JP2018044777A - 判別装置 - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザにとっての立寄地候補と目的地候補とを精度良く推定して判別することができる判別装置を提供する。【解決手段】目的地・立寄地判別部１４が、訪問地点取得部１２でユーザが訪問した地点及び当該地点のジャンル情報を含む地点情報を取得し、目的地・立寄地判別部１４で１ジャンル当たりの地点数に基づいて、地点情報に含まれる訪問等地点をユーザにとっての立寄地候補又は目的地候補に判別する。【選択図】図２

Description

本発明は、立寄地又は目的地を判別する判別装置に関する。

車両に搭載されるカーナビゲーション装置等の案内装置では、ユーザが最終的に訪問したい地点である目的地や、目的地に向かう途中或いは目的地から自宅等に帰る途中に立ち寄りたい立寄地を設定することで、立寄地を経由した経路を案内することができる。

例えば、特許文献１には、目的地・立寄地判定処理において、車両が停止したときに、パーキングブレーキ、ＡＣＣ、滞在時間等の複数項目の車両状態を検出した結果に基づいて、車両の停止位置が目的地であるのか、単に所用を済ますためだけの立寄地であるのかを判別して、目的地等とすべき地点に関して情報を提供することが記載されている。

特開２００７−１０５７０号公報

例えば、自宅の最寄り駅に人を送迎した後に経路途中に複数あるうちの１つのコンビニエンスストアに寄った場合、特許文献１に記載された発明では、最寄り駅が立寄地、コンビニエンスストアが目的地と判別される可能性がある。しかし、自宅の最寄り駅は１つしかなく、何度も訪れる可能性が高いのに目的地候補として扱われず、自宅と最寄り駅との間にいくつもあり、そのうちたまたま訪れた１つのコンビニエンスストアが目的地候補となるのは、ユーザの意図とは異なる結果となり不便に感じる場合がある。

そこで、本発明は、例えば、ユーザにとっての立寄地候補と目的地候補とを精度良く推定して判別することができる判別装置を提供することを課題とする。

上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、ユーザが訪問又は検索した訪問等地点と当該訪問等地点のジャンル情報を含む地点情報を取得する取得部と、１ジャンル当たりの前記訪問等地点の数に基づいて、前記地点情報に含まれる前記訪問等地点を前記ユーザにとっての立寄地候補又は目的地候補に判別する判別部と、を備えることを特徴としている。

請求項９に記載の発明は、ユーザにとっての立寄地候補又は目的地候補を判別する判別装置の判別方法であって、ユーザが訪問又は検索した訪問等地点と当該訪問等地点のジャンル情報を含む地点情報を取得する取得工程と、１ジャンル当たりの前記訪問等地点の数に基づいて、前記地点情報に含まれる前記訪問等地点を前記ユーザにとっての立寄地候補又は目的地候補に判別する判別工程と、を含むことを特徴としている。

請求項１０に記載の発明は、請求項９に記載の判別方法を、コンピュータにより実行させることを特徴としている。

本発明の一実施例にかかる案内装置としてのナビゲーション装置のブロック構成図である。 図１に示されたナビゲーション装置が備える本発明の第１の実施例かかる判別装置の機能的構成を示したブロック構成図である。 図２に示された判別装置の動作のフローチャートである。 本発明の第１の実施例における訪問履歴データの例である。 本発明の第１の実施例における訪問地点とジャンルのテーブルの例である。 本発明の第１の実施例における立寄地履歴に格納されるデータ例である。 本発明の第１の実施例における目的地履歴に格納されるデータ例である。 本発明の第２の実施例にかかる判別装置の動作を示したフローチャートである。 本発明の第２の実施例における訪問履歴データの例である。 本発明の第２の実施例における訪問地点とジャンル及び地域のテーブルの例である。 本発明の第２の実施例における立寄地履歴に格納されるデータ例である。 本発明の第２の実施例における目的地履歴に格納されるデータ例である。 本発明の第３の実施例にかかる判別装置の動作を示したフローチャートである。 本発明の第３の実施例における訪問履歴データの例である。 本発明の第３の実施例における訪問地点とジャンル及び地域のテーブルの例である。 本発明の第３の実施例におけるジャンル及び地域毎の全地点数の集計テーブルの例である。 本発明の第３の実施例における訪問地点とジャンル及び地域のテーブルのジャンルと地域毎の訪問地点割合を算出したテーブルである。 本発明の第３の実施例における立寄地履歴に格納されるデータ例である。 本発明の第３の実施例における目的地履歴に格納されるデータ例である。 本発明の第４の実施例にかかる判別装置の動作を示したフローチャートである。

以下、本発明の一実施形態にかかる判別装置を説明する。本発明の一実施形態にかかる判別装置は、取得部ではユーザが訪問又は検索した訪問等地点と当該地点のジャンル情報を含む地点情報を取得し、判別部では１ジャンル当たりの訪問等地点の数に基づいて、地点情報に含まれる訪問等地点をユーザにとっての立寄地候補又は目的地候補に判別する。このようにすることにより、１ジャンル当たりの訪問等した地点数に基づいて、代替可能な地点を立寄地候補とし、最寄り駅等の代替不可能な地点を目的地候補として判別をすることができる。したがって、ユーザにとっての立寄地候補と目的地候補とを精度良く推定して判別することができる。

また、判別部は、１ジャンル当たりの訪問等地点の数が所定数以上の場合には当該訪問等地点をユーザにとっての立寄地候補に判別し、１ジャンル当たりの訪問等地点の数が所定数未満の場合には当該訪問等地点をユーザにとっての目的地候補と判別してもよい。このようにすることにより、１ジャンル当たりの訪問等した地点数が多いか否かによって立寄地候補か目的地候補かの判別を容易にすることができる。

また、判別部は、１ジャンル当たりの訪問等地点の数の当該ジャンルにおける全地点数に対する割合が所定割合以上の場合には当該訪問等地点をユーザにとっての立寄地候補と判別し、１ジャンル当たりの訪問等地点の数の当該ジャンルにおける全地点数に対する割合が所定割合未満の場合には当該訪問等地点をユーザにとっての目的地候補と判別してもよい。このようにすることにより、１ジャンル当たりの訪問等した地点の数の割合に基づいて立寄地候補か目的地候補かの判別をすることができる。例えばジャンルとしてコンビニエンスストアのように店舗数が多い場合とジャンルとして役所のように施設数が少ない場合とでは、単純な数での比較では、偏りがでる可能性があるので、割合に基づいて判別することによりこのような偏りを無くすことができる。

また、判別部は、所定の範囲内に存在する訪問等地点を立寄地候補と目的地候補に判別するようにしてもよい。このようにすることにより、現在位置から半径○ｋｍや行政区画単位等に限定して日本全国等の極端に広い範囲を対象とすることを避け、候補となる地点の精度を向上させることができる。

また、地点情報には、訪問等地点に対する滞在時間情報が更に含まれ、判別部は、滞在時間情報も考慮して、訪問等地点を立寄地候補と目的地候補に判別してもよい。このようにすることにより、１ジャンルに含まれる地点が多い場合であっても、滞在時間が長い場合は目的地候補と判別することが可能となる。したがって、立寄地候補と目的地候補との判別精度をより高くすることができる。

また、地点情報には、訪問等地点に対する訪問回数情報が更に含まれ、判別部は、訪問回数情報も考慮して、訪問等地点を立寄地候補と目的地候補に判別してもよい。このようにすることにより、１ジャンルに含まれる地点が多い場合であっても、訪問回数が多い場合は目的地候補と判別することが可能となる。したがって、立寄地候補と目的地候補との判別精度をより高くすることができる。

また、地点情報には、訪問日時又は検索日時が更に含まれ、判別部は、訪問日時又は検索日時が所定の期間の地点情報に基づいて、訪問等地点を立寄地候補と目的地候補に判別してもよい。このようにすることにより、所定の期間内の履歴に基づいて立寄地候補と目的地候補とを判別することができる。ユーザは、時間が経つにしたがって行動パターンが変化する場合があるので、期間を区切ることで立寄地候補と目的地候補との判別精度をより高くすることができる。

また、本発明の一実施形態にかかる案内装置は、上述した判別装置を備えることを特徴としている。このようにすることにより、ナビゲーション装置等の案内装置において、ユーザにとっての立寄地候補と目的地候補に精度良く判別することができる。

また、本発明の一実施形態にかかる判別方法は、取得工程でユーザが訪問又は検索した訪問等地点と当該地点のジャンル情報を含む地点情報を取得し、判別工程で１ジャンル当たりの訪問等地点の数に基づいて、地点情報に含まれる訪問等地点をユーザにとっての立寄地候補又は目的地候補に判別する。このようにすることにより、１ジャンル当たりの訪問等した地点数に基づいて、例えばコンビニエンスストア等の代替可能な地点を立寄地とし、最寄り駅等の代替不可能な地点を目的地として判別することができる。したがって、ユーザにとっての立寄地候補と目的地候補とを精度良く推定して判別することができる。

また、上述した判別方法をコンピュータにより実行させる推定プログラムとしてもよい。このようにすることにより、コンピュータを用いて、１ジャンル当たりの訪問等した地点数に基づき、例えばコンビニエンスストア等の代替可能な地点を立寄地とし、最寄り駅等の代替不可能な地点を目的地として推定をすることができる。したがって、ユーザにとっての立寄地候補と目的地候補とを精度良く推定して判別することができる。

本発明の第１の実施例にかかる判別装置を図１乃至図７を参照して説明する。本実施例にかかる判別装置は図１に示したナビゲーション装置５０が備えている。

本発明の一実施例にかかる案内装置としてのナビゲーション装置５０は、図１に示したように制御部５１と、通信部５２と、ＧＰＳ受信部５３と、センサ入力部５４と、記憶装置５５と、操作部５６と、表示部５７と、音声出力部５８と、を備えている。

制御部５１は、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）などのメモリを備えたＣＰＵ（Central Processing Unit）で構成され、ナビゲーション装置５０の全体制御を司る。また、必要に応じて、操作部５６から入力された目的地などの所定の位置までの案内情報（経路や進行方向等）の生成を行う。また、本実施例では、立寄地候補と目的地候補との判別も行う。

通信部５２は、制御部５１から制御により、必要に応じて外部サーバとの通信を行うことができる。外部サーバには、例えば地図データや後述するＰＯＩＤＢ（Point Of Interest DataBase）等が設けられていてもよい。なお、本実施例では、通信部５２がナビゲーション装置５０に一体に設けられている例を示すが、カード型の通信装置や携帯電話をケーブル等で接続するなど通信部５２が別体として構成され、ナビゲーション装置５０と着脱自在となっていてもよい。

ＧＰＳ受信部５３は、公知であるように複数のＧＰＳ（Global Positioning System）衛星から発信される電波を受信して、現在の位置情報（現在位置情報）を求めて制御部５１に出力する。なお、本実施例では、ＧＰＳ受信部５３がナビゲーション装置５０に一体に設けられている例を示すが、ＧＰＳ受信部５３が別体として構成され、ナビゲーション装置５０と着脱自在となっていてもよい。

センサ入力部５４は、例えば移動体が自動車である場合は、車速センサ、加速度センサなどの車両の状態に関するセンサ入力や、或いはＧＰＳ受信部５３による現在位置の算出ができない場合に現在位置の算出を行う自立センサ等からの入力がなされ制御部５１へ出力する。即ち、自立センサを現在地位置取得部としてもよい。

記憶装置５５は、例えばハードディスクや不揮発性メモリなどで構成され、制御部５１がナビゲーション装置５０を制御するためのプログラムやデータ、表示部５７が表示する地図データ及び後述する各種履歴データ等が格納され、制御部５１からの制御により読み書きがなされる。なお、前記したＰＯＩＤＢが格納されていてもよい。

操作部５６は、ボタンやタッチパネル等の入力手段で構成されている。操作部５６は、ナビゲーション装置５０の各種入力操作が行われ、入力操作を示す制御信号が制御部５１に出力される。

表示部５７は、液晶ディスプレイや該液晶ディスプレイを制御するドライバ回路等から構成され、制御部５１の制御により、液晶ディスプレイに地図データや各種アイコンおよび操作用のボタン等が表示される。

音声出力部５８は、スピーカおよびスピーカを駆動するアンプ等から構成され、制御部５１からの制御により操作時の案内音声や確認音等が出力される。

なお、図１のナビゲーション装置５０は主に自動車などの車両用の構成を示しているが、これに限らない。例えば、歩行者用や自転車用等のナビゲーション装置でもよく、歩行者用の場合はセンサ入力部５４は無くてもよい。また、専用の装置ではなくスマートフォン等で動作するナビアプリ（アプリケーションプログラム）であってもよい。

次に、本実施例にかかる判別装置１０の機能的な構成を図２を参照して説明する。判別装置１０は、ＰＯＩＤＢ１１と、訪問地点取得部１２と、訪問地点履歴１３と、目的地・立寄地判別部１４と、立寄地履歴１５と、目的地履歴１６と、推薦情報生成部１７と、を備えている。

図２の機能的構成において、ＰＯＩＤＢ１１と、訪問地点履歴１３と、立寄地履歴１５と、目的地履歴１６と、は図１の記憶装置５５が機能し、訪問地点取得部１２と、目的地・立寄地判別部１４と、推薦情報生成部１７と、は図１の制御部５１が機能する。

ＰＯＩＤＢ１１は、地図上の各地点毎の位置情報等の地点情報が登録されているデータベースである。ＰＯＩ（Point Of Interest）は、本実施例では地図データ上にある各種地点（立寄地や目的地となり得る地点、施設等全般）を示すものとする。また、ＰＯＩＤＢ１１に登録されている各地点は、その位置情報や施設名等とともに、各施設等のジャンルを示すジャンル情報も登録されている。即ち、ＰＯＩＤＢ１１には各地点のジャンル情報が含まれている地点情報となる。なお、本実施例におけるジャンルとは、後述する“コンビニ”や“駅”等の業種等による分類に限らず、店名等のブランド名による分類や、買う、遊ぶ、泊まるといった目的による分類も含む。

訪問地点取得部１２は、ＰＯＩＤＢ１１に登録されている各種施設のうち、ユーザが立寄地、目的地を問わずに過去に訪問した地点（訪問等地点）に関する地点情報を取得して訪問地点履歴データとして訪問地点履歴１３に格納する。即ち、訪問地点取得部１２は、ユーザが訪問した地点と、当該地点のジャンル情報と、を含む地点情報を取得する取得部として機能する。

目的地・立寄地判別部１４は、ＰＯＩＤＢ１１及び訪問地点履歴１３に基づいて目的地や立寄地の候補を推定して判別する。

立寄地履歴１５は、目的地・立寄地判別部１４が立寄地候補と判別した施設の地点情報が格納される。

目的地履歴１６は、目的地・立寄地判別部１４が目的地候補と判別した施設の地点情報が格納される。

推薦情報生成部１７は、立寄地履歴１５及び目的地履歴１６に基づいて立寄地候補と目的地候補とを推薦する情報を生成する。具体的には、立寄地履歴１５及び目的地履歴１６に含まれる施設名等を表示部５７にリスト状に表示するための情報を生成してもよいし、地図上に立寄地候補と目的地候補とを識別して表示するための情報を生成してもよく、推薦する情報の内容（ユーザ等に提示する態様）は特に限定しない。

なお、図２の機能的構成では、訪問地点取得部１２が取得した地点情報を訪問地点履歴１３に一旦格納していたが、訪問地点履歴１３を設けずに訪問地点取得部１２が取得した地点情報を目的地・立寄地判別部１４が直接処理するようにしてもよい。

次に、上述した構成の判別装置１０の動作（判別方法）を図３のフローチャート及び図４乃至図７のテーブルを参照して説明する。図３のフローチャートは目的地・立寄地判別部１４で実行される。

まず、ステップＳ１１において、目的地・立寄地判別部１４が訪問地点履歴１３から訪問履歴データを取得してステップＳ１２に進む。図４に訪問履歴データの例を示す。図４では、ユーザは５つの地点に訪問している履歴があることを示している。即ち、本ステップが、取得工程として機能する。

次に、ステップＳ１２において、ステップＳ１１で取得した訪問履歴データに基づいて訪問地点とジャンルのテーブルを作成してステップＳ１３に進む。図５に訪問地点とジャンルのテーブルの例を示す。図５において、ジャンル“小学校”該当する地点には１か所訪問し（訪問ＰＯＩ数＝１）、ジャンル“駅”に該当する地点には１か所訪問している（訪問ＰＯＩ数＝１）。また、ジャンル“コンビニ（コンビニエンスストア）”に該当する地点には２か所訪問し（訪問ＰＯＩ数＝２）、ジャンル“定食屋”に該当する地点には１か所訪問している（訪問ＰＯＩ数＝１）。

次に、ステップＳ１３において、ステップＳ１２で作成したテーブルに基づいて同じジャンルに所定数としてｎ箇所以上訪問しているか否か判断し、ｎ箇所以上訪問している場合（ｙｅｓの場合）はステップＳ１４に進み、ｎ箇所以上訪問していない場合（ｎｏの場合）はステップＳ１５に進む。即ち、１ジャンル当たりで訪問した訪問等地点の数に基づいて地点情報に含まれる訪問等地点を判別している。よって、本ステップが判別工程として機能する。

次に、ステップＳ１４において、ステップＳ１３の判断がｙｅｓ、つまり、同じジャンルにｎ箇所以上訪問していると判断されたので、ステップＳ１２で作成したテーブルのうち当該ジャンルに含まれる当該地点を立寄地と判別して立寄地履歴１５に格納する。図６に、図５のテーブルにおいてｎ＝２の場合において立寄地履歴に格納されるデータ例を示す。図５において、ｎが２以上であるジャンルはコンビニのみであるので、該当するコンビニ２店が立寄地候補として立寄地履歴１５に格納される。即ち、１ジャンル当たりの訪問等地点の数が所定数以上の場合には当該地点をユーザにとっての立寄地候補に判別している。

次に、ステップＳ１５において、ステップＳ１３の判断がｎｏ、つまり、同じジャンルにｎ箇所以上訪問していないと判断されたので、当該地点を目的地と判別して目的地履歴１６に格納する。図７に、図５のテーブルにおいてｎ＝２の場合において目的地履歴に格納されるデータ例を示す。図５において、ｎが２以上であるジャンルはコンビニのみであり、他のジャンルである小学校、駅、定食屋として該当する各施設は目的地候補として目的地履歴１６に格納される。即ち、１ジャンル当たりの訪問等地点の数が所定数未満の場合には当該地点をユーザにとっての目的地候補に判別している。

つまり、本実施例では、同じジャンルで訪問箇所がｎ箇所以上であるということは代替が可能な地点（施設）であり、ユーザが目的とする地点ではなく、目的地に向かう或いは帰りに途中に立ち寄る地点であると推定している。また、同じジャンルで訪問箇所がｎ箇所未満であるということは当該地点は代替できない地点であり、ユーザが目的とする地点であると推定している。本実施例の場合、例えばジャンルがコンビニであって、ｎ＝２の場合、異なる地点にある５か所のコンビニに訪問している場合は立寄地と判別されるが、１か所のコンビニに５回訪問している場合は目的地と判別される。

本実施例によれば、目的地・立寄地判別部１４が、訪問地点取得部１２でユーザが訪問した訪問等地点と当該訪問等地点のジャンル情報を含む地点情報を取得し、目的地・立寄地判別部１４で１ジャンル当たりの訪問等地点数に基づいて、地点情報に含まれる訪問等地点をユーザにとっての立寄地候補又は目的地候補に判別する。このようにすることにより、１ジャンル当たりの訪問等した地点数に基づいて、例えばコンビニ等の代替可能な地点を立寄地候補とし、最寄り駅等の代替不可能な地点を目的地候補として判別することができる。したがって、ユーザにとっての立寄地候補と目的地候補とを精度良く推定して判別することができる。

また、目的地・立寄地判別部１４は、同じジャンルにｎ箇所以上訪問していた場合には当該訪問等地点をユーザにとっての立寄地候補と判別し、同じジャンルにｎ箇所未満訪問していた場合には当該訪問等地点をユーザにとっての目的地候補と判別している。このようにすることにより、１ジャンル当たりの訪問等した地点数と閾値とする所定数ｎとの比較により、訪問した地点数が多いか否かによって立寄地候補か目的地候補かの判別を容易にすることができる。

なお、上述した実施例では、ユーザが訪問した地点のみを対象としていたが、検索した地点を対象に含めてもよい。つまり、検索地点も訪問履歴データとして訪問地点取得部１２が取得してもよい。

また、ジャンル毎に閾値とする所定数ｎを異なる値としてもよい。このようにすることにより、そのジャンルに含まれる全地点数により判別結果に偏りが発生することを防止できる。

次に、本発明の第２の実施例にかかる表示装置を図８乃至図１２を参照して説明する。なお、前述した第１の実施例と同一部分には、同一符号を付して説明を省略する。

本実施例では、立寄地候補と目的地候補とを所定の範囲内（所定の地域）に存在する地点に限定している。図８に本実施例にかかる判別装置１０の動作を示す。図８のフローチャートは目的地・立寄地判別部１４で実行される。図８において、ステップＳ１１、Ｓ１４、Ｓ１５は、図３と同様である。

ステップＳ１１から進んだステップＳ２２においては、ステップＳ１１で取得した訪問履歴データに基づいて訪問地点とジャンル及び地域のテーブルを作成してステップＳ２３に進む。

次に、ステップＳ２３においては、ステップＳ１２で作成したテーブルに基づいて同じジャンルかつ所定の地域にｎ箇所以上訪問しているか否か判断し、ｎ箇所以上訪問している場合（ｙｅｓの場合）はステップＳ１４に進み、ｎ箇所以上訪問していない場合（ｎｏの場合）はステップＳ１５に進む。即ち、所定の範囲内に存在する訪問等地点を前記立寄地候補と前記目的地候補に判別する。

図９乃至図１２に本実施例における訪問履歴データ、訪問地点とジャンル及び地域のテーブル、立寄地履歴、目的地履歴の具体例を示す。図９は、訪問履歴データの例である。図９では、ユーザは９つの地点に訪問している履歴があることを示している。

図１０は、訪問地点とジャンル及び地域のテーブルの例である。本実施例では、訪問地点とジャンルに加えて地域（市町村名）も表示されている。即ち、本実施例では地点情報に地域に関する情報が更に含まれている。なお、図１０の例では、図９の訪問履歴データの地点情報に含まれる位置情報に基づいて所定の範囲を定めたものである。つまり、図１０の例は、所定の範囲として訪問履歴（訪問地点取得部１２に取得された地点情報）のある市町村である富士見市と上福岡市を所定の範囲としている。なお、本実施例では、訪問履歴データに含まれる市町村を全て所定の範囲としているが、訪問履歴データに含まれる地点数に基づいて所定の範囲に含まれる市町村を絞るようにしてもよい。

なお、図１０では、所定の範囲として市町村単位で指定していたが、都道府県単位或いは市町村よりも細かい行政区画の単位等であってもよい。また、現在位置や自宅から半径○ｋｍ以内といった範囲としてもよい。この半径○ｋｍ以内といった場合、図１０の地域の欄は無くてもよく、現在位置や自宅から半径○ｋｍ以内に該当する訪問履歴データ内の地点（施設等）を抽出すればよい。

図１０において、ジャンル“小学校”かつ地域“富士見市”該当する地点には１か所訪問し（訪問ＰＯＩ数＝１）、ジャンル“小学校”かつ地域“上福岡市”該当する地点には１か所訪問している（訪問ＰＯＩ数＝１）。また、ジャンル“駅”かつ地域“富士見市”に該当する地点には１か所訪問し（訪問ＰＯＩ数＝１）、ジャンル“駅”かつ地域“上福岡市”に該当する地点には１か所訪問している（訪問ＰＯＩ数＝１）。また、ジャンル“コンビニ”かつ地域“富士見市”に該当する地点には２か所訪問し（訪問ＰＯＩ数＝２）、ジャンル“コンビニ”かつ地域“上福岡市”に該当する地点には１か所訪問している（訪問ＰＯＩ数＝１）。そして、ジャンル“定食屋”かつ地域“富士見市”に該当する地点には２か所訪問している（訪問ＰＯＩ数＝２）。

図１１は、図１０のテーブルにおいてｎ＝２の場合に立寄地履歴１５に格納されるデータ例を示す。図１０において、ｎが２以上であるのはジャンルが“コンビニ”かつ地域が“富士見市”と、ジャンルが“定食屋”かつ地域が“富士見市”であるので、該当するコンビニ２店及び定食屋２店が立寄地候補として立寄地履歴１５に格納される。

図１２は、図１０のテーブルにおいてｎ＝２の場合に目的地履歴１６に格納されるデータ例を示す。図１０において、ｎが２以上であるのはジャンルが“コンビニ”かつ地域が“富士見市”と、ジャンルが“定食屋”かつ地域が“富士見市”の組み合わせであり、他の組み合わせに該当する各施設は目的地候補として目的地履歴１６に格納される。

なお、所定の範囲の指定はユーザが任意に指定するようにしてもよい。例えば、埼玉県在住のユーザが東京方面に向かう場合に、東京２３区内といった指定をして区毎に立寄地候補と目的地候補とを判別することが可能となる。

本実施例によれば、目的地・立寄地判別部１４は、所定の範囲内に存在する訪問等地点を立寄地候補と目的地候補に判別するようにしている。このようにすることにより、現在位置から半径○ｋｍや行政区画単位等に限定して日本全国等の極端に広い範囲を対象とすることを避け、候補となる地点の精度を向上させることができる。

また、目的地・立寄地判別部１４は、所定の範囲を訪問履歴データから取得された地点情報に含まれる位置情報に基づいて定めている。このようにすることにより、ユーザが訪問又は検索した地点を履歴としてユーザの行動範囲を推測して所定の範囲とすることができる。

また、判別部は、所定の範囲をユーザの指定に基づいて定めてもよい。このようにすることにより、現在地や自宅等を中心とした範囲に限らずに、任意の範囲、例えば隣接都道府県等を所定の範囲とすることができる。

次に、本発明の第３の実施例にかかる表示装置を図１３乃至図１９を参照して説明する。なお、前述した第１、第２の実施例と同一部分には、同一符号を付して説明を省略する。

本実施例では、立寄地候補と目的地候補とを１ジャンル当たりの訪問地点数ではなく、１ジャンル当たりの訪問地点の数とそのジャンルに該当する全地点数との割合に基づいて立寄地候補と目的地候補とを判別する。図１３に本実施例にかかる判別装置１０の動作を示す。図１３のフローチャートは目的地・立寄地判別部１４で実行される。図１３において、ステップＳ１１、Ｓ１４、Ｓ１５は、図３と同様、ステップＳ２２は図８と同様である。

ステップＳ２２から進んだステップＳ３１は、ＰＯＩＤＢ１１からジャンル及び地域毎の全地点数を集計しステップＳ３２に進む。

次に、ステップＳ３２において、ステップＳ２２に作成したテーブルにおけるジャンル及び地域毎の訪問地点の数（訪問地点数）のステップＳ３１で集計したジャンル及び地域毎の全地点数に対する割合（ジャンル，地域毎の訪問地点数／ジャンル，地域毎の全地点数）がｍ％以上か否かを判断する。そして、判断の結果ｍ％以上である場合（ｙｅｓの場合）はステップＳ１４に進み、ｍ％未満である場合（ｎｏの場合）はステップＳ１５に進む。

図１４乃至図１９に本実施例における訪問履歴データ、訪問地点とジャンル及び地域のテーブル、ジャンル及び地域毎の全地点数の集計、訪問地点とジャンル及び地域のテーブルのジャンルと地域毎の訪問地点との割合、立寄地履歴、目的地履歴の具体例を示す。図１４は、訪問履歴データの例である。図１４では、図９と同様にユーザは９つの地点に訪問している履歴がある。

図１５は、訪問地点とジャンル及び地域のテーブルの例である。図１５の内容は図１０と同様である。

図１６は、ジャンル及び地域毎の全地点数の集計テーブルの例である。このテーブルは当該ジャンルに該当する地点（施設）が当該地域内に全部でいくつあるかをＰＯＩＤＢ１１から集計したものである。例えばジャンル“小学校”で地域“富士見市”の場合、富士見市にある小学校の総数を示している。

図１７は、図１６のジャンル及び地域毎の全地点数の集計テーブルに基づいて、図１５に示した訪問地点とジャンル及び地域のテーブルのジャンルと地域毎の訪問地点との割合を算出したものである。即ち、図１５の訪問ＰＯＩ数／図１６の全地点数が示されている。

図１８は、図１７のテーブルにおいて、ｍ＝２０％の場合に立寄地履歴１５に格納されるデータ例を示す。図１７において、ｍが２０％以上であるのはジャンルが“コンビニ”かつ地域が“富士見市”と、ジャンルが“定食屋”かつ地域が“富士見市”と、ジャンルが“コンビニ”かつ地域が“上福岡市”であるので、該当するコンビニ３店及び定食屋２店が立寄地候補として立寄地履歴１５に格納される。即ち、１ジャンル当たりの訪問等地点の数の当該ジャンルにおける全地点数に対する割合が所定割合以上の場合には当該訪問等地点をユーザにとっての立寄地候補に判別している。

第１の実施例では、１ジャンル当たりの訪問地点数で判断していたので、上福岡市のコンビニは目的地候補となるが、上福岡市のコンビニの全地点数は５つであるので、訪問地点とジャンル及び地域のテーブルのジャンルと地域毎の訪問地点との割合にすると２０％となり、立寄地候補とする条件を満たす。

図１９は、図１７のテーブルにおいてｍ＝２０％の場合に目的地履１６に格納されるデータ例を示す。図１７において、ｍが２０％以上であるのは上述した３つの組み合わせの５店であるので、他の組み合わせに該当する各施設は目的地候補として目的地履歴１６に格納される。即ち、１ジャンル当たりの訪問等地点の数の当該ジャンルにおける全地点数に対する割合が所定割合未満の場合には当該地点をユーザにとっての目的地候補と判別している。

なお、本実施例では、ジャンルと地域（所定の範囲）の組み合わせで割合を算出していたが、ジャンルのみで割合を算出してもよい。

本実施例によれば、１ジャンル当たりの訪問等地点の数の当該ジャンルにおける全地点数に対する割合がｍ％以上の場合には当該地点をユーザにとっての立寄地候補と判別し、１ジャンル当たりの訪問等地点の数の当該ジャンルにおける全地点数に対する割合がｍ％未満の場合には当該訪問等地点をユーザにとっての目的地候補と判別している。このようにすることにより、１ジャンル当たりの訪問等した地点数の割合に基づいて立寄地候補か目的地候補かの判別をすることができる。例えばジャンルとしてコンビニエンスストアのように店舗数が多い場合とジャンルとして役所のように施設数が少ない場合とでは、単純な数での比較では、偏りがでる可能性があるので、割合に基づいて判別することによりこのような偏りを無くすことができる。

次に、本発明の第３の実施例にかかる表示装置を図２０を参照して説明する。なお、前述した第１乃至第３の実施例と同一部分には、同一符号を付して説明を省略する。

本実施例では、１ジャンル当たりの地点数に加えて、ある地点の訪問回数や滞在時間も考慮して立寄地候補と目的地候補とに判別する。即ち、本実施例においては、訪問地点取得部１２が取得する訪問履歴データ（地点情報）に訪問回数情報と滞在時間情報が含まれている。図２０に本実施例にかかる判別装置１０の動作を示す。図２０のフローチャートは目的地・立寄地判別部１４で実行される。図２０において、ステップＳ１１、Ｓ１３、Ｓ１４、Ｓ１５は、図３と同様である。

ステップＳ１１から進んだステップＳ４１においては、ステップＳ１１で取得した訪問履歴データから訪問地点とジャンル、訪問回数及び滞在時間のテーブルを作成し、ステップＳ１３に進む。

次に、ステップＳ１３において、ステップＳ４１で作成したテーブルに基づいて、第１の実施例と同様に、同じジャンルにｎ箇所以上訪問しているか否か判断し、ｎ箇所以上訪問している場合（ｙｅｓの場合）はステップＳ４２に進み、ｎ箇所以上訪問していない場合（ｎｏの場合）はステップＳ１５に進む。

次に、ステップＳ４２において、訪問履歴データに含まれるある地点にｍ回以上訪問しているか否かを判断し、ｍ回以上訪問している場合（ｙｅｓの場合）はステップＳ１５に進み、ｍ回以上訪問していない場合（ｎｏの場合）はステップＳ４３に進む。つまり、訪問回数が多い場合は目的地候補と判別する。即ち、本ステップで訪問回数情報を考慮している。

次に、ステップＳ４３において、訪問履歴データに含まれるある地点にｒ時間以上滞在しているか否かを判断し、ｒ時間以上滞在している場合（ｙｅｓの場合）はステップＳ１５に進み、ｒ時間以上滞在していない場合（ｎｏの場合）はステップＳ１４に進む。つまり、滞在時間が長い場合は目的地候補と判別する。即ち、本ステップで滞在時間情報を考慮している。

なお、ステップＳ４２とステップＳ４３とは順序が逆であってもよいし、いずれか一方のみを実行するようにしてもよい。また、本実施例では、第１の実施例をベースとしていたが、第２、第３の実施例をベースとしてもよい。

本実施例によれば、地点情報には、地点に対する滞在時間情報が更に含まれ、目的地・立寄地判別部１４は、滞在時間情報も考慮して、訪問等地点を立寄地候補と目的地候補に判別している。このようにすることにより、１ジャンルに含まれる地点が多い場合であっても、滞在時間が長い場合は目的地候補と判別することが可能となる。したがって、立寄地候補と目的地候補との判別精度をより高くすることができる。

また、地点情報には、地点に対する訪問回数情報が更に含まれ、目的地・立寄地判別部１４は、訪問回数情報も考慮して、訪問等地点を立寄地候補と目的地候補に判別している。このようにすることにより、１ジャンルに含まれる地点が多い場合であっても、訪問回数が多い場合は目的地候補と判別することが可能となる。したがって、立寄地候補と目的地候補との判別精度をより高くすることができる。

なお、訪問地点取得部１２は、訪問履歴データとして訪問地点履歴１３に格納する際に、訪問日時に基づいて格納するデータを抽出してもよい。例えば、過去３か月以内等の期間の訪問地点のみを訪問履歴データとすることにより、時間が経つにしたがってユーザの行動パターンが変化しても立寄地候補と目的地候補とを高精度に判別することができる。即ち、地点情報には、訪問日時を更に含み、目的地・立寄地判別部１４は、訪問日時が所定の期間の地点情報に基づいて、訪問等地点を立寄地候補と目的地候補とを判別してもよい。

また、図２に示した構成のうち、ＰＯＩＤＢ１１だけでなく、訪問地点履歴１３、立寄地履歴１５、目的地履歴１６も外部サーバに設けるようにして、通信部５２が必要に応じて取得するようにしてもよい。

また、図１に示した構成も、制御部５１や記憶装置５５は外部サーバに機能させてもよい。つまり、案内する経路の探索や上述した判別装置１０が外部サーバで機能し、それらの結果を移動体側の端末に表示等する形態であってもよい。

また、本発明は上記実施例に限定されるものではない。即ち、当業者は、従来公知の知見に従い、本発明の骨子を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。かかる変形によってもなお本発明の判別装置の構成を具備する限り、勿論、本発明の範疇に含まれるものである。

１０ 判別装置
１２ 訪問地点取得部（取得部）
１３ 訪問地点履歴
１４ 目的地・立寄地判別部（判別部）
１５ 立寄地履歴
１６ 目的地履歴
５０ ナビゲーション装置（案内装置）
５１ 制御部（判別装置）
５５ 記憶装置（判別装置）
Ｓ１１ 訪問履歴データ取得（取得工程）
Ｓ１３ 同じジャンルにｎ箇所以上訪問しているか（判別工程）

Claims (10)

1. ユーザが訪問又は検索した訪問等地点と当該訪問等地点のジャンル情報を含む地点情報を取得する取得部と、
   １ジャンル当たりの前記訪問等地点の数に基づいて、前記地点情報に含まれる前記訪問等地点を前記ユーザにとっての立寄地候補又は目的地候補に判別する判別部と、
   を備えることを特徴とする判別装置。
2. 前記判別部は、前記１ジャンル当たりの前記訪問等地点の数が所定数以上の場合には当該訪問等地点を前記ユーザにとっての立寄地候補に判別し、前記１ジャンル当たりの前記訪問等地点の数が前記所定数未満の場合には当該訪問等地点を前記ユーザにとっての目的地候補と判別することを特徴とする請求項１に記載の判別装置。
3. 前記判別部は、前記１ジャンル当たりの前記訪問等地点の数の当該ジャンルにおける全地点数に対する割合が所定割合以上の場合には当該訪問等地点を前記ユーザにとっての立寄地候補と判別し、前記１ジャンル当たりの前記訪問等地点の数の当該ジャンルにおける全地点数に対する割合が前記所定割合未満の場合には当該訪問等地点を前記ユーザにとっての目的地候補と判別することを特徴とする請求項１に記載の判別装置。
4. 前記判別部は、所定の範囲内に存在する前記訪問等地点を前記立寄地候補と前記目的地候補に判別することを特徴とする請求項１乃至３のうちいずれか一項に記載の判別装置。
5. 前記地点情報には、前記訪問等地点に対する滞在時間情報が更に含まれ、
   前記判別部は、前記滞在時間情報も考慮して、前記訪問等地点を前記立寄地候補と前記目的地候補に判別することを特徴とする請求項１乃至４のうちいずれか一項に記載の判別装置。
6. 前記地点情報には、前記訪問等地点に対する訪問回数情報が更に含まれ、
   前記判別部は、前記訪問回数情報も考慮して、前記訪問等地点を前記立寄地候補と前記目的地候補に判別することを特徴とする請求項１乃至５のうちいずれか一項に記載の判別装置。
7. 前記地点情報には、訪問日時又は検索日時が更に含まれ、
   前記判別部は、前記訪問日時又は前記検索日時が所定の期間の前記地点情報に基づいて、前記訪問等地点を前記立寄地候補と前記目的地候補に判別することを特徴とする請求項１乃至６のうちいずれか一項に記載の判別装置。
8. 請求項１乃至７のうちいずれか一項に記載の判別装置を備えることを特徴とする案内装置。
9. ユーザにとっての立寄地候補又は目的地候補を判別する判別装置の判別方法であって、
   ユーザが訪問又は検索した訪問等地点と当該訪問等地点のジャンル情報を含む地点情報を取得する取得工程と、
   １ジャンル当たりの前記訪問等地点の数に基づいて、前記地点情報に含まれる前記訪問等地点を前記ユーザにとっての立寄地候補又は目的地候補に判別する判別工程と、
   を含むことを特徴とする判別方法。
10. 請求項９に記載の判別方法を、コンピュータにより実行させることを特徴とする推定プログラム。

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