JP6098302B2 - ナビゲーションシステム、ナビゲーション方法、及びナビゲーションプログラム - Google Patents

Description

本発明は、目的地の候補となり得る地点に関連する案内情報を提供するナビゲーションシステムに関する。また、本発明は、そのようなナビゲーション方法及びナビゲーションプログラムに関する。

上記のようなナビゲーションシステムにおいて、複数のユーザから収集した行動履歴データに基づいて、同じ目的地を訪問した他のユーザが他にも訪問した目的地をお勧めの目的地として提示する技術（レコメンド技術）が組み込まれたものが知られている。例えば国際公開第２００４／０７５１３７号（特許文献１）に記載された情報提供装置は、複数のユーザの訪問履歴を記録し、記録された訪問履歴に基づいて、ユーザの訪問の多い区画に存在する施設に関する情報を提供するように構成されている。特許文献１には、類似する他人の行動パターンからお勧めの場所（推薦地点）を提示することで、ユーザが不慣れな地域を訪問した場合であっても有益な情報が提供可能であると記載されている。

しかし、特許文献１では「類似する他人の行動パターン」に基づいて情報を提供することが謳われてはいるものの、実際に考慮されているのは、他のユーザが多く訪問した目的地（複数の目的地の組み合わせ）である。つまり、特許文献１における「行動パターン」とは、基準期間（例えば１日）内での目的地の単純な遍歴を表す概念として用いられている。この意味で、特許文献１の装置は指定された目的地に対して相関性の高い他の目的地を推薦地点として一律に提案しているに過ぎず、例えば目的地間の移動態様等に関するユーザの行動傾向（本願で言う「行動パターン」）を考慮した情報を提供するものではない。このため、ユーザによっては、行動傾向に合致しないためにそのユーザにとってはあまり有益ではない場所が推薦地点として提案される場合がある。

国際公開第２００４／０７５１３７号

そこで、各ユーザにとって有益である可能性が高い地点を優先的に推薦地点として提案することができるナビゲーションシステムの実現が望まれる。

本発明に係る、目的地の候補となり得る地点に関連する案内情報を提供するナビゲーションシステムの特徴構成は、ユーザの行動傾向を複数の行動パターンに分類して定義し、複数のユーザの地点間の移動履歴を記録した移動履歴データを前記行動パターンのいずれかに関連付けて格納した移動履歴データベースと、前記複数の行動パターンの中から、前記案内情報の提供対象となる対象ユーザの行動傾向に合う対象行動パターンを決定する対象行動パターン決定部と、予め定められた条件に従って案内基準地点を設定する基準地点設定部と、前記移動履歴データベースから、前記対象行動パターンに関連付けられていることを条件とする第一抽出条件、及び前記第一抽出条件とは異なる条件である第二抽出条件のそれぞれに基づいて、前記案内基準地点を含む前記移動履歴データを抽出するデータ抽出部と、前記データ抽出部により前記第一抽出条件に基づいて抽出された前記移動履歴データのうち、前記案内基準地点との間の移動頻度が相対的に高い地点を第一推薦地点として前記対象ユーザに提示するとともに、前記データ抽出部により前記第二抽出条件に基づいて抽出された前記移動履歴データのうち、前記案内基準地点との間の移動頻度が相対的に高い地点を第二推薦地点として前記第一推薦地点と共に提示する推薦地点提示部と、を備える点にある。

この特徴構成によれば、データ抽出部により、移動履歴データベースに格納された移動履歴データのうち、予め定められた条件に従って設定された案内基準地点を含むデータが抽出される（第１の抽出）。また、データ抽出部により、第一抽出条件に基づいて、対象ユーザの行動傾向に合致する対象行動パターンに関連付けられたデータが抽出される（第２の抽出）。これらの両者を経て最終的に抽出された移動履歴データは、対象ユーザの行動傾向に合致する他のユーザが、案内基準地点を過去に訪問した際に合わせて訪問した他の地点の情報を含むものとなる。このような移動履歴データに含まれる複数の地点のうち、案内基準地点との間の移動頻度が相対的に高い地点を第一推薦地点とすることで、対象ユーザの意図に適合する可能性の高い地点を優先的に第一推薦地点として提案することができる。よって、対象ユーザに対して、有益である可能性が高い情報を提供することができる。

また、上記の特徴構成によれば、第一抽出条件とは異なる条件である第二抽出条件に基づいて移動履歴データを抽出し（第３の抽出）、第一推薦地点とは異なる地点を第二推薦地点として提示することができる。従って、例えば、第二推薦地点として、第一推薦地点の補助的な地点として対象ユーザの意図に比較的適合する可能性の高い別の地点を提示したり、第一推薦地点とは全く異なる観点で対象ユーザにとって意外性のある地点を提示したりすることができる。

ここで、前記複数のユーザのそれぞれの自宅位置を示す情報である自宅データを格納したユーザデータベースと、予め定められた複数の位置関係パターンの中から前記対象ユーザの自宅位置と前記案内基準地点との位置関係に合う対象位置関係パターンを決定する位置関係パターン決定部と、をさらに備え、前記第一抽出条件には、前記自宅位置と前記案内基準地点との位置関係パターンが前記対象位置関係パターンと同一であることが更なる条件として含まれ、前記第二抽出条件は、前記自宅位置と前記案内基準地点との位置関係パターンが前記対象位置関係パターンとは異なる別位置関係パターンであることを条件とすると好適である。

この構成によれば、第一抽出条件には、自宅位置と案内基準地点との位置関係パターンが対象位置関係パターンと同一であることが更なる条件として含まれる為、第１及び第２の抽出の両者を経て最終的に抽出された移動履歴データは、対象ユーザの行動傾向に合致する他のユーザであって、自宅位置と案内基準地点との位置関係が対象ユーザと近い関係にあるユーザが、案内基準地点を過去に訪問した際に合わせて訪問した他の地点の情報を含むものとなる。よって、対象ユーザの意図に適合する可能性が更に高い地点を優先的に第一推薦地点として提案することができる。その結果、対象ユーザに対して、有益である可能性が高い情報を提供することができる。

また、上記の構成によれば、第二抽出条件は、自宅位置と案内基準地点との位置関係パターンが対象位置関係パターンとは異なる別位置関係パターンであることを条件とする為、第１及び第３の抽出を経て最終的に抽出された移動履歴データは、自宅位置と案内基準地点との位置関係が対象ユーザと異なる関係にあるユーザが、案内基準地点を過去に訪問した際に合わせて訪問した他の地点の情報を含むものとなる。よって、自宅位置と案内基準地点との位置関係に起因してユーザが訪問する可能性が低い地点等、対象ユーザにとって意外性のある地点を第二推薦地点として提案することができる。その結果、対象ユーザに対して、有益である可能性が高い情報を提供しつつ、合わせて、新たな興味を喚起し得る情報を提供することができる。

また、前記第二抽出条件には、前記移動履歴データが前記対象行動パターンに関連付けられていることが更なる条件として含まれると好適である。

この構成によれば、第二抽出条件には、移動履歴データが対象行動パターンに関連付けられていることが更なる条件として含まれる為、第１及び第３の抽出を経て最終的に抽出された移動履歴データは、対象ユーザの行動傾向に合致する他のユーザであって、自宅位置と案内基準地点との位置関係が対象ユーザと異なる関係にあるユーザが、案内基準地点を過去に訪問した際に合わせて訪問した他の地点の情報を含むものとなる。よって、自宅位置と案内基準地点との位置関係では意外性があるが、行動パターンについてはユーザの意図に適合する可能性が高い地点を第二推薦地点として提案することができる。その結果、対象ユーザに対して、有益である可能性が高い情報を提供しつつ、合わせて、新たな興味を喚起し得る情報を提供することができる。

また、前記位置関係パターンは、前記自宅位置になりうる地点と前記案内基準地点になりうる地点との相対方位及び前記自宅位置になりうる地点と前記案内基準地点になりうる地点との距離の少なくとも一方に基づいて複数に分類されていると好適である。

この構成によれば、自宅位置になりうる地点と案内基準地点になりうる地点との相対方位の関係が近い複数のユーザを同一の位置関係パターンに分類し、或いは、自宅位置になりうる地点と案内基準地点になりうる地点との距離の関係が近い複数のユーザを同一の位置関係パターンに分類し、或いは、これらの相対方位及び距離の双方の関係が近い複数のユーザを同一の位置関係パターンに分類することができる。従って、自宅位置と案内基準地点との位置関係を適切に分類でき、データ抽出部によって適切な移動履歴情報の抽出を行うことが可能となる。

また、前記複数の位置関係パターンは、前記自宅位置になりうる地点と前記案内基準地点になりうる地点との相対方位を複数に区分してなる方位区分と、前記自宅位置になりうる地点と前記案内基準地点になりうる地点との距離を複数に区分してなる距離区分との組み合わせに基づいて規定され、前記別位置関係パターンは、前記対象位置関係パターンを規定する前記距離区分と前記方位区分との組み合わせに対して、前記距離区分又は前記方位区分のいずれか一方が異なる位置関係パターンであると好適である。

この構成によれば、方位区分と距離区分との組み合わせに基づいて複数の位置関係パターンを系統的に分類することができる。また、対象位置関係パターンを規定する距離区分と方位区分との組み合わせに対して、当該距離区分又は方位区分のいずれか一方が異なる位置関係パターンを別位置関係パターンとすることで、別位置関係パターンは、対象位置関係パターンと比較的類似する位置関係パターンとすることができる。その結果、対象ユーザに対して、有益である可能性が高い情報を提供することができる。

また、前記データ抽出部は、前記第一抽出条件及び前記第二抽出条件とは異なる第三抽出条件に基づいて、前記案内基準地点を含む前記移動履歴データを抽出し、前記第三抽出条件は、前記移動履歴データが、前記対象行動パターンとは異なる別行動パターンに関連づけられていることを条件とし、前記推薦地点提示部は、前記データ抽出部により前記第三抽出条件に基づいて抽出された前記移動履歴データのうち、前記案内基準地点との間の移動頻度が相対的に高い地点を第三推薦地点として前記第一推薦地点及び前記第二推薦地点と共に提示すると好適である。

この構成によれば、データ抽出部により、第三抽出条件に基づいて、対象ユーザの行動傾向とは異なる行動パターンに関連付けられたデータが抽出される（第４の抽出）。第１及び第４の抽出を経て最終的に抽出された移動履歴データは、対象ユーザの行動傾向とは異なる行動傾向を示す他のユーザが、案内基準地点を過去に訪問した際に合わせて訪問した他の地点の情報を含むものとなる。このような移動履歴データに含まれる複数の地点のうち、案内基準地点との間の移動頻度が相対的に高い地点を第三推薦地点とすることで、対象ユーザにとって行動傾向（パターン）について意外性のある地点を第三推薦地点として提案することができる。よって、対象ユーザに対して、有益である可能性が高い情報を提供しつつ、合わせて、新たな興味を喚起し得る情報を提供することができる。

また、前記第三抽出条件には、前記自宅位置と前記案内基準地点との位置関係パターンが前記対象位置関係パターンと同一であることが更なる条件として含まれると好適である。

この構成によれば、第三抽出条件には、自宅位置と案内基準地点との位置関係パターンが対象位置関係パターンと同一であることが更なる条件として含まれる。よって、第１及び第４の抽出を経て最終的に抽出された移動履歴データは、対象ユーザの行動傾向とは異なる行動傾向を示す他のユーザであって、自宅位置と案内基準地点との位置関係が対象ユーザと近い関係にあるユーザが、案内基準地点を過去に訪問した際に合わせて訪問した他の地点の情報を含むものとなる。これにより、自宅位置と案内基準地点との位置関係では対象ユーザにとって意外性がないが、行動傾向（パターン）については意外性がある地点を第三推薦地点として提案することができる。その結果、対象ユーザに対して、有益である可能性が高い情報を提供しつつ、合わせて、新たな興味を喚起し得る情報を提供することができる。

また、複数段階の評価が可能であり各行動パターンを分類するための基礎となる事項を分類基礎項目と定義するとともに、前記分類基礎項目のそれぞれの評価段階を表す区分を評価区分と定義して、前記複数の行動パターンは、複数の分類基礎項目のそれぞれについての複数の評価区分に基づいてそれぞれ規定され、前記別行動パターンは、前記対象行動パターンを規定する各分類基礎項目の評価区分の組み合わせに対して、１つの分類基礎項目の評価区分が異なる行動パターンであると好適である。

この構成によれば、複数の分類基礎項目のそれぞれについて判定される評価区分の組み合わせに基づいて、複数の行動パターンを系統的に分類することができる。また、対象行動パターンを規定する各分類基礎項目の評価区分の組み合わせに対して１つの分類基礎項目の評価区分が異なる行動パターンを別行動パターンとすることで、別行動パターンは対象行動パターンと比較的類似する行動パターンとなる。これにより、対象ユーザの行動傾向からみてその意図から大きくかけ離れた地点が第二推薦地点として提示されることを抑制できる。よって、新たな興味を喚起する可能性が比較的高い情報を提供することができる。

なお、分類基礎項目としては、例えば目的地間の移動距離の長さ、目的地での滞在時間の長さ、及び予め定められた特定行動の開始時期又は終了時期等に関する事項が例示される。目的地間の移動距離の長さの程度に基づいて、行動パターンを例えば行動範囲の広さに応じて分類することができる。また、目的地での滞在時間の長さの程度に基づいて、行動パターンを例えば所定の行動に費やす時間の長さに応じて分類することができる。また、特定行動の開始時期又は終了時期に基づいて、行動パターンを例えば特定行動を行うタイミングに応じて分類することができる。そして、これらを複数組み合わせることで、行動パターンをより精緻に分類することができる。

また、前記複数の分類基礎項目は、少なくとも目的地間の移動距離の長さに関する事項を含み、前記別行動パターンは、前記対象行動パターンを規定する各分類基礎項目の評価区分の組み合わせに対して、目的地間の移動距離の長さに関する評価区分が異なる行動パターンであると好適である。

この構成によれば、例えば行動範囲が比較的広いユーザに対して、案内基準地点に近接する位置にある人気の高い地点を第二推薦地点として提示することができる。よって、そのようなユーザに対して、近距離に存在する地点にも意識を向けさせることができる。逆に、例えば行動範囲が比較的狭いユーザに対して、案内基準地点から遠方の位置にある人気の高い地点を第二推薦地点として提示することができる。よって、そのようなユーザに対して、遠距離に存在する地点にも意識を向けさせることができる。

また、前記基準地点設定部は、前記対象ユーザにより目的地が指定された場合に、当該指定された目的地を前記案内基準地点に設定し、前記推薦地点提示部は、前記第一推薦地点及び前記第二推薦地点を次の目的地の候補として提示すると好適である。

この構成によれば、対象ユーザが訪問を希望する目的地に関する案内を行うことを前提としつつ、その後の訪問地点の候補として、対象ユーザの意図に適合する可能性の高い地点と意外性のある地点とを合わせて提示することができる。よって、対象ユーザの意思を尊重しつつ、付加的に有益な情報及び新たな興味を喚起し得る情報を提供することができる。

以上の各構成を備えた本発明に係るナビゲーションシステムの技術的特徴は、目的地の候補となり得る地点に関連する案内情報を提供するナビゲーション方法やそのようなナビゲーションプログラムにも適用可能である。そのため、本発明は、そのような方法やプログラムも権利の対象とすることができる。なお、ナビゲーションプログラムが記憶された、ＤＶＤ−ＲＯＭやフラッシュメモリ等の記憶媒体も権利の対象とすることができる。

その場合における、ナビゲーション方法の特徴構成は、ユーザの行動傾向を複数の行動パターンに分類して定義し、複数のユーザの地点間の移動履歴を記録した移動履歴データを前記行動パターンのいずれかに関連付けて格納した移動履歴データベースを用い、前記複数の行動パターンの中から、前記案内情報の提供対象となる対象ユーザの行動傾向に合う対象行動パターンを決定する対象行動パターン決定ステップと、予め定められた条件に従って案内基準地点を設定する基準地点設定ステップと、前記移動履歴データベースから、前記対象行動パターンに関連付けられていることを条件とする第一抽出条件、及び前記第一抽出条件とは異なる条件である第二抽出条件のそれぞれに基づいて、前記案内基準地点を含む前記移動履歴データを抽出するデータ抽出ステップと、前記データ抽出ステップにより前記第一抽出条件に基づいて抽出された前記移動履歴データのうち、前記案内基準地点との間の移動頻度が相対的に高い地点を第一推薦地点として前記対象ユーザに提示するとともに、前記データ抽出ステップにより前記第二抽出条件に基づいて抽出された前記移動履歴データのうち、前記案内基準地点との間の移動頻度が相対的に高い地点を第二推薦地点として前記第一推薦地点と共に提示する推薦地点提示ステップと、を含む点にある。

その場合における、ナビゲーションプログラムの特徴構成は、ユーザの行動傾向を複数の行動パターンに分類して定義し、複数のユーザの地点間の移動履歴を記録した移動履歴データを前記行動パターンのいずれかに関連付けて格納した移動履歴データベースを参照し、前記複数の行動パターンの中から、前記案内情報の提供対象となる対象ユーザの行動傾向に合う対象行動パターンを決定する対象行動パターン決定機能と、予め定められた条件に従って案内基準地点を設定する基準地点設定機能と、前記移動履歴データベースから、前記対象行動パターンに関連付けられていることを条件とする第一抽出条件、及び前記第一抽出条件とは異なる条件である第二抽出条件のそれぞれに基づいて、前記案内基準地点を含む前記移動履歴データを抽出するデータ抽出機能と、前記データ抽出機能により前記第一抽出条件に基づいて抽出された前記移動履歴データのうち、前記案内基準地点との間の移動頻度が相対的に高い地点を第一推薦地点として前記対象ユーザに提示するとともに、前記データ抽出機能により前記第二抽出条件に基づいて抽出された前記移動履歴データのうち、前記案内基準地点との間の移動頻度が相対的に高い地点を第二推薦地点として前記第一推薦地点と共に提示する推薦地点提示機能と、をコンピュータに実現させる点にある。

当然ながら、これらのナビゲーション方法やナビゲーションプログラムも、上述したナビゲーションシステムに係る作用効果を得ることができる。さらに、これらのナビゲーション方法やナビゲーションプログラムに、上述したナビゲーションシステムの好適な構成の例として挙げたいくつかの付加的技術を組み込むことも可能である。その場合、それぞれの付加的技術に対応する作用効果を得ることができる。

ナビゲーションシステムの全体構成を示す模式図 車載端末装置の概略構成を示すブロック図 管理サーバの概略構成を示すブロック図 行動履歴データの一例を示す図 行動履歴データベースのデータ例を示す図 各ユーザと行動パターンとの対応付けの一例を示す図 行動パターンの決定手法の一例を示す図 移動履歴データベースのデータ例を示す図 移動履歴データベースから把握される地点間相関度を示す概念図 第２のフィルタリング後の地点間相関度を示す概念図の一例 第２のフィルタリング後の地点間相関度を示す概念図の他の例 各ユーザと位置関係パターンとの対応付けの一例を示す図 案内基準地点を中心とした方位区分の一例を示す図 対象ユーザへの推薦地点の提示方法を示す模式図 行動履歴データベース生成の処理手順を示すフローチャート 移動履歴データベース生成の処理手順を示すフローチャート 推薦地点提示の処理手順を示すフローチャート

１．ナビゲーションシステムの構成
本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。図１に示すように、本実施形態に係るナビゲーションシステム１は、車両に搭載されたナビゲーション装置等の車載端末装置２と、複数の車載端末装置２と通信可能に設けられた管理サーバ５とにより構成されている。このナビゲーションシステム１では、複数の車載端末装置２が、無線基地局４を介して、インターネット等の通信網３に接続されている。車載端末装置２と無線基地局４との間の無線通信は、例えば携帯電話網や無線ＬＡＮ（Local Area Network）等を利用して行うことができる。また、管理サーバ５も、通信網３に接続されている。

本実施形態では、各車載端末装置２は、対応するユーザの行動履歴データＡを生成し、その行動履歴データＡを、一種のプローブ情報として管理サーバ５に送信する。管理サーバ５は、複数の車載端末装置２から収集された複数ユーザのそれぞれに関する行動履歴データＡから、移動履歴データＴを抽出する。管理サーバ５は、抽出された移動履歴データＴを各ユーザの行動パターン（行動傾向の分類結果）に関連付けて記憶するとともに、集約後の移動履歴データＴを各車載端末装置２に配信する。車載端末装置２は、目的地までの経路案内等のナビゲーション処理を行いつつ、受信した移動履歴データＴに基づいて、目的地の候補となり得る地点に関連する案内情報Ｇを提供する。

より具体的には、対象ユーザ（案内情報Ｇの提供対象となるユーザ）に対して、当該対象ユーザと行動パターンが同一又は類似する他のユーザが過去に訪問した地点、及び、対象ユーザの自宅位置と目的地との位置関係が同一又は異なる他のユーザが過去に訪問した地点に基づいて、お勧めの目的地を提示する。本実施形態に係るナビゲーションシステム１は、以下に説明するように、対象ユーザの行動パターン（地点間の移動態様等に関する行動傾向）及び位置関係パターン（ユーザの自宅位置と案内基準地点との位置関係）に適合した、利便性の高い目的地レコメンド機能を実現可能に構成されている。また、合わせて、対象ユーザにとって意外性のある目的地レコメンド機能を実現可能に構成されている。

なお、ナビゲーションシステム１のプログラム（ナビゲーションプログラム）は、ＤＶＤ−ＲＯＭやフラッシュメモリなどの記憶媒体に記憶されてユーザに配布されたり、ネットワークサーバから通信網を介してユーザに配信されたりする。配布又は配信されたナビゲーションプログラムは、各車載端末装置２の記憶装置に記憶される。

図２は、車載端末装置２の概略構成を示すブロック図である。車載端末装置２は、自位置決定部２１、ナビゲーション用演算部２２、行動履歴データ生成部２３、更新処理部２４、通信制御部２５、基準行動パターン決定部２６、基準地点設定部２７、データ抽出部２８、推薦地点提示部２９、及び位置関係パターン決定部３０を備えている。これらの各機能部は、入力されたデータに対して種々の処理を行うための演算部がハードウェア又はソフトウェア（プログラム）或いはその両方により構成されている。また、車載端末装置２は、ＧＰＳ受信機３１、方位センサ３２、距離センサ３３、カレンダータイマー３４、通信インターフェース３５、表示入力装置３６、及び音声出力装置３７に接続されている。また、車載端末装置２は、地図データベース４１、行動履歴データベース４２、移動履歴データベース４３、及びユーザデータベース４４に接続されている。これらは、互いに情報の受け渡しを行うことができるように構成されている。

図３は、管理サーバ５の概略構成を示すブロック図である。管理サーバ５は、通信制御部５１、データ収集部５２、行動履歴データベース生成部５３、履歴行動パターン決定部５４、及び移動履歴データベース生成部５５、及びユーザデータベース生成部５６を備えている。これらの各機能部も、入力されたデータに対して種々の処理を行うための演算部がハードウェア又はソフトウェア（プログラム）或いはその両方により構成されている。また、管理サーバ５は、通信インターフェース５８、行動履歴データベース６２、移動履歴データベース６３、及びユーザデータベース６４に接続されている。これらは、互いに情報の受け渡しを行うことができるように構成されている。

なお、車載端末装置２及び管理サーバ５は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の演算処理装置、ハードディスクや光ディスク等の記憶装置、及びＲＡＭ（Random Access Memory）等の一時記憶装置等、汎用コンピュータと同様のハードウェア構成を含んで構成されている。

車載端末装置２に設けられた地図データベース４１には、地図データＭが記憶（格納）されている。地図データベース４１は、地図データＭを構成する道路ネットワークの情報が格納されている。地図データＭには、複数のノードと各ノード間を接続する道路に対応する複数のリンクとにより構成される道路ネットワークデータが含まれる。また、地図データＭには、各リンクのそれぞれについてのリンクコストの情報が含まれている。リンクコストは、各リンクのリンク長や道路属性（制限速度や道路種別等）に応じて設定されている。地図データＭは、ナビゲーション用演算部２２により、地図表示処理や経路探索処理等の実行の際に参照される。

また、地図データベース４１には、施設データＦも記憶（格納）されている。施設データＦには、各施設の位置を表す座標情報や、名称及びジャンル等を表す属性情報等が含まれている。また、施設データＦには、営業時間や駐車場の有無等についての付加情報がさらに含まれていても良い。施設データＦは、ナビゲーション用演算部２２により、目的地検索処理等の実行の際に参照される。

自位置決定部２１は、車載端末装置２が搭載されている車両の現在位置を示す自位置情報を取得する機能部である。自位置決定部２１は、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機３１に接続されている。本実施形態では、さらに方位センサ３２及び距離センサ３３にも接続されている。自位置決定部２１は、ＧＰＳ受信機３１、方位センサ３２、及び距離センサ３３からの出力に基づいて、自位置を特定する演算を行う。車両にカメラ等の撮像装置が搭載されている場合には、画像認識機能を利用したさらに高精度な自位置特定を行うように構成されても良い。

ナビゲーション用演算部２２は、自位置表示、出発地から目的地までの経路探索、目的地までの経路案内、目的地検索等の各種のナビゲーション処理を実行する機能部である。また、ナビゲーション用演算部２２は、地図画像や目的地検索画面等、ナビゲーション処理に必要な各種の画像を生成し、表示入力装置３６に表示させる等の処理を行う。また、ナビゲーション用演算部２２は、音声出力装置３７による音声案内等による案内等も行う。なお、表示入力装置３６は、例えば液晶ディスプレイ等の表示装置とタッチパネル等の入力装置とが一体となった装置とすることができる。音声出力装置３７は、例えばスピーカ等により構成することができる。

行動履歴データ生成部２３は、車載端末装置２（すなわち、車載端末装置２が搭載されている車両を操作するユーザ）の行動履歴を記録した行動履歴データＡを生成する機能部である。行動履歴データ生成部２３は、自位置決定部２１によって決定される自位置情報を受け取るとともに、カレンダータイマー３４から提供される年・月・日・時刻等の情報を受け取り、両者を関連付けて行動履歴データＡを生成する。本実施形態では、行動履歴データＡには特に、所定時間以上滞在したと判定された地点の遍歴についての情報が含まれる。行動履歴データＡは、予め定められた基準期間（本例では１日）内での地点遍歴の情報とすることができる。

なお、所定時間以上の滞在は、自位置情報に示される自位置が予め定められた基準時間（例えば２０分等）に亘って移動しないこと等に基づいて判定することができる。基準時間の長さは、単なる休憩のための一時滞在等と区別可能な長さ等を考慮して、適宜設定することができる。ユーザにより目的地が設定された場合には、実際の滞在時間によらずに、当該目的地では所定時間以上の滞在があったと一律に判定しても良い。以下では、所定時間以上滞在したと判定された地点と目的地に設定された地点とを総称して「訪問地点」と言う。図４に、行動履歴データ生成部２３により生成される行動履歴データＡの一例を示す。この図に示すように、本実施形態では、行動履歴データＡに含まれる各ユーザの行動履歴には、自宅の出発時刻、帰宅時刻、訪問地点の地点ＩＤ、各訪問地点への到着時刻、及び各訪問地点での滞在時間の情報が含まれている。

なお、行動履歴データＡには、各訪問地点の位置の情報も含まれている（図示せず）。各訪問地点の位置は、例えば地点ＩＤに関連付けて地図データベース４１に予め記憶（格納）されているので、地点ＩＤに基づいて地図データベース４１から取得することができる。各訪問地点の位置の情報は、例えば緯度及び経度によって特定される座標情報として取得される。また、行動履歴データＡには、各訪問地点での行動内容の情報も含まれている。地図データベース４１に格納された施設データＦには各施設のジャンルを表す属性情報が含まれているので、各施設のジャンルに基づいて各訪問地点での行動内容を判定することができる。例えば一例として、ある訪問地点が景勝地や寺社仏閣等に属する場合には「観光」が、スーパーマーケットやショッピングモール等に属する場合には「ショッピング」が、レストラン等に属する場合には「食事」が行われたと判定される。

行動履歴データＡには、２つの訪問地点間の移動時間や２つの訪問地点間の移動距離の情報がさらに含まれても良い。本実施形態では、これらの付加的な２つの情報は、各訪問地点の位置、到着時刻、及び滞在時間の情報に基づいて演算により取得されるものとされている。よって、行動履歴データＡには含まれていなくても良い。

更新処理部２４は、行動履歴データ生成部２３により生成された行動履歴データＡを行動履歴データベース４２に記憶（格納）させることにより、当該行動履歴データベース４２を更新する機能部である。更新処理部２４は、行動履歴データ生成部２３により生成された行動履歴データＡを順次行動履歴データベース４２に記憶（格納）して、行動履歴データベース４２を更新する。また、更新処理部２４は、管理サーバ５から配信される移動履歴データＴを受信した際には、移動履歴データベース４３を最新の状態へと更新する役割も担う。移動履歴データＴの詳細に関しては、後述する。さらに、更新処理部２４は、ユーザデータベース４４を生成して、更新する機能を有する。具体的には、ユーザの自宅データＫを含むユーザ情報の登録操作が行われると、更新処理部２４が、ユーザデータベース４４を生成して、当該登録されたユーザ情報を格納する。なお、ユーザの住所等に変更が生じた場合で、変更後の住所等の再登録操作が行われると、更新処理部２４は、再登録されたユーザ情報に基づいてユーザデータベース４４を更新する。また、更新処理部２４は、管理サーバ５から配信される他のユーザのユーザ情報を受信した際には、当該受信したユーザ情報に基づいて、ユーザデータベース４４を最新の状態へと更新する。なお、移動履歴データベース４３及びユーザデータベース４４の更新は、管理サーバ５から配信されるデータ形式に応じて、差分更新及び全更新のいずれであっても良い。

ユーザデータベース４４には、複数のユーザのそれぞれの自宅位置を示す情報である自宅データＫを含む種々のユーザに関する情報であるユーザ情報が、ユーザ毎に記憶（格納）されている。自宅データＫは、ユーザの自宅場所のおおよその位置を特定する為の情報であり、例えば、自宅住所や、電話番号や、郵便番号等である。本実施形態では、車載端末装置２（車載端末装置２が搭載された車両）の購入直後の初期設定時等に、対象ユーザが、表示入力装置３６等を介して、自宅住所や自宅電話番号等のユーザ情報の登録操作を行うことにより、当該対象ユーザの自宅データＫを含むユーザ情報がユーザデータベース４４に格納される。また、管理サーバ５から、他の各ユーザのユーザ情報が配信されることにより、全ユーザの自宅データＫを含むユーザ情報がユーザＩＤ（後述）毎にユーザデータベース４４に格納される。なお、ユーザ情報には、自宅データＫ以外に、例えば、ユーザが頻繁に訪問する場所や、お気に入りの地点等の種々の情報が含まれていてもよい。

通信制御部２５は、管理サーバ５との間の情報の送受信を制御する機能部である。通信制御部２５は、予め定められたタイミングで、行動履歴データベース４２に記憶された行動履歴データＡを管理サーバ５へ送信する処理を行う。例えば、通信制御部２５は、車載端末装置２が搭載された車両に乗車したユーザが１日の行動を終えて帰宅した際に、その日に生成された行動履歴データＡを、通信インターフェース３５を介して、管理サーバ５へ送信する。通信インターフェース３５としては、専用の通信モジュールを用いても良いし、携帯電話端末等の汎用通信機器を利用しても良い。なお、ユーザの行動が連続する複数日に亘る場合は、途中の宿泊地に到着する毎にその日の行動履歴データＡを送信しても良いし、帰宅した際にまとめて各日の行動履歴データＡを送信しても良い。ユーザが帰宅したか否かは、予め設定された自宅の位置と、自位置決定部２１により特定される自位置の情報とに基づいて判定することができる。ユーザが宿泊地に到着したか否かの判定に関しても、同様である。

なお、各車載端末装置２には、複数のユーザ（車載端末装置２）のそれぞれを識別するためのユーザＩＤが付与されている。車載端末装置２（通信制御部２５）が行動履歴データＡを送信する際には、ユーザＩＤの情報が合わせて送信される。

また、通信制御部２５は、管理サーバ５に対して、最新の移動履歴データＴの配信を要求する処理を行う。例えば、通信制御部２５は、定期的（例えば１週間毎、１ヵ月毎等）に管理サーバ５にアクセスして、その時点での最新の移動履歴データＴの配信を要求する。或いは、通信制御部２５は、ユーザによって手動にて指定されたタイミングで管理サーバ５にアクセスして、その時点での最新の移動履歴データＴの配信を要求する。

さらに、通信制御部２５は、ユーザデータベース４４が生成されて、登録された対象ユーザのユーザ情報がユーザデータベース４４に格納されると、ユーザデータベース４４に格納された当該ユーザ情報を管理サーバ５に送信する処理も行う。また、ユーザの住所等に変更が生じた場合で、再登録されたユーザ情報がユーザデータベース４４に格納されると、通信制御部２５は、当該再登録されたユーザ情報を管理サーバ５に送信する。なお、通信制御部２５は、これらの登録若しくは再登録された対象ユーザのユーザ情報を送信する際にも、ユーザＩＤの情報を合わせて送信する。また、通信制御部２５は、他の各ユーザのユーザ情報を要求する処理を行う。例えば、通信制御部２５は、定期的（例えば１週間毎、１ヵ月毎等）に管理サーバ５にアクセスして、その時点での最新のユーザ情報の配信を要求する。或いは、通信制御部２５は、ユーザによって手動にて指定されたタイミングで管理サーバ５にアクセスして、その時点での最新のユーザ情報の配信を要求する。

管理サーバ５の通信制御部５１は、各車載端末装置２との間の情報の送受信を制御する機能部である。通信制御部５１は、各車載端末装置２から行動履歴データＡや各車載端末装置２において登録されたユーザ情報の送信があった場合、及び、最新の移動履歴データＴや各ユーザのユーザ情報の配信要求があった場合に、その車載端末装置２との接続を確立した上で、通信インターフェース５８を介して各データの送受信を行う。

データ収集部５２は、各ユーザの行動履歴データＡを収集する機能部である。上記のとおり、車載端末装置２が行動履歴データＡを送信する際には、ユーザＩＤの情報が合わせて送信される。データ収集部５２は、これらのユーザＩＤと行動履歴データＡとを関連付け、複数ユーザの行動履歴データＡをそれぞれのユーザＩＤに関連付けて収集する。また、データ収集部５２は、各ユーザの行動履歴データＡを収集する機能に加えて、各ユーザのユーザ情報（自宅データＫを含む）を収集する機能も有する。また、データ収集部５２は、各ユーザのユーザ情報を収集する際には、合わせて送信されるユーザＩＤと当該ユーザ情報とを関連付けて収集する。

ユーザデータベース生成部５６は、ユーザデータベース６４を生成及び更新する機能部である。ユーザデータベース生成部５６は、データ収集部５２により収集された複数ユーザの自宅データＫを含むユーザ情報をユーザデータベース６４に記憶（格納）することにより、ユーザデータベース６４を生成及び更新する。ユーザデータベース生成部５６は、複数ユーザのユーザ情報を、それぞれのユーザＩＤに関連付けて、個人情報が特定できない形式でユーザデータベース６４に記憶する。なお、登録されている自宅住所等に変更が生じ、各車載端末装置２（各ユーザ）から再登録された変更後のユーザ情報がユーザＩＤと併せて送信されると、ユーザデータベース生成部５６は、当該ユーザＩＤを基にユーザデータベース６４に格納されたユーザ情報（自宅データＫを含む）を更新する。

行動履歴データベース生成部５３は、行動履歴データベース６２を生成及び更新する機能部である。行動履歴データベース生成部５３は、データ収集部５２により収集された複数ユーザの行動履歴データＡを行動履歴データベース６２に記憶（格納）することにより、行動履歴データベース６２を生成及び更新する。行動履歴データベース生成部５３は、複数ユーザの行動履歴データＡを、それぞれのユーザＩＤに関連付けて、行動履歴データベース６２に記憶する（図５を参照）。

履歴行動パターン決定部５４は、ユーザ毎に収集された行動履歴データＡに基づいて、複数のユーザのそれぞれの行動傾向に合う行動パターンを複数の行動パターンの中から決定する機能部である。ここで、本願で言う「行動パターン」とは、訪問地点間の移動態様等に関する行動傾向や各訪問地点での滞在形態等に関する行動傾向を表す概念である。履歴行動パターン決定部５４は、ユーザの行動傾向を複数の行動パターンに分類して定義し、各ユーザの行動傾向に合う行動パターンを、定義された複数の行動パターンの中から択一的に決定する。

行動パターンは、訪問地点間の移動距離の長さの程度、訪問地点での滞在時間の長さの程度、及び予め定められた特定行動の開始時期又は終了時期、のうちの少なくとも１つに基づく分類とすることができる。本実施形態では、一例として、訪問地点間の移動距離、訪問地点での滞在時間、出発時刻、及び昼食時刻に基づいて、行動パターンが分類されている（図６を参照）。これらは、それぞれ、複数段階の評価が可能であって各行動パターンを分類するための基礎となる事項であり、「分類基礎項目」と称することができる。

履歴行動パターン決定部５４は、訪問地点間の移動距離に関する行動傾向を、「短い」／「標準的」／「長い」のいずれかによって評価する。また、訪問地点での滞在時間に関する行動傾向を、「短い」／「標準的」／「長い」のいずれかによって評価する。また、出発時刻に関する行動傾向を、「早い」／「標準的」／「遅い」のいずれかによって評価する。また、昼食時刻に関する行動傾向を、「早い」／「標準的」／「遅い」のいずれかによって評価する。これらの「標準的」／「短い」／「長い」／「早い」／「遅い」等は、それぞれ、各分類基礎項目の評価段階を表す区分であり、「評価区分」と称することができる。

履歴行動パターン決定部５４は、統計的手法を用いて、各分類基礎項目についての評価を行う。図７には、訪問地点間の移動距離についての評価手法が模式的に示されている。図７の上段に示すように、履歴行動パターン決定部５４は、注目しているユーザの複数の行動履歴データＡに含まれる移動距離を参照して、その長さに応じた区分毎の頻度を算出する。次に、中段に示すように、履歴行動パターン決定部５４は、移動距離に関する全てのデータの中から、イレギュラーな可能性のある推定無効データを削除し、それ以外の推定有効データのみを抽出する。例えば、移動距離順にソートした場合における上位及び／又は下位の所定数のデータ（例えばそれぞれ５％等）を推定無効データとすることができる。

次に、下段に示すように、履歴行動パターン決定部５４は、推定有効データを母集団とする代表値を算出する。このような代表値としては、例えば平均値や最頻値、中央値等が例示され、本例では平均値が算出される。そして、履歴行動パターン決定部５４は、算出された代表値と、予め定められた少なくとも１つ（本例では２つ）の判定閾値とを比較して、それらの大小関係に基づいて移動距離に関する行動傾向を多段階評価（本例では３段階評価）で判定する。なお、訪問地点での滞在時間、出発時刻、及び昼食時刻に関しても、同様の手法により、それぞれに関する行動傾向が判定される。

履歴行動パターン決定部５４は、ユーザ毎に、各分類基礎項目についての評価区分の組み合わせに応じて、行動パターンを分類する。本例では、履歴行動パターン決定部５４は、上記４つの分類基礎項目についてそれぞれ３段階評価を行い、それらの評価区分の組み合わせによって規定される計８１パターンの中から、１つの行動パターンを決定する。なお、図６には、一例として、「Ｐ１」〜「Ｐ６」のユーザＩＤによって特定された各ユーザの行動パターンが、それぞれ「ＡＢｃｃ」、「ＢＢｂｂ」、「ＣＣｂｃ」、「ＡＡａａ」、「ＡＣｂｃ」、及び「ＣＣｂａ」に分類された例が示されている。

移動履歴データベース生成部５５は、移動履歴データベース６３を生成及び更新する機能部である。移動履歴データベース生成部５５は、複数ユーザの行動履歴データＡから移動履歴データＴを抽出し、この移動履歴データＴを移動履歴データベース６３に記憶（格納）させることにより、移動履歴データベース６３を生成及び更新する。ここで、移動履歴データＴは、複数のユーザの訪問地点間の移動履歴（訪問地点の遍歴）を記録したデータである。例えば図５の最前面に示される「Ｐ１」ユーザの行動履歴データＡを参照すれば、当該「Ｐ１」ユーザは、Ｄ１→Ｄ９→Ｄ２→Ｄ１２の順に各訪問地点を訪問したことが分かる。移動履歴データベース生成部５５は、これに基づいて、「Ｐ１」ユーザがＤ１からＤ９に移動したこと、Ｄ９からＤ２に移動したこと、及びＤ２からＤ１２に移動したこと、をそれぞれ表す移動履歴データＴを生成する（図８を参照）。移動履歴データベース生成部５５は、他のユーザに関しても、同様にして移動履歴データＴを生成する。

移動履歴データベース生成部５５は、各ユーザについての移動履歴データＴを、定義された複数の行動パターンのいずれかに関連付けて移動履歴データベース４３に格納する。移動履歴データベース生成部５５は、ユーザＩＤと、履歴行動パターン決定部５４により各ユーザについて決定された行動パターンと、行動履歴データＡから抽出された移動履歴データＴとを、互いに関連付けて移動履歴データベース６３に格納する。本実施形態では、移動履歴データＴがユーザＩＤを含む情報として生成される（図８を参照）とともに、ユーザＩＤに関連付けて各ユーザの行動パターンが記憶されている（図６を参照）。これにより、ユーザＩＤを介して、各ユーザの行動パターンと移動履歴データＴとが適切に関連付けられている。なお、移動履歴データベース生成部５５は、上述の行動履歴データベース生成部５３とは異なる機能部であり、これらのうちの一方を第１のデータベース生成部と称し、他方を第２のデータベース生成部と称することもできる。

複数ユーザの移動履歴データＴは、複数の訪問地点間の相関性（地点間相関度）を算出するために利用される。図９には、移動履歴データベース６３に記憶された移動履歴データＴから把握される地点間相関度を概念的に示している。なお、ここに示されるのは、全ユーザデータに基づく地点間相関度である。この図において、２つの地点間を結ぶ線は、両地点間を移動するユーザが過去に有意に存在していたことを示している。各線の太さは相関性の高さを表しており、太くなるに従って相関性が高くなる（過去の移動頻度が高かった）ことを示し、細くなるに従って相関性が低くなる（過去の移動頻度が低かった）ことを示している。例えば図９の例では、地点Ｄ１に注目すると、当該地点Ｄ１は、地点Ｄ９との相関性が非常に高く、地点Ｄ２との相関性が高く、地点Ｄ４との間にある程度の相関性が認められ、地点Ｄ６との間には有意な相関性は認められない。他の地点間の相関性も、同様に考えることができる。このような地点間相関度の概念に基づいて、目的地レコメンド機能が実現される。この点については、後述する。

管理サーバ５（通信制御部５１）は、各車載端末装置２からの配信要求に従い、移動履歴データＴを配信する。車載端末装置２の更新処理部２４は、受信した移動履歴データＴに基づいて移動履歴データベース４３を新規に生成し、或いは、既存の移動履歴データベース４３を最新の状態へと更新する。この意味で、各車載端末装置２の移動履歴データベース４３は、実質的に管理サーバ５の移動履歴データベース６３の複製であり、本発明において両データベース４３，６３は同一視することができる。すなわち、更新頻度の差に起因するデータ内容のズレを除き、両データベース４３，６３の内容は同一である。このようにして、管理サーバ５に生成された移動履歴データベース６３の実質的複製である移動履歴データベース４３が、各車載端末装置２に生成される。

また、管理サーバ５（通信制御部５１）は、各車載端末装置２からの配信要求に従い、ユーザデータベース６４に格納されている全ユーザのユーザ情報を個人情報が特定できない形式で配信する。そして、車載端末装置２の更新処理部２４は、上述のように、管理サーバ５から配信される各ユーザのユーザ情報に基づいて、ユーザデータベース４４を最新の状態へと更新する。また、通信制御部５１は、各車載端末装置２（各ユーザ）から変更後のユーザ情報が送信され、当該変更後のユーザ情報に基づいてユーザデータベース６４が更新された際には、例えば、ユーザデータベース６４に情報が格納されている全車載端末装置２や、ユーザ情報の配信要求が一度でもあった車載端末装置２等に対して、当該更新されたユーザデータベース６４のユーザ情報を配信する。この意味で、各車載端末装置２のユーザデータベース４４は、実質的に管理サーバ５のユーザデータベース６４の複製であり、本発明において両データベース４４，６４は同一視することができる。すなわち、更新頻度の差に起因するデータ内容のズレを除き、両データベース４３，６３の内容は同一である。

車載端末装置２の基準行動パターン決定部２６は、対象ユーザにとっての、予め定められた基準行動パターンを決定する機能部である。基準行動パターンとは、データ抽出部２８による後述する第２から第４のフィルタリングの実行のための基準となる行動パターンである。本実施形態では、このような基準行動パターンには、対象行動パターンと別行動パターンとが含まれる。対象行動パターンとは、対象ユーザの行動傾向に合う行動パターンである。別行動パターンとは、対象行動パターンとは異なる行動パターンである。

基準行動パターン決定部２６は、基準行動パターンの一種として、対象行動パターンを決定する。基準行動パターン決定部２６は、管理サーバ５の履歴行動パターン決定部５４によって定義されるのと同一の複数の行動パターンの中から、対象行動パターンを択一的に決定する。基準行動パターン決定部２６による対象行動パターンの決定手法としては、各種の態様が採用可能である。例えば、基準行動パターン決定部２６は、行動履歴データベース４２に記憶された行動履歴データＡに基づいて、履歴行動パターン決定部５４と同様の又は類似する統計的手法により対象行動パターンを決定しても良い。また、基準行動パターン決定部２６は、その対象ユーザについての履歴行動パターン決定部５４による判定結果の情報を取得し、それに基づいて対象行動パターンを決定しても良い。或いは、対象ユーザの手動による直接入力により対象行動パターンを決定しても良い。これらは、対象ユーザについての行動履歴データＡの蓄積量等に応じて変更可能であっても良い。本実施形態では、基準行動パターン決定部２６が本発明における「対象行動パターン決定部」に相当する。

また、基準行動パターン決定部２６は、基準行動パターンの一種として、別行動パターンを決定する。本実施形態では、基準行動パターン決定部２６は、対象行動パターンを規定する各分類基礎項目の評価区分の組み合わせに対して、特定の１つの分類基礎項目の評価区分が異なる特定の１つの行動パターンを、別行動パターンとして決定する。例えば図６の例において対象行動パターンが「ＣＣｂｃ」に決定された「Ｐ３」ユーザに関しては、一例として、４つの分類基礎項目のうちの１つである「移動距離」の評価区分が「長い」から「短い」に強制的に変更された「ＡＣｂｃ」を、別行動パターンとして決定する。或いは、４つの分類基礎項目のうちの１つである「昼食時刻」の評価区分が「遅い」から「早い」に強制的に変更された「ＣＣｂａ」を、別行動パターンとして決定する。もちろん、これら以外の他の分類基礎項目の評価区分を変更したものを、別行動パターンとして決定しても良い。

基準地点設定部２７は、予め定められた条件（案内基準地点設定条件）に従って案内基準地点を設定する機能部である。案内基準地点とは、案内情報Ｇに含まれる目的地の候補となり得る地点を決定するための基準となる地点である。このような案内基準地点には、対象ユーザにより指定された目的地（経由地を含む）や、自位置情報に示される自位置等が設定され得る。本実施形態では、案内基準地点設定条件は、対象ユーザによる目的地の指定の有無に関する条件とされている。基準地点設定部２７は、対象ユーザにより目的地が指定された場合には、当該指定された目的地を自動的に案内基準地点に設定する。目的地が指定されていない場合には、基準地点設定部２７は、自位置を自動的に案内基準地点に設定しても良い。なお、基準地点設定部２７は、目的地が指定された場合であっても、特に対象ユーザからの指定があった場合等には、自位置を案内基準地点に設定しても良い。また、その他の地点を案内基準地点に設定しても良い。

位置関係パターン決定部３０は、予め定められた複数の位置関係パターンの中から対象ユーザの自宅位置と案内基準地点との位置関係に合う対象位置関係パターンを決定する機能部である。本実施形態では、位置関係パターン決定部３０は、基準地点設定部２７により案内基準地点が設定された場合に、当該案内基準地点と、対象ユーザの自宅データＫとに基づいて、案内基準地点から自宅位置までの距離及び案内基準地点と自宅位置との相対方位を算出する。具体的には、位置関係パターン決定部３０は、基準地点設定部２７により設定された案内基準地点の位置座標と、ユーザデータベース４４に格納されている対象ユーザの自宅住所（自宅データＫ）等から特定した自宅の位置座標とから、両位置間を結ぶ最短ルートの距離を算出するとともに、案内基準地点を中心とした対象ユーザの自宅の相対方位を算出する。そして、これらの算出した距離及び相対方位を用いて、位置関係パターン決定部３０は、予め定められた複数の位置関係パターン（以下、参照位置関係パターン）を参照してその中から対象ユーザの位置関係に合う位置関係パターンを択一的に選択し、対象位置関係パターンに決定する。なお、位置関係パターン決定部３０は、案内基準地点の位置座標と対象ユーザの自宅の位置座標とを結ぶ最短ルートの距離を算出する替わりに、当該両位置座標の直線距離を算出する構成であってもよい。また、位置関係パターン決定部３０は、案内基準地点を中心とした自宅位置の相対方位に替えて、自宅位置を中心とした案内基準地点の相対方位を算出する構成であってもよい。

ここで、位置関係パターンとは、２地点間の位置関係を一以上の指標に基づいて複数に分類して定義されたものである。本実施形態における位置関係パターンは、自宅位置になりうる地点と案内基準地点になりうる地点との相対方位及び前記自宅位置になりうる地点と案内基準地点になりうる地点との距離の少なくとも一方に基づいて複数に分類されている。なお、以下では、位置関係パターンが前記相対方位及び前記距離の双方に基づいて複数に分類された例を用いて説明する。本実施形態では、複数の位置関係パターンは、自宅位置になりうる地点と案内基準地点になりうる地点との相対方位を複数に区分してなる方位区分と、自宅位置になりうる地点と案内基準地点になりうる地点との距離を複数に区分してなる距離区分との組み合わせに基づいて規定されている。具体的には、方位区分は、自宅位置になりうる地点及び案内基準地点になりうる地点のうちの１地点を中心として、複数の方位に区分けされたものである。本実施形態では、図１３に示すように、方位区分は、案内基準地点を中心として８方位（東、西、南、北、南東、南西、北東、北西）に区分けされている。また、距離区分は、自宅位置になりうる地点及び案内基準地点になりうる地点のうちの１地点からの距離を、予め定められた基準距離Ｘと比較して複数段階に区分けされたものである。本実施形態では、距離区分は、「遠い」、「標準的」、「近い」の３つの段階に区分けされている。より具体的には、例えば、自宅位置になりうる地点及び案内基準地点になりうる地点の２地点のうちの１地点を基準点として、予め定められた直線の基準距離Ｘ（当該２地点間を結ぶ直線距離よりも短い距離）が設定され、当該基準点から基準距離Ｘ＋Ｙ（ＹはＸよりも小さい任意の値）以下で基準距離Ｘ−Ｙ以上の範囲が「標準的」、当該基準点から基準距離Ｘ−Ｙ未満の範囲が「近い」、当該基準点から基準距離Ｘ＋Ｙよりも大きい範囲が「遠い」と区分けされる。そして、これらの方位区分と距離区分とを組み合わせて一つの位置関係パターンが構成されている。

位置関係パターンの一例として、図１２に示すような、「Ｂβ」、「Ａβ」、「Ｃｄα」、「Ｃγ」、「Ｃｄγ」等が挙げられる。これらについて具体的に説明すると、本実施形態では、図１３に示すように、方位区分の「北」、「東」、「南」、「西」に対しては、それぞれＡ〜Ｄが割り振られるとともに、「北東」、「北西」、「南東」、「南西」のそれぞれに対してＡｂ、Ａｄ、Ｃｂ、Ｃｄが割り振られている。そして、距離区分である「遠い」、「標準的」、「近い」に対しては、それぞれα、β、γが割り振られている。そして、これらの各区分が組み合わせられてそれぞれの位置関係パターンが構成され、計５１２パターンが参照位置関係パターンとして予め規定され、他の機能部によって参照可能なように、ユーザデータベース４４等の記憶装置に記憶（格納）されている。記憶装置に格納されている。図１２に示すように、自宅位置と案内基準地点との相対方位が「東」であって、当該自宅位置と案内基準地点との距離が「標準的」であるユーザＰ１の位置関係パターンは「Ｂβ」である。また、自宅位置と案内基準地点との相対方位が「南東」であってこれらの距離が「近い」ユーザＰ５の位置関係パターンは「Ｃｂγ」である。

また、位置関係パターン決定部３０は、予め定められた複数の位置関係パターンの中から対象位置関係パターンとは異なる別位置関係パターンを決定する機能も有する。本実施形態では、位置関係パターン決定部３０は、対象位置関係パターンを決定すると、さらに参照位置関係パターンを参照して、その中から、対象位置関係パターンを規定する距離区分と方位区分との組み合わせに対して、距離区分又は方位区分のいずれか一方が異なる位置関係パターンを択一的に選択し、別位置関係パターンとして決定する。この際、位置関係パターン決定部３０が、別位置関係パターンとして、対象位置関係パターンに比較的近しい位置関係パターンを選択したり、対象位置関係パターンとは大きく異なる位置関係パターンを選択したりするように適宜設定することができる。

別位置関係パターンの一例としては、対象位置関係パターンが「Ｂβ」である場合には、別位置関係パターンの候補として、方位区分が同じで距離区分の異なる「Ｂα」、「Ｂγ」や、距離区分が同じで方位区分が異なる「Ａβ」、「Ａｂβ」、「Ｃｂβ」、「Ｃβ」、「Ｃｄβ」、「Ｄβ」、「Ａｄβ」がある。位置関係パターン決定部３０は、これらの候補の中から、位置関係パターンを択一的に選択し、別位置関係パターンとして決定する。例えば、第二推薦地点を、第一推薦地点の補助的な地点として提案したい場合には、第二抽出条件を第一抽出条件となるべく近い条件とする為、対象位置関係パターンと比較的類似した別位置関係パターンを選択する。例えば、対象位置関係パターン「Ｂβ」と、距離区分が同じであって、方位区分が隣接する「Ｃｂβ」や「Ａｂβ」を選択する（図１３参照）。また、第二推薦地点を、対象ユーザと異なる地域に居住する人のみが知っているような知名度の低い施設等の、自宅位置と案内基準地点との位置関係に起因した意外性の高い地点を提案したい場合には、第二抽出条件を第一抽出条件と大きく異なる条件とする為、対象位置関係パターンとの差異が大きい別位置関係パターンを選択する。例えば、対象位置関係パターン「Ｂβ」と方位区分が真逆の「Ｄβ」等を選択する。また、上述の例では、別位置関係パターンとして、対象位置関係パターンを規定する距離区分と方位区分との組み合わせに対して、方位区分を異ならせた位置関係パターンを選択し決定する構成であったが、対象位置関係パターンと距離区分のみを異ならせた位置関係パターンを選択し決定する構成であってもよい。また、方位区分と距離区分との双方を異ならせた位置関係パターンを選択し決定する構成であってもよい。

また、位置関係パターン決定部３０は、基準地点設定部２７により案内基準地点が設定された場合において、データ抽出部２８により他のユーザの移動履歴データＴを抽出する際に（後述の第２から第４のフィルタリングを行う際に）、対象位置関係パターンを決定するのと同様に、他のユーザの自宅位置と案内基準地点との位置関係に合うそれぞれの位置関係パターンを決定する。

データ抽出部２８は、移動履歴データベース４３から、所定の抽出条件に基づいて、案内基準地点を含む移動履歴データＴを抽出する機能部であり、第１データ抽出部３８と、第２データ抽出部３９と、第３データ抽出部４０とを備えている。第１データ抽出部３８は、移動履歴データベース４３から、対象行動パターンに関連付けられていることを条件とする第一抽出条件に基づいて、案内基準地点を含む移動履歴データＴを抽出する。本実施形態では、第一抽出条件には、自宅位置と案内基準地点との位置関係パターンが対象位置関係パターンと同一であることが更なる条件として含まれる。従って、第１データ抽出部３８は、移動履歴データベース４３から、対象行動パターンに関連付けられているとともに案内基準地点を含む移動履歴データＴであって、更に、自宅位置と案内基準地点との位置関係パターンが対象位置関係パターンと同一であるユーザの移動履歴データＴを抽出する。

第２データ抽出部３９は、移動履歴データベース４３から、前記第一抽出条件とは異なる条件である第二抽出条件に基づいて、案内基準地点を含む移動履歴データＴを抽出する。本実施形態では、第二抽出条件は、自宅位置と案内基準地点との位置関係パターンが前記対象位置関係パターンとは異なる別位置関係パターンであること、及び、更なる条件として移動履歴データＴが対象行動パターンに関連付けられていることを含む。よって、第２データ抽出部３９は、移動履歴データベース４３から、対象行動パターンに関連付けられているとともに案内基準地点を含む移動履歴データＴであって、更に、自宅位置と案内基準地点との位置関係パターンが別位置関係パターンと同一であるユーザの移動履歴データＴを抽出する。

第３データ抽出部４０は、移動履歴データベース４３から、第一抽出条件及び第二抽出条件とは異なる第三抽出条件に基づいて、案内基準地点を含む移動履歴データＴを抽出する。本実施形態では、第三抽出条件は、移動履歴データＴが、対象行動パターンとは異なる別行動パターンに関連づけられていること、及び、更なる条件として、自宅位置と案内基準地点との位置関係パターンが対象位置関係パターンと同一であることを含む。よって、第３データ抽出部４０は、移動履歴データベース４３から、別行動パターンに関連付けられているとともに案内基準地点を含む移動履歴データＴであって、更に、自宅位置と案内基準地点との位置関係パターンが対象位置関係パターンと同一であるユーザの移動履歴データＴを抽出する。なお、これらの第１から第３抽出条件は、ユーザによって、運転毎に設定されてもよいし、購入時等の初期設定時にユーザによって予め設定されてもよいし、出荷時に予め設定されていてもよい。

具体的には、データ抽出部２８は、移動履歴データベース４３に格納された移動履歴データＴのうち、設定された案内基準地点に関する情報を含むデータを抽出する。すなわち、データ抽出部２８は、全ての移動履歴データＴを対象に、対象ユーザに関して現に設定されている案内基準地点を含むか否かに基づいて、第１のフィルタリングを行う。また、データ抽出部２８（第１データ抽出部３８）は、第１のフィルタリング後の移動履歴データＴのうち、対象行動パターン（対象ユーザの行動傾向に合致する行動パターン）に関連付けられたデータを抽出するとともに、自宅位置と案内基準地点との位置関係パターンが対象位置関係パターンと同一であるユーザの移動履歴データＴを抽出する。すなわち、データ抽出部２８（第１データ抽出部３８）は、第１のフィルタリング後の移動履歴データＴを対象に、対象ユーザと同一の行動傾向を示す他のユーザであって、自宅位置と案内基準地点との位置関係が対象ユーザと近い関係にあるユーザの移動履歴データＴであるか否かに基づいて、第２のフィルタリングを行う。

また、データ抽出部２８（第２データ抽出部３９）は、第１のフィルタリング後の移動履歴データＴのうち、対象行動パターンに関連付けられたデータを抽出するとともに、自宅位置と案内基準地点との位置関係パターンが別位置関係パターンと同一であるユーザの移動履歴データＴを抽出する。すなわち、データ抽出部２８（第２データ抽出部３９）は、第１のフィルタリング後の移動履歴データＴを対象に、対象ユーザと同一の行動傾向を示す他のユーザであって、自宅位置と案内基準地点との位置関係が対象ユーザと異なる関係にある（近い関係にない）ユーザの移動履歴データＴであるか否かに基づいて、第３のフィルタリングを行う。

さらに、データ抽出部２８（第３データ抽出部４０）は、第１のフィルタリング後の移動履歴データＴのうち、別行動パターン（対象ユーザの行動傾向とは異なる行動パターン）に関連付けられたデータを抽出するとともに、自宅位置と案内基準地点との位置関係パターンが対象位置関係パターンと同一であるユーザの移動履歴データＴを抽出する。すなわち、データ抽出部２８（第３データ抽出部４０）は、第１のフィルタリング後の移動履歴データＴを対象に、対象ユーザとは異なる行動傾向を示す他のユーザであって、自宅位置と案内基準地点との位置関係が対象ユーザと近い関係にあるユーザの移動履歴データＴであるか否かに基づいて、第４のフィルタリングを行う。

なお、第２のフィルタリングから第４のフィルタリングのそれぞれでは、二段階のフィルタリング処理を行っているが、当該二段階のフィルタリング処理の順序は特に限定されない。例えば、第２のフィルタリングでは、第１のフィルタリング後の移動履歴データＴのうち、先に対象行動パターンに関連付けられたデータを抽出し、その後に自宅位置と案内基準地点との位置関係パターンが対象位置関係パターンと同一であるユーザの移動履歴データＴを抽出する構成であってもよいし、逆の順序であってもよいし、これらが同時に実行される構成であってもよい。

また、上記第１のフィルタリングから第４のフィルタリングの順序は、特に限定されない。上記の説明とは反対に、行動パターンや位置パターンに基づく第２から第４のフィルタリングを行った後に、案内基準地点に基づく第１のフィルタリングを行っても良い。但しこの場合、第２のフィルタリング後から第４のフィルタリング後の移動履歴データＴに対して、それぞれ第１のフィルタリングを行う必要がある。このようなフィルタリング処理の冗長性を回避する観点からは、上記で説明したように、先にまとめて第１のフィルタリングを行うように構成することが好ましい。

いずれにしても、第１及び第２の２つのフィルタリングを経て最終的に抽出される移動履歴データＴは、対象ユーザの行動傾向に合致する他のユーザであって、自宅位置と案内基準地点との位置関係が対象ユーザと近い関係にあるユーザが、案内基準地点を過去に訪問した際に合わせて訪問した他の地点の情報を含むものとなる。また、第１及び第３の２つのフィルタリングを経て最終的に抽出される移動履歴データＴは、対象ユーザの行動傾向に合致する他のユーザであって、自宅位置と案内基準地点との位置関係が対象ユーザと異なる関係にある（近い関係にない）ユーザが、案内基準地点を過去に訪問した際に合わせて訪問した他の地点の情報を含むものとなる。また、第１及び第４の２つのフィルタリングを経て最終的に抽出される移動履歴データＴは、対象ユーザとは異なる行動傾向を示す他のユーザであって、自宅位置と案内基準地点との位置関係が対象ユーザと近い関係にあるユーザが、案内基準地点を過去に訪問した際に合わせて訪問した他の地点の情報を含むものとなる。

なお、第２のフィルタリングにおける対象行動パターンに関連付けられたデータの抽出処理後の移動履歴データＴに基づいて把握される地点間相関度（「加工後地点間相関度」と称する）は、全ユーザデータに基づく地点間相関度（図９を参照）とは異なり得る。また、加工後地点間相関度は、対象行動パターンが互いに異なるユーザどうしの間でも異なり得る。例えば図１０には、訪問地点間の移動距離が比較的短いユーザについての加工後地点間相関度が示される。また図１１には、訪問地点間の移動距離が比較的長いユーザについての加工後地点間相関度が示される。これらは、互いに全く異なる形態を示すことが明確に理解できる。

例えば地点Ｄ９に注目した場合、全ユーザデータを考慮した場合には、地点Ｄ１との相関度が最も高い（図９を参照）。これに対して、移動距離が比較的短いユーザについてフィルタリングした場合には、地点Ｄ１との相関度はほとんどなくなるとともに、地点Ｄ８との相関度が最も高くなる（図１０を参照）。また、移動距離が比較的長いユーザについてフィルタリングした場合には、地点Ｄ１との相関度が低くなるとともに、地点Ｄ２との相関度が最も高くなる（図１１を参照）。なお、概念的に示された図９〜図１１における各線の太さは相対的なものであるので、フィルタリングにより相対的な相関度が高まった結果として、新たな線分が現れる場合がある。このように、本実施形態では、対象ユーザ毎に、その対象行動パターンに応じて、訪問地点間の移動態様等に関する行動傾向に適合する可能性の高い加工後地点間相関度が決定される。第３のフィルタリングにおける対象行動パターンに関連付けられたデータの抽出処理後、及び、第４のフィルタリングにおける別行動パターンに関連付けられたデータの抽出処理後の移動履歴データＴに基づいて把握される地点間相関度も、同様に考えることができる。

推薦地点提示部２９は、目的地の候補として推奨される地点である推薦地点を対象ユーザに提示する機能部である。推薦地点提示部２９は、データ抽出部２８により抽出された移動履歴データＴに基づいて推薦地点を決定し、それを対象ユーザに提示する。推薦地点提示部２９は、互いに異なる特性を有する三種の推薦地点（第一推薦地点／第二推薦地点／第三推薦地点）を提示する。具体的には、推薦地点提示部２９は、第１データ抽出部３８により抽出された移動履歴データＴ、すなわち、第１及び第２のフィルタリングを経て最終的に抽出される移動履歴データＴに含まれる、案内基準地点との間の移動頻度が相対的に高い地点を、第一推薦地点として決定する。言い換えれば、推薦地点提示部２９は、案内基準地点を基準とした、対象行動パターンによる加工後地点間相関度が相対的に高い地点を、第一推薦地点として決定する。

また、推薦地点提示部２９は、第２データ抽出部３９により抽出された移動履歴データＴ、すなわち、第１及び第３のフィルタリングにより抽出された移動履歴データＴに含まれる、案内基準地点との間の移動頻度が相対的に高い地点を、第二推薦地点として決定する。言い換えれば、推薦地点提示部２９は、案内基準地点を基準とした、対象行動パターンによる加工後地点間相関度が相対的に高い地点を、第二推薦地点として決定する。

さらに、推薦地点提示部２９は、第３データ抽出部４０により抽出された移動履歴データＴ、すなわち、第１及び第４のフィルタリングにより抽出された移動履歴データＴに含まれる、案内基準地点との間の移動頻度が相対的に高い地点を、第三推薦地点として決定する。言い換えれば、推薦地点提示部２９は、案内基準地点を基準とした、別行動パターンによる加工後地点間相関度が相対的に高い地点を、第三推薦地点として決定する。

そして、推薦地点提示部２９は、上記決定された各推薦地点を、現に設定されている目的地の次の目的地の候補として提示する。すなわち、推薦地点提示部２９は、データ抽出部２８により第一抽出条件に基づいて抽出された移動履歴データＴのうち、案内基準地点との間の移動頻度が相対的に高い地点を第一推薦地点として対象ユーザに提示するとともに、データ抽出部２８により第二抽出条件に基づいて抽出された移動履歴データＴのうち、案内基準地点との間の移動頻度が相対的に高い地点を第二推薦地点として第一推薦地点と共に提示する。さらに、推薦地点提示部２９は、データ抽出部２８により第三抽出条件に基づいて抽出された移動履歴データＴのうち、案内基準地点との間の移動頻度が相対的に高い地点を第三推薦地点として前記第一推薦地点及び前記第二推薦地点と共に提示する。なお、本実施形態では、案内基準地点との間の移動頻度を算出するに際しては、案内基準地点から他の訪問地点への移動と、他の訪問地点から案内基準地点への移動との両方がカウントされる。

上述したように、第１及び第２のフィルタリングにより抽出された移動履歴データＴは、対象ユーザの行動傾向に合致する他のユーザであって、自宅位置と案内基準地点との位置関係が対象ユーザと近い関係にあるユーザが、案内基準地点を過去に訪問した際に合わせて訪問した他の地点の情報を含んでいる。すなわち、推薦地点提示部２９は、第一推薦地点として、対象ユーザと行動傾向も住んでいる地域（自宅位置）も類似するユーザが、案内基準地点を過去に訪問した際に合わせて訪問した他の地点を提示する。よって、対象ユーザが好みそうな地点であり、かつ、対象ユーザの自宅位置から近い地点等の自宅位置と案内基準地点との位置関係に起因して対象ユーザが訪問する可能性が高い地点を第一推薦地点として提示することができる。

また、第１及び第３のフィルタリングにより抽出された移動履歴データＴは、対象ユーザの行動傾向に合致する他のユーザであって、自宅位置と案内基準地点との位置関係が対象ユーザと近い関係にないユーザが、案内基準地点を過去に訪問した際に合わせて訪問した他の地点の情報を含んでいる。すなわち、推薦地点提示部２９は、第二推薦地点として、対象ユーザと行動傾向は類似しているが、住んでいる地域（自宅位置）等が異なるユーザが、案内基準地点を過去に訪問した際に合わせて訪問した他の地点を提示する。よって、対象ユーザが好みそうな地点であるが、対象ユーザの自宅位置から離れた地域の一般的にあまり知られていない地点等の自宅位置と案内基準地点との位置関係に起因して対象ユーザが訪問する可能性が低い地点を第二推薦地点として提示することができる。

また、第１及び第４のフィルタリングにより抽出された移動履歴データＴは、対象ユーザとは異なる行動傾向を示す他のユーザであって、自宅位置と案内基準地点との位置関係が対象ユーザと近い関係にあるユーザが、案内基準地点を過去に訪問した際に合わせて訪問した他の地点の情報を含んでいる。すなわち、推薦地点提示部２９は、第三推薦地点として、対象ユーザと行動傾向は異なるが、住んでいる地域（自宅位置）等が類似するユーザが案内基準地点を過去に訪問した際に合わせて訪問した他の地点を提示する。よって、対象ユーザの自宅位置から近い地点等の自宅位置と案内基準地点との位置関係に起因して対象ユーザが訪問する可能性が高い地点であるが、対象ユーザの好みとは異なる意外性のある地点を第三推薦地点として提示することができる。

推薦地点提示部２９は、第一推薦地点、第二推薦地点、及び第三推薦地点のそれぞれを決定すると、当該決定された各推薦地点を、現に設定されている目的地の次の目的地の候補として提示する。例えば、その旨の案内情報Ｇを、表示入力装置３６の表示領域に設定される案内枠に表示させたり、音声出力装置３７から発声させたりして提示する。また、本実施形態では、現に設定されている目的地の次の目的地の候補として最もお勧めの地点を第一推薦地点として提示し、その次にお勧めの地点を第二推薦地点として提示し、さらにその次にお勧めする地点を第三推薦地点として提示する。これに応じて、本実施形態では、第一推薦地点は第二推薦地点よりも強調表示され、第二推薦地点は第三推薦地点よりも強調表示される。図１４には、これらの推薦地点の表示例が示されている。図１４の例では、現に設定されている目的地が地点（Ｄ９）であり、第一推薦地点（次の目的地の最有力候補）が地点（Ｄ２）であり、第二推薦地点が地点（Ｄ１１）であり、第三推薦地点を地点（Ｄ８）である。図示の例では、第一推薦地点は、相対的に広い案内枠領域に、画像データを伴うテキストデータの形態で、より目立つように表示され、第二推薦地点は、案内枠領域内のその他のお勧め地点の表示領域において、第三推薦地点よりも上側に表示されることで第三推薦地点よりも強調表示されている。

２．ナビゲーション処理の手順
本実施形態に係るナビゲーションシステム１において実行されるナビゲーション処理の手順（ナビゲーション方法）について説明する。以下に説明するナビゲーション処理の手順は、ナビゲーションシステム１の各機能部を構成するハードウェア又はソフトウェア（プログラム）或いはその両方により実行される。各機能部がプログラムにより構成される場合には、ナビゲーションシステム１が有する演算処理装置が、上記の各機能部を構成するプログラムを実行する（各機能を実現させるための）コンピュータとして動作する。

図１５は、各車載端末装置２における行動履歴データベース４２の生成処理の手順を示すフローチャートである。行動履歴データベース生成処理では、まず、その日の日付及び自宅（或いは、前日の宿泊地）の出発時刻が記録される（ステップ＃０１）。自位置情報に示される自位置が、そのユーザにとっての生活圏の外に位置するか否かが判定される（＃０２）。なお、生活圏の範囲は、自宅位置に基づいてユーザ毎に予め設定されている。
生活圏外であると判定されると（＃０２：Ｙｅｓ）、次に、訪問地点（目的地に設定された地点や、所定時間以上滞在したと判定された地点）の存在が確認される（＃０３）。訪問地点があると判定されると（＃０３：Ｙｅｓ）、その訪問地点についての地点ＩＤ、到着時刻、及び滞在時間が記録される（＃０４）。ステップ＃０３及び＃０４の処理が、自宅（或いは、その日の宿泊地）に到着するまで繰り返し実行される。帰宅が判定されると（＃０５：Ｙｅｓ）、その帰宅時刻が記録される（＃０６）。以上のようにして、当日の行動履歴データＡが生成され、その行動履歴データＡに基づいて行動履歴データベース４２が生成（更新）される（＃０７）。

図１６は、管理サーバ５における移動履歴データベース６３の生成処理の手順を示すフローチャートである。移動履歴データベース生成処理では、まず、各車載端末装置２から、ユーザ毎の行動履歴データＡが収集される（＃１１）。収集された行動履歴データＡに基づいて、全てのユーザの行動履歴データＡを含む行動履歴データベース６２が生成される（＃１２）。このとき、行動履歴データＡは、ユーザＩＤに関連付けられた状態で記憶される。ユーザＩＤに基づいてユーザ毎の行動履歴データＡが抽出され（＃１３）、これらに対して統計的手法を適用することにより、ユーザ毎の行動パターンが決定される（＃１４）。また、行動履歴データＡから、移動履歴データＴが抽出される（＃１５）。なお、行動パターンの決定と移動履歴データＴの抽出とは、逆の順序で実行されても良い。抽出された移動履歴データＴに基づいて、全てのユーザの移動履歴データＴを含む移動履歴データベース６３が生成される（＃１６）。このとき、移動履歴データＴは、ユーザＩＤ及びそれぞれの行動パターンに関連付けられた状態で記憶される。そして、各車載端末装置２からの配信要求を受けて（＃１７：Ｙｅｓ）、移動履歴データＴが配信される（＃１８）。

図１７は、各車載端末装置２における推薦地点の提示処理の手順を示すフローチャートである。推薦地点提示処理では、まず、対象ユーザの行動傾向に合致する行動パターン（対象行動パターン）が決定されるとともに（＃２１）、案内基準地点が設定される（＃２２）。そして、ステップ＃２２で設定された案内基準地点と対象ユーザの自宅データＫとに基づいて、対象位置関係パターンが決定される（＃２３）。また、ステップ＃２１で決定された対象行動パターンとは異なる行動パターン（別行動パターン）がさらに決定され（＃２４）、ステップ＃２３で決定された対象位置関係パターンとは異なる位置関係パターン（別位置関係パターン）がさらに決定される（＃２５）。なお、ステップ＃２１、ステップ＃２２、ステップ＃２４は、上記と異なる順序で実行されてもよい。ステップ＃２３及びステップ＃２５についても、ステップ＃２２の後であれば、上記の順序と異なる順序で実行されてもよい。次に、全ての移動履歴データＴから、案内基準地点に関する情報を含むデータが抽出される（＃２６：第１のフィルタリング）。続いて、ステップ＃２６の第１のフィルタリングで抽出された移動履歴データＴから、第一抽出条件に基づき、ステップ＃２１で決定された対象行動パターン（対象ユーザの行動傾向に合致する行動パターン）に関連づけられたデータが抽出される（＃２７）とともに、ステップ＃２７で抽出された移動履歴データＴから、ステップ＃２３で決定された対象位置関係パターンと一致する位置関係パターンを有するユーザのデータが抽出される（＃２８：第２のフィルタリング）。なお、ステップ＃２８には、対象ユーザ以外の他のユーザの位置関係パターンの決定処理も含まれる。そして、ステップ＃２６、ステップ＃２７、ステップ＃２８のフィルタリング処理（第１及び第２のフィルタリング）を経た後の移動履歴データＴに含まれる、案内基準地点との間の移動頻度が相対的に高い地点が、第一推薦地点として決定される（＃２９）。なお、このステップ＃２７、ステップ＃２８、及びステップ＃２９が第一推薦地点決定処理である。

次に、ステップ＃２６の第１のフィルタリングで抽出された移動履歴データＴから、第二抽出条件に基づき、ステップ＃２１で決定された対象行動パターンに関連づけられたデータが抽出される（＃３０）とともに、ステップ＃３０で抽出された移動履歴データＴから、ステップ＃２５で決定された別対象位置関係パターンを有するユーザのデータが抽出される（＃３１：第３のフィルタリング）。なお、ステップ＃３１の抽出処理時には、ステップ＃２８で決定された他のユーザの位置関係パターンを用いる。そして、ステップ＃２６、ステップ＃３０、ステップ＃３１のフィルタリング処理（第１及び第３のフィルタリング）を経た後の移動履歴データＴに含まれる、案内基準地点との間の移動頻度が相対的に高い地点が、第二推薦地点として決定される（＃３２）。なお、このステップ＃３０、ステップ＃３１、及びステップ＃３２が第二推薦地点決定処理である。また、ステップ＃３０はステップ＃２７と同じ処理である為、ステップ＃３０を省略し、ステップ＃３１において、ステップ＃２７で抽出された移動履歴データＴから、ステップ＃２５で決定された別対象位置関係パターンを有するユーザのデータが抽出される構成としてもよい。

続いて、ステップ＃２６の第１のフィルタリングで抽出された移動履歴データＴから、第三抽出条件に基づき、ステップ＃２４で決定された別対象行動パターンに関連づけられたデータが抽出される（＃３３）とともに、ステップ＃３３で抽出された移動履歴データＴから、ステップ＃２３で決定された対象位置関係パターンを有するユーザのデータが抽出される（＃３４：第４のフィルタリング）。なお、ステップ＃３４の抽出処理時には、ステップ＃２８で決定された他のユーザの位置関係パターンを用いる。そして、ステップ＃２６、ステップ＃３３、ステップ＃３４のフィルタリング処理（第１及び第４のフィルタリング）を経た後の移動履歴データＴに含まれる、案内基準地点との間の移動頻度が相対的に高い地点が、第三推薦地点として決定される（＃３５）。なお、このステップ＃３３、ステップ＃３４、及びステップ＃３５が第三推薦地点決定処理である。そして、これらの第一推薦地点、第二推薦地点及び第三推薦地点は、次の目的地の候補として対象ユーザに提示される（＃３６）。なお、これらの第一推薦地点決定処理、第二推薦地点決定処理、及び第三推薦地点決定処理は、順不同で実行されても良い。

３．その他の実施形態
最後に、本発明に係るナビゲーションシステムの、その他の実施形態について説明する。なお、以下のそれぞれの実施形態で開示される構成は、矛盾が生じない限り、他の実施形態で開示される構成と組み合わせて適用することも可能である。

（１）上記の実施形態では、基準行動パターン決定部２６が、対象行動パターンとは異なる特定の１つの行動パターンを別行動パターンとして決定する例について説明した。しかし、本発明の実施形態はこれに限定されない。別行動パターンは、対象行動パターン以外の複数の行動パターンの論理和（集合）として規定されても良い。例えば、対象行動パターン以外の全ての行動パターンの論理和として規定されても良い。

（２）上記の実施形態では、基準行動パターン決定部２６が、対象行動パターンを規定する各分類基礎項目の評価区分の組み合わせに対して、特定の１つの分類基礎項目の評価区分が異なる行動パターンを、別行動パターンとして決定する例について説明した。しかし、本発明の実施形態はこれに限定されない。別行動パターンは、対象行動パターンを規定する各分類基礎項目の評価区分の組み合わせに対して、特定の２つ以上の分類基礎項目の評価区分が異なる行動パターンとして決定されても良い。評価区分が異なる分類基礎項目の数が多くなるに従って、対象行動パターンとの乖離度が大きくなるために対象ユーザの行動傾向とは大きく異なる行動傾向を示すユーザが好む地点が、第二推薦地点として提示される可能性が高まる。この場合、各ユーザに対して、より意外性の高い地点を第二推薦地点として提案することができる。

（３）上記の実施形態では、推薦地点提示部２９が、案内基準地点との間の移動頻度が最も高い１つの地点を第一推薦地点、第二推薦地点、及び第三推薦地点として決定して対象ユーザに提示する例について説明した。しかし、本発明の実施形態はこれに限定されない。推薦地点提示部２９が、案内基準地点との間の移動頻度が最も高い地点を含む複数の地点を第一推薦地点、第二推薦地点、及び第三推薦地点として提示しても良い。また、案内基準地点との間の移動頻度が最も高い１つの地点を第一推薦地点とし、案内基準地点との間の移動頻度が最も高い地点を含む複数の地点を第二推薦地点や第三推薦地点として提示してもよい。逆に、案内基準地点との間の移動頻度が最も高い地点を含む複数の地点を第一推薦地点とし、案内基準地点との間の移動頻度が最も高い１つの地点を第二推薦地点や第三推薦地点として提示してもよい。

（４）上記の実施形態では、推薦地点提示部２９が、案内基準地点を含む２地点間での移動方向（向き）を問うことなく、案内基準地点との間の移動頻度が相対的に高い地点を推薦地点として決定して対象ユーザに提示する例について説明した。しかし、本発明の実施形態はこれに限定されない。例えば、推薦地点提示部２９が、２地点間での移動方向（向き）にも基づき、案内基準地点からの移動先となった頻度が相対的に高い地点を推薦地点として提示しても良い。

（５）上記の実施形態では、行動履歴データＡから移動履歴データＴを抽出するに際して、直接的に移動した地点間の移動のみを抽出する例について説明した。しかし、本発明の実施形態はこれに限定されない。例えば、途中の訪問地点の経由を除外した、地点間の間接的な移動をも抽出しても良い（図５の例におけるＤ１→Ｄ２やＤ１→Ｄ１２等）。この場合、間接的な地点間の移動に関する移動履歴データＴを、直接的な地点間の移動に関する移動履歴データＴに比べて、より小さく重み付けしても良い。つまり、地点間の移動頻度を集計するに際して、間接的な地点間の移動を「１」よりも小さな値でカウントするように構成しても良い。

（６）上記の実施形態では、推薦地点提示部２９が、決定された第一推薦地点、第二推薦地点及び第三推薦地点を、現に設定されている目的地の次の目的地の候補として提示する例について説明した。しかし、本発明の実施形態はこれに限定されない。例えば推薦地点提示部２９が、第一推薦地点、第二推薦地点及び第三推薦地点のうちの少なくともいずれか一地点を、現に設定されている目的地に到達するまでの立寄地の候補として提示しても良い。

（７）上記の実施形態では、各ユーザの行動パターンが、出発時刻及び昼食時刻等の、特定行動の開始時期に基づいて分類された例について説明した。しかし、本発明の実施形態はこれに限定されない。例えば、１日の旅行行動全体の終了時期である帰宅時刻や、１日の行動の中の特定イベント（例えば、食事等）の終了時刻等に基づいて、各ユーザの行動パターンが分類されても良い。

（８）上記の実施形態では、分類基礎項目としての訪問地点間の移動距離、訪問地点での滞在時間、出発時刻、及び昼食時刻についてそれぞれ３段階評価を行い、それら３段階の評価区分の組み合わせに基づいて行動パターンが分類される例について説明した。しかし、本発明の実施形態はこれに限定されない。分類基礎項目の項目数や、評価区分の段階数は任意とすることができる。分類基礎項目は、上記の実施形態における例と比較して少なくても良いしさらに多くても良い。評価区分の段階数に関しても、上記の実施形態における例と比較して少なくても良いしさらに多くても良い。また、分類基礎項目の内容としては、種々の事項を設定することができる。

（９）上記の実施形態では、行動パターン分類のための各分類基礎項目についての評価に際して、全てのデータの中から推定無効データを削除して残った推定有効データを母集団とする代表値を算出し、その代表値に基づいて行動傾向を判定する例について説明した。しかし、本発明の実施形態はこれに限定されない。例えば、イレギュラーな可能性のあるデータをも含む全てのデータを母集団とする代表値を算出し、その代表値に基づいて行動傾向を判定しても良い。

（１０）上記の実施形態では、管理サーバ５による移動履歴データベース６３の生成（更新）に際して、対象ユーザの行動履歴もが反映される例について説明した。しかし、本発明の実施形態はこれに限定されない。例えば、対象ユーザに対応する車載端末装置２が、管理サーバ５に対して行動履歴データＡを送信しないように構成されても良い。そして、その車載端末装置２は、専ら他の車載端末装置２から収集された行動履歴データＡに基づいて生成される移動履歴データＴを利用して目的地レコメンド機能を実現するように構成されても良い。この場合、移動履歴データＴは、管理サーバ５から配信されるものであっても良いし、車載端末装置２に予め記憶（格納）されたものであっても良い。

（１１）上記の実施形態では、車載端末装置２にデータ抽出部２８及び推薦地点提示部２９が備えられ、車載端末装置２側でデータ抽出処理、推薦地点決定処理、及び推薦地点提示処理が実行される例について説明した。しかし、本発明の実施形態はこれに限定されない。例えば、これらのうちのデータ抽出処理及び推薦地点決定処理が、管理サーバ５側で実行されても良い。この場合、管理サーバ５にデータ抽出部及び推薦地点決定部が備えられ、これらの機能部により、上記の実施形態と同様にして推薦地点が決定される。決定された推薦地点の情報が対象ユーザの車載端末装置２に送信され、当該推薦地点が目的地の候補として提示される。

（１２）上記の実施形態では、集約された移動履歴データＴが、管理サーバ５と車載端末装置２との間で通信網３を介して直接的に配信される例について説明した。しかし、本発明の実施形態はこれに限定されない。移動履歴データＴが、ユーザの手を介して配信されても良い。例えば、通信網３を介して配信される移動履歴データＴを自宅のパーソナルコンピュータ等でダウンロードした各ユーザが、取得した移動履歴データＴをフラッシュメモリ等のメディアを用いて車載端末装置２に移行させても良い。或いは、各ユーザが、フラッシュメモリや光ディスク等のメディアに記憶（格納）された状態で配信される移動履歴データＴを車載端末装置２に移行させても良い。

（１３）上記の実施形態では、ナビゲーションシステム１を構成する車載端末装置２が、車両に固定された据付型のナビゲーション装置である例を想定して説明した。しかし、本発明の実施形態はこれに限定されない。車載端末装置２は、少なくともユーザと共に車両に搭載されていれば良く、必ずしも車両に固定されていなくても良い。そのような非据付型のナビゲーション装置としては、例えばＰＮＤ（Portable Navigation Device）や、所定のナビアプリを実行可能に備えた多機能携帯電話等が例示される。なお、これらの装置を用いる場合、必ずしも車両に搭載されていなくても良い。すなわち、本実施形態に係るナビゲーションシステム１は、ナビゲーション機能を備えた移動端末装置と、複数の移動端末装置と通信可能に設けられた管理サーバ５とにより構成されても良い。

（１４）上記の実施形態では、位置関係パターン決定部３０が、対象ユーザやその他のユーザの位置関係パターンを決定する際に、案内基準地点と各ユーザ（対象ユーザ含む）の自宅の位置座標とに基づいて決定する構成として説明した。しかし、本発明の実施形態はこれに限定されない。例えば、各ユーザの自宅の位置座標に替えて、登録された自宅電話番号や郵便番号等から各ユーザの自宅位置のある都道府県や市等の行政区画やその他のエリアを自宅周辺エリアと特定し、当該自宅周辺エリアの代表点（例えば、県庁や市役所等の行政庁の位置や当該エリアを面として捉えた場合の重心）を自宅位置として位置関係パターンを決定する構成であってもよい。また、ユーザの移動履歴点が集まっているエリアは、当該ユーザの生活圏内の可能性が高い為、ユーザから自宅住所等の登録がされていない場合等には、当該移動履歴点が集まっているエリアの代表地点（平均位置等）を自宅位置として位置関係パターンを決定する構成であってもよい。

（１５）上記の実施形態では、位置関係パターンが、自宅位置になりうる地点と案内基準地点になりうる地点との相対方位及び前記自宅位置になりうる地点と案内基準地点になりうる地点との距離の双方に基づいて複数に分類された例を用いて説明した。しかし、本発明の実施形態はこれに限定されない。例えば、自宅位置になりうる地点と案内基準地点になりうる地点との相対方位のみで分類したり、自宅位置になりうる地点と案内基準地点になりうる地点との距離のみで分類したり、その他の指標に基づいて分類することもできる。

（１６）上記の実施形態では、方位区分が、案内基準地点を中心として８方位（東、西、南、北、南東、南西、北東、北西）に区分けされている構成であった。しかし、本発明の実施形態はこれに限定されない。例えば、方位区分が、東西南北の４方位に区分けされた構成としてもよいし、３２方位に区分けされた構成としてもよい。また、上記の実施形態では、距離区分は、「遠い」、「標準的」、「近い」の３つの段階に区分けされている構成であったが、「遠い」、「近い」の２つの段階に区分けされた構成や、「遠い」、「やや遠い」、「やや近い」、「近い」等の４つの段階に区分けされた構成であってもよい。また、５つの段階以上に区分けされた構成であってもよい。

（１７）上記の実施形態では、第１から第４のフィルタリング処理が行われ、第一推薦地点、第二推薦地点、及び第三推薦地点が提示される構成であった。しかし、本発明の実施形態はこれに限定されない。例えば、第１から第３のフィルタリング処理のみが行われる構成、すなわち、第一推薦地点及び第二推薦地点のみが提示される構成であってもよい。また、第１及び第２のフィルタリング処理のみが行われる構成、すなわち、第一推薦地点のみが提示される構成であってもよいし、第１、第２、及び第４のフィルタリング処理のみが行われる構成、すなわち第一推薦地点及び第三推薦地点のみが提示される構成であってもよい。

（１８）上記の実施形態では、データ抽出部２８（第２データ抽出部３９）は、第３のフィルタリング処理において、第１のフィルタリング後の移動履歴データＴのうち、対象行動パターンに関連付けられたデータを抽出するとともに、自宅位置と案内基準地点との位置関係パターンが別位置関係パターンと同一であるユーザの移動履歴データＴを抽出する構成であった。しかし、本発明の実施形態はこれに限定されない。例えば、データ抽出部２８（第２データ抽出部３９）が、第３のフィルタリング処理において、第１のフィルタリング後の移動履歴データＴのうち、別行動パターンに関連付けられたデータを抽出するとともに、自宅位置と案内基準地点との位置関係パターンが別位置関係パターンと同一であるユーザの移動履歴データＴを抽出する構成であってもよい。また、第３のフィルタリングについては上記の実施形態と同様とし、データ抽出部２８（第３データ抽出部４０）が、第４のフィルタリング処理において、第１のフィルタリング後の移動履歴データＴのうち、別行動パターンに関連付けられたデータを抽出するとともに、自宅位置と案内基準地点との位置関係パターンが別位置関係パターンと同一であるユーザの移動履歴データＴを抽出する構成であってもよい。

（１９）上記の実施形態では、データ抽出部２８（第１データ抽出部３８、第３データ抽出部４０）が、対象位置関係パターンと一致する位置関係パターンを有するユーザを特定し、当該ユーザの移動履歴データＴを抽出する構成であった。しかし、本発明の実施形態はこれに限定されない。例えば、データ抽出部２８が、対象位置関係パターンと一致する位置関係パターンを有するユーザが存在しない場合には、当該対象位置関係パターンに最も類似した位置関係パターンを有するユーザの移動履歴データＴを抽出するように構成してもよい。ここで、対象位置関係パターンに最も類似する位置関係パターンとは、相対方位に基づく分類は一致するが距離に基づく分類は一致しない場合や、距離に基づく分類は一致するが、相対方位に基づく分類は一致せずに互いに隣接する方位に分類される場合等が含まれる。具体的には、対象ユーザをＰ３とすると、図１２に示すように、対象位置関係パターンは「Ｃｄα」となる。そして、当該位置関係パターン「Ｃｄα」を有するユーザがない場合には、距離に基づく分類は「α」と「γ」とで異なるが、相対方位に基づく分類が「Ｃｄ」で共通である「Ｃｄγ」の位置関係パターンを有するＰ５を、対象位置関係パターンと一致する位置関係パターンを有するユーザであるとし、当該Ｐ５の移動履歴データＴを抽出する構成としてもよい。なお、この構成は、別位置関係パターンとして、対象位置関係パターンと大きく異なる位置関係パターンが選択された場合に適している。

（２０）その他の構成に関しても、本明細書において開示された実施形態は全ての点で例示であって、本発明の実施形態はこれに限定されない。すなわち、本願の特許請求の範囲に記載されていない構成に関しては、本発明の目的を逸脱しない範囲内で適宜改変することが可能である。

本発明は、目的地レコメンド機能を実行可能なナビゲーションシステムに利用することができる。

１ ：ナビゲーションシステム
２６ ：基準行動パターン決定部（対象行動パターン決定部）
２７ ：基準地点設定部
２８ ：データ抽出部
２９ ：推薦地点提示部
３０ ：位置関係パターン決定部
４２ ：行動履歴データベース
４３ ：移動履歴データベース
４４ ：ユーザデータベース
５２ ：データ収集部
５４ ：履歴行動パターン決定部
５５ ：移動履歴データベース生成部（データベース生成部）
６２ ：行動履歴データベース
６３ ：移動履歴データベース
Ａ ：行動履歴データ
Ｔ ：移動履歴データ
Ｇ ：案内情報
Ｋ ：自宅データ

Claims (12)

1. 目的地の候補となり得る地点に関連する案内情報を提供するナビゲーションシステムであって、
   ユーザの行動傾向を複数の行動パターンに分類して定義し、複数のユーザの地点間の移動履歴を記録した移動履歴データを前記行動パターンのいずれかに関連付けて格納した移動履歴データベースと、
   前記複数の行動パターンの中から、前記案内情報の提供対象となる対象ユーザの行動傾向に合う対象行動パターンを決定する対象行動パターン決定部と、
   予め定められた条件に従って案内基準地点を設定する基準地点設定部と、
   前記移動履歴データベースから、前記対象行動パターンに関連付けられていることを条件とする第一抽出条件、及び前記第一抽出条件とは異なる条件である第二抽出条件のそれぞれに基づいて、前記案内基準地点を含む前記移動履歴データを抽出するデータ抽出部と、
   前記データ抽出部により前記第一抽出条件に基づいて抽出された前記移動履歴データのうち、前記案内基準地点との間の移動頻度が相対的に高い地点を第一推薦地点として前記対象ユーザに提示するとともに、前記データ抽出部により前記第二抽出条件に基づいて抽出された前記移動履歴データのうち、前記案内基準地点との間の移動頻度が相対的に高い地点を第二推薦地点として前記第一推薦地点と共に提示する推薦地点提示部と、を備えるナビゲーションシステム。
2. 前記複数のユーザのそれぞれの自宅位置を示す情報である自宅データを格納したユーザデータベースと、
   予め定められた複数の位置関係パターンの中から前記対象ユーザの自宅位置と前記案内基準地点との位置関係に合う対象位置関係パターンを決定する位置関係パターン決定部と、をさらに備え、
   前記第一抽出条件には、前記自宅位置と前記案内基準地点との位置関係パターンが前記対象位置関係パターンと同一であることが更なる条件として含まれ、
   前記第二抽出条件は、前記自宅位置と前記案内基準地点との位置関係パターンが前記対象位置関係パターンとは異なる別位置関係パターンであることを条件とする請求項１に記載のナビゲーションシステム。
3. 前記第二抽出条件には、前記移動履歴データが前記対象行動パターンに関連付けられていることが更なる条件として含まれる請求項２に記載のナビゲーションシステム。
4. 前記位置関係パターンは、前記自宅位置になりうる地点と前記案内基準地点になりうる地点との相対方位及び前記自宅位置になりうる地点と前記案内基準地点になりうる地点との距離の少なくとも一方に基づいて複数に分類されている請求項２又は３に記載のナビゲーションシステム。
5. 前記複数の位置関係パターンは、前記自宅位置になりうる地点と前記案内基準地点になりうる地点との相対方位を複数に区分してなる方位区分と、前記自宅位置になりうる地点と前記案内基準地点になりうる地点との距離を複数に区分してなる距離区分との組み合わせに基づいて規定され、
   前記別位置関係パターンは、前記対象位置関係パターンを規定する前記距離区分と前記方位区分との組み合わせに対して、前記距離区分又は前記方位区分のいずれか一方が異なる位置関係パターンである請求項４に記載のナビゲーションシステム。
6. 前記データ抽出部は、前記第一抽出条件及び前記第二抽出条件とは異なる第三抽出条件に基づいて、前記案内基準地点を含む前記移動履歴データを抽出し、
   前記第三抽出条件は、前記移動履歴データが、前記対象行動パターンとは異なる別行動パターンに関連づけられていることを条件とし、
   前記推薦地点提示部は、前記データ抽出部により前記第三抽出条件に基づいて抽出された前記移動履歴データのうち、前記案内基準地点との間の移動頻度が相対的に高い地点を第三推薦地点として前記第一推薦地点及び前記第二推薦地点と共に提示する請求項２から５のいずれか一項に記載のナビゲーションシステム。
7. 前記第三抽出条件には、前記自宅位置と前記案内基準地点との位置関係パターンが前記対象位置関係パターンと同一であることが更なる条件として含まれる請求項６に記載のナビゲーションシステム。
8. 複数段階の評価が可能であり各行動パターンを分類するための基礎となる事項を分類基礎項目と定義するとともに、前記分類基礎項目のそれぞれの評価段階を表す区分を評価区分と定義して、
   前記複数の行動パターンは、複数の分類基礎項目のそれぞれについての複数の評価区分に基づいてそれぞれ規定され、
   前記別行動パターンは、前記対象行動パターンを規定する各分類基礎項目の評価区分の組み合わせに対して、１つの分類基礎項目の評価区分が異なる行動パターンである請求項６又は７に記載のナビゲーションシステム。
9. 前記複数の分類基礎項目は、少なくとも目的地間の移動距離の長さに関する事項を含み、
   前記別行動パターンは、前記対象行動パターンを規定する各分類基礎項目の評価区分の組み合わせに対して、目的地間の移動距離の長さに関する評価区分が異なる行動パターンである請求項８に記載のナビゲーションシステム。
10. 前記基準地点設定部は、前記対象ユーザにより目的地が指定された場合に、当該指定された目的地を前記案内基準地点に設定し、
    前記推薦地点提示部は、前記第一推薦地点及び前記第二推薦地点を次の目的地の候補として提示する請求項１から９のいずれか一項に記載のナビゲーションシステム。
11. 目的地の候補となり得る地点に関連する案内情報を提供するナビゲーション方法であって、
    ユーザの行動傾向を複数の行動パターンに分類して定義し、複数のユーザの地点間の移動履歴を記録した移動履歴データを前記行動パターンのいずれかに関連付けて格納した移動履歴データベースを用い、
    前記複数の行動パターンの中から、前記案内情報の提供対象となる対象ユーザの行動傾向に合う対象行動パターンを決定する対象行動パターン決定ステップと、
    予め定められた条件に従って案内基準地点を設定する基準地点設定ステップと、
    前記移動履歴データベースから、前記対象行動パターンに関連付けられていることを条件とする第一抽出条件、及び前記第一抽出条件とは異なる条件である第二抽出条件のそれぞれに基づいて、前記案内基準地点を含む前記移動履歴データを抽出するデータ抽出ステップと、
    前記データ抽出ステップにより前記第一抽出条件に基づいて抽出された前記移動履歴データのうち、前記案内基準地点との間の移動頻度が相対的に高い地点を第一推薦地点として前記対象ユーザに提示するとともに、前記データ抽出ステップにより前記第二抽出条件に基づいて抽出された前記移動履歴データのうち、前記案内基準地点との間の移動頻度が相対的に高い地点を第二推薦地点として前記第一推薦地点と共に提示する推薦地点提示ステップと、
    を含むナビゲーション方法。
12. 目的地の候補となり得る地点に関連する案内情報を提供するナビゲーションプログラムであって、
    ユーザの行動傾向を複数の行動パターンに分類して定義し、複数のユーザの地点間の移動履歴を記録した移動履歴データを前記行動パターンのいずれかに関連付けて格納した移動履歴データベースを参照し、
    前記複数の行動パターンの中から、前記案内情報の提供対象となる対象ユーザの行動傾向に合う対象行動パターンを決定する対象行動パターン決定機能と、
    予め定められた条件に従って案内基準地点を設定する基準地点設定機能と、
    前記移動履歴データベースから、前記対象行動パターンに関連付けられていることを条件とする第一抽出条件、及び前記第一抽出条件とは異なる条件である第二抽出条件のそれぞれに基づいて、前記案内基準地点を含む前記移動履歴データを抽出するデータ抽出機能と、
    前記データ抽出機能により前記第一抽出条件に基づいて抽出された前記移動履歴データのうち、前記案内基準地点との間の移動頻度が相対的に高い地点を第一推薦地点として前記対象ユーザに提示するとともに、前記データ抽出機能により前記第二抽出条件に基づいて抽出された前記移動履歴データのうち、前記案内基準地点との間の移動頻度が相対的に高い地点を第二推薦地点として前記第一推薦地点と共に提示する推薦地点提示機能と、
    をコンピュータに実現させるナビゲーションプログラム。

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