JP2015021768A - 目的地予測装置、目的地予測方法、および、コンピュータ・プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】同行者がいる場合にも、より高い精度で利用者の目的地を予測する技術を提供すること。【解決手段】出発地情報と、到着地情報と、利用者を識別する同行者識別情報と、同行者識別情報によって識別される利用者の組み合わせが出発地から到着地まで共に移動した移動回数とを対応付けた移動情報を記憶する移動情報記憶部１１と、目的地の予測対象となる出発地情報を取得する出発地情報取得部１２と、予測対象の同行者識別情報を取得する同行者識別情報取得部１３と、移動情報記憶部１１に記憶された移動情報のうち、予測対象の出発地情報および予測対象の同行者識別情報に類似する出発地情報および同行者識別情報を含む移動情報を検索し、検索した移動情報に含まれる到着地情報の中から、移動回数に基づいて目的地の候補を選択する目的地予測部１４と、を備える。【選択図】 図１

Description

本発明は、利用者の目的地を予測する技術に関する。

近年、ＧＰＳ（Global Positioning System）などのセンサを用いて利用者の位置情報を取得し、取得した位置情報履歴から利用者の目的地を予測する技術が知られている。このような目的地予測技術により、予測された目的地への案内を自動的に開始するナビゲーションサービスや、予測された目的地付近の店舗や天気などの情報をカーナビゲーション端末またはスマートフォン等に配信するサービスへの期待が高まっている。

例えば、特許文献１には、車両の現在までの走行経路と、車両の過去の走行経路履歴とを比較し、現在までの走行経路に類似する過去の走行経路に基づいて、これからの通過経路や目的地を予測する技術が記載されている。

また、特許文献２には、移動体の現在経路および過去の移動履歴に含まれるノードに付与された重みに基づいて、現在経路に類似する移動履歴を選択し、選択した移動履歴に基づいて移動先を予測する技術が記載されている。また、この関連技術は、移動履歴に付帯させて同行者の有無や天気などの情報を蓄積する。そして、この関連技術は、付帯する情報も考慮して類似する移動履歴を選択し、行き先を予測する。

また、特許文献３には、所定のイベント発生に応じて車の行き先を予測する技術が記載されている。この関連技術は、車の移動経路の履歴をノード間の遷移の形式で蓄積し、エンジン起動やカーナビの操作、あるいは、交差点通過時等の所定のイベント発生を検知すると、蓄積した移動経路の履歴から抽出される移動傾向に基づいて、車の行き先を予測する。また、この関連技術は、運転者が誰であるかを判定することにより、運転者毎に車の移動経路の履歴を蓄積し、運転者個別の行き先を予測する。さらに、この関連技術は、同行者が誰であるかという情報も合わせて移動経路の履歴を蓄積することにより、同行者が誰であるかに応じて行き先を予測する。

ＷＯ２０１２／０５６５２６号公報 特開２００５−２８３５７５ 特許第３８１６０６８号

一般に、利用者の目的地は、一人で移動する時と、複数の利用者で共に移動する時では異なる傾向が高い。しかしながら、特許文献１〜特許文献３に記載された関連技術は、同行者を考慮した目的地予測において以下のような課題がある。

特許文献１に記載された関連技術は、車両の過去の走行経路履歴を記録する際に、同行者に関する情報を記録せず、現在の走行経路を取得する際にも、同行者に関する情報を取得しない。そのため、この関連技術は、同行者がいる場合に目的地の予測精度が下がるといった問題を生じる。

また、特許文献２に記載された関連技術は、移動履歴に付帯して蓄積した同乗者の有無を表す情報も考慮して、現在経路に類似する移動履歴を選択する。しかしながら、この関連技術は、同行者の有無を考慮するものの、同行者が異なる場合を考慮しないので、目的地の精度が下がるといった問題を生じる。

また、特許文献３には、同行者が誰であるかという情報をどのように用いて行き先を予測するかの詳細については記載されていない。

本発明は、上述の課題を解決するためになされたもので、同行者がいる場合にも、より高い精度で利用者の目的地を予測する技術を提供することを目的とする。

本発明の目的地予測装置は、共に移動する１人以上の利用者の出発地を表す出発地情報と、到着地を表す到着地情報と、前記各利用者を識別する同行者識別情報と、前記同行者識別情報によって識別される利用者の組み合わせが前記出発地から前記到着地まで共に移動した移動回数とを対応付けた移動情報を記憶する移動情報記憶部と、目的地の予測対象となる移動における出発地情報（予測対象の出発地情報）を取得する出発地情報取得部と、前記予測対象となる移動における前記同行者識別情報（予測対象の同行者識別情報）を取得する同行者識別情報取得部と、前記移動情報記憶部に記憶された移動情報のうち、前記予測対象の出発地情報および前記予測対象の同行者識別情報に類似する出発地情報および同行者識別情報を含む移動情報を検索し、検索した移動情報に含まれる到着地情報の中から、前記移動回数に基づいて、前記目的地の候補を選択する目的地予測部と、を備える。

また、本発明の端末は、上述の目的地予測装置によって同行者識別情報として取得可能な識別情報を有する。

また、本発明の目的地予測システムは、上述の目的地予測装置と、上述の端末とを備える。

また、本発明の目的地予測方法は、共に移動する１人以上の利用者の出発地を表す出発地情報と、到着地を表す到着地情報と、前記各利用者を識別する同行者識別情報と、前記同行者識別情報によって識別される利用者の組み合わせが前記出発地から前記到着地まで共に移動した移動回数とを対応付けた移動情報を記憶した移動情報記憶部を用いて、目的地の予測対象となる移動における出発地情報（予測対象の出発地情報）を取得し、前記予測対象となる移動における前記同行者識別情報（予測対象の同行者識別情報）を取得し、前記移動情報記憶部に記憶された移動情報のうち、前記予測対象の出発地情報および前記予測対象の同行者識別情報に類似する出発地情報および同行者識別情報を含む移動情報を検索し、検索した移動情報に含まれる到着地情報の中から、前記移動回数に基づいて、前記目的地の候補を選択する。

また、本発明のコンピュータ・プログラムは、共に移動する１人以上の利用者の出発地を表す出発地情報と、到着地を表す到着地情報と、前記各利用者を識別する同行者識別情報と、前記同行者識別情報によって識別される利用者の組み合わせが前記出発地から前記到着地まで共に移動した移動回数とを対応付けた移動情報を記憶する移動情報記憶部を用いて、目的地の予測対象となる移動における出発地情報（予測対象の出発地情報）を取得する出発地情報取得ステップと、前記予測対象となる移動における前記同行者識別情報（予測対象の同行者識別情報）を取得する同行者識別情報取得ステップと、前記移動情報記憶部に記憶された移動情報のうち、前記予測対象の出発地情報および前記予測対象の同行者識別情報に類似する出発地情報および同行者識別情報を含む移動情報を検索し、検索した移動情報に含まれる到着地情報の中から、前記移動回数に基づいて、前記目的地の候補を選択する目的地予測ステップと、をコンピュータ装置に実行させる。

本発明は、同行者がいる場合にも、より高い精度で利用者の目的地を予測する技術を提供することができる。

本発明の第１の実施の形態としての目的地予測装置の機能ブロック図である。 本発明の第１の実施の形態としての目的地予測装置のハードウェア構成図である。 本発明の第１の実施の形態としての目的地予測装置の動作を説明するフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態としての目的地予測システムの機能ブロック図である。 本発明の第２の実施の形態としての目的地予測システムのハードウェア構成図である。 本発明の第２の実施の形態としての目的地予測システムの移動情報蓄積動作を説明するフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態としての目的地予測システムの目的地予測動作を説明するフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態において端末が有する識別情報の一例を示す図である。 本発明の第２の実施の形態においてバッファ部に記憶される出発地情報および同行者識別情報の一例を示す図である。 本発明の第２の実施の形態において移動情報記憶部に蓄積される移動情報の一例を示す図である。 本発明の第３の実施の形態としての目的地予測システムの機能ブロック図である。 本発明の第３の実施の形態としての目的地予測システムの目的地予測動作を説明するフローチャートである。 本発明の第３の実施の形態において移動情報記憶部に蓄積される移動情報の一例を示す図である。 本発明の第３の実施の形態において移動情報の集合間について算出される類似度の一例を示す図である。 本発明の第３の実施の形態における各移動情報のスコアの一例を示す図である。 本発明の第３の実施の形態における各到着地情報の総スコアの一例を示す図である。

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。

（第１の実施の形態）
本発明の第１の実施の形態としての目的地予測装置１０の機能ブロック構成を図１に示す。

図１において、目的地予測装置１０は、移動情報記憶部１１と、出発地情報取得部１２と、同行者識別情報取得部１３と、目的地予測部１４とを備える。ここで、目的地予測装置１０のハードウェア構成の一例を図２に示す。

図２において、目的地予測装置１０は、プロセッサ１００１と、メモリ１００２と、入力装置１００３と、出力装置１００４とによって構成可能である。この場合、移動情報記憶部１１は、メモリ１００２によって構成される。また、出発地情報取得部１２および同行者識別情報取得部１３は、入力装置１００３と、メモリ１００２に記憶されたコンピュータ・プログラムおよび各種データを読み込んで実行するプロセッサ１００１とによって構成される。また、目的地予測装置１０は、出力装置１００４と、メモリ１００２に記憶されたコンピュータ・プログラムおよび各種データを読み込んで実行するプロセッサ１００１とによって構成される。なお、目的地予測装置１０および各機能ブロックのハードウェア構成は、上述の構成に限定されない。

次に、目的地予測装置１０の各機能ブロックの詳細について説明する。

移動情報記憶部１１は、１人以上で共に移動する利用者の移動に関する移動情報を記憶している。移動情報は、出発地を表す出発地情報と、到着地を表す到着地情報と、同行者識別情報と、移動回数とを含む。

ここで、出発地情報および到着地情報は、例えば、移動および経度を含む情報であってもよい。その他、出発地情報および到着地情報は、出発地および到着地をそれぞれ一意に特定可能な情報であればよい。例えば、出発地情報および到着地情報は、住所または地名等であってもよい。また、出発地情報および到着地情報は、「○○○駐車場」等のような施設やエリアの名称を表す情報であってもよい。また、出発地情報および到着地情報は、例えば、昭和48年7月12日行政管理庁告示第143号に基づく標準地域メッシュによって表される情報であってもよい。

同行者識別情報は、その移動において共に移動した各利用者の識別情報である。利用者は、１人で移動する場合もあるし、複数の利用者で共に移動する場合もある。したがって、１つの移動情報は、１つ以上の同行者識別情報を含む。

また、移動回数は、該当する出発地から該当する到着地まで、該当する各同行者識別情報の示す利用者の組み合わせで共に移動した回数である。

その他、移動情報は、移動に関連するその他の情報を含んでいてもよい。例えば、移動情報は、出発・到着の日時、曜日、時間帯等といった出発日時・到着日時に関連する情報や、各利用者の属性を表す情報などを含んでいてもよい。

なお、移動情報記憶部１１には、あらかじめ用意された移動情報が記憶されていてもよい。例えば、移動情報記憶部１１には、１人以上の利用者の典型的な移動パターンが、利用者によってあらかじめ入力されることにより記憶されていてもよい。また、移動情報記憶部１１には、利用者が過去に１人以上で移動した際の移動情報が蓄積されていくようになってもよい。

出発地情報取得部１２は、目的地の予測対象となる移動における出発地を表す出発地情報（予測対象の出発地情報）を取得する。例えば、出発地情報取得部１２は、入力装置１００３を介して予測対象の出発地情報を取得してもよい。

同行者識別情報取得部１３は、予測対象となる移動における同行者識別情報（予測対象の同行者識別情報）を取得する。例えば、同行者識別情報取得部１３は、入力装置１００３を介して予測対象の同行者識別情報を取得してもよい。このとき、同行者識別情報取得部１３は、予測対象となる移動において共に移動する１人以上の利用者について、それぞれの識別情報を取得する。

目的地予測部１４は、移動情報記憶部１１に記憶された移動情報のうち、予測対象の出発地情報および予測対象の同行者識別情報に類似する出発地情報および同行者識別情報を含む移動情報を検索する。

例えば、目的地予測部１４は、予測対象の出発地情報に対して所定の同一条件を満たす出発地情報を含む移動情報のうち、予測対象の同行者識別情報の少なくとも一部に一致する同行者識別情報を含む移動情報を検索してもよい。所定の同一条件とは、例えば、出発地情報が緯度および経度によって表される場合、予測対象の出発地情報の表す地点からの距離が閾値以内であることであってもよい。あるいは、所定の同一条件とは、例えば、出発地情報が地域メッシュによって表される場合、予測対象の出発地情報の表す地域メッシュに基づくＩＤと同一ＩＤであることであってもよい。

具体的には、目的地予測部１４は、そのような同一条件を満たす出発地情報を含む移動情報のうち、予測対象の同行者識別情報の全てまたは一部に一致する同行者識別情報を含む移動情報を検索してもよい。

また、目的地予測部１４は、検索した移動情報に含まれる到着地情報の中から、該移動情報に含まれる移動回数に基づいて、目的地の候補を選択する。例えば、目的地予測部１４は、そのような到着地情報の中から、移動回数が最も多い到着地情報を選択してもよい。あるいは、目的地予測部１４は、そのような到着地情報の中から、移動回数が閾値以上の到着地情報を選択してもよい。あるいは、目的地予測部１４は、そのような到着地情報の中から、移動回数の順に上位から所定数または所定割合の到着地情報を選択してもよい。

また、目的地予測部１４は、選択した目的地の候補を、予測された目的地として出力装置１００４に出力してもよい。また、目的地予測部１４は、複数の候補を選択した場合、例えば、移動回数の多い順に目的地の候補を出力してもよい。

以上のように構成された目的地予測装置１０の動作について、図３を参照して説明する。

図３において、まず、出発地情報取得部１２は、予測対象の出発地情報を取得する（ステップＳ１）。

次に、同行者識別情報取得部１３は、予測対象の同行者識別情報を取得する（ステップＳ２）。

次に、目的地予測部１４は、移動情報記憶部１１から、ステップＳ１で取得された出発地情報およびステップＳ２で取得された同行者識別情報に類似する出発地情報および同行者識別情報を含む移動情報を検索する（ステップＳ３）。

例えば、前述のように、目的地予測部１４は、予測対象の出発地情報に対して所定の同一条件を満たす出発地情報を含む移動情報のうち、予測対象の同行者識別情報の全てまたは一部に一致する同行者識別情報を含む移動情報を検索してもよい。

次に、目的地予測部１４は、ステップＳ３で検索した移動情報に含まれる到着地情報の中から、該移動情報に含まれる移動回数に基づいて、目的地の候補を選択する（ステップＳ４）。

例えば、前述のように、目的地予測部１４は、移動回数が最も多い到着地情報、閾値以上の到着地情報、あるいは、上位から所定数または所定割合の到着地情報を選択してもよい。

次に、目的地予測部１４は、選択した目的地の候補を出力する（ステップＳ５）。

以上で、目的地予測装置１０は動作を終了する。

次に、本発明の第１の実施の形態の効果について述べる。

本発明の第１の実施の形態としての目的地予測装置は、同行者がいる場合にも、より高い精度で利用者の目的地を予測することができる。

その理由は、出発地情報と、到着地情報と、同行者識別情報と、出発地から到着地まで同行者識別情報の示す利用者の組み合わせで共に移動した移動回数とを対応付けた移動情報を移動情報記憶部に記憶しておき、出発地情報取得部が、予測対象の出発地情報を取得し、同行者識別情報取得部が、予測対象の同行者識別情報を取得し、目的地予測部が、予測対象の出発地情報および予測対象の同行者識別情報に類似する出発地情報および同行者識別情報を含む移動情報を、移動情報記憶部から検索するからである。そして、目的地予測部が、検索した移動情報に含まれる到着地情報の中から、移動回数に基づいて目的地の候補を選択するからである。

これにより、本実施の形態は、目的地を予測する対象となる移動に対して出発地および同行者が類似する過去の移動において、到着した回数のより多い到着地を、目的地の候補として選択することになる。したがって、本実施の形態は、共に移動する利用者の組み合わせに応じた目的地を精度よく予測可能となる。

さらに、目的地予測部が、予測対象の出発地情報に対して所定の同一条件を満たす出発地情報を含む移動情報のうち、予測対象の同行者識別情報の全てまたは一部に一致する出発地情報および同行者識別情報を含む移動情報を検索する場合、本実施の形態は、さらに精度よく目的地を予測可能である。この場合、本実施の形態は、予測対象の移動における出発地に対して同一と見なせる出発地から、予測対象の移動において共に移動する利用者の少なくとも一部が共に移動した過去の移動において、到着した回数のより多い到着地を、目的地の候補として選択するからである。

（第２の実施の形態）
次に、本発明の第２の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。本実施の形態では、本発明の同行者識別情報として、利用者に携帯される端末の識別情報を適用する例について説明する。なお、本実施の形態の説明において参照する各図面において、本発明の第１の実施の形態と同一の構成および同様に動作するステップには同一の符号を付して本実施の形態における詳細な説明を省略する。

本発明の第２の実施の形態としての目的地予測システム２の機能ブロック構成を図４に示す。

図４において、目的地予測システム２は、目的地予測装置２０と、端末８０とを含む。また、目的地予測装置２０は、本発明の第１の実施の形態としての目的地予測装置１０に対して、出発地情報取得部１２に替えて出発地情報取得部２２と、同行者識別情報取得部１３に替えて同行者識別情報取得部２３と、目的地予測部１４に替えて目的地予測部２４とを備え、さらに、到着地情報取得部２５と、移動情報管理部２６とを備える点が異なる。また、移動情報管理部２６は、バッファ部２６０を有する。

本実施の形態において、目的地予測装置２０は、例えば、車両などの移動体に搭載されることを想定する。ただし、本発明の目的地予測装置が配置される場所を限定するものではない。また、本実施の形態において、端末８０は、例えば、車両に乗車する運転手や同乗者などの利用者によって携帯されることを想定する。なお、図４には、３つの端末８０を示しているが、本発明の目的地予測システムが含む端末の数を限定するものではない。

ここで、目的地予測システム２を構成する各装置のハードウェア構成の一例を図５に示す。

図５において、目的地予測装置２０は、プロセッサ１００１と、メモリ１００２と、入力装置１００３と、出力装置１００４と、信号検出インタフェース２００５と、位置検出装置２００６と、無線通信装置２００７とによって構成可能である。ここで、信号検出インタフェース２００５は、移動体の移動開始スイッチ（例えば車両のエンジンスイッチ）に接続され、移動開始信号および移動終了信号（例えばエンジンスイッチのオンオフ）を検出するインタフェースである。また、位置検出装置２００６は、ＧＰＳ（Global Positioning System）センサなどによって構成され、移動体の位置を検出する装置である。なお、位置検出装置２００６は、ＧＰＳセンサに限らず、加速度センサ、車速センサ、または、これらの複数のセンサの組み合わせ等によって構成されていてもよい。無線通信装置２００７は、端末８０との無線通信を行う装置である。例えば、無線通信装置２００７は、無線アクセスポイントまたは無線ＬＡＮ（Local Area Network）ルータによって構成されていてもよい。

このようなハードウェア要素により目的地予測装置２０が構成される場合、出発地情報取得部２２および到着地情報取得部２５は、信号検出インタフェース２００５と、位置検出装置２００６と、メモリ１００２に記憶されたコンピュータ・プログラムおよび各種データを読み込んで実行するプロセッサ１００１とによって構成される。また、同行者識別情報取得部２３は、無線通信装置２００７と、メモリ１００２に記憶されたコンピュータ・プログラムおよび各種データを読み込んで実行するプロセッサ１００１とによって構成される。

また、図５に示すように、端末８０は、プロセッサ８００１と、メモリ８００２と、無線通信装置８００７とによって構成可能である。無線通信装置８００７は、目的地予測装置２０との無線通信を行う装置である。目的地予測装置２０を構成する無線通信装置２００７が無線アクセスポイントである場合、無線通信装置８００７は、無線通信装置２００７に接近することにより無線接続可能に構成される。

端末８０は、目的地予測装置２０によって取得可能な識別情報を有する装置である。例えば、端末８０は、目的地予測装置２０に無線接続することにより識別情報を提供可能に構成されていてもよい。この場合、端末８０は、無線通信可能な範囲に存在する目的地予測装置２０からの識別情報の取得要求に応じて、自装置の識別情報を送信するようになっていてもよい。また、例えば、端末８０は、目的地予測装置２０に無線接続することにより無線通信装置２００７に対して識別情報を登録するようになっていてもよい。あるいは、端末８０は、目的地予測装置２０に対して識別情報を直接送信しなくてもよい。その場合、例えば、端末８０は、図示しないサーバに、自装置の位置情報を識別情報と共に登録・更新するよう構成されていてもよい。この場合、目的地予測装置２０は、サーバに問い合わせることにより、自装置の現在地から所定範囲内の位置情報を登録した端末８０の識別情報を取得可能である。

次に、目的地予測装置２０の各機能ブロックの詳細について説明する。

出発地情報取得部２２は、利用者が１人以上で共に移動開始したことを検出すると、移動開始の位置を表す位置情報を取得する。そして、出発地情報取得部２２は、取得した位置情報を、出発地情報としてバッファ部２６０に記憶する。

具体的には、出発地情報取得部２２は、信号検出インタフェース２００５を用いて移動体の移動開始を検出すると、１人以上の利用者が共に移動開始したと判定してもよい。例えば、移動体が車両である場合、出発地情報取得部２２は、車両のエンジンスイッチに接続された信号検出インタフェース２００５を介してエンジンスイッチのオン（移動開始信号）を検知すると、移動開始を検出したと判定してもよい。また、出発地情報取得部２２は、位置検出装置２００６を用いて移動開始を検出してもよい。例えば、出発地情報取得部２２は、位置検出装置２００６によって検出される位置情報が所定時間以上同一のエリア内に留まっている場合、次の移動開始はこの地点から始まるため、移動開始を検出したとみなしてもよい。その他、出発地情報取得部２２は、利用者の移動開始の検出手法として、各種公知技術を採用してもよい。

また、出発地情報取得部２２は、移動開始の位置を表す位置情報として、位置検出装置２００６によって検出される位置情報を取得してもよい。この場合、出発地情報取得部２２は、移動開始の検出に応じて、位置検出装置２００６に対して位置情報を送信するよう要求し、送信された位置情報を受信すればよい。その他、出発地情報取得部２２は、端末８０から移動開始時の位置情報を取得してもよい。この場合、共に出発した利用者の少なくとも１人によって携帯される端末８０が位置情報取得機能を有するものとする。そして、その場合、出発地情報取得部２２は、移動開始の検出に応じて、端末８０に対して位置情報を送信するよう要求し、送信された位置情報を受信すればよい。

同行者識別情報取得部２３は、移動開始の検出に応じて、共に出発した各利用者が携帯する端末８０の識別情報を取得する。そして、同行者識別情報取得部２３は、取得した識別情報を、同行者識別情報としてバッファ部２６０に記憶する。

具体的には、同行者識別情報取得部２３は、出発地情報取得部２２から移動開始の検出を通知されると、無線通信装置２００７に対して無線接続している端末８０の識別情報を、同行者識別情報として取得してもよい。例えば、無線通信装置２００７は、自装置に無線接続している端末８０のＭＡＣ（Media Access Control Address）アドレスを保持している。そこで、同行者識別情報取得部２３は、同行者識別情報として、無線通信装置２００７に保持されるＭＡＣアドレスを取得してもよい。なお、利用者は、１人で移動する場合もあるし、複数で移動する場合もある。そこで、同行者識別情報取得部２３は、無線通信装置２００７に無線接続している１つ以上の端末８０の識別情報を、それぞれ同行者識別情報として取得すればよい。

到着地情報取得部２５は、共に移動開始した１人以上の利用者の移動終了を検出すると、移動終了の位置を表す位置情報を、到着地情報として取得する。

具体的には、到着地情報取得部２５は、信号検出インタフェース２００５を用いて移動体の移動終了を検出すると、１人以上の利用者の移動終了を検出したと判定してもよい。例えば、移動体が車両である場合、到着地情報取得部２５は、車両のエンジンスイッチに接続された信号検出インタフェース２００５を介して移動終了信号（エンジンスイッチのオフ）を検知すると、移動終了を検出したと判定してもよい。また、到着地情報取得部２５は、位置検出装置２００６を用いて移動終了を検出してもよい。例えば、到着地情報取得部２５は、位置検出装置２００６によって検出される位置情報が所定時間以上同一のエリア内に留まっている場合、移動終了を検出したと判定してもよい。その他、到着地情報取得部２５は、利用者の移動終了の検出手法として、各種公知技術を採用してもよい。

また、到着地情報取得部２５は、移動終了の位置情報として、位置検出装置２００６によって検出される位置情報を取得してもよい。この場合、到着地情報取得部２５は、移動終了の検出に応じて、位置検出装置２００６に対して位置情報を送信するよう要求し、送信された位置情報を受信すればよい。その他、到着地情報取得部２５は、端末８０から移動終了時の位置情報を取得してもよい。この場合、共に移動していた利用者の少なくとも１人によって携帯される端末８０が位置情報取得機能を有するものとする。そして、到着地情報取得部２５は、移動終了の検出に応じて、端末８０に対して位置情報を送信するよう要求し、送信された位置情報を受信すればよい。

移動情報管理部２６は、出発地情報、到着地情報、同行者識別情報、および、移動回数を紐づける。前述のように、移動情報管理部２６は、バッファ部２６０を有する。バッファ部２６０には、出発地情報取得部２２および同行者識別情報取得部２３によって、出発地情報および同行者識別情報が記憶されている。そこで、移動情報管理部２６は、到着地情報取得部２５によって到着地情報が取得されると、バッファ部２６０に記憶された出発地情報および同行者識別情報と、取得された到着地情報と、該当する移動回数とを含む移動情報を、移動情報記憶部１１に記憶する。

具体的には、移動情報管理部２６は、該当する出発地情報、到着地情報、および、同行者識別情報の組み合わせを含む移動情報がまだ移動情報記憶部１１に記憶されていない場合、該当する移動情報の移動回数を１として新たに移動情報記憶部１１に追加すればよい。また、移動情報管理部２６は、該当する出発地情報、到着地情報、および、同行者識別情報の組み合わせを含む移動情報が既に移動情報記憶部１１に記憶されている場合、該当する移動情報の移動回数に１を加算して移動情報記憶部１１を更新すればよい。

目的地予測部２４は、あらかじめ定められた所定の情報の受信に応じて、目的地の予測処理を開始する。例えば、目的地予測部２４は、信号検出インタフェース２００５を介して自動車のエンジンスイッチのオンを表す移動開始信号が検出されると、予測処理を開始してもよい。また、目的地予測部２４は、入力装置１００３を介して利用者によって予測処理の開始指示を表す情報が入力されると、予測処理を開始してもよい。また、目的地予測部２４は、所定間隔で予測処理を行ってもよい。

また、目的地予測部２４は、予測処理の開始に伴い、バッファ部２６０から出発地情報および同行者識別情報を予測対象として取得する。そして、目的地予測部２４は、予測対象の出発地情報に対して所定の同一条件を満たす出発地情報を含み、かつ、予測対象の同行者識別情報の全てに完全一致する同行者識別情報を含む移動情報を、移動情報記憶部１１から検索する。

また、目的地予測部２４は、検索した移動情報に含まれる到着地情報から、移動回数に基づくスコアを用いて目的地の候補を選択する。例えば、目的地予測部２４は、移動回数そのものをスコアとして用いてもよい。そして、目的地予測部２４は、スコアの最も高い到着地情報、スコアが閾値以上の到着地情報、あるいは、スコアが上位から所定数または所定割合までの到着地情報を選択してもよい。

また、もし、移動情報に、出発日時や曜日に関連する情報が含まれる場合、目的地予測部２４は、移動回数に加えて、現在の出発日時や曜日と、移動情報に含まれる出発日時や曜日との類似性をさらに考慮してスコアを算出してもよい。また、目的地予測部２４は、各移動情報について月または週等の所定期間単位での移動回数を算出し、算出した所定期間単位での移動回数に基づいてスコアを算出してもよい。その他、目的地予測部２４は、移動回数に加えて、移動情報に含まれる移動に関するその他の情報をさらに用いてスコアを算出してもよい。

以上のように構成された目的地予測システム２の動作について、図６および図７を参照して説明する。

まず、目的地予測システム２が移動情報を蓄積する動作を図６に示す。

図６において、まず、出発地情報取得部２２は、利用者が１人以上で移動開始したことを検出すると（ステップＳ１１でＹｅｓ）、移動開始の位置情報を出発地情報として取得し、バッファ部２６０に記憶する（ステップＳ１２）。例えば、前述のように、出発地情報取得部２２は、自装置が搭載された移動体の移動開始の検出に応じて、自装置の位置情報を取得すればよい。

次に、同行者識別情報取得部２３は、接続可能な端末８０の識別情報を、同行者識別情報として取得し、バッファ部２６０に記憶する。（ステップＳ１３）。

次に、到着地取得部２５は、共に移動開始した１人以上の利用者の移動終了を検出すると（ステップＳ１４でＹｅｓ）、移動終了の位置情報を到着地情報として取得する（ステップＳ１５）。例えば、前述のように、到着地情報取得部２５は、自装置が搭載された移動体の移動終了の検出に応じて、自装置の位置情報を取得すればよい。

次に、移動情報管理部２６は、バッファ部２６０に記憶された出発地情報および同行者識別情報と、ステップＳ１５で取得された到着地情報とを、移動回数と対応付けて移動情報記憶部１１に記憶する。（ステップＳ１６）。ここでは、前述のように、移動情報管理部２６は、該当する移動情報が未だ移動情報記憶部１１に記憶されていなければ、該当する移動情報の移動回数を１回として移動情報記憶部１１に追加し、既に記憶されていれば、該当する移動情報の移動回数に１を加算して更新すればよい。

次に、移動情報管理部２６は、バッファ部２６０をクリアする（ステップＳ１７）。

以上で、目的地予測システム２は、移動情報の蓄積動作を終了する。

次に、目的地予測システム２が目的地を予測する動作を図７に示す。

図７において、まず、目的地予測部２４は、予測処理の開始指示を表す所定の情報を受信する（ステップＳ２１）。例えば、前述のように、目的地予測部２４は、エンジンスイッチのオンを表す移動開始信号の検出、または、利用者による予測処理の開始指示情報の入力などを所定の情報として受信してもよい。

次に、目的地予測部２４は、バッファ部２６０から、出発地情報および同行者識別情報を予測対象として取得する（ステップＳ２２）。

次に、目的地予測部２４は、予測対象の出発地情報に対して所定の同一条件を満たす出発地情報を含み、かつ、予測対象の同行者識別情報と完全一致する同行者識別情報を含む移動情報を、移動情報記憶部１１から検索して取得する（ステップＳ２３）。

次に、目的地予測部２４は、ステップＳ２３で取得した移動情報の中から、移動回数に基づくスコアを用いて到着地情報を選択する（ステップＳ２４）。例えば、前述のように、目的地予測部２４は、移動回数そのものをスコアとして用いてもよい。また、前述のように、目的地予測部２４は、最も高いスコアの到着地情報、スコアが閾値以上の到着地情報、あるいは、スコアが高い順に所定数または所定割合の到着地情報を選択してもよい。

次に、目的地予測部２４は、ステップＳ２４で選択した到着地情報を、出力装置１００４等に出力する（ステップＳ２５）。

以上で、目的地予測システム２は、目的地の予測動作を終了する。

次に、目的地予測システム２の動作を具体例で示す。この具体例では、父、母、および、子の３人家族が自動車を用いて移動する場合に、その目的地を予測するケースを想定する。例えば、平日の週５日は、父の通勤のために、母が自動車で父を駅へ送り届ける。また、週末の１日は、父の休日出勤のために、父が単独で自動車で職場へ向かう。また、平日の週３日は、子の通塾のために、母が自動車で子を塾へ送り届ける。また、週末の１日は、子の習い事のために母が自動車で子を駅へ送り届ける。

ここでは、家族が移動手段として用いる自動車に、目的地予測装置２０が搭載されているものとする。また、目的地予測装置２０は、位置検出装置２００６としてＧＰＳセンサを用い、無線通信装置２００７として無線アクセスポイントを用いるものとする。また、目的地予測装置２０は、信号検出インタフェース２００５を介してエンジンスイッチに接続されているものとする。

また、父、母、および、子は、それぞれ端末８０ａ、８０ｂ、および、８０ｃを携帯しているものとする。また、各端末８０は、図８に示すようなＭＡＣアドレスを有しているものとする。また、各端末８０は、自動車内に有ると目的地予測装置２０の無線通信装置２００７（無線アクセスポイント）に接近して無線接続するものとし、車外に有ると無線通信装置２００７から遠ざかって無線接続が不可能になるものとする。また、無線通信装置２００７は、無線接続している端末８０のＭＡＣアドレスを保持し、無線接続が不可能となった端末８０のＭＡＣアドレスを解放するものとする。

また、目的地予測部２４は、各移動情報について、週単位の移動回数をスコアとして用いるものとする。

また、出発地情報取得部２２および到着地情報取得部２５は、位置検出装置２００６（ＧＰＳセンサ）によって取得された緯度・経度を含む情報を、標準地域メッシュに基づくメッシュコードに変換し、変換したメッシュコードを出発地情報および到着地情報として用いるものとする。例えば、出発地情報取得部２２および到着地情報取得部２５は、昭和48年7月12日行政管理庁告示第143号に基づく「標準地域メッシュ」で定められた「分割地域メッシュ」のうち、メッシュの１辺が２５０メートル程度となる４分の１地域メッシュを用いる。

また、目的地予測部２４は、出発地情報に対する所定の同一条件として、４分の１地域メッシュを特定するメッシュコードが一致するという条件を適用するものとする。

まず、目的地予測システム２が移動情報を蓄積する具体的な動作について説明する。

ここでは、まず、出発地情報取得部２２は、エンジンスイッチのオンを検出すると、位置検出装置２００６から緯度・経度を含む情報を取得する。例えば、この家族の自宅の位置として、緯度が35.5722、経度が139.6646という情報が得られたものとする。そして、出発地情報取得部２２は、緯度35.5722および経度139.6646を、４分の１地域メッシュにおける“5339-2583-3-1”というメッシュコードに変換する。そして、出発地情報取得部２２は、このメッシュコードを出発地情報として、バッファ部２６０に記憶する（ステップＳ１１）。

次に、同行者識別情報取得部２３は、端末８０ａ、８０ｂ、８０ｃのうち、無線通信装置２００７に無線接続中のＭＡＣアドレスを、同行者識別情報として取得する。ここでは、同行者識別情報取得部２３は、端末８０ａのＭＡＣアドレス「01:23:45:67:89:ab」と、端末８０ｂのＭＡＣアドレス「fe:dc:ba:98:76:54」とを、無線通信装置２００７から取得したものとする。そして、同行者識別情報取得部２３は、これらのＭＡＣアドレスをバッファ部２６０に記憶する（ステップＳ１２）。

ステップＳ１１およびＳ１２の動作により、バッファ部２６０には、図９に示す出発地情報および同行者識別情報が記憶されている。以降、この具体例で得られる出発地情報および到着地情報としてのメッシュコードを、説明のための識別番号ｎで表し、出発地ＩＤ＝ｎ、到着地ＩＤ＝ｎといったように記載するものとする。例えば、ここで出発地情報として得られたメッシュコード“5339-2583-3-1”を、出発地ＩＤ＝１と表すものとする。また、以降、この具体例で得られる端末８０ａのＭＡＣアドレスを、端末ＩＤ＝ａと記載し、端末８０ｂのＭＡＣアドレスを、端末ＩＤ＝ｂと記載し、端末８０ｃのＭＡＣアドレスを、端末ＩＤ＝ｃと記載するものとする。

次に、到着地情報取得部２５は、エンジンスイッチがオフになったことを検出すると、位置検出装置２００６から緯度・経度を含む情報を取得する。そして、到着地情報取得部２５は、出発地情報取得部２２と同様にして緯度・経度を含む情報を４分の１地域メッシュにおけるメッシュコードに変換する。そして、到着地情報取得部２５は、このメッシュコードを到着地情報として、移動情報管理部２６に通知する（ステップＳ１３）。

次に、移動情報管理部２６は、バッファ部２６０に記憶されている出発地情報としてのメッシュコードと、同行者識別情報としての各ＭＡＣアドレスと、ステップＳ１３で取得された到着地情報としてのメッシュコードとを、移動回数とともに移動情報記憶部１１に記憶する（ステップＳ１４）。そして、移動情報管理部２６は、バッファ部２６０をクリアする。

目的地予測システム２は、以上のような移動情報の蓄積動作を繰り返す。

なお、上記では、出発地情報取得部２２および到着地情報取得部２５が、エンジンスイッチのオンオフにより利用者の移動開始および移動終了を検出するものとして説明した。この他、出発地情報取得部２２および到着地情報取得部２５が、位置検出装置２００６によって取得される位置情報が所定時間以上同一エリア内に留まっていた場合に利用者の移動開始および移動終了をそれぞれ検出するよう構成されていた場合について考える。この場合、ステップＳ１４における移動終了の検出は、次の移動開始の検出でもある。したがって、この場合、目的地予測装置２０は、ステップＳ１７においてバッファ部２６０をクリアした後、次のステップＳ１２において前回の到着地情報を今回の出発地情報としてバッファ部２６０に記憶し、蓄積動作を繰り返してもよい。

以上の蓄積動作により、移動情報記憶部１１には、図１０に示す移動情報が蓄積されたものとする。図１０において、各行は移動情報を表す。また、図１０では、各移動情報に、説明のため番号を付している。以降、番号ｍが付された移動情報を、移動情報ｍとも記載する。例えば、移動情報１は、端末ＩＤ＝ａ（父）が１人で、出発地ＩＤ＝１（自宅）から到着地ＩＤ＝４（職場）まで移動する週間の移動回数が１であることを表している。また、移動情報２は、端末ＩＤ＝ａ（父）および端末ＩＤ＝ｂ（母）が同行して、出発地ＩＤ＝１（自宅）から到着地ＩＤ＝２（駅）まで移動する週間の移動回数が５であることを表している。また、移動情報３は、端末ＩＤ＝ｂ（母）および端末ＩＤ＝ｃ（子）が同行して、出発地ＩＤ＝１（自宅）から到着地ＩＤ＝３（塾）まで移動する週間の移動回数が３であることを表している。また、移動情報４は、端末ＩＤ＝ｂ（母）および端末ＩＤ＝ｃ（子）が同行して、出発地ＩＤ＝１（自宅）から到着地ＩＤ＝２（駅）まで移動する週間の移動回数が１であることを表している。

次に、目的地予測システム２の目的地を予測する具体的な動作について説明する。

ここでは、まず、目的地予測部２４は、入力装置１００３を介して、目的地の予測開始を指示する情報を受信する（ステップＳ２１）。

次に、目的地予測部２４は、バッファ部２６０から、現在の移動における出発地情報としてのメッシュコードおよび同行者識別情報としてのＭＡＣアドレスを取得する（ステップＳ２２）。このように、本実施の形態では、自動車の現在の位置にかかわらず、最も近い過去に検出された出発地情報および同行者識別情報を用いる。ここでは、出発地ＩＤ＝１の出発地情報と、端末ＩＤ＝ｂ（母）および端末ＩＤ＝ｃ（子）の同行者識別情報とがバッファ部２６０から得られたものとする。

次に、目的地予測部２４は、バッファ部２６０から取得した出発地情報（出発地ＩＤ＝１）に一致する出発地情報を含み、かつ、バッファ部２６０から取得した同行者識別情報（端末ＩＤ＝ｂ、端末ＩＤ＝ｃ）の全てに完全一致する同行者識別情報を含む移動情報を、移動情報記憶部１１から検索する（ステップＳ２３）。ここでは、図１０に示す移動情報のうち、移動情報３（到着地ＩＤ＝３,移動回数＝３）および移動情報４（到着地ＩＤ＝２,移動回数＝１）が検索される。

そして、目的地予測部２４は、検索した移動情報３〜４のうち、移動回数（スコア）の最も高い移動情報３の到着地ＩＤ＝３（塾）を、目的地の候補として選択する（ステップＳ２４）。

そして、目的地予測部２４は、目的地の候補として塾を表す情報を、出力装置１００４に出力する（ステップＳ２５）。

あるいは、複数の目的地の候補を選択するよう構成される場合、ステップＳ２４において、目的地予測部２４は、検索された移動情報３〜４に含まれる到着地ＩＤを、移動回数（スコア）の多い到着地ＩＤ＝３（塾）、２（駅）の順に選択する。そして、この場合、ステップＳ２５において、目的地予測部２４は、塾、駅の順に、目的地の候補として出力すればよい。

以上で、目的地予測システム２は目的地を予測する動作を終了する。

ここで、もし、この具体例において、同行者の情報を考慮しない関連技術を適用した場合、同一の出発地に対して到着地毎の移動回数に基づいて目的地の候補を選択することになる。つまり、関連技術は、「自宅から駅、移動回数：６回」、「自宅から塾、移動回数：３回」、「自宅から職場、移動回数：１回」という過去の移動情報に基づいて、出発地を自宅とした移動回数が最も多い到着地である駅を、目的地の候補として選択することになる。

しかしながら、実際には、この具体例では、母と子が同行して自宅を出発地として移動を開始した場合、駅が目的地となることよりも塾が目的地となる可能性のほうが高いと推測される。本実施の形態は、父、母および子の端末から取得される同行者識別情報を移動情報に含めて蓄積するとともに、目的地の予測処理において出発地情報だけでなく同行者識別情報が一致する過去の移動情報を検索する。これにより、本実施の形態は、母と子が同行して自宅を出発する場合には、最も可能性の高い目的地として「塾」を予測することができる。

次に、本発明の第２の実施の形態の効果について述べる。

本発明の第２の実施の形態としての目的地予測システムは、同行者がいる場合にも、さらに高い精度で利用者の目的地を予測することができる。

その理由は、出発地情報取得部が、利用者が１人以上で共に移動開始したことを検出すると、出発地情報を取得してバッファに記憶し、同行者識別情報取得部が、移動開始の検出に応じて同行者識別情報を取得してバッファに記憶し、到着地情報取得部が、共に移動開始した１人以上の利用者の移動終了を検出すると到着地情報を取得し、移動情報管理部が、バッファに記憶された出発地情報および同行者識別情報と、取得された到着地情報と、該当する移動回数とを対応付けて移動情報記憶部に蓄積するからである。そして、目的地予測部が、予測処理の開始指示に応じて、その時点でバッファに記憶されている予測対象の出発地情報に対して所定の同一条件を満たす出発地情報を含み、かつ、予測対象の同行者識別情報の全てに完全一致する同行者識別情報を含む移動情報を移動情報記憶部から検索し、検索した移動情報に含まれる到着地情報の中から、移動回数に基づくスコアを用いて目的地の候補としての到着地情報を選択するからである。

これにより、本実施の形態は、移動情報記憶部に、過去の移動に関する移動情報を、同行者に関する情報と共に蓄積可能となる。したがって、本実施の形態は、現在移動中の利用者の出発地および同行者の情報と、移動情報記憶部に蓄積されている過去の移動における出発地および同行者の情報とに基づいて目的地の候補を選択することができる。その結果、本実施の形態は、現在の移動の状況に対してより類似した過去の移動実績に基づいて、向かう可能性がより高いと推測される到着地を予測することが可能となる。

（第３の実施の形態）
次に、本発明の第３の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。ここで、本発明の第２の実施の形態では、現在移動している利用者の出発地情報および同行者識別情報に対して同一とみなせる出発地情報および同行者識別情報を含む過去の移動情報を用いて、目的地の予測を行う例について説明した。このような本発明の第２の実施の形態は、移動情報記憶部に、ある程度多くの移動情報が蓄積されている場合に、特に高い精度で予測結果を得ることができる。ただし、移動情報記憶部に記憶されている移動情報が少ない場合、本発明の第２の実施の形態では、ユニークな端末の識別情報の数が多いほど移動情報の検索条件が細分化されてしまう。そのため、そのような場合、本発明の第２の実施の形態は、予測に利用するための充分な数の移動情報を得られないことがある。本発明において移動情報記憶部に記憶される移動情報は、目的地を予測するための教師データとして利用されており、一般に、教師データが大量であるほど、予測精度は向上する。

そこで、本発明の第３の実施の形態では、移動情報記憶部に記憶されている移動情報の多少に関わらず、より多くの移動情報を利用して目的地の予測を行う例について説明する。

なお、本実施の形態の説明において参照する各図面において、本発明の第２の実施の形態と同一の構成および同様に動作するステップには同一の符号を付して本実施の形態における詳細な説明を省略する。

本発明の第３の実施の形態としての目的地予測システム３の機能ブロック構成を図１１に示す。

図１１において、目的地予測システム３は、目的地予測装置３０と、端末８０とを含む。また、目的地予測装置３０は、本発明の第２の実施の形態としての目的地予測装置２０に対して、目的地予測部２４に替えて目的地予測部３４を備え、さらに、類似度算出部３７を備える点が異なる
本実施の形態において、目的地予測装置３０は、例えば、車両などの移動体に搭載されることを想定する。ただし、本発明の目的地予測装置が配置される場所を限定するものではない。また、本実施の形態において、端末８０は、例えば、車両に乗車する運転手や同乗者などの利用者によって携帯されることを想定する。また、図１１には、３つの端末８０を示しているが、本発明の目的地予測システムが含む端末の数を限定するものではない。

なお、目的地予測システム３は、図５を用いて説明した本発明の第２の実施の形態としての目的地予測システム２を構成するハードウェア要素によって構成可能である。この場合、類似度算出部３７は、メモリ１００２に記憶されたコンピュータ・プログラムおよび各種データを読み込んで実行するプロセッサ１００１によって構成される。

次に、目的地予測システム３の各機能ブロックの詳細について説明する。

類似度算出部３７は、予測対象の出発地情報に対して所定の同一条件を満たす出発地情報を含む移動情報記憶部１１に記憶された移動情報のうち、予測対象の同行者識別情報に対する完全一致集合と、部分一致集合との類似度を算出する。ここで、完全一致集合とは、予測対象の同行者識別情報の全てに完全に一致する同行者識別情報を含む移動情報の集合である。また、部分一致集合とは、予測対象の同行者識別情報の一部に一致する同行者識別情報を含む移動情報であって同行者識別情報の組み合わせが同一な移動情報の集合である。なお、完全一致集合がない場合には、類似度算出部３７は、各部分一致集合について、類似度として所定の値（例えば１）を算出してもよい。また、類似度算出部３７は、完全一致集合および部分一致集合の類似度を、到着地情報および移動回数の類似性に基づいて求めてもよい。また、類似度算出部３７は、完全一致集合については、自身である完全一致集合との類似度として１を算出すればよい。

目的地予測部３４は、完全一致集合および部分一致集合に属する移動情報に含まれる到着地情報の中から、移動回数および類似度に基づいて、目的地の候補を選択する。

具体的には、目的地予測部３４は、完全一致集合および部分一致集合に属する各移動情報について、移動回数および類似度に基づくスコアを算出してもよい。例えば、目的地予測部３４は、各移動情報について、その移動回数に、その移動情報が属する完全一致集合または部分一致集合について算出された類似度を重みとして掛け合わせた値をスコアとしてもよい。そして、目的地予測部３４は、対象の移動情報に含まれる到着地情報毎にスコアの総和を算出し、算出した値を各到着地情報の総スコアとしてもよい。そして、目的地予測部３４は、対象の移動情報に含まれる到着地情報の中から、総スコアが最も高い到着地情報を目的地の候補として選択してもよい。あるいは、目的地予測部３４は、閾値以上の総スコアの到着地情報や、総スコアが上位から所定数または所定割合の到着地情報を選択してもよい。

以上のように構成される目的地予測システム３の動作について図１２を参照して説明する。なお、目的地予測システム３の移動情報蓄積動作は、図６を用いて説明した本発明の第２の実施の形態としての目的地予測システム２の移動情報蓄積動作と同様であるため、本実施の形態における説明を省略する。ここでは、目的地予測システム３の目的地予測動作について説明する。

図１２では、まず、目的地予測部３４は、ステップＳ２１〜Ｓ２２まで、本発明の第２の実施の形態における目的地予測部２４と同様に動作することにより、予測対象の出発地情報および同行者識別情報をバッファ部２６０から取得する。

次に、目的地予測部３４は、移動情報記憶部１１に記憶された移動情報のうち、ステップＳ２２で取得された予測対象の出発地情報を含む移動情報を検索する（ステップＳ３１）。

次に、類似度算出部３７は、ステップＳ３１で検索された移動情報のうち、予測対象の同行者識別情報に完全一致する完全一致集合と、部分一致する部分一致集合とを求める。そして、類似度算出部３７は、各部分一致集合について、完全一致集合との類似度を算出する（ステップＳ３２）。前述のように、例えば、類似度算出部３７は、到着地情報および移動回数の類似性に基づいて、集合間の類似度を算出してもよい。

次に、目的地予測部３４は、ステップＳ３１で検索された各移動情報について、類似度および移動回数に基づいてスコアを算出する（ステップＳ３３）。例えば、前述のように、類似度算出部３７は、移動回数に類似度を重みとして掛け合わせた値を各移動情報のスコアとしてもよい。

次に、目的地予測部３４は、ステップＳ３３で算出された各移動情報のスコアを、到着地情報毎に総和した値を、各到着地情報の総スコアとして算出する（ステップＳ３４）。

次に、目的地予測部３４は、ステップＳ３４で算出された総スコアに基づいて、目的地の候補を選択する（ステップＳ３５）。例えば、前述のように、目的地予測部３４は、最も高い総スコアの到着地情報、総スコアが閾値以上の到着地情報、または、総スコアが高い順に所定数または所定割合の到着地情報を選択してもよい。

次に、目的地予測部３４は、ステップＳ３５で選択した到着地情報を、出力装置１００４等に出力する（ステップＳ２５）。

以上で、目的地予測システム３は、目的地の予測動作を終了する。

次に、本実施の形態における類似度の算出処理および到着地情報毎の総スコア算出処理を具体例で示す。

まず、類似度算出部３７による類似度の算出処理（ステップＳ３２）の具体例について説明する。

この具体例では、類似度算出部３７は、Tanimoto係数を類似度として用いる。Tanimoto係数とは、２つの集合同士の類似度を表す指標として知られている。Tanimoto係数は、集合Ａおよび集合Ｂの類似度Ｔ(Ａ,Ｂ)として、次式（１）により算出される。

Ｔ(Ａ，Ｂ)＝Ａ・Ｂ／（|Ａ|^2+|Ｂ|^2−Ａ・Ｂ）・・・（１）
ここでは、図１３に示すような移動情報が移動情報記憶部１１に記憶されているケースを考える。この具体例では、端末ＩＤ＝ａ、ｂ、ｃの端末８０は、それぞれ父、母、子によって携帯されているとする。図１３には、父、母、子の３人が同行して移動する場合、父と母が同行して移動する場合、父と子が同行して移動する場合、および、父が一人で移動する場合について、それぞれいくつかの移動情報が示されている。

このとき、父、母、子が同行して出発地ＩＤ＝１の場所を出発した場合の類似度としてtanimoto係数の演算例を示す。ここでは、予測対象の出発地情報は、出発地ＩＤ＝１である。また、予測対象の同行者識別情報は、端末ＩＤ＝ａ，ｂ，ｃである。そこで、類似度算出部３７は、完全一致集合Ａとして、端末ＩＤ＝ａ，ｂ，ｃに完全一致する移動情報９〜１２を求める。また、類似度算出部３７は、部分一致集合Ｂ１として、予測対象の端末ＩＤの一部に一致する端末ＩＤ＝ａのみを含む移動情報１〜３を求める。また、類似度算出部３７は、部分一致集合Ｂ２として、予測対象の端末ＩＤの一部に一致する端末ＩＤ＝ａ，ｂのみを含む移動情報４〜６を求める。また、類似度算出部３７は、部分一致集合Ｂ３として、予測対象の端末ＩＤの一部に一致する端末ＩＤ＝ａ，ｃのみを含む移動情報７〜８を求める。

ここで、完全一致集合Ａおよび部分一致集合Ｂ１のtanimoto係数は以下のようにして求められる。

まず、完全一致集合Ａの各要素は、
(到着地ID=3,移動回数=2),
(到着地ID=4,移動回数=3),
(到着地ID=10,移動回数=2),
(到着地ID=12,移動回数=1)
と表される。

また、部分一致集合Ｂ１各要素は、
(到着地ID=3,移動回数=2),
(到着地ID=4,移動回数=3),
(到着地ID=10,移動回数=1),
と表される。

|Ａ|^2の値は、完全一致集合Ａの各移動回数を２乗した値の総和である。つまり、|Ａ|^2 = (2)^2 + (3)^2 + (2)^2 + (1)^2 = 18 と算出される。

|Ｂ１|^2の値は、部分一致集合Ｂ１の各移動回数を２乗した値の総和である。つまり、|Ｂ１|^2 = (2)^2 + (3)^2 + (1)^2 = 14 と算出される。

Ａ・Ｂ１の値は、集合Ａおよび集合Ｂ１において同一の到着地IDを持つ移動回数同士を掛け合わせた数の総和である。つまり、Ａ・Ｂ１ = 2*2(到着地ID=3) + 3*3(到着地ID=4) + 2*1(到着地ID=10) + 1*0(到着地ID=12) ＝ 15 と算出される。

よって、式（１）に基づいて、類似度算出部３７は、類似度Ｔ(Ａ，Ｂ１)として、15/(18+14-15) ＝ 0.88を算出する。

同様にして、類似度算出部３７は、類似度Ｔ（Ａ，Ｂ２）＝0.14、類似度Ｔ（Ａ，Ｂ３）＝0、類似度Ｔ（Ａ，Ａ） = 1を算出する。

このようにして算出された類似度を、図１４に示す。

次に、目的地予測部３４の総スコアの算出処理（ステップＳ３３〜Ｓ３４）の具体例について説明する。

図１４の例では、目的地予測部３４は、移動情報１のスコアとして、移動回数２に類似度0.88を掛け合わせた1.76を算出する。同様にして、目的地予測部３４は、他の移動情報についてもスコアをそれぞれ算出する（ステップＳ３４）。

このようにして算出された各移動情報のスコアを図１５に示す。

次に、目的地予測部３４は、到着地ＩＤ＝３について、該到着地情報を含む移動情報１，９のスコアの総和である1.76＋2＝3.76を算出する。同様にして、目的地予測部３４は、他の各到着地情報について、スコアの総和をそれぞれ算出する（ステップＳ３５）。

このようにして算出された各到着地情報の総スコアを図１６に示す。

これにより、目的地予測部３４は、図１６においてスコアの最も高い到着地ＩＤ＝４を、目的地の候補として選択し、出力することができる。

ここで、図１３に示した移動情報が蓄積されている場合に、本発明の第２の実施の形態の目的地予測システム２は、予測対象の出発地情報および同行者識別情報が完全一致する移動情報９〜１２の４件を用いて目的地の予測を行っていた。本実施の形態では、目的地予測システム３は、予測対象の同行者識別情報が完全一致する移動情報９〜１２の４件に加えて、部分一致する移動情報１〜８の８件をさらに用いて、合計１２件の移動情報を用いて目的地の予測を行うことができる。このように、目的地予測システム３は、移動情報の蓄積量が充分でない場合にも、より多くの移動情報を教師データとして予測処理を行うことができる。

以上で、具体例の説明を終了する。

次に、本発明の第３の実施の形態の効果について述べる。

本発明の第３の実施の形態としての目的地予測システムは、過去の移動情報の蓄積量が充分でない場合にも、より高い精度で同行者を考慮した目的地を予測することができる。

その理由は、類似度算出部が、同一条件を満たす出発地情報を含む移動情報のうち、予測対象の同行者識別情報の全てに完全一致する完全一致集合と、一部に一致する部分一致集合との類似度を表す類似度を算出し、目的地予測部が、完全一致集合および部分一致集合に属する移動情報に含まれる到着地情報の中から、移動回数および類似度に基づいて、目的地の候補を選択するからである。

これにより、目的地予測部は、予測対象の同行者識別情報の全てに完全一致する過去の移動情報に加えて、予測対象の同行者識別情報に部分一致する過去の移動情報を用いて、より多くの移動情報に基づく高精度な予測処理を行うことができる。

なお、本発明の第３の実施の形態において、類似度算出部が、類似度としてtanimoto係数を用いる例を中心に説明したが、集合同士の類似度を求めるその他の公知の手法により類似度を算出してもよい。

また、上述した本発明の第２〜第３の実施の形態において、同行者識別情報として、目的地予測装置に無線接続する端末の識別情報を適用する例を中心に説明したが、共に移動する各利用者をそれぞれ識別可能なその他の情報を用いてもよい。

また、上述した本発明の第２〜第３の実施の形態において、目的地予測装置が、利用者の移動に利用される車両などの移動体に設置される例を中心に説明したが、目的地予測装置は、必ずしも、移動に利用される移動体に設置されていなくてもよい。また、目的地予測装置を構成する各機能ブロックは、同一の場所に設置されていなくてもよい。例えば、目的地予測装置の機能ブロックの一部が移動体に配置され、一部がサーバに配置されていてもよい。

このような配置形態の一例として、例えば、本発明の第２〜第３実施の形態における目的地予測装置を、クラウド型のカーナビゲーションシステムとして実現する形態が考えられる。この場合、例えば、出発地情報取得部と、同行者識別情報取得部と、到着地情報取得部と、目的地予測部の一部分とが移動体上に配置され、移動情報管理部と、移動情報記憶部と、目的地予測部の一部分とがサーバ上に配置されてもよい。この場合、移動体上に配置された出発地情報取得部および同行者識別情報取得部は、取得した出発地情報および同行者識別情報を、サーバ上の移動情報管理部に送信することによりそのバッファ部に記憶させればよい。また、到着地情報取得部は、取得した到着地情報を、サーバ上の移動情報管理部に送信すればよい。また、目的地予測部の機能のうち、目的地予測処理の開始指示情報が入力されるとともに予測結果を出力するインタフェース部分が、移動体上のカーナビゲーション端末上に実現されていてもよい。その場合、目的地予測部のインタフェース部分は、開始指示情報をサーバ上の目的地予測部に送信し、サーバ上の目的地予測部により行われた予測処理の結果を受信して出力すればよい。

また、上述した各実施の形態において、移動情報記憶部は、移動情報として、出発日時に関連する情報、到着日時に関連する情報、同行者識別情報の示す各利用者の属性に関連する情報等、利用者の移動に関するその他の情報をさらに含んでいてもよい。この場合、出発地情報取得部、同行者識別情報取得部、および、到着地情報取得部は、それぞれ、出発日時に関連する情報、共に移動する各利用者の属性に関連する情報、および、到着日時に関連する情報等をさらに取得するようにしてもよい。そして、目的地予測部は、さらにこれらの情報も考慮して、予測対象の出発地情報および同行者識別情報に類似する出発地情報および同行者識別情報を含む移動情報を検索してもよい。

また、上述した本発明の各実施の形態において、目的地予測装置の各機能ブロックが、メモリに記憶されたコンピュータ・プログラムを実行するプロセッサによって実現される例を中心に説明したが、各機能ブロックの一部、全部、または、それらの組み合わせが専用のハードウェアにより実現されていてもよい。

また、上述した本発明の各実施の形態において、各フローチャートを参照して説明した目的地予測装置の動作を、本発明のコンピュータ・プログラムとしてコンピュータ装置の記憶装置（記憶媒体）に格納しておき、係るコンピュータ・プログラムを当該プロセッサが読み出して実行するようにしてもよい。そして、このような場合において、本発明は、係るコンピュータ・プログラムのコードあるいは記憶媒体によって構成される。

また、上述した各実施の形態は、適宜組み合わせて実施されることが可能である。

また、本発明は、上述した各実施の形態に限定されず、様々な態様で実施されることが可能である。

本発明は、同行者がいる場合にも、より高い精度で利用者の目的地を予測する技術を提供することができ、例えば、１人以上で共に移動する利用者に対してこれから向かうと考えられる目的地付近の店舗や天気などの情報を配信するサービス等において目的地を予測する装置として好適である。

１０、２０、３０ 目的地予測装置
２、３ 目的地予測システム
１１ 移動情報記憶部
１２、２２ 出発地情報取得部
１３、２３ 同行者識別情報取得部
１４、２４、３４ 目的地予測部
２５ 到着地情報取得部
２６ 移動情報管理部
２６０ バッファ部
３７ 類似度算出部
８０ 端末
１００１、８００１ プロセッサ
１００２、８００２ メモリ
１００３ 入力装置
１００４ 出力装置
２００５ 信号検出インタフェース
２００６ 位置検出装置
２００７、８００７ 無線通信装置

Claims (10)

1. 共に移動する１人以上の利用者の出発地を表す出発地情報と、到着地を表す到着地情報と、前記各利用者を識別する同行者識別情報と、前記同行者識別情報によって識別される利用者の組み合わせが前記出発地から前記到着地まで共に移動した移動回数とを対応付けた移動情報を記憶する移動情報記憶部と、
   目的地の予測対象となる移動における出発地情報（予測対象の出発地情報）を取得する出発地情報取得部と、
   前記予測対象となる移動における前記同行者識別情報（予測対象の同行者識別情報）を取得する同行者識別情報取得部と、
   前記移動情報記憶部に記憶された移動情報のうち、前記予測対象の出発地情報および前記予測対象の同行者識別情報に類似する出発地情報および同行者識別情報を含む移動情報を検索し、検索した移動情報に含まれる到着地情報の中から、前記移動回数に基づいて、前記目的地の候補を選択する目的地予測部と、
   を備える目的地予測装置。
2. 前記移動情報記憶部は、前記同行者識別情報として前記各利用者に携帯される端末の識別情報を記憶し、
   前記同行者識別情報取得部は、前記予測対象となる移動における前記端末の識別情報を、前記予測対象の同行者識別情報として取得することを特徴とする請求項１に記載の目的地予測装置。
3. 前記出発地情報取得部は、前記１人以上の利用者が共に移動開始したことを検出すると、移動開始の位置を表す位置情報を、前記出発地情報として取得してバッファに記憶し、
   前記同行者識別情報取得部は、前記移動開始の検出に応じて、共に出発した前記各利用者の識別情報を前記同行者識別情報として取得してバッファに記憶し、
   共に移動開始した前記１人以上の利用者が移動終了したことを検出すると、移動終了の位置を表す位置情報を前記到着地情報として取得する到着地情報取得部と、
   前記到着地情報取得部による前記到着地情報の取得に応じて、前記バッファに記憶された出発地情報および同行者識別情報と、前記到着地情報と、該当する移動回数とを含む移動情報を、前記移動情報記憶部に記憶する移動情報管理部と、
   をさらに備え、
   前記目的地予測部は、前記バッファから、前記予測対象の出発地情報および前記予測対象の同行者識別情報を取得することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の目的地予測装置。
4. 前記目的地予測部は、前記移動情報記憶部から、前記予測対象の出発地情報に対して所定の同一条件を満たす出発地情報を含む移動情報のうち、前記予測対象の同行者識別情報の少なくとも一部に一致する同行者識別情報を含む移動情報を検索することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の目的地予測装置。
5. 前記目的地予測部は、前記所定の同一条件を満たす出発地情報を含む移動情報のうち、前記予測対象の同行者識別情報の全てに一致する同行者識別情報を含む移動情報を検索することを特徴とする請求項４に記載の目的地予測装置。
6. 前記所定の同一条件を満たす出発地情報を含む移動情報のうち、前記予測対象の同行者識別情報の全てに完全に一致する同行者識別情報を含む移動情報の集合（完全一致集合）と、一部に一致する同行者識別情報を含む移動情報であって該同行者識別情報の組み合わせが同一な移動情報の集合（部分一致集合）との類似度を算出する類似度算出部をさらに備え、
   前記目的地予測部は、前記完全一致集合および前記部分一致集合に属する移動情報に含まれる到着地情報の中から、前記移動回数および前記類似度に基づいて、前記目的地の候補を選択することを特徴とする請求項４に記載の目的地予測装置。
7. 請求項２から請求項６のいずれか１項に記載の目的地予測装置によって取得可能な識別情報を有する端末。
8. 請求項２から請求項６のいずれか１項に記載の目的地予測装置と、
   請求項７に記載の端末と、
   を備えた目的地予測システム。
9. 共に移動する１人以上の利用者の出発地を表す出発地情報と、到着地を表す到着地情報と、前記各利用者を識別する同行者識別情報と、前記同行者識別情報によって識別される利用者の組み合わせが前記出発地から前記到着地まで共に移動した移動回数とを対応付けた移動情報を記憶した移動情報記憶部を用いて、
   目的地の予測対象となる移動における出発地情報（予測対象の出発地情報）を取得し、
   前記予測対象となる移動における前記同行者識別情報（予測対象の同行者識別情報）を取得し、
   前記移動情報記憶部に記憶された移動情報のうち、前記予測対象の出発地情報および前記予測対象の同行者識別情報に類似する出発地情報および同行者識別情報を含む移動情報を検索し、検索した移動情報に含まれる到着地情報の中から、前記移動回数に基づいて、前記目的地の候補を選択する、目的地予測方法。
10. 共に移動する１人以上の利用者の出発地を表す出発地情報と、到着地を表す到着地情報と、前記各利用者を識別する同行者識別情報と、前記同行者識別情報によって識別される利用者の組み合わせが前記出発地から前記到着地まで共に移動した移動回数とを対応付けた移動情報を記憶する移動情報記憶部を用いて、
    目的地の予測対象となる移動における出発地情報（予測対象の出発地情報）を取得する出発地情報取得ステップと、
    前記予測対象となる移動における前記同行者識別情報（予測対象の同行者識別情報）を取得する同行者識別情報取得ステップと、
    前記移動情報記憶部に記憶された移動情報のうち、前記予測対象の出発地情報および前記予測対象の同行者識別情報に類似する出発地情報および同行者識別情報を含む移動情報を検索し、検索した移動情報に含まれる到着地情報の中から、前記移動回数に基づいて、前記目的地の候補を選択する目的地予測ステップと、
    をコンピュータ装置に実行させるコンピュータ・プログラム。

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