特開 2025-7365 情報処理方法、モデルの生成方法、コンピュータプログラム、及び情報処理装置

(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】P2025007365

(43)【公開日】2025-01-17

(54)【発明の名称】情報処理方法、モデルの生成方法、コンピュータプログラム、及び情報処理装置

(51)【国際特許分類】

   G06Q 10/20 20230101AFI20250109BHJP

   G06Q 30/0601 20230101ALI20250109BHJP

【ＦＩ】

G06Q10/20

G06Q30/0601 310

【審査請求】有

【請求項の数】21

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023108713

(22)【出願日】2023-06-30

(71)【出願人】

【識別番号】520427815

【氏名又は名称】トヨタモビリティパーツ株式会社

(71)【出願人】

【識別番号】513186383

【氏名又は名称】株式会社ギックス

(74)【代理人】

【識別番号】100114557

【弁理士】

【氏名又は名称】河野 英仁

(74)【代理人】

【識別番号】100078868

【弁理士】

【氏名又は名称】河野 登夫

(72)【発明者】

【氏名】木村 俊一

(72)【発明者】

【氏名】田邊 祥二

(72)【発明者】

【氏名】松山 智亮

(72)【発明者】

【氏名】山田 洋

(72)【発明者】

【氏名】堀川 大夢

(72)【発明者】

【氏名】大慶 哲也

【テーマコード（参考）】

5L030

5L049

【Ｆターム（参考）】

5L030BB55

5L049BB55

5L049CC15

(57)【要約】

【課題】短時間で車検時における見積りを行うことを可能にする情報処理方法等を提供する。
【解決手段】本開示の一実施形態に係る情報処理方法は、車検対象車両に関する車両情報を取得し、前記車両情報を入力した場合に部品の交換又は点検が必要とされる項目の要否情報を出力するように学習された学習モデルに、取得した前記車両情報を入力して要否情報を出力する。また、前記車両情報は、前記車検対象車両の整備に関する整備情報を含み、前記整備情報は、前記車検対象車両の前回整備からの経過日数、走行距離、初年度登録からの経過日数、点検回数、または部品の交換に関する情報を含む。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

車検対象車両に関する車両情報を取得し、
前記車両情報を入力した場合に部品の交換又は点検が必要とされる項目の要否情報を出力するように学習された学習モデルに、取得した前記車両情報を入力して要否情報を出力する
情報処理方法。

【請求項2】

前記車両情報は、前記車検対象車両の整備に関する整備情報を含む
請求項１に記載の情報処理方法。

【請求項3】

前記整備情報は、前記車検対象車両の前回整備からの経過日数、走行距離、初年度登録からの経過日数、点検回数、または部品の交換に関する情報を含む
請求項２に記載の情報処理方法。

【請求項4】

前記要否情報は、部品の交換または点検の要否、必要性の尤度、または必要性の尤度の区分を含む
請求項１または２に記載の情報処理方法。

【請求項5】

前記項目と、前記要否情報と、前記要否情報の出力に最も大きく影響した前記車両情報のうちの主要要因とを列挙して出力する
請求項１または２に記載の情報処理方法。

【請求項6】

前記要否情報が記載される、車検業者用の第一提案書を作成するコマンドと、前記第一提案書とは異なる、顧客用の第二提案書を作成するコマンドとを出力する
請求項１または２に記載の情報処理方法。

【請求項7】

前記第二提案書において、前記項目と、前記要否情報と、前記要否情報の出力に最も大きく影響した前記車両情報のうちの主要要因と、前記項目及び前記主要要因に応じたメッセージとを出力する
請求項６に記載の情報処理方法。

【請求項8】

部品の交換または点検の必要性の尤度が所定値以上である前記項目を出力する
請求項１または２に記載の情報処理方法。

【請求項9】

前記要否情報に関わらず提案書に必ず記載する必須項目を記憶したテーブルを参照し、前記要否情報の出力に関わらず、前記必須項目を前記提案書に記載する
請求項１または２に記載の情報処理方法。

【請求項10】

前記部品の交換又は点検のための料金が不要である無料項目を記憶したテーブルを参照し、要否情報が出力された項目のうち、前記無料項目に該当する項目を提案書に記載する
請求項１または２に記載の情報処理方法。

【請求項11】

車検対象車両に関する車両情報と、前記車検対象車両の部品の交換又は点検が必要である項目の要否情報とを含む訓練データを取得し、
取得した訓練データに基づき、前記車両情報を入力した場合に、前記要否情報を出力する学習モデルを生成する
モデルの生成方法。

【請求項12】

前記訓練データの元データは、複数の車検業者の店舗が備える店舗装置から収集され、
前記訓練データは、前記店舗装置毎に異なる、項目ごとに割り振られる店舗管理番号と、全店舗で共通する共通管理番号との対応を記憶したテーブルを参照して、前記元データに含まれる前記店舗管理番号を前記共通管理番号に変換することによって生成され、
前記訓練データに含まれる前記車両情報と前記要否情報は、前記共通管理番号によって関連付けられる
請求項１１に記載のモデルの生成方法。

【請求項13】

車検対象車両に関する車両情報を取得し、
前記車両情報を入力した場合に部品の交換又は点検が必要とされる項目の要否情報を出力するように学習された学習モデルに、取得した前記車両情報を入力して要否情報を出力する
処理をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム。

【請求項14】

車検対象車両に関する車両情報を取得し、
前記車両情報を入力した場合に部品の交換又は点検が必要とされる項目の要否情報を出力するように学習された学習モデルに、取得した前記車両情報を入力して要否情報を出力する
処理部
を備える情報処理装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本技術は、情報処理方法、モデルの生成方法、コンピュータプログラム、及び情報処理装置に関する。

【背景技術】

【0002】

従来、道路運送車両法に基づいて行われる車両検査（車検）の際に、車検業者によって車両の整備または修理が行われる。車両の整備または修理の内容は、車両検査の前に行われる点検検査によって車検業者が見積りを行い、顧客に提案される。

【0003】

例えば、特許文献１に記載のシステム装置は、検査員が行った検査の項目ごとの判定結果が入力されると、判定結果を顧客に対して表示するとともに、見積もり額を算出する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２００５―１９００４９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

特許文献１に記載のシステム装置においては、検査員が顧客の車両を実際に点検する必要があり、車検の際の見積りに多大な時間を要していた。

【0006】

本開示は斯かる事情に鑑みてなされたものであり、短時間で車検時における見積りを行うことを可能にする情報処理方法等を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本開示の一実施形態に係る情報処理方法は、車検対象車両に関する車両情報を取得し、前記車両情報を入力した場合に部品の交換又は点検が必要とされる項目の要否情報を出力するように学習された学習モデルに、取得した前記車両情報を入力して要否情報を出力する。

【0008】

本開示の一実施形態に係る情報処理方法は、前記車両情報は、前記車検対象車両の整備に関する整備情報を含む。

【0009】

本開示の一実施形態に係る情報処理方法は、前記整備情報は、前記車検対象車両の前回整備からの経過日数、走行距離、初年度登録からの経過日数、点検回数、または部品の交換に関する情報を含む。

【0010】

本開示の一実施形態に係る情報処理方法は、前記要否情報は、部品の交換または点検の要否、必要性の尤度、または必要性の尤度の区分を含む。

【0011】

本開示の一実施形態に係る情報処理方法は、前記項目と、前記要否情報と、前記要否情報の出力に最も大きく影響した前記車両情報のうちの主要要因とを列挙して出力する。

【0012】

本開示の一実施形態に係る情報処理方法は、前記要否情報が記載される、車検業者用の第一提案書を作成するコマンドと、前記第一提案書とは異なる、顧客用の第二提案書を作成するコマンドとを出力する。

【0013】

本開示の一実施形態に係る情報処理方法は、前記第二提案書において、前記項目と、前記要否情報と、前記要否情報の出力に最も大きく影響した前記車両情報のうちの主要要因と、前記項目及び前記主要要因に応じたメッセージとを出力する。

【0014】

本開示の一実施形態に係る情報処理方法は、部品の交換または点検の必要性の尤度が所定値以上である前記項目を出力する。

【0015】

本開示の一実施形態に係る情報処理方法は、前記要否情報に関わらず提案書に必ず記載する必須項目を記憶したテーブルを参照し、前記要否情報の出力に関わらず、前記必須項目を前記提案書に記載する。

【0016】

本開示の一実施形態に係る情報処理方法は、前記部品の交換又は点検のための料金が不要である無料項目を記憶したテーブルを参照し、要否情報が出力された項目のうち、前記無料項目に該当する項目を提案書に記載する。

【0017】

本開示の一実施形態に係るモデルの生成方法は、車検対象車両に関する車両情報と、前記車検対象車両の部品の交換又は点検が必要である項目の要否情報とを含む訓練データを取得し、取得した訓練データに基づき、前記車両情報を入力した場合に、前記要否情報を出力する学習モデルを生成する。

【0018】

本開示の一実施形態に係るモデルの生成方法は、前記訓練データの元データは、複数の車検業者の店舗が備える店舗装置から収集され、前記訓練データは、前記店舗装置毎に異なる、項目ごとに割り振られる店舗管理番号と、全店舗で共通する共通管理番号との対応を記憶したテーブルを参照して、前記元データに含まれる前記店舗管理番号を前記共通管理番号に変換することによって生成され、前記訓練データに含まれる前記車両情報と前記要否情報は、前記共通管理番号によって関連付けられる。

【0019】

本開示の一実施形態に係るコンピュータプログラムは、車検対象車両に関する車両情報を取得し、前記車両情報を入力した場合に部品の交換又は点検が必要とされる項目の要否情報を出力するように学習された学習モデルに、取得した前記車両情報を入力して要否情報を出力する処理をコンピュータに実行させる。

【0020】

本開示の一実施形態に係る情報処理装置は、車検対象車両に関する車両情報を取得し、前記車両情報を入力した場合に部品の交換又は点検が必要とされる項目の要否情報を出力するように学習された学習モデルに、取得した前記車両情報を入力して要否情報を出力する処理部を備える。

【発明の効果】

【0021】

本開示の一実施形態に係る情報処理方法にあっては、短時間で車検時における見積りを行うことが可能である。

【図面の簡単な説明】

【0022】

【図1】車検提案システムの構成例を示す説明図である。

【図2】情報処理装置の構成例を示すブロック図である。

【図3】店舗装置の構成例を示すブロック図である。

【図4】店舗車両情報テーブルの一例を示す説明図である。

【図5】車両情報テーブルの一例を示す説明図である。

【図6】項目テーブルの一例を示す説明図である。

【図7】学習モデルに関する説明図である。

【図8】実施形態１の第１変形例に係る学習モデルに関する説明図である。

【図9】実施形態１の第２変形例に係る学習モデルに関する説明図である。

【図10】出力結果表示画面の一例を示す説明図である。

【図11】第一提案書の一例を示す説明図である。

【図12】第二提案書の一例を示す説明図である。

【図13】メッセージテーブルの一例を示す説明図である。

【図14】情報処理装置の処理の一例を説明するフローチャートである。

【図15】店舗装置の処理の一例を説明するフローチャートである。

【図16】実施形態２に係る店舗装置の構成例を示すブロック図である。

【図17】必須項目テーブルの一例を示す説明図である。

【図18】実施形態２に係る店舗車両情報テーブルの一例を示す説明図である。

【図19】メンテナンスパックテーブルの一例を示す説明図である。

【図20】実施形態２に係る第二提案書の一例を示す説明図である。

【図21】実施形態２に係る店舗装置の処理の一例を示すフローチャートである。

【図22】実施形態３に係る情報処理装置の構成例を示すブロック図である。

【図23】実施形態３に係る店舗装置の構成例を示すブロック図である。

【図24】実施形態３に係る車検履歴テーブルの一例を示す説明図である。

【図25】項目マスターテーブルの一例を示す説明図である。

【図26】学習モデルの生成処理手順の一例を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0023】

（実施形態１）
以下、実施形態１に係る本発明について図面を用いて説明する。図１は車検提案システムの構成例を示す説明図、図２は情報処理装置の構成例を示すブロック図、図３は店舗装置の構成例を示すブロック図である。車検提案システムＳは、情報処理装置１と、複数の店舗装置２とを含む。店舗装置２は、車検業者の店舗に備えられる装置である。情報処理装置１と店舗装置２は、ネットワークＮを介して通信を行う。各店舗装置２は、各々の店舗における顧客が所有する車検対象車両に関する車両情報の入力を受け付け、記憶する。情報処理装置１は、店舗装置２から車両情報を取得し、取得した車両情報に基づき、車検対象車両において交換又は点検（整備）が必要とされる項目の要否情報を出力する。店舗装置２は、情報処理装置１が出力した要否情報を取得し、該要否情報を記載した車検の提案書（車検提案書）を作成し、車検業者及び顧客に提示する。

【0024】

情報処理装置１は、例えばサーバコンピュータであり、処理部１１と、記憶部１２と、通信部１３とを備える。処理部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）ＭＰＵ(Micro Processing Unit)、ＧＰＵ（Graphical Processing Unit）、または量子プロセッサ等により構成されており、記憶部１２に予め記憶されたプログラムＰ（プログラム製品）及びデータベースを読み出して実行することにより、種々の制御処理、演算処理等を行う。なお情報処理装置１の外部にデータベースサーバ等を設け、該データベースサーバ等からデータベースを読み出してもよい。また、情報処理装置１は、複数のサーバ装置またはコンピュータによりその機能が実現されるものであってもよい。また、情報処理装置１は、ブロックチェーン上のノードに対応するものでもよい。

【0025】

情報処理装置１の記憶部１２は、例えば、揮発性メモリ及び不揮発性メモリである。記憶部１２には、プログラムＰ、複数の学習モデルＭ、車両情報テーブル１２１、及び項目テーブル１２２が記憶されている。なお、プログラムＰは、コンピュータが読み取り可能に記憶した記憶媒体１２ａを用いて情報処理装置１に提供されてもよい。記憶媒体１２ａは、例えば可搬型メモリである。可搬型メモリの例として、ＣＤ－ＲＯＭ、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ、ＳＤカード、マイクロＳＤカード又はコンパクトフラッシュメモリ（登録商標）等が挙げられる。記憶媒体１２ａが可搬型メモリである場合、処理部１１の処理素子は、図示しない読取装置を用いて記憶媒体１２ａからプログラムＰを読み取ってもよい。読み取ったプログラムＰは記憶部１２に書き込まれる。更に、プログラムＰは、通信部１３が外部装置と通信することによって、情報処理装置１に提供されてもよい。学習モデルＭ、車両情報テーブル１２１、及び項目テーブル１２２の詳細については後述する。

【0026】

情報処理装置１の通信部１３は、有線又は無線により店舗装置２と通信するための通信モジュールまたは通信インターフェイスであり、例えば広域無線通信モジュールである。処理部１１は、通信部１３を介し、例えばインターネットなどの外部のネットワークＮを通じて、店舗装置２と通信する。処理部１１は、通信部１３を通じて、店舗装置２から顧客の車両に関する情報（車両情報）を取得し、店舗装置２に学習モデルＭによる出力結果を送信する。なお、学習モデルＭは、図示しない他のコンピュータによって実行されてもよい。また、本実施形態では、学習モデルＭは情報処理装置１において実行される例を示すが、これに限るものではない。例えば、学習済みの学習モデルＭを店舗装置２にデプロイし、店舗装置２において、交換又は点検（整備）が必要とされる項目の要否情報を出力するようにしてもよい。

【0027】

店舗装置２は、例えば、車検業者の店舗に備えられるサーバコンピュータ、パーソナルコンピュータ、スマートフォン、またはタブレット型端末などである。店舗装置２は、処理部２１と、記憶部２２と、通信部２３と、入出力Ｉ／Ｆ２４とを備える。処理部２１及び通信部１３は、情報処理装置１の処理部１１及び通信部１３と同様の構成である。

【0028】

店舗装置２の記憶部２２は、店舗車両情報テーブル２２１及びメッセージテーブル２２２を記憶している。店舗車両情報テーブル２２１には、店舗装置２が備えられる店舗に顧客が所有する車両に関する車両情報が記憶されている。メッセージテーブル２２２には、後述する第二提案書４２に記載されるメッセージが記憶されている。店舗車両情報テーブル２２１及びメッセージテーブル２２２の詳細については後述する。

【0029】

入出力Ｉ／Ｆ２４は、例えば、ＵＳＢ又はＤＳＵＢ等の通信規格に準拠したものであり、入出力Ｉ／Ｆ２４に接続された外部機器とシリアル通信するための通信インターフェイスである。入出力Ｉ／Ｆ２４には、例えばディプレイ等の表示部２４１、マウス及びキーボード等の入力部２４２が接続されており、処理部２１は、入力部２４２から入力された実行コマンド又はイベントに基づき行った情報処理の結果を表示部２４１に出力する。また、入出力Ｉ／Ｆ２４には、後述する提案書を印刷する印刷装置２４３が接続されている。

【0030】

図４は、店舗車両情報テーブルの一例を示す説明図である。店舗車両情報テーブル２２１には、各店舗の顧客の車検対象車両に関する車両情報が登録されている。店舗車両情報テーブル２２１は、例えば、顧客名フィールドと、顧客番号フィールドと、登録ナンバーフィールドと、車種フィールドと、初度登録後経過日数フィールドと、総走行距離フィールドと、車検回数フィールドと、点検回数フィールドと、点検後経過日数フィールドと、点検後走行距離フィールドと、整備情報フィールドと、整備日フィールドとを含む。顧客名フィールドには、車検対象車両の持ち主である顧客の顧客名が格納される。顧客番号フィールドには、顧客に割り振られた番号が格納される。登録ナンバーフィールドには、自治体により登録された車両のナンバープレートに記載されている登録ナンバーが格納される。車種フィールドには、車検対象車両の車種が格納される。初度登録後経過日数フィールドには、車検対象車両の初度登録時から現在までに経過した日数が格納される。総走行距離フィールドには、車検対象車両の初年度登録時から現在までに走行した距離が格納される。車検回数フィールドには、車検対象車両が初年度登録時から現在までに行われた車検の回数が格納される。点検回数フィールドには、車検対象車両が初度登録時から現在までに行われた点検の回数が格納される。点検は、道路運送車両法に基づく検査ではなく、顧客の依頼によって行われる検査である。なお、車検時に点検が同時に行われる場合もある。点検後走行距離フィールドには、車検対象車両が前回の点検時から現在までに走行した距離が格納される。整備情報フィールドには、車検対象車両において過去に整備（部品の交換又は点検）された部品が格納される。整備日フィールドには、整備情報フィールドに格納されている整備が行われた日にちが格納されている。なお、整備情報フィールド及び整備日フィールドは、店舗車両情報テーブル２２１に複数含まれてもよい。

【0031】

店舗装置２の処理部２１は、例えば、提案書作成指示の入力を受け付けると、店舗車両情報テーブル２２１に新たなレコードを挿入する。この際、処理部２１は、該当する車検対象車両について既に店舗車両情報テーブル２２１に記憶されているレコードを参照し、新たな店舗車両情報テーブル２２１に挿入するレコードを作成する。例えば、初度登録後経過日数フィールド及び点検後経過日数フィールドには、過去に登録ナンバーが同じレコードが存在する場合、該当レコードに格納されている日数、該当レコードが作成された日にち、及び現在日にちに基づいて算出された日数が格納される。また、車検回数フィールドに格納される回数は、前回作成された登録ナンバーが同じレコードから１だけインクリメントした回数が格納される。点検回数フィールドに格納される回数は、図示しない点検履歴テーブルを参照して取得される、車検対象車両の初度登録後の点検回数が格納される。なお、総走行距離フィールド及び点検後走行距離フィールドには、車検対象車両のメーターの表示に基づいて新たに入力された距離が格納されてもよい。

【0032】

図５は、車両情報テーブルの一例を示す説明図である。車両情報テーブル１２１には、車検対象車両に関する情報が記憶されている。車両情報テーブル１２１は、例えば、店舗フィールドと、顧客名フィールドと、顧客番号フィールドと、登録ナンバーフィールドと、車種フィールドと、初度登録後経過日数フィールドと、総走行距離フィールドと、車検回数フィールドと、点検回数フィールドと、点検後経過日数フィールドと、点検後走行距離フィールドと、交換部品フィールドとを含む。店舗フィールドには、車検を行う店舗の店舗名が格納される。他のフィールドについては、店舗車両情報テーブル２２１に含まれるフィールドと同様であり、情報処理装置１の処理部１１が店舗装置２の記憶部２２から取得した車両情報が格納される。

【0033】

図６は、項目テーブルの一例を示す説明図である。項目テーブル１２２には、要否情報が出力される項目が記憶されている。項目テーブル１２２は、例えば、項目番号フィールドと、種別フィールドと、項目フィールドとを含む。項目番号フィールドには、各項目に割り振られた番号が格納される。種別フィールドには、各項目が属する種別が格納されている。項目フィールドには、車検時に整備が必要となる可能性のある項目が格納されている。また、本実施形態においては、項目は定期交換部品、機能部品、及び付加価値商品の３つの種別に分類される。

【0034】

図７は、学習モデルＭに関する説明図である。学習モデルＭは、車検対象車両の車両情報を入力データとして、項目テーブルに格納される各項目の要否情報を出力する機械学習モデルである。本実施形態において要否情報は、各項目の、車検時に整備が必要と推定される尤度として出力される。

【0035】

学習モデルＭは、項目毎に複数記憶されている。すなわち、車両情報を入力データとして、バッテリー交換の要否情報を出力する第１の学習モデルＭ、タイヤ交換の要否情報を出力する第２の学習モデルＭ、エンジンオイル交換の要否情報を出力する第３の学習モデルＭなど、各項目の要否情報を出力する学習モデルＭが記憶されている。各学習モデルＭは同様の構成である。

【0036】

学習モデルＭは、例えばＬＧＢｏｏｓｔ（Light Gradient Boosting）により構築される。ＬＧＢｏｏｓｔは、勾配ブースティングと、ランダムフォレストとを組み合わせたアンサンブル学習の手法である。学習モデルＭは、複数の決定木（弱学習器）を構築し、１つ前までの決定木の情報を用いて新たな決定木を構築していくブースティングを行うよう構成されている。具体的には、１つ前の決定木では予測できなかった誤差（損失関数の勾配）を目的変数として新たな決定木が構築される。各決定木において、入力データは根から枝に行く途中で条件により分類され、末端の葉ノードに辿り着くと、当該末端の葉ノードに与えられた値が予測値として出される。

【0037】

学習モデルＭの入力データは、車両情報である。車両情報は、車両情報テーブル１２１の各フィールドに格納された情報である。なお、本実施形態においては、車両情報テーブル１２１のフィールドうち、車種フィールド、初度登録後経過日数フィールド、総走行距離フィール、車検回数フィールドと、点検回数フィールド、点検後経過日数フィールド、点検後走行距離フィールド、整備情報フィールド、及び整備日フィールドに格納されている情報を入力データとする。なお、学習モデルＭの入力データとなる車両情報は、車検対象車両の所有者である顧客の年齢、性別、居住地域、免許区分、または加入済み保険に関する情報等を含む顧客情報を含んでもよい。また、初度登録後経過日数、総走行距離、点検後経過日数、及び点検後走行距離を含む車両使用情報のみを学習モデルＭの入力データとしてもよい。なお、学習モデルＭの入力データはこれに限られず、車両情報に含まれる情報のうち一部の情報のみを入力データとしてもよい。

【0038】

学習モデルＭは、車両情報が入力された場合に、各項目の車検時に整備が必要となる尤度を出力する。該尤度の値の範囲は、０～１である。

【0039】

なお、学習モデルＭの出力は、各項目の要否（必要または不要）の分類結果であってもよい。図８は、実施形態１の第１変形例に係る学習モデルＭに関する説明図である。本例において学習モデルＭは、車両情報が入力された場合、必要または不要の各クラスに対する確度を出力する。学習モデルＭは、確度が閾値以上であるクラスを出力値とすることが可能である。

【0040】

また、学習モデルＭはマルチクラス分類モデルであり、各項目の車検時に整備が必要となる尤度のレベルを分類するものであってもよい。図９は、実施形態１の第２変形例に係る学習モデルＭに関する説明図である。本例において学習モデルＭは、尤度が０以上０．２５未満である場合は第１レベル、０．２５以上０．５未満である場合は第２レベル、０．５以上０．７５未満である場合は第３レベル、０．７５以上１以下である場合は第４レベルというように、尤度に応じたレベルを出力する。なお、第２変形例における学習モデルＭは、特徴量抽出層ｍ１と、複数の出力層ｍ２を備える。各出力層ｍ２は、項目ごとに尤度のレベルを出力する。

【0041】

上記では、学習モデルＭがＬＧＢｏｏｓｔである例を説明したが学習モデルＭの構成は限定されるものではなく、各項目の、車検時に整備が必要となる尤度が出力可能であればよい。学習モデルＭは、例えば、Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ、ＣＮＮ（Convolution Neural Network）、ＲＮＮ（Recurrent Neural Network）、ＬＳＴＭ（Long Short Term Memory）等のニューラルネットワークであってもよく、サポートベクタマシン、ロジスティクス回帰、ランダムフォレスト、またはＸＧＢｏｏｓｔ（eXtreme Gradient Boosting ）等の他の学習アルゴリズムを用いてもよい。また、学習モデルＭに対する入力データは、過去に車両情報テーブル１２１に登録された車両情報を含む時系列データであってもよい。

【0042】

処理部１１は、学習モデルＭに入力される車両情報に含まれる各情報の寄与度を算出することにより、出力される尤度に最も寄与した情報（主要要因）を特定する。寄与度の算出方法は限定されるものではないが、例えばＳＨＡＰ（SHapley Additive exPlanation）、ＬＩＭＥ（Local Interpretable Model-Agnostic Explanations）、またはAttention機構等を利用することができる。情報の寄与度が大きいほど、尤度の出力に及ぼす影響が大きいことを示す。

【0043】

図１０は、出力結果表示画面の一例を示す説明図である。情報処理装置１の処理部１１は、学習モデルＭによって出力した各項目の要否情報及び特定した主要要因を店舗装置２に送信する。店舗装置２は、表示部２４１に、情報処理装置１から取得した各項目の要否情報及び特定した主要要因を表示させる。出力結果表示画面３は、車両情報欄３１、前回車検整備欄３２、直近整備欄３３、推奨車検整備欄３４、及びコマンド欄３５を含む。

【0044】

車両情報欄３１には、学習モデルＭの入力データとなった車検対象車両の車両情報が格納される。前回車検整備欄３２には、車検対象車両の前回の車検において実施された整備の内容、実施日、及び料金が表示される。なお、前回車検整備欄３２に記載される内容は、店舗装置２の記憶部２２が記憶する、車両の車検に関する履歴を格納した車検履歴テーブル（図示略）から読み出されたものである。直近整備欄３３には、店舗車両情報テーブル２２１の整備情報フィールドに格納されている整備情報のうち、最も現在日にちに近い整備情報が表示される。

【0045】

推奨車検整備欄３４には、情報処理装置１によって要否情報が出力された項目、項目の項目番号、情報処理装置１によって特定された主要因、及び整備推奨度が表示される。整備推奨度においては、例えば、学習モデルＭが出力した尤度に基づく整備推奨度が星印の数によって示される。本例においては、尤度が０以上０．２５未満である場合は０個の星印、０．２５以上０．５未満である場合は１個の星印、０．５以上０．７５未満である場合は２個の星印、０．７５以上１以下である場合は３個の星印が表示される。各項目は、例えば、項目の種別ごとに、推奨度が高い順に表示される。

【0046】

コマンド欄３５は、第一提案書作成コマンド３５１及び第二提案書作成コマンド３５２を含む。第一提案書４１及び第二提案書４２の詳細については後述するが、第一提案書４１は車検業者に提示される提案書であり、第二提案書４２は顧客に提示される提案書である。店舗装置２の処理部２１は、第一提案書作成コマンド３５１が選択されると、第一提案書４１を作成し、印刷装置２４３に印刷させる。第二提案書作成コマンド３５２が選択された場合も同様である。なお、第一提案書４１及び第二提案書４２は、店舗装置２の表示部２４１、または顧客が所有するスマートフォン等に表示されてもよい。

【0047】

図１１は、第一提案書の一例を示す説明図である。第一提案書４１は、車両情報欄４１１、前回車検整備欄４１２、直近整備欄４１３、及び推奨車検整備欄４１４を備える。すなわち、第一提案書４１には、コマンド欄３５を除く出力結果表示画面３に表示される内容と同様の内容が記載される。なお、推奨車検整備欄４１４において、各項目の前回整備日が記載されてもよい。この場合、項目の前回整備日については、店舗車両情報テーブル２２１の整備情報フィールドに該当項目がある場合、該当項目の整備日が記載される。また、推奨車検整備欄４１４において、推奨度の低い項目は記載されなくてもよい。例えば、出力結果表示画面３において星印の表示が０個である項目は、第一提案書４１に記載されなくてもよい。第一提案書４１は、車検業者用提案書として印刷される。

【0048】

図１２は、第二提案書の一例を示す説明図、図１３はメッセージテーブルの一例を示す説明図である。第二提案書４２は、車両情報欄４２１、推奨車検整備欄４２４、及びメッセージ欄４２５を備える。車両情報欄４２１及び推奨車検整備欄４２４に記載される内容は、第一提案書の車両情報欄４１１及び推奨車検整備欄４１４に記載される内容と同様である。なお、第一提案書４１の推奨車検整備欄４１４と同様に、第二提案書４２の推奨車検整備欄４２４には、各項目の前回整備日が記載されてもよい。また、推奨車検整備欄４２４において、推奨度の低い項目は記載されなくてもよい。例えば、出力結果表示画面３において星印の表示が０個である項目は、第二提案書４２に記載されなくてもよい。第二提案書４２は、お客様用提案書として印刷される。

【0049】

メッセージ欄４２５には、整備推奨度の高い項目から順に、複数の項目について、部品の交換または点検を顧客に促進するためのメッセージが記載される。メッセージ欄４２５に記載されるメッセージは、要否情報が出力された項目と、特定された主要要因に基づき、メッセージテーブル２２２を参照して選択される。図１３に示すように、メッセージテーブル２２２は、例えば、項目フィールドと、主要要因フィールドと、メッセージフィールドとを含む。項目フィールドには、整備の項目が格納されている。主要要因フィールドには、主要要因となる可能性のある車両情報が格納されている。メッセージフィールドには、項目と主要要因に対して、第二提案書のメッセージ欄４２５に記載されるメッセージが格納されている。

【0050】

店舗装置２の処理部２１は、第二提案書作成コマンド３５２が選択されると、第二提案書４２にメッセージを記載する項目を決定する。図１２に示す例においては、整備推奨度が高い３つの項目（ワイパー交換、エアエレメント交換、Ｖベルト交換）についてのメッセージを記載すると決定する。次に、店舗装置２の処理部２１は、メッセージテーブルを参照し、メッセージが記載される項目及び主要要因に基づいたメッセージを特定する。処理部２１は、メッセージ欄４２５に決定された項目及び特定されたメッセージが記載された第二提案書４２を作成し、印刷装置２４３に印刷させる。図１２に示す例においては、項目「ワイパー交換」において、整備推奨度（尤度のレベル）が高くなった主要要因が「点検後経過日数」であると特定されたため、処理部２１は、メッセージテーブル２２２を参照し、「点検後から日数が経過しています。拭きムラがあると目の疲労も増大します。今回交換しませんか？」というメッセージを第二提案書４２に記載するメッセージに決定する。これにより、顧客に対して、整備を実施する動機を高めることが可能である。なお、第二提案書４２に記載されるメッセージは、車検を実施する季節または顧客の情報に基づいて特定されてもよい。また、処理部２１は、各項目に対して整備に必要な金額を記憶した料金テーブル（図示略）を参照し、整備推奨度が一定度数以上である項目の整備に必要な金額を積算した見積額を第二提案書４２に記載してもよい。

【0051】

図１４は、情報処理装置１の処理の一例を説明するフローチャートである。情報処理装置１の処理部１１は、例えば、店舗装置２から車検対象車両の車両情報が送信されると、以下の処理を開始する。処理部１１は、店舗装置２から車検対象車両の車両情報を受信する（Ｓ１）。処理部１１は、店舗装置２から受信した車両情報を車両情報テーブル１２１に記憶する（Ｓ２）。処理部１１は、車検対象車両の車両情報を学習モデルＭに入力し（Ｓ３）、整備が必要とされる項目の要否情報を、項目毎に出力する（Ｓ４）。処理部１１は、Ｓ４において入力された車両情報に含まれる各情報の、要否情報の出力に係る寄与度を算出し（Ｓ５）、算出した寄与度に基づいて車両情報のうちの主要要因を特定する（Ｓ６）。処理部１１は、Ｓ４において出力した要否情報及びＳ６において特定した主要要因を店舗装置２に送信し（Ｓ７）、処理を終了する。

【0052】

図１５は、店舗装置の処理の一例を説明するフローチャートである。店舗装置２の処理部２１は、店舗車両情報テーブル２２１から、登録ナンバーに基づいて、車検対象車両に関する過去のレコードのうち最新のレコードを読み出す（Ｓ１１）。処理部２１は、読み出したレコードに格納される車両情報を更新し（Ｓ１２）、新たなレコードを店舗車両情報テーブル２２１に挿入する（Ｓ１３）。処理部２１は、情報処理装置１に新たなレコードに格納される車両情報を送信する（Ｓ１４）。処理部２１は、情報処理装置１から各項目の要否情報及び主要要因を受信する（Ｓ１５）。処理部２１は、情報処理装置１から受信した要否情報及び主要要因を項目毎に出力結果表示画面３に表示する（Ｓ１６）。なお、Ｓ１６において、推奨度が低い項目については出力結果表示画面３に表示されなくてもよい。処理部２１は、店舗車両情報テーブル２２１から車両情報及び整備情報を読み出す（Ｓ１７）。また、処理部２１は、車検履歴テーブルから車検履歴を読み出す（Ｓ１８）。処理部２１は、車両情報、車検履歴、及び整備情報を出力結果表示画面３に表示する（Ｓ１９）。また、処理部２１は、第一提案書４１に第一提案書作成コマンド３５１及び第二提案書作成コマンド３５２を表示する（Ｓ２０）。処理部２１は、第一提案書作成コマンド３５１の選択を受け付け（Ｓ２１）、第一提案書４１を作成する（Ｓ２２）。具体的には、処理部２１は、車両情報欄４１１、前回車検整備欄４１２、直近整備欄４１３、及び推奨車検整備欄４１４を記載することによって第一提案書４１を作成する。印刷装置２４３に印刷させる（Ｓ２３）。処理部２１は、第二提案書作成コマンド３５２の選択を受け付け（Ｓ２４）、各項目の整備推奨度に基づいて第二提案書４２にメッセージを記載する項目を決定する（Ｓ２５）。処理部２１は、メッセージテーブル２２２を読み出し（Ｓ２６）、Ｓ２５において決定された項目と、該当項目に対する主要要因に基づいて第二提案書４２に記載するメッセージを決定する（Ｓ２７）。処理部２１は、第二提案書４２を作成する（Ｓ２８）。具体的には、処理部２１は、車両情報欄４２１、推奨車検整備欄４２４、及びメッセージ欄４２５を記載することによって第二提案書４２を作成する。第二提案書４２を印刷装置２４３に印刷させ（Ｓ２９）、処理を終了する。

【0053】

以上の処理によれば、車検対象車両を検査員によって点検検査することなく、整備を実施する項目の提案書を作成できるので、短時間で車検時における見積りを行うことが可能である。また、車検業者による、整備項目の提案内容を標準化し、提案漏れやばらつきを低減することが可能である。なお、本実施形態においては、情報処理装置１が学習モデルＭによって要否情報の出力を行い、店舗装置２が提案書を作成したが、これに限られない、情報処理装置１及び店舗装置２は、一体の装置として構成されてもよく、一つの装置によって情報処理装置１及び店舗装置２の機能が実現されるものであってもよい。

【0054】

（実施形態２）
以下、実施形態２に係る本発明について図面に基づいて説明する。実施形態２に係る構成の内、実施形態１と同様な構成については同じ符号を付し、その詳細な説明を省略する。実施形態２に係る店舗装置２は、要否情報に関わらず、必須項目を第二提案書４２に記載する。また、実施形態２に係る店舗装置２は、要否情報が出力された項目のうち、部品の交換又は点検（整備）のための料金が不要である無料項目に該当する項目を第二提案書４２に記載する。図１６は、実施形態２に係る店舗装置の構成例を示すブロック図である。実施形態２に係る店舗装置２の記憶部２２は、必須項目テーブル２２３及びメンテナンスパックテーブル２２４が記憶されている。

【0055】

図１７は、必須項目テーブルの一例を示す説明図である。必須項目テーブル２２３は、例えば、車種フィールドと、必須項目フィールドとを含む。車種フィールドには、車種名が格納されている。必須項目フィールドには、車検対象車両の車種に対して、第二提案書４２に必ず記載される項目が格納される。なお、必須項目フィールドには複数の項目が格納されてもよく、また、必須項目テーブル２２３は複数の必須項目フィールドを含んでもよい。

【0056】

図１８は、実施形態２に係る店舗車両情報テーブルの一例を示す説明図である。実施形態２に係る店舗車両情報テーブル２２１は、メンテナンスパックフィールドを含む。メンテナンスパックとは、顧客が、車両の購入時等に加入することによって、後の部品の交換又は点検が無料となるパック商品である。メンテナンスパックパックには複数の種類が存在し、店舗車両情報テーブル２２１のメンテナンスパックフィールドには、メンテナンスパックの種類が格納される。

【0057】

図１９は、メンテナンスパックテーブルの一例を示す説明図である。メンテナンスパックテーブル２２４は、メンテナンスパックフィールドと、複数の無料項目フィールドとを含む。メンテナンスパックフィールドには、メンテナンスパックの種類が格納されている。無料項目フィールドには、メンテナンスパックの種類に対して、部品の交換又は点検（整備）のための料金が不要である無料項目となる項目が格納されている。

【0058】

図２０は、実施形態２に係る第二提案書の一例を示す説明図である。実施形態２に係る第二提案書４２は、必須項目欄４２６及びメンテナンスパック欄４２７を備える。必須項目欄４２６には、必須項目テーブルを参照して特定された、車検対象車両の車種に対する必須項目が記載される。なお、必須項目欄４２６には、車検対象車両の車種に対して必須項目がおすすめである旨が同時に記載される。メンテナンスパック欄４２７には、店舗車両情報テーブル２２１を参照して特定された、車検対象車両の所有者である顧客が加入しているメンテナンスパックの種類と、無料項目とが記載される。なお、処理部２１は、推奨車検整備欄４２４に記載される項目の内、無料項目に該当する項目をハイライト表示してもよい。また、処理部２１は、整備推奨度が一定度数以上である項目のうち、無料項目に該当しない項目のみの整備に必要な金額を積算した見積額を第二提案書４２に記載してもよい。さらに、処理部２１は、必須項目の整備に必要な金額を加算した見積額を第二提案書４２に記載してもよい。

【0059】

図２１は、実施形態２に係る店舗装置の処理の一例を示すフローチャートである。実施形態２に係る店舗装置２の処理部２１は、出力結果表示画面３において第二提案書作成コマンド３５２が選択されると、以下の処理を開始する。処理部２１は、店舗車両情報テーブル２２１を読み出し（Ｓ３１）、車検対象車両の車種を取得する（Ｓ３２）。処理部２１は、必須項目テーブル２２３を読み出し（Ｓ３３）、Ｓ３２において取得した車種に対する必須項目を特定する（Ｓ３４）。処理部２１は、店舗車両情報テーブル２２１を読み出し（Ｓ３５）、車検対象車両のメンテナンスパックの種類を取得する（Ｓ３６）。処理部２１は、メンテナンスパックテーブル２２４を読み出し（Ｓ３７）、Ｓ３２において読み出したメンテナンスパックの種類に対する無料項目を特定する（Ｓ３８）。処理部２１は、Ｓ３４において特定した必須項目、及びＳ３７において特定した無料項目を第二提案書４２に記載する（Ｓ３９）。処理部２１は、第二提案書４２を印刷装置２４３に印刷させ（Ｓ４０）、処理を終了する。なお、必須項目または無料項目は、第一提案書４１にも記載されてもよい。

【0060】

以上の処理によれば、おすすめの項目及び整備のための料金が不要である無料項目が第二提案書４２記載されるので、顧客の車検実施に対する意欲を向上させることが可能である。なお、店舗装置２の処理部２１は、必須項目またはメンテナンスパックに関する情報のうち、一方のみを第二提案書４２に記載してもよい。

【0061】

（実施形態３）
以下、実施形態３に係る本発明について図面に基づいて説明する。実施形態３に係る構成の内、実施形態１と同様な構成については同じ符号を付し、その詳細な説明を省略する。実施形態３においては、学習モデルＭの生成について説明する。

【0062】

図２２は、実施形態３に係る情報処理装置の構成例を示すブロック図である。実施形態３に係る情報処理装置１の記憶部１２は、項目マスターテーブル１２３を記憶している。項目マスターテーブル１２３の詳細については後述する。

【0063】

図２３は、実施形態３に係る店舗装置の構成例を示すブロック図である。実施形態３に係る店舗装置２の記憶部２２は車検履歴テーブル２２５を備える。車検履歴テーブル２２５の詳細については後述する。

【0064】

図２４は、実施形態３に係る車検履歴テーブルの一例を示す説明図である。実施形態３に係る車検履歴テーブル２２５は、例えば、顧客名フィールドと、顧客番号フィールドと、登録ナンバーフィールドと、車検日にちフィールドと、複数の実施整備コード・実施項目フィールドとを含む。顧客名フィールドには、車検対象車両の持ち主である顧客の顧客名が格納される。顧客番号フィールドには、顧客に割り振られた番号が格納される。登録ナンバーフィールドには、自治体により登録された車両のナンバープレートに記載されている登録ナンバーが格納される。車検日にちフィールドには、車検が行われた日にちが格納される。実施整備コード・実施項目フィールドには、上段に車検時に実施された整備に割り振られた各店舗における独自のコードが格納され、下段に車検時に実施された整備の名称が格納される。車検履歴テーブル２２５には、車検業者によって整備が実施された項目についてのデータが格納される。

【0065】

図２５は、項目マスターテーブルの一例を示す説明図である。項目マスターテーブル１２３は、店舗フィールドと、店舗管理番号フィールドと、店舗整備名フィールドと、共通管理番号フィールドと、共通管理項目フィールドとを含む。店舗フィールドには、店舗名が格納される。店舗管理番号フィールドには、各店舗において独自に割り振られた整備に対するコードが格納される。店舗整備名フィールドには、店舗管理番号に対応する整備の名称が格納される。共通管理番号フィールドには、店舗における整備が属する項目の項目番号（共通管理番号）が格納される。共通管理項目フィールドには、店舗における整備が属する項目の項目名が格納される。

【0066】

図２６は、学習モデルＭの生成処理手順の一例を示すフローチャートである。情報処理装置１の処理部１１は、店舗装置２の記憶部２２が記憶する店舗車両情報テーブル２２１から、車両情報を読み出す（Ｓ５１）。処理部１１は、車両情報が読み出された車両に関する車検履歴を、店舗装置２の記憶部２２が記憶する車検履歴テーブル２２５から読み出す（Ｓ５２）。なお、車検履歴テーブル２２５から読み出された車検履歴は、訓練データの元データとなる。情報処理装置１の処理部１１は、項目マスターテーブルを参照し、読み出した車検履歴に含まれる店舗管理番号及び店舗整備名を項目番号及び項目名に変換する（Ｓ５３）。処理部１１は、Ｓ５２において読み出した車検履歴に含まれる車検日にちにおける車両情報と、変換後の車検履歴を対応させ、訓練データを作成する（Ｓ５４）。なお、Ｓ５４において、処理部１１は各店舗の店舗装置２から読み出した大量の車両情報と車検履歴を対応させ、大量の訓練データを作成する。処理部１１は、生成した訓練データに基づき、学習モデルＭを作成する（Ｓ５５）。

【0067】

具体的には、処理部１１は、車両情報を入力データとし、車検履歴に含まれる項目の尤度について１が出力され、車検履歴に含まれない項目の尤度について０が出力されるように各学習モデルＭを最適化する。学習モデルＭがＬＧＢｏｏｓｔにより構築される場合、処理部１１は、学習モデルＭにおける損失関数を最適化（最小化）するよう、例えば勾配降下法を用いてパラメータを調整し、決定着を逐次的に学習する。なお、制御部１０は、いわゆるオーバーフィッティング（過学習）を防止するため、損失関数を最適化する際、全ての説明変数を使用するのではなく、ランダムに決定された割合で説明変数の数を選定して用いる。処理部１１は、損失関数が所定基準を満たすことにより学習を完了する。

【0068】

情報処理装置の処理部１１は、学習済みの学習モデルＭを記憶部１２に記憶させ、（Ｓ５６）、処理を終了する。処理部１１は、各学習モデルＭについて上述の処理を実行する。

【0069】

以上の処理によれば、車両情報が入力された場合に、部品の交換又は点検（整備）が必要な項目の要否情報（尤度）を適切に出力可能に学習された学習モデルＭを生成することが可能である。また、整備を行う項目について店舗ごとに独自の区分分けがされている場合においても、共通管理番号及び共通管理項目に変換する、いわゆる片寄せを行うことで、訓練データに含めることが出来る。これにより、複数の店舗における車検履歴を用いて学習モデルＭを生成することが可能であり、訓練データの数を増加させ、より精度の高い学習モデルＭを生成することが可能である。なお、処理部１１は、学習モデルＭの生成後、上述した処理と同様の方法により、学習モデルＭを再学習させてもよい。なお、本実施形態においては、情報処理装置１の記憶部１２が項目マスターテーブル１２３を記憶し、店舗管理番号から共通管理番号への変換は情報処理装置１の処理部１１によって行われたが、店舗装置２の記憶部２２が項目マスターテーブルを記憶し、店舗管理番号から共通管理番号への変換は店舗装置２の処理部２１によって行われてもよい。

【0070】

（変形例）
上述の各実施形態において、車検は法定車検（道路運送車両法に基づいて行われる車両検査）であるものとして説明したが、これに限るものではない。各実施形態において説明された構成及び処理は、民間企業が実施する任意の車両検査、または車両整備などに同様に適用されてもよい。

【0071】

今回開示した実施の形態は、全ての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。各実施例にて記載されている技術的特徴は互いに組み合わせることができ、本発明の範囲は、特許請求の範囲内での全ての変更及び特許請求の範囲と均等の範囲が含まれることが意図される。また、特許請求の範囲に記載した独立請求項及び従属請求項は、引用形式に関わらず全てのあらゆる組み合わせにおいて、相互に組み合わせることが可能である。さらに、特許請求の範囲には他の２以上のクレームを引用するクレームを記載する形式（マルチクレーム形式）を用いているが、これに限るものではない。マルチクレームを少なくとも一つ引用するマルチクレーム（マルチマルチクレーム）を記載する形式を用いて記載しても良い。

【符号の説明】

【0072】

１ 情報処理装置
１０ 制御部
１１ 処理部
１２ 記憶部
１２１ 車両情報テーブル
１２２ 項目テーブル
１２３ 項目マスターテーブル
１２ａ 記憶媒体
１３ 通信部
２ 店舗装置
２１ 処理部
２２ 記憶部
２２１ 店舗車両情報テーブル
２２２ メッセージテーブル
２２３ 必須項目テーブル
２２４ メンテナンスパックテーブル
２２５ 車検履歴テーブル
２３ 通信部
２４ 入出力Ｉ／Ｆ
２４１ 表示部
２４２ 入力部
２４３ 印刷装置
３ 出力結果表示画面
３１ 車両情報欄
３２ 前回車検整備欄
３３ 直近整備欄
３４ 推奨車検整備欄
３５ コマンド欄
３５１ 第一提案書作成コマンド
３５２ 第二提案書作成コマンド
４１ 第一提案書
４１１ 車両情報欄
４１２ 前回車検整備欄
４１３ 直近整備欄
４１４ 推奨車検整備欄
４２ 第二提案書
４２１ 車両情報欄
４２４ 推奨車検整備欄
４２５ メッセージ欄
４２６ 必須項目欄
４２７ メンテナンスパック欄
Ｍ 学習モデル
Ｎ ネットワーク
Ｐ プログラム
Ｓ 車検提案システム

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19】

【図20】

【図21】

【図22】

【図23】

【図24】

【図25】

【図26】

【手続補正書】

【提出日】2024-10-09

【手続補正1】

【補正対象書類名】特許請求の範囲

【補正対象項目名】全文

【補正方法】変更

【補正の内容】

【特許請求の範囲】

【請求項1】

車検対象車両に関する車両情報を取得し、
前記車両情報を入力した場合に部品の交換又は点検が必要とされる項目の要否情報を出力するように学習された学習モデルに、取得した前記車両情報を入力して要否情報を出力し、
前記要否情報の出力に対する前記車両情報に含まれる前記項目の寄与度を算出し、
前記寄与度に基づいて、前記要否情報の出力に最も大きく影響した前記車両情報のうちの主要要因を特定し、
前記項目と、前記要否情報と、前記主要要因とを列挙して出力する
情報処理方法。

【請求項2】

車検対象車両に関する車両情報を取得し、
前記車両情報を入力した場合に部品の交換又は点検が必要とされる項目の要否情報を出力するように学習された学習モデルに、取得した前記車両情報を入力して要否情報を出力し、
前記要否情報が記載される、車検業者用の第一提案書を作成するコマンドと、前記第一提案書とは異なる、顧客用の第二提案書を作成するコマンドとを出力し、
前記第二提案書において、前記項目と、前記要否情報と、前記要否情報の出力に最も大きく影響した前記車両情報のうちの主要要因と、前記項目及び前記主要要因に応じた、部品の交換または点検を顧客に促進するためのメッセージとを出力する
情報処理方法。

【請求項3】

車検対象車両に関する車両情報を取得し、
前記車両情報を入力した場合に部品の交換又は点検が必要とされる項目の要否情報を出
力するように学習された学習モデルに、取得した前記車両情報を入力して要否情報を出力
し、
前記車検対象車両の車種に対応し、前記要否情報に関わらず提案書に必ず記載する必須項目を記憶したテーブルを参照し、
前記要否情報の出力に関わらず、前記必須項目を前記提案書に記載する
情報処理方法。

【請求項4】

車検対象車両に関する車両情報を取得し、
前記車両情報を入力した場合に部品の交換又は点検が必要とされる項目の要否情報を出力するように学習された学習モデルに、取得した前記車両情報を入力して要否情報を出力し、
予め前記車検対象車両の所有者である顧客ごとに決定されている、前記部品の交換又は点検のための料金が不要である無料項目を記憶したテーブルを参照し、要否情報が出力された項目のうち、前記無料項目に該当する項目を提案書に記載する
情報処理方法。

【請求項5】

前記車両情報は、前記車検対象車両の整備に関する整備情報を含む
請求項１から４のいずれか一つに記載の情報処理方法。

【請求項6】

前記整備情報は、前記車検対象車両の前回整備からの経過日数、走行距離、初年度登録からの経過日数、点検回数、または部品の交換に関する情報を含む
請求項５に記載の情報処理方法。

【請求項7】

前記要否情報は、部品の交換または点検の要否、必要性の尤度、または必要性の尤度の区分を含む
請求項１から４のいずれか一つに記載の情報処理方法。

【請求項8】

前記項目と、前記要否情報と、前記要否情報の出力に最も大きく影響した前記車両情報のうちの主要要因とを列挙して出力する
請求項１から４のいずれか一つに記載の情報処理方法。

【請求項9】

前記要否情報が記載される、車検業者用の第一提案書を作成するコマンドと、前記第一提案書とは異なる、顧客用の第二提案書を作成するコマンドとを出力する
請求項１から４のいずれか一つに記載の情報処理方法。

【請求項10】

前記第二提案書において、前記項目と、前記要否情報と、前記要否情報の出力に最も大きく影響した前記車両情報のうちの主要要因と、前記項目及び前記主要要因に応じたメッセージとを出力する
請求項９に記載の情報処理方法。

【請求項11】

部品の交換または点検の必要性の尤度が所定値以上である前記項目を出力する
請求項１から４のいずれか一つに記載の情報処理方法。

【請求項12】

前記要否情報に関わらず提案書に必ず記載する必須項目を記憶したテーブルを参照し、前記要否情報の出力に関わらず、前記必須項目を前記提案書に記載する
請求項１から４のいずれか一つに記載の情報処理方法。

【請求項13】

前記部品の交換又は点検のための料金が不要である無料項目を記憶したテーブルを参照し、要否情報が出力された項目のうち、前記無料項目に該当する項目を提案書に記載する
請求項１から４のいずれか一つに記載の情報処理方法。

【請求項14】

車検対象車両に関する車両情報を取得し、
前記車両情報を入力した場合に部品の交換又は点検が必要とされる項目の要否情報を出力するように学習された学習モデルに、取得した前記車両情報を入力して要否情報を出力し、
前記要否情報の出力に対する前記車両情報に含まれる前記項目の寄与度を算出し、
前記寄与度に基づいて、前記要否情報の出力に最も大きく影響した前記車両情報
のうちの主要要因を特定し、
前記項目と、前記要否情報と、前記主要要因とを列挙して出力する
処理をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム。

【請求項15】

車検対象車両に関する車両情報を取得し、
前記車両情報を入力した場合に部品の交換又は点検が必要とされる項目の要否情報を出力するように学習された学習モデルに、取得した前記車両情報を入力して要否情報を出力し、
前記要否情報が記載される、車検業者用の第一提案書を作成するコマンドと、前記第一提案書とは異なる、顧客用の第二提案書を作成するコマンドとを出力し、
前記第二提案書において、前記項目と、前記要否情報と、前記要否情報の出力に最も大きく影響した前記車両情報のうちの主要要因と、前記項目及び前記主要要因に応じた、部品の交換または点検を顧客に促進するためのメッセージとを出力する
処理をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム。

【請求項16】

車検対象車両に関する車両情報を取得し、
前記車両情報を入力した場合に部品の交換又は点検が必要とされる項目の要否情報を出
力するように学習された学習モデルに、取得した前記車両情報を入力して要否情報を出力
し、
前記車検対象車両の車種に対応し、前記要否情報に関わらず提案書に必ず記載する必須項目を記憶したテーブルを参照し、
前記要否情報の出力に関わらず、前記必須項目を前記提案書に記載する
処理をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム。

【請求項17】

車検対象車両に関する車両情報を取得し、
前記車両情報を入力した場合に部品の交換又は点検が必要とされる項目の要否情報を出力するように学習された学習モデルに、取得した前記車両情報を入力して要否情報を出力し、
予め前記車検対象車両の所有者である顧客ごとに決定されている、前記部品の交換又は点検のための料金が不要である無料項目を記憶したテーブルを参照し、要否情報が出力された項目のうち、前記無料項目に該当する項目を提案書に記載する
処理をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム。

【請求項18】

車検対象車両に関する車両情報を取得し、
前記車両情報を入力した場合に部品の交換又は点検が必要とされる項目の要否情報を出力するように学習された学習モデルに、取得した前記車両情報を入力して要否情報を出力し、
前記要否情報の出力に対する前記車両情報に含まれる前記項目の寄与度を算出し、
前記寄与度に基づいて、前記要否情報の出力に最も大きく影響した前記車両情報
のうちの主要要因を特定し、
前記項目と、前記要否情報と、前記主要要因とを列挙して出力する
処理部
を備える情報処理装置。

【請求項19】

車検対象車両に関する車両情報を取得し、
前記車両情報を入力した場合に部品の交換又は点検が必要とされる項目の要否情報を出力するように学習された学習モデルに、取得した前記車両情報を入力して要否情報を出力し、
前記要否情報が記載される、車検業者用の第一提案書を作成するコマンドと、前記第一提案書とは異なる、顧客用の第二提案書を作成するコマンドとを出力し、
前記第二提案書において、前記項目と、前記要否情報と、前記要否情報の出力に最も大きく影響した前記車両情報のうちの主要要因と、前記項目及び前記主要要因に応じた、部品の交換または点検を顧客に促進するためのメッセージとを出力する
処理をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム。

【請求項20】

車検対象車両に関する車両情報を取得し、
前記車両情報を入力した場合に部品の交換又は点検が必要とされる項目の要否情報を出
力するように学習された学習モデルに、取得した前記車両情報を入力して要否情報を出力
し、
前記車検対象車両の車種に対応し、前記要否情報に関わらず提案書に必ず記載する必須項目を記憶したテーブルを参照し、
前記要否情報の出力に関わらず、前記必須項目を前記提案書に記載する
処理部
を備える情報処理装置。

【請求項21】

車検対象車両に関する車両情報を取得し、
前記車両情報を入力した場合に部品の交換又は点検が必要とされる項目の要否情報を出力するように学習された学習モデルに、取得した前記車両情報を入力して要否情報を出力し、
予め前記車検対象車両の所有者である顧客ごとに決定されている、前記部品の交換又は点検のための料金が不要である無料項目を記憶したテーブルを参照し、要否情報が出力された項目のうち、前記無料項目に該当する項目を提案書に記載する
処理部
を備える情報処理装置。