置１７１は、監視装置１０１から送信された処理後情報を端末装置１５１および外部ネットワーク１６１経由で受信し、受信した処理後情報に基づいて、機械学習による学習モデルを作成する。
【００５３】
より詳細には、管理装置１７１は、１または複数の監視装置１０１から送信された複数の処理後情報を受信し、受信した複数の処理後情報に基づいて、たとえば、機械学習の一例として、ディープラーニング（Ｄｅｅｐ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ）の手法に沿った学習モデルを作成する。
【００５４】
そして、管理装置１７１は、作成した学習モデルを示す学習モデル情報を、外部ネットワーク１６１および端末装置１５１経由で監視装置１０１へ送信する。
【００５５】
端末装置１５１は、管理装置１７１から送信された学習モデル情報を外部ネットワーク１６１経由で受信すると、当該学習モデル情報を監視装置１０１へ送信する。
【００５６】
監視装置１０１は、端末装置１５１から送信された学習モデル情報を受信し、受信した学習モデル情報の示す学習モデルを保持する。なお、監視装置１０１は、学習モデルを既に保持している場合は、保持している学習モデルを更新する。そして、監視装置１０１は、学習モデルの更新後は、機能部１１１から取得した新たな機能部情報、および最新の学習モデルを用いて上述の予測処理を行う。
【００５７】
なお、機能部１１１は、車両１において故障が生じているか否かを診断する構成であってもよい。この場合、たとえば、機能部１１１は、ＣＡＮバス１３１を流れる電流および電圧を計測し、計測結果に基づいて、自己または自己に接続されている他の機器に故障が生じているか否かを診断する。そして、機能部１１１は、計測結果および診断結果を示す機能部情報を監視装置１０１へ送信する。
【００５８】
監視装置１０１は、機能部１１１から送信された複数の機能部情報を受信して、たとえば、受信した複数の機能部情報および学習モデルに基づいて、機能部１１１による計測値の波形、すなわち機能部１１１により計測された電流および電圧の時系列変化を解析することにより予測処理を行う。
【００５９】
また、監視装置１０１は、たとえば、予測処理に用いた複数の機能部情報、および予測処理の結果を含む処理後情報を、端末装置１５１および外部ネットワーク１６１経由で管理装置１７１へ送信する。
【００６０】
管理装置１７１は、監視装置１０１から送信された処理後情報を端末装置１５１および外部ネットワーク１６１経由で受信し、受信した処理後情報に基づいて学習モデルを作成する。このとき、管理装置１７１は、複数の機能部情報の示す計測結果に加えて、さらに、各計測結果に対応する、複数の機能部情報の示す診断結果を用いることにより、より精度の高い学習モデルを作成することができる。
【００６１】
そして、管理装置１７１は、作成した学習モデルを示す学習モデル情報を、外部ネットワーク１６１および端末装置１５１経由で監視装置１０１へ送信する。
【００６２】
監視装置１０１は、管理装置１７１から送信された学習モデル情報を外部ネットワーク１６１および端末装置１５１経由で受信し、受信した学習モデル情報の示す学習モデルに基づいて予測処理を行う。上記のように、管理装置１７１においてより精度の高い学習モデルが作成されるため、監視装置１０１における予測処理の精度をさらに向上させることができる。
【００６３】
また、たとえば、機能部１１１からの機能部情報が、車両１において現在故障が生じていない旨の診断結果を示す場合であっても、監視装置１０１による予測処理により、「３か月後に車両１に故障が生じる可能性が高い」などの予測結果を得ることができる。
【００６４】
［監視装置］
（車両の予測処理）
図２は、本発明の実施の形態に係る監視装置の構成を示す図である。
【００６５】
図２を参照して、監視装置１０１は、車内通信部（取得部）１１と、予測部１２と、記憶部１３と、車外通信部（送信部）１４とを備える。
【００６６】
予測部１２は、たとえば、定期的または不定期に、機能部情報を要求するための機能部情報リクエストを車内通信部１１経由で機能部１１１へ送信する。車内通信部１１は、機能部１１１から送信された機能部情報を受信し、受信した機能部情報を記憶部１３に保存する。記憶部１３は、たとえば不揮発性メモリである。
【００６７】
また、予測部１２は、車内通信部１１により取得された機能部情報、すなわち記憶部１３に保存されている機能部情報、および管理装置１７１により作成された学習モデルに基づいて、車両１の予測処理を行う。
【００６８】
より詳細には、予測部１２は、たとえば、記憶部１３に保存されている複数の機能部情報に対して、機能部情報の示す計測値の解析、ノイズ等の除去、時刻同期処理および欠損データの補完等の前処理を機能部１１１ごとに行う。また、予測部１２は、たとえば、機能部１１１ごとに、前処理後の複数の機能部情報を、当該複数の機能部情報の示す計測タイミングに基づいて時系列に沿って並べるベクトル化処理などを行う。
【００６９】
そして、予測部１２は、前処理およびベクトル化処理等を行った後の複数の機能部情報、および記憶部１３に保存されている学習モデルを用いて、計測値の時系列変化を解析することにより予測処理を行う。
【００７０】
そして、予測部１２は、予測処理に用いた複数の機能部情報、および予測処理の結果を含む処理後情報を作成し、作成した処理後情報を車外通信部１４へ出力する。また、予測部１２は、処理後情報を記憶部１３に保存する。
【００７１】
車外通信部１４は、予測部１２から出力された処理後情報を受けて、当該処理後情報を端末装置１５１および外部ネットワーク１６１経由で管理装置１７１へ送信する。なお、車外通信部１４は、端末装置１５１を経由せず、外部ネットワーク１６１経由で処理後情報を管理装置１７１へ送信する構成であってもよい。
【００７２】
また、車外通信部１４は、管理装置１７１から送信された学習モデル情報を、外部ネットワーク１６１および端末装置１５１経由で受信し、受信した学習モデル情報の示す学習モデルを記憶部１３に保存する。
【００７３】
なお、予測部１２は、計測結果を含み、かつ自己による予測処理の結果を含まない処理後情報を、車外通信部１４、端末装置１５１および外部ネットワーク１６１経由で管理装置１７１へ送信する構成であってもよい。
【００７４】
また、予測部１２は、管理装置１７１以外の外部ネットワーク１６１における装置へ、予測処理の結果を車外通信部１４経由で送信してもよい。たとえば、予測部１２は、車両１の外部に設けられた端末装置へ予測処理の結果を通知してもよい。
【００７５】
（車両の状況の通知）
図１に示す端末装置１５１は、たとえばユーザの操作に従い、車両１の状態を示す状況情報の送信要求である状況情報リクエストを監視装置１０１へ送信する。監視装置１０１は、端末装置１５１からの状況情報リクエストを受信して、車両１の故障の予測結果を当該端末装置１５１に通知する。
【００７６】
監視装置１０１における車外通信部１４は、端末装置１５１から送信された状況情報リクエストを受信し、受信した状況情報リクエストを予測部１２へ出力する。
【００７７】
予測部１２は、車外通信部１４から出力された状況情報リクエストを受けて、たとえば、記憶部１３に保存されている処理後情報を参照し、最新の処理後情報の示す予測処理の結果を示す状況情報を作成する。そして、予測部１２は、作成した状況情報を車外通信部１４へ出力する。
【００７８】
車外通信部１４は、予測部１２から出力された状況情報を受けて、当該状況情報を状況情報リクエストの送信元である端末装置１５１へ送信する。
【００７９】
端末装置１５１は、監視装置１０１から送信された状況情報を受信し、たとえば、受信した状況情報の内容を自己の画面に表示する。
【００８０】
なお、状況情報の送信先となる装置は、端末装置１５１とは異なる、車両１の外部に設けられた端末装置であってもよい。
【００８１】
また、監視装置１０１は、状況情報の作成および送信を行わない構成であってもよい。
【００８２】
［管理装置］
（学習モデルの作成）
図３は、本発明の実施の形態に係る管理装置の構成を示す図である。
【００８３】
図３を参照して、管理装置１７１は、通信部３１と、モデル作成部３２と、管理部３３と、記憶部３４とを備える。
【００８４】
通信部３１は、１または複数の監視装置１０１から送信された複数の処理後情報を外部ネットワーク１６１経由で受信し、受信した複数の処理後情報を記憶部３４に保存する。記憶部３４は、たとえば不揮発性メモリである。
【００８５】
モデル作成部３２は、たとえば、定期的または不定期に、記憶部３４に保存されている複数の処理後情報に基づいて、学習モデルの作成および更新を行う。
【００８６】
学習モデルに用いることのできる処理後情報、すなわち記憶部３４に蓄積される処理後情報は時間の経過に伴って増加する。このため、モデル作成部３２により作成される学習モデルは、更新されるたびに精度が向上する可能性が高い。
【００８７】
そして、モデル作成部３２は、たとえば、作成または更新した学習モデルを示す学習モデル情報を、通信部３１および外部ネットワーク１６１経由で１または複数の端末装置１５１へ送信する。なお、学習モデル情報は、さらに、学習モデルの作成または更新が行われた旨を示してもよい。
【００８８】
端末装置１５１は、管理装置１７１から送信された学習モデル情報を外部ネットワーク１６１経由で受信し、監視装置１０１へ当該学習モデル情報を送信する。
【００８９】
なお、処理後情報の送信元である１または複数の端末装置１５１と、学習モデル情報の送信先である１または複数の端末装置１５１とは、同じであってもよいし、一部または全部が異なっていてもよい。
【００９０】
また、通信部３１は、端末装置１５１を経由せずに、外部ネットワーク１６１経由で学習モデル情報を監視装置１０１へ送信する構成であってもよい。
【００９１】
（警告情報の送信）
管理装置１７１は、監視装置１０１による車両１の故障の予測結果を端末装置１５１に通知する。
【００９２】
詳細には、監視装置１０１からの処理後情報には、たとえば、送信元である監視装置１０１の識別情報が含まれている。管理部３３は、記憶部３４に保存されている複数の処理後情報の各々に含まれる識別情報に基づいて、監視装置１０１ごとに処理後情報を管理し、最新の処理後情報の示す診断結果を、対応する特定の監視装置１０１へ選択的に通知する。
【００９３】
より詳細には、たとえば、記憶部３４には、管理者との契約を行っているユーザの車両１における監視装置（以下、「契約監視装置」とも称する。）１０１の識別情報、および契約監視装置１０１に対応する端末装置１５１の識別情報が登録されている。
【００９４】
管理部３３は、たとえば、記憶部３４に保存されている処理後情報を定期的または不定期に参照して、契約監視装置１０１の識別情報を含む処理後情報が、３か月以内などの所定期間以内に車両１に故障が生じる可能性があることを示す場合、当該処理後情報の内容を示す警告情報を、当該契約監視装置１０１に対応する端末装置１５１へ通信部３１経由で送信する。なお、所定期間は、ユーザにより設定可能である。
【００９５】
端末装置１５１は、管理装置１７１から送信された警告情報を外部ネットワーク１６１経由で受信すると、たとえば、受信した警告情報の内容を自己の画面に表示する。
【００９６】
なお、警告情報の送信先は、車両１における端末装置１５１とは異なる、車両１の外部に設けられた端末装置であってもよい。この場合、記憶部３４には、契約監視装置１０１に対応する、端末装置１５１以外の端末装置の識別情報が登録されている。
【００９７】
また、管理装置１７１は、監視装置１０１が契約監視装置であるか否かに関わらず、当該監視装置１０１に対応する端末装置１５１へ警告情報を送信する構成であってもよい。
【００９８】
また、管理装置１７１は、警告情報の送信を行わない構成であってもよい。
【００９９】
また、外部ネットワーク１６１における管理装置１７１以外の外部装置が、警告情報を端末装置１５１へ送信する構成であってもよい。この場合、管理装置１７１における管理部３３は、たとえば、契約監視装置１０１の識別情報を含む処理後情報が、所定期間以内に車両１に故障が生じる可能性があることを示す場合、当該処理後情報、および当該契約監視装置１０１に対応する端末装置１５１の識別情報を示す送信先情報を外部装置へ通信部３１経由で送信する。
【０１００】
そして、外部装置は、管理装置１７１から送信された処理後情報および送信先情報を受信して、当該処理後情報の内容を示す警告情報を、当該送信先情報の示す端末装置１５１へ送信する。
【０１０１】
＜動作の流れ＞
車両故障予測システム２０１における各装置は、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、以下のシーケンス図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それぞれ読み出して実行する。これら複数の装置のプログラムは、それぞれ、外部からインストールすることができる。これら複数の装置のプログラムは、それぞれ、記録媒体に格納された状態で流通する。
【０１０２】
［車両の故障の予測］
図４は、本発明の実施の形態に係る車両故障予測システムにおける予測処理に関連する各装置の動作の流れの一例を示すシーケンス図である。図４は、１つの機能部１１１、１つの監視装置１０１、１つの端末装置１５１、および管理装置１７１の動作の流れを示している。また、ここでは、監視装置１０１は、管理装置１７１により作成された学習モデルを既に保持しているとする。
【０１０３】
図４を参照して、まず、監視装置１０１は、機能部情報リクエストを機能部１１１へ送信する（ステップＳ１１）。
【０１０４】
次に、機能部１１１は、監視装置１０１からの機能部情報リクエストを受信して、機能部情報を監視装置１０１へ送信する（ステップＳ１２）。
【０１０５】
次に、監視装置１０１は、機能部１１１から受信した機能部情報、および自己の保持する最新の学習モデルに基づいて、車両１の故障を予測する予測処理を行う（ステップＳ１３）。
【０１０６】
次に、監視装置１０１は、予測処理に用いた機能部情報、および予測処理の結果を示す処理後情報を端末装置１５１へ送信する（ステップＳ１４）。
【０１０７】
次に、端末装置１５１は、監視装置１０１からの処理後情報を受信して、当該処理後情報を管理装置１７１へ送信する（ステップＳ１５）。ステップＳ１１からステップＳ１５までの動作は、定期的または不定期に繰り返される。これにより、管理装置１７１には、複数の処理後情報が蓄積される。
【０１０８】
また、ここでは、管理装置１７１の受信した最新の処理後情報が、車両１に故障が生じる可能性が少ない旨、または所定期間を超えた時期に車両１に故障が生じる可能性がある旨を示しているとする。この場合、管理装置１７１は、警告情報の作成および送信を行わない。
【０１０９】
次に、管理装置１７１は、蓄積された複数の処理後情報を用いて、予測処理に用いられる学習モデルを作成して更新する（ステップＳ１６）。
【０１１０】
次に、管理装置１７１は、最新の学習モデルを示す学習モデル情報を端末装置１５１へ送信する（ステップＳ１７）。
【０１１１】
次に、端末装置１５１は、管理装置１７１からの学習モデル情報を受信して、当該学習モデル情報を監視装置１０１へ送信する（ステップＳ１８）。
【０１１２】
次に、監視装置１０１は、端末装置１５１からの学習モデル情報を受信して、当該学習モデル情報に基づいて、自己の保持する学習モデルを最新の学習モデルに更新する（ステップＳ１９）。ステップＳ１６からステップＳ１９までの動作は、定期的または不定期に繰り返される。
【０１１３】
次に、監視装置１０１は、機能部情報リクエストを機能部１１１へ送信する（ステップＳ２０）。
【０１１４】
次に、機能部１１１は、監視装置１０１からの機能部情報リクエストを受信して、機能部情報を監視装置１０１へ送信する（ステップＳ２１）。
【０１１５】
次に、監視装置１０１は、機能部１１１から受信した機能部情報、および管理装置１７１から送信された学習モデル情報の示す最新の学習モデルに基づいて、車両１の故障を予測する予測処理を行う（ステップＳ２２）。
【０１１６】
次に、監視装置１０１は、予測処理に用いた機能部情報、および予測処理の結果を示す処理後情報を端末装置１５１へ送信する（ステップＳ２３）。
【０１１７】
次に、端末装置１５１は、監視装置１０１からの処理後情報を受信して、当該処理後情報を管理装置１７１へ送信する（ステップＳ２４）。
【０１１８】
次に、管理装置１７１は、蓄積された複数の処理後情報を用いて、予測処理に用いられる学習モデルを作成して更新する（ステップＳ２５）。
【０１１９】
次に、管理装置１７１は、最新の学習モデルを示す学習モデル情報を端末装置１５１へ送信する（ステップＳ２６）。
【０１２０】
次に、端末装置１５１は、管理装置１７１からの学習モデル情報を受信して、当該学習モデル情報を監視装置１０１へ送信する（ステップＳ２７）。
【０１２１】
次に、監視装置１０１は、端末装置１５１からの学習モデル情報を受信して、当該学習モデル情報に基づいて、自己の保持する学習モデルを最新の学習モデルに更新する（ステップＳ２８）。
【０１２２】
次に、管理装置１７１の受信した最新の処理後情報が、所定期間以内に車両１に故障が生じる可能性がある旨を示しているとする。また、当該処理後情報の送信元である監視装置１０１が、契約監視装置であるとする。この場合、管理装置１７１は、当該処理後情報に基づいて、端末装置１５１へ警告情報を送信する（ステップＳ２９）。
【０１２３】
次に、端末装置１５１は、管理装置１７１からの警告情報を受信して、たとえば当該警告情報の内容を自己の画面に表示する（ステップＳ３０）。
【０１２４】
なお、管理装置１７１による警告情報の送信（ステップＳ２９）および端末装置１５１による警告情報の内容の表示（ステップＳ３０）は、端末装置１５１から管理装置１７１への処理後情報の送信（ステップＳ２４）より後のいずれのタイミングで行われてもよい。
【０１２５】
また、監視装置１０１が、管理装置１７１の代わりに、処理後情報に基づく警告情報を作成し、作成した警告情報を端末装置１５１へ送信してもよい。
【０１２６】
［車両の状況の通知］
図５は、本発明の実施の形態に係る車両故障予測システムにおける状況情報の送信に関連する各装置の動作の流れを示すシーケンス図である。
【０１２７】
図５を参照して、まず、端末装置１５１は、ユーザによる操作に従い、状況情報リクエストを監視装置１０１へ送信する（ステップＳ３１）。
【０１２８】
次に、監視装置１０１は、端末装置１５１からの状況情報リクエストを受信して、自己の保持する複数の処理後情報を参照し、たとえば、最新の処理後情報に含まれる予測処理の結果を示す状況情報を作成する（ステップＳ３２）。
【０１２９】
次に、監視装置１０１は、作成した状況情報を端末装置１５１へ送信する（ステップＳ３３）。
【０１３０】
次に、端末装置１５１は、監視装置１０１からの状況情報を受信して、たとえば当該状況情報の内容を自己の画面に表示する（ステップＳ３４）。
【０１３１】
なお、管理装置１７１から端末装置１５１への警告情報の送信（図４に示すステップＳ２９）は、所定期間以内に車両１に故障が生じる可能性がある場合に行われる。このため、たとえば、４か月後など所定期間を超えた時期に車両１に故障が生じる可能性がある場合、端末装置１５１への警告情報の送信は行われない。
【０１３２】
一方、監視装置１０１から端末装置１５１への状況情報の送信（図５に示すステップＳ３３）は、車両１に故障が生じる可能性があるか否か、および車両１に故障が生じる可能性の高い時期のいずれにも関わらず、状況情報リクエストの受信（図５に示すステップＳ３１）に応じて行われる。このため、ユーザは、車両１の詳細な状況を把握することができる。
【０１３３】
ところで、非特許文献１に記載の技術では、車両に生じている異常を検知することは可能であるが、車両に生じる異常を事前に予測することは困難である。
【０１３４】
これに対して、本発明の実施の形態に係る車両故障予測システム２０１では、１または複数の監視装置１０１は、自己が搭載される車両１における機能部１１１から車両１に関する計測結果を示す機能部情報を取得する。また、監視装置１０１は、取得した機能部情報を外部ネットワーク１６１経由で管理装置１７１へ送信する。管理装置１７１は、１または複数の監視装置１０１から受信した複数の機能部情報に基づいて、機械学習による学習モデルを作成し、作成した学習モデルを１または複数の監視装置１０１へ送信する。監視装置１０１は、自己が搭載される車両１における機能部１１１から取得した新たな機能部情報、および管理装置１７１から受信した学習モデルに基づいて、自己が搭載される車両１の故障を予測する。
【０１３５】
このように、監視装置１０１が機能部情報および学習モデルに基づいて車両１の故障を予測する構成により、ユーザにおいて、車両１に生じる故障を事前に把握することができる。また、管理装置１７１が学習モデルを作成することにより、監視装置１０１を簡易な構成とすることができる。また、管理装置１７１が複数の監視装置１０１からの機能部情報を用いて学習モデルを作成する場合、複数の車両１における計測結果を用いて、より精度の高い学習モデルを作成することができる。
【０１３６】
したがって、本発明の実施の形態に係る車両故障予測システム２０１では、簡易な構成の装置を用いて、車両１の故障の予測を精度良く行うことができる。
【０１３７】
また、本発明の実施の形態に係る車両故障予測システム２０１では、監視装置１０１は、自己が搭載される車両１の故障の予測結果を外部ネットワーク１６１へ送信する。
【０１３８】
このような構成により、たとえば、監視装置１０１が車両１の故障の予測結果を管理装置１７１へ送信する場合、管理装置１７１において、監視装置１０１による予測結果を用いたより精度の高い学習モデルを作成することができる。
【０１３９】
また、本発明の実施の形態に係る車両故障予測システム２０１では、監視装置１０１および管理装置１７１は、監視装置１０１が搭載される車両１における端末装置１５１を介して情報の送受信を行う。
【０１４０】
このような構成により、外部ネットワーク１６１を介した管理装置１７１との通信を行うための機能を監視装置１０１が備える必要がないため、監視装置１０１をより簡易な構成にすることができる。
【０１４１】
また、本発明の実施の形態に係る車両故障予測システム２０１では、外部ネットワーク１６１に設けられた外部装置は、監視装置１０１による車両１の故障の予測結果を端末装置に通知する。
【０１４２】
このような構成により、端末装置を所有するユーザへ監視装置１０１による予測結果を通知可能な利便性の高いシステムを実現することができる。
【０１４３】
また、本発明の実施の形態に係る車両故障予測システム２０１では、外部装置は、予測結果を特定の端末装置に選択的に通知する。
【０１４４】
このような構成により、たとえば、外部装置の管理者と事前に契約を行っているユーザへ選択的に監視装置１０１による予測結果を通知することができるため、予測結果を通知するサービスに対する対価等を当該管理者において得ることができる。
【０１４５】
また、本発明の実施の形態に係る車両故障予測システム２０１では、監視装置１０１は、自己が搭載される車両１の状況を示す状況情報の送信要求を受信して、車両１の故障の予測結果を当該送信要求の送信元に通知する。
【０１４６】
このような構成により、監視装置１０１による車両１の故障の予測結果に関わらず、ユーザにおいて所望のタイミングで車両１の状況を把握することができる。
【０１４７】
また、本発明の実施の形態に係る監視装置１０１では、車内通信部１１は、監視装置１０１が搭載される車両１における機能部１１１から車両１に関する計測結果を示す機能部情報を取得する。車外通信部１４は、車内通信部１１により取得された機能部情報を管理装置１７１へ送信する。予測部１２は、１または複数の監視装置１０１から受信した複数の機能部情報に基づいて管理装置１７１により作成された、機械学習による学習モデル、および車内通信部１１により取得された新たな機能部情報に基づいて、車両１の故障を予測する。
【０１４８】
このように、監視装置１０１が機能部情報および学習モデルに基づいて車両１の故障を予測する構成により、ユーザにおいて、車両１に生じる故障を事前に把握することができる。また、管理装置１７１が学習モデルを作成することにより、監視装置１０１を簡易な構成とすることができる。また、管理装置１７１が複数の監視装置１０１からの機能部情報を用いて学習モデルを作成する場合、複数の車両１における計測結果を用いて、より精度の高い学習モデルを作成することができる。
【０１４９】
したがって、本発明の実施の形態に係る監視装置１０１では、簡易な構成の装置を用いて、車両１の故障の予測を精度良く行うことができる。
【０１５０】
また、本発明の実施の形態に係る車両故障予測方法では、まず、監視装置１０１が、自己が搭載される車両１における機能部１１１から車両１に関する計測結果を示す機能部情報を取得する。次に、監視装置が、取得した機能部情報を外部ネットワーク１６１経由で管理装置１７１へ送信する。次に、管理装置１７１が、１または複数の監視装置１０１から受信した複数の機能部情報に基づいて、機械学習による学習モデルを作成する。次に、管理装置１７１が、作成した学習モデルを１または複数の監視装置１０１へ送信する。次に、監視装置１０１が、自己が搭載される車両１における機能部１１１から取得した新たな機能部情報、および管理装置１７１から受信した学習モデルに基づいて、自己が搭載される車両１の故障を予測する。
【０１５１】
このように、監視装置１０１が機能部情報および学習モデルに基づいて車両１の故障を予測する方法により、ユーザにおいて、車両１に生じる故障を事前に把握することができる。また、管理装置１７１が学習モデルを作成することにより、監視装置１０１を簡易な構成とすることができる。また、管理装置１７１が複数の監視装置１０１からの機能部情報を用いて学習モデルを作成する場合、複数の車両１における計測結果を用いて、より精度の高い学習モデルを作成することができる。
【０１５２】
したがって、本発明の実施の形態に係る車両故障予測方法では、簡易な構成の装置を用いて、車両１の故障の予測を精度良く行うことができる。
【０１５３】
また、本発明の実施の形態に係る車両故障予測方法では、まず、車内通信部１１は、監視装置１０１が搭載される車両１における機能部１１１から車両１に関する計測結果を示す機能部情報を取得する。次に、車外通信部１４が、車内通信部１１により取得された機能部情報を管理装置１７１へ送信する。次に、予測部１２が、１または複数の監視装置１０１から受信した複数の機能部情報に基づいて管理装置１７１により作成された、機械学習による学習モデル、および車内通信部１１により取得された新たな機能部情報に基づいて、車両１の故障を予測する。
【０１５４】
このように、監視装置１０１が機能部情報および学習モデルに基づいて車両１の故障を予測する方法により、ユーザにおいて、車両１に生じる故障を事前に把握することができる。また、管理装置１７１が学習モデルを作成することにより、監視装置１０１を簡易な構成とすることができる。また、管理装置１７１が複数の監視装置１０１からの機能部情報を用いて学習モデルを作成する場合、複数の車両１における計測結果を用いて、より精度の高い学習モデルを作成することができる。
【０１５５】
したがって、本発明の実施の形態に係る車両故障予測方法では、簡易な構成の装置を用いて、車両１の故障の予測を精度良く行うことができる。
【０１５６】
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、上記説明ではなく請求の範囲によって示され、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。
【０１５７】
以上の説明は、以下に付記する特徴を含む。
【０１５８】
［付記１］
各々が、自己に対応する車両における機能部から前記車両に関する計測結果を示す機能部情報を取得する１または複数の監視装置と、
管理装置とを備え、
前記監視装置は、取得した前記機能部情報を外部ネットワーク経由で前記管理装置へ送信し、
前記管理装置は、１または複数の前記監視装置から受信した複数の前記機能部情報に基づいて、機械学習による学習モデルを作成し、作成した前記学習モデルを１または複数の前記監視装置へ送信し、
前記監視装置は、自己に対応する前記車両における前記機能部から取得した新たな前記機能部情報、および前記管理装置から受信した前記学習モデルに基づいて、自己に対応する前記車両の故障を予測し、
前記機能部は、自己または自己に接続されている他の機器に故障が生じているか否かを診断し、診断結果をさらに示す前記機能部情報を前記監視装置へ送信し、
前記監視装置は、前記車両に設けられ、前記機能部情報の示す前記計測結果の時系列変化、および前記学習モデルに基づいて、前記車両の故障を予測する、車両故障予測システム。
【０１５９】
［付記２］
監視装置であって、
車両における機能部から前記車両に関する計測結果を示す機能部情報を取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記機能部情報を管理装置へ送信する送信部と、
１または複数の前記監視装置から受信した複数の前記機能部情報に基づいて前記管理装置により作成された、機械学習による学習モデル、および前記取得部により取得された新たな前記機能部情報に基づいて、前記車両の故障を予測する予測部とを備え、
前記監視装置は前記車両に設けられ、
前記機能部は、自己または自己に接続されている他の機器に故障が生じているか否かを診断し、診断結果をさらに示す前記機能部情報を前記監視装置へ送信し、
前記予測部は、前記機能部情報の示す前記計測結果の時系列変化、および前記学習モデルに基づいて、前記車両の故障を予測し、
前記予測部は、前記車両の故障の予測結果を端末装置に通知可能である、監視装置。
【符号の説明】
【０１６０】
１  車両
１１  車内通信部（取得部）
１２  予測部
１３  記憶部
１４  車外通信部（送信部）
３１  通信部
３２  モデル作成部
３３  管理部
３４  記憶部
１０１  監視装置
１１１  機能部
１３１  ＣＡＮバス
１３２  コネクタ
１５１  端末装置
１６１  外部ネットワーク
１７１  管理装置（外部装置）  
２０１  車両故障予測システム
【図１】
2020110446.tif 000003
【図２】
2020110446.tif 000004
【図３】
2020110446.tif 000005
【図４】
2020110446.tif 000006
【図５】
2020110446.tif 000007
【国際調査報告】
2020110446.tif 000008
2020110446.tif 000009
2020110446.tif 000010
2020110446.tif 000011