JP2020193860A - 推定装置、推定方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】車両の乗員の訪問先の推定精度を向上させることが可能な推定装置、推定方法、およびプログラムを提供すること。【解決手段】推定装置は、車両の座標情報を含む車両情報を順次取得する取得部と、前記取得部により取得された前記車両情報に基づき、前記車両が所定の時間停止したか否かを判定する判定部と、前記判定部により前記車両が所定の時間停止したと判定された場合、前記車両の停止時における前記座標情報と、前記車両情報により示される前記車両の移動履歴情報とに基づき、前記車両の乗員の訪問先を推定する推定部と、を備えるものである。【選択図】図１

Description

本発明は、推定装置、推定方法、およびプログラムに関する。

近年、車両の駐車情報に基づいて、乗員が利用した目的地（ＰＯＩ: Point of Interesting）に関する情報を収集する技術が知られている。例えば、車両の駐車位置および駐車時間を検出し、データベースに格納されている情報と比較することで乗員が訪問した施設を推定する装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。また、車両から提供されるプローブデータ（車両の位置情報、速度情報等）を多く収集することで、多くの車両が駐停車する場所を駐車場として推定する装置が知られている（例えば、特許文献２参照）。

特開２０１５−２１８４７号公報 特開２０１２−２０２７５０号公報

上記のような従来技術において、乗員が訪問した施設や、駐車場の位置を推定する場合、ＧＰＳ（Global Positioning System）を用いて車両の位置情報（緯度経度情報）を取得する必要がある。しかしながら、ＧＰＳによる緯度経度情報を用いた位置情報はシステム上誤差を有するものであり、位置情報の精度に起因する問題が生じる場合があった。

例えば、駐車場を持つ２つの施設（施設Ａ、施設Ｂ）が隣接して位置している場合に、乗員が実際には施設Ａの駐車場に駐車して施設Ａを訪問したにも関わらず、ＧＰＳにより測定された駐車位置が施設Ｂの駐車場であると判定され、施設Ｂに訪問したと推定されてしまう場合があった。これに関連して、訪問履歴のある施設の蓄積情報に基づいて各種提案（レコメンド）を乗員に提供するサービスにおいては、レコメンドの質が低下してしまう場合があった。昨今では、パーソナルプロファイルやビッグデータという観点からも、対象者の行動を正確に取得する技術が求められている。また、ＧＰＳによる位置情報には誤差があることを踏まえて、車両の加速度やタイヤの回転数などの情報を用いて位置を補正する手法が知られているが、この場合データ処理が増え、特に位置情報を外部サーバなどに送信する場合には、通信容量が増加するとともに、車両及び外部サーバの処理負担がそれぞれ増大することになる。

本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、車両の乗員の訪問先の推定精度を向上させることが可能な推定装置、推定方法、およびプログラムを提供することを目的の一つとする。

この発明に係る推定装置、推定方法、およびプログラムは、以下の構成を採用した。
（１）この発明の一態様の推定装置は、車両の座標情報を含む車両情報を順次取得する取得部と、前記取得部により取得された前記車両情報に基づき、前記車両が所定の時間停止したか否かを判定する判定部と、前記判定部により前記車両が所定の時間停止したと判定された場合、前記車両の停止時における前記座標情報と、前記車両情報により示される前記車両の移動履歴情報とに基づき、前記車両の乗員の訪問先を推定する推定部と、を備えるものである。

（２）この発明の他の態様の請求項１記載の推定装置は、前記推定部は、前記移動履歴情報により前記車両がある訪問先と関連付けられた領域に侵入したことが示されている場合、当該訪問先が前記車両の乗員の訪問先であると推定するものである。

（３）の態様は、上記（１）または（２）の態様に係る推定装置において、前記移動履歴情報は、複数の座標情報を含むものである。

（４）の態様は、上記（１）から（３）のいずれかの態様に係る推定装置において、前記推定部は、隣り合う第１訪問先と第２訪問先とから前記車両の乗員の訪問先を推定し、前記推定部は、前記移動履歴情報により前記車両が前記第１訪問先の入口を通過したことが示されている場合、前記第１訪問先が前記車両の乗員の訪問先であると推定するものである。

（５）の態様は、上記（４）の態様に係る推定装置において、前記推定部は、前記移動履歴情報により前記車両が前記第１訪問先の入口を通過したことが示されており、且つ、前記座標情報により示される前記車両の停止位置が前記第２訪問先と関連付けられた領域内に含まれている場合、前記第１訪問先が前記車両の乗員の訪問先であると推定するものである。

（６）の態様は、上記（４）または（５）の態様に係る推定装置において、前記推定部は、前記移動履歴情報により前記車両が前記第２訪問先の入口前を通過した後に前記第１訪問先の入口を通過して前記第１訪問先と関連付けられた領域に侵入したことが示されており、且つ、前記座標情報により示される前記車両の停止位置が前記第２訪問先と関連付けられた領域に含まれている場合、前記第１訪問先が前記乗員の訪問先であると推定するものである。

（７）の態様は、上記（１）から（３）のいずれかの態様に係る推定装置において、前記推定部は、隣り合う第１訪問先と第２訪問先とから前記車両の乗員の訪問先を推定し、前記推定部は、前記移動履歴情報により前記車両が前記第１訪問先と関連付けられた領域に侵入したことが示されており、且つ、前記座標情報により示される前記車両の停止位置が前記第２訪問先と関連付けられた領域に含まれている場合、前記車両の乗員の訪問先が前記第１訪問先であると推定するものである。

（８）の態様は、上記（７）の態様に係る推定装置において、前記推定部は、前記移動履歴情報により前記車両が前記第２訪問先の入口前を通過した後に前記第１訪問先と関連付けられた領域にしたことが示されており、且つ、前記座標情報により示される前記車両の停止位置が前記第２訪問先と関連付けられた領域に含まれている場合、前記第１訪問先が前記車両の乗員の訪問先であると推定するものである。

（９）の態様は、上記（１）から（８）のいずれかの態様に係る推定装置において、前記推定部は、推定された前記車両の乗員の訪問先を含む乗員情報を、記憶装置に記憶させ、前記記憶装置に記憶された前記乗員情報に基づき、前記乗員に対して情報提供を行う情報提供部をさらに備えるものである。

（１０）この発明の他の態様の推定方法は、コンピュータが、車両の座標情報を含む車両情報を順次取得し、取得された前記車両情報に基づき、前記車両が所定の時間停止したか否かを判定し、前記車両が所定の時間停止したと判定された場合、前記車両の停止時における前記座標情報と、前記車両情報により示される前記車両の移動履歴情報とに基づき、前記車両の乗員の訪問先を推定するものである。

（１１）この発明の他の態様のプログラムは、コンピュータに、車両の座標情報を含む車両情報を順次取得させ、取得された前記車両情報に基づき、前記車両が所定の時間停止したか否かを判定させ、前記車両が所定の時間停止したと判定された場合、前記車両の停止時における前記座標情報と、前記車両情報により示される前記車両の移動履歴情報とに基づき、前記車両の乗員の訪問先を推定させるものである。

（１）から（１１）によれば、車両の乗員の訪問先の推定精度を向上させることができる。取得された車両の位置情報の精度が悪く、例えば、道路上で駐車したと判定されるような場合であっても、特定の領域或いは地点の通過の有無に基づいて、駐車場所を推定し、乗員の訪問先を正確に推定することができる。また、隣り合う訪問先が存在するような場合であっても、車両の乗員がどちらの訪問先を訪問したのかを正確に推定することができる。さらに、ＧＰＳ等による測位結果に基づく情報のみで車両の駐車位置に関する位置情報を補正することができる。このため、処理対象のデータ量を低減させることができる。特に、車両から推定装置へ送信する情報量を低減させ通信容量を低減するとともに、推定装置における処理量（データの処理負荷）を削減することができる。
（２）、（７）、（８）によれば、訪問先と関連付けられた領域への車両の進入の有無に基づいて、車両の乗員の訪問先の推定精度をさらに向上させることができる。
（４）、（５）、（６）によれば、訪問先の入口への車両の進入の有無に基づいて、車両の乗員の訪問先の推定精度をさらに向上させることができる。
（９）によれば、乗員の嗜好を考慮した乗員により適したレコメンド等の情報提供を行うことができる。

実施形態の推定装置１００を含む車両システム１の構成図である。 実施形態の移動履歴情報Ｄ１の一例を示す図である。 実施形態の乗員情報Ｄ３の一例を示す図である。 実施形態の推定装置１００の処理の流れの一例を示すフローチャートである。 実施形態の移動履歴情報Ｄ１に含まれる車両位置に基づいて検出される駐車位置の一例を示す図である。 実施形態の移動履歴情報Ｄ１に含まれる車両位置に基づいて判定される移動経路の一例を示す図である。 実施形態の移動履歴情報Ｄ１に含まれる車両位置に基づいて判定される移動経路の他の例を示す図である。 実施形態の移動履歴情報Ｄ１に含まれる車両位置に基づいて判定される移動経路の他の例を示す図である。 実施形態の移動履歴情報Ｄ１に含まれる車両位置に基づいて判定される移動経路の他の例を示す図である。 実施形態の推定装置１００の変形例を示す図である。 実施形態の推定装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。

以下、図面を参照し、本発明の推定装置、推定方法、およびプログラムの実施形態について説明する。本実施形態の推定装置は、車両の駐車位置に関する情報と、車両の移動経路に関する情報とに基づいて、車両の乗員が訪問した目的地（ＰＯＩ）を推定する。本実施形態の推定装置は、測位装置により測定された駐車位置の精度が低い場合であっても、乗員が訪問した目的地を正確に推定することができる。

（実施形態）
［全体構成］
図１は、実施形態の推定装置１００を含む車両システム１の構成図である。車両システム１は、例えば、推定装置１００と、少なくとも１つの車両２００とを備える。推定装置１００と、車両２００とは、ネットワークＮＷを介して互いに通信可能である。ネットワークＮＷは、インターネット、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）、公衆回線、プロバイダ装置、専用回線、無線基地局などを含む。

［推定装置］
推定装置１００は、車両の駐車位置に関する情報と、車両の移動経路に関する情報とに基づいて、車両の乗員が訪問した目的地を推定する。目的地は、例えば、飲食店、販売店、駅、公園、スポーツ施設、観光地等、任意の施設、場所を含む。推定装置１００は、例えば、取得部１０１と、管理部１０３と、判定部１０５と、推定部１０７と、記憶部１０９とを備える。取得部１０１は、ネットワークＮＷを介して、車両２００から、プローブデータ（車両情報）を取得する。プローブデータは、車両２００により所定の間隔（例えば、１０秒以下の間隔ごと、より好ましくは１秒以下ごと）で継続的に送信される。

プローブデータは、例えば、ＧＰＳなどの測位装置により測定される車両の位置情報（例えば、緯度経度情報、座標情報）、イグニションスイッチのＯＮ／ＯＦＦの情報、速度情報、ドア開閉に関する情報等を含む。プローブデータには、車両２００の乗員を識別する乗員識別ＩＤ（或いは、車両２００を識別する車両識別ＩＤ）が関連付けられている。取得部１０１は、車両２００から、プローブデータと、乗員識別ＩＤとの組を取得する。

管理部１０３は、車両２００により所定の間隔で継続的に送信され、取得部１０１により取得されるプローブデータに含まれる車両の位置情報を用いて、車両２００の移動履歴を管理する。管理部１０３は、取得した位置情報と、位置情報の計測日時と、乗員識別ＩＤとを関連付けた移動履歴情報Ｄ１を記憶部１０９に記憶させる。図２は、移動履歴情報Ｄ１の一例を示す図である。図２に示すように、移動履歴情報Ｄ１は、乗員識別ＩＤごとに、計測日時と、位置情報により示される車両位置とが関連付けられた情報を含む。移動履歴情報Ｄ１は、複数の座標情報を含む。

判定部１０５は、記憶部１０９に記憶された移動履歴情報Ｄ１に基づいて、車両２００が駐車を行ったか否か（所定の時間停止したか否か）を判定する。判定部１０５は、例えば、所定の時間、移動履歴情報Ｄ１の車両位置が変化していない場合、すなわち、所定の時間、車両２００が停止していた場合、車両２００が駐車を行ったと判定する。なお、判定部１０５は、車両２００により送信されたプローブデータに含まれる「イグニションスイッチのＯＮ／ＯＦＦの情報」がＯＦＦを示している場合、車両２００が駐車を行ったと判定してもよい。また、判定部１０５は、車両２００により送信されたプローブデータに含まれる「速度情報」によって示される速度値が所定の時間「０」を示している場合、車両２００が駐車を行ったと判定してもよい。また、判定部１０５は、車両２００により送信されたプローブデータに含まれる「ドア開閉に関する情報」がドアの開放を示している場合、車両２００が駐車を行ったと判定してもよい。その他、判定部１０５は、車両２００のドアのロックの解除及び車両外部からの施錠トランスミッションのシフト位置などの情報から駐車を判定してもよい。

推定部１０７は、判定部１０５により車両２００が駐車を行ったと判定された場合、車両２００の駐車位置に関する情報（座標情報）と、駐車位置に至るまでの車両２００の移動履歴情報と、記憶部１０９に記憶された地図情報Ｄ２とに基づいて、車両２００の乗員の訪問先を推定する。まず、推定部１０７は、駐車位置に関する情報と、地図情報Ｄ２とに基づいて、乗員の訪問先の候補を抽出する。例えば、推定部１０７は、駐車位置に関する情報によって示される駐車位置を中心として、所定の距離内に含まれる施設を、訪問先の候補として抽出する。次に、推定部１０７は、車両２００の移動履歴情報に基づいて、抽出した訪問先の候補の中から、乗員が訪問した可能性が最も高いことが想定される１つの訪問先を推定する。推定部１０７による推定処理の詳細については後述する。

推定部１０７は、推定した乗員の訪問先を示す乗員情報Ｄ３を記憶部１０９に記憶させる。図３は、乗員情報Ｄ３の一例を示す図である。図３に示すように、乗員情報Ｄ３は、乗員識別ＩＤごとに、訪問先と、訪問日時と、車両位置とが関連付けられた情報を含む。移動履歴情報Ｄ１は、各訪問先への訪問回数、訪問先への滞在時間などの情報を含んでもよい。

取得部１０１、管理部１０３、判定部１０５、および推定部１０７は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）（コンピュータ）等のハードウェアプロセッサが記憶部１０９に格納されたプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。また、これらの機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などのハードウェア（回路部；circuitryを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。プログラムは、予めＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリなどの記憶装置（非一過性の記憶媒体を備える記憶装置）に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ−ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体（非一過性の記憶媒体）に格納されており、記憶媒体がドライブ装置に装着されることでインストールされてもよい。

記憶部１０９は、例えば、移動履歴情報Ｄ１と、地図情報Ｄ２と、乗員情報Ｄ３とを記憶する。記憶部１０９は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリ、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）などにより実現される。

［車両］
車両システム１に含まれる車両２００は、例えば、二輪や三輪、四輪等の車両である。車両２００は、その駆動源として、ディーゼルエンジンやガソリンエンジンなどの内燃機関、電動機、或いはこれらの組み合わせを含む。電動機は、内燃機関に連結された発電機による発電電力、或いは二次電池や燃料電池の放電電力を使用して動作する。

車両２００は、自車両の位置を測位する測位装置を備える。測位装置は、例えば、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信機である。ＧＮＳＳ受信機は、ＧＮＳＳ衛星（例えば、ＧＰＳ衛星）から到来する電波に基づいて自機の位置（車両２００の位置）を測位する。自機の位置は、例えば、経度と緯度とで表される。車両２００は、測位された車両位置を示す情報（経度、緯度）を含むプローブデータを、ネットワークＮＷを介して推定装置１００に、所定の間隔で継続的に送信する。

［推定装置の処理フロー］
以下、実施形態の推定装置１００による一連の処理の流れを説明する。図４は、推定装置の処理の流れの一例を示すフローチャートである。

まず、推定装置１００の取得部１０１は、ネットワークＮＷを介して、車両２００により所定の間隔で継続的に送信されるプローブデータを取得する（ステップＳ１０１）。

次に、管理部１０３は、取得部１０１により取得されたプローブデータに含まれる車両の位置情報と、位置情報の計測日時と、乗員識別ＩＤとを関連付けた移動履歴情報Ｄ１を記憶部１０９に記憶させる（ステップＳ１０３）。

次に、判定部１０５は、記憶部１０９に記憶された移動履歴情報Ｄ１に基づいて、車両２００が駐車を行ったか否かを判定する（ステップＳ１０５）。判定部１０５は、前述の通りの方法で車両２００の駐車を判定する。例えば、所定の時間（例えば、１０分間の間）、移動履歴情報Ｄ１の車両位置によって示される車両２００の位置が変化していない場合、すなわち、所定の時間、車両２００が停止していた場合、車両２００が駐車を行ったと判定する。判定部１０５により車両２００が駐車を行っていないと判定された場合、取得部１０１によるプローブデータの取得処理（ステップＳ１０１）以降の処理が繰り返し行われる。

一方、判定部１０５により車両２００が駐車を行っていると判定された場合、推定部１０７は、記憶部１０９に記憶された移動履歴情報Ｄ１に含まれる車両位置に基づいて、車両２００の駐車位置を検出する（ステップＳ１０７）。例えば、推定部１０７は、判定部１０５によって所定の時間変化がないと判定された車両位置を、駐車位置として検出する。

図５は、移動履歴情報Ｄ１に含まれる車両位置に基づいて検出される駐車位置の一例を示す図である。移動履歴情報Ｄ１に含まれる車両位置に基づいて検出される駐車位置は、ＧＰＳによる測位結果に基づくものであるため、誤差を有しうるものである。このため、図５に示すように、実際には、第１施設Ｆ１の駐車場Ｐ１における位置Ｑ１や、第２施設Ｆ２の駐車場Ｐ２における位置Ｑ２に車両２００が駐車された場合であっても、上記の誤さに起因して、駐車位置が道路上の駐車位置Ｒと検出される場合がある。すなわち、検出された駐車位置Ｒと、実際の駐車位置である位置Ｑ１や位置Ｑ２とで、ずれが生じる場合がある。このような駐車位置Ｒに基づいて訪問先の施設の推定が行われた場合、実際とは異なる施設が訪問先として推定されてしまう場合がある。そこで、本実施形態の推定装置１００は、以下のように、車両２００の駐車位置の情報に加えて、車両の移動履歴情報に基づいて、乗員の訪問先を推定する。

推定部１０７は、検出された駐車位置と、記憶部１０９に記憶された地図情報Ｄ２とに基づいて、訪問先の候補を抽出する（ステップＳ１０９）。例えば、図５に示される例において、推定部１０７は、検出された駐車位置Ｒを中心として、所定の距離内に含まれる施設（第１施設Ｆ１、第２施設Ｆ２）を、訪問先の候補として抽出する。

次に、推定部１０７は、移動履歴情報Ｄ１に含まれる位置情報に基づいて、車両２００の移動経路を判定する（ステップＳ１１１）。例えば、推定部１０７は、移動履歴情報Ｄ１に含まれる時系列に並べられた車両位置（車両位置の経時変化）を抽出することで、車両２００が駐車位置に至るまでに通過した移動経路を判定する。図６は、移動履歴情報Ｄ１に含まれる車両位置に基づいて判定される移動経路の一例を示す図である。図６では、車両２００は、第１施設の入口Ｇ１および駐車場Ｐ１を通過する移動経路Ｓ１を経て、駐車位置Ｒに到達する例が示されている。

次に、推定部１０７は、検出された駐車位置と、この駐車位置に至るまでに通過した移動経路とに基づいて、訪問先を推定する（ステップＳ１１３）。例えば、推定部１０７は、移動経路と、抽出された訪問先の候補と関連付けられた領域とを比較することで、訪問先を推定する。図６に示される例において、車両２００の移動経路Ｓ１は、第１施設Ｆ１と関連付けられた領域（例えば、駐車場Ｐ１）を通過したことを示している。この場合、推定部１０７は、訪問先の候補である第１施設Ｆ１および第２施設Ｆ２の内、第１施設Ｆ１を訪問先と推定する。推定部１０７は、移動履歴情報Ｄ１により車両２００がある訪問先と関連付けられた領域に侵入したことが示されている場合、当該訪問先が車両２００の乗員の訪問先であると推定する。

上記の訪問先の候補と関連付けられた領域に基づく推定に代えて或いは加えて、推定部１０７は、移動経路と、抽出された訪問先の候補の施設の入口の位置情報とを比較することで、訪問先を推定する。図６に示される例において、車両２００の移動経路Ｓ１は、第１施設の入口Ｇ１を通過したことを示している。この場合、推定部１０７は、訪問先の候補である第１施設Ｆ１および第２施設Ｆ２の内、第１施設Ｆ１を訪問先と推定する。

すなわち、推定部１０７は、隣り合う第１訪問先と第２訪問先とから車両２００の乗員の訪問先を推定し、推定部１０７は、移動履歴情報により車両２００が第１訪問先の入口を通過したことが示されている場合、第１訪問先が車両２００の乗員の訪問先であると推定する。

なお、図６において、車両２００が、第２施設の入口Ｇ２および駐車場Ｐ２を通過する移動経路Ｓ２を経て、駐車位置Ｒに到達している場合、推定部１０７は、訪問先の候補である第１施設Ｆ１および第２施設Ｆ２の内、第２施設Ｆ２を訪問先と推定する。

図７は、移動履歴情報Ｄ１に含まれる車両位置に基づいて判定される移動経路の他の例を示す図である。図７では、第１施設Ｆ１と第２施設Ｆ２とが同一の区画内に位置し、駐車場が共有されている例を示している。この場合、推定部１０７は、検出された駐車位置Ｒと、記憶部１０９に記憶された地図情報Ｄ２とに基づいて、訪問先の候補を抽出する。例えば、図７に示される例において、推定部１０７は、検出された駐車位置Ｒを中心として、所定の距離内に含まれる施設（第１施設Ｆ１、第２施設Ｆ２）を、訪問先の候補として抽出する。なお、推定部１０７は、道路Ｔを挟んだ他の区画内に位置する第３施設Ｆ３については、仮に、駐車位置Ｒを中心した所定の距離内に含まれる場合であっても、訪問先の候補として抽出しないようにしてもよい。

次に、推定部１０７は、移動経路と、抽出された訪問先の候補と関連付けられた領域とを比較することで、訪問先を推定する。図７に示される例において、車両２００の移動経路Ｓは、第１施設Ｆ１と関連付けられた領域（例えば、領域Ａ１）を通過したことを示している。この場合、推定部１０７は、訪問先の候補である第１施設Ｆ１および第２施設Ｆ２の内、第１施設Ｆ１を訪問先と推定する。

また、図７に示される例において、この区画には、第２施設Ｆ２よりも第１施設Ｆ１に近い入口Ｇ１と、第１施設Ｆ１よりも第２施設Ｆ２に近い入口Ｇ２とが設けられている。この例において、車両２００の移動経路Ｓは、第２施設Ｆ２よりも第１施設Ｆ１に近い入口Ｇ１を通過したことを示している。この場合、推定部１０７は、訪問先の候補である第１施設Ｆ１および第２施設Ｆ２の内、第１施設Ｆ１を訪問先と推定する。

なお、推定部１０７は、車両２００が入口Ｇ１を通過して、第２施設Ｆ２と関連付けられた領域Ａ２に駐車した場合（駐車位置Ｒが領域Ａ２内に含まれている場合）であっても、第１施設Ｆ１を訪問先と推定してよい。すなわち、推定部１０７は、移動履歴情報により車両２００が第１訪問先の入口を通過したことが示されており、且つ、座標情報により示される車両２００の停止位置が第２訪問先と関連付けられた領域内に含まれている場合、第１訪問先が車両の乗員の訪問先であると推定してよい。

図８は、移動履歴情報Ｄ１に含まれる車両位置に基づいて判定される移動経路の他の例を示す図である。図８に示す例では、車両２００は、第２施設Ｆ２よりも第１施設Ｆ１に近い入口Ｇ１を利用せずに（入口Ｇ１をスルーして）、第１施設Ｆ１よりも第２施設Ｆ２に近い入口Ｇ２を利用している。すなわち、車両２００の乗員は、入口Ｇ１を通過する選択肢があったにもかかわらず、意図的に入口Ｇ１を利用せずに、入口Ｇ２を利用している。この場合、推定部１０７は、訪問先の候補である第１施設Ｆ１および第２施設Ｆ２の内、第２施設Ｆ２を訪問先と推定する。

なお、推定部１０７は、車両２００が入口Ｇ１前を通過して、入口Ｇ２を通過して第２施設Ｆ２と関連付けられた領域Ａ２に侵入し、第１施設Ｆ１と関連づけられた領域Ａ１に駐車した場合であっても、第２施設Ｆ２を訪問先と推定してよい。すなわち、推定部１０７は、移動履歴情報により車両２００が第２訪問先の入口前を通過した後に第１訪問先の入口を通過して第１訪問先と関連付けられた領域に侵入したことが示されており、且つ、座標情報により示される車両２００の停止位置が第２訪問先と関連付けられた領域に含まれている場合、第１訪問先が乗員の訪問先であると推定する。

図９は、移動履歴情報Ｄ１に含まれる車両位置に基づいて判定される移動経路の他の例を示す図である。図９では、第１施設Ｆ１と第２施設Ｆ２とが同一の区画内に位置し、地図上または地図データ上では、駐車場が共有されている（駐車場が分離されていない）例を示している。しかしながら、実際に車両２００が駐車した駐車場には、第１施設Ｆ１の敷地と、第２施設Ｆ２の敷地とを区画する柵Ｕが設けられている。このような場合、上記のように、推定部１０７が、移動経路と、各施設の入口の位置情報および／または各施設と関連付けられた領域とを比較して訪問先を推定（この場合、第１施設Ｆ１）することで、地図情報のみで訪問先を推定するよりも、推定精度を高めることができる。

なお、推定部１０７は、隣り合う第１訪問先と第２訪問先とから車両２００の乗員の訪問先を推定し、推定部１０７は、移動履歴情報により車両２００が第１訪問先と関連付けられた領域に侵入したことが示されており、且つ、座標情報により示される車両２００の停止位置が第２訪問先と関連付けられた領域に含まれている場合、車両の乗員の訪問先が第１訪問先であると推定してよい。

また、推定部１０７は、移動履歴情報により車両２００が第２訪問先の入口前を通過した後に第１訪問先と関連付けられた領域にしたことが示されており、且つ、座標情報により示される車両２００の停止位置が第２訪問先と関連付けられた領域に含まれている場合、第１訪問先が車両２００の乗員の訪問先であると推定してよい。

なお、駐車位置と同様に、上記のような移動経路もＧＰＳによる測位結果に基づいて算出されるため、誤差を有することが懸念される。しかしながら、移動経路は、複数の測位結果に基づいて算出されるものであるため、誤差による影響が生じにくい。このため、移動経路は、車両２００の実際の移動経路と大きな相違はないものとして取り扱うことが可能である。

次に、推定部１０７は、推定された訪問先を示す乗員情報Ｄ３を、記憶部１０９に記憶させる（ステップＳ１１５）。以後、取得部１０１によるプローブデータの取得処理（ステップＳ１０１）以降の処理が繰り返し行われる。

上記にように推定部１０７により推定されて記憶部１０９に記憶された乗員情報Ｄ３は、乗員の嗜好に応じた各種レコメンド等のサービスを提供する際に活用することができる。例えば、図１０に示すように、推定装置１００Ａは、情報提供部１１１をさらに備えても良い。情報提供部１１１は、記憶部１０９に記憶された乗員情報Ｄ３に含まれる訪問先の履歴情報に基づいて、乗員に対して、乗員の嗜好に応じた情報提供を行うことができる。例えば、ある乗員の訪問先の履歴情報に特定のジャンルの飲食店が含まれている場合、推定装置１００Ａは、このジャンルの飲食店に関する情報を、この乗員が所有する端末装置（スマートフォン等）に送信する。

以上説明した実施形態によれば、車両の乗員の訪問先の推定精度を向上させることができる。取得された車両の位置情報の精度が悪く、例えば、道路上で駐車したと判定されるような場合であっても、特定の領域或いは地点の通過の有無に基づいて、駐車場所を推定し、乗員の訪問先を正確に推定することができる。また、隣り合う訪問先が存在するような場合であっても、車両の乗員がどちらの訪問先を訪問したのかを正確に推定することができる。

さらに、本実施形態によれば、ＧＰＳ等による測位結果に基づく情報のみで車両２００の駐車位置に関する位置情報を補正することができる。このため、処理対象のデータ量を低減させることができる。特に、車両２００から推定装置１００へ送信する情報量を低減させ通信容量を低減するとともに、推定装置１００における処理量（データの処理負荷）を削減することができる。

なお、小規模の施設が近接して位置している場合等、訪問先の候補の内、訪問先を推定できない場合には、乗員による選択を受け付けるようにしてもよい。例えば、乗員が所有する端末装置（スマートフォン）等に選択画面を表示させ、乗員による入力を受け付けるようにしてもよい。

なお、上記の実施形態においては、駐車位置に至る移動経路（駐車前の移動経路）に基づいて、訪問先を推定する構成について説明した。しかしながら、これに代えて或いは加えて、駐車後の移動経路に基づいて、訪問先を推定するようにしてもよい。

［ハードウェア構成］
図１１は、実施形態の推定装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。図１１に示すように、推定装置１００は、通信コントローラ１００−１、ＣＰＵ１００−２（コンピュータ）、ワーキングメモリとして使用されるＲＡＭ１００−３、ブートプログラムなどを格納するＲＯＭ１００−４、フラッシュメモリやＨＤＤなどの記憶装置１００−５、ドライブ装置１００−６などが、内部バスあるいは専用通信線によって相互に接続された構成となっている。通信コントローラ１００−１は、推定装置１００以外の構成要素との通信を行う。記憶装置１００−５には、ＣＰＵ１００−２が実行するプログラム１００−５ａが格納されている。このプログラムは、ＤＭＡ（Direct Memory Access）コントローラ（不図示）などによってＲＡＭ１００−３に展開されて、ＣＰＵ１００−２によって実行される。これによって、取得部１０１、管理部１０３、判定部１０５、および推定部１０７のうち一部または全部が実現される。

上記説明した実施形態は、以下のように表現することができる。
プログラムを記憶するストレージと、
プロセッサと、を備え、
前記プロセッサは、前記プログラムを実行することにより、
車両の座標情報を含む車両情報を順次取得し、
取得された前記車両情報に基づき、前記車両が所定の時間停止したか否かを判定し、
前記車両が所定の時間停止したと判定された場合、前記車両の停止時における前記座標情報と、前記車両情報により示される前記車両の移動履歴情報とに基づき、前記車両の乗員の訪問先を推定する、
推定装置。

以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。

１，２…車両システム、１００，１００Ａ…推定装置、１０１…取得部、１０３…管理部、１０５…判定部、１０７…推定部、１０９…記憶部、１１１…情報提供部、２００…車両

Claims (11)

1. 車両の座標情報を含む車両情報を順次取得する取得部と、
   前記取得部により取得された前記車両情報に基づき、前記車両が所定の時間停止したか否かを判定する判定部と、
   前記判定部により前記車両が所定の時間停止したと判定された場合、前記車両の停止時における前記座標情報と、前記車両情報により示される前記車両の移動履歴情報とに基づき、前記車両の乗員の訪問先を推定する推定部と、
   を備える、推定装置。
2. 前記推定部は、前記移動履歴情報により前記車両がある訪問先と関連付けられた領域に侵入したことが示されている場合、当該訪問先が前記車両の乗員の訪問先であると推定する、
   請求項１記載の推定装置。
3. 前記移動履歴情報は、複数の座標情報を含む、
   請求項１または２に記載の推定装置。
4. 前記推定部は、隣り合う第１訪問先と第２訪問先とから前記車両の乗員の訪問先を推定し、
   前記推定部は、前記移動履歴情報により前記車両が前記第１訪問先の入口を通過したことが示されている場合、前記第１訪問先が前記車両の乗員の訪問先であると推定する、
   請求項１から３のいずれか一項に記載の推定装置。
5. 前記推定部は、前記移動履歴情報により前記車両が前記第１訪問先の入口を通過したことが示されており、且つ、前記座標情報により示される前記車両の停止位置が前記第２訪問先と関連付けられた領域内に含まれている場合、前記第１訪問先が前記車両の乗員の訪問先であると推定する、
   請求項４に記載の推定装置。
6. 前記推定部は、前記移動履歴情報により前記車両が前記第２訪問先の入口前を通過した後に前記第１訪問先の入口を通過して前記第１訪問先と関連付けられた領域に侵入したことが示されており、且つ、前記座標情報により示される前記車両の停止位置が前記第２訪問先と関連付けられた領域に含まれている場合、前記第１訪問先が前記乗員の訪問先であると推定する、
   請求項４または５に記載の推定装置。
7. 前記推定部は、隣り合う第１訪問先と第２訪問先とから前記車両の乗員の訪問先を推定し、
   前記推定部は、前記移動履歴情報により前記車両が前記第１訪問先と関連付けられた領域に侵入したことが示されており、且つ、前記座標情報により示される前記車両の停止位置が前記第２訪問先と関連付けられた領域に含まれている場合、前記車両の乗員の訪問先が前記第１訪問先であると推定する、請求項１から３のいずれか一項に記載の推定装置。
8. 前記推定部は、前記移動履歴情報により前記車両が前記第２訪問先の入口前を通過した後に前記第１訪問先と関連付けられた領域にしたことが示されており、且つ、前記座標情報により示される前記車両の停止位置が前記第２訪問先と関連付けられた領域に含まれている場合、前記第１訪問先が前記車両の乗員の訪問先であると推定する、
   請求項７に記載の推定装置。
9. 前記推定部は、推定された前記車両の乗員の訪問先を含む乗員情報を、記憶装置に記憶させ、
   前記記憶装置に記憶された前記乗員情報に基づき、前記乗員に情報提供を行う情報提供部をさらに備える、
   請求項１から８のいずれか一項に記載の推定装置。
10. コンピュータが、
    車両の座標情報を含む車両情報を順次取得し、
    取得された前記車両情報に基づき、前記車両が所定の時間停止したか否かを判定し、
    前記車両が所定の時間停止したと判定された場合、前記車両の停止時における前記座標情報と、前記車両情報により示される前記車両の移動履歴情報とに基づき、前記車両の乗員の訪問先を推定する、
    推定方法。
11. コンピュータに、
    車両の座標情報を含む車両情報を順次取得させ、
    取得された前記車両情報に基づき、前記車両が所定の時間停止したか否かを判定させ、
    前記車両が所定の時間停止したと判定された場合、前記車両の停止時における前記座標情報と、前記車両情報により示される前記車両の移動履歴情報とに基づき、前記車両の乗員の訪問先を推定させる、
    プログラム。

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