JP7159987B2 - 情報決定装置および情報決定方法 - Google Patents

Description

本発明は、乗員に提供する提供情報の出力を決定する技術に関する。

特許文献１には、グループを構成する各人の嗜好に対応した情報を提供する情報提供システムが開示されている。この情報提供システムは、ユーザ端末から検索要求を受けると、各ユーザおよびグループの過去の閲覧履歴に基づいてユーザの嗜好を特定し、グループを構成する各ユーザごとに影響度を算出し、その影響度から重みづけ和を算出して、グループの嗜好の推薦順位を特定する。特定した推薦順位に従った情報を抽出して、ユーザ端末に送信することにより、ユーザおよびグループの嗜好に適合する情報を提供する。グループおよびそのグループに属する各ユーザの情報は、ユーザ端末を介してユーザにより指定されて取得される。

特開２０１３－１３１００９号公報

特許文献１に開示される技術では、ユーザの指定によってグループおよびそのグループに属する各ユーザの情報を取得するため、グループ内のユーザ構成が変わった場合にそのユーザ構成を特定できずに、適切な推薦順位を特定できないおそれがある。

本発明の目的は、グループ内の乗員構成に応じた適切な情報を出力可能な技術を提供することにある。

上記課題を解決するために、本発明のある態様の情報決定装置は、車両に乗車する複数の乗員を識別する乗員識別部と、乗員の識別結果をもとに複数の乗員により構成されるグループを特定するグループ特定部と、グループの団体行動情報および乗員の個人行動情報を保持する保持部と、乗員識別部により識別された複数の乗員の個人行動情報と、その複数の乗員により構成されるグループの団体行動情報とにもとづいて、グループ嗜好情報を導出する導出部と、導出されたグループ嗜好情報にもとづいて乗員に提供する提供情報を決定する決定部と、を備える。導出部は、団体行動情報と個人行動情報とを比較してグループにおける各乗員の影響度を導出し、導出した各乗員の影響度と各乗員の個人行動情報とにもとづいてグループ嗜好情報を導出する。グループ特定部がグループ構成情報に含まれていない別の乗員をグループに含めた場合、導出部は、別の乗員の影響度を、前記別の乗員の他のグループでの影響度にもとづいて導出する。

本発明の別の態様は、コンピュータによって各ステップを実行する情報決定方法である。この方法は、乗員識別部が、車両に乗車する複数の乗員を識別するステップと、グループ特定部が、乗員の識別結果をもとに複数の乗員により構成されるグループを特定するステップと、保持部が、グループの団体行動情報および乗員の個人行動情報を保持するステップと、導出部が、識別された複数の乗員の個人行動情報と、その複数の乗員により構成されるグループの団体行動情報とにもとづいて、グループ嗜好情報を導出するステップと、決定部が、導出されたグループ嗜好情報にもとづいて乗員に提供する提供情報を決定するステップと、を含む。導出するステップにおいて、導出部は、団体行動情報と個人行動情報とを比較してグループにおける各乗員の影響度を導出し、導出した各乗員の影響度と各乗員の個人行動情報とにもとづいてグループ嗜好情報を導出し、グループ特定部がグループ構成情報に含まれていない別の乗員をグループに含めた場合、導出部は、別の乗員の影響度を、別の乗員の他のグループでの影響度にもとづいて導出する。

本発明によれば、グループ内の乗員構成に応じた適切な情報を出力可能な技術を提供できる。

実施例の情報決定システムを用いた出力結果を示す図である。 情報決定システムの機能構成を示す図である。 乗員およびグループの嗜好情報を示す図である。 提供情報の出力を決定する処理のフローチャートである。

図１は、実施例の情報決定システムを用いた出力結果を示す図である。実施例の情報決定システムは、車両の乗員に提供する提供情報を決定し、決定した提供情報を出力部１０から出力させる。図１では出力部１０が車載ディスプレイであって画像を表示する例を示すが、これに限定されず、例えばスピーカであって音声で提供情報を出力してよい。

図１に示す提供情報は、「Ａそば店」、「Ｂそば店」、「Ｃそば店」の順に表示され、車両位置から店までの移動時間と、乗員へのおすすめ度を含んで表示され、おすすめ度の高い順に表示される。この提供情報は、乗員からの提供情報の要求に対応して出力されてよく、車内カメラ等の検出結果が所定の出力条件を満たした場合に、出力されてもよい。

提供情報を出力する際の基準となるおすすめ度は、車両に乗車している各乗員の行動情報と、各乗員により構成されるグループの行動情報とにもとづいて導出される。情報決定システムは、車内カメラや車内マイクロフォンの検出結果をもとに、乗車している各乗員を識別し、識別された複数の乗員により構成されるグループを特定する。

各乗員の行動情報は、乗員単独で行動したときの行動履歴をもとに導出され、グループの行動情報は、グループで行動したときの行動履歴をもとに導出される。情報決定システムは、乗員およびグループの行動履歴を収集し、乗員およびグループの行動情報を生成する。

提供情報がグループの行動情報だけでなく各乗員の行動情報を用いて出力されることで、各乗員の嗜好を適切に反映した提供情報を出力できる。また、各乗員を識別してグループを特定することで、グループの乗員構成が変化してグループが変わってもグループの行動履歴を精度良く取得できる。

図２は、情報決定システム１の機能構成を示す図である。図２において、さまざまな処理を行う機能ブロックとして記載される各要素は、ハードウェア的には、回路ブロック、メモリ、その他のＬＳＩで構成することができ、ソフトウェア的には、メモリにロードされたプログラムなどによって実現される。したがって、これらの機能ブロックがハードウェアのみ、ソフトウェアのみ、またはそれらの組合せによっていろいろな形で実現できることは当業者には理解されるところであり、いずれかに限定されるものではない。

情報決定システム１は、車載端末装置１２およびサーバ装置１４を備える。車載端末装置１２は、車両に設けられ、ネットワークを介してサーバ装置１４に接続される。サーバ装置１４は、データセンター等に設けられ、１台に限られず、複数台の組合せであってよい。サーバ装置１４は、提供情報の出力を決定する情報決定装置として機能する。

車載端末装置１２は、識別情報検出部２０、入力部２１、位置取得部２２、出力制御部２４および車載側通信部２６を有する。サーバ装置１４は、サーバ側通信部２８、識別情報取得部３０、乗員識別部３２、グループ特定部３４、保持部３６、導出部３８、決定部４０および提供情報保持部４２を有する。

車載端末装置１２の識別情報検出部２０は、乗員の識別情報を検出する。識別情報検出部２０は、例えば車内を撮像するカメラ、車内音を検出するマイクロフォン、近距離無線通信機などの少なくともいずれかであってよい。例えば、カメラは、乗員の顔画像を検出し、マイクロフォンは、乗員の音声を検出する。これらの識別情報は、顔認証や声紋認証などの身体認証に用いられる。また、近距離無線通信機は、乗員に保有される携帯端末装置から乗員の暗証番号を受け取ってよい。

入力部２１は、乗員による操作入力を受け付け、例えば提供情報を要求する入力などを受け付ける。入力部２１は、乗員が入力可能なタッチパネルや、乗員の音声を含む車内音を検出するマイクロフォンであってよい。

位置取得部２２は、ＧＰＳ（Global Positioning System）を利用して車両の位置情報およびその位置情報の取得時刻を取得する。車両の位置情報および取得時刻は、車載側通信部２６を介してサーバ装置１４に送信される。

出力制御部２４は、出力部１０を制御し、図１に示すような提供情報を出力させる。車載側通信部２６は、車両の位置情報および乗員の識別情報をサーバ装置１４のサーバ側通信部２８に送信し、サーバ側通信部２８から提供情報を受信する。車載側通信部２６は、乗員の識別情報を、車両のドアが閉じられたタイミングやイグニッションオンされたタイミングでサーバ装置１４に送信して、乗員の識別をさせてグループを特定させてよい。

サーバ装置１４の保持部３６は、乗員を認証するための認証情報と、乗員の行動情報と、グループ構成情報と、グループの行動情報と、行動履歴情報とを保持する。乗員の認証情報は、車載端末装置１２にて検出された識別情報と照合するために用いられ、乗員ＩＤに関連付けて保持される。乗員の認証情報は、例えば、乗員の顔画像、声紋、暗証番号などである。また、保持部３６は、乗員の認証情報として性別、年代などの個人属性情報を保持してよい。

グループ構成情報は、複数の乗員の乗員ＩＤと、グループＩＤとを関連付けて保持される。グループは、車両に同乗した複数の乗員により構成され、過去に行動をともにした乗員で構成される。乗員の入力により、グループ構成情報が登録されてもよい。乗員およびグループの行動情報については新たな図面を参照しつつ説明する。

図３は、乗員およびグループの行動情報を示す図である。乗員の個人行動情報は、乗員の行動履歴をもとに生成され、同じカテゴリーの施設への訪問回数および／または訪問割合が大きいほど、そのカテゴリーの数値が大きくなるように生成される。施設はカテゴリー毎に分類されており、乗員の行動履歴からどのカテゴリーの施設に訪問しているかが把握される。図３では、行動情報が６つのカテゴリーにより構成されているが、この数には限定されない。

図３に示す第１乗員の個人行動情報は、ベクトルで示され、その各成分は、「そば店」や「ラーメン店」などのカテゴリー毎の訪問度合いを示す。個人行動情報の成分の数値が大きいほど乗員がよく訪問するカテゴリーであることを示す。第１乗員の個人行動情報は、左から順に第１成分から第６成分までのうち、第１成分のカテゴリーを最も訪問し、次に第２成分のカテゴリーを第１乗員が訪問していることを示す。なお、訪問度合いが高いことを嗜好していると捉えると、乗員の個人行動情報は、乗員の嗜好を示す個人嗜好ベクトルであるとしてもよい。

第２乗員の個人行動情報は、第３成分のカテゴリーを最も訪問し、次に第４成分のカテゴリーを訪問していることを示す。第３乗員の個人行動情報は、第５成分のカテゴリーを最も訪問し、次に第６成分のカテゴリーを訪問していることを示す。グループで行動した際は乗員の個人的な嗜好が反映されないこともあるため、乗員の個人行動情報は、グループで行動した際の行動履歴を含まず、単独で行動したときの行動履歴のみをもとに生成されている。そのため乗員の個人行動情報は、グループで行動したときの行動履歴を含まないため、個人の嗜好を示す指標として信頼性が高い。

グループの団体行動情報は、複数の乗員で行動した際の行動履歴をもとに生成され、図３では第５成分のカテゴリーを最も訪問し、次に第４成分のカテゴリーを訪問していることを示している。

図２に戻る。保持部３６に保持される行動履歴情報は、乗員ＩＤまたはグループＩＤに関連付けられる。乗員の行動履歴は乗員が１人で運転した場合の車両の位置情報だけでなく、乗員の携帯端末の位置情報も用いて生成されてよい。乗員の位置情報と位置情報に示す施設での滞在時間とによって乗員が訪問した施設が抽出され、行動履歴情報として訪問施設の情報が記憶される。グループの行動履歴は車両の位置情報をもとに生成される。

なお、グループの行動履歴情報は、車両の位置情報だけに限られず、乗員の携帯端末の位置情報をもとに生成されてもよい。例えば、グループが車両から降車して、降車時と同じグループメンバーが再乗車した場合、降車中のグループの行動履歴情報が乗員の携帯端末の位置情報をもとに生成される。また、グループの行動履歴情報は、車両のナビゲーション装置に設定された施設情報を用いて生成されてもよい。

識別情報取得部３０は、サーバ側通信部２８を介して車両に乗車する各乗員の識別情報を車載端末装置１２から取得する。乗員識別部３２は、車載端末装置１２から受け取った乗員の識別情報と、保持部３６に保持される乗員の認証情報とを照合して、複数の乗員を識別し、乗員の乗員ＩＤを特定する。これにより、車両に乗車した全ての乗員を特定する。

保持部３６に認証情報を有しない乗員が乗車した場合、乗員識別部３２は、識別不可の乗員を新入りであるとして、新たな乗員ＩＤを付し、取得された乗員の識別情報を認証情報として保持部３６に保持させる。

グループ特定部３４は、乗員の識別結果をもとに複数の乗員により構成されるグループを特定する。グループ特定部３４は、保持部３６に保持されるグループ構成情報を参照し、乗員識別部３２により識別された複数の乗員ＩＤに一致するグループを特定する。

なお、グループ特定部３４は、グループを特定する際に、乗員の完全一致を条件にしてよく、乗員の部分一致を条件にしてもよい。例えば、グループ特定部３４は、乗員識別部３２により識別された複数の乗員ＩＤが、グループ構成情報に含まれた複数の乗員ＩＤを全て含んでいる場合は、当該グループ構成情報に示すグループであると判定してよい。つまり、グループ特定部３４は、グループ構成情報に含まれた複数の乗員ＩＤと、乗員識別部３２により識別された複数の乗員ＩＤとが完全一致しなくても、所定の許容条件を満たせば当該グループに一致するとして乗員識別部３２により識別された複数の乗員ＩＤに対応するグループＩＤを導出する。

所定の許容条件は、例えば、グループの構成情報に含まれた複数の乗員ＩＤと、乗員識別部３２により識別された複数の乗員ＩＤとが所定割合以上で一致すること、例えば４分の３以上に一致することであってよい。グループ特定部３４は、所定の許容条件を満たすグループがなければ、その乗員の組合せに新たなグループＩＤを付して、保持部３６のグループ構成情報に追加させる。

また、グループ特定部３４は、グループの構成情報に含まれた複数の乗員ＩＤと、乗員識別部３２により識別された複数の乗員ＩＤとが所定割合以上で一致しても、男女比率および／または子供の有無に応じて、グループの特定結果を異ならせてよい。グループが男性や女性のみで構成される場合と、男女混合で構成される場合とでグループの嗜好性が大きく変化する場合があり、グループの子供の有無によって大きくグループの嗜好性が変化する場合があるため、所定割合以上で一致しても男女比率や子供の有無の相違があれば別グループであると判定する。グループの男女比率や子供の有無は、乗員の個人属性情報をもとに把握できる。このように所定の許容条件は、グループの構成情報と乗員識別部３２により識別された複数の乗員ＩＤとの一致割合と、乗員の個人属性情報によって定められる。グループの特定に許容条件を持たせることで、保持部３６に蓄積したグループの団体行動情報を有効に利用できる。

また、グループ特定部３４は、グループの構成情報に示す乗員が全ている場合は、グループ構成情報に含まれない別の乗員をそのグループに含めてよい。つまり、グループ特定部３４は、所定の追加条件を満たせばグループの構成情報に別の乗員を含めてよい。所定の追加条件は、グループの構成情報に含まれた複数の乗員ＩＤと、乗員識別部３２により識別された複数の乗員ＩＤとが所定割合以上で一致すること、例えば４分の３以上に一致することであってもよい。

導出部３８は、グループの団体行動情報および複数の乗員の個人行動情報にもとづいて、車両に乗車した複数の乗員に応じたグループ嗜好情報を導出する。導出部３８は、グループの団体行動情報と乗員の個人行動情報とを比較してグループにおける乗員の影響度を導出し、導出した各乗員の影響度と各乗員の個人行動情報とにもとづいてグループ嗜好情報を導出する。導出部３８は、グループに対する乗員の影響度に応じた各乗員の個人行動情報を合算して、グループ嗜好情報を導出する。

グループに対する各乗員の影響度は、乗員の個人行動情報とグループの団体行動情報を比較して類似度を導出し、各乗員の類似度に占める乗員の類似度の割合によって導出される。図３に示す行動情報をもとに、グループ嗜好情報の導出方法を説明する。

第１乗員の個人行動情報（α）がグループの団体行動情報（θ）に類似する類似度（α’）は、下記式（１）により導出される。
（α’）＝（α）・（θ） ・・・（１）
式（１）と同様の式で、第２乗員の類似度（β’）、第３乗員の類似度（γ’）が導出される。図３の例では、（α’）＝０、（β’）＝９、（γ’）＝２５となる。

次に、導出部３８は、各乗員の類似度をもとにグループに対する各乗員の影響度を下記式（２）により導出する。
第１乗員の影響度（α”）＝（α’）／（（α’）+（β’）+（γ’）） ・・・（２）
式（２）と同様の式で、第２乗員の影響度（β”）および第３乗員の影響度（γ”）が導出される。図３の例では、（α”）＝０、（β”）＝０．２６、（γ”）＝０．７４となる。これは、グループで行動する際に、第３乗員の影響度が最も大きく、次に第２乗員の影響度が大きいことを示す。第１乗員の影響度はゼロであり、第１乗員の好みはグループの行動に影響していないことを示す。各乗員の影響度はグループでの人間関係を示している。例えば、第３乗員が子供で、第１乗員および第２乗員が両親である場合、子供の好みが反映されやすいことを示す。

次に、導出部３８は、各乗員の影響度および個人行動情報をもとに、複数の乗員の嗜好を反映したグループ嗜好情報（θ’）を下記式（３）により導出する。
（θ’）＝（α）×（α”）+（β）×（β”）+（γ）×（γ”） ・・・（３）
式（３）に示すように、導出部３８は、乗員の個人行動情報をその乗員の影響度でそれぞれ積算し、影響度に応じた行動情報を合算することでグループ嗜好情報（θ’）を導出する。

図３の例では、グループ嗜好情報（θ’）は（０，０，１．３，０．８，３．７，２．２）となり、グループの団体行動情報（θ）と比べて、第５成分のカテゴリーが最も好まれてるところは同じであるが、第３成分や第６成分に示すように複数の乗員の嗜好が反映されている。また、各乗員のグループでの影響度を導出に用いることで、グループ内の人間関係を反映できる。

グループ特定部３４が特定したグループに新しく追加された乗員がいる場合、その追加乗員の影響度は不明である。導出部３８は、追加乗員の影響度を、その追加乗員の他のグループでの影響度にもとづいて導出する。例えば、第１乗員から第３乗員により構成されるグループに第４乗員が追加された場合、別のグループに第１乗員および第４乗員が属しており、別のグループにて第４乗員が第１乗員より２倍の影響度を有していれば、導出部３８は、第４乗員の影響度を第１乗員の２倍になるように導出してよい。つまり、別のグループでの追加乗員と既存の乗員と影響度の関係をもとに追加乗員の影響度が導出される。また、導出部３８は、他のグループでの追加乗員の影響度をそのまま当該グループに用いてよい。これにより、グループの追加乗員の影響度を他のグループでの影響度を参照して適切に導出できる。例えば、第１乗員と第４乗員が夫婦や親子である場合に、他のグループで示される夫婦関係や親子関係を反映することが可能となる。

グループの追加乗員の他のグループでの影響度が取得できない場合、追加乗員の影響度は、グループ人数に応じた平均値、例えばグループ人数が４人であれば４分の１と導出され、既存の乗員の影響度は、４分の１だけ減算される。このように、乗員がグループに追加されたときでも、追加乗員の影響度を導出できる。

また、グループの追加乗員の影響度は、グループ人数に応じた平均値に限られず、予め設定された所定値であってよく、既存の乗員の影響度と同じ値に設定してもよい。例えば、グループの追加乗員の影響度は、所定の基準をもとに既存の乗員の影響度の最低値および最高値のいずれかに設定されてもよい。既存の乗員の影響度はグループの追加乗員の影響度に応じて低くなる。

提供情報保持部４２は、カテゴリー情報を付された提供情報を保持する。提供情報が施設を案内する内容である場合、その施設の位置情報および施設の評価点数が付加される。１つの施設に複数のカテゴリー情報が設定されてよい。

決定部４０は、グループ嗜好情報（θ’）にもとづいて乗員に提供する提供情報を決定する。決定された提供情報は、サーバ側通信部２８を介して車載端末装置１２に送信され、出力制御部２４により出力部１０から提供される。

決定部４０は、グループ嗜好情報（θ’）にもとづいて提供情報のおすすめ度を導出し、おすすめ度の高い順に提供情報を出力することを決定してよい。図３の例で示したグループ嗜好情報（θ’）＝（０，０，１．３，０．８，３．７，２．２）にもとづく場合、第５成分が最も大きいため第５成分のカテゴリーに属する提供情報が最も優先され、次に第６成分のカテゴリーに属する提供情報が優先される。このように、決定部４０がグループ嗜好情報（θ’）にもとづくことで適切な提供情報を提供できる。

決定部４０は、グループ嗜好情報（θ’）に類似する団体行動情報または嗜好情報をもつ類似グループを抽出し、抽出した類似グループの行動履歴にもとづいて提供情報を決定してよく、グループの嗜好情報（θ’）に類似する個人行動情報をもつ別の乗員を類似乗員として抽出し、抽出した類似乗員の行動履歴にもとづいて提供情報を決定してよい。決定部４０は、グループ嗜好情報（θ’）と、別のグループの団体行動情報を比較して類似度が所定値以上の別のグループを類似グループとして抽出し、抽出した類似グループが訪問した施設の情報を提供情報として出力することを決定する。決定部４０は、ピアソンの相関の方法を用いてグループ同士の類似度を導出してよい。これにより、グループの嗜好情報（θ’）に類似するグループが過去に訪問した施設を乗員に案内できる。類似乗員の場合も類似グループの場合と同様の手法で決定できる。なお、決定部４０は、類似する別のグループを抽出する際に、乗員が飲食店を検索した際に指定した地域をもとに別のグループの行動地域を限定して抽出してよい。別のグループの行動地域は行動履歴情報をもとに導出可能である。

決定部４０は、グループが訪問していない施設のおすすめ度を、協調フィルタリングなどの別のグループの訪問情報を用いた推薦手法を用いて、類似する別の乗員または類似する別のグループの行動情報、または別のグループの嗜好情報をもとに導出してよい。決定部４０は、グループ嗜好情報に対する別の乗員または別のグループの団体行動情報の類似度を導出し、下記式（４）によりグループが施設に訪問する可能性を導出し、訪問可能性が高い施設の情報を出力することを決定する。または、決定部４０は、グループ嗜好情報に対する別のグループの嗜好情報の類似度を導出し、下記式（４）によりグループが施設に訪問する可能性を導出し、訪問可能性が高い施設の情報を出力することを決定する。つまり、決定部４０は、グループ嗜好情報に類似する別の乗員または別のグループの行動情報をもとに、グループが訪問していない施設の訪問可能性を導出し、訪問可能性をもとに提供情報を出力する。
r'_u,y=（Σj∈Y_uS_y,jr_u,j）／（Σj∈Y_u|S_y,j|） ・・・（４）
式（４）のr'_u,yはグループｕの施設ｙに関する訪問可能性を示し、S_y,jは施設ｙと施設ｊの類似度を示し、Y_uはグループｕが訪問済みの施設の集合を示し、r_u,jはグループｕの施設ｊに対する評価を示す。
これにより、別の乗員および別グループの行動情報をもとに、グループが訪問する可能性が高い施設の情報を提供できる。

決定部４０は、提供情報を決定する際に、グループ嗜好情報（θ’）を用いるだけでなく、車両の位置情報と、提供情報に含まれる施設の位置情報と、提供情報に含まれる施設の評価点数の少なくともいずれかを用いてよく、車両の位置と施設の位置が近いほどおすすめ度が高くなり、施設の評価点数が高いほどおすすめ度が高くなるように導出してよい。これにより、施設との位置関係および施設自体の評価をもとに有用な提供情報を出力させることができる。

提供情報に複数のカテゴリーが付加されている場合、例えば、「らーめん」と「カレー」のカテゴリーが施設に設定されていることがある。ここで、「らーめん」の嗜好性が「カレー」より高いグループが「カレー」の施設を検索した場合、「カレー」をもとに導出されたおすすめ度より、「らーめん」をもとに導出されたおすすめ度が高くなる。このとき決定部４０は、「カレー」にもとづくおすすめ度を導出してよく、「らーめん」にもとづくおすすめ度を導出してよい。つまり、決定部４０は、提供情報に設定された複数のカテゴリーのうち、検索ワードと同じカテゴリーをもとにおすすめ度を導出してよく、検索ワードと異なるカテゴリーをもとにおすすめ度を導出してよい。また、決定部４０は、提供情報に設定された複数のカテゴリーをもとにおすすめ度をそれぞれ導出し、最も高いおすすめ度をその提供情報のおすすめ度にしてよい。

また、決定部４０は、提供情報に設定された複数のカテゴリーのうち、検索ワードと異なるカテゴリーをもとに導出したおすすめ度を用いて、検索ワードをもとに導出したおすすめ度を補正してよい。例えば、「カレー」を検索したグループが「らーめん」に高い嗜好性を有する場合、「カレー」と「らーめん」のカテゴリーが設定された提供情報のおすすめ度は、「カレー」をもとに導出されたおすすめ度より高くなるように補正される。

決定部４０は、提供情報のおすすめ度を導出する際に、グループ嗜好情報の各成分を既知の手法で正規化し、正規化したグループ嗜好情報をもとにおすすめ度を導出してよい。これにより、少ない訪問回数で生成された行動情報において、少ない訪問回数の差でおすすめ度に大きな差が出ることを抑えることができる。

図４は、提供情報の出力を決定する処理のフローチャートである。車載端末装置１２の識別情報検出部２０は、複数の乗員の識別情報を検出し、車載側通信部２６を介してサーバ装置１４に送信する（Ｓ１０）。

識別情報取得部３０は、複数の乗員の識別情報を取得し、乗員識別部３２は、識別情報をもとに複数の乗員をそれぞれ識別する（Ｓ１２）。グループ特定部３４は、乗員の識別結果をもとに複数の乗員により構成されるグループを特定する（Ｓ１４）。

導出部３８は、グループの団体行動情報と乗員の個人行動情報とを比較してグループにおける乗員の影響度を導出する（Ｓ１６）。導出部３８は、導出した各乗員の影響度と各乗員の嗜好情報とにもとづいてグループ嗜好情報を導出する（Ｓ１８）。

決定部４０は、グループ嗜好情報にもとづいて提供情報のおすすめ度を導出し（Ｓ２０）、おすすめ度の高い順に提供情報を出力することを決定する（Ｓ２２）。決定部４０は、乗員による情報提供の要求、例えば施設検索などに対応して提供情報の出力を決定してよく、乗員の会話に対応して提供情報の出力を決定してよい。

以上、実施の形態をもとに本発明を説明した。実施の形態はあくまでも例示であり、各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。

例えば、乗員の個人行動情報には、喫煙の有無を示す情報が含まれてよく、決定部４０は喫煙者に対して喫煙可能な施設の情報を優先的に出力させるようにしてもよい。

また、乗員による検索要求の際に、乗員により入力された予算情報がサーバ装置１４に送信されてよく、決定部４０は、予算に応じた施設の情報を出力するようにしてよい。

１ 情報決定システム、 １０ 出力部、 １２ 車載端末装置、 １４ サーバ装置、 ２０ 識別情報検出部、 ２１ 入力部、 ２２ 位置取得部、 ２４ 出力制御部、 ２６ 車載側通信部、 ２８ サーバ側通信部、 ３０ 識別情報取得部、 ３２ 乗員識別部、 ３４ グループ特定部、 ３６ 保持部、 ３８ 導出部、 ４０ 決定部、 ４２ 提供情報保持部。

Claims (5)

1. 車両に乗車する複数の乗員を識別する乗員識別部と、
   乗員の識別結果をもとに複数の乗員により構成されるグループを特定するグループ特定部と、
   グループの団体行動情報および乗員の個人行動情報を保持する保持部と、
   前記乗員識別部により識別された複数の乗員の個人行動情報と、その複数の乗員により構成されるグループの団体行動情報とにもとづいて、グループ嗜好情報を導出する導出部と、
   導出されたグループ嗜好情報にもとづいて乗員に提供する提供情報を決定する決定部と、を備え、
   前記導出部は、団体行動情報と個人行動情報とを比較してグループにおける各乗員の影響度を導出し、導出した各乗員の影響度と各乗員の個人行動情報とにもとづいてグループ嗜好情報を導出し、
   前記グループ特定部がグループ構成情報に含まれていない別の乗員をグループに含めた場合、前記導出部は、別の乗員の影響度を、前記別の乗員の他のグループでの影響度にもとづいて導出することを特徴とする情報決定装置。
2. 前記保持部は、複数の乗員の識別情報とグループの識別情報を関連付けたグループ構成情報を保持し、
   前記グループ特定部は、所定の追加条件を満たした場合に、グループ構成情報に含まれない乗員をグループに含めることを特徴とする請求項１に記載の情報決定装置。
3. 前記保持部は、グループで行動した団体行動情報、およびグループで行動した行動情報を含まない乗員の個人行動情報を保持することを特徴とする請求項１または２に記載の情報決定装置。
4. 前記決定部は、導出された嗜好情報に類似する団体行動情報または嗜好情報をもつ類似グループを抽出し、抽出した類似グループの団体行動情報にもとづいて提供情報を決定することを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の情報決定装置。
5. コンピュータによって各ステップを実行する情報決定方法であって、
   乗員識別部が、車両に乗車する複数の乗員を識別するステップと、
   グループ特定部が、乗員の識別結果をもとに複数の乗員により構成されるグループを特定するステップと、
   保持部が、グループの団体行動情報および乗員の個人行動情報を保持するステップと、
   導出部が、識別された複数の乗員の個人行動情報と、その複数の乗員により構成されるグループの団体行動情報とにもとづいて、グループ嗜好情報を導出するステップと、
   決定部が、導出されたグループ嗜好情報にもとづいて乗員に提供する提供情報を決定するステップと、を含み、
   前記導出するステップにおいて、前記導出部は、団体行動情報と個人行動情報とを比較してグループにおける各乗員の影響度を導出し、導出した各乗員の影響度と各乗員の個人行動情報とにもとづいてグループ嗜好情報を導出し、
   前記グループ特定部がグループ構成情報に含まれていない別の乗員をグループに含めた場合、前記導出部は、別の乗員の影響度を、前記別の乗員の他のグループでの影響度にもとづいて導出することを特徴とする情報決定方法。

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