WO2014076862A1 - 行動提案装置 - Google Patents

Abstract

　行動提案装置は、ユーザの行動履歴に基づいて、ユーザのそのときの気分を推定する気分推定手段（４０、Ｓ２）と、この気分推定手段が推定した気分を、提案する行動の選択条件として用いて、ユーザに提案する行動を決定する提案決定手段（４０、Ｓ３－Ｓ４）と、前記提案決定手段が決定した行動を表示する表示部（２０）とを含む。これにより、ユーザの精神的負荷に応じた目的地提案を行うことができ、移動履歴は、自動的に逐次更新するので、ユーザの操作の手間も抑制できる。

Description

行動提案装置 関連出願の相互参照

　本開示は、２０１２年１１月１４日に出願された日本出願番号２０１２－２５０４５１号に基づくもので、ここにその記載内容を援用する。

　本開示は、ユーザの気分を推定し、ユーザの気分に応じた行動の提案を行う行動提案装置に関するものである。

　ユーザの気分に応じた行動提案を行う装置として、ユーザが選択した曲からユーザの気分を推定し、その気分に合ったドライブプラン（すなわち目的地へのドライブという行動）を提案する装置が知られている（特許文献１）。

　この特許文献１では、ユーザに対してドライブプラン作成に使用する曲を指定するように促した後にユーザが指定した曲に基づいてドライブプランを作成する。また、ユーザが過去に聞いた曲の履歴において頻繁に選択されている曲をお気に入りの曲と推定して、その曲に基づいてドライブプランを作成することも記載されている。

　特許文献１には、ドライブプランを作成して欲しいときに、ユーザが気分に合った曲を指定する構成が開示されているが、この構成の場合、曲を指定する手間が必ず必要になる。加えて、その時々の気分に合った曲としてどの曲を指定するかを考えることは必ずしも容易ではない。

　また、特許文献１には、ユーザが過去に聞いた曲の履歴において頻繁に選択されている曲をお気に入りの曲と推定する構成も開示されている。この構成であれば、曲を指定する手間は不要である。

　しかし、ユーザの気分は、その時々で変化するので、過去に聞いた曲の履歴において頻繁に選択されている曲は、その時のユーザの気分を反映していない場合が多い。そのため、この構成では、ユーザのそのときの気分に合ったドライブプランを提案することはできない場合が多い。

　また、ドライブ以外の行動、たとえば、ユーザの気分に応じた商品購入の提案を行う場合に特許文献１の技術を適用しても、当然、ユーザの気分に応じた行動を提案することはできない。

特開２００２－３６５０７５号公報

　本開示は、ユーザの操作の手間を抑制しながらも、ユーザの気分に応じた行動の提案を行うことができる行動提案装置を提供することを目的とする。

　本開示の態様において、行動提案装置は、ユーザの行動履歴に基づいて、ユーザのそのときの気分を推定する気分推定手段と、この気分推定手段が推定した気分を、提案する行動の選択条件として用いて、ユーザに提案する行動を決定する提案決定手段と、前記提案決定手段が決定した行動を表示する表示部とを含む。

　ユーザの気分には、それまでの行動が大きく影響する。たとえば、いつもよりも長時間の残業が続いていると疲れた気分になる。また、少し前まで残業が多かったが最近は定時退社が続いていると、仕事時間が短くなったことにより生じた時間を利用して自己研鑽をしようという気分になったりする。したがって、本開示のように、ユーザの行動履歴を逐次更新し、行動履歴に基づいてユーザのそのときの気分を推定することで、精度よくユーザのそのときの気分を推定することができる。そして、推定した気分を、提案する行動の選択条件として用いてユーザに提案する行動を決定するので、ユーザの気分に応じた提案を行うことができる。

　また、ユーザの気分の推定に用いている、記憶部に記憶されている行動履歴は、履歴更新手段がユーザの行動情報を取得して逐次更新していることから、ユーザの操作の手間も抑制できる。

　本開示についての上記目的およびその他の目的、特徴や利点は、添付の図面を参照しながら下記の詳細な記述により、より明確になる。その図面は、
図1は、本開示の行動提案装置としての機能を備えた車載ナビゲーション装置の構成を示すブロック図であり、 図２は、ナビゲーションＥＣＵが行う目的地への移動提案処理およびそれに関連する処理を示すフローチャートであり、 図３は、図２のステップＳ２において用いる判定基準の一例を示す図であり、 図４は、図２のステップＳ４の処理を詳しく示すフローチャートであり、 図５は、図２の処理を実行することで目的地提案を行う場合の具体例を示す図であり、 図６は、ナビゲーションＥＣＵが実行する負荷学習処理を示すフローチャートであり、 図７は、ナビゲーションＥＣＵが実行する施設目的学習処理を示すフローチャートである。

　以下、本開示の実施形態を図面に基づいて説明する。図１に示すように、本開示の行動提案装置としての機能を備えたナビゲーション装置１は、記憶部１０、表示部２０、ＧＰＳ受信機３０、ナビゲーションＥＣＵ４０を備える。

　記憶部１０は、書き込み可能な記憶媒体を備えている。この記憶媒体には、道路地図データが記憶されている。道路地図データには、道路形状を示すノード、リンクに加え、施設に関する種々の情報（以下、施設情報）も含まれる。また、記憶部１０にはユーザの行動履歴も記憶される。表示部２０には、道路地図やユーザに対して提案する行動の内容などが表示される。ＧＰＳ受信機３０は、ＧＰＳ人工衛星から送信される信号を受信し、受信した信号をもとに、現在位置の座標を逐次決定する。

　ナビゲーションＥＣＵ４０は、図示しない内部に、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を備えたコンピュータであり、ＣＰＵが、ＲＡＭの一時記憶機能を利用しつつ、ＲＯＭに記憶されたプログラムを実行することで、記憶部１０の読み書き制御、表示部２０の表示制御を行う。また、ナビゲーションＥＣＵ４０は、ＧＰＳ受信機３０が決定した現在位置を逐次取得し、また、ＣＡＮ５０を介して自車の車速等の種々の情報も逐次取得する。

　そして、ナビゲーションＥＣＵ４０は、取得した種々の情報に基づいて、表示部１０に地図および自車位置を示す印を表示して経路案内を行う。さらに、本実施形態のナビゲーションＥＣＵ４０は、ユーザに対する目的地への移動提案（以下、単に目的地の提案）、および、そのために必要な種々の処理（行動履歴の作成・更新処理、ユーザの精神的負荷の推定処理、提案する目的地の決定処理など）を行う。

　ナビゲーションＥＣＵ４０が行う目的地の提案処理等を説明する前に、記憶部１０に記憶される行動履歴を説明する。

　行動履歴は、ユーザの行動を示す情報（以下、行動情報）を日時に関連づけて保存したものである。行動情報は、ナビゲーションＥＣＵ４０が取得可能な行動情報であれば特に制限はない。たとえば、行動情報としては移動情報や購買情報がある。また、行動履歴に移動情報と購買情報がともに含まれるなど、複数種類の行動情報が含まれていてもよい。

　また、移動情報、購買情報などの行動情報は、できるだけ多く取得できることが好ましいが、漏れなく取得できなくてもよい。たとえば、移動情報であれば、ユーザが車両に乗車しているときのみの移動情報でもよい。この場合、車両の移動情報をユーザの移動情報として用いることができる。また、歩行によるユーザの移動履歴が、ユーザが携帯する携帯端末により逐次記憶されている場合、この携帯端末と通信可能な車載通信装置を車両用ナビゲーション装置１が備え、通信により携帯端末からユーザの移動履歴を取得してもよい。

　本実施形態における移動履歴は、移動経路までは必要としない。移動における出発地、滞在地と、出発地の出発時刻、滞在地の到着時刻があればよい。なお、自宅を出発地してある滞在地に到着しその滞在地から帰宅する場合、もちろん、帰りの移動においては、滞在地が出発地であり、この滞在地の出発時刻や自宅へ到着した時刻も移動履歴には含まれる。

　購買履歴についても、携帯端末と車載通信装置との通信により携帯端末に保存されている履歴を取得するようにしてもよい。なお、車載ナビゲーション装置１ではなく、ナビゲーション機能を備えた携帯端末であって、位置検出機能、および商品購入のためのインターネット接続機能を備えた携帯端末に本開示を適用することもできる。この場合には、上述の歩行履歴、購買履歴を自機のメモリから取得してもよい。

　上記行動履歴は、ユーザを識別し、ユーザ別になっていることが好ましい。しかし、本実施形態のように車載である場合、車両を運転する者はある決まった者である場合も多い。また、携帯端末であれば、車両よりもさらに同一人のみが使用する可能性が高い。これらのことから、必ずしもユーザを識別する必要はない。

　図２に、ナビゲーションＥＣＵ４０が行う目的地への移動提案処理およびそれに関連する処理を示す。この図２に示す処理の開始時期は、行動履歴を更新する行動情報を取得した時である。

　行動履歴には、上述したように種々のものがある。ここでは、行動履歴として車両の移動履歴が記憶部１０に記憶されているとして説明する。前述したように、移動履歴は、出発地、滞在地、出発地の出発時刻、滞在地の到着時刻からなる。したがって、図２の処理は、出発時、到着時に行う。なお、出発、到着の判断は、たとえば、イグニッションスイッチ（あるいは電源スイッチ）のオン・オフや、運転席への乗車・運転席からの降車の検知等、公知の種々の手法で行うことができる。

　ステップＳ１の移動履歴更新処理では、ユーザの移動情報を取得して、記憶部２０に記憶されているユーザの移動履歴を更新する。ここでの移動履歴は、車両の出発地、滞在地、出発地の出発時刻、滞在地の到着時刻からなり、移動情報（行動情報）は、出発地の位置と出発時刻、あるいは、滞在地の位置と到着時刻である。よって、ステップＳ１では、具体的には、上記移動情報を取得して、記憶部２０に記憶されている移動履歴に追加する。

　続くステップＳ２では、ステップＳ１で更新した移動履歴に基づいて、ユーザの精神的負荷を判定する。精神的負荷の判定には、滞在地別に設定されている判定基準を用いる。図３に、この判定基準の一例を示す。図３において、精神的負荷の欄の＋は精神的負荷が高いことを意味し、反対に－は精神的負荷が低いことを意味する。

　図３には、精神的負荷が＋となる滞在地として、職場、学校、施設Ａ、施設Ｂ、日常行動範囲内の立ち寄り地が示されている。職場、学校には２項目の判定基準１，２がある。判定基準１は１回の滞在時間、判定基準２は判定基準１を満たした日数に関する基準であり、継続日数と頻度である。

　１回の滞在時間は、通常の滞在時間＋α以上となったら基準を超えたと判断する。通常の滞在時間は、過去一定期間の平均滞在時間を用いる。これは記憶部２０に記憶されている行動履歴から計算する。ただし、まだ、通常時の滞在時間が計算できるほど行動履歴が記憶されていない場合には、予め設定された一定時間を通常の滞在時間とする。また、他者の平均滞在時間が取得できる場合には、それを通常の滞在時間として用いてもよい。行動履歴から平均滞在時間が算出できる場合であっても、他者の平均滞在時間を、通常の滞在時間として用いる構成でもよい。この「通常の滞在時間」は、基準滞在時間に相当する。図３の他の欄における「通常」の滞在時間も基準滞在時間に相当する。α時間は予め設定された一定値であり、たとえば２あるいは３時間である。このα時間は気分推定手段に記載の所定時間に相当する。また、図３の他の欄におけるβ、γ、δも気分推定手段に記載の所定時間に相当する。

　判定基準２における継続日数、頻度はいずれか一方でもよい。継続日数の判定値は、たとえば、１日～５日のうちのいずれかである。頻度は、たとえば、１週間を基準とし、１週間のうちの３日などである。

　職場や学校の滞在時間がいつもよりも長い状態になると、精神的負荷が高いと感じる人が多く、また、その状態が継続するほど、感じる負荷が高くなることが一般的である。そこで、上記判定基準を設定している。

　施設Ａにも、職場や学校と同じく、１回の滞在時間と、日数（継続日数、頻度）の２項目の判定基準がある。施設Ａは、たとえば病院であるが、それ以外の種類の施設でもよい。また、学習により、精神的負荷が高くなる施設であると決定した施設もこの施設Ａに該当する。施設Ａにおける滞在時間、継続日数、頻度の判定基準は初期値が予め設定されるが、学習により初期値から変更してもよい。学習の方法については後述する。

　施設Ｂは送迎を行う施設であり、たとえば、保育園、塾などが該当する。送迎を行う施設は、精神的負荷を推定するユーザの滞在時間は短い。しかし、こういった施設でも、送迎が続くと精神的負荷が高いと感じる人が多い。そこで、このように、滞在時間とは無関係に訪問頻度で精神的負荷を判定する判定基準を設けている。送迎施設における訪問頻度の判定値は予め設定されているが、訪問頻度の判定値は、滞在時間を考慮する場合の頻度よりも長い期間での頻度であり、たとえば１月である。滞在時間自体は短いことから、滞在時間を考慮する場合と同程度の期間では、それほど精神的負荷は高くないと考えられるからである。訪問頻度の判定値も予め設定されている。ただし、この判定値も学習により変更してもよい。

　なお、職場、学校などは、ある人にとっては送迎施設になるが、送迎される人にとっては、長時間滞在する可能性がある施設である。よって、一つの施設に対して、滞在時間と継続日数、頻度から精神的負荷を判定する判定基準と、訪問頻度のみから精神的負荷を判定する判定基準の２つが設定されていてもよい。

　日常行動範囲内の立ち寄り地は、図３にも例示のように、スーパーマーケット、クリーニング店、現金自動預け払い機（ＡＴＭ）などである。同じ日にこれらの立ち寄り地に多く立ち寄る場合にも精神的負担を感じることが多い。そこで、日常行動範囲内の立ち寄り地に対しては、同日にｎ地点以上立ち寄ったことを判定基準として設定している。ｎは判定施設数に相当する。ｎは２以上の数であり、たとえば３、４、５などである。日常行動範囲は、記憶部１０の行動履歴から決定する。

　日常行動範囲内の立ち寄り地に対しても、２項目の判定基準がある。１つは上述した、同日にｎ地点以上立ち寄ったことであり、他の一つは、同日にｎ地点以上立ち寄った日の頻度である。頻度は、数週間あるいは１月程度の期間で計算し、たとえば、その期間で毎週１回以上の頻度となれば精神的負荷が高いと判定する。ここでの頻度に対する判定値も予め設定される。また、学習によりその判定値を変更してもよい。

　次に、精神的負荷が低くなる施設を説明する。図３には、精神的負荷が低くなる（－となる）施設として職場と自宅が示されている。職場は精神的負荷が＋となる施設としても説明した。しかし、職場は、通常の滞在時間程度でも、ある程度の精神的負荷を感じる場所である。その場所において、通常の滞在時間よりも短い滞在時間で済むと、精神的負荷が低くなり過ぎたと感じる人も多い。そこで、１回の滞在時間が、通常の滞在時間－β以下であることが判定基準１として設定されている。β時間は予め設定されており、たとえば、２あるいは３時間である。通常の滞在時間の考え方は精神的負荷を高いと判定する場合と同じである。

　また、判定基準２として継続日数、頻度が設定されており、これらはいずれか一方でもよいことも、精神的負荷が高いと判定する場合と同じである。継続日数、頻度の具体的値は、精神的負荷が高いと判定する場合と同じであってもよいが、必ずしも同じである必要はない。

　さらに、職場に対しては、別の判定基準として、通常＋γ時間以上の滞在が所定の日数継続した状態から、通常－β以下の滞在時間に変化したという基準が設定されている。ここでのγはαよりも小さい正の値である。継続する日数は、図３においてこの条件の直上に示す条件での継続日数と同じでもよいし、それとは別の日数でもよい。この条件は、精神的負荷が比較的高い状態が継続した後、急に精神的負荷が低くなり過ぎたことを判定する条件である。滞在時間が比較的長い状態が続いた後に急に滞在時間が短くなると、そのギャップにより、精神的負荷が低なったと感じる人も多く、また、急に時間ができると、その時間を持て余す人も多いことから、このような判定基準を設定しているのである。

　なお、職場以外の高負荷施設（たとえば学校）に対しても、職場と同様、精神的負荷が低いと判定する判定基準を設定してもよい。

　図３には、精神的負荷が低いと判定する施設として自宅も示されている。自宅は休息できる場所であるから当然、精神的負荷が低いと判定する施設に含まれている。ただし、精神的負荷－は、精神的負荷が低くなり過ぎたことを意味しており、通常の滞在時間程度では精神的負荷が低くなり過ぎたとは判定しない。本実施形態では、いつもよりも自宅にいる時間が長い場合に精神的負荷が低くなったと判定する。判定基準は判定基準１，２からなり、判定基準１は通常＋δ時間以上の滞在であり、判定基準２は継続日数、頻度である。通常の意味はこれまでと同じである。継続日数、頻度はいずれか一方でもよい。継続日数、頻度は予め設定されており、また、学習により変更可能である。

　以上が図３の説明である。この図３に例示した関係が、記憶部１０あるいはナビゲーションＥＣＵ４０の内部の記憶部などに記憶されている。図２のステップＳ２では、この図３に例示した判定基準をもとに精神的負荷を判定する。

　ステップＳ３では、ユーザに対して目的地を提案する条件（以下、単に提案条件）が成立したか否かを判断する。この提案条件には、判定基準を満たしたか否かの条件と、提案時期の条件の２つがある。

　前者の条件は、前述したように、滞在地別に設定された判定基準と、行動履歴とを比較して判断する。提案時期の条件は、ユーザの乗車を検知したとき、あるいは、ユーザからの提案指示を検知したときである。ユーザの乗車の検知は、ドアの開扉、運転席への乗員の着座検出等、公知の種々の手法を用いることができる。ユーザからの提案指示は、車載ナビゲーション装置１に備えられた図示しない操作部を操作することにより行う。

　ステップＳ３の判断がＮＯであれば図２の処理を終了する。一方、ＹＥＳであればステップＳ４に進む。ステップＳ４では目的地検索を行う。このステップＳ４の処理を図４に詳しく示す。

　まず、ステップＳ４１で、提案すべき施設をご褒美系施設とするか、研鑽系施設とするかの判断を行う。精神的負荷が高いと判定した場合には、頑張っていることに対して、そろそろ自分にご褒美を与えてはどうかと提案するために、ご褒美系施設を検索すると判断する。つまりご褒美系施設は、精神的負荷を低くするために行く負荷低下施設である。一方、精神的負荷が低くなり過ぎたと判定した場合には、自己研鑚を行なって、低くなり過ぎた精神的負荷をある程度高めてはどうかと提案するために、研鑽系施設を検索すると判断する。つまり研鑽系施設は、精神的負荷を高くするために行く負荷増加施設である。

　ご褒美系の施設としては、スイーツ店、カフェなどがある。研鑽系の施設としては、語学教室、スポーツジムなどがある。どの施設がご褒美系施設、研鑽系施設であるかは道路地図データの施設情報に予め設定されている。もちろん、ユーザが具体的施設をご褒美系施設、研鑽系施設として登録することもできる。ご褒美系の施設として上述した例、スイーツ店、カフェはいずれも飲食系の施設であるが、それ以外のジャンルの施設がご褒美系施設に設定されていてもよい。

　続くステップＳ４２では、最近行ったご褒美系施設を、記憶部１０の行動履歴から取得する。「最近」とする期間は適宜設定可能であり、たとえば現在までの過去三ヶ月間などに設定される。

　ステップＳ４３では、ご褒美系施設に設定されている施設からステップＳ４２で取得した施設を除外して、提案する目的地を決定する。つまり、提案する目的地を最近行っていない施設とする。なお、最近行っていない施設には一度も行っていない施設も含む。

　ステップＳ４２で取得した施設を除外しても多くの施設が候補として残ることになる。残った候補から、営業時間外である施設、および、距離が現在地あるいは自宅から所定距離外にある施設を除外する。そして、ステップＳ４２で取得したご褒美系施設とはジャンルが異なる施設に絞り込む。絞り込んだ施設から、たとえば、ランダムに提案目的地を決定する。

　最近行った施設とは異なるジャンルの目的地を提案することで、よりいつも違う印象をユーザに与えることができるので、ユーザにとっても、ご褒美を提案されたとの印象が高くなる。ただし、行動履歴から、このユーザは精神的負荷の高い状態が続いた後は、同じジャンルの施設に向かう可能性が高いと判断できる場合には、最近行った施設と同じジャンルの目的地を提案してもよい。

　ステップＳ４４では、最近行った研鑽系施設を、記憶部１０の行動履歴から取得する。「最近」とする期間は適宜設定可能であり、たとえばステップＳ４２と同じとする。

　ステップＳ４５では、ユーザの嗜好に合った研鑽系施設を提案目的地に決定する。ユーザの嗜好は、ステップＳ４４で取得した施設をもとに、研鑽系施設に対するユーザの最近の嗜好を決定する。ユーザの嗜好はジャンルで決定してもよいし、具体的施設で決定してもよい。

　ジャンルで決定する場合には、たとえば、ステップＳ４４で取得した施設のジャンルのうちで最も多いものをユーザの嗜好に合った研鑽系施設ジャンルに決定する。この場合、決定したジャンルに含まれる施設から、営業時間外である施設、および、距離が現在地あるいは自宅から所定距離外にある施設を除外する。そして、残った施設から、たとえば、ランダムに提案目的地を決定する。一方、ユーザの嗜好を具体的施設で決定する場合には、ステップＳ４４で取得した施設で最も訪問回数が多い具体的施設を提案目的地に決定する。

　ステップＳ４３またはステップＳ４５を実行した後は図２に戻り、ステップＳ５を実行する。ステップＳ５では、ステップＳ４で検索した目的地を、目的地を提案する理由としてご褒美あるいは研鑽を示す所定のメッセージとともに表示部２０に表示する。

　なお、それとともに、精神的負荷を判定するための基準日（継続日数、頻度の開始日）をこの日に変更する。目的地を提案しただけでユーザの精神的負荷がリセットされるわけではない。しかし、精神的負荷を判定するための基準日を変更しない場合には、目的地提案を継続してしまいユーザに煩わしさを与えてしまう。一方で、精神的負荷を判定するための基準日をこの日に変更しても、ユーザの行動履歴が再び判定基準を満たせば、再び目的地提案を行うことになる。つまり、目的地提案を行ったときに精神的負荷を判定するための基準日をその日に変更しても、ある間隔を置いて目的地提案を行うことができる。

　上記ステップＳ５を実行したら、図２の処理は終了する。もちろん、ステップＳ５で提案した目的地への案内指示がこの車載ナビゲーション装置１の図示しない操作部に入力された場合には、その目的地への経路案内を開始する。

　図５は、図２の処理を実行することで目的地提案を行う場合の具体例を示す図である。この図５の例は滞在地として職場を例にしている。図５に示すように、滞在時間が通常＋αを越えた日が続いた場合には目的地提案をする。この場合に提案する目的地はご褒美系施設である。一方、滞在時間が通常－β以下の日が続いた場合にも目的地提案をする。この場合に提案する目的地は研鑽系目的地である。さらに、滞在時間が通常＋γ以上である日が続いた後、滞在時間が通常－βとなった場合にも目的地提案を行う。この場合に提案する目的地は研鑽系目的地である。

　ナビゲーションＥＣＵ４０は図６に示す負荷学習処理Ｓ１００も行う。負荷の学習は、ある施設に対する判定基準の学習を行うとともに負荷種別未設定の施設を高負荷施設、低負荷施設に設定する処理である。この負荷学習処理は、図２のステップＳ５で目的地提案を行なっていない状態で自車両の滞在地が決定できたときに行う。

　ステップＳ１０１では、滞在施設を記憶部１０の行動履歴から取得する。ステップＳ１０２では、ステップＳ１０１で取得した滞在施設の施設目的が設定済みであるか否かを判断する。なお、施設目的は施設情報に含まれる情報であり、移設がご褒美系か研鑽系かを示すものでありユーザ別に設定される。

　ステップＳ１０１で取得した滞在施設の施設目的が未設定である場合（Ｓ１０２：ＮＯ）、図６の処理を終了する。一方、ステップＳ１０１で取得した滞在施設の施設目的が設定済みである場合には、図２のステップＳ５で目的地提案を行なっていないのに、ご褒美系施設あるいは研鑽系施設へユーザが行ったことになる。

　ステップＳ１０３で施設目的がご褒美系か研鑽系かを判断し、ご褒美系であればステップＳ１０４へ進み、研鑽系であればステップＳ１０８へ進む。

　ステップＳ１０４では、ご褒美系施設へ行ったユーザの行動がご褒美行動であったか、あるいは、精神的負荷は高くなかったが時間に余裕があったのでご褒美系施設に行っただけなど、ご褒美行動ではなかったかを判断する。

　この判断は、ステップＳ１０１で取得した滞在施設に滞在する前の所定期間にユーザが一定時間以上滞在した滞在施設あるいは一定頻度で訪問した滞在施設（以下、直前滞在施設という）における滞在時間に基づいて行う。直前滞在施設での滞在時間が長い場合や訪問回数が多い場合、その施設での滞在や訪問によりユーザは精神的負荷が高くなり、その結果、ご褒美行動施設に行くというご褒美行動をとったと推定できるからである。

　直前滞在施設での滞在時間が長いか否か、あるいは、訪問回数が多いか否かは、その直前滞在施設が、すでに精神的負荷が高いと判定する判定基準が設定されている場合には、設定済みの判定基準を参照して行う。この判定基準に対し、ユーザの行動履歴の乖離が大き過ぎると判定できる場合には、ご褒美の目的で上記滞在施設へ行ったのではないと判断する。乖離が大きいか否かの判断は、たとえば、滞在時間が現時点の判定基準におけるα時間よりも所定割合以下、あるいは、継続日数、頻度が判定基準の値の所定割合以下である場合などである。

　一方、精神的負荷が高いと判定する判定基準が設定されていない場合には、精神的負荷が高いと判定するために予め設定されている標準判定基準を参照して行う。標準判定基準は、α、継続日数、頻度、訪問頻度など、すでに設定済みの判定基準と同じ項目を持ち、それらの具体的数値として標準的な値が設定されている基準である。この標準判定基準の参照方法は、すでに設定済みの判定基準を参照する場合と同じである。

　ステップＳ１０４の判断の結果、ご褒美行動でないと判断した場合には、図６の処理を終了する。一方、ご褒美行動であると判断した場合にはステップＳ１０５へ進む。ステップＳ１０５では直前滞在施設に対し、高負荷と判定する判定基準があるか否かを判断する。基準がない場合にはステップＳ１０６へ進み、基準がある場合にはステップＳ１０７へ進む。

　ステップＳ１０６では、直前滞在施設を高負荷施設とする。また、この施設に対する判定基準は上記標準判定基準とする。あるいは、行動履歴に基づいて判定基準を設定してもよい。

　ステップＳ１０７では、すでに設定されている、精神的負荷が高いと判定するための判定基準を更新する。図６は、図２のステップＳ５で目的地提案を行なっていない状態で自車両の滞在地が決定できたときに行うことから、このステップＳ１０７を実行する場合、判定基準がユーザの感覚に合致していないと考えられる。そこで、判定基準のうち、直前滞在施設の滞在が満たしていなかった項目を一定値だけ、あるいは行動履歴が判定基準を満たすように変更する。なお、判定基準の変更は、それまでの値を小さくする場合に限らず、大きくする場合もある。大きくする場合とは、同一の滞在地に対する継続的な滞在に基づいて複数回の目的地提案を行った場合であって、前回の目的地提案に対しては、ユーザは提案した施設などのご褒美系施設へ行かなかった場合である。

　次にステップＳ１０３で判断した施設目的が研鑽系であった場合を説明する。この場合、ステップＳ１０８において、研鑽系施設へ行ったユーザの行動が、精神的負荷が低過ぎたことによるものか、あるいは、精神的負荷は低すぎではなかったが、別の理由で研鑽系施設に行ったと考えられるかを判断する。

　この判断も、直前滞在施設における滞在時間に基づいて行う。直前滞在施設での滞在時間が通常よりも短い場合には、精神的負荷が低すぎだったと判断する。直前滞在施設での滞在時間が通常よりも短いか否かは、その直前滞在施設が、すでに精神的負荷が低いと判定する判定基準が設定されている場合には、設定済みの判定基準を参照して行う。精神的負荷が低いと判定する判定基準が設定されていない場合には、精神的負荷が低いと判定するために予め設定されている標準判定基準を参照して行う。これらの判定基準に対し、ユーザの行動履歴の乖離が大き過ぎると判断できる場合には精神的負荷は低すぎではなかったと判断し（Ｓ１０８：ＮＯ）、ユーザの行動履歴の乖離が小さいと判断できる場合には精神的負荷は低すぎであったと判断する（Ｓ１０８：ＹＥＳ）。

　ステップＳ１０８の判断がＮＯであれば図６の処理を終了し、ＹＥＳであればステップＳ１０９へ進む。ステップＳ１０９では直前滞在施設に対し、低負荷と判定する判定基準があるか否かを判断する。基準がない場合にはステップＳ１１１０へ進み、基準がある場合にはステップＳ１１１へ進む。

　ステップＳ１１０では、直前滞在施設を低負荷施設とする。また、この施設に対する判定基準は、精神的負荷が低いと判定するために予め設定されている標準判定基準とする。あるいは、行動履歴に基づいて判定基準を設定してもよい。ステップＳ１１１では、すでに設定されている、精神的負荷が低いと判定するための判定基準を、ステップＳ１０７と同様にして更新する。

　また、ナビゲーションＥＣＵ４０は、図７に示す施設目的学習処理Ｓ１２０も行う。施設目的は、前述の通り、ご褒美系施設か研鑽系施設かを示すものである。この図７の処理は、図２のステップＳ５で目的地提案を行った後、自車両の移動が終了し、滞在地が決定できる状態となる毎に実行する。

　ステップＳ１２１では、滞在施設を記憶部１０の行動履歴から取得する。ステップＳ１２２では、ステップＳ１２１で取得した滞在施設の施設目的が設定済みであるか否かを判断する。この判断がＹＥＳであれば、施設目的を学習する必要はないので図７の処理を終了する。ステップＳ１２１で取得した滞在施設が図２のステップＳ５で提案した目的地である場合は、当然、施設目的は設定済みであり、ステップＳ１２２はＹＥＳとなる。つまり、ステップＳ１２２がＮＯとなるのは、図２のステップＳ５で提案した目的地へ行かなかった場合である。

　ステップＳ１２２の判断がＮＯである場合にはステップＳ１２３へ進む。ステップＳ１２３では、図２のステップＳ５で目的地提案を行ったときの精神的負荷を判断する。精神的負荷が高であった場合にはステップＳ１２４へ進み、低であった場合にはステップＳ１２５へ進む。

　ステップＳ１２４では、ステップＳ１２１で取得した滞在施設は、提案目的地とは異なるものの、精神的負荷が高いと判断した後にユーザが行った施設であることから、この滞在施設を、このユーザについてのご褒美系施設に設定する。一方、ステップＳ１２５では、ステップＳ１２１で取得した滞在施設を、このユーザについての研鑽系施設に設定する。

　以上、説明した本実施形態の効果を説明する。ユーザの精神的負荷は、それまでの行動が大きく影響する。たとえば、いつもよりも長時間の残業が続いていると疲れた気分になる。また、少し前まで残業が多かったが最近は定時退社が続いていると、精神的負荷が低くなり過ぎ、仕事時間が短くなったことにより生じた時間を利用して自己研鑽をしようという気分になったりする。

　したがって、本実施形態のように、ユーザの行動履歴の一つである移動履歴を逐次更新し（Ｓ１）、移動履歴に基づいてユーザのそのときの精神的負荷を推定することで、精度よくユーザのそのときの精神的負荷を推定することができる（Ｓ２）。そして、推定した精神的負荷を、提案する目的地の検索条件として用いて、提案目的地を決定する（Ｓ３－Ｓ４）。そのため、ユーザの精神的負荷に応じた目的地提案を行うことができる。

　また、ユーザの精神的負荷の推定に用いている移動履歴は、ユーザの移動情報を取得して自動的に逐次更新していることから（Ｓ１）、ユーザの操作の手間も抑制できる。

　（変形例１）
　前述の実施形態では、精神的負荷が高いと判定したときに提案する行動が、ご褒美系施設への移動であった。しかし、ご褒美系施設への移動を提案することに代えて、ユーザが好む商品の購入を提案してもよい。なお、ユーザが好む商品は、ユーザの購買履歴に基づいて決定する。

　（変形例２）
　また、前述の実施形態では、車両用ナビゲーション装置１が、本開示の行動提案装置としての機能を備えていた。しかし、前述の実施形態中でも説明したように、携帯端末が本開示の行動提案装置としての機能を備えていてもよい。さらに、前述の実施形態では、携帯端末が、ナビゲーション機能、位置検出機能およびインターネット接続機能を備えていればよいとしているが、本開示は経路案内機能を必須としない。よって、ナビゲーション機能および位置検出機能は必須ではない。また、行動履歴を外部から取得できる通信装置を備えていれば、商品購入および購買履歴を携帯端末が作成、更新する必要もない。

　（変形例３）
　また、前述の実施形態では、行動履歴を保存する記憶部１０を備えており、記憶部１０に記憶された行動履歴を更新する処理もナビゲーションＥＣＵ４０が行なっていた。しかし、ユーザの行動履歴は外部から取得することも可能である。この場合、車両用ナビゲーション装置１が行動履歴を記憶する記憶部、および、その行動履歴を更新する手段を備えていなくてもよい。

　（変形例４）
　また、前述の実施形態では、ユーザの気分として精神的負荷の高低を推定していたが、その他の種類の気分、たとえば、嬉しい、悲しい等を、ユーザの行動履歴に基づいて推定してもよい。

　本開示は、実施例に準拠して記述されたが、本開示は当該実施例や構造に限定されるものではないと理解される。本開示は、様々な変形例や均等範囲内の変形をも包含する。加えて、様々な組み合わせや形態、さらには、それらに一要素のみ、それ以上、あるいはそれ以下、を含む他の組み合わせや形態をも、本開示の範疇や思想範囲に入るものである。

Claims (14)

1. 　ユーザの行動履歴に基づいて、ユーザのそのときの気分を推定する気分推定手段（４０、Ｓ２）と、
   　この気分推定手段が推定した気分を、提案する行動の選択条件として用いて、ユーザに提案する行動を決定する提案決定手段（４０、Ｓ３－Ｓ４）と、
   　前記提案決定手段が決定した行動を表示する表示部（２０）と
   　を含む行動提案装置。
2. 　ユーザの行動履歴を記憶する記憶部（１０）と、
   　ユーザの行動を示す情報を取得して、前記記憶部に記憶された行動履歴を逐次更新する履歴更新手段（４０、Ｓ１）とをさらに備え、
   　前記気分推定手段は、前記記憶部に記憶されている行動履歴に基づいて、ユーザのそのときの気分を推定する、
   　請求項１の行動提案装置。
3. 　前記提案決定手段は、ユーザに提案する行動を、目的地へ行く行動とする、
   　請求項１または２の行動提案装置。
4. 　前記気分推定手段は、ユーザの気分として、精神的負荷の高低を推定する、
   　請求項１～３のいずれか１項の行動提案装置。
5. 　前記気分推定手段は、精神的負荷が高くなる場所に設定されている場所における滞在時間が、基準滞在時間よりも所定時間以上長かった日の継続日数または頻度が判定値以上になったことに基づいて、ユーザの精神的負荷が高いと推定する、
   　請求項４の行動提案装置。
6. 　前記気分推定手段は、精神的負荷が高くなる場所に設定されている場所における滞在時間が、基準滞在時間よりも所定時間以上短かった日の継続日数または頻度が判定値以上となったことに基づいて、ユーザの精神的負荷が低いと推定する、
   　請求項４または５の行動提案装置。
7. 　前記気分推定手段は、精神的負荷が高くなる場所に設定されている場所の訪問頻度が、判定値以上となったことに基づいて、ユーザの精神的負荷が高いと推定する、
   　請求項４～６のいずれか１項の行動提案装置。
8. 　前記気分推定手段は、同じ日に立ち寄った施設の数が判定施設数以上となったことに基づいて、ユーザの精神的負荷が高いと推定する、
   　請求項４～７のいずれか１項の行動提案装置。
9. 　前記気分推定手段は、精神的負荷が高くなる場所に設定されている場所における滞在時間が、基準滞在時間よりも所定時間以上長かった日が継続した後、同じ場所における滞在時間が、前記基準滞在時間よりも所定時間以上短い滞在となったことに基づいて、ユーザの精神的負荷が低いと推定する、
   　請求項４～８のいずれか１項の行動提案装置。
10. 　前記提案決定手段は、前記気分推定手段が、精神的負荷が高いと推定したことに基づいて、精神的負荷を低くするために行く施設として設定されている負荷低下施設へ行く行動を、提案する行動に決定する、
    　請求項４～９のいずれか１項の行動提案装置。
11. 　前記提案決定手段は、ユーザの行動履歴に基づいて、このユーザが過去一定期間内に行った前記負荷低下施設を決定し、
    　前記提案決定手段は、提案する負荷低下施設を、このユーザが過去一定期間内に行っていない施設とする、
    　請求項１０の行動提案装置。
12. 　前記提案決定手段は、前記気分推定手段が、精神的負荷が低いと推定したことに基づいて、精神的負荷を高くするために行く施設として設定されている負荷増加施設へ行く行動を、提案する行動に決定する、
    　請求項４～１１のいずれか１項の行動提案装置。
13. 　精神的負荷が高くなった後にユーザが精神的負荷を低くするために行く施設として設定されている負荷低下施設へユーザが行ったと判定したことに基づいて、その負荷低下施設へ行く前にユーザが滞在していた施設は、精神的負荷が高くなる施設であるとの学習を行う負荷学習手段（４０、Ｓ１００）をさらに備える、
    　請求項４～１２のいずれか１項の行動提案装置。
14. 　前記気分推定手段が精神的負荷が高いと推定したことに基づいて前記提案決定手段が決定した行動が、精神的負荷を低くするために行く施設として設定されている負荷低下施設へ行く行動であり、この行動を前記表示部に表示したが、ユーザは、表示部に表示した施設とは異なる施設に行った場合、ユーザが行った施設を、このユーザについての負荷低下施設であるとの学習を行う施設目的学習手段（４０、Ｓ１２０）をさらに備える、
    　請求項４～１３のいずれか１項の行動提案装置。

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