JP6160399B2 - 行先情報提供プログラム、行先情報提供装置および行先情報提供方法 - Google Patents

Description

本発明は、行先情報提供プログラム、行先情報提供装置および行先情報提供方法に関する。

携帯電話機やスマートフォン等に代表される端末装置には、ＧＰＳ(Global Positioning System)のような測位機能が、一般的に搭載されてきている。そのため、端末装置のユーザは、現在位置を測位できると共に、その現在位置の情報を、ネットワークを介してサーバへ送信することによって、位置に応じた様々なサービス情報を受信することができる。例えば、近年では、端末装置のユーザ（例えば旅行者）の位置情報に基づいて、現在位置の近隣の観光スポットをユーザに配信する観光案内サービスが、サービス提供業者によって行われている。

特開２０１１−３４４０２号公報 特開２０１２−８６５９号公報 特開２０１０−２１１６７９号公報

A. Monreale et al. "WhereNext: a Location Predictor on Trajectory Pattern Mining," Proc. KDD'09, pp.637-645 (2009).

本発明の１つの側面では、ユーザにとっての観光案内サービスの利便性を向上させることが可能な行先情報提供プログラム、行先情報提供装置および行先情報提供方法を提供することを目的とする。

発明の一観点によれば、行先情報提供装置に、ユーザの位置の情報を受信する処理と、前記ユーザの位置から行先の候補へ移動する確率に基づいて、前記行先の候補の中から、第１の行先候補と、前記確率が前記第１の行先候補以下である第２の行先候補とを抽出する処理と、前記ユーザの位置から前記第１の行先候補へ移動する第１の確率と、前記ユーザの位置から前記第２の行先候補へ移動する第２の確率との差が所定の閾値以上である場合に、前記第１の行先候補を前記ユーザの位置からの行先として決定する処理と、前記第１の確率と前記第２の確率との差が前記所定の閾値よりも小さい場合に、前記ユーザの位置の近傍の地点である近傍位置を特定する処理と、前記近傍位置から行先の候補へ移動する確率の比較により、前記候補の中から前記ユーザの位置からの行先を決定する処理と、
を実行させる行先情報提供プログラムが提供される。

一実施態様によれば、簡易な方法で次の移動先の候補地を決定する精度を向上させることが可能な行先情報提供プログラム、行先情報提供装置および行先情報提供方法を提供することができる。

図１は、行先情報提供システムの構成の一例を示す図である。 図２は、行先情報提供装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 図３は、行先情報提供システムによる行先情報提供方法の一例を示すフローチャートである。 図４は、経路グラフの一例を示す図である。 図５は、図４の経路グラフのデータ構造を示す、経路グラフＤＢの一例を示す図である。 図６は、確率表の一例を示す図である。 図７は、過去の旅行者の移動経路毎の頻度の情報の一例を示す図である。 図８は、確率表の一例を示す図である。 図９は、過去の旅行者の移動経路毎の頻度の情報の変形例を示す図である。 図１０は、Ｓ１０３における、第一次行先候補および確率情報を抽出する処理の一例を示すフローチャートである。 図１１は、Ｓ１０４における、第一次行先候補から行先を決定する処理の一例を示すフローチャートである。 図１２は、現在位置がＡである場合の行先候補を、確率の降順でソートした結果の一例を示す図である。 図１３は、Ｓ１０６における、第二次行先候補の抽出方法の一例を示すフローチャートである。 図１４は、Ｓ１０７における、近傍位置の抽出方法の一例を示すフローチャートである。 図１５は、推薦する行先の情報のユーザ側における出力例を示す図である。 図１６は、推薦する行先の情報のユーザ側における別の出力例を示す図である。 図１７は、行先情報提供方法の変形例を示すフローチャートである。 図１８は、Ｓ１０７ａにおける、近傍位置の抽出方法の一例を示すフローチャートである。 図１９は、経路グラフの一例を示す図である。 図２０は、交通網ＤＢの一例を示す図である。

以下、本発明の実施形態について、図１乃至図２０を参照して具体的に説明する。

図１は、行先情報提供システムの一例を示す図である。図１に示すように、行先情報提供システムは、行先情報提供装置１０と端末装置３０とを有している。行先情報提供装置１０と端末装置３０とは、ネットワーク５０を介して相互に通信可能に接続されている。

行先情報提供装置１０は、端末装置３０から受信した、次の移動先の候補地の推薦要求に応じて、端末装置３０を所有するユーザに行先の情報を提供する装置である。行先情報提供装置１０は、例えばサーバ、またはパーソナルコンピュータ（ＰＣ）等によって実現される。行先情報提供装置１０が実行する処理の方法については後述する。

端末装置３０は、行先情報の提供サービスを利用するユーザが所有する端末であり、例えばスマートフォン、携帯電話、ノ−トＰＣ（Personal Computer）、またはタブレット端末等である。また、端末装置３０は測位機能を有している。測位機能は、例えばＧＰＳである。また、端末装置３０は、ＧＰＳの他に、携帯電話による通話または通信に利用している基地局の位置情報を利用して位置情報を算出する機能、またはＷｉ−Ｆｉの電波を利用して位置情報を算出する機能を有していても良い。

次に、行先情報提供装置１０のハードウェア構成について説明する。

図２は、行先情報提供装置１０のハードウェア構成の一例を示す図である。図２に示すように、行先情報提供装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）６１、ＲＯＭ（Read Only Memory）６２、ＲＡＭ（Random Access Memory）６３、ストレージ装置６４、ネットワークインタフェース６５、及び可搬型記憶媒体用ドライブ６６等を備えている。

行先情報提供装置１０の構成各部は、バス６７に接続されている。ストレージ装置６４は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）である。行先情報提供装置１０では、ＲＯＭ６２あるいはストレージ装置６４に格納されているプログラム（行先情報提供プログラムを含む）、或いは可搬型記憶媒体用ドライブ６６が可搬型記憶媒体６８から読み取ったプログラム（行先情報提供プログラムを含む）をＣＰＵ６１等のプロセッサが実行することにより、行先情報提供装置１０の機能が実現される。ネットワークインタフェース６５は、例えばＮＩＣ（Network Interface Card）である。

次に、図１に戻り、行先情報提供装置１０を構成する各部の機能について説明する。

図１に示すように、行先情報提供装置１０は、第１記憶部１１と、第２記憶部１２と、受信部１３と、行先候補抽出部１４と、行先決定部１５と、送信部１６と、近傍位置抽出部１７とを備えている。

第１記憶部１１は、例えば図２のＲＯＭ６２、ストレージ装置６４、可搬型記憶媒体用ドライブ６６あるいは可搬型記憶媒体６８に対応する。第１記憶部１１は、推薦する行先を決定するための行先情報提供プログラムを記憶することができる。

第２記憶部１２は、例えば図２のＲＯＭ６２、ＲＡＭ６３、ストレージ装置６４、可搬型記憶媒体用ドライブ６６あるいは可搬型記憶媒体６８に対応する。第２記憶部１２は、行先情報提供装置１０内で行われる処理に用いる確率表および経路グラフを記憶するためのデータベース（ＤＢ；Data Base)として用いられる。ここで、確率表とは、現在位置と、行先と、現在位置にいる旅行者が行先に移動する確率とが対応付けられた情報である。また、経路グラフとは、複数の地点と、地点間を結ぶ経路の有無と、各地点の座標の情報とを含む経路情報である。確率表および経路グラフの詳細については後述する。

受信部１３は、端末装置３０に基づいた次の移動先の候補地の推薦要求と、ユーザが所持する端末装置３０の位置の情報とを受信する。受信部１３は、端末装置３０と相互に通信可能に接続されており、例えば図２のネットワークインタフェース６５によって実現される。以降では、現在位置の情報を現在位置情報と呼称する。

行先候補抽出部１４は、端末装置３０から受信した現在位置情報に基づいて、第２記憶部１２に格納されている確率表から、旅行者の行先の候補である行先候補と、現在位置から行先候補へ移動する確率の情報とを抽出する。

行先決定部１５は、行先候補抽出部１４によって抽出された行先候補と確率の情報とに基づいて、行先候補の中から推薦する行先を決定する。

送信部１６は、行先情報提供装置１０によって決定された、推薦する行先の情報を端末装置３０に送信する。

近傍位置抽出部１７は、経路グラフ上で現在位置に隣接する近傍位置を抽出する。近傍位置の抽出方法の詳細については後述する。

上述の行先候補抽出部１４、行先決定部１５および近傍位置抽出部１７は、例えば図２のＣＰＵ６１あるいはＭＰＵ等のプロセッサによって実現される。

次に、行先情報提供装置１０による行先情報提供方法について説明する。

図３は、行先情報提供システムによる行先情報提供方法の一例を示すフローチャートである。

まず、行先情報の提供サービスを利用するユーザは、行先情報提供装置１０から次の移動先の推薦を受けるため、所有する端末装置３０を用いて行先情報提供装置１０に推薦要求と、現在位置情報とを送信する。そして、行先情報提供装置１０の受信部１３は、端末装置３０から推薦要求および現在位置情報を受信する（Ｓ１０１）。受信部１３は、受信した現在位置情報を第２記憶部１２に格納する。

図４は、経路グラフの一例を示す図である。図４は、理解を容易にするために、観光地図の上に経路グラフを重ねて表示している。図４中の観光地図において、実線で示された道路は高速道路を示しており、点線で示された道路は一般道路を示している。また、長方形は鉄道の駅を示しており、駅同士を結ぶ実線は、鉄道の路線を示している。一方、図４中の経路グラフにおいて、Ａ、Ｂ、Ｘ、Ｙ、Ｐ、Ｑ、ＲおよびＳは、行先（例えば観光スポット）を示す地点を示しており、行先同士を結ぶ線は、経路を示している。

図５は、図４の経路グラフのデータ構造を示す、経路グラフＤＢの一例を示す図である。この経路グラフＤＢは、第２記憶部１２に格納されている。図５に示すように、経路グラフＤＢは、地点Ａ、Ｂ、Ｘ、Ｙ、Ｐ、Ｑ、ＲおよびＳ毎に、位置情報と、隣接する地点の情報とが対応付けられたものである。位置情報の欄には、当該地点における座標の情報として緯度および経度の情報が格納されている。隣接する地点の欄には、経路上で当該地点が隣接している地点の情報が格納されている。

図３に戻り、Ｓ１０１の処理の後、行先候補抽出部１４は、受信した現在位置情報をもとに、経路グラフ上の現在位置の地点を決定する（Ｓ１０２）。具体的には、行先候補抽出部１４は、受信した現在位置情報をもとに、経路グラフＤＢに格納されている複数の地点のいずれかの地点を現在位置として割り当てる。図４の例では、ユーザの現在位置として割り当てられた地点はＢである。現在位置を割り当てるに際し、ユーザの現在位置が経路グラフＤＢに格納されている地点のいずれにも一致しない場合、行先候補抽出部１４は、経路グラフに示されている複数の地点の中から最寄りの地点を選択し、選択した地点を現在位置としてみなす。具体的には、経路グラフＤＢに登録されている各地点の中から、現在位置情報に含まれる座標との距離が最短となる地点を選択する処理を実行することにより、最寄りの地点を決定することができる。この方法によれば、経路グラフ上の地点の経路グラフＤＢへの登録数を抑えることできるため、第２記憶部１２に格納する情報量の低減を図ることができる。

続いて、行先候補抽出部１４は、Ｓ１０２で決定した現在位置の地点に対応する第一次行先候補および確率情報を、第２記憶部１２に格納されている確率表から抽出する（Ｓ１０３）。Ｓ１０３の処理を行うのは、複数の現在位置に対応する情報が確率表に登録されており、確率表からＳ１０２で決定した現在位置の地点に対応する情報のみを抽出するためである。以下、確率表について説明する。

図６は、確率表の一例を示す図である。図６に示すように、確率表は、現在位置、行先、現在位置にいる旅行者が行先に移動する確率の各情報が対応付けられたものであり、第２記憶部１２に格納されている。確率表の現在位置の欄には、図５の経路グラフＤＢの地点欄に格納されている全ての地点が登録されていることが好ましい。図７において、現在位置および行先の欄に登録されている記号は、図４における行先を示す地点の名称を示している。また、確率欄に登録されている値は、現在位置にいる旅行者が行先に移動する確率を示している。この確率は、図７に示す情報を用いて算出することができる。

図７は、過去の旅行者の移動経路毎の頻度の情報の一例を示す図である。図７に示すように、過去の旅行者の移動経路の情報は、現在位置と、行先と、現在位置から行先へ移動した旅行者の数（頻度）とが対応付けられた情報である。図７を参照すると、例えば旅行者が現在位置Ａから行先Ｘへ移動する頻度は４０であり、現在位置Ａから行先Ｙへ移動する頻度は１０である。そして、旅行者が行先ＸおよびＹ以外の行先に移動した記録がない。よって、旅行者が現在位置Ａから行先Ｘへ移動する確率は｛４０／（４０＋１０）｝×１００％＝８０％と算出され、算出結果が図６の確率表に登録される。同様に、旅行者が現在位置Ａから行先Ｙへ移動する確率は｛１０／（４０＋１０）｝×１００％＝２０％と算出され、算出結果が図６の確率表に登録される。以上の処理を現在位置と行先との組み合わせ毎に行うことによって、確率表を作成することができる。

図８は、確率表の変形例を示す図である。図８に示すように、確率表は、現在位置の直前の地点、現在位置、行先、現在位置にいる旅行者が行先に移動する確率の各情報が対応付けられたものであり、第２記憶部１２に格納されている。例えば、現在位置の直前の地点がＡで、現在位置がＢである場合、旅行者が現在位置Ｂの前にＡにいたことを示している。現在位置の直前の地点、現在位置および行先の欄に登録されている記号は、図４または図５における行先を示す地点の名称に対応している。なお、確率欄に登録されている値は、現在位置にいる旅行者が行先に移動する確率を示しており、この確率は、図９に示す、過去の旅行者の移動経路の情報をもとに算出することができる。

図９は、過去の旅行者の移動経路毎の頻度の情報の変形例である。図９に示すように、過去の旅行者の移動経路の情報は、現在位置の直前の地点、現在位置、行先、現在位置から行先に移動した旅行者の数（頻度）とが対応付けられたものであり、第２記憶部１２に格納されている。図９を参照すると、例えば地点Ａから現在位置Ｂに移動してきた旅行者が、現在位置Ｂから行先Ｘへ移動する頻度は１０であり、地点Ａから現在位置Ｂに移動してきた旅行者が、現在位置Ａから行先Ｙへ移動する頻度は１０である。そして、旅行者が行先ＸおよびＹ以外の行先に移動した記録がない。よって、旅行者が現在位置Ａから行先Ｘへ移動する確率は｛１０／（１０＋１０）｝×１００％＝５０％と算出され、算出結果が図９の確率表に登録される。同様に、旅行者が現在位置Ａから行先Ｙへ移動する確率は｛１０／（１０＋１０）｝×１００％＝５０％と算出され、算出結果が図８の確率表に登録される。以上の処理を現在位置までの経路と行先との組み合わせ毎に行うことによって、確率表を作成することができる。

次に、図６の確率表を用いて本実施形態の処理の具体例を説明する。以降では、端末装置３０の現在位置をＮとして説明する。

図１０は、Ｓ１０３における、第一次行先候補および確率情報を抽出する処理の一例を示すフローチャートである。Ｓ１０３では、Ｓ１０２で決定された現在位置の地点に対応する情報を、確率表の先頭行から順次検索する処理を実行する。

まず、行先候補抽出部１４は、確率表の１行目から検索を行うため、ｉの値を初期設定し、ｉ＝１とする（Ｓ２０１）。

続いて、行先候補抽出部１４は、確率表を検索し、確率表にｉ行目が存在するか否かを判定する（Ｓ２０２）。確率表にｉ行目が存在しない場合（Ｓ２０２否定）、確率表の全ての行の検索が終了したものと判定し、Ｓ１０４に移る。一方、確率表にｉ行目が存在する場合（Ｓ２０２肯定）、確率表のｉ行目の「現在位置」欄を参照し、現在位置Ｎが登録されているか否かを判定する。ｉ行目の「現在位置」欄に、現在位置Ｎが登録されていない場合（Ｓ２０３否定）、確率表のｉ行目には、現在位置に対応する情報が格納されていないものと判定する。そこで、確率表の次の行を検索するため、ｉの値をカウントアップし、ｉに１を加算した値を新たなｉの値とする（Ｓ２０５）。Ｓ２０５の処理の後、Ｓ２０２に戻り、Ｓ２０２以降の処理を再び実行する。

一方、確率表のｉ行目の「現在位置」欄に、現在位置Ｎが登録されている場合（Ｓ２０３肯定）、行先候補抽出部１４は、ｉ行目に対応する「行先」欄に登録されている情報を第一次行先候補として抽出するとともに、ｉ行目に対応する「確率」欄に登録されている確率の情報を抽出する（Ｓ２０４）。その後、ｉの値をカウントアップするＳ２０５の処理を経てＳ２０２に戻る。そして、確率表のｉ＋１行目以降を検索するため、Ｓ２０２以降の処理を再び実行する。

やがて、確率表の全ての行の探索が終了すると、Ｓ２０２においてＳ２０２否定と判定され、Ｓ１０４に移る。

以上のようにして、Ｓ１０２で決定された現在位置の地点に対応する全ての第一次行先候補および確率の各情報を確率表から抽出することができる。

図３に戻り、Ｓ１０３の処理の後、行先決定部１５は、第一次行先候補から行先を一意に決定できたか否かを判定する（Ｓ１０４）。以下、第一次行先候補の集合をＣ１として、Ｓ１０４の処理の詳細について説明する。

図１１は、Ｓ１０４における、第一次行先候補から行先を決定する処理の一例を示すフローチャートである。

まず、行先決定部１５は、第一次行先候補の集合Ｃ１に属する全ての行先候補について、確率の降順でソートする（Ｓ３０１）。

図１２は、現在位置がＡである場合の行先候補を、確率の降順でソートした結果の一例を示す図である。図６によれば、第一次行先候補はＸおよびＹであり、ＡからＸへ移動する確率は８０％、ＡからＹへ移動する確率は２０％であることがわかる。そこで、行先候補をソートすると、Ｘ，Ｙの順序で配列される。

続いて、行先候補抽出部１４は、第一次行先候補の中から確率の高さが上位２つの行先候補ｃ１、ｃ２（但し、ｃ１≧ｃ２）を抽出する（Ｓ３０２）。例えば図１２の例では、行先候補抽出部１４は、行先候補ｃ１としてＸを抽出し、行先候補ｃ２としてＹを抽出することとなる。

図１１に戻り、続いて、行先決定部１５は、ｃ１とｃ２との確率差が所定の閾値以上か否かを判定する（Ｓ３０３）。例えば閾値を５％と設定した場合、図１２の例によれば、ｃ１とｃ２との確率差は８０％−２０％＝６０％と算出される。例えば閾値を５％と設定した場合、６０％≧５％であることから、この場合、行先決定部１５は、ｃ１とｃ２との確率差が所定の閾値以上である（Ｓ３０３肯定）と判定する。

Ｓ３０３肯定と判定された場合、行先決定部１５は、ｃ１を次の行先として決定する。そして、行先決定部１５は、次の行先を一意に決定できた（Ｓ１０４肯定）と判定する（Ｓ３０５）。そして、図３に戻り、送信部１６は、推薦要求を発信した端末装置３０に対して、当該情報を送信する（Ｓ１０５）。そして、行先情報提供装置１０による一連の処理を終了する。

一方、図１１に戻り、ｃ１とｃ２との確率差が所定の閾値より小さい場合（Ｓ３０３否定）、行先決定部１５は、ｃ１およびｃ２のいずれかを選択することが困難であるため、次の行先を一意に決定できなかった（Ｓ１０４否定）と判定する（Ｓ３０６）。そして、図３のＳ１０６に移る。

例えば、現在位置がＢであり、ｃ１としてＸ、ｃ２としてＹがそれぞれ抽出された場合、図６の確率表から、ｃ１とｃ２との確率差は５０％−５０％＝０％と算出される。仮に閾値を５％と設定した場合、０％＜５％であることから、行先決定部１５は、ｃ１とｃ２との確率差が所定の閾値以上でない（Ｓ３０３否定）と判定し、Ｓ１０６に移る。

図３のＳ１０６において、行先候補抽出部１４は、第一次行先候補の絞り込みを実行するため、第一次行先候補の中から第二次行先候補を抽出する。以下、第二次行先候補の抽出方法の詳細について説明する。

図１３は、Ｓ１０６における、第二次行先候補の抽出方法の一例を示すフローチャートである。

まず、行先候補抽出部１４は、第二次行先候補の集合Ｃ２を空集合で初期化する（Ｓ４０１）。

続いて、行先候補抽出部１４は、ｃ１との確率の差が所定の閾値ε以内であるような全ての行先候補を抽出する（Ｓ４０２）。図６の確率表によれば、Ｘとの確率の差が所定の閾値（ε＝５％）以内である第一次行先候補はＹのみである。そこで、行先候補抽出部１４は、Ｓ４０２でＹを抽出する。

続いて、行先候補抽出部１４は、図１１のＳ３０２で抽出したｃ１と、Ｓ４０２で抽出した行先候補とを、第二次行先候補の集合Ｃ２に追加する（Ｓ４０３）。Ｓ３０２でｃ１としてＸが抽出された場合、行先候補抽出部１４は、ＸおよびＹを第二次行先候補として集合Ｃ２に追加する。その後、図３のＳ１０７に移る。以上のようにして、行先候補抽出部１４は、第二次行先候補を抽出することができる。

図３のＳ１０７において、近傍位置抽出部１７は、現在位置および第二次行先候補の各情報を用いて、現在位置の近傍位置を抽出する。ここで、近傍位置とは、旅行者がいる地点の周囲における地形や、道路や鉄道等の交通網を勘案して、現在位置から出発した場合と同様の移動傾向を示すと推定される地点である。近傍位置を抽出するのは、近傍位置にいる旅行者と現在位置にいる旅行者とが同様の移動傾向があるものと推察されるため、現在位置に対応する情報を用いて次の移動先を絞り込むことが困難となった場合に、近傍位置に対応する情報を用いて次の移動先を推定することができるからである。また、近傍位置を利用しないと、次の移動先の候補地を推定するために経路グラフ上の全ての地点のデータを処理することとなり、処理時間の増大を招く恐れがあるからである。

以降では、近傍位置の一例として、経路グラフ上で現在位置の地点に隣接する地点を近傍位置と見做した場合の、近傍位置の抽出方法について説明する。

図１４は、Ｓ１０７における、近傍位置の抽出方法の一例を示すフローチャートである。

まず、近傍位置抽出部１７は、近傍位置の集合Ｎを空集合で初期化する（Ｓ５０１）。

続いて、近傍位置抽出部１７は、経路グラフ上で、現在位置に隣接する行先の集合Ｔを抽出する（Ｓ５０２）。例えば、現在位置がＢである場合、図５の経路グラフＤＢを参照すると、現在位置Ｂに隣接する行先はＡ、Ｘ、およびＹの３地点であることがわかる。そこで、近傍位置抽出部１７は、集合Ｔに属する行先として、Ａ、Ｘ、およびＹを抽出する。

続いて、近傍位置抽出部１７は、集合Ｔに属する全ての行先について判定処理を実施したか否かを判定する（Ｓ５０３）。全ての行先について判定処理を実施したと判定されなかった場合（Ｓ５０３否定）、近傍位置抽出部１７は、集合Ｔから未判定の地点ｔを抽出する（Ｓ５０４）。

続いて、近傍位置抽出部１７は、地点ｔが、集合Ｃ２に属する全ての第二次行先候補と経路グラフ上で隣接しているか否かを判定する（Ｓ５０５）。集合Ｃ２に属する全ての第二次行先候補と経路グラフ上で隣接していると判定された場合（Ｓ５０５肯定）、地点ｔを近傍位置として決定し、近傍位置の集合Ｎに追加する（Ｓ５０６）。例えば、第二次行先候補がＸおよびＹであり、地点ｔとしてＡが抽出された場合、図５の経路グラフＤＢを参照すると、ＡはＸおよびＹの両方に経路グラフ上で隣接している。そのため、近傍位置抽出部１７は、Ｓ５０５肯定と判定し、Ａを近傍位置の集合Ｎに追加する。

一方、集合Ｃ２に属する全ての第二次行先候補と経路グラフ上で隣接していると判定されなかった場合（Ｓ５０５否定）、Ｓ５０３に戻り、近傍位置抽出部１７は、Ｓ５０３以降の処理を再び実行する。例えば、第二次行先候補がＸおよびＹであり、地点ｔとしてＸが抽出された場合、図５の経路グラフＤＢを参照すると、Ｘは、経路グラフ上でＸおよびＹのいずれにも隣接していない。よって、近傍位置抽出部１７は、Ｓ５０５否定と判定する。また、地点ｔとしてＹが抽出された場合、図５の経路グラフＤＢを参照すると、Ｙは、経路グラフ上でＸおよびＹのいずれにも隣接していない。よって、この場合においても、近傍位置抽出部１７は、Ｓ５０５否定と判定する。

Ｓ５０３からＳ５０６までの処理を繰り返すと、やがて集合Ｔに属する全ての地点についての判定処理が終了する。Ｓ５０３において、集合Ｔに属する全ての地点について判定処理を実施したと判定された場合（Ｓ５０３肯定）、集合Ｎに属する近傍位置が確定し、Ｓ１０８に移る。以上の処理を経ると、近傍位置としてＡが抽出される。

続いて、Ｓ１０８において、行先決定部１５は、確率表から近傍位置の確率情報を取得し、確率情報に基づいて、推薦する行先を決定する。Ｓ１０８では、近傍位置を起点とした行先のうち、最も確率が高い行先を検索することによって、推薦する行先を決定する。例えば、近傍位置がＡである場合、図６の確率表を参照すると、現在位置Ａを起点とした場合に選択し得る行先は、ＸまたはＹの２地点である。さらに、確率表の中の確率の欄を参照すると、ＡからＸに移動する確率は８０％であり、ＡからＹに移動する確率は２０％である。すなわち、ＡからＹに移動する確率よりもＡからＸに移動する確率の方が高いことから、行先決定部１５は、Ｘを推薦する行先として決定する。なお、例えば確率の差が所定の閾値ε以内である場合など、推薦する行先を一意に決定できない場合、行先決定部１５は、複数の行先を推薦する行先として決定してもよい。

Ｓ１０８の処理の後、送信部１６は、決定された行先の情報を、推薦要求を発信した端末装置３０に対して送信する（Ｓ１０９）。

図１５は、推薦する行先の情報のユーザ側における出力例を示す図である。図１５に示すように、単に推薦する行先だけでなく、その他の候補の行先を、対応する確率情報とともにユーザに提供することによって、ユーザにとって選択肢が広がり、利便性の向上を図ることができる。

図１６は、推薦する行先の情報のユーザ側における別の出力例を示す図である。図１６に示すように、図１５に示す情報に加え、地図の上に経路グラフを重ねた図を推薦する行先の情報をユーザ側に提供することもできる。具体的には、まず経路グラフとともに地図の情報を第２記憶部１２に格納しておく。そして、送信部１６は、第２記憶部１２に格納されている経路グラフのうち、現在位置を中心とした所定の範囲の領域に対応する地図の情報を第２記憶部１２から読み出す。その後、送信部１６は、地図と経路グラフとを重畳し、重畳生成した情報を端末装置３０に送信する。以上のようにして、行先情報提供装置１０は、図１６に示す情報をユーザ側に提供することができる。

以上の方法によれば、地図を参照することによって行先を二次元的に把握できるため、ユーザの利便性の向上を図ることができる。Ｓ１０９の処理の後、行先情報提供装置１０による一連の処理を終了する。

以上のようにして、行先情報提供装置１０は、行先情報の提供サービスを利用するユーザに、推薦する行先の情報を提供することができる。

行先情報提供装置１０が、旅行者が現在位置からある行先に移動する確率に基づいて、最も高い確率を有する行先を次の移動先の候補地として決定する方法を用いた場合、同程度の確率を有する行先が複数存在すると、行先をいずれかに決定することが困難となる。

本実施形態によれば、現在位置の情報を受信し、現在位置の近傍の地点である近傍位置を抽出し、近傍位置から行先の候補へ移動する確率の比較により、行先の候補の中から行先を決定する。この方法によれば、行先情報提供装置１０は、現在位置に関する確率情報に基づいて次の行先を決定することが困難であっても、近傍位置に関する確率情報を用いて次の行先の決定を図ることにより、行先候補の絞り込みを行うことができる。このため、簡易な方法で次の移動先の候補地を決定する精度を向上させることが可能となる。

（変形例）
次に、行先情報提供方法の変形例について説明する。なお、本変形例を実現するための情報処理システムは、図１および図２に例示されている行先情報提供システムの構成を用いることができるため、説明を省略する。

これまで説明した実施形態では、第一次行先候補から次の行先を一意に決定できなかった場合に、第一次行先候補の中から第二次行先候補を抽出し、現在位置および第二次行先候補の両方に隣接する地点を近傍位置として抽出している。これに対して本変形例では、第一次行先候補から次の行先を一意に決定できなかった場合に、経路グラフ上で現在位置に隣接する地点の中から、現在位置と共通する交通網を有している地点を近傍位置として選択することを特徴としている。

図１７は、行先情報提供方法の変形例を示すフローチャートである。Ｓ１０４までの処理、およびＳ１０４肯定と判定された場合に実行するＳ１０５の処理は、図３の処理と略同様である。

図１７のＳ１０４において、第一次行先候補から次の行先を一意に決定できたと判定されなかった場合（Ｓ１０４否定）、近傍位置抽出部１７は、現在位置に隣接する近傍位置を抽出する（Ｓ１０７ａ）。

図１８は、Ｓ１０７ａにおける、近傍位置の抽出方法の一例を示すフローチャートである。Ｓ５０１からＳ５０４までの処理は、図１４の処理と略同様である。Ｓ５０４において、集合Ｔから未判定の地点ｔが抽出された後、近傍位置抽出部１７は、地点ｔが、現在位置と交通網における相関性を有するか否かを判定する（Ｓ５０５ａ）。具体的には、地点毎の交通網の情報を格納したＤＢを第２記憶部１２に格納しておく。

図１９は、経路グラフの一例を示す図である。図１９では、図４の経路グラフに地点Ｃが新たに追加されている。図２０は、交通網ＤＢの一例を示す図である。図２０の交通網ＤＢには、図１９の経路グラフに含まれる各地点が、最寄りの鉄道路線の名称および最寄りの幹線道路の名称に対応付けられて登録されている。幹線道路は、例えば国道または高速道路である。図２０中の「−」は、対応する情報が存在せず、未登録であることを示している。

Ｓ５０５ａにおいて、例えば、現在位置がＢであり、地点ｔとしてＣが抽出された場合、図２０の交通網ＤＢを参照すると、ＢとＣとは最寄りの鉄道路線がａ線およびｂ線である点で共通している。また、ＢとＣとは最寄りの幹線道路に国道１６号線が含まれている点でも共通している。よって、この場合、近傍位置抽出部１７は、地点ｔ（ｔ＝Ｃ）が、現在位置と交通網における相関性を有すると判定する（Ｓ５０５ａ肯定）。そして、近傍位置抽出部１７は、地点ｔを近傍位置として決定し、近傍位置の集合Ｎに追加する（Ｓ５０６）。その後、Ｓ５０３に戻る。

一方、Ｓ５０５ａにおいて、例えば、現在位置がＢであり、地点ｔとしてＡが抽出された場合、図２０の交通網ＤＢを参照すると、Ａの最寄りの鉄道路線はｃ線であり、Ｂの最寄りの鉄道路線はａ線およびｂ線である。このことから、ＡとＢとは鉄道路線において共通点を有していないことがわかる。また、Ａの最寄りの幹線道路は国道１号線であり、Ｂの最寄りの幹線道路は国道１６号線および国道１３３号線である。このことから、ＡとＢとは幹線道路においても共通点を有していないことがわかる。そのため、近傍位置抽出部１７は、地点ｔ（ｔ＝Ａ）が、現在位置と交通網における相関性を有さないと判定し（Ｓ５０５ａ否定）、Ｓ５０３に戻る。

Ｓ５０３において、集合Ｔに属する全ての要素について判定を実施した（Ｓ５０３肯定）と判定された場合、図１７のＳ１０８に移る。Ｓ１０８以降の処理は、図３に示す処理と略同様である。なお、Ｓ５０５ａの処理の結果、複数の地点が近傍位置として抽出された場合は、座標の情報を用いて現在位置と各地点との距離を計測し、距離が最短となる地点を近傍位置として選定することができる。

旅行者は、徒歩圏外に移動する際には、一般に交通網を利用する可能性が高い。このため、本変形例のように、地点毎の交通網の情報に基づいて、現在位置と交通網の相関性を有する地点を近傍位置として決定することにより、現在位置と地理的に類似する近傍位置を抽出することができるため、推薦する行先を選定する上で、選定精度の向上を図ることができる。

以上、本発明の好ましい実施例について詳述したが、本発明は特定の実施例に限定されるものではなく、種々の変形や変更が可能である。例えば、本発明は、人だけでなく、車や荷物の行先を決定する用途にも適用することができる。また、本発明は、観光案内サービスだけでなく、例えば混雑しない移動経路を推薦するサービスや、混雑や渋滞の予測を提供するサービス等にも適用することが可能である。

また、行先情報提供装置１０は、装置内に設けた表示装置を用いて、推薦する行先の情報を表示することもできる。この構成によれば、行先情報提供サービスの提供者側で、行先情報提供サービスの利用状況や処理結果の妥当性を、表示画面を参照しながら把握することができる。表示装置は、例えば液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイまたは有機ＥＬディスプレイ等である。

１０：行先情報提供装置
１１：第１記憶部
１２：第２記憶部
１３：受信部
１４：行先候補抽出部
１５：行先決定部
１６：送信部
１７：近傍位置抽出部
３０：端末装置
５０：ネットワーク
６１：ＣＰＵ
６２：ＲＯＭ
６３：ＲＡＭ
６４：ストレージ装置
６５：ネットワークインタフェース
６６：可搬型記憶媒体用ドライブ
６７：バス
６８：可搬型記憶媒体

Claims (7)

1. 行先情報提供装置に、
   ユーザの位置の情報を受信する処理と、
   前記ユーザの位置から行先の候補へ移動する確率に基づいて、前記行先の候補の中から、第１の行先候補と、前記確率が前記第１の行先候補以下である第２の行先候補とを抽出する処理と、
   前記ユーザの位置から前記第１の行先候補へ移動する第１の確率と、前記ユーザの位置から前記第２の行先候補へ移動する第２の確率との差が所定の閾値以上である場合に、前記第１の行先候補を前記ユーザの位置からの行先として決定する処理と、
   前記第１の確率と前記第２の確率との差が前記所定の閾値よりも小さい場合に、前記ユーザの位置の近傍の地点である近傍位置を特定する処理と、
   前記近傍位置から行先の候補へ移動する確率の比較により、前記候補の中から前記ユーザの位置からの行先を決定する処理と、
   を実行させることを特徴とする行先情報提供プログラム。
2. 前記第１の行先候補と前記第２の行先候補とを抽出する処理は、
   前記行先候補を前記確率の降順でソートし、ソート後の先頭の行先候補を前記第１の行先候補として決定し、２番目の行先候補を前記第２の行先候補として決定する処理を含むことを特徴とする請求項１記載の行先情報提供プログラム。
3. 前記近傍位置を特定する処理は、
   前記行先の候補の中から、前記第１の行先候補と、前記第１の行先候補との確率の差が前記所定の閾値以内であるような全ての行先候補とを抽出する処理と、
   地点間を結ぶ経路を示す経路情報において、前記ユーザの位置に対応する地点に隣接する地点を抽出する処理と、
   前記ユーザの位置に対応する地点に隣接する地点の中から、前記第１の行先候補および前記全ての行先候補の全てに隣接する地点を近傍位置として抽出する処理と、
   を含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の行先情報提供プログラム。
4. 前記近傍位置を特定する処理は、
   地点毎に対応付けられた交通網の情報に基づいて、前記ユーザの位置と交通網の相関性を有する地点を近傍位置として決定する処理を含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の行先情報提供プログラム。
5. 前記近傍位置を特定する処理は、
   前記経路情報に含まれる複数の地点の中から、前記ユーザの位置の情報に含まれる座標との距離が最短となる地点を選択する処理を含むことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の行先情報提供プログラム。
6. ユーザの位置の情報を受信する受信部と、
   前記ユーザの位置から行先の候補へ移動する確率に基づいて、前記行先の候補の中から、第１の行先候補と、前記確率が前記第１の行先候補以下である第２の行先候補とを抽出する行先候補抽出部と、
   前記ユーザの位置から前記第１の行先候補へ移動する第１の確率と、前記ユーザの位置から前記第２の行先候補へ移動する第２の確率との差が所定の閾値よりも小さい場合に、前記ユーザの位置の近傍の地点である近傍位置を特定する近傍位置抽出部と、
   前記第１の確率と前記第２の確率との差が所定の閾値以上である場合に、前記第１の行先候補を前記ユーザの位置からの行先として決定し、前記第１の確率と前記第２の確率との差が所定の閾値よりも小さい場合に、前記近傍位置から行先の候補へ移動する確率の比較により、前記行先の候補の中から前記ユーザの位置からの行先を決定する行先決定部と、
   を有することを特徴とする行先情報提供装置。
7. 行先情報提供装置による行先情報提供方法であって、
   ユーザの位置の情報を受信し、
   前記ユーザの位置から行先の候補へ移動する確率に基づいて、前記行先の候補の中から、第１の行先候補と、前記確率が前記第１の行先候補以下である第２の行先候補とを抽出し、
   前記ユーザの位置から前記第１の行先候補へ移動する第１の確率と、前記ユーザの位置から前記第２の行先候補へ移動する第２の確率との差が所定の閾値以上である場合に、前記第１の行先候補を前記ユーザの位置からの行先として決定し、
   前記第１の確率と前記第２の確率との差が前記所定の閾値よりも小さい場合に、前記ユーザの位置の近傍の地点である近傍位置を特定し、
   前記近傍位置から行先の候補へ移動する確率の比較により、前記行先の候補の中から前記ユーザの位置からの行先を決定する、
   ことを特徴とする行先情報提供方法。
   

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