"車両に搭載された車両装置と、ホストシステムと、該車両装置とホストシステムとを接続するネットワークとを備える車両事故原因推定システムであって、前記車両装置は、車両の走行中に、所定時間間隔で、時間と位置と速度と運転者の操作情報とを取得する手段と、取得した情報に、その車両を識別するための固有IDと、その車両の車種を特定する車種IDとを付して、前記ホストシステムに送信する手段とを備え、前記ホストシステムは、前記車両装置から送信される情報を受信し、走行情報として格納する手段と、時間と位置を検索キーとして、その時間および位置における天候情報を取得する手段と、位置を検索キーとして、その位置における地理情報を取得する手段と、車種毎に、種々の天候条件および地理条件の下で種々の速度で種々の操作を行った場合の車両の挙動を示す統計情報を記憶した統計情報データベースと、前記走行情報から、その走行情報が示す前記車両の実際の挙動を取得する手段と、前記走行情報に基づいて、該走行情報が示す時間と位置に対応する天候情報と地理情報を取得するとともに、該天候情報と地理情報、および走行情報が示す速度と運転者の操作情報に応じた統計情報を、前記統計情報データベースから取得する手段と、前記車両の実際の挙動と前記取得した統計情報が示す車両の挙動とを比較し、その差が許容範囲内に収まっているか否かを判定する手段と、判定した結果を出力する手段とを備えることを特徴とする車両事故原因推定システム。請求項1に記載の車両事故原因推定システムにおいて、前記走行情報を解析することにより運転者の運転の傾向についての情報を取得する手段を、さらに備えることを特徴とする車両事故原因推定システム。請求項1に記載の車両事故原因推定システムにおいて、前記運転者の操作情報は、ハンドル操作、アクセルペダル操作、およびブレーキペダル操作に関する情報を含むことを特徴とする車両事故原因推定システム。しかし、特許文献1に記載の技術は、車両事故原因が人為的な操作ミスか車両の整備不良欠陥が原因かを判断するものではなく、車両のリコール要因と実際の車両事故との因果関係を推定するものではない。そのために、車両事故発生時の責任の明確化が難しく、その結果、ユーザの人為的なミスにも拘わらず車両会社へ責任を擦り付けたり、車両に欠陥があるにも拘わらず自動車会社がリコール隠しを行うといった問題が生じている。本発明は、上記の問題点を解決するためになされたもので、車両事故発生時の事故原因が人為的な操作ミスか車両の整備不良欠陥が原因かを判断し、車両のリコール要因と実際の事故との因果関係を推定する技術を提供することを目的とする。また、本発明の他の目的は、車両事故発生時の過失割合を決定する際の判断材料、および、運転者が優良ドライバーであるかどうかの判断材料を各機関に対し提供するシステムを実現することにある。上記の目的を達成するために、請求項1に係る発明は、車両に搭載された車両装置と、ホストシステムと、該車両装置とホストシステムとを接続するネットワークとを備える車両事故原因推定システムであって、前記車両装置は、車両の走行中に、所定時間間隔で、時間と位置と速度と運転者の操作情報とを取得する手段と、取得した情報に、その車両を識別するための固有IDと、その車両の車種を特定する車種IDとを付して、前記ホストシステムに送信する手段とを備え、前記ホストシステムは、前記車両装置から送信される情報を受信し、走行情報として格納する手段と、時間と位置を検索キーとして、その時間および位置における天候情報を取得する手段と、位置を検索キーとして、その位置における地理情報を取得する手段と、車種毎に、種々の天候条件および地理条件の下で種々の速度で種々の操作を行った場合の車両の挙動を示す統計情報を記憶した統計情報データベースと、前記走行情報から、その走行情報が示す前記車両の実際の挙動を取得する手段と、前記走行情報に基づいて、該走行情報が示す時間と位置に対応する天候情報と地理情報を取得するとともに、該天候情報と地理情報、および走行情報が示す速度と運転者の操作情報に応じた統計情報を、前記統計情報データベースから取得する手段と、前記車両の実際の挙動と前記取得した統計情報が示す車両の挙動とを比較し、その差が許容範囲内に収まっているか否かを判定する手段と、判定した結果を出力する手段とを備えることを特徴とする。上記構成によれば、車両の走行情報をホストシステムに送信し、データベースに蓄積しておくことで、車両事故発生時の事故原因を推定する際の判断材料とすることができる。また、ホストシステムは、走行情報、天候情報、および地理情報を取得でき、これらの情報を組み合わせることで、事故発生時の詳細な再現を行うことができる。ホストシステムは、各車両の統計情報DBを有しており、天候情報や地理情報を含めたあらゆる状況下での当該車両の速度と停止距離の相関性や加速度といった統計情報が格納されている。事故発生時の走行情報と統計情報とを比較することによって、当該車両に整備不良欠陥の疑いがあるかを推定することができる。請求項2に係る発明は、請求項1に記載の車両事故原因推定システムにおいて、前記走行情報を解析することにより運転者の運転の傾向についての情報を取得する手段を、さらに備えることを特徴とする。請求項3に係る発明は、請求項1に記載の車両事故原因推定システムにおいて、前記運転者の操作情報は、ハンドル操作、アクセルペダル操作、およびブレーキペダル操作に関する情報を含むことを特徴とする。本発明によれば、次のような効果が得られる。1車両事故発生時の事故原因が人為的な操作ミスか、車両の整備不良欠陥が原因かを判断し、車両のリコール要因と実際の事故との因果関係を推定することができる。2整備不良欠陥の疑いのある車両を検知し、自動車会社等に対応を依頼することで、速やかなリコール対応に繋げ、自動車の品質向上を図ることができる。3危険な運転を検知し、警察機関等からユーザに警告を発することで、事故の未然防止を図ることができる。また、そのようなユーザに対する保険会社のリスク管理に繋げることができる。以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。図1は、本発明の一実施形態に係る車両事故原因推定システムの全体構成図である。本車両事故原因推定システムは、車両装置106を搭載した車両101と、該車両装置106が位置情報を取得するのに利用するGPS衛星102と、車両装置106からインターネット103を介して送信される走行情報を蓄積し解析するホストシステム104と、利用者がホストシステム104にアクセスし情報を閲覧する操作端末105を含んで構成される。ここでは1台の車両101と1台の操作端末105しか図示していないが、車両101と操作端末105は、それぞれ複数台あってよい。図2は、図1のホストシステム104の構成図である。ホストシステム104は、データベースの内容を更新するDB更新部201と、データベースの内容を検索する検索処理部202と、データベースの内容を解析する解析処理部203と、限定された範囲内にデータベースの内容および解析結果を公開するための認証処理部204を含んで構成される。ホストシステム104には、走行中の車両装置106から送信される走行情報を格納する走行情報DB211と、走行中の天候を特定するための全国各地の天候情報を格納する天候情報DB212と、走行中の地理情報を特定するための地理情報DB213と、天候情報や地理情報を含めたあらゆる状況下での当該車両の速度と停止距離の相関性や加速度といった統計情報を格納する統計情報DB214と、ホストシステム104にアクセス可能なユーザの情報を格納する認証情報DB215が接続されている。ここでは、天候情報DB212と地理情報DB213と統計情報DB214をホストシステム104にローカルに接続された記憶装置のように図示したが、例えばネットワーク経由で外部機関が提供するDBを利用することも可能である。図3は、図1の車両装置106の構成図である。車両装置106は、通信部301、処理部302、および記録部303を備える。通信部301は、位置情報を取得するためのGPS衛星102からの情報の受信、および、インターネット103を介してホストシステム104との間で行う情報の送受信を実行する。処理部302は、GPS衛星102から受信した情報から自車両の位置を算出する処理、車両101の走行速度やハンドル操作やペダル操作を検出しそれらの検出情報を通信部301を用いてホストシステム104に所定時間間隔で送信する処理などを行う。処理部302が収集した情報は記録部303により記憶装置304に一時記憶され、所定時間間隔の送信タイミングが来たとき、処理部302が記憶装置304に一時記憶されている情報を取り出して通信部301に渡しホストシステム104に送信する。なお、車両101が走行中の場合はインターネット103との接続が一時的に切断され送信タイミングの時点でホストシステム104に送信できない場合があるので、その場合は、送信処理を保留して、収集した情報を記憶装置304へ格納する処理を継続し、送信が可能になったときにそれらの情報の送信を行う。記録部303および記憶装置304には、情報の保護機能が設けられており、削除防止および改ざん検知ができる。図4は、走行情報DB211に格納される内容の例を示す図である。走行情報DB211には、車両の状態情報と運転者の操作情報が格納される。状態情報は、個々の車両を識別するための固有ID401、車種を特定するための車種ID402、走行中の時間403、GPS衛星を利用して取得した走行中の位置404、および、走行中の車両の速度405から構成される。操作情報は、運転者のハンドル操作406とペダル操作407から構成される。ハンドル操作406はハンドルの操舵角を示す情報、ペダル操作407はブレーキとアクセルを踏む力を示す情報である。車両装置106は、所定時間間隔で、そのときの時間時刻と車両の位置と速度とハンドル操作とペダル操作の情報を検出し、それらの情報を記憶装置304に一時記憶する処理を繰り返す。また、所定時間間隔上述の車両の状態や操作情報を検出して一時記憶する処理の時間間隔とは異なるで送信タイミングが来たとき、車両装置106は、それらの一時記憶した情報に自車両の固有IDと車種IDとを付加して、走行情報としてホストシステム104に送信する。ホストシステム104は、あらゆる車両101の車両装置106から送られてくる走行情報を図4の走行情報DB211に格納する。図5は、天候情報DB212に格納されている内容の例を示す図である。天候情報DB212には、全国各地のあらゆる時間における天候情報が格納されている。時間501と位置502を検索キーとして、その時間と位置における天気503、降水量504、および積雪深505といった天候情報を取得することができる。天候情報DB212の情報は、予め例えば気象庁などからの提供を受けて用意しておく。本システムにおいて天候情報を利用する理由は、路面状態などが車両の動作に影響を及ぼすためである。例えば、天候が雨であった場合、晴れの場合と比較してブレーキを掛けた際の停止距離が長くなる。このように、走行情報を詳細に解析するための要素として天候情報を利用する。図6は、地理情報DB213に格納されている内容の例を示す図である。地理情報DB213には、全国各地の地理情報が格納されている。位置601を検索キーとして、その位置における高度602、傾斜不図示だが傾斜の方向などの情報も含むものとする603、および衛星画像604といった地理情報を取得することができる。地理情報DB213の情報は、予め外部機関などからの提供を受けて用意しておく。本システムにおいて地理情報を利用する理由は、地形が車両の動作に影響を及ぼすためである。例えば、傾斜を上方向に走行する場合、平坦な路面を走行する場合と比較して加速度が落ちる。このように、走行情報を詳細に解析するための要素として地理情報を利用する。図7は、統計情報DB214に格納されている内容の例を示す図である。統計情報DB214には、車種毎に天候条件と地理条件を含めたあらゆる状況下での当該車両の速度と停止距離の相関性、アクセルを踏み込んだ力と加速度の相関性、ハンドル操作と車両の軌道の相関性といった統計情報が格納されている。ここでは、車種ID701と走行条件702と天候条件703と地理条件704を検索キーとして、停止距離705、停止時間706、および許容値707といった当該車両の統計情報を検索できるものを例示した。走行条件702は、速度ハンドル操作ペダル操作に関する情報を示し、天候条件703は、天気降水量積雪深に関する情報を示し、地理条件704は、高度傾斜に関する情報を示す。統計情報DB214の情報は、例えば、車両メーカーや車両テスト機関などが車種毎に種々の天候条件かつ種々の地理条件を想定した走行テストを行い、種々の速度で種々のハンドル操作とブレーキ操作を行ったときの停止距離と停止時間とを測定することで得た情報車両が正常動作しているときの値である。あるいは、テストの実測とは別に、標準的な想定値を設定してもよい。標準的な想定値とは、この車種において、この天候条件と地理条件の元でこの速度でこのハンドル操作とブレーキ操作を行った場合は、これだけの停止距離と停止時間になるはずである、と想定される標準値である。許容値707は、停止距離705や停止時間706に関する許容値を示す。なお、図7では許容値707の欄に1つのデータしか図示していないが、実際には停止距離705に対する許容値と停止時間706に対する許容値のデータが設定されているものとする。また、許容値707は、車両メーカーやテスト機関などが車種毎に決定した値が設定されているものとする。この統計情報DB214の各レコードは、車種ID701の車種の車両が天候条件703で示される天候かつ地理条件704で示される地形において走行条件702で示される速度ハンドル操作ペダル操作を行ったとき、実際の停止距離が停止距離705で示される停止距離を中心として許容値707で示される範囲内に収まっており、かつ、実際の停止時間が停止時間706を中心として許容値707で示される範囲内に収まっていれば、その車両には整備不良や欠陥が無いと判断できることを示している。すなわち、統計情報を利用する理由は、車両異常の有無を判断するためである。例えば、車両事故が発生したとき、その際の車両の実際の走行情報図4とその時点のその位置における天候情報図5とその位置の地理情報図6から、それらの情報に対応する統計情報を図7の統計情報DB214から検索し、停止距離705と停止時間706と許容値707を取得する。車両事故発生時の実際の停止距離が前記取得した停止距離705と許容値707で規定される範囲に収まっており、かつ、車両事故発生時の実際の停止時間が前記取得した停止時間706と許容値707で規定される範囲に収まっているなら、当該車両には異常が無かったと判断できる。停止距離と停止時間の何れかが前記範囲に収まっていなかった場合、当該車両には整備不良欠陥の疑いがあると判断できる。このように、車両事故原因が人為的な操作ミスか車両の整備不良欠陥が原因か判断する要素として統計情報を利用する。また、車両事故が起きていない通常の走行時の走行情報を分析して、例えばある車種について、ブレーキを所定の力で踏み込んでいるのに停止距離が統計情報の停止距離および許容値で規定される距離より大きくなるケースが多発している場合、その車種にはリコール要因があると判断できる。図8は、ホストシステム104のデータベース関連図である。図中の番号は、図4~図7と同じである。走行情報DB211から各データベース212~214を参照し、関連付けを行っている。すなわち、走行情報の時間403と位置404に対応する時間501と位置502を持つレコードを天候情報DB212から抽出することで、走行情報と天候情報とを関連付ける。走行情報の位置404に対応する位置601を持つレコードを地理情報DB213から抽出することで、走行情報と地理情報とを関連付ける。走行情報の車種ID402と速度405とハンドル操作406とペダル操作407に対応する車種ID701と走行条件702速度とハンドル操作とペダル操作を持つレコードを統計情報DB214から抽出し、さらにそこから当該走行情報に対応する天候情報503~505と地理情報602~603に対応する天候条件703と地理条件704を持つレコードを抽出することで、走行情報と統計情報とを関連付ける。図9は、ホストシステム104の解析処理部203で実行する事故原因推定処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。この処理は、利用者が操作端末105からホストシステム104に接続し、調べたい車両の固有IDと事故が発生した時間を指定して事故原因推定処理の指示操作を行った場合に、ホストシステム104において起動される。なお、本システムを利用する利用者には予め本システムにアクセスする際に入力するユーザIDやパスワードが与えられており、認証情報DB215にはそれらの認証情報が格納されている。ホストシステム104は、認証処理部204により、利用者が入力した認証情報と認証情報DB215に格納されている情報とを照合し、利用権限を持つ利用者のみにアクセスを許可するようになっている。事故原因推定処理において、まず解析処理部203は、与えられた車両の固有IDを持つ走行情報を走行情報DB211から抽出し、さらにその中から、与えられた事故発生時間の前後の所定時間のデータを抽出し、それら複数個の走行情報を処理対象とする。解析処理部203は、処理対象の複数個の走行情報を基に、一定時間内の走行情報の変化を算出するステップ901。これにより、一定時間内の進行方向、進行距離、加速度等が求められる。特に、当該事故において、運転者がブレーキを踏み始めた状態から停止するまでの停止距離と停止時間を求めておく。次に、解析処理部203は、処理対象の走行情報の時間403と位置404の内容を検索キーとして、天候情報DB212から天候情報503~505を取得する命令を検索処理部202に発信する。検索処理部202は、天気情報DB212から該当する天候情報503~505を取得し、解析処理部203に引き渡すステップ902。次に、解析処理部203は、処理対象の走行情報の位置404の内容を検索キーとして、地理情報DB213から地理情報602~604を取得する命令を検索処理部202に発信する。検索処理部202は、地理情報DB213から該当する地理情報602~604を取得し、解析処理部203に引き渡すステップ903。次に、解析処理部203は、処理対象の走行情報の車種ID401と速度405と操作情報ハンドル操作406およびペダル操作407およびステップ902,903で取得した天候情報と地理情報を検索キーとして、統計情報DB214から統計情報705~707を取得する命令を検索処理部202に発信する。検索処理部202は、統計情報DB214から該当する統計情報705~707を取得し、解析処理部203に引き渡すステップ904。なお、処理対象の走行情報は複数あるが、ここでは事故発生時に運転者がブレーキを踏み始めた時点の速度と操作情報に該当する統計情報を検索するものとする。より細かく解析するため、処理対象の複数の走行情報のそれぞれに該当する統計情報を取得して解析に利用してもよい。次に、解析処理部203は、走行情報と統計情報を比較しステップ905、差分が許容値内に収まっているか否かを判定するステップ906。具体的には、ステップ901で走行情報から求めた事故発生時の実際の停止距離とステップ904で取得した統計情報の停止距離705とを比較し、その差が許容値707内に収まっており、かつ、ステップ901で走行情報から求めた事故発生時の実際の停止時間とステップ904で取得した統計情報の停止時間706とを比較し、その差分が許容値707内に収まっているかを判定する。ステップ906の判定で、差分が許容値内に収まっていた場合、車両に問題がある可能性は少なく、当該事故の原因は運転者の人為的なミスである可能性が高いと判定するステップ907。一方、差分が許容値内に収まっていなかった場合、車両に問題がある可能性が高いと判定するステップ908。例えば、統計情報には時速60kmで走行中の車両がブレーキを踏んでから停止するまでの停止距離705が30mと記載されており許容値707が±3mと記載されているとすると、走行情報から算出した実際の停止距離が60mの場合、明らかに許容値内に収まっておらず、車両に問題があると判定できる。なお、上記説明では運転者の人為的なミスとしたが、例えば自分は運転ミスを犯していないのに対向車がぶつかってくる場合などもあり、その場合、ステップ907の運転者の問題は事故を起こした相手方に問題があった場合も含むものである。図10は、抽出情報表示画面の例を示す図である。利用権限のある利用者が操作端末105からホストシステム104に接続し、所定の操作を行うことで、図10の画面1000が表示される。この画面により、利用者は、DB211~214に格納されている情報を検索表示させることができる。また、表示した走行情報を指定して、上記図9の事故原因推定処理を実行させることもできる。図10の画面1000において、左側の表示対象DBの設定エリア1001は、表示させたいDBと表示件数を選択する領域である。何れかのDBのチェックボックスにチェックを入れ、表示件数を入力し、表示ボタンを押すことで、そのDBの情報が表示される。DBは複数選択することも可能である。ここでは、走行情報DBのチェックボックスがチェックされているので、走行情報DB211のデータが表示されている。上記エリア1001の右側の領域にDBの内容が表示される。1002~1009は、表示項目を示す見出しである。ここでは走行情報DB211が選択されているので、走行情報DB211の項目401~407が見出し1003~1009に表示されている。見出し判定フラグ1002の下側には、車両不良または運転ミスの判定結果が表示される。例えば、行1010の判定フラグ1002の欄には車両不良と表示されているが、これはその右側に表示されている固有ID1003がSN442RST4の車両の走行情報行1010に表示されているデータを処理対象として事故原因推定処理を行った結果が車両不良であったことを示している。なお、事故原因推定処理を行っていない走行情報の判定フラグ1002の欄は空白となる。各見出し1002~1009の右側の下向き三角印をクリックして表示されるリストボックスにより、表示内容を絞り込むことができる。例えば、判定フラグ1002のリストボックス1011には車両不良と運転ミスと空白の選択肢が表示されているが、この中から車両不良を選択すると、現在表示されている走行情報の中から車両不良のデータのみが抽出されて再表示される。また、リストボックス1011からオプションを選択すると、抽出条件の設定ウィンドウ1012が表示され、種々の条件を組み合わせて表示内容を絞り込むことができる。他の項目1003~1009のリストボックスも選択肢は異なるが同様に表示内容の絞り込みに使用するものである。なお、図10は走行情報DBが表示対象として選択されているので見出し1002~1009も走行情報DBに合わせた項目を図示したが、他のDBを表示対象とした場合は、そのDBの項目に合わせた見出しが表示される。また、複数のDBが選択された場合は、選択されたDBの全項目の見出しが表示される。上記実施形態の統計情報214では、停止距離と停止時間に注目してそれらが許容値の範囲内に収まっているか否かを判定する例を説明したが、この例に限らず、車両の不具合を検出するための種々のデータを統計情報214に用意しておき、車両に問題があるか否かを判定することもできる。例えば、統計情報として、アクセルをある位置まで踏みこんだときの加速度の値と許容値を保持しておけば、個々の車両の加速性能についての正常/異常を判定できる。上記実施形態では、車両の正常/異常を判定する例を説明したが、走行情報を解析することにより運転者の運転の傾向についてのデータを取得することも可能である。例えば、ある運転者の車両についての走行情報のペダル操作を解析して、急ブレーキの頻度が高いかどうかを判定できる。また、走行情報のハンドル操作を解析して急ハンドルの頻度を取得したり、アクセルを踏んだときの加速度を求めて急加速の頻度を取得したりできる。これにより、その運転者について、安全運転の傾向にある優良ドライバーか、あるいはいわゆる荒い運転の傾向にある運転者かなどについて判断できる。以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されるものではなく、上記実施の形態に様々な変更又は改良を加えることができる。"