JP5929702B2 - 自動評価システム及びナビゲーション装置 - Google Patents

Description

本発明は、店舗の評価を自動で行う自動評価システム、及びその自動評価システムに含まれるナビゲーション装置に関するものである。

従来、飲食店等の店舗を検索する際に他人の評価を参照できるようにする技術が知られている。例えば、特許文献１には、対象とする施設について、ユーザの当該施設に対する訪問履歴情報からユーザ毎の点数を算出し、算出された点数が所定値以上であるユーザの投稿情報を、投稿情報要求コマンドの発信元に返信する技術が開示されている。

特許文献１に開示の技術では、ユーザが携帯電話の画面上の仮想ボタンを押下することで、施設に関する位置情報、施設情報、訪問日時情報、投稿情報、累積訪問回数情報、累積投稿回数情報が含まれる訪問履歴情報が携帯電話からサーバに送信され、訪問履歴情報がサーバに登録される。また、特許文献１には、ユーザごとの点数は、訪問回数、投稿回数、最新投稿時期から算出され、投稿回数、最新投稿時期について最高点であっても、訪問回数が最低１０回以上でなければ総得点が所定値以上とならないことが記載されている。

特開２０１１−１９２１８１号公報

しかしながら、特許文献１に開示の技術では、店舗を推奨するための評価を行うために、ユーザが携帯電話の画面上の仮想ボタンを押下する必要があり、その操作が煩わしいという問題がある。

一方で、ユーザが店舗に立ち寄ったときに、自動的に訪問履歴情報の登録を行い、その店舗を推奨することも考えられるが、立ち寄った先の全ての店舗を自動的に登録して推奨するようにすると、そのデータ数が多大となってしまい、店舗を推奨する信憑性が低くなってしまうとの問題がある。

本発明は、上記従来の問題点に鑑みなされたものであって、その目的は、ユーザの操作を必要とせずに、信憑性の高い店舗を推奨可能となる自動評価システム及びナビゲーション装置を提供することにある。

自動評価システムに係る第１の発明は、車両で用いられるナビゲーション装置（１）と、複数の車両のナビゲーション装置と通信するセンタ（３）とを含む自動評価システム（１００）であって、ナビゲーション装置は、ユーザが店舗に立ち寄ったか否かを車両の車両状態の情報をもとに自動的に判定する立ち寄り判定手段（２５、Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３）と、立ち寄り判定手段で立ち寄ったと判定した店舗について、立ち寄った累積回数をカウントするカウント手段（２５、Ｓ４）と、カウント手段でカウントした累積回数が２回となった店舗を推奨店舗と決定する推奨店舗決定手段（２５、Ｓ７）と、推奨店舗決定手段で決定した推奨店舗の情報を自動的にセンタに送信する投稿手段（２５、Ｓ１０）と、カウント手段でカウントした累積回数が１回の店舗であって、前回のカウントから第１の所定期間以上経過した店舗が存在する場合には、その店舗を非推奨店舗と決定する第１非推奨店舗決定手段（２５、Ｓ２４）とを備え、センタは、複数の車両のナビゲーション装置から受信した推奨店舗の情報を送信元ごとに登録する登録手段（３２）を備え、投稿手段は、第１非推奨店舗決定手段で決定した非推奨店舗の情報も自動的にセンタに送信し、センタの登録手段は、ナビゲーション装置から受信した非推奨店舗の情報も送信元ごとに登録することを特徴としている。

１回に限らず２回目も通う店舗は、ユーザが気に入ったお勧めの店舗である可能性が高いため、評価の信憑性も確保することができる。２回目も通う店舗がお勧めの店舗である傾向は、特に女性のユーザの場合に高くなる。

また、店舗への立ち寄りの判定、及び推奨店舗の情報のセンタへの送信は自動的に行うので、ユーザがわざわざ評価専用のボタン等を操作する手間がなく、このような操作の手間を嫌って店舗の評価を行わないユーザからも、店舗の評価を得ることが可能になる。よって、上述の手間を厭わずに店舗の評価を行うユーザに含まれる可能性のある偽客による店舗の評価の割合を減らすことができ、店舗の評価の信憑性を高めることが可能になる。

従って、本発明の自動評価システムによれば、ユーザの操作を必要とせずに、信憑性の高い店舗が推奨可能となる。

自動評価システムに係る第２の発明は、車両で用いられるナビゲーション装置（１）と、複数の車両の前記ナビゲーション装置と通信するセンタ（３）とを含む自動評価システム（１００）において、ユーザが店舗に立ち寄ったか否かを車両の車両状態の情報をもとに自動的に判定する立ち寄り判定手段（２５、３２、Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３）と、立ち寄り判定手段で立ち寄ったと判定した店舗について、立ち寄った累積回数をカウントするカウント手段（２５、３２、Ｓ４）と、カウント手段でカウントした累積回数がｎ回（ｎは２以上の数）となった店舗を推奨店舗と決定する推奨店舗決定手段（２５、３２、Ｓ７）と、推奨店舗決定手段で決定した推奨店舗を自動的に登録する登録手段（２５、３２、Ｓ１０）と、登録手段で登録された推奨店舗に関する情報を表示する表示手段（２５）とをセンタ及びナビゲーション装置のいずれかに備え、センタ及びナビゲーション装置のいずれか一方は、カウント手段でカウントした累積回数がｎ回未満の店舗であって、前回のカウントから第１の所定期間以上経過した店舗が存在する場合には、その店舗を非推奨店舗と決定する第１非推奨店舗決定手段（２５、３２、Ｓ２４）を備え、登録手段は、第１非推奨店舗決定手段で決定した非推奨店舗も自動的に登録し、表示手段は、登録手段で登録された非推奨店舗に関する情報を表示しないことを特徴としている。
自動評価システムに係る第３の発明は、車両で用いられるナビゲーション装置（１）と、複数の車両のナビゲーション装置と通信するセンタ（３）とを含む自動評価システム（１００）において、ユーザが店舗に立ち寄ったか否かを車両の車両状態の情報をもとに自動的に判定する立ち寄り判定手段（２５、３２、Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３）と、立ち寄り判定手段で立ち寄ったと判定した店舗について、立ち寄った累積回数をカウントするカウント手段（２５、３２、Ｓ４）と、カウント手段でカウントした累積回数がｎ回（ｎは２以上の数）となった店舗を推奨店舗と決定する推奨店舗決定手段（２５、３２、Ｓ７）と、推奨店舗決定手段で決定した推奨店舗を自動的に登録する登録手段（２５、３２、Ｓ１０）と、舗登録手段で登録された推奨店舗に関する情報を表示する表示手段（２５）とをセンタ及びナビゲーション装置のいずれかに備え、センタ及びナビゲーション装置のいずれか一方は、第２の所定期間内にカウント手段でカウントした累積回数がｎ回以上となる店舗が存在する場合に、その店舗を非推奨店舗と決定する第２非推奨店舗決定手段（２５、３２、Ｓ９）を備え、登録手段は、第２非推奨店舗決定手段で決定した非推奨店舗も自動的に登録し、表示手段は、登録手段で登録された非推奨店舗に関する情報を表示しないことを特徴としている。
ナビゲーション装置に係る第４の発明は、第１の発明〜第３の発明のいずれかの自動評価システムに用いることを特徴としている。

２回以上の複数回通う店舗は、ユーザが気に入ったお勧めの店舗である可能性が高いため、評価の信憑性も確保することができる。また、店舗への立ち寄りの判定、及び推奨店舗の情報のセンタへの送信は自動的に行うので、ユーザがわざわざ評価専用のボタン等を操作する手間がなく、このような操作の手間を嫌って店舗の評価を行わないユーザからも、店舗の評価を得ることが可能になる。よって、上述の手間を厭わずに店舗の評価を行うユーザに含まれる可能性のある偽客による店舗の評価の割合を減らすことができ、店舗の評価の信憑性を高めることが可能になる。従って、本発明の自動評価システムによれば、ユーザの操作を必要とせずに、信憑性の高い店舗が推奨可能となる。

自動評価システム１００の概略的な構成の一例を示すブロック図である。 ナビゲーション装置１の概略的な構成の一例を示すブロック図である。 制御装置２５でのチェックイン処理や投稿処理に関連する処理のフローの一例を示すフローチャートである。 立ち寄った累積回数が１回の店舗についての制御装置２５での非推奨判定処理のフローの一例を示すフローチャートである。 センタ３の概略的な構成の一例を示すブロック図である。 実施形態１におけるセンタ３での配信処理に関連する処理のフローの一例を示すフローチャートである。 自車両の乗員が１人か複数人かの判別結果に応じて案内する推奨店舗を変更する処理のフローの一例を示すフローチャートである。 実施形態２におけるセンタ３での配信処理に関連する処理のフローの一例を示すフローチャートである。 実施形態２における制御装置２５での案内処理に関連する処理のフローの一例を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施形態について図面を用いて説明する。

（実施形態１）
図１は、本発明が適用された自動評価システム１００の概略的な構成の一例を示すブロック図である。図１に示す自動評価システム１００は、ナビゲーション装置１及びセンタ３を含んでいる。

ナビゲーション装置１は、経路探索や経路案内等の公知のナビゲーション機能の他に、後述するチェックイン機能や投稿機能を備えている。ここで、図２を用いてナビゲーション装置１の概略的な構成について説明を行う。

図２に示すようにナビゲーション装置１は、位置検出器１１、地図データベース（ＤＢ）１６、外部メモリ１７、表示装置１８、音声出力装置１９、操作スイッチ群２０、リモートコントロール端末（以下リモコン）２１、リモコンセンサ２２、外部入力インターフェース（Ｉ／Ｆ）２３、通信機２４、及び制御装置２５を備えている。

位置検出器１１は、いずれも周知の地磁気センサ１２、ジャイロスコープ１３、走行距離を算出するための車速（距離）センサ１４、及び衛星からの電波に基づいて車両の位置を検出するＧＰＳ（Global Positioning System）のためのＧＰＳ受信機１５を有しており、自車両の現在位置や進行方向を逐次検出する。例えば、自車両の現在位置（以下、自車位置）は、緯度・経度で表される座標であって、自車両の進行方向は、北を基準とする方位角であるものとする。

これらは、各々が性質の異なる誤差を持っているため、複数のセンサにより各々補完しながら使用するように構成されている。なお、各センサの精度によっては位置検出器１１を上述した内の一部で構成しても良い。

地図ＤＢ１６は、道路地図のデータ、各種施設のＰＯＩ（Points Of Interest）のデータ等が記憶されている。道路地図のデータは、ノードデータ及びリンクデータからなる道路データ、地形等を示す背景データ、地名等を表示するための文字データなどからなる。ＰＯＩのデータは、施設の名称や住所、位置、属性を示すデータ等である。

ＰＯＩの位置のデータは、例えば緯度・経度で表される座標とする。また、ＰＯＩの属性のデータは、ＰＯＩの種別や性質を表すデータとする。ＰＯＩの種別の一例としては、店舗については、レストラン、カフェ、居酒屋、コンビニ、ドラッグストア等が挙げられる。また、店舗以外の施設としては、コインパーキングや病院等が挙げられる。ＰＯＩの性質の一例としては、一人で行く店舗か複数人で行く店舗かといったものが挙げられる。よって、地図ＤＢ１６が請求項の店舗情報記憶手段に相当する。

地図ＤＢ１６のデータは、図示しない通信Ｉ／Ｆを通じてインターネット等のネットワークから制御装置２５がダウンロードする構成としてもよいし、予め格納している構成としてもよい。地図ＤＢ１６としては、例えばＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、メモリカード、ＨＤＤ等の記憶媒体を用いる構成としてもよい。

外部メモリ１７は、書き込み可能なＨＤＤ等の大容量記憶装置である。外部メモリ１７には大量のデータや電源をオフしても消去してはいけないデータを記憶したり、頻繁に使用するデータを地図ＤＢ１６からコピーして利用したりする等の用途がある。なお、外部メモリ１７は、比較的記憶容量の小さいリムーバブルなメモリであってもよい。

表示装置１８は、車両の走行を案内するための地図、および目的地選択画面等を表示するものであって、例えばフルカラー表示が可能なものであり、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、プラズマディスプレイ等を用いて構成することができる。また、音声出力装置１９は、スピーカ等から構成され、制御装置２５の指示に基づいて、経路案内時の案内音声等を出力する。

操作スイッチ群２０は、例えば表示装置１８と一体になったタッチスイッチ若しくはメカニカルなスイッチ等が用いられ、スイッチ操作により制御装置２５へ各種機能の操作指示を行う。

リモコン２１には複数の操作スイッチ（図示せず）が設けられ、スイッチ操作によりリモコンセンサ２２を介して各種指令信号を制御装置２５に入力することにより、操作スイッチ群２０と同じ機能を制御装置２５に対して実行させることが可能である。

外部入力Ｉ／Ｆ２３は、自車両に搭載されたＥＣＵやセンサから、車両状態の情報を制御装置２５が取得するためのインターフェースである。例えば、外部入力Ｉ／Ｆ２３には、ＣＡＮ（controller area network）などの通信プロトコルに準拠した車内ＬＡＮ等を介して自車両に搭載されたＥＣＵやセンサから車両状態の情報が入力されてくるものとする。

車両状態の情報の一例としては、シフトポジションセンサの信号、パーキングブレーキスイッチのオンオフの信号、ドアカーテシスイッチのオンオフの信号、イグニッション電源のオンオフの信号、助手席の着座センサの信号等がある。

通信機２４は、基地局やネットワークを介してセンタ３との間で通信を行う。通信機２４は、例えば車両に搭載されるＤＣＭ（data communication module）等のテレマティクス通信に用いられる車載通信モジュールを通じてセンタ３との通信を行う構成とすればよい。他にも、通信機２４は、センタ３との通信を、ＤＳＲＣ通信用モジュールを通じて行う構成としてもよいし、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等で接続した携帯端末を通じて行う構成としてもよい。

制御装置２５は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、バックアップＲＡＭ等よりなるマイクロコンピュータを主体として構成される。そして、制御装置２５は、位置検出器１１、地図ＤＢ１６、外部メモリ１７、操作スイッチ群２０、リモコンセンサ２２、外部入力Ｉ／Ｆ２３、通信機２４から入力された各種情報に基づき、経路探索や経路案内といったナビゲーション機能としての処理やチェックイン機能としての処理（以下、チェックイン処理）や投稿機能としての処理（以下、投稿処理）等を実行する。

なお、ナビゲーション装置１は必ずしも車載のナビゲーション装置に限らない。例えば車両に持ち込んで用いることが可能な、ナビゲーション機能を有する携帯電話機やタブレットＰＣ等の携帯端末であってもよい。携帯端末をナビゲーション装置１として用いる場合には、車両のＥＣＵ等からの情報の取得は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の公知の無線通信によって行う構成としてもよいし、有線通信によって行う構成としてもよい。

ここで、図３のフローチャートを用いて、制御装置２５でのチェックイン処理や投稿処理に関連する処理のフローについての説明を行う。図３のフローは、例えば自車両のイグニッション電源がオンになるごとに開始されるものとする。

ステップＳ１では、自車両が駐車したことを検出することで、ユーザが施設へ立ち寄ったことを推定する。自車両が駐車したことは、イグニッション電源がオフになったこと、パーキングブレーキがオンになったこと、シフトポジションが駐車位置（Ｐ）になったこと、ドアが開放されたことなどから検出する構成とすればよい。

イグニッション電源がオフになったことは、イグニッション電源のオンオフの信号から、パーキングブレーキがオンになったことは、パーキングブレーキスイッチのオンオフの信号から検出する構成とすればよい。また、シフトポジションが駐車位置（Ｐ）になったことは、シフトポジションセンサの信号から、ドアが開放されたことは、ドアカーテシスイッチのオンオフの信号から検出する構成とすればよい。

ステップＳ１では、自車両が駐車したことを検出した場合（ステップＳ１でＹＥＳ）には、ステップＳ２に移る。一方、自車両が駐車したことを検出していない場合（ステップＳ１でＮＯ）には、ステップＳ１に戻ってフローを繰り返す。

ステップＳ２では、施設特定処理を行って、ステップＳ３に移る。施設特定処理では、自車両の駐車を検出した位置（以下、駐車検出位置）に該当する施設を、地図ＤＢ１６に格納されているＰＯＩの位置データをもとに特定する。駐車検出位置は、位置検出器１１から取得する構成とすればよい。また、駐車検出位置に該当する施設の特定の方法の一例として、ＰＯＩの位置データが示す位置が、駐車検出位置に最も近い施設を特定する構成とすればよい。

ステップＳ３では、施設特定処理で特定した施設（以下、特定済施設）が、チェックイン処理の対象に該当する種別の店舗（以下、該当店舗）であるか否かを判定する。つまり、ステップＳ１〜ステップＳ３の処理によって、ユーザが該当店舗にあたる店舗に立ち寄ったか否かを車両の車両状態の情報をもとに自動的に判定する。よって、ステップＳ１〜ステップＳ３までの処理が請求項の立ち寄り判定手段に相当する。

該当店舗の種別は、制御装置２５の不揮発性メモリに格納してあるものとする。制御装置２５は、特定済施設の種別が、この予め格納してある該当店舗の種別に一致するか否かによって、特定済施設が該当店舗か否かを判定する。特定済施設の種別は、ＰＯＩの属性のデータをもとに特定する構成とすればよい。

予め格納してある該当店舗の種別の一例としては、レストラン、カフェ、居酒屋といった飲食店や雑貨屋やアミューズメントストア等がある。該当店舗から除く施設の種別の一例としては、コインパーキングや病院といった店舗以外の施設、お奨めを必要としない傾向が強かったり、飛び込みで立ち寄る可能性が低かったりする店舗等がある。該当店舗から除く店舗の例としては、コンビニエンスストアやドラッグストアやカラオケ店やアパレルショップ等がある。

ステップＳ３では、特定済施設が該当店舗であると判定した場合（ステップＳ３でＹＥＳ）には、ステップＳ４に移る。一方、特定済施設が該当店舗でないと判定した場合（ステップＳ３でＮＯ）には、フローを終了する。

ステップＳ４では、チェックイン処理を行って、ステップＳ５に移る。チェックイン処理では、ステップＳ３で該当店舗であると判定した特定済施設（以下、立ち寄り店舗）について、立ち寄った累積回数をカウントする。よって、このステップＳ４の処理が請求項のカウント手段に相当する。

累積回数は、店舗ごとに制御装置２５の不揮発性メモリに格納され、イグニッション電源がオフになった場合にも消去されず、同一店舗についてカウントされるごとに更新するものとする。一例として、店舗ごとの累積回数には、カウントが行われるごとに、カウントが行われた日時を示すタイムスタンプを付与する構成とすればよい。また、最新のカウントから所定の回数以内のカウントについてのタイムスタンプを除いて、タイムスタンプを逐次消去していく構成とすればよい。

ステップＳ５では、前述の立ち寄り店舗に立ち寄った累積回数が２回以上であった場合（ステップＳ５でＹＥＳ）には、ステップＳ６に移る。一方、立ち寄った累積回数が１回であった場合（ステップＳ５でＮＯ）には、フローを終了する。

ステップＳ６では、前述の立ち寄り店舗に立ち寄った累積回数が２回であった場合（ステップＳ６でＹＥＳ）には、ステップＳ７に移る。一方、立ち寄った累積回数が２回でなかった場合（ステップＳ６でＮＯ）には、ステップＳ８に移る。

ステップＳ７では、推奨決定処理を行って、ステップＳ１０に移る。推奨決定処理では、立ち寄った累積回数が２回であった前述の立ち寄り店舗を、ナビゲーション装置１のユーザのお奨めする店舗（以下、推奨店舗）と決定する。よって、このステップＳ７の処理が請求項の推奨店舗決定手段に相当する。

１回に限らず２回目も通う店舗は、ユーザが気に入ったお勧めの店舗である可能性が高いため、本実施形態によれば、店舗についての評価を短期間で行いながらも、評価の信憑性も確保することができる。２回目も通う店舗がお勧めの店舗である傾向は、特に女性のユーザの場合に高くなるため、本実施形態のナビゲーション装置１は、女性のユーザにより好適である。

ステップＳ６で累積回数が２回でなかった場合のステップＳ８では、所定期間内に立ち寄った累積回数が所定回数以上であるか否かを判定する。所定期間内に立ち寄った累積回数は、カウントごとに付与されるタイムスタンプをもとに算出する構成とすればよい。

また、ここで言うところの所定回数は、２回よりも多い任意の回数であって、ユーザの職場等の所定期間内に頻繁に訪れる店舗を除外することを目的に設定される値である。本実施形態では、一例として２週間以内にカウントした累積回数が１０回以上であるか否かを判定するものとして以降の説明を続ける。

そして、２週間以内に立ち寄った累積回数が１０回以上であると判定した場合（ステップＳ８でＹＥＳ）には、ステップＳ９に移る。一方、２週間以内に立ち寄った累積回数が１０回未満と判定した場合（ステップＳ８でＮＯ）には、フローを終了する。

ステップＳ９では、非推奨決定処理を行って、ステップＳ１０に移る。ステップＳ９の非推奨決定処理では、２週間以内に立ち寄った累積回数が１０回以上であった前述の立ち寄り店舗を、ナビゲーション装置１のユーザのお奨めしない店舗（以下、非推奨店舗）と決定する。よって、このステップＳ９の処理が請求項の第２非推奨店舗決定手段に相当する。

ステップＳ１０では、投稿処理を行って、フローを終了する。投稿処理では、推奨決定処理で推奨店舗の決定が行われていた場合には、自動的にこの推奨店舗の情報を通信機２４からセンタ３に送信させる。また、非推奨決定処理で非推奨店舗の決定が行われていた場合には、自動的にこの非推奨店舗の情報を、通信機２４を介してセンタ３に送信する。よって、このステップＳ１０の処理が請求項の投稿手段に相当する。

推奨店舗の情報とは、例えば推奨店舗であることを示す情報、店舗の位置座標、店舗の名称、店舗の住所等である。非推奨店舗の情報とは、例えば非推奨店舗であることを示す情報、店舗の位置座標、店舗の名称、店舗の住所等である。店舗の位置座標、店舗の名称、店舗の住所の情報については、地図ＤＢ１６に格納されているＰＯＩのデータから得る構成とすればよい。

また、投稿処理では、例えば推奨店舗の情報に対応付けて、推奨店舗の情報の送信元のユーザを特定するための識別情報、及び当該ユーザのカテゴリを特定するためのカテゴリ特定情報も、通信機２４を介してセンタ３に送信するものとする。

識別情報は、自車両の車両ＩＤであってもよいし、ナビゲーション装置１の機器ＩＤであってもよい。ナビゲーション装置１がＧＰＳ機能付きの携帯端末のように持ち運び可能なものであって、ユーザが別の車両にも持ち込むことができる場合を想定すると、識別情報はナビゲーション装置１の機器ＩＤであることがより好ましい。

カテゴリ特定情報には、例えばユーザの乗車する車両の車種、ユーザの嗜好する音楽ジャンル、ユーザの使用する携帯機種、ユーザの生活圏、ユーザの友人知人関係等の情報がある。

車種の情報については、自車両のＥＣＵ等から取得する構成とすればよい。嗜好する音楽ジャンルの情報については、自車両のカーオーディオやユーザの使用するポータブルオーディオ・携帯端末の演奏履歴から演奏回数の最も多いジャンルを特定することで得る構成とすればよい。携帯機種の情報については、ユーザの使用する携帯端末から取得する構成とすればよい。

生活圏の情報については、自車両の走行履歴から所定回数以上走行したことのある領域を特定し、その領域を生活圏とする構成としてもよいし、ユーザの自宅の位置する市、町、村、区といった行政区画を生活圏とする構成としてもよいし、ユーザの自宅から所定距離内の範囲を生活圏とする構成としてもよい。ナビゲーション装置１が車載のナビゲーション装置である場合には、ユーザの自宅や走行履歴の情報は、自装置の情報を利用する構成とすればよい。また、ナビゲーション装置１が携帯端末の場合には、自装置に登録されているユーザの自宅の情報を利用する構成とすればよい。

友人知人関係の情報については、ユーザの使用する携帯端末のアドレス帳から友人知人のアドレスや電話番号を取得する構成とすればよい。友人知人のアドレスや電話番号は、ユーザの使用する携帯端末のソーシャルネットワークサービスを利用して取得する構成としてもよい。友人知人関係の情報をカテゴリ特定情報としてセンタ３へ送信させる場合には、ユーザ自身のアドレスや電話番号も、ユーザ自身のアドレスであることを示す情報とともに送信させるものとする。

ナビゲーション装置１が車載のナビゲーション装置の場合であって、ポータブルオーディオや携帯端末の情報を取得する構成とする場合には、自装置がＢｌｕｅｔｏｏｔｈ等での無線通信やＵＳＢ接続等での有線通信をポータブルオーディオや携帯端末との間で行っているときに取得する構成とすればよい。また、ナビゲーション装置１が携帯端末の場合であって、携帯端末の情報を取得する構成とする場合には、自装置の情報を利用する構成とすればよい。

なお、本実施形態では、同一の店舗に立ち寄った累積回数が２回であった場合に推奨決定処理を行う構成を示したが、必ずしもこれに限らない。例えば前回のカウントと同じ曜日に２回目がカウントされた場合や前回のカウントと同じ時間帯に２回目がカウントされた場合のように店舗への立ち寄りに周期性があると制御装置２５で推定される場合には、推奨決定処理を行わなかったり、非推奨店舗と決定したりする構成としてもよい。これによれば、ユーザのパート先等の周期的に立ち寄る店舗を、そのユーザの推奨店舗から除外することができ、店舗の評価の信憑性をさらに向上させることができる。

他にも、前回のカウントが行われてから一週間以内に２回目がカウントされた場合のように、前回のカウントが行われてから所定期間内に２回目をカウントした場合には、推奨決定処理を行わなかったり、非推奨店舗と決定したりする構成としてもよい。ここで言うところの所定の期間は、任意に設定可能な値であって、店舗の種別ごとに予め設定されている構成としてもよい。

続いて、図４のフローチャートを用いて、立ち寄った累積回数が１回の店舗についての制御装置２５での非推奨判定処理についての説明を行う。図４のフローは、図３のフローとは独立に、例えば自車両のイグニッション電源がオンになるごとに開始する構成とすればよい。他にも、図４のフローの処理を、図３のフローにおいて、ステップＳ４の処理以前に行う構成としてもよい。

まず、ステップＳ２１では、立ち寄った累積回数が格納されている店舗のうち、累積回数が１回の店舗が存在するか否かを判定する。そして、累積回数が１回の店舗が存在する場合（ステップＳ２１でＹＥＳ）には、ステップＳ２２に移る。一方、累積回数が１回の店舗が存在しない場合（ステップＳ２１でＮＯ）には、フローを終了する。

ステップＳ２２では、立ち寄った累積回数が１回の店舗について、１回目のカウントを行ってから一定期間以上経過しているか否かを判定する。１回目のカウントを行ってからの期間は、１回目のカウント時に付与したタイムスタンプと現在の日時とから算出する構成とすればよい。

ここで言うところの一定期間とは、任意に設定可能な値であって、店舗の種別ごとに異なる一般的な利用頻度を考慮して設定されることが好ましい値である。例えば、一般的な利用頻度が数日単位の店舗は例えば一定期間として数週間を設定し、一般的な利用頻度が週単位の店舗は例えば一定期間として１ヶ月を設定したりなどすればよい。

また、具体的な構成の一例としては、店舗の種類と期間の値との対応関係を制御装置２５の不揮発性メモリに予め記憶しておき、制御装置２５が、この対応関係を参照して店舗の種類に応じた期間を設定する構成とすればよい。よって、制御装置２５が請求項の対応関係記憶手段に相当する。

そして、ステップＳ２２では、１回目のカウントを行ってから一定期間以上経過していると判定した場合（ステップＳ２２でＹＥＳ）には、ステップＳ２３に移る。一方、１回目のカウントを行ってから一定期間以上経過していないと判定した場合（ステップＳ２２でＮＯ）には、フローを終了する。

ステップＳ２３では、地元のユーザによるチェックインか否かを判定する。一例としては、カウントを行った店舗の位置のデータと前述のユーザの生活圏の情報とをもとに、カウントを行った店舗の位置がユーザの生活圏内の場合には、地元のユーザによるチェックインと判定する構成とすればよい。また、カウントを行った店舗の位置がユーザの生活圏外の場合には、地元のユーザによるチェックインでないと判定する構成とすればよい。よって、このステップＳ２３の処理が請求項の内外判別手段に相当する。

そして、地元のユーザによるチェックインと判定した場合（ステップＳ２３でＹＥＳ）には、ステップＳ２４に移る。また、地元のユーザによるチェックインでないと判定した場合（ステップＳ２３でＮＯ）には、フローを終了する。

ステップＳ２４では、非推奨決定処理を行って、ステップＳ２５に移る。ステップＳ２４の非推奨決定処理では、１回目のカウントを行ってから一定期間以上経過しているとともに、地元のユーザによるチェックインが行われた店舗を、非推奨店舗と決定する。よって、このステップＳ２４の処理が請求項の第１非推奨店舗決定手段に相当する。

観光客などの地元のユーザでないユーザは、気に入った店舗であっても再度の来店が出来なかったり、再度の来店までに上述の一定期間以上要したりすることが考えられる。この場合に、１回目のカウントを行ってから一定期間以上経過している店舗を非推奨店舗と決定してしまうと、ユーザが気に入った店舗を非推奨店舗と決定してしまう場合がある。これに対して、上述の構成によれば、１回目のカウントを行ってから一定期間以上経過している店舗であっても、地元のユーザによるチェックインでないと判定した場合には、非推奨店舗と決定しないので、店舗の評価の信憑性をさらに向上させることができる。

なお、ステップＳ２３の処理を省略し、ステップＳ２４の非推奨決定処理において、１回目のカウントを行ってから一定期間以上経過している店舗を非推奨店舗と決定する構成としてもよい。この場合でも、再度の来店が一定期間以上なく、ユーザが気に入らなかった可能性が比較的高い店舗を非推奨店舗と決定して、ユーザが気に入らなかった可能性が比較的高い店舗をユーザの案内しないようにすることが可能になる。

ステップＳ２５では、投稿処理を行って、フローを終了する。ステップＳ２５の投稿処理では、前述のステップＳ１０の投稿処理と同様にして、ステップＳ２４で非推奨店舗と決定した店舗についての前述の非推奨店舗の情報を、識別情報及びカテゴリ特定情報と対応付け、通信機２４からセンタ３に送信させる。

なお、ステップＳ９の非推奨決定処理やステップＳ２４の非推奨決定処理で非推奨店舗と決定された店舗については、ステップＳ３の処理において該当店舗でないと判定し、ステップＳ７の推奨決定処理で推奨店舗と決定されないようにする構成としてもよい。この場合、非推奨店舗と決定された店舗は、非推奨店舗として制御装置２５の不揮発性メモリに登録しておく構成とすればよい。

図１に戻って、センタ３は、例えば地上に定置された基地局であって、サーバから構成されている。ここで、図５を用いて、センタ３の概略的な構成について説明を行う。センタ３は、通信部３１、制御部３２、及びプローブ情報データベース（以下、プローブ情報ＤＢ）３３を備えている。なお、センタ３は、１つのサーバからなるものであってもよいし、複数のサーバからなっているものであってもよい。

通信部３１は、ナビゲーション装置１から送信された推奨店舗の情報若しくは非推奨店舗の情報と、識別情報及びカテゴリ特定情報とを受信し、制御部３２に入力する。また、通信部３１は、制御部３２の指示に従って、ナビゲーション装置１に推奨店舗の情報を送信する。

制御部３２は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、バックアップＲＡＭ等よりなるマイクロコンピュータを主体として構成される。そして、制御部３２は、通信部３１、プローブ情報ＤＢ３３から入力された各種情報に基づき、配信処理に関連する各種処理を実行する。

制御部３２は、通信部３１が受信した推奨店舗の情報若しくは非推奨店舗の情報と、識別情報及びカテゴリ特定情報との情報（以下、プローブ情報）をもとに、識別情報が示すユーザごとに、推奨店舗の情報若しくは非推奨店舗の情報と、カテゴリ特定情報とをプローブ情報ＤＢ３３に登録する。よって、制御部３２が請求項の登録手段に相当する。

例えば、非推奨店舗の情報を通信部３１で受信した場合には、識別情報が示すユーザに割り当てられた記憶領域に、この非推奨店舗の情報とカテゴリ特定情報とを格納することで登録する構成とすればよい。また、推奨店舗の情報を通信部３１で受信した場合には、識別情報が示すユーザに記憶領域を割り当て、当該記憶領域にこの推奨店舗の情報とカテゴリ特定情報とを格納することで登録する構成とすればよい。識別情報が示すユーザは、請求項の推奨店舗の情報の送信元や非推奨店舗の送信元に相当する。

ここで、図６のフローチャートを用いて、制御部３２での配信処理に関連する処理のフローについての説明を行う。図６のフローは、例えばセンタ３のサーバの電源がオンになったときに開始される構成とすればよい。

まず、ステップＳ３１では、ナビゲーション装置１からプローブ情報を受信したか否かを判定する。ナビゲーション装置１からプローブ情報を受信したことは、通信部３１で受信したプローブ情報の入力を受け付けたことから判定する構成とすればよい。そして、プローブ情報を受信したと判定した場合（ステップＳ３１でＹＥＳ）には、ステップＳ３２に移る。一方、プローブ情報を受信していないと判定した場合（ステップＳ３１でＮＯ）には、ステップＳ３１のフローを繰り返す。

ステップＳ３２では、プローブ情報のうちの識別情報と推奨店舗の情報若しくは非推奨店舗の情報とをもとに、当該識別情報が示すユーザの情報であって、且つ、推奨店舗の情報若しくは非推奨店舗の情報が示す店舗が同一の情報が、プローブ情報ＤＢ３３に登録済か否かを判定する。そして、登録済と判定した場合（ステップＳ３２でＹＥＳ）には、ステップＳ３３に移る。一方、登録済でないと判定した場合（ステップＳ３２でＮＯ）には、ステップＳ３４に移る。

ステップＳ３３では、登録済の店舗についての推奨店舗の情報若しくは非推奨店舗の情報とカテゴリ特定情報とを、新たに受信した推奨店舗の情報若しくは非推奨店舗の情報とカテゴリ特定情報とで上書きして更新し、ステップＳ３５に移る。

例えば、前述のステップＳ２４の非推奨決定処理の結果、非推奨店舗の情報が登録されていた場合にも、前述のステップＳ７の推奨決定処理の結果、同一の店舗についての推奨店舗の情報が送信されてきた場合には、非推奨店舗の情報を推奨店舗の情報に更新することになる。他にも、前述のステップＳ７の推奨決定処理の結果、推奨店舗の情報が登録されていた場合にも、前述のステップＳ９の非推奨決定処理の結果、同一の店舗についての非推奨店舗の情報が送信されてきた場合には、推奨店舗の情報を非推奨店舗の情報に更新することになる。

また、ステップＳ３４では、受信した識別情報が示すユーザに割り当てられたプローブ情報ＤＢ３３の記憶領域に、受信した推奨店舗の情報若しくは非推奨店舗の情報とカテゴリ特定情報とを格納することで登録し、ステップＳ３５に移る。

ステップＳ３５では、配信タイミングか否かを判定する。例えばナビゲーション装置１から情報配信の要求を、通信部３１を介して受けた場合に配信タイミングと判定する構成とすればよい。情報配信の要求には、例えば送信元についての前述の識別情報も含むものとして以降の説明を続ける。

ナビゲーション装置１からの情報配信の要求は、例えばナビゲーション装置１が用いられる車両のイグニッション電源がオンになったことをトリガにして行う構成としてもよいし、ナビゲーション装置１で目的地設定や経路探索が行われたことをトリガにして行う構成としてもよい。

そして、ステップＳ３５では、配信タイミングと判定した場合（ステップＳ３５でＹＥＳ）には、ステップＳ３７に移る。一方、配信タイミングでないと判定した場合（ステップＳ３５でＮＯ）には、ステップＳ３６に移る。

ステップＳ３６では、ナビゲーション装置１からプローブ情報を受信したか否かを判定する。そして、プローブ情報を受信したと判定した場合（ステップＳ３６でＹＥＳ）には、ステップＳ３２に戻ってフローを繰り返す。一方、プローブ情報を受信していないと判定した場合（ステップＳ３６でＮＯ）には、ステップＳ３５に戻ってフローを繰り返す。

ステップＳ３５で配信タイミングと判定した場合のステップＳ３７では、同一カテゴリ抽出処理を行って、ステップＳ３８に移る。同一カテゴリ抽出処理では、情報配信の要求の送信元のナビゲーション装置１のユーザの推奨店舗の情報を除く、当該ユーザと同一カテゴリのユーザの推奨店舗の情報を、プローブ情報ＤＢ３３から抽出する。一例としては、以下の構成によって実現すればよい。

まず、情報配信の要求に含まれる識別情報をもとに、プローブ情報ＤＢ３３から情報配信の要求の送信元のナビゲーション装置１のユーザのカテゴリ特定情報を読み出す。そして、読み出したカテゴリ特定情報で特定されているカテゴリと同じカテゴリに属するカテゴリ特定情報と対応付けられた推奨店舗の情報を、プローブ情報ＤＢ３３から抽出する。

例えば、カテゴリ特定情報が車種や嗜好する音楽ジャンルや携帯機種の情報の場合には、同じ車種や音楽ジャンルや携帯機種の場合に同じカテゴリに属するとすればよい。カテゴリ特定情報が生活圏の情報の場合には、生活圏が一定の割合以上重なる場合に同じカテゴリに属するとしてもよいし、生活圏が一致する場合に同じカテゴリに属するとしてもよい。また、カテゴリ特定情報が友人知人関係の情報の場合には、情報配信の要求の送信元のナビゲーション装置１のユーザのアドレスや電話番号が含まれている場合に同じカテゴリに属するとすればよい。

これによれば、情報配信の要求の送信元のユーザと嗜好が似ていると考えられる同一のカテゴリのユーザのナビゲーション装置１から送信されてきた推奨店舗の情報や非推奨店舗の情報に絞って以降の第１推奨判断処理や第２推奨判断処理を行うことが可能になる。よって、情報配信の要求の送信元のユーザの嗜好に沿っている可能性がより高い推奨店舗の情報を当該ユーザのナビゲーション装置１に配信し、当該ユーザに案内することが可能になる。

また、同一カテゴリ抽出処理では、カテゴリ特定情報が友人知人関係の情報と生活圏の情報とである場合のように、複数種類の情報からなる場合には、複数種類の情報のうち１種類でも同一カテゴリのユーザの推奨店舗の情報を抽出する構成としてもよい。

他にも、カテゴリ特定情報が複数種類の情報からなる場合に、種類ごとに優先度を設定し、優先度の高い種類の情報についての同一カテゴリのユーザの推奨店舗の情報の抽出から順番に行っていき、抽出数が一定数に達したところで抽出を終了する構成としてもよい。例えば同一カテゴリの場合にユーザと嗜好が似ている可能性が高いのは、上から順に、友人知人関係＞生活圏＞音楽ジャンル、車種、携帯機種と考えられることから、優先度もこの順に合わせる構成とすればよい。

ステップＳ３８では、同一カテゴリ抽出処理で抽出された情報のうちに、同一店舗について、プローブ情報ＤＢ３３に推奨店舗の情報と非推奨店舗の情報とが混在しているか否かを判定する。プローブ情報ＤＢ３３に推奨店舗の情報と非推奨店舗の情報とが混在している場合とは、同一店舗であっても、あるユーザについては推奨店舗の情報が登録されており、他方のユーザについては非推奨店舗の情報が登録されている場合である。

そして、推奨店舗の情報と非推奨店舗の情報とが混在していると判定した場合（ステップＳ３８でＹＥＳ）には、ステップＳ３９に移る。一方、推奨店舗の情報と非推奨店舗の情報とが混在していないと判定した場合（ステップＳ３８でＮＯ）には、ステップＳ４０に移る。ステップＳ３８の処理は、例えば同一カテゴリ抽出処理で抽出された情報に含まれる全店舗について１店舗ずつ順次行うものとする。

ステップＳ３９では、第１推奨判断処理を行って、ステップＳ４１に移る。第１推奨判断処理では、同一カテゴリ抽出処理で抽出された情報のうちの、同一店舗についての推奨店舗の情報及び非推奨店舗の情報をもとに、その店舗が推奨店舗か非推奨店舗かを判断する。よって、このステップＳ３９が請求項の推奨判断手段に相当する。

一例として、第１推奨判断処理では、同一カテゴリ抽出処理で抽出された情報のうち、同一店舗についての推奨店舗の情報と非推奨店舗の情報との登録総数に対する非推奨店舗の情報の登録数の比率が所定値以上であった場合に、その店舗を非推奨店舗と判断する。一方、上記登録総数に対する非推奨店舗の情報の登録数の比率が所定値未満であった場合には、その店舗を推奨店舗と判断する。

なお、同一店舗についての送信元ごとに登録された情報のうちに、推奨店舗の情報が１つでもある場合には、その店舗を推奨店舗と判断する構成（以下、変形例１）としてもよい。他にも、同一店舗についての送信元ごとに登録された情報のうちに、非推奨店舗の情報が１つでもある場合には、その店舗を非推奨店舗と判断する構成（以下、変形例２）としてもよい。

ステップＳ４０では、第２推奨判断処理を行って、ステップＳ４１に移る。第２推奨判断処理では、同一カテゴリ抽出処理で抽出された情報のうちの、同一店舗についての送信元ごとに登録された情報が全て推奨店舗の情報であった場合には、その店舗を推奨店舗と判断する。一方、同一カテゴリ抽出処理で抽出された情報のうちの、同一店舗についての送信元ごとに登録された情報が全て非推奨店舗の情報であった場合には、その店舗を非推奨店舗と判断する。

ステップＳ４１では、同一カテゴリ抽出処理で抽出された情報に含まれる全店舗、つまり、対象店舗全件について、ステップＳ３８とステップＳ３９若しくはステップＳ４０との処理が終了した場合（ステップＳ４１でＹＥＳ）には、ステップＳ４２に移る。一方、終了していない場合には、ステップＳ３８に戻り、未処理の店舗についての処理を繰り返す。

ステップＳ４２では、配信処理を行って、ステップＳ３１に戻り、フローを繰り返す。配信処理では、第１推奨判断処理及び第２推奨判断処理で推奨店舗と判断した店舗についての推奨店舗の情報を、通信部３１を介して情報配信の要求の送信元のナビゲーション装置１に配信する。よって、このステップＳ４２が請求項の配信手段に相当する。配信処理によって配信する推奨店舗の情報は、例えば推奨店舗であることを示す情報、及び店舗の位置座標であればよい。他にも、店舗の名称、店舗の住所等を含んでもよい。

本実施形態では、ナビゲーション装置１から情報配信の要求を受けた場合に配信タイミングと判定する構成を示したが、必ずしもこれに限らない。例えば、１時間ごとや１日ごとなどの一定周期ごとに、制御部３２が配信タイミングと判定する構成としてもよい。この場合には、配信先となるナビゲーション装置１ごとに、ステップＳ３８〜ステップＳ４２の処理を行う構成とすればよい。

図１に戻って、推奨店舗の情報の配信を受けたナビゲーション装置１の制御装置２５は、配信を受けた推奨店舗の情報をもとに、推奨店舗の案内処理を行う。よって、制御装置２５が請求項の案内手段に相当する。

推奨店舗の案内処理の一例としては、経路案内時に表示装置１８に表示させる電子地図上の推奨店舗に該当する施設に推奨店舗であることを示す矢印や三角等のマークを重畳表示させたり、推奨店舗に該当する施設を枠で囲って表示させたりするなどすればよい。

また、推奨店舗の案内処理の一例としては、推奨店舗のリストを表示装置１８に表示させる構成としてもよいし、目的地検索時の目的地の候補として推奨店舗を表示装置１８に表示させる構成としてもよい。例えば、目的地検索においてジャンル検索「食べる・飲む」をユーザが選択した場合に、推奨店舗のうちの飲食店を候補として表示装置１８に表示させるなどすればよい。

さらに、センタ３から配信する推奨店舗の情報に、その推奨店舗について最新の推奨決定がされたときのタイムスタンプも付与しておくことで、このタイムスタンプが示す時刻が現在時刻に近いものから順に一定数の推奨店舗の情報に限定してユーザに案内する構成としてもよい。これによれば、センタ３において新たに推奨店舗と判断された可能性の高い推奨店舗の情報を優先的にユーザに案内することが可能になる。

他にも、センタ３から配信する推奨店舗の情報に、その推奨店舗について最新の推奨決定がされたときのタイムスタンプも付与しておくことで、このタイムスタンプが示す時刻が現在時刻に近いものから順に一定数の推奨店舗の情報に限定してユーザに案内する構成としてもよい。これによれば、センタ３において新たに推奨店舗と判断された可能性の高い推奨店舗の情報を優先的にユーザに案内することが可能になる。

実施形態１の構成によれば、ナビゲーション装置１は、ユーザが店舗に立ち寄ったことを、自車両の駐車を検出したことをもとに自動的に判定し、立ち寄った累積回数が２回となった店舗を推奨店舗と決定して、自動で推奨店舗の情報をセンタ３へ送信するので、店舗についての評価を短期間で行うことができる。

さらに、店舗への立ち寄りの判定、及び推奨店舗の情報のセンタ３への送信は自動的に行うので、ユーザがわざわざ評価専用のボタン等を操作する手間がなく、このような操作の手間を嫌って店舗の評価を行わないユーザからも、店舗の評価を得ることが可能になる。

評価専用のボタン等の操作を必須とする構成とした場合には、店舗の評価の信憑性が低くなるおそれがある。詳しくは、以下の通りである。評価専用のボタン等の操作を必須とする場合には、自発的に操作を行うユーザの評価しか参照できない。自発的に操作を行うユーザは、自発的に操作を行わないユーザに比べ、店舗の偽客（サクラ）が含まれる可能性があるため、自発的に操作を行うユーザからの評価しか利用できないと、偽客の評価の割合が高まり、評価の信憑性が低くなるおそれがある。

これに対して、実施形態１の構成によれば、上述の手間を厭わずに店舗の評価を行うユーザに含まれる可能性のある偽客による店舗の評価の割合を減らすことができ、店舗の評価の信憑性を高めることが可能になる。その結果、店舗についての信憑性の高い評価をより短期間で行って、ユーザに案内することが可能になる。

なお、自車両の乗員が１人か複数人かの判別結果に応じて案内する推奨店舗を変更する構成（以下、変形例３）としてもよい。ここで、図７のフローチャートを用いて、制御装置２５での、自車両の乗員が１人か複数人かの判別結果に応じて案内する推奨店舗を変更する処理のフローについての説明を行う。図７のフローは、例えば自車両のイグニッション電源がオンになるごとに開始されるものとする。

まず、ステップＳ５１では、乗員数判別処理を行って、ステップＳ５２に移る。乗員数判別処理では、例えば助手席に設けられた着座センサで助手席への着座を検出した場合には乗員が複数人と判別する一方、助手席に設けられた着座センサで助手席への着座を検出していない場合には乗員が１人と判別する構成とすればよい。これは、ドライバ以外の乗員が乗車する場合に、助手席を空ける可能性が低いことを利用している。

なお、助手席以外にも後部座席にも着座センサを設け、自車両の乗員が１人か複数人かの判別を行う構成としてもよい。よって、このステップＳ５１の処理が請求項の乗員数判別手段に相当する。

ステップＳ５２では、乗員数判別処理で自車両の乗員が１人と判別していた場合（ステップＳ５２でＹＥＳ）には、ステップＳ５３に移る。一方、乗員数判別処理で自車両の乗員が複数人と判別していた場合（ステップＳ５２でＮＯ）には、ステップＳ５４に移る。

ステップＳ５３では、１人用店舗抽出処理を行って、ステップＳ５５に移る。１人用店舗抽出処理では、センタ３から配信された推奨店舗の情報が示す推奨店舗のうち、前述したＰＯＩの性質が、一人で行く店舗に該当する店舗を抽出する。

ステップＳ５４では、複数人用店舗抽出処理を行って、ステップＳ５５に移る。複数人用店舗抽出処理では、センタ３から配信された推奨店舗の情報が示す推奨店舗のうち、前述したＰＯＩの性質が、複数人で行く店舗に該当する店舗を抽出する。

ステップＳ５５では、１人用店舗抽出処理や複数人用店舗抽出処理で抽出した店舗について、前述の推奨店舗の案内処理と同様にして案内処理を行い、ステップＳ５６に移る。ステップＳ５６では、前述のステップＳ１と同様にして自車両が駐車したことを検出した場合（ステップＳ５６でＹＥＳ）には、フローを終了する。一方、自車両が駐車したことを検出しなかった場合（ステップＳ５６でＮＯ）には、ステップＳ５５に戻ってフローを繰り返す。

変形例３の構成によれば、自車両の乗員数に応じた推奨店舗をユーザに案内することが可能になり、ユーザにとっての利便性がさらに向上する。

なお、本実施形態では、推奨店舗をナビゲーション装置１でユーザに案内する構成を示したが、必ずしもこれに限らない。例えば、ノートＰＣや車両外に持ち出した携帯端末でセンタ３から推奨店舗の情報を受信し、ユーザに案内する構成としてもよい。ユーザへの案内には、店舗の検索時に推奨店舗を優先的に検索結果の上位に表示したりすることも含む。

（実施形態２）
本発明は前述の実施形態１に限定されるものではなく、次の実施形態２も本発明の技術的範囲に含まれる。以下では、この実施形態２について図８及び図９を用いて説明を行う。なお、説明の便宜上、前述の実施形態の説明に用いた図に示した部材と同一の機能を有する部材については、同一の符号を付し、その説明を省略する。

実施形態２の自動評価システム１００は、センタ３側で前述のステップＳ３８〜ステップＳ４１の処理を行わない代わりに、ナビゲーション装置１側で前述のステップＳ３８〜ステップＳ４１の処理に相当する処理を行う点を除けば、実施形態１の自動評価システム１００と同様である。

ここで、図８のフローチャートを用いて、実施形態２におけるセンタ３での配信処理に関連する処理の説明を行う。図８のフローも、例えばセンタ３のサーバの電源がオンになったときに開始される構成とすればよい。

ステップＳ６１〜ステップＳ６７の処理については、前述のステップＳ３１〜ステップＳ３７の処理と同様であるので、説明を省略する。

ステップＳ６８では、配信処理を行って、ステップＳ６１に戻り、フローを繰り返す。ステップＳ６８の配信処理では、同一カテゴリ抽出処理で抽出された推奨店舗の情報や非推奨店舗の情報を、通信部３１を介して情報配信の要求の送信元のナビゲーション装置１に配信する。よって、このステップＳ６８も請求項の配信手段に相当する。

ステップＳ６８の配信処理によって配信する推奨店舗の情報は、例えば推奨店舗であることを示す情報、及び店舗の位置座標であればよい。他にも、店舗の名称、店舗の住所等を含んでもよい。また、ステップＳ６８の配信処理によって配信する非推奨店舗の情報は、例えば非推奨店舗であることを示す情報、及び店舗の位置座標であればよい。他にも、店舗の名称、店舗の住所等を含んでもよい。

続いて、図９のフローチャートを用いて、実施形態２における制御装置２５での案内処理に関連する処理の説明を行う。図９のフローは、図３のフローとは独立に、例えば自車両のイグニッション電源がオンになるごとに開始する構成とすればよい。

まず、ステップＳ７１では、センタ３からステップＳ６８の配信処理で配信されてきた情報（以下、配信情報）を受信したか否かを判定する。配信情報を受信したことは、通信機２４で受信した配信情報の入力を受け付けたことから判定する構成とすればよい。そして、配信情報を受信したと判定した場合（ステップＳ７１でＹＥＳ）には、ステップＳ７２に移る。一方、配信情報を受信していないと判定した場合（ステップＳ７１でＮＯ）には、ステップＳ７７に移る。

ステップＳ７２では、配信情報のうちに、同一店舗について、推奨店舗の情報と非推奨店舗の情報とが混在しているか否かを判定する。推奨店舗の情報と非推奨店舗の情報とが混在している場合とは、同一店舗であっても、あるユーザについては推奨店舗となっており、他方のユーザについては非推奨店舗となっている場合である。

そして、推奨店舗の情報と非推奨店舗の情報とが混在していると判定した場合（ステップＳ７２でＹＥＳ）には、ステップＳ７３に移る。一方、推奨店舗の情報と非推奨店舗の情報とが混在していないと判定した場合（ステップＳ７２でＮＯ）には、ステップＳ７４に移る。ステップＳ７２の処理は、例えば配信情報に含まれる全店舗について１店舗ずつ順次行うものとする。

ステップＳ７３では、第１推奨判断処理を行って、ステップＳ７５に移る。ステップＳ７３の第１推奨判断処理では、配信情報のうちの、同一店舗についての推奨店舗の情報及び非推奨店舗の情報をもとに、その店舗が推奨店舗か非推奨店舗かを判断する。よって、このステップＳ７３が請求項の推奨判断手段に相当する。

一例として、第１推奨判断処理では、配信情報のうち、同一店舗についての推奨店舗の情報と非推奨店舗の情報との登録総数に対する非推奨店舗の情報の登録数の比率が所定値以上であった場合に、その店舗を非推奨店舗と判断する。一方、上記登録総数に対する非推奨店舗の情報の登録数の比率が所定値未満であった場合には、その店舗を推奨店舗と判断する。

なお、配信情報における同一店舗についての情報のうちに、推奨店舗の情報が１つでもある場合には、その店舗を推奨店舗と判断する構成（以下、変形例４）としてもよい。他にも、配信情報における同一店舗についての情報のうちに、非推奨店舗の情報が１つでもある場合には、その店舗を非推奨店舗と判断する構成（以下、変形例５）としてもよい。

ステップＳ７４では、第２推奨判断処理を行って、ステップＳ７５に移る。第２推奨判断処理では、配信情報のうちの、同一店舗についての情報が全て推奨店舗の情報であった場合には、その店舗を推奨店舗と判断する。一方、配信情報のうちの、同一店舗についての情報が全て非推奨店舗の情報であった場合には、その店舗を非推奨店舗と判断する。

ステップＳ７５では、配信情報に含まれる全店舗、つまり、対象店舗全件について、ステップＳ７２とステップＳ７３若しくはステップＳ７４との処理が終了した場合（ステップＳ７５でＹＥＳ）には、ステップＳ７６に移る。一方、終了していない場合には、ステップＳ７２に戻り、未処理の店舗についての処理を繰り返す。

ステップＳ７６では、第１推奨判断処理及び第２推奨判断処理で推奨店舗と判断した店舗について、実施形態１における推奨店舗の案内処理と同様にして案内処理を行い、ステップＳ７７に移る。

ステップＳ７７では、前述のステップＳ１と同様にして自車両が駐車したことを検出した場合（ステップＳ７７でＹＥＳ）には、フローを終了する。一方、自車両が駐車したことを検出しなかった場合（ステップＳ７７でＮＯ）には、ステップＳ７８に移る。

ステップＳ７８では、センタ３から配信情報を受信したか否かを判定する。そして、配信情報を受信したと判定した場合（ステップＳ７８でＹＥＳ）には、ステップＳ７２に戻ってフローを繰り返す。一方、配信情報を受信していないと判定した場合（ステップＳ７８でＮＯ）には、ステップＳ７６に戻ってフローを繰り返す。

実施形態２のような構成を採用した場合であっても、店舗についての信憑性の高い評価をより短期間で行って、ユーザに案内することが可能になるという効果を実施形態１と同様に得ることができる。

また、前述の実施形態１及び実施形態２では、ナビゲーション装置１の制御装置２５でチェックイン処理や投稿処理に関連する処理を行う構成を示したが、必ずしもこれに限らない。例えば、ナビゲーション装置１から、チェックイン処理や投稿処理に必要な駐車検出位置や識別情報やカテゴリ特定情報等をセンタ３の制御部３２が取得することによって、制御部３２でチェックイン処理や投稿処理に関連する処理の一部又は全部に相当する処理を行う構成（以下、変形例６）としてもよい。センタ３の制御部３２でも処理可能な処理としては、前述のステップＳ２〜ステップＳ９の処理が挙げられる。変形例６のような構成とする場合、制御部３２が、請求項の立ち寄り判定手段、カウント手段、推奨店舗決定手段に相当することになる。

他にも、前述の実施形態１及び実施形態２では、センタ３の制御部３２で配信処理に関連する処理を行う構成を示したが、必ずしもこれに限らない。例えば、ナビゲーション装置１の制御装置２５において、配信処理に関連する処理の一部に相当する処理を行う構成（以下、変形例７）としてもよい。ナビゲーション装置１の制御装置２５でも処理可能な処理としては、前述のステップＳ３２〜ステップＳ３４の処理、前述のステップＳ６２〜Ｓ６４、ステップＳ６７の処理が挙げられる。変形例７のような構成とする場合、制御装置２５が、請求項の登録手段に相当することになる。

また、前述の実施形態１及び実施形態２の自動評価システム１００では、立ち寄った累積回数が２回の店舗を推奨店舗と決定する構成を示したが、必ずしもこれに限らない。例えば、立ち寄った累積回数が２回よりも多いｎ回の店舗を推奨店舗と決定して自動的に登録し、登録した推奨店舗に関する情報を表示装置１８に表示する構成（以下、変形例８）としてもよい。

なお、変形例８において、累積回数のカウント、推奨店舗の決定、登録は、変形例６及び７で示したように、制御装置２５と制御部３２とのいずれで行う構成としてもよい。また、ここで言うところの推奨店舗に関する情報とは、前述の推奨店舗の案内処理で推奨店舗について示される情報と同様である。また、ｎは３〜５回などの数回程度の比較的少ない値であることが好ましい。これは、
変形例８の構成によれば、店舗への立ち寄りの判定、及び推奨店舗の登録は自動的に行うので、ユーザがわざわざ評価専用のボタン等を操作する手間がなく、このような操作の手間を嫌って店舗の評価を行わないユーザからも、店舗の評価を得ることが可能になる。その結果、店舗についての信憑性の高い評価を行って、ユーザに案内することが可能になる。

さらに、変形例８のような構成とする場合に、カウントした累積回数がｎ回未満の店舗であって、前回のカウントから一定期間以上経過した店舗が存在する場合には、その店舗を非推奨店舗と決定して自動的に登録し、登録した非推奨店舗に関する情報を表示装置１８に表示しない構成（以下、変形例９）とすることが好ましい。

なお、累積回数のカウント、非推奨店舗の決定、登録は、変形例６及び７で示したように、制御装置２５と制御部３２とのいずれで行う構成としてもよい。よって、制御部３２も請求項の第１非推奨店舗決定手段に相当する。また、ここで言うところの非推奨店舗に関する情報とは、前述の推奨店舗の案内処理で推奨店舗について示される情報と同様の、非推奨店舗についての情報である。一定期間については、ステップＳ２２の処理についての説明した際の一定期間と同様であるものとする。

変形例９の構成によれば、再度の来店が一定期間以上なく、ユーザが気に入らなかった可能性が比較的高い店舗を非推奨店舗と決定して、ユーザが気に入らなかった可能性が比較的高い店舗をユーザの案内しないようにすることが可能になる。

また、変形例９のような構成とする場合に、カウントした累積回数がｎ回未満の店舗であって、前回のカウントから一定期間以上経過しているとともに、地元のユーザによるチェックインが行われた店舗を、非推奨店舗と決定して自動的に登録し、登録した非推奨店舗に関する情報を表示装置１８に表示しない構成（以下、変形例１０）とすることが好ましい。変形例１０の構成では、カウントした累積回数がｎ回未満の店舗であって、前回のカウントから一定期間以上経過しているとともに、地元のユーザ以外によるチェックインが行われた店舗を、推奨店舗と決定して登録し、登録した非推奨店舗に関する情報を表示装置１８に表示する。

観光客などの地元のユーザでないユーザは、気に入った店舗であっても再度の来店が出来なかったり、再度の来店までに上述の一定期間以上要したりすることが考えられる。この場合に、前回のカウントを行ってから一定期間以上経過している店舗を非推奨店舗と決定してしまうと、ユーザが気に入った店舗を非推奨店舗と決定してしまう場合がある。変形例１０の構成によれば、前回のカウントを行ってから一定期間以上経過している店舗であっても、地元のユーザによるチェックインでないと判定した場合には、非推奨店舗と決定しないので、店舗の評価の信憑性をさらに向上させることができる。

さらに、変形例８や変形例９のような構成において、所定期間内に立ち寄った累積回数がｎ回以上となる店舗が存在する場合に、その店舗を非推奨店舗と決定して自動的に登録し、登録した非推奨店舗に関する情報を表示装置１８に表示しない構成（変形例１１）とすることが好ましい。なお、非推奨店舗の決定、登録は、変形例６及び７で示したように、制御装置２５と制御部３２とのいずれで行う構成としてもよい。よって、制御部３２も請求項の第２非推奨店舗決定手段に相当する。

変形例１１の構成によれば、ユーザの職場等の所定期間内に頻繁に訪れる店舗を推奨店舗から除外することが可能になり、店舗の評価の信憑性をさらに向上させることができる。

また、前述の推奨店舗の案内処理や推奨店舗に関する情報の表示は、情報をナビゲーション装置１以外の例えばノートＰＣやデスクトップ型のＰＣに送信することで、ナビゲーション装置１以外の通信端末で行う構成としてもよい。

なお、本発明は、上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。

１ ナビゲーション装置、３ センタ、２５ 制御装置（登録手段）、３２ 制御部（登録手段、立ち寄り判定手段、カウント手段、推奨店舗決定手段）、１００ 自動評価システム、Ｓ１・Ｓ２・Ｓ３ 立ち寄り判定手段、Ｓ４ カウント手段、Ｓ７ 推奨店舗決定手段、Ｓ１０ 投稿手段

Claims (18)

1. 車両で用いられるナビゲーション装置（１）と、
   複数の車両の前記ナビゲーション装置と通信するセンタ（３）とを含む自動評価システム（１００）であって、
   前記ナビゲーション装置は、
   ユーザが店舗に立ち寄ったか否かを前記車両の車両状態の情報をもとに自動的に判定する立ち寄り判定手段（２５、Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３）と、
   前記立ち寄り判定手段で立ち寄ったと判定した店舗について、立ち寄った累積回数をカウントするカウント手段（２５、Ｓ４）と、
   前記カウント手段でカウントした累積回数が２回となった店舗を推奨店舗と決定する推奨店舗決定手段（２５、Ｓ７）と、
   前記推奨店舗決定手段で決定した推奨店舗の情報を自動的に前記センタに送信する投稿手段（２５、Ｓ１０）と、
   前記カウント手段でカウントした累積回数が１回の店舗であって、前回のカウントから第１の所定期間以上経過した店舗が存在する場合には、その店舗を非推奨店舗と決定する第１非推奨店舗決定手段（２５、Ｓ２４）とを備え、
   前記センタは、
   複数の車両の前記ナビゲーション装置から受信した前記推奨店舗の情報を送信元ごとに登録する登録手段（３２）を備え、
   前記投稿手段は、前記第１非推奨店舗決定手段で決定した非推奨店舗の情報も自動的に前記センタに送信し、
   前記センタの前記登録手段は、
   前記ナビゲーション装置から受信した前記非推奨店舗の情報も送信元ごとに登録することを特徴とする自動評価システム。
2. 請求項１において、
   前記ナビゲーション装置は、
   前記店舗の種類と前記第１の所定期間の値との対応関係を予め記憶している対応関係記憶手段（２５）を備え、
   前記第１非推奨店舗決定手段は、前記対応関係を参照して前記店舗の種類に応じた前記第１の所定期間を設定することを特徴とする自動評価システム。
3. 請求項１又は２において、
   前記ナビゲーション装置は、
   ユーザの生活圏内の店舗か否かを判別する内外判別手段（２５、Ｓ２３）を備え、
   前記第１非推奨店舗決定手段は、前記内外判別手段で生活圏内の店舗と判別した店舗については、その店舗を非推奨店舗と決定する一方、前記内外判別手段で生活圏内の店舗でないと判別した店舗については、その店舗を非推奨店舗と決定しないことを特徴とする自動評価システム。
4. 請求項１〜３のいずれか１項において、
   前記ナビゲーション装置は、
   第２の所定期間内に前記カウント手段でカウントした累積回数が２回よりも多い店舗が存在する場合に、その店舗を非推奨店舗と決定する第２非推奨店舗決定手段（２５、Ｓ９）を備え、
   前記投稿手段は、前記第２非推奨店舗決定手段で決定した非推奨店舗の情報も自動的に前記センタに送信し、
   前記センタの前記登録手段は、
   前記ナビゲーション装置から受信した前記非推奨店舗の情報も送信元ごとに登録することを特徴とする自動評価システム。
5. 請求項１〜４のいずれか１項において、
   前記センタの前記登録手段は、同一の前記ナビゲーション装置から異なるタイミングで、同一の店舗について前記推奨店舗の情報と前記非推奨店舗の情報とを受信した場合に、より後に受信した方を登録することを特徴とする自動評価システム。
6. 請求項１〜５のいずれか１項において、
   前記センタは、
   前記登録手段で登録した前記推奨店舗の情報が示す推奨店舗のうち、配信先の前記ナビゲーション装置から受信した前記推奨店舗の情報が示す推奨店舗を除く、少なくとも一部の推奨店舗について、前記推奨店舗の情報を配信先のナビゲーション装置に配信する配信手段（３２、Ｓ４２、Ｓ６８）を備え、
   前記ナビゲーション装置は、
   前記センタから配信される前記推奨店舗の情報をもとに推奨店舗の案内を行う案内手段
   （２５）を備えることを特徴とする自動評価システム。
7. 請求項６において、
   前記センタは、
   同一の店舗について送信元ごとに前記登録手段で登録された前記推奨店舗の情報及び前記非推奨店舗の情報をもとに、その店舗が推奨店舗か非推奨店舗かを判断する推奨判断手段（３２、Ｓ３９）を備え、
   前記配信手段（３２、Ｓ４２）は、前記推奨判断手段で推奨店舗と判断した店舗のうち、配信先の前記ナビゲーション装置から受信した前記推奨店舗の情報が示す店舗を除く、少なくとも一部の推奨店舗について、前記推奨店舗の情報を当該ナビゲーション装置に配信することを特徴とする自動評価システム。
8. 請求項６において、
   前記センタの前記配信手段（３２、Ｓ６８）は、
   前記登録手段で登録した前記推奨店舗の情報が示す推奨店舗、及び前記非推奨店舗の情報が示す非推奨店舗のうち、配信先の前記ナビゲーション装置から受信した前記推奨店舗の情報及び前記非推奨店舗の情報が示す店舗を除く、少なくとも一部の店舗について、前記推奨店舗の情報及び前記非推奨店舗の情報を当該ナビゲーション装置に配信し、
   前記ナビゲーション装置は、
   前記センタから配信を受けた前記推奨店舗の情報及び前記非推奨店舗の情報のうちの、同一の店舗についての前記推奨店舗の情報及び前記非推奨店舗の情報をもとに、その店舗が推奨店舗か非推奨店舗かを判断する推奨判断手段（２５、Ｓ７３）を備え、
   前記案内手段は、前記推奨判断手段で推奨店舗と判断した店舗の案内を行うことを特徴とする自動評価システム。
9. 請求項７又は８において、
   前記推奨判断手段は、同一店舗について送信元ごとに前記登録手段で登録された前記推奨店舗の情報及び前記非推奨店舗の情報のうちの非推奨店舗の情報の登録の比率が所定値以上であった場合に、その店舗を非推奨店舗と判断する一方、当該比率が所定値未満であった場合に、その店舗を推奨店舗と判断することを特徴とする自動評価システム。
10. 請求項７又は８において、
    前記推奨判断手段は、前記推奨店舗の情報が登録されている店舗については推奨店舗と判断することを特徴とする自動評価システム。
11. 請求項７又は８において、
    前記推奨判断手段は、前記非推奨店舗の情報が登録されている店舗については非推奨店舗と判断することを特徴とする自動評価システム。
12. 請求項６〜１１のいずれか１項において、
    前記ナビゲーション装置の前記投稿手段は、前記推奨店舗の情報を、前記ナビゲーション装置のユーザのカテゴリを特定するカテゴリ特定情報と対応付けて自動的に前記センタに送信し、
    前記センタの登録手段は、前記ナビゲーション装置から受信した前記推奨店舗の情報を当該推奨店舗の情報に対応付けられたカテゴリ特定情報と対応付けて登録し、
    前記センタの前記配信手段は、前記カテゴリ特定情報をもとに、配信先の前記ナビゲーション装置のユーザと同じカテゴリのユーザの前記ナビゲーション装置から受信した前記推奨店舗を、配信先のナビゲーション装置に配信することを特徴とする自動評価システム。
13. 請求項６〜１２のいずれか１項において、
    前記ナビゲーション装置は、
    店舗について、１人で行く店舗か複数人で行く店舗かの情報を予め記憶している店舗情報記憶手段（１６）と、
    前記車両の乗員が１人か複数人かを判別する乗員数判別手段（２５、Ｓ５１）とを備え、
    前記案内手段は、前記推奨店舗の案内を行う際に、前記店舗情報記憶手段に記憶している情報をもとに、前記乗員数判別手段で乗員が１人と判別した場合には１人で行く推奨店舗を案内する一方、前記乗員数判別手段で乗員が複数人と判別した場合には複数人で行く推奨店舗を案内することを特徴とする自動評価システム。
14. 車両で用いられるナビゲーション装置（１）と、
    複数の車両の前記ナビゲーション装置と通信するセンタ（３）とを含む自動評価システム（１００）において、
    ユーザが店舗に立ち寄ったか否かを前記車両の車両状態の情報をもとに自動的に判定する立ち寄り判定手段（２５、３２、Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３）と、
    前記立ち寄り判定手段で立ち寄ったと判定した店舗について、立ち寄った累積回数をカウントするカウント手段（２５、３２、Ｓ４）と、
    前記カウント手段でカウントした累積回数がｎ回（ｎは２以上の数）となった店舗を推奨店舗と決定する推奨店舗決定手段（２５、３２、Ｓ７）と、
    前記推奨店舗決定手段で決定した推奨店舗を自動的に登録する登録手段（２５、３２、Ｓ１０）と、
    前記登録手段で登録された推奨店舗に関する情報を表示する表示手段（２５）とを前記センタ及び前記ナビゲーション装置のいずれかに備え、
    前記センタ及び前記ナビゲーション装置のいずれか一方は、
    前記カウント手段でカウントした累積回数がｎ回未満の店舗であって、前回のカウントから第１の所定期間以上経過した店舗が存在する場合には、その店舗を非推奨店舗と決定する第１非推奨店舗決定手段（２５、３２、Ｓ２４）を備え、
    前記登録手段は、前記第１非推奨店舗決定手段で決定した非推奨店舗も自動的に登録し、
    前記表示手段は、前記登録手段で登録された前記非推奨店舗に関する情報を表示しないことを特徴とする自動評価システム。
15. 請求項１４において、
    前記センタ及び前記ナビゲーション装置のいずれか一方は、
    ユーザの生活圏内の店舗か否かを判別する内外判別手段（２５、３２、Ｓ２３）を備え、
    前記第１非推奨店舗決定手段は、前記内外判別手段で生活圏内の店舗と判別した店舗については、その店舗を非推奨店舗と決定し、
    前記推奨店舗決定手段は、前記内外判別手段で生活圏内の店舗でないと判別した店舗については、その店舗を推奨店舗と決定し、
    前記登録手段は、前記第１非推奨店舗決定手段で決定した非推奨店舗、及び前記推奨店舗決定手段で決定した推奨店舗を自動的に登録し、
    前記表示手段は、前記登録手段で登録された前記推奨店舗に関する情報を表示する一方、前記非推奨店舗に関する情報を表示しないことを特徴とする自動評価システム。
16. 請求項１４又は１５において、
    前記センタ及び前記ナビゲーション装置のいずれか一方は、
    第２の所定期間内に前記カウント手段でカウントした累積回数がｎ回以上となる店舗が存在する場合に、その店舗を非推奨店舗と決定する第２非推奨店舗決定手段（２５、３２、Ｓ９）を備え、
    前記登録手段は、前記第２非推奨店舗決定手段で決定した非推奨店舗も自動的に登録し、
    前記表示手段は、前記登録手段で登録された前記非推奨店舗に関する情報を表示しないことを特徴とする自動評価システム。
17. 車両で用いられるナビゲーション装置（１）と、
    複数の車両の前記ナビゲーション装置と通信するセンタ（３）とを含む自動評価システム（１００）において、
    ユーザが店舗に立ち寄ったか否かを前記車両の車両状態の情報をもとに自動的に判定する立ち寄り判定手段（２５、３２、Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３）と、
    前記立ち寄り判定手段で立ち寄ったと判定した店舗について、立ち寄った累積回数をカウントするカウント手段（２５、３２、Ｓ４）と、
    前記カウント手段でカウントした累積回数がｎ回（ｎは２以上の数）となった店舗を推奨店舗と決定する推奨店舗決定手段（２５、３２、Ｓ７）と、
    前記推奨店舗決定手段で決定した推奨店舗を自動的に登録する登録手段（２５、３２、Ｓ１０）と、
    前記登録手段で登録された推奨店舗に関する情報を表示する表示手段（２５）とを前記センタ及び前記ナビゲーション装置のいずれかに備え、
    前記センタ及び前記ナビゲーション装置のいずれか一方は、
    第２の所定期間内に前記カウント手段でカウントした累積回数がｎ回以上となる店舗が存在する場合に、その店舗を非推奨店舗と決定する第２非推奨店舗決定手段（２５、３２、Ｓ９）を備え、
    前記登録手段は、前記第２非推奨店舗決定手段で決定した非推奨店舗も自動的に登録し、
    前記表示手段は、前記登録手段で登録された前記非推奨店舗に関する情報を表示しないことを特徴とする自動評価システム。
18. 請求項１〜１７のいずれか１項に記載の自動評価システムに用いることを特徴とするナビゲーション装置。

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