JP2024073829A - リース方法及びリースシステム、並びにコンピュータ装置 - Google Patents

Abstract

【課題】リースサービスを適切に提供しやすくする。【解決手段】リース方法が、車両に搭載された蓄電装置に流れる電流の履歴を示す第１データを取得することと、車両のアクセル操作量の履歴を示す第２データを取得することと、車両の走行距離または走行時間を示す第３データを取得することと、第１データ、第２データ、および第３データを用いて車両の事故リスクを求めることと、第１データ、第２データ、および第３データを用いて、リースにより車両に提供されている、蓄電装置を含む消耗品の消耗度を求めることとを含む。【選択図】図４

Description

本開示は、リース方法及びリースシステム、並びにコンピュータ装置に関する。

特開２０２０－１７７６５２号公報（特許文献１）には、車両に搭載される走行用のバッテリの貸出に対してユーザが支払う貸出料金を管理するサーバが、バッテリの満充電容量を車両から収集し、収集された満充電容量が減少するほど貸出料金を低くする技術が開示されている。

特開２０２０－１７７６５２号公報

上記特許文献１に記載される技術では、蓄電装置の消耗（劣化）により蓄電装置の満充電容量が減少するほど蓄電装置の価値も低下するため、満充電容量が減少するほど貸出料金を低くしている。しかしながら、特許文献１では、貸し出された蓄電装置が車両の事故によって故障してしまう可能性について十分な検討がなされていない。貸し出された蓄電装置が車両の事故によって故障してしまうと、蓄電装置の所有者であるリース事業者に損害が発生してしまう。

本開示は、上記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、リースサービスを適切に提供しやすくすることである。

本開示の第１の観点に係る形態に従うと、以下に示すリース方法が提供される。

（第１項）当該リース方法は、車両に搭載された蓄電装置に流れる電流の履歴を示す第１データを取得することと、車両のアクセル操作量の履歴を示す第２データを取得することと、車両の走行距離または走行時間を示す第３データを取得することと、第１データ、第２データ、および第３データを用いて車両の事故リスクを求めることと、第１データ、第２データ、および第３データを用いて、リースにより車両に提供されている、蓄電装置を含む消耗品の消耗度を求めることとを含む。

以下、リースにより車両に提供されている消耗品を、「リース消耗品」と称する場合がある。また、リース消耗品の消耗度を「リース消耗度」と称する場合がある。上記方法によれば、車両の事故リスクとリース消耗度とを適切に求めやすくなる。事故リスクは、車両が事故に遭う可能性を示す。上記方法におけるリース消耗品は、車両に搭載された蓄電装置を含む。蓄電装置に流れる電流（充電電流または放電電流）の履歴と、車両のアクセル操作量の履歴と、車両の走行距離または走行時間とは、リース消耗度および事故リスクの両方に影響し得る。例えば、事故リスクを高めるような荒いアクセル操作で運転される車両では、蓄電装置の電流の変動が激しくなり、蓄電装置が消耗しやすくなる。また、車両の走行距離または走行時間が長くなるほど、事故リスクおよびリース消耗度の各々が上昇する傾向がある。このため、上記方法によれば、少ないデータで事故リスクおよびリース消耗度を的確に求めることが可能になる。そして、リース事業者は、リース消耗品の現在の価値と、リース消耗品が将来劣化（または故障）する可能性とを把握して、リースサービスを適切に提供しやすくなる。

蓄電装置を備える車両は、電力を動力源の全てまたは一部として利用する電動車（ｘＥＶ）であってもよい。ｘＥＶの例としては、ＢＥＶ（電気自動車）、ＨＥＶ（ハイブリッド車）、ＰＨＥＶ（プラグインハイブリッド車）、ＦＣＥＶ（燃料電池車）などが挙げられる。リース消耗品は、上記蓄電装置に加えて、タイヤ、ブレーキ部品（例えば、ブレーキパッド）、および油脂類（例えば、潤滑油、油圧作動油、または冷媒）の少なくとも１つを含んでもよい。

上記第１項に記載のリース方法は、以下に示す第２項または第３項に記載の構成を有し得る。

（第２項）第１項に記載のリース方法が以下の特徴をさらに有する。当該リース方法は、事故リスクおよびリース消耗度を用いてリース諸費用を決定することをさらに含む。リース諸費用は、蓄電装置の交換に関する保険サービスを受けるために車両のユーザが支払う保険料と、リース消耗品を借りるために車両のユーザが支払うリース料金とを含む。リース諸費用を決定することは、車両の事故リスクが低いほど保険料を安くすることと、リース消耗度が大きいほどリース料金を安くすることとを含む。

車両に搭載された蓄電装置は、事故によって故障したり、使用によって劣化（消耗）したりする。故障または劣化によって十分な性能を発揮できなくなった蓄電装置は交換され得る。上記方法では、車両ユーザが、保険サービスにより、例えば無償で（または所定の手数料のみで）、代わりの蓄電装置の提供を受けることができる。また、上記方法では、事故リスクに応じて保険料（例えば、毎月の保険料）を変動させることで、リース事業者が引き受けるリスクの対価を保険料に反映させることができる。また、上記方法では、リース消耗度に応じてリース料金（例えば、毎月のリース料金）を変動させることで、リース消耗品の価値（減価償却費）をリース料金に反映させることが可能である。

（第３項）第１項または第２項に記載のリース方法が以下の特徴をさらに有する。上記消耗品の消耗度を求めることは、車両の蓄電装置を除く車体部分が車両のユーザの所有物であり、かつ、車両の蓄電装置がリースによって車両に提供されている場合に、蓄電装置の消耗度を求めることと、車両の車体部分と蓄電装置との両方がリースによって車両に提供されている場合に、蓄電装置の消耗度と、車体部分に含まれる各消耗品の消耗度とを求めることとを含む。

以下では、車体部分（蓄電装置を除く部分）がユーザの所有物であり、かつ、蓄電装置がリースによってユーザに提供されている車両を、「部分リース車両」と称する。また、車体部分と蓄電装置との両方がリースによってユーザに提供されている車両を、「全部リース車両」と称する。上記方法によれば、部分リース車両と全部リース車両との各々に関してリース消耗品の消耗度を適切に求めやすくなる。

ある形態に従うと、第１項～第３項のいずれか１項に記載のリース方法をコンピュータに実行させるプログラムが提供される。他の形態においては、そのプログラムを配信するコンピュータ装置が提供される。

本開示の第２の観点に係る形態に従うと、以下に示すコンピュータ装置が提供される。

（第４項）当該コンピュータ装置は、プロセッサと、第１項～第３項のいずれか１項に記載のリース方法をプロセッサに実行させるプログラムを記憶する記憶装置とを備える。

上記のコンピュータ装置によれば、前述したリース方法が好適に実行される。

上記第４項に記載のコンピュータ装置は、以下に示す第５項～第７項のいずれか１項に記載の構成を有し得る。

（第５項）上記第４項に記載のコンピュータ装置が以下の特徴をさらに有する。上記記憶装置が、第１期間における第１データ、第２データ、および第３データを含む第１入力データが入力されると、第１期間について評価された事故リスクを出力するように機械学習された第１学習済みモデルと、第２期間における第１データ、第２データ、および第３データを含む第２入力データが入力されると、第２期間における消耗品の消耗進行度を出力するように機械学習された第２学習済みモデルとをさらに記憶している。上記コンピュータ装置は、第２学習済みモデルから出力される消耗品の消耗進行度を用いて、当該消耗品の消耗度を求める。

上記の第１学習済みモデルおよび第２学習済みモデルを用いることで、車両の事故リスクとリース消耗品の消耗度との各々を高い精度で取得することが可能になる。第２期間における消耗品の消耗進行度は、第２期間において消耗品が消耗した程度を示す。第１期間と第２期間とは同じ期間でも異なる期間でもよい。

（第６項）上記第５項に記載のコンピュータ装置が以下の特徴をさらに有する。第１期間および第２期間の各々は、リース対象期間の前に設定された評価期間である。コンピュータ装置は、第１学習済みモデルから出力される消耗品の事故リスクが低いほど、リース対象期間に対するリース料金を安くすることと、第２学習済みモデルから出力される消耗品の消耗進行度が小さいほど、リース対象期間に対するリース料金を安くすることと、消耗品の消耗度が大きいほど、リース対象期間に対するリース料金を安くすることとを実行するように構成される。

上記方法によれば、車両の事故リスクとリース消耗品の消耗進行度とリース消耗品の消耗度とが反映されたリース料金を取得することが可能になる。事故リスクに応じてリース料金を変動させることで、リース事業者が引き受けるリスクの対価をリース料金に反映させることができる。また、リース消耗品の消耗度に応じてリース料金を変動させることで、リース消耗品の減価償却費をリース料金に反映させることができる。さらに、リース消耗品の消耗進行度が大きいほどリース料金を高くすることで、リース消耗品が消耗し過ぎることを抑制できる。

（第７項）上記第５項または第６項に記載のコンピュータ装置において、上記第２入力データが、車両の外気温の履歴を示す第４データをさらに含む。

第２入力データ（第２学習済みモデルの入力データ）として上記第４データを追加することで、リース消耗品の消耗進行度を高い精度で推定しやすくなる。

本開示の第３の観点に係る形態に従うと、以下に示すリースシステムが提供される。

（第８項）当該リースシステムは、第４項～第７項のいずれか１項に記載のコンピュータ装置と、第１データ、第２データ、および第３データをコンピュータ装置へ送信する車両とを含む。

上記のリースシステムによれば、前述したリース方法が好適に実行される。

（第９項）第８項に記載のリースシステムが、車両用の蓄電装置の交換を行う複数の交換ステーションをさらに含む。上記コンピュータ装置は、車両に搭載された蓄電装置の消耗度が所定値以上になった場合に、１つ以上の交換ステーションに対して当該蓄電装置の交換を許可するように構成される。

上記システムによれば、車両に搭載された蓄電装置の消耗度が大きくなった場合に、車両ユーザがその蓄電装置を交換ステーションで交換しやすくなる。

本開示によれば、リースサービスを適切に提供しやすくなる。

本開示の実施の形態に係るリースシステムの概要について説明するための図である。 図１に示した車両の構成について説明するための図である。 本開示の実施の形態に係るコンピュータ装置（サーバ）が管理する情報について説明するための図である。 本開示の実施の形態に係るリース方法において、リース料金を求める方法について説明するための図である。 図４に示した第１学習済みモデルおよび第２学習済みモデルについて説明するための図である。 図４に示した第１学習済みモデルおよび第２学習済みモデルの生成方法について説明するための図である。 本開示の実施の形態に係るリース方法において、リース料金決定に係る処理を示すフローチャートである。 本開示の実施の形態に係るリース方法において、バッテリ管理に係る処理を示すフローチャートである。 本開示の実施の形態に係るリース方法において、車両と交換ステーション端末とが実行するバッテリ交換に係る処理を示すフローチャートである。 本開示の実施の形態に係るリースシステムに含まれる交換ステーションの構成および動作について説明するための図である。 図５に示した第２学習済みモデルの変形例を示す図である。

本開示の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。図中、同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。

図１は、この実施の形態に係るリースシステムの概要について説明するための図である。図１に示すリースシステムは、ディーラ１００と、バッテリ交換ステーション（以下、「ＢＳｔａ」と表記する）２００と、管理センタ５００と、保険サーバ６００とを含む。

管理センタ５００は、自動車に関するリースサービスを提供するサーバである。管理センタ５００は、リースサービスに関する情報を管理する。管理センタ５００は、例えば自動車メーカに帰属する。この実施の形態では、自動車メーカがリース事業者を兼ねる。保険サーバ６００は、保険サービスを提供するサーバである。保険サーバ６００は、保険サービスに関する情報を管理する。保険サーバ６００は、例えば保険業者に帰属する。保険サーバ６００は、管理センタ５００と連携して、上記リースサービスによって貸し出されたバッテリに関する保険サービスを提供する。

上記の保険サービスは、バッテリの交換に関する保険サービスであり、より特定的には、借りたバッテリを劣化または故障させたユーザの賠償責任の少なくとも一部を免除するサービスである。以下では、こうしたバッテリの交換に関する保険を、「バッテリ保険」とも称する。この実施の形態では、ユーザがバッテリ保険の適用を受けることによって、バッテリの所有者（リース事業者）に対するユーザの賠償責任の全部が免除される。より具体的には、ユーザは、貸し出されたバッテリを劣化または故障させたときにバッテリ保険の適用を受けることによって、代わりのバッテリの提供を無償で受けることができる。ユーザは、例えばＢＳｔａ２００において、劣化または故障したバッテリを車両から取り外し、ＢＳｔａ２００が提供する新たなバッテリ（劣化が少ないバッテリ）を車両に取り付けることができる。ただし、バッテリ保険に加入したユーザが常にバッテリ保険の適用を受けられるわけではない。バッテリ保険に加入したユーザは、所定の交換要件を満たす場合に限り、バッテリ保険の適用を受けることができる。交換要件については後述する（図９のＳ４１０参照）。

上記リースサービスでは、部分リース方式と全部リース方式とを含む複数種のリース方式が採用される。部分リース方式は、駆動バッテリのみを貸し出すリース方式である。部分リース方式によってバッテリの貸出しを受けるユーザは、車両のうちバッテリを除く部分（車体部分）を自ら用意する。ユーザは、リース事業者から借りたバッテリを、ユーザ自身が所有する車体に搭載することができる。車体にバッテリが搭載されることによってｘＥＶは走行可能になる。部分リースの契約が終了したら、ユーザはバッテリだけをリース事業者に返却する。一方、全部リース方式では、車両全部（すなわち、車体部分およびバッテリの両方）を貸し出すリース方式である。全部リースの契約が終了したら、ユーザはバッテリだけでなく車両全部をリース事業者に返却する。

自動車メーカは、自らが製造した車両を、ディーラ１００を通じて顧客（車両ユーザ）に提供する。ディーラ１００はサーバ１５０を含む。サーバ１５０は、ディーラ１００が提供した車両に関する情報（車両情報）を車両ＩＤで区別して管理する。そして、サーバ１５０は、管理センタ５００からの要求に応じて、または車両情報が更新されるたびに、管理センタ５００へ最新の車両情報を送信する。

ディーラ１００は、自動車メーカから提供される車体およびバッテリの少なくとも一方を貸し出す。ディーラ１００は、例えば、部分リース方式によって図１に示す車両１０Ａのバッテリ１２Ａをユーザに貸し出してもよい。この場合、車両１０Ａは部分リース車両（以下、「車両Ａ」と表記する場合がある）に相当し、車両１０Ａの車体１１Ａはユーザの所有物になる。そして、車両１０Ａのバッテリ１２Ａは、リースによってユーザに提供され、自動車メーカの所有物になる。また、ディーラ１００は、例えば、全部リース方式によって図１に示す車両１０Ｂをユーザに貸し出してもよい。この場合、車両１０Ｂは全部リース車両（以下、「車両Ｂ」と表記する場合がある）に相当する。そして、車両１０Ｂの全部（車体１１Ｂおよびバッテリ１２Ｂ）が、リースによってユーザに提供され、自動車メーカの所有物になる。

この実施の形態では、保険サーバ６００が、前述した蓄電装置の交換に関する保険サービスに加えて、車体の修理に関する保険サービスを提供する。車体の修理に関する保険サービスは、借りた車体を損傷または故障させたユーザの賠償責任の少なくとも一部を免除するサービスである。以下では、こうした車体の修理に関する保険を、「車体保険」とも称する。車両Ａのユーザは、バッテリ保険に加入し、車体保険には加入しない。車両Ｂのユーザは、バッテリ保険および車体保険の両方に加入する。

この実施の形態では、リース向けの保険に関する保険料がリース料金に含まれる。リース事業者とリース契約を結んだ車両ユーザは、所定の単位期間に対するリース料金を支払うことによって、その単位期間において前述のリースサービスおよび保険サービスを受けることができる。詳細は後述するが、この実施の形態では、単位期間ごとのリース料金が管理センタ５００によって決定される（図７参照）。サービスを受けるための料金が支払われた期間は、サービス対象期間に相当する。以下では、リースサービスおよび保険サービスに共通の対象期間を、「リース対象期間」と称する。この実施の形態では、リース対象期間の長さ（単位期間）を１か月とする。

ＢＳｔａ２００は、車両用（例えば、ｘＥＶ用）のバッテリの交換を行うように構成される。ＢＳｔａ２００はサーバ２５０を含む。この実施の形態に係るリースシステムは複数のＢＳｔａ２００を含む。これらのＢＳｔａ２００は、当該システムの管轄エリアの全域をカバーするバッテリ交換拠点のネットワークが構築されるように、管轄エリア内の各拠点に設置される。また、各ＢＳｔａ２００は、車両修理工場として機能してもよい。各ＢＳｔａ２００は、車体の修理を行うように構成されてもよい。さらに、図１には１つのディーラ１００のみを示しているが、当該システムは、複数のディーラ１００を含んでもよい。これらのディーラ１００は、当該システムの管轄エリアの全域をカバーするリース拠点のネットワークが構築されるように、管轄エリア内の各拠点に設置されてもよい。ディーラ１００とＢＳｔａ２００とが同じ場所（または近隣）に設置されてもよい。

管理センタ５００は、プロセッサ５０１、記憶装置５０２、および通信モジュール５０３を備える。プロセッサ５０１は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）を含む。記憶装置５０２は、格納された情報を保存可能に構成される。記憶装置５０２は、ＨＤ（ハードディスク）ドライブまたはＳＳＤ（Solid State Drive）を含んでもよい。通信モジュール５０３は、例えば有線で通信ネットワークＮＷと接続される。また、サーバ１５０およびサーバ２５０の各々も、例えば有線で通信ネットワークＮＷと接続される。管理センタ５００と保険サーバ６００とサーバ１５０とサーバ２５０とは通信ネットワークＮＷを介して相互に通信可能に構成される。通信ネットワークＮＷは、例えばインターネットと無線基地局とによって構築される広域ネットワークである。通信ネットワークＮＷは携帯電話網を含んでもよい。

以下では、ディーラ１００によって提供された車両を、「車両１０」と称する。この実施の形態に係る車両１０は、図１に示した車両Ａまたは車両Ｂである。図２は、車両１０の構成について説明するための図である。

図２を参照して、車両１０は、車体１１と、車体１１に搭載されたバッテリ１２とを備える。車両１０は、バッテリ１２の電力を用いて走行可能に構成される。車両１０は、例えば内燃機関を備えないＢＥＶである。バッテリ１２としては、公知の車両用蓄電装置（例えば、液式二次電池または全固体二次電池）を採用できる。車両用二次電池の例としては、リチウムイオン電池、ニッケル水素電池が挙げられる。複数の二次電池が組電池を形成してもよい。バッテリ１２は、本開示に係る「蓄電装置」の一例に相当する。

車体１１は、ＥＣＵ１１１と、バッテリＥＣＵ１１２と、ＢＭＳ（Battery Management System）１１２ａと、温調システム１１２ｂと、インレット１１３と、充電器１１４と、ＳＭＲ（System Main Relay）１１５ａと、充電リレー１１５ｂと、運転装置１１６と、アクセル操作部１１７ａと、ブレーキ操作部１１７ｂと、舵角操作部１１７ｃと、車両挙動センサ１１８ａと、外気温センサ１１８ｂと、通信装置１１９とを備える。なお、ＥＣＵは、電子制御装置（Electronic Control Unit）を意味する。車体１１に搭載された各ＥＣＵを含む制御システムには、図示しない補機バッテリから電力が供給される。車体１１は、車両ユーザからの運転操作以外の入力を受け付けるＨＭＩ（Human Machine Interface）をさらに備えてもよい。

ＥＣＵ１１１は、プロセッサ１１１ａと記憶装置１１１ｂとを備えるコンピュータである。記憶装置１１１ｂには、プロセッサ１１１ａに実行されるプログラムのほか、プログラムで使用される情報（例えば、マップ、数式、及び各種パラメータ）が記憶されている。記憶装置１１１ｂは、車両１０に関する各種情報をさらに保有する。これらの情報は車両１０の状況に応じて更新される。図２にはバッテリＥＣＵ１１２の構成を示していないが、バッテリＥＣＵ１１２も、ＥＣＵ１１１と同様のハードウェア構成を有するコンピュータである。ＥＣＵ１１１とバッテリＥＣＵ１１２とは相互に通信可能に構成される。これらのＥＣＵは、例えばＣＡＮ（Controller Area Network）で接続されている。

ＢＭＳ（Battery Management System）１１２ａは、バッテリ１２の状態（例えば、温度、電流、電圧）を検出するためのセンサを含む。ＢＭＳ１１２ａによる検出結果は、バッテリＥＣＵ１１２へ出力される。温調システム１１２ｂは、バッテリ１２の温度調整を行う。温調システム１１２ｂは、ヒータおよび冷却装置の少なくとも一方を含んでもよい。冷却方式は水冷式であってもよい。温調システム１１２ｂは、バッテリＥＣＵ１１２によって制御される。

車両１０は、外部充電（車両外部からの電力によるバッテリ１２の充電）を実行可能に構成される。インレット１１３は、ＥＶＳＥ（Electric Vehicle Supply Equipment）のプラグ（例えば、充電ケーブルのコネクタ）が着脱可能に構成される。充電器１１４は、外部充電のための電力変換回路を含む。充電器１１４はＤＣ／ＤＣ変換回路とＡＣ／ＤＣ変換回路との少なくとも一方を含んでもよい。充電リレー１１５ｂは、充電ラインの接続／遮断を切り替える。図２に示す例では、インレット１１３、充電器１１４、および充電リレー１１５ｂを含む充電ラインが、ＳＭＲ１１５ａとＰＣＵ１１６ａとの間に接続されている。しかしこれに限られず、バッテリ１２とＳＭＲ１１５ａとの間に充電ラインが接続されてもよい。また、図２に示す構成は、外部給電（バッテリ１２から車両外部への給電）を実行できるように変更されてもよい。例えば、図２に示す充電器１１４が充放電器に変更されてもよい。

ＳＭＲ１１５ａは、バッテリ１２からＰＣＵ１１６ａまでの電路の接続／遮断を切り替える。車両１０の走行時には、ＳＭＲ１１５ａが接続状態にされ、充電リレー１１５ｂが遮断状態にされる。バッテリ１２とインレット１１３との間で電力のやり取りが行われるときには、ＳＭＲ１１５ａおよび充電リレー１１５ｂの両方が接続状態にされる。充電器１１４、ＳＭＲ１１５ａ、および充電リレー１１５ｂの各々は、バッテリＥＣＵ１１２によって制御される。バッテリＥＣＵ１１２は、ＥＣＵ１１１から制御指令を受ける。

運転装置１１６は、ＰＣＵ（Power Control Unit）１１６ａと、ＭＧ（Motor Generator）１１６ｂと、ブレーキ装置１１６ｃと、操舵装置１１６ｄとを含む。ＰＣＵ１１６ａおよびＭＧ１１６ｂは、アクセル装置として機能する。ＰＣＵ１１６ａは、ＥＣＵ１１１によって制御され、バッテリ１２から供給される電力を用いてＭＧ１１６ｂを駆動する。ＰＣＵ１１６ａは、例えばインバータおよびＤＣ／ＤＣコンバータを含む。ＭＧ１１６ｂは、車両１０の走行用モータとして機能する。ＭＧ１１６ｂは、ＰＣＵ１１６ａによって駆動され、車両１０の駆動輪を回転させる。また、ＭＧ１１６ｂは、車両１０の制動時（減速時）に回生発電を行い、発電した電力をバッテリ１２へ出力する。なお、車両１０が備える走行用モータの数は任意である。

ブレーキ装置１１６ｃは、例えば、車両１０の各車輪に設けられた制動装置（ブレーキパッドを含む）と、制動装置を駆動するアクチュエータとを含む。この実施の形態では、ブレーキ装置１１６ｃとして油圧式フットブレーキ装置を採用する。操舵装置１１６ｄは、例えば、ＥＰＳ（Electric Power Steering）と、ＥＰＳを駆動するアクチュエータとを含む。

アクセル操作部１１７ａ、ブレーキ操作部１１７ｂ、および舵角操作部１１７ｃの各々には、車両ユーザによる操作量を検出するためのセンサが設けられており、それらの検出値はＥＣＵ１１１へ出力される。車両ユーザによって操作される操作部の形態（ボタン、ペダル、レバーなど）は任意である。例えば、アクセル操作部１１７ａ、ブレーキ操作部１１７ｂ、舵角操作部１１７ｃは、それぞれアクセルペダル、ブレーキペダル、ステアリングホイールであってもよい。

運転装置１１６は、ＥＣＵ１１１からの制御指令に従って車両１０の挙動（加速、減速、曲がる）を制御するように構成される。ＥＣＵ１１１は、アクセル操作部１１７ａ、ブレーキ操作部１１７ｂ、および舵角操作部１１７ｃの各々に対する操作量に基づいて、運転装置１１６に対する制御指令を決定する。アクセル装置（ＰＣＵ１１６ａ）、ブレーキ装置１１６ｃ、および操舵装置１１６ｄの各々は、ＥＣＵ１１１によって制御される。

車両挙動センサ１１８ａは、位置センサと、車速センサと、加速度センサとを含む。車両挙動センサ１１８ａは、走行距離および走行時間の少なくとも一方を計測する走行メータをさらに含む。車両挙動センサ１１８ａは、走行メータとしてオドメータを含んでもよい。位置センサは、ＧＰＳ（Global Positioning System）を利用して車両１０の位置（例えば、経度および緯度）を検出してもよい。ＥＣＵ１１１は、車両挙動センサ１１８ａの出力に基づいて、車両１０の位置、速度、加速度、および走行履歴（詳しくは、車両１０が走行した距離、または車両１０の走行中に経過した時間）を検出することができる。車両挙動センサ１１８ａは、ＩＭＵ（Inertial Measurement Unit）とヨーレートセンサとの少なくとも一方をさらに含んでもよい。外気温センサ１１８ｂは、車両１０の外気温（車両１０の周辺の外気の温度）を検出するように構成される。

通信装置１１９は、無線通信で通信ネットワークＮＷにアクセスするための通信Ｉ／Ｆ（インターフェース）を含む。通信装置１１９は、無線通信を行うＴＣＵ（Telematics Control Unit）またはＤＣＭ（Data Communication Module）を含んでもよい。通信装置１１９は、サーバ２５０および携帯端末２０の各々と無線通信を行うための通信Ｉ／Ｆをさらに含む。ＥＣＵ１１１は、通信装置１１９を通じて、管理センタ５００、サーバ２５０、および携帯端末２０の各々と通信するように構成される。また、ＥＣＵ１１１は通信装置１１９を通じてサーバ１５０および保険サーバ６００の各々と通信してもよい。

携帯端末２０は、ユーザによって持ち運び可能に構成される。携帯端末２０は、車両１０のユーザ（車両管理者）によって携帯されて操作される。この実施の形態では、携帯端末２０として、タッチパネルディスプレイを具備するスマートフォンを採用する。スマートフォンは、コンピュータを内蔵し、スピーカ機能を有する。ただしこれに限られず、携帯端末２０としては、車両１０のユーザが携帯可能な任意の端末を採用可能である。例えば、ラップトップ、タブレット端末、携帯型ゲーム機、ウェアラブルデバイス（スマートウォッチ、スマートグラス、スマートグローブなど）、電子キーも、携帯端末２０として採用可能である。

携帯端末２０には、管理センタ５００が提供するサービスを利用するためのアプリケーションソフトウェア（以下、「モバイルアプリ」と称する）がインストールされている。モバイルアプリにより、携帯端末２０の識別情報（端末ＩＤ）が、対応する車両１０の識別情報（車両ＩＤ）と紐付けられて管理センタ５００に登録される。携帯端末２０は、モバイルアプリを通じて、管理センタ５００と情報のやり取りを行うことができる。なお、携帯端末２０は、保険サーバ６００、サーバ２５０、およびサーバ１５０（図１）の各々と通信可能に構成されてもよい。

車両１０においては、ＥＣＵ１１１が車両全体の統合制御を行う。ＥＣＵ１１１は、車両１０に搭載された各種センサ（車両挙動センサ１１８ａおよび外気温センサ１１８ｂを含む）から検出結果を取得する。ＥＣＵ１１１は、バッテリＥＣＵ１１２、アクセル操作部１１７ａ、ブレーキ操作部１１７ｂ、舵角操作部１１７ｃ、および通信装置１１９の各々からも情報を取得する。バッテリＥＣＵ１１２は、ＢＭＳ１１２ａの出力に基づいてバッテリ１２の状態（例えば、温度、電流、電圧、およびＳＯＣ）を取得し、得られたバッテリ１２の状態をＥＣＵ１１１へ出力する。ＥＣＵ１１１が取得した車両情報は記憶装置１１１ｂに保存される。

図３は、この実施の形態に係る管理センタ５００が管理する情報について説明するための図である。図３を参照して、管理センタ５００には、自動車メーカがディーラ１００を通じてユーザに提供した各車両の識別情報（車両ＩＤ）が予め登録されている。車両ＩＤは、ＶＩＮ（Vehicle Identification Number）であってもよい。管理センタ５００の記憶装置５０２（図１）は、各車両に関する情報（車両情報）を、車両ＩＤで区別して記憶している。また、管理センタ５００は、車両情報に含まれるデータを、リース対象期間に対して設定された評価期間（例えば、リース対象期間の前月）に従って区別して管理する。このため、管理センタ５００は、評価期間のデータに基づいてリース対象期間の保険料およびリース料金を算出できる。

車両情報は、履歴データと、リース情報と、料金情報と、ユーザ端末情報と、バッテリ情報とを含む。履歴データは、車両１０に設けられたセンサによって検出されたデータである。この実施の形態では、履歴データが、後述する第１～第３データを含む（図５参照）。ユーザ端末情報は、車両ごとのユーザ端末（例えば、携帯端末２０）の識別情報および通信アドレスを示す。バッテリ情報は、車両１０に搭載されたバッテリ１２の仕様（例えば、初期状態の容量、充電性能、および放電性能）を示す。

リース情報は、リース消耗品の種類および開始状態を示す。リース消耗品は、リースにより車両１０に提供されている消耗品である。この実施の形態では、バッテリ１２、タイヤ、ブレーキ部品（例えば、ブレーキ装置１１６ｃに含まれるブレーキパッド）、および油脂類（例えば、温調システム１１２ｂおよび運転装置１１６で使用される潤滑油、油圧作動油、および冷媒）が、車両１０の消耗品として管理センタ５００に登録されている。リース情報は、登録された複数の消耗品（バッテリ１２、タイヤ、ブレーキ部品、および油脂類）のうち、いずれがリース消耗品に該当するか、あるいはいずれもリース消耗品に該当しないかを示す。また、リース情報は、リース消耗品の開始状態、より詳しくは評価開始時（評価期間の開始タイミング）におけるリース消耗品の消耗度をさらに示す。

車両Ａ（部分リース車両）に関するリース情報は、バッテリ１２がリース消耗品であることを示すとともに、評価開始時におけるバッテリ１２の消耗度を示す。車両Ｂ（全部リース車両）に関するリース情報は、バッテリ１２、タイヤ、ブレーキ部品、油脂類の全てがリース消耗品であることを示すとともに、これらリース消耗品の評価開始時の消耗度を示す。消耗度は、消耗品の性能低下の度合いを示す。例えば、バッテリ１２の消耗度は容量低下率または内部抵抗で表わされてもよい。また、ブレーキパッドおよびタイヤの各々の消耗度は摩耗量で表わされてもよい。また、油脂類の消耗度は粘度などの物性で表わされてもよい。

料金情報は、車両ユーザが自動車メーカに支払う料金に関する情報に相当する。料金情報は、保険料とリース料金とを含む。保険料は、車両ユーザが保険サービスを受けるために支払う料金に相当する。リース料金は、車両ユーザがリースサービスを受けるために支払う料金に相当する。この実施の形態では、料金がポイント数（ｐｔ）でカウントされる。ポイント数が高いことは、料金が高いことを意味する。ポイントは、仮想通貨のように扱われてもよいし、一般通貨（例えば、ドル、人民元、または円）に換金可能であってもよい。また、ポイントを品物または権利（例えば、ポイント数に見合ったサービスを受けられる権利）に変換できるようにしてもよい。

この実施の形態に係るリースシステムは、複数のディーラ１００（サーバ１５０を含む）と、複数のＢＳｔａ２００（サーバ２５０を含む）と、複数の車両１０とを含み、管理センタ５００は、これらの全てと通信可能に構成される。さらに、管理センタ５００は、車両ごとのユーザ端末（携帯端末２０）とも通信可能に構成される。

図４は、リース料金を求める方法について説明するための図である。図４を参照して、管理センタ５００の記憶装置５０２（図１）は、第１学習済みモデル５１０と、マップ５１１，５１２と、第２学習済みモデル５２０と、マップ５２３と、マップ５３０とを記憶する。また、管理センタ５００はセレクタ５２１および加算器５２２を備える。セレクタ５２１および加算器５２２の各々は、プログラムで実現されてもよいし、電子回路で実現されてもよい。管理センタ５００は、前述のリースサービスによって提供された車両１０（部分リース車両または全部リース車両）に関して、以下に説明する方法によってそのリースサービスを受けるためのリース料金を取得することができる。以下、対象となる車両１０を、「対象車両」と称する。

図５は、第１学習済みモデル５１０および第２学習済みモデル５２０について説明するための図である。図１～図４とともに図５を参照して、管理センタ５００は、第１学習済みモデル５１０および第２学習済みモデル５２０の各々に、以下に説明する第１～第３データを入力する。

第１データは、対象車両に搭載されたバッテリ１２（蓄電装置）に流れる電流の履歴を示す。第１データは、例えば、バッテリ１２の電流の推移を示すグラフ（「バッテリ電流－時間」グラフ）であってもよい。第２データは、対象車両のアクセル操作量（アクセル操作部１１７ａに対する操作量）の履歴を示す。第２データは、例えば、対象車両のアクセル操作量の推移を示すグラフ（「アクセル操作量－時間」グラフ）であってもよい。アクセル操作量は、アクセル開度であってもよい。第３データは、対象車両の走行距離または走行時間を示す。第３データは、例えば、対象車両の積算走行距離の推移を示すグラフ（「積算走行距離－時間」グラフ）であってもよい。この実施の形態では、対象車両の積算走行距離を示す第３データを採用する。しかしこれに限られず、対象車両の積算走行時間を示す第３データが採用されてもよい。また、走行距離または走行時間を積算値で表わすことは必須ではなく、平均値（例えば、１日あたりの走行距離または走行時間）でこれらを表わしてもよい。上記第１～第３データの各々は、対応するグラフを示す画像データであってもよい。あるいは、第１～第３データの各々は、対応するグラフを示す座標データ（例えば、Ｘ，Ｙ座標系のデータ）であってもよい。

第１学習済みモデル５１０は、第１期間における第１入力データが入力されると、第１期間について評価された事故リスクを出力する。この実施の形態では、対象車両に関する上述の第１データ、第２データ、および第３データが、第１入力データとして採用される。第１学習済みモデル５１０から出力される事故リスクは、対象車両に関する事故の可能性を示す。

第１学習済みモデル５１０は、入力された第３データによって示される積算走行距離が長いほど、高い事故リスクを出力する。また、第１学習済みモデル５１０は、入力された第１，第２データが、事故リスクが高くなるパターン（以下、「事故運転パターン」と称する）を含む場合に、高い事故リスクを出力する。第１，第２データに含まれる事故運転パターンが多いほど、高い事故リスクが第１学習済みモデル５１０から出力される。第１学習済みモデル５１０は、入力された第１，第２データが事故運転パターンを含まない場合には、入力された第１，第２データが事故運転パターンを含む場合よりも低い事故リスクを出力する。事故運転パターンの例としては、急ブレーキを示すパターン、急発進を示すパターン、短時間に加減速を頻繁に行ったことを示すパターン、あおり運転を行ったことを示すパターンが挙げられる。また、事故運転パターンは、後述する深層学習によって抽出された、事故リスクが高くなる特徴量を含むパターンであってもよい。

第２学習済みモデル５２０は、第２期間における第２入力データが入力されると、第２期間における各消耗品の消耗進行度を出力する。この実施の形態では、対象車両に関する第１データ、第２データ、および第３データが、第２入力データとして採用される。すなわち、第２入力データは、第１入力データと同じである。この実施の形態に係る第２学習済みモデル５２０によって評価される消耗品は、管理センタ５００に登録されたバッテリ（蓄電装置）、タイヤ、ブレーキ部品、および油脂類である。第２学習済みモデル５２０は、第２期間における対象車両の各消耗品（バッテリ１２、タイヤ、ブレーキ部品、油脂類）の消耗進行度を出力する。第２期間における消耗進行度（すなわち、第２期間において消耗が進行した程度）は、消耗品ごとに出力される。

第２学習済みモデル５２０は、入力された第３データによって示される積算走行距離が長いほど、大きな消耗進行度を出力する。また、第２学習済みモデル５２０は、入力された第１，第２データが、消耗品の消耗が促進されるパターン（以下、「消耗パターン」と称する）を含む場合に、大きな消耗進行度を出力する。消耗パターンは、消耗品ごとに異なる。第１，第２データに含まれる消耗パターンが多いほど、大きな消耗進行度が第２学習済みモデル５２０から出力される。第２学習済みモデル５２０は、入力された第１，第２データが消耗パターンを含まない場合には、入力された第１，第２データが消耗パターンを含む場合よりも小さい消耗進行度を出力する。消耗パターンの例としては、前述の事故運転パターンとして例示したパターンが挙げられる。すなわち、事故リスクが高くなる自動車の運転は自動車部品を消耗させやすい。ただし、消耗進行度は部品ごとに異なる。例えば、急ブレーキを示すパターンは、特にタイヤおよびブレーキ部品を消耗させやすい。また、急発進を示すパターンを示すパターンは、特にバッテリ１２を消耗させやすい。また、短時間に加減速を頻繁に行ったことを示すパターンは、特にバッテリ１２および油脂類を消耗させやすい。また、消耗パターンは、後述する深層学習によって消耗品ごとに抽出された、消耗進行度が大きくなる特徴量を含むパターンであってもよい。

図６は、第１学習済みモデル５１０および第２学習済みモデル５２０の生成方法について説明するための図である。図６を参照して、この実施の形態では、ＡＩ（人工知能）を用いた機械学習により、各学習済みモデルが生成される。具体的には、未学習ニューラルネットワークを用意し、クラウド上に実装された学習システムを用いてニューラルネットワークの学習を行うことによって、各学習済みモデルを生成する。

ニューラルネットワークは、入力層ｘと隠れ層ｙと出力層ｚとを備える。入力層ｘは、入力データ（第１または第２入力データ）に対応する数（Ｎ個）のノードを含む。例えば、入力データとして画像データが採用された形態では、入力層ｘのノード数をその入力データのピクセル数に対応する数にする。出力層ｚのノード数は、必要な出力数に応じて決定される。出力層ｚのノード数は任意に設定できる。

学習システムは、例えば、教師ラベルの生成、学習、ニューラルネットワークの最適化、性能評価、ならびにモデルの圧縮および高速化を行うための学習ツールを含む。学習手法としては、例えば深層学習または深層強化学習が採用されてもよい。深層学習によれば、人間の神経の動きを模したニューラルネットワークの多数の隠れ層を経由するうちに低次の特徴量から高次の特徴量を自動的に抽出できる。深層強化学習は、深層学習の特徴量抽出能力と、強化学習の汎用的な最適化能力とを融合させた手法である。学習システムは、ＳＩＬＳ（Software In the Loop Simulation）、ＨＩＬＳ（Hardware In the Loop Simulation）のようなシミュレーションツールをさらに含んでもよい。学習システムは、コードレビューツール、テストツール、コンパイラ、バグ追跡ツール、バージョン管理ツールのようなソフト開発ツールをさらに含んでもよい。学習システムは、ＯＴＡ（Over The Air）更新ツールのようなソフト配信ツールをさらに含んでもよい。

上記学習システムを用いてニューラルネットワークの教師あり機械学習を行うことにより、ニューラルネットワークの目標出力と実際の出力とが一致するように、入力層ｘと隠れ層ｙとの間の重み付けＷ１と、隠れ層ｙと出力層ｚとの間の重み付けＷ２とが調整される。教師信号による重み付けＷ１，Ｗ２の調整を繰り返すことによって、ニューラルネットワークの推定精度を高めることができる。

具体的には、上記学習システムが、対象車両に関する上記第１データ、第２データ、および第３データと、対象車両の事故リスクに関する正解データとを用いて、未学習ニューラルネットワークに教師あり機械学習を行うことによって、高い精度で事故リスクを推定できる学習済みニューラルネットワークが生成される。事故リスクに関する正解データは、事故の有無を示すデータであってもよい。また、事故リスクに関する正解データは、入力データが実際の事故運転パターンに合致する程度を示すデータ、例えば入力データが実際に急ブレーキ、急発進、高頻度の加減速、またはあおり運転を行ったときの第１データ、第２データ、および第３データに合致する度合い（または、乖離度）を示すデータであってもよい。こうして生成される学習済みニューラルネットワークは、第１学習済みモデル５１０に相当する。上記の学習処理により、第１期間における第１入力データ（第１データ、第２データ、および第３データ）が入力されると、第１期間について評価された事故リスクを出力するように機械学習された第１学習済みモデル５１０が得られる。

また、上記学習システムが、対象車両に関する上記第１データ、第２データ、および第３データと、対象車両の各消耗品（バッテリ、タイヤ、ブレーキ部品、油脂類）の消耗進行度に関する正解データとを用いて、未学習ニューラルネットワークに教師あり機械学習を行うことによって、高い精度で各消耗品の消耗進行度を推定できる学習済みニューラルネットワークが生成される。各消耗品の消耗進行度に関する正解データは、入力データによる実際の消耗進行度を消耗品ごとに示すデータであってもよい。また、各消耗品の消耗進行度に関する正解データは、入力データが実際の消耗パターン（例えば、各消耗品について実験またはシミュレーションで確認された消耗パターン）に合致する度合い（または、乖離度）を示すデータであってもよい。こうして生成される学習済みニューラルネットワークは、第２学習済みモデル５２０に相当する。上記の学習処理により、第２期間における第２入力データ（第１データ、第２データ、および第３データ）が入力されると、第２期間における各消耗品（バッテリ、タイヤ、ブレーキ部品、油脂類）の消耗進行度を出力するように機械学習された第２学習済みモデル５２０が得られる。

上記学習システムは、多数の車両から収集したビッグデータ（統計データ）から教師データ（学習用データおよびその正解データ）を抽出して、未学習ニューラルネットワークに教師あり機械学習を行ってもよい。上記学習システムは、ビッグデータ分析およびシミュレーションにより、学習のための第１データ、第２データ、および第３データ（学習用データ）と、その正解データとを収集してもよい。上記学習システムは、ビッグデータ分析において、クラスター分析、次元圧縮法、決定木、ＳＶＭ（サポートベクタマシン）のような手法を用いてもよい。ただしこれに限られず、ユーザが学習用データおよびその正解データを入手して、上記学習システムに与えてもよい。

この実施の形態では、入力データ（学習用データ）として、第１データ、第２データ、および第３データが採用される。バッテリ電流に関する第１データは、バッテリの消耗進行度に対しては直接的に影響する直接要素に相当し、事故リスクに対しては間接的に影響する間接要素に相当する。アクセル操作量に関する第２データは、事故リスクと機械部品（タイヤ、ブレーキ部品、および油脂類）の消耗進行度との各々に対しては直接的に影響する直接要素に相当し、バッテリの消耗進行度に対しては間接的に影響する間接要素に相当する。走行距離または走行時間に関する第３データは、事故リスクと各消耗品（バッテリ、タイヤ、ブレーキ部品、油脂類）の消耗進行度との全てに対して積分要素として作用する。事故リスクと各消耗品の消耗進行度とはいずれも走行距離および走行時間の各々が長くなるほど大きくなる。上記のように、第１データ、第２データ、および第３データは、各出力値に対して直接要素、間接要素、および積分要素として作用する。こうした３種類のデータ（第１データ、第２データ、および第３データ）を入力データ（学習用データ）としてモデルの学習を行うことで、高い精度で出力値を出力する第１学習済みモデル５１０および第２学習済みモデル５２０が生成される。また、第１学習済みモデル５１０および第２学習済みモデル５２０について共通の入力データ（第１データ、第２データ、および第３データ）を用いることで、少ない学習用データで各学習済みモデルを生成することが可能になる。

この実施の形態では、管理センタ５００が、上記のように生成された第１学習済みモデル５１０および第２学習済みモデル５２０を、クラウド上の学習システムから取得し、これら各学習済みモデルを記憶装置５０２（図１）に格納する。ただし、学習システムがクラウド上に実装されることは必須ではない。上記学習システムが管理センタ５００に実装されてもよい。

再び図４を参照して、管理センタ５００が、対象車両に関する前述の第１～第３データ（図５参照）を第１学習済みモデル５１０に入力すると、第１学習済みモデル５１０から対象車両の事故リスクが出力される。具体的には、評価期間における第１～第３データが第１学習済みモデル５１０に入力されると、評価期間について評価された対象車両の事故リスク（事故の可能性）を示すデータが第１学習済みモデル５１０から出力される。第１学習済みモデル５１０から出力された事故リスクは、マップ５１１に入力される。そして、マップ５１１は、入力された事故リスクに応じた保険料増加分を出力する。マップ５１１は、事故リスクが低くなるほど保険料が安くなる関係を規定する。マップ５１１は、第１学習済みモデル５１０から入力された事故リスクが高いほど大きな保険料増加分をマップ５１２へ出力する。

マップ５１２は、例えば、所定の基準保険料と、マップ５１１から入力された保険料増加分との加算値を、保険料としてマップ５３０へ出力する。基準保険料は、固定額であってもよいし、リース方式に応じて可変であってもよい。すなわち、基準保険料は、車両Ａと車両Ｂとで異なってもよい。また、マップ５１２は、基準保険料と、マップ５１１からの保険料増加分（例えば、保険料増加分を示す係数）との乗算値を、保険料としてマップ５３０へ出力してもよい。

管理センタ５００が、対象車両に関する前述の第１～第３データ（図５参照）を第２学習済みモデル５２０に入力すると、第２学習済みモデル５２０から対象車両の各消耗品（バッテリ１２、タイヤ、ブレーキ部品、油脂類）の消耗進行度が出力される。具体的には、評価期間における第１～第３データが第２学習済みモデル５２０に入力されると、対象車両の各消耗品について評価期間の消耗進行度（評価期間において消耗が進行した度合い）を示すデータが第２学習済みモデル５２０から出力される。第２学習済みモデル５２０から出力されたデータ（評価期間における対象車両の各消耗品の消耗進行度）は、セレクタ５２１に入力される。

セレクタ５２１には、上記評価期間における対象車両の各消耗品の消耗進行度に加えて、対象車両のリース情報（図３参照）が入力される。セレクタ５２１は、第２学習済みモデル５２０から入力されたデータの中から対象車両のリース消耗品の消耗進行度を示すデータを選択し、選ばれたデータ（すなわち、対象車両のリース消耗品の消耗進行度）を出力する。セレクタ５２１は、対象車両のリース情報に基づいて対象車両のリース消耗品の種類を特定する。対象車両が車両Ａ（部分リース車両）である場合には、対象車両に搭載されたバッテリ１２の消耗進行度がセレクタ５２１から出力される。対象車両が車両Ｂ（全部リース車両）である場合には、対象車両に搭載されたバッテリ１２、タイヤ、ブレーキ部品、油脂類の各々の消耗進行度がセレクタ５２１から出力される。セレクタ５２１から出力されたデータ（評価期間における対象車両のリース消耗品の消耗進行度）は、加算器５２２およびマップ５３０の各々に入力される。

加算器５２２は、対象車両のリース情報（図３）が示すリース消耗品の評価開始時の消耗度（評価期間の開始タイミングにおける消耗度）と、セレクタ５２１から出力された評価期間における対象車両のリース消耗品の消耗進行度との加算値を、リース消耗品の現在の消耗度としてマップ５２３へ出力する。この実施の形態では、リース消耗品の消耗度が、リース開始時（初期状態）を基準（０）にして表わされる。すなわち、リース消耗品の現在の消耗度は、リース消耗品のリース開始時から現在までの消耗進行度に相当する。

マップ５２３は、上記リース消耗品の現在の消耗度に応じたリース消耗品の価値損失分をマップ５３０へ出力する。リース消耗品の価値損失分は、リース開始時（初期状態）を基準（０）にしてリース消耗品が失った価値を示す。リース消耗品のリース開始時からの消耗度が大きくなるほどリース消耗品の価値損失分は大きくなる。マップ５２３は、対象車両のリース消耗品の現在の消耗度に応じた価値損失分を出力する。対象車両が車両Ｂ（全部リース車両）である場合には、複数のリース消耗品の価値損失分の合計値が、マップ５２３から出力される。

マップ５３０は、保険料と、評価期間における消耗進行度と、リース消耗品の価値損失分と、リース料金との関係を規定する。マップ５３０は、マップ５１２から入力された保険料が高いほど、セレクタ５２１から入力された評価期間における消耗進行度が大きいほど、マップ５２３から入力されたリース消耗品の価値損失分が小さいほど（すなわち、リース消耗品の価値が高いほど）、高いリース料金（ｐｔ／月）を出力する。

なお、図４に示した各マップは、入力値と出力値との関係を規定するものであればよく、数式で表わされてもよい。管理センタ５００は、図４に示した各マップを更新するように構成されてもよい。これにより、保険料およびリース料金の改定を容易に行うことが可能になる。

ディーラ１００が車両をリースした場合には、その車両に関する契約情報（例えば、リース情報および仕様情報）が、サーバ１５０に入力され、サーバ１５０から管理センタ５００へ送信される。この実施の形態では、契約者（車両ユーザ）から解約の申し出がなければ、リース対象期間が経過するたびに、次のリース対象期間における契約内容（リース料金を含む）が決定され、リース契約が自動的に更新される。リース契約の更新タイミングになると、管理センタ５００によってリース料金が決定される。サーバ１５０が、各車両のリース対象期間を管理し、いずれかの車両のリース対象期間が経過すると、その車両に関するリース料金の決定を管理センタ５００に要求してもよい。管理センタ５００は、サーバ１５０からの要求に応じて、以下に説明する図７に示す一連の処理を開始してもよい。

図７は、リース料金決定に係る処理を示すフローチャートである。以下では、フローチャート中の各ステップを、単に「Ｓ」と表記する。管理センタ５００は、図７に示す一連の処理により、リース対象期間の前に設定された評価期間におけるデータを用いて、リース対象期間におけるリース料金（保険料を含む）を決定する。この実施の形態では、リース対象期間の前月（リース対象期間の直前の１か月）を評価期間とする。管理センタ５００は、例えばリース対象期間が経過して次のリース対象期間が開始されるタイミングで、図７に示す一連の処理を実行する。経過したリース対象期間は、次のリース対象期間のための評価期間に相当する。図７に示す一連の処理においては、更新されるリース契約に係る車両を、「対象車両」と称する。対象車両は車両Ａ，Ｂ（図１）のいずれかである。

図７を参照して、Ｓ１１０では、管理センタ５００が、対象車両の識別情報（車両ＩＤ）に基づいて、対象車両に関するリース情報（リース消耗品の種類、および評価期間の開始タイミングにおけるリース消耗品の消耗度）と評価期間における第１データ、第２データ、および第３データとを記憶装置５０２から読み出し、これらの情報を用いて前述の方法（図４参照）でリース料金を取得する。詳細は後述するが、この実施の形態に係る車両１０は所定の周期で最新の第１データ、第２データ、および第３データを管理センタ５００へ逐次送信する（図８参照）。そして、管理センタ５００は、車両１０から受け取った第１データ、第２データ、および第３データを車両１０の識別情報（車両ＩＤ）と紐付けて記憶装置５０２に保存する。これにより、評価期間におけるバッテリ電流、アクセル操作量、積算走行距離の推移をそれぞれ示す第１データ、第２データ、第３データが記憶装置５０２に保存される。

管理センタ５００は、図４に示した構成によって取得されたリース料金を、対象車両の次のリース対象期間に対するリース料金として決定する。対象車両が車両Ａである場合には、図１に示した車両１０Ａのバッテリ１２Ａを借りるために車両１０Ａのユーザが支払うリース料金が、Ｓ１１０の処理によって決定される。また、リース料金には保険料が含まれるため、車両１０Ａのユーザは、車両１０Ａについて決定されたリース料金を支払うことによって前述の保険サービス（バッテリ保険）を受けられる。対象車両が車両Ｂである場合には、図１に示した車両１０Ｂの全部（車体１１Ｂおよびバッテリ１２Ｂ）を借りるために車両１０Ｂのユーザが支払うリース料金が、Ｓ１１０の処理によって決定される。また、リース料金には保険料が含まれるため、車両１０Ｂのユーザは、車両１０Ｂについて決定されたリース料金を支払うことによって前述の保険サービス（バッテリ保険および車体保険）を受けられる。車体１１Ｂには、タイヤ、ブレーキ部品、および油脂類が、リース消耗品として含まれる。

管理センタ５００は、図４に示した構成（第１学習済みモデル５１０および第２学習済みモデル５２０を含む）により、次のリース対象期間に対するリース料金だけでなく、次のリース対象期間に対する保険料、ならびに評価期間について評価された事故リスク、評価期間における消耗進行度、およびリース消耗品の価値損失分も取得し、得られた情報を対象車両の識別情報（車両ＩＤ）と紐付けて記憶装置５０２に保存する。例えば、加算器５２２から出力されるリース消耗品の現在の消耗度は、対象車両の次の評価期間の開始タイミングにおけるリース消耗品の消耗度として記憶装置５０２（図１）に保存される。

上述のように、この実施の形態に係るコンピュータ装置（管理センタ５００）の記憶装置５０２は、評価期間における第１データ、第２データ、および第３データを含む第１入力データが入力されると、評価期間について評価された事故リスクを出力するように機械学習された第１学習済みモデル５１０と、評価期間における第１データ、第２データ、および第３データを含む第２入力データが入力されると、評価期間における消耗品の消耗進行度を出力するように機械学習された第２学習済みモデル５２０とを記憶している（図４参照）。そして、管理センタ５００（加算器５２２）は、第２学習済みモデル５２０から出力される消耗品の消耗進行度を用いて、当該消耗品の消耗度を求める。こうした構成を有する管理センタ５００によれば、車両１０の事故リスクとリース消耗品の消耗度との各々を高い精度で取得することが可能になる。

また、この実施の形態に係るリース方法では、車両１０の蓄電装置を除く車体部分（車体１１）が車両１０のユーザの所有物であり、かつ、車両１０の蓄電装置（バッテリ１２）がリースによって車両１０に提供されている場合には、管理センタ５００がバッテリ１２の消耗度を求める。具体的には、セレクタ５２１によってバッテリ１２の消耗進行度が選択され、バッテリ１２の消耗度が加算器５２２から出力される。また、車両１０の車体部分（車体１１）と蓄電装置（バッテリ１２）との両方がリースによって車両１０に提供されている場合には、管理センタ５００が、バッテリ１２の消耗度と、車体１１に含まれる各消耗品（タイヤ、ブレーキ部品、油脂類）の消耗度とを求める。具体的には、セレクタ５２１によってバッテリ１２、タイヤ、ブレーキ部品、および油脂類の各々の消耗進行度が選択され、これらバッテリ１２、タイヤ、ブレーキ部品、および油脂類の各々の消耗度が加算器５２２から出力される。こうした方法によれば、部分リース車両と全部リース車両との各々に関してリース消耗品の消耗度を適切に求めやすくなる。

さらに、この実施の形態に係るリース方法では、管理センタ５００が、第１学習済みモデル５１０から出力される消耗品（リース消耗品）の事故リスクが低いほど、リース対象期間に対するリース料金を安くする。また、管理センタ５００は、第２学習済みモデル５２０から出力される消耗品（リース消耗品）の消耗進行度が小さいほど、リース対象期間に対するリース料金を安くする。また、管理センタ５００は、加算器５２２から出力される消耗品（リース消耗品）の消耗度が大きいほど、リース対象期間に対するリース料金を安くする。

上記の方法によれば、車両１０の事故リスクとリース消耗品の消耗進行度とリース消耗品の消耗度とが反映されたリース料金を取得することが可能になる。貸し出された蓄電装置などが車両１０の事故によって故障してしまうと、リース事業者に損害が発生し得る。上記の方法では、こうした課題を解決すべく、事故リスクに応じてリース料金を変動させることで、リース事業者が引き受けるリスクの対価をリース料金に反映させることができる。また、リース消耗品の消耗度が大きい場合にも、リース消耗品の消耗度が小さい場合と同じ額のリース料金をユーザが支払ってリース消耗品を借りるシステムでは、ユーザ間で不公平が生じ得る。上記の方法では、こうした課題を解決すべく、リース消耗品の消耗度に応じてリース料金を変動させることで、リース消耗品の価値損失分（減価償却費）をリース料金に反映させることができる。その一方で、返却時のリース消耗品の消耗度が大きい場合には、リース事業者に損害が発生し得る。上記の方法では、こうした課題を解決すべく、リース消耗品の消耗進行度が大きいほどリース料金を高くすることで、リース消耗品が消耗し過ぎることを抑制できる。これにより、返却された蓄電装置などを再利用しやすくなる。

続くＳ１２０では、管理センタ５００が、バッテリ交換のための閾値（以下、「ＢＴｈ」と表記する）を決定する。ＢＴｈは、バッテリ１２の消耗度に対する閾値であり、バッテリ交換タイミングを示す（図８参照）。ＢＴｈは、バッテリ１２が劣化し過ぎないように設定される。ＢＴｈは、固定値であってもよいし、可変であってもよい。この実施の形態では、管理センタ５００が、評価期間における消耗進行度が大きいほどＢＴｈを低く設定する。評価期間における消耗進行度が高いほどバッテリ１２の消耗速度は速いと推察される。バッテリ１２の消耗速度が速い場合にＢＴｈを低くすることで、バッテリ１２が劣化し過ぎることを抑制できる。ＢＴｈを低くすることで、バッテリ交換が早く実行されやすくなる。その後、処理はＳ１３０に進む。

Ｓ１３０では、管理センタ５００が、上述のＳ１１０，Ｓ１２０の処理により決定されたリース料金およびＢＴｈを対象車両の識別情報（車両ＩＤ）と紐付けて記憶装置５０２に保存するとともにサーバ１５０へ送信する。

図８は、管理センタ５００、ならびに車両１０（車両Ａ，Ｂ）およびそのユーザ端末によって実行される車両管理（特に、バッテリ管理）に係る処理を示すフローチャートである。

車両１０（車両Ａ，Ｂ）のＥＣＵ１１１は、当該車両の制御システム（ＥＣＵ１１１を含む）が起動してから停止するまでの期間（当該車両の停車中および走行中を含む）において、以下に説明するＳ１１，Ｓ１２の一連の処理を繰り返し実行する。図８に示す一連の処理では、これらの処理を実行する車両１０を「対象車両」と称する。

Ｓ１１では、ＥＣＵ１１１が、対象車両に設けられたセンサ（例えば、ＢＭＳ１１２ａ、アクセル操作部１１７ａ、および車両挙動センサ１１８ａ）によって検出された第１データ、第２データ、および第３データ（例えば、図５に示したバッテリ電流、アクセル操作量、および積算走行距離のデータ）を検出時刻と紐付けて記憶装置１１１ｂに記録する。ＥＣＵ１１１は、バッテリ電流に関して、放電側の電流を正（＋）の値、充電側の電流を負（－）の値で表わしてもよい。続けて、ＥＣＵ１１１は、Ｓ１２において、記憶装置１１１ｂに記録された第１データ、第２データ、および第３データを、対象車両の識別情報（車両ＩＤ）とともに管理センタ５００へ送信する。ＥＣＵ１１１は、Ｓ１２において、第１～第３データに加えて、対象車両に関する他の情報を、管理センタ５００へ送信してもよい。この実施の形態では、ＥＣＵ１１１が、Ｓ１２において、対象車両の現在位置を示す情報を管理センタ５００へ送信する。このＳ１２の処理により、前回の送信（Ｓ１２）から今回の送信（Ｓ１２）までに記憶装置１１１ｂに記録されたデータが管理センタ５００へ送信される。Ｓ１２の処理が実行されると、処理が最初のステップ（Ｓ１１）に戻る。所定の周期でＳ１１，Ｓ１２が繰り返される。

管理センタ５００は、対象車両から上記データ（Ｓ１２）を受信すると、Ｓ２１～Ｓ２５の一連の処理を開始する。Ｓ２１では、管理センタ５００が、対象車両から受信した最新の第１データ、第２データ、および第３データを対象車両の識別情報（車両ＩＤ）と紐付けて記憶装置５０２に保存する。

続くＳ２２では、管理センタ５００が、図４に示した評価機構（学習済みモデルおよびマップなど）によって対象車両のバッテリ１２の現在の消耗度を求める。具体的には、評価開始時から現在までの期間における第１データ、第２データ、および第３データを第２学習済みモデル５２０に入力すると、対象車両のバッテリ１２の現在の消耗度が加算器５２２から出力される。

続くＳ２３では、管理センタ５００が、上記Ｓ２２で取得したバッテリ１２の消耗度がＢＴｈ（図７のＳ１２０）に到達したか否かを判断する。Ｓ２２で取得されたバッテリ１２の消耗度がＢＴｈ以上である場合には、Ｓ２３においてＹＥＳと判断され、以下に説明するＳ２４，Ｓ２５の処理が実行される。他方、バッテリ１２の消耗度がＢＴｈ未満である場合には（Ｓ２３にてＮＯ）、Ｓ２４，Ｓ２５の処理が実行されることなく、Ｓ２１～Ｓ２５の一連の処理が終了する。なお、管理センタ５００は、第１データからバッテリ１２が故障していると判定される場合にも、Ｓ２３においてＹＥＳと判断してもよい。

Ｓ２４では、管理センタ５００が、対象車両の周辺に存在する１つ以上のＢＳｔａ２００のサーバ２５０に対して、対象車両に搭載されたバッテリ１２の交換を許可する。対象車両の周辺に存在する１つ以上のＢＳｔａ２００は、対象車両の位置に最も近い１つのＢＳｔａ２００であってもよいし、対象車両の位置から所定距離以内に存在する少なくとも１つのＢＳｔａ２００であってもよい。管理センタ５００は、対象車両の識別情報（車両ＩＤ）を含む交換許可信号を、対象車両の周辺に存在する１つ以上のＢＳｔａ２００のサーバ２５０に送信する。この交換許可信号により、ＢＳｔａ２００による対象車両のバッテリ交換が許可される。サーバ２５０は、交換許可信号に含まれる車両ＩＤに基づいて、交換対象の車両を特定する。交換許可信号に含まれる車両ＩＤはサーバ２５０に登録され、車両ＩＤが示す対象車両のバッテリ交換がサーバ２５０に予約される。サーバ２５０は、後述の図９に示す処理により、予約されたバッテリ交換を実行できる。ただし、バッテリ交換が予約されてから所定の期間が経過しても当該バッテリ交換が実行されなかったときには、上記予約が解除されてもよい。

続くＳ２５では、管理センタ５００が、保険サービスによってバッテリを交換することを促す通知（以下、「交換通知」と称する）を対象車両のユーザ端末（携帯端末２０）に対して行う。Ｓ２５の処理が実行されると、Ｓ２１～Ｓ２５の一連の処理が終了する。

上記対象車両のユーザ端末に相当する携帯端末２０は、上記交換通知を受けると、Ｓ３０の処理を実行する。携帯端末２０は、Ｓ３０において、対象車両のユーザにバッテリ交換を促す報知処理を実行する。例えば、携帯端末２０は、上記交換通知を受けたことを知らせる音を鳴らし、バッテリ交換をユーザに促すメッセージを表示してもよい。

バッテリ交換を促された車両ユーザは、周辺のＢＳｔａ２００（例えば、最も近いＢＳｔａ２００）に向かって対象車両を運転してもよい。図９は、対象車両とバッテリ交換ステーション端末（サーバ２５０）とが実行するバッテリ交換に係る処理を示すフローチャートである。

図１～図３とともに図９を参照して、Ｓ３１０～Ｓ３８０の一連の処理は、対象車両のＥＣＵ１１１によって実行される。Ｓ４１０～Ｓ４７０の一連の処理は、サーバ２５０によって実行される。サーバ２５０は、携帯端末２０と無線通信可能に構成される。サーバ２５０と携帯端末２０とは、例えば無線ＬＡＮ（Local Area Network）による近距離通信を行ってもよいし、通信ネットワークＮＷを介して通信してもよい。

対象車両は、ＢＳｔａ２００に到着した後、Ｓ３１０において、バッテリ交換を依頼する信号（以下、「依頼信号」とも称する）をサーバ２５０へ送信する。依頼信号は、対象車両の識別情報（車両ＩＤ）を含む。以下では、対象車両が備える交換前のバッテリ１２を、「バッテリＢ１」と表記する。対象車両は、ユーザからの指示に応じて、バッテリ交換の依頼（Ｓ３１０）を実行してもよい。

依頼信号を受信したサーバ２５０は、Ｓ４１０において、対象車両について所定の交換要件が満たされるか否かを判断する。具体的には、サーバ２５０は、依頼信号に含まれる車両ＩＤと、交換許可信号に含まれる車両ＩＤ（図８のＳ２４）とが一致するか否かに基づいて、交換要件の成否を判断する。すなわち、対象車両の車両ＩＤが登録（予約）されていれば交換要件が満たされ、対象車両の車両ＩＤが登録（予約）されていなければ交換要件は満たされない。

対象車両について交換要件が満たされる場合には（Ｓ４１０にてＹＥＳ）、サーバ２５０がＳ４２０において対象車両に許可の通知を送った後、処理がＳ４４０に進む。他方、対象車両について交換要件が満たされない場合には（Ｓ４１０にてＮＯ）、サーバ２５０がＳ４３０において対象車両に不許可の通知を送った後、Ｓ４１０～Ｓ４７０の一連の処理が終了する。この場合、バッテリ交換は行われない。

対象車両は、依頼信号（Ｓ３１０）を送信した後、サーバ２５０からの返信を待つ。そして、対象車両は、サーバ２５０から返信を受けると、Ｓ３２０において、バッテリ交換が許可されたか否かを判断する。そして、対象車両が上記許可の通知を受けた場合には（Ｓ３２０にてＹＥＳ）、処理がＳ３３０に進む。他方、対象車両が上記不許可の通知を受けた場合には（Ｓ３２０にてＮＯ）、Ｓ３１０～Ｓ３８０の一連の処理が終了する。この場合、バッテリ交換は行われない。

Ｓ３３０，Ｓ４４０においては、後述する手順でバッテリ交換が実行される（図１０参照）。対象車両とサーバ２５０とは、バッテリ交換のための情報をやり取りする。サーバ２５０は、バッテリＢ１に関する情報（例えば、仕様情報）を対象車両から取得してもよい。

以下では、上記バッテリ交換によって対象車両に取り付けられたバッテリ１２を、「バッテリＢ２」と表記する。バッテリ交換が完了すると、対象車両は、Ｓ３４０において、バッテリＢ２の検査を実行する。続けて、対象車両は、Ｓ３５０において、その検査の結果をサーバ２５０へ送信する。続けて、対象車両は、Ｓ３６０において、検査の結果に応じてバッテリ交換が成功したか否かを判断する。対象車両は、検査によって異常（例えば、接続不良、または電気性能の異常）が発見されなければバッテリ交換が成功したと判断し、検査によって異常が発見された場合には、バッテリ交換が失敗したと判断する。同様に、上記検査の結果を受信したサーバ２５０も、Ｓ４５０において、その検査の結果（異常なし／異常あり）に応じてバッテリ交換が成功したか否かを判断する。

バッテリ交換が成功した場合には（Ｓ３６０にてＹＥＳかつＳ４５０にてＹＥＳ）、対象車両とサーバ２５０との各々が、Ｓ３７０，Ｓ４６０において、自らが保有するバッテリ情報（仕様情報など）を更新した後、図９に示す一連の処理が終了する。他方、バッテリ交換が失敗した場合には（Ｓ３６０にてＮＯかつＳ４５０にてＮＯ）、対象車両とサーバ２５０との各々が、Ｓ３８０，Ｓ４７０において、所定の異常時処理を実行する。異常時処理は、バッテリ交換が失敗したことを対象車両のユーザに報知する処理を含んでもよい。異常時処理は、バッテリ交換が失敗したことを管理センタ５００に通知する処理を含んでもよい。また、異常時処理は、対象車両に取り付けられたバッテリＢ２をいったん対象車両から取り外して、バッテリ交換をやり直す処理を含んでもよい。異常時処理が実行された後、図９に示す一連の処理は終了する。なお、異常時処理は任意に設定できる。

図１０は、この実施の形態に係るバッテリ交換ステーション（ＢＳｔａ２００）の構成および動作について説明するための図である。

図１０を参照して、ＢＳｔａ２００は、保管装置２１０と検査部２２０とサーバ２５０とを備える。保管装置２１０は収容部（例えば、格納庫）を含む。検査部２２０は、例えば、充放電器、測定装置、および選別装置を含む。また、ＢＳｔａ２００は、蓄電装置を搬送するための搬送装置と、蓄電装置を交換するための交換装置とをさらに備える。搬送方式は、コンベア方式であってもよいし、搬送ロボットを利用した方式であってもよい。搬送装置および交換装置の各々は、サーバ２５０によって制御される。

サーバ２５０は、プロセッサ２５１、記憶装置２５２、および通信モジュール２５３を備える。記憶装置２５２は、ＢＳｔａ２００内に存在する各バッテリに関する情報をバッテリの識別情報（バッテリＩＤ）で区別して記憶している。サーバ２５０が保有するバッテリ情報は、例えば、仕様（初期状態の容量、充電性能、放電性能など）と、ステータス（例えば、検査前／検査済み（再利用／他の用途／廃棄）／供給可のいずれか）と、消耗度と、ＳＯＣ（State Of Charge）とを含む。ＳＯＣは、蓄電残量を示し、満充電状態の蓄電量に対する現在の蓄電量の割合に相当する。消耗度の例としては、容量低下率、内部抵抗が挙げられる。蓄電装置の内部抵抗が大きいほど蓄電装置の消耗度が大きいことを意味する。蓄電装置の容量低下率が高いほど蓄電装置の消耗度が大きいことを意味する。蓄電装置の容量低下率は、初期状態（劣化していない状態）の蓄電装置の容量を基準にして、蓄電装置の現在の容量が基準の容量（初期状態の容量）からどの程度低下したかを示す。蓄電装置の容量は満充電状態の蓄電量に相当する。

サーバ２５０は、保管装置２１０の収容部に収容された各バッテリＢ３（供給可能な蓄電装置）に関する情報（バッテリＩＤ、仕様、消耗度など）を、ＢＳｔａ２００の位置情報とともに、管理センタ５００へ送信してもよい。管理センタ５００は、サーバ２５０からのバッテリ情報を用いて、各ＢＳｔａ２００のバッテリの在庫を管理してもよい。ＢＳｔａ２００内に存在するバッテリは、自動車メーカの所有物である。自動車メーカの倉庫からＢＳｔａ２００に新しいバッテリが供給されることもあるし、車両１０から回収された中古バッテリがＢＳｔａ２００に保管されることもある。また、複数のＢＳｔａ２００間でバッテリが運搬されることもある。

対象車両は、ＢＳｔａ２００内の所定位置に駐車した後、サーバ２５０にバッテリ交換を依頼する（図９のＳ３１０）。この依頼に応じて、サーバ２５０がバッテリ交換のための制御（図９のＳ４４０）を開始する。サーバ２５０は、例えば次のような手順で対象車両のバッテリを交換する。

サーバ２５０は、保管装置２１０の収容部に収容された複数のバッテリＢ３の中から、バッテリＢ１に対応するバッテリ（交換用バッテリ）を選ぶ。選ばれたバッテリＢ３は、バッテリＢ１と同じ仕様（例えば、初期状態の容量、充電性能、および放電性能）を有する。ただし、バッテリＢ１の消耗度よりもバッテリＢ３の消耗度のほうが小さい。また、バッテリＢ３のＳＯＣは所定ＳＯＣ値（例えば、５０％）以上になっている。

続けて、交換装置が対象車両からバッテリＢ１を取り外す。以下では、対象車両から取り外されたバッテリを、「バッテリＢ４」と表記する。続けて、搬送装置がバッテリＢ３を保管装置２１０から交換装置へ搬送（供給）する。続けて、供給されたバッテリＢ３を交換装置が対象車両に取り付ける。これにより、対象車両のバッテリ交換が完了する。

また、ＢＳｔａ２００は、上記のバッテリ交換プロセスと並行して、対象車両から取り外されたバッテリＢ４の再利用プロセスを実行する。バッテリＢ４が対象車両から取り外されると、サーバ２５０がバッテリ再利用のための制御を開始する。再利用プロセスは、例えば次のような手順で実行される。

搬送装置がバッテリＢ４を検査部２２０へ搬送（回収）する。続けて、検査部２２０が、回収されたバッテリＢ４の検査を実行する。検査部２２０の充放電器および測定装置によって検査が実行される。検査前に回復処理（消耗度を小さくする処理）がバッテリＢ４に施されてもよい。

上記検査においては、充放電器が、例えば、所定の第１ＳＯＣ値（例えば、空充電状態を示すＳＯＣ値）以下になるまでバッテリＢ４を放電した後、所定の第２ＳＯＣ値（例えば、満充電状態を示すＳＯＣ値）以上になるまでバッテリＢ４を充電する。測定装置は、各種センサを含み、充電中および／または放電中におけるバッテリＢ４の状態（例えば、温度、電流、および電圧）を測定する。そして、測定装置は、測定されたデータからバッテリＢ４の消耗度を検出する。なお、測定装置は、外観検査のためのカメラをさらに含んでもよい。また、測定装置が必要な検査データを取得するまで充放電器がバッテリＢ４の充放電を繰り返してもよい。

上記検査が完了すると、検査部２２０の選別装置が、その検査結果に応じて、車両用バッテリとしての再利用と、他の用途（車両用以外の用途）での利用と、廃棄とのいずれかに、バッテリＢ４を選別する。他の用途の例としては、定置用が挙げられる。バッテリ廃棄の手法は任意である。廃棄の過程でバッテリを材料レベルまで分解し、再生可能な材料（資源）を回収して再利用（資源リサイクル）してもよい。なお、選別装置は、外観に著しい損傷があるバッテリＢ４を、再利用不可（他の用途または廃棄）に分類してもよい。

車両用バッテリとして再利用可能なバッテリＢ４は、前述したバッテリＢ３として扱われる。上記検査後、搬送装置がバッテリＢ３を保管装置２１０へ搬送する。搬送されたバッテリＢ３は保管装置２１０に充填される。これにより、検査済みかつ充電済みのバッテリＢ３が保管装置２１０にセットされ、供給可能になる。ただしこれに限られず、保管装置２１０が検査済みのバッテリＢ３を充電するように構成されてもよい。

図１０には、バッテリの取外しとバッテリの取付けとが異なる場所で行われる例を示している。対象車両は、図示しない搬送装置（例えば、コンベア方式の搬送装置）によって取外し位置から取付け位置に搬送されてもよい。ただしこれに限られず、バッテリの取外しとバッテリの取付けとは同じ場所で行われてもよい。対象車両が静止した状態（例えば、駐車状態）でバッテリの交換（取外しおよび取付け）が行われてもよい。また、交換前のバッテリと交換後のバッテリとが同じ仕様を有することは必須ではない。車載バッテリは異なる仕様のバッテリに交換されてもよい。例えば、バッテリ交換によって車載バッテリの容量を増大させてもよい。

以上説明したように、この実施の形態に係るリース方法は、図４～図１０に示した各処理を含む。この実施の形態では、管理センタ５００が、本開示に係る「コンピュータ装置」の一例に相当する。１つ以上のプロセッサが１つ以上のメモリに記憶されたプログラムを実行することにより、各処理が実行される。ただし、これらの処理は、ソフトウェアではなく、専用のハードウェア（電子回路）によって実行されてもよい。

この実施の形態に係るリース方法は、車両に搭載された蓄電装置に流れる電流の履歴を示す第１データを管理センタ５００が取得すること（図８のＳ１２，Ｓ２１）と、車両のアクセル操作量の履歴を示す第２データを管理センタ５００が取得すること（図８のＳ１２，Ｓ２１）と、車両の走行距離または走行時間を示す第３データを管理センタ５００が取得すること（図８のＳ１２，Ｓ２１）と、管理センタ５００が第１データ、第２データ、および第３データを用いて車両の事故リスクを求めること（図７のＳ１１０）と、管理センタ５００が第１データ、第２データ、および第３データを用いて上記蓄電装置を含むリース消耗品（リースにより車両に提供されている消耗品）の消耗度を求めること（図７のＳ１１０および図８のＳ２２）とを含む。こうした方法によれば、少ないデータで事故リスクおよびリース消耗度を的確に求めることが可能になる。このため、車両１０と管理センタ５００との間でやり取りされるデータ量を少なくすることができる。そして、リース事業者は、リース消耗品の現在の価値と、リース消耗品が将来劣化（または故障）する可能性とを把握して、リースサービスを適切に提供しやすくなる。

より詳しくは、この実施の形態に係るリース方法は、管理センタ５００が上記のように求められた事故リスクおよびリース消耗度を用いてリース諸費用を決定すること（図７のＳ１１０）をさらに含む。リース諸費用は、蓄電装置の交換に関する保険サービスを受けるために車両のユーザが支払う保険料と、リース消耗品を借りるために車両のユーザが支払う消耗品のリース料金とを含む。この実施の形態では、図４に示したマップ５３０から出力されるリース料金が、上記リース諸費用に相当する。管理センタ５００は、車両の事故リスクが低いほど保険料を安くする。また、管理センタ５００は、リース消耗度が大きいほど消耗品のリース料金を安くする。こうした方法によれば、車両の保険料および消耗品のリース料金を適切に決定しやすくなる。

さらに、管理センタ５００は、上記のように求められたリース消耗度に基づいて、バッテリ交換のタイミングを決定する（図７のＳ１２０および図８のＳ２２～Ｓ２５参照）。これにより、適切なタイミングでバッテリ交換を行いやすくなる。また、管理センタ５００は、上記のように求められた事故リスクに基づいて、車両１０のユーザ端末（例えば、携帯端末２０）に安全運転に関するアドバイスを通知してもよい。上記実施の形態では、車両１０が自発的に車両情報（第１データ、第２データ、および第３データを含む）を管理センタ５００へ送信する（図８参照）。しかしこれに限られず、車両１０は、管理センタ５００からの要求に応じて、車両情報（第１データ、第２データ、および第３データを含む）を管理センタ５００へ送信してもよい。

第１学習済みモデル５１０の入力データ（第１入力データ）と第２学習済みモデル５２０の入力データ（第２入力データ）との各々は、前述した第１データ、第２データ、および第３データに限られず、これらのデータに他のデータが追加されてもよい。例えば、各学習済みモデルの入力データ（第１および第２入力データ）は、前述した第１データ、第２データ、および第３データに加えて、車両１０に関するバッテリ温度、バッテリ電圧、バッテリ総放電量、バッテリＳＯＣ、外気温、車速、および加速度の少なくとも１つの履歴データを、さらに含んでもよい。

図１１は、図５に示した第２学習済みモデル５２０の変形例を示す図である。図１１を参照して、この変形例に係る第２学習済みモデル５２０Ａも、図５に示した第２学習済みモデル５２０と同様、例えばニューラルネットワークの機械学習により生成される。ただし、第２学習済みモデル５２０Ａは、第２期間における第１データ、第２データ、第３データ、および第４データを含む第２入力データが入力されると、第２期間における車両１０の各消耗品（バッテリ、タイヤ、ブレーキ部品、油脂類）の消耗進行度を出力する。第４データは、車両１０の外気温の履歴を示すデータである。車両１０の外気温は、例えば図２に示した外気温センサ１１８ｂによって検出される。第４データは、例えば、車両１０の外気温の推移を示すグラフ（「外気温－時間」グラフ）であってもよい。車両１０の外気温は、車両１０に搭載された各消耗品の消耗度に対して積分要素として作用する。消耗品が常用域から外れた温度で使用される時間が長くなるほど、消耗品の消耗度は大きくなる。複数種の積分要素を用いてモデルの機械学習を行うことで、各消耗品の消耗進行度を高い精度で出力する第２学習済みモデル５２０Ａが得られやすくなる。

管理センタ５００に登録される車両１０の消耗品は、バッテリ１２、タイヤ、ブレーキ部品、および油脂類に限られず適宜変更可能である。タイヤ、ブレーキ部品、油脂類のいずれかが省かれてもよいし、他の消耗品（モータ、ギアなど）が追加されてもよい。

上記実施の形態では、リース対象期間の長さ（単位期間）を１か月としている。しかしこれに限られず、単位期間は、任意に設定可能であり、１か月よりも長い期間（例えば、３か月、半年、または１年）であってもよい。また、評価期間も適宜変更可能である。評価期間は、リース対象期間の前の期間であればよく、任意に設定できる。例えば、過去の使用期間（最初のリース開始からリース契約更新時までの期間）の全てを評価期間にしてもよい。リース料金が保険料を含むことは必須ではない。リース契約更新タイミングと保険契約更新タイミングとは異なるタイミングであってもよい。管理センタ５００は、各タイミングで図４に示した評価機構を用いて必要な情報を取得してもよい。

上記実施の形態において管理センタ５００に実装された機能は、サーバ１５０（ディーラ端末）に実装されてもよい。管理センタ５００の代わりにサーバ１５０が、本開示に係る「コンピュータ装置」として機能してもよい。図７～図９に示した処理フローは適宜変更可能である。例えば、目的に応じて、処理の順序が変更されてもよいし、不要なステップが省かれてもよい。また、いずれかの処理の内容が変更されてもよい。

この実施の形態では、管理センタ５００、保険サーバ６００、サーバ１５０、およびサーバ２５０が、いずれもオンプレミスサーバである。しかしこれに限られず、各サーバの機能がクラウドコンピューティングによってクラウド上に実装されてもよい。すなわち、これらのサーバはクラウドサーバであってもよい。リースサービスを提供する場所は、ディーラ１００に限られない。例えば、管理センタ５００がオンラインで（例えば、クラウド上で）リースサービスを提供してもよい。また、リース方式は１種類（例えば、部分リース方式）のみであってもよい。

バッテリ交換要件（図９のＳ４１０）は適宜変更可能である。コンピュータ装置は、事故が発生した車両１０についてバッテリ交換を許可してもよい。コンピュータ装置（例えば、管理センタ５００）は、車両１０について事故発生の通報を受けたときに、事故が発生した車両１０の識別情報を含む交換許可信号を１つ以上のＢＳｔａ２００のサーバ２５０へ送信してもよい。上記実施の形態では、バッテリのみが交換されているが、バッテリおよびその付属部品（例えば、バッテリＥＣＵ、ＢＭＳ、温調システム、およびＳＭＲの少なくとも１つ）を含む電池パックがまとめて交換されてもよい。

車両は、ＢＥＶ以外のｘＥＶ（電動車）であってもよい。車両は内燃機関を備えてもよい。車両は、４輪の乗用車に限られず、バスまたはトラックであってもよいし、３輪または５輪以上のｘＥＶであってもよい。車両はソーラーパネルを備えてもよい。車両は非接触充電可能に構成されてもよい。車両は、自動運転可能に構成されてもよいし、飛行機能を備えてもよい。車両は、無人で走行可能な車両（例えば、ロボタクシー、無人搬送車、または農業機械）であってもよい。

今回開示された実施の形態は、すべ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。本発明の範囲は、上記した実施の形態の説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

１０ 車両、１１ 車体、１２ バッテリ、２０ 携帯端末、１００ ディーラ、１１１ ＥＣＵ、１５０ サーバ、２００ バッテリ交換ステーション、２５０ サーバ、５００ 管理センタ、５０１ プロセッサ、５０２ 記憶装置、５１０ 第１学習済みモデル、５２０，５２０Ａ 第２学習済みモデル、６００ 保険サーバ。

Claims (9)

1. 車両に搭載された蓄電装置に流れる電流の履歴を示す第１データを取得することと、
   前記車両のアクセル操作量の履歴を示す第２データを取得することと、
   前記車両の走行距離または走行時間を示す第３データを取得することと、
   前記第１データ、前記第２データ、および前記第３データを用いて、前記車両の事故リスクを求めることと、
   前記第１データ、前記第２データ、および前記第３データを用いて、リースにより前記車両に提供されている、前記蓄電装置を含む消耗品の消耗度を求めることと、
   を含む、リース方法。
2. 当該リース方法は、
   前記事故リスクおよび前記消耗度を用いてリース諸費用を決定すること、
   をさらに含み、
   前記リース諸費用は、前記蓄電装置の交換に関する保険サービスを受けるために前記車両のユーザが支払う保険料と、前記消耗品を借りるために前記車両のユーザが支払うリース料金とを含み、
   前記リース諸費用を決定することは、
   前記車両の前記事故リスクが低いほど前記保険料を安くすることと、
   前記消耗品の前記消耗度が大きいほど前記リース料金を安くすることと、
   を含む、請求項１に記載のリース方法。
3. 前記消耗品の消耗度を求めることは、
   前記車両の前記蓄電装置を除く車体部分が前記車両のユーザの所有物であり、かつ、前記車両の前記蓄電装置がリースによって前記車両に提供されている場合に、前記蓄電装置の消耗度を求めることと、
   前記車両の前記車体部分と前記蓄電装置との両方がリースによって前記車両に提供されている場合に、前記蓄電装置の消耗度と、前記車体部分に含まれる各消耗品の消耗度とを求めることと、
   を含む、請求項１に記載のリース方法。
4. プロセッサと、請求項１に記載のリース方法を前記プロセッサに実行させるプログラムを記憶する記憶装置とを備える、コンピュータ装置。
5. 前記記憶装置は、
   第１期間における前記第１データ、前記第２データ、および前記第３データを含む第１入力データが入力されると、前記第１期間について評価された前記事故リスクを出力するように機械学習された第１学習済みモデルと、
   第２期間における前記第１データ、前記第２データ、および前記第３データを含む第２入力データが入力されると、前記第２期間における前記消耗品の消耗進行度を出力するように機械学習された第２学習済みモデルと、
   をさらに記憶しており、
   前記コンピュータ装置は、前記第２学習済みモデルから出力される前記消耗品の前記消耗進行度を用いて前記消耗品の前記消耗度を求める、請求項４に記載のコンピュータ装置。
6. 前記第１期間および前記第２期間の各々は、リース対象期間の前に設定された評価期間であり、
   前記コンピュータ装置は、
   前記第１学習済みモデルから出力される前記消耗品の前記事故リスクが低いほど、前記リース対象期間に対するリース料金を安くすることと、
   前記第２学習済みモデルから出力される前記消耗品の前記消耗進行度が小さいほど、前記リース対象期間に対するリース料金を安くすることと、
   前記消耗品の前記消耗度が大きいほど、前記リース対象期間に対するリース料金を安くすることと、
   を実行するように構成される、請求項５に記載のコンピュータ装置。
7. 前記第２入力データは、前記車両の外気温の履歴を示す第４データをさらに含む、請求項５に記載のコンピュータ装置。
8. 請求項４に記載のコンピュータ装置と、
   前記第１データ、前記第２データ、および前記第３データを前記コンピュータ装置へ送信する車両と、
   を含む、リースシステム。
9. 当該リースシステムは、車両用の蓄電装置の交換を行う複数の交換ステーションをさらに含み、
   前記コンピュータ装置は、前記車両に搭載された蓄電装置の消耗度が所定値以上になった場合に、１つ以上の前記交換ステーションに対して前記蓄電装置の交換を許可するように構成される、請求項８に記載のリースシステム。

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