JP2019212019A - 移送モビリティサービスの提案方法及び移送モビリティサービスの提案装置 - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザが移送モビリティサービスの利用意思を能動的に表示していない場合でも、ユーザの希望を満たす移送モビリティサービスを提案する。【解決手段】記憶部６は、現実及びインターネット２上の少なくとも一方におけるユーザ１の言動を示すユーザ言動情報とユーザ１の属性との関係を示すユーザ属性テーブルが記憶する。制御部は、インターネット２を通じてユーザ言動情報を収集し、ユーザ属性テーブルを参照して、収集したユーザ言動情報からユーザ１の属性を算出し、インターネット２を通じてユーザ１の現在の活動状況を示すユーザ現在情報を取得し、ユーザ１の属性及びユーザ現在情報に基づいてユーザ１の現在の希望を推測し、推測されたユーザ１の現在の希望を満たす移送モビリティサービスを検索し、ユーザに提案する。【選択図】図１

Description

本発明は、移送モビリティサービスの提案方法及び提案装置に関するものである。

人間は、一般に、種々の欲求を持っている。これらの欲求を充足させるために物理的な移動が必要な場合、徒歩、自転車、又は自家用車によって自ら移動するか、或いはバス、タクシーを含む移送サービスを利用して移動する。輸送サービスを利用する場合、先ず“バス停に行きバスを待つ”及び“タクシーを呼ぶ”のように、バス又はタクシーなどの輸送サービスを利用する者（ユーザ）が、移送サービスの提供者に対して能動的に働きかける、つまりユーザ自らが自己の移動意思を表示することが、一般的である（特許文献１参照）。

特開２０１４−２３８８３１号公報

前述の先行技術では、ユーザが自分の欲求を自覚し、欲求を充足させるために移動が必要であることを認識し、この移動を実現するために、輸送サービスの提供者に対して乗車要求を送信する、即ち移動意思を表示することが前提となっている。よって、この移動によって充足されるのは、ユーザが自覚している欲求に限定される。

このため、ユーザが自己の欲求を自覚していない場合、又は欲求を自覚していても充足させるための手段を認識していない場合、更には移動が必要であると認識していても移動意思を表示していない場合には、輸送サービスを利用することはできない。よって、ユーザの顕在的或いは潜在的な欲求は充足されないことになる。

本発明は、上記課題に鑑みて成されたものであり、その目的は、ユーザが移送モビリティサービスの利用意思を能動的に表示していない場合でも、ユーザの希望を満たす移送モビリティサービスを提案することができる移送モビリティサービスの提案方法及び提案装置を提供することである。

本発明の一態様は、制御部と記憶部とを備えるコンピュータを用いた移送モビリティサービスの提案方法である。記憶部は、現実及びインターネット上の少なくとも一方におけるユーザの言動を示すユーザ言動情報とユーザの属性との関係を示すユーザ属性テーブルを記憶する。制御部は、インターネットを通じてユーザ言動情報を収集し、ユーザ属性テーブルを参照して、収集したユーザ言動情報からユーザの属性を算出し、インターネットを通じてユーザの現在の活動状況を示すユーザ現在情報を取得し、ユーザの属性及びユーザ現在情報に基づいてユーザの現在の希望を推測し、推測されたユーザの現在の希望を満たす移送モビリティサービスを検索し、ユーザに提案する。

本発明の一態様によれば、ユーザが移送モビリティサービスの利用意思を能動的に表示していない場合でも、ユーザの希望を満たす移送モビリティサービスを提案することができる。

図１は、実施形態に係わる移送モビリティサービスの提案装置を含む移送モビリティサービスシステム全体の概略構成を示すブロック図である。 図２は、図１に示すサービスセンター５０を用いた移送モビリティサービスの提案方法の一例を示すフローチャートである。 図３は、ユーザ言動取得部４により取得されるユーザ言動情報の例、及びユーザ属性分析部５により算出されるユーザの属性の例を示すブロック図である。 図４は、ユーザ属性テーブルの一例を示す表である。 図５は、ユーザ１の言動の履歴を分類したユーザ属性テーブルの一例を示す表である。 図６は、第１の実施例に係わる移送モビリティサービスの提案の具体例を示す模式図である。 図７は、第２の実施例に係わる移送モビリティサービスの提案の具体例を示す模式図である。 図８は、第３の実施例に係わる移送モビリティサービスの提案の具体例を示す模式図である。

図面を参照して、実施形態を説明する。図面の記載において同一部分には同一符号を付して説明を省略する。

図１を参照して、実施形態に係わる移送モビリティサービスの提案装置を含む移送モビリティサービスシステム全体の概略構成を説明する。移送モビリティサービスシステムには、インターネット２を介し相互に無線通信可能に接続された、ユーザ１が所有又は所持する通信端末１９、移送モビリティサービスをユーザ１に提供する時のユーザ１の移動手段の一例である１又は２以上のサービス車両５１、及び実施形態に係わる移送モビリティサービスの提案装置の一例であるサービスセンター５０が含まれる。「移送モビリティサービス」とは、ユーザ１の現在の希望を満たす移動を実現するための輸送サービスである。換言すれば、ユーザ１をサービス車両５１に乗せ、ユーザ１を輸送することで、ユーザ１の現在の希望を満たす移動を実現する。

ユーザ１は、移送モビリティサービスを利用するために予め登録された者である。ユーザ１の登録情報としては、例えば、氏名、性別、年齢、職業、住所、電話番号、電子メールアドレス、ソーシャル・ネットワーキング・サービス（ＳＮＳ）のユーザ名、アカウント名、ＩＤ、ニックネーム、顔写真が含まれる。これらの登録情報は、後述するサービスセンター５０が備える記憶部（メモリ）に記憶される。

ユーザ１は、日々、携帯端末を含む様々な通信端末１９を用いて、インターネット２を通じて様々な情報を発信し、或いは様々な情報を検索している。ユーザ１が発信する情報、検索する情報の一部はインターネット上で開示され、外部から閲覧可能である。例えば、ＳＮＳ上で発言する言動の一部は、テキストデータ又は画像データとしてインターネット２上に開示される。このように、ユーザ１は、インターネット上において、様々な言動を発信し、公開している。なお、インターネット上におけるユーザ１の言動を移送モビリティサービスシステムが利用するために、システム上に予め登録されているユーザ１の登録情報が利用される。

ユーザ１が使用する通信端末１９には、通話機能を備える携帯電話、スマートフォンなどの携帯端末が含まれる。本システムは、既知の音声認識処理技術を用いることにより、インターネット上のみならず、現実においてユーザ１が発信する、人間の五感で感じることが出来る言動をも、利用することが可能である。更には、本システムは、既知の画像認識処理技術を用いることにより、ユーザ１が携帯端末などで撮影する画像データ或いは監視カメラ（ＣＣＶＴ）の写るユーザ１の画像データ等に基づいて、ユーザ１及びその他の人又は物体を認識してもよい。ユーザ言動情報には、これらのカメラの画像データも含まれる。「ユーザ言動情報」とは、現実及びインターネット上の少なくとも一方におけるユーザの言動を示す情報である。

なお、本システムがインターネット上及び現実の双方で発信するユーザ１の言動を同時に利用する実施例を説明するが、いずれか一方のみを用いても構わない。

サービスセンター５０は、インターネット２を通じて、ユーザ言動情報を収集し、収集したユーザ言動情報に基づいて、ユーザ１の現在の希望を満たすための移送モビリティサービスをユーザ１に提案する。

サービスセンター５０は、制御部（コントローラ）の一例であるＣＰＵ（中央処理装置）、メモリ（主記憶装置）、及び入出力部を備えるマイクロコンピュータを用いて実現可能である。マイクロコンピュータをサービスセンター５０として機能させるためのコンピュータプログラム（移送モビリティサービスプログラム）を、マイクロコンピュータにインストールして実行する。これにより、マイクロコンピュータのＣＰＵは、サービスセンター５０が備える複数の情報処理部（４、５、８、１０、１２、１３、１４、１５、１６、２０、２５）として機能する。なお、ここでは、ソフトウェアによってサービスセンター５０を実現する例を示すが、もちろん、各情報処理を実行するための専用のハードウェアを用意して、サービスセンター５０を構成することも可能である。専用のハードウェアには、実施形態に記載された機能を実行するようにアレンジされた特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）や従来型の回路部品のような装置を含む。また、サービスセンター５０に含まれる複数の情報処理部（８、４、５、１０、１２、１３、１４、１５、１６、２０、２５）を個別のハードウェアにより構成してもよい。サービスセンター５０は、マイクロコンピュータのみならず、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリ、等の補助記憶装置（６、９、１８）と、無線又は優先によりインターネット２に接続する通信装置１７とを備える。

サービスセンター５０は、複数の情報処理部として、ＰＯＩ／イベント収集部８と、ユーザ言動取得部４と、ユーザ属性分析部５と、ユーザ現状分析部１０と、ユーザ属性検索部１２と、ユーザ現在欲求推測部１３と、第１欲求合致検索部１４と、第２欲求合致検索部１５と、実現可能性判断部１６と、ルート設定部２０と、サービス提案部２５とを備える。

サービスセンター５０は、補助記憶装置として、ＰＯＩ／イベント情報データベース（ＤＢ）９と、ユーザ属性情報ＤＢ６と、道路地図情報ＤＢ１８と、を備える。

ＰＯＩ／イベント収集部８、及びＰＯＩ／イベント情報データベースＤＢ９は、ＰＯＩ／イベント部７を構成する。ユーザ言動取得部４、ユーザ属性分析部５、及びユーザ属性情報ＤＢ６は、ユーザ属性部３を構成する。ユーザ属性検索部１２、ユーザ現在欲求推測部１３、第１欲求合致検索部１４、第２欲求合致検索部１５、実現可能性判断部１６、及びサービス提案部２５は、提案部１１を構成する。

ユーザ言動取得部４は、インターネット２を通じて、ユーザ言動情報を収集する。例えば、ユーザ属性情報ＤＢ６には、本システム上に予め登録されたユーザ１の登録情報が記憶されている。ユーザ言動取得部４は、ユーザ１の登録情報に基づいて、ユーザ１にリンクしたユーザ言動情報を収集することができる。ユーザ言動情報には、例えば、ユーザ１がＳＮＳ上で開示するテキスト情報及び画像情報、通話機能を有する携帯端末から発信するユーザ１の音声情報、が含まれる。

ユーザ属性情報ＤＢ６（記憶部）には、ユーザ言動情報とユーザ１の属性との関係を示すユーザ属性テーブルが予め記憶されている。ユーザ属性分析部５は、ユーザ属性情報ＤＢ６に記憶されているユーザ属性テーブルを参照して、ユーザ言動取得部４が収集したユーザ言動情報からユーザの属性を算出する。ユーザ属性情報ＤＢ６（記憶部）には、例えば、図４に示すように、ユーザ１の言動とユーザ１の属性が一対一に対応するテーブルを記憶されている。ユーザ属性分析部５は、収集したユーザ言動情報から、図４の「ユーザの言動」に該当する内容を検索し、検索された「ユーザの言動」に対応する「ユーザの属性」を出力する。出力されたユーザの属性は、ユーザ属性情報ＤＢ６に、記憶される。なお、「ユーザの属性」とは、ユーザ１の性別、年齢、職業などのほかに、基本的な性格、行動性向、思考性向、趣味、嗜好、日常的な関心事、また最近の関心事など、ユーザ１の生活全般、又はユーザ１の行動全般を特徴づける諸々の属性を指す。図４に示すテーブルはその一例に過ぎず、上記した種々の属性について具体的な対応関係を示すテーブルを予め用意し、ユーザ属性情報ＤＢ６にユーザ属性テーブルとして記憶している。ユーザ属性テーブルは、既知の人工知能（ＡＩ）、機械学習又はディープラーニングの手法を用いて構築することができる。具体的には、インターネット２を介して収集される大規模なデータを統計的なアルゴリズムのもとで分析することにより、入力データとこれに応じて出力される出力データとの「相関」を導きだし、この相関をテーブルとして記憶することができる。

ＰＯＩ／イベント収集部８は、インターネット２を通じて、ＰＯＩ（ポイント・オブ・インタレスト）情報を収集する。「ＰＯＩ情報」とは、ユーザ１にとって便利である、又はユーザ１が興味のある特定の場所に関する情報である。ＰＯＩ／イベント収集部８は、収集したＰＯＩ情報をＰＯＩ／イベント情報データベースＤＢ９へ転送する。ＰＯＩ／イベント情報データベースＤＢ９は、受信したＰＯＩ情報を、関連するユーザ１毎に記憶する。具体的には、ＰＯＩ／イベント収集部８は、ユーザ属性情報ＤＢ６に記憶されているユーザの属性をキーワードとして、インターネット２を検索する。ＰＯＩ／イベント収集部８は、検索されたデータから、ユーザ１にとって便利である、又はユーザ１が興味のある場所を特定し、検索されたデータを、特定された場所に関する情報として出力する。これにより、ＰＯＩ／イベント情報データベースＤＢ９には、ユーザ１及び特定の場所の双方に関連付けられたＰＯＩ情報が記憶される。

ＰＯＩ／イベント収集部８は、インターネット２を通じて、イベント情報を収集する。「イベント情報」とは、ユーザ１にとって便利である、又はユーザ１が興味のある特定のイベントに関する情報である。ＰＯＩ／イベント収集部８は、収集したイベント情報をＰＯＩ／イベント情報データベースＤＢ９へ転送する。ＰＯＩ／イベント情報データベースＤＢ９は、受信したＰＯＩ情報を、関連するユーザ１毎に記憶する。具体的には、ＰＯＩ／イベント収集部８は、ユーザ属性情報ＤＢ６に記憶されているユーザの属性をキーワードとして、インターネット２を検索する。ＰＯＩ／イベント収集部８は、検索されたデータから、ユーザ１にとって便利である、又はユーザ１が興味のあるイベントを特定し、検索されたデータを、特定されたイベントに関する情報として出力する。これにより、ＰＯＩ／イベント情報データベースＤＢ９には、ユーザ１及び特定のイベントの双方に関連付けられたイベント情報が記憶される。

ユーザ現状分析部１０は、インターネット２を通じて、ユーザ１の現在位置を示す情報を取得する。具体的には、ユーザ１の現在位置を示す情報は、ユーザ１が携帯している携帯端末であって、自己位置を検索或いは計測する機能（ＧＰＳ機能を含む）を備える端末を介して、取得することが出来る。更に、ユーザ現状分析部１０は、現在位置の時間変化から、ユーザ１の現在の活動状況を示す情報を取得する。具体的には、「ユーザ１の現在の活動状況」には、移動中であるか否か、移動中である場合、どの移動手段（徒歩、自転車、バス、自動車、電車）を利用しているか、移動中でない場合、現在位置でどんな活動中（学校、仕事、外食、自宅）であるか、が含まれる。勿論、ユーザ現状分析部１０は、ユーザ１の現在位置及びその時間変化に対して、ユーザ属性情報ＤＢ６に記憶されているユーザ１の属性を組み合わせて、ユーザ１の現在の活動状況を推定することもできる。例えば、図４に示したテーブルと同様にして、「ユーザの現在位置及びその時間変化」及び「ユーザの属性」の組合せと「ユーザの現在の活動状況」とを一対一に対応付けたテーブルを用意し、ユーザ現状分析部１０は、当該テーブルを参照して、ユーザ１の現在の活動状況を推定することができる。このテーブルは、既知の人工知能（ＡＩ）、機械学習又はディープラーニングの手法を用いて構築することができる。具体的には、インターネット２を介して収集される大規模なデータを統計的なアルゴリズムのもとで分析することにより、入力データとこれに応じて出力される出力データとの「相関」を導きだし、この相関をテーブルとして記憶することができる。

更に、監視カメラ（ＣＣＴＶ）の映像データを入手することができる場合、ユーザ現状分析部１０は、監視カメラの映像データからユーザ１の現在位置及び現在の活動状況を取得或いは推測してもよい。具体的には、映像データを既知の画像認識技術を用いて解析することにより、映像からユーザ１を特定し、監視カメラの設置位置からユーザ１の現在位置を特定し、ユーザ１の様子、例えば、普段着又は正装、姿勢の良し悪し、持ち物の有無、その種類を特定する。ユーザ１の登録情報に含まれるユーザ１の外見を示すデータを用いることで、映像からユーザ１を特定することができる。更には、同伴者の有無及びその数、同伴者及びその属性を特定してもよい。このように、ユーザ現状分析部１０は、監視カメラの映像データから特定可能なユーザ１の様子から、ユーザ１の現在位置及び現在の活動状況を取得或いは推測してもよい。例えば、“家から普段着で出ようとしているので近くのコンビニエンスストアに行こうとしている”、“外に出ると身を縮めているので寒がっている”などのユーザ１の現在の活動状況を分析することができる。なお、ユーザ１の現在の活動状況には、電車、バス等の特定の移動手段で移動中、学校、会社から自宅に移動中、等のユーザの現在の移動状況が含まれる。

ユーザ属性検索部１２は、ユーザ属性情報ＤＢ６にその属性が記憶された複数のユーザ１の中から、移送モビリティサービスを提案する対象となるユーザ１の属性を検索する。

ユーザ現在欲求推測部１３は、検索されたユーザ１の属性及びユーザ現在情報に基づいて、ユーザ１の現在の希望を推測する。例えば、“帰宅途中での夕食用の買い物を好む”という「ユーザ１の属性」と、“現在、帰宅途中である”という「ユーザ現在情報」から、“帰宅途中に夕食用の買い物をしたい”という「ユーザ１の現在の希望」を推測する。「ユーザ１の現在の希望」には、ユーザ１の現在の顕在的或いは潜在的な欲求を含む概念である。

例えば、図４に示したテーブルと同様にして、「ユーザの属性」及び「ユーザ現在情報」の組合せと「ユーザの現在の希望」とを一対一に対応付けたテーブルを用意し、ユーザ現在欲求推測部１３は、当該テーブルを参照して、ユーザ１の現在の希望を推定することができる。このテーブルは、既知の人工知能（ＡＩ）、機械学習又はディープラーニングの手法を用いて構築することができる。具体的には、インターネット２を介して収集される大規模なデータを統計的なアルゴリズムのもとで分析することにより、入力データとこれに応じて出力される出力データとの「相関」を導きだし、この相関をテーブルとして記憶することができる。

第１欲求合致検索部１４は、ユーザ１の現在の希望及びＰＯＩ情報を用いて、ユーザ１の現在の希望を満たす場所（ＰＯＩ）を検索する。また、第１欲求合致検索部１４は、ユーザ１の現在の希望及びイベント情報を用いて、ユーザ１の現在の希望を満たすイベントを検索する。例えば、“帰宅ルートの途中に新しいスーパーが営業開始した”という「ＰＯＩ情報」と上記した現在の希望とを組み合わせて、第１欲求合致検索部１４は、“新しいスーパーの場所”を「ユーザ１の現在の希望を満たす場所」として抽出する。更に、“帰宅ルートの途中のスーパーが閉店セールを実施中である”という「イベント情報」を上記した現在の希望に組み合わせてもよい。

例えば、図４に示したテーブルと同様にして、「ユーザ１の現在の希望」及び「ＰＯＩ情報／イベント情報」の組合せと「ユーザ１の現在の希望を満たす場所／イベント」とを一対一に対応付けたテーブルを用意し、第１欲求合致検索部１４は、当該テーブルを参照して、「ユーザ１の現在の希望を満たす場所／イベント」を推定することができる。このテーブルは、既知の人工知能（ＡＩ）、機械学習又はディープラーニングの手法を用いて構築することができる。具体的には、インターネット２を介して収集される大規模なデータを統計的なアルゴリズムのもとで分析することにより、入力データとこれに応じて出力される出力データとの「相関」を導きだし、この相関をテーブルとして記憶することができる。

第２欲求合致検索部１５は、ユーザ１の現在の希望及び他のユーザの属性を用いて、ユーザ１の現在の希望を満たす他のユーザを検索する。ユーザ１は、移送モビリティサービスを提案する対象となるユーザ１である。換言すれば、ユーザ属性検索部１２により検索されたユーザ１である。一方、「他のユーザ」は、本システムに登録され、且つ、登録情報及びその属性を示すデータがユーザ属性情報ＤＢ６に記憶されているが、移送モビリティサービスを提案する対象ではないユーザ１である。例えば、“車を売りたい”という「ユーザ１の現在の希望」と“車の購入を検討中”という「他のユーザの属性」とから、第２欲求合致検索部１５は、ユーザ１の現在の希望を満たす他のユーザを検索することができる。

例えば、図４に示したテーブルと同様にして、「ユーザ１の現在の希望」と「他のユーザの属性」とを一対一に対応付けたテーブルを用意し、第２欲求合致検索部１５は、当該テーブルを参照して、「ユーザ１の現在の希望を満たす他のユーザ」を推定することができる。このテーブルは、既知の人工知能（ＡＩ）、機械学習又はディープラーニングの手法を用いて構築することができる。具体的には、インターネット２を介して収集される大規模なデータを統計的なアルゴリズムのもとで分析することにより、入力データとこれに応じて出力される出力データとの「相関」を導きだし、この相関をテーブルとして記憶することができる。

実現可能性判断部１６は、欲求合致検索部（１４，１５）により検索された、場所（ＰＯＩ）、イベント又は他のユーザへの訪問が、実現可能か否かを判断する。具体的には、現在の時刻が、欲求合致検索部（１４，１５）により検索された、場所（ＰＯＩ）、イベント又は他のユーザの訪問可能な時間帯に含まれるか否かを判断する。例えば、実現可能性判断部１６は、スーパー（場所）の営業時間、閉店セール（イベント）の開催時間、又は、他のユーザのスケジュールに基づいて、現在、ユーザ１が場所、イベント又は他のユーザに、現在、訪問可能か否かを判断することができる。

更に、実現可能性判断部１６は、閉店セール（イベント）への入場が制限されていないか否か、閉店セール（イベント）への入場にチケットが必要か否か、当該チケットの在庫があるか否かを確認してもよい。更に、欲求に合致し訪問可能な場所（ＰＯＩ）、イベント、他のユーザ（候補）が複数ある場合には、ユーザ１にとって最も満足度が高い候補を選ぶこともできる。

サービス提案部２５は、実現可能性判断部１６により実現可能であると判断された場所（ＰＯＩ）、イベント又は他のユーザへ訪問するための移動を、移送モビリティサービスとしてユーザ１に提案する。具体的には、当該移動の実現によって、ユーザ１の現在の希望が満たされることをユーザ１に対して案内する。更に、案内する場所（ＰＯＩ）、イベント又は他のユーザの概要、移動のための所要時間、移動した先の目的地での所要時間などを案内する。例えば、サービス提案部２５は、通信装置１７を制御して、上記した提案に係わる種々の情報を、インターネット２を介して、通信端末１９に送信する。

サービス提案部２５による移送モビリティサービスの提案に対して、通信装置１７がユーザ１の通信端末１９から移送モビリティサービスのリクエストを受信した場合、ルート設定部２０は、ユーザ１の現在の希望を満たす移動を実現するための移動ルートを設定する。ルート設定部２０は、道路地図情報ＤＢ１８に記憶されている地図データを参照して、地図上における移動ルートを検索し、設定する。ルート設定部２０は、通信装置１７を制御して、設定した移動ルートに沿って走行するサービス車両５１の配車をサービス車両５１に対してリクエストする。配車のリクエストと共に、ルート設定部２０は、設定した移動ルートを示す情報をサービス車両５１へ送信する。サービス車両５１は、配車のリクエスト及び移動ルートに応じて、ユーザ１に対して、ユーザ１の現在の希望が満たす移動を実現するための移送モビリティサービスを提供することができる。

サービス車両５１には、有人又は無人のタクシー、ロボタクシー、相乗り（シェアライド）を希望する自家用車が含まれる。図１には、サービス車両５１の例として、自動運転機能を備える無人のタクシー、ロボタクシーの構成を示している。サービス車両５１は、インターネット２を介してユーザ１及びサービスセンター５０と無線通信可能な通信装置２１と、サービスセンター５０により設定された移動ルートに沿って自律走行を行うために走行を制御する車両走行制御部２２と、設定された移動ルートに対するサービス車両５１の相対位置を認識するために必要な地図データを記憶する道路地図情報ＤＢ２３とを備える。

図２を参照して、図１に示すサービスセンター５０を用いた移送モビリティサービスの提案方法の一例を説明する。図２のフローは、サービスセンター５０が稼働している間、繰り返し実行される。

先ずステップＳ１００において、ユーザ現状分析部１０は、インターネット２を通じて、ユーザ１の現在位置を示す情報を取得する。ステップＳ１０１に進み、ユーザ現在欲求推測部１３は、検索されたユーザ１の属性及びユーザ現在情報に基づいて、ユーザ１の現在の希望を推測する。

ステップＳ１０２に進み、第１欲求合致検索部１４は、ユーザ１の現在の希望及びＰＯＩ情報又はイベント情報を用いて、ユーザ１の現在の希望を満たす場所（ＰＯＩ）又はイベントを検索する。さらに、第２欲求合致検索部１５は、ユーザ１の現在の希望及び他のユーザの属性を用いて、ユーザ１の現在の希望を満たす他のユーザを検索する。ユーザ１の現在の希望を満たす場所（ＰＯＩ）、イベント、又は他のユーザの何れかがある場合（Ｓ１０３でＹＥＳ）、ステップＳ１０４へ進む。ユーザ１の現在の希望を満たす場所（ＰＯＩ）、イベント、又は他のユーザの何れも無い場合（Ｓ１０３でＮＯ）、図２のフローは終了し、再度、ステップＳ１００に戻る。

ステップＳ１０４において、実現可能性判断部１６は、ステップＳ１０３において検索された、場所（ＰＯＩ）、イベント又は他のユーザへの訪問が、実現可能か否かを判断する。実現可能である場合（Ｓ１０４でＹＥＳ）、ステップＳ１０５へ進む。実現可能でない場合（Ｓ１０４でＮＯ）、図２のフローは終了し、再度、ステップＳ１００に戻る。

ステップＳ１０５において、実現可能性判断部１６は、実現可能な場所（ＰＯＩ）、イベント又は他のユーザが複数有る場合に、その中からユーザ１にとって最も満足度が高くなる場所（ＰＯＩ）、イベント又は他のユーザを選択する。ステップＳ１０６へ進み、サービス提案部２５は、ステップＳ１０５において選択された場所（ＰＯＩ）、イベント又は他のユーザへ訪問するための移動を、移送モビリティサービスとしてユーザ１に提案する。具体的には、インターネット２を介して、案内する場所（ＰＯＩ）、イベント又は他のユーザの概要、移動のための所要時間、移動した先の目的地での所要時間などを示す情報を、ユーザ１が所有する通信端末１９へ送信する。

ステップＳ１０７へ進み、サービスセンター５０は、ユーザ１が提案を承諾したか否かを判断する。具体的には、ステップＳ１０６における移送モビリティサービスの提案に対して、通信装置１７がユーザ１の通信端末１９から移送モビリティサービスのリクエストを受信したか否かを判断する。所定時間の間に、通信端末１９から移送モビリティサービスのリクエストを受信した場合（Ｓ１０７でＹＥＳ）、ステップＳ１０８へ進む。所定時間の間に、通信端末１９から移送モビリティサービスのリクエストを受信しなかった場合（Ｓ１０７でＮＯ）、図２のフローは終了し、再度、ステップＳ１００に戻る。

ステップＳ１０８において、ルート設定部２０は、ステップＳ１０６において提案した移動を実現するための移動ルートを設定する。ステップＳ１０９に進み、ルート設定部２０は、通信装置１７を制御して、設定した移動ルートに沿って走行するサービス車両５１の配車をサービス車両５１に対してリクエストする。また同時に、設定した移動ルートを示す情報をサービス車両５１に対して送信する。以上の手順を経て、ユーザ１の現在の希望が満たす移動を実現するための移送モビリティサービスがユーザ１に対して提供される。

図３を参照して、ユーザ言動取得部４により取得されるユーザ言動情報の例、及びユーザ属性分析部５により算出されるユーザの属性の例を説明する。ユーザ言動取得部４が、インターネット２を通じて収集するユーザ言動情報には、現実におけるユーザ１の言動である「日頃の立ち回り先」、「非日常の立ち回り先」、及び、インターネット２上におけるユーザ１の言動である「ネット検索履歴」、「物品購入履歴」、「ＳＮＳ投稿内容」及び「交友関係」が含まれる。

「日頃立ち回り先」には、ユーザ１が通う学校、勤める会社、普段利用するスーパー、薬局、理容室、スポーツクラブ等が含まれる。「非日常の立ち回り先」には、仕事での出張先、病院、区役所、等の非日常的な用件のための立ち回り先が含まれる。「ネット検索履歴」とは、通信端末１９を用いたネット検索を行う際に入力された検索キーワード、及び検索結果に基づいてユーザ１が閲覧したページの履歴が含まれる。「物品購入履歴」には、現実における購入物品の履歴のみならず、インターネット２上において購入した物品の履歴も含まれる。「ＳＮＳ投稿内容」には、ＳＮＳ上にユーザ１が投稿するテキストデータ又は画像データが含まれる。

これらのユーザ言動情報は、ユーザ属性分析部５に転送される。ユーザ属性分析部５は、図４に示すようなユーザ属性テーブルを参照して、ユーザ１の属性を算出する。「ユーザ１の属性」には、思考性向、行動性向、日常的な関心事、また最近の関心事などが含まれる。算出された「ユーザ１の属性」は、ユーザ属性情報ＤＢ６に記憶される。

図４を参照して、ユーザ属性テーブルの一例を説明する。図４のテーブルは、ユーザ属性分析部５がユーザ１の属性を算出する際に参照される。例えば、インターネット２を介した音楽配信サービスの高い利用頻度（ユーザの言動）に、音楽が好きであるというユーザの属性を対応付けている。更に、その利用する音楽配信サービスに、好きな音楽のジャンルを対応付けしている。ネット検索履歴から特定のジャンル（カフェ）の検索頻度が高ければ、カフェ好きという属性を導き出すことが出来る。ユーザ１の自己位置の情報から、例えば、銀行への立ち寄り頻度が高いと判断できる場合、資金調達を検討している可能性を判断できる。

このように、人工知能（ＡＩ）、機械学習又はディープラーニングの手法を用いてユーザ１の言動とユーザ１の属性の間の「相関」を導きだし、予め「相関」をユーザ属性情報ＤＢ６に記憶されている。

一方、図５は、ユーザ１の言動の履歴を分類したテーブルを示す。図４のテーブルは、ユーザ１の行動を分類せずに羅列した例であった。これに対して、図５のテーブルは、ユーザ１の言動の履歴を分類し、各ユーザ１の言動の発生頻度又は発生回数を、項目（区分）毎に記録したものである。ユーザ属性分析部５は、図４のテーブルの代わりに、図５に示すテーブルを参照して、ユーザ１の属性を算出することもできる。図５に示す例では、インターネット２上におけるユーザ１の言動を、大分類、中分類、小分類の３つの階層で分類している。大分類の例として、インターネット２上で視聴した音楽／動画の履歴、インターネット２上で物品を購入した履歴がある。ユーザ属性分析部５は、ユーザ１（Ａさん、Ｂさん）の言動の履歴を、図５のテーブルに示す分類に当て嵌め、発生頻度又は発生回数の多い項目（区分）の組合せから、嗜好や欲求をプロファイルすることも可能である。例えば、図５に示す表において、二重丸が高い頻度を示し、丸が低い頻度を示す。図５のテーブルから、「Ａさんは、ジャズが好き、よくコンサートに行っているし、自分でもサックスを演奏する。」及び「Ｂさんは、野球チーム○○のファン。野球は見るだけで自分でプレイすることはない。」という各ユーザ１の属性を推測することができる。

以下に、第１〜第３の実施例として、移送モビリティサービスの提案の具体例を、説明する。
（第１の実施例）

図６を参照して、第１の実施例に係わる移送モビリティサービスの提案の具体例を説明する。ユーザ２００の欲求に合致する場所及びイベントを提案する事例である。

サービスセンター５０は、ユーザ属性情報ＤＢ６にその属性が記憶された複数のユーザ１の中から、移送モビリティサービスを提案する対象として、ユーザ２００に着目している。まず、ユーザ現状分析部１０は、インターネット２を通じて、ユーザ２００の現在位置２０１を示す情報、及びユーザ２００の現在の活動状況を示す情報を取得する。そして、ユーザ属性分析部５は、“ユーザ２００が音楽配信サービスを高い頻度で利用している”、及び“その音楽のジャンル”に基づいて、図４のテーブルの項目（１）及び（２）を参照して、“ある特定のジャンルの音楽が好きである”というユーザ２００の属性を算出する。ユーザ２００の属性は、ユーザ属性情報ＤＢ６に記憶されている。

ユーザ属性検索部１２は、ユーザ２００の属性を検索する。その結果、サービスセンター５０は、“ある特定のジャンルの音楽が好きである”というユーザ２００の属性を取得し、“現在、次の予定まで時間がある”というユーザ２００の現在の活動状況を検索する。ユーザ現在欲求推測部１３は、検索されたユーザ２００の属性及びユーザ現在情報に基づいて、“好きなジャンルの音楽が聞きたい”というユーザ２００の現在の希望を推測する。

第１欲求合致検索部１４は、ユーザ２００の現在位置２０１の近傍に居る、ユーザ１の現在の希望を満たす場所（ＰＯＩ）又はイベントを検索する。その結果、第１欲求合致検索部１４は、現在位置２０１から少し離れたところにあるライブハウス２０３で、好きなジャンルの音楽を演奏する新しいバンドのライブが１時間後に始まる、というユーザ２００の現在の希望を満たす場所（ＰＯＩ）及びイベントを検知する。

実現可能性判断部１６は、ライブハウス２０３に係わるＰＯＩ情報のうち、入場が制限されていないこと、及びチケットの在庫があることから、今行けば、入場可能なことを確認する。サービス提案部２５は、ライブハウス２０３又はライブへ訪問するための移動を、移送モビリティサービスとしてユーザ２００に提案する。

具体的には、ユーザ２００が保持する携帯端末に、近くのライブハウス２０３でライブが予定され、今なら入場可能であること、及び現在位置２０１からライブハウス２０３までの移動所要時間、ライブの演奏時間などを通知する。更に、ルート設定部２０により設定された移動ルート２０４を通知する。ユーザ２００は、この移動の提案を承諾し、移送モビリティサービスを利用することで、興味あるジャンルの音楽を演奏するバンドのライブを見ることが出来る。よって、ユーザ２０は移送モビリティサービスを利用することで、日ごろの興味、欲求を満足させることができる。
（第２の実施例）

図７を参照して、第２の実施例に係わる移送モビリティサービスの提案の具体例を説明する。ユーザ２１０とユーザ２１０の欲求に合致する人（他のユーザ２１４）との面会を提案する事例である。

サービスセンター５０は、移送モビリティサービスを提案する対象として、ユーザ２１０に着目している。まず、ユーザ現状分析部１０は、ユーザ２１０の現在位置２０２を示す情報を取得する。また、ユーザ属性分析部５は、図４に示すテーブルの項目（５）、（６）、（７）、（８）を参照して、“ユーザ２１０は以前からカフェを開店したいと思っているが、まず経験者から話を聞きたいと思っている”というユーザ２１０の属性を算出する。ユーザ２１０の属性は、ユーザ属性情報ＤＢ６に記憶されている。

ユーザ属性検索部１２は、ユーザ２１０の属性を検索する。その結果、ユーザ属性検索部１２は、“ユーザ２１０は以前からカフェを開店したいと思っているが、まず経験者から話を聞きたいと思っている”というユーザ２１０の属性を取得する。ユーザ現状分析部１０は、“現在、次の予定まで時間がある”というユーザ２１０の現在の活動状況を検索する。ユーザ現在欲求推測部１３は、検索されたユーザ２１０の属性及びユーザ現在情報に基づいて、“経験者から話を聞きたい”というユーザ２１０の現在の希望を推測する。

第２欲求合致検索部１５は、ユーザ２１０の現在位置２０２の周囲に居る、ユーザ２１０の現在の希望を満たす他のユーザを検索する。先ず、ユーザ属性検索部１２が他のユーザの属性を検索し、ユーザ現状分析部１０は、インターネット２を通じて、他のユーザの現在位置を示す情報を検索する。第２欲求合致検索部１５は、これらの検索結果に基づいて、“現在位置２０２の近くにおいて数年前にカフェを開店し順調に営業している。また、話好きである。”という他のユーザ２１４を検出する。

実現可能性判断部１６は、“ユーザ３は、スケジュールから、今は休憩中で時間に余裕がある”という他のユーザ２１４の現在の活動状況を確認する。サービス提案部２５は、他のユーザ２１４を訪問するための移動を、ユーザ２１０に提案する。具体的には、カフェのオーナーと話ができる機会があることを提示し、店に会いに行くための移動ルート２１３を通知する。また同時に、サービス提案部２５は、ユーザ２１０が訪問することについて他のユーザ２１４に対して許可を求める。

ユーザ２１０がこの提案を承諾し、且つ、他のユーザ２１４から許可が得られた場合、サービス提案部２５は、サービス車両５１に移送モビリティサービスをリクエストする。サービス提案部２５は、現在位置２１１から他のユーザ２１４が居る目的地２１２までの移動ルート２１３を、サービス車両５１に提示する。ユーザ２１０が移送モビリティサービスを利用することで、先ずは経験者から話を聞く、という現在の希望を満たすことができる。よって、ユーザ２１０は移送モビリティサービスを利用することで、日ごろの興味、欲求を満足させることができる。
（第３の実施例）

図８を参照して、第３の実施例に係わる移送モビリティサービスの提案の具体例を説明する。ユーザ２２６とユーザ２２６の欲求に合致する人（他のユーザ２２７）との面会を、相乗り乗車の形態で提案する事例である。
ユーザ２２６は、サービスセンター５０に対して、現在位置２２１から目的地２２２までの移送サービス２２３のリクエストを送信した。これに対して、サービスセンター５０は、移送モビリティサービスを提案する対象として、ユーザ２２６に着目する。ユーザ属性分析部５は、図４に示すテーブルの項目（１０）、（１１）、（１２）、（１３）を参照して、“アイディアをもった起業希望者であって、投資家へのプレゼンテーションの機会を求めている”というユーザ２２６の属性を算出する。ユーザ２１０の属性は、ユーザ属性情報ＤＢ６に記憶されている。

ユーザ属性検索部１２は、ユーザ２２６の属性を検索して、“アイディアをもった起業希望者であって、投資家へのプレゼンテーションの機会を求めている”というユーザ２２６の属性を取得する。ユーザ現状分析部１０は、“現在、次の予定まで時間がある”というユーザ２２６の現在の活動状況を検索する。ユーザ現在欲求推測部１３は、検索されたユーザ２２６の属性及びユーザ現在情報に基づいて、“起業を希望し、投資家へのプレゼンテーションの機会を求めている”というユーザ２２６の現在の希望を推測する。

第２欲求合致検索部１５は、移送サービス２２３の周囲にいる、ユーザ２２６の現在の希望を満たす他のユーザを検索する。先ず、ユーザ属性検索部１２が他のユーザの属性を検索する。ユーザ現状分析部１０は、他のユーザの活動状況を検索する。第２欲求合致検索部１５は、これらの検索結果に基づいて、“投資家であって、起業家のプレゼンテーションを歓迎する”という他のユーザ２２７の属性を検出する。更に、“現在位置２２４から目的地２２５までの移送サービス２１６をリクエストしている”という他のユーザ２２７の現在の活動状況を検出する。

サービス提案部２５は、現在の希望を満たす他のユーザ２２７を訪問するための移動を、ユーザ２２６に提案する。具体的には、投資家である他のユーザ２２７との相乗りのチャンスがあること、相乗りのためには、最短ルートである移送サービス２２３から、他のユーザ２２７との相乗りする移送サービス２１７を提示する。また同時に、サービス提案部２５は、ユーザ２２６と相乗りすることについて他のユーザ２２７に対して許可を求める。ユーザ２２６にとって、移送サービス２１７は、移送サービス２２３よりも遠回りとなるが、投資家である他のユーザ２２７との相乗りすることができる。他のユーザ２２７にとって、自らがリクエストする移送サービス２１６が提供されることに変化はない。

ユーザ２２６がこの提案を承諾し、且つ、他のユーザ２２７から許可が得られた場合、サービス提案部２５は、サービス車両５１に、相乗り形態の移送モビリティサービスをリクエストする。サービス提案部２５は、現在位置２２１から他のユーザ２１４が居る地点２２４及び他のユーザ２１４の目的地２２５を経由する移動ルート２１７を、サービス車両５１に提示する。ユーザ２２６は、目的地２２２への移動の途中で、“投資家へプレゼンテーションを行う”という日ごろの欲求を満足することができる。また、他のユーザ２１４は目的地２２５への移動の途中で、“起業家のプレゼンテーションを聴きたい”という日ごろの欲求を満足することができる。

以上説明したように、実施形態によれば、以下の作用効果が得られる。

移送モビリティサービスの提案装置及び提案方法は、制御部（コントローラ）とユーザ属性情報ＤＢ６（記憶部）とを備えるコンピュータを用いて、ユーザの現在の希望を満たす移動を実現するための移送モビリティサービスを提案する。ユーザ属性情報ＤＢ６には、現実及びインターネット上の少なくとも一方におけるユーザの言動を示すユーザ言動情報とユーザの属性との関係を示すユーザ属性テーブル（図４及び図５参照）が記憶されている。制御部は、インターネット２を通じて、ユーザ言動情報を収集する。ユーザ属性テーブルを参照して、収集したユーザ言動情報からユーザの属性を算出する。インターネットを通じて、ユーザの現在の活動状況を示すユーザ現在情報を取得する。ユーザの属性及び前記ユーザ現在情報に基づいて、前記ユーザの現在の希望を推測する。推測されたユーザの現在の希望を満たす移送モビリティサービスを検索する。検索された移送モビリティサービスをユーザに提案する。

現実及びインターネット上の少なくとも一方におけるユーザの過去および現在の言動からユーザの現在の希望を推測する。これにより、ユーザが移送モビリティサービスの利用意思を能動的に表示していない場合でも、ユーザの希望を満たす移送モビリティサービスを検索して提案することができる。ユーザが提案を受諾することにより、ユーザは移送モビリティサービスを享受することができる。

制御部は、ユーザの現在の希望及びＰＯＩ情報に基づいてユーザの現在の希望を満たす場所を検索し、検索された場所まで、又は場所を経由する移送モビリティサービスを検索する。これにより、ユーザの希望を満たす移送モビリティサービスを、幅広い可能性に基づいて提案することが可能となり、ユーザは希望をより充足することができる。

制御部は、ユーザの現在の希望及びイベント情報に基づいてユーザの現在の希望を満たすイベントを検索し、検索されたイベントが開催される場所まで、又は当該場所を経由する移送モビリティサービスを検索する。これにより、ユーザの希望を満たす移送モビリティサービスを、幅広い可能性に基づいて提案することが可能となり、ユーザは希望をより充足することができる。

制御部は、他のユーザの属性を用いてユーザの現在の希望を満たす他のユーザを検索し、検索された他のユーザと会合するための移送モビリティサービスを検索する。これにより、ユーザの希望を満たす移送モビリティサービスを、幅広い可能性に基づいて提案することが可能となり、ユーザは希望をより充足することができる。

ユーザの現在の希望を満たす他のユーザと会合するための移送モビリティサービスには、ユーザが他のユーザと相乗りすることが含まれる。ユーザの移送サービス中に、ユーザの希望を満たす他のユーザと相乗りすることが可能となるため、ユーザは移動と希望を充足する会合とを同時に行うことが可能となり、高い時間効率を享受することができる。

実現可能性判断部１６は、検索された場所（ＰＯＩ）、イベント、他のユーザへの訪問が、実現可能であるか否かを判断する。そして、サービス提案部２５は、実現可能であると判断した場合に、検索された場所（ＰＯＩ）又はイベントが開催される場所まで、或いは検索された場所（ＰＯＩ）又はイベントが開催される場所を経由する移送モビリティサービスを検索する。同様に、サービス提案部２５は、実現可能であると判断した場合に、検索された他のユーザと会合するための移送モビリティサービスを検索する。これにより、ユーザの希望を満たす移送モビリティサービスを、より正確に提案することができる。

説明してきたように、実施形態によれば、ユーザの潜在的、顕在的欲求を理解し、これを充足する移動の提供をユーザに提案する。これにより、ユーザの潜在的或いは顕在的な欲求を満足し、ユーザの満足度、利便性、またクオリティ・オブ・ライフ（Quality of Life）の向上を図ることができる。

上述の実施形態で示した各機能は、１又は複数の処理回路により実装され得る。処理回路は、電気回路を含む処理装置等のプログラムされた処理装置を含む。処理装置は、また、実施形態に記載された機能を実行するようにアレンジされた特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）や従来型の回路部品のような装置を含む。

上記のように、本発明の実施形態を記載したが、この開示の一部をなす論述及び図面はこの発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。

１、２００、２１０、２２６ ユーザ
２ インターネット
４ ユーザ言動取得部（制御部）
５ ユーザ属性分析部（制御部）
６ ユーザ属性情報ＤＢ（記憶部）
８ ＰＯＩ／イベント収集部（制御部）
１０ ユーザ現状分析部（制御部）
１３ ユーザ現在欲求推測部（制御部）
１４ 第１欲求合致検索部（制御部）
１５ 第２欲求合致検索部（制御部）
１６ 実現可能性判断部（制御部）
２０ ルート設定部（制御部）
２５ サービス提案部（制御部）
２１４、２２７ 他のユーザ

Claims (9)

1. 制御部と記憶部とを備えるコンピュータを用いて、ユーザの現在の希望を満たす移動を実現するための移送モビリティサービスを提案する移送モビリティサービスの提案方法であって、
   前記記憶部には、現実及びインターネット上の少なくとも一方における前記ユーザの言動を示すユーザ言動情報と前記ユーザの属性との関係を示すユーザ属性テーブルが記憶され、
   前記制御部が、
   前記インターネットを通じて、前記ユーザ言動情報を収集し、
   前記ユーザ属性テーブルを参照して、収集した前記ユーザ言動情報から前記ユーザの属性を算出し、
   前記インターネットを通じて、前記ユーザの現在の活動状況を示すユーザ現在情報を取得し、
   前記ユーザの属性及び前記ユーザ現在情報に基づいて、前記ユーザの現在の希望を推測し、
   推測された前記ユーザの現在の希望を満たす前記移送モビリティサービスを検索し、
   検索された前記移送モビリティサービスを前記ユーザに提案する
   移送モビリティサービスの提案方法。
2. 前記インターネットを通じて、前記ユーザにとって便利である、又は前記ユーザが興味のある特定の場所に関する情報であるＰＯＩ情報を収集し、
   前記ユーザの現在の希望及び前記ＰＯＩ情報を用いて、前記ユーザの現在の希望を満たす場所を検索し、
   検索された前記場所まで、或いは検索された前記場所を経由する前記移送モビリティサービスを検索する
   請求項１に記載の移送モビリティサービスの提案方法。
3. 前記検索された場所への訪問が、実現可能であるか否かを判断し、
   実現可能であると判断した場合に、前記検索された場所まで、或いは前記検索された場所を経由する前記移送モビリティサービスを検索する
   請求項２に記載の移送モビリティサービスの提案方法。
4. 前記インターネットを通じて、前記ユーザにとって便利である、又は前記ユーザが興味のある特定のイベントに関する情報であるイベント情報を収集し、
   前記ユーザの現在の希望及び前記イベント情報を用いて、前記ユーザの現在の希望を満たすイベントを検索し、
   検索された前記イベントが開催される場所まで、或いは検索された前記イベントが開催される場所を経由する前記移送モビリティサービスを検索する
   請求項１に記載の移送モビリティサービスの提案方法。
5. 前記検索されたイベントへの訪問が、実現可能であるか否かを判断し、
   実現可能であると判断した場合に、前記検索されたイベントが開催される場所まで、或いは前記検索されたイベントが開催される場所を経由する前記移送モビリティサービスを検索する
   請求項４に記載の移送モビリティサービスの提案方法。
6. 前記ユーザの現在の希望及び他のユーザの属性を用いて、前記ユーザの現在の希望を満たす前記他のユーザを検索し、
   検索された前記他のユーザと会合するための前記移送モビリティサービスを検索する
   請求項１に記載の移送モビリティサービスの提案方法。
7. 前記検索された他のユーザへの訪問が、実現可能であるか否かを判断し、
   実現可能であると判断した場合に、前記検索された他のユーザと会合するための前記移送モビリティサービスを検索する
   請求項６に記載の移送モビリティサービスの提案方法。
8. 前記ユーザの現在の希望を満たす前記他のユーザと会合するための前記移送モビリティサービスとは、前記ユーザが前記他のユーザと相乗りすることである請求項６又は７に記載の移送モビリティサービスの提案方法。
9. 制御部と記憶部とを備えるコンピュータを用いて、ユーザの現在の希望を満たす移動を実現するための移送モビリティサービスを提案する移送モビリティサービスの提案装置であって、
   前記記憶部には、現実及びインターネット上の少なくとも一方における前記ユーザの言動を示すユーザ言動情報と前記ユーザの属性との関係を示すユーザ属性テーブルが記憶され、
   前記制御部は、
   前記インターネットを通じて、前記ユーザ言動情報を収集し、
   前記ユーザ属性テーブルを参照して、収集した前記ユーザ言動情報から前記ユーザの属性を算出し、
   前記インターネットを通じて、前記ユーザの現在の活動状況を示すユーザ現在情報を取得し、
   前記ユーザの属性及び前記ユーザ現在情報に基づいて、前記ユーザの現在の希望を推測し、
   推測された前記ユーザの現在の希望を満たす前記移送モビリティサービスを検索し、
   検索された前記移送モビリティサービスを前記ユーザに提案する
   移送モビリティサービスの提案装置。

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