特許 7605237 運行管理方法及び運行管理システム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-12-16

(45)【発行日】2024-12-24

(54)【発明の名称】運行管理方法及び運行管理システム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/40 20240101AFI20241217BHJP

   G06Q 10/0639 20230101ALI20241217BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/40

G06Q10/0639

【請求項の数】 4

(21)【出願番号】P 2023044135

(22)【出願日】2023-03-20

(65)【公開番号】P2024134049

(43)【公開日】2024-10-03

【審査請求日】2023-05-24

【前置審査】

(73)【特許権者】

【識別番号】000000170

【氏名又は名称】いすゞ自動車株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002952

【氏名又は名称】弁理士法人鷲田国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】岩男 眞由美

【審査官】野元 久道

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１９－０９１３９４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００９－０１１７０６（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００８－０７１２６３（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｑ １０／００－９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

ドライバーに対して予定されている運行開始時刻及び運行終了時刻を含む運行計画情報を取得する運行計画取得ステップと、
前記運行開始時刻前の前記ドライバーの生体情報を取得する生体情報取得ステップと、
前記運行開始時刻前に前記ドライバーから前記ドライバーの健康に関する自己申告情報を取得する自己申告情報取得ステップと、
取得した前記生体情報及び前記自己申告情報に基づいて、前記運行開始時刻から前記運行終了時刻までの予定運行期間における、前記ドライバーのアラートレベルを判定する判定ステップと、
前記判定の結果を提示する判定結果提示ステップと、
を含み、
前記判定ステップは、
前記生体情報を、第１レベルとそれよりも悪い第２レベルに閾値判定する第１の閾値判定ステップと、
前記自己申告情報を、第１レベルとそれよりも悪い第２レベルに閾値判定する第２の閾値判定ステップと、
前記第１の閾値判定ステップの判定結果と、前記第２の閾値判定ステップの判定結果と、に基づいて、前記予定運行期間における前記ドライバーのアラートレベルを分類するレベル分類ステップと、
を含み、
前記レベル分類ステップでは、前記第１の閾値判定ステップ及び前記第２の閾値判定ステップの判定結果が共に前記第１レベルだった場合に前記アラートレベルを第１のアラートレベルに分類し、前記第１の閾値判定ステップ及び前記第２の閾値判定ステップの判定結果のいずれか一方が前記第１レベルで他方が前記第２レベルだった場合に前記アラートレベルを前記第１のアラートレベルよりもアラートレベルが高い第２のアラートレベルに分類し、前記第１の閾値判定ステップ及び前記第２の閾値判定ステップの判定結果が共に前記第２レベルだった場合に前記アラートレベルを前記第２のアラートレベルよりもアラートレベルが高い第３のアラートレベルに分類し、
前記判定結果提示ステップでは、前記レベル分類ステップで分類したアラートレベルを、前記判定の結果として提示する、
運行管理方法。

【請求項2】

前記第１のアラートレベルは「良好」であり、前記第２のアラートレベルは「注意」であり、前記第２のアラートレベルは「不良」である、
請求項１に記載の運行管理方法。

【請求項3】

前記ドライバーのタイプを分類するステップを、さらに含み、
前記判定ステップでは、取得した前記生体情報及び前記自己申告情報に加えて、分類した前記ドライバーの前記タイプに基づいて、前記ドライバーのアラートレベルを判定する、
請求項１に記載の運行管理方法。

【請求項4】

ドライバーに対して予定されている運行開始時刻及び運行終了時刻を含む運行計画情報を取得する運行計画取得部と、
前記運行開始時刻前の前記ドライバーの生体情報を取得する生体情報取得部と、
前記運行開始時刻前に前記ドライバーから前記ドライバーの健康に関する自己申告情報を取得する自己申告情報取得部と、
取得した前記生体情報及び前記自己申告情報に基づいて、前記運行開始時刻から前記運行終了時刻までの予定運行期間における、前記ドライバーのアラートレベルを判定する判定部と、
前記判定の結果を提示する判定結果提示部と、
を有し、
前記判定部は、
前記生体情報を、第１レベルとそれよりも悪い第２レベルに閾値判定する第１の閾値判定を行うとともに、前記自己申告情報を、第１レベルとそれよりも悪い第２レベルに閾値判定する第２の閾値判定を行い、
前記第１の閾値判定の判定結果と、前記第２の閾値判定の判定結果と、に基づいて、前記第１の閾値判定及び前記第２の閾値判定の判定結果が共に前記第１レベルだった場合に前記アラートレベルを第１のアラートレベルに分類し、前記第１の閾値判定及び前記第２の閾値判定の判定結果のいずれか一方が前記第１レベルで他方が前記第２レベルだった場合に前記アラートレベルを前記第１のアラートレベルよりもアラートレベルが高い第２のアラートレベルに分類し、前記第１の閾値判定及び前記第２の閾値判定の判定結果が共に前記第２レベルだった場合に前記アラートレベルを前記第２のアラートレベルよりもアラートレベルが高い第３のアラートレベルに分類する、
運行管理システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、運行管理方法及び運行管理システムに関する。

【背景技術】

【0002】

トラック等の車両を数多く所有する運送業者は、それらを安全に運行するようにドライバーを管理することが要求されている。

【0003】

運送業者等が使用する運行管理システムとして、勤務中（運転中）のドライバーに着脱可能な生体センサーを装着させ、ドライバーの心拍数や体温などの生体情報を取得し、勤務中の健康状態を管理するものがある（例えば特許文献１参照）。このようなシステムでは、ドライバーが運行中に眠気を感じた場合などに、警告や休息を促すことにより、安全性を高めることが可能となる。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】特開２００２－７４５９９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

ところで、特許文献１のように、運転中のドライバーの生体状態に基づいて健康管理を行う方法においては、運転中のドライバーの健康状態が悪化してからではないと警告などを行うことができないという課題があった。

【0006】

一方で、運行開始前に取得した、ドライバーの生体情報やドライバーの自己申告に基づいて運行計画を作成する方法もある。しかし、この方法では、運行開始時に健康状態が良好であったとしても、運行中に疲労が蓄積して体調不良が発生する場合などには十分に対応できない。

【0007】

本開示は、以上の点を考慮してなされたものであり、運行中のドライバーの健康状態悪化リスクに対して早期に対処することができる、運行管理方法及び運行管理システムを提供する。

【課題を解決するための手段】

【0008】

本開示の運行管理方法の一つの態様は、
ドライバーに対して予定されている運行開始時刻及び運行終了時刻を含む運行計画情報を取得する運行計画取得ステップと、
前記運行開始時刻前の前記ドライバーの生体情報を取得する生体情報取得ステップと、
前記運行開始時刻前に前記ドライバーから前記ドライバーの健康に関する自己申告情報を取得する自己申告情報取得ステップと、
取得した前記生体情報及び前記自己申告情報に基づいて、前記運行開始時刻から前記運行終了時刻までの予定運行期間における、前記ドライバーのアラートレベルを判定する判定ステップと、
前記判定の結果を提示する判定結果提示ステップと、
を含む。

【0009】

本開示の運行管理システムの一つの態様は、
ドライバーに対して予定されている運行開始時刻及び運行終了時刻を含む運行計画情報を取得する運行計画取得部と、
前記運行開始時刻前の前記ドライバーの生体情報を取得する生体情報取得部と、
前記運行開始時刻前に前記ドライバーから前記ドライバーの健康に関する自己申告情報を取得する自己申告情報取得部と、
取得した前記前記生体情報及び前記自己申告情報に基づいて、前記運行開始時刻から前記運行終了時刻までの予定運行期間における、前記ドライバーのアラートレベルを判定する判定部と、
前記判定の結果を提示する判定結果提示部と、
を有する。

【発明の効果】

【0010】

本開示によれば、運行中のドライバーの健康状態悪化リスクに対して早期に対処することができるようになる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】実施の形態における運行管理システムの全体構成を示す図

【図2】実施の形態の運行管理システムの要部構成を示すブロック図

【図3】実施の形態の運行管理システムの動作の説明に供するフローチャート

【図4】アラートレベル判定処理の処理内容を示すフローチャート

【図5】判定部によるレベル分類及び判定の説明に供する図

【図6A】通常型のドライバーに対する判定例を示す図

【図6B】我慢型のドライバーに対する判定例を示す図

【図6C】過敏型のドライバーに対する判定例を示す図

【発明を実施するための形態】

【0012】

以下、本開示の一実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。

【0013】

＜１＞運行管理システムの全体構成
図１は、実施の形態における運行管理システムの全体構成を示す図である。

【0014】

本実施の形態の運行管理システム１は、管理者側システム１０と、ドライバー側システム２０と、クラウド３０と、を有する。

【0015】

管理側システム１０は、端末１１を有する。端末１１は、運送業者の運行管理部門のオフィスに設置されている。端末１１は、いわゆるパソコンであり、管理者Ｍ１の操作に応じて安全運行管理に必要な動作を実行する。

【0016】

端末１１には、ドライバーＤ１に関する、睡眠不足の情報、体調不良の情報、自己申告情報、運行情報などが表示される。管理者Ｍ１は、ドライバーＤ１に対して、点呼時の声掛けやアフターフォローを行う。また管理者Ｍ１は、運行計画を立てて、それを端末１１に入力する。

【0017】

ドライバー側システム２０は、端末２１と生体情報センサー２２とを有する。本実施の形態の場合、端末２１はドライバーＤ１が携帯しているいわゆるスマートフォンであり、生体情報センサー２２はリング型のセンサーである。

【0018】

生体情報センサー２２により取得された生体情報は、端末２１に無線にて送られる。生体情報センサー２２は、生体情報として、睡眠に関する情報と体調に関する情報とを取得する。生体情報センサー２２は、例えば睡眠時の心拍数、体温、呼吸数、ＳｐＯ２などを計測する。

【0019】

なお、生体情報センサー２２としては、腕時計型のものを用いてもよく、要はドライバーＤ１の生体情報を睡眠時も含めて取得できるものであればどのようなものを用いてもよい。

【0020】

端末２１には、生体情報センサー２２と連携してドライバーＤ１の生体情報を計測するためのアプリケーションプログラムと、ドライバーＤ１からの自己申告情報を受け付けるためのアプリケーションプログラムとが予めインストールされている。端末２１が計測する生体情報としては、例えば、睡眠時における、平均心拍数、最低心拍数、平均呼吸数、体温などが含まれる。端末２１には、ドライバーＤ１の生体情報が時系列に蓄積される。

【0021】

また、端末２１には、健康管理アプリケーションプログラムとして、ドライバーＤ１の生体情報に基づいて、ドライバーＤ１の睡眠レベルを判定可能なものがインストールされていてもよい。生体情報に基づいて睡眠レベルを判定する方法は既知のものなので、ここでの詳細な説明は省略する。例えば、端末２１は、生体情報センサー２２からの加速度情報に基づいてドライバーＤ１の寝入り及び目覚めを検出する。また、端末２１は、ドライバーＤ１の心拍数や体温に基づいて睡眠レベルを判定する。端末２１又はクラウド３０によって、睡眠スコアを算出してもよい。

【0022】

クラウド３０は、管理者側システム１０及びドライバー側システム２０と無線にてデータのやりとりが可能な構成とされている。

【0023】

クラウド３０は、管理者側システム１０から管理者見立て情報を入力する。管理者見立て情報とは、管理者Ｍ１が点呼時に観察したドライバーＤ１に関する情報であり、例えばドライバーＤ１が眠そうであるとか、体調が悪そうであるなどといった情報である。

【0024】

また、クラウド３０は、ドライバー側システム２０から、生体情報及び自己申告情報を入力する。

【0025】

また、クラウド３０は、運送業者の所有するトラックなどの車両Ｂ１から運行情報を入力する。運行情報は、車載器によって得られた情報であり、例えば実際の車両Ｂ１が走行していた時間の情報や走行距離の情報である。また、運行情報には、ドライバーの視線などに基づく、ドライバーの眠気の情報などが含まれていてもよい。

【0026】

クラウド３０は、少なくとも記憶装置及び情報処理装置を含んで構成されており、ドライバー側システム２０から入力した生体情報及び自己申告情報、管理者側システム１０から入力した管理者見立て情報、車両Ｂ１から入力した運行情報などを用いて、所定のプラグラムを実行することにより、各種の情報を生成する。

【0027】

クラウド３０は、生成した各種の情報のうち、健康アドバイス情報をドライバー側システム２０の端末２１に、点呼時健康コメント情報を管理者側システム１０の端末１１に送る。点呼時健康コメント情報には、ドライバーＤ１についての、睡眠に関する情報、体調に関する情報、などが含まれる。また、点呼時健康コメント情報には、生体情報及び自己申告情報に基づいて判定された、運行開始時刻から運行終了時刻までの予定運行期間における、ドライバーＤ１のアラートレベルを示す情報が含まれる。

【0028】

＜２＞運行管理システムの要部構成
図２は、本実施の形態の運行管理システムの機能ブロック図である。

【0029】

図２に示した機能ブロックの各要素は、図１の管理者側システム１０、ドライバー側システム２０及びクラウド３０のいずれかに設けられている。具体的には、運行計画取得部１０１は、管理者側システム１０に設けられ、生体情報取得部１０２はドライバー側システム２０に設けられ、判定部１０２は管理者側システム１０に設けられ、提示部１０４は管理者側システム１０に設けられ、睡眠検出部１０５及び体調判定部１０６は管理者側システム１０に設けられ、自己申告情報取得部１０７はドライバー側システム２０に設けられる。

【0030】

なお、判定部１０３、睡眠検出部１０５及び体調判定部１０６は、必ずしも管理者側システム１０に設けられる必要はなく、クラウド３０に設けられてもよく、あるいはドライバー側システム２０に設けられてもよい。

【0031】

実際上、管理者側システム１０、ドライバー側システム２０及びクラウド３０の各々は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）などを備えている。ＣＰＵは、ＲＯＭから処理内容に応じたプログラムを読み出してＲＡＭに展開し、展開したプログラムと協働して図２に示した各部の機能を実現する。なお、図２に示した各部の機能の全部又は一部は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）などのハードワイヤード回路により実現してもよい。運行管理システム１０の各機能ブロックは、１以上のプロセッサ、１以上の電子回路、又はそれらの組合せによって実現可能である。

【0032】

運行計画取得部１０１は、ドライバーＤ１に対して予定されている運行開始時刻及び運行終了時刻を含む運行計画情報を取得する。運行計画は、例えば管理者Ｍ１により端末１１から入力され、クラウド３０又は端末１１などに記憶されている。運行計画取得部１０１は、記憶された運行計画を読み出すことで運行計画を取得する。

【0033】

生体情報取得部１０２は、運行開始時刻前のドライバーＤ１の生体情報を取得する。この生体情報は、端末２１と生体情報センサー２２との連携により計測されたものであり、端末２１、クラウド３０又は端末１１に記憶されている。

【0034】

判定部１０３は、運行開始時刻前のドライバー生体情報に基づいて、運行開始時刻から運行終了時刻までの予定運行期間における、ドライバーＤ１のアラートレベルを判定する。本実施の形態の場合、判定部１０３は、睡眠検出部１０５による検出結果と、体調判定部１０６による判定結果と、ドライバーＤ１の自己申告情報を入力し、これらに基づいて、運行開始時刻から運行終了時刻までの予定運行期間における、ドライバーＤ１のアラートレベルを判定する。ここで「アラートレベル」とは、運行中のドライバーＤ１に眠気や体調不良が生じるリスクのレベルを表すものである。

【0035】

睡眠検出部１０５は、生体情報取得部１０２によって取得された生体情報に基づいてドライバーＤ１の睡眠を検出する。具体的には、睡眠検出部１０５は、ドライバーＤ１の心拍数や体温などに基づいて、ドライバーＤ１の睡眠開始時刻（つまり寝入った時刻）、睡眠終了時刻（つまり目覚めた時刻）及び睡眠時間を検出し、これらを判定部１０３に出力する。

【0036】

体調判定部１０６は、生体情報取得部１０２によって取得された生体情報と、睡眠時検出部１０５によって検出された睡眠情報を入力し、ドライバーＤ１の睡眠中の生体情報に基づいてドライバーＤ１の体調を判定する。例えば、体調判定部１０６は、睡眠時の心拍数が高いほど、ドライバーＤ１に疲労が蓄積しており、ドライバーＤ１の体調が悪いと判定する。本実施の形態では、睡眠時の生体情報に基づいて体調を判定したことにより、非睡眠時の生体情報に基づいて体調を判定する場合よりも、安定した体調判定を行うことができる。

【0037】

なお、体調判定部１０６が判定する体調は疲労度に限らない。体調判定部１０６は、例えば体温や呼吸数、心拍変動などに基づいて、ドライバーＤ１の体調を判定してもよい。

【0038】

自己申告情報取得部１０７は、ドライバーＤ１からの自己申告を受け付ける入力部であり、例えば端末２１のタッチパネルや音声入力部により具現化されている。また、自己申告情報取得部１０７は、例えば端末１１のタッチパネルや音声入力部により具現化されていてもよい。

【0039】

自己申告情報取得部１０７は、運行前に、ドライバーＤ１からの体調などに関する自己申告情報を取得する。運行前とは、例えば運行開始までの所定時間以内（例えば運行前の１時間以内）であったり、点呼時である。自己申告情報とは、例えば、ドライバーＤ１が感じている疲労や体調の度合い、服薬状況などである。

【0040】

判定部１０３の判定処理について、より具体的に説明する。

【0041】

判定部１０３は、運行開始時刻から運行終了時刻までの予定運行期間において、ドライバーＤ１に眠気が生じたり、疲労度が大きくなり過ぎないかなどを判定する。判定部１０３は、運行開始時刻より前の少なくとも１回の睡眠時間を含む期間におけるドライバーＤ１の生体情報を取得し、睡眠時間の長さ及びタイミングに基づいて、ドライバーＤ１が運行予定期間内おいて眠気を覚える可能性を判定する。少なくとも１回の睡眠時間を含む期間は、例えば、少なくとも１日（２４時間）であることが望ましいが、直前の睡眠時間を判定できれば半日（１２時間）程度であってもよい。判定部１０３は、ドライバーＤ１が、運行の開始に最も近い睡眠において取った睡眠時間を算出する。あるいは、運行開始以前の例えば２４時間以内に取った睡眠時間を算出する。また、判定部１０３は、ドライバーＤ１が運行開始の直前の睡眠を終了してから（目覚めてから）運行を終了するまでの時間、すなわち非睡眠予定時間を算出する。

【0042】

そして、判定部１０３は、上記睡眠時間が短いほど、ドライバーＤ１が運行中に眠くなると判定する。加えて、判定部１０３は、上記非睡眠予定時間が長いほど、ドライバーＤ１が運行中に眠くなる可能性が高いと判定する。つまり、本実施の形態では、単なる睡眠時間だけでなく、非睡眠予定時間を加味して、ドライバーＤ１に眠気が生じる可能性が高いか否かを判定する。例えば、判定部１０３は、睡眠時間が閾値Ｘ１より短く、かつ、非睡眠予定時間が閾値Ｘ２より長い場合に、運行中の眠気のアラートレベルを高程度と判定する。また、判定部１０３は、睡眠時間が閾値Ｘ１より短い場合、又は、非睡眠予定時間が閾値Ｘ２より長い場合のいずれか一方である場合、運行中の眠気のアラートレベルを中程度と判定する。判定部１０３は、睡眠時間が閾値Ｘ１以上であり、かつ、非睡眠予定時間が閾値Ｘ２以下である場合に、運行中の眠気のアラートレベルを低程度と判定する。なお、高程度のほうが、運行中に眠気が発生する可能性が高いことを示す。なお、眠気の段階は３段階に限らず、より多段階で判定結果を示してもよい。

【0043】

さらに、判定部１０３は、以下のような、従来の眠気に関する知見を用いた判定を行うと、より好ましい。
・睡眠リズム（昼は覚醒し易く、夜は眠くなる）により、例えば徹夜明けでも点呼の時間は朝なので眠気は無いが勤務終了前に眠くなってしまうこともある。
・連続して起きている時間が長いほど眠気は高まる。

【0044】

加えて、本実施の形態の場合、判定部１０３は、体調判定部１０６により得られたドライバーＤ１の体調、及び、自己申告情報取得部１０７により得られた自己申告情報に基づいて、運行中のドライバーＤ１のアラートレベルを判定する。

【0045】

なお、判定部１０３は、必ずしも、睡眠検出部１０５、体調判定部１０６及び自己申告情報取得部１０７の出力の全てを用いて判定を行う必要なく、例えば睡眠検出部１０５と自己申告情報取得部１０７の出力を用いて上記判定を行ってもよく、あるいは、体調判定部１０６と自己申告情報取得部１０７の出力を用いて上記判定を行ってもよい。要は、生体情報及び自己申告情報に基づいて、運行開始時刻から運行終了時刻までの予定運行期間における、ドライバーＤ１のアラートレベルを判定すればよい。

【0046】

例えば、判定部１０３は、体調判定部１０６から睡眠時の心拍数を取得し、睡眠時の心拍数が閾値Ｈより高い場合、ドライバーＤ１に疲労が蓄積していると判断して、眠気のアラートを判定部１０３の判定結果よりも１段階高めてもよい。また、判定部１０３は、眠気のアラートと体調判定部１０６から得られた体調を示す情報に基づいて、眠気のアラートとは別に、疲労度などの他の体調を示すパラメータを出力することも可能である。

【0047】

提示部１０４は、端末１１の表示部やスピーカーによって具現化されており、判定結果を表示や音声出力によって提示する。提示部１０４は、第２分類ステップでの分類結果以外にも、管理者Ｍ１の操作に応じて、睡眠検出部１０５の検出結果、体調判定部１０６による判定結果などを提示することもできる。提示の内容は、例えば「睡眠時間がいつもより短く、予定運行時間を短くする必要があります。」、「早く目覚めたようで、運行終了頃に睡眠欲求が高まりそうです。昼休みの仮眠を推奨します。」、「体調不良として注意が必要です。早めの休息を推奨します。」、「体調不良として注意が必要です。本人の自覚を確認し、病院での検査も検討してください。」、「本人から体調が悪いので明日休みたいとの申告があります。休暇取得可能かを検討してください。」、「本人から疲れ気味との申告が３日連続してありました。回復しきれていないようです。運行計画を作り直してください。」、「服薬を忘れたようです、詰所で保管の薬を渡してあげてください」などがある。

【0048】

提示部１０４は、判定部１０３による判定結果と、自己申告されたドライバーＤ１のアラートレベルを並べて表示してもよい。例えば、提示部１０４は判定部１０３による睡眠アラートや、体調を示す情報を表示するとともに、自己申告された体調を示す情報を表示してもよい。提示部１０４は例えば、モニターやタブレット端末などであってもよい。

【0049】

図３は、本実施の形態の運行管理システムの動作の説明に供するフローチャートである。

【0050】

ステップＳ１において、運行計画取得部１０１がドライバーＤ１に対して予定されている運行開始時刻及び運行終了時刻を含む運行計画情報を取得する。ステップＳ２において、生体情報取得部１０２が運行開始時刻前のドライバーＤ１の生体情報を取得する。

【0051】

続くステップＳ３において、睡眠検出部１０５がステップＳ２で取得された生体情報に基づいて、ドライバーＤ１の睡眠を検出する。続くステップＳ４において、体調判定部１０６が睡眠時の生体情報に基づいてドライバーＤ１の体調レベルを判定する。続くステップＳ５において、自己申告情報取得部１０７がドライバーＤ１の自己申告情報を取得する。なお、ステップＳ２－Ｓ３と、ステップＳ４と、ステップＳ５の処理は並列して行ってもよい。

【0052】

続くステップＳ６において、判定部１０３が運行開始時刻前の生体情報に基づいて、運行開始時刻から運行終了時刻までの予定運行期間における、ドライバーＤ１のアラートレベルを判定する。本実施の形態では、判定部１０３は、運行開始時刻前の生体情報により得られた睡眠情報及び体調レベルと、自己申告情報とに基づいて、予定運行期間における、ドライバーＤ１のアラートレベルを判定する。

【0053】

続くステップＳ７において、提示部１０４がアラートレベルを提示する。

【0054】

図４は、アラートレベル判定処理（ステップＳ６）の処理内容を示すフローチャートである。また図５は、生体情報及び自己申告情報のレベル分類と、アラートレベルの分類の例を示す図である。

【0055】

図４に示したように、判定部１０３は、アラートレベル判定処理（ステップＳ６）を開始すると、先ず、ステップＳ６ａ１で生体情報が閾値Ｔｈ１以上であるか否かを判定するとともに、ステップＳ６ａ２で自己申告情報が閾値Ｔｈ２以上であるか否かを判定する。ここで、生体情報が閾値Ｔｈ１以上であるということは健康状態が所定レベルよりも良いことを意味する。同様に、自己申告情報が閾値Ｔｈ２以上であるということは健康状態が所定レベルよりも良いことを意味する。

【0056】

判定部１０３は、ステップＳ６ａ１、Ｓ６ａ３、Ｓ６ａ４において、生体情報を閾値判定することで、ドライバーＤ１の健康状態を第１レベル又は第２レベルに分類する。なお、このレベル分類は、生体情報を直接用いて行ってもよいが、本実施の形態の場合には、睡眠検出部１０５の検出結果、体調判定部１０６の判定結果に対して行うようになっている。

【0057】

同様に、判定部１０３は、ステップＳ６ａ２、Ｓ６ａ５、Ｓ６ａ６において、自己申告情報を閾値判定することで、ドライバーＤ１の健康状態を第１レベル又は第２レベルに分類する。

【0058】

次に、判定部１０３は、ステップＳ６ｂ１において、生体情報に基づく健康状態のレベルと自己申告情報に基づく健康状態のレベルの両方が第１レベルであるか判定し、肯定結果を得た場合には（ステップＳ６ｂ１；ＹＥＳ）、ステップＳ６ｂ３に移って、ドライバーＤ１のアラートレベルを「良好」（つまりアラートレベルが低い）と分類する。

【0059】

判定部１０３は、ステップＳ６ｂ１で否定結果を得ると（ステップＳ６ｂ１；ＮＯ）、ステップＳｂ２に移り、生体情報に基づく健康状態のレベルと自己申告情報に基づく健康状態のレベルの両方が第２レベルであるか判定し、肯定結果を得た場合には（ステップＳ６ｂ２；ＹＥＳ）、ステップＳ６ｂ４に移って、ドライバーＤ１のアラートレベルを「不良」（つまりアラートレベルが高い）と分類する。

【0060】

判定部１０３は、ステップＳ６ｂ２で否定結果を得ると（ステップＳ６ｂ２；ＮＯ）、このことは生体情報に基づく健康状態のレベルと自己申告情報に基づく健康状態のレベルのいずれか一方が第１レベルであり、他方が第２レベルであることを意味し、ステップＳｂ５に移り、ドライバーＤ１のアラートレベルを「注意」（つまりアラートレベルが中程度）と分類する。

【0061】

このように、本実施の形態では、判定部１０３は、生体情報と自己申告情報のそれぞれに対して、健康状態をレベル分類する第１分類ステップ（ステップＳ６ａ１～Ｓ６ａ６）と、生体情報と自己申告情報のそれぞれについてのレベル分類結果の組み合わせに基づいて、予定運行期間におけるドライバーＤ１のアラートレベルをレベル分類する第２分類ステップ（ステップＳ６ｂ１～Ｓ６ｂ５）と、を実行する。

【0062】

第２分類ステップでの分類結果（ステップＳ６ｂ１～Ｓ６ｂ５）は、提示部１０４によって提示される。

【0063】

＜３＞まとめ
以上説明したように、本実施の形態によれば、ドライバーＤ１に対して予定されている運行開始時刻及び運行終了時刻を含む運行計画情報を取得する運行計画取得部１０１と、運行開始時刻前のドライバーＤ１の生体情報を取得する生体情報取得部１０２と、運行開始時刻前にドライバーＤ１からドライバーＤ１の健康に関する自己申告情報を取得する自己申告情報取得部１０７と、取得した生体情報及び自己申告情報に基づいて、運行開始時刻から運行終了時刻までの予定運行期間における、ドライバーＤ１のアラートレベルを判定する判定部１０３と、判定の結果を提示する判定結果提示部（提示部１０４）と、を設けた。

【0064】

これにより、管理者Ｍ１は、判定結果提示部（提示部１０４）に提示された内容に基づいて、運行開始時刻から運行終了時刻までの予定運行期間におけるドライバーＤ１のアラートレベルを知ることができるので、ドライバーＤ１に対して適切な声掛けや、適切な運行計画の変更等を行うことができるようになる。この結果、運行中のドライバーの健康状態悪化リスクに対して早期に対処することができる、運行管理システム及び運行管理方法を実現できる。

【0065】

また、図１に示した本実施の形態の運行管理システムによれば、生体情報センサー２２による生体情報の漏れがあった場合でも、ドライバーＤ１の自己申告や管理者Ｍ１の見立てによりサポートすることもできる。

【0066】

上述の実施の形態の構成によれば、管理者Ｍ１は、点呼時のドライバーＤ１の様子、自己申告の内容及び生体情報に基づいて総合的にドライバーＤ１の運行中のアラートレベルを判断できるようになる。

【0067】

上述の実施の形態は、本発明を実施するにあたっての具体化の一例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその要旨、またはその主要な特徴から逸脱することの無い範囲で、様々な形で実施することができる。

【0068】

上述の実施の形態では、判定部１０３は、ドライバーＤ１が運行の開始に最も近い睡眠において取った睡眠時間、あるいは、運行開始以前の例えば２４時間以内に取った睡眠時間を算出するとともに、ドライバーＤ１が運行開始の直前の睡眠を終了してから（目覚めてから）運行を終了するまでの時間を非睡眠予定時間として算出する場合について述べたが、本開示はこれに限らない。

【0069】

例えば、判定部１０３は、睡眠時間及び予定非睡眠時間に加えて、前回の運行までの睡眠時間及び予定非睡眠時間の平均値に基づいて、予定運行期間でのドライバーのアラートレベルを判定するようにしてもよい。

【0070】

このようにすれば、判定部１０３は、今回の運行における睡眠時間と予定非睡眠時間との関係だけでなく、前回の運行までの睡眠時間と予定非睡眠時間との関係を考慮した判定を行うことができるようになる。例えば、予定非睡眠時間に対する睡眠時間の割合が小さくても眠気が生じにくいドライバーや、それとは逆に予定非睡眠時間に対する睡眠時間の割合が大きくないと眠気が生じやすいドライバーがいる。前回の運行までの睡眠時間と予定非睡眠時間との関係を考慮した判定を行うようにすれば、このようなドライバーの個人差を反映した判定を行うことができるようになる。

【0071】

換言すれば、勤務当日の所定時間前だけでなく、所定日数前（２日、５日、１４日など）からの勤務日における睡眠時間と予定非睡眠時間との平均値を算出し、それらの関係も考慮して勤務当日の睡眠時間と予定非睡眠時間との関係を判定して提示することにより、予定運行期間でのドライバーのアラートレベルをより的確に判定できるようになる。

【0072】

上述の実施の形態では、図５に示したように、判定部１０３が、生体情報及び自己申告情報に基づいて、運行開始時刻から運行終了時刻までの予定運行期間における、ドライバーＤ１のアラートレベルを判定する。さらに、この判定を行う際にドライバーＤ１のタイプを考慮した判定を行ってもよい。ドライバーＤ１のタイプは、例えば、通常型、疲れているにもかかわらず疲れていないと自己申告する我慢型、大して疲れていないにもかかわらず疲れていると自己申告する過敏型、などに分類できる。

【0073】

判定部１０３は、生体情報と自己申告情報と、の過去の履歴に基づいて、ドライバーＤ１のタイプを分類する。具体的には、過去の履歴において、客観的な情報である生体情報と自己申告情報とを比較し、生体情報が不良であるにもかかわらず自己申告情報が良い傾向にあるドライバーＤ１を我慢型に分類する。逆に、生体情報が良いにもかかわらず自己申告情報が不良の傾向にあるドライバーＤ１を敏感型に分類する。

【0074】

例えば、個人の自己申告と生体情報の履歴において、自己申告を１軸にプロットし、生体情報を２軸にプロットした分布図から、自己申告と生体情報とが単純な比例的な相関関係でなく偏りがあることに基づいて、ドライバーＤ１のタイプを分類し得る。また、分布の偏りなどを集団の中で比較することで、ドライバーＤ１のタイプを分類し得る。

【0075】

なお、この分類は、生体情報と自己申告情報との過去の履歴に限らず、管理者Ｍ１の見立てに基づいて行ってもよい。つまり、管理者Ｍ１がドライバーＤ１のタイプを判断し、それを端末１１から入力してもよい。判定部１０３は、生体情報及び自己申告情報に加えて、分類されたドライバーＤ１のタイプに基づいて、ドライバーＤ１のアラートレベルを判定する。この判定は、ドライバーＤ１のタイプに応じた重み付け判定と言ってもよい。

【0076】

図６Ａは通常型のドライバーに対する判定例を示す図であり、図６Ｂは我慢型のドライバーに対する判定例を示す図であり、図６Ｃは過敏型のドライバーに対する判定例を示す図である。図６Ａは通常のドライバーに対する判定例は、図５に示した判定例と同じである。

【0077】

図６Ｂの我慢型のドライバーに対する判定例では、自己申告情報が第２レベル（不良）であり生体情報が第１レベル（良）の場合に、判定結果（総合判定）として「注意」ではなく「不良」が出力される。図６Ｃの過敏型のドライバーに対する判定例では、自己申告情報が第２レベル（不良）であり生体情報が第１レベル（良）の場合に、判定結果（総合判定）として「注意」ではなく「良好」が出力される。

【0078】

このように、ドライバーＤ１のタイプを分類し、生体情報及び自己申告情報に加えて、ドライバーＤ１のタイプに基づいて、ドライバーＤ１のアラートレベルを判定することにより（換言すれば、ドライバーＤ１のタイプに応じて自己申告情報を重み付けして判定することにより）、運行開始時刻から運行終了時刻までの予定運行期間における、ドライバーＤ１のアラートレベルをより的確に判定できるようになる。

【0079】

上述の実施の形態では、生体情報及び自己申告情報を第１レベル（良）及び第２レベル（不良）にレベル分類する場合について述べたが、生体情報及び自己申告情報をより細かく分類してもよい。また、上述の実施の形態では、ドライバーＤ１のタイプを通常型、我慢型、過敏型に分類する場合について述べたが、分類はこれに限らない。

【産業上の利用可能性】

【0080】

本開示は、例えば運送業者が安全な運行管理を行うための技術として有用である。

【符号の説明】

【0081】

１ 運行管理システム
１０ 管理者側システム
１１、２１ 端末
２０ ドライバー側システム
２２ 生体情報センサー
３０ クラウド
１０１ 運行計画取得部
１０２ 生体情報取得部
１０３ 判定部
１０４ 提示部
１０５ 睡眠検出部
１０６ 体調判定部
１０７ 自己申告情報取得部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6A】

【図6B】

【図6C】