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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024013034
(43)【公開日】2024-01-31
(54)【発明の名称】運転情報収集システム、及び運転情報収集方法
(51)【国際特許分類】
G08G 1/00 20060101AFI20240124BHJP
G08G 1/09 20060101ALI20240124BHJP
G06Q 50/10 20120101ALI20240124BHJP
G06Q 40/08 20120101ALN20240124BHJP
【ＦＩ】
G08G1/00 D
G08G1/09 F
G06Q50/10
G06Q40/08
【審査請求】未請求
【請求項の数】8
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022114934
(22)【出願日】2022-07-19
(71)【出願人】
【識別番号】000005326
【氏名又は名称】本田技研工業株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110001081
【氏名又は名称】弁理士法人クシブチ国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】吉田 康佑
【テーマコード（参考）】
5H181
5L049
5L055
【Ｆターム（参考）】
5H181AA01
5H181BB04
5H181BB05
5H181DD07
5H181FF05
5L049CC12
5L055BB61
(57)【要約】
【課題】撮影画像が得られない場合であっても、危険行為をしている車両等の移動体を適切に認識することを可能として、移動体の移動の安全性向上に寄与する。
【解決手段】運転情報収集システム１は、移動体位置情報に基づいて、危険行為遭遇時点に危険行為遭遇位置から所定距離以内に位置していた第２移動体である判定対象移動体６０ｂを抽出する判定対象移動体抽出部１３と、判定対象移動体６０ｂの利用者Ｕが参加しているＳＮＳにおける利用者Ｕの投稿履歴情報又は閲覧対象履歴情報を含む利用履歴情報を取得し、前記利用履歴情報に基づいて、利用者Ｕの人格を推定する利用者人格推定部１４と、所定人格を有していると推定された利用者Ｕが利用している判定対象移動体６０ｂを、危険移動体として認識する危険移動体認識部１５と、を備える。
【選択図】図２
【解決手段】運転情報収集システム１は、移動体位置情報に基づいて、危険行為遭遇時点に危険行為遭遇位置から所定距離以内に位置していた第２移動体である判定対象移動体６０ｂを抽出する判定対象移動体抽出部１３と、判定対象移動体６０ｂの利用者Ｕが参加しているＳＮＳにおける利用者Ｕの投稿履歴情報又は閲覧対象履歴情報を含む利用履歴情報を取得し、前記利用履歴情報に基づいて、利用者Ｕの人格を推定する利用者人格推定部１４と、所定人格を有していると推定された利用者Ｕが利用している判定対象移動体６０ｂを、危険移動体として認識する危険移動体認識部１５と、を備える。
【選択図】図２
【特許請求の範囲】
【請求項1】
第１移動体及び第２移動体を含む複数の通信対象移動体との間で通信を行う通信部と、
前記通信対象移動体から送信される前記通信対象移動体の位置を示す移動体位置情報を、前記通信部により受信して取得する移動体位置情報取得部と、
前記第１移動体から送信される、前記第１移動体が他移動体からの危険行為に遭遇した可能性を示す危険行為遭遇推定情報と、前記第１移動体が危険行為に遭遇した可能性がある時点である危険行為遭遇時点を示す危険行為遭遇時点情報と、前記第１移動体が前記危険行為に遭遇した可能性がある位置である危険行為遭遇位置を示す危険行為遭遇位置情報と、を前記通信部により受信して取得する危険行為遭遇情報取得部と、
前記危険行為遭遇情報取得部により、前記危険行為遭遇推定情報と、前記危険行為遭遇時点情報と、前記危険行為遭遇位置情報とが取得されたときに、前記移動体位置情報取得部により取得される前記移動体位置情報に基づいて、前記危険行為遭遇時点に前記危険行為遭遇位置から所定距離以内に位置していた前記第２移動体である判定対象移動体を抽出する判定対象移動体抽出部と、
前記判定対象移動体の利用者が利用しているＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）における前記利用者の投稿履歴情報又は閲覧対象履歴情報を含む利用履歴情報を取得し、前記利用履歴情報に基づいて、前記利用者の人格を推定する利用者人格推定部と、
前記利用者人格推定部により前記利用者が所定人格を有していると推定された場合に、前記判定対象移動体を、危険行為をしている危険移動体として認識する危険移動体認識部と、
を備える運転情報収集システム。
前記通信対象移動体から送信される前記通信対象移動体の位置を示す移動体位置情報を、前記通信部により受信して取得する移動体位置情報取得部と、
前記第１移動体から送信される、前記第１移動体が他移動体からの危険行為に遭遇した可能性を示す危険行為遭遇推定情報と、前記第１移動体が危険行為に遭遇した可能性がある時点である危険行為遭遇時点を示す危険行為遭遇時点情報と、前記第１移動体が前記危険行為に遭遇した可能性がある位置である危険行為遭遇位置を示す危険行為遭遇位置情報と、を前記通信部により受信して取得する危険行為遭遇情報取得部と、
前記危険行為遭遇情報取得部により、前記危険行為遭遇推定情報と、前記危険行為遭遇時点情報と、前記危険行為遭遇位置情報とが取得されたときに、前記移動体位置情報取得部により取得される前記移動体位置情報に基づいて、前記危険行為遭遇時点に前記危険行為遭遇位置から所定距離以内に位置していた前記第２移動体である判定対象移動体を抽出する判定対象移動体抽出部と、
前記判定対象移動体の利用者が利用しているＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）における前記利用者の投稿履歴情報又は閲覧対象履歴情報を含む利用履歴情報を取得し、前記利用履歴情報に基づいて、前記利用者の人格を推定する利用者人格推定部と、
前記利用者人格推定部により前記利用者が所定人格を有していると推定された場合に、前記判定対象移動体を、危険行為をしている危険移動体として認識する危険移動体認識部と、
を備える運転情報収集システム。
【請求項2】
前記危険行為遭遇情報取得部は、前記危険行為遭遇推定情報として、前記第１移動体に備えられた加速度センサにより検出される所定レベル以上の減速度に関する情報を取得する
請求項１に記載の運転情報収集システム。
請求項１に記載の運転情報収集システム。
【請求項3】
前記利用履歴情報には前記投稿履歴情報が含まれ、
前記利用者人格推定部は、前記投稿履歴情報から認識される前記利用者が投稿した文章に含まれる語彙、又は前記投稿履歴情報から認識される前記利用者が投稿した対象に基づいて、前記利用者の人格を推定する
請求項１又は請求項２に記載の運転情報収集システム。
前記利用者人格推定部は、前記投稿履歴情報から認識される前記利用者が投稿した文章に含まれる語彙、又は前記投稿履歴情報から認識される前記利用者が投稿した対象に基づいて、前記利用者の人格を推定する
請求項１又は請求項２に記載の運転情報収集システム。
【請求項4】
前記利用者人格推定部は、前記投稿履歴情報から認識される前記利用者が投稿した文章に攻撃性に関する語彙が含まれる場合、又は前記投稿履歴情報から認識される前記利用者が投稿した対象が攻撃性に関する対象である場合に、前記利用者が前記所定人格を有していると推定する
請求項３に記載の運転情報収集システム。
請求項３に記載の運転情報収集システム。
【請求項5】
前記利用履歴情報には前記閲覧対象履歴情報が含まれ、
前記利用者人格推定部は、前記閲覧対象履歴情報から認識される前記利用者が閲覧した対象に基づいて、前記利用者の人格を推定する
請求項１又は請求項２に記載の運転情報収集システム。
前記利用者人格推定部は、前記閲覧対象履歴情報から認識される前記利用者が閲覧した対象に基づいて、前記利用者の人格を推定する
請求項１又は請求項２に記載の運転情報収集システム。
【請求項6】
前記利用者人格推定部は、前記閲覧対象履歴情報から認識される前記利用者が閲覧した対象が攻撃性に関する対象である場合に、前記利用者が前記所定人格を有していると推定する
請求項５に記載の運転情報収集システム。
請求項５に記載の運転情報収集システム。
【請求項7】
前記危険移動体認識部により前記危険移動体が認識されたときに、前記危険移動体の情報を、前記通信部により所定の情報提供先に送信する危険移動体情報提供部を備える
請求項１又は請求項２に記載の運転情報収集システム。
請求項１又は請求項２に記載の運転情報収集システム。
【請求項8】
第１移動体及び第２移動体を含む複数の通信対象移動体との間で通信を行う通信部を有する、コンピュータにより実行される運転情報収集方法であって、
前記通信対象移動体から送信される前記通信対象移動体の位置を示す移動体位置情報を、前記通信部により受信して取得する移動体位置情報取得ステップと、
前記第１移動体から送信される、前記第１移動体が他移動体からの危険行為に遭遇した可能性を示す危険行為遭遇推定情報と、前記第１移動体が危険行為に遭遇した可能性がある時点である危険行為遭遇時点を示す危険行為遭遇時点情報と、前記第１移動体が前記危険行為に遭遇した可能性がある位置である危険行為遭遇位置を示す危険行為遭遇位置情報と、を前記通信部により受信して取得する危険行為遭遇情報取得ステップと、
前記危険行為遭遇情報取得ステップにより、前記危険行為遭遇推定情報と、前記危険行為遭遇時点情報と、前記危険行為遭遇位置情報とが取得されたときに、前記移動体位置情報取得ステップにより取得される前記移動体位置情報に基づいて、前記危険行為遭遇時点に前記危険行為遭遇位置から所定距離以内に位置していた前記第２移動体である判定対象移動体を抽出する判定対象移動体抽出ステップと、
前記判定対象移動体の利用者が利用しているＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）における前記利用者の投稿履歴情報又は閲覧対象履歴情報を含む利用履歴情報を取得し、前記利用履歴情報に基づいて前記利用者の人格を推定する利用者人格推定ステップと、
前記利用者人格推定ステップにより前記利用者が所定人格を有していると推定された場合に、前記判定対象移動体を、危険行為をしている危険移動体として認識する危険移動体認識ステップと、
を含む運転情報収集方法。
前記通信対象移動体から送信される前記通信対象移動体の位置を示す移動体位置情報を、前記通信部により受信して取得する移動体位置情報取得ステップと、
前記第１移動体から送信される、前記第１移動体が他移動体からの危険行為に遭遇した可能性を示す危険行為遭遇推定情報と、前記第１移動体が危険行為に遭遇した可能性がある時点である危険行為遭遇時点を示す危険行為遭遇時点情報と、前記第１移動体が前記危険行為に遭遇した可能性がある位置である危険行為遭遇位置を示す危険行為遭遇位置情報と、を前記通信部により受信して取得する危険行為遭遇情報取得ステップと、
前記危険行為遭遇情報取得ステップにより、前記危険行為遭遇推定情報と、前記危険行為遭遇時点情報と、前記危険行為遭遇位置情報とが取得されたときに、前記移動体位置情報取得ステップにより取得される前記移動体位置情報に基づいて、前記危険行為遭遇時点に前記危険行為遭遇位置から所定距離以内に位置していた前記第２移動体である判定対象移動体を抽出する判定対象移動体抽出ステップと、
前記判定対象移動体の利用者が利用しているＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）における前記利用者の投稿履歴情報又は閲覧対象履歴情報を含む利用履歴情報を取得し、前記利用履歴情報に基づいて前記利用者の人格を推定する利用者人格推定ステップと、
前記利用者人格推定ステップにより前記利用者が所定人格を有していると推定された場合に、前記判定対象移動体を、危険行為をしている危険移動体として認識する危険移動体認識ステップと、
を含む運転情報収集方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、運転情報収集システム、及び運転情報収集方法に関する。
【背景技術】
【0002】
従来、自車両に搭載されたドライブレコーダーにより撮影された自車両の後方の撮影画像から、自車両の後方を走行する他車両による煽り運転を判定し、煽り運転が継続的である場合に、他車両に関する情報を自車両の運転者に提供するようにした運転支援装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。
また、自車両の前方と後方の少なくとも一方の撮影画像を用いて、自車両の周囲に位置する車両の中から危険車両を検出し、検出された危険車両の情報を取得して記憶するようにした情報処理装置が知られている（例えば、特許文献２参照）。
また、自車両の前方と後方の少なくとも一方の撮影画像を用いて、自車両の周囲に位置する車両の中から危険車両を検出し、検出された危険車両の情報を取得して記憶するようにした情報処理装置が知られている（例えば、特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０１８－１１２８９２号公報
【特許文献2】特開２０２０－５７１３３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
ところで、上記従来の運転支援装置では、自車両に備えられたカメラによる撮影画像のみによって煽り運転等の危険行為をする他車両が認識される。そのため、走行の安全性向上を鑑みると、危険車両を適切に認識することが難しい場合があり、また、自車両にドライブレコーダー等の撮影装置を搭載する必要があることが課題である。
本願は、上記課題の解決のため、撮影画像が得られない場合であっても、危険行為をしている車両等の移動体を適切に認識することを可能として、移動体の移動の安全性向上に寄与するものである。
本願は、上記課題の解決のため、撮影画像が得られない場合であっても、危険行為をしている車両等の移動体を適切に認識することを可能として、移動体の移動の安全性向上に寄与するものである。
【課題を解決するための手段】
【0005】
上記目的を達成するための第１態様として、第１移動体及び第２移動体を含む複数の通信対象移動体との間で通信を行う通信部と、前記通信対象移動体から送信される前記通信対象移動体の位置を示す移動体位置情報を、前記通信部により受信して取得する移動体位置情報取得部と、前記第１移動体から送信される、前記第１移動体が他移動体からの危険行為に遭遇した可能性を示す危険行為遭遇推定情報と、前記第１移動体が危険行為に遭遇した可能性がある時点である危険行為遭遇時点を示す危険行為遭遇時点情報と、前記第１移動体が前記危険行為に遭遇した可能性がある位置である危険行為遭遇位置を示す危険行為遭遇位置情報と、を前記通信部により受信して取得する危険行為遭遇情報取得部と、前記危険行為遭遇情報取得部により、前記危険行為遭遇推定情報と、前記危険行為遭遇時点情報と、前記危険行為遭遇位置情報とが取得されたときに、前記移動体位置情報取得部により取得される前記移動体位置情報に基づいて、前記危険行為遭遇時点に前記危険行為遭遇位置から所定距離以内に位置していた前記第２移動体である判定対象移動体を抽出する判定対象移動体抽出部と、前記判定対象移動体の利用者が利用しているＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）における前記利用者の投稿履歴情報又は閲覧対象履歴情報を含む利用履歴情報を取得し、前記利用履歴情報に基づいて、前記利用者の人格を推定する利用者人格推定部と、前記利用者人格推定部により前記利用者が所定人格を有していると推定された場合に、前記判定対象移動体を、危険行為をしている危険移動体として認識する危険移動体認識部と、を備える運転情報収集システムが挙げられる。
【0006】
上記運転情報収集システムにおいて、前記危険行為遭遇情報取得部は、前記危険行為遭遇推定情報として、前記第１移動体に備えられた加速度センサにより検出される所定レベル以上の減速度に関する情報を取得する構成としてもよい。
【0007】
上記運転情報収集システムにおいて、前記利用履歴情報には前記投稿履歴情報が含まれ、前記利用者人格推定部は、前記投稿履歴情報から認識される前記利用者が投稿した文章に含まれる語彙、又は前記投稿履歴情報から認識される前記利用者が投稿した対象に基づいて、前記利用者の人格を推定する構成としてもよい。
【0008】
上記運転情報収集システムにおいて、前記利用者人格推定部は、前記投稿履歴情報から認識される前記利用者が投稿した文章に攻撃性に関する語彙が含まれる場合、又は前記投稿履歴情報から認識される前記利用者が投稿した対象が攻撃性に関する対象である場合に、前記利用者が前記所定人格を有していると推定する構成としてもよい。
【0009】
上記運転情報収集システムにおいて、前記利用履歴情報には前記閲覧対象履歴情報が含まれ、前記利用者人格推定部は、前記閲覧対象履歴情報から認識される前記利用者が閲覧した対象に基づいて、前記利用者の人格を推定する構成としてもよい。
【0010】
上記運転情報収集システムにおいて、前記利用者人格推定部は、前記閲覧対象履歴情報から認識される前記利用者が閲覧した対象が攻撃性に関する対象である場合に、前記利用者が前記所定人格を有していると推定する構成としてもよい。
【0011】
上記運転情報収集システムにおいて、前記危険移動体認識部により前記危険移動体が認識されたときに、前記危険移動体の情報を、前記通信部により所定の情報提供先に送信する危険移動体情報提供部を備える構成としてもよい。
【0012】
上記目的を達成するための第２態様として、第１移動体及び第２移動体を含む複数の通信対象移動体との間で通信を行う通信部を有する、コンピュータにより実行される運転情報収集方法であって、前記通信対象移動体から送信される前記通信対象移動体の位置を示す移動体位置情報を、前記通信部により受信して取得する移動体位置情報取得ステップと、前記第１移動体から送信される、前記第１移動体が他移動体からの危険行為に遭遇した可能性を示す危険行為遭遇推定情報と、前記第１移動体が危険行為に遭遇した可能性がある時点である危険行為遭遇時点を示す危険行為遭遇時点情報と、前記第１移動体が前記危険行為に遭遇した可能性がある位置である危険行為遭遇位置を示す危険行為遭遇位置情報と、を前記通信部により受信して取得する危険行為遭遇情報取得ステップと、前記危険行為遭遇情報取得ステップにより、前記危険行為遭遇推定情報と、前記危険行為遭遇時点情報と、前記危険行為遭遇位置情報とが取得されたときに、前記移動体位置情報取得ステップにより取得される前記移動体位置情報に基づいて、前記危険行為遭遇時点に前記危険行為遭遇位置から所定距離以内に位置していた前記第２移動体である判定対象移動体を抽出する判定対象移動体抽出ステップと、前記判定対象移動体の利用者が利用しているＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）における前記利用者の投稿履歴情報又は閲覧対象履歴情報を含む利用履歴情報を取得し、前記利用履歴情報に基づいて前記利用者の人格を推定する利用者人格推定ステップと、前記利用者人格推定ステップにより前記利用者が所定人格を有していると推定された場合に、前記判定対象移動体を、危険行為をしている危険移動体として認識する危険移動体認識ステップと、を含む運転情報収集方法が挙げられる。
【発明の効果】
【0013】
上記運転情報収集システムによれば、撮影画像が得られない場合であっても、危険行為をしている車両等の移動体を適切に認識することを可能として、移動体の移動の安全性向上に寄与することができる。
【図面の簡単な説明】
【0014】
【発明を実施するための形態】
【0015】
［１．運転情報収集システムによる情報収集の態様］
図１を参照して、本実施形態の運転情報収集システム１による情報収集の態様について説明する。運転情報収集システム１は、複数の通信対象車両との間で定期的に通信を行って、各通信対象車両の位置を認識する。図１では、運転情報収集システム１が、第１車両５０、及び第２車両６０ａ～６０ｅを通信対象車両として、通信ネットワーク２００を介して通信を行っている状況を例示している。第１車両５０は本開示の第１移動体に相当し、第２車両６０ａ～６０ｅは本開示の第２移動体に相当する。
図１を参照して、本実施形態の運転情報収集システム１による情報収集の態様について説明する。運転情報収集システム１は、複数の通信対象車両との間で定期的に通信を行って、各通信対象車両の位置を認識する。図１では、運転情報収集システム１が、第１車両５０、及び第２車両６０ａ～６０ｅを通信対象車両として、通信ネットワーク２００を介して通信を行っている状況を例示している。第１車両５０は本開示の第１移動体に相当し、第２車両６０ａ～６０ｅは本開示の第２移動体に相当する。
【0016】
運転情報収集システム１は、通信ネットワーク２００を介して、ＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）サーバー２１０、警察のシステム２２０、及び保険会社のシステム２３０等との間で通信を行う。
【0017】
第１車両５０は、制御ユニット５１を備えている。制御ユニット５１は、第１車両５０の位置を検出するＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ）センサ等の位置検出センサ、通信ネットワーク２００を介した通信を行う通信ユニット、プロセッサ、及びメモリ等を有している。第１車両５０の車室では、第１車両５０の利用者により携帯端末５２が使用されており、運転情報収集システム１は、携帯端末５２との間でも通信を行う。
【0018】
同様に、第２車両６０ａ～６０ｅは、位置検出センサ、通信ユニット、プロセッサ、及びメモリ等を有する制御ユニット６１ａ～６１ｅをそれぞれ備えている。第２車両６０ａ～６０ｅの車室では、第２車両６０ａ～６０ｅの利用者により携帯端末６２ａ～６２ｅが使用されており、運転情報収集システム１は、携帯端末６２ａ～６２ｅとの間でも通信を行う。
【0019】
携帯端末５２，６２ａ～６２ｅは、スマートフォン、携帯電話、タブレット端末、ノートパソコン等である。以下では、説明の便宜のため、第２車両６０ａ～６０ｅをまとめて第２車両６０、制御ユニット６１ａ～６１ｅをまとめて制御ユニット６１、携帯端末６２ａ～６２ｅをまとめて携帯端末６２とも称する。
【0020】
運転情報収集システム１は、第１車両５０及び第２車両６０から、所定のサンプリング周期で送信される位置検出情報を受信して、第１車両５０及び第２車両６０の現在位置を認識する。図１は、第１車両５０が、第２車両６０ｂによる前方への急な割り込みという危険行為に遭遇した状況を例示している。なお、第１車両５０に対する第２車両６０による危険行為としては、第２車両６０による第１車両５０の後方からの急接近、第２車両６０による第１車両５０の付近での蛇行運転等も挙げられる。
【0021】
この状況で、第１車両５０は、危険行為に遭遇した可能性を示す危険行為遭遇推定情報を、運転情報収集システム１に送信する。危険行為遭遇推定情報は、図１の例では、第１車両５０に備えられた加速度センサにより検出された所定レベル以上の減速（急制動）を示す情報等である。ここで、第１車両５０が急制動を行うのは、必ずしも他車両からの危険行為に遭遇した場合に限られず、第１車両５０が小動物等の障害物との接触を回避する場合にも急制動が行われる。そのため、危険行為とそれ以外の要因を識別して、他車両による危険行為を適切に認識する必要がある。
【0022】
そこで、運転情報収集システム１は、危険行為遭遇推定情報を受信したときに、第１車両５０から所定距離以内（例えば数ｍ以内）に位置している第２車両６０ｂを、判定対象車両として抽出する。以下では、このようにして抽出された第２車両６０ｂを、判定対象車両６０ｂとも称する。
【0023】
そして、運転情報収集システム１は、判定対象車両６０ｂは、判定対象車両６０ｂの利用者Ｕが利用しているＳＮＳにおける利用Ｕの利用履歴を示す利用履歴情報に基づいて、判定対象車両６０ｂの利用者の人格を推定する。
【0024】
運転情報収集システム１は、判定対象車両６０ｂの制御ユニット６１ｂ、携帯端末６２ｂ、或いはＳＮＳサーバー２１０から送信される、ＳＮＳの利用履歴を示す利用履歴情報を受信して取得する。そして、運転情報収集システム１は、利用履歴情報に含まれる投稿履歴情報に基づいて、判定対象車両６０ｂの利用者Ｕの人格を推定し、利用者Ｕが車両による危険行為を起こし易いと想定される所定人格を有していると推定したときに、判定対象車両６０ｂが危険行為を行っている危険車両であると認識する。
【0025】
このように、判定対象車両６０ｂの利用者Ｕの人格を推定することにより、判定対象車両６０ｂが危険車両であるか否かを適切に判定することが可能となる。運転情報収集システム１は、危険車両の情報を、第１車両５０の制御ユニット５１、第１車両５０で使用されている携帯端末５２、警察のシステム２２０、保険会社のシステム２３０等に送信し、これにより危険車両への対応を可能としている。
【0026】
［２．運転情報収集システムの構成］
図２を参照して、運転情報収集システム１の構成について説明する。運転情報収集システム１は、プロセッサ１０、メモリ２０、通信部３０等を備えるコンピュータシステムである。通信部３０は、通信ネットワーク２００を介して、通信対象車両（図２では、第１車両５０と第２車両６０ｂを例示）、及び他のシステム（図２では、ＳＮＳサーバー２１０、警察のシステム２２０、及び保険会社のシステム２３０を例示）との間で通信を行う。
図２を参照して、運転情報収集システム１の構成について説明する。運転情報収集システム１は、プロセッサ１０、メモリ２０、通信部３０等を備えるコンピュータシステムである。通信部３０は、通信ネットワーク２００を介して、通信対象車両（図２では、第１車両５０と第２車両６０ｂを例示）、及び他のシステム（図２では、ＳＮＳサーバー２１０、警察のシステム２２０、及び保険会社のシステム２３０を例示）との間で通信を行う。
【0027】
メモリ２０には、運転情報収集システム１の制御用のプログラム２１と、判定対象車両６０ｂで使用されている携帯端末６２ｂ又はＳＮＳサーバー２１０から送信されるＳＮＳの利用履歴情報ＳＮｉ（図２では、利用履歴情報２２として示している）が保存されている。プロセッサ１０は、プログラム２１を読み込んで実行することにより、移動体位置情報取得部１１、危険行為遭遇情報取得部１２、判定対象移動体抽出部１３、利用者人格推定部１４、危険移動体認識部１５、及び危険移動体情報提供部１６として機能する。利用履歴情報ＳＮｉには、ＳＮＳにおける利用者の投稿状況を示す投稿履歴情報が含まれる。なお、後述するように、利用履歴情報ＳＮｉに、ＳＮＳにおいて利用者が閲覧した対象を示す閲覧対象履歴情報を含めてもよい。
【0028】
移動体位置情報取得部１１により実行される処理は、本開示の運転情報収集方法における移動体位置情報取得ステップに相当し、危険行為遭遇情報取得部１２により実行される処理は、本開示の運転情報収集方法における危険行為遭遇情報取得ステップに相当する。判定対象移動体抽出部１３により実行される処理は、本開示の運転情報収集方法における判定対象移動体抽出ステップに相当し、利用者人格推定部１４により実行される処理は、本開示の運転情報収集方法における利用者人格推定ステップに相当する。危険移動体認識部１５により実行される処理は、本開示の運転情報収集方法における危険移動体認識ステップに相当する。
【0029】
移動体位置情報取得部１１は、定期的に通信対象車両から送信される移動体位置情報Ｐｄを通信部３０により受信して取得する。移動体位置情報Ｐｄは、各通信対象車両に備えらえた位置検出センサにより検出される各通信対象車両の位置を示す。危険行為遭遇情報取得部１２は、危険行為に遭遇した可能性がある第１車両５０から送信される危険行為遭遇情報Ｄａｉを、通信部３０により受信して取得する。
【0030】
危険行為遭遇情報Ｄａｉには、第１車両５０が危険行為に遭遇した可能性があることを示す危険行為遭遇推定情報と、第１車両５０が危険行為に遭遇した可能性がある位置である危険行為遭遇位置を示す危険行為遭遇位置情報と、第１車両が危険行為に遭遇した可能性がある時点である危険行為遭遇時点を示す危険行為遭遇時点情報とが含まれる。なお、危険行為遭遇推定情報、危険行為遭遇位置情報、危険行為遭遇時点情報を、危険行為遭遇情報Ｄａｉとしてまとめて送受信するのではなく、危険行為遭遇推定情報、危険行為遭遇位置情報、危険行為遭遇時点情報を個別に送受信してもよい。
【0031】
危険行為遭遇推定情報としては、例えば以下の情報が挙げられる。
（１－１）第１車両５０の利用者が、第１車両５０に備えられた緊急通報スイッチを操作したことに応じて、第１車両５０から送信される緊急通報情報。この場合、第１車両５０は、他車両から危険行為を受けたと認識したが、他車両の利用者は無意識に第１車両５０に接近してしまった場合も考えられる。
（１－２）第１車両５０に備えらえた加速度センサにより検出される所定レベル以上の減速度に関する情報。
（１－３）第１車両５０に備えられた速度センサ又は加速度センサにより検出される走行速度の所定レベル以上の変動に関する情報。
（１－４）第１車両５０に備えられた操舵角センサにより検出される所定レベル以上の操舵角の変化に関する情報。
（１－５）第１車両５０に備えらえたブレーキペダルセンサにより検出される所定レベル以上の踏力に関する情報。
（１－１）第１車両５０の利用者が、第１車両５０に備えられた緊急通報スイッチを操作したことに応じて、第１車両５０から送信される緊急通報情報。この場合、第１車両５０は、他車両から危険行為を受けたと認識したが、他車両の利用者は無意識に第１車両５０に接近してしまった場合も考えられる。
（１－２）第１車両５０に備えらえた加速度センサにより検出される所定レベル以上の減速度に関する情報。
（１－３）第１車両５０に備えられた速度センサ又は加速度センサにより検出される走行速度の所定レベル以上の変動に関する情報。
（１－４）第１車両５０に備えられた操舵角センサにより検出される所定レベル以上の操舵角の変化に関する情報。
（１－５）第１車両５０に備えらえたブレーキペダルセンサにより検出される所定レベル以上の踏力に関する情報。
【0032】
判定対象移動体抽出部１３は、危険行為遭遇情報取得部１２が危険行為遭遇情報Ｄａｉを受信したときに、危険行為遭遇時点、危険行為遭遇地点情報、及び移動体位置情報取得部１１により取得された移動体位置情報Ｐｄにより、危険行為遭遇時点において、第１車両５０から所定距離内（例えば、数ｍ以内）に位置していた他車両を探索して抽出する。図１，図２の例では、判定対象移動体抽出部１３により判定対象車両６０ｂが抽出される。
【0033】
利用者人格推定部１４は、判定対象車両６０ｂの利用者Ｕの人格を、携帯端末６２ｂ或いはＳＮＳサーバー２１０から送信される利用履歴情報ＳＮｉに含まれる投稿履歴情報に基づいて推定する。具体的には、利用者人格推定部１４は、以下の（２－１）～（２－３）の処理により、利用者Ｕの攻撃性を示す攻撃性指標値を算出し、攻撃性指標値が所定の閾値以上である場合に、利用者Ｕが車両による危険行為を起こし易い所定人格を有していると推定する。なお、判定対象車両６０ｂの利用者Ｕには、運転者の他に同乗者も含まれる。
【0034】
攻撃性指標値の算出処理。
（２－１）利用者人格推定部１４は、投稿履歴情報に含まれる、利用者ＵがＳＮＳで投稿した文章から、攻撃性に関する語彙を抽出する。メモリ２０には、攻撃性に関する語彙のリストが予め保存されており、利用者人格推定部１４はこのリストを参照して、利用者Ｕが投稿した文章に含まれる攻撃性に関する語彙を抽出する。攻撃性に関する語彙には、侮蔑的な語彙、乱暴な語彙等が含まれる。そして、利用者人格推定部１４は、抽出された攻撃性に関する語彙の数が多いほど、また、文章全体に占める攻撃性に関する語彙の割合が高いほど、数値を大きく設定した攻撃性の第１指標値を算出する。また、攻撃性に関する語彙が有する攻撃性の強さの印象に応じて、各語彙に重み付けを行って第１指標値を算出してもよい。
（２－２）利用者人格推定部１４は、投稿履歴情報に含まれる、利用者ＵがＳＮＳで文書を投稿した対象を抽出する。そして、利用者人格推定部１４は、利用者Ｕが攻撃性に関する対象に投稿していた場合に、対象の攻撃性のレベルが高いほど、また、複数の対象に投稿している場合の攻撃性に関する対象の割合が高いほど、数値を大きく設定した攻撃性の第２指標値を算出する。また、攻撃性に関する対象が有する攻撃性の強さの度合に応じて、各対象に重み付けを行って第２指標値を算出してもよい。
（２－３）利用者人格推定部１４は、第１指標値と第２指標値との加算値を攻撃性指標値として算出する。
（２－１）利用者人格推定部１４は、投稿履歴情報に含まれる、利用者ＵがＳＮＳで投稿した文章から、攻撃性に関する語彙を抽出する。メモリ２０には、攻撃性に関する語彙のリストが予め保存されており、利用者人格推定部１４はこのリストを参照して、利用者Ｕが投稿した文章に含まれる攻撃性に関する語彙を抽出する。攻撃性に関する語彙には、侮蔑的な語彙、乱暴な語彙等が含まれる。そして、利用者人格推定部１４は、抽出された攻撃性に関する語彙の数が多いほど、また、文章全体に占める攻撃性に関する語彙の割合が高いほど、数値を大きく設定した攻撃性の第１指標値を算出する。また、攻撃性に関する語彙が有する攻撃性の強さの印象に応じて、各語彙に重み付けを行って第１指標値を算出してもよい。
（２－２）利用者人格推定部１４は、投稿履歴情報に含まれる、利用者ＵがＳＮＳで文書を投稿した対象を抽出する。そして、利用者人格推定部１４は、利用者Ｕが攻撃性に関する対象に投稿していた場合に、対象の攻撃性のレベルが高いほど、また、複数の対象に投稿している場合の攻撃性に関する対象の割合が高いほど、数値を大きく設定した攻撃性の第２指標値を算出する。また、攻撃性に関する対象が有する攻撃性の強さの度合に応じて、各対象に重み付けを行って第２指標値を算出してもよい。
（２－３）利用者人格推定部１４は、第１指標値と第２指標値との加算値を攻撃性指標値として算出する。
【0035】
また、利用者人格推定部１４による人格の推定を、以下の判断要素（３－１）～（３－４）を用いて行うようにしてもよい。
（３－１）人格推定の対象利用者について、攻撃的或いは公的秩序良俗に反する内容を含むコンテンツ（動画や投稿）に対して、「いいね」や「保存」の操作を行った場合、他者への共有・拡散などに賛同する操作が多い場合、或いは、視聴傾向が極端に攻撃的又は公的秩序良俗に反する内容を含むコンテンツに偏重している場合に、対象利用者の攻撃性が強いと判断する。
（３－２）対象利用者について、不特定多数の信条や出自、人種、その他個人的な属性を貶めるような内容の投稿やそれに類する行為、またはこれらに類似する内容に対して「いいね」や「保存」の操作を行った場合、或いは他者への共有・拡散などの賛同に相当する行為が多く見受けられる場合に、対象利用者の基本的な性格傾向のうち、一般的な数値と比較して「外向性」「開放性」が強く顕出していると評価し、比較的享楽的に刺激を求める傾向があると仮定し、「自己の外部的刺激欲求のために短絡的な手法を選択する可能性が高い人間」であると推定する。
（３－３）上記（３－２）の場合、基本的性格傾向のうち「協調性」「誠実性」が比較的低いものと判定し、「法令遵守意識、正義感が低く、論理的正当性を持って事象を判断する能力に乏しく、自己中心的な思考や振る舞いを起こしやすい人間」であると推定する。
（３－４）対象利用者の攻撃性を評価するための対象語彙に関しては、投稿された内容（記事投稿や返信等のやりとり）の文章に対して形態素を解析して、感情分析を行ってもよい。あおり運転等の危険運転をしやすい利用者の形態素分析のパターンと、ノーマルな利用者の形態素分析のパターンを比較することで、危険運転を起こし易い人格かどうかを数値的に評価してもよい。
（３－１）人格推定の対象利用者について、攻撃的或いは公的秩序良俗に反する内容を含むコンテンツ（動画や投稿）に対して、「いいね」や「保存」の操作を行った場合、他者への共有・拡散などに賛同する操作が多い場合、或いは、視聴傾向が極端に攻撃的又は公的秩序良俗に反する内容を含むコンテンツに偏重している場合に、対象利用者の攻撃性が強いと判断する。
（３－２）対象利用者について、不特定多数の信条や出自、人種、その他個人的な属性を貶めるような内容の投稿やそれに類する行為、またはこれらに類似する内容に対して「いいね」や「保存」の操作を行った場合、或いは他者への共有・拡散などの賛同に相当する行為が多く見受けられる場合に、対象利用者の基本的な性格傾向のうち、一般的な数値と比較して「外向性」「開放性」が強く顕出していると評価し、比較的享楽的に刺激を求める傾向があると仮定し、「自己の外部的刺激欲求のために短絡的な手法を選択する可能性が高い人間」であると推定する。
（３－３）上記（３－２）の場合、基本的性格傾向のうち「協調性」「誠実性」が比較的低いものと判定し、「法令遵守意識、正義感が低く、論理的正当性を持って事象を判断する能力に乏しく、自己中心的な思考や振る舞いを起こしやすい人間」であると推定する。
（３－４）対象利用者の攻撃性を評価するための対象語彙に関しては、投稿された内容（記事投稿や返信等のやりとり）の文章に対して形態素を解析して、感情分析を行ってもよい。あおり運転等の危険運転をしやすい利用者の形態素分析のパターンと、ノーマルな利用者の形態素分析のパターンを比較することで、危険運転を起こし易い人格かどうかを数値的に評価してもよい。
【0036】
危険移動体認識部１５は、利用者人格推定部１４により、判定対象車両６０ｂの利用者Ｕが所定人格を有していると推定されたときに、判定対象車両６０ｂが危険行為車両であると認識する。危険移動体情報提供部１６は、危険移動体認識部１５により危険行為車両であると認識された判定対象車両６０ｂの情報（登録番号、車種、利用者Ｕの情報等）を、提供先（第１車両５０で使用されている携帯端末５２、警察のシステム２２０、保険会社のシステム２３０等）に、通信部３０により送信する。
【0037】
【0038】
図３のステップＳ１で、危険行為遭遇情報取得部１２は、第１車両５０から送信される危険行為遭遇情報Ｄａｉを、通信部３０により受信して取得したときに、ステップＳ２に処理を進める。ステップＳ２で、判定対象移動体抽出部１３は、危険行為遭遇情報Ｄａｉに含まれる危険行為遭遇位置情報と危険行為遭遇地点情報、及び移動体位置情報取得部１１により取得された移動体位置情報Ｐｄとに基づいて、危険行為遭遇時点に、危険行為遭遇位置から所定距離以内に位置していた第２車両（判定対象車両）を抽出する。
【0039】
続くステップＳ３で、判定対象移動体抽出部１３は、判定対象車両が抽出されたときはステップＳ４に処理を進め、判定対象車両が抽出されなかったときには図４のステップＳ１１に処理を進める。図１の例では、判定対象車両６０ｂが抽出されるため、図２では、判定対象車両６０ｂを示している。
【0040】
ステップＳ４～図４のステップＳ１２、図３のステップＳ２０、図４のステップＳ４０は、利用者人格推定部１４による処理である。ステップＳ４で、利用者人格推定部１４は、判定対象移動体６０ｂの利用者Ｕが利用しているＳＮＳにおける、利用者Ｕの投稿状況を示す投稿履歴情報を含む利用履歴情報ＳＮｉを、通信部３０により、利用者Ｕが使用する携帯端末６２ｂ又はＳＮＳサーバー２１０から受信して取得し、メモリ２０に保存する。
【0041】
続くステップＳ５で、利用者人格推定部１４は、投稿履歴情報に含まれる利用者Ｕにより投稿された文章を解析する。次のステップＳ６で、利用者人格推定部１４は、投稿された文章に攻撃性に関する語彙が含まれているか否かを判断する。そして、利用者人格推定部１４は、投稿された文章に攻撃性に関する語彙が含まれている場合はステップＳ２０に処理を進め、投稿された文章に攻撃性に関する語彙が含まれていない場合には、ステップＳ７に処理を進めて第１指標値を０とする。
【0042】
ステップＳ２０で、利用者人格推定部１４は、上述したように、投稿された文章に含まれる攻撃性に関する語彙の数及び投稿文章に占める攻撃性に関する語彙に割合に応じて、攻撃性の第１指標値を算出し、図４のステップＳ８に処理を進める。図４のステップＳ８で、利用者人格推定部１４は、投稿履歴情報に含まれる利用者Ｕが投稿した対象を解析する。投稿した対象には、利用者Ｕが参加したトークテーマ、利用者Ｕが閲覧した画像や文書等が含まれる。
【0043】
続くステップＳ９で、利用者人格推定部１４は、利用者Ｕが、攻撃性に関する対象に投稿したか否かを判断する。そして、利用者人格推定部１４は、利用者Ｕが攻撃性に関する対象に投稿した場合はステップＳ３０に処理を進め、利用者Ｕが攻撃性に関する対象に投稿しなかった場合はステップＳ１０に処理を進めて、攻撃性の第２指標値を０とする。
【0044】
ステップＳ３０で、利用者人格推定部１４は、上述したように、利用者Ｕが投稿した対象の攻撃性のレベルに応じて、攻撃性の第２指標値を算出し、ステップＳ１１に処理を進める。ステップＳ１１で、利用者人格推定部１４は、攻撃性の第１指標値と第２指標値との合計値を攻撃性指標値として算出する。
【0045】
続くステップＳ１２で、利用者人格推定部１４は、攻撃性指標値が閾値以上であるか否かを判断する。そして、利用者人格推定部１４は、攻撃性指標値が閾値以上であるときはステップＳ４０に処理を進め、攻撃性指標値が閾値未満であるときにはステップＳ１３に処理を進める。
【0046】
ステップＳ４０で、利用者人格推定部１４は、利用者Ｕが、車両による危険行為を起こい易いと想定される所定人格を有していると推定する。次のステップＳ４１で、危険移動体認識部１５は、判定対象車両６０ｂを、危険行為をしている危険車両として認識する。続くステップＳ４２で、危険移動体情報提供部１６は、危険車両と認識された判定対象車両６０ｂの情報を、情報提供先である第１車両５０の利用者により使用されている携帯端末５２、警察のシステム２２０、保険会社のシステム２３０等に、通信部３０により送信する。
【0047】
［４．他の実施形態］
上記実施形態では、本開示の移動体として第１車両５０と第２車両６０ａ～６０ｅを例示したが、本開示の移動体は、危険行為を受ける対象となり得る移動体、或いは危険行為を生じさせる移動体であればよく、飛行体、船舶等であってもよい。
上記実施形態では、本開示の移動体として第１車両５０と第２車両６０ａ～６０ｅを例示したが、本開示の移動体は、危険行為を受ける対象となり得る移動体、或いは危険行為を生じさせる移動体であればよく、飛行体、船舶等であってもよい。
【0048】
上記実施形態では、利用者人格推定部１４は、ＳＮＳにおいて投稿された文書に含まれる語彙に基づく攻撃性の第１指標値と、ＳＮＳにおける投稿対象に基づく攻撃性の第２指標値とに基づいて、攻撃性指標値を算出して判定対象車両の利用者の人格を推定した。他の実施形態として、投稿された文書に含まれる語彙と投稿対象のいずれか一方のみに基づいて、判定対象車両の利用者の人格を推定するようにしてもよい。
【0049】
上記実施形態では、利用者人格推定部１４は、ＳＮＳにおける投稿文書に含まれる攻撃性に関する語彙、又はＳＮＳにおける攻撃性に関すると投稿対象に基づいて、判定対象車両の利用者の人格を推定した。他の実施形態として、移動体による危険行為に影響すると想定される攻撃性以外の要素（気の短さ、落ち着きのなさ、情緒の不安定さ等）に基づいて、判定対象車両の利用者の人格を推定するようにしてもよい。
【0050】
上記実施形態では、利用者人格推定部１４は、利用履歴情報２２に含まれる投稿履歴情報に基づいて、判定対象車両の利用者の人格を推定した。他の実施形態として、利用履歴情報２２にＳＮＳにおける利用者の過去の閲覧対象に関する閲覧対象履歴情報が含まれる構成として、利用者人格推定部１４が、閲覧対象履歴情報から認識される利用者が閲覧した対象に基づいて、利用者の人格を推定するようにしてもよい。さらに、利用者が閲覧した対象が攻撃性に関する対象である場合に、利用者が車両による危険行為を起こし易い所定人格を有していると推定するようにしてもよい。
【0051】
なお、図２は、本願発明の理解を容易にするために、運転情報収集システム１の構成を、主な処理内容により区分して示した概略図であり、運転情報収集システム１の構成を、他の区分によって構成してもよい。また、各構成要素の処理は、１つのハードウェアユニットにより実行されてもよいし、複数のハードウェアユニットにより実行されてもよい。また、図３，図４に示したフローチャートによる各構成要素の処理は、１つのプログラムにより実行されてもよいし、複数のプログラムにより実行されてもよい。
【0052】
［５．上記実施形態によりサポートされる構成］
上記実施形態は、以下の構成をサポートする。
（構成１）第１移動体及び第２移動体を含む複数の通信対象移動体との間で通信を行う通信部と、前記通信対象移動体から送信される前記通信対象移動体の位置を示す移動体位置情報を、前記通信部により受信して取得する移動体位置情報取得部と、前記第１移動体から送信される、前記第１移動体が他移動体からの危険行為に遭遇した可能性を示す危険行為遭遇推定情報と、前記第１移動体が危険行為に遭遇した可能性がある時点である危険行為遭遇時点を示す危険行為遭遇時点情報と、前記第１移動体が前記危険行為に遭遇した可能性がある位置である危険行為遭遇位置を示す危険行為遭遇位置情報と、を前記通信部により受信して取得する危険行為遭遇情報取得部と、前記危険行為遭遇情報取得部により、前記危険行為遭遇推定情報と、前記危険行為遭遇時点情報と、前記危険行為遭遇位置情報とが取得されたときに、前記移動体位置情報取得部により取得される前記移動体位置情報に基づいて、前記危険行為遭遇時点に前記危険行為遭遇位置から所定距離以内に位置していた前記第２移動体である判定対象移動体を抽出する判定対象移動体抽出部と、前記判定対象移動体の利用者が利用しているＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）における前記利用者の投稿履歴情報又は閲覧対象履歴情報を含む利用履歴情報を取得し、前記利用履歴情報に基づいて、前記利用者の人格を推定する利用者人格推定部と、前記利用者人格推定部により前記利用者が所定人格を有していると推定された場合に、前記判定対象移動体を、危険行為をしている危険移動体として認識する危険移動体認識部と、を備える運転情報収集システム。
構成１の運転情報収集システムによれば、ＳＮＳの投稿状況又は閲覧対象の状況を用いて移動体の利用者の人格を推定することによって、移動体の撮影画像が得られない場合であっても、危険行為をしている移動体を適切に認識することを可能として、移動体の移動の安全性向上に寄与することができる。
上記実施形態は、以下の構成をサポートする。
（構成１）第１移動体及び第２移動体を含む複数の通信対象移動体との間で通信を行う通信部と、前記通信対象移動体から送信される前記通信対象移動体の位置を示す移動体位置情報を、前記通信部により受信して取得する移動体位置情報取得部と、前記第１移動体から送信される、前記第１移動体が他移動体からの危険行為に遭遇した可能性を示す危険行為遭遇推定情報と、前記第１移動体が危険行為に遭遇した可能性がある時点である危険行為遭遇時点を示す危険行為遭遇時点情報と、前記第１移動体が前記危険行為に遭遇した可能性がある位置である危険行為遭遇位置を示す危険行為遭遇位置情報と、を前記通信部により受信して取得する危険行為遭遇情報取得部と、前記危険行為遭遇情報取得部により、前記危険行為遭遇推定情報と、前記危険行為遭遇時点情報と、前記危険行為遭遇位置情報とが取得されたときに、前記移動体位置情報取得部により取得される前記移動体位置情報に基づいて、前記危険行為遭遇時点に前記危険行為遭遇位置から所定距離以内に位置していた前記第２移動体である判定対象移動体を抽出する判定対象移動体抽出部と、前記判定対象移動体の利用者が利用しているＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）における前記利用者の投稿履歴情報又は閲覧対象履歴情報を含む利用履歴情報を取得し、前記利用履歴情報に基づいて、前記利用者の人格を推定する利用者人格推定部と、前記利用者人格推定部により前記利用者が所定人格を有していると推定された場合に、前記判定対象移動体を、危険行為をしている危険移動体として認識する危険移動体認識部と、を備える運転情報収集システム。
構成１の運転情報収集システムによれば、ＳＮＳの投稿状況又は閲覧対象の状況を用いて移動体の利用者の人格を推定することによって、移動体の撮影画像が得られない場合であっても、危険行為をしている移動体を適切に認識することを可能として、移動体の移動の安全性向上に寄与することができる。
【0053】
（構成２）前記危険行為遭遇情報取得部は、前記危険行為遭遇推定情報として、前記第１移動体に備えられた加速度センサにより検出される所定レベル以上の減速度に関する情報を取得する構成１に記載の運転情報収集システム。
構成２の運転情報収集システムによれば、第１移動体が、危険行為を回避するために急減速をしたことが推定される加速度センサの検出情報を、危険行為遭遇情報通知情報として受信して、危険行為の発生を認識することができる。
構成２の運転情報収集システムによれば、第１移動体が、危険行為を回避するために急減速をしたことが推定される加速度センサの検出情報を、危険行為遭遇情報通知情報として受信して、危険行為の発生を認識することができる。
【0054】
（構成３）前記利用履歴情報には前記投稿履歴情報が含まれ、前記利用者人格推定部は、前記投稿履歴情報から認識される前記利用者が投稿した文章に含まれる語彙、又は前記投稿履歴情報から認識される前記利用者が投稿した対象に基づいて、前記利用者の人格を推定する構成１又は構成２に記載の運転情報収集システム。
構成３の運転情報収集システムによれば、利用者がＳＮＳで投稿した文章に含まれる語彙又は投稿した対象（トークテーマ、写真、映像等）が持つ意味や語彙が用いられる状況等から想起される印象によって、利用者の人格を推定することができる。
構成３の運転情報収集システムによれば、利用者がＳＮＳで投稿した文章に含まれる語彙又は投稿した対象（トークテーマ、写真、映像等）が持つ意味や語彙が用いられる状況等から想起される印象によって、利用者の人格を推定することができる。
【0055】
（構成４）前記利用者人格推定部は、前記投稿履歴情報から認識される前記利用者が投稿した文章に攻撃性に関する語彙が含まれる場合、又は前記投稿履歴情報から認識される前記利用者が投稿した対象が攻撃性に関する対象である場合に、前記利用者が前記所定人格を有していると推定する構成３に記載の運転情報収集システム。
構成４の運転情報収集システムによれば、攻撃性に関する語彙を含む文章を投稿した利用者、又は攻撃性に関する対象に投稿した利用者について、所定人格を有していると推定することができる。
構成４の運転情報収集システムによれば、攻撃性に関する語彙を含む文章を投稿した利用者、又は攻撃性に関する対象に投稿した利用者について、所定人格を有していると推定することができる。
【0056】
（構成５）前記利用履歴情報には前記閲覧対象履歴情報が含まれ、前記利用者人格推定部は、前記閲覧対象履歴情報から認識される前記利用者が閲覧した対象に基づいて、前記利用者の人格を推定する構成１から構成４のうちいずれか１つの構成に記載の運転情報収集システム。
構成５の運転情報収集システムによれば、利用者がＳＮＳで閲覧した対象（トークテーマ、写真、映像等）から想起される印象等によって、利用者の人格を推定することができる。
構成５の運転情報収集システムによれば、利用者がＳＮＳで閲覧した対象（トークテーマ、写真、映像等）から想起される印象等によって、利用者の人格を推定することができる。
【0057】
（構成６）前記利用者人格推定部は、前記閲覧対象履歴情報から認識される前記利用者が閲覧した対象が攻撃性に関する対象である場合に、前記利用者が前記所定人格を有していると推定する構成５に記載の運転情報収集システム。
構成６の運転情報収集システムによれば、攻撃性に関する対象を閲覧した利用者について、所定人格を有していると推定することができる。
構成６の運転情報収集システムによれば、攻撃性に関する対象を閲覧した利用者について、所定人格を有していると推定することができる。
【0058】
（構成７）前記危険移動体認識部により前記危険移動体が認識されたときに、前記危険移動体の情報を、前記通信部により所定の情報提供先に送信する危険移動体情報提供部を備える構成１から構成６のうちいずれか１つの構成に記載の運転情報収集システム。
構成７の運転情報収集システムによれば、危険移動体の情報を提供することにより、移動体の移動の安全性の向上を図ることができる。
構成７の運転情報収集システムによれば、危険移動体の情報を提供することにより、移動体の移動の安全性の向上を図ることができる。
【0059】
（構成８）第１移動体及び第２移動体を含む複数の通信対象移動体との間で通信を行う通信部を有する、コンピュータにより実行される運転情報収集方法であって、前記通信対象移動体から送信される前記通信対象移動体の位置を示す移動体位置情報を、前記通信部により受信して取得する移動体位置情報取得ステップと、前記第１移動体から送信される、前記第１移動体が他移動体からの危険行為に遭遇した可能性を示す危険行為遭遇推定情報と、前記第１移動体が危険行為に遭遇した可能性がある時点である危険行為遭遇時点を示す危険行為遭遇時点情報と、前記第１移動体が前記危険行為に遭遇した可能性がある位置である危険行為遭遇位置を示す危険行為遭遇位置情報と、を前記通信部により受信して取得する危険行為遭遇情報取得ステップと、前記危険行為遭遇情報取得ステップにより、前記危険行為遭遇推定情報と、前記危険行為遭遇時点情報と、前記危険行為遭遇位置情報とが取得されたときに、前記移動体位置情報取得ステップにより取得される前記移動体位置情報に基づいて、前記危険行為遭遇時点に前記危険行為遭遇位置から所定距離以内に位置していた前記第２移動体である判定対象移動体を抽出する判定対象移動体抽出ステップと、前記判定対象移動体の利用者が参加しているＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）における前記利用者の投稿状況に基づいて、前記利用者の人格を推定する利用者人格推定ステップと、前記利用者人格推定ステップにより前記利用者が所定人格を有していると推定された場合に、前記判定対象移動体を、危険行為をしている危険移動体として認識する危険移動体認識ステップと、を含む運転情報収集方法。
構成８の運転情報収集方法をコンピュータにより実行することによって、構成１の運転情報収集システムと同様の作用効果を得ることができる。
構成８の運転情報収集方法をコンピュータにより実行することによって、構成１の運転情報収集システムと同様の作用効果を得ることができる。
【符号の説明】
【0060】
１…運転情報収集システム、１０…プロセッサ、１１…移動体位置情報取得部、１２…危険行為遭遇情報取得部、１３…判定対象移動体抽出部、１４…利用者人格推定部、１５…危険移動体認識部、１６…危険移動体情報提供部、２０…メモリ、２１…プログラム、２２…利用履歴情報、３０…通信部、５０…第１車両（第１移動体）、５１…制御ユニット、５２…携帯端末、６０…第２車両（第２移動体）、６０ｂ…判定対象車両（判定対象移動体）６１…制御ユニット、６２…携帯端末、２００…通信ネットワーク、２１０…ＳＮＳサーバー、２２０…警察のシステム、２３０…保険会社のシステム、Ｕ…判定対象車両の利用者。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】