JP4995046B2

JP4995046B2 - 自動車保険料設定システム

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Publication number: JP4995046B2
Application number: JP2007301563A
Authority: JP
Inventors: 信補高橋; 辰昭長船; 光広松田; 秀典小豆島
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 2007-11-21
Filing date: 2007-11-21
Publication date: 2012-08-08
Anticipated expiration: 2027-11-21
Also published as: JP2009128486A

Description

本発明は、安全運転診断システム及び自動車保険料設定システムに関し、特に、自動車のドライバの安全運転レベルを診断する安全運転診断システム、及び、診断された安全運転レベルに応じて運転者個々の保険料を計算する自動車保険料設定システムに関する。

従来、速度計及び加速度計等によって車両の挙動を計測し、ドライバの安全運転レベル及びドライバの運転技量を判定するシステムが知られている。また、ドライバのリスク運転情報（例えば、急加速及び車間距離等）を計測し、計測されたリスク運転情報基づいて各ドライバの保険料を計算するシステムが知られている。

例えば、特許文献１には、車速パルス、前後加速度計（車両の左右及び前後方向の加速度を計測する加速度計）、及び角加速度計等から車両の挙動の特徴を検出し、ドライバの運転技量を判定する技術が記載されている。

また、特許文献２には、急加速、車間距離、応答遅れ時間（ドライバが前方の障害物を認知し、アクセル及びブレーキを踏むまで、又はハンドルを操作するまでの遅れ時間）、及びスピード違反等のドライバのリスク運転情報に基づいて各ドライバのリスク運転情報に応じた保険料を計算する技術が記載されている。

また、特許文献３には、所定の期間におけるドライバの運転に関する物理データ（例えば、速度違反、急加速、急減速、急ハンドル、ヒヤリハット回数、及び横Ｇ）及び労務データ（例えば、現在時刻及び現在の車両の位置等）を取り込み、取り込まれたデータを統計処理することによって安全運転の帳票を作成する技術が記載されている。
特開２００２−２１１２６５号公報特開２００４−３０１９０号公報特開２００４−２３４２６０号公報

従来のシステムでは、ドライバの安全運転レベル及びドライバの運転技量の判定に、ドライバの運転時の行動の結果として生じる速度、車両の前後方向の加速度、及び車両の左右方向の加速度等の情報を用いる。しかし、安全運転レベル及び運転技量を厳密に判定するためには、ドライバの行動だけでなく、車両の走行環境及びドライバの状態（例えば、わき見運転及び居眠り運転）の情報が必要である。従来のシステムでは、車両の走行環境及びドライバの状態の情報を考慮せずに安全運転レベル及び運転技量を判定しているため、正確な判定が行なうことができない課題がある。

特許文献２には、走行環境の情報として、車間距離及びドライバの応答遅れ時間を用いる例が示されているが、走行環境の情報を用いた厳密なリスク指標の定義がなく、前述した課題と同様に正確な運転診断が行なうことができない。

また、従来のシステムでは、急加速、車間距離、応答遅れ時間、及びスピード違反等のドライバのリスク運転情報に基づいて、個々のドライバのリスク運転情報に応じた保険料を計算するものであるが、運転者の平均リスクレベルから高い場合には保険料が高くなるように所定の加算保険料を加算するものであり、ドライバのリスク運転情報に基づいた具体的な保険料の計算方法が開示されていない。よって、個々のドライバのリスクレベルを把握できた場合でも、ドライバのリスクレベルに応じた適切な保険料を計算できない課題がある。

したがって、第１の課題は、正確なドライバの安全運転レベル及び運転技量を判定することである。

また、第２の課題は、個々のドライバのリスクレベルに応じた保険料を計算する具体的な方法を示すことである。

本発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、ドライバの運転操作に基づいて車両の運転状態を取得し、前記取得した運転状態に基づいて前記ドライバの安全運転レベルを判定する自動車保険料設定システムであって、前記ドライバの識別子を取得するドライバ識別部と、前記車両の運転状態に関する第１の情報を取得し、前記車両の走行環境に関する第２の情報を取得する装置と、前記取得したドライバ識別子、前記第１の情報、及び前記第２の情報を送信する端末と、前記ドライバ識別子、前記第１の情報、及び前記第２の情報を受信し、前記第１の情報及び前記第２の情報に基づいて、前記ドライバ識別子毎に安全運転レベルを判定し、前記安全運転レベルの判定結果に基づいて前記ドライバ識別子毎の前記自動車保険料を算出する計算機と、を備え、前記計算機は、前記安全運転レベルの判定項目であるリスク指標に関する情報を格納するリスク指標データベースと、前記安全運転レベルの判定の結果を格納する判定結果データベースと、前記ドライバ識別子に対応する前記ドライバのうち、事故を起こした前記ドライバが所定期間毎に支払った前記自動車保険料に関する情報を格納する保険料データベースと、を備え、前記受信した第１の情報及び前記受信した第２の情報に基づいて、前記受信したドライバ識別毎に、前記リスク指標の値を算出し、前記算出されたリスク指標の値に基づいて、前記受信したドライバ識別子に対応するドライバについて前記リスク指標毎の前記安全運転レベルを判定し、前記リスク指標データベースに、前記ドライバ識別子、前記算出されたリスク指標の値、及び、前記リスク指標毎の安全運転レベルの判定の結果を対応づけたエントリ情報を格納し、新たな前記第１の情報、及び新たな前記第２の情報を受信した場合に、前記新たに受信した第１の情報及び前記新たに受信した第２の情報に基づいて、新たな前記リスク指標の値を算出し、前記新たに算出されたリスク指標の値に基づいて、前記受信したドライバ識別子に対応する前記ドライバについて前記リスク指標毎の前記安全運転レベルを判定し、前記新たに算出されたリスク指標の値及び新たに判定された前記リスク指標毎の前記安全運転レベルに基づいて、前記リスク指標データベースを更新し、前記所定期間経過後に、前記リスク指標データベースに格納される情報を格納することによって前記判定結果データベースを更新し、前記複数のドライバの前記リスク指標毎の安全運転レベルの判定の結果を前記判定結果データベースから読み出し、前記複数のドライバの前記保険料を前記保険料データベースから読み出し、前記読み出された複数のドライバの前記リスク指標毎の安全運転レベルの判定の結果及び前記読み出された複数のドライバの前記自動車保険料に基づいて、前記安全運転レベルに対応する前記自動車保険料の計算式を生成し、前記生成された計算式を用いて前記ドライバ識別子に対応する前記ドライバの前記自動車保険料を算出することを特徴とする。

本発明の一実施形態によれば、ドライバの安全運転レベル及び運転技量を正確に判定することができる。また、判定結果に基づいて、個々のドライバのリスクレベルに応じた保険料を計算することができる。

本発明の実施の形態の概要は、以下の通りである。

本発明では、第１の課題を解決するために、ドライバの行動に基づいた車両の挙動だけでなく、車両の走行環境及びドライバの状態も考慮し、かつ、具体的なリスク指標に基づいてドライバの安全運転レベル及び運転技量を判定する。

また、第２の課題を解決するために、ドライバのリスク指標及びドライバの事故による支払い保険金のデータベースを構築し、車両から収集したデータを統計処理して保険料に影響するリスク指標を抽出する。抽出したリスク指標と保険料との相関を計算し、計算した相関とリスク情報の値とに基づいて保険料を計算する。

以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。

本発明の実施形態では、保険会社が安全運転診断サービス（ドライバの安全運転レベルの判定及び判定結果に応じたドライバの保険料計算）を行う主体である。ドライバへの安全運転診断サービスは、保険会社以外、例えば、自動車メーカー及びその他の事業会社が行ってもよい。なお、ドライバは、安全運転診断サービスを受けるため、事前に保険会社と契約を結ぶものとする。

図１を用いて安全運転診断システムの情報の流れを説明する。

図１は、本発明の実施形態の安全運転診断システムを構成する装置間の情報の流れを示す。

ドライバは、保険会社と契約を結び、安全運転診断サービスに対応した車載端末１０を端末提供業者から購入する。車載端末１０は、安全運転診断サービス専用の端末でもよいし、カーナビゲーションシステムを改良した端末でもよい。端末には通信手段が備わっており、無線によってテレマセンタサーバ１２０と通信が可能である。なお、通信手段として、ドライバが保有する携帯電話を用いてもよい。

車載端末１０は、テレマセンタサーバ１２０を介して、ドライバの安全運転診断サービスに用いられる個々のドライバの走行情報（車両１の走行環境及びドライバの運転状態の情報）を保険会社サーバ１３０に送信する。保険会社サーバ１３０は、受信した走行情報に基づいて個々のドライバの安全運転レベルの判定を行い、判定結果をデータベースに格納する。

保険会社サーバ１３０は、例えば、ドライバ（契約者）から要求された安全運転レベルの判定結果の送付要求に対して、テレマセンタサーバ１２０を介して、車載端末１０、又は、ドライバ（契約者）が保有する契約者端末（例えば、自宅のＰＣ）１５０に判定結果を送信する。

交通情報提供サーバ１４０は、テレマセンタサーバ１２０を介して、交通情報（例えば、渋滞情報及び事故情報等）を車載端末１０及び保険会社サーバ１３０に送信する。なお、交通情報提供サーバ１４０が送信する交通情報は、車載端末１０が走行情報を取得するトリガの一部として用いられる。

図２は、本発明の実施の形態の安全運転診断システムの構成図を示す。

安全運転診断システムは、車載端末１０、交通情報提供サーバ１４０、テレマセンタサーバ１２０、保険会社サーバ１３０、及び契約者端末１５０を備える。

車載端末１０は、テレマティクスＥＣＵ１０１、通信手段１０２、マンマシンインターフェース１０３、及びディスプレイ１０４を備える。

通信手段１０２は、テレマセンタサーバ１２０と走行情報及び安全運転レベルの判定結果を送受信する。

マンマシンインターフェース１０３は、安全運転診断サービスを受けるドライバを指定する、又は、保険会社サーバ１３０に安全運転レベルの判定結果を要求する。

ディスプレイ１０４は、安全運転レベルの判定結果を表示する装置である。

テレマティクスＥＣＵ１０１は、車両１に搭載される各ＥＣＵから入力された情報に基づいて安全運転に必要な情報を適宜取得する装置である。

テレマティクスＥＣＵ１０１には、時計１１０、各種センサ情報部１１、エンジン・変速機ＥＣＵ１２、ブレーキ制御ＥＣＵ１３、車間距離制御ＥＣＵ１４、横滑り防止制御ＥＣＵ１５、トラクション制御ＥＣＵ１６、レーンキーピングアシストＥＣＵ１７、顔画像計測ＥＣＵ１８、情報系ＥＣＵ１９、ＧＰＳレシーバ２０、及びシートアジャスタ１１１から情報が入力される。

時計１１０は、現在時刻の情報をテレマティクスＥＣＵ１０１に入力する。

各種センサ情報部１１は、車の速度及び加速度等の情報を車両１の運転状態に関する情報として取得し、取得した情報をテレマティクスＥＣＵ１０１に入力する。

エンジン・変速機ＥＣＵ１２は、エンジン及びアクセルを制御することによって、車両１の速度を変更する制御装置である。

ブレーキ制御ＥＣＵ１３は、ドライバがブレーキペダルを踏んだ場合に、ブレーキペダルの踏み込み量に応じて四輪に加えられるブレーキ液圧を調圧し、車輪の回転を制御する装置である。また、車間距離制御ＥＣＵ１４からブレーキを制御するように指示された場合に、四輪に加えられるブレーキ液圧を調圧し、車輪の回転を自動制御する。ブレーキ制御ＥＣＵ１３は、ブレーキの操作状態を車両１の運転状態に関する情報としてテレマティクスＥＣＵ１０１に入力する。

車間距離制御ＥＣＵ１４は、ドライバの運転車両と先行車両との車間距離をレーダで計測し、車間距離が短く危険になった場合、ドライバに警報を発し、ブレーキ制御ＥＣＵ１３にブレーキを制御するように指示する装置であり、ドライバの運転負荷を軽減する。車間距離制御ＥＣＵ１４は、車間距離を車両１の走行環境に関する情報としてテレマティクスＥＣＵ１０１に入力する。

横滑り防止制御ＥＣＵ１５は、四輪のブレーキ力をそれぞれ独立に制御し、滑り易い路面における横滑りを防止する制御装置である。横滑り防止制御ＥＣＵ１５は、横滑りを防止する制御が作動したこと示す情報を車両１の走行環境に関する情報としてテレマティクスＥＣＵ１０１に入力する。

トラクション制御ＥＣＵ１６は、滑り易い路面におけるタイヤの空転（タイヤのスリップ率）を検出し、エンジンを制御する（例えば、エンジンの出力を下げる）ことによって、タイヤがなるべく路面を捉えるように制御する制御装置である。トラクション制御ＥＣＵ１６は、タイヤの空転に基づいたエンジンの制御が作動したことを示す情報を車両１の走行環境に関する情報としてテレマティクスＥＣＵ１０１に入力する。

レーンキーピングアシスト制御ＥＣＵ１７は、車載の画像センサ等によって走行レーンからの逸脱を判定してドライバに警告を発し、ステアリングを自動操作する制御装置である。走行レーンからの逸脱の判定は、例えば、画像センサ等のカメラによって車両１の前方の左右にある白線を認識し、認識した白線から四輪が逸脱した状態（例えば、四輪が白線上に乗った状態）であるかを判定することである。レーンキーピングアシスト制御ＥＣＵ１７は、四輪が白線から逸脱したことを示す情報を車両１の走行環境に関する情報としてテレマティクスＥＣＵ１０１に入力する。

顔画像計測ＥＣＵ１８は、ドライバの前面に設置されたカメラによってドライバの顔画像を計測し、画像処理技術を用いて、計測した顔画像からドライバの顔が横に向く動作及びまぶたの閉じ具合を検出するものである。検出した状態によって、ドライバのわき見運転及び居眠り運転を判定し、ドライバに警告を発する装置である。顔画像計測ＥＣＵ１８は、わき見運転及び居眠り運転の状態を車両１の運転状態に関する情報としてテレマティクスＥＣＵ１０１に入力する。

情報系ＥＣＵ１９は、方向指示器（ウインカー）及びハザードランプの制御を行う装置である。情報系ＥＣＵ１９は、方向指示器及びハザードランプが作動したことを示す情報を車両１の運転状態に関する情報としてテレマティクスＥＣＵ１０１に入力する。

ＧＰＳレシーバ２０は、人工衛星から送信された電波を受信することによって、車両１の位置情報を検出する装置である。検出した車両１の位置情報に基づいて、交通情報提供サーバ１４０等から車両１の位置周辺の交通情報が取得する。ＧＰＳレシーバ２０は、検出した車両１の位置情報を車両１の走行環境に関する情報としてテレマティクスＥＣＵ１０１に入力する。

シートアジャスタ１１１は、車両１を運転するドライバに応じて、座席の位置及びステアリングの位置等を自動に調整する装置である。具体的には、予めドライバの識別子（ドライバＩＤ）と座席の位置及びステアリングの位置等を対応させて登録する。そして、各ドライバが車両１を運転する時に、ドライバの識別子をマンマシンインターフェース１０３から入力することによって、自動的に座席の位置及びステアリングの位置等が各ドライバに合わせて調整される。

前述した各ＥＣＵの機能は、プリクラッシュセーフティシステム（先行車両及び前方の障害物との衝突を軽減するシステム）として利用することができる。各ＥＣＵは、運転支援機能が作動したか否かの情報、及び各ＥＣＵが取得する車間距離及び車速等の情報を、テレマティクスＥＣＵ１０１に入力する。運転支援機能とは、通常の運転操作では作動しないが、所定の運転条件が成立したときに作動する機能である。なお、ブレーキ制御ＥＣＵ１３、横滑り防止制御ＥＣＵ１５、トラクション制御ＥＣＵ１６、レーンキーピングアシストＥＣＵ１７、及び顔画像計測ＥＣＵ１８は、それぞれ運転支援を行うＥＣＵである。また、エンジン・変速機ＥＣＵ１２、車間距離制御ＥＣＵ１４、及び情報系ＥＣＵ１９は、それぞれ運転支援を行わないＥＣＵである。

テレマティクスＥＣＵ１０１では、通信手段１０２を介して、各ＥＣＵから入力された情報（車両１の運転状態に関する情報及び車両１の走行環境に関する情報）をテレマセンタサーバ１２０に送信する。

図３は、本発明の実施形態のテレマティクスＥＣＵ１０１の構成図を示す。

テレマティクスＥＣＵ１０１は、ＣＰＵ２１、ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２３、Ｉ／Ｏ２４を備える。なお、各構成は、それぞれバスによって接続される。

ＲＯＭ２２は、安全運転レベルを判定するために用いられる走行情報を抽出するプログラム及び走行情報を取得するプログラムを格納する。ＣＰＵ２１は、ＲＯＭ２２に格納されているプログラムを実行する。ＲＡＭ２３は、一時的に記憶されるデータを格納する。Ｉ／Ｏ２４は、入力されたアナログ信号をデジタル信号に変換、又は、入力されたデジタル信号をアナログ信号に変換して出力する装置である。

図４は、本発明の実施形態のテレマセンタサーバ１２０の構成図を示す。

テレマセンタサーバ１２０は、ＣＰＵ３１、通信手段３４、ＲＯＭ３３、ＲＡＭ３２、及び運転診断情報ＤＢ３５を備える。なお、各構成は、それぞれバスによって接続される。

ＲＯＭ３３は、運転診断情報ＤＢ３５に格納されている情報を、通信手段３４を介して定期的に保険会社サーバ１３０に送信するプログラムを格納する。通信手段３４は、ネットワークに接続された外部とデータを送受信する装置である。ＣＰＵ３１は、ＲＯＭ３３に格納されているプログラムを実行する。ＲＡＭ３２は、一時的に記憶されるデータを格納する。

運転診断情報ＤＢ３５は、車載端末１０から受信した車載端末１０の識別子（車載端末ＩＤ）、及び、ドライバを識別するためにドライバが入力したドライバの識別子（ドライバＩＤ）に対応する走行情報を一時的に格納する。なお、車載端末ＩＤは、ドライバが車載端末１０を購入するときに予め設定されているＩＤであり、テレマティクスＥＣＵ１０１に記憶されている。

なお、テレマセンタサーバ１２０は、マンマシンインターフェースを備えて、テレマセンタサーバ１２０の管理者等が運転診断情報ＤＢ３５に格納される情報を追加、変更、及び削除してもよい。

図５は、本発明の実施形態の保険会社サーバ１３０の構成図を示す。

保険会社サーバ１３０は、ＣＰＵ４１、マンマシンインターフェース４２、通信手段４３、ＲＯＭ４４、ＲＡＭ４５、契約者情報ＤＢ４０１、車載端末情報ＤＢ４０２、リスク指標ＤＢ４０３、診断結果ＤＢ４０４、保険料計算基礎データＤＢ４０５、個人別保険料ＤＢ４０６、及び支払い保険金ＤＢ４０７を備える。なお、各構成は、それぞれバスによって接続される。

ＲＯＭ４４は、通信手段４３を介して、テレマセンタサーバ１２０から情報を受信するプログラム及び安全運転診断サービスの診断結果を車載端末１０に送信するプログラムを格納する。通信手段４３は、ネットワークに接続された外部とデータを送受信する装置である。ＣＰＵ４１は、ＲＯＭ４４に格納されているプログラムを実行する。ＲＡＭ４５は、一時的に記憶されるデータを格納する。マンマシンインターフェース４２は、保険会社サーバ１３０の管理者等が各ＤＢに格納される情報を追加、変更、及び削除する。

契約者情報ＤＢ４０１は、安全運転診断サービスを受けるドライバの情報（サービス加入者情報）を格納する。なお、契約者情報ＤＢ４０１の詳細は、図６を用いて後述する。

車載端末情報ＤＢ４０２は、車載端末１０の情報（車載端末ＩＤ）と対応するサービス加入者情報（ドライバＩＤ）を格納する。なお、車載端末情報ＤＢ４０２の詳細は、図７を用いて後述する。

リスク指標ＤＢ４０３は、テレマセンタサーバ１２０から受信する車載端末１０及びドライバの情報と、ドライバの安全運転レベルを判定するために用いられる走行情報とを格納する。なお、リスク指標ＤＢ４０３の詳細は、図１２を用いて後述する。

診断結果ＤＢ４０４は、リスク指標ＤＢ４０３に格納されている情報に基づいて判定された各ドライバの安全運転レベルの判定結果を格納する。なお、診断結果ＤＢ４０４の詳細は、図１３を用いて後述する。

保険料計算基礎データＤＢ４０５は、診断結果ＤＢ４０４に格納されている安全運転レベルの判定結果に基づいて保険料を計算するために用いられる基礎データを格納する。なお、保険料計算基礎データＤＢ４０５の詳細は、図１９を用いて後述する。

個人別保険料ＤＢ４０６は、保険料計算基礎データＤＢ４０５に格納されている基礎データを用いて計算された月別の妥当保険料を、ドライバＩＤに対応して格納する。なお、個人別保険料ＤＢ４０６の詳細は、図２１を用いて後述する。

支払い保険金ＤＢ４０７は、ドライバＩＤに対応した過去の事故の支払い保険金額を格納する。なお、支払い保険金ＤＢ４０７の詳細は、図１６を用いて後述する。

図６は、本発明の実施形態の契約者情報ＤＢ４０１に格納される情報の例を示す。

契約者情報ＤＢ４０１は、ドライバＩＤ、氏名、生年月日、住所、及びその他の情報を格納する。

ドライバＩＤは、契約者を識別する一意のＩＤである。氏名は、契約者の氏名の情報である。生年月日は、契約者の生年月日の情報である。住所は、契約者の住所の情報である。その他は、例えば、契約者の性別及び年齢等の情報である。

図７は、本発明の実施形態の車載端末情報ＤＢ４０２に格納される情報の例を示す。

車載端末情報ＤＢ４０２は、車載端末ＩＤ及びドライバＩＤを格納する。

車載端末ＩＤは、車載端末１０を識別する一意のＩＤである。ドライバＩＤは、契約者を識別する一意のＩＤである。

次に、車載端末１０、テレマセンタサーバ１２０、及び保険会社サーバ１３０によって実行される安全運転診断システムの処理、及び、保険会社サーバ１３０に備わるＤＢの詳細を説明する前に、本発明の実施形態のドライバの安全運転レベルを判定するために用いられるリスク指標について説明する。

図８は、本発明の実施形態のリスク指標の例を示す。

保険会社サーバ１３０は、車載端末１０から各ドライバの走行情報を受信し、受信した走行情報に基づいて図８に示すリスク指標の値（リスク情報）を計算する。計算されたリスク情報は、安全運転レベルの判定に用いられる。

項目１（Ｎｏ．１）は、プリクラッシュセーフティ（ＡＢＳ、トラクション制御、横滑り防止装置、レーンキーピングアシスト、及び自動ブレーキ等）と呼ばれる運転支援機能の動作状況に基づいたリスク指標である。

一般に、運転支援機能の作動が短期間に頻繁に起こる場合は、事故リスクが高いと考えられる。なお、運転支援機能の作動を検出する計測情報として、運転支援機能の制御が作動したことを知らせるフラグ及び作動した時刻等が用いられる。

項目１のリスク指標の一つとして、単位走行距離あたりの制御支援動作回数（制御支援動作回数／走行距離）及び単位走行時間あたりの制御支援動作回数（制御支援動作回数／走行時間）が用いられる。制御支援動作回数とは、運転支援機能が作動した回数である。また、別の指標として、単位走行距離（例えば、１００ｍ）における制御支援動作回数が閾値（例えば、３回）を超えた場合、閾値を超えた回数Ｎをカウントし、回数Ｎを走行距離及び走行時間で除算したものをリスク指標としてもよい。

項目２（Ｎｏ．２）は、走行レーンの逸脱に基づいたリスク指標である。走行レーン逸脱は、初心者及び老年者等、知らず知らずに犯しているリスクであり、事故原因の一つとして考えられる。なお、走行レーンの逸脱を検出する計測情報として、走行レーンからの逸脱の警報が発生するイベント、及び、警報が発生する前の走行レーンを逸脱しそうな状態等が用いられる。

走行レーンからの逸脱の警報が発生するのは、レーンキーピングアシスト制御によって車の四輪が白線を踏んだことを認識した時である。また、走行レーンを逸脱しそうな状態とは、車の四輪が、白線から所定の距離以内（例えば、２０ｃｍ以内）に接近した状態である。

項目２のリスク指標の一つとして、レーンキーピングアシスト制御の警告回数を走行距離及び走行時間で除算したものが用いられる。また、警告が発生する前の走行レーンを逸脱しそうな状態の回数をカウントし、カウントした回数を走行距離で除算したものが用いられてもよい。

項目３（Ｎｏ．３）は、ブレーキ応答時間に基づいたリスク指標である。一般に、前方の障害物（例えば、前方を走行している車）を発見してからドライバがブレーキを踏むまでの時間が短い場合には、追突等の事故を起こし易い。なお、ブレーキ応答時間を検出する計測情報として、車の速度ｖ及び自車両と先行車両（前方を走行している車両）との車間距離Ｌ等が用いられる。

また、速度ｖ及び車間距離Ｌから適正車間距離Ｌ₀を計算する。適正車間距離Ｌ₀の計算には、図９に示す適正車間距離Ｌ₀と速度ｖとの関係のグラフが用いられる。図９に示す例では、適正車間時間を３秒として、Ｌ₀＝０．８３×ｖで表される適正車間距離が計算される。適正車間時間とは、ある時刻に先行車両が走行している位置に、自車両が達するまでの適正な時間（例えば、先行車両が急にブレーキを踏んだことによって、自車両が先行車両のブレーキに反応してブレーキを踏んだ場合に、自車両が先行車両との衝突を避けられる時間）である。また、先行車両と自車両との相対速度に応じて図９に示す特性（Ｌ₀＝０．８３×ｖによって示される直線）が補正されてもよい。

項目３のリスク指標の一つとして、車間距離Ｌが適正車間距離Ｌ₀より小さい状態であり、相対速度Δｖが所定の閾値以下になったときの時刻をｔ０（先行車が何らかの理由で減速したものとみなす）とし、ドライバがブレーキを踏み始める時刻をｔ１とし、（ｔ１−ｔ０）の平均値（例えば、車間距離Ｌが適正車間距離Ｌ₀以下になった回数あたりの平均値）がブレーキ応答時間として用いられる。ブレーキ応答時間の値が大きい場合、ドライバの認知遅れ及び動作遅れによって事故を起こす確率が高くなる。

項目４（Ｎｏ．４）は、ドライバが適正車間距離Ｌ₀を保って運転しているか否かの判定に基づいたリスク指標である。項目４のリスク指標は、項目３と同様に図９に示す適正車間距離Ｌ₀の情報を用いる。適正車間距離を検出する計測情報として、車の速度ｖ及び前方を走行している車との車間距離Ｌ等が用いられる。

車両速度が略一定の状態で走行している場合に、適正車間距離を逸脱しているか否か、すなわち、先行車両と自車両との車間距離が所定の閾値（適正車間距離×係数β）未満か否かを所定周期（例えば、１分ごと）に測定し、適正車間距離を逸脱した回数Ｎをカウントする。なお、係数βは、閾値を設定する場合に、安全運転レベルの判定の度合いに応じて変更する。例えば、安全運転レベルの判定を厳しくする場合には、適正車間距離を長く設定するために、係数βを１．０より大きい値にする。また、安全運転レベルの判定を緩くする場合には、適正車間距離を短く設定するために、係数βを１．０より短くする。また、安全運転レベルの判定の度合いは、車両１が走行する道路の交通量に対応する。具体的には、交通情報提供業サーバ１４０から取得した交通量の情報に基づいて、車両１が走行している道路が混雑している場合には、安全運転レベルの判定を厳しくし、車両１が走行している道路が混雑していない場合には、安全運転レベルの判定を緩くする。このように、交通量に応じて閾値を補正することができる。

項目４のリスク指標の一つとして、適正車間距離を逸脱した回数Ｎを走行距離、又は、走行時間で除算した値が用いられる。なお、適正車間距離に乗算する係数は１より小さい定数である。

また、車間距離をＬとし、適正車間距離をＬ₀とする。適正車間距離を逸脱したときのＬ₀／Ｌを所定周期で計算し、Ｌ₀／Ｌが所定周期で加算された累積加算値をＬｃとする。そして、リスク指標の一つとして、累積加算値Ｌｃを走行距離、又は、走行時間で除算した値が用いられる。よって、車間距離が短くなった場合も考慮するため、適切に安全運転レベルを判定することができる。

項目５（Ｎｏ．５）は、先行車両が走行しているときのドライバのわき見運転又は居眠り運転の回数に基づいたリスク指標である。わき見運転及び居眠り運転の回数を検出する計測情報として、車の速度ｖ、前方を走行している車との車間距離Ｌ、わき見運転の発生情報、及び居眠り運転の発生情報等が用いられる。わき見運転は、前述したように、顔画像計測ＥＣＵ１８を用いてドライバの顔が横に向く動作等を計測することによって検出される。また、居眠り運転は、顔画像計測ＥＣＵ１８を用いて、ドライバのまぶたを閉じる具合を計測することによって検出される。

項目５のリスク指標の一つとして、車間距離が所定の閾値（適正車間距離×係数γ）より小さい時のわき見又は居眠りの回数Ｎをカウントし、わき見運転又は居眠り運転の回数Ｎを走行距離又は走行時間で除算した値が用いられる。なお、係数γは、閾値を設定する場合に、安全運転レベルの判定の度合いに応じて変更する。例えば、安全運転レベルの判定を厳しくする場合には、適正車間距離を長く設定するために、係数γを１．０より大きい値にする。また、安全運転レベルの判定をゆるくする場合には、適正車間距離を短く設定するために、係数γを１．０より短くする。また、安全運転レベルの判定の度合いは、車両１が走行する道路の交通量に対応する。具体的には、交通情報提供業サーバ１４０から取得した交通量の情報に基づいて、車両１が走行している道路が混雑している場合には、安全運転レベルの判定を厳しくし、車両１が走行している道路が混雑していない場合には、安全運転レベルの判定を緩くする。このように、交通量に応じて閾値を補正することができる。

項目６（Ｎｏ．６）は、ドライバの危険な動作を伴う運転に基づいたリスク指標である。特に、交通量が多い道路での走行は事故リスクを高くする。危険な動作を伴う運転は、例えば、（ａ）ウインカー（方向指示器）作動なし車線変更、及び、（ｂ）ハザードランプなし急停止である。ドライバの危険な動作を伴う運転を検出する計測情報として、（ａ）ウインカー作動なし車線変更には、ウインカー作動信号及びステアリング角度Θ等が用いられる。また、（ｂ）ハザードランプなし急停止には、ハザードランプ作動信号、車両１の前後方向の加速度α、及び交通量ｍの多さ等が用いられる。

交通量ｍは、単位時間（例えば、１分間）あたりに１車線のある地点を通過する車両１の台数（通過車両台数／単位時間）によって定義される。ｍ＞ｍ０（定数）の場合、交通量が多い路線と判定し、交通量が多い状態でウインカーを作動しないで車線を変更した回数をＮ１とし、ハザードランプを作動しないで急停止した回数をＮ２とする。ここで、急停止とは、車両１の加速度が負の値、かつ、車両１の加速度が所定の閾値以下の状態で車両１を停止させることである。

なお、交通量ｍは、運転支援機能が作動した作動時刻と、作動時刻に対応した交通情報提供サーバ１４０からの交通情報とを用いる。また、ドライバの車が走行している地点の交通量ｍが交通情報提供サーバ１４０によって測定されていない場合には、交通情報提供サーバ１４０が交通量ｍを測定している地点のうち、ドライバの車両１が走行している路線上で最も近い地点の情報を用いる。

項目６のリスク指標の一つとして、ウインカー作動なし車線変更の回数Ｎ１及びハザードランプなし急停止の回数Ｎ２を走行距離で除算した値が用いられる。

ここで、図１０に、車線変更時のウインカー（方向指示器）作動のタイミング及び急停止時のハザードランプ点灯のタイミングを示す。図１０に示すタイミングで、ウインカー及びハザードランプの作動がない場合に、ウインカー作動なし車線変更の回数Ｎ１又はハザードランプなし急停止の回数Ｎ２をカウントする。

項目７（Ｎｏ．７）は、交通量が多い道路での急加減速及び急ハンドルに基づいたリスク指標である。これらの運転は、交通量が多い道路で事故リスクを高める。

交通量の多さを前述した交通量ｍを用いて定義し、交通量ｍが所定の閾値を超えた場合（交通量が多いと判定された場合）の急加減速の回数Ｎ１及び急ハンドルの回数Ｎ２をカウントする。急加減速及び急ハンドルを検出する計測情報として、交通量ｍの多さ及び車の加速度等が用いられる。なお、なお、急加減速は、車両１の前後方向の加速度の絶対値が所定の閾値を超えた状態である。また、急ハンドルは、ステアリング角加速度の絶対値が所定の閾値を越えた状態である。

項目７のリスク指標の一つとして、急加減速の回数Ｎ１及び急ハンドルの回数Ｎ２を走行距離で除算した値が用いられる。

次に、図１１を用いて、車載端末１０、テレマセンタサーバ１２０、及び保険会社サーバ１３０によって実行される安全運転診断システムの処理について説明する。

図１１は、本発明の実施形態の運転診断結果を生成する処理及び運転診断結果を表示する処理のフローチャートを示す。

図１１に示す例では、ドライバが車両１を運転中に、保険会社サーバ１３０が、ドライバのリスクデータ（走行情報）を収集し、収集したリスクデータを分析することによって運転診断結果を生成する。また、ドライバが運転診断結果を要求すると、保険会社サーバ１３０が、生成した運転診断結果を車載端末１０に送信し、運転診断結果を受信した車載端末１０が、ディスプレイ１０４に運転診断結果を表示する。

まず、ステップ９０１では、ドライバが、自分のドライバ識別子（ドライバＩＤ）を車載端末１０のマンマシンインターフェース１０３を介して入力する。同じ車を運転する人が複数いる場合、予め、各自のドライバＩＤを設定し、設定された各自のドライバＩＤを用いる。例えば、予め契約時に定められた各ドライバに対するＩＤ（例えば、自分のＩＤを「１」、配偶者のＩＤを「２」等）を入力する。なお、顔画像計測センサ及び指紋認証センサによってドライバを自動判定してもよい。

次に、ステップ９０２では、車載端末１０が、ステップ９０１でドライバから入力された情報を受け取る。なお、車載端末１０は、シートアジャスタ１１１からドライバの識別子（ドライバＩＤ）を自動的に取得してもよい。

次に、ステップ９０３では、車載端末１０が、各ＥＣＵ、速度センサ、及び加速度センサからの情報（走行情報）と、保険会社サーバ１３０からの交通情報とを取得する。

次に、ステップ９０４では、車載端末１０が、ステップ９０３で取得した情報から、ドライバの安全運転レベルの判定に必要な走行情報をテレマセンタサーバ１２０に送信するタイミングであるか否かを判定する。例えば、ステップ９０３で取得した情報に基づいて、自車両と先行車両との車間距離の値が所定の閾値以内になった時に走行情報を送信するタイミングであると判定する。また、運転支援機能が作動した時に走行情報を送信するタイミングであると判定してもよい。

走行情報を送信するタイミングである場合には、処理はステップ９０５に進む。一方、走行情報を送信するタイミングでない場合には、処理はステップ９０３に戻る。

次に、ステップ９０５では、車載端末１０が、通信手段１０２を用いて、車載端末ＩＤ、ドライバＩＤ、及び時刻情報を付加した走行情報をテレマセンタサーバ１２０に送信する。なお、走行情報には、どのリスク指標の項目に関する走行情報であるかを示す情報が含まれる。

次に、ステップ９０６では、テレマセンタサーバ１２０が、ステップ９０５で車載端末１０から送信された情報（車載端末ＩＤ、ドライバＩＤ、及び走行情報）を受信する。そして、受信した走行情報を運転診断情報ＤＢ３５に格納する（ステップ９０７）。なお、運転診断情報ＤＢ３５に格納される情報は、速度、加速度、車間距離、及び運転支援機能の作動を示すフラグ等、リスク情報の計算に用いられる走行情報である。

次に、ステップ９０８では、テレマセンタサーバ１２０が、通信手段３４を用いて、運転診断情報ＤＢ３５に蓄積された運転診断情報を、所定の周期（例えば、１日おき）で保険会社サーバ１３０に送信する。

次に、ステップ９０９では、保険会社サーバ１３０が、ステップ９０８でテレマセンタサーバ１２０から送信された運転診断情報を受信する。そして、受信した運転診断情報に基づいて、各リスク指標のリスク情報及び運転の評価を計算し、計算結果をリスク指標ＤＢ４０３に格納する（ステップ９１０）。なお、ステップ９１０の詳細は、図１４を用いて後述する。

次に、ステップ９１１では、保険会社サーバ１３０が、ステップ９１０で格納されたリスク指標ＤＢ４０３の情報に基づいて、運転診断結果を生成し、生成した運転診断結果を診断結果ＤＢ４０４に格納する。

ステップ９１２では、ドライバが、年月とドライバＩＤとを指定して、指定した年月の運転診断結果の表示を保険会社サーバ１３０に依頼する。

次に、車載端末１０は、テレマセンタサーバ１２０を介して、車載端末ＩＤ、ドライバＩＤ、及び年月の情報を保険会社サーバ１３０に送信する。（ステップ９１３からステップ９１５）。

次に、保険会社サーバ１３０は、受信した車載端末ＩＤ、ドライバＩＤ、及び年月に対応する運転診断結果を診断結果ＤＢ４０４から取得し、取得した運転診断結果を車載端末１０に送信する（ステップ９１６及びステップ９１７）。

次に、ステップ９１８では、車載端末１０が、保険会社サーバ１３０から運転診断結果を受信し、ディスプレイ１０４に、図１３に示す該当年月の運転診断結果を表示する。

図１２は、本発明の実施形態のリスク指標ＤＢ４０３に格納される情報の例を示す。

リスク指標ＤＢ４０３は、データ生成年月、端末ＩＤ、ドライバＩＤ、累積走行距離、リスク指標、リスク運転回数、リスク情報、及び評価）を格納する。リスク指標ＤＢ４０３に格納される情報は、情報が取得された年月、車載端末ＩＤ及びドライバＩＤ毎に生成される。

データ生成年月は、リスク指標ＤＢ４０３に格納される情報が取得された年月である。端末ＩＤは、車載端末１０を一意に識別するＩＤである。ドライバＩＤは、契約者を一意に識別するＩＤである。累積走行距離は、データが生成される年月の累積走行距離である。リスク指標は、各リスク指標の項目である。リスク運転回数は、リスク指標の各項目の判定に用いられる基礎データの値である。リスク情報は、リスク運転回数に基づいて計算されたリスク指標の値である。評価は、リスク情報に基づいて判定されたリスク指標の評価である。

図１２に示す例では、２００７年５月にデータが生成され、車載端末ＩＤが「２０３０００」の車を運転するドライバＩＤ「１」のドライバが、２００７年５月に５００ｋｍ走行したことを示す。

また、リスク運転回数（制御支援動作回数）が１回であり、図８に示す項目１のリスク指標に基づいて計算されたリスク情報の値は２（回／１０００ｋｍ）であり、評価は「Ｄ」であることを示す。具体的には、累積走行距離が５００ｋｍであり、制御支援動作回数が１回であるため、項目１のリスク指標に基づいて計算すると、単位走行距離（１０００ｋｍ）あたりの制御支援作動回数が２回である。そして、制御支援作動回数が２回から４回のドライバの評価が「Ｄ」である場合には、評価が「Ｄ」の結果となる。

リスク運転回数には、各項目のリスク指標に対応する値、例えば、項目１のリスク運転回数には、制御支援動作回数の値が格納される。

なお、評価は、Ａ（良い）、Ｂ（やや良い）、Ｃ（普通）、Ｄ（やや悪い）、及びＥ（悪い）の５段階である。この評価は、計算されたリスク情報の値に基づいて行われる。具体的には、それぞれのリスク情報の値に対して、契約者全体のリスク指標の平均値ａ及び標準偏差σを計算する。一般に、リスク情報の値が高いほど事故リスクが高くなる。よって、リスク情報の値がａ−２σ未満を評価Ａ、ａ−２σ以上ａ−σ未満を評価Ｂ、ａ−σ以上ａ＋σ以下を評価Ｃ、ａ＋σより大きくａ＋２σ以下を評価Ｄ、ａ＋２σより大きい場合を評価Ｅと判定する。これらの判定は、契約者を年齢及び走行距離で各セグメントに分けて、セグメント毎に評価を判定してもよい。

リスク指標ＤＢ４０３に格納される情報は、各月の初めに生成され、初期の状態では、リスク運転回数及びリスク情報の値は０に設定され、評価はＡに設定される。リスク運転回数は、生成された年月である限り、車載端末１０から送信される情報に基づいて増加し、それに伴ってリスク情報の値が更新される。

図１３は、本発明の実施形態の診断結果ＤＢ４０４に格納される情報の例を示す。リスク指標ＤＢ４０３に格納されるリスク情報の値の代わりに、運転に関するコメントを追加している。

コメントは、ドライバの運転に関する評価の診断結果である。なお、コメントは、評価に対応して記憶された情報を呼び出して添付した形である。診断結果ＤＢ４０４に格納される情報は、月が替わり、図１０に示すリスク指標ＤＢ４０３に格納される情報が確定したタイミングで生成される。

図１４は、本発明の実施形態のリスク指標ＤＢ４０３に格納される情報を更新する処理のフローチャートを示す。

まず、ステップ１８０１では、保険会社サーバ１３０が、図８に示す各項目のリスク指標に基づいて、リスク運転回数を計算し、各リスク指標のリスク運転回数を更新する。

ステップ１８０２では、保険会社サーバ１３０が、ステップ１８０１で更新されたリスク運転回数に基づいてリスク情報の値を更新する。

次に、１８０３では、保険会社サーバ１３０が、計算されたリスク情報の値に基づいて評価を更新する。

なお、累積走行距離の情報は、ドライバが運転を開始した時点から運転を終了した時点までのトータル走行距離について、前回の更新時と今回の更新時との差分を計算し、計算した差分を、情報を更新する年月の累積走行距離に加算することによって更新する。

次に、ドライバの安全運転レベルの判定結果に基づいて、保険料を計算する保険料計算システムについて説明する。

保険料計算システムの構成は、図１及び図２と同じであり、個々のドライバ（契約者）の運転診断結果に基づいて保険料を計算する処理が追加される。

図１５に示すフローチャートを用いて、保険料計算の処理を説明する。

図１５は、本発明の実施形態の保険料計算の処理のフローチャートを示す。

ここでは、契約者は、安全運転診断サービス以外に、保険会社と自動車損害保険契約（対人補償、対物補償、及び車両保険等）を結んでいるものとする。また、保険料は、契約者から毎月徴収される。保険料は、運転診断結果に基づいて計算されるものであり、例えば、５月の運転診断結果に基づいて６月の保険料が計算され、計算された保険料が６月に請求される。

まず、ステップ１３０１では、保険会社サーバ１３０が、前述したように、契約者毎にリスク情報の値を計算し、安全運転レベルを判定するとともに、事故を起した契約者の支払い保険金の情報を蓄積する。蓄積期間は、統計処理によってリスクに応じた保険料の計算モデル構築が可能なデータ量が得られる期間（例えば、１年以上）とする。支払い保険金の情報は、契約者毎に、図５に示す支払い保険金ＤＢ４０７に格納される。

図１６は、本発明の実施形態の支払い保険金ＤＢ４０７に格納される情報の例を示す。

支払い保険金ＤＢ４０７は、ドライバＩＤ、及び支払い保険金の情報を格納する。ドライバＩＤは、ドライバを識別する一意の識別子である。支払い保険金は、各年月に保険会社が契約者に支払った保険金である。

次に、図１５のステップ１３０２では、保険会社サーバ１３０が、以下に説明する方法によって、保険料の計算に有効なリスク指標を抽出する。

まず、契約者を年齢、走行距離、及び保険契約内容によって各セグメントに分ける。例えば、年齢を１０歳毎のセグメントに分ける。また、１ヶ月間の走行距離を５００ｋｍ毎のセグメントに分ける。例えば、ある契約者のセグメントは、年齢が３０歳以上４０歳未満であり、月間走行距離が１０００ｋｍ以上１５００ｋｍ未満であり、保険契約内容が対物補償無制限及び対人補償無制限等である。

次に、あるセグメントに属する契約者ｉ（ｉ＝１からｎ）を抽出し、年月ｔの各契約者のリスク指標ｊ（ｊ＝１から７）の値をＲ_ijtとし、支払い保険金の金額をＨ_itとする。支払い保険金の金額は、図１６に示す支払い保険金ＤＢ４０７を参照することによって取得する。次に、Ｒ_ijtの値の平均値及び標準偏差を計算し、前述したように、契約者を５段階評価する。評価毎に契約者の支払い保険金の総和を計算し、計算した各支払い保険金の総和を、各評価に属する契約者数で除算し、各セグメントにおける評価毎の一人当たりの支払い保険金ｙ_kt（ここで、ｋ＝１は評価Ａを表し、ｋ＝２は評価Ｂを表し、ｋ＝３は評価Ｃを表し、ｋ＝４は評価Ｄを表し、ｋ＝５は評価Ｅを表す）を計算する。

図１７は、安全運転レベルの評価毎の一人当たりの保険料をプロットしたグラフを示す。

図１７に示す例では、カテゴリ（セグメント）の年齢が３０歳以上４０歳未満であり、月間走行距離が５００ｋｍ以上１０００ｋｍ未満であり、対人補償が無制限である。また、図８に示すリスク指標の項目１に関するグラフである。

図１７に示すグラフの横軸は、評価ｋ（ｋ＝１、２、３、４、及び５の離散値をとる）を示す。縦軸は、評価毎の一人当たりの支払い保険金の実績ｙ_ktを示す。図１７に示すように、プロットされた値が右肩上がりの直線で近似できる場合には、このリスク指標（項目１）は、保険料計算に有効な指標であることを示す。

プロットされた値が直線近似できるか否かは、以下に説明する仮定した回帰式を用いて回帰分析し、パラメータａ及びｂの推定値とその統計量とを計算することによって判定できる。

ｙ_kt＝ａ・ｋ＋ｂ＋ε （１）
ここで、評価ｋは、ｋ＝１，２，３，４，５であり、パラメータａ及びｂは、回帰係数であり、εは、誤差項である。

回帰分析を行った結果、パラメータａ及びｂのｔ統計量の絶対値が２以上である場合、式として意味があることを示す。また、パラメータａの推定値が正である場合には、右肩上がりの直線である。すなわち、パラメータａ及びｂのｔ統計量の絶対値が２以上、かつ、パラメータａが正の場合、回帰分析を行ったリスク指標が保険料計算に有効な指標であると判定する。ｔ統計量とは、回帰分析を行う対象の母集団の分散を推定し、ある回帰係数が特定の値に等しいか否かを検定するために設定される統計量である。そして、保険会社サーバ１３０は、保険料計算に有効な指標であると判定されたリスク指標を抽出する。

図１７に示す例では、ある年月のデータのみ扱っているが、複数年月のデータを同時に用いて（例えば、パネルデータを用いて）プール回帰分析を行うことによって、分析の信頼性を向上することができる。プール回帰分析とは、分析の対象となる複数のデータを蓄積（プール）し、蓄積したデータを回帰分析することである。例えば、五つの評価毎に複数年月の支払い保険金の値を蓄積し、それぞれ蓄積した値を回帰分析する。

図１８に、複数年月（２００７年３月から５月の３ヶ月間）のデータを用いて、数式（１）に示す回帰式について回帰分析を行った例を示す。前述した七つの項目のリスク指標に関して、前述した計算を行い、保険料計算に有効な指標と判定されたリスク指標を抽出する。なお、この処理は、契約者のセグメント毎に行う。従って、セグメント毎に有効なリスク指標の数又は有効なリスク指標の項目が異なる場合がある。

次に、図１５のステップ１３０３では、保険会社サーバ１３０が、ステップ１３０２で抽出されたリスク指標に基づいてカテゴリ別の保険料計算モデルを構築する。

例えば、あるカテゴリで三つの項目のリスク指標が抽出されたとする。ある年月で、該当カテゴリの各契約者は、三つの項目のリスク指標に関する評価をもつ。ここで、評価を、評価Ａ＝１、評価Ｂ＝２、評価Ｃ＝３、評価Ｄ＝４、及び評価Ｅ＝５として定義する。また、契約者ｉ（ｉ＝１…ｎ）が、三つの評価（ｌ、ｍ、ｎ）をもつとして、同じ評価（ｌ、ｍ、ｎ）をもつ契約者の該当年月の一人あたりの支払い保険金をＲ（ｌ、ｍ、ｎ）とする。変数ｌ、ｍ、及びｎを説明変数とし、Ｒを被説明変数とする以下の回帰式を仮定し、係数パラメータａ１、ａ２、ａ３、及びｂの推定値を回帰分析によって計算する。

Ｒ（ｌ、ｍ、ｎ）＝ａ１・ｌ＋ａ２・ｍ＋ａ３・ｎ＋ｂ＋ε （２）
ここで、変数ｉ、ｍ、及びｎは、１以上５以下の整数であり、εは誤差項である。

係数パラメータａ１、ａ２、ａ３、及びｂの推定値をａｈ１、ａｈ２、ａｈ３、ｂｈとすると、リスクに応じた妥当な保険料Ｒｈの計算モデルは、以下のように表される。

Ｒｈ＝ａｈ１・ｌ＋ａｈ２・ｍ＋ａｈ３・ｎ＋ｂｈ（３）
この計算モデルは、前述した方法で、契約者のセグメント毎に計算する。計算されたモデル（モデルパラメータ）は、図５に示す保険料計算基礎データＤＢ４０５に格納される。

図１９に、本発明の実施形態の保険料計算基礎データＤＢ４０５に格納される情報の例を示す。保険料計算基礎データＤＢ４０５には、カテゴリ別にモデルパラメータ（ａｈ１、ａｈ２、ａｈ３、ｂｈ）が格納される。

カテゴリは、年齢、走行距離、及び補償内容等によって各セグメントに分けられたものである。パラメータは、回帰分析によって計算された係数パラメータの値である。

よって、前月の運転診断結果の評価（ｌ、ｍ、ｎ）から数式（３）を用いて妥当な保険料を計算することができる。前述したように、数式（２）に適用するデータに複数年月にまたがるパネルデータを用いてモデルの信頼性を向上することもできる。なお、ある車両１を複数のドライバが運転する場合には、数式（３）を用いてそれぞれのドライバの妥当保険料を計算し、計算された各妥当保険料を加算した保険料をその車両１の保険料とする。

次に、図１５のステップ１３０４では、保険会社サーバ１３０が、車両１（契約者）毎のリスクに基づいた妥当保険料を計算する。具体的には、契約者が属するカテゴリの保険料計算モデル（計算式）を用いて計算する。例えば、契約者のカテゴリに対応したモデルパラメータを、図５に示す保険料計算基礎データＤＢ４０５を参照して取得し、保険料の計算式を構築し、構築した計算式を用いて保険料を計算する。なお、現行の保険制度では、車両１（契約者）毎の等級によって割引が実施されているため、前述した妥当保険料に、等級に応じた補正を加える必要がある。

次に、図２０を用いて、妥当保険料を車両１（契約者）毎の等級に応じて補正する具体的な方法を説明する。

図２０は、本発明の実施形態の妥当保険料を等級に応じて補正した表を示す。

図２０に示す表は、ドライバ、リスク、ベース妥当保険料、等級に基づく補正係数、補正妥当保険料（１）、及び補正妥当保険料（２）を含む。

例えば、あるカテゴリにドライバＡからＥの５名の契約者が属し、それぞれのリスクと前述した計算方法よって計算された妥当保険料が図２０に示されている。

補正妥当保険料（１）は、例えば、ドライバＡの場合、３×０．５/０．５８＝２．５８…と計算される。なお、０．５８は、等級に基づいた補正係数の平均値である。しかし、計算された妥当保険料のままであると、補正妥当保険料（１）の平均とベース妥当保険料の平均とが一致しない。そこで、両者の平均が一致するよう補正妥当保険料（１）に一律の定数を掛けたものが補正妥当保険料（２）である。すなわち、最終的な妥当保険料を、補正妥当保険料（２）とする。

なお、実際に請求する保険料は、この補正妥当保険料（２）に、人件費及び利益相当額等を加算したものである。補正妥当保険料（２）は、図５に示す個人別保険料ＤＢ４０６に格納される。

図２１は、本発明の実施形態の個人別保険料ＤＢ４０６に格納される情報の例を示す。個人別保険料ＤＢ４０６は、契約者（ドライバ）毎に各年月の保険料の情報を格納する。

ドライバＩＤは、契約者を識別する一意のＩＤである。保険料は、各年月の補正妥当保険料（２）の値である。

このように、判定されたドライバの安全運転レベルに基づいて、回帰分析を用いて保険料の計算モデルを構築し、計算モデルを用いて保険料を計算することによって、各ドライバの保険料を具体的に計算することができる。また、保険料の計算に有効なリスク指標を抽出し、抽出されたリスク指標から計算モデルを構築することによって、各ドライバが支払う保険料を適切に計算することができる。

本発明の実施形態によれば、ドライバの安全運転レベルを正確に判定することができる。また、ドライバの安全運転レベル（リスクレベル）に応じた妥当な保険料を計算することができる。

本発明の実施形態の安全運転診断システムを構成する装置間の情報の流れを示す。本発明の実施形態の安全運転診断システムの構成図を示す。本発明の実施形態のテレマティクスＥＣＵの構成図を示す。本発明の実施形態のテレマセンタサーバの構成図を示す。本発明の実施形態の保険会社サーバの構成図を示す。本発明の実施形態の契約者情報ＤＢに格納される情報の例を示す。本発明の実施形態の車載端末情報ＤＢに格納される情報の例を示す。本発明の実施形態のリスク指標の例を示す。適正車間距離Ｌ₀と速度ｖとの関係のグラフを示す。車線変更時のウインカー（方向指示器）作動のタイミング及び急停止時のハザードランプ点灯のタイミングを示す。本発明の実施形態の運転診断結果を生成する処理及び運転診断結果を表示する処理のフローチャートを示す。本発明の実施形態のリスク指標ＤＢに格納される情報の例を示す。本発明の実施形態の診断結果ＤＢに格納される情報の例を示す。本発明の実施形態のリスク指標ＤＢに格納される情報を更新する処理のフローチャートを示す。本発明の実施形態の保険料計算の処理のフローチャートを示す。本発明の実施形態の支払い保険金ＤＢに格納される情報の例を示す。安全運転レベルの評価毎の一人当たりの保険料をプロットしたグラフを示す。複数年月のデータを用いて回帰分析を行った例を示す。本発明の実施形態の保険料計算基礎データＤＢに格納される情報の例を示す。本発明の実施形態の妥当保険料を等級に応じて補正した表を示す。本発明の実施形態の個人別保険料ＤＢに格納される情報の例を示す。

符号の説明

１車両
１０車載端末
１２０テレマセンタサーバ
１３０保険会社サーバ
１４０交通情報提供サーバ
１５０契約者端末

Claims

ドライバの運転操作に基づいて車両の運転状態を取得し、前記取得した運転状態に基づいて前記ドライバの安全運転レベルを判定する自動車保険料設定システムであって、
前記ドライバの識別子を取得するドライバ識別部と、
前記車両の運転状態に関する第１の情報を取得し、前記車両の走行環境に関する第２の情報を取得する装置と、
前記取得したドライバ識別子、前記第１の情報、及び前記第２の情報を送信する端末と、
前記ドライバ識別子、前記第１の情報、及び前記第２の情報を受信し、前記第１の情報及び前記第２の情報に基づいて、前記ドライバ識別子毎に安全運転レベルを判定し、前記安全運転レベルの判定結果に基づいて前記ドライバ識別子毎の前記自動車保険料を算出する計算機と、を備え、
前記計算機は、
前記安全運転レベルの判定項目であるリスク指標に関する情報を格納するリスク指標データベースと、前記安全運転レベルの判定の結果を格納する判定結果データベースと、前記ドライバ識別子に対応する前記ドライバのうち、事故を起こした前記ドライバが所定期間毎に支払った前記自動車保険料に関する情報を格納する保険料データベースと、を備え、
前記受信した第１の情報及び前記受信した第２の情報に基づいて、前記受信したドライバ識別毎に、前記リスク指標の値を算出し、
前記算出されたリスク指標の値に基づいて、前記受信したドライバ識別子に対応するドライバについて前記リスク指標毎の前記安全運転レベルを判定し、
前記リスク指標データベースに、前記ドライバ識別子、前記算出されたリスク指標の値、及び、前記リスク指標毎の安全運転レベルの判定の結果を対応づけたエントリ情報を格納し、
新たな前記第１の情報、及び新たな前記第２の情報を受信した場合に、前記新たに受信した第１の情報及び前記新たに受信した第２の情報に基づいて、新たな前記リスク指標の値を算出し、
前記新たに算出されたリスク指標の値に基づいて、前記受信したドライバ識別子に対応する前記ドライバについて前記リスク指標毎の前記安全運転レベルを判定し、
前記新たに算出されたリスク指標の値及び新たに判定された前記リスク指標毎の前記安全運転レベルに基づいて、前記リスク指標データベースを更新し、
前記所定期間経過後に、前記リスク指標データベースに格納される情報を格納することによって前記判定結果データベースを更新し、
前記複数のドライバの前記リスク指標毎の安全運転レベルの判定の結果を前記判定結果データベースから読み出し、前記複数のドライバの前記保険料を前記保険料データベースから読み出し、前記読み出された複数のドライバの前記リスク指標毎の安全運転レベルの判定の結果及び前記読み出された複数のドライバの前記自動車保険料に基づいて、前記安全運転レベルに対応する前記自動車保険料の計算式を生成し、
前記生成された計算式を用いて前記ドライバ識別子に対応する前記ドライバの前記自動車保険料を算出することを特徴とする自動車保険料設定システム。
前記計算機は、
前記自動車保険料の計算式を生成する場合に、前記リスク指標の中から前記自動車保険料の計算に有効な前記リスク指標を抽出し、
前記抽出されたリスク指標毎の安全運転レベルの判定の結果を用いて前記自動車保険料の計算式を生成することを特徴とする請求項１に記載の自動車保険料設定システム。
前記計算機は、
前記第１の情報から車両の運転状態が所定の条件を超えた回数と、前記第２の情報から車両の走行環境が所定の条件を越えた回数と、を前記リスク指標の値として算出し、
前記各リスク指標の値と、予め設定された閾値とを比較した結果に基づいて、前記リスク指標毎に前記安全運転レベルを判定することを特徴とする請求項１に記載の自動車保険料設定システム。
前記装置は、
前記車両の運転状態が所定の条件を超えたときに第１の警報を発生し、
前記走行環境が所定の条件を超えたときに第２の警報を発生し、
前記端末は、
前記第１の警報を前記第１の情報として収集し、
前記第２の警報を前記第２の情報として収集し、
前記計算機は、前記第１の情報から単位走行距離当たりの前記第１の警報の回数と、前記第２の情報から単位走行距離当たりの前記第２の警報の回数と、を前記リスク指標の値として算出することを特徴とする請求項３に記載の自動車保険料設定システム。
前記装置は、前記車両の運転状態として車両の動作を示す値、又は、前記ドライバの動作を示す値を前記第１の情報として取得することを特徴とする請求項３に記載の自動車保険料設定システム。
前記車両の動作を示す値は、操舵角、アクセル操作量、ブレーキ操作状態、車速、加速度、及び車輪のスリップ率の少なくとも一つを含み、
前記ドライバの動作を示す値は、ドライバの居眠り回数及びドライバのわき見回数の少なくとも一つを含むことを特徴とする請求項５に記載の自動車保険料設定システム。