JP2007183249A - 地点情報検索装置及び地点情報検索方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザが望む行動に関する複数の目的を最適に果たすことが可能な地点の情報を検索して提供する地点情報検索装置を提供する。
【解決手段】移動体端末の位置を示す位置情報を取得する位置情報取得部２１０と、地点の位置情報と地点の分類又は地点で行うことができる行為に関する属性情報とを対応付けた地点情報を蓄積している地点情報記憶部２２０と、ユーザが望む複数の目的を取得する複数目的取得部２３０と、地点情報記憶部２２０から、地点情報に含まれる位置情報が示す地点と位置情報取得部２１０で取得された位置情報が示す位置とが予め定められた一定の関係にあり、かつ、複数目的取得部２３０で取得された複数の目的に対応する属性情報を含む地点情報を検索する検索部２４０等と、検索された地点情報に関する情報を提供する情報提供部２５０とを備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、カーナビゲーションシステム等の移動体端末に備えられ、地点に関する情報を検索してユーザに提供する装置に関し、特に、ユーザの目的に関連する情報を提供する装置に関する。

従来、カーナビゲーションシステム（以下、単に「カーナビ」ともいう。）等の移動体端末において、キーワードを入力して目的地を検索する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。

図８２は、特許文献１に記載された従来技術におけるナビゲーション装置の構成を示すブロック図である。地図データ記憶装置４は、地図を記憶する装置であり、施設の名称やジャンル等を蓄積している。リモコンセンサ１０は、リモコン１１の入力を受け付けるセンサであり、ユーザが目的地を検索する際に、リモコン１１よりジャンル等を取得する。取得されたジャンル等に基づいて、制御回路２は、該当する目的地を検索し、検索によって得られた情報を表示装置７に表示する。
特開２００４−１３２８８４号公報

しかしながら、上記従来技術では、最終的に検索の対象とする目的地は一つであり、複数の目的地を考慮した情報の提供ができないという問題がある。ユーザは、移動する際に、複数の行為や目的を果たそうと移動することがある。例えば、ボーリング場でボーリングをした後、レストランで食事をしようと考え、施設を検索する場合もある。しかし、上記従来技術における目的地の検索は、これら複数の目的を考慮したものではない。そのために、まずボーリング場を検索し、次にレストランを検索することとなるため、これら複数の目的地の位置関係等を考慮した検索はできない。よって、従来技術では、必ずしもユーザは適した目的地を検索することができないという問題がある。

ユーザがある目的地に向かい、そこで行おうとする行為は一つとは限らず、複数にわたることがある。そのとき、車での移動の場合、例えば、その行為を行うことが可能な複数の店舗を順に移動していき、店舗ごとに駐車をし直すということを繰り返すが、このような移動と駐車の繰り返しは大変煩雑である。

そこで、本発明では、このような問題に鑑みてなされたものであり、ユーザが望む行動に関する複数の目的を最適に果たすことが可能な地点の情報を検索して提供することができる地点情報検索装置等を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明の地点情報検索装置は、移動体端末に備えられ、地点に関する情報を検索してユーザに提供する地点情報検索装置であって、前記移動体端末の位置を示す位置情報を取得する位置情報取得手段と、地点の位置情報と前記地点の分類又は前記地点で行うことができる行為に関する属性情報とを対応付けた地点情報を記憶している地点情報記憶手段と、ユーザが望む行為である目的について、複数の目的を特定する情報を取得する複数目的取得手段と、前記地点情報記憶手段に記憶された地点情報から、地点情報に含まれる位置情報が示す地点と前記位置情報取得手段で取得された位置情報が示す位置とが予め定められた一定の関係にあり、かつ、前記複数目的取得手段で取得された複数の目的に対応する属性情報を含む地点情報を検索する検索手段と、前記検索手段によって検索された地点情報に含まれる位置情報が示す地点に関する情報を提供する情報提供手段とを備えることを特徴とする。

なお、本発明は、このような地点情報検索装置として実現することができるだけでなく、地点情報検索装置を構成する処理手段をステップとする地点情報検索方法として実現したり、その方法をコンピュータに実行させるプログラムとして実現したり、そのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体として実現することもできる。

本発明によれば、入力された複数の行為や分類、すなわち、複数の目的を達成するのに合致する地点であって、それらの行為等を効率よく遂行することが可能な地点が検索され、その地点に関する情報が提供される。

よって、複数の目的を果たす行動をする場合に、距離の離れた複数の目的地を順に移動して回るという非効率な行動を回避することができ、特に、カーナビゲーションシステムが普及してきた今日における本発明の実用的価値は極めて高い。

地点情報を検索する際に、ユーザは複数の目的を一回の外出で行うために、ユーザの現在地点周辺において、「レストラン」や「遊戯施設」等の地点の分類情報や、「食事」や「ボーリング」等の地点で行う行為を複数入力し、それらに適した地点の検索を行うことがある。しかしながら、従来、入力された情報に対して満足する地点が検索されなかった場合には、検索結果がないという情報しかユーザに提示されない。また、「検索結果がない」という情報を確認した後に、再びユーザは検索条件を入力する必要がある。また、各条件を満足する検索結果があったとしても、それらの情報がそれぞれ独立して提供されるにとどまり、希望する行為や訪問したい施設の分類等（以下、これらを「目的」と呼ぶ。）を効率的に遂行（あるいは、訪問）することができる地点の組み合わせに関する提案はされない。

そこで、本実施の形態では、複数の目的に関する地点の分類や行為に関する情報が入力された場合に、それらの検索条件の両方（あるいは、複数の検索情報の全て）を満足するのに最適な地点を検索し、その地点の情報を提供する。もし、そのような地点が存在しなかった場合には、各検索条件を満足する地点情報から、地点の位置に関する条件を修正することで、ユーザから入力された複数の目的を効率的に遂行することができる最適な地点に関する情報を提供することとしている。

（実施の形態１）
まず、本発明の実施の形態１における地点情報検索装置について説明する。なお、本実施の形態では、本発明に係る地点情報検索装置の基本概念を説明し、以降の実施の形態２〜４において、具体例を用いて、より詳細に説明する。

図１は、本発明の実施の形態１における地点情報検索装置２００の構成を示すブロック図である。この地点情報検索装置２００は、カーナビ等の移動体端末に備えられ、地点に関する情報を検索してユーザに提供する装置であって、移動体端末の位置を示す位置情報を取得する位置情報取得部２１０と、地点の位置情報と地点の分類又は地点で行うことができる行為に関する属性情報とを対応付けた地点情報を記憶している地点情報記憶部２２０と、ユーザが望む行為である目的について、複数の目的を特定する情報を取得する複数目的取得部２３０と、地点情報記憶部２２０に記憶された地点情報から、地点情報に含まれる位置情報が示す地点と位置情報取得部２１０で取得された位置情報が示す位置とが予め定められた一定の関係にあり、かつ、複数目的取得部２３０で取得された複数の目的に対応する属性情報を含む地点情報を検索する検索部２４０と、検索部２４０によって検索された地点情報に含まれる位置情報が示す地点に関する情報を提供する情報提供部２５０とを備える。

ここで、一定の関係の具体例として、例えば、検索部２４０は、地点情報記憶部２２０に記憶された地点情報から、地点情報に含まれる位置情報が示す地点と位置情報取得部２１０で取得された位置情報が示す位置とが予め定められた距離の範囲内にあり、かつ、複数目的取得部２３０で取得された複数の目的に対応する属性情報を含む地点情報を検索する。これによって、複数の目的を達成するのに必要な地点が一定の関係、例えば、一定の距離の範囲内にある場合に、その地点の情報が提供されるので、ユーザは、複数の目的を果たす行動をする場合に、距離の離れた複数の目的地を順に移動して回るという非効率な行動を回避することができる。

検索部２４０は、付加的な機能として、さらに、位置条件修正部２４１、再検索部２４２及び距離算出部２４３を有する。

位置条件修正部２４１は、検索部２４０で検索された地点情報の数が予め定められた一定数より少ない場合に、上記一定の関係を修正する処理部である。

再検索部２４２は、地点情報記憶部２２０に記憶された地点情報から、地点情報に含まれる位置情報が示す地点と位置情報取得部２１０で取得された位置情報が示す位置とが位置条件修正部２４１によって修正された一定の関係にあり、かつ、複数目的取得部２３０で取得された複数の目的に対応する属性情報を含む地点情報を検索する処理部である。

たとえば、位置条件を修正することによって、検索部２４０は、地点情報記憶部２２０に記憶された地点情報から、地点情報に含まれる位置情報が示す地点と位置情報取得部２１０で取得された位置情報が示す位置とが予め定められた一定の関係にあり、かつ、複数目的取得部２３０で取得された複数の目的のうちの一つに対応する属性情報を含む地点情報を検索した後に、検索された地点情報に含まれる位置情報が示す地点と一定の関係にある地点を示す位置情報を含み、かつ、複数の目的のうちの残る目的に対応する属性情報を含む地点情報を地点情報記憶部２２０に記憶された地点情報から検索する。そして、情報提供部２５０は、検索部２４０によって検索された複数の目的のうちの一つに対応する属性情報を含む地点情報と複数の目的のうちの残る目的に対応する属性情報を含む地点情報とに含まれる位置情報が示す地点に関する情報を提供する。

これによって、複数の目的を達成するのに好都合な地点が１箇所に集中していない場合であっても、それぞれの目的を達成するのに好都合な地点どうしが一定の関係、例えば、一定の距離の範囲内に位置する場合に、それらの地点に関する情報が提供されるので、位置条件が少し緩和されたうえで、複数の目的を達成するのに便利な次の候補となる地点が判明する。

一条件の緩和に関する具体例として、検索部２４０は、複数の目的のうちの一つに対応する属性情報を含む地点情報を複数検索した後に、検索された複数の地点情報に含まれる位置情報が示す複数の地点について単位面積あたりの密度の高い地点と一定の関係にある地点を示す位置情報を含み、かつ、複数の目的のうちの残る目的に対応する属性情報を含む地点情報を地点情報記憶部２２０に記憶された地点情報から検索したり、複数の目的のうちの一つに対応する属性情報を含む地点情報を複数検索した後に、検索された複数の地点情報に含まれる位置情報が示す複数の地点の近くを通る道路を特定し、特定した道路に沿った地点を示す位置情報を含み、かつ、複数の目的のうちの残る目的に対応する属性情報を含む地点情報を地点情報記憶部２２０に記憶された地点情報から検索したりする。

距離算出部２４３は、地点情報に、駐車場を示す情報と当該駐車場から地点までの距離を示す情報とが含まれる場合に、検索部２４０によって検索された複数の地点情報に含まれる距離を示す情報を参照することで、複数の地点情報に対応する目的を達成するのにユーザが移動すべき距離を算出する処理部である。情報提供部２５０は、距離算出部２４３で算出された距離が小さい駐車場に関する情報を提供する。これよって、車での移動時における移動距離がユーザに提示され、便利である。

複数目的取得部２３０は、付加的な機能として、さらに、移動履歴蓄積部２３１、目的オントロジー蓄積部２３２、信頼値算出部２３３及び信頼目的抽出部２３４を有する。

移動履歴蓄積部２３１は、移動体端末の移動履歴を蓄積するハードディスク等を内蔵する処理部である。

信頼目的抽出部２３４は、移動履歴蓄積部２３１に蓄積された移動履歴と位置情報取得部２１０によって取得された位置情報とから、ユーザの予測される行為である信頼目的を特定する処理部である。この信頼目的抽出部２３４によって、複数目的取得部２３０は、信頼目的抽出部２３４で特定された信頼目的を含む複数の目的を特定することができる。

より具体的には、移動履歴蓄積部２３１は、地点情報記憶部２２０に記憶されている地点情報を参照することで、移動履歴の到達地点に対応する属性情報を特定し、特定した属性情報を目的として到達地点の情報とともに含む移動履歴を蓄積する。

信頼値算出部２３３は、移動履歴蓄積部２３１に蓄積された移動履歴を参照することで、移動体端末の予測された到達地点に対応する目的を特定し、特定した目的ごとに、移動先候補としての信頼値を算出する。これにより、信頼目的抽出部２３４は、信頼値算出部２３３によって算出された目的ごとの信頼値に基づいて、信頼目的を特定することができる。

例えば、移動履歴蓄積部２３１は、移動履歴に含ませる目的ごとに、当該目的の行動がとられる確率である信頼値を算出し、算出した信頼値を対応する目的とともに含む移動履歴を蓄積し、信頼値算出部２３３は、移動体端末の予測された複数の到達地点に対応する複数の移動履歴を移動履歴蓄積部２３１から特定し、特定した複数の移動履歴に含まれる同一目的に対応する信頼値を加算することで、目的ごとに、移動先候補としての信頼値を算出する。

あるいは、移動履歴蓄積部２３１は、移動経路に含まれる地点と、自宅であることを示す情報を含む当該地点の分類情報とを含ませて移動履歴を蓄積し、信頼目的抽出部２３４はさらに、移動履歴に含まれる分類情報を参照することで、ユーザの自宅から信頼目的に対応する到着地点までの距離を算出し、算出した距離を利用して、信頼目的を特定する。これによって、より高い的中率で、複数の目的を達成するのに最適と予測される地点の情報が提供されるので、利便性が向上される。

目的オントロジー蓄積部２３２は、地点情報の属性情報が示す目的に関する同意語を蓄積するハードディスク等である。信頼値算出部２３３はさらに、目的オントロジー蓄積部２３２に蓄積された同意語を参照することで、移動履歴蓄積部２３１に蓄積された移動履歴に含まれる目的の同一性を判断し、移動体端末の予測された到達地点に対応する目的を特定し、特定した目的ごとに、移動先候補としての信頼値を算出する。そして、信頼目的抽出部２３４は、信頼値算出部２３３によって算出された目的ごとの信頼値に基づいて、信頼目的を特定する。これによって、目的オントロジーを参照することで、履歴では異なる目的であっても、例えば、上位概念として共通している場合には、共通する目的として解釈することで、ユーザの行動を反映した目的の判定が可能となり、その結果、ユーザにとって有益な目的情報が提供される。

以下、本発明に係る地点情報検索装置について、具体例を用いて、より詳細に説明する。

（実施の形態２）
次に、本発明の実施の形態２における地点情報検索装置について説明する。

図２は、本発明の実施の形態２における地点情報検索装置の構成を示すブロック図である。この地点情報検索装置は、カーナビ等の移動体端末に備えられ、ユーザから入力された複数の目的を遂行するのに適した地点に関する情報を提供する装置であり、位置情報取得部２１０ａ、地点情報記憶部２２０ａ、複数目的取得部２３０ａ、検索部２４０ａ及び情報提供部２５０ａを備える。

位置情報取得部２１０ａは、移動体端末の位置を示す位置情報を取得する処理部、つまり、実施の形態１における位置情報取得部２１０に対応するものであり、本実施の形態では、その一例として、位置情報検出部１０１を有する。

地点情報記憶部２２０ａは、地点の位置情報と地点の分類又は地点で行うことができる行為に関する属性情報とを対応付けた地点情報を記憶している記憶装置、つまり、実施の形態１における地点情報記憶部２２０に対応するものであり、本実施の形態では、その一例として、地点情報蓄積部１０３を有する。

複数目的取得部２３０ａは、ユーザが望む行為である目的について、複数の目的を特定する情報を取得する処理部、つまり、実施の形態１における複数目的取得部２３０に対応するものであり、本実施の形態では、その一例として、複数目的入力部１３１を有する。

検索部２４０ａは、地点情報記憶部２２０に記憶された地点情報から、地点情報に含まれる位置情報が示す地点と位置情報取得部２１０で取得された位置情報が示す位置とが予め定められた一定の関係にあり、かつ、複数目的取得部２３０で取得された複数の目的に対応する属性情報を含む地点情報を検索する処理部、つまり、実施の形態１における検索部２４０に対応するものであり、本実施の形態では、地点情報検索部１２２、目的合致判定部１２６、密度算出部１３２、再検索部１３３、距離算出部１２４、位置条件生成部５１１及び位置条件修正部５１２を有する。

情報提供部２５０ａは、検索部２４０によって検索された地点情報に含まれる位置情報が示す地点に関する情報を提供する処理部、つまり、実施の形態１における情報提供部２５０に対応するものであり、本実施の形態では、その一例として、地点情報提示部１２５を有する。

以下、各構成要素の機能について詳細に説明する。
位置情報検出部１０１は、この地点情報検索装置が組み込まれている移動体端末の位置、あるいは、その地点情報検索装置を携帯するユーザの位置を示す位置を検出（つまり、位置情報を取得）するＧＰＳ等である。なお、位置情報検出部１０１は、ユーザからの位置情報の入力を受け付け、ユーザから直接、移動体端末やユーザの位置、あるいは、検索する地域等の位置情報として取得する入力装置であってもよい。

複数目的入力部１３１は、ユーザが望む行為である目的について、複数の目的を特定する情報を取得する処理部であり、本実施の形態では、ユーザの行おうとしている目的を複数入力するための入力装置である。図３は、例えば、カーナビ等で構成された本装置の表示画面を示したものであり、ユーザの現在位置が画面に示されている。また、図３は、タッチパネル等で構成された表示画面とし、複数目的入力部１３１は、例えばタッチパネルを用いてユーザの入力を受け付ける処理部である。ユーザからの目的の入力については、地点の分類（例えば、「レストラン」「ボーリング場」「テニスコート」「ガソリンスタンド」等）に関する情報が入力されることや、地点で行う行為（「食事」「ボーリング」「テニス」「給油」等）に関する情報が複数種類入力される。

図３には、複数の目的の入力を受け付けるカーソルが画面右上に示されている。ここでは、プルダウンメニュー等により、ユーザによって、例えば、目的「ボーリング」と「ファミレス」が入力されたことを示している。なお、直接、ユーザがテキストの入力を行ってもよい。

このように、ユーザは移動する際に、ひとつの目的を行うために移動先を検索するのではなく、複数の目的を果たそうと移動する場合がある。また、その目的を果たすことができるのであれば、その場所についてはそれほど重要視しないこともある。具体的には、今、ユーザは「ボーリング」を目的の一つとしてはいるが、特定のボーリング場を指定して検索しているのではない。ボーリングという行動の目的さえ果たすことができれば、ユーザは、「ボーリング場Ａ」であろうと「ボーリング場Ｂ」であろうとかまわないと考えている。このように、地点は特定しないが、所定の目的を果たそうと移動先を検索することが日常よくある。

一方、ボーリング場の種類は問わないが、「ファミレス」で食事を行いたいとも考えている。しかし、その目的「ファミレス」も、ある特定の店舗を指定して検索を行っているのではなく、ユーザは、「ファミレス」で食事を行えればファミレスＣでもファミレスＤでもかまわないと考えている。つまり、ある地点を特定して地点の検索を行っているのではなく、複数の目的を入力し、それら複数目的を一箇所で、あるいは、効率よく果たすことができる地点の検索を行っている。従来、カテゴリ等の検索キーワードを入力して該当する地点を検索する技術が開示されているが、このように複数の目的を入力し、それらを効率よく果たすことが可能な場所を提案する技術は開示されていない。そこで、本実施の形態では、これら複数の目的を効率よく果たすことができる場所を提案する地点情報検索装置を説明する。

ある目的が入力された場合、その目的を果たすことが可能な地点を検索するために、本実施の形態では、地点情報を用いている。本実施の形態において、地点情報とは、所定の地点と、その地点に関わる情報（属性情報）を有する情報と定義し、例えば、ＸＭＬ等、汎用的な形式でサーバ等に蓄積されている。地点情報蓄積部１０３は、このような地点情報を蓄積しているハードディスク等である。つまり、地点情報蓄積部１０３地点の位置情報と、地点の分類又は地点で行うことができる行為に関する属性情報とを対応付けた地点情報を蓄積しているハードディスク等である。以下、まず地点情報について詳細に説明する。

図４（ａ）及び（ｂ）は、ある「レストランＮ」の駐車場Ｎに関する地点情報を示している。地点情報は、基準となる地点の「位置情報」と、地点の分類又は地点で行うことができる行為に関する情報、つまり、その位置に関わる「属性情報」とからなる。なお、位置情報は、様々なアプリケーションで利用できるように、汎用的な情報、例えば、緯度経度情報等を有し、一方、属性情報は、アプリケーションに応じて、あるいは、各地点情報
利用会社等が独自に作成することができるものであってもよい。

図４（ａ）及び（ｂ）に示されるように、位置情報は、例えば、基準となる位置と、その地点の名称に関する情報を有する。また、その地点情報が考慮する範囲（カバーエリア）に関する情報を有する。基準となる位置は、緯度経度で表すこととし、例えば、「緯度タグ」「経度タグ」によって示される。また、名称は「名称タグ」、カバーエリアは「カバーエリアタグ」によって示されている。例えば、「駐車場Ｎ」の地点情報は、図４（ｂ）に示されるように、基準となる位置として、緯度「Ｎ３５．４１」、経度「Ｅ１３５．５１」、名称「駐車場Ｎ」、カバーエリア「半径１００ｍ」となっている。

図５は、図４（ａ）及び（ｂ）に示される「駐車場Ｎ」の地点情報を説明する図である。図５において、バツ印（×）は、基準となる位置（Ｎ３５．４１、Ｅ１３５．５１）である。また、点線で描かれた円は、カバーエリア「半径１００ｍ」を示している。つまり、このカバーエリア「半径１００ｍ」以内における地点では、この「駐車場Ｎ」の地点情報を利用することとなる。例えば、斜線で示す位置にユーザがいる場合、利用する地点情報は、「駐車場Ｎ」の地点情報ということになる。

さらに、地点情報は、カバーエリア内に存在する周辺の店舗等の情報を属性情報として有する。図５に示されるように、「駐車場Ｎ」のカバーエリア内には、「レストランＮ」が存在している。そこで、地点情報は、さらに、これら店舗の情報を有する。図４（ａ）及び（ｂ）に示される地点情報には、属性情報として、これら周辺店舗の情報が記されている。例えば、周辺店舗情報として「レストランＮ」が記されている。さらに、各店舗の商用情報として、例えば「レストランＮ」のホームページは「ｗｗｗ．Ｒｅｓｔａｕｒａｎｔ−Ｎ．ｃｏｍ」等、商用情報が記されたアドレスがリンク付けされている。

以上のように、地点情報とは、ある地点と、その地点に関する属性情報、例えば、周辺店舗に関する情報等を対応づけて蓄積した情報をいう。

また、地点周辺の店舗は一つとは限らず、複数の店舗が隣接する地点情報であってもよい。例えば、図６（ａ）及び（ｂ）は、ある「駐車場Ａ」に関する地点情報を示している。「駐車場Ａ」の地点情報は、基準となる位置として緯度「Ｎ３５．０１」、経度「Ｅ１３５．０１」、名称「駐車場Ａ」、カバーエリア「半径１００ｍ」となっている。さらに、この「駐車場Ａ」の場合、周辺店舗は複数存在し、カバーエリア内に存在する周辺の店舗等の情報が記されている。図７を用いて、図６（ａ）及び（ｂ）に示される「駐車場Ａ」の地点情報を説明する。

図７において、バツ印は、基準となる位置（Ｎ３５．０１、Ｅ１３５．０１）である。また、点線で描かれた円は、カバーエリア「半径１００ｍ」を示している。つまり、このカバーエリア「半径１００ｍ」以内における地点では、この「駐車場Ａ」の地点情報を利用することとなる。例えば、斜線で示す位置にユーザがいる場合、利用する地点情報は、「駐車場Ａ」の地点情報ということになる。さらに、地点情報は、カバーエリア内に存在する周辺の店舗等の情報を属性情報として有する。図７に示されるように、「駐車場Ａ」のカバーエリア内には、「家電ショップＢ」、「レストランＣ」、「映画館Ｄ」と複数の店舗が存在している。地点情報は、さらにこれら複数の店舗の情報を有する。図６（ａ）及び（ｂ）に示される地点情報には、属性情報として、これら周辺店舗の情報が記されている。例えば、周辺店舗情報として「家電ショップＢ」、「レストランＣ」、「映画館Ｄ」等が記されている。さらに、各店舗の商用情報として、例えば「家電ショップＢ」のホームページは「ｗｗｗ．ｋａｄｅｎ．ｃｏｍ」等、商用情報が記されたアドレスがリンク付けされている。

図８は、属性情報のひとつである周辺情報の利用の一例を説明する図である。例えば、画面１に示される位置にユーザが位置するとする。ここで、ユーザが周辺の店舗の検索を行うこととする。従来、周辺の店舗を検索する場合、ユーザが関連ページにアクセスし、求める情報を自ら探すか、あるいは、カーナビ等、各装置によって予め蓄積された情報の中から、県や地域等をキーワードとしてフィルタリングしながら検索する等の方法で行われるのが一般的であるが、本実施の形態においては、地点情報を用いて行うことが可能である。

まず、ユーザが位置する地点をもとに、該当する地点情報、「駐車場Ａ」の地点情報が利用されることとなる。「駐車場Ａ」の地点情報には、前述したように、周辺の店舗情報が記されている。よって、例えば、ユーザが「周辺検索」を行うと（画面１）、地点情報の周辺店舗情報が利用され、該当する店舗「電気ショップＢ」、「レストランＣ」、「映画館Ｄ」が候補として挙げられる（画面２）。さらに、例えば「電気ショップＢ」を選択したとすると（画面３）、店舗情報のうち「電気ショップＢ」にリンクされている「ｗｗｗ．ｋａｄｅｎ．ｃｏｍ」がアクセスされ、商用情報が表示される（画面４）。このように地点情報は、所定の地点を基準とし、地点および周辺に関わる情報を有しており、例えば周辺検索等を行う場合にも利用することができる。なお、前述した周辺検索に地点情報を用いる説明は、一例であり、地点情報の利用方法としては、これに限ったものではない。本実施の形態における地点情報とは、汎用的な形式、例えば、緯度経度で示された位置情報を基準とすることで、異なる機器で、地点を基準とした地点情報の利用が可能であり、さらに属性情報として個々の装置や機能で必要な情報を含めておくことで、いろいろなアプリケーションや機能を実現することができる。

本実施の形態において地点情報は、地点と、その地点で果たすことが可能な目的とを対応させて蓄積するものとする。図４（ａ）及び（ｂ）に示される「駐車場Ｎ」の地点情報には、属性情報として「目的情報」を有している。目的情報とは、その地点からの移動先候補での目的を反映させた情報とし、ここでは、「目的タグ」によって記されている。例えば、「駐車場Ｎ」では和食の食事を行うことができるため、「駐車場Ｎ」に来たユーザの移動先候補として「レストランＮ」があり、さらに、本実施の形態では移動先での目的「食事（和食）」があり、その情報を目的情報として有している。

また、目的情報は、ひとつの地点に対し、複数あってもよい。例えば、図６（ａ）及び（ｂ）に示される「駐車場Ａ」の目的情報としては、「家電ショップＢ」では家電製品を購入することができるため、「駐車場Ａ」に来たユーザの移動先候補のひとつとして「電気ショップＢ」があり、さらに本実施の形態では移動先での目的「家電製品購入」があり、その情報を目的情報として有している。あるいは、他の移動先候補として「レストランＣ」があり、そこで食事をすることができるため、目的情報として「食事」を有している。さらに、移動先候補として「映画館Ｄ」があり、そこでの目的「映画鑑賞」を有している。このように、地点情報は、地点に関わる情報のひとつとして例えばカバーエリアにおける店舗をもとに、その地点からの移動先候補の店舗や、その店舗での行動の目的等を反映させた目的情報を有している。

ここで、地点情報のいくつかの応用例を説明する。図９は、ある「駐車場Ｅ」付近の地図を示している。「駐車場Ｅ」付近には、「本屋Ｆ」、「ＣＤショップＧ」が存在する。一方、「駐車場Ｈ」付近には、スーパーＩが存在している。これらの地点には地点情報が存在する。例えば、「駐車場Ｅ」の地点情報は、基準となる地点「Ｅ１３５．１１、Ｎ３５．１１」を中心とし、半径８０ｍをカバーエリアとしている。また、「駐車場Ｈ」の地点情報については、基準となる地点は「Ｅ１３５．２１Ｎ３５．１０」であり、カバーエリアは「駐車場Ｈ」を囲む形となっている。このように、地点情報では、汎用的な値である例えば緯度経度をもとに、カバーエリアの大きさや形を任意にすることも可能である。例えば、周辺の駐車場の位置を基に地点情報のカバーする領域を変更することが可能である。

図１０（ａ）及び（ｂ）は、図９に示された「駐車場Ｅ」及び「駐車場Ｈ」の地点情報の詳細を示したものである。前述の「駐車場Ａ」の地点情報と同様、位置やカバーエリアや名称等が記されている。また、「駐車場Ｅ」の地点情報には、属性情報として、周辺店舗「本屋Ｆ」「ＣＤショップＧ」、さらにそれら店舗の商用情報が記されている。また、移動先候補情報として「本屋Ｆ」で行われるであろう目的「書籍購入」や、「ＣＤショップＧ」で行われるであろう目的「ＣＤ購入」等が記されている。一方、「駐車場Ｈ」の地点情報には、周辺店舗「スーパーＩ」、「ＣＤショップＧ」が記されている。このように、周辺店舗情報としては、複数の地点にわたることとしてもよい。例えば、大きな百貨店等、多くの駐車場と契約している店舗は、複数の地点情報に商用情報を記すことができ、利用するユーザへの宣伝効果にもつながる。また、目的情報として「スーパーＩ」で行われるであろう目的「食料品購入」、「洋服購入」等が記されている。このように、ひとつの店舗においても、行われる目的は一つとは限らず、複数の目的を記すことも可能である。例えば、同じ「スーパーＩ」を利用するユーザであっても、その目的に応じて提供する情報を変更することが可能となる。

なお、目的情報は、システム設計者が付与するのはもちろん、地図製作会社、駐車場経営者や、周辺の店舗経営者等、宣伝を目的とする者が付与することとしてもよい。さらに、ホームページや、店舗等の宣伝情報などの商用情報より、形態素解析等を行い、目的となるキーワードを抽出し、自動的に作成することとしてもよい。

本実施の形態では、地点情報に記された目的情報を用いて、入力された目的を果たすことが可能な目的地の検索を行う。

位置条件生成部５１１は、位置情報検出部１０１で入力された位置情報を基に、地点情報蓄積部１０３を検索するための位置に関する条件を生成する。例えば、ある位置（緯度、経度）が入力されると、その位置から所定の範囲（例えば１ｋｍの範囲）等の位置条件を生成し、これによって、生成された位置条件内で入力された目的の検索を可能にしている。また、位置条件生成部５１１は、車両での周辺検索の場合には、車両の現在位置を基準に、車両の走行方向を考慮して所定の範囲（例えば３Ｋｍの範囲）の位置情報の検索条件を生成する。例えば、車両の場合、向きを変更することは容易ではなく、走行方向を考慮した検索が好ましい場合があるからである。また、このように所定の位置条件を設けない場合、地点情報蓄積部１０３に日本全国の地点に関する情報が蓄積されていた場合には、これら地点情報は膨大なものとなり、不要な情報を検索してしまうことになる。図１２に示されるように、位置条件生成部５１１は、位置情報検出部１０１で入力または検出された基準位置に対して、いくつかの位置条件を生成することが可能である。

例えば、図１２に示される位置条件の例のように、位置条件Ａは、基準位置に対して所定の距離の地点を検索する位置条件であり、位置条件Ｂは、車両の進行方向を考慮した位置条件である。また、位置条件Ｃは、基準地点を含む矩形による位置条件であり、位置条件Ｄは基準位置から最も近い主要道路に隣接している地点を検索するための条件である。例えば、車両等の場合、経路沿いや、さらには比較的走行しやすい主要道路沿いに隣接している地点の店舗等である方がユーザにとっても訪れやすく、検索としても適している場合が多いためである。このように、位置条件を設定することで、ユーザが現在必要とする可能性の高い地点情報を効率的に検索することが可能になる。

地点情報検索部１２２は、地点情報蓄積部１０３に蓄積された地点情報から、地点情報に含まれる位置情報が示す地点と位置情報検出部１０１で取得された位置情報が示す位置とが位置条件生成部５１１で生成された位置条件を満たす地点情報を検索する。そして、目的合致判定部１２６は、地点情報検索部１２２によって検索された地点情報の中から、複数目的入力部１３１で取得された複数の目的に対応する属性情報を含む地点情報を検索する。これら地点情報検索部１２２及び目的合致判定部１２６によって、複数目的入力部１３１で入力された複数の目的と、位置条件生成部５１１で生成された位置に関する条件をもとに、地点情報蓄積部１０３に蓄積された地点の位置情報より、複数の目的を果たすことが可能な地点が検索される。

例えば、ユーザの現在位置を中心として半径５００メートル以内である位置検索条件が生成された場合、その領域の地点情報を検索する。図１１は、検索された地点情報をリスト形式で示したものである。例えば、地点情報「００１」として位置「東経１３５度０１分、北緯３５度０１分」、名称「駐車場Ａ」、目的「ファミレス」の地点情報が取得されている。上述したように、地点情報は、このように所定の地点とその周辺の店舗等から得られる目的情報が付帯されて蓄積されており、例えば「駐車場Ａ」に駐車して周辺のファミレスで食事が行えることを示している。

一方、「ファミレス」に該当する地点は「駐車場Ａ」に限らず、図１１に示される例では、地点情報「００２」の「西丸百貨店」、地点情報「００３」の「ジョイフール」、地点情報「００４」の「華町総合レストラン」等でもファミレスで食事を行えることが、検索された地点情報から示されている。このように、所定の目的を果たすことが可能な地点は、場合によっては多く存在し、複数検索されることとなる。

図１３は、図１１に示される目的「ファミレス」に該当する地点を地図で表した図である。ユーザの現在位置を中心として、半径５００メートル以内に位置する地点の地点情報として取得された「西丸百貨店」、「ジョイフール」、「総合レストラン」、「リーガルホスト」等の位置が、地図で示されている。

地点情報検索部１２２は、さらに、もう一つの目的である「ボーリング」に該当する地点情報を検索し、取得された地点情報を用いて「ファミレス」と「ボーリング」の目的を果たすことができる地点を算出し、ユーザに提供する。

例えば、これら複数の目的「ファミレス」と「ボーリング」の目的を果たすことができる地点がある場合は、目的合致判定部１２６が、合致しているか否かを判定し、地点情報提示部１２５が、これらの地点情報を提示する。あるいは、後述するように、距離算出部１２４がこれら複数の目的を果たすことができる店舗間の距離等を考慮してより適切な地点を算出し、情報を提供することとしてもよい。

しかしながら、必ずしもこれら複数の目的すべてに合致する地点が存在するとは限らない。今後、様々な店舗等の商用情報などを示した地点情報が利用可能となる環境下、これらすべての地点情報を検索するのは検索コスト等の面でも非現実的であり、例えば、本実施の形態に示されるように、位置条件を設け、効率的に検索する必要が生じる。一方で、位置条件を設けることで、これら複数の目的に合致する地点が必ずしも検索されるとは限らないことになる。例えば、本例の場合、位置条件生成部５１１で生成された位置条件では、当該検索範囲内に該当する地点が存在しなかったとする。つまり、図１３において、ユーザを中心とする半径５００メートル以内に、もうひとつの目的である「ボーリング」を行うことができる地点が存在しなかったとする。目的合致判定部１２６では、合致しないと判定することとなる。

そこで、本実施の形態では、密度算出部１３２が、単位面積あたりの地点情報の数、つまり、地点情報の密度を算出し、再検索部１３３が、位置条件生成部５１１で生成された位置条件を変更することで再度地点情報の検索を行う。

再検索部１３３は、地点情報蓄積部１０３に蓄積された地点情報から、地点情報に含まれる位置情報が示す地点と位置情報検出部１０１で取得された位置情報が示す位置とが予め定められた一定の関係にあり、かつ、複数目的入力部１３１で取得された複数の目的のうちの一つに対応する属性情報を含む地点情報を検索した後に、検索された地点情報に含まれる位置情報が示す地点と一定の関係にある地点を示す位置情報を含み、かつ、複数の目的のうちの残る目的に対応する属性情報を含む地点情報を地点情報蓄積部１０３に蓄積された地点情報から検索する処理部である。本実施の形態では、再検索部１３３、密度算出部１３２及び距離算出部１２４の協調動作によって、複数の目的のうちの一つに対応する属性情報を含む地点情報を複数検索した後に、検索された複数の地点情報に含まれる位置情報が示す複数の地点について単位面積あたりの密度の高い地点と一定の関係にある地点を示す位置情報を含み、かつ、複数の目的のうちの残る目的に対応する属性情報を含む地点情報が地点情報蓄積部１０３に蓄積された地点情報から検索される。以下、再検索部１３３の機能について、具体例を用いて説明する。

図１３に示されるように、地点情報は、地域によっては複数存在する場合がある。例えば、市街地や都市などでは店舗も比較的多く、地点情報も多く存在することとなる。また、地点情報は「ファミレス」に限ったものではなく、あらゆる店舗等の情報を蓄積しているため、その数は膨大なものともなりうる。このような環境のもと、単に検索範囲を広げたのでは、検索の計算コストもかかり好ましいものではない。そこで、密度算出部１３２が地点情報の密度を算出し、位置条件生成部５１１で生成された位置条件を位置条件修正部５１２が位置条件の修正を行う。

位置条件修正部５１２は、地点情報検索部１２２で検索され、かつ、目的合致判定部１２６で複数目的入力部１３１から入力された目的と合致すると判定された地点情報の数が予め定められた一定数より少ない場合に（本実施の形態では、密度算出部１３２で算出された密度が一定値よりも低い場合に）、位置条件生成部５１１が生成した位置条件を修正する。

例えば、ひとつの目的である「ファミレス」に該当する地点情報のみを用い、その地点情報が密集している中心点を算出する。Segmental-K-Means法等、空間に位置するサンプルから所定の数の中心点を算出するクラスタリング手法が従来知られており、ここでは、中心点の求め方は問わないものとする。例えば、緯度をＸ軸、経度をＹ軸として２次元の座標をとり、地点情報に付与された各地点の緯度経度情報を用いて密集する地点の算出を行う。

図１４に示されるように、ひとつの目的「ファミレス」に該当する「西丸百貨店」、「ジョイフール」、「リーガルホスト」、「華町総合レストラン」等より、地点情報が密集している中心点Ｚが算出されている。そこで、位置条件修正部５１２は、上記中心点Ｚを中心とした半径５００メートル以内をあらたな検索エリアとし、そのあらたな検索エリアにおいて、再検索部１３３は、もうひとつの目的「ボーリング」に該当する地点情報の検索を行う。図１５は、検索エリアを広げて再度、地点情報を検索した結果を示す図である。図１５には、目的「ボーリング」に該当する「スターボーリング」と「ストライクＮｏ１」が示されている。

地点情報検索部１２２は、複数目的入力部１３１で入力された各入力情報ごとに地点の地点情報蓄積部１０３で蓄積されている地点の検索を行い、位置条件修正部５１２は、複数目的入力部１３１で入力された単一の入力情報を満足する地点の位置情報を用いて、単位面積あたりの検索された地点の密度から、位置条件生成部５１１で生成された位置条件を上記密度が高い地点を含むように修正している。これにより、複数の目的を達成する地点が存在しなかった場合でも、位置に関する検索条件を修正することで検索結果をユーザに提示することが可能になる。しかしながら、これら複数の目的「ファミレス」と「ボーリング」の目的を果たすことができる地点は一つとは限らず複数算出される場合もある。この場合、これら算出された複数の地点を地点情報提示部１２５が提示し、ユーザに選択させることとしてもよいが、さらにより効率的にこれら複数の目的を果たすことが可能な地点を算出し、ユーザに提供することとしてもよい。

例えば、複数の目的を果たすことが可能な店舗が存在する地点をユーザに提供する場合、これら店舗間の距離等もユーザの重要な関心事項であることが多い。例として、ユーザが徒歩で移動する場合、複数の目的のうち各々の目的を果たすことが可能な店舗間を移動することとなるため、その移動距離は少ない方が好ましいことが多い。また、ユーザが車両で移動する場合も、駐車は一度で済ませ、その店舗間を徒歩等で移動することとなるため、やはりその移動距離は短い方が好ましいことが多い。そこで、本実施の形態では、これら目的を果たすことができる複数の地点間の距離を算出し、よりユーザに適する地点の情報を提供することとする。

距離算出部１２４は、目的を果たすことができる複数の地点間の距離を算出する、つまり、複数の地点情報に対応する目的を達成するのにユーザが移動すべき距離を算出する処理部である。例えば、選択された複数の目的「ファミレス」と「ボーリング」に該当する地点情報を用いて、地点間の距離を算出し、もっとも効率よく、これら複数の目的を果たすことができる地点の算出を行う。

図１６は、目的「ファミレス」である「西丸百貨店」、「ジョイフール」、「華町総合レストラン」、「リーガルホスト」と、目的「ボーリング」である「スターボーリング」、「ストライクＮｏ１」との距離を表で示している。ここでは、「スターボーリング」と「西丸百貨店」との距離「３４０メートル」が地点情報より算出されている。同様に「ジョイフール」と「４００メートル」、「華町総合レストラン」と「３００メートル」、「リーガルホスト」と「６２０メートル」と、各地点間の距離が算出されている。また、「スターボーリングＮｏ１」と「西丸百貨店」との距離「５００メートル」、「ジョイフール」と「４８０メートル」、「華町総合レストラン」と「７２０メートル」、「リーガルホスト」と「４２０メートル」と算出されている。そして、この場合「スターボーリング」と「華町総合レストラン」との距離が「３００メートル」と最も近くなっていることから、今回の目的「ファミレス」と「ボーリング」をもっとも効率よく果たすことができる地点として、これらの情報を地点情報提示部１２５が画面等を介してユーザに提供する。

地点情報提示部１２５は、地点情報検索部１２２によって検索され、目的合致判定部１２６において複数目的入力部１３１で入力された目的と合致すると判定された地点情報、あるいは、その条件に加えて、再検索部１３３で再検索され、距離算出部１２４で算出された地点間距離が一定範囲内である地点情報を対象とし、その地点情報に含まれる位置情報が示す地点、に関する情報を画面等を介してユーザに提供する処理部である。上記の例においては、「スターボーリング」と「華町総合レストラン」が検索されたために、図１８に示されるように、現在地から先に「華町総合レストラン」に寄り、次に「スターボーリング」に行く経路と、各地点における商用情報を提供する。なお、地点情報提示部１２５は、この地点情報検索装置が組み込まれているカーナビが内部に蓄積している地図情報や商用情報から読み出す、あるいは、無線通信でインターネット上のＷｅｂサイトにアクセスすることで、各地点における商用情報等の地点に関する情報を取得し、ユーザに提供する。

複数の目的に対して、各地点の間の距離が十分に短い（例えば、徒歩圏内などの）場合には、車両の一回の駐車で目的を果たすことが可能である。そのため、訪問の順序を決定する必要は必ずしもない。一方、各地点間の距離が比較的遠い場合、さらに、訪問する順序を決定することとしてもよい。従来、図１９に示されるように、各目的に対して、それぞれの検索条件の結果を提示している。そのため、一回の外出で複数の目的を行うためには、図１９に示されるように、提示された検索結果の地点情報に対して、再び、どの組み合わせの訪問が適しているかを検討する必要がある。しかしながら、本実施の形態では、各地点の距離を考慮して複数の目的によって検索された地点の組み合わせを選択することにより、ユーザは、検索結果の地点の組み合わせを検討する必要がなくなる。さらに、その地点間の距離を考慮し、訪問する順序を決定することで、ユーザが必要とする情報を煩雑な操作なく提供することが可能となる。例えば、再検索部１３３等に、さらに距離に関する規則等を蓄積する。そして当該規則、例えば、３００ｍ未満を徒歩圏内とし、徒歩圏外の場合は訪問順序をさらに算出して提示することとしてもよい。

本実施の形態に示されるように、複数の目的に該当する地点が存在しなかった場合、一つの目的を果たすことが可能な地点が密集した地点をもとに検索範囲を広げることで、検索にかかるコストを減少することが可能となる。また、一つの目的に該当する地点が密集している地点をもとに検索しているので、ユーザ側としては選択肢が広がることとなる。例えば、仮に算出された「華町総合レストラン」を利用しないこととした場合においても、その代替となる「ファミレス」である「華町総合レストラン」、「西丸百貨店」、「ジョイフール」、「リーガルホスト」は近辺に位置するため、他の「ファミレス」を利用することとした場合においても比較的効率よく目的を果たすことが可能となる。

次に、以上のように構成された本実施の形態における地点情報検索装置の動作フローを、図１７を用いて説明する。まず、複数目的入力部１３１は、地点に関する分類や地点での行為の内容等の目的についてのユーザによる複数の入力を受け付ける（ステップＳ５０１）。図３に示されるように、本例では目的「ファミレス」と「ボーリング」が入力されている。次に、地点情報検索部１２２は、入力された目的に該当する地点情報を、地点情報蓄積部１０３から検索する。ただし、位置情報検出部１０１で検出された位置を用いて位置条件生成部５１１が位置に関する検索条件を生成し（ステップＳ５０２）、地点情報検索部１２２は、例えば、半径５００メートル以内の地点情報を検索する（ステップＳ５０３）。

そして、目的合致判定部１２６は、複数の目的に該当する地点情報が存在するか否かの判定を行う（ステップＳ５０４）。存在する場合は（ステップＳ５０４のＹｅｓ）、地点情報提示部１２５は、当該地点情報を用いて商用情報や経路情報等、ユーザが必要とする情報を提示する（ステップＳ５０９）。また、ここで複数検索された場合は、上記で説明したように、距離算出部１２４が地点間の距離を算出し、もっとも近いものを地点情報提示部１２５が提示することとしてもよい（ステップＳ５０８）。

一方、複数目的に該当する地点情報が存在しない場合（ステップＳ５０４のＮｏ）、例えば、一つでも目的に該当する地点情報を用いて、密度算出部１３２は、密集する地点の算出を行う（ステップＳ５０５）。例えば、図１４のバツ印は、目的のひとつである「ファミレス」に該当する地点情報を用いて密集する地点を算出したものである。該当する目的が存在しない場合、単に検索エリアを拡大したのでは検索コスト的に好ましいものではない。そこで、一方の目的に該当する地点情報が密集するエリアを基準として位置条件修正部５１２が位置に関する条件を修正することで、検索コストの削減になり、また、もう一方の目的に該当する地点が算出された場合に、両者を考慮した地点の算出も効率的に行える。

次に、得られた中心点をもとに再検索部１３３は、目的に該当する地点情報を再び検索する（ステップＳ５０６）。そして、目的に該当する地点が存在するか否かの判定を行い（ステップＳ５０７）、存在する場合は（ステップＳ５０７のＹｅｓ）、距離算出部１２４が検索された地点間の距離を算出し（ステップＳ５０８）、地点情報提示部１２５が情報を提供する（ステップＳ５０９）。一方、存在しない場合（ステップＳ５０７のＮｏ）は位置条件修正部５１２が再び位置条件を修正し（ステップＳ５０５へ）、再検索部１３３が検索を行う。図１５は、再度検索エリアを拡大して目的「ボーリング」に該当する地点を算出する例を示す図である。図１３に示される検索エリアでは検索できなかった「スターボーリング」と「ストライクＮｏ１」が新たに検索されていることが示されている。

そして、上記で説明したように、距離算出部１２４は、複数の目的に該当する地点情報を用いて、それら複数の目的を果たすことができる地点間の距離を算出する（ステップＳ５０８）。図１６は、算出された各々の地点間距離を示す図である。この場合、「スターボーリング」と「華町総合レストラン」との距離「３００メートル」が最も近い距離となっており、これらを最も効率よく複数の目的を果たすことが可能な地点として、地点情報提示部１２５は情報を提示する（ステップＳ５０９）。

このように、本実施の形態によれば、地点情報を利用して、ユーザから入力された複数の目的を効率よく遂行するのに適した目的地や移動経路が示され、ユーザは、何度も経路検索を繰り返したり、非効率な経路を移動したりすることが回避される。

なお、本実施の形態では、複数目的入力部１３１が入力された単一の目的を満足する地点を検索し、その位置情報の重心を用いて位置条件生成部５１１で生成された位置条件を修正した。これに代えて、単一の目的を満足する地点を検索した後に、その地点がある道路沿いに密集していた場合には、その道路に沿って次の目的を満足する地点を検索するように、位置に関する検索条件を修正してもよい。これにより、同じ道路に面した複数の目的を満足する地点が検索される可能性が高くなり、ユーザにとっても効率的な地点に関する情報を提供できるようになる。

図２０は、このように、検索された地点情報の道路を用いて検索条件を修正する変形例における地点情報検索装置の構成を示すブロック図である。この地点情報検索装置は、カーナビ等の移動体端末に備えられ、ユーザから入力された複数の目的を遂行するのに適した地点に関する情報を提供する装置であり、位置情報取得部２１０ａ、地点情報記憶部２２０ａ、複数目的取得部２３０ａ、検索部２４０ｂ及び情報提供部２５０ａを備える。この地点情報検索装置は、実施の形態２における地点情報検索装置と基本的に同様の構成を備えるが、検索部２４０ａに代えて検索部２４０ｂを備える点が実施の形態２と異なる。

検索部２４０ｂは、地点情報記憶部２２０に記憶された地点情報から、地点情報に含まれる位置情報が示す地点と位置情報取得部２１０で取得された位置情報が示す位置とが予め定められた一定の関係にあり、かつ、複数目的取得部２３０で取得された複数の目的に対応する属性情報を含む地点情報を検索する処理部、つまり、実施の形態１における検索部２４０に対応するものであり、本変形例では、地点情報検索部１２２、関連道路抽出部１２６ａ、道路決定部１３２ａ、再検索部１３３、位置条件生成部５１１及び位置条件修正部５１２を有する。以下、実施の形態２と同様の構成要素には同一の符号を付し、その説明を省略する。

関連道路抽出部１２６ａは、位置条件生成部５１１で生成された地点情報の位置に関する条件と、複数目的入力部１３１で入力された一つの目的について地点情報蓄積部１０３Ｂ蓄積されている地点情報を地点情報検索部１２２で検索された地点情報の沿線となる道路を抽出する。各地点と道路との対応関係については、地点情報蓄積部１０３において、蓄積されているものとする。または、各地点の位置情報から、最も近い道路を算出し、その道路を各地点の沿線道路としてもよい。例えば、複数目的入力として「レストラン」と「ボーリング」が入力されていたとする。このとき、図２１に示されるように、矢印の地点に車両が存在し、その周辺の地点情報を検索するように位置情報に関する検索条件が生成されたとする。さらに、図２１に示されるように、複数の目的に対しては、現在位置に近い範囲では、「レストラン」の地点情報しか存在せず、「ボーリング」の地点情報が存在しなかったとする。このとき、図２２（ａ）に示されるように、検索されたレストランＡからＥに対して、各レストランの存在する場所に近い道路の抽出を関連道路抽出部１２６ａが抽出する。その結果、図２２（ａ）に示されるように、各レストランに対して、道路ＩＤが関連付けられた表が生成される。

道路決定部１３２ａは、関連道路抽出部１２６ａで抽出された道路から検索条件に用いる道路を決定する。例えば、図２２（ａ）に示されるように、道路が抽出された場合には、それらの道路を、検索条件を拡張するときに利用する道路とする。これらの道路情報を用いて、位置条件生成部５１１Ｂで生成された検索条件を緩和する。

位置条件修正部５１２は、道路決定部１３２ａで決定された道路情報を用いて、位置条件生成部５１１で生成された検索条件の修正を行う。例えば、図２２（ａ）に示されるように、道路Ｒ２０１、Ｒ２０２、Ｒ２１０が選択されたときには、各道路において、複数目的入力部で入力されたが地点情報が検索できなかった条件に対して再び検索を行う。

再検索部１３３は、位置条件修正部５１２で修正された検索条件で再び地点情報の検索を行う。つまり、再検索部１３３は、複数目的入力部１３１で入力された複数の目的のうちの一つに対応する属性情報を含む地点情報を地点情報検索部１２２が複数検索した後に、検索された複数の地点情報に含まれる位置情報が示す複数の地点の近くを通る道路を特定し、特定した道路に沿った地点を示す位置情報を含み、かつ、複数の目的のうちの残る目的に対応する属性情報を含む地点情報を地点情報蓄積部１０３に蓄積された地点情報から検索する。

たとえば、図２２（ａ）に示されるように、再検索部１３３は、選択された道路を用いて再び「ボーリング」の条件で検索を行う。その結果、図２２（ｂ）に示されるように、各道路沿いにおいて「ボーリング」ができる地点情報が検索される。各道路は、「レストラン」の検索の結果得られた道路情報であるため、各道路ごとに、図２２（ｃ）に示されるように、レストランとボーリング場の組合せを選択することが可能になる。このように、複数の目的の一部の目的を満足する地点情報が検索できなかった場合にも、道路情報を用いて地点情報を効率的に検索することが可能になる。

本変形例における地点情報検索装置の動作フローを図２３に示す。なお、本フローにおいては、道路情報を用いた検索条件の修正のフローを中心に説明する。はじめに、複数目的入力部１３１が複数の目的を入力する（Ｓ５８Ｆ０）。位置条件生成部５１１は、地点情報を検査するための位置に関する検索条件を決定する（Ｓ５８Ｆ１）。例えば、現在位置から半径１ＫＭ以内の地点情報の検索条件を生成する。入力された複数目的に対して、位置条件生成部５１１Ｂで生成された検索条件の範囲で地点情報の検索を行う（Ｓ５８Ｆ２）。複数の目的に対して満足する地点情報があった場合には（Ｓ５８Ｆ３のＮｏ）、Ｓ５８Ｆ６へ進み、地点情報提示部１２５は、地点情報の組合せを提示する（Ｓ５８Ｆ６）。複数の目的を満足する地点情報がなかった場合には（Ｓ５８Ｆ３のＹｅｓ）、Ｓ５８Ｆ４へ進む。複数の目的の両方を満足する地点情報が存在しなかったときには、関連道路抽出部１２６ａは、複数の目的のうちの１つを満足する地点情報の選択を行い、各地点情報に対して最寄りの道路を抽出する（Ｓ５８Ｆ４）。その結果、本例においては、図２２（ａ）に示されるように、各地点情報に対して道路が決定される。さらに、道路決定部１３２ａは、道路情報を用いて検索条件の修正を行い、Ｓ５８Ｆ２へ戻る（Ｓ５８Ｆ５）。以上の動作の結果、同一の道路沿いにおいて複数の目的を行うための地点情報が検索されるため、複数の目的に対して車両等で移動しやすい地点情報の検索を行うことが可能になる。

なお、本実施の形態では、複数入力された目的に含まれる１つの目的を満足する地点が存在しなかった場合に、位置条件に関する検索条件の修正を行ったが、１つの目的を満足する地点の数が所定の数よりも少ない場合には、検索条件を修正するようにしてもよい。例えば、表示装置において表示できる地点データの数より少ない数のデータしか検索されなかった場合には、地点条件に関する検索条件を修正するようにしてもよい。

また、本実施の形態では距離算出部１２４を設け、算出された複数目的地間の距離を算出し、よりユーザに適する地点を提供する実施例を示したが、本構成要素は必ずしも必要とは限らず、この距離算出部１２４を除いた構成、つまり、図２４に示される構成としてもよい。ユーザは、複数の目的を果たすことを移動の目的としており、その間の移動距離は必ずしもユーザにとっては関心事項であるとは限らない。入力された複数の目的が果たせれば、その地点間の距離は問わない、あるいは、提示された地点の候補からユーザが能動的に選ぶこととしてもよいため、距離算出部１２４を除いた構成要素としてもよい。

（実施の形態３）
次に、本発明の実施の形態３について説明する。

上記実施の形態２では、地点情報を用いて、入力された複数の目的を効率よく果たすことが可能な地点を検索し、情報を提供する手法について説明を行った。また、複数の目的が果たせる地点が必ずしも検索範囲に存在するとは限らないこと、及び、単に検索範囲を拡大したのでは膨大な地点情報の処理コスト等も問題となるため、例えば、一方の目的を基準に検索範囲を変更し、より効率よく複数の目的を果たすことが可能な地点の検索方法について説明した。

ところで、ユーザが自らこれら複数の目的をすべて入力するのではなく、一つの目的が入力された際に、複数の目的を推測してこれら複数の目的を同時に果たすことが可能な目的地が推薦されることも便利である。例えば、普段の移動の履歴を蓄積しておき、ユーザが一つの目的を入力した場合、過去その目的と同時に他の目的を行ったことがある目的を考慮して、移動先を推薦する等である。特に近年、さまざまな店舗が融合してできた複合施設の登場により、ユーザはある一箇所で複数の目的を果たすことが可能となっている。また、ユーザも、一度の駐車で複数の用事を済ませようとして、そのような施設に訪問している場合もある。例えば、ある地点へ訪れ、書籍、ＣＤ購入等、複数の目的を果たす場合もあり、さらに一度の駐車でこれら複数の目的を済ませようとする場合がある。あるいは、ボーリング等を行った後、レストランで食事するといった場合もある。これら複数の目的をその都度入力するのは煩雑であり、移動履歴を基に一方の目的から他方の目的を推測し、これら複数の目的を同時に果たすことが可能な目的地が推薦されるならば、ユーザのより容易な操作支援が可能となる。

従来、移動履歴から、その運転者の好みの移動先を予測し、その地点までの経路情報や、その地点での新たな情報を提供しようという技術が開示されている。

しかしながら、このような従来技術は、ユーザのこれら複数の目的を考慮したものはなく、好みの移動先はあくまで一つである。ユーザの目的は、一つであることは少なく、複数の目的を同時に処理できる場所を求めている場合もある。そこで、本実施の形態では、目的情報を用いて複数の目的が果たせる場所を提案する地点情報検索装置について説明する。例えば、ユーザの移動履歴をもとに、「書籍購入」という目的が入力された場合に、さらに目的「ＣＤ購入」等、ユーザの複数の目的を推定し、これら複数の目的が果たせる場所を提案する。

図２５は、本実施の形態における地点情報検索装置の構成を示すブロック図である。この地点情報検索装置は、入力された一方の目的から他方の目的を推測し、これら複数の目的を同時に果たすことが可能な目的地及びその目的地の情報を提供する装置であり、位置情報取得部２１０ａ、地点情報記憶部２２０ａ、複数目的取得部２３０ｂ、検索部２４０ｄ及び情報提供部２５０ａを備える。この地点情報検索装置は、実施の形態１における地点情報検索装置と基本的に同様の構成を備えるが、複数目的取得部２３０に代えて複数目的取得部２３０ｂを備え、検索部２４０に代えて検索部２４０ｄを備える点が実施の形態１と異なる。

複数目的取得部２３０ｂは、ユーザが望む行為である目的について、複数の目的を特定する情報を取得する処理部、つまり、実施の形態１における複数目的取得部２３０に対応するものであり、本実施の形態では、位置情報蓄積部１２１、到達地点特定部１０２、移動先候補特定部１０３１、移動履歴蓄積部１０４、信頼値算出部１０６、信頼目的抽出部１２３及び複数目的入力部１３１を有する。

検索部２４０ｄは、地点情報記憶部２２０に記憶された地点情報から、地点情報に含まれる位置情報が示す地点と位置情報取得部２１０で取得された位置情報が示す位置とが予め定められた一定の関係にあり、かつ、複数目的取得部２３０で取得された複数の目的に対応する属性情報を含む地点情報を検索する処理部、つまり、実施の形態１における検索部２４０に対応するものであり、本実施の形態では、地点情報検索部１２２及び距離算出部１２４を有する。

以下、実施の形態１及び２と異なる点を中心に説明する。
位置情報検出部１０１は、移動体端末の現在位置を検出する処理部である。位置情報検出部１０１は、例えば移動体端末に備えられたＧＰＳアンテナ等により構成され、ユーザの緯度経度情報を検出する。

位置情報蓄積部１２１は、検出された位置情報を蓄積するハードディスク等である。例えば、図２６は、本地点情報検索装置を有するカーナビの移動を地図で示す図である。図２６における黒い太線に示されるように、今ユーザが自宅を出発し、第１、第２、第３交差点を通過してきたとする。一方、白い丸印は、位置情報検出部１０１において検出される位置情報である。

図２７は、位置情報の例を具体的に数値で示している。なお、ＧＰＳより得られる時刻、あるいはカレンダー時計等を設け、位置情報が検出された日付時刻情報を同時に検出することとしてもよい。ここでは「２００４年１２月１０日８時１０分」に「東経１３５度２０分３５秒、北緯３４度４４分３５秒」位置した等が検出されている。

到達地点特定部１０２は、検出された位置情報より、ユーザの到達地点を判定する処理部である。例えば、カーナビにおいては、エンジンをストップさせた地点を到達地点として判定することが可能である。図２８に示されるように、第３交差点を右折してきたユーザが「駐車場Ａ」近辺でエンジンをストップさせたとする。この場合、例えばカーナビに蓄積された地図のランドマーク情報等を用いることで、駐車場Ａを到達地点として判定することができる。なお、例えば、携帯電話を用いて歩行者が利用する場合、所定の滞在時間をもとに到達地点と判定することも可能である。

従来の情報提供装置は、これら到達地点を蓄積しておき、蓄積された到達地点の履歴を用いて、ユーザの好みの目的地等を判断して情報提供を行っている。例えば、到着した場所があるレストランであり、このレストランに頻度よく訪れる場合、そのレストランを好みのレストランと判定し、そのレストランの情報の提供を行うことができる。

このような従来の情報提供装置では、好み等を判断する際の地点はあくまで一つであり、複数の目的を反映させるものではない。例えば、図２８に示されるように、駐車場Ａに到達したことがある場合、駐車場Ａという地点に対する到達の頻度を考慮することは可能であるが、その地点におけるユーザの本来の目的である移動先までは推定することができない。例えば、あるユーザは駐車場Ａへ到達した後、電化製品を購入するため電気ショップＢへ移動するかもしれない。あるいは、映画鑑賞のために映画館Ｄへ訪れるのかもしれない。さらには、映画館Ｄで映画を鑑賞した後、レストランＣで食事と複数の目的を果たすために駐車場Ａへ訪れたのかもしれない。したがって、ユーザに情報を提供しようとしても、目的が特定できないため、正確な情報提供を行うことができない。例えば、前者の場合、提供する情報は電気屋Ｂでのセールス情報であったり、後者の場合は映画の上映時刻情報等であるのが好ましいと考えられる。さらには、近年、複合施設の登場により、このようにある一つの到着地点に対して複数の隣接した店舗が存在し、ユーザはこれら複数の店舗で複数の目的を果たすために訪れることも考えられる。また、カーナビの場合、運転タスクを妨げることは好ましくないため、これら移動先候補のすべての情報を提供するのではなく、ユーザの移動先や目的に応じた情報を提供する必要がある。

そこで、本実施の形態では、上記実施の形態２で示した地点に対応して付与された目的情報を用い、移動履歴と、さらにその地点での目的を蓄積し、ユーザの好みの目的を判定し、目的に応じた移動先を推薦する手法を採用している。そのために、本実施の形態においては、到達地点と、さらに到達地点からの移動先や移動先での目的を特定するため、前述の「地点情報」を用いている。

移動先候補特定部１０３１は、地点情報蓄積部１０３に蓄積された地点情報を用いて、到達地点からの移動先の候補を特定する処理部である。

移動履歴蓄積部１０４は、到達地点と、さらに到達地点からの移動先候補での目的を含む移動履歴を蓄積する処理部であり、内部にハードディスク等を有する。例えば、図２６に示されるように、自宅を出発し、第１交差点、第２交差点、第３交差点を経由してきたユーザは、図２８に示されるように、「駐車場Ａ」へ到達したとする。移動履歴蓄積部１０４は、到達した地点からの移動先、つまり「駐車場Ａ」における移動先候補を、地点情報の移動先候補情報をもとに蓄積する。例えば、図６（ａ）及び（ｂ）に示されるように、「駐車場Ａ」の地点情報には、移動先候補情報として「電化製品購入」、「食事」、「映画鑑賞」があり、これら移動先（本実施の形態では移動先での目的とする）を蓄積する。

図２９は、移動履歴蓄積部１０４に蓄積された移動先候補の履歴の例を示す図である。例えば、移動先候補履歴ＩＤ「００１」には、到達地点「駐車場Ａ」からの移動先「電気ショップＡ」の「電化製品購入」、「レストランＣ」の「食事」、「映画館Ｄ」の「映画鑑賞」が蓄積されている。

信頼値算出部１０６は、移動履歴蓄積部１０４に蓄積された移動先候補の信頼値を算出する処理部であり、つまり、移動履歴蓄積部１０４に蓄積された移動履歴を参照することで、予測された到達地点に対応する目的を特定し、特定した目的ごとに、移動先候補としての信頼値を算出する。より、詳しくは、信頼値算出部１０６は、予測された複数の到達地点に対応する複数の移動履歴を信頼値算出部１０６から特定し、特定した複数の移動履歴に含まれる同一目的に対応する信頼値を加算することで、目的ごとに、移動先候補としての信頼値を算出する。

以下、具体例を用いて信頼値算出部１０６の機能を説明する。図３０（ａ）は、移動履歴蓄積部１０４に蓄積された移動先候補の履歴を示している。例えば、移動先候補履歴ＩＤ「００１」には、到達地点「駐車場Ａ」からの移動先や、移動先での目的として「電化製品購入」、「食事」、「映画鑑賞」が蓄積されている。また、移動先候補履歴ＩＤ「００２」には、到達地点「西丸百貨店」からの移動先での目的「食料品購入」、「食事」、「書籍購入」が蓄積されている。さらに、本実施の形態では、各到達地点での各移動先候補に対し、信頼値が与えられている。

信頼値とは、各到達地点からの各移動先に付与され、その位置（到達地点）からその目的の行動（移動先への移動）がとられる確率を示している。この信頼値を用いて今回の移動先が判定される。ひとつの到達地点であっても、そこからの本来の移動先は複数存在する場合があり、ユーザによって意図する目的は異なる。例えば、「駐車場Ａ」へ到達したという履歴が存在する場合、「駐車場Ａ」という地点まで行ったことは確かであるが、一方、そこからの移動先は、「電化製品購入」が行える「電気ショップＢ」、「食事」の「レストランＣ」、「映画鑑賞」の「映画館Ｄ」と複数移動先候補あり、ユーザが何を目的として「駐車場Ａ」へ行ったのかは分からない。例えば、あるユーザはいつも「電化製品購入」を目的としており、「映画鑑賞」は全く目的としていない場合もある。一方、別のユーザはその逆で、いつも「映画鑑賞」を目的に「駐車場Ａ」という地点へ行っていることもある。そこで、まず各到達地点の履歴ごとに信頼値（例えば１とする）を与え、さらにそこからの移動先ごとに、値を等しく分配する。例えば移動先候補履歴ＩＤ「００１」の場合、到達地点は「駐車場Ａ」であり、そこでの移動先候補「電化製品購入」、「食事」、「映画鑑賞」の３つに等しく「１／３」が分配される。また、移動先候補履歴ＩＤ「００３」の場合、到達地点は「華町アミューズメント」であり、そこでの移動先候補「カラオケ」、「ボーリング」の２つに、等しく「１／２」が分配される。つまり、ある到達地点へ行ったとしても、その地点からの移動先が複数存在する場合は移動先が絞りきれないため、この値は低くなり、一方、移動先が限られている場合、この値は自動的に高いこととなる。

本実施の形態における移動先の判定は、この信頼値を用いて判定する。例えば、信頼値算出部１０６は、移動先候補履歴にある各移動先候補の信頼値の総和を算出し、信頼目的抽出部１２３及び地点情報検索部１２２は、信頼値の高い目的の中から、ユーザが訪問する目的を判定する。つまり、ある到達地点Ａに目的α が存在したとする。一方、他の到達点Ｂにおいても目的αが存在したとする。この場合、到達地点は異なるが、これらが複数存在するということは、おそらくユーザはこの目的αを行うためにこれらの地点へ到達しているのであろうと解することができ、これを信頼値の総和で反映させたものである。

例えば、図３０（ａ）に示される移動先候補履歴の場合、信頼値算出部１０６は、移動先候補履歴ＩＤ「００１」、到達地点「駐車場Ａ」における移動先のひとつ「食事」の信頼値「１／３」、目的履歴ＩＤ「００２」、到達地点「西丸百貨店」における移動先「食事」の信頼値「１／３」より、図３０（ｂ）に示されるように、目的「食事」は「２／３（＝１／３＋１／３）」と算出する。同様に、信頼値算出部１０６は、図３０（ａ）の履歴例では、図３０（ｂ）に示されるように、「書籍購入」として「４／３」、「ＣＤ購入」として「１」、ボーリング及びカラオケとして「１／２」、電化製品購入及び食料品購入として「１／３」と、信頼値を算出する。

信頼目的抽出部１２３は、移動履歴蓄積部１０４に蓄積された移動履歴と位置情報検出部１０１によって取得された位置情報に基づいて、ユーザの予測される行為である信頼目的を特定する処理部であり、ここでは、信頼値算出部１０６で算出された目的のうち、信頼値の高い目的を抽出する。

移動履歴蓄積部１０４に蓄積されたユーザが行った目的の中で、信頼値の高い目的は、ユーザがよく行う目的としてとらえることができる。信頼目的抽出部１２３は、信頼値算出部１０６で算出された各目的の信頼値より、値の高いものを信頼目的として算出する。ここでは、信頼値が「４／３」、「１」と比較的高い「書籍購入」と「ＣＤ購入」が抽出される。このように、履歴に蓄積された目的履歴から算出された信頼値の高い目的は、ユーザが所定の地点で行っていると考えられる目的であり、また複数存在する場合がある。また、ユーザはこれら複数の目的を異なる場所で行うのではなく、一度の駐車で済ませたいと考えることもある。そこで、本実施の形態では、これら複数の目的を果たせる場所を検索している。

地点情報検索部１２２は、地点情報蓄積部１０３に蓄積された地点情報から、前述に示される信頼値の高い目的に該当する地点情報を検索する処理部である。例えば、前述の複数目的入力部１３１で入力された一つの目的と、さらに信頼値の高い目的を併せた複数の目的とし、これら複数目的を果たすことが可能な地点を検索する。なお、複数目的入力部１３１は、ユーザからの入力された目的と、信頼目的抽出部１２３で抽出されら信頼目的とを併せた複数の目的を地点情報検索部１２２に伝えてもよい。

また、検索の範囲は、例えば、図３１に示されるように現在位置を中心とした半径５００メートル等、ユーザの現在位置、あるいは進行方向等を考慮した検索対象としてもよい。例えば、いま、複数目的入力部１３１において、まず、目的「ＣＤ購入」が入力されたとする。一方、信頼目的抽出部１２３において、信頼値の高い目的「書籍購入」が算出されており、この信頼値の高い目的「書籍購入」は普段、ユーザが「ＣＤ購入」に伴って果たそうとする目的であると考えられ、これら「ＣＤ購入」と「書籍購入」とを同時に行える地点の検索を行うこととする。図３１に示された例では、現在位置を中心とした半径５００メートル内に駐車場Ｊ、駐車場Ｋ、駐車場Ｌが存在し、これらの地点情報が該当することとなる。地点情報には、上記実施の形態２に示されるように、その地点と地点周辺の店舗等をもとにその地点で行える目的に関する情報（目的情報）が示されていることとする。

図３２は、取得された目的情報の例を示している。地点情報「００１」は、駐車場Ｊにおける目的である「書籍購入」、「ＣＤ購入」、「食事」が行える旨を示している。同様に、地点情報「００２」は、駐車場Ｋにおける目的である「書籍購入」、「ＣＤ購入」を示し、地点情報「００３」は、駐車場Ｌにおける目的である「ＣＤ購入」、「テニス」、「水泳」を示している。地点情報検索部１２２は、検索された地点情報の中から、信頼値の高い目的に該当する地点情報を抽出する。

この場合、「書籍購入」と「ＣＤ購入」が同時に行える地点情報を抽出される。その結果、図３３に示されるように、「書籍購入」と「ＣＤ購入」が同時に行える地点として、地点情報「００１」の駐車場Ｊと、地点情報「００２」の駐車場Ｋの二つが抽出される。本実施の形態では、後述するように、続いて、該当する地点のうち、例えば各目的が果たせる地点の地点間の距離等を考慮して、最もユーザに適する地点の情報が選択され、提供される。

近年、様々な店舗が融合した複合施設の登場により、さまざまな目的を一度に果たせるような場所が多く存在する。例えば、レストランや映画館、さらにショッピング等が行えるようにあらゆる施設が融合した場所が多く存在する。一方、ユーザもある目的地へ移動する際に、そこで果たそうと思う目的は一つとは限らず、複数の目的を一度に済ませることが可能な場所を求めて移動することが多々ある。しかし、地点によってはユーザの複数の目的を果たせる店舗等が必ずしも隣接しているとは限らない。例えば同じ「書籍購入」や「ＣＤ購入」の複数の目的が果たせる駐車場であっても、店舗が離れている等のため、ユーザは徒歩で長い距離を移動する必要が生じることもある。そこで、各目的を果たすことができる地点間の距離等を考慮し、もっともユーザに適する地点の情報を提供している。

図３４（ａ）及び（ｂ）は、駐車場Ｊと駐車場Ｋの地点情報の例を示している。実施の形態２と同様、地点に関する情報と、その地点周辺の店舗等から得られる目的情報が付帯されて蓄積されている。ここでは、駐車場Ｊは北緯３５度１６分、東経１３５度２１分に位置し、周辺店舗として「ブック１番」、「トップレコード」、「ラーメン虎吉」が存在している。また、これら店舗より、その地点で行える目的「書籍購入」、「ＣＤ購入」、「食事」が蓄積されている。さらに、本実施の形態では、周辺店舗に関する情報として、その地点（この場合駐車場Ｊ）から店舗までの距離が記されている。ここでは、「ブック１番」は、駐車場Ｊから２００メートルの位置にある旨が記されている。同様に「トップレコード」までの距離は３００メートルと示されている。このように、地点情報は所定の地点とそこでの目的に関する情報のみならず、その店舗までの距離等を蓄積するものでもよい。同様に、駐車場Ｋの地点情報においても、駐車場Ｋから「森書房」までの距離は５０メートル、駐車場Ｋから「浜崎ＣＤ」までの距離は７０メートル等、駐車場からの距離が蓄積されている。

距離算出部１２４は、これら地点情報に記された駐車場等からの距離を用いて複数の目的を果たす際にユーザが移動する必要がある距離を算出する。

図３５は、駐車場Ｊと「ブック１番」、「トップレコード」の位置関係、および駐車場Ｋと「浜崎ＣＤ」、「森書房」の位置関係を地図で示している。地点情報にもあるように、駐車場Ｊと「ブック１番」は２００メートル、「トップレコード」とは３００メートルの距離に位置する。また、駐車場Ｋと「浜崎ＣＤ」は７０メートル、「森書房」とは５０メートルの距離に位置している。そこで、距離算出部１２４は、これらの距離を総和するなどしてユーザの移動する必要な距離を算出する。この場合、駐車場Ｊは５００メートル（３００＋２００）、駐車場Ｋは１２０メートル（７０＋５０）ということになる。そこで、地点情報提示部１２５は、移動距離の少ない駐車場Ｋを複数の目的が果たせる最も適した場所と判断し、その駐車場Ｋの情報を提供する。

図３６は、地点情報提示部１２５によるカーナビ等の画面表示例を示す図である。ユーザの現在位置と周辺の地図や現在時刻「９時２０分」等が表示されている。また、駐車場Ｋに関する情報が画面右上に表示されている。駐車場Ｋとその近辺の地図、到着予想時刻、さらに地点情報等より取得した情報が示されている。ここでは、ユーザは「書籍購入」「ＣＤ購入」を目的としているため、「森書房」の商用情報として「新作今行きます入荷」等の情報や、「浜崎ＣＤ」の商用情報として「Ａｚ新曲ミラクルソウル」等の情報が示されている。

次に、以上のように構成された本実施の形態における地点情報検索装置の動作フローを、図３７、図３８のフローチャートを用いて説明する。

まず、位置情報蓄積部１２１は移動履歴（位置情報）を蓄積する。例えばエンジンスタート等によって位置情報検出部１０１で位置が検出されるため、出発地に関する位置情報を蓄積する（ステップＳ１０１）。そして、移動とともに所定の間隔で位置情報検出部１０１によって位置情報が検出される（ステップＳ１０２）。そこで、位置情報蓄積部１２１は、エンジンがストップされたか否かを判断し（ステップＳ１０３）、エンジンストップされずに移動が行われる場合（ステップＳ１０３のＮｏ）、交差点を通過したか否かを判断する（ステップＳ１０４）。交差点を通過した場合（ステップＳ１０４のＹｅｓ）、通過交差点を蓄積する（ステップＳ１０５）。一方、交差点を通過していない場合（ステップＳ１０４のＮｏ）、位置の検出ループに戻る（ステップＳ１０２へ）。エンジンストップされた場合（ステップＳ１０３のＹｅｓ）、到達地点特定部１０２は、到達地点と特定し、蓄積する（ステップＳ１０６）。各地点での目的が、地点情報の目的情報として、サーバ等、地点情報蓄積部１０３に蓄積されている（図６（ａ）及び（ｂ）など）。そこで、移動先候補特定部１０３１は、到達地点の地点情報を参照し（ステップＳ１０７）、到達地点の目的を移動履歴蓄積部１０４に蓄積する（ステップＳ１０８）。

次に、信頼値算出部１０６は、蓄積された目的履歴より、目的の信頼値を算出する（ステップＳ３０３）。本実施の形態においては、信頼値の算出は、例えば各目的の信頼値の総和等により算出することとする。図３０（ｂ）に示されるように、「書籍購入」の信頼値「４／３」、「ＣＤ購入」の信頼値「１」等が算出される。

そして、信頼目的抽出部１２３は、信頼値が閾値以上の目的の有無を判定する（ステップＳ３０４）。存在する場合は（ステップＳ３０４のＹｅｓ）ステップＳ３０５へ、存在しない場合は（ステップＳ３０４のＮｏ）終了する。存在する場合（ステップＳ３０４のＹｅｓ）、閾値以上の目的を信頼目的とする（ステップＳ３０５）。例えば、閾値を「１」とすると、「書籍購入」、「ＣＤ購入」の複数の目的が算出されることとなる。

次に、地点情報検索部１２２は、複数目的入力部１３１を介してユーザから入力された１つの目的、例えば、「書籍購入」とともに、上記信頼目的を検索する目的とし（ステップＳ４０１）、所定の範囲の地点情報を地点情報蓄積部１０３から取得する（ステップＳ４０２）。例えば、図３１に示されるように現在位置を中心として半径５００メートル以内の地点情報を取得する。そして、地点情報検索部１２２は、取得した地点情報のうち、検索する目的を有する地点情報の存在の有無を判定する（ステップＳ４０３）。存在する場合は（ステップＳ４０３のＹｅｓ）、ステップＳ４０４へ、存在しない場合は終了する（ステップＳ４０３のＮｏ）。さらに、地点情報検索部１２２は、該当する地点が複数存在するか否かを判定する（ステップＳ４０４）。存在する場合はステップＳ４０５へ、存在しない場合（ステップＳ４０４のＮｏ）、つまりひとつの場合は、地点情報提示部１２５は、当該地点情報に関する情報を提示する（ステップＳ４０８）。

図３２に示された例では、検索する目的「書籍購入」と「ＣＤ購入」に対し、両目的を有する地点情報は「駐車場Ｊ」と「駐車場Ｋ」の２箇所が該当することとなる（ステップＳ４０４のＹｅｓ）。したがって、距離算出部１２４は、ステップＳ４０５以降の地点情報の距離に関する情報を参照し（ステップＳ４０５）、複数目的を果たすことができる地点の距離を算出する（ステップＳ４０６）。

図３４（ａ）及び（ｂ）、図３５に示されるように、「駐車場Ｊ」から「ブック１番」までの距離は２００メートル、「駐車場Ｊ」から「トップレコード」までの距離は３００メートルと、これら複数の目的を果たすためには合計５００メートル移動する必要があることになる。対して、「駐車場Ｋ」から「森書籍」までの距離は５０メートル、「駐車場Ｊ」から「浜崎ＣＤ」までの距離は７０メートルと、これら複数の目的を果たすためには合計１２０メートル移動する必要があることになる。したがって、地点情報提示部１２５は、「駐車場Ｋ」の方が複数の目的を果たすためにより効率的な場所であるとして（ステップＳ４０７）、「駐車場Ｋ」に関する情報を提示する（ステップＳ４０８）。図３６は、「駐車場Ｋ」を目的地として情報を提示した画面表示例を示している。

このように、本実施の形態によれば、一つの移動系列（あるいは、一つの到着地点）に基づいて、続く行動の目的（移動先）が推定され、ユーザが指定した目的と併せた複数の目的を効率よく達成するのに最も相応しい地点の情報が提供された。これによって、ユーザは、複数の目的を入力する煩わしい操作から解放されるとともに、短時間に効率よく複数の目的を達成することが可能な便利な地点を知ることができる。

なお、本実施の形態では、複数の目的は、入力された目的と、信頼値の高い予測された目的とから構成され、これら複数の目的を同時に果たすことが可能な地点が検索されたが、本発明は、これに限ったものではない。

例えば、入力された一つの目的に対して、移動履歴に蓄積された目的の履歴を基に、過去その目的と同時に行われた目的のみを考慮して地点の検索を行うこととしてもよい。以下、具体例を用いて説明する。図３９（ａ）は、移動履歴蓄積部１０４に蓄積された目的の履歴である。ここでは、ＩＤ「００１」には、地点「駐車場Ａ」に到達した履歴があり、そこでの目的「食事」と「映画鑑賞」が蓄積されている。また、これら目的の信頼値を算出すると、図３９（ｂ）に示されるように、目的地別信頼値２１１に示されるように、目的「書籍購入」と「ＣＤ購入」の信頼値が「４／３」ともっとも高くなっている。したがって、例えば、目的「映画鑑賞」が入力された場合、これら信頼値が高い目的をもう一つの目的とし、「映画鑑賞」と「ＣＤ購入」、「書籍購入」を同時に果たすことが可能な地点を検索してもよい。

ところで、これら信頼値の高い目的は、ユーザがよく行う目的ではあるが、必ずしも「映画鑑賞」と同時に行うことを欲しているとも限らない。例えば、本例に示されるユーザの場合、「ＣＤ購入」や「書籍購入」は同時に行うため、履歴に頻度よく存在し、また結果信頼値も高いものとなっているが、一方で「映画鑑賞」を行うときは、その後食事を行う行動傾向があり、履歴にも、目的「映画鑑賞」と「食事」が同時に行える場所の履歴が多く蓄積されている。そこで、単に信頼値の高い目的を他の目的とするのではなく、同時に行われた目的を考慮することとしてもよい。例えば、図３９（ａ）における目的の履歴では、「映画鑑賞」が行われた目的のみに着目すると、履歴ＩＤ「００１」、「００２」、「００６」が該当する。そして、これらの目的の信頼値を算出すると、図３９（ｃ）に示されるように、目的「食事」の信頼値が「５／３」と最も高くなる。つまり、目的「映画鑑賞」を行うときは同時に「食事」を行っていることを示している。そこで、ユーザによって目的「映画鑑賞」が入力された場合、履歴をもとに同時によく行われる「食事」を他方の目的とし、これら複数の目的を同時に果たすことが可能な地点の検索を行い、情報を提供することとしてもよい。

また、本実施の形態における地点間の距離は、例えば、メートル単位で表した直線距離を用いて算出しているが、本発明は、これに限ったものでなない。例えば歩行者用の経路探索を行うべく、歩行者専用の地図情報をさらに備え、この歩行者専用の地図情報を用いて地点間の距離を経路探索してコストを算出し、このコストを用いて地点を提供することとしてもよい。

つまり、ユーザは車両を駐車した後、これら複数の目的を果たすことが可能な店舗間を徒歩で移動するのが一般的である。そこで、単に直線距離を用いるのではなく、これら店舗間を徒歩で移動した場合のコストを、たとえば徒歩専用の地図情報等を用いて算出し、このコストを考慮して移動先を提供することで、実際にユーザが徒歩で移動した際の距離感を反映させた移動先を提供することができる。近年、移動体端末において歩行者専用のナビゲーションシステムが登場しており、この歩行者専用のナビゲーションはいわゆるカーナビにおける車両用経路探索とは異なり、歩行者用の地図を用いて経路探索を行うのが一般的である。これらは、例えば、歩行者用の歩道の有無や、横断歩道の幅等を考慮して経路コストを算出するため、単に直線距離ではなく、実際にユーザが徒歩で移動した場合の距離感をコストで算出することが可能となる。そこで本実施の形態において、単に複数目的の店舗間の距離のみならず、この店舗間を徒歩で移動した場合の経路コストを算出し、コストを考慮してよりユーザに適した移動先を提供することとしてもよい。さらに、天気等の情報を取得する手段をあらたに設け、雨天の場合は多少距離が遠くなっても地下歩道がある地点を推薦することとしてもよい。

（実施の形態４）
次に、本発明の実施の形態４について説明する。

上記実施の形態３では、地点とその地点で行われる目的を対応づけて蓄積した地点情報を用いて、ユーザの移動先での目的を蓄積しておき、ユーザの好みの目的を把握し、より適切な移動先を提供する手法について説明を行った。ユーザが移動する際に、その移動先での目的は一つとは限らず、複数の目的を果たそうと移動することがある。さらに、車で移動する場合、駐車は一度で済ませたい等、なるべく効率よく目的が果たせる場所を欲することも多い。このとき、地点情報を用いてユーザの目的を把握し、さらに距離等を考慮して効率よくその目的が果たせる場所を推薦することができると便利である。さらに、地点情報を用いてユーザの移動先での目的を蓄積しておき、ユーザの現在の移動経路より移動先を予測し、さらにその移動先で行おうとしている目的を推測するのが望まれる。

従来、カーナビゲーションシステム等の移動体端末において、蓄積されたユーザの移動履歴より到達地点を予測し、情報を提供する手法がある。

しかしながら、従来の移動先予測装置において、予測される到達地点とは、あくまで地点であり、その到達地点から、ユーザが本来、目的としている移動先までを予測するものではない。例えば、ユーザの履歴として蓄積された地点が駐車場であり、さらに駐車場の周辺にいくつかの店舗が存在する場合、その駐車場までは予測することができたとしても、どの店舗へ行こうとしたのか、つまり本来の移動先を予測するものでない。また、ユーザは、一度の駐車で複数の店舗へ訪れ、各々の店舗で目的の用事を済ませようとして、その地点、つまり駐車場へ到達している場合もある。この場合は、事前にユーザの目的に応じた情報を提供する場合、到達する駐車場のみを特定できても、移動先を考慮した正確な情報提供を行うことはできない。

そこで、本実施の形態は、ユーザの到達地点からの移動先あるいは移動先での目的等を有する地点情報を履歴として蓄積し、蓄積された履歴をもとに本来の移動先を特定し、特定された移動先に関する情報を提供することを可能とする。

図４０は、本発明の実施の形態４における地点情報検索装置の全体構成を示すブロック図である。この地点情報検索装置は、予測した移動先に応じた情報を提供する装置であり、カーナビゲーション等の情報提供装置である移動体端末１００と地点情報記憶部２２０ａとから構成される。移動体端末１００は、さらに、位置情報取得部２１０ａ、複数目的取得部２３０ｃ、検索部２４０ｄ及び情報提供部２５０ａを備える。この地点情報検索装置は、全体の機能構成として、実施の形態３における地点情報検索装置と基本的に同様の構成を備えるが、複数目的取得部２３０ｂに代えて複数目的取得部２３０ｃを備える点が実施の形態３と異なる。

複数目的取得部２３０ｂは、ユーザが望む行為である目的について、複数の目的を特定する情報を取得する処理部、つまり、実施の形態１における複数目的取得部２３０に対応するものであり、本実施の形態では、到達地点特定部１０２、移動先候補特定部１０３１、移動履歴蓄積部１０４、到達地点予測部１０５、信頼値算出部１０６、信頼目的抽出部１２３及び複数目的入力部１３１を有する。信頼値算出部１０６は、予測された到達地点からの移動先を算出する処理部であり、図４１に示されるように、さらに、信頼移動先判定部１０６１、移動先信頼値再算出部１０６２、移動先検索部１０６３から構成されている。

以下、実施の形態１〜３と異なる点を中心に説明する。
位置情報検出部１０１は、移動体端末１００の現在位置を検出する処理部である。位置情報検出部１０１は、例えば移動体端末に備えられたＧＰＳアンテナ等により構成され、ユーザの緯度経度情報を検出する。上記実施の形態３と同様、ユーザの移動に伴って所定の間隔で位置情報が検出される（図２６、図２７、図２８）。

従来の到達地予測装置は、これら到達地点を蓄積しておき、蓄積された到達地点の履歴を用いて、現在の走行時における到達地点を予測している。例えば、現在、走行している方向に、過去到達した地点がある場合、その地点を予測到達地点とすることができる。あるいは、出発地と通過経路、および到達地点の組で蓄積しておき、現在走行と蓄積された経路が一致した場合、その一致した経路上の到達地点を予測到達地点とする、というものである。

一方、これら従来の到達地予測装置において、予測するのはあくまで地点であり、その地点からの移動先を予測するものではなかった。例えば、図２８に示されるように、駐車場Ａに到達したことがある場合、駐車場Ａという地点へ行くと予測することは可能であるが、その地点におけるユーザの本来の目的である移動先までは予測することができない。例えば、あるユーザは駐車場Ａへ到達した後、電化製品を購入するため電気ショップＢへ移動するかもしれない。あるいは、映画鑑賞のために映画館Ｄへ訪れるのかもしれない。したがって、ユーザに情報を提供しようとしても、移動先が特定できないため、正確な情報提供を行うことができない。例えば、前者の場合、提供する情報は電気屋Ｂでのセール情報であったり、後者の場合は映画の上映時刻情報等であるのが好ましいと考えられる。カーナビの場合、運転タスクを妨げることは好ましくないため、これら移動先候補すべての情報を提供するのではなく、ユーザの移動先や目的に応じた情報を提供する必要がある。

そこで、本実施の形態においては、到達地点と、さらに到達地点からの移動先や移動先での目的を特定するため、前述の「地点情報」を用いている。例えば、図２８において、「駐車場Ａ」にユーザが到達したとする。ここで、履歴として「駐車場Ａ」を蓄積しておくことで、以降、到達地点「駐車場Ａ」までは予測することが従来の手法より可能となるが、「駐車場Ａ」からの本来の移動先までは予測することはできない。しかし、「駐車場Ａ」近辺には「家電ショップＢ」、「レストランＣ」、「映画館Ｄ」が存在することが地点情報より分かるため、少なくともこれら周辺の店舗を移動先候補として考慮することができることとなる。さらに、本実施の形態では、過去の到達地点の地点情報の履歴を蓄積しておき、履歴をもとに、今回の移動先を予測することとする。例えば、過去の到達地点での移動先候補、あるいは移動先候補の目的を示す情報を蓄積しておき、これら情報をもとに今回の移動先を予測することが可能となる。

図６（ａ）及び（ｂ）に示されるように、「駐車場Ａ」の地点情報は、属性情報として「目的情報」を有している。例えば、「家電ショップＢ」では家電製品を購入することができるため、「駐車場Ａ」に来たユーザの移動先候補のひとつとして「電気ショップＢ」があり、さらに本実施の形態では移動先での目的「家電製品購入」があり、その情報が目的情報として登録されている。あるいは、他の移動先候補として「レストランＣ」があり、そこで食事をすることができるため、目的情報として「食事」が登録されている。さらに、移動先候補として「映画館Ｄ」があり、そこでの目的「映画鑑賞」が登録されている。このように、地点情報は、地点に関わる情報のひとつとして、例えば、カバーエリアにおける店舗をもとに、その地点からの移動先候補の店舗や、その店舗での行動の目的等を反映させた目的情報を有している。本実施の形態では、これら目的情報を移動履歴とともに蓄積しておき、これら目的情報の履歴より判定することとする。

移動履歴蓄積部１０４は、ユーザの到達地点と、さらに到達地点からの移動先候補での目的を含む移動履歴を蓄積する処理部であり、内部にハードディスク等を有する。例えば、到達地点特定部１０２で特定された到達地点をもとに、地点情報蓄積部１０３に蓄積された地点情報の目的情報を取得し、移動先候補特定部１０３１が移動先候補での目的として特定し、移動履歴蓄積部１０４に蓄積する。

また、本実施の形態では、さらに、移動履歴より到達地点を予測するため、移動履歴蓄積部１０４は、出発地、経由した経路、到達地の移動履歴を同時に蓄積する。まず移動履歴について説明する。

図２６に示されるように、いま、自宅を出発し、第１交差点、第２交差点、第３交差点を経由してきたユーザは、図２８に示されるように、「駐車場Ａ」へ到達したとする。移動履歴蓄積部１０４は、これをユーザの移動履歴として蓄積する。

図４２は、蓄積された移動履歴の例を示している。移動履歴ＩＤ「００１」として、日時「２００５年１月８日（土）１０時００分」に「自宅」を出発し、第１交差点、第２交差点、第３交差点を経由して「駐車場Ａ」へ到達した履歴が蓄積されている。

さらに、移動履歴蓄積部１０４は、到達した地点からの移動先、つまり「駐車場Ａ」における移動先候補を、地点情報の移動先候補情報をもとに蓄積する。例えば、図６（ａ）及び（ｂ）に示されるように、「駐車場Ａ」の地点情報には、移動先候補情報として「電化製品購入」、「食事」、「映画鑑賞」が登録され、移動履歴蓄積部１０４は、これら移動先（本実施の形態では移動先での目的とする）を蓄積する。

図４３は、移動履歴蓄積部１０４に蓄積された移動先候補の履歴例を示す図である。ここでは、移動先候補履歴ＩＤ「００１」は到達地点「駐車場Ａ」からの移動先「電気ショップＡ」の「電化製品購入」、「レストランＣ」の「食事」、「映画館Ｄ」の「映画鑑賞」が蓄積されている。

まず、本実施の形態では、移動履歴よりユーザの到達地点を予測する。到達地点予測部１０５は、位置情報検出部１０１で検出される現在位置と、移動履歴蓄積部１０４に蓄積された移動履歴より、ユーザの到達地点を予測する処理部である。

例えば、図４４に示されるように、ユーザが今、自宅を出発して第１交差点を右折したとする。ここで、到達地点予測部１０５は、これよりユーザがどこへ向かおうとしているのかを予測する。なお、予測の起点は、例えば所定の数（例えば一つ目）の交差点を通過した場合に行うこととしてもよいし、出発してから所定の時間（例えば５分後等）としてもよい。

一方、図４５（ａ）は、移動履歴蓄積部１０４に蓄積された移動履歴の例を示している。移動履歴ＩＤ「００１」には、「自宅」を出発し、「第１交差点」、「第２交差点」、「第３交差点」を通過して「駐車場Ａ」へ到達した履歴が蓄積されている。また、移動履歴ＩＤ「００２」も同様に、「自宅」を出発して「第１交差点」、「第２交差点」、「第３交差点」を経由して「駐車場Ａ」へ到達した履歴である。このように、履歴に頻度良く存在する移動を、ユーザがよく行う行動パターンとして、図４５（ｂ）に示されるように、例えば、予測候補として抽出しておく。図４５（ｂ）には、予測候補ＩＤ「００１」として出発地点「自宅」、経由地点「第１交差点」、「第２交差点」、「第３交差点」、到達地点「駐車場Ａ」が抽出されている。

図４４に示される移動例より、現在ユーザが「自宅」を出発し「交差点１」を通過したことが位置情報検出部１０１より検出されるので、到達地点予測部１０５は、予測候補とマッチングを行うことで到達地点を予測することが可能となる。この場合、予測候補ＩＤ「００１」の出発地点「自宅」、経路「第１交差点」がマッチすることより、「駐車場Ａ」へ到達することが予測できる。なお、移動履歴をもとに到達地点を予測する手法は従来、さまざまな手法が開示されており、ここでは問わないものとする。

さらに、本実施の形態では、到達地点「駐車場Ａ」からの移動先を判定する。信頼値算出部１０６は、到達地点予測部１０５で予測された予測到達地点と、移動履歴蓄積部１０４に蓄積された移動先候補の履歴より、到達地点からの移動先を判定する処理部である。

例えば、図４４に示されるユーザの移動の場合、予測される到達地点は「駐車場Ａ」となり、そこからの移動先候補は、地点情報（図６（ａ）及び（ｂ））より「電化製品購入」、「食事」、「映画鑑賞」となっている。そこで、これら移動先候補の中から、移動先候補履歴をもとに判定することとなる。

図４６（ａ）は、移動履歴蓄積部１０４に蓄積された移動先候補の履歴を示す図である。ここでは、移動先候補履歴ＩＤ「００１」には、到達地点「駐車場Ａ」からの移動先や移動先での目的として「電化製品購入」、「食事」、「映画鑑賞」が蓄積されている。また、移動先候補履歴ＩＤ「００２」には、到達地点「西丸百貨店」からの移動先での目的「食料品購入」、「食事」が蓄積されている。さらに、各到達地点での各移動先候補に対し、前述に示される信頼値が与えられている。例えば、図４６に示される移動先候補履歴の場合、移動先候補履歴ＩＤ「００２」、到達地点「西丸百貨店」における移動先のひとつ「食料品購入」の信頼値「１／２」、目的履歴ＩＤ「００４」、到達地点「ドンキースーパー」における移動先「食料品購入」の信頼値「１／２」、移動先候補履歴ＩＤ「００５」の「スーパー華町」での目的「食料品購入」の信頼値「１／２」より、図４６（ｂ）に示されるように、目的「食料品購入」は「３／２（＝１／２＋１／２＋１／２）」となる。同様に、「家具購入」は１、映画鑑賞、食事は「５／６」、ボーリング「１／２」、電化製品購入「１／３」となる。

例えば、ここで、ユーザが「西丸百貨店」へ到達すると予測されたとする。一方、「西丸百貨店」での目的候補は「食料品購入」、「食事」であるとする。このとき、前述の各目的の信頼値を参照し、値の高い目的をユーザの目的として判定する。例えば、図４６（ｃ）に示されるように、この場合、「食料品購入」の信頼値は「３／２」と、食事の信頼値「１／２」より高いため、ユーザの目的は「食料品購入」と判定する。これは、単に「西丸百貨店」へ到達しただけでは分からないユーザの目的を、過去ユーザが到達した他の地点での目的をもとに判定していることを意味する。つまり、過去ユーザが到達した地点「ドンキースーパー」や「スーパー華町」では、目的「食料品購入」が行われる可能性があり、これら目的「食料品購入」の信頼値が高いため、今回の「西丸百貨店」でも「食料品購入」が目的であろうと判定していることとなる。このように、他の地点での目的を考慮することで、ユーザの目的を判定することができる。さらに、本実施の形態において、目的の判定は、単に信頼値の高い目的を用いるのみならず、ひとつの地点に複数の目的が対応して蓄積されている特徴を考慮する。以下、「駐車場Ａ」が到達地点として予測された例（図４６（ｂ））を用いて説明する。

図４６（ｂ）に示されるように、「駐車場Ａ」の目的候補は「電化製品購入」、「食事」、「映画鑑賞」である。一方、目的履歴より、図４６（ｃ）に示されるように、各目的の信頼値の総和が算出されている。「電化製品購入」の信頼値は「１／３」、「食事」の信頼値は「５／６」、「映画鑑賞」の信頼値は「５／６」となっている。つまり、単に信頼値の総和では、目的「食事」と「映画鑑賞」の信頼値は等しくなり、この場合判定することができないこととなってしまう。また、単に信頼値の総和のみでは、履歴に頻度よく存在する目的が結果的に判定され、ユーザの特性を必ずしも反映することができない。そこで、ひとつの地点に複数の目的が対応して蓄積されている特徴を考慮する。ひとつの地点に複数の目的が対応して蓄積されている特徴とは、例えば、ある到達地点における目的が複数存在しても、ユーザの求める目的は必ずしもすべてではない、ということである。具体的には、例えば、目的履歴ＩＤ「００２」の「西丸百貨店」における目的は「食料品購入」と「食事」となっており、これらに等しい信頼値「１／２」が与えられているが、実際にユーザの目的は、場合によってこれらどちらかと判定することが可能である、ということである。例えば「食料品購入」が、他の到達地点での目的等を考慮することで高い信頼値が得られる場合、「西武百貨店」での目的も「食料品購入」と考えられ、同時に履歴としては等しい値で存在していた、もう一方の目的「食事」ではないとして信頼値を減少させることができる。これに伴い、前述の単に信頼値の総和では等しい値であった、目的「食事」と「映画鑑賞」に差が生じ、「映画鑑賞」と判定することが可能となる。具体的な数値を用いて図４７（ａ）〜（ｃ）に例を示す。

図４７（ｂ）には、各目的履歴より、目的の有効値の総和が示されている。信頼移動先判定部１０６１は、例えば閾値を設け（例えば、信頼値１以上とする）、信頼値の高い目的を信頼目的として判定する。図４７（ｃ）に示されるように、信頼値が閾値以上である「食料品購入」、「家具購入」が信頼目的として判定される。信頼目的とは、信頼値が高いため、少なくともこの目的は高い確率で信頼できるという目的である。地点における目的の候補は複数あり、その中から目的を判定することは容易ではないが、一方で、ユーザの意図する目的は、地点によらず、比較的いろいろな場所でも行われるのが一般的である。例えば、主婦がマイカーを用いて総合ショップ、八百屋等、百貨店等、多くの場所へ訪れた場合、これら到達地点に共通して対応づけされている「食料品購入」等は、比較的高い確率で信頼できるのが一般的である。そこで、これら信頼できる目的を判定すべく、信頼値の総和を算出し、高いものを信頼目的とすることとする。

次に、移動先信頼値再算出部１０６２において、信頼目的として判定された目的を用いて、再度、信頼値の算出を行う。例えば、図４７（ｃ）に示されるように、「食料品購入」、「家具購入」が信頼目的として判定される。つまり、これら信頼目的が存在する到達地点において、他の目的が行われた可能性は低いとし、これらの信頼値を減少させることができる。例えば、目的履歴ＩＤ「００２」の「食事」の信頼値を「１／２」から「０」にし、その値を「食料品購入」に加算している。「食料品購入」の信頼値は「１／２」から「１」へと増加している。

そして、あらためて各目的の信頼値を算出する。すると、図４７（ｄ）に示されるように、「食料品購入」の信頼値は「２」、「家具購入」の信頼値は「１」、「映画鑑賞」の信頼値は「５／６」、食事の信頼値は「１／３」等、各目的の信頼値に差が生じる。これは、信頼できる目的を考慮し、さらに各地点における目的は複数存在するが、本来の目的はすべてではなく、例えばひとつであると考えられる特性を考慮した結果である。

ここで、移動先検索部１０６３において、予測された到達地点「駐車場Ａ」の目的候補を参照し、最も信頼値が高い「映画鑑賞」が検索され、目的と判定されることとなる。

図４８は、到達地点予測部１０５で予測された到達地点と、さらに信頼値算出部１０６で判定された目的をもとに、検索部２４０ｄが検索した情報を情報提供部２５０ａがユーザに提供している例を示している。ここでは、ユーザが「第１交差点」を通過後、「駐車場Ａ」へ「映画鑑賞」を目的として移動しているため、「到着時刻１１：２０」と、さらにこの時刻を考慮した、上映時間の検索等、ユーザにとって事前に把握しておきたい情報を提供することが可能となっている。

次に、以上のように構成された本実施の形態における地点情報検索装置の動作を、フローチャート（図４９、図５０、図５１）を用いて説明する。本実施の形態の動作フローは、大きくわけて履歴等の蓄積ステップと、蓄積された履歴等より到達地、そして到達地点での目的を予測するステップに分けられる。まず、履歴等の蓄積ステップについて説明する。

まず、移動履歴蓄積部１０４は、移動履歴を蓄積する。本実施の形態において移動履歴は、到達地点を予測するために、出発地、通過した交差点、到達地点の組で移動履歴蓄積部１０４に蓄積される。例えば、エンジンスタート等によって位置情報検出部１０１で位置が検出されるため、移動履歴蓄積部１０４は、出発地を蓄積する（ステップＳ１０１）。そして、移動とともに所定の間隔で位置情報が検出される（ステップＳ１０２）。そこで、エンジンストップされたか否かを判断し（ステップＳ１０３）、エンジンストップされずに移動が行われる場合（ステップＳ１０３のＮｏ）、交差点を通過したか否かを判断する（ステップＳ１０４）。交差点を通過した場合（ステップＳ１０４のＹｅｓ）、移動履歴蓄積部１０４は、通過交差点の情報を蓄積する（ステップＳ１０５）。一方、交差点を通過していない場合（ステップＳ１０４のＮｏ）、位置の検出ループに戻る（ステップＳ１０２へ）。エンジンストップされた場合（ステップＳ１０３のＹｅｓ）、到達地点特定部１０２において到達地点と特定し、移動履歴蓄積部１０４に蓄積する（ステップＳ１０６）。

例えば、ユーザが図２６に示される移動を行った場合、「自宅」が出発地点として移動履歴蓄積部１０４に蓄積され（ステップＳ１０１）、通過した「第１交差点」、「第２交差点」、「第３交差点」が移動履歴蓄積部１０４に蓄積される（ステップＳ１０２からＳ１０５のループ）。そして、図８に示される「駐車場Ａ」でエンジンストップした場合（ステップＳ１０３のＹｅｓ）、「駐車場Ａ」が到達地点として移動履歴蓄積部１０４に蓄積される。図１３は、移動履歴蓄積部１０４に蓄積された移動履歴の例を示し、ここでは、「自宅」を出発し、「第１交差点」、「第２交差点」、「第３交差点」を通過し、「駐車場Ａ」へ到達した履歴が蓄積されている。

一方、各地点での目的が、地点情報の目的情報として、サーバ等、地点情報蓄積部１０３に蓄積されている（図６（ａ）及び（ｂ）など）。そこで、到達地点の地点情報を参照し（ステップＳ１０７）、移動先候補特定部１０３１は、到達地点の目的を移動履歴蓄積部１０４に蓄積する（ステップＳ１０８）。

例えば、図６（ａ）及び（ｂ）は「駐車場Ａ」の地点情報を示ししており、ここでは、目的情報として「電化製品購入」、「食事」、「映画鑑賞」が記されている。これを参照することで（ステップＳ１０７）、例えば、図４３に示されるように、移動履歴蓄積部１０４に蓄積された目的、例えば、目的履歴ＩＤ「００１」には、「駐車場Ａ」での目的「電化製品購入」、「食事」、「映画鑑賞」が蓄積される。

次に、これら蓄積された移動履歴をもとに到達地点を予測する動作フローについて説明する。まず、到達地点予測部１０５は、エンジンスタートによって検出される位置情報をもとに、例えば出発地を検出する（ステップＳ２０１）。移動に伴って位置情報検出部１０１によって位置情報が検出される（ステップＳ２０２）。到達地点予測部１０５は、交差点を通過したか否かを判断し（ステップＳ２０３）、していない場合は（ステップＳ２０３のＮｏ）、これら検出のループを繰り返す。一方、交差点を通過した場合（ステップＳ２０４のＹｅｓ）、到達地点予測部１０５は、移動履歴蓄積部１０４に蓄積された移動履歴を参照する（ステップＳ２０４）。そして、到達地点予測部１０５は、現在までの走行とマッチする履歴が存在するか否かを判断し（ステップＳ２０５）、該当する履歴が存在する場合（ステップＳ２０５のＹｅｓ）、該当する履歴の到達地点を予測到達地点とする（ステップＳ２０６）。

例えば、図４４に示されるように、ユーザが「自宅」を出発し（ステップＳ２０１）、第１交差点を通過したとする（ステップＳ２０４）。図４５（ａ）に示される移動履歴には「自宅」を出発し「第１交差点」等を通過し、「駐車場Ａ」へ到達した履歴が存在するので（ステップＳ２０５のＹｅｓ）、到達地点予測部１０５は、「駐車場Ａ」を予測到達地点とする（ステップＳ２０６）。

次に、信頼値算出部１０６は、予測された到達地点での目的を判定する。まず予測された到達地点での目的を参照する（ステップＳ３０１）。そして目的履歴を参照し（ステップＳ３０２）、目的の信頼値を算出する（ステップＳ３０３）。例えば、予測された到達地点は「駐車場Ａ」であり、目的は「電化製品購入」、「食事」、「映画鑑賞」とあり（図６（ａ）及び（ｂ）の地点情報より）、この中から判定することとなる。判定には、移動履歴蓄積部１０４に蓄積された目的の履歴より判定する。図４６（ａ）は、目的の履歴を示している。信頼値算出部１０６は、まず、各目的の信頼値を算出する。例えば、各到達地点ごとに等しく分配された信頼値の総和を算出することで、各目的の信頼値とする。この場合、図４６（ｃ）に示されるように、「食料品購入」の信頼値は「３／２」、「家具購入」の信頼値は「１」、「映画鑑賞」の信頼値は「５／６」と算出される。

次に、信頼値算出部１０６は、信頼値が閾値以上（例えば１とする）である信頼目的があるか否かを判断し（ステップＳ３０４）、閾値以上の目的を信頼目的とする（ステップＳ３０５）。この場合、「食料品購入」と、「家具購入」が信頼目的と判定される。

続いて、信頼値算出部１０６は、これら信頼目的が各目的履歴に存在するか否かを検索する。例えば、目的履歴ＩＤ「００１」をスタートにセットし（ステップＳ３０６）、各目的履歴の目的候補の中に信頼目的が存在するか否かを判断する（ステップＳ３０７）。図４７（ａ）において、目的履歴ＩＤ「００１」にはこれら信頼目的が存在しないため（ステップＳ３０７のＮｏ）、次の目的履歴が存在するか否かを判断し（ステップＳ３０９）、目的履歴ＩＤ「００２」が存在するので（ステップＳ３０９のＹｅｓ）、目的履歴ＩＤ「００２」をセットする（ステップＳ３１０）。そして目的履歴ＩＤ「００２」にこれら信頼目的が存在するか否かを判断し（ステップＳ３０７）、存在するので（ステップＳ３０８）、信頼目的以外の目的候補を減少させる。例えば、目的履歴ＩＤ「００２」には信頼目的「食料品購入」があるので、これ以外、つまり「食事」の信頼値を減少させる。「食料品購入」の信頼値は「１」、「食事」の信頼値は「０」となる。同様のループを繰り返す。

これらのループ処理を行い、目的履歴が存在しなくなったら（ステップＳ３０９のＮｏ）、つまりすべての目的履歴に対してこれらの処理を行った後、移動先信頼値再算出部１０６２は、各目的の信頼値を再計算する（ステップＳ３１１）。再計算された結果は目的別の信頼値（図４７（ｄ））に示される通りである。

移動先検索部１０６３は、予測到達地点「駐車場Ａ」の目的に該当する目的があるか否かを判断し（ステップＳ３１２）、存在する場合（ステップＳ３１２のＹｅｓ）、当該目的を到達地点での目的と判定する（ステップＳ３１３）。この場合、「食事」の信頼値「１／３」、および「電化製品購入」の信頼値「１／３」に対して、「映画鑑賞」の信頼値が「５／６」と最も高いため、「映画鑑賞」を目的と判定する。最後に、実施の形態３と同様にして、検索部２４０ｄは、その移動先検索部１０６３によって判定された目的に関する情報を検索し、情報提供部２５０ａは、検索された情報をユーザに提供する。

図４８は、到達地点予測部１０５で予測された到達地点と、さらに信頼値算出部１０６で判定された目的をもとに、検索部２４０ｄが検索した情報を情報提供部２５０ａがユーザに提供している例を示している。

ユーザが「第１交差点」を通過後、「駐車場Ａ」へ「映画鑑賞」を目的として移動しているため、「到着時刻１１：２０」と、さらにこの時刻を考慮した、上映時間の検索等、ユーザにとって事前に把握しておきたい情報を提供することが可能となっている。

このように、本実施の形態によれば、ユーザは入力操作をすることなく、地点情報及び移動履歴に基づいて、駐車場等の車の到達地点が予測され、その到達地点に基づいて、さらに、映画鑑賞等の本来の目的が予測され、その目的に沿った情報がユーザに提供される。よって、車での移動先と、車から降りてからの本来の移動先とを区別した態様で、ユーザは、目的地に到達する前に、有益な情報を入手することができる。

なお、本実施の形態において、信頼値は、各到達地点における目的候補ごとに均等に分配したが、あらかじめ、目的によって信頼値に傾斜（重み付け）をつけることとしてもよい。例えば、多くのユーザが、ある目的をもってその地点へ行くような場合、その地点における当該目的に対して、あらかじめ高い信頼値を設定しておくことで、本手法における目的判定でも反映されることとなる。例えば、ある「駐車場Ｄ」に対し、目的「書籍購入」、「電化製品購入」、「花見」等、目的の候補が複数あったとする。一方、多くの他のユーザが目的「花見」を目的として到達していたとする。この場合、「花見」の信頼値をあらかじめ高く設定することで、他の多くの他人の目的を利用することが可能となる。さらに、本手法に時期や曜日や時刻等を考慮することとしてもよい。例えば、普段は「駐車場Ｄ」へ「書籍購入」を目的としているユーザであっても、４月等、所定の時期に多くの他のユーザが「花見」を目的として到達することにより、これら他のユーザの目的が反映されることとなる。あるいは、ユーザ自身の操作等を利用し、信頼値に傾斜をつけることも可能である。例えば、「映画鑑賞」が目的なのか、「ボーリング」が目的なのか分からない場合、両方の情報を提供し、ユーザが選択した方に高い信頼値を付与することとしてもよい。

また、本実施の形態では、ユーザの到達地点での目的を判定するために、過去にユーザが到達した各地点における目的に信頼値を与え、この信頼値をもとに目的を判定していた。例えば、信頼値の総和を求め、値の高いものを目的としていた。これによって、過去に多くの他の地点でも行われたであろう目的は、今回の予測到達地点での目的でもある可能性が高いであろう、というユーザの行動特性を反映させることが可能となる。しかしながら、本発明は、ユーザの目的を判定するための要件としては、これに限ったものではない。例えば、時間や曜日、あるいはエリアに応じて、ユーザの目的を判定することも可能である。そこで、ここでは、これらのパラメータを考慮した変形例について説明する。

図５２は、本実施の形態の変形例１における地点情報検索装置の構成（信頼値算出部１０６ａを中心とする構成）を示すブロック図である。この地点情報検索装置は、基本的には実施の形態４の地点情報検索装置と同様の構成を備えるが、信頼値算出部１０６ａが、実施の形態４の構成（図４０、図４１）に加え、目的判定条件蓄積部１０６４、目的判定条件設定部１０６５を有する。

目的判定条件蓄積部１０６４は、よりユーザの行動の特性を反映させて目的の判定を行うための条件が蓄積された記憶装置等である。

図５３は、目的判定条件蓄積部１０６４に蓄積された条件の一例を示している。ここでは、「休日」か、「平日」か、といった曜日等を問う質問形式の条件が蓄積されている。また、条件は、例えば、ツリー構造として蓄積される。ここでは、ツリーの上位には、休日か平日かといった上位の概念で条件を蓄積しておき、各条件の下位には、下位の概念の条件を蓄積させておく。図５３の例では、上位概念「休日」の下位に「土曜日」か「日曜日」か、という条件、さらに「土曜日」の下位には「午前」か、「午後」か、といった条件が蓄積されている。

本変形例では、この条件を目的判定条件設定部１０６５が設定し、信頼移動先判定部１０６１は、その条件と移動履歴蓄積部１０４に蓄積された目的の履歴とを用い、ユーザの予測到達地における目的を精度よく予測する。例えば、ユーザによっては曜日によって目的が異なる特性を持つ者もいる。平日は通勤のために移動し、休日は娯楽、さらに土曜日はスポーツ等、これらユーザの特性は個々に様々であり、ユーザに応じて条件を設定する必要が生じる。以下、具体例を用いて地点情報検索装置の動作を説明する。

図５４（ａ）は、移動履歴蓄積部１０４に蓄積されたあるユーザの目的履歴を示している。ここでは、目的履歴ＩＤ「００１」には、日時「２００５年１月１日（土）」に「駐車場Ａ」へ到達し、「駐車場Ａ」での目的の候補は「電化製品購入」、「食事」、「映画鑑賞」であったことが示されている。一方、目的履歴ＩＤ「００３」には、日時「２００５年１月１１日（月）」に「華町会社」へ到達し、「華町会社」での目的の候補は「会社」であったことが示されている。また、ユーザは通勤に利用しているため、この「華町会社」への移動履歴が頻度よく存在していることとする。

この場合、図５４（ｃ）に示されるような、単に信頼値の総和のみでは、精度よくユーザの行動特性を反映させることができない場合も生じる。例えば、今、図５４（ｂ）に示されるように、ユーザの移動によって到達地点「駐車場Ｄ」が予測されたとする。また「駐車場Ｄ」での目的候補は「映画鑑賞」と「食事」であったとする。この場合、目的「仕事」の信頼値が「４」と高くなり、例えば、最も高い信頼値の目的を目的とするとした場合、「仕事」に該当する目的候補が存在しないため、目的を正確に判定することができないこととなってしまう。さらに、この場合、この目的「仕事」の信頼値は、普段、平日に通勤をしているため、たまたま高くなっている値でもあり、ユーザの目的の判定には適していない場合もある。

そこで、本変形例では、信頼移動先判定部１０６１は、目的判定条件蓄積部１０６４に蓄積された条件を利用する。例えば、今回の「駐車場Ｄ」への移動は「２００５年１月２０日（土）」であるため、条件「休日」を利用することとする。目的判定条件設定部１０６５によって設定された「休日」という条件を用い、信頼移動先判定部１０６１は、目的の履歴より休日の履歴のみを抽出する。図５５（ａ）は、休日の目的履歴の例を示している（平日の移動は斜線で示し、考慮しないこととする）。このような休日の目的履歴より、信頼移動先判定部１０６１によって信頼値を算出すると、図５５（ｃ）に示されるように、最も高い信頼値は「５／６」の「映画鑑賞」と「食事」となる。つまり、一様に目的履歴の信頼値を算出するのみでは反映しきれなかったユーザの行動特性でも、条件を設定することでより正確に反映することが可能となっている。

一方、図５５（ｂ）に示されるように、予測到達地「駐車場Ｄ」の目的候補には「映画鑑賞」、「食事」がともに存在するため、目的判定条件設定部１０６５は、さらに条件を設定することとする。例えば、今回の移動が「２００５年１月２２日（土）」と土曜日に行われているので、条件「休日」の下位概念である「土曜日」を設定する。目的履歴のうち、「土曜」に該当するのは、目的履歴ＩＤ［００１］と「００７」より、移動先信頼値再算出部１０６２がこれらの目的の信頼値を再び算出すると、目的「映画鑑賞」が信頼値「５／６」、目的「食事」の信頼値は「１／３」となり、今回の移動の目的は「映画鑑賞」と判定することができる（図５６（ａ）〜（ｃ））。このように、条件にさらに下位概念の条件を付帯させて蓄積しておくことで、ユーザの行動特性を最も正確に反映できる条件を自動的に設定することが可能となる。

なお、どの条件を用い、また、どの階層が最もユーザの行動特性を反映しているかを判定する手法については、本発明は、これに限ったものではなく、ＩＤ３（Induction of Decision Trees；決定木アルゴリズム）等、従来、開示されている手法を用いてもよい。

また、ユーザの行動をより反映させるための条件は曜日や時間に限ったものではなく、行動の周期や、前回の目的等を考慮してもよい。例えば、曜日ではなく、１日おき等、周期で目的を判定することとしてもよい。また、前回の目的を考慮することとしてもよい。たとえば、前回、目的に「食事」があった場合、今回の予測到達地点の目的候補に「食事」があっても、再び食事であることはないとして、信頼値を下げ、他の目的から判定してもよい。

また、ユーザの行動の特性は、エリア等を考慮することによっても反映させることが可能である。以下、エリアを考慮することでユーザの行動特性を反映した目的の判定をする本実施の形態の変形例２における地点情報検索装置について、具体例を用いて説明する。

図５７（ａ）は、本変形例２における移動履歴蓄積部１０４に蓄積されたあるユーザの目的履歴を示している。ここでは、目的履歴ＩＤ「００１」には、日時「２００５年１月１日（土）」に「駐車場Ａ」へ到達し、「駐車場Ａ」での目的の候補は「食料品購入」、「薬品購入」、「家具購入」であったことが示されている。また目的履歴ＩＤ「００３」には、日時「２００５年１月１０日（月）」に「駐車場Ｂ」へ到達し、「駐車場Ｂ」での目的の候補は「食料品購入」、「書籍購入」であったことが示されている。

図５８は、これら到達地点である「駐車場Ａ」や「駐車場Ｂ」の位置関係を地図で示している。「駐車場Ａ」や「駐車場Ｂ」はユーザの自宅近辺にあることが分かる。つまり、ユーザは、自宅近辺であるこの「駐車場Ａ」、「駐車場Ｂ」で目的「食料品購入」等を行っていることとなる。

一方、図５７（ａ）の目的履歴には、「駐車場Ｄ」、「駐車場Ｅ」に到達した履歴も蓄積されている。例えば、目的履歴ＩＤ「００２」には、日時「２００５年１月９日（日）」に「駐車場Ｄ」へ到達し、「駐車場Ｄ」での目的の候補は「映画鑑賞」、「食事」であったことが示されている。また、目的履歴ＩＤ「００４」には、日時「２００５年１月１１日（火）」に「駐車場Ｅ」へ到達し、「駐車場Ｅ」での目的の候補は「ボーリング」、「カラオケ」であったことが示されている。

図５８には、これら到達地点「駐車場Ｄ」や「駐車場Ｅ」の位置関係も示されている。「駐車場Ｄ」や「駐車場Ｅ」は、ユーザの自宅から離れた地点（例えば自宅の住所とは別の市や県とする）にあることが示されている。つまり、ユーザは、自宅から離れた地点であるこの「駐車場Ｄ」、「駐車場Ｅ」で目的「映画鑑賞」、「ボーリング」等を行っていることとなる。

さて、現在「２００５年１月２２日（土）１３時００分」にユーザが移動を行い、上記実施の形態２で示した到達地点予測手法によって、図５７（ｂ）に示されるように、「駐車場Ｇ」が到達地点として予測されたとする。「駐車場Ｄ」での目的候補は、目的タグ等により、「映画鑑賞」、「食料品購入」であったとする。そこで、移動履歴蓄積部１０４に蓄積された目的履歴（図５７（ａ））をもとに、信頼移動先判定部１０６１は、今回の移動の目的を判定する。

まず、信頼移動先判定部１０６１は、上記実施の形態４で示すように各目的の信頼値を算出する。例えば、目的履歴ＩＤ「００１」、到達地点「駐車場Ａ」における目的のひとつ「食料品購入」の信頼値「１／３」、目的履歴ＩＤ「００３」、到達地点「駐車場Ｂ」における目的「食料品購入」の信頼値「１／２」、目的履歴ＩＤ「００５」の「駐車場Ｃ」での目的「食料品購入」の信頼値「１／２」より、目的「食料品購入」は「４／３（＝１／３＋１／２＋１／２）」となる。同様に、「映画鑑賞」、「食事」は「１」、「日用品購入」は「５／６」等、各目的の信頼値が算出される。一方、予測到達地点である「駐車場Ｅ」での目的候補は「映画鑑賞」、「食事」、「食料品購入」であり、これら各目的候補の信頼値を参照すると、「食料品購入」の「４／３」が最も高く、「食料品購入」が今回の目的と考えられる。

しかし、この場合、単に信頼値の総和のみでは、精度よくユーザの行動特性を反映しているとは限らない。例えば、図５７（ａ）に示される目的履歴を持つユーザは、確かに「食料品購入」を目的とする履歴が多く存在するため、図５７（ｃ）に示されるように、信頼値が高くなり、ユーザの行動の目的のひとつとして考えられるが、一方で「食料品購入」は、自宅近辺の「駐車場Ａ」、「駐車場Ｂ」、「駐車場Ｃ」で行われている行動である。これに対して、自宅から遠方へ移動した場合、例えば「駐車場Ｄ」、「駐車場Ｅ」等では、「映画鑑賞」や「ゲームセンター」「ボーリング」等、娯楽に関する目的が多いと考えられる。つまり、単に信頼値の総和では、これらエリアを考慮したユーザの行動特性を正確に反映しておらず、目的を正確に判定することが必ずしもできない。そこで、これらエリアを考慮した目的を反映すべく、目的判定条件設定部１０６５が、エリアに関する条件を設定することとする。

図５９は、目的判定条件蓄積部１０６４に蓄積されたエリアに関する条件を示す図である。例えば、登録された自宅をもとに所定の閾値、例えば、自宅と同じ「エリア（県や市）内であるか」、「エリア外であるか」、というエリアに関する条件が蓄積されている。なお、上記変形例で示すように、上位概念である「エリア内」をさらに下位概念「１ｋｍ以内か」等、ツリー構造で蓄積することとしてもよい。

次に、目的判定条件設定部１０６５は、これら条件を設定し、信頼移動先判定部１０６１は、これら条件に従って、各目的の信頼値を再度算出する。

図６０（ａ）は、例えば、条件「エリア内」が設定された場合において算出される信頼値を示している。条件「エリア内」を満たす目的履歴は、目的履歴の到達地をもとに判定できる。説明のために、図５８を用いる。図５８において、自宅近辺に位置する「駐車場Ａ」、「駐車場Ｂ」、「駐車場Ｃ」はエリア内ということになる。従って、信頼移動先判定部１０６１は、到達地点が「駐車場Ａ」である目的履歴ＩＤ［００１］、「駐車場Ｂ」である目的履歴ＩＤ［００３］、「駐車場Ｃ」である目的履歴ＩＤ［００５］を用いて、図６０（ｃ）に示されるように、各目的の信頼値を算出することとなる。目的履歴ＩＤ「００１」、到達地点「駐車場Ａ」における目的のひとつ「食料品購入」の信頼値「１／３」、目的履歴ＩＤ「００３」、到達地点「駐車場Ｂ」における目的「食料品購入」の信頼値「１／２」、目的履歴ＩＤ「００５」の「駐車場Ｃ」での目的「食料品購入」の信頼値「１／２」より、図６０（ｃ）に示されるように、目的「食料品購入」は「４／３（＝１／３＋１／２＋１／２）」となる。同様に、「日用品購入」は「５／６」等、各目的の信頼値が算出される。

これに対して、図６１（ａ）は、例えば、条件「エリア外」が設定された場合において算出される信頼値を示している。条件「エリア外」を満たす目的履歴は、図５８において、自宅から離れた地点に位置する「駐車場Ｄ」、「駐車場Ｅ」、「駐車場Ｆ」ということになる。従って、信頼移動先判定部１０６１は、到達地点が「駐車場Ｄ」である目的履歴ＩＤ［００２］、「駐車場Ｅ」である目的履歴ＩＤ［００４］、「駐車場Ｆ」である目的履歴ＩＤ［００６］を用いて、図６１（ｃ）に示されるように、各目的の信頼値を算出することとなる。目的履歴ＩＤ「００２」、到達地点「駐車場Ｂ」における目的のひとつ「映画鑑賞」の信頼値「１／２」、目的履歴ＩＤ「００４」、到達地点「駐車場Ｄ」における目的「映画鑑賞」の信頼値「１／２」より、図６１（ｃ）に示されるように、目的「映画鑑賞」は「１（＝１／２＋１／２）」となる。同様に、「食事」は「１／２」、「ゲームセンター」は「１／２」等、各目的の信頼値が算出される。

信頼移動先判定部１０６１は、現在の予測到達地点は「駐車場Ｇ」（図６１（ｂ））と「エリア外」に該当するため、条件「エリア外」を用いて再び算出された信頼値（図６１（ｃ））を用いて目的を判定する。予測到達地点「駐車場Ｆ」での目的候補に「映画鑑賞」が存在し、信頼値が最も高いため「映画鑑賞」と判定されることとなる。

このように、ユーザによってはエリアに応じて目的が異なり、このエリアを考慮することでユーザの行動を反映することができる。例えば、生活エリアでは、到達地点にかかわらず、食事や食料品購入、生活用品を購入を目的とし、一方、生活エリアを離れた地点では、そこでしか果たせない目的等を行うことが多々ある。したがって、単に蓄積された目的履歴のみならず、その到達地点を考慮することで、よりユーザの行動を反映することが可能となる。

また、上記実施の形態４において、目的情報は予め付与されたものとして説明してきたが、本発明は、これに限ったものではない。例えば、地点情報のうち、例えば、周辺店舗等の商用情報から自動的に作成し、付与するものであってもよい。また、付与された目的情報が必ずしも統一的な形式であるとも限らない。このような環境のもとでは、さらに目的情報を解析し、適切に目的を判定する必要がある。そこで、ここではこれら目的情報の自動付与、さらに自動付与された目的を解析し、目的を判定する手法について説明する。

図６２は、本実施の形態の変形例３における地点情報検索装置の構成を示すブロック図である。この地点情報検索装置は、基本的には実施の形態４の地点情報検索装置と同様の構成を備えるが、複数目的取得部２３０ｃに代えて複数目的取得部２３０ｄを備える点で実施の形態４と異なる。複数目的取得部２３０ｄは、実施の形態４の複数目的取得部２３０ｃの構成（図４０、図４１）に加えて、目的オントロジー蓄積部１０８を有する。

まず、目的情報の自動付与について説明する。図６３は、地点情報蓄積部１０３に蓄積された、ある地点「駐車場Ａ」の地点情報である。地点情報には、上記実施の形態２で示したように、地点に関する位置情報や、周辺の商用情報等が蓄積されている。

一方、本変形例における地点情報には、上記実施の形態４と異なり、目的情報が付与されていない。目的情報とは、上記実施の形態２で示したとおり、その地点で行われるであろう、ユーザの目的を判定するために必要な情報である。そこで本変形例では、目的情報を、例えば、商用情報として蓄積されている情報をもとに自動的に付与することとする。

目的情報には、例えば、周辺の店舗に関する商用情報を蓄積されている。例えば、図６３に示されるように、周辺には、店舗３として「映画館Ｄ」が存在し、「映画館Ｄ」の詳細な商用情報は「ｗｗｗ．△△．ｃｏｍ」でリンク付けされている。さらに「ｗｗｗ．△△．ｃｏｍ」でリンク付けされた商用情報には「本日の上映タイトル」等、詳細な商用情報が蓄積されている。そこで、これら商用情報より、例えば、形態素解析等を行い、目的情報となりうるキーワードを抽出する。

目的オントロジー蓄積部１０８は、地点情報の属性情報が示す目的に関する同意語を蓄積する記憶装置であり、具体的には、目的情報となりうる単語や、そして単語と単語の同意関係、上位概念等、言語の関係（オントロジー）を蓄積したハードディスク等である。本変形例では、移動履歴蓄積部１０４ａ及び信頼値算出部１０６ｂは、この目的オントロジー蓄積部１０８を参照し、目的情報となりうるキーワードを抽出する。

信頼値算出部１０６ｂは、目的オントロジー蓄積部１０８に蓄積された同意語を参照することで、移動履歴蓄積部１０４ａに蓄積された移動履歴に含まれる目的の同一性を判断し、到達地点予測部１０５によって予測された到達地点に対応する目的を特定し、特定した目的ごとに、移動先候補としての信頼値を算出する。

目的オントロジーには、例えば、目的情報の候補となりうるキーワードである「目的単語」がある。例えば「映画鑑賞」が目的単語に該当する。しかし、必ずしも商用情報等に「映画鑑賞」として記されているとは限らないため、さらに目的単語と同じ意味（目的）を持つ「同意語」を有する。例えば「映画鑑賞」の同意語は「映画」、「ムービー」、「上映」であることを示している。さらに、目的オントロジーには同意語のみならず、これら目的単語の上位概念である「上位目的」を有する。例えば、目的単語「映画鑑賞」、「カラオケ」、「ボーリング」は、「アミューズメント」という「上位目的」を有する。本変形例では、移動履歴蓄積部１０４ａ及び信頼値算出部１０６ｂは、この目的オントロジーを用いて目的情報を自動抽出する。

図６４に示されるように、商用情報を形態素解析し、例えば名詞を抽出すると、目的単語「映画鑑賞」の同意語「上映」という単語が含まれていることが分かる。そこで、「駐車場Ａ」の目的候補のひとつとして「映画鑑賞」が蓄積されることとなる。

図６５は、移動履歴蓄積部１０４ａに蓄積された目的の履歴を示している。目的履歴ＩＤ［００１］では、到達地点が「駐車場Ａ」であり、目的の候補のひとつとして「映画鑑賞」が蓄積されていることが分かる。

次に、目的オントロジーを用いてユーザの目的を判定する手法について図６６（ａ）〜（ｄ）を用いて説明する。

いま、「２００５年１月２２日（土）」にユーザが移動し、上記実施の形態２で示した到達地点予測手法によって「駐車場Ｄ」が到達地点として予測されたとする。「駐車場Ｄ」での目的候補は、前述の目的オントロジーにより、「カラオケ」、「食品購入」、「パチンコ」と抽出されとする。そこで、移動履歴蓄積部１０４ａに蓄積された目的履歴（図６６（ａ））をもとに今回の移動の目的を判定することとする。

まず、上記実施の形態２で示すように、信頼値算出部１０６ｂが各目的の信頼値を算出すると、図６６（ｃ）に示されるように、目的「映画鑑賞」は「１／３」、「和食食事」は「１／３」、「ゲームセンター」は「１／２」、「ボーリング」は「１／２」、「テニス」は「１／２」、「卓球」は「１／２」となる。そして、今回の到達地点「駐車場Ｄ」での目的候補は存在しないため、このままでは目的を判定することができないこととなってしまう。そこで、目的オントロジーの、例えば、上位目的を利用することとする。目的オントロジーには、各目的の上位概念を示した上位目的が蓄積されており、これを参照し、信頼値算出部１０６ｂは、各上位目的の信頼値を算出する。例えば「映画鑑賞」、「ボーリング」は上位目的「アミューズメント」で一致しており、つまり、これら目的は、アミューズメントを目的として到達しているとも考えられる。そこで、信頼値算出部１０６ｂは、各目的の信頼値の総和を算出し、上位目的の信頼値を算出する。この場合、上位目的「アミューズメント」の信頼値は、図６６（ｄ）に示されるように、「映画鑑賞」の「１／３」と「ボーリング」の「１／２」より「５／６」となる。この値が高いということは、つまり、ユーザはよく「アミューズメント」を目的として移動していることを反映していることとなる。一方、図６６（ｂ）に示されるように今回の到達地点の目的候補のひとつに「カラオケ」があり、また目的「カラオケ」の上位目的は「アミューズメント」と一致しているため、今回の移動の目的も、「アミューズメント」であり、つまり、そのうちのひとつ「カラオケ」であると、ユーザの普段の行動を反映した目的判定を行うことが可能となる。

このように、本変形例によれば、目的オントロジーを参照することで、履歴では異なる目的であっても、上位概念として共通している場合には、共通する目的として解釈することで、ユーザの行動を反映した目的の判定が可能となり、その結果、ユーザにとって有益な目的情報が提供される。また、目的情報が必ずしも統一的な形式でない場合であっても、目的情報を解析し、適切に目的を判定することが可能となり、目的情報の自動付与、さらに、自動付与された目的の解析も可能となり、各種形態の目的情報に対応した地点情報検索装置が実現される。

（実施の形態５）
前記実施の形態において地点情報は、システム設計者、地図製作会社、駐車場経営者、周辺施設店舗の経営者等によって予め設計されるものとして説明を行ってきたが、この地点情報を自動的に作成することもできる。

目的情報については、例えばホームページや店舗の宣伝情報などの商用情報より、形態素解析等を行い、目的となるキーワードを抽出して目的情報を作成することを述べたが、さらに本実施の形態では、施設などの目的情報がカバーするエリアや地点情報を自動的に生成する手法について説明を行う。

図６７は本実施の形態のシステム構成図である。前記実施の形態で示す構成要素には同じ符号を付与している。

地点情報取得部３０１は、例えば表示パネルを覆うタッチパネルを用いてユーザが指定した地点を受け付ける処理部である。

図６８は地点情報取得部３０１において指定された地点の取得を説明する図である。表示画面に対し、ユーザがある地点を指定した例を示している。

位置条件生成部５１１は、地点情報取得部３０１で取得された地点を基準に地点情報を検索する位置条件を生成する処理部である。なお、前記実施の形態では位置情報取得部２１０においてユーザの現在位置をもとに位置条件を生成したが、本実施の形態に示すようにユーザが検索範囲を定めるための地点を指定することとしてもよい。すなわち、地点情報取得部３０１を別途設けるのではなく、位置情報取得部２１０の入力情報として地点情報を検索する基準となる地点を指定する構成でもよい。

図６９は取得された地点を基準にした位置条件の生成を説明する図である。例えばタッチパネルで覆われた表示画面の横軸をＸ軸、縦軸をＹ軸、そして左下を原点（０、０）とし、指定されたドットを検出する。

例えば今（３００、１５０）が指定されたとする。一方、画面に表示されている地図は北を上に表示するヘディングアップ表示とし、原点（０、０）が（東経１３５度３０分、北緯３５度１０分）、画面右下（６４０、０）が（東経１３５度３６分４０秒、北緯３５度１０分）、画面右上（６４０、４８０）が（東経１３５度３６分４０秒、北緯３５度１４分８０秒）とする。これより指定された地点として東経１３５度３３分、北緯３５度１２分５０秒）と算出される（１ドットを１秒とする）。

位置条件生成部５１１はこの指定された地点を基準に、例えば前記実施の形態同様半径５００メートルを、地点情報を検索するための検索領域として生成する。

複数目的取得部２３０ａは前記実施の形態同様、地点で行う目的を取得する処理部である。そして地点情報検索部１２２も前記実施の形態同様、生成された検索領域内から、取得された目的に該当する地点情報を検索する処理部である。

図７０は地点情報の検索を説明する図である。ユーザは今梅田駅周辺で食事をとろうとしており、目的情報として「食事」が入力され、梅田駅近辺を指定し、指定された地点を中心として半径５００メートル内に位置する該当施設として「天下ラーメン」と「やき鳥屋」が検索されている。

位置条件修正部５１２は位置条件を修正する処理部である。例えば前記実施の形態と同様、該当する施設が所定数に満たない場合や、あるいは所定数を越える場合等、位置条件修正部５１２において位置条件を修正する。そして地点情報再検索部１３３において再度地点情報を検索する。

前記実施の形態では、例えば図２の密度算出部１３２及び距離算出部１２４と、位置条件修正部５１２との協調動作によって、施設が密集する地点をもとに検索領域を修正したり、ユーザが走行している経路をもとに修正する手法について説明を行ったがこれに限ったものではなく、例えばユーザの現在位置と指定された地点との距離に応じて修正することとしてもよい。例えば図６８において、指定された地点とユーザの現在位置は５０００メートルとなっている。これに対し図７１においては１００００メートルとなっている。

本実施の形態では、この距離が例えば５０００メートル以下の場合は半径５００メートル、１００００メートル以上の場合は半径１０００メートル等といったように、位置条件修正部５１２が、この距離をもとに位置条件を修正する。本実施の形態の検索部２４０ｅは、図２の検索部２４０ａから密度算出部１３２及び距離算出部１２４等を省略して構成される。

なお、この距離は直線距離でもよいし、あるいは経路探索を行った結果の距離などでもよい。また、現在の地図の縮尺に応じて変更することとしてもよい。例えば現在の縮尺が４００メートル等比較的広域表示の場合、ユーザは広い範囲にわたって検索を求めている可能性が高く、一方１００メートル等、比較的縮小表示の場合、指定した地点やその周辺など狭い範囲における検索を求めている可能性が高い。そこで現在の地図の縮尺を考慮して位置条件を生成することとしてもよい。

一般的にユーザはある地点に関する情報を検索する場合、その指定された地点はおおよその目安であって、周辺に該当する施設を検索する場合が多い。一方、その周辺の概念も、現在位置に応じて変わる場合が多い。

例えば指定された地点と現在位置が近い場合、指定された地点から大きく離れた周囲まで検索するのは遠回りになり好ましくないが、指定された地点と現在位置が遠い場合、つまり指定地点までまだ距離が多く残っているような場合、指定された地点はあくまで目安であり、指定された地点から多少遠くても当該周辺施設までそれほど遠回りになることもなく、検索する範囲は広いほうが望ましい場合もある。そこで例えば本実施の形態に示すように現在位置と指定地点との関係から検索条件を生成することとしてもよい。

近年、地図上に一般の人がある施設に関する情報を書き込んだり、あるいは自己の日記や掲示板などにレストランの紹介情報などをアップロードし、第三者はこれを利用できるようになっている。このような場合、従来のテキスト情報検索とは異なり、これら情報にタグ付けされた緯度経度も利用して検索が行われる。例えば、本実施の形態に示すように位置条件として生成された範囲内に含まれる緯度経度を含む地点情報を検索することとなる。

しかしながら生成された地点情報内に必ずしも該当する施設が存在しなかったり、逆に単に地点とその周辺という条件のみでは膨大な地点情報が検索され、ユーザが求める情報を提供することができない場合もある。特にカーナビや携帯電話等、移動体端末における情報検索は、机に座って行う検索とは異なり、操作性が必ずしも良いとは限らず、さらに運転中に煩雑な操作は危険を生じる場合もある。

そこで本実施の形態や、前記実施の形態で示すように、状況に応じてその検索条件を修正することでよりユーザに適した情報検索を行うことが可能となる。

地点情報掲示部１２５は、前記実施の形態同様、検索された地点情報を掲示する処理部である。図７２は指定地点を基準として半径１０００メートルで検索を行った結果の表示画面を示している。目的「食事」に該当する施設として「すし次郎」、「パスタ＆パスタ」等、複数の施設が検索されている。このように検索された情報を表示部などに表示することでユーザは当該地点情報を把握することができる。

さらに本実施の形態では、特徴的な処理として、ユーザの指定に応じて検索部２４０ｅで検索された地点情報と、その地点情報が検索された後のユーザの行動とから、新たな地点情報を生成する。

一般的にユーザは地図で検索を行う場合、目的とする施設を直接指定するとは限らない。例えば目的とする施設自体が決まっておらず、とりあえずある施設や地域などを指定し、その周辺を検索して最終的に目的地を決めることがある。また、目的とする施設の位置が正確には分からず、近辺の目印となる施設から辿って検索する場合もある。さらに、カーナビや携帯等表示画面に制限がある端末では地点を正確に指定できるとは限らず、単に周辺５００メートル等の検索では検索できない場合もある。

そこで本実施の形態では、例えば位置情報取得部２１０で取得されたユーザの位置から最終的に到着した地点を到着地点検出部３０２において検出し、この到着地点と地点情報取得部３０１で取得された地点をもとに新たな地点情報の生成を行う。地点情報生成部３０３は地点情報をひとたび検索した後のユーザの行動をもとに新たな地点情報を生成する処理部である。以下、図を用いて説明する。

図６９、図７０等に示すようにユーザは梅田駅周辺で食事をするため、梅田駅近辺を指定し、周辺施設の地点情報を検索している。例えば本実施の形態では単に指定された地点のみならず、指定された地点から近辺の施設や地域等の地点情報を抽出する。例えば現在の地図の縮尺上で表示される施設のうち最も近い施設を指定された施設とする。本例の場合、指定された地点「Ｅ１３５．３３．００、Ｎ３５．１２．５０」と「梅田駅」が抽出されている。

図７３は到着地点の検出を説明する図である。図７３には検索された地点情報の一つであるピザ・ポッター付近の地図が示されている。前記実施の形態と同様、位置情報取得部２１０で取得された位置を白い丸印で示している。ピザ・ポッターの地点情報には例えば前記実施の形態同様カバーエリアの情報が付帯されており、このカバーエリア内で停車した、つまりエンジンを止めた場合、到着地点検出部３０２において到着と判定することとする。

図７３においてカバーエリアは、「ピザ・ポッター」の基準となる地点「東経１３５度３２分１３秒、北緯３５度１１分２０秒」を中心として１００メートル×５０メートルの施設と駐車場を囲む領域とする。ユーザがこのカバーエリア内で停車すると、到着地点検出部３０２は、その位置を到着地点として検出する。そして、そのユーザが「ピザ・ポッター」へ訪れたと検出されることとなる。

地点情報生成部３０３は、到着地点検出部３０２で検出された実際のユーザの到着地点をもとに地点情報を生成する処理部である。

図７４（ａ）及び（ｂ）は「ピザ・ポッター」に関する地点情報１０３を示したものである。「ピザ・ポッター」の位置「Ｅ１３５．３２．１３、Ｎ３５．１１．２０」、カバーエリア「５０ｍ×１００ｍ」、名称「ピザ・ポッター」、目的「食事」など、前記実施の形態同様、地点とその地点に関する情報が示されている。

地点情報生成部３０３は、到着地点検出部３０２で検出された実際のユーザの到着地点である「ピザ・ポッター」の地点情報（図７４（ａ））に対し、地点情報取得部３０１で取得された地点の情報を付与し、あらたに地点情報（図７４（ｂ））として生成する。地点リンク（ＰｏｓｉｔｉｏｎＬｉｎｋ）として「Ｅ１３５．３３．００、Ｎ３５．１２．５０」、施設「梅田駅」が付与されている。

この地点リンクは地点情報の実際の地点との関係を示す情報である。前記実施の形態に示すよう、地点情報はある地点やそのカバーエリアと、その地点での目的情報を対応した情報であり、地点情報はシステム設計者や地図製作会社等が予め設計するものとして説明してきた。そしてその地点を指定したり、検索範囲として地点やそのカバーエリアが含まれる場合、当該地点情報をユーザは享受できるが、含まれない場合は情報を受けることができないこととなる。

一方、地図上で情報を検索する場合、ユーザは必ずしも目的とする地点を正確に把握しているとは限らず、したがって地点やカバーエリアを必ずしも含むように検索できるとは限らない。また、地図の縮尺が広域の場合も正確に指定できるとも限らない。

例えば梅田駅周辺に有名な店「ピザ・ポッター」があることは知っているが、その店がどこにあるのか分からない場合、まずは梅田駅を指定して周辺検索するのが一般的であるが、その周辺に含まれない場合は検索できないこととなる。その後周辺距離を変えたり、条件を変えたりして検索し、最終的にその店へ訪れることとなるが、この行為を反映させてあらたに地点情報を生成することで、梅田駅と関係付けられた当該店を容易に検索することが可能となる。

図７５は地点の指定を説明する図である。今再びユーザは目的「食事」とし、梅田駅近辺を指定している。例えば周辺５００ｍ等定められた領域を検索することとなり、例えば「サンゼリア」が５００ｍ内に含まれるためその地点情報が検索されることとなる。それと共に、前述に示すように「ピザ・ポッター」の地点情報には梅田駅が地点リンクとして付与されているため、たとえ５００ｍ内という所定の検索領域内に含まれなくても検索され、梅田駅を媒体として抽出されるので、その地点情報を享受できる。

さらに本実施の形態は１人のユーザが行う情報検索に閉じたものではない。例えばあるユーザＡが上記例に示すように梅田駅を指定して食事ができる場所を検索し、最終的に「ピザ・ポッター」へ到着し、上記地点情報が生成されたとする。この地点情報を例えばサーバへアップし、他のユーザと共有することでさらに地点情報の検索が効率化する。

例えば別のユーザＢが再び梅田駅を指定して食事ができる場所を検索した場合、今度はこの「梅田駅」と「ピザ・ポッター」の地点が地点リンクとして関係付けられているため、検索領域を広げなくても検索候補として提供されるようになる。例えば新規にできたお店や、複数人が好む店であって、一方正確な地点が分からず、例えば近辺の目印や一般の人がよく指定する地点と関係付けることで、他のユーザもこの情報が共有でき、本発明に示す地図をもとに情報を検索する有効な手段となる。

以下、本実施の形態に示す地点情報の生成について、他の例を用いて説明する。図７６はあるユーザが高速道路上にて中山パーキングエリアに停車中、目的「スキー場」として「北ＩＣ」を指定した状況を示している。例えば所定の距離を指定して周辺検索する従来技術ではその領域内に位置する施設しか検索できなかった。例えば本例の場合、「Ｂスキー場」しか検索されないこととなる。

しかし本実施の形態によれば、他のユーザの検索によって関係付けられた地点リンクを持つ地点情報が生成されている場合には、その地点情報によってより適切に情報検索が可能となる。例えば図７７（ａ）及び（ｂ）に示すように一般に「北ＩＣ」で高速を降りるユーザが向かう「Ａスキー場」や「Ｃスキー場」が関係付けられているとする。つまり、「Ａスキー場」や「Ｃスキー場」の地点情報１０３が、位置「Ｅ１３５．３５．００、Ｎ３５．３１．５０」で示される施設「北ＩＣ」からの地点リンクを持つように生成されているとする。これにより、後に地点の検索を行うユーザは「北ＩＣ」を指定するだけで「Ａスキー場」や「Ｃスキー場」が掲示され、煩雑な操作なく欲しい情報を享受することが可能となる。

図７８では大型施設の駐車場を例に説明を行う。今ユーザは目的「駐車場」として「百貨店タイガー」を指定している。この場合、ここまでの実施の形態で説明した技術では所定のカバーエリア内から駐車場を検索するのみであり、例えば「百貨店タイガー」の周辺の第１駐車場と第２駐車場はカバーエリアに含まれ検索されるが、第３駐車場と第４駐車場はカバーエリアに含まれず検索されないことになる。しかし本例で示すように本実施の形態では地点リンクで第３駐車場、第４駐車場はこの「百貨店タイガー」と関連付けられているため検索されることとなる。

この検索が可能となるのは、具体的には図７９に示すように、例えば他のユーザがひとたび百貨店タイガーを指定してその地点情報を検索した後、第３駐車場及び第４駐車場で停車したため、それぞれ図８０（ａ）及び（ｂ）に示すように、「百貨店タイガー」への地点リンクを持つ第３駐車場の地点情報又は第４駐車場の地点情報が新たに生成されたためである。

近年、路上駐車の強化取締りを背景に、その施設に駐車場がない場合、近辺の駐車場へ駐車することが多い。ある施設へ向かうため施設を目的地として設定するが、一方かならずしもその施設の駐車場へ駐車するとは限らず、近辺の駐車場へ最終的には駐車する場合も多い。このような場合に、その施設への地点リンクを持つその駐車場の新たな地点情報を生成することで今後、その施設へ訪れる際、その駐車場の地点情報もヒットして情報を表示することが可能となる。なお、その駐車場の地点情報が既に存在する場合は、その既存の地点情報にそのような地点リンクを追加しても、もちろん構わない。

以下、図８１を用いて本実施の形態の地点情報検索装置の動作フローを説明する。まず複数目的取得部２３０ａにおいて目的を取得する（ステップＳ６０１）。そして地点情報取得部３０１において地点の指定を取得する（ステップＳ６０２）。位置条件生成部５１１において例えば指定地点を中心とした所定の位置条件を生成し、地点情報検索部１２２において地点の検索を行う（ステップＳ６０３）。

地点情報検索部１２２では地点情報記憶部２２０に該当する地点が存在するか否かを判定し（ステップＳ６０４）、存在する場合はステップＳ６０８へ進み、存在しない場合はステップＳ６０５へ進む。存在しない場合、位置条件修正部５１２で位置条件を修正し、地点情報再度検索部１３３で検索する（ステップＳ６０５）。存在する場合はステップＳ６０８へ進み、存在しない場合は終了する。

ステップＳ６０４またはステップＳ６０７において地点情報が存在する場合、到着地検出部３０２において到着地点を検出し（ステップＳ６０８）、地点情報生成部３０３において、その地点情報への地点リンクを持つ実際の到着地点の地点情報を新たに生成し（ステップＳ６０９）、地点情報記憶部２２０へと蓄積し（ステップＳ６１０）終了する。

以上、本発明に係る地点情報検索装置について、実施の形態及びその変形例に基づいて説明したが、本発明は、これら実施の形態及び変形例に限定されるものではない。たとえば、各実施の形態及び変形例における構成要素を任意に組み合わせて実現される形態も本発明に含まれる。例として、図２に示される位置条件生成部５１１や位置条件修正部５１２を図６２に示される変形例における移動体端末に備えさせることで、目的オントロジーを用いて、緩和された目的の同一性を判断し、かつ、修正された位置条件を用いて緩和された位置条件を満たす複数の目的を達成するのに最適な地点情報が検索する地点情報検索装置が実現される。

また、上記実施の形態における地点情報検索装置は、地点情報蓄積部１０３を備えたが、本発明に係る地点情報検索装置は、地点情報蓄積部１０３を備えない構成であってもよい。つまり、本発明に係る地点情報検索装置は、図４０に示される移動体端末１００のように、地点情報蓄積部と接続される移動体端末に備えられ、地点情報蓄積部と通信しながら地点情報を検索してユーザに提供する装置であってもよい。

なお、特許請求の範囲の構成要素と実施の形態及び変形例における構成要素との対応関係は、図１等に示されるように、以下の通りである。

つまり、特許請求の範囲における位置情報取得手段は、実施の形態等における位置情報取得部２１０に対応し、その一例が位置情報検出部１０１等である。

特許請求の範囲における地点情報記憶手段は、実施の形態等における地点情報記憶部２２０に対応し、その一例が地点情報蓄積部１０３等である。

特許請求の範囲における複数目的取得手段は、実施の形態等における複数目的取得部２３０に対応し、その一例が（１）複数目的入力部１３１、（２）さらに移動履歴蓄積部２３１、目的オントロジー蓄積部２３２、信頼値算出部２３３及び信頼目的抽出部２３４の少なくとも一つを有するもの、（３）複数目的取得部２３０ｂ、（４）複数目的取得部２３０ｃ、（５）複数目的取得部２３０ｄ等である。

特許請求の範囲における検索手段は、実施の形態等における検索部２４０に対応し、その一例が（１）地点情報検索部１２２、（２）さらに位置条件修正部２４１、再検索部２４２及び距離算出部２４３の少なくとも一つを有するもの、（３）検索部２４０ａ、（４）検索部２４０ｂ、（５）検索部２４０ｃ、（６）検索部２４０ｄ、（７）検索部２４０ｅ等である。

特許請求の範囲における情報提供手段は、実施の形態等における情報提供部２５０ａに対応し、その一例が地点情報提示部１２５等である。

特許請求の範囲における位置条件修正手段は、実施の形態等における位置条件修正部２４１に対応し、その一例が位置条件修正部５１２等である。

特許請求の範囲における再検索手段は、実施の形態等における再検索部２４２に対応し、その一例が（１）再検索部１３３、（２）さらに密度算出部１３２、道路決定部１３２ａ及び関連道路抽出部１２６ａの少なくとも一つを有するもの等である。

特許請求の範囲における距離算出手段は、実施の形態等における距離算出部２４３に対応し、その一例が距離算出部１２４等である。

特許請求の範囲における移動履歴蓄積手段は、実施の形態等における移動履歴蓄積部２３１に対応し、その一例が（１）移動履歴蓄積部１０４、（２）移動履歴蓄積部１０４ａ等である。

特許請求の範囲における信頼目的抽出手段は、実施の形態等における信頼目的抽出部２３４に対応し、その一例が信頼目的抽出部１２３等である。

特許請求の範囲における信頼値算出手段は、実施の形態等における信頼値算出部２３３に対応し、その一例が（１）信頼値算出部１０６、（２）信頼値算出部１０６ａ、（３）信頼値算出部１０６ｂ等である。

特許請求の範囲における目的オントロジー蓄積手段は、実施の形態等における目的オントロジー蓄積部２３２に対応し、その一例が目的オントロジー蓄積部１０８等である。

特許請求の範囲における到着地点検出手段の一例が、実施の形態における到着地点検出部３０２である。

特許請求の範囲における地点情報生成手段の一例が、実施の形態における地点情報生成部３０３である。

本発明は、移動先となる地点の情報をユーザに提供する地点情報検索装置として、例えば、移動体端末に備えられる地点情報検索装置として、特に、ユーザが望む複数の目的を効率よく達成することが可能な地点に関する情報を提供するカーナビゲーションシステムや携帯電話等に組み込まれる装置として、利用することができる。

本発明の実施の形態１における地点情報検索装置の構成を示すブロック図 本発明の実施の形態２における地点情報検索装置の構成を示すブロック図 複数の目的を入力する様子を示す画面表示例を示す図 （ａ）及び（ｂ）地点情報の例を示す図 図４に示された地点情報を説明する図 （ａ）及び（ｂ）地点情報の別の例を示す図 図６に示された地点情報を説明する図 地点情報の利用例を示す図 地点情報の別の利用例を示す図 （ａ）及び（ｂ）図９に示された利用例に対応する地点情報の例を示す図 検索された地点情報の例を示す図 位置条件の例を示す図 図１１に示される目的「ファミレス」に該当する地点を示す地図 地点が密集している中心点Ｚが算出される様子を示す図 検索エリアを広げて再度、地点情報を検索した結果を示す図 距離算出部により算出された地点間距離の例を示す図 本発明の実施の形態２における地点情報検索装置の動作を示すフローチャート 地点情報提示部による情報提示の例を示す図 一般的な検索結果の提示例を示す図 本発明の実施の形態２の変形例における地点情報検索装置の構成を示すブロック図 検索条件の例を示す図 （ａ）〜（ｃ）検索された地点情報を示す図 本発明の実施の形態２の変形例における地点情報検索装置の動作を示すフローチャート 本発明の実施の形態２の別の変形例における地点情報検索装置の構成を示すブロック図 本発明の実施の形態３における地点情報検索装置の構成を示すブロック図 地点情報検索装置を有するカーナビの移動例を示す地図 位置情報検出部で検出される位置情報の例を示す図 位置情報の例を示す地図 移動履歴蓄積部に蓄積される移動先候補の履歴例を示す図 （ａ）及び（ｂ）信頼値が付与された移動先候補の履歴例を示す図 地点情報の検索例を示す図 参照される地点情報の例を示す図 目的で抽出される地点情報の例を示す図 （ａ）及び（ｂ）駐車場の地点情報の例を示す図 図３４に示された地点情報に関連する地図 地点情報提示部による画面表示例を示す図 本発明の実施の形態３における地点情報検索装置の動作を示すフローチャート 同フローチャートの続きを示す図 （ａ）〜（ｃ）移動履歴蓄積部に蓄積された目的の履歴例を示す図 本発明の実施の形態４における地点情報検索装置の構成を示すブロック図 信頼値算出部の詳細な構成を示すブロック図 移動履歴の例を示す図 移動先候補を含む移動履歴の例を示す図 ユーザの移動例を示す図 （ａ）及び（ｂ）移動履歴より予測候補を抽出する様子を示す図 （ａ）〜（ｃ）移動履歴から目的ごとの信頼値が算出される様子を示す図 （ａ）〜（ｄ）移動履歴から目的を判定する様子を示す図 判定された目的に応じた情報提供の例を示す図 本発明の実施の形態４における地点情報検索装置の動作を示すフローチャート 同地点情報検索装置による到達地点の予測についてのフローチャート 同地点情報検索装置による到達地点での目的の判定についてのフローチャート 本発明の実施の形態４の変形例１における地点情報検索装置の構成を示すブロック図 目的判定条件の例を示す図 （ａ）〜（ｃ）移動履歴の例を示す図 （ａ）〜（ｃ）日時を考慮した目的判定の例を示す図 （ａ）〜（ｃ）日時を考慮した目的判定の例の続きを示す図 （ａ）〜（ｃ）移動履歴蓄積部に蓄積された目的履歴の例を示す図 到達地点である「駐車場Ａ」等の位置関係を示す地図 目的判定条件蓄積部に蓄積されたエリアに関する条件を示す図 （ａ）〜（ｃ）条件「エリア内」が設定された場合において算出される信頼値の例を示す図 （ａ）〜（ｃ）条件「エリア外」が設定された場合において算出される信頼値の例を示す図 本発明の実施の形態４の変形例３における地点情報検索装置の構成を示すブロック図 地点情報蓄積部に蓄積された地点情報の例を示す図 目的オントロジーを説明する図 目的履歴の例を示す図 （ａ）〜（ｄ）目的の判定例を示す図 本発明の実施の形態５における地点情報検索装置の構成を示すブロック図 ユーザによる地点の指定例を示す図 指定された地点を基準にした位置条件の例を示す図 位置条件に従って検索された地点情報の例を示す図 指定された地点を基準にした位置条件の例を示す図 位置条件に従って検索された地点情報の例を示す図 到着地点の例を示す図 （ａ）及び（ｂ）地点情報の例を示す図 ユーザによる地点の指定例を示す図 ユーザによる地点の指定例を示す図 （ａ）及び（ｂ）地点情報の例を示す図 ユーザによる地点の指定例を示す図 新たな地点情報の生成例を示す図 （ａ）及び（ｂ）地点情報の例を示す図 本発明の実施の形態５における地点情報検索装置の動作を示すフローチャート 従来技術におけるナビゲーション装置の構成を示すブロック図

符号の説明

１０１ 位置情報検出部
１０２ 到達地点特定部
１０３ 地点情報蓄積部
１０４、１０４ａ 移動履歴蓄積部
１０５ 到達地点予測部
１０６、１０６ａ、１０６ｂ 信頼値算出部
１０８ 目的オントロジー蓄積部
１２１ 位置情報蓄積部
１２２ 地点情報検索部
１２３ 信頼目的抽出部
１２４ 距離算出部
１２５ 地点情報提示部
１２６ 目的合致判定部
１２６ａ 関連道路抽出部
１３１ 複数目的入力部
１３２ 密度算出部
１３２ａ 道路決定部
１３３ 再検索部
３０１ 地点情報取得部
３０２ 到着地点検出部
３０３ 地点情報生成部
５１１ 位置条件生成部
５１２ 位置条件修正部
１０３１ 移動先候補特定部
１０６１ 信頼移動先判定部
１０６２ 移動先信頼値再算出部
１０６３ 移動先検索部
１０６４ 目的判定条件蓄積部
１０６５ 目的判定条件設定部

Claims (16)

1. 移動体端末に備えられ、地点に関する情報を検索してユーザに提供する地点情報検索装置であって、
   前記移動体端末の位置を示す位置情報を取得する位置情報取得手段と、
   ユーザが望む行為である目的について、複数の目的を特定する情報を取得する複数目的取得手段と、
   地点の位置情報と前記地点の分類又は前記地点で行うことができる行為に関する属性情報とを対応付けた地点情報を記憶している地点情報記憶手段と、
   前記地点情報記憶手段に記憶された地点情報から、地点情報に含まれる位置情報が示す地点と前記位置情報取得手段で取得された位置情報が示す位置とが予め定められた一定の関係にあり、かつ、前記複数目的取得手段で取得された複数の目的に対応する属性情報を含む地点情報を検索する検索手段と、
   前記検索手段によって検索された地点情報に含まれる位置情報が示す地点に関する情報を提供する情報提供手段と
   を備えることを特徴とする地点情報検索装置。
2. 前記検索手段は、前記地点情報記憶手段に記憶された地点情報から、地点情報に含まれる位置情報が示す地点と前記位置情報取得手段で取得された位置情報が示す位置とが予め定められた距離の範囲内にあり、かつ、前記複数目的取得手段で取得された複数の目的に対応する属性情報を含む地点情報を検索する
   ことを特徴とする請求項１記載の地点情報検索装置。
3. 前記検索手段はさらに、
   前記検索手段で検索された地点情報の数が予め定められた一定数より少ない場合に、前記一定の関係を修正する位置条件修正手段と、
   前記地点情報記憶手段に記憶された地点情報から、地点情報に含まれる位置情報が示す地点と前記位置情報取得手段で取得された位置情報が示す位置とが前記位置条件修正手段によって修正された一定の関係にあり、かつ、前記複数目的取得手段で取得された複数の目的に対応する属性情報を含む地点情報を検索する再検索手段とを有する
   ことを特徴とする請求項１記載の地点情報検索装置。
4. 前記検索手段は、前記地点情報記憶手段に記憶された地点情報から、地点情報に含まれる位置情報が示す地点と前記位置情報取得手段で取得された位置情報が示す位置とが予め定められた一定の関係にあり、かつ、前記複数目的取得手段で取得された複数の目的のうちの一つに対応する属性情報を含む地点情報を検索した後に、検索された地点情報に含まれる位置情報が示す地点と一定の関係にある地点を示す位置情報を含み、かつ、前記複数の目的のうちの残る目的に対応する属性情報を含む地点情報を前記地点情報記憶手段に記憶された地点情報から検索し、
   前記情報提供手段は、前記検索手段によって検索された前記複数の目的のうちの一つに対応する属性情報を含む地点情報と前記複数の目的のうちの残る目的に対応する属性情報を含む地点情報とに含まれる位置情報が示す地点に関する情報を提供する
   ことを特徴とする請求項３記載の地点情報検索装置。
5. 前記検索手段は、前記複数の目的のうちの一つに対応する属性情報を含む地点情報を複数検索した後に、検索された複数の地点情報に含まれる位置情報が示す複数の地点について単位面積あたりの密度の高い地点と一定の関係にある地点を示す位置情報を含み、かつ、前記複数の目的のうちの残る目的に対応する属性情報を含む地点情報を前記地点情報記憶手段に記憶された地点情報から検索する
   ことを特徴とする請求項４記載の地点情報検索装置。
6. 前記検索手段は、前記複数の目的のうちの一つに対応する属性情報を含む地点情報を複数検索した後に、検索された複数の地点情報に含まれる位置情報が示す複数の地点の近くを通る道路を特定し、特定した道路に沿った地点を示す位置情報を含み、かつ、前記複数の目的のうちの残る目的に対応する属性情報を含む地点情報を前記地点情報記憶手段に記憶された地点情報から検索する
   ことを特徴とする請求項４記載の地点情報検索装置。
7. 前記地点情報には、駐車場を示す情報と当該駐車場から前記地点までの距離を示す情報とが含まれ、
   前記検索手段は、複数の地点情報を検索し、
   前記検索手段はさらに、前記検索手段によって検索された複数の地点情報に含まれる前記距離を示す情報を参照することで、前記複数の地点情報に対応する目的を達成するのにユーザが移動すべき距離を算出する距離算出手段を有し、
   前記情報提供手段は、前記距離算出手段で算出された距離が小さい駐車場に関する情報を提供する
   ことを特徴とする請求項１記載の地点情報検索装置。
8. 前記複数目的取得手段はさらに、
   前記移動体端末の移動履歴を蓄積する移動履歴蓄積手段と、
   前記移動履歴蓄積手段に蓄積された移動履歴と前記位置情報取得手段によって取得された位置情報とから、前記ユーザの予測される行為である信頼目的を特定する信頼目的抽出手段とを有し、
   前記複数目的取得手段は、前記信頼目的抽出手段で特定された信頼目的を含む複数の目的を特定する情報を取得する
   ことを特徴とする請求項１記載の地点情報検索装置。
9. 前記移動履歴蓄積手段は、前記地点情報記憶手段に記憶されている地点情報を参照することで、移動履歴の到達地点に対応する属性情報を特定し、特定した属性情報を目的として前記到達地点の情報とともに含む移動履歴を蓄積し、
   前記複数目的取得手段はさらに、前記移動履歴蓄積手段に蓄積された移動履歴を参照することで、前記移動体端末の予測された到達地点に対応する目的を特定し、特定した目的ごとに、移動先候補としての信頼値を算出する信頼値算出手段を有し、
   前記信頼目的抽出手段は、前記信頼値算出手段によって算出された目的ごとの信頼値に基づいて、前記信頼目的を特定する
   ことを特徴とする請求項８記載の地点情報検索装置。
10. 前記移動履歴蓄積手段は、前記移動履歴に含ませる目的ごとに、当該目的の行動がとられる確率である信頼値を算出し、算出した信頼値を対応する目的とともに含む移動履歴を蓄積し、
    前記信頼値算出手段は、前記移動体端末の予測された複数の到達地点に対応する複数の移動履歴を前記移動履歴蓄積手段から特定し、特定した複数の移動履歴に含まれる同一目的に対応する信頼値を加算することで、目的ごとに、移動先候補としての信頼値を算出する
    ことを特徴とする請求項９記載の地点情報検索装置。
11. 前記移動履歴蓄積手段は、移動経路に含まれる地点と、自宅であることを示す情報を含む当該地点の分類情報とを含ませて前記移動履歴を蓄積し、
    前記信頼目的抽出手段はさらに、前記移動履歴に含まれる分類情報を参照することで、前記ユーザの自宅から前記信頼目的に対応する到着地点までの距離を算出し、算出した距離を利用して、前記信頼目的を特定する
    ことを特徴とする請求項８記載の地点情報検索装置。
12. 前記複数目的取得手段はさらに、
    地点情報の属性情報が示す目的に関する同意語を蓄積する目的オントロジー蓄積手段と、
    前記目的オントロジー蓄積手段に蓄積された同意語を参照することで、前記移動履歴蓄積手段に蓄積された移動履歴に含まれる目的の同一性を判断し、前記移動体端末の予測された到達地点に対応する目的を特定し、特定した目的ごとに、移動先候補としての信頼値を算出する信頼値算出手段とを有し、
    前記信頼目的抽出手段は、前記信頼値算出手段によって算出された目的ごとの信頼値に基づいて、前記信頼目的を特定する
    ことを特徴とする請求項８記載の地点情報検索装置。
13. 前記地点情報検索装置は、さらに、
    前記検索手段で地点情報が検索された後、前記位置情報取得手段で取得された位置情報から前記移動体端末の到着地点を検出する到着地点検出手段と、
    前記到着地点検出手段で検出された到着地点の地点情報を、前記検索手段で検索された地点情報の１つと関連付けて生成する地点情報生成手段と
    を備えることを特徴とする請求項１記載の地点情報検索装置。
14. 地点の位置情報と前記地点の分類又は前記地点で行うことができる行為に関する属性情報とを対応付けた地点情報を記憶している地点情報記憶手段と接続される移動体端末に備えられ、地点に関する情報を検索してユーザに提供する地点情報検索装置であって、
    前記移動体端末の位置を示す位置情報を取得する位置情報取得手段と、
    ユーザが望む行為である目的について、複数の目的を特定する情報を取得する複数目的取得手段と、
    前記地点情報記憶手段に記憶された地点情報から、地点情報に含まれる位置情報が示す地点と前記位置情報取得手段で取得された位置情報が示す位置とが予め定められた一定の関係にあり、かつ、前記複数目的取得手段で取得された複数の目的に対応する属性情報を含む地点情報を検索する検索手段と、
    前記検索手段によって検索された地点情報に含まれる位置情報が示す地点に関する情報を提供する情報提供手段と
    を備えることを特徴とする地点情報検索装置。
15. 移動体端末において、地点に関する情報を検索してユーザに提供する地点情報検索方法であって、
    前記移動体端末の位置を示す位置情報を取得する位置情報取得ステップと、
    ユーザが望む行為である目的について、複数の目的を特定する情報を取得する複数目的取得ステップと、
    地点の位置情報と前記地点の分類又は前記地点で行うことができる行為に関する属性情報とを対応付けた地点情報を記憶している地点情報記憶手段に記憶された地点情報から、地点情報に含まれる位置情報が示す地点と前記位置情報取得ステップで取得された位置情報が示す位置とが予め定められた一定の関係にあり、かつ、前記複数目的取得ステップで取得された複数の目的に対応する属性情報を含む地点情報を検索する検索ステップと、
    前記検索ステップによって検索された地点情報に含まれる位置情報が示す地点に関する情報を提供する情報提供ステップと
    を含むことを特徴とする地点情報検索方法。
16. 移動体端末に備えられ、地点に関する情報を検索してユーザに提供する地点情報検索装置のためのプログラムであって、
    請求項１５記載の地点情報検索方法に含まれるステップをコンピュータに実行させる
    ことを特徴とするプログラム。

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