JP2020052905A - 難易度推定装置、難易度推定方法及びコンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】道路における運転の難易度を推定する。【解決手段】難易度推定装置は、携帯端末移動情報取得部と、道路利用傾向情報生成部と、運転難易度推定部とを備える。携帯端末移動情報取得部は、携帯端末の移動履歴を含む携帯端末移動情報を取得する。道路利用傾向情報生成部は、携帯端末移動情報に基づいて、道路が利用される傾向を示す道路利用傾向情報を生成する。運転難易度推定部は、道路利用傾向情報に基づいて、道路における運転の難易度を推定する。【選択図】図１

Description

本発明は、難易度推定装置、難易度推定方法及びコンピュータプログラムに関する。

現代では、乗用車等の車両が日常生活や経済活動を営む上で欠かせないものとなっているため、自動車保険の運用に使用される装置やシステムが益々重要なものとなっている。例えば、特許文献１には、出発地点から到着地点までの走行ルートを探索し、その走行距離や運転時間等に基づいて、走行ルートを走行する場合の自動車保険料を設定する設定装置が開示されている。

特開２０１５−２１５７７５号公報

しかし、上述した設定装置は、車両や歩行者による道路の利用状況を把握し、道路における運転の難易度を踏まえて保険料を設定しないため、適切な保険料を設定することができないことがあった。

本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、道路における運転の難易度を推定することができる難易度推定装置、難易度推定方法及びコンピュータプログラムを提供することを課題とする。

（１）本発明の一態様は、携帯端末の移動履歴を含む携帯端末移動情報を取得する携帯端末移動情報取得部と、前記携帯端末移動情報に基づいて、道路が利用される傾向を示す道路利用傾向情報を生成する道路利用傾向情報生成部と、前記道路利用傾向情報に基づいて、前記道路における運転の難易度を推定する運転難易度推定部と、を備える難易度推定装置である。

（２）本発明の一態様は、前記携帯端末のユーザ情報を取得するユーザ情報取得部を更に備え、前記道路利用傾向情報生成部は、前記携帯端末移動情報に加え、前記ユーザ情報に基づいて、前記道路利用傾向情報を生成する上記（１）の難易度推定装置である。

（３）本発明の一態様は、ユーザ情報提供車両から前記ユーザ情報提供車両の車両状態を示す情報を取得する車両状態取得部を更に備え、前記運転難易度推定部は、前記道路利用傾向情報に加え、前記車両状態を示す情報に基づいて、前記難易度を推定する、上記（１）又は（２）の難易度推定装置である。

（４）本発明の一態様は、前記運転難易度推定部は、前記ユーザ情報提供車両の前記車両状態と前記道路において前記ユーザ情報提供車両が遭遇する状況の要因とを対応付けた要因別の車両状態を示す情報に基づいて、前記運転難易度推定部を推定する、上記（３）の難易度推定装置である。

（５）本発明の一態様は、前記運転難易度推定部は、前記道路利用傾向情報に多変量解析を適用して前記難易度を推定する、上記（１）から（４）のいずれか一つの難易度推定装置である。

（６）本発明の一態様は、前記難易度に基づいて、前記ユーザ情報提供車両が出発地から目的地まで移動する移動経路の候補の評価値を算出する評価値算出部と、前記移動経路の候補のうち、前記評価値が所定の条件を満たす前記移動経路を示す経路情報を前記ユーザ情報提供車両に配信する経路情報配信部と、を更に備える、上記（１）から（５）のいずれか一つの難易度推定装置である。

（７）本発明の一態様は、前記難易度推定装置に対して前記車両状態を提供しないユーザ情報非提供車両について、当該ユーザ情報非提供車両の出発地から目的地まで移動する移動経路の候補の評価値を前記難易度に基づいて算出する評価値算出部と、前記移動経路の候補のうち、前記評価値が所定の条件を満たす前記移動経路を示す経路情報を前記ユーザ情報非提供車両に配信する経路情報配信部と、を更に備える、上記（１）から（５）のいずれか一つの難易度推定装置である。

（８）本発明の一態様は、携帯端末の移動履歴を含む携帯端末移動情報を取得する携帯端末移動情報取得ステップと、前記携帯端末移動情報に基づいて、道路が利用される傾向を示す道路利用傾向情報を生成する道路利用傾向情報生成ステップと、前記道路利用傾向情報に基づいて、前記道路における運転の難易度を推定する運転難易度推定ステップと、を含む難易度推定方法である。

（９）本発明の一態様は、コンピュータに、携帯端末の移動履歴を含む携帯端末移動情報を取得する携帯端末移動情報取得機能と、前記携帯端末移動情報に基づいて、道路が利用される傾向を示す道路利用傾向情報を生成する道路利用傾向情報生成機能と、前記道路利用傾向情報に基づいて、前記道路における運転の難易度を推定する運転難易度推定機能と、を実現させるためのコンピュータプログラムである。

本発明によれば、道路における運転の難易度を推定することができる。

本発明の実施形態に係る難易度推定システムの機能構成の一例を示す図である。 本発明の実施形態において、評価値が所定の条件を満たす移動経路の表示態様の一例を示す図である。 本発明の実施形態に係る難易度推定装置が実行する処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の実施形態に係る車両状態取得部が車両搭載装置からユーザ情報提供車両の車両状態を示す情報を取得する処理の一例を示すフローチャートである。

［実施形態］
図１及び図２を参照しながら、実施形態に係る難易度推定システムについて説明する。
図１は、本発明の実施形態に係る難易度推定システムの機能構成の一例を示す図である。
図２は、本発明の実施形態において、評価値が所定の条件を満たす移動経路の表示態様の一例を示す図である。
まず、難易度推定システム１が提供する機能の概要について説明する。

［（機能１）道路の運転難易度の推定］
難易度推定システム１は、道路の運転難易度を推定する。ここで運転難易度とは、道路を走行する車両の運転のしにくさ（又は運転のしやすさ）を示す指標である。例えば、道路に陥没が生じている場所や、歩行者が飛び出し易い場所であると運転難易度が高い（運転が難しい）。運転難易度は、道路の構造等に起因する静的要因と、道路を利用する利用者の状況に起因する動的要因とによって変化する。一例として、静的要因には、道路の構造、道路に関する地物、白線の整備状況、路面の傾斜などが含まれる。動的要因には、車両や歩行者の急な飛び出し、先行車の急ブレーキ、道路上での遊戯などが含まれる。この一例において、動的要因は、曜日や時間帯などの時間的な要素によって発生頻度が変化する性質を有する。
難易度推定システム１は、道路を走行する車両、当該車両の運転者、道路を歩行する歩行者などから種々の情報を収集し、収集した情報に基づいて道路の運転難易度を推定する。また、難易度推定システム１は、運転難易度の要因を分析して、道路の運転難易度を推定する。
なお、難易度推定システム１は、道路の運転難易度を、それぞれの道路について、曜日や時間帯ごとに区分して推定してもよい。

［（機能１−１）車両の運転状態に基づく道路の運転難易度の推定］
難易度推定システム１は、道路の利用者が所持する携帯端末の位置情報と、当該携帯端末に紐づけられた利用者の属性情報（ユーザ情報）とに基づいて、道路ごと・時間帯ごとの道路利用傾向を算出する。また、難易度推定システム１は、ユーザ情報提供車両５０をプローブカーとして利用し、道路の危険要因を取得する。
難易度推定システム１は、算出された道路利用傾向と、ユーザ情報提供車両５０から得られた道路の危険要因とを照合して、危険要因が発生した道路ごと・時間帯ごとに、道路の通行者数や通行者の属性分布を抽出する。
難易度推定システム１は、上述のようにして抽出した道路ごと・時間帯ごとの、道路の通行者数や通行者の属性分布をデータセットとして蓄積する。
難易度推定システム１は、これら道路ごと・時間帯ごとに蓄積されたデータセットと、携帯端末の位置情報及び利用者の属性情報とに基づいて、道路の危険度（すなわち、運転難易度）を推定する。

［（機能１−２）道路利用者の属性に基づく道路の運転難易度の推定］
難易度推定システム１は、道路の利用者が所持する携帯端末の位置情報と、当該携帯端末に紐づけられた利用者の属性情報（ユーザ情報）とに基づいて、道路ごと・時間帯ごとに算出される道路利用傾向に基づいて、道路の危険度（すなわち、運転難易度）を推定する。

［（機能２）事故リスクが低い移動経路の提示］
難易度推定システム１は、車両の現在地及び目的地に基づいて算出される移動経路候補が複数ある場合に、事故リスクがより低い移動経路を車両の運転者に提示する。
より具体的には、難易度推定システム１は、上述のようにして推定した道路の運転難易度と、車両の現在地及び目的地から算出される複数の移動経路候補とに基づいて、運転難易度を移動経路候補ごとに評価する。難易度推定システム１は、この評価結果に基づいて事故リスクがより低い移動経路を選択し、選択した移動経路を車両の運転者に提示する。

［（機能３）走行経路に基づく保険料の算出］
難易度推定システム１は、車両の移動経路と、道路の運転難易度とに基づいて、道路の運転難易度に応じた保険料を算出する。一例として、難易度推定システム１は、運転難易度が高い（難しい）道路を車両が走行した場合には保険料を高く算出し、運転難易度が低い（易しい）道路を車両が走行した場合には保険料を低く算出する。

［難易度推定システム１の機能構成］
上述した各機能を実現するための難易度推定システム１の機能構成の一例について、以下説明する。
図１に示すように、難易度推定システム１は、難易度推定装置１０と、ユーザ情報記憶部２０（例えば、個人情報データベース）と、携帯端末移動情報記憶部３０（例えば、位置情報データベース）と、道路利用傾向情報記憶部４０と、ユーザ情報提供車両５０と、ユーザ情報非提供車両６０と、保険料算出装置７０と、データセット記憶部８０とを備える。

難易度推定装置１０は、ユーザ情報取得部１１と、携帯端末移動情報取得部１２と、道路利用傾向情報生成部１３と、運転難易度推定部１４と、車両状態取得部１５と、運転難易度出力部１６と、評価値算出部１７と、経路情報配信部１８とを備える。

［（機能１）道路の運転難易度の推定］
道路の運転難易度の推定機能について説明する。まず、車両の運転状態に基づく道路の運転難易度の推定機能について説明し、次に、道路利用者の属性に基づく道路の運転難易度の推定機能について説明する。

［（機能１−１）車両の運転状態に基づく道路の運転難易度の推定］
本実施形態の車両の種類には、ユーザ情報提供車両５０と、ユーザ情報非提供車両６０とがある。ユーザ情報提供車両５０とは、難易度推定システム１に対して情報を提供するとともに、難易度推定システム１から情報を取得する車両である。ユーザ情報非提供車両６０とは、難易度推定システム１に対して情報を提供することなく、難易度推定システム１から情報を取得する車両である。本機能においては、ユーザ情報提供車両５０から提供される情報に基づいて、道路の運転難易度が推定される。

難易度推定システム１は、携帯端末の位置情報及び携帯端末利用者の属性情報に基づいて道路ごと・時間帯ごとの道路利用傾向を算出するとともに、ユーザ情報提供車両５０をプローブカーとして利用して道路の危険要因を取得する。
難易度推定システム１は、携帯端末の位置情報及び属性情報から算出された道路利用傾向と、ユーザ情報提供車両５０から得られた道路の危険要因とを照合して、危険要因が発生した道路ごと・時間帯ごとに、道路の利用傾向（例えば、通行者数や通行者の属性分布）を算出する。
難易度推定システム１は、上述のようにして算出した道路ごと・時間帯ごとの、道路の通行者数や通行者の属性分布をデータセットとして蓄積する。
難易度推定システム１は、これら道路ごと・時間帯ごとに蓄積されたデータセットと、携帯端末の位置情報及び利用者の属性情報とに基づいて、道路の危険度（すなわち、運転難易度）を推定する。
以下、難易度推定システム１による車両の運転状態に基づく道路の運転難易度の推定機能の詳細について説明する。

［携帯端末移動情報の取得］
携帯端末移動情報記憶部３０（位置情報データベース）には、携帯端末（一例として、携帯端末３１−１、３１−２、…、３１−ｍ、３２−１、３２−２、…、３２−ｎ）の位置の移動履歴を示す携帯端末移動情報が記憶される。
具体的には、携帯端末は、ＧＰＳ等によって得られた自端末の位置を示す位置情報を、所定のタイミングで携帯端末移動情報記憶部３０に送信する。この結果、携帯端末移動情報記憶部３０には、携帯端末各々の位置情報の時系列データが携帯端末移動情報として記憶される。
なお、携帯端末３１−１、３１−２、…、３１−ｍは、車両の運転者が携帯しており車両と共に移動する携帯端末の一例である。また、携帯端末３２−１、３２−２、…、３２−ｎは、歩行者が携帯している携帯端末の一例である。

携帯端末移動情報取得部１２は、各携帯端末についての携帯端末移動情報を携帯端末移動情報記憶部３０から取得する。携帯端末移動情報取得部１２は、取得した携帯端末移動情報を、道路利用傾向情報生成部１３に出力する。
道路利用傾向情報生成部１３は、携帯端末の位置に対応する道路（利用道路）を推定する利用道路推定機能と、道路の利用傾向を把握する道路利用傾向把握機能とを有する。

［利用道路の推定］
道路利用傾向情報生成部１３は、携帯端末移動情報記憶部３０に記憶されている携帯端末移動情報と、予め記憶されている地図情報とに基づいて、携帯端末の位置がどの道路に対応しているのかを（すなわち、利用道路を）推定する。

具体的には、道路利用傾向情報生成部１３は、予め記憶されている地図情報と、携帯端末の移動履歴とを比較するマップマッチングを行い、携帯端末の道路上の位置を携帯端末ごとに推定する。

なお、道路利用傾向情報生成部１３は、例えば、単位時間当たりの移動距離が所定の閾値以下である携帯端末については、上述した道路の利用判定の対象から除外してもよい。この場合、道路利用傾向情報生成部１３は、例えば、単位時間当たりの移動距離が所定の閾値以下である携帯端末のユーザが道路を利用していないと判定する。

また、道路利用傾向情報生成部１３は、携帯端末の移動履歴に基づいて、携帯端末の移動速度を算出することにより、携帯端末のユーザの移動手段を判定してもよい。例えば、携帯端末の移動速度が比較的速い場合には、道路利用傾向情報生成部１３は、携帯端末が移動中の車両に持ち込まれていると判定する。また例えば、携帯端末の移動速度が比較的遅い場合には、道路利用傾向情報生成部１３は、携帯端末が歩行中のユーザに携帯されていると判定する。

［道路利用傾向の把握］
道路利用傾向情報生成部１３は、上述のようにして推定した携帯端末のユーザの利用道路と、当該携帯端末のユーザ情報とに基づいて道路利用傾向を把握することにより、道路の利用傾向を示す道路利用傾向情報を生成する。

具体的には、ユーザ情報記憶部２０には、携帯端末のユーザの契約情報を含む種々のユーザ情報が記憶されている。ここで、ユーザ情報とは、これらの携帯端末のユーザに関する情報である。ユーザ情報には、例えば、携帯端末のユーザの年齢、性別、携帯端末の契約年数、携帯端末の通信料金の支払状況などが含まれる。
なお、ユーザ情報には、携帯端末の契約情報に関連しない情報が含まれていてもよい。例えば、ユーザ情報には、携帯端末にインストールされているアプリケーションの種類、運転免許の保持年数、運転免許の更新履歴、交通違反や交通事故の履歴、運転免許取得時等に行なわれる性格検査の結果などが含まれていてもよい。また、ユーザ情報には、これらの情報から推測されるユーザの行動特性、運転スキルのレベル、交通マナーのレベルなどが含まれていてもよい。

道路利用傾向情報生成部１３は、上述のようにして利用道路を推定した携帯端末について、当該携帯端末のユーザ情報を、ユーザ情報取得部１１を介してユーザ情報記憶部２０から取得する。道路利用傾向情報生成部１３は、推定した利用道路と、取得したユーザ情報とを紐づける。道路利用傾向情報生成部１３は、複数の携帯端末について、推定した利用道路と、取得したユーザ情報とを紐づけた結果を統計処理することにより、道路におけるユーザの傾向（すなわち、道路利用傾向）を示す道路利用傾向情報を生成する。

例えば、道路利用傾向情報には、道路を利用する利用者の時間帯ごとの利用者数が含まれていてもよい。具体的には、道路利用傾向情報生成部１３は、携帯端末（例えば、携帯端末３１−１、３１−２、…、３１−ｍ、３２−１、３２−２、…、３２−ｎ）の携帯端末移動情報に基づいて、道路ごと・時間帯ごとの利用者数を道路利用傾向情報として生成する。

また、例えば、道路利用傾向情報には、道路を利用する利用者の性別や年代別の利用者数の時間帯ごとの情報が含まれていてもよい。具体的には、道路利用傾向情報生成部１３は、携帯端末の携帯端末移動情報に加え、これらの携帯端末のユーザ情報に基づいて、道路利用傾向情報を生成する。この場合、道路利用傾向情報生成部１３は、例えば、道路各々の各時間帯における利用者数を男女別、年代別又は行動特性のタイプ別に計数した計数結果を道路利用傾向情報として生成する。

道路利用傾向情報生成部１３は、生成した道路利用傾向情報を道路利用傾向情報記憶部４０に記憶させる。

［車両による道路の危険要因の取得］
次に、ユーザ情報提供車両５０による道路の危険要因の取得機能について説明する。
ユーザ情報提供車両５０は、車両搭載装置５１を備えている。この車両搭載装置５１には、例えば加速度センサと、ドライブレコーダとが含まれる。
車両搭載装置５１は、加速度センサにより、急ハンドル、急ブレーキ又は路面からの振動などによる車両の加速度の急激な変化を検出する。
車両搭載装置５１は、車両の加速度の急激な変化を検出した場合には、ドライブレコーダによる車内外の画像や音声などの情報に基づいて、加速度の急激な変化の要因を判定する。

車両の加速度の急激な変化の要因には、道路の構造等に起因する静的要因と、道路を利用する利用者の状況に起因する動的要因とがある。上述したように、静的要因には、道路の構造、道路に関する地物、白線の整備状況、路面の傾斜などが含まれる。動的要因には、車両や歩行者の急な飛び出し、先行車の急ブレーキ、道路上での遊戯などが含まれる。
車両搭載装置５１は、ドライブレコーダによる車内外の画像や音声などの情報に基づいて、加速度の急激な変化が静的要因によるものか、動的要因によるものかを判定する。例えば、ドライブレコーダによる車外の画像に、道路舗装の亀裂が撮影されている場合には、車両搭載装置５１は、加速度の急激な変化が静的要因によると判定する。また、ライブレコーダによる車外の画像に、歩行者の急な飛び出しが撮影されている場合には、車両搭載装置５１は、加速度の急激な変化が動的要因によると判定する。
加速度の急激な変化が静的要因による場合には、車両搭載装置５１は、加速度の急激な変化が発生した道路上の位置と、危険要因の種類（静的要因）とを紐づけた車両状態情報を生成する。また、加速度の急激な変化が動的要因による場合には、車両搭載装置５１は、加速度の急激な変化が発生した道路上の位置と、危険要因の発生時刻と、危険要因の種類（動的要因）とを紐づけた車両状態情報を生成する。
車両搭載装置５１は、生成した車両状態情報を難易度推定装置１０に対して送信する。

なお、この一例では、車両搭載装置５１は、危険要因の発生を車両の加速度に基づいて判定するものとして説明するが、これに限られない。車両搭載装置５１は、車両の速度、エンジン回転数、ブレーキ踏圧、傾斜角度、又はドライブレコーダなどによる車内外の画像の明るさや音声の大きさなどに基づいて危険要因の発生を判定してもよい。

［データセットの蓄積］
難易度推定装置１０の車両状態取得部１５は、ユーザ情報提供車両５０の車両搭載装置５１が送信する車両状態情報を取得する。車両状態取得部１５は、複数のユーザ情報提供車両５０のそれぞれから車両状態情報を取得し、取得した車両状態情報に基づいてデータセットを生成する。
車両状態取得部１５は、取得した車両状態情報が「静的要因」である場合には、静的要因の発生回数を道路ごとに集計し、集計した結果をデータセットとしてデータセット記憶部８０に記憶させる。
車両状態取得部１５は、取得した車両状態情報が「動的要因」である場合には、動的要因の発生した道路上の位置と発生時刻とを検索キーにして、道路利用傾向情報記憶部４０に記憶されている道路利用傾向情報を検索する。車両状態取得部１５は、検索の結果として得られる道路利用傾向情報が示す道路利用者の数（例えば、道路を通行する通行人の数）や、道路利用者の属性（例えば、性別、年代又は行動特性のタイプ）と、車両状態情報が示す道路・時間帯とを対応付けて、データセットとしてデータセット記憶部８０に記憶させる。これにより、データセット記憶部８０には、危険要因が発生した道路ごと・時間帯ごとの道路利用者の数の分布や道路利用者の属性の分布が蓄積される。

［運転難易度の推定］
運転難易度推定部１４は、データセット記憶部８０に記憶されているデータセットに基づいて、道路利用傾向情報が示す道路の利用状況における道路の運転難易度を推定する。
上述したように、データセット記憶部８０に記憶されているデータセットには、「静的要因」についての集計結果と、「動的要因」についての集計結果とが記憶されている。

運転難易度推定部１４は、「静的要因」のデータセットについては、静的要因の発生回数に基づいて、道路の運転難易度を算出する。
また、運転難易度推定部１４は、「動的要因」のデータセットについては、重回帰分析などの多変量解析手法を適用して、道路の運転難易度を算出する。
道路利用傾向情報の一例としては、道路各々の各時間帯における利用者数をユーザの年代別に計測した情報である。ユーザ情報提供車両５０の走行がなく、一部の時間帯もしくは全ての時間帯のデータが存在しない道路でも、多変量解析を適用してデータが存在しない部分の危険要因が発生した回数を推定し、難易度を推定する。
次に、運転難易度推定部１４が多変量解析を適用して難易度を推定する具体例について説明する。

運転難易度推定部１４は、道路利用傾向情報生成部１３から、年代別の歩行者数及び運転者年代別の車両数を取得する。
７５歳以上の歩行者数をｘ１、７５歳以上が運転する車両数をｘ２、６５歳以上７５歳未満の歩行者数をｘ３、６５歳以上７５歳未満が運転する車両数をｘ４、１０歳未満の歩行者数をｘ５とする。ｘ１、ｘ２、ｘ３、ｘ４及びｘ５は、説明変数である。また、動的な危険要因が発生した回数をｙとする。このｙは、目的変数である。運転難易度推定部１４は、これらを解き、重回帰式「ｙ＝ｂ０＋ｂ１ｘ１＋ｂ２ｘ２＋ｂ３ｘ３＋ｂ４ｘ４＋ｂ５ｘ５」を導出する。運転難易度推定部１４は、この重回帰式に道路の任意の時間帯におけるｘ１〜ｘ５の値を代入することにより、当該道路の所定の時間帯における危険要因発生のデータ計測が欠けている場合でも、当該道路における運転の難易度を推定することができる。
また、難易度ｙ３は、静的な危険要因による難易度ｙ１、動的な危険要因による難易度ｙ２を使用した式「ｙ３＝ｃ１ｙ１＋ｃ２ｙ２」により表現される。ここで、ｃ１、ｃ２は、重みであり、一律に１と設定されても、危険要因の発生確率等により適宜調整されてもよい。
なお、運転難易度推定部１４は、難易度を、道路の単位長さによって正規化した値として推定してもよい。
また、多変量解析としては、例示した重回帰分析の他に、主成分分析、独立成分分析、因子分析、判別分析、クラスター分析、コンジョイント分析、多次元尺度構成法が適用されてもよい。

［（機能１−２）道路利用者の属性に基づく道路の運転難易度の推定］
次に、道路利用者の属性に基づく道路の運転難易度の推定について説明する。上述したように、難易度推定システム１は、道路の利用者が所持する携帯端末の位置情報と、当該携帯端末に紐づけられた利用者の属性情報（ユーザ情報）とに基づいて、道路の運転難易度を推定する。以下、具体的な一例について説明する。

運転難易度推定部１４は、道路利用傾向情報生成部１３が生成する道路利用傾向情報に基づいて、道路における運転の難易度を推定する。
例えば、小学校の下校の時間帯において６歳から１２歳の年代の人が歩行中に車道に飛び出す頻度が高いという統計結果が得られている場合がある。
この場合、近隣に小学校がある道路において、１５時から１７時の間に、６歳から１２歳の人が、３０人、当該道路を利用していることが道路利用傾向情報により示されている場合には、この道路は他の道路に比べて危険度（すなわち、運転難易度）が高いと考えられる。この場合、運転難易度推定部１４は、道路利用傾向情報に基づいて、当該道路の運転の難易度を「高」と推定する。

また、例えば、繁華街の夜間の時間帯において３０歳から３９歳の年代の人が車道にまではみ出して歩行するなどの交通マナーに反する行動をとる頻度が高いという統計結果が得られている場合がある。
この場合、繁華街において、２２時から２４時の間に、３０歳から３９歳の人が、１００人、当該道路を利用していることが道路利用傾向情報により示されている場合には、この道路は、危険度が高いと考えられる。また、この道路の危険度は、上述した学校帰りの子どもの飛び出し等の発生頻度が高い道路の危険度に比べると低いと考えられる。この場合、運転難易度推定部１４は、道路利用傾向情報に基づいて、当該道路の運転の難易度を「中」と推定する。

また、例えば、昼間の時間帯において４０歳から４９歳の年代の人が交通マナーに反する行動をとる頻度が低いという統計結果が得られている場合がある。
この場合、１２時から１３時の間に、４０歳から４９歳の人が、５０人、当該道路を利用していることが道路利用傾向情報により示されている場合には、この道路は、他の道路に比べて危険度が低いと考えられる。この場合、運転難易度推定部１４は、道路利用傾向情報に基づいて、当該道路の運転の難易度を「低」と推定する。

なお、運転の難易度は、「高」、「中」及び「低」の三段階だけではなく、二段階又は四以上の段階に分けられていてもよいし、連続的な数値で表されていてもよい。

運転難易度推定部１４は、上述のようにして推定した運転の難易度を運転難易度出力部１６に出力する。
運転難易度出力部１６は、運転難易度推定部１４が推定した運転の難易度をユーザ情報提供車両５０、ユーザ情報非提供車両６０、又は保険料算出装置７０に出力する。

［（機能２）事故リスクが低い移動経路の提示］
次に、事故リスクが低い移動経路の提示機能について説明する。
ユーザ情報提供車両５０及びユーザ情報非提供車両６０は、それぞれ入力部（入力部５２、入力部６２）と、表示部（表示部５３、表示部６３）とを備えている。なお、本機能の説明において、ユーザ情報非提供車両６０の入力部６２及び表示部６３は、ユーザ情報提供車両５０の入力部５２及び表示部５３と同一の機能を有しているため、入力部５２及び表示部５３についてのみ説明し、入力部６２及び表示部６３の説明は省略する。

ユーザ情報提供車両５０は、入力部５２と、表示部５３とを備える。
表示部５３は、この一例では、ユーザ情報提供車両５０が備えるカーナビゲーションシステム（不図示）のディスプレイであり、ユーザ情報提供車両５０が走行する経路の候補等を表示する。
入力部５２は、この一例では、カーナビゲーションシステム（不図示）への指示を示す情報を入力するために使用されるボタン、タッチパネルを備える。この一例では、入力部５２には、車両の移動の目的地を示す目的情報が入力される。
入力部５２は、入力された目的地情報をカーナビゲーションシステム（不図示）に出力する。
カーナビゲーションシステム（不図示）は、目的地情報が示す目的地Ｇと、車両の現在位置（出発地Ｓ）とに基づいて、出発地Ｓから目的地Ｇまでの移動経路の候補を複数算出し、算出した移動経路の複数の候補を表示部５３に表示させる。また、カーナビゲーションシステム（不図示）は、算出した移動経路の複数の候補を、評価値算出部１７に出力する。
算出された移動経路の複数の候補の一例を図２に示す。なお、移動経路の候補は、図２に示した移動経路Ｒ１、Ｒ２及びＲ３以外の候補を含んでいてもよい。

評価値算出部１７は、移動経路の候補に含まれるそれぞれの道路について、当該道路の運転難易度を、道路ごとに運転難易度推定部１４に推定させる。
評価値算出部１７は、運転難易度推定部１４が推定した道路ごとの運転の難易度に基づいて、カーナビゲーションシステム（不図示）が算出した移動経路の複数の候補それぞれの評価値を算出する。評価値算出部１７が算出する評価値は、時間帯、曜日又はユーザの属性情報ごとに算出されてもよく、移動経路の全行程における運転の難易度を総合的に考慮して算出される。例えば、評価値は、移動経路の全行程に亘って移動経路の単位長さ当たり又は所定区間ごとの難易度を合計した値とされてもよい。

経路情報配信部１８は、移動経路の候補のうち、評価値が所定の条件を満たす移動経路を示す経路情報をユーザ情報提供車両５０に配信する。これを受けて、表示部５３は、例えば、図２に示すように、地図と合わせて移動経路Ｒ１、Ｒ２及びＲ３それぞれを一点鎖線、破線及び実線で表示し、移動経路Ｒ１、Ｒ２及びＲ３それぞれの評価値「２０」、「１５」及び「１０」を表示する。

なお、評価値算出部１７は、難易度に基づいて、車両搭載装置５１が搭載されているユーザ情報提供車両５０だけではなく、車両搭載装置５１が搭載されないユーザ情報非提供車両６０が出発地Ｓから目的地Ｇまで移動する移動経路の候補の評価値を算出してもよい。ここで、ユーザ情報非提供車両６０は、難易度推定装置１０に自身の車両の状態を示す情報を送信しない車両であり、入力部６２と、表示部６３とを備える。入力部６２及び表示部６３は、ユーザ情報提供車両５０が備える入力部５２及び表示部５３と同様である。この場合、経路情報配信部１８は、移動経路の候補のうち、評価値が所定の条件を満たす移動経路を示す経路情報をユーザ情報非提供車両６０に配信する。なお、この場合における目的地Ｇの入力方法、評価値の算出方法は、ユーザ情報提供車両５０の場合と同様である。

［（機能３）走行経路に基づく保険料の算出］
次に、走行経路に基づく保険料の算出機能について説明する。
保険料算出装置７０は、ユーザ情報提供車両５０及びユーザ情報非提供車両６０が出発地Ｓから目的地Ｇまで実際に走行した移動経路の評価値に基づいて保険料を算出する。例えば、移動経路における運転が困難である程、評価値が大きくなる場合、保険料算出装置７０は、評価値が大きな移動経路を走行する程、高額な保険料を算出する。

［難易度推定システムの動作］
次に、図３及び図４を参照しながら実施形態に係る難易度推定システムの動作の一例を説明する。
図３は、本発明の実施形態に係る難易度推定装置が実行する処理の一例を示すフローチャートである。
図４は、本発明の実施形態に係る車両状態取得部が車両搭載装置からユーザ情報提供車両の状態を示す情報を取得する処理の一例を示すフローチャートである。また、次に説明する例では、道路利用者情報は、予め取得されているビッグデータであると想定する。

ステップＳ１０において、道路利用傾向情報生成部１３は、複数の携帯端末から取得された道路利用者情報に基づいて、道路が利用される傾向を示す道路利用傾向情報を生成する。

ステップＳ２０において、難易度推定システム１は、ユーザ情報提供車両からユーザ情報提供車両の状態を示す情報を取得する。例えば、難易度推定システム１は、ステップＳ２０において図４に示した方法を実行する。

ステップＳ２０１において、ユーザ情報提供車両５０は、加速度センサにより車両の前後方向における加速度及び左右方向における加速度を計測し、ドライブレコーダにより周辺の動画を撮影する。

ステップＳ２０２において、車両状態取得部１５は、ステップＳ２０１で計測された二種類の加速度の少なくとも一方が所定の閾値を超えているか否かを判定する。この閾値は、例えば、潜在的な危険事象であるヒヤリハットを指標としており、前後方向における加速度について０．３Ｇが設定され、左右方向における加速度について０．２２Ｇが設定される。車両状態取得部１５は、ステップＳ２０１で計測された二種類の加速度の少なくとも一方が所定の閾値を超えていると判定した場合（ステップＳ２０２：Ｙｅｓ）、処理をステップＳ２０３に進め、ステップＳ２０１で計測された二種類の加速度がいずれも所定の閾値を超えていないと判定した場合（ステップＳ２０２：Ｎｏ）、処理をステップＳ２０１に戻す。

ステップＳ２０３において、車両状態取得部１５は、ステップＳ２０１で撮影した動画に画像解析を施し、ユーザ情報提供車両５０の危険要因の抽出を試みる。

ステップＳ２０４において、車両状態取得部１５は、ステップＳ２０３において危険要因が抽出された否かを判定する。車両状態取得部１５は、ステップＳ２０３において危険要因が抽出されたと判定した場合（ステップＳ２０４：Ｙｅｓ）、処理をステップＳ２０５に進め、ステップＳ２０３において危険要因が抽出されていないと判定した場合（ステップＳ２０４：Ｎｏ）、処理をステップＳ２０１に戻す。

ステップＳ２０５において、車両状態取得部１５は、ステップＳ２０３で抽出された危険要因がユーザ情報提供車両自身に起因しているか否かを判定する。ここで、ユーザ情報提供車両５０自身に起因している危険要因とは、例えば、乱暴に運転していることに起因している危険要因、加速度センサの外れ値に起因するため実質的には危険要因といえない事象である。車両状態取得部１５は、ステップＳ２０３で抽出された危険要因がユーザ情報提供車両自身に起因していると判定した場合（ステップＳ２０５：Ｙｅｓ）、処理をステップＳ２０１に戻し、ステップＳ２０３で抽出された危険要因がユーザ情報提供車両自身に起因していないと判定した場合（ステップＳ２０５：Ｎｏ）、処理をステップＳ２０６に進める。

ステップＳ２０６において、車両状態取得部１５は、ステップＳ２０３で抽出された危険要因が動的な危険要因であるか否かを判定する。車両状態取得部１５は、ステップＳ２０３で抽出された危険要因が動的な危険要因（つまり、動的要因）であると判定した場合（ステップＳ２０６：Ｙｅｓ）、処理をステップＳ２０７に進め、ステップＳ２０３で抽出された危険要因が動的な危険要因でない（つまり、静的要因である）と判定した場合（ステップＳ２０６：Ｎｏ）、処理をステップＳ２０８に進める。

ステップＳ２０７において、車両状態取得部１５は、ステップＳ２０３で抽出された危険要因（動的要因）を道路及び発生時刻と紐付けて取得し、処理を図３に示したステップＳ３０に進める。

ステップＳ２０８において、車両状態取得部１５は、ステップＳ２０３で抽出された危険要因（静的要因）を道路と紐付けて取得し、処理を図３に示したステップＳ３０に進める。

図３に戻って、ステップＳ３０において、運転難易度推定部１４は、道路利用傾向情報及び車両の状態を示す情報に基づいて、道路における運転の難易度を推定する。

ステップＳ４０において、運転難易度出力部１６は、ステップＳ３０で推定された難易度を評価値算出部１７に出力する。

ステップＳ５０において、評価値算出部１７は、ステップＳ３０で推定された難易度に基づいて、ユーザ情報提供車両が出発地から目的地まで移動する経路の候補の評価値を算出する。

ステップＳ６０において、経路情報配信部１８は、移動経路の候補のうち、ステップＳ５０で算出された評価値が所定の条件を満たす移動経路を示す経路情報をユーザ情報提供車両に配信する。

以上、実施形態に係る難易度推定システム１について説明した。難易度推定装置１０は、複数の携帯端末から取得された道路利用者情報に基づいて、道路が利用される傾向を示す道路利用傾向情報を生成し、道路利用傾向情報に基づいて、道路における運転の難易度を推定する。これにより、難易度推定装置１０は、車両保険の加入者が車両を運転する道路における運転の難易度を把握することができる。

また、難易度推定装置１０は、ユーザ情報提供車両５０からユーザ情報提供車両５０の車両の状態を示す情報を取得し、道路利用傾向情報に加え、車両の状態を示す情報に基づいて難易度を推定する。これにより、難易度推定装置１０は、車両の状態を踏まえて更に正確に難易度を推定することができる。

また、難易度推定装置１０は、ユーザ情報提供車両５０の車両の状態と道路においてユーザ情報提供車両５０が遭遇する危険要因とを対応付けた危険要因別車両状態データに基づいて、危険要因が道路に存在する車両又は歩行者に起因するものであるか否かを示す情報を取得し、これに基づいて難易度を推定する。これにより、難易度推定装置１０は、道路の勾配、道路の整備状況、道路標識の視認性等の静的な危険要因のみを取得して難易度を推定する場合に比べ、道路に存在する車両及び歩行者の時間帯及び属性情報ごとの数等の動的な危険要因を考慮する分、より正確に難易度を推定することができる。

また、難易度推定装置１０は、道路利用傾向情報に多変量解析を適用することにより、道路利用傾向情報の一部の計数値が少ない又は情報が存在しない場合でも、計数値が少ない部分又は計数値が存在しない部分の携帯端末移動情報を推定し、難易度を推定することができる。

また、難易度推定装置１０は、難易度に基づいて、ユーザ情報提供車両５０が出発地Ｓから目的地Ｇまで移動する移動経路の候補の評価値を算出し、移動経路の候補のうち、評価値が所定の条件を満たす移動経路Ｒ１、Ｒ２及びＲ３を示す経路情報をユーザ情報提供車両５０に配信する。これにより、難易度推定装置１０は、ユーザ情報提供車両５０の運転者に複数のルート及び各ルートの評価値を提示することができる。さらに、これらは、ユーザ情報非提供車両６０についても同様である。

また、上述した各装置は、内部にコンピュータを有している。そして、上述した各処理の過程は、プログラム形式でコンピュータにより読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することにより実行される。ここでコンピュータにより読み取り可能な記録媒体は、例えば、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリである。また、通信回線を経由してこのプログラムをコンピュータに配信し、コンピュータにこのプログラムを実行させてもよい。

また、上述したプログラムは、上述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、上述した機能をコンピュータシステムに予め記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分プログラムであってもよい。

以上、本発明の実施形態を説明したが、実施形態は、あくまで例示であり、発明の範囲を限定することを意図するものではない。本実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同時に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１…難易度推定システム、１０…難易度推定装置、１１…ユーザ情報取得部、１２…携帯端末移動情報取得部、１３…道路利用傾向情報生成部、１４…運転難易度推定部、１５…車両状態取得部、１６…運転難易度出力部、１７…評価値算出部、１８…経路情報配信部、２０…ユーザ情報記憶部、３０…携帯端末移動情報記憶部、３１−１，３１−２，…，３１−ｍ，３２−１，３２−２，…，３２−ｎ…携帯端末、４０…道路利用傾向情報記憶部、５０…ユーザ情報提供車両、５１…車両搭載装置、５２…入力部、５３…表示部、６０…ユーザ情報非提供車両、６２…入力部、６３…表示部、７０…保険料算出装置、Ｃ…シンボル、Ｇ…目的地、Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３…移動経路、Ｓ…出発地

Claims (9)

1. 携帯端末の移動履歴を含む携帯端末移動情報を取得する携帯端末移動情報取得部と、
   前記携帯端末移動情報に基づいて、道路が利用される傾向を示す道路利用傾向情報を生成する道路利用傾向情報生成部と、
   前記道路利用傾向情報に基づいて、前記道路における運転の難易度を推定する運転難易度推定部と、
   を備える難易度推定装置。
2. 前記携帯端末のユーザ情報を取得するユーザ情報取得部を更に備え、
   前記道路利用傾向情報生成部は、前記携帯端末移動情報に加え、前記ユーザ情報に基づいて、前記道路利用傾向情報を生成する、
   請求項１に記載の難易度推定装置。
3. ユーザ情報提供車両から前記ユーザ情報提供車両の車両状態を示す情報を取得する車両状態取得部を更に備え、
   前記運転難易度推定部は、前記道路利用傾向情報に加え、前記車両状態を示す情報に基づいて、前記難易度を推定する、
   請求項１又は請求項２に記載の難易度推定装置。
4. 前記運転難易度推定部は、前記ユーザ情報提供車両の前記車両状態と前記道路において前記ユーザ情報提供車両が遭遇する状況の要因とを対応付けた要因別の車両状態を示す情報に基づいて、前記運転難易度推定部を推定する、
   請求項３に記載の難易度推定装置。
5. 前記運転難易度推定部は、前記道路利用傾向情報に多変量解析を適用して前記難易度を推定する、
   請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の難易度推定装置。
6. 前記難易度に基づいて、前記ユーザ情報提供車両が出発地から目的地まで移動する移動経路の候補の評価値を算出する評価値算出部と、
   前記移動経路の候補のうち、前記評価値が所定の条件を満たす前記移動経路を示す経路情報を前記ユーザ情報提供車両に配信する経路情報配信部と、
   を更に備える請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の難易度推定装置。
7. 前記難易度推定装置に対して前記車両状態を提供しないユーザ情報非提供車両について、当該ユーザ情報非提供車両の出発地から目的地まで移動する移動経路の候補の評価値を前記難易度に基づいて算出する評価値算出部と、
   前記移動経路の候補のうち、前記評価値が所定の条件を満たす前記移動経路を示す経路情報を前記ユーザ情報非提供車両に配信する経路情報配信部と、
   を更に備える請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の難易度推定装置。
8. 携帯端末の移動履歴を含む携帯端末移動情報を取得する携帯端末移動情報取得ステップと、
   前記携帯端末移動情報に基づいて、道路が利用される傾向を示す道路利用傾向情報を生成する道路利用傾向情報生成ステップと、
   前記道路利用傾向情報に基づいて、前記道路における運転の難易度を推定する運転難易度推定ステップと、
   を含む難易度推定方法。
9. コンピュータに、
   携帯端末の移動履歴を含む携帯端末移動情報を取得する携帯端末移動情報取得機能と、
   前記携帯端末移動情報に基づいて、道路が利用される傾向を示す道路利用傾向情報を生成する道路利用傾向情報生成機能と、
   前記道路利用傾向情報に基づいて、前記道路における運転の難易度を推定する運転難易度推定機能と、
   を実現させるためのコンピュータプログラム。

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