JP7536428B2 - 算出装置、算出方法及び算出プログラム - Google Patents

Description

本発明は、算出装置、算出方法及び算出プログラムに関する。

近年、カーシェアリング等、所定の対象を複数人で共同利用（共用）するシェアリングエコノミーが注目されている。例えば、このように複数人で共用する場合、各利用者（ユーザ）の共用物に対する利用態様が問題になることがある。このため、自動車等の移動体の操作者（運転者）等が停止中以外の状態の時に、携帯電話等の電子機器を使用した場合には、電子機器の機能制限を強制的に行なうことで、電子機器使用による余所見や脇見が原因となる重大な事故を未然に防ぐ技術が提供されている。

特開２０１８－０７７２９４号公報

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しかしながら、上述した技術では、利用者による事故を未然に防ぐための施策が行われているに過ぎない。このため、シェアリングエコノミーを円滑にしているとは言えない場合がある。

例えば、運転者がどのような運転態様で運転を行っているかに応じた保険料を設定することで、シェアリングエコノミーを円滑にするといった態様が考えられる。しかしながら、日常的な運転が丁寧な運転者は、日常的な運転が荒い運転者よりも事故を起こす可能性が低いと考えられるものの、例えば、日常的な運転が丁寧であっても、初めて訪問した地域で運転を行う場合には、事故を起こす可能性が高くなってしまう恐れがある。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、シェアリングエコノミーをより円滑にすることができる算出装置、算出方法及び算出プログラムを提供することを目的とする。

本願に係る算出装置は、利用者による車両の運転履歴を示す履歴情報を取得する取得部と、前記取得部により取得された履歴情報が示す運転履歴と、前記利用者が車両を運転する予定の場所である運転予定場所の特徴とに基づいて、前記利用者による運転態様を示すスコアを算出する算出部とを有することを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、シェアリングエコノミーをより円滑にすることができるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係る算出装置が実行する算出処理の一例を示す図である。 図２は、実施形態に係る算出装置の構成例を示す図である。 図３は、実施形態に係る履歴情報記憶部の一例を示す図である。 図４は、実施形態に係る予定情報記憶部の一例を示す図である。 図５は、実施形態に係るスコア記憶部の一例を示す図である。 図６は、実施形態に係る算出装置が実行する算出処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図７は、算出装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

以下に、本願に係る算出装置、算出方法及び算出プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る算出装置、算出方法及び算出プログラムが限定されるものではない。また、各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

〔１．算出装置が示す算出処理の一例〕
図１を用いて、実施形態に係る算出装置１００が実行する算出処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る算出装置１００が実行する算出処理の一例を示す図である。具体的には、算出装置１００は、利用者による車両の運転履歴と、利用者が車両を運転する予定の場所である運転予定場所の特徴とに基づいて、利用者による運転態様を示すスコアを算出する。

なお、ここでいうスコアとは、例えば、シェアリングサービスで移動体等を貸与する際に、利用者が安全運転を行う可能性を示す指標として用いられる値である。例えば、スコアは、カーシェアリングサービスによって提供される車両の貸与可否を判定する際に指標とされる値である。例えば、スコアは、カーシェアリングサービスによって提供される車両が利用者に貸与された場合に保証される保険料が算定される際に指標とされる値である。

また、実施形態は、上記スコアに限定されなくともよく、サービスの提供先となる利用者の信用度合いを示すスコアであって、サービスの提供可否を判断する際に指標となりえるスコアであれば、任意のスコアが採用可能である。また、ここでいうサービスとは、シェアリングサービスに限定されない。例えば、サービスは、電子商取引サービス、施設予約サービス又は金融サービス等であってもよい。

以下、図１を用いて、算出装置１００による算出処理の一例を流れに沿って説明する。なお、以下では、利用者がカーシェアリングサービスを利用する例を挙げて説明する。また、以下では、利用者がカーナビゲーションシステムの機能を有するアプリケーションＡＰを利用する例を挙げて説明する。また、実施形態は、カーナビゲーションシステムの機能を有するアプリケーションＡＰを利用する場合に限定されなくともよく、車両に設置される車載装置等がアプリケーションＡＰと同様な機能を実現してもよい。

図１に示すように、算出システム１は、利用者端末１０と、算出装置１００とを含む。利用者端末１０及び算出装置１００は、図示しない所定のネットワークを介して有線又は無線により通信可能に接続される。なお、図１に示す算出システム１には、複数台の利用者端末１０や、複数台の算出装置１００が含まれてもよい。

実施形態に係る利用者端末１０は、ブラウザに表示されるウェブページやアプリケーション用のコンテンツ等のコンテンツにアクセスする利用者によって利用される情報処理装置である。例えば、利用者端末１０は、デスクトップ型ＰＣ（Personal Computer）や、ノート型ＰＣや、タブレット端末や、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等である。

実施形態に係る算出装置１００は、例えば、サーバ装置等により実現される。具体的には、算出装置１００は、利用者による車両の運転履歴を示す履歴情報を取得する。そして、算出装置１００は、かかる履歴情報が示す運転履歴と、利用者が車両を運転する予定の場所である運転予定場所の特徴とに基づいて、利用者による運転態様を示すスコアを算出する。

以下、図１を用いて、算出装置１００による算出処理の一例を流れに沿って説明する。

まず、図１に示すように、利用者によってアプリケーションＡＰが予め利用され、利用者がカーシェアリングサービスによって提供される車両や利用者自身が所有する車両を運転して移動していたものとして説明する。算出装置１００は、利用者の履歴情報を利用者端末１０から取得する（ステップＳ１）。すなわち、算出装置１００は、利用者によって利用される車両の速度情報又は位置情報等を含むプローブ情報を取得する。

具体的には、算出装置１００は、利用者による車両の運転履歴を示す履歴情報を取得する。具体的には、算出装置１００は、利用者が車両の運転した場所の履歴を示す履歴情報を取得する。より具体的には、算出装置１００は、利用者による車両の運転態様を示す履歴情報を取得する。例えば、算出装置１００は、利用者が車両を右折させた履歴を取得する。

例えば、過去に利用者がアプリケーションＡＰを利用して高速道路を運転した例を説明する。この場合、算出装置１００は、利用者の運転履歴である運転速度「８０ｋｍ」と、運転場所「高速道路」とを履歴情報として利用者端末１０から取得する。

例えば、過去に利用者がアプリケーションＡＰを利用して公道を運転した例を説明する。この場合、算出装置１００は、利用者の運転履歴である運転速度「４０ｋｍ」とともに、運転態様「法定速度厳守の安全運転」を履歴情報として利用者端末１０から取得する。

例えば、算出装置１００は、利用者の運転態様として、車間距離の長短、運転速度の傾向、急ブレーキの頻度、カーブ時におけるブレーキの頻度及びブレーキを踏む保持時間、高速道路の利用頻度等の情報を取得する。

なお、例えば、算出装置１００は、利用者の履歴情報とともに、利用者に関する利用者情報を取得してもよい。例えば、算出装置１００は、利用者情報として、性別又は年齢等の利用者の属性に関する属性情報又は利用者の興味関心、趣味及び嗜好に関する情報等を取得してもよい。

続いて、算出装置１００は、利用者の予定情報を利用者端末１０から取得する（ステップＳ２）。例えば、利用者がカーシェアリングサービス利用して、目的地をＡＡ半島とし、運転予定場所として海沿いの公道を運転すると予定している例を説明する。この場合、算出装置１００は、利用者の予定情報として、目的地に関する情報である目的地情報「ＡＡ半島」と、運転予定場所「海沿いの公道」とを利用者端末１０から取得する。

そして、算出装置１００は、利用者が日常的に運転する地域における運転の特徴と、利用者が運転する予定の地域における運転の特徴との比較結果に基づいて、スコアを算出する（ステップＳ３）。すなわち、算出装置１００は、利用者の過去の運転履歴と、利用者の予定の地域における運転の特徴とを比較することで、利用者の運転態様を反映したスコアを高精度に算出することができる。

具体的には、算出装置１００は、利用者が車両を運転した場所の特徴と、運転予定場所の特徴との類似性に基づいて、利用者による運転態様を示すスコアを算出する。より具体的には、算出装置１００は、利用者が車両を運転した地域における道路の特徴と、利用者が車両を運転する予定の地域における道路の特徴との類似性に基づいて、利用者による運転態様を示すスコアを算出する。

例えば、算出装置１００は、利用者が車両を運転した地域に存在する一方通行の道路の割合と、利用者が車両を運転する予定の地域に存在する一方通行の道路の割合との類似性に基づいて、利用者による運転態様を示すスコアを算出する。

例えば、利用者が下町といった一方通行が多い道路を日常的に運転している例を挙げて説明する。この場合、算出装置１００は、利用者が運転する予定の地域に存在する一方通行の道路の割合が高い場合に、日常的に運転している地域の特徴と運転する予定の地域の特徴とが類似することから、利用者のスコアを高くなるように算出する。

例えば、算出装置１００は、利用者が車両を運転した地域に存在する平坦な道路の割合と、利用者が車両を運転する予定の地域に存在する平坦な道路の割合との類似性に基づいて、利用者による運転態様を示すスコアを算出する。

例えば、利用者が日常的に平坦な道路を運転している例を挙げて説明する。この場合、算出装置１００は、利用者が運転する予定の地域に存在する平坦な道路の割合が高い場合に、日常的に運転している地域の特徴と運転する予定の地域の特徴とが類似することから、利用者のスコアを高くなるように算出する。

例えば、算出装置１００は、利用者が車両を運転した地域における運転態様の特徴と、利用者が車両を運転する予定の地域における道路の特徴との類似性に基づいて、利用者による運転態様を示すスコアを算出する。

例えば、利用者が日常的に法定速度を遵守して山道を運転している例を挙げて説明する。この場合、算出装置１００は、利用者が運転する予定の地域が山道である場合に、日常的に運転している地域の特徴と運転する予定の地域の特徴とが類似することから、利用者のスコアを高くなるように算出する。

例えば、算出装置１００は、利用者が日常的に車両を運転している場所と、利用者が車両を運転する予定の場所との距離に基づいて、利用者による運転態様を示すスコアを算出する。

例えば、利用者が日常的に「Ａ地域」を運転している例を挙げて説明する。この場合、算出装置１００は、「Ａ地域」と利用者が運転する予定の地域「Ｂ地域」との距離が所定の閾値未満である場合に、日常的に運転している地域の特徴と運転する予定の地域の特徴とが類似するものと判定し、利用者のスコアを高くなるように算出する。一方、算出装置１００は、「Ａ地域」と利用者が運転する予定の地域「Ｃ地域」との距離が所定の閾値以上である場合に、日常的に運転している地域の特徴と運転する予定の地域の特徴とが類似しないものと判定し、利用者のスコアを低くなるように算出する。

例えば、所定の閾値が「１０ｋｍ」であるものとする。この場合、利用者が日常的に「Ａ地域」を運転している例を挙げて説明する。この場合、算出装置１００は、「Ａ地域」と利用者が運転する予定の地域「Ｂ地域」との距離が「５ｋｍ」であり、所定の閾値未満であることから、利用者のスコアを高くなるように算出する。一方、算出装置１００は、「Ａ地域」と利用者が運転する予定の地域「Ｃ地域」との距離が「２０ｋｍ」であり、所定の閾値以上であるから、利用者のスコアを低くなるように算出する。

例えば、算出装置１００は、利用者による車両の運転態様と、運転予定場所の特徴との類似性に基づいて、利用者による運転態様を示すスコアを算出する。例えば、利用者が日常的に法定速度を遵守して運転している例を挙げて説明する。この場合、算出装置１００は、利用者が運転する予定の地域でも法定速度を遵守して運転すると予測されるため、利用者のスコアを高くなるように算出する。一方、例えば、利用者が日常的に法定速度以上の運転速度で運転している例を挙げて説明する。この場合、算出装置１００は、利用者が運転する予定の地域でも法定速度以上の運転速度で運転すると予測されるため、利用者のスコアを低くなるように算出する。

例えば、算出装置１００は、利用者が車両を運転する予定の地域で運転を行う際に右折が生じる割合と、利用者が車両を右折させた履歴とに基づいて、利用者による運転態様を示すスコアを算出する。

例えば、算出装置１００は、利用者が運転する予定の地域で運転を行う際に右折が生じる割合が高く、利用者が車両を右折させた履歴から算出される右折回数が高い場合、右折が生じる割合と右折回数とが類似することから、利用者のスコアを高くなるように算出する。一方、例えば、算出装置１００は、利用者が運転する予定の地域で運転を行う際に右折が生じる割合が高く、利用者が車両を右折させた履歴から算出される右折回数が低い場合、右折が生じる割合と右折回数とが類似しないことから、利用者のスコアを低くなるように算出する。

例えば、図１の例では、算出装置１００は、履歴情報が示す運転地域と、予定情報が示す運転予定地域との比較を行う。例えば、図１の例では、算出装置１００は、運転地域における運転態様と、運転予定地域における運転態様との比較を行う。また、例えば、図１の例では、算出装置１００は、運転地域における道路態様と、運転予定地域における道路態様との比較を行う。このように、算出装置１００は、運転地域における各種態様と、運転予定地域における各種態様との類似性から、利用者のスコアを算出する。

例えば、算出装置１００は、運転地域における地域の特徴と、運転予定地域における地域の特徴とが類似する場合、利用者のスコアを高くなるように算出する。一方、例えば、算出装置１００は、運転地域における地域の特徴と、運転予定地域における地域の特徴とが類似しない場合、利用者のスコアを低くなるように算出する。

続いて、算出装置１００は、スコアに基づいて、車両の貸与可否を判定するとともに、保険料を決定する（ステップＳ４）。すなわち、算出装置１００は、利用者を公平に評価したスコアに基づく処理を行うため、カーシェアリングサービスを提供する事業者が適切な利用者にサービスを提供することを促すことができる。

具体的には、算出装置１００は、スコアに基づいて、利用者に対して車両を貸与するか否かを判定する。例えば、算出装置１００は、利用者のスコアが所定の閾値以上である場合、車両を貸与すると判定する。一方、算出装置１００は、利用者のスコアが所定の閾値未満である場合、車両を貸与しないと判定する。

例えば、所定の閾値が「０．７」であるものとする。この場合、算出装置１００は、スコアが「０．９」である利用者がカーシェアリングサービスを利用する場合に、利用者のスコアが所定の閾値以上であるため、カーシェアリングサービスによって提供される車両をかかる利用者に貸与すると判定する。一方、算出装置１００は、スコアが「０．３」である利用者がカーシェアリングサービスを利用する場合に、利用者のスコアが所定の閾値未満であるため、カーシェアリングサービスによって提供される車両をかかる利用者に貸与しないと判定する。

具体的には、算出装置１００は、スコアに基づいて、運転予定場所で利用者が車両を運転する際の保険料を決定する。例えば、算出装置１００は、利用者のスコアが所定の閾値以上である場合、スコアに応じて減額した保険料を利用者の保険料として決定する。一方、算出装置１００は、利用者のスコアが所定の閾値未満である場合、定価の保険料を利用者の保険料として決定する。

例えば、所定の閾値が「０．７」であるものとする。この場合、算出装置１００は、スコアが「０．９」である利用者がカーシェアリングサービスを利用する場合に、利用者のスコアが所定の閾値以上であるため、３０％減額した保険料を利用者の保険料として決定する。

なお、算出装置１００は、所定の傾きを有する一次関数に基づいて、スコアに応じた減額分を算出してもよい。また、算出装置１００は、上記一次関数に基づく減額分を算出する算出処理に限定されなくともよく、如何なる関数を用いて、減額分を算出してもよい。

一方、算出装置１００は、スコアが「０．３」である利用者がカーシェアリングサービスを利用する場合に、利用者のスコアが所定の閾値未満であるため、定価の保険料を利用者の保険料として決定する。

なお、上記実施形態に限定されなくともよく、スコアが所定の閾値以上である場合、利用者の保険料を一律減額してもよい。例えば、算出装置１００は、利用者のスコアが所定の閾値以上である場合、定価の１０％減額した保険料を利用者の保険料として決定してもよい。

また、算出装置１００は、スコアが所定の閾値未満である場合、利用者の保険料を増額してもよい。例えば、算出装置１００は、所定の傾きを有する一次関数に基づいて、スコアに応じた増額分を算出してもよいし、スコアが所定の閾値未満である場合、利用者の保険料を一律増額してもよい。この場合、算出装置１００は、スコアが所定の閾値未満である場合、利用者の保険に各種オプションを付与した保険内容を提供させてもよい。例えば、算出装置１００は、各種オプションとして、利用者の傷害に関する保険、弁護士費用に関する保険、災害に関する保険及び車両の不備等に関する保険等を付与した保険内容を提供してもよい。このように、算出装置１００は、スコアが所定の閾値未満である利用者であっても車両が貸与できるだけの保険内容を提供することで、利用者のカーシェアリングサービスに対する利用度を高めることできる。また、算出装置１００は、各種オプションを付与した保険内容を利用者に提供するため、カーシェアリングサービスを提供する事業者にとって安心して車両を貸与することができる。これにより、算出装置１００は、事業者に対してカーシェアリングサービスを提供することを促進することができる。

そして、算出装置１００は、貸与可否と保険料とに基づく車両の態様サービスを提供する（ステップＳ５）。例えば、車両を貸与すると判定された利用者Ｕ１であって、減額された保険料が保険料として決定された利用者Ｕ１の例を挙げて説明する。この場合、算出装置１００は、所定の金額分減額された保険料が付与されたカーシェアリングサービスを利用者Ｕ１に提供する。

例えば、車両を貸与すると判定された利用者Ｕ２であって、定価の保険料が保険料として決定された利用者Ｕ２の例を挙げて説明する。この場合、算出装置１００は、定価の保険料が付与されたカーシェアリングサービスを利用者Ｕ２に提供する。なお、上記実施形態に限定されなくともよく、例えば、算出装置１００は、スコアに基づいて、スコアが高い利用者に対して、他のスコアが低い利用者よりも優先的に車両を貸与してもよい。

このように、実施形態に係る算出装置１００は、利用者による車両の運転履歴を示す履歴情報を取得する。そして、算出装置１００は、かかる履歴情報が示す運転履歴と、利用者が車両を運転する予定の場所である運転予定場所の特徴とに基づいて、利用者による運転態様を示すスコアを算出する。これにより、実施形態に係る算出装置１００は、利用者による車両の運転履歴と、利用者が車両を運転する予定の場所である運転予定場所の特徴とに基づいて、利用者による運転態様を示すスコアを算出するため、シェアリングエコノミーをより円滑にすることができる。

この点について説明する。算出装置１００は、利用者が日常的に運転する地域における運転の特徴と、利用者が運転する予定の地域における運転の特徴との比較結果に基づいて、スコアを算出する。このように、算出装置１００は、利用者の過去の運転履歴と、利用者の予定の地域における運転の特徴とを比較することで、利用者の運転態様を反映したスコアを高精度に算出することができる。そして、算出装置１００は、スコアに基づいて、車両の貸与可否を判定するとともに、保険料を決定する。このように、算出装置１００は、利用者を公平に評価したスコアに基づく処理を行うため、カーシェアリングサービスを提供する事業者が適切な利用者にサービスを提供することを促すことができる。これにより、算出装置１００は、利用者にとって適切なシェアリングサービスを提供することができるため、シェアリングエコノミーをより円滑にすることができる。

〔２．算出装置の構成〕
次に、図２を用いて、実施形態に係る算出装置１００の構成について説明する。図２は、実施形態に係る算出装置１００の構成例を示す図である。図２に示すように、算出装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。

（通信部１１０について）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、所定の図示しないネットワークと有線又は無線で接続され、利用者端末１０との間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２０は、履歴情報記憶部１２１と、予定情報記憶部１２２と、スコア情報記憶部１２３とを有する。

（履歴情報記憶部１２１について）
実施形態に係る履歴情報記憶部１２１は、利用者の運転に関する履歴情報を記憶する。ここで、図３に、実施形態に係る履歴情報記憶部１２１の一例を示す。図３に示した例では、履歴情報記憶部１２１は、「利用者ＩＤ」、「日時」、「位置情報」、「速度情報」、「運転態様の特徴」といった項目を有する。

「利用者ＩＤ」は、利用者を識別する識別子である。「日時」は、「利用者ＩＤ」に対応付けられた日時に関する情報である。「位置情報」は、「利用者ＩＤ」に対応付けられた位置情報である。「速度情報」は、「利用者ＩＤ」に対応付けられた車両の速度情報である。「運転態様の特徴」は、「利用者ＩＤ」に対応付けられた運転態様の特徴である。

例えば、図３では、利用者ＩＤによって識別された「Ｕ１」は、日時が「Ｄ１」であり、位置情報が「Ｌ１」であり、速度情報が「ＳＰ１」であり、運転態様の特徴が「海道沿いを速い速度で運行」である。

なお、図３に示した例では、日時を「Ｄ１」等の抽象的な符号で表現したが、日時は、具体的な数値等であってもよい。また、位置情報を「Ｌ１」等の抽象的な符号で表現したが、位置情報は、緯度及び経度を示す数値等であってもよい。また、速度情報を「ＳＰ１」等の抽象的な符号で表現したが、速度情報は、具体的な数値等であってもよい。

（予定情報記憶部１２２について）
実施形態に係る予定情報記憶部１２２は、利用者の運転予定に関する情報を記憶する。ここで、図４に、実施形態に係る予定情報記憶部１２２の一例を示す。図４に示した例では、予定情報記憶部１２２は、「利用者ＩＤ」、「日時」、「位置情報」、「目的地情報」、「目的地周辺の特徴」といった項目を有する。

「利用者ＩＤ」は、利用者を識別する識別子である。「日時」は、「利用者ＩＤ」に対応付けられた日時に関する情報である。「位置情報」は、「利用者ＩＤ」に対応付けられた位置情報である。「目的地情報」は、「利用者ＩＤ」に対応付けられた目的地に関する情報であって、利用者によって決定された目的地に関する情報である。「目的地周辺の特徴」は、「利用者ＩＤ」に対応付けられた目的地周辺の特徴の特徴である。

例えば、図４では、利用者ＩＤによって識別された「Ｕ１」は、日時が「Ｄ１」であり、位置情報が「Ｌ１」であり、目的地情報が「ＤＩ１」であり、目的地周辺の特徴が「高速道路に近い」である。なお、図４に示した例では、目的地情報を「ＤＩ１」等の抽象的な符号で表現したが、目的地情報は、具体的な目的地の名称等であってもよい。

（スコア情報記憶部１２３について）
実施形態に係るスコア情報記憶部１２３は、スコアを算出する対象である利用者に関する情報を記憶する。ここで、図５に、実施形態に係るスコア情報記憶部１２３の一例を示す。図５に示した例では、スコア情報記憶部１２３は、「利用者ＩＤ」、「利用者情報」、「スコア」といった項目を有する。

「利用者ＩＤ」は、利用者を識別する識別子である。「利用者情報」は、「利用者ＩＤ」に対応付けられた利用者に関する情報である。例えば、「スコア」は、「利用者ＩＤ」に対応付けられたスコアに関する情報である。

例えば、図５では、利用者ＩＤによって識別された「Ｕ１」は、利用者情報が「ＵＩ１」であり、スコアが「０．５」である。なお、図５に示した例では、利用者情報を「ＵＩ１」等の抽象的な符号で表現したが、利用者情報は、属性情報を示す数値等であってもよい。

（制御部１３０について）
制御部１３０は、コントローラ（Controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、算出装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（算出プログラムの一例に相当）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。

図２に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、算出部１３２と、判定部１３３と、決定部１３４と、提供部１３５とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図２に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図２に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。

（取得部１３１について）
取得部１３１は、各種情報を取得する。具体的には、取得部１３１は、利用者による車両の運転履歴を示す履歴情報を取得する。そして、取得部１３１は、かかる履歴情報を履歴情報記憶部１２１に格納する。より具体的には、取得部１３１は、利用者が車両の運転した場所の履歴を示す履歴情報を取得する。また、より具体的には、取得部１３１は、利用者による車両の運転態様を示す履歴情報を取得する。例えば、取得部１３１は、利用者が車両を右折させた履歴を取得する。

例えば、過去に利用者がアプリケーションＡＰを利用して高速道路を運転した例を説明する。この場合、取得部１３１は、利用者の運転履歴である運転速度「８０ｋｍ」と、運転場所「高速道路」とを履歴情報として利用者端末１０から取得する。

例えば、過去に利用者がアプリケーションＡＰを利用して公道を運転した例を説明する。この場合、取得部１３１は、利用者の運転履歴である運転速度「４０ｋｍ」とともに、運転態様「法定速度厳守の安全運転」を履歴情報として利用者端末１０から取得する。

例えば、取得部１３１は、利用者の運転態様として、車間距離の長短、運転速度の傾向、急ブレーキの頻度、カーブ時におけるブレーキの頻度及びブレーキを踏む保持時間、高速道路の利用頻度等の情報を取得する。

なお、例えば、取得部１３１は、利用者の履歴情報とともに、利用者に関する利用者情報を取得してもよい。例えば、取得部１３１は、利用者情報として、性別又は年齢等の利用者の属性に関する属性情報又は利用者の興味関心、趣味及び嗜好に関する情報等を取得してもよい。この場合、取得部１３１は、かかる利用者情報をスコア情報記憶部１２３に格納する。

また、具体的には、取得部１３１は、利用者の予定情報を利用者端末１０から取得する。そして、取得部１３１は、かかる予定情報を予定情報記憶部１２２に格納する。例えば、利用者がカーシェアリングサービス利用して、目的地をＡＡ半島とし、運転予定場所として海沿いの公道を運転すると予定している例を説明する。この場合、取得部１３１は、利用者の予定情報として、目的地に関する情報である目的地情報「ＡＡ半島」と、運転予定場所「海沿いの公道」とを利用者端末１０から取得する。

（算出部１３２について）
算出部１３２は、取得部１３１により取得された履歴情報が示す運転履歴と、利用者が車両を運転する予定の場所である運転予定場所の特徴とに基づいて、利用者による運転態様を示すスコアを算出する。そして、算出部１３２は、かかるスコアをスコア情報記憶部１２３に格納する。

具体的には、算出部１３２は、利用者が車両を運転した場所の特徴と、運転予定場所の特徴との類似性に基づいて、利用者による運転態様を示すスコアを算出する。より具体的には、算出部１３２は、利用者が車両を運転した地域における道路の特徴と、利用者が車両を運転する予定の地域における道路の特徴との類似性に基づいて、利用者による運転態様を示すスコアを算出する。

例えば、算出部１３２は、利用者が車両を運転した地域に存在する一方通行の道路の割合と、利用者が車両を運転する予定の地域に存在する一方通行の道路の割合との類似性に基づいて、利用者による運転態様を示すスコアを算出する。

例えば、利用者が下町といった一方通行が多い道路を日常的に運転している例を挙げて説明する。この場合、算出部１３２は、利用者が運転する予定の地域に存在する一方通行の道路の割合が高い場合に、日常的に運転している地域の特徴と運転する予定の地域の特徴とが類似することから、利用者のスコアを高くなるように算出する。

例えば、算出部１３２は、利用者が車両を運転した地域に存在する平坦な道路の割合と、利用者が車両を運転する予定の地域に存在する平坦な道路の割合との類似性に基づいて、利用者による運転態様を示すスコアを算出する。

例えば、利用者が日常的に平坦な道路を運転している例を挙げて説明する。この場合、算出部１３２は、利用者が運転する予定の地域に存在する平坦な道路の割合が高い場合に、日常的に運転している地域の特徴と運転する予定の地域の特徴とが類似することから、利用者のスコアを高くなるように算出する。

例えば、算出部１３２は、利用者が車両を運転した地域における運転態様の特徴と、利用者が車両を運転する予定の地域における道路の特徴との類似性に基づいて、利用者による運転態様を示すスコアを算出する。

例えば、利用者が日常的に法定速度を遵守して山道を運転している例を挙げて説明する。この場合、算出部１３２は、利用者が運転する予定の地域が山道である場合に、日常的に運転している地域の特徴と運転する予定の地域の特徴とが類似することから、利用者のスコアを高くなるように算出する。

例えば、算出部１３２は、利用者が日常的に車両を運転している場所と、利用者が車両を運転する予定の場所との距離に基づいて、利用者による運転態様を示すスコアを算出する。

例えば、利用者が日常的に「Ａ地域」を運転している例を挙げて説明する。この場合、算出部１３２は、「Ａ地域」と利用者が運転する予定の地域「Ｂ地域」との距離が所定の閾値未満である場合に、日常的に運転している地域の特徴と運転する予定の地域の特徴とが類似するものと判定し、利用者のスコアを高くなるように算出する。一方、算出部１３２は、「Ａ地域」と利用者が運転する予定の地域「Ｃ地域」との距離が所定の閾値以上である場合に、日常的に運転している地域の特徴と運転する予定の地域の特徴とが類似しないものと判定し、利用者のスコアを低くなるように算出する。

例えば、所定の閾値が「１０ｋｍ」であるものとする。この場合、利用者が日常的に「Ａ地域」を運転している例を挙げて説明する。この場合、算出部１３２は、「Ａ地域」と利用者が運転する予定の地域「Ｂ地域」との距離が「５ｋｍ」であり、所定の閾値未満であることから、利用者のスコアを高くなるように算出する。一方、算出部１３２は、「Ａ地域」と利用者が運転する予定の地域「Ｃ地域」との距離が「２０ｋｍ」であり、所定の閾値以上であるから、利用者のスコアを低くなるように算出する。

例えば、算出部１３２は、利用者による車両の運転態様と、運転予定場所の特徴との類似性に基づいて、利用者による運転態様を示すスコアを算出する。例えば、利用者が日常的に法定速度を遵守して運転している例を挙げて説明する。この場合、算出部１３２は、利用者が運転する予定の地域でも法定速度を遵守して運転すると予測されるため、利用者のスコアを高くなるように算出する。一方、例えば、利用者が日常的に法定速度以上の運転速度で運転している例を挙げて説明する。この場合、算出部１３２は、利用者が運転する予定の地域でも法定速度以上の運転速度で運転すると予測されるため、利用者のスコアを低くなるように算出する。

例えば、算出部１３２は、利用者が車両を運転する予定の地域で運転を行う際に右折が生じる割合と、利用者が車両を右折させた履歴とに基づいて、利用者による運転態様を示すスコアを算出する。

例えば、算出部１３２は、利用者が運転する予定の地域で運転を行う際に右折が生じる割合が高く、利用者が車両を右折させた履歴から算出される右折回数が高い場合、右折が生じる割合と右折回数とが類似することから、利用者のスコアを高くなるように算出する。一方、例えば、算出部１３２は、利用者が運転する予定の地域で運転を行う際に右折が生じる割合が高く、利用者が車両を右折させた履歴から算出される右折回数が低い場合、右折が生じる割合と右折回数とが類似しないことから、利用者のスコアを低くなるように算出する。

例えば、図１の例では、算出部１３２は、履歴情報が示す運転地域と、予定情報が示す運転予定地域との比較を行う。例えば、図１の例では、算出部１３２は、運転地域における運転態様と、運転予定地域における運転態様との比較を行う。また、例えば、図１の例では、算出部１３２は、運転地域における道路態様と、運転予定地域における道路態様との比較を行う。このように、算出部１３２は、運転地域における各種態様と、運転予定地域における各種態様との類似性から、利用者のスコアを算出する。

例えば、算出部１３２は、運転地域における地域の特徴と、運転予定地域における地域の特徴とが類似する場合、利用者のスコアを高くなるように算出する。一方、例えば、算出部１３２は、運転地域における地域の特徴と、運転予定地域における地域の特徴とが類似しない場合、利用者のスコアを低くなるように算出する。

（判定部１３３について）
判定部１３３は、算出部１３２によって算出されたスコアに基づいて、利用者に対して車両を貸与するか否かを判定する。例えば、判定部１３３は、利用者のスコアが所定の閾値以上である場合、車両を貸与すると判定する。一方、判定部１３３は、利用者のスコアが所定の閾値未満である場合、車両を貸与しないと判定する。

例えば、所定の閾値が「０．７」であるものとする。この場合、判定部１３３は、スコアが「０．９」である利用者がカーシェアリングサービスを利用する場合に、利用者のスコアが所定の閾値以上であるため、カーシェアリングサービスによって提供される車両をかかる利用者に貸与すると判定する。一方、判定部１３３は、スコアが「０．３」である利用者がカーシェアリングサービスを利用する場合に、利用者のスコアが所定の閾値未満であるため、カーシェアリングサービスによって提供される車両をかかる利用者に貸与しないと判定する。

（決定部１３４について）
決定部１３４は、算出部１３２によって算出されたスコアに基づいて、運転予定場所で利用者が車両を運転する際の保険料を決定する。例えば、決定部１３４は、利用者のスコアが所定の閾値以上である場合、スコアに応じて減額した保険料を利用者の保険料として決定する。一方、決定部１３４は、利用者のスコアが所定の閾値未満である場合、定価の保険料を利用者の保険料として決定する。

例えば、所定の閾値が「０．７」であるものとする。この場合、決定部１３４は、スコアが「０．９」である利用者がカーシェアリングサービスを利用する場合に、利用者のスコアが所定の閾値以上であるため、３０％減額した保険料を利用者の保険料として決定する。

なお、決定部１３４は、所定の傾きを有する一次関数に基づいて、スコアに応じた減額分を算出してもよい。また、決定部１３４は、上記一次関数に基づく減額分を算出する算出処理に限定されなくともよく、如何なる関数を用いて、減額分を算出してもよい。

一方、決定部１３４は、スコアが「０．３」である利用者がカーシェアリングサービスを利用する場合に、利用者のスコアが所定の閾値未満であるため、定価の保険料を利用者の保険料として決定する。

なお、上記実施形態に限定されなくともよく、スコアが所定の閾値以上である場合、利用者の保険料を一律減額してもよい。例えば、決定部１３４は、利用者のスコアが所定の閾値以上である場合、定価の１０％減額した保険料を利用者の保険料として決定してもよい。

また、決定部１３４は、スコアが所定の閾値未満である場合、利用者の保険料を増額してもよい。例えば、決定部１３４は、所定の傾きを有する一次関数に基づいて、スコアに応じた増額分を算出してもよいし、スコアが所定の閾値未満である場合、利用者の保険料を一律増額してもよい。

（提供部１３５について）
提供部１３５は、各種情報を提供する。具体的には、提供部１３５は、貸与可否と保険料とに基づく車両の態様サービスを利用者に提供する。例えば、車両を貸与すると判定された利用者Ｕ１であって、減額された保険料が保険料として決定された利用者Ｕ１の例を挙げて説明する。この場合、提供部１３５は、所定の金額分減額された保険料が付与されたカーシェアリングサービスを利用者Ｕ１に提供する。

例えば、車両を貸与すると判定された利用者Ｕ２であって、定価の保険料が保険料として決定された利用者Ｕ２の例を挙げて説明する。この場合、提供部１３５は、定価の保険料が付与されたカーシェアリングサービスを利用者Ｕ２に提供する。

〔３．処理手順〕
次に、図６を用いて、実施形態に係る算出装置１００が実行する算出処理の手順について説明する。図６は、実施形態に係る算出装置１００が実行する算出処理の流れの一例を示すフローチャートである。

図６に示すように、取得部１３１は、スコアの算出タイミングを判定する（ステップＳ１０１）。そして、取得部１３１は、スコアの算出タイミングと判定しない場合（ステップＳ１０１；Ｎｏ）、スコアの算出タイミングと判定するまで待機する。

一方、取得部１３１は、スコアの算出タイミングと判定された場合（ステップＳ１０１；Ｙｅｓ）、利用者の履歴情報及び予定情報を取得する（ステップＳ１０２）。

そして、算出部１３２は、利用者が日常的に運転する地域における運転の特徴と、利用者が運転する予定の地域における運転の特徴との比較結果に基づいて、スコアを算出する（ステップＳ１０３）。そして、判定部１３３は、算出部１３２によって算出されたスコアに基づいて車両の貸与可否を判定する（ステップＳ１０４）。

そして、決定部１３４は、算出部１３２によって算出されたスコアに基づいて保険料を決定する（ステップＳ１０５）。そして、提供部１３５は、判定部１３３によって判定された貸与可否と、決定部１３４によって決定された保険料とに基づく車両の態様サービスを提供する（ステップＳ１０６）。

〔４．変形例〕
上述した算出装置１００は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、算出装置１００の他の実施形態について説明する。

〔４－１．算出処理 利用者情報を加味〕
上記実施形態では、算出装置１００は、利用者による車両の運転履歴と、利用者が車両を運転する予定の場所である運転予定場所の特徴とに基づいて、利用者による運転態様を示すスコアを算出する算出処理の一例を説明したが、上記算出処理に限定されない。具体的には、算出装置１００は、利用者の利用者情報と、運転履歴と、運転予定場所の特徴とに基づいて、利用者による運転態様を示すスコアを算出してもよい。

例えば、男性の利用者Ｕ１がスポーツカータイプの車両に興味関心がある例を挙げて説明する。この場合、算出装置１００は、日常的に運転している地域の特徴と、運転予定場所の特徴とが類似する場合、利用者Ｕ１がスポーツカータイプの車両に興味関心があるため、速い運転速度で運転する可能性があると予測する。そして、算出装置１００は、かかる予測に基づいて、運転予定場所で速い運転速度で運転する可能性があることから、スコアが低くなるように算出してもよい。

これにより、実施形態に係る算出装置１００は、利用者の属性情報や利用者の趣味及び嗜好に関する情報をさらに加味した上でスコアを算出するため、利用者のスコアを高精度に算出することができる。

〔４－２．提供処理 ルート案内サービス〕
上記実施形態では、算出装置１００は、貸与可否と保険料とに基づく車両の態様サービスを利用者に提供する提供処理の一例を説明したが、上記提供処理に限定されない。具体的には、算出装置１００は、利用者による車両の運転履歴と、利用者が車両を運転する予定の場所である運転予定場所の特徴とに基づいて、ルート案内サービスを利用者に提供してもよい。

例えば、利用者が日常的に平坦な道路を運転している例を挙げて説明する。この場合、算出装置１００は、運転予定場所のうち、平坦な道路が選択されるようなルートを生成する。そして、算出装置１００は、アプリケーションＡＰを介してかかるルートを含むルート案内サービスを利用者に提供してもよい。

これにより、実施形態に係る算出装置１００は、利用者による車両の運転履歴と、利用者が車両を運転する予定の場所である運転予定場所の特徴とに基づいて、ルート案内サービスを利用者に提供するため、カーシェアリングサービスの利用度を高めることができる。

〔５．ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る利用者端末１０及び算出装置１００は、例えば図７に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。以下、算出装置１００を例に挙げて説明する。図７は、算出装置１００の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ（Read Only Memory）１３００、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００がネットワークＮを介して生成したデータを他の機器へ送信する。

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して生成したデータを出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る算出装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部１２０内のデータが格納される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。

〔６．その他〕
また、上記実施形態及び変形例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

また、上述してきた実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、算出部は、算出手段や算出回路に読み替えることができる。

〔７．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る算出装置１００は、取得部１３１と、算出部１３２とを有する。取得部１３１は、利用者による車両の運転履歴を示す履歴情報を取得する。算出部１３２は、取得部１３１により取得された履歴情報が示す運転履歴と、利用者が車両を運転する予定の場所である運転予定場所の特徴とに基づいて、利用者による運転態様を示すスコアを算出する。

これにより、実施形態に係る算出装置１００は、利用者による車両の運転履歴と、利用者が車両を運転する予定の場所である運転予定場所の特徴とに基づいて、利用者による運転態様を示すスコアを算出するため、シェアリングエコノミーをより円滑にすることができる。

また、実施形態に係る算出装置１００において、取得部１３１は、利用者が車両の運転した場所の履歴を示す履歴情報を取得し、算出部１３２は、利用者が車両を運転した場所の特徴と、運転予定場所の特徴との類似性に基づいて、利用者による運転態様を示すスコアを算出する。

これにより、実施形態に係る算出装置１００は、利用者が車両を運転した場所の特徴と、運転予定場所の特徴との類似性に基づいて、利用者による運転態様を示すスコアを算出するため、シェアリングエコノミーをより円滑にすることができる。

また、実施形態に係る算出装置１００において、算出部１３２は、利用者が車両を運転した地域における道路の特徴と、利用者が車両を運転する予定の地域における道路の特徴との類似性に基づいて、利用者による運転態様を示すスコアを算出する。

これにより、実施形態に係る算出装置１００は、利用者が車両を運転した地域における道路の特徴と、利用者が車両を運転する予定の地域における道路の特徴との類似性に基づいて、利用者による運転態様を示すスコアを算出するため、シェアリングエコノミーをより円滑にすることができる。

また、実施形態に係る算出装置１００において、算出部１３２は、利用者が車両を運転した地域に存在する一方通行の道路の割合と、利用者が車両を運転する予定の地域に存在する一方通行の道路の割合との類似性に基づいて、利用者による運転態様を示すスコアを算出する。

これにより、実施形態に係る算出装置１００は、利用者が車両を運転した地域に存在する一方通行の道路の割合と、利用者が車両を運転する予定の地域に存在する一方通行の道路の割合との類似性に基づいて、利用者による運転態様を示すスコアを算出するため、シェアリングエコノミーをより円滑にすることができる。

また、実施形態に係る算出装置１００において、算出部１３２は、利用者が車両を運転した地域に存在する平坦な道路の割合と、利用者が車両を運転する予定の地域に存在する平坦な道路の割合との類似性に基づいて、利用者による運転態様を示すスコアを算出する。

これにより、実施形態に係る算出装置１００は、利用者が車両を運転した地域に存在する平坦な道路の割合と、利用者が車両を運転する予定の地域に存在する平坦な道路の割合との類似性に基づいて、利用者による運転態様を示すスコアを算出するため、シェアリングエコノミーをより円滑にすることができる。

また、実施形態に係る算出装置１００において、算出部１３２は、利用者が車両を運転した地域における運転態様の特徴と、利用者が車両を運転する予定の地域における道路の特徴との類似性に基づいて、利用者による運転態様を示すスコアを算出する。

これにより、実施形態に係る算出装置１００は、利用者が車両を運転した地域における運転態様の特徴と、利用者が車両を運転する予定の地域における道路の特徴との類似性に基づいて、利用者による運転態様を示すスコアを算出するため、シェアリングエコノミーをより円滑にすることができる。

また、実施形態に係る算出装置１００において、算出部１３２は、利用者が日常的に車両を運転している場所と、利用者が車両を運転する予定の場所との距離に基づいて、利用者による運転態様を示すスコアを算出する。

これにより、実施形態に係る算出装置１００は、利用者が日常的に車両を運転している場所と、利用者が車両を運転する予定の場所との距離に基づいて、利用者による運転態様を示すスコアを算出するため、シェアリングエコノミーをより円滑にすることができる。

また、実施形態に係る算出装置１００において、取得部１３１は、利用者による車両の運転態様を示す履歴情報を取得し、算出部１３２は、利用者による車両の運転態様と、運転予定場所の特徴との類似性に基づいて、利用者による運転態様を示すスコアを算出する。

これにより、実施形態に係る算出装置１００は、利用者による車両の運転態様と、運転予定場所の特徴との類似性に基づいて、利用者による運転態様を示すスコアを算出するため、シェアリングエコノミーをより円滑にすることができる。

また、実施形態に係る算出装置１００において、取得部１３１は、利用者が車両を右折させた履歴を取得し、算出部１３２は、利用者が車両を運転する予定の地域で運転を行う際に右折が生じる割合と、利用者が車両を右折させた履歴とに基づいて、利用者による運転態様を示すスコアを算出する。

これにより、実施形態に係る算出装置１００は、利用者が車両を運転する予定の地域で運転を行う際に右折が生じる割合と、利用者が車両を右折させた履歴とに基づいて、利用者による運転態様を示すスコアを算出するため、シェアリングエコノミーをより円滑にすることができる。

また、実施形態に係る算出装置１００において、スコアに基づいて、利用者に対して車両を貸与するか否かを判定する判定部１３３を有する。

これにより、実施形態に係る算出装置１００は、スコアに基づいて、利用者に対して車両を貸与するか否かを判定するため、シェアリングエコノミーをより円滑にすることができる。

また、実施形態に係る算出装置１００において、スコアに基づいて、運転予定場所で利用者が車両を運転する際の保険料を決定する決定部１３４を有する。

これにより、実施形態に係る算出装置１００は、スコアに基づいて、運転予定場所で利用者が車両を運転する際の保険料を決定するため、シェアリングエコノミーをより円滑にすることができる。

以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

Ｎ ネットワーク
１ 算出システム
１０ 利用者端末
１００ 算出装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 履歴情報記憶部
１２２ 予定情報記憶部
１２３ スコア情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 算出部
１３３ 判定部
１３４ 決定部
１３５ 提供部

Claims (12)

1. 所定のカーシェアリングサービスを利用者に提供する算出装置であって、
   利用者による車両の運転履歴を示す履歴情報を取得する取得部と、
   前記取得部により取得された履歴情報が示す運転履歴と、前記利用者が車両を運転する予定の場所である運転予定場所の特徴とに基づいて、前記所定のカーシェアリングサービスで車両を貸与する際に、前記利用者が安全運転を行う可能性を示す指標として用いられる値であるスコアを算出する算出部と、
   前記スコアが所定の閾値以上である場合に、前記運転予定場所で前記利用者が車両を運転する際の保険料として前記スコアに応じて減額した保険料を決定する決定部と
   を有することを特徴とする算出装置。
2. 前記取得部は、前記利用者が車両を運転した場所の履歴を示す履歴情報を取得し、
   前記算出部は、前記利用者が車両を運転した場所の特徴と、前記運転予定場所の特徴との類似性に基づいて、前記スコアを算出する
   ことを特徴とする請求項１に記載の算出装置。
3. 前記算出部は、前記利用者が車両を運転した地域における道路の特徴と、前記利用者が車両を運転する予定の地域における道路の特徴との類似性に基づいて、前記スコアを算出する
   ことを特徴とする請求項２に記載の算出装置。
4. 前記算出部は、前記利用者が車両を運転した地域に存在する一方通行の道路の割合と、前記利用者が車両を運転する予定の地域に存在する一方通行の道路の割合との類似性に基づいて、前記スコアを算出する
   ことを特徴とする請求項３に記載の算出装置。
5. 前記算出部は、前記利用者が車両を運転した地域に存在する平坦な道路の割合と、前記利用者が車両を運転する予定の地域に存在する平坦な道路の割合との類似性に基づいて、前記スコアを算出する
   ことを特徴とする請求項３または４に記載の算出装置。
6. 前記算出部は、前記利用者が車両を運転した地域における運転態様の特徴と、前記利用者が車両を運転する予定の地域における道路の特徴との類似性に基づいて、前記スコアを算出する
   ことを特徴とする請求項１～５のうちいずれか１つに記載の算出装置。
7. 前記算出部は、前記利用者が日常的に車両を運転している場所と、前記利用者が車両を運転する予定の場所との距離に基づいて、前記スコアを算出する
   ことを特徴とする請求項１～６のうちいずれか１つに記載の算出装置。
8. 前記取得部は、前記利用者による車両の運転態様を示す履歴情報を取得し、
   前記算出部は、前記利用者による車両の運転態様と、前記運転予定場所の特徴との類似性に基づいて、前記スコアを算出する
   ことを特徴とする請求項１～７のうちいずれか１つに記載の算出装置。
9. 前記取得部は、前記利用者が前記車両を右折させた履歴を取得し、
   前記算出部は、前記利用者が車両を運転する予定の地域で運転を行う際に右折が生じる割合と、前記利用者が前記車両を右折させた履歴とに基づいて、前記スコアを算出する
   ことを特徴とする請求項１～８のうちいずれか１つに記載の算出装置。
10. 前記スコアに基づいて、前記利用者に対して車両を貸与するか否かを判定する判定部
    を有することを特徴とする請求項１～９のうちいずれか１つに記載の算出装置。
11. 所定のカーシェアリングサービスを利用者に提供する算出装置が実行する算出方法であって、
    利用者による車両の運転履歴を示す履歴情報を取得する取得工程と、
    前記取得工程により取得された履歴情報が示す運転履歴と、前記利用者が車両を運転する予定の場所である運転予定場所の特徴とに基づいて、前記所定のカーシェアリングサービスで車両を貸与する際に、前記利用者が安全運転を行う可能性を示す指標として用いられる値であるスコアを算出する算出工程と、
    前記スコアが所定の閾値以上である場合に、前記運転予定場所で前記利用者が車両を運転する際の保険料として前記スコアに応じて減額した保険料を決定する決定工程と
    を含むことを特徴とする算出方法。
12. 所定のカーシェアリングサービスを利用者に提供するコンピュータに、
    利用者による車両の運転履歴を示す履歴情報を取得する取得手順と、
    前記取得手順により取得された履歴情報が示す運転履歴と、前記利用者が車両を運転する予定の場所である運転予定場所の特徴とに基づいて、前記所定のカーシェアリングサービスで車両を貸与する際に、前記利用者が安全運転を行う可能性を示す指標として用いられる値であるスコアを算出する算出手順と、
    前記スコアが所定の閾値以上である場合に、前記運転予定場所で前記利用者が車両を運転する際の保険料として前記スコアに応じて減額した保険料を決定する決定手順と
    を実行させることを特徴とする算出プログラム。

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