JP2015114112A - 移動案内装置及び移動案内方法 - Google Patents

Abstract

【課題】経路の案内にあたり、誤差の加味された到着予測時刻や到着時刻の出力の適正性を高めることができる移動案内装置及び移動案内方法を提供する。
【解決手段】移動案内装置は、目的地までの第１の経路について、到着予測時刻の予測誤差範囲を算出する第１の演算部１１０と、第１の経路とは異なる第２の経路について到着予測時刻の予測誤差範囲を第１の経路及び第２の経路が分岐する地点について算出する第２の演算部１２０と、第１の経路の予測誤差範囲及び第２の経路の予測誤差範囲の少なくとも一方を出力する予測値出力部１３０とを備える。第１の演算部１１０及び第２の演算部１２０の少なくとも一方は、第１の経路と第２の経路が分岐する地点について、予測誤差範囲と相関性のある情報に基づき予測誤差範囲を算出し、予測値出力部１３０は、予測誤差範囲が変化するか否かに基づいて、第１の経路及び第２の経路の予測誤差範囲の出力の態様を判断する。
【選択図】図１

Description

本発明は、目的地までの移動の案内を行う移動案内装置及び移動案内方法に関する。

近年、車両で用いられるナビゲーションシステム等の情報端末には、現在地から目的地までの経路の案内を行う機能が設けられている。この種の情報端末は、目的地までの経路をドライバに案内するとともに、目的地に車両が到着する時刻である到着予測時刻や到着までに要する時間をドライバに案内する。一方、出発地から目的地までの走行距離等に基づき画一的に演算された到着予測時刻は、その都度の道路状況等によって変化することから、実際の到着時刻と到着予測時刻とが相違することも多い。そこで、例えば特許文献１に記載の装置は、到着予測時刻の算出に用いられる交通情報のばらつき度に基づき、到着予測時刻の誤差を算出するようにしている。また、この装置は、算出した誤差を、到着予測時刻とともに表示するようにしている。

特開２００８−９６４４５号公報

ところで、例えば到着予測時刻と前後数分〜数十分といった誤差の範囲とが案内されると、ドライバは、誤差を加味した広範囲な時間幅で到着予測時刻を把握しなければならない。そして、例えば、誤差を加味した到着予測時刻のうち最も早い時刻に到着するとドライバが判断したものの、実際の到着時刻が誤差の加味された到着予測時刻のうち最も遅い時刻であるときには、誤差の加味された、いわばドライバの期待する到着予測時刻と、実際の到着時刻とが大幅に相違することになる。このため、到着予測時刻の誤差が表示されたとしても、ドライバに対してかえって煩わしさを与えることにもなりかねない。

本発明は、このような実情に鑑みてなされたものであり、その目的は、経路の案内にあたり、誤差の加味された到着予測時刻や到着時刻の出力の適正性を高めることができる移動案内装置及び移動案内方法を提供することにある。

以下、上記課題を解決するための手段及びその作用効果について記載する。
上記課題を解決する移動案内装置は、目的地に移動体が到着する到着予測時刻、及び目的地に移動体が到着するまでに要する移動予測時間の少なくとも一つを案内する移動案内装置であって、前記目的地までの第１の経路について、到着予測時刻の予測誤差範囲、及び、移動予測時間の予測誤差範囲の少なくとも１つを算出する第１の演算部と、前記目的地までの経路であって前記第１の経路とは異なる第２の経路について、到着予測時刻の予測誤差範囲、及び、移動予測時間の予測誤差範囲の少なくとも１つを、前記第１の経路及び前記第２の経路が分岐する地点について算出する第２の演算部と、前記第１の経路の予測誤差範囲、及び前記第２の経路の予測誤差範囲の少なくとも一方を出力する予測値出力部と、を備え、前記第１の演算部及び前記第２の演算部の少なくとも一方は、前記第１の経路と前記第２の経路が分岐する地点について、予測誤差範囲についての相関性のある情報に基づき当該予測誤差範囲を算出し、前記予測値出力部は、基準となる予測誤差範囲に対して前記算出した予測誤差範囲が変化するか否かに基づいて、前記第１の経路の予測誤差範囲及び前記第２の経路の予測誤差範囲の出力の態様を判断する。

上記課題を解決する移動案内方法は、目的地に移動体が到着する到着予測時刻、及び目的地に移動体が到着するまでに要する移動予測時間の少なくとも一つを案内する移動案内方法であって、前記目的地までの第１の経路について、到着予測時刻の予測誤差範囲、及び、移動予測時間の予測誤差範囲の少なくとも１つを算出するステップと、前記目的地までの経路であって前記第１の経路とは異なる第２の経路について、到着予測時刻の予測誤差範囲、及び、移動予測時間の予測誤差範囲の少なくとも１つを、前記第１の経路及び前記第２の経路が分岐する地点について算出するステップと、前記第１の経路と前記第２の経路が分岐する地点について、前記第１の経路の予測誤差範囲、及び前記第２の経路の予測誤差範囲のうち少なくとも一方と相関性のある情報を取得し、前記相関性のある情報に基づき前記予測誤差範囲が変化するか否かに基づいて、前記第１の経路の予測誤差範囲及び前記第２の経路の予測誤差範囲の出力の態様を判断するステップと、を有する。

上記構成又は方法によれば、予測誤差範囲の精度が求められる地点について、その予測誤差範囲と相関性がある情報に基づいて当該予測誤差範囲が算出されるので、予測誤差範囲についての演算が最小限に留められる。このため、移動案内装置にかかる演算負荷も軽減される。また、予測誤差範囲が変化する場合に、変化した予測誤差範囲に基づき、第１の経路の予測誤差範囲及び第２の経路の予測誤差範囲の出力の態様が判断されるので、適正性が高められた到着予測時刻や移動予測時間を出力することが可能である。

好ましい構成として、前記予測値出力部は、前記第２の経路の予測誤差範囲が、前記第１の経路の予測誤差範囲よりも小さい場合に、前記第１の経路の予測誤差範囲について、前記第１の経路の予測誤差範囲と前記相関性のある情報に基づき当該予測誤差範囲が変化するか否かを判断し、前記第１の経路の予測誤差範囲が変化するとき、当該予測誤差範囲が変化する方向と推定されるユーザの要望との一致度に基づき、前記第２の経路に関する情報の出力を制限する。

上記構成によれば、第１の経路の予測誤差範囲が変化する方向が、ユーザの要望と一致する度合いが高いとき、第１の経路を案内するメリットが高められる。このため、第２の経路に関する情報の出力を制限することで、ユーザの要望との一致度が低い情報が案内されることを抑制できる。

好ましい構成として、前記予測値出力部は、前記第１の経路の予測誤差範囲を、第１の範囲で出力した後、前記第１の経路と前記第２の経路が分岐する地点について、前記第１の経路の予測誤差範囲と相関性のある情報として、前記予測誤差範囲を縮小しうる情報を取得し、当該予測誤差範囲が縮小された場合に、前記第１の範囲よりも縮小された予測誤差範囲を出力装置に出力する。

上記構成によれば、第１の経路の予測誤差範囲が縮小される場合には、その予測誤差範囲が縮小された状態で出力されるので、ユーザにとって有益な情報を提示することができる。

好ましい構成として、前記予測値出力部は、前記予測誤差範囲に相関性のある情報として、複数の移動体の移動履歴が特徴量の別に登録された集合知データを取得し、当該集合知データと前記予測誤差範囲を出力するときの状況との一致度を評価し、その評価した一致度に基づき前記予測誤差範囲が変化するか否かを判断する。

上記構成によれば、集合知データと今回の状況との一致度に基づき、予測誤差範囲が変化するか否かが判断されるため、予測誤差範囲の精度を向上することが期待される。
好ましい構成として、前記予測値出力部は、前記予測誤差範囲の算出が複数種の移動体の移動パターンに基づき算出されたものであるとき、算出に用いられた移動パターンと、予測誤差範囲の出力対象とする移動体の移動パターンとの乖離が所定以上であるとき、該乖離が所定以上と判定した予測誤差範囲の出力を制限する。

いわゆる集合知として用いられる複数種の移動体の移動パターンがユーザの特性に合致しないときには、たとえこの集合知に基づき算出される到着時刻、到着時刻、及びそれらの予測誤差範囲も、このユーザによる移動の到着時刻や到着時刻とは異なるものとなる可能性が高い。

この点、上記構成によれば、算出に用いられた移動パターンと、予測誤差範囲の出力対象とする移動体の移動パターンとの乖離が所定以上であるときには、該乖離が所定以上と判定した予測誤差範囲の出力が制限されることで、ユーザの特性に合致しない要素に基づき生成された情報が出力されることもない。換言すれば、ユーザの特性に合致する要素に基づき生成された情報のみがユーザに提示される。

好ましい構成として、前記予測値出力部は、前記集合知データと、前記予測誤差範囲の出力対象となる今回の状況との一致度を、前記移動体に関する要因、及び前記移動体のユーザに関する要因、及び前記移動体の移動環境に関する要因のうち少なくとも一つについて評価する。

上記構成によれば、ユーザ、移動体、又は移動環境に関する特性が加味されるので、第１の推奨経路と第２の推奨経路とが分岐する地点付近での移動体、ユーザ、又は移動環境の状況に合致した情報の提示が行われる。

好ましい構成として、前記予測誤差範囲の演算に用いられる所定の地点が、交差点もしくは分岐点を単位とするものであり、前記予測値出力部は、所定の地点から所定距離手前の位置に前記移動体が到達する都度、前記予測誤差範囲の出力を行う。

上記構成によれば、交差点や分岐点を単位として予測誤差範囲が算出されることで、移動体の移動位置に応じて最新の経路に関する予測誤差範囲を得ることができる。また、交差点や分岐点について予測誤差範囲が算出されるので、移動案内装置にかかる負荷が軽減される。

好ましい構成として、前記予測値出力部は、目的地までの経路として設定された第１の経路と、当該第１の経路とは異なる第２の経路とがある場合に、前記第１の経路の予測誤差範囲及び前記第２の経路の予測誤差範囲の出力として、ａ：全ての予測誤差範囲が予め設定された範囲以上であるときに出力「無」とする制御、及びｂ：前記第１の経路について算出された予測誤差範囲が前記第２の経路について算出された予測誤差範囲よりも小さいとき、前記第１の経路の予測誤差範囲のみの出力を行う制御、及びｃ：前記第２の経路について算出された予測誤差範囲が前記第１の経路について算出された予測誤差範囲よりも小さいとき、前記第２の経路の予測誤差範囲のみの出力を行う制御、及びｄ：前記第２の経路について算出された予測誤差範囲が前記第１の経路について算出された予測誤差範囲よりも小さいとき、前記第１の経路の予測誤差範囲と、前記第２の経路の予測誤差範囲との出力を同時に行う制御のいずれか１つの制御を行う。

上記構成の「ａ」のパターンでは、信頼度が低い情報が案内されることを抑制することができる。また「ｂ」のパターンでは、相対的に精度の高い第１の経路の情報のみを案内することができる。さらに「ｃ」のパターンでは、相対的に精度の高い第２の経路の情報のみを案内することができる。また「ｄ」のパターンでは、既に設定された第１の経路を表示しつつ、相対的に精度の高い第２の経路の情報を案内することができる。

好ましい構成として、前記到着予測時刻の予測誤差範囲のうち最も遅い到着予測時刻が、ユーザの目的とする到着時刻よりも遅い場合、当該予測誤差範囲を有する経路に関する出力を停止する。

上記構成では、ユーザの目的とする到着時刻よりも遅く到着する可能性がある経路に関しては、その案内が停止される。このため、案内する経路の適正性を高めることができる。

本発明にかかる移動案内装置及び移動案内方法の第１の実施の形態について、移動案内装置としての情報端末の概略構成を示すブロック図。 第１の実施の形態について、第１及び第２の推奨経路の到着時刻の予測誤差範囲の出力態様の一例を示す図。 （ａ）及び（ｂ）は、ユーザが、目的地への早期の到着を期待する場合において、第１の推奨経路の到着時刻の予測誤差範囲の最早時刻よりも、第２の推奨経路の到着時刻の予測誤差範囲の最遅時刻が早いときの出力例（パターン１）を示す図。（ｃ）及び（ｄ）は、ユーザが、希望時刻を基準とした所定範囲内での到着を期待する場合において、第１の推奨経路の到着時刻の予測誤差範囲に第２の推奨経路の到着時刻の予測誤差範囲の全てが包含されるときの出力例（パターン２）を示す図。（ｅ）及び（ｆ）は、ユーザが、目的地への遅めの到着を期待する場合において、第１の推奨経路の到着時刻の予測誤差範囲の最遅時刻よりも、第２の推奨経路の到着時刻の予測誤差範囲の最早時刻が遅いときの出力例（パターン３）を示す図。 （ａ）は、上記パターン１における到着パターンの一例を示す図。（ｂ）は、上記パターン３における到着パターンの一例を示す図。 （ａ）及び（ｂ）は、上記パターン２における到着パターンであって、本実施の形態に対する比較例を示す図。 第１の実施の形態の第２の推奨経路の予測誤差範囲の出力手順の一例を示すフローチャート。 同フローチャートのうち、上記パターン２における予測誤差範囲の出力手順を示すフローチャート。 第１の推奨経路の予測誤差範囲が変化する場合を示し、（ａ）は予測誤差範囲が拡大された状態、（ｂ）は第１の推奨経路の予測誤差範囲が縮小され、第２の推奨経路の出力の制限が行われた状態を示す。 （ａ）〜（ｃ）は、本発明にかかる移動案内装置及び移動案内方法の第２の実施の形態について、第２の推奨経路に対する判定態様の一例を示す図。 （ａ）、（ｂ）は、集合知データと個人データとの一致度の判定態様の一例を示す図。 第２の実施の形態の経路の探索例を示す図。 要因別に分析される集合知データと個人データとの一致度の解析態様の一例を示す図。 本発明にかかる移動案内装置及び移動案内方法の第３〜第９の実施の形態について、上記パターン２における予測誤差範囲の出力手順を示すフローチャート。 第３の実施の形態における、第１の推奨経路における横断者待機密度と、その予測誤差範囲との関係を説明する模式図。 本発明にかかる移動案内装置及び移動案内方法の第１０の実施の形態について、上記パターン２における予測誤差範囲の出力手順を示すフローチャート。 本発明にかかる移動案内装置及び移動案内方法の第１１の実施の形態について、上記パターン２における予測誤差範囲の出力手順を示すフローチャート。 本発明にかかる移動案内装置及び移動案内方法の他の実施の形態について、センターと連携される移動案内装置及び移動案内方法の一例を示す図。

（第１の実施の形態）
以下、本発明にかかる移動案内装置及び移動案内方法を具体化した第１の実施の形態について図１〜図８を参照して説明する。なお、本実施の形態の移動案内装置及び移動案内方法は、例えば、車両を利用するユーザに対し、現在地から目的地までの経路の案内を行うものである。また、目的地には、ユーザが設定した目的地の他、或る移動経路中の地点や、過去のユーザの移動履歴に推定された目的地等が含まれる。

図１を参照して、本実施の形態の移動案内装置及び移動案内方法が適用される情報端末の概略構成を説明する。本実施の形態の情報端末１００は、例えば、車両内で利用されるナビゲーションシステムや、車両内で利用されるスマートフォン等の携帯情報端末によって構成される。情報端末１００は、道路交通情報を配信するセンター等との通信を行う通信部１０１を有している。また、情報端末１００は、通信部１０１が外部から取得した情報が登録されるデータベース１０２を有している。

通信部１０１は、例えば、上記センターから、目的地までの移動時間の算出に必要な情報である交通情報を取得し、該取得した交通情報をデータベース１０２に出力する。交通情報は、例えば、交差点や信号機、分岐点等を単位として区切られた区間であるリンクについて、その移動コストを示すリンクコストを含む。

また、本実施の形態の情報端末１００は、第１の演算部１１０、第２の演算部１２０、及び予測値出力部１３０を備えている。第１の演算部１１０は、例えばタッチパネルディスプレイ等の入力部１０３を介して、ユーザの目的地と探索条件とが設定されると、データベース１０２に登録されたリンクコストを参照する。そして、第１の演算部１１０は、目的地までの経路を、設定された条件に基づき、例えばダイクストラ法に基づき探索する。このとき探索された経路は、上記センターから取得したリンクコストに基づいているため、リンクコストが取得されたときの交通状況等が加味されている。また、第１の演算部１１０は、目的地が設定されていないときには、例えば、過去に設定された目的地の履歴、現在の移動経路、時間帯等に基づき、目的地を推定する。

また、第１の演算部１１０は、リンクコスト等に基づいて、探索した経路が利用されたときの、誤差を加味した移動予測時間の範囲、又は、誤差を加味した到着予測時刻の範囲を、予測誤差範囲として算出する。そして、探索した経路を第１の推奨経路とし、当該第１の推奨経路及び予測誤差範囲を示す情報を予測値出力部１３０に出力する。

予測値出力部１３０は、第１の演算部１１０から入力した第１の推奨経路及びその予測誤差範囲について、出力装置としての表示装置２２０、及び、出力装置としての音声装置２１０の少なくとも一方に出力する。

図２を参照して、第１の演算部１１０により算出された第１の推奨経路及び予測誤差範囲の案内の例について説明する。領域α１に示すように、例えば、移動体が或る交差点の所定距離手前の地点に到達すると、目的地が特定された際に算出された第１の推奨経路の案内として、表示装置２２０の画面に、該交差点を直進する旨が表示される。また、図２の領域α２に示すように、ユーザが第１の推奨経路を継続して選択した際、つまり、該交差点を移動体が直進した際の目的地への到着予測時刻の範囲「０８：２５」〜「０８：５５」が表示される。なお、第１の推奨経路の案内については、通常行われる経路の案内機能に基づくものである。

なお、この図２に示す例では、例えば、ユーザが「８：５０」を到着希望時刻としている。この到着希望時刻は、例えば、ユーザが利用するアプリケーション等に登録された情報、ユーザにより登録された情報、ユーザの行動パターン等に基づき設定される。

図１に示す第２の演算部１２０は、例えば、第１の推奨経路が設定され、情報端末１００が利用される車両の移動が開始すると、交差点や分岐点から所定距離手前に車両が到達する都度、通信部１０１及びデータベース１０２を介して、交通情報を新たに取得する。そして、データベース１０２に登録されたリンクコスト及び取得した交通情報等に基づき、車両の現在地から目的地までの経路を、第１の演算部１１０の探索条件とは異なる条件で、例えばダイクストラ法に基づき探索する。なお、第２の経路もまた、目的地が設定されていない場合等には、上記推定された目的地から、過去に設定された目的地の履歴、現在の移動経路、時間帯等に基づき探索される。

また、第２の演算部１２０は、リンクコスト及び取得した交通情報等に基づき、その交差点や分岐点等を起点として探索した経路が利用された際の到着予測時刻及び移動予測時間、並びにそれらの誤差である予測誤差範囲を算出する。そして、第２の演算部１２０は、第２の推奨経路の候補として探索された経路の情報とその予測誤差範囲とを、予測値出力部１３０に随時出力する。

次に予測値出力部１３０について説明する。予測値出力部１３０は、到着時刻に関するユーザの要望を推定する機能を有する。ユーザの要望は、情報端末１００等に登録されたユーザのスケジュール情報や、ユーザの行動パターン、目的地情報等に基づき推定される。本実施の形態では、到着希望時刻が設定されている場合にその到着希望時刻までに到着することを想定した上で、ユーザの要望を、「可能な限り早く到着」、「早すぎず遅すぎないタイミングで到着」、「可能な限り遅く到着」の３つに分けて判定する。

また、予測値出力部１３０は、第１の演算部１１０及び第２の演算部１２０から予測誤差範囲をそれぞれ入力すると、第２の演算部１２０が算出した予測誤差範囲が、第１の演算部１１０が算出した予測誤差範囲よりも小さいか否かを判断する。第２の演算部１２０が算出した予測誤差範囲が、第１の演算部１１０が算出した予測誤差範囲よりも小さいとき、即ち、ばらつきが小さい場合に、第２の演算部１２０が算出した経路を第２の推奨経路（スムーズルート）とする。この第２の推奨経路は、ユーザにとって案内するメリットが高いと想定される場合に、ユーザに対して案内される。

さらに予測値出力部１３０は、第１の演算部１１０及び第２の演算部１２０から入力された各予測誤差範囲とに基づき、各予測誤差範囲の関係が、次のパターン１〜３のいずれに該当するか否かを判断する。

先ず、パターン１について説明する。
図３（ｂ）の領域βｂに示すように、第２の推奨経路の予測誤差範囲の時刻のいずれもが、領域αｂに示される第１の推奨経路の予測誤差範囲のいずれの時刻よりも早い場合を、パターン１とする。一方、図３（ａ）に示すように、予測値出力部１３０により推定されたユーザの要望が、「可能な限り早く到着」であるときには、目的地に早く到着することのできる蓋然性の高い経路を案内することが望ましい。よって、パターン１に該当する第２の推奨経路に関する情報が当該ユーザに案内されることのメリットが高まる。

このため図４（ａ）に示すように、ユーザが目的地へ早く到着することを希望し、且つ第２の推奨経路の予測誤差範囲の時刻のいずれもが第１の推奨経路の予測誤差範囲のいずれの時刻よりも早い場合には、第２の推奨経路に関する情報が当該ユーザに案内される。本実施の形態では、表示装置２２０の画面の表示態様として、第２の推奨経路に関する情報と第１の推奨経路に関する情報とが同時に表示される。

図２を参照して、第２の推奨経路を出力する場合の表示の例について説明する。例えば、移動体が或る交差点の所定距離手前の地点に到達すると、該第２の推奨経路へユーザを誘導するための該交差点を左折する案内が行われる。さらに、本実施の形態では、図２の領域β２に示すように、第１の推奨経路の途中から分岐し、かつ該第１の推奨経路の予測誤差範囲よりもばらつきの小さい第２の推奨経路であるスムーズルートの予測値誤差範囲「０８：０５」〜「０８：１５」が表示される。

次に、パターン３について説明する。
図３（ｆ）の領域βｆに示すように、第２の推奨経路の予測誤差範囲の時刻のいずれもが、領域αｆに示される第１の推奨経路の予測誤差範囲のいずれの時刻よりも遅い場合を、パターン３とする。図３（ｅ）に示すように、予測値出力部１３０によりユーザが可能な限り目的地に遅く到着することを希望していると推定されたときには、目的地に遅めに到着することのできる蓋然性の高い経路を案内することが望ましい。よって、パターン３に該当する第２の推奨経路に関する情報が当該ユーザに案内されることのメリットが高まる。

このため図４（ｂ）に示すように、ユーザが目的地に可能な限り遅く到着することを希望し、且つ第２の推奨経路の予測誤差範囲の時刻のいずれもが第１の推奨経路の予測誤差範囲のいずれの時刻よりも遅い場合には、第２の推奨経路に関する情報が当該ユーザに案内される。本実施の形態では、第２の推奨経路に関する情報と第１の推奨経路に関する情報とが、表示装置２２０の表示画面に同時に表示される。

次に、パターン２について説明する。
図３（ｄ）の領域βｄに示すように、第２の推奨経路の予測誤差範囲の時刻が、領域αｄに示される第１の推奨経路の予測誤差範囲に全て包含されている場合を、パターン２とする。図３（ｃ）に示すように、ユーザが早過ぎず遅過ぎないタイミングで到着することを希望していると推定されるときには、到着希望時刻から所定時間内のタイミングで到着可能な経路が望ましく、パターン２に該当する第２の推奨経路が案内されることのメリットが高まる。しかし、パターン２の場合、車両が第１の推奨経路を利用した方が第２の推奨経路を利用したときよりも目的地に早く到着する可能性と、車両が第１の推奨経路を利用した方が第２の推奨経路を利用したときよりも目的地に遅く到着する可能性といった、２つの相反する可能性が存在する。このため、このパターン２の場合には、「可能な限り早く到着」といった要望をもつユーザと、「可能な限り遅く到着」といった要望をもつユーザに対しては、単なる予測誤差範囲の比較のみでは、第２の推奨経路を案内することのメリットが判断できない。

このため、図５（ａ）に示すように、実際には目的地への早めの到着を期待するユーザにパターン２の第２の推奨経路が案内され、相対的にばらつきの小さい、予測値「０８：２５」〜「０８：３５」の第２の推奨経路をユーザが選択したものの、結果的には第１の推奨経路を利用した方が目的地に早めに到着することも起こり得る。

逆に、図５（ｂ）に示すように、実際には目的地への遅めの到着を期待するユーザにパターン２の第２の推奨経路が案内され、相対的にばらつきの小さい、予測値「０８：２５」〜「０８：３５」の第２の推奨経路をユーザが選択したものの、結果的には第１の推奨経路を利用した方が目的地に遅めに到着することも起こり得る。

そして、このようにパターン２の場面であっても、無作為に第２の推奨経路に関する情報が案内されると、ユーザにとっては、移動時間がばらつきにくい経路が選べるようになる一方、当該ユーザの要望との一致度が高い経路がどちらなのか判断が難しい場合がある。

よって、本実施の形態の移動案内装置及び移動案内方法は、第１の推奨経路の予測誤差範囲及び第２の推奨経路の予測誤差範囲の関係が、パターン１及びパターン３に該当する場合において、到着予測時刻に関するユーザの要望と一致するときには、第１の推奨経路及び第２の推奨経路に関する情報をユーザに案内する。またパターン２の場合には、ユーザの要望に一致するか否か、又は第１の推奨経路の予測誤差範囲がユーザの希望する傾向に変化しうるか否かに基づいて、第２の推奨経路に関する情報の出力の可否が判断される。

次に、図６を参照して、情報端末１００の動作について、その処理手順に従って説明する。なお、この処理は、車両が目的地に到達するまで所定の周期で繰り返される。
図６に示すように、例えば情報端末１００の利用される車両が交差点や分岐点の所定距離手前に到達すると（ステップＳ１００：ＹＥＳ）、例えば、１乃至複数の第２の推奨経路に関する到着予測時刻もしくは移動予測時間が算出される。そして、第１の推奨経路と比較して予測誤差範囲の小さい、換言すれば、ばらつきの小さい第２の推奨経路が存在するか否かが判定される（ステップＳ１０１）。相対的にばらつきの小さい第２の推奨経路が存在しないとき（ステップＳ１０１：ＮＯ）、第１の推奨経路のみに関する情報が、表示装置２２０及び音声装置２１０の少なくとも一方に出力され（ステップＳ１０７）、第２の推奨経路に関する情報は出力されない。なお、本実施の形態では、第１の推奨経路の案内の他、到着予測時刻の予測誤差範囲の出力が行われる。

相対的にばらつきの小さい第２の推奨経路が存在するとき（ステップＳ１０１：ＹＥＳ）、第２の推奨経路の到着予測時刻もしくは移動予測時間が、第１の推奨経路と比較して許容できるレベルであるか否かが判定される（ステップＳ１０２）。第１の推奨経路と比較して許容できるレベルであるか否かは、例えば、第１の推奨経路の到着予測時刻もしくは移動予測時間との差が、数分〜数十分といった所定時間内であるか否かに基づき判定される。又は、第２の推奨経路の最も遅い到着予測時刻と、設定された到着希望時刻との差が、数分〜数十分といった所定時間内であるか否かに基づき判定されてもよい。

ステップＳ１０２にて、第２の推奨経路の到着予測時刻もしくは移動予測時間が許容可能なレベルではないと判定されると（ステップＳ１０２：ＮＯ）、第１の推奨経路のみに関する情報が出力される（ステップＳ１０７）。

一方、第２の推奨経路の到着予測時刻もしくは移動予測時間が許容可能なレベルであると判定されると（ステップＳ１０２：ＹＥＳ）、第１の推奨経路の予測誤差範囲、及び第２の推奨経路の各予測誤差範囲の関係が、上記パターン２に該当するか否かが判定される（ステップＳ１０３）。

そして、各予測誤差範囲の関係が上記パターン２に該当すると判定されると（ステップＳ１０３：ＹＥＳ）、パターン２における出力制御の処理が別途行われる（ステップＳ１０４）。

ステップＳ１０３にて、第１及び第２の推奨経路の各予測誤差範囲の関係が上記パターン１又はパターン３に該当し、上記パターン２に該当しないと判断されると（ステップＳ１０３：ＮＯ）、第１及び第２の推奨経路の各予測誤差範囲の関係が、到着予測時刻に関するユーザの要望と一致するか否かが判断される（ステップＳ１０５）。

第１及び第２の推奨経路の各予測誤差範囲の関係が上記パターン１の場合であって、推定されるユーザの要望が「可能な限り早く到着」である場合、ユーザの要望と一致すると判断されて（ステップＳ１０５：ＹＥＳ）、第１の推奨経路に関する情報と、第２の推奨経路に関する情報とが出力される（ステップＳ１０６）。本実施の形態では、図２のように、第１の推奨経路の案内及び第２の推奨経路の案内の他、第１の推奨経路の到着予測時刻の予測誤差範囲、及び第２の推奨経路の到着予測時刻の予測誤差範囲の出力が行われる。

また第１及び第２の推奨経路の各予測誤差範囲の関係が上記パターン３の場合であって、推定されるユーザの要望が「可能な限り遅く到着」である場合、ユーザの要望と一致すると判断されて（ステップＳ１０５：ＹＥＳ）、第１の推奨経路に関する情報と、第２の推奨経路に関する情報とが出力される（ステップＳ１０６）。

一方、ステップＳ１０５において、第１及び第２の推奨経路の各予測誤差範囲の関係がユーザの要望に一致しないと判断されると（ステップＳ１０５：ＮＯ）、第１の推奨経路のみに関する情報が出力される（ステップＳ１０７）。

次に図７を参照して、第１の推奨経路の予測誤差範囲及び第２の推奨経路の予測誤差範囲の関係が、上記のパターン２に該当する場合の出力制御処理（ステップＳ１０４）について説明する。

先ず、上記のパターン２に該当する第２の推奨経路が、ユーザの要望と一致するか否かが判断される（ステップＳ２００）。即ち、第１の推奨経路の予測誤差範囲と第２の推奨経路の予測誤差範囲との関係がパターン２であるとき、ユーザの要望が「早すぎず遅すぎないタイミングで到着」であるか否かが判断される。ユーザの要望が「早すぎず遅すぎないタイミングで到着」であると判断されると（ステップＳ２００：ＹＥＳ）、第２の推奨経路の予測誤差範囲がユーザの要望に一致するとして、第１の推奨経路に関する情報と、第２の推奨経路に関する情報とが出力される（ステップＳ２０５）。

一方、ステップＳ２００において、ユーザの要望が「早すぎず遅すぎないタイミングで到着」以外であると判断されると（ステップＳ２００：ＮＯ）、第１の推奨経路の予測誤差範囲と相関性のある情報があるか否かが判断される（ステップＳ２０１）。当該相関性のある情報とは、第１の推奨経路に関する情報であって、例えば自車両の走行履歴に基づく履歴情報、他車両の走行履歴を上記センターが収集した履歴情報等である。予測誤差範囲と相関性のある要因は、特に限定されない。一例として、第１の推奨経路にて渋滞が発生することにより、第１の推奨経路の移動時間の変化の度合いが大きい場合には、「渋滞あり」、「渋滞なし」の条件によって、移動時間の分布は異なる。この場合、その履歴情報を、「相関性のある情報」として特定する。一方、不特定多数の他車両によって収集された情報であって、車両メーカー毎に、第１の推奨経路における移動時間を分布させた履歴情報が、車両メーカーによって偏りがない場合には、その情報を「相関性のない情報」として特定する。

第１の推奨経路の予測誤差範囲と相関性のある情報がないと判断されると（ステップＳ２０１：ＮＯ）、第１の推奨経路の予測誤差範囲の幅を変えることができないため、本実施の形態では、第１の推奨経路及び第２の推奨経路に関する情報が出力される（ステップＳ２０５）。即ち、この場合には、第１の推奨経路の予測誤差範囲が、ユーザの要望に沿った傾向に変化することもなく、ユーザの要望に反する傾向に変化することもない。また第１の推奨経路及び第２の推奨経路のどちらが、ユーザの要望に沿う可能性が高いとも言い難い。従って本実施の形態では、経路の選択を、ばらつきの幅等に基づきユーザに判断してもらうために、第１の推奨経路の案内に加え、第２の推奨経路も案内する。

第１の推奨経路の予測誤差範囲と相関性のある情報があると判断されると（ステップＳ２０１：ＹＥＳ）、その相関性のある要因について、今回の状況が判定される（ステップＳ２０２）。上記の例で説明すると、ステップＳ２０１にて渋滞と到着時刻又は移動時間との相関性の有無を示す情報が相関性のある情報として特定された場合、交通情報が取得されて、その時点において、第１の推奨経路上であって自車両の進行方向の前方に渋滞が発生しているか否かが判断される。

ステップＳ２０２において相関性のある要因について今回の状況が判断されると、第１の推奨経路の予測誤差範囲が、早くなる傾向、及び遅くなる傾向のいずれに該当するのかが判断され、その傾向が、ユーザの要望と一致しているか否かが判断される（ステップＳ２０３）。上記の例の場合、第１の推奨経路の予測誤差範囲が、最遅時刻が早くなる方向に縮小され、到着時刻が早くなる傾向にあると判断された場合であって、推定されたユーザの要望が、「可能な限り早く到着」であるとき、到着予測時刻の変化する傾向がユーザの要望に一致すると判断する。さらに、第１の推奨経路の予測誤差範囲の幅が変わらず、最遅時刻が早くなる方向に偏移した場合であって、推定されたユーザの要望が、「可能な限り早く到着」であるときも、到着予測時刻の変化する傾向がユーザの要望に一致すると判断する。一方、第１の推奨経路の予測誤差範囲が縮小され、到着時刻が早くなる傾向にあると判断された場合であって、推定されたユーザの要望が、「可能な限り遅く到着」であるとき、ユーザの要望に一致しないと判断する。

また、第１の推奨経路の予測誤差範囲が、拡大されるか又は遅くなる方向に偏移することによって、その最遅時刻が遅くなる方向に変化した場合であって、推定されたユーザの要望が、「可能な限り早く到着」であるとき、到着予測時刻の変化する傾向がユーザの要望に一致しないと判断する。一方、第１の推奨経路の到着時刻が、渋滞によって遅くなる傾向にあると判断された場合であって、推定されたユーザの要望が、「可能な限り遅く到着」であるとき、ユーザの要望に一致すると判断する。

なお、このとき、「９：００」等の到着希望時刻と予測誤差範囲との比較により、ユーザの要望に一致するか否かを判断してもよい。例えば、予測誤差範囲の最遅時刻と、到着希望時刻との差が小さい場合であって、第１の推奨経路の到着時刻が、渋滞によって遅くなる傾向にあると判断されたときには、ユーザの要望に一致しないと判断してもよい。また第１の推奨経路の予測誤差範囲が遅くなる方向にずれ、その最早時刻が、到着希望時刻よりも遅くなるときに、ユーザの要望に一致しないと判断してもよい。

ユーザの要望に一致しないと判断されると（ステップＳ２０３：ＮＯ）、第１の推奨経路の予測誤差範囲が再計算されたものの、その到着時刻又は移動時間が、ユーザの要望に沿わない方向に変化する可能性があるため、第１の推奨経路に関する情報の他に、第２の推奨経路の情報を出力する（ステップＳ２０５）。

図８（ａ）の領域α２に示すように、例えばユーザの要望が「可能な限り早く到着」であって、第１の推奨経路の予測誤差範囲が遅くなる傾向に変化し、ユーザの要望に沿わない場合、図３（ｄ）に示す第１の推奨経路の予測誤差範囲の表示幅に比べ、その到着予測時刻の範囲が拡大されるか、又はユーザの要望に沿わない方向にずらされて表示される。また第１の推奨経路を選択すると、遅くなる可能性があることを通知してもよい。

ユーザの要望に一致すると判断されると（ステップＳ２０３：ＹＥＳ）、第１の推奨経路の予測誤差範囲の精度が高められた結果、到着時刻又は移動時間が、ユーザの要望に沿う方向に変化する可能性があるため、第１の推奨経路のみに関する情報を出力する（ステップＳ２０４）。例えば、第１の推奨経路に渋滞が発生せず、予測誤差範囲が縮小されて最遅時刻が早くなる傾向にあるとき、「可能な限り早く到着」といった要望をもつユーザに対しては、第１の推奨経路を案内することのメリットが高められる。このため、第２の推奨経路を案内せずに、第１の推奨経路のみが出力される。

このとき図８（ｂ）の領域α２に示すように、例えば、図３（ｄ）の表示態様に比べ、第１の推奨経路における目的地への到着予測時刻の範囲が縮小される。又は、到着予測時刻の範囲が、ユーザの要望に沿った方向へずらした状態で表示される。即ち、他のパターンに比べ、経路の選択が難しいパターン２において、案内することのメリットが高められた第１の推奨経路が案内され、メリットが相対的に低くなった第２の推奨経路が案内されない。このため、ユーザは、自身の要望との一致度が高い経路が選びやすい。

以上説明したように、本実施の形態にかかる移動案内装置及び移動案内方法によれば、以下の効果が得られるようになる。
（１）上記パターン２に対応する第２の推奨経路に関する出力の可否が判断される際は、第１の推奨経路から第２の推奨経路が分岐し、第１の推奨経路の予測誤差範囲の精度が求められる地点についてののみ、当該予測誤差範囲と相関性がある情報に基づいて予測誤差範囲が再び算出される。このため、予測誤差範囲についての演算が最小限に留められ、情報端末１００にかかる演算負荷も軽減される。また予測誤差範囲が変化する場合に、この変化した状態で予測誤差範囲が表示装置２２０や音声装置２１０に出力される。例えば、第１の推奨経路の予測誤差範囲が縮小される場合には、予測誤差範囲が縮小された状態で出力されるので、表示装置２２０や音声装置２１０に出力される到着予測時刻や移動予測時間の適正性を高めることができる。このため、ユーザは自身の要望との一致度が高い経路を選びやすくなる。

（２）上記パターン２に対応する第２の推奨経路に関する出力の可否が判断される際は、第１の推奨経路の予測誤差範囲が変化する方向が、ユーザの要望と一致する度合いが高いか否かが判断される。またユーザの要望との一致度が高いとき、第１の推奨経路を案内するメリットが高められるので、第２の推奨経路に関する情報の出力が制限される。このため、ユーザの要望との一致度が低い情報が案内されることを抑制できる。

（３）上記パターン２に対応する第２の推奨経路に関する出力の可否が判断される際は、第１の推奨経路の予測誤差範囲を縮小しうる情報が取得される。また、第１の推奨経路の予測誤差範囲を縮小できるとき、即ち第１の推奨経路の到着予測時刻のばらつきが縮小されるときは、縮小した状態で予測誤差範囲が表示装置２２０に出力されるか、音声装置２１０に出力される。このため、ユーザにとって有益な情報を提示することができる。

（４）上記パターン２に対応する第２の推奨経路に関する出力の可否が判断される際は、交差点や分岐点を単位として第１の推奨経路の予測誤差範囲が算出される。このため、車両の移動位置に応じて最新の予測誤差範囲を得ることができる。また、第１の推奨経路及び第２の推奨経路が分岐する地点についてのみ、第１の推奨経路の予測誤差範囲が算出されるので、情報端末１００にかかる負荷が軽減される。

（５）第２の推奨経路について算出された予測誤差範囲が第１の推奨経路について算出された予測誤差範囲よりも小さいときであって、上記パターン１及び上記パターン３に該当するときは、第１の推奨経路と併せて第２の推奨経路が案内された。このため、ユーザは２つの推奨経路に関する情報を把握することが可能である。

（第２の実施の形態）
次に、本発明にかかる移動案内装置及び移動案内方法の第２の実施の形態を、第１の実施の形態との相違点を中心に、図９〜図１２を参照して説明する。なお、本実施の形態にかかる移動案内装置及び移動案内方法も、その基本的な構成は第１の実施の形態と同等であり、図９〜図１２においても第１の実施の形態と実質的に同一の要素にはそれぞれ同一の符号を付して示し、重複する説明は割愛する。

本実施の形態の予測値出力部１３０は、複数の車両の移動履歴等を集合知として利用するためのデータベースを保有している。本実施の形態の第２の演算部１２０は、データベースに登録された各経路のうち、第２の推奨経路の履歴情報が存在する場合に、当該経路での移動時間等をもとに、第２の推奨経路の移動時間、到着時刻、及びそれらの予測誤差範囲を算出する。なお、このデータベースは、例えば、情報端末１００の通信部１０１と通信可能なセンターに設置されてもよい。

図９（ａ）に示すように、このデータベースは、複数種の車両から収集された集合知用のデータベースとして、各経路での移動時間に関する情報が車両要因毎に登録されたデータベース１０を有している。また上記データベースは、各経路での複数の移動時間に関する情報がユーザ要因毎に登録されたデータベース１１、及び各経路での複数の移動時間に関する情報が車両の走行環境要因毎に登録されたデータベース１２を有している。

なお、集合知の車両要因のデータベース１０には、例えば、車種毎にリンクを単位とした移動時間に関する情報が複数登録されている。集合知のユーザ要因のデータベース１１には、例えば、ユーザのスキルが「スキル：高」、「スキル：中」、「スキル：低」の三つに分類され、各スキル毎の移動時間の分布がリンク単位で複数登録されている。集合知の走行環境要因のデータベース１２には、例えば、天候毎、渋滞の度合い毎、エリア毎、時間帯毎等の移動時間に関する情報がリンク単位で複数登録されている。

また、図９（ｂ）に示すように、上記データベースは、情報端末１００から収集された個人用のデータベースとして、情報端末１００が利用される車両に関する情報が登録されたデータベース２０、及び車両のユーザに関する情報が登録されたデータベース２１、及び車両の走行環境に関する情報が登録されたデータベース２２をさらに有している。車両に関する情報としては、情報端末１００が利用される車種が含まれ、この車種情報が各経路毎の移動時間の分布と関連付けられて登録されている。また、ユーザに関する情報としては、例えば、「スキル：高」及び「スキル：中」及び「スキル：低」の中から特定されたスキルを示す情報が含まれ、このスキル情報が各経路毎の移動時間の分布と関連付けられて登録されている。車両の走行環境に関する情報としては、情報端末１００が利用される車両のその都度の天候、渋滞の度合い、エリア、及び時間帯等に関する走行環境要因毎に分類された各経路の移動時間の分布等の情報が登録されている。

図９（ｃ）を参照して、第２の推奨経路の予測誤差範囲の分析の手法について説明する。予測値出力部１３０は、車両要因、ユーザ要因（ドライバ要因）、及び走行環境要因の別に、第２の推奨経路の移動時間について、個人用のデータベース２０〜２２の個人データと、データベース１０〜１２に集合知として登録されている集合知データとを比較する。そして、予測値出力部１３０は、比較結果から、集合知データの移動時間分布と個人データの移動時間の分布との一致度を求める。

図１０に、集合知データとユーザの個人データとの比較態様の一例を示すように、例えば、比較対象がユーザの運転スキルであるときには、集合知データが分析されることにより、運転スキルが高いほど、相対的に早く目的地に到着可能であると判定される（図１０（ａ））。次いで、図１０（ｂ）に示すように、ユーザの運転スキルが「高」と判定されたとしても、このユーザの運転傾向、即ちユーザが運転する車両の走行履歴に基づく移動時間の分布が、運転スキル「高」の集合知データの分布とは異なるときには、集合知データはユーザの運転傾向に合致しないこととなる。よって、このときには、たとえ運転スキルが合致したとしても、集合知データに基づき算出される到着時刻や移動時間は、ユーザの希望する到着時刻や移動時間には合致しない蓋然性が高くなる。このため、「運転スキル」のドライバ要因に関しては、分布の一致の度合いが低いと判定する。

図９（ｃ）に示すように、予測値出力部１３０は、一致度に応じて所定の係数を乗じることにより、例えば、車両要因の一致度「１．０」、及びユーザ要因の一致度「０．０」、及び走行環境の一致度「１．５」を算出する。そして、予測値出力部１３０は、算出した各一致度の合計値「２．５」が所定の基準値に達しているか否かを判定する。

予測値出力部１３０は、各一致度の合計値が所定の基準値に達したと判定したときにのみ、第２の演算部１２０が算出する第２の推奨経路に関する情報を出力可能と判定する。つまり、第２の推奨経路の予測誤差範囲は、交通情報又は他車両の走行履歴等の一般的な情報に基づき算出されたものであり、個人の傾向が反映されたものでない。従って、集合知データと個人データとが大きく乖離する場合には、第２の推奨経路の予測誤差範囲が、必ずしもユーザが第２の推奨経路を選択した場合の到着時刻と合致するとは限らない。このため、各一致度の合計値が所定の基準値に達したと判定したときに、第２の推奨経路の移動時間が当該ユーザと一致する傾向があるとして、第２の演算部１２０が算出する第２の推奨経路に関する情報を出力可能と判定する。

また本実施の形態では、予測値出力部１３０は、第２の推奨経路に関する情報が出力可能と判定された場合、第１の推奨経路の予測誤差範囲及び第２の推奨経路の予測誤差範囲の関係が、第１の実施の形態で述べたパターン２に該当するとき、第１の推奨経路の予測誤差範囲に関して、集合知データ及び個人データを用いて検証を行う。また第２の推奨経路に関する情報が出力可能と判定された場合であって、第１の推奨経路の予測誤差範囲及び第２の推奨経路の予測誤差範囲の関係が、第１の実施の形態で述べたパターン１又はパターン３に該当するときは、第１の推奨経路の予測誤差範囲に対して、集合知データ及び個人データを用いて検証を行わない。

図１１に示すように、例えば、運転スキルの低いユーザが、平日の夕方の時間帯に、雨天の状況下で、大型車を運転して出発地Ｐ１から目的地Ｐ３に向かっていたとする。ここで、例えば、交差点Ｐ２から所定距離手前の地点に車両が到達すると、予測値出力部１３０は、これまで案内していた第１の推奨経路Ｌ１とは別の経路であって交差点Ｐ２から分岐する上記第２の推奨経路Ｌ２（スムーズルート）が存在するとき、第１の推奨経路の予測誤差範囲の検証を行うことで、第２の推奨経路の案内の出力の可否を判断する。

図１２に示すように、本実施の形態では、この判断に際して第１の推奨経路Ｌ１での到着時刻（移動時間）のばらつきが広いため、この中でも早く到着する傾向にあるか又は遅く到着する傾向にあるかを把握するためにさらに分析が行われる。この分析では、集合知分析、サービスの提供対象となるユーザの特性の分析である個人適応分析、及び集合知分析と個人適応分析とに基づく統合的な分析である統合予測が行われる。

集合知分析では、第１の推奨経路について、例えば車両要因、ユーザ要因、走行環境要因毎に、到着予測時刻及び移動予測時間に影響を及ぼす要因が特定される。また、各要因はそれぞれ、複数種のパラメータ（パラメータ１、パラメータ２・・・）によりさらに細分化されている。図１２の例では、車両要因のうちのパラメータ１である「車種」、及びユーザ要因のうちのパラメータ１である「スキル」は、到着予測時刻の「早い」・「遅い」に及ぼす影響が相対的に大きくなっている。一方、走行環境要因のうちの天候による影響は相対的に小さくなっている。

詳述すると、車両要因に関するパラメータ１である「車種」についての集合知分析では、大型車ほど到着時刻が相対的に遅くなる傾向となっている。逆に、小型車ほど到着時刻が相対的に早くなる傾向となっている。また、例えば、車両要因に関するパラメータ２として規定された車両の「年式」によれば、例えば、年式が古いほど、到着時刻が相対的に遅く、移動時間が相対的に長くなる傾向となっている。なお、図では年式が古い車両の分布のみ示している。

一方、車両要因に関するパラメータ３として規定された「車両のメーカー」によれば、メーカーが異なったとしても、到着時刻の「早い」・「遅い」に影響は無く、相関関係が無いものとなっている（相関無し）。この集合知分析の例では、車両要因のうちのパラメータ１及び２が、第１の推奨経路の予測誤差範囲と相関性がある情報、即ちユーザの特性との比較対象として選定される。

ユーザの特性分析（個人適応分析）では、該ユーザの利用する車両が大型車であり分布ｙ１として示す特性を有していたとすると、この分布ｙ１と集合知データの示す大型車の一般的な分布ｘ１とが比較される。しかし、ここでの例では、ユーザの分布ｙ１と集合知データの示す分布ｘ１とが乖離しており、分布の一致度が「低」と判定される。このため、到着時刻（移動予測時刻）や移動時間（移動予測時間）の予測誤差範囲の判定にあたり、車両要因に関するパラメータ１は、第１の推奨経路の予測誤差範囲と相関性がない情報として、分析対象から除外される。

逆に、車両要因に関するパラメータ２である「年式」は、自車両の「年式」と同じである集合知データの分布ｘ２の傾向と、自車両の「年式」の分布ｙ２の傾向とが類似している。このため、集合知データの特性とユーザの特性との一致度が高く、該ユーザに対する到着時刻や移動時間の案内にあたり、車両要因の集合データうちのパラメータ２に関するデータを用いた分析が有効なものとなる。こうして、集合知分析と個人適応分析を通して、一致度が高い要因を判定し、その要因についてユーザの到着予測時刻が早まる傾向にあるのか、遅くなる傾向にあるのかを判断する。一致度が高い要因について到着予測時刻が早くなる傾向にある場合には、一致度に応じて所定の値（例えば「１」、「０．５」）を、「早くなる傾向」の総合値に加算する。到着予測時刻が遅くなる傾向にある場合には、所定の値を、「遅くなる傾向」の総合値に加算する。そして、全ての要因について検証を行った後、「早くなる傾向」の総合値と、「遅くなる傾向」の総合値との大小を比較する。図１２に表ｚ１として示すように、車両要因に基づく集合知データから算出された到着時刻は平均値よりも相対的に遅れる可能性が高く、移動時間が相対的に長くなることが求められる。

また、図１２にドライバ要因の各パラメータ１〜３との一致度から求められた結果を表ｚ２として示すように、ドライバ要因に基づく集合知データとユーザ特性とを踏まえて予測される到着時刻は相対的に遅くなると予測される。

また、図１２に走行環境要因の各パラメータ１〜３との一致度から求められた結果を表ｚ３として示すように、走行環境の要因に基づく集合知データとユーザ特性とを踏まえて予測される到着時刻も相対的に遅くなると予測される。

こうした車両要因、ドライバ要因及び走行環境要因の分析を通じて、各要因毎に求められた到着時刻の相対的な「早」及び「遅」の総合値を合計すると、図１２の例では、「早：１」及び「遅：４」となり、第１の推奨経路の到着時刻は遅くなる傾向が相対的に高くなる。

そこで予測値出力部１３０は、上記したステップ２０３（図７参照）において、例えば、ユーザが可能な限り早く目的地に到着することを希望しているときには、上記した分析を通じて第１の推奨経路が遅くなることが予測されることから、予測誤差範囲が変化する傾向がユーザの要望に一致していないと判定する（ステップＳ２０３：ＮＯ）。そして、予測値出力部１３０は、第１の推奨経路の情報のほかに、この算出した第２の推奨経路の到着時刻（到着予測時刻）や移動時間（移動予測時間）に関する情報の出力を行う（ステップＳ２０５）。なお、ここで出力される第２の推奨経路は、上述したように集合知データ及び個人データの一致度が基準に達した経路、即ち集合知分析と個人適応分析との結果が一致し、ユーザの希望に添えるか否かに基づき出力可能と判断された経路である。

これにより、不特定多数のユーザの情報に基づく集合知データを用いて到着時刻や移動時間を算出しつつも、ユーザの傾向、並びに、到着時刻に影響する要因等に基づき第２の推奨経路に関する情報の出力の可否が判定されることで、出力の要否の判定がユーザの特性により合致したものとなる。つまり、第２の推奨経路に関する情報の出力の要否が、ユーザの希望に一層合致したものとなることが期待される。

一方、出発地Ｐ１に位置するユーザが目的地Ｐ３への遅めの到着を希望しているときには、例えば、第１の推奨経路の途中に存在する交差点Ｐ２の所定距離手前で、ユーザの希望に添った第２の推奨経路の有無が判定される。この判定に際しても、上述した手法と同様に、集合知データの特性及びユーザの特性の一致度、並びに、各パラメータと到着時刻もしくは移動時間との相関関係に基づき、到着時刻（移動時間）のばらつきの大きい第１の推奨経路についての到着時刻の早遅の傾向や移動時間の長短の傾向が判定される。この例でも、ユーザが第１の推奨経路を選択したときには、到着時刻が相対的に遅れる傾向にあるとすると、目的地への遅めの到着を希望するユーザの要望には、第１の推奨経路がユーザの要望に一致する（図７のステップＳ２０３：ＹＥＳ）。このため、交差点Ｐ２から分岐する第２の推奨経路が存在したとしても、この第２の推奨経路に関する情報の出力が行われない。つまり、第２の推奨経路に関する情報の出力が制限され、第１の推奨経路に関する情報のみの出力が行われる。

以上説明したように、本実施の形態にかかる移動案内装置及び移動案内方法によれば、前記（１）〜（５）の効果が得られるとともに、さらに以下の効果が得られるようになる。

（６）上記パターン２に該当する第２の推奨経路に関する出力の可否を判断する際、第１の推奨経路の予測誤差範囲の演算に、集合知データを登録したデータベースが用いられた。このため、道路交通情報センター等で画一的に算出された交通情報ではなく、実際の道路を走行した車両の移動時間等を加味して、第１の推奨経路の予測誤差範囲が算出される。このため、予測誤差範囲の精度の向上が期待される。また第１の推奨経路に関する集合知データと、その時点におけるユーザ（自車両）の状況との一致度に基づき、予測誤差範囲が変化するか否かが判断される。また予測誤差範囲の算出時のユーザ（自車両）の状況が加味されるので、その時点の状況に合致した情報の提示が行われる。

（７）第１の推奨経路の予測誤差範囲の算出に、車両要因、ドライバ要因、走行環境要因に関するパラメータが用いられた。このため、その時点のユーザ（自車両）の状況に合致した情報の提示が行われる。また各要因におけるユーザの状況との一致度が高いパラメータについて、その一致度が、到着時刻の「早い」・「遅い」毎に加算されることによって、ユーザの状況との一致度が総合的に評価された。このため、予測誤差範囲の精度をより高めることができる。

（第３の実施の形態）
次に、本発明にかかる移動案内装置及び移動案内方法の第３の実施の形態を、第１の実施の形態との相違点を中心に、図１３、図１４を参照して説明する。なお、本実施の形態にかかる移動案内装置及び移動案内方法も、その基本的な構成は第１の実施の形態と同等であり、図１３、図１４においても第１の実施の形態と実質的に同一の要素にはそれぞれ同一の符号を付して示し、重複する説明は割愛する。

なお、本実施の形態では、目的地への到着時刻又は移動時間に関するユーザの要望は「可能な限り早く到着」であるとする。また、情報端末１００は、到着予測時刻及び移動予測時間のうち、到着予測時刻のみを案内するものとする。

また、本実施の形態では、第１の推奨経路の予測誤差範囲の変化の有無を判断するための情報として、走行環境要因に関する情報が用いられる。
図１３を参照して、第１の推奨経路の予測誤差範囲と第２の推奨経路の予測誤差範囲との関係が、上記のパターン２に該当する場合の出力制御処理（図６におけるステップＳ１０４）について説明する。ステップＳ２１０において、予測値出力部１３０の有するデータベースに登録された集合知データに基づいて、第１の推奨経路の予測誤差範囲が、走行環境要因に相関性があるか否かが判断される。本実施の形態では、横断者待機密度のパラメータに相関性があるか否かが判断される。

図１４に示すように、例えば第１の推奨経路が、進行方向前方の交差点を左折する場合、左折方向に横断歩道があると、横断歩道を渡る歩行者の多さに応じて、車両の左折待機時間が変動する。即ち、横断歩道の手前で待機する歩行者の密度が大きい場合には、交差点の信号が、当該車両２００に対して進行を許可する表示になっても、左折を待機する車両が多いために車両２００が円滑に左折できない。横断歩道の手前で待機する歩行者の密度が小さい場合には、車両２００は円滑に左折できることが多い。従って、この場合には、第１の推奨経路の到着時刻又は移動時間は、横断者待機密度との相関性が高いといえる。

例えば図１４中、領域ｚ４に示すように、予測値出力部１３０は、データベース１０２に登録された集合知データのうち、第１の推奨経路の交差点における横断者待機密度が大きいとき（「横断者：多」）の移動時間の分布と、横断者待機密度が小さいとき（「横断者:少」）の移動時間の分布とを示す情報を取得する。そして取得した情報に基づき、横断者待機密度の大小と、第１の推奨経路の到着時刻とが相関性があるか否かを判断する。ここでの例では、横断者待機密度の大小と、第１の推奨経路の到着時刻とが相関性が高い(相関性がある)と判断される。

図１３に示すステップＳ２１０において、第１の推奨経路の予測誤差範囲が、判断対象の交差点における横断者待機密度に相関性があると判断されると（ステップＳ２１０：ＹＥＳ）、上記横断者待機密度のパラメータのうち、目的地への到着時刻に関するユーザの要望と一致する項目と、今回の状況の一致度が高いか否かが判断される（ステップＳ２１１）。即ち、「可能な限り早く到着」といったユーザの要望に沿う「項目」は、「横断者待機密度：小」であるため、当該交差点の実際の横断者待機密度が小さいか否かが判断される。横断者待機密度が小さいか否かは、通信部１０１を介して、上記センターから受信した情報、交差点付近に設置された装置から路車間通信で受信した情報、車車間通信で受信した情報等に基づき判断される。

横断者待機密度が小さいと判断されたとき（ステップＳ２１１：ＹＥＳ）には、第１の推奨経路のみに関する情報が出力される（ステップＳ２０３）。即ち、横断者待機密度が小さい場合は、車両が円滑に横断歩道を通過できる可能性が大きい。また第１の推奨経路の予測誤差範囲が、予め当該横断者待機密度による到着時刻の遅れを誤差として含んでいる場合には、予測誤差範囲が縮小される。従って、第１の推奨経路を案内することのメリットが相対的に高められるため、第２の推奨経路の出力を制限する。

一方、ステップＳ２１０において、第１の推奨経路の到着時刻又は移動時間が、横断者待機密度に相関性がないと判断されたとき（ステップＳ２１０：ＮＯ）、本実施の形態では、第１の推奨経路及び第２の推奨経路に関する情報が出力される（ステップＳ２０４）。

またステップＳ２１１において、交差点の実際の横断者待機密度が大きいと判断されたときも（ステップＳ２１１：ＮＯ）、第１の推奨経路及び第２の推奨経路に関する情報が出力される（ステップＳ２０４）。即ち、第１の推奨経路の予測誤差範囲は、拡大されるか、又は全体的に遅くなる方向へずれる可能性があるため、相対的に第２の推奨経路を案内することのメリットが高まる。このため、第１の推奨経路と併せて、第２の推奨経路に関する情報が出力される。

以上説明したように、本実施の形態にかかる移動案内装置及び移動案内方法によれば、前記（１）〜（６）の効果が得られるとともに、さらに以下の効果が得られるようになる。

（８）第１の推奨経路の予測誤差範囲の算出に、走行環境要因に関するパラメータであって、第１の推奨経路上の交差点における横断者待機密度が用いられた。このため、第１の推奨経路及び第２の推奨経路が分岐する地点について、自車両周辺の走行環境の状況に合致した情報の提示が行われる。

（第４の実施の形態）
次に、本発明にかかる移動案内装置及び移動案内方法の第４の実施の形態を、第１の実施の形態との相違点を中心に、第３の実施の形態で用いた図１３を参照して説明する。なお、本実施の形態にかかる移動案内装置及び移動案内方法も、その基本的な構成は第１の実施の形態と同等であり、図１３においても第１の実施の形態と実質的に同一の要素にはそれぞれ同一の符号を付して示し、重複する説明は割愛する。

なお、本実施の形態では、目的地への到着時刻又は移動時間に関するユーザの要望は「可能な限り早く到着」であるとする。また、情報端末１００は、到着予測時刻及び移動予測時間のうち、到着予測時刻のみを案内するものとする。

本実施の形態では、第１の推奨経路の予測誤差範囲の変化の有無を判断するための情報（パラメータ）として、走行環境要因の一つである交通状況が用いられる。交通状況は、経路上の渋滞、又は交通規制等である。例えば第１の推奨経路に渋滞が発生すれば、第１の推奨経路の到着時刻が遅くなる。また、例えば時間帯によって通行可能な車線の数が変更される場合には、その時間帯では、第１の推奨経路の到着時刻が遅くなる。

図１３を参照して、第１の推奨経路の予測誤差範囲と第２の推奨経路の予測誤差範囲との関係が、上記のパターン２に該当する場合の出力制御処理（図６におけるステップＳ１０４）について説明する。ステップＳ２１０において、予測値出力部１３０の有するデータベースに登録された集合知データに基づいて、第１の推奨経路の予測誤差範囲が、走行環境要因に関するパラメータである交通状況に相関性があるか否かが判断される。

第１の推奨経路の予測誤差範囲、即ち目的地への到着時刻が、交通状況に相関性がないと判断されると（ステップＳ２１０：ＮＯ）、第１の推奨経路及び第２の推奨経路に関する情報が出力される（ステップＳ２０４）。

一方、ステップＳ２１０において、第１の推奨経路の到着時刻が交通状況に相関性があると判断されると（ステップＳ２１０：ＹＥＳ）、上記交通状況のパラメータのうち、ユーザの要望と一致する項目と、今回の状況の一致度が高いか否かが判断される（ステップＳ２１１）。即ち、ここでは、第１の推奨経路上であって自車両の進行方向前方の交通状況が、「渋滞なし」又は「交通規制なし」といった項目であるか否かが判断される。自車両前方の交通状況については、上記センターから受信した情報、交差点付近に設置された装置から路車間通信で受信した情報、前方を走行する車両から車車間通信で受信した情報等に基づき判断される。

例えば第１の推奨経路で実際に渋滞が発生や交通規制が発生している場合には（ステップＳ２１１：ＮＯ）、第１の推奨経路の予測誤差範囲は変化し、その到着時刻は遅くなる傾向にある。従って、第２の推奨経路を案内することのメリットが相対的に高められるため、第１の推奨経路及び第２の推奨経路に関する情報が出力される（ステップＳ２０４）。

一方、渋滞が発生していない、又は交通規制が無いと判断された場合には（ステップＳ２１１：ＹＥＳ）、第１の推奨経路に関する情報が出力される（ステップＳ２０３）。即ち、渋滞が発生していない場合、又は交通規制がない場合は、第１の推奨経路を走行すれば自車両が円滑に目的地に到達できる可能性が大きい。また第１の推奨経路の予測誤差範囲が、予め当該交通状況による到着時刻の遅れを誤差として含んでいる場合には、予測誤差範囲が縮小される。このため第１の推奨経路を案内することのメリットが相対的に高められるため、第２の推奨経路に関する情報の出力を制限する。

以上説明したように、本実施の形態にかかる移動案内装置及び移動案内方法によれば、前記（１）〜（６）の効果が得られるとともに、さらに以下の効果が得られるようになる。

（９）第１の推奨経路の予測誤差範囲の算出に、走行環境要因に関するパラメータであって、渋滞の有無、又は交通規制の有無等といった交通状況が用いられた。このため、第１の推奨経路及び第２の推奨経路が分岐する地点について、自車両周辺の走行環境の状況に合致した情報の提示が行われる。

（第５の実施の形態）
次に、本発明にかかる移動案内装置及び移動案内方法の第５の実施の形態を、第１の実施の形態との相違点を中心に、第３の実施の形態で用いた図１３を参照して説明する。なお、本実施の形態にかかる移動案内装置及び移動案内方法も、その基本的な構成は第１の実施の形態と同等であり、図１３においても第１の実施の形態と実質的に同一の要素にはそれぞれ同一の符号を付して示し、重複する説明は割愛する。

なお、本実施の形態では、目的地への到着時刻又は移動時間に関するユーザの要望は「可能な限り早く到着」であるとする。また、情報端末１００は、到着予測時刻及び移動予測時間のうち、到着予測時刻のみを案内するものとする。

本実施の形態では、第１の推奨経路の予測誤差範囲の変化の有無を判断するための情報として、走行環境要因である、路上駐車の有無、及び緊急車両の走行の有無に関する情報（パラメータ）が用いられる。

図１３を参照して、第１の推奨経路の予測誤差範囲と第２の推奨経路の予測誤差範囲との関係が、上記のパターン２に該当する場合の出力制御処理（図６におけるステップＳ１０４）について説明する。ステップＳ２１０において、予測値出力部１３０の有するデータベースに登録された集合知データに基づいて、第１の推奨経路の予測誤差範囲が、路上駐車の有無、緊急車両の走行の有無に相関性があるか否かが判断される。

第１の推奨経路の予測誤差範囲、即ち目的地への到着時刻が、路上駐車の有無、緊急車両の走行の有無に相関性がないと判断されたとき、（ステップＳ２１０：ＮＯ）、第１の推奨経路及び第２の推奨経路に関する情報が出力される（ステップＳ２０４）。

一方、ステップＳ２１０において、第１の推奨経路の予測誤差範囲が、路上駐車の有無、緊急車両の走行の有無に相関性があると判断されると（ステップＳ２１０：ＹＥＳ）、上記路上駐車の有無、緊急車両の有無といったパラメータのうち、目的地への到着時刻に関するユーザの要望と一致する項目と、今回の状況の一致度が高いか否かが判断される（ステップＳ２１１）。即ち、ここでは、第１推奨経路上であって自車両の進行方向の前方に、路上駐車又は緊急車両に無いかどうかが判断される。路上駐車又は緊急車両の有無は、上記センターから受信した情報、又は、車車間通信、路車間通信等によって得られた情報に基づき判断される。

ステップＳ２１１において、自車両前方に、路上駐車又は緊急車両があると判断されると（ステップＳ２１１：ＮＯ）、第１の推奨経路の予測誤差範囲は変化し、その到着時刻は遅くなる傾向にある。従って、第２の推奨経路を案内することのメリットが相対的に高められるため、第１の推奨経路及び第２の推奨経路に関する情報が出力される（ステップＳ２０４）。

一方、路上駐車が無い、又は緊急車両が無いと判断された場合には（ステップＳ２１１：ＹＥＳ）、第１の推奨経路に関する情報が出力される（ステップＳ２０３）。即ち、路上駐車がない場合、又は緊急車両がない場合は、第１の推奨経路を走行すれば車両が円滑に目的地に到達できる可能性が大きい。また第１の推奨経路の予測誤差範囲が、予め路上駐車又は緊急車両があることによる到着時刻の遅れを誤差として含んでいる場合には、予測誤差範囲が縮小される。従って、第１の推奨経路を案内することのメリットが相対的に高められるため、第２の推奨経路に関する情報の出力を制限する。

以上説明したように、本実施の形態にかかる移動案内装置及び移動案内方法によれば、前記（１）〜（６）の効果が得られるとともに、さらに以下の効果が得られるようになる。

（１０）第１の推奨経路の予測誤差範囲の算出に、走行環境要因に関するパラメータであって、路上駐車の有無、又は緊急車両の有無といった交通状況のパラメータが用いられた。このため、第１の推奨経路及び第２の推奨経路が分岐する地点について、自車両周辺の走行環境の状況に合致した情報の提示が行われる。

（第６の実施の形態）
次に、本発明にかかる移動案内装置及び移動案内方法の第６の実施の形態を、第１の実施の形態との相違点を中心に、第３の実施の形態で用いた図１３を参照して説明する。なお、本実施の形態にかかる移動案内装置及び移動案内方法も、その基本的な構成は第１の実施の形態と同等であり、図１３においても第１の実施の形態と実質的に同一の要素にはそれぞれ同一の符号を付して示し、重複する説明は割愛する。

なお、本実施の形態では、目的地への到着時刻又は移動時間に関するユーザの要望は「可能な限り早く到着」であるとする。また、情報端末１００は、到着予測時刻及び移動予測時間のうち、到着予測時刻のみを案内するものとする。

本実施の形態では、第１の推奨経路の予測誤差範囲における変化の有無を判断するための情報（パラメータ）として、走行環境要因の一つである、踏切（遮断機）の待ち時間が用いられる。なお、踏切の中でも、渋滞が発生しやすい踏切のみを対象としてもよい。

図１３を参照して、第１の推奨経路の予測誤差範囲と第２の推奨経路の予測誤差範囲との関係が、上記のパターン２に該当する場合の出力制御処理（図６におけるステップＳ１０４）について説明する。ステップＳ２１０において、予測値出力部１３０の有するデータベースに登録された集合知データに基づいて、第１の推奨経路の予測誤差範囲が、踏切の待ち時間に相関性があるか否かが判断される。

第１の推奨経路の予測誤差範囲、即ち目的地への到着時刻が、踏切の待ち時間に相関性がないと判断されると（ステップＳ２１０：ＮＯ）、第１の推奨経路及び第２の推奨経路に関する情報が出力される（ステップＳ２０４）。

一方、ステップＳ２１０において、第１の推奨経路の到着時刻が、踏切の待ち時間に相関性があると判断されると（ステップＳ２１０：ＹＥＳ）、踏切の待ち時間に関するパラメータのうち、目的地への到着時刻に関するユーザの要望と一致する項目と、今回の状況の一致度が高いか否かが判断される（ステップＳ２１１）。即ち、ここでは、第１の推奨経路上であって自車両の進行方向前方の踏切での待ち時間が短いか否かが判断される。本実施の形態では、踏切の待ち時間の長短は、リアルタイムで取得されるものであり、上記センターから受信した情報、又は、車車間通信、路車間通信等によって得られた情報である。

第１の推奨経路のうち自車両前方にある踏切にて、踏切の通行を待機する車両が多く、その時点における踏切の待ち時間が長いと判断されると（ステップＳ２１１：ＮＯ）、第１の推奨経路の予測誤差範囲は変化し、その到着時刻は遅くなる傾向にある。従って、第２の推奨経路を案内することのメリットが相対的に高められるため、第１の推奨経路及び第２の推奨経路に関する情報が出力される（ステップＳ２０４）。

一方、踏切で混雑が発生していない場合等、踏切の待ち時間が短いと判断された場合には（ステップＳ２１１：ＹＥＳ）、第１の推奨経路に関する情報が出力される（ステップＳ２０３）。即ち、踏切での待ち時間が少ない場合は、車両が円滑に目的地に到達できる可能性が大きい。また第１の推奨経路の予測誤差範囲が、予め当該踏切での待ち時間による到着時刻の遅れを誤差として含んでいる場合には、予測誤差範囲が縮小される。このため第１の推奨経路を案内することのメリットが相対的に高められるため、第２の推奨経路に関する情報の出力を停止する。

以上説明したように、本実施の形態にかかる移動案内装置及び移動案内方法によれば、前記（１）〜（６）の効果が得られるとともに、さらに以下の効果が得られるようになる。

（１１）第１の推奨経路の予測誤差範囲の算出に、走行環境要因に関するパラメータであって、踏切の待ち時間に関する情報が用いられた。このため、第１の推奨経路及び第２の推奨経路が分岐する地点について、自車両周辺の走行環境の状況に合致した情報の提示が行われる。

（第７の実施の形態）
次に、本発明にかかる移動案内装置及び移動案内方法の第７の実施の形態を、第１の実施の形態との相違点を中心に、第３の実施の形態で用いた図１３を参照して説明する。なお、本実施の形態にかかる移動案内装置及び移動案内方法も、その基本的な構成は第１の実施の形態と同等であり、図１３においても第１の実施の形態と実質的に同一の要素にはそれぞれ同一の符号を付して示し、重複する説明は割愛する。

なお、本実施の形態では、目的地への到着時刻又は移動時間に関するユーザの要望は「可能な限り早く到着」であるとする。また、情報端末１００は、到着予測時刻及び移動予測時間のうち、到着予測時刻のみを案内するものとする。

本実施の形態では、第１の推奨経路の予測誤差範囲における変化の有無を判断するための情報（パラメータ）として、時間区分が用いられる。時間区分は、時間帯、曜日、及び季節のうちの一つである。例えばラッシュ時間帯の幹線道路では、混雑が発生する傾向にある。また土曜日や日曜日における集客数が多い店舗周辺の道路では、土曜日や日曜日に混雑が発生する。さらに行楽地の周辺の道路等では、その行楽地に適した季節で混雑が発生する。

図１３を参照して、第１の推奨経路の予測誤差範囲と第２の推奨経路の予測誤差範囲との関係が、上記のパターン２に該当する場合の出力制御処理（図６におけるステップＳ１０４）について説明する。ステップＳ２１０において、予測値出力部１３０の有するデータベースに登録された集合知データに基づいて、第１の推奨経路の予測誤差範囲が、時間区分と相関性があるか否かが判断される。

第１の推奨経路の予測誤差範囲、即ち目的地への到着時刻が、上記時間区分に相関性がないと判断されたとき、（ステップＳ２１０：ＮＯ）、第２の推奨経路はユーザに案内する基準に達していないとして、第１の推奨経路及び第２の推奨経路に関する情報が出力される（ステップＳ２０４）。

一方、ステップＳ２１０において、第１の推奨経路の到着時刻が、時間区分に相関性があると判断されると（ステップＳ２１０：ＹＥＳ）、時間区分のパラメータのうち、目的地への到着時刻に関するユーザの要望と一致する項目と、今回の状況の一致度が高いか否かが判断される（ステップＳ２１１）。即ち、車両が円滑に走行できる時間区分を示す項目と、第１の推奨経路と第２の推奨経路とが分岐する地点、又は当該地点の所定距離手前の地点での時間区分とが一致するか否かが判断される。

ステップＳ２１１において、目的地に早く到着できる傾向にある時間区分が、その時点の時間区分に対して一致度が低いと判断されると（ステップＳ２１１：ＮＯ）、第１の推奨経路の予測誤差範囲は変化し、その到着時刻は遅くなる傾向にある。従って、第２の推奨経路を案内することのメリットが相対的に高められるため、第１の推奨経路及び第２の推奨経路に関する情報が出力される（ステップＳ２０４）。

一方、目的地へ早く到着できる傾向にある時間区分が、その時点の時間区分に対して一致度が高いと判断された場合には（ステップＳ２１１：ＹＥＳ）、第１の推奨経路に関する情報が出力される（ステップＳ２０３）。即ち、その時点の時間帯、曜日又は季節では、車両が円滑に目的地に到達できる可能性が大きい。また第１の推奨経路の予測誤差範囲が、予め時間区分による到着時刻の遅れを誤差として含んでいる場合には、予測誤差範囲が縮小される。従って、第１の推奨経路を案内することのメリットが相対的に高められるため、第２の推奨経路に関する情報の出力を停止する。

以上説明したように、本実施の形態にかかる移動案内装置及び移動案内方法によれば、前記（１）〜（６）の効果が得られるとともに、さらに以下の効果が得られるようになる。

（１２）第１の推奨経路の予測誤差範囲の算出に、走行環境要因に関するパラメータであって、時間帯、曜日、又は季節といった時間区分が用いられた。このため、第１の推奨経路及び第２の推奨経路が分岐する地点又はその所定距離手前の地点を通過する時間区分に合致した情報の提示が行われる。

（第８の実施の形態）
次に、本発明にかかる移動案内装置及び移動案内方法の第８の実施の形態を、第１の実施の形態との相違点を中心に、第３の実施の形態で用いた図１３を参照して説明する。なお、本実施の形態にかかる移動案内装置及び移動案内方法も、その基本的な構成は第１の実施の形態と同等であり、図１３においても第１の実施の形態と実質的に同一の要素にはそれぞれ同一の符号を付して示し、重複する説明は割愛する。

なお、本実施の形態では、目的地への到着時刻又は移動時間に関するユーザの要望は「可能な限り早く到着」であるとする。また、情報端末１００は、到着予測時刻及び移動予測時間のうち、到着予測時刻のみを案内するものとする。

本実施の形態では、第１の推奨経路の予測誤差範囲における変化の有無を判断するための情報（パラメータ）として、走行環境要因の一つである、第１の推奨経路沿いでのイベントの有無が用いられる。

図１３を参照して、第１の推奨経路の予測誤差範囲と第２の推奨経路の予測誤差範囲との関係が、上記のパターン２に該当する場合の出力制御処理（図６におけるステップＳ１０４）について説明する。ステップＳ２１０において、予測値出力部１３０の有するデータベースに登録された集合知データに基づいて、第１の推奨経路の予測誤差範囲が、第１の推奨経路沿いのイベントの有無に相関性があるか否かが判断される。

第１の推奨経路の予測誤差範囲、即ち目的地への到着時刻が、第１の推奨経路沿いのイベントの有無に相関性がないと判断されたとき（ステップＳ２１０：ＮＯ）、第１の推奨経路及び第２の推奨経路に関する情報が出力される（ステップＳ２０４）。

一方、ステップＳ２１０において、第１の推奨経路の到着時刻が、第１の推奨経路沿いのイベントの有無に相関性があると判断されると（ステップＳ２１０：ＹＥＳ）、イベントの開催に関するパラメータのうち、目的地への到着時刻に関するユーザの要望と一致する項目と、今回の状況の一致度が高いか否かが判断される（ステップＳ２１１）。即ち、ここでは、第１の推奨経路沿いであって自車両前方に、開催されるイベントが無いかどうかが判断される。このとき自車両がその開催地を通過する予測時刻とイベントの開催時刻とを比較してもよい。また、開催されるイベントの有無は、上記センターから受信した情報、又は、車車間通信、路車間通信等によって得られた情報に基づき判断される。

ステップＳ２１１において、第１の推奨経路沿いのイベントが開催されると判断されると（ステップＳ２１１：ＮＯ）、第１の推奨経路の予測誤差範囲は変化し、その到着時刻は遅くなる傾向にある。従って、第２の推奨経路を案内することのメリットが相対的に高められるため、第１の推奨経路及び第２の推奨経路に関する情報が出力される（ステップＳ２０４）。

一方、第１の推奨経路沿いで開催されるイベントが無いと判断されたとき（ステップＳ２１１：ＹＥＳ）には、第１の推奨経路に関する情報が出力される（ステップＳ２０３）。即ち、第１の推奨経路沿いで開催されるイベントの開催がない場合は、車両が円滑に目的地に到達できる可能性が大きい。また第１の推奨経路の予測誤差範囲が、予めイベントの開催による混雑による到着時刻の遅れを誤差として含んでいる場合には、予測誤差範囲が縮小される。このため第１の推奨経路を案内することのメリットが相対的に高められるため、第２の推奨経路に関する情報の出力を停止する。

以上説明したように、本実施の形態にかかる移動案内装置及び移動案内方法によれば、前記（１）〜（６）の効果が得られるとともに、さらに以下の効果が得られるようになる。

（１３）第１の推奨経路の予測誤差範囲の算出に、走行環境要因に関するパラメータであって、第１の推奨経路沿いで開催されるイベントの有無に関する情報が用いられた。このため、第１の推奨経路沿いの環境の状況に合致した情報の提示が行われる。

（第９の実施の形態）
次に、本発明にかかる移動案内装置及び移動案内方法の第９の実施の形態を、第１の実施の形態との相違点を中心に、第３の実施の形態で用いた図１３を参照して説明する。なお、本実施の形態にかかる移動案内装置及び移動案内方法も、その基本的な構成は第１の実施の形態と同等であり、図１３においても第１の実施の形態と実質的に同一の要素にはそれぞれ同一の符号を付して示し、重複する説明は割愛する。

なお、本実施の形態では、目的地への到着時刻又は移動時間に関するユーザの要望は「可能な限り早く到着」であるとする。また、情報端末１００は、到着予測時刻及び移動予測時間のうち、到着予測時刻のみを案内するものとする。

本実施の形態では、第１の推奨経路の予測誤差範囲における変化の有無を判断するための情報（パラメータ）として、走行環境要因の一つである、天候が用いられる。
図１３を参照して、第１の推奨経路の予測誤差範囲と第２の推奨経路の予測誤差範囲との関係が、上記のパターン２に該当する場合の出力制御処理（図６におけるステップＳ１０４）について説明する。ステップＳ２１０において、予測値出力部１３０の有するデータベースに登録された集合知データに基づいて、第１の推奨経路の予測誤差範囲が、第１の推奨経路を走行した時の天候に相関性があるか否かが判断される。

第１の推奨経路の予測誤差範囲、即ち目的地への到着時刻が、天候に相関性がないと判断されたとき（ステップＳ２１０：ＮＯ）、第１の推奨経路及び第２の推奨経路に関する情報が出力される（ステップＳ２０４）。

一方、ステップＳ２１０において、第１の推奨経路の到着時刻が、天候に相関性があると判断されると（ステップＳ２１０：ＹＥＳ）、天候に関するパラメータのうち、目的地への到着時刻に関するユーザの要望と一致する項目と、今回の状況の一致度が高いか否かが判断される（ステップＳ２１１）。即ち、ここでは、例えば第１の推奨経路を円滑に走行できる天候「晴れ」と、第１の推奨経路及び第２の推奨経路が分岐する地点付近に自車両が接近したときにおける天候とが一致するか否かが判断される。また、天候情報は、上記センターから受信した情報、又は、車車間通信、路車間通信等によって得られた情報、自車両に設けられた雨滴検出センサ等に基づき判断される。

ステップＳ２１１において、例えば第１の推奨経路及び第２の推奨経路が分岐する地点付近における現在の天候が「雨」や「雪」であると判断されると（ステップＳ２１１：ＮＯ）、第１の推奨経路の予測誤差範囲は変化し、その到着時刻は遅くなる傾向にある。従って、第２の推奨経路を案内することのメリットが相対的に高められるため、第１の推奨経路及び第２の推奨経路に関する情報が出力される（ステップＳ２０４）。

一方、例えば第１の推奨経路及び第２の推奨経路が分岐する地点付近における現在の天候が「晴れ」であると判断されると（ステップＳ２１１：ＹＥＳ）には、第１の推奨経路に関する情報が出力される（ステップＳ２０３）。即ち、第１の推奨経路及び第２の推奨経路が分岐する地点付近における現在の天候が、第１の推奨経路における円滑な走行を妨げない天候のときには、車両が円滑に目的地に到達できる可能性が大きい。また第１の推奨経路の予測誤差範囲が、予め天候による到着時刻の遅れを誤差として含んでいる場合には、予測誤差範囲が縮小される。このため第１の推奨経路を案内することのメリットが相対的に高められるため、第２の推奨経路に関する情報の出力を停止する。

以上説明したように、本実施の形態にかかる移動案内装置及び移動案内方法によれば、前記（１）〜（６）の効果が得られるとともに、さらに以下の効果が得られるようになる。

（１４）第１の推奨経路の予測誤差範囲の算出に、走行環境要因に関するパラメータであって、他車両が第１の推奨経路を走行したときの天候に関する情報が用いられた。このため、第１の推奨経路沿いの環境の状況に合致した情報の提示が行われる。

（第１０の実施の形態）
次に、本発明にかかる移動案内装置及び移動案内方法の第１０の実施の形態を、第１の実施の形態との相違点を中心に、図１５を参照して説明する。なお、本実施の形態にかかる移動案内装置及び移動案内方法も、その基本的な構成は第１の実施の形態と同等であり、図１５においても第１の実施の形態と実質的に同一の要素にはそれぞれ同一の符号を付して示し、重複する説明は割愛する。

なお、本実施の形態では、目的地への到着時刻又は移動時間に関するユーザの要望は「可能な限り早く到着」であるとする。また、情報端末１００は、到着予測時刻及び移動予測時間のうち、到着予測時刻のみを案内するものとする。

本実施の形態では、第１の推奨経路の予測誤差範囲における変化の有無を判断するための情報として、車両要因に関するパラメータが用いられる。自車両に関する情報は、予め情報端末１００や上記センターに登録されている。

図１５を参照して、第１の推奨経路の予測誤差範囲と第２の推奨経路の予測誤差範囲との関係が、上記のパターン２に該当する場合の出力制御処理（図６におけるステップＳ１０４）について説明する。ステップＳ２１２において、予測値出力部１３０の有するデータベースに登録された集合知データに基づいて、第１の推奨経路の予測誤差範囲が、車両要因と相関性があるか否かが判断される。

車両要因に関するパラメータとしては、例えば車種を用いることができる。集合知データの分布では、例えば小型車である場合、第１の推奨経路における目的地までの到着時刻が早くなる傾向にあり、大型車である場合、到着時刻が遅くなる傾向にある。

また車両要因に関するパラメータとしては、タイヤの種類を用いることができる。集合知データの分布では、例えばオフロード用のタイヤが装着されている場合、第１の推奨経路における目的地までの到着時刻が早くなる傾向にあり、通常走行用のタイヤが装着されている場合、到着時刻が遅くなる傾向にある。

さらに車両要因に関するパラメータとしては、牽引車両であるか否かの情報を用いることができる。集合知データの分布では、例えば牽引車でない場合、第１の推奨経路における目的地までの到着時刻が早くなる傾向にあり、牽引車である場合、到着時刻が遅くなる傾向にある。

ステップＳ２１２において、第１の推奨経路の到着時刻が、車両要因に関するパラメータに相関性がないと判断されたとき（ステップＳ２１２：ＮＯ）、第１の推奨経路及び第２の推奨経路に関する情報が出力される（ステップＳ２０４）。

第１の推奨経路の到着時刻が、車両要因に関するパラメータに相関性があると判断されると（ステップＳ２１２：ＹＥＳ）、車両要因に関するパラメータのうち、目的地への到着時刻に関するユーザの要望と一致する項目と、今回の状況の一致度が高いか否かが判断される（ステップＳ２１３）。例えば目的地に早く到着する傾向にある項目が、「小型車」である場合、自車両の車種が「小型車」と一致するか否かが判断される。目的地に早く到着する傾向にある項目が、「オフロードタイヤ」である場合、自車両のタイヤが「オフロードタイヤ」と一致するか否かが判断される。目的地に早く到着する傾向にある項目が、「牽引無し」である場合、自車両が「牽引無し」と一致するか否かが判断される。

ステップＳ２１３において、ユーザの要望と一致する項目と自車両との一致度が低いと判断されると（ステップＳ２１３：ＮＯ）、第１の推奨経路の到着時刻が遅くなる傾向になる。従って、第２の推奨経路を案内することのメリットが相対的に高められる。このため、第１の推奨経路及び第２の推奨経路に関する情報が出力される（ステップＳ２０４）。

一方、ユーザの要望と一致する項目と自車両の車両要因との一致度が高いと判断されると（ステップＳ２１３：ＹＥＳ）、第１の推奨経路に関する情報が出力される（ステップＳ２０３）。即ち、例えば自車両の車種が「小型車」である場合は、第１の推奨経路を走行したとき車両が円滑に目的地に到達できる可能性が大きい。また自車両のタイヤが「オフロードタイヤ」である場合には、第１の推奨経路を走行したとき車両が円滑に目的地に到達できる可能性が大きい。自車両が「牽引無し」である場合は、第１の推奨経路を走行したとき車両が円滑に目的地に到達できる可能性が大きい。このため、第１の推奨経路の予測誤差範囲が、予め車両要因による到着時刻の遅れを誤差として含んでいる場合には、予測誤差範囲が縮小される。このため第１の推奨経路を案内することのメリットが相対的に高められるため、第２の推奨経路に関する情報の出力を停止する。

以上説明したように、本実施の形態にかかる移動案内装置及び移動案内方法によれば、前記（１）〜（６）の効果が得られるとともに、さらに以下の効果が得られるようになる。

（１５）第１の推奨経路の予測誤差範囲の算出に、車両要因に関するパラメータが用いられた。このため、第１の推奨経路及び第２の推奨経路が分岐する地点について、自車両の状況に合致した情報の提示が行われる。

（第１１の実施の形態）
次に、本発明にかかる移動案内装置及び移動案内方法の第１１の実施の形態を、第１の実施の形態との相違点を中心に、図１６を参照して説明する。なお、本実施の形態にかかる移動案内装置及び移動案内方法も、その基本的な構成は第１の実施の形態と同等であり、図１６においても第１の実施の形態と実質的に同一の要素にはそれぞれ同一の符号を付して示し、重複する説明は割愛する。

なお、本実施の形態では、目的地への到着時刻又は移動時間に関するユーザの要望は「可能な限り早く到着」であるとする。また、情報端末１００は、到着予測時刻及び移動予測時間のうち、到着予測時刻のみを案内するものとする。

本実施の形態では、第１の推奨経路の予測誤差範囲における変化の有無を判断するための情報として、ドライバ要因に関するパラメータが用いられる。
図１６を参照して、第１の推奨経路の予測誤差範囲と第２の推奨経路の予測誤差範囲との関係が、上記のパターン２に該当する場合の出力制御処理（図６におけるステップＳ１０４）について説明する。ステップＳ２１４において、予測値出力部１３０の有するデータベースに登録された集合知データに基づいて、第１の推奨経路の予測誤差範囲が、ドライバ要因と相関性があるか否かが判断される。自車両のドライバに関する情報は、予め情報端末１００や上記センターに登録されている。

ドライバ要因に関するパラメータとしては、例えば運転スキルを用いることができる。集合知データの分布では、例えば運転スキルが「高」である場合、第１の推奨経路における目的地への到着時刻が早くなる傾向にあり、運転スキルが「低」である場合、到着時刻が遅くなる傾向にある。

またドライバ要因に関するパラメータとしては、走行頻度を用いることができる。集合知データの分布では、例えば第１の推奨経路の走行頻度が「多い」場合、第１の推奨経路における目的地への到着時刻が早くなる傾向にあり、走行頻度が「少ない」場合、到着時刻が遅くなる傾向にある。

さらにドライバ要因に関するパラメータとしては、ドライバの出身地又は居住地を用いることができる。集合知データの分布では、例えば第１推奨経路がドライバの出身地又は居住地を含む場合、第１推奨経路における目的地への到着時刻が早くなる傾向にあり、第１推奨経路がドライバの出身地又は居住地を含まない場合、到着時刻が遅くなる傾向にある。

さらにドライバ要因に関するパラメータとしては、ドライバの年齢を用いることができる。集合知データの分布では、例えばドライバの年齢が「中」である場合、第１推奨経路における目的地への到着時刻が早くなる傾向にあり、ドライバの年齢が「高」である場合、到着時刻が遅くなる傾向にある。

ステップＳ２１４において、第１の推奨経路の到着時刻が、ドライバ要因に関するパラメータに相関性が無いと判断されたとき（ステップＳ２１４：ＮＯ）、第１の推奨経路及び第２の推奨経路に関する情報が出力される（ステップＳ２０４）。

第１の推奨経路の到着時刻が、ドライバ要因に関するパラメータに相関性があると判断されると（ステップＳ２１４：ＹＥＳ）、ドライバ要因に関するパラメータのうち、目的地への到着時刻に関するユーザの要望と一致する項目と、今回の状況の一致度が高いか否かが判断される（ステップＳ２１５）。例えば目的地に早く到着する傾向にある項目が「運転スキル：高い」である場合、自車両のドライバの運転スキルが「高」であるか否かが判断される。目的地に早く到着する傾向にある項目が「走行頻度：多い」である場合、自車両のドライバの第１の推奨経路における走行頻度が「多」であるか否かが判断される。目的地に早く到着する傾向にある項目が第１の推奨経路が「ドライバの出身地又は居住地」を含む場合、第１の推奨経路がドライバの出身地又は居住地を含むか否かが判断される。目的地に早く到着する傾向にある項目が「年齢：中」である場合、自車両のドライバの年齢が「中」であるか否かが判断される。

ステップＳ２１５において、目的地への到着時刻に関するユーザの要望と一致する項目と、自車両のドライバのパラメータとの一致度が低いと判断されると（ステップＳ２１５：ＮＯ）、第１の推奨経路の到着時刻が遅くなる傾向になる。従って、第２の推奨経路を案内することのメリットが相対的に高められる。このため、第１の推奨経路及び第２の推奨経路に関する情報が出力される（ステップＳ２０４）。

一方、ステップＳ２１５において、ユーザの要望と一致する項目と、自車両のドライバのパラメータとの一致度が高いと判断されると（ステップＳ２１５：ＹＥＳ）、第１の推奨経路に関する情報が出力される（ステップＳ２０３）。即ち、例えば自車両のドライバが「運転スキル：高」である場合は、第１の推奨経路を走行したとき車両が円滑に目的地に到達できる可能性が大きい。また自車両のドライバが第１の推奨経路に関して「走行頻度：多い」である場合には、第１の推奨経路を走行したとき車両が円滑に目的地に到達できる可能性が大きい。自車両のドライバの「出身地又は居住地」が第１の推奨経路に含まれる場合は、第１の推奨経路を走行したとき車両が円滑に目的地に到達できる可能性が大きい。自車両のドライバが「年齢：中」である場合は、第１の推奨経路を走行したとき車両が円滑に目的地に到達できる可能性が大きい。また第１の推奨経路の予測誤差範囲が、予めドライバ要因による到着時刻の遅れを誤差として含んでいる場合には、予測誤差範囲が縮小される。このため第１の推奨経路を案内することのメリットが相対的に高められるため、第２の推奨経路に関する情報の出力を停止する。

以上説明したように、本実施の形態にかかる移動案内装置及び移動案内方法によれば、前記（１）〜（６）の効果が得られるとともに、さらに以下の効果が得られるようになる。

（１６）第１の推奨経路の予測誤差範囲の算出に、自車両のドライバ要因が用いられた。このため、第１の推奨経路及び第２の推奨経路が分岐する地点について、自車両の状況に合致した情報の提示が行われる。

（他の実施の形態）
なお、上記各実施の形態は、以下のような形態をもって実施することもできる。
・第１の実施の形態では、第１の推奨経路の予測誤差範囲を再計算した結果、当該予測誤差範囲が変化する場合、第１の推奨経路の予測誤差範囲を変化させた状態で出力したが、変化させずに予測誤差範囲の幅を保持したまま出力してもよい。即ち、第１の実施の形態では、第１の推奨経路の予測誤差範囲の再計算は、第２の推奨経路に関する情報の出力の可否を判断することを主眼としているため、予測誤差範囲が変化したとしても必ずしも変化した状態で出力する必要はない。

・上記各実施の形態では、第１の推奨経路は、ユーザが設定した目的地及び探索条件に基づき探索された経路としたが、探索条件は、ユーザが設定したものでなく、移動案内装置に予め設定された条件、移動案内装置が最適化又は選択した条件などを用いてもよい。さらに第１の推奨経路は、時間優先、距離優先、コスト優先、道路種別優先等、異なる条件で探索された経路のうち、時間、距離、コスト等の各項目のうち複数を総合的に評価して選定された経路であってもよい。

・上記各実施の形態では、予測値出力部１３０がユーザの要望を推定するようにしたが、ユーザの要望は、入力部１０３のユーザの操作に基づき、予測値出力部１３０に入力されてもよい。

・上記第２の実施の形態において、ユーザとの一致度が高い集合知データが存在しないときには、第２の推奨経路に関する情報の出力が制限されてもよい。
・上記第２の形態において、予測値出力部１３０は、予測誤差範囲の算出が複数種の移動体の移動パターン（集合知データ）に基づき算出されたものであるとき、算出に用いられた移動パターンと、予測誤差範囲の出力対象とする移動体の移動パターンとの乖離が所定以上であるとき、該乖離が所定以上と判定した予測誤差範囲の出力を制限してもよい。これによれば、予測誤差範囲の算出が複数種の移動体の移動パターンに基づき算出されたものであるとき、算出に用いられた移動パターンと、予測誤差範囲の出力対象とする移動体の移動パターンとの乖離が所定以上であるとき、該乖離が所定以上と判定した予測誤差範囲の出力が制限される。つまり、いわゆる集合知として用いられる複数種の移動体の移動パターンがユーザの特性に合致しないときには、たとえこの集合知に基づき算出される到着時刻、到着時刻、及びそれらの予測誤差範囲も、このユーザによる移動の到着時刻や到着時刻とは異なるものとなる可能性が高い。しかし、これによれば、算出に用いられた移動パターンと、予測誤差範囲の出力対象とする移動体の移動パターンとの乖離が所定以上であるときには、該乖離が所定以上と判定した予測誤差範囲の出力が制限されることで、ユーザの特性に合致しない要素に基づき生成された情報が制限される。換言すれば、ユーザの特性に合致する要素に基づき生成された情報のみがユーザに提示される。

・第２の実施の形態において、集合知分析及び個人適応分析を、第２の推奨経路の予測誤差範囲に対して行った上で、第１の推奨経路の予測誤差範囲にも行ったが、それらの分析を、第２の推奨経路のみに対して行ってもよいし、第１の推奨経路のみに対して行ってもよい。また、上記パターン２に該当するときのみ、集合知分析及び個人適応分析を第１の推奨経路の予測誤差範囲に対して行ったが、他のパターンにおいても第１の推奨経路の予測誤差範囲に対して集合知分析及び個人適応分析を行ってもよい。又は、パターンを判断することなく、第１の推奨経路の予測誤差範囲に対して集合知分析及び個人適応分析を行ってもよい。また、第２の推奨経路の予測誤差範囲が再計算された結果、予測誤差範囲の幅が変化した場合には、その予測誤差範囲が第１の推奨経路の予測誤差範囲よりも小さいことを条件に、その変化した予測誤差範囲を表示装置２２０、及び音声装置２１０の少なくとも一方に出力してもよい。また、第２の推奨経路の予測誤差範囲が変化した場合に、推定されるユーザの要望に一致することを条件に、第２の推奨経路の予測誤差範囲を出力してもよい。

・第２の実施の形態では、第２の推奨経路の予測誤差範囲についても、第１の推奨経路の予測誤差範囲の分析と同様の分析を行ってもよい。
・上記第３〜第１１の実施の形態では、各実施の形態の一つのパラメータに基づき、第２の推奨経路に関する情報の可否を判断するようにしたが、第２の実施の形態のように、第３〜第１１実施の形態の各パラメータのうち複数を用いて、ユーザの要望との一致度を総合的に判断してもよい。

・上記第３〜第１１の実施の形態では、目的地への到着時刻に関するユーザの要望が、「可能な限り早く到着」であるとしたが、ユーザの要望は、「可能な限り遅く到着」でもよく、「早くも遅くもないタイミングで到着」でもよい。なお、ユーザの要望が、「早くも遅くもないタイミングで到着」である場合であって、各予測誤差範囲の関係がパターン２に該当するときは、相関性のある情報（集合知データ）と個人データとを比較することなく、第１及び第２の推奨経路に関する情報が出力されてもよい。

・上記各実施形態では、第２の演算部１２０は、交差点や分岐点から所定距離手前に車両が到達する都度、交通情報を新たに取得し、取得された交通情報等に基づき、車両の現在地から目的地までの経路を、第１の推奨経路とは異なる条件で探索したが、これ以外のタイミングで探索してもよい。例えば第２の演算部１２０は、目的地が設定された出発地において、第１の演算部１１０とは異なる条件で経路を探索し、その経路に関する情報を記憶しておいてもよい。

・上記各実施の形態では、ユーザの要望を、「可能な限り早く到着」、「早すぎず遅すぎないタイミングで到着」、「可能な限り遅く到着」の３つに分けたが、「可能な限り早く到着」にしてもよい。また、例えば「可能な限り早く到着」、「可能な限り遅く到着」の２つに分けてもよい。さらに、ユーザの要望を、例えば「到着希望時刻に対して３０分以内の早めの到着」、「到着希望時刻に対して前後１０分の到着」等を加えた、３つ以上の複数のパターンに分けてもよい。この場合、例えば第１の推奨経路の予測誤差範囲に、第２の推奨経路の予測誤差範囲が包含されるときに、上述した第２の推奨経路に関する情報の出力の可否を、ユーザの要望との一致度に基づき判断するようにしてもよい。

・上記各実施の形態では、第１の推奨経路の予測誤差範囲と相関性のある情報がないと判断された場合に（例えば図７のステップＳ２０１：ＮＯ）、第１の推奨経路及び第２の推奨経路に関する情報を出力した。これ以外に、第１の推奨経路の予測誤差範囲と相関性のある情報がないと判断された場合に、第１の推奨経路のみに関する情報を出力してもよい。この場合には、ユーザに提供される情報量が低減されることにより、情報量が多いことに対して煩わしさを感じやすいユーザにとっては、メリットが高まる。

・上記各実施の形態では、第１の推奨経路の予測誤差範囲及び第２の推奨経路の予測誤差範囲が上記パターン２に該当するときであって、到着時刻に関するユーザの要望が「早すぎず遅すぎないタイミングで到着」である場合に、第２の推奨経路に関する情報が出力された。これ以外の態様として、各予測誤差範囲の関係が上記パターン２に該当するときであって、到着時刻に関するユーザの要望が「早すぎず遅すぎないタイミングで到着」である場合、到着時刻に関するユーザの要望以外の所定の条件が成立する場合に、第２の推奨経路に関する情報を出力してもよい。この所定の条件としては、例えば、経路全体の移動距離、経路を通過する際に要するコスト（費用）、経路を走行する際に要する燃料消費量等や、到着時刻に関する要望以外のユーザの要望を用いることができる。

・上記各実施の形態では、第１の推奨経路及び第２の推奨経路が分岐する地点について、第１の推奨経路の予測誤差範囲が再計算された後、第２の推奨経路の予測誤差範囲が、再計算された第１の推奨経路の予測誤差範囲よりも小さいか否かに基づいて、第２の推奨経路の予測誤差範囲の出力の可否を判断するようにしてもよい。

・上記各実施の形態において、第１の推奨経路の予測誤差範囲、又は第２の推奨経路の予測誤差範囲を算出した結果、ユーザの到着希望時刻に対して不利な場合は、該当する推奨経路の案内を行わなくてもよい。また、算出された予測誤差範囲がユーザの到着希望時刻に対して不利な場合は、該当する推奨経路の予測誤差範囲の出力を行わなくてもよい。なお、ユーザの到着希望時刻に対して不利な場合とは、予測誤差範囲の最遅時刻が到着希望時刻よりも遅くなること、予測誤差範囲の最も早い時刻が到着希望時刻よりも遅くなること、又はその差が予め設定された時間以下となることである。

・上記各実施の形態において、第１の演算部１１０もしくは第２の演算部１２０は、予測誤差範囲の出力対象とする自車両の移動履歴に基づき、予測誤差範囲を算出してもよい。この場合、自車両は走行した経路の情報と、移動時間とを関連付けてデータベースに蓄積する。

・上記各実施の形態において、第２の演算部１２０が算出した予測誤差範囲が第１の演算部１１０が算出した予測誤差範囲よりも小さいとき、第２の演算部１２０が算出した第２の到着予測時刻の予測誤差範囲及び第２の移動予測時間の予測誤差範囲の少なくとも一方の出力を行う制御が行われてもよい。この出力制御を通じて、例えば第２の推奨経路に関する情報の精度が相対的に高いときには、上記第１の推奨経路とは別のさらなる案内としての第２の推奨経路に関する情報が出力される。よって、精度が相対的に低い第１の推奨経路に関する情報は、第２の推奨経路に関する情報の存在によって出力する必要性が低下したとして、出力そのものが行われない。これにより、ユーザは相対的に精度の高い情報の確認をより容易に行うことが可能となる。

・上記各実施の形態においては、目的地への到着時刻に関するユーザの要望に沿った経路を案内することとしたが、これ以外のユーザの要望との一致度に基づき、経路の案内の可否を判断してもよい。例えば、燃料を補給しなくても良い経路、ユーザの嗜好にあった経路を案内すること等を目的としてもよい。

・上記各実施形態では、第１の推奨経路の予測誤差範囲及び第２の推奨経路の予測誤差範囲の関係が、上記パターン２に該当するときに、第１の推奨経路の予測誤差範囲を算出したが、上記パターン１，３に該当するときに、第１の推奨経路の予測誤差範囲を算出してもよい。そして、第１の推奨経路の予測誤差範囲が変化するとき、変化させた状態で、予測誤差範囲を、表示装置２２０の表示画面に表示してもよい。

・上記各実施の形態において、図１７に示すように、情報端末１００の第１の演算部１１０、第２の演算部１２０、及び予測値出力部１３０の少なくとも１つが、情報端末１００や車両２００と通信可能なセンターＣに設けられてもよい。例えばこの場合には、出発地Ｐ１の位置、及び目的地Ｐ３の位置は、情報端末１００から送信される。これによれば、情報端末１００は、センターＣで演算された情報や、出力の要否が判定された情報を表示するだけでよく、処理負荷の軽減が図られる。

・上記各実施の形態において、第１及び第２の各推奨経路に関する情報の出力は、音声のみ、もしくは画像のみのいずれであってもよい。
・上記各実施の形態において、移動体とは車両ではなく、情報端末１００を利用するユーザであってもよい。これによれば、ユーザの歩行時や自転車等での移動時にも、上記案内が可能となる。

・上記各実施の形態において、主に、推奨経路と、その到着予測時刻の予測誤差範囲とに関する情報とが出力され、ユーザに案内された。これに限らず、推奨経路と、移動予測時間の予測誤差範囲とに関する情報とが出力され、ユーザに案内されてもよい。同様に、推奨経路、到着予測時刻の予測誤差範囲、及び移動予測時間の予測誤差範囲の３つに関する情報が出力され、ユーザに案内されてもよい。また、推奨経路の案内が出力されず、到着予測時刻の予測誤差範囲、及び移動予測時間の予測誤差範囲の少なくとも一方が出力されてもよい。

・上記各実施の形態において、第２の推奨経路とは２以上の経路であってもよい。そして、２以上の第２の推奨経路毎に、経路の案内や予測誤差範囲の出力が行われてもよい。

１００…移動案内装置としての情報端末、１０１…通信部、１０２…データベース、１０３…入力部、１１０…第１の演算部、１２０…第２の演算部、１３０…予測値出力部、２１０…音声装置、２２０…表示装置。

Claims (10)

1. 目的地に移動体が到着する到着予測時刻、及び目的地に移動体が到着するまでに要する移動予測時間の少なくとも一つを案内する移動案内装置であって、
   前記目的地までの第１の経路について、到着予測時刻の予測誤差範囲、及び、移動予測時間の予測誤差範囲の少なくとも１つを算出する第１の演算部と、
   前記目的地までの経路であって前記第１の経路とは異なる第２の経路について、到着予測時刻の予測誤差範囲、及び、移動予測時間の予測誤差範囲の少なくとも１つを、前記第１の経路及び前記第２の経路が分岐する地点について算出する第２の演算部と、
   前記第１の経路の予測誤差範囲、及び前記第２の経路の予測誤差範囲の少なくとも一方を出力する予測値出力部と、を備え、
   前記第１の演算部及び前記第２の演算部の少なくとも一方は、前記第１の経路と前記第２の経路が分岐する地点について、予測誤差範囲についての相関性のある情報に基づき当該予測誤差範囲を算出し、前記予測値出力部は、基準となる予測誤差範囲に対して前記算出した予測誤差範囲が変化するか否かに基づいて、前記第１の経路の予測誤差範囲及び前記第２の経路の予測誤差範囲の出力の態様を判断することを特徴とする移動案内装置。
2. 前記予測値出力部は、前記第２の経路の予測誤差範囲が、前記第１の経路の予測誤差範囲よりも小さい場合に、前記第１の経路の予測誤差範囲について、前記第１の経路の予測誤差範囲と前記相関性のある情報に基づき当該予測誤差範囲が変化するか否かを判断し、前記第１の経路の予測誤差範囲が変化するとき、当該予測誤差範囲が変化する方向と推定されるユーザの要望との一致度に基づき、前記第２の経路に関する情報の出力を制限する請求項１に記載の移動案内装置。
3. 前記予測値出力部は、前記第１の経路の予測誤差範囲を、第１の範囲で出力した後、前記第１の経路と前記第２の経路が分岐する地点について、前記第１の経路の予測誤差範囲と相関性のある情報として、前記予測誤差範囲を縮小しうる情報を取得し、当該予測誤差範囲が縮小された場合に、前記第１の範囲よりも縮小された予測誤差範囲を出力装置に出力する請求項１又は２に記載の移動案内装置。
4. 前記予測値出力部は、前記予測誤差範囲に相関性のある情報として、複数の移動体の移動履歴が特徴量の別に登録された集合知データを取得し、当該集合知データと前記予測誤差範囲を出力するときの状況との一致度を評価し、その評価した一致度に基づき前記予測誤差範囲が変化するか否かを判断する請求項１〜３のいずれか１項に記載の移動案内装置。
5. 前記予測値出力部は、前記予測誤差範囲の算出が複数種の移動体の移動パターンに基づき算出されたものであるとき、算出に用いられた移動パターンと、予測誤差範囲の出力対象とする移動体の移動パターンとの乖離が所定以上であるとき、該乖離が所定以上と判定した予測誤差範囲の出力を制限する
   請求項４に記載の移動案内装置。
6. 前記予測値出力部は、前記集合知データと、前記予測誤差範囲の出力対象となる今回の状況との一致度を、前記移動体に関する要因、及び前記移動体のユーザに関する要因、及び前記移動体の移動環境に関する要因のうち少なくとも一つについて評価する
   請求項４又は５に記載の移動案内装置。
7. 前記予測誤差範囲の演算に用いられる所定の地点が、交差点もしくは分岐点を単位とするものであり、
   前記予測値出力部は、所定の地点から所定距離手前の位置に前記移動体が到達する都度、前記予測誤差範囲の出力を行う
   請求項１〜６のいずれか１項に記載の移動案内装置。
8. 前記予測値出力部は、目的地までの経路として設定された第１の経路と、当該第１の経路とは異なる第２の経路とがある場合に、前記第１の経路の予測誤差範囲及び前記第２の経路の予測誤差範囲の出力として、
   ａ：全ての予測誤差範囲が予め設定された範囲以上であるときに出力「無」とする制御、及び
   ｂ：前記第１の経路について算出された予測誤差範囲が前記第２の経路について算出された予測誤差範囲よりも小さいとき、前記第１の経路の予測誤差範囲のみの出力を行う制御、及び
   ｃ：前記第２の経路について算出された予測誤差範囲が前記第１の経路について算出された予測誤差範囲よりも小さいとき、前記第２の経路の予測誤差範囲のみの出力を行う制御、及び
   ｄ：前記第２の経路について算出された予測誤差範囲が前記第１の経路について算出された予測誤差範囲よりも小さいとき、前記第１の経路の予測誤差範囲と、前記第２の経路の予測誤差範囲との出力を同時に行う制御
   のいずれか１つの制御を行う
   請求項１〜６のいずれか１項に記載の移動案内装置。
9. 前記到着予測時刻の予測誤差範囲のうち最も遅い到着予測時刻が、ユーザの目的とする到着時刻よりも遅い場合、当該予測誤差範囲を有する経路に関する出力を停止する請求項１〜７のいずれか１項に記載の移動案内装置。
10. 目的地に移動体が到着する到着予測時刻、及び目的地に移動体が到着するまでに要する移動予測時間の少なくとも一つを案内する移動案内方法であって、
    前記目的地までの第１の経路について、到着予測時刻の予測誤差範囲、及び、移動予測時間の予測誤差範囲の少なくとも１つを算出するステップと、
    前記目的地までの経路であって前記第１の経路とは異なる第２の経路について、到着予測時刻の予測誤差範囲、及び、移動予測時間の予測誤差範囲の少なくとも１つを、前記第１の経路及び前記第２の経路が分岐する地点について算出するステップと、
    前記第１の経路と前記第２の経路が分岐する地点について、前記第１の経路の予測誤差範囲、及び前記第２の経路の予測誤差範囲のうち少なくとも一方と相関性のある情報を取得し、前記相関性のある情報に基づき前記予測誤差範囲が変化するか否かに基づいて、前記第１の経路の予測誤差範囲及び前記第２の経路の予測誤差範囲の出力の態様を判断するステップと、を有することを特徴とする移動案内方法。

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