(57)【要約】【課題】利用者に対して当該利用者とより相性の良い関係先を紹介すること。【解決手段】本願にかかる情報処理装置は、取得部と、決定部と、提示部とを有する。取得部は、運転者の運転に関する特徴を示す特徴情報を取得する。決定部は、取得部により取得された特徴情報に基づき運転者との間で所定の条件情報を満たすと判定された対象を、運転者との間で所定の関係性が成立すると推定される関係先として決定する。提示部は、運転者のうち、決定部により関係先が決定された運転者に対して、当該関係先に関する情報を提示する。【選択図】図６
2020190775.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
運転者の運転に関する特徴を示す特徴情報を取得する取得部と、
前記取得部により取得された特徴情報に基づき前記運転者との間で所定の条件情報を満たすと判定された対象を、前記運転者との間で所定の関係性が成立すると推定される関係先として決定する決定部と、
前記運転者のうち、前記決定部により関係先が決定された運転者に対して、当該関係先に関する情報を提示する提示部と
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記運転者の運転に関する特徴として、前記運転者の運転能力、前記運転者の運転の慎重さ度合い、前記運転者の運転態様、または、運転に関する行動傾向を特定する特定部をさらに有し、
前記取得部は、前記特徴情報として、前記特定部により特定された特徴を示す特徴情報を取得する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記特定部は、前記運転者の運転履歴に基づいて、前記運転者の運転に関する特徴を特定する
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記決定部は、前記運転者の運転に関する特徴に応じた特性を有すると判定された対象を前記関係先として決定する
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記取得部により取得された特徴情報に基づいて、前記運転者の性格、または、体質を推定する推定部をさらに有し、
前記決定部は、前記推定部により推定された性格、または、体質に基づき前記運転者との間で所定の条件情報を満たすと判定された対象を前記関係先として決定する
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記決定部は、前記運転者の性格、または、体質に応じた特性を有すると判定された対象を前記関係先として決定する
ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記推定部は、前記運転者の運転に関する特徴と、前記運転者に関する所定の情報との間に所定の関係性が成立する場合には、当該関係性に基づいて、前記運転者の特性を推定し、
前記決定部は、前記運転者の特性に応じた特性を有すると判定された対象を前記関係先として決定する
ことを特徴とする請求項５または６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記推定部は、前記運転者の運転に関する特徴と、前記運転者に関する所定の情報として、前記運転者の性格、前記運転者が運転する車両のタイプ、前記運転者の職業、または、前記運転者の収入との間に所定の関係性が成立する場合には、当該関係性に基づいて、前記運転者の特性を推定する
ことを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記決定部は、前記特徴情報と、前記運転者に関する所定の情報とに基づき前記運転者との間で所定の条件情報を満たすと判定された対象を前記関係先として決定する
ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記決定部は、前記特徴情報と、前記運転者に関する所定の情報として、前記運転者の行動履歴、購買履歴、閲覧履歴、サービス利用履歴、または、前記運転者の発話音声を示す音声情報とに基づき前記運転者との間で所定の条件情報を満たすと判定された対象を前記関係先を決定する
ことを特徴とする請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記決定部は、前記特徴情報と、前記運転者に関する所定の情報から推定された前記運転者の特性とに基づき前記運転者との間で所定の条件情報を満たすと判定された対象を前記関係先として決定する
ことを特徴とする請求項１０に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記決定部は、前記運転者の運転に関する特徴、および、前記運転者の特性に応じた特性を有すると判定された対象を前記関係先として決定する
ことを特徴とする請求項１１に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記決定部は、前記運転者との間で所定の関係性が成立すると推定される関係先として、前記運転者と相性が合うと推定される異性相手、または、前記運転者と相性が合うと推定される職種を決定する
ことを特徴とする請求項１〜１２のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記提示部は、前記決定部により関係先が決定された運転者に対して、当該運転者と当該関係先との相性を示す相性情報を提示することにより、当該運転者に当該関係先を紹介する
ことを特徴とする請求項１〜１２のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項１５】
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
運転者の運転に関する特徴を示す特徴情報を取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された特徴情報に基づき前記運転者との間で所定の条件情報を満たすと判定された対象を、前記運転者との間で所定の関係性が成立すると推定される関係先として決定する決定工程と、
前記運転者のうち、前記決定工程により関係先が決定された運転者に対して、当該関係先に関する情報を提示する提示工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１６】
運転者の運転に関する特徴を示す特徴情報を取得する取得手順と、
前記取得手順により取得された特徴情報に基づき前記運転者との間で所定の条件情報を満たすと判定された対象を、前記運転者との間で所定の関係性が成立すると推定される関係先として決定する決定手順と、
前記運転者のうち、前記決定手順により関係先が決定された運転者に対して、当該関係先に関する情報を提示する提示手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、条件マッチングに基づいて、他車との出会いを支援する技術が知られている。例えば、特許文献１には、プロファイルがマッチし、自分の近傍に存在する他者、又はその条件に過去の条件検索の結果履歴を加えた条件を満たした他者を利用者に紹介する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００１−１７５７１８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、上記の従来技術では、利用者に対して当該利用者とより相性の良い関係先を紹介することができるとは限らない。例えば、上記の従来技術では、利用者の位置情報と、利用者自身の属性、他者の属性に対する利用者の条件および利用者と検索対象者間の距離条件を含むプロファイルと、利用者の位置情報および前記プロファイルに基づいて複数の利用者間の紹介を行う。
【０００５】
ここで用いられる属性情報は、例えば、性別、年齢、学歴、職業、年収等に過ぎず、利用者の特性や性格が反映された情報とはいい難い。そうすると、上記の従来技術では、必ずしも利用者に対して当該利用者とより相性の良い関係先を紹介することができるとは限らない。
【０００６】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、利用者に対して当該利用者とより相性の良い関係先を紹介することができる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム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】
【０００７】
本願にかかる情報処理装置は、運転者の運転に関する特徴を示す特徴情報を取得する取得部と、前記取得部により取得された特徴情報に基づき前記運転者との間で所定の条件情報を満たすと判定された対象を、前記運転者との間で所定の関係性が成立すると推定される関係先として決定する決定部と、前記運転者のうち、前記決定部により関係先が決定された運転者に対して、当該関係先に関する情報を提示する提示部とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
実施形態の一態様によれば、利用者に対して当該利用者とより相性の良い関係先を紹介することができるといった効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施形態にかかる情報処理の一例を示す図である。
【図２】図２は、実施形態にかかる第１の情報処理の一例を示す図である。
【図３】図３は、実施形態にかかる第２の情報処理の一例を示す図である。
【図４】図４は、実施形態にかかる第３の情報処理の一例を示す図である。
【図５】図５は、実施形態にかかる情報処理システムの構成例を示す図である。
【図６】図６は、実施形態にかかる情報処理装置の構成例を示す図である。
【図７】図７は、実施形態にかかる登録情報記憶部の一例を示す図である。
【図８】図８は、実施形態にかかる情報処理手順を示すフローチャートである。
【図９】図９は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、本願にかかる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ説明する。なお、この実施形態により本願にかかる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の実施形態において、同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。
【００１１】
〔１．情報処理の一例〕
まず、図１を用いて、実施形態にかかる情報処理の一例について説明する。図１は、実施形態にかかる情報処理の一例を示す図である。実施形態にかかる情報処理は、図１に示す情報処理装置１００によって行われる。また、図１の例は、実施形態にかかる情報処理を最も概念的に示すものであるため、実施形態にかかる情報処理に関するより詳細な説明（特に、条件情報を用いたマッチング処理の説明）については、図２〜図４を用いてバリエーション毎により詳細に説明することにする。
【００１２】
図１の説明に先立って、図５を用いて、実施形態にかかる情報処理システムについて説明する。図５は、実施形態にかかる情報処理システム１の構成例を示す図である。実施形態にかかる情報処理システム１は、図５に示すように、運転者端末装置１０−ｘと、候補者端末装置ＴＭｎと、情報処理装置１００とを含む。運転者端末装置１０−ｘ、候補者端末装置ＴＭｎ、情報処理装置１００は、ネットワークＮを介して有線または無線により通信可能に接続される。なお、図５に示す情報処理システム１には、複数台の運転者端末装置１０−ｘや、複数台の候補者端末装置ＴＭｎや、複数台の情報処理装置１００が含まれてよい。
【００１３】
運転者端末装置１０−ｘは、運転者Ｄｘによって利用される端末装置である。運転者端末装置１０−ｘは、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal  Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）等である。本実施形態では、運転者端末装置１０−ｘは、所定のカーナビゲーションシステム（以下、「カーナビ」と略す）に対応するアプリケーション（「ナビアプリＡＰ」とする）が予めインストールされており、運転者Ｄｘは、例えば、運転者端末装置１０−ｘを車両のダッシュボード等に設置して用いる。すなわち、本実施形態では、運転者端末装置１０−ｘは、カーナビ専用の端末装置の如く扱われるため、スマートフォンやタブレット型端末であることが好ましい。なお、運転者Ｄｘは、例えば、運転時以外には、運転者端末装置１０−ｘを自身が携帯して利用する。
【００１４】
本実施形態では、運転者端末装置１０−ｘを特にスマートフォンであるものとする。運転者端末装置１０−ｘは、各種のセンサ（例えば、加速度センサ、ジャイロセンサ、ＧＰＳセンサ、気圧センサ）を備えており、このセンサを用いて、車両がどの位置をどのような挙動で走行しているか、あるいは、車両がどのような操作をされたかことに応じて走行しているかといった車両の挙動を検出する。そして、運転者端末装置１０−ｘは、検出した挙動を示す挙動情報を情報処理装置１００に送信する。また、運転者端末装置１０−ｘは、情報処理装置１００から受信した各種情報を自装置の表示画面に表示させる。
【００１５】
また、運転者端末装置１０−ｘ、および、運転者Ｄｘの「ｘ」には、共通の任意の数字が適用され、例えば、運転者Ｄｘのうち特定の一の運転者として、運転者Ｄ１が居たとすると、運転者Ｄ１の運転者端末装置１０−ｘは、運転者端末装置１０−１として区別される。このため、運転者Ｄ２あるいは運転者Ｄ３の運転者端末装置１０−ｘについても同様の例に倣って区別することができるものとする。一方、運転者および運転者端末装置を区別する必要がない場合、あるいは、一度に複数の運転者を説明したい場合には、そのまま運転者Ｄｘ、運転者端末装置１０−ｘと表記する。
【００１６】
また、運転者Ｄｘが運転する車両Ｃｘの「ｘ」にも、上記と共通の任意の数字が適用され、例えば、運転者Ｄ１の車両Ｃｘは、車両Ｃ１として区別される。このため、運転者Ｄ２あるいは運転者Ｄ３の車両Ｃｘについても同様の例に倣って区別することができるものとする。一方、車両Ｃｘを区別する必要がない場合、あるいは、一度に複数の車両を説明したい場合には、そのまま車両Ｃｘと表記する。また、本実施形態では、車両Ｃｘは一般自動車であるものとするが、車両Ｃｘは、例えば、自転車やバイク等であってもよい。つまり、車両Ｃｘの車種は限定されない。
【００１７】
候補者端末装置ＴＭｎは、実施形態にかかる情報処理に対応する所定のサービスに登録している利用者であって、運転者Ｄｘとの間で所定の関係性が成立すると推定される関係先となり得る候補者Ｒｎの端末装置である。候補者端末装置ＴＭｎは、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣや、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ等である。
【００１８】
本実施形態では、候補者端末装置ＴＭｎを特にスマートフォンであるものとする。候補者端末装置ＴＭｎは、候補者Ｒｎの操作に応じて、情報処理装置１００に各種情報を送信する。また、候補者端末装置ＴＭｎは、情報処理装置１００から受信した各種情報を自装置の表示画面に表示させる。
【００１９】
また、候補者端末装置ＴＭｎ、および、候補者Ｒｎの「ｎ」には、共通の任意の数字が適用され、例えば、候補者Ｒｎのうち特定の一の候補者として、候補者Ｒ１が居たとすると、候補者Ｒ１の候補者端末装置ＴＭｎは、候補者端末装置ＴＭ１として区別される。このため、候補者Ｒ２あるいは候補者Ｒ３の候補者端末装置ＴＭｎについても同様の例に倣って区別することができるものとする。一方、候補者および候補者端末装置を区別する必要がない場合、あるいは、一度に複数の候補者を説明したい場合には、そのまま候補者Ｒｎ、候補者端末装置ＴＭｎと表記する。
【００２０】
なお、図５の例では、運転者端末装置１０−ｘと、候補者端末装置ＴＭｎとが区別されているが、運転者Ｄｘも当然ながら上記所定のサービスを利用する場合があり、この場合には、運転者Ｄｘは候補者Ｒｎと言い換えることができるし、運転者端末装置１０−ｘは候補者端末装置ＴＭｎと言い換えることができる。
【００２１】
ここで、実施形態にかかる情報処理が行われるにあたっての前提について説明する。上記の通り、条件マッチングに基づいて、他者との出会いを支援する技術が知られている。このような技術として、例えば、プロファイルがマッチし、自分の近傍に存在する他者、又はその条件に過去の条件検索の結果履歴を加えた条件を満たした他者を利用者に紹介する技術が存在する。しかしながら、ここでいうプロファイルには、利用者自身の属性情報、他者の属性に対するこの利用者の条件等が含まれているに過ぎず、しかも、利用者自身の属性情報がこの利用者自身が自らの手で設定したものであるとすると、本当に利用者に合った他者がマッチングされるとは限らない。なぜなら、例えば、利用者自身の属性情報を利用者の性格や特性を示す情報であるとするならば、利用者は自身の本質的な性格や特性を十分に把握していない場合があるためである。このような場合、利用者の性格には合わない他者がマッチングされてしまう可能性がある。
【００２２】
ここで、車両の運転には、その車両を運転する人の本質的な性格や特性が現れやすいといった傾向がある。したがって、運転者の運転に関する特徴を示す特徴情報をマッチング条件に用いれば、この運転者に対してより相性の良い異性、あるいは、職種を高精度に判定することができるようになると考えられるため、この運転者に対してより相性の良い関異性や職種を紹介することができるようになる。
【００２３】
このような前提を踏まえて、実施形態にかかる情報処理装置１００は、実施形態にかかる情報処理を行う。具体的には、情報処理装置１００は、運転者の運転に関する特徴を示す特徴情報を取得し、取得した特徴情報に基づき運転者との間で所定の条件情報を満たすと判定された対象を、運転者との間で所定の関係性が成立すると推定される関係先として決定する。そして、情報処理装置１００は、運転者のうち、関係先が決定された運転者に対して、当該関係先に関する情報を提示する。
【００２４】
例えば、情報処理装置１００は、運転者の運転に関する特徴として、運転者の運転能力、運転者の運転の慎重さ度合い、運転者の運転態様、または、運転に関する行動傾向を特定し、このように特定した特徴を示す特徴情報を取得する。また、情報処理装置１００は、運転者の運転履歴に基づいて、このような運転者の運転に関する特徴を特定する。そして、情報処理装置１００は、運転者の運転に関する特徴を示す特徴情報を条件情報（マッチング条件）として用いることにより、例えば、候補者Ｒｎ毎にこの条件情報を満たすか否かを判定する。例えば、情報処理装置１００は、運転者Ｄｘの運転に関する特徴を示す特徴情報と、候補者Ｒｎの特性を示す特性情報とのマッチングを行うことにより、候補者Ｒｎのうち運転者の運転に関する特徴を示す特徴情報を満たすような特性を有すると判定した候補者Ｒｎを、運転者Ｄｘとの間で所定の関係性が成立すると推定される関係先（例えば、運転者Ｄｘと相性が良いと推定される異性、あるいは、職種）として決定する。ここで、例えば、マッチングに用いる条件情報には、複数のバリエーションが存在するため、各バリエーションに応じた情報処理については、それぞれ図２〜図４を用いて後に詳細に説明する。以下では、まず、図１を用いて、実施形態にかかる情報処理の概要を手順を追って説明する。また、情報処理装置１００が有する記憶部についても適宜説明する。
【００２５】
なお、図１〜４の例では、情報処理装置１００は、運転に関する特徴を示す特徴情報を取得した運転者Ｄｘのうち、相性診断サービスＳＡ１に登録している運転者Ｄｘを相性診断サービスＳＡ１の利用者として、運転者Ｄｘからの要求に応じて、同じく相性診断サービスＳＡ１に登録している候補者Ｒｎの中から決定した関係先を提示（紹介）するものとして説明する。また、相性診断サービスＳＡ１は、運転者端末装置１０−ｘ、および、候補者端末装置ＴＭｎにおいて実行されるアプリケーションとして実現されてもよいし、ブラウザ上で利用可能なサービスであってもよい。また、図１〜４の例に限らず、情報処理装置１００は、相性診断サービスＳＡ１に登録してない運転者Ｄｘに対して、実施形態にかかる情報処理を動的に行うことにより関係先を決定し、決定した関係先をかかる運転者Ｄｘに、例えば、プッシュ通知することもできる。また、図１〜４の例では、情報処理装置１００が決定する関係先は人物（例えば、異性）とするが、関係先は職種であってもよい。
【００２６】
まず、各車両Ｃｘに設置された運転者端末装置１０−ｘは、当該車両Ｃｘの挙動である運転挙動を検出し、検出した挙動を示す挙動情報と、検出した日時を示す日時情報とを対応付けて、情報処理装置１００に送信する（ステップＳ１１）。例えば、運転者端末装置１０−ｘは、内蔵された各種センサのうち、加速度センサを用いて、車両Ｃｘの現在の加速度を検出し、検出した加速度を示す加速度情報を情報処理装置１００に送信する。また、例えば、運転者端末装置１０−ｘは、内蔵された各種センサのうち、ＧＰＳ（Global  Positioning  System）センサを用いて、車両Ｃｘの現在位置を検出し、検出した位置を示す位置情報を情報処理装置１００に送信する。また、例えば、運転者端末装置１０−ｘは、内蔵された各種センサのうち、気圧センサを用いて、車両Ｃｘ周辺の現在の気圧を検出し、検出した気圧を示す気圧情報を情報処理装置１００に送信する。
【００２７】
また、例えば、運転者端末装置１０−ｘは、内蔵された各種センサのうち、ジャイロセンサを用いて、車両Ｃｘの傾き、すなわちハンドル操作（例えば、どのような角度でハンドル操作されたか）を検出し、検出したハンドル操作（例えば、ハンドル操作角度）を示すハンドル操作情報を情報処理装置１００に送信する。なお、情報処理装置１００が、例えば、加速度や位置情報の変化から、どのようなハンドル操作が行われたかを推定することによりハンドル操作情報を取得してもよい。
【００２８】
また、例えば、運転者端末装置１０−ｘは、内蔵された各種センサのうち、加速度センサを用いて、車両Ｃｘの加速度を検出し、検出した加速度に基づいて、ブレーキ操作（例えばブレーキ操作角度）を検出し、検出したブレーキ操作（例えば、どのような角度でブレーキが押し込まれたか）を示すブレーキ操作情報を情報処理装置１００に送信する。なお、情報処理装置１００が、例えば、加速度や位置情報の変化から、どのようなブレーキ操作が行われたかを推定することによりブレーキ操作情報を取得してもよい。
【００２９】
次に、情報処理装置１００は、運転者端末装置１０−ｘから挙動情報を受信することにより、運転者端末装置１０−ｘから取得した挙動情報を運転履歴として、運転履歴記憶部１２１に格納する（ステップＳ１２）。ここで、運転履歴記憶部１２１について説明する。運転履歴記憶部１２１は、各車両Ｃｘに対応する運転履歴を記憶する。図１の例では、運転履歴記憶部１２１は、「車両ＩＤ」、「運転者ＩＤ」、「日時情報」、「加速度情報」、「位置情報」、「気圧情報」といった項目を有する。なお、不図示であるが運転履歴記憶部１２１は、「ハンドル操作情報」、「ブレーキ操作情報」といった項目も有してよい。
【００３０】
「車両ＩＤ」は、車両Ｃｘを識別する識別情報である。「車両ＩＤ」は、例えば、その車両のナンバーであってもよい。「運転者ＩＤ」は、運転者を識別する識別情報である。「日時情報」は、運転挙動が検出された検出日時である。「加速度情報」は、対応する「車両ＩＤ」で識別される車両について、対応する「日時情報」が示す日時に検出された加速度を示す。「位置情報」は、対応する「車両ＩＤ」で識別される車両について、対応する「日時情報」が示す日時に検出された位置を示す。「気圧情報」は、対応する「車両ＩＤ」で識別される車両について、対応する「日時情報」が示す日時に検出された気圧を示す。
【００３１】
すなわち、図１に示す運転履歴記憶部１２１の例では、運転者Ｄ１が運転する車両Ｃ１について、日時「ＤＴ１１」では、加速度が「ＡＣ１１」、位置が「ＰＴ１１」、車両Ｃ１周辺の気圧が「ＰＲ１１」であった例を示す。なお、図１の例では、「日時情報」、「加速度情報」、「位置情報」、「気圧情報」として概念的記号が用いられているが、本来は実際の情報が入力される。また、本実施形態では、各車両Ｃｘは、一の運転者によって運転されるものとして説明するが、例えば、車両Ｃｘには場合によっては複数の運転者が存在する場合がある。かかる例としては、１台の車両Ｃｘが家族間で利用されるといったシチュエーションが挙げられる。こういった場合、運転履歴記憶部１２１は、１つの「車両ＩＤ」に対して、複数の「運転者ＩＤ」を対応付けて、それぞれの運転者での挙動情報を運転履歴として記憶することができる。
【００３２】
ここで、図１の例では、説明を簡単にするために運転履歴記憶部１２１に記憶されている運転者Ｄｘ（すなわち、挙動情報が取得された運転者Ｄｘ）の全てが相性診断サービスＳＡ１を利用しているものとする。言い換えれば、運転履歴記憶部１２１に記憶されている運転者Ｄｘの全てが相性診断サービスＳＡ１に登録しているものとする。
【００３３】
このような状態において、図１の例では、運転者Ｄｘのうち、運転者Ｄ１が運転者端末装置１０−１を用いて、異性相手の紹介を希望する旨の希望情報を送信したとする（ステップＳ１３）。つまり、情報処理装置１００は、運転者Ｄ１から異性相手の紹介を希望する旨の希望情報を受信（取得）したとする。
【００３４】
情報処理装置１００は、運転履歴記憶部１２１に記憶される運転者Ｄ１の運転履歴に基づいて、運転者Ｄ１の運転能力を示す能力スコア、運転の慎重さ度合いを示す慎重スコア、運転に関する行動傾向、運転態様の傾向を運転特性として特定する（ステップＳ１４）。例えば、情報処理装置１００は、運転者Ｄ１から希望情報を受信した現時点までの運転者Ｄ１の運転履歴に基づいて、能力スコア、慎重スコア、運転に関する行動傾向、運転態様の傾向を運転特性として特定する。
【００３５】
能力スコアを算出（特定）する算出処理の一例を示す。例えば、情報処理装置１００は、直線道路でのハンドル操作またはブレーキ操作の少なくともいずれか一方、カーブでのハンドル操作またはブレーキ操作の少なくともいずれか一方に基づいて、運転者Ｄ１の能力スコアを算出する。例えば、情報処理装置１００は、直線道路においてハンドル操作にブレが少ない程（安定している程）、運転能力が高いことを示すような能力スコアを算出する。また、例えば、情報処理装置１００は、直線道路においてブレーキ操作が安定している程、運転能力が高いことを示すような能力スコアを算出する。同様に、情報処理装置１００は、カーブにおいてハンドル操作にブレが少ない程（安定している程）、運転能力が高いことを示すような能力スコアを算出する。また、情報処理装置１００は、カーブにおいてブレーキ操作が安定している程、運転能力が高いことを示すような能力スコアを算出する。なお、このような算出手法は一例に過ぎず、情報処理装置１００がどのように能力スコアを算出するかは限定されない。本実施形態では、能力スコアは５段階（１〜５）で示され、値が高い程、運転能力が高いことを示すものとする。
【００３６】
次に、慎重スコアを算出（特定）する算出処理の一例を示す。例えば、情報処理装置１００は、慎重なほど早めに行動を起こすという観点から、信号、道路標識、横断歩道の存在に応じて、運転者Ｄ１の車両Ｃ１の加速度がどのように変化しているかに基づいて、慎重スコアを算出する。また、例えば、情報処理装置１００は、慎重なほど難易度の高い道路（例えば、見通しの悪い交差点、住宅街での細い道路）では徐行運転になるという観点から、道路の形態に応じて、運転者Ｄ１の車両Ｃ１の加速度がどのように変化しているかに基づいて、慎重スコアを算出する。また、例えば、車両Ｃ１にはドライブレコーダー（あるいは、これに代わる撮像装置）が搭載されており、情報処理装置１００は、これによって撮像された撮像情報を取得可能なのであれば、車両Ｃ１に対する前方車両との車間距離と、車両Ｃの加速度との関係性に応じて、慎重スコアを算出してもよい。また、情報処理装置１００は、撮像情報に基づき、例えば、駐車時には運転者Ｄ１がどのような運転をするかに応じて、慎重スコアを算出してもよい。なお、このような算出手法は一例に過ぎず、情報処理装置１００がどのように慎重スコアを算出するかは限定されない。本実施形態では、慎重スコアは５段階（１〜５）で示され、値が高い程、運転能力が高いことを示すものとする。
【００３７】
次に、運転に関する行動傾向を特定する特定処理の一例を示す。例えば、情報処理装置１００は、所定期間内における「位置情報」の変化、あるいは、運転時間に基づいて、「特定のエリアを周回運転する」行という行動傾向や、「長距離運転する」という行動傾向を特定することができる。もちろん、かかる例は一例に過ぎない。
【００３８】
次に、運転態様の傾向を特定する特定処理の一例を示す。例えば、情報処理装置１００は、運転者Ｄ１に対応する運転履歴に基づいて、運転者Ｄ１の運転態様の傾向として、法定速度と比較した場合の走行速度の傾向（所定期間での走行速度の傾向）を特定することで、特定した走行速度の傾向を運転者Ｄ１の一つの運転特性と判断する。また、例えば、情報処理装置１００は、運転者Ｄ１の運転態様の傾向として、カーブする際の走行速度の傾向（所定期間での走行速度の傾向）を特定することで、特定した走行速度の傾向を運転者Ｄ１の一つの運転特性と判断する。
【００３９】
また、例えば、情報処理装置１００は、運転者Ｄ１の運転態様の傾向として、直線道路（または、カーブ）でのハンドル操作の挙動傾向を特定する。例えば、情報処理装置１００は、直線道路での所定角度以上でのハンドル操作回数、直線道路での急ハンドル操作回数に基づいて、ハンドル操作の挙動傾向を特定することで、特定したハンドル操作の挙動傾向を運転者Ｄ１の一つの運転特性と判断する。一例としては、情報処理装置１００は、「ハンドル操作が安定した運転傾向」という運転特性を特定する場合がある。
【００４０】
また、例えば、情報処理装置１００は、運転者Ｄ１の運転態様の傾向として、直線道路でのブレーキ操作の挙動傾向を特定する。例えば、情報処理装置１００は、信号のない区間での所定角度以上のブレーキ押下回数、信号のない区間での急ブレーキ回数に基づいて、ブレーキ操作の挙動傾向を特定することで、特定したブレーキ操作の挙動傾向を運転者Ｄ１の一つの運転特性と判断する。一例としては、情報処理装置１００は、「ブレーキ操作が安定した運転傾向」という運転特性を特定する場合がある。
【００４１】
また、情報処理装置１００は、「気圧情報」を参照し、気圧変化から坂道運転時の運転履歴を抽出し、抽出した運転履歴に基づいて、坂道でのハンドル操作の挙動傾向、坂道でのブレーキ操作の挙動傾向を運転傾向として特定してもよい。
【００４２】
図１の例では、情報処理装置１００は、運転者Ｄ１について、能力スコア「４」、慎重スコア「４」、運転に関する行動傾向「長距離運転の傾向」を特定したものとする。また、情報処理装置１００は、上記のようにして運転特性、すなわち運転者Ｄ１の運転に関する特徴を特定したことにより、運転特性を示す特徴情報を取得することになる。
【００４３】
図１の説明に戻る。次に、情報処理装置１００は、ステップＳ１４で特定した運転特性（特徴情報）に基づいて、運転者Ｄ１の特性（「一般特性」とする）として、例えば、性格、または、体質（体調）を推定する（ステップＳ１５）。例えば、情報処理装置１００は、能力スコアと慎重スコアとを合計した総合スコアが高い程、よりポジティブな特性（性格）を推定する。例えば、情報処理装置１００は、能力スコアと慎重スコアとを合計した総合スコアが高い程、健康体であると推定する。例えば、情報処理装置１００は、このような運転特性の場合はこのような特性（性格、または、体質）と判断するための判断基準が記憶される記憶部を有しておき、ステップＳ１４で特定した特徴情報と照らし合わせることで、運転者Ｄ１の一般特性を推定してもよい。
【００４４】
なお、情報処理装置１００は、特徴情報を用いて健康体であるか否かといった簡単な体質は推定することができたとしても、より具体的な体調（例えば、腰痛もちである等）までは精度よく推定できない場合がある。したがって、情報処理装置１００は、外部サーバから運転者Ｄ１に関する各種情報を取得し、取得した情報に基づき運転者Ｄ１の体調を推定してもよい。例えば、情報処理装置１００は、所定の医療機関への受診履歴から運転者Ｄ１の体調を推定してもよいし、購買履歴が示す購入製品（例えば、医薬品）から運転者Ｄ１の体調を推定してもよい。
【００４５】
また、情報処理装置１００は、ステップＳ１４で特定した運転特性（特徴情報）、および、ステップＳ１５で推定した一般特性（一般特性情報）とを運転者特性記憶部１２３に格納しておく。運転者特性記憶部１２３の内部構成については後述する。また、上記例では、運転特性および一般特性を区別して説明しているが、一般特性は運転特性に基づき推定されるため、一般特性も広義には運転者の運転に関する特徴といえる。すなわち、一般特性情報は、運転者の運転に関する特徴を示す特徴情報、と言い換えることができる。
【００４６】
次に、情報処理装置１００は、運転者Ｄ１の運転特性と、候補者Ｒｎの一般特性とに基づいて、候補者Ｒｎのうち、運転者Ｄ１との間で所定の条件情報を満たす候補者Ｒｎを、運転者Ｄ１との間で所定の関係性が成立すると推定される関係先（例えば、相性の良い異性相手）として決定する（ステップＳ１６）。
【００４７】
情報処理装置１００は、例えば、候補者Ｒｎがどのような一般特性（例えば、性格や体質）であるかを登録時に受け付けたり、一般特性を判断できるようなアンケートを行うことでその回答情報を予め候補者情報記憶部１２４に格納しているものとする。ここで、候補者情報記憶部１２４について説明する。候補者情報記憶部１２４は、候補者Ｒｎに関する各種情報を記憶する。図１の例では、候補者情報記憶部１２４は、「候補者ＩＤ」、「個人情報」、「回答情報」、「特性情報」といった項目を有する。
【００４８】
「候補者ＩＤ」は、候補者Ｒｎまたは候補者端末装置ＴＭｎを識別する識別情報を示す。「個人情報」は、候補者Ｒｎの各種個人情報（例えば、氏名、年齢、性別、居住エリア、趣味等）を示す。「回答情報」は、アンケートに対して候補者Ｒｎが回答した回答情報を示す。「特性情報」は、例えば、登録時に候補者Ｒｎが入力した一般特性を示す。なお、本実施形態では、候補者Ｒｎの中には運転者Ｄｘが含まれる場合もある。このような運転者Ｄｘは、特徴情報が取得され、かつ、相性診断サービスＳＡ１に登録している利用者である。したがって、候補者情報記憶部１２４には、ステップＳ１４で特定された運転特性や、ステップＳ１５で推定された一般特性が、例えば、「特性情報」として記憶される場合がある。したがって、情報処理装置１００は、結果的に、運転者Ｄｘ間で以下の条件情報を用いたマッチングを行う場合がある。
【００４９】
ここで、実施形態にかかる情報処理には、上記所定の条件情報、すなわちマッチングに用いる条件情報を「運転者Ｄｘの運転特性」とする第１の情報処理（図２で説明）、条件情報を「運転者Ｄｘの一般特性」とする第２の情報処理（図３で説明）、条件情報を「特徴情報と各種利用履歴との組み合わせ」とする第３の情報処理（図４で説明）が存在する。以下では、第１〜第３の情報処理について詳細に説明してゆく。第１〜第３の情報処理は、図１のステップＳ１６をより詳細に説明するものである。
【００５０】
〔２−１．第１の情報処理について〕
図２を用いて、第１の情報処理について説明する。図２は、実施形態にかかる第１の情報処理の一例を示す図である。まず、ステップＳ１５で少し触れた運転者特性記憶部１２３について説明しておく。運転者特性記憶部１２３は、運転者Ｄｘの運転特性に関する情報を記憶する。図２の例では、運転者特性記憶部１２３は、「運転者ＩＤ」、「運転特性」、「一般特性」といった項目を有する。また、「運転特性」には、「能力スコア」、「慎重スコア」、「運転態様の傾向、運転に関する行動傾向」といった項目がさらに含まれる。
【００５１】
「運転者ＩＤ」は、運転者Ｄｘまたは運転者端末装置１０−ｘを識別する識別情報を示す。「運転特性」の一つである「能力スコア」は、運転能力を指標する指標値であり、ステップＳ１４において運転履歴に基づき算出された値である。「慎重スコア」は、運転の慎重さ度合いを示す指標値であり、同じくステップＳ１４において運転履歴に基づき算出された値である。「運転態様の傾向、運転に関する行動傾向」は、同じくステップＳ１４において運転履歴に基づき特定された傾向である。「一般特性」は、ステップＳ１５において「運転特性」に基づき推定された一般特性（例えば、性格、または、体質（体調））である。
【００５２】
すなわち、図２に示す運転者特性記憶部１２３の例では、運転者ＩＤ「Ｄ１」によって識別される運転者（運転者Ｄ１）について、能スコア「４」、慎重スコア「４」、運転に関する行動傾向「長距離運転の傾向」が特定された例を示す。また、図２に示す運転者特性記憶部１２３の例では、運転者Ｄ１について、一般特性「安全運転を心がけておりとっさの判断力に長ける、および、健康体」が特定された例を示す。図２に示す運転者特性記憶部１２３の例では、運転者Ｄ１以外にも希望情報を送信した運転者Ｄ４およびＤ５の運転特性に関する情報が記憶されている。
【００５３】
第１の情報処理では、情報処理装置１００は、運転者Ｄ１の運転に関する特徴に応じた特性を有すると判定された対象を関係先として決定する。具体的には、、情報処理装置１００は、運転者Ｄ１の運転特性を示す特徴情報を候補者Ｒｎとのマッチングに用いる条件情報として、候補者情報記憶部１２４に記憶される候補者Ｒｎ毎にこの条件情報を満たすか否かを判定する。例えば、情報処理装置１００は、運転者Ｄ１の運転特性を示す特徴情報と、候補者情報記憶部１２４に記憶される特性情報とのマッチングを行うことにより、特性情報毎に当該特性情報が運転者Ｄ１の運転特性を示す特徴情報に応じたものであるか否かを判定する。例えば、情報処理装置１００は、特性情報毎に当該特性情報が、運転者Ｄ１の特徴情報と一致または類似するか否かを判定する。また、例えば、情報処理装置１００は、特性情報毎に当該特性情報が、運転者Ｄ１の特徴情報と良好な関係性にある特性情報であるか否かを判定する。
【００５４】
例えば、候補者情報記憶部１２４に記憶される候補者Ｒｎの中に、能力スコア「４」および慎重スコア「４」を示す「特性情報」を有する運転者Ｄｘが存在する場合には、情報処理装置１００は、候補者Ｒｎの一人であるかかる運転者Ｄｘが、条件情報を満たすと判定する。すなわち、情報処理装置１００は、候補者Ｒｎの一人であるかかる運転者Ｄｘが、運転者Ｄ１の運転特性を示す特徴情報に応じた特性を有する候補者であると判定する。
【００５５】
また、運転者Ｄ１は、「長距離運転の傾向」という運転特性を有するため、例えば、「ドライブ好き」という特性は、かかる運転特性と良好な関係にある特性といえる。したがって、情報処理装置１００は、候補者情報記憶部１２４に記憶される候補者Ｒｎのうち、例えば、「ドライブ好き」という特性情報を有する候補者Ｒｎが存在する場合には、このような候補者Ｒｎが、条件情報を満たすと判定する。すなわち、情報処理装置１００は、このような候補者Ｒｎが、運転者Ｄ１の運転特性を示す特徴情報に応じた特性を有する候補者であると判定する。一方で、例えば、「腰痛もち」という特性は、「長距離運転の傾向」という運転特性と良好な関係にある特性といえない。したがって、情報処理装置１００は、例えば、「腰痛もち」という特性を候補者Ｒｎが存在する場合、かかる候補者Ｒｎは条件情報を満たさないと判定する。
【００５６】
なお、情報処理装置１００は、運転特性毎に当該運転特性と良好な関係（相性の良い関係）にある性格、体質、趣味等が規定された情報を記憶する記憶部を有しておくことで、かかる記憶部を参照しながら、候補者Ｒｎが条件情報を満たすか否か判定することができる。
【００５７】
そして、図２の例では、情報処理装置１００は、例えば、候補者Ｒ１が条件情報を満たすと判定したとする。かかる場合、情報処理装置１００は、運転者Ｄ１との間で所定の関係性が成立すると推定される関係先として、候補者Ｒ１を決定する。また、このような場合、不図示であるが、情報処理装置１００は、運転者Ｄ１に対して、候補者Ｒ１が相性が合う可能性が高いことを示す相性情報を提示することにより、運転者Ｄ１に候補者Ｒ１を紹介する。また、情報処理装置１００は、候補者Ｒ１に対しては、運転者Ｄ１が相性が合う可能性が高いことを示す相性情報を提示することにより、候補者Ｒ１に運転者Ｄ１を紹介することもできる。
【００５８】
図２で説明してきたように、第１の情報処理では、情報処理装置１００は、運転者の運転に関する特徴に応じた特性を有すると判定された対象を関係先として決定する。これにより、実施形態にかかる情報処理装置１００は、利用者に対して当該利用者とより相性の良い関係先を紹介することができる。例えば、情報処理装置１００は、利用者の運転特性に理解がある異性や、利用者の運転特性と似通った運転特性の異性を紹介することができる。また、例えば、情報処理装置１００は、利用者の運転特性に現れる利用者の本質的な性格に応じた異性や職種を紹介することができる。
【００５９】
〔２−２．第２の情報処理について〕
次に、図３を用いて、第２の情報処理について説明する。図３は、実施形態にかかる第２の情報処理の一例を示す図である。第２の情報処理では、情報処理装置１００は、運転者Ｄ１について推定した性格、または、体質に基づき運転者Ｄ１との間で所定の条件情報を満たすと判定された対象を関係先として決定する。具体的には、情報処理装置１００は、運転者Ｄ１の一般特性を示す一般特性情報を候補者Ｒｎとのマッチングに用いる条件情報として、候補者情報記憶部１２４に記憶される候補者Ｒｎ毎にこの条件情報を満たすか否かを判定する。例えば、情報処理装置１００は、運転者Ｄ１の一般特性を示す一般特徴情報と、候補者情報記憶部１２４に記憶される特性情報とのマッチングを行うことにより、特性情報毎に当該特性情報が運転者Ｄ１の一般特性を示す一般特徴情報に応じたものであるか否かを判定する。例えば、情報処理装置１００は、特性情報毎に当該特性情報が、運転者Ｄ１の一般特性情報と一致または類似するか否かを判定する。また、例えば、情報処理装置１００は、特性情報毎に当該特性情報が、運転者Ｄ１の一般特徴情報と良好な関係性にある特性情報であるか否かを判定する。
【００６０】
運転者Ｄ１は、「とっさの判断力に長ける」という一般特性を有するため、例えば、「おっとり」という性格は、かかる運転特性と良好な関係にある特性といえる。一例を示すと、「とっさの判断力に長ける」という性格の人は、「おっとり」した性格の人をひっぱっていけるためこれらの性格は良好な関係（相性の良い関係）にあると考えられる。したがって、情報処理装置１００は、候補者情報記憶部１２４に記憶される候補者Ｒｎのうち、例えば、「おっとり」という特性情報を有する候補者Ｒｎが存在する場合には、このような候補者Ｒｎが、条件情報を満たすと判定する。すなわち、情報処理装置１００は、このような候補者Ｒｎが、運転者Ｄ１の一般特性を示す一般特性情報に応じた特性を有する候補者であると判定する。
【００６１】
なお、情報処理装置１００は、一般特性毎に当該一般特性と良好な関係（相性の良い関係）にある性格、体質、趣味等が規定された情報を記憶する記憶部を有しておくことで、かかる記憶部を参照しながら、候補者Ｒｎが条件情報を満たすか否か判定することができる。
【００６２】
図３の例でも、情報処理装置１００は、例えば、候補者Ｒ１が条件情報を満たすと判定したとする。かかる場合、情報処理装置１００は、運転者Ｄ１との間で所定の関係性が成立すると推定される関係先として、候補者Ｒ１を決定する。そして、情報処理装置１００は、運転者Ｄ１に対して、候補者Ｒ１が相性が合う可能性が高いことを示す相性情報を提示することにより、運転者Ｄ１に候補者Ｒ１を紹介する。
【００６３】
図３で説明してきたように、第２の情報処理では、情報処理装置１００は、運転者について推定した性格、または、体質に基づき運転者との間で所定の条件情報を満たすと判定された対象を関係先として決定する。これにより、実施形態にかかる情報処理装置１００は、利用者に対して当該利用者とより相性の良い関係先を紹介することができる。また、例えば、情報処理装置１００は、利用者の運転特性に現れる利用者の本質的な性格や特性に応じた異性や職種を紹介することができるため、利用者にとって有効な紹介サービスを実現することができる。
【００６４】
〔２−３．第３の情報処理について〕
次に、図４を用いて、第３の情報処理について説明する。図４は、実施形態にかかる第３の情報処理の一例を示す図である。第３の情報処理では、情報処理装置１００は、運転者の運転に関する特徴を示す特徴情報と、運転者に関する所定の情報（例えば、特徴情報以外の情報）とに基づき運転者との間で所定の条件情報を満たすと判定された対象を関係先として決定する。例えば、情報処理装置１００は、特徴情報と、運転者に関する所定の情報として、運転者の行動履歴、購買履歴、閲覧履歴、サービス利用履歴、または、運転者の発話音声を示す音声情報とに基づき運転者との間で所定の条件情報を満たすと判定された対象を関係先を決定する。より具体的には、情報処理装置１００は、特徴情報と、運転者に関する所定の情報から推定された運転者の特性とに基づき運転者との間で所定の条件情報を満たすと判定された対象を前記関係として決定する。例えば、情報処理装置１００は、運転者の運転に関する特徴、および、運転者の特性に応じた特性を有すると判定された対象を関係先として決定する。
【００６５】
このようなことから、第３の情報処理とは、運転者Ｄｘの運転特性あるいは一般特性を単にマッチング条件として用いるのではなく、運転者Ｄｘの運転特性と、運転者Ｄｘの所定の情報（各種履歴あるいは音声）とを組合せて成る条件をマッチング条件として用いる処理である。より具体的には、第３の情報処理とは、運転者Ｄｘの運転特性（または、一般特性）と、運転者Ｄｘの所定の情報（各種履歴あるいは音声）から推定される運転者Ｄｘの趣味嗜好等とを組合せて成る条件をマッチング条件として用いる処理である。
【００６６】
図４の例では、情報処理装置１００は、まず、運転者Ｄ１の行動履歴、購買履歴、閲覧履歴、サービス利用履歴、または、運転者Ｄ１の発話音声を示す音声情報のうち少なくともいずれか１つを用いて、運転者Ｄ１の特性を推定する。ここで、行動履歴とは、例えば、運転者Ｄ１が日常生活の中でどのような行動を行っているかを示す履歴であり、情報処理装置１００は、行動履歴に基づいて、運転者Ｄ１の習慣的にどのような行動を行っているか（例えば、生活圏、通勤に関する情報）を推定することができる。また、情報処理装置１００は、購買履歴に基づいて、運転者Ｄ１の趣味嗜好あるいは持病等を推定することができる。また、情報処理装置１００は、閲覧履歴（例えば、インターネット上での各種コンテンツの閲覧履歴）に基づいて、運転者Ｄ１の趣味嗜好あるいは興味の対象等を推定することができる。また、情報処理装置１００は、サービス利用履歴（例えば、飲食店の利用に関する利用履歴、所定の宿泊サービスの利用に関する利用履歴、あるいは、所定の交通サービスに関する利用履歴）に基づいて、運転者Ｄ１が興味ある旅先等を推定することができる。また、情報処理装置１００は、発話情報（例えば、話し方の傾向やトーン、あるいは方言）に基づいて、運転者Ｄ１の性格や出身地を推定することができる。
【００６７】
図４の例では、情報処理装置１００は、運転者Ｄ１の所定の情報（各種履歴あるいは音声）に基づき、運転者Ｄ１の趣味として「マリンスポーツ」を推定したものとする。そうすると、情報処理装置１００は、運転者Ｄ１の運転特性を示す特徴情報と、趣味「マリンスポーツ」とを候補者Ｒｎとのマッチングに用いる条件情報として、候補者情報記憶部１２４に記憶される候補者Ｒｎ毎にこの条件情報を満たすか否かを判定する。例えば、情報処理装置１００は、運転者Ｄ１の運転特性を示す特徴情報および趣味「マリンスポーツ」と、候補者情報記憶部１２４に記憶される特性情報とのマッチングを行うことにより、特性情報毎に当該特性情報が運転者Ｄ１の運転特性を示す特徴情報および趣味「マリンスポーツ」に応じたものであるか否かを判定する。例えば、情報処理装置１００は、特性情報毎に当該特性情報が、運転者Ｄ１の特徴情報および趣味「マリンスポーツ」と一致または類似するか否かを判定する。また、例えば、情報処理装置１００は、特性情報毎に当該特性情報が、運転者Ｄ１の特徴情報あるいは趣味「マリンスポーツ」と良好な関係性にある特性情報であるか否かを判定する。
【００６８】
例えば、情報処理装置１００は、「長距離運転の傾向」という運転特性と良好な関係にあると考えられる特性「ドライブ好き」という特性情報を有する候補者Ｒｎであって、「マリンスポーツ」を趣味とする候補者Ｒｎが存在する場合には、このような候補者Ｒｎが、条件情報を満たすと判定する。すなわち、情報処理装置１００は、このような候補者Ｒｎが、運転者Ｄ１の運転特性および趣味に応じた特性を有する候補者であると判定する。
【００６９】
なお、他の一例としては、例えば、情報処理装置１００は、サービス利用履歴に基づき、運転者Ｄ１の食の好み「こってり系」を推定できた場合には、例えば、「ドライブ好き」かつ「こってり系」料理が好みな候補者Ｒｎが条件情報を満たすと判定する。また、さらに他の一例としては、例えば、情報処理装置１００は、購入履歴に基づき、運転者Ｄ１の好きな決済手段「バーコード決済」を推定できた場合には、例えば、「ドライブ好き」かつ「買い物ではバーコード決済を利用」とする候補者Ｒｎが条件情報を満たすと判定する。あるいは、情報処理装置１００は、購入履歴に基づき、運転者Ｄ１の好きな決済手段「現金購入」を推定できた場合には、例えば、「ドライブ好き」かつ「現金で買い物する主義」とする候補者Ｒｎが条件情報を満たすと判定する。
【００７０】
そして、図４の例では、情報処理装置１００は、例えば、候補者Ｒ１が条件情報を満たすと判定したとする。かかる場合、情報処理装置１００は、運転者Ｄ１との間で所定の関係性が成立すると推定される関係先として、候補者Ｒ１を決定する。また、このような場合、不図示であるが、情報処理装置１００は、運転者Ｄ１に対して、候補者Ｒ１が相性が合う可能性が高いことを示す相性情報を提示することにより、運転者Ｄ１に候補者Ｒ１を紹介する。
【００７１】
図４で説明してきたように、第３の情報処理では、情報処理装置１００は、運転者の運転に関する特徴を示す特徴情報と、運転者に関する所定の情報（例えば、特徴情報以外の情報）とに基づき運転者との間で所定の条件情報を満たすと判定された対象を関係先として決定する。これにより、実施形態にかかる情報処理装置１００は、運転者の特性が詳細かつ精度よく反映されたマッチング条件を設定することができるため、利用者に対して当該利用者とより相性の良い関係先を紹介することができる。また、例えば、情報処理装置１００は、利用者にとって有効な紹介サービスを実現することができる。
【００７２】
〔３．情報処理バリエーションについて〕
上記実施形態にかかる情報処理装置１００は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、情報処理装置１００の他の実施形態について説明する。
【００７３】
〔３−１．何らかの関係性が成立する場合〕
情報処理装置１００は、運転者の運転に関する特徴と、運転者に関する所定の情報との間に所定の関係性が成立する場合には、当該関係性に基づいて、運転者の特性を推定し、推定した運転者の特性に応じた特性を有すると判定された対象を関係先として決定する。例えば、情報処理装置１００は、運転者の運転に関する特徴と、運転者に関する所定の情報として、運転者の性格、運転者が運転する車両のタイプ、運転者の職業、または、運転者の収入との間に所定の関係性が成立する場合には、当該関係性に基づいて、運転者の特性を推定する。
【００７４】
より詳細には、情報処理装置１００は、運転者の運転に関する特徴と、運転者に関する所定の情報との間で関係性を分析する。そして、情報処理装置１００は、関係性が成立することを特定した場合には、特定した関係性に基づいて、運転者の特性を推定する。そして、情報処理装置１００は、推定した運転者の特性に応じた特性を有すると判定された対象を関係先として決定する。
【００７５】
例えば、情報処理装置１００は、運転者特性記憶部１２３に記憶されている運転者Ｄｘの運転特性（運転態様の傾向）と、運転者Ｄｘの性格との間でどのような関係性が成立するか関係性を分析する。例えば、情報処理装置１００は、機械学習により運転者Ｄｘの運転特性（運転態様の傾向）と、運転者Ｄｘの性格との関係性を学習することにより、どのような関係性が成立するかを分析することができる。例えば、情報処理装置１００は、機械学習を用いた関係性分析の結果、運転特性「荒っぽい運転」と性格「普段は穏やか」とは傾向に基く関係（あるいは、因果関係）にあるとの分析結果を得る場合がある。言い換えれば、情報処理装置１００は、性格「普段は穏やか」という運転者は、運転特性「荒っぽい運転」の傾向にあるとの関係性が成立するとの分析結果を得る場合がある。かかる場合、情報処理装置１００は、この関係性から「普段穏やかな性格の人物は、運転時には気性荒くなる」特性があると推定することができる。
【００７６】
このような推定結果が存在するうえで、例えば、情報処理装置１００は、運転者Ｄ１０から異性相手の紹介を希望する希望情報を受信したとする。そして、情報処理装置１００は、運転履歴に基づき運転特性「荒っぽい運転」を特定するとともに、運転者Ｄ１０の性格「普段は穏やか」を推定したとする。そうすると、情報処理装置１００は、「普段穏やかな性格の人物は、運転時には気性荒くなる」という性格と運転特性との間に関係性が成立していることから、運転者Ｄ１０は「普段穏やかだが運転時には気性荒くなる」特性であると推定する。
【００７７】
そして、このような場合、情報処理装置１００は、「普段穏やかな性格の人物は、運転時には気性荒くなる」という特性を条件情報として、候補者情報記憶部１２４に記憶される候補者Ｒｎ毎にこの条件情報を満たすか否かを判定する。例えば、情報処理装置１００は、この条件情報と、候補者情報記憶部１２４に記憶される特性情報とのマッチングを行うことにより、特性情報毎に当該特性情報が条件情報に応じたものであるか否かを判定する。例えば、情報処理装置１００は、特性情報毎に当該特性情報が、かかる条件情報が示す特性と良好な関係性にある特性情報であるか否かを判定する。
【００７８】
例えば、「気配りのできる人」は、「普段穏やかだが、運転時には気性荒くなった人」をうまくなだめることができる。したがって、「気配りできる」という性格は、「普段穏やかだが、運転時には気性荒くなる」という運転特性と良好な関係にある特性といえる。したがって、情報処理装置１００は、候補者情報記憶部１２４に記憶される候補者Ｒｎのうち、例えば、「気配りできる」という特性情報を有する候補者Ｒｎが存在する場合には、このような候補者Ｒｎが、条件情報を満たすと判定する。また、情報処理装置１００は、このような候補者Ｒｎを運転者Ｄ１０に対する関係先と決定する。
【００７９】
他の一例について説明する。例えば、情報処理装置１００は、運転者特性記憶部１２３に記憶されている運転者Ｄｘの運転特性（運転態様の傾向）と、運転者Ｄｘの車両タイプとの間でどのような関係性が成立するか関係性を分析する。例えば、情報処理装置１００は、機械学習により運転者Ｄｘの運転特性（運転態様の傾向）と、車両タイプとの関係性を学習することにより、どのような関係性が成立するかを分析することができる。例えば、情報処理装置１００は、機械学習を用いた関係性分析の結果、運転特性「スピード控えめな運転」と車両タイプ「スポーツカー」とは傾向に基く関係にあるとの分析結果を得る場合がある。言い換えれば、情報処理装置１００は、車両タイプ「スポーツカー」という運転者は、運転特性「スピード控えめな運転」の傾向にあるとの関係性が成立するとの分析結果を得る場合がある。一般に、スポーツカーの運転者はスピードを出し過ぎる傾向にあると考えられがちだが、関係性分析により、一般論では気付かれにくい関係性を特定できる場合がある。
【００８０】
そして、かかる場合、情報処理装置１００は、この関係性から「スポーツカーの運転者は慎重である」との特性があると推定することができる。
【００８１】
このような推定結果が存在するうえで、例えば、情報処理装置１００は、運転者Ｄ１５から異性相手の紹介を希望する希望情報を受信したとする。そして、情報処理装置１００は、運転履歴に基づき運転特性「スピード控えめな運転」を特定するとともに、運転者Ｄ１５の車両タイプ「スポーツカー」を特定したとする。そうすると、情報処理装置１００は、「スポーツカーの運転者は慎重である」という性格と運転特性との間に関係性が成立していることから、運転者Ｄ１０は「慎重な性格」であると推定する。
【００８２】
そして、このような場合、情報処理装置１００は、「慎重な性格」という特性を条件情報として、候補者情報記憶部１２４に記憶される候補者Ｒｎ毎にこの条件情報を満たすか否かを判定する。例えば、情報処理装置１００は、この条件情報と、候補者情報記憶部１２４に記憶される特性情報とのマッチングを行うことにより、特性情報毎に当該特性情報が条件情報に応じたものであるか否かを判定する。例えば、情報処理装置１００は、特性情報毎に当該特性情報が、かかる条件情報が示す特性と良好な関係性にある特性情報であるか否かを判定する。
【００８３】
例えば、「積極的な人」は、「慎重な性格の人」をうまくひっぱってゆくことができる。したがって、「積極的な性格」は、「慎重な性格」と良好な関係にある特性といえる。したがって、情報処理装置１００は、候補者情報記憶部１２４に記憶される候補者Ｒｎのうち、例えば、「積極的」という特性情報を有する候補者Ｒｎが存在する場合には、このような候補者Ｒｎが、条件情報を満たすと判定する。また、情報処理装置１００は、このような候補者Ｒｎを運転者Ｄ１５に対する関係先と決定する。
【００８４】
このように、情報処理装置１００は、運転特性と、運転者に関する所定の情報との間に所定の関係性が成立することを発見できる場合がある。そして、このような関係性は、一般的には気付かれ難いようなユニークな関係性である場合がある。情報処理装置１００は、運転特性と、運転者に関する所定の情報との間にユニークな関係性があることを見つけ出すことができるため、このような関係性を用いて、運転者の特性としても本人も気付かないようなユニークな特性（性格）を推定することができる。この結果、情報処理装置１００は、例えば、ユニークな性格の人物にも合うような異性相手や職種を高精度に決定することができる。
【００８５】
〔３−２．紹介をきっかけに事象成立〕
上述したように、情報処理装置１００は、運転者との間で所定の関係性が成立すると推定される関係先として、運転者と相性が合うと推定される異性相手、または、運転者と相性が合うと推定される職種を決定する。そして、情報処理装置１００は、決定した異性相手や職種を運転者に紹介する。そうすると、情報処理装置１００による紹介がきっかけでカップリングが成立（事象成立の一例）したり、転職先が決まる（事象成立の一例）という結果につながる場合がある。
【００８６】
例えば、運転者Ｄ１と候補者Ｒ１との間にカップリングが成立したとする。かかる場合、運転者Ｄ１と候補者Ｒ１は、カップリング成立を機に食事に出かけたり、何かを購入したり、旅行に出かける可能性がある。したがって、情報処理装置１００は、紹介に応じた事象が成立した場合には、その事象から予測される行動（食事、商品購入、旅行等）に基く情報を、紹介に応じた事象の対象者（上記例では、運転者Ｄ１および候補者Ｒ１）に対して提示（広告）する。例えば、情報処理装置１００は、食事に行くという行動を予測した場合には、対象者の特性（性格、好み等）に応じた店舗（飲食店）に関する情報を対象者に提示する。
【００８７】
このような情報は対象者にとって非常に効果的（訴求力がある）と考えられるため、情報処理装置１００は、マッチングおよび紹介をきっけかけとして、収益性を高めることができる。この結果、情報処理装置１００は、統合事業戦略の拡大に貢献することができる。
【００８８】
〔４．情報処理装置の構成〕
次に、図６を用いて、実施形態にかかる情報処理装置１００について説明する。図６は、実施形態にかかる情報処理装置１００の構成例を示す図である。図６に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。例えば、情報処理装置１００は、図１〜図５で説明した情報処理を行うサーバ装置である。
【００８９】
（通信部１１０について）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、例えば、運転者端末装置１０−ｘ、候補者端末装置ＴＭｎとの間で情報の送受信を行う。
【００９０】
（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory)、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子またはハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２０は、運転履歴記憶部１２１と、登録情報記憶部１２２と、運転者特性記憶部１２３と、候補者情報記憶部１２４とを有する。運転履歴記憶部１２１と、運転者特性記憶部１２３と、候補者情報記憶部１２４の内部構成については説明済みであるため、ここでの説明は省略する。
【００９１】
（登録情報記憶部１２２について）
登録情報記憶部１２２は、運転者Ｄｘが、例えば、情報処理装置１００に登録した登録情報を記憶する。ここで、図７に実施形態にかかる登録情報記憶部１２２の一例を示す。図７の例では、登録情報記憶部１２２は、「運転者ＩＤ」、「個人情報」、「車両情報」といった項目を有する。
【００９２】
「運転者ＩＤ」は、運転者Ｄｘを識別する識別情報である。「個人情報」は、運転者Ｄｘに関する各種属性情報（例えば、運転者Ｄｘの年齢、性別等）、あるいは、住所等の個人情報である。「車両情報」は、運転者Ｄｘの車両に関する情報を示す。例えば、「車両情報」は、運転者Ｄｘの車両の名称、車両タイプ等を示す。車両タイプには、セダン・ハイブリッド・ワゴン・トラック等がある。
【００９３】
すなわち、図７の例では、運転者ＩＤ「Ｄ１」によって識別される運転者Ｄ１の個人情報は「ａＤＡ１１」であり、車両情報は「ｃＤＡ１１」である例を示す。
【００９４】
（制御部１３０について）
図６に戻り、制御部１３０は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等によって、情報処理装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路により実現される。
【００９５】
図６に示すように、制御部１３０は、挙動情報取得部１３１と、受付部１３２と、特定部１３３と、推定部１３４と、特徴情報取得部１３５と、判定部１３６、決定部１３７と、提示部１３８とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図６に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図６に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。
【００９６】
（挙動情報取得部１３１について）
挙動情報取得部１３１は、車両Ｃｘの挙動である運転挙動を示す挙動情報を取得する。例えば、運転者端末装置１０−ｘは、自装置が設置される車両Ｃｘの挙動である運転挙動を検出し、検出した挙動を示す挙動情報と、検出した日時を示す日時情報とを対応付けて、情報処理装置１００に送信する。したがって、挙動情報取得部１３１は、運転者端末装置１０−ｘから挙動情報と日時情報とを取得する。また、挙動情報取得部１３１は、取得した挙動情報を運転履歴として運転履歴記憶部１２１に格納する。
【００９７】
（受付部１３２について）
受付部１３２は、運転者Ｄｘから、自身と所定の関係性（例えば、相性のよい関係性）が成立する関係先の紹介を希望する紹介希望を受け付ける。例えば、受付部１３２は、運転者Ｄｘの運転者端末装置１０−ｘから関係先の紹介を希望する旨の希望情報を受け付ける。
【００９８】
また、受付部１３２は、関係先の紹介を希望するユーザからの登録を受け付ける。例えば、受付部１３２は、ユーザの候補者端末装置ＴＭｎから登録を受け付ける。また、受付部１３２は、このようなユーザを候補者と定め、登録情報を候補者情報記憶部１２４に格納する。
【００９９】
（特定部１３３について）
特定部１３３は、関係先の紹介を希望する運転者Ｄｘの運転履歴に基づいて、運転者Ｄｘの運転能力を示す能力スコア、運転の慎重さ度合いを示す慎重スコア、運転に関する行動傾向、運転態様の傾向、を運転特性（運転者Ｄｘの運転に関する特徴）として特定する。例えば、特定部１３３は、運転者Ｄｘ毎に当該運転者Ｄｘの運転履歴に基づいて、運転特性を特定する。また、特定部１３３は、特定した運転特性を示す情報である特徴情報を運転者特性記憶部１２３に格納する。このようなことから、特定部１３３は、例えば、図１のステップＳ１４で説明した特定処理を行う。
【０１００】
また、特徴情報取得部１３５は、特定部１３３により特定された特徴、すなわち運転特性を示す特徴情報を取得する。例えば、特徴情報取得部１３５は、運転者特性記憶部１２３から特徴情報を取得する。そして、特徴情報取得部１３５は、取得した特徴情報を推定部１３４に出力する。
【０１０１】
（推定部１３４について）
推定部１３４は、特徴情報取得部１３５により取得された特徴情報に基づいて、運転者Ｄｘの性格、または、体質（体調）を推定する。また、例えば、推定部１３４は、運転者Ｄｘの運転に関する特徴と、運転者Ｄｘに関する所定の情報との間に所定の関係性が成立する場合には、当該関係性に基づいて、運転者Ｄｘの特性を推定する。例えば、推定部１３４は、運転者Ｄｘの運転に関する特徴と、運転者Ｄｘの性格、運転者Ｄｘが運転する車両のタイプ、運転者Ｄｘの職業、または、運転者Ｄｘの収入との間に所定の関係性が成立する場合には、当該関係性に基づいて、運転者Ｄｘの特性を推定する。より詳細には、推定部１３４は、運転者Ｄｘの運転に関する特徴と、運転者Ｄｘに関する所定の情報との間で関係性を分析する。そして、情報処理装置１００は、関係性が成立することを特定した場合には、特定した関係性に基づいて、運転者の特性を推定する。
【０１０２】
（判定部１３６について）
判定部１３６は、特徴情報取得部１３５により取得された特徴情報に基づいて、対象（例えば、候補者Ｒｎ）毎に当該対象が運転者Ｄｘとの間で所定の条件情報を満たすか否かを判定する。例えば、判定部１３６は、対象毎に当該対象が運転者Ｄｘの運転に関する特徴に応じた特性を有するか否かを判定する。
【０１０３】
また、例えば、判定部１３６は、推定部１３４により推定された性格、または、体質に基づいて、対象毎に当該対象が運転者Ｄｘとの間で所定の条件情報を満たすか否かを判定する。例えば、判定部１３６は、対象毎に当該対象が運転者Ｄｘの性格、または、体質に応じた特性を有するか否かを判定する。
【０１０４】
また、例えば、判定部１３６は、運転者Ｄｘの特徴情報と、運転者Ｄｘに関する所定の情報とに基づいて、対象毎に当該対象が運転者Ｄｘとの間で所定の条件情報を満たすか否かを判定する。例えば、判定部１３６は、運転者Ｄｘの特徴情報と、運転者Ｄｘに関する所定の情報として、運転者Ｄｘの行動履歴、購買履歴、閲覧履歴、サービス利用履歴、または、運転者Ｄｘの発話音声を示す音声情報とに基づいて、対象毎に当該対象が運転者Ｄｘとの間で所定の条件情報を満たすか否かを判定する。より詳細には、判定部１３６は、運転者Ｄｘの特徴情報と、運転者Ｄｘに関する所定の情報から推定された運転者Ｄｘの特性とに基づいて、対象毎に当該対象が運転者Ｄｘとの間で所定の条件情報を満たすか否かを判定する。例えば、判定部１３６は、対象毎に当該対象が運転者Ｄｘの運転に関する特徴、および、運転者Ｄｘに関する所定の情報から推定された運転者Ｄｘの特性を有するか否かを判定する。
【０１０５】
また、上記の通り、推定部１３４は、運転者Ｄｘの運転に関する特徴と、運転者Ｄｘに関する所定の情報との間に所定の関係性が成立する場合には、当該関係性に基づいて、運転者Ｄｘの特性を推定する場合がある。したがって、この場合、判定部１３６は、対象毎に当該対象が推定部１３４により推定された運転者Ｄｘの特性に応じた特性を有するか否かを判定する。以上の点から、判定部１３６は、例えば、図２〜図４で説明した判定処理を行う。
【０１０６】
（決定部１３７について）
決定部１３７は、特徴情報取得部１３５により取得された特徴情報に基づき運転者Ｄｘとの間で所定の条件情報を満たすと判定された対象を、運転者Ｄｘとの間で所定の関係性が成立すると推定される関係先として決定する。例えば、決定部１３７は、運転者Ｄｘの運転に関する特徴に応じた特性を有すると判定された対象を関係先として決定する。
【０１０７】
また、上記の通り、推定部１３４は、運転者Ｄｘの特徴情報に基づき運転者Ｄｘの性格、または、体質を推定する場合がある。したがって、この場合、決定部１３７は、推定部１３４により推定された性格、または、体質に基づき運転者Ｄｘとの間で所定の条件情報を満たすと判定された対象を関係先として決定する。例えば、決定部１３７は、運転者Ｄｘの性格、または、体質に応じた特性を有すると判定された対象を関係先として決定する。
【０１０８】
また、上記の通り、推定部１３４は、運転者Ｄｘの運転に関する特徴と、運転者Ｄｘに関する所定の情報との間に所定の関係性が成立する場合には、当該関係性に基づいて、運転者Ｄｘの特性を推定する場合がある。したがって、この場合、決定部１３７は、推定部１３４により推定された運転者Ｄｘの特性に応じた特性を有すると判定された対象を関係先として決定する。
【０１０９】
また、決定部１３７は、運転者Ｄｘの特徴情報と、運転者Ｄｘに関する所定の情報とに基づき運転者Ｄｘとの間で所定の条件情報を満たすと判定（特徴情報と、他の情報との組合せ判定）された対象を関係先として決定する。例えば、決定部１３７は、特徴情報と、運転者Ｄｘの行動履歴、購買履歴、閲覧履歴、サービス利用履歴、または、運転者Ｄｘの発話音声を示す音声情報とに基づき運転者Ｄｘとの間で所定の条件情報を満たすと判定された対象を関係先を決定する。例えば、決定部１３７は、特徴情報と、運転者Ｄｘに関する所定の情報から推定された運転者Ｄｘの特性とに基づき運転者Ｄｘとの間で所定の条件情報を満たすと判定された対象を関係先として決定する。例えば、決定部１３７は、運転者Ｄｘの運転に関する特徴、および、推定された運転者Ｄｘの特性に応じた特性を有すると判定された対象を関係先として決定する。
【０１１０】
（提示部１３８について）
提示部１３８は、決定部１３７により関係先が決定された運転者Ｄｘ（紹介希望した運転者Ｄｘ）に対して、当該運転者Ｄｘと当該関係先との相性を示す相性情報を提示することにより、当該運転者Ｄｘに当該関係先を紹介する。
【０１１１】
〔５．処理手順〕
次に、図８を用いて、実施形態にかかる情報処理の手順について説明する。図８は、実施形態にかかる情報処理手順を示すフローチャートである。なお、図８の例では、情報処理装置１００は、各運転者Ｄｘから適宜、挙動情報を取得することにより、図１に示すような運転履歴記憶部１２１を有しているものとする。
【０１１２】
まず、受付部１３２は、相性診断サービスＳＡ１に登録している利用者（例えば、運転者Ｄｘ）から紹介希望を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ１０１）。受付部１３２は、利用者から紹介希望を受け付けていない場合には（ステップＳ１０１；Ｎｏ）、受け付けるまで待機する。一方、特定部１３３は、受付部１３２により紹介希望が受け付けられた場合には（ステップＳ１０１；Ｙｅｓ）、紹介希望元の利用者の運転履歴に基づいて、かかる利用者の運転特性を特定する（ステップＳ１０２）。ここでは、特定部１３３は、運転者Ｄ１から紹介希望が受け付けられたことにより、運転者Ｄ１の運転履歴に基づいて、運転者Ｄ１の運転特性を特定したものとする。
【０１１３】
このような状態において、特徴情報取得部１３５は、運転特性を示す特徴情報を取得する（ステップＳ１０３）。例えば、特徴情報取得部１３５は、運転者特性記憶部１２３から特徴情報を取得する。そして、推定部１３４は、取得された特徴情報が示す運転特性に基づいて、一般特性（性格、体質等）を推定する（ステップＳ１０４）。
【０１１４】
次に、判定部１３６は、運転特性、または、一般特性を条件情報とした判定処理を行う（ステップＳ１０５）。例えば、判定部１３６は、相性診断サービスＳＡ１に登録している候補者Ｒｎ毎に当該候補者Ｒｎの特性が条件情報を満たすか否か（マッチするか否か）を判定する。そして、決定部１３７は、条件情報を満たす候補者Ｒｎを関係先として決定する（ステップＳ１０６）。例えば、決定部１３７は、運転特性、または、一般特性に応じた特性を有する候補者Ｒｎを関係先として決定する。
【０１１５】
そして、提示部１３８は、紹介希望した運転者Ｄ１に対して、関係先との相性を示す相性情報を提示することにより、Ｄ１運転者に当該関係先を紹介する。
【０１１６】
〔６．ハードウェア構成〕
また、上記実施形態にかかる情報処理装置１００は、例えば図９に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図９は、情報処理装置１００の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。
【０１１７】
ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
【０１１８】
ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、および、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、通信網５０を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを、通信網５０を介して他の機器へ送信する。
【０１１９】
ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを、入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。
【０１２０】
メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）、ＰＤ（Phase  change  rewritable  Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical  disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
【０１２１】
例えば、コンピュータ１０００が実施形態にかかる情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部１２０内のデータが格納される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを、記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から、通信網５０を介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【０１２２】
〔７．その他〕
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【０１２３】
以上、本願の実施形態をいくつかの図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
【０１２４】
また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、決定部は、決定手段や決定回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【０１２５】
１  情報処理システム
１０−ｘ  運転者端末装置
ＴＭｎ  候補者端末装置
１００  情報処理装置
１２０  記憶部
１２１  運転履歴記憶部
１２２  登録情報記憶部
１２３  運転者特性記憶部
１２４  候補者情報記憶部
１３０  制御部
１３１  挙動情報取得部
１３２  受付部
１３３  特定部
１３４  推定部
１３５  特徴情報取得部
１３６  判定部
１３７  決定部
１３８  提示部
【図１】
2020190775.tif 000003
【図２】
2020190775.tif 000004
【図３】
2020190775.tif 000005
【図４】
2020190775.tif 000006
【図５】
2020190775.tif 000007
【図６】
2020190775.tif 000008
【図７】
2020190775.tif 000009
【図８】
2020190775.tif 000010
【図９】
2020190775.tif 000011