JP6546798B2 - 情報処理装置および情報提示システム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置および情報提示システムに関する。

従来、ユーザの行動履歴等に基づいて、ユーザにおすすめ情報を提示するカーナビゲーション装置が知られている（例えば特許文献１）。

特開２００９−１３９１２９号公報

従来技術には、例えば装置を利用開始して間もない時期など、ユーザの操作履歴が十分に蓄積されていない場合には、ユーザに対して適切な操作結果を選択することが困難であるという問題があった。

請求項１に記載の情報処理装置は、所定の設定項目に関する入力操作によって入力される入力情報と、前記入力操作の結果として選択されうる複数の操作結果のうちの１つと、の組である分類パターンを、互いに異なる複数の前記入力情報ごとに含むユーザパターンを複数記憶するパターン記憶部と、ユーザによって過去に為された１つ以上の前記入力操作の各々について前記ユーザが選択した操作結果に関する操作結果情報が入力される操作結果情報入力部と、前記入力された操作結果情報に基づき、前記記憶された複数のユーザパターンから１つのユーザパターンを特定するパターン特定部と、前記特定された１つのユーザパターンに基づき、前記ユーザによって為された１つの前記入力操作から導かれる複数の操作結果のうち１つの操作結果を選択する操作結果選択部と、を備える。
請求項８に記載の情報提示システムは、請求項１〜７のいずれか一項に記載の情報処理装置を実装したサーバと、前記サーバと通信可能なクライアントとを備え、前記クライアントは、前記操作結果情報および前記ユーザによって為された前記１つの入力操作に関する前記入力情報を前記サーバに入力し、前記サーバは、前記操作結果選択部により選択された１つの操作結果を前記クライアントに出力する。

本発明によれば、ユーザの操作履歴が少ない場合であっても、ユーザに対して適切な操作結果を選択することができる。

第１の実施の形態に係る情報提示システム１の構成を模式的に示すブロック図である。 車載端末３の構成を模式的に示すブロック図である。 情報センタ４の構成を模式的に示すブロック図である。 外部情報提供サービス５の構成を模式的に示すブロック図である。 検索結果情報および推奨情報を表示する画面の一例を示す図である。 分類パターンＤＢ４８のデータ構造を模式的に示す図である。 ユーザパターンＤＢ４９のデータ構造を模式的に示す図である。 目的地履歴情報３１０のデータ構造を模式的に示す図である。 ユーザパターン４９０を特定する方法の説明図である。 目的地設定処理のフローチャートである。 図１０（ａ）のステップＳ５０から呼び出されるユーザパターン特定処理のフローチャートである。

（第１の実施の形態）
図１は、第１の実施の形態に係る情報提示システム１の構成を模式的に示すブロック図である。情報提示システム１は、車載端末３と、情報センタ４と、外部情報提供サービス５とを含む。車載端末３は、例えば車両に搭載されるカーナビゲーション装置である。情報センタ４および外部情報提供サービス５は、例えばデータセンターに設置されるサーバ等の情報処理装置である。

車載端末３と情報センタ４とは、ネットワーク２ａにより相互に接続される。情報センタ４と外部情報提供サービス５とは、ネットワーク２ｂにより相互に接続される。なお、図１ではネットワーク２ａおよびネットワーク２ｂを異なるものとして図示しているが、ネットワーク２ａおよびネットワーク２ｂは、単一の（同一の）ネットワークであってもよい。

図２は、車載端末３の構成を模式的に示すブロック図である。車載端末３は、制御部３０、ＲＯＭ３１、ＤＲＡＭ３２、表示部３３、入力部３４、通信部３５、音声入力部３６、音声出力部３７、および位置検出部３８を備える。

制御部３０は、不図示のＣＰＵおよびその周辺回路から構成される。ＲＯＭ３１は、例えばフラッシュメモリ等、不揮発性の記憶媒体である。ＲＯＭ３１には、所定の制御プログラムが予め記憶されている。制御部３０は、ＲＯＭ３１から制御プログラムを読み込んで実行することにより、車載端末３を制御する。ＲＯＭ３１には、更に、目的地履歴情報３１０（後述）が記憶される。ＤＲＡＭ３２は、一時記憶媒体である。制御部３０は、ＤＲＡＭ３２を作業用の記憶領域として利用する。

表示部３３は、例えば液晶モニタ等の表示装置である。制御部３０は、表示部３３に種々の画像や文章を表示する。入力部３４は、例えばタッチパネル等の入力装置である。通信部３５は、ネットワーク２ａを介して情報センタ４との間でデータ通信を行う。音声入力部３６は、例えばマイクロホン等の入力装置である。音声入力部３６は、ユーザの発声を音声データとして制御部３０に入力する。音声出力部３７は、例えばスピーカ等の出力装置である。位置検出部３８は、例えばＧＰＳ等の測位システムを利用することで、車載端末３が搭載されている車両（以下、自車両と称する）の位置を検出する。

制御部３０は、目的地候補検索部３０１および目的地設定部３０３を有する。目的地候補検索部３０１および目的地設定部３０３は、制御部３０が制御プログラムを実行することにより実現される、ソフトウェア的な機能部である。なお、これらの各機能部を、電子回路により構成することも可能である。

目的地候補検索部３０１は、検索情報および目的地履歴情報３１０を情報センタ４に送信し、対応する検索結果情報および推奨情報を情報センタ４から受信する。検索情報は、例えば「喫茶店」や「洗車機のあるガソリンスタンド」など、目的地の候補となる施設や地点（以下、単に施設と称する）を検索するための検索フレーズを表す音声データである。なお、音声データではなくテキスト等のデータを検索情報としてもよい。目的地履歴情報３１０については後述する。検索結果情報は、検索情報に合致する施設を表す情報である。推奨情報は、情報センタ４が後述する処理により選択する、ユーザに目的地の候補として推奨される施設を表す情報である。すなわち目的地候補検索部３０１は、目的地の候補となる施設を、情報センタ４を用いて検索する。

目的地設定部３０３は、検索結果情報および推奨情報に含まれる施設からユーザが選択した施設を、経路案内の目的地に設定する。制御部３０は、位置検出部３８により検出された自車両の現在位置から、目的地設定部３０３により設定された目的地に向かう経路を探索する。制御部３０は、探索した経路に基づき、ユーザに経路案内を行う。

図３は、情報センタ４の構成を模式的に示すブロック図である。情報センタ４は、制御部４０、ＲＯＭ４１、ＤＲＡＭ４２、通信部４５、分類パターンデータベース（ＤＢ）４８、およびユーザパターンデータベース（ＤＢ）４９を備える。

制御部４０は、不図示のＣＰＵおよびその周辺回路から構成される。ＲＯＭ４１は、例えばフラッシュメモリ等、不揮発性の記憶媒体である。ＲＯＭ４１には、所定の制御プログラムが予め記憶されている。制御部４０は、ＲＯＭ４１から制御プログラムを読み込んで実行することにより、情報センタ４を制御する。ＤＲＡＭ４２は、一時記憶媒体である。制御部４０は、ＤＲＡＭ４２を作業用の記憶領域として利用する。

通信部４５は、ネットワーク２ａを介して車載端末３との間でデータ通信を行うと共に、ネットワーク２ｂを介して外部情報提供サービス５との間でデータ通信を行う。分類パターンＤＢ４８は、後述する分類パターンを記憶する。ユーザパターンＤＢ４９は、後述するユーザパターンを記憶する。

制御部４０は、テキスト変換部４０１、施設検索部４０２、パターン特定部４０３、および推奨施設選択部４０４を有する。テキスト変換部４０１、施設検索部４０２、パターン特定部４０３、および推奨施設選択部４０４は、制御部４０が制御プログラムを実行することにより実現される、ソフトウェア的な機能部である。なお、これらの各機能部を、電子回路により構成することも可能である。

テキスト変換部４０１は、車載端末３から送信された音声データである検索情報を、テキストデータに変換する。施設検索部４０２は、そのテキストデータを外部情報提供サービス５に送信し、対応する施設の情報を外部情報提供サービス５から受信する。すなわち施設検索部４０２は、検索情報に基づき施設を検索する。パターン特定部４０３は、車載端末３から送信された目的地履歴情報３１０（後述）に基づき、ユーザパターンＤＢ４９に格納されている複数のユーザパターン（後述）から１つのユーザパターンを特定する。推奨施設選択部４０４は、特定された１つのユーザパターンおよび車載端末３から送信された検索情報に基づき、ユーザに目的地として推奨する施設を選択する。

図４は、外部情報提供サービス５の構成を模式的に示すブロック図である。外部情報提供サービス５は、制御部５０、ＲＯＭ５１、ＤＲＡＭ５２、通信部５５、および施設データベース（ＤＢ）５９を備える。

制御部５０は、不図示のＣＰＵおよびその周辺回路から構成される。ＲＯＭ５１は、例えばフラッシュメモリ等、不揮発性の記憶媒体である。ＲＯＭ５１には、所定の制御プログラムが予め記憶されている。制御部５０は、ＲＯＭ５１から制御プログラムを読み込んで実行することにより、外部情報提供サービス５を制御する。ＤＲＡＭ５２は、一時記憶媒体である。制御部５０は、ＤＲＡＭ５２を作業用の記憶領域として利用する。

通信部５５は、ネットワーク２ｂを介して情報センタ４との間でデータ通信を行う。施設ＤＢ５９は、ユーザが目的地として指定可能な施設の情報を記憶する。例えば、名称、所在地、ジャンル、付帯設備、説明文等の情報を、施設ごとに記憶する。

なお、以上の説明では、情報センタ４および外部情報提供サービス５をネットワーク２ｂにより相互に接続された異なる装置としたが、情報センタ４と外部情報提供サービス５とを単一の装置としてもよい。

（推奨情報提示機能の説明）
情報提示システム１が有する推奨情報提示機能について説明する。前述の通り、車載端末３はいわゆるカーナビゲーション装置であり、ユーザに対して経路誘導を行うナビゲーション機能を有する。ナビゲーション機能を利用する際、ユーザは、車載端末３を操作して目的地となる施設を入力する必要がある。推奨情報提示機能は、目的地となる施設の入力を支援する機能である。

ユーザによる目的地の入力手順は以下の通りである。ユーザが、例えば「喫茶店」や「ガソリンスタンド」のような、目的地となる施設を特定するための検索キーワードを発声すると、音声入力部３６から制御部３０に、発声した内容が音声データとして入力される。制御部３０は、入力された音声データを検索情報として情報センタ４に送信すると共に、後述するユーザパターン情報を情報センタ４に送信する。情報センタ４は、検索情報により特定された施設の情報を、検索結果情報として車載端末３に送信すると共に、ユーザパターン情報に基づき特定された施設の情報を、推奨情報として車載端末３に送信する。制御部３０は、受信した検索結果情報および推奨情報に含まれる施設の情報を、表示部３３に表示する。ユーザは、表示された施設のうち１つを、入力部３４等を用いて目的地に指定する。

図５は、検索結果情報および推奨情報を表示する画面の一例を示す図である。画面上部の検索欄６１には、例えば「喫茶店」など、ユーザが入力した検索情報が表示される。画面下部の表示領域６２には、検索結果情報および推奨情報に含まれる施設、すなわち目的地の候補が一覧表示される。画面右側には地図６３が表示される。制御部３０は、地図６３に重畳して、自車両の現在地を表すアイコン６４と、目的地の候補の位置を表すアイコン６５とを表示する。表示領域６２の最上部６６には、推奨情報に含まれる施設、すなわち情報センタ４によって選択された目的地の候補としてユーザに推奨される施設が表示される。

以上のように、目的地の候補としてユーザに推奨される施設を情報センタ４が選択し、車載端末３がそれを提示する機能が、推奨情報提示機能である。以下、推奨情報提示機能のためのデータ構造および処理について説明する。

図６は、分類パターンＤＢ４８のデータ構造を模式的に示す図である。分類パターンＤＢ４８には、複数の分類パターン４８０が格納される。分類パターン４８０は、分類情報４８１、名称情報４８２、および設備情報４８３を含む。分類パターン４８０は、目的地設定に関する目的地設定操作によって入力される分類情報４８１と、目的地設定操作の結果として選択されうる複数の施設のうちの１つと、の組である。名称情報４８２および設備情報４８３は、それぞれ、目的地として選択されうる施設が満たしている条件を表す情報である。名称情報４８２および設備情報４８３には、それぞれ頻度情報４８４が付随する。

分類情報４８１は、例えば喫茶店、ガソリンスタンドなど、施設の分類を表す情報である。名称情報４８２は施設の名称を表す情報である。設備情報４８３は施設が有する設備を表す情報である。頻度情報４８４は、名称情報４８２および設備情報４８３に対応する施設をユーザが選択する頻度を表す情報である。

例えば、「喫茶店」という分類情報４８１と、「○○店」という名称情報４８２と、「ドライブスルー」という設備情報４８３と、が関連付けられた分類パターン４８０を考える。名称情報４８２には「６０％」という頻度情報４８４が付随し、設備情報４８３には「３０％」という頻度情報４８４が付随するものとする。この分類パターン４８０が意味するところは、以下の通りである。この分類パターン４８０に対応するユーザは、「喫茶店」という分類情報４８１を含む検索情報によって目的地を検索したとき、「○○店」という名称の目的地を６０％の頻度で選択する。同様に、そのユーザは、「喫茶店」という分類情報４８１を含む検索情報によって目的地を検索したとき、「ドライブスルー」という設備を有する目的地を３０％の頻度で選択する。

分類パターンＤＢ４８には、以上のように構成された分類パターン４８０が、分類情報４８１、名称情報４８２、設備情報４８３、および頻度情報４８４のいずれか少なくとも１つが異なる組み合わせで、多数記憶されている。例えば名称情報４８２および設備情報４８３は同一だが、いずれかの頻度情報４８４が異なる２つの分類パターン４８０が記憶されることもある。

図７は、ユーザパターンＤＢ４９のデータ構造を模式的に示す図である。ユーザパターンＤＢ４９には、複数のユーザパターン４９０が格納される。ユーザパターン４９０は、分類パターン４８０を、互いに異なる複数の分類情報４８１ごとに含む情報である。ユーザパターン４９０は、それぞれ、ユーザの嗜好の類型を表している。各々のユーザパターン４９０は、それぞれが不特定多数のユーザに対応する。つまり、１つのユーザパターン４９０が１人のユーザに対応するのではない。

ユーザパターン４９０は、利用率情報４９１と、複数の分類パターン４８０を特定する情報とを有している。なお図７では、便宜上、各々のユーザパターン４９０が分類パターン４８０を包含している（有している）かのように模式的に図示しているが、実際の分類パターン４８０は、図６に示した分類パターンＤＢ４８に含まれている。その代わりに、各々のユーザパターン４９０は、分類パターンＤＢ４８に含まれる個々の分類パターン４８０を特定するための情報（例えば分類パターン４８０ごとに一意な番号など）を有している。以下の説明においても、簡単のため、各々のユーザパターン４９０が分類パターン４８０を包含している（有している）かのように説明する。

利用率情報４９１は、総ユーザ数に占める、そのユーザパターン４９０に対応するユーザ数の割合を表す情報である。例えば、本システムを利用する総ユーザ数が１００人であり、あるユーザパターン４９０に対応するユーザ数が３０人であった場合、そのユーザパターン４９０に含まれる利用率情報４９１は「３０％」となる。

１つのユーザパターン４９０に含まれる複数の分類パターン４８０は、それぞれ、異なる分類情報４８１に対応する。換言すると、１つのユーザパターン４９０には、互いに異なる分類情報４８１を有する分類パターン４８０が含まれる。

図８は、目的地履歴情報３１０のデータ構造を模式的に示す図である。目的地履歴情報３１０は、目的地としてユーザが選択し目的地設定部３０３により目的地に設定された施設の履歴を表す情報である。換言すると、目的地履歴情報３１０は、ユーザによって過去に為された１つ以上の目的地設定操作の各々について、ユーザが選択した目的地に関する情報である。目的地履歴情報３１０には、目的地の分類情報４８１、目的地の名称情報４８２、および目的地の設備情報４８３が目的地ごとに含まれる。前述の通り、目的地設定部３０３は、ユーザにより新たな目的地が選択される度に、目的地履歴情報３１０の末尾に新たな情報を追加する。

以上が、推奨情報提示機能のためのデータ構造である。次に、推奨情報提示機能を実現するための処理について説明する。

始めに、情報センタ４が、車載端末３から目的地検索のための検索情報（検索キーワードの音声データ）および目的地履歴情報３１０を受信する。情報センタ４において、テキスト変換部４０１が、音声データをテキストデータに変換する。施設検索部４０２が、変換されたテキストデータを外部情報提供サービス５に送信する。外部情報提供サービス５は、テキストデータに基づき施設情報を検索する。例えば、テキストデータが「ドライブスルーのある喫茶店」であれば、説明文等に「ドライブスルー」という語句と、「喫茶店」という語句とを共に含む施設を検索する。外部情報提供サービス５は、検索結果（すなわちテキストデータに合致した施設の情報）を情報センタ４に返送する。

次に、パターン特定部４０３が、車載端末３から受信した目的地履歴情報３１０を用いて、当該車載端末３のユーザに対応する１つのユーザパターン４９０を、ユーザパターンＤＢ４９内から特定する。換言すると、パターン特定部４０３は、予めユーザの類型として用意されている複数のユーザパターン４９０の中から、検索キーワードを発声したユーザの目的地履歴情報３１０にもっとも当てはまるユーザパターン４９０を特定する。

車載端末３のユーザに対応する１つのユーザパターン４９０を特定する方法について詳述する。パターン特定部４０３は、まず、分類情報４８１ごとに、目的地履歴情報３１０を集計する。

図９は、ユーザパターン４９０を特定する方法の説明図である。図９（ａ）は、「ガソリンスタンド」という分類情報４８１について、目的地履歴情報３１０を集計した結果の一例を示す図である。図９（ａ）に示すように、パターン特定部４０３は、「ガソリンスタンド」という分類情報４８１に当てはまる目的地履歴情報３１０内のすべての目的地について、名称情報４８２と、設備情報４８３とを用いて目的地に設定した回数を集計する。図９（ａ）では、「○○チェーン」という名称のガソリンスタンドが計１５０回、目的地に設定されている。また、その１５０回のうちの５０回は、「セルフ」という設備を有する「○○チェーン」が目的地に設定されており、残りの１００回は、「洗車機」という設備を有する「○○チェーン」が目的地に設定されている。同様に、「□□石油」という名称のガソリンスタンドは計５０回目的地に設定されている。その５０回のうちの２０回は、「セルフ」という設備を有する「□□石油」が目的地に設定されており、残りの３０回は、「洗車機」という設備を有する「□□石油」が目的地に設定されている。

パターン特定部４０３は、図９（ａ）のように「ガソリンスタンド」について目的地履歴情報３１０を集計した結果を、分類パターンＤＢ４８内の「ガソリンスタンド」に関する分類パターン４８０の各々と比較する。パターン特定部４０３は、この比較によって、「ガソリンスタンド」に関する分類パターン４８０の各々について、目的地履歴情報３１０との類似度を算出する。

図９（ｂ）は、分類パターンＤＢ４８内の「ガソリンスタンド」に関する分類パターン４８０の一例を示す図である。ここでは、「ガソリンスタンド」に関する分類パターン４８０が、分類パターン４８０ａと分類パターン４８０ｂの２つ存在するものとしている。分類パターン４８０ａは、名称情報４８２が「○○チェーン」であり、かつ、設備情報４８３が「セルフ」である。分類パターン４８０ａは、名称情報４８２に付随する頻度情報４８４が「８０％」であり、設備情報４８３に付随する頻度情報４８４が「６０％」である。分類パターン４８０ｂは、名称情報４８２が「□□石油」であり、かつ、設備情報４８３が「洗車機」である。分類パターン４８０ｂは、名称情報４８２に付随する頻度情報４８４が「６０％」であり、設備情報４８３に付随する頻度情報４８４が「５０％」である。

パターン特定部４０３は、目的地履歴情報３１０と分類パターン４８０との類似度を、次式（１）〜（４）により算出する。
ｄ１＝１００-｜名称情報４８２の頻度情報４８４の差｜ ・・・（１）
ｄ２＝１００-｜設備情報４８３の頻度情報４８４の差｜ ・・・（２）
ｄ３＝目的地履歴情報３１０における設定頻度 ・・・（３）
類似度＝（ｄ１＋ｄ２＋ｄ３）／３ ・・・（４）

例えば、図９（ａ）に例示した目的地履歴情報３１０と、図９（ｂ）に例示した分類パターン４８０ａと、の類似度を考える。図９（ａ）より、「○○チェーン」が目的地に設定される頻度は、２００回中１５０回なので、７５％である。図９（ｂ）より、分類パターン４８０ａの名称情報４８２に付随する頻度情報４８４は、８０％である。従って、ｄ１は１００-｜７５-８０｜＝９５％となる。図９（ａ）より、「セルフ」が目的地に設定される頻度は、２００回中７０回なので、３５％である。図９（ｂ）より、分類パターン４８０ａの設備情報４８３に付随する頻度情報４８４は、６０％である。従って、ｄ２は１００-｜３５-６０｜＝７５％となる。図９（ａ）より、「○○チェーン」および「セルフ」の組み合わせが目的に設定される頻度は、２００回中５０回なので、２５％である。従って、ｄ３＝２５％である。以上より、目的地履歴情報３１０と分類パターン４８０ａとの類似度は、（９５％＋７５％＋２５％）／３＝６５％となる。

同様に、図９（ａ）に例示した目的地履歴情報３１０と、図９（ｂ）に例示した分類パターン４８０ｂと、の類似度を考える。図９（ａ）より、「□□石油」が目的地に設定される頻度は、２００回中５０回なので、２５％である。図９（ｂ）より、分類パターン４８０ａの名称情報４８２に付随する頻度情報４８４は、６０％である。従って、ｄ１は１００-｜２５-６０｜＝６５％となる。図９（ａ）より、「洗車機」が目的地に設定される頻度は、２００回中１３０回なので、６５％である。図９（ｂ）より、分類パターン４８０ａの設備情報４８３に付随する頻度情報４８４は、５０％である。従って、ｄ２は１００-｜６５-５０｜＝８５％となる。図９（ａ）より、「□□石油」および「洗車機」の組み合わせが目的に設定される頻度は、２００回中３０回なので、１５％である。従って、ｄ３＝１５％である。以上より、目的地履歴情報３１０と分類パターン４８０ｂとの類似度は、（６５％＋８５％＋１５％）／３＝５５％となる。

パターン特定部４０３は、「ガソリンスタンド」についてもっとも高い類似率を有する分類パターン４８０ａを、「ガソリンスタンド」を代表する分類パターン４８０として選択する。パターン特定部４０３は、以上の処理を分類情報４８１ごとに繰り返し実行する。これにより、分類情報４８１の各々を代表する分類パターン４８０が１つずつ選択される。

パターン特定部４０３は、分類情報４８１の各々を代表する分類パターン４８０の集合と、ユーザパターンＤＢ４９内のユーザパターン４９０の各々とを比較する。パターン特定部４０３は、この比較によって、ユーザパターン４９０の各々について、一致度と称する数値を算出する。一致度は、ユーザパターン４９０に含まれる分類パターン４８０の総数と、分類情報４８１の各々を代表する分類パターン４８０がユーザパターン４９０に含まれる数と、の比である。例えば、あるユーザパターン４９０に、分類情報４８１の各々を代表する分類パターン４８０が全て含まれており、かつ、そのユーザパターン４９０に他の分類パターン４８０が一切含まれていなければ、一致度は１００％となる。また、あるユーザパターン４９０が、「ガソリンスタンド」に関する分類パターン４８０と、「喫茶店」に関する分類パターン４８０を有しているとする。分類情報４８１の各々を代表する分類パターン４８０も同様に、「ガソリンスタンド」に関する分類パターン４８０と、「喫茶店」に関する分類パターン４８０とから成るものとする。このとき、一方の分類パターン４８０のみが互いに一致していれば、一致度は５０％となる。

パターン特定部４０３は、もっとも一致度の高いユーザパターン４９０を、ユーザの特性をもっともよく表している（ユーザの特性にもっともよく合致している）ユーザパターン４９０として特定する。推奨施設選択部４０４は、外部情報提供サービス５から受信した検索結果（すなわちテキストデータに合致した施設の情報）のうち、特定したユーザパターン４９０に合致する施設を、ユーザに推奨する施設として選択する。例えば、ユーザが「ガソリンスタンド」という検索情報を入力していた場合について説明する。この場合、推奨施設選択部４０４は、特定されたユーザパターン４９０から「ガソリンスタンド」という分類情報４８１を有する分類パターン４８０を特定する。推奨施設選択部４０４は、特定した分類パターン４８０の名称情報４８２および設備情報４８３と合致する施設を、ユーザに推奨する施設として選択する。

なお、もっとも高い一致度を有するユーザパターン４９０が複数ある場合、パターン特定部４０３は、利用率情報４９１がもっとも大きいユーザパターン４９０を選択する。また、利用率情報４９１がもっとも大きいユーザパターン４９０が複数ある場合には、それら複数のユーザパターン４９０からいずれか１つを無作為に選択する。

次に、パターン特定部４０３が分類パターン４８０を生成する方法について説明する。パターン特定部４０３は、「ガソリンスタンド」についてもっとも高い類似率を有する分類パターン４８０ａを、「ガソリンスタンド」を代表する分類パターン４８０として選択すると上述した。パターン特定部４０３は、分類パターンＤＢ４８に含まれる分類パターン４８０が、いずれも、所定のしきい値以下の類似率しか有さない場合には、より高い類似率となる新たな分類パターン４８０を作成して、分類パターンＤＢ４８に記憶させる。

パターン特定部４０３は、目的地履歴情報３１０において、目的地に設定された回数がもっとも多い名称情報４８２および設備情報４８３の組み合わせを、新たな分類パターン４８０とする。例えば目的地履歴情報３１０が図９（ａ）に例示する内容であった場合には、新たに設定される分類パターン４８０は、分類情報４８１が「ガソリンスタンド」、名称情報４８２が「○○チェーン」、設備情報４８３が「洗車機」となる。また、名称情報４８２に付随する頻度情報４８４は「７５％」、設備情報４８３に付随する頻度情報４８４は「６５％」となる。

類似率のしきい値は、６６．６％（１／３）以下とすることが望ましい。これは、しきい値を高くしすぎると、新たに生成された分類パターン４８０との類似率がしきい値以下となってしまうためである。

なお、目的地に設定された回数がもっとも多い名称情報４８２および設備情報４８３の組み合わせが複数通りある場合、パターン特定部４０３は、名称情報４８２の選択回数と設備情報４８３の選択回数との合計値がもっとも大きくなる組み合わせを選択する。また、合計値が同一になる組み合わせが複数通りある場合には、それら複数の組み合わせからいずれか１つの組み合わせを無作為に選択する。

次に、パターン特定部４０３がユーザパターン４９０を生成する方法について説明する。パターン特定部４０３は、ユーザパターンＤＢ４９内のユーザパターン４９０の各々について算出された一致度が、いずれも、所定のしきい値以下である場合には、より高い一致度となる新たなユーザパターン４９０を作成して、ユーザパターンＤＢ４９に記憶させる。

パターン特定部４０３は、もっとも高い一致度を有するユーザパターン４９０を基に、新たなユーザパターン４９０を生成する。パターン特定部４０３は、基となるユーザパターン４９０に含まれる分類パターン４８０のうち、いずれか少なくとも１つを、分類情報４８１の各々を代表する分類パターン４８０に置き換えたものを、新たなユーザパターン４９０とする。例えば、基となるユーザパターン４９０に含まれる「ガソリンスタンド」についての分類パターン４８０を、「ガソリンスタンド」を代表する分類パターン４８０に置き換えたものを、新たなユーザパターン４９０とする。

パターン特定部４０３は、新たに生成したユーザパターン４９０に含まれる分類パターン４８０のうち、分類パターンＤＢ４８に記憶されていないものについては、分類パターンＤＢ４８に記憶させる。

なお、もっとも高い一致度を有するユーザパターン４９０が複数ある場合、パターン特定部４０３は、利用率情報４９１がもっとも大きいユーザパターン４９０を選択する。また、利用率情報４９１がもっとも大きいユーザパターン４９０が複数ある場合には、それら複数のユーザパターン４９０からいずれか１つを無作為に選択する。

図１０は、目的地設定処理のフローチャートである。図１０（ａ）は、情報センタ４により実行される処理である。図１０（ｂ）は、車載端末３により実行される処理である。

図１０（ａ）に図示した、情報センタ４により実行される処理について説明する。ステップＳ１０において、通信部４５が、車載端末３から送信される検索情報（検索キーワードの音声データ）を受信する。ステップＳ２０において、テキスト変換部４０１が、検索情報をテキストデータに変換する。ステップＳ３０において、施設検索部４０２が、検索キーワードのテキストデータを外部情報提供サービス５に送信する。ステップＳ４０において、施設検索部４０２が、検索キーワードに合致する施設の情報を外部情報提供サービス５から受信する。ステップＳ５０において、パターン特定部４０３が、後述するユーザパターン特定処理を実行する。この処理によって、車載端末３のユーザに対応する１つのユーザパターン４９０が特定される。ステップＳ６０において、推奨施設選択部４０４が、検索キーワードのテキストデータに対応する分類パターン４８０を、特定された１つのユーザパターン４９０から抽出することにより、推奨する施設を選択する。ステップＳ７０において、通信部４５が、検索結果情報（ステップＳ４０で受信した施設の情報）と、推奨情報（ステップＳ６０で選択された施設の情報）とを車載端末３に送信する。

図１０（ｂ）に図示した、車載端末３により実行される処理について説明する。ステップＳ１００において、音声入力部３６が、ユーザが発声した検索キーワードを音声データとして制御部３０に入力する。ステップＳ１１０において、目的地候補検索部３０１が、検索情報（検索キーワードの音声データ）を情報センタ４に送信する。ステップＳ１２０において、目的地候補検索部３０１が、検索結果情報および推奨情報を情報センタ４から受信する。ステップＳ１３０において、表示部３３が、検索結果情報および推奨情報を図５に例示したように表示する。ステップＳ１４０において、目的地設定部３０３が、入力部３４等に入力されるユーザの指示に基づき目的地を設定する。ステップＳ１５０において、目的地設定部３０３が、ＲＯＭ３１内の目的地履歴情報３１０を更新する。

図１１は、図１０（ａ）のステップＳ５０から呼び出されるユーザパターン特定処理のフローチャートである。ステップＳ２００において、パターン特定部４０３が、車載端末３から受信した目的地履歴情報３１０に含まれる分類情報４８１のうち、未選択のものを１つ選択する。ステップＳ２１０において、パターン特定部４０３が、分類パターンＤＢ４８内に記憶される分類パターン４８０のうち、ステップＳ２００で選択した分類情報４８１に関する分類パターン４８０の各々について、前述した手順で、目的地履歴情報３１０との類似率を算出する。

ステップＳ２２０において、パターン特定部４０３が、ステップＳ２１０で算出した類似率がいずれも所定のしきい値以下であるか否かを判定する。全ての類似率が所定のしきい値以下であった場合、パターン特定部４０３は処理をステップＳ２３０に進める。ステップＳ２３０において、パターン特定部４０３は、前述した手順で、新たな分類パターン４８０を生成して分類パターンＤＢ４８に記憶する。ステップＳ２４０において、パターン特定部４０３が、ステップＳ２３０で生成した新たな分類パターン４８０を選択する。その後、パターン特定部４０３は、処理をステップＳ２６０に進める。他方、ステップＳ２２０において否定判定が為された場合、パターン特定部４０３は処理をステップＳ２５０に進める。ステップＳ２５０において、パターン特定部４０３が、もっとも類似率が高い分類パターン４８０を選択する。その後、パターン特定部４０３は、処理をステップＳ２６０に進める。

ステップＳ２６０において、パターン特定部４０３は、目的地履歴情報３１０に含まれる分類情報４８１に未選択のものが残っているか否かを判定する。未選択の分類情報４８１が残っている場合、パターン特定部４０３は、処理をステップＳ２００に進める。他方、全ての分類情報４８１を選択済みであった場合、パターン特定部４０３は、処理をステップＳ２７０に進める。

ステップＳ２７０において、パターン特定部４０３は、分類情報４８１ごとに１つずつ選択された分類パターン４８０と、ユーザパターンＤＢ４９に記憶されるユーザパターン４９０の各々との間で、前述した手順により、一致度を算出する。ステップＳ２８０において、パターン特定部４０３は、算出した一致度がいずれも所定のしきい値以下であるか否かを判定する。全ての一致度が所定のしきい値以下であった場合、パターン特定部４０３は、処理をステップＳ２９０に進める。ステップＳ２９０において、パターン特定部４０３は、前述した手順により、新たなユーザパターン２９０を生成してユーザパターンＤＢ４９に記憶する。ステップＳ３００において、パターン特定部４０３が、ステップＳ２９０で生成した新たなユーザパターン４９０を選択する。その後、パターン特定部４０３は、図１１に示すユーザパターン特定処理を終了する。他方、ステップＳ２８０において否定判定が為された場合、パターン特定部４０３は処理をステップＳ３１０に進める。ステップＳ３１０において、パターン特定部４０３は、もっとも一致度が高いユーザパターン４９０を、ユーザにふさわしいユーザパターン４９０として特定する。その後、パターン特定部４０３は、図１１に示すユーザパターン特定処理を終了する。

上述した実施の形態によれば、次の作用効果が得られる。
（１）ユーザパターンＤＢ４９は、目的地設定に関する目的地設定操作（入力操作）によって入力される分類情報４８１（入力情報）と、目的地設定操作の結果として選択されうる複数の施設（操作結果）のうちの１つと、の組である分類パターン４８０を、互いに異なる複数の分類情報４８１ごとに含むユーザパターン４９０を複数記憶する。通信部４５は、ユーザによって過去に為された１つ以上の目的地設定操作の各々についてユーザが選択した施設に関する目的地履歴情報３１０（操作結果情報）が入力される操作結果情報入力部として機能する。パターン特定部４０３は、入力された目的地履歴情報３１０に基づき、記憶された複数のユーザパターン４９０から１つのユーザパターン４９０を特定する。推奨施設選択部４０４は、特定された１つのユーザパターン４９０に基づき、ユーザによって為された１つの目的地設定操作から導かれる複数の施設のうち１つの施設を選択する操作結果選択部として機能する。このようにしたので、ユーザの操作履歴が少ない場合であっても、ユーザに対して適切な操作結果を選択することができる。例えばユーザが目的地をまだ１回だけしか設定したことがなく、目的地履歴情報３１０に１つの目的地に関する情報のみが含まれている場合であっても、いずれかのユーザパターン４９０に基づく推奨情報をユーザに提示することができる。

（２）パターン特定部４０３は、記憶された複数のユーザパターン４９０の各々と、入力された目的地履歴情報３１０との一致度を算出し、一致度が最も高い１つのユーザパターン４９０を特定する。このようにしたので、ユーザの特性をもっともよく表しているユーザパターン４９０に基づき、適切な操作結果を選択することができる。

（３）ユーザパターンＤＢ４９により記憶される複数のユーザパターン４９０のうちの少なくとも１つは、２人以上のユーザについて一致度が最も高くなるユーザパターン４９０である。このようにしたので、ユーザの操作履歴が少ない場合であっても、ユーザに対して適切な操作結果を選択することができる。また、ユーザの嗜好をユーザごとに管理する場合に比べて、データ量を削減することができる。

（４）パターン特定部４０３は、入力された目的地履歴情報３１０との一致度が所定のしきい値以上となるユーザパターン４９０がユーザパターンＤＢ４９に記憶されていない場合に、目的地履歴情報３１０との一致度が所定のしきい値以上となる新たなユーザパターン４９０を作成してユーザパターンＤＢ４９に記憶させるパターン作成部として機能する。このようにしたので、いわばシステムが成長するかのように、必要に応じて自動的にユーザパターン４９０が生成され、より適切な操作結果を選択することができるようになる。

（５）複数のユーザパターン４９０の各々は、全てのユーザのうち、そのユーザパターン４９０について一致度が最も高くなる目的地履歴情報３１０を入力するユーザの割合を表す利用率情報４９１を含む。パターン特定部４０３は、ユーザについて一致度が最も高いユーザパターン４９０が複数存在する場合には、利用率情報４９１に基づき、それら複数のユーザパターン４９０から１つのユーザパターン４９０を特定する。このようにしたので、一致度が最も高いユーザパターン４９０が複数存在する場合であっても、適切な操作結果を選択することができる。

（６）ユーザパターン４９０に含まれる複数の分類パターン４８０の各々は、その分類パターン４８０の選択頻度を表す頻度情報４８４を含む。パターン特定部４０３は、頻度情報４８４が反映された一致度を算出する。このようにしたので、頻度に基づく、より細やかな推奨施設の選択が可能になる。

（７）ユーザパターン４９０に含まれる複数の分類パターン４８０の各々は、その分類パターン４８０に付随する条件である名称情報４８２および設備情報４８３を含む。通信部４５は、名称情報４８２および設備情報４８３を含む目的地履歴情報３１０が入力される。パターン特定部４０３は、名称情報４８２および設備情報４８３が反映された一致度を算出する。このようにしたので、名称情報４８２と設備情報４８３の二軸に基づく推奨施設の選択が可能になる。

次のような変形も本発明の範囲内であり、変形例の一つ、もしくは複数を上述の実施形態と組み合わせることも可能である。

（変形例１）
上述した実施形態では、各々の分類パターン４８０は施設を特定するために「名称情報４８２」と「設備情報４８３」の２つの情報を含んでいた。パターン特定部４０３の処理も、これら２つの情報に基づく処理であった。本発明はこのような実施の形態に限定されない。すなわち、各々の分類パターン４８０が、「名称情報４８２」や「設備情報４８３」とは異なる情報（例えば店舗の営業時間に関する情報など）を有していてもよいし、より多数の情報を有していてもよい。

（変形例２）
上述した実施形態は、「目的地設定操作」について、ユーザから目的地候補を検索するための検索情報（分類情報４８１を含む音声データ）が入力されると、目的地として推奨する施設を提示するものであった。本発明は、これとは異なる操作に適用することも可能である。例えば「空調設定操作」に対し、ユーザに推奨する風量および温度を提示することもできる。この場合、ユーザから入力される入力情報（分類情報４８１に相当）は「温度」、「風量」等の設定項目であり、操作結果（名称情報４８２や設備情報４８３に相当）は「２４℃（温度の場合）」、「強（風量の場合）」等である。別の例としては、「音量設定操作」に対し、ユーザに推奨する音量を提示することもできる。この場合、ユーザから入力される入力情報は「楽曲再生の音量」、「案内音声の音量」等の設定項目であり、操作結果は「３０段階中の１４」等である。また、「目的地とは異なる経由地の設定操作」に対し、ユーザに推奨する経由地を提示することもできる。これらとは異なる操作と操作結果とについて、本発明を適用することも可能である。

上記では、種々の実施の形態および変形例を説明したが、本発明はこれらの内容に限定されるものではない。本発明の技術的思想の範囲内で考えられるその他の態様も本発明の範囲内に含まれる。

１…情報提示システム、３…車載端末、４…情報センタ、５…外部情報提供サービス

Claims (8)

1. 所定の設定項目に関する入力操作によって入力される入力情報と、前記入力操作の結果として選択されうる複数の操作結果のうちの１つと、の組である分類パターンを、互いに異なる複数の前記入力情報ごとに含むユーザパターンを複数記憶するパターン記憶部と、
   ユーザによって過去に為された１つ以上の前記入力操作の各々について前記ユーザが選択した操作結果に関する操作結果情報が入力される操作結果情報入力部と、
   前記入力された操作結果情報に基づき、前記記憶された複数のユーザパターンから１つのユーザパターンを特定するパターン特定部と、
   前記特定された１つのユーザパターンに基づき、前記ユーザによって為された１つの前記入力操作から導かれる複数の操作結果のうち１つの操作結果を選択する操作結果選択部と、
   を備える情報処理装置。
2. 請求項１に記載の情報処理装置において、
   前記パターン特定部は、前記記憶された複数のユーザパターンの各々と、前記入力された操作結果情報との一致度を算出し、一致度が最も高い前記１つのユーザパターンを特定する情報処理装置。
3. 請求項２に記載の情報処理装置において、
   前記パターン記憶部により記憶される前記複数のユーザパターンのうちの少なくとも１つは、２人以上の前記ユーザについて一致度が最も高くなる前記ユーザパターンである情報処理装置。
4. 請求項３に記載の情報処理装置において、
   前記入力された操作結果情報との一致度が所定のしきい値以上となる前記ユーザパターンが前記パターン記憶部に記憶されていない場合に、前記操作結果情報との一致度が前記所定のしきい値以上となる新たなユーザパターンを作成して前記パターン記憶部に記憶させるパターン作成部を更に備える情報処理装置。
5. 請求項４に記載の情報処理装置において、
   前記複数のユーザパターンの各々は、全ての前記ユーザのうち、当該ユーザパターンについて一致度が最も高くなる前記操作結果情報を入力する前記ユーザの割合を表す利用率情報を含み、
   前記パターン特定部は、前記ユーザについて一致度が最も高い前記ユーザパターンが複数存在する場合には、前記利用率情報に基づき、それら複数のユーザパターンから前記１つのユーザパターンを特定する情報処理装置。
6. 請求項５に記載の情報処理装置において、
   前記ユーザパターンに含まれる前記複数の分類パターンの各々は、当該分類パターンの選択頻度を含み、
   前記パターン特定部は、前記選択頻度が反映された前記一致度を算出する情報処理装置。
7. 請求項６に記載の情報処理装置において、
   前記ユーザパターンに含まれる前記複数の分類パターンの各々は、その分類パターンに付随する条件を含み、
   前記操作結果情報入力部には、前記条件に関する情報を含む前記操作結果情報が入力され、
   前記パターン特定部は、前記条件が反映された前記一致度を算出する情報処理装置。
8. 請求項１〜７のいずれか一項に記載の情報処理装置を実装したサーバと、前記サーバと通信可能なクライアントとを備え、
   前記クライアントは、前記操作結果情報および前記ユーザによって為された前記１つの入力操作に関する前記入力情報を前記サーバに入力し、
   前記サーバは、前記操作結果選択部により選択された１つの操作結果を前記クライアントに出力する情報提示システム。
   

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