JP2016038743A - ナビゲーションシステムにおけるエリア属性推定装置及びエリア属性推定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】車両の移動履歴に基づいて、自宅が属するエリアや目的地が属するエリアといったエリアの属性情報を推定可能とする。【解決手段】車両の位置を示す位置情報を取得し、前記車両が移動する地域を複数のエリアに区画し、前記位置情報に基づいて前記車両が位置するエリアを判定し、前記車両の移動に伴う前記車両が位置するエリアの遷移を表す移動履歴情報を保持し、前記移動履歴情報に基づいて、前記エリア毎の訪問頻度及び到着時刻のばらつきを求め、前記訪問頻度が閾値以上であって、前記到着時刻のばらつきが最も大きい前記エリアを目的地が属するエリアと推定し、前記到着時刻のばらつきが最も小さい前記エリアを自宅が属するエリアと推定する。【選択図】図１

Description

本発明は、エリア属性を推定する技術に関する。

従来、ナビゲーションシステム等の車載システムにおいて、移動履歴からユーザの自宅や勤務先といった特定エリアの属性情報を推定する技術が提案されている（例えば、特許文献１）。

特開２０１４−３４３７４号公報 特開２００９−３６５９４号公報

従来、ユーザの自宅や勤務先の位置を推定する場合、例えば、平日の夜間に駐車される頻度が高い地点を自宅と推定し、平日の昼間に毎日出掛ける先の地点を通勤先と推定する。

しかし、この推定手法は、ユーザが平日の昼間に仕事に出かけることを前提としており、限られたライフスタイルの場合にしか適用できなかった。

そこで、本発明は、車両の移動履歴に基づいて、自宅が属するエリアや目的地が属するエリアといった属性情報を推定可能とすることを目的とする。

本発明に係るエリア属性推定装置は、
車両の位置を示す位置情報を取得する位置情報取得部と、
前記車両が移動する地域を複数のエリアに区画し、前記位置情報に基づいて前記車両が位置するエリアを判定し、前記車両の移動に伴う前記車両が位置するエリアの遷移を表す移動履歴情報を保持する履歴記憶部と、
前記移動履歴情報に基づいて、前記エリア毎の訪問頻度及び到着時刻のばらつきを求め、前記訪問頻度が閾値以上であって前記到着時刻のばらつきが最も大きい前記エリアを自宅が属するエリアと推定する推定部と、
を有する。

前記エリア属性推定装置にて前記推定部は、前記訪問頻度が閾値以上であって前記到着時刻のばらつきが最も小さい前記エリアを目的地が属するエリアと推定しても良い。

前記エリア属性推定装置は、前記車両の乗車頻度を求め、前記乗車頻度が閾値以上の場合に、前記目的地が属するエリアの推定及び前記自宅が属するエリアの推定を行い、前記乗車頻度が閾値未満の場合に、前記目的地が属するエリアの推定を行わずに前記自宅が属するエリアの推定を行っても良い。

前記エリア属性推定装置は、前記訪問頻度が閾値未満の場合、前記推定部が前記エリアの推定を行わずに、前回の推定結果を維持しても良い。

前記エリア属性推定装置は、前記推定部が、前記移動履歴情報に基づいて、前記エリア毎の滞在時間を求め、前記訪問頻度が閾値以上であることに加えて、前記滞在時間が閾値以上の場合に、前記推定を行っても良い。

前記エリア属性推定装置は、前記推定部が、前記滞在時間を求める際、前記推定の為の位置情報を取得する期間を観測期間とし、前記観測期間中に前記エリアを訪れた日の１日あたりの滞在時間を第一の滞在時間として求め、前記観測期間の１日あたりの滞在時間を第二の滞在時間として求め、前記第一の滞在時間及び第二の滞在時間にそれぞれ閾値を設け、前記第一の滞在時間及び第二の滞在時間がそれぞれの閾値以上の場合に前記推定を行っても良い。

また、本発明に係るエリア属性推定方法は、
車両の位置を示す位置情報を取得するステップと、
前記車両が移動する地域を複数のエリアに区画し、前記位置情報に基づいて前記車両が位置するエリアを判定し、前記車両の移動に伴う前記車両が位置するエリアの遷移を表す移動履歴情報を保持するステップと、
前記移動履歴情報に基づいて、前記エリア毎の訪問頻度及び到着時刻のばらつきを求め、前記訪問頻度が閾値以上であって、前記到着時刻のばらつきが最も大きい前記エリアを自宅が属するエリアと推定するステップと、
をコンピュータが実行するエリア属性推定方法。

前記エリア属性推定方法は、前記訪問頻度が閾値以上であって前記到着時刻のばらつきが最も小さい前記エリアを目的地が属するエリアと推定しても良い。

前記エリア属性推定方法は、前記車両の乗車頻度を求め、前記乗車頻度が閾値以上の場合に、前記目的地が属するエリアの推定及び前記自宅が属するエリアの推定を行い、前記乗車頻度が閾値未満の場合に、前記目的地が属するエリアの推定を行わずに前記自宅が属するエリアの推定を行っても良い。

前記エリア属性推定方法は、前記訪問頻度が閾値未満の場合、前記エリアの推定を行わずに、前回の推定結果を維持しても良い。

前記エリア属性推定方法は、前記移動履歴情報に基づいて、前記エリア毎の滞在時間を求め、前記訪問頻度が閾値以上であることに加えて、前記滞在時間が閾値以上の場合に、前記推定を行っても良い。

前記エリア属性推定方法は、前記滞在時間を求める際、前記推定の為の位置情報を取得する期間を観測期間とし、前記観測期間中に前記エリアを訪れた日の１日あたりの滞在時間を第一の滞在時間として求め、前記観測期間の１日あたりの滞在時間を第二の滞在時間として求め、前記第一の滞在時間及び第二の滞在時間にそれぞれ閾値を設け、前記第一の滞在時間及び第二の滞在時間がそれぞれの閾値以上の場合に前記推定を行っても良い。

なお、課題を解決するための手段に記載の内容は、本発明の課題や技術的思想を逸脱しない範囲で可能な限り組み合わせることができる。課題を解決するための手段の内容は、コンピュータ等の装置若しくは複数の装置を含むシステム、コンピュータが実行する方法、又はコンピュータに実行させるプログラムとして提供することができる。また、プログラムを保持する記録媒体を提供するようにしてもよい。

本発明によれば、車両の移動履歴に基づいて、自宅が属するエリアや目的地が属するエリアといった属性情報を推定することができる。

図１は、エリア属性推定装置の機能ブロック図である。 図２は、地域メッシュの説明図である。 図３は、履歴記憶部が保持する移動履歴情報の一例を示す図である。 図４は、推定部が移動履歴情報に基づいて求める特徴量の一例を示す図である。 図５は、特徴量を求める際の観測日の説明図である。 図６は、到着時刻情報量の算出例を示す図である。 図７は、コンピュータの一例を示す装置構成図である。 図８は、移動履歴を記憶する処理の一例を示す図である。 図９は、推定処理の一例を示す図である。 図１０は、自宅・勤務先エリア推定処理の一例を示す図である。 図１１は、自宅エリア推定処理の一例を示す図である。

以下、本発明の実施形態について、図面を用いて説明する。なお、下記の実施形態は本発明の例示であり、本発明は、下記の構成には限定されない。
＜機能説明＞
図１は、本実施形態に係るエリア属性推定装置の機能ブロック図である。本実施形態のエリア属性推定装置は、自動車（乗用車、トラック、自動二輪車等）、原動機付き自転車、軽車両等の車両に搭載される装置（車載装置）であり、位置情報取得部１１や、履歴記憶部１２、推定部１３を有する。

位置情報取得部１１は、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機等の位置情報を
取得可能なセンサであり、エリア属性推定装置１が搭載された車両の位置情報を複数のＧＰＳ衛星から受信した信号に基づいて取得する。また、位置情報取得部１１は、ＧＰＳだけでなく、加速度センサによる自律航法によって位置を取得しても良い。

履歴記憶部１２は、車両が移動する地域を複数のエリアに区画し、位置情報に基づいて車両が位置するエリアを判定し、前記車両の移動に伴う前記車両が位置するエリアの遷移を表す移動履歴情報を保持する。

推定部１３は、移動履歴情報に基づいて、エリア毎の訪問頻度及び到着時刻のばらつきを求め、訪問頻度が閾値以上のエリアのうち、到着時刻のばらつきが最も大きいエリアを自宅が属するエリア（自宅エリア）と推定する。また推定部１３は、訪問頻度が閾値以上のエリアのうち、到着時刻のばらつきが最も小さいエリアを目的地が属するエリアと推定する。本例の目的地とは、ユーザ（運転者）が前記車両で習慣的に訪問する場所であり、例えばユーザの勤務先である。当該目的地は、ユーザが経営する店舗や会社の業務に従事する従業地であっても良い。更に、サークル活動やボランティア活動を行う場所、通学先、通院先等であっても良い。本願では、これらのユーザが習慣的に通う目的地を便宜上勤務先とも称し、当該目的地が属するエリアを勤務先エリアとも称する。

なお本実施形態では、このエリアとして日本工業規格のＪＩＳ Ｘ０４１０で規定され
た地域メッシュを用いている。図２は、地域メッシュの説明図である。地域メッシュは、第１次メッシュ（「第１次地域区画」とも呼ぶ）、第２次メッシュ（「第２次地域区画」、「統合地域メッシュ」とも呼ぶ）及び第３次メッシュ（「第３次地域区画」、「基準地域メッシュ」とも呼ぶ）といった標準地域メッシュ、並びに２分の１地域メッシュ、４分
の１地域メッシュ及び８分の１地域メッシュといった分割地域メッシュの各段階の大きさのメッシュで構成され、各メッシュを示すメッシュコードによって特定される。

第１次メッシュとは、地域を１辺の長さが約８０ｋｍの略矩形の領域に分割したものであり、第１次メッシュコードは、緯度を表す上２桁の数字及び経度を表す下２桁の数値からなる４桁の数字で表される。第２次メッシュは、第１次メッシュを東西方向及び南北方向にそれぞれ８等分したものであり、第２次メッシュコードは、緯度方向を表す上１桁の数字及び経度方向を表す下１桁の数字からなる２桁の数字を「−（ハイフン）」で第１次メッシュコードに連結した形式で表される。第３次メッシュは、第２次メッシュを東西方向及び南北方向にそれぞれ１０等分したものであり、第３次メッシュコードは、緯度方向を表す上１桁の数字及び経度方向を表す下１桁の数字からなる２桁の数字を第１次メッシュコード及び第２次メッシュコードに連結した形式で表される。２分の１地域メッシュは、第３次メッシュを東西方向及び南北方向にそれぞれ２等分したものであり、２分の１地域メッシュコードは、南西の領域を１、南東の領域を２、北西の領域を３、北東の領域を４として第１次〜第３次メッシュコードに連結した形式で表される。４分の１地域メッシュは、２分の１地域メッシュを東西方向及び南北方向にそれぞれ２等分したものであり、４分の１地域メッシュコードは、南西の領域を１、南東の領域を２、北西の領域を３、北東の領域を４として第１次〜２分の１地域メッシュコードに連結した形式で表される。８分の１地域メッシュは、４分の１地域メッシュを東西方向及び南北方向にそれぞれ２等分したものであり、８分の１地域メッシュコードは、南西の領域を１、南東の領域を２、北西の領域を３、北東の領域を４として第１次〜４分の１地域メッシュコードに連結した形式で表される。

履歴記憶部１２は、位置情報取得部１１で取得した緯度及び経度を含む位置情報からエリア属性推定装置１の位置するメッシュのメッシュコードを求める。即ち、緯度及び経度を含む位置情報を地域メッシュコードへ変換する。なお、この位置情報を地域メッシュコードへ変換する処理は既存のアルゴリズムを用いて行うことができるため、詳細は省略する。また、本実施形態におけるエリアは、既存の地域メッシュに限らず、地域を独自に定めた位置及び大きさの網目状に区画したメッシュを用いるようにしてもよい。

このように地域メッシュコードを用いることで、地図情報を用いる場合と比べて、地図情報の更新及び管理にかかるコストを削減することができる。

図３は、履歴記憶部１２が保持する移動履歴情報の一例を示す図である。図３に示すように、移動履歴情報は、到着日時、到着エリア、出発日時、移動先エリア等を対応付けて記憶している。到着日時は、到着エリアに到着した日付及び時刻を示す情報である。到着エリアは、到着した当該エリアを示すメッシュコードである。出発日時は、到着エリアから移動した日付及び時刻を示す情報である。移動先エリアは、移動後のエリアを示すメッシュコードである。

図４は、推定部１３が移動履歴情報に基づいて求める特徴量の一例を示す図、図５は特徴量を求める際の観測日の説明図である。図４に示すように、本実施形態の推定部１３は、特徴量として、乗車頻度（乗車率）、訪問頻度（訪問率）、平均滞在時間、到着時刻情報量（到着時刻エントロピ）を求めている。

乗車頻度（乗車率）は、ユーザが車両に乗る頻度であり、観測期間中に乗車した日数（乗車日数）を観測期間の日数（観測日数）で除算した値（単位：日）である。本例では乗車回数を日毎にカウントして乗車日数とするため、１日に複数回乗車した場合でも乗車日数は１とカウントする。観測日数は、特徴量を算出するためにデータを取得する日数であり、図５に示すように起点となる日から有効なデータを有する日を所定の日数分遡ってデ
ータを取得するものである。図５は、７月２５日にエリア属性の判定を行う場合を示しており、当日のデータはまだ整っていないため、７月２５日を起点に所定日数（例えば７日間）遡ってデータを取得する。このとき祝日や長期休暇期間は普段と異なる行動をとることが多く、有効なデータとならない可能性があるため除外する。なお、長期休暇期間とは、年末年始やゴールデンウィーク等であり、任意に設定する。図５の例では、７月２１日が祝日のため除外対象とし、有効なデータを有する日である７月１７日〜２０日・２２日〜２４日の７日間を観測期間とする。そして、この観測期間中の７月１７日・１８日・２２日〜２４日の５日が乗車した日であるので、乗車日数（５日）／観測日数（７日）＝乗車率（０．７１４・・・）となる。

訪問頻度は、各エリア（メッシュ）を訪問した日数を観測日数で除算した値（単位：日）である。本例では訪問回数を日毎にカウントするため、１日に複数回訪問した場合でも訪問した日数は１とカウントする。図５に示すように観測日数が７日で、訪問日数が例えば４日であれば、訪問日数（４日）／観測日数（７日）＝訪問頻度（０．５７１・・・）となる。

平均滞在時間は、各エリアの滞在時間を示す値であり、本例では第一の滞在時間Ｔ１と第二の滞在時間Ｔ２の二種類を用いた。第一の滞在時間Ｔ１は、出発日時と到着日時との差（出発日時−到着日時）をそのエリア（メッシュ）に滞在した時間としてメッシュコード毎に集計し、訪問日数で除して算出する。第二の滞在時間Ｔ２は、出発日時と到着日時との差（出発日時−到着日時）をそのエリア（メッシュ）に滞在した時間としてメッシュコード毎に集計し、観測日数で除して算出する。

到着時刻情報量は、そのエリア（メッシュ）に到着する時刻分布の情報量（単位：bit
）であり、到着する時刻のばらつきを示す値でもあり、到着する時刻のばらつきが大きければ大きな値をとり、到着する時刻のばらつきが小さければ小さな値をとる。例えば、１日を所定数の時間帯（本例では１時間刻みで２４の時間帯）に区切り、時間帯毎に隣接しない他のエリアを出発して当該エリアに到着した回数をカウントし、頻度分布を求めた。即ち、エリア内の移動や隣接エリア間で行き来した場合を除外して頻度分布を求めた。なお、頻度分布を計算する際、各時間帯の値にシュードカウントを加えても良い。例えば、引っ越しや転勤によって自宅や勤務先が変わったことを素早く推定結果に反映できるようにするためには、観測期間を短く設定し、この短い観測期間内のデータから推定が行えるようにする必要がある。しかし、観測期間を短く設定すると、出現頻度の低い事象の出現頻度が、ほぼゼロになってしまい、推定結果に正しく反映されず、所謂ゼロ頻度問題が生じてしまう。そこで、シュードカウントを各時間帯の値に加えて、この出現頻度の低い事象の出現頻度を補正し、ゼロ頻度問題を回避するようにしている。なお、シュードカウントの値は、観測期間の長さや推定に用いる特徴量のレンジ（幅）、バラツキ等に応じて変化させても良く、予め観測期間や特徴量と対応するシュードカウントの値とを求めて、関係式やデータテーブルとして保持しておき、推定処理時に観測期間や特徴量に応じたシュードカウントの値を用いるようにしても良い。

図６は、到着時刻情報量の算出例を示す図である。図６の例では、観測日数を２０日とし、０時〜２３時の１時間刻みとした２４の時間帯で到着回数をカウントし、シュードカウントを１加え、式（１）を用いて対数の底を２とした場合の計算結果を到着時刻情報量として求めている。なお、到着確率Ｐｔは、シュードカウントを含む到着回数を合計で除した値である。また、出発時刻情報量についても、式１を用いて同様に求めることが出来る。

＜装置構成＞
図７は、コンピュータ（情報処理装置）の一例を示す装置構成図である。エリア属性推
定装置１は、例えば図７に示すようなコンピュータである。図７に示すコンピュータ１０００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１００１、主記憶装置１００２、補助記憶
装置（外部記憶装置）１００３、通信ＩＦ（Interface）１００４、入出力ＩＦ（Interface）１００５、ドライブ装置１００６、通信バス１００７を備えている。ＣＰＵ１００１は、プログラムを実行することにより本実施の形態に係る処理等を行う。主記憶装置１００２は、ＣＰＵ１００１が読み出したプログラムやデータをキャッシュしたり、ＣＰＵの作業領域を展開したりする。主記憶装置は、具体的には、ＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）等である。補助記憶装置１００３は、ＣＰＵ１００１により実行されるプログラムや、位置情報などを記憶する。補助記憶装置１００３は、具体的には、ＨＤＤ（Hard-disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）、ｅＭＭＣ（embedded Multi-Media Card）、フラッシュメモリ等である。主記憶装置１００２や補助記憶装
置１００３は、エリア属性推定装置１の履歴記憶部１２として働く。通信ＩＦ１００４は、他のコンピュータとの間でデータを送受信する。エリア属性推定装置１は、通信ＩＦ１００４を介してネットワークに接続される。通信ＩＦ１００４は、具体的には、有線又は無線のネットワークカード等である。入出力ＩＦ１００５は、入出力装置と接続され、ユーザから入力を受け付けたり、ユーザへ情報を出力したりする。入出力装置は、具体的には、キーボード、マウス、ディスプレイ、タッチパネル、加速度センサ等である。ドライブ装置１００６は、磁気ディスク、光磁気ディスク、光ディスク等の記憶媒体に記録されたデータを読み出したり、記憶媒体にデータを書き込んだりする。そして、以上のような構成要素が、通信バス１００７で接続されている。なお、これらの構成要素はそれぞれ複数設けられていてもよいし、一部の構成要素（例えば、ドライブ装置１００６）を設けないようにしてもよい。また、入出力装置がコンピュータと一体に構成されていてもよい。また、ドライブ装置１００６で読み取り可能な可搬性の記憶媒体や、フラッシュメモリのような可搬性の補助記憶装置１００３、通信ＩＦ１００４などを介して、本実施の形態で実行されるプログラムが提供されるようにしてもよい。そして、ＣＰＵ１００１がプログラムを実行することにより、図７に示すようなコンピュータを図１に示したエリア属性推定装置１として働かせる。

＜推定方法＞
次に、エリア属性推定装置１がプログラムに従って実行する処理の詳細について説明する。エリア属性推定装置１は、ユーザの移動に伴って移動履歴を記憶し、移動履歴に基づいて自宅エリア及び勤務先エリア等を推定する。

図８は、移動履歴を記憶する処理の一例を示す図である。エリア属性推定装置１は、所定のタイミングで図８の処理を開始する。例えば、１時間毎、１５分毎のように定期的に図８の処理を開始しても良いし、車両が移動を開始した場合や停車した場合に図８の処理を行っても良い。例えば、イグニッションスイッチがオフからオンにされた場合や車速が所定値以上となった場合に現在位置のメッシュコードと出発時刻とを対応付けて記憶し、イグニッションスイッチがオンからオフにされた場合に現在位置のメッシュコードと到着時刻とを対応付けて記憶する。

図８の処理を開始するとエリア属性推定装置１は、先ず位置情報取得部１１としてのＧＰＳ受信機により、エリア属性推定装置１の存在する位置の緯度及び経度を車両の位置情報として取得する（ステップＳ１０）。

また、エリア属性推定装置１は、取得した緯度及び経度を履歴記憶部１２の機能により、メッシュコードに変換し、車両の位置するエリアを特定する（ステップＳ２０）。

そして、エリア属性推定装置１は履歴記憶部１２の機能により、メッシュコードと時刻とを対応付けて図３のように移動履歴情報とし、記憶装置に記憶する（ステップＳ３０）
。ここで履歴記憶部１２は、当該位置に到着した時刻を到着日時とし、当該位置から移動した時刻を出発日時として記憶する。

図９は、推定処理の一例を示す図である。エリア属性推定装置１の推定部１３は、所定のタイミングで図９の処理を実行する。例えば、６時間毎、２４時間毎のように定期的に図９の処理を開始しても良いし、他のアプリやシステムから要求を受けたときや、ユーザが起動を選択した場合に図９の処理を開始しても良い。

図９の処理を開始するとエリア属性推定装置１は、先ず記憶装置から所定の観測日数分のデータを読み出して図４のように特徴量を算出する（ステップＳ１１０）。

次に、エリア属性推定装置１は、算出した乗車率が所定の閾値以上か否かを判定する（ステップＳ１２０）。そして、エリア属性推定装置１は、乗車率が閾値以上と判定した場合（ステップＳ１２０、Ｙｅｓ）、ステップＳ１１０で算出した特徴量を用いて、自宅エリアの推定及び勤務先エリアの推定（ステップＳ１３０）を行い、乗車率が閾値未満と判定した場合（ステップＳ１２０、Ｎｏ）、勤務先エリアの推定は行わずに自宅エリアの推定（ステップＳ１４０）を行う。即ち、乗車率が高ければ、通勤に車両を利用していると判断して自宅エリア・勤務先エリアの両方を推定し、乗車率が低ければ通勤に車両を利用していないと判断して自宅エリアのみを推定する。

図１０は、自宅エリア及び勤務先推定処理（ステップＳ１３０）の詳細を示す図である。図１０の処理が開始されると、エリア属性推定装置１は、先ず、各エリアの訪問頻度や平均滞在時間Ｔ１，Ｔ２が、所定の閾値を超えているか否かを判定する（ステップＳ２１０）。なお、本例のステップＳ２１０では、各エリアの訪問頻度と平均滞在時間Ｔ１，Ｔ２が閾値を超えていることを条件としたが、これに限らず、各エリアの訪問頻度と平均滞在時間Ｔ１、各エリアの訪問頻度と平均滞在時間Ｔ２、或いは訪問頻度のみが閾値を超えることを条件としても良い。

そして、エリア属性推定装置１は、ステップＳ２１０の条件を満たしたエリアのうち、到着時刻情報量が最大のエリアを自宅エリアと推定する（ステップＳ２２０）。更に、エリア属性推定装置１は、ステップＳ２１０の条件を満たしたエリアのうち、到着時刻情報量が最小のエリアを勤務先エリアと推定する（ステップＳ２２５）。訪問率は、自宅エリアと勤務先エリアが群を抜いて高く、到着時刻情報量は、決まった時刻に出社することの多い勤務先では小さく、到着時刻に決まりのない自宅では大きくなる。このため、訪問頻度が閾値以上で到着時刻情報量が最大のエリアを自宅エリア、訪問頻度が閾値以上で到着時刻情報量が最小のエリアを勤務先エリアと推定する。

一方、ステップＳ２１０で上記条件を満たしていないと判定した場合、自宅エリア及び勤務先エリアの推定を行わずに前回の推定結果を引き継ぐ（ステップＳ２３０）。

図１１は、自宅エリア推定処理（ステップＳ１４０）の詳細を示す図である。図１１の処理が開始されると、エリア属性推定装置１は、先ず、各エリアの訪問頻度や平均滞在時間Ｔ２が、所定の閾値を超えているか否かを判定する（ステップＳ３１０）。なお、本例のステップＳ３１０では、各エリアの訪問頻度と平均滞在時間Ｔ２が閾値を超えていることを条件としたが、これに限らず、各エリアの訪問頻度と平均滞在時間Ｔ１，Ｔ２、或いは訪問頻度のみが閾値を超えることを条件としても良い。

そして、エリア属性推定装置１は、ステップＳ３１０の条件を満たしたエリアのうち、到着時刻情報量が最大のエリアを自宅エリアと推定する（ステップＳ３２０）。

一方、ステップＳ３１０で上記条件を満たしていないと判定した場合、自宅エリアの推定を行わずに前回の推定結果を引き継ぐ（ステップＳ３３０）。

このように本実施形態によれば、車両の移動履歴に応じて自宅エリアや勤務先エリアを精度良く推定できる。即ち、自宅エリアや勤務先エリアをユーザが入力するといった手間をかけずに、自動的に設定できる。これによりナビゲーションシステムにおけるルート設定等に利用できる。

また、短い期間で推定が可能な条件を採用し、推定処理を繰り返して推定結果を随時更新できるため、引っ越しや転勤等による自宅や勤務先の変更に追従できる。

更に、出張や旅行等で一時的に推定の条件が満たされなくなった場合には、推定を行わずに前回の結果を維持することで、無駄に自宅エリアや勤務先が変更されてしまうことを防止している。

＜その他＞
本発明は上述の処理を実行するコンピュータプログラムを含む。さらに、当該プログラムを記録した、コンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に属する。当該プログラムが記録された記録媒体については、コンピュータに、この記録媒体のプログラムを読み込ませて実行させることにより、推定処理が可能となる。

ここで、コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、データやプログラム等の情報を電気的、磁気的、光学的、機械的、または化学的作用によって蓄積し、コンピュータから読み取ることができる記録媒体をいう。このような記録媒体のうちコンピュータから取り外し可能なものとしては、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、光ディスク、磁気テープ、メモリカード等がある。また、コンピュータに固定された記録媒体としては、ハードディスクドライブやＲＯＭ等がある。

上記の実施形態では、エリア属性推定装置を車載装置で実現する例を示したが、これに限らず、エリア属性推定装置は、位置情報取得部１１，履歴記憶部１２，推定部１３を有するものであれば、他の構成であっても良い。例えば、車載装置が位置情報取得部１１と履歴記憶部１２を有し、推定部１３を有するコンピュータが、ネットワークを介して車載装置から移動履歴情報を取得して自宅エリア及び勤務先エリアの推定を行う構成であっても良い。

１ エリア属性推定装置
２ ネットワーク
１１ 位置情報取得部
１２ 履歴記憶部
１３ 推定部

Claims (8)

1. 車両の位置を示す位置情報を取得する位置情報取得部と、
   前記車両が移動する地域を複数のエリアに区画し、前記位置情報に基づいて前記車両が位置するエリアを判定し、前記車両の移動に伴う前記車両が位置するエリアの遷移を表す移動履歴情報を保持する履歴記憶部と、
   前記移動履歴情報に基づいて、前記エリア毎の訪問頻度及び到着時刻のばらつきを求め、前記訪問頻度が閾値以上であって前記到着時刻のばらつきが最も大きい前記エリアを自宅が属するエリアと推定する推定部と、
   を有するエリア属性推定装置。
2. 前記推定部は、前記訪問頻度が閾値以上であって前記到着時刻のばらつきが最も小さい前記エリアを目的地が属するエリアと推定する請求項１に記載のエリア属性推定装置。
3. 前記車両の乗車頻度を求め、前記乗車頻度が閾値以上の場合に、前記目的地が属するエリアの推定及び前記自宅が属するエリアの推定を行い、前記乗車頻度が閾値未満の場合に、前記目的地が属するエリアの推定を行わずに前記自宅が属するエリアの推定を行う請求項１又は２に記載のエリア属性推定装置。
4. 前記訪問頻度が閾値未満の場合、前記推定部が前記エリアの推定を行わずに、前回の推定結果を維持する請求項１から３の何れか１項に記載のエリア属性推定装置。
5. 前記推定部が、前記移動履歴情報に基づいて、前記エリア毎の滞在時間を求め、前記訪問頻度が閾値以上であることに加えて、前記滞在時間が閾値以上の場合に、前記推定を行う請求項１から４の何れか１項に記載のエリア属性推定装置。
6. 前記推定部が、前記滞在時間を求める際、前記推定の為の位置情報を取得する期間を観測期間とし、前記観測期間中に前記エリアを訪れた日の１日あたりの滞在時間を第一の滞在時間として求め、前記観測期間の１日あたりの滞在時間を第二の滞在時間として求め、前記第一の滞在時間及び第二の滞在時間にそれぞれ閾値を設け、前記第一の滞在時間及び第二の滞在時間がそれぞれの閾値以上の場合に前記推定を行う請求項５に記載のエリア属性推定装置。
7. 車両の位置を示す位置情報を取得するステップと、
   前記車両が移動する地域を複数のエリアに区画し、前記位置情報に基づいて前記車両が位置するエリアを判定し、前記車両の移動に伴う前記車両が位置するエリアの遷移を表す移動履歴情報を保持するステップと、
   前記移動履歴情報に基づいて、前記エリア毎の訪問頻度及び到着時刻のばらつきを求め、前記訪問頻度が閾値以上であって、前記到着時刻のばらつきが最も大きい前記エリアを自宅が属するエリアと推定するステップと、
   をコンピュータが実行するエリア属性推定方法。
8. 車両の位置を示す位置情報を取得するステップと、
   前記車両が移動する地域を複数のエリアに区画し、前記位置情報に基づいて前記車両が位置するエリアを判定し、前記車両の移動に伴う前記車両が位置するエリアの遷移を表す移動履歴情報を保持するステップと、
   前記移動履歴情報に基づいて、前記エリア毎の訪問頻度及び到着時刻のばらつきを求め、前記訪問頻度が閾値以上であって、前記到着時刻のばらつきが最も大きい前記エリアを自宅が属するエリアと推定するステップと、
   をコンピュータに実行させるためのエリア属性推定プログラム。

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