(57)【要約】【課題】個々のユーザについて、当該ユーザにとって重要性が高い設定経路上の特徴地点に関する情報を提供する。【解決手段】経路上の特徴地点の情報を含む移動プランを生成する生成装置であって、前記経路上の特徴地点の情報を抽出する抽出手段と、前記特徴地点の情報と、ユーザのプロファイル情報とに基づいて、前記移動プランを生成する生成手段とを備える。【選択図】  図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
経路上の特徴地点の情報を含む移動プランを生成する生成装置であって、
前記経路上の特徴地点の情報を抽出する抽出手段と、
前記特徴地点の情報と、ユーザのプロファイル情報とに基づいて、前記移動プランを生成する生成手段と、
を備えることを特徴とする生成装置。
【請求項２】
前記特徴地点の情報は、前記経路上の注意地点及び見所地点の情報であり、
前記生成手段は、前記プロファイル情報に基づいて、前記注意地点及び前記見所地点の割合を調整して前記移動プランを生成することを特徴とする請求項１に記載の生成装置。
【請求項３】
複数の車両の走行情報を取得する取得手段をさらに備え、
前記抽出手段は、前記走行情報に基づいて前記注意地点の情報を抽出することを特徴とする請求項２に記載の生成装置。
【請求項４】
前記注意地点は、道を間違えやすい第１の注意地点を含むことを特徴とする請求項３に記載の生成装置。
【請求項５】
前記走行情報は、案内された経路に対するリルートの発生情報を含み、
前記抽出手段は、前記リルートの発生情報に基づいて前記第１の注意地点の情報を抽出することを特徴とする請求項４に記載の生成装置。
【請求項６】
前記走行情報は、Ｕターンの発生情報を含み、
前記抽出手段は、前記Ｕターンの発生情報に基づいて前記第１の注意地点の情報を抽出することを特徴とする請求項４に記載の生成装置。
【請求項７】
前記走行情報は、経路案内画面に表示される地図の縮尺変更操作に関する操作情報を含み、
前記抽出手段は、前記操作情報に基づいて前記第１の注意地点の情報を抽出することを特徴とする請求項４に記載の生成装置。
【請求項８】
前記走行情報は、前記複数の車両の速度情報を含み、
前記抽出手段は、前記速度情報に基づいて前記第１の注意地点の情報を抽出することを特徴とする請求項４に記載の生成装置。
【請求項９】
前記速度情報に基づいて、前記複数の車両のうちの一部の車両が一定時間以上徐行又は停止しているか否かを判定する判定手段をさらに備え、
前記抽出手段は、前記判定手段により前記一部の車両が一定時間以上徐行又は停止していると判定された地点の情報を、前記第１の注意地点の情報として抽出することを特徴とする請求項８に記載の生成装置。
【請求項１０】
前記走行情報は、車両に設置された車外カメラの撮影情報をさらに含み、
前記判定手段は、前記撮影情報に基づいて、前記車外カメラが設置されている車両の周囲に他車両が存在するか否かを判定すると共に、信号機が停止信号であるか否かをさらに判定し、
前記抽出手段は、前記判定手段により、前記車外カメラが設置されている車両の周囲に他車両が存在せず、且つ、信号機が停止信号ではないと判定される場合に、前記判定手段により前記一部の車両が一定時間以上徐行又は停止していると判定された地点の情報を、前記第１の注意地点の情報として抽出することを特徴とする請求項９に記載の生成装置。
【請求項１１】
前記走行情報は、車両に設置された車内カメラの撮影情報を含み、
前記撮影情報に基づいて運転者の挙動情報を判定する判定手段をさらに備え、
前記抽出手段は、前記運転者の挙動情報に基づいて前記第１の注意地点の情報を抽出することを特徴とする請求項４に記載の生成装置。
【請求項１２】
前記走行情報は、車両に設置された収音マイクの収音情報を含み、
前記抽出手段は、前記収音情報に基づいて前記第１の注意地点の情報を抽出することを特徴とする請求項４に記載の生成装置。
【請求項１３】
前記走行情報は、車両の運転者に装着された心拍数計測装置により計測された心拍数情報を含み、
前記抽出手段は、前記心拍数情報に基づいて前記第１の注意地点の情報を抽出することを特徴とする請求項４に記載の生成装置。
【請求項１４】
前記注意地点は、急停止が発生しやすい第２の注意地点を含むことを特徴とする請求項３に記載の生成装置。
【請求項１５】
複数の車両の走行情報を取得する取得手段をさらに備え、
前記抽出手段は、前記走行情報に基づいて前記第２の注意地点の情報を抽出することを特徴とする請求項１４に記載の生成装置。
【請求項１６】
前記走行情報は、車両の加速度情報を含み、
前記抽出手段は、前記加速度情報に基づいて前記第２の注意地点の情報を抽出することを特徴とする請求項１５に記載の生成装置。
【請求項１７】
前記走行情報は、ブレーキペダルの踏み込み情報を含み、
前記抽出手段は、前記踏み込み情報に基づいて前記第２の注意地点の情報を抽出することを特徴とする請求項１５に記載の生成装置。
【請求項１８】
前記走行情報は、アンチロックブレーキシステム（ＡＢＳ）の作動情報を含み、
前記抽出手段は、前記作動情報に基づいて前記第２の注意地点の情報を抽出することを特徴とする請求項１５に記載の生成装置。
【請求項１９】
前記走行情報は、自動ブレーキの作動情報を含み、
前記抽出手段は、前記作動情報に基づいて前記第２の注意地点の情報を抽出することを特徴とする請求項１５に記載の生成装置。
【請求項２０】
前記走行情報は、アダプティブクルーズコントロール（ＡＣＣ）の作動情報を含み、
前記抽出手段は、前記作動情報に基づいて前記第２の注意地点の情報を抽出することを特徴とする請求項１５に記載の生成装置。
【請求項２１】
前記走行情報は、クラクションの作動情報を含み、
前記抽出手段は、前記作動情報に基づいて前記第２の注意地点の情報を抽出することを特徴とする請求項１５に記載の生成装置。
【請求項２２】
複数の車両の走行情報を取得する取得手段をさらに備え、
前記抽出手段は、前記走行情報に基づいて前記見所地点の情報を抽出することを特徴とする請求項２に記載の生成装置。
【請求項２３】
前記見所地点は、前記ユーザが興味を持つと推測される第１の見所地点を含むことを特徴とする請求項２２に記載の生成装置。
【請求項２４】
前記走行情報は、前記ユーザが過去に立ち寄った地点の履歴情報を含み、
前記抽出手段は、前記履歴情報に基づいて前記第１の見所地点の情報を抽出することを特徴とする請求項２３に記載の生成装置。
【請求項２５】
前記走行情報は、車両に設置された収音マイクの収音情報を含み、
前記抽出手段は、前記収音情報に基づいて前記第１の見所地点の情報を抽出することを特徴とする請求項２３に記載の生成装置。
【請求項２６】
前記ユーザによる電子マネーの決済情報又は前記ユーザによるインターネットの検索履歴情報を取得する取得手段をさらに備え、
前記抽出手段は、前記決済情報又は前記検索履歴情報に基づいて前記第１の見所地点の情報を抽出することを特徴とする請求項２３に記載の生成装置。
【請求項２７】
前記見所地点は、前記ユーザ以外の他ユーザが興味を持っている第２の見所地点を含むことを特徴とする請求項２２に記載の生成装置。
【請求項２８】
前記他ユーザによるインターネットの検索履歴情報を取得する取得手段をさらに備え、
前記抽出手段は、前記検索履歴情報に基づいて前記第２の見所地点の情報を抽出することを特徴とする請求項２７に記載の生成装置。
【請求項２９】
前記他ユーザに提供された見所地点に前記他ユーザが実際に立ち寄ったか否かを示すフィードバック情報を取得する取得手段をさらに備え、
前記抽出手段は、前記フィードバック情報に基づいて前記第２の見所地点の情報を抽出することを特徴とする請求項２７に記載の生成装置。
【請求項３０】
前記走行情報は、前記他ユーザが過去に立ち寄った地点の履歴情報を含み、
前記抽出手段は、前記履歴情報に基づいて前記第２の見所地点の情報を抽出することを特徴とする請求項２２に記載の生成装置。
【請求項３１】
前記プロファイル情報は、前記経路を構成する複数のリンクごとの前記ユーザによる過去の走行回数を含み、
前記生成手段は、前記走行回数が閾値以下のリンクについては、前記注意地点の割合が前記見所地点の割合よりも多くなるように調整することを特徴とする請求項２に記載の生成装置。
【請求項３２】
前記プロファイル情報は、前記ユーザが前記経路を移動する際に使用する車両の種別情報を含み、
前記生成手段は、前記ユーザが前記二輪車を使用する場合、前記注意地点の割合が前記見所地点の割合よりも多くなるように調整することを特徴とする請求項２又は３１に記載の生成装置。
【請求項３３】
前記プロファイル情報は、前記ユーザの同乗者に関する情報を含み、
前記生成手段は、前記同乗者が存在しない場合、前記注意地点の割合が前記見所地点の割合よりも多くなるように調整することを特徴とする請求項２、３１及び３２の何れか１項に記載の生成装置。
【請求項３４】
前記見所地点は、前記ユーザが興味を持つと推測される第１の見所地点、及び、前記ユーザ以外の他ユーザが興味を持っている第２の見所地点を含み、
前記生成手段は、前記同乗者が存在しない場合、前記見所地点の中では、前記第１の見所地点の割合が前記第２の見所地点の割合よりも多くなるように調整を行うことを特徴とする請求項３３に記載の生成装置。
【請求項３５】
前記生成手段は、前記同乗者が存在する場合であって、前記同乗者が前記ユーザと近しい関係にある人物である場合には、前記見所地点の中では、前記第１の見所地点の割合が前記第２の見所地点の割合よりも多くなるように調整を行うことを特徴とする請求項３３又は３４に記載の生成装置。
【請求項３６】
前記生成手段は、前記同乗者が複数存在する場合であって、前記同乗者が前記ユーザと近しい関係にない人物である場合、前記見所地点の中では、前記第２の見所地点の割合が前記第１の見所地点の割合以上となるように調整を行うことを特徴とする請求項３３乃至３５の何れか１項に記載の生成装置。
【請求項３７】
前記プロファイル情報は、前記ユーザにより設定された経路の走行予定日時の情報を含み、
前記生成手段は、前記経路の走行予定日が休日である場合、又は、前記経路の走行予定時間が日中である場合、前記見所地点の割合が前記注意地点の割合よりも多くなるように調整することを特徴とする請求項２、３１乃至３６の何れか１項に記載の生成装置。
【請求項３８】
前記プロファイル情報は、前記ユーザにより設定された経路の目的地の情報を含み、
前記生成手段は、前記経路の目的地が前記ユーザの自宅である場合、前記注意地点の割合が前記見所地点の割合よりも多くなるように調整することを特徴とする請求項２、３１乃至３７の何れか１項に記載の生成装置。
【請求項３９】
前記生成手段は、前記経路の目的地が商業施設である場合、前記見所地点の割合が前記注意地点の割合よりも多くなるように調整することを特徴とする請求項３８に記載の生成装置。
【請求項４０】
前記プロファイル情報は、前記ユーザにより設定された経路の走行予定距離又は走行予定時間の情報を含み、
前記生成手段は、前記経路の走行予定距離が所定距離以上である場合、又は、走行予定時間が所定時間以上である場合、前記注意地点の割合が前記見所地点の割合よりも多くなるように調整することを特徴とする請求項２、３１乃至３９の何れか１項に記載の生成装置。
【請求項４１】
前記プロファイル情報は、前記ユーザによる車両の運転技術情報を含み、
前記生成手段は、前記運転技術情報に基づいて、前記注意地点及び前記見所地点の割合を調整して前記移動プランを生成することを特徴とする請求項２、３１乃至４０の何れか１項に記載の生成装置。
【請求項４２】
前記プロファイル情報は、前記ユーザにより設定された経路の走行予定日時の天候情報を含み、
前記生成手段は、前記経路の走行予定日時の天候情報に基づいて、前記注意地点及び前記見所地点の割合を調整して前記移動プランを生成することを特徴とする請求項２、３１乃至４１の何れか１項に記載の生成装置。
【請求項４３】
前記プロファイル情報は、前記ユーザにより設定された経路の周辺の自然災害情報を含み、
前記生成手段は、前記自然災害情報が発令されているエリアに前記経路が含まれる場合、前記注意地点の割合が前記見所地点の割合よりも多くなるように調整することを特徴とする請求項２に記載の生成装置。
【請求項４４】
前記移動プランを前記ユーザに対して出力する出力手段をさらに備えることを特徴とする請求項１乃至４３の何れか１項に記載の生成装置。
【請求項４５】
前記移動プランは、前記経路上の特徴地点に関する映像であることを特徴とする請求項１乃至４４の何れか１項に記載の生成装置。
【請求項４６】
前記映像は、前記経路の出発地から目的地までの間の各特徴地点を順次表示する映像であることを特徴とする請求項４５に記載の生成装置。
【請求項４７】
経路上の特徴地点の情報を含む移動プランを生成する生成装置の制御方法であって、
前記経路上の特徴地点の情報を抽出する抽出工程と、
前記特徴地点の情報と、ユーザのプロファイル情報とに基づいて、前記移動プランを生成する生成工程と、
を有することを特徴とする生成装置の制御方法。
【請求項４８】
コンピュータを、請求項１乃至４６の何れか１項に記載の生成装置として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生成装置、生成装置の制御方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、目的地が初めて訪れる場所であったり、遠方であったりする場合、スマートフォン等の携帯情報端末や車載ナビゲーション装置を使用して、出発前にナビゲーションのための経路設定が行われることが多い。或いは、ナビゲーション装置が搭載されていない場合や、二輪車で走行中であるため経路を確認することが難しい場合がある。そのような場合、事前に経路を調べてから出発することが行われている。また、経路上の見所地点（レストラン、お勧めスポット、イベント等）を知りたい場合、事前に調べてから出発することや、走行中に調べることが行われている。
【０００３】
しかしながら、実際に車両で走行すると、ナビゲーション装置の案内が分かりにくかったり、道の分岐が複雑で進むべき方向を迷ったり、道を間違えたりしやすいといった、注意すべき地点が存在しうる。また、見所となる地点を調べるのに検索に時間がかかる上、所望の情報が上手く入手できないことも起こりうる。
【０００４】
特許文献１には、ユーザの移動先を推定し、推定された移動先のエリア情報（例えば移動先の駅における催し物の情報など）を取得してユーザに対して表示することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】国際公開第２０１６／１７８２８２号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１に記載の技術では、ユーザごとに適応的な情報を提供することはできない。従って、ユーザが設定した経路を走行する際に、当該ユーザにとって重要な特徴地点（例えば注意すべき地点、見所となる地点等）に関する情報を提供することは難しいという課題がある。
【０００７】
本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、個々のユーザについて、当該ユーザにとって重要性が高い経路上の特徴地点に関する情報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】
【０００８】
上記の目的を達成する本発明に係る生成装置は、
経路上の特徴地点の情報を含む移動プランを生成する生成装置であって、
前記経路上の特徴地点の情報を抽出する抽出手段と、
前記特徴地点の情報と、ユーザのプロファイル情報とに基づいて、前記移動プランを生成する生成手段と、
を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、個々のユーザについて、当該ユーザにとって重要性が高い経路上の特徴地点に関する情報を提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の一実施形態に係る生成システムの構成例を説明するための図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る生成システムを構成する各装置の構成例を説明するためのブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る生成装置が実施する全体処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図４】本発明の一実施形態に係る生成装置が実施する、道を間違えやすい第１の注意地点を抽出する処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図５】本発明の一実施形態に係る生成装置が実施する、急停止が発生しやすい第２の注意地点を抽出する処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図６】本発明の一実施形態に係る生成装置が実施する、ユーザが興味を持つと推測される第１の見所地点を抽出する処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図７】本発明の一実施形態に係る生成装置が実施する、他ユーザが興味を持っている第２の見所地点を抽出する処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図８】本発明の一実施形態に係る生成装置が実施する移動プラン生成処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図９】本発明の一実施形態に係る生成装置が実施する映像割合調整処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、添付図面を参照しながら本発明の実施形態について説明する。尚、各図は実施形態を説明するための模式図に過ぎず、例えば図中の各要素の寸法は必ずしも現実のものを反映するものではない。また、図中において同一の要素には同一の参照番号を付しており、本明細書において重複する内容については説明を省略する。
【００１２】
＜構成＞
図１は、本発明の一実施形態に係る生成システムの構成を説明するための図である。生成システムは、生成装置１０、１以上の車両２０、１以上の通信装置３０を含み、生成装置１０と１以上の車両２０、生成装置１０と１以上の通信装置３０とがネットワーク４０を介して通信可能に構成されている。
【００１３】
図２は、生成装置１０、車両２０、通信装置３０の構成例を示す図である。生成装置１０は、サーバ装置として機能し、出発地から目的地までの経路上の特徴地点を含んだ移動プラン（例えば経路上の特徴地点を含んだ画像又は映像）を生成して、車両２０又は通信装置３０へ出力する。移動プランとは、例えば、特徴地点を実際に走行する際に車両２０から観察される走行時の映像を、出発地から目的地までの各特徴地点について複数繋げて表示する映像である。例えば、特徴地点が交差点であり、設定された経路に従うと交差点で左折することを要する場合、映像上に経路に沿った矢印又は線を重畳してもよい。交差点に進入する少し手前から、交差点で左折し、左折後に交差点から離れていく所までの一連の映像をその特徴地点の一連の映像とする。そして、このような映像を複数の特徴地点について繋げて連続的に表示することで移動プランを生成する。なお、移動プランは必ずしも映像である必要はなく、各特徴地点の静止画像を複数繋げて特徴地点ごとに順に所定時間ずつ静止画像を切り替えて表示するように構成してもよい。また、注意地点は映像で表示し、見所地点は静止画像で表示する等、映像と静止画像とを組み合わせてもよい。
【００１４】
生成装置１０は、ＣＰＵ１０１と、記憶装置１０２と、通信部１０３とを備えている。ＣＰＵ１０１は、記憶装置１０２に記憶されているプログラムを読み出して実行することにより、実施形態に係る処理を実行する。記憶装置１０２は、各種情報を記憶する。
【００１５】
記憶装置１０２は、ＣＰＵ１０１が読み出して実行するためのプログラムを記憶すると共に、通信部１０３を介して１以上の車両２０又は通信装置３０から取得した情報と、通信部１０３を介してネットワーク４０から取得した情報とを記憶する。記憶装置１０２は、例えば、生成装置１０が車両２０又は通信装置３０から受信した、車両２０又は通信装置３０を介してユーザにより入力されたナビゲーション情報を記憶する。ナビゲーション情報は、ユーザＩＤ情報、出発地及び目的地（或いは経由地）の情報、走行予定日時の情報等を含む。
【００１６】
また、記憶装置１０２は、複数の車両２０の走行情報を受信して記憶する。走行情報は、特徴地点（注意地点、見所地点）を抽出するために使用される情報である。走行情報は、車両２０の位置情報、速度情報、加速度情報、イグニッションオフ地点の位置情報、ブレーキペダルの踏み込み量の情報、アンチロックブレーキシステム（ＡＢＳ）の作動情報、自動ブレーキの作動情報、アダプティブクルーズコントロールの作動情報、クラクションの作動情報等を含む。また、走行情報は、経路に対するリルートの発生情報、経路に対するＵターンの発生情報、後述の車載ナビゲーション装置２０７の経路案内画面に表示される地図の縮尺変更操作に関する操作情報を含む。また、走行情報は、車両２０に設置された車外カメラ（後述の車外カメラ２０５）の撮影情報、車両２０に設置された車内カメラ（後述の車内カメラ２０４）の撮影情報、車両２０に設置された収音マイク（後述の収音マイク２０６）の収音情報、車両２０の運転者に装着された心拍数計測装置（不図示）により計測された心拍数情報等を含む。
【００１７】
また、記憶装置１０２は、受信したユーザのプロファイル情報を記憶する。プロファイル情報は、移動プランを生成する際に、特徴地点（注意地点、見所地点）に関する映像割合がユーザに適した割合になるように調整するために使用される情報である。ユーザのプロファイル情報は、経路を構成するリンクごとのユーザによる過去の走行回数、ユーザが経路を移動する際に使用する予定の車両の種別情報（例えば四輪車、二輪車）、ユーザの同乗者に関する情報、経路の走行予定日時の情報を含む。また、ユーザのプロファイル情報は、経路の目的地の情報、経路の走行予定距離及び走行予定時間の情報、ユーザの運転技術情報（例えば運転技術が高いか否かを示す情報）、経路の走行予定日時の天候情報（大雨、雪、濃霧等）を含む。また、ユーザのプロファイル情報は、経路の自然災害情報（例えば注意報や警報、豪雨による土砂崩れ情報、河川の氾濫情報、火山の噴火情報、路面凍結情報）等を含む。また、走行情報は、車内に設けられた収音マイク（例えば後述の収音マイク２０６）により取得された過去の発話内容の履歴情報を含む。
【００１８】
通信部１０３は、各種情報を有線又は無線で送受信する。ネットワーク４０は、例えばインターネット及び／又はローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）である。
【００１９】
車両２０は、例えば四輪車であるが、二輪車など他の車両であってもよい。車両２０は、ＥＣＵ（電子制御ユニット）２０１と、記憶装置２０２と、通信部２０３と、車内カメラ２０４と、車外カメラ２０５と、収音マイク２０６と、車載ナビゲーション装置２０７とを備えている。
【００２０】
ＥＣＵ２０１は、ＣＰＵ、メモリおよび通信インタフェースを含む。通信インタフェースを介して受け取った情報（データないし電気信号）に基づいてＣＰＵにより所定の処理を行い、その処理結果を、メモリに格納し、或いは、通信インタフェースを介して他の要素に出力する。ＥＣＵ２０１は、運転者による加速用操作子（アクセルペダル）の操作量に基づいて駆動機構を制御する。また、ＥＣＵ２０１は、運転者による制動用操作子（ブレーキペダル）の操作量に基づいて制動機構を制御する。制動機構は、例えば、車両２０の各車輪に設けられたディスクブレーキである。また、ＥＣＵ２０１は、運転者による操舵用操作子（ステアリングホイール）の操作量に基づいて操舵機構を制御する。操舵機構は、パワーステアリングを含む。ＥＣＵ２０１は、各操作子の操作量を取得すると共に、取得した操作量の履歴に基づいて運転者の運転技術を解析することができる。
【００２１】
また、ＥＣＵ２０１は、車内カメラ２０４及び車外カメラに２０５により撮影された撮影画像や、収音マイク２０６により収音された音声情報に基づいて、車両２０の車内環境（例えば運転者の挙動）及び車外の周辺環境（例えば信号機の色、周辺に他車両が存在するかどうか）や、乗員の発話内容について所定の解析を行う。
【００２２】
記憶装置２０２は、ＥＣＵ２０１による各種情報の解析結果や、車内カメラ２０４及び車外カメラ２０５により撮影された撮影画像、収音マイク２０６により収音された音声情報、車載ナビゲーション装置２０７から取得されたナビゲーション情報等を記憶する。
【００２３】
通信部２０３は、ネットワーク４０を介して生成装置１０と通信し、各種情報を有線又は無線で送受信することができる。通信部２０３は、記憶装置２０２に記憶された各種情報を生成装置１０へ送信すると共に、生成装置１０から各種情報を受信する。
【００２４】
車内カメラ２０４は、車両２０の車内環境を撮影する。車外カメラ２０５は、車両２０の周辺環境を撮影する。収音マイク２０６は、車両２０で発せられた音声（乗員の発話内容等）を収音する。車載ナビゲーション装置２０７は、表示部２０７１と、操作入力部２０７２とを備えている。表示部２０７１は、液晶ディスプレイ等であり、出発地から目的地までの経路情報など各種のナビゲーション情報を表示したり、生成装置１０により生成された移動プラン（例えば経路上の特徴地点を含んだ画像又は映像）を生成装置１０から受信して表示したりする。
【００２５】
操作入力部２０７２は、物理ボタンや回転機構等であり、運転者（ユーザ）は操作入力部２０７２を操作して、出発地、目的地などの各種のナビゲーション情報を入力することができる。なお、表示部２０７１がタッチパネルである場合には、表示部２０７１が操作入力部２０７２の機能を兼ねてもよい。
【００２６】
通信装置３０は、例えばスマートフォンなどの携帯情報端末である。通信装置３０は、ＣＰＵ３０１と、記憶装置３０２と、通信部３０３と、表示部３０４と、操作入力部３０５とを備えている。ＣＰＵ３０１は、記憶装置３０２に記憶されているプログラムを読み出して実行することにより、通信装置３０の動作を制御する。記憶装置３０２は、ＣＰＵ３０１が読み出して実行するためのプログラムを記憶すると共に、操作入力部３０５を介して通信装置３０に入力された各種情報を記憶する。通信部３０３は、ネットワーク４０を介して生成装置１０と通信し、各種情報を有線又は無線で送受信することができる。通信部２０３は、記憶装置３０２に記憶された各種情報を生成装置１０へ送信すると共に、生成装置１０から各種情報を受信する。
【００２７】
表示部３０４は、液晶ディスプレイ等であり、生成装置１０により生成された移動プラン（例えば経路上の特徴地点を含んだ画像又は映像）を生成装置１０から受信して表示したり、各種の画面を表示したりする。操作入力部３０５は、物理ボタンや回転機構等であり、運転者（ユーザ）は操作入力部３０５を操作して、出発地、目的地、経由地、ユーザＩＤなどの各種のナビゲーション情報を入力することができる。なお、表示部３０４がタッチパネルである場合には、表示部３０４が操作入力部３０５の機能を兼ねてもよい。
【００２８】
ユーザは、自身の車両２０を使用して走行する前に、通信装置３０を使用して事前にナビゲーション情報をユーザから受け付ける。そして、そのナビゲーション情報等に基づいて生成装置１０により生成された経路の移動プラン（例えば経路上の特徴地点を含んだ画像又は映像）を、通信装置３０の表示部３０４を介して見ることができる。これにより、経路上の特徴地点の様子を事前に映像で知ることが可能となる。
【００２９】
なお、ユーザは通信装置３０を介して事前に移動プランを見てもよいが、車両２０の車載ナビゲーション装置２０７の表示部２０７１を介して移動プランを見てもよい。すなわち、ユーザは、自身の車両２０を使用して走行する前に、車両２０の車載ナビゲーション装置２０７を使用して事前にナビゲーション情報をユーザから受け付け、生成装置１０により生成された経路の移動プランを車載ナビゲーション装置２０７で受信して表示してもよい。
【００３０】
＜全体処理＞
図３は、本実施形態に係る生成装置１０が実施する処理の手順を示すフローチャートである。本処理は、生成装置１０のＣＰＵ１０１が記憶装置１０２に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより実施される。
【００３１】
ステップＳ１００において、ＣＰＵ１０１は、通信部１０３を介して各種のナビゲーション情報を取得する。ここで、ナビゲーション情報は、車載ナビゲーション装置２０７の操作入力部２０７２又は通信装置３０の操作入力部３０５を操作したユーザにより入力されて生成装置１０へ送信された情報である。具体的には、出発地及び目的地、出発予定日時、ユーザＩＤ、経由地、高速道路除外指定、車両種別等の情報である。
【００３２】
ステップＳ２００において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１００で取得されたナビゲーション情報に基づいて、出発地から目的地までの経路を設定する。
【００３３】
ステップＳ３００において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２００で設定された経路上の特徴地点の情報を抽出する。ここで、特徴地点は、運転時に注意を要する注意地点（例えば道を間違えやすい第１の注意地点、急停止が発生しやすい第２の注意地点）を含む。また、特徴地点は、運転時に立ち寄ったり通過したりすることが推奨される見所地点（生成装置１０のユーザが興味を持つと推測される第１の見所地点、生成装置１０のユーザ以外の他ユーザが興味を持っている第２の見所地点）を含む。なお、必ずしも第１の注意地点、第２の注意地点、第１の見所地点、第２の見所地点の全てが含まれている必要はなく、例えば第１の注意地点又は第２の注意地点の何れかが含まれるように構成してもよい。また、第１の見所地点又は第２の見所地点の何れかが含まれるように構成してもよい。本ステップの詳細は後述する。
【００３４】
ステップＳ４００において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ３００で抽出された１以上の特徴地点に基づいて、移動プラン（例えば経路上の特徴地点を含んだ画像又は映像）を生成する。本ステップの詳細は後述する。
【００３５】
ステップＳ５００において、ＣＰＵ１０１は、通信部１０３を介してステップＳ４００で生成された移動プランを出力する。出力先は、ステップＳ１００で生成装置１０にナビゲーション情報を送信した車載ナビゲーション装置２０７又は通信装置３０である。ユーザは、車載ナビゲーション装置２０７の表示部２０７１又は通信装置３０の表示部３０４を介して移動プランを確認することができる。以上で図３の一連の処理が終了する。
【００３６】
＜特徴地点の抽出処理＞
続いて、図４乃至図７のフローチャートを参照して、図３のステップＳ３００の経路上の特徴地点の抽出処理の詳細を説明する。図４及び図５は、特徴地点のうち運転時に注意を要する注意地点の抽出処理に関するものであり、図６及び図７は、特徴地点のうち運転時に立ち寄ったり通過したりすることが推奨される見所地点の抽出処理に関するものである。なお、図４乃至図７の処理は、並行して行われてもよいし、順番に行われてもよい。順番に行われる場合、どのような順序で行われてもよい。また、全ての処理が実行されていなくてもよく、例えば図４及び図６の処理を実行して終了するように構成してもよい。
【００３７】
[道間違え地点抽出処理]
まず、図４のフローチャートを参照して、道を間違えやすい第１の注意地点を抽出する処理の手順を説明する。
【００３８】
ステップＳ３００１において、ＣＰＵ１０１は、各車両２０の走行情報（リルートの発生情報）に基づいて、過去にリルートが発生した地点を、道を間違えやすい注意地点として抽出する。ここでいうリルートとは、目的地や経由地に変更が無い状態で、車載ナビゲーション装置２０７により経路が再構成されたことを意味するものとする。リルートが発生した直前のノードをリルート発生地点として判定することができる。なお、リルートの発生情報は、各車両２０の通信部２０３を介して生成装置１０へ送信され、生成装置１０の記憶装置１０２に記憶されているものとする。本ステップにおいて、ＣＰＵ１０１は、記憶部１０２に記憶されているリルートの発生地点の情報から、設定された経路上での過去のリルート発生地点を抽出する。なお、リルートの発生地点かどうかの判定は、車両２０の車載ナビゲーション装置２０７が行った上で生成装置１０へ判定結果を送信してもよいし、車載ナビゲーション装置２０７から車両２０の走行情報（位置情報、速度情報等）を取得した生成装置１０が行ってもよい。
【００３９】
ステップＳ３００２において、ＣＰＵ１０１は、各車両２０の走行情報（Ｕターンの発生情報）に基づいて、過去にＵターンが発生した地点を、道を間違えやすい注意地点として抽出する。各車両２０の走行情報（位置情報、速度情報等）から、経路を構成するリンク及び／又はノードを短時間（所定時間）のうちに２回通過し、１回目と２回目とで、反対方向に車両が移動している場合、道間違えに起因するＵターン発生地点と判定することができる。なお、Ｕターンの発生情報は、各車両２０の通信部２０３を介して生成装置１０へ送信され、生成装置１０の記憶装置１０２に記憶されているものとする。本ステップにおいて、ＣＰＵ１０１は、記憶装置１０２に記憶されているＵターンの発生地点の情報から、設定された経路上の過去のＵターン発生地点を抽出する。なお、Ｕターン発生地点かどうかの判定は、車両２０の車載ナビゲーション装置２０７が行った上で生成装置１０へ判定結果を送信してもよいし、車載ナビゲーション装置２０７から走行情報（位置情報、速度情報等）を取得した生成装置１０が行ってもよい。
【００４０】
ステップＳ３００３において、ＣＰＵ１０１は、各車両２０の走行情報（経路案内画面に表示される地図の縮尺変更操作に関する操作情報）に基づいて、車両２０のナビゲーション装置２０７の表示部２０７１に表示された地図に対して過去に縮尺変更操作が行われた地点を、道を間違えやすい注意地点として抽出する。縮尺変更操作が行われたということは、その地点の道がナビゲーション装置２０７の案内では分かりにくく、道を間違えやすい地点であると考えられるためである。なお、縮尺変更操作の発生情報は、各車両２０の通信部２０３を介して生成装置１０へ送信され、生成装置１０の記憶装置１０２に記憶されているものとする。本ステップにおいて、ＣＰＵ１０１は、記憶装置１０２に記憶されている縮尺変更操作の発生地点の情報から、設定された経路上の過去の縮尺変更操作の発生地点を抽出する。なお、縮尺変更操作の発生地点かどうかの判定は、車両２０の車載ナビゲーション装置２０７が行った上で生成装置１０へ判定結果を送信してもよいし、車載ナビゲーション装置２０７から縮尺変更操作に関する操作情報を取得した生成装置１０が行ってもよい。
【００４１】
ステップＳ３００４において、ＣＰＵ１０１は、各車両２０の走行情報（位置情報、速度情報等）に基づいて、一定数の車両２０が一定時間以上過去に徐行又は停止した地点を、道を間違えやすい注意地点として抽出する。なお、各車両２０の走行情報（位置情報、速度情報等）は、各車両２０の通信部２０３を介して生成装置１０へ送信され、生成装置１０の記憶装置１０２に記憶されているものとする。ＣＰＵ１０１は、略同一の時間に経路上の任意の地点を走行する複数の車両２０の走行情報（位置情報、速度情報等）に基づいて、各車両２０のうちの一定割合の車両２０の速度が一定時間徐行と同等の速度である場合、或いは、当該一定割合の車両２０が停止している場合、その地点を注意地点と判定することができる。但し、殆ど全て（所定数以上）の車両２０が徐行又は停止している場合には、信号機、踏切、渋滞等に起因する速度低下と考えられるので注意地点と判定しないように構成してもよい。
【００４２】
また、走行情報（位置情報、車外カメラ２０５の撮影情報）に基づいて、車外カメラ２０５により撮影された撮影画像から、周囲の車両の存在の有無、信号機の色、踏切の存在の有無を判定することができる。走行障害（信号機、踏切、渋滞等）が無いにも関わらず、一定数の車両２０が一定時間以上過去に徐行又は停止した地点を、道を間違えやすい注意地点として抽出してもよい。例えば、周囲に車両が存在せず且つ信号機が停止信号ではない状況で、一定時間以上の徐行又は停止が発生した場合に、道を間違えやすい注意地点と判定してもよい。本ステップにおいて、ＣＰＵ１０１は、設定された経路上で、過去に一定時間以上徐行又は停止が発生した地点を、道を間違えやすい注意地点として抽出する。
【００４３】
ステップＳ３００５において、ＣＰＵ１０１は、各車両２０の走行情報（位置情報、車内カメラ２０４の撮影情報）に基づいて、運転者の所定の挙動が過去に検知された地点を、道を間違えやすい注意地点として抽出する。所定の挙動とは、運転者が周囲を見渡す、ナビゲーション装置２０７の画面を所定時間以上注視する、或いは通信装置３０の画面を所定時間以上操作するといった挙動である。これらの挙動が検知された場合、道が分かりにくいか、迷って徐行又は停止していると考えられるためである。所定の挙動は、各車両２０の車内カメラ２０４により撮影された撮影画像を解析することにより検知することができる。なお、所定の挙動の検知は、各車両２０で行われてもよいし、各車両２０から撮影画像を取得した生成装置１０で行われてもよい。所定の挙動の検知結果の情報は、生成装置１０の記憶装置１０２に記憶されている。本ステップにおいて、ＣＰＵ１０１は、設定された経路上で、過去に所定の挙動が検知された地点を、道を間違えやすい注意地点として抽出する。
【００４４】
ステップＳ３００６において、ＣＰＵ１０１は、各車両２０の走行情報（位置情報、収音マイク２０６の収音情報）に基づいて、運転者の所定の発話が検知された地点を、道を間違えやすい注意地点として抽出する。所定の発話とは、フィラー（「え」、「えーと」、「あ」等、会話の合間にはさみこむ言葉）や、「間違えた」等のキーワードである。これらの挙動が検知された場合、道が分かりにくいか、迷って停止していると考えられるためである。所定の発話は、各車両２０の収音マイク２０６により収音された音声情報を解析することにより検知することができる。なお、所定の発話の検知は、各車両２０で行われてもよいし、各車両２０から音声情報を取得した生成装置１０で行われてもよい。所定の発話の検知結果の情報は、生成装置１０の記憶装置１０２に記憶されている。本ステップにおいて、ＣＰＵ１０１は、設定された経路上で、過去に所定の発話が検知された地点を、道を間違えやすい注意地点として抽出する。
【００４５】
ステップＳ３００７において、ＣＰＵ１０１は、各車両２０の走行情報（位置情報、心拍数情報）に基づいて、過去に運転者の心拍数が上昇した地点を、道を間違えやすい注意地点として抽出する。不図示の心拍数計測装置を装着した運転者の心拍数（心拍レート）が急激に上昇した地点では、道が分かりにくいか、迷っていると考えられるためである。第１の時刻の心拍数と、それよりも遅い第２の時刻の心拍数とに閾値以上の差異が生じた場合に、心拍数が急上昇したと判定することができる。心拍数計測装置の計測データは車両２０に出力されて、車両２０が、計測データと車両２０の走行情報（位置情報等）とに基づいて、心拍数上昇地点を判定してもよい。或いは、計測データ及び車両２０の走行情報が生成装置１０に送信され、生成装置１０が心拍数上昇地点を判定してもよい。判定された心拍数上昇地点の情報は、生成装置１０の記憶装置１０２に記憶されている。本ステップにおいて、ＣＰＵ１０１は、設定された経路上で、過去に運転者の心拍数が上昇した地点を、道を間違えやすい注意地点として抽出する。
【００４６】
ステップＳ３００８において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ３００１乃至Ｓ３００７において抽出された、経路上の各注意地点に対して優先度を設定する。具体的には、抽出された回数が多い順に、高い優先度を設定する。例えば、ステップＳ３００１乃至Ｓ３００７の全てにおいて注意地点Ａが抽出された場合、注意地点Ａの抽出回数は７となり、従って注意地点Ａの優先度は７となる。同様に、ステップＳ３００１及びＳ３００２において注意地点Ｂが抽出され、ステップＳ３００３乃至Ｓ３００７において注意地点Ｂが抽出されなかった場合、注意地点Ｂの抽出回数は２となり、従って注意地点Ｂの優先度は２となる。同様の処理を各注意地点について行い、各注意地点に優先度を設定する。本ステップで設定された優先度の情報は、移動プランを生成する際に使用される。
【００４７】
以上で、図４の一連の処理が終了する。この一連の処理によれば、道を間違えやすい第１の注意地点を、注意すべき優先度付きで抽出することができる。
【００４８】
なお、ステップＳ３００１乃至Ｓ３００７の処理の順番は図示の例に限定されるものではなく、その順序が入れ替わっていてもよい。また、一部のステップがスキップされてもよい。
【００４９】
[急停止発生地点抽出処理]
続いて、図５のフローチャートを参照して、急停止が発生しやすい第２の注意地点を抽出する処理の手順を説明する。
【００５０】
ステップＳ３０１１において、ＣＰＵ１０１は、各車両２０の走行情報（位置情報、加速度情報等）に基づいて判定された急停止発生地点を、注意地点として抽出する。具体的には、車両２０の走行情報（位置情報、加速度情報）に基づいて、減速時の加速度の値を取得する。加速度の大きさが閾値（例えば０．５Ｇ）以上である場合に、当該減速が発生した地点を急停止発生地点として判定することができる。なお、閾値は車両２０の種別により任意に変更可能に構成されてもよい。急停止発生地点の判定は、各車両２０が行って判定結果が生成装置１０に送信されてもよいし、各車両２０の走行情報（位置情報、加速度情報）を取得した生成装置１０が行ってもよい。判定された急停止発生地点の情報は、生成装置１０の記憶装置１０２に記憶されている。本ステップにおいて、ＣＰＵ１０１は、設定された経路上に存在する、加速度情報に基づく過去の急停止発生地点を、急停止が発生しやすい注意地点として抽出する。
【００５１】
ステップＳ３０１２において、ＣＰＵ１０１は、各車両２０の走行情報（位置情報、ブレーキペダルの踏み込み量の情報）に基づいて判定された急停止発生地点を、注意地点として抽出する。具体的には、車両２０の走行情報（位置情報、ブレーキペダルの踏み込み量の情報）に基づいて、ブレーキペダルの踏み込み量が閾値以上である場合に、当該踏み込みが発生した地点を急停止発生地点として判定することができる。なお、閾値は車両２０の種別により任意に変更可能に構成されてもよい。急停止発生地点の判定は、各車両２０が行って生成装置１０に送信されてもよいし、各車両２０の走行情報（位置情報、ブレーキペダルの踏み込み量の情報）を取得した生成装置１０が行ってもよい。判定された急停止発生地点の情報は、生成装置１０の記憶装置１０２に記憶されている。本ステップにおいて、ＣＰＵ１０１は、設定された経路上に存在する、ブレーキペダルの踏み込みに基づく過去の急停止発生地点を、急停止が発生しやすい注意地点として抽出する。
【００５２】
ステップＳ３０１３において、ＣＰＵ１０１は、各車両２０の走行情報（位置情報、アンチロックブレーキシステム（ＡＢＳ）の作動情報）に基づいて判定された急停止発生地点を、注意地点として抽出する。具体的には、車両２０の走行情報（位置情報、ＡＢＳの作動情報）に基づいて、ＡＢＳが作動した地点を急停止発生地点として判定することができる。急停止発生地点の判定は、各車両２０が行って判定結果が生成装置１０に送信されてもよいし、各車両２０の走行情報（位置情報、ＡＢＳの作動情報）を取得した生成装置１０が行ってもよい。判定された急停止発生地点の情報は、生成装置１０の記憶装置１０２に記憶されている。本ステップにおいて、ＣＰＵ１０１は、設定された経路上に存在する、ＡＢＳ作動に基づく過去の急停止発生地点を、急停止が発生しやすい注意地点として抽出する。
【００５３】
ステップＳ３０１４において、ＣＰＵ１０１は、各車両２０の走行情報（位置情報、自動ブレーキの作動情報）に基づいて判定された急停止発生地点を、注意地点として抽出する。具体的には、車両２０の走行情報（位置情報、自動ブレーキの作動情報）に基づいて、自動ブレーキが作動した地点を急停止発生地点として判定することができる。急停止発生地点の判定は、各車両２０が行って判定結果が生成装置１０に送信されてもよいし、各車両２０の走行情報（位置情報、自動ブレーキの作動情報）を取得した生成装置１０が行ってもよい。判定された急停止発生地点の情報は、生成装置１０の記憶装置１０２に記憶されている。本ステップにおいて、ＣＰＵ１０１は、設定された経路上に存在する、自動ブレーキの作動に基づく過去の急停止発生地点を、急停止が発生しやすい注意地点として抽出する。
【００５４】
ステップＳ３０１５において、ＣＰＵ１０１は、各車両２０の走行情報（位置情報、アダプティブクルーズコントロール（ＡＣＣ）の作動情報）に基づいて判定された急停止発生地点を、注意地点として抽出する。具体的には、車両２０の走行情報（位置情報、ＡＣＣの作動情報）に基づいて、ＡＣＣによる車間自動制御下で車間距離が減少したことに起因してブレーキが作動した地点を急停止発生地点として判定することができる。急停止発生地点の判定は、各車両２０が行って判定結果が生成装置１０に送信されてもよいし、各車両２０の走行情報（位置情報、ＡＣＣの作動情報）を取得した生成装置１０が行ってもよい。判定された急停止発生地点の情報は、生成装置１０の記憶装置１０２に記憶されている。本ステップにおいて、ＣＰＵ１０１は、設定された経路上に存在する、ＡＣＣの作動に基づく過去の急停止発生地点を、急停止が発生しやすい注意地点として抽出する。
【００５５】
ステップＳ３０１６において、ＣＰＵ１０１は、各車両２０の走行情報（位置情報、クラクションの作動情報）に基づいて判定された急停止発生地点を注意地点として抽出する。具体的には、車両２０の走行情報（位置情報、クラクションの作動情報）に基づいて、クラクションが作動した地点を急停止発生地点として判定することができる。急停止発生地点の判定は、車両２０が行って判定結果が生成装置１０に送信されてもよいし、車両２０の走行情報（位置情報、クラクションの作動情報）を取得した生成装置１０が行ってもよい。判定された急停止発生地点の情報は、生成装置１０の記憶装置１０２に記憶されている。本ステップにおいて、ＣＰＵ１０１は、設定された経路上に存在する、クラクションの作動に基づく過去の急停止発生地点を、急停止が発生しやすい注意地点として抽出する。
【００５６】
ステップＳ３０１７において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ３０１１乃至Ｓ３０１６において抽出された、経路上の各注意地点に対して優先度を設定する。具体的には、抽出された回数が多い順に、高い優先度を設定する。優先度の設定方法はステップＳ３００８で説明した設定方法と同様であるため、説明を省略する。ステップＳ３００８と同様に、本ステップで設定された優先度の情報は、移動プランを生成する際に使用される。
【００５７】
以上で、図５の一連の処理が終了する。この一連の処理によれば、急停止が発生しやすい第２の注意地点を、注意すべき優先度付きで抽出することができる。
【００５８】
なお、ステップＳ３０１１乃至Ｓ３０１６の処理の順番は図示の例に限定されるものではなく、その順序が入れ替わっていてもよい。また、一部のステップがスキップされてもよい。
【００５９】
[ユーザの興味・嗜好に基づく見所地点の抽出処理]
次に、図６のフローチャートを参照して、生成装置１０のユーザが興味を持つと推測される第１の見所地点を抽出する処理の手順を説明する。
【００６０】
ステップＳ３０２１において、ＣＰＵ１０１は、当該ユーザの車両２０の走行情報（イグニッションオフの地点）に基づいて、当該ユーザの過去の立ち寄り履歴からキーワードを抽出する。具体的には、ユーザの走行情報（位置情報、イグニッションオフの地点）に基づいて、観光スポット、レジャー施設、レストラン、商業施設等への立ち寄り履歴から、ユーザが興味・嗜好するキーワードを抽出する。ユーザが通信装置３０の通信部３０３を使用して生成装置１０と通信している場合、通信部３０３を介してユーザのＩＤ情報を生成装置１０へ送信しているので、ＣＰＵ１０１は、記憶装置１０２に記憶されている当該ユーザの車両２０の走行情報（位置情報、イグニッションオフの地点）にアクセスすることができる。或いは、ユーザが車両２０の通信部２０３を介して生成装置１０と通信している場合、通信部２０３を介してユーザのＩＤ情報を生成装置１０へ送信しているので、ＣＰＵ１０１は、記憶装置１０２に記憶されている当該ユーザの走行情報（位置情報、イグニッションオフの地点）にアクセスすることができる。
【００６１】
ステップＳ３０２２において、ＣＰＵ１０１は、当該ユーザの車両２０の走行情報（当該ユーザの発話内容の履歴情報）に基づいて、収音マイク２０６により取得された過去の発話内容履歴からキーワードを抽出する。具体的には、ユーザの走行情報（位置情報、発話内容）に基づいて走行中の車内の発話内容を解析する。そして、発話内容から検知されたユーザが発話した内容や、同乗者が発話した内容に対するユーザの応答内容（肯定応答、同意応答）から、ユーザが興味・嗜好するキーワードを抽出する。ユーザが通信装置３０の通信部３０３を使用して生成装置１０と通信している場合、通信部３０３を介してユーザのＩＤ情報を生成装置１０へ送信しているので、ＣＰＵ１０１は、記憶装置１０２に記憶されている当該ユーザの走行情報（位置情報、発話内容の履歴情報）にアクセスすることができる。或いは、ユーザが車両２０の通信部２０３を介して生成装置１０と通信している場合、通信部２０３を介してユーザのＩＤ情報を生成装置１０へ送信しているので、ＣＰＵ１０１は、記憶装置１０２に記憶されている当該ユーザの走行情報（位置情報、発話内容の履歴情報）にアクセスすることができる。
【００６２】
ステップＳ３０２３において、ＣＰＵ１０１は、当該ユーザによる電子マネー過去の決済内容の履歴情報からキーワードを抽出する。具体的には、商品を購入した店舗情報、サービスを利用した施設情報等を取得し、店舗名、施設名などのキーワードをユーザが興味・嗜好するキーワードとして抽出する。なお、電子マネーの決済内容の履歴は、ユーザが所持する通信装置３０の記憶装置３０２に記憶されている。ユーザが通信装置３０の通信部３０３を使用して生成装置１０と通信している場合、通信部３０３を介してユーザの電子マネーの決済内容の履歴情報を生成装置１０へ送信することで、ＣＰＵ１０１は当該ユーザの電子マネーの決済内容の履歴情報を取得することができる。
【００６３】
ステップＳ３０２４において、ＣＰＵ１０１は、当該ユーザによるインターネットの検索履歴からキーワードを抽出する。具体的には、当該ユーザによるインターネットの検索履歴や閲覧履歴から、最近検索や閲覧が多いキーワードを抽出する。なお、インターネットの検索履歴や閲覧履歴は、ユーザが所持する通信装置３０の記憶装置３０２又はユーザの車両２０に記憶されている。ユーザは通信装置３０を操作してインターネットにアクセスすることができるし、ユーザは車両２０のナビゲーション装置２０７を操作してインターネットにアクセスすることもできる。ユーザが通信装置３０の通信部３０３を使用して生成装置１０と通信している場合、通信部３０３を介してユーザのインターネット検索履歴情報を生成装置１０へ送信することで、ＣＰＵ１０１は当該ユーザのインターネット検索履歴情報を取得することができる。また、ユーザが車両２０の通信部２０３を使用して生成装置１０と通信している場合、通信部２０３を介して、ナビゲーション装置２０７を通じたユーザのインターネット検索履歴情報を生成装置１０へ送信することで、ＣＰＵ１０１は当該ユーザのインターネット検索履歴情報を取得することができる。
【００６４】
ステップＳ３０２５において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ３０２１乃至Ｓ３０２４で抽出されたキーワードに一致又は類似する、設定された経路上の地点を見所地点として抽出する。
【００６５】
ステップＳ３０２６において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ３０２５において抽出された、経路上の各見所地点に対して優先度を設定する。具体的には、抽出された回数が多い順に、高い優先度を設定する。優先度の設定方法はステップＳ３００８で説明した設定方法と同様であるため、説明を省略する。ステップＳ３００８と同様に、本ステップで設定された優先度の情報は、移動プランを生成する際に使用される。
【００６６】
以上で、図６の一連の処理が終了する。この一連の処理によれば、ユーザが興味を持つと推測される第１の見所地点を、優先度付きで抽出することができる。
【００６７】
なお、ステップＳ３０２１乃至Ｓ３０２４の処理の順番は図示の例に限定されるものではなく、その順序が入れ替わっていてもよい。また、一部のステップがスキップされてもよい。
【００６８】
[他ユーザの興味・嗜好に基づく見所地点抽出処理]
続いて、図７のフローチャートを参照して、生成装置１０のユーザ以外の他ユーザが興味を持っている第２の見所地点を抽出する処理の手順を説明する。ここでいう他ユーザとは、生成装置１０を使用して移動プランを取得しようとしているユーザ以外の、各車両２０を使用する別のユーザや、車両２０とは無関係な一般的なインターネットのユーザ等を意味している。
【００６９】
ステップＳ３０３１において、ＣＰＵ１０１は、他ユーザによるインターネットの検索履歴からキーワードを抽出し、当該キーワードに一致又は類似する見所地点を抽出する。具体的には、他ユーザによるインターネットの検索履歴や閲覧履歴から、最近検索や閲覧の回数が多いキーワードを抽出する。なお、インターネットの検索履歴や閲覧履歴は、他ユーザが所持する通信装置３０の記憶装置３０２又は他ユーザの車両２０に記憶されている。他ユーザは通信装置３０を操作してインターネットにアクセスすることができるし、他ユーザは車両２０のナビゲーション装置２０７を操作してインターネットにアクセスすることもできる。なお、ここでいう他ユーザとは、必ずしも車両２０のユーザである必要は無く、前述した通り広く一般にインターネットを利用する広範囲のユーザであってもよい。その場合、ＣＰＵ１０１は、インターネットの一般的な検索履歴からキーワードを抽出してもよい。
【００７０】
ステップＳ３０３２において、ＣＰＵ１０１は、他ユーザに提供された見所地点に他ユーザが実際に立ち寄ったかどうかのフィードバック情報に基づいて、見所地点を抽出する。具体的には、他ユーザに対して過去に提供された見所地点の情報に対して、その他ユーザが実際にその見所地点に立ち寄ったかどうかのフィードバック情報を取得し、実際に立ち寄ったユーザの数をカウントする。そして、カウント数が閾値以上である見所地点を抽出する。ここで、フィードバック情報は、他ユーザの通信装置３０や車両２０のナビゲーション装置２０７を介して受け付けることで取得できる。或いは、車両２０の走行情報（イグニッションオフ地点の位置情報）と、走行前に提供された見所地点の情報とに基づいて、実際に立ち寄ったかどうかを生成装置１０が判定することにより取得してもよい。
【００７１】
ステップＳ３０３３において、ＣＰＵ１０１は、他ユーザの過去の立ち寄り履歴に基づいて見所地点を抽出する。具体的には、他ユーザの走行情報（イグニッションオフ地点の位置情報）に基づいて、観光スポット、レジャー施設、レストラン、商業施設等への立ち寄り履歴から、地点ごとに立ち寄ったユーザ数をカウントする。そして、カウント数が閾値以上である地点を見所地点として抽出する。各車両２０の走行情報（イグニッションオフ地点の位置情報）は、各車両２０から生成装置１０へ送信されて、生成装置１０の記憶装置１０２に記憶されている。ＣＰＵ１０１は、記憶装置１０２に記憶されている他ユーザの走行情報（イグニッションオフ地点の位置情報）にアクセスすることができる。
【００７２】
ステップＳ３０３４において、ＣＰＵ１０１は、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ３０３１乃至Ｓ３０３３において抽出された、経路上の各見所地点に対して優先度を設定する。具体的には、抽出された回数が多い順に、高い優先度を設定する。優先度の設定方法はステップＳ３００８で説明した設定方法と同様であるため、説明を省略する。ステップＳ３００８と同様に、本ステップで設定された優先度の情報は、移動プランを生成する際に使用される。
【００７３】
以上で、図７の一連の処理が終了する。この一連の処理によれば、他ユーザが興味を持っている第２の見所地点を、優先度付きで抽出することができる。
【００７４】
なお、ステップＳ３０３１乃至Ｓ３０３３の処理の順番は図示の例に限定されるものではなく、その順序が入れ替わっていてもよい。また、一部のステップがスキップされてもよい。
【００７５】
＜移動プラン生成処理＞
次に、図８のフローチャートを参照して、図３のステップＳ４００（特徴地点に関する移動プランの生成処理）の詳細を説明する。
【００７６】
ステップＳ４００１において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２００で設定された出発地から目的地までの経路を構成するリンクごとに、ユーザによる過去の走行回数を、当該ユーザのプロファイル情報として取得する。当該プロファイル情報は、当該ユーザの車両２０の走行情報から事前に算出されて生成装置１０の記憶装置１０２に記憶されている。算出はユーザの車両２０で行われてもよいし、生成装置１０で行われてもよい。
【００７７】
ステップＳ４００２において、ＣＰＵ１０１は、ユーザが経路を移動する際に使用する予定の車両の種別情報（例えば四輪車、二輪車）を、当該ユーザのプロファイル情報として取得する。ユーザが通信装置３０又は車両２０のナビゲーション装置２０７を使用して生成装置１０と通信している場合、通信装置３０又は車両２０のナビゲーション装置２０７を介してユーザＩＤを送信している。ユーザＩＤと当該ユーザが使用する車両２０の種別情報とが関連付けられて生成装置１０の記憶装置１０２に記憶されているので、ＣＰＵ１０１はユーザが使用予定の車両の種別情報を取得することができる。或いは、ユーザが通信装置３０又は車両２０のナビゲーション装置２０７を介して車両の種別情報を操作入力して生成装置１０１へ送信することで、生成装置１０が種別情報を取得してもよい。
【００７８】
ステップＳ４００３において、ＣＰＵ１０１は、ユーザの同乗者に関する情報を、当該ユーザのプロファイル情報として取得する。例えば、同乗者の有無を示す情報、同乗者が存在する場合には同乗者の属性情報（例えば家族、恋人、頻繁に同乗している友人、知人など）を取得する。同乗者に関する情報は、通信装置３０又は車両２０のナビゲーション装置２０７を使用しているユーザにより入力されて生成装置１０へ送信されることで、生成装置１０が当該情報を取得することができる。図３のステップＳ１００において同乗者に関する情報を併せて入力することで取得しておいてもよい。
【００７９】
ステップＳ４００４において、ＣＰＵ１０１は、経路の走行予定日時の情報を、当該ユーザのプロファイル情報として取得する。当該情報は、図３のステップＳ１００においてナビゲーション情報の一部として入力されている場合、当該ナビゲーション情報から取得してもよいし。或いは、本ステップにおいて、通信装置３０又は車両２０のナビゲーション装置２０７を使用しているユーザにより直接入力されて生成装置１０へ送信されることで、生成装置１０が当該情報を取得してもよい。
【００８０】
ステップＳ４００５において、ＣＰＵ１０１は、経路の目的地の情報を、当該ユーザのプロファイル情報として取得する。当該情報は、図３のステップＳ１００においてナビゲーション情報の一部として入力されている情報から取得することができる。
【００８１】
ステップＳ４００６において、ＣＰＵ１０１は、経路の走行予定距離及び走行予定時間の情報を、当該ユーザのプロファイル情報として取得する。当該情報は、図３のステップＳ１００においてナビゲーション情報の一部として入力されている出発地及び目的地に基づいて、ＣＰＵ１０１が算出することで取得する。或いは、生成装置１０が、生成装置１０と通信する外部のナビゲーション装置（不図示）に出発地及び目的地の情報を送信し、外部のナビゲーション装置により算出された情報を生成装置１０が受信することで取得してもよい。
【００８２】
ステップ４００７において、ＣＰＵ１０１は、ユーザの運転技術情報（例えば運転技術が高いか否かを示す情報）を、当該ユーザのプロファイル情報として取得する。図３のステップＳ１００において、ユーザは通信装置３０又は車両２０を介してユーザＩＤを生成装置１０に送信している。ユーザの過去の走行情報（加減速、ハンドル操作、ブレーキ操作、リルートやＵターンの発生等）は、車両２０から生成装置１０に送信されて、生成装置１０の記憶装置１０２に記憶されている。ＣＰＵ１０１は、ユーザの過去の走行情報に基づいて、道を間違えた回数や急停止した回数、急旋回した回数などをカウントする。道を間違えた回数が閾値以下である場合に、運転技術が高いと判定するように構成してもよい。また、急停止した回数が閾値以下である場合に、運転技術が高いと判定するように構成してもよい。また、急旋回した回数が閾値以下である場合に、運転技術が高いと判定するように構成してもよい。或いは、これら全ての条件を満たす場合に、運転技術が高いと判定するように構成してもよい。その他の条件と組み合わせてもよいことは言うまでもない。或いは、ユーザが運転技術に自信があるか否かの情報を自分で生成装置１０へ入力することで、ユーザの運転技術情報が取得されてもよい。
【００８３】
ステップＳ４００８において、ＣＰＵ１０１は、経路の走行予定日時の天候情報を、当該ユーザのプロファイル情報として取得する。通信部１０３を使用してインターネット上から経路上の（或いは経路周辺の）天候情報を取得する。なお、経路の走行予定日時の情報が図３のステップＳ１００においてナビゲーション情報の一部として入力されている場合、当該ナビゲーション情報から走行予定日時の情報を取得してもよい。或いは、本ステップにおいて、通信装置３０又は車両２０のナビゲーション装置２０７を使用しているユーザにより入力されて生成装置１０へ送信されることで、生成装置１０が当該情報を取得してもよい。ステップＳ４００４において当該情報が既に取得されている場合、その情報を用いてもよい。
【００８４】
ステップＳ４００９において、ＣＰＵ１０１は、経路の自然災害情報を、当該ユーザのプロファイル情報として取得する。通信部１０３を使用してインターネットから経路上の（或いは経路周辺の）自然災害情報を取得する。自然災害情報とは、例えば注意報や警報、豪雨による土砂崩れ情報、河川の氾濫情報、火山の噴火情報、路面凍結情報である。
【００８５】
ステップＳ４０１０において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ４００１乃至Ｓ４００９において取得された各種のプロファイル情報に基づいて、特徴地点（注意地点、見所地点）に関する映像割合を調整して移動プランを生成する。本ステップの詳細は図９を参照して後述する。
【００８６】
以上で、図８の一連の処理が終了する。この一連の処理によれば、様々な要因を考慮して、ユーザにとってより適した移動プランを生成することが可能となる。
【００８７】
なお、ステップＳ４００１乃至Ｓ４００９の処理の順番は図示の例に限定されるものではなく、その順序が入れ替わっていてもよい。また、一部のステップがスキップされてもよい。
【００８８】
＜映像割合調整処理＞
続いて、図９のフローチャートを参照して、図８のステップＳ４０１０（映像割合を調整して移動プランを生成する処理）の詳細を説明する。
【００８９】
ステップＳ４０１０１において、ＣＰＵ１０１は、図４のフローチャートに従って抽出された第１の注意地点（道を間違えやすい地点）、図５のフローチャートに従って抽出された第２の注意地点（急停止が発生しやすい地点）、図６のフローチャートに従って抽出された第１の見所地点（ユーザが興味を持っていると推測される地点）、図７のフローチャートに従って抽出された第２の見所地点（他ユーザが興味を持っている地点）のそれぞれについて、カウント数Ｃ１、Ｃ２、Ｍ１、Ｍ２を定義し、それぞれの値に初期値（＝１）を設定する。すなわち、Ｃ１＝１、Ｃ２＝１、Ｍ１＝１、Ｍ２＝１に設定する。
【００９０】
ステップＳ４０１０２において、ＣＰＵ１０１は、図８のステップＳ４００１で取得された走行回数の情報に基づいて、設定された経路を構成するリンクの半数以上でユーザの走行回数が０回であるか否かを判定する。本ステップがＹｅｓの場合、ステップＳ４０１０３へ進む。一方、本ステップがＮｏである場合、ステップＳ４０１０４へ進む。なお、本ステップでは「半数以上」かどうかで判定を行う例を示したが、半数に限定されない。任意の所定数を設定し、当該所定数に対する大小関係を判定するように構成してもよい。
【００９１】
ステップＳ４０１０３において、ＣＰＵ１０１は、第１の注意地点のカウント数Ｃ１及び第２の注意地点のカウント数Ｃ２をそれぞれインクリメントする。経路を構成するリンクの半数以上で走行回数が０回の場合、その経路の走行経験が乏しく、より慎重な走行を促すことが望ましい。従って、見所地点よりも注意地点の割合を増やすべく、注意地点のカウント数をインクリメントしている。その後、ステップＳ４０１０４へ進む。
【００９２】
ステップＳ４０１０４において、ＣＰＵ１０１は、図８のステップＳ４００２で取得された車両の種別情報に基づいて、ユーザが使用する車両２０の種別が二輪車であるか否かを判定する。本ステップがＹｅｓの場合、ステップＳ４０１０５へ進む。一方、本ステップがＮｏである場合、ステップＳ４０１０６へ進む。
【００９３】
ステップＳ４０１０５において、ＣＰＵ１０１は、第１の注意地点のカウント数Ｃ１及び第２の注意地点のカウント数Ｃ２をそれぞれインクリメントする。四輪車と比べて二輪車にはより慎重な走行を促すことが望ましい。従って、見所地点よりも注意地点の割合を増やすべく、注意地点のカウント数をインクリメントしている。その後、ステップＳ４０１０６へ進む。
【００９４】
ステップＳ４０１０６において、ＣＰＵ１０１は、図８のステップＳ４００３で取得されたユーザの同乗者に関する情報に基づいて、同乗者が存在するか否かを判定する。本ステップがＹｅｓの場合、ステップＳ４０１０７へ進む。一方、本ステップがＮｏである場合、ステップＳ４０１１０へ進む。
【００９５】
ステップＳ４０１０７において、ＣＰＵ１０１は、図８のステップＳ４００３で取得されたユーザの同乗者に関する情報に基づいて、同乗者がユーザと近しい関係にある人物（家族、恋人、又は、同乗回数が多い友人等）であるかを判定する。本ステップがＹｅｓの場合、ステップＳ４０１０８へ進む。一方、本ステップがＮｏである場合、ステップＳ４０１０９へ進む。なお、同乗者が複数存在している場合、ユーザ及び当該ユーザと近しい関係にある同乗者の合計数Ｓ１が、ユーザと近しい関係にない同乗者の合計数Ｓ２以上であるか否かを判定し、Ｓ１がＳ２以上である場合にステップＳ４０１０８へ進み、Ｓ１がＳ２未満場合にステップＳ４０１０９へ進むように構成してもよい。例えば、同乗者が４人いて、そのうちユーザと近しい関係にある人物が２名、ユーザと近しい関係にない人物が２名である場合を考える。その場合、Ｓ１はユーザ及び近しい関係にある２名の合計３名であり、Ｓ２は近しい関係にない２名である。この場合Ｓ１（＝３）＞Ｓ２（＝２）であるから、ステップＳ４０１０８へ進む。Ｓ１＝Ｓ２の場合にはユーザの興味を優先してステップＳ４０１０８へ進むように構成してもよい。
【００９６】
ステップＳ４０１０８において、ＣＰＵ１０１は、第１の見所地点のカウント数Ｍ１をインクリメントする。ユーザと近しい同乗者である場合、ユーザが興味を持っていると推測される見所地点の割合を増やすべくインクリメントしている。その後、ステップＳ４０１１１へ進む。
【００９７】
ステップＳ４０１０９において、ＣＰＵ１０１は、第２の見所地点のカウント数Ｍ２をインクリメントする。ユーザと近しい関係にない同乗者である場合、同乗者に配慮して一般的に他ユーザが興味を持っているであろう見所地点の割合を増やすべくインクリメントしている。その後、ステップＳ４０１１１へ進む。
【００９８】
ステップＳ４０１１０において、ＣＰＵ１０１は、第１の注意地点のカウント数Ｃ１及び第２の注意地点のカウント数Ｃ２をそれぞれインクリメントする。同乗者が存在しない場合、ユーザは同乗者からの運転補助を受けることができない。従って、見所地点よりも注意地点の割合を増やすべく、注意地点のカウント数をインクリメントしている。その後、ステップＳ４０１１１へ進む。
【００９９】
ステップＳ４０１０６乃至Ｓ４０１１０の処理により、同乗者の有無やその属性情報（ユーザと近しい関係にあるか否かを示す情報）に応じて、より適切な地点を提供できるようになる。
【０１００】
続いて、ステップＳ４０１１１において、ＣＰＵ１０１は、図８のステップＳ４００４で取得された経路の走行予定日時の情報に基づいて、出発予定日が休日であるか否か、且つ／又は、走行予定時刻（目的地まで走行する時間帯）が日中であるか否かを判定する。ここで、休日とは、土曜日、日曜日、祝日に加えて、お盆期間や正月期間などを含んでもよい。また、日中とは日の出ている間の時間帯である。少なくとも何れか一方の条件が満たされる場合に、本ステップはＹｅｓとなる。本ステップがＹｅｓの場合、ステップＳ４０１１２へ進む。一方、本ステップがＮｏである場合、ステップＳ４０１１３へ進む。
【０１０１】
ステップＳ４０１１２において、ＣＰＵ１０１は、第１の見所地点のカウント数Ｍ１及び第２の見所地点のカウント数Ｍ２をそれぞれインクリメントする。出発予定日が休日である場合、ユーザは目的地に到着する前にどこか見所となる地点に立ち寄りたいかもしれないので、注意地点よりも見所地点の割合を増やすべくインクリメントしている。また、走行予定時刻が日中である場合には道路の見通しがよいので、注意地点よりも見所地点の割合を増やすべくインクリメントしている。その後、ステップＳ４０１１３へ進む。
【０１０２】
ステップＳ４０１１３において、ＣＰＵ１０１は、図８のステップＳ４００５で取得された経路の目的地の情報に基づいて、目的地がユーザの自宅であるか否かを判定する。本ステップがＹｅｓの場合、ステップＳ４０１１６へ進む。一方、本ステップがＮｏである場合、ステップＳ４０１１４へ進む。
【０１０３】
ステップＳ４０１１４において、ＣＰＵ１０１は、図８のステップＳ４００５で取得された経路の目的地の情報に基づいて、目的地が商業施設であるか否かを判定する。なお、商業施設であるか否かは、目的地周辺での他ユーザの各車両２０の走行情報（イグニッションオフ地点の位置情報）に基づいて判定する。例えば、その目的地への立ち寄り履歴から立ち寄り回数をカウントし、カウント数が統計的に高い場合（例えばカウント数が閾値以上である場合）に、商業施設と判定することができる。或いは、入力された目的地の情報をナビゲーション地図と照会し、ナビゲーション地図上で登録されている商業施設に該当する場合に、商業施設と判定するようにしてもよい。本ステップがＹｅｓの場合、ステップＳ４０１１５へ進む。一方、本ステップがＮｏである場合、ステップＳ４０１１７へ進む。
【０１０４】
ステップＳ４０１１５において、ＣＰＵ１０１は、第１の見所地点のカウント数Ｍ１及び第２の見所地点のカウント数Ｍ２をそれぞれインクリメントする。目的地が商業施設である場合、見所地点の割合を増やすべくインクリメントしている。その後、ステップＳ４０１１７へ進む。
【０１０５】
ステップＳ４０１１６において、ＣＰＵ１０１は、第１の注意地点のカウント数Ｃ１及び第２の注意地点のカウント数Ｃ２をそれぞれインクリメントする。目的地が自宅である場合、帰路であることが想定される。疲労等を考慮して、見所地点よりも注意地点の割合を増やすべく、注意地点のカウント数をインクリメントしている。その後、ステップＳ４０１１７へ進む。
【０１０６】
ステップＳ４０１１７において、ＣＰＵ１０１は、図８のステップＳ４００６で取得された経路の走行予定距離及び走行予定時間の情報に基づいて、走行予定距離が所定距離（例えば５０ｋｍ）以上であるか否か、且つ／又は、走行予定時間（目的地に到着するまでに要する時間）が所定時間（例えば２時間）以上であるか否かを判定する。なお、所定距離や所定時間は当該例に限定されず、任意の値を設定可能に構成することができる。これらのうち少なくとも何れか一方の条件が満たされる場合に、本ステップはＹｅｓとなる。本ステップがＹｅｓの場合、ステップＳ４０１１８へ進む。一方、本ステップがＮｏである場合、ステップＳ４０１１９へ進む。
【０１０７】
ステップＳ４０１１８において、ＣＰＵ１０１は、第１の注意地点のカウント数Ｃ１及び第２の注意地点のカウント数Ｃ２をそれぞれインクリメントする。目的地までの距離が長かったり、運転時間が長くなったりする場合には、疲労等を考慮して見所地点よりも注意地点の割合を増やすべく、注意地点のカウント数をインクリメントしている。その後、ステップＳ４０１１８へ進む。
【０１０８】
ステップＳ４０１１９において、ＣＰＵ１０１は、図８のステップＳ４００７で取得されたユーザの運転技術情報（例えば運転技術が高いか否かを示す情報）に基づいて、ユーザの運転技術が高いか否かを判定する。本ステップがＹｅｓの場合、ステップＳ４０１２１へ進む。一方、本ステップがＮｏである場合、ステップＳ４０１２０へ進む。
【０１０９】
ステップＳ４０１２０において、ＣＰＵ１０１は、第１の注意地点のカウント数Ｃ１及び第２の注意地点のカウント数Ｃ２をそれぞれインクリメントする。ユーザの運転技術が高くない場合には見所地点よりも注意地点の割合を増やすべく、注意地点のカウント数をインクリメントしている。その後、ステップＳ４０１２１へ進む。
【０１１０】
ステップＳ４０１２１において、ＣＰＵ１０１は、図８のステップＳ４００８で取得された経路の走行予定日時の天候情報に基づいて、走行予定日時の経路の天候が悪天候（例えば、大雨、雪、濃霧など）であるか否かを判定する。本ステップがＹｅｓの場合、ステップＳ４０１２２へ進む。一方、本ステップがＮｏである場合、ステップＳ４０１２３へ進む。
【０１１１】
ステップＳ４０１２２において、ＣＰＵ１０１は、第１の注意地点のカウント数Ｃ１及び第２の注意地点のカウント数Ｃ２をそれぞれインクリメントする。経路の天候が悪天候である場合には見所地点よりも注意地点の割合を増やすべく、注意地点のカウント数をインクリメントしている。その後、ステップＳ４０１２３へ進む。
【０１１２】
ステップＳ４０１２３において、ＣＰＵ１０１は、図８のステップＳ４００９で取得された自然災害情報に基づいて、経路上又は経路周辺で自然災害情報が発令されているか否かを判定する。本ステップがＹｅｓの場合、ステップＳ４０１２４へ進む。一方、本ステップがＮｏである場合、ステップＳ４０１２５へ進む。
【０１１３】
ステップＳ４０１２４において、ＣＰＵ１０１は、第１の注意地点のカウント数Ｃ１及び第２の注意地点のカウント数Ｃ２をそれぞれインクリメントする。経路上又は経路周辺で自然災害情報が発令されている場合には見所地点よりも注意地点の割合を増やすべく、注意地点のカウント数をインクリメントしている。その後、ステップＳ４０１２５へ進む。
【０１１４】
ステップＳ４０１２５において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ４０１０１乃至Ｓ４０１２４の処理の結果となる各カウント数Ｃ１、Ｃ２、Ｍ１、Ｍ２に基づいて、第１の注意地点、第２の注意地点、第１の見所地点、第２の見所地点の映像割合を調整する。例えばＣ１＝４、Ｃ２＝４、Ｍ１＝３、Ｍ２＝２という処理結果が得られた場合、映像割合を４：４：３：２の割合になるように決定する。ステップＳ４０１０１で初期値を１としたのは、カウント数に応じて映像割合を調整する際に初期値のままカウントが増えていないと、第１の注意地点、第２の注意地点、第１の見所地点、第２の見所地点の何れかが映像に全く組み込まれない状況が起こりうるためであり、そのような状況を回避するためである。初期値は１に限定されず、他の値としてもよい。
【０１１５】
ステップＳ４０１２６において、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ４０１２５で調整された映像割合と、総映像時間とに従って、各地点に関する映像を移動プランとして生成する。例えば、総映像時間が１分に設定された移動プランを生成する場合であって、第１の注意地点、第２の注意地点、第１の見所地点、第２の見所地点の映像割合が４：４：３：２である場合を考える。この場合、第１の注意地点が約１８．４６秒、第２の注意地点が約１８．４６秒、第１の見所地点が約１３．８４秒、第２の見所地点が約９．２３秒含まれる映像が生成される。
【０１１６】
ここで、図４のステップＳ３００８において、抽出された複数の第１の注意地点についてそれぞれ優先度が設定されている。１つの地点に関する映像の表示時間が所定時間（例えば３秒）に決まっている場合、優先度が高い順に第１の注意地点のそれぞれの映像時間を３．０７６６秒（＝１８．４６／６）として算出し、合計６つの地点が含まれるように構成する。なお、７つの地点の場合１つの地点あたり２．６３７秒、５つの地点の場合１つの地点あたり３．６９２秒となるが、所定時間（３秒）に最も近くなるように６つの地点に配分することが選択される。
【０１１７】
同様に、図５のステップＳ３０１７において、抽出された複数の第２の注意地点についてそれぞれ優先度が設定されている。図６のステップＳ３０２６において、抽出された複数の第１の見所地点についてそれぞれ優先度が設定されている。図７のステップＳ３０３４において、抽出された複数の第２の見所地点についてそれぞれ優先度が設定されている。本ステップと同様にして、優先度が高い順に複数の第２の注意地点のそれぞれの映像時間を算出し、優先度が高い順に複数の第１の見所地点のそれぞれの映像時間を算出し、優先度が高い順に複数の第２の見所地点のそれぞれの映像時間を算出する。
【０１１８】
このようにして算出された各地点の映像時間に従って、各地点に関する映像が移動プランとして生成される。ここで映像中の各地点の表示順序は、経路上の出発地から目的地に向かって登場する順とする。但し、必ずしも登場する順序である必要はなく、例えば注意地点をまとめて先に表示し、見所地点をまとめて後から表示してもよいし、その逆であってもよい。以上で図９の一連の処理が終了する。
【０１１９】
以上説明したように、本発明の一実施形態によれば、ユーザは、出発地から目的地までの経路上で注意すべき地点や見所となる地点を事前に容易に把握することが可能となる。従って、走行前に重要な地点の情報を簡易に下調べすることができるため、ユーザの利便性を向上させることができる。また、ユーザごとに提供される情報が異なるため、より個々のユーザに適した情報を提供することが可能となる。
【０１２０】
（その他）
以上、いくつかの好適な態様を例示したが、本発明はこれらの例に限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、その一部が変更されてもよい。例えば、各実施形態の内容に、目的、用途等に応じて他の要素を組み合わせることも可能であるし、或る実施形態の内容に他の実施形態の内容の一部を組み合わせることも可能である。また、本明細書に記載された個々の用語は、本発明を説明する目的で用いられたものに過ぎず、本発明は、その用語の厳密な意味に限定されるものでないことは言うまでもなく、その均等物をも含む。
【０１２１】
また、実施形態で説明された１以上の機能を実現するプログラムは、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給され、該システム又は装置のコンピュータにおける１以上のプロセッサは、このプログラムを読み出して実行することができる。このような態様によっても本発明は実現可能である。
【０１２２】
＜実施形態のまとめ＞
第１の態様による生成装置は、
経路上の特徴地点の情報を含む移動プランを生成する生成装置（例えば１０）であって、
前記経路上の特徴地点の情報を抽出する抽出手段（例えば１０１）と、
前記特徴地点の情報と、ユーザのプロファイル情報とに基づいて、前記移動プランを生成する生成手段（例えば１０１）と、
を備える。
【０１２３】
これにより、個々のユーザについて、当該ユーザにとって重要性が高い経路上の特徴地点に関する情報を提供することが可能となる。
【０１２４】
第２の態様による生成装置では、
前記特徴地点の情報は、前記経路上の注意地点及び見所地点の情報であり、
前記生成手段は、前記プロファイル情報に基づいて、前記注意地点及び前記見所地点の割合を調整して前記移動プランを生成する。
【０１２５】
これにより、個々のユーザについて、当該ユーザにとって重要性が高い注意地点と見所地点とを適切な割合で提供することができる。
【０１２６】
第３の態様による生成装置では、
複数の車両（例えば２０）の走行情報を取得する取得手段（例えば１０１、１０３）をさらに備え、
前記抽出手段は、前記走行情報に基づいて前記注意地点の情報を抽出する。
【０１２７】
これにより、様々な車両から収集された注意すべき地点の情報を抽出することが可能となる。
【０１２８】
第４の態様による生成装置では、
前記注意地点は、道を間違えやすい第１の注意地点を含む。
【０１２９】
これにより、様々な車両から収集された、道を間違えやすい地点の情報を抽出することが可能となる。
【０１３０】
第５の態様による生成装置では、
前記走行情報は、案内された経路に対するリルートの発生情報を含み、
前記抽出手段は、前記リルートの発生情報に基づいて前記第１の注意地点の情報を抽出する。
【０１３１】
これにより、例えば左折すべき所を誤って直進してしまったこと等に起因して、過去にナビゲーション経路のリルートが発生した地点を、道を間違えやすい地点を抽出することが可能となる。
【０１３２】
第６の態様による生成装置では、
前記走行情報は、Ｕターンの発生情報を含み、
前記抽出手段は、前記Ｕターンの発生情報に基づいて前記第１の注意地点の情報を抽出する。
【０１３３】
これにより、ある地点を通り過ぎてしまい、Ｕターンが過去に発生した地点を、道を間違えやすい地点を抽出することが可能となる。
【０１３４】
第７の態様による生成装置では、
前記走行情報は、経路案内画面に表示される地図の縮尺変更操作に関する操作情報を含み、
前記抽出手段は、前記操作情報に基づいて前記第１の注意地点の情報を抽出する。
【０１３５】
これにより、過去に地図を拡大したり縮小したりする操作が行われた、道が分かりにくい地点、道に迷いやすい地点を、道を間違えやすい地点として抽出することが可能となる。
【０１３６】
第８の態様による生成装置では、
前記走行情報は、前記複数の車両（例えば２０）の速度情報を含み、
前記抽出手段は、前記速度情報に基づいて前記第１の注意地点の情報を抽出する。
【０１３７】
これにより、例えば車両の速度が遅くなりやすい地点を、道を間違えやすい地点として抽出することが可能となる。
【０１３８】
第９の態様による生成装置は、
前記速度情報に基づいて、前記複数の車両のうちの一部の車両が一定時間以上徐行又は停止しているか否かを判定する判定手段（例えば１０１）をさらに備え、
前記抽出手段は、前記判定手段により前記一部の車両が一定時間以上徐行又は停止していると判定された地点の情報を、前記第１の注意地点の情報として抽出する。
【０１３９】
これにより、一定時間以上車両が徐行又は停止しやすい地点を、道を間違えやすい地点として抽出することが可能となる。
【０１４０】
第１０の態様による生成装置では、
前記走行情報は、車両（例えば２０）に設置された車外カメラ（例えば２０５）の撮影情報をさらに含み、
前記判定手段は、前記撮影情報に基づいて、前記車外カメラが設置されている車両の周囲に他車両が存在するか否かを判定すると共に、信号機が停止信号であるか否かをさらに判定し、
前記抽出手段は、前記判定手段により、前記車外カメラが設置されている車両の周囲に他車両が存在せず、且つ、信号機が停止信号ではないと判定される場合に、前記判定手段により前記一部の車両が一定時間以上徐行又は停止していると判定された地点の情報を、前記第１の注意地点の情報として抽出する。
【０１４１】
これにより、特に走行障害が無いにも関わらず、過去に一定時間以上徐行又は停止が発生した地点を抽出することができるため、より適切な注意地点を抽出することが可能となる。
【０１４２】
第１１の態様による生成装置では、
前記走行情報は、車両（例えば２０）に設置された車内カメラ（例えば２０４）の撮影情報を含み、
前記撮影情報に基づいて運転者の挙動情報を判定する判定手段（例えば１０１）をさらに備え、
前記抽出手段は、前記運転者の挙動情報に基づいて前記第１の注意地点の情報を抽出する。
【０１４３】
これにより、例えば、過去に運転者が周囲を見渡したり、ナビゲーション装置の画面を長時間注視したり、スマートフォンを長時間操作したりといった挙動から、道を間違えやすい地点を抽出することが可能となる。
【０１４４】
第１２の態様による生成装置では、
前記走行情報は、車両（例えば２０）に設置された収音マイク（例えば２０６）の収音情報を含み、
前記抽出手段は、前記収音情報に基づいて前記第１の注意地点の情報を抽出する。
【０１４５】
これにより、例えばフィラー（「え」、「えーと」、「あ」等、発話の合間にはさみこむ言葉）や、「間違えた」等のキーワードが過去に検知された地点を、道を間違えやすい地点を抽出することが可能となる。
【０１４６】
第１３の態様による生成装置では、
前記走行情報は、車両（例えば２０）の運転者に装着された心拍数計測装置により計測された心拍数情報を含み、
前記抽出手段は、前記心拍数情報に基づいて前記第１の注意地点の情報を抽出する。
【０１４７】
これにより、過去に心拍数が急上昇したような地点を、道を間違えやすい地点として抽出することが可能となる。
【０１４８】
第１４の態様による生成装置では、
前記注意地点は、急停止が発生しやすい第２の注意地点を含む。
【０１４９】
これにより、様々な車両から収集された、急停止が発生しやすい地点の情報を抽出することが可能となる。
【０１５０】
第１５の態様による生成装置は、
複数の車両の走行情報を取得する取得手段（例えば１０１、１０２、１０３）をさらに備え、
前記抽出手段は、前記走行情報に基づいて前記第２の注意地点の情報を抽出する。
【０１５１】
これにより、様々な車両から収集された注意すべき地点の情報を抽出することが可能となる。
【０１５２】
第１６の態様による生成装置では、
前記走行情報は、車両の加速度情報を含み、
前記抽出手段は、前記加速度情報に基づいて前記第２の注意地点の情報を抽出する。
【０１５３】
これにより、例えば過去に減速時の加速度の絶対値が大きかった（所定値以上だった）地点を、急停止が発生しやすい地点として抽出することが可能となる。
【０１５４】
第１７の態様による生成装置では、
前記走行情報は、ブレーキペダルの踏み込み情報を含み、
前記抽出手段は、前記踏み込み情報に基づいて前記第２の注意地点の情報を抽出する。
【０１５５】
これにより、過去に大きな踏み込み（所定値以上の踏み込み量）が発生した地点を、急停止が発生しやすい地点として抽出することが可能となる。
【０１５６】
第１８の態様による生成装置では、
前記走行情報は、アンチロックブレーキシステム（ＡＢＳ）の作動情報を含み、
前記抽出手段は、前記作動情報に基づいて前記第２の注意地点の情報を抽出する。
【０１５７】
これにより、過去にＡＢＳが作動した地点を、急停止が発生しやすい地点として抽出することが可能となる。
【０１５８】
第１９の態様による生成装置では、
前記走行情報は、自動ブレーキの作動情報を含み、
前記抽出手段は、前記作動情報に基づいて前記第２の注意地点の情報を抽出する。
【０１５９】
これにより、過去に自動ブレーキが作動した地点を、急停止が発生しやすい地点として抽出することが可能となる。
【０１６０】
第２０の態様による生成装置では、
前記走行情報は、アダプティブクルーズコントロール（ＡＣＣ）の作動情報を含み、
前記抽出手段は、前記作動情報に基づいて前記第２の注意地点の情報を抽出する。
【０１６１】
これにより、過去にＡＣＣが作動して急減速が発生した地点を、急停止が発生しやすい地点として抽出することが可能となる。
【０１６２】
第２１の態様による生成装置では、
前記走行情報は、クラクションの作動情報を含み、
前記抽出手段は、前記作動情報に基づいて前記第２の注意地点の情報を抽出する。
【０１６３】
これにより、過去にクラクションが作動した地点を、急停止が発生しやすい地点として抽出することが可能となる。
【０１６４】
第２２の態様による生成装置は、
複数の車両の走行情報を取得する取得手段（例えば１０１、１０２、１０３）をさらに備え、
前記抽出手段は、前記走行情報に基づいて前記見所地点の情報を抽出する。
【０１６５】
これにより、様々な車両から収集された見所となる地点の情報を抽出することが可能となる。
【０１６６】
第２３の態様による生成装置では、
前記見所地点は、前記ユーザが興味を持つと推測される第１の見所地点を含む。
【０１６７】
これにより、ユーザにとって重要性の高い見所地点の情報を抽出することが可能となる。
【０１６８】
第２４の態様による生成装置では、
前記走行情報は、前記ユーザが過去に立ち寄った地点の履歴情報を含み、
前記抽出手段は、前記履歴情報に基づいて前記第１の見所地点の情報を抽出する。
【０１６９】
これにより、ユーザの興味・嗜好に合った見所地点を抽出することができる。
【０１７０】
第２５の態様による生成装置では、
前記走行情報は、車両（例えば２０）に設置された収音マイク（例えば２０６）の収音情報を含み、
前記抽出手段は、前記収音情報に基づいて前記第１の見所地点の情報を抽出する。
【０１７１】
これにより、例えばユーザの走行中の発話内容から得られたキーワードや同乗者の発話内容（例えばユーザの発言に対する肯定応答等）から、ユーザの興味・嗜好に合った見所地点を抽出することができる。
【０１７２】
第２６の態様による生成装置では、
前記ユーザによる電子マネーの決済情報又は前記ユーザによるインターネットの検索履歴情報を取得する取得手段（例えば１０１、１０３）をさらに備え、
前記抽出手段は、前記決済情報又は前記検索履歴情報に基づいて前記第１の見所地点の情報を抽出する。
【０１７３】
これにより、例えば決済を行った店舗情報やサービスを利用した施設情報等から、或いは、インターネットを介して取得した最近検索回数が多いキーワードから、ユーザの興味・嗜好に合った見所地点を抽出することができる。
【０１７４】
第２７の態様による生成装置では、
前記見所地点は、前記ユーザ以外の他ユーザが興味を持っている第２の見所地点を含む。
【０１７５】
これにより、広く一般的なユーザが興味を持っている見所地点を抽出することが可能となる。
【０１７６】
第２８の態様による生成装置では、
前記他ユーザによるインターネットの検索履歴情報を取得する取得手段（例えば１０１、１０３）をさらに備え、
前記抽出手段は、前記検索履歴情報に基づいて前記第２の見所地点の情報を抽出する。
【０１７７】
これにより、インターネットにアクセスするという簡易な操作で、広く一般的なユーザが興味を持っている見所地点を抽出することが可能となる。
【０１７８】
第２９の態様による生成装置では、
前記他ユーザに提供された見所地点に前記他ユーザが実際に立ち寄ったか否かを示すフィードバック情報を取得する取得手段（例えば１０１、１０３）をさらに備え、
前記抽出手段は、前記フィードバック情報に基づいて前記第２の見所地点の情報を抽出する。
【０１７９】
これにより、広く一般的な他ユーザのレビューに従って他ユーザが実際に興味を持っている精度の高い見所地点の情報を抽出することが可能となる。
【０１８０】
第３０の態様による生成装置では、
前記走行情報は、前記他ユーザが過去に立ち寄った地点の履歴情報を含み、
前記抽出手段は、前記履歴情報に基づいて前記第２の見所地点の情報を抽出する。
【０１８１】
これにより、他ユーザが興味を持っており、ユーザにとって参考になりうる地点を、見所地点として抽出することが可能となる。
【０１８２】
第３１の態様による生成装置では、
前記プロファイル情報は、前記経路を構成する複数のリンクごとの前記ユーザによる過去の走行回数を含み、
前記生成手段は、前記走行回数が閾値以下のリンクについては、前記注意地点の割合が前記見所地点の割合よりも多くなるように調整する。
【０１８３】
これにより、ユーザが過去に走行していないリンクについて注意地点の情報を増やすことが可能となるため、ユーザにとってより安全な走行が可能となる。
【０１８４】
第３２の態様による生成装置では、
前記プロファイル情報は、前記ユーザが前記経路を移動する際に使用する車両の種別情報を含み、
前記生成手段は、前記ユーザが前記二輪車を使用する場合、前記注意地点の割合が前記見所地点の割合よりも多くなるように調整する。
【０１８５】
これにより、四輪車よりも不安定な二輪車について、注意地点の割合を増やすことが可能となるため、ユーザにとってより安全な走行が可能となる。
【０１８６】
第３３の態様による生成装置では、
前記プロファイル情報は、前記ユーザの同乗者に関する情報を含み、
前記生成手段は、前記同乗者が存在しない場合、前記注意地点の割合が前記見所地点の割合よりも多くなるように調整する。
【０１８７】
このように、同乗者が存在しない場合には同乗者からの運転補助が期待できないことから、注意地点の割合を増やすことで、ユーザにとってより安全な走行が可能となる。
【０１８８】
第３４の態様による生成装置では、
前記見所地点は、前記ユーザが興味を持つと推測される第１の見所地点、及び、前記ユーザ以外の他ユーザが興味を持っている第２の見所地点を含み、
前記生成手段は、前記同乗者が存在しない場合、前記見所地点の中では、前記第１の見所地点の割合が前記第２の見所地点の割合よりも多くなるように調整を行う。
【０１８９】
このように、同乗者が存在しない場合には他ユーザが興味を持っている見所地点よりも、ユーザ本人が興味を持っている見所地点の割合を増やすことで、当該ユーザに適した情報を提供することが可能となる。
【０１９０】
第３５の態様による生成装置では、
前記生成手段は、前記同乗者が存在する場合であって、前記同乗者が前記ユーザと近しい関係にある人物である場合には、前記見所地点の中では、前記第１の見所地点の割合が前記第２の見所地点の割合よりも多くなるように調整を行う。
【０１９１】
このように、同乗者がユーザと近しい関係にある人物（例えば、家族、恋人、同乗回数が多い友人等）の場合、ユーザ本人が興味を持っている見所地点の割合を増やすことで、当該ユーザに適した情報を提供することが可能となる。
【０１９２】
第３６の態様による生成装置では、
前記生成手段は、前記同乗者が複数存在する場合であって、前記同乗者が前記ユーザと近しい関係にない人物である場合、前記見所地点の中では、前記第２の見所地点の割合が前記第１の見所地点の割合以上となるように調整を行う。
【０１９３】
このように、同乗者がユーザと近しい関係にない人物（例えば、同乗回数が少ない知人等）の場合、広く一般的な他ユーザが興味を持っている見所地点の割合を増やすことで、当該同乗者に配慮した情報を提供することが可能となる。
【０１９４】
第３７の態様による生成装置では、
前記プロファイル情報は、前記ユーザにより設定された経路の走行予定日時の情報を含み、
前記生成手段は、前記経路の走行予定日が休日である場合、又は、前記経路の走行予定時間が日中である場合、前記見所地点の割合が前記注意地点の割合よりも多くなるように調整する。
【０１９５】
このように、走行予定日が休日であったり、走行予定時間が日中だったりする場合には、注意地点よりも見所地点の割合を増やすことで、よりユーザに適した情報を提供することが可能となる。
【０１９６】
第３８の態様による生成装置では、
前記プロファイル情報は、前記ユーザにより設定された経路の目的地の情報を含み、
前記生成手段は、前記経路の目的地が前記ユーザの自宅である場合、前記注意地点の割合が前記見所地点の割合よりも多くなるように調整する。
【０１９７】
このように、目的地がユーザの自宅である場合には帰路であることが想定されるため、疲労等を考慮して注意地点の割合を増やすことで、よりユーザに適した情報を提供することが可能となる。
【０１９８】
第３９の態様による生成装置では、
前記生成手段は、前記経路の目的地が商業施設である場合、前記見所地点の割合が前記注意地点の割合よりも多くなるように調整する。
【０１９９】
このように、目的地が商業施設である場合には観光や遊び目的であることが多く、様々な見所地点に興味を持つと想定されることから、見所地点の割合を増やすことで、よりユーザに適した情報を提供することが可能となる。
【０２００】
第４０の態様による生成装置では、
前記プロファイル情報は、前記ユーザにより設定された経路の走行予定距離又は走行予定時間の情報を含み、
前記生成手段は、前記経路の走行予定距離が所定距離以上である場合、又は、走行予定時間が所定時間以上である場合、前記注意地点の割合が前記見所地点の割合よりも多くなるように調整する。
【０２０１】
これにより、走行予定距離が長かったり、走行予定時間が長かったりする場合には、疲労等を考慮して注意地点の割合を増やすことで、よりユーザに適した情報を提供することが可能となる。
【０２０２】
第４１の態様による生成装置では、
前記プロファイル情報は、前記ユーザによる車両（例えば２０）の運転技術情報を含み、
前記生成手段は、前記運転技術情報に基づいて、前記注意地点及び前記見所地点の割合を調整して前記移動プランを生成する。
【０２０３】
これにより、ユーザの運転技術が高い場合には見所地点の割合を増やし、ユーザの運転技術が低い場合には注意地点の割合を増やすことで、よりユーザに適した情報を提供することが可能となる。
【０２０４】
第４２の態様による生成装置では、
前記プロファイル情報は、前記ユーザにより設定された経路の走行予定日時の天候情報を含み、
前記生成手段は、前記経路の走行予定日時の天候情報に基づいて、前記注意地点及び前記見所地点の割合を調整して前記移動プランを生成する。
【０２０５】
これにより、例えば走行日時の天候が悪天候（例えば大雨、雪、濃霧等）である場合に、注意地点の割合を増やしたりすることで、よりユーザに適した情報を提供することが可能となる。
【０２０６】
第４３の態様による生成装置では、
前記プロファイル情報は、前記ユーザにより設定された経路の周辺の自然災害情報を含み、
前記生成手段は、前記自然災害情報が発令されているエリアに前記経路が含まれる場合、前記注意地点の割合が前記見所地点の割合よりも多くなるように調整する。
【０２０７】
これにより、例えば経路周辺で自然災害情報（例えば土砂崩れ、河川の氾濫、火山の噴火、路面の凍結等）が発令されている場合に注意地点の割合を増やしたりすることで、よりユーザに適した情報を提供することが可能となる。
【０２０８】
第４４の態様による生成装置では、
前記移動プランを前記ユーザに対して出力する出力手段（例えば１０１、１０３）をさらに備える。
【０２０９】
これにより、ユーザは車両のナビゲーション装置の画面や通信装置（スマートフォン等）の画面を介して、生成された移動プランを視覚的に把握することが可能となる。
【０２１０】
第４５の態様による生成装置では、
前記移動プランは、前記経路上の特徴地点に関する映像である。
【０２１１】
これにより、個々のユーザに適した情報を映像として把握することが可能となる。
【０２１２】
第４６の態様による生成装置では
前記映像は、前記経路の出発地から目的地までの間の各特徴地点を順次表示する映像である。
【０２１３】
これにより、出発地から目的地に従った特徴地点の情報を短時間で容易に把握することが可能となる。
【０２１４】
第４７の態様による生成装置の制御方法は、
経路上の特徴地点の情報を含む移動プランを生成する生成装置（例えば１０）の制御方法であって、
前記経路上の特徴地点の情報を抽出する抽出工程と、
前記特徴地点の情報と、ユーザのプロファイル情報とに基づいて、前記移動プランを生成する生成工程と、
を有する。
【０２１５】
これにより、個々のユーザについて、当該ユーザにとって重要性が高い経路上の特徴地点に関する情報を提供することが可能となる。
【０２１６】
第４８の態様によるプログラムは、
コンピュータを、第１の態様乃至第４６の態様の何れかに記載の生成装置（例えば１０）として機能させるためのプログラムである。
【０２１７】
これにより、生成装置の処理をコンピュータにより実現可能となる。
【符号の説明】
【０２１８】
１０：生成装置、２０：車両、３０：通信装置、１０１：ＣＰＵ、１０２：記憶装置、１０３：通信部、２０１：ＥＣＵ、２０２：記憶装置、通信部２０３、車内カメラ：２０４、２０５：車外カメラ、２０６：収音マイク、２０７：ナビゲーション装置、３０１：ＣＰＵ、３０２：記憶装置、３０３：通信部、３０４：表示部３０４、操作入力部３０５
【図１】
2020085785.tif 000003
【図２】
2020085785.tif 000004
【図３】
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【図４】
2020085785.tif 000006
【図５】
2020085785.tif 000007
【図６】
2020085785.tif 000008
【図７】
2020085785.tif 000009
【図８】
2020085785.tif 000010
【図９】
2020085785.tif 000011