JP7779228B2 - 情報処理装置 - Google Patents

Description

本開示は、情報処理装置に関する。

従来、自動運転によって運行される車両の乗り心地に関する技術が知られている。例えば特許文献１には、自動運転制御された車両に乗車中の乗客から乗り心地に関する質問への回答を受信する技術が開示されている。

特開２０２０－０５２４６８号公報

自動運転によって運行される車両（以下、「自動運転車両」ともいう。）を利用した旅客輸送サービスでは、より乗り心地の良い車両を配車するために、自動運転システムの改良が重ねられている。しかしながら、従来の技術では、車両情報の分析がシステムの開発業者ごとに実施され、サービスの全体最適が図りづらく、改善の余地があった。

かかる事情に鑑みてなされた本開示の目的は、自動運転車両の乗り心地に関する技術を改善することにある。

本開示の一実施形態に係る情報処理装置は、
制御部を備える情報処理装置であって、
前記制御部は、
所定の運行ルートに沿って自動運転によって運行される複数の車両のそれぞれに搭載される自動運転システムごとに、各車両の乗り心地の評価指標であるスコアを含むアンケートデータを取得し、
前記アンケートデータの集計結果に基づいて、前記複数の車両の中から、スコアが閾値未満であると判定された車両を第１車両として特定し、
前記第１車両に搭載された自動運転システムである第１自動運転システムで取得された第１車両情報から、乗り心地の分析に用いる第１データを抽出する。

本開示の一実施形態によれば、自動運転車両の乗り心地に関する技術が改善される。

本開示の一実施形態に係るシステムの概略構成を示すブロック図である。 車両の概略構成を示すブロック図である。 情報処理装置の概略構成を示すブロック図である。 第１実施形態に係る情報処理装置の動作を示すフローチャートである。 第２実施形態に係る情報処理装置の動作を示すフローチャートである。

以下、本開示の実施形態について説明する。

（実施形態の概要）
図１を参照して、本開示の実施形態に係るシステム１について概説する。システム１は、車両１０と、情報処理装置２０と、を備える。車両１０及び情報処理装置２０は、例えばインターネット及び移動体通信網等を含むネットワーク３０と通信可能に接続される。

車両１０は、例えば自動車であるがこれに限られず、充電電力で走行する任意の車両であってよい。自動車は、例えばＨＥＶ（hybrid electric vehicle）、ＰＨＥＶ（plug-in hybrid electric vehicle）、ＢＥＶ（battery electric vehicle）、又はＦＣＥＶ（fuel cell electric vehicle）等であるが、これらに限られない。本実施形態において、車両１０は、手動運転区間では運転手によって運転され、自動運転区間では任意のレベルで運転が自動化される。自動化のレベルは、例えば、ＳＡＥ（Society of Automotive Engineers）のレベル分けにおけるレベル１からレベル５の何れかである。車両１０は、ＭａａＳ（Mobility as a Service）専用車両でもよい。車両１０には、自動運転を制御する自動運転システムが搭載される。自動運転システムは、本実施形態では自動運転キット（Autonomous Driving Kit：ＡＤＫ）であるが、これに限られない。車両１０は、本実施形態ではユーザの要求に応じて運行ルート上の少なくとも１つの停留所を巡回するセミデマンドバスであるが、これに限られない。車両１０は、運行計画で規定される運行ルートに沿って移動する。運行計画が変更された場合、車両１０は、変更後の運行計画で規定される運行ルートに沿って移動する。システム１が備える車両１０の数は、任意に定め得る。

情報処理装置２０は、例えばサーバ装置等のコンピュータである。情報処理装置２０は、ネットワーク３０を介して車両１０と通信可能である。情報処理装置２０は、各車両１０から車両情報等、車両１０に関する任意の情報を取得可能である。

「車両情報」は、車両１０から取得される任意の情報である。本実施形態において、車両情報は、車両１０の走行に伴って変化する情報を含む。車両１０の走行に伴って変化する情報は、例えば車両１０の位置、運転モード、加速度、車速、走行距離、消費電力量、バッテリ残量、シフトポジション、アクセル若しくはブレーキの操作状況、ステアリングの操作状況、又は衝突安全装置の作動状況のうちの少なくとも１つを示す。しかしながら、車両情報は、これらに限られず、例えば、車両１０の部品又はシステムの状態に関する情報（警告灯の表示情報又は診断情報等）、車両１０の乗降ユーザ数、又は各データの取得時刻（例えばタイムスタンプ）を含んでもよい。

本実施形態において、システム１は、車両１０としてのセミデマンドバスを用いた旅客輸送サービスに利用される。

まず、本実施形態の概要について説明し、詳細については後述する。情報処理装置２０は、所定の運行ルートに沿って自動運転によって運行される複数の車両１０のそれぞれに搭載される自動運転システムごとに、各車両１０の乗り心地の評価指標であるスコアを含むアンケートデータを取得する。情報処理装置２０は、アンケートデータの集計結果に基づいて、複数の車両１０の中から、スコアが閾値未満であると判定された車両１０を第１車両として特定する。情報処理装置２０は、第１車両に搭載された自動運転システムである第１自動運転システムで取得された第１車両情報から、乗り心地の分析に用いる第１データを抽出する。

このように、本実施形態によれば、各車両１０に搭載された自動運転システムごとに記録されるアンケートデータの集計結果に基づいて、複数の車両１０の中から第１車両が特定される。そして、第１車両に搭載された第１自動運転システムで取得された第１車両情報から、乗り心地の分析に用いる第１データが抽出される。このため、例えば乗り心地の分析に有用なデータの抽出を自動化することで、乗り心地の分析を行う自動運転システムの開発業者のデータ抽出に伴う負担を軽減し得る。その結果、自動運転システムの開発業者は、車両情報から乗り心地の分析に有用なデータを抽出して自動運転システムの改良点を特定しやすくなる。したがって、より乗り心地の良い車両の配車が効率的に実現しやすくなる点で、自動運転車両の乗り心地に関する技術が改善される。

次に、システム１の各構成について詳細に説明する。

＜車両の構成＞
図２に示すように、車両１０は、通信部１１と、取得部１２と、ＡＤＫ１３と、バッテリ１４と、出力部１５と、入力部１６と、記憶部１７と、制御部１８と、を備える。

通信部１１は、ネットワーク３０に接続する１つ以上の通信インタフェースを含む。当該通信インタフェースは、例えば４Ｇ（4th Generation）若しくは５Ｇ（5th Generation）等の移動体通信規格に対応するが、これらに限られない。本実施形態において、車両１０は、通信部１１及びネットワーク３０を介して情報処理装置２０と通信する。

取得部１２は、車両１０の位置情報を取得する１つ以上の装置を含む。具体的には、取得部１２は、例えばＧＰＳ（Global Positioning System）に対応する受信機を含むが、これに限られず、任意の衛星測位システムに対応する受信機を含んでもよい。また、取得部１２は、車両１０自体の情報及び車両１０の周囲の情報を取得可能な任意のセンサモジュールを含む。例えば、センサモジュールは、振動センサ、赤外線センサ、速度センサ、角速度センサ、加速度センサ、地磁気センサ、温度センサ、電力モニタ、ＬｉＤＡＲ（light detection and ranging）等の距離センサ、カメラ、又はこれらの組合せを含む。

ＡＤＫ１３は、自動運転ソフトウェアが組み込まれたコンピュータを備えるＥＣＵ（Electronic Control Unit）である。ＡＤＫ１３は、車両１０の運転制御として、例えばＳＡＥレベル１から５の何れかが実行可能に構成される。ＡＤＫ１３には、取得部１２に含まれるセンサモジュールの少なくとも１つが組み込まれてもよい。車両１０は、ＡＤＫ１３を用いて後述の制御部１８に制御要求を送ることで、ＡＤＫ１３で実行可能な運転制御に応じた自動運転が可能である。

バッテリ１４は、繰り返し充放電可能な二次電池である。バッテリ１４からモータ等の駆動機構に電力が供給されることにより、車両１０が駆動される。バッテリ１４は、例えばリチウムイオン電池、ニッケル水素電池、又は鉛蓄電池等であってよい。バッテリ１４は、バス事業者が提供する車両基地等、任意の充電拠点に設置された充電装置と有線又は無線により接続され、充電される。

出力部１５は、情報を出力してユーザに通知する１つ以上の出力装置を含んでもよい。当該出力装置は、これらに限られないが、例えば情報を画像若しくは映像で出力するディスプレイ、又は情報を音声で出力するスピーカ等の装置である。ディスプレイは、例えば、ＬＣＤ（liquid crystal display）又は有機ＥＬ（electro luminescence）ディスプレイである。出力部１５は、外部の出力装置を接続するためのインタフェースを含んでもよい。

入力部１６は、ユーザ入力を検出する少なくとも１つの入力用インタフェースを含む。入力用インタフェースは、例えば、物理キー、静電容量キー、ポインティングデバイス、ディスプレイと一体的に設けられたタッチスクリーン、マイクロフォン、又はカメラである。入力部１６は、外部の入力装置を接続するためのインタフェースを含んでもよい。接続用インタフェースとしては、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）又はBluetooth（登録商標）等の規格に対応したインタフェースを用いることができる。

記憶部１７は、１つ以上のメモリを含む。メモリは、例えば半導体メモリ、磁気メモリ、又は光メモリ等であるが、これらに限られない。記憶部１７に含まれる各メモリは、例えば主記憶装置、補助記憶装置、又はキャッシュメモリとして機能してもよい。記憶部１７は、車両１０の動作に用いられる任意の情報を記憶する。例えば、記憶部１７は、システムプログラム、アプリケーションプログラム、組み込みソフトウェア、及び地図情報等を記憶してもよい。地図情報は、例えば日本の国土地理院から提供される数値地図（基盤地図情報及び数値標高データ等を含む。）等、任意の地理空間情報を含み得る。記憶部１７に記憶された情報は、例えば通信部１１を介してネットワーク３０から取得される情報で更新可能であってもよい。

本実施形態において、記憶部１７には、車両１０の入力部１６を介して取得されたアンケートデータが蓄積される。アンケートデータは、車両１０ごと、すなわち各車両１０に搭載された自動運転システムごとに、記憶部１７に蓄積され得る。

制御部１８は、１つ以上のプロセッサ、１つ以上のプログラマブル回路、１つ以上の専用回路、又はこれらの組合せを含む。プロセッサは、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）若しくはＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の汎用プロセッサ、又は特定の処理に特化した専用プロセッサであるがこれらに限られない。プログラマブル回路は、例えばＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）であるがこれに限られない。専用回路は、例えばＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）であるがこれに限られない。制御部１８は、車両１０全体の動作を制御する。

本実施形態において、制御部１８は、ＡＤＫ１３からの制御要求に応じて車両１０の自動運転を実行し得る。例えば、制御部１８は、ＡＤＫ１３を自動運転区間ではＯＮに、手動運転区間ではＯＦＦに設定することで、車両１０の運転モード、すなわち手動運転又は自動運転を切り替えることができる。

本実施形態において、制御部１８は、通信部１１及びネットワーク３０を介して情報処理装置２０に、取得部１２を介して取得された車両情報を、車両１０すなわち自動運転システムと対応付けて、送信する。また、制御部１８は、記憶部１７に蓄積されたアンケートデータを、車両１０すなわち自動運転システムと対応付けて、情報処理装置２０に送信する。また、制御部１８は、バッテリ１４から、消費電力量及びバッテリ残量を示す情報を取得し得る。

＜情報処理装置の構成＞
図３に示すように、情報処理装置２０は、通信部２１と、記憶部２２と、制御部２３と、を備える。

通信部２１は、ネットワーク３０に接続する１つ以上の通信インタフェースを含む。当該通信インタフェースは、例えば移動体通信規格、有線ＬＡＮ（Local Area Network）規格、又は無線ＬＡＮ規格に対応するが、これらに限られず、任意の通信規格に対応してもよい。本実施形態において、情報処理装置２０は、通信部２１及びネットワーク３０を介して車両１０と通信する。

記憶部２２は、１つ以上のメモリを含む。記憶部２２に含まれる各メモリは、例えば主記憶装置、補助記憶装置、又はキャッシュメモリとして機能してもよい。記憶部２２は、情報処理装置２０の動作に用いられる任意の情報を記憶する。例えば、記憶部２２は、システムプログラム、アプリケーションプログラム、データベース、及び地図情報等を記憶してもよい。記憶部２２に記憶された情報は、例えば通信部２１を介してネットワーク３０から取得される情報で更新可能であってもよい。

制御部２３は、１つ以上のプロセッサ、１つ以上のプログラマブル回路、１つ以上の専用回路、又はこれらの組合せを含む。制御部２３は、情報処理装置２０全体の動作を制御する。

本実施形態において、制御部２３は、通信部２１及びネットワーク３０を介して車両１０の通信部１１から、車両１０の車両情報を受信する。また、制御部２３は、車両１０の通信部１１から、車両１０のアンケートデータを受信する。制御部２３は、受信された車両情報及びアンケートデータを、車両１０ごと、すなわち各車両１０に搭載された自動運転システムごとに、記憶部２２のデータベースに記憶する。

＜情報処理装置の動作フロー＞
図４を参照して、第１実施形態に係る情報処理装置２０の動作について説明する。図４の動作は、本実施形態に係る方法に相当する。図４の動作は、例えば所定の周期で、繰り返し実行される。所定の周期は、任意に定め得る。

ステップＳ１００：情報処理装置２０の制御部２３は、所定の運行ルートに沿って自動運転によって運行される複数の車両１０のそれぞれに搭載される自動運転システム（ここではＡＤＫ１３）ごとに、各車両１０の乗り心地の評価指標であるスコアを含むアンケートデータを取得する。

アンケートデータの取得には、任意の手法が採用可能である。例えば、アンケートデータは、車両１０の入力部１６としてのタッチスクリーンを利用したアンケート調査で取得され得る。アンケート調査では、ユーザの端末装置のタッチスクリーンが利用されてもよい。例えば、ユーザにより指定された降車停留所に所定の距離近付いた時点で、車両１０の乗り心地に関する質問及び回答ボタンをタッチスクリーンに表示させ、ユーザに回答ボタンをタップさせることで、ユーザの回答が取得されてもよい。ユーザの回答は、本実施形態では乗車ごとに１回取得されるが、複数回取得されてもよい。ユーザの回答は、車両１０の乗り心地の評価指標であるスコアを含む。スコアは、任意の指標が採用可能であるが、本実施形態では等級（５段階評価）で示される。等級は、任意の定義が可能であるが、本実施形態では「スコア５：非常に良い」、「スコア４：良い」、「スコア３：普通」、「スコア２：悪い」、「スコア１：非常に悪い」と定義する。つまり、スコアが高いほどユーザの感じた乗り心地が良いことを示す。車両１０の制御部１８は、ネットワーク３０を介して情報処理装置２０に、取得されたスコアを含む情報を、車両１０のアンケートデータとして送信する。

情報処理装置２０の制御部２３は、受信された各車両１０のアンケートデータを、記憶部２２のデータベースに記憶してよい。アンケートデータは、車両１０の識別情報（例えば車台番号）と対応付けて、データベースに記憶され得る。アンケートデータは、ユーザの識別情報（例えばユーザアカウント）及び車両１０の識別情報（例えば車台番号）と対応付けて、データベースに記憶され得る。つまり、アンケートデータは、ユーザと対応付けて、車両１０ごと、すなわち各車両１０に搭載された自動運転システム（ここではＡＤＫ１３）ごとに、データベースに蓄積され得る。なお、データベースは、ここでは記憶部２２に構築されるが、外部のストレージに構築され、情報処理装置２０に接続されてもよい。

このように、制御部２３は、各車両１０と対応付けてアンケートデータを記憶部２２に記憶することで、アンケートデータを自動運転システムごとに記録し得る。制御部２３は、図４の動作を実行する度に、記憶部２２のデータベースからアンケートデータを読み出すことで、アンケートデータを取得し得る。制御部２３は、車両１０の識別情報をクエリとしてデータベースを検索し、対応する車両情報及びアンケートデータを参照することで、車両１０すなわち自動運転システムがユーザによってどう評価されたかを把握し得る。

ステップＳ１０１：制御部２３は、ステップＳ１００で取得されたアンケートデータの集計結果に基づいて、複数の車両１０の中から、スコアが閾値未満であると判定された車両１０を第１車両として特定する。なお、各車両１０に搭載される自動運転システムは、アンケートデータの集計期間を通じて交換されず同じものとする。つまり、ある期間に集計された各車両１０のアンケートデータは、当該車両１０に搭載された１つの自動運転システムの評価結果を示す。

アンケートデータの集計には、任意の手法が採用可能である。例えば、制御部２３は、車両１０ごとのアンケートデータを参照して所定の集計期間の総スコアを算出し、各車両１０のスコアの代表値を算出してもよい。代表値は、任意に定め得るが、ここでは平均値（以下、「平均スコア」ともいう。）とする。この場合、制御部２３は、所定の集計期間（例えば過去１年間）に各車両１０に乗車したユーザが付けたスコアの平均値を、平均スコアとして算出し得る。制御部２３は、平均スコアに基づいて第１車両を特定し得る。第１車両の特定には、任意の手法が採用可能である。例えば、制御部２３は、平均スコアが閾値未満の車両１０を第１車両として特定し得る。閾値は、任意に定め得るが、ここでは３．０とする。制御部２３は、複数の車両１０の中から、スコアが３．０未満であると判定された車両１０を第１車両として特定する。

ステップＳ１０２：制御部２３は、第１車両に搭載された自動運転システムである第１自動運転システムで取得された第１車両情報から、乗り心地の分析に用いる第１データを抽出する。その後、プロセスは終了する。「第１車両情報」とは、第１自動運転システムで取得された車両情報のことである。

第１データは、これらに限らないが、第１車両の位置、運転モード、走行距離、消費電力量、バッテリ残量、加速度、車速、シフトポジション、アクセル若しくはブレーキの操作状況、ステアリングの操作状況、又は衝突安全装置の作動状況のうちの少なくとも１つを示すデータである。制御部２３は、所定の集計期間に第１自動運転システムで取得された車両情報から、一部の期間のデータを除外することで、第１データを抽出する。一部の期間は、任意に定め得るが、以下に具体例として第１例及び第２例を示す。

第１例として、一部の期間は、所定の集計期間のうち、第１車両が手動運転によって運行された期間である。制御部２３は、第１自動運転システムで取得された車両情報から、第１車両が手動運転によって運行された期間（以下、「第１期間」ともいう。）のデータを除外することで、第１データを抽出し得る。第１期間は、任意の手法で特定可能である。例えば、制御部２３は、アンケートデータの集計期間に第１自動運転システムで取得された車両情報から、車両１０の運転モードを示す情報（以下、「運転モード情報」ともいう。）を取得してもよい。制御部２３は、運転モード情報から、車両１０のＡＤＫ１３がＯＮ又はＯＦＦに設定された時刻、すなわち車両１０の運転モードが手動運転に設定された時刻を特定し得る。例えば、運転モード情報で、時刻Ｔ１から時刻Ｔ２まで車両１０のＡＤＫ１３がＯＦＦに設定されたことが示されたとする。この場合、制御部２３は、Ｔ１からＴ２までの時間を第１期間として特定する。制御部２３は、第１自動運転システムで取得された車両情報から、第１期間のデータを除外することで、第１データを抽出し得る。第１例による第１データは、自動運転区間の車両情報といえる。したがって、第１例に従って第１データを抽出することで、運転手の技能を除いた、自動運転システムの性能を示すデータが取得しやすくなる。

第２例として、一部の期間は、所定の集計期間のうち、第１車両が危険回避を行った期間である。この場合、制御部２３は、第１自動運転システムで取得された車両情報から、第１車両が危険回避を行った期間（以下、「第２期間」ともいう。）のデータを除外することで、第１データを抽出し得る。第２期間は、任意の手法で特定可能である。例えば、制御部２３は、アンケートデータの集計期間に第１自動運転システムで取得された車両情報から、車両１０の走行状況に関するデータに含まれる、衝突安全装置の作動状況を示す情報（以下、「ＰＣＳ情報」ともいう。）を取得してもよい。制御部２３は、ＰＣＳ情報から、車両１０の衝突安全装置が作動した時刻を特定し得る。例えば、ＰＣＳ情報で、時刻Ｔ３から時刻Ｔ４まで車両１０の衝突安全装置が作動したことが示されたとする。この場合、制御部２３は、Ｔ３からＴ４までの時間を第２期間として特定する。制御部２３は、第１自動運転システムで取得された車両情報から、第２期間のデータを除外することで、第１データを抽出し得る。第２例による第１データは、危険回避のためのやむを得ない事情により急ブレーキ等の急減速挙動が生じた期間の車両情報といえる。安全運行の観点から、このような状況下のデータは乗り心地の評価対象から除外するのが妥当である。したがって、第２例に従って第１データを抽出することで、第１車両が危険回避を行った期間のデータを除いた、自動運転システムの性能を示すデータが取得しやすくなる。なお、アンケートの取得時刻が明らかな場合は、第１車両が危険回避を行った期間を含む乗車期間に対するアンケートは集計対象から除外してもよい。

このように、第１実施形態によれば、車両情報から乗り心地の分析に有用なデータを抽出して自動運転システムの改良点を特定しやすくなる点で、自動運転車両の乗り心地に関する技術が改善される。

次に図５を参照して、第２実施形態に係る情報処理装置２０の動作について説明する。図５の動作は、本実施形態の一変形例に係る方法に相当する。図５の動作は、例えば所定の周期で、繰り返し実行される。所定の周期は、任意に定め得る。

ステップＳ２００：情報処理装置２０の制御部２３は、複数の車両１０のそれぞれに搭載される自動運転システムごとのアンケートデータを取得する。アンケートデータの取得手法は、ステップＳ１００で上述したのと同様であるので、説明を省略する。

ステップＳ２０１：制御部２３は、ステップＳ２００で記録されたアンケートデータの集計結果に基づいて、複数の車両１０の中から、乗り心地の評価指標であるスコアが閾値未満であるか否かを判定する。閾値は、ステップＳ１０１で上述した閾値と同じであり、ここでは３．０とする。本実施形態では、この閾値を「第１閾値」ともいう。

ステップＳ２０２：スコアが第１閾値未満であると判定された場合（ステップＳ２０１－Ｙｅｓ）、制御部２３は、スコアが第１閾値未満であると判定された車両１０を第１車両として特定する。

具体的には、制御部２３は、複数の車両１０の中から、スコアが３．０未満であると判定された車両１０を第１車両として特定する。ステップＳ２０１及びＳ２０２を経て、制御部２３は、アンケートデータの集計結果に基づいて、複数の車両１０の中から、乗り心地の評価指標であるスコアが第１閾値（ここでは３．０）未満であると判定された車両１０を第１車両として特定する。

ステップＳ２０３：制御部２３は、第１車両情報から、乗り心地の分析に用いる第１データを抽出する。第１データの抽出手法は、ステップＳ１０２で上述したのと同様であるので、説明を省略する。

ステップＳ２０４：スコアが第１閾値以上であると判定された場合（ステップＳ２０１－Ｎｏ）、制御部２３は、優良車両判定を実行する。「優良車両判定」とは、スコアが第１閾値以上であると判定された車両１０の中に、スコアが第２閾値以上である車両１０があるか否かを判定する処理のことである。優良車両判定の結果、スコアが第２閾値以上である車両１０が存在すると判定された場合（ステップＳ２０４－Ｙｅｓ）、プロセスは、ステップＳ２０５に進む。一方、スコアが第２閾値以上である車両１０が存在しないと判定された場合（ステップＳ２０４－Ｎｏ）、プロセスは終了する。

第２閾値は、第１閾値以上の値であって、複数の車両１０の中から、自動運転システム（ここではＡＤＫ１３）の改良活動の模範となる優良な性能を示す車両１０を抽出しやすくする任意の値に設定され得る。第２閾値は、第１閾値以上で適切な値に設定されればよい。例えば、本実施形態のように第１閾値として３．０が設定された場合、第２閾値として４．０が設定されてもよい。この場合、制御部２３は、アンケートデータの集計結果に基づいて、スコアが３．０以上であると判定された車両１０の中に、スコアが４．０以上である車両１０があるか否かを判定することで、優良車両判定を実行し得る。

ステップＳ２０５：制御部２３は、スコアが第２閾値以上であると判定された車両１０を優良車両として特定する。優良車両は、本実施形態の第２車両に相当する。

具体的には、制御部２３は、スコアが第１閾値以上であると判定された車両１０の中で、スコアが第２閾値（例えば４．０）以上であると判定された車両１０を優良車両、すなわち第２車両として特定する。ステップＳ２０１、Ｓ２０４、及びＳ２０５を経て、制御部２３は、アンケートデータの集計結果に基づいて、複数の車両１０の中から、乗り心地の評価指標であるスコアが第２閾値以上であると判定された車両１０を第２車両として特定する。

ステップＳ２０６：制御部２３は、第２車両（優良車両）に搭載された自動運転システムである第２自動運転システムで取得された第２車両情報から、乗り心地の分析に用いる第２データを抽出する。「第２車両情報」とは、第２自動運転システムで取得された車両情報のことである。

第２データは、これらに限らないが、第２車両の位置、運転モード、走行距離、消費電力量、バッテリ残量、加速度、車速、シフトポジション、アクセル若しくはブレーキの操作状況、ステアリングの操作状況、又は衝突安全装置の作動状況のうちの少なくとも１つを示すデータである。本実施形態において、第２データは、ステップＳ２０３で抽出された第１データと同じ項目のデータである。例えば、ステップＳ２０３で抽出された第１データが第１車両の「位置」及び「加速度」を示すデータである場合、第２データは、第２車両の「位置」及び「加速度」を示すデータである。この場合、制御部２３は、第２自動運転システムで取得された車両情報から、第２車両の位置を示すデータ及び第２車両の加速度を示すデータを、第２データとして抽出する。

ステップＳ２０７：制御部２３は、ステップＳ２０３で抽出された第１データと、ステップＳ２０６で抽出された第２データとを比較して乖離点を特定する。

乖離点の特定には、任意の手法が採用可能である。例えば、制御部２３は、第１車両及び第２車両の、加速度の変動の大きさ（以下、「加速度の振幅」ともいう。）又は単位時間あたりの加速度の変動頻度（以下、「加減速の頻度」ともいう。）に基づいて、第１データと第２データとを比較してもよい。本実施形態では各車両１０が所定の運行ルートに沿って運行されるので、第１車両及び第２車両の車両情報は、所定の運行ルート上の各位置で取得されたデータを含む。このため、制御部２３は、第１データと第２データとを比較することで、運行ルート上の同じ位置における自動運転システム（ここではＡＤＫ１３）ごとの性能を比較し得る。

ステップＳ２０６で上述した例では、制御部２３は、第１データと第２データとを比較することで、第１車両及び第２車両の、運行ルート上の同じ位置における加速度の振幅又は加減速の頻度を比較し得る。制御部２３は、比較結果を、例えば第１車両及び第２車両の車両揺れの比較結果として出力し得る。例えば、制御部２３は、加速度の振幅又は加減速の頻度につき、許容乖離量の閾値を任意に設定してもよい。この場合、制御部２３は、第１車両の加速度を示すデータ及び第２車両の加速度を示すデータの、各データ構成点（所定のサンプリングレートで取得される各測定値）を比較する。比較結果に基づいて、制御部２３は、運行ルート上の同じ位置における乖離が閾値以上であるデータ構成点を乖離の大きい特異点、すなわち本実施形態の乖離点として特定し得る。

なお、上述のステップＳ２０６で第２データを抽出する際、制御部２３は、上述した第１例又は第２例の場合と同様に、第１期間又は第２期間に相当する期間のデータを除外してもよい。これに伴いデータ比較を行えない期間が生じた場合、制御部２３は、その期間を除いた期間のデータを比較することで乖離点を特定すればよい。

ステップＳ２０８：制御部２３は、ステップＳ２０７で特定された乖離点に基づいて、第１自動運転システムの改良点の候補となる情報を取得する。

具体的には、制御部２３は、記憶部２２のデータベースを参照して、乖離点としてのデータ構成点が取得された時刻及び対応する運行ルート上の位置を特定する。制御部２３は、特定された時刻及び位置を乖離点に紐付けた情報を取得する。例えば、第２車両に比べて第１車両の加速度の振幅が特異点といえるほど大きいデータ構成点が検知された場合、その測定時刻及び対応位置は、第１車両において衝突安全装置が作動しない状況下でアクセル又はブレーキ等の急操作が発生した時刻及び位置とみなし得る。また例えば、第２車両に比べて第１車両の単位時間あたりの加減速の頻度が特異点といえるほど高いデータ構成点が検知された場合、その測定時刻及び対応位置は、アクセルのＯＮ／ＯＦＦの切り替えが小刻みに繰り返されることで第１車両の加減速の頻度が高くなった（いわゆるギクシャクした走行となった）位置及び時刻とみなし得る。いずれの場合も、第１車両（のＡＤＫ１３）は、第２車両（のＡＤＫ１３）に比べて低評価となる可能性が高い。したがって、制御部２３は、取得された情報を、第１自動運転システムの改良点の候補となる情報として取得し得る。

このようにして、制御部２３は、第１データと第２データとを比較して乖離点を特定することで、第１自動運転システムの改良点の候補となる情報を取得し得る。

このように、第２実施形態によれば、取得された第１自動運転システムの改良点の候補となる情報を、例えば第１車両に搭載される自動運転システムの開発業者に提供することで、第１車両の自動運転システムの改良点をより特定しやすくし得る。

以上述べたように、本実施形態に係る情報処理装置２０は、所定の運行ルートに沿って自動運転によって運行される複数の車両１０のそれぞれに搭載される自動運転システムごとに、各車両１０の乗り心地の評価指標であるスコアを含むアンケートデータを取得する。情報処理装置２０は、アンケートデータの集計結果に基づいて、複数の車両１０の中から、スコアが閾値未満であると判定された車両１０を第１車両として特定する。情報処理装置２０は、第１車両に搭載された自動運転システムである第１自動運転システムで取得された第１車両情報から、乗り心地の分析に用いる第１データを抽出する。

かかる構成によれば、各車両１０に搭載された自動運転システムごとに記録されるアンケートデータの集計結果に基づいて、複数の車両１０の中から第１車両が特定される。そして、第１車両に搭載された第１自動運転システムで取得された第１車両情報から、乗り心地の分析に用いる第１データが抽出される。このため、例えば乗り心地の分析に有用なデータの抽出を自動化することで、乗り心地の分析を行う自動運転システムの開発業者のデータ抽出に伴う負担を軽減し得る。その結果、自動運転システムの開発業者は、車両情報から乗り心地の分析に有用なデータを抽出して自動運転システムの改良点を特定しやすくなる。したがって、より乗り心地の良い車両１０の配車が効率的に実現しやすくなる点で、自動運転車両の乗り心地に関する技術が改善される。

本開示を諸図面及び実施例に基づき説明してきたが、当業者であれば本開示に基づき種々の変形及び改変を行ってもよいことに注意されたい。したがって、これらの変形及び改変は本開示の範囲に含まれることに留意されたい。例えば、各構成部又は各ステップ等に含まれる機能等は論理的に矛盾しないように再配置可能であり、複数の構成部又はステップ等を１つに組み合わせたり、或いは分割したりすることが可能である。

例えば、上述の実施形態において、ユーザが車両１０としてのセミデマンドバスの予約時に、ユーザの端末装置で実行される予約アプリケーション上で乗り心地モード（ここではモード１から５）を選択できるようにしてもよい。例えば、「モード５」が選択された場合、ユーザ個人の評価実績から特定される高評価（例えばスコア４以上）の車両１０が配車されるようにしてもよい。これにより、ユーザ個人の平均評価スコア（以下、「ユーザ個人の過去評価」ともいう。）に基づく配車、すなわち予約者であるユーザの好みに応じた配車を実現しやすくなる。

また例えば、上述の実施形態の一変形例において、情報処理装置２０の制御部２３は、アンケートデータを分析して、全ユーザの平均スコアである全体評価と見解が大きく乖離するユーザを、乖離ユーザとして特定し得る。例えば、ある運行便としての車両１０（すなわちＡＤＫ１３）の評価が全体評価から所定のスコア（例えば２．５）以上離れている回答率が５０％以上のユーザを、乖離ユーザと特定してもよい。例えば、ある車両１０の評価として、全体評価４．０に対し平均評価スコアが１．０であるユーザが検知された場合、制御部２３は、当該ユーザを乖離ユーザとして特定し得る。特定された乖離ユーザには、乖離ユーザ自身が過去に高評価を付けた車両１０が配車され得る。しかしながら、何らかの理由でユーザが一度低評価を付けた車両１０であっても全体評価は高いことがある。したがって、乖離ユーザに対して、ユーザ個人の過去評価の代わりに全体評価に基づいて配車車両を決定し、乖離ユーザに再評価の機会が与えられるようにしてもよい。

また例えば、上述した実施形態において、情報処理装置２０の構成及び動作を、互いに通信可能な複数のコンピュータに分散させた実施形態も可能である。また例えば、情報処理装置２０の一部又は全部の構成要素を車両１０に設けた実施形態も可能である。例えば、車両１０に搭載されるナビゲーション装置が、情報処理装置２０の一部又は全部の構成要素を備えてもよい。

また、例えば汎用のコンピュータを、上述した実施形態に係る情報処理装置２０として機能させる実施形態も可能である。具体的には、上述した実施形態に係る情報処理装置２０の各機能を実現する処理内容を記述したプログラムを、汎用のコンピュータのメモリに格納し、プロセッサによって当該プログラムを読み出して実行させる。したがって、本開示は、プロセッサが実行可能なプログラム、又は当該プログラムを記憶する非一時的なコンピュータ可読媒体としても実現可能である。

１ システム
１０ 車両
１１ 通信部
１２ 取得部
１３ ＡＤＫ（自動運転キット）
１４ バッテリ
１５ 出力部
１６ 入力部
１７ 記憶部
１８ 制御部
２０ 情報処理装置
２１ 通信部
２２ 記憶部
２３ 制御部
３０ ネットワーク

Claims (5)

1. 制御部を備える情報処理装置であって、
   前記制御部は、
   所定の運行ルートに沿って自動運転によって運行される複数の車両のそれぞれに搭載される自動運転システムごとに、各車両の乗り心地の評価指標であるスコアを含むアンケートデータを取得し、
   前記アンケートデータの集計結果に基づいて、前記複数の車両の中から、スコアが閾値未満であると判定された車両を第１車両として特定し、
   前記第１車両に搭載された自動運転システムである第１自動運転システムで取得された第１車両情報から、乗り心地の分析に用いる第１データを抽出し、
   ここで、前記第１車両情報は、前記第１車両の位置、運転モード、加速度、車速、走行距離、消費電力量、バッテリ残量、シフトポジション、アクセル若しくはブレーキの操作状況、ステアリングの操作状況、又は衝突安全装置の作動状況のうちの少なくとも１つを含み、
   前記第１データを抽出することは、前記第１車両情報から、自動運転システムの改良点を特定するための乗り心地の分析に有用なデータを抽出することである、情報処理装置。
2. 請求項１に記載の情報処理装置であって、
   前記制御部は、
   前記アンケートデータの集計結果に基づいて、前記複数の車両の中から、乗り心地の評価指標であるスコアが、前記閾値に相当する第１閾値以上の値に設定される第２閾値以上であると判定された車両を第２車両として特定し、
   前記第２車両に搭載された自動運転システムである第２自動運転システムで取得された第２車両情報から、乗り心地の分析に用いる第２データを抽出し、
   前記第１データと前記第２データとを比較して乖離点を特定することで、前記第１自動運転システムの改良点の候補となる情報を取得し、
   ここで、前記第２車両情報は、前記第２車両の位置、運転モード、加速度、車速、走行距離、消費電力量、バッテリ残量、シフトポジション、アクセル若しくはブレーキの操作状況、ステアリングの操作状況、又は衝突安全装置の作動状況のうちの少なくとも１つを含み、
   前記第２データを抽出することは、前記第２車両情報のうち、自動運転システムの改良点を特定するための乗り心地の分析に有用なデータを抽出することである、情報処理装置。
3. 請求項２に記載の情報処理装置であって、
   前記第１データ及び前記第２データは、それぞれ前記第１車両及び前記第２車両の走行に伴って変化する情報を含む、情報処理装置。
4. 請求項１から３の何れか一項に記載の情報処理装置であって、
   前記制御部は、前記第１自動運転システムで取得された車両情報から、前記第１車両が手動運転によって運行された期間のデータを除外することで、前記第１データを抽出する、情報処理装置。
5. 請求項１から３の何れか一項に記載の情報処理装置であって、
   前記制御部は、前記第１自動運転システムで取得された車両情報から、前記第１車両が危険回避を行った期間のデータを除外することで、前記第１データを抽出する、情報処理装置。