(57)【要約】【課題】利用者が忌避するリコメンド情報を除去し、提示しないようにするサーバ及び車両を提供する。【解決手段】車両１６にリコメンド情報を提示するサーバ２０であって、利用者５０の車両１６での訪問履歴に基づいて利用者１６の属性を推定する属性推定部２８ｓと、属性推定部２８ｓが推定した属性に基づき、車両１６の表示部３２に提示しようとするリコメンド情報中、利用者５０が忌避するリコメンド情報を予め除去する除去部４４ｓと、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両にリコメンド情報を提示するサーバであって、
利用者の車両での訪問履歴に基づいて前記利用者の属性を推定する属性推定部と、
前記属性推定部が推定した属性に基づき、前記車両の表示部に提示しようとするリコメンド情報中、前記利用者が忌避するリコメンド情報を予め除去する除去部と、
を備えるサーバ。
【請求項２】
請求項１に記載のサーバにおいて、
前記除去部は、
前記属性推定部が推定した属性に基づき、前記利用者にリコメンドしない非リコメンド情報を選択させ、前記利用者から肯定の回答を得たとき、前記属性を前記除去部に設定する
サーバ。
【請求項３】
請求項１に記載のサーバにおいて、
前記除去部は、
前記属性推定部が推定した属性を前記表示部に提示し、提示した属性に対する前記利用者から肯定の回答を得たとき、前記属性を前記除去部に設定する
サーバ。
【請求項４】
請求項1〜３のいずれか１項に記載のサーバにおいて、
推定される前記利用者の属性は、前記利用者の菜食主義指向及び特定宗教信奉の少なくとも一方の属性である
サーバ。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか１項に記載のサーバにおいて、
前記属性推定部は、
前記利用者の車両での前記訪問履歴に加えて、前記利用者のＳＮＳ上の情報に基づき、前記利用者の属性を推定する
サーバ。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか１項に記載のサーバからサービスを受ける車両。
【請求項７】
表示部にリコメンド情報を提示する車両であって、
利用者の車両での訪問履歴に基づいて前記利用者の属性を推定する属性推定部と、
前記属性推定部が推定した属性に基づき、前記表示部に提示しようとするリコメンド情報中、前記利用者が忌避するリコメンド情報を予め除去する除去部と、
を備える車両。
【請求項８】
請求項７に記載の車両において、
車内カメラを設け、
前記属性推定部は、
前記利用者の車両での前記訪問履歴に加えて、前記車内カメラの画像情報に基づき、前記利用者の属性を推定する
車両。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、利用者の属性に基づき前記利用者に対しリコメンド情報を作成して車両に提示するサーバ及び車両に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、ユーザの運転免許証取得期間等に基づき、ユーザに対しお薦めの車種情報等のリコメンド情報を提供し、初心者には、お薦めしないドライブコース等のリコメンド情報を提供するリコメンド情報管理サーバに係わる技術が開示されている（特許文献１の［００１８］）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−２０６７１５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記特許文献１に開示された技術では、利用者に対し、お薦めのリコメンド情報の他に、お薦めしないリコメンド情報も提供されるので、利用者がリコメンド情報に係わる時間が長くなり煩雑である。
【０００５】
この発明は、このような課題を考慮してなされたものであって、利用者が忌避するリコメンド情報を除去し、提示しないようにするサーバ及び車両を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明の一態様は、車両にリコメンド情報を提示するサーバであって、
利用者の車両での訪問履歴に基づいて前記利用者の属性を推定する属性推定部と、
前記属性推定部が推定した属性に基づき、前記車両の表示部に提示しようとするリコメンド情報中、前記利用者が忌避するリコメンド情報を予め除去する除去部と、
を備える。
【０００７】
この発明の他の態様は、表示部にリコメンド情報を提示する車両であって、
利用者の車両での訪問履歴に基づいて前記利用者の属性を推定する属性推定部と、
前記属性推定部が推定した属性に基づき、前記表示部に提示しようとするリコメンド情報中、前記利用者が忌避するリコメンド情報を予め除去する除去部と、
を備える。
【発明の効果】
【０００８】
この発明によれば、利用者の車両での訪問履歴に基づいて推定した前記利用者の属性に基づき、前記車両内の表示部に提示しようとするリコメンド情報中、利用者が忌避するリコメンド情報を予め除去するようにしたので、利用者に必要と思われるリコメンド情報が残されて提示されることとなり、リコメンドがもたらすユーザエクスペリエンス（利用者が得る体験）を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、この実施形態に係る車両及びこの実施形態に係るサーバが通信網を介して接続された情報提供システムの構成図である。
【図２】図２は、この実施形態に係る車両のブロック図である。
【図３】図３は、実施形態の動作説明に供される模式的なシーケンス図である。
【図４】図４は、実施形態に係る推定属性結果データベース及び忌避情報データベースの作成過程を説明する作成表図である。
【図５】図５は、変形例係る車両及び変形例に係るサーバが通信網を介して接続された情報提供システムの構成図である。
【図６】図６は、変形例に係る車両のブロック図である。
【図７】図７は、変形例の動作説明に供される模式的なシーケンス図である。
【図８】図８は、変形例に係る推定属性結果データベース及び忌避情報データベースの作成過程を説明する作成表図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
この発明に係るサーバ及び車両について実施形態を挙げ、添付の図面を参照して以下に詳細に説明する。
【００１１】
［構成］
図１は、この実施形態に係る車両１６及びこの実施形態に係るサーバ２０が通信網１８を介して接続された情報提供システム１２の構成図を示している。
【００１２】
通信網１８には、車両１６とサーバ２０の他、ＳＮＳ（Social Network Service）サーバ５６、及びコンテンツプロバイダ６１が接続されている。
車両１６には、通信部１４及びナビゲーション装置１０が搭載され、サーバ２０には、通信部１４ｓ及びナビゲーション部１３ｓが搭載されている。
【００１３】
車両１６には、運転者等の利用者５０が乗車しており、利用者５０は、スマートフォン等の携帯端末５１を携帯している。また、車両１６には、車内カメラ３３が搭載されている。車内カメラ３３は、例えば、ドライバモニタカメラであり、運転者等の利用者５０の頭部を含んで、車内全体を常時撮影する。
【００１４】
ナビゲーション装置１０、サーバ２０及び携帯端末５１は、計算機を有し、ＣＰＵ（中央処理装置）、メモリ（記憶部）であるＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭも含む。）、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）、その他、Ａ／Ｄ変換器、Ｄ／Ａ変換器等の入出力装置、及び計時手段としてのタイマ等を有しており、ＣＰＵがＲＯＭに記録されているプログラムを読み出し実行することで各種機能実現部（機能実現手段）、例えば制御部、演算部、処理部等として機能する。
【００１５】
図２は、ナビゲーション装置１０の詳細な構成を含む車両１６のブロック図である。
【００１６】
図２に示すように、ナビゲーション装置１０は、ナビゲーション装置本体１１と、このナビゲーション装置本体１１に接続される入力部（タッチパネル）３４、ディスクドライブ（記録媒体読取装置）３５、車内カメラ３３、表示部（モニタ、ディスプレイ等の画像表示装置）３２、スピーカ（音声出力装置）３６、ＧＰＳ装置３８、振動ジャイロ３９及び車速センサ４０を備える。
【００１７】
ここで、表示部３２は、リコメンド情報及び目的地への経路探索の結果等を地図上に表示する液晶表示器等から構成され、入力部３４は、例えば、その表示部３２上のタッチパネル（タッチスクリーン）等により構成される。ディスクドライブ３５は、例えば、施設情報を含む地図情報が記録された記録媒体であるＣＤ、ＤＶＤ、ＢＤ等の各ディスクを再生することができる。
【００１８】
ナビゲーション装置本体１１は、ナビゲーション部１３と画像用推定部６３を含む属性推定部２８ｃとを備える。
【００１９】
ナビゲーション部１３は、道路情報及び施設情報を含む地図情報を記憶する地図情報記憶部２３と、目的地設定部２４と、車両１６の現在地から目的地までの経路探索を行い、推奨経路を得る経路探索部２６とを備える。
【００２０】
ナビゲーション装置１０は、地図情報記憶部２３に記録されている地図情報に基づいて、目的地設定部２４を参照し入力部３４を通じて利用者５０により設定された目的地までの推奨経路を経路探索部２６により探索し、探索された推奨経路に従って車両１６を誘導することにより、目的地まで利用者５０を案内する。
【００２１】
さらに、ナビゲーション装置１０は、現在地検出部等として機能する現在地検出装置（現在位置検出装置）４２を備える。現在地検出装置４２は、自車両１６の現在地を検出する装置であり、例えば、自車両１６の進行方位を検出する振動ジャイロ３９、車速を検出する車速センサ４０、ＧＰＳ衛星からのＧＰＳ信号を検出するＧＰＳ装置３８等から構成される。
ナビゲーション装置１０は、この現在地検出装置４２により検出された自車両１６の現在地に基づいて、推奨経路を探索するときの経路探索開始点を決定することができる。
【００２２】
上述したように目的地設定部２４を参照した入力部３４の利用者５０の操作によって目的地が設定されると、現在地検出装置４２により検出された自車両１６の現在地を経路探索開始点として、設定された目的地までの経路演算が経路計算情報に基づいて所定のアルゴリズムにより行われ、経路探索開始点と目的地との間の経路が探索され、目的地までの推奨経路が求められる。そして、推奨経路と推奨経路付近の地図が表示部３２に表示され、選択された推奨経路に従ってナビゲーション装置１０によりスピーカ３６による音声ガイダンスと表示部３２上の表示を利用して右左折の指示などが適宜行われる。
【００２３】
一方、サーバ２０は、図１に示すように、通信部１４ｓ及び車両１６のナビゲーション部１３に対応する上位の機能を有するナビゲーション部１３ｓの他、訪問履歴データベース（訪問履歴ＤＢ）６２ｓ、属性推定部２８ｓ、及びリコメンド情報作成部３０ｓを備える。
属性推定部２８ｓは、ＳＮＳ用推定部５８と訪問履歴用推定部５９と、推定属性結果データベース（推定属性結果ＤＢ）２９ｓを備える。
【００２４】
リコメンド情報作成部３０ｓは、忌避情報データベース（忌避情報ＤＢ）３１ｓ、リコメンドエンジン６０ｓ、及び除去部４４ｓを備える。なお、サーバ２０は、通信網１８に接続されるコンテンツプロバイダ６１からのリコメンド情報も取得して車両１６に提示するので、サーバ２０のリコメンド情報作成部３０ｓは、コンテンツプロバイダ６１を含むものとして破線の区画線で描いている。
【００２５】
［動作］
基本的には以上のように構成される車両１６及びサーバ２０を備える情報提供システム１２の動作について、図３に示す模式的なシーケンス図及び図４に示す作成表図５４を参照して説明する。
【００２６】
図３に示すシーケンス図によるシーケンスでは、サーバ２０と、車両１６と、ユーザであり運転者である利用者５０（複数、この実施形態では、イスラム教の信者である利用者５０ｉと菜食主義者である利用者５０ｖ）とが関連して、属性推定工程（提示前工程）Ｐ１、非リコメンド情報確認工程（提示工程）Ｐ２、及びリコメンド情報提示工程（提示後工程）Ｐ３を基本的には繰り返し実施する。例えば、１つの属性推定工程Ｐ１が発生したときに、属性の推定結果に対する非リコメンド情報確認工程Ｐ２を行い、確認結果を反映してリコメンド情報提示工程Ｐ３を、常時実施する。
なお、車両１６は、利用者５０ｉと利用者５０ｖで別々の車両１６が利用されるが、この実施形態では、煩雑さを回避するために、車両１６として説明する。
【００２７】
図３中の属性推定工程Ｐ１と非リコメンド情報確認工程Ｐ２で利用者５０のリコメンド情報（実際には、選択的制限要因となる非リコメンド情報）を決定するための忌避要因（忌避情報）が検出され、それぞれ推定属性結果ＤＢ２９ｓと忌避情報ＤＢ３１ｓが作成される。
【００２８】
［属性推定工程（提示前工程）Ｐ１］
まず、属性推定工程Ｐ１において、サーバ２０の属性推定部２８ｓのＳＮＳ用推定部５８は、ＳＮＳサーバ５６を参照し、利用者５０ｉの情報ｉ４（プロファイル情報）から利用者５０ｉがイスラム教を公言している場合に、利用者５０ｉは、イスラム教徒である可能性が高い属性（イスラム教信奉）を持つと推定し、推定属性結果ＤＢ２９ｓに利用者５０ｉに対し推定結果の属性（イスラム教徒、イスラム教信奉）を紐付けて格納する。なお、ＳＮＳサーバ５６では、利用者５０ｉの携帯端末５１ｉの利用履歴等に基づき、情報ｉ４を取得する。
【００２９】
また、属性推定工程Ｐ１において、サーバ２０の属性推定部２８ｓのＳＮＳ用推定部５８は、ＳＮＳサーバ５６を参照し、利用者５０ｖの情報ｉ７（プロファイル情報）から利用者５０ｖが菜食主義者（ベジタリアン／ヴィーガン）を公言している場合に、利用者５０ｖは、菜食主義者（属性）である可能性が高い属性（菜食主義指向）を持つと推定し、推定属性結果ＤＢ２９ｓに利用者５０ｖに対し推定結果の属性（菜食主義者、菜食主義指向）を紐付けて格納する。
【００３０】
さらに、属性推定工程Ｐ１において、サーバ２０の属性推定部２８ｓの訪問履歴用推定部５９は、車両１６のナビゲーション装置１０から通信部１４及び通信網１８を介して吸い上げた車両１６の訪問履歴データベース（訪問履歴ＤＢ）６２ｓに含まれる、ＰＯＩ（Point Of Interest）情報と、位置情報及び経路情報を示すフローティングカーデータを参照する。
【００３１】
この場合、訪問履歴用推定部５９は、車両１６の利用者５０ｉの情報ｉ１（訪問履歴）から利用者５０ｉが礼拝堂中、モスクに立ち寄った、情報ｉ２（訪問履歴）から利用者５０ｉがハラル認証の店を訪れた、情報ｉ３（訪問履歴）から利用者５０ｉがラマダン月間に日の出から日没まで食事をしないで夜中になると飲食店や食料品店を訪れたことから、利用者５０ｉがイスラム教徒である可能性が高い属性（イスラム教信奉）を持つと判定し、推定属性結果ＤＢ２９ｓに利用者５０ｉに対し判定結果の属性（イスラム教徒、イスラム教信奉）を紐付けて格納する。
【００３２】
さらにまた、属性推定工程Ｐ１において、サーバ２０の属性推定部２８ｓの訪問履歴用推定部５９は、車両１６のナビゲーション装置１０から通信部１４及び通信網１８を介して吸い上げた訪問履歴データベース（訪問履歴ＤＢ）６２ｓに含まれる、ＰＯＩ情報と位置情報及び経路情報を示すフローティングカーデータ（ＦＣＤ）を参照する。
【００３３】
この場合、訪問履歴用推定部５９は、車両１６の利用者５０ｖの情報ｉ６（訪問履歴）から利用者５０ｖがベジタリアン／ヴィーガン専門店を訪れたことに基づいて、利用者５０ｖが菜食主義者である可能性が高い属性を持つと判定し、推定属性結果ＤＢ２９ｓに利用者５０ｖに対し判定結果の属性（菜食主義者、菜食主義指向）を紐付けて格納する。
【００３４】
さらにまた、属性推定工程Ｐ１において、車両１６の属性推定部２８ｃの画像用推定部６３は、車内カメラ３３の画像の情報ｉ５から利用者５０ｉがヒジャブを着用して頭髪を覆っていると判定した場合に、利用者５０ｉは、イスラム教徒である可能性が高い属性（イスラム教信奉）を持つと判定する。この場合、車両１６の属性推定部２８ｃは、推定結果の属性を利用者５０ｉに紐付けてサーバ２０に送信し、サーバ２０は、推定結果の属性（イスラム教徒、イスラム教信奉）を推定属性結果ＤＢ２９ｓに格納する。
【００３５】
さらにまた、属性推定工程Ｐ１において、車両１６の属性推定部２８ｃの画像用推定部６３は、車内カメラ３３の画像の情報ｉ８から利用者５０ｖがペット、ここでは犬を同乗させていると判定した場合に、利用者５０ｖは、ペット（犬）の飼い主である可能性が高い属性を持つと判定する。この場合、車両１６の属性推定部２８ｃは、推定結果の属性を利用者５０ｖに紐付けてサーバ２０に送信し、サーバ２０は、推定結果の属性（ペット愛好者）を推定属性結果ＤＢ２９ｓに格納する。
【００３６】
［非リコメンド情報確認工程（提示工程）Ｐ２］
属性推定工程Ｐ１後の非リコメンド情報確認工程Ｐ２において、サーバ２０のリコメンド情報作成部３０ｓの除去部４４ｓは、推定属性結果ＤＢ２９ｓに記録されている属性に紐づいた忌避情報ＤＢ３１ｓの優先順位に基づき、非リコメンド情報を車両１６の表示部３２に「ハラル認証されていないお店を非表示にしますか？」と提示して確認する。また、表示部３２上に「菜食主義者専門店以外のお店を非表示にしますか？」と提示して確認する。さらに、表示部３２上に「ペット可以外のお店を非表示にしますか？」と提示して確認する。
【００３７】
なお、非リコメンド情報確認工程Ｐ２において、サーバ２０の属性推定部２８ｓ又は除去部４４ｓは、推定属性結果ＤＢ２９ｓに記録されている属性を車両１６の表示部３２に「イスラム教徒でしょうか」と提示して確認する。また、表示部３２上に「ベジタリアン又はヴィーガンでしょうか」と提示して確認するようにしてもよい。さらに、表示部３２上に「ペット（犬）を同乗させていますか」と提示して確認するようにしてもよい。
【００３８】
提示に対し、入力部３４による肯定的な回答があった場合、リコメンド情報作成部３０ｓは、忌避情報データベース（忌避情報ＤＢ）３１ｓに以下に説明する忌避情報を格納する。否定的な回答又は非回答の場合には、忌避情報を格納しない。また、回答を基に忌避情報ＤＢ３１ｓの優先順位を更新する。
【００３９】
リコメンド情報作成部３０ｓは、利用者５０ｉがイスラム教徒である可能性が高い属性を持つと判定されている場合、属性に基づく以下の（１）〜（５）のリコメンドを忌避情報、すなわち利用者５０ｉに提示しない非提示リコメンドとして利用者５０ｉに紐付けて忌避情報ＤＢ３１ｓに格納する。なお、利用者５０に紐付けられていない属性に基づく忌避情報は、予め忌避情報ＤＢ３１ｓに格納されている。
（１）ハラル認証されていないお店のリコメンド
（２）お祈り時間帯におけるモスク以外の訪問地（訪問施設）のリコメンド
（３）ラマダン時期における日中のレストラン／食料品店のリコメンド
（４）遺伝子組み換えをした植物を材料としているレストランのリコメンド
（５）アルコール入り飲料の専門販売店のリコメンド
【００４０】
一方、リコメンド情報作成部３０ｓは、利用者５０ｖが菜食主義者（ベジタリアン／ヴィーガン）である可能性が高い属性を持ち、且つペットを同乗させている場合、以下の（６）〜（９）のリコメンドを忌避情報、すなわち車両１６の利用者５０ｖに提示しない非提示リコメンドとして利用者５０ｖに紐付けて忌避情報ＤＢ３１ｓに格納する。
（６）菜食主義者専門店以外の店の訪問地のリコメンド
（７）肉料理を主とするレストランのリコメンド
（８）卵・乳製品の産地のリコメンド
（９）ペット可以外の店の訪問地のリコメンド
【００４１】
［リコメンド情報提示工程（提示後工程）Ｐ３］
非リコメンド情報確認工程Ｐ２後のリコメンド情報提示工程Ｐ３において、サーバ２０は、リコメンドエンジン６０ｓにより利用者５０が訪問したサイトでの訪問履歴に基づくリコメンドを作成する。
【００４２】
また、サーバ２０は、コンテンツプロバイダ６１からリコメンドを取得する。
【００４３】
この場合、リコメンド情報作成部３０ｓは、リコメンドエンジン６０ｓ及びコンテンツプロバイダ６１のリコメンドに対し、除去部４４ｓにて、忌避情報ＤＢ３１ｓの内容を参照して、車両１６の表示部３２上に表示させるリコメンドとすべきか否か（非リコメンド）の提示判断を実行する。
【００４４】
このようにして、車両１６の表示部３２には、属性推定部２８ｓ、２８ｃが推定した属性に基づき、表示部３２に提示しようとするリコメンド情報中、除去部４４ｓで除去されたリコメンドは提示されない。
【００４５】
上記実施形態によれば、訪問履歴や車内カメラ３３の画像から利用者５０の宗教や菜食主義などのリコメンドの選択を制限する要因を判定し、利用者５０が忌避するもののリコメンドを予めサーバ２０の除去部４４ｓで除去するようにしている。
【００４６】
このため、例えば、菜食主義者と推定される利用者５０ｖに、肉料理のお店がリコメンドされなくなり、イスラム教の教徒と推定される利用者５０ｉにハラムの陸上動物である豚の料理（豚料理）のお店がリコメンドされなくなる等、結果として、利用者５０（５０ｉ、５０ｖ）の属性に寄り添ったリコメンドを提示することができる。
【００４７】
しかも、リコメンドを非提示リコメンドとする際に、非リコメンド情報確認工程Ｐ２にて利用者５０の合意を得ているので、除去されるリコメンド（非提示リコメンド）の的確性が向上する。
【００４８】
［変形例］
［構成］
図５は、変形例に係る車両１６Ａ及び変形例に係るサーバ２０Ａが通信網１８を介して接続された情報提供システム１２Ａの構成図を示している。
なお、以下に参照する図面において、上記図１〜図４に示したものと同一のものあるいは対応するものには同一の符号を付けてその詳細な説明は省略する。
【００４９】
図６は、ナビゲーション装置１０Ａの詳細な構成を含む車両１６Ａのブロック図である。
図７は、変形例に係る車両１６Ａ及び変形例に係るサーバ２０Ａが通信網１８を介して接続された情報提供システム１２Ａの動作説明に供される模式的なシーケンス図である。
図８は、作成表図５４Ａである。
【００５０】
変形例に係る車両１６Ａ及び変形例に係るサーバ２０Ａが通信網１８を介して接続された情報提供システム１２Ａでは、図７に示すように、属性推定工程Ｐ１Ａ、非リコメンド情報確認工程Ｐ２Ａ、及びリコメンド情報提示工程Ｐ３Ａが、専ら車両１６Ａで実行される。
【００５１】
そのため、図６、図７に示すように、訪問履歴ＤＢ６２ｃは、サーバ２０Ａの訪問履歴ＤＢ６２ｓとは別に、車両１６Ａのナビゲーション装置本体１１Ａにも設けられる。車両１６Ａに設けられる属性推定部２８ｃａは、画像用推定部６３と、訪問履歴用推定部５９と、推定属性結果ＤＢ２９ｃと、を備える。
【００５２】
［動作］
基本的には以上のように構成される車両１６Ａ及びサーバ２０Ａを備える情報提供システム１２Ａの動作について、図７に示す模式的なシーケンス図及び図８に示す作成表図５４Ａを参照して説明する。
【００５３】
図７に示すシーケンス図によるシーケンスでは、車両１６Ａと、利用者５０（この変形例でも、イスラム教の信者である利用者５０ｉと菜食主義者である利用者５０ｖ）とが関連して、属性推定工程（提示前工程）Ｐ１Ａ、非リコメンド情報確認工程（提示工程）Ｐ２Ａ、及びリコメンド情報提示工程（提示後工程）Ｐ３Ａを繰り返し実施する。
【００５４】
図７中の属性推定工程Ｐ１Ａと非リコメンド情報確認工程Ｐ２Ａで利用者５０のリコメンド情報（実際には、選択的制限要因となる非リコメンド情報）を決定するための忌避要因（忌避情報）が検出され、それぞれ推定属性結果ＤＢ２９ｃと忌避情報ＤＢ３１ｃが作成される。
【００５５】
［属性推定工程（提示前工程）Ｐ１Ａ］
属性推定工程Ｐ１Ａにおいて、車両１６Ａの属性推定部２８ｃａの訪問履歴用推定部５９は、車両１６Ａのナビゲーション装置１０Ａで吸い上げた車両１６Ａの訪問履歴ＤＢ６２ｃに含まれる、ＰＯＩ（Point Of Interest）情報と、位置情報及び経路情報を示すフローティングカーデータを参照する。
【００５６】
この場合、訪問履歴用推定部５９は、車両１６Ａの利用者５０ｉの情報ｉ１（訪問履歴）から利用者５０ｉが礼拝堂中、モスクに立ち寄った、情報ｉ２（訪問履歴）から利用者５０ｉがハラル認証の店を訪れた、情報ｉ３（訪問履歴）から利用者５０ｉがラマダン月間に日の出から日没まで食事をしないで夜中になると飲食店や食料品店を訪れたことから、利用者５０ｉがイスラム教徒である可能性が高い属性を持つと判定し、推定属性結果ＤＢ２９ｃに利用者５０ｉに対し推定結果の属性（イスラム教徒、イスラム教信奉）を紐付けて格納する。
【００５７】
また、属性推定工程Ｐ１Ａにおいて、訪問履歴用推定部５９は、車両１６Ａの利用者５０ｖの情報ｉ６（訪問履歴）から利用者５０ｖがベジタリアン／ヴィーガン専門店を訪れたことに基づいて、利用者５０ｖが菜食主義者である可能性が高い属性（菜食主義指向）を持つと判定し、推定属性結果ＤＢ２９ｃに利用者５０ｖに対し推定結果の属性（菜食主義者、菜食主義指向）を紐付けて格納する。
【００５８】
さらにまた、属性推定工程Ｐ１Ａにおいて、車両１６Ａの属性推定部２８ｃａの画像用推定部６３は、車内カメラ３３の画像の情報ｉ５から利用者５０ｉがヒジャブを着用して頭髪を覆っていると判定した場合に、利用者５０ｉは、イスラム教徒である可能性が高い属性を持つと判定する。この場合、車両１６の属性推定部２８ｃａは、推定結果の属性を利用者５０ｉに紐付けて推定属性結果ＤＢ２９ｃに格納する。
【００５９】
さらにまた、属性推定工程Ｐ１Ａにおいて、車両１６Ａの属性推定部２８ｃａの画像用推定部６３は、車内カメラ３３の画像の情報ｉ８から利用者５０ｖがペット、ここでは犬を同乗させていると判定した場合に、利用者５０ｖは、ペット（犬）の飼い主である可能性が高い属性を持つと判定する。この場合、車両１６Ａの属性推定部２８ｃａは、推定結果の属性（ペット愛好者）を推定属性結果ＤＢ２９ｃに格納する。
【００６０】
［非リコメンド情報確認工程（提示工程）Ｐ２Ａ］
属性推定工程Ｐ１Ａ後の非リコメンド情報確認工程Ｐ２Ａにおいて、車両１６Ａのリコメンド情報作成部３０ｃの除去部４４ｃは、推定属性結果ＤＢ２９ｃに記録されている属性に紐づいた忌避情報ＤＢ３１ｃの優先順位に基づき、非リコメンド情報を車両１６Ａの表示部３２に「ハラル認証されていないお店を非表示にしますか？」と提示して確認する。また、表示部３２上に「菜食主義者専門店以外のお店を非表示にしますか？」と提示して確認する。さらに、表示部３２上に「ペット可以外のお店を非表示にしますか？」と提示して確認する。
【００６１】
なお、非リコメンド情報確認工程Ｐ２Ａにおいて、属性推定部２８ｃａ又は除去部４４ｃは、推定属性結果ＤＢ２９ｃに記録されている属性を車両１６Ａの表示部３２に「イスラム教徒でしょうか」と提示して確認するようにしてもよい。また、表示部３２上に「ベジタリアン又はヴィーガンでしょうか」と提示して確認するようにしてもよい。さらに、表示部３２上に「ペット（犬）を同乗させていますか」と提示して確認するようにしてもよい。
【００６２】
提示に対し、入力部３４による肯定的な回答があった場合、リコメンド情報作成部３０ｃは、忌避情報データベース（忌避情報ＤＢ）３１ｃに以下に説明する忌避情報を格納する。否定的な回答又は非回答の場合には、忌避情報を格納しない。また、回答を基に忌避情報ＤＢ３１ｃの優先順位を更新する。
【００６３】
リコメンド情報作成部３０ｃは、利用者５０ｉがイスラム教徒である可能性が高い属性を持つと判定されている場合、属性に基づく以下の（１）〜（５）のリコメンドを忌避情報、すなわち利用者５０ｉに提示しない非提示リコメンドとして利用者５０ｉに紐付けて忌避情報ＤＢ３１ｃに格納する。なお、利用者５０に紐付けられていない属性に基づく忌避情報は、予め忌避情報ＤＢ３１ｃに格納されている。
（１）ハラル認証されていないお店のリコメンド
（２）お祈り時間帯におけるモスク以外の訪問地（訪問施設）のリコメンド
（３）ラマダン時期における日中のレストラン／食料品店のリコメンド
（４）遺伝子組み換えをした植物を材料としているレストランのリコメンド
（５）アルコール入り飲料の専門販売店のリコメンド
【００６４】
一方、リコメンド情報作成部３０ｃは、利用者５０ｖが菜食主義者（ベジタリアン／ヴィーガン）である可能性が高い属性を持ち、且つペットを同乗させている場合、以下の（６）〜（９）のリコメンドを忌避情報、すなわち車両１６Ａの利用者５０ｖに提示しない非提示リコメンドとして利用者５０ｖに紐付けて忌避情報ＤＢ３１ｃに格納する。
（６）菜食主義者専門店以外の店の訪問地のリコメンド
（７）肉料理を主とするレストランのリコメンド
（８）卵・乳製品の産地のリコメンド
（９）ペット可以外の店の訪問地のリコメンド
【００６５】
［リコメンド情報提示工程（提示後工程）Ｐ３Ａ］
非リコメンド情報確認工程Ｐ２Ａ後のリコメンド情報提示工程Ｐ３Ａにおいて、車両１６Ａのリコメンド情報作成部３０ｃは、リコメンドエンジン６０ｃにより利用者５０が訪問したサイトでの訪問履歴に基づくリコメンドを作成する。
【００６６】
また、リコメンド情報作成部３０ｃは、サーバ２０Ａのリコメンドエンジン６０ｓ及びコンテンツプロバイダ６１からリコメンドを取得する。
【００６７】
この場合、リコメンド情報作成部３０ｃは、リコメンドエンジン６０ｃ、６０ｓ及びコンテンツプロバイダ６１のリコメンドに対し、除去部４４ｃにて、忌避情報ＤＢ３１ｃの内容を参照して、車両１６Ａの表示部３２上に表示させるリコメンドとすべきか否か（非リコメンド）の提示判断を実行する。
【００６８】
このようにして、車両１６Ａの表示部３２には、属性推定部２８ｃａが推定した属性に基づき、表示部３２に提示しようとするリコメンド情報中、除去部４４ｃで除去されたリコメンドは提示されない。
【００６９】
上記変形例によれば、訪問履歴や車内カメラ３３の画像から利用者５０の宗教や菜食主義などのリコメンドの選択を制限する要因を判定し、利用者５０が忌避するもののリコメンドを予め除去するようにしている。
【００７０】
このため、例えば、菜食主義者と推定される利用者５０ｖに、肉料理のお店がリコメンドされなくなり、イスラム教の教徒と推定される利用者５０ｉにハラムの陸上動物である豚の料理（豚料理）のお店がリコメンドされなくなる等、結果として、利用者５０（５０ｉ、５０ｖ）の属性に寄り添ったリコメンドを提示することができる。
【００７１】
しかも、リコメンドを非提示リコメンドとする際に、非リコメンド情報確認工程Ｐ２Ａにて利用者５０の合意を得ているので、除去されるリコメンドの的確性が向上する。
【００７２】
［実施形態及び変形例から把握し得る発明］
ここで、上記実施形態及び変形例から把握し得る発明について、以下に記載する。なお、理解の便宜のために構成要素には上記で（実施形態及び変形例で）用いた符号をかっこ書きで付けているが、該構成要素は、その符号を付けたものに限定されない。
【００７３】
この発明に係るサーバ（２０）は、車両（１６）にリコメンド情報を提示するサーバ（２０）であって、
利用者（５０）の車両（１６）での訪問履歴に基づいて前記利用者（５０）の属性を推定する属性推定部（２８ｓ）と、
前記属性推定部（２８ｓ）が推定した属性に基づき、前記車両（１６）の表示部（３２）に提示しようとするリコメンド情報中、前記利用者（５０）が忌避するリコメンド情報を予め除去する除去部（４４ｓ）と、
を備える。
【００７４】
この構成により、利用者（５０）の車両（１６）での訪問履歴に基づいて推定した前記利用者（５０）の属性に基づき、前記車両（１６）内の表示部（３２）に提示しようとするリコメンド情報中、前記利用者（５０）が忌避するリコメンド情報を予め除去するようにしたので、利用者（５０）に必要と思われるリコメンド情報が残されて提示されることとなり、リコメンドがもたらすユーザエクスペリエンス（利用者が得る体験）を向上させることができる。
【００７５】
また、前記除去部（４４ｓ）は、
前記属性推定部（２８ｓ）が推定した属性に基づき、前記利用者（５０）にリコメンドしない非リコメンド情報を選択させ、前記利用者（５０）から肯定の回答を得たとき、前記属性を前記除去部（４４ｓ）に設定することが好ましい。
【００７６】
このように、除去部（４４ｓ）に、利用者（５０）の肯定の回答を得た属性を設定するようにしたので、除去部（４４ｓ）での除去判定の的確性が向上する。
【００７７】
また、前記除去部（４４ｓ）は、
前記属性推定部（２８ｓ）が推定した属性を前記表示部に提示し、提示した属性に対する前記利用者（５０）から肯定の回答を得たとき、前記属性を前記除去部（４４ｓ）に設定することが好ましい。
【００７８】
このように、除去部（４４ｓ）に、利用者（５０）の肯定の回答を得た属性を設定するようにしたので、除去部（４４ｓ）での除去判定の的確性が向上する。
【００７９】
さらに、推定される前記利用者（５０）の属性は、前記利用者（５０）の菜食主義指向及び特定宗教信奉の少なくとも一方の属性であるとしてもよい。
【００８０】
これによれば利用者（５０）の菜食主義指向及び特定宗教信奉の少なくとも一方の属性に基づけば、該利用者（５０）に提示されるリコメンド情報の的確性及びユーザエクスペリエンスをより一層向上させることができる。
【００８１】
さらにまた、前記属性推定部（２８ｓ）は、
前記利用者（５０）の車両（１６）での前記訪問履歴に加えて、前記利用者（５０）のＳＮＳ上の情報に基づき、前記利用者（５０）の属性を推定してもよい。
【００８２】
これによれば、利用者（５０）のＳＮＳ上の情報に基づき、前記利用者（５０）の属性の推定を補強することで、前記利用者（５０）の属性をより的確に推定することができる。
【００８３】
サーバ（２０）からサービスを受ける車両（１６）もこの発明に含まれる。
【００８４】
この発明に係る車両（１６Ａ）は、表示部（３２）にリコメンド情報を提示する車両（１６Ａ）であって、
利用者（５０）の車両（１６Ａ）での訪問履歴に基づいて前記利用者（５０）の属性を推定する属性推定部（２８ｃａ）と、
前記属性推定部（２８ｃａ）が推定した属性に基づき、前記表示部（３２）に提示しようとするリコメンド情報中、前記利用者（５０）が忌避するリコメンド情報を予め除去する除去部（４４ｃ）と、を備える。
【００８５】
この構成によれば、利用者（５０）の車両（１６Ａ）での訪問履歴に基づいて推定した前記利用者（５０）の属性に基づき、前記車両（１６Ａ）内の表示部（３２）に提示しようとするリコメンド情報中、利用者（５０）が忌避するリコメンド情報を予め除去するようにしたので、利用者（５０）に必要と思われるリコメンド情報が残されて提示されることとなり、リコメンドがもたらすユーザエクスペリエンス（利用者が得る体験）を向上させることができる。
【００８６】
また、車内カメラ（３３）を設け、
前記属性推定部（２８ｃａ）は、
前記利用者（５０）の車両（１６Ａ）での前記訪問履歴に加えて、前記車内カメラ（３３）の画像情報に基づき、前記利用者（５０）の属性を推定する。
【００８７】
これにより、車内カメラ（３３）の画像情報から、例えば、利用者（５０）が食している食品、利用者（５０）が着用している衣服（ヒジャブや民族衣装）等の情報を得て、これらの情報から利用者（５０）の属性の推定を補強することで、前記利用者（５０）の属性をより的確に推定することができる。
【００８８】
なお、この発明は、上述の実施形態で参照したイスラム教に限らず、キリスト教、ヒンズー教、仏教等の各宗教の各宗教信奉者に適用する等、この明細書の記載内容に基づき、種々の構成を採り得ることはもちろんである。
【符号の説明】
【００８９】
１０、１０Ａ…ナビゲーション装置  １２、１２Ａ…情報提供システム
１３、１３ｓ…ナビゲーション部    １４、１４ｓ…通信部
１６、１６Ａ…車両（自車両）      １８…通信網
２０、２０Ａ…サーバ
２８、２８ｃ、２８ｃａ、２８ｓ…属性推定部
２９ｃ、２９ｓ…推定属性結果ＤＢ
３０ｃ、３０ｃｓ、３０ｓ…リコメンド情報作成部
３１ｃ、３１ｓ…忌避情報データベース
３２…表示部                      ３３…車内カメラ
３４…入力部                      ４４ｃ、４４ｓ…除去部
５０、５０ｉ、５０ｖ…利用者      ５１、５１ｉ…携帯端末
５４、５４Ａ…作成表図            ５６…ＳＮＳサーバ
５８…ＳＮＳ用推定部              ５９…訪問履歴用推定部
６０ｃ、６０ｓ…リコメンドエンジン
６１…コンテンツプロバイダ        ６３…画像用推定部
６２ｃ…訪問履歴ＤＢ              Ｐ１、Ｐ１Ａ…属性推定工程
Ｐ２、Ｐ２Ａ…非リコメンド情報確認工程
Ｐ３、Ｐ３Ａ…リコメンド情報提示工程
ｉ１〜ｉ８…情報
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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