[发明专利]信息处理方法及信息处理系统

权利要求书

1.一种信息处理方法，

使用计算机，

取得比第1时刻靠后的第2时刻的与车辆及车辆周边的至少一方的状况相关的第2状况信息，

向通过机器学习而得到的学习模型输入所述第2状况信息，从而决定与向第2监视者推荐的车辆的监视相关的推荐内容，所述机器学习使用了所述第1时刻的与车辆及车辆周边的至少一方的状况相关的第1状况信息、以及作为由第1监视者基于所述第1状况信息进行监视的结果的第1监视结果，

根据决定的所述推荐内容，生成用于所述车辆的监视的提示信息，

使所述提示信息被输出至提示装置。

2.如权利要求1所述的信息处理方法，

所述学习模型是通过将所述第1状况信息作为输入数据且将所述第1监视结果作为教师数据的机器学习而得到的神经网络型的学习模型。

3.如权利要求1或者2所述的信息处理方法，

所述第1监视结果包含表示作为所述第1监视者的监视对象的车辆的信息。

4.如权利要求1～3中任一项所述的信息处理方法，

所述第1监视结果包含用于确定由所述第1监视者针对作为所述第1监视者的监视对象的车辆进行的操作的信息。

5.如权利要求1～4中任一项所述的信息处理方法，

所述第1监视结果包含用于确定与所述第1监视者的监视相关的时间及时刻中的至少一方的信息。

6.如权利要求1～5中任一项所述的信息处理方法，

所述第1监视结果包含用于确定在由所述第1监视者设为监视对象之后不被设为监视对象的状态所持续的时间的信息。

7.如权利要求1～6中任一项所述的信息处理方法，

所述第1监视结果包含用于确定从所述第1状况信息被提示开始直到所述第1监视者确定所监视的车辆为止的时间的信息。

8.如权利要求1～7中任一项所述的信息处理方法，

所述第1监视结果还包含所述第1监视者的信息，

所述学习模型通过还使用了所述第1监视者的信息的机器学习而得到，

所述推荐内容通过向所述学习模型还输入所述第2监视者的信息而被决定。

9.如权利要求8所述的信息处理方法，

所述第1监视者的信息包含所述第1监视者的识别信息、作业履历信息及属性信息中的至少1个，

所述第2监视者的信息包含所述第2监视者的识别信息、作业履历信息及属性信息中的至少1个。

10.如权利要求8或者9所述的信息处理方法，

所述第1监视者的信息包含与所述第1监视者用于监视的终端相关的终端信息，

所述第2监视者的信息包含与所述第2监视者用于监视的终端相关的终端信息。

11.如权利要求1～10中任一项所述的信息处理方法，

还取得作为由所述第2监视者进行监视的结果的第2监视结果，

通过将所述第2状况信息作为输入数据且将所述第2监视结果作为教师数据的机器学习，更新所述学习模型。

12.如权利要求11所述的信息处理方法，

在更新所述学习模型时，

优先使用与根据所述第1监视者的作业履历信息确定的所述第2监视者对应的所述第2状况信息及所述第2监视结果来更新所述学习模型。

13.如权利要求1～12中任一项所述的信息处理方法，

所述推荐内容包含被推荐为监视对象的车辆，

所述提示信息包含表示所述推荐内容中包含的被推荐为所述监视对象的车辆的信息。