JP7016578B2 - 評価情報生成システム、評価情報生成装置、評価情報生成方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、評価情報生成システム、評価情報生成装置、評価情報生成方法、及びプログラムに関する。

カーナビゲーション装置等において、目的地までの経路を提案する際に、利用者の好みに応じた経路を選択できるように、複数の経路を提案する機能や、利用者により経路検索の検索パラメータを設定する機能等がある。

また、ユーザの車内での会話から、ユーザの精神状態を検出し、会話から抽出されたキーワードと、検出された精神状態とに基づいて、興味や趣味を反映した被提供情報を収集する自動車用情報提供システムが知られている（例えば、特許文献１参照）。

特開２００９－２９４７９０号公報

従来のカーナビゲーション装置等では、地図情報に格納された静的な道路属性に応じて予め設定されたコストパラメータを使用して、目的地までの経路を検索している。利用者は、前述した経路検索の検索パラメータを設定する機能を用いて、例えば、このコストパラメータの重み等を変更し、経路の検索結果に反映させることができる。

しかし、例えば、同じ道路幅の道路であっても、その道路を通行するのが難しいと感じるかどうかは利用者によって個人差があるので、利用者が、自分の好みに合った経路を検索できるように、経路検索の検索パラメータを設定することには困難を伴っていた。

このような問題に対して、車両の搭乗者に応じて、経路の検索に用いる道路の評価情報を自動的に生成したいという要求がある。

しかし、例えば、特許文献１に開示された技術のように、会話から抽出されたキーワードと、検出された精神情報とに基づいて取得した被提供情報のみを用いて、車両の搭乗者に応じた道路の評価情報を生成することは困難である。

本発明の実施形態は、上記の問題点に鑑みてなされたものであって、車両の搭乗者に応じて、経路の検索に用いる道路の評価情報を自動的に生成する評価情報生成システムを提供する。

上記課題を解決するため、本発明の一実施形態に係る評価情報生成システムは、車両の搭乗者に応じた道路の評価情報を生成する評価情報生成システムであって、前記搭乗者の音声を取得する音声取得部と、前記搭乗者の生体情報を取得する生体情報取得部と、前記車両の車両情報を取得する車両情報取得部と、前記音声を分析して、前記道路を評価する予め定められたキーワードを検出する音声分析部と、前記生体情報を用いて、前記キーワードが検出されたときに、前記搭乗者が定常状態と非定常状態とのどちらの状態であるかを判断する判断部と、前記搭乗者が前記非定常状態であると判断された場合、前記車両情報を用いて前記評価情報の評価区間を特定する区間特定部と、前記キーワードが発声された前記評価区間の位置を示す情報を含む前記評価情報を生成する評価情報生成部と、を有する。

本発明の実施形態によれば、車両の搭乗者に応じて、経路の検索に用いる道路の評価情報を自動的に生成する評価情報生成システムを提供することができる。

一実施形態に係る評価情報生成システムのシステム構成の一例を示す図である。 一実施形態に係る評価情報生成システムのシステム構成の別の一例を示す図である。 一実施形態に係るコンピュータのハードウェア構成の例を示す図である。 一実施形態に係る車載装置の機能構成の例を示す図である。 一実施形態に係る評価情報生成装置の機能構成の例を示す図である。 一実施形態に係るキーワード辞書の一例のイメージを示す図である。 一実施形態に係る車載装置の処理の例を示すフローチャートである。 一実施形態に係る発話文の分析処理の例について説明するための図である。 一実施形態に係る評価情報生成装置の処理の例を示すフローチャートである。 第１の実施形態に係る評価情報の生成処理について説明するための図である。 第１、２の実施形態に係る評価情報の例を示す図である。 第２の実施形態に係る評価情報の生成処理について説明するための図である。 一実施形態に係る経路検索処理の例を示すシーケンス図である。 一実施形態に経路表示画面のイメージを示す図である。 第３の実施形態に係る評価情報の生成処理の例を示すフローチャートである。 第３の実施形態に係る評価情報、及び時期定義ＤＢの例を示す図である。 第３の実施形態に係る表示画面のイメージを示す図である。 従来技術に係る経路検索の検索パラメータの設定について説明するための図である。

以下に、本発明の実施の形態について、添付の図面を参照して説明する。

＜検索パラメータの設定について＞
本実施形態に係る評価情報生成システムのシステム構成について説明する前に、従来のカーナビゲーション装置等における、経路検索の検索パラメータの設定について説明する。

従来のカーナビゲーション装置等では、例えば、デジタル道路地図等の地図情報を用いて、目的地までの最適な経路を検索する経路検索を行う。地図情報には、例えば、複数の道路が交差、合流、分岐するノードの情報と、ノード間を結ぶ道路であるリンク（以下、道路リンクと呼ぶ）の情報とが記憶されている。

ノードの情報には、例えば、ノードを識別するノードＩＤ、ノードの位置を示す座標、ノードに接続する道路リンクのリンクＩＤ等が含まれる。また、リンクの情報には、例えば、道路リンクを識別するリンクＩＤ、リンク長、道路リンクの始点及び終点の座標、道路種別、道路幅、リンクコスト等の情報が含まれる。

従来のカーナビゲーション装置等では、例えば、道路リンクのリンクコストを用いて、出発地点となるノードと、目的地点となるノードとの間のコストが最小となる最短経路を、公知のダイクストラ法等を用いて検索する。また、例えば、道路リンクの道路種別や、道路幅等の情報に基づいて、道路リンクのリンクコストを重み付けすることにより、「有料道路優先」、「広い道路優先」、「渋滞回避優先」等の複数の経路を検索することができる。

また、従来のカーナビゲーション装置等では、例えば、図１８（ａ）に示すような検索パラメータの設定画面１８１０を用いて、経路検索の検索パラメータを設定する機能を有している場合がある。図１８（ａ）の例では、検索パラメータの設定画面１８１０には、「有料道路優先（全般）」の設定欄１８１１、「優先道路優先（近距離）」の設定欄１８１２、「広い道路優先」の設定欄１８１３、及び「渋滞回避優先」の設定欄１８１４等が表示されている。

例えば、利用者が、道路幅が狭い道路が苦手な場合、「広い道路優先」の設定欄１８１３を選択し、パラメータの値を大きく設定することにより、広い道路のリンクコストの重みが小さく（又は狭い道路のリンクコストの重みが大きく）変更される。これにより、より道路幅が狭い道路のリンクコストが相対的に大きくなるので、経路検索の際に、道路幅が狭い道路が選択され難くなる。

しかし、同じ道路幅の道路であっても、運転者によって、その道路を通行するのが難しいと感じるかどうかは個人差がある。例えば、図１８（ｂ）に示すような道路を運転しづらいと感じるかどうかは個人差があり、この道路を検索経路から除外したい場合、「広い道路優先」の設定欄１８１３をどのように設定すれば良いか、直感的には判り難い。

そこで、本実施形態に係る評価情報生成システムは、車両の搭乗者の音声、搭乗者の生体情報、車両の車両情報等を取得し、車両の搭乗者に応じて、経路の検索に用いる道路の評価情報を自動的に生成する。

例えば、車両の運転者が運転し難い道路と感じる要因として、「渋滞している」、「歩行者が多い」、「暗い（街灯が少ない）」、「路面状態が悪い」等が考えられる。このような道路では、評価情報生成システムは、経路検索の際に、当該道路が選択され難くなるように道路の評価情報を生成する。

また、逆に、車両の搭乗者によっては、例えば、「桜がきれい」、「海が見える」、「富士山が見える」等の理由により、好んで通行する道路も存在する。このような道路では、評価情報生成システムは、経路検索の際に、当該道路が選択され易くなるように道路の評価情報を生成する。

＜システムの構成＞
図１は、一実施形態に係る評価情報生成システムのシステム構成の一例を示す図である。図１の例では、評価情報生成システム１は、例えば、インターネット等のネットワークＮに接続された評価情報生成装置１００と、自動車等の車両１０に搭載された車載装置１１０とを含む。

車載装置１１０は、例えば、カーナビゲーション装置等の情報処理装置であり、通信装置１１等を介してネットワークＮに接続して、評価情報生成装置１００と通信可能である。

車載装置１１０は、車両１０が備えるマイク１２等を用いて、車両１０の搭乗者の音声を取得することができる。また、車載装置１１０は、車両１０が備える生体情報センサ１３や、搭乗者が身に付けているウェアラブル端末等から、例えば、心拍、脈拍、視線の方向等の生体情報を取得することができる。さらに、車載装置１１０は、通常のカーナビゲーション装置等と同様に、車両１０の車両情報（例えば、車両１０の位置を示す位置情報、車両１０の速度情報等）を取得することができる。

ここで、車両１０の搭乗者は、車両１０の運転者を対象とするものであっても良いし、車両１０に乗車している複数の乗員を対象とするものであっても良い。

本実施形態では、車両１０内における会話の中に、道路を評価する予め定められたキーワードが含まれていることを契機にして、車両１０が走行している道路の評価情報を生成する。なお、予め定められたキーワードには、例えば、「狭い」、「混んで」、「邪魔」、「暗い」、「綺麗」等の単語や、「うわぁ」、「おお」、「すごい」等の感嘆詞等が含まれ得る。

例えば、車載装置１１０は、マイク１２等を用いて取得した音声を分析して、予め定められたキーワードが検出された場合、検出されたキーワードの前後における所定の期間内の音声、生体情報、車両情報等を評価情報生成装置１００に送信する。

評価情報生成装置１００は、例えば、ＰＣ（Personal Computer）等の情報処理装置、又は複数の情報処理装置を含むシステムである。評価情報生成装置１００は、車載装置１１０から送信された音声、生体情報、車両情報を用いて、車両１０の搭乗者に応じた道路の評価情報を生成する。

例えば、評価情報生成装置１００は、車載装置１１０から受信した情報を用いて、評価情報の対象となる道路の評価区間を特定し、特定した評価区間の情報（例えば、リンクＩＤ、評価区間の始点、終点の座標等）を含む評価情報を生成する。

好ましくは、評価情報生成装置１００は、生成した評価情報の信頼度を算出し、算出した信頼度と、評価区間の情報とを含む評価情報を、検出したキーワードに対応する評価情報ＤＢ（Database）１２０に登録する。

なお、図１に示すシステム構成は一例であり、評価情報生成システム１は、様々なシステム構成が可能である。例えば、車載装置１１０が備える機能のうち、少なくとも一部は、評価情報生成装置１００で実現されるものであっても良い。また、評価情報生成装置１００が備える機能のうち、少なくとも一部は、車載装置１１０で実現されるものであっても良い。さらに、評価情報ＤＢ１２０は、評価情報生成装置１００に含まれていても良い。

図２は、一実施形態に係る評価情報生成システムのシステム構成の別の一例を示す図である。図２の例では、図１に示す車載装置１１０が、図１に示す評価情報生成装置１００の機能をさらに備え、評価情報生成装置１００を構成している。この場合、車両１０に搭載された評価情報生成装置１００は、キーワードの検出に応じて評価情報を生成し、生成した評価情報を、通信装置１１を介して、サーバ装置２００に送信する。

サーバ装置２００は、車両１０に搭載された評価情報生成装置１００から受信した評価情報を、検出されたキーワードに対応する評価情報ＤＢ１２０に記憶する。

好ましくは、評価情報ＤＢ１２０に記憶された評価情報を用いた経路の検索は、例えば、図１の評価情報生成装置１００、又は図２のサーバ装置２００等のサーバ装置で行い、検索された経路情報を車載装置に送信し、表示させる。

このように、本実施形態によれば、車両１０の搭乗者に応じて、経路の検索に用いる道路の評価情報を自動的に生成する評価情報生成システム１を提供することができる。

＜ハードウェア構成＞
次に、評価情報生成装置１００、及び車載装置１１０のハードウェア構成について説明する。なお、評価情報生成装置１００、及び車載装置１１０は、一般的なコンピュータのハードウェア構成を有しているので、ここでは、コンピュータのハードウェア構成について説明する。

図３は、一実施形態に係るコンピュータのハードウェア構成の例を示す図である。コンピュータ３００は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３０１、ＲＡＭ（Random Access Memory）３０２、ＲＯＭ（Read Only Memory）３０３、ストレージデバイス３０４、通信Ｉ／Ｆ３０５、外部接続Ｉ／Ｆ３０６、表示部３０７、入力部３０８、及びシステムバス３１１等を有する。また、コンピュータ３００が車載装置１１０である場合、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信部３０９、センサ部３１０等も含まれ得る。

ＣＰＵ３０１は、例えば、ストレージデバイス３０４、ＲＯＭ３０３等に記憶したプログラムを実行することにより、所定の機能を実行する演算装置である。ＲＡＭ３０２は、例えば、ＣＰＵ３０１のワークエリア等として用いられる揮発性のメモリである。ＲＯＭ３０３は、例えば、コンピュータ３００の起動用のプログラム等を記憶する不揮発性のメモリである。ストレージデバイス３０４は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）等によって実現され、ＯＳ（Operating System）、アプリケーションプログラム、及び各種のデータを記憶する大容量の記憶装置である。

通信Ｉ／Ｆ３０５は、他の装置と通信を行うためのインタフェースである。例えば、コンピュータ３００が、評価情報生成装置１００である場合、通信Ｉ／Ｆ３０５は、評価情報生成装置１００をネットワークＮに接続するための無線／有線ＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークインタフェース等である。

また、コンピュータ３００が車載装置１１０である場合、通信Ｉ／Ｆ３０５は、車載装置１１０を車載ネットワークに接続するためのネットワークインタフェースや、車両１０の搭乗者が所持する情報端末と通信するための近距離無線通信インタフェース等である。

外部接続Ｉ／Ｆ３０６は、コンピュータ３００に外部装置を接続するためのインタフェースである。コンピュータ３００が車載装置１１０である場合、外部装置には、図１、２に示した通信装置１１、マイク１２、生体情報センサ１３等が含まれ得る。

表示部３０７は、各種の表示画面を表示する表示デバイスである。入力部３０８は、利用者の入力操作を受け付ける入力デバイスである。なお、表示部３０７、及び入力部３０８は、例えば、タッチパネルディスプレイ等の表示入力デバイスであっても良い。

ＧＰＳ受信部３０９は、ＧＰＳ衛星から送信される測位信号を受信し、位置情報を取得する受信装置である。センサ部３１０は、例えば、加速度センサ、ジャロセンサ等のセンサである。

システムバス３１１は、上記の各構成要素に接続され、例えば、アドレス信号、データ信号、及び各種の制御信号等を伝送する。

＜機能構成＞
続いて、車載装置１１０、及び評価情報生成装置１００の機能構成について説明する。

（車載装置の機能構成）
図４は、一実施形態に係る車載装置の機能構成の例を示す図である。車載装置１１０は、例えば、通信制御部４０１、音声取得部４０２、生体情報取得部４０３、車両情報取得部４０４、位置検出部４０５、音声分析部４０６、情報送信部４０７、記憶部４０８、及び利用者情報取得部４１０等を有する。

通信制御部４０１は、例えば、ＣＰＵ３０１で実行されるプログラムによって実現され、通信装置１１等を用いて、車載装置１１０をネットワークＮに接続して、評価情報生成装置１００等と通信を行う。

音声取得部４０２は、例えば、ＣＰＵ３０１で実行されるプログラムによって実現され、車両１０の搭乗者の音声を取得する。例えば、音声取得部４０２は、車両１０が備えるマイク１２等を用いて、車両１０内の音声を取得する。なお、音声取得部４０２は、車両１０に搭載された他の車載装置や、車両１０の搭乗者が装着したウェアラブル端末等から車両１０の搭乗者の音声を取得するものであっても良い。

音声取得部４０２が取得した音声は、例えば、音声データとして記憶部４０８に記憶され、所定の保存期間を超えた音声データは削除される。

生体情報取得部４０３は、例えば、ＣＰＵ３０１で実行されるプログラムによって実現され、車両１０の搭乗者の生体情報を取得する。例えば、生体情報取得部４０３は、車両１０が備える生体情報センサ１３を用いて、搭乗者の心拍、脈拍、視線の方向等の生体情報を取得する。なお、生体情報取得部４０３は、車両１０に搭載された他の車載装置や、搭乗者が装着するウェアラブル端末等から、生体情報を取得するものであっても良い。

生体情報取得部４０３が取得した生体情報は、例えば、記憶部４０８に記憶され、所定の保存期間を超えた生体情報は削除される。

車両情報取得部４０４は、例えば、ＣＰＵ３０１で実行されるプログラムによって実現され、車両１０の速度、加速度等の情報を取得する。例えば、車両情報取得部４０４は、通信Ｉ／Ｆ３０５等を用いて、車両１０を制御するＥＣＵ(Electric Control Unit)等から、車両１０の速度、加速度等の情報を取得する。

位置検出部４０５は、例えば、ＣＰＵ３０１で実行されるプログラムによって実現され、ＧＰＳ受信部３０９、センサ部３１０等を用いて、車両１０の位置を示す位置情報（例えば、座標情報、リンクＩＤ等）を検出する。

なお、以下の説明の中で、車両情報取得部４０４が取得する車両１０の速度、加速度等の情報と、位置検出部４０５が検出する車両１０の位置情報とを合わせて、車両１０の車両情報と呼ぶ場合がある。

なお、車両情報取得部４０４が取得した車両１０の速度、加速度等の情報、位置検出部４０５が検出した車両１０の位置情報等の車両情報は、例えば、記憶部４０８に記憶され、所定の保存期間を超えた車両情報は削除される。

音声分析部４０６は、例えば、ＣＰＵ３０１で実行されるプログラムによって実現され、音声取得部４０２が取得した音声を分析して、道路を評価する予め定められたキーワードを検出する。なお、道路を評価する予め定められたキーワードは、例えば、記憶部４０８に記憶された、評価対象毎のキーワード辞書４０９等に、予め記憶されているものとする。

図６に、記憶部４０８に記憶されたキーワード辞書４０９の一例のイメージを示す。図６に示すように、キーワード辞書４０９には、例えば、「道幅」、「混雑度」、「景色」等の評価対象と、キーワードとが対応付けて記憶されている。

一例として、音声分析部４０６は、検出されたキーワードがキーワード辞書４０９に記憶されている場合、キーワードに対応する評価対象を、評価対象に決定するものであっても良い。

好ましくは、音声分析部４０６は、キーワードが検出された場合、キーワードの前後の発話文を抽出し、その文脈から評価情報の生成を行うか否かを判断するとともに、評価対象を決定する分析処理を行う。

例えば、記憶部４０８に記憶されたキーワード辞書４０９には、図６に示すように、キーワードに対応する「主語／述語」が記憶されている。

音声分析部４０６は、キーワードが検出された場合、キーワードの前後の発話文を抽出し、キーワードに対応する主語、又は述語を特定する（又は推定する）。また、音声分析部４０６は、特定した主語、又は述語が、キーワードに対応する「主語／述語」に含まれている場合、及びキーワードに対応する「主語／述語」が特定できない場合、キーワードに対応する評価対象を、評価対象に決定する。

一方、音声分析部４０６は、特定した主語、又は述語が、キーワードに対応する「主語／述語」に含まれていない場合、評価情報の生成を中止する。

好ましくは、記憶部４０８に記憶されたキーワード辞書４０９には、図６に示すように、評価対象に対応する「評価に必要な情報」が記憶されている。この情報により、後述する情報送信部４０７は、評価対象の評価に必要な情報を特定することができる。

ここで、図４に戻り、車載装置１１０の機能構成の説明を続ける。

情報送信部４０７は、例えば、ＣＰＵ３０１で実行されるプログラムによって実現され、検出されたキーワードの前後における所定の期間内の音声、生体情報、車両情報を、評価情報を生成する評価情報生成装置１００に送信する。

好ましくは、情報送信部４０７が送信する情報には、後述する利用者情報取得部４１０が取得した個人キー、音声分析部４０６が特定した評価対象、検出されたキーワード等の情報が含まれる。

記憶部４０８は、例えば、ＣＰＵ３０１で実行されるプログラム、及びストレージデバイス３０４、ＲＡＭ３０２等によって実現され、キーワード辞書４０９、音声データ、生体情報、車両情報等を記憶する。

利用者情報取得部４１０は、例えば、ＣＰＵ３０１で実行されるプログラムによって実現され、車載装置１１０の利用者を識別する識別情報（以下、個人キーと呼ぶ）を取得する。例えば、利用者情報取得部４１０は、通信Ｉ／Ｆ３０５等を用いて、車両１０の運転者が所持する情報端末等と近距離無線通信を行い、情報端末から、運転者を識別する個人キーを取得する。或いは、利用者情報取得部４１０は、車両１０が備える認証ＥＣＵ等から個人キーを取得しても良いし、外部接続Ｉ／Ｆ３０６に接続されたカードリーダ等を用いて、車両１０の運転者が所持するＩＤカード等から個人キーを取得しても良い。

（評価情報生成装置の機能構成）
図５は、一実施形態に係る評価情報生成装置の機能構成の例を示す図である。評価情報生成装置１００は、例えば、通信制御部５０１、情報取得部５０２、音声解析部５０３、判断部５０４、区間特定部５０５、評価情報生成部５０６、信頼度算出部５０７、評価情報管理部５０８、及び記憶部５０９等を有する。

通信制御部５０１は、例えば、ＣＰＵ３０１で実行されるプログラムによって実現され、通信Ｉ／Ｆ３０５等を用いて、評価情報生成装置１００をネットワークＮに接続して、車載装置１１０等と通信を行う。

情報取得部５０２は、例えば、ＣＰＵ３０１で実行されるプログラムによって実現され、車載装置１１０から送信される、音声、生体情報、車両情報等の情報を、通信制御部５０１を介して取得する。

好ましくは、車載装置１１０から送信される情報には、個人キー、評価対象、キーワード等の情報が含まれる。

音声解析部５０３は、例えば、ＣＰＵ３０１で実行されるプログラムによって実現され、情報取得部５０２が取得した音声を解析して、予め定められたキーワードを検出する。また、音声解析部５０３は、車載装置１１０の音声分析部４０６に代わって、前述した音声分析処理を実行しても良い。

判断部５０４は、例えば、ＣＰＵ３０１で実行されるプログラムによって実現され、情報取得部５０２が取得した生体情報を用いて、予め定められたキーワードが検出されたときに、車両１０の搭乗者が定常状態と非定常状態のどちらの状態であるかを判断する。

一例として、判断部５０４は、キーワードが検出されたときの前後における心拍、脈拍等の生体情報を用いて、例えば、心拍変動からストレスの指標の一つであるＬＦ（Low Frequency）比を算出し、所定値以上の変化が発生したとき、非定常状態と判断する。

別の一例として、判断部５０４は、キーワードが検出されたときの前後における視線の方向、頭の動き、体の動き等の生体情報を用いて、視線や動作に所定の変化が検出されたとき、非定常状態と判断する。例えば、判断部５０４は、前方の道路を見ている運転者の視線が、キーワードが検出されたときの前後において、前方の道路とは異なる車外の方向に変化したとき、非定常状態と判断する。

区間特定部５０５は、例えば、ＣＰＵ３０１で実行されるプログラムによって実現され、判断部５０４により、搭乗者が非定常状態であると判断された場合、情報取得部５０２が取得した情報を用いて、評価情報に対応する評価区間を特定する。

一例として、評価対象が「道幅」である場合、区間特定部５０５は、情報取得部５０２が取得した車両情報に含まれる車両１０の位置情報を用いて、道幅を評価する評価区間の位置（例えば、始点及び終点の座標や、道路リンクＩＤ等）を特定する。

別の一例として、評価対象が「混雑度」である場合、区間特定部５０５は、情報取得部５０２が取得した車両情報に含まれる車両１０の速度情報を用いて、例えば、キーワードが検出される前の平均速度が継続した区間等を特定する。なお、区間特定部５０５による評価区間の特定方法については、第１～３の実施形態を例示して後述する。

評価情報生成部５０６は、例えば、ＣＰＵ３０１で実行されるプログラムによって実現され、検出されたキーワードに対応する評価情報であって、区間特定部５０５が特定した評価区間の情報を含む評価情報を生成する。

一例として、評価対象が「道幅」である場合、評価情報生成部５０６は、区間特定部５０５が特定した評価区間の位置を示す情報（例えば、評価区間の始点及び終点の座標、リンクＩＤ等）を含む評価情報を生成する。この評価情報により、例えば、「狭い」、「細い」等のキーワードが発声された評価区間の位置を特定することができるようになる。

別の一例として、評価対象が「混雑度」である場合、評価情報生成部５０６は、区間特定部５０５が特定した評価区間の平均速度を示す情報（例えば、平均速度、平均速度の継続時間等）を含む評価情報を生成する。この評価情報により、例えば、「渋滞」、「混む」等のキーワードが発声された評価区間の平均速度を特定することができるようになる。

信頼度算出部５０７は、例えば、ＣＰＵ３０１で実行されるプログラムによって実現され、評価情報生成部５０６によって生成された評価情報の信頼度を算出する。例えば、信頼度算出部５０７は、評価情報生成部５０６が評価情報の生成に用いた情報の数や、種類等に応じて、信頼度を算出する。また、信頼度算出部５０７は、同じ評価区間で同じ評価情報が得られる毎に信頼度を高く算出する。

評価情報管理部５０８は、評価情報生成部５０６が生成した評価情報、信頼度算出部５０７が算出した信頼度、及び評価区間の通行回数等の情報を含む評価情報を、キーワード（又は評価対象）に対応する評価情報ＤＢに記憶して管理する。なお、評価情報管理部５０８は、評価情報を、記憶部５０９に記憶した評価情報ＤＢ５１１ａ、５１１ｂ、・・・等に記憶するものであっても良いし、図１に示すように、外部の評価情報ＤＢ１２０に記憶するものであっても良い。なお、評価情報管理部５０８が管理する評価情報の例については後述する。

記憶部５０９は、例えば、ＣＰＵ３０１で実行されるプログラム、及びストレージデバイス３０４等によって実現され、デジタル道路地図等の地図情報５１０、キーワード辞書５１１、評価情報ＤＢ５１１ａ、５１１ｂ、・・・等を記憶する。なお、キーワード辞書５１１には、例えば、図６に示すキーワード辞書４０９と同様の情報が記憶されているものとする。

なお、図４、５に示す車載装置１１０、及び評価情報生成装置１００の機能構成は一例である。例えば、車載装置１１０が有する機能構成のうち、少なくとも一部は、評価情報生成装置１００が有しているものであっても良い。また、評価情報生成装置１００が有する機能構成のうち、少なくとも一部は、車載装置１１０が有しているものであっても良い。さらに、評価情報生成装置１００が有する機能のうち、少なくとも一部は、他の情報処理装置（例えば、図２のサーバ装置２００等）が有しているものであっても良い。

＜処理の流れ＞
続いて、本実施形態に係る評価情報生成方法の処理の流れについて説明する。

（車載装置の処理）
図７は、一実施形態に係る車載装置の処理の例を示すフローチャートである。この処理は、例えば、図１に示すような評価情報生成システム１において、車載装置１１０が実行する処理の一例を示している。なお、図７に示す処理の開始時点において、車両１０の搭乗者（例えば運転者）の個人キーは、車載装置１１０に予め登録されている、或いは、利用者情報取得部４１０によって取得され、記憶部４０８に記憶されているものとする。

ステップＳ７０１において、車載装置１１０は、車両１０の搭乗者の音声、搭乗者の生体情報、及び車両１０の車両情報等を取得する。例えば、車載装置１１０は、音声取得部４０２を用いて、車両１０の搭乗者の音声を取得する。また、車載装置１１０は、生体情報取得部４０３を用いて、車両１０の搭乗者の生体情報（心拍又は脈拍、視線の方向、体の動き等）を取得する。さらに、車載装置１１０は、車両情報取得部４０４、位置検出部４０５等を用いて、車両１０の車両情報（車両１０の速度、加速度、車両１０の位置情報等）を取得する。なお、取得した各情報は、例えば、記憶部４０８にログ情報として一時的に記憶される。

ステップＳ７０２、Ｓ７０３において、車載装置１１０の音声分析部４０６は、音声取得部４０２が取得した音声を分析して、道路を評価する予め定められたキーワードを検出し、キーワードが検出されたか否かを判断する。例えば、音声分析部４０６は、音声取得部４０２が取得した音声から、図６に示すようなキーワード辞書４０９の「キーワード」に記憶されたキーワードを検出する。

キーワードが検出されない場合、車載装置１１０は、処理をステップＳ７０１に戻して、同様の処理を再び実行する。一方、キーワードが検出された場合、車載装置１１０は、処理をステップＳ７０４に移行させる。

ステップＳ７０４に移行すると、車載装置１１０の音声分析部４０６は、検出されたキーワードを用いて、評価対象を決定する。

一例として、音声分析部４０６は、図６に示すようなキーワード辞書４０９を用いて、「キーワード」に対応する「評価対象」を評価対象に決定するものであっても良い。

好ましくは、音声分析部４０６は、図８を用いて後述する発話文の分析処理を実行して、評価対象を決定する。

ステップＳ７０５において、車載装置１１０の情報送信部４０７（又は音声分析部４０６）は、評価対象の評価に必要な生体情報、及び車両情報を特定する。例えば、情報送信部４０７は、図６に示すようなキーワード辞書４０９を用いて、「評価対象」、又は「キーワード」に対応する「評価に必要な情報」を取得する。

例えば、図６に示すキーワード辞書４０９において、評価対象が「道幅」である場合、評価に必要な情報は、心拍情報、速度情報、及び位置情報となる。

ステップＳ７０６において、情報送信部４０７は、ステップＳ７０１で記憶部４０８に記憶したログ情報から、検出されたキーワードの前後における所定の期間内の音声、生体情報、車両情報を抽出する。

好ましくは、情報送信部４０７は、記憶部４０８に記憶したログ情報に含まれる生体情報、及び車両情報のうち、ステップＳ７０５で特定された評価に必要な生体情報、及び車両情報を抽出する。

例えば、評価対象が「道幅」である場合、情報送信部４０７は、記憶部４０８に記憶したログ情報から、検出されたキーワードの前後における所定の期間（例えば、５～３０分間程度）内の音声、心拍情報、速度情報、及び位置情報を抽出する。

ステップＳ７０７において、情報送信部４０７は、ステップＳ７０６で抽出した音声、生体情報、及び車両情報と、記憶部４０８等に記憶されている個人キーとを、通信制御部４０１を介して、評価情報生成装置１００に送信する。

好ましくは、情報送信部４０７が送信する情報には、音声分析部４０６が特定した評価対象、検出したキーワード等の情報が含まれる。

車載装置１１０は、上記の処理を繰り返し実行することにより、予め定められたキーワードが検出される毎に、評価に必要な音声、生体情報、及び車両情報を、車両１０の搭乗者の個人キーと共に評価情報生成部に送信する。

（発話文の分析処理）
図８は、一実施形態に係る発話文の分析処理の例について説明するための図である。好適な一例として、車載装置１１０の音声分析部４０６は、図７のステップ７０４において、図８（ａ）に示すような発話文の分析処理を実行して、評価情報の生成を行うか否かを判断するとともに、評価情報の生成を行う場合、評価対象を決定する。

例えば、音声分析部４０６は、音声取得部４０２が取得した音声から予め定められたキーワードが検出されたとき、キーワードの前後の発話文を抽出し、図８（ａ）に示す発話文の分析処理を実行する。

ステップＳ８０１において、音声分析部４０６は、抽出した発話文に、過去、又は未来の時制が含まれるか否かを判断する。過去、又は未来の時制が含まれる場合、音声分析部４０６は、処理をステップＳ８０６に移行させて、検出されたキーワードを評価対象外とし、例えば、図７のステップＳ７０５以降の処理を中止する。一方、過去、又は未来の時制が含まれない場合、音声分析部４０６は、処理をステップＳ８０２に移行させる。

ステップＳ８０２、Ｓ８０３において、音声分析部４０６は、キーワードに対応する主語又は目的語を特定（又は推定）し、キーワードに対応する主語又は目的語が特定（又は推定）できたかを判断する。キーワードに対応する主語又は目的語が特定（又は推定）できた場合、音声分析部４０６は、処理をステップＳ８０４に移行させる。一方、キーワードに対応する主語又は目的語が特定（又は推定）できない場合、音声分析部４０６は、処理をステップＳ８０５に移行させる。

ステップＳ８０４に移行すると、音声分析部４０６は、例えば、図６に示すようなキーワード辞書４０９を用いて、特定（又は推定）した主語又は目的語が、「キーワード」に対応する「主語／目的語」に登録されているか否かを判断する。特定（又は推定）した主語又は目的語が、「キーワード」に対応する「主語／目的語」に登録されていない場合、音声分析部４０６は、処理をステップＳ８０６に移行させて、検出されたキーワードを評価対象外とする。一方、特定（又は推定）した主語又は目的語が、「キーワード」に対応する「主語／目的語」に登録されている場合、音声分析部４０６は、処理をステップＳ８０５に移行させる。

ステップＳ８０５に移行すると、音声分析部４０６は、例えば、図６に示すようなキーワード辞書４０９を用いて、「キーワード」に対応する「評価対象」を、評価対象に決定する。

上記の処理による分析結果の例を、図８（ｂ）に示す。なお、図８（ｂ）の発話文において、括弧内の文字はキーワードを示し、下線の文字は主語、述語、又は時制を示すものとする。

「狭い道だな」という発話文の例では、図６に示すキーワード辞書４０９により、「狭い」というキーワードが検出され、「道」が目的語として特定される。また、キーワード辞書４０９において、特定された目的語「道」が、キーワード「狭い」と対応付けて記憶されているため、音声分析部４０６は、キーワード「狭い」に対応する評価対象「道幅」を、評価対象に決定する。

「ウエスト５６ｃｍだって」、「細いねー」という発話文の例では、図６に示すキーワード辞書４０９により、「細い」というキーワードが検出され、「ウエスト」が主語として推定される。この場合、キーワード辞書４０９において、推定された主語「ウエスト」が、キーワード「細い」と対応付けて記憶されていないため、音声分析部４０６は、検出されたキーワード「細い」を評価対象外（分析結果「×」）とする。

「昨日通った道が狭くて、こすっちゃたんだ」という発話文の例では、図６に示すキーワード辞書４０９により、「狭く」というキーワードが検出されるが、過去の時制を示す「昨日」が含まれるため、音声分析部４０６は、検出されたキーワード「狭く」を評価対象外（分析結果「×」）とする。

「うわっ、狭い」という発話文の例では、図６に示すキーワード辞書４０９により、「狭い」というキーワードが検出されるが、前後の文脈から、主語又は述語を特定（又は推定）することができない。この場合、音声分析部４０６は、キーワード辞書４０９において、キーワード「狭い」に対応する評価対象「道幅」を、評価対象に決定する。

上記のような発話文の分析処理により、検出されたキーワードを、評価対象とするか否かを精査することにより、評価情報生成システム１で生成する評価情報の信頼度を高めることができる。なお、図８に示す発話文の分析処理は、評価情報生成装置１００の音声解析部５０３で実行するものであっても良い。

（評価情報生成装置の処理の例）
図９は、一実施形態に係る評価情報生成装置の例を示すフローチャートである。この処理は、例えば、図１に示すような評価情報生成システム１において、評価情報生成装置１００が実行する処理の一例を示している。

ステップＳ９０１において、評価情報生成装置１００の情報取得部５０２が、車載装置１１０から送信される、搭乗者の音声、搭乗者の生体情報、車両情報、個人キー等を受信すると、評価情報生成装置１００は、ステップＳ９０２以降の処理を実行する。

ステップＳ９０２、Ｓ９０３において、評価情報生成装置１００の判断部５０４は、情報取得部５０２が取得した生体情報を用いて、予め定められたキーワードが検出されたときに、車両１０の搭乗者が定常状態と非定常状態のどちらの状態であるかを判断する。例えば、判断部５０４は、情報取得部５０２が取得した、搭乗者の心拍情報から、ＬＦ比を算出して、所定値以上の変化が発生していた場合、非定常状態と判断し、所定値以上の変化が発生していない場合、定常状態と判断する。

搭乗者が定常状態と判断された場合、評価情報生成装置１００は、評価情報の生成処理を中止する。一方、搭乗者が非定常状態と判断された場合、評価情報生成装置１００は、処理をステップＳ９０４に移行させる。

ステップＳ９０４に移行すると、評価情報生成装置１００の区間特定部５０５は、評価情報の評価区間を特定する。なお、評価区間の特定方法は、評価対象によって異なるので、第１～３の実施形態を例示して後述する。

ステップＳ９０５において、評価情報生成装置１００の評価情報生成部５０６は、評価区間の情報を含む評価情報を生成する。なお、生成される評価情報は、評価対象によって異なるので、第１～３の実施形態を例示して後述する。

ステップＳ９０６において、評価情報生成装置１００の信頼度算出部５０７は、生成された評価情報の信頼度を算出する。

ステップＳ９０７において、評価情報生成装置１００の評価情報管理部５０８は、ステップＳ９０５で生成された評価情報を、ステップＳ９０６で算出された信頼度と共に、検出されたキーワードに対応する評価情報ＤＢに登録する。なお、検出されたキーワードは、ステップＳ９０１で受信する情報に含まれているものであっても良いし、音声解析部５０３が、記憶部５０９に記憶したキーワード辞書５１１を用いて検出するものであっても良い。

続いて、第１～３の実施形態を例示して、具体的な評価情報の生成処理について説明する。

［第１の実施形態］
図１０は、第１の実施形態に係る評価情報の生成処理について説明するための図である。第１の実施形態では、評価対象が「道幅」である場合の例について説明する。

道幅を評価する評価情報を生成する場合、評価情報生成装置１００は、車載装置から送信される心拍や脈拍等の搭乗者の生体情報、車両１０の速度情報、車両１０の位置情報や、記憶部５０９に記憶した地図情報５１０等を用いて、評価区間を特定する。

例えば、図１０の位置Ｃにおいて、車両１０で道幅に関するキーワードが検出されたものとする。

この場合、区間特定部５０５は、例えば、車両１０の位置情報（車両１０の走行軌跡を示す座標等）と、地図情報に含まれる道路リンクの道路幅の情報（道幅情報）とを用いて、キーワードに対応する評価区間を特定することができる。例えば、図１０において、位置Ａから位置Ｃまでの区間ｄ１の道幅が３ｍであり、区間ｄ１の前後の道幅が３．５ｍである場合、区間特定部５０５は、区間ｄ１を「地図情報から特定した区間」として特定する。

また、区間特定部５０５は、例えば、車両１０の位置情報と、搭乗者の生体情報を用いて、キーワードに対応する評価区間を特定することができる。例えば、区間特定部５０５は、心拍や脈拍等の搭乗者の生体情報を用いて、ＬＦ比（ストレス指標の一例）を算出し、図１０に示すように、ストレスが検知された位置Ｃから位置Ｄまでの区間ｄ２を「ストレスを検知した区間」として特定する。

さらに、区間特定部５０５は、例えば、車両１０の位置情報と、車両１０の速度情報とを用いて、キーワードに対応する評価区間を特定することができる。例えば、図１０において、位置Ｂから位置Ｅまでの区間ｄ３で所定の減速及び加速が発生した場合、区間特定部５０５は、区間ｄ３を「加減速が発生した区間」として特定する。ただし、キーワードが検出された後に、急激に減速した場合、渋滞の末尾を検知したことによる会話と判断し、評価対象から除外することが望ましい。

なお、上記の「地図情報から特定した区間」ｄ１、「ストレスを検知した区間」ｄ２、及び「加減速が発生した区間」ｄ３は、評価区間の一例である。

好ましくは、区間特定部５０５は、このような複数の評価区間を組み合わせて、評価情報の評価区間を特定する。一例として、区間特定部５０５は、図１０において、特定された区間ｄ１、ｄ２、ｄ３が重なり合う、位置Ｃから位置Ｄまでの区間ｄ４を、評価情報の評価区間とする。これにより、区間特定部５０５は、例えば、区間ｄ１～ｄ３のうち、１つ又は２つの区間が特定できない場合であっても、評価情報の評価区間を特定することができるようになる。

また、別の一例として、区間特定部５０５は、区間ｄ１、ｄ２、ｄ３を重み付けして加算し、加算結果が閾値以上となった区間を、評価情報の評価区間とするものであっても良い。

評価情報生成部５０６は、区間特定部５０５が特定した評価区間の位置を示す情報（例えば、評価区間の始点及び終点の座標、リンクＩＤ等）を含む評価情報を生成する。この評価情報により、例えば、「狭い」、「細い」等の道幅に関するキーワードが発声された評価区間の位置を特定することができるようになる。

好ましくは、評価情報生成部５０６は、車両１０の搭乗者を識別する個人キーと、区間特定部５０５が特定した評価区間の位置を示す情報とを含む評価情報を生成する。この評価情報により、例えば、個人キーに対応する搭乗者が、道幅に関するキーワードを発生した評価区間の位置を特定することができるようになる。

信頼度算出部５０７は、評価情報生成部５０６が生成した評価情報の信頼度を算出する。例えば、信頼度算出部５０７は、区間ｄ１～ｄ３のうち、特定できない区間がある場合、評価情報の信頼度を下げる。また、信頼度算出部５０７は、同じ評価区間で同じ評価情報が生成される毎に、評価情報の信頼度を上げる。このように、信頼度算出部５０７は、評価区間の特定に用いた情報や、評価情報の更新回数等に基づいて信頼度を算出する。

評価情報管理部５０８が、評価情報ＤＢに記憶する評価情報の一例を、図１１（ａ）に示す。評価情報管理部５０８は、検出されたキーワードに対応する評価情報ＤＢに、例えば、図１１（ａ）に示すような評価情報１１０１を記憶して管理する。

図１１（ａ）の例では、評価情報１１０１には、「個人キー」、「リンクＩＤ」、「区間始点」、「区間終点」等の情報が含まれる。

「個人キー」は、車両１０の搭乗者を識別する情報であり、例えば、車載装置１１０から受信した個人キーが用いられる。

「リンクＩＤ」は、評価区間に対応する道路リンクを識別する情報であり、例えば、評価情報生成部５０６が、区間特定部５０５が特定した評価区間における車両１０の位置情報に基づいて、記憶部５０９に記憶した地図情報５１０等から取得する。或いは、「リンクＩＤ」は、車載装置１１０から受信した車両情報に含まれているものであっても良い。

「区間始点」は、区間特定部５０５が特定した評価区間の始点の位置を示す座標情報である。「区間終点」は、区間特定部５０５が特定した評価区間の終点の位置を示す座標情報である。なお、「リンクＩＤ」、「区間始点」、「区間終点」は、区間特定部が特定した評価区間の位置を示す情報の一例である。

好ましくは、評価情報１１０１には、「通行回数」、「信頼度」等の情報が含まれる。

「通行回数」は、例えば、同じ評価区間で同じ評価情報が生成された回数を示す情報である。

「信頼度」は、信頼度算出部５０７が算出した評価情報の信頼度を示す情報である。信頼度算出部５０７は、例えば、通行回数が多いほど、評価情報の信頼度を上げる。

評価情報管理部５０８は、例えば、図１１（ａ）に示すような評価情報を、例えば、評価情報「道幅」に対応する評価情報ＤＢに記憶して管理する。或いは、評価情報管理部５０８は、例えば、図１１（ａ）に示すような評価情報を、例えば、キーワード「狭い」に対応する評価情報ＤＢに記憶して管理するものであっても良い。

別の一例として、評価情報管理部５０８は、図１１（ｂ）に示すように、図１１（ａ）に示す評価情報１１０１と、「評価対象」（例えば「道幅」）とを対応付けた評価情報１１０２を、評価情報ＤＢに記憶して管理するものであっても良い。さらに、評価情報管理部５０８は、図１１（ｃ）に示すように、図１１（ａ）に示す評価情報１１０１と、「キーワード」（例えば「狭い」）とを対応付けた評価情報１１０３を、評価情報ＤＢに記憶して管理するものであっても良い。

なお、例えば、図２に示すシステム構成において、評価情報生成装置１００は、車両毎に評価情報ＤＢ１２０を管理するものであっても良い。この場合、評価情報１１０１～１１０３に含まれる「個人キー」の情報は、省略しても良い。

以上、第１の実施形態によれば、評価情報生成システム１は、車両１０において、道幅を評価する「狭い」というキーワードが検出されると、キーワードに対応する評価区間を特定し、特定した評価区間の位置を示す情報を含む評価情報を自動的に生成する。

これにより、評価情報生成システム１は、車両１０の搭乗者に応じて、「狭い」と感じる道路の評価情報を蓄積し、例えば、経路を検索する際に、道路リンクのリンクコストに反映させることができるようになる。

また、評価情報を、個人キーと対応付けてサーバ側で管理することにより、例えば、カーシェアリング等、ユーザが複数の車両を使用するケースであっても、経路の検索結果に利用者の好みを反映させることができるようになる。

［第２の実施形態］
図１２は、第２の実施形態に係る評価情報の生成処理について説明するための図である。第２の実施形態では、評価対象が「混雑度」（又は「渋滞」等）である場合の例について説明する。

混雑度（又は渋滞）を評価する評価情報を生成する場合、評価情報生成装置１００は、車載装置から送信される心拍や脈拍等の搭乗者の生体情報や、車両１０の速度情報等を用いて、評価区間を特定する。

例えば、図１２の位置Ｂにおいて、車両１０で混雑度に関するキーワードが検出されたものとする。

この場合、区間特定部５０５は、車両１０の平均速度を用いて、キーワードに対応する評価区間を特定することができる。例えば、図１２において、区間特定部５０５は、位置Ｂでキーワードが検出される前の平均速度１２０１を取得し、取得した平均速度１２０１が継続した、位置Ａから位置Ｂまでの区間ｔ１を評価区間として特定する。

また、区間特定部５０５は、車両１０の平均速度と、搭乗者の生体情報を用いて、キーワードに対応する評価区間を特定することができる。例えば、区間特定部５０５は、心拍や脈拍等の搭乗者の生体情報を用いて、ＬＦ比を算出し、図１２に示すように、位置Ｃから位置Ｄまでの区間で、搭乗者のストレス１２０２を検知したものとする。この場合、区間特定部５０５は、位置Ｃで搭乗者のストレス１２０２が検出される前の平均速度１２０１を取得し、取得した平均速度１２０１が継続した位置Ａから位置Ｃまでの区間ｔ２を評価区間として特定する。

また、区間特定部５０５は、第１の実施形態と同様にして、複数の評価区間ｔ１、ｔ２を組み合わせて、評価情報の評価区間を特定するものであっても良い。

評価情報生成部５０６は、区間特定部５０５が特定した評価区間の平均速度の情報（例えば、評価区間における車両１０の平均速度と、平均速度の継続時間）を含む評価情報を生成する。この評価情報により、例えば、「渋滞」、「混んで」等の道路の混雑度に関するキーワードが発声された評価区間における車両の平均速度や、平均速度の継続時間等を特定することができるようになる。

好ましくは、評価情報生成部５０６は、車両１０の搭乗者を識別する個人キーと、区間特定部５０５が特定した評価区間における平均速度の情報とを含む評価情報を生成する。この評価情報により、例えば、個人キーに対応する搭乗者が、混雑度に関するキーワードを発生した評価区間における平均速度の情報を特定することができるようになる。

信頼度算出部５０７は、例えば、第１の実施形態と同様にして、評価情報生成部５０６が生成した評価情報の信頼度を算出する。

評価情報管理部５０８が、評価情報ＤＢに記憶する評価情報の一例を、図１１（ｄ）に示す。評価情報管理部５０８は、検出されたキーワードに対応する評価情報ＤＢに、例えば、図１１（ｄ）に示すような評価情報１１０４を記憶して管理する。

図１１（ｄ）の例では、評価情報１１０４には、「個人キー」、「道路種別」、「目的地」、「急いでいる」、「平均速度」、「継続時間」、「信頼度」等の情報が含まれる。第２の実施形態に係る評価情報１１０４には、これらの情報のうち、少なくとも「平均速度」、「継続時間」の情報が含まれる。

「平均速度」は、区間特定部５０５が特定した評価区間における平均速度である。「継続時間」は、区間特定部５０５が特定した評価区間における平均速度の継続時間である。

好ましくは、評価情報１１０４には、「個人キー」の情報が含まれる。

好ましくは、評価情報１１０４には、「道路種別」の情報が含まれる。これは、例えば、一般道と高速道とで、混んでいると感じする平均速度が異なる場合があるためである。なお、道路種別は、例えば、評価情報生成部５０６が、車両１０の位置情報と、記憶部５０９に記憶した地図情報５１０とを用いて、評価区間に対応する道路リンクを特定し、道路リンクの道路種別を取得する。

好ましくは、評価情報１１０４には、「目的地」、「急いでいる」等の情報が含まれている。「目的地」は、例えば、車両１０の搭乗者が経路検索を行った場合、その目的地の情報を記憶しておく。「急いでいる」の情報は、例えば、車両１０の搭乗者が、経路検索の際に、「速度優先」等の急いでいることを示す設定操作を行った場合に、急いでいることを示す情報を記憶しておく。

評価情報管理部５０８は、評価情報１１０４を、平均速度毎に、評価情報ＤＢに記憶し、新たな情報が追加される毎に、平均を算出して情報を更新する。

以上、第２の実施形態によれば、評価情報生成システム１は、車両１０において、混雑度を評価するキーワードが検出されると、キーワードに対応する評価区間を特定し、特定した評価区間の平均速度の情報を含む評価情報を自動的に生成する。

これにより、評価情報生成システム１は、車両１０の搭乗者に応じて、混んでいると感じる道路の評価情報を生成し、例えば、経路を検索する際に、渋滞を回避するかどうかを判断するためのコスト係数の反映させることができる。

（経路検索処理の例）
ここで、評価情報生成システム１が生成した評価情報ＤＢを用いて経路検索を行う場合の処理の例について説明する。

図１３は、一実施形態に係る経路検索処理の例を示すシーケンス図である。なお、評価情報ＤＢを利用した経路検索は、例えば、図１に示す評価情報生成装置１００や、図２に示すサーバ装置２００等のサーバ装置で行うことが望ましい。

ステップＳ１３０１において、車載装置１１０は、車両１０の搭乗者による経路の検索要求を受け付けると、ステップＳ１３０２において、車両１０の位置情報、目的地の情報等を含む経路の検索要求を、サーバ装置に送信する。

ステップＳ１３０２において、サーバ装置は、評価情報ＤＢを用いずに、例えば、地図情報に記憶された道路リンクのリンクコスト等を用いて、出発地点と目的地との間の最短経路を算出（検索）する。

ステップＳ１３０３において、サーバ装置は、例えば、評価情報ＤＢを用いて、車両１０の搭乗者に対応する個人最適経路を算出する。

例えば、サーバ装置は、図１１（ａ）に示すような道路幅に関する評価情報１１０１が蓄積された評価情報ＤＢから、車両１０の搭乗者に対応する個人キーを含む評価情報１１０１を抽出する。好ましくは、サーバ装置は、車両１０の搭乗者に対応する個人キーを含む評価情報１１０１のうち、信頼度の値が所定値以上の評価情報１１０１を抽出する。

また、サーバ装置は、抽出された評価情報１１０１に含まれるリンクＩＤを用いて、リンクＩＤに対応する道路リンクのリンクコストが十分に高くなるように、コスト係数を設定する。これにより、車両１０の搭乗者が、狭いと感じた区間が選択され難くなる。

サーバ装置は、このように、評価情報１１０１に登録された道路リンクのリンクコストを高く設定して、出発地点と目的地との間の最短経路を算出する。

ステップＳ１３０５において、サーバ装置は、ステップＳ１３０３で算出した最短経路と、ステップＳ１３０４で算出した個人最適経路とを含む検索結果を、要求元の車載装置１１０に送信する。

ステップＳ１３０６において、車載装置１１０は、サーバ装置から通知された検索結果を用いて、表示部３０７に経路表示画面を表示する。このとき、車載装置１１０が表示する経路表示画面のイメージを図１４に示す。

図１４は、一実施形態に係る経路表示画面のイメージを示す図である。図１４の例では、経路表示画面１４００には、現在地１４０１と目的地１４０２との間の最短経路１４０３及び所要時間（１５分）と、現在地１４０１と目的地１４０２との間の個人最適経路１４０４及び所要時間（２０分）が表示されている。

好適な一例として、経路表示画面１４００には、最短経路１４０３に含まれる道幅が狭い区間１４０５の画像１４０６が、例えば、ストリートビュー機能等を利用して表示されている。車両１０の搭乗者は、例えば、道幅が狭い区間１４０５の画像１４０６を見て、運転し難い道幅であるか否かを直感的に判断することができる。

例えば、車両１０の利用者が、経路表示画面１４００において、最短経路１４０３、又は個人最適経路１４０４を選択すると、車載装置１１０は、選択された経路で経路案内を開始する。

（応用例）
なお、図１３のステップＳ１３０４の処理において、車両１０の搭乗者に対応する個人キーを含む評価情報１１０１のみでは、広域にサポートできないため、個人の嗜好をクラスタ分析し、同じクラスタに分類された他のユーザの評価結果を利用することもできる。

図１１（ｅ）に、運転傾向と、車両幅の分類でクラスタ分けした評価情報１１０５の例を示す。図１１（ｅ）の例では、各ユーザの「個人キー」に対応付けて、「運転傾向」、「車両幅」等の情報を予め記憶しておく。そして、例えば、個人キー「０００Ａ」のユーザが経路検索するときに、同じ「運転傾向」と「車両幅」とに対応付けられた個人キー「００００Ｃ」、「００００Ｆ」に対応付けられた評価情報を用いて、個人キー「０００Ａ」のユーザの個人最適経路を算出することができる。

［第３の実施形態］
第３の実施形態では、評価対象が「景色」である場合の例について説明する。

景色を評価する場合、評価情報生成システム１は、搭乗者の視線の方向を示す視線情報や、キーワードの前後の搭乗者の音声等を用いて、景色を評価する評価情報を生成する。なお、視線情報に変えて、搭乗者の頭や、身体等の動き等の動作情報を用いるものであっても良い。

また、評価情報生成装置１００は、音声解析部５０３を用いて、キーワードの前後の発話文を抽出し、発話文の時制や、感嘆詞の有無等を解析する。

＜処理の流れ＞
図１５は、第３の実施形態に係る評価情報の生成処理の例を示すフローチャートである。第３の実施形態では、評価情報生成装置１００は、音声情報、視線情報等の生体情報を用いて、車両１０の搭乗者が定常状態か、非定常状態かを判断する。

ステップＳ１５０１において、評価情報生成装置１００の音声解析部５０３は、情報取得部５０２が、車載装置１１０から取得した、景色に関するキーワードの前後の音声から発話文を抽出し、発話文の時制と、発話文に感嘆詞が含まれているかを解析する。

なお、記憶部５０９に記憶されたキーワード辞書５１１には、例えば、「うわぁ」、「おお」、「すごい」等の感嘆詞が、予め登録されているものとする。

ステップＳ１５０２において、判断部５０４は、音声解析部５０３による解析結果を用いて、発話文の時制が現在であるか否かを判断する。発話文の時制が現在である場合、判断部５０４は、処理をステップＳ１５０５に移行させる。一方、発話文の時制が現在でない場合、判断部５０４は、処理をステップＳ１５０３に移行させる。

ステップＳ１５０３に移行すると、判断部５０４は、音声解析部５０３による解析結果を用いて、発話文が感嘆詞を含むか否かを判断する。発話文が感嘆詞を含まない場合、判断部５０４は、処理をステップＳ１５０４に移行させる。一方、発話文が感嘆詞を含む場合、判断部５０４は、処理をステップＳ１５０５に移行させる。

ステップＳ１５０４に移行すると、判断部５０４は、検出されたキーワードを評価対象外と判断し、評価情報の生成を中止する。

ステップＳ５０５に移行すると、判断部５０４は、情報取得部５０２が、車載装置１１０から取得した、景色に関するキーワードの前後の視線情報を解析して、例えば、搭乗者の視線の方向の変化を判断する。

ステップＳ５０６において、判断部５０４は、搭乗者の視線の方向が車外の景色等に向いているか否かを判断する。例えば、判断部５０４は、前方の道路を見ている運転者の視線が、キーワードが検出されたときの前後において、前方の道路以外の車外に向いている場合、搭乗者の視線の方向が車外の景色等に向いていると判断する。

視線が車外の景色等に向いていない場合、判断部５０４は、処理をステップＳ１５０４に移行させて、検出されたキーワードを評価対象外とする。一方、視線が車外の景色等に向いている場合、判断部５０４は、処理をステップＳ１５０７に移行させる。

なお、ステップＳ１５０１～Ｓ１５０６の処理は、例えば、図９のステップＳ９０２、Ｓ９０３の処理に対応している。

ステップＳ１５０７に移行すると、音声解析部５０３は、キーワードの前後の発話文から、車両１０の搭乗者の感情を推定する。例えば、音声解析部５０３は、「喜び」、「驚き」、「嫌悪」等の感情に対応する単語を、記憶部５０９に記憶したキーワード辞書５１１等に記憶しておき、これらの単語に基づいて、車両１０の搭乗者の感情を推定するものであっても良い。

ステップＳ１５０８において、評価情報生成部５０６は、検出された景色に関するキーワードと、推定した感情を含む評価情報を生成する。なお、この処理は、例えば、図９のステップＳ９０４、Ｓ９０５の処理に対応している。

なお、本実施形態では、区間特定部５０５は、例えば、現在地の直前（１つ前）のノードから、現在地までの区間を評価区間とする。

図１６（ａ）は、評価情報管理部５０８が、評価情報ＤＢに登録する評価情報１６１０の例を示している。図１６（ａ）の例では、評価情報１６１０には、「キーワード」、「個人キー」、「リンクＩＤ」、「区間始点」、「区間終点」、「日時」、「感情種別」、「通行回数」、「信頼度」等の情報が含まれる。

「キーワード」は、車両１０内で検出された景色に関するキーワードである。

「個人キー」は、車両１０の搭乗者を識別する情報であり、例えば、車載装置１１０から受信した個人キーが用いられる。

「リンクＩＤ」、「区間始点」、「区間終点」は、評価情報の評価区間の位置を示す情報である。本実施形態では、前述したように、現在地の直前（１つ前）のノードから、現在地までの区間を評価区間とする。

「日時」は、例えば、キーワードが検出された日時、又は評価情報を登録した日時等の情報が記憶される。

「感情種別」は、図１５のステップＳ１５０７で推定した車両１０の搭乗者の感情を示す情報である。

上記の各情報は、区間特定部５０５、評価情報生成部５０６等によって生成される。

「通行回数」は、例えば、同じ評価区間で同じ評価情報が生成された回数を示す情報であり、例えば、評価情報管理部５０８によって管理される。

「信頼度」は、信頼度算出部５０７が算出した評価情報の信頼度を示す情報である。信頼度算出部５０７は、例えば、通行回数が多いほど、評価情報の信頼度を上げる。

（時期定義ＤＢについて）
景色に関するキーワードには、時期に依存するキーワードが含まれている場合がある。そのため、好適な一例として、評価情報生成装置１００は、図１６（ｂ）に示すような時期定義ＤＢ１６２０を、記憶部５０９等に記憶しておくと良い。

時期定義ＤＢ１６２０には、各キーワードに対して評価情報を生成する「有効時期」を示す情報が記憶されている。また、「有効時期」は、地域によって異なる場合があるので、時期定義ＤＢ１６２０には、「有効時期」に対応する地域を示す「該当エリア」の情報が含まれていても良い。

例えば、図１６（ｂ）の例では、キーワード「桜」に関する評価情報を生成する有効時期は、「東北地方北部」では「４月上旬」であり、「関東地方、東北地方南部」では「３月下旬」であることが示されている。また、キーワード「海」に関する評価情報を生成する有効時期は「通年」であることが示されている。

評価情報生成装置１００は、例えば、時期定義ＤＢ１６２０を参照して、有効期間以外のキーワードに関する評価情報の生成を中止することにより、無効な評価情報の生成や蓄積を抑制することができる。

（表示画面の例）
図１７は、第３の実施形態に係る表示画面のイメージを示す図である。第３の実施形態で生成される評価情報を用いて、例えば、図１７（ａ）に示すような表示画面１７１０を車載装置１１０に表示させることが考えられる。

図１７（ａ）の例では、車両１０の搭乗者は、表示画面１７１０の右下に表示された「お気に入り」ボタン１７１１を選択することにより、評価情報ＤＢに記憶された評価区間の情報を、お気に入り区間１７１２として選択可能に表示させることができる。これにより、例えば、車両１０の搭乗者は、お気に入り区間１７１２に表示された区間を選択して、お気に入りの区間を検索経路に容易に組込むことができるようになる。

別の一例として、例えば、図１の評価情報生成装置１００や、図２のサーバ装置２００等のサーバ装置は、経路を検索する際に、評価情報ＤＢ１２０に記憶された評価区間がルート算出過程に含まれていたことを保持しておく。また、算出された経路に、保持していた評価区間が含まれていない場合、例えば、図１７（ａ）に示すような経路表示画面１７２０を、車載装置１１０に表示させる。

図１７（ａ）の例では、経路表示画面１７２０には、現在地１７２１と目的地１７２２との間の推奨ルート１７２３と共に、保持していた評価区間の情報１７２４が表示されている。

なお、保持していた評価区間の情報１７２４は、音声メッセージ等により、例えば、「４月に、桜がきれいだねと発言された道を経由したいですか？」等と問い合わせるものであっても良い。

例えば、経路表示画面１７２０において、例えば、「経由する」ボタン１７２５が選択されると、サーバ装置は、保持していた評価区間を経由するお気に入り区間ルートを算出して、例えば、図１７（ｃ）に示すような経路表示画面１７３０を表示させる。

図１７（ｃ）の例では、経路表示画面１７３０には、算出されたお気に入り区間ルート１７３１と、その所要時間等の情報が追加されている。

例えば、車両１０の利用者が、経路表示画面１７３０において、お気に入り区間ルート１７３１を選択すると、車載装置１１０は、選択されたお気に入り区間ルート１７３１で経路案内を開始する。

以上、第３の実施形態によれば、評価情報生成システム１は、車両１０において、景色を評価する「きれい」というキーワードが検出されると、キーワードに対応する評価区間を特定し、特定した評価区間の位置を示す情報を含む評価情報を自動的に生成する。

これにより、評価情報生成システム１は、車両１０の搭乗者に応じて、「きれい」と感じる道路の評価情報を蓄積し、例えば、経路を検索する際に、お気に入りの区間として提案することができるようになる。

以上、本発明の各実施形態によれば、車両１０の搭乗者に応じて、経路の検索に用いる道路の評価情報を自動的に生成する評価情報生成システム１を提供することができる。

これにより、利用者が、例えば、図１８（ａ）に示すような検索パラメータの設定画面１８１０を用いて、経路検索の検索パラメータを設定しなくても、経路の検索結果に利用者の好みを反映させることができるようになる。

また、車載装置１１０側、予め定められたキーワードに基づいて、評価情報の生成を行うか否か、及び評価対象等を決定することにより、評価情報生成装置１００等のサーバ側の負荷を軽減することができる。

さらに、評価情報を、個人キーと対応付けてサーバ側で管理することにより、例えば、カーシェアリング等、ユーザが複数の車両を使用するケースであっても、経路の検索結果に利用者の好みを反映させることができるようになる。

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記の実施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本発明の要旨の範囲内において、様々な変形や変更が可能である。

１ 評価情報生成システム
１０ 車両
１００ 評価情報生成装置
１１０ 車載装置
４０２ 音声取得部
４０３ 生体情報取得部
４０４ 車両情報取得部
４０６ 音声分析部
４０７ 情報送信部
５０３ 音声解析部
５０４ 判断部
５０５ 区間特定部
５０６ 評価情報生成部
５０７ 信頼度算出部
５０９ 記憶部

Claims (18)

1. 車両の搭乗者に応じた道路の評価情報を生成する評価情報生成システムであって、
   前記搭乗者の音声を取得する音声取得部と、
   前記搭乗者の生体情報を取得する生体情報取得部と、
   前記車両の車両情報を取得する車両情報取得部と、
   前記音声を分析して、前記道路を評価する予め定められたキーワードを検出する音声分析部と、
   前記生体情報を用いて、前記キーワードが検出されたときに、前記搭乗者が定常状態と非定常状態とのどちらの状態であるかを判断する判断部と、
   前記搭乗者が前記非定常状態であると判断された場合、前記車両情報を用いて前記評価情報の評価区間を特定する区間特定部と、
   前記キーワードが発声された前記評価区間の位置を示す情報を含む前記評価情報を生成する評価情報生成部と、
   を有する、評価情報生成システム。
2. 前記評価情報は、前記搭乗者を識別する情報を含む、請求項１に記載の評価情報生成システム。
3. 前記車両情報は、前記車両の走行軌跡の情報を含み、
   前記評価情報生成部は、前記評価区間の位置を示す情報を含む前記評価情報を生成する、請求項１又は２に記載の評価情報生成システム。
4. 前記キーワードは、前記道路に関するキーワードを含み、
   前記評価情報生成部は、前記評価区間における前記道路を評価する前記評価情報を生成する、請求項３に記載の評価情報生成システム。
5. 前記音声分析部により、道幅に関するキーワードが検出された場合、
   前記区間特定部は、前記道幅に関するキーワードが検出された位置と、前記車両が走行する前記道路の道幅情報を用いて、前記キーワードに対応する評価区間を特定する、請求項３又は４記載の評価情報生成システム。
6. 前記区間特定部は、前記判断部により前記搭乗者が前記非定常状態であると判断された区間を用いて、前記評価区間を特定する、請求項３乃至５のいずれか一項に記載の評価情報生成システム。
7. 前記車両情報は、前記車両の速度、又は加速度の情報を含み、
   前記区間特定部は、前記車両において所定の減速及び加速が検出された区間を用いて、前記評価区間を特定する、請求項３乃至６のいずれか一項に記載の評価情報生成システム。
8. 前記車両情報は、前記車両の速度の情報を含み、
   前記キーワードは、前記道路の混雑度に関するキーワードを含み、
   前記評価情報生成部は、前記評価区間における前記車両の平均速度の情報を含む前記評価情報を生成する、請求項１又は２に記載の評価情報生成システム。
9. 前記評価情報は、前記平均速度の継続時間の情報を含む、請求項８に記載の評価情報生成システム。
10. 前記評価情報生成部は、前記車両の速度の変化と前記生体情報とを用いて、前記評価区間を特定する、請求項７乃至９のいずれか一項に記載の評価情報生成システム。
11. 前記生体情報は、前記搭乗者の心拍又は脈拍に関する情報を含み、
    前記判断部は、前記搭乗者の心拍又は脈拍の変動に基づいて、前記搭乗者が定常状態と非定常状態とのどちらの状態であるかを判断する、請求項１乃至１０のいずれか一項に記載の評価情報生成システム。
12. 前記キーワードは、景色に関するキーワードを含み、
    前記評価情報生成部は、前記評価区間における前記道路の景色を評価する前記評価情報を生成する、請求項３に記載の評価情報生成システム。
13. 前記音声取得部が取得した音声に含まれる発話文の時制、及び感嘆詞を解析する音声解析部を有し、
    前記生体情報は、前記搭乗者の視線の方向に関する情報を含み、
    前記発話文の時制が現在である場合、又は前記発話文が感嘆詞を含む場合、前記判断部は、前記搭乗者の視線の方向に応じて、前記搭乗者が定常状態と非定常状態とのどちらの状態であるかを判断する、請求項１２に記載の評価情報生成システム。
14. 前記評価情報を記憶する記憶部と、
    前記評価情報の生成に用いた情報の数、又は前記評価区間の通行回数に基づいて、前記評価情報の信頼度を算出する信頼度算出部と、
    を有し、
    前記評価情報は、前記信頼度算出部が算出した信頼度、及び前記評価区間の通行回数の情報を含む、
    請求項１乃至１３のいずれか一項に記載の評価情報生成システム。
15. 前記評価情報生成システムは、前記車両に搭載された車載装置を含み、
    前記車載装置は、
    前記キーワードを予め記憶したキーワード辞書と、
    前記車両の位置を検出する位置検出部と、
    前記音声取得部と、
    前記生体情報取得部と、
    前記車両情報取得部と、
    前記音声分析部と、
    前記音声分析部により前記キーワードが検出された場合、検出された前記キーワードの前後の所定の期間内における、前記音声取得部が取得した音声、前記生体情報取得部が取得した生体情報、及び前記車両情報取得部が取得した車両情報を、前記評価情報を生成する評価情報生成装置に送信する情報送信部と、
    を有する、請求項１乃至１４のいずれか一項に記載の評価情報生成システム。
16. 車両の搭乗者に応じた道路の評価情報を生成する評価情報生成装置であって、
    前記搭乗者の音声を取得する音声取得部と、
    前記搭乗者の生体情報を取得する生体情報取得部と、
    前記車両の車両情報を取得する車両情報取得部と、
    前記音声を分析して、前記道路を評価する予め定められたキーワードを検出する音声分析部と、
    前記生体情報を用いて、前記キーワードが検出されたときに、前記搭乗者が定常状態と非定常状態とのどちらの状態であるかを判断する判断部と、
    前記搭乗者が前記非定常状態であると判断された場合、前記車両情報を用いて前記評価情報の評価区間を特定する区間特定部と、
    前記キーワードが発声された前記評価区間の位置を示す情報を含む前記評価情報を生成する評価情報生成部と、
    を有する、評価情報生成装置。
17. 車両の搭乗者に応じた道路の評価情報を生成するコンピュータが実行する評価情報生成方法であって、
    前記コンピュータが、
    前記搭乗者の音声を取得するステップと、
    前記搭乗者の生体情報を取得するステップと、
    前記車両の車両情報を取得するステップと、
    前記音声を分析して、前記道路を評価する予め定められたキーワードを検出するステップと、
    前記生体情報を用いて、前記キーワードが検出されたときに、前記搭乗者が定常状態と非定常状態とのどちらの状態であるかを判断するステップと、
    前記搭乗者が前記非定常状態であると判断された場合、前記車両情報を用いて前記評価情報の評価区間を特定するステップと、
    前記キーワードが発声された前記評価区間の位置を示す情報を含む前記評価情報を生成するステップと、
    を実行する、評価情報生成方法。
18. 請求項１７に記載の評価情報生成方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。

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