WO2004034725A1 - 情報取得方法、情報提供方法、および情報取得装置 - Google Patents

Abstract

カーナビなどの情報取得装置において、履歴蓄積ＤＢ１０４はユーザの移動履歴を蓄積する。条件決定部１０７は精度よく予測を行うための検索用条件を決定し、予測部１０８はこの検索用条件を用いて移動先に関する予測を行う。提示情報決定部１１０は予測部１０８によって予測された移動先に関する情報を、受信情報ＤＢ８０２などから取得する。

Description

明細書

情報取得方法、 情報提供方法、 および情報取得装置 技術分野

本発明は、 カーナビや携帯電話、 P D A等の位置情報のセンシングが可能な情 報機器を用いて、 ユーザの移動履歴を蓄積し、 この移動履歴から移動先を予測し、 予測した移動先に関連する情報をネッ卜ワーク等を利用して取得する技術に関す るものである。 背景技術

インタ一ネッ卜の普及により、 我々の身の回りには実に様々な情報があふれて いる。 情報機器を利用するユーザは、 キーワードを情報機器に入力することによ つて、 検索したい情報にアクセスすることができるが、 自分の欲する情報がある 度に、 情報と直接結びつくキーワードをユーザ自身が毎回入力する作業は、 非常 に手間がかかるものである。 例えば、 移動中に携帯電話などの端末に入力を行つ たり、 車で移動中にカーナビに設定を行うのは手間であるし 場合によっては危 険な操作となる。 このため、 カーナビのユーザは、 目的地の設定などを行わない で走行することも多い。

このような問題の解決策の 1つとして、 ユーザが必要とするであろう情報を、 ユーザの行動を予測することによって予め取得し提示する方法が考案されている。 例えば、 車載端末において運転の開始位置および終了位置をその日時などの条 件とともに走行履歴として記憶しておき、 ユーザのエンジン始動を検出すると、 現在の位置および日時などの条件をキーとして走行履歴を検索し、 過去に最も高 い頻度で行つた目的地と、 過去にその目的地までの走行に要した時間とを参照し て、 ユーザに目的地および所要時間を自動的に示す車載情報装置が、 提案されて いる （特許文献 1参照） 。 また、 情報端末を所持するユーザの行動を移動行動と停止 （滞在） 行動という 単位で分割し、 ある行動に関して、 出現頻度、 並びに直前および直後の行動内容 などの情報をひとまとまりとし、 移動履歴としてサーバに記憶しておき、 サービ スプロバイダが指定した条件 （例えば、 日曜の 9〜 1 4時の間に京都駅周辺にい ること） を満たすユーザを、 履歴情報から行動予測することで見つけ出し、 該当 するユーザに対して広告情報を提供する情報提示方法が、 提案されている （特許 文献 2参照） 。

(特許文献 1 ) 特開平 1 1— 1 4 9 5 9 6号公報 （特に第 1図）

(特許文献 2 ) 特開 2 0 0 0— 2 9 3 5 4 0号公報 （特に第 1図） 解決課題

しかしながら、 上述の従来技術には、 次のような問題がある。

まず、 目的地に関する予測結果は、 条件の選択 （日付を指定するか、 日付と出 発時刻を指定するか、 さらに天気を含めるのか、 など） によって異なり、 また必 要な条件は出発地に応じても異なってくることが予想される。 このため、 適切な 検索条件を選択することは、 予測を成功させるサ：:めに非常に重要である。 しかし ながら、 上述の特許文献 1， 2ではいずれも、 このような観点に関する記載はな い。

また、 特許文献 1では、 検索に用いる履歴データベースは出発地と目的地の組 合せを時系列に記憶しているだけなので、 データベースを検索するのに計算コス 卜がかかり、 例えばエンジン起動時に動作を開始すると、 予測結果が得られるま でに時間がかかりすぎる、 という問題がある。 また、 所要時間の算出において、 過去の走行実績のみを参照し、 現在の渋滞度合などは参照していないため、 正確 な算出ができない場合がある。 さらに、 履歴データベースにはユーザの走行経路 までは記憶されていないので、 ユーザが走行すると思われる経路に関する予測を 行うことができず、 現在の渋滞度合や道路情報を参照できたとしても、 経路上に 関連する道路情報などの有益な情報をユーザに提示することができない。 さらに は、 出発地が分かれば目的地が特定できる、 ということは少なく、 走行していく に従って、 出発地を含んだ経路情報が分かってはじめて予測が成り立つという場 合が非常に多い。

また、 特許文献 2では、 同一出発地および同一目的地を結ぶ移動行動はその経 路の違いによらずひとまとまりとして記憶しているため、 複数の経路が存在する 際に正確な経路の予測を行うことができない。 また、 前後の行動との関係しか記 憶されていないため、 4つ以上の連続した行動に関しては、 ユーザの行動を再現 することができないため、 不完全な予測となってしまう。 また、 予測を行うため の条件は、 サービスプロバイダまたはユーザが指定しなければならないが、 上述 のように、 精度の高い予測ができるように適切な条件を選択することは困難であ る。

前述した問題に鑑み、 本発明は、 移動履歴からユーザの移動先を予測し、 予測 先に関連する情報を取得する技術において、 移動先の予測の精度を、 従来よりも 向上させることを課題とする。 発明の開示

本発明は、 移動体の移動先に関連する情報を取得する情報取得方法として、 移 動体の位置情報の履歴から得た移動経路を移動履歴として蓄積する第 1のステツ プと、 前記移動履歴を検索する際のキーの種類およびカテゴリーを検索用条件と して決定する第 2のステップと、 前記移動履歴に対して前記検索用条件に従った 検索を行い、 この検索結果に基づいて、 移動体が進行する移動先または移動経路 を 1つ以上予測する第 3のステップとを備え、 予測した移動先または移動経路に 関連する情報を取得するものである。

本発明によると、 蓄積された移動履歴を検索する際の、 キーの種類およびカテ ゴリーが、 検索用条件として決定され、 この検索用条件に従った検索の結果に基 づいて、 移動体が進行する移動先または移動経路が予測される。 ここでのキーの. 種類としては、 時刻、 日付、 天気、 運転者、 同乗者などが挙げられる。 また、 こ こでのカテゴリーとは、 キーの区分または尺度のことをいい、 例えば、 時刻につ いては、 「8時 3 0分」 という時刻に関して、 「朝」 「6時〜 1 0時」 「8時〜 9時 3 0分」 など、 抽象度のレベルという意味で様々な尺度のカテゴリーが考え られるし、 日付については 「金曜日」 という曜日に関して、 「平日」 というカテ ゴリーで捉えるか Γ週末 J というカテゴリーで捉えるか、 などまとめ方について の様々な尺度のカテゴリーを考えることができる。 同様に例えば、 天気について は 「晴れ」 「降水確率 4 0 %未満」 など、 運転者や同乗者については 「佐藤家の ユーザ」 「2 5歳以上」 「お父さん」 など、 を考えることができる。 このように、 移動履歴を検索する際の検索用条件を予め決定してから予測を行うことによって、 従来よリも精度の高い予測を行うことができ、 したがって適切な情報を取得する ことができる。

また本発明は、 移動体の移動先に関連する情報を提示する情報提示方法として、 前記本発明の情報取得方法によって、 予測した移動先について、 関連する情報を 取得する第 1のステップと、 前記第 1のステップにおいて取得した情報を基にし て、 前記移動先についての提示情報を決定する第 2のステップとを備え、 決定し た提示情報を提示するものである。

本発明によると、 移動体の移動先について、 従来よりも精度の高い予測を行う ことができ、 適切な情報を取得することができるので、 ユーザにより適切に情報 を提示することができる。

また本発明は、 情報取得装置として、 移動体の位置情報の履歴から得た移動経 路を移動履歴として蓄積する履歴蓄積部と、 前記履歴蓄積部に蓄積された移動履 歴を検索する際のキーの種類およびカテゴリーを、 検索用条件として決定する条 件決定部と、 前記移動履歴に対して前記検索用条件に従った検索を行い、 この検 索結果に基づいて、 移動体が進行する移動先を 1つ以上予測する予測部とを備え、 予測部によって予測された移動先に関連する情報を取得するものである。

本発明によると、 蓄積された移動履歴を検索する際の、 キーの種類およびカテ ゴリーが、 検索用条件として決定され、 この検索用条件に従った検索の結果に基 づいて、 移動体が進行する移動先または移動経路が予測される。 これにより、 従 来よりも精度の高い予測を行うことができ、 したがって、 適切な情報を取得する ことができる。

または本発明は、 前記本発明に係る情報取得方法を、 情報機器およびサーバの うち少なくともいずれか一方が有するコンピュータに、 実行させるためのプログ ラムである。 図面の簡単な説明

図 1は本発明の第 1の実施形態に係る情報取得装置の構成図である。

図 2は地図情報データベースに記憶されているノード関連情報を示す図である。 図 3 ( a ) ， ( b ) は履歴蓄積データベースに蓄積される移動履歴データの一 例を示す図である。

一 図 4は本発明の第 1の実施形態における処理の流れを示すフローチヤ トであ ―' る。

図 5は遷移状態情報の一例を示す図である。

図 6は条件決定部の動作の一例を示すフローチャートである。

図 7はユーザに情報提示する画面例を示す図である。

図 8は本発明の第 2の実施形態に係る情報取得装置の構成図である。

図 9は地図情報デ一タベースに記憶されているジャンル情報を示す図である。 図 1 0は受信情報データベースに蓄積された情報の例を示す図である。

図 1 1は第 2の実施形態における提示情報決定部の動作を示すフローチャート である。

図 1 2は予測された移動先ノードとその予測確率を示す図である。 図 1 3は決定された提示情報の項目を示す図である。

図 1 4 ( A ) 〜 （D ) は提示情報の例を示す図である。

図 1 5はユーザに情報提示する画面例を示す図である。

図 1 6は本発明の第 3の実施形態に係る情報取得装置の構成図である。

図 1 7は本発明の第 3の実施形態における処理の流れを示すフローチャートで ある。

図 1 8は予測された経路情報の例である。

図 1 9は受信情報データベースに蓄積された道路■交通情報の具体例を示す図 である。

図 2 0はユーザに提示される画面例を示す図である。

図 2 1は本発明の第 3の実施形態の発展例における情報取得装置の構成図であ る。

図 2 2は本発明の第 4の実施形態に係る情報取得装置の構成図である。

図 2 3は本発明の第 4の実施形態における提示情報決定部の動作を示すフロー チヤ一卜である。

図 2 4は本発明の第 5の実施形態に係る情報取得装置の構成図である。

図 2 5は本発明の第 6の実施形態に係る情報取得装置の構成図である。

図 2 6は受信情報データベースに蓄積された情報の例を示す図である。

図 2 7 ( A ) ， ( B ) は本発明の第 6の実施形態における情報提示の例を示す 図である。

図 2 8は検索用条件となる各キーのカテゴリ一の例を示す図である。

図 2 9は検索用条件となる各キーの階層化されたカテゴリー構造を示す図であ る。

図 3 0はノードのエリア化を説明するための図である。

図 3 1は条件決定部の動作の他の例を示すフローチャートである。 発明を実施するための最良の形態

本発明の第 1態様では、 移動体の移動先に関連する情報を取得する情報取得方 法において、 移動体の位置情報の履歴から得た移動経路を移動履歴として蓄積す る第 1のステップと、 前記移動履歴を検索する際のキーの種類およびカテゴリー を検索用条件として決定する第 2のステップと、 前記移動履歴に対して前記検索 用条件に従った検索を行い、 この検索結果に基づいて移動体が進行する移動先ま たは移動経路を 1つ以上予測する第 3のステップとを備え、 予測した移動先また は移動経路に関連する情報を取得するものを提供する。

本発明の第 2態様では、 前記第 2のステップにおけるキーの種類は、 時刻、 曰 付、 天気、 並びに、 移動体の位置および移動経路のうち少なくとも 1つを含む第 1態様の情報取得方法を提供する。

本発明の第 3態様では、 前記移動履歴から移動体の過去の位置遷移を表す遷移 状態情報を生成するステップをさらに備え、 前記第 3のステップにおいて前記検 索を前記遷移状態情報に対して行う第 1態様の情報取得方法を提供する。

本発明の第 4態様では、 前記第 2のステップは、 前記検索用条件の決定を統計 処理に基づいて行う第 1態様の情報取得方法を提供する。

本発明の第 5態様では、 前記第 2のステップは、 前記検索用条件の候補を選択 するステップと、 選択した条件候補に従って、 移動体が進行する可能性がある 1 つ以上の移動先についての予測確率値のエントロピーを計算するステップとを繰 リ返し実行し、 選択した各条件候補の中から、 計算したエントロピーの値を基に して前記検索用条件を特定するものである第 4態様の情報取得方法を提供する。 本発明の第 6態様では、 前記第 3のステップにおいて、 移動体が進行する可能 性がある 1つ以上の移動先について予測確率をそれぞれ求め、 求めた予測確率を 基にして予測を行う第 1態様の情報取得方法を提供する。

本発明の第 7態様では、 前記移動履歴はノード間の遷移の形式で蓄積される第 1態様の情報取得方法を提供する。 本発明の第 8態様では、 前記ノードの少なくとも 1つは、 ランドマーク、 エリ ァ、 または交差点である第 7態様の情報取得方法を提供する。

本発明の第 9態様では、 移動経路の交差点のうち移動体が過去に 2つ以上の方 向に移動したことがあるものをノードとして定めるステップを備えている第 7態 様の情報取得方法を提供する。

本発明の第 1 0態様では、 前記第 1のステップは、 前記移動履歴を移動の開始 およぴ終了というセグメントで蓄積する第 1態様の情報取得方法を提供する。 本発明の第 1 1態様では、 移動体が、 前記第 3のステップにおいて予測した移 動先または移動経路から移動を開始する前に、 移動体が進行する新たな移動先ま たは移動経路を予測するステップをさらに備えた第 1態様の情報取得方法を提供 する。

本発明の第 1 2態様では、 予測した移動先または移動経路に関連する情報をネ ッ卜ワークを介して取得する第 1 1態様の情報取得方法を提供する。

本発明の第 1 3態様では、 移動体の移動先に関連する情報を提示する情報提示 方法において、 第 1態様の情報取得方法によって、 予測した移動先について関連 する情報を取得する第 1のステップと、 前記第 1のステップにおいて取得し 情 報を基にして前記移動先についての提示情報を決定する第 2のステップとを備え、 決定した提示情報を提示するものを提供する。

本発明の第 1 4態様では、 前記第 2のステップは、 位置と、 名称と、 当該位置 が属するジャンル名との対応関係を表す情報を参照し、 前記移動先について、 名 称およびジャンル名のうち少なくともいずれか 1つを提示情報として決定するも のである第 1 3態様の情報提示方法を提供する。

本発明の第 1 5態様では、 前記第 1のステップは、 予測した移動先について予 測確率を求めるものであり、 前記第 2のステップは、 前記移動先の予測確率が所 定値以上のときはその名称を、 そうでないときはそのジャンル名を、 提示情報と して決定する第 1 4態様の情報提示方法を提供する。 本発明の第 1 6態様では、 前記第 1のステップは、 移動履歴を参照して、 移動 体の現在位置から予測した移動先までの予想所要時間を関連情報として算出する 第 1 3態様の情報提示方法を提供する。

本発明の第 1 7態様では、 前記第 1のステップにおいて、 当該移動先までの道 路交通情報をネットワークを介して取得し、 前記第 2のステップにおいて、 前記 予想所要時間と前記道路交通情報とを参照して、 交通状況を考慮した前記移動先 までの実所要時間を推定する第 1 6態様の情報提示方法を提供する。

本発明の第 1 8態様では、 前記第 2のステップにおいて、 推定した実所要時間 が所定の条件を満たさないとき、 予測した移動経路と別の経路を探索する第 1 6 態様の情報提示方法を提供する。

本発明の第 1 9態様では、 前記提示情報は、 当該移動先に関する広告情報を含 む第 1 3態様の情報提示方法を提供する。

本発明の第 2 0態様では、 前記提示情報は、 当該移動先までの道路交通情報を 含む第 1 3態様の情報提示方法を提供する。

本発明の第 2 1態様では、 前記第 2のステップにおいて、 提示情報を決定する 際に、 情報提示を受けるユーザの認知的負荷を考慮する第 1 3態様の情報提示方 法を提供する。

本発明の第 2 2態様では、 移動体の位置情報の履歴から得た移動経路を移動履 歴として蓄積する履歴蓄積部と、 前記履歴蓄積部に蓄積された移動履歴を検索す る際のキーの種類およびカテゴリーを、 検索用条件として決定する条件決定部と、 前記移動履歴に対して前記検索用条件に従った検索を行い、 この検索結果に基づ いて移動体が進行する移動先を 1つ以上予測する予測部とを備え、 前記予測部に よって予測された移動先に関連する情報を取得する情報取得装置を提供する。 本発明の第 2 3態様では、 前記履歴蓄積部は、 蓄積された移動履歴から移動体 の過去の位置遷移を表す遷移状態情報を生成する遷移状態情報生成部を備え、 前 記予測部は、 前記遷移状態情報に対して検索を行う第 2 2態様の情報取得装置を 提供する。

本発明の第 2 4態様では、 第 1態様の情報取得方法を、 情報機器およびサーバ のうち少なくともいずれか一方が有するコンピュータに実行させるためのプログ ラムを提供する。

以下、 本発明の実施の形態について、 図面を参照して説明する。 以下の各実施 形態では、 特にカーナビ （カーナビゲーシヨンシステム） を例にとって説明する が、 本発明はこれに限定されるものではない。 例えば、 携帯電話や P D A、 パソ コンなど、 普段ユーザが持ち歩くものであって位置情報を検出する手段を有する 情報機器であれば、 本発明は同様に実現可能である。 また、 カーナビが有する機 能の一部を、 ネッ卜ワーク上のサーバに設けるような構成も考えられる。

(第 1の実施形態）

図 1は本発明の第 1の実施形態に係る情報取得装置としてのカーナビの構成を 示す。 図 1において、 1 0 1は力一ナビの現在位置 （カーナビが搭載された移動 体としての車の現在位置） 情報を検出する位置検出部、 1 0 2は位置検出部 1 0 1によって検出された現在位置が後述するノードに相当するか否かを判定するノ —ド判定部、 1 0 3はカーナビで使用する地図情報を記憶している地図情報デ^ タベースである。

また 1 0 4は車の位置情報の履歴から得た移動経路を移動履歴として蓄積する 履歴蓄積データベース （D B ) であり、 ここでは、 ノード判定部 1 0 2において 現在位置がノードと判定されたとき、 そのノードを記憶する。 履歴蓄積 D B 1 0 4に蓄積されるデータ構造については後述する。 また 1 0 5は履歴蓄積0 8 1 0 4に蓄積されているノードの出現頻度の情報を利用して、 後述する遷移状態情報 を作成するために用いる， ノードの出現頻度に対する閾値を算出する閾値算出部、 1 0 6は履歴蓄積0 3 1 0 4に蓄積された移動履歴から、 車の過去の位置遷移を 表す遷移状態情報を生成する遷移状態情報作成部であり、 ここでは、 閾値算出部 1 0 5で算出された閾値以上の頻度で出現するノードについて、 ノード間の遷移 に関する情報を、 その出現頻度や走行日時等の付加情報とともに作成する。 ノー ド判定部 1 0 2、 履歴蓄積 D B 1 0 4、 閾値算出部 1 0 5および遷移状態情報作 成部 1 0 6によって、 履歴蓄積部が構成される。

1 0 7は遷移状態情報を利用して、 履歴蓄積 D B 1 0 4に蓄積されている現在 の状態を示す情報から、 適切な予測結果を得るための検索用条件を決定する条件 決定部、 1 0 8は条件決定部 1 0 7によって決定された検索用条件を用いて、 状 態遷移情報から、 今後の移動先の予測を行う予測部である。

また 1 0 9は移動履歴を参照して、 現在位置のノードと予測部 1 0 8によって 予測されたノードとの間の走行時間を算出するノード間所要時間算出部、 1 1 0 は地図情報 D B 1 0 3を参照して、 予測部 1 0 8によって予測されたノードにつ いて、 ユーザに提示する情報を決める提示情報決定部、 1 1 1は提示情報決定部 1 1 0によって決定された提示情報をユーザに提示する情報提示部である。 提示 情報決定部 1 1 0は例えば、 名称などのノードを特定する情報や、 ノードまでの 予想所要時間や予想到着時刻等を、 提示情報として決定する。

図 2は地図情報 D B 1 0 3に記憶されているノードに関連する情報を示す図で ある。 本実施形態では、：交差点やランドマーク、 またはエリア名称などをノード という概念で表し、 「〇〇交差点」 や 「△△遊園地」 などの固有名称以外に、 「職場」 や Γ Α子さんの家」 などのユーザに特有の名称を登録できるようになつ ている。

図 2において、 ノード番号はこれらノードに唯一に割り当てられた I D番号を 示し、 交差点であれば 「C〇〇J 、 ランドマークであれば 「!_〇〇」 、 エリアで あれば 「A〇0」 等のように割り当てられている。 またノードは、 それぞれ代表 点の緯度、 経度情報などの位置を表す情報とともに記憶されている。 緯度、 経度 情報はあくまで代表点の位置情報を示し、 実際には、 交差点、 ランドマーク、 ェ リアなどそれぞれに応じて範囲 （代表点を中心とした半径など） を表す情報が存 在する。 例えば、 交差点やランドマークであれば代表点を中心とした半径 1 O m の範囲であつたり、 エリアであれば代表点を中心とした半径 1 kmの範囲であつ たりすることが考えられる。 また、 個々のエリア毎に範囲が異なっていてもよい。 また位置情報は、 緯度■経度の他に例えば住所であってもよい。

なお、 I D番号の代わりに交差点やランドマーク、 エリアの名称が記述されて いてもよく、 いずれにしてもそれらノードを唯一に特定できる情報であればよい。 そして、 交差点やランドマーク、 エリア等のノードを特定する情報が、 履歴蓄積 D B 1 04に蓄積される。

なお、 ユーザの走行に応じてノードを追加したり削除したりすることもできる。 例えば、 交差点の中で、 ユーザの車が 2つ以上の方向に走行したことがあるもの をノードとして定めるようにしてもよい。 すなわち、 図 30 (a) に示すように、 交差点 a, cについては、 ユーザの車は 2方向以上に走行しているのでノード N a, N cとして定める一方、 交差点 bについては、 ユーザは 1方向にしか走行し ていないのでノードとはしない。

その後、 図 30 (b) に示すように、 交差点 bについてユーザが新たな方向に 走行したとすると、 交差点 bについては、 ユーザは 2方向以上に走行したことが あるのでノード N b'として追加する。 あるいは図 30 (c) に示すように、 交差 点 aについて、 過去の所定期間においてユーザが 1方向にしか走行しなくなると、 ノード N aを削除する （DN a) 。 なお、 このようなノードの設定には地図デー タは必ずしも必要でなく、 ユーザの走行履歴のみを用いて行うことができる。 図 3は履歴蓄積 DB 1 04に蓄積されるデータの一例を示す図である。 図 3の 例では、 ノード番号と通過時刻とが対になって、 時系列に記憶されている。 例え ば、 7月 31曰の 8時 5分にノード L 6を、 同 8時 6分にノード C8を、 さらに 同 8時 8分にノード C 1 2を、 発進、 通過または停車したことを表している。 ノ ードの系列は、 図 3 (a) に示すように、 出発地と目的地によるセグメント単位、 つまり 「エンジンをスター卜 （移動の開始） してからストップ （移動の終了） す るまで」 という単位で蓄積してもよいし、 図 3 (b) に示すように、 Γ自宅を出 発してから自宅に帰着するまで」 というセグメント単位で蓄積してもよい。 さら には Γ同じ日付」 というセグメント単位等で蓄積してもよいし、 セグメントなし に蓄積してもよい。 移動履歴を、 移動の開始から終了までというセグメントで蓄 積することによって、 詳細な経路情報に基づいた移動先への予測が可能となる。 なお図 3では、 時刻は月、 曰、 時、 分で表されているが、 その他、 年や秒、 曜 曰等も記憶してよいし、 これらの単位のいずれかの組合せのみを記憶してもよい。 また、 ノード系列が走行毎にセグメントされて蓄積される場合は、 エンジンをス タートした時刻とストップした時刻を記載し、 通過したノードに関してはそのノ ード番号のみを記載するようにしてもよい。 さらに、 このような時刻や日付に関 連する情報だけでなく、 天気、 あるいは運転者や同乗者に関する情報など、 条件 決定部 1 0 7で決定される検索用条件となるキーに関する情報が記憶されていれ ばよい。

次に、 本実施形態における処理の流れについて、 図 4に示すフローチャートを 用いて説明する。

位置検出部 1 0 1においてカーナビの現在位置が検出されると （ステップ a 1 ) 、 ツード判定部 1 0 2は地図情報 D B 1 0 3を参照して現在位置がノ一ドで あるか否かの判定を行う （ステップ a 2 ) 。 ノード判定部 1 0 2によりノードで あると判定されると、 そのノードを示す I D番号が履歴蓄積 D B 1 0 4に蓄積さ れる （ステップ a 3 ) 。 このとき、 時刻、 日付、 天気などの付帯情報も併せて蓄 貝

閾値算出部 1 0 5は履歴蓄積0 8 1 0 4を参照して、 遷移状態情報を構成する ノードを選別するための， 出現回数の閾値を算出する （ステップ a 4 ) 。 閾値の 算出方法は様々に考えることができる。 例えば、 履歴蓄積 D B 1 0 4に蓄積され たデータ量に応じて算出したリ、 全てのノードの出現数の分布を求めて算出した リ、 全てのノードの出現数の平均値を求めてその値に一定数を乗じて算出したリ すればよい。 どのように決定されるのでもよい。 閾値算出部 1 0 5において閾値が算出されると、 遷移状態情報作成部 1 0 6は 履歴蓄積 D B 1 0 4のデータを利用して、 閾値以上の出現回数をもつノードを選 択して遷移状態情報を作成する （ステップ a 5 ) 。

図 5は遷移状態情報の一例を示す。 遷移状態情報は図 5のように、 走行を開始 したランドマークやエリアなどのノード （出発地） をルート直下の最上位に位置 させ、 それらのノードを基点として過去のノード遷移の履歴 （交差点の走行履歴 を表す） を木構造で表現し、 走行を終了したランドマークやエリアなどのノード (目的地） を各枝の最下層に位置させる構造を有している。 各ノードには、 その ノードを出発、 通過、 到着したときの状態情報が付与されており （図 5では、 矩 形枠に表現されたデータ） 、 例えば 「平日の午前 9時から 1 2時までに走行した ノード」 などの条件を検索のキーとして、 木構造を探索することが可能になって いる。 また、 付与されている状態情報の個数でもって、 そのノードを出発、 通過、 到着した頻度が分かるようになつている。 このように、 遷移状態情報には遷移の 度合に関する情報が含まれているので、 蓄積された移動履歴を全探索するよりも 効率のよい探索が可能となる。

図 5では、 図 3で示した日付と時刻が状態情報として記載されているが、 この 他にも、 上述した運転者や同乗者の情報など、 検索用条件となるキーの情報を記 載しておけばよい。 また図 5では、 これらの状態情報を一部のノードにしか記載 していないが、 実際は全てのノードにこのような状態情報が記載されている。 遷移状態情報が作成されると、 条件決定部 1 0 7は、 予測部 1 0 8による予測 に適切な検索用条件を決定する （ステップ a 6 ) 。 図 6は条件決定部 1 0 7の動 作の一例を示すフローチヤ一卜である。

条件決定部 1 0 7は履歴蓄積 D B 1 0 4を参照して、 現在の状態に関する情報 を取得する。 履歴蓄積 D B 1 0 4には、 過去の履歴情報の他に、 現在の走行に関 する情報を記憶しておく領域が存在し、 出発してから現在のノードに至るまでの 経路を抽出できるようになつている。 いま、 現在地をノード 「C 9 J 、 出発して からの走行履歴を 「L 6→C9」 、 日時を 6月 3曰の 1 4時とする。 このとき、 日時などの条件 （キーの種類） に関しては、 図 28に示すようなテーブルを参照 して、 「平日」 、 「昼」 、 「夏 j などの条件 （カテゴリー） を抽出できるものと する。

条件決定部 1 07はこれらの条件の中から 1つの組合せ、 例えば 「平日、 かつ、 C9」 を選択すると （ステップ b l ) 、 遷移状態情報からこの条件を満たすノー ドを検索する （ステップ b 2) 。 図 5では、 ノード 501 「C9」 がこれに該当 する。 そしてこのノードを基点として、 今後遷移する可能性のあるノード （最下 層に位置するノード） を遷移候補ノードとして 1つ選択し （ステップ b 3) 、 そ のノードへの遷移確率を計算して （ステップ b 4) 、 その値を記憶しておく （ス テツプ b 6 ) 。

遷移確率の計算方法としては次のようなものがある。 このときの条件を Gond、 条件 Condにおける基点 C9の出現頻度を Freq (C9 | Cond) 、 遷移候補ノード (L n) において条件 Condを満たす頻度を Freq (L n | Cond) とすると、 遷移確率 P (L n I C 9) =Freq (L n | Cond) /Freq (C 9 | Cond) として求めることができる。 ^!

このように 1つの遷移候補ノードについて遷移確率が計算されると、 この条件 の下で他に遷移候補ノードがあるか否かを判定し （ステップ b 5) 、 存在すると きはその遷移候補ノードについても同様に遷移確率を計算してその値を記憶する。 他に遷移候補がなくなったとき （b 5で N o) 、 記憶された遷移確率から、 そ の条件における遷移確率のエントロピーを計算し （ステップ b 7) 、 その値を条 件とともに記憶する （ステップ b 9) 。 ある条件において、 過去に走行したこと のある目的地の 1つ L iへの走行確率を P i と表したときのエントロピ一の計算 方法の一例を式 （1 ) に示す。

∑ P i (- I o g ₂ P ί ) … （1 ) エントロピーを記憶すると、 すでに選択した条件以外に、 他の組合せ （例えば 「平日、 かつ、 C 9、 かつ、 昼」 「平日、 かつ、 「L 6→C 9 J 、 かつ、 夏」 な ど考えうる組合せ） があるか否かを判定し （ステップ b 8 ) 、 あるときは、 その 条件を選択して同様の動作を繰リ返す。

そして、 全ての条件の組合せについてエントロピーを計算し終えると、 記憶し ているエントロピーの値が最も小さい条件の組合せを、 最適な検索用条件として 決定する （ステップ b 1 0 ) 。 すなわち、 移動先を予測するために行う移動履歴 の検索において、 用いられるキーの種類およびカテゴリーが、 検索用条件として 決定される。

図 4に戻り、 条件決定部 1 0 7によって検索用条件が決定されると、 予測部 1 0 8は検索用条件に従って移動履歴を検索し、 この検索結果に基づいて、 車が進 行する移動先を予測する。 ここでは、 移動履歴から作成された遷移状態情報を参 照して、 今後の遷移先ノードを決定する （ステップ a 7 ) 。 ノードの決定は、 例 えば、 予測確率が最も高いノードを選択する方法、 予測確率値に応じてノードに 範囲を与え、 乱数値が属する範囲をもつノードを選択する方法、 所定値以上の確 率値をもつノードは全て選択する方法、 まだは、 確率値の高いものから所定数の ノードを選択する方法など、 様々な方法によって実行できる。 また、 遷移先のノ ードが予測されると、 遷移状態情報を参照することによって当然、 予測されたノ ードまでの経路も予測することは可能である。

遷移先のノードが予測されると、 ノード間所要時間算出部 1 0 9は、 現在のノ —ドと予測先のノードとの間の所要時間を予想する （ステップ a 8 ) 。 例えば、 現在のノードと予測先のノードをキーとして遷移状態情報を検索し、 過去にこれ ら 2つのノード間を走行するのに要した時間の平均値を、 予想所要時間とする。 このとき、 検索対象を日付や時間帯等の条件でさらに絞ってから所要時間を求め てもよいし、 遷移状態情報に表されていない情報が履歴蓄積 D B 1 0 4に記億さ れている場合は、 履歴蓄積 D B 1 0 4を参照して所要時間を計算してもよい。 提示情報決定部 1 1 0は、 地図情報 D B 1 0 3を参照して、 予測されたノード の名称やその他の情報、 予想所要時間や予想到着時刻に関する情報など、 ユーザ に提示すべき情報を決定する （ステップ a 9 ) 。 その情報は情報提示部 1 1 1に よリューザ （ドライバや同乗者） に提示される。 ユーザに情報提示する画面の一 例を図 7に示す。

なお提示する情報は、 ネットワークを経由して取得することも可能である。 こ の場合、 カーナビが、 受信した情報から予測された移動先または移動経路に関連 する情報を選別して提示してもよいし、 予測された移動先または移動経路を示す 情報を力一ナビからネットワーク上のサーバにアップし、 サーバが関連する情報 を選別し、 カーナビはサーバで選別された情報のみを受信するようにしてもよし、。 さらに後者の場合、 履歴 D B 1 0 4に蓄積された履歴情報をサーバにアップ口 ードして、 サーバが、 移動先の予測と予測結果に基づぐ情報選別との両方を行う ようにしてもよい。 ただし、 ユーザによっては、 プライバシー保護の観点から、 自分の移動履歴を全てサーバにァップすることに心理的抵抗感を持つ人もいると 考えられる。 このようなユーザに対しては、 予測された移動先という最低限の情 報のみをアップする方が合理的である。 すなわち、 許可が得られたユーザに対し てのみ、 移動履歴を全てサーバにアップする、 というようにしてもよい。

なお、 本実施形態では、 移動履歴から遷移状態情報を作成するとき、 所定の頻 度以上出現するノードのみを選別するものとしたが、 これは、 検索対象となるデ ータサイズをコンパク卜にして検索効率を向上させるためである。 すなわち、 検 索効率に特に制約がない場合等は、 ノードを選別する必要は必ずしもなく、 履歴 蓄積 D B 1 0 4に蓄積されている全てのノードを利用して、 遷移状態情報を作成 するようにしてもよい。

また本実施形態では、 遷移状態情報を、 予測において利用する可能性のある状 態情報を全て含むように作成し、 その後、 遷移状態情報を参照して、 エントロピ 一が最小値となる条件の組合せを検索用条件として決定し、 予測を行った。 これ 以外にも、 条件決定部 1 0 7が履歴蓄積 D B 1 0 4を参照して本実施形態と同様 な処理を行って適切な条件を予め決定しておき、 その条件でもって、 遷移状態情 報作成部 1 0 6が遷移状態情報を作成する、 という方法も考えられる。

なおここでは、 検索用条件の決定を、 ノードの遷移確率 （予測した移動先の予 測確率） のエントロピーを計算することによって行ったが、 本発明はこれに限ら れるものではない。 例えば、 他の統計処理に基づいて、 検索用条件を決定しても よい。

<検索用条件の決定手法の他の例 >

(その 1 )

条件決定部 1 0 7における処理の他の例について、 図 3 1に示すフローチヤ一 トを用いて説明する。 ここでは、 条件のバリエーションとして， 図 2 9に示すよ うな、 「日付」 「時刻」 「天気」 といった各キーの種類に関する、 階層化された カテゴリー構造を想定する。

いま、 現在までの経路情報を 「L 6→C 9 J 、 現在ノードを C 9、 現在の状態 を 「月曜日 J 「1 4時」 「晴れ」 とする。

まず図' 5に示す遷移状態情報から、 経路情報'「'L 6→C 9 を満たす現在ノー ドを検索する （ステップ f 1 ) 。 図 5では、 ノード 5 0 1がこれに該当する。 次に、 上述した方法と同様に、 条件 Gondを経路情報 「L 6→C 9」 とした場合 における各遷移候補ノードへの遷移確率を算出して、 そのエントロピーを計算し、 これを基準エントロピーとする （ステップ f 2 ) 。

基準エントロピーを計算すると、 図 2 9の条件カテゴリー階層の中から、 現在 の状態を満たす最も抽象度の高いカテゴリー 「平日」 「昼」 「晴れ」 の 3っを条 件候補として決定する （ステップ f 3 ) 。

そして、 これらの条件候補の中でまず 「平日」 を選択し （ステップ f 4 ) 、 条 件 Gondとして経路情報 「L 6→C 9」 と 「平日」 を満たすものについてェントロ ピーを算出し （ステップ f 5 ) 、 これを記憶しておく （ステップ f 7 ) 。 ステップ f 3で決定された条件候補の中で、 すでに選択した 「平日」 以外のも のが存在するか否かを判定する （ステップ f 6 ) 。 ここでは、 「昼」 「晴れ」 と いうカテゴリーが残っているので、 次に 「昼」 を選択し （ステップ f 4 ) 、 同様 の処理を行う。

残りの 「晴れ」 についても同様の処理を行い、 全ての条件候補について処理が 終了すると、 終了条件を満たすか否かを判定する （ステップ f 8 ) 。

ここで、 次の 2つの判定基準のいずれかを満たしているとき、 終了条件を満た すと判定する。 第 1の判定基準は、 各条件候補についてのエントロピ一、 および ステップ f 2で算出した基準ェントロピーの中で、 基準ェント口ピーが最も小さ い場合である。 第 2の判定基準は、 各条件候補がいずれも図 2 9の階層構造にお ける最下層のカテゴリーに該当し、 さらなる具象カテゴリ一が存在しない場合で ある。 これらの場合は処理を終了し、 現在選択されている条件を最適条件として 決定する （ステップ f 9 ) 。 仮に、 いまの段階で終了条件を満たしたとすると、 この場合の最適条件は、 経路情報 「L 6→C 9」 のみとなり、 日付や時刻等の条 件は選択されない。

ここでは、 「昼」 を選択したときのエ トロピーが最も小さかったとする。 こ の場合、 このエントロピー値を基準エントロピーとする （ステップ f 2 ) ととも に、 カテゴリー 「昼」 を 1つ具象化して 「1 4時〜 1 5時」 とし、 「平日」 Γ晴 れ」 「1 4時〜 1 5時」 を新たな条件候補として決定する （ステップ f 3 ) 。 そ して、 これら新たな条件候補について同様の処理を行う （ステップ f 4〜 f 6 ) 。

ここで終了条件を満たしたとすると、 最適条件は、 経路情報 「L 6→C 9」 と 「昼」 となる。 一方、 終了条件を満たさなかったときは、 例えば 「平日」 のェン トロピーが最も小さくなったとすると、 そのエントロピ一値を基準エントロピー として、 さらにステップ f 2 ~ f 8の処理を、 終了条件が満たされるまで繰り返 す。

例えば、 最適条件として 「平日」 「1 4時〜 1 5時」 「晴れ」 というカテゴリ 一が決定されると、 図 5の遷移状態情報の中で、 過去に経路 「L 6→C9」 を走 行し、 「平日」 「1 4時〜 1 5時」 「晴れ」 であったものの事例のみを対象とし て遷移確率を計算し、 遷移先ノードを決定すればよい。

(その 2)

同じく図 31のフローチャートを用いて、 条件決定部 1 07における処理の他 の例について説明する。 いま、 現在までの経路情報を 「L6→C9」 、 現在ノー ドを C9、 現在の状態を 「月曜日」 「1 4時」 「晴れ」 とする。

まず図 5に示す遷移状態情報から、 経路情報 「L 6→C9」 を満たす現在ノ一 ドを検索する （ステップ f 1 ) 。 図 5ではノード 501がこれに該当する。 そし て上述した方法と同様に、 条件 Condを経路情報 「L 6→C9」 とした場合におけ る各遷移候補ノードへの遷移確率を算出して、 そのエントロピーを計算し、 これ を基準エントロピ一とする （ステップ f 2) 。

基準エントロピーを計算すると、 図 29の条件カテゴリー階層において、 「R OOTJ から 1段階具象化したカテゴリーを条件候補として決定する （ステップ f 3) 。 具体的には， 日付条件において 「平日」 「休日」 、 時刻条件において 「朝」 「昼」 「夜」 、 天気条件において 「晴れ」 「くもリ」 「雨」 "を条件候補と する。

これらの候補の中からまず、 曜日条件を具象化したカテゴリー 「平日」 「休 曰 J を選択し （ステップ f 4) 、 図 5の遷移状態情報の中で、 経路情報 「L 6→ C9」 を満たすものを対象として， 「平日」 「休日 j というカテゴリ で分類し た場合の遷移確率およびエントロピーを算出し （ステップ f 5) 、 エントロピー 値を記憶しておく （ステップ f 7) 。

次に、 時刻条件を具象化したカテゴリー 「朝」 「昼 j 「夜」 を選択し （ステツ プ f 4) 、 図 5の遷移状態情報の中で、 経路情報 「L 6— C9」 を満たすものを 対象として、 「朝」 「昼」 「夜」 というカテゴリ一で分けた場合の遷移確率およ びエントロピ一を算出し （ステップ f 5) 、 エントロピ一値を記憶しておく （ス テツプ f 7 ) 。 天気条件についても同様にエントロピーを計算する。

そしてステップ f 8では、 上述したように終了条件の判定を行う。

例えば、 時刻条件を 「朝」 「昼」 「夜」 に具象化した場合のエントロピーが最 も小さいとすると、 次回のステップ f 3では、 「平日」 「休日 j というカテゴリ 一、 「晴れ」 「くもり」 「雨」 というカテゴリー、 「朝」 を具象化した Γ 6時〜 7時 J 「8時〜 9時」 「1 0時〜 1 1時」 というカテゴリー、 「昼 j を具象化し た 「1 2時〜 1 3時」 「1 4時〜 1 5時」 Γ 1 6時〜 1 7時」 というカテゴリー、 「夜」 を具象化した 「 1 8時〜 1 9時」 「2 0時〜 2 1時」 「2 2時〜 2 3時 J というカテゴリ一、 以上合計 5通りの条件候補を決定する。

上述した 2つの処理の違いは、 前者が、 図 5の遷移状態情報に示す過去の走行 データの中で、 曜日や時刻等の状態情報が現在状態と同一の条件を満たすものの みを対象にしてエントロピーを計算する （例えば、 現在が月曜日であり曜日条件 として 「平日」 が与えられると、 同一経路であった過去の事例のうち、 「平日」 であったもののみのエントロピーを計算する） のに対して、 後者は、 同一経路で あった全事例を対象にしてエントロピーを計算している点である.

なお、 図 2 9のような条件カテゴリ はユーザに-よって異なる （例えば、 ある ユーザの休日は土曜と日曜だが、 別のユーザの休日は月曜と火曜であるなど） こ とが考えられるので、 このような条件カテゴリーを取得する手段を設け、 ユーザ 毎に異なる条件カテゴリーを利用するようにしてもよい。

また本実施形態では、 現在の走行を開始してから現在位置に至るまでの情報を、 条件として利用するものとしたが、 これ以外にも、 現走行以前の走行における履 歴情報 （出発地や経路、 日時などに関する情報） をも参照するようにしてもよし、。 また、 図 2 9に示すような条件カテゴリーの階層構造を、 同一キー （例えば時 刻条件） に対して、 複数種類持たせておいてもよい。 この場合、 それぞれの階層 構造に対してエントロピーを算出して条件を決定しておき、 それらの中でェン卜 口ピーが最小となる条件を最終的な条件として予測を行えばよい。 これによリ、 例えば 「昼 1 2時〜 1 7時」 の下の階層について、 図 2 9に示す 「1 2時〜 1 3 時」 「1 4時〜 1 5時」 「1 6時〜 1 7時」 以外にも、 「1 2時〜 1 4時」 「1 5時〜 1 7時」 というカテゴリーや、 「1 2時〜 1 3時 3 0分」 「1 3時 3 0分 〜 1 5時」 「1 6時〜 1 7時」 というカテゴリーなど、 様々なカテゴリ一を考慮 することができる。

また本実施形態では、 位置検出部 1 0 1が位置情報を検出すると、 ノード判定 部 1 0 2がノードであるか否かの判定を行い、 ノードのみを履歴蓄積 D B 1 0 4 に蓄積するものとしたが、 それ以外にも例えば、 検出された位置情報をそのまま 蓄積し、 その後適当なタイミングでもってノード判定部 1 0 2が動作し、 ノード のみを抽出する、 という構成でもかまわない。

また、 提示情報決定部 1 1 0は、 当初は予測された移動先の名称のみを提示情 報として決定し、 提示した情報に対してユーザから選択されたノードに関しての み、 予想所要時間などの情報や、 その他そのノードに関連する詳細な情報を出力 するようにしてもよい。 あるいは、 選択されたノードを目的地として、 力一ナビ の機能である経路設定を行うようにしてもよい。

なお、 本実施形態に係る構成に対してさらに、 運転者や同乗者等のユーザを特 定する情報を取得する手段を設けて、 ユーザ毎に履歴蓄積データを蓄積するよう にしてもよい。 これにより、 複数のユーザが同一のカーナビを利用している場合 であっても、 ユーザに応じた適切な予測が可能となり、 また同乗者の違いに応じ た予測も可能となる。 ユーザを特定する情報の取得方法としては、 ユーザに直接 入力してもらう方法、 ユーザが携帯する携帯電話や P D A等の情報端末と B I u e t o o t hや I r D Aなどの無線を介して通信し機器 I Dやユーザ情報等を取 得する方法、 運転者を特定する情報が記憶された運転キーから判定する方法、 車 載カメラにより人物を判定する方法、 など様々に考えられるが、 特に問わない。 また、 ユーザが登録したノード名称や固有名称以外のノード名称を表すノード 情報を、 地図情報 D B 1 0 3にユーザ毎に記憶しておき、 取得したユーザ特定情 報に応じて、 参照するノード情報を変更する、 といった形態が考えられる。 例え ば 「職場」 というノードを登録する場合、 運転手が父親なら Γ〇χ製造株式会 社」 であり、 長男の場合は 「□△商事株式会社」 である、 といった事例が考えら れる。 さらには、 各ユーザが、 個別のノード情報が記録されたメモリカードを利 用時にカーナビに揷入し、 地図情報 DB 1 03およびメモリカードを参照するよ うにしてもよい。 あるいは、 ノード情報はネットワーク上に保存してもよい。 また、 履歴蓄積 DB 1 04において記憶される履歴情報は、 本実施形態で示し たように、 交差点をノードとして、 ノードの系列で蓄積する以外にも、 例えば、 走行した道路情報 （交差点と交差点を結ぶリンク） を利用して蓄積してもよい。 すなわち、 ノード C8， C20を結ぶ道路をリンク L ί n k (8， 20) と表現 するものとすると、 図 3 (b) に示す Γ|_6」 「C8J 「C20」 Γ|_ 1 2」 と いう蓄積情報は、 「L 6J 「L i n k (8， 20) 」 「L 1 2」 という表現で記 録される。 このような表現で移動履歴が蓄積された場合でも、 本実施形態と同様 の方法によって、 移動先を予測することは可能である。

(第 2の実施形態）' '

図 8は本発明の第 2の実施形態に係る情報取得装置としての力一ナビの構成を 示す。 図 8において、 図 1と共通の符号を付した構成要素のうち、 第 1の実施形 態と同様の動作をするものに関しては、 詳細な説明を省く。

図 8において、 801はネットワークや放送波などを介して外部から情報を受 信する情報受信部、 802は情報受信部 801が受信した情報を蓄積する受信情 報 DBである。 また、 803はュ一ザからの入力を受け付けて解釈を行う入力解 釈部である。 提示情報決定部 1 1 0は、 予測部 1 08によって予測された移動先 に関して、 地図情報 D B 1 03および受信情報 D B 802、 並びに入力解釈部 8 03の解釈を参照して、 ユーザに提示する情報を決定する。

図 9は地図情報 DB 1 03に記憶されている情報の一例を示す。 図 9に示すよ うに、 本実施形態では、 図 2に示したようなノードの位置 （図 9では図示せず） や名称を表す情報の他に、 各ノードが属するジャンルに関する情報が、 地図情報 DB 1 03に格納されている。 例えば、 ノード I D 「L 3J は、 名称が 「Cコー プ J であり、 ジャンル 「スーパー」 に属している。

図 1 0は情報受信部 801が受信して受信情報 D B 802に蓄積された情報の 例を示す。 図 1 0の例では、 情報を有するランドマークやエリアの名称、 緯度 ' 経度など位置を表す情報、 関連する詳細な情報、 および画像や動画などのその他 の情報が蓄積されている。 位置を表す情報としては、 緯度 '経度の他に、 住所等 を用いてもよい。

次に、 本実施形態における提示情報決定部 1 1 0の動作を図 1 1のフローチヤ —卜を用いて説明する。 なお、 本実施形態では、 予測部 1 08は、 図 1 2に示す ように、 複数の移動先を予測するとともにその予測確率を求めるものとする。 まず、 予測部 1 08によって予測されたノードのうち 1つを予測候補として選 択し （ステップ c l ) 、 選択したノードの名称を地図情報 DB 1 03から検索す る （ステップ c 2) 。 ここでは、 図 1 2に示されたノードの中からノード 「L 1 31 J を選択し、 このノード Γ|_ 1 3Ί」 の名称として 「亀谷ゴルフ」 を得る。 そして、 ステップ c 1で選択したノードへの予測確率が所定値以上であるか否 かを判定する （ステップ c 3) 。 本実施形態では、 所定値は "0. 25" とする。 このとき、 ノード 「L 1 31 J の予測確率は 0. 31であり所定値以上であるの で、 提示情報の候補としてそのノード名称 「亀谷ゴルフ」 を記憶しておく （ステ ップ c 4 ) 。

「L 1 31 J 以外にまだ予測候補のノードが存在するので （ステップ c 8で Y e s) 、 次の候補 「L 1 8 J を選択して （ステップ。 1 ) 、 ノードの名称を検索 して名称 「ボンジュール」 を得る （ステップ c 2) 。 「し 1 8J も予測確率が 0. 26であり所定値以上であるので、 「L 1 31 J と同様にノード名称 「ポンジュ ール j が記憶される。 次の候補として 「し 3」 を選択し （ステップ c l ) 、 名称 「Cコープ」 を得る (ステップ c 2) 。 ところ力 その確率値は 0. 1 8であり所定値以下であるの で （ステップ c 3で N o) 、 地図情報 DB 1 03を参照してノード 「L 3J のジ ヤンル名 「スーパー」 を取得する （ステップ c 5) 。 そして、 ジャンル 「スーパ 一」 とノード 「L 3」 の名称 「Cコープ」 とのリンク情報を作成し （ステップ c 6) 、 提示情報の候補としてそのジャンル名およびノード名を記憶する （ステツ プ c 7) 。

残りのノード 「L52」 に関しても同様の処理を行い、 処理の結果、 図 1 3に 示すような提示情報の項目が決定される （ステップ c 9) 。 このようにして提示 情報の項目を決定すると、 受信 DB 802を参照してそれらの項目に対応する情 報を検索して提示する内容を決定する （ステップ c 1 0) 。

図 1 4は提示情報決定部 1 1 0によって決定され、 情報提示部 1 1 1によって 提示された情報の例である。 提示情報は、 図 1 4 (A) のトップページから

(B) または （C) (D) とリンクをたどれるように構成されており、 入力解釈 部 803でユーザの指示入力が解釈されると、 それに応じてリンク先の情報が提 示される。 さらに図 1 4 (B) (D) に示す各店舗の画面では、 受信情報 CTB8 02に蓄積されている情報として、 テキスト情報の他に、 画像や動画などの情報 が再生される。

これらの情報が力一ナビの画面でユーザに提示される例を図 1 5に示す。 すな わち、 予測確率が所定値以上の移動先 「L 1 31」 「L 1 8」 については、 その 名称 「亀谷ゴルフ」 「ボンジュール j を、 そうでない移動先 「L 3J 「L52J については、 そのジャンル名 「スーパー」 を、 提示情報として決定 '提示してい る。 このように、 予測確率がさほど高くない候補地をジャンルとして提示するこ とによって、 誤った予測地の提示によってユーザに不快感を与える可能性を下げ ることができる。

なお、 情報提示の形態はこの他にも、 「亀谷ゴルフ」 や 「ボンジュール」 など 予測確率が所定値以上のノードについてはトップページにおいて項目だけでなく 関連する詳細な情報まで表示して、 それ以外のノードに関しては項目のみを表示 するようにしてもよい。 また、 予測確率に関係なく、 トップページにはジャンル のみを表示するようにしてもよい。 さらには、 ジャンルではなく、 全てノードの 名称 （ランドマーク名やエリア名） を表示するようにしてもよい。

また、 提示対象となるランドマーク力 ユーザの目的地であるか、 あるいは予 測した移動経路上のものであるかに応じて、 表示を変更してもよい。 例えば、 目 的地についてはノードの名称を、 経路上のノードについてはジャンル名称を表示 するようにしてもよい。

また、 第 1の実施形態で述べたように、 予測部 1 0 8によって移動先のノード が予測されると当然そのノードまでの経路についても予測可能であるので、 予測 されたノード （ランドマーク） に関する広告情報以外にも、 予測経路付近に存在 するランドマークに関して広告情報を提示するようにしてもよい。

また、 提示情報として、 第 1実施形態で述べたような所要時間に関する情報を 提示してもよいし、 地図情報 D B 1 0 3に蓄積されている予測先に関連する情報 を提示してもよい。 '

(第 3の実施形態）

図 1 6は本発明の第 3の実施形態に係る情報取得装置としてのカーナビの構成 を示す。 図 1 6において、 図 1および図 8と共通の符号を付した構成要素のうち、 第 1および第 2の実施形態と同様の動作をするものに関しては、 詳細な説明を省 ぐ。

ここでは、 情報受信部 8 0 1、 受信情報 D B 8 0 2、 予測部 1 0 8、 ノード間 所要時間算出部 1 0 9および提示情報決定部 1 1 0の動作について説明する。 情報受信部 8 0 1はネッ卜ワークや放送波などを利用して道路■交通に関する 情報を受信し、 受信情報 D B 8 0 2は受信した道路■交通情報を蓄積する。 予測部 1 0 8は、 遷移先のノードを 1つ以上予測すると、 現在ノードからそれ らのノードに至るまでのノードの遷移系列、 すなわち移動経路を 1つ以上予測す る。

ノード間所要時間算出部 1 0 9は、 現在のノードと予測先のノード （現在の走 行の目的地） との間の所要時間を算出する。 例えば、 第 1の実施形態で述べたよ うに、 遷移状態情報作成部 1 0 6により作成された遷移状態情報を参照して、 現 在ノードと予測先ノードとの間の過去の走行時間の平均値を、 予想所要時間とし て算出する。 このとき、 検索対象を日付や時刻等の条件でさらに絞ってから所要 時間を求めてもよいし、 遷移状態情報に表されていない情報が履歴蓄積 D B 1 0 4に記憶されている場合は、 履歴蓄積 D B 1 0 4を参照して所要時間を計算して もよい。 このような処理以外でも、 提示情報決定部 1 1 0が受信情報 D B 8 0 2 および地図情報 D B 1 0 3の情報を受けて選択した 2つ以上のノードのうち、 予 測部 1 0 8によって予測された移動経路に含まれる任意の 2個のノード間の平均 走行時間などを計算することも可能である。

提示情報決定部 1 1 0は、 受信情報 D B 8 0 2および地図情報 D B 1 0 3を参 照して、 ノード間所要時間算出部 1 0 9に伝達すべき 2つ以上のノードを選択す る。 また、 予測部 1 0 8によって予測された経路情報、 ノード間所要時間算出部 1 0 9によって算出された所定のノード間の予想所要時間、 および受信情報 D B 8 0 2に蓄積された道路■交通情報を参照して、 ユーザに提示すべき情報を決定 する。

本実施形態における処理の流れについて、 図 1 7のフローチャートを用いて説 明する。 ，

まず、 予測部 1 0 8力 1つ以上の経路情報を予測する （ステップ d 1 ) 。 図 1 8は予測された経路情報の一例である。 経路情報の個数は、 図 1 8のように複 数であってもよいし、 1個であってもよい。

ステップ d 1において予測がなされると、 提示情報決定部 1 1 0は受信情報 D B 802に蓄積されている道路 '交通情報と、 図 1 8に示すような予測経路情報 とを比較して、 予測経路に関連する道路 ·交通情報が存在するか否かを判定する (ステップ d 2) 。 図 1 9は道路 '交通情報の具体例を示す。 図 1 9に示すよう に、 ここでの道路 '交通情報は、 道路名称、 区間、 および、 関連する情報などの 項目からなる。 区間情報を構成する要素は、 図 2に例示したように地図情報 DB 1 03に記憶されているものとする。

ここでの判定方法について説明する。 提示情報決定部 1 1 0は、 まず図 1 9に 示すような道路'交通情報の区間情報を、 地図情報 DB 1 03を参照して、 ノー ド表現に変換する。 例えば 「巣本北〜巣本南」 という区間情報は、 「C 1 3→C 20」 というようなノード情報に変換される。 次に、 図 1 8の予測経路情報と照 合して、 変換されたノード情報と一致する区間があるか否かを判定する。 この判 定の結果、 優先番号 1の経路に 「C 1 3→C 20」 が含まれていることが分かる。 すなわち、 ステップ d 2の結果、 この区間 「C 1 3→C 20J が選択される （ス テツプ d 3 ) 。

そしてノード間所要時間算出部 1 09は、 遷移状態情報を参照して、 優先番号 1の経路を過去に走行するのに要した平均所要時間 （以下'、 路平均所要時間と いう） 、 および提示情報決定部 1 1 0により選択されたノード間 「C 1 3→C 2 0」 を過去に走行するのに要した平均所要時間 （以下、 区間平均所要時間とい う） を算出する （ステップ d 4) 。 ここでは、 経路平均所要時間および区間平均 所要時間が、 それぞれ 「80分」 「20分」 と算出されたものとする。

次に、 提示情報決定部 1 1 0は、 受信情報 DB 802に関連情報として蓄積さ れている 「C 1 3→C20」 に相当する区間の所要時間 「30分」 と、 ノード間 所要時間算出部 1 09により算出された区間平均所要時間 「20分」 とを比較し て、 差分時間 「1 0分 J を算出する （ステップ d 5) 。 そして、 この差分時間

「1 0分」 と経路平均所要時間 「80分」 を加味して、 予測される所要時間とし て 「90分」 を決定する （ステップ d 6) 。 提示情報決定部 1 1 0はさらに、 地図情報 D B 1 0 3を参照して、 ノード番号 からランドマークなどの名称への変換を行い、 ユーザに提示すべき情報を決定す る （ステップ d 7 ) 。

情報提示部 1 1 1によってユーザに提示される画面の例を図 2 0に示す。 図 2 0では、 予想される目的地の名称、 道路，交通情報を参照して求めた予想所要時 間、 および受信した道路■交通情報が提示されている。

なお、 提示情報の形態は、 ここで示したものに限られず、 例えば、 予測経路に 関連する道路■交通情報のみを提示するようにしてもよい。 この場合には、 ノー ド間所要時間算出部 1 0 9は不要となる。

(発展例）

上述の第 3の実施形態を発展させた例として、 図 2 1に示すような構成が考え られる。 図 2 1において、 図 1 6と異なるのは、 経路探索部 2 1 0 1を設けた点 である。

経路探索部 2 1 0 1の動作について説明する。 図 1 7の所要時間比較ステップ d 5または所要時間決定ステップ d 6において、 今後進行が予想される経路では 過去の平均所要時間よりも多くの時間が必要になると判定された場合、 経路探索 部 2 1 0 1は、 図 1 8に示すような予測経路情報と受信情報 D B 8 0 2から読み 出された情報を提示情報決定部 1 1 0から受けるとともに、 地図情報 D B 1 0 3 を参照して、 予測経路よりも所要時間が短くてすむ経路を探索する。 探索のため のアルゴリズムに関しては特に問わず、 ここでは詳細な説明は省略する。 所要時 間が短い経路を探索できたときは、 この経路に関する情報を情報提示部 1 1 1が ユーザに提示する。

またこのとき、 経路探索部 2 1 0 1は、 履歴蓄積 D B 1 0 4や遷移状態情報、 またはノード間所要時間算出部 1 0 9を参照して、 過去にユーザが走行したこと がありかつ所要時間がより短い別ルートを、 優先的に探索することも可能である。 また、 別ルートの探索は、 上述したような所要時間に関する制約が満たされな い場合だけでなく、 例えば、 予想経路に関して通行止めなどの規制情報があった 場合に行ってもよい。

(第 4の実施形態）

図 2 2は本発明の第 4の実施形態に係る情報取得装置としてのカーナビの構成 を示す。 図 2 2において、 図 8と共通の符号を付した構成要素のうち、 第 2の実 施形態と同様の動作をするものに関しては、 詳細な説明を省く。

2 2 0 1は履歴蓄積 D B 1 0 4を参照して、 ユーザが立ち寄ったことがある各 ノード （ランドマーク、 エリア） について、 移動履歴に現れた頻度を計算する頻 度算出部、 2 2 0 2は頻度算出部 2 2 0 1が計算した頻度を記憶するための頻度 記憶 D Bである。

図 2 3は本実施形態において提示情報決定部 1 1 0が提示情報を決定する動作 を示すフローチヤ一トである。

提示情報決定部 1 1 0は、 予測部 1 0 8から図 1 2のような予測結果を受ける と、 予測された移動先の中から 1つを予測候補として選択する （ステップ e l ) 。

'そして選択した予測候補の予測確率を参照し （ステップ e 2 ) 、 これが、所定値以 上のときは、 この予測候補をユーザに提示する候補として記憶する （ステップ e 6 ) 。 一方、 確率値が所定値以下のときは、 頻度記憶 D B 2 2 0 2を参照して、 この予測候補の頻度を取得し （ステップ e 3 ) 、 これが所定値以上のときは、 こ の予測候補をユーザに提示する候補として記憶し （ステップ e 6 ) 、 所定値以下 のときは記憶しない。 そして、 他に予測候補があるか否かを検索し （ステップ e 5 ) 、 予測候補があるときは同様の動作を繰り返し行う。

全ての予測候補について処理が終わると、 記憶しておいた提示候補の予測先に 関する情報を提示する項目として決定し （ステップ e 7 ) 、 これらに関連する情 報を地図情報 D B 1 0 3や受信情報 D B 8 0 2を参照して提示内容として決定す る （ステップ e 8 ) 。 なお、 提示候補の決定方法は、 ここで示したもの以外にも様々に考えることが できる。 例えば頻度を用いる場合、 頻度が所定値以上であることを情報提示の条 件とする代わりに、 過去にユーザが行ったことがあるランドマークやエリアの総 頻度数に占める予測候補ノードの頻度の割合が所定値以上であるか否か、 という 基準を用いてもよい。 また、 頻度記憶 D B 2 2 0 2は、 第 2の実施形態で示した ようなジャンルの単位で頻度を記憶するようにし、 予測候補ノ一ド単独の頻度で はなく、 ノードが属するジャンル全体の頻度を判定の基準としてもよい。 さらに は、 各予測候補ノードについて、 予測部 1 0 8によって得られた予測確率と、 頻 度記憶 D B 2 2 0 2に記憶された頻度との両方の尺度を考慮して判定するように してもよい。

(第 5の実施形態）

図 2 4は本発明の第 5の実施形態に係る情報取得装置としてのカーナビの構成 を示す。 図 2 4において、 図 1と共通の符号を付した構成要素のうち、 上述の各 実施形態と同様の動作をするものに関しては、 詳細な説明を省く。

2 4 0 1は予測部 1 0 ¾によって予測先が決定される 、 現在の遷移状態情報 と予測結果から、 第 1の実施形態と同様に、 ユーザが予測通りに走行したと仮定 したときの走行後の擬似的な遷移状態情報を作成する擬似遷移状態情報作成部で ある。 また 2 4 0 2は、 擬似遷移状態情報作成部 2 4 0 1によって作成された擬 似的な遷移状態情報から、 第 1の実施形態と同様に、 擬似的な検索用条件を決定 する擬似条件決定部である。

ここで、 第 1の実施形態において図 2 9のカテゴリー階層を用いて説明した 2 種類の動作のうち、 前者の動作を擬似条件決定部 2 4 0 2が行うためには、 予測 した移動先を出発する際の状態 （曜日や時刻、 天気など） に関する情報が必要と なる。 なお、 擬似条件決定部 2 4 0 2が後者の動作を行う場合は、 このような状 態情報は必要ではないが、 予測部 1 0 8においては必要となる。 これらの情報の取得方法としては次のようなものが考えられる。 履歴蓄積 D B 1 0 4を検索すると、 現在地から予測した移動先 （目的地） に到着した場合に、 その目的地を出発するまでに要した時間 （以下、 滞在時間という） の平均を算出 できる。 この滞在時間を、 予測した移動先への到着予想時刻に加味することによ つて、 予測した移動先を出発する際の曜日や時刻などに関する状態を取得可能と なる。

履歴蓄積 D B 1 0 4を検索して滞在時間の平均を算出する際に、 これらの時間 の分散が大きい場合は平均値の信頼性は下がる。 この場合は、 滞在時間を分散の 小さいいくつかのまとまリに分割し、 各まとまりの平均値を滞在時間候補として 算出し、 これらの候補全てに関して、 擬似条件決定または予測を行うようにすれ ばよい。

なお、 予測された目的地を出発する状態が、 予め取得していた状態情報と乖離 している場合は、 改めて第 1の実施形態に示したような通常の予測処理を行えば よい。

通常、 遷移状態情報作成部 1 0 6や条件決定部 1 0 7における処理が完了する までには時間がかかる。 このため、 現在位置を検出して移動履歴を更新し、 最新 の遷移状態情報を作成して最適な検索用条件を決定する、 という一連の処理を、 例えば車のエンジンを始動したときに行うものとすると、 情報提示までに時間が かかりすぎてしまう。 すなわち、 ユーザがエンジンを始動した際にすぐ、 予想さ れる目的地に関する情報を提示する、 といったことが困難になる。

そこで、 ある走行においてユーザの移動先や移動経路が予測されたとき、 ユー ザがその移動先を出発するための行動 （例えば、 エンジンを始動する、 車のドア を開ける、 など） を起こす前に、 予め次のような処理を行っておく。

すなわち、 擬似遷移状態情報作成部 2 4 0 1および擬似条件決定部 2 4 0 2に よって、 次の走行においてエンジンを始動したとき、 つまり、 現在予想している 目的地においてエンジンを始動したときの擬似的な遷移状態情報の作成とそのと きの検索用条件の決定を行っておく。 これにより、 次回の走行でエンジンを始動 したときは短い時間で予測を完了することができるので、 予想される目的地 （新 たな移動先や移動経路） に関する所要時間情報やその他関連する情報などを速や かにユーザに提示することが可能となる。

なお、 擬似遷移状態情報や擬似条件を用いた予測は、 エンジンを始動したとき にのみ行われるのではなく、 前もって予測しておきたいという如何なるタイミン グにおいても行うことが可能である。

また、 擬似遷移状態情報の作成や擬似条件の決定、 あるいはこれらを用いた予 予測を行うタイミングとしては、 他にも例えば、 予測された移動先への確率値が 所定の閾値を超えたとき等が考えられる。

また、 図 2 4のような構成以外でも、 擬似遷移状態情報作成部 2 4 0 1や擬似 条件決定部 2 4 0 2を設けない構成も考えられ、 この構成では、 擬似遷移状態情 報や擬似条件の代わりに、 予測部 1 0 8によって予測がなされた時点で作成され ている最新の遷移状態情報や検索用条件を用いるようにすればよい。

また、 提示する情報や予測の方法については、 上述の各実施形態で示したいず れであってもよいし、 提示するタイミングとしては、 カーナビが起動したときの オープニング画面において提示するのが有効であるが、 オープニング画面が終了 した後の画面でもよい。 また、 ある走行が終了したときの画面に、 次に走行する と予測される目的地の候補と所要時間の情報や経路上の交通情報などを提示する ことは、 ユーザにとって、 所定時刻に目的地に到着するための次の出発時刻の目 安となるため、 非常に有効である。 そこで、 例えば上述した方法により算出した 出発予想時間どおりに出発したと仮定した場合の目的地の候補と到着予想時刻、 交通情報を表示するようにしてもよい。 または、 ノードでの平均的な滞在時間に 関する情報を取得することができれば、 その時間を基準として 3 0分や 1時間間 隔での、 各出発時刻に対する目的地の候補と到着予想時刻、 交通情報を表示する ようにしてもよい。 W 200

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走行の終了は、 目的地で自車位置がしばらく変化しない、 ギアがパーキングに入 つた、 サイ ドブレーキがひかれた、 等の事象を検知することによって、 検出する ことができる。

(第 6の実施形態）

図 2 5は本発明の第 6の実施形態に係る情報取得装置としての力一ナビの構成 を示す。 図 2 5において、 図 8と共通の符号を付した構成要素のうち、 上述の各 実施形態と同様の動作をするものに関しては、 詳細な説明を省く。

図 2 5において、 提示情報決定部 1 1 0は、 上述の実施形態と同様に、 予測部 1 0 8による予測結果を受け、 受信情報 D B 8 0 2に蓄積された情報のうち予測 された移動先等に関する情報を提示情報として決定する。 さらに本実施形態では、 提示情報を決定する際に、 情報提示を受けるユーザの認知的負荷を考慮する。 また、 2 5 0 1は運転者等の認知的負荷の高い状態のユーザに対する情報提示 を行う第一情報提示部、 2 5 0 2は例えば助手席や後部座席にいる人など運転者 に比べて認知的負荷がそれほど高くないユーザに対する情報提示を行う第二情報 提示部でおる。 2 5 0 3は提示情報決定部 1 1 0が決定した提示情報を音声出力 するためのデータを作成する音声合成部であり、 第一情報提示部 2 5 0 1は提示 情報決定部 1 1 0において提示が決定されたテキスト■画像などの情報とともに、 音声合成部 2 5 0 3により合成された音声情報も提示する。 一方、 第二情報提示 部 2 5 0 2は提示情報決定部 1 1 0において提示が決定されたテキスト '画像な どの情報を提示する。

いま、 予測部 1 0 8が移動先として 「Fマー卜」 を予測したとする。 そして受 信情報 D B 8 0 2に、 図 2 6に示すような情報が 「Fマート」 について蓄積され ているものとする。

提示情報決定部 1 1 0は図 2 6の情報を基にして、 所定の規則に応じて、 第一 および第二情報提示部 2 5 0 1 , 2 5 0 2に提示すべき情報をそれぞれ決定する。 所定の規則としては、 例えば 「認知的負荷の高いユーザへはインデックス情報を 音声読み上げで提供し、 認知的負荷の低いユーザへは詳細な説明や画像 ·動画を 含めて提供する」 などが考えられる。 この規則に則り、 提示情報決定部 1 1 0は、 第一情報提示部 2 5 0 1への出力として図 2 6のインデックス情報である 「特売 情報」 を音声で読み上げる情報を、 第二情報提示部 2 5 0 2への出力として図 2 6の詳細な説明やその他に含まれる画像情報を提示することを決定する。

図 2 7 ( A ) は第一情報提示部 2 5 0 1による情報提示の例を、 図 2 7 ( B ) は第二情報提示部 2 5 0 2による情報提示の例を、 それぞれ示す。 図 2 7 ( A ) の例の場合、 ユーザに対して音声によりインデックス情報を通知した後、 ユーザ から音声ゃコマンドなどによって詳細な情報取得への要求があった場合は、 図 2 7 ( B ) に示すような詳細な情報の表示または音声による読み上げ等を行うよう にしてもよい。

このように本実施形態によると、 ある情報を取得した際、 情報閲覧者の認知的 負荷に応じて、 提示情報を決定する。 例えば、 認知的負荷が小さい状態で閲覧可 能なユーザには、 詳細な情報や画像 '動画などのメディアを提供し、 認知的負荷 が大きい状態のユーザには、 音声で読み上げたり、 要約した情報を提供したりす る。 これにより、 ユーザは、 自分の認知的負荷の大小に応じた情報提供を受ける ことができる。

なお、 提供する情報内容は上述したものに限られず、 ユーザの認知的な負荷を 考慮して情報提示がなされればよい。

また、 本実施形態のように、 ユーザの認知的負荷の度合に応じて情報提示部を 複数個設ける代わりに、 例えば、 認知的負荷の度合を判定する認知的負荷判定手 段を設けて、 単一の情報提示部から提示する情報内容を、 判定した認知的負荷の 度合に応じて変更するようにしてもよい。 例えば、 車の状態を検出して、 停車状 態のときは認知的負荷が小さいと判定して詳細な情報や画像■動画等を提供する 一方、 走行状態のときは認知的負荷が大きいと判定して音声読み上げや要約情報 によリ情報を提供するようにすればよい。 なお、 上述の各実施形態では、 ユーザに情報を提供する機器としてカーナビを 想定して説明を行ったが、 本発明において、 対象となる情報機器は力一ナビに限 定されるものではない。 例えば、 携帯電話や P D Aなどユーザが日常的に持つ情 報端末等であっても、 位置情報のセンシングが可能であれば、 上述の各実施形態 と同様に実施することができる。 また移動手段に関しても、 上述の各実施形態で はカーナビを装着した車を移動体としたが、 これ以外の場合、 例えば、 情報機器 を携帯した移動体としての人が徒歩や電車等で移動する場合でも、 本発明は同様 に実現可能である。

また、 各実施形態において、 図示した構成を全てカーナビ内部に設ける例を示 したが、 本発明はこれに限るものではなく、 少なくとも位置検出部 1 0 1および 情報提示部 1 1 1 (あるいは、 第一および第二情報提示部 2 5 0 1 , 2 5 0 2 ) がユーザのもつ情報端末に備わつていればよい。 それ以外の機能の全てまたは一 部は、 ネットワーク接続された外部のサーバに設けるようにしてもよい。 すなわ ち、 位置検出部 1 ^f O 1が検出した位置情報がサーバに送信され、 そのサーバに蓄 積されて、 サーバにおいて予測がなされたら予測地に関する情報などをカーナビ に送信する、 といった構成である。 このような構成は、 情報機器が携帯電話や P D Aである場合には特に有効である。

また、 本発明に係る情報取得方法は、 情報機器およびサーバのうち少なくとも いずれか一方が有するコンピュータに、 プログラムを実行させることによって、 実現することができる。

また、 情報取得のためには、 ネッ卜ワークを利用する代わりに、 V I C S (Ve ho l e I nformat i on and Commun i cat i on System ) や放送波を禾 ij用してもよしゝ。 また、 各実施形態では、 情報受信部 8 0 1が受信した情報を受信情報 D B 8 0 2に蓄積しておいて、 その中から予測先に関連する情報を抽出してユーザに提示 する例を示したが、 それ以外にも次のような構成も考えられる。 すなわち、 ネッ 卜ワークに対して情報を送信する情報送信部を設け、 予測部 1 0 8によって移動 先が予測されると、 情報送信部が予測地を表す情報をサーバに送信し、 サーバが 蓄積された情報の中から予測地に関連する情報を抽出してカーナビに送信し、 情 報受信部 8 0 1によって受信された情報を提示するという構成である。 このよう な構成は、 必要な情報だけがネットワークを介して送受信されるので、 予測を行 つてから情報を提示するまでに時間的な余裕がある場合には有効な構成となる。 また、 現在地や予測された移動先を含む広範囲の情報を予め取得して受信情報 D B 8 0 2に蓄積しておき、 予測先が定まったときに、 必要な情報を抽出して提示 する、 といった構成も可能である。

また各実施形態では、 遷移状態情報作成部 1 0 6が移動履歴から遷移状態情報 を作成し、 この遷移状態情報を用いて条件決定部 1 0 7や予測部 1 0 8が動作す る例について述べたが、 遷移状態情報作成部 1 0 6を設けない構成も考えられる。 この場合、 条件決定部 1 0 7および予測部 1 0 8は、 図 3に示したような移動履 歴の情報から直接的に、 検索用条件の決定および移動先の予測を行えばよい。 また、 各実施形態において、 閾値算出部 1 0 5、 遷移状態情報作成部 1 0 6、 条件決定部 1 0 7および予測部 1 0 8が動作するタイミングは、 様々に考えるこ とができる。 例えば、 ノードを通過する度にこれら全ての要素が動作してもよし、。 他にも、 時刻 Tにおける走行が開始したとき、 時刻 T一 1における走行が終了し たとき、 または第 5の実施形態に示したように、 時刻 T— 1における走行の途中 で時刻 Tにおける走行の開始位置の予測が完了したときなどのタイミングで、 動 作してもよい。 または、 時刻 T一 1の走行終了時点で閾値算出部 1 0 5およぴ遷 移状態情報作成部 1 0 6が動作して遷移状態情報を予め作成し、 時刻 Tにおいて 走行が開始されるとき、 またはノードを走行する度に、 条件決定部 1 0 7および 予測部 1 0 8が動作して、 作成されている遷移状態情報に基づいて検索用条件の 決定および進路の予測を行ってもよい。 さらには、 時刻 T— 1の走行終了時点で 条件決定部 1 0 7までが動作して遷移状態情報および検索用条件を決定し、 時刻 τにおいて走行が開始されるとき、 またはノードを走行する度に、 予測部 1 0 8 のみが動作するのでもよい。 本発明では、 特にタイミングは問わない。

また、 各実施形態において、 ユーザに情報を提示するタイミングとしては、 走 行を開始したときでもよいし、 走行開始時からノードを通過する度に予測を行い、 予測確率値が所定の閾値を超えたときでもよいし、 またはユーザが情報取得の意 思表示をしたときでもよいが、 特に問わない。

また、 各実施形態ではカーナビを対象にして説明したため、 出発地 （エンジン 起動位置） から到着地 （エンジン停止位置） までを移動履歴のデータのセグメン 卜としたが、 これに限られるものではない。 例えば、 携帯電話や P D Aなどの携 帯端末では、 電源の起動から終了までというセグメント、 自宅を出発してから自 宅に戻るまでというセグメント、 同一日付というセグメント、 ランドマーク登録 された場所からランドマーク登録された場所までというセグメント、 など様々に 考えることができる。

また、 各実施形態において、 遷移状態情報は図 5のように過去の全ての履歴を 反映したものである必要はなく、 過去の履歴の中で， 少なくとも現在の経路情報 を含んでいるものを対象として、 その後の遷移状態 （その後の経路や目的地） と 頻度などを表現するものであればよい。 例えば， 現在の経路が 「L 6→C 9」 で あるとき、 遷移状態情報は図 5に示す木構造の中で少なくともこの経路を含む部 分木構造であればよい。 さらには， このような木構造ではなく、 テーブルやマト リックスで表現されていてもよい。 産業上の利用可能性

本発明は、 例えば力一ナビや携帯電話、 P D A等の情報機器を用いて、 ユーザ に情報提供を行う技術に利用可能であり、 ユーザの移動先について精度の高い予 測を行い、 適切な情報を取得できるので、 有効である。

Claims

言青求の範囲

1 . 移動体の移動先に関連する情報を取得する情報取得方法であって、 移動体の位置情報の履歴から得た移動経路を、 移動履歴として蓄積する第 1の ステップと、

前記移動履歴を検索する際のキーの種類およびカテゴリーを、 検索用条件とし て、 決定する第 2のステップと、

前記移動履歴に対して前記検索用条件に従った検索を行い、 この検索結果に基 づいて、 移動体が進行する移動先または移動経路を 1つ以上予測する第 3のステ ップとを備え、

予測した移動先または移動経路に関連する情報を、 取得する

ことを特徴とする情報取得方法。

2 . 請求項 1において、

前記第 2のステップにおけるキーの種類は、 時刻、 日付、 天気、 並びに、 移動 体の位置および移動経路のうち、 少なくとも 1つを含む

ことを特徴とする情報取得方法。 -

3 . 請求項 1において、

前記移動履歴から、 移動体の過去の位置遷移を表す遷移状態情報を生成するス テツプをさらに備え、

前記第 3のステップにおいて、 前記検索を、 前記遷移状態情報に対して行う ことを特徴とする情報取得方法。

4 . 請求項 1において、

前記第 2のステップは、

前記検索用条件の決定を、 統計処理に基づいて、 行うものである ことを特徴とする情報取得方法。

5 . 請求項 4において、

前記第 2のステップは、

前記検索用条件の候補を選択するステップと、

選択した条件候補に従って、 移動体が進行する可能性がある 1つ以上の移動先 についての予測確率値のェントロピーを計算するステップとを、 繰り返し実行し、 選択した各条件候補の中から、 計算したエントロピーの値を基にして、 前記検 索用条件を特定するものである

ことを特徴とする情報取得方法。

6 . 請求項 1において、

前記第 3のステツプにおいて、

移動体が進行する可能性がある 1つ以上の移動先について、 予測確率をそれぞ れ求め、

求めた予測確率を基にして、 予測を行う ¹ ' ことを特徴とする情報取得方法。

7 . 請求項 1において、

前記移動履歴は、 ノード間の遷移の形式で、 蓄積される

ことを特徴とする情報取得方法。

8 . 請求項 7において、

前記ノードの少なくとも 1つは、 ランドマーク、 エリア、 または交差点である、 ことを特徴とする情報取得方法。

9 . 請求項 7において、

移動経路の交差点のうち、 移動体が過去に 2つ以上の方向に移動したことがあ るものを、 ノードとして定めるステップを備えている

ことを特徴とする情報取得方法。

1 0 . 請求項 1において

前記第 1のステップは、

前記移動履歴を、 移動の開始および終了というセグメントで、 蓄積する ことを特徴とする情報取得方法。

1 1 . 請求項 1において、

移動体が、 前記第 3のステップにおいて予測した移動先または移動経路から移 動を開始する前に、 移動体が進行する新たな移動先または移動経路を予測するス テツプをさらに備えた

ことを特徴とする情報取得方法。

1 2 . 請求項 1において、

予測した移動先または移動経路に関連する情報を、 ネットワークを介して、 取 得する

ことを特徴とする情報取得方法。

1 3 . 移動体の移動先に関連する情報を提示する情報提示方法であって、 請求項 1記載の情報取得方法によって、 予測した移動先について、 関連する情 報を取得する第 1のステップと、

前記第 1のステップにおいて取得した情報を基にして、 前記移動先についての 提示情報を決定する第 2のステップとを備え、 決定した提示情報を、 提示する

ことを特徴とする情報提示方法。

1 4 . 請求項 1 3において、

前記第 2のステップは、

位置と、 名称と、 当該位置が属するジャンル名との対応関係を表す情報を参照 し、

前記移動先について、 名称およびジャンル名のうち少なくともいずれか 1つを、 提示情報として決定するものである

ことを特徴とする情報提示方法。

1 5 . 請求項 1 4において、

前記第 1のステップは、 予測した移動先について、 予測確率を求めるものであ y、

前記第 2のステップは、

前記移動先の予測確率が所定値以上のときは、 その名称を、 そうでないときは、 そのジャンル名を、 提示情報として決定する

ことを特徴とする情報提示方法。

1 6 . 請求項 1 3において、

前記第 1のステップは、 移動履歴を参照して、 移動体の現在位置から予測した 移動先までの予想所要時間を、 関連情報として、 算出する

ことを特徴とする情報提示方法。

1 7 . 請求項 1 6において、

前記第 1のステップにおいて、 当該移動先までの道路交通情報を、 ネットヮー クを介して取得し、

前記第 2のステップにおいて、

前記予想所要時間と、 前記道路交通情報とを参照して、 交通状況を考慮した前 記移動先までの実所要時間を推定する

ことを特徴とする情報提示方法。

1 8 . 請求項 1 7において、

前記第 2のステップにおいて、

推定した実所要時間が所定の条件を満たさないとき、 予測した移動経路と別の 経路を探索する

ことを特徴とする情報提示方法。

1 9 . 請求項 1 3において、

前記提示情報は、 当該移動先に関する広告情報を含む

ことを特徴とする情報提示方法。

2 0 . 請求項 1 3において、

前記提示情報は、 当該移動先までの道路交通情報を含む

ことを特徴とする情報提示方法。

2 1 . 請求項 1 3において、

前記第 2のステップにおいて、 提示情報を決定する際に、 情報提示を受けるュ 一ザの認知的負荷を考慮する

ことを特徴とする情報提示方法。

2 2 . 移動体の位置情報の履歴から得た移動経路を、 移動履歴として蓄積する 履歴蓄積部と、

前記履歴蓄積部に蓄積された移動履歴を検索する際の， キーの種類およびカテ ゴリ一を、 検索用条件として、 決定する条件決定部と、

前記移動履歴に対して前記検索用条件に従った検索を行い、 この検索結果に基 づいて、 移動体が進行する移動先を 1つ以上予測する予測部とを備え、

前記予測部によって予測された移動先に関連する情報を、 取得する

ことを特徴とする情報取得装置。

2 3 . 請求項 2 2において、

前記履歴蓄積部は、 蓄積された移動履歴から、 移動体の過去の位置遷移を表す 遷移状態情報を生成する遷移状態情報生成部を備え、

前記予測部は、 前記遷移状態情報に対して、 検索を行う

ことを特徴とする情報取得装置。

2 4 . 請求項 1記載の情報取得方法を、 情報機器およびサーバのうち少なくと もいずれか一方が有するコンピュータに、 実行させるためのプログラム。