JP2023015753A - 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】利用者の乗り物酔いの発生し易さを推定する情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供する。【解決手段】情報処理装置１０において、経路検索の内容に対応する移動を行う利用者の端末装置からセンサ情報を取得する取得部４１と、取得部４１で取得した複数の利用者のセンサ情報に基づいて、利用者が経路検索した移動体に乗車する際の酔い易さを推定する推定部４３と、を有する。【選択図】図２

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムに関する。

例えば特許文献１には、利用者の行動欲求データに基づいて、乗車している移動体の目標走行状態を決定し、制御する情報処理方法が開示されている。

特開２０２１－０２６２５１号公報

ところで、列車やバスのような公共交通機関は、乗車した移動体の揺れや環境条件等により、利用者が乗り物酔いを生じる懸念がある。ところが、通常の公共交通機関は、各利用者の要望に即して走行状態を変更することはできない。このため、上記特許文献１の方法では、このような公共交通機関の利用者への対応ができない。

本願は、上記従来技術の課題を考慮してなされたものであり、利用者の乗り物酔いの発生し易さを推定することができる情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。

本発明の第１態様に係る情報処理装置は、経路検索の内容に対応する移動を行う利用者の端末装置からセンサ情報を取得する取得部と、前記取得部で取得した複数の利用者のセンサ情報に基づいて、前記利用者が経路検索した移動体に乗車する際の酔い易さを推定する推定部と、を有する。

本発明の第２態様に係る情報処理方法は、情報処理装置が実行する情報処理方法であって、経路検索の内容に対応する移動を行う利用者の端末装置からセンサ情報を取得する取得工程と、前記取得工程で取得した複数の利用者のセンサ情報に基づいて、前記利用者が経路検索した移動体に乗車する際の酔い易さを推定する推定工程と、を含む。

本発明の第３態様に係る情報処理プログラムは、経路検索の内容に対応する移動を行う利用者の端末装置からセンサ情報を取得する取得手順と、前記取得手順で取得した複数の利用者のセンサ情報に基づいて、前記利用者が経路検索した移動体に乗車する際の酔い易さを推定する推定手順と、をコンピュータに実行させる。

実施形態の一態様によれば、利用者の乗り物酔いの発生し易さを推定することができる。

図１は、実施形態に係る情報処理装置が実行する情報処理の一例を示す図である。 図２は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。 図３は、実施形態に係る利用者データベースに登録される情報の一例を示す図である。 図４は、実施形態に係る経路検索ログデータベースに登録される情報の一例を示す図である。 図５は、実施形態に係るコンテキストデータベースに登録される情報の一例を示す図である。 図６は、実施形態に係る鉄道の路線の一例を示す図である。 図７は、実施形態に係る情報処理装置が実行する情報処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図８は、ハードウェア構成の一例を示す図である。

以下、本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と記載する。）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理補法、及び情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。

〔実施形態〕
〔１－１．情報処理装置の一例〕
先ず、図１を用いて、情報処理装置が実行する情報処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理装置が実行する情報処理の一例を示す図である。

図１では、インターネット等の所定のネットワークＮ（例えば、図２参照）を介して、各利用者Ｕ１、Ｕ２（以下、「利用者Ｕ」と総称する場合がある。）が使用する端末装置１０１、１０２（以下、「端末装置１００」と総称する場合がある。）、検索サーバ２００、及び情報処理装置１０は、相互に通信可能である。情報処理装置１０は、検索サーバ２００以外にも、各種の外部サーバ３００（例えば、図２参照）と相互に通信可能である。

端末装置１００は、スマートフォンやタブレット等のスマートデバイスであり、ＬＴＥ（Long Term Evolution）や５Ｇ（5th Generation）等の無線通信網を介して任意のサーバ装置と通信を行うことができる携帯端末装置である。端末装置１００は、スマートデバイスのみならず、デスクトップＰＣ（Personal Computer）やノートＰＣ等でもよい。

端末装置１０１，１０２は、それぞれセンサ１１１，１１２（以下、「センサ１１０」と総称する場合がある。）を搭載している。センサ１１０は、例えば加速度センサ、ジャイロセンサ、位置センサ、方位センサ、操作履歴センサ、天気センサ、気温センサ、気圧センサ、近接センサ、照度センサ、及び音センサのうちの一部又は全部を有する。実施形態のセンサ１１０は、これら全てのセンサを含み、センサ１１０の情報を情報処理装置１０に送信可能である。

加速度センサは、端末装置１００の加速度を測定し、測定した加速度情報を出力する。加速度センサは、重力加速度も測定できるため、利用者Ｕや利用者Ｕが乗車する移動体の動きや振動、衝撃も検知できる。ジャイロセンサは、端末装置１００の回転や向きを測定し、測定したジャイロ情報を出力する。位置センサは、ＧＰＳ（Global Positioning System）等の測位システムを用いて、端末装置１００の現在位置を特定し、特定した位置を示す位置情報を出力する。方位センサは、電子コンパスであり、端末装置１００の向いている方角を測定し、方角情報を出力する。操作履歴センサは、例えば端末装置１００のディスプレイに搭載されたタッチパネルの操作を検出するタッチセンサであり、経路検索時の利用者Ｕの操作履歴情報を出力する。

天気センサ、気温センサ、及び気圧センサは、それぞれ端末装置１００の現在地又は検索経路した各地点の天気、気温、及び気圧を検知して出力する。天気センサ、気温センサ、及び気圧センサは、ネットワークＮを介して接続した公的機関や民間の気象情報から得た情報を出力してもよいし、端末装置１００に実際に搭載された温度センサ、湿度センサ、気圧センサ等で直接的に得た情報を出力してもよい。近接センサは、端末装置１００に人や物が近づいたことを感知するものであり、例えば周囲の混雑状況を検知し、その際の混雑情報を出力する。照度センサは、端末装置１００の周囲の照度を測定し、測定した照度情報を出力する。音センサは、例えばマイクであり、端末装置１００の周囲の騒音を測定し、測定した騒音情報を出力する。

端末装置１００は、例えば、利用者Ｕが着用する各種のウェアラブルデバイスと通信し、利用者Ｕの脈拍、血圧、運動量、脳波等の各種生体情報を取得する機能を有していてもよい。端末装置１００は、インターネットＮを利用した経路検索の他、他の検索、電子商店街における購買、ネットオークションの利用、音楽コンテンツや動画コンテンツの再生等、一般的なモバイルデバイスが実行可能な各種の処理を実行可能である。

検索サーバ２００は、経路検索に関するサービスを利用者Ｕに対して提供する装置であり、例えば、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。検索サーバ２００は、例えば、端末装置１００から出発地及び到着地を経路検索の検索クエリとして受け付ける。この場合、検索サーバ２００は、出発地から到着地までの移動経路、交通手段（列車、バス、タクシー、徒歩等）、所要時間、到着予測時刻等を検索し、検索結果を端末装置１００へと提供する。

検索サーバ２００は、任意の出発地から任意の到着地までの経路検索を行うことができる。検索サーバ２００は、例えば、駅やバス停等の公共交通機関の要所のみならず、ホテルや各種施設などのランドマークや住所、地図コンテンツで選択された場所等を出発地や到着地として採用することができる。検索サーバ２００は、例えば、端末装置１００が位置センサを用いてＧＰＳから取得した現在位置を出発地として採用してもよい。以下の説明では、検索サーバ２００が実行する経路検索の一例として、出発地や到着地として駅を指定して行う例を説明する。

検索サーバ２００は、出発日時や到着日時の指定を受付けることもできる。検索サーバ２００は、例えば、出発日時と共に出発地と到着地との指定を受付けた場合は、指定された出発日時よりも後に、指定された出発地から到着地に向けて出発した場合における移動経路や到着予測時刻等を検索する。また、検索サーバ２００は、到着日時とともに出発地と到着地との指定を受付けた場合は、指定された到着日時よりも前に指定された到着地に到着するように、移動経路や出発日時を検索する。

検索サーバ２００は、上述した処理以外にも、任意の経路検索を実現可能である。また、検索サーバ２００は、利用者Ｕによる経路検索の履歴をログとして保持する。検索サーバ２００は、例えば、端末装置１００から受け付けた出発地、到着地、出発日時、又は到着日時等といった検索クエリと、その検索クエリに対する経路検索の結果とを対応付けたログを保持する。

情報処理装置１０は、後述する情報処理を実行する装置であり、例えば、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。情報処理装置１０は、例えば、検索サーバ２００が保持する検索クエリのログと、端末装置１００のセンサ１１０からのセンサ情報とを取得し、取得したログ及びセンサ情報を用いて、実施形態に係る情報処理を実行する。

〔１－２．情報処理の概要について〕
情報処理装置１０が端末装置１００から取得するセンサ情報は、利用者Ｕが経路検索の内容に対応する移動を行った場合に、どの経路を乗車中に大きな揺れを受けたか、誰が運転手のときに大きな揺れを生じたか、或いはどのような環境条件（例えば天気や気温）の際に大きな揺れを生じたかという揺れ情報として利用でき、さらにどのような環境条件（天気や近接）の際に利用者Ｕが乗り物酔いを生じ易いかという酔い情報としても利用できる。

そこで、例えば、複数の利用者Ｕのセンサ情報から取得した移動体（例えば、列車やバス）の揺れ易い地点や条件（揺れ情報）と、利用者Ｕが酔い易くなると考えられる条件（酔い情報）とを解析することで、利用者Ｕが検索した経路での移動時の酔い易さを推定することができる。ここで、酔い易さとは、利用者Ｕが列車やバス等の移動体に乗車している際に吐き気や頭痛等の体調不良を生じる可能性の高さと言い換えてもよい。

すなわち、情報処理装置１０は、経路検索の内容に対応する移動を行う複数の利用者Ｕの端末装置１００からセンサ情報を取得し、これら複数の利用者Ｕのセンサ情報に基づいて利用者Ｕが経路検索した移動体に乗車する際の酔い易さを推定する。情報処理装置１０は、例えば、列車が大きく揺れた場合のコンテキスト（例えば、運転手、天気、気温等）や、列車がほとんど揺れなかった際のコンテキスト（例えば、運転手、天気、気温等）を集め、集めたコンテキストから利用者Ｕの酔い易さに影響するコンテキストを選択して乗車時の酔い易さを推定する。より具体的には、情報処理装置１０は、例えば利用者Ｕが経路検索した場合に、収集した複数のセンサ情報からその検索条件に係る日時や経路ではこのような天気や気温、混雑状況になることが予想されるため、利用者Ｕが酔い易い可能性がある等の情報を推定し、利用者Ｕの端末装置１００に提供する。

〔１－３．推定処理の一例について〕
図１を用いて、情報処理装置１０が実行する情報処理の一例について説明する。例えば、検索サーバ２００は、経路検索の検索クエリとして、出発地と到着地の指定を受付ける（ステップＳ１）。より具体的には、検索サーバ２００は、出発地となる駅、到着地となる駅、到着日時、及び利用者Ｕを識別する利用者ＩＤ（Identifier）を含む検索クエリを受付ける。なお、検索サーバ２００は、出発日時が指定された検索クエリのログを受付けてもよい。

このような場合、検索サーバ２００は、検索クエリの内容に基づいて、経路検索を行い、検索結果を端末装置１００へと提供する（ステップＳ２）。また、検索サーバ２００は、検索クエリとして受付けた出発地及び到着地と、検索結果として提供した到着日時、すなわち検索結果において到着地へ到着する日時とを対応付けた経路検索のログを保持する。

一方、情報処理装置１０は、所定のタイミング（例えば、一定期間ごと）で、経路検索のログを取得する（ステップＳ３）。すなわち情報処理装置１０は、利用者Ｕが入力した検索クエリであって、所定の出発地から所定の到着地までの移動経路を検索するための検索クエリを取得する。また、情報処理装置１０は、端末装置１００からセンサ情報を取得する（ステップＳ４）。例えば、図１に示す例では、情報処理装置１０は、利用者ＩＤ「Ｕ１」が入力した経路検索のログとセンサ情報から、乗車日時「２０２１／７／１／９：００－１０：００」、出発地「駅Ａ」、到着地「駅Ｃ」、センサ情報「センサ＃１」が対応付けられたログ等を取得する。

そして、情報処理装置１０は、経路検索の内容に対応する移動を行う利用者Ｕのセンサ情報から酔い情報と揺れ情報を収集する（ステップＳ５）。例えば、図１に示す例では、情報処理装置１０は、多数の利用者Ｕのセンサ情報から、加速度「大」、ジャイロ「大」、位置「＃１」、方位「Ｓ」、運転手「Ｄ１」、操作履歴「履歴＃１」等を揺れ情報として収集する。すなわち、実施形態の情報処理装置１０は、端末装置１００の加速度センサ、ジャイロセンサ、位置センサ、方位センサ、及び操作履歴センサからのセンサ情報を、利用者Ｕが経路検索した内容の移動をした際の移動体の揺れ情報として収集する。なお、情報処理装置１０は、例えば、操作履歴「履歴＃１」及び位置「＃１」等から利用者Ｕが経路検索の内容に基づいた移動をしていると判断することもできる。また、情報処理装置１０は、これらのセンサ情報から、振動の種別（例えば、振動の周波数、振幅等）を取得し、酔い易さの推定に反映させることもできる。

さらに、情報処理装置１０は、多数の利用者Ｕのセンサ情報から、天気「晴」、気温「３０（℃）」、気圧「１０２０（ｈＰａ）」、近接「混雑」、照度「２００（ｌｘ）」、音「８５（ｄＢ）」等を酔い情報として収集する。すなわち、センサ情報「センサ＃１」は、利用者Ｕ１が「位置＃１」で「運転手Ｄ１」が運転する移動体に乗車中に大きな揺れを受けたこと、その際の天気は「晴」、気温は「３０（℃）」等であったこと等を記録したものである。よって、実施形態の情報処理装置１０は、端末装置１００の天気センサ、気温センサ、気圧センサ、近接センサ、照度センサ、及び音センサからのセンサ情報を、経路検索の内容による移動をする利用者の酔い情報として収集する。なお、天気、気温、気圧の各センサ情報は、酔い情報だけでなく、揺れ情報としても利用できる。そして、このような揺れ情報及び酔い情報は、経路検索を利用して移動する多数の利用者Ｕの端末装置１００から常時収集され、蓄積される。

続いて、情報処理装置１０は、収集した揺れ情報及び酔い情報、具体的には、移動体が揺れた場合のコンテキスト（揺れ情報及び酔い情報）と、移動体が揺れなかった場合のコンテキスト（揺れ情報及び酔い情報）とに基づいて、機械学習によって利用者Ｕの酔い易さに影響するコンテキストを選択し、乗車時の酔い易さを推定する（ステップＳ６）。例えば、情報処理装置１０は、ある経路のある位置で特に揺れた利用者が多かった、このような気象条件時に特に揺れた利用者が多かった、逆にある路線やある天気では揺れない利用者が多かった、ある運転手の際は特に揺れた利用者が多かった等の揺れ情報データを選択する。また、例えば、情報処理装置１０は、機械学習により、音が大きいときは移動体の窓が開かれているために利用者が酔い難い、近接が混雑のときには利用者が密集しているため酔い易い、照度が高すぎあり低すぎたりするときは利用者が酔い易い等の酔いデータを選択する。

例えば、図１に示す例では、情報処理装置１０は、加速度及びジャイロがいずれも「大」であった条件、つまり位置「＃１」、運転手「Ｄ１」のときに移動体が大きく揺れ易く、天気が「雨」や近接が「混雑」である場合に酔い易いという情報を選択し、その選択結果に基づいて検索経路での利用者の酔い易さを推定する推定処理を実行する。

そして、情報処理装置１０は、推定結果に応じたサービスを利用者Ｕに提供する（ステップＳ７）。情報処理装置１０は、例えば、「酔いフラグ」を立てた利用者Ｕが経路検索を利用した際、検索結果として示す複数の経路を酔い難い順に表示したり、酔い易さの指標となるマークを各経路に付記したり、酔い易い経路をアラートしたりする。これにより利用者Ｕは、所要時間はかかるが酔い易い経路を避けた移動、所要時間は短いが酔い易い経路による移動といった選択を行うことができる。

〔２．情報処理装置の構成〕
次に、上記した学習処理を実現する情報処理装置１０が有する機能構成の一例について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。図２に示すように、情報処理装置１０は、通信部２０、記憶部３０、及び制御部４０を有する。

通信部２０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。通信部２０は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、端末装置１００や検索サーバ２００、外部サーバ３００との間で情報の送受信を行う。

記憶部３０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。また、記憶部３０は、利用者データベース３１、経路検索ログデータベース３２、及びコンテキストデータベース３３を記憶する。

以下、図３～図５を用いて、各データベース３１～３３に登録される情報の一例について説明する。先ず、図３を用いて、利用者データベース３１に登録される情報の一例について説明する。図３は、実施形態に係る利用者データベースに登録される情報の一例を示す図である。図３に示すように、利用者データベース３１には、「利用者ＩＤ」、「属性情報」、及び「センサ情報」といった項目を有する情報が登録される。

ここで、「利用者ＩＤ」とは、利用者Ｕを識別するための識別子である。「属性情報」とは、利用者Ｕの名前、性別、年齢、趣味趣向、居住地、酔い易さ等といった各種属性を示す情報である。「センサ情報」は、例えば図１に示す利用者Ｕが使用する端末装置１００から取得されたセンサ情報の履歴である。

例えば、図３に示す例では、利用者データベース３１には、利用者ＩＤ「Ｕ１」、属性情報「属性情報＃Ｕ１」、センサ情報「センサ履歴＃Ｕ１」が対応付けて登録されている。このような情報は、利用者ＩＤ「Ｕ１」が示す利用者Ｕ１の属性が「属性情報＃Ｕ１」であり、利用者Ｕ１のセンサ情報の履歴が「センサ履歴＃Ｕ１」である旨を示す。

図３に示す情報以外にも、利用者データベース３１には、利用者Ｕに関する任意の情報が登録されていてもよい。例えば、利用者データベース３１には、インターネットを利用した検索の検索クエリの履歴や、経路検索の検索クエリの履歴が登録されていてもよい。また、利用者データベース３１には、利用者Ｕが電子商店街やオークションを介して行った購買の履歴が登録されていてもよい。また、利用者データベース３１には、利用者Ｕの生体情報の履歴が登録されていてもよい。

なお、図３に示す例では、「属性情報＃Ｕ１」等といった概念的な値を記載したが、実際には、利用者データベース３１には、利用者Ｕの属性を示す文字列や数値、緯度や経度等を示す数値、移動の傾向を示す文字列等が登録されることとなる。

次に、図４を用いて、経路検索ログデータベース３２に登録される情報の一例について説明する。図４は、実施形態に係る経路検索ログデータベースに登録される情報の一例を示す図である。図４に示すように、経路検索ログデータベース３２には、「ログＩＤ」、「出発日時」、「出発地」、「到着日時」、「到着地」、「利用者ＩＤ」、「検索日時」、「採用フラグ」、及び「酔いフラグ」といった項目を有する情報が登録される。なお、図４に示す情報以外にも、経路検索ログデータベース３２には、経路検索に関する各種の情報が登録されていてよい。

ここで、「ログＩＤ」とは、経路検索のログを識別する識別子である。「出発日時」とは、経路検索結果において出発日時とされた日時である。「出発地」とは、経路検索において利用者Ｕが指定した出発地である。「到着日時」とは、経路検索結果において到着日時とされた日時である。「到着地」とは、経路検索において利用者Ｕが指定した到着地である。また、「利用者ＩＤ」とは、経路検索を行った利用者Ｕの識別子である。「検索日時」とは、経路検索が行われた日時を示す情報である。「採用フラグ」とは、経路検索のログが示す移動を利用者Ｕが実際に行ったか否かを示す情報である。「酔いフラグ」とは、利用者Ｕが酔い易さの推定情報の提供を要求したか否かを示す情報である。

例えば、図４に示す例では、経路検索ログデータベース３２には、ログＩＤ「Ｑ１」、出発日時「２０２１／７／１／９：００」、出発地「駅Ａ」、到着日時「２０２１／７／１／１０：００」、到着地「駅Ｃ」、利用者ＩＤ「Ｕ１」、検索日時「２０２１／７／１／８：００」、採用フラグ「１」、及び酔いフラグ「１」といった情報が登録されている。このような情報は、検索日時「２０２１／７／１／８：００」において、利用者ＩＤ「Ｕ１」が示す利用者Ｕ１が、出発地「駅Ａ」から到着地「駅Ｃ」までの経路検索を行い、かかる経路検索の検索結果における出発日時が「２０２１／７／１／９：００」であり、到着日時が「２０２１／７／１／１０：００」であり、かかる経路検索の結果を酔いフラグを立てた利用者Ｕが採用し、実際に経路検索の結果に沿って移動を行った旨を示す。

次に、図５を用いて、コンテキストデータベース３３に登録される情報の一例について説明する。図５は、実施形態に係るコンテキストデータベースに登録される情報の一例を示す図である。図５に示すように、経路検索ログデータベース３２には、「位置」、「運転手」、「天気」、「気温」、「気圧」、「近接」、「照度」、「音」といった項目を有する情報が登録される。なお、図５に示す情報以外にも、コンテキストデータベース３３には、酔い易さに関する各種の情報が登録されていてよい。

コンテキストデータベース３３には、例えば、図５に示すように、各項目の情報が酔い易さに対する影響の大きさ順に配列されて登録されてもよい。ここで、「位置」とは、移動体の揺れが大きい地点を示す「位置＃１」や、移動体がほとんど揺れなかった地点を示す「位置＃２」等として登録された識別子である。なお、「位置」は、例えば駅ＡＢ間という長い区間の情報でもよいし、所定のカーブといった短い区間の情報でもよい。「運転手」とは、例えば、ネットワークＮを介して鉄道会社やバス会社のサーバ等から得た運転手個人を識別することができる識別子である。図５に示す例では、「運転手Ｄ１」の運転が揺れ易く、「運転手Ｄ２」の運転が揺れにくいという情報を示す。

「天気」は、利用者が酔い易い天気を示す「雨」や、利用者が酔い難い天気を示す「晴」等として登録される識別子である。「天気」は、移動体の揺れの大小に紐づけて登録されてもよい。「気温」は、利用者が酔い易い気温を示す「３０（℃）」や、利用者が酔い難い気温を示す「２５（℃）」等として登録される識別子である。「気圧」は、利用者が酔い易い気圧を示す「１０００（ｈＰａ）」や、利用者が酔い難い気圧を示す「１０２０（ｈＰａ）」等として登録される識別子である。「近接」は、利用者が酔い易い混雑度を示す「混雑」や、利用者が酔い難い混雑度を示す「空」等として登録される識別子である。「照度」は、利用者が酔い易い明るさを示す「２００（ｌｘ）」や、利用者が酔い難い明るさを示す「１９０（ｌｘ）」等として登録される識別子である。「音」は、利用者の端末装置１００のマイクから得られる情報により、移動体の窓の開閉状況等を予測した結果として、利用者が酔い易い音の大きさを示す「５８（ｄＢ）」や、利用者が酔い難い音の大きさを示す「８５（ｄＢ）」等として登録される識別子である。

これらコンテキストデータベース３３に登録された各情報は、例えば酔い易さに対する影響の大きさを数値で示してもよい。この場合、情報処理装置１０は、コンテキストデータベース３３に登録された各数値の積算値等により、検索された経路の酔い易さを推定してもよい。また、コンテキストデータベース３３に登録される情報は、経路検索を利用して移動した利用者Ｕからのアンケート結果や経路検索アプリ側からのプッシュ通知やメール等の質問等に基づき、実際に酔った又は酔わなかった等の情報を反映させたものでもよい。

図２に戻り、制御部４０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）等のプロセッサによって、情報処理装置１０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭ等を作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部４０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現されてもよい。

図２に示すように、制御部４０は、取得部４１、収集部４２、推定部４３、及び提供部４４を有する。取得部４１は、利用者が経路検索結果に基づいて移動した際のセンサ情報を端末装置１００から取得する。さらに取得部４１は、利用者Ｕが入力した経路検索の検索クエリを含む経路検索のログを検索サーバ２００から取得する。そして、取得部４１は、取得したセンサ情報をコンテキストデータベース３３に登録し、経路検索のログを経路検索ログデータベース３２に登録する。また、取得部４１は、利用者Ｕが利用する端末装置１００から利用者の属性情報を所定の時間間隔で取得する。そして、取得部４１は、取得した情報を利用者Ｕの利用者ＩＤと対応付けて利用者データベース３１に登録する。

収集部４２は、利用者Ｕが利用する端末装置１００から、センサ情報を収集する。センサ情報の収集は、酔いフラグの有無に関わらず多くの利用者から行うことで、酔い易さに関するコンテキストの充実を図ることができる。また、例えば、収集部４２は、経路検索の内容に応じた利用者のセンサ情報から、実際に移動体が揺れた際及び揺れなかった際の各情報から酔い易さに関連するコンテキスト（例えば、運転手、天気等）をコンテキストデータベース３３に登録する。

推定部４３は、収集部４２が収集したセンサ情報が登録されたコンテキストデータベース３３に基づいて、利用者が経路検索した移動体に乗車する際の酔い易さを推定する。例えば、推定部４３は、酔いフラグを立てた利用者が経路検索を利用した際、その検索内容に基づく各経路の酔い易さを推定する。例えば、推定部４３は、今回の経路検索の内容の経路では、運転手が「運転手Ｄ１」であることから移動体が大きく揺れる可能性があること、但し天気が「晴」であることから利用者は比較的酔い難いこと等を推定する。また例えば、推定部４３は、今回の経路検索の内容の経路では、運転手が「運転手Ｄ１」であることから移動体が大きく揺れる可能性があること、さらに天気が「雨」であり、近接も「混雑」であることから利用者は酔い易いこと等を推定する。また、推定部４３は、本日は天気が「雨」のため、こちらの経路を利用した方が酔い難い等の推定も行い得る。

提供部４４は、推定結果に応じたサービスを利用者Ｕに提供する。例えば、提供部４４は、酔いフラグを立てた利用者の端末装置１００の検索結果において、酔い難い経路を順に表示したり、酔い易い経路をアラートしたり、各経路に酔い易さの指標を点数やランキング形式で表示したりする。

ここで、図６は、実施形態に係る鉄道の路線の一例を示す図である。例えば、図６に示す例では、利用者Ｕが駅Ａから駅Ｃまで移動しようとした際、駅Ｂを経由する経路（１）と、駅Ｄを経由する経路（２）と、駅Ｅ，Ｆを経由する経路（３）とが想定される。この際、推定部４３は、例えば経路（１）は乗車時間が短いが酔い易く、経路（２）は乗車時間は経路（１）よりも多少長いが比較的酔い難く、経路（３）は乗車時間は経路（２）よりもさらに長いが酔い難い、といった推定を実行する。提供部４４は、この推定結果に基づき、酔いフラグを立てた利用者Ｕの経路検索結果に対して、例えば酔い難さを優先して経路（３）、（２）、（１）の順に表示したり、例えば各経路（１）～（３）に酔い易さの指標となる点数やマークを付記したりする。

〔３．情報処理装置の処理フロー〕
次に、図７を用いて、情報処理装置１０が実行する情報処理の手順の一例について説明する。図７は、実施形態に係る情報処理装置が実行する情報処理の流れの一例を示すフローチャートである。

図７に示すように、先ず、情報処理装置１０は、経路検索の内容に対応する移動を行う利用者Ｕの端末装置１００からセンサ情報を取得する（ステップＳ１０１）。続いて、情報処理装置１０は、取得した複数の利用者Ｕのセンサ情報から、揺れ情報と酔い情報を集める（ステップＳ１０２）。

次いで、情報処理装置１０は、集めた揺れ情報及び酔い情報から利用者Ｕの酔い易さに影響するコンテキストを選択する（ステップＳ１０３）。抽出したコンテキストは、図５に示すようなコンテキストデータベース３３に登録される。続いて、情報処理装置１０は、抽出したコンテキストに基づいて、利用者Ｕが行う経路検索での当該利用者Ｕの酔い易さを推定する（ステップＳ１０４）。そして、情報処理装置１０は、推定結果に応じたサービスを利用者Ｕに提供し（ステップＳ１０５）、処理を終了する。

〔４．変形例〕
上記では、情報処理装置１０による情報処理の一例について説明した。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。

情報処理装置１０は、利用者Ｕの属性情報に基づき、例えば利用者Ｕが子供の場合は乗り物酔いを生じ易いため、これを反映した酔い易さの推定処理を実行してもよい。また、情報処理装置１０は、利用者Ｕの属性情報に基づき、利用者Ｕの家族構成に基づいて、例えば１回の経路検索で親と子のそれぞれの酔い易さを推定し、並列表示したり、特に酔い易い子の酔い易さに基づく推定結果を表示したりしてもよい。

情報処理装置１０は、移動体の運転手と、センサ情報による揺れ易さとの情報に基づいて、鉄道会社やバス会社に各運転手の揺れ易さを教育や指導のためにフィードバックしてもよい。

情報処理装置１０は、端末装置１００で取得できる利用者Ｕの現在の体調等の健康データ（例えば、酒酔い状態や熱がある等）を考慮して酔い易さの推定処理を実行してもよい。また、例えば、利用者が睡眠不足の場合には酔い易くなると考えられる。そこで、情報処理装置１０は、例えば、照度センサ、音センサ、加速度センサ等の情報から前日に十分な睡眠がとれたか等を推定し、この推定結果を考慮して、酔い易さの推定処理に反映させてもよい。

情報処理装置１０は、酔う可能性が高いと言われている経路、或いは過去に酔いフラグが多く集まった同じコンテキスト（天気や気温等も考慮するとよい）の経路を採用した利用者に対して、経路検索アプリ側から「どうでしたか？酔いましたよね？」といった内容のプッシュ通知やメール等の質問やアンケートを出してもよい。そうすると、情報処理装置１０は、利用者の酔いフラグや酔い易いコンテキストを効率的に集めることができる。

なお、情報処理装置１０は、上述したセンサ情報のうち、全ての情報を用いてもよく、一部の情報のみを用いてもよい。また、情報処理装置１０は、任意の態様で上述した情報を組み合わせて、利用者Ｕの酔い易さの推定を行ってもよい。

情報処理装置１０は、任意の数の端末装置１００と通信可能に接続されていてもよく、任意の数の検索サーバ２００や外部サーバ３００と通信可能に接続されていてもよい。また、情報処理装置１０は、電子メールの配信サーバ等と通信可能であってもよい。

また、情報処理装置１０は、フロントエンドサーバと、各種の処理を実行するバックエンドサーバとにより実現されてもよい。このような場合、フロントエンドサーバには、図２に示す提供部４４が配置され、バックエンドサーバには、図２に示す取得部４１、収集部４２、及び推定部４３が含まれることとなる。また、記憶部３０に登録された情報は、外部のストレージサーバによって管理されていてもよい。

図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

また、上記してきた各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

〔５．プログラム〕
上述した実施形態に係る情報処理装置１０は、例えば図８に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図８は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１０００は、出力装置１０１０及び入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力ＩＦ（Interface）１０６０、入力ＩＦ１０７０、ネットワークＩＦ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。

演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０や二次記憶装置１０５０に格納されたプログラムや入力装置１０２０から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭ等、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータを一次的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置１０５０は、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ＲＯＭ(Read Only Memory)、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フラッシュメモリ等により実現される。

出力ＩＦ１０６０は、モニタやプリンタといった各種の情報を出力する出力装置１０１０に対し、出力対象となる情報を送信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）やＤＶＩ（Digital Visual Interface）、ＨＤＭＩ（登録商標）（High Definition Multimedia Interface）といった規格のコネクタにより実現される。また、入力ＩＦ１０７０は、マウス、キーボード、およびスキャナ等といった各種の入力装置１０２０から情報を受信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ等により実現される。

なお、入力装置１０２０は、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等から情報を読み出す装置であってもよい。また、入力装置１０２０は、ＵＳＢメモリ等の外付け記憶媒体であってもよい。

ネットワークＩＦ１０８０は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信して演算装置１０３０へ送り、また、ネットワークＮを介して演算装置１０３０が生成したデータを他の機器へ送信する。

演算装置１０３０は、出力ＩＦ１０６０や入力ＩＦ１０７０を介して、出力装置１０１０や入力装置１０２０の制御を行う。例えば、演算装置１０３０は、入力装置１０２０や二次記憶装置１０５０からプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。

例えば、コンピュータ１０００が情報処理装置１０として機能する場合、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０上にロードされたプログラムまたはデータ（例えば、処理モデルＭ１）を実行することにより、制御部４０の機能を実現する。コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、これらのプログラムまたはデータ（例えば、処理モデルＭ１）を一次記憶装置１０４０から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。

〔６．効果〕
上述したように、情報処理装置１０は、経路検索の内容に対応する移動を行う利用者Ｕの端末装置１００からセンサ情報を取得する取得部４１と、取得部４１で取得した複数の利用者Ｕのセンサ情報に基づいて、利用者Ｕが経路検索した移動体に乗車する際の酔い易さを推定する推定部４３と、を有する。これにより、情報処理装置１０は、利用者Ｕの乗り物酔いの発生し易さを精度よく推定することができる。

情報処理装置１０は、さらに、取得部４１で取得した複数の利用者Ｕのセンサ情報に基づいて、利用者Ｕが移動に使用した移動体の揺れに関連する揺れ情報と、利用者が移動体に乗車している際の酔いに関連する酔い情報とを集める収集部４２を有し、推定部４３は、収集部４２で集めた揺れ情報及び酔い情報に基づいて、酔い易さを推定する。これにより、情報処理装置１０は、利用者Ｕの酔い易さを一層精度よく推定することができる。

なお、このようなセンサ情報としては、加速度センサの情報、ジャイロセンサの情報、位置センサの情報、方位センサの情報、経路検索時の操作履歴の情報、天気センサ、気温センサの情報、気圧センサの情報、近接センサの情報、照度センサの情報、及び音センサの情報のうちの一部又は全部を含んでもよい。また、揺れ情報は、加速度センサの情報、ジャイロセンサの情報、位置センサ、方位センサ、及び経路検索時の操作履歴の情報のうちの一部又は全部を含み、酔い情報は、天気センサ、気温センサの情報、気圧センサの情報、近接センサの情報、照度センサの情報、及び音センサの情報のうちの一部又は全部を含んでもよい。これにより、情報処理装置１０は、利用者Ｕの酔い易さを一層精度よく推定することができる。

さらに、情報処理装置１０は、推定部４３で推定した酔い易さに関する推定情報を利用者Ｕに提供する提供部４４を有する。このように情報処理装置１０は、利用者Ｕに酔い易さの推定情報を提供することで、利用者Ｕの経路検索に酔い易さの指標を表示できる。その結果、利用者Ｕは、経路選択時に酔い難い経路の選択でき、高い利便性が得られる。この際、提供部４４は、経路検索時にフラグを立てた利用者Ｕに対して推定情報を提供するようにすることで、酔い易さの情報が必要な利用者Ｕに確実に推定情報を届けることができる。

以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

また、上記してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、推定部は、推定手段や推定回路に読み替えることができる。

１０ 情報処理装置
２０ 通信部
３０ 記憶部
４０ 制御部
４１ 取得部
４２ 収集部
４３ 推定部
４４ 提供部
１００ 端末装置
１１０ センサ
２００ 検索サーバ
３００ 外部サーバ

Claims (10)

1. 情報処理装置であって、
   経路検索の内容に対応する移動を行う利用者の端末装置からセンサ情報を取得する取得部と、
   前記取得部で取得した複数の利用者のセンサ情報に基づいて、前記利用者が経路検索した移動体に乗車する際の酔い易さを推定する推定部と、
   を有することを特徴とする情報処理装置。
2. 請求項１に記載の情報処理装置であって、
   さらに、前記取得部で取得した複数の利用者のセンサ情報に基づいて、前記利用者が移動に使用した移動体の揺れに関連する揺れ情報と、前記利用者が移動体に乗車している際の酔いに関連する酔い情報とを集める収集部を有し、
   前記推定部は、前記収集部で集めた前記揺れ情報及び前記酔い情報に基づいて、前記酔い易さを推定する
   ことを特徴とする情報処理装置。
3. 請求項２に記載の情報処理装置であって、
   前記センサ情報は、加速度センサの情報、ジャイロセンサの情報、位置センサの情報、方位センサの情報、前記経路検索時の操作履歴の情報、天気センサ、気温センサの情報、気圧センサの情報、近接センサの情報、照度センサの情報、及び音センサの情報のうちの一部又は全部を含む
   ことを特徴とする情報処理装置。
4. 請求項３に記載の情報処理装置であって、
   前記揺れ情報は、前記加速度センサの情報、前記ジャイロセンサの情報、前記位置センサ、前記方位センサ、及び前記経路検索時の操作履歴の情報のうちの一部又は全部を含み、
   前記酔い情報は、前記天気センサ、前記気温センサの情報、前記気圧センサの情報、前記近接センサの情報、前記照度センサの情報、及び前記音センサの情報のうちの一部又は全部を含む
   ことを特徴とする情報処理装置。
5. 請求項１～４のいずれか１項に記載の情報処理装置であって、
   さらに、前記推定部で推定した前記酔い易さに関する推定情報を前記利用者に提供する提供部を有する
   ことを特徴とする情報処理装置。
6. 請求項５に記載の情報処理装置であって、
   前記提供部は、前記経路検索時にフラグを立てた利用者に対して前記推定情報を提供する
   ことを特徴とする情報処理装置。
7. 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
   経路検索の内容に対応する移動を行う利用者の端末装置からセンサ情報を取得する取得工程と、
   前記取得工程で取得した複数の利用者のセンサ情報に基づいて、前記利用者が経路検索した移動体に乗車する際の酔い易さを推定する推定工程と、
   を含むことを特徴とする情報処理方法。
8. 請求項７に記載の情報処理方法であって、
   さらに、前記取得工程で取得した複数の利用者のセンサ情報に基づいて、前記利用者が移動に使用した移動体の揺れに関連する揺れ情報と、前記利用者が移動体に乗車している際の酔いに関連する酔い情報とを集める収集工程を含み、
   前記推定工程は、前記収集工程で集めた前記揺れ情報及び前記酔い情報に基づいて、前記酔い易さを推定する
   ことを特徴とする情報処理方法。
9. 情報処理プログラムであって、
   経路検索の内容に対応する移動を行う利用者の端末装置からセンサ情報を取得する取得手順と、
   前記取得手順で取得した複数の利用者のセンサ情報に基づいて、前記利用者が経路検索した移動体に乗車する際の酔い易さを推定する推定手順と、
   をコンピュータに実行させるための情報処理プログラム。
10. 請求項９に記載の情報処理プログラムであって、
    さらに、前記取得手順で取得した複数の利用者のセンサ情報に基づいて、前記利用者が移動に使用した移動体の揺れに関連する揺れ情報と、前記利用者が移動体に乗車している際の酔いに関連する酔い情報とを集める収集手順を含み、
    前記推定手順は、前記収集手順で集めた前記揺れ情報及び前記酔い情報に基づいて、前記酔い易さを推定する
    ことを特徴とする情報処理プログラム。

Images