JP2022078951A - オンデバイスキャッシュを使用したハイブリッドフェッチング - Google Patents

Abstract

【課題】コンピューティングデバイス及び車両がインターネット接続を持たない場合でも、コンピューティングデバイスが音声クエリを処理してクエリ回答を生成する方法、コンピューティングデバイス及び記憶装置を提供する。【解決手段】方法は、モバイルコンピューティングデバイスの入力デバイスを介してクエリを検出し、検出されたクエリに基づいて求められたクエリ回答を出力する。リモートコンピューティングシステムに直接照会する代わりに、モバイルコンピューティングデバイスがクエリ回答キャッシュを使用してクエリ回答を生成する。クエリ回答キャッシュは、予測されたクエリと、リモートコンピューティングシステムのクエリ回答キャッシュから検索されたクエリ回答とを含む。それによって、コンピューティングデバイスは、信頼できないインターネット接続を有している間も、検出されたクエリに応答することができる。【選択図】図１

Description

背景
自動車、オートバイ、航空機および船舶などの車両は、機能を実行して、情報、エンターテインメント、支援および／または環境制御を乗員に提供するための１つまたは複数のコンピューティングシステムを含み得る。たとえば、自動車は、エンターテインメントコンテンツを提供するためのエンターテインメントシステム、情報およびナビゲーション支援を提供するためのナビゲーションシステム、車室を暖房もしくは冷房するための温度制御システム、自動車のさまざまな構成要素もしくは特徴（たとえば、サンルーフもしくは日よけ）を調整するための制御システム、またはこれらの上記の機能の一部または全てを実行する「インフォテインメントシステム」を含んでもよい。最近の車両は、ディスプレイデバイス（たとえば、存在感知ディスプレイ）と、オペレーティングシステムおよび１つまたは複数のアプリケーションを実行するように構成されたコンピュートエンジンとを有する自動車用ヘッドユニット（ＡＨＵ）を備えていることが多い。

多くの場合、車両オペレータは、車両を走行させながら１つまたは複数のクエリをサーチすることができ、ＡＨＵは、ディスプレイまたはマイクロフォンを介してクエリ回答を提供し得る。しかし、クエリの回答は、走行中、常に入手できるわけではなく、特に車両がインターネット接続の範囲外にある場合には入手できない。

概要
一般に、本開示の技術は、コンピューティングデバイスがアクティブなネットワーク接続を必要とすることなくクエリ（たとえば、音声クエリまたはテキストクエリ）を処理してクエリ回答を提供することを可能にすることに向けられる。開示されている技術によれば、コンピューティングデバイスは、当該コンピューティングデバイスの入力デバイスを介してクエリを検出し、検出されたクエリに基づいて求められたクエリ回答を出力することができ、これは、コンピューティングデバイスが、クエリを受信した後に、リモートコンピューティングシステムに要求を送信してリモートコンピューティングシステムからの応答を待つことを必要としない。リモートコンピューティングシステムに直接照会する代わりに、本開示の技術のさまざまな局面は、コンピューティングデバイスがローカルクエリ回答キャッシュ（すなわち、コンピューティングデバイスにローカルに格納されたクエリ回答キャッシュ）を使用してクエリ回答を生成することを可能にし得る。クエリ回答キャッシュは、リモートコンピューティングシステムのクエリ回答キャッシュから検索された予測されたクエリおよびクエリ回答を含んでもよく、それによって、コンピューティングデバイスが、信頼できないインターネット接続を有している間も、検出されたクエリに応答することができるようにする。クエリ回答キャッシュは、ユーザが尋ねることが予測される予測されたクエリおよびクエリ回答を含んでもよく、それによって、従来のオフラインクエリサポートを向上させる。代替的にまたは加えて、このようなクエリ回答キャッシュを使用することにより、コンピューティングデバイスが信頼できるインターネット接続を有している場合でも、コンピューティングデバイスがクエリ回答を提供するのに必要な時間を短縮することができる。このように、開示されている技術は、クエリ回答レイテンシを減少させて、ユーザがクエリを提供するときに使用されるネットワークデータを減少させるまたは無くすことができ、それによって、コンピューティングデバイスのサーチ効率を向上させる可能性がある。

一例において、本開示は、方法に向けられ、上記方法は、コンピューティングデバイスが、ユーザ入力を受信するステップと、上記コンピューティングデバイスが、少なくとも部分的に上記ユーザ入力に基づいて、少なくとも１つのテキストクエリを求めるステップと、上記少なくとも１つのテキストクエリを求めたことに応答して、上記コンピューティングデバイスが、上記少なくとも１つのテキストクエリに関連付けられた１つまたは複数のコンテキストパラメータを生成するステップとを含み、上記１つまたは複数のコンテキストパラメータは、現在時刻、現在位置、上記コンピューティングデバイスの現在のユーザ、履歴ユーザクエリのセット、履歴ユーザ挙動のセット、および予測された宛先のうちの少なくとも１つを含み、上記方法はさらに、上記コンピューティングデバイスが、上記少なくとも１つのテキストクエリおよび上記１つまたは複数のコンテキストパラメータに基づいて、上記コンピューティングデバイスのクエリ回答キャッシュに照会して、クエリ結果を生成するステップと、上記クエリ結果に基づいて、上記クエリ回答キャッシュが上記少なくとも１つのテキストクエリおよび上記１つまたは複数のコンテキストパラメータに対するクエリ回答を含むか否かを判断するステップと、上記クエリ回答キャッシュが上記クエリ回答を含まないと判断したことに応答して、上記少なくとも１つのテキストクエリの表示および上記１つまたは複数のコンテキストパラメータの表示を上記コンピューティングデバイスからリモートコンピューティングシステムに送信するステップと、上記リモートコンピューティングシステムから上記クエリ回答の表示を受信するステップとを含み、上記クエリ回答は、上記リモートコンピューティングシステムのクエリ回答キャッシュから検索され、上記クエリ回答キャッシュは、上記コンピューティングデバイスのための複数の予測されたクエリ回答を含み、上記複数の予測されたクエリ回答からの各々の予測されたクエリ回答は、それぞれのテキストクエリおよびコンテキストパラメータのそれぞれのセットに関連付けられ、上記方法はさらに、上記コンピューティングデバイスが、上記クエリ回答の表示を出力するステップを含む。

別の例において、本技術のさまざまな局面は、コンピューティングデバイスに向けられ、上記コンピューティングデバイスは、少なくとも１つのプロセッサと、命令を格納する少なくとも１つのコンピュータ読取可能記憶装置とを含み、上記命令は、上記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、上記少なくとも１つのプロセッサに、ユーザ入力を受信させ、少なくとも部分的に上記ユーザ入力に基づいて、少なくとも１つのテキストクエリを求めさせ、上記少なくとも１つのテキストクエリを求めたことに応答して、上記少なくとも１つのテキストクエリに関連付けられた１つまたは複数のコンテキストパラメータを生成させ、上記１つまたは複数のコンテキストパラメータは、現在時刻、現在位置、上記コンピューティングデバイスの現在のユーザ、履歴ユーザクエリのセット、履歴ユーザ挙動のセット、および予測された宛先のうちの少なくとも１つを含み、上記命令はさらに、上記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、上記少なくとも１つのプロセッサに、上記少なくとも１つのテキストクエリおよび上記１つまたは複数のコンテキストパラメータに基づいて、上記コンピューティングデバイスのクエリ回答キャッシュに照会して、クエリ結果を生成させ、上記クエリ結果に基づいて、上記クエリ回答キャッシュが上記少なくとも１つのテキストクエリおよび上記１つまたは複数のコンテキストパラメータに対するクエリ回答を含むか否かを判断させ、上記クエリ回答キャッシュが上記クエリ回答を含まないと判断したことに応答して、上記少なくとも１つのテキストクエリの表示および上記１つまたは複数のコンテキストパラメータの表示をリモートコンピューティングシステムに送信させ、上記リモートコンピューティングシステムから上記クエリ回答の表示を受信させ、上記クエリ回答は、上記リモートコンピューティングシステムのクエリ回答キャッシュから検索され、上記クエリ回答キャッシュは、上記コンピューティングデバイスのための複数の予測されたクエリ回答を含み、上記複数の予測されたクエリ回答からの各々の予測されたクエリ回答は、それぞれのテキストクエリおよびコンテキストパラメータのそれぞれのセットに関連付けられ、上記命令はさらに、上記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、上記少なくとも１つのプロセッサに、上記クエリ回答の表示を出力させる。

別の例において、本技術のさまざまな局面は、命令を格納するコンピュータ読取可能記憶装置に向けられ、上記命令は、実行されると、コンピューティングデバイスの少なくとも１つのプロセッサに動作を実行させる。これらの例示的な動作は、ユーザ入力を受信するステップと、少なくとも部分的に上記ユーザ入力に基づいて、少なくとも１つのテキストクエリを求めるステップと、上記少なくとも１つのテキストクエリを求めたことに応答して、上記少なくとも１つのテキストクエリに関連付けられた１つまたは複数のコンテキストパラメータを生成するステップとを含み、上記１つまたは複数のコンテキストパラメータは、現在時刻、現在位置、上記コンピューティングデバイスの現在のユーザ、履歴ユーザクエリのセット、履歴ユーザ挙動のセット、および予測された宛先のうちの少なくとも１つを含み、上記動作はさらに、上記少なくとも１つのテキストクエリおよび上記１つまたは複数のコンテキストパラメータに基づいて、上記コンピューティングデバイスのクエリ回答キャッシュに照会して、クエリ結果を生成するステップと、上記クエリ結果に基づいて、上記クエリ回答キャッシュが上記少なくとも１つのテキストクエリおよび上記１つまたは複数のコンテキストパラメータに対するクエリ回答を含むか否かを判断するステップと、上記クエリ回答キャッシュが上記クエリ回答を含まないと判断したことに応答して、上記少なくとも１つのテキストクエリの表示および上記１つまたは複数のコンテキストパラメータの表示を上記コンピューティングデバイスからリモートコンピューティングシステムに送信するステップと、上記リモートコンピューティングシステムから上記クエリ回答の表示を受信するステップとを含み、上記クエリ回答は、上記リモートコンピューティングシステムのクエリ回答キャッシュから検索され、上記クエリ回答キャッシュは、上記コンピューティングデバイスのための複数の予測されたクエリ回答を含み、上記複数の予測されたクエリ回答からの各々の予測されたクエリ回答は、それぞれのテキストクエリおよびコンテキストパラメータのそれぞれのセットに関連付けられ、上記動作はさらに、上記クエリ回答の表示を出力するステップを含む。

１つまたは複数の例の詳細は、添付の図面および以下の説明に記載されている。本開示の他の特徴、目的および利点は、説明および図面および特許請求の範囲から明らかになるであろう。

本開示の１つまたは複数の局面に係る、例示的なモバイルコンピューティングデバイスがクエリ回答の表示を例示的な車両コンピューティングシステムに提供するように構成された車両の内部の側面図を示す概念図である。 本開示の１つまたは複数の局面に係る、クエリ回答の表示を例示的な車両コンピューティングシステムに提供するように構成された例示的なモバイルコンピューティングデバイスのさらなる詳細を示すブロック図である。 本開示の１つまたは複数の局面に係る、クエリ回答の表示を生成するように構成された例示的な車両コンピューティングシステムを示す概念図である。 本開示の１つまたは複数の局面に係る、クエリおよびクエリ回答を生成して例示的なクライアントコンピューティングデバイスに伝達するように構成された例示的なリモートコンピューティングシステムを示す概念図である。 本開示の１つまたは複数の局面に係る、モバイルコンピューティングデバイスによって実行される例示的な動作を示すフローチャートである。 本開示の１つまたは複数の局面に係る、リモートコンピューティングシステムによって実行される例示的な動作を示すフローチャートである。

詳細な説明
図１は、本開示の１つまたは複数の局面に係る、例示的なモバイルコンピューティングデバイス１２０がクエリ回答の表示を車両１００の例示的な車両コンピューティングシステム１１２に提供するように構成された車両１００の内部の側面図を示す概念図である。図１は、車両コンピューティングシステム１１２を有する車両１００の内部の断面図を示す。車両１００は、自動車であり得るが、本開示の局面は、トラック、オートバイ、航空機、船舶、電車または他の車両を含む他のタイプの車両にも適用可能であり得る。

一般に、車両コンピューティングシステム１１２は、支援するように、知らせるように、楽しませるように、または車両の乗員とのユーザ対話を必要とする他のタスクを実行するように動作し得る。車両コンピューティングシステム１１２は、自動車用ヘッドユニット、車両ヘッドユニット、インフォテインメントシステム、またはそれらのサブコンポーネントと称されることもある。たとえば、車両コンピューティングシステム１１２は、車両の１人または複数人の乗員を代表して機能を実行したり情報を処理したりするさまざまなアプリケーションを実行し得る。たとえば、車両コンピューティングシステム１１２は、目的地への方向を提供するナビゲーションサービスを提供し得る。また、車両コンピューティングシステム１１２は、車両についての車両データ、または、音声もしくは映像などのマルチメディアも提供し得る。また、車両コンピューティングシステム１１２は、クエリに応答して情報を提供する情報検索サービスも提供し得る。車両コンピューティングシステム１１２によって提供され得る機能の一部の例について言及しているが、車両コンピューティングシステム１１２は、多くの追加機能を提供し得る。

いくつかの例において、車両コンピューティングシステム１１２は、独自のセルラーデータサービスを有してもよく、１つまたは複数のクエリに基づいて１つまたは複数のクエリ回答を検索する（たとえば、外部サーバからワイヤレスに１つまたは複数のクエリ回答を検索する）ように構成され得る。１つまたは複数のクエリは、（たとえば、ユーザ１５０からのテキスト入力または音声入力を介して）ユーザ１５０から提供され得る。いくつかの例において、車両コンピューティングシステム１１２は、セルラーデータサービスを持たなくてもよく、ユーザ１５０は、（たとえば、クエリをサーチするために）車両コンピューティングシステム１１２とのデータ接続を確立するためにモバイルコンピューティングデバイス１２０を使用することを希望し得る。モバイルコンピューティングデバイス１２０は、セルラー接続を有してもよく、車両コンピューティングシステム１１２とのデータ接続を可能にする１つまたは複数のワイヤードまたはワイヤレスデータ接続などの１つまたは複数のデータ接続を介して１つまたは複数のクエリ回答を車両コンピューティングシステム１１２に提供するように構成され得る。

しかし、クエリ回答は、走行中、常に入手できるわけではない。たとえば、車両１００およびモバイルコンピューティングデバイス１２０がインターネット接続の範囲外にある場合には、クエリ回答は入手できない。

本開示の１つまたは複数の技術を利用することによって、車両コンピューティングシステム１１２は、改良された機構を提供することができ、この機構によって、車両コンピューティングシステム１１２は、高速インターネット接続を必要とすることなく、またはインターネット接続を全く必要とすることなく、１つまたは複数のクエリ回答を取得するように構成される。以下でさらに詳細に説明するように、車両コンピューティングシステム１１２は、（たとえば、ディスプレイデバイス１１４またはマイクロフォン１１６を介して）クエリを受信して、このクエリに関連付けられた１つまたは複数のコンテキストパラメータを生成し得る。車両コンピューティングシステム１１２はさらに、受信したクエリおよび１つまたは複数のコンテキストパラメータに基づいてクエリ回答キャッシュを使用してクエリ結果を生成し得る。クエリ結果は、クエリ回答キャッシュが、受信したクエリに対するクエリ回答を含むか否かを示す。

クエリ回答キャッシュは、リモートコンピューティングシステムのクエリ回答キャッシュから検索されたクエリ回答を含んでもよい。クエリ回答キャッシュは、予測されたテキストクエリおよびクエリ回答を含んでもよい。予測されたクエリ回答からの各々の予測されたクエリ回答は、それぞれのテキストクエリおよびコンテキストパラメータのそれぞれのセットに関連付けられる。クエリ回答キャッシュがクエリ回答を含むことをクエリ結果が示す場合、車両コンピューティングシステム１１２は、クエリ回答キャッシュから検索されたクエリ回答の表示を出力し得る。クエリ回答キャッシュがクエリ回答を含まないことをクエリ結果が示す場合、少なくとも１つのテキストクエリの表示および１つまたは複数のコンテキストパラメータの表示がリモートコンピューティングシステムに送信されて、クエリ回答の表示を検索し得る。

場合によっては、クエリ回答キャッシュを使用したクエリ結果およびクエリ回答の検索とともに、インターネットサーチが実行され得る。これらの場合には、クエリ回答キャッシュからクエリ回答を検索することは、車両コンピューティングシステム１１２および／またはモバイルコンピューティングデバイス１２０がインターネットサーチを実行するのに必要とする時間を速めることに役立つ。

このように、開示されている技術は、クエリ回答キャッシュを使用してクエリのクエリ回答を取得するための車両コンピューティングシステム１１２の処理速度を向上させ、それによって、おそらく車両コンピューティングシステム１１２のサーチ効率および電力効率を向上させ、オフラインサーチも可能にすることができる。開示されている技術は、おそらく、インターネットサーチを減少させるまたは無くすことによって車両コンピューティングシステム１１２の処理サイクル数または電力使用量を減少させることができる。

クエリ回答キャッシュは、車両コンピューティングシステム１１２上、および／または、モバイルコンピューティングデバイス１２０などの外部デバイス上に位置し得る。図１に示されるように、モバイルコンピューティングデバイス１２０は、クエリ回答キャッシュ１２８を含む。モバイルコンピューティングデバイス１２０はさらに、存在感知ディスプレイデバイス１２２と、通信ユニット１２３と、アプリケーション１２４と、クエリ情報ストレージ１２６とを含む。モバイルコンピューティングデバイス１２０は、車両コンピューティングシステム１１２とのデータ接続を確立して、ユーザ入力を受信して、クエリ回答キャッシュ１２８に照会することによってユーザ入力に基づいてクエリ回答を生成するように構成される。

場合によっては、ユーザ入力は、車両コンピューティングシステム１１２のディスプレイデバイス１１４を介して検出され得る。一例として、車両コンピューティングシステム１１２のディスプレイデバイス１１４は、車両コンピューティングシステム１１２のユーザ１５０から触覚入力を受信し得る存在感知スクリーンを含んでもよい。たとえば、ディスプレイデバイス１１４は、存在感知スクリーン（抵抗型タッチスクリーン、表面弾性波タッチスクリーン、静電容量式タッチスクリーン、投影静電容量タッチスクリーン、感圧スクリーン、音響パルス認識タッチスクリーンまたは別の存在感知スクリーン技術など）を使用した存在感知入力デバイスとして機能し得る。ディスプレイデバイス１１４は、車両コンピューティングシステム１１２のユーザ１５０からの１つまたは複数の入力（たとえば、ユーザがディスプレイデバイス１１４の１つまたは複数の場所を指で触れたり指差したりすること）を検出することによって触覚入力の表示を受信し得る。たとえば、ディスプレイデバイス１１４は、「天気はどうですか」を含むテキスト入力をユーザ１５０から受信し得る。

場合によっては、ユーザ入力は、車両コンピューティングシステム１１２のマイクロフォン１１６を介して検出され得る。たとえば、車両コンピューティングシステム１１２は、口頭の音声データをマイクロフォン１１６から取り込んでもよい。本開示の技術に従って、車両コンピューティングシステム１１２は、ユーザ１５０からの明確な許可がある場合にのみ、マイクロフォン１１６を使用して音声を取り込んでもよい。たとえば、ユーザ１５０は、支援アプリケーションモジュールの実行を開始してもよく、これは、ディスプレイデバイス１１４に、支援アプリケーションモジュールのためのグラフィカルユーザインターフェイスを出力させる。ユーザの明確な許可がなければ、車両コンピューティングシステム１１２は、口頭の音声データをマイクロフォン１１６から取り込まない。

ユーザ入力を検出したことに応答して、モバイルコンピューティングデバイス１２０の１つまたは複数の通信ユニット１２３は、車両コンピューティングシステム１１２と通信して、ユーザ入力データを受信し得る。通信ユニット１２３は、車両コンピューティングシステム１１２とのワイヤードおよび／またはワイヤレス通信（近距離ワイヤレス通信（たとえば、ブルートゥース（登録商標）、ＷＩＦＩまたはブルートゥース・ロー・エナジー（ＢＬＥ）プロトコル）を含む）を可能にし得る。モバイルコンピューティングデバイス１２０は、通信ユニット１２３に結合された１つまたは複数のポート１２１（たとえば、１つまたは複数のユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）ポート）も含む。たとえば、モバイルコンピューティングデバイス１２０は、ＵＳＢデータパイプを使用して、口頭の音声データを車両コンピューティングシステム１１２から受信し得る。モバイルコンピューティングデバイス１２０はさらに、少なくとも部分的に口頭の音声データに基づいて、少なくとも１つのテキストクエリを求め得る。たとえば、車両コンピューティングシステム１１２は、「天気はどうですか」を含む音声を取り込み得て、取り込まれた音声を示すデータをモバイルコンピューティングデバイス１２０に送信し得る。スピーチ・トゥ・テキスト変換技術を使用して、モバイルコンピューティングデバイス１２０は、音声データから「天気はどうですか」というテキストクエリを生成し得る。

場合によっては、モバイルコンピューティングデバイス１２０は、口頭の音声データに基づいて１つまたは複数のテキストクエリを生成し得て、生成された１つまたは複数のテキストクエリを表示のためにディスプレイデバイス１１４に提供し得る。ディスプレイデバイス１１４は、１つまたは複数のディスプレイデバイスのうちのいずれか（液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、ドットマトリクスディスプレイ、発光ダイオード（ＬＥＤ）ディスプレイ、有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）ディスプレイ、マイクロ発光ダイオード（ｍｉｃｒｏＬＥＤ）ディスプレイ、アクティブマトリクス有機発光ダイオード（ＡＭＯＬＥＤ）ディスプレイ、ｅ－ｉｎｋ、または、目に見える情報をユーザまたは車両乗員に出力することができる同様のモノクロもしくはカラーディスプレイなど）を使用した出力デバイスとして機能し得る。たとえば、車両コンピューティングシステム１１２は、「エマ・シェロンの誕生日はいつですか」を含む音声を取り込み得て、モバイルコンピューティングデバイス１２０は、「エマ・シェロンの誕生日はいつですか」および「エミリー・シェロンの誕生日はいつですか」という２つのテキストクエリを生成し得る。モバイルコンピューティングデバイス１２０は、これら２つのテキストクエリを表示のために車両コンピューティングシステム１１２に送信し得る。ユーザ１５０は、ディスプレイデバイス１１４と対話して、１つまたは複数のテキストクエリのうちの、口頭のクエリに一致するテキストクエリを選択し得る。

テキストクエリを求めたことに応答して、モバイルコンピューティングデバイス１２０は、求められたテキストクエリに関連付けられた１つまたは複数のコンテキストパラメータを生成し得る。１つまたは複数のコンテキストパラメータの例としては、現在時刻、現在位置、モバイルコンピューティングデバイスの現在のユーザ、履歴ユーザクエリのセット、履歴ユーザ挙動のセット、予測された宛先、および他の好適なコンテキストパラメータが挙げられるが、これらに限定されるものではない。たとえば、モバイルコンピューティングデバイス１２０は、受信した音声から「天気はどうですか」というテキストクエリを生成してもよく、モバイルコンピューティングデバイス１２０の現在時刻および現在位置を含むコンテキストパラメータを生成し得る。モバイルコンピューティングデバイス１２０はさらに、生成されたコンテキストパラメータをクエリ情報ストレージ１２６に格納し得る。

さまざまな例において、モバイルコンピューティングデバイス１２０の現在位置データまたはユーザ１５０に関連付けられた履歴ユーザ挙動などのコンテキストパラメータの格納は、モバイルコンピューティングデバイス１２０が（たとえば、存在感知ディスプレイデバイス１２２を介して）ユーザ１５０から肯定的な同意を受信したことに応答してのみ行われ得る。存在感知ディスプレイデバイス１２２は、たとえば、このようなデータの格納およびその後の使用に関する明確な要求をユーザに対して表示してもよく、モバイルコンピューティングデバイス１２０は、（たとえば、存在感知ディスプレイデバイス１２２を介して）ユーザから肯定的な応答および同意を受信した場合にのみデータの格納に進んでもよい。

上記の説明に付け加えて、ユーザ１５０は、本明細書に記載されているシステム、プログラムもしくは特徴がユーザ情報（たとえば、履歴ユーザ挙動データ、ユーザ位置データ、ユーザ識別データ）の収集および／もしくは格納を可能にし得るか否かおよびいつ可能にし得るか、ならびに／または、本明細書に記載されているシステム、プログラムまたは特徴がデバイス間のコンテンツの送信もしくは通信を可能にし得るか否かおよびいつ可能にし得るかについてユーザが選択を行うことを可能にする制御を備え得る。また、特定のデータは、識別可能な情報が除去されるように、格納または使用される前に１つまたは複数の方法で処理され得る。たとえば、ユーザのアイデンティティは、ユーザについての識別可能な情報を特定できないように処理されてもよく、またはユーザの地理的位置は、位置情報が（都市レベル、郵便番号レベルまたは国レベルなどで）取得される場合に、ユーザの特定の位置を特定できないように一般化され得る。したがって、ユーザ１５０は、ユーザについてどのような情報が収集されるか、当該情報がどのように格納および／または使用されるか、ならびにどのような情報がユーザに提供されるかを制御することができる。

モバイルコンピューティングデバイス１２０が、求められたテキストクエリに関連付けられた１つまたは複数のコンテキストパラメータを生成したことに応答して、モバイルコンピューティングデバイス１２０は、モバイルコンピューティングデバイス１２０のクエリ回答キャッシュ１２８に照会して、クエリ結果を生成し得る。クエリ回答キャッシュ１２８は、サーバシステム１４０のクエリ回答キャッシュ１４４から検索されたクエリ回答を含んでもよい。モバイルコンピューティングデバイス１２０は、求められたテキストクエリと、求められたテキストクエリに関連付けられた１つまたは複数のコンテキストパラメータとを入力として使用して、クエリ結果を出力してもよく、このクエリ結果は、クエリ回答キャッシュ１２８が求められたテキストクエリおよび求められたテキストクエリに関連付けられた１つまたは複数のコンテキストパラメータに対するクエリ回答を含むか否かを示す。

クエリ回答キャッシュ１２８に照会することによって、モバイルコンピューティングデバイス１２０は、クエリ回答キャッシュ１２８が求められたテキストクエリおよび求められたテキストクエリに関連付けられた１つまたは複数のコンテキストパラメータに対するクエリ回答を含むか否かを判断し得る。クエリ回答キャッシュ１２８がクエリ回答を含むことをクエリ結果が示す場合、モバイルコンピューティングデバイス１２０は、クエリ回答の表示を車両コンピューティングシステム１１２に出力し得る。クエリ回答キャッシュがクエリ回答を含まないことをクエリ結果が示す場合、モバイルコンピューティングデバイス１２０は、テキストクエリの表示および求められたテキストクエリに関連付けられた１つまたは複数のコンテキストパラメータの表示をリモートコンピューティングシステム（たとえば、サーバシステム１４０）に送信してクエリ回答の表示を検索することによって、インターネットサーチ動作を実行し得る。モバイルコンピューティングデバイス１２０はさらに、リモートコンピューティングシステムから検索されたクエリ回答の表示を車両コンピューティングシステム１１２に送信し得る。車両コンピューティングシステム１１２は、ディスプレイデバイス１１４および／またはマイクロフォン１１６を介してクエリ回答の表示を出力し得る。

いくつかの例において、クエリ回答は、クエリ回答に関連付けられた１つまたは複数のアシスタントコマンドを含んでもよく、車両コンピューティングシステム１１２は、受信したクエリ回答の表示に基づいて、クエリ回答を有する１つまたは複数のアシスタントコマンドを実行し得る。たとえば、クエリ回答キャッシュ１１８および／またはクエリ回答キャッシュ１２８内の情報が新鮮でない（たとえば、回答が正確でない、適正でない、またはクエリが受信される現在時刻に関係がない）場合、車両コンピューティングシステム１１２および／またはモバイルコンピューティングデバイス１２０は、クエリ回答キャッシュ内に含まれる１つまたは複数のアシスタントコマンドを識別して、１つまたは複数のアシスタントコマンドを実行してクエリの最新情報を検索し得る。１つまたは複数のアシスタントコマンドを実行する際、車両コンピューティングシステム１１２は、クエリをリモートコンピューティングシステム（たとえば、サーバシステム１４０）に送信し、クエリ回答を含む応答をリモートコンピューティングシステムから受信し得る。

いくつかの例において、モバイルコンピューティングデバイス１２０がクエリ回答キャッシュ１２８を使用したオンデバイスフェッチとともにインターネットサーチ動作を実行し得る、ということが考えられる。これらの例では、モバイルコンピューティングデバイス１２０は、テキストクエリを求めたときにインターネットサーチ動作を開始し得る。モバイルコンピューティングデバイス１２０は、インターネットサーチまたはオンデバイスフェッチによってクエリ回答を受信すると、クエリ回答の表示を車両コンピューティングシステム１１２に送信し得る。その結果、クエリ回答キャッシュ１２８を使用してクエリ回答を検索することは、モバイルコンピューティングデバイス１２０がインターネットサーチを実行するのに必要とする時間を速めることに役立つ。

いくつかの例において、モバイルコンピューティングデバイス１２０も車両コンピューティングシステム１１２もクエリ回答キャッシュ（モバイルコンピューティングデバイス１２０におけるクエリ回答キャッシュ１２８および車両コンピューティングシステム１１２におけるクエリ回答キャッシュ１１８など）を有する、ということが考えられる。これらの例では、車両コンピューティングシステム１１２は、マイクロフォン１１６および／またはディスプレイデバイス１１４を介して検出されたユーザ入力に基づいてテキストクエリを求め得る。テキストクエリを求めたことに応答して、車両コンピューティングシステム１１２は、求められたテキストクエリに関連付けられた１つまたは複数のコンテキストパラメータを生成し、車両コンピューティングシステム１１２におけるクエリ回答キャッシュ１１８に照会して第１のクエリ結果を生成し得る。第１のクエリ結果は、クエリ回答キャッシュ１１８が求められたテキストクエリおよび求められたテキストクエリに関連付けられた１つまたは複数のコンテキストパラメータに対するクエリ回答を含むか否かを示す。クエリ回答キャッシュ１１８と同様に、クエリ回答キャッシュ１２８は、サーバシステム１４０のクエリ回答キャッシュ１４４から検索されたクエリ回答を含んでもよい。クエリ回答キャッシュ１２８がクエリ回答を含まないことを第１のクエリ結果が示す場合、車両コンピューティングシステム１１２は、求められたテキストクエリの表示および１つまたは複数のコンテキストパラメータの表示をモバイルコンピューティングデバイス１２０に送信し得る。次いで、モバイルコンピューティングデバイス１２０は、クエリ回答キャッシュ１１８に照会して、第２のクエリ結果を生成し得る。第１のクエリ結果と同様に、第２のクエリ結果は、クエリ回答キャッシュ１１８が求められたテキストクエリに対するクエリ回答を含むか否かを示す。クエリ回答キャッシュ１１８がクエリ回答を含まないことを第２のクエリ結果も示す場合、モバイルコンピューティングデバイス１２０は、次いで、求められたテキストクエリの表示および１つまたは複数のコンテキストパラメータの表示をサーバシステム１４０に送信して、求められたテキストクエリに対するクエリ回答の表示を検索し得る。

さまざまな例において、クエリ回答キャッシュ１１８および／またはクエリ回答キャッシュ１２８は、サーバシステム１４０のクエリ回答キャッシュ１４４から検索されたクエリ回答を含む。たとえば、クエリ回答キャッシュ１２８は、ネットワーク１３０を介してサーバシステム１４０のクエリ回答キャッシュ１４４と同期され得る。場合によっては、クエリ回答キャッシュ１１８および／またはクエリ回答キャッシュ１２８は、サーバシステム１４０のクエリ回答キャッシュ１４４と定期的に（１日１回、週に１回または月に１回など）同期され得る。場合によっては、クエリ回答キャッシュ１１８および／またはクエリ回答キャッシュ１２８は、ネットワーク接続の欠如の予測に基づいてサーバシステム１４０のクエリ回答キャッシュ１４４と同期され得る。クエリ回答キャッシュ１４４は、予測されたテキストクエリおよびクエリ回答を含んでもよい。クエリ回答キャッシュ１４４に格納された各クエリ回答は、それぞれのテキストクエリおよびコンテキストパラメータのそれぞれのセットに関連付けられる。

場合によっては、サーバシステム１４０のクエリ回答キャッシュ１４４から検索されたクエリ回答は、複数のコンピューティングデバイスから収集されたグローバルクエリデータを使用して生成された１つまたは複数のグローバルクエリ回答を含む。サーバシステム１４０は、複数のモバイルコンピューティングデバイスから収集されたサーチクエリを受信するように構成され得て、受信したサーチクエリに基づいてサーチクエリサンプルおよびそれぞれのクエリ回答を求めることができる。たとえば、サーバシステム１４０は、予め規定された期間におけるサーチボリュームに基づいて、複数のコンピューティングデバイスから収集されたサーチクエリをランク付けするように構成され得て、１つまたは複数のトップランクのサーチクエリをサーチクエリサンプルとして選択し得る。

場合によっては、サーバシステム１４０のクエリ回答キャッシュ１４４から検索されたクエリ回答は、モバイルコンピューティングデバイス１２０および／または車両コンピューティングシステム１１２から収集されたローカルクエリデータを使用して生成された１つまたは複数のローカルクエリ回答を含む。たとえば、サーバシステム１４０は、モバイルコンピューティングデバイス１２０／または車両コンピューティングシステム１１２から収集されたサーチクエリを受信するように構成され得て、モバイルコンピューティングデバイス１２０／または車両コンピューティングシステム１１２から収集されたサーチクエリに基づいてサーチクエリサンプルおよびそれぞれのクエリ回答を生成することができる。たとえば、サーバシステム１４０は、予め規定された期間におけるサーチボリュームに基づいて、コンピューティングデバイス１２０／または車両コンピューティングシステム１１２から収集されたサーチクエリをランク付けするように構成され得て、１つまたは複数のトップランクのサーチクエリをサーチクエリサンプルとして選択し得る。いくつかの例において、１つまたは複数のローカルクエリ回答は、１つまたは複数のローカルクエリ回答に関連付けられた１つまたは複数のアシスタントコマンドを含んでもよい。

場合によっては、サーバシステム１４０のクエリ回答キャッシュ１４４から検索されたクエリ回答は、予測モデル１４６を使用して生成された１つまたは複数の予測されたクエリ回答を含む。予測モデルは、モバイルコンピューティングデバイス１２０／または車両コンピューティングシステム１１２から収集されたローカルクエリデータを使用して訓練される。たとえば、予測モデルは、コンピューティングデバイス１２０／または車両コンピューティングシステム１１２から収集されたサーチクエリおよびサーチクエリに関連付けられたコンテキストパラメータを入力とし、モバイルコンピューティングデバイス１２０／または車両コンピューティングシステム１１２のユーザ１５０によってサーチされそうな１つまたは複数のクエリを出力する機械学習モデルであり得る。

このように、開示されている技術は、クエリ回答キャッシュを使用してクエリのクエリ回答を取得するための車両コンピューティングシステム１１２の処理速度を向上させ、それによって、おそらく車両コンピューティングシステム１１２のサーチ効率および電力効率を向上させ、オフラインサーチも可能にすることができる。開示されている技術は、おそらく、インターネットサーチを減少させるまたは無くすことによって車両コンピューティングシステム１１２の処理サイクル数または電力使用量を減少させることができる。

図２は、本開示の１つまたは複数の局面に係る、クエリ回答の表示を例示的な車両コンピューティングシステムに提供するように構成された例示的なモバイルコンピューティングデバイス２２０を示すブロック図である。場合によっては、モバイルコンピューティングデバイス２２０は、図１のモバイルコンピューティングデバイス１２０のより詳細な例であり得る。図２は、モバイルコンピューティングデバイス２２０の特定の例を１つだけ示しており、他の例では、モバイルコンピューティングデバイス２２０の多くの他の例が使用され得る。さまざまな場合において、モバイルコンピューティングデバイス２２０は、図２に示されているコンポーネントのサブセットを含んでもよく、または図２に不図示の追加コンポーネントを含んでもよい。

図２の例において、モバイルコンピューティングデバイス２２０は、存在感知ディスプレイデバイス２２２と、１つまたは複数のプロセッサ２３０と、１つまたは複数の入力コンポーネント２４２と、１つまたは複数の通信ユニット２４６と、１つまたは複数の出力コンポーネント２４４と、１つまたは複数のストレージデバイス２４８とを含む。通信チャネル２４９は、コンポーネント間通信のために（物理的に、通信可能におよび／または動作可能に）コンポーネント２２１，２２２，２３０，２４２，２４４，２４６および／または２４８の各々を相互接続し得る。いくつかの例において、通信チャネル２４９は、システムバス、ネットワーク接続、プロセス間通信データ構造、またはハードウェアおよび／もしくはソフトウェア間でデータを通信するためのその他の方法を含んでもよい。

モバイルコンピューティングデバイス２２０の１つまたは複数の入力コンポーネント２４２は、ユーザからの入力などの入力を受信し得る。入力の例は、タッチ／触覚入力、存在感知入力および音声入力である。入力コンポーネント２４２の例としては、存在感知スクリーン、タッチセンシティブスクリーン、タッチスクリーン、マウス、キーボード、トラックパッド、音声応答システム、ビデオカメラ、マイクロフォン、または人間もしくは機械からの入力を検出するためのその他のタイプのデバイスが挙げられる。

モバイルコンピューティングデバイス２２０の１つまたは複数の出力コンポーネント２４４は、出力を生成し得る。出力の例は、触覚出力、音声出力および視覚出力である。出力コンポーネント２４４の例としては、存在感知スクリーン、タッチセンシティブスクリーン、タッチスクリーン、サウンドカード、ビデオグラフィックスアダプタカード、スピーカ、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）ディスプレイ、マイクロ発光ダイオード（ｍｉｃｒｏＬＥＤ）ディスプレイ、アクティブマトリクス有機発光ダイオード（ＡＭＯＬＥＤ）ディスプレイ、または人間もしくは機械への出力を生成するためのその他のタイプのデバイスが挙げられる。

モバイルコンピューティングデバイス２２０の１つまたは複数の通信ユニット２４６は、１つまたは複数のネットワーク（たとえば、１つまたは複数のワイヤードおよび／またはワイヤレスネットワーク）上でネットワーク信号を送信および／または受信することによって１つまたは複数のネットワークを介して外部デバイスと通信し得る。たとえば、モバイルコンピューティングデバイス２２０は、通信ユニット２４６を使用して、セルラー無線ネットワークなどの無線ネットワーク上で無線信号を送信および／または受信し得る。同様に、通信ユニット２４６は、グローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）ネットワークなどの衛星ネットワーク上で衛星信号を送信および／または受信し得る。通信ユニット２４６の例としては、ネットワークインターフェイスカード（たとえば、イーサネット（登録商標）カードなど）、光トランシーバ、無線周波数トランシーバ、ＧＰＳ受信機、または情報を送信および／もしくは受信することができるその他のタイプのデバイスが挙げられる。通信ユニット２４６の他の例としては、短波無線機、セルラーデータ無線機、ワイヤレスイーサネットネットワーク無線機およびユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）コントローラを挙げることができる。

モバイルコンピューティングデバイス２２０は、とりわけ、存在感知ディスプレイデバイス２２２と、１つまたは複数のポート２４７（たとえば、ＵＳＢポート）とを含む。図１を参照した上記の説明と同様に、モバイルコンピューティングデバイス２２０は、車両コンピューティングシステムとのワイヤード接続を確立し得る。

コンピューティングデバイス２００内の１つまたは複数のストレージデバイス２４８は、クエリ情報ストレージ２５０と、クエリ回答キャッシュ２５２とを含む。ストレージデバイス２４８は、モバイルコンピューティングデバイス２２０の動作中（たとえば、クエリ実行モジュール２５４、ワイヤレス接続モジュール２５６、アプリケーション２５８、支援アプリケーション２６２、ＵＩモジュール２６４および／またはオペレーティングシステム２６６のうちの１つまたは複数の実行中）に処理のための情報を格納し得る。たとえば、モバイルコンピューティングデバイス２２０の支援アプリケーション２６２は、テキストクエリに関連付けられた１つまたは複数のコンテキストパラメータを生成し得て、これらの１つまたは複数のコンテキストパラメータを情報ストレージ２５０に格納し得る。図１を参照した上記の説明と同様に、クエリ回答キャッシュ２５２は、リモートコンピューティングシステムのクエリ回答キャッシュから検索された予測されたクエリおよびクエリ回答を含んでもよい。

いくつかの例において、ストレージデバイス２４８は、一時的なメモリを含み、これは、ストレージデバイス２４８の主な目的が長期的な格納でないことを意味している。モバイルコンピューティングデバイス２２０上のストレージデバイス２４８は、揮発性メモリとして情報を短期的に格納するように構成され得るため、電源がオフにされると、格納されたコンテンツを保持しない。揮発性メモリの例としては、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、および当該技術分野において公知の他の形態の揮発性メモリが挙げられる。

いくつかの例において、ストレージデバイス２４８は、１つまたは複数のコンピュータ読取可能記憶媒体を含む。ストレージデバイス２４８は、揮発性メモリよりも大量の情報を格納するように構成され得る。ストレージデバイス２４８はさらに、不揮発性メモリ空間として情報を長期的に格納するように構成され、電源オン／オフサイクル後に情報を保持し得る。不揮発性メモリの例としては、磁気ハードディスク、光ディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、フラッシュメモリ、または電気的にプログラム可能なメモリ（ＥＰＲＯＭ）もしくは電気的に消去可能かつプログラム可能な（ＥＥＰＲＯＭ）メモリの形態が挙げられる。ストレージデバイス２４８は、１つまたは複数のクエリ実行モジュール２５４、ワイヤレス接続モジュール２５６、アプリケーション２５８、支援アプリケーション２６２、ＵＩモジュール２６４および／またはオペレーティングシステム２６６に関連付けられたプログラム命令および／またはデータを格納し得る。いくつかの例では、クエリ実行モジュール２５４、ワイヤレス接続モジュール２５６、アプリケーション２５８、支援アプリケーション２６２、ＵＩモジュール２６４および／またはオペレーティングシステム２６６のうちの１つまたは複数。他の場合には、クエリ実行モジュール２５４、ワイヤレス接続モジュール２５６、アプリケーション２５８、支援アプリケーション２６２、ＵＩモジュール２６４および／またはオペレーティングシステム２６６のうちの１つまたは複数は、クラウド内に（たとえば、１つまたは複数の外部サーバに）リモートで格納され得る。

さまざまな場合において、クエリ実行モジュール２５４は、クエリ情報ストレージ２５０および／またはクエリ回答キャッシュ２５２にデータを格納し、またはクエリ情報ストレージ２５０および／またはクエリ回答キャッシュ２５２からデータを検索し得る。さまざまな例において、ユーザに関連付けられた位置情報または識別情報などのユーザデータの格納は、モバイルコンピューティングデバイス２２０が（たとえば、ＵＩモジュール２６４を介して）ユーザから肯定的な同意を受信したことに応答してのみ行われ得る。たとえば、ＵＩモジュール２６４は、このようなデータの格納およびその後の使用に関する明確な要求をユーザに提供してもよく、続いて、モバイルコンピューティングデバイス２２０は、ユーザから肯定的な応答および同意を受信した場合にのみ、ローカルにデータを格納し得る。

ワイヤレス接続モジュール２５６は、モバイルコンピューティングデバイス２２０のためのワイヤレス接続イベントおよび／または動作を制御するように構成され得る。さまざまな場合において、ワイヤレス接続モジュール２５６は、１つまたは複数の外部デバイスまたはシステムとの１つまたは複数のワイヤレス接続を確立し得る。特定の場合において、ワイヤレス接続モジュール２５６は、それがワイヤレス接続を確立した外部デバイスまたはシステムの固有の識別子、およびこれらの接続に関連付けられたその他の情報（たとえば、接続識別子、プロトコル識別子、ポート識別子、接続パスワードまたは鍵、タイムスタンプ、ペアリング情報など）を格納し得る。

１つまたは複数のプロセッサ２３０は、モバイルコンピューティングデバイス２２０内で機能を実行し、および／または、命令を実行し得る。たとえば、モバイルコンピューティングデバイス２２０上のプロセッサ２３０は、クエリ実行モジュール２５４、ワイヤレス接続モジュール２５６、アプリケーション２５８、支援アプリケーション２６２、ＵＩモジュール２６４および／またはオペレーティングシステム２６６の機能を実行するストレージデバイス２４８によって格納された命令を受信して実行し得る。プロセッサ２３０によって実行されるこれらの命令は、モバイルコンピューティングデバイス２２０に、プログラム実行中にストレージデバイス２４８内に情報を格納させ得る。プロセッサ２３０は、クエリ実行モジュール２５４、ワイヤレス接続モジュール２５６、アプリケーション２５８、支援アプリケーション２６２、ＵＩモジュール２６４および／またはオペレーティングシステム２６６の命令を実行して、１つまたは複数の動作を実行し得る。すなわち、クエリ実行モジュール２５４、ワイヤレス接続モジュール２５６、アプリケーション２５８、支援アプリケーション２６２、ＵＩモジュール２６４および／またはオペレーティングシステム２６６は、本明細書に記載されているさまざまな機能を実行するようにプロセッサ２３０によって動作可能であり得る。

いくつかの例において、モバイルコンピューティングデバイス２２０は、プロセッサ２３０のみを備え得て、またはプロセッサ２３０のみを含み得る。このような例では、入力コンポーネント２４２、存在感知ディスプレイデバイス２２２、通信ユニット２４６、出力コンポーネント２４４およびストレージデバイス２４８のうちの１つまたは複数は、モバイルコンピューティングデバイス２２０の外部にあるが、（たとえば、通信チャネル２４９を介して）モバイルコンピューティングデバイス２２０と通信可能に結合され得る。

いくつかの例において、コンピューティングデバイス２００は、支援アプリケーション２６２の将来の使用を予測し得る。この将来の使用は、支援アプリケーション２６２によって受信されることが予測される１つまたは複数のクエリと、支援アプリケーション２６２が１つまたは複数のクエリのうちの少なくとも１つを受信する（たとえば、午前８時から午後５時の間などの、１日の特定の部分の間にユーザ入力を受信する）ことが予測される時間範囲とを含んでもよい。さまざまな例において、コンピューティングデバイス２００は、以前の使用に基づいて将来の使用を予測し得る。すなわち、コンピューティングデバイス２００は、支援アプリケーション使用履歴および／またはクエリ履歴を維持し得る。このような履歴は、ユーザに特有であり得て、デバイスに特有であり得て、クロスデバイスであり得て、またはクラウドソースであり得る（たとえば、コンピューティングデバイス２００の現在のユーザと同様のプロファイルを有し得るような他のユーザからの情報を含む）。当該履歴に基づいて、コンピューティングデバイス２００は、ユーザが以前に支援アプリケーション２６２および／または要求されたさまざまなクエリを使用した特定の時間範囲（たとえば、曜日、時刻、１ヶ月の一部、１年の一部など）を識別し得る。たとえば、ユーザは、支援アプリケーション２６２を定期的に実行して、毎平日午前８時ごろおよび毎週末午前９時に「今日の天気はどうなりそうですか」と尋ね得る。この使用履歴に基づいて、コンピューティングデバイス２００は、例として、コンピューティングデバイス２００のユーザが毎朝午前７時から午前１０時の間または平日の午前７時から午前９時の間および週末の午前８時から午前１０時の間にその日の天気を照会すると予測し得る。いくつかの例において、予測されたクエリおよびクエリ回答は、時間的制約のある情報を含んでもよい。たとえば、ユーザは、支援アプリケーション２６２を定期的に実行して、毎日午前８時ごろに「今の天気はどうですか」と尋ね得る。この使用履歴に基づいて、コンピューティングデバイス２００は、コンピューティングデバイス２００のユーザが毎朝午前８時ごろに天気を照会すると予測し得る。ユーザが尋ねることが予測されるクエリおよびクエリ回答を予測することによって、コンピューティングデバイス２００は、より詳細な情報を提供し得るので、従来のオフラインクエリサポートを向上させる。

コンピューティングデバイス２００は、支援アプリケーション２６２の予測された将来の使用に基づいて、クエリ回答キャッシュ２５２を定期的に更新し得る。たとえば、支援アプリケーション２６２の予測された将来の使用に基づいて、コンピューティングデバイス２００は、予測されたクエリおよびリモートコンピューティングシステムのクエリ回答キャッシュからのクエリ回答を検索することによって、クエリ回答キャッシュ２５２を更新し得る。ユーザが平日の間は午前７時から午前９時の間にその日の天気を照会するとコンピューティングデバイス２００が予測する例では、コンピューティングデバイス２００は、その日の天気予報を検索するために午前７時より前に（たとえば、午前５時に、午前６時に、午前６時５９分に、など）クエリ回答キャッシュ２５２を更新し得る。

いくつかの例において、コンピューティングデバイス２００は、支援アプリケーション２６２が１日の特定の部分の間に（たとえば、午前８時から午前９時の間に）ユーザ入力を受信し得ることを予測するなど、支援アプリケーション２６２の予測された将来の使用に基づいてコンピューティングデバイス２００のネットワーク接続状態を予測し得る。コンピューティングデバイス２００はさらに、支援アプリケーション２６２がユーザ入力を受信することが予測される時間範囲に基づいて、コンピューティングデバイス２００がネットワーク接続を有することを、予測されたネットワーク接続状態が示すか否かを判断し得る。

将来のネットワーク接続状態を予測する際、コンピューティングデバイス２００は、明確なユーザ許可があれば、ネットワーク接続履歴を維持してもよく、このネットワーク接続履歴は、ネットワーク接続の状態、コンピューティングデバイス２００の位置（たとえば、郵便番号、地理的領域、ＧＰＳ座標など）、データ情報、および時間情報のうちの１つまたは複数を含む。一例として、ユーザは、定期的にサンドイッチショップにランチしに行き得る。このサンドイッチショップへの経路に沿って、コンピューティングデバイス２００は、低品質の（たとえば、弱いワイヤレス信号、低下したデータ転送速度など）ネットワーク接続を有しているか、またはネットワーク接続を失っている。さらに、ユーザは、このサンドイッチショップに向かっている間に、支援アプリケーション２６２を実行してその日のトップニュースヘッドラインを照会し得る。一般に、ネットワーク接続が低品質であるかまたは欠如していることにより、クエリは失敗する可能性がある。しかし、本開示の技術を使用することによって、コンピューティングデバイス２００は、ネットワーク接続が低品質であるおよび／または欠如していることを予測して、トップニュースヘッドラインについての情報を含むようにクエリ回答キャッシュ２５２を将来を見越して更新し得る。すなわち、コンピューティングデバイス２００がその時間範囲中にネットワーク接続を有していないことを、予測されたネットワーク接続状態が示すと判断したことに基づいて、コンピューティングデバイス２００は、予測された問題のあるネットワーク接続状態が発生する前に、予測されたクエリおよびリモートコンピューティングシステムのクエリ回答キャッシュからのクエリ回答を検索することによって、クエリ回答キャッシュ２５２を将来を見越して更新し得る。

図３は、本開示の１つまたは複数の局面に係る、クエリ回答の表示を生成するように構成された例示的な自動車用ヘッドユニット３１２を示す概念図である。場合によっては、自動車用ヘッドユニット３１２は、図１の車両コンピューティングシステム１１２のより詳細な例であり得る。図３は、自動車用ヘッドユニット３１２の特定の例を１つだけ示しており、他の例では、自動車用ヘッドユニット３１２の多くの他の例が使用され得る。さまざまな場合において、自動車用ヘッドユニット３１２は、図３に示されているコンポーネントのサブセットを含んでもよく、または図３に不図示の追加コンポーネントを含んでもよい。

図３の例において、車両３００は、プロセッサ３０６と、グラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）３０８と、システムメモリ３１８とを含む。いくつかの例において、プロセッサ３０６、ＧＰＵ３０８およびトランシーバモジュール（図３には図示せず）は、集積回路（ＩＣ）として形成され得る。たとえば、ＩＣは、チップパッケージ内の処理チップであると考えられてもよく、システムオンチップ（ＳｏＣ）であり得る。

プロセッサ３０６およびＧＰＵ３０８の例としては、１つまたは複数のデジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、汎用マイクロプロセッサ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルロジックアレイ（ＦＰＧＡ）、または他の等価の集積もしくはディスクリート論理回路が挙げられるが、これらに限定されるものではない。プロセッサ３０６は、車両３００の中央処理装置（ＣＰＵ）に相当し得る。いくつかの例において、ＧＰＵ３０８は、グラフィックス処理に適した超並列処理機能をＧＰＵ３０８に提供する集積および／またはディスクリート論理回路を含む専門のハードウェアであり得る。いくつかの例において、ＧＰＵ３０８は、汎用処理機能も含んでもよく、汎用処理タスク（すなわち、非グラフィックス関連タスク）を実行する際には汎用ＧＰＵ（ＧＰＧＰＵ）と称されることもある。ＧＰＵ３０８は、専用のＧＰＵ３０８として示されているが、基礎をなす回路基板（いわゆる「マザーボード」など）に一体化されるかまたはプロセッサ３０６に組み込まれる内蔵ＧＰＵに相当し得る。

プロセッサ３０６は、さまざまなタイプのアプリケーションを実行し得る。アプリケーションの例としては、ウェブブラウザ、電子メールアプリケーション、スプレッドシート、ビデオゲーム、または閲覧可能なオブジェクトを表示のために生成する他のアプリケーションが挙げられる。システムメモリ３１８は、１つまたは複数のアプリケーションの実行のための命令を格納し得る。プロセッサ３０６によるアプリケーションの実行は、プロセッサ３０６に、表示対象の画像コンテンツのためのグラフィックスデータを生成させる。プロセッサ３０６は、プロセッサ３０６がＧＰＵ３０８に送信する命令またはコマンドに基づいて、さらなる処理のために画像コンテンツのグラフィックスデータをＧＰＵ３０８に送信し得る。

プロセッサ３０６は、アプリケーションプログラミングインターフェイス（ＡＰＩ）に従ってＧＰＵ３０８と通信し得る。さらに、本開示に記載されている技術は、ＡＰＩに従って機能する必要はなく、プロセッサ３０６およびＧＰＵ３０８は、ＧＰＵ３０８と通信するためのいかなる技術も利用し得る。

システムメモリ３１８は、車両３００のためのメモリに相当し得る。システムメモリ３１８は、クエリ情報ストレージ３５０と、クエリ回答キャッシュ３５２とを含んでもよい。システムメモリ３１８は、１つまたは複数のコンピュータ読取可能記憶媒体を備え得る。システムメモリ３１８の例としては、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、電気的に消去可能なプログラマブルリードオンリメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ、または、命令および／もしくはデータ構造の形態で所望のプログラムコードを担持もしくは格納するために使用可能であって、かつ、コンピュータもしくはプロセッサによってアクセス可能である他の媒体が挙げられるが、これらに限定されるものではない。

いくつかの局面において、システムメモリ３１８は、プロセッサ３０６に、本開示に記載されている機能を実行させる、プロセッサ３０６への命令を含んでもよい。したがって、システムメモリ３１８は、実行されると１つまたは複数のプロセッサ（たとえば、プロセッサ３０６）にさまざまな機能を実行させる命令が格納された非一時的なコンピュータ読取可能記憶媒体であり得る。

システムメモリ３１８は、非一時的な記憶媒体である。「非一時的な」という語は、記憶媒体が搬送波または伝播信号に具体化されないことを意味している。しかし、「非一時的な」という語は、システムメモリ３１８が移動可能でないことまたはそのコンテンツが静的であることを意味するよう解釈されるべきではない。一例として、システムメモリ３１８は、車両３００から取り外されて別のデバイスに移動され得る。別の例として、実質的にシステムメモリ３１８と同様のメモリが自律車両３００に挿入され得る。特定の例において、非一時的な記憶媒体は、経時的に変化し得るデータを（たとえば、ＲＡＭに）格納し得る。

図３の例にさらに示されるように、車両３００は、ディスプレイ３１４と、マイクロフォン３１６と、ユーザインターフェイス３０４とを含んでもよい。ディスプレイ３１４は、画像を投影することができる任意のタイプの受動反射型スクリーン、または画像を表示することができる能動反射型もしくは放射性もしくは透過型ディスプレイ（発光ダイオード（ＬＥＤ）ディスプレイ、有機ＬＥＤ（ＯＬＥＤ）ディスプレイ、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）またはその他のタイプの能動型ディスプレイなど）に相当し得る。車両３００は、単一のディスプレイ３１４を含むものとして示されているが、車両３００のキャビン全体にわたって位置決めされ得る複数のディスプレイを含んでもよい。いくつかの例において、受動バージョンのディスプレイ３１４または特定のタイプの能動バージョンのディスプレイ３１４（たとえば、ＯＬＥＤディスプレイ）は、座席、テーブル、ルーフライナ、床、窓（もしくは、窓がないか窓がほとんどない車両では、壁）、または車両のキャビンの他の局面に一体化され得る。ディスプレイ３１４が受動型ディスプレイに相当する場合、ディスプレイ３１４は、受動型ディスプレイ３１４上に画像を投影または再作成することができるプロジェクタまたは他の画像投影デバイスも含んでもよい。さらに、ディスプレイ３１４は、実際には物理量測定器クラスタ（速度、回転、エンジン温度などを示す）に相当する運転手側のダッシュボードに一体化されたディスプレイを含んでもよい。

ユーザインターフェイス３０４は、車両３００のさまざまな機能を制御するためにユーザが接続し得る任意のタイプの物理的なまたは仮想のインターフェイスに相当し得る。ユーザインターフェイス３０４は、物理的なボタン、ノブ、スライダまたは他の物理的制御機器を含んでもよい。ユーザインターフェイス３０４は、仮想のインターフェイスも含んでもよく、それによって、車両３００の乗員は、一例としてタッチセンシティブスクリーンまたはタッチレスインターフェイスを介して、仮想のボタン、ノブ、スライダまたは他の仮想のインターフェイス要素と対話する。乗員は、ユーザインターフェイス３０４に接続して、車両３００内の環境、車両３００による音声再生、車両３００による映像再生、車両３００を介した送信（携帯電話呼び出しなど）、または車両３００によって実行可能なその他の動作のうちの１つまたは複数を制御し得る。

また、ユーザインターフェイス３０４は、車両３００に一体化されたディスプレイの拡張部としてのまたはその代わりの役割を果たす場合には、ディスプレイ３１４に拡張されたインターフェイスに相当し得る。すなわち、ユーザインターフェイス３０４は、ヘッドアップディスプレイ（ＨＵＤ）、拡張現実コンピューティングデバイス、仮想現実コンピューティングデバイスもしくはディスプレイ、タブレットコンピュータ、またはその他の異なるタイプの上記拡張ディスプレイを介して提示される仮想のインターフェイスを含んでもよい。

図３の例において、プロセッサ３０６、ＧＰＵ３０８、システムメモリ３１８、ディスプレイ３１４およびＵＩ３０４は、ひとまとめにして、少なくとも部分的に、自動車の文脈において自動車用車両ヘッドユニット（ＡＨＵ）３１２と称されるものに相当し得る。ＡＨＵ３１２は、車両３００のさまざまな局面に接続し、ならびに／または、エンターテインメントおよび／もしくは車両３００に関する情報を乗員に提供することができる任意の一体化されたまたは別々のコンピューティングデバイスに相当し得る（このようなヘッドユニットは、「インフォテインメントユニット」または「インフォテインメントシステム」と称されることもある）。

図３の例にさらに示されるように、車両３００は、複数の異なる車両システム３０２Ａ～３０２Ｎ（「車両システム３０２」）を含んでもよい。車両システム３０２は、暖房、換気、空調（ＨＶＡＣ）システムまたは温度調節システム（たとえば、ＨＶＡＣシステムに加えて、暖房および／または冷房座席を含んでもよい）（それらのいずれかまたは両方は、本明細書において環境システムと称されることもある）、照明システム（内部および／または外部照明を提供するため）、座席制御システム（乗員の着座位置を調整するため）、ミラー制御システム（バックミラー、サイドミラー、バイザーミラーなどを含む内部および／または外部ミラーを制御するため）、ワイパ制御システム、エンターテインメントシステム（ラジオ再生、映像再生、画像表示などを制御するため）、安全支援システム（駐車支援、バックアップ支援などを制御するため）、運転モードシステム（サスペンション、トランスミッションなどを制御するため）、サン／ムーンルーフ制御システム（サンルーフおよび／またはムーンルーフを制御するため）、およびＡＨＵ３１２などのヘッドユニットを介した制御を可能にするその他のタイプの車両システムを含んでもよい。車両システム３０２の一例としては、車両システム３０２の上記の例のうちのいずれかを制御し得る電子制御ユニット（ＥＣＵ）を挙げることができる。

本開示に記載されている技術のさまざまな局面に従って、ＡＨＵ３１２は、ユーザ入力を検出して、クエリ回答キャッシュ３５２に照会することによってユーザ入力に基づいてクエリ回答を生成するように構成される。システムメモリ３１８は、ＡＨＵ３１２の動作中（たとえば、クエリ実行モジュール３５４、ワイヤレス接続モジュール３５６および支援アプリケーション３６２のうちの１つまたは複数の実行中）に処理のための情報を格納し得る。

動作時、ＡＨＵ３１２は、マイクロフォン３１６および／またはＵＩ３０４を介してユーザ入力を検出し得て、検出されたユーザ入力に基づいてテキストクエリを求め得る。テキストクエリを求めたことに応答して、ＡＨＵ３１２は、テキストクエリに関連付けられた１つまたは複数のコンテキストパラメータを生成し、生成されたコンテキストパラメータをクエリ情報ストレージ３５０に格納し得る。

ＡＨＵ３１２がテキストクエリに関連付けられた１つまたは複数のコンテキストパラメータを生成したことに応答して、クエリ実行モジュール３５４は、テキストクエリおよびテキストクエリに関連付けられた１つまたは複数のコンテキストパラメータを取り込んで、１つまたは複数のクエリ回答を出力し得る。クエリ実行モジュール３５４は、インターネットサーチおよび／またはオンデバイスフェッチを介して１つまたは複数のクエリ回答を生成し得る。

いくつかの例において、クエリ実行モジュール３５４は、少なくとも１つのテキストクエリの表示および１つまたは複数のコンテキストパラメータの表示をリモートコンピューティングシステム（たとえば、サーバシステム３４０）に送信して、クエリ回答の表示を検索し得る。

いくつかの例において、リモートコンピューティングシステムに照会することによってクエリ回答を直接検索するのではなく、クエリ実行モジュール３５４は、クエリ回答キャッシュ３５２からクエリ回答を検索し得る。クエリ回答キャッシュ３５２は、リモートコンピューティングシステム（たとえば、サーバシステム３４０）のクエリ回答キャッシュ（たとえば、クエリ回答キャッシュ３４４）から検索された予測されたクエリおよびクエリ回答を含んでもよい。たとえば、ＡＨＵ３１２は、テキストクエリに関する履歴データに基づいて、ユーザがその日の天気を照会することを予測してもよく、サーバシステム３４０のクエリ回答キャッシュ３４４からその日の天気予報を、更新されたクエリ回答キャッシュ３５２にプリフェッチし得る。

クエリ回答キャッシュ３５２からクエリ回答を検索したことに応答して、レンダリングモジュール３５６は、検索されたクエリ回答をレンダリングして、ディスプレイ３１４および／またはマイクロフォン３１６を介して出力するためにクエリ回答の表示を生成し得る。たとえば、レンダリングモジュール３５６は、検索されたクエリ回答をレンダリングして、検索されたクエリ回答を既知のフォーマットにスケーリングおよび符号化することを可能にし得る。また、レンダリングモジュール３５６はさらに、検索されたクエリ回答の二次元（２Ｄ）または三次元（３Ｄ）グラフィカルビューを生成し得る。たとえば、検索されたクエリ回答が嵐を示す例では、レンダリングモジュール３５６は、ディスプレイ３１４を介して表示するために嵐記号を生成し得る。

図４は、本開示の１つまたは複数の局面に係る、クエリおよびクエリ回答を生成して例示的なクライアントコンピューティングデバイスに伝達するように構成された例示的なリモートコンピューティングシステムを示す概念図である。図４は、リモートコンピューティングシステム４４０と通信するクライアントデバイス４１２を含む。クライアントデバイス４１２は、図１の車両コンピューティングシステム１１２、図１のモバイルコンピューティングデバイス１２０、図２のモバイルコンピューティングデバイス２２０の一例、および／または、図３のＡＨＵ３１２の一例である。リモートコンピューティングシステム４４０は、図１のサーバシステム１４０の一例、および／または、図３のサーバシステム３４０の一例である。

図４の例において、リモートコンピューティングシステム４４０は、処理コンポーネント４４２と、メモリコンポーネント４５０と、機械学習モデル４４６とを含む。以下で参照される機械学習モデル４４６は、１つまたは複数のクエリを生成するためにクエリ生成部４５２によって使用される任意のモデルの一例であり得る。

いくつかの例において、機械学習モデル４４６は、１つまたは複数のタイプの入力データを受信し、それに応答して、１つまたは複数のタイプの出力データを提供するように訓練される。入力データは、複数のコンピューティングデバイスから収集されたサーチクエリ、クライアントデバイス４１２から収集されたサーチクエリ、クライアントデバイス４１２から収集されたサーチクエリに関連付けられたコンテキストパラメータを含んでもよい。

機械学習モデル４４６は、１つまたは複数のグローバルクエリを出力し得る。いくつかの例において、機械学習モデル４４６は、プールされた母集団からサーチクエリが収集される場合、そのプールされた母集団によってサーチされる可能性が最も高い１つまたは複数のグローバルクエリを生成し得る。たとえば、機械学習モデル４４６は、複数のモバイルコンピューティングデバイスから収集されたサーチクエリを入力として使用してもよく、受信したサーチクエリのサーチボリュームに基づいて１つまたは複数のグローバルクエリを出力、たとえば１つまたは複数のトップランクのサーチクエリをグローバルクエリとして出力し得る。

いくつかの例において、機械学習モデル４４６は、１つまたは複数のローカルクエリを出力し得る。機械学習モデル４４６は、クライアントデバイス４１２から収集されたサーチクエリを入力として使用し得て、クライアントデバイス４１２から収集されたサーチクエリに基づいて１つまたは複数のローカルクエリを生成し得る。たとえば、機械学習モデル４４６は、予め規定された期間におけるサーチボリュームに基づいて、クライアントデバイス４１２から収集されたサーチクエリをランク付けし得て、１つまたは複数のトップランクのサーチクエリをローカルクエリとして出力し得る。

いくつかの例において、機械学習モデル４４６は、１つまたは複数の予測されたクエリを出力し得る。たとえば、機械学習モデル４４６は、サーチクエリおよびクライアントデバイス４１２から収集されたサーチクエリに関連付けられたコンテキストパラメータを入力として使用し得て、クライアントデバイス４１２のユーザによって検索されそうな１つまたは複数の予測されたクエリを生成し得る。一例として、ユーザは、平日の間、その日の天気予報を定期的に検索し得る。この使用履歴に基づいて、機械学習モデル４４６は、「今日の天気はどうなりそうですか」および「明日の天気はどうなりそうですか」などの１つまたは複数の予測されたクエリを生成し得る。

機械学習モデル４４６は、さまざまな異なるタイプの機械学習モデルのうちの１つまたは複数であり得るか、またはそれらを含み得る。いくつかの例において、機械学習モデル４４６は、１つまたは複数の他の形態の人工ニューラルネットワーク（たとえば、ディープボルツマンマシン、ディープ・ビリーフ・ネットワーク、積層オートエンコーダなど）を含んでもよい。本明細書に記載されているニューラルネットワークはいずれも、組み合わせられて（たとえば、積層されて）より複雑なネットワークを形成することができる。いくつかの例において、機械学習モデル４４６は、１つまたは複数の強化学習技術（マルコフ決定プロセス、動的プログラミング、Ｑ関数またはＱ学習、価値関数アプローチ、ディープＱネットワーク、微分可能ニューラルコンピュータ、非同期advantage actor-critics法、決定論的方策勾配法など）を実行することができ、またはそれらを施されることができる。

いくつかの例において、（たとえば、集中的に格納されたデータセットに基づいて）機械学習モデル４４６を訓練するために、集中的訓練技術が使用され得る。このプロセスは、経時的に繰り返し得る。したがって、機械学習モデル４４６は、ますます正確になり得て、同一の支援アプリケーションをインストールさせた全てのクライアントデバイスにプッシュされ得る。他の例では、機械学習モデル４４６を訓練、更新または個人化するために、非集中的訓練技術（分散型訓練、連合学習など）を使用することができる。非集中的訓練は、機械学習モデル４４６をプライバシに配慮した態様で実際の使用に基づいて向上させることを可能にする。

クエリ生成部４５２は、機械学習モデル４４６によって生成されたクエリをクエリ回答生成部４５４に提供して、クエリ回答およびクエリに関連付けられたコンテキストパラメータを生成し得る。クエリ回答生成部４５４はさらに、クエリ、クエリ回答、およびクエリに関連付けられたコンテキストパラメータをフレームワーク４５６に提供し得る。フレームワーク４５６は、クエリ、クエリ回答、およびクエリに関連付けられたコンテキストパラメータを受信して、クエリ回答キャッシュ４４４に格納し得る。たとえば、フレームワーク４５６は、クエリ回答およびクエリに関連付けられたコンテキストパラメータを既知のフォーマットに符号化して、符号化されたクエリ回答およびコンテキストパラメータをクエリ回答キャッシュ４４４に格納し得る。

リモートコンピューティングシステム４４０に関して記載されているが、モバイルデバイス１２０、車両コンピューティングシステム１１２、モバイルデバイス２２０またはＡＨＵ３１２は、将来を見越してクエリを予測し、それらの予測されたクエリにクエリ回答を将来を見越してフェッチし得る。たとえば、車両コンピューティングシステム１１２またはモバイルデバイス１２０は、車載データに基づいて、ユーザ１５０が尋ねることが予測されるクエリおよびクエリ回答を予測して、予測されたクエリおよびクエリ回答をローカルクエリ回答キャッシュに格納し得る。このように、本技術のさまざまな局面は、車両コンピューティングシステム１１２またはモバイルデバイス１２０がローカルクエリ回答キャッシュを使用してクエリ回答を検索することを可能にし、それによって、従来のオフラインクエリサポートを向上させることができる。

図５は、本開示の１つまたは複数の局面に従って構成されたコンピューティングデバイスの例示的な動作を示すフローチャートである。コンピューティングデバイスは、図１～図３に示されるコンピューティングデバイスのいずれかであり得る。単に例示の目的で、図３に示される自動車用ヘッドユニット（ＡＨＵ）３１２を参照して図５の動作を説明する。

図５に示されるように、ＡＨＵ３１２は、（たとえば、ＵＩ３０４、ディスプレイ３１４および／またはマイクロフォン３１６を介して）ユーザ入力データを受信し得る（５０２）。たとえば、ＡＨＵ３１２は、「天気はどうですか」を含む触覚入力をディスプレイ３１４を介して受信し得て、受信した触覚入力に基づいて、「天気はどうですか」というテキストクエリを生成し得る。ＡＨＵ３１２は、少なくとも部分的にユーザ入力データに基づいて少なくとも１つのテキストクエリを求め得る（５０４）。たとえば、ＡＨＵ３１２は、「天気はどうですか」を含む音声入力をマイクロフォン３１６を介して受信し得て、スピーチ・トゥ・テキスト変換技術を使用して、音声データから「天気はどうですか」というテキストクエリを生成し得る。

少なくとも１つのテキストクエリを求めたことに応答して、ＡＨＵ３１２は、少なくとも１つのテキストクエリに関連付けられた１つまたは複数のコンテキストパラメータを生成し得る（５０６）。１つまたは複数のコンテキストパラメータは、現在時刻、現在位置、コンピューティングデバイスの現在のユーザ、履歴ユーザクエリのセット、履歴ユーザ挙動のセット、および予測された宛先のうちの少なくとも１つを含む。ＡＨＵ３１２が「天気はどうですか」というテキストクエリを生成する例では、ＡＨＵ３１２は、ＡＨＵ３１２の現在時刻および現在位置をコンテキストパラメータとして生成し得る。

ＡＨＵ３１２は、少なくとも１つのテキストクエリおよび１つまたは複数のコンテキストパラメータに基づいて、クエリ回答キャッシュ３５２に照会して、クエリ結果を生成し得る（５０８）。クエリ回答キャッシュ３５２は、サーバシステム３４０のクエリ回答キャッシュ３４４から検索されたクエリおよびクエリ回答を含んでもよく、それによって、ＡＨＵ３１２がインターネット接続を有していなくてもＡＨＵ３１２が検出されたクエリに応答することを可能にする。いくつかの例において、クエリ回答キャッシュ３４４から検索されたクエリは、プールされた母集団によってサーチされる可能性が最も高い１つまたは複数のグローバルクエリを含んでもよい。いくつかの例において、クエリ回答キャッシュ３４４から検索されたクエリは、ＡＨＵ３１２のユーザによってサーチされる１つまたは複数のローカルクエリを含んでもよい。いくつかの例において、クエリ回答キャッシュ３４４から検索されたクエリは、ＡＨＵ３１２のユーザによってサーチされそうな１つまたは複数の予測されたクエリを含んでもよい。たとえば、１つまたは複数の予測されたクエリは、ＡＨＵ３１２から収集されたローカルクエリデータを使用して訓練された予測モデルを使用して生成され得る。

ＡＨＵ３１２は、クエリ結果に基づいて、クエリ回答キャッシュ３５２が少なくとも１つのテキストクエリおよび１つまたは複数のコンテキストパラメータに対するクエリ回答を含むか否かを判断し得る（５１０）。クエリ回答キャッシュ３５２がクエリ回答を含まないと判断したことに応答して（５１０の「ＮＯ」分岐）、ＡＨＵ３１２は、少なくとも１つのテキストクエリの表示および１つまたは複数のコンテキストパラメータの表示をサーバシステム３４０に送信して（５１２）、クエリ回答を検索し得る。ＡＨＵ３１２は、クエリ回答の表示をサーバシステム３４０から受信し得る（５１４）。ＡＨＵ３１２はさらに、クエリ回答の表示を（たとえば、ディスプレイ３１４および／またはマイクロフォン３１６を介して）出力し得る（５１６）。たとえば、ＡＨＵ３１２は、レンダリングモジュール３５６を使用してクエリ回答をレンダリングして、クエリ回答を既知のフォーマットにスケーリングおよび符号化することを可能にし得る。別の例として、ＡＨＵ３１２は、レンダリングモジュール３５６を使用して、クエリ回答のグラフィカルビューを生成し得る。

クエリ回答キャッシュ３５２がクエリ回答を含むと判断したことに応答して（５１０の「ＹＥＳ」分岐）、ＡＨＵ３１２は、クエリ回答の表示を出力し得る。いくつかの例では、ＡＨＵ３１２は、ディスプレイ３１４を介してクエリ回答の表示を出力し得る。他の例では、ＡＨＵ３１２は、マイクロフォン３１６を介してクエリ回答の表示を出力し得る。

図６は、本開示の１つまたは複数の局面に従って構成されたサーバシステムの例示的な動作を示すフローチャートである。サーバシステムは、本開示の１つまたは複数の局面に従って、図１および図３に示されるサーバシステムまたは図４に示されるリモートコンピューティングシステムのいずれかなどのいずれかであり得る。単に例示の目的で、図３に示されるリモートコンピューティングシステム４４０を参照して図５の動作を説明する。

図６に示されるように、リモートコンピューティングシステム４４０のクエリ生成部４５２は、機械学習モデル４４６を使用してクエリを生成し得る（６０２）。機械学習モデル４４６は、１つまたは複数の入力（複数のコンピューティングデバイスから収集されたサーチクエリ、クライアントデバイス４１２から収集されたサーチクエリ、およびクライアントデバイス４１２から収集されたサーチクエリに関連付けられたコンテキストパラメータなど）を受信し得る。１つまたは複数の入力に基づいて、機械学習モデル４４６は、１つまたは複数のクエリ（１つまたは複数のグローバルクエリ、１つまたは複数のローカルクエリおよび１つまたは複数の予測されたクエリなど）を生成し得る。いくつかの例において、機械学習モデル４４６は、複数のコンピューティングデバイスから収集されたサーチクエリに基づいて、プールされた母集団によってサーチされる可能性が最も高い１つまたは複数のグローバルクエリを生成し得る。いくつかの例において、機械学習モデル４４６は、クライアントデバイス４１２から収集されたサーチクエリに基づいて、クライアントデバイス４１２のユーザによってサーチされる１つまたは複数のローカルクエリを生成し得る。いくつかの例において、機械学習モデル４４６はさらに、クライアントデバイス４１２から収集されたサーチクエリに基づいて、クライアントデバイス４１２のユーザによってサーチされそうな１つまたは複数の予測されたクエリを生成し得る。

リモートコンピューティングシステム４４０のクエリ回答生成部４５４は、１つまたは複数のクエリに基づいて、クエリ回答、および１つまたは複数のクエリに関連付けられたコンテキストパラメータを生成し得る（６０４）。たとえば、クエリ回答生成部４５４は、インターネットサーチを介して１つまたは複数のクエリ回答を生成し得る。

リモートコンピューティングシステム４４０のフレームワーク４５６はさらに、１つまたは複数のクエリ、クエリ回答、および１つまたは複数のクエリに関連付けられたコンテキストパラメータをクエリ回答キャッシュ４４４に格納し得る（６０６）。たとえば、フレームワーク４５６は、クエリ、クエリ回答、およびクエリに関連付けられたコンテキストパラメータを既知のフォーマットに符号化して、符号化されたクエリ、クエリ回答およびコンテキストパラメータをクエリ回答キャッシュ４４４に格納し得る。

１つまたは複数の例において、記載されている機能は、ハードウェア、ハードウェアおよびソフトウェア、ハードウェアおよびファームウェア、またはそれらの任意の組み合わせにおいて実現され得る。これらの機能は、ソフトウェアにおいて実現される場合、１つまたは複数の命令またはコードとして、コンピュータ読取可能媒体上に格納されるかまたはコンピュータ読取可能媒体を介して送信されて、ハードウェアベースの処理ユニットによって実行され得る。コンピュータ読取可能媒体は、たとえば通信プロトコルに従って１つの場所から別の場所へのコンピュータプログラムの転送を容易にする任意の媒体を含む有形の媒体（データ記憶媒体または通信媒体など）に対応するコンピュータ読取可能記憶媒体を含んでもよい。このように、コンピュータ読取可能媒体は、一般に、（１）非一時的である有形のコンピュータ読取可能記憶媒体、または、（２）信号もしくは搬送波などの通信媒体に対応し得る。データ記憶媒体は、１つまたは複数のコンピュータまたは１つまたは複数のプロセッサによってアクセスされて、本開示に記載されている技術を実現するために命令、コードおよび／またはデータ構造を検索することができる任意の利用可能な媒体であり得る。コンピュータプログラム製品は、コンピュータ読取可能媒体を含んでもよい。

一例として、および非限定的に、このようなコンピュータ読取可能記憶媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭもしくは他の光ディスクストレージ、磁気ディスクストレージもしくは他の磁気記憶装置、フラッシュメモリ、または、命令もしくはデータ構造の形態で所望のプログラムコードを格納するために使用可能であって、かつ、コンピュータによってアクセス可能であるその他の記憶媒体を備えることができる。また、いかなる接続もコンピュータ読取可能媒体と呼ぶにふさわしい。たとえば、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、デジタル加入者ライン（ＤＳＬ）、またはワイヤレス技術（赤外線、無線およびマイクロ波など）を使用して命令がウェブサイト、サーバまたは他のリモートソースから送信される場合、これらの同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、ＤＳＬ、またはワイヤレス技術（赤外線、無線およびマイクロ波など）は、媒体の定義に含まれる。しかし、コンピュータ読取可能記憶媒体およびデータ記憶媒体は、接続、搬送波、信号または他の一時的な媒体を含むのではなく、その代わりに非一時的な有形の記憶媒体に向けられる、ということが理解されるべきである。本明細書において使用されるｄｉｓｋおよびｄｉｓｃは、コンパクトディスク（ＣＤ）、レーザディスク、光ディスク、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、フロッピーディスクおよびブルーレイディスクを含み、ｄｉｓｋは、通常、データを磁気的に再生するのに対して、ｄｉｓｃは、レーザによりデータを光学的に再生する。上記の組み合わせもコンピュータ読取可能媒体の範囲内に含まれるべきである。

命令は、１つまたは複数のプロセッサ（１つまたは複数のデジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、汎用マイクロプロセッサ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルロジックアレイ（ＦＰＧＡ）、または他の等価の集積もしくはディスクリート論理回路など）によって実行され得る。したがって、本明細書において使用される「プロセッサ」という語は、上記の構造または本明細書に記載されている技術の実現に適したその他の構造のいずれかを指し得る。また、いくつかの局面において、本明細書に記載されている機能は、専用のハードウェアおよび／またはソフトウェアモジュール内で提供され得る。また、これらの技術は、１つまたは複数の回路または論理要素において完全に実現され得る。

本開示の技術は、多種多様なデバイスまたは器具（ワイヤレスハンドセット、集積回路（ＩＣ）またはＩＣのセット（たとえば、チップセット）を含む）において実現され得る。開示されている技術を実行するように構成されたデバイスの機能的局面を強調するために、さまざまなコンポーネント、モジュールまたはユニットが本開示に記載されているが、さまざまなハードウェアユニットによる実現を必ずしも必要とするものではない。むしろ、上記のように、さまざまなユニットは、好適なソフトウェアおよび／またはファームウェアとともに、ハードウェアユニットにおいて組み合わせられてもよく、または相互運用可能なハードウェアユニットの集合体（上記の１つまたは複数のプロセッサを含む）によって提供され得る。

さまざまな実施形態について説明してきた。これらのおよび他の実施形態は、以下の特許請求の範囲の範囲内である。

Claims (20)

1. 方法であって、
   コンピューティングデバイスが、ユーザ入力を受信するステップと、
   前記コンピューティングデバイスが、少なくとも部分的に前記ユーザ入力に基づいて、少なくとも１つのテキストクエリを求めるステップと、
   前記少なくとも１つのテキストクエリを求めたことに応答して、前記コンピューティングデバイスが、前記少なくとも１つのテキストクエリに関連付けられた１つまたは複数のコンテキストパラメータを生成するステップとを備え、前記１つまたは複数のコンテキストパラメータは、現在時刻、現在位置、前記コンピューティングデバイスの現在のユーザ、履歴ユーザクエリのセット、履歴ユーザ挙動のセット、および予測された宛先のうちの少なくとも１つを含み、前記方法はさらに、
   前記コンピューティングデバイスが、前記少なくとも１つのテキストクエリおよび前記１つまたは複数のコンテキストパラメータに基づいて、前記コンピューティングデバイスのクエリ回答キャッシュに照会して、クエリ結果を生成するステップと、
   前記クエリ結果に基づいて、前記クエリ回答キャッシュが前記少なくとも１つのテキストクエリおよび前記１つまたは複数のコンテキストパラメータに対するクエリ回答を含むか否かを判断するステップと、
   前記クエリ回答キャッシュが前記クエリ回答を含まないと判断したことに応答して、
   前記少なくとも１つのテキストクエリの表示および前記１つまたは複数のコンテキストパラメータの表示を前記コンピューティングデバイスからリモートコンピューティングシステムに送信するステップと、
   前記リモートコンピューティングシステムから前記クエリ回答の表示を受信するステップとを備え、前記クエリ回答は、前記リモートコンピューティングシステムのクエリ回答キャッシュから検索され、前記クエリ回答キャッシュは、前記コンピューティングデバイスのための複数の予測されたクエリ回答を含み、前記複数の予測されたクエリ回答からの各々の予測されたクエリ回答は、それぞれのテキストクエリおよびコンテキストパラメータのそれぞれのセットに関連付けられ、前記方法はさらに、
   前記コンピューティングデバイスが、前記クエリ回答の表示を出力するステップを備える、方法。
2. 前記リモートコンピューティングシステムの前記クエリ回答キャッシュから検索された前記クエリ回答は、グローバルクエリデータを使用して生成された１つまたは複数のグローバルクエリ回答を備え、前記グローバルクエリデータは、複数のコンピューティングデバイスから収集される、請求項１に記載の方法。
3. 前記リモートコンピューティングシステムの前記クエリ回答キャッシュから検索された前記クエリ回答は、ローカルクエリデータを使用して生成された１つまたは複数のローカルクエリ回答を備え、前記ローカルクエリデータは、前記コンピューティングデバイスから収集される、請求項１に記載の方法。
4. 前記リモートコンピューティングシステムの前記クエリ回答キャッシュから検索された前記クエリ回答は、予測モデルを使用して生成された１つまたは複数の予測されたクエリ回答を備え、前記予測モデルは、前記コンピューティングデバイスから収集されたローカルクエリデータを使用して訓練される、請求項１に記載の方法。
5. 前記ユーザ入力を受信するステップはさらに、
   車両のヘッドユニットから口頭の音声データを受信するステップを備え、前記口頭の音声データは、前記車両のマイクロフォンを介して検出される、請求項１に記載の方法。
6. 前記コンピューティングデバイスは、前記車両の前記ヘッドユニットに接続されたモバイルコンピューティングデバイスであり、前記口頭の音声データは、前記ヘッドユニットから前記モバイルコンピューティングデバイスに送信される、請求項５に記載の方法。
7. 前記ユーザ入力を受信するステップはさらに、
   車両のヘッドユニットから触覚入力を受信するステップを備え、前記触覚入力は、前記車両のタッチセンシティブスクリーンを介して検出される、請求項１に記載の方法。
8. 前記コンピューティングデバイスが、支援アプリケーションを実行するステップをさらに備え、前記支援アプリケーションは、前記１つまたは複数のコンテキストパラメータを生成して、前記クエリ回答キャッシュに照会し、前記方法はさらに、
   前記コンピューティングデバイスが、前記支援アプリケーションの将来の使用を予測するステップを備え、前記将来の使用は、前記支援アプリケーションによって受信されることが予測される１つまたは複数のクエリと、前記支援アプリケーションが前記１つまたは複数のクエリのうちの少なくとも１つを受信することが予測される時間範囲とを含み、前記方法はさらに、
   前記コンピューティングデバイスが、前記支援アプリケーションの前記予測された将来の使用に基づいて、前記クエリ回答キャッシュを定期的に更新するステップを備える、請求項１に記載の方法。
9. 前記コンピューティングデバイスが、前記支援アプリケーションの前記予測された将来の使用に基づいて、前記コンピューティングデバイスのネットワーク接続状態を予測するステップと、
   前記コンピューティングデバイスが、前記時間範囲に基づいて、前記コンピューティングデバイスがネットワーク接続を有することを前記予測されたネットワーク接続状態が示すか否かを判断するステップとをさらに備え、
   前記クエリ回答キャッシュは、前記時間範囲中に前記コンピューティングデバイスがネットワーク接続を持たないことを前記予測されたネットワーク接続状態が示すと判断したことに応答して、前記支援アプリケーションによって受信されることが予測される前記１つまたは複数のクエリと、前記１つまたは複数のクエリに対する対応する回答とを含むように更新される、請求項８に記載の方法。
10. コンピューティングデバイスであって、
    少なくとも１つのプロセッサと、
    命令を格納する少なくとも１つのコンピュータ読取可能記憶装置とを備え、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、前記少なくとも１つのプロセッサに、
    ユーザ入力を受信させ、
    少なくとも部分的に前記ユーザ入力に基づいて、少なくとも１つのテキストクエリを求めさせ、
    前記少なくとも１つのテキストクエリを求めたことに応答して、前記少なくとも１つのテキストクエリに関連付けられた１つまたは複数のコンテキストパラメータを生成させ、前記１つまたは複数のコンテキストパラメータは、現在時刻、現在位置、前記コンピューティングデバイスの現在のユーザ、履歴ユーザクエリのセット、履歴ユーザ挙動のセット、および予測された宛先のうちの少なくとも１つを含み、前記命令はさらに、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、前記少なくとも１つのプロセッサに、
    前記少なくとも１つのテキストクエリおよび前記１つまたは複数のコンテキストパラメータに基づいて、前記コンピューティングデバイスのクエリ回答キャッシュに照会して、クエリ結果を生成させ、
    前記クエリ結果に基づいて、前記クエリ回答キャッシュが前記少なくとも１つのテキストクエリおよび前記１つまたは複数のコンテキストパラメータに対するクエリ回答を含むか否かを判断させ、
    前記クエリ回答キャッシュが前記クエリ回答を含まないと判断したことに応答して、
    前記少なくとも１つのテキストクエリの表示および前記１つまたは複数のコンテキストパラメータの表示をリモートコンピューティングシステムに送信させ、
    前記リモートコンピューティングシステムから前記クエリ回答の表示を受信させ、前記クエリ回答は、前記リモートコンピューティングシステムのクエリ回答キャッシュから検索され、前記クエリ回答キャッシュは、前記コンピューティングデバイスのための複数の予測されたクエリ回答を含み、前記複数の予測されたクエリ回答からの各々の予測されたクエリ回答は、それぞれのテキストクエリおよびコンテキストパラメータのそれぞれのセットに関連付けられ、前記命令はさらに、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、前記少なくとも１つのプロセッサに、
    前記クエリ回答の表示を出力させる、コンピューティングデバイス。
11. 前記リモートコンピューティングシステムの前記クエリ回答キャッシュから検索された前記クエリ回答は、グローバルクエリデータを使用して生成された１つまたは複数のグローバルクエリ回答を備え、前記グローバルクエリデータは、複数のコンピューティングデバイスから収集される、請求項１０に記載のコンピューティングデバイス。
12. 前記リモートコンピューティングシステムの前記クエリ回答キャッシュから検索された前記クエリ回答は、ローカルクエリデータを使用して生成された１つまたは複数のローカルクエリ回答を備え、前記ローカルクエリデータは、前記コンピューティングデバイスから収集される、請求項１０に記載のコンピューティングデバイス。
13. 前記リモートコンピューティングシステムの前記クエリ回答キャッシュから検索された前記クエリ回答は、予測モデルを使用して生成された１つまたは複数の予測されたクエリ回答を備え、前記予測モデルは、前記コンピューティングデバイスから収集されたローカルクエリデータを使用して訓練される、請求項１０に記載のコンピューティングデバイス。
14. 前記ユーザ入力は、口頭の音声データを備え、前記少なくとも１つのコンピュータ読取可能記憶装置に格納された前記命令はさらに、前記少なくとも１つのプロセッサに、
    車両のヘッドユニットから前記口頭の音声データを受信させ、前記口頭の音声データは、前記車両のマイクロフォンを介して検出される、請求項１０に記載のコンピューティングデバイス。
15. 前記コンピューティングデバイスは、前記車両の前記ヘッドユニットに接続されたモバイルコンピューティングデバイスを備え、前記口頭の音声データは、前記ヘッドユニットから前記モバイルコンピューティングデバイスに送信される、請求項１４に記載のコンピューティングデバイス。
16. 前記ユーザ入力は、触覚入力を備え、前記少なくとも１つのコンピュータ読取可能記憶装置に格納された前記命令はさらに、前記少なくとも１つのプロセッサに、
    車両のヘッドユニットから触覚入力を受信させ、前記触覚入力は、前記車両のタッチセンシティブスクリーンを介して検出される、請求項１０に記載のコンピューティングデバイス。
17. 前記少なくとも１つのコンピュータ読取可能記憶装置に格納された前記命令はさらに、前記少なくとも１つのプロセッサに、
    前記コンピューティングデバイスが、支援アプリケーションを実行するようにさせ、前記支援アプリケーションは、前記１つまたは複数のコンテキストパラメータを生成して、前記クエリ回答キャッシュに照会し、前記少なくとも１つのコンピュータ読取可能記憶装置に格納された前記命令はさらに、前記少なくとも１つのプロセッサに、
    前記コンピューティングデバイスが、前記支援アプリケーションの将来の使用を予測するようにさせ、前記将来の使用は、前記支援アプリケーションによって受信されることが予測される１つまたは複数のクエリと、前記支援アプリケーションが前記１つまたは複数のクエリのうちの少なくとも１つを受信することが予測される時間範囲とを含み、前記少なくとも１つのコンピュータ読取可能記憶装置に格納された前記命令はさらに、前記少なくとも１つのプロセッサに、
    前記コンピューティングデバイスが、前記支援アプリケーションの前記予測された将来の使用に基づいて、前記クエリ回答キャッシュを定期的に更新するようにさせる、請求項１０に記載のコンピューティングデバイス。
18. 前記少なくとも１つのコンピュータ読取可能記憶装置に格納された前記命令はさらに、前記少なくとも１つのプロセッサに、
    前記コンピューティングデバイスが、前記支援アプリケーションの前記予測された将来の使用に基づいて、前記コンピューティングデバイスのネットワーク接続状態を予測するようにさせ、
    前記コンピューティングデバイスが、前記時間範囲に基づいて、前記コンピューティングデバイスがネットワーク接続を有することを前記予測されたネットワーク接続状態が示すか否かを判断するようにさせ、
    前記クエリ回答キャッシュは、前記時間範囲中に前記コンピューティングデバイスがネットワーク接続を持たないことを前記予測されたネットワーク接続状態が示すと判断したことに応答して、前記支援アプリケーションによって受信されることが予測される前記１つまたは複数のクエリと、前記１つまたは複数のクエリに対する対応する回答とを含むように更新される、請求項１２に記載のコンピューティングデバイス。
19. 命令を格納するコンピュータ読取可能記憶装置であって、前記命令は、実行されると、コンピューティングデバイスの少なくとも１つのプロセッサに、
    ユーザ入力を受信させ、
    少なくとも部分的に前記ユーザ入力に基づいて、少なくとも１つのテキストクエリを求めさせ、
    前記少なくとも１つのテキストクエリを求めたことに応答して、前記少なくとも１つのテキストクエリに関連付けられた１つまたは複数のコンテキストパラメータを生成させ、前記１つまたは複数のコンテキストパラメータは、現在時刻、現在位置、前記コンピューティングデバイスの現在のユーザ、履歴ユーザクエリのセット、履歴ユーザ挙動のセット、および予測された宛先のうちの少なくとも１つを含み、前記命令はさらに、実行されると、前記コンピューティングデバイスの前記少なくとも１つのプロセッサに、
    前記少なくとも１つのテキストクエリおよび前記１つまたは複数のコンテキストパラメータに基づいて、前記コンピューティングデバイスのクエリ回答キャッシュに照会して、クエリ結果を生成させ、
    前記クエリ結果に基づいて、前記クエリ回答キャッシュが前記少なくとも１つのテキストクエリおよび前記１つまたは複数のコンテキストパラメータに対するクエリ回答を含むか否かを判断させ、
    前記クエリ回答キャッシュが前記クエリ回答を含まないと判断したことに応答して、
    前記少なくとも１つのテキストクエリの表示および前記１つまたは複数のコンテキストパラメータの表示をリモートコンピューティングシステムに送信させ、
    前記リモートコンピューティングシステムから前記クエリ回答の表示を受信させ、前記クエリ回答は、前記リモートコンピューティングシステムのクエリ回答キャッシュから検索され、前記クエリ回答キャッシュは、前記コンピューティングデバイスのための複数の予測されたクエリ回答を含み、前記複数の予測されたクエリ回答からの各々の予測されたクエリ回答は、それぞれのテキストクエリおよびコンテキストパラメータのそれぞれのセットに関連付けられ、前記命令はさらに、実行されると、前記コンピューティングデバイスの前記少なくとも１つのプロセッサに、
    前記クエリ回答の表示を出力させる、コンピュータ読取可能記憶装置。
20. 命令をさらに含み、前記命令は、実行されると、前記コンピューティングデバイスの前記少なくとも１つのプロセッサに、
    支援アプリケーションを実行させ、前記支援アプリケーションは、前記１つまたは複数のコンテキストパラメータを生成して、前記クエリ回答キャッシュに照会し、前記命令はさらに、実行されると、前記コンピューティングデバイスの前記少なくとも１つのプロセッサに、
    前記支援アプリケーションの将来の使用を予測させ、前記将来の使用は、前記支援アプリケーションによって受信されることが予測される１つまたは複数のクエリと、前記支援アプリケーションが前記１つまたは複数のクエリのうちの少なくとも１つを受信することが予測される時間範囲とを含み、前記命令はさらに、実行されると、前記コンピューティングデバイスの前記少なくとも１つのプロセッサに、
    前記支援アプリケーションの前記予測された将来の使用に基づいて、前記クエリ回答キャッシュを定期的に更新させる、請求項１９に記載のコンピュータ読取可能記憶装置。

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