JP6827203B2 - 行動提案方法、行動提案装置及び行動提案プログラム - Google Patents

Description

本開示は、複数のユーザから構成される集団が行動するときに次に行う行動を提案する行動提案方法、行動提案装置及び行動提案プログラムに関し、例えば、複数のユーザから構成される集団が旅行中に訪れる旅程スポットを提案する旅程提案方法、旅程提案装置、及び旅程提案プログラムに関するものである。

複数人の集団（例えば、家族、友人グループ）が複数の訪問地となる旅程スポットを訪れて旅行することが行われている。また、複数の旅程スポットを移動する順序を表す旅程のように、ユーザが複数の地点を経由して移動する場合の経路案内方法として、以下の方法が提案されている。

例えば、特許文献１には、電子地図のオフロードセグメントを横断する際にユーザのパーソナルポータブルトレーニング装置からＧＰＳデータと移動中のユーザの心拍数を示す関連データとを受信することを含む方法が開示され、セグメントを横断する各ユーザの位置データ及び心拍数データは、ユーザの健康状態プロファイルを示すデータを使用して処理され、結果として得られたデータは、セグメントに関連付けられてセグメントの横断の難易度を示す正規化コストを判定するために使用され、コストデータは、ニューラルネットワークを使用して生成され、セグメントネットワーク内の異なるセグメントに対する結果として得られたコストデータは、所望の運動強度、健康状態レベル等に基づいてユーザに対する経路提案を生成するために使用されることが開示されている。

また、特許文献２には、複数の運転者によって交替して運転する場合に、複数の運転者を特定する情報と運転技量とを、それぞれの運転者が運転する運転区間に対応させて表示するようにしたので、通常の目的地までの運転経路案内に加え、どの運転者がどの経路（区間）を運転するのかを、各運転者が容易に認識することができ、また、複数の運転者の運転技量、運転経路の難易度、その他、疲労を起こしやすい条件等を考慮して、最適な運転者と運転交替地点を含む経路案内を行うことができるナビゲーション装置が開示されている。

特表２０１５−５０４５５７号公報 特開２０１３−１１４５０号公報

しかしながら、上記の従来技術では、複数人が集団として旅行する場合の各構成員の疲労度の調整については、何ら検討されておらず、複数のユーザが集団として行動する場合に各ユーザの疲労度の調整について、更なる改善が必要とされていた。

本開示は、上記の課題を解決するためになされたもので、複数のユーザが集団として行動する場合に、各ユーザの疲労度を均一化し、すべてのユーザが楽しみながら行動することができる行動提案方法、行動提案装置及び行動提案プログラムを提供することを目的とするものである。

本開示の一態様に係る行動提案方法は、複数のユーザから構成される集団が行う行動を提案する行動提案装置における行動提案方法であって、前記複数のユーザが旅行中に訪れる旅程スポットに関する情報及び前記複数のユーザそれぞれの生体データの少なくとも一方を取得し、前記旅程スポットに関する情報及び前記生体データの少なくとも一方に基づき、前記複数のユーザが行う行動の疲労度をユーザ毎に推定し、前記疲労度を基に、前記複数のユーザの疲労度の差が所定値以下になるように、前記複数のユーザが行う行動を前記ユーザ毎に決定し、前記複数のユーザが行う行動に関する情報を出力する。

本開示によれば、複数のユーザが集団として行動する場合に、各ユーザの疲労度を均一化し、すべてのユーザが楽しみながら行動することができる。

本開示の実施の形態１に係る旅程提案システムの構成の一例を示す概略図である。 図１に示す旅程提案装置及び携帯端末の構成の一例を示すブロック図である。 図２に示す旅程情報ＤＢのデータ構成の一例を示す図である。 図２に示す移動情報ＤＢのデータ構成の一例を示す図である。 グラフの一例を示す図である。 図２に示すグループ旅程決定部が作成するグラフの一例を示す図である。 図２に示す携帯端末を用いて入力される希望旅程スポット及び制約条件の第１の例、並びに希望旅程スポット及び制約条件の第１の例を用いて作成される旅程の一例を示す図である。 図２に示す携帯端末を用いて入力される希望旅程スポット及び制約条件の第２の例、並びに希望旅程スポット及び制約条件の第２の例を用いて作成される旅程の一例を示す図である。 図２に示す携帯端末を用いて入力される希望旅程スポット及び制約条件の第３の例、並びに希望旅程スポット及び制約条件の第３の例を用いて作成される旅程の一例を示す図である。 図２に示す旅程提案装置による初期時の旅程提案処理の一例を示すフローチャートである。 図２に示す旅程提案装置による更新時の旅程提案処理の一例を示すフローチャートである。 本開示の実施の形態２に係る旅程提案システムの構成の一例を示すブロック図である。 図１２に示す属性疲労度ＤＢのデータ構成の一例を示す図である。 図１２に示す携帯端末を用いて入力される希望旅程スポット及び旅程表示部に表示される属性最大疲労度情報の一例、並びに当該希望旅程スポット及び属性最大疲労度情報を用いて作成される旅程の一例を示す図である。

（本開示の基礎となった知見）
上記のように、複数人が集団として旅行する場合、特定の構成員に一時的に負荷が集中し、一定時間後の疲労度がアンバランスになる場合がある。例えば、家族でドライブ旅行する場合、父親が長時間運転することになり、母親や子供の疲労度より父親の疲労度が高くなる。また、ユーザの年齢や性別、その他の個人差によって体力が異なり、同じ負荷でも、疲労度がアンバランスになる場合がある。

しかしながら、上記の従来技術では、疲労度のアンバランス及び個人差を考慮せず、集団に対して同一の経路を生成するため、複数人が集団として旅行する場合、体力を消耗している構成員は、それ以上の負荷となる旅程スポットでの行動を楽しむことができず、また、体力を温存している構成員は、全員に対して同一の旅程スポットでの行動に物足りなさを感じてしまうという課題がある。また、体力を消耗している構成員（例えば、父親）が他のユーザ（例えば、母親、子供）に疲れたことを言いにくい状況もあり、各構成員が自身の疲労度に適した旅程スポットでの行動を楽しむことができない。

このため、本開示では、複数のユーザが集団として旅行する場合、例えば、旅行者集団の活動量を計測して、各ユーザの疲労度を推定し、現在以降の疲労が均一化されるように、ユーザ毎に訪問地又は訪問場所となる旅程スポットでの行動（アクティビティ）を調整し、各ユーザの疲労具合に応じて個別に旅程スポットを提案する。また、例えば、疲労度の高いユーザには疲労回復メニューとなる旅程スポットを提案し、疲労度の低い元気のあるユーザには負荷が高い娯楽メニューとなる旅程スポットを提案する。

上記の知見に基づき、本願発明者らは、複数人が集団として行動する場合の各ユーザの疲労度の調整について鋭意検討を行った結果、本開示を完成したものである。

本開示の一態様に係る行動提案方法は、複数のユーザから構成される集団が行う行動を提案する行動提案装置における行動提案方法であって、前記複数のユーザが旅行中に訪れる旅程スポットに関する情報及び前記複数のユーザそれぞれの生体データの少なくとも一方を取得し、前記旅程スポットに関する情報及び前記生体データの少なくとも一方に基づき、前記複数のユーザが行う行動の疲労度をユーザ毎に推定し、前記疲労度を基に、前記複数のユーザの疲労度の差が所定値以下になるように、前記複数のユーザが行う行動を前記ユーザ毎に決定し、前記複数のユーザが行う行動に関する情報を出力する。

このような構成により、複数のユーザが旅行中に訪れる旅程スポットに関する情報及び複数のユーザそれぞれの生体データの少なくとも一方を取得し、旅程スポットに関する情報及び生体データの少なくとも一方に基づき、複数のユーザが行う行動の疲労度をユーザ毎に推定し、推定した疲労度を基に、複数のユーザの疲労度の差が所定値以下になるように、複数のユーザが行う行動をユーザ毎に決定し、複数のユーザが行う行動に関する情報を出力しているので、複数のユーザが集団として行動する場合に、各ユーザの疲労度を均一化し、すべてのユーザが楽しみながら行動することができる。

前記推定は、前記旅程スポットに関する情報及び前記生体データの少なくとも一方に基づき、前記複数のユーザが旅行中に訪れる旅程スポットにおける疲労度を前記ユーザ毎に推定し、前記決定は、前記疲労度を基に、前記複数のユーザの疲労度の差が所定値以下になるように、前記複数のユーザが訪れる旅程スポットを前記ユーザ毎に決定し、前記出力は、前記複数のユーザが訪れる旅程スポットに関する情報を出力するようにしてもよい。

このような構成により、旅程スポットに関する情報及び生体データの少なくとも一方に基づき、複数のユーザが旅行中に訪れる旅程スポットにおける疲労度をユーザ毎に推定し、推定した疲労度を基に、複数のユーザの疲労度の差が所定値以下になるように、複数のユーザが訪れる旅程スポットをユーザ毎に決定し、複数のユーザが訪れる旅程スポットに関する情報を出力しているので、複数のユーザが集団として旅行する場合に、各ユーザの疲労度を均一化し、すべてのユーザが旅程スポットを楽しみながら旅行することができる。

前記取得は、前記生体データを前記ユーザ毎に取得し、前記推定は、前記生体データから前記複数のユーザが訪れた旅程スポットにおける疲労度を前記ユーザ毎に推定するようにしてもよい。

このような構成により、複数のユーザの生体データをユーザ毎に取得し、取得した生体データから複数のユーザが訪れた旅程スポットにおける疲労度をユーザ毎に推定しているので、旅行中に実際に訪れた旅程スポットでの各ユーザの疲労度を高精度に推定することができる。この結果、複数のユーザが集団として旅行する場合に、各ユーザの疲労度を正確に均一化することができるとともに、すべてのユーザが旅程スポットを楽しみながら旅行することができる。

上記行動提案方法は、さらに、前記複数のユーザが訪れることを希望する希望旅程スポットを取得し、前記決定は、前記疲労度を基に、前記複数のユーザの疲労度の差が所定値以下になるように、前記希望旅程スポットの中から前記複数のユーザが次に訪れる旅程スポットを決定するようにしてもよい。

このような構成により、さらに、複数のユーザが集団で訪れることを希望する希望旅程スポットを取得し、推定した疲労度を基に、複数のユーザの疲労度の差が所定値以下になるように、希望旅程スポットの中から複数のユーザが次に訪れる旅程スポットを決定しているので、複数のユーザが集団として旅行する場合に、各ユーザの疲労度を均一化することができるとともに、複数のユーザが集団で訪れることを希望する希望旅程スポットを楽しみながら旅行することができる。

上記行動提案方法は、さらに、前記希望旅程スポットの訪問希望時刻を取得し、前記決定は、前記疲労度を基に、前記複数のユーザの疲労度の差が所定値以下になり、且つ前記複数のユーザが前記希望旅程スポットを前記訪問希望時刻に集団で訪れるように、前記希望旅程スポットの中から前記複数のユーザが次に訪れる旅程スポットを決定するようにしてもよい。

このような構成により、さらに、希望旅程スポットの訪問希望時刻を取得し、推定した疲労度を基に、複数のユーザの疲労度の差が所定値以下になり、且つ複数のユーザが希望旅程スポットを訪問希望時刻に集団で訪れるように、希望旅程スポットの中から複数のユーザが次に訪れる旅程スポットを決定しているので、複数のユーザが集団として旅行する場合に、各ユーザの疲労度を均一化することができるとともに、複数のユーザが集団で訪れることを希望する希望旅程スポットを訪問希望時刻に集団で訪問することができる。

上記行動提案方法は、さらに、前記ユーザ毎に訪れることを希望する希望旅程スポットを取得し、前記決定は、前記疲労度を基に、前記複数のユーザの疲労度の差が所定値以下になるように、前記希望旅程スポットの中から次に訪れる旅程スポットを前記ユーザ毎に決定するようにしてもよい。

このような構成により、さらに、ユーザ毎に訪れることを希望する希望旅程スポットを取得し、推定した疲労度を基に、複数のユーザの疲労度の差が所定値以下になるように、希望旅程スポットの中から次に訪れる旅程スポットをユーザ毎に決定しているので、複数のユーザが集団として旅行する場合に、各ユーザの疲労度を均一化することができるとともに、各ユーザが訪れることを希望する希望旅程スポットを個別に楽しみながら旅行することができる。

上記行動提案方法は、さらに、前記ユーザ毎に前記希望旅程スポットの訪問希望時刻を取得し、前記決定は、前記疲労度を基に、前記複数のユーザの疲労度の差が所定値以下になり、且つ前記希望旅程スポットを前記訪問希望時刻に前記ユーザ毎に訪れるように、前記希望旅程スポットの中から次に訪れる旅程スポットを前記ユーザ毎に決定するようにしてもよい。

このような構成により、ユーザ毎に希望旅程スポットの訪問希望時刻を取得し、推定した疲労度を基に、複数のユーザの疲労度の差が所定値以下になり、且つ訪問希望時刻に訪れることができるように、希望旅程スポットの中から次に訪れる旅程スポットをユーザ毎に決定しているので、複数のユーザが集団として旅行する場合に、各ユーザの疲労度を均一化することができるとともに、各ユーザが訪れることを希望する希望旅程スポットを訪問希望時刻に個別に訪問することができる。

前記取得は、前記希望旅程スポットを訪れる場合の疲労度を取得し、前記推定は、前記希望旅程スポットを訪れる場合の疲労度を基に、前記ユーザ毎の疲労度を推定するようにしてもよい。

このような構成により、希望旅程スポットを訪れる場合の疲労度を取得し、取得した希望旅程スポットを訪れる場合の疲労度を基に、ユーザ毎の疲労度を推定しているので、希望旅程スポットを訪れる場合の各ユーザの疲労度を正確に推定することができ、希望旅程スポットを訪れる場合の各ユーザの疲労度を正確に均一化することができる。

前記取得は、前記希望旅程スポットの周辺に位置する周辺旅程スポットを訪れる場合の疲労度を取得し、前記推定は、前記希望旅程スポットを訪れる場合の疲労度及び前記周辺旅程スポットを訪れる場合の疲労度を基に、前記ユーザ毎の疲労度を推定し、前記決定は、前記疲労度を基に、前記複数のユーザの疲労度の差が所定値以下になるように、前記希望旅程スポット及び前記周辺旅程スポットの中から次に訪れる旅程スポットを決定するようにしてもよい。

このような構成により、希望旅程スポットの周辺に位置する周辺旅程スポットを訪れる場合の疲労度を取得し、取得した希望旅程スポットを訪れる場合の疲労度及び周辺旅程スポットを訪れる場合の疲労度を基に、ユーザ毎の疲労度を推定し、推定した疲労度を基に、複数のユーザの疲労度の差が所定値以下になるように、希望旅程スポット及び周辺旅程スポットの中から次に訪れる旅程スポットを決定しているので、周辺旅程スポットを訪れる場合の各ユーザの疲労度も正確に推定することができ、希望旅程スポット及び周辺旅程スポットを訪れる場合の各ユーザの疲労度を正確に均一化することができる。この結果、各ユーザの疲労度を正確に均一化することができるとともに、希望旅程スポットだけでなく、周辺旅程スポットも楽しみながら旅行することができる。

上記行動提案方法は、さらに、前記ユーザ毎に当該ユーザが許容する最大疲労度を取得し、前記決定は、前記疲労度を基に、前記複数のユーザの疲労度の差が所定値以下になり、且つ前記ユーザ毎の疲労度が前記最大疲労度以下となるように、前記複数のユーザが訪れる旅程スポットを前記ユーザ毎に決定するようにしてもよい。

このような構成により、さらに、ユーザ毎に当該ユーザが許容する最大疲労度を取得し、推定した疲労度を基に、複数のユーザの疲労度の差が所定値以下になり、且つユーザ毎の疲労度が最大疲労度以下となるように、複数のユーザが訪れる旅程スポットをユーザ毎に決定しているので、複数のユーザが集団として旅行する場合に、各ユーザの最大疲労度以下の範囲内で各ユーザの疲労度を均一化することができる。

上記行動提案方法は、さらに、前記ユーザ毎に当該ユーザの属性に対して予め規定された最大疲労度を取得し、前記決定は、前記疲労度を基に、前記複数のユーザの疲労度の差が所定値以下になり、且つ前記ユーザ毎の疲労度が前記最大疲労度以下となるように、前記複数のユーザが訪れる旅程スポットを前記ユーザ毎に決定するようにしてもよい。

このような構成により、さらに、ユーザ毎に当該ユーザの属性に対して予め規定された最大疲労度を取得し、推定した疲労度を基に、複数のユーザの疲労度の差が所定値以下になり、且つユーザ毎の疲労度が最大疲労度以下となるように、複数のユーザが訪れる旅程スポットをユーザ毎に決定しているので、複数のユーザが集団として旅行する場合に、各ユーザの属性に適した最大疲労度以下の範囲内で各ユーザの疲労度を均一化することができる。

上記行動提案方法は、さらに、前記旅程スポットに対して規定された所定の制約条件を取得し、前記決定は、前記疲労度を基に、前記複数のユーザの疲労度の差が所定値以下になり、且つ前記旅程スポットが前記制約条件を満たすように、前記複数のユーザが訪れる旅程スポットを前記ユーザ毎に決定するようにしてもよい。

このような構成により、さらに、旅程スポットに対して規定された所定の制約条件を取得し、推定した疲労度を基に、複数のユーザの疲労度の差が所定値以下になり、且つ旅程スポットが制約条件を満たすように、複数のユーザが訪れる旅程スポットをユーザ毎に決定しているので、複数のユーザが集団として旅行する場合に、各ユーザの疲労度を均一化することができるとともに、旅程スポットに対して規定された所定の制約条件を満たす旅程を提案することができる。

前記取得は、前記旅程スポット間の移動時の疲労度を取得し、前記推定は、前記旅程スポット間の移動時の疲労度を基に、前記複数のユーザが前記旅程スポット間を移動する時の疲労度を前記ユーザ毎に推定し、前記決定は、前記旅程スポットにおける疲労度と、前記旅程スポット間を移動する時の疲労度とを合計した合計疲労度を前記ユーザ毎に算出し、前記合計疲労度を基に、前記複数のユーザの前記合計疲労度の差が所定値以下になるように、前記複数のユーザが訪れる旅程スポットを前記ユーザ毎に決定するようにしてもよい。

このような構成により、旅程スポット間の移動時の疲労度を取得し、取得した旅程スポット間の移動時の疲労度を基に、複数のユーザが旅程スポット間を移動する時の疲労度をユーザ毎に推定し、旅程スポットにおける疲労度と、旅程スポット間を移動する時の疲労度とを合計した合計疲労度をユーザ毎に算出し、算出した合計疲労度を基に、複数のユーザの合計疲労度の差が所定値以下になるように、複数のユーザが訪れる旅程スポットをユーザ毎に決定しているので、複数のユーザが集団として旅行する場合に、移動時の疲労度も含めて各ユーザの疲労度を均一化することができる。

また、本開示は、以上のような特徴的な処理を実行する行動提案方法として実現することができるだけでなく、行動提案方法が実行する特徴的な処理に対応する特徴的な構成を備える行動提案装置などとして実現することもできる。また、このような行動提案方法に含まれる特徴的な処理をコンピュータに実行させるコンピュータプログラムとして実現することもできる。したがって、以下の他の態様でも、上記の行動提案方法と同様の効果を奏することができる。

本開示の他の態様に係る行動提案装置は、複数のユーザから構成される集団が行う行動を提案する行動提案装置であって、前記複数のユーザが旅行中に訪れる旅程スポットに関する情報及び前記複数のユーザそれぞれの生体データの少なくとも一方を取得する取得部と、前記旅程スポットに関する情報及び前記生体データの少なくとも一方に基づき、前記複数のユーザが行う行動の疲労度をユーザ毎に推定する推定部と、前記疲労度を基に、前記複数のユーザの疲労度の差が所定値以下になるように、前記複数のユーザが行う行動を前記ユーザ毎に決定する決定部と、前記複数のユーザが行う行動に関する情報を出力する出力部とを備える。

本開示の他の態様に係る行動提案プログラムは、複数のユーザから構成される集団が行う行動を提案する行動提案装置として、コンピュータを機能させるための行動提案プログラムであって、前記コンピュータに、前記複数のユーザが旅行中に訪れる旅程スポットに関する情報及び前記複数のユーザそれぞれの生体データの少なくとも一方を取得し、前記旅程スポットに関する情報及び前記生体データの少なくとも一方に基づき、前記複数のユーザが行う行動の疲労度をユーザ毎に推定し、前記疲労度を基に、前記複数のユーザの疲労度の差が所定値以下になるように、前記複数のユーザが行う行動を前記ユーザ毎に決定し、前記複数のユーザが行う行動に関する情報を出力する、処理を実行させる。

そして、上記のようなコンピュータプログラムを、ＣＤ−ＲＯＭ等のコンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体あるいはインターネット等の通信ネットワークを介して流通させることができるのは、言うまでもない。また、本開示の一実施の形態に係る装置又はシステムの構成要素の一部とそれ以外の構成要素とを複数のコンピュータに分散させたシステムとして構成してもよい。

なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも本開示の一具体例を示すためのものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、構成要素、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本開示を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。また、全ての実施の形態において、各々の内容を組み合わせることもできる。

以下、本開示の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。なお、以下の説明では、複数のユーザから構成される集団が旅行中に訪れる旅程スポット（訪問地）を提案する旅程提案システムについて説明するが、この例に特に限定されず、複数のユーザから構成される集団が行動するときに次に行う行動（アクティビティ）、例えば、公園等で行うスポーツ、遊戯等を提案する行動提案システムにも同様に適用することができる。

（実施の形態１）
図１は、本開示の実施の形態１に係る旅程提案システムの構成の一例を示す概略図である。図１に示す旅程提案システムは、旅程提案装置１、複数の携帯端末２１〜２ｎ、及び複数の心拍センサ４１〜４ｎを備える。

複数の心拍センサ４１〜４ｎの各々は、例えば、リストバンド型生体センサから構成され、複数のユーザから構成される集団の各構成員（各ユーザ）の手首に装着される。心拍センサ４１〜４ｎは、対応する携帯端末２１〜２ｎに有線又は無線により通信可能に接続されている。例えば、心拍センサ４１は、対応する携帯端末２１に通信可能に接続されている。

複数の心拍センサ４１〜４ｎの各々は、各ユーザの生体データとして、心拍データを測定して対応する携帯端末２１〜２ｎに送信する。例えば、複数のユーザから構成される集団が、父親、母親、娘の３人家族である場合、３つの心拍センサ４１〜４３及び３つの携帯端末２１〜２３が使用され、父親が心拍センサ４１を装着するとともに、携帯端末２１を携帯している場合、心拍センサ４１は、父親の心拍データを測定して携帯端末２１に送信する。

なお、心拍センサ４１〜４ｎは、上記の例に特に限定されず、ユーザの胸元に貼り付けて装着する生体センサ、腕時計型、指輪型又はベルト型等のウェアラブル型の生体センサ、スマートフォン等のアプリケーションプログラムによりＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）とカメラとを利用して肌の色変化から血流等を検知する生体センサ、車のハンドル、座面又はシートベルト等に埋め込まれた生体センサ等を用いてもよい。また、計測される生体データも、上記の例に特に限定されず、後述する疲労度を算出することができれば、脈波（心電）等の他の生体データを用いてもよい。

複数の携帯端末２１〜２ｎの各々は、タッチパネル、通信部、プロセッサ及びメモリ等を備えるスマートフォン等から構成される。なお、携帯端末２１〜２ｎは、上記の例に特に限定されず、タブレット、ノートパソコン等の他の携帯端末を用いてもよい。

複数の携帯端末２１〜２ｎの各々は、インターネット、専用回線等の所定の有線又は無線のネットワーク３を介して旅程提案装置１と通信可能に接続されている。携帯端末２１〜２ｎは、ネットワーク３を介して、携帯端末２１〜２ｎを使用するユーザを識別するためのユーザ識別情報とともに、心拍データを旅程提案装置１に送信する。

また、携帯端末２１〜２ｎは、複数のユーザが集団で訪れることを希望する希望旅程スポット及び希望旅程スポットの訪問希望時刻を入力するために使用される。例えば、集団の代表者となる構成員である父親が家族全員で訪れることを希望する希望旅程スポット及び訪問希望時刻を携帯端末２１に入力すると、携帯端末２１は、入力された希望旅程スポット及び訪問希望時刻を示す集団希望旅程情報をユーザ識別情報とともに旅程提案装置１に送信する。

また、複数の携帯端末２１〜２ｎの各々は、当該端末を使用するユーザが訪れることを希望する希望旅程スポット及び希望旅程スポットの訪問希望時刻を入力するために使用される。例えば、集団の構成員である母親が単独で訪れることを希望する希望旅程スポット及び訪問希望時刻を携帯端末２２に入力すると、携帯端末２２は、入力された希望旅程スポットを示す個別希望旅程情報をユーザ識別情報とともに旅程提案装置１に送信する。

ここで、希望旅程スポットは、旅程を構成する行程を示す情報であり、例えば、高層タワー、博物館、観光ツアー、遊園地、アトラクション、料理店等の観光地、観光対象物、遊戯対象物、食事場所等を特定する情報が該当する。

また、複数の携帯端末２１〜２ｎの各々は、ユーザ毎に当該ユーザが許容する最大疲労度を入力するために使用される。例えば、集団の構成員である母親が許容する最大疲労度を携帯端末２２に入力すると、携帯端末２２は、入力された最大疲労度を示す最大疲労度情報をユーザ識別情報とともに旅程提案装置１に送信する。なお、最大疲労度は、上記の例に特に限定されず、集団、例えば、家族が許容する最大疲労度を用いたり、集団の二人以上の構成員、例えば、母親と娘とが共通に許容する最大疲労度を用いたりする等の種々の変更が可能である。

また、携帯端末２１〜２ｎは、旅程スポットに対して規定された所定の制約条件を入力するために使用される。例えば、集団の代表者となる構成員である父親が最初の旅程スポットとなる最初の集合場所及び集合時間、及び／又は最後の旅程スポットとなる最後の集合場所及び集合時間を携帯端末２１に入力すると、携帯端末２１は、入力された最初の集合場所及び集合時間及び／又は最後の集合場所及び集合時間を示す制約条件をユーザ識別情報とともに旅程提案装置１に送信する。なお、制約条件は、上記の例に特に限定されず、例えば、旅行の途中に集団又は個人で必ず訪れる旅程スポットの集合場所及び集合時間を用いる等の種々の変更が可能である。

旅程提案装置１は、例えば、プロセッサ、メモリ、外部記憶装置、及び通信装置等を備えるクラウドサーバ等から構成され、複数のユーザから構成される集団が行う行動を提案する行動提案装置の一例である。旅程提案装置１は、複数の携帯端末２１〜２ｎから送信された集団希望旅程情報等を用いて、複数のユーザから構成される集団が行う行動として、複数のユーザが旅行中に訪れる旅程スポットを決定し、決定した旅程スポットを携帯端末２１〜２ｎに送信し、各ユーザに旅行中に訪れる旅程スポットを提案する。

図２は、図１に示す旅程提案装置１及び携帯端末２１の構成の一例を示すブロック図である。なお、図２では、図示を簡略化して、複数の心拍センサ４１〜４ｎ及び複数の携帯端末２１〜２ｎのうち心拍センサ４１及び携帯端末２１のみを図示しているが、他の心拍センサ４２〜４ｎ及び他の携帯端末２２〜２ｎも心拍センサ４１及び携帯端末２１と同様に構成されて同様に動作するので、以下の説明では、心拍センサ４１及び携帯端末２１を用いて複数の心拍センサ４１〜４ｎ及び複数の携帯端末２１〜２ｎの構成及び動作を説明する。

図２に示すように、旅程提案装置１は、希望旅程情報取得部１１、旅程情報ＤＢ（データベース）１２、周辺旅程情報取得部１３、移動情報取得部１４、移動情報ＤＢ（データベース）１５、疲労度推定部１６、グループ旅程決定部１７、及び通信部１８を備える。携帯端末２１は、センサ情報取得部３１、入力部３２、旅程表示部３３、及び通信部３４を備える。

入力部３２は、内部のメモリ等にユーザを識別するためのユーザ識別情報をユーザ毎に予め記憶している。入力部３２は、旅程表示部３３を用いてユーザが希望旅程スポット等を入力するための画面等を表示する。

入力部３２は、ユーザにより入力された、集団で訪れることを希望する希望旅程スポット及び訪問希望時刻を示す集団希望旅程情報をユーザ識別情報とともに通信部３４に出力する。通信部３４は、ネットワーク３を介して、集団希望旅程情報及びユーザ識別情報を旅程提案装置１の通信部１８に送信する。

また、入力部３２は、ユーザにより入力された、ユーザが個別に訪れることを希望する希望旅程スポット及び訪問希望時刻を示す個別希望旅程情報をユーザ識別情報とともに通信部３４に出力する。通信部３４は、ネットワーク３を介して、個別希望旅程情報及びユーザ識別情報を旅程提案装置１の通信部１８に送信する。

また、入力部３２は、ユーザにより入力された最大疲労度を示す最大疲労度情報をユーザ識別情報とともに通信部３４に出力する。通信部３４は、ネットワーク３を介して、最大疲労度情報及びユーザ識別情報を旅程提案装置１の通信部１８に送信する。

また、入力部３２は、ユーザにより入力された、最初の集合場所及び集合時間及び最後の集合場所及び集合時間を示す制約条件をユーザ識別情報とともに通信部３４に出力する。通信部３４は、ネットワーク３を介して、制約条件及びユーザ識別情報を旅程提案装置１の通信部１８に送信する。

センサ情報取得部３１は、心拍センサ４１から心拍データを受信し、受信した心拍データを当該心拍データの測定時刻を示す測定時刻情報とともに内部のメモリに記憶する。ユーザが入力部３２を用いて後述する旅程の更新を入力すると、入力部３２は、ユーザ識別情報をセンサ情報取得部３１に出力するとともに、心拍データの送信をセンサ情報取得部３１に指示する。センサ情報取得部３１は、心拍データ、測定時刻情報、及びユーザ識別情報を通信部３４に出力する。通信部３４は、ネットワーク３を介して、心拍データ、測定時刻情報、及びユーザ識別情報を旅程提案装置１の通信部１８に送信する。なお、心拍データの送信タイミングは、上記の例に特に限定されず、例えば、心拍センサ４１から受信した心拍データを常時又は所定間隔で送信する等の種々の変更が可能である。

旅程提案装置１の通信部１８は、携帯端末２１から心拍データ、測定時刻情報、及びユーザ識別情報を受信して疲労度推定部１６に出力する。また、通信部１８は、携帯端末２１から集団希望旅程情報及びユーザ識別情報を受信して希望旅程情報取得部１１及びグループ旅程決定部１７に出力する。

希望旅程情報取得部１１は、集団希望旅程情報が示す希望旅程スポットの旅程情報を旅程情報ＤＢ１２から取得し、集団希望旅程情報が示す希望旅程スポットの旅程情報を疲労度推定部１６に出力する。ここで、集団希望旅程情報が示す希望旅程スポットの数は、１つでもよいし、複数の旅程スポットを一覧で取得してもよい。

図３は、図２に示す旅程情報ＤＢ１２のデータ構成の一例を示す図である。図３に示すように、旅程情報ＤＢ１２は、旅程情報として、旅程名、疲労度、所要時間、及び位置情報（緯度、経度）を対応づけた複数の旅程情報をテーブル形式で予め記憶している。例えば、旅程名「高層タワー」に対して、疲労度「０．５」、所要時間「０１：１５：２３」、及び位置情報「（３５．７１００６２７，１３９．８１０７００４）」が対応付けて記憶されている。

希望旅程情報取得部１１は、集団希望旅程情報が示す希望旅程スポットが「高層タワー」である場合、旅程名「高層タワー」をキーとして対応する疲労度「０．５」、所要時間「０１：１５：２３」、及び位置情報「（３５．７１００６２７，１３９．８１０７００４）」を旅程情報ＤＢ１２から読み出して疲労度推定部１６に出力する。

ここで、旅程情報ＤＢ１２に記憶される旅程情報の作成方法について説明する。例えば、加速度センサとマイクロフォンとから、人間の行動（歩行、運転、食事等）を推定して、推定した行動と時刻情報とを関連づけることにより、どの時間にその行動を行っていたかを記録し、連続して同一の行動を行っていた期間を旅程スポットの単位とする。また、他の方法としては、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）センサから人間の位置情報を取得し、地図上で指定したエリア内に滞在した期間を、旅程スポットの単位としてもよい。例えば、遊園地内の滞在時間は１単位となる。

次に、旅程スポットの単位毎の疲労度を後述する疲労度推定方法により算出する。次に、多数のユーザの行動と疲労度とのデータを収集し、旅程スポットの単位毎の疲労度の平均値を算出し、算出した疲労度の平均値を旅程スポットの疲労度として旅程情報ＤＢ１２に記憶させる。このようにして、旅程情報ＤＢ１２に記憶される旅程情報を作成することができる。

また、通信部１８は、携帯端末２１から個別希望旅程情報及びユーザ識別情報を受信して希望旅程情報取得部１１及びグループ旅程決定部１７に出力する。希望旅程情報取得部１１は、個別希望旅程情報が示す希望旅程スポットの旅程情報を旅程情報ＤＢ１２から取得し、個別希望旅程情報が示す希望旅程スポットの旅程情報をユーザ識別情報とともに疲労度推定部１６に出力する。ここで、個別希望旅程情報が示す希望旅程スポットの数は、１つでもよいし、複数の旅程スポットを一覧で取得してもよい。

例えば、希望旅程情報取得部１１は、個別希望旅程情報が示す希望旅程スポットが「遊園地」である場合、旅程名「遊園地」をキーとして対応する疲労度「０．６」、所要時間「０１：３５：１１」、及び位置情報「（３５．７１５２８５０ １３９．７９４５４４０）」を旅程情報ＤＢ１２から読み出して疲労度推定部１６に出力する。

また、通信部１８は、携帯端末２１から最大疲労度情報、制約条件、及びユーザ識別情報を受信してグループ旅程決定部１７に出力する。

疲労度推定部１６は、集団希望旅程情報及び個別希望旅程情報が示す希望旅程スポットの旅程情報から希望旅程スポットの位置情報を抽出して周辺旅程情報取得部１３に出力する。周辺旅程情報取得部１３は、希望旅程スポットの位置情報が示す位置の周辺にある旅程スポットである周辺旅程スポットの旅程情報を旅程情報ＤＢ１２から取得して疲労度推定部１６に出力する。

例えば、疲労度推定部１６は、集団希望旅程情報が示す希望旅程スポットの旅程名が「高層タワー」であり、位置情報が「（３５．７１００６２７，１３９．８１０７００４）」である場合、この位置から所定範囲（例えば、所定半径の円範囲）に位置する位置情報を有する旅程情報として、旅程名「日本料理店」、疲労度「−０．２」、所要時間「０１：０４：３４」、及び位置情報「（３５．６８６０１３０，１３９．７８１９９４０）」からなる旅程情報を、希望旅程スポットの周辺に位置する周辺旅程スポットを訪れる場合の旅程情報として旅程情報ＤＢ１２から読み出す。また、疲労度推定部１６は、上記と同様にして、個別希望旅程情報が示す希望旅程スポットの周辺に位置する周辺旅程スポットを訪れる場合の旅程情報を旅程情報ＤＢ１２から読み出す。

疲労度推定部１６は、希望旅程スポットの旅程情報及び周辺旅程スポットの旅程情報の位置情報を移動情報取得部１４に通知する。移動情報取得部１４は、移動情報ＤＢ１５を参照して、希望旅程スポットの旅程情報及び周辺旅程スポットの旅程情報の位置情報を入力として、旅程スポット間の移動情報を取得して疲労度推定部１６に出力する。

図４は、図２に示す移動情報ＤＢ１５のデータ構成の一例を示す図である。図４に示すように、移動情報ＤＢ１５は、移動情報として、出発地座標（緯度、経度）、目的地座標（緯度、経度）、移動手段、所要時間、及び疲労度を対応づけた複数の移動情報をテーブル形式で予め記憶している。例えば、出発地（希望旅程スポット又は周辺旅程スポット）が「高層タワー」であり、目的地（希望旅程スポット又は周辺旅程スポット）が「遊園地」である場合、出発地座標「（３５．７１００６２７，１３９．８１０７００４）」及び目的地座標「（３５．７１５２８５０ １３９．７９４５４４０）」に対して、移動手段「徒歩」、所要時間「００：２３：３０」、及び疲労度「０．２５」が対応付けて記憶されている。

移動情報取得部１４は、出発地（希望旅程スポット又は周辺旅程スポット）が「高層タワー」であり、目的地（希望旅程スポット又は周辺旅程スポット）が「遊園地」である場合、出発地座標「（３５．７１００６２７，１３９．８１０７００４）」及び目的地座標「（３５．７１５２８５０ １３９．７９４５４４０）」をキーとして対応する移動手段「徒歩」、所要時間「００：２３：３０」、及び疲労度「０．２５」を移動情報ＤＢ１５から読み出して疲労度推定部１６に出力する。なお、移動情報ＤＢ１５に記憶される移動情報の作成方法は、旅程情報ＤＢ１２と同様である。

疲労度推定部１６は、上記の旅程情報の疲労度及び移動情報の疲労度が、複数のユーザが旅行中に訪れる希望旅程スポット及び周辺旅程スポットにおける疲労度及び複数のユーザが旅程スポット間を移動する時の疲労度であるとユーザ毎に推定し、推定した疲労度をグループ旅程決定部１７に出力する。

具体的には、疲労度推定部１６は、集団希望旅程情報及び個別希望旅程情報が示す希望旅程スポットの旅程情報の疲労度が、ユーザが訪れる希望スポットにおける疲労度であると推定し、集団希望旅程情報及び個別希望旅程情報が示す希望旅程スポットの旅程情報をグループ旅程決定部１７に出力する。

また、疲労度推定部１６は、周辺旅程スポットを訪れる場合の旅程情報の疲労度が、ユーザが訪れる周辺旅程スポットにおける疲労度であると推定し、周辺旅程スポットの旅程情報をグループ旅程決定部１７に出力する。

また、疲労度推定部１６は、旅程スポット間の移動情報の疲労度が、ユーザが旅程スポット間を移動する時の疲労度であると推定し、移動情報をグループ旅程決定部１７に出力する。

また、疲労度推定部１６は、実際にユーザが旅程スポットを訪れた場合、携帯端末２１から取得した心拍データを用いて、複数のユーザが訪れた旅程スポットにおける疲労度をユーザ毎に推定する。ここで、疲労度推定部１６の生体データを用いた疲労度の推定方法としては、種々の方法を用いることができ、例えば、特開２０１０−２０１１１３号公報に開示される疲労度の算出方法を用いることができる。

上記の疲労度の算出方法では、心拍センサで計測した心拍数変動から算出されるＬＦ／ＨＦ値が用いられる。緊張時や精神疲労時などの交感神経が優位のときは、ＬＦ成分が現れるが、ＨＦ成分が減少する。一方、リラックス時などの副交感神経が優位のときは、ＬＦ成分もＨＦ成分も、共に現れる。したがって、交感神経が優位のときは、ＬＦ／ＨＦ値が増加し、副交感神経が優位のときは、ＬＦ／ＨＦ値が減少する。本実施の形態では、疲労度推定部１６は、携帯端末２１等からの心拍データを用いて、旅程スポットの到着直前（アクティビティ開始直前）のＬＦ／ＨＦ値を算出するとともに、旅程スポットの出発直後（アクティビティ終了直後）のＬＦ／ＨＦ値を算出する。疲労度推定部１６は、旅程スポットの出発直後のＬＦ／ＨＦ値から旅程スポットの到着直前のＬＦ／ＨＦ値を減算した値を、旅程スポットの疲労度として算出する。したがって、リラックスする旅程スポット（アクティビティ）の場合、疲労度は負の値になることもあり、疲労度の値は±５．０の範囲程度に収まる。

なお、疲労度の推定方法は、上記の例に特に限定されず、脈波及び心電波センサで計測した加速度脈波の波形変化を用いる方法（特開２０１５−５４００２号公報参照）、スマートフォン等のカメラと発光素子（フラッシュ）で計測したフリッカー値を用いる方法（特開２０１０−０６３６４１号公報参照）等の他の方法を用いてもよい。

グループ旅程決定部１７は、集団希望旅程情報、個別希望旅程情報、最大疲労度情報、制約条件、希望旅程スポットの旅程情報、周辺旅程スポットの旅程情報及びユーザ識別情報を基に、旅程スポットにおける疲労度と、旅程スポット間を移動する時の疲労度とを合計した合計疲労度をユーザ毎に算出し、複数のユーザの疲労度の差が所定値以下になり、且つユーザ毎の疲労度が最大疲労度以下となり、且つ希望旅程スポットを訪問希望時刻に訪れ、且つ旅程スポットが制約条件を満たすように、希望旅程スポット及び周辺旅程スポットの中から複数のユーザが訪れる旅程スポットをユーザ毎に決定し、決定した旅程スポットを表す旅程データを作成して通信部１８に出力する。なお、上記の複数のユーザの疲労度の差の所定値としては、種々の値を用いることができる。また、複数のユーザの疲労度の差の所定値は、予め設定された値を用いてもよいし、ユーザが設定するようにしてもよい。

具体的には、グループ旅程決定部１７は、旅程スポットのすべての訪問候補先となるすべての希望旅程スポット及び周辺旅程スポットをノードとして表すグラフを作成する。グループ旅程決定部１７は、作成したグラフを用いて、希望旅程スポット及び周辺旅程スポットの疲労度及び所要時間、移動する時の疲労度及び所要時間、並びに制約条件（更新時はさらにユーザ毎の現在の疲労度）に基づき、制約条件等を満たすとともに、複数のユーザの集団が体験する合計旅程スポット数を最大化する経路を探索することにより、ユーザが訪れる旅程スポットをユーザ毎に決定する。

図５は、グラフの一例を示す図であり、図６は、図２に示すグループ旅程決定部１７が作成するグラフの一例を示す図である。

例えば、ある地点から目的地への移動及び目的地での滞在をグラフで表すと、図５に示すグラフのようになる。グラフの基本形は、２つのノードと、２つのノードを結ぶエッジ（リンク又は辺）とから構成される有向グラフであり、図５に示す例では、ノードＮａ、Ｎｂは旅程スポットを表し、例えば、ノードＮａは「寺院」であり、ノードＮｂは「遊園地」である。また、ノードＮａ、Ｎｂを結ぶエッジＥａは、移動元の旅程スポット（ノードＮａ）から移動先の旅程スポット（ノードＮｂ）への移動、及び、移動先の旅程スポットでの滞在を表し、エッジＥａには、エッジの重みとして、合計所要時間ｔｉ及び合計疲労度ｃｉが記載されている。例えば、ノードＮａからノードＮｂへの移動時間が３０分であり、ノードＮｂに滞在する所要時間が１２０分の場合、エッジＥａの合計所要時間ｔｉは１５０分となる。また、ノードＮａからノードＮｂへの移動する時の疲労度が０．１であり、ノードＮｂに滞在したときの疲労度が０．６である場合、エッジＥａの合計疲労度ｃｉは０．７となる。

グループ旅程決定部１７は、図５に示すグラフを基本形として、旅程スポットのすべての滞在候補先をノードとして表す有向グラフを作成し、例えば、図６に示すグラフを作成する。図６に示すグラフは、例えば、７つのノードＮ１〜Ｎ７から構成され、ノードＮ１は「浅草駅」であり、ノードＮ２は「寺院」であり、ノードＮ３は「温泉」であり、ノードＮ４は「遊園地」であり、ノードＮ５は「博物館」であり、ノードＮ６は「高層タワー」であり、ノードＮ７は「東京駅」である。

この例では、制約条件として、最初の旅程スポットとなる最初の集合場所が「浅草駅」であり、その集合時間が１３：００であり、最後の旅程スポットとなる最後の集合場所が「東京駅」であり、その集合時間が２０：００である。この場合、旅程生成の開始地点となるノードＮ１をグラフのＳｔａｒｔ（源点）とし、最後の集合場所を示すノードＮ７はＧｏａｌ（沈点）とする。すなわち、ＳｔａｒｔのノードＮ１に流入するエッジは存在せず、ＧｏａｌのノードＮ７から流出するエッジも存在しない。Ｓｔａｒｔ及びＧｏａｌのノードＮ１、Ｎ７以外の全てのノードＮ２〜Ｎ６の間には、双方向のエッジが存在する。例えば、ノードＮ２の「寺院」→ノードＮ４の「遊園地」と、ノードＮ４の「遊園地」→ノードＮ２の「寺院」の双方の順番が考え得るからである。

ＳｔａｒｔのノードＮ１は、ＧｏａｌのノードＮ７以外の全てのノードＮ２〜Ｎ６への流出エッジがある。同様に、ＧｏａｌのノードＮ７へは、ＳｔａｒｔのノードＮ１以外の全てのノードＮ２〜Ｎ６からの流入エッジがある。すべてのエッジには、上記の合計所要時間ｔｉ及び合計疲労度ｃｉが付与され、例えば、ノードＮ１からノードＮ２へのエッジＥ１には、合計所要時間ｔｉとして７５分、合計疲労度ｃｉとして０．２が記載されている。なお、図６では、図示を容易にするために一部の記載を省略している。

また、合計疲労度ｃｉは、負の値も取り得る。例えば、ノードＮ２からノードＮ７へのエッジＥ２には、合計疲労度ｃｉとして−０．６が記載されている。エッジの向きが逆の場合、合計所要時間ｔｉ及び合計疲労度ｃｉともに値が異なり、例えば、ノードＮ２からノードＮ４へのエッジＥ３の合計所要時間ｔｉは１５０分、合計疲労度ｃｉは０．７であるが、ノードＮ４からノードＮ２へのエッジＥ４の合計所要時間ｔｉは１３０分、合計疲労度ｃｉは０．４である。

グループ旅程決定部１７は、以下の制約条件を満たすように、訪問ノード数（合計旅程スポット数）が最大になる経路を探索する。例えば、制約条件としては、（１）最初の旅程スポットとなる最初の集合場所が「浅草駅」であり、その集合時間が１３：００であり、最後の旅程スポットとなる最後の集合場所が「東京駅」であり、その集合時間が２０：００であるため、経路の合計所要時間の総和は７時間（４２０分）を超えてはならないこと、（２）更新時の父親の現在の疲労度が０．８である場合、最大疲労度が２．５であるため、経路の合計疲労度の総和は１．７を超えてはならないこと、（３）一度訪問したノードは、二回以上訪問することはないので、一度通過したエッジを二回以上は通らず、その逆向きも通ることはないことを用いる。

また、探索方法として、グループ旅程決定部１７は、例えば、深さ優先探索により、ＳｔａｒｔのノードＮ１を起点に、隣接ノードを辿ることにより、上記の制約条件を満たす全ての経路を探索し、訪問ノード数が最大になる経路を見つける。なお、探索方法は、上記の例に特に限定されず、ノード数が増えると計算量が増加するため、例えば、動的計画法を用いて解いてもよい。

通信部１８は、ネットワーク３を介して、ユーザ毎の旅程データを、対応するユーザの携帯端末２１〜２ｎに送信する。携帯端末２１〜２ｎの通信部３４は、生成された旅程データを受信して旅程表示部３３に出力し、旅程表示部３３は、旅程データを用いてユーザ毎の旅程を表示する。

図７は、図２に示す携帯端末２１を用いて入力される希望旅程スポット及び制約条件の第１の例、並びに希望旅程スポット及び制約条件の第１の例を用いて作成される旅程の一例を示す図である。

図７に示すように、例えば、父親が携帯端末２１を使用する場合、携帯端末２１の旅程表示部３３の表示画面に家族訪問希望リストＬ１及びこだわり条件Ｌ２が表示される。父親は、入力部３２を用いて、家族訪問希望リストＬ１に「遊園地」及び「高層タワー」を入力すると、「遊園地」及び「高層タワー」が家族で訪れることを希望する希望旅程スポットであることを示す集団希望旅程情報が旅程提案装置１に送信される。

また、父親は、入力部３２を用いて、こだわり条件Ｌ２の集合場所に「東京駅」、集合時間に「２０：００」、許容疲労度に「２．５」を入力すると、「東京駅」及び「２０：００」が最後の集合場所及び集合時間であることを示す制約条件と、「２．５」が父親の許容する最大疲労度であることを示す最大疲労度情報とが旅程提案装置１に送信される。

旅程提案装置１は、上記の家族訪問希望リストＬ１及びこだわり条件Ｌ２の情報を用いて、ユーザ毎の旅程データを作成し、父親の携帯端末２１の旅程表示部３３には、父親の旅程Ｔ１が表示される。また、母親が携帯端末２２を使用している場合、携帯端末２２の旅程表示部３３には、母親の旅程Ｔ２が表示される。なお、娘が母親と同じ旅程を使用する場合、娘の携帯端末にも旅程Ｔ２が表示される。

父親の旅程Ｔ１には、「終了時の推定疲労度：２．０」が表示され、１５：３０の旅程スポットに「遊園地」が表示され、１８：００の旅程スポットに「高層タワー」が表示され、最後の２０：００の旅程スポットに「東京駅」が表示されている。また、母親の旅程Ｔ２には、「終了時の推定疲労度：２．１」が表示され、１５：３０の旅程スポットに「遊園地」が表示され、１８：００の旅程スポットに「高層タワー」が表示され、最後の２０：００の旅程スポットに「東京駅」が表示されている。

上記のように、家族で訪れることを希望した希望旅程スポットの「遊園地」及び「高層タワー」が父親の旅程Ｔ１及び母親の旅程Ｔ２に組み込まれ、最後の集合場所及び集合時間が「東京駅」及び「２０：００」に設定されている。また、父親の終了時の推定疲労度も「２．０」となり、父親が許容する最大疲労度「２．５」以下となっている。また、母親の終了時の推定疲労度も「２．１」となり、父親と母親の終了時の推定疲労度の差は「０．１」となっている。

したがって、家族で訪れることを希望した希望旅程スポットを含み、最後の集合場所及び集合時間も入力された旅程スポット及び集合時刻となり、父親が許容する最大疲労度以下の疲労度で、家族の疲労度の差を均一化した父親及び母親用の旅程を提案することができる。

図８は、図２に示す携帯端末２１を用いて入力される希望旅程スポット及び制約条件の第２の例、並びに希望旅程スポット及び制約条件の第２の例を用いて作成される旅程の一例を示す図である。

図８に示すように、例えば、父親が携帯端末２１を使用する場合、携帯端末２１の旅程表示部３３の表示画面に訪問希望リストＬ３及びこだわり条件Ｌ４が表示される。父親は、入力部３２を用いて、訪問希望リストＬ３の行きたい場所の欄に「博物館」及び「高層タワー」を入力し、「博物館」に対する自分のみの欄に「○」を入力すると、「博物館」が父親のみが訪れることを希望する希望旅程スポットであることを示す個別希望旅程情報と、「高層タワー」が家族で訪れることを希望する希望旅程スポットであることを示す集団希望旅程情報とが旅程提案装置１に送信される。

また、父親は、入力部３２を用いて、こだわり条件Ｌ４の集合場所に「東京駅」、集合場所に「２０：００」、許容疲労度に「２．５」を入力すると、「東京駅」及び「２０：００」が最後の集合場所及び集合時間であることを示す制約条件と、「２．５」が父親の許容する最大疲労度であることを示す最大疲労度情報とが旅程提案装置１に送信される。

旅程提案装置１は、上記の訪問希望リストＬ３及びこだわり条件Ｌ４の情報を用いて、ユーザ毎の旅程データを作成し、父親の携帯端末２１の旅程表示部３３には、父親の旅程Ｔ３が表示される。また、母親が携帯端末２２を使用している場合、携帯端末２２の旅程表示部３３には、母親の旅程Ｔ４が表示される。なお、娘が母親と同じ旅程を使用する場合、娘の携帯端末にも旅程Ｔ４が表示される。

父親の旅程Ｔ３には、「終了時の推定疲労度：２．２」が表示され、１３：３０の旅程スポットに「博物館」が表示され、１８：００の旅程スポットに「高層タワー」が表示され、最後の２０：００の旅程スポットに「東京駅」が表示されている。また、母親の旅程Ｔ４には、「終了時の推定疲労度：２．１」が表示され、１８：００の旅程スポットに「高層タワー」が表示され、最後の２０：００の旅程スポットに「東京駅」が表示されている。

上記のように、父親のみで訪れることを希望した希望旅程スポットの「博物館」が父親の旅程Ｔ３のみに組み込まれ、家族で訪れることを希望した希望旅程スポットの「高層タワー」が父親の旅程Ｔ３及び母親の旅程Ｔ４に組み込まれ、最後の集合場所及び集合時間が「東京駅」及び「２０：００」に設定されている。また、父親の終了時の推定疲労度も「２．２」となり、父親が許容する最大疲労度「２．５」以下となっている。また、母親の終了時の推定疲労度も「２．１」となり、父親と母親の終了時の推定疲労度の差は「０．１」となっている。

したがって、父親のみ及び家族で訪れることを希望した希望旅程スポットを含む父親用の旅程を作成し、家族で訪れることを希望した希望旅程スポットを含む母親用の旅程を作成することができるとともに、最後の集合場所及び集合時間も入力された旅程スポット及び集合時刻となり、父親が許容する最大疲労度以下の疲労度で、家族の疲労度の差を均一化した父親及び母親用の旅程を提案することができる。

図９は、図２に示す携帯端末２１を用いて入力される希望旅程スポット及び制約条件の第３の例、並びに希望旅程スポット及び制約条件の第３の例を用いて作成される旅程の一例を示す図である。

図９に示すように、例えば、父親が携帯端末２１を使用する場合、携帯端末２１の旅程表示部３３の表示画面に訪問希望リストＬ５及びこだわり条件Ｌ６が表示される。父親は、入力部３２を用いて、訪問希望リストＬ５の行きたい場所の欄に「博物館」及び「高層タワー」を入力し、「博物館」に対する自分のみの欄に「○」を入力し、「博物館」に対する時刻の欄に「いつでも可」を入力し、「高層タワー」に対する時刻の欄に「１７：００〜」を入力すると、「博物館」が父親のみが訪れることを希望する希望旅程スポットであり、「博物館」の訪問希望時刻が時間指定無であることを示す個別希望旅程情報と、「高層タワー」が家族で訪れることを希望する希望旅程スポットであり、「高層タワー」の訪問希望時刻が１７時以降であることを示す集団希望旅程情報とが旅程提案装置１に送信される。

また、父親は、入力部３２を用いて、こだわり条件Ｌ６の集合場所に「東京駅」、集合場所に「２０：００」、許容疲労度に「２．５」を入力すると、「東京駅」及び「２０：００」が最後の集合場所及び集合時間であることを示す制約条件と、「２．５」が父親の許容する最大疲労度であることを示す最大疲労度情報とが旅程提案装置１に送信される。

旅程提案装置１は、上記の訪問希望リストＬ５及びこだわり条件Ｌ６の情報を用いて、ユーザ毎の旅程データを作成し、父親の携帯端末２１の旅程表示部３３には、父親の旅程Ｔ５が表示される。また、母親が携帯端末２２を使用している場合、携帯端末２２の旅程表示部３３には、母親の旅程Ｔ６が表示される。なお、娘が母親と同じ旅程を使用する場合、娘の携帯端末にも旅程Ｔ６が表示される。

父親の旅程Ｔ５には、「終了時の推定疲労度：２．２」が表示され、１３：３０の旅程スポットに「博物館」が表示され、１８：００の旅程スポットに「高層タワー」が表示され、最後の２０：００の旅程スポットに「東京駅」が表示されている。また、母親の旅程Ｔ６には、「終了時の推定疲労度：２．１」が表示され、１８：００の旅程スポットに「高層タワー」が表示され、最後の２０：００の旅程スポットに「東京駅」が表示されている。

上記のように、父親のみで訪れることを希望した希望旅程スポットの「博物館」が父親の旅程Ｔ５のみに組み込まれ、家族で訪れることを希望した希望旅程スポットの「高層タワー」が訪問希望時刻の１７時以降である１８：００の旅程スポットとして父親の旅程Ｔ５及び母親の旅程Ｔ６に組み込まれ、最後の集合場所及び集合時間が「東京駅」及び「２０：００」に設定されている。また、父親の終了時の推定疲労度も「２．２」となり、父親が許容する最大疲労度「２．５」以下となっている。また、母親の終了時の推定疲労度も「２．１」となり、父親と母親の終了時の推定疲労度の差は「０．１」となっている。

したがって、父親のみ及び家族で訪れることを希望した希望旅程スポットを訪問希望時刻内で訪れる父親用の旅程を作成し、家族で訪れることを希望した希望旅程スポットを訪問希望時刻内で訪れる母親用の旅程を作成することができるとともに、最後の集合場所及び集合時間も入力された旅程スポット及び集合時刻となり、父親が許容する最大疲労度以下の疲労度で、家族の疲労度の差を均一化した父親及び母親用の旅程を提案することができる。

次に、上記のように構成された旅程提案装置１による初期時の旅程提案処理について説明する。図１０は、図２に示す旅程提案装置１による初期時の旅程提案処理の一例を示すフローチャートである。図１０に示す初期時の旅程提案処理は、最初の旅程提案時に実行される処理であり、例えば、家族が旅行に行く前に旅程を提案する処理である。このとき、心拍センサ４１〜４ｎの心拍データは測定されていないため、初期時の旅程提案処理では、心拍データを用いることなく、旅程情報ＤＢ１２及び移動情報ＤＢ１５を用いて疲労度が推定される。

図１０に示すように、まず、旅程提案装置１の通信部１８は、携帯端末２１から制約条件を受信して取得し、取得した制約条件をグループ旅程決定部１７に出力する（ステップＳ１１）。

次に、通信部１８は、携帯端末２１から集団希望旅程情報、個別希望旅程情報及びユーザ識別情報を受信して希望旅程情報取得部１１及びグループ旅程決定部１７に出力し、希望旅程情報取得部１１は、集団希望旅程情報及び個別希望旅程情報が示す希望旅程スポットの旅程情報を旅程情報ＤＢ１２から取得して疲労度推定部１６に出力する（ステップＳ１２）。

次に、希望旅程情報取得部１１は、希望旅程スポットの旅程情報を旅程情報ＤＢ１２から取得し、希望旅程スポットの旅程情報を疲労度推定部１６に出力する（ステップＳ１３）。

次に、疲労度推定部１６は、希望旅程スポットの旅程情報から希望旅程スポットの位置情報を抽出して周辺旅程情報取得部１３に出力し、周辺旅程情報取得部１３は、希望旅程スポットの位置情報が示す位置の周辺にある旅程スポットである周辺旅程スポットの旅程情報を旅程情報ＤＢ１２から取得して疲労度推定部１６に出力する（ステップＳ１４）。

次に、疲労度推定部１６は、希望旅程スポットの旅程情報及び周辺旅程スポットの旅程情報の位置情報を移動情報取得部１４に通知し、移動情報取得部１４は、希望旅程スポットの旅程情報及び周辺旅程スポットの旅程情報の位置情報を入力として、移動情報ＤＢ１５から旅程スポット間の移動情報を取得して疲労度推定部１６に出力する（ステップＳ１５）。

次に、疲労度推定部１６は、希望旅程スポット及び周辺旅程スポットの旅程情報の疲労度及び移動情報の疲労度が、複数のユーザが旅行中に訪れる希望旅程スポット及び周辺旅程スポットにおける疲労度及び複数のユーザが旅程スポット間を移動する時の疲労度であるとユーザ毎に推定し、推定した疲労度をグループ旅程決定部１７に出力する（ステップＳ１６）。

次に、グループ旅程決定部１７は、集団希望旅程情報、個別希望旅程情報、最大疲労度情報、制約条件、希望旅程スポットの旅程情報、周辺旅程スポットの旅程情報及びユーザ識別情報を基に、旅程スポットのすべての訪問候補先となるすべての希望旅程スポット及び周辺旅程スポットをノードとして表すグラフを作成する（ステップＳ１７）。

次に、グループ旅程決定部１７は、作成したグラフを用いて、希望旅程スポット及び周辺旅程スポットの疲労度及び所要時間、移動する時の疲労度及び所要時間、並びに制約条件に基づき、複数のユーザの疲労度の差が所定値以下になり、且つユーザ毎の疲労度が最大疲労度以下となり、且つ希望旅程スポットを訪問希望時刻に訪れ、且つ旅程スポットが制約条件を満たし、且つ複数のユーザの集団が体験する合計旅程スポット数を最大化する経路を探索することにより、ユーザが訪れる旅程スポットをユーザ毎に決定した旅程データを作成して通信部１８に出力する（ステップＳ１８）。

最後に、通信部１８は、ユーザ毎の旅程データを、対応するユーザの携帯端末２１〜２ｎに送信する（ステップＳ１９）。携帯端末２１〜２ｎは、生成された旅程データを受信して旅程表示部３３に出力し、旅程表示部３３は、旅程データを用いてユーザ毎の旅程を表示する。

上記の処理により、本実施の形態では、複数のユーザが旅行中に訪れる旅程スポットにおける疲労度をユーザ毎に推定し、推定した疲労度を基に、複数のユーザの疲労度の差が所定値以下になるように、複数のユーザが訪れる旅程スポットをユーザ毎に決定しているので、複数のユーザが集団として旅行する場合に、各ユーザの疲労度を均一化し、すべてのユーザが旅程スポットを楽しみながら旅行することができる。

次に、上記のように構成された旅程提案装置１による更新時の旅程提案処理について説明する。図１１は、図２に示す旅程提案装置１による更新時の旅程提案処理の一例を示すフローチャートである。図１１に示す更新時の旅程提案処理は、上記の初期時の旅程提案処理後に提案した旅程を現在の疲労度に適するように更新する時に実行される処理であり、例えば、家族が旅行に行き、旅行の途中で旅程を更新する場合に実行される処理である。

例えば、ユーザが旅行中に前半の旅程を終了し、後半の旅程を行う前に、携帯端末２１の入力部３２を用いて旅程の更新を入力すると、センサ情報取得部３１は、通信部３４を介して、心拍データ、測定時刻情報、及びユーザ識別情報を旅程提案装置１に送信する。

このとき、旅程提案装置１の通信部１８は、心拍データ、測定時刻情報、及びユーザ識別情報を受信して疲労度推定部１６に出力し、疲労度推定部１６は、心拍データ、測定時刻情報、及びユーザ識別情報を取得する（ステップＳ２１）。

次に、疲労度推定部１６は、心拍データ、測定時刻情報、及びユーザ識別情報を用いて、複数のユーザが訪れた旅程スポットにおける疲労度をユーザ毎に推定し、推定した現在までの各ユーザの疲労度をグループ旅程決定部１７に出力する（ステップＳ２２）。

次に、グループ旅程決定部１７は、現在いる旅程スポットのノードをグラフのＳｔａｒｔ（源点）とするとともに、既に訪れた旅程スポットのノードを削除することにより、図１０に示すステップＳ１７で作成したグラフを更新する（ステップＳ２３）。

次に、グループ旅程決定部１７は、心拍データから推定された各ユーザの疲労度を、更新したグラフの各ユーザが現在いる旅程スポットのノードを起点とするエッジの合計疲労度ｃｉに加算し、加算後のグラフを用いて、図１０に示すステップＳ１８の処理と同様にして、複数のユーザの集団が体験する合計旅程スポット数を最大化等する経路を探索することにより、ユーザが訪れる旅程スポットをユーザ毎に決定した更新旅程データを作成して通信部１８に出力する（ステップＳ２４）。

次に、通信部１８は、ユーザ毎の更新旅程データを、対応するユーザの携帯端末２１〜２ｎに送信する（ステップＳ２５）。携帯端末２１〜２ｎは、更新旅程データを受信して旅程表示部３３に出力し、旅程表示部３３は、更新旅程データを用いてユーザ毎の旅程を更新して表示する。

上記の処理により、本実施の形態では、複数のユーザの心拍データをユーザ毎に取得し、取得した心拍データから複数のユーザが訪れた旅程スポットにおける疲労度をユーザ毎に推定しているので、旅行中に実際に訪れた旅程スポットでの各ユーザの疲労度を高精度に推定することができる。この結果、複数のユーザが集団として旅行する場合に、各ユーザの疲労度を正確に均一化することができるとともに、すべてのユーザが旅程スポットを楽しみながら旅行することができる。

（実施の形態２）
図１２は、本開示の実施の形態２に係る旅程提案システムの構成の一例を示すブロック図である。図１２に示す旅程提案システムが図２に示す旅程提案システムと異なる点は、携帯端末２１が携帯端末２１ａに変更された点であり、その他の点は同様であるので、同一部分に同一符号を付して詳細な説明を省略する。

また、本実施の形態は、上記の実施の形態１を同様に、複数の心拍センサ４１〜４ｎ及び複数の携帯端末２１ａ〜２ｎａを備えているが、図１２でも、図２と同様に、図示を簡略化して、複数の心拍センサ４１〜４ｎ及び複数の携帯端末２１ａ〜２ｎａのうち心拍センサ４１及び携帯端末２１ａのみを示しているが、他の心拍センサ４２〜４ｎ及び他の携帯端末２２ａ〜２ｎａも心拍センサ４１及び携帯端末２１ａと同様に構成され、同様に動作するので、以下の説明では、心拍センサ４１及び携帯端末２１ａを用いて複数の心拍センサ４１〜４ｎ及び複数の携帯端末２１ａ〜２ｎａの構成及び動作を説明する。

図１２に示すように、携帯端末２１ａは、センサ情報取得部３１、入力部３２、旅程表示部３３、通信部３４、及び属性疲労度ＤＢ（データベース）３５を備える。

センサ情報取得部３１、入力部３２、及び旅程表示部３３は、実施の形態１と同様に構成され、同様に動作する。但し、入力部３２は、内部のメモリ等にユーザを識別するためのユーザ識別情報をユーザ毎に予め記憶するとともに、年齢及び性別を含む各ユーザの属性を示す属性情報を記憶している。

ここで、本実施の形態では、実施の形態１で用いた、ユーザにより入力された最大疲労度を示す最大疲労度情報に代えて、各ユーザの属性に対して予め規定された最大疲労度を示す属性最大疲労度情報を使用する。すなわち、入力部３２は、集団を構成する各構成員、例えば、家族を構成する各ユーザの属性に対して予め規定された最大疲労度を示す属性最大疲労度情報を属性疲労度ＤＢ３５から取得し、取得した各ユーザの属性最大疲労度情報を各ユーザの識別情報とともに旅程表示部３３及び通信部３４に出力する。

図１３は、図１２に示す属性疲労度ＤＢ３５のデータ構成の一例を示す図である。図１３に示すように、属性疲労度ＤＢ３５は、ユーザの属性として、年齢及び性別に対応づけた１日の最大疲労度（属性最大疲労度情報の一例）をテーブル形式で予め記憶している。例えば、年齢が１５〜１７歳で男性の場合、一日の最大疲労度は「２．５」であり、年齢が１５〜１７歳で女性の場合、一日の最大疲労度は「２．４」である。

入力部３２は、例えば、父親が３６歳であり、父親の属性を示す属性情報として、男性及び３６歳がメモリに記憶されている場合、属性疲労度ＤＢ３５を参照して、一日の最大疲労度「２．４」を読み出す。同様に、入力部３２は、母親が３４歳であり、母親の属性を示す属性情報として、女性及び３４歳がメモリに記憶されている場合、属性疲労度ＤＢ３５を参照して、一日の最大疲労度「２．３」を読み出す。なお、ユーザの属性としては、上記の例に特に限定されず、疲労度と相関のある他の属性、例えば、身長、体重、既往歴等を用いてもよい。

図１４は、図１２に示す携帯端末２１ａを用いて入力される希望旅程スポット及び旅程表示部３３に表示される属性最大疲労度情報の一例、並びに当該希望旅程スポット及び属性最大疲労度情報を用いて作成される旅程の一例を示す図である。

図１４に示すように、例えば、父親が携帯端末２１ａを使用する場合、携帯端末２１ａの旅程表示部３３の表示画面に家族訪問希望リストＬ７及びこだわり条件Ｌ８が表示される。父親は、入力部３２を用いて、家族訪問希望リストＬ７に「高層タワー」を入力すると、「高層タワー」が家族で訪れることを希望する希望旅程スポットであることを示す集団希望旅程情報が旅程提案装置１に送信される。また、父親は、入力部３２を用いて、こだわり条件Ｌ８の集合時間に「１９：００」を入力すると、「１９：００」が最後の集合時間であることを示す制約条件が旅程提案装置１に送信される。

また、本実施の形態では、こだわり条件Ｌ８に各ユーザの属性から決定された属性最大疲労度情報が示す最大疲労度が表示される。例えば、父親の最大疲労度として、父親許容疲労度「２．４」が表示され、母親の最大疲労度として、母親許容疲労度「２．３」が表示され、娘の最大疲労度として、娘許容疲労度「２．９」が自動的に表示される。表示された各ユーザの最大疲労度を示す属性最大疲労度情報は、通信部３４から旅程提案装置１に送信される。

旅程提案装置１は、上記の家族訪問希望リストＬ７と、各ユーザの最大疲労度を示す属性最大疲労度情報を含むこだわり条件Ｌ８との情報を用いて、ユーザ毎の旅程データを作成する。

すなわち、旅程提案装置１は、図１０に示す初期時の旅程提案処理を実行し、ステップＳ１７の処理において、グループ旅程決定部１７は、ユーザ毎に当該ユーザが許容する最大疲労度を最大疲労度情報に代えて、上記の属性最大疲労度情報を用い、さらに、集団希望旅程情報、個別希望旅程情報、制約条件、希望旅程スポットの旅程情報、周辺旅程スポットの旅程情報及びユーザ識別情報を基に、旅程スポットのすべての訪問候補先となるすべての希望旅程スポット及び周辺旅程スポットをノードとして表すグラフを作成する。

その後、旅程提案装置１は、図１０に示す初期時の旅程提案処理を引き続き実行し、父親の携帯端末２１ａの旅程表示部３３には、父親の旅程Ｔ７が表示される。また、母親が携帯端末２２ａを使用している場合、携帯端末２２ａの旅程表示部３３には、母親の旅程Ｔ８が表示される。また、娘が携帯端末２３ａを使用している場合、携帯端末２３ａの旅程表示部３３には、娘の旅程Ｔ９が表示される。

父親の旅程Ｔ７には、「終了時の推定疲労度：２．２」が表示され、１８：００の旅程スポットに「高層タワー」が表示され、最後の旅程スポットの時刻として「１９：００」が表示されている。また、母親の旅程Ｔ８には、「終了時の推定疲労度：２．１」が表示され、１８：００の旅程スポットに「高層タワー」が表示され、最後の旅程スポットの時刻として「１９：００」が表示されている。また、娘の旅程Ｔ９には、「終了時の推定疲労度：２．８」が表示され、１８：００の旅程スポットに「高層タワー」が表示され、最後の旅程スポットの時刻として「１９：００」が表示されている。

上記のように、家族で訪れることを希望した希望旅程スポットの「高層タワー」が父親の旅程Ｔ７、母親の旅程Ｔ８及び娘の旅程Ｔ９に組み込まれ、最後の集合時間が「１９：００」に設定されている。また、父親、母親、娘の終了時の推定疲労度はそれぞれ「２．２」、「２．１」、「２．８」となり、父親、母親、娘の属性から自動的に設定された最大疲労度「２．４」、「２．３」、「２．９」以下となっている。また、父親、母親、及び娘の終了時の推定疲労度の差は「０．７」となっている。

したがって、家族で訪れることを希望した希望旅程スポットを含み、最後の集合時刻も入力された集合時間となり、父親、母親、娘の属性から自動的に設定された最大疲労度以下の疲労度で、家族の疲労度の差を均一化した父親、母親、及び娘用の旅程を提案することができる。

なお、本実施の形態の旅程提案装置１も、図１１に示す更新時の旅程提案処理を実行し、ステップＳ２３の処理において、グループ旅程決定部１７は、現在いる旅程スポットのノードをグラフのＳｔａｒｔ（源点）とするとともに、既に訪れた旅程スポットのノードを削除することにより、上記の処理で作成したグラフを更新する。その後、旅程提案装置１は、図１１に示す更新時の旅程提案処理を引き続き実行し、ユーザ毎の属性から自動的に設定された最大疲労度以下の疲労度となるように、各ユーザの旅程を更新する。

上記の処理により、本実施の形態では、ユーザ毎に当該ユーザの属性を取得し、推定した疲労度を基に、複数のユーザの疲労度の差が所定値以下になり、且つユーザ毎の疲労度が属性に対して予め規定された最大疲労度以下となるように、複数のユーザが訪れる旅程スポットをユーザ毎に決定しているので、複数のユーザが集団として旅行する場合に、各ユーザの属性に適した最大疲労度以下の範囲内で各ユーザの疲労度を均一化することができる。

以上、本開示の一態様に係る旅程提案システムについて、上記の各実施の形態に基づいて説明したが、本開示は、上記の実施の形態に限定されるものではない。本開示の趣旨を逸脱しない限り、当業者が想到する各種変形を本実施の形態に施したもの、あるいは異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、本開示の範囲内に含まれる。

本開示に係る行動提案方法、行動提案装置及び行動提案プログラムは、複数のユーザが集団として行動する場合に、各ユーザの疲労度を均一化し、すべてのユーザが楽しみながら行動することができるので、複数のユーザから構成される集団が行動するときに次に行う行動を提案する行動提案方法、行動提案装置及び行動提案プログラムとして有用である。

１ 旅程提案装置
２１〜２ｎ、２１ａ〜２ｎａ 携帯端末
４１〜４ｎ 心拍センサ
１１ 希望旅程情報取得部
１２ 旅程情報ＤＢ
１３ 周辺旅程情報取得部
１４ 移動情報取得部
１５ 移動情報ＤＢ
１６ 疲労度推定部
１７ グループ旅程決定部
１８ 通信部
３１ センサ情報取得部
３２ 入力部
３３ 旅程表示部
３５ 属性疲労度ＤＢ

Claims (14)

1. 複数のユーザから構成される集団が行う行動を提案する行動提案装置における行動提案方法であって、
   前記複数のユーザが旅行中に訪れる旅程スポットに関する情報及び前記複数のユーザそれぞれの生体データを取得し、前記旅程スポットに関する情報は、少なくとも、１以上の旅程スポットに対応する疲労度を示す第１疲労度を含み、
   前記旅程スポットに対応する前記第１疲労度及び前記生体データに基づき、前記複数のユーザが旅行中に訪れる旅程スポットにおける疲労度を示す第２疲労度をユーザ毎に推定し、
   前記第２疲労度を基に、前記複数のユーザの疲労度の差が所定値以下になるように、前記複数のユーザが訪れる旅程スポットを前記ユーザ毎に決定し、
   前記複数のユーザが訪れる旅程スポットに関する情報を出力する、
   行動提案方法。
2. 前記取得は、
   前記生体データを前記ユーザ毎に取得し、
   前記推定は、
   前記生体データから前記複数のユーザが訪れた旅程スポットにおける前記第２疲労度を前記ユーザ毎に推定する、
   請求項１に記載の行動提案方法。
3. さらに、前記複数のユーザが集団で訪れることを希望する希望旅程スポットを取得し、
   前記決定は、
   前記第２疲労度を基に、前記複数のユーザの疲労度の差が所定値以下になるように、前記希望旅程スポットの中から前記複数のユーザが次に訪れる旅程スポットを決定する、
   請求項１に記載の行動提案方法。
4. さらに、前記希望旅程スポットの訪問希望時刻を取得し、
   前記決定は、
   前記第２疲労度を基に、前記複数のユーザの疲労度の差が所定値以下になり、且つ前記複数のユーザが前記希望旅程スポットを前記訪問希望時刻に集団で訪れるように、前記希望旅程スポットの中から前記複数のユーザが次に訪れる旅程スポットを決定する、
   請求項３に記載の行動提案方法。
5. さらに、前記ユーザ毎に訪れることを希望する希望旅程スポットを取得し、
   前記決定は、
   前記第２疲労度を基に、前記複数のユーザの疲労度の差が所定値以下になるように、前記希望旅程スポットの中から次に訪れる旅程スポットを前記ユーザ毎に決定する、
   請求項１に記載の行動提案方法。
6. さらに、前記ユーザ毎に前記希望旅程スポットの訪問希望時刻を取得し、
   前記決定は、
   前記第２疲労度を基に、前記複数のユーザの疲労度の差が所定値以下になり、且つ前記希望旅程スポットを前記訪問希望時刻に前記ユーザ毎に訪れるように、前記希望旅程スポットの中から次に訪れる旅程スポットを前記ユーザ毎に決定する、
   請求項５に記載の行動提案方法。
7. 前記取得は、
   前記希望旅程スポットを訪れる場合の前記第１疲労度を取得し、
   前記推定は、
   前記希望旅程スポットを訪れる場合の前記第１疲労度を基に、前記ユーザ毎の前記第２疲労度を推定する、
   請求項３〜６のいずれかに記載の行動提案方法。
8. 前記取得は、
   前記希望旅程スポットの周辺に位置する周辺旅程スポットを訪れる場合の前記第１疲労度を取得し、
   前記推定は、
   前記希望旅程スポットを訪れる場合の前記第１疲労度及び前記周辺旅程スポットを訪れる場合の前記第１疲労度を基に、前記ユーザ毎の前記第２疲労度を推定し、
   前記決定は、
   前記第２疲労度を基に、前記複数のユーザの疲労度の差が所定値以下になるように、前記希望旅程スポット及び前記周辺旅程スポットの中から次に訪れる旅程スポットを決定する、
   請求項７に記載の行動提案方法。
9. さらに、前記ユーザ毎に当該ユーザが許容する最大疲労度を取得し、
   前記決定は、
   前記第２疲労度を基に、前記複数のユーザの疲労度の差が所定値以下になり、且つ前記ユーザ毎の疲労度が前記最大疲労度以下となるように、前記複数のユーザが訪れる旅程スポットを前記ユーザ毎に決定する、
   請求項１に記載の行動提案方法。
10. さらに、前記ユーザ毎に当該ユーザの属性に対して予め規定された最大疲労度を取得し、
    前記決定は、
    前記第２疲労度を基に、前記複数のユーザの疲労度の差が所定値以下になり、且つ前記ユーザ毎の疲労度が前記最大疲労度以下となるように、前記複数のユーザが訪れる旅程スポットを前記ユーザ毎に決定する、
    請求項１に記載の行動提案方法。
11. さらに、前記旅程スポットに対して規定された所定の制約条件を取得し、
    前記決定は、
    前記第２疲労度を基に、前記複数のユーザの疲労度の差が所定値以下になり、且つ前記旅程スポットが前記制約条件を満たすように、前記複数のユーザが訪れる旅程スポットを前記ユーザ毎に決定する、
    請求項１に記載の行動提案方法。
12. 前記取得は、
    前記旅程スポット間の移動時の疲労度を取得し、
    前記推定は、
    前記旅程スポット間の移動時の疲労度を基に、前記複数のユーザが前記旅程スポット間を移動する時の疲労度を前記ユーザ毎に推定し、
    前記決定は、
    前記旅程スポットにおける前記第１疲労度と、前記旅程スポット間を移動する時の疲労度とを合計した合計疲労度を前記ユーザ毎に算出し、前記合計疲労度を基に、前記複数のユーザの前記合計疲労度の差が所定値以下になるように、前記複数のユーザが訪れる旅程スポットを前記ユーザ毎に決定する、
    請求項１に記載の行動提案方法。
13. 複数のユーザから構成される集団が行う行動を提案する行動提案装置であって、
    前記複数のユーザが旅行中に訪れる旅程スポットに関する情報及び前記複数のユーザそれぞれの生体データを取得する取得部と、前記旅程スポットに関する情報は、少なくとも、１以上の旅程スポットに対応する疲労度を示す第１疲労度を含み、
    前記旅程スポットに対応する前記第１疲労度及び前記生体データに基づき、前記複数のユーザが旅行中に訪れる旅程スポットにおける疲労度を示す第２疲労度をユーザ毎に推定する推定部と、
    前記第２疲労度を基に、前記複数のユーザの疲労度の差が所定値以下になるように、前記複数のユーザが訪れる旅程スポットを前記ユーザ毎に決定する決定部と、
    前記複数のユーザが訪れる旅程スポットに関する情報を出力する出力部とを備える、
    行動提案装置。
14. 複数のユーザから構成される集団が行う行動を提案する行動提案装置として、コンピュータを機能させるための行動提案プログラムであって、
    前記コンピュータに、
    前記複数のユーザが旅行中に訪れる旅程スポットに関する情報及び前記複数のユーザそれぞれの生体データを取得し、前記旅程スポットに関する情報は、少なくとも、１以上の旅程スポットに対応する疲労度を示す第１疲労度を含み、
    前記旅程スポットに対応する前記第１疲労度及び前記生体データに基づき、前記複数のユーザが旅行中に訪れる旅程スポットにおける疲労度を示す第２疲労度をユーザ毎に推定し、
    前記第２疲労度を基に、前記複数のユーザの疲労度の差が所定値以下になるように、前記複数のユーザが訪れる旅程スポットを前記ユーザ毎に決定し、
    前記複数のユーザが訪れる旅程スポットに関する情報を出力する、
    処理を実行させる行動提案プログラム。

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