(57)【要約】【課題】  車両の運転者に行先を提案するシステムに於いて、運転者の嗜好だけでなく、運転者の性別、年齢、体調などの運転者情報や天気や同乗者のタイプといった走行環境情報をも考慮して、推奨される行先として、車両の個々の状況又はシーンに応じた最適な行先を決定し提案できるようにすること。【解決手段】  本発明のシステムは、車両の運転者の状態についての情報と車両の走行環境についての情報とを取得し、取得された情報とに基づいて各行先候補に対する運転者の感情を予測し、予測された運転者の感情に基づいて運転者に対して車両の行先を提案する。【選択図】        図１
2020169956.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の行先提案システムであって、
前記車両の運転者の状態についての情報と前記車両の走行環境についての情報とを取得する情報取得手段と、
前記運転者の状態についての情報と前記走行環境についての情報とに基づいて各行先候補に対する前記運転者の感情を予測する運転者感情予測手段と、
前記予測された前記運転者の感情に基づいて前記車両の行先を提案する行先提案手段と
を含むシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自動車等の車両の運転者に車両の行先を提案するシステムに係り、より詳細には、運転者の走行履歴などの他、種々の状況を考慮して最適な行先を提案するシステムに係る。
【背景技術】
【０００２】
自動車等の車両の運転支援技術の分野に於いて、運転支援の一つして、車両の種々の運転状況に応じて、運転者に対して種々の情報を提供する構成が提案され、実用化されている。例えば、ＧＰＳ装置を用いたナビゲーションシステムに於いては、ナビゲーション情報に応じて、車両の運転方向についての情報が音声にて提供される。また、特許文献１では、車両の目的地を入力すると、運転者の走行履歴、経路の特性、運転に於けるポリシー、運転者の意向を考慮して、目的地までの推奨する経路を決定し提案したり、運転者の走行履歴とプローブ情報（運転者のＩＤ、現在時刻）又は意向情報に基づいて目的地を提案するシステムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１８−７７２０７
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、実際の走行中の車両の運転者に対して車両の今後の行先を提案する場合、その運転者の走行履歴や個人的な嗜好或いは趣味だけでなく、運転者の性別、年齢、体調等の運転者の属性や特性に関わる情報や、同乗者の有無やタイプ、天気、曜日、時刻などの車両の走行環境に関わる情報を総合的に考慮した方が、車両の今後の行先として、より最適なものが提案できるであろう。例えば、運転者の趣味がゴルフである場合、運転者一人で運転するときには、車両の行先として、ゴルフショップを提案することが考えられるが、家族が同乗しているシーンでは、かかる行先よりも最適な場所が在り得ると考えられる。或いは、例えば、天気が晴れの場合には、動物園などの屋外のレジャー施設が好まれるなどの、運転者個人ではなく、一般な趣向や行先の施設の特性と、更に、運転者の疲労の程度或いは眠気など、体調をも考慮することで、種々の車両の運転シーン（個々の状況）により適合した行先の提案が可能となると考えられる。
【０００５】
上記の如く運転者の属性及び特性に関わる情報（運転者情報）や走行環境に関わる情報（走行環境情報）に基づいて車両の今後の推奨される行先を提案するための一つの構成としては、行先の候補となる各施設に対する運転者の好みの程度が、運転者情報や走行環境情報に応じて変化するとの仮定の下、運転者情報と走行環境情報とを入力とし、行先候補施設に対する運転者の好みの程度を表す感情を予測する予測器を構築し、その予測器により予測された運転者の感情に於いて運転者の好みの程度が最も高い施設が推奨される行先であるとして出力する構成が考えられる。かかる構成であれば、行先提案をする度に、別途、運転者の反応（感情）を運転者から検知し、その検知された感情を予測器へ正解データとしてフィードバックして学習を実行し、予測器による運転者情報と走行環境情報に対する感情の予測性能の向上も図ることもできる。
【０００６】
かくして、本発明の一つの課題は、車両の運転者に行先を提案するシステムに於いて、運転者の嗜好だけでなく、運転者の性別、年齢、体調などの運転者情報や天気や同乗者の有無といった走行環境情報をも考慮して、推奨される行先として、車両の個々の状況又はシーンに応じた最適な行先を決定し提案できるようにすることである。
【０００７】
また、本発明の一つの課題は、上記の如きシステムに於いて、提案された行先に対する運転者の反応をシステムにフィードバックして行先提案の質の向上が図られるようにすることである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明によれば、上記の課題は、車両の行先提案システムであって、
前記車両の運転者の状態についての情報と前記車両の走行環境についての情報とを取得する情報取得手段と、
前記運転者の状態についての情報と前記走行環境についての情報とに基づいて各行先候補に対する前記運転者の感情を予測する運転者感情予測手段と、
前記予測された前記運転者の感情に基づいて前記車両の行先を提案する行先提案手段と
を含むシステムによって達成される。
【０００９】
上記の構成に於いて、「運転者の状態についての情報」（以下、「運転者情報」と称する。）とは、上記に触れた如く、運転者の性別、年齢、趣味（野球、サッカー、ゴルフ、釣り、グルメ、旅行、美術鑑賞、映画鑑賞、音楽など）などの各運転者の属性及び特性又は個性に関わる情報や運転者の現在の眠気、車両の運転時間などの運転者に於ける現在の状態を表す情報であってよい。なお、具体的な情報の項目は適宜選択されてよい。「走行環境についての情報」（以下、「走行環境情報」と称する。）とは、上記に触れた如く、同乗者の有無及びタイプ（なし、家族、友人、会社の同僚など）、走行時の天気、曜日、時刻など、車両の走行時に於ける車両の置かれている環境に関わる情報であってよい。なお、具体的な情報の項目は適宜選択されてよい。「行先候補」とは、ゴルフ場、店舗、美術館、映画館、動物園、カフェ、釣堀、休憩スポット、温泉、夜景スポットなど、車両の行先として選択され得る施設などであり、通常、システムに於いて複数の施設が登録される。各行先候補に対する「運転者の感情」とは、取得された運転者情報と走行環境情報との条件の下に於いて、行先候補のそれぞれが提案された場合の各行先候補に対する運転者の好みの程度、換言すると、各行先候補が提示された場合の運転者の嬉しい感情の程度であってよい。
【００１０】
上記の本発明のシステムに於いては、上記の如く、推奨する車両の行先の決定に際して、運転者情報と走行環境情報とに基づいて、各行先候補に対する運転者の感情をそれぞれ予測し、かかる予測された運転者の感情に基づいて、推奨する車両の行先が決定される。かかる構成によれば、提案される車両の行先は、単に、運転者の走行履歴だけでなく、運転者の性別、年齢、体調、天気、同乗者のタイプなどを総合的に考慮して決定されることとなり、かくして、運転者のそのときの気分、車両の個々の状況又はシーンに応じた最適なものとなっていることが期待される。
【００１１】
上記の本発明のシステムの実施形態の一つに於いて、運転者感情予測手段は、各行先候補に対する運転者の感情の予測に際して、各行先候補に対する運転者の感情を、各行先候補に対する運転者の好みの程度に応じて数値化して得られる値（かかる運転者の感情を数値化したものを「感情値」と称する。）を運転者情報と走行環境情報とに基づいて算出するように構成されていてよい。その場合、運転者情報と走行環境情報の各項目も数値化され、運転者感情推定手段は、運転者情報と走行環境情報の各項目の数値を入力変数とし、各行先候補の感情値を算出する予測器にて構成されてよい。かかる予測器は、例えば、後の実施形態の欄にて説明される如く、多変数関数式又は任意の機械学習モデルを用いた推定モデルに従って構築することが可能である。なお、この場合、多変数関数式又は任意の機械学習モデルに於いて使用されるパラメータ等の値は、実験的に、経験的に或いは更に学習により予め決定される。そして、行先提案手段に於いて、感情値で表される運転者の好みの程度が最も高い施設が提案されるべき車両の行先として決定されてよい。
【００１２】
また、上記の本発明のシステムに於いては、車両に於いて、運転者の感情を運転者の表情や生理状態から推定する手段（運転者感情推定手段）が設けられ、行先提案手段により、車両の行先が提案されたとき、或いは更に、提案された施設に車両が到着したとき又はその施設から出発するときに、提案された行先に対する運転者の感情（運転者の反応）が検知されるようになっていてよい。運転者感情推定手段は、カメラ、マイク、センサ等を用いて、運転者の音声、顔表情（顔の画像、瞬き、眼電位等）、動作、呼吸、脈拍、心拍、体温、皮膚電位、血圧、血流量、血中酸素濃度（光の透過率）、脳波などを検出して、運転者の好みの程度、或いは、運転者の精神状態、例えば、運転者が、活力のある状態、嬉しさ、楽しさを感じている状態（Happy）、平静・平穏な状態（Neutral）、イライラしている状態(Irritated)、緊張や不安を感じている状態（Nervous）、疲れを感じている状態(Tired)などのいずれであるかを推定することのできる任意の手段であってよい。なお、運転者の感情を上記の感情値を用いて推定する場合には、運転者の感情を推定する手段は、上記の計測値を用いて、感情値が得られるように構成されてよい。運転者の感情を推定する手段も、任意の機械学習モデル又は多変数関数式を用いた推定モデルに従って構築することが可能である。そして、運転者感情推定手段により、実際の運転者の感情が検知されると、運転者感情予測手段に於いて予測器が用いられている場合には、検知された運転者の感情を正解データとした機械学習により予測器の精度の向上が図られてよい。
【００１３】
なお、上記の行先の提案を実行するに当たり、行先候補は、車両の現在の位置を参照して選択されてよい。車両の現在の位置は、ＧＰＳ情報を用いて決定可能である。また、推奨する行先の提案と共に、提案された行先までの経路も提案されてよい。かかる提案経路も運転者情報と走行環境情報とに基づいて決定されてよい。
【発明の効果】
【００１４】
かくして、上記の本発明の行先提案システムによれば、運転者情報と走行環境情報とに基づいて、そのときの状況に於ける運転者の感情に最も適合した行先の提案が可能となることが期待される。運転者が行きたいと思う場所は、運転者の属性や特性と共に、そのときの車両の置かれている状況によって種々変化するところ、本発明の構成に於いては、推奨する行先の決定に使用するデータとして、運転者の過去の履歴だけでなく、運転者の属性や特性と、同乗者の有無やその時の天気などの現在のシーン情報が組み合わされるので、例えば、同乗者が子供であり、天気が雨の場合には、屋内テーマパーク施設を提案するなど、個々の車両の置かれている特有の状況にも応じて、最適であると予想される行先の提案が可能となる。また、運転者の走行履歴だけでなく、他者の情報も用いた学習などにより、運転者感情予測手段又はその予測器を構築しておくと、運転者個人の好みの他に、例えば、晴れの日には動物園は行くなどの一般的な感覚を考慮した行先提案も可能となる。更に、提案された行先に対する運転者の反応（感情）を運転者感情予測手段又はその予測器へフィードバックして学習/更新を繰り返す構成の場合には、行先の提案をする度に、より最適な行先を提案できるようにシステムの性能が向上することが期待される。
【００１５】
本発明のその他の目的及び利点は、以下の本発明の好ましい実施形態の説明により明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】図１（Ａ）は、本発明による車両の行先提案システムの実施形態が適用される車両の模式図である。図１（Ｂ）は、本発明による行先提案システムの実施形態の構成をブロック図の形式で表した図である。図１（Ｃ）は、感情値の定義を示した図である。図１（Ｄ）は、本発明による行先提案システムの実施形態に於ける予測器の機能を模式的に示した図である。
【図２】図２は、本発明による行先提案システムの実施形態の作動に於ける処理をフローチャートの形式にて示した図である。
【符号の説明】
【００１７】
１０…車両
１２…行先提案システム（コンピュータ装置）
１４…出力装置（ディスプレイ、スピーカ）
１６…入力装置（運転者顔撮像用カメラ）
２０…ＧＰＳ受信機
Ｐ…運転者
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
システムの構成
図１（Ａ）を参照して、車両１０に搭載される本発明の車両の行先提案システムの好ましい実施形態１２は、運転者Ｐの要求に応じて、以下に詳細に説明される如く、運転者情報と走行環境情報とに基づいて推奨される行先を決定し、その行先を、ディスプレイ、スピーカなどの出力装置１４を通じて運転者Ｐに提示する。また、車両１０に於いては、運転者顔撮像用カメラ１６、運転者の音声を収音するマイク（図示せず）、運転者の生理状態を計測するセンサ（図示せず）などが装備され、それらにより検出されたデータ（画像、音声及び／又はセンサ検出値）から、運転者Ｐに行先が提案された際の運転者Ｐの反応（感情）を推定し、その推定された結果とそのときの運転者情報と走行環境情報とを用いて、運転者情報と走行環境情報から推奨される行先を決定する際の性能を向上するための学習が実行できるようになっていてよい。なお、推奨される行先の決定に際しては、その候補を選択するために、ＧＰＳによる位置情報が利用されてよく、その場合には、車両１０に、通常の態様にてＧＰＳ受信機が搭載されていてよい。
【００１９】
図１（Ｂ）を参照して、本実施形態の行先提案システム１２の具体的な構成に於いては、運転者Ｐの要求に応答して運転者情報と走行環境情報とを取得し収集する情報収集部（情報取得手段）と、情報収集部の収集した前記の一連の情報に基づいて運転者に提案する行先を決定し出力装置１４へ提供する提案行先決定部と、運転者の感情を推定する感情推定部と、情報収集部の収集した前記の一連の情報と感情推定部の推定した感情とを教師付き学習データとして用いて、提案行先決定部に於いて運転者情報と走行環境情報から決定される運転者に推奨する行先がより運転者に感情に適合するように、学習処理を通じて提案行先決定部に於いて行先の決定処理に用いられるアルゴリズム及び／又はパラメータ等を更新する学習・更新部とが設けられる。なお、行先提案システム１２は、通常の態様のコンピュータ装置にて構成されていてよく、コンピュータ装置は、双方向コモン・バスにより相互に連結されたＣＰＵ、記憶装置、入出力装置（Ｉ／Ｏ）が装備され、記憶装置は、本発明の演算で使用する演算処理を実行する各プログラムを記憶したメモリと、演算中に使用されるワークメモリ及びデータメモリを含む。上記の各部の以下に説明される構成及び作動は、それぞれ、メモリに記憶されたプログラムに従ったコンピュータ装置の作動により、実現されることは理解されるべきである。
【００２０】
上記の構成に於いて、まず、情報収集部は、上記の如く、運転者の行先提案の要求に応答して、運転者の状態に関わる運転者情報と車両の走行環境に関わる走行環境情報とを収集する。運転者情報としては、例えば、運転者の性別、年齢（又は年代［２０代、３０代、４０代…］）、趣味（野球、サッカー、ゴルフ、釣り、グルメ、旅行、美術鑑賞、映画鑑賞、音楽…など）などの運転者の属性或いは特性に関わる情報や、車両の現在までの運転時間（運転者の疲労の程度に対応）、運転者の現在の眠気などの運転者の現在の体調に関わる情報が含まれていてよい。なお、運転者の属性或いは特性に関わる情報は、任意の入力装置（タッチパネル、操作パネル、音声入力など）を用いて、情報収集部へ入力されてよい。車両の運転時間は、運転開始（アクセサリ（ＡＣＣ）電源ＯＮ時、イグニッション（ＩＧ）電源ＯＮ時、エンジン回転始動時のいずれか）から現在までの時間を計測して、入力されてよい。運転者の現在の眠気又はその他の生理状態は、運転者顔撮像用カメラ１６、運転者の音声を収音するマイク（図示せず）、運転者の生理状態を計測するセンサ（図示せず）などにより検出されたデータ（画像、音声及び／又はセンサ検出値）を用いて任意の態様にて検出され、入力されてよい。走行環境情報としては、同乗者の有無及びタイプ（なし、家族、友人、会社の同僚など）、走行時の天気、気温、湿度、不快指数、曜日、日時など、車両の走行時に於ける車両の置かれている環境に関わる情報であってよい。同乗者の有無及びタイプは、任意の入力装置（タッチパネル、操作パネル、音声入力など）を用いて、情報収集部へ入力されてよい。天気、気温、湿度、不快指数、曜日、日時などの周囲環境に関する情報は、任意の入力装置（タッチパネル、操作パネル、音声入力など）を用いて情報収集部へ入力されてもよく、或いは、システムがネットワーク情報、ＧＰＳ情報、計測情報（気温、湿度など）を用いて情報収集部へ入力されてもよい。なお、運転者情報と走行環境情報には、例えば、その他の項目、例えば、車種、現在値から行先（行先候補）までの距離、渋滞情報、道路状況などのデータについても追加されてよい。
【００２１】
提案行先決定部は、上記の如く、運転者情報と走行環境情報とを参照して、現在の車両及び運転者の状況に於いて適しているものと予測された提案する行先を決定する。提案する行先を決定する処理は、或る運転者情報と走行環境情報が与えられたときに運転者が好適と感じる行先が提案されるように構成された任意の態様のアルゴリズムにて実行されてよい。従って、提案行先決定部は、種々の運転者情報と走行環境情報が入力データとして与えられたときに、その与えられた運転者情報と走行環境情報に対して運転者が好適と感じる行先を予測して出力するように、予め準備して構成される。一つの態様に於いては、後に詳細に説明される如く、現在の車両の位置を考慮して複数の施設・スポットが行先候補として選択された後（行先候補となる施設・スポットは予め登録される。）、各行先候補について、運転者情報と走行環境情報を用いて各行先候補が提示された際の運転者の反応として予測される感情を出力する予測器が構成され、それらの予測された感情に於いて運転者が最も好適に感じると予測された行先候補が、提案する行先に決定されるようになっていてよい。かかる構成に於いて、予測器は、運転者情報と走行環境情報を入力データとし、各行先候補の提示の際の運転者の感情を正解データとした教師付き学習データを用い、重回帰分析或いは任意の機械学習モデル（ランダムフォレスト、サポートベクターマシン、ニューラルネットワーク、ｋ−ＮＮ法など）に従って構成されてよい。なお、教師付き学習データは、予め、任意の手法にて収集することが可能である。例えば、正解データは、種々の運転者情報と走行環境情報と行先候補の条件の下で、経験、アンケート、一般感覚を参照して想定される運転者の感情のそれぞれを正解の状態として収集することにより調製されてもよく、或いは、後述の如く、実際の車両の運転中に運転者の感情の検知結果（又は推定結果）を収集することにより調製されてもよい。また、かかる態様に於いて、より具体的には、例えば、予測器が、各行先候補が提示された際の運転者の感情を数値化した「感情値」の予測値を、運転者情報と走行環境情報の関数として算出し、「感情値」の予測値に基づいて、運転者が最も好適に感じると予測される行先候補が、提案する行先に決定されてよい。特に、「感情値」が運転者が好適に感じるほど高い値となるように定義されている場合には、「感情値」の最も高い予測値を与える行先候補が、提案する行先に決定されてよい。一つの態様に於いて、感情値としては、提案された行先に対する運転者の好みの程度を、図１（Ｃ）に例示されている如く、スコアの形式、例えば、−１．０（嫌い）〜＋１．０（好き）にて数値化した値であってよい。上記の「感情値」の予測演算に於いては、運転者情報と走行環境情報もそれぞれ数値化されて、変数に置き換えられて使用される。予測器が運転者情報と走行環境情報から「感情値」を算出するように構成される場合に、図１（Ｄ）に示されている如く、予測器は、種々の運転者情報と走行環境情報の入力条件の下で、各行先候補が提示されたときに予測される運転者の感情値が出力されるように構成される。予測器を重回帰分析或いは任意の機械学習モデルに従って構成するときには、各行先候補の提示の際に得られた運転者の感情値が正解データとして用いられた学習データが用いられてよい。（正解データが未取得の場合には、各条件下にて予測される運転者の感情値が出力されるように、適宜、パラメータを調整するなどして、予測器が設定されてよい。）。
【００２２】
提案行先決定部で決定された運転者に提案する行先は、ディスプレイ、スピーカなどの出力装置１４にて提示されることとなる。
【００２３】
感情推定部と学習・更新部とは、本実施形態のシステムに於いては、提案行先決定部に於ける運転者に提案する行先の決定の性能の向上のために装備される。既に述べた如く、提案行先決定部は、種々の運転者情報と走行環境情報が入力データとして与えられたとき、それぞれにおいて、運転者が好適と感じる行先を予測して出力するように準備されるところ、ありとあらゆる運転者情報と走行環境情報に対応して運転者が最も好適と感じる行先を選択できるようにしておくことは困難であり、事前に準備可能な行先の決定の性能には限界がある。一方、実際に運転者情報と走行環境情報に基づいて決定された行先を提案したときに得られる運転者の反応は、その運転者情報と走行環境情報との条件下で或る行先を提案したときの運転者の感情の正解となる。そこで、本実施形態のシステムに於いては、行先を提案した時又はその後の運転者の感情を検知し、その運転者情報と走行環境情報と提案した行先と検知された運転者の感情とを用いて、学習処理によって、運転者情報と走行環境情報から行先を決定するための構成（アルゴリズムやパラメータ）が修正されるようになっていてよい。
【００２４】
上記の如き提案する行先決定のための構成の学習による修正のために、上記の感情推定部は、既に触れた如く、運転者顔撮像用カメラ１６、運転者の音声を収音するマイク（図示せず）、運転者の生理状態を計測するセンサ（図示せず）などにより検出されたデータ（画像、音声及び／又はセンサ検出値）に基づいて、運転者の感情を推定するよう構成される。運転者の感情の推定のために検出されるデータは、より具体的には、車両の運転者の音声、顔表情（顔の画像、瞬き、眼電位等）、動作、呼吸、脈拍、心拍、体温、皮膚電位、血圧、血流量、血中酸素濃度（光の透過率）、脳波などの、人の感情に相関のある任意の生理状態を表す計測値であってよい。また、これらのデータから運転者の感情の推定結果を出力する処理は、任意の形式の機械学習モデル（ランダムフォレスト、サポートベクターマシン、ニューラルネットワーク、ｋ−ＮＮ法など）に従って構成された識別器又は推定器を用いて達成することが可能であり、そのような識別器又は推定器が用いられてよい。具体的には、カメラを用いて顔の画像を取得し、表情の特徴量（目、口の動き等）から感情を推定する方法（画像データを用いた感情推定）、モーションセンサを用いて体の動きを取得し、動作の特徴量（上半身の傾き、座り直し、肩の上下など）から感情を推定する方法（モーションセンサを用いた感情推定）、マイクを用いて車内の会話を取得し、音声データの特徴量（声のトーン、会話内容など）から感情を推定する方法（音声データを用いた感情推定）、ハンドル等に接触センサを搭載し、心拍数や脳波を特徴として感情を推定する方法（生体データを用いた感情推定）などが、感情の推定に於いて、採用可能である。なお、上記の如く、本実施形態のシステムの提案行先決定部が提案する行先を決定する際の一つの態様として、予測器が各行先候補の提示の際の運転者の感情の予測として「感情値」を出力するように構成されている場合には、感情推定部は、同様の「感情値」を出力するよう構成されていてよい。ここで、感情値は、運転者が好適に感じるほど高い値となるように定義されていてよい。
【００２５】
学習・更新部は、情報収集部にて収集した運転者情報と走行環境情報を入力データとし、感情推定部で得られた運転者の感情の推定結果或いは感情値を、提案された行先についての正解データとして、教師付き学習データを、行先提案が実行される度に調製し、その教師付き学習データを用いて、重回帰分析或いは任意の形式の機械学習モデルに従って、提案する行先決定のためのアルゴリズムを修正又は再学習する処理を実行する。後述の如く、提案行先決定部の予測器が運転者情報と走行環境情報の関数として各行先候補が提示された際の運転者の感情値を算出するよう構成されているときには、感情値を算出するためのパラメータが修正される。そして、提案行先決定部で使用されるアルゴリズム又はパラメータが、学習・更新部にて修正されたアルゴリズム又はパラメータに更新されることとなる。
【００２６】
システムの作動
（ａ）運転者の感情の予測のアルゴリズム
上記の如く、本実施形態のシステムに於いては、運転者情報と走行環境情報とを用い、現在の車両及び運転者の状況に照らして、運転者が最も好ましいと感じる行先が決定され、提案される。かかる構成に於ける一つの態様としては、既に述べた如く、種々の施設・スポットがそれぞれ行先として提案された場合の運転者の感情が、運転者情報と走行環境情報とを参照して予測され、運転者の感情が予測された施設・スポットのうちで運転者に最も好ましいと感じられると予測された施設・スポットが、実際に推奨される行先として提案されるようになっていてよい。この点に関し、種々の施設・スポットの中から運転者に最も好ましいと感じられるものが選択できるように、運転者の感情は、感情値として数値化され、感情値が運転者情報と走行環境情報を用いて予測されるようになっていてよい（感情値の予測演算−図１（Ｄ）参照）。
【００２７】
実施形態の一つとして、感情値の予測演算に於いて、具体的には、種々の施設・スポットのうちの施設ｉが提示されたときの運転者の感情値ｙｉは、下記の如き多変数関数の形式の回帰式にて与えられてよい（ｉは、施設・スポットの符号である。）。
ｙi＝βi０＋βi１ｘ１＋βi２ｘ２＋βi３ｘ３＋…βiｊｘｊ＋…      …（１）
ここに於いて、ｘｊは、運転者情報及び走行環境情報に於ける各項目の状態を表す変数（説明変数）であり、βiｊは、パラメータであり、ｘｊに対応する回帰係数である。また、上記の式に於いて、ｙiは、目的変数であり、典型的には、既に触れた如く、運転者が好適に感じるほど高い値となるようにスコアの形式、例えば、−１．０（嫌い）〜＋１．０（好き）にて定義された値であってよい（図１（Ｃ））。ｘｊについては、具体的には、運転者情報及び走行環境情報の項目が、運転者の性別、年齢（年代）、趣味、天気、曜日、日時などの質的データであるときには、ｘｊとして、ダミー変数（０又は１）が用いられてよい（例えば、性別の場合であれば、運転者が男性のときに１となる変数と、運転者が女性のときに１となる変数とがそれぞれ設けられる。）。一方、運転者の眠気［例えば、０〜５の段階にて検知される。］、気温などの数値データは、そのまま、変数として用いられてよい。パラメータβiｊには、施設ｉ毎に、各情報項目の変数ｘｊに対して別々に与えられる重みである。例えば、施設ｉが温泉のときには、運転者の疲労や眠気の程度を表す項目の変数ｘｊに対する重みβiｊは、大きく設定され、施設ｉが動物園のときには、晴れを表す変数や同乗者のタイプが家族又は子供であることを表す変数に対する重みβiｊは、大きく設定されるなど、運転者情報及び走行環境情報の各項目のパラメータβiｊは、施設ｉ毎に増減して設定される。
【００２８】
上記の式（１）に於けるパラメータβiｊは、各施設・スポットについて、種々の運転者情報及び走行環境情報の各項目が説明変数として与えられたときに、かかる条件の下で各施設・スポットが行先として提示されたときの運転者の感情値ｙｉが出力されるように設定される。パラメータβiｊの設定は、初期に於いては、各施設・スポットの情報を基に、例えば、各施設・スポットのウェブサイトのテキストデータを解析するなどして、適当な初期値がパラメータβiｊに設定されてよい。また、予め、運転者情報及び走行環境情報の条件下に於ける運転者の感情値のデータが得られている場合には、そのデータを教師付き学習データとして用いて、重回帰分析又は任意の機械学習モデルを用いてパラメータβiｊの値が決定されてよい。学習データを用いて、パラメータβiｊを算出する具体的な処理は、任意のアルゴリズムにより実行されてよく、典型的には、プログラム言語にて用意された関数やモジュールを使用して実行されてよい。なお、パラメータβiｊの値は、上記の学習・更新部による学習処理が後述の如く繰り返し実行されることで修正され、感情値の予測演算のアルゴリズムは、より精度よく感情値が算出されるように性能が改善されていくことが期待される。
【００２９】
感情値の予測演算に於いては、図１（Ｄ）に示されている如く、予測器に対して、そのときの運転者情報及び走行環境情報の各項目が入力され、予測器は、上記の式（１）により、各施設ｉの感情値を出力することとなる。なお、運転者情報及び走行環境情報の各項目を入力変数とした感情値の予測演算には、上記の式（１）を用いたものに限らず、任意の態様の重回帰分析又は機械学習モデルの手法を用いたものが採用されてよく、そのような場合も本発明の範囲に属することは理解されるべきである。
【００３０】
上記の如く、種々の施設・スポットに対する感情値が運転者情報及び走行環境情報を用いて算出されると、その中で運転者が最も好ましいと感じることを表す感情値を与える施設・スポットが、推奨される行先として運転者に提示されることなる。
【００３１】
（ｂ）処理の流れ
図２を参照して、本実施形態のシステムに於ける処理の流れに於いては、まず、運転者がシステム１２に対して行先の提案を入力装置（タッチパネル、操作パネル、音声入力など）を通じて要求すると（ステップ１）、情報収集部が、上記の如く、運転者情報と走行環境情報とを取得する（ステップ２）。その後、情報収集部に於いて、更に、行先候補となる施設、スポット等が選択されてよい。かかる行先候補の選択に於いては、現在地がＧＰＳ情報から把握され、その現在地からの距離等を考慮して、地図情報を参照して、適当な行先候補が選択される（ステップ３）。なお、その際に、各行先候補までの距離、渋滞情報、道路状況などの経路に関する情報も走行環境情報として組み込まれてよい。
【００３２】
上記の処理にて情報の収集が為されると、収集された情報を用いて、上記の如く、選択された行先候補の各々が推奨される行先として提示されたときの運転者の感情が予測される（ステップ４）。ここに於いて、感情値が予測される場合には、上記の式（１）により、各行先候補に対する感情値の予測値が算出されてよい（図１（Ｄ））。そして、その中で運転者が最も好ましいと感じると予測される施設・スポットが決定される（ステップ５）。例えば、最大の感情値を与える施設・スポットが決定されてよい。なお、ここに於いて、予測された感情値の最大値が然程に高くない場合には、それに対応する行先を提示しても運転者が好適に感じない可能性がある。そこで、予測された感情値の最大値が任意に設定されてよい所定の閾値を超えていない場合には（ステップ６）、行先の提案は実行されなくてもよい（ステップ１０）。一方、予測された感情値の最大値が所定の閾値を超えているときには、それに対応する行先が出力装置１４に於ける音声又は画像表示を用いて運転者に提示される（ステップ７）。また、更に、提案された行先までの経路が提案されてよい。
【００３３】
かくして、推奨される行先が提示されると、そのときの運転者の感情が既に述べた如く感情推定部により推定される（ステップ８）。ここで、選択された行先候補の各々が推奨される行先として提示されたときの運転者の感情が感情値により予測されている場合には、既に述べた如く、感情推定部も推定結果を感情値として出力する。ここで出力された推定結果（感情値）は、そのときの運転者情報と走行環境情報の条件の下で、最大の感情値を与えると予測された行先（施設）を提案したときの運転者の感情の正解データであるので（検知された感情値は必ずしも最大値であるとは限らない。）、かかる正解データとそのときの運転者情報と走行環境情報とを教師付き学習データとして用いて、（提案された行先の感情値を決定するために）予測器に於いて用いられているアルゴリズム又はパラメータを修正する学習処理が実行されてよい（ステップ９）。なお、予測器に於いて、式（１）が用いられている場合には、パラメータβｉｊが修正され更新されることとなる。
【００３４】
ステップ９の予測器の学習・更新が実行されると、その次に行先の提案のため行先候補の各々が行先として提示されたときの運転者の感情は、更新された予測器を用いて実行されることとなる。かかる行先の提案とその際の運転者の感情とを用いた学習を繰り返すことにより、予測器の運転者の感情の予測性能は向上されていくことが期待される。
【００３５】
（ｃ）本システムの利点等
上記の本実施形態のシステムに於ける行先提案の処理によれば、提案する行先を決定する際に、運転者の属性や特性共に、そのときの運転者の状態、車両の走行環境を参照しているので、運転者と共通の属性の複数の運転者に於いて一般的に予想される趣向と共にその時々で車両の置かれている状況によって変化する運転者の気分にも応じて、好適に感じられると予測される行先が提案されると期待される。
【００３６】
具体的には、例えば、下記のような提案の態様が可能となる。
（ｉ）運転者の性別や年齢を参照する場合には、提案施設の対象年齢・性別を学習してそれに応じた行先の提案が可能となる。
例：２０代女性で眠気が高い場合には、人気のカフェを提案。
(ii)運転者の趣味を参照する場合には、提案施設がどのような趣味の人が行く傾向にあるかを学習してそれに応じた行先の提案が可能となる。
例：趣味が釣りで、同乗者が子供のときには、近くの釣り堀を提案。
(iii)運転者の運転時間や眠気を参照する場合には、運転者の疲れ度合に応じた行先の提案が可能となる。
例：眠気が強い（覚醒度が低い）場合には、休憩スポットや温泉などの休める施設を提案。
（iv）同乗者タイプを参照する場合には、運転者だけでなく、同乗者のタイプを考慮して行先の提案が可能となる。
例：同乗者が子どもの場合には、子どもでも楽しめる動物園を提案。
（ｖ）時刻・曜日を参照する場合には、提案施設がどのようなタイミングで訪れる傾向にあるかを学習してそれに応じた行先の提案が可能となる。
例：土曜日の夜で同乗者がカップルの場合には、人気の夜景スポットを提案。
例：日曜日の朝で同乗者が子どもの場合には、人気のショーがある水族館を提案。
（vi）天気を参照する場合には、提案施設と天気の関係を学習してそれに応じた行先の提案が可能となる（運転者の好みによらず、一般的感覚に合わせて決まる行先が提案できる。）。
例：雨の日には、動物園などの屋外施設を提案しない。
【００３７】
また、本実施形態のシステムに於いては、実際の車両の運転中に行先の提案が実行される度に、運転者の感情を検知して、それが行先を決定する構成へフィードバックされ、提案する行先を決定する構成の学習による修正が実行できるようになっているので、車両の運転中に於いて、行先の提案の性能を向上することが可能となり、かくして、より最適な行先提案を可能となることが期待される。
【００３８】
上記の本実施形態のシステムに於いて、一時に提案される行先は、複数であってもよい。それらの複数の提案された行先が一つの経路上に配置されるようになっていてもよい。また、新規施設の登録は、適宜、実行されてよい。その場合には、新規に登録される施設・スポットの情報を基に、例えば、各施設・スポットのウェブサイトのテキストデータを解析するなどして、適当な初期値がパラメータ等に設定されてよい。
【００３９】
上記の構成に於いて、予測され推定される運転者の感情は、複数の段階に、例えば、［Happy，Neutral，Irritated，Nervous，Tired］などに分類されて表されてもよい。行先の提案に於いては、運転者の感情が［Happy］となる行先候補の中から、提案する行先が選択される。運転者情報と走行環境情報から各行先候補についての運転者の感情を予測する処理は、例えば、識別器を用いた機械学習モデルを用いて達成可能である。
【００４０】
更に、上記の構成に於いて、予測され推定される運転者の感情は、行先の提案時のものだけでなく、提案された行先に車両が到着したとき又はその行先から出発するときのものであってもよい。その場合、運転者の感情の推定は、提案された行先に車両が到着したとき又はその行先から出発するときの生理データ等を用いて実行される。
【００４１】
以上の説明は、本発明の実施の形態に関連してなされているが、当業者にとつて多くの修正及び変更が容易に可能であり、本発明は、上記に例示された実施形態のみに限定されるものではなく、本発明の概念から逸脱することなく種々の装置に適用されることは明らかであろう。
【図１】
2020169956.tif 000003
【図２】
2020169956.tif 000004