(57)【要約】【課題】ユーザの嗜好を精度よく推定することができる装置を提供する。【解決手段】意思判定部１８０は、記憶部１５０に格納された移動履歴ＤＢ１５４に含まれる情報処理装置１００の移動経路と経路探索部１６２が探索した推奨経路との関係から、ユーザが意図的に移動経路を選択したかどうかを判定する。嗜好判定部１９０は、意志判定部１８０がユーザが意図的に移動経路を選択したと判定した場合に、記憶部１５０に格納されたセンサの取得した情報などの履歴と、嗜好・行動ルールとから、ユーザの嗜好を判定する。【選択図】図１
2010038821.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報処理装置であって、
前記情報処理装置の現在地を取得する位置取得手段と、
外部から情報を受け付ける受付手段と、
前記現在地から設定された目的地までの推奨経路を探索する経路探索手段と、
前記推奨経路に基づくナビゲーションを行なうナビゲーション手段と、
前記受付手段が受け付けた受付情報の前記目的地が設定されてからの履歴を格納する履歴格納手段とを備え、
前記履歴は、前記目的地が設定されてからの前記情報処理装置の移動経路を含み、
前記受付情報とユーザの嗜好とを対応付けるルールを格納するルール記憶手段と、
前記ナビゲーションの終了指示に応じて、前記移動経路が、前記ユーザが意図して前記移動経路を選んだ場合に対応する所定の条件を満たす場合に、前記履歴および前記ルールに基づいて前記嗜好を判断する嗜好判断手段とをさらに備える情報処理装置。
【請求項２】
前記嗜好判断手段は、前記移動経路と前記推奨経路とで囲まれる領域の面積がしきい面積以上である場合に、前記嗜好を判断する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記経路探索手段は、前記現在地が前記推奨経路から所定の距離離れると前記推奨経路を再探索し、
前記嗜好判断手段は、前記移動経路とｎ回目に探索された前記推奨経路とで囲まれる領域の面積が第ｎのしきい面積以上である場合に、前記嗜好を判断する、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記第ｎのしきい面積は、ｎが大きいほど小さく設定されている、請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記履歴は、前記移動経路が前記推奨経路から外れた逸脱回数を含み、
前記嗜好判断手段は、前記逸脱回数が所定の回数以上ある場合に、前記嗜好を判断する、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記経路探索手段は、前記現在地が前記推奨経路から所定の距離離れると前記推奨経路を再探索し、
前記履歴格納手段は、前記移動経路が探索あるいは再探索された前記推奨経路から外れた回数を前記逸脱回数として格納する、請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記受付手段は、前記目的地の設定を受け取るとともに、前記情報処理装置の置かれた状況情報を感知するセンサを含み、
前記受付情報は、前記状況情報を含み、
前記ルールは、前記状況情報と前記嗜好とを対応付けるルールを含む、請求項１から６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
道路に沿って付加されている重み情報を格納する重み記憶手段をさらに備え、
前記嗜好判断手段は、前記重み情報の前記移動経路に関する積分値と、前記重み情報の前記推奨経路に関する積分値との比較結果に基づいて、前記嗜好を判断する、請求項１から７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記受付手段は、情報検索指示をさらに受付け、
前記情報検索指示に従って情報の検索を行う情報検索手段をさらに備え、
前記受付情報は、前記情報検索指示を含み、
前記ルールは、前記情報検索指示と前記嗜好とを対応付けるルールを含む、請求項１から８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記ナビゲーション手段は、ユーザに各種情報を案内するイベントを生成し、
前記受付情報は、前記イベントへのユーザの反応を含み、
前記ルールは、前記反応と前記嗜好とを対応付けるルールを含む、請求項１から９のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記受付情報は、前記情報処理装置の移動停止時間を含み、
前記嗜好判断手段は、前記移動停止時間が所定の時間以上である場合に、前記嗜好を判断する、請求項１から１０のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
情報処理装置を用いた情報処理方法であって、
前記情報処理装置の現在地を取得するステップと、
前記現在地から設定された目的地までの推奨経路を探索するステップと、
前記推奨経路に基づくナビゲーションを行なうステップと、
前記情報処理装置が外部から受け付けた受付情報の前記目的地が設定されてからの履歴を格納するステップとを備え、
前記履歴は、前記目的地が設定されてからの前記情報処理装置の移動経路を含み、
前記ナビゲーションの終了指示に応じて、前記移動経路が、ユーザが意図して前記移動経路を選んだ場合に対応する所定の条件を満たす場合に、前記受付情報と前記ユーザの嗜好とを対応付けるルールおよび前記履歴に基づいて前記嗜好を判断するステップをさらに備える情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザを目的地に誘導するナビゲーション技術に関し、特に、ユーザの移動経路からユーザの行動パターンや嗜好を分析する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、ナビゲーション技術を利用したパーソナルナビゲーションやカーナビゲーションなどのナビゲーション装置が広く利用されている。ナビゲーション装置は、目的地までの経路の探索結果をユーザに通知するものであり、経路の探索結果は、ユーザの行動パターンなどの嗜好に合致したものであることが好ましい。ユーザの嗜好に合致する経路を抽出するために、ユーザの嗜好を推定する技術が、これまでにいくつか提案されている。
【０００３】
特許文献１には、ナビゲーションシステムによる推奨ルート上のルート特徴量（推奨ルートの道路幅、右左折回数、ハンドル操作量など）と、実際の走行ルート上のルート特徴量とを比較して、そのユーザの嗜好を学習し、今後の推奨ルート選定に活かすナビゲーションシステムが開示されている。
【０００４】
特許文献２に開示されている特性抽出装置は、利用者の訪問場所の場所データおよび訪問の状況データ（時間、訪問場所の環境など）を履歴として記録し、履歴を解析することで移動者の特性を抽出する。
【特許文献１】特開２００６−１７７８０４号公報
【特許文献２】特許第３４８８１０４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１や、特許文献２に記載の技術では、以下で説明するように、ユーザの望む経路を十分に案内することができない。
【０００６】
特許文献１に記載のナビゲーションシステムは、常に、実際の移動ルート上のルート特徴量を基に、ユーザの嗜好を判定している。したがって、ユーザが道に迷いながら移動した場合など、実際の移動ルートがユーザの意図したものでない場合にも、実際の移動ルートを利用してユーザの嗜好を推定してしまうため、ユーザの嗜好の推定結果が誤ったものになるおそれがある。
【０００７】
また、特許文献２に記載の方法では、利用者が訪問した場所が目的地かどうかにかかわらず、訪問場所の場所データおよび訪問の状況データからユーザの嗜好を分析している。利用者が訪問した場所は、必ずしも利用者が意図して訪問したとは限らないため、やはり誤ってユーザの嗜好を分析してしまうことがある。
【０００８】
本発明は、上記のような問題を解決するためになされたものであって、ユーザの嗜好を精度よく推定することができる装置を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
１つの局面に係る本願発明は、情報処理装置であって、情報処理装置の現在地を取得する位置取得手段と、外部から情報を受け付ける受付手段と、現在地から設定された目的地までの推奨経路を探索する経路探索手段と、推奨経路に基づくナビゲーションを行なうナビゲーション手段と、受付手段が受け付けた受付情報の目的地が設定されてからの履歴を格納する履歴格納手段とを備え、履歴は、目的地が設定されてからの情報処理装置の移動経路を含み、受付情報とユーザの嗜好とを対応付けるルールを格納するルール記憶手段と、ナビゲーションの終了指示に応じて、移動経路が、ユーザが意図して移動経路を選んだ場合に対応する所定の条件を満たす場合に、履歴およびルールに基づいて嗜好を判断する嗜好判断手段とをさらに備える。
【００１０】
好ましくは、嗜好判断手段は、移動経路と推奨経路とで囲まれる領域の面積がしきい面積以上である場合に、嗜好を判断する。
【００１１】
さらに好ましくは、経路探索手段は、現在地が推奨経路から所定の距離離れると推奨経路を再探索し、嗜好判断手段は、移動経路とｎ回目に探索された推奨経路とで囲まれる領域の面積が第ｎのしきい面積以上である場合に、嗜好を判断する。
【００１２】
さらに好ましくは、第ｎのしきい面積は、ｎが大きいほど小さく設定されている。
好ましくは、履歴は、移動経路が推奨経路から外れた逸脱回数を含み、嗜好判断手段は、逸脱回数が所定の回数以上ある場合に、嗜好を判断する。
【００１３】
さらに好ましくは、経路探索手段は、現在地が推奨経路から所定の距離離れると推奨経路を再探索し、履歴格納手段は、移動経路が探索あるいは再探索された推奨経路から外れた回数を逸脱回数として格納する。
【００１４】
好ましくは、受付手段は、目的地の設定を受け取るとともに、情報処理装置の置かれた状況情報を感知するセンサを含み、受付情報は、状況情報を含み、ルールは、状況情報と嗜好とを対応付けるルールを含む。
【００１５】
好ましくは、道路に沿って付加されている重み情報を格納する重み記憶手段をさらに備え、嗜好判断手段は、重み情報の移動経路に関する積分値と、重み情報の推奨経路に関する積分値との比較結果に基づいて、嗜好を判断する。
【００１６】
好ましくは、受付手段は、情報検索指示をさらに受付け、情報検索指示に従って情報の検索を行う情報検索手段をさらに備え、受付情報は、情報検索指示を含み、ルールは、情報検索指示と嗜好とを対応付けるルールを含む。
【００１７】
好ましくは、ナビゲーション手段は、ユーザに各種情報を案内するイベントを生成し、受付情報は、イベントへのユーザの反応を含み、ルールは、反応と嗜好とを対応付けるルールを含む。
【００１８】
好ましくは、受付情報は、情報処理装置の移動停止時間を含み、嗜好判断手段は、移動停止時間が所定の時間以上である場合に、嗜好を判断する。
【００１９】
他の局面に係る本願発明は、情報処理装置を用いた情報処理方法であって、情報処理装置の現在地を取得するステップと、現在地から設定された目的地までの推奨経路を探索するステップと、推奨経路に基づくナビゲーションを行なうステップと、情報処理装置が外部から受け付けた受付情報の目的地が設定されてからの履歴を格納するステップとを備え、履歴は、目的地が設定されてからの情報処理装置の移動経路を含み、ナビゲーションの終了指示に応じて、移動経路が、ユーザが意図して移動経路を選んだ場合に対応する所定の条件を満たす場合に、受付情報とユーザの嗜好とを対応付けるルールおよび履歴に基づいて嗜好を判断するステップをさらに備える。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、設定された目的地までのユーザの移動パターンに基づいて、ユーザの移動がユーザの意思によるものかどうかを判断する。そして、ユーザが自分の意思により移動したと判断した場合、ユーザがその移動パターンをとった理由を道路に沿って与えられた重み情報やセンサーから得られる情報に基づいて分析し、ユーザの嗜好を推定する。その結果、精度よくユーザの嗜好を推定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部分には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。
【００２２】
（１．装置構成）
本実施の形態に係る情報処理装置１００の機能的構成について図１を参照して説明する。図１は、本実施の形態に係る情報処理装置１００の機能的構成を示すブロック図である。
【００２３】
情報処理装置１００は、目的地までの経路をユーザに案内するナビゲーション機能を有するものである。情報処理装置１００は、ユーザが携行するパーソナルナビゲーションであってもよいし、車載されるカーナビゲーションであってもよい。
【００２４】
情報処理装置１００は、入力部１１０と、位置検出部１２０と、出力部１３０と、センサ１４０と、記憶部１５０と、探索部１６０と、ナビゲーション制御部１７０と、意思判定部１８０と、嗜好判定部１９０とを備える。
【００２５】
入力部１１０は、外部からの入力、例えば、ユーザからの目的地の設定の指示や、情報検索の指示を受け付ける。入力部１１０の機能は、例えば、キーボードやタッチパネル、あるいは、タブレットなどにより実現される。
【００２６】
位置検出部１２０は、情報処理装置１００の現在位置を検出する。本実施の形態では、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）衛星からの信号を受信するＧＰＳ受信機を位置検出部１２０として用いるものとする。
【００２７】
出力部１３０は、情報処理装置１００内部の情報を外部に出力する。出力部１３０は、画像を表示する画像表示部と、音声を出力する音声出力部とを含むものとする。画像表示部としては、例えば、液晶ディスプレイなどのディスプレイを用いることができる。音声出力部としては、例えば、スピーカを用いることができる。
【００２８】
センサ１４０は、情報処理装置１００の置かれた状況情報を取得する。状況情報は、例えば、時刻、角速度、加速度を含む。センサ１４０の機能は、時計、角速度センサ、加速度センサなどの各種センサにより実現される。
【００２９】
記憶部１５０は、地図ＤＢ（データベース）１５２と、移動履歴ＤＢ１５４と、嗜好・行動ルールＤＢ１５６とを格納する。
【００３０】
地図ＤＢ１５２は、地図データと、道幅など道路に付された重み情報と、地図上の施設についての施設情報とを含む。
【００３１】
移動履歴ＤＢ１５４は、目的地を設定してからの移動履歴に関する情報からなる。移動履歴は、目的地を設定してからの移動経路や、情報処理装置１００の移動の停止の有無、移動中のユーザによる情報検索の履歴、あるいは、情報処理装置１００が出力したガイドへのユーザの反応などを含むものとする。なお、移動経路は、情報処理装置１００がカーナビの場合は、ユーザの走行経路、情報処理装置１００がパーソナルナビの場合は、ユーザの歩行経路に対応する。
【００３２】
嗜好・行動ルールＤＢ１５６は、ユーザの行動と嗜好とを対応付けたルールと、ルールに基づいて判断されたユーザの嗜好あるいは行動パターンとを格納する。
【００３３】
探索部１６０は、入力部１１０への入力に基づき、地図ＤＢ１５２から必要な情報を探索する。探索部１６０は、経路探索部１６２と、情報検索部１６４とを含む。
【００３４】
経路探索部１６２は、ユーザからの目的地の設定指示に応じて、設定指示を受け付けたときの情報処理装置１００の現在地から設定された目的地までの推奨経路を探索する。
【００３５】
情報検索部１６４は、ユーザからの情報検索指示に応じて、指示に対応する情報を検索する。具体的には、ユーザが「歴史のある建物」「中華料理店」「衣料品店」などを検索する指示を入力部１１０に入力すると、情報検索部１６４は、指示に応じた施設（歴史のある建物、中華料理店、衣料品店など）を検索する。
【００３６】
ナビゲーション制御部１７０は、出力制御部１７２と、履歴取得部１７４とを含む。出力制御部１７２は、探索部１６０の探索結果に基づいたナビゲーションを生成し、生成したナビゲーションを出力部１３０に出力させる。具体的には、出力制御部１７２は、推奨経路および現在地を示した地図を生成し、生成した地図を出力部１３０に表示させる。また、出力制御部１７２は、情報処理装置１００の移動経路に沿った経路案内（例えば、“次の交差点を右折してください”など）を出力部１３０に音声出力あるいは表示させる。さらに、本実施の形態においては、出力制御部１７２は、所定のタイミング（例えば、情報処理装置が、所定の位置に来たときなど）で、経路以外の情報（例えば、施設の情報）のガイドを出力部１３０に出力させるものとする。なお、以下では、経路以外の情報のガイドを「イベント」と呼ぶ。
【００３７】
意思判定部１８０は、移動履歴に基づいて、情報処理装置１００の移動がユーザの意図によるものかどうかを判定する。意思判定部１８０による判定の詳細については後述する。
【００３８】
嗜好判定部１９０は、意思判定部１８０が、情報処理装置１００の移動がユーザの意図によるものである場合、移動履歴および嗜好・行動ルールＤＢ１５６に基づいて、ユーザの嗜好を判断する。また、嗜好判定部１９０は、嗜好の判断結果を、ユーザの嗜好として嗜好・行動ルールＤＢ１５６に格納する。嗜好判定部１９０による判定の詳細については後述する。
【００３９】
（２．処理の流れ）
情報処理装置１００が、ナビゲーション、嗜好の判断の際に行なう処理の流れについて図２を参照して説明する。図２は、情報処理装置１００による処理の流れを示すフローチャートである。
【００４０】
ステップＳ２０１において、出力制御部１７２は、位置検出部１２０が検出した情報処理装置１００の現在地を取得する。
【００４１】
ステップＳ２０３において、出力制御部１７２は、ステップＳ２０１で取得した現在地を示した地図を出力部１３０に表示させる。
【００４２】
ステップＳ２０５において、経路探索部１６２は、目的地の入力割り込みがあったかどうかを判断する。
【００４３】
経路探索部１６２が目的地の入力割り込みがないと判断した場合（ステップＳ２０５においてＮＯ）、情報処理装置１００は、ステップＳ２０１およびステップＳ２０３の処理を繰り返す。
【００４４】
経路探索部１６２が目的地の入力割り込みがあったと判断した場合（ステップＳ２０５においてＹＥＳ）、経路探索部１６２は、ステップＳ２０７において、目的地の入力を受け付ける。
【００４５】
本実施の形態に係る情報処理装置１００は、目的地が入力されたあとに、以下の嗜好の判定を行なう。目的地の設定の有無にかかわらず、ユーザがある場所に訪問した時に嗜好や訪問パターンなどの特性を抽出するのではなく、ある目的地に向かう時のユーザの行動（寄り道など）から、ユーザの嗜好や行動パターンなどを分析するため、分析の精度が向上する。
【００４６】
ステップＳ２０９において、履歴取得部１７４は、情報処理装置１００が探索経路から外れた回数（以下、逸脱回数とよぶ）Ｃｔを０にセットする。また、履歴取得部１７４は、情報処理装置１００が探索経路から外れたことに応じて経路探索部１６２が経路を再探索した回数ｎを０にセットする。
【００４７】
ステップＳ２１１において、経路探索部１６２は、ステップＳ２０７で目的地を受け付けた際の情報処理装置１００の現在地から目的地までの経路Ｒｎを探索する。
【００４８】
ステップＳ２１３において、出力制御部１７２は、経路Ｒｎを示した地図を作成し、出力部１３０に表示させる。
【００４９】
ステップＳ２１５において、出力制御部１７２は、履歴取得部１７４が取得した経路履歴を示した地図を作成し、作成した地図を出力部１３０に表示させる。つまり、出力制御部１７２は、情報処理装置１００が移動するにつれて更新した経路履歴を示した地図を出力部１３０に表示させる。
【００５０】
ステップＳ２１７において、出力制御部１７２は、所定のタイミングで経路案内およびイベントを出力部１３０に出力させる。
【００５１】
ステップＳ２１９において、履歴取得部１７４は、センサ１４０が検出したセンサ情報を所定のタイミングで取得し、記憶部１５０に格納する。
【００５２】
ステップＳ２１７、ステップＳ２１９における「所定のタイミング」には、例えば、一定間隔の時刻、あるいは、情報処理装置１００が道の分岐点などの所定の位置に来た時点が含まれる。なお、ステップＳ２１５〜ステップＳ２１９の処理の順序は、図２に示したものに限られるわけではない。
【００５３】
ステップＳ２２１において、ナビゲーション制御部１７０は、ナビゲーションが終了したかどうかを判断する。ナビゲーション制御部１７０は、情報処理装置１００が目的地まで到達した場合、あるいは、ユーザが入力部１１０にナビゲーションの終了指示を入力した場合にナビゲーションが終了したと判断する。
【００５４】
ナビゲーション制御部１７０がナビゲーションが終了したと判断した場合（ステップＳ２２１においてＹＥＳ）、意思判定部１８０は、ステップＳ２２３において、経路の選択にユーザの意志が働いていたのかどうか、つまり、ユーザが意図して経路を選択したのかどうかを判定する。ステップＳ２２３における処理の詳細については後述する。
【００５５】
意思判定部１８０が、経路の選択にユーザの意志が働いていたと判断した場合（ステップＳ２２５においてＹＥＳ）、嗜好判定部１９０は、ステップＳ２２７において、移動履歴および嗜好・行動ルールに基づいて、ユーザの嗜好を解析する。ステップＳ２２７における処理の詳細については後述する。嗜好が解析されると、情報処理装置１００は処理を終了する。
【００５６】
このように、ユーザが意図的にナビゲーションされた探索経路から外れた経路を走行（歩行）した場合にのみ、ユーザの嗜好・行動パターンを分析することで、適切にユーザの嗜好・行動パターンなどの特性を取得できる。
【００５７】
意思判定部１８０が、経路の選択にユーザの意志が働いていなかったと判断した場合（ステップＳ２２５においてＮＯ）、情報処理装置１００は、嗜好の解析を行なわずに、処理を終了する。
【００５８】
一方、ナビゲーション制御部１７０がナビゲーションは終了していないと判断した場合（ステップＳ２２１においてＮＯ）、履歴取得部１７４は、ステップＳ２２９において、情報処理装置１００が、探索経路から外れたかどうかを判断する。履歴取得部１７４は、情報処理装置１００の現在地の履歴の中に、探索経路から所定の距離以上離れた点がある場合に、情報処理装置１００が探索経路から外れたと判断するものとする。
【００５９】
履歴取得部１７４が、情報処理装置１００が探索経路から外れていないと判断した場合（ステップＳ２２９においてＮＯ）、情報処理装置１００は、ステップＳ２１３からの処理を繰り返す。
【００６０】
履歴取得部１７４が、情報処理装置１００が探索経路から外れたと判断した場合（ステップＳ２２９においてＹＥＳ）、履歴取得部１７４は、ステップＳ２３１において、情報処理装置１００の移動が停止したかどうか判断する。具体的には、履歴取得部１７４は、所定の時間、情報処理装置１００の位置が変わらない、あるいは、所定の時間内の情報処理装置１００の位置変化が閾値以下である場合に、情報処理装置１００の移動が停止したと判断する。また、情報処理装置１００がカーナビゲーションである場合、履歴取得部１７４は、情報処理装置１００を搭載している車のエンジンが切られたときに、情報処理装置１００の移動が停止したと判断してもよい。
【００６１】
情報処理装置１００の移動が停止していないと判断した場合（ステップＳ２３１においてＮＯ）、履歴取得部１７４は、ステップＳ２３３において、逸脱回数Ｃｔおよび再探索回数ｎに、それぞれ、１を加える。
【００６２】
情報処理装置１００の移動が停止したと判断した場合（ステップＳ２３１においてＹＥＳ）、履歴取得部１７４は、ステップＳ２３５において、停止位置および停止時間を記憶部１５０に記録する。停止位置および停止時間の記録後、履歴取得部１７４は、ステップＳ２３３において、逸脱回数Ｃｔおよび再探索回数ｎに、それぞれ、１を加える。
【００６３】
以上の処理により、ナビゲーションの終了後、ユーザが意図的に行動したと判断された場合にのみ、ユーザの行動に基づいて、ユーザの嗜好が解析される。ある場所に訪問した時に嗜好や訪問パターンなどを分析するのではなく、ナビゲーションの終了時に、それまでのユーザの行動からユーザの嗜好を判断するので、ある場所に訪問しないときにはユーザの嗜好分析が行なえないといったことはなく、ユーザの行動をより確実にユーザの嗜好分析に利用することができる。
【００６４】
なお、嗜好の解析結果は、次回以降のナビゲーションに反映されるものとするのが好ましい。すなわち、情報処理装置１００が、それまでのユーザの行動に基づいて解析されたユーザの嗜好にあった経路を探索することが好ましい。
【００６５】
（３．ユーザの意思判定）
ここからは、図２のステップＳ２２３における意思判定の処理の詳細について説明する。
【００６６】
意思判定部１８０は、出力されたナビゲーションを参照して目的地に向かう際のユーザの走行（歩行）経路である移動経路のパターンから、ユーザが移動経路を意図的に選択したのかどうかを判定する。
【００６７】
ユーザの移動パターンには、大きく分けて図３に示すパターンＲａ、Ｒｂ、Ｒｃの３つがある。図３は、ユーザの移動パターンについて説明するための図である。図３中の太線矢印は、情報処理装置１００が探索した、スタート地点から目的地までの探索経路を示す。図３中の細線矢印は、ユーザの実際の移動経路を示す。
【００６８】
パターンＲａは、探索経路と大きく外れることなく移動するパターンである。ユーザがこのパターンで移動するときは、ユーザは、探索経路に沿って、進もうとしているが、誤って道を間違えるなどしたものと推測される。
【００６９】
パターンＲｂは、探索経路から完全に外れて移動するパターンである。ユーザがこのパターンで移動するときは、ユーザは、自分の意思により、意図的にナビルートから外れて走行しているものと推測される。
【００７０】
パターンＲｃは、停止箇所（図３中“Ｗａｉｔ”で示す）がある移動パターンである。このパターンは、ユーザが寄り道をしている際の移動パターンであると推測される。なお、図３では、停止箇所を探索経路上ではない箇所として示したが、パターンＲｃは、探索経路上に停止箇所があるパターンも含む。
【００７１】
履歴取得部１７４は、目的地が設定され、ナビゲーションが開始された後、位置検出部１２０が検出した情報処理装置１００の位置情報に基づいて、情報処理装置１００の移動経路を取得する。意思判定部１８０は、ナビゲーションの終了後、移動経路と探索経路との関係から、移動経路がどのパターンに相当するか判断する。移動経路がパターンＲｂもしくはパターンＲｃである場合は、意思判定部１８０は、ユーザの意思が働いていると判断する。
【００７２】
意思判定部１８０による意思判定の処理の流れについて図４を参照して説明する。図４は、意思判定にあたり意思判定部１８０が行なう処理の流れを示すフローチャートである。
【００７３】
ステップＳ４０１において、意思判定部１８０は、移動履歴ＤＢ１５４を参照して、情報処理装置１００が所定時間以上同じ場所で停止したかどうかを判断する。なお、ここでの、「所定時間以上同じ場所で停止した」とは、所定時間以上、情報処理装置１００が全く同じ場所にいた場合のみならず、所定時間内の、情報処理装置１００の移動量が閾値以下である場合も含むものとする。
【００７４】
情報処理装置１００が所定時間以上同じ場所で停止したと判断した場合（ステップＳ４０１においてＹＥＳ）、意思判定部１８０は、ステップＳ４０３において、移動パターンがパターンＲｃであると判断し、移動経路の選択にユーザの意志が働いたと判断する。
【００７５】
情報処理装置１００が所定時間以上同じ場所で停止していないと判断した場合（ステップＳ４０１においてＮＯ）、意思判定部１８０は、ステップＳ４０５において、情報処理装置１００が探索経路あるいは再探索された経路から外れた回数（逸脱回数）Ｃｔが閾値Ｃ以下であるかどうか判断する。
【００７６】
逸脱回数Ｃｔが閾値Ｃ以下であると判断した場合（ステップＳ４０５においてＹＥＳ）、意思判定部１８０は、ステップＳ４０７において、移動経路の選択にユーザの意志が働いていないと判断する。逸脱回数Ｃｔが少ないということは、ユーザが探索経路に概ね従って移動したということを意味するからである。
【００７７】
逸脱回数Ｃｔが閾値Ｃ（Ｃは０以上の整数）を超える場合（ステップＳ４０５においてＮＯ）、意思判定部１８０は、ステップＳ４０９以降の処理に進む。
【００７８】
なお、閾値Ｃが小さいほど、ユーザの行動が意志判定に敏感に反映されるようになる。特に、閾値Ｃ＝０の場合、ユーザが探索経路に完全に沿って移動した場合には、移動経路の選択にユーザの意志が働いていないと判断されるが、ユーザが１回でも探索経路から外れて移動した場合には、以下の処理により、ユーザの意志が働いたかどうかが判断されることとなる。
【００７９】
ステップＳ４０９において、意思判定部１８０は、ナビゲーションの開始時に探索された経路Ｒ０と、実際の移動経路Ｒとの差領域の面積Ｓ０を計算する。差領域とは、探索経路と実際の移動経路とで囲まれた領域である。図５に差領域の例を示す。図５は、差領域の例を示す図である。図５（ａ）中の斜線を引いた領域が、経路Ｒ０と、実際の移動経路Ｒとの差領域である。
【００８０】
このように、意思判定部１８０は、ユーザが通った経路が探索経路とどの程度異なるのかを示す差領域の面積に基づいて、移動パターンを判断する。
【００８１】
本実施の形態では、経路探索部１６２は、ユーザが探索経路から外れたときに、経路を再探索する。具体的には、情報処理装置１００の位置が、探索経路から所定の距離以上はなれたときに、経路探索部１６２は、経路を再探索する。
【００８２】
ステップＳ４１１において、意思判定部１８０は、ユーザが探索経路から外れたときに経路探索部１６２が抽出した探索経路Ｒｎ（ｎは、再探索回数であり、１≦ｎ≦Ｎとする）と、実際の移動経路Ｒとの差領域の面積Ｓｎを計算する。図５（ｂ）に、探索経路Ｒ１と実際の移動経路Ｒとの差領域の一例を示す。図５（ｂ）中の斜線を引いた領域が、探索経路Ｒ１と、実際の移動経路Ｒとの差領域である。また、図５（ｃ）に、探索経路Ｒ２と実際の移動経路Ｒとの差領域の一例を示す。図５（ｃ）中の斜線を引いた領域が、探索経路Ｒ２と、実際の移動経路Ｒとの差領域である。意思判定部１８０は、すべてのｎについて、差領域の面積Ｓｎを求める。
【００８３】
ステップＳ４１２において、意志判定部１８０は、道の密度Ｄｎ＝（推奨経路Ｒｎと移動経路Ｒとに囲まれる領域内の道の数）／Ｓｎを計算する。この計算における「道」とは、予め各経路上に設定されているノード間に挟まれる連結線（辺）のことを指す。
【００８４】
ステップＳ４１３において、意思判定部１８０は、面積Ｓ０が、閾値Ｃ０以上であるかどうかを判断する。
【００８５】
面積Ｓ０が閾値Ｃ０以上でない場合（ステップＳ４１３においてＹＥＳ）、意思判定部１８０は、ステップＳ４１５において、各ｎについて、面積Ｓｎが閾値Ｃｎ以上かどうか判断する。
【００８６】
面積Ｓ０が閾値Ｃ０以上である場合（ステップＳ４１３においてＹＥＳ）、あるいは、少なくとも１つのｎについて面積Ｓｎが閾値Ｃｎ以上である場合（ステップＳ４１５においてＹＥＳ）、意思判定部１８０は、ステップＳ４１７において、ユーザの意志が働いたと判断する。
【００８７】
いずれのｎについても面積Ｓｎが閾値Ｃｎ以上でない場合（ステップＳ４１５においてＮＯ）、意思判定部１８０は、ステップＳ４１９において、ユーザの意志が働いていないと判断する。
【００８８】
このように、本実施の形態では、探索経路と実際の移動経路との差領域の面積に基づいて、ユーザの意図を判定している。単に、目的地までのナビが探索した経路からユーザが外れた場合に、ユーザが意図的に移動したと判断すると、ユーザが道を間違えて移動した場合にも、ユーザが意図的に道を選択したと誤って判断してしまうが、この判定方法ではそのようなことはなく、ユーザの意志の判定の精度が上がる。したがって、その後の、ユーザの嗜好の解析も、より正確になる。
【００８９】
特に、再探索された経路と実際の移動経路との差領域の面積も利用してユーザの意図を判定しているため、ユーザの意図をより正確に判定することが可能である。
【００９０】
なお、本実施の形態では、図６のように閾値を定めるものとする。図６は、本実施の形態における閾値の定め方を示す図である。図６に示すように、本実施の形態では、閾値は、ｎが大きくなるにつれ小さく、すなわち、Ｃ０≧Ｃ１≧…≧ＣＮとなるように設定されているものとする。
【００９１】
一般に、あとで探索された経路ほど目的地に近づいており、あとで探索された経路と実際の経路のずれは、先に探索された経路と実際の経路のずれに比べて、小さくなっていく。したがって、このように閾値を設定することにより、ユーザの意志を適切に判定することができる。
【００９２】
また、本実施の形態では、意志判定部１８０は、ステップＳ４１２において計算した密度Ｄｎに応じて、閾値を決定するものとする。具体的には、意志判定部１８０は、密度Ｄｎに基づいて、図６におけるｘ切片およびｙ切片の異なる直線を選択する。意志判定部１８０は、密度Ｄｎが大きい場合には、各切片の値が小さい直線を選択し、密度Ｄｎが小さい場合には、各切片の値が大きい直線を選択する。そして、意志判定部１８０は、選択した直線に基づいて、０〜Ｎの各値について、閾値を決定する。
【００９３】
このように閾値を設定することにより、道の密度を考慮に入れて、ユーザの意志を判定することができる。上のように、意志が働いかどうかを判断するためにＳｎと比較する閾値を道の密度の低い場合に大きく設定することで、道が少ないところでは、一旦ナビが探索した経路から外れると、元の探索された経路になかなか戻れないといった事情を反映できる。
【００９４】
（４．嗜好判定について）
ここからは、図２のステップＳ２２７における嗜好の解析処理の詳細について説明する。
【００９５】
嗜好判定部１９０は、意思判定部１８０が、ユーザが、意図的に探索経路から外れたと判断した場合、（１）センサ１４０から得られる情報、（２）道に付加された重み情報（所要時間、種別、景色など）の積分情報、（３）情報の検索履歴、（４）イベント（経路案内以外のガイド）へのユーザの反応、などから、ユーザがナビルートから外れて走行（歩行）した理由を分析し、ユーザの行動パターン・嗜好を分析する。
【００９６】
嗜好判定部１９０による嗜好の解析処理について、図７を参照しつつ説明する。図７は、嗜好判定部１９０が、嗜好の解析の際に行なう処理の流れを説明するためのフローチャートである。なお、図７には、上記の（１）〜（４）の全てを用いて嗜好を分析する場合の嗜好判定部１９０の処理を示しているが、嗜好判定部１９０は、（１）〜（４）の一部を用いて嗜好を分析してもよい。
【００９７】
＜「（１）センサ１４０から得られる情報」による解析＞
嗜好判定部１９０は、図７のステップＳ７０１からステップＳ７０７までの処理を実行し、センサ１４０から得られる情報に基づいて嗜好を解析する。
【００９８】
ステップＳ７０１において、嗜好判定部１９０は、移動履歴ＤＢ１５４から、センサ１４０が取得したセンサ情報ＩＮＦＯｓと、センサ情報ＩＮＦＯｓが取得された位置情報ＩＮＦＯｐとを取得する。
【００９９】
ステップＳ７０３において、嗜好判定部１９０は、地図ＤＢ１５２を参照して、ステップＳ７０１で取得した位置情報ＩＮＦＯｐの周辺地情報ＩＮＦＯｎを取得する。
【０１００】
ステップＳ７０５において、嗜好判定部１９０は、ステップＳ７０１で取得したセンサ情報ＩＮＦＯｓを加工して、利用可能な情報ＩＮＦＯｓｖに加工する。
【０１０１】
ステップＳ７０７において、嗜好判定部１９０は、加工されたセンサ情報ＩＮＦＯｓｖと周辺地情報ＩＮＦＯｎを嗜好・行動ルールに従って分析し、ユーザの嗜好・行動パターン情報ＡＮＡｓｐを取得し、取得したユーザの嗜好・行動パターン情報ＡＮＡｓｐを、嗜好・行動ルールＤＢ１５６として記憶部１５０に格納する。
【０１０２】
センサ情報ＩＮＦＯｓおよび加工されたセンサ情報ＩＮＦＯｓｖについて、図８を参照して説明する。図８は、各種センサ、各種センサにより得られるセンサ情報ＩＮＦＯｓ、ならびに、加工されたセンサ情報ＩＮＦＯｓｖの具体例を示した図である。
【０１０３】
センサの１つである時計は、センサ情報として時刻を取得する。嗜好判定部１９０は、センサ情報を加工して時刻、経過時間、時間帯（朝、昼、夜など）、季節などの情報を得る。
【０１０４】
センサの１つである角速度センサは、センサ情報として角速度を取得する。嗜好判定部１９０は、センサ情報を加工して情報処理装置１００に衝撃が加えられたかどうかや、衝撃の大きさ、手ぶれの有無、手ぶれの大きさなどの情報を得る。
【０１０５】
センサの１つである加速度センサは、センサ情報として加速度を取得する。嗜好判定部１９０は、センサ情報を加工して歩数、加速度の変化（ユーザが歩行・走行・静止状態・スキップ走行のいずれを行なっているかの判断に用いられる）、情報処理装置１００に加えられた衝撃などの情報を得る。
【０１０６】
センサの１つである地磁気センサは、センサ情報として地球の極の方向を取得する。嗜好判定部１９０は、センサ情報を加工して、情報処理装置１００（あるいは、情報処理装置１００を搭載した車）の向きを取得する。
【０１０７】
センサの１つである温湿度計は、センサ情報として外気の温度・湿度を取得する。嗜好判定部１９０は、センサ情報を加工して気温、天候、季節などの情報を取得する。なお、温湿度計により、外気の温度・湿度のみならず、ユーザの体温を測定してもよい。
【０１０８】
センサの１つである気圧センサは、センサ情報として気圧を取得する。嗜好判定部１９０は、センサ情報を加工して情報処理装置１００の位置する高度、天気などの情報を得る。
【０１０９】
センサの１つであるフォトセンサは、センサ情報として光の強さを取得する。嗜好判定部１９０は、センサ情報を加工して、明るい、暗いなどの情報を得る。例えば、嗜好判定部１９０は、光の強さが所定の値以上の場合に明るいと判断し、所定の値未満の場合に暗いと判断する。
【０１１０】
センサの１つである人感センサは、赤外線を検出することで熱を感知する熱感知赤外線センサであり、センサ情報として赤外線の強さを取得する。人感センサは、人感センサに人が近づくと人体から出る熱放射に反応するため、嗜好判定部１９０は、センサ情報を加工して人が周囲にいるかどうかの情報を取得する。
【０１１１】
センサの１つである紫外線センサは、センサ情報として紫外線の強さを取得する。嗜好判定部１９０は、センサ情報を加工してＵＶ（紫外線）強度、一日の紫外線の照射量あるいは吸収量などの情報を得る。また、嗜好判定部１９０は、検出された紫外線の強さに応じて、情報処理装置１００に照射された紫外線が、殺菌などに用いられる太陽光以外の紫外線かどうかという情報も得る。
【０１１２】
センサの１つであるマイクロホンは、センサ情報として音を取得する。嗜好判定部１９０は、センサ情報を加工して、情報処理装置１００が、どのような場所（例えば、車、電車、人ごみ、静かな場所、騒音のある場所）におかれているのかについての情報を得る。また、嗜好判定部１９０は、センサ情報を加工して、ユーザの会話内容を取得してもよい。
【０１１３】
センサの１つであるにおいセンサは、センサ情報としてにおいの強さを取得する。嗜好判定部１９０は、センサ情報を加工して、タバコ、化粧品、調理、アルコール、排ガス、ハウスダスト、食品の腐敗・発酵などのにおいや、空気が汚れているあるいはきれい、などの情報を得る。
【０１１４】
センサの１つであるイオン測定器は、センサ情報として外気中のイオンを取得する。嗜好判定部１９０は、センサ情報を加工して、外気中のマイナスイオン、空気中のイオンバランスなどの情報を得る。
【０１１５】
センサの１つである脈拍計・血圧計は、センサ情報としてユーザの脈・血圧を取得する。嗜好判定部１９０は、センサ情報を加工して、脈、ユーザの精神状態、健康状態などの情報を得る。
【０１１６】
センサの１つである電磁波センサは、センサ情報として電磁波の強弱、種類を取得する。嗜好判定部１９０は、センサ情報を加工して、テレビ、パソコン、家庭電化製品などから放出される低周波の強弱、携帯電話などから放出されるマイクロ波の強弱、高圧送電線付近かどうか、などの情報を得る。
【０１１７】
また、周辺地情報ＩＮＦＯｎについて、図９を参照して説明する。図９は、周辺地情報の具体例を示す図である。本実施の形態に係る地図ＤＢ１５２では、地図データ上の各地点あるいは各領域に図９に示すような属性が割り当てられており、嗜好判定部１９０は、地図ＤＢ１５２センサ情報を取得した位置の周辺領域の属性を周辺地情報ＩＮＦＯｎとして取得する。なお、周辺地情報は、１つの属性からなっていてもよいし、複数の属性を含んでいてもよい。
【０１１８】
ステップＳ７０７において用いられる嗜好・行動ルールについて図１０を参照して説明する。図１０は、嗜好・行動ルールの一例を示す図である。
【０１１９】
嗜好・行動ルールは、センサ情報と周辺情報との組み合わせを、ユーザの嗜好・行動パターンに対応付けたものである。嗜好判定部１９０は、センサ情報と周辺情報との組み合わせが、嗜好・行動ルールに定められている組み合わせに該当する場合、組み合わせに対応する嗜好・行動パターンを、ユーザの嗜好・行動パターンであるとみなす。
【０１２０】
図１０に示したルールによれば、嗜好判定部１９０は、例えば、時計から「１．夜」というセンサ情報が得られ、フォトセンサから「７．やや明るい」とのセンサ情報が得られ、かつ、周辺情報が繁華街である場合には、ユーザは夜の繁華街が好きであると判断する。なお、図１０中のセンサ情報における「（数字）．」は、図８で各センサに付した番号に対応する。
【０１２１】
嗜好・行動ルールは、上述の例のように、複数のセンサ情報と周辺情報とを組み合わせた組み合わせ情報を嗜好・行動パターンと対応付けたものであってもよいし、複数のセンサ情報の組み合わせを嗜好・行動パターンと対応付けたものであってもよい。図１０の例で言えば、「３．スキップ走行」「５．雨」というセンサ情報が得られた場合に、ユーザは、「水溜りを軽快によける人。雨が降っていても、歩行に支障がない人。」と判断するルールが、これにあたる。
【０１２２】
また、嗜好・行動ルールは、単に、１つのセンサ情報を嗜好・行動パターンと対応付けたものであってもよい。図１０の例で言えば、「１５．携帯の電磁波」というセンサ情報が得られた場合に、ユーザが「通話しながら歩く」という行動パターンを持つと判断するルールが、これにあたる。
【０１２３】
＜「（２）道に付加された重み情報の積分情報」による解析＞
嗜好判定部１９０は、図７のステップＳ７０９からステップＳ７１３までの処理を実行し、道に付加された重み情報の積分情報に基づいて嗜好を解析する。
【０１２４】
ステップＳ７０９において、嗜好判定部１９０は、初回の探索経路Ｒ０について、道に付加された重み情報の積分情報Ｗ０＝Σ（道の長さ×重み）を計算する。
【０１２５】
ステップＳ７１１において、嗜好判定部１９０は、各ｎ（ｎ＝１〜Ｎ）について、ｎ−１回目に実際の移動経路が探索経路から離れた地点からｎ回目に実際の移動経路が探索経路から離れた地点までの実際の移動経路に付加された重み情報の積分情報Ｗｎ＝Σ（道の長さ×重み）を計算する。なお、０回目に実際の移動経路が探索経路から離れた地点は、経路探索を開始した時点の現在地であるとする。また、Ｎ回目に実際の移動経路が探索経路から離れた地点は、ナビゲーションを終了した地点であるとする。
【０１２６】
ステップＳ７１３において、嗜好判定部１９０は、初回の探索経路の積分情報Ｗ０と、実際の走行（歩行）経路の積分情報Ｗｎあるいは積分情報Ｗｎのｎに関する総和とをルールに従って比較分析し、ユーザの嗜好・行動パターン情報ＡＮＡｗを取得し、取得したユーザの嗜好・行動パターン情報ＡＮＡｗを記憶部１５０内の嗜好・行動ルールＤＢ１５６に格納する。
【０１２７】
重み情報からユーザの嗜好・行動パターンを判断するルールについて、図１１を参照して説明する。図１１は、重み情報からユーザの嗜好・行動パターンを判断するルールの具体例を示す図である。
【０１２８】
重み情報は、例えば、道を単位距離移動するのに必要な所要時間、道の種別（有料道路あるいは一般道か、交差点の数、信号の数、道幅など）、道の周囲の景観（海、山、ビル、田畑、並木、高所など）、見通しの良し悪し（周囲にビルや建物があるか、周囲は田畑かなど）を含む。本実施の形態では、これらの情報は、地図ＤＢ１５２に予め含まれているものとする。
【０１２９】
図１１に示したルールに従うと、嗜好判定部１９０は、探索ルートに沿った所要時間に比べ、実際の移動経路に沿った実際の所要時間が短い場合には、ユーザは「気の短い人」であると判断する。この場合、ユーザは、ナビが案内する推奨ルートを無視してでも、例えば、細い道、信号のない道を通って、最短時間で、目的地に着こうとする人であると推測されるからである。
【０１３０】
また、図１１に示したルールに従うと、嗜好判定部１９０は、道の種別から、ユーザが有料道路を案内していても一般道を選択していることが多いと判断した場合には、ユーザが「お金がかかるのが嫌な人、一般道が好き」であると判断する。嗜好判定部１９０は、具体的には、例えば、実際の経路における有料道路の割合が、探索経路における有料道路の割合より少ない場合に、一般道を選択していることが多いと判断する。
【０１３１】
また、図１１に示したルールに従うと、嗜好判定部１９０は、道の種別から、ユーザが信号の数が少ないルートを意図的に選択していることが多いと判断した場合には、ユーザが「信号で止まるのがお金がかかるのが嫌な人、一般道が好き」であると判断する。嗜好判定部１９０は、具体的には、例えば、実際の経路における信号の数の総和が、探索経路における信号の数の総和より少ない場合に、信号の数が少ないルートを意図的に選択していることが多いと判断する。
【０１３２】
また、図１１に示したルールに従うと、嗜好判定部１９０は、道の種別から、ユーザが道幅が狭い道を選択していることが多いと判断した場合には、ユーザは「狭い道でもへっちゃら」であると判断する。嗜好判定部１９０は、具体的には、例えば、実際の経路に沿った道幅の積分値が、探索経路に沿った道幅の積分値より小さい場合に、ユーザが道幅が狭い道を選択していることが多いと判断と判断する。
【０１３３】
＜「（３）情報の検索履歴」による解析＞
嗜好判定部１９０は、図７のステップＳ７１５からステップＳ７１７までの処理を実行し、情報の検索履歴に基づいて嗜好を解析する。
【０１３４】
ステップＳ７１５において、嗜好判定部１９０は、ユーザが走行（歩行）中に情報検索したかどうかを判断する。
【０１３５】
ユーザが情報検索をしていないと判断した場合（ステップＳ７１５においてＮＯ）、嗜好判定部１９０は、ステップＳ７１９の処理に進む。
【０１３６】
ユーザが情報検索をしたと判断した場合（ステップＳ７１５においてＹＥＳ）、嗜好判定部１９０は、ステップＳ７１７において、ユーザが情報検索した内容を分析し、ユーザの嗜好・行動パターン情報ＡＮＡｉを取得し、取得した嗜好・行動パターン情報ＡＮＡｉを記憶部１５０内の嗜好・行動ルールＤＢ１５６に格納する。
【０１３７】
嗜好・行動ルールＤＢ１５６は、ユーザが情報検索した内容と、嗜好・行動パターンとを対応付けたルールを含んでおり、嗜好判定部１９０は、ルールに従って、ユーザの嗜好・行動パターン情報ＡＮＡｉを取得する。嗜好判定部１９０は、例えば、走行（歩行）中にユーザが寺、史跡などの歴史のある建物の情報を検索した場合、ユーザの嗜好・行動パターンを「歴史,史跡が好き」であると判断する。また、ルールは、ユーザが情報検索した内容に加えユーザが情報検索した場所を、嗜好・行動パターンと対応付けたものであってもよい。例えば、ユーザが飲食店街などで中華料理店の情報を検索した場合、ユーザは「中華が好き」であるとするルールや、商店街などで衣料品店の情報を検索した場合、ユーザは「衣服を見るのが好き」であるとするルールが定められていてもよい。
【０１３８】
＜「（４）イベントへのユーザの反応」による解析＞
嗜好判定部１９０は、図７のステップＳ７１９からステップＳ７２１までの処理を実行し、イベントへのユーザの反応に基づいて嗜好を解析する。
【０１３９】
ステップＳ７１９において、嗜好判定部１９０は、ユーザが、ガイドに反応したかどうかを判断する。嗜好判定部１９０は、ガイドの表示あるいは音声出力後、ユーザが所定の行動をした場合、例えば、ユーザがガイドの詳細を見た場合や、ユーザがガイドされた場所に訪れた場合に、ユーザがガイドに反応したと判断する。
【０１４０】
ユーザがガイドに反応しなかったと判断した場合（ステップＳ７１９においてＮＯ）、嗜好判定部１９０は、嗜好の解析処理を終了する。
【０１４１】
ユーザがガイドに反応したと判断した場合（ステップＳ７１９においてＹＥＳ）、嗜好判定部１９０は、ステップＳ７２１において、ガイドにユーザが反応した内容を分析し、ユーザの嗜好・行動パターン情報ＡＮＡｒを取得し、取得した嗜好・行動パターン情報ＡＮＡｒを記憶部１５０内の嗜好・行動ルールＤＢ１５６に格納する。
【０１４２】
嗜好・行動ルールＤＢ１５６は、ガイドにユーザが反応した内容と、嗜好・行動パターンとを対応付けたルールを含んでおり、嗜好判定部１９０は、ルールに従って、ユーザの嗜好・行動パターン情報ＡＮＡｒを取得する。
【０１４３】
ルールとしては、例えば、（ａ）ユーザが、寺、史跡などの歴史のある建物の情報のガイドを無視した場合、ユーザは「歴史がきらい」、あるいは、「歴史に興味ない」と判断するルール、（ｂ）ユーザが、寺、史跡などの歴史のある建物の情報のガイドの詳細を聞く、あるいは、ガイドされた場所に立ち寄った場合、ユーザが「歴史、史跡が好き」と判断するルール、（ｃ）昼時で飲食店街を走行（歩行）中に、おいしい中華料理店をガイドされた際に、ユーザがガイドを無視した場合、ユーザが「今は、中華料理を食べたくない」、または、「中華料理が嫌い」と判断するルール、（ｄ）昼時で飲食店街を走行（歩行）中に、おいしい中華料理店をガイドされた際に、ユーザがガイドの詳細を聞く、あるいは、ガイドされた店に行った場合、ユーザが「中華料理が好き」であると判断するルール、といったものを用いることができる。
【０１４４】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【図面の簡単な説明】
【０１４５】
【図１】本実施の形態に係る情報処理装置１００の機能的構成を示すブロック図である。
【図２】情報処理装置１００による処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】ユーザの移動パターンについて説明するための図である。
【図４】意思判定にあたり意思判定部１８０が行なう処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】差領域の例を示す図である。
【図６】本実施の形態における閾値の定め方を示す図である。
【図７】嗜好判定部１９０が、嗜好の解析の際に行なう処理の流れを説明するためのフローチャートである。
【図８】各種センサ、各種センサにより得られるセンサ情報ＩＮＦＯｓ、ならびに、加工されたセンサ情報ＩＮＦＯｓｖの具体例を示した図である。
【図９】周辺情報の具体例を示す図である。
【図１０】嗜好・行動ルールの一例を示す図である。
【図１１】重み情報からユーザの嗜好・行動パターンを判断するルールの具体例を示す図である。
【符号の説明】
【０１４６】
１００  情報処理装置、１１０  入力部、１２０  位置検出部、１３０  出力部、１４０  センサ、１５０  記憶部、１６０  探索部、１６２  経路探索部、１６４  情報検索部、１７０  ナビゲーション制御部、１７２  出力制御部、１７４  履歴取得部、１８０  意思判定部、１９０  嗜好判定部。
【図１】
2010038821.tif 000003
【図２】
2010038821.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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