JP2019165541A - 通知システム、通知方法およびプログラム - Google Patents

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Abstract

【課題】搭乗者の属性情報に基づいて、搭乗者に適切な補給地を提示する通知システムを提供する。【解決手段】車両の駆動エネルギーを補給する補給地の候補を通知する通知システムにおいては、車両の搭乗者の搭乗者の属性情報に基づいて、車両の駆動エネルギーを補給する補給地の周辺施設を抽出する。そして、その抽出された周辺施設に対応する補給地を搭乗者に通知する。【選択図】図４

Description

本発明は、車両の駆動エネルギーの補給地の候補を通知する通知システム、通知方法およびプログラムに関する。
近年では、充電可能なバッテリを搭載したプラグインハイブリッドカーなどの電気自動車や、携帯端末などの移動体機器に対する充電のための充電スポットが広まってきている。そして、充電スポットが広まるほど、利用者にとってより利便性の良い充電スポットを簡単に発見できることが求められてきている。
特許文献１には、充電設備の周囲に存在し、かつ、充電設備の利用者が充電必要時間に基づいて行き帰り可能な、店舗などの施設の情報を抽出することが記載されている。特許文献１では、車両の充電必要時間に対応する、利用者の行き帰り可能な距離が地図上に円形表示され、その円形内外に、抽出された施設を示すマークが表示される。
特開２０１２−１８２８７２号公報
特許文献１では、施設の情報は、充電必要時間に基づいて抽出されている。しかしながら、施設の情報が利用者の属性情報に基づいて抽出されることについては言及されていない。従って、例えば電気自動車の搭乗者の一人が子供の場合に、バッテリの充電を行うための充電スポットの周辺に子供向け施設が存在するとは限らず、バッテリの充電の間、子供が退屈な時間を過ごしてしまう可能性がある。
本発明の目的は、このような従来の問題点を解決することにある。上記の点に鑑み、本発明は、搭乗者の属性情報に基づいて、搭乗者に適切な補給地を通知する通知システム、通知方法およびプログラムを提供することを目的とする。
本発明に係る通知システムは、車両の搭乗者の属性情報を取得する取得手段と、前記車両の駆動エネルギーを補給する補給地と所定の関連を有する関連施設を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された前記関連施設のうち、前記取得手段により取得された前記搭乗者の属性情報に対応付けられた所定の関連施設に対応する前記補給地を前記搭乗者に通知する通知手段とを備えることを特徴とする。
また、本発明に係る通知システムは、車両の搭乗者から属性情報の指定を受け付ける受付手段と、前記車両の駆動エネルギーを補給する補給地と所定の関連を有する関連施設を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された前記関連施設のうち、前記受付手段により指定を受け付けた前記搭乗者の属性情報に対応付けられた所定の関連施設に対応する前記補給地を前記搭乗者に通知する通知手段とを備えることを特徴とする。
また、本発明に係る通知方法は、車両の駆動エネルギーを補給する補給地の候補を通知する通知システムにおいて実行される通知方法であって、車両の搭乗者の属性情報を取得する取得工程と、前記車両の駆動エネルギーを補給する補給地と所定の関連を有する関連施設を抽出する抽出工程と、前記抽出工程において抽出された前記関連施設のうち、前記取得工程において取得された前記搭乗者の属性情報に対応付けられた所定の関連施設に対応する前記補給地を前記搭乗者に通知する通知工程とを有することを特徴とする。
また、本発明に係る通知方法は、車両の駆動エネルギーを補給する補給地の候補を通知する通知システムにおいて実行される通知方法であって、車両の搭乗者から属性情報の指定を受け付ける受付工程と、前記車両の駆動エネルギーを補給する補給地と所定の関連を有する関連施設を抽出する抽出工程と、前記抽出工程において抽出された前記関連施設のうち、前記受付工程において指定を受け付けた前記搭乗者の属性情報に対応付けられた所定の関連施設に対応する前記補給地を前記搭乗者に通知する通知工程とを有することを特徴とする。
本発明によれば、搭乗者の属性情報に基づいて、搭乗者に適切な補給地を通知することができる。
通知システムの構成を示す図である。 サーバ、無線基地局の構成を示す図である。 車両の構成を示す図である。 充電スポット検索処理を示すフローチャートである。 充電スポットの順位付けの処理を示すフローチャートである。 周辺施設に基づく充電スポットのスコアリングの処理を示すフローチャートである。 搭乗者の属性情報と周辺施設の属性情報との関連付けが行われる際に生成されるテーブルを示す図である。 充電スポットが一覧表示された画面を示す図である。 充電スポットが一覧表示された画面を示す図である。 搭乗者の属性情報と、周辺施設の属性情報との関連性を表す図である。
以下、本発明の実施形態について図を参照しながら説明する。なお、同一の構成要素には同一の参照番号を付して、その説明を省略する。
［第１の実施形態］
図１は、本実施形態における通知システムの構成を示す図である。図１に示すように、通知システム１００において、サーバ１０１と無線基地局１０３とが有線や無線等の媒体を含むネットワーク１０２を介して相互に通信可能に構成されている。本実施形態では、車両１０４は、充電可能なバッテリを搭載したプラグインハイブリッドカーなどの電気自動車として説明する。その際の車両１０４を駆動するための駆動エネルギー（以下、単にエネルギーという）は、電気エネルギーである。また、エネルギーは、電気エネルギーのみのならず、燃料も含む。電気エネルギーであれば、エネルギーの補給地は充電スポットであり、燃料であれば例えばガソリンスタンドである。通知システム１００では、車両１０４の搭乗者（ドライバ、同乗車含む）の属性情報に基づいて、搭乗者にとって適切と考えられる充電スポットの一覧が車両１０４内に搭載されたディスプレイ等に表示される。
無線基地局１０３は、例えば、信号機などの公共施設に設けられており、車両１０４から送信されたデータをネットワーク１０２を介してサーバ１０１へ中継する。車両１０４から送信されたデータとは、例えば、車両１０４の搭乗者の属性情報や車両１０４のＧＰＳ情報である。図１では、説明上、無線基地局１０３と車両１０４とが１対１として示されているが、複数の車両１０４が１つの無線基地局１０３に対応する場合もある。
サーバ１０１は、車両１０４から送信されたデータに基づいて、適切な充電スポットを検索する。本実施形態では、サーバ１０１は、車両１０４の搭乗者の属性情報とマッチングする周辺施設を抽出する。ここで、周辺施設とは、充電スポットの周辺に存在する施設であり、例えば、競馬場、カフェ、公園、遊園地である。本実施形態では、車両１０４の搭乗者の属性情報とマッチングする周辺施設を多く有する充電スポットを、適切な充電スポットの一覧として車両１０４の搭乗者に通知する。そのような構成により、例えば、車両１０４を充電スポットで充電している間、搭乗者は、周辺施設で有意義な時間を過ごすことができる。例えば、子供連れでドライブをしている家族の場合には、周辺施設として公園を有する充電スポットが提示されるので、その充電スポットで車両１０４を充電している間、子供は退屈せずに時間を過ごすことができる。
図２（Ａ）は、サーバ１０１の構成を示す図である。プロセッサ２０１は、サーバ１０１を統括的に制御し、例えば、記憶部２０３に記憶された制御プログラムを記憶媒体の一例であるメモリ２０２に読み出して実行することにより、本実施形態の動作を実現する。ネットワークインタフェース（ＮＷＩ／Ｆ）２０４は、ネットワーク１０２との通信を可能にするためのインタフェースであり、ネットワーク１０２の媒体に応じた構成を有する。
データ処理部２０５の処理については後述するが、例えば、車両１０４の搭乗者の属性情報と周辺施設の情報とのマッチングを行う。記憶部２０３は、サーバ１０１の動作に必要なデータ、パラメータ、プログラムなどを記憶する。また、記憶部２０３には、各種データベース（ＤＢ）が構成され、例えば、地図ＤＢ２０６や、属性情報ＤＢ２０７が構成されている。地図ＤＢ２０６は、道路情報や施設情報、交通情報が含まれる地図ＤＢであり、充電スポットや周辺施設の情報も含まれている。属性情報ＤＢ２０７には、車両１０４の搭乗者の属性情報が搭乗者ごとに格納されている。搭乗者の属性情報とは、例えば、性別、年齢、対話システムとの対話履歴、インターネット上での検索履歴やＳＮＳ情報から得られる嗜好等の情報である。ここで、インターネット上での検索履歴やＳＮＳ情報は、プロセッサ２０１により、日常的にビッグデータとして収集されるようにしても良い。例えば、あるユーザが通知システム１００のサーバ１０１にユーザ登録すると、プロセッサ２０１は、登録ユーザのインターネット上での検索履歴やＳＮＳ情報などから、その登録ユーザの嗜好等を推測し、その推測結果（例えば、カフェ好きである）を属性情報として属性情報ＤＢに格納する。また、上記のビッグデータは、データマイニングやテキストマイニング等によって、後述する周辺施設の属性情報を抽出することに用いられても良い。図２（Ａ）に示す各ブロックは、バス２０８を介して相互に通信可能に構成される。
図２（Ｂ）は、無線基地局１０３の構成を示す図である。プロセッサ２１１は、例えば記憶部２１３に記憶された制御プログラムをメモリ２１２に読み出して実行することにより、無線基地局１０３を統括的に制御する。ネットワークインタフェース（ＮＷＩ／Ｆ）２１５は、ネットワーク１０２との通信を可能にするためのインタフェースであり、ネットワーク１０２の媒体に応じた構成を有する。インタフェース（Ｉ／Ｆ）２１４は、車両１０４との無線通信インタフェースであり、無線基地局１０３は、Ｉ／Ｆ２１４により車両１０４から、搭乗者の情報やＧＰＳ情報を含むデータを受信する。ここでの搭乗者の情報とは、搭乗者の識別情報であり、例えば、顔画像データや特徴量を示すデータである。受信したデータは、データ変換が行われ、ＮＷＩ／Ｆ２１５によりネットワーク１０２を介してサーバ１０１へ送信される。図２（Ｂ）に示す各ブロックは、バス２１６を介して相互に通信可能に構成される。
図３は、車両１０４の構成を示す図である。図３は、バッテリ周辺の主なブロック構成を示している。制御部３０１は、バッテリ３０３の充電状態（例えば、満充電であるか否かや、残容量）を検知部３０６からの検知情報に基づいて判定するＥＣＵや、本実施形態における充電スポット検索処理を実行するためのＥＣＵを含む。
バッテリ制御部３０２は、外部の交流電源３１０と車両１０４との接続の検出や、充電器によるバッテリ３０３の充電を行う。バッテリ３０３は、外部の交流電源３１０から供給される電力により充電可能なバッテリである。検知部３０６は、バッテリ３０３の残容量や温度等を検知し、その検知信号を制御部３０１に送信する。モータ制御部３０４は、バッテリ３０３の電圧を駆動用電圧に変換してモータ３０５に供給するインバータを含む。モータ３０５は、モータ制御部３０４から供給された駆動用電圧により車両１０４を走行させる。
制御部３０１は、ネットワークインタフェース（ＮＷＩ／Ｆ）３０７を介して、無線基地局１０３に搭乗者の識別情報やＧＰＳ情報を含むデータを送信する。搭乗者の識別情報としては、例えば、車両１０４の車内に構成されたカメラにより撮像された撮像データや特徴量を表すデータなどがＮＷＩ／Ｆ３０７を介して無線基地局１０３に送信される。ＨＭＩ３０８は、ヒューマンマシンインタフェースであり、表示部となるディスプレイを含み、バッテリ３０３の残容量が少なくなった旨を表示する画面や、充電スポット検索処理の実行開始指示を受付可能な画面を表示する。ＧＰＳ３０９は、車両１０４の現在位置を検知する。
以上説明した図２〜図３の構成それぞれは、プログラムに係る本発明を実施するコンピュータとなり得る。
図４は、本実施形態における充電スポット検索処理を示すフローチャートである。充電スポット検索処理は、通知システム１００において実行される。図４においては、Ｓ１０１及びＳ１０５の処理は、例えば車両１０４の制御部３０１により実現され、Ｓ１０２〜Ｓ１０４の処理は、例えばサーバ１０１のプロセッサ２０１により実現されるとして説明する。しかしながら、サーバ１０１で実行される処理の少なくとも一部を車両１０４側で実行するようにしても良い。
本実施形態においては、バッテリ３０３の残容量が閾値以下となったときに、制御部３０１は、ＨＭＩ３０８に残容量が閾値以下であることを通知するメッセージを、充電スポット検索処理の実行開始指示ボタンの表示とともに表示する。例えば、「バッテリが残りわずかとなりました。充電スポットを検索しますか？」といったメッセージを表示するようにしても良い。
Ｓ１０１において、制御部３０１は、充電スポット検索処理の実行開始指示を受け付けたか否かを判定する。ここで、充電スポット検索処理の実行開始指示を受け付けたと判定するまで待機し、受け付けたと判定した場合、制御部３０１は、充電スポット検索処理に必要なデータをＮＷＩ／Ｆ３０７を介して無線基地局１０３に送信する。その後、サーバ１０１におけるＳ１０２及びＳ１０３の処理に移行する。
充電スポット検索処理に必要なデータとは、例えば、車両１０４のＧＰＳ情報や搭乗者の情報を示すデータである。搭乗者の情報を示すデータは、例えば、車両１０４の車内に構成されたカメラにより搭乗者の顔が撮像された撮像データである。若しくは、搭乗者の撮像データの代わりに、特徴量が抽出されたデータであっても良いし、両方を送信するようにしても良い。また、搭乗者の情報を示すデータについては、他のタイミングで無線基地局１０３に送信するようにしても良い。例えば、通知システム１００の登録ユーザが車両１０４に乗車した際に、ＨＭＩ３０８を介して指示することにより、搭乗者の撮像を開始し、その撮像データ若しくはその特徴量を示すデータを無線基地局１０３に送信するようにしても良い。
Ｓ１０２及びＳ１０３は、サーバ１０１において実行される。Ｓ１０２において、サーバ１０１のプロセッサ２０１は、車両１０４から無線基地局１０３を介して受信したＧＰＳ情報および地図ＤＢ２０６に基づいて、車両１０４の現在位置から所定の範囲内にある充電スポットを検索する。その際に、充電スポットから所定の距離内にある周辺施設も合わせて検索する。
Ｓ１０３において、プロセッサ２０１は、車両１０４から無線基地局１０３を介して受信した搭乗者の情報を示すデータから搭乗者を識別し、識別された搭乗者に対応する属性情報を属性情報ＤＢ２０７から取得する。ここで取得された属性情報は、例えば、識別された搭乗者の日常における対話システムとの対話履歴、インターネットの検索履歴やＳＮＳ情報から得られた嗜好情報である。例えば、カフェ情報の検索履歴や、カフェに行った情報、写真等が多い場合には、プロセッサ２０１は、搭乗者はカフェ好きであるという嗜好を推測する。
Ｓ１０４において、プロセッサ２０１は、Ｓ１０２で検索された充電スポットを順位付けする。本実施形態では、その順位付けの際に、Ｓ１０２で合わせて検索された周辺施設およびＳ１０３で取得された搭乗者の属性情報が用いられる。
図５は、Ｓ１０４の充電スポットの順位付けの処理を示すフローチャートである。Ｓ２０１において、プロセッサ２０１は、車両１０４の現在位置と地図ＤＢ２０６とから検索された複数の充電スポットのうち、１つに着目する。本実施形態では、複数の充電スポットが検索されたとして説明するが、１つの充電スポットのみが検索される場合もある。以下、着目した充電スポットについて処理が行われる。
Ｓ２０２において、プロセッサ２０１は、充電スポットと所定の関連を有する周辺施設を抽出する。ここで、充電スポットと所定の関連を有するとは、その周辺施設が充電スポット自体の敷地内にある（充電スポットに付随する）ことと、その周辺施設が充電スポットの周辺にある（充電スポットから所定距離内にある）こととを含んでいる。また、本実施形態では、上記のように抽出される「周辺施設」を、充電スポットと所定の関連を有する周辺施設ということから「関連施設」ともいう。Ｓ２０３において、プロセッサ２０１は、Ｓ２０２で抽出された周辺施設に基づいて充電スポットをスコアリングする。Ｓ２０３のスコアリングについては後述する。
周辺施設を抽出する際の所定の距離は、予め定められた固定のものであっても良いし、可変であっても良い。例えば、その日の天候情報や時間帯に基づいて変更するようにしても良い。例えば、雨や夜間である場合、晴れや昼間である場合に定められる所定の距離よりも短くするようにしても良い。そのような構成により、雨や夜間の場合には、搭乗者が充電スポットで車両１０４を降りて歩く距離が短くてすむ周辺施設を抽出することができる。また、搭乗者の属性情報、例えば、年齢に基づいて変更するようにしても良い。例えば、搭乗者が所定の年齢以上の高齢者である場合には、所定の距離をより短くするようにしても良い。
Ｓ２０４において、プロセッサ２０１は、車両１０４の現在位置に基づいて充電スポットをスコアリングする。Ｓ２０４におけるスコアリングは、例えば、車両１０４の現在位置と充電スポットとの間の距離が長いほどスコアを低くし、その距離が短いほどスコアを高くする。
Ｓ２０５において、プロセッサ２０１は、Ｓ２０３でのスコアリング結果とＳ２０４でのスコアリング結果とを合算する。その合算値がＳ２０１で着目された充電スポットのスコアとなる。
Ｓ２０６において、プロセッサ２０１は、車両１０４の現在位置と地図ＤＢ２０６とから検索された複数の充電スポット全てについてスコアリングが行われたか否かを判定する。複数の充電スポット全てについてスコアリングが行われていないと判定された場合、Ｓ２０８で次の充電スポットに着目し、Ｓ２０２からの処理を繰り返す。一方、複数の充電スポット全てについてスコアリングが行われていると判定された場合、Ｓ２０７に進む。
Ｓ２０７において、プロセッサ２０１は、スコアリングが行われた複数の充電スポットをスコアに基づいて順位付けする。その後、図５の処理を終了する。
図６は、Ｓ２０３の周辺施設に基づく充電スポットのスコアリングの処理を示すフローチャートである。Ｓ３０１において、プロセッサ２０１は、周辺施設の属性情報と搭乗者の属性情報とのマッチングを行い、搭乗者にとって重要（適切）と考えられる周辺施設（以下、重要周辺施設という）を抽出する。Ｓ３０２において、プロセッサ２０１は、Ｓ３０１で抽出された重要周辺施設に基づいて、充電スポットをスコアリングする（第１のスコアリング）。
ここで、車両１０４の搭乗者にとって重要（適切）と考えられる重要周辺施設の抽出について説明する。図１０は、車両１０４の搭乗者の属性情報と、周辺施設の属性情報との関連性を示す図である。図１０では、車両１０４の搭乗者として、年齢が３０歳〜３５歳のカフェ好きの女性と、年齢が３歳〜６際の男性が認識されている。女性の「カフェ好き」という嗜好は、例えば、Ｓ１０３での推測結果である。また、ここでの男性のように、嗜好の推測結果がない場合もある。例えば、男性について嗜好の推測結果がないのは、年齢が幼いために、インターネットの検索結果等、日常的にビッグデータとして収集される情報がまだないからである。
この女性及び男性が搭乗している車両１０４の現在位置から所定の範囲内にある充電スポットが充電スポットＡ〜Ｚとして検索されている。また、所定の距離内にある周辺施設も合わせて検索されており、例えば、充電スポットＡの周辺施設として、○○競馬場と○○パチンコが検索されている。そして、各周辺施設には、周辺施設の属性情報が関連付けられている。例えば、○○競馬場と○○パチンコには、「ギャンブル」という属性情報が関連付けられている。周辺施設の関連情報は、対象年齢、営業時間、客層、カテゴリ等について、データマイニングやテキストマイニング等により関連性が高い言葉が決定されるようにしても良い。例えば、○○カフェには、１８歳以上、カフェ、女性向けといった属性情報が関連付けられている。
サーバ１０１のプロセッサ２０１は、車両１０４の搭乗者の属性情報とマッチングする周辺施設の属性情報を特定する。例えば、図１０では、搭乗者の属性情報は、「女性」、「３０歳〜３５歳」、「カフェ好き」、「男性」、「３歳〜６歳」であるので、マッチングする周辺施設の属性情報は、「１８歳以上」、「３歳〜６歳」、「カフェ」、「男性向け」、「女性向け」となる。そして、マッチングした周辺施設の属性情報から関連性が高い周辺施設を辿り、該当する周辺施設を重要周辺施設として抽出する。図１０では、搭乗者の属性情報から関連性が高いと判断されたルートを太線で示している。図１０では、車両１０４の搭乗者にとって重要と考えられる重要周辺施設として、○○カフェ、○○公園、○○遊園地が抽出されている。Ｓ３０２でのスコアリングは、例えば、Ｓ２０２で抽出された周辺施設に対する重要周辺施設の割合に基づいて行われても良い。
再び、図６を説明する。Ｓ３０３において、プロセッサ２０１は、重要周辺施設の平均滞在時間と、車両１０４のバッテリ３０３の充電に必要な時間とのマッチングを行う。平均滞在時間は、例えばＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ）情報に基づいて周辺施設ごとに集客情報を所定期間、予め収集しておき、滞在時間の平均値を算出するようにしても良い。バッテリ３０３の充電に必要な時間は、車両１０４から受信したバッテリ３０３の残容量の情報に基づいて算出しても良い。
Ｓ３０４において、プロセッサ２０１は、Ｓ３０３でのマッチングの度合いに基づいて、充電スポットをスコアリングする（第２のスコアリング）。例えば、重要周辺施設の平均滞在時間と、バッテリ３０３の充電に必要な時間との差分が小さいほどスコアを高くし、差分が大きいほどスコアを低くする。
Ｓ３０５において、プロセッサ２０１は、充電スポットと各重要施設との間の距離に基づいて、充電スポットをスコアリングする（第３のスコアリング）。例えば、重要施設Ａと重要施設Ｂと、充電スポットとの間の距離それぞれの所定の距離との比率に基づいて、スコアリングが行われる。
Ｓ３０６において、プロセッサ２０１は、第１〜第３のスコアリングによるスコアを合算し、その合算値をＳ２０１で着目された充電スポットのスコアとする。その後、図６の処理を終了する。
図７は、車両１０４の現在位置から所定の範囲内に検索された充電スポットとその周辺施設の属性情報とが対応づけられたテーブルの一例を示す図である。以下、図７を参照しながら、スコアリングの一例を説明する。図７に示すテーブルは、例えば記憶部２０３に格納されている。図７においては、車両１０４の搭乗者は、３０歳の和食好きの男性、２０歳の女性、２歳の男性、の３人の家族である。つまり、搭乗者の属性情報は、「３０歳の男性」、「和食」、「２０歳の女性」、「２歳の男性」、「家族」である。
図７では、車両１０４の現在位置から所定の範囲内にＡＡ充電スタンド、ＢＢ充電スタンド、ＣＣ充電ステーション、の３つの充電スポットが検索されている。なお、現在は、夜間で天気は雨であり、バッテリ３０３の充電に必要な時間は３０分である。車両１０４の現在位置からＡＡ充電スタンドまでの距離は１．５ｋｍ、ＢＢ充電スタンドまでの距離は２ｋｍ、ＣＣ充電ステーションまでの距離は３ｋｍである。
ＡＡ充電スタンドから所定の距離内にＡ競馬場とＡパチンコが抽出されている。ここでの所定の距離は、上記の搭乗者の属性情報と、時刻／天気情報「夜、雨」とに基づいて定められる。図７において、ＡＡ充電スタンドから所定の距離内（例えば５００ｍ）にある周辺施設として、Ａ競馬場とＡパチンコが抽出されている。また、Ａ競馬場とＡパチンコはともに、平均滞在時間は１時間として取得されている。
図７では、Ａ競馬場の属性情報は、「知人・友人」、「おひとり様」、「ギャンブル」、「競馬」、「大人向け」である。また、Ａパチンコの属性情報は、「おひとり様」、「ギャンブル」、「パチンコ」、「大人向け」である。図６のＳ３０１では、これらの周辺施設の属性情報と、上記の搭乗者の属性情報とのマッチングが行われる。
周辺施設の属性情報と搭乗者の属性情報とのマッチングにおいては、その相関距離により、マッチングする／しないが定められても良い。例えば、「２歳の男性（＝子供）」は「ギャンブル」とは相関距離が遠い。また、「家族」は「知人・友人向け」や「バリアフリー」との相関距離が近い。このような相関距離は、クラスタ分析等により予め定められても良い。そして、マッチングにおいては、相関距離が閾値以下である場合に、マッチングするとしてカウントしても良い。また、相関距離が閾値以上である属性情報が含まれている場合には、その周辺施設に関する属性情報のマッチング数は０とカウントするようにしても良い。例えば、Ａ競馬場とＡパチンコについて、「ギャンブル」という「子供」から相関距離が閾値以上の属性情報が含まれているので、Ａ競馬場とＡパチンコについては、属性情報のマッチング数はそれぞれ「０」としてカウントされる。
図６のＳ３０３では、平均滞在時間＝１時間と、充電必要時間＝３０分とのマッチングが行われる。例えば、平均滞在時間は充電必要時間の２倍であるので、それぞれ「０．５」がＡＡ充電スタンドのスコアリングに用いられる。つまり、充電必要時間に近いほどスコアが高く設定される。また、図６のＳ３０５では、充電スポットと各重要周辺施設との距離に基づいてスコアリングされる。例えば、Ａ競馬場の充電スポットからの距離は１００ｍである。例えば、所定の距離（例えば５００ｍ）に対する比率に基づいて、５００ｍ／１００ｍ＝５がＡＡ充電スタンドのスコアリングに用いられる。また、Ａパチンコの充電スポットからの距離は３０ｍである。例えば、所定の距離（５００ｍ）に対する比率に基づいて、５００ｍ／３０ｍ＝１６．７がＡＡ充電スタンドのスコアリングに用いられる。つまり、充電スポットから近いほどスコアが高く設定される。また、図６のＳ２０４では、ＡＡ充電スタンドの、車両１０４の現在位置からの距離に基づいてスコアリングされる。例えば、車両１０４の現在位置からの距離＝１．５ｋｍであるので、所定の範囲（例えば４ｋｍ）との比率、即ち、４ｋｍ／１．５ｋｍ＝２．７がＡＡ充電スタンドのスコアリングに用いられる。つまり、車両１０４の現在位置から近いほどスコアが高く設定される。
以上により、まず、Ａ競馬場についてのスコアが、０×０．５×５＝０と算出され、Ａパチンコについてのスコアが、０×０．５×１６．７＝０と算出される。その結果、ＡＡ充電スタンドについて、０＋０＋２．７＝２．７としてスコアリングが行われる。
上記では、Ａ競馬場とＡパチンコについてスコアリングが行われているが、属性情報のマッチング数が「０」とカウントされた場合には、搭乗者にとって重要施設でないとして、スコアを０と設定しても良い。そのような構成により、重要施設の抽出が容易となる。
次に、ＢＢ充電スタンドについて説明する。ＢＢ充電スタンドから所定の距離内にＢＡレストランとＢＢレストランが抽出されている。ここでの所定の距離は、上記の搭乗者の属性情報と、時刻／天気情報「夜、雨」とに基づいて定められる。図７において、ＢＢ充電スタンドから所定の距離内（例えば５００ｍ）にある周辺施設として、ＢＡレストランとＢＢレストランが抽出されている。また、ＢＡレストランの平均滞在時間は３０分、ＢＢレストランの平均滞在時間は４５分として取得されている。
図７では、ＢＡレストランの属性情報は、「おひとり様」、「家族向け」、「知人・友人向け」、「子供可」、「バリアフリー」、「中華」である。また、ＢＢレストランの属性情報は、「カップル向け」、「大人向け」、「フレンチ」である。図６のＳ３０１では、これらの周辺施設の属性情報と、上記の搭乗者の属性情報とのマッチングが行われる。
周辺施設の属性情報と搭乗者の属性情報とのマッチングにおいては、上述のとおりであるが、周辺施設の属性情報が複数ある場合に、それらを総合的に考慮してマッチングするか否かを判定するようにしても良い。例えば、ＢＢレストランの場合、「カップル向け」、「大人向け」、「フレンチ」であるので、料金が高めであることも考えられる。従って、その場合、「大人向け」は「子供」を排除する概念であると判断し、周辺施設の属性情報「大人向け」は、搭乗者の属性情報とマッチングしない、若しくは、マッチングの程度を小さくするようにしても良い。また、ＢＡレストランの場合、「中華」と「和食」は異なるものの、「家族向け」「子供可」といった属性情報から、リーズナブルな料金であることが考えられる。従って、その場合、「中華」と「和食」はマッチングすると判定するようにしても良い。ＢＡレストランについて、「家族向け」、「知人・友人向け」、「子供可」、「バリアフリー」、「中華」がマッチングするとしてマッチング数が「５」としてカウントされる。一方、ＢＢレストランについて、「大人向け」についてのマッチング数が「０．５」としてカウントされる。
図６のＳ３０３では、ＢＡレストランの平均滞在時間＝３０分と、充電必要時間＝３０分とのマッチングが行われる。例えば、平均滞在時間は充電必要時間と等しいので、「１」がＢＢ充電スタンドのスコアリングに用いられる。また、ＢＢレストランの平均滞在時間＝４５分と、充電必要時間＝３０分とのマッチングが行われる。その場合、例えば、３０／４５＝０．７がＢＢ充電スタンドのスコアリングに用いられる。また、図６のＳ３０５では、充電スポットと各重要周辺施設との距離に基づいてスコアリングされる。例えば、ＢＡレストランの充電スポットからの距離は５００ｍである。例えば、所定の距離（例えば５００ｍ）に対する比率に基づいて、５００ｍ／５００ｍ＝１がＢＢ充電スタンドのスコアリングに用いられる。また、ＢＢレストランの充電スポットからの距離は３０ｍである。例えば、所定の距離（例えば５００ｍ）に対する比率に基づいて、５００ｍ／３０ｍ＝１６．７がＢＢ充電スタンドのスコアリングに用いられる。また、図６のＳ２０４では、ＢＢ充電スタンドの、車両１０４の現在位置からの距離に基づいてスコアリングされる。例えば、車両１０４の現在位置からの距離＝２ｋｍであるので、所定の範囲（例えば４ｋｍ）との比率、即ち、４ｋｍ／２ｋｍ＝２がＢＢ充電スタンドのスコアリングに用いられる。
以上により、まず、ＢＡレストランについてのスコアが、５×１×１＝５と算出され、ＢＢレストランについてのスコアが、０．５×０．７×１６．７＝５．８５と算出される。その結果、ＢＢ充電スタンドについて、５＋５．８５＋２＝１２．８５としてスコアリングが行われる。
次に、ＣＣ充電ステーションについて説明する。ＣＣ充電ステーションから所定の距離内にＣレストランが抽出されている。ここでの所定の距離は、上記の搭乗者の属性情報と、時刻／天気情報「夜、雨」とに基づいて定められる。図７において、ＣＣ充電ステーションから所定の距離内（例えば５００ｍ）にある周辺施設として、Ｃレストランが抽出されている。また、Ｃレストランの平均滞在時間は３０分として取得されている。
図７では、Ｃレストランの属性情報は、「おひとり様」、「家族向け」、「知人・友人向け」、「子供可」、「バリアフリー」、「和食」である。図６のＳ３０１では、これらの周辺施設の属性情報と、上記の搭乗者の属性情報とのマッチングが行われる。Ｃレストランについて、「家族向け」、「知人・友人向け」、「子供可」、「バリアフリー」、「和食」がマッチングするとしてマッチング数が「５」としてカウントされる。
図６のＳ３０３では、Ｃレストランの平均滞在時間＝３０分と、充電必要時間＝３０分とのマッチングが行われる。例えば、平均滞在時間は充電必要時間と等しいので、「１」がＣＣ充電ステーションのスコアリングに用いられる。また、図６のＳ３０５では、充電スポットと各重要周辺施設との距離に基づいてスコアリングされる。例えば、Ｃレストランの充電スポットからの距離は３０ｍである。例えば、所定の距離（例えば５００ｍ）に対する比率に基づいて、５００ｍ／３０ｍ＝１６．７がＣＣ充電ステーションのスコアリングに用いられる。また、図６のＳ２０４では、ＣＣ充電ステーションの、車両１０４の現在位置からの距離に基づいてスコアリングされる。例えば、車両１０４の現在位置からの距離＝３ｋｍであるので、所定の範囲（例えば４ｋｍ）との比率、即ち、４ｋｍ／３ｋｍ＝１．３がＣＣ充電ステーションのスコアリングに用いられる。
以上により、まず、Ｃレストランについてのスコアが、５×１×１６．７＝８３．５と算出される。その結果、ＣＣ充電ステーションについて、８３．５＋１．３＝８４．８としてスコアリングが行われる。つまり、ＡＡ充電スタンド＝２．７、ＢＢ充電スタンド＝１２．８５、ＣＣ充電ステーション＝８４．８となり、スコア順に順位付けが行うことが可能となる。
上述のように、各充電スポットについて、「属性情報のマッチングを表す指数」×「平均滞在時間に係る指数」×「充電スポットと周辺施設との距離に係る指数」＋「車両の現在位置から充電スポットまでの距離に係る指数」＝スコア の一例として算出している。しかしながら、上記の算出方法に限られず、他の算出方法が用いられても良い。例えば、上記の式の各項目に重み付けを設定するようにしても良い。そのような構成により、属性情報のマッチング度、平均滞在時間、距離情報それぞれの重要度をスコアに反映させることができる。また、指数の算出方法についても上記の例に限られない。例えば、上記の例では、各周辺施設の滞在時間と充電時間とが近いほどスコアが高くなるような指数の算出方法を用いているが、滞在時間が充電時間より長いのであればスコアが変わらないような指数の算出方法を用いても良い。
再び、図４を参照する。Ｓ１０４で充電スポットの順位付けが行われると、サーバ１０１のプロセッサ２０１は、充電スポット及び周辺施設の情報を、充電スポットの順位付けの情報とともに、無線基地局１０３を介して車両１０４に送信する。
Ｓ１０４において、車両１０４の制御部３０１は、充電スポット及び周辺施設の情報と、充電スポットの順位付けの情報とに基づいて、搭乗者に出力する。例えば、制御部３０１は、図８に示すような画面をＨＭＩ３０８に表示する。
図８（ａ）に示すように、画面上には、車両１０４の現在位置から所定の範囲内にある充電スポットのうちスコアが上位の４つの充電スポットが候補の一覧として表示される。図８（ａ）には、４つの充電スポットＣ、Ｂ、Ａ、Ｄのみが表示されているが、表示される充電スポットの数は４つに限られず、例えば「次ページ表示」ボタン等の押下により、よりスコアが下位の充電スポットの候補をさらに表示するようにしても良い。また、図８（ａ）には、車両１０４の現在位置から最も近い距離にある充電スポットについて、「最短」の表示がされている。図８（ａ）の画面の右側には、車両１０４の現在位置と、充電スポットＣ、Ｂ、Ａ、Ｄの位置とが地図上で識別可能なように表示されている。このように上位の所定数の充電スポットのみを表示することにより、搭乗者にとって適切な充電スポットの検索の利便性を向上させることができる。
また、各充電スポットの表示の傍らには、車両１０４の現在位置からの距離と、周辺施設の属性情報とがアイコンとして表示されている。そのような構成により、各充電スポットの周辺には、どのような属性を有する周辺施設があるのかを搭乗者に容易に認識させることができる。
図８（ａ）の画面上で搭乗者が「充電スポットＤ」をクリックすると、図８（ｂ）の画面が表示される。図８（ｂ）に示すように、充電スポットＤの周辺に存在する周辺施設が一覧表示される。図８（ｂ）に示すように、充電スポットＤの周辺に存在する周辺施設が、充電スポットＤからの距離情報の順に表示される。
以上のように、本実施形態によれば、車両１０４のバッテリ３０３の残容量が低下した場合、搭乗者に対して、搭乗者に適切と考えられる周辺施設を付近に有する充電スポットを提示することができる。その結果、搭乗者は、バッテリ３０３を充電させている間、車両１０４を降車して周辺施設で有意義な時間を過ごすことができる。
上記のように、本実施形態では、サーバ１０１のプロセッサ２０１は、搭乗者の属性情報と、周辺施設の属性情報とのマッチングを行っている。ここで、搭乗者が、周辺施設の属性情報を指定できるようにしても良い。以下、そのような構成について説明する。
図９（ａ）は、サーバ１０１のプロセッサ２０１が車両１０４の現在位置から所定の範囲内にある充電スポットを抽出した時点で、抽出された充電スポットの情報が車両１０４に送信され、ＨＭＩ３０８に表示される画面の一例を示す図である。
図９（ａ）に示すように、充電スポットは、まだスコアリングされていない。ここで、搭乗者が「絞込み」ボタン９０１を押下すると、図９（ｂ）のように、絞込みの条件が選択可能に表示される。図９（ｂ）では、絞込みの条件として、「子供」、「レストラン」、「高齢者」、「買い物」が表示されている。これらは、周辺施設の属性情報を表しており、例えば、搭乗者が「子供」を選択して決定ボタン９０２を押下すると、その情報が無線基地局１０３を介してサーバ１０１に送信される。サーバ１０１のプロセッサ２０１は、「子供」という属性情報とマッチングする周辺施設の属性情報を検索し、検索された周辺施設を近傍に有する充電スポットが上位になるようスコアリングを行う。なお、図９（ｂ）においては、複数の条件が選択可能である。プロセッサ２０１により充電スポットの順位付けが行われた後、その順位付けの情報が、車両１０４の制御部３０１に送信される。制御部３０１は、受信した順位付けの情報に従って充電スポットの表示を並び替えた一覧をＨＭＩ３０８に表示する。その際に表示される画面は、図８（ｂ）と同様である。
図９（ｂ）のような構成により、搭乗者が選択した属性情報を直接にサーバ１０１に送信することができるので、搭乗者の望む属性情報をより反映した周辺施設を抽出することができる。
［第２の実施形態］
以下、第２の実施形態について、第１の実施形態と異なる点について説明する。第１の実施形態においては、図４のＳ１０５で車両１０４の制御部３０１は、図８の画面をＨＭＩ３０８上に表示している。しかしながら、他の出力方法によって、搭乗者に充電スポットを提示するようにしても良い。例えば、車両１０４の車内に取り付けられているスピーカにより、充電スポットを音声出力するようにしても良い。以下、そのような構成について説明する。
第１の実施形態では、図４のＳ１０１で充電スポットの検索指示を画面を介して受け付けたと判定された場合に充電スポットの検索処理が開始されていた。本実施形態では、搭乗者が音声で車両１０４の車内に取り付けられているマイク（不図示）を介して指示を入力する。例えば、ＨＭＩ３０８上にバッテリ３０３の残容量がわずかであることが通知されると、搭乗者は、マイクに向かって「お勧めの充電スポットを教えて」と音声入力する。なお、搭乗者の情報およびＧＰＳ情報を含むデータがサーバ１０１に送信されることは第１の実施形態と同じである。
図４のＳ１０２〜Ｓ１０４の処理は、第１の実施形態における説明と同じである。車両１０４の制御部３０１がサーバ１０１から充電スポット及び周辺施設の情報と、充電スポットの順位付けの情報とを受信すると、スコアが最も高い充電スポットの情報をスピーカから音声出力させる。例えば、「充電スポットＣはいかがですか？子供向けのカフェや公園が近くにありますよ。距離は２ｋｍです。」といった音声をスピーカから出力させる。
また、搭乗者は、その音声出力に応じて、属性の絞込みを音声で行うようにしても良い。例えば、搭乗者は、上記の充電スポットＣについての音声出力に応じて、「遊園地があるところが良い。」のように音声入力する。すると、制御部３０１は、「遊園地」という属性情報とマッチングする周辺施設を有する充電スポットについての情報をスピーカから音声出力させる。例えば、「７ｋｍ先の充電スポットＺには遊園地が近くにありますよ。」といった音声をスピーカから出力させる。その際に出力される充電スポットも、属性情報がマッチングする充電スポットのうちスコアが上位のものとなる。
本実施形態によれば、搭乗者が手と視線を離せないような状態の場合であっても、搭乗者に適切な充電スポットを提示することができる。また、上記の例に限られず、搭乗者同士の会話から搭乗者の共通の嗜好を属性情報として取得するようにしても良い。そして、その属性情報に基づいて、重要周辺施設が抽出され、対応する充電スポットがスコアリングされるようにしても良い。
以上、各実施形態について説明した。なお、本発明は、上記の各実施形態に限定されるものではなく、本発明の主旨の範囲内での構成の変更や変形も含む。また、各実施形態で説明されている特徴の組み合わせの全てが本発明に必須のものと限られない。
＜各実施形態のまとめ＞
上記の実施形態の通知システムは、車両の搭乗者の属性情報を取得する取得手段と（Ｓ１０３）、前記車両の駆動エネルギーを補給する補給地と所定の関連を有する関連施設を抽出する抽出手段と（図６）、前記抽出手段により抽出された前記関連施設のうち、前記取得手段により取得された前記搭乗者の属性情報に対応付けられた所定の関連施設に対応する前記補給地を前記搭乗者に通知する通知手段（Ｓ１０５、図８）とを備えることを特徴とする。
そのような構成により、例えば、搭乗者の属性情報に基づいて周辺施設を抽出し、その周辺施設に対応した充電スポットを搭乗者に通知することができる。
また、前記抽出手段は、前記搭乗者の属性情報と、前記関連施設の属性情報とのマッチングにより前記関連施設を抽出することを特徴とする。そのような構成により、属性情報がマッチングすると判断された周辺施設を抽出することができる。
また、前記所定の関連施設に対応する前記補給地が複数である場合に、当該複数の補給地を順位付けする順位付け手段、をさらに備え、前記通知手段は、前記順位付け手段により順位付けされた前記複数の補給地の一覧を前記搭乗者に通知することを特徴とする。そのような構成により、例えば、複数の充電ステーションを順位付けて通知することができる。
また、前記通知手段は、前記補給地を前記所定の関連施設の属性情報とともに表示部に表示することを特徴とする。また、前記通知手段は、前記補給地を前記所定の関連施設の属性情報とともにスピーカに音声出力することを特徴とする。そのような構成により、例えば、充電ステーションの一覧を属性情報とともに一覧表示したり、スピーカに出力することができる。
また、前記順位付け手段は、前記所定の関連施設の属性情報に基づいて、当該所定の関連施設に対応する前記補給地をスコアリングし、当該スコアリングされた前記補給地のスコアに基づいて、前記複数の補給地を順位付けすることを特徴とする。そのような構成により、例えば、周辺施設の距離情報に基づいて、充電ステーションをスコアリングし、そのスコアに基づいて充電ステーションを順位付けすることができる。また、前記順位付け手段は、前記所定の関連施設の属性情報として、平均滞在時間に基づいて、前記所定の関連施設に対応する前記補給地をスコアリングすることを特徴とする。また、前記順位付け手段は、前記平均滞在時間と、前記駆動エネルギーの補給に必要な時間とに基づいて、前記所定の関連施設に対応する前記補給地をスコアリングすることを特徴とする。そのような構成により、例えば、周辺施設の平均滞在時間に基づいて、充電ステーションをスコアリングすることができる。
また、前記順位付け手段は、前記所定の関連施設の属性情報として、前記補給地からの距離に基づいて、前記所定の関連施設に対応する前記補給地をスコアリングすることを特徴とする。そのような構成により、例えば、充電ステーションと所定の関連施設との間の距離に基づいて、充電ステーションをスコアリングすることができる。
また、前記抽出手段は、前記補給地から所定の距離内にある施設を前記関連施設として抽出することを特徴とする。また、前記所定の距離は、前記搭乗者の属性情報に基づいて決定されることを特徴とする。そのような構成により、例えば、搭乗者の年齢、性別に基づいて決定される距離内にある周辺施設を抽出することができる。
また、前記車両は、電気自動車であり、前記補給地は、前記車両に搭載されたバッテリを充電する充電スポットであることを特徴とする。そのような構成により、例えば、搭乗者の属性情報に基づいて周辺施設を抽出し、その周辺施設に対応した充電スポットを搭乗者に通知することができる。
１０１ サーバ： １０４ 車両： ２０１ プロセッサ： ２０５ データ処理部： ２０６ 地図ＤＢ： ２０７ 属性情報ＤＢ： ３０１ 制御部

Claims (17)

  1. 車両の搭乗者の属性情報を取得する取得手段と、
    前記車両の駆動エネルギーを補給する補給地と所定の関連を有する関連施設を抽出する抽出手段と、
    前記抽出手段により抽出された前記関連施設のうち、前記取得手段により取得された前記搭乗者の属性情報に対応付けられた所定の関連施設に対応する前記補給地を前記搭乗者に通知する通知手段と、
    を備えることを特徴とする通知システム。
  2. 前記抽出手段は、前記搭乗者の属性情報と、前記関連施設の属性情報とのマッチングにより前記関連施設を抽出することを特徴とする請求項１に記載の通知システム。
  3. 前記所定の関連施設に対応する前記補給地が複数である場合に、当該複数の補給地を順位付けする順位付け手段、をさらに備え、
    前記通知手段は、前記順位付け手段により順位付けされた前記複数の補給地の一覧を前記搭乗者に通知することを特徴とする請求項１又は２に記載の通知システム。
  4. 前記通知手段は、前記補給地を前記所定の関連施設の属性情報とともに表示部に表示することを特徴とする請求項３に記載の通知システム。
  5. 前記通知手段は、前記補給地を前記所定の関連施設の属性情報とともにスピーカに音声出力することを特徴とする請求項３に記載の通知システム。
  6. 前記順位付け手段は、前記所定の関連施設の属性情報に基づいて、当該所定の関連施設に対応する前記補給地をスコアリングし、当該スコアリングされた前記補給地のスコアに基づいて、前記複数の補給地を順位付けすることを特徴とする請求項３乃至５のいずれか１項に記載の通知システム。
  7. 前記順位付け手段は、前記所定の関連施設の属性情報として、平均滞在時間に基づいて、前記所定の関連施設に対応する前記補給地をスコアリングすることを特徴とする請求項６に記載の通知システム。
  8. 前記順位付け手段は、前記平均滞在時間と、前記駆動エネルギーの補給に必要な時間とに基づいて、前記所定の関連施設に対応する前記補給地をスコアリングすることを特徴とする請求項７に記載の通知システム。
  9. 前記順位付け手段は、前記所定の関連施設の属性情報として、前記補給地からの距離に基づいて、前記所定の関連施設に対応する前記補給地をスコアリングすることを特徴とする請求項６乃至８のいずれか１項に記載の通知システム。
  10. 前記抽出手段は、前記補給地から所定の距離内にある施設を前記関連施設として抽出することを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１項に記載の通知システム。
  11. 前記所定の距離は、前記搭乗者の属性情報に基づいて決定されることを特徴とする請求項１０に記載の通知システム。
  12. 前記車両は、電気自動車であり、前記補給地は、前記車両に搭載されたバッテリを充電する充電スポットであることを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の通知システム。
  13. 車両の搭乗者から属性情報の指定を受け付ける受付手段と、
    前記車両の駆動エネルギーを補給する補給地と所定の関連を有する関連施設を抽出する抽出手段と、
    前記抽出手段により抽出された前記関連施設のうち、前記受付手段により指定を受け付けた前記搭乗者の属性情報に対応付けられた所定の関連施設に対応する前記補給地を前記搭乗者に通知する通知手段と、
    を備えることを特徴とする通知システム。
  14. 車両の駆動エネルギーを補給する補給地の候補を通知する通知システムにおいて実行される通知方法であって、
    車両の搭乗者の属性情報を取得する取得工程と、
    前記車両の駆動エネルギーを補給する補給地と所定の関連を有する関連施設を抽出する抽出工程と、
    前記抽出工程において抽出された前記関連施設のうち、前記取得工程において取得された前記搭乗者の属性情報に対応付けられた所定の関連施設に対応する前記補給地を前記搭乗者に通知する通知工程と、
    を有することを特徴とする通知方法。
  15. 車両の駆動エネルギーを補給する補給地の候補を通知する通知システムにおいて実行される通知方法であって、
    車両の搭乗者から属性情報の指定を受け付ける受付工程と、
    前記車両の駆動エネルギーを補給する補給地と所定の関連を有する関連施設を抽出する抽出工程と、
    前記抽出工程において抽出された前記関連施設のうち、前記受付工程において指定を受け付けた前記搭乗者の属性情報に対応付けられた所定の関連施設に対応する前記補給地を前記搭乗者に通知する通知工程と、
    を有することを特徴とする通知方法。
  16. 請求項１乃至１２のいずれか１項に記載の通知システムの各手段としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
  17. 請求項１３に記載の通知システムの各手段としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
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