JP7421949B2 - 情報処理システムおよび情報処理方法 - Google Patents

Description

本発明は、自動車などの移動体の運転者に応答行動を伴うタスクを提示する情報処理システムおよび情報処理方法に関する。

自動車などの移動体においては、当該移動体の運転者等からの求めに応じて、あるいは運転者の運転操縦の状況に応じて、及び又は運転者の表情等から判断され得る当該運転者の生理状態や移動体室内の雰囲気等に基づいて、車両制御装置、ナビゲーション（ＮＡＶＩ）装置、及び又はオーディオビジュアル（ＡＶ）装置等々が、運転者に対して、運転者支援機能の提案や、目的地若しくは立ち寄り地の提案、あるいは音楽再生等の提案を行うことが考えられる（例えば、特許文献１参照）。

しかしながら、運転者に対し提案が提示された場合には、当該提案を受容するか否かの判断のため、多かれ少なかれ運転者の思考能力が割かれることとなり得る。その結果、運転者は、上記提案の内容や、そのとき遭遇している交通シーンの複雑さによっては、上記判断を行うことが煩わしく思えたり、当該判断に気をとられて運転操縦へ注意力が散漫になるなどの思わぬ悪影響を被ることともなり得る。

特に、運転操縦についての運転者の負荷（運転負荷）は、交通状況に応じて時々刻々変化するものであり、運転操作に求められる運転者の注意力の程度も変化する。このため、上記提案の内容によっては、現在の運転負荷の程度に依存して、当該提案をその時点において提示することが不適切なものとなり得る。

特開２０１９－１７８９２６号公報

上記背景より、運転者に対する提案などの、移動体の運転者に応答行動を伴うタスクを提示する情報処理装置において、当該運転者の運転操縦への注意力を過度に散逸させることなく、種々の提案を安全に提示することが求められている。

本発明の一の態様は、移動体の運転者に提示する提案であるタスクを取得するタスク取得部と、前記運転者の現在の運転負荷を特定する負荷特定部と、前記運転負荷に応じて、前記取得したタスクを前記運転者に出力するか否かを判断する出力判断部と、記憶部と、を備え、前記記憶部は、前記運転者の嗜好の種類と、当該嗜好の種類における前記運転者の嗜好のカテゴリと、の情報を含む嗜好情報を記憶し、前記出力判断部は、前記運転者の前記嗜好情報に基づき、取得した前記タスクである提案の種類及び当該種類における前記提案のカテゴリと、前記運転者の前記嗜好の種類及び前記嗜好のカテゴリと、に基づき、前記提案の種類と前記嗜好の種類とが一致することを条件として、前記一致する種類に属する各カテゴリの一つ又は複数の特性のそれぞれを表す軸を持つ空間における、前記提案のカテゴリと前記嗜好のカテゴリとの距離を、前記運転者の嗜好からの前記タスクの乖離度として算出し、前記算出した乖離度が、前記特定された運転負荷に基づいて算出される閾値より小さいときに、前記取得したタスクを前記運転者へ出力することを決定する、情報処理システムである。
本発明の他の態様によると、前記閾値は、前記運転負荷が大きいほど、小さな値に設定される。
本発明の他の態様によると、前記嗜好情報は、前記運転者ごとに定められる。
本発明の他の態様によると、前記閾値は、個々の運転者に依らないデフォルト閾値と、運転者ごとに定められる固有閾値と、で構成され、前記出力判断部は、前記運転者が前記タスクについての応答の習熟度について所定条件を満たす場合に、前記固有閾値を用いて、前記取得したタスクを当該運転者へ出力するか否かを決定する。
本発明の他の態様は、タスク取得部が、移動体の運転者に対して提示するタスクを取得するステップと、負荷特定部が、前記運転者の現在の運転負荷を特定するステップと、出力判断部が、前記取得したタスクの要求を前記運転者に出力するか否かを判断するステップと、を含み、前記判断するステップでは、記憶部に記憶された前記運転者の嗜好に関する嗜好情報に基づき、取得した前記タスクである提案の種類及び当該種類における前記提案のカテゴリと、前記運転者の前記嗜好の種類及び前記嗜好のカテゴリと、に基づき、前記提案の種類と前記嗜好の種類とが一致することを条件として、前記一致する種類に属する各カテゴリの一つ又は複数の特性のそれぞれを表す軸を持つ空間における、前記提案のカテゴリと前記嗜好のカテゴリとの距離を、前記運転者の嗜好からの前記タスクの乖離度として算出し、前記算出した乖離度が、前記特定された運転負荷に基づいて算出される閾値より小さいときに、前記取得したタスクを前記運転者へ出力することを決定する、情報処理方法である。

本発明によれば、運転者に対する提案などの、移動体の運転者に応答行動を伴うタスクを提示する情報処理装置において、当該運転者の運転操縦への注意力を過度に散逸させることなく、種々のタスクを安全に提示することができる。

本発明に係る情報処理システムの構成を示す図である。 図１に示す情報処理システムを構成する利用管理サーバの構成を示す図である。 図１に示す情報処理システムを構成する情報処理装置の構成を示す図である。 図２に示す利用管理サーバが記憶する嗜好情報の一例を示す図である。 図２に示す利用管理サーバが記憶する嗜好乖離情報の一例を示す図である。 図２に示す利用管理サーバが記憶する嗜好乖離情報の他の一例を示す図である。 図３に示す情報処理装置が記憶する運転負荷テーブルの一例を示す図である。 図３に示す情報処理装置の動作の手順を示すフロー図である。

以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。
図１は、本発明の一実施形態に係る情報処理システムの構成を示す図である。情報処理システム１００は、例えば、移動体である車両１０２に搭載された情報処理装置１２０と、車両１０２の外に設けられる利用管理サーバ１０６と、で構成される。情報処理装置１２０と利用管理サーバ１０６とは、例えば通信ネットワーク１０４を介して通信可能に接続されている。通信ネットワーク１０４は、例えばインターネット等のオープンネットワーク、またはプライベートネットワークであり得る。

車両１０２は、例えば複数のユーザにより利用され得るシェアカーであり、複数のユーザ１３０、１３２、１３４は、それぞれ車両１０２の運転者として当該車両１０２を利用し得る。ユーザ１３０、１３２、１３４（以下、総称してユーザ１３０等ともいう）は、それぞれ、車両１０２のオーナにより当該車両１０２の利用を許可された者であり、従来技術に従い、例えば携帯電話である携帯端末１４０、１４２、１４４（以下、総称して携帯端末１４０等ともいう）にダウンロードされた電子鍵の鍵情報１５０、１５２、１５４（以下、総称して鍵情報１５０等ともいう）を用いて車両１０２を利用する。

車両１０２は、その利用に際して用いられる携帯端末１４０等から鍵情報１５０等を取得し、当該取得した鍵情報に基づいて、ユーザ１３０等のいずれのユーザが運転者としての車両１０２の利用を開始したかを特定することができる。

図２は、利用管理サーバ１０６の構成を示す図である。利用管理サーバ１０６は、処理装置２００と、記憶装置２０２と、通信装置２０４と、を備える。通信装置２０４は、通信ネットワーク１０４を介して情報処理装置１２０と通信するための有線通信機及び又は無線通信機である。記憶装置２０２は、例えば、揮発性及び又は不揮発性の半導体メモリ、及び又はハードディスク装置等により構成される。記憶装置２０２は、ユーザＤＢ（データベース）２０６を記憶する。ユーザＤＢ２０６には、ユーザ１３０、１３２、１３４のそれぞれについての、ユーザ情報２０８と、嗜好情報２１０と、が保存されている。なお、図２においては、ユーザ情報２０８および嗜好情報２１０が、それぞれ一つだけ示されているが、後述するようにこれらの情報はユーザ毎に作成されてユーザＤＢ２０６内に保存されるため、それぞれユーザの数に等しい数だけ存在するものと理解されたい。

図４は、嗜好情報２１０の一例を示す図である。図４には、一例として、ユーザ１３０についての嗜好情報２１０が示されている。図示の表の、最上行のタイトル行を除く各行には、ユーザ１３０が持つ嗜好の詳細が示されている。“嗜好クラス”列、“名前”列、および“嗜好カテゴリ”列は、それぞれ、ユーザ１３０が持つ嗜好の種類（以下、嗜好クラス）、当該嗜好クラスにおける具体的な嗜好対象の名前、および当該嗜好対象が属するカテゴリ（以下、嗜好カテゴリともいう）の名称を示している。

図４には、嗜好クラスとして、“好きな楽曲”、“最近視聴した曲”、“良く行く場所”、“最近行った場所”が示されている。“好きな楽曲”クラスおよび“最近視聴した曲”クラスに対応する“名前”列には、例えば具体的な楽曲名が示される。ここで、図４に記載の“ａａａ００１”等は具体的な楽曲名（例えば、“モーツァルト トルコ行進曲”等々）を表したものと理解されたい。また、“好きな楽曲”クラスおよび“最近視聴した曲”クラスに対応する“嗜好カテゴリ”列には、“名前”列に示された具体的な楽曲のカテゴリが示されている。ここで、当該“嗜好カテゴリ”列に示されるカテゴリは、例えば後述する図５に示す二次元平面上の黒丸が表す提案カテゴリのいずれかである。“最近視聴した曲”クラスに対応する行には、さらに、“日付”列に、その行の“名前”列に示された楽曲が視聴された日付が示されている。

また、図４において、“良く行く場所”クラスおよび“最近行った場所”クラスに対応する“名前”列には、例えば具体的な場所の名称が示される。ここで、図４に記載の“ｂｂｂ２００１”等は具体的な場所の名称（例えば、場所の名称である“八幡山公園”、施設名称である“富士スポーツジム”、“赤岩ショッピングセンター”等々）を表したものと理解されたい。また、“良く行く場所”クラスおよび“最近行った場所”クラスに対応する“嗜好カテゴリ”列には、“名前”列に示された具体的な場所のカテゴリが示されている。ここで、当該“嗜好カテゴリ”列に示されるカテゴリは、例えば後述する図６に示す二次元平面上の黒丸が表す提案カテゴリのいずれかである。“最近行った場所”クラスに対応する行には、さらに、“日付”列に、その行の“名前”列に示された場所へ行った日付が示されている。

図２を参照し、記憶装置２０２は、また、運転者の嗜好表現に用いられ得る複数の嗜好のカテゴリについての、人間感性の観点から見た相互間の乖離度（又は類似度）を表す嗜好乖離情報２１２を記憶する。ここで、嗜好乖離情報２１２は、例えば、予め定めて記憶装置２０２に保存される。嗜好乖離情報２１２は、具体的には、例えば、後述するＡＶ出力装置３０６やナビゲーション装置３０２等が行い得る“楽曲再生提案”や“立ち寄り地提案”などの提案の種類（以下、提案クラスという）ごとに、当該提案クラスにおける提案内容の類型（提案カテゴリ）間の乖離（又は類似性）の程度を表した情報である。

図５は、嗜好乖離情報２１２の一例であって、“楽曲再生”提案クラスについての、提案カテゴリ間の乖離の程度を示した情報の一例である。図５では、提案カテゴリ（“楽曲再生”提案クラスにおける提案内容の類型）として、例えば、洋楽（ロック）、洋楽（バラード）を表す「洋楽－Ａ」「洋楽－Ｂ」等の、合計１１個の予め定められた楽曲カテゴリが用いられている。そして、図５では、人間の感性に影響を与える指標として楽曲の持つテンポ（図示横軸）および曲調（図示縦軸）が用いられ、これらを軸とする２次元平面上に、それぞれの楽曲カテゴリがポジショニングされている。これにより、図５は、例えば任意の２つの楽曲カテゴリの相互間の距離が、それら２つの楽曲カテゴリ間の乖離度を表すものとなっている。すなわち、当該距離が長いほど、その２つの楽曲カテゴリの乖離度は、大きいと判断することができる。ここで、上記楽曲カテゴリのそれぞれは、運転者の嗜好表現に用いられ得る複数の嗜好のカテゴリに相当する。

上記テンポは、例えば楽曲が有するリズムの速さであり、上記曲調は、例えば楽曲に対して人が持つ印象（図示の例では、“穏やか”と“元気”を対極とする）である。また、図５におけるそれぞれの黒丸の位置は、例えば、対応する楽曲カテゴリにおける楽曲の平均的又は代表的なポジショニング位置を表している。なお、図５において、縦軸及び横軸のスケールは、それぞれの楽曲カテゴリが識別可能に分離されるように、それぞれ任意に定義され設定されるものとすることができる。

また、上記ポジショニングは、人が予め定めるものとすることもできるし、楽曲の音色、音階（ハ長調、ト短調など）、及び又は旋律を構成する音響振動数のゆらぎ等々と人が持つ印象との関係を学習させたＡＩ（人工知能）により行われるものとすることもできる。

図６は、嗜好乖離情報２１２の他の一例であって、“立ち寄り場所”提案クラスについての、提案カテゴリ間の乖離の程度を示した情報の一例である。図６では、提案カテゴリ（“立ち寄り場所”提案クラスにおける提案内容の類型）として、例えば、「スポーツ観戦」、「遊園地」、「テーマパーク」等の、合計１１個の予め定められた立ち寄り場所カテゴリが用いられている。そして、図６では、人間の感性に影響を与える指標として、立ち寄り場所における滞在時間（図示横軸）および脳活動の認知（例えば、“遊び”と“学習”を対極とする）が用いられ、これらを軸とする２次元平面上に、それぞれの立ち寄り場所カテゴリがポジショニングされている。

これにより、図６は、図５と同様に、例えば任意の２つの立ち寄り場所カテゴリの相互間の距離が、それら２つの立ち寄り場所カテゴリ間の乖離度を表すものとなっている。すなわち、当該距離が長いほど、その２つの立ち寄り場所カテゴリの乖離度は、大きいと判断することができる。ここで、上記立ち寄り場所カテゴリのそれぞれは、運転者の嗜好表現に用いられ得る複数の嗜好のカテゴリに相当する。なお、図６において、縦軸及び横軸のスケールは、それぞれの立ち寄り場所カテゴリが識別可能に分離されるように、それぞれ任意に定義され設定されるものとすることができる。

また、上記ポジショニングは、人が予め定めるものとすることもできるし、例えば場所の名称等と図６に示す二次元平面上の位置との関係を学習させたＡＩが行うものとしてもよい。

図２を参照し、処理装置２００は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等のプロセッサを備えるコンピュータである。処理装置２００は、プログラムが書き込まれたＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、データの一時記憶のためのＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等を有する構成であってもよい。そして、処理装置２００は、機能要素又は機能ユニットとして、ユーザ登録部２２０と、乖離情報管理部２２２と、ユーザ情報配信部２２４と、を備える。

ユーザ登録部２２０は、例えば車両１０２のオーナからの指示に応じて、車両１０２の利用を希望するユーザ１３０等のそれぞれについての情報に基づき、ユーザ毎のユーザ情報２０８を作成して記憶装置２０２に記憶する。このユーザ情報２０８には、対応するユーザ１３０等の識別情報（例えば、ユーザＩＤ）、対応する携帯端末１４０の情報へアクセスするためのアクセス情報、当該携帯端末１４０等に与えた鍵情報１５０等が含まれ得る。

また、ユーザ登録部２２０は、ユーザ情報２０８を作成して記憶装置２０２に記憶する際に、またはその後において、例えば対応するユーザ１３０等の携帯端末１４０等を介して、当該ユーザ１３０等の好きな楽曲および良く行く場所についての情報を取得する。当該情報は、対応するユーザ１３０等が利用管理サーバ１０６からの求めに応じて携帯端末１４０等に入力した情報であるものとすることができる。また、ユーザ登録部２２０は、携帯端末１４０等に楽曲再生履歴および経路案内履歴が記憶されている場合には、これらの履歴から、最近視聴した曲および最近行った場所の情報を取得する。そして、ユーザ登録部２２０は、取得した上記情報に基づき、そのユーザ１３０等についての嗜好情報２１０を作成して記憶装置２０２に記憶する。

また、ユーザ登録部２２０は、後述する車両１０２の情報処理装置１２０から、後述する嗜好情報３８６を受信したときは、受信した嗜好情報３８６により、ユーザＤＢ２０６が記憶する対応するユーザ１３０等の嗜好情報２１０を更新する。

乖離情報管理部２２２は、記憶装置２０２が記憶する嗜好乖離情報２１２を管理する。具体的には、乖離情報管理部２２２は、例えば、利用管理サーバ１０６の管理者であるオペレータからの指示により、当該指示に従って新しい提案クラス及び又は提案カテゴリを追加することにより嗜好乖離情報２１２を更新する。乖離情報管理部２２２は、嗜好乖離情報２１２に含まれる例えば図４及び又は図５に示す二次元平面に新たな提案カテゴリをポジショニングするためのＡＩ（上述）を備えてもよい。

ユーザ情報配信部２２４は、通信装置２０４を介して、車両１０２の情報処理装置１２０からの送信要求を受信したことに応じて、当該送信要求により指定されるユーザ１３０等についての嗜好情報２１０、および嗜好乖離情報２１２を、情報処理装置１２０へ送信する。

次に、車両１０２が備える情報処理装置１２０の構成について説明する。図３は、情報処理装置１２０の構成の一例を示す図である。この情報処理装置１２０は、車載ネットワークバス３００を介して、車両１０２が備える他の制御装置と通信可能に接続されている。これらの他の制御装置には、例えば、ナビゲーション装置３０２、車両情報取得装置３０４、ＡＶ（オーディオビジュアル）出力装置３０６、ＴＣＵ（テレマティクス・コントロール・ユニット）３１０、ＧＰＳ受信装置３１２が含まれ得る。

ＧＰＳ受信装置３１２は、車両１０２の現在位置を特定するための情報（例えば、経度、緯度、高度についての情報）をＧＰＳ衛星から受信する。車両情報取得装置３０４は、車両１０２が備える方向指示灯スイッチ３１４から、方向指示灯（不図示）のオン／オフ状態についての情報を取得する。また、車両情報取得装置３０４は、車両１０２の車体外装に配された、車両１０２の外部環境を撮像する車外カメラ３１６から、当該外部環境についての画像情報を取得する。

また、車両情報取得装置３０４は、アクセルペダルセンサ３１８およびブレーキペダルセンサ３２０から、それぞれ、アクセルペダル及びブレーキペダルの踏み込み量についてのセンサ情報を取得する。さらに、車両情報取得装置３０４は、３軸加速センサ３２２、ヨーレートセンサ３２４、および速度センサ３２６から、車両１０２に加わる鉛直方向、車幅方向、及び車長方向の３軸の加速度についての情報、鉛直方向を中心軸とする回転運動の情報、並びに車長方向の速度についての情報を取得する。

ＴＣＵ３１０は、近距離通信装置３７２と、遠距離通信装置３７４と、これらの通信装置の動作を制御する処理装置３７０と、を備える。処理装置３７０は、例えばＣＰＵ等のプロセッサを備えるコンピュータである。近距離通信装置３７２は、例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）通信規格に従ってユーザ１３０等の携帯端末１４０等と通信する無線通信装置である。また、遠距離通信装置３７４は、通信ネットワーク１０４を介して例えば利用管理サーバ１０６と通信するための無線通信装置である。

ナビゲーション装置３０２は、処理装置３４０と、記憶装置３４２と、を備える。処理装置３４０は、ＣＰＵ等のプロセッサを備えるコンピュータであり、プログラムを実行することにより実現される機能要素又は機能ユニットとして、経路探索部３４４と、位置特定部３４６と、提案生成部３４８と、を備える。

経路探索部３４４は、運転者からの指示等に応じて、現在位置から目的地までの経路を探索し、探索した経路を示す画像を、例えばＡＶ出力装置３０６を介して表示装置３６８に表示する。位置特定部３４６は、ＧＰＳ受信装置３１２が受信するＧＰＳ電波の情報に基づき、車両１０２の現在位置の情報を取得して、経路探索部３４４等へ出力する。

提案生成部３４８は、ＡＶ出力装置３０６を介して車室内カメラ３６４から取得される運転者の表情や、ＴＣＵ３１０を介して取得される広域又は地域のイベント情報等に基づき、運転者に対する立ち寄り地についての提案を生成する。

提案生成部３４８は、ＡＶ出力装置３０６を介して車室内カメラ３６４から取得される運転者の表情から、従来技術に従って当該運転者の生理的状態を検知し、運転者の表情に疲れの特徴を検知したときは、運転者に対し「休憩が必要です。近くの公園への案内を開始しますか？」等の提案を行うものとすることができる。

また、例えば、提案生成部３４８は、通信ネットワーク１０４に接続されたＳＮＳサーバ（不図示）等の投稿テキストを、ＴＣＵ３１０を介して所定の時間間隔で取得し、例えば地域のスーパーマーケットの安売り開始時刻の情報が得られた場合に、運転者に対し「Ｚスーパーで１５時より安売りが開始されます。Ｚスーパーへの案内を開始しますか？」等の提案を行うものとすることができる。

そして、提案生成部３４８は、提案を生成したときは、当該生成した提案を、運手者へ提示するタスクとして情報処理装置１２０へ送信する。その際、提案生成部３４８は、例えば、そのタスクに関する情報として、運転者に出力すべき音声メッセージと、当該タスクが提示する提案の提案クラス及び提案カテゴリと、を含む情報を、情報処理装置１２０へ送信する。この場合において、上記提案クラスは、“立ち寄り場所”提案クラスである。また、上記タスクに関連する提案カテゴリは、例えば、提案生成部３４８が、上記提案する立ち寄り場所の名称に基づいて決定するものとすることができる。当該決定のため、例えば、場所名称と提案カテゴリとを対応付けたデータベースが、記憶装置３４２に記憶されているものとしてもよい。

ＡＶ出力装置３０６は、楽曲や動画の再生を行う。また、ＡＶ出力装置３０６は、ナビゲーション装置３０２等の他の装置をクライアントとする音声対話ホストとしても機能し、これら他の装置からの指示により、運転者への音声情報や視覚情報をスピーカ３６６および表示装置３６８に出力するほか、マイク３６２により運転者からの音声指示を取得して、当該音声指示の認識結果を上記他の装置へ出力する。さらに、ＡＶ出力装置３０６は、車室内カメラ３６４から取得される運転者の表情等に基づき、運転者に対する楽曲再生等の提案を生成する。

具体的には、ＡＶ出力装置３０６は、処理装置３５０と、記憶装置３５２と、を備える。処理装置３５０は、ＣＰＵ等のプロセッサを備えるコンピュータであり、プログラムを実行することにより実現される機能要素又は機能ユニットとして、ＡＶ制御部３５４と、提案生成部３５６と、ＵＩ（Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）制御部３５８と、を備える。

ＡＶ制御部３５４は、従来技術に従い、例えばコンピュータ読取可能なＣＤ、ＤＶＤ、ＵＳＢメモリ等の着脱可能な記録媒体記録された、及び又は通信ネットワーク１０４等を介して記憶装置３５２にダウンロードされ記憶された、楽曲、映像、画像等のＡＶコンテンツを再生して、スピーカ３６６、及び又は表示装置３６８へ出力する。さらに、ＡＶ制御部３５４は、ラジオ放送電波及びテレビ放送電波の受信機（不図示）から受信されるラジオ番組及びテレビ番組の音声をスピーカに出力する。また、ＡＶ制御部３５４は、適切な場合にはテレビ番組の映像を表示装置３６８に出力する。

ＵＩ制御部３５８は、提案生成部３５６、及び又は後述する情報処理装置１２０からの指示により、当該指示が指定する画像又は映像を表示装置３６８に表示すると共に、表示装置３６８が装備するタッチパネル（不図示）を介した運転者からの入力を、提案生成部３５６、及び又は情報処理装置１２０へ送信する。また、ＵＩ制御部３５８は、提案生成部３５６、及び又は情報処理装置１２０からの指示により、当該指示が指定する音声メッセージをスピーカ３６６へ出力する。また、ＵＩ制御部３５８は、運転者からの音声指示等の発話をマイク３６２から取得し、当該発話の音声認識結果を、提案生成部３５６、及び又は情報処理装置１２０へ送信する。さらに、ＵＩ制御部３５８は、車室内カメラ３６４の画像を取得して、当該取得した画像そのもの、及び又は従来技術に従って当該画像から検知される運転者の生理的状態を、提案生成部３５６及びナビゲーション装置３０２等の他の装置へ出力する。

提案生成部３５６は、ラジオ放送電波及び又はテレビ放送電波から取得される番組情報、及び又は車室内カメラ３６４から取得される運転者の表情等に基づき、運転者に対する楽曲再生についての提案を生成する。例えば、提案生成部３４８は、取得された番組情報から、アニメソングやジャズ等の特集番組等を発見した場合には、「ｃｃｃの特集番組が放送されています。視聴しますか？」等の提案を行うものとすることができる。ここで、上記“ｃｃｃ”は、例えばその特集番組のカテゴリを示す言葉である。

また、例えば、提案生成部３４８は、車両情報取得装置３０４から取得される運転者の表情に疲れの特徴が認められるときは、例えば運転者の思考活動の活性化を図るべく、運転者に対し「ａａａのｂｂｂを再生しますか？」等の提案を行うものとすることができる。ここで、上記“ａａａ”および“ｂｂｂ”は、例えば具体的なアーティスト名および楽曲名である。

提案生成部３５６は、提案を生成したときは、当該生成した提案を、運手者へ提示するタスクとして情報処理装置１２０へ送信する。その際、提案生成部３４８は、例えば、そのタスクに関する情報として、運転者に出力すべき音声メッセージと、当該タスクが提示する提案の提案クラス及び提案カテゴリと、を含む情報を、情報処理装置１２０へ送信する。この場合において、上記提案クラスは、“楽曲再生”提案クラスである。また、上記タスクに関連する提案カテゴリは、例えば、提案生成部３５６が、上記提案する番組の番組名や、再生する楽曲のアーティスト名及び又は作曲者名に基づいて決定するものとすることができる。当該決定のため、例えば、アーティスト名、作曲者名と提案カテゴリとを対応付けたデータベースが、記憶装置３５２に記憶されているものとしてもよい。

情報処理装置１２０は、ナビゲーション装置３０２及び又はＡＶ出力装置３０６から送信される運転者へ提示するタスクを受信する。そして、情報処理装置１２０は、現在の運転者であるユーザ１３０等の運転負荷の状況等に応じて、当該運転者に対するそのタスクの出力を実行し又はその出力の実行を中止する。

具体的には、情報処理装置１２０は、処理装置３８０と、記憶装置３８２と、を備える。記憶装置３８２は、例えば、揮発性及び又は不揮発性の半導体メモリ、及び又はハードディスク装置等により構成される。

記憶装置３８２は、嗜好情報３８６を記憶する。この嗜好情報３８６は、ユーザ１３０等のいずれかのユーザが車両１０２の利用を開始したときに、後述するユーザ識別部３８８が、利用管理サーバ１０６のユーザＤＢ２０６に記憶されている対応するユーザの嗜好情報２１０を当該利用管理サーバ１０６からダウンロードして記憶させたものである。例えばユーザ１３０が車両１０２の利用を開始したときは、嗜好情報２１０の一例として図４に示したユーザ１３０の嗜好情報２１０が、ユーザ識別部３８８により、嗜好情報３８６として記憶装置３８２に記憶される。

また、記憶装置３８２は、嗜好乖離情報３９８を記憶する。この嗜好乖離情報３９８は、ユーザ１３０等のいずれかのユーザが車両１０２の利用を開始したときに、ユーザ識別部３８８が、利用管理サーバ１０６の記憶装置２０２に記憶されている嗜好乖離情報２１２を当該利用管理サーバ１０６からダウンロードして記憶装置３８２に記憶させたものであり、その内容は嗜好乖離情報２１２と同じである。

さらに、記憶装置３８２は、運転負荷テーブル３８４を記憶する。運転負荷テーブル３８４は、車両１０２の運転者の運転負荷の程度を、車両１０２が遭遇する様々な交通シーンに関連付けて定めたテーブルであり、予め定めて記憶装置３８２に記憶される。

処理装置３８０は、ＣＰＵ等のプロセッサを備えるコンピュータである。処理装置３８０は、プログラムが書き込まれたＲＯＭ、データの一時記憶のためのＲＡＭ等を有する構成であってもよい。そして、処理装置３８０は、機能要素又は機能ユニットとして、ユーザ識別部３８８と、タスク取得部３９０と、負荷特定部３９２と、出力判断部３９４と、出力指示部３９６と、を備える。

処理装置３８０が備えるこれらの機能要素は、例えば、コンピュータである処理装置３８０がプログラムを実行することにより実現される。なお、上記コンピュータ・プログラムは、コンピュータ読み取り可能な任意の記憶媒体に記憶させておくことができる。これに代えて、処理装置３８０が備える上記機能要素の全部又は一部を、それぞれ一つ以上の電子回路部品を含むハードウェアにより構成することもできる。

ユーザ識別部３８８は、ユーザ１３０等のいずれかのユーザが対応する携帯端末１４０等の電子鍵を使用して車両１０２の利用を開始したときに、当該使用された電子鍵の鍵情報１５０等から、当該ユーザを現在の運転者として特定する。この鍵情報１５０等は、従来技術に従い、例えばＴＣＵ３１０が、近距離通信装置３７２により受信して取得して、鍵認証を行う制御装置（不図示）へ送信すると共に、情報処理装置１２０へ送信するものとすることができる。

また、ユーザ識別部３８８は、利用管理サーバ１０６と通信し、当該利用管理サーバ１０６のユーザＤＢ２０６から、上記特定したユーザについての嗜好情報２１０をダウンロードする。そして、ユーザ識別部３８８は、上述したように、上記ダウンロードした現在の運転者であるユーザの嗜好情報２１０を、嗜好情報３８６として記憶装置３８２に記憶する。また、ユーザ識別部３８８は、利用管理サーバ１０６から嗜好乖離情報２１２をダウンロードし、嗜好乖離情報３９８として記憶装置３８２に保存する。

タスク取得部３９０は、ナビゲーション装置３０２及び又はＡＶ出力装置３０６から送信される運転者へ提示するタスクを、受信して取得する。

負荷特定部３９２は、現在の運転者の、現在の運転負荷を特定する。具体的には、負荷特定部３９２は、車両１０２の現在位置における交通環境の情報（交差点付近、踏切手前、高速道路入口等々の区別など）をナビゲーション装置３０２から取得する。また、負荷特定部３９２は、車両１０２の現在の動作状態（定速走行、加減速走行等）に係る情報、および交通環境における交通インフラストラクチャの動作状態（交通信号の点灯状態など）についての情報を、車両情報取得装置３０４から取得する。

そして、負荷特定部３９２は、上記取得した情報に基づいて車両１０２が現在置かれている交通シーン（定速直進走行、車線変更、信号停止後の発進など）を特定し、当該特定した交通シーンに対応する運転負荷の程度を特定する。より具体的には、負荷特定部３９２は、記憶装置３８２が記憶する運転負荷テーブル３８４を参照し、上記特定した交通シーンに対応する運転負荷の大きさを特定する。

図７は、運転負荷テーブル３８４の一例を示す図である。図示の例では、テーブルの左列に種々の交通シーンが示されており、その右側の列に、それぞれの交通シーンにおける運転負荷の程度が、“大”“中”“小”の３段階で与えられている。例えば、負荷特定部３９２は、ナビゲーション装置３０２及び又は車両情報取得装置３０４から得られた情報から判断される現在の交通シーンが“車線変更（周囲車両あり）”である場合には、図７に示す運転負荷テーブル３８４に基づき、車両１０２の運転者の現在の運転負荷を“中”であるものと判断する。

出力判断部３９４は、負荷特定部３９２が特定した現在の運転負荷に応じて、タスク取得部３９０が取得したタスクを現在の運転者に出力するか否かを判断する。特に、出力判断部３９４は、記憶装置３８２が記憶する現在の運転者の嗜好情報３８６に基づいて、上記取得したタスクが含む提案と、現在の運転者であるユーザ１３０等の嗜好との乖離度を算出する。すなわち、タスクが含む提案とユーザ１３０等の嗜好との乖離度は、そのとき運転者として車両１０２を利用しているユーザ毎に算出される。

例えば、出力判断部３９４は、タスクが含む提案の提案クラスと提案カテゴリから、図５および図６に示す嗜好乖離情報の二次元平面上における当該タスクの提案カテゴリの位置を特定する。また、出力判断部３９４は、嗜好情報３８６を参照し、現在の運転者であるユーザ１３０等の嗜好クラスと嗜好カテゴリを特定すると共に、上記タスクの提案クラスに対応する嗜好乖離情報である二次元平面上で、上記特定したユーザ１３０等の嗜好カテゴリの位置を特定する。この場合において、嗜好クラスと提案クラスとの対応関係は、予め定めて記憶装置３８２に記憶しておくものとすることができる。本実施形態では、嗜好クラスである“好きな楽曲”および“最近視聴した楽曲”は、提案クラスの“楽曲再生”に対応し、嗜好クラス“良く行く場所”および“最近行った場所”は、提案クラスの“立ち寄り場所”に対応する。

そして、出力判断部３９４は、上記タスクの提案クラスに対応する嗜好乖離情報である二次元平面上における、上記取得したタスクの提案カテゴリと運転者の嗜好カテゴリとの距離を、上記乖離度として算出する。なお、ユーザ１３０等の嗜好情報３８６において、同一の嗜好クラスに複数の嗜好カテゴリがある場合には、出力判断部３９４は、例えば、取得したタスクの提案カテゴリとそれぞれの嗜好カテゴリとの距離のうちの最小値を、上記乖離度として算出するものとすることができる。

上記に加えて、出力判断部３９４は、運転者であるユーザ１３０等の、タスクへの応答の習熟度（タスク応答の習熟度）にも基づいて、上記乖離度を算出するものとすることができる。タスク応答の習熟度は、例えば、予め定められて記憶装置３８２に記憶された標準的な運転者におけるタスク応答の平均時間（タスク提案出力から応答までの平均時間）に対する、ユーザ１３０等における直近の所定回数におけるタスク応答の平均時間の比率で表され得る。

出力判断部３９４は、例えば、現在の運転者であるユーザ１３０等におけるタスク応答の応答時間を記憶しておき、嗜好乖離情報３９８から求まる乖離度に上記比率を乗算して、以降の処理に用いる乖離度を算出するものとすることができる。

さらに、出力判断部３９４は、上記算出した乖離度が、負荷特定部３９２において特定された運転負荷に基づいて算出される閾値より小さいときに、上記タスクの要求を運転者へ出力することを決定する。ここで、上記閾値は、提案クラスごとに算出される。また、上記閾値は、それぞれ、運転負荷が大きいほど小さな値に設定される。これにより、運転負荷が大きい場合には、乖離度の小さな提案を含むタスクのみが運転者へ出力されることとなる。

出力判断部３９４は、取得したタスクを出力することを決定したときは、例えばＡＶ出力装置３０６に当該タスクの音声出力を指示し、当該タスクの取得先であるナビゲーション装置３０２またはＡＶ出力装置３０６に、当該タスクについての運転者からの応答の受信を指示する応答受信指示を送信する。一方、取得したタスクを出力しないことを判断したときは、出力判断部３９４は、当該タスクの取得先であるナビゲーション装置３０２またはＡＶ出力装置３０６に、当該タスクの出力不可通知を送信する。

ナビゲーション装置３０２またはＡＶ出力装置３０６は、出力判断部３９４から、生成したタスクについての応答受信指示を受信したときは、従来技術に従い、ＡＶ出力装置３０６のＵＩ制御部３５８を介して当該タスクに対する運転者の音声応答についての音声認識結果を取得する。そして、ナビゲーション装置３０２またはＡＶ出力装置３０６は、当該取得した応答に応じて、上記タスクにおいて提案した動作の実行を開始し、または中止する。

一方、生成したタスクについての出力不可通知を受信したときは、ナビゲーション装置３０２またはＡＶ出力装置３０６は、当該タスクにおいて提案した動作を行うことなく、当該タスクまたは提案を破棄する。

上記の構成を有する情報処理システム１００では、ナビゲーション装置３０２等から運転者が応答すべきタスクを取得し、当該タスクを運転者へ出力するか否かを、現在の運転負荷に基づいて判断する。具体的には、情報処理システム１００では、提示しようとするタスクが含む提案の、現在の運転者であるユーザ１３０等の嗜好からの乖離度を算出し、当該乖離度が、車両１０２の現在の運転負荷に応じた閾値より小さい場合に、当該タスクを運転者に出力する。

これにより、情報処理システム１００では、運転負荷がより高いときには、運転者に対し、当該運転者の嗜好からの乖離度がより小さい提案を含むタスクのみが出力されることとなる。すなわち、運転負荷がより高いときには、運転者の嗜好からの乖離度の大きい提案を含むタスクの出力が制限されるので、タスクへの応答判断に迷うことで運転者の思考力や集中力が分散されて運転操縦が疎かになってしまうことを防止することができる。したがって、情報処理システム１００では、運転者の運転操縦への注意力を過度に散逸させることなく、運転者への提案を含む種々のタスクを安全に提示することができる。

次に、情報処理システム１００の動作手順について説明する。図８は、情報処理システム１００の動作の手順を示すフロー図である。この処理は、情報処理システム１００を構成する利用管理サーバ１０６の電源が投入された状態において情報処理装置１２０の電源がオンされたときに開始し、情報処理装置１２０の電源がオフされたときに終了する。

処理を開始すると、まず、情報処理装置１２０のユーザ識別部３８８は、車両１０２の利用が開始されたか否かを判断する（Ｓ１００）。例えば、ユーザ識別部３８８は、ＴＣＵ３１０から、車両１０２の利用を開始したユーザ１３０等の携帯端末１４０等が送信した鍵情報１５０等の情報を受信したときに、車両１０２の利用が開始されたものと判断することができる。

そして、車両１０２の利用が開始されていないときは（Ｓ１００、ＮＯ）、ユーザ識別部３８８は、ステップＳ１００に戻って処理を繰り返す。一方、車両１０２の利用が開始されたときは（Ｓ１００、ＹＥＳ）、ユーザ識別部３８８は、従来技術に従い、ＴＣＵ３１０から受信した鍵情報１５０等から、車両１０２の利用を開始したユーザ１３０等を特定する（Ｓ１０２）。本実施例では、当該ユーザは、ユーザ１３０、１３２、１３４のいずれかである。

続いて、ユーザ識別部３８８は、上記特定したユーザ１３０等についての嗜好情報２１０と、嗜好乖離情報２１２と、を利用管理サーバ１０６からダウンロードし、嗜好情報３８６および嗜好乖離情報３９８として記憶装置３８２に記憶する（Ｓ１０４）。

次に、タスク取得部３９０は、ナビゲーション装置３０２及び又はＡＶ出力装置３０６から送信されるタスクを受信して取得したか否かを判断する（Ｓ１０６）。そして、タスクを取得していないときは（Ｓ１０６、ＮＯ）、タスク取得部３９０は、ステップＳ１０６に戻って処理を繰り返す。一方、タスクを取得できたときは（Ｓ１０６、ＹＥＳ）、負荷特定部３９２は、現在の運転負荷を特定する（Ｓ１０８）。負荷特定部３９２は、上記特定した運転負荷の情報を出力判断部３９４へ出力する。

次に、出力判断部３９４は、上記特定された現在の運転負荷に応じた閾値を算出する（Ｓ１１０）。また、出力判断部３９４は、上記取得されたタスクが含む提案の、現在の運転者であるユーザ１３０等の嗜好からの乖離度を算出する（Ｓ１１２）。続いて、出力判断部３９４は、上記算出した乖離度が、上記算出した閾値より小さいか否かを判断する（Ｓ１１４）。

そして、乖離度が閾値より小さいときは（Ｓ１１４、ＹＥＳ）、出力判断部３９４は、上記取得したタスクを運転者へ出力することを決定して、当該タスクを出力する（Ｓ１１６）。上述したように、このタスクの出力は、ＡＶ出力装置３０６に当該タスクの音声出力を指示することで行われ得る。続いて、出力指示部３９６は、当該タスクの取得先であるナビゲーション装置３０２またはＡＶ出力装置３０６に、当該タスクについての運転者からの応答の受信を指示する応答受信指示を送信する（Ｓ１１８）。

また、出力指示部３９６は、上記出力したタスクにより実行される提案の内容を嗜好情報３８６に反映する（Ｓ１２０）。具体的には、出力指示部３９６は、例えば、タスクにより提案された楽曲が再生されたか否かをＡＶ出力装置３０６に問合せ、再生されたときは、当該楽曲の情報を嗜好クラス“最近視聴した楽曲”に追加する。また、出力指示部３９６は、例えば、タスクにより提案された立ち寄り場所が目的地に設定されたか否かをナビゲーション装置３０２に問合せ、設定されたときは、当該立ち寄り場所の情報を嗜好クラス“最近行った場所”に追加する。タスクの提案内容を嗜好情報３８６に反映したときは、出力指示部３９６は、当該反映後の嗜好情報３８６を、利用管理サーバへ送信する。

次に、ユーザ識別部３８８は、現在のユーザによる車両１０２の利用が完了したか否かを判断する（Ｓ１２２）。この判断は、従来技術に従い、例えば、現在の運転者であるユーザ１３０等が車両１０２の駆動装置をオフして車両ドアを施錠したこと等を検知することで行うことができる。そして、車両１０２の利用が終了したときは（Ｓ１２２、ＹＥＳ）、ユーザ識別部３８８は、ステップＳ１００に戻って処理を繰り返す。一方、車両１０２の利用が終了していないときは（Ｓ１２２、ＮＯ）、ユーザ識別部３８８は、ステップＳ１０６に戻って処理を繰り返す。

一方、ステップＳ１１４において乖離度が閾値以上であるときは（Ｓ１１４、ＮＯ）、出力判断部３９４は、上記タスクの取得先である装置、すなわち、本実施形態ではナビゲーション装置３０２またはＡＶ出力装置３０６に対し、出力不可通知を送信する（Ｓ１２４）。その後、出力判断部３９４は、ステップＳ１２２に処理を移す。

［変形例］
次に、情報処理システム１００の変形例について説明する。上述の説明においては、出力判断部３９４は、タスク出力の可否判断に際して上記乖離度と比較する閾値を、もっぱら運転負荷に基づいて算出するものとしたが、閾値の定め方はこれには限られない。

変形例として、出力判断部３９４は、上記に代えて、個々のユーザ（すなわち運転者）に依らないデフォルト閾値と、ユーザごとに定まる固有閾値と、の２種類の閾値を用いて、運転者へのタスク出力の可否を判断してもよい。ここで、デフォルト閾値は、運転負荷に大きさに応じて予め定められて記憶装置３８２に記憶された標準閾値であり得る。出力判断部３９４は、例えば、タスク習熟度について所定条件を満たしていないユーザについてはデフォルト閾値を用い、所定条件を満たしているユーザについては固有閾値を用いるものとすることができる。

上記所定条件は、任意に定めることができ、一つだけでなく複数定められるものとしてもよい。所定条件が複数である場合には、いずれかの所定条件がいずれかのタスクで満たされるごとに、当該満たされた所定条件に対応する固有閾値が定められるものとすることができる。

所定条件は、例えば、“タスクに対する応答が、そのユーザにより、１度でも行われたことがあること”、及び又は“タスクに対する応答が、そのユーザにより、所定期間（例えば３か月）のうちに所定回数以上（例えば３回以上）行われたことがある”等々とすることができる。

固有閾値の算出方法は、任意に定めることができる。例えば、固有閾値は、予め定められて記憶装置３８２に記憶された標準的な運転者におけるタスク応答の平均時間に対する、ユーザ１３０等における直近の所定回数におけるタスク応答の平均時間の比率の逆数を、上記デフォルト閾値に乗算して算出され得る。なお、上記比率の算出のため、出力判断部３９４は、車両１０２を現在利用するユーザ１３０等がタスクに応答する毎に、当該タスク応答の応答時間の実測値を記憶しておくものとすることができる。

なお、本発明は上記実施形態の構成に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様において実施することが可能である。

例えば、上述した実施形態では、一例として、車両１０２はシェアカーであるものとしたが、車両１０２はこれには限られない。車両１０２は、任意の目的で用いられる任意の種類の移動体であるものとすることができる。例えば車両１０２は、自家用または乗合用の自動車、二輪車、その他の任意の移動体である得る。なお、車両１０２が二輪車である場合には、スピーカ３６６、マイク３６２のユーザインタフェースは、例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈを介してＡＶ出力装置３０６と通信可能に接続されるヘッドセットであるものとすることができ、当該ヘッドセットを介してタスクが出力されるものとすることができる。

また、上述した実施形態では、車両１０２は３人のユーザ１３０、１３２、１３４のいずれかにより利用されるものとしたが、運転者として車両１０２を利用するユーザの数は３人には限られない。車両１０２を利用し得るユーザの数は一人以上の任意の数であるものとすることができる。

また、上述した実施形態では、情報処理システム１００は、一例として、１台の車両１０２に搭載された１台の情報処理装置１２０と、利用管理サーバ１０６と、により構成されるものとしたが、情報処理システム１００を構成する情報処理装置１２０の数は１台には限られない。情報処理システム１００を構成する情報処理装置１２０の数は、車両１０２のような１以上の任意の数の車両に搭載された任意の数であるものとすることができる。

この場合には、ユーザ１３０等は、複数の車両１０２を利用した場合にも、それぞれの車両において、利用管理サーバ１０６の記憶装置２０２に記憶された当該ユーザ自身についての嗜好情報２１０に基づいて、運転中の車両１０２の情報処理装置１２０により、運転負荷に応じたタスクの提示を受けることができる。例えば、利用管理サーバ１０６は、ユーザ１３０等のそれぞれに固有のＩＤ（識別子）を付与し、ＩＤに関連付けてユーザ情報２０８および嗜好情報２１０を記憶するものとし、且つ、ユーザ１３０等が保持する携帯端末１４０等の鍵情報１５０等には、そのユーザのＩＤが含まれるものとすればよい。

これにより、利用管理サーバ１０６は、任意の車両１０２の情報処理装置１２０から送信要求を受信したときに、例えば当該送信要求に含まれるユーザの上記ＩＤと車両１０２の識別コードとに基づいて、対応するユーザの嗜好情報２１０を、当該ユーザが現在利用している車両１０２の情報処理装置１２０へ送信することができる。

あるいは、情報処理システム１００は、車両１０２の外に設けられた利用管理サーバ１０６を備えず、利用管理サーバ１０６の処理装置２００および記憶装置２０２と同様の機能を有する利用管理装置を、情報処理装置１２０が備える車両１０２の中に備えるものとしてもよい。この場合には、上記利用管理装置と情報処理装置１２０とは、車載ネットワークバス３００を介して通信可能に接続され、情報処理システム１００と同様の情報処理システムが車両１０２内において実現される。

また、上述した実施形態では、情報処理システム１００が扱うタスクの一例として、図４に示すような、ナビゲーション装置３０２からの立ち寄り場所の提案およびＡＶ出力装置３０６からの楽曲再生の提案を示したが、タスクにより運転者に提示される提案はこれらには限られない。情報処理システム１００が扱う提案は、運転者の嗜好との乖離度が定義でき得る限り任意の提案であるものとすることができる。そのような提案は、例えば、ＡＶ出力装置３０６がラジオやテレビ等の放送番組を録音又は録画できる場合には、特定の番組の録音及び又は録画を行うことの提案であってもよい。

また、上述した実施形態では、情報処理装置１２０は、ナビゲーション装置３０２およびＡＶ出力装置３０６から提案を取得するものとしたが、情報処理装置１２０の提案の取得先はこれらには限られない。情報処理装置１２０は、任意の装置から運転者への提案を取得するものとすることができる。

また、上述した実施形態では、情報処理装置１２０は、ナビゲーション装置３０２およびＡＶ出力装置３０６から、車両１０２の運転者が「はい」又は「いいえ」で応答することのできる提案を取得するものとしたが、運転者に提示する提案の形態は、これには限られない。情報処理装置１２０が取得する提案は、例えば、複数の選択肢の中から一又は複数の選択肢を選択することを運転者に促す提案であるものとすることができる。

この場合、出力判断部３９４は、そのタスクの運転者の嗜好性からの乖離度を、当該タスクにおいて提示される複数の選択肢のそれぞれについての、運転者の嗜好性からの乖離度に基づいて算出するものとすることができる。例えば、出力判断部３９４は、複数の選択肢のそれぞれについて算出した乖離度の平均値または最小値を、そのタスクの乖離度として算出することができる。出力判断部３９４は、上記算出したタスクの乖離度に基づいて、当該タスクを運転者へ出力するか否かを判断するものとすることができる。

また、この場合において、タスクへの応答の困難性は、当該タスクが含む選択肢の数に応じて変化し、当該選択肢の数と上記困難性との関係は、個々のユーザにおいて異なるものとなり得る。したがって、タスクの乖離度の算出に際して考慮され得る上述したタスク応答の習熟度には、タスクに含まれる選択肢の数の側面から見た、当該タスクに対する応答についての習熟度が含まれ得る。このような、選択肢の数の側面から見たタスク応答の習熟度は、例えば、予め定められて記憶装置３８２に記憶された、標準的な運転者における、様々な選択肢数のタスクに対するタスク応答の標準平均時間に対する、ユーザ１３０等における直近の所定回数における、対応する選択肢数を持つタスクについてのタスク応答の平均時間の比率で表され得る。

出力判断部３９４は、例えば、現在の運転者であるユーザ１３０等におけるタスク応答の応答時間を、当該タスクに含まれる選択肢数ごとに記憶しておき、個別具体的なタスクＡＶ出力装置３０６等から取得されたときに、当該取得されたタスクに含まれる選択肢の数に応じて上記比率を算出するものとすることができる。そして、出力判断部３９４は、当該算出した比率を、嗜好乖離情報３９８から求まるタスクの乖離度に乗算して、以降の処理に用いる乖離度を算出するものとすることができる。

また、上述した実施形態の情報処理システム１００では、情報処理装置１２０の負荷特定部３９２が特定する運転負荷の程度は、例えば図６に示すように“大”“中”“小”の３段階であるものとしたが、運転負荷の表現はこれには限られない。運転負荷の大きさは、３段階以上の段階数で表現されるものとすることもできるし、あるいは連続値として表現されるものとすることもできる。

また、上述した実施形態の情報処理システム１００では、情報処理装置１２０の出力判断部３９４がタスク出力可否の判断に際して用いる乖離度についての閾値は、“楽曲再生”、“立ち寄り場所”等の提案クラスのそれぞれについて設けられものとしたが、情報処理システム１００の構成はこれには限られない。上記閾値は、図５、図６に一例を示す提案クラスごとの二次元座標系のスケールの採り方によっては、複数の提案クラスに対して一つの閾値を用いて、タスク出力の可否を判断するものとすることができる。

また、上述した実施形態の情報処理システム１００では、情報処理装置１２０の出力判断部３９４がタスク出力可否の判断に際して用いる乖離度についての閾値は、専ら運転負荷に応じて定められるものとしたが、情報処理システム１００の構成はこれには限られない。上記閾値は、上記以外のパラメータをも加味して定めるものとすることができる。

例えば、閾値は、対応するユーザ１３０等の運転操作の習熟度をも加味して算出されるものとすることができる。そのような運転操縦の習熟度は、ユーザ１３０等が運転操縦に集中できる状態（例えば、タスク提示が行われていない状態）での、当該ユーザ１３０等のレーン変更操縦、転回操縦、減速操縦等に要するそれぞれの操縦時間を、これら運転操縦の標準時間（例えば、不特定多数の運転者における平均値）から差し引いた差分値に基づいて与えられるものとすることができる。これらの差分値は、対応する操縦における習熟度が高いほど、絶対値の大きな正の値となり得る。

出力判断部３９４は、負荷特定部３９２が特定した運転負荷に基づき、例えば、当該運転負荷に応じて予め定められた閾値に、全操縦についての上記差分値の平均値を重み付け加算して（すなわち、当該平均値に所定の値を乗じた値を加算して）、実際に用いる閾値を算出するものとすることができる。これにより、運転操縦の習熟度の高いユーザにはより大きな閾値が適用されることとなり、同じ運転負荷に対してより乖離度の大きな提案を含む多くのタスクが提示され得ることとなる。

以上説明したように、上述した情報処理システム１００は、移動体である車両１０２の運転者に対して提示するタスクを取得するタスク取得部３９０と、運転者の現在の運転負荷を特定する負荷特定部３９２と、運転負荷に応じて上記取得したタスクを運転者に出力するか否かを判断する出力判断部３９４と、記憶部である記憶装置２０２、３８２と、を備える。記憶装置２０２、３８２は、運転者の嗜好に関する嗜好情報２１０、３８６を記憶する。出力判断部３９４は、運転者の嗜好情報２１０、３８６に基づき、上記取得したタスクの、運転者の嗜好からの乖離度を算出する。そして、出力判断部３９４は、上記算出した乖離度が、上記特定された運転負荷に基づいて算出される閾値より小さいときに、上記取得したタスクの要求を前記運転者へ出力することを決定する。

この構成によれば、運転負荷が大きくなるに従い、運転者の嗜好からの乖離度がより小さいタスクのみが運転者に提案されるので、運転者において当該タスクへの応答の判断に割かれる思考力の程度はより小さなものとなる。その結果、情報処理システム１００では、運転操縦に対する運転者の注意力を過度に散逸させることなく、運転負荷に応じて種々のタスクを安全に提示することができる。

また、情報処理システム１００では、上記タスクは、運転者に対する提案を含むものであって、出力判断部３９４は、運転者の嗜好情報に基づき、取得した上記タスクが含む提案の、運転者の嗜好からの乖離度を算出する。この構成によれば、運転操縦に対する運転者の注意力を過度に散逸させることなく、運転負荷に応じて種々の提案を安全に提示することができる。

また、情報処理システム１００では、記憶部である記憶装置２０２、３８２は、予め定められた複数の嗜好のカテゴリにおける相互間の乖離度についての嗜好乖離情報２１２、３９８を記憶する。そして、出力判断部３９４は、嗜好乖離情報２１２、３９８に基づき、上記取得したタスクが含む提案の、運転者の嗜好からの乖離度を算出する。

この構成によれば、取得されたタスクが含む提案と運転者の嗜好との乖離度を容易に算出することができる。

また、情報処理システム１００では、上記閾値は、運転負荷が大きいほど小さな値に設定される。この構成によれば、運転負荷が大きいほど、運転者の嗜好からの乖離度のより小さい提案のみが出力されるので、より効果的に、運転操縦に対する運転者の注意力を過度に散逸させることなく、運転負荷に応じて種々のタスクを安全に提示することができる。

また、情報処理システム１００では、上記閾値は、個々の運転者に依らないデフォルト閾値と、運転者ごとに定められる固有閾値と、で構成されるものとすることができる。出力判断部３９４は、運転者がタスクについての応答の習熟度について所定条件を満たす場合に、上記固有閾値を用いて、上記取得したタスクを当該運転者へ出力するか否かを決定することができる。この構成によれば、タスク応答の習熟度が上がったユーザについては、例えばより多くのタスクが出力されるように構成することができるので、個々のユーザに適した利便性の高いシステムを構成することができる。

嗜好情報３８６は、運転者ごと、すなわち、車両１０２の運転者となり得るユーザ１３０等ごとに、定められる。この構成によれば、運転者ごとの嗜好に基づいて、タスクが含む提案と運転者の嗜好との乖離度が、現在の運転者に特有の値として算出され得る。このため、情報処理システム１００では、ユーザ１３０等のそれぞれの嗜好に応じて、種々のタスクを安全に提示することができる。

また、情報処理システム１００では、タスク取得部３９０が、移動体である車両１０２の運転者に対して提示するタスクを取得するステップ（Ｓ１０６）と、負荷特定部３９２が、上記運転者の現在の運転負荷を特定するステップ（Ｓ１０８）と、出力判断部３９４が、上記取得したタスクの要求を運転者に出力するか否かを判断するステップ（Ｓ１１２、Ｓ１１４）と、を含む情報処理方法が実行される。そして、上記判断するステップでは、記憶部に記憶された前記運転者の嗜好に関する嗜好情報に基づき、取得した前記タスクの、前記運転者の嗜好からの乖離度を算出し（Ｓ１１２）、前記算出した乖離度が、前記特定された運転負荷に基づいて算出される閾値より小さいときに、前記取得したタスクの要求を前記運転者へ出力することを決定する（Ｓ１１４）。

この構成によれば、運転負荷が大きくなるに従い、運転者の嗜好からの乖離度がより小さいタスクのみが運転者に提案されるので、運転者において当該タスクへの応答の判断に割かれる思考力の程度はより小さなものとなる。その結果、情報処理システム１００では、運転操縦に対する運転者の注意力を過度に散逸させることなく、運転負荷に応じて種々のタスクを安全に提示することができる。

１００…情報処理システム、１０２…車両、１０４…通信ネットワーク、１０６…利用管理サーバ、１２０…情報処理装置、１３０、１３２、１３４…ユーザ、１４０、１４２、１４４…携帯端末、１５０、１５２、１５４…鍵情報、２００、３４０、３５０、３７０、３８０…処理装置、２０２、３４２、３５２、３８２…記憶装置、２０４…通信装置、２０６…ユーザＤＢ、２０８…ユーザ情報、２１０、３８６…嗜好情報、２１２、３９８…嗜好乖離情報、２２０…ユーザ登録部、２２２…乖離情報管理部、２２４…ユーザ情報配信部、３００…車載ネットワークバス、３０２…ナビゲーション装置、３０４…車両情報取得装置、３０６…ＡＶ出力装置、３１０…ＴＣＵ、３１２…ＧＰＳ受信装置、３１４…方向指示灯スイッチ、３１６…車外カメラ、３１８…アクセルペダルセンサ、３２０…ブレーキペダルセンサ、３２２…３軸加速度センサ、３２４…ヨーレートセンサ、３２６…速度センサ、３４８、３５６…提案生成部、３４４…経路探索部、３４６…位置特定部、３５４…ＡＶ制御部、３５８…ＵＩ制御部、３６２…マイク、３６４…車室内カメラ、３６６…スピーカ、３６８…表示装置、３７２…近距離通信装置、３７４…遠距離通信装置、３８４…運転負荷テーブル、３８８…ユーザ識別部、３９０…タスク取得部、３９２…負荷特定部、３９４…出力判断部、３９６…出力指示部。

Claims (5)

1. 移動体の運転者に提示する提案であるタスクを取得するタスク取得部と、
   前記運転者の現在の運転負荷を特定する負荷特定部と、
   前記運転負荷に応じて、前記取得したタスクを前記運転者に出力するか否かを判断する出力判断部と、
   記憶部と、
   を備え、
   前記記憶部は、前記運転者の嗜好の種類と、当該嗜好の種類における前記運転者の嗜好のカテゴリと、の情報を含む嗜好情報を記憶し、
   前記出力判断部は、
   前記運転者の前記嗜好情報に基づき、取得した前記タスクである提案の種類及び当該種類における前記提案のカテゴリと、前記運転者の前記嗜好の種類及び前記嗜好のカテゴリと、に基づき、前記提案の種類と前記嗜好の種類とが一致することを条件として、前記一致する種類に属する各カテゴリの一つ又は複数の特性のそれぞれを表す軸を持つ空間における、前記提案のカテゴリと前記嗜好のカテゴリとの距離を、前記運転者の嗜好からの前記タスクの乖離度として算出し、
   前記算出した乖離度が、前記特定された運転負荷に基づいて算出される閾値より小さいときに、前記取得したタスクを前記運転者へ出力することを決定する、
   情報処理システム。
2. 前記閾値は、前記運転負荷が大きいほど、小さな値に設定される、
   請求項１に記載の情報処理システム。
3. 前記嗜好情報は、前記運転者ごとに定められる、
   請求項１又は２に記載の情報処理システム。
4. 前記閾値は、個々の運転者に依らないデフォルト閾値と、運転者ごとに定められる固有閾値と、で構成され、
   前記出力判断部は、前記運転者が前記タスクについての応答の習熟度について所定条件を満たす場合に、前記固有閾値を用いて、前記取得したタスクを当該運転者へ出力するか否かを決定する、
   請求項１ないし３のいずれか一項に記載の情報処理システム。
5. タスク取得部が、移動体の運転者に対して提示するタスクを取得するステップと、
   負荷特定部が、前記運転者の現在の運転負荷を特定するステップと、
   出力判断部が、前記取得したタスクの要求を前記運転者に出力するか否かを判断するステップと、
   を含み、
   前記判断するステップでは、
   記憶部に記憶された前記運転者の嗜好に関する嗜好情報に基づき、取得した前記タスクである提案の種類及び当該種類における前記提案のカテゴリと、前記運転者の前記嗜好の種類及び前記嗜好のカテゴリと、に基づき、前記提案の種類と前記嗜好の種類とが一致することを条件として、前記一致する種類に属する各カテゴリの一つ又は複数の特性のそれぞれを表す軸を持つ空間における、前記提案のカテゴリと前記嗜好のカテゴリとの距離を、前記運転者の嗜好からの前記タスクの乖離度として算出し、
   前記算出した乖離度が、前記特定された運転負荷に基づいて算出される閾値より小さいときに、前記取得したタスクを前記運転者へ出力することを決定する、
   情報処理方法。

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