JP6751117B2

JP6751117B2 - Information processing apparatus, information providing method and program

Info

Publication number: JP6751117B2
Application number: JP2018136931A
Authority: JP
Inventors: 晃輔渡辺; 孝太坪内
Original assignee: Yahoo Japan Corp
Current assignee: Yahoo Japan Corp
Priority date: 2018-07-20
Filing date: 2018-07-20
Publication date: 2020-09-02
Anticipated expiration: 2038-07-20
Also published as: JP2020013476A

Description

本発明は、情報処理装置、情報提供方法及びプログラムに関する。 The present invention relates to an information processing device, an information providing method, and a program.

従来、設定された目的地までの経路検索を行って誘導経路を案内したり、誘導経路の交通情報や周辺の店舗情報などを提供したりするナビゲーション機能を実現する情報処理装置がある。このような情報処理装置では、ユーザにより目的地が設定されていない場合に、走行経路の履歴などから目的地や今後の走行経路を予測して、予測結果に基づいて各種情報提供を行う技術がある（例えば、特許文献１）。 2. Description of the Related Art Conventionally, there is an information processing device that realizes a navigation function of performing a route search to a set destination to guide a guide route, and providing traffic information of the guide route and information on surrounding stores. In such an information processing apparatus, there is a technique of predicting a destination or a future traveling route from the history of the traveling route and providing various information based on the prediction result when the destination is not set by the user. There is (for example, Patent Document 1).

特開２０１０−２４９６４２号公報JP, 2010-249642, A

しかしながら、目的地は、移動の目的や各種の環境因子（時間帯、曜日及び天候等）、及び同乗者などに応じて様々である。このため、走行経路の履歴などから画一的なアルゴリズムで目的地を予測する従来の手法では精度に限界があり、適切に目的地を予測するのが困難であるという課題がある。 However, the destination varies depending on the purpose of movement, various environmental factors (time zone, day of the week, weather, etc.), and passengers. For this reason, the conventional method of predicting the destination with a uniform algorithm from the history of the traveling route has a limit in accuracy, and it is difficult to appropriately predict the destination.

この発明の目的は、より適切に目的地を予測して情報を提供することができる情報処理装置、情報提供方法及びプログラムを提供することにある。 An object of the present invention is to provide an information processing apparatus, an information providing method, and a program that can more appropriately predict a destination and provide information.

上記目的を達成するため、請求項１に記載の情報処理装置の発明は、
同一の移動手段に同乗する複数のユーザが使用する複数の端末装置の各々から、端末装置に対応付けられた端末情報を取得する取得部と、
取得された前記複数の端末装置の各々に係る前記端末情報に基づいて、前記移動手段の目的地を予測する予測部と、
前記予測部により予測された前記目的地に応じた情報を提供する情報提供部と、
を備え、
前記端末情報は、前記端末装置の使用履歴に係る履歴情報を含み、
前記履歴情報は、前記端末装置における、所定の基準に従って順位付けされた複数の検索履歴に係る情報を含み、
前記予測部は、前記複数の端末装置の各々に係る前記順位付けされた複数の検索履歴に基づいて前記移動手段の目的地を予測することを特徴としている。
上記目的を達成するため、請求項２に記載の情報処理装置の発明は、
同一の移動手段に同乗する複数のユーザが使用する複数の端末装置の各々から、端末装置に対応付けられた端末情報を取得する取得部と、
取得された前記複数の端末装置の各々に係る前記端末情報に基づいて、前記移動手段の目的地を予測する予測部と、
前記予測部により予測された前記目的地に応じた情報を提供する情報提供部と、
を備え、
前記端末情報は、前記端末装置の使用履歴に係る履歴情報を含み、
前記履歴情報は、前記端末装置を用いた商品の購入履歴に係る情報を含むことを特徴としている。
上記目的を達成するため、請求項３に記載の情報処理装置の発明は、
同一の移動手段に同乗する複数のユーザが使用する複数の端末装置の各々から、端末装置に対応付けられた端末情報を取得する取得部と、
取得された前記複数の端末装置の各々に係る前記端末情報に基づいて、前記移動手段の目的地を予測する予測部と、
前記予測部により予測された前記目的地に応じた情報を提供する情報提供部と、
を備え、
前記端末情報は、前記端末装置の使用履歴に係る履歴情報を含み、
前記予測部は、前記複数の端末装置の各々に係る前記履歴情報からキーワードをそれぞれ抽出し、抽出された複数の前記キーワードとの関連性の高さに関する所定条件を満たす候補地から前記目的地を予測することを特徴としている。
上記目的を達成するため、請求項４に記載の情報処理装置の発明は、
同一の移動手段に同乗する複数のユーザが使用する複数の端末装置の各々から、端末装置に対応付けられた端末情報を取得する取得部と、
取得された前記複数の端末装置の各々に係る前記端末情報に基づいて、前記移動手段の目的地を予測する予測部と、
前記予測部により予測された前記目的地に応じた情報を提供する情報提供部と、
を備え、
前記端末情報は、前記端末装置の使用履歴に係る履歴情報を含み、
前記予測部は、前記複数の端末装置の各々に係る前記履歴情報からキーワードをそれぞれ抽出し、最も多くの前記端末装置の前記履歴情報から抽出されたキーワードに基づいて前記目的地を予測することを特徴としている。
上記目的を達成するため、請求項５に記載の情報処理装置の発明は、
同一の移動手段に同乗する複数のユーザが使用する複数の端末装置の各々から、端末装置に対応付けられた端末情報を取得する取得部と、
取得された前記複数の端末装置の各々に係る前記端末情報に基づいて、前記移動手段の目的地を予測する予測部と、
前記予測部により予測された前記目的地に応じた情報を提供する情報提供部と、
を備え、
前記端末情報は、前記端末装置の使用履歴に係る履歴情報を含み、
前記予測部は、前記複数の端末装置の各々に係る前記端末情報に基づいて、前記複数のユーザの各々のコンテキストを推定し、前記複数のユーザの各々の前記コンテキストに基づいて前記複数の端末装置の各々に係る前記履歴情報の重み付けを行い、当該重み付けがなされた前記履歴情報に基づいて前記目的地を予測することを特徴としている。
請求項６に記載の発明は、請求項１、２、５のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
前記予測部は、前記複数の端末装置の各々に係る前記履歴情報からキーワードをそれぞれ抽出し、抽出された複数の前記キーワードとの関連性の高さに関する所定条件を満たす候補地から前記目的地を予測することを特徴としている。
請求項７に記載の発明は、請求項１、２、５のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
前記予測部は、前記複数の端末装置の各々に係る前記履歴情報からキーワードをそれぞれ抽出し、最も多くの前記端末装置の前記履歴情報から抽出されたキーワードに基づいて前記目的地を予測することを特徴としている。 In order to achieve the above object, the invention of the information processing apparatus according to claim 1 is
From each of a plurality of terminal devices used by a plurality of users who ride on the same transportation means, an acquisition unit that acquires terminal information associated with the terminal device,
Based on the terminal information related to each of the acquired plurality of terminal devices, a prediction unit that predicts the destination of the moving means,
An information providing unit that provides information according to the destination predicted by the prediction unit,
Equipped with
The terminal information includes history information related to usage history of the terminal device,
The history information includes information related to a plurality of search histories ranked according to a predetermined criterion in the terminal device,
The predicting unit predicts a destination of the moving means based on the plurality of ranked search histories related to each of the plurality of terminal devices .
In order to achieve the above object, the invention of an information processing apparatus according to claim 2 is
From each of a plurality of terminal devices used by a plurality of users who ride on the same transportation means, an acquisition unit that acquires terminal information associated with the terminal device,
Based on the terminal information related to each of the acquired plurality of terminal devices, a prediction unit that predicts the destination of the moving means,
An information providing unit that provides information according to the destination predicted by the prediction unit,
Equipped with
The terminal information includes history information related to usage history of the terminal device,
It is characterized in that the history information includes information on a purchase history of a product using the terminal device.
In order to achieve the above object, the invention of the information processing apparatus according to claim 3 is
From each of a plurality of terminal devices used by a plurality of users who ride on the same transportation means, an acquisition unit that acquires terminal information associated with the terminal device,
Based on the terminal information related to each of the acquired plurality of terminal devices, a prediction unit that predicts the destination of the moving means,
An information providing unit that provides information according to the destination predicted by the prediction unit,
Equipped with
The terminal information includes history information related to usage history of the terminal device,
The predicting unit respectively extracts a keyword from the history information related to each of the plurality of terminal devices, and selects the destination from a candidate site satisfying a predetermined condition regarding the degree of relevance to the plurality of extracted keywords. It is characterized by making predictions.
In order to achieve the above object, the invention of the information processing apparatus according to claim 4 is
From each of a plurality of terminal devices used by a plurality of users who ride on the same transportation means, an acquisition unit that acquires terminal information associated with the terminal device,
Based on the terminal information related to each of the acquired plurality of terminal devices, a prediction unit that predicts the destination of the moving means,
An information providing unit that provides information according to the destination predicted by the prediction unit,
Equipped with
The terminal information includes history information related to usage history of the terminal device,
The predicting unit extracts keywords from the history information related to each of the plurality of terminal devices, and predicts the destination based on the keywords extracted from the history information of the most terminal devices. It has a feature.
In order to achieve the above object, the invention of an information processing apparatus according to claim 5 is
From each of a plurality of terminal devices used by a plurality of users who ride on the same transportation means, an acquisition unit that acquires terminal information associated with the terminal device,
Based on the terminal information related to each of the acquired plurality of terminal devices, a prediction unit that predicts the destination of the moving means,
An information providing unit that provides information according to the destination predicted by the prediction unit,
Equipped with
The terminal information includes history information related to usage history of the terminal device,
The prediction unit estimates the context of each of the plurality of users based on the terminal information related to each of the plurality of terminal devices, and the plurality of terminal devices based on the context of each of the plurality of users. The history information relating to each of the above items is weighted, and the destination is predicted based on the weighted history information.
The invention according to claim 6 is the information processing apparatus according to any one of claims 1, 2, and 5, wherein
The predicting unit respectively extracts a keyword from the history information related to each of the plurality of terminal devices, and selects the destination from a candidate site satisfying a predetermined condition regarding the degree of relevance to the plurality of extracted keywords. It is characterized by making predictions.
The invention according to claim 7 is the information processing apparatus according to any one of claims 1, 2, and 5, wherein
The predicting unit extracts keywords from the history information related to each of the plurality of terminal devices, and predicts the destination based on the keywords extracted from the history information of the most terminal devices. It has a feature.

請求項８に記載の発明は、請求項２〜７のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
前記履歴情報は、前記端末装置における検索履歴に係る情報を含むことを特徴としてい
る。 The invention according to claim 8 is the information processing apparatus according to any one of claims 2 to 7 ,
The history information is characterized by including information related to a search history in the terminal device.

請求項９に記載の発明は、請求項１、３〜８のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
前記履歴情報は、前記端末装置を用いた商品の購入履歴に係る情報を含むことを特徴としている。 The invention described in claim 9 is the information processing apparatus according to any one of claims 1, 3 to 8 ,
It is characterized in that the history information includes information on a purchase history of a product using the terminal device.

請求項１０に記載の発明は、請求項１〜４、６〜９のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
前記予測部は、前記複数の端末装置の各々に係る前記端末情報に基づいて、前記複数のユーザの各々のコンテキストを推定し、当該コンテキストに基づいて前記目的地を予測することを特徴としている。 The invention described in claim 10 is the information processing apparatus according to any one of claims 1 to 4 and 6 to 9,
The predicting unit estimates the context of each of the plurality of users based on the terminal information related to each of the plurality of terminal devices, and predicts the destination based on the context.

請求項１１に記載の発明は、請求項１〜４、６〜９のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
前記予測部は、前記複数の端末装置の各々に係る前記端末情報に基づいて、前記複数のユーザの各々のコンテキストを推定し、前記複数のユーザの各々の前記コンテキストに基づいて前記複数の端末装置の各々に係る前記履歴情報の重み付けを行い、当該重み付けがなされた前記履歴情報に基づいて前記目的地を予測することを特徴としている。 An invention according to claim 11 is the information processing apparatus according to any one of claims 1 to 4 and 6 to 9,
The prediction unit estimates the context of each of the plurality of users based on the terminal information related to each of the plurality of terminal devices, and the plurality of terminal devices based on the context of each of the plurality of users. The history information relating to each of the above items is weighted, and the destination is predicted based on the weighted history information.

請求項１２に記載の発明は、請求項１から１１のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
前記端末情報は、前記端末装置の過去の位置情報を含むことを特徴とする。 According to a twelfth aspect of the present invention, in the information processing apparatus according to any one of the first to eleventh aspects,
The terminal information includes past position information of the terminal device.

請求項１３に記載の発明は、請求項１から１２のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
前記予測部は、前記目的地の予測を行っている時間帯に基づいて前記目的地を予測することを特徴としている。 The invention described in claim 13 is the information processing apparatus according to any one of claims 1 to 12 ,
The prediction unit is characterized in predicting the destination based on a time zone in which the destination is predicted.

請求項１４に記載の発明は、請求項１３に記載の情報処理装置において、
前記予測部は、前記目的地の複数の候補地を選定し、前記時間帯に基づいて前記複数の候補地のうち一部の候補地を除外した残りの候補地から前記目的地を予測することを特徴としている。 The invention described in claim 14 is the information processing apparatus according to claim 13 ,
The predicting unit selects a plurality of candidate destinations, and predicts the destination from the remaining candidate destinations excluding some of the plurality of candidate destinations based on the time zone. Is characterized by.

請求項１５に記載の発明は、請求項１から１４のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
前記情報提供部は、前記予測部により予測された前記目的地を、推奨される行き先として提示することを特徴としている。 According to a fifteenth aspect of the invention, in the information processing apparatus according to any one of the first to fourteenth aspects,
The information providing unit is characterized by presenting the destination predicted by the prediction unit as a recommended destination.

請求項１６に記載の発明は、請求項１から１５のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
前記取得部は、端末装置の位置情報に基づいて、一の端末装置から所定距離の範囲内にある端末装置を、同一の前記移動手段に同乗する前記複数のユーザが使用する前記複数の端末装置として特定し、当該特定された複数の端末装置の各々から前記端末情報を取得することを特徴としている。 The invention described in claim 16 is the information processing apparatus according to any one of claims 1 to 15 ,
The acquisition unit, based on the position information of the terminal device, the plurality of terminal devices used by the plurality of users who are on the same transportation means to use a terminal device within a predetermined distance from one terminal device. And acquiring the terminal information from each of the specified plurality of terminal devices.

請求項１７に記載の発明は、請求項１から１６のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
前記取得部は、端末装置の位置情報に基づいて、一の端末装置から所定距離の範囲内にあり、かつ移動経路が共通する二以上の端末装置を、同一の前記移動手段に同乗する前記複数のユーザが使用する前記複数の端末装置として特定し、当該特定された複数の端末装置の各々から前記端末情報を取得することを特徴としている。 The invention according to claim 17 is the information processing apparatus according to any one of claims 1 to 16,
The acquisition unit, based on the position information of the terminal device, two or more terminal devices that are within a predetermined distance from one terminal device and have a common travel route, are mounted on the same transportation means. Is specified as the plurality of terminal devices used by the user, and the terminal information is acquired from each of the specified plurality of terminal devices .

請求項１８に記載の発明は、請求項１７に記載の情報処理装置において、
前記取得部は、前記移動手段の移動が開始された後に、前記複数の端末装置の特定、及び当該複数の端末装置の各々からの前記端末情報の取得を複数回行い、
前記予測部は、前記複数の端末装置の各々に係る最新の前記端末情報に基づいて前記目的地を予測し、当該予測の結果に応じて前記目的地を更新することを特徴としている。 The invention described in claim 18 is the information processing apparatus according to claim 17 ,
The acquisition unit, after the movement of the moving means is started, specifies the plurality of terminal devices and acquires the terminal information from each of the plurality of terminal devices a plurality of times,
The prediction unit predicts the destination based on the latest terminal information of each of the plurality of terminal devices, and updates the destination according to the result of the prediction.

請求項１９に記載の発明は、請求項１から１８のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
前記取得部は、近距離無線通信により接続されている二以上の端末装置を、同一の前記移動手段に同乗する前記複数のユーザが使用する前記複数の端末装置として特定し、当該特定された複数の端末装置の各々から前記端末情報を取得することを特徴としている。 The invention described in claim 19 is the information processing apparatus according to any one of claims 1 to 18 ,
The acquisition unit identifies two or more terminal devices connected by short-distance wireless communication as the plurality of terminal devices used by the plurality of users who are on the same transportation means, and the identified plurality of terminal devices are used. The terminal information is obtained from each of the terminal devices.

請求項２０に記載の発明は、請求項１から１５のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
前記取得部は、前記複数の端末装置の組み合わせを予め指定する端末指定情報に基づいて前記複数の端末装置を特定し、当該特定された複数の端末装置の各々から前記端末情報を取得することを特徴としている。 An invention according to claim 20 is the information processing apparatus according to any one of claims 1 to 15,
The acquisition unit specifies the plurality of terminal devices based on terminal specification information that specifies a combination of the plurality of terminal devices in advance, and acquires the terminal information from each of the specified plurality of terminal devices. It has a feature.

また、上記目的を達成するため、請求項２１に記載の情報処理方法の発明は、
コンピューターが実行する情報提供方法であって、
同一の移動手段に同乗する複数のユーザが使用する複数の端末装置の各々から、端末装置に対応付けられた端末情報を取得する取得工程と、
取得された前記複数の端末装置の各々に係る前記端末情報に基づいて、前記移動手段の目的地を予測する予測工程と、
前記予測工程において予測された前記目的地に応じた情報を提供する情報提供工程と、
を含み、
前記端末情報は、前記端末装置の使用履歴に係る履歴情報を含み、
前記履歴情報は、前記端末装置における、所定の基準に従って順位付けされた複数の検索履歴に係る情報を含み、
前記予測工程では、前記複数の端末装置の各々に係る前記順位付けされた複数の検索履歴に基づいて前記移動手段の目的地を予測することを特徴としている。
上記目的を達成するため、請求項２２に記載の情報処理方法の発明は、
コンピューターが実行する情報提供方法であって、
同一の移動手段に同乗する複数のユーザが使用する複数の端末装置の各々から、端末装置に対応付けられた端末情報を取得する取得工程と、
取得された前記複数の端末装置の各々に係る前記端末情報に基づいて、前記移動手段の目的地を予測する予測工程と、
前記予測工程において予測された前記目的地に応じた情報を提供する情報提供工程と、
を含み、
前記端末情報は、前記端末装置の使用履歴に係る履歴情報を含み、
前記履歴情報は、前記端末装置を用いた商品の購入履歴に係る情報を含むことを特徴としている。
上記目的を達成するため、請求項２３に記載の情報処理方法の発明は、
コンピューターが実行する情報提供方法であって、
同一の移動手段に同乗する複数のユーザが使用する複数の端末装置の各々から、端末装置に対応付けられた端末情報を取得する取得工程と、
取得された前記複数の端末装置の各々に係る前記端末情報に基づいて、前記移動手段の目的地を予測する予測工程と、
前記予測工程において予測された前記目的地に応じた情報を提供する情報提供工程と、
を含み、
前記端末情報は、前記端末装置の使用履歴に係る履歴情報を含み、
前記予測工程では、前記複数の端末装置の各々に係る前記履歴情報からキーワードをそれぞれ抽出し、抽出された複数の前記キーワードとの関連性の高さに関する所定条件を満たす候補地から前記目的地を予測することを特徴としている。
上記目的を達成するため、請求項２４に記載の情報処理方法の発明は、
コンピューターが実行する情報提供方法であって、
同一の移動手段に同乗する複数のユーザが使用する複数の端末装置の各々から、端末装置に対応付けられた端末情報を取得する取得工程と、
取得された前記複数の端末装置の各々に係る前記端末情報に基づいて、前記移動手段の目的地を予測する予測工程と、
前記予測工程において予測された前記目的地に応じた情報を提供する情報提供工程と、
を含み、
前記端末情報は、前記端末装置の使用履歴に係る履歴情報を含み、
前記予測工程では、前記複数の端末装置の各々に係る前記履歴情報からキーワードをそれぞれ抽出し、最も多くの前記端末装置の前記履歴情報から抽出されたキーワードに基づいて前記目的地を予測することを特徴としている。
上記目的を達成するため、請求項２５に記載の情報処理方法の発明は、
コンピューターが実行する情報提供方法であって、
同一の移動手段に同乗する複数のユーザが使用する複数の端末装置の各々から、端末装置に対応付けられた端末情報を取得する取得工程と、
取得された前記複数の端末装置の各々に係る前記端末情報に基づいて、前記移動手段の目的地を予測する予測工程と、
前記予測工程において予測された前記目的地に応じた情報を提供する情報提供工程と、
を含み、
前記端末情報は、前記端末装置の使用履歴に係る履歴情報を含み、
前記予測工程では、前記複数の端末装置の各々に係る前記端末情報に基づいて、前記複数のユーザの各々のコンテキストを推定し、前記複数のユーザの各々の前記コンテキストに基づいて前記複数の端末装置の各々に係る前記履歴情報の重み付けを行い、当該重み付けがなされた前記履歴情報に基づいて前記目的地を予測することを特徴としている。 In order to achieve the above object, the invention of the information processing method according to claim 21 is
A computer-implemented method of providing information,
From each of a plurality of terminal devices used by a plurality of users who ride on the same transportation means, an acquisition step of acquiring terminal information associated with the terminal device,
A prediction step of predicting a destination of the moving means, based on the terminal information related to each of the acquired plurality of terminal devices,
An information providing step of providing information according to the destination predicted in the prediction step,
Including,
The terminal information includes history information related to usage history of the terminal device,
The history information includes information related to a plurality of search histories ranked according to a predetermined criterion in the terminal device,
In the predicting step, the destination of the moving means is predicted based on the plurality of ranked search histories related to each of the plurality of terminal devices.
In order to achieve the above object, the invention of the information processing method according to claim 22 ,
A computer-implemented method of providing information,
From each of a plurality of terminal devices used by a plurality of users who ride on the same transportation means, an acquisition step of acquiring terminal information associated with the terminal device,
A prediction step of predicting a destination of the moving means, based on the terminal information related to each of the acquired plurality of terminal devices,
An information providing step of providing information according to the destination predicted in the prediction step,
Including,
The terminal information includes history information related to usage history of the terminal device,
It is characterized in that the history information includes information on a purchase history of a product using the terminal device.
In order to achieve the above object, the invention of the information processing method according to claim 23 ,
A computer-implemented method of providing information,
From each of a plurality of terminal devices used by a plurality of users who ride on the same transportation means, an acquisition step of acquiring terminal information associated with the terminal device,
A prediction step of predicting a destination of the moving means, based on the terminal information related to each of the acquired plurality of terminal devices,
An information providing step of providing information according to the destination predicted in the prediction step,
Including,
The terminal information includes history information related to usage history of the terminal device,
In the prediction step, each keyword is extracted from the history information related to each of the plurality of terminal devices, and the destination is selected from candidate locations satisfying a predetermined condition regarding the degree of association with the plurality of extracted keywords. It is characterized by making predictions.
In order to achieve the above object, the invention of the information processing method according to claim 24 ,
A computer-implemented method of providing information,
From each of a plurality of terminal devices used by a plurality of users who ride on the same transportation means, an acquisition step of acquiring terminal information associated with the terminal device,
A prediction step of predicting a destination of the moving means, based on the terminal information related to each of the acquired plurality of terminal devices,
An information providing step of providing information according to the destination predicted in the prediction step,
Including,
The terminal information includes history information related to usage history of the terminal device,
In the predicting step, extracting keywords from the history information related to each of the plurality of terminal devices, and predicting the destination based on the keywords extracted from the history information of the most terminal devices, It has a feature.
In order to achieve the above object, the invention of the information processing method according to claim 25 ,
A computer-implemented method of providing information,
From each of a plurality of terminal devices used by a plurality of users who ride on the same transportation means, an acquisition step of acquiring terminal information associated with the terminal device,
A prediction step of predicting a destination of the moving means, based on the terminal information related to each of the acquired plurality of terminal devices,
An information providing step of providing information according to the destination predicted in the prediction step,
Including,
The terminal information includes history information related to usage history of the terminal device,
In the prediction step, the context of each of the plurality of users is estimated based on the terminal information of each of the plurality of terminal devices, and the plurality of terminal devices is estimated based on the context of each of the plurality of users. The history information relating to each of the above items is weighted, and the destination is predicted based on the weighted history information .

また、上記目的を達成するため、請求項２６に記載のプログラムの発明は、
情報処理装置に設けられたコンピューターを、
同一の移動手段に同乗する複数のユーザが使用する複数の端末装置の各々から、端末装置に対応付けられた端末情報を取得する取得手段、
取得された前記複数の端末装置の各々に係る前記端末情報に基づいて、前記移動手段の目的地を予測する予測手段、
前記予測手段により予測された前記目的地に応じた情報を提供する情報提供手段、
として機能させ、
前記端末情報は、前記端末装置の使用履歴に係る履歴情報を含み、
前記履歴情報は、前記端末装置における、所定の基準に従って順位付けされた複数の検索履歴に係る情報を含み、
前記予測手段は、前記複数の端末装置の各々に係る前記順位付けされた複数の検索履歴に基づいて前記移動手段の目的地を予測することを特徴としている。
上記目的を達成するため、請求項２７に記載のプログラムの発明は、
情報処理装置に設けられたコンピューターを、
同一の移動手段に同乗する複数のユーザが使用する複数の端末装置の各々から、端末装置に対応付けられた端末情報を取得する取得手段、
取得された前記複数の端末装置の各々に係る前記端末情報に基づいて、前記移動手段の目的地を予測する予測手段、
前記予測手段により予測された前記目的地に応じた情報を提供する情報提供手段、
として機能させ、
前記端末情報は、前記端末装置の使用履歴に係る履歴情報を含み、
前記履歴情報は、前記端末装置を用いた商品の購入履歴に係る情報を含むことを特徴としている。
上記目的を達成するため、請求項２８に記載のプログラムの発明は、
情報処理装置に設けられたコンピューターを、
同一の移動手段に同乗する複数のユーザが使用する複数の端末装置の各々から、端末装置に対応付けられた端末情報を取得する取得手段、
取得された前記複数の端末装置の各々に係る前記端末情報に基づいて、前記移動手段の目的地を予測する予測手段、
前記予測手段により予測された前記目的地に応じた情報を提供する情報提供手段、
として機能させ、
前記端末情報は、前記端末装置の使用履歴に係る履歴情報を含み、
前記予測手段は、前記複数の端末装置の各々に係る前記履歴情報からキーワードをそれぞれ抽出し、抽出された複数の前記キーワードとの関連性の高さに関する所定条件を満たす候補地から前記目的地を予測することを特徴としている。
上記目的を達成するため、請求項２９に記載のプログラムの発明は、
情報処理装置に設けられたコンピューターを、
同一の移動手段に同乗する複数のユーザが使用する複数の端末装置の各々から、端末装置に対応付けられた端末情報を取得する取得手段、
取得された前記複数の端末装置の各々に係る前記端末情報に基づいて、前記移動手段の目的地を予測する予測手段、
前記予測手段により予測された前記目的地に応じた情報を提供する情報提供手段、
として機能させ、
前記端末情報は、前記端末装置の使用履歴に係る履歴情報を含み、
前記予測手段は、前記複数の端末装置の各々に係る前記履歴情報からキーワードをそれぞれ抽出し、最も多くの前記端末装置の前記履歴情報から抽出されたキーワードに基づいて前記目的地を予測することを特徴としている。
上記目的を達成するため、請求項３０に記載のプログラムの発明は、
情報処理装置に設けられたコンピューターを、
同一の移動手段に同乗する複数のユーザが使用する複数の端末装置の各々から、端末装置に対応付けられた端末情報を取得する取得手段、
取得された前記複数の端末装置の各々に係る前記端末情報に基づいて、前記移動手段の目的地を予測する予測手段、
前記予測手段により予測された前記目的地に応じた情報を提供する情報提供手段、
として機能させ、
前記端末情報は、前記端末装置の使用履歴に係る履歴情報を含み、
前記予測手段は、前記複数の端末装置の各々に係る前記端末情報に基づいて、前記複数のユーザの各々のコンテキストを推定し、前記複数のユーザの各々の前記コンテキストに基づいて前記複数の端末装置の各々に係る前記履歴情報の重み付けを行い、当該重み付けがなされた前記履歴情報に基づいて前記目的地を予測することを特徴としている。 In order to achieve the above-mentioned object, the invention of the program according to claim 26 is
A computer installed in the information processing device
From each of a plurality of terminal devices used by a plurality of users who ride on the same transportation means, acquisition means for acquiring terminal information associated with the terminal device,
Predicting means for predicting a destination of the moving means, based on the terminal information relating to each of the acquired plurality of terminal devices,
Information providing means for providing information according to the destination predicted by the predicting means,
Function as
The terminal information includes history information related to usage history of the terminal device,
The history information includes information related to a plurality of search histories ranked according to a predetermined criterion in the terminal device,
The predicting means predicts a destination of the moving means based on the plurality of ranked search histories of each of the plurality of terminal devices.
In order to achieve the above object, the invention of a program according to claim 27 is:
A computer installed in the information processing device
From each of a plurality of terminal devices used by a plurality of users who ride on the same transportation means, acquisition means for acquiring terminal information associated with the terminal device,
Predicting means for predicting a destination of the moving means, based on the terminal information relating to each of the acquired plurality of terminal devices,
Information providing means for providing information according to the destination predicted by the predicting means,
Function as
The terminal information includes history information related to usage history of the terminal device,
It is characterized in that the history information includes information on a purchase history of a product using the terminal device.
In order to achieve the above object, the invention of a program according to claim 28 is:
A computer installed in the information processing device
From each of a plurality of terminal devices used by a plurality of users who ride on the same transportation means, acquisition means for acquiring terminal information associated with the terminal device,
Predicting means for predicting a destination of the moving means, based on the terminal information relating to each of the acquired plurality of terminal devices,
Information providing means for providing information according to the destination predicted by the predicting means,
Function as
The terminal information includes history information related to usage history of the terminal device,
The predicting unit respectively extracts a keyword from the history information related to each of the plurality of terminal devices, and selects the destination from a candidate site satisfying a predetermined condition regarding the degree of association with the plurality of extracted keywords. It is characterized by making predictions.
In order to achieve the above object, the invention of a program according to claim 29 is:
A computer installed in the information processing device
From each of a plurality of terminal devices used by a plurality of users who ride on the same transportation means, an acquisition unit that acquires terminal information associated with the terminal device,
Predicting means for predicting a destination of the moving means, based on the terminal information related to each of the acquired plurality of terminal devices,
Information providing means for providing information according to the destination predicted by the predicting means,
Function as
The terminal information includes history information related to usage history of the terminal device,
The predicting means extracts keywords from the history information related to each of the plurality of terminal devices, and predicts the destination based on the keywords extracted from the history information of the most terminal devices. It has a feature.
In order to achieve the above object, the invention of a program according to claim 30 is
The computer installed in the information processing device
From each of a plurality of terminal devices used by a plurality of users who ride on the same transportation means, an acquisition unit that acquires terminal information associated with the terminal device,
Predicting means for predicting a destination of the moving means, based on the terminal information related to each of the acquired plurality of terminal devices,
Information providing means for providing information according to the destination predicted by the predicting means,
Function as
The terminal information includes history information related to usage history of the terminal device,
The prediction means estimates the context of each of the plurality of users based on the terminal information related to each of the plurality of terminal devices, and the plurality of terminal devices based on the context of each of the plurality of users. The history information relating to each of the above items is weighted, and the destination is predicted based on the weighted history information .

本発明に従うと、より適切に目的地を予測して情報を提供することができるという効果がある。 According to the present invention, there is an effect that a destination can be predicted more appropriately and information can be provided.

実施形態に係る情報提供方法を説明する図である。It is a figure explaining the information provision method which concerns on embodiment. 同乗者が使用する複数の端末装置の特定方法を説明する図である。It is a figure explaining the specific method of the some terminal device which a passenger uses. サーバ装置及び端末装置の構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of a server apparatus and a terminal device. 端末情報データの内容例である。It is an example of the content of terminal information data. ユーザ情報データの内容例である。It is an example of the content of user information data. 位置情報データの内容例を示す図である。It is a figure which shows the example of the content of position information data. 情報提供処理の制御部による制御手順を示すフローチャートである。It is a flow chart which shows a control procedure by a control part of information service processing. 時間帯に基づく情報提供方法の例を説明する図である。It is a figure explaining the example of the information provision method based on a time zone. ユーザのコンテキストに基づく情報提供方法の例を説明する図である。It is a figure explaining the example of the information provision method based on a user's context. ユーザのコンテキストに応じた重み付けを反映させた情報提供方法の例を説明する図である。It is a figure explaining the example of the information provision method which reflected the weighting according to a user's context. 複数の端末装置の履歴情報を複合的に考慮する目的地の予測方法を説明する図である。It is a figure explaining the prediction method of the destination which considers the historical information of a some terminal device in complex. 近距離無線通信の接続関係に基づく同乗者の端末装置の特定方法を説明する図である。It is a figure explaining the identification method of the passenger's terminal device based on the connection relation of short-distance wireless communication.

以下、本発明の情報処理装置、情報提供方法及びプログラムに係る実施の形態を図面に基づいて説明する。 Hereinafter, embodiments of an information processing apparatus, an information providing method, and a program of the present invention will be described with reference to the drawings.

［１．情報提供方法］
図１は、実施形態に係る情報提供方法を説明する図である。
本実施形態の情報提供方法は、サーバ装置１００（情報処理装置）及び端末装置１０を用いて実現される。サーバ装置１００は、移動手段としての自動車２００（車両）に同乗する複数のユーザＵ１〜Ｕ４（複数の乗員）がそれぞれ使用している複数の端末装置１０から端末情報を取得して、この端末情報から把握されるユーザの行動履歴（例えば、検索履歴）などに基づいて自動車２００の目的地を予測する。また、サーバ装置１００は、予測された目的地に応じた情報（例えば、渋滞情報等）を、いずれかの端末装置１０に表示させて、当該端末装置１０を使用するユーザに提供する。 [1. Information provision method]
FIG. 1 is a diagram illustrating an information providing method according to an embodiment.
The information providing method of the present embodiment is realized using the server device 100 (information processing device) and the terminal device 10. The server device 100 acquires terminal information from a plurality of terminal devices 10 respectively used by a plurality of users U1 to U4 (a plurality of occupants) riding in an automobile 200 (vehicle) as a means of transportation, and acquires the terminal information. The destination of the automobile 200 is predicted based on the user's action history (for example, search history) that is grasped from the above. In addition, the server device 100 displays information (for example, traffic jam information or the like) according to the predicted destination on one of the terminal devices 10 and provides it to the user who uses the terminal device 10.

サーバ装置１００と複数の端末装置１０とは、図示しない通信ネットワークを介して通信可能に接続されている。サーバ装置１００及び複数の端末装置１０により、上記の情報の提供を実現するための情報提供システム１（図３参照）が構成される。 The server device 100 and the plurality of terminal devices 10 are communicably connected via a communication network (not shown). The server device 100 and the plurality of terminal devices 10 constitute an information providing system 1 (see FIG. 3) for realizing the above-described provision of information.

端末装置１０は、例えば、スマートフォン、タブレット型端末、ノートＰＣ（Personal Computer）、デスクトップＰＣ、携帯電話機、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等である。図１では、端末装置１０がスマートフォンである場合を例に挙げて説明している。なお、端末装置１０は、ユーザとともに移動可能でありサーバ装置１００との通信が可能なものであれば良く、上記の機器に限られない。例えば、時計などのようにユーザの体に装着するウェアラブル機器であっても良いし、自動車２００に取り付けられた車載用端末装置（カーナビゲーション装置等）であっても良い。 The terminal device 10 is, for example, a smartphone, a tablet type terminal, a notebook PC (Personal Computer), a desktop PC, a mobile phone, a PDA (Personal Digital Assistant), or the like. In FIG. 1, the case where the terminal device 10 is a smartphone is described as an example. Note that the terminal device 10 is not limited to the above devices as long as it can move with the user and can communicate with the server device 100. For example, it may be a wearable device such as a watch that is worn on the user's body, or an in-vehicle terminal device (car navigation device or the like) attached to the automobile 200.

端末装置１０は、位置情報を取得してサーバ装置１００に送信可能に構成されている。端末装置１０の位置情報を取得する方式は、特には限られないが、例えば測位衛星からの送信電波を受信して位置を計測するＧＰＳ（Global Positioning System）による方式や、無線ＬＡＮ（Local Area Network）、第３世代移動通信システム及び第４世代移動通信システムなどの通信に関する情報から位置を特定する方式などを用いることができる。本実施形態の端末装置１０は、ＧＰＳにより位置情報を取得する。 The terminal device 10 is configured to be capable of acquiring position information and transmitting it to the server device 100. The method of acquiring the position information of the terminal device 10 is not particularly limited, but for example, a method using a GPS (Global Positioning System) that measures the position by receiving a transmission radio wave from a positioning satellite, or a wireless LAN (Local Area Network). ), a third generation mobile communication system, a fourth generation mobile communication system, and the like, and a method of specifying a position from information regarding communication can be used. The terminal device 10 of this embodiment acquires position information by GPS.

図１では、各端末装置１０に付された符号「１０」に続く括弧内に、端末装置１０を識別するための端末ＩＤが記載されている。具体的には、ユーザＵ１〜Ｕ４が使用する端末装置１０の端末ＩＤは、それぞれＴ１〜Ｔ４である。以下では、端末装置１０（Ｔ１）〜１０（Ｔ４）等を互いに区別しない場合には、端末ＩＤを付さずに単に「端末装置１０」と記す。 In FIG. 1, the terminal ID for identifying the terminal device 10 is described in parentheses following the code “10” attached to each terminal device 10. Specifically, the terminal IDs of the terminal devices 10 used by the users U1 to U4 are T1 to T4, respectively. In the following, when the terminal devices 10 (T1) to 10 (T4) and the like are not distinguished from each other, they are simply referred to as “terminal device 10” without a terminal ID.

また、サーバ装置１００では、ユーザＵ１〜Ｕ４が、それぞれユーザＩＤにより識別されているものとする。以下では、ユーザＵ１〜Ｕ４のユーザＩＤを、それぞれ「Ｕ１」〜「Ｕ４」とする。 Further, in the server device 100, the users U1 to U4 are each identified by a user ID. In the following, the user IDs of the users U1 to U4 are “U1” to “U4”, respectively.

ユーザＵ１は、自動車２００の運転手である。また、ユーザＵ１が使用する端末装置１０（Ｔ１）には、ナビゲーション機能を実現するアプリケーションプログラム（以下では、「ナビアプリ」と記す）がインストールされている。このナビアプリは、ユーザにより設定された目的地までの経路検索を行って誘導経路を案内したり（換言すれば、誘導案内を行ったり）、誘導経路の交通情報や周辺の店舗情報などを提供したりする。ナビアプリが実行されている場合には、端末装置１０の位置情報や、ユーザにより設定された目的地などの情報が端末装置１０からサーバ装置１００に送信される。サーバ装置１００は、これらの情報に基づいて目的地までの経路を含むナビゲーション情報を生成して端末装置１０に送信する。ナビゲーション情報を受信した端末装置１０では、ナビアプリの画面上で、目的地までの経路を案内する表示などが行われる。
なお、ナビアプリは、端末装置１０（Ｔ２）〜１０（Ｔ４）にもインストールされていても良い。 User U1 is a driver of automobile 200. Further, an application program (hereinafter, referred to as “navi application”) that realizes a navigation function is installed in the terminal device 10 (T1) used by the user U1. This navigation app provides route guidance to the destination set by the user to guide the guide route (in other words, guide route guidance), traffic information on the guide route, and information on nearby shops. To do When the navigation application is being executed, the position information of the terminal device 10 and the information such as the destination set by the user are transmitted from the terminal device 10 to the server device 100. The server device 100 generates navigation information including a route to a destination based on these pieces of information and transmits the navigation information to the terminal device 10. In the terminal device 10 that has received the navigation information, a display for guiding the route to the destination is displayed on the screen of the navigation application.
The navigation application may also be installed in the terminal devices 10 (T2) to 10 (T4).

このナビアプリは、ユーザにより目的地が設定されていない場合、すなわち目的地への誘導案内が行われていない場合には、「目的地予測モード」で動作する。目的地予測モードでは、走行経路の履歴などから目的地や今後の走行経路が予測され、予測結果に基づいて各種情報の提供（表示）がなされる。目的地予測モードで提供される情報としては、予測される目的地（以下、「予測目的地」とも記す）や、予測目的地までの経路における渋滞、事故、自動速度違反取締装置（オービス）及び一時停止が必要な地点などの交通情報、及び当該経路の周辺の店舗（例えばレストラン、ガソリンスタンド等）や施設（例えば駐車場等）に関する情報などが含まれる。また、予測目的地に関連する商品の広告などが表示されても良い。 This navigation application operates in the "destination prediction mode" when the destination is not set by the user, that is, when the guidance guidance to the destination is not performed. In the destination prediction mode, the destination and future travel routes are predicted from the travel route history and the like, and various information is provided (displayed) based on the prediction results. The information provided in the destination prediction mode includes predicted destinations (hereinafter, also referred to as “predicted destinations”), traffic jams on the route to the predicted destinations, accidents, automatic speed control devices (Orvis), and It includes traffic information such as points where a temporary stop is required, and information about shops (eg restaurants, gas stations etc.) and facilities (eg parking lots) around the route. Also, an advertisement of a product related to the predicted destination may be displayed.

従来技術の目的地予測モードでは、運転手であるユーザＵ１の過去の行動パターンから目的地が予測される。具体的には、ユーザＵ１の端末装置１０（Ｔ１）の過去の位置情報（例えば、緯度及び経度の情報）や、当該位置情報が記録された時刻情報（タイムスタンプ）に基づく移動経路のパターンから目的地が予測される。このような方法により、自動車２００にユーザＵ１が単独で乗車して運転している場合には、一定の精度で目的地を予測することができる。これは、ユーザＵ１が単独で乗車している場合には、勤務先などの日常的に繰り返し訪れる地点が目的地となる蓋然性が高いためである。 In the destination prediction mode of the related art, the destination is predicted from the past behavior pattern of the user U1 who is the driver. Specifically, based on the past position information (for example, latitude and longitude information) of the terminal device 10 (T1) of the user U1 and a movement route pattern based on time information (time stamp) at which the position information is recorded. The destination is predicted. By such a method, when the user U1 is independently driving in the automobile 200, the destination can be predicted with a certain accuracy. This is because when the user U1 is in the vehicle alone, there is a high probability that a destination such as a work place that is repeatedly visited will be the destination.

これに対し、自動車２００にユーザＵ１以外に一又は二以上のユーザが同乗している場合には、ユーザＵ１が日常的に訪れている地点とは異なる地点が目的地となる場合が多くなる。例えば、自動車２００にユーザＵ１が家族と同乗している場合には、移動の目的がレジャーや買い物などである場合が多く、通常、ユーザＵ１が日常的に訪れている勤務先などは目的地とはならない。このため、ユーザＵ１が単独で乗車している場合と同一の手法で目的地を予測したのでは、予測精度が低下してしまうという問題がある。 On the other hand, when one or two or more users other than the user U1 are in the vehicle 200, a destination different from the place where the user U1 routinely visits is often the destination. For example, when the user U1 is in a car 200 with a family member, the purpose of movement is often leisure or shopping, and the work place or the like that the user U1 routinely visits is usually the destination. Don't For this reason, if the destination is predicted by the same method as the case where the user U1 is alone, there is a problem that the prediction accuracy is reduced.

そこで、本実施形態のサーバ装置１００では、自動車２００に複数のユーザＵ１〜Ｕ４が同乗している場合には、同乗者が使用している複数の端末装置１０（Ｔ１）〜１０（Ｔ４）から取得された端末情報に基づいて目的地を予測することで、より高精度に目的地を予測することができるようになっている。ここで、端末情報には、端末装置１０の使用履歴（検索履歴などのオンラインログ）に係る履歴情報、端末装置１０のユーザに係るユーザ情報、及び端末装置１０の位置情報（ＧＰＳデータなどのオフラインログ）などが含まれる。
以下では、複数のユーザが同乗している場合のサーバ装置１００による目的地の予測動作について説明する。 Therefore, in the server device 100 according to the present embodiment, when a plurality of users U1 to U4 are in the vehicle 200, from the plurality of terminal devices 10 (T1) to 10 (T4) used by fellow passengers. By predicting the destination based on the acquired terminal information, the destination can be predicted with higher accuracy. Here, the terminal information includes history information related to a usage history of the terminal device 10 (an online log such as a search history), user information related to a user of the terminal device 10, and position information of the terminal device 10 (offline such as GPS data and the like). Log) etc. are included.
Hereinafter, a destination prediction operation by the server device 100 when a plurality of users are on board will be described.

サーバ装置１００は、まず、自動車２００に同乗している複数のユーザＵ１〜Ｕ４が使用している複数の端末装置１０（Ｔ１）〜１０（Ｔ４）を特定する。この端末装置１０の特定方法は、特には限られないが、端末装置１０の位置情報を利用した方法を用いることができる。 First, the server device 100 identifies a plurality of terminal devices 10 (T1) to 10 (T4) used by a plurality of users U1 to U4 who are in the automobile 200. The method of identifying the terminal device 10 is not particularly limited, but a method using the position information of the terminal device 10 can be used.

図２は、同乗者が使用する複数の端末装置１０の特定方法を説明する図である。
図２（ａ）では、時刻ｔ１、位置ＬＣ１においてユーザＵ１の端末装置１０（Ｔ１）の周辺にある端末装置１０（Ｔ１）〜１０（Ｔ６）が描かれている。時刻ｔ１、位置ＬＣ１は、自動車２００にユーザＵ１〜Ｕ４が乗車する時刻及び位置であるものとする。
サーバ装置１００は、これらの各端末装置１０（Ｔ１）〜１０（Ｔ６）から取得された位置情報に基づいて、ユーザＵ１の端末装置１０（Ｔ１）から各端末装置１０までの距離を算出する。そして、端末装置１０（Ｔ１）から所定距離ｒ（通常、数ｍ程度とされる）の範囲内にある端末装置１０を、自動車２００の同乗者が使用する（自動車２００の車内にある）端末装置１０として特定（推定）する。ここでは、端末装置１０（Ｔ１）〜１０（Ｔ５）の５台が、端末装置１０（Ｔ１）から距離ｒの範囲内にあるため、自動車２００の同乗者が使用する端末装置１０として特定される。 FIG. 2 is a diagram illustrating a method of identifying a plurality of terminal devices 10 used by a passenger.
In FIG. 2A, the terminal devices 10(T1) to 10(T6) around the terminal device 10(T1) of the user U1 at time t1 and position LC1 are depicted. It is assumed that the time t1 and the position LC1 are the time and position at which the users U1 to U4 board the automobile 200.
The server device 100 calculates the distance from the terminal device 10 (T1) of the user U1 to each terminal device 10 based on the position information acquired from each of these terminal devices 10 (T1) to 10 (T6). The terminal device 10 within a predetermined distance r (usually about several meters) from the terminal device 10 (T1) is used by a passenger of the automobile 200 (inside the automobile 200). It is specified (estimated) as 10. Here, since the five terminal devices 10 (T1) to 10 (T5) are within the range of the distance r from the terminal device 10 (T1), they are specified as the terminal device 10 used by the passenger of the automobile 200. ..

次に、サーバ装置１００は、図２（ｂ）に示されるように、特定した端末装置１０（Ｔ１）〜（Ｔ５）から定期的に位置情報を取得して、各端末装置１０の移動経路を特定する。そして、時刻ｔ１で自動車２００の車内にあると特定された端末装置１０（Ｔ１）〜（Ｔ５）のうち、移動経路が端末装置１０（Ｔ１）と共通する端末装置１０を、同乗者が使用する端末装置１０として再特定し、端末装置１０の特定結果を更新する。図２（ｂ）の例では、時刻ｔ１〜時刻ｔ３の各々において、端末装置１０（Ｔ１）〜（Ｔ４）の位置がそれぞれ位置ＬＣ１、ＬＣ２、ＬＣ３で一致するのに対し、端末装置１０（Ｔ５）の位置は、時刻ｔ１〜時刻ｔ３の各々において位置ＬＣ１、ＬＣ４、ＬＣ５となっており、端末装置１０（Ｔ１）〜１０（Ｔ４）の移動経路とは相違する。このため、サーバ装置１００は、時刻ｔ２及び時刻ｔ３のタイミングでは、端末装置１０（Ｔ５）が自動車２００の車外にあるものと推定し、残りの端末装置１０（Ｔ１）〜１０（Ｔ４）を、同乗者が使用している端末装置１０として再特定する。 Next, as illustrated in FIG. 2B, the server device 100 periodically acquires the position information from the specified terminal devices 10 (T1) to (T5) and determines the movement route of each terminal device 10. Identify. Then, among the terminal devices 10 (T1) to (T5) identified as being inside the vehicle 200 at time t1, the passenger uses the terminal device 10 having the same travel route as the terminal device 10 (T1). The terminal device 10 is re-specified and the identification result of the terminal device 10 is updated. In the example of FIG. 2B, at each of time t1 to time t3, the positions of the terminal devices 10 (T1) to (T4) match at the positions LC1, LC2, and LC3, respectively, while the terminal device 10 (T5). The positions of () are positions LC1, LC4, and LC5 at time t1 to time t3, respectively, which is different from the movement route of the terminal devices 10 (T1) to 10 (T4). Therefore, the server device 100 estimates that the terminal device 10 (T5) is outside the vehicle 200 at the timing of time t2 and time t3, and the remaining terminal devices 10 (T1) to 10 (T4) are It is re-specified as the terminal device 10 used by the passenger.

図１に示されるように、サーバ装置１００は、このように特定された４台の端末装置１０（Ｔ１）〜１０（Ｔ４）の各々から端末情報を取得する。図１では、端末情報のうち、端末装置１０の使用履歴に係る履歴情報が抽出されている。より詳しくは、履歴情報のうち、端末装置１０において情報の検索に用いられた検索ワード（キーワード）が抽出されている。この検索ワードは、端末装置１０にインストールされているブラウザアプリで所望の情報を表示させるための検索に用いられた検索ワードや、ナビアプリで目的地検索に用いられた検索ワードなどである。また、これらの検索ワードは、過去に用いられたものに限られず、端末装置１０上で現在行われている検索動作での検索ワードも含まれる。 As shown in FIG. 1, the server device 100 acquires the terminal information from each of the four terminal devices 10 (T1) to 10 (T4) thus identified. In FIG. 1, of the terminal information, history information related to the usage history of the terminal device 10 is extracted. More specifically, the search word (keyword) used for searching the information in the terminal device 10 is extracted from the history information. The search word is a search word used for a search for displaying desired information on the browser application installed in the terminal device 10, a search word used for a destination search on the navigation application, or the like. Further, these search words are not limited to those used in the past, and include search words in the search operation currently performed on the terminal device 10.

また、取得された検索ワードは、端末装置１０ごとに、所定の基準にしたがって順位付けされている。検索ワードの順位付けの方法としては、検索に使用された回数の多い検索ワードほど順位を上位とする方法や、検索に使用された時期が最近のものほど順位を上位とする方法などがある。あるいは、使用回数や検索時期などの複数の要素に応じた重み付けを行って順位を決定しても良い。 In addition, the acquired search words are ranked according to a predetermined standard for each terminal device 10. As a method of ranking the search words, there are a method in which a search word used more frequently in the search is ranked higher, and a method in which a search word is used more recently is ranked higher. Alternatively, the ranking may be determined by weighting according to a plurality of factors such as the number of times of use and the search period.

図１の例では、ユーザＵ１の端末装置１０（Ｔ１）では、順位の高い方から「書籍Ａ」、「鮎釣り」、「スキー」の検索ワードが抽出されている。また、ユーザＵ２の端末装置１０（Ｔ２）では、順位の高い方から「動物園Ｂ」、「ショップＣ」、「書籍Ａ」の検索ワードが抽出されている。また、ユーザＵ３の端末装置１０（Ｔ３）では、順位の高い方から「おもちゃＤ」、「動物園Ｂ」、「水族館Ｅ」の検索ワードが抽出されている。また、ユーザＵ４の端末装置１０（Ｔ４）では、順位の高い方から「絵本Ｆ」、「動物園Ｂ」、「おもちゃＧ」の検索ワードが抽出されている。 In the example of FIG. 1, in the terminal device 10 (T1) of the user U1, the search words “book A”, “ayu fishing”, and “ski” are extracted from the highest ranking. In the terminal device 10 (T2) of the user U2, the search words of “zoo B”, “shop C”, and “book A” are extracted from the highest ranking. Further, in the terminal device 10 (T3) of the user U3, the search words of “toy D”, “zoo B”, and “aquarium E” are extracted from the highest ranking. In the terminal device 10 (T4) of the user U4, the search words “picture book F”, “zoo B”, and “toy G” are extracted from the highest ranking.

サーバ装置１００は、抽出された検索ワードのうち、最も多くの端末装置１０の履歴情報（端末情報）に含まれている検索ワードを特定して抽出し、抽出された検索ワードに基づいて自動車２００の目的地を予測する。ここでは、「Ｂ動物園」の検索ワードが、最も多くの端末装置１０（端末装置１０（Ｔ２）〜１０（Ｔ４）の３台）の履歴情報に含まれているため、「Ｂ動物園」の検索ワードが抽出されて目的地の予測に用いられる。なお、同一数の端末装置１０の履歴情報に含まれている検索ワードが複数ある場合には、上述した検索ワードの順位に基づいて、目的地の予測に用いられる検索ワードが決定される。
ここで、「最も多くの端末装置１０の履歴情報に含まれている検索ワード（キーワード）」は、換言すれば「キーワードの最大公約数」である。 The server device 100 identifies and extracts the search word included in the history information (terminal information) of the most terminal device 10 among the extracted search words, and extracts the search word from the automobile 200 based on the extracted search word. Predict your destination. Here, since the search word "B Zoo" is included in the history information of the most terminal devices 10 (three terminal devices 10 (T2) to 10 (T4)), the search for "B Zoo" is performed. Words are extracted and used to predict the destination. When there are a plurality of search words included in the history information of the same number of terminal devices 10, the search word used to predict the destination is determined based on the order of the search words described above.
Here, “the search word (keyword) included in the history information of the most terminal devices 10 ”is, in other words, “the greatest common divisor of keywords”.

抽出された検索ワードに基づいて目的地を予測する方法は、特には限られないが、ここでは、検索ワードから所定の検索アルゴリズムで検索された複数の候補地をリストアップして、検索ワードとの関連性の高さや、現在地点からの距離などを考慮して候補地を順位付けし、順位が最も高い候補地を予測目的地として特定する。上記の検索アルゴリズムは、検索ワードとのとの関連性の高さに関する所定条件を満たす候補地を検索するアルゴリズムであれば、任意のものを用いることができる。
図１の例では、「Ｂ動物園」を検索ワードとする検索の結果、順位の高い方から「Ｂ動物園」、「Ｈ動植物園」、…が候補地として抽出され、順位が最も高い「Ｂ動物園」が予測目的地として特定される。 The method of predicting the destination based on the extracted search word is not particularly limited, but here, a plurality of candidate sites searched by a predetermined search algorithm from the search word are listed and the search word The candidate sites are ranked in consideration of their high degree of relevance and the distance from the current location, and the candidate site with the highest ranking is specified as the predicted destination. Any algorithm can be used as the above search algorithm as long as it is an algorithm for searching a candidate site that satisfies a predetermined condition regarding the degree of relevance to the search word.
In the example of FIG. 1, as a result of a search using “B Zoo” as a search word, “B Zoo”, “H Zoological and Botanical Garden”,... Is specified as the predicted destination.

サーバ装置１００は、端末装置１０（Ｔ１）のナビアプリが目的地予測モードで動作している場合には、このように予測された目的地に応じた情報の提供を行う。ここで、情報の提供とは、端末装置１０（Ｔ１）に対して必要なデータを送信して、端末装置１０（Ｔ１）の表示部１４におけるナビアプリの画面に、各種情報を表示させることをいう。ここでは、表示部１４の上部に、推奨される目的地として「Ｂ動物園」に関する情報が表示され、表示部１４の下部に、「Ｂ動物園」までの経路と、当該経路における渋滞や事故などの交通情報、及び当該経路の周辺の店舗（ここでは、レストラン）に関する情報が表示される。
なお、端末装置１０（Ｔ２）〜１０（Ｔ４）にもナビアプリがインストールされており、これらの端末装置１０でナビアプリが実行されている場合には、当該端末装置１０でも端末装置１０（Ｔ１）と同様の情報の表示がなされる。 When the navigation application of the terminal device 10 (T1) is operating in the destination prediction mode, the server device 100 provides information according to the predicted destination. Here, the provision of information means that necessary data is transmitted to the terminal device 10 (T1) and various information is displayed on the screen of the navigation application on the display unit 14 of the terminal device 10 (T1). Say. Here, the information about "B Zoo" is displayed on the upper part of the display unit 14 as a recommended destination, and on the lower part of the display unit 14, the route to "B Zoo" and the congestion and accidents on the route are displayed. The traffic information and information about stores (here, restaurants) around the route are displayed.
In addition, when the navigation application is also installed in the terminal devices 10 (T2) to 10 (T4) and the navigation application is being executed in these terminal devices 10, the terminal device 10 (T1) also operates in the terminal device 10. ) The same information is displayed.

このような情報提供方法によれば、複数の同乗者（ここでは、ユーザＵ２〜Ｕ４）が関心を持っている事柄と関連性の高い施設（「Ｂ動物園」）が予測目的地として特定されるため、自動車２００の目的地を正確に予測できる蓋然性を高めることができる。また、予測目的地が実際の目的地とは異なっていたとしても、同乗者の多くが関心を持っている施設を行先として推奨（レコメンデーション）したり、当該施設に関する情報を提供したりすることができるため、ユーザの満足度や利便性の高いサービスを提供することができる。 According to such an information providing method, a facility (“B Zoo”) that is highly related to a matter of interest to a plurality of fellow passengers (here, users U2 to U4) is specified as the predicted destination. Therefore, the probability that the destination of the automobile 200 can be accurately predicted can be increased. In addition, even if the predicted destination is different from the actual destination, recommending facilities that many passengers are interested in as destinations (recommendations) or providing information about the facilities. Therefore, it is possible to provide a service with high user satisfaction and convenience.

なお、上記では、図２（ｂ）の時刻ｔ２で特定された４台の端末装置１０（Ｔ１）〜１０（Ｔ４）から端末情報を取得して目的地予測を行っている場合の動作を説明しているが、同様の動作は、図２（ａ）の時刻ｔ１や時刻ｔ３においても行われる。すなわち、まず、時刻ｔ１（ユーザＵ１〜Ｕ４が自動車２００に乗車したタイミング）において、同乗者が使用している端末装置１０の特定、端末情報の取得、目的地の予測、及び予測目的地に応じた情報提供が行われる。時刻ｔ１では、実際には自動車２００の外部にある端末装置１０（Ｔ５）も自動車２００の車内にあるものと判定されて、当該端末装置１０（Ｔ５）から取得された端末情報も目的地の予測に用いられる。 Note that, in the above, the operation in the case where the terminal information is acquired from the four terminal devices 10 (T1) to 10 (T4) specified at time t2 in FIG. However, the same operation is performed at time t1 and time t3 in FIG. That is, first, at time t1 (the timing when the users U1 to U4 board the automobile 200), the terminal device 10 used by the passenger is identified, the terminal information is acquired, the destination is predicted, and the predicted destination is determined. Information is provided. At time t1, it is determined that the terminal device 10 (T5) actually outside the automobile 200 is also inside the automobile 200, and the terminal information acquired from the terminal device 10 (T5) is also predicted as the destination. Used for.

この後、自動車２００の移動が開始された後の時刻ｔ２において、自動車２００の車内にある端末装置１０（Ｔ１）〜１０（Ｔ４）が正確に特定されて、これらの端末装置１０（Ｔ１）〜１０（Ｔ４）からの端末情報に基づいて再度目的地が予測され、更新される。この時刻ｔ２における目的地の予測精度は、車内にある端末装置１０（Ｔ１）〜１０（Ｔ４）からの端末情報のみに基づいて予測がなされることで、時刻ｔ１における予測精度より高くなっている。
以降、所定のタイミング（時刻ｔ３、ｔ４、…）で、同乗者が使用している端末装置１０の特定、端末情報の取得、目的地の予測、及び予測目的地に応じた情報提供が行われる。 After that, at time t2 after the movement of the automobile 200 is started, the terminal devices 10(T1) to 10(T4) inside the automobile 200 are accurately identified, and the terminal devices 10(T1) to The destination is predicted and updated again based on the terminal information from 10 (T4). The prediction accuracy of the destination at time t2 is higher than the prediction accuracy at time t1 because the prediction is performed based only on the terminal information from the terminal devices 10(T1) to 10(T4) in the vehicle. ..
After that, at a predetermined timing (time t3, t4,... ), the terminal device 10 used by the passenger is identified, the terminal information is acquired, the destination is predicted, and the information is provided according to the predicted destination. ..

このように、自動車２００に乗車した瞬間のユーザの組み合わせ（クラスタ）に基づいてまず目的地の予測を行うことで、ユーザＵ１の端末装置１０（Ｔ１）の端末情報のみを用いる従来の目的地の予測方法に対して予測精度を向上させることができる。また、端末装置１０の再特定のたびに最新の端末情報に基づいて目的地を予測して目的地を更新することで、目的地の予測精度をさらに高めることができる。 In this way, by predicting the destination first based on the combination (cluster) of the users at the moment of getting on the automobile 200, the conventional destination using only the terminal information of the terminal device 10 (T1) of the user U1 is displayed. The prediction accuracy can be improved with respect to the prediction method. In addition, by predicting the destination and updating the destination based on the latest terminal information every time the terminal device 10 is re-specified, the prediction accuracy of the destination can be further improved.

なお、端末情報の取得は、初回の時刻ｔ１においてのみ行い、以降の時刻ｔ２、ｔ３、…では、端末装置１０の再特定の結果に応じて、取得済の端末情報から使用する端末情報を選択し直すようにしても良い。これにより、通信データ量を抑制することができる。 Note that the terminal information is acquired only at the first time t1, and at the subsequent times t2, t3,..., The terminal information to be used is selected from the acquired terminal information according to the re-identification result of the terminal device 10. You may try again. Thereby, the amount of communication data can be suppressed.

また、予測目的地は、自動車２００の移動経路に応じて更新されても良い。例えば、自動車２００の移動経路から、初回の予測目的地が自動車２００の移動方向とは逆方向であると判定された場合に、目的地の予測に用いた他の複数の候補地のうち、自動車２００の移動方向の先にある候補地が新たな予測目的地として更新されても良い。 Further, the predicted destination may be updated according to the moving route of the automobile 200. For example, when it is determined from the travel route of the automobile 200 that the first predicted destination is the opposite direction to the traveling direction of the automobile 200, the automobile is selected from among a plurality of other candidate destinations used for the prediction of the destination. A candidate location located ahead of the moving direction of 200 may be updated as a new predicted destination.

［２．情報提供システムの構成］
次に、情報提供システム１をなすサーバ装置１００及び端末装置１０の構成について説明する。
図３は、サーバ装置１００及び端末装置１０の構成例を示す図である。 [2. Information system configuration]
Next, the configurations of the server device 100 and the terminal device 10 that form the information providing system 1 will be described.
FIG. 3 is a diagram showing a configuration example of the server device 100 and the terminal device 10.

［２−１．サーバ装置の構成］
サーバ装置１００は、制御部１１０と、記憶部１２０と、通信部１３０などを備える。サーバ装置１００は、この他に、サーバ装置１００の操作者からの入力操作を受け付ける入力部（キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（液晶表示装置等）などをさらに備えていても良い。 [2-1. Configuration of server device]
The server device 100 includes a control unit 110, a storage unit 120, a communication unit 130, and the like. In addition to this, the server device 100 further includes an input unit (keyboard, mouse, etc.) that receives an input operation from an operator of the server device 100, a display unit (a liquid crystal display device, etc.) for displaying various information, and the like. It may be.

制御部１１０（コンピューター）は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の演算装置、及びＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリー等の記憶装置を備え、ＲＡＭ等を作業領域として、記憶部１２０に記憶されているプログラム１２２を実行することで、サーバ装置１００の各部の動作を制御する。また、制御部１１０は、プログラム１２２を実行することで、取得部１１１（取得手段）、予測部１１２（予測手段）及び情報提供部１１３（情報提供手段）として機能する。 The control unit 110 (computer) includes a computing device such as a CPU (Central Processing Unit) and a storage device such as a RAM (Random Access Memory), a ROM (Read Only Memory), and a flash memory. The operation of each unit of the server device 100 is controlled by executing the program 122 stored in the storage unit 120. Further, the control unit 110 functions as the acquisition unit 111 (acquisition unit), the prediction unit 112 (prediction unit), and the information provision unit 113 (information provision unit) by executing the program 122.

取得部１１１は、自動車２００の車内にある複数の端末装置１０を特定し、当該複数の端末装置１０から端末情報（履歴情報、ユーザ情報及び位置情報）を取得して、端末情報データ１２１として記憶部１２０に記憶させる。端末情報データ１２１には、履歴情報を含む履歴情報データ１２１ａ、ユーザ情報を含むユーザ情報データ１２１ｂ、及び位置情報を含む位置情報データ１２１ｃが含まれている。 The acquisition unit 111 identifies a plurality of terminal devices 10 inside the vehicle 200, acquires terminal information (history information, user information, and position information) from the plurality of terminal devices 10, and stores the terminal information data 121. It is stored in the unit 120. The terminal information data 121 includes history information data 121a including history information, user information data 121b including user information, and position information data 121c including position information.

図４は、履歴情報データ１２１ａの内容例である。
履歴情報データ１２１ａは、端末装置１０ごとに、「端末ＩＤ」、「ユーザＩＤ」、「検索ワード」、「ナビアプリ行先履歴」、「購入履歴」、「インストール済アプリ」などの項目の情報が関連付けられているデータである。
「端末ＩＤ」は、端末装置１０を識別するために設定されているＩＤである。
「ユーザＩＤ」は、端末装置１０を使用しているユーザを識別するために設定されているＩＤである。ユーザＩＤは、例えば、端末装置１０にインストールされているアプリケーションプログラム（以下では「アプリ」と記す）上でユーザがサーバ装置１００へのログインに用いたアカウントに係るＩＤである。
「検索ワード」は、端末装置１０において情報の検索に用いられた検索ワードである。
「ナビアプリ行先履歴」は、ナビアプリの動作中に端末装置１０の行先として指定された地点、及び実際の移動先の地点に係る情報である。これらの各地点は、訪れた回数などに応じて順位付けされて配列されている。
「購入履歴」は、端末装置１０のアプリ上で過去に購入された商品の情報である。これらの商品の情報は、購入回数や、最後に購入した時期からの経過日数などに応じて順位付けされて配列されている。
「インストール済アプリ」は、端末装置１０にインストールされているアプリの種別（例えば、アプリの名称やジャンル）に係る情報である。これらのアプリは、使用頻度などに応じて順位付けされて配列されている。 FIG. 4 shows an example of the contents of the history information data 121a.
The history information data 121a includes information on items such as “terminal ID”, “user ID”, “search word”, “navi application destination history”, “purchase history”, and “installed application” for each terminal device 10. It is the associated data.
The “terminal ID” is an ID set to identify the terminal device 10.
The “user ID” is an ID set to identify the user who is using the terminal device 10. The user ID is, for example, an ID related to an account used by the user to log in to the server device 100 on an application program (hereinafter referred to as “app”) installed in the terminal device 10.
The “search word” is a search word used for searching information in the terminal device 10.
The “navi application destination history” is information relating to the point designated as the destination of the terminal device 10 during operation of the navigation application and the actual destination point. Each of these points is ranked and arranged according to the number of visits.
The “purchase history” is information on products purchased in the past on the application of the terminal device 10. The information of these products is ranked and arranged according to the number of purchases and the number of days elapsed since the last purchase.
The “installed application” is information related to the type of the application installed in the terminal device 10 (for example, the name or genre of the application). These apps are ranked and arranged according to the frequency of use.

図５は、ユーザ情報データ１２１ｂの内容例である。
ユーザ情報データ１２１ｂは、端末装置１０ごとに、「端末ＩＤ」、「ユーザＩＤ」、「性別」、「年代」、「家族」などの項目の情報が関連付けられているデータである。
「性別」は、ユーザの性別である。
「年代」は、ユーザの年代である。年代に代えて、年齢の情報が用いられても良い。
「家族」は、ユーザの家族を示す情報である。例えば、ユーザの家族がユーザＩＤを有している場合に、当該ユーザＩＤにより家族構成が特定される。なお、これに代えて、登録されている住所が同一であるユーザを家族と特定する方法などの、他の方法により家族が特定されても良い。
ユーザ情報データ１２１ｂとしては、この他に、氏名、居住地（住所）、興味、収入、ライフスタイル等の情報が含まれていても良い。 FIG. 5 shows an example of the contents of the user information data 121b.
The user information data 121b is data in which information on items such as “terminal ID”, “user ID”, “sex”, “age”, and “family” is associated with each terminal device 10.
"Gender" is the gender of the user.
The "age" is the age of the user. Information of age may be used instead of the age.
“Family” is information indicating the user's family. For example, when the family of the user has a user ID, the family structure is specified by the user ID. Instead of this, the family may be specified by another method such as a method of specifying a user having the same registered address as the family.
In addition to this, the user information data 121b may include information such as name, place of residence (address), interest, income, and lifestyle.

図６は、位置情報データ１２１ｃの内容例を示す図である。
位置情報データ１２１ｃは、端末ＩＤごとに、端末ＩＤに対応する端末装置１０の位置情報の履歴が時系列に記憶されているデータである。図６では、図２（ｂ）における端末装置１０（Ｔ１）〜１０（Ｔ５）の時刻ｔ１〜ｔ３の位置情報の履歴が例示されている。 FIG. 6 is a diagram showing an example of the contents of the position information data 121c.
The position information data 121c is data in which a history of position information of the terminal device 10 corresponding to the terminal ID is stored in time series for each terminal ID. In FIG. 6, the history of the position information of the terminal devices 10 (T1) to 10 (T5) at times t1 to t3 in FIG. 2B is illustrated.

取得部１１１は、図６の位置情報データ１２１ｃから、図２を用いて説明した上述のアルゴリズムにより自動車２００の車内にある複数の端末装置１０を特定する。
また、特定した複数の端末装置１０から端末情報を取得し、取得した端末情報を端末情報データ１２１に追加して端末情報データ１２１を更新する。 The acquisition unit 111 identifies the plurality of terminal devices 10 inside the vehicle 200 from the position information data 121c in FIG. 6 by the above-described algorithm described with reference to FIG.
Further, the terminal information is acquired from the specified plurality of terminal devices 10, the acquired terminal information is added to the terminal information data 121, and the terminal information data 121 is updated.

予測部１１２は、取得部１１１により取得された、複数の端末装置１０の各々に係る端末情報に基づいて、自動車２００の目的地を予測する。図１の例では、予測部１１２は、端末情報データ１２１のうち、車内にあると特定された端末装置１０（Ｔ１）〜１０（Ｔ４）に対応する履歴情報データ１２１ａから共通する検索ワードを抽出し、抽出された検索ワードに基づいて上述したアルゴリズムで目的地を予測する。 The prediction unit 112 predicts the destination of the automobile 200 based on the terminal information regarding each of the plurality of terminal devices 10 acquired by the acquisition unit 111. In the example of FIG. 1, the prediction unit 112 extracts a common search word from the history information data 121a corresponding to the terminal devices 10 (T1) to 10 (T4) that are identified as being in the vehicle, among the terminal information data 121. Then, the destination is predicted by the above-described algorithm based on the extracted search word.

なお、予測部１１２は、検索ワードに加えて、又は検索ワードに代えて、履歴情報データ１２１ａに含まれる他の情報に基づいて目的地を予測しても良い。
例えば、予測部１１２は、ナビアプリ行先履歴の情報に基づいて、複数のユーザが過去に共通して訪れている行先に基づいて目的地を予測しても良い。
また、予測部１１２は、購入履歴の情報に基づいて各ユーザが関心を持っている商品を特定し、これらの商品を販売している店舗が共通して入っている商業施設などを目的地として予測しても良い。
また、予測部１１２は、インストール済アプリの情報に基づいて、各ユーザが関心を持っている分野を特定し、当該分野と関連性の高い地点を目的地として予測しても良い。例えば、複数のユーザの端末装置１０に釣り情報のアプリがインストールされている場合に、釣りを行うことができる地点（河川や釣堀等）を目的地として予測しても良い。
また、予測部１１２は、これらの情報を複合的に用いて目的地を予測しても良い。 Note that the prediction unit 112 may predict the destination based on other information included in the history information data 121a, in addition to or instead of the search word.
For example, the prediction unit 112 may predict the destination based on the destinations commonly visited by a plurality of users in the past based on the information of the navigation application destination history.
In addition, the prediction unit 112 identifies products that each user is interested in based on the purchase history information, and sets a commercial facility or the like in which stores selling these products are commonly used as a destination. You can predict.
In addition, the prediction unit 112 may specify a field in which each user is interested based on the information of the installed application, and predict a point having a high relevance to the field as a destination. For example, when the fishing information application is installed in the terminal devices 10 of a plurality of users, a point (a river, a fishing pond, etc.) where fishing can be performed may be predicted as the destination.
In addition, the prediction unit 112 may predict the destination by using these pieces of information in a composite manner.

端末情報データ１２１のうちいずれの情報を用いて目的地を予測するかについては、予め一の設定に固定されていても良いし、ナビアプリ上でユーザが設定できるようにしても良い。 Which information of the terminal information data 121 is used to predict the destination may be fixed to one setting in advance, or may be set by the user on the navigation application.

情報提供部１１３は、予測部１１２により予測された目的地に応じた情報を提供する。提供される情報及び情報提供の方法については、上述したとおりである。 The information providing unit 113 provides information according to the destination predicted by the prediction unit 112. The information provided and the method of providing the information are as described above.

記憶部１２０は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶装置によって実現される。記憶部１２０は、上述した端末情報データ１２１（履歴情報データ１２１ａ、ユーザ情報データ１２１ｂ及び位置情報データ１２１ｃ）、及びプログラム１２２などを記憶する。 The storage unit 120 is realized by a storage device such as an HDD (Hard Disk Drive) and an SSD (Solid State Drive). The storage unit 120 stores the above-described terminal information data 121 (history information data 121a, user information data 121b, and position information data 121c), the program 122, and the like.

通信部１３０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。通信部１３０は、通信ネットワークＮと有線または無線で接続され、端末装置１０の通信部１３との間で情報の送受信を行う。 The communication unit 130 is realized by, for example, a NIC (Network Interface Card) or the like. The communication unit 130 is connected to the communication network N by wire or wirelessly, and transmits and receives information to and from the communication unit 13 of the terminal device 10.

［２−２．端末装置の構成］
図３に示されるように、端末装置１０は、制御部１１と、記憶部１２と、通信部１３と、表示部１４と、位置情報取得部１５などを備える。 [2-2. Configuration of terminal device]
As shown in FIG. 3, the terminal device 10 includes a control unit 11, a storage unit 12, a communication unit 13, a display unit 14, a position information acquisition unit 15, and the like.

制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の演算装置、及びＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリー等の記憶装置を備え、ＲＡＭ等を作業領域として記憶部１２に記憶されているシステムプログラムや各種アプリケーションプログラム（例えばナビアプリ１２ａ等）を実行することで端末装置１０の各部の動作を制御する。
具体的には、制御部１１は、所定のタイミングで位置情報取得部１５に位置情報を取得させ、その結果を通信部１３によりサーバ装置１００に送信させる。
また、制御部１１は、ユーザからのナビアプリ１２ａの実行を指示する入力操作がなされた場合に、ナビアプリ１２ａを実行し、その処理内容に応じた情報を表示部１４に表示させる。例えば、制御部１１は、サーバ装置１００から予測目的地に応じた情報を取得した場合に、取得した情報に応じた経路情報や周辺情報などを表示部１４に表示させる。 The control unit 11 includes an arithmetic device such as a CPU (Central Processing Unit) and a storage device such as a RAM (Random Access Memory), a ROM (Read Only Memory), and a flash memory. The operation of each unit of the terminal device 10 is controlled by executing the stored system program and various application programs (for example, the navigation application 12a).
Specifically, the control unit 11 causes the position information acquisition unit 15 to acquire the position information at a predetermined timing, and causes the communication unit 13 to transmit the result to the server device 100.
Further, the control unit 11 executes the navigation application 12a and causes the display unit 14 to display information according to the processing content when an input operation for instructing the execution of the navigation application 12a is performed by the user. For example, when the control unit 11 acquires information according to the predicted destination from the server device 100, the control unit 11 causes the display unit 14 to display route information, peripheral information, and the like according to the acquired information.

記憶部１２は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶装置によって実現される。記憶部１２は、上述したシステムプログラム、及びナビアプリ１２ａを始めとする各種アプリなどを記憶する。 The storage unit 12 is realized by a storage device such as an HDD (Hard Disk Drive) and an SSD (Solid State Drive). The storage unit 12 stores the system program described above and various applications including the navigation application 12a.

通信部１３は、第３世代移動通信システム及び第４世代移動通信システム等による通信、無線ＬＡＮ通信、及びＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）や赤外線通信といった近距離無線通信などを行うための各種通信モジュールによって実現される。通信部１３は、通信ネットワークＮを介してサーバ装置１００の通信部１３０との間で情報の送受信を行う。また、通信部１３は、近距離無線通信等により他の端末装置１０の通信部１３との間で情報の送受信を行う。 The communication unit 13 is realized by various communication modules for performing communication by the third generation mobile communication system and the fourth generation mobile communication system, wireless LAN communication, and short-range wireless communication such as Bluetooth (registered trademark) and infrared communication. To be done. The communication unit 13 transmits/receives information to/from the communication unit 130 of the server device 100 via the communication network N. The communication unit 13 also transmits/receives information to/from the communication unit 13 of another terminal device 10 by near field communication or the like.

表示部１４は、液晶表示装置や有機ＥＬ（Electro Luminescence）表示装置などにより実現され、制御部１１による制御下で各種情報を表示する。表示部１４の表示画面には、ユーザからの入力操作を受け付けるタッチパネルが設けられていても良い。 The display unit 14 is realized by a liquid crystal display device, an organic EL (Electro Luminescence) display device, or the like, and displays various information under the control of the control unit 11. The display screen of the display unit 14 may be provided with a touch panel that receives an input operation from the user.

位置情報取得部１５は、測位衛星からの送信電波を受信して復調、復号し、得られた情報に基づいて端末装置１０の現在位置を算出するＧＰＳモジュールである。算出された現在位置の内容は、所定のフォーマットの位置情報として制御部１１に出力され、通信部１３を介してサーバ装置１００に送信される。 The position information acquisition unit 15 is a GPS module that receives, demodulates, and decodes radio waves transmitted from positioning satellites, and calculates the current position of the terminal device 10 based on the obtained information. The content of the calculated current position is output to the control unit 11 as position information in a predetermined format and transmitted to the server device 100 via the communication unit 13.

［３．情報提供処理のフロー］
次に、上述した情報提供を行うために、サーバ装置１００の制御部１１０により実行される情報提供処理について説明する。 [3. Information processing flow]
Next, an information providing process executed by the control unit 110 of the server device 100 to provide the above-described information will be described.

図７は、情報提供処理の制御部１１０による制御手順を示すフローチャートである。
この情報提供処理は、ユーザＵ１の端末装置１０（Ｔ１）においてナビアプリが実行され、目的地が設定されていない状態となっている場合（目的地予測モードで動作している場合）に開始される。 FIG. 7 is a flowchart showing a control procedure by the control unit 110 of the information providing process.
This information providing process is started when the navigation application is executed in the terminal device 10 (T1) of the user U1 and the destination is not set (when operating in the destination prediction mode). It

情報提供処理が開始されると、制御部１１０（取得部１１１）は、端末装置１０（Ｔ１）を使用するユーザＵ１が乗車する自動車２００の同乗者の端末装置１０を特定する（ステップＳ１０１）。制御部１１０は、当該ステップＳ１０１の開始後に取得した位置情報に基づいて、端末装置１０（Ｔ１）から所定距離ｒの範囲内にある端末装置１０を、同乗者が使用する複数の端末装置１０として特定する。 When the information providing process is started, the control unit 110 (acquisition unit 111) identifies the terminal device 10 of the passenger of the automobile 200 on which the user U1 who uses the terminal device 10 (T1) is aboard (step S101). The control unit 110 determines, based on the position information acquired after the start of step S101, the terminal devices 10 within a predetermined distance r from the terminal device 10 (T1) as a plurality of terminal devices 10 used by fellow passengers. Identify.

制御部１１０（取得部１１１）は、特定した複数の端末装置１０の各々から端末情報を取得して端末情報データ１２１を更新する（ステップＳ１０２：取得工程）。また、制御部１１０（取得部１１１）は、取得した端末情報から、各端末装置１０における履歴情報としての検索ワードを抽出する（ステップＳ１０３）。 The control unit 110 (acquisition unit 111) acquires terminal information from each of the specified plurality of terminal devices 10 and updates the terminal information data 121 (step S102: acquisition step). Moreover, the control part 110 (acquisition part 111) extracts the search word as history information in each terminal device 10 from the acquired terminal information (step S103).

制御部１１０（予測部１１２）は、抽出された検索ワードに基づいて、上述したアルゴリズムで目的地を予測する（ステップＳ１０４：予測工程）。 The control unit 110 (prediction unit 112) predicts the destination by the above-described algorithm based on the extracted search word (step S104: prediction process).

制御部１１０（情報提供部１１３）は、予測された目的地に応じた情報を端末装置１０（Ｔ１）に送信して端末装置１０（Ｔ１）の表示部１４に表示させる（ステップＳ１０５：情報提供工程）。 The control unit 110 (information providing unit 113) transmits information according to the predicted destination to the terminal device 10 (T1) and causes the display unit 14 of the terminal device 10 (T1) to display the information (step S105: information provision). Process).

制御部１１０は、端末装置１０（Ｔ１）の位置情報に基づいて、端末装置１０（Ｔ１）が車内にある自動車２００が予測目的地に到着したか否かを判定する（ステップＳ１０６）。 The control unit 110 determines, based on the position information of the terminal device 10 (T1), whether or not the vehicle 200 inside the terminal device 10 (T1) has arrived at the predicted destination (step S106).

自動車２００が予測目的地に到着していないと判定された場合には（ステップＳ１０６で“ＮＯ”）、制御部１１０は、前回の端末装置特定時から（直近で同乗者の複数の端末装置１０を特定してから）所定時間が経過しているか否かを判定する（ステップＳ１０７）。所定時間が経過していないと判定された場合には（ステップＳ１０７で“ＮＯ”）、制御部１１０は、処理をステップＳ１０６に戻す。 When it is determined that the automobile 200 has not arrived at the predicted destination (“NO” in step S106), the control unit 110 has started from the last time the terminal device was specified (the terminal devices 10 of the fellow passengers most recently). Then, it is determined whether or not a predetermined time has elapsed (after specifying) (step S107). When it is determined that the predetermined time has not elapsed (“NO” in step S107), the control unit 110 returns the process to step S106.

前回の端末装置特定時から所定時間が経過していると判定された場合には（ステップＳ１０７で“ＹＥＳ”）、制御部１１０は、同乗者の端末装置１０として特定済の各端末装置１０の移動経路に基づいて、同乗者の端末装置１０を再特定し、特定結果を更新する（ステップＳ１０８）。すなわち、制御部１１０は、各端末装置１０の位置情報から各端末装置１０の移動経路を特定し、移動経路が共通する端末装置１０を、同乗者の複数の端末装置１０として再特定する。
ステップＳ１０８の処理が終了すると、制御部１１０は、処理をステップＳ１０２に戻し、同乗者の複数の端末装置１０の最新の特定結果に基づいて目的地の予測（ステップＳ１０４）や、予測目的地に応じた情報の表示（ステップＳ１０５）などの処理を実行する。 When it is determined that the predetermined time has elapsed since the last time the terminal device was identified (“YES” in step S107), the control unit 110 determines whether each terminal device 10 that has been identified as the passenger's terminal device 10 has already been identified. Based on the travel route, the passenger's terminal device 10 is re-specified and the specification result is updated (step S108). That is, the control unit 110 specifies the travel route of each terminal device 10 from the position information of each terminal device 10, and re-identifies the terminal device 10 having a common travel route as the plurality of terminal devices 10 of fellow passengers.
When the process of step S108 ends, the control unit 110 returns the process to step S102, and predicts the destination (step S104) based on the latest identification results of the plurality of terminal devices 10 of the passengers, and determines the predicted destination. Processing such as displaying the corresponding information (step S105) is executed.

ステップＳ１０６の処理において、自動車２００が予測目的地に到着したと判定された場合には（ステップＳ１０６で“ＹＥＳ”）、制御部１１０は、情報提供処理を終了させる。 In the process of step S106, when it is determined that the automobile 200 has arrived at the predicted destination (“YES” in step S106), the control unit 110 ends the information providing process.

［４．情報提供方法の他の態様］
次に、上記［１．情報提供方法］で説明した方法とは異なる態様の情報提供方法について説明する。
なお、以下の［４−１］〜［４−６］では、目的地の予測に用いる端末情報として、図１と同様に、履歴情報に含まれる検索ワードを例に挙げて説明するが、これに限られず、検索ワードに代えて、又は検索ワードに加えて、端末情報データ１２１に含まれる他の任意の情報（例えば、ナビアプリ行先履歴、購入履歴、及びインストール済アプリなど）を用いても良い。 [4. Other Aspects of Information Providing Method]
Next, the above [1. Information Providing Method] An information providing method having a different mode from the method described in [1.
In addition, in the following [4-1] to [4-6], as the terminal information used for the prediction of the destination, similar to FIG. 1, a search word included in the history information will be described as an example. Alternatively, in addition to or in addition to the search word, other arbitrary information included in the terminal information data 121 (for example, navigation application destination history, purchase history, installed application, etc.) may be used. good.

［４−１．時間帯に基づく情報提供方法］
サーバ装置１００による情報提供方法では、現在時刻の時間帯をさらに考慮して目的地を予測しても良い。
図８は、時間帯に基づく情報提供方法の例を説明する図である。
図８の例では、自動車２００の同乗者の端末装置１０（Ｔ１）〜１０（Ｔ４）は、図１の例と同一であり、各端末装置１０から取得されている端末情報（履歴情報、検索ワード）も図１と同一である。しかしながら、図８の例では、現在時刻が午後６：００となっており、通常、動物園が閉園している時間帯であるため、履歴情報の検索ワードに基づいて図１の例と同様に「Ｂ動物園」を目的地として予測すると、的外れな予測となってしまう。 [4-1. Information provision method based on time zone]
In the information providing method by the server device 100, the destination may be predicted by further considering the time zone of the current time.
FIG. 8 is a diagram illustrating an example of an information providing method based on time zones.
In the example of FIG. 8, the terminal devices 10 (T1) to 10 (T4) of the passengers of the automobile 200 are the same as the example of FIG. 1, and the terminal information (history information, search) acquired from each terminal device 10 is used. The word) is also the same as in FIG. However, in the example of FIG. 8, the current time is 6:00 pm, which is usually the time zone when the zoo is closed. Therefore, based on the search word of the history information, “ Predicting "B Zoo" as the destination would be an irrelevant prediction.

そこで、図８の例では、サーバ装置１００は、現在時刻の時間帯において利用することのできない（例えば、営業時間外の）施設が目的地の複数の候補地のうち最上位の順位の候補地となっている場合に、当該候補地は予測目的地として採用せず（すなわち、候補地から除外され）、他の候補地から目的地を予測する。（なお、目的地までの移動時間がさらに考慮されても良い。例えば、現在時刻が目的地の施設の営業時間内であっても、当該施設への到着予定時刻が当該施設の営業時間外となる場合に、予測目的地として採用されないようにしても良い。） Therefore, in the example of FIG. 8, the server apparatus 100 is the highest-ranked candidate site among a plurality of candidate destination sites whose facilities cannot be used in the current time zone (for example, outside business hours). In this case, the candidate site is not adopted as the predicted destination (that is, excluded from the candidate sites), and the destination is predicted from other candidate sites. (The travel time to the destination may be further considered. For example, even if the current time is within the business hours of the facility at the destination, the estimated arrival time at the facility is outside the business hours of the facility. In this case, it may not be adopted as the predicted destination.)

具体的には、図８の履歴情報の検索ワードのうち、３人のユーザＵ２〜Ｕ４の端末装置１０（Ｔ２）〜１０（Ｔ４）で使用されている検索ワード「Ｂ動物園」からは、図１で説明したとおりに「Ｂ動物園」が最上位の順位の候補地となるが、Ｂ動物園が閉園している時間帯であるため候補地から除外され、予測目的地としては採用されない。また、当該検索ワード「Ｂ動物園」から予測される他の候補地（図１の「Ｈ動植物園」など）も、営業時間外のため予測目的地としては採用できないものとする。 Specifically, from the search word “B Zoo” used in the terminal devices 10 (T2) to 10 (T4) of the three users U2 to U4 among the search words of the history information of FIG. As described in 1, the "B Zoo" is the highest-ranked candidate site, but it is excluded from the candidate sites because B Zoo is closed and is not adopted as the predicted destination. Further, other candidate sites predicted from the search word "B Zoo" (such as "H Zoological and Botanical Garden" in FIG. 1) cannot be used as predicted destinations because they are out of business hours.

そこで、複数の端末装置１０（Ｔ１）〜１０（Ｔ４）の履歴情報から共通して抽出することのできる他の検索ワードが特定され、この検索ワードから目的地が予測される。ここでは、端末装置１０（Ｔ２）で使用されている検索ワード「ショップＣ」、端末装置１０（Ｔ３）で使用されている検索ワード「おもちゃＤ」、及び端末装置１０（Ｔ４）で使用されている検索ワード「おもちゃＧ」が、共通して抽出できる検索ワードとして特定される。 Therefore, another search word that can be commonly extracted from the history information of the plurality of terminal devices 10 (T1) to 10 (T4) is specified, and the destination is predicted from this search word. Here, the search word "shop C" used in the terminal device 10 (T2), the search word "toy D" used in the terminal device 10 (T3), and the search word "toy D" used in the terminal device 10 (T4). The existing search word “toy G” is specified as a search word that can be extracted in common.

ここで、「ショップＣ」、「おもちゃＤ」及び「おもちゃＧ」は、同一の検索ワードではないものの、いずれもショッピングモールなどの商業施設で利用可能、又は購入可能な対象であるため、商業施設との関連性の観点から、共通して抽出可能な検索ワードとされる。このように、目的地の予測に用いる検索ワードは、所定の観点で関連性を有する異なる複数の検索ワードであっても良い。
このような関係の複数の検索ワードを特定する方法は、特には限られないが、例えば端末情報の各検索ワードに、当該検索ワードの上位概念を表す一又は二以上のメタデータを設定しておき、メタデータが共通する検索ワードを、複数の端末装置１０の端末情報から共通して抽出すれば良い。図８の例では、検索ワード「ショップＣ」、「おもちゃＤ」及び「おもちゃＧ」に対して、メタデータ「商業施設」が設定されており、当該メタデータの共通性に着目してこれらの検索ワードが抽出される。 Here, although “shop C”, “toys D”, and “toys G” are not the same search word, they are all targets that can be used or purchased at commercial facilities such as shopping malls, so commercial facilities From the viewpoint of relevance with, the search words are commonly extracted. As described above, the search word used to predict the destination may be a plurality of different search words that are related to each other from a predetermined viewpoint.
A method of specifying a plurality of search words having such a relationship is not particularly limited, but for example, for each search word of the terminal information, one or more metadata representing a superordinate concept of the search word is set. Every time, a search word having common metadata may be commonly extracted from the terminal information of the plurality of terminal devices 10. In the example of FIG. 8, the metadata “commercial facility” is set for the search words “shop C”, “toy D”, and “toy G”, and the commonality of the metadata is paid attention to. The search word is extracted.

図８の端末情報から検索ワード「ショップＣ」、「おもちゃＤ」及び「おもちゃＧ」が抽出されると、これらの検索ワードに基づいて、メタデータである「商業施設」との関連性の高さや、現在地点からの距離などを考慮して複数の候補地が選定される。あるいは、３つの検索ワードをキーワードとして直接用いて、所定の検索アルゴリズムにより複数の候補地を選定しても良い。
図８の例では、順位の高い方から「ショッピングモールＸ」、「デパートＹ」、…が候補地として抽出される。このうち、順位が最も高い「ショッピングモールＸ」について、時間帯に基づく適合性が判定され（具体的には、営業時間内か否かが判定され）、適合性に問題がないと判定されると、予測目的地として採用される。 When the search words “shop C”, “toys D”, and “toys G” are extracted from the terminal information in FIG. 8, it is highly relevant to the “commercial facility” that is the metadata based on these search words. A plurality of candidate sites are selected in consideration of the distance from the current position and the like. Alternatively, a plurality of candidate sites may be selected by a predetermined search algorithm by directly using the three search words as keywords.
In the example of FIG. 8, “shopping mall X”, “department store Y”,... Of these, the “shopping mall X” with the highest rank is determined to have suitability based on the time zone (specifically, whether it is within business hours), and it is determined that there is no problem with the compatibility. And will be adopted as the predicted destination.

この結果、サーバ装置１００から端末装置１０に、予測目的地である「ショッピングモールＸ」に関する情報が提供され、端末装置１０の表示部１４には、「ショッピングモールＸ」に関する情報が表示される。具体的には、表示部１４の上部に、推奨される目的地として「ショッピングモールＸ」に関する情報が表示され、表示部１４の下部に、「ショッピングモールＸ」までの経路と、当該経路における渋滞や事故などの交通情報、及び当該経路の周辺の店舗（ここでは、レストラン）に関する情報が表示される。 As a result, the server device 100 provides the terminal device 10 with the information regarding the predicted destination “shopping mall X”, and the display unit 14 of the terminal device 10 displays the information regarding the “shopping mall X”. Specifically, on the upper part of the display unit 14, information about “shopping mall X” is displayed as a recommended destination, and on the lower part of the display unit 14, a route to “Shopping mall X” and traffic congestion on the route. Information on traffic such as traffic accidents, and stores (here, restaurants) around the route is displayed.

［４−２．ユーザのコンテキストに基づく情報提供方法］
サーバ装置１００による情報提供方法では、ユーザのコンテキストに基づいて目的地を予測しても良い。ここで、コンテキストとは、ユーザの、特定の対象との関係性や、ユーザの状態などを特定するのに用いることのできる任意の情報である。例えば、ユーザと、他のユーザとの関係性の観点では、性別、年代、居住地、興味、家族関係、収入、ライフスタイルなどの情報がコンテキストとなり得る。また、ユーザの状態に関しては、滞在している施設や周囲の状況、体調、運動状態などの情報がコンテキストとなり得る。これらの情報をユーザのコンテキストとして目的地の予測に用いる場合には、当該情報が端末装置１０からユーザ情報として取得されて、ユーザ情報データ１２１ｂに記憶される。あるいは、これらの情報は、端末装置１０とは別途のルートで予め取得されてユーザ情報データ１２１ｂに記憶されていても良い。 [4-2. Information provision method based on user context]
In the information providing method by the server device 100, the destination may be predicted based on the context of the user. Here, the context is arbitrary information that can be used to specify the relationship between the user and a specific target, the state of the user, and the like. For example, from the viewpoint of the relationship between a user and another user, information such as sex, age, place of residence, interest, family relationship, income, lifestyle, etc. can be the context. In addition, regarding the user's state, information such as the facility where the user is staying, the surroundings, the physical condition, and the exercise state can be the context. When these pieces of information are used as the context of the user to predict the destination, the information is acquired as the user information from the terminal device 10 and stored in the user information data 121b. Alternatively, these pieces of information may be acquired in advance by a route different from the terminal device 10 and stored in the user information data 121b.

図９は、ユーザのコンテキストに基づく情報提供方法の例を説明する図である。
図９の例では、自動車２００にユーザＵ１、Ｕ３の２人が乗車している。このうちユーザＵ３は、ユーザＵ１の子供（小学生）であるものとする。また、現在時刻は午前７：３０であるものとする。 FIG. 9 is a diagram illustrating an example of an information providing method based on a user context.
In the example of FIG. 9, two users U1 and U3 are in the automobile 200. Of these, the user U3 is assumed to be a child (elementary school student) of the user U1. Further, it is assumed that the current time is 7:30 am.

この例では、ユーザＵ１とユーザＵ３との関係性（家族、親子）が、コンテキストとして考慮されて目的地が予測される。自動車２００に家族同士が同乗している場合には、同乗者の組み合わせや時間帯に応じて、特定の地点が目的地となる蓋然性が高くなる。例えば、親子が朝の時間帯に同乗した場合には、親が子供を送り届けるために小学校に移動する蓋然性が高い、といった具合である。このため、当該同乗者の組み合わせ及び時間帯での過去の目的地の履歴を参照することで、より適切に目的地を予測することができる。 In this example, the destination is predicted by considering the relationship (family, parent and child) between the user U1 and the user U3 as a context. When families are riding in the automobile 200, there is a high probability that a specific point will be the destination, depending on the combination of passengers and the time zone. For example, if a parent and a child ride in the morning, it is highly likely that the parent will move to an elementary school to deliver the child. Therefore, the destination can be more appropriately predicted by referring to the past history of the destination in the combination of the passengers and the time zone.

具体的には、図９の例では、ユーザＵ１の端末装置１０（Ｔ１）及びユーザＵ３の端末装置１０（Ｔ３）からそれぞれ取得された端末情報における「家族」の項目から、同乗しているユーザＵ１、Ｕ３が家族であると判定される。これに応じて、位置情報データ１２１ｃが参照されて、ユーザＵ１、Ｕ３が同乗したときの端末装置１０（Ｔ１）、１０（Ｔ３）の過去の位置情報が取得され、現在時刻である午前７：３０が属する朝の時間帯における目的地（移動先）の履歴が参照される。図９では、２０１８年３月１日の午前８：００に、ユーザＵ１、Ｕ３（端末装置１０（Ｔ１）、１０（Ｔ３））が「Ｚ小学校」に移動していると判定されるため、この履歴に基づいて、「Ｚ小学校」が目的地として予測される。 Specifically, in the example of FIG. 9, the user who is riding from the "family" item in the terminal information respectively acquired from the terminal device 10 (T1) of the user U1 and the terminal device 10 (T3) of the user U3. It is determined that U1 and U3 are family members. In response to this, the position information data 121c is referred to, and the past position information of the terminal devices 10 (T1) and 10 (T3) when the users U1 and U3 are on board is acquired, and the current time is 7 am: The history of the destination (movement destination) in the morning time zone to which 30 belongs is referred to. In FIG. 9, since it is determined that the users U1 and U3 (terminal devices 10 (T1) and 10 (T3)) are moving to “Z elementary school” at 8:00 am on March 1, 2018, Based on this history, "Z elementary school" is predicted as the destination.

［４−３．ユーザのコンテキストに応じた重み付けを反映させた情報提供方法］
ユーザのコンテキストは、目的地の予測に直接用いる他に、端末情報（特に、履歴情報）の重み付けに用いることもできる。すなわち、ユーザのコンテキストに応じて、各ユーザが使用する端末装置１０から取得された履歴情報の重み付けを行い、重み付けがなされた履歴情報に基づいて目的地を予測しても良い。 [4-3. Information provision method that reflects weighting according to user context]
The user context can be used for weighting terminal information (particularly history information) as well as for directly predicting a destination. That is, the history information acquired from the terminal device 10 used by each user may be weighted according to the context of the user, and the destination may be predicted based on the weighted history information.

図１０は、ユーザのコンテキストに応じた重み付けを反映させた情報提供方法の例を説明する図である。
図１０の例では、ユーザＵ１〜Ｕ４が自動車２００に同乗している。このうち、ユーザＵ３、Ｕ４は、ユーザＵ１、Ｕ２の子供であるものとする。 FIG. 10 is a diagram illustrating an example of the information providing method in which the weighting according to the context of the user is reflected.
In the example of FIG. 10, users U1 to U4 are in the vehicle 200. Of these, the users U3 and U4 are children of the users U1 and U2.

図１０の例では、現在時刻が午後８：００と遅い時間帯であり、子供の希望を反映した外出である可能性が低いこと、あるいは子供が車内で眠っている可能性があることなどが、目的地の予測に際して考慮される。すなわち、子供のユーザＵ３、Ｕ４の端末装置１０（Ｔ３）、１０（Ｔ４）から取得された履歴情報の重み付けが小さく設定され、このように重み付けがなされた履歴情報に基づいて目的地が予測される。ここでは、子供の端末装置１０（Ｔ３）、１０（Ｔ４）から取得された履歴情報の重み付けが「０」に設定され、当該履歴情報が目的地の予測に用いられない例で説明する。 In the example of FIG. 10, the current time is 8:00 pm, which is a late time, and it is unlikely that the child is out to reflect the wishes of the child, or that the child may be sleeping in the car. , Will be considered when predicting the destination. That is, the weight of the history information acquired from the terminal devices 10 (T3) and 10 (T4) of the child users U3 and U4 is set to be small, and the destination is predicted based on the history information weighted in this way. It Here, an example will be described in which the weighting of the history information acquired from the child terminal devices 10 (T3) and 10 (T4) is set to “0” and the history information is not used for the prediction of the destination.

上記の重み付けの結果、親のユーザＵ１、Ｕ２が使用する端末装置１０（Ｔ１）、１０（Ｔ２）から取得された履歴情報のみが目的地の予測に用いられる。ここでは、端末装置１０（Ｔ１）、１０（Ｔ２）の履歴情報から検索ワード「書籍Ａ」が共通して抽出される。そして、抽出された検索ワード「書籍Ａ」に基づいて、順位の高い方から「書店Ｉ」、「Ｊブックセンター」、…が候補地として抽出され、順位が最も高い「書店Ｉ」が予測目的地として特定される。 As a result of the above weighting, only the history information acquired from the terminal devices 10 (T1) and 10 (T2) used by the parent users U1 and U2 is used for the prediction of the destination. Here, the search word “book A” is commonly extracted from the history information of the terminal devices 10 (T1) and 10 (T2). Then, based on the extracted search word “book A”, “bookstore I”, “J book center”,... Are extracted as candidate sites from the highest ranking, and “bookstore I” with the highest ranking is the prediction purpose. Identified as the ground.

なお、上記では、子供のユーザＵ３、Ｕ４の重み付け（プライオリティ）を０とし、親のユーザＵ１、Ｕ２の重み付けを同等とする例を挙げて説明したが、これに限られず、履歴情報を参照するユーザ間で重み付けを異ならせても良い。例えば、重み付けの設定範囲を０〜１０とした場合に、ユーザＵ１（例えば、父親）の重み付けを０．１とし、ユーザＵ２（例えば、母親）の重み付けを１０とするといった態様であっても良い。また、子供のユーザＵ３、Ｕ４の重み付けを０以外の値に設定しても良い。この場合の重み付けの値は、例えば、通常の検索履歴の傾向と、目的地の候補地との関連性の高さ、過去の目的地予測において検索履歴が採用された回数や頻度などに基づいて定めることができる。また、特定のユーザ同士が同乗した場合の重み付けが予め定められていても良い。 In the above description, the weighting (priority) of the child users U3 and U4 is set to 0 and the weighting of the parent users U1 and U2 is set to the same, but the present invention is not limited to this, and the history information is referred to. Weighting may be different among users. For example, when the weighting setting range is 0 to 10, the weighting of the user U1 (for example, father) may be 0.1 and the weighting of the user U2 (for example, mother) may be 10. .. The weights of the child users U3 and U4 may be set to a value other than 0. The value of the weighting in this case is based on, for example, the tendency of the normal search history, the degree of relevance to the candidate destination, the number of times the search history is used in the past destination prediction, and the frequency. Can be set. In addition, weighting when specific users ride together may be determined in advance.

［４−４．複数の端末装置の履歴情報を複合的に考慮する目的地の予測方法］
上記の情報提供方法では、まず複数の端末装置１０の履歴情報から共通性の高い検索ワードを抽出し、抽出された検索ワードに基づいて目的地の候補地の選定、及び最終的な予測目的地の特定を行う例で説明したが、これに限られず、複数の端末装置１０の履歴情報をそのまま用いて、履歴情報に含まれる各検索ワードを複合的に考慮して目的地を予測しても良い。 [4-4. Prediction method of destination that considers history information of multiple terminal devices
In the above information providing method, first, a search word having a high degree of commonality is extracted from history information of a plurality of terminal devices 10, a candidate destination is selected based on the extracted search word, and a final predicted destination. However, the present invention is not limited to this, and the history information of a plurality of terminal devices 10 may be used as they are to predict the destination by considering each search word included in the history information in a composite manner. good.

図１１は、複数の端末装置１０の履歴情報を複合的に考慮する目的地の予測方法を説明する図である。
図１１の例では、複数の端末装置１０の履歴情報から抽出される、共通性の高い検索ワードの組み合わせごとに、目的地の候補地が選定されている。具体的には、検索ワード「Ｂ動物園」から、候補地として「Ｂ動物園」、「Ｈ動植物園」が選定されている。また、検索ワード「ショップＣ」、「おもちゃＤ」、「おもちゃＧ」の組み合わせから、候補地として「ショッピングモールＸ」、「デパートＹ」が選定されている。また、検索ワード「書籍Ａ」から、候補地として「書店Ｉ」、「Ｊブックセンター」が選定されている。また、検索ワード「Ｅ水族館」から、候補地として「Ｅ水族館」が選定されている。 FIG. 11 is a diagram illustrating a method of predicting a destination that considers history information of a plurality of terminal devices 10 in a composite manner.
In the example of FIG. 11, a candidate destination is selected for each combination of highly common search words extracted from the history information of the plurality of terminal devices 10. Specifically, “B Zoo” and “H Zoological and Botanical Garden” are selected as candidate sites from the search word “B Zoo”. Further, “shopping mall X” and “department store Y” are selected as candidate sites from the combination of the search words “shop C”, “toys D”, and “toys G”. In addition, “bookstore I” and “J book center” are selected as candidate sites from the search word “book A”. In addition, “E aquarium” is selected as a candidate site from the search word “E aquarium”.

また、図１１の例では、選定された各候補地に対して、目的地である蓋然性の高さを示す「スコア」が算出されている。このスコアは、検索ワードが共通して抽出された端末装置１０の数、検索ワードとの関連性の高さ、及び現在地点からの距離などに基づいて算出される。このスコアには、さらに各ユーザのコンテキストに応じた重み付けが反映されていても良い。このスコアは、目的地としてのもっともらしさを表す値であり、「尤度」と言い換えることもできる。各候補地は、スコアの高さに応じて順位付けされている。
また、図１１では、選定された各候補地に対し、時間帯に基づく適合性の判定結果（具体的には、営業時間内か否か）が「○」、「×」で表されている。 Further, in the example of FIG. 11, a “score” indicating a high probability of being a destination is calculated for each of the selected candidate sites. This score is calculated based on the number of terminal devices 10 from which the search word is extracted in common, the degree of association with the search word, the distance from the current position, and the like. This score may further reflect weighting according to the context of each user. This score is a value representing plausibility as a destination, and can be restated as "likelihood". Each candidate site is ranked according to the height of the score.
Further, in FIG. 11, the determination result of the suitability based on the time zone (specifically, whether it is within business hours) for each selected candidate site is represented by “◯” and “x”. ..

このように、複数の端末装置１０の履歴情報（検索ワード）を複合的に考慮して選定された複数の候補地のうち、時間帯の適合性が「×」となっている候補地を除外した残りの候補地、すなわち時間帯の適合性が「○」となっている候補地が、最終的な候補地として選定され、順位が最も高い候補地（ここでは「ショッピングモールＸ」）が予測目的地として特定される。 In this way, out of the plurality of candidate sites selected in consideration of the history information (search word) of the plurality of terminal devices 10 in a composite manner, the candidate sites having the time zone suitability of “x” are excluded. The remaining candidate sites, that is, the candidate sites whose time zone suitability is "○", are selected as the final candidate sites, and the candidate site with the highest ranking (here, "Shopping Mall X") is predicted. Identified as the destination.

［４−５．同乗者の端末装置の他の特定方法（１）（近距離無線通信）］
自動車２００の同乗者が使用する複数の端末装置１０の特定方法は、上述した位置情報を用いる方法に限られない。
同乗者の端末装置１０の他の特定方法としては、近距離無線通信による接続関係に基づく方法がある。 [4-5. Other Method for Specifying Terminal Device of Passenger (1) (Near Field Communication)]
The method of identifying the plurality of terminal devices 10 used by the passengers of the automobile 200 is not limited to the method of using the position information described above.
As another method of identifying the passenger's terminal device 10, there is a method based on a connection relationship by short-range wireless communication.

図１２は、近距離無線通信の接続関係に基づく同乗者の端末装置１０の特定方法を説明する図である。
図１２の例では、近距離無線通信としてのＢｌｕｅｔｏｏｔｈにより、端末装置１０（Ｔ１）が、端末装置１０（Ｔ２）〜１０（Ｔ４）と接続されている。サーバ装置１００は、この接続関係に係る情報を端末装置１０（Ｔ１）から取得して、相互に接続されている端末装置１０（Ｔ１）〜１０（Ｔ４）を、自動車２００の車内にある端末装置１０であると特定する。
なお、この方法を用いる場合にも、図２に示した位置情報を用いた端末装置１０の特定方法を併用しても良い。 FIG. 12 is a diagram illustrating a method of identifying the passenger's terminal device 10 based on the connection relationship of short-range wireless communication.
In the example of FIG. 12, the terminal device 10 (T1) is connected to the terminal devices 10 (T2) to 10 (T4) by Bluetooth as the short-range wireless communication. The server device 100 acquires the information related to this connection from the terminal device 10 (T1), and sets the mutually connected terminal devices 10 (T1) to 10 (T4) to the terminal device in the vehicle 200. It is specified as 10.
Even when this method is used, the method of identifying the terminal device 10 using the position information shown in FIG. 2 may be used together.

［４−６．同乗者の端末装置の他の特定方法（２）（事前の予約）］
自動車２００の同乗者が使用する複数の端末装置１０の他の特定方法として、自動車２００への乗車前に、自動車２００に同乗するユーザの複数の端末装置１０を予め指定しておく（予約しておく）方法がある。
例えば、自動車２００への乗車前に、端末装置１０の所定のアプリ（例えば、ナビアプリ）上で、ユーザＵ１からユーザＵ２〜Ｕ４に対し、自動車２００に同乗した移動のイベントに招待する通知を送信する。この通知に対し、各ユーザＵ２〜Ｕ４が自身の端末装置１０（Ｔ２）〜１０（Ｔ４）で承諾の返信を行うことで、ユーザＵ１の端末装置１０（Ｔ１）において、自動車２００に同乗するユーザＵ１〜Ｕ４の端末装置１０（Ｔ１）〜１０（Ｔ４）の組み合わせを指定（予約）する端末指定データ（端末指定情報）が生成されて、サーバ装置１００に送信される。
そして、自動車２００乗車後にナビアプリを目的地予測モードで動作させると、サーバ装置１００は、端末指定データにおいて同乗が予約されている端末装置１０（Ｔ１）〜１０（Ｔ４）から端末情報を取得して、上述した方法で目的地の予測、及び予測目的地に応じた情報の提供を行う。あるいは、サーバ装置１００は、近距離無線通信で各端末装置１０が接続されたタイミングで各ユーザが自動車２００に乗車したものと判定して、端末情報の取得、目的地の予測及び情報提供を開始しても良い。また、サーバ装置１００は、端末指定データを受信した時点で各端末装置１０から端末情報を取得して、予め目的地の予測などの処理を行っても良い。 [4-6. Another method for identifying passenger terminal devices (2) (reservation in advance)]
As another method of identifying the plurality of terminal devices 10 used by the passengers of the automobile 200, the plurality of terminal devices 10 of the users who will be traveling in the automobile 200 are designated in advance (reserved before boarding the automobile 200). There is a method.
For example, before boarding the automobile 200, a notification from a user U1 to the users U2 to U4 is sent on a predetermined application (for example, a navigation application) of the terminal device 10 to invite an event of a movement in the automobile 200. To do. In response to this notification, each of the users U2 to U4 returns a consent at their own terminal devices 10 (T2) to 10 (T4), so that the users riding in the automobile 200 at the terminal device 10 (T1) of the user U1. Terminal designation data (terminal designation information) that designates (reserves) a combination of the terminal devices 10 (T1) to 10 (T4) of U1 to U4 is generated and transmitted to the server device 100.
Then, when the navigation application is operated in the destination prediction mode after getting on the automobile 200, the server device 100 acquires the terminal information from the terminal devices 10 (T1) to 10 (T4) for which the passenger is reserved in the terminal designation data. Then, the destination is predicted by the above-described method and the information corresponding to the predicted destination is provided. Alternatively, the server device 100 determines that each user has boarded the automobile 200 at the timing when each terminal device 10 is connected by short-range wireless communication, and starts acquisition of terminal information, prediction of a destination, and provision of information. You may do it. In addition, the server device 100 may acquire the terminal information from each terminal device 10 at the time of receiving the terminal designation data, and perform processing such as prediction of the destination in advance.

また、各ユーザの上記操作による端末指定データの生成及びサーバ装置１００への送信は、各ユーザが自動車２００に乗車した後に行われても良い。
なお、この場合には、上記の操作に代えて、所定のアプリ（例えばナビアプリ）上で同乗者であることを申告するための所定のボタンを選択する入力操作がなされた場合に、端末指定データにおいて同乗者の端末装置１０として登録されるようにしても良い。 In addition, the generation of the terminal designation data and the transmission to the server device 100 by the above operation of each user may be performed after each user gets on the automobile 200.
In this case, instead of the above operation, when an input operation of selecting a predetermined button for declaring that the passenger is a passenger on a predetermined application (for example, a navigation application), the terminal designation is performed. The data may be registered as the passenger's terminal device 10.

［５．効果］
以上のように、上記実施形態に係る情報処理装置としてのサーバ装置１００は、制御部１１０を備え、制御部１１０は、同一の自動車２００に同乗する複数のユーザが使用する複数の端末装置１０の各々から、端末装置１０に対応付けられた端末情報を取得し（取得部１１１）、取得された複数の端末装置１０の各々に係る端末情報に基づいて、自動車２００の目的地を予測し（予測部１１２）、予測された目的地に応じた情報を提供する（情報提供部１１３）。
このような情報提供方法によれば、同乗者の多くが関心を持っている事柄と関連性の高い地点を目的地として予測できるため、自動車２００の目的地を正確に予測できる蓋然性を高めることができる。よって、より適切な目的地の予測に基づくより的確な情報提供を行うことができる。また、予測目的地が実際の目的地とは異なっていたとしても、同乗者の多くが関心を持っている地点に関する情報を提供できるため、ユーザの満足度や利便性の高いサービスを提供することができる。このようなユーザ体験を提供することで、目的地までの誘導案内を必要としない場合においても、ユーザが積極的にサービスを利用する（ナビアプリを立ち上げる）ように促すことができる。 [5. effect]
As described above, the server device 100 as the information processing device according to the above-described embodiment includes the control unit 110, and the control unit 110 is provided for the plurality of terminal devices 10 used by the plurality of users who ride in the same automobile 200. From each of them, the terminal information associated with the terminal device 10 is acquired (acquisition unit 111), and the destination of the automobile 200 is predicted based on the acquired terminal information of each of the plurality of terminal devices 10 (prediction). The unit 112) provides information according to the predicted destination (information providing unit 113).
According to such an information providing method, it is possible to predict a point that is highly related to a matter of interest to many passengers as a destination, and thus increase the probability that the destination of the automobile 200 can be accurately predicted. it can. Therefore, more accurate information can be provided based on the more appropriate prediction of the destination. In addition, even if the predicted destination is different from the actual destination, it is possible to provide information on the points where many passengers are interested in, and thus to provide a service with high user satisfaction and convenience. You can Providing such a user experience can encourage the user to actively use the service (start the navigation application) even when the guidance to the destination is not required.

また、端末装置１０の使用履歴に係る履歴情報を含む端末情報を用いて目的地を予測することで、同乗者にとって関心のある地点を目的地として予測することができる。よって、複数のユーザが同乗している場合に、より適切に目的地を予測し情報を提供することができる。 Further, by predicting the destination using the terminal information including the history information related to the usage history of the terminal device 10, it is possible to predict the point of interest to the fellow passenger as the destination. Therefore, when a plurality of users are on board, it is possible to more appropriately predict the destination and provide the information.

また、端末装置１０における検索履歴に係る情報を含む履歴情報を端末情報として用いることで、ユーザが関心を持っている具体的な事柄と関連性の高い地点を目的地として予測することができる。 Further, by using history information including information related to the search history in the terminal device 10 as the terminal information, it is possible to predict a point highly relevant to a specific matter in which the user is interested as a destination.

また、端末装置１０を用いた商品の購入履歴に係る情報を含む履歴情報を端末情報として用いることによっても、ユーザが関心を持っている具体的な事柄と関連性の高い地点を目的地として予測することができる。 Further, by using history information including information about purchase history of products using the terminal device 10 as terminal information, a point highly relevant to a specific matter in which the user is interested is predicted as a destination. can do.

また、制御部１１０は、複数の端末装置１０の各々に係る履歴情報から検索ワード（キーワード）をそれぞれ抽出し、抽出された複数のキーワードとの関連性の高さに関する所定条件を満たす候補地から目的地を予測する（予測部１１２）。これにより、自動車２００に同乗している複数のユーザのうちより多くのユーザにとって関心のある地点を目的地として予測することができる。 In addition, the control unit 110 extracts search words (keywords) from history information related to each of the plurality of terminal devices 10, and selects candidate sites that satisfy a predetermined condition regarding the degree of relevance to the plurality of extracted keywords. The destination is predicted (prediction unit 112). As a result, it is possible to predict, as a destination, a point of interest to a larger number of users who are in the vehicle 200.

また、制御部１１０は、複数の端末装置１０の各々に係る履歴情報から検索ワード（キーワード）をそれぞれ抽出し、最も多くの端末装置１０の履歴情報から抽出された検索ワードに基づいて目的地を予測する（予測部１１２）。これにより、簡易な処理で、自動車２００に同乗している複数のユーザのうちより多くのユーザにとって関心のある地点を目的地として予測することができる。 The control unit 110 also extracts search words (keywords) from the history information related to each of the plurality of terminal devices 10, and determines the destination based on the search words extracted from the history information of the most terminal devices 10. Predict (prediction unit 112). Thereby, with a simple process, it is possible to predict, as a destination, a point of interest to a larger number of users who are riding in the automobile 200.

また、制御部１１０は、複数の端末装置１０の各々に係る端末情報に基づいて、複数のユーザの各々のコンテキストを推定し、当該コンテキストに基づいて目的地を予測する（予測部１１２）。これにより、同乗者同士の関係性や、同乗者の状態などに応じてより適切な目的地を予測することができる。 Moreover, the control part 110 estimates the context of each of several users based on the terminal information which concerns on each of several terminal device 10, and predicts a destination based on the said context (prediction part 112). This makes it possible to predict a more appropriate destination according to the relationships between fellow passengers, the states of the fellow passengers, and the like.

また、制御部１１０は、複数の端末装置１０の各々に係る端末情報に基づいて、複数のユーザの各々のコンテキストを推定し、複数のユーザの各々のコンテキストに基づいて複数の端末装置１０の各々に係る履歴情報の重み付けを行い、当該重み付けがなされた履歴情報に基づいて目的地を予測する（予測部１１２）。これによれば、同乗者同士の関係性や、同乗者の状態などをより柔軟に考慮して目的地を予測することができる。 In addition, the control unit 110 estimates the context of each of the plurality of users based on the terminal information related to each of the plurality of terminal devices 10, and each of the plurality of terminal devices 10 based on the context of each of the plurality of users. The history information related to the above is weighted, and the destination is predicted based on the weighted history information (prediction unit 112). According to this, the destination can be predicted by more flexibly considering the relationship between fellow passengers, the state of the fellow passengers, and the like.

また、端末装置１０の過去の位置情報を含む端末情報を用いて目的地を予測することで、自動車２００の目的地を正確に予測できる蓋然性を高めることができる。 In addition, by predicting the destination using the terminal information including the past position information of the terminal device 10, it is possible to increase the probability that the destination of the automobile 200 can be accurately predicted.

また、制御部１１０は、目的地の予測を行っている時間帯に基づいて目的地を予測する（予測部１１２）。これによれば、営業時間外である施設を目的地として採用しない等の、時間帯が考慮されたより適切な目的地の予測を行うことができる。 Further, the control unit 110 predicts the destination based on the time zone in which the destination is predicted (prediction unit 112). According to this, a more appropriate destination can be predicted in consideration of the time zone, such as not adopting a facility outside business hours as a destination.

また、制御部１１０は、目的地の複数の候補地を選定し、時間帯に基づいて複数の候補地のうち一部の候補地を除外した残りの候補地から目的地を予測する（予測部１１２）。これによれば、簡易な処理で、時間帯が考慮されたより適切な目的地の予測を行うことができる。 In addition, the control unit 110 selects a plurality of candidate destinations and predicts the destination from the remaining candidate destinations excluding some of the candidate destinations based on the time zone (prediction unit). 112). According to this, it is possible to predict the destination more appropriately in consideration of the time zone with a simple process.

また、制御部１１０は、予測された目的地を、推奨される行き先として提示する（情報提供部１１３）。これにより、自動車２００の同乗する複数のユーザにとって関心のある地点の情報を提供することができる。また、予測された目的地が、実際の目的地とは異なる場合であっても、ユーザが潜在的に興味を有している可能性の高い地点の情報を提供できるため、ユーザの満足度の高いサービスを提供することができる。 The control unit 110 also presents the predicted destination as a recommended destination (information providing unit 113). As a result, it is possible to provide information on points of interest to a plurality of users who are on board the automobile 200. In addition, even if the predicted destination is different from the actual destination, it is possible to provide information on a point that the user is likely to be interested in. It can provide high service.

また、制御部１１０は、端末装置１０の位置情報に基づいて、一の端末装置１０から所定距離ｒの範囲内にある端末装置１０を、同一の自動車２００に同乗する複数のユーザが使用する複数の端末装置１０として特定し、当該特定された複数の端末装置１０の各々から端末情報を取得する（取得部１１１）。これにより、同乗者が使用する端末装置１０を簡易な処理で特定することができる。 In addition, the control unit 110 uses a plurality of terminals that are within a predetermined distance r from one terminal device 10 and that are used by a plurality of users who ride in the same automobile 200, based on the position information of the terminal device 10. The terminal information is acquired from each of the plurality of specified terminal devices 10 (acquisition unit 111). As a result, the terminal device 10 used by the passenger can be specified by a simple process.

また、制御部１１０は、端末装置１０の位置情報に基づいて、一の端末装置１０から所定距離ｒの範囲内にあり、かつ移動経路が共通する二以上の端末装置１０を、同一の自動車２００に同乗する複数のユーザが使用する複数の端末装置１０として特定し、当該特定された複数の端末装置１０の各々から端末情報を取得する（取得部１１１）。これにより、同乗者が使用する端末装置１０をより精度良く特定することができる。 Further, the control unit 110 sets two or more terminal devices 10 within a predetermined distance r from one terminal device 10 and having a common travel route to the same vehicle 200 based on the position information of the terminal device 10. Is specified as a plurality of terminal devices 10 used by a plurality of users who are in the same vehicle, and terminal information is acquired from each of the specified plurality of terminal devices 10 (acquisition unit 111). As a result, the terminal device 10 used by the passenger can be specified more accurately.

また、制御部１１０は、自動車２００の移動が開始された後に、複数の端末装置１０の特定、及び当該複数の端末装置１０の各々からの端末情報の取得を複数回行い（取得部１１１）、複数の端末装置１０の各々に係る最新の端末情報に基づいて目的地を予測し、当該予測の結果に応じて目的地を更新する（予測部１１２）。これにより、自動車２００の移動に伴って、目的地の予測精度を向上させていくことができる。よって、自動車２００にユーザが乗車したタイミングで、まず可能な精度で予測目的地の情報を提供しつつ、自動車２００の移動に伴って徐々に目的地の予測精度を高めて、その時点で最も適切な情報を随時提供することができる。 In addition, the control unit 110 specifies the plurality of terminal devices 10 and acquires the terminal information from each of the plurality of terminal devices 10 multiple times after the movement of the automobile 200 is started (acquisition unit 111), The destination is predicted based on the latest terminal information on each of the plurality of terminal devices 10, and the destination is updated according to the result of the prediction (prediction unit 112). This makes it possible to improve the prediction accuracy of the destination as the vehicle 200 moves. Therefore, when the user gets into the automobile 200, the predicted destination information is first provided with a possible accuracy and the destination prediction accuracy is gradually increased as the automobile 200 moves. Information can be provided at any time.

また、制御部１１０は、近距離無線通信により接続されている二以上の端末装置１０を、同一の自動車２００に同乗する複数のユーザが使用する複数の端末装置１０として特定し、当該特定された複数の端末装置１０の各々から端末情報を取得する（取得部１１１）。これにより、端末装置１０から位置情報を取得できない場合であっても自動車２００に同乗するユーザの複数の端末装置１０を特定することができる。また、通常、自動車２００に同乗しているユーザの端末装置１０が、自動車２００の車外にいるユーザの端末装置１０と近距離無線通信により接続されることはまれであるため、簡易な処理で精度よく、同乗者の端末装置１０を特定することができる。 In addition, the control unit 110 identifies two or more terminal devices 10 connected by short-distance wireless communication as the plurality of terminal devices 10 used by a plurality of users who ride in the same automobile 200, and is identified. The terminal information is acquired from each of the plurality of terminal devices 10 (acquisition unit 111). As a result, even if the position information cannot be acquired from the terminal device 10, it is possible to identify the plurality of terminal devices 10 of the user who will be in the automobile 200. In addition, normally, the terminal device 10 of the user who is in the automobile 200 is rarely connected to the terminal device 10 of the user who is outside the automobile 200 by short-range wireless communication, and therefore accuracy can be improved by simple processing. Of course, the passenger's terminal device 10 can be specified.

また、上記［４−６］では、制御部１１０は、複数の端末装置１０の組み合わせを予め指定する端末指定データに基づいて複数の端末装置１０を特定し、当該特定された複数の端末装置１０の各々から端末情報を取得する（取得部１１１）。これによれば、より確実に、かつ簡易な処理で、自動車２００に同乗するユーザの端末装置１０を特定することができる。 Further, in the above [4-6], the control unit 110 specifies the plurality of terminal devices 10 based on the terminal specifying data that specifies the combination of the plurality of terminal devices 10 in advance, and the specified plurality of terminal devices 10 is specified. The terminal information is acquired from each of the above (acquisition unit 111). According to this, the terminal device 10 of the user riding in the automobile 200 can be specified more reliably and with simple processing.

また、本実施形態の情報提供方法は、同一の自動車２００に同乗する複数のユーザが使用する複数の端末装置１０の各々から、端末装置１０に対応付けられた端末情報を取得する取得工程と、取得された複数の端末装置１０の各々に係る端末情報に基づいて、自動車２００の目的地を予測する予測工程と、予測された目的地に応じた情報を提供する情報提供工程と、を含む。このような方法によれば、より適切に目的地を予測して当該目的地に応じた情報を提供することができる。 Further, the information providing method of the present embodiment includes an acquisition step of acquiring terminal information associated with the terminal device 10 from each of the plurality of terminal devices 10 used by a plurality of users who ride in the same automobile 200. A prediction step of predicting the destination of the automobile 200 based on the acquired terminal information on each of the plurality of terminal devices 10 and an information providing step of providing information according to the predicted destination. According to such a method, it is possible to more appropriately predict the destination and provide information according to the destination.

また、本実施形態のプログラム１２２は、サーバ装置１００に設けられたコンピューターとしての制御部１１０を、同一の自動車２００に同乗する複数のユーザが使用する複数の端末装置１０の各々から、端末装置１０に対応付けられた端末情報を取得する取得部１１１、取得された複数の端末装置１０の各々に係る端末情報に基づいて、自動車２００の目的地を予測する予測部１１２、予測された目的地に応じた情報を提供する情報提供部１１３、として機能させる。このようなプログラムでサーバ装置１００を動作させることにより、より適切に目的地を予測して当該目的地に応じた情報を提供することができる。 Further, the program 122 of the present embodiment uses the control unit 110, which is a computer provided in the server apparatus 100, from each of the plurality of terminal apparatuses 10 used by a plurality of users who ride in the same automobile 200. The acquisition unit 111 that acquires the terminal information associated with, the prediction unit 112 that predicts the destination of the automobile 200 based on the acquired terminal information relating to each of the plurality of terminal devices 10, and the predicted destination. It functions as an information providing unit 113 that provides corresponding information. By operating the server device 100 with such a program, it is possible to more appropriately predict the destination and provide information according to the destination.

［６．その他］
本発明は、上記実施形態に限られるものではなく、様々な変更が可能である。
例えば、上記実施形態では、自動車２００に同乗するユーザの複数の端末装置１０（Ｔ１）〜（Ｔ４）がそれぞれサーバ装置１００と通信を行う例を用いて説明したが、これに限定されない。例えば、端末装置１０（Ｔ１）のみがサーバ装置１００と通信を行い、端末装置１０（Ｔ１）と端末装置１０（Ｔ２）〜（Ｔ４）とが近距離無線通信などで通信を行う構成とした上で、端末装置１０（Ｔ２）〜（Ｔ４）から端末装置１０（Ｔ１）に送信された端末情報を端末装置１０（Ｔ１）がサーバ装置１００に送信するようにしても良い。 [6. Other]
The present invention is not limited to the above embodiment, and various modifications can be made.
For example, in the above-described embodiment, the example in which the plurality of terminal devices 10 (T1) to (T4) of the users who ride in the automobile 200 communicate with the server device 100 has been described, but the present invention is not limited to this. For example, only the terminal device 10 (T1) communicates with the server device 100, and the terminal device 10 (T1) and the terminal devices 10 (T2) to (T4) communicate with each other by near field communication. Then, the terminal information transmitted from the terminal devices 10 (T2) to (T4) to the terminal device 10 (T1) may be transmitted to the server device 100 by the terminal device 10 (T1).

また、上記実施形態でサーバ装置１００が実行していた処理を、端末装置１０（Ｔ１）〜（Ｔ４）のうちいずれかの端末装置１０が実行しても良い。例えば、端末装置１０（Ｔ１）と端末装置１０（Ｔ２）〜（Ｔ４）とが近距離無線通信などで情報通信を行う構成とした上で、上記実施形態でサーバ装置１００が実行していた処理を、端末装置１０（Ｔ１）が行うようにしても良い。この場合には、端末装置１０（Ｔ１）により情報処理装置が構成される。
このような構成では、サーバ装置１００を用いずに上記実施形態の方法の目的地の予測及び情報提供を行うことができる。 Further, the process executed by the server device 100 in the above embodiment may be executed by any one of the terminal devices 10 (T1) to (T4). For example, after the terminal device 10 (T1) and the terminal devices 10 (T2) to (T4) are configured to perform information communication by short-distance wireless communication or the like, the process performed by the server device 100 in the above-described embodiment. May be performed by the terminal device 10 (T1). In this case, the terminal device 10 (T1) constitutes an information processing device.
With such a configuration, it is possible to predict the destination and provide information without using the server device 100.

また、上記実施形態でサーバ装置１００により提供されているサービスを、ＨａａＳ（Hardware as a Service）により提供しても良い。例えば、ＣＰＵ、メモリー及びストレージといったハードウェア資源を仮想化された情報処理装置として利用者に提供するサービスにおいて、上記実施形態と同様の目的地の予測や、予測目的地に応じた情報提供がなされても良い。 Further, the service provided by the server device 100 in the above embodiment may be provided by Haas (Hardware as a Service). For example, in a service that provides a user with hardware resources such as a CPU, a memory, and a storage as a virtualized information processing device, the same destination prediction as in the above embodiment and information provision according to the predicted destination are performed. May be.

また、上記実施形態で説明した種々の情報提供方法は、互いに組み合わされて用いられても良い。例えば、平日は、非日常的な地点が行先となる可能性が低いため、同乗しているユーザのコンテキストや過去の移動履歴からリストアップされる候補地を優先的に目的地として予測し（例えば、小学校への送迎など）、休日は、レジャーなどの非日常的な地点が行先となる可能性が高いため、端末情報のうち履歴情報（検索ワード等）から検索された候補地を優先的に目的地として予測するようにしても良い。 Further, the various information providing methods described in the above embodiments may be used in combination with each other. For example, on weekdays, since it is unlikely that a non-daily place will be the destination, a candidate site listed from the context of the user who is on board or the past movement history is preferentially predicted as the destination (for example, , Such as transportation to and from an elementary school), and holidays are likely to be destinations at extraordinary places such as leisure, so priority is given to candidate sites searched from historical information (search words, etc.) among terminal information. You may make it predict as a destination.

また、上記実施形態では、取得された端末情報において、検索ワードや購入履歴などを順位付けした上で、順位の高い検索ワード等を優先して目的地の予測に用いる例で説明したが、これに限定する趣旨ではない。すなわち、端末情報における検索ワードや購入履歴等を、均等な重み付けで目的地の予測に用いても良い。 Further, in the above-described embodiment, in the acquired terminal information, the search words and the purchase history are ranked, and the example in which the search word having a higher rank is preferentially used for the prediction of the destination has been described. It is not intended to be limited to. That is, the search word, the purchase history, etc. in the terminal information may be equally weighted and used for the destination prediction.

また、上記実施形態では、取得した端末情報から端末装置１０のユーザ（ユーザＩＤ）が特定される例を用いて説明したが、ユーザ（ユーザＩＤ）を特定しない態様としても良い。すなわち、端末装置１０から取得した検索ワード等の履歴情報のみから目的地を予測しても良い。 Further, although the above embodiment has been described by using the example in which the user (user ID) of the terminal device 10 is specified from the acquired terminal information, a mode in which the user (user ID) is not specified may be adopted. That is, the destination may be predicted only from the history information such as the search word acquired from the terminal device 10.

また、上記実施形態では、自動車２００の同乗者（ユーザＵ１〜Ｕ４）が使用する全ての端末装置１０（Ｔ１）〜（Ｔ４）から取得された端末情報を用いて目的地を予測したが、これに限られず、一部の同乗者が使用する端末装置１０から端末情報を取得して、当該端末情報に基づいて目的地を予測しても良い。 In the above embodiment, the destination is predicted using the terminal information acquired from all the terminal devices 10 (T1) to (T4) used by the passengers (users U1 to U4) of the automobile 200. The terminal information may be acquired from the terminal devices 10 used by some passengers, and the destination may be predicted based on the terminal information.

また、上記実施形態の［４−３］では、ユーザのコンテキストに応じて端末情報としての履歴情報（検索ワード等）の重み付けを行う例を説明したが、ユーザのコンテキスト以外の要素で履歴情報の重み付けを行っても良い。例えば、端末装置１０のセンサーデータ（加速度センサ、音声センサ、輝度センサ等）に基づいて履歴情報の重み付けを行っても良い。具体的には、加速度センサによる加速度の検出がほとんどなく、ユーザが眠っていると推測される端末装置１０の履歴情報については採用しない、といった態様としても良い。また、ユーザが過去に同一の自動車に同乗した回数に応じて、当該ユーザの端末情報１０から取得される履歴情報の重み付けを行っても良い。 Further, in [4-3] of the above-described embodiment, an example in which the history information (search word or the like) as terminal information is weighted according to the context of the user has been described. Weighting may be performed. For example, the history information may be weighted based on the sensor data (acceleration sensor, voice sensor, brightness sensor, etc.) of the terminal device 10. Specifically, the acceleration information may be hardly detected by the acceleration sensor, and the history information of the terminal device 10 that is presumed to be sleeping by the user may not be adopted. Further, the history information acquired from the terminal information 10 of the user may be weighted according to the number of times the user has boarded the same vehicle in the past.

また、端末情報は、履歴情報、ユーザ情報及び位置情報に限られず、端末装置１０に対応付けることのできる任意の情報を含めることができる。例えば、端末情報として、端末装置１０で撮影された写真の画像データや、録音された音声データなどが取得されて目的地の予測に用いられても良い。 Further, the terminal information is not limited to the history information, the user information, and the position information, and can include any information that can be associated with the terminal device 10. For example, as the terminal information, image data of a photograph taken by the terminal device 10, recorded voice data, or the like may be acquired and used for prediction of the destination.

また、上記実施形態では、運転者（ユーザＵ１）の他に３人のユーザ（ユーザＵ２〜Ｕ４）が同乗している例を用いて説明したが、運転者以外の同乗者が１人、２人、又は４人以上である場合にも本発明を適用することができる。このうち、運転者以外の同乗者が２人以上である場合には（運転者が他の複数人の乗員を載せている場合）、運転者以外のユーザの行動履歴をより的確に反映させた目的地予測が可能となるため、特に予測精度を向上させることができる。 Moreover, although the said embodiment demonstrated using the example in which three users (user U2-U4) were riding in addition to a driver (user U1), one fellow passenger other than a driver is 2 The present invention can be applied to the case where the number of persons is four or more. Among these, when there are two or more passengers other than the driver (when the driver has other occupants), the behavior history of the user other than the driver is reflected more accurately. Since the destination can be predicted, it is possible to improve the prediction accuracy.

また、サーバ装置１００が異なる複数の自動車（自動車とともに移動している端末装置１０）に対してナビゲーション情報を提供する場合において、上記実施形態の方法により予測された目的地までの経路は、他の自動車に対して案内されている経路に応じた経路とされても良い。例えば、複数の自動車に対して、同一の渋滞区間を回避するための経路を案内する必要がある場合に、どのようなルートを選択するかは、オークション方式で決定しても良い。すなわち、各車に乗車しているユーザに関する所定の情報に応じた順序で、渋滞回避の経路を異なるものとしても良い（換言すれば、出し分けても良い）。ここで用いられるユーザの情報としては、所定のサービスに対する有料会員又はプレミアム会員であるか否か、あるいは過去の運転挙動に係る情報などを用いることができる。 In addition, when the server device 100 provides navigation information to a plurality of different automobiles (the terminal device 10 moving together with the automobile), the route to the destination predicted by the method of the above-described embodiment is different from the other routes. The route may be a route corresponding to the route guided to the automobile. For example, when it is necessary to guide a plurality of automobiles to a route for avoiding the same traffic congestion section, the route to be selected may be determined by an auction method. That is, the route for avoiding the traffic congestion may be different (in other words, different routes) in the order according to the predetermined information regarding the user who is in each vehicle. As the user information used here, it is possible to use information regarding whether or not a paying member or a premium member for a predetermined service, or information regarding past driving behavior.

また、端末装置１０からの端末情報や位置情報に加えて、自動車２００から走行データ（プローブ情報）を取得して、目的地の予測に用いても良い。この場合の走行データとしては、タイムスタンプ、位置情報、車速、エンジン回転数などが挙げられる。 Further, in addition to the terminal information and position information from the terminal device 10, traveling data (probe information) may be acquired from the automobile 200 and used to predict the destination. The travel data in this case includes a time stamp, position information, vehicle speed, engine speed, and the like.

また、移動手段として自動車２００を例示したが、移動手段はこれに限られず、複数のユーザが同乗して移動することが可能な任意の乗物（例えば、複数人が乗車可能な自動二輪車、自転車、馬車、人力車等）とすることができる。 Further, although the automobile 200 is illustrated as the moving means, the moving means is not limited to this, and an arbitrary vehicle (for example, a motorcycle, a bicycle, which allows a plurality of people to ride in the vehicle) on which a plurality of users can move together. Horse carriage, rickshaw, etc.).

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、本発明の範囲は、上述の実施の形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された発明の範囲とその均等の範囲を含む。 Although some embodiments of the present invention have been described, the scope of the present invention is not limited to the above-described embodiments, and includes the scope of the invention described in the claims and the equivalent scope thereof. ..

１情報提供システム
１０端末装置
１１制御部
１２記憶部
１２ａナビアプリ
１３通信部
１４表示部
１５位置情報取得部
１００サーバ装置（情報処理装置）
１１０制御部
１１１取得部
１１２予測部
１１３情報提供部
１２０記憶部
１２１端末情報データ
１２１ａ履歴情報データ
１２１ｂユーザ情報データ
１２１ｃ位置情報データ
１２２プログラム
１３０通信部
２００自動車（移動手段） DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Information providing system 10 Terminal device 11 Control part 12 Storage part 12a Navigation application 13 Communication part 14 Display part 15 Position information acquisition part 100 Server device (information processing device)
110 control unit 111 acquisition unit 112 prediction unit 113 information providing unit 120 storage unit 121 terminal information data 121a history information data 121b user information data 121c position information data 122 program 130 communication unit 200 automobile (transportation means)

Claims

From each of a plurality of terminal devices used by a plurality of users who ride on the same transportation means, an acquisition unit that acquires terminal information associated with the terminal device,
Based on the terminal information related to each of the acquired plurality of terminal devices, a prediction unit that predicts the destination of the moving means,
An information providing unit that provides information according to the destination predicted by the prediction unit,
Equipped with
The terminal information includes history information related to usage history of the terminal device,
The history information includes information related to a plurality of search histories ranked according to a predetermined criterion in the terminal device,
The information processing apparatus, wherein the prediction unit predicts a destination of the moving means based on the plurality of ranked search histories related to each of the plurality of terminal devices.

From each of a plurality of terminal devices used by a plurality of users who ride on the same transportation means, an acquisition unit that acquires terminal information associated with the terminal device,
Based on the terminal information related to each of the acquired plurality of terminal devices, a prediction unit that predicts the destination of the moving means,
An information providing unit that provides information according to the destination predicted by the prediction unit,
Equipped with
The terminal information includes history information related to usage history of the terminal device,
The information processing apparatus, wherein the history information includes information on a purchase history of a product using the terminal device.

From each of a plurality of terminal devices used by a plurality of users who ride on the same transportation means, an acquisition unit that acquires terminal information associated with the terminal device,
Based on the terminal information related to each of the acquired plurality of terminal devices, a prediction unit that predicts the destination of the moving means,
An information providing unit that provides information according to the destination predicted by the prediction unit,
Equipped with
The terminal information includes history information related to usage history of the terminal device,
The predicting unit respectively extracts a keyword from the history information related to each of the plurality of terminal devices, and selects the destination from a candidate site satisfying a predetermined condition regarding the degree of relevance to the plurality of extracted keywords. An information processing device characterized by making a prediction.

From each of a plurality of terminal devices used by a plurality of users who ride on the same transportation means, an acquisition unit that acquires terminal information associated with the terminal device,
Based on the terminal information related to each of the acquired plurality of terminal devices, a prediction unit that predicts the destination of the moving means,
An information providing unit that provides information according to the destination predicted by the prediction unit,
Equipped with
The terminal information includes history information related to usage history of the terminal device,
The predicting unit extracts keywords from the history information related to each of the plurality of terminal devices, and predicts the destination based on the keywords extracted from the history information of the most terminal devices. A characteristic information processing device.

From each of a plurality of terminal devices used by a plurality of users who ride on the same transportation means, an acquisition unit that acquires terminal information associated with the terminal device,
Based on the terminal information related to each of the acquired plurality of terminal devices, a prediction unit that predicts the destination of the moving means,
An information providing unit that provides information according to the destination predicted by the prediction unit,
Equipped with
The terminal information includes history information related to usage history of the terminal device,
The prediction unit estimates the context of each of the plurality of users based on the terminal information related to each of the plurality of terminal devices, and the plurality of terminal devices based on the context of each of the plurality of users. An information processing device, wherein the history information according to each of the above items is weighted, and the destination is predicted based on the weighted history information.

The predicting unit respectively extracts a keyword from the history information related to each of the plurality of terminal devices, and selects the destination from a candidate site satisfying a predetermined condition regarding the degree of relevance to the plurality of extracted keywords. The information processing apparatus according to claim 1, wherein the information processing apparatus performs prediction.

The predicting unit extracts keywords from the history information related to each of the plurality of terminal devices, and predicts the destination based on the keywords extracted from the history information of the most terminal devices. The information processing apparatus according to claim 1, 2, or 5.

The information processing apparatus according to any one of claims 2 to 7, wherein the history information includes information related to a search history in the terminal device.

The information processing apparatus according to claim 1, wherein the history information includes information regarding a purchase history of a product using the terminal device.

The prediction unit estimates the context of each of the plurality of users based on the terminal information related to each of the plurality of terminal devices, and predicts the destination based on the context. Item 10. The information processing device according to any one of items 1 to 4 and 6 to 9.

The prediction unit estimates the context of each of the plurality of users based on the terminal information related to each of the plurality of terminal devices, and the plurality of terminal devices based on the context of each of the plurality of users. The weighting of the history information according to each of the above items is performed, and the destination is predicted based on the weighted history information. 10. Information processing equipment.

The information processing device according to claim 1, wherein the terminal information includes past position information of the terminal device.

The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 12, wherein the prediction unit predicts the destination based on a time zone in which the destination is predicted.

The predicting unit selects a plurality of candidate destinations, and predicts the destination from the remaining candidate destinations excluding some of the plurality of candidate destinations based on the time zone. The information processing apparatus according to claim 13, wherein:

15. The information processing device according to claim 1, wherein the information providing unit presents the destination predicted by the prediction unit as a recommended destination.

The acquisition unit, based on the position information of the terminal device, the plurality of terminal devices used by the plurality of users who are on the same transportation means to use a terminal device within a predetermined distance from one terminal device. 16. The information processing device according to claim 1, wherein the terminal information is acquired from each of the specified plurality of terminal devices.

The acquisition unit, based on the position information of the terminal device, two or more terminal devices that are within a predetermined distance from one terminal device and have a common travel route, are mounted on the same transportation means. 17. The information according to claim 1, wherein the terminal information is specified as the plurality of terminal devices used by the user, and the terminal information is acquired from each of the specified plurality of terminal devices. Processing equipment.

The acquisition unit, after the movement of the moving means is started, specifies the plurality of terminal devices and acquires the terminal information from each of the plurality of terminal devices a plurality of times,
The prediction unit predicts the destination based on the latest terminal information of each of the plurality of terminal devices, and updates the destination according to a result of the prediction. 7. The information processing device according to 7 .

The acquisition unit identifies two or more terminal devices connected by short-distance wireless communication as the plurality of terminal devices used by the plurality of users who are on the same transportation means, and the identified plurality of terminal devices are used. the information processing apparatus according to any one from each of the terminal apparatus according to claim 1 to 18, and acquires the terminal information.

The acquisition unit specifies the plurality of terminal devices based on terminal specification information that specifies a combination of the plurality of terminal devices in advance, and acquires the terminal information from each of the specified plurality of terminal devices. The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 15, characterized in that:

A computer-implemented method of providing information,
From each of a plurality of terminal devices used by a plurality of users who ride on the same transportation means, an acquisition step of acquiring terminal information associated with the terminal device,
A prediction step of predicting a destination of the moving means, based on the terminal information related to each of the acquired plurality of terminal devices,
An information providing step of providing information according to the destination predicted in the prediction step,
Including,
The terminal information includes history information related to usage history of the terminal device,
The history information includes information related to a plurality of search histories ranked according to a predetermined criterion in the terminal device,
The information providing method, wherein in the predicting step, the destination of the moving means is predicted based on the plurality of ranked search histories of each of the plurality of terminal devices.

A computer-implemented method of providing information,
From each of a plurality of terminal devices used by a plurality of users who ride on the same transportation means, an acquisition step of acquiring terminal information associated with the terminal device,
A prediction step of predicting a destination of the moving means, based on the terminal information related to each of the acquired plurality of terminal devices,
An information providing step of providing information according to the destination predicted in the prediction step,
Including,
The terminal information includes history information related to usage history of the terminal device,
The information providing method, wherein the history information includes information on a purchase history of a product using the terminal device.

A computer-implemented method of providing information,
From each of a plurality of terminal devices used by a plurality of users who ride on the same transportation means, an acquisition step of acquiring terminal information associated with the terminal device,
A prediction step of predicting a destination of the moving means, based on the terminal information related to each of the acquired plurality of terminal devices,
An information providing step of providing information according to the destination predicted in the prediction step,
Including,
The terminal information includes history information related to usage history of the terminal device,
In the prediction step, each keyword is extracted from the history information related to each of the plurality of terminal devices, and the destination is selected from candidate locations satisfying a predetermined condition regarding the degree of association with the plurality of extracted keywords. A method for providing information, which comprises predicting.

A computer-implemented method of providing information,
From each of a plurality of terminal devices used by a plurality of users who ride on the same transportation means, an acquisition step of acquiring terminal information associated with the terminal device,
A prediction step of predicting a destination of the moving means, based on the terminal information related to each of the acquired plurality of terminal devices,
An information providing step of providing information according to the destination predicted in the prediction step,
Including,
The terminal information includes history information related to usage history of the terminal device,
In the predicting step, extracting keywords from the history information related to each of the plurality of terminal devices, and predicting the destination based on the keywords extracted from the history information of the most terminal devices, Characterized information provision method.

A computer-implemented method of providing information,
From each of a plurality of terminal devices used by a plurality of users who ride on the same transportation means, an acquisition step of acquiring terminal information associated with the terminal device,
A prediction step of predicting a destination of the moving means, based on the terminal information related to each of the acquired plurality of terminal devices,
An information providing step of providing information according to the destination predicted in the prediction step,
Including,
The terminal information includes history information related to usage history of the terminal device,
In the prediction step, the context of each of the plurality of users is estimated based on the terminal information of each of the plurality of terminal devices, and the plurality of terminal devices is estimated based on the context of each of the plurality of users. An information providing method, characterized in that the history information according to each item is weighted, and the destination is predicted based on the weighted history information.

A computer installed in the information processing device
From each of a plurality of terminal devices used by a plurality of users who ride on the same transportation means, acquisition means for acquiring terminal information associated with the terminal device,
Predicting means for predicting a destination of the moving means, based on the terminal information relating to each of the acquired plurality of terminal devices,
Information providing means for providing information according to the destination predicted by the predicting means,
Function as
The terminal information includes history information related to usage history of the terminal device,
The history information includes information related to a plurality of search histories ranked according to a predetermined criterion in the terminal device,
The program, wherein the predicting unit predicts a destination of the moving unit based on the plurality of ranked search histories of each of the plurality of terminal devices.

A computer installed in the information processing device
From each of a plurality of terminal devices used by a plurality of users who ride on the same transportation means, acquisition means for acquiring terminal information associated with the terminal device,
Predicting means for predicting a destination of the moving means, based on the terminal information relating to each of the acquired plurality of terminal devices,
Information providing means for providing information according to the destination predicted by the predicting means,
Function as
The terminal information includes history information related to usage history of the terminal device,
A program characterized in that the history information includes information on a purchase history of a product using the terminal device.

A computer installed in the information processing device
From each of a plurality of terminal devices used by a plurality of users who ride on the same transportation means, acquisition means for acquiring terminal information associated with the terminal device,
Predicting means for predicting a destination of the moving means, based on the terminal information relating to each of the acquired plurality of terminal devices,
Information providing means for providing information according to the destination predicted by the predicting means,
Function as
The terminal information includes history information related to usage history of the terminal device,
The predicting unit respectively extracts a keyword from the history information related to each of the plurality of terminal devices, and selects the destination from a candidate site satisfying a predetermined condition regarding the degree of relevance to the plurality of extracted keywords. A program characterized by making predictions.

A computer installed in the information processing device
From each of a plurality of terminal devices used by a plurality of users who ride on the same transportation means, acquisition means for acquiring terminal information associated with the terminal device,
Predicting means for predicting a destination of the moving means, based on the terminal information relating to each of the acquired plurality of terminal devices,
Information providing means for providing information according to the destination predicted by the predicting means,
Function as
The terminal information includes history information related to usage history of the terminal device,
The predicting means extracts keywords from the history information related to each of the plurality of terminal devices, and predicts the destination based on the keywords extracted from the history information of the most terminal devices. Characteristic program.

A computer installed in the information processing device
From each of a plurality of terminal devices used by a plurality of users who ride on the same transportation means, acquisition means for acquiring terminal information associated with the terminal device,
Predicting means for predicting a destination of the moving means, based on the terminal information relating to each of the acquired plurality of terminal devices,
Information providing means for providing information according to the destination predicted by the predicting means,
Function as
The terminal information includes history information related to usage history of the terminal device,
The prediction means estimates the context of each of the plurality of users based on the terminal information related to each of the plurality of terminal devices, and the plurality of terminal devices based on the context of each of the plurality of users. A program for weighting the history information according to each of the above items, and predicting the destination on the basis of the weighted history information.