車両の運転を行うドライバの運転能力を判定する運転能力判定装置であって、前記ドライバの運転操作量を検出するドライバ操作検出センサ、及び、前記車両の走行状態を検出する車両センサから供給されるセンシング情報に基づいて、前記ドライバの運転の特徴を示す運転特徴量を算出する運転特徴量観測部と、前記運転特徴量観測部で算出された前記ドライバの運転特徴量から、前記ドライバの運転能力を判定する運転能力判定部とを、有し、前記運転能力判定部が、前記ドライバの運転特徴量からカオス力学系の計算技術を用いて発散性を示すリャプノフ指数を算出し、算出された前記リャプノフ指数が健常時の指数値を下回った場合は、前記ドライバの運転能力が劣化していると判定するよう構成されている運転能力判定装置。前記運転能力判定部が、前記リャプノフ指数の時系列な昇降を観測し、安定傾向にある場合は、前記ドライバの運転能力が劣化判定されるタイミングを予測するよう構成されている請求項1に記載の運転能力判定装置。前記運転能力判定部で前記ドライバの運転能力が劣化していると判定された場合、前記ドライバに注意喚起の警告を報知する警報部を更に有する請求項1に記載の運転能力判定装置。前記運転能力判定部で前記ドライバの運転能力が劣化していると判定された直後、前記警報部が、前記ドライバに注意喚起の警告を報知するよう構成されている請求項3に記載の運転能力判定装置。前記運転能力判定部で前記ドライバの運転能力が劣化していると判定された場合、そのときのセンシング情報を記憶して同様のセンシング情報が次回検出された際、同一の地点を次回通過する際、次回運転を開始する際のいずれかのタイミングで、前記警報部が、前記ドライバに注意喚起の警告を報知するよう構成されている請求項3に記載の運転能力判定装置。前記運転能力判定部で前記ドライバの運転能力が劣化していると判定された場合の履歴情報を蓄積し、通信部を介して所定の配信先へ、前記履歴情報を送信する履歴情報送信部を更に有する請求項1に記載の運転能力判定装置。前記運転能力判定部で前記ドライバの運転能力が劣化していると判定された場合の履歴情報を蓄積し、通信部を介して所定の配信先へ、前記履歴情報と、前記ドライバの運転能力が劣化していると判定された際に前記警報部によって行われた警告の内容とを送信する履歴情報送信部を更に有する請求項3に記載の運転能力判定装置。前記ドライバによる操作が大雑把になっている場合に、前記運転能力判定部が、前記ドライバの運転能力が劣化していると判定するよう構成されている請求項1に記載の運転能力判定装置。前記センシング情報に基づいて、トレンド除去変動解析法を利用した解析によりスケーリング指数を算出するトレンド除去変動解析部を有し、前記運転能力判定部が、前記トレンド除去変動解析部で算出された前記スケーリング指数に応じた健常時の指数値を選択し、前記選択された健常時の指数値を用いて前記ドライバの運転能力を判定するよう構成されている請求項1に記載の運転能力判定装置。車両の運転を行うドライバの運転能力を判定する運転能力判定装置によって実行される運転能力判定方法であって、前記ドライバの運転操作量を検出するドライバ操作検出センサ、及び、前記車両の走行状態を検出する車両センサから供給されるセンシング情報に基づいて、前記ドライバの運転の特徴を示す運転特徴量を算出する運転特徴量観測ステップと、前記運転特徴量観測ステップで算出された前記ドライバの運転特徴量から、前記ドライバの運転能力を判定する運転能力判定ステップとを、有し、前記運転能力判定ステップにおいて、前記ドライバの運転特徴量からカオス力学系の計算技術を用いて発散性を示すリャプノフ指数を算出し、算出された前記リャプノフ指数が健常時の指数値を下回った場合は、前記ドライバの運転能力が劣化していると判定する運転能力判定方法。前記運転能力判定ステップにおいて、前記リャプノフ指数の時系列な昇降を観測し、安定傾向にある場合は、前記ドライバの運転能力が劣化判定されるタイミングを予測する請求項10に記載の運転能力判定方法。前記運転能力判定ステップで前記ドライバの運転能力が劣化していると判定された場合、前記ドライバに注意喚起の警告を報知する警報ステップを更に有する請求項10に記載の運転能力判定方法。前記運転能力判定ステップで前記ドライバの運転能力が劣化していると判定された直後、前記警報ステップが、前記ドライバに注意喚起の警告を報知する請求項12に記載の運転能力判定方法。前記運転能力判定ステップで前記ドライバの運転能力が劣化していると判定された場合、そのときのセンシング情報を記憶して同様のセンシング情報が次回検出された際、同一の地点を次回通過する際、次回運転を開始する際のいずれかのタイミングで、前記警報ステップにおいて、前記ドライバに注意喚起の警告を報知する請求項12に記載の運転能力判定方法。前記運転能力判定ステップで前記ドライバの運転能力が劣化していると判定された場合の履歴情報を蓄積し、所定の通信部を介して所定の配信先へ、前記履歴情報を送信する履歴情報送信ステップを更に有する請求項10に記載の運転能力判定方法。前記運転能力判定ステップで前記ドライバの運転能力が劣化していると判定された場合の履歴情報を蓄積し、所定の通信部を介して所定の配信先へ、前記履歴情報と、前記ドライバの運転能力が劣化していると判定された際に前記警報ステップで行われた警告の内容とを送信する履歴情報送信ステップを更に有する請求項12に記載の運転能力判定方法。前記ドライバによる操作が大雑把になっている場合に、前記運転能力判定ステップにおいて、前記ドライバの運転能力が劣化していると判定する請求項10に記載の運転能力判定方法。前記センシング情報に基づいて、トレンド除去変動解析法を利用した解析によりスケーリング指数を算出するトレンド除去変動解析部を有し、前記運転能力判定部が、前記トレンド除去変動解析部で算出された前記スケーリング指数に応じた健常時の指数値を選択し、前記選択された健常時の指数値を用いて前記ドライバの運転能力を判定する請求項10に記載の運転能力判定方法。しかしながら、特許文献1に記載の技術は、ドライバが曲がり角を滑らかに曲がることができるかどうかを判断しているだけに過ぎない。この判断によって、ドライバの運転能力を判定することは可能であるが、決して高精度に運転能力を判断できるわけではない。例えば、特許文献1に記載の技術によれば、ドライバの運転能力が低下したことを判定することは可能であるが、ドライバの運転能力が低下するであろう予兆を検出することは不可能である。すなわち、特許文献1に記載の技術では、ドライバが車両を安全に運転できていないことは検出できるが、ドライバが車両を安全に運転できる状態ドライバの判断力や運動能力が劣化していることを検出することは困難である。上記の問題を解決するため、本発明は、ドライバの運転能力をより高い精度で判定することが可能な運転能力判定装置及び運転能力判定方法を提供することを目的とする。上記の目的を達成するため、本発明の運転能力判定装置は、車両の運転を行うドライバの運転能力を判定する運転能力判定装置であって、前記ドライバの運転操作量を検出するドライバ操作検出センサ、及び、前記車両の走行状態を検出する車両センサから供給されるセンシング情報に基づいて、前記ドライバの運転の特徴を示す運転特徴量を算出する運転特徴量観測部と、前記運転特徴量観測部で算出された前記ドライバの運転特徴量から、前記ドライバの運転能力を判定する運転能力判定部とを、有し、前記運転能力判定部が、前記ドライバの運転特徴量からカオス力学系の計算技術を用いて発散性を示すリャプノフ指数を算出し、算出された前記リャプノフ指数が健常時の指数値を下回った場合は、前記ドライバの運転能力が劣化していると判定するよう構成されている。また、上記の目的を達成するため、本発明の運転能力判定方法は、車両の運転を行うドライバの運転能力を判定する運転能力判定装置によって実行される運転能力判定方法であって、前記ドライバの運転操作量を検出するドライバ操作検出センサ、及び、前記車両の走行状態を検出する車両センサから供給されるセンシング情報に基づいて、前記ドライバの運転の特徴を示す運転特徴量を算出する運転特徴量観測ステップと、前記運転特徴量観測ステップで算出された前記ドライバの運転特徴量から、前記ドライバの運転能力を判定する運転能力判定ステップとを、有し、前記運転能力判定ステップにおいて、前記ドライバの運転特徴量からカオス力学系の計算技術を用いて発散性を示すリャプノフ指数を算出し、算出された前記リャプノフ指数が健常時の指数値を下回った場合は、前記ドライバの運転能力が劣化していると判定する。本発明は、上記の構成又は処理を有しており、ドライバの運転能力をより高い精度で判定することができるという効果を有している。以下、図面を参照しながら、本発明の実施の形態について説明する。本発明は、漫然運転に陥るドライバ、あるいは、高齢者ドライバによる認知能力や反応速度の低下を防ぐために、ブレーキペダル、アクセルペダル、ハンドルの操作量などに基づいてドライバの運転特徴量を観測し、その運転特徴量からドライバの運転能力が、健常者レベルか、あるいは、認知障害者レベル漫然運転に陥ったドライバ、又は、認知障害に陥った高齢者ドライバであるかを判定するものである。また、運転能力が低くなった劣化したドライバに対しては注意喚起を行うことで、認知能力の活性化を図り、ドライバの操作能力の向上及び復帰を促して安全運転を行わせるものである。本発明は、脳科学を活用する。注意喚起の対象となるのは前頭葉の注意機能部である。前頭葉の注意機能部は、例えば、老化又は疲労した脳であっても、強化及び回復できる部位である。注意機能部における注意力を刺激し、事前に注意すべき事項を考えられるようにし、反応準備に余裕を与えることで、ある刺激に対する反応時間を短縮させる。また、同時に予測力を刺激し、操作を完了するまでの手順や力加減を最適化できるようにすることで、最適な操作が実現されるまでの時間を短縮させる。なお、本発明は、廉価車小型車、軽自動車でも実現可能であるよう構成されたものであり、車載装置の交換や新設を最小限に抑えながら、ドライバの意識レベルの計測、計測された意識レベルに基づく運転能力の判定及び注意喚起を実現するものである。まず、本発明の実施の形態における運転能力判定装置の構成について説明する。図1は、本発明の実施の形態における運転能力判定装置の構成の一例を示すブロック図である。図1に図示されている運転能力判定装置100は、運転特徴量観測部110、運転能力判定部120、許容レベル情報格納部130、警報部140、診断チェックリスト作成部150を有している。なお、図1には、各機能がブロックによって図示されているが、これらの各機能は、ハードウェア及び/又はプログラムをコンピュータによって実行可能なプログラムによって実現可能である。運転特徴量観測部110は、ドライバの操作や車両の状態などの各種情報から、ドライバの運転操作量の特徴量以下、運転特徴量と呼ぶを計測する機能を有している。運転特徴量観測部110は、例えば、ドライバ操作検出センサ191や車両センサ192からのセンシング情報に基づいて、ドライバの運転特徴量を算出することが可能である。また、運転特徴量観測部110は、力学系の技術を用いた場合、ドライバの運転特徴量をアトラクタ化する例えば、後述する図2の処理を行うことも可能である。なお、ドライバ操作検出センサ191としては、例えば、アクセルペダルの踏み量踏み込みの角度や踏み込む力などを検出するセンサ、ブレーキペダルの踏み量踏み込みの角度や踏み込む力などを検出するセンサ、ハンドルの操作距離ハンドルの操舵距離例えば、ハンドルの回転角度などから把握できる操舵量やトルクなどを検出するセンサなどを利用することが可能である。また、車両センサ192は、例えば、車両の速度を測定する車速センサや、車両の加速度を速定する加速度センサを利用することが可能である。また、運転能力判定部120は、運転特徴量観測部110で計測されたドライバの運転特徴量に基づいて、ドライバの運転能力を判定する機能を有している。運転能力判定部120は、例えば、ドライバの運転特徴量と、許容レベル情報格納部130に格納されている運転モデル情報とを比較することで、ドライバの運転特徴量がある基準を超えているかどうか、あるいは、ある基準に類似しているかどうかなどを特定することが可能である。また、許容レベル情報格納部130は、運転能力判定部120による判定の際に参照される運転モデル情報を事前に格納する機能を有している。運転モデル情報としては、例えば、一般健常者の運転モデル一般的な健常ドライバと認定できる基準となる情報、認知障害者の運転モデル高齢ドライバや漫然運転の状態にあるドライバと認定できる基準となる情報などを用いることが可能である。また、警報部140は、運転能力判定部120によって、ドライバが安全運転を行うことができない状態であると判定された場合に、例えば、モニタ/スピーカ193などからドライバに対して注意喚起の警告を報知する機能を有している。なお、警報部140から報知される警告は、視覚的な画面表示情報や聴覚的な音声情報など、任意の情報を用いることが可能である。また、例えば、ドライバが運転中に警告を発する場合には、ドライバを驚かせないような態様例えば、問いかけるような口調の音声情報で報知を行うようにしてもよい。また、診断チェックリスト作成部150は、運転能力判定部120によって、ドライバが安全運転を行うことができない状態であると判定された情報を蓄積し、蓄積された情報を加工して診断チェックリスト情報カルテを作成し、この診断チェックリスト情報カルテを、例えば、通信部194を介して特定の配信先配信先アドレスへ送信する機能を有している。次に、図1に図示されている運転能力判定装置100の構成に基づき、本発明に係る処理について説明する。図2は、本発明の実施の形態における運転特徴量の計測処理の一例を示すフローチャートである。なお、図2に図示されている運転特徴量の計測処理は、図1に図示されている運転特徴量観測部110によって、ミリ秒オーダミリ秒単位で実行される処理である。図2において、運転特徴量観測部110は、ブレーキペダルの踏み量を取得しステップS201、アクセルペダルの踏み量を取得しステップS202、ハンドル回転距離とトルクを取得するステップS203。これらのステップS201~S203の各センシング情報は、ドライバ操作検出センサ191から、例えばミリ秒単位で運転特徴量観測部110へ供給される。また、運転特徴量観測部110は、加速センサのXYZ3次元空間における加速度の値を取得するステップS204。このステップS204のセンシング情報は、車両センサ192から、例えばミリ秒単位で運転特徴量観測部110へ供給される。なお、ステップS201~S204の各処理は並列処理である。ここで、運転特徴量観測部110は、X車両の前進/後退方向における加速度から車両が前進しているか後進しているかを判断するステップS205。加速度値Xが前進の場合には、運転特徴量観測部110は、前進時の運転特徴量を計測して、その計測値をアトラクタ化する。運転特徴量観測部110は、例えば、前進時の制動の運転特徴量を計測してアトラクタ化しステップS206、前進時の加速の運転特徴量を計測してアトラクタ化しステップS207、前進時の操舵速度操舵距離/ミリ秒の運転特徴量を計測してアトラクタ化するステップS208。一方、加速度値Xが後進の場合には、運転特徴量観測部110は、後進時の運転特徴量を計測して、その計測値をアトラクタ化する。運転特徴量観測部110は、例えば、後進時の制動の運転特徴量を計測してアトラクタ化しステップS209、後進時の加速の運転特徴量を計測してアトラクタ化しステップS210、後進時の操舵速度操舵距離/ミリ秒の運転特徴量を計測してアトラクタ化するステップS211。以上の処理のように、運転特徴量観測部110は、ミリ秒オーダで、ドライバの運転特徴量を計測してアトラクタ化することが可能である。また、図3Aは、本発明の実施の形態における運動能力の判定処理の一例を示すフローチャートである。なお、図3Aに図示されている運動能力の判定処理は、図1に図示されている運転能力判定部120によって、数秒~1分オーダ数秒~1分単位で実行される処理である。図3Aにおいて、運転能力判定部120は、直近のドライバの運転特徴量を運転特徴量観測部110から取得するステップS310。なお、ステップS310において取得するドライバの運転特徴量は、図1に図示されているステップS206~S211で算出された結果各運転特徴量がアトラクタされたものである。次に、運転能力判定部120は、取得したドライバの運転特徴量のゆらぎ解析処理を行うステップS330。なお、ステップS330におけるゆらぎ解析処理において、運転能力判定部120は、例えば、各運転特徴量からリャプノフ指数を算出する処理を行う。ステップS330におけるゆらぎ解析処理の詳細については、図3Bを参照しながら後述する。そして、運転能力判定部120は、ステップS330におけるゆらぎ解析処理の処理結果具体的には、算出されたリャプノフ指数の遷移をログとして蓄積ロギングするステップS350。また、図3Bは、本発明の実施の形態におけるゆらぎ解析処理の一例を示すフローチャートである。なお、図3Bに図示されているゆらぎ解析処理は、上述のように、図3AのステップS330におけるゆらぎ解析処理の詳細を説明するものである。図3Aにおいて、運転能力判定部120は、前進時の制動のアトラクタ群アトラクタ行列を取得してステップS3311、前進時の制動のリャプノフ指数を算定しステップS3312、過去のアトラクタ群からリャプノフ指数の安定傾向を解析するステップS3313。また、運転能力判定部120は、後進時の制動のアトラクタ群アトラクタ行列を取得してステップS3321、後進時の制動のリャプノフ指数を算定しステップS3322、過去のアトラクタ群からリャプノフ指数の安定傾向を解析するステップS3323。また、運転能力判定部120は、前進時の加速のアトラクタ群アトラクタ行列を取得してステップS3331、前進時の操舵速度のリャプノフ指数を算定しステップS3332、過去のアトラクタ群からリャプノフ指数の安定傾向を解析するステップS3333。また、運転能力判定部120は、後進時の加速のアトラクタ群アトラクタ行列を取得してステップS3341、後進時の加速のリャプノフ指数を算定しステップS3342、過去のアトラクタ群からリャプノフ指数の安定傾向を解析するステップS3343。また、運転能力判定部120は、前進時の操舵速度のアトラクタ群アトラクタ行列を取得してステップS3351、前進時の操舵速度のリャプノフ指数を算定しステップS3352、過去のアトラクタ群からリャプノフ指数の安定傾向を解析するステップS3353。また、運転能力判定部120は、後進時の操舵速度のアトラクタ群アトラクタ行列を取得してステップS3361、後進時の操舵速度のリャプノフ指数を算定しステップS3362、過去のアトラクタ群からリャプノフ指数の安定傾向を解析するステップS3363。なお、本発明の実施の形態におけるゆらぎ解析処理の具体的な計算については、例えば、図6に図示されているように実行することが可能である。図6は、本発明の実施の形態におけるゆらぎ解析処理の具体的な計算方法の一例を示す図である。なお、ゆらぎ解析処理の計算方法は、図6に図示されているものに限定されるものではない。複雑系の解析方法については、様々な研究が行われており、現在及び今後確立される任意の解析方法を本発明に適用することが可能である例えば、此処まで来た複雑系解析ツール、HYPERLINKhttpwwwieiceorgcscsbnprogrampapers041miaopdfhttpwwwieiceorgcscsbnprogrampapers041miaopdfを参照。本発明の実施の形態では、例えば、ブレーキペダルの踏み量ブレーキペダルのトルクや踏み込み角度などを検出、アクセルペダルの踏み量アクセルペダルのトルクや踏み込み角度などを検出、ハンドル回転距離又はハンドル操舵角度やトルク、加速度センサによって検出可能な加速度、速度センサによって検出可能な速度などを取得する図2のステップS201~S204。こうしたセンシングデータは、例えば図6Aに図示されているように、時間軸に対して変動する曲線として取得され、また、ドライバの運転の特徴を表す運転特徴量として取り扱うことが可能である。ここで、例えば、所定の微小ウィンドウ時間幅τの範囲をずらしながら、微小ウィンドウ内における運動特徴量の局所的な傾向ローカルトレンドのアトラクタ軌道を取得することで、運動特徴量のアトラクタ群アトラクタ行列を取得し図3BのS3311、S3321、S3331、S3341、S3351、S3361、図6B、このようにして得られたアトラクタ群アトラクタ行列からリャプノフ指数を算定することが可能である図3BのS3312、S3322、S3332、S3342、S3352、S3362、図6C。なお、このとき、算定されるリャプノフ指数は1つのみであるが、所定の微小ウィンドウ時間幅τを複数個含むウィンドウメタウィンドウをずらすことによって、リャプノフ指数の時系列データ時間的に異なる複数個のリャプノフ指数を得ることができる。時間的に異なるいくつかのリャプノフ指数のデータから、ドライバの運転能力が劣化しているかどうかを判定することが可能であるが、この場合の判定方法も様々存在する。一般的に、リャプノフ指数は、高いほど脳機能の活性化、低いほど脳機能の沈静化を表しており、例えば、単純にリャプノフ指数の値が所定値以下となった場合に、運転能力が劣化していると判定してもよい。また、リャプノフ指数の時系列データから未来のリャプノフ指数の変動を予測することで、この後に運転能力の劣化状態となり得ると判定してもよい。また、例えばアトラクタ群アトラクタ行列のパターンを解析することで、高齢者に夜運転や漫然運転のモデルに近いパターンになっている場合に、運転能力が劣化していると判定してもよい。また、図4は、本発明の実施の形態における注意喚起処理の一例を示すフローチャートである。なお、図4に図示されている注意喚起処理は、図1に図示されている運転能力判定部120及び警報部140によって、ゆらぎ解析処理の解析結果図3AのステップS330の処理結果が取得されるたびに実行される。図4において、運転能力判定部120は、運転許容レベルの比較データを取得するとともにステップS401、運転能力の劣化状態例えば、運転特徴量に基づくリャプノフ指数によって表されるを取得するステップS402。なお、ステップS401において取得する運転許容レベルの比較データは、許容レベル情報格納部130に格納されている運転モデル情報一般健常者の運転モデル、認知障害者の運転モデルなどである。また、ステップS402において取得する運転能力の劣化状態は、図3AのステップS330のゆらぎ解析処理の解析結果図3AのステップS330の処理結果であり、具体的には、各運転特徴量のアトラクタ群や各運動特徴量から算出されたリャプノフ指数である。運転能力判定部120は、運転許容レベルの比較データと運転能力の劣化状態とに基づいて、ドライバの運転能力が劣化状態に突入したかどうかを判定するステップS403。具体的には、運転能力判定部120は、ドライバの運転特徴量が一般健常者の運転モデル又は認知障害者の運転モデルのどちらに属するかを判定し、ドライバの運転特徴量が認知障害者の運転モデルに属すると判定した場合ドライバの運転特徴量が一般健常者の運転モデルから大きく逸脱している場合、あるいは、ドライバの運転特徴量が認知障害者の運転モデルに類似している場合に、ドライバの運転能力が劣化状態に突入したと判定する。このドライバの運転能力が劣化状態に突入したか否かの判定では、上述のように、例えば、リャプノフ指数あるいは、その変動量を考慮を用いた運転許容レベル閾レベルとの比較によって行われてもよく、また、アトラクタ群の判定のパターン解析によって、一般健常者及び認知障害者のどちらのパターンに類似しているかを判断してもよい。なお、運転能力判定部120は、ドライバによる操作が大雑把になっている場合に、ドライバの運転能力が劣化状態に突入したと判定してもよい。ドライバの運転能力が劣化状態に突入したと判定した場合には、運転能力判定部120は、警報部140へ注意喚起を行うよう指示し、警報部140は注意喚起の報知を行うステップS404。また、運転能力判定部120は、ドライバの運転能力が劣化状態に突入したと判定した事項劣化事項をログに蓄積ロギングするステップS405。なお、このとき、警報部140から報知した注意喚起の報知内容警告の内容を劣化事項と共に蓄積してもよい。一方、ドライバの運転能力が劣化状態に突入したと判定しなかった場合には、ステップS404及びS405の処理は行わない。なお、警報部140による警告のタイミングは、例えば、ドライバの運転能力が劣化状態に突入したと判定した場合すなわち、ドライバの運転能力が劣化状態に突入したと判定した直後であってもよいが、その他の任意のタイミングであってもよい。例えば、運転能力判定部120は、ドライバ操作検出センサ191や車両センサ192によるセンシング情報が、前回警告を行った状態に近づいたことを検出した場合に、警報部140を介して前回行った警告を報知するよう決定してもよく、あるいは、前回警告を行った地点経路情報と関連付けて記憶を通過する直前で、警報部140を介して前回行った警告を報知するよう決定してもよい。また、ドライバの認識機能を有しているのであれば、そのドライバの前回の運転の際に報知された警告の内容を、運転始動時に報知することで、注意事項の想起させるようにしてもよい。また、図5は、本発明の実施の形態におけるカルテ配信処理の一例を示すフローチャートである。なお、図5に図示されているカルテ配信処理は、図1に図示されている診断チェックリスト作成部150によって、例えば、1回の旅行あるいは、1日単位が終わるたびに実行される。図5において、診断チェックリスト作成部150は、配信先情報配信先アドレスを取得するとともにステップS501、未報告の劣化事項を取得するステップS502。なお、配信先情報配信先アドレスは、例えば、ドライバの保護者宛のメールアドレスやサービス提供会社のサーバアドレスなどである。また、そして、ステップS502で取得する未報告の劣化事項は、図4のステップS405においてロギングされた劣化事項のうち、まだ、図5に図示されているカルテ配信処理によって処理されていない事項である。そして、診断チェックリスト作成部150は、未報告の劣化事項をリスト化した診断チェックリストカルテを作成しステップS503、その診断チェックリストカルテをステップS501で取得した配信先情報配信先アドレスへ配信するステップS504。なお、診断チェックリストカルテには、未報告の劣化事項と共に、警報部140から報知した注意喚起の報知内容警告の内容が記載されてもよい。この診断チェックリストカルテを、例えば、ドライバの保護者が確認することで、ドライバの保護者は、ドライバの運転能力を把握し、ドライバに対して運転を指導したり、ドライバが運転する際の機器制御の設定を行ったりすることが可能となる。次に、本発明の別の実施の形態について説明する。この実施の形態によれば、DFADetrendedFluctuationAnalysis:トレンド除去変動解析法解析を用いて推定したドライバの年齢年代を反映させることで、ドライバの運転能力の劣化状態をより詳細に判定できるようになる。図7は、本発明の別の実施の形態における運転能力判定装置の構成の一例を示すブロック図である。図7に図示されている運転能力判定装置100は、運転特徴量観測部110、運転能力判定部120、許容レベル情報格納部130、警報部140、診断チェックリスト作成部150、DFA解析部160を有している。なお、図7には、各機能がブロックによって図示されているが、これらの各機能は、ハードウェア及び/又はプログラムをコンピュータによって実行可能なプログラムによって実現可能である。図7に図示されている運転能力判定装置100は、図1に図示されている構成と比較して、DFA解析部160を更に有している。また、運転能力判定部120に機能が追加され、さらに、許容レベル情報格納部130には、より詳細な判定を可能とする運転モデル情報が格納される。以下、主に、本発明の別の実施の形態に特徴的な機能及び動作について説明する。DFA解析部160は、ドライバの操作や車両の状態などの各種情報例えば、ドライバ操作検出センサ191や車両センサ192からのセンシング情報に基づいてDFA解析を行い、そのDFA解析結果スケーリング指数αを出力する機能を有している。なお、DFA解析は、非定常的な時系列データの長期相関特性を解析する手法であり、広く知られている技術なので、ここでは詳細な説明は省略する。入力データを積分することで作成した新たな時系列データを長さnのボックスに分割し、各ボックスにおいて最小自乗法による近似直線を計算してローカルトレンドを求め、信号からトレンドを除去してから分散を平均した値Fnを算出するものである。このDFA解析によって求められるFnは、Fn∝nαによって表すことが可能であり、スケーリング指数αによって特徴付けられる。本発明の発明者は、DFA解析によって得られるスケーリング指数がドライバの年齢年代の推測に有用であり、推測されたドライバの年齢年代に基づいてドライバの運転能力の判定を行うことが有用であることを発見した。具体的には、例えばα=0.8を閾値として、α≧0.8とα<0.8とで年代を分けることが可能である。以下では、α≧0.8と算出された場合を若年層、α<0.8と算出された場合を老年層と呼ぶ。なお、ここでは一例として、1つの閾値例えば、α=0.8によって年代を2つに分けているが若年層と老年層の2つのカテゴリに分類、閾値として設定される値や閾値の個数及び分類するカテゴリ数は、適宜設定することが可能である。DFA解析部160によるDFA解析結果は、運転能力判定部120へ供給される。運転能力判定部120は、運転特徴量観測部110で計測されたドライバの運転特徴量に基づいて、ドライバの運転能力を判定する機能を有しており、例えば、ドライバの運転特徴量と、許容レベル情報格納部130に格納されている運転モデル情報とを比較することで、ドライバの運転特徴量がある基準を超えているかどうか、あるいは、ある基準に類似しているかどうかなどを特定することが可能である。本実施の形態では、運転能力判定部120は、DFA解析部160のDFA解析結果に基づいて、許容レベル情報格納部130に格納されている運転モデル情報を選択する機能を更に有している。運転能力判定部120は、例えばDFA解析部160から供給されたスケーリング指数αの値に基づいて、許容レベル情報格納部130に格納されている複数の運転モデル情報の中から、スケーリング指数αの値に対応する運転モデル情報を選択し、ドライバの運転特徴量と、選択された運転モデル情報とを比較することで、ドライバの運転特徴量がある基準を超えているかどうか、あるいは、ある基準に類似しているかどうかなどを判定する。また、許容レベル情報格納部130には、若年層用及び老年層用の2つの運転モデル情報が格納されている。例えば、運転能力の劣化判定にリャプノフ指数の値と所定値との比較が行われる場合には、若年層用の所定値と老年層用の所定値とが格納されており、運転能力の劣化判定にアトラクタ群のパターンの類似性の判断が行われる場合には、若年層用のアトラクタ群と老年層用のアトラクタ群とが格納されている。上述の例に示されているように、DFA解析部160から供給されたスケーリング指数αが0.8以上の場合には、運転能力判定部120は、若年層用の所定値又は若年層用のアトラクタ群を運転モデル情報として選択し、選択された運転モデル情報と比較することで、ドライバの運転特徴量がある基準を超えているかどうか、あるいは、ある基準に類似しているかどうかを判定することで、運転能力の劣化状態を判定する。同様に、DFA解析部160から供給されたスケーリング指数αが0.8未満の場合には、運転能力判定部120は、老年層用の所定値又は老年層用のアトラクタ群を運転モデル情報として選択し、選択された運転モデル情報と比較することで、ドライバの運転特徴量がある基準を超えているかどうか、あるいは、ある基準に類似しているかどうかを判定することで、運転能力の劣化状態を判定する。なお、運転能力の劣化判定においてリャプノフ指数との比較が行われる所定値に関しては、若年層用の所定値のほうが老年層用の所定値より高く設定されることが望ましい。以上のように、本実施の形態によれば、DFA解析部160によるDFA解析結果に基づいてドライバの年齢年代を推定し、推定されたドライバの年齢年代に応じた運転モデル情報を選択し、選択された運転モデル情報を基準として、ドライバの運転能力の劣化状態を判定することが可能である。