JP4268219B2 - 移動履歴編集装置 - Google Patents

Description

本発明は、ユーザの移動履歴をもとに到着地の名称を決定する装置であって、検出された到着地を、蓄積された移動履歴をもとに編集する装置であり、特にカーナビゲーションシステム（以下、カーナビ）等、移動体端末機器に適用するものである。

従来、検出されたユーザの到着地の履歴を自動的に蓄積するシステムがある（特許文献１参照）。このようなシステムが考案されたのは、到着地等を常にユーザの操作により登録するとした場合、ユーザにとって煩雑な場合があるからである。上記従来技術で示されるように、システムが到着地の履歴を自動で登録することでユーザのこれら煩雑さを解消することができる。また、到着した履歴を登録しておくことで、後に当該履歴を検索したり、あるいは目的地として設定して経路探索等を行うことも可能となる。また本従来技術における到着地点の登録は、到着した地点から自動的に施設の名称を抽出して登録を行っている。
特開２００１−５０７６０号公報

しかしながら、到着した地点に対応する施設は必ずしも地図に登録されているとは限らず、施設名を正確に登録できない場合や、そもそも到着地の名称を登録できない場合もある。かかる場合、後に当該履歴を検索しようとしても、施設名が適切な名称で登録されていないため、検索することができないこととなる。

本発明の目的は、到着地点の履歴をユーザに理解しやすい名称に編集して統一することができる移動履歴編集装置を提供することである。

上記課題を解決するために、本発明に係る移動履歴編集装置は、車両の移動経路に関する履歴として蓄積される位置情報の名称情報を編集する移動履歴編集装置であって、車両の位置情報を検出する位置検出手段と、あらかじめ登録された位置情報と前記位置情報に関する名称情報とを蓄積する地図情報蓄積手段と、前記位置検出手段によって検出された前記車両の位置情報から、前記車両の到着地に関する名称情報を前記地図情報蓄積手段から読み出して、前記到着地に名称情報を付与する到着地名称付与手段と、前記到着地の前記位置情報及び前記名称情報を蓄積する到着地履歴蓄積手段と、前記到着地名称付与手段によって付与された前記名称情報を、所定の規則に従って、前記到着地履歴蓄積手段に蓄積されている他の名称情報に書き替えることによって、編集する名称編集手段とを備えることを特徴とする。

なお、本発明は、装置として実現できるだけでなく、その装置を構成する処理手段をステップとする方法として実現したり、それらステップをコンピュータに実行させるプログラムとして実現したり、そのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体として実現したり、そのプログラムを示す情報、データ又は信号として実現したりすることもできる。そして、それらプログラム、情報、データ及び信号は、インターネット等の通信ネットワークを介して配信してもよい。

以上のように本発明によれば、到着地履歴蓄積手段に蓄積されている第２の種類の名称情報が第１の種類の名称情報に編集されるので、到着地履歴蓄積手段に蓄積される位置情報の名称情報を、ユーザにとって理解しやすい第１の種類の名称情報に統一することができるという効果がある。

以下、本発明に係る移動履歴編集装置について図面を参照しながら説明を行う。

（実施の形態１）
図１は、本実施の形態１の移動履歴編集装置の構成を示すブロック図である。以下、まず各構成要素について説明し、後に本発明の動作フローを説明する。

本実施の形態１の移動履歴編集装置は、移動履歴に蓄積されている到着地のうちで、施設の名称で表されていない到着地を抽出し、抽出された到着地の名称を、過去に訪れたことがある施設の名称に編集する移動履歴編集装置であって、位置情報検出部１０１、日時検出部１０２、ノード変換部１０３、地図情報蓄積部１０４、移動履歴蓄積部１０５、検索キー入力部１０６、検索部１０７、表示部１０８、未知地点抽出部１０９、既知地点抽出部１１０、履歴編集判定部１１１、編集規則蓄積部１１２及び履歴編集部１１３を備える。ノード変換部１０３は、内部に到着地名称付与部１１５を備える。また、履歴編集判定部１１１と履歴編集部１１３とで名称編集部１１７を構成している。

位置情報検出部１０１はユーザ（車両）の位置を表す位置情報（例えば、緯度経度など）を検出する位置検出手段の一例である。本実施の形態では、例えば本発明の移動履歴編集装置がカーナビゲーション装置の内部に備えられる場合、位置情報検出部１０１はユーザの現在位置を検出するＧＰＳ（Global Positioning System）により実現される。この位置情報検出部１０１により、ユーザの位置を表す緯度経度情報が約１秒間隔など所定の間隔で検出される。本実施の形態において位置情報検出部１０１はＧＰＳ等で構成されるものとし、所定の間隔でユーザの移動とともに位置情報として緯度経度情報を検出する。

図２は例えばユーザの移動と移動に伴って検出される位置情報を示した図である。図中の○印は「華町１通り」を東（右側）に向かって走行するユーザの移動に伴って、所定の間隔で検出される位置情報が示す位置を白い丸印で示している。図３は位置情報検出部１０１により検出される位置情報の内容の一例を示したものである。東経と北緯で表される緯度経度情報としてユーザの位置が検出されている。また日時検出部１０２は日時を検出する手段であり、例えばＧＰＳを介して衛星から得られる緯度経度情報と共に日時を検出することとしてもよい。図３には例えば日時「２００６年６月２４日１１時４０分」に「東経１３５度１３分１０秒、北緯３５度４４分１５秒」の位置が検出されている。

ノード変換部１０３は、地図情報蓄積部１０４に蓄積された地図情報を参照し、位置情報検出部１０１で検出された位置情報をノードへと変換する手段である。そして例えば到着した地点を移動履歴蓄積部１０５へ蓄積する。

地図情報蓄積部１０４は、本実施の形態では地図情報を蓄積する手段である。一般的に地図情報は所定のエリアごとに分割され、各エリアに存在する施設の情報や経路の情報等を蓄積している。図４は地図情報の一例を示した図である。例えばエリアＩＤ「Ｅ１１」にはノード単位で表された施設の情報を有している。例えばノードＩＤ「Ｎ１２３」は「百貨店タイガー」に関する情報であり、位置「東経１３５度２０分１０秒、北緯３５度５３分２０秒」に位置し、名称「百貨店タイガー」として蓄積されている。

今、ユーザが図２に示すように百貨店タイガーの駐車場へと到着したとする。例えば到着か否かはエンジン停止で判断することができ、例えば図３に示すように「東経１３５度２０分１１秒、北緯３５度５３分２０秒」の位置で停止した旨が検出されている。ここでノード変換部１０３は地図情報を参照し、到着地点を施設（ノード）に変換する。例えば検出された地点を基準に所定の範囲内（例えば地点を中心として直径２００ｍ以内とする）に該当する施設を検索し、到着地として蓄積することとする。図２の場合、検出された位置「東経１３５度２０分１１秒、北緯３５度５３分２０秒」に対し、百貨店タイガーの位置「東経１３５度２０分１０秒、北緯３５度５３分２０秒」が範囲内に含まれるため、当該到着地は百貨店タイガーとして蓄積されることとなる。なお、距離１秒は約２５メートルに該当するため、到着地点を中心とした直径２００ｍ内に百貨店タイガーは含まれることとなる。

図５は、移動履歴蓄積部１０５に蓄積された到着地の移動履歴を示した図である。移動履歴蓄積部１０５は例えば到着するたびに履歴を蓄積することとし、各履歴は各行（レコード）として表される。そして各行は列（フィールド）で表される項目を有している。例えば履歴のＩＤとなる「履歴ＩＤ」、そして「日時」、「位置」、さらに上記に示す変換方法によって変換された到着地点の名称として「目的地名称」を有する。例えば履歴ＩＤ「００１」には日付「２００６年６月２３日（金）８時１０分」、位置「東経１３５度４０分１１秒、北緯３５度１０分２０秒」、目的地名称「華町会社」として蓄積されている。

検索部１０７は、移動履歴蓄積部１０５に蓄積された移動履歴を検索する手段であり、検索キー入力部１０６に入力されたキーワードを基に検索を行う。

ユーザが過去行った走行である移動履歴は、ユーザの行動傾向を反映しており、例えばユーザの行動傾向に応じて経路探索に反映させたり、あるいは交通情報の提供のフィルタリングに用いたり等、さまざまな用途に用いられる重要な情報となる。またユーザにとっても、過去行った場所を後に検索したり、いつ行ったか等の日付を確認したり、さらには過去行った場所を目的地に設定するために検索を行ったりすることもある。以下、図を用いて説明する。

図６は検索のキーワードの入力を説明するための図である。検索キー入力部１０６は、例えばカーナビ画面のタッチパネルで構成されるものとする。図６に示すカーナビ画面には５０音字の文字が表示されており、タッチパネルより検索のためのキーワードを入力することにより移動履歴が検索される。ユーザは例えば過去行った場所の名称を入力して検索を行うことが多い。図６ではユーザにより「コンビニルーソン」がキーワードとして入力されている。検索部１０７は、このように入力されたキーワードをもとに移動履歴を検索する。

図７は履歴からの検索を説明するための図である。図７Ａは、検索の対象となる移動履歴の一例を示す図である。図７Ｂは、ユーザが目的地名称の検索キーを入力する一例を示す図である。図７Ｃは、図７Ｂに示した検索キーで図７Ａに示した移動履歴を検索した場合の検索結果の一例を示す図である。従来、検索キーを基にデータベースから該当するデータを抽出する手法が知られている。例えば検索キーと一致するフィールド（本実施の形態では目的地等の項目を示す）の情報を持つレコード（各履歴を示す）を検索することとなる。ここでは目的地名称「コンビニルーソン」に該当する履歴を検索することとなる。該当する履歴として移動履歴ＩＤ「００５」と「０１３」の２つが検索されている。このように検索のキーワードをもとに履歴を検索することで、その目的地に過去いつ行ったのか、あるいは何回行ったことがあるか等の情報を知ることができる。さらにまた、当該地点を目的地として再び設定することができることとなる。

しかしながら、到着地点によっては、必ずしも適切な名称が付されているとは限らず、係る場合、ユーザは当該履歴を検索することができない場合がある。以下、具体例を用いて説明を行う。

図８は到着地点の履歴の一例を示す図である。２００６年６月２５日１３時２０分にユーザが百貨店タイガーの駐車場（なお百貨店タイガーには複数駐車場が存在するため、区別のため駐車場（３）と記載する）へ到着したことを示している。ここで上記に示す手法により、到着地点を基準として所定の範囲内（本実施の形態では直径２００ｍ）に施設が存在するか否かを判定して移動履歴を蓄積することとなる。しかしながら、図８の場合、所定範囲内に「百貨店タイガー」は含まれず、目的地名称を付与することができない。なお、図８には今回の移動と区別するために２００６年６月２４日に百貨店タイガーとして蓄積された履歴（駐車場（１）へ駐車している）を図８の上方に示している。

従来、ユーザの指定により登録された地点の名称がユーザによって付与されない場合、例えば名称は無いままで（無名）当該地点を登録したり、あるいは無名ではあるが、地点の識別はできるようにＩＤなどで暫定的に登録、例えば到着地点の緯度経度や日付、あるいはその地点の住所を自動で登録する装置がある。またこれら無名を含め、暫定的に付与される名称はユーザからは認識できるものであっても認識できないものであってもかまわない。例えばユーザからは無名としか認識できないがシステム内では識別のためのＩＤが付与されているものであってもよい。これら無名等を含めて本実施の形態では「名称」として説明する。なお、本実施の形態では説明をより容易にするため、例えば地点の住所（例えば「田辺市華町３−１」とする）をその目的地名称として付与することとする。なお、住所としたのは区別のためであり、無名として登録することとしてもよい。

図５に示す移動履歴には、移動履歴ＩＤ「００８」として日時「２００６年６月２５日（日）」、位置「東経１３５度２０分１７秒、北緯３５度５３分２３秒」、目的地名称「田辺市華町３−１」として蓄積されている。

近年、大型複合施設の登場に伴い巨大駐車場を有する店や、また複数の駐車場を有する施設が多く登場している。このような場合、停車する位置によって必ずしも同じ地点と判定されず、別々の地点として登録されてしまうこととなる。また、たとえ同じような場所に止めたとしてもＧＰＳの誤差により別地点と判定されることも多い。さらには、地図情報によってはまだ反映されていない新たな店や、あるいは地図情報には載っていないため、ユーザが自ら地点を登録することがあるが、同様に停車場所によっては別の地点として判定されて蓄積されてしまうこととなる。また路上への駐車が禁止されているエリアでは、例えば店の前の専用駐車場が満車の場合、店の前の路上へ駐車するのではなく、多少離れた有料駐車場へ駐車することも多い。このような場合もまた、過去に自動で蓄積された当該地点（店の前の専用駐車場）とは離れた地点へ駐車することになるため、別々の履歴として蓄積されてしまうこととなる。かかる場合、後にユーザが当該履歴を検索しようとしても、別々の地点として蓄積されてしまっているため検索できないこととなる。

図９は地点の検索を説明するための図である。図９Ａは、検索の対象となる移動履歴の一例を示す図である。図９Ｂは、ユーザが目的地名称の検索キーを入力する一例を示す図である。図９Ｃは、図９Ｂに示した検索キーで図９Ａに示した移動履歴を検索した場合の検索結果の一例を示す図である。図９Ｂに示すように、今、ユーザが検索キー入力部１０６で検索のキーワード「百貨店タイガー」を入力し、過去「百貨店タイガー」へ行ったときの履歴を検索しようとしている。図９Ａでは、移動履歴ＩＤ「００６」の日時「２００６年６月２４日（土）１２時０１分」に百貨店タイガーへ行った履歴が検索されている。しかしながら、実際にはユーザは図８に示すように２００６年６月２５日（日）にも百貨店タイガーへ行っているが、当該履歴は図９Ａにおける移動履歴ＩＤ「００８」に示すように名称「田辺市華町３−１」として蓄積されているため、検索することができない。

そこで本実施の形態では、一旦、ノード変換部１０３によって付与された到着地点の名称を、過去ユーザが到着した履歴をもとに編集する。

未知地点抽出部１０９は、移動履歴蓄積部１０５の履歴に蓄積された到着地点のうち、該当施設が存在しないため目的地名称が付与されていない地点、あるいは暫定的にその住所で付与されている地点（未知地点とする）を抽出する手段である。既知地点抽出部１１０は、履歴に蓄積された到着地点のうち、所定範囲内に該当施設が存在し、目的地名称が付与されている地点（既知地点）を抽出する手段である。例えば図５に示す移動履歴には、移動履歴ＩＤ「００８」に「田辺市華町３−１」として未知地点が蓄積されており、この未知地点を、既知地点をもとに編集することとなる。

履歴編集判定部１１１は、抽出された既知地点と未知地点をもとに編集可能か否かを判定する手段である。例えば編集規則蓄積部１１２に蓄積された編集規則を参照して判定を行うこととする。そして履歴編集部１１３で履歴を編集する。以下、履歴の編集について図を用いて説明を行う。

図１０は編集規則蓄積部１１２に蓄積されている編集規則に基づいて行われる履歴の編集について、編集方法の一例を説明するための図である。同図に示すように、未知地点抽出部１０９により未知地点として、名称が付与されていない（本実施の形態では暫定的に住所を付与している）地点「田辺市華町３−１」の履歴が抽出されている。その後、履歴編集判定部１１１は、履歴に蓄積された既知地点のうち、当該未知地点を基準とした第二の所定の範囲、例えば未知地点から徒歩で移動が可能な範囲と考えられる直径１０００ｍ内に存在するか否かの判定を行う。図１０の例の場合、過去、百貨店タイガーに到着した履歴が該当することとなる。次に、履歴編集判定部１１１は、編集規則蓄積部１１２に蓄積された編集規則を参照して編集可能か否かの判定を行う。編集規則蓄積部１１２は、前記検索結果として得られた前記施設のうち、前記第２の種類の名称情報を付与された前記到着地との間で、一定の条件を満足する施設の名称情報を用いて、前記第２の種類の名称情報を前記施設の名称情報に編集することを定めた編集規則を蓄積する編集規則蓄積手段の一例であり、以下のような編集規則を蓄積する。

一般的にユーザがある目的地へ訪れる場合、時間帯等の状況に類似性を有する場合が多い。例えば会社へは平日の午前中に出勤し、定食屋へは平日の昼に訪れるなど、人の行動は時間帯を基にした規則性を有することが多い。また百貨店へは平日ではなく、土日の休日に訪れる等、一般的にユーザの行動は、平日休日などの曜日等に依存することも多い。したがって到着地点が異なるため、その地点の情報のみからは別々の地点として考えられるような場合であっても、このような状況が類似する場合、たとえ到着地点が多少離れていても、同じ目的地点として考えることができることがある。そこで本実施の形態では、単に所定の範囲内に属するか否かのみならず、このような状況に関する類似性をもとに履歴を編集することとする。

図１１は編集規則蓄積部１１２に蓄積された編集規則の一例を示した図である。例えば本実施の形態では時間と曜日の情報をもとに類似性を判定することとする。図１１に示す規則の横軸は時間軸であり縦軸は曜日の軸である。時間軸は例えば６時から１２時の朝、１２時から１８時の昼、１８時から２４時の夜と、３つのクラスに分けられている。また曜日軸は月曜日から金曜日までの平日、土曜日、日曜日の休日の２つのクラスと、合計６つのクラスに分けられている。

図１０に示す「田辺市華町３−１」と名称づけられた到着地への到着日時は「２００６年６月２５日（日）１３時２０分」であるため、休日の昼のクラスに属することとなる。対して直径１０００メートル内に位置する「百貨店タイガー」への到着日時は「２００６年６月２４日（土）１２時０１分」であるため、同様に休日の昼のクラスに属することとなる。履歴編集判定部１１１は、このように抽出された未知地点が属するクラスと同一のクラスに既知地点が属する場合、当該未知地点を既知地点の名称へと編集が可能と判定する。履歴編集部１１３は、履歴編集判定部１１１の判定結果に従って到着地の名称の編集を行う。図１２は、履歴編集判定部１１１の判定結果に従って履歴編集部１１３によって目的地名称が編集された履歴の一例を示す図である。同図に示すように、移動履歴蓄積部１０５に蓄積された移動履歴ＩＤ「００８」の目的地名称が「田辺市華町３−１」から「百貨店タイガー」へと編集されていることを示している。なお、図１２では移動履歴ＩＤ「００８」の目的地名称が「田辺市華町３−１」から「百貨店タイガー」へ編集された旨を「取消し線」で表しているが、移動履歴蓄積部１０５に蓄積されるデータとしては上書きすることとなる。なお、元のデータである「田辺市華町３−１」は完全に消去することとしてもよいし、修正の跡を残すこととしてもよい。

図１３は、図１２のように目的地名称が編集された移動履歴を対象として履歴の検索を説明する図である。図１３Ａは、検索の対象となる移動履歴の一例を示す図である。図１３Ｂは、ユーザが目的地名称の検索キーを入力する一例を示す図である。図１３Ｃは、図１３Ｂに示した検索キーで図１３Ａに示した移動履歴を検索した場合の検索結果の一例を示す図である。図１３Ａに示す移動履歴では目的地名称「田辺市華町３−１」として蓄積されていた移動履歴ＩＤ「００８」が目的地名称「百貨店タイガー」へと編集されているため、目的地「百貨店タイガー」をキーワードとして検索した場合でも正確に検索することが可能となっている。このように到着地点が多少異なることによって、異なる目的地として登録されていた地点が、本手法を用いることで同一の目的地としてグループ化されることにより、後に当該目的地を検索する際、正確に検索することが可能となる。

一方、未知地点が既知地点と同一のクラスに属する場合であっても、これらを同一の目的地として判定することが適さない場合もある。以下、図１４を用いて説明を行う。

図１４は、あるユーザの行動履歴を示す図である。ユーザは２００６年６月２７日１２時１４分に目的地名称「Ａさん宅」へ到着し、その後１２時４０分に「華の木会社」へ到着している。そして更に後である１３時２０分に、ある地点へ到着したとする。そしてこの到着地点に対する名称は地図情報にないため、名称を付与することができないとする。例えば当該地点の住所で名称を付与するとした場合、暫定的に「華の木２−２」と名称づけられることとなる。さてここで上記に示す本手法を用いるとすると、到着地点である「華の木２−２」を中心とした直径１０００ｍ以内である履歴を検索して該当する施設を履歴より検索し、さらに時間や曜日等の状況が類似するか否かを判定することとなる。しかし、単に、所定範囲内にあるか否か、同一時間帯や同一曜日に到着したか否か等のみを参照するのでは「Ａさん宅」、「華の木会社」のいずれもが算出されることとなる。これらの目的地（既知地点）は、確かに到着地点（未知地点）からの距離が近く、また連続して移動する場合は時間帯や曜日が同じクラスに属することとなるが、一方で必ずしも同一の目的地として編集するのが適切でない場合も多い。

一般的に地図情報には、住宅等の名称は付されておらず、また会社や施設であっても名称が地図情報に存在するとは限らない。このような場合、ユーザが自ら住居者の名称等を登録する場合がある。例えば「Ａさん宅」は自ら登録した名称とする。そしてこれら住宅は密集している場合が多く、異なる住居への到着であっても、距離的には近くなることが多い。さらに営業者等はこれら住宅を連続して訪問する行動をとることが多く、これら異なる到着地点であるにもかかわらず、単に距離が近く、時間帯が同じだからといって同じ名称へと編集してしまうのは適切ではない。そこで本発明ではさらに、移動が連続している場合、つまり例えば日付が同一の場合はたとえ未知地点から既知地点までの距離が所定の閾値内であって日時や曜日が類似する状況であっても、異なる地点として蓄積することとする。すなわち、当該「華の木２−２」は「華の木会社」や「Ａさん宅」と同一の日付「２００６年６月２７日」であるので、「華の木会社」あるいは「Ａさん宅」へと編集はしないこととなる。履歴編集判定部１１１において日付や時間から移動の連続性を判定し、移動が連続する場合は履歴編集部１１３において当該履歴を同じ名称とはせず、別々の名称とすることとなる。なお、別途移動の連続性を判定する連続到着地抽出手段等を設け、抽出された移動が連続する到着地には別々の名称を付与することとしてもよい。

一方、図１４では、到着地点「華の木２−２」の直径１０００ｍ以内には「ラーメン寅吉」も該当施設として検索されている。図１５は、到着地点「華の木２−２」と、別の日の到着地点である「ラーメン寅吉」とのクラス分類の一例を示す図である。図１５に示すように、この「ラーメン寅吉」の過去の到着日時は「２００６年６月２０日（火）１３時２３分」であり、平日の昼のクラスに該当し、「華の木２−２」の到着日時である「２００６年６月２７日（火）１３時２０分」の平日の昼のクラスと同一である。そこで履歴編集部１１３は、当該到着地点「華の木２−２」を「Ａさん宅」等ではなく、「ラーメン寅吉」へと編集することとなる。

地図情報には一般的にまだ反映されていない新たな店舗等が存在することがある。また、店舗によっては駐車場が存在しなかったり、あるいは存在しても満車のため離れた別の駐車場や有料駐車場へ駐車して訪れるようなこともある。特に、路上への駐車が可能な場合などは店の横へ止めることもあるが、路上への駐車が禁止されている場合、店の横へ停車すると渋滞を招き、また通行人に迷惑となるため、離れた駐車場や有料駐車場へ駐車することが多い。一方でこのような場合、自動で蓄積された当該地点（既知地点）とは離れた地点へ駐車することになるため、別々の履歴として蓄積されてしまうこととなる。例えば本例の場合、「２００６年６月２０日（火）」には「ラーメン寅吉」の前の駐車場へ駐車し、「ラーメン寅吉」として蓄積されているが、今回「２００６年６月２７日（火）」に訪れた時、満車等で少し離れた当該地点「華の木２−２」に駐車したため、単純に所定範囲か否かのみで判定すると別々の地点となってしまうこととなる。そこで上記に示すように本手法を用いることで別々の地点となってしまった履歴を自動で同一の目的地と判定することができ、後に検索等に用いることが可能となる。このように本発明は、特に駐車場への駐車の際にその効果を発揮する。すなわち、別々の駐車場へ駐車してしまったため、異なる到着地点として登録されてしまう履歴に対し、自動的に同一の名称を付与することができ、後の検索等で容易に過去の履歴を検索したり、あるいは目的地の設定等を行うことが可能となる。

さらにすべての履歴に対して行うのではなく、特に駐車場への停車の履歴のみに対して本手法を用いることとしてもよい。例えば図１４において、「Ａさん宅」や「華の木会社」への到着の履歴は駐車場への駐車ではないため、駐車場が満車のために別の地点へ駐車する等の行動をとることは考えられない。一方、２００６年６月２０日（火）１３時２３分の「ラーメン寅吉」横への到着の履歴と、２００６年６月２７日（火）１３時２０分の到着の履歴はともに駐車場への到着である。したがって駐車場が満車のために異なる地点へ駐車したとも考えられ、本手法に示す訪問日時の類似性を判定することで当該６月２７日（火）１３時２０分の到着の履歴を「ラーメン寅吉」と編集することが可能となる。なお、本実施の形態において駐車場とは、金額を払って路肩に所定時間駐車できる駐車場も含む。

なお、駐車禁止エリアか否かの情報を考慮することとしてもよい。例えば上記駐車場が満車のために別の地点へ駐車すると推定される行動は、当該エリアが駐車禁止エリアか否かに依存することも多い。同様の「ラーメン寅吉」横への到着の履歴と「華の木２−２」の到着履歴の例で説明する。例えば「ラーメン寅吉」周辺が駐車禁止エリアの場合、駐車禁止エリアにもかかわらず「ラーメン寅吉」付近へ駐車することは考えにくいため、「華の木２−２」という多少離れた地点であっても駐車したと推定することができる。このように駐車禁止エリアか否かの情報を考慮して到着地点の名称を編集することとしてもよい。

以下、図１６、図１７、図１８のフローチャートを用いて本実施の形態の動作フローを説明する。図１６は、履歴編集判定部１１１及び履歴編集部１１３による到着地の名称編集処理の手順を示すフローチャートである。

まず位置情報検出部１０１が位置情報を検出する（ステップＳ１０１）。また日時検出部１０２が日時を検出する（ステップＳ１０２）。例えばＧＰＳでは衛星から検出される緯度経度情報と日時情報を検出することができ、例えばこれらの情報を検出する。一方、ノード変換部１０３は、地図情報蓄積部１０４に蓄積された地図情報を参照し（ステップＳ１０３）、到着した地点を基準として所定範囲内に該当する施設を検索する（ステップＳ１０４）。ノード変換部１０３は施設が存在するか否かを判定し（ステップＳ１０５）、存在する場合はステップＳ１０６へ進み、存在しない場合はステップＳ１０７へと進む。存在する場合（ステップＳ１０５のＹｅｓ）、該当する施設名を到着地として移動履歴蓄積部１０５に蓄積する（ステップＳ１０６）。一方、存在しない場合（ステップＳ１０５のＮｏ）、到着地点の名称を他の移動履歴を用いて編集することとなる（ステップＳ１０７以降）。

まず履歴編集判定部１１１は、移動履歴蓄積部１０５に蓄積されている過去の履歴にある到着地点のうちから、未知地点からの距離が第二の所定範囲内に位置した履歴（既知地点）を検索する（ステップＳ１０７）。そして履歴（既知地点）が存在するか否かを判定し（ステップＳ１０８）、存在する場合は編集規則蓄積部１１２に蓄積された編集規則を参照し（ステップＳ１０９）、編集規則に該当するか否かを履歴編集判定部１１１において判定する（ステップＳ１１０）。そして編集規則に該当する場合（ステップＳ１１０のＹｅｓ）、施設名を履歴編集部１１３において編集する（ステップＳ１１１）こととなる。一方、履歴が存在しない場合（ステップＳ１０８のＮｏ）、あるいは編集規則に該当しない場合（ステップＳ１１０のＮｏ）、例えば暫定的に到着地点の住所を名称として付与する（ステップＳ１１２）こととなる。

次に編集規則の参照および編集規則に基づく履歴の編集について図１７、図１８のフローチャートを用いて説明する。図１７及び図１８は、履歴編集判定部１１１及び履歴編集部１１３による編集規則を参照した到着地の名称編集処理の手順を示すフローチャートである。

履歴編集判定部１１１は、編集規則の参照において（ステップＳ１０９）、まず履歴に蓄積された既知地点の到着日時を参照し（ステップＳ２０１）、到着時刻によって場合わけを行う（ステップＳ２０２）。例えば到着時刻が６時から１２時までの間の場合は、「朝」のクラスと判定する（ステップＳ２０３）。到着時刻が１２時から１８時までの間の場合は、「昼」のクラスと判定し（ステップＳ２０４）、到着時刻が１８時から２４時までの間の場合は、「夜」のクラスと判定することとなる（ステップＳ２０５）。

次に、履歴編集判定部１１１は、例えば到着の曜日で場合わけを行う（ステップＳ２０６）。例えば曜日が月から金までの間の場合は、「平日」のクラスと判定する（ステップＳ２０７）。到着の曜日が土曜日または日曜日の場合は、「休日」のクラスと判定する（ステップＳ２０８）。そしてステップＳ３０１へと進み、未知地点のクラスを判定することとなる（ステップＳ３０１）。

未知地点の場合も同様に、まず未知地点の到着日時を参照し（ステップＳ３０１）、到着時刻によって場合わけを行う（ステップＳ３０２）。例えば到着時刻が６時から１２時までの間の場合は、「朝」のクラスと判定する（ステップＳ３０３）。到着時刻が１２時から１８時までの間の場合は、「昼」のクラスと判定し（ステップＳ３０４）、到着時刻が１８時から２４時までの間の場合は、「夜」のクラスと判定することとなる（ステップＳ３０５）。

次に到着の曜日で場合わけを行う（ステップＳ３０６）。例えば曜日が月から金までの間の場合は、「平日」のクラスと判定する（ステップＳ３０７）。到着の曜日が土曜日または日曜日の場合は、「休日」のクラスと判定する（ステップＳ３０８）。

そして未知地点と既知地点のクラスが同一クラスに属するか否かを判定し（ステップＳ３０９）、同一の場合、さらに当該到着の日時が同日か否かを判定する（ステップＳ３１０）。そして同日でない場合（ステップＳ３１０のＮｏ）、編集規則に該当すると判定し（ステップＳ３１１）、メインのフローへ戻る。

一方、同一クラスでない場合（ステップＳ３０９のＮｏ）は規則に非該当と判定する（ステップＳ３１２）。また、クラスが同一であっても（ステップＳ３０９のＹｅｓ）、到着の日付が同日の場合（ステップＳ３１０のＹｅｓ）は前述のように行動が連続しており、必ずしも同じ目的地とは限らないため、やはりこれも規則に非該当と判定する（ステップＳ３１２）こととなる。

（最小構成）
なお、上記実施の形態では、移動履歴編集装置の構成について、図１に示す構成要素をもとに説明を行ってきた。しかしながら、移動履歴編集装置では、検索部１０７や、表示部１０８等は必須の構成要素とは限らない。本発明の移動履歴編集装置では、ある到着地の名称を他の到着地名称をもとに編集すること自体が目的だからである。したがって、本実施の形態における移動履歴編集装置は図１９に示す構成要素で実現可能である。図１９は、実施の形態１の移動履歴編集装置の最小構成を示すブロック図である。

すなわち、車両の位置情報を検出する位置情報検出部１０１と、あらかじめ登録された第１の位置情報及び前記第１の位置情報を示す第１の種類の名称情報と、前記第１の位置情報に該当しない第２の位置情報及び前記第２の位置情報を示す前記第１の種類の名称情報とは異なる種類の第２の種類の名称情報とを蓄積する地図情報蓄積部１０４と、前記位置検出手段によって検出された前記車両の停止位置情報を到着地として、前記到着地が前記第１の位置情報に該当する場合には、前記第１の種類の名称情報を前記地図情報蓄積手段から読み出して前記到着地に付与し、前記到着地が前記第２の位置情報に該当する場合には、前記第２の種類の名称情報を前記地図情報蓄積手段から読み出して前記到着地に付与する到着地名称付与部１１５と、少なくとも前記第１の位置情報に該当する到着地の位置情報及び前記到着地の位置情報を示す前記第１の種類の名称情報を蓄積する到着地履歴蓄積部１１６と、前記第２の種類の名称情報が付与された前記到着地の名称情報を、所定の規則に従って、前記到着地履歴蓄積手段に蓄積されている前記第１の種類の名称情報に書き替えることによって、前記第１の種類の名称情報に編集する名称編集部１１７と、編集規則蓄積部１１２とからなる。ここでは図１に示す移動履歴蓄積部１０５が到着地履歴蓄積部１１６に該当し、また未知地点抽出部１０９、既知地点抽出部１１０、履歴編集判定部１１１及び履歴編集部１１３が名称編集部１１７へと対応することとなる。

（他の例１）
なお、本実施の形態において到着地点の名称としてどの施設の名称を用いるかという点については、到着地点と、過去に停車したことがある施設との位置関係、つまり過去に停車したことがある施設が到着地点から所定範囲内に含まれるか否かの情報と、当該到着地への到着日時と過去に停車したことがある施設への到着日時との類似性とをもとに判定を行った。しかし、本発明はこれに限定されず、さらに、過去に停車したことがある近隣施設の周辺が駐車禁止エリアか否かを示す情報や駐車場が満車か否かの情報を用いることとしてもよい。すなわち、ＶＩＣＳ（Vehicle Information and Communication System）などにより、地図情報には道路交通情報として一方通行禁止に関する情報や、さらに時間帯によって通行禁止等の情報を有することが可能である。また、ある道路やエリアが駐車可能な場所か、駐車禁止か等の情報や、周辺の施設の駐車場が満車か否かの情報を有することも可能である。例えば上記図１４においてユーザが「ラーメン寅吉」に行く場合、「ラーメン寅吉」の前の道路が駐車可能な場所であればユーザは「ラーメン寅吉」前に駐車するのが一般的である。しかし当該エリア（「ラーメン寅吉」の前の道路）が駐車禁止の場合、路肩に駐車することは好ましくないため、近辺の有料駐車場や、離れた専用駐車場へ駐車することとなる。あるいは「ラーメン寅吉」前の駐車場が満車の場合、離れた専用駐車場へ駐車することとなる。そこで例えば「ラーメン寅吉」の前の道路が駐車禁止エリアである場合や、「ラーメン寅吉」の駐車場が満車の場合に、ユーザは「華の木２−２」へ車を止めたと考えることができる。従って、このような場合に履歴を編集可能と判定することとしてもよい。時間や曜日のみならず、駐車禁止エリアか否かの情報や満車情報を用いることで、より正確に履歴を編集することが可能となる。

図２０は、地図情報蓄積部１０４に蓄積された駐車場の満車に関する情報の一例を示す図である。図２０に示す地図情報には、あるエリア「Ｅ１５」における各ノードの情報が示されている。ノード「Ｎ１４４」は「ラーメン寅吉」の駐車場を示しており、さらにここでは「満車情報」として現在「満車」の旨が示されている。近年、カーナビゲーション装置では、ネットワークを介して駐車場が現在満車か否かの情報を取得可能となっている。従って、本実施の形態における「満車情報」も、例えばこのようなネットワークから取得するものとする。

このように「ラーメン寅吉」の駐車場が満車の場合、図１４に示すようにユーザは「ラーメン寅吉」の駐車場に駐車することはできず、「ラーメン寅吉」から少し北側に離れた駐車場へ駐車したものと考えることができる。しかしこの駐車場の位置は地点としては「ラーメン寅吉」から離れているため、「華の木２−２」として登録されてしまうこととなる。そこでこのように過去に停車したことがある施設から離れた地点へ到着した場合、名称編集部１１７は過去に駐車した地点が現在満車か否かを検出し、満車の場合はそこに止めることができないためしかたなく少し離れた現在の到着地点へ車を止めたものと推定し、「華の木２−２」を当該満車の駐車場の名称へと編集する。一方、過去に駐車した地点が満車でないにも関わらずユーザが「華の木２−２」等の離れた地点へ駐車した場合、名称編集部１１７は、ユーザが「ラーメン寅吉」へ向かうためではなく、他の目的で駐車したと判定できるため、履歴の名称を編集しないこととする。このように満車か否かの情報を用いることで、過去に停車したことがある施設から離れた地点へ駐車した履歴を、より正確にユーザの目的に応じて編集することが可能となる。なお、上述の満車の場合に駐車場所を変更したか否かの判断は、名称編集部１１７で行うものとしているが、別途到着地変更意図推定手段を設けて行うこととしてもよい。図２１は、上記実施の形態を実現するための移動履歴編集装置の構成を示すブロック図である。この移動履歴編集装置は図１９に示した構成要素に加え、さらに、駐車場情報蓄積部１１８と、到着地変更意図推定部１１９とを備える。駐車場情報蓄積部１１８は、通信により到着地の周辺の施設の駐車場について前記駐車場が満車か空車かを示す満空情報を取得し、蓄積する駐車場情報蓄積手段の一例であり、周辺の駐車場と駐車場の満空情報を蓄積する。到着地変更意図推定部１１９は、前記第２の種類の名称情報を付与された前記到着地の周辺の施設について、蓄積されている前記満空情報を調べ、前記施設の駐車場が満車である場合には、前記駐車場に駐車できないため現在の到着地へ駐車したものと推定する到着地変更意図推定手段の一例であり、到着地履歴蓄積部１１６で蓄積されている過去に駐車したことがある施設の情報と、前記駐車場情報蓄積部１１８で蓄積されている駐車場の満空情報を基に、駐車場が満車のためユーザが到着地を変更したか否かを推定する。前記名称編集部１１７は到着地変更意図推定部１１９で駐車場が満車のために到着地を変更したと判定されたときに、到着地の名称を駐車場が満車でなかったときに停車していた到着地の名称と同一の名称を付与することとなる。

（他の例２）
なお、本実施の形態では、到着地点に該当する施設が存在しない（未知地点）履歴が蓄積された場合、履歴から施設として蓄積されている地点（既知地点）を抽出して名称の編集を行った。一方、既知地点が履歴に存在しない場合も存在する。このような場合、既知地点の名称を付与することができないため、後に検索等を行うことができない。そこでこのような場合、周辺の施設名を周辺施設として蓄積することとしてもよい。以下、図２２、図２３を用いて説明する。

図２２は、図１に示した移動履歴蓄積部１０５に既知地点の履歴がない場合の未知地点の蓄積を説明するための図である。図２２においてユーザは日時「２００６年７月２日（日）１３時２５分」にある地点に到着したとする。ここで所定の範囲内（本実施の形態では直径２００ｍとしている）に存在する施設を検索しても該当施設が存在せず、さらに第二の範囲である例えば直径１０００ｍ以内を検索しても、過去に到着した履歴は存在しないため、到着地点の名称は暫定的に「華町８−１」と蓄積されることとなる。しかしながら単に住所のみを名称として蓄積したのでは、後に検索を行った場合、当該履歴は検索できないこととなる。そこで到着地点から直径１０００ｍ内に存在する施設は、たとえ過去に到着した履歴が存在しなくても、ユーザが向かった目的地の候補として蓄積しておくこととしてもよい。本例の場合、直径１０００ｍの範囲内に「百貨店ホークス」と「四菱銀行」が存在するため、これらが周辺施設として蓄積されることとなる。

図２３は、図１に示した移動履歴蓄積部１０５に蓄積された移動履歴を示す図である。ここでは各履歴の項目として、さらに「周辺施設」が蓄積されることとなっている。移動履歴ＩＤ「０２１」には図２２に示す到着地点の履歴が蓄積されている。そして目的地名称は「華町８−１」と暫定的に付与されているが、さらに周辺施設として「百貨店ホークス」、「四菱銀行」が付帯されて蓄積されている。後に当該履歴を検索する際、例えばユーザが実際には「百貨店ホークス」へ訪れていた場合、検索キーワードとして「百貨店ホークス」として入力することとなるが、目的地名称としては「華町８−１」として蓄積されてはいるが、周辺施設「百貨店ホークス」に該当するため、検索をすることが可能となる。

しかしながら、単に周辺施設の情報として、各施設を付帯させて蓄積するのみでは、蓄積情報量は膨大となってしまう。また、検索の際、実際には異なる目的地であるのに検索されてしまうことにもなりかねない。そこで後に周辺施設として付帯されていた施設の履歴が蓄積された場合、当該履歴を用いて編集することとしてもよい。

図２４は、図２２に示した移動履歴よりも後のユーザの行動を反映させた履歴の編集を説明する図である。例えばユーザが今回、図２２に示した日時よりも後の日時「２００６年７月１６日１２時１１分」に「百貨店ホークス」へ訪れたとする。図２４においては到着地から所定範囲内に百貨店ホークスが存在するため、履歴としても到着地名称は百貨店ホークスとして蓄積されることとなる。ここで名称編集部１１７は、本実施の形態で示すように「百貨店ホークス」から直径１０００ｍ内の未知地点を検索し、該当施設に対して編集規則をあてはめる。検索結果の未知地点として「華町８−１」が得られる。「華町８−１」の履歴から、「華町８−１」への到着日時である前回の「２００６年７月２日（日）１３時２５分」と、「百貨店ホークス」への到着日時である今回の「２００６年７月１６日（日）」とは曜日が日曜で同一であり、時間帯も昼で同一であることが分かる。従って、「華町８−１」と「百貨店ホークス」とは、同じクラスに属するため、名称編集部１１７はこれらが同一目的地に対する到着であると判定し、未知地点である「華町８−１」の目的地名称を「百貨店ホークス」へと編集することとなる。

なお、ここでは到着日時のクラスまで一致した施設が「百貨店ホークス」だけであったが、同時に「四菱銀行」も到着日時のクラスが一致する場合が考えられる。このような場合、未知地点である「華町８−１」の名称を、到着地「華町８−１」までの距離がより近い方の施設の名称、例えば、「四菱銀行」へと編集するとしてもよい。また、上記のように、到着地点から１０００ｍの距離範囲内で、到着日時のクラスまで一致する施設が複数ある場合には、該当する各施設に到着地からの距離に応じた重み付けをし、未知地点の名称を編集する候補としてそれらを蓄積しておくこととしてもよい。

図２５は、図２４に示した施設への到着履歴に基づいて未知地点の履歴の編集を説明する図である。すなわち、図２４に示すように、未知地点であった「華町８−１」から直径１０００ｍの範囲内にある「百貨店ホークス」にユーザが到着したことから、まず移動履歴ＩＤ「０３２」には日時「２００６年７月１６日１２時１１分」に「百貨店ホークス」へ訪れた履歴が蓄積される。また、以前「２００６年７月２日（日）１３時２５分」に「華町８−１」へ訪れた履歴である移動履歴ＩＤ「０２１」の目的地名称「華町８−１」が、名称「百貨店ホークス」へと編集されている。さらに移動履歴ＩＤ「０２１」の周辺施設から「百貨店ホークス」が削除されている。

あるいは、また別の方法として異なる地点への訪問日時に関する情報を用いて名称を付与し、さらに情報を削減することもできる。以下、図２６を用いてこの場合の例について説明する。

図２６は、未知地点への到着より後に、未知地点から直径１０００ｍの範囲内にある複数の施設へ訪れた場合の履歴の編集を説明する図である。たとえば、図２６に示すように、ユーザは後になって、「百貨店ホークス」以外に「四菱銀行」へも訪れたとする。日時は「２００６年７月１７日（月）９時１５分」となっている。

図２７は図２６に示した周辺施設への移動履歴を、編集規則に従って場合分けし、未知地点「華町８−１」の目的地名称を編集する一例を示した図である。同図に示すように四菱銀行への訪問履歴は月曜日の９時頃や火曜の９時頃等、平日の午前のクラスに多く存在している。これに対して百貨店ホークスや未知地点である「華町８−１」への訪問履歴は土曜日や日曜日の休日の昼のクラスに該当している。このように、地点としては所定の範囲内に含まれるほど近い地点であっても、目的地によっては時間帯等の状況が大きく異なるため、編集規則を用いて編集の判定が可能となる。

図２８は図２７に示した場合分けに基づいて行われた移動履歴の編集を示す図である。同図に示すように履歴ＩＤ「０２１」の目的地名称「華町８−１」は図２７に示したクラスの一致に基づいて「百貨店ホークス」へと編集されている。さらに履歴ＩＤ「０２１」の周辺施設から「四菱銀行」が削除されている。これは、未知地点「華町８−１」から四菱銀行も直径１０００ｍ内に属しはするが、未知地点「華町８−１」への訪問日時と四菱銀行への訪問日時とではクラスが異なるからである。一方で四菱銀行へユーザが訪れるのは平日の午前中であって休日の昼に訪れた当該「華町８−１」地点は四菱銀行とは考えにくいためである。そして四菱銀行として検索を行った場合、四菱銀行へ訪れた履歴のみが検索され、当該「華町８−１」地点への履歴は検索されないこととなる。

以上のように、本手法を用いることで、未知地点として蓄積されている履歴の到着地名称を正確にグループ化することができ、さらに施設名による履歴検索のために付与していたが本来は不要である周辺施設に関する情報を削除することができる。またこの結果、検索の際に、効率的な検索が可能となるという格別の効果を有する。

（他の例３）
なお、図２６において、四菱銀行への到着の履歴は自己のものを用いたが、他者の履歴を用いることとしてもよい。例えば図２６において未知地点「華町８−１」を中心とした直径１０００ｍ内には、百貨店ホークスと、四菱銀行という複数の施設が存在する。一方、第三者が、四菱銀行へ訪れる場合、四菱銀行の右隣になる駐車場へ駐車し、その地点が四菱銀行として蓄積されているとする。このような場合、未知地点「華町８−１」は四菱銀行ではなく、百貨店ホークスとして蓄積する。四菱銀行へ訪れるユーザは四菱銀行の図中右隣になる駐車場へ駐車するのに対して、わざわざ「華町８−１」へ駐車することはないと一般的には解されるため、第三者の履歴を用いて自己の履歴を編集することとしてもよい。

（他の例４）
また本実施の形態では、第二の所定範囲を半径１０００メートルという固定の値として説明を行ってきたが、これに限ったものではない。例えば未知地点である当該目的地での滞在時間を検出し、滞在時間に応じて所定範囲を決定することとしてもよい。具体的には、まず、当該目的地の到着時刻と、後の出発時刻との差分より滞在時間を算出することができる。そしてある施設への往復に当該時間を要したと考えると、例えば人の徒歩平均速度である８０メートル／分と滞在時間（分）の積を２で割った距離を所定の範囲とすることも可能である。例えば滞在時間が１０分の場合、４００メートル（＝８０×１０÷２）となり、１０００メートルとしたのでは範囲が広すぎ妥当ではなく、少なくとも半径４００メートル内に位置する施設として編集するのが望ましいこととなる。このように、滞在時間を用いて名称を編集することでよりユーザの行動を反映した名称を付与することが可能となる。

なお、ここでは本来の目的地である施設での滞在時間を無視して、第二の所定範囲を計算する方法について説明した。すなわち、未知地点である駐車位置から本来の目的地である施設まで徒歩で往復するために必要な時間のみ考慮して、第二の所定範囲を計算する方法について説明した。しかし、目的の施設での滞在時間を考慮して第二の所定範囲を計算するとしてもよい。この場合、例えば、履歴編集判定部１１１が施設の種類毎に一般的な滞在時間を示すテーブルを保持しておく。例えば、百貨店では滞在時間２時間、銀行では滞在時間４０分、レストランでは滞在時間１時間などという情報を記録したテーブルを保持しておく。そして未知地点での滞在時間が例えば、１時間２０分である場合、レストランでは一般的な滞在時間が１時間であるので、未知地点から徒歩で往復２０分の範囲内にあるレストランが目的とする施設に該当する。この場合、レストランだと未知地点から半径８００メートル（＝８０×２０÷２）内に位置する施設として編集するのが望ましいこととなる。そして未知地点での滞在時間が例えば、１時間２０分である場合、銀行では一般的な滞在時間が４０分であるので、駐車場から銀行まで往復するのに要する時間は４０分である。従って、未知地点から徒歩で往復４０分の範囲内にある銀行、すなわち、未知地点から半径１６００メートル内の銀行が目的とする施設に該当する。ただし、このような場合、ユーザが４０分間滞在するだけの銀行へ駐車場から１６００メートルも徒歩で移動することは考え難い。従って、計算による第二の所定範囲が直径１０００メートルを超える場合には、直径１０００メートルの範囲とするというように、第二の所定範囲の上限の値を定めておいてもよい。

（実施の形態２）
前記実施の形態では、到着地点の名称を、過去に蓄積された到着地点の名称を用いて編集する手法について説明を行った。駐車場が広い場合や、同じ目的地であっても異なる場所（駐車場）に停車した場合、停車する位置によって必ずしも同じ地点と判定されず、別々の地点として履歴が蓄積されてしまう。このため、後に検索等を行うことができない。しかし、本発明を用いることで、異なる場所（駐車場）に停車した場合であっても、到着地名称を同一の名称へと適切に編集でき、検索等を行うことが可能となる。このような本発明に示す手法は単に到着地の履歴としての編集のみならず、履歴を用いて移動先を予測する手法にも用いることができる。以下では、到着地点の名称を、過去に蓄積された到着地点の名称を用いて編集し、編集された名称で蓄積された到着地点の履歴から移動先を予測する方法について、具体例を用いて説明する。

図２９は、本実施の形態２の移動履歴編集装置の構成を示すブロック図である。図１に示した前記実施の形態１の移動履歴編集装置と同様の構成要素には同じ符号を付与する。図１の構成と図２９の構成との相違点は、図２９の移動履歴編集装置では図１の検索キー入力部１０６がなくなり、移動先予測部１１４が追加されている点である。

位置情報検出部１０１は位置情報を検出する手段でありＧＰＳ等によって構成される。そして同時に日時検出部１０２は日時を検出し、ノード変換部１０３において、地図情報蓄積部１０４に蓄積された地図情報を用いて位置情報をノードへと変換する。なお、前記実施の形態１では到着地点を地図情報を用いて変換していたが、本実施の形態ではユーザの移動系列（すなわち、到着地点だけでなく、出発点や通過地点をも含む位置情報）をノード系列へと変換することとする。以下、図を用いて説明する。

図３０は、自宅から百貨店タイガーまでのユーザの移動を示す移動経路図である。同図は、ユーザが自宅を出発し、緑４交差点、緑３交差点、緑２交差点、緑１交差点を通過し、百貨店タイガーへ到着した移動経路を示している。また、位置情報検出部１０１は、所定の間隔で緯度経度を検出する。図中、検出された位置情報を白い丸印で示している。

図３１は、位置情報検出部１０１で検出された緯度経度情報を示す図である。同図に示すように東経及び北緯で表される緯度経度情報は、日時検出部１０２で検出される日時とともに検出されている。例えば日時「２００６年６月２４日１１時４０分」に、ユーザの位置は「東経１３５度１３分１０分、北緯３５度４４分１５秒」である等、移動履歴編集装置を搭載した移動体の移動に伴ってユーザの位置が検出されている。

図３２は地図情報蓄積部１０４に蓄積された地図情報を示す図である。図４と同様に地図情報は所定のエリアごとに分割され、当該エリアに存在する施設や交差点等をノード情報として蓄積している。例えばエリアＩＤ「Ｅ１１」にはノード情報「Ｃ２１」、「Ｃ２２」、「Ｃ２３」等が存在する。そのうち、例えば「Ｃ２３」は交差点「緑２交差点」の情報であり、位置「東経１３５度０５分１０秒、北緯３４度３０分２０秒」にあること等が示されている。このように、地図情報は、所定のエリアごとに各ノードの情報を蓄積している。ノード変換部１０３は、これら地図情報に蓄積されたノードの位置と、位置情報検出部１０１で検出された緯度経度情報をもとに位置情報をノードへと変換し、ユーザの移動をノードの系列として移動履歴蓄積部１０５へ蓄積する。例えば図３１に示す「東経１３５度１３分３４秒、北緯３５度４３分１４秒」は地図情報を用いてノードＩＤ「Ｃ２１（緑４交差点）」に変換される。

図３３は、図２９の移動履歴蓄積部１０５に蓄積された移動履歴を示す図である。移動履歴は図５と同様、ユーザの移動ごとに蓄積されることとなるが、本実施の形態２では、目的地のみならず、出発地と、通過した交差点等のノードの系列として蓄積している。例えば履歴ＩＤ「００１」は日時「２００６年６月２４日（土）」に出発地「自宅」を「１１時０４分」に出発し、「緑４交差点」、「緑３交差点」、「緑２交差点」、「緑１交差点」等を通過し、目的地「百貨店タイガー」へ「１２時０１分」に到着した履歴を示している。またこの他、履歴ＩＤ「００５」として目的地「華町３−１」へ到着した履歴や、履歴ＩＤ「００７」として「レストランサンゼリア」へ到着した履歴が蓄積されている。

検出される緯度経度は膨大な情報量となる傾向があり、特にこのように交差点等のノードの系列として蓄積することで必要な情報のみを蓄積することができ、また後に検索等のマッチングも効率的に行うことが可能となる。

移動先予測部１１４は、ユーザの現在走行と、蓄積された移動履歴をもとにユーザの将来の移動先を予測する手段である。蓄積された移動履歴はユーザの行動傾向を反映しており、例えば現在の走行とマッチングすることで、将来の行き先を予測することが可能となる。例えば位置情報検出部１０１で検出される現在の走行を検索のキーとし、検索部１０７で移動履歴を検索することで予測することができる。以下、具体例を用いて説明する。

図３４は、ユーザの現在位置を含む走行経路を示す図である。同図に示すように、今、ユーザは自宅を出発して緑４交差点を直進し、緑３交差点を右折したところに位置している。検索部１０７は、これら現在走行中の移動経路をもとに移動履歴蓄積部１０５に蓄積されている移動履歴を検索する。

図３５Ａ、図３５Ｂ、図３５Ｃは履歴からの検索を説明する図である。図３５Ａは、検索の対象となる移動履歴の一例を示す図である。図３５Ｂは、出発地を含む現在走行地点までのノード系列の一例を示す図である。図３５Ｃは、図３５Ｂに示したノード系列を検索キーとして図３５Ａに示した移動履歴を検索した場合の検索結果の一例を示す図である。図３５Ｂに示すように、ノード変換部１０３により、移動体が「自宅」を出発し、「緑４交差点」、「緑３交差点」を通過してきた現在の走行地点（以下、「現在走行」という）が、ノードの系列へと変換されている。検索部１０７は、この現在走行の系列をキーとして履歴を検索する。例えば図３５Ａに示す履歴ＩＤ「００１」は「自宅」を出発し「緑４交差点」、「緑３交差点」を通過し、目的地「百貨店タイガー」へと到着している。現在の「緑４交差点」までの走行と、この「百貨店タイガー」へ行った履歴とは、「緑４交差点」までの系列が一致しており、したがって今回も「百貨店タイガー」へ向かう可能性があるとして予測することができる。一方、履歴ＩＤ「００５」も「自宅」を出発し「緑４交差点」、「緑３交差点」を通過し、目的地「華町３−１」へと到着しており、現在走行と一致する。したがって目的地「華町３−１」へ向かう可能性もある。さらに履歴ＩＤ「００７」も「自宅」を出発し「緑４交差点」、「緑３交差点」を通過し、目的地「サンゼリア」へと到着しており、現在走行と一致する。このように現在走行と一致する履歴は必ずしも一つとは限らず、複数一致する場合もある。そこでこれら目的地の頻度を計算し、例えば最も頻度の高い目的地を将来の予測目的地として予測する。

例えば本例の場合、図３５Ｃに示すように、「サンゼリア」が頻度「６回」、「百貨店タイガー」が「５回」、「華町３―１」が「５回」となっており、したがってサンゼリアが予測目的地として予測されることとなる。

図３６は、図２９に示した表示部１０８に予測目的地の情報を表示した一例を示す図である。同図に示す表示部１０８は、例えばカーナビの表示画面とする。カーナビ画面にはユーザの現在位置および周辺の地図が示されている。緑３交差点を右折したところに位置するユーザが示されている。さらに上記手法によって予測目的地として「サンゼリア」が予測されており、画面右上には予測目的地「サンゼリア」、そして到着予想時刻「１２時０５分」と、予測目的地の情報が示されている。

このように移動履歴はユーザの行動傾向を反映しており、履歴を用いることで現在走行からユーザの将来の移動先の予測にも利用することができる。しかしながら、前記実施の形態１でも示したように、単に到着した地点を目的地として蓄積するのみでは、必ずしも正確に移動先を予測することができない。以下、図を用いて説明する。

図３７は、ユーザの到着地と履歴の蓄積を示す図である。まず、日時「２００６年６月２４日１２時０１分」にユーザはある駐車場へ到着している。当該地点の所定の範囲内（例えば直径２００ｍ内）に百貨店タイガーが存在し、百貨店タイガーへの到着として蓄積されることとなる。一方、日時「２００６年７月２日１３時２５分」にユーザは異なる駐車場へ到着している。この駐車場は例えば百貨店タイガーの第二駐車場とし、ユーザは７月２日にも百貨店タイガーへ訪れていることを示している。しかしながら、当該駐車場の所定範囲内（例えば直径２００ｍ内）には該当施設が存在しないため、例えば暫定的に住所「華町３−１」として到着地の履歴が蓄積されている。近年総合施設の登場に伴い、巨大駐車場や複数の駐車場を有する施設が多く存在する。このような施設では、駐車場所によっては異なる地点として蓄積されてしまうこととなる。また、路上駐車が禁止されているエリアなどでは、近くの有料パーキングを利用することが多々あり、このように単に到着地点のみを用いたのでは、到着地点によっては別々の地点として蓄積されてしまうこととなる。そして同じ目的地であるにもかかわらず、別々の履歴として蓄積されたのでは、当該履歴を用いた移動先予測にも影響を及ぼすこととなる。

例えば図３５Ｃにおいて現在走行と一致する履歴としては「サンゼリア」が６回、「百貨店タイガー」が５回、「華町３−１」が５回となっており、「サンゼリア」が最も頻度が高く、予測目的地として算出されている。しかし実際は「華町３−１」として蓄積された地点は百貨店タイガーへの訪問を意味しており、百貨店タイガーが１０回、すなわち予測目的地を「百貨店タイガー」とするのが最もユーザの行動傾向を反映した予測と言える。そこで本発明では、よりユーザの行動を正確に予測できるよう、このように未知地点として蓄積された履歴を、既知地点の蓄積を用いて編集することとする。

未知地点抽出部１０９は、前記実施の形態同様、未知地点を抽出する手段である。既知地点抽出部１１０も前記実施の形態同様、既知地点を抽出する手段である。そして履歴編集判定部１１１において編集規則蓄積部１１２に蓄積された編集規則を参照し、履歴編集部１１３で未知地点の名称を既知地点の名称に編集する。

図３８は履歴の編集を説明する図である。今、到着地名称として「華町３−１」が移動履歴蓄積部１０５内に暫定的に蓄積されている。未知地点抽出部１０９は当該地点を未知地点として抽出する。そして所定の範囲（例えば直径１０００ｍ）内に存在する既知地点を既知地点抽出部１１０において履歴から抽出する。百貨店タイガーが抽出される。そして履歴編集判定部１１１において編集が可能か否かの判定を行う。なお、このように範囲を広げると、複数の施設が該当することとなる場合もある。例えば図３８の場合、「スポーツジムエクサイズ」も直径１０００ｍ内に存在することとなってしまう。このように複数の施設が該当することを鑑み、前記実施の形態１では、編集規則をもとに編集を行った。具体的には編集規則蓄積部１１２には、時間や曜日に関する規則が蓄積されており、この規則をもとに編集可能か否かを判定した。本実施の形態２では、例えば出発地や当該目的地までの経路を参照し、経路の一致度をもとに判定することとする。

図３９は、移動履歴の一致度に基づく実施の形態２の履歴の編集方法を説明する図である。同図に示すように、例えば当該未知地点「華町３−１」として蓄積された移動履歴が履歴ＩＤ「００５」として蓄積されている。一方、所定の範囲内に含まれる既知地点「百貨店タイガー」と「エクサイズ」の履歴がそれぞれ履歴ＩＤ「００１」、履歴ＩＤ「０１２」として蓄積されている。ここで履歴編集判定部１１１は、各移動経路を参照し、一致度を判定する。例えば履歴ＩＤ「００５」の経路が自宅、緑４交差点、緑３交差点、緑２交差点、緑１交差点となっているのに対し、履歴ＩＤ「００１」の経路も自宅、緑４交差点、緑３交差点、緑２交差点、緑１交差点となっている。これら５個のノード中５個が一致するため、例えば一致度を１００％（５÷５＝１）と算出する。対して履歴ＩＤ「０１２」は華町会社、京８交差点、京７交差点、京６交差点、京５交差点と、一致するノードは５個中０個であり、一致度は０％（０÷５＝０）と算出されることとなる。というのも、エクサイズは未知地点「華町３−１」から所定の範囲である直径１０００ｍ内には含まれるが、ユーザがエクサイズへ向かうのは会社帰りであり、経路の一致度は大きく異なる。このように地点としては所定範囲内に位置しても、行動傾向、例えば移動経路が大きく異なるような地点は目的地も異なることが多いため、経路の一致度を用いて履歴編集の可能性を判定することで、より正確にユーザの行動に即した履歴を蓄積することが可能となる。

例えば編集規則蓄積部１１２には一致度の閾値が蓄積されているものとし、例えば一致度９０％以上の場合、履歴の編集が可能と判定することとする。この場合、「華町３―１」と「百貨店タイガー」の一致度は上記のように１００％と閾値以上であるため、履歴編集が可能と判定される。この結果として、図３９の履歴ＩＤ「００５」は「華町３−１」から「百貨店タイガー」へと編集されている。

図４０は、図３５と同様、移動先の予測を説明するための図である。図４０Ａは、検索の対象となる移動履歴の一例を示す図である。図４０Ｂは、出発地を含む現在走行地点までのノード系列の一例を示す図である。図４０Ｃは、図４０Ｂに示したノード系列を検索キーとして図４０Ａに示した移動履歴を検索した場合の検索結果の一例を示す図である。図４０Ｂに示すように、ノード変換部１０３により、「自宅」を出発し、「緑４交差点」、「緑３交差点」が現在走行として検出されている。検索部１０７はこれら現在走行をキーとして履歴を検索し、移動先予測部１１４において移動先を予測する。図４０には履歴編集部１１３において編集された履歴が示されている。具体的には履歴ＩＤ「００５」が「華町３−１」から「百貨店タイガー」へと編集されている。そして現在走行と一致する経路を有する目的地としてサンゼリアが頻度６回、百貨店タイガーが頻度１０回として算出されている。したがって予測移動先として「百貨店タイガー」が算出されることとなる。

図４１は、図３６と同様、カーナビの表示画面に予測移動先に関する情報を示した図である。予測移動先として「百貨店タイガー」が示されている。図３６では、未知地点「華町３−１」という、異なる地点として蓄積されていたため、正確にユーザの行動傾向を反映した予測ができなかったが、このように未知地点の名称を、移動履歴蓄積部１０５に蓄積されている既知地点を用いて編集することで、よりユーザの行動傾向を反映した正確な移動先予測が可能となる。

図４２は、本発明の移動履歴編集装置を備えるカーナビゲーション装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。同図に示すように、本発明のカーナビゲーション装置４２０は、スピーカ４２１、入力部４２２、表示部４２３、外部メモリ４２４、ＧＰＳ４２５、ＲＯＭ（Read Only Memory）４２６、ＣＰＵ（Central Processing Unit、プロセッサ）４２７、ＲＡＭ（Random Access Memory）４２８、通信部４２９及びバス４３０を備える。

スピーカ４２１は、目的地を設定するための入力部４２２の操作や、現在位置に関する情報などの案内を、合成音声で出力する。入力部４２２は、例えば、タッチパネルや操作ボタンなどであり、検索キー入力部１０６や図６に示した入力部に相当する。入力部４２２は、ユーザからの検索キーの入力や、目的地の設定入力などを受け付ける。表示部４２３は、液晶ディスプレイなどであり、目的地までの移動経路や、予測移動先などに関する情報を表示する。外部メモリ４２４は、ハードディスク、ＤＶＤ及びＩＣカードなどの大容量メモリであり、地図情報、編集規則及び移動履歴などを蓄積する。また、外部メモリ４２４は、カーナビゲーション装置４２０の起動後、ＲＡＭ４２８にロードされて実行されるプログラムなどを格納する。ＧＰＳ４２５は、ＧＰＳ衛星からの電波を利用して移動体の現在位置（緯度経度）を取得する。ＲＯＭ４２６は、不揮発性の読み出し専用半導体メモリであり、カーナビゲーション装置４２０の起動用プログラムなどを格納する。ＣＰＵ４２７は、ＲＯＭ４２６及びＲＡＭ４２８に格納されているプログラムを実行することにより、図１、図１９、図２１及び図２９のブロック図に示した移動履歴編集装置内の各処理部および図示しないカーナビゲーション装置４２０の各処理部を実現する。ＲＡＭ４２８は、揮発性の読み書き可能な半導体メモリであり、カーナビゲーション装置４２０の起動後、ロードされたプログラムをＣＰＵ４２７に供給するとともに、ＣＰＵ４２７の処理途中のデータを保持することによって作業領域を提供する。通信部４２９は、図示しない車々間通信の通信部、道路情報システムなどとの通信を行う通信部を実現し、赤外線通信及び近距離無線通信などによりデータの送受信を行う。バス４３０は、カーナビゲーション装置４２０内のパラレルデータ転送路であり、各処理部間のデータ転送を行う。

（実施の形態３）
図４３は、本実施の形態のシステム構成図である。以下、まず各構成要素について説明し、後に本発明の動作フローを説明する。

位置情報検出部１０１は前記実施の形態１同様、ユーザの位置情報を検出する手段である。

地図情報蓄積部１０４は、さらに、経路の領域を示す経路情報を蓄積する地図情報蓄積手段の一例であり、前記地図情報蓄積手段に蓄積された前記経路情報は、経路の幅を示す経路幅情報を含み、地図情報蓄積部１０４は、前記実施の形態１同様、地図情報を蓄積する手段である。前記実施の形態１及び２では、地図情報は所定のエリアごとに分割され、各エリアに存在する施設の情報や経路の情報等を蓄積している旨を示した情報である。さらにここでは経路情報について説明する。図４４、図４５は地図情報のうち、経路情報についての一例を示した図である。一般的に地図情報蓄積部１０４には経路に関する情報である経路情報を蓄積している。経路情報は、交差点等のノードとノードを結ぶリンクと、リンクの形状を示す形状点からなる。さらにその経路の幅を表す経路幅情報などを有する。

図４４はある地点における経路情報で表される経路を地図で示したものである。交差点であるノード「Ｎ１４」とノード「Ｎ１５」（ノードを黒い四角で示す）を結ぶリンク「Ｌ３１」が存在し、リンク「Ｌ３１」は形状点「Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４」（黒い丸印）で構成され、ある経路の形状（本例では直線経路）を示している。またリンク「Ｌ３１」の経路幅は１５ｍとなっている。これはＬ３１で示される道路が幅１５メートルであることを示している。

図４５は図４４に示す経路情報をデータの形で示した図である。図４５には、図４４に示すエリアをエリアＩＤ「Ｅ０１」とし、エリアＩＤ「Ｅ０１」にはノード「Ｎ５１」、「Ｎ１４」、「Ｎ１５」等が存在することが示されている。また、リンク情報として「Ｌ３１」、「Ｌ３２」等が存在することが示されている。さらにリンク「Ｌ３１」の詳細情報として、形状点「Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４」と形状点の位置、例えば形状点Ｓ１の場合、Ｅ（東経）１３５．０１．１００、Ｎ（北緯）３５．０１．１００等、緯度経度情報で示されている。なお、形状点はデータ量の関係から、リンクの緯度経度に対し、Ｘ座標、Ｙ座標の相対位置で表す場合もあるが、本実施の形態では説明のため、形状点も緯度経度情報で蓄積されていることとして説明する。例えば地図情報蓄積部１０４には図４５に示すようなデータ形式で蓄積されているとする。

逸脱地点検出部１２１は、前記位置検出手段によって検出された前記車両の位置情報が、前記経路情報で示される経路の領域を逸脱又は経路外から経路上に復帰した地点を検出する逸脱地点検出手段の一例であり、地図情報蓄積部１０４に蓄積された経路情報と、位置情報検出部１０１で検出された位置情報とをもとに、経路から逸脱したか否かを判定する手段である。

図４６、図４７、図４８は経路の逸脱を説明する図である。図４６はユーザが交差点を右折し、経路を左折して百貨店タイガーの駐車場へ進入してきたことを示している。

図４７は図４６における駐車場の進入を拡大した図である。逸脱地点検出部１２１は、前記位置検出手段によって検出された前記車両の位置情報が、前記経路幅外の位置情報で検出された場合に、前記経路幅外の位置情報を逸脱地点とする逸脱地点検出手段の一例であり、まず、位置情報検出部１０１で検出される現在位置情報をもとに地図情報蓄積部１０４に蓄積されたリンク情報を参照する。例えば検出位置ｇ１「Ｅ１３５．０１．１０２、Ｎ３５．０１．１０２」に対し、周辺形状点は形状点ｓ１「Ｅ１３５．０１．１００、Ｎ３５．０１．１００」、形状点ｓ２「Ｅ１３５．０１．１１０、Ｎ３５．０１．１００」となる。そして経路幅１５メートルであり、経路上に位置するか否かを判定する。

ここで緯度経度からメートルへの換算については、緯度１分は約２ｋｍ、経度１分は約１．３ｋｍであり、したがって緯度１０００分の１分は約２ｍ、経度１０００分の１分は約１．３ｍとして計算することとする。

図４７の場合、経路幅１５メートル、つまり片側７．５メートルとすると、経路の末端は北緯３５．０１．１０４となる。つまりこの北緯内（以下）に位置する場合は経路上、この北緯を越えた場合、経路外に位置することとなる。図４７の場合、検出位置ｇ１、ｇ２、ｇ３は経路上に位置すると判定されることとなる。次に検出位置ｇ４について説明する。検出位置ｇ４の位置は「Ｅ１３５．０１．１１６、Ｎ３５．０１．１０５」である。検出位置ｇ４の周辺形状点は形状点ｓ２「Ｅ１３５．０１．１１０、Ｎ３５．０１．１００」、形状点ｓ３「Ｅ１３５．０１．１２０、Ｎ３５．０１．１００」となる。そして経路幅は同様に１５メートルであり、したがって北緯３５．０１．１０４内（以下）に位置する場合は経路上、この北緯を越えた場合、経路外に位置することとなる。検出位置ｇ４の北緯はＮ３５．０１．１０５であり、北緯Ｎ３５．０１．１０４を越えているため経路外に位置することとなる。そして逸脱地点検出部１２１はこのような経路外で検出された位置を経路から逸脱した地点「経路逸脱地点」として判定する。

なお、本実施の形態では、単に検出された位置を逸脱地点とするのではなく、その前後の検出位置を参照して判定することとする。すなわち、逸脱地点検出部１２１は、前記位置検出手段によって検出された前記車両の位置情報が、複数回連続して前記経路幅外の位置情報で検出された場合に、前記経路幅外の位置情報を逸脱地点とする逸脱地点検出手段の一例である。ＧＰＳはその検出精度に多少の誤差を含み、経路上を走行していても経路外と検出される場合があり、かかる誤判定を防止するためである。具体的には経路外である地点が検出されてもすぐに逸脱と判定せず、例えば次の検出位置によって判定することとする。これによってＧＰＳの誤差によってたまたま経路から逸脱した地点ではなく、実際に経路を逸脱した地点をより精度良く検出可能となる。例えば図４７の場合、検出位置ｇ５は「Ｅ１３５．０１．１１６、Ｎ３５．０１．１０７」であり、経路から逸脱していることが分かる。この場合、一つ前の検出位置、すなわち検出位置ｇ４を参照すると「Ｅ１３５．０１．１１６、Ｎ３５．０１．１０５」となっており経路から逸脱している。そこでこれは誤差等ではなく、実際に経路から逸脱した走行とし、ｇ４を逸脱地点として判定する。

図４８は位置情報検出部１０１で検出された位置情報を示した図である。前記実施の形態同様、「東経１３５．０１．１０２、北緯３５．０１．１０２」等、位置情報検出部１０１で検出された緯度経度情報が蓄積されている。さらに本実施の形態では、「東経１３５．０１．１１６、北緯３５．０１．１０５」が逸脱地点検出部１２１において「逸脱地点」として検出されている。さらに、ノード変換部１０３に前記実施の形態同様、おいてエンジンをストップさせた地点として「東経１３５．０１．１３８、北緯３５．０１．１１４」を到着地点として検出している。

図４９は移動履歴蓄積部１０５に蓄積された移動履歴を示した図である。本実施の形態においても前記実施の形態同様、地図情報を参照することで到着地点周辺の施設を当該到着地点の名称として移動履歴蓄積部１０５に蓄積する。例えば図４９において移動履歴ＩＤ「０１０」として到着地点「Ｅ１３５．０１．１０２、Ｎ３５．０１．１０８」が名称「百貨店タイガー」として蓄積されている。なお、目的地名称は地図情報を参照することにより自動で付与することとしてもよいし、いくつかの候補をユーザに提示してその中からユーザが選択することとしてもよい。さらにユーザが手入力により目的地名称を付与することとしてもよい。

しかしながら、到着ごとにユーザが人手で名称を付与することは煩雑であり、自動で名称を付与することが望まれる。一方、単に地図情報をもとに周辺施設を名称としたのでは、所定の範囲を超えて異なる地点に到着した場合、異なる名称が付与されてしまうこととなる。そこで本実施の形態では逸脱地点をもとに名称を自動的に付与するものとする。

本実施の形態では、移動履歴蓄積部１０５は、前記到着地の前記位置情報及び前記名称情報に付帯して、前記逸脱地点検出手段によって検出された逸脱地点又は復帰地点を蓄積する到着地履歴蓄積手段の一例であり、移動履歴蓄積部１０５内に到着地点及び目的地名称に加え、さらに逸脱地点を付帯させて蓄積することとする。図４９に示す移動履歴には、例えば移動履歴ＩＤ「０１０」は「Ｅ１３５．０１．１１６、Ｎ３５．０１．１０５」が逸脱地点として蓄積されている。

未知地点抽出部１０９は、前記実施の形態同様、履歴に蓄積された到着地点のうち、該当施設が存在しないため目的地名称が付与されていない地点等を抽出する手段であり、既知地点抽出部１１０は、履歴に蓄積された到着地点のうち、目的地名称が付与されている地点（既知地点）を抽出する手段である。また、地点の名称も前記実施の形態同様、所定範囲内に存在する該当施設を自動で付与したり、あるいはユーザが自ら付与したものとする。例えば図４９の場合、移動履歴ＩＤ「０１０」は目的地名称「百貨店タイガー」と付与されており、既知地点として抽出する。一方、移動履歴ＩＤ「０１１」は現在走行してきた履歴とし、まだ名称が付与されておらず、本履歴を未知地点として抽出されることとなる。

履歴編集判定部１１１は、編集規則蓄積部１１２に蓄積された編集規則を参照し、前記実施の形態同様、既知地点をもとに未知地点の名称の編集を判定する手段であり、履歴編集部１１３において編集する。

図５０は履歴の編集について説明するための図である。図５０には図４９に示す移動履歴であって例えば既知地点である移動履歴ＩＤ「０１０」の履歴と、未知地点であって現在走行して蓄積された移動履歴ＩＤ「０１１」の履歴が示されている。現在走行に伴って検出された移動履歴ＩＤ「０１１」として示される移動は、最終的に駐車場内の右上「Ｅ１３５．０１．１３８、Ｎ３５．０１．１１４」地点で停車したとする。この場合、前記実施の形態で示すように例えば所定範囲内には該当する施設が存在しないため、適切な名称を付与することができないこととなる。そこで本実施の形態では逸脱地点をもとに名称を付与することとする。履歴編集判定部１１１は、前記逸脱地点検出手段によって検出された前記逸脱地点又は復帰地点が、前記到着地履歴蓄積手段に蓄積されている逸脱地点又は復帰地点から所定の範囲内にある場合、前記到着地履歴蓄積手段内で当該逸脱地点に付帯されている到着地の名称情報で、前記車両の前記到着地の名称情報を編集する名称編集手段の一例である。

図５０において既知地点「百貨店タイガー」の移動履歴ＩＤ「０１０」における逸脱地点は「Ｅ１３５．０１．１１６、Ｎ３５．０１．１０５」となっている。対して未知地点である移動履歴ＩＤ「０１１」の逸脱地点は「Ｅ１３５．０１．１２０、Ｎ３５．０１．１０５」となっている。ここで履歴編集判定部１１１において、未知地点の逸脱地点である「Ｅ１３５．０１．１２０、Ｎ３５．０１．１０５」を基準として所定の範囲内で逸脱した履歴を検索し、該当する施設が存在するか否かを判定する。例えば逸脱地点を中心として半径１００メートル内で逸脱した地点が存在するか否かを判定する。なお、本実施の形態ではかかる規則が編集規則蓄積部１１２に蓄積されているものとする。図５０の場合、既知地点である「百貨店タイガー」の逸脱地点「Ｅ１３５．０１．１１６、Ｎ３５．０１．１０５」との差は経度０．００４分（約８メートルに該当）であり、所定範囲内に存在することとなる。そこで本未知地点を「百貨店タイガー」であると判定し、履歴編集部１１３において編集する。

図５１は、履歴編集部１１３において編集され、移動履歴蓄積部１０５に蓄積された履歴を示す図である。図４９に示す履歴と比較し、未知地点であった履歴ＩＤ「０１１」の地点名称が「百貨店タイガー」へと編集され蓄積されている。

大型施設の場合、駐車場は広大なものとなり、単に地図情報をもとに到着地に近い周辺施設を当該到着地として判定するのみでは正確に名称を付与することができず、履歴の検索の際や、ユーザプロファイルの観点から問題が生じていた。一方、このように駐車場が広くても、その入り口等は限られた場合も多く、本実施の形態に示すように経路からの逸脱地点をもとに編集することでより正確に履歴を蓄積することができる。

さらに、ＧＰＳが検出されない地下駐車場や、立体駐車場等の場合にも本発明は効果を有する。図５２は地下駐車場への駐車を示す一例である。地下駐車場や立体駐車場の場合、ＧＰＳは検出されないことが多い。あるいは、装置に内蔵された加速度センサー等により緯度経度を類推して補完しているにすぎないため精度は落ちるのが一般的である。さらに地下駐車場や立体駐車場等の場合、階を下がるために複数回の回転走行を行わなければならず、誤差も大きくなる。このような場合、同じ施設であっても以前駐車した場所と大きく異なる位置での駐車として検出されることとなる。しかしながら、本実施の形態で示すように、経路を逸脱し、駐車場の入り口付近等を逸脱地点として検出し、当該逸脱地点をもとに履歴を編集することで同一の施設と判定することができる。図５２の場合も図５０と同様、逸脱地点「Ｅ１３５．０１．１１６、Ｎ３５．０１．１０５」、逸脱地点「Ｅ１３５．０１．１２０、Ｎ３５．０１．１０５」をもとに「百貨店タイガー」として判定することが可能となる。

図５３は、過去と現在との逸脱地点の位置関係に基づいて目的地を判定する場合の移動履歴編集装置の動作を示すフローチャートである。図５４は、車両が経路を逸脱したか否かを判定する場合の逸脱地点検出部の動作を示すフローチャートである。以下、図５３、図５４のフローチャートを用いて本実施の形態の動作を説明する。

まず位置情報検出部１０１で位置情報を検出する（ステップＳ４０１）。一方、地図情報蓄積部１０４に蓄積された地図情報を参照し（ステップＳ４０２）、逸脱地点検出部１２１において逸脱地点を検出する（ステップＳ４０３）。

逸脱地点検出部１２１では、まず、位置情報検出部１０１で検出された位置情報を参照する（ステップＳ５０１）。現在位置をもとにリンク情報を参照し（ステップＳ５０２）、形状点を参照し（ステップＳ５０３）、さらに経路幅を参照する（ステップＳ５０４）。そして経路内に位置するか否かを判定し（ステップＳ５０５）、経路内の場合（ステップＳ５０５のＹｅｓ）、ステップＳ５０１へと戻り再び位置情報検出部１０１で検出される位置情報を参照するループへと戻る。一方、経路外の場合（ステップＳ５０５のＮｏ）、一つ前の位置情報を参照し（ステップＳ５０６）、経路内に位置するか否かを判定する（ステップＳ５０７）。当該一つ前が経路内の場合（ステップＳ５０７のＹｅｓ）、ＧＰＳの誤差やマップマッチングの誤差を防ぐため、再びステップＳ５０１へと戻り、再び位置情報検出部１０１で検出される位置情報を参照するループへと戻る。一方、一つ前も経路外の場合（ステップＳ５０７のＮｏ）、当該一つ前の地点を逸脱地点と特定し（ステップＳ５０８）、メインループへと戻る。

次にノード変換部１０３において、到着した地点を基準として所定範囲内に該当する施設を検索する（ステップＳ４０４）。施設が存在するか否かを判定し（ステップＳ４０５）、存在する場合はステップＳ４１１へ進み、存在しない場合はステップＳ４０６へと進む。

存在する場合（ステップＳ４０５のＹｅｓ）、該当する施設名を到着地として蓄積する（ステップＳ４１１）。一方、存在しない場合、履歴編集判定部１１１において地点の名称を他の移動履歴を用いて編集可能か否かを判定し、履歴編集部１１３において履歴を編集することとなる（ステップＳ４０６以降）。なお、本実施の形態では該当施設が存在しない場合、そのまま以下に示す履歴編集部１１３等での処理を行うこととして説明を行うが、施設一端履歴として蓄積し、後に当該地点を未知地点抽出部１０９において未知地点として抽出することとしてもよい。

まず履歴編集判定部１１１において、逸脱地点検出部１２１で判定された逸脱地点を参照し（ステップＳ４０６）、逸脱地点が存在するか否かを判定する（ステップＳ４０７）。存在する場合（ステップＳ４０７のＹｅｓ）はステップＳ４０８へと進み、存在しない場合（ステップＳ４０７のＮｏ）はステップＳ４１２へと進む。

逸脱地点が存在する場合（ステップＳ４０７のＹｅｓ）、逸脱地点を基準とした所定範囲内に逸脱地点を有する地点を検索する（ステップＳ４０８）。該当地点が存在するか否かを判定し（ステップＳ４０９）、存在する場合（ステップＳ４０９のＹｅｓ）は、ステップＳ４１０へと進み、存在しない場合（ステップＳ４０９のＮｏ）は、ステップＳ４１２へと進む。

該当施設が存在する場合（ステップＳ４０９のＹｅｓ）、履歴編集部１１３において当該施設名を編集し（ステップＳ４１０）、移動履歴蓄積部１０５へと蓄積する。一方、該当施設が存在しない場合（ステップＳ４０９のＮｏ）や、逸脱地点が存在しない場合（ステップＳ４０７のＮｏ）、例えば地点の住所を名所とし、逸脱地点として蓄積する（ステップＳ４１２）。

なお、本実施の形態における説明では、既知地点、編集規則に該当する地点が既に蓄積済みであって、後に未知地点になる地点が検出された場合、当該既知地点を基に名称を編集することとして説明を行っているが、逆であっても当然かまわない。つまり、上記動作フローによって最終的に編集可能と判定されなかった場合、当該地点に地点の住所を名称とし、逸脱地点とともに蓄積（ステップＳ４１２）しておく。そして後に移動が行われ、再び履歴が蓄積され名称が付与された場合、当該地点を既知地点として、上記住所で名称が付与されている地点を未知地点として抽出し、再度編集することとしてもよい。また、説明のために住所を暫定的に名称としたが、名称をＮＵＬＬのまま蓄積しておくこととしてもよい。

（逸脱から経路に復帰する復帰地点）
なお、本実施の形態では、経路上の走行から逸脱して駐車場等へ入った地点等を逸脱地点として検出し、当該逸脱地点を用いて履歴編集を行うこととしたが、逆に、駐車場等の経路外走行から、経路へ復帰する地点を用いることとしてもよい。以下、具体例を用いて説明を行う。

逸脱地点検出部１２１は、前述に示すように、地図情報蓄積部１０４に蓄積された経路情報と、位置情報検出部１０１で検出された位置情報とをもとに、経路から逸脱したか否かを判定する手段である。したがって、経路上を走行しており、後に経路外である地点が検出された場合、文字通り逸脱地点となるし、一方、経路外を走行している場合、経路へ復帰する地点が検出された場合、当該地点を復帰地点として判定することも可能である。なお、逸脱地点検出部１２１は復帰を判定するという意味から復帰判定部とすることとしてもよい。

例えば、前述の図４７に示す経路と同様、経路上であるか否かを地図情報に蓄積されたリンク情報の緯度経度情報から、復帰地点を検出することが可能となる。

図５５は百貨店タイガーの駐車場を出発して経路へ復帰する緯度経度情報を示した図である。図５５においてユーザは「東経１３５．０１．１３８、北緯３５．０１．１１４」を出発している。この「東経１３５．０１．１３８、北緯３５．０１．１１４」は地図情報より経路外と判定されることとなる。そして「東経１３５．０１．１３０、北緯３５．０１．１１０」、「東経１３５．０１．１２５、北緯３５．０１．１０８」等、経路外をしばらく走行した後、「東経１３５．０１．１１２、北緯３５．０１．１０２」が検出される。この「東経１３５．０１．１１２、北緯３５．０１．１０２」は図４７の地図に示す通り、経路上に該当する。そこでその一つ前の位置である「東経１３５．０１．１１６、北緯３５．０１．１０５」を経路へ復帰した地点、つまり復帰地点として判定することが可能となる。なお、この「東経１３５．０１．１１６、北緯３５．０１．１０５」は、経路上を走行してきて駐車場へ移動する際に検出された場合（図４８）では、逸脱地点として検出された地点であるが、本例では駐車場から経路への復帰のため、復帰地点として呼んでいる。しかし、逸脱地点検出部１２１において判定する手法は同一のものであり、説明のため別名称で呼んでいるに過ぎない。また、逸脱地点同様、ＧＰＳの誤差を吸収すべく、複数回、経路上での走行が検出された場合に復帰地点と判定することとしても良い。

図５６は、当該復帰地点を用いての名称編集を説明する図である。図５６において「東経１３５．０１．１１６、北緯３５．０１．１０５」が復帰地点ａとして検出されている。当該出発地点（つまり前回の走行の目的地となる）には百貨店タイガーの名称が付与されているものとする。一方、別の走行として「東経１３５．０１．１２０、北緯３５．０１．１０５」が復帰地点ｂとして検出されている。当該移動の出発地（つまり前回走行の目的地）は、百貨店タイガーの駐車場ではあるが、百貨店タイガーから離れているため、例えば名称が付与できていないものとする。そこで図５０に示す逸脱地点の距離関係に基づく名称付与と同様、復帰地点を用いて名称を百貨店タイガーへと自動編集することが可能となる。

なお、ブロック図（図１、図１９、図２１、図２９、図４２及び図４３など）の各機能ブロックは典型的には集積回路であるＬＳＩとして実現される。これらは個別に１チップ化されても良いし、一部又は全てを含むように１チップ化されても良い。

例えばメモリ以外の機能ブロックが１チップ化されていても良い。ここでは、ＬＳＩとしたが、集積度の違いにより、ＩＣ、システムＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩと呼称されることもある。

また、集積回路化の手法はＬＳＩに限るものではなく、専用回路又は汎用プロセッサで実現してもよい。ＬＳＩ製造後に、プログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）や、ＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサを利用しても良い。

さらには、半導体技術の進歩又は派生する別技術によりＬＳＩに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて機能ブロックの集積化を行ってもよい。バイオ技術の適応等が可能性としてありえる。

また、各機能ブロックのうち、符号化または復号化の対象となるデータを格納する手段だけ１チップ化せずに別構成としても良い。

本発明は、移動履歴を編集する装置として、例えばカーナビゲーション装置や携帯端末機に備えられ、蓄積された移動履歴を編集し、地点の検索や、移動先予測をより容易とする移動履歴編集装置として利用できる。

図１は、本実施の形態１の移動履歴編集装置の構成を示すブロック図である。 図２は、例えばユーザの移動とその移動に伴って検出される位置情報を示す図である。 図３は、位置情報検出部により検出される位置情報の内容の一例を示す図である。 図４は、地図情報の一例を示す図である。 図５は、移動履歴蓄積部に蓄積された到着地の移動履歴を示す図である。 図６は、検索のキーワードの入力を説明するための図である。 図７Ａは、検索の対象となる移動履歴の一例を示す図である。 図７Ｂは、ユーザが目的地名称の検索キーを入力する一例を示す図である。 図７Ｃは、図７Ｂに示した検索キーで図７Ａに示した移動履歴を検索した場合の検索結果の一例を示す図である。 図８は、到着地点の履歴の一例を示す図である。 図９Ａは、検索の対象となる移動履歴で、施設名以外で表記された目的地名称を含む履歴の一例を示す図である。 図９Ｂは、ユーザが目的地名称の検索キーを入力する一例を示す図である。 図９Ｃは、図９Ｂに示した検索キーで図９Ａに示した移動履歴を検索した場合の検索結果の一例を示す図である。 図１０は、編集規則蓄積部に蓄積されている編集規則に基づいて行われる履歴の編集について、編集方法の一例を説明するための図である。 図１１は、編集規則蓄積部に蓄積された編集規則の一例を示す図である。 図１２は、履歴編集判定部の判定結果に従って履歴編集部によって目的地名称が編集された履歴の一例を示す図である。 図１３Ａは、検索の対象となる移動履歴で、目的地名称が編集された移動履歴の一例を示す図である。 図１３Ｂは、ユーザが目的地名称の検索キーを入力する一例を示す図である。 図１３Ｃは、図１３Ｂに示した検索キーで図１３Ａに示した移動履歴を検索した場合の検索結果の一例を示す図である。 図１４は、あるユーザの行動履歴を示す図である。 図１５は、到着地点「華の木２−２」と、別の日の到着地点である「ラーメン寅吉」とのクラス分類の一例を示す図である。 図１６は、履歴編集判定部及び履歴編集部による到着地の名称編集処理の手順を示すフローチャートである。 図１７は、履歴編集判定部及び履歴編集部による編集規則を参照した到着地の名称編集処理の手順を示すフローチャートである。 図１８は、履歴編集判定部及び履歴編集部による編集規則を参照した到着地の名称編集処理の手順を示すフローチャートである。 図１９は、実施の形態１の移動履歴編集装置の最小構成を示すブロック図である。 図２０は、地図情報蓄積部に蓄積された駐車場の満車に関する情報の一例を示す図である。 図２１は、上記実施の形態を実現するための移動履歴編集装置の構成を示すブロック図である。 図２２は、図１に示した移動履歴蓄積部に既知地点の履歴がない場合の未知地点の蓄積を説明するための図である。 図２３は、図１に示した移動履歴蓄積部に蓄積された移動履歴を示す図である。 図２４は、図２２に示した移動履歴よりも後のユーザの行動を反映させた履歴の編集を説明する図である。 図２５は、図２４に示した施設への到着履歴に基づいて未知地点の履歴の編集を説明する図である。 図２６は、未知地点への到着より後に、未知地点から直径１０００ｍの範囲内にある複数の施設へ訪れた場合の履歴の編集を説明する図である。 図２７は、図２６に示した周辺施設への移動履歴を、編集規則に従って場合わけし、未知地点「華町８−１」の目的地名称を編集する一例を示す図である。 図２８は、図２７に示した場合分けに基づいて行われた移動履歴の編集を示す図である。 図２９は、本実施の形態２の移動履歴編集装置の構成を示すブロック図である。 図３０は、自宅から百貨店タイガーまでのユーザの移動を示す移動経路図である。 図３１は、位置情報検出部で検出された緯度経度情報を示す図である。 図３２は、地図情報蓄積部に蓄積された地図情報を示す図である。 図３３は、図２９の移動履歴蓄積部に蓄積された移動履歴を示す図である。 図３４は、ユーザの現在位置を含む走行経路を示す図である。 図３５Ａは、目的地の予測のため検索を行う場合に検索の対象となる移動履歴の一例を示す図である。 図３５Ｂは、出発地を含む現在走行地点までのノード系列の一例を示す図である。 図３５Ｃは、図３５Ｂに示したノード系列を検索キーとして図３５Ａに示した移動履歴を検索した場合の検索結果の一例を示す図である。 図３６は、図２９に示した表示部に予測目的地の情報を表示した一例を示す図である。 図３７は、ユーザの到着地と履歴の蓄積を示す図である。 図３８は、履歴の編集を説明する図である。 図３９は、移動履歴の一致度に基づく実施の形態２の履歴の編集方法を説明する図である。 図４０Ａは、移動先予測のため検索の対象となる移動履歴の一例を示す図である。 図４０Ｂは、出発地を含む現在走行地点までのノード系列の一例を示す図である。 図４０Ｃは、図４０Ｂに示したノード系列を検索キーとして図４０Ａに示した移動履歴を検索した場合の検索結果の一例を示す図である。 図４１は、図３６と同様、カーナビの表示画面に予測移動先に関する情報を示す図である。 図４２は、本発明の移動履歴編集装置を備えるカーナビゲーション装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 図４３は、実施の形態３のシステム構成図である。 図４４は、ノードやリンクなどの経路情報で表される経路の一例を示す図である。 図４５は、図４４に示した経路を表す経路情報の一例をデータの形で示す図である。 図４６は、ユーザが経路を左折することにより逸脱して、百貨店タイガーの駐車場へ進入したことを示す図である。 図４７は、図４６における駐車場の進入を拡大した図である。 図４８は、位置情報検出部で検出された位置情報を示す図である。 図４９は、移動履歴蓄積部に蓄積された移動履歴を示す図である。 図５０は、履歴の編集について説明するための図である。 図５１は、履歴編集部において編集され、履歴蓄積部に蓄積された履歴を示す図である。 図５２は、地下駐車場への駐車の一例を示す図である。 図５３は、過去と現在との逸脱地点の位置関係に基づいて目的地を判定する場合の移動履歴編集装置の動作を示すフローチャートである。 図５４は、車両が経路を逸脱したか否かを判定する場合の逸脱地点検出部の動作を示すフローチャートである。 図５５は、車両が百貨店タイガーの駐車場を出発して経路へ復帰する地点（復帰地点）の緯度経度情報を示す図である。 図５６は、過去の復帰地点（逸脱地点）を用いて出発地（到着地）の名称を編集する方法を説明するための図である。

符号の説明

１０１ 位置情報検出部
１０２ 日時検出部
１０３ ノード変換部
１０４ 地図情報蓄積部
１０５ 移動履歴蓄積部
１０６ 検索キー入力部
１０７ 検索部
１０８ 表示部
１０９ 未知地点抽出部
１１０ 既知地点抽出部
１１１ 履歴編集判定部
１１２ 編集規則蓄積部
１１３ 履歴編集部
１１４ 移動先予測部
１１５ 到着地名称付与部
１１６ 到着地履歴蓄積部
１１７ 名称編集部
１１８ 駐車場情報蓄積部
１１９ 到着地変更意図推定部
１２１ 逸脱地点検出部
４２０ カーナビゲーション装置
４２１ スピーカ
４２２ 入力部
４２３ 表示部
４２４ 外部メモリ
４２５ ＧＰＳ
４２６ ＲＯＭ
４２７ ＣＰＵ
４２８ ＲＡＭ
４２９ 通信部
４３０ バス

Claims (12)

1. 車両の移動経路に関する履歴として蓄積される位置情報の名称情報を編集する移動履歴編集装置であって、
   車両の位置情報を検出する位置検出手段と、
   あらかじめ登録された施設の所在位置を示す第１の位置情報及び前記第１の位置情報を示す前記施設の名称情報である第１の種類の名称情報と、前記施設の所在位置に該当しない位置を示す第２の位置情報及び前記第２の位置情報を示す前記第１の種類の名称情報とは異なる種類の第２の種類の名称情報とを蓄積する地図情報蓄積手段と、
   前記位置検出手段によって検出された前記車両の停止位置情報を到着地として、前記到着地が、当該到着地を基準としてあらかじめ定められた第１の距離範囲内に、地図に登録された施設がある場合には、前記施設の名称情報である前記第１の種類の名称情報を前記地図情報蓄積手段から読み出して前記到着地に付与し、前記到着地が、当該到着地を基準としてあらかじめ定められた第１の距離範囲内に、地図に登録された施設がない場合には、前記第２の種類の名称情報を前記地図情報蓄積手段から読み出して、前記到着地に名称情報を付与する到着地名称付与手段と、
   少なくとも前記到着地の位置情報、及び前記到着地の位置情報を示す前記第１の種類の名称情報として、前記到着地の位置情報、前記施設の名称情報、および前記到着地への到着日時を蓄積する到着地履歴蓄積手段と、
   前記第２の種類の名称情報が付与された前記到着地の名称情報を、前記到着地履歴蓄積手段に蓄積されている前記施設の中から、前記施設の位置情報が、前記第２の種類の名称情報を付与された前記到着地から前記第１の距離より遠い第２の距離範囲内に存在する前記施設を検索し、検索結果として得られた前記施設の名称情報に書き替えることによって、前記第１の種類の名称情報に編集する名称編集手段と、
   前記検索結果として得られた前記施設のうち、前記第２の種類の名称情報を付与された前記到着地との間で、前記施設への到着日と、前記第２の種類の名称情報を付与された前記到着地への到着日とが同日でないという第１の条件、及び、前記施設への到着日時が、前記第２の種類の名称情報を付与された前記到着地への到着日時と同じグループに分類されるという第２の条件の両方を満足する施設の名称情報を用いて、前記第２の種類の名称情報を前記施設の名称情報に編集することを定めた編集規則を蓄積する編集規則蓄積手段とを備え、
   前記名称編集手段は、前記検索結果のうち、前記編集規則を満足する施設の名称情報を用いて、前記到着地の名称情報を編集する
   ことを特徴とする移動履歴編集装置。
2. 前記名称編集手段は、前記グループが、平日と休日の区別で分類される第１のグループと、朝、昼及び夜の区別で分類される第２のグループとを含み、前記第２の条件は、前記施設への到着日時が、前記第２の種類の名称情報を付与された前記到着地への到着日時と、前記第１のグループ及び前記第２のグループの両方について同じグループに分類されることであるという前記編集規則に従って、前記第２の種類の名称情報が付与された前記到着地の名称情報を編集する
   ことを特徴とする請求項１記載の移動履歴編集装置。
3. 前記名称編集手段は、さらに、前記第１の条件及び前記第２の条件を満足する前記施設が複数ある場合には、前記複数の施設の中から、前記第２の種類の名称情報を付与された前記到着地との距離がより近い前記施設の名称情報を用いて、前記第２の種類の名称情報を前記施設の名称情報に編集する
   ことを特徴とする請求項１記載の移動履歴編集装置。
4. 前記名称編集手段は、さらに、前記第２の種類の名称情報を付与された前記到着地から前記第２の距離範囲内に存在する前記施設の駐車場が現在満車か否かを検出し、前記施設の駐車場が満車である場合に限り、前記第２の種類の名称情報が付与された前記到着地の名称情報を編集する
   ことを特徴とする請求項１記載の移動履歴編集装置。
5. 前記移動履歴編集装置は、さらに、
   通信により到着地の周辺の施設の駐車場について前記駐車場が満車か空車かを示す満空情報を取得し、蓄積する駐車場情報蓄積手段と、
   前記第２の種類の名称情報を付与された前記到着地に対し、前記到着地履歴蓄積手段に蓄積され前記編集規則を満足する施設の駐車場について、前記駐車場情報蓄積手段に蓄積されている前記満空情報を調べ、前記到着地履歴蓄積手段に蓄積され前記編集規則を満足する前記施設の駐車場が満車である場合には、前記駐車場に駐車できないため現在の到着地へ駐車したものと推定する到着地変更意図推定手段とを備え、
   前記名称編集手段は、前記到着地変更意図推定手段によって、前記駐車場に駐車できないため現在の到着地へ駐車したものと推定された場合、前記到着地の名称情報を、前記到着地履歴蓄積手段に蓄積され前記編集規則を満足する前記施設の名称情報に編集する
   ことを特徴とする請求項１記載の移動履歴編集装置。
6. 前記名称編集手段は、さらに、前記第１の条件及び前記第２の条件の両方を満足する前記施設が複数ある場合には、前記複数の施設のそれぞれに、前記第２の種類の名称情報を付与された前記到着地との距離に応じた重み付けをし、前記第２の種類の名称情報を編集する候補として蓄積する
   ことを特徴とする請求項１記載の移動履歴編集装置。
7. 前記名称編集手段は、前記第２の種類の名称情報を付与された前記到着地から第２の距離範囲内に存在する前記施設の位置情報及び前記施設の名称情報が前記到着地履歴蓄積手段に蓄積されていない場合、前記第２の種類の名称情報を付与された前記到着地から第２の距離範囲内に存在し、かつ、前記第１の条件及び前記第２の条件の両方を満足する前記地図情報蓄積手段に蓄積された施設の名称情報を周辺施設として蓄積する
   ことを特徴とする請求項１記載の移動履歴編集装置。
8. 前記到着地履歴蓄積手段は、さらに、前記到着地からの出発日時を蓄積し、
   前記名称編集手段は、前記到着地への前記到着日時から前記出発日時までの時間を滞在時間として、前記車両が前記第２の種類の名称情報を付与された前記到着地に滞在していた時間に応じて前記第２の距離範囲を算出する
   ことを特徴とする請求項１記載の移動履歴編集装置。
9. 前記名称編集手段は、前記第２の種類の名称情報を付与された前記到着地に滞在していた時間を、前記施設まで徒歩で往復するのに要する時間として、前記到着地から前記施設までの前記第２の距離範囲を算出する
   ことを特徴とする請求項８記載の移動履歴編集装置。
10. 前記地図情報蓄積手段は、さらに、経路の領域を示す経路情報を蓄積し、
    前記移動履歴編集装置は、さらに、
    前記位置検出手段によって検出された前記車両の位置情報が、前記経路情報で示される経路の領域を逸脱又は経路外から経路上に復帰した地点を検出する逸脱地点検出手段を備え、
    前記到着地履歴蓄積手段は、前記到着地の前記位置情報及び前記名称情報に付帯して、前記逸脱地点検出手段によって検出された逸脱地点又は復帰地点を蓄積し、
    前記名称編集手段は、前記逸脱地点検出手段によって検出された前記逸脱地点又は復帰地点が、前記到着地履歴蓄積手段に蓄積されている逸脱地点又は復帰地点から所定の範囲内にある場合、前記到着地履歴蓄積手段内で当該逸脱地点に付帯されている到着地の名称情報で、前記車両の前記到着地の名称情報を編集する
    ことを特徴とする請求項１記載の移動履歴編集装置。
11. 前記地図情報蓄積手段に蓄積された前記経路情報は、経路の幅を示す経路幅情報を含み、
    前記逸脱地点検出手段は、前記位置検出手段によって検出された前記車両の位置情報が、前記経路幅外の位置情報で検出された場合に、前記経路幅外の位置情報を逸脱地点とする
    ことを特徴とする請求項１０記載の移動履歴編集装置。
12. 前記逸脱地点検出手段は、前記位置検出手段によって検出された前記車両の位置情報が、複数回連続して前記経路幅外の位置情報で検出された場合に、前記経路幅外の位置情報を逸脱地点とする
    ことを特徴とする請求項１１記載の移動履歴編集装置。

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