以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。なお、本発明は以下の実施形態及び実施例に記載した内容により限定されるものではない。又、以下に記載した実施形態及び実施例における構成要件には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。更に、以下に記載した実施形態及び実施例で開示した構成要素は適宜組み合わせてもよいし、適宜選択して用いてもよい。
例えばリース会社をプラットフォーマーとする、企業−従業員間のカーシェアシステムに関する本発明の第1実施形態は、図1に示す如く、利用実績データの収集対象である石油元売会社や電力会社等(以下、石油元売等と総称する)100と、駐車場事業者110と、高速道路を含む有料道路管理運営事業者120と、その他クルマ附帯サービスの事業者130と、保険システム210を備えた保険会社200と、これらからインターネットIを介して利用実績データが集められる基幹システム320、スマートフォン(いわゆるスマホ)、タブレット、GPS発信器などを含む車載器330、IoTクラウドサーバー340、及び利用アプリ360でなる企業−従業員間カーシェアシステム301と、リースカー/レンタカー/カーシェア会社400と、勤怠管理システム510及び費用精算システム520を有する顧客企業500と、該顧客企業500の従業員(通常複数)600とで構成されている。
前記企業−従業員間カーシェアシステム301は、例えばリース会社に備えられている。
前記顧客企業500は、社有車、又は、例えばリースカー/レンタカー/カーシェア会社と利用契約を結んだリースカー/レンタカー/シェアカーである契約車両を社有車の代わりとして従業員600に貸与する。一方、従業員600も、その所有車両(いわゆるマイカー)を顧客企業500の社有車として提供できる。
前記費用精算システム520は、例えば顧客企業500の給与システムに組み込むことができる。
前記企業−従業員間カーシェアシステム301のIoTクラウドサーバー340は、図2に詳細に示す如く、車載器330、利用アプリ360、顧客企業500の勤怠管理システム510、同じく費用精算システム520、企業−従業員間カーシェアシステム301の基幹システム320、保険会社200の保険システム210とインターネットIを介して接続されるインターフェース(I/F)手段342と、距離データ受付機能344A、位置データ受付機能344B、時間データ受付機能344C、ガソリン代やディーゼル自動車の軽油代、電気自動車の電気代等のエネルギー代(以下、燃費又は燃料代と総称する)データ受付機能344D、燃費試算機能344E、急ブレーキ、急発進等の加速度、減速度、衝突等の振動データ等を含む挙動データ受付機能344F、事故データ受付機能344G、利用予約データ受付機能344H、私用保険付保指示機能344I、従業員データ受付機能344J、社用車の車台番号受付機能344K、利用端末データ受付機能344L、勤怠管理データ受付機能344M、リース契約データ受付機能344N、燃料代(エネルギー代)利用実績データ受付機能344O、駐車場利用実績データ受付機能344P、有料道路利用実績データ受付機能344Q、保険利用実績データ受付機能344R、その他クルマ附帯サービス利用実績データ受付機能344S、公私区分判定手段344T、公私区分別費用算出手段344U、公私区分別利用明細作成手段344V、公私区分別利用明細データ送信手段344W、公私費用区分修正依頼データ受付機能344X、公私区分別費用修正・補正機能344Y、及びリアルタイム公私区分別事故処理機能344Zを含む制御装置344と、距離データ記憶手段346A、位置データ記憶手段346B、時間データ記憶手段346C、燃費データ記憶手段346D、燃費試算データ記憶手段346E、挙動データ記憶手段346F、事故データ記憶手段346G、利用予約データ記憶手段346H、私用保険付保指示記憶手段346I、従業員データ記憶手段346J、車台番号記憶手段346K、利用端末データ記憶手段346L、勤怠管理データ記憶手段346M、リース契約データ記憶手段346N、燃料代利用実績データ記憶手段346O、駐車場利用実績データ記憶手段346P、有料道路利用実績データ記憶手段346Q、保険利用実績データ記憶手段346R、その他クルマ附帯サービス利用実績データ記憶手段346S、公私区分判定内容記憶手段346T、公私区分別費用記憶手段346U、公私区分別利用明細記憶手段346V、公私区分別利用明細データ送信記憶手段346W、公私費用区分修正依頼データ記憶手段346X、公私区分別費用修正・補正内容記憶手段346Y、及び、リアルタイム公私区分別事故処理内容記憶手段346Zを含む記憶装置346を備えている。図において、348はキーボード、350はディスプレイ、352はプリンタである。
前記利用アプリ360は、図3に詳細に示す如く、企業−従業員間カーシェアシステム301のIoTクラウドサーバー340とインターネットIを介して接続すると共に、スマホ354、タブレット356、キーボード348、ディスプレイ350、プリンタ352などと接続するためのインターフェース(I/F)手段362と、利用予約機能364A、利用実績表示機能364B、利用実績修正依頼機能364Cを有する制御装置364と、利用予約データ記憶手段366A、利用実績データ記憶手段366B、利用実績修正依頼内容記憶手段366Cを有する記憶装置366とを備えている。
前記利用アプリ360のスマホにおける画面イメージの一例を図4に示す。なお、利用アプリ360を利用可能な端末はスマホに限定されず、タブレットやパソコン(PC)であってもよい。
図4(A)に例示するスマホ画面のトップページでは、今すぐ利用の場合の利用ボタン360A、同じく中止ボタン360B、予約ボタン360C、実績確認ボタン360Dをクリックすることができる。図中の丸囲み数字1は、カーシェアシステム側から実績確認を依頼した際に表示されるPush通知である。ここで、例えば実績確認ボタン360Dをクリックすることで実績確認をすることができる。
又、トップページの予約ボタン360Cをクリックした場合には、図4(B)の利用予約ページが表示される。ここで、例えば日付欄をスワイプ操作することで予約し、確認ボタン360Eで予約確認、修正ボタン360Fで予約修正することができる。
又、トップページで実績確認ボタン360Dをクリックした場合には、まず図4(C)に示すような月単位の利用実績確認ページが表示されるので、調べたい日の利用実績を確認することができる。
又、図4(C)に示すような利用実績確認ページで日付ボタン、例えば30日をクリックした場合には、図4(D)に示すような日単位の利用実績確認ページが表示されるので、ここで、内容が正しければ確認ボタン360Gをクリックし、誤記入があれば修正ボタン360Hをクリックして修正することができる。
前記公私区分判定手段344Tでは、図5に示すような処理が行われる。
即ち、まずステップ1010で、例えば1ヶ月間、車載器330から、距離、位置、時間、事故のデータを受け付けて、距離データ記憶手段346A、位置データ記憶手段346B、時間データ記憶手段346C、事故データ記憶手段346Gに、それぞれ記憶する。
次いでステップ1020で、顧客企業500の勤怠管理システム510から、例えば1ヵ月間の勤怠管理データを受け付けて、勤怠管理データ記憶手段346Mに記憶する。一週間分の勤怠管理データの一例を図6に示す。
次いでステップ1030で、利用アプリ360から利用予約データを受け付けて、利用予約データ記憶手段346Hに記憶する。
次いでステップ1040で、勤怠管理データを基に、利用アプリ360からの利用予約情報との差分を検出する。
次いでステップ1050へ進み、車両稼働及び非稼働データを図7に例示するように1〜4の種別に分類して、公私区分判定内容記憶手段346Tに記憶する。ここで、データの無い区分4では、ステップ1060でこれまでの利用実績を照合すると共に、利用時間帯、位置、前後の利用状況(公私の区別)などからAI(人工知能)により公私を分類し、記憶する。
次いでステップ1070へ進み、公私区分別費用算出手段344Uにより、公私区分別費用を算出して、公私区分別費用記憶手段346Uに記憶する。
次いでステップ1080へ進み、利用アプリ360へ私用区分の利用状況、利用費用を表示する。
次いでステップ1090で、利用アプリ360での利用者による私用区分費用の確認・修正指示内容を送信する。
次いでステップ1100へ進み、利用者の私用区分費用の確認・修正指示データを公私費用区分修正依頼データ記憶手段346Xに記憶する。
次いでステップ1110で、位置情報等から修正指示内容を評価し、妥当性を確認する。
次いでステップ1120で、妥当性を確認後、公私区分データを洗い替えし、公私区分別費用修正・補正内容記憶手段346Yに記憶する。
前記公私区分別費用算出手段344Uの処理手順を図8に示す。
まずステップ2010で例えば1ヵ月間、車載器330から距離、位置、時間、燃費、挙動、事故のデータを受け付けて、距離データ記憶手段346A、位置データ記憶手段346B、時間データ記憶手段346C、燃費データ記憶手段346D、挙動データ記憶手段346F、事故データ記憶手段346Gにそれぞれ記憶する。
次いでステップ2020で、例えばリース契約のリース料、エネルギー代利用実績、駐車場利用実績、有料道路利用実績、保険利用実績、その他クルマ附帯サービス利用実績を含む例えば1ヵ月間の車両利用コストを、基幹システム320からデータ抽出して、リース契約データ記憶手段346N、燃料代利用実績データ記憶手段346O、駐車場利用実績データ記憶手段346P、有料道路利用実績データ記憶手段346Q、保険利用実績データ記憶手段346R、その他クルマ附帯サービス利用実績データ記憶手段346Sにそれぞれ記憶する。
次いでステップ2030で、公私区分判定内容記憶手段346Tに記憶されたデータを基に、走行距離、走行時間に応じた公私区分別費用を公私区分別費用算出手段344Uで算出して公私区分別費用記憶手段346Uに記憶する。
前記公私区分別利用明細データ送信記憶手段346Wの処理手順を図9に示す。
まずステップ3010で、公私区分別費用算出手段344Uにより算出され、公私区分別費用記憶手段346Uに記憶されたデータを基に、公私区分別利用明細作成手段344Vで利用明細を作成して、公私区分別利用明細記憶手段346Vに記憶する。
次いでステップ3020で、公私区分別利用明細記憶手段346Vに記憶されたデータを送信して公私区分別利用明細データ送信記憶手段346Wに記憶する。
次いでステップ3030で、インターフェース手段342を経由して、其々対応するシステム(利用アプリ360や費用精算システム520)へ反映し、データを送信して公私区分別利用明細データ送信記憶手段346Wに記憶する。
第1実施形態と同じくリース会社をプラットフォーマーとする本発明の第2実施形態は、図10に示す如く、顧客企業500の費用精算システム520が省略され、顧客企業500の従業員600に対する私用分費用請求が、利用アプリ360を介して行うようにされた企業−従業員間カーシェアシステム302である点が前記第1実施形態と異なる。他の点については前記第1実施形態と同様であるので、詳細な説明は省略する。
次に、図11を参照して、第1、第2実施形態における公私区分別の自動車保険付保確認手続の手順の例を示す。
まずステップ4000で、カーシェア利用予約データを受付ける。
次いでステップ4010に進み、公私区分判定手段で公私区分を判定する。
予約データ不備等で、ステップ4010で公私区分を判定できなかった場合はステップ4020に進み、利用時間帯、位置、前後の利用状況(公私)等からAI(人工知能)により公私分類し記憶する。
ステップ4010又は4020で業務と判定された場合には、ステップ4100に進み、企業のフリート保険(企業保険とも称する)の保険会社へ予約データを送信し、記憶する。
次いでステップ4110に進み、企業保険の保険会社の保険システムと連携し、ステップ4120で、保険システムから過去の事故履歴データを抽出し、記憶する。
一方、ステップ4010又は4020で私用と判定された場合には、ステップ4200に進み、予約データの受け付け状況を照合し、記憶する。
次いでステップ4210に進み、私用保険付保指示状況を照合する。
私用保険未付保の場合には、ステップ4220に進み、私用保険の保険会社へ付保指示データを送信し、記憶する。
一方、私用保険付保済みの場合には、ステップ4230に進み、私用保険の保険会社へデータを送信し、記憶する。
ステップ4220又はステップ4230終了後、ステップ4240に進み、私用保険の保険会社の保険システムと連携する。
次いでステップ4250で、私用保険の保険会社の保険システムから過去の事故履歴データを抽出し、記憶する。
ステップ4120又はステップ4250終了後、ステップ4400に進み、事故履歴データからAI(人工知能)により、事故履歴による顧客企業500毎の割増引き率テーブルを反映した割増引き率を決定し、記憶する。
従業員600に対する事故履歴による割増引き率テーブルの一例を図12に示す。
この例では、過失割合が発生した事故を対象としてカウントする。
ここで、自車又は相手車が全損となる事故が含まれる場合は、テーブルの数値に例えば「+10×全損事故件数」を加算する。又、過失割合に関わらず、人身事故(加害)が含まれる場合は、テーブルの数値に例えば「+10×人身事故件数」を加算する。又、事故回数が多い場合、例えば過去1年以内に7回以上、過去2年以内に8回以上、過去3年以内に8回以上の場合には、カーシェア利用を不可とする。
加算金額はプラットフォーマー、ここではリース会社が管理し、カーシェア利用時の事故による車両修理が発生した際に、損害の程度に応じて運用協力支援金として支払うことができる。
なお、車両保険で賄うことができない事故の場合には、利用区分に応じて企業及び/又は従業員が負担する。
従業員が企業に車両をシェアした場合の事故履歴による割増引き率テーブルの例を図13に示す。数値は、例えば車両1台当たりの件数とすることができる。更に、図12に示した従業員600に対する割増引き率テーブルと違って、事故回数による利用制限は外すこともできる。
図11のステップ4400終了後、ステップ4410に進み、顧客企業毎の割増引き率による利用の可否を判断し、記憶した後、ステップ4420に進み、顧客企業毎の割増引き率を反映した利用料を記憶して終了する。
次に、図14を参照して、リアルタイム公私区分別事故処理の手順を示す。
まずステップ5000で、事故データを受付けて記憶する。
次いでステップ5010で、公私区分判定手段により公私区分を判定する。
予約データ不備等で、ステップ5010で公私区分を判定できなかった場合はステップ5020に進み、事故時の利用時間帯、位置、前後の利用状況(公私)等からAI(人工知能)により公私分類し記憶する。
ステップ5010又は5020で業務と判定された場合には、ステップ5100に進み、フリート保険の保険会社へ事故データを送信し、記憶する。
次いでステップ5110に進み、企業保険の保険システムと連携する。
次いでステップ5120に進み、企業保険の保険会社による事故対応及び報告を行う。
一方、ステップ5010又は5020で私用と判定された場合には、ステップ5200に進み、私用の保険会社へ事故データを送信し、記憶する。
次いでステップ5210に進み、私用保険の保険会社の保険システムと連携する。
次いでステップ5220に進み、私用保険の保険会社による事故対応及び報告を行う。
ステップ5120又はステップ5220終了後、ステップ5400に進み、保険会社からの保険システム経由での事故報告を受付けて記憶する。
次いでステップ5410に進み、事故報告において保険会社の事故現場検証により公私区分に誤りがあるようであれば、データを洗い替えする。
本実施形態では、公私区分別事故処理をリアルタイムで行っているので迅速な処理が可能である。なお、公私区分別事故処理は必ずしもリアルタイムで行う必要はなく、後で行うこともできる。
又、前記企業−従業員間カーシェアシステム301、302は、リース会社、レンタカー会社、カーシェア会社、顧客企業500等をプラットフォーマーとすることができる。
次に、企業と従業員以外の個人間の自社所有又は契約車両非稼働時のカーシェアリングシステムである本発明の第3実施形態を図15に示す。
この第3実施形態における自社所有又は契約車両非稼働時のカーシェアシステム303は、図1に示した第1実施形態と同様のカーシェアリングシステムにおいて、顧客企業500がリースカー/レンタカー/カーシェア会社400から利用契約により車両を借上げ、従業員600からマイカーを借上げると共に、これらの自社所有又は契約車両の利用許可を個人800に与え、費用精算システム520により個人負担分の費用精算を行うようにされ、自社用の保険と個人用の保険(例えば他社利用の保険)を切り替えるようにされている点が前記第1実施形態と異なる。他の点については前記第1実施形態と同様であるので、詳細な説明は省略する。
第3実施形態の変形例である本発明の第4実施形態を図16に示す。
本実施形態は、第2実施形態と同様に、顧客企業500の費用精算システム520が省略され、個人800に対する費用請求が利用アプリ360を介して行うようにされた自社所有又は契約車両非稼働時のカーシェアシステム304である点が前記第3実施形態と異なる。他の点については前記第3実施形態と同様であるので、詳細な説明は省略する。
図17に、第3、第4実施形態における企業/個人区分別の自動車保険付保確認手続の手順の例を示す。
まずステップ6000で、カーシェア利用予約データを受付ける。
次いでステップ6010に進み、企業/個人区分判定手段で企業/個人区分を判定する。
予約データ不備等で、ステップ6010で企業/個人区分を判定できなかった場合はステップ6020に進み、利用時間帯、位置、前後の利用状況(企業/個人)等からAI(人工知能)により企業/個人分類し記憶する。
ステップ6010又は6020で企業利用と判定された場合には、ステップ6100に進み、企業の保険会社へ予約データを送信し、記憶する。
次いでステップ6110に進み、企業保険の保険会社の保険システムと連携し、ステップ6120で、保険システムから過去の事故履歴データを抽出し、記憶する。
一方、ステップ6010又は6020で個人利用と判定された場合には、ステップ6200に進み、予約データの受け付け状況を照合し、記憶する。
次いでステップ6210に進み、個人用保険付保指示状況を照合する。
個人用保険未付保の場合には、ステップ6220に進み、個人用保険の保険会社へ付保指示データを送信し、記憶する。
一方、個人用保険付保済みの場合には、ステップ6230に進み、個人用保険の保険会社へデータを送信し、記憶する。
ステップ6220又はステップ6230終了後、ステップ6240に進み、個人用保険の保険会社の保険システムと連携する。
次いでステップ6250で、個人用保険の保険会社の保険システムから過去の事故履歴データを抽出し、記憶する。
ステップ6120又はステップ6250終了後、ステップ6400に進み、事故履歴データからAI(人工知能)により、事故履歴による顧客企業500毎の割増引き率テーブルを反映した割増引き率を決定し、記憶する。
個人に対する事故履歴による割増引き率テーブルの一例を図18に示す。
この例では、過失割合が発生した事故を対象としてカウントする。
ここで、自車又は相手車が全損となる事故が含まれる場合は、テーブルの数値に例えば「+10×全損事故件数」を加算する。又、過失割合に関わらず、人身事故(加害)が含まれる場合は、テーブルの数値に例えば「+10×人身事故件数」を加算する。又、事故回数が多い場合、例えば過去1年以内に7回以上、過去2年以内に8回以上、過去3年以内に8回以上の場合には、カーシェア利用を不可とする。
加算金額はプラットフォーマー、ここではリース会社が管理し、カーシェア利用時の事故による車両修理が発生した際に、損害の程度に応じて運用協力支援金として支払うことができる。
なお、車両保険で賄うことができない事故の場合には、利用区分に応じて企業及び/又は個人が負担する。
個人が企業に車両をシェアした場合の事故履歴による割増引き率テーブルの例を図19に示す。数値は、例えば車両1台当たりの件数とすることができる。更に、図18に示した個人に対する割増引き率テーブルと違って、事故回数による利用制限は外すこともできる。
図17のステップ6400終了後、ステップ6410に進み、顧客企業毎の割増引き率による利用の可否を判断し、記憶した後、ステップ6420に進み、顧客企業毎の割増引き率を反映した利用料を記憶して終了する。
図20に、リアルタイム企業/個人区分別事故処理の手順の例を示す。
まずステップ7000で、事故データを受付けて記憶する。
次いでステップ7010で、企業/個人区分判定手段により企業/個人区分を判定する。
予約データ不備等で、ステップ7010で企業/個人区分を判定できなかった場合はステップ7020に進み、事故時の利用時間帯、位置、前後の利用状況(企業/個人)等からAI(人工知能)により企業/個人分類し記憶する。
ステップ7010又は7020で企業利用と判定された場合には、ステップ7100に進み、企業の保険会社へ事故データを送信し、記憶する。
次いでステップ7110に進み、企業保険の保険システムと連携する。
次いでステップ7120に進み、企業保険の保険会社による事故対応及び報告を行う。
一方、ステップ7010又は7020で個人利用と判定された場合には、ステップ7200に進み、個人用の保険会社へ事故データを送信し、記憶する。
次いでステップ7210に進み、個人用保険の保険会社の保険システムと連携する。
次いでステップ7220に進み、個人用保険の保険会社による事故対応及び報告を行う。
ステップ7120又はステップ7220終了後、ステップ7400に進み、保険会社からの保険システム経由での事故報告を受付けて記憶する。
次いでステップ7410に進み、事故報告において保険会社の事故現場検証により企業/個人区分に誤りがあるようであれば、データを洗い替えする。
次いでステップ7420に進み、事故によるカーシェア車両の損害額を保険システム経由で記憶する。
次いでステップ7430に進み、事故損害額データからAI(人工知能)により損害額ランクテーブルを参照し、ドライバーセーフティランクを決定して、記憶する。
本実施形態では、企業/個人区分別事故処理をリアルタイムで行っているので迅速な処理が可能である。なお、企業/個人区分別事故処理は必ずしもリアルタイムで行う必要はなく、後で行うこともできる。
前記損害額ランクテーブルの一例を図21に示す。損害額は自社の事故による損害額とする。集計期間は、例えば利用開始日から1年間とする。1年間でリセットし、その後は1年間毎に集計を行う。
前記ドライバーセーフティランクに応じた自動車保険料、又はカーシェア利用料加算額の一例を図22に示す。加算額は費用精算時に顧客宛に請求する。カーシェア利用時の事故により車両修理が発生した際に、カーシェア運用協力支援金として支払う。なお、例えばカーシェア利用料の加算は省略することもできる。
次に、企業と他の企業間の自社所有又は契約車両非稼働時のカーシェアリングシステムである本発明の第5実施形態を図23に示す。
この第5実施形態における自社所有又は契約車両非稼働時のカーシェアシステム305は、図15に示した第3実施形態と同様のカーシェアリングシステムにおいて、顧客企業500がリースカー/レンタカー/カーシェア会社400から利用契約により車両を借上げ、従業員600からマイカーを借上げると共に、これらの自社所有又は契約車両の利用許可を他企業530に与え、費用精算システム520により他企業負担分の費用精算を行うようにされ、自社用の保険と他企業用の保険(例えば他社利用の保険)を切り替えるようにされている点が前記第3実施形態と異なる。他の点については前記第3実施形態と同様であるので、詳細な説明は省略する。
第5実施形態の変形例である本発明の第6実施形態を図24に示す。
本実施形態は、第4実施形態と同様に、顧客企業500の費用精算システム520が省略され、他企業530に対する費用請求が利用アプリ360を介して行うようにされた自社所有又は契約車両非稼働時のカーシェアシステム306である点が前記第5実施形態と異なる。他の点については前記第5施形態と同様であるので、詳細な説明は省略する。
図25に、第5、第6実施形態における当該企業/他企業区分別の自動車保険付保確認手続の手順の例を示す。
まずステップ8000で、カーシェア利用予約データを受付ける。
次いでステップ8010に進み、当該企業/他企業区分判定手段で当該企業/他企業区分を判定する。
予約データ不備等で、ステップ8010で当該企業/他企業区分を判定できなかった場合はステップ8020に進み、利用時間帯、位置、前後の利用状況(当該企業/他企業)等からAI(人工知能)により当該企業/他企業分類し記憶する。
ステップ8010又は8020で当該企業利用と判定された場合には、ステップ8100に進み、当該企業の保険会社へ予約データを送信し、記憶する。
次いでステップ8110に進み、当該企業の保険会社の保険システムと連携し、ステップ8120で、保険システムから過去の事故履歴データを抽出し、記憶する。
一方、ステップ8010又は8020で他企業利用と判定された場合には、ステップ8200に進み、予約データの受け付け状況を照合し、記憶する。
次いでステップ8210に進み、他企業用保険付保指示状況を照合する。
他企業用保険未付保の場合には、ステップ8220に進み、他企業用保険の保険会社へ付保指示データを送信し、記憶する。
一方、他企業用保険付保済みの場合には、ステップ8230に進み、他企業用保険の保険会社へデータを送信し、記憶する。
ステップ8220又はステップ8230終了後、ステップ8240に進み、他企業用保険の保険会社の保険システムと連携する。
次いでステップ8250で、他企業用保険の保険会社の保険システムから過去の事故履歴データを抽出し、記憶する。
ステップ8120又はステップ8250終了後、ステップ8400に進み、事故履歴データからAI(人工知能)により、事故履歴による顧客企業500毎の割増引き率テーブルを反映した割増引き率を決定し、記憶する。
なお、他企業530が信頼できる企業の場合は、ステップ8210からステップ8220を省略することもできる。
他企業が当該企業に車両をシェアした場合の事故履歴による割増引き率テーブルの例を図26に示す。数値は、例えば車両1台当たりの件数とすることができる。
図25のステップ8400終了後、ステップ8410に進み、顧客企業毎の割増引き率による利用の可否を判断し、記憶した後、ステップ8420に進み、顧客企業毎の割増引き率を反映した利用料を記憶して終了する。
図27に、リアルタイム当該企業/他企業区分別事故処理の手順の例を示す。
まずステップ9000で、事故データを受付けて記憶する。
次いでステップ9010で、当該企業/他企業区分判定手段により当該企業/他企業区分を判定する。
予約データ不備等で、ステップ9010で当該企業/他企業区分を判定できなかった場合はステップ9020に進み、事故時の利用時間帯、位置、前後の利用状況(当該企業/他企業)等からAI(人工知能)により当該企業/他企業分類し記憶する。
ステップ9010又は9020で当該企業利用と判定された場合には、ステップ9100に進み、当該企業の保険会社へ事故データを送信し、記憶する。
次いでステップ9110に進み、企業保険の保険システムと連携する。
次いでステップ9120に進み、企業保険の保険会社による事故対応及び報告を行う。
一方、ステップ9010又は9020で他企業利用と判定された場合には、ステップ9200に進み、他企業用の保険会社へ事故データを送信し、記憶する。
次いでステップ9210に進み、他企業用保険の保険会社の保険システムと連携する。
次いでステップ9220に進み、他企業用保険の保険会社による事故対応及び報告を行う。
ステップ9120又はステップ9220終了後、ステップ9400に進み、保険会社からの保険システム経由での事故報告を受付けて記憶する。
次いでステップ9410に進み、事故報告において保険会社の事故現場検証により当該企業/他企業区分に誤りがあるようであれば、データを洗い替えする。
次いでステップ9420に進み、事故によるカーシェア車両の損害額を保険システム経由で記憶する。
次いでステップ9430に進み、事故損害額データからAI(人工知能)により、図21に例示した損害額ランクテーブルを参照し、ドライバーセーフティランクを決定して、記憶する。
前記ドライバーセーフティランクに応じた自動車保険料、又はカーシェア利用料加算額は、例えば図22と同じにすることができる。
本実施形態では、当該企業/他企業区分別事故処理をリアルタイムで行っているので迅速な処理が可能である。なお、当該企業/他企業区分別事故処理は必ずしもリアルタイムで行う必要はなく、後で行うこともできる。
次に、個人−企業間の個人所有又は契約車両非稼働時のカーシェアリングシステムである本発明の第7実施形態を図28に示す。
この第7実施形態における個人所有又は契約車両非稼働時のカーシェアシステム307は、図1に示した第1実施形態と同様のカーシェアリングシステムにおいて、個人顧客900が必要に応じてリースカー/レンタカー/カーシェア会社700から利用契約により車両を借上げると共に、個人所有又は契約車両の利用許可を顧客企業でない他の企業(以下、他企業と称する)530に与え、費用精算システム910により企業負担分の費用精算を行うようにされ、個人の保険と企業の保険を切り替えるようにされている点が前記第1実施形態と異なる。他の点については前記第1実施形態と同様であるので、詳細な説明は省略する。
第7実施形態の変形例である本発明の第8実施形態を図29に示す。
本実施形態は、第2実施形態と同様に、個人顧客900の費用精算システム910が省略され、他企業530に対する費用請求が利用アプリ360を介して行うようにされた個人所有又は契約車両非稼働時のカーシェアシステム308である点が前記第7実施形態と異なる。他の点については前記第7実施形態と同様であるので、詳細な説明は省略する。
図30に、第7、第8実施形態における個人/企業区分別の自動車保険付保確認手続の手順の例を示す。
まずステップ10000で、カーシェア利用予約データを受付ける。
次いでステップ10010に進み、個人/企業区分判定手段で個人/企業区分を判定する。
予約データ不備等で、ステップ10010で個人/企業区分を判定できなかった場合はステップ10020に進み、利用時間帯、位置、前後の利用状況(個人/企業)等からAI(人工知能)により個人/企業分類し記憶する。
ステップ10010又は10020で個人利用と判定された場合には、ステップ10100に進み、個人顧客の保険会社へ予約データを送信し、記憶する。
次いでステップ10110に進み、個人顧客の保険会社の保険システムと連携し、ステップ10120で、保険システムから過去の事故履歴データを抽出し、記憶する。
一方、ステップ10010又は10020で企業利用と判定された場合には、ステップ10200に進み、予約データの受け付け状況を照合し、記憶する。
次いでステップ10210に進み、企業用保険付保指示状況を照合する。
企業用保険未付保の場合には、ステップ10220に進み、企業用保険の保険会社へ付保指示データを送信し、記憶する。
一方、企業用保険付保済みの場合には、ステップ10230に進み、企業用保険の保険会社へデータを送信し、記憶する。
ステップ10220又はステップ10230終了後、ステップ10240に進み、企業用保険の保険会社の保険システムと連携する。
次いでステップ10250で、企業用保険の保険会社の保険システムから過去の事故履歴データを抽出し、記憶する。
ステップ10120又はステップ10250終了後、ステップ10400に進み、事故履歴データからAI(人工知能)により、事故履歴による個人顧客900毎の割増引き率テーブルを反映した割増引き率を決定し、記憶する。
なお、他企業530が信頼できる企業の場合は、ステップ10210とステップ10220を省略することもできる。
企業に対する事故履歴による割増引き率テーブルの一例を図31に示す。
この例では、過失割合が発生した事故を対象としてカウントする。
ここで、自車又は相手車が全損となる事故が含まれる場合は、テーブルの数値に例えば「+10×全損事故件数」を加算する。又、過失割合に関わらず、人身事故(加害)が含まれる場合は、テーブルの数値に例えば「+10×人身事故件数」を加算する。
加算金額はプラットフォーマー、ここではリース会社が管理し、カーシェア利用時の事故による車両修理が発生した際に、損害の程度に応じて運用協力支援金として支払うことができる。
なお、車両保険で賄うことができない事故の場合には、利用区分に応じて個人及び/又は企業が負担する。
図30のステップ10400終了後、ステップ10410に進み、個人顧客毎の割増引き率による利用の可否を判断し、記憶した後、ステップ10420に進み、個人顧客毎の割増引き率を反映した利用料を記憶して終了する。
図32に、第7、第8実施形態におけるリアルタイム個人/企業区分別事故処理の手順を示す。
まずステップ11000で、事故データを受付けて記憶する。
次いでステップ11010で、個人/企業区分判定手段により個人/企業区分を判定する。
予約データ不備等で、ステップ11010で個人/企業区分を判定できなかった場合はステップ11020に進み、事故時の利用時間帯、位置、前後の利用状況(個人/企業)等からAI(人工知能)により個人/企業分類し記憶する。
ステップ11010又は11020で個人利用と判定された場合には、ステップ11100に進み、個人顧客の保険会社へ事故データを送信し、記憶する。
次いでステップ11110に進み、個人顧客の保険システムと連携する。
次いでステップ11120に進み、個人顧客の保険会社による事故対応及び報告を行う。
一方、ステップ11010又は11020で企業利用と判定された場合には、ステップ11200に進み、企業用の保険会社へ事故データを送信し、記憶する。
次いでステップ11210に進み、企業用保険の保険会社の保険システムと連携する。
次いでステップ11220に進み、企業用保険の保険会社による事故対応及び報告を行う。
ステップ11120又はステップ11220終了後、ステップ11400に進み、保険会社からの保険システム経由での事故報告を受付けて記憶する。
次いでステップ11410に進み、事故報告において保険会社の事故現場検証により個人/企業区分に誤りがあるようであれば、データを洗い替えする。
次いでステップ11420に進み、事故によるカーシェア車両の損害額を保険システム経由で記憶する。
次いでステップ11430に進み、事故損害額データからAI(人工知能)により、図21に例示した損害額ランクテーブルを参照し、ドライバーセーフティランクを決定して、記憶する。
前記ドライバーセーフティランクに応じた自動車保険料、又はカーシェア利用料加算額は、例えば図22と同じにすることができる。
本実施形態では、個人/企業区分別事故処理をリアルタイムで行っているので迅速な処理が可能である。なお、個人/企業区分別事故処理は必ずしもリアルタイムで行う必要はなく、後で行うこともできる。
次に、当該個人−他の個人間の個人所有又は契約車両非稼働時のカーシェアリングシステムである本発明の第9実施形態を図33に示す。
この第9実施形態における個人所有又は契約車両非稼働時のカーシェアシステム309は、図1に示した第1実施形態と同様のカーシェアリングシステムにおいて、個人顧客900が必要に応じてリースカー/レンタカー/カーシェア会社400から利用契約により車両を借上げると共に、個人所有又は契約車両の利用許可を他の個人930に与え、費用精算システム910により他の個人負担分の費用精算を行うようにされ、個人の保険と他の個人の保険を切り替えるようにされている点が前記第1実施形態と異なる。他の点については前記第1実施形態と同様であるので、詳細な説明は省略する。
第9実施形態の変形例である本発明の第10実施形態を図34に示す。
本実施形態は、第2実施形態と同様に、個人顧客900の費用精算システム910が省略され、他の個人930に対する費用請求が利用アプリ360を介して行うようにされた個人所有又は契約車両非稼働時のカーシェアシステム310である点が前記第9実施形態と異なる。他の点については前記第9実施形態と同様であるので、詳細な説明は省略する。
図35に、第9、第10実施形態における当該個人/他の個人区分別の自動車保険付保確認手続の手順の例を示す。
まずステップ12000で、カーシェア利用予約データを受付ける。
次いでステップ12010に進み、当該個人/他の個人区分判定手段で個人/他の個人区分を判定する。
予約データ不備等で、ステップ12010で当該個人/他の個人区分を判定できなかった場合はステップ12020に進み、利用時間帯、位置、前後の利用状況(当該個人/他の個人)等からAI(人工知能)により当該個人/他の個人分類し記憶する。
ステップ12010又は12020で当該個人利用と判定された場合には、ステップ12100に進み、個人顧客の保険会社へ予約データを送信し、記憶する。
次いでステップ12110に進み、個人顧客の保険会社の保険システムと連携し、ステップ12120で、保険システムから過去の事故履歴データを抽出し、記憶する。
一方、ステップ12010又は12020で他の個人利用と判定された場合には、ステップ12200に進み、予約データの受け付け状況を照合し、記憶する。
次いでステップ12210に進み、他の個人用保険付保指示状況を照合する。
他の個人用保険未付保の場合には、ステップ12220に進み、他の個人者用保険の保険会社へ付保指示データを送信し、記憶する。
一方、他の個人用保険付保済みの場合には、ステップ12230に進み、他の個人用保険の保険会社へデータを送信し、記憶する。
ステップ12220又はステップ12230終了後、ステップ12240に進み、他の個人用保険の保険会社の保険システムと連携する。
次いでステップ12250で、他の個人用保険の保険会社の保険システムから過去の事故履歴データを抽出し、記憶する。
ステップ12120又はステップ12250終了後、ステップ12400に進み、事故履歴データからAI(人工知能)により、事故履歴による個人顧客900毎の割増引き率テーブルを反映した割増引き率を決定し、記憶する。
個人に対する事故履歴による割増引き率テーブルの一例を図36に示す。
この例では、過失割合が発生した事故を対象としてカウントする。
ここで、自車又は相手車が全損となる事故が含まれる場合は、テーブルの数値に例えば「+10×全損事故件数」を加算する。又、過失割合に関わらず、人身事故(加害)が含まれる場合は、テーブルの数値に例えば「+10×人身事故件数」を加算する。又、事故回数が多い場合、例えば過去1年以内に7回以上、過去2年以内に8回以上、過去3年以内に8回以上の場合には、カーシェア利用を不可とする。
加算金額はプラットフォーマー、ここではリース会社が管理し、カーシェア利用時の事故による車両修理が発生した際に、損害の程度に応じて運用協力支援金として支払うことができる。
なお、車両保険で賄うことができない事故の場合には、利用区分に応じて当該個人及び/又は他の個人が負担する。
図35のステップ12400終了後、ステップ12410に進み、個人顧客毎の割増引き率による利用の可否を判断し、記憶した後、ステップ12420に進み、個人顧客毎の割増引き率を反映した利用料を記憶して終了する。
図37に、第9、第10実施形態におけるリアルタイム当該個人/他の個人区分別事故処理の手順を示す。
まずステップ13000で、事故データを受付けて記憶する。
次いでステップ13010で、当該個人/他の個人区分判定手段により当該個人/他の個人区分を判定する。
予約データ不備等で、ステップ13010で当該個人/他の個人区分を判定できなかった場合はステップ13020に進み、事故時の利用時間帯、位置、前後の利用状況(当該個人/他の個人)等からAI(人工知能)により当該個人/他の個人分類し記憶する。
ステップ13010又は13020で当該個人利用と判定された場合には、ステップ13100に進み、個人顧客の保険会社へ事故データを送信し、記憶する。
次いでステップ13110に進み、個人顧客の保険システムと連携する。
次いでステップ13120に進み、個人顧客の保険会社による事故対応及び報告を行う。
一方、ステップ13010又は13020で他の個人利用と判定された場合には、ステップ13200に進み、他の個人用の保険会社へ事故データを送信し、記憶する。
次いでステップ13210に進み、他の個人用保険の保険会社の保険システムと連携する。
次いでステップ13220に進み、他の個人用保険の保険会社による事故対応及び報告を行う。
ステップ13120又はステップ13220終了後、ステップ13400に進み、保険会社からの保険システム経由での事故報告を受付けて記憶する。
次いでステップ13410に進み、事故報告において保険会社の事故現場検証により個人/他の個人区分に誤りがあるようであれば、データを洗い替えする。
次いでステップ13420に進み、事故によるカーシェア車両の損害額を保険システム経由で記憶する。
次いでステップ13430に進み、事故損害額データからAI(人工知能)により、図21に例示した損害額ランクテーブルを参照し、ドライバーセーフティランクを決定して、記憶する。
前記ドライバーセーフティランクに応じた自動車保険料、又はカーシェア利用料加算額は、例えば図22と同じにすることができる。
本実施形態では、当該個人/他の個人区分別事故処理をリアルタイムで行っているので迅速な処理が可能である。なお、当該個人/他の個人区分別事故処理は必ずしもリアルタイムで行う必要はなく、後で行うこともできる。
前記第3乃至第10実施形態における車両損害額算定手順を図38に示す。
まずステップ14000で、事故データを受け付けて記憶する。
次いでステップ14010で、保険システムと連携する。
次いでステップ14020で、保険会社により事故対応し、報告する。
次いでステップ14030で、保険会社から保険システム経由で事故報告を受け付けて、記憶する。
次いでステップ14040で、事故による車両損害額を保険システム経由で記憶する。
次いでステップ14050で、企業−個人又は他の企業間、個人−企業又は他の個人間の利用形態でカーシェア車両に損害がある場合、カーシェア車両提供者に対して、AI(人工知能)により車両損害額に応じたカーシェア運用協力支援金を算出し、支払う。
図39に事故による加算額の計算例を示す。
なお、前記実施形態においては、プラットフォーマーとしてリース会社が用いられていたが、プラットフォーマーはこれに限定されず、企業−従業員間カーシェアシステム301、302、自社所有又は契約車両非稼働時のカーシェアシステム303、304、305、306、個人所有又は契約車両非稼働時のカーシェアシステム307、308、309、310等は、いずれも、例えばレンタカー会社、カーシェア会社、保険会社又は企業等をプラットフォーマーとすることもできる。
又、車両として、リースカー又はレンタカー又はシェアリングカーを含む契約車両、又は、マイカーを含む所有車両のいずれかを選択する手段を更に設けて、それぞれに適した対応が行われるようにすることもできる。