JP2009025165A - Device for providing information on service providing facility - Google Patents

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JP2009025165A JP2007188914A JP2007188914A JP2009025165A JP 2009025165 A JP2009025165 A JP 2009025165A JP 2007188914 A JP2007188914 A JP 2007188914A JP 2007188914 A JP2007188914 A JP 2007188914A JP 2009025165 A JP2009025165 A JP 2009025165A
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To recommend a service providing facility which can be reached within a desired time when the service is requested. <P>SOLUTION: A request processing unit 15 acquires a request including a current position, a destination and the time of arrival at the destination from a user terminal device 5. A navigation processing unit 16 extracts candidate restaurants where the user can drop in to eat based on a restaurant DB 25 storing positional information on restaurants and the request acquired from the user terminal device 5. A condition matching unit 17 and the navigation processing unit 16 extract a recommended restaurant from the candidate restaurants by reference to waiting time estimation DB 23. Information on the recommended restaurant is provided to the user terminal device 5. <P>COPYRIGHT: (C)2009,JPO&INPIT

Description

本発明は、所定のサービスを受けて、所望の時刻までに目的地に到達可能なサービス提供施設を推奨する技術に関し、特にサービス提供施設での待ち時間を考慮した上で、推奨するサービス提供施設を定める技術に関する。   The present invention relates to a technique for recommending a service providing facility that can receive a predetermined service and reach a destination by a desired time, and in particular, a service providing facility that is recommended in consideration of waiting time at the service providing facility. It is related to the technology that determines.

従来、レストランなどのサービス提供施設へ行く前に、そこでの現在の待ち時間が予めわかるようにユーザに対して知らせるシステムが知られている(例えば、特許文献1)。
特開平9−120486号公報
2. Description of the Related Art Conventionally, a system that informs a user so that the current waiting time there is known in advance before going to a service providing facility such as a restaurant is known (for example, Patent Document 1).
Japanese Patent Laid-Open No. 9-120486

ところで、多忙なビジネスパースンなどは、外出先へ向かう途中で食事をとってしまいたいときや、午後の会議が始まる前に昼食をとりたいときがある。このようなときであっても、約束の時間を決して徒過することなく、かつ、間に合わせの食事ではなく、気の利いた、おいしいレストランで食事をしたいというニーズがある。   By the way, a busy business person or the like sometimes wants to have a meal on the way to the outside or wants to have lunch before the afternoon meeting starts. Even at such times, there is a need to eat at a nifty and tasty restaurant, never passing by the promised time, and not just in time.

また、このようなニーズは、レストランにかかわらず、サービスの提供を受ける施設一般に対してもある。   Such needs also exist for general facilities that receive services regardless of restaurants.

そこで、本発明の目的は、所定のサービスを受けて、所望の時刻までに目的地に到達可能なサービス提供施設を推奨することである。   Therefore, an object of the present invention is to recommend a service providing facility that can receive a predetermined service and reach the destination by a desired time.

本発明の一つの実施態様に従うサービス提供施設情報提供装置は、現在位置、目的地、及び前記目的地への到着時刻に関する情報をユーザ端末装置から取得する手段と、所定のサービスを提供するサービス提供施設の位置情報を記憶するサービス提供施設情報記憶部と、前記サービス提供施設の時間帯別の予測待ち時間情報を記憶する待ち時間情報記憶部と、前記サービス提供施設の位置情報と、前記ユーザ端末装置から取得した現在位置、目的地、及び前記目的地への到着時刻に関する情報とに基づいて、立ち寄ってサービスの提供を受けることが可能な候補サービス提供施設を抽出するナビゲーション手段と、前記時間帯別予測待ち時間情報に基づいて、前記候補サービス提供施設から推奨サービス提供施設を抽出する手段と、推奨サービス提供施設情報を前記ユーザ端末装置へ提供する手段と、を備える。   According to an embodiment of the present invention, a service providing facility information providing apparatus includes a means for obtaining information on a current position, a destination, and an arrival time at the destination from a user terminal device, and a service providing a predetermined service. A service providing facility information storage unit that stores facility location information, a waiting time information storage unit that stores predicted waiting time information for each time zone of the service providing facility, location information of the service providing facility, and the user terminal Navigation means for extracting a candidate service providing facility capable of dropping in and receiving service provision based on the current position acquired from the device, the destination, and information on the arrival time at the destination; and the time zone Means for extracting a recommended service providing facility from the candidate service providing facilities based on the different predicted waiting time information; And means for providing a scan providing facility information to the user terminal device.

好適な実施態様では、前記ナビゲーション手段は、地図データと、経路探索手段と、旅行時間算出手段とをさらに備える。そして、前記経路探索手段は、前記地図データと、現在時刻及び前記到着時刻に基づいて定まる直線距離を利用して検索範囲を定め、前記現在位置から前記検索範囲内のサービス提供施設を経由して前記目的地に到達するまでの経路を求め、前記旅行時間算出手段は前記経路での旅行時間を算出して、前記候補サービス提供施設を抽出するようにしてもよい。   In a preferred embodiment, the navigation means further comprises map data, route search means, and travel time calculation means. The route search means determines a search range using the map data and a linear distance determined based on the current time and the arrival time, and passes through the service providing facility in the search range from the current position. The route to reach the destination may be obtained, and the travel time calculating means may calculate the travel time on the route and extract the candidate service providing facility.

好適な実施態様では、ユーザ端末装置の位置情報を継続的に収集する手段と、前記継続的に収集したユーザ端末装置の位置情報と、前記サービス提供施設の位置情報とに基づいて、前記ユーザ端末装置を携帯したユーザが利用したサービス提供施設を特定し、前記特定されたサービス提供施設への滞留時間から時間帯別の予測待ち時間を算出して、前記待ち時間情報記憶部に格納する手段と、をさらに備えていてもよい。   In a preferred embodiment, based on the means for continuously collecting the location information of the user terminal device, the location information of the user terminal device collected continuously, and the location information of the service providing facility, the user terminal Means for identifying a service providing facility used by a user carrying the device, calculating a predicted waiting time for each time zone from a residence time in the specified service providing facility, and storing the estimated waiting time in the waiting time information storage unit; , May be further provided.

好適な実施態様では、前記時間帯別間待ち時間情報は、さらに天気別になっていて、前記推奨サービス提供施設抽出手段は、現在の天気情報と前記時間帯別予測待ち時間情報とに基づいて、前記候補サービス提供施設から推奨サービス提供施設を抽出するようにしてもよい。   In a preferred embodiment, the waiting time information by time zone is further classified by weather, and the recommended service providing facility extracting means is based on the current weather information and the predicted waiting time information by time zone, A recommended service providing facility may be extracted from the candidate service providing facilities.

以下、本発明の一つの実施形態に係るサービス提供施設を推奨するシステムとして、レストラン推奨システムを一例に挙げ、図面を参照して説明する。   Hereinafter, as an example of a system for recommending a service providing facility according to an embodiment of the present invention, a restaurant recommendation system will be described as an example with reference to the drawings.

図1は、本実施形態に係るレストラン推奨システムの全体構成図である。   FIG. 1 is an overall configuration diagram of a restaurant recommendation system according to the present embodiment.

本システムは、推奨レストラン情報を提供するレストラン情報提供装置1が、ユーザ端末装置5に対して、推奨するレストラン情報を提供する。   In this system, the restaurant information providing apparatus 1 that provides recommended restaurant information provides recommended restaurant information to the user terminal device 5.

レストラン情報提供装置1は、例えば汎用的なコンピュータシステムにより構成され、以下に説明するレストラン情報提供装置1内の個々の構成要素または機能は、例えば、コンピュータプログラムを実行することにより実現される。   The restaurant information providing apparatus 1 is configured by, for example, a general-purpose computer system, and individual components or functions in the restaurant information providing apparatus 1 described below are realized by, for example, executing a computer program.

ユーザ端末装置5は、ユーザが携帯可能な、通信機能を備えた可搬型の情報処理装置であって、例えば、携帯電話機で実現してもよい。   The user terminal device 5 is a portable information processing device having a communication function that can be carried by the user, and may be realized by a mobile phone, for example.

ユーザ端末装置5は、さらに、自己の現在位置を特定する機能を備える。例えば、本実施形態では、ユーザ端末装置5は、GPS(Global Positioning System)を利用して現在位置を特定するGPS処理部51を備える。   The user terminal device 5 further has a function of specifying its current position. For example, in the present embodiment, the user terminal device 5 includes a GPS processing unit 51 that specifies the current position using GPS (Global Positioning System).

ユーザ端末装置5は、例えば、GPS処理部51で特定した自己の現在位置を示す位置情報及び自己の端末IDを、所定間隔で、継続的にレストラン情報提供装置1へ通知する。   For example, the user terminal device 5 continuously notifies the restaurant information providing device 1 of the location information indicating its current location specified by the GPS processing unit 51 and its own terminal ID at predetermined intervals.

レストラン情報提供装置1は、内部の機能として、位置情報収集部11と、決済情報収集部12と、待ち時間データベース作成部13と、リクエスト処理部15と、ナビゲーション処理部16と、条件マッチング処理部17と、位置情報データベース21と、待ち時間履歴データベース22と、待ち時間予測データベース23と、決済情報データベース24と、レストランデータベース25と、ユーザ情報データベース26とを備える。   The restaurant information providing apparatus 1 includes, as internal functions, a position information collection unit 11, a payment information collection unit 12, a waiting time database creation unit 13, a request processing unit 15, a navigation processing unit 16, and a condition matching processing unit. 17, a position information database 21, a waiting time history database 22, a waiting time prediction database 23, a settlement information database 24, a restaurant database 25, and a user information database 26.

位置情報収集部11は、複数のユーザ端末装置5から、それぞれの位置情報及び端末IDを、所定間隔で、継続的に収集する。位置情報は、例えば、緯度及び経度によりユーザ端末装置5の位置を特定する情報である。位置情報収集部11が収集した各ユーザ端末装置5の位置情報は、それぞれの受信時刻とともに位置情報データベース21に格納される。   The location information collection unit 11 continuously collects each location information and terminal ID from the plurality of user terminal devices 5 at a predetermined interval. The position information is information for specifying the position of the user terminal device 5 by latitude and longitude, for example. The location information of each user terminal device 5 collected by the location information collection unit 11 is stored in the location information database 21 together with the respective reception times.

位置情報データベース21は、位置情報収集部11が収集した複数のユーザ端末装置5の位置情報を記憶する。例えば、図2に位置情報データベース21のデータ構造の一例を示す。すなわち、位置情報データベース21は、データ項目として、ユーザ端末の識別情報である端末ID211と、本システムにおけるユーザの識別情報であるユーザID212と、緯度213と、経度214と、その緯度及び経度の位置情報を受信したときの時刻215とを有する。   The location information database 21 stores the location information of the plurality of user terminal devices 5 collected by the location information collection unit 11. For example, FIG. 2 shows an example of the data structure of the position information database 21. That is, the position information database 21 includes, as data items, a terminal ID 211 that is user terminal identification information, a user ID 212 that is user identification information in the present system, a latitude 213, a longitude 214, and the latitude and longitude positions. Time 215 when information is received.

レストランデータベース25は、レストランに関する情報を記憶する。例えば、図3にレストランデータベース25のデータ構造の一例を示す。すなわち、レストランデータベース25は、データ項目として、レストラン名251と、カテゴリー252と、タイプ253と、住所254と、電話番号255と、緯度256と、経度257とを有する。なお、レストランデータベース25のレストラン情報は、例えば、コンテンツ提供システムなどから収集されたものでよい。   The restaurant database 25 stores information about restaurants. For example, FIG. 3 shows an example of the data structure of the restaurant database 25. That is, the restaurant database 25 includes a restaurant name 251, a category 252, a type 253, an address 254, a telephone number 255, a latitude 256, and a longitude 257 as data items. Note that the restaurant information in the restaurant database 25 may be collected from, for example, a content providing system.

ユーザ情報データベース26は、本システムを利用するユーザ個別の情報を記憶する。例えば、利用したレストラン、食事時間、待ち時間などの情報を、ユーザが自らのユーザ端末装置5から送信したときは、それらの情報をユーザ情報データベース26に格納する。   The user information database 26 stores information for each user who uses this system. For example, when a user transmits information such as a restaurant used, meal time, and waiting time from his / her user terminal device 5, the information is stored in the user information database 26.

決済情報収集部12は、複数のユーザ端末装置5から決済情報を収集する。決済情報とは、例えば、電子マネー機能が搭載されたユーザ端末装置5が、その電子マネー機能を利用して決済した情報である。決済情報には、決済を行った店舗(レストラン)の識別情報及び決済された日時を含む。収集した決済情報は、決済情報データベース24に記憶される。   The payment information collection unit 12 collects payment information from the plurality of user terminal devices 5. The payment information is, for example, information that is settled by using the electronic money function by the user terminal device 5 equipped with the electronic money function. The payment information includes the identification information of the store (restaurant) where the payment was made and the date and time when the payment was made. The collected payment information is stored in the payment information database 24.

待ち時間データベース作成部13は、位置情報データベース21に記憶されている位置情報と、レストランデータベース25に記憶されているレストラン情報とに基づいて、待ち時間履歴データベース22及び待ち時間予測データベース23を生成する。   The waiting time database creation unit 13 generates a waiting time history database 22 and a waiting time prediction database 23 based on the position information stored in the position information database 21 and the restaurant information stored in the restaurant database 25. .

例えば、待ち時間データベース作成部13は、位置情報データベース21の緯度213及び経度214が、レストラン情報の緯度256及び経度257と実質的に一致するデータを抽出する。ここで抽出されたデータは、ユーザが各レストランに滞在していたときのデータであると考えられる。そこで、待ち時間データベース作成部13は、この抽出されたデータに基づいて、ユーザごとに、入店時刻を特定し、各レストランの滞在時間を算出して、待ち時間履歴データを生成する。このとき、本実施形態では、滞在時間のうち予め定められた一定時間を食事に要する時間(以下、「食事時間」と称する)とし、残りの時間を「待ち時間」とする。   For example, the waiting time database creation unit 13 extracts data in which the latitude 213 and longitude 214 of the location information database 21 substantially match the latitude 256 and longitude 257 of the restaurant information. The data extracted here is considered to be data when the user stays at each restaurant. Therefore, the waiting time database creation unit 13 specifies the entry time for each user based on the extracted data, calculates the staying time of each restaurant, and generates waiting time history data. At this time, in the present embodiment, a predetermined time of the staying time is defined as a time required for a meal (hereinafter referred to as “meal time”), and the remaining time is defined as a “waiting time”.

さらに、待ち時間データベース作成部13は、外部の天候情報を提供するシステム7から、日別地域別の天気、気温などの情報を取得し、待ち時間履歴データに含めてもよい。待ち時間データベース作成部13が生成した待ち時間履歴データは、待ち時間履歴データベース22に記憶される。   Further, the waiting time database creation unit 13 may acquire information such as weather and temperature for each day area from the system 7 that provides external weather information, and may include the information in the waiting time history data. The waiting time history data generated by the waiting time database creation unit 13 is stored in the waiting time history database 22.

なお、食事時間は、レストランごとに異なっていてもよいし、昼食のときと夕食のときで異なる時間でもよい。さらに、ユーザごとに異なっていてもよいし、ユーザが自らの食事時間を設定できるようにしてもよい。   The meal time may be different for each restaurant, or may be different for lunch and dinner. Further, it may be different for each user, or the user may be able to set their own meal time.

待ち時間データベース作成部13は、実質的に同一地点に複数のレストランが存在する場合、例えば図4のフローチャートのような手順で、ユーザが滞在したレストランを特定してもよい。   When there are a plurality of restaurants at substantially the same point, the waiting time database creation unit 13 may specify the restaurant where the user stayed, for example, according to the procedure shown in the flowchart of FIG.

同図に示すように、まず、複数のレストランが存在する地点に滞在したことを示すデータが抽出された場合(S11:Yes)、待ち時間データベース作成部13は、決済情報データベース24を参照して、その抽出されたデータと同一時間帯の、同一ユーザの決済情報の有無を判定する(S12)。   As shown in the figure, first, when data indicating that a plurality of restaurants are present is extracted (S11: Yes), the waiting time database creation unit 13 refers to the payment information database 24. Then, the presence / absence of settlement information of the same user in the same time zone as the extracted data is determined (S12).

ここで、抽出されたデータと同一時間帯の、同一ユーザの決済情報があれば(S12:Yes)、その決済情報に含まれる店舗情報のレストランと特定する(S13)。   Here, if there is payment information of the same user in the same time zone as the extracted data (S12: Yes), it is specified as a restaurant of the store information included in the payment information (S13).

抽出されたデータと同一時間帯の、同一ユーザの決済情報がないときは(S12:No)、その地点が、ユーザがよく行くレストランの所在地であるか否かを判定する(S14)。   When there is no payment information of the same user in the same time zone as the extracted data (S12: No), it is determined whether or not the point is the location of a restaurant that the user frequently visits (S14).

その地点が、ユーザがよく行くレストランの所在地であれば(S14:Yes)、そのよく行くレストランと特定する(S15)。   If the point is the location of the restaurant that the user frequently visits (S14: Yes), the restaurant is identified as the frequently visited restaurant (S15).

一方、その地点が、ユーザがよく行くレストランの所在地と異なれば(S14:No)ユーザに手入力を促す(S16)。   On the other hand, if the point is different from the location of the restaurant where the user frequently goes (S14: No), the user is prompted to input manually (S16).

なお、ユーザがよく行くレストランであるか否かは、ユーザ情報データベース26を参照して判断してもよい。   In addition, you may determine whether it is a restaurant where a user goes frequently with reference to the user information database 26.

待ち時間履歴データベース22は、待ち時間データベース作成部13によって生成された待ち時間履歴データを記憶する。   The waiting time history database 22 stores waiting time history data generated by the waiting time database creation unit 13.

例えば、図5に待ち時間履歴データベース22のデータ構造の一例を示す。すなわち、待ち時間履歴データベース22は、レストラン名221と、利用者ID222と、入店時刻223と、待ち時間224と、食事時間225と、天気226と、気温227と、注文したメニュー228を含む。なお、ユーザの自己申告によって、注文したメニューに関する情報を取得できたときだけ、メニュー228に格納するようにしてもよい。   For example, FIG. 5 shows an example of the data structure of the waiting time history database 22. That is, the waiting time history database 22 includes a restaurant name 221, a user ID 222, a store entry time 223, a waiting time 224, a meal time 225, a weather 226, a temperature 227, and an ordered menu 228. It should be noted that the menu 228 may be stored only when the information about the ordered menu can be acquired by the user's self-report.

また、待ち時間データベース作成部13は、例えば、待ち時間履歴データベース22の待ち時間履歴データに基づいて、待ち時間予測データを生成する。待ち時間予測データは、所定の条件(パターン)別に、平均待ち時間を含む。待ち時間データベース作成部13は、生成した待ち時間予測データを待ち時間予測データベース23に格納する。   The waiting time database creation unit 13 also generates waiting time prediction data based on the waiting time history data in the waiting time history database 22, for example. The waiting time prediction data includes an average waiting time for each predetermined condition (pattern). The waiting time database creation unit 13 stores the generated waiting time prediction data in the waiting time prediction database 23.

待ち時間予測データベース23は、待ち時間データベース作成部13によって生成された待ち時間予測データを記憶する。例えば、図6に待ち時間予測データベース23のデータ構造の一例を示す。すなわち、待ち時間予測データベース23は、レストラン名231と、パターン232と、平日と休日の区分233と、天気234と、気温235と、時間帯236と、平均待ち時間237と、平均食事時間238とを有する。   The waiting time prediction database 23 stores waiting time prediction data generated by the waiting time database creation unit 13. For example, FIG. 6 shows an example of the data structure of the waiting time prediction database 23. That is, the waiting time prediction database 23 includes the restaurant name 231, the pattern 232, the weekday and holiday classification 233, the weather 234, the temperature 235, the time zone 236, the average waiting time 237, and the average meal time 238. Have

ここで、パターン232は、レストラン名231、平日と休日の区分233、天気234、気温235、及び時間帯236ごとに定まる。待ち時間データベース作成部13は、このパターン232ごとに平均待ち時間237を算出する。平均食事時間238は、待ち時間履歴データベース22の食事時間225を平均して算出してもよい。   Here, the pattern 232 is determined for each restaurant name 231, weekday and holiday classification 233, weather 234, temperature 235, and time zone 236. The waiting time database creation unit 13 calculates an average waiting time 237 for each pattern 232. The average meal time 238 may be calculated by averaging the meal time 225 in the waiting time history database 22.

時間帯236は、ユーザが店に到着したときの時間帯を示す。   The time zone 236 indicates a time zone when the user arrives at the store.

リクエスト処理部15は、ユーザ端末装置5からのリクエストを受信して、ナビゲーション処理部16及び条件マッチング処理部17の処理結果に基づいて、このリクエストに対する返信を行う。   The request processing unit 15 receives a request from the user terminal device 5 and replies to this request based on the processing results of the navigation processing unit 16 and the condition matching processing unit 17.

リクエスト処理部15は、例えば、ユーザ端末装置5から、現在位置、目的地及び目的地への到着時刻を含むレストラン検索要求を受ける。そして、リクエスト処理部15は、このリクエストに対して、食事をした後、目的地に希望する到着時刻に到着できるようなレストランを特定し、これに関する情報を推奨レストラン情報として提供する。   For example, the request processing unit 15 receives a restaurant search request including the current position, the destination, and the arrival time at the destination from the user terminal device 5. In response to this request, the request processing unit 15 specifies a restaurant that can arrive at the desired arrival time after having eaten, and provides information regarding this as recommended restaurant information.

ナビゲーション処理部16は、地図データと、経路探索手段と、旅行時間の算出手段などを有するナビゲーションシステムであってもよい。   The navigation processing unit 16 may be a navigation system having map data, route search means, travel time calculation means, and the like.

ナビゲーション処理部16は、リクエスト処理部15からの指示に応じて、レストランデータベース25からレストラン情報を検索する。例えば、ナビゲーション処理部16は、リクエスト処理部15から、現在位置、目的地及び目的地への到着時刻を条件として、立ち寄り可能なレストランの検索要求を受ける。このとき、ナビゲーション処理部16は、レストランでの待ち時間は考慮しない。ナビゲーション処理部16は、レストランデータベース25を参照して、指定された条件を満たし、かつ立ち寄って食事をすることが可能なレストランを候補レストランとして抽出する。   The navigation processing unit 16 searches for restaurant information from the restaurant database 25 in response to an instruction from the request processing unit 15. For example, the navigation processing unit 16 receives a search request for a restaurant that can be visited from the request processing unit 15 on the condition of the current position, the destination, and the arrival time at the destination. At this time, the navigation processing unit 16 does not consider the waiting time at the restaurant. The navigation processing unit 16 refers to the restaurant database 25 and extracts, as candidate restaurants, restaurants that satisfy specified conditions and can stop by and eat.

条件マッチング処理部17は、ナビゲーション処理部16が抽出した候補レストランの中から、レストランでの待ち時間を考慮した推奨レストランを抽出する。ナビゲーション処理部16は、レストランでの待ち時間を考慮しないで、食事をして到着時刻までに到着可能なレストランを抽出している。そこで、ナビゲーション処理部16及び条件マッチング処理部17が、待ち時間を考慮して、ユーザ所望の条件を満たす推奨レストランを抽出する。   The condition matching processing unit 17 extracts a recommended restaurant considering the waiting time at the restaurant from the candidate restaurants extracted by the navigation processing unit 16. The navigation processing unit 16 extracts a restaurant that can be eaten and arrived by the arrival time without considering the waiting time at the restaurant. Therefore, the navigation processing unit 16 and the condition matching processing unit 17 extract recommended restaurants that satisfy the user's desired conditions in consideration of the waiting time.

次に、図7に示すフローチャートを用いて、リクエスト処理の手順について説明する。   Next, the procedure of request processing will be described using the flowchart shown in FIG.

まず、リクエスト処理部15が、ユーザ端末装置5からのリクエストを受け付ける(S21)。   First, the request processing unit 15 receives a request from the user terminal device 5 (S21).

このとき、ユーザ端末装置5でのリクエスト入力画面500の一例を図8に示す。   At this time, an example of the request input screen 500 in the user terminal device 5 is shown in FIG.

すなわち、入力画面500は、目的地510,到着時刻520,カテゴリー530,タイプ540,及び食事時間550の入力領域を有する。   That is, the input screen 500 includes input areas for a destination 510, an arrival time 520, a category 530, a type 540, and a meal time 550.

リクエスト処理部15が受け付けるユーザ端末装置5からのリクエストには、入力画面500で入力された情報が検索条件として含まれている。   The request from the user terminal device 5 received by the request processing unit 15 includes information input on the input screen 500 as a search condition.

図7に戻ると、リクエスト処理部15が受け付けたリクエストに基づいて、ナビゲーション処理部16が候補となるレストランを抽出する(S22)。   Returning to FIG. 7, the navigation processing unit 16 extracts candidate restaurants based on the request received by the request processing unit 15 (S22).

ナビゲーション処理部16による候補レストランの抽出処理の詳細を、図9及び図10を用いて説明する。   Details of candidate restaurant extraction processing by the navigation processing unit 16 will be described with reference to FIGS.

図9は、候補レストラン抽出の第1ステップの説明図である。第1ステップでは、直線距離を利用した大まかな候補の抽出を行う。   FIG. 9 is an explanatory diagram of the first step of candidate restaurant extraction. In the first step, rough candidates are extracted using the linear distance.

(1)ナビゲーション処理部16は、リクエスト処理部15から出発地A、目的地B、目的地Bへの到着時刻及び食事時間の指定を受け付ける。   (1) The navigation processing unit 16 receives the designation of the departure time A, the destination B, the arrival time at the destination B, and the meal time from the request processing unit 15.

(2)ナビゲーション処理部16は、地図データに基づいて、目的地Bへの到着時刻及び現在時刻及び食事時間から、旅行時間として確保できる最も長い最長旅行時間を算出する。
最長旅行時間=到着時刻−現在時刻−食事時間
(3)ナビゲーション処理部16は、探索距離を算出する。
探索距離=最長旅行時間÷移動速度
なお、移動速度は、移動に利用する交通手段(歩行、車、鉄道等)により異なる。
(2) The navigation processing unit 16 calculates the longest longest travel time that can be secured as travel time from the arrival time at the destination B, the current time, and the meal time based on the map data.
Maximum travel time = arrival time−current time−meal time (3) The navigation processing unit 16 calculates a search distance.
Search distance = longest travel time ÷ travel speed Note that the travel speed varies depending on the transportation means (walking, car, railroad, etc.) used for travel.

(4)出発地Aの緯度及び経度と、店舗の緯度及び経度に基づいて、出発地Aと店舗の直線距離を算出する。同様に、目的地Bの緯度及び経度と、店舗の緯度及び経度に基づいて、目的地Bと店舗の直線距離を算出する。そして、直線距離の合計が探索距離以内の範囲を検索範囲とする。つまり、楕円形で形成される探索範囲内のレストランが候補レストランとなる。   (4) Based on the latitude and longitude of the departure place A and the latitude and longitude of the store, the straight distance between the departure place A and the store is calculated. Similarly, the linear distance between the destination B and the store is calculated based on the latitude and longitude of the destination B and the latitude and longitude of the store. A range in which the total of the linear distances is within the search distance is set as a search range. That is, a restaurant within the search range formed in an oval is a candidate restaurant.

図10は、候補レストラン抽出の第2ステップの説明図である。第2ステップでは、第1ステップで抽出された各候補レストランごとに、経路探索手段が、以下のような経路に従った旅行時間を用いて候補レストランの絞り込みを行う。   FIG. 10 is an explanatory diagram of the second step of candidate restaurant extraction. In the second step, for each candidate restaurant extracted in the first step, the route searching means narrows down the candidate restaurants using the travel time according to the following route.

(1)ナビゲーション処理部16は、出発地Aから候補レストランまでの経路を決定し、その経路で移動する際の旅行時間を算出する。このとき、ナビゲーション処理部16は、現在時刻を出発時刻として旅行時間を算出する。   (1) The navigation processing unit 16 determines a route from the departure place A to the candidate restaurant, and calculates a travel time when traveling along the route. At this time, the navigation processing unit 16 calculates the travel time using the current time as the departure time.

(2)ナビゲーション処理部16は、候補レストランから目的地Bまでの経路を決定し、その経路で移動する際の旅行時間を算出する。このとき、ナビゲーション処理部16は、現在時刻に(1)で算出したレストランまでの旅行時間と食事時間をプラスした時刻を出発時刻として旅行時間を算出する。   (2) The navigation processing unit 16 determines a route from the candidate restaurant to the destination B, and calculates a travel time when traveling along the route. At this time, the navigation processing unit 16 calculates the travel time using the current time plus the travel time to the restaurant calculated in (1) and the meal time as the departure time.

(3)ナビゲーション処理部16は、現在時刻に(1)で算出した候補レストランまでの旅行時間、食事時間及び(2)で算出した目的地までの旅行時間を加算して目的地の到着時刻を算出する。そして、ここでナビゲーション処理部16が算出した到着時刻がユーザが所望する到着時刻以前であれば、ここで対象とした候補レストランを候補レストランに残す。一方、ナビゲーション処理部16が算出した到着時刻がユーザが所望する到着時刻よりも後であれば、ここで対象とした候補レストランを候補レストランから除外する。   (3) The navigation processing unit 16 adds the travel time to the candidate restaurant calculated in (1), the meal time, and the travel time to the destination calculated in (2) to the current time to obtain the arrival time of the destination. calculate. If the arrival time calculated by the navigation processing unit 16 is before the arrival time desired by the user, the candidate restaurant targeted here is left in the candidate restaurant. On the other hand, if the arrival time calculated by the navigation processing unit 16 is later than the arrival time desired by the user, the candidate restaurant targeted here is excluded from the candidate restaurants.

上述のように、ナビゲーション処理部16は、経路に沿った旅行時間の算出を行う第2ステップの処理を行う対象のレストランを、直線距離を用いた第1ステップにより一定の範囲に限定している。これにより、比較的時間がかかる処理である第2ステップの対象を、高速な処理である第1ステップで絞り込むことができる。   As described above, the navigation processing unit 16 limits the restaurant to be processed in the second step of calculating the travel time along the route to a certain range by the first step using the linear distance. . As a result, the target of the second step, which is a relatively time-consuming process, can be narrowed down by the first step, which is a high-speed process.

再び図7に戻ると、上記処理によりステップS22で一つ以上の候補レストランが抽出された。つぎに、条件マッチング処理部17は、候補レストランのうち、実待ち時間が登録されているレストランの有無を判定する(S23)。実待ち時間とは、各レストランでのユーザの実際の待ち時間であって、例えば、ユーザ情報データベース26にユーザが登録した情報に含まれていてもよい。   Returning to FIG. 7 again, one or more candidate restaurants are extracted in step S22 by the above process. Next, the condition matching process part 17 determines the presence or absence of the restaurant in which real waiting time is registered among candidate restaurants (S23). The actual waiting time is the actual waiting time of the user at each restaurant, and may be included in the information registered by the user in the user information database 26, for example.

実待ち時間が登録されているときは(S23:Yes)、条件マッチング処理部17は、その実待ち時間を予測される待ち時間とする(S24)。   When the actual waiting time is registered (S23: Yes), the condition matching processing unit 17 sets the actual waiting time as the predicted waiting time (S24).

一方、実待ち時間が登録されていないときは(S23:No)、条件マッチング処理部17は、待ち時間予測データベース23を参照して、各レストランでの待ち時間を予測する(S25)。条件マッチング処理部17は、例えば、待ち時間予測データベース23からレストラン名231,区分233,天気234,気温235及び時間帯236がマッチするレコードを抽出し、そのレコードの平均待ち時間237を予測された待ち時間とする。   On the other hand, when the actual waiting time is not registered (S23: No), the condition matching processing unit 17 refers to the waiting time prediction database 23 to predict the waiting time at each restaurant (S25). For example, the condition matching processing unit 17 extracts a record in which the restaurant name 231, the section 233, the weather 234, the temperature 235 and the time zone 236 match from the waiting time prediction database 23, and the average waiting time 237 of the record is predicted. Wait time.

ナビゲーション処理部16は、予測された待ち時間を考慮して、候補レストランをさらに絞り込んで、推奨レストランを決定する(S26)。   The navigation processing unit 16 further narrows down candidate restaurants in consideration of the predicted waiting time, and determines recommended restaurants (S26).

ここで、図11を参照して、ステップS26の処理を詳細に説明する。ナビゲーション処理部16は、ステップS21のときと同様に、現在位置から候補レストランまでの旅行時間を算出する。さらに、ナビゲーション処理部16は、候補レストランまでの旅行時間、予想待ち時間、及び食事時間をプラスした時刻を出発時刻として、そのレストランから目的地までの旅行時間を算出する。そして、ナビゲーション処理部16は、予想待ち時間を含めたときの目的地の到着時刻(現在時刻に、候補レストランまでの旅行時間、予想待ち時間、食事時間及び目的地までの旅行時間を加えた時刻)が、ユーザが所望する到着時刻以前であるレストランを推奨レストランとする。   Here, the process of step S26 will be described in detail with reference to FIG. The navigation processing unit 16 calculates the travel time from the current position to the candidate restaurant as in step S21. Further, the navigation processing unit 16 calculates the travel time from the restaurant to the destination using the travel time to the candidate restaurant, the expected waiting time, and the time plus the meal time as the departure time. The navigation processing unit 16 then arrives at the destination when the expected waiting time is included (the time obtained by adding the travel time to the candidate restaurant, the expected waiting time, the meal time, and the travel time to the destination to the current time) ) Is a restaurant recommended before the arrival time desired by the user.

さらに条件マッチング処理部17は、レストランデータベース25を参照して、ユーザが指定した「タイプ」、「カテゴリ」に合うレストランだけを推奨レストランとしてもよい。   Furthermore, the condition matching processing unit 17 may refer to the restaurant database 25 and only recommend restaurants that match the “type” and “category” designated by the user as recommended restaurants.

リクエスト処理部15は、推奨レストランが複数あるときは、ユーザ端末装置5に表示する順序を決定する(S27)。表示順序は、例えば、ユーザ情報データベース26を参照して、過去に訪れた記録が残っていないレストランを上位に表示するようにしてもよい。   When there are a plurality of recommended restaurants, the request processing unit 15 determines the order of display on the user terminal device 5 (S27). As for the display order, for example, referring to the user information database 26, a restaurant that has not been recorded in the past may be displayed at the top.

リクエスト処理部15は、ユーザ端末装置5に対して、表示順序が定められた候補レストラン情報を出力する(S28)。   The request processing unit 15 outputs candidate restaurant information whose display order is determined to the user terminal device 5 (S28).

この結果、ユーザ端末装置5には、図12に示すような表示画面600が表示される。これにより、レストランでの待ち時間を予測して、目的地に所望の時刻に到着可能なレストランを推奨できる。特に、待ち時間は、時間帯や天気に大きく依存するが、本システムでは、時間帯や天気別に待ち時間を予測することができる。   As a result, a display screen 600 as shown in FIG. 12 is displayed on the user terminal device 5. Accordingly, it is possible to recommend a restaurant that can arrive at a desired time at a desired time by predicting the waiting time at the restaurant. In particular, the waiting time largely depends on the time zone and the weather, but in this system, the waiting time can be predicted for each time zone and the weather.

上述した本発明の実施形態は、本発明の説明のための例示であり、本発明の範囲をそれらの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。当業者は、本発明の要旨を逸脱することなしに、他の様々な態様で本発明を実施することができる。   The above-described embodiments of the present invention are examples for explaining the present invention, and are not intended to limit the scope of the present invention only to those embodiments. Those skilled in the art can implement the present invention in various other modes without departing from the gist of the present invention.

例えば、目的地は現在位置と同じでもよい。また、本実施形態では目的地への到着時刻を指定して、その到着時刻までに食事をして到達できるレストランを推奨しているが、到着時刻を指定する代わりに、ユーザが行きたいレストランを指定し、レストラン情報提供装置1がそのレストランへ行って食事をした場合の目的地への到着時刻を算出してユーザへ提供するようにしてもよい。   For example, the destination may be the same as the current position. In this embodiment, a restaurant that can be reached by specifying the arrival time at the destination and eating by that arrival time is recommended, but instead of specifying the arrival time, the restaurant that the user wants to go to is recommended. The arrival time at the destination may be calculated and provided to the user when the restaurant information providing apparatus 1 designates and goes to the restaurant to eat.

また、上述の実施形態では、サービス提供施設としてレストランを例にとって説明したが、例えば、美容室、理容室、マッサージなど、これ以外のサービス提供施設であってもよい。   In the above-described embodiment, a restaurant has been described as an example of a service providing facility. However, other service providing facilities such as a beauty salon, a barber shop, and a massage may be used.

本発明の一実施形態に係るレストラン推奨システムの全体構成図である。1 is an overall configuration diagram of a restaurant recommendation system according to an embodiment of the present invention. 位置情報データベース21のデータ構造の一例を示す。An example of the data structure of the position information database 21 is shown. レストランデータベース25のデータ構造の一例を示す。An example of the data structure of the restaurant database 25 is shown. 同一地点に複数のレストランが存在する場合のレストラン特定処理のフローチャートである。It is a flowchart of a restaurant specific process in case a some restaurant exists in the same point. 待ち時間履歴データベース22のデータ構造の一例を示す。An example of the data structure of the waiting time history database 22 is shown. 待ち時間予測データベース23のデータ構造の一例を示す。An example of the data structure of the waiting time prediction database 23 is shown. リクエスト処理の手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the procedure of a request process. ユーザ端末装置5でのリクエスト入力画面500の一例を示す。An example of the request input screen 500 in the user terminal device 5 is shown. 候補レストラン抽出の第1ステップの説明図である。It is explanatory drawing of the 1st step of candidate restaurant extraction. 候補レストラン抽出の第2ステップの説明図である。It is explanatory drawing of the 2nd step of candidate restaurant extraction. ステップS26の詳細な処理の説明図である。It is explanatory drawing of the detailed process of step S26. ユーザ端末装置5での推奨レストランの表示画面600の一例を示す。An example of the display screen 600 of the recommended restaurant in the user terminal device 5 is shown.

符号の説明Explanation of symbols

1 レストラン情報提供装置
5 ユーザ端末装置
11 位置情報収集部
12 決済情報収集部
13 時間データベース作成部
15 リクエスト処理部
16 ナビゲーション処理部
17 条件マッチング処理部
21 位置情報データベース
22 時間履歴データベース
23 待ち時間予測データベース
24 決済情報データベース
25 レストランデータベース
26 ユーザ情報データベース
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Restaurant information provision apparatus 5 User terminal device 11 Location information collection part 12 Settlement information collection part 13 Time database creation part 15 Request processing part 16 Navigation processing part 17 Condition matching process part 21 Position information database 22 Time history database 23 Waiting time prediction database 24 payment information database 25 restaurant database 26 user information database

Claims (5)

現在位置、目的地、及び前記目的地への到着時刻に関する情報をユーザ端末装置から取得する手段と、
所定のサービスを提供するサービス提供施設の位置情報を記憶するサービス提供施設情報記憶部と、
前記サービス提供施設の時間帯別の予測待ち時間情報を記憶する待ち時間情報記憶部と、
前記サービス提供施設の位置情報と、前記ユーザ端末装置から取得した現在位置、目的地、及び前記目的地への到着時刻に関する情報とに基づいて、立ち寄ってサービスの提供を受けることが可能な候補サービス提供施設を抽出するナビゲーション手段と、
前記時間帯別予測待ち時間情報に基づいて、前記候補サービス提供施設から推奨サービス提供施設を抽出する手段と、
推奨サービス提供施設情報を前記ユーザ端末装置へ提供する手段と、を備えるサービス提供施設情報提供装置。
Means for acquiring information on the current position, destination, and arrival time at the destination from the user terminal device;
A service providing facility information storage unit that stores location information of a service providing facility that provides a predetermined service;
A waiting time information storage unit for storing predicted waiting time information for each time zone of the service providing facility;
Candidate services that can drop in and receive services based on the location information of the service providing facilities and the information on the current location, the destination, and the arrival time at the destination acquired from the user terminal device Navigation means for extracting provided facilities;
Means for extracting a recommended service providing facility from the candidate service providing facilities based on the predicted waiting time information by time zone;
Means for providing recommended service providing facility information to the user terminal device.
前記ナビゲーション手段は、
地図データと、経路探索手段と、旅行時間算出手段とをさらに備え、
前記経路探索手段は、
前記地図データと、現在時刻及び前記到着時刻に基づいて定まる直線距離を利用して検索範囲を定め、前記現在位置から前記検索範囲内のサービス提供施設を経由して前記目的地に到達するまでの経路を求め、
前記旅行時間算出手段は前記経路での旅行時間を算出して、前記候補サービス提供施設を抽出する請求項1記載のサービス提供施設情報提供装置。
The navigation means includes
Map data, route search means, and travel time calculation means,
The route search means includes
A search range is determined using the map data and a linear distance determined based on the current time and the arrival time, and from the current position to the destination via the service providing facility in the search range. Seeking a route,
The service providing facility information providing apparatus according to claim 1, wherein the travel time calculating unit calculates a travel time on the route and extracts the candidate service providing facility.
ユーザ端末装置の位置情報を継続的に収集する手段と、
前記継続的に収集したユーザ端末装置の位置情報と、前記サービス提供施設の位置情報とに基づいて、前記ユーザ端末装置を携帯したユーザが利用したサービス提供施設を特定し、前記特定されたサービス提供施設への滞留時間から時間帯別の予測待ち時間を算出して、前記待ち時間情報記憶部に格納する手段と、をさらに備える請求項1または2に記載のサービス提供施設情報提供装置。
Means for continuously collecting location information of user terminal devices;
Based on the continuously collected location information of the user terminal device and the location information of the service providing facility, the service providing facility used by the user carrying the user terminal device is identified, and the identified service provision is provided. The service providing facility information providing apparatus according to claim 1, further comprising: means for calculating a predicted waiting time for each time zone from a residence time in the facility and storing the estimated waiting time in the waiting time information storage unit.
前記時間帯別間待ち時間情報は、さらに天気別になっていて、
前記推奨サービス提供施設抽出手段は、現在の天気情報と前記時間帯別予測待ち時間情報とに基づいて、前記候補サービス提供施設から推奨サービス提供施設を抽出する請求項1から3のいずれかに記載のサービス提供施設情報提供装置。
The waiting time information between the time zones is further classified by weather,
The said recommended service provision facility extraction means extracts a recommended service provision facility from the said candidate service provision facility based on the present weather information and the said prediction time waiting information classified by time zone. Service providing facility information providing device.
サービス提供施設情報提供装置に
現在位置、目的地、及び前記目的地への到着時刻に関する情報をユーザ端末装置から取得するステップと、
所定のサービスを提供するサービス提供施設の位置情報をサービス提供施設情報記憶部に格納するステップと、
前記サービス提供施設の時間帯別の予測待ち時間情報を待ち時間情報記憶部に格納するステップと、
前記サービス提供施設の位置情報と、前記ユーザ端末装置から取得した現在位置、目的地、及び前記目的地への到着時刻に関する情報とに基づいて、立ち寄ってサービスの提供を受けることが可能な候補サービス提供施設を抽出するステップと、
前記時間帯別予測待ち時間情報に基づいて、前記候補サービス提供施設から推奨サービス提供施設を抽出するステップと、
推奨サービス提供施設情報を前記ユーザ端末装置へ提供するステップと、を実行させるためのコンピュータプログラム。
In the service providing facility information providing device, obtaining information on the current position, the destination, and the arrival time at the destination from the user terminal device;
Storing location information of a service providing facility that provides a predetermined service in a service providing facility information storage unit;
Storing predicted waiting time information for each time zone of the service providing facility in a waiting time information storage unit;
Candidate services that can drop in and receive services based on the location information of the service providing facilities and the information on the current location, the destination, and the arrival time at the destination acquired from the user terminal device Extracting provided facilities; and
Extracting a recommended service providing facility from the candidate service providing facilities based on the predicted waiting time information by time zone; and
Providing a recommended service providing facility information to the user terminal device.
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