(57)【要約】【課題】精度の高い行動予測装置を提供する。【解決手段】被参照者の行動に基づいて予測対象者の行動を予測する行動予測方法であって、予測対象者と被参照者の行動とその日時を蓄積した行動履歴データを参照して、予測対象者と被参照者が同一場所、同一時刻に滞在した行動を同行行動として抽出し、抽出された同行行動に関して、該同行行動以前に行われた予測対象者と被参照者との行動を事前行動としてそれぞれ抽出し、予測対象者のある時点での行動を検出し、検出された予測対象者の行動が、抽出された事前行動であるか否かを判定し、事前行動であると判定された場合に、被参照者の、対応する事前行動が検出されたか否かを判定し、判定された被参照者の事前行動の有無に基づいて、予測対象者の行動を予測する。【選択図】図９
2010003024.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
予測対象者の行動を、前記予測対象者とは別人である被参照者の行動を参照して予測する行動予測装置であって、
前記予測対象者および前記被参照者の行動の種類、行動場所および行動日時を蓄積した行動履歴データから、前記予測対象者と前記被参照者とが同一場所とみなされる範囲内に、同一時間帯に滞在した行動を同行行動として抽出する同行行動抽出部と、
前記同行行動抽出部により抽出された同行行動に関して、当該同行行動以前に行われた前記予測対象者と前記被参照者との行動を事前行動としてそれぞれ抽出する事前行動抽出部と、
前記予測対象者の現在の行動の種類および行動場所を検出する予測対象者行動検出部と、
検出された前記予測対象者の現在の行動の種類および行動場所が、前記事前行動抽出部により抽出された前記予測対象者の前記事前行動に該当するか否かを判定する予測対象者事前行動判定部と、
前記予測対象者事前行動判定部において前記事前行動に該当すると判定された場合に、前記予測対象者の前記事前行動に対応する前記被参照者の事前行動が検出されたか否かを判定する被参照者事前行動判定部と、
前記被参照者事前行動判定部により、前記被参照者の事前行動があったと判定された場合には、前記予測対象者が前記被参照者の事前行動に対応する同行行動を行うと予測する行動予測部と
を備える行動予測装置。
【請求項２】
前記行動予測装置は、前記予測対象者が行う可能性がある行動の候補を前記予測対象者の行動履歴データから選出する行動候補選出部をさらに含み、
前記行動予測部は、前記予測対象者の行動の候補の中に、前記被参照者事前行動判定部において前記事前行動がなされたと判定された前記事前行動に対応する同行行動が存在する場合に、当該同行行動を前記予測対象者の行動として予測する
請求項１記載の行動予測装置。
【請求項３】
前記行動予測装置は、さらに、
前記被参照者事前行動判定部において、前記被参照者の対応する前記事前行動が検出されたと判定された場合に、現時点以降で行われる前記被参照者の同行行動に関する被参照者情報を前記行動履歴データから取得する被参照者情報取得部と、
取得された前記被参照者情報を、前記予測対象者に対して提示する被参照者情報提示部とを備える
請求項１記載の行動予測装置。
【請求項４】
前記被参照者情報取得部により取得される前記被参照者情報は、前記被参照者が同行行動を行う場所に到着する予想時刻に関する情報である
請求項３記載の行動予測装置。
【請求項５】
前記事前行動抽出部では、前記被参照者の前記事前行動として、前記予測対象者の前記事前行動よりも以前に行われた事前行動を抽出する
請求項１記載の行動予測装置。
【請求項６】
前記行動予測装置は、前記事前行動抽出部により抽出された、前記予測対象者の前記事前行動の時刻と、前記被参照者の前記事前行動の時刻との時間差を算出する事前行動時間差算出部をさらに含み、
前記行動予測部は、前記予測対象者事前行動判定部により検出された前記予測対象者の事前行動の開始時刻と、前記被参照者事前行動判定部により検出された前記被参照者の事前行動の開始時刻との差が、あらかじめ定められた時間の範囲内であるときに、前記予測対象者が同行行動を行うと予測する
請求項１記載の行動予測装置。
【請求項７】
前記同行行動抽出部では、１つの行動場所において前記被参照者が行動した回数に占める、前記被参照者の行動と同一時間帯かつ同一場所とみなせる範囲で前記予測対象者が行動した回数の割合が、あらかじめ定めた閾値以上である場合に、当該場所における行動を同行行動として抽出する
請求項１記載の行動予測装置。
【請求項８】
前記行動予測装置は、さらに、予測対象者の行動の種類、行動場所および行動日時を蓄積した行動履歴データから、前記予測対象者の現在の行動に基づいて、前記予測対象者に対して予測される行動の候補を１つ以上取得する予測候補取得部を含み、
前記同行行動抽出部は、前記予測候補取得部において取得された行動の候補のうちから、前記予測対象者および前記被参照者の前記行動履歴データを参照して、前記予測対象者と前記被参照者とが同一場所とみなされる範囲内に、同一時間帯に滞在した行動を同行行動として抽出する
請求項１記載の行動予測装置。
【請求項９】
前記予測候補取得部は、前記予測対象者の行動履歴データを、曜日および時間帯を含むクラスに分類し、予測対象者の現在の行動が属するクラスの中から予測対象者の行動の候補を選出する行動候補選出部をさらに含み、
前記行動予測部は、前記行動候補選出部で選出された予測対象者の行動の候補の中に、前記被参照者事前行動判定部において事前行動がなされたと判定された前記事前行動に対応する同行行動が存在する場合に、当該同行行動を前記予測対象者の行動として予測する
請求項８記載の行動予測装置。
【請求項１０】
前記行動予測装置は、さらに、前記被参照者事前行動判定部において、前記予測対象者の前記事前行動に対応する前記被参照者の前記事前行動が検出されたと判定された場合に、現時点以降で行われる被参照者の同行行動に関する情報を取得する被参照者情報取得部と、
前記被参照者情報取得部で取得された前記被参照者の同行行動に関する情報を、前記予測対象者に対して提示する被参照者情報提示部を備える
請求項８記載の行動予測装置。
【請求項１１】
前記被参照者情報取得部により取得される情報は、前記被参照者が同行行動を行う場所に到着する予想時刻に関する情報である
請求項１０記載の行動予測装置。
【請求項１２】
前記事前行動抽出部では、前記予測対象者の事前行動より前に行われた前記被参照者の行動を、前記被参照者の事前行動として抽出する
請求項８記載の行動予測装置。
【請求項１３】
前記行動予測装置は、前記事前行動抽出部により抽出された、前記予測対象者の前記事前行動の時刻と、前記被参照者の前記事前行動の時刻との時間差の基準値を算出する事前行動時間差算出部をさらに含み、
前記行動予測部は、前記予測対象者事前行動判定部により検出された前記予測対象者の事前行動の開始時刻と、前記被参照者事前行動判定部により検出された前記被参照者の事前行動の開始時刻との差が、前記事前行動時間差算出部に算出された時間差の基準値の範囲内であるときに、前記予測対象者が同行行動を行うと予測する
請求項８記載の行動予測装置。
【請求項１４】
前記同行行動抽出部では、１つの行動場所において前記被参照者が行動した回数に占める、前記被参照者の行動と同一時間帯かつ同一場所とみなせる範囲で前記予測対象者が行動した回数の割合が、あらかじめ定めた閾値以上である場合に、当該場所における行動を同行行動として抽出する
請求項８記載の行動予測装置。
【請求項１５】
前記行動予測装置は、さらに、前記行動予測部において、前記予測対象者の行動が同行行動であると予測された場合に、前記予測対象者と前記被参照者とにより同行行動がとられた後に、高い確率で共に行われる行動があればそれを事後行動として抽出する事後行動抽出部を備える
請求項２又は請求項９記載の行動予測装置。
【請求項１６】
前記行動予測装置は、さらに、前記事後行動抽出部において事後行動が抽出された場合に、少なくとも、前記事後行動を行う前記予測対象者および前記被参照者以外で、前記事後行動に同行する可能性がある被参照者に対して、前記事後行動に関連する情報を配信する事後行動関連情報配信部を備える
請求項１５記載の行動予測装置。
【請求項１７】
予測対象者の行動を、前記予測対象者とは別人である被参照者の行動を参照して予測する行動予測方法であって、
前記予測対象者および前記被参照者の行動の種類、行動場所および行動日時を蓄積した行動履歴データから、前記予測対象者と前記被参照者とが同一場所とみなされる範囲内に、同一時間帯に滞在した行動を同行行動として抽出する同行行動抽出ステップと、
前記同行行動抽出ステップにより抽出された同行行動に関して、当該同行行動以前に行われた前記予測対象者と前記被参照者との行動を事前行動としてそれぞれ抽出する事前行動抽出ステップと、
前記予測対象者の現在の行動の種類および行動場所を検出する予測対象者行動検出ステップと、
検出された前記予測対象者の現在の行動の種類および行動場所が、前記事前行動抽出ステップにより抽出された前記予測対象者の前記事前行動に該当するか否かを判定する予測対象者事前行動判定ステップと、
前記予測対象者事前行動判定ステップにおいて前記事前行動に該当すると判定された場合に、前記予測対象者の前記事前行動に対応する前記被参照者の事前行動が検出されたか否かを判定する被参照者事前行動判定ステップと、
前記被参照者事前行動判定ステップにより、前記被参照者の事前行動があったと判定された場合には、前記予測対象者が前記被参照者の事前行動に対応する同行行動を行うと予測する行動予測ステップと
を含む行動予測方法。
【請求項１８】
前記行動予測方法は、さらに、予測対象者の行動の種類、行動場所および行動日時を蓄積した行動履歴データから、前記予測対象者の現在の行動に基づいて、前記予測対象者に対して予測される行動の候補を１つ以上取得する予測候補取得ステップを含み、
前記同行行動抽出ステップは、前記予測候補取得ステップにおいて取得された行動の候補のうちから、前記予測対象者および前記被参照者の前記行動履歴データを参照して、前記予測対象者と前記被参照者とが同一場所とみなされる範囲内に、同一時間帯に滞在した行動を同行行動として抽出する
請求項１７記載の行動予測方法。
【請求項１９】
予測対象者の行動を、前記予測対象者とは別人である被参照者の行動を参照して予測するナビゲーション装置であって、
予測対象者の現在の行動の種類および行動場所を検出するＧＰＳ（Global Positioning System）と、
前記予測対象者および前記被参照者の行動の種類、行動場所および行動日時を含む行動履歴を蓄積するための１次メモリと、
コンピュータを、前記１次メモリから前記行動履歴データを読み出し、前記予測対象者と前記被参照者とが同一場所とみなされる範囲内に、同一時間帯に滞在した行動を同行行動として抽出する同行行動抽出部と、前記同行行動抽出部により抽出された同行行動に関して、当該同行行動以前に行われた前記予測対象者と前記被参照者との行動を事前行動としてそれぞれ抽出する事前行動抽出部と、検出された前記予測対象者の現在の行動の種類および行動場所が、前記事前行動抽出部により抽出された前記予測対象者の前記事前行動に該当するか否かを判定する予測対象者事前行動判定部と、前記予測対象者事前行動判定部において前記事前行動に該当すると判定された場合に、前記予測対象者の前記事前行動に対応する前記被参照者の事前行動が検出されたか否かを判定する被参照者事前行動判定部と、前記被参照者事前行動判定部により、前記被参照者の事前行動があったと判定された場合には、前記予測対象者が前記被参照者の事前行動に対応する同行行動を行うと予測する行動予測部として機能させるプログラムを格納したリードオンリメモリと、
前記リードオンリメモリから前記プログラムを読み出して、前記プログラムを実行するプロセッサと
を備えるナビゲーション装置。
【請求項２０】
予測対象者の行動を、前記予測対象者とは別人である被参照者の行動を参照して予測する行動予測装置のためのプログラムであって、コンピュータを
前記予測対象者および前記被参照者の行動の種類、行動場所および行動日時を蓄積した行動履歴データから、前記予測対象者と前記被参照者とが同一場所とみなされる範囲内に、同一時間帯に滞在した行動を同行行動として抽出する同行行動抽出部と、
前記同行行動抽出部により抽出された同行行動に関して、当該同行行動以前に行われた前記予測対象者と前記被参照者との行動を事前行動としてそれぞれ抽出する事前行動抽出部と、
前記予測対象者の現在の行動の種類および行動場所を検出する予測対象者行動検出部と、
検出された前記予測対象者の現在の行動の種類および行動場所が、前記事前行動抽出部により抽出された前記予測対象者の前記事前行動に該当するか否かを判定する予測対象者事前行動判定部と、
前記予測対象者事前行動判定部において前記事前行動に該当すると判定された場合に、前記予測対象者の前記事前行動に対応する前記被参照者の事前行動が検出されたか否かを判定する被参照者事前行動判定部と、
前記被参照者事前行動判定部により、前記被参照者の事前行動があったと判定された場合には、前記予測対象者が前記被参照者の事前行動に対応する同行行動を行うと予測する行動予測部として機能させるプログラム。
【請求項２１】
取得したデータおよび作業中のデータを保持する１次メモリと、
請求項２０記載の前記プログラムを記憶するリードオンリメモリと、
前記リードオンリメモリから前記プログラムを読みだして、前記１次メモリを作業領域として用いて、読みだした前記プログラムを実行するプロセッサとを備えるＣＰＵ。
【請求項２２】
予測対象者の行動を、前記予測対象者とは別人である被参照者の行動を参照して予測する行動予測装置であって、
前記予測対象者の現在の行動の種類および行動場所を検出する予測対象者行動検出部と、
前記予測対象者および前記被参照者の行動の種類、行動場所および行動日時を蓄積した行動履歴データから抽出された、（ｉ）前記予測対象者と前記被参照者とが同一場所とみ
なされる範囲内で、同一時間帯に滞在した第一の行動の情報と、（ｉｉ）前記第一の行動の情報に関して、当該第一の行動以前に行われた前記予測対象者と前記被参照者との第二の行動の情報を有する同行行動規則データ蓄積部から情報を取得する取得部と、
前記予測対象者行動検出部により検出された予測対象者の現在の行動の種類および行動場所が、前記取得部により取得した予測対象者の事前行動に該当するか否かを判定する予測対象者事前行動判定部と、
前記予測対象者事前行動判定部において前記事前行動に該当すると判定された場合に、前記予測対象者の前記事前行動に対応する前記被参照者の事前行動が検出されたか否かを判定する被参照者事前行動判定部と、
前記被参照者事前行動判定部により、前記被参照者の事前行動があったと判定された場合には、前記予測対象者が前記被参照者の事前行動に対応する同行行動を行うと予測する行動予測部と
を備える行動予測装置。
【請求項２３】
予測対象者の行動を、前記予測対象者とは別人である被参照者の行動を参照して予測する行動予測装置であって、
前記予測対象者の現在の行動の種類および行動場所を検出する検出部と、
前記予測対象者および前記被参照者の行動の種類、行動場所および行動日時を蓄積したデータから抽出された、（ｉ）前記予測対象者と前記被参照者とが同一場所とみなされる
範囲内で、同一時間帯に滞在した第一の行動の情報と、（ｉｉ）前記第一の行動の情報に関して、当該第一の行動以前に行われた前記予測対象者と前記被参照者との第二の行動の情報を有する同行行動規則データ蓄積部から情報を取得する取得部と、
前記予測対象者行動検出部により検出された予測対象者の現在の行動の種類および行動場所が、前記取得部により取得した予測対象者の事前行動に該当するか否かを判定する第一の判定部と、
前記予測対象者事前行動判定部において前記事前行動に該当すると判定された場合に、前記予測対象者の前記事前行動に対応する前記被参照者の事前行動が検出されたか否かを判定する第二の判定部と、
前記第二の判定部により、前記被参照者の事前行動があったと判定された場合には、前記予測対象者が前記被参照者の事前行動に対応する同行行動を行うと予測する予測部と
を備える行動予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は行動予測方法に関し、具体的にはカーナビゲーションシステム（以下、カーナビ）を利用するユーザや、携帯型の情報端末を携行するユーザの行動を予測する行動予測方法、行動予測装置、およびナビゲーション装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、ユーザの位置情報の履歴を蓄積しておき、ユーザが今後行う行動を予測する方法に関する技術が開示されている（例えば、特許文献１、および特許文献２参照）。ユーザの位置情報は、例えばＧＰＳ（Global Positioning System）や無線基地局の位置情報などに基づいて検出され、車両に搭載されるカーナビ、ＰＨＳ（Personal Handyphone System）、および携帯電話などの端末により取得される。特許文献１では、ユーザが利用するカーナビにより検出されたＧＰＳ情報の履歴を走行履歴として蓄積する。そして、例えば木曜日の２０時３０分に運転者が車両で移動中であった場合、過去の走行履歴の中から、「木曜日の２０時３０分」に移動中であった履歴を検索する。検索の結果、該当する曜日・時刻において過去にＡというランドマークを移動先として３回、Ｂというランドマークを移動先として１回走行していた場合、Ａというランドマークに行く可能性が高くその確率が７５％であると予測される。また特許文献２では、ＰＨＳや携帯電話などの無線通信端末が存在する基地局などの情報に基づいて、ユーザの行動（存在したエリア）の履歴を蓄積し、エリアの遷移確率に基づいてユーザの将来行動を予測する手法が開示されている。
【０００３】
いずれの手法においても、あるユーザの行動を予測する場合には、そのユーザに関して蓄えられた行動の履歴のみに基づいて予測処理がなされている。
【０００４】
一方で、特許文献３のように、例えば子供がもつＩＣカード機能付き乗車券と駅の改札を連動させ、子供が改札を通過すると、その情報を親にメールなどで通知する技術が開示されている（例えば、特許文献３参照）。
【特許文献１】特開２００５−１５６３５０号公報
【特許文献２】特開２０００−２９３５０６号公報
【特許文献３】特開２００７−２００２２４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来のように、予測対象となるユーザ本人の履歴のみを用いて予測していたのでは、十分な量の履歴が蓄積されるまでは精度の高い予測を行うことができない。例えば上述した例のように、予測対象者の「木曜日の２０時３０分」の履歴のみを用いた予測では、ランドマークＡ、ランドマークＢのいずれにしてもそれぞれ７５％、２５％以上の予測精度は望み得ないという問題がある。
【０００６】
本発明は、上述したような従来の課題を解決するものであり、その目的は、予測対象となるユーザの今後の行動を予測するのに際し、そのユーザの行動に対して影響を与えるような関連のある行動を参照することで、予測精度を向上させることが可能な行動予測方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
前記従来の課題を解決するために、本発明の行動予測方法は、予測対象者の行動を、前記予測対象者とは別人である被参照者の行動を参照して予測する行動予測装置であって、前記予測対象者および前記被参照者の行動の種類、行動場所および行動日時を蓄積した行動履歴データから、前記予測対象者と前記被参照者とが同一場所とみなされる範囲内に、同一時間帯に滞在した行動を同行行動として抽出する同行行動抽出部と、前記同行行動抽出部により抽出された同行行動に関して、当該同行行動以前に行われた前記予測対象者と前記被参照者との行動を事前行動としてそれぞれ抽出する事前行動抽出部と、前記予測対象者の現在の行動の種類および行動場所を検出する予測対象者行動検出部と、検出された前記予測対象者の現在の行動の種類および行動場所が、前記事前行動抽出部により抽出された前記予測対象者の前記事前行動に該当するか否かを判定する予測対象者事前行動判定部と、前記予測対象者事前行動判定部において前記事前行動に該当すると判定された場合に、前記予測対象者の前記事前行動に対応する前記被参照者の事前行動が検出されたか否かを判定する被参照者事前行動判定部と、前記被参照者事前行動判定部により、前記被参照者の事前行動があったと判定された場合には、前記予測対象者が前記被参照者の事前行動に対応する同行行動を行うと予測する行動予測部とを備える。
【０００８】
本構成によって、予測対象者個人の履歴を参照するだけでは高精度な予測が出来ない従来の予測手法に対して、予測対象者と同行行動をとる可能性のある被参照者の行動、特に、被参照者の同行行動以前の事前行動を参照することにより、予測対象者の行動を高精度に行うことが可能となる。
【０００９】
なお、本発明は、装置として実現できるだけでなく、その装置を構成する処理手段をステップとする方法として実現したり、それらステップをコンピュータに実行させるプログラムとして実現したり、そのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体として実現したり、そのプログラムを示す情報、データ又は信号として実現したりすることもできる。そして、それらプログラム、情報、データ及び信号は、インターネット等の通信ネットワークを介して配信してもよい。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の行動予測方法によれば、予測対象者の行動と関連のある行動、具体的には予測対象者と時間と場所を同じくする同行行動をとるユーザの行動履歴を参照して予測対象者の行動を予測するため、予測対象者本人の行動履歴のみを用いるのでは不確実性の高い予測に比べて、精度の高い予測方法を実現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
人の行動は本人の意思のみによって決まるわけではなく、第三者の行動に影響を及ぼされることが多々ある。例えば、予測対象ユーザがランドマークＢへ向かうのは、別のユーザを迎えに行くときであるというような場合、当該別のユーザが現在ランドマークＢに向かっているという情報を参照できれば、予測対象ユーザの行動はランドマークＡではなく、ランドマークＢに行くことであるというように、単に予測対象者の履歴のみを用いたのでは為しえない確度の高い予測を行うことが可能となる。
【００１２】
発明者らは、移動履歴に基づく移動先（目的地や走行交差点など）の予測技術を開発するため、４０名程度の被験者に対して車両による３ヶ月の移動履歴を収集し、予測精度を検証する実験を行っている。被験者の車両使用目的を分析してみると、上述したような誰かを迎えに行く送迎など、他者の行動と関連をもつ行動の用途が５％を占めている。移動先の予測精度には個人差があり、一般的にはパターン化された行動をとるユーザほど精度よく予測することができるが、それでも、現状個人の移動履歴のみを用いて予測を行う場合、１００％の精度で予測を行うことはできない。特許文献３のように、予測対象ユーザと関連する行動をとるユーザの行動を取得することができれば、車両の利用目的の５％を占める送迎などの行動に関して、予測精度を向上することが可能であると考えられる。
【００１３】
（実施の形態１）
以下本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。
【００１４】
図１は、本発明において想定する行動予測システムの概略図である。図のように本発明では、車載端末１０１や、電子乗車券１０２、携帯情報端末１０３を利用するユーザの行動履歴がサーバ装置１０４に蓄積され、各端末を利用するユーザの行動予測は、サーバに蓄積された本人の行動履歴と他のユーザの行動履歴とに基づいて実行される。各ユーザの行動予測結果は、行動予測の対象となるユーザの端末へ送信される。本実施の形態では、行動予測の対象となるユーザを予測対象者、予測対象者の行動予測において行動が参照される他のユーザを被参照者と呼ぶ。図１の場合には、例えば、車載端末１０１を利用するユーザが予測対象者となる場合には、電子乗車券１０２と携帯情報端末１０３を利用するユーザがそれぞれ被参照者となり、携帯情報端末１０３を利用するユーザが予測対象者となる場合には、車載端末１０１と電子乗車券１０２を利用するユーザがそれぞれ被参照者となるものとする。ここで、車載端末１０１、電子乗車券１０２および携帯情報端末１０３は、前記予測対象者の現在の行動の種類および行動場所を検出する予測対象者行動検出部の一例である。特に、本実施の形態では、車載端末１０１が予測対象者行動検出部に相当する。
【００１５】
なお、本発明において、履歴として蓄積される行動とは、ユーザの位置の変化を生じせしめるきっかけとなるイベントや（ある地点を出発）、位置の変化が終了するイベント（ある地点に到着）などで、電子機器により検出可能なものを指す。前者の行動の例としては、車両に乗ってエンジンをＯｎにする、電車に乗るために電子乗車券で改札を入る、入出門のゲートを備えた建物のＩＣタグリーダにＩＣカードをかざして出門する、などが挙げられる。また後者の例としては、車両のエンジンをＯｆｆにする、電車を降り電子乗車券で改札を出る、入出門のゲートを備えた建物のＩＣタグリーダにＩＣカードをかざして入門する、などが挙げられる。
【００１６】
また、このような履歴を基に予測される行動としては、例えば、ユーザによる目的地への移動ユーザがこれからどこに向かおうとしているのかが挙げられる。
【００１７】
以下、実施の形態１では、車載端末１０１であるナビゲーション装置を利用するユーザを予測対象者、電子乗車券１０２を利用するユーザを被参照者とした場合の例について延べる。
【００１８】
（ナビゲーション装置の構成）
まず、本発明の実施の形態１におけるナビゲーション装置２０１について、図２の構成図を用いて説明する。図２は、本実施の形態１のナビゲーション装置２０１の構成を示すブロック図である。
【００１９】
図２に示すように、ナビゲーション装置２０１は、日時検出部２０２と、測位部２０３と、記憶部２０４と、制御部２０５と、表示部２０６と、データ送受信部２０９とを備える。制御部２０５は、データ管理部２１０、マッチング部２１１、電源検知部２１２および描画処理部２１３を備える。記憶部２０４は、ランドマークデータ蓄積部２０７および地図データ蓄積部２０８を備える。ナビゲーション装置２０１は、前記予測対象者の現在の行動の種類および行動場所を検出する予測対象者行動検出部の一例である。
【００２０】
日時検出部２０２は、現在の日時を検出する装置であり、カレンダー機能つきの時計などである。
【００２１】
測位部２０３は、ナビゲーション装置２０１が搭載される車両に取り付けられ、現在位置や速度、方位、現在時刻を測位するための手段である。測位部２０３は、例えば、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信機、車速センサ、ジャイロ（角速度）センサ、加速度センサなどで実現される。ＧＮＳＳ受信機は、例えば、ＧＰＳ受信機であり、複数の衛星からの電波を受信し、それを復調することで受信機の絶対位置を計測するものである。なお、現在位置や速度、方位の測位には、ＧＮＳＳ受信機や各種センサを単独で又は組み合わせて利用して行う。
【００２２】
表示部２０６は、制御部２０５により作成される表示画像データに従って画像を表示する。表示部２０６は、例えば液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイなどにより実現される。
【００２３】
記憶部２０４は、ランドマークデータ蓄積部２０７および地図データ蓄積部２０８を備え、道路、交差点、ランドマークなどのデータを含む地図情報をあらかじめ記憶している。記憶部２０４は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）や、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）などの光記憶メディア、その他フラッシュメモリ等の記憶媒体などにより実現される。これらの記憶媒体はナビゲーション装置２０１に着脱可能な構成であってもよい。また、記憶部２０４は、必ずしもあらかじめ地図情報を記憶している必要はなく、データ送受信部２０９によって、地図情報などを図示しないサーバ設備から、その都度ダウンロードするとしてもよい。
【００２４】
図３は、本発明の実施形態の車載端末１０１、携帯情報端末１０３およびサーバ装置１０４の主要部を実現するコンピュータ３０１のハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ３０１は、インタフェース部３０２、１次メモリ３０３、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３０５およびＲＯＭ（Read Only Memory）３０６を備える。インタフェース部３０２は、外部から取得したデータを内部処理可能な形式に変換し、バスを介して１次メモリ３０３に格納する。また、インタフェース部３０２は、１次メモリ３０３上に保持されている送信用データを、外部に送出可能な形式に変換して外部に送出する。１次メモリ３０３は、ＲＡＭ（Random Access Memory）などであり、ＣＰＵ３０５にデータを処理するための作業領域となるメモリ領域を提供する。ＣＰＵ３０５は、ＲＯＭ３０６に格納されているプログラムを実行し、外部から取得されたデータを処理して送信用データを生成する。ＲＯＭ３０６は、ＣＰＵ３０５によって実行されるべきプログラムをあらかじめ格納している読み出し専用のメモリである。
【００２５】
図４は、記憶部２０４に記憶されている地図データ蓄積部２０８の内容の一例を示す図である。図４は、地図データ蓄積部２０８として記憶部２０４に記憶されている地図情報の中で、本実施の形態に関連する情報を抜粋したデータを示す。地図データ蓄積部２０８には、図４（ａ）に示すノードデータ、図４（ｂ）に示す補完ノードデータ、および図４（ｃ）に示すリンクデータが含まれる。
【００２６】
まず、図４（ａ）に示したノードデータは、ノードごとに当該ノードの位置を緯度・経度などで表した位置情報、当該ノードに接続する後述のリンク数、および当該ノードに接続する各リンクのＩＤにより構成されている。なお、ノードは、交差点や合流地点など、幾方向かに道路が分岐する地点である。
【００２７】
図４（ｂ）に示した補完ノードデータは、後述するリンクが直線状でない場合などにその形状を表現するためのリンク上の曲折点を表すものであり、緯度・経度などで示される位置情報、自身が存在するリンクのリンクＩＤにより構成されている。
【００２８】
図４（ｃ）に示したリンクデータはノードとノードとを結ぶ道路を表すものであり、リンクの始点を示す始点ノード、リンクの終点を示す終点ノード、リンクの長さ（単位はメートルやキロメートルなど）、リンクの幅（単位はメートルなど）、一般道路、高速道路などの道路の種類を示す種別、前述した補完ノードの数、および各補完ノードのＩＤにより構成されている。
【００２９】
図５は、ランドマークデータ蓄積部２０７として記憶部２０４に記憶されている情報を示す図である。
【００３０】
まず、図５（ａ）に示す施設データは、ナビゲーション装置２０１のメーカや、その他情報サービスを行う事業者等により登録されているランドマークについて、そのジャンル、名称、一意に付与された識別ＩＤ、および緯度・経度などで表される位置情報などにより構成されている。
【００３１】
一方、図５（ｂ）に示すユーザ設定データは、ユーザ自身が登録したランドマークについて、その名称、一意に付与される識別ＩＤ、および緯度・経度などで表される位置情報などにより構成されている。図５（ｂ）に示したユーザ設定データでは、図５（ａ）に示した施設データのランドマーク名称と異なり、ランドマーク名称を、ユーザ自身が自分に分かり易い名称で、登録することが可能である。例えば、ランドマーク名称を「自宅」や「会社」などと登録することができる。
【００３２】
制御部２０５は、ナビゲーション装置２０１全体の動作を制御するＣＰＵやＭＰＵとＲＯＭやＲＡＭであり、その機能的構成は、データ管理部２１０と、マッチング部２１１と、描画処理部２１３と、電源検知部２１２である。以下、各構成要素について詳述する。
【００３３】
データ管理部２１０は、制御部２０５の他の構成要素が、記憶部２０４およびデータ送受信部２０９とデータをやり取りする処理を管理する機能を有する。後述するように、マッチング部２１１がマップマッチング処理を行うためのデータを記憶部２０４から読み出したり、マップマッチングされたデータを、日時検出部２０２により検出された時刻情報と共にデータ送受信部２０９へ渡したり、描画処理部２１３により表示部２０６に表示される地図情報を記憶部２０４から読み出したりする。
【００３４】
マッチング部２１１は、データ管理部２１０を介して取得されるランドマークデータ蓄積部２０７や地図データ蓄積部２０８を参照して、測位部２０３により測位された緯度・経度により表現される位置情報を名称やＩＤへと変換するマップマッチング処理を行う。マップマッチング処理は既存のナビゲーション装置において実用化されている機能のためここでの詳細な説明は省略する。
【００３５】
電源検知部２１２は、ナビゲーション装置２０１の電源のＯｎ、ＯＦＦをイベントとして検出する。データ管理部２１０は、電源検知部２１２で電源のＯｎが検知されると、マッチング部２１１によりマップマッチングされた現在位置の名称やＩＤと、日時検出部２０２により検出される現在日時、および電源がＯｎされたという情報、すなわち車両が現在位置を出発しようとしているという情報を併せて、ユーザの行動として作成し、後述するデータ送受信部２０９を介してサーバ装置１０４へ送信する。また電源検知部２１２で電源のＯｆｆが検知されると、現在位置、現在日時情報と併せてユーザが現在位置に到着したという情報を行動の履歴として作成する。
【００３６】
なお、データ管理部２１０は、電源をＯｆｆした後に、予備電源などを利用してサーバ装置１０４に行動履歴を送信できない場合は、再び電源がＯｎされた際に、現在位置を出発しようとしている情報と併せて、前回の走行で現在位置に到着した日時情報をまとめて送信するようにしてもよい。また、ＧＰＳに代表される測位部２０３は、電源がＯｎになった後すぐに現在位置を測位することが困難であるため、このときも同様に、前回電源がＯｆｆになった場所を、今回の出発位置として捉えて、現在の日時情報と併せて送信するようにしてもよい。
【００３７】
描画処理部２１３は、データ管理部２１０を介して読み出した記憶部２０４の地図データや、データ送受信部２０９から取得した情報などを表示部２０６へ表示するための描画処理を行う。
【００３８】
データ送受信部２０９は、無線通信手段により外部ネットワークとデータの送受信を行うコミュニケーションモジュールである。データ送受信部２０９により、マッチング部２１１でマッチングされた位置情報と日時情報、および現在位置を出発するのか、または現在位置に到着したのかという情報が、ユーザの行動の履歴として、サーバ装置１０４へ送信される。データ送受信部２０９は、ナビゲーション装置２０１に内蔵される形態であってもよいし、図示しない携帯電話やＰＨＳなどの装置をナビゲーション装置２０１に接続することにより通信可能となる形態であってもよい。
【００３９】
また、図５（ａ）のように、データ送受信部２０９によりサーバ装置１０４へ送信される行動の履歴は、マッチング部２１１により緯度、経度からマッチングされた名称やＩＤなど地名、施設名を表す名称である例について述べたが、サーバ装置１０４へ緯度、経度情報をそのまま送信し、サーバ装置１０４において名称等にマッチングする処理を行うような構成であっても構わない。
【００４０】
なお、ナビゲーション装置は通常、ユーザからの目的地情報を受け付け、現在位置と目的地までの経路を探索し、ユーザに対して経路案内情報を提示する機能を有する。そのため本来は経路探索を行うための構成や、ユーザからの目的地情報を受け付ける構成を備えるが、本実施の形態においては、ナビゲーション装置の測位機能、日時検出機能、サーバへの行動通知機能のみを利用し、ナビゲーション装置の経路案内機能を必要としないため、本発明の実施に不必要な構成については図示していない。
【００４１】
（電子乗車券を利用する交通機関システムの構成）
図６は、電子乗車券１０２を利用するユーザの行動履歴をサーバ装置１０４へ送信するための、交通機関システム５０１の構成を示した図である。交通機関システム５０１は、電子乗車券１０２と、改札機５０２と、交通機関サーバ５０５を備えている。
【００４２】
電子乗車券１０２はＩＣカード機能を有しており、所有するユーザを特定するためのカードＩＤ情報を保持している。
【００４３】
改札機５０２は、ＩＣカードのデータを読み取るカードリーダ１部５０３、カードリーダ２部５０４を有し、ユーザが電子乗車券１０２をカードリーダ１部５０３あるいはカードリーダ２部５０４に近づけると、ＩＣカード内に保持されているカードＩＤ情報を読み取り、その情報を交通機関サーバ５０５へ送信する。なお、改札機５０２には、特定可能な改札機ＩＤ情報が事前に付与されている。また、電子乗車券１０２を所有するユーザは、駅構内に入る際にはカードリーダ１部５０３に、駅構内から出る際にはカードリーダ２部５０４に、それぞれ電子乗車券１０２を近づけることとする。
【００４４】
交通機関サーバ５０５は、データ受信部５０６と、データ照合部５０７と、顧客データ蓄積部５０８と、駅情報データ蓄積部５０９と、データ送信部５１０とを備えており、ユーザが改札機５０２を通過したという情報を、ユーザの行動履歴としてユーザが利用しているサービスのサーバ装置１０４へ送信する。以下、各構成要素について説明する。
【００４５】
データ受信部５０６は、改札機５０２から、改札機５０２自身の改札機ＩＤ情報、読み取ったカードＩＤ情報、およびカードＩＤ情報を読み取ったカードリーダの情報（カードリーダ１部５０３であるか、カードリーダ２部５０４であるか）を受信する。
【００４６】
図７は、顧客データ蓄積部５０８に蓄積される顧客データのデータ構成の一例を示す図である。顧客データ蓄積部５０８には、図７に示すように、ユーザを特定するカードＩＤ情報、該ユーザが加入しているサービスを特定するサービスＩＤ情報、およびユーザの情報を送信するための該サービスのサーバ装置のアドレス（ＩＰアドレスやＵＲＬ、あるいはメールアドレスなど）が記憶されている。ユーザが加入するサービスとは、本発明の実施の形態では、ユーザの行動履歴から今後の行動を予測するというサービスを想定しているが、そのほかにも通学する児童の安否を確認するために、児童が改札を通過すればその情報を親元にメールで通知するサービスなど複数考えられるため、ユーザ毎に加入しているサービスを特定する情報を記憶しておく。
【００４７】
図８は、駅情報データ蓄積部５０９に蓄積される駅情報データのデータ構成の一例を示す図である。駅情報データ蓄積部５０９には、図８に示すように、改札機を特定する改札機ＩＤ情報と、その改札機が設置されている駅の名称が記憶されている。
【００４８】
図６に示した交通機関サーバ５０５のデータ照合部５０７は、データ受信部５０６、顧客データ蓄積部５０８、駅情報データ蓄積部５０９を参照して、サーバ装置１０４へ送信するための情報を作成する。データ照合部５０７はまず、データ受信部５０６から、改札を通過したユーザのカードＩＤ情報、通過した改札機５０２の改札機ＩＤ情報、および改札機５０２のカードリーダを特定する情報を取得する。カードＩＤ情報は、顧客データ蓄積部５０８と照合され、そのユーザが属するサービスの有無と、サービス有の場合のデータ送信先サーバアドレス情報を取得する。また改札機ＩＤ情報は駅情報データ蓄積部５０９と照合され、ユーザが通過した駅の名称情報に変換される。最後に、カードリーダ情報として、カードリーダ１部５０３とカードリーダ２部５０４のいずれであるかを判定することにより、ユーザが改札機を入ったのか出たのか、というユーザの行動を特定する。例えば、カードＩＤがＣＩＤ００００１のユーザが、改札機ＩＤがＧＩＤ０００１の改札機を通過するために、カードリーダ１部５０３に電子乗車券１０２を近づけたとすると、ＣＩＤ００００１のユーザがＳｔａｔｉｏｎ  ＡＸＳの改札を入ったという行動履歴情報が作成されることになる。
【００４９】
データ送信部５１０は、データ照合部５０７により作成されたユーザの行動履歴情報を、該当するサービス（ここでは、例えば、ＳＩＤ００２１のサービス（図７参照））のサーバ装置に対して送信する。
【００５０】
（サーバ装置の構成）
サーバ装置１０４は、ナビゲーション装置２０１を利用するユーザ、交通機関システム５０１により取得される電子乗車券１０２を保持するユーザ、およびＧＰＳ機能を備えた携帯情報端末１０３を保持するユーザなどの行動履歴を蓄積する。そしてユーザが利用・保持する端末から行動の予測要求があると（該ユーザを予測対象者と呼ぶ）、予測対象者の行動履歴と、それ以外の端末を利用するユーザ（被参照者）の行動履歴とを考慮して予測を行い、予測結果、およびその予測結果に関連する情報を、予測対象者が利用・保持する端末に送信する。
【００５１】
図９は、実施の形態１のサーバ装置１０４の構成を示すブロック図である。サーバ装置１０４は、データ送受信部８０１、データ識別部８０２、行動履歴データ蓄積部８０３、同行行動抽出部８０４、事前行動抽出部８０５、同行行動規則データ蓄積部８０６、事前行動時間差算出部８０７、行動候補選出部８０８、および行動予測部８０９を備える。
【００５２】
データ送受信部８０１は、ユーザの利用・保持する端末装置から行動履歴データおよび予測要求データを受信し、予測結果、その関連情報を送信する処理を行う。
【００５３】
データ識別部８０２は、データ送受信部８０１が受信したデータの内容を識別し、その後のサーバの処理を決定する。
【００５４】
サーバ装置１０４の処理は、大きく３つに分類される。
【００５５】
１．受信した行動履歴を蓄積する処理
２．同行行動規則の抽出に関する処理
３．予測対象者の行動を予測する処理
【００５６】
１．は、データ送受信部８０１が受信したデータの内容が行動履歴で予測要求がない場合に、受信した行動履歴を行動履歴データ蓄積部８０３に蓄積する処理である。２．は、蓄積された予測対象者、被参照者の行動履歴を参照して、お互いの行動の中で同行行動、およびその前に行われる行動などを同行行動規則として抽出する処理である。３．は、予測対象者の端末から予測要求とそのときの予測対象者の行動とを受信したときに、同行行動規則を参照して、予測対象者の今後の行動を予測する処理である。
【００５７】
以下、この３つの処理に分けて詳しく述べる。
【００５８】
１．行動履歴蓄積処理
データ送受信部８０１で受信したデータが、データ識別部８０２で、予測対象者、あるいは被参照者の行動履歴であると判定されると、データ識別部８０２は、受信した行動履歴をユーザ毎に行動履歴データ蓄積部８０３に蓄積する。図１０は、予測対象者履歴として行動履歴データ蓄積部８０３に蓄積されるデータの一例を示す図である。すなわち、図１０は、予測対象者であるナビゲーション装置２０１の利用ユーザの行動履歴データである。図１０に示すように、予測対象者の行動が行われた日時、その場所、および行動内容が１つの単位として記憶されている。ナビゲーション装置２０１における行動内容は、先述のように、電源のＯｎを出発行動、電源のＯｆｆを到着行動として捉えている。図１１は、被参照者履歴として行動履歴データ蓄積部８０３に蓄積されるデータの一例を示す図である。すなわち、図１１は、被参照者である電子乗車券１０２を利用するユーザの行動履歴データである。図１１も図１０と同様に、ユーザによる行動が行われた日時、その場所、および行動内容が１つの単位として記憶されている。電子乗車券１０２を用いることによって検出されるユーザの活動内容も、前述したように、改札口を入ったこと、改札口から出たことを示すデータとして捉えられ、それぞれ「改札Ｉｎ」、「改札Ｏｕｔ」のように区別されて記憶される。ここで「改札Ｉｎ」は出発行動、「改札Ｏｕｔ」は到着行動と解釈される。
【００５９】
尚、本実施形態は、上述したように行動内容により、行動の種類を示す。しかしながら行動の種類は、当該行動内容（出発行動、到着行動、「改札Ｉｎ」および「改札Ｏｕｔ」など）に限らず、行動の種類を特定できる情報であればよい。
【００６０】
２．同行行動規則の抽出に関する処理
行動履歴データ蓄積部８０３に蓄積された予測対象者、被参照者の行動履歴は、同行行動抽出部８０４、事前行動抽出部８０５により処理され、お互いに同行する行動がある場合には、その事前行動とともに同行行動規則として同行行動規則データ蓄積部８０６に記憶される。なお本実施の形態では、同行行動を、予測対象者と被参照者が時間と場所を同じくして共に行った行動であると定義する。同行行動の例としては、ユーザＡがユーザＢを駅まで迎えに行き共に帰宅する行動や、ランドマークで待ち合わせをする行動などが挙げられる。
【００６１】
同行行動抽出部８０４は、前記予測対象者および前記被参照者の行動の種類、行動場所および行動日時を蓄積した行動履歴データから、前記予測対象者と前記被参照者とが同一場所とみなされる範囲内に、同一時間帯に滞在した行動を同行行動として抽出する同行行動抽出部の一例である。そして本実施の形態では、以下のフローチャートに示す処理を実行することにより行動履歴から同行行動を抽出する。
【００６２】
以下、本処理の詳細について、図１２から図１４のフローチャートを用いて説明する。図１２は、各予測対象者に対して同行行動規則を抽出する手順を示すフローチャートである。図１３は、各予測対象者に対して同行行動を抽出する手順を示すフローチャートである。図１４は、図１２のステップＳ１１０４に示した事前行動抽出処理の詳細な手順を示すフローチャートである。図１５は、同行行動規則データ蓄積部８０６に蓄積される同行行動規則データの一例を示す図である。同行行動規則とは、例えば、行動予測部８０９が、予測対象者と被参照者とが同行行動を行うと判定する場合に、予測対象者と被参照者との事前行動が互いに満たすべき関係である。
【００６３】
まず図１２のフローチャートを用いて、同行行動規則の抽出の全体的な処理の流れを示す。同行行動抽出部８０４は、行動履歴データ蓄積部８０３内の行動履歴を検索して、予測対象者の行動を１つ選択する（ステップＳ１１０１）。その後、同行行動抽出部８０４は、選択した予測対象者の行動に関して、被参照者の行動履歴データ蓄積部８０３を参照し、予測対象者と被参照者の同行行動の抽出処理を行う（ステップＳ１１０２）。抽出すべき同行行動がなければ（ステップＳ１１０３でＮｏ）、同行行動抽出部８０４は、行動履歴データ蓄積部８０３の中にまだ選択されていない予測対象者の行動があるかどうかの判定を行い、なければ（ステップＳ１１０６でＮｏ）処理を終了し、あれば（ステップＳ１１０６でＹｅｓ）、ステップＳ１１０１に戻り、同行行動規則の抽出に関する処理を継続する。
【００６４】
予測対象者の行動に対して同行行動があったため、同行行動抽出部８０４により同行行動が抽出された場合（ステップＳ１１０３でＹｅｓ）、事前行動抽出部８０５は、抽出された同行行動に関して、予測対象者および被参照者の双方が、同行行動を行う以前に行っていた行動を事前行動として抽出する処理を行う（ステップＳ１１０４）。そして事前行動抽出部８０５は、抽出された同行行動と事前行動とを、同行行動規則として、図９に示した同行行動規則データ蓄積部８０６に登録し（ステップＳ１１０５）、同行行動抽出部８０４は、上述したステップＳ１１０６の処理を行う。
【００６５】
ここで、事前行動抽出部８０５は、前記同行行動抽出部により抽出された同行行動に関して、当該同行行動以前に行われた前記予測対象者と前記被参照者との行動を事前行動としてそれぞれ抽出する事前行動抽出部の一例である。
【００６６】
次に、ステップＳ１１０２における、同行行動抽出部８０４の処理の詳細について図１３のフローチャートを用いて説明する。
【００６７】
同行行動抽出部８０４は、ステップＳ１１０１において選択された予測対象者の行動に関して、行動履歴データ蓄積部８０３の被参照者の行動履歴の中に同行行動の候補があるかを判定する（ステップＳ１２０１）。同行行動の候補があるかどうかの判定は、予測対象者と被参照者の行動において、行動が行われた場所と時間が一致するものが存在するかどうかによって行われる。このとき、時間に関しては完全に一致していなくても、その時間差が所定の範囲内であれば同行行動候補と判定してもよい。例えば図１０と図１１の予測対象者、被参照者の行動履歴において、ステップＳ１２０１により選択された行動が「２００７／１０／１  １８：１６  Ｓｔａｔｉｏｎ  Ａ  到着」であったとする。被参照者の行動履歴において、この日時の履歴を検索すると、１８時１６分に近い履歴として「２００７／１０／１  １８：１８  Ｓｔａｔｉｏｎ  Ａ  改札Ｏｕｔ」（すなわち被参照者がＳｔａｔｉｏｎ  Ａに到着したと解釈される）がある。このとき所定の時間範囲を１５分以内と定めておくと、この２つの履歴から、予測対象者と被参照者はＳｔａｔｉｏｎ  Ａにおいて、同行行動の候補となる行動を行っていたと判定される。
【００６８】
あるいは次のように判定を行ってもよい。図１０の履歴から予測対象者は２００７年１０月１日の１８時１６分から、同日１８時２１分までＳｔａｔｉｏｎ  Ａに滞在していたことが分かる。一方、被参照者がＳｔａｔｉｏｎ  Ａの改札を出た１８時１８分は、予測対象者がＳｔａｔｉｏｎ  Ａに滞在している期間内であるので、この行動を同行行動であると判定してもよい。このように、出発や到着といった行動の変化だけを捉えるのではなく、その間の状態である滞在などに着目し、予測対象者と被参照者の滞在状態が重なっていれば同行行動とであると判定することも可能である。
【００６９】
ステップＳ１２０１で同行行動の候補があると判定されると（ステップＳ１２０１でＹｅｓ）、被参照者の行動履歴データ蓄積部８０３から、同行行動候補と同じ行動をすべて抽出し（ステップＳ１２０２）、その回数をカウントする（ステップＳ１２０３）。図１１の「Ｓｔａｔｉｏｎ  Ａ  改札Ｏｕｔ」の場合、被参照者の全履歴から日時は問わず、Ｓｔａｔｉｏｎ  Ａにおいて改札を出た履歴をカウントすることになる。この場合、カウント数は「２」となる。一方、ステップＳ１２０１で同行行動の候補がないと判定されると（ステップＳ１２０１でＮｏ）、ステップＳ１２０１において、ステップＳ１１０１により選択された行動は同行行動でないと判定される（ステップＳ１２１０）。
【００７０】
次にステップＳ１２０２で抽出した各履歴に対して、その行動が行われた日時（上述したように、所定の範囲の時間差は許容する）における予測対象者の行動を行動履歴データ蓄積部８０３から検索する（ステップＳ１２０４）。次に、ステップＳ１２０４で検索した行動履歴のうち、予測対象者が被参照者と同じ行動であるものを抽出する（ステップＳ１２０５）。そして、抽出された行動履歴の回数を、予測対象者の同行行動候補の回数として記憶する（ステップＳ１２０６）。次に、ステップＳ１２０６でカウントした予測対象者の同行行動候補回数を、ステップＳ１２０３でカウントした被参照者の同行行動候補回数で除した商を算出する（ステップＳ１２０７）。このとき、この商の値が十分大きいとき（ステップＳ１２０８でＹｅｓ）、被参照者と予測対象者の行動は共起する確率が非常に高い、さらには、少なくとも被参照者が該同行行動をとる際には、高い確率で予測対象者も該同行行動をとると言えるため、ステップＳ１１０１で選択された行動候補は、両者の同行行動であると判定される（ステップＳ１２０９）。逆に商の値が小さいときには（ステップＳ１２０８でＮｏ）、選択された行動候補は同行行動でないと判定される（ステップＳ１２１０）。なお、ステップＳ１２０８における判定には閾値を設けて（例えば、０．８）、商の値が閾値を超えるか否かで判定を行う。
【００７１】
ここで、同行行動抽出部８０４は、１つの行動場所において前記被参照者が行動した回数に占める、前記被参照者の行動と同一時間帯かつ同一場所とみなせる範囲で前記予測対象者が行動した回数の割合が、あらかじめ定めた閾値以上である場合に、当該場所における行動を同行行動として抽出する前記同行行動抽出部の一例である。
【００７２】
このような処理を図１０の予測対象者行動履歴と図１１の被参照者行動履歴に適用すると、予測対象者の「２００７／１０／１  １８：１６  Ｓｔａｔｉｏｎ  Ａ  到着」と被参照者の「２００７／１０／１  １８：１８  Ｓｔａｔｉｏｎ  Ａ  改札Ｏｕｔ」、そして予測対象者の「２００７／１０／８  １８：１４  Ｓｔａｔｉｏｎ  Ａ  到着」と被参照者の「２００７／１０／８  １８：１８  Ｓｔａｔｉｏｎ  Ａ  改札Ｏｕｔ」が同行行動として対応しているため、両者が「Ｓｔａｔｉｏｎ  Ａ」に到着する行為と、改札を出る行為とは、同行行動と判定される。
【００７３】
次に、図１２のステップＳ１１０４における事前行動抽出部８０５の処理の詳細について図１４のフローチャートを用いて説明する。図１２のステップＳ１１０３において同行行動があると判定された行動に対して、まず、予測対象者の行動履歴からすべての同行行動を検索する（ステップＳ１３０１）。図１０の例では、予測対象者が「Ｓｔａｔｉｏｎ  Ａ」に到着した行動をすべて検索する。次に予測対象者の行動履歴において、検索された各同行行動に関して、その行動よりも以前に行われた行動、例えば、同行行動の直前に行われた行動を事前行動として抽出する（ステップＳ１３０２）。図１０の例では、「２００７／１０／１  １８：１６  Ｓｔａｔｉｏｎ  Ａ  到着」という同行行動の事前行動は、「２００７／１０／１  １８：０４  自宅  出発」であるし、「２００７／１０／８  １８：１４  Ｓｔａｔｉｏｎ  Ａ  到着」という同行行動の事前行動は、「２００７／１０／８  １７：３５  Ｌｉｂｒａｒｙ  出発」である。予測対象者の事前行動が抽出されると、事前行動抽出部８０５は次に、各同行行動に対応する、被参照者の事前行動を抽出する（ステップＳ１３０３）。このとき、被参照者の事前行動としては、予測対象者の事前行動よりも以前に行われたもの、あるいはほぼ同時刻に行われたものが抽出される。例えば図１１の例では、被参照者の「２００７／１０／１  １８：１８  Ｓｔａｔｉｏｎ  Ａ  改札Ｏｕｔ」という同行行動に対応する予測対象者の事前行動は同日、１８時４分に行われているため、それ以前に行われた行動として「２００７／１０／１  １７：５３  Ｓｔａｔｉｏｎ  Ｂ  改札Ｉｎ」が事前行動となる。また被参照者の「２００７／１０／８  １８：１８  Ｓｔａｔｉｏｎ  Ａ  改札Ｏｕｔ」という同行行動に対応する予測対象者の事前行動は同日、１７時３５分に行われているため、被参照者の事前行動は、１８時１８分にＳｔａｔｉｏｎ  Ａに到着した直前の行動である「２００７／１０／８  １７：５１  Ｓｔａｔｉｏｎ  Ｂ  改札Ｉｎ」ではなく、さらに前の、「２００７／１０／８  １５：１２  Ｓｔａｔｉｏｎ  Ｂ  改札Ｏｕｔ」が事前行動となる。
【００７４】
ここで、事前行動抽出部８０５は、前記被参照者の前記事前行動として、前記予測対象者の前記事前行動よりも以前に行われた事前行動を抽出する前記事前行動抽出部の一例である。
【００７５】
このように、予測対象者の事前行動よりも以前に行われた行動、あるいはほぼ同時刻に行われた行動を、被参照者の事前行動として抽出する理由は、予測対象者が次に同行行動を行う可能性のある事前行動を行ったと検出した際に、既に被参照者の事前行動がなされている、あるいは検出したときに行われているか否かを検出することができていれば、予測対象者の今後の行動の予測に有効な情報となるからである。
【００７６】
図１５（ａ）に、同行行動規則データ蓄積部８０６に蓄積された、予測対象者、被参照者の同行行動および事前行動の一例を示す。両者の同行行動が行われる場所である「Ｓｔａｔｉｏｎ  Ａ」に対して、事前行動抽出部８０５により抽出された２組の事前行動対が図１５（ａ）のように記憶されている。１つ目の事前行動対は、予測対象者の「自宅：出発」に対する被参照者の「Ｓｔａｔｉｏｎ  Ｂ：改札Ｉｎ」であり、２つ目の事前行動対は、予測対象者の「Ｌｉｂｒａｒｙ：出発」に対する被参照者の「Ｓｔａｔｉｏｎ  Ｂ：改札Ｏｕｔ」である。これらの規則から、（１）予測対象者の行動として「自宅：出発」が検出された時に、既に被参照者の「Ｓｔａｔｉｏｎ  Ｂ：改札Ｉｎ」が検出されている場合、あるいは、（２）予測対象者の行動として「Ｌｉｂｒａｒｙ：出発」が検出された時に、既に被参照者の「Ｓｔａｔｉｏｎ  Ｂ：改札Ｏｕｔ」が検出されているような場合に、予測対象者が被参照者との同行行動を行うために「Ｓｔａｔｉｏｎ  Ａ」に向かう可能性が高いと予測することができる。
【００７７】
次に、事前行動時間差算出部８０７の動作について説明する。事前行動時間差算出部８０７は、同行行動規則データ蓄積部８０６を参照して、予測対象者、被参照者の事前行動が行われる時間差を算出する。すなわち、通常被参照者の事前行動が行われてから、どのくらいの時間差で予測対象者の事前行動が行われるのか、という特性を見出す役割を担う。ある状況において検出された両者の事前行動の時間差が、規則として算出された時間差とあまりにかけ離れている場合には、予測対象者がその後被参照者との同行行動を行う可能性は低いと予測することができる。
【００７８】
ここで、事前行動時間差算出部８０７は、前記事前行動抽出部により抽出された、前記予測対象者の前記事前行動の時刻と、前記被参照者の前記事前行動の時刻との時間差を算出する事前行動時間差算出部の一例である。
【００７９】
事前行動時間差算出部８０７により算出された時間差を記憶した同行行動規則データ蓄積部８０６の例を図１５（ｂ）に示す。図１５（ｂ）では、図１５（ａ）で示した事前行動対に加えて分単位で表された数値が記入されている。この数値は、過去に同行行動を行った状況において、両者が事前行動を行った時間差の平均を表している。
【００８０】
なお、行動履歴データ蓄積部８０３から同行行動の規則を抽出する処理および、同行行動規則データ蓄積部８０６から事前行動の時間差を算出する処理が行われるタイミングは、データ識別部８０２において予測対象者あるいは被参照者の行動が検出されるたびに行ってもよいし、所定の期間を設けて、例えば１週間や１ヶ月に一度という任意に定められた頻度で行われてもよい。
【００８１】
３．予測対象者の行動を予測する処理
図１６は、サーバ装置１０４が予測対象者の行動を予測する際の処理の流れを示すフローチャートである。図１７は、予測対象者の行動履歴を曜日と時刻とでクラス分けする場合の分類を示す図である。予測対象者の利用する端末から行動の予測要求を受信したときに、行動候補選出部８０８、行動予測部８０９においてなされる処理について、図１６のフローチャートを用いて説明する。
【００８２】
ここで、行動予測部８０９は、検出された前記予測対象者の現在の行動の種類および行動場所が、前記事前行動抽出部により抽出された前記予測対象者の前記事前行動に該当するか否かを判定する予測対象者事前行動判定部、前記予測対象者事前行動判定部において前記事前行動に該当すると判定された場合に、前記予測対象者の前記事前行動に対応する前記被参照者の事前行動が検出されたか否かを判定する被参照者事前行動判定部および前記被参照者事前行動判定部により、前記被参照者の事前行動があったと判定された場合には、前記予測対象者が前記被参照者の事前行動に対応する同行行動を行うと予測する行動予測部の一例である。また、行動予測部８０９は、前記予測対象者および前記被参照者の行動の種類、行動場所および行動日時を蓄積した行動履歴データから抽出された、（ｉ）
前記予測対象者と前記被参照者とが同一場所とみなされる範囲内で、同一時間帯に滞在した第一の行動の情報と、（ｉｉ）前記第一の行動の情報に関して、当該第一の行動以前に行われた前記予測対象者と前記被参照者との第二の行動の情報を有する同行行動規則データ蓄積部から情報を取得する取得部の一例である。さらに、行動予測部８０９は、前記予測対象者および前記被参照者の行動の種類、行動場所および行動日時を蓄積した行動履歴データから抽出された、（ｉ）前記予測対象者と前記被参照者とが同一場所とみなされる範囲内で、同一時間帯に滞在した第一の行動の情報と、（ｉｉ）前記第一の行動の情報に関して、当該第一の行動以前に行われた前記予測対象者と前記被参照者との第二の行動の情報を有する同行行動規則データ蓄積部から情報を取得する取得部の一例である。
【００８３】
データ送受信部８０１が予測対象者の現在の行動と予測要求とを受信したことを、データ識別部８０２が識別すると、行動候補選出部８０８は図１７に示す分類表に従って行動履歴データ蓄積部８０３を参照し、予測対象者の現在の行動と、曜日クラス・時刻クラスが同一の過去の行動を検索して、予測対象者の行動履歴データの中から予測行動候補を選出する（ステップＳ１５０１）。ここで、曜日クラス、時刻クラスについて図１７を参照して説明する。クラスとは、ある事例が与えられたとき、それをより広い概念で捉えるためのものである。曜日クラスには「平日」クラスと「休日」クラスが存在し、「平日」クラスに属する個々のインスタンスとして、月曜、火曜、水曜、木曜、金曜があり、「休日」クラスに属する個々のインスタンスとしては、土曜、日曜がある。一方、時刻クラスには、「深夜」クラス、「朝」クラス、「昼」クラス、「夜」クラスの４つが存在し、「深夜」クラスの範囲は０時から６時まで、「朝」クラスの範囲は６時から１２時まで、「昼」クラスの範囲は１２時から１８時まで、「夜」クラスの範囲は１８時から２４時までというように定められている。一例として、検出された行動が「２００７／１０／２２  １８：０２  自宅：出発」であったなら、曜日クラスは「平日」クラス、時刻クラスは「夜」となる。行動候補選出部８０８は、図１７のようなクラス定義を参照して、曜日クラスと時刻クラスが共に一致する履歴を検索することになる。そして、検索された行動の次に行われた行動を予測行動の候補として選出する。このとき、予測行動候補の上限数を決めておいて、頻度の多い候補から順に所定の数だけ選出するようにしてもよい。上限数を３とし、選出された結果を、例えば、「ＳｈｏｐＦ：到着（２０回）」、「Ｓｔａｔｉｏｎ  Ａ：到着（１０回）」、「ＳｈｏｐＪ：到着（５回）」とする。ここで、行動候補選出部８０８は、前記予測対象者が行う可能性がある行動の候補を前記予測対象者の行動履歴データから選出する行動候補選出部、前記予測対象者の行動履歴データを、曜日および時間帯を含むクラスに分類し、予測対象者の現在の行動が属するクラスの中から予測対象者の行動の候補を選出する行動候補選出部および予測対象者の行動の種類、行動場所および行動日時を蓄積した行動履歴データから、前記予測対象者の現在の行動に基づいて、前記予測対象者に対して予測される行動の候補を１つ以上取得する予測候補取得部の一例である。
【００８４】
行動候補選出部８０８により予測される行動の候補が選出されると、行動予測部８０９は、予測対象者の現在の行動を事前行動とし、予測された行動の候補を同行行動とする規則が同行行動規則データ蓄積部８０６に存在するかどうかを検索する（ステップＳ１５０２）。具体的には、図１５（ｂ）に示す同行行動規則データ蓄積部８０６に、予測対象者の事前行動を「自宅：出発」、同行行動を「ＳｈｏｐＦ」、「Ｓｔａｔｉｏｎ  Ａ」、「ＳｈｏｐＪ」とする規則が記憶されているかどうかを検索する。検索の結果、いずれの候補に関しても規則がなければ（ステップＳ１５０２でＮｏ）、行動候補選出部８０８により選出された候補のうち、最多頻度の候補を予測行動として決定する（ステップＳ１５０７）。ここでは「ＳｈｏｐＦ：到着（２０回）」が予測されることになる。
【００８５】
一方、検索の結果、規則がある場合（ステップＳ１５０２でＹｅｓ）、行動予測部８０９は、同行行動規則データ蓄積部８０６から、該当する同行行動に関する被参照者の事前行動を抽出する（ステップＳ１５０３）。今回の例では、予測対象者の事前行動「自宅：出発」、同行行動「Ｓｔａｔｉｏｎ  Ａ」が図１５（ｂ）に示す同行行動規則データ蓄積部８０６に記憶されているため、被参照者の事前行動として「Ｓｔａｔｉｏｎ  Ｂ：改札Ｉｎ」を抽出する。そして行動予測部８０９は、抽出した事前行動がすでになされているかどうかを、行動履歴データ蓄積部８０３を参照して判定する（ステップＳ１５０４）。このとき、被参照者による事前行動がなされていなければ（ステップＳ１５０４でＮｏ）、行動予測部８０９は、行動候補選出部８０８により選出された最多頻度の候補を予測行動として決定する（ステップＳ１５０７）。被参照者による事前行動がなされていれば（ステップＳ１５０４でＹｅｓ）、事前行動時間差算出部８０７は、予測対象者、被参照者の事前行動がなされた時間の差が、行動履歴データ蓄積部８０３に記憶されている時間差の範囲内かどうかの判定を行い（ステップＳ１５０５）、所定の範囲を超えていれば（ステップＳ１５０５でＮｏ）、行動候補選出部８０８により選出された最多頻度の候補を予測行動として決定し（ステップＳ１５０７）、所定の時間内であれば（ステップＳ１５０５でＹｅｓ）、予測対象者の行動を同行行動であると予測する（ステップＳ１５０６）。ここで、同行行動抽出部８０４、行動予測部８０９および事前行動時間差算出部８０７は、前記予測候補取得部において取得された行動の候補のうちから、前記予測対象者および前記被参照者の前記行動履歴データを参照して、前記予測対象者と前記被参照者とが同一場所とみなされる範囲内に、同一時間帯に滞在した行動を同行行動として抽出する前記同行行動抽出部、前記行動候補選出部で選出された予測対象者の行動の候補の中に、前記被参照者事前行動判定部において事前行動がなされたと判定された前記事前行動に対応する同行行動が存在する場合に、当該同行行動を前記予測対象者の行動として予測する前記行動予測部、前記予測対象者の行動の候補の中に、前記被参照者事前行動判定部において前記事前行動がなされたと判定された前記事前行動に対応する同行行動が存在する場合に、当該同行行動を前記予測対象者の行動として予測する前記行動予測部の一例である。また、行動予測部８０９は、前記予測対象者事前行動判定部により検出された前記予測対象者の事前行動の開始時刻と、前記被参照者事前行動判定部により検出された前記被参照者の事前行動の開始時刻との差が、あらかじめ定められた時間の範囲内であるときに、前記予測対象者が同行行動を行うと予測する前記行動予測部の一例である。
【００８６】
なお、事前行動の時間差が所定の時間以内であるかどうかの判定は、例えば次のようになされる。図１５（ｂ）の同行行動規則データにおいて、同行行動である「ＳｈｏｐＡ」に対する、予測対象者、被参照者の事前行動対「（自宅：出発、Ｓｔａｔｉｏｎ  Ｂ：改札Ｉｎ）」の時間差は１１分である。この時間差に対して所定の時間幅（例えば１５分）をもたせ、検出された予測対象者の行動と、被参照者の事前行動の差が、１１分＋１５分の２６分以内であれば、事前行動の時間差が条件を満たすと判定される。
【００８７】
このように時間差に所定の時間幅をもたせるのは、事前行動がなされる時間差が諸事情により必ずしも一定にならない可能性があるためである。例えば、予測対象者が被参照者を駅に迎えに行くという同行行動をとるための事前行動として自宅を出発する時刻は、その前に自宅で行う作業の進行状況により多少の変動があると考えられる。そのためにこのような所定の時間幅を許容するのであるが、一方で事前行動の時間差が所定の時間幅を超えて大きな場合、例えば１時間以上の差がある場合は、仮に両者が同行行動を行うと予測すると、同行行動の時刻、すなわち駅に到着する時刻に大きな時間差が生じることになり、一方が他方を１時間という長時間待つような状況が発生する。このような状況は頻繁に発生するとは考えにくく、事前行動に大幅な時間差がある場合には同行行動を行うと予測しない方が妥当であると考えられる。このため、このような時間幅を許容することとする。
【００８８】
行動予測部８０９により、予測対象者の行動が予測されると、データ送受信部８０１は予測結果に関する情報を、予測対象者の利用するナビゲーション装置２０１へ送信する。
【００８９】
以上、ナビゲーション装置２０１、交通機関システム５０１、サーバ装置１０４各々の処理の流れについて説明したが、ここでこれら３つのシステム全体に関する処理の流れについて図１８のフローチャートを用いて説明する。図１８は、ナビゲーション装置２０１、交通機関システム５０１、およびサーバ装置１０４相互のデータの流れを示すタイミングチャートである。
【００９０】
ナビゲーション装置２０１において、予測対象者の行動が検出されると（ステップＳ１７０１）、ナビゲーション装置２０１は検出した行動をサーバ装置１０４へ送信する（ステップＳ１７０２）。サーバ装置１０４では、ナビゲーション装置２０１の行動を示すデータを受信し（ステップＳ１７０３）、該当するユーザの行動履歴として行動履歴データ蓄積部８０３に蓄積する（ステップＳ１７０４）。一方、交通機関システム５０１を利用する被参照者に関しても、交通機関システム５０１は、行動が検出される都度（ステップＳ１７０５）、サーバ装置１０４へ行動を示すデータを送信する（ステップＳ１７０６）。サーバ装置１０４は被参照者の行動を示すデータを受信し（ステップＳ１７０７）、該当するユーザの行動履歴として行動履歴データ蓄積部８０３に蓄積する（ステップＳ１７０８）。
【００９１】
サーバ装置１０４では、所定のタイミングで、蓄積された行動履歴に対して同行行動規則を生成する処理を行う（ステップＳ１７０９）。ここまでの処理は、オフラインの処理である。
【００９２】
また、ナビゲーション装置２０１において予測対象者の現在の行動を検出し（ステップＳ１７１０）、その行動がサーバ装置１０４に行動予測要求を出すべき行動であれば、サーバ装置１０４に対して、予測対象者につき検出した行動と行動予測要求とを送信する（ステップＳ１７１１）。ナビゲーション装置２０１が行動予測要求を出すべきと判断する行動としては、例えば出発行動があげられる。あるいは、ユーザが行動予測を指示するボタンなどを押すとしてもよい。サーバ装置１０４では、予測要求を受信すると（ステップＳ１７１２）、受信した行動を蓄積すると共に（ステップＳ１７１３）、行動予測処理を行う（ステップＳ１７１４）。予測が完了するとサーバ装置１０４は、予測結果をナビゲーション装置２０１に対して送信し（ステップＳ１７１５）、ナビゲーション装置２０１は予測結果を受信する（ステップＳ１７１６）。
【００９３】
なお、サーバ装置１０４が予測対象者の利用する端末（ナビゲーション装置２０１）に送信する情報は、予測された行動だけでなく、その行動に関連する情報、例えば行動が行われる場所・施設に関する情報や、同行行動を行う被参照者に関する情報、例えば被参照者が同行行動を行う場所に到着する時間などを併せて送信するようにしてもよい。サーバ装置１０４により送信されるこれらの情報は、予測対象者にとって今後の行動に関する情報を事前に得られるため非常に有効となる。図１９は、予測対象者の将来行動に関する予測結果としてナビゲーション装置２０１に表示される画面例を示す。
【００９４】
ここで、表示部２０６は、ナビゲーション装置２０１側での取得された前記被参照者情報を、前記予測対象者に対して提示する被参照者情報提示部の一例である。また前記被参照者情報取得部により取得される前記被参照情報は、前記被参照者が同行行動を行う場所に到着する予想時刻に関する情報の一例である。図のように、これから向かおうとしている「Ｓｔａｔｉｏｎ  Ａ」への到着予想時刻や経路上の渋滞情報、さらに「Ｓｔａｔｉｏｎ  Ａ」で待ち合わせをしているユーザの到着時刻に関する情報を事前に知ることができれば、万一いずれかの到着が遅れそうな場合に、その後の行動を変え、適切な行動（例えば、待ち合わせユーザが遅れる場合には、別の場所で時間をつぶすなど）をとることができるようになる。
【００９５】
なお、本実施の形態では、便宜上、予測対象者と被参照者との役割を完全に分担して述べたが、これらの役割は相対的なものであり、ユーザが行動の予測要求を行うとき、そのユーザが予測対象者となり、それ以外のユーザは被参照者となる。そのため、行動履歴データ蓄積部８０３に蓄えられる行動履歴も、ユーザ毎に区別されて蓄積されるが、それぞれに事前に予測対象者、被参照者という区別があるわけではない。
【００９６】
また、上記実施の形態では、予測対象者の現在の行動から予測行動候補を選出する際に（図１６のステップＳ１５０１）、曜日と時刻とのクラス分けに従って同じクラスに属する行動履歴の中から予測行動候補を選出したが、本発明はこれに限定されない。例えば、予測対象者の現在の行動に該当するすべての行動履歴の中から予測行動候補を選出するとしてもよい。
【００９７】
（変形例）
実施の形態１では、予測対象者に対する被参照者の人数が一人である場合について述べたが、本変形例では、被参照者数が複数人である場合の処理の方法について述べる。
【００９８】
被参照者が複数人である場合、同行行動の形態は次の３通りが考えられる。
【００９９】
１．予測対象者は、被参照者ごとに、個別に同行行動をとる（同行行動人数は２人である）。
【０１００】
２．予測対象者は、複数人の被参照者と、同一の同行行動をとる（同行行動人数は３人以上である）。
【０１０１】
３．予測対象者は、複数人の被参照者と、時間差のある同行行動をとる（まず被参照者Ａと待ち合わせなどの同行行動をとり、その後、時間や場所を変えて、予測対象者と被参照者Ａが、別の被参照者Ｂと同行行動をとる）。
【０１０２】
上記３通りのうち、１．と２．の事例は実施の形態１で述べた手法を拡張するのみで対応可能であるため、本変形例では３．の事例についてのみ処理方法を述べる。
【０１０３】
具体例として、予測対象者は図１における車載端末１０１、被参照者Ａと被参照者Ｂは携帯情報端末１０３を所持し、予測対象者は最初に被参照者Ａと同行行動をとった後、共に行動し、その後被参照者Ｂとも同行行動をとる例について述べる。
【０１０４】
図２０は、実施の形態１の変形例の携帯情報端末１０３の構成を示すブロック図である。本変形例における携帯情報端末１０３について、図２０の構成図を用いて説明する。図のように携帯情報端末１０３は、日時検出部１９０１と、測位部１９０２と、制御部１９０３と、表示部１９０４と、データ送受信部１９０５を備えている。また制御部１９０３は、データ管理部１９０６、および描画処理部１９０７を備えている。
【０１０５】
各構成要素の動作は基本的には図２に示したナビゲーション装置２０１と同様であり、異なる点は、以下の通りである。すなわち、ナビゲーション装置２０１では、ランドマークデータや地図データを蓄積した記憶部２０４をナビゲーション装置２０１内に設け、測位部２０３が検出した位置情報をマッチング部２１１により端末内においてマッチング処理を行い、その結果をデータ送受信部２０９からサーバ装置１０４へ送信していた。これに対し、本変形例の携帯情報端末１０３では、記憶部２０４やマッチング部２１１に該当する構成を携帯情報端末１０３内に設けず、日時検出部１９０１で検出された日時情報や測位部１９０２で検出された位置情報を、データ管理部１９０６で統合し、データ送受信部１９０５によりサーバ装置１０４に送信する。送信された日時情報および位置情報は、サーバにおいてマッチング処理が行われる。そのため携帯情報端末１０３は、端末を所持する利用者の位置や日時を検出して、その情報をサーバ装置１０４へ送信することを主な機能とする。
【０１０６】
図２１から図２３は、それぞれサーバ装置１０４の行動履歴データ蓄積部８０３に蓄積される予測対象者、被参照者Ａ、被参照者Ｂの行動履歴データの一例を示した図である。すなわち、図２１は、本変形例の予測対象者の行動履歴の一例を示す図である。図２２は、本変形例の被参照者Ａの行動履歴の一例を示す図である。図２３は、本変形例の被参照者Ｂの行動履歴の一例を示す図である。図のように、予測対象者と被参照者Ａとは、「２００７／１１／１  １０：３７」から「２００７／１１／１  １０：４０」まで「Ｓｔａｔｉｏｎ  Ａ」という同行行動をとったあと、「Ｐａｒｋ  Ｂ」へ行き、再び「Ｓｔａｔｉｏｎ  Ａ」に戻るまで共に行動している。さらに、その間、予測対象者と被参照者Ａは、被参照者Ｂと「Ｐａｒｋ  Ｂ」という同行行動をとっている。
【０１０７】
本変形例では、これらの行動の中で、複数人で行動している行動履歴をグループ行動履歴データとして、新たに構築する。グループ行動履歴データの例を図２４に示す。図２４は、本変形例のグループ行動履歴データの一例を示す図である。同図に示すように、グループ行動履歴データには、同行行動の日時、場所、行動内容および同行行動を行ったグループのメンバーが記述される。このようなグループ行動履歴データを作成することで、予測対象者、被参照者の行動の中で、どの行動が単独ではなくグループとして（かつ、誰と）行動したデータであるのかが明瞭となる。予測対象者と被参照者Ａが同行行動を「Ｓｔａｔｉｏｎ  Ａ」で同行行動をとった後は、両者をグループとして扱い、グループとしての行動履歴として、図２４のグループ行動履歴を用いてその後の行動の予測などを行うことができる。なお、グループ行動履歴はサーバ装置１０４の行動履歴データ蓄積部８０３に記憶される。
【０１０８】
また、複数人の場合に抽出される同行行動規則の例を図２５に示す。図２５は、グループ行動をする場合の同行行動規則データの一例を示す図である。図では、例えば「Ｓｔａｔｉｏｎ  Ａ」という同行行動に関する事前行動としては、予測対象者が自宅を出発するという行動と、被参照者ＡがＳｔａｔｉｏｎ  Ｂを出発するという行動があり、それらの事前行動の時間差が４０分であることを示している。また、「Ｐａｒｋ  Ｂ」という同行行動に関する事前行動としては、予測対象者と被参照者Ａというグループが「Ｓｔａｔｉｏｎ  Ａ」を出発するという事前行動と、被参照者Ｂが自宅を出発するという事前行動とがあり、それらの時間差が５分であることを示している。このように複数人でグループ行動を行う場合には、事前行動ごとに、その行動の主体者、あるいは主体者のグループを記述することになる。
【０１０９】
なお、ここでは、事前行動対および同行行動を行うグループメンバーを個別の名称で表したが、本発明はこれに限定されない。例えば、同行行動を行うグループにそれぞれグループＩＤなどを付して、そのグループＩＤを用いて同行行動を行うグループメンバーを特定するとしても良い。
【０１１０】
（実施の形態２）
実施の形態１では、予測対象者の利用端末（ナビゲーション装置２０１）から行動の予測要求を受信する前に、サーバ装置１０４において事前に同行行動に関する規則を抽出しておく形態について述べた。すなわち、サーバ装置１０４では、行動履歴データ蓄積部８０３の全データに対して同行行動が存在するか否かの判定を行う必要があった。本実施の形態では、サーバ装置が各利用端末からあらかじめ予測行動の候補として選出された行動を取得し、それらに対してのみ同行行動であるかどうかの判定を行う例について述べる。
【０１１１】
また実施の形態１では、サーバ装置１０４において行動候補の選出と行動予測を行ったが、本実施の形態では、行動候補の選出が予測対象者の利用端末で行われ、サーバ装置２６００はその結果のみを受信して行動予測を行う例について述べる。
【０１１２】
なお本実施の形態においても実施の形態１と同様、ナビゲーション装置２０１を利用する予測対象者と、交通機関システム５０１を利用する被参照者のケースについて述べ、被参照者に関する処理については実施の形態１と同様であるため、ナビゲーション装置２５００およびサーバ装置２６００の構成、処理についてのみ述べる。
【０１１３】
（ナビゲーション装置の構成）
図２６は、実施の形態２のナビゲーション装置２５００の構成を示すブロック図である。まず、実施の形態２におけるナビゲーション装置２５００の構成について図２６を用いて説明する。図中、実施の形態１と同様の動作をする構成については同じ符号を付与し、詳細な説明は省く。ナビゲーション装置２５００に新たに追加される構成としては、記憶部２５０４に備えられる行動履歴データ蓄積部２５０１と、制御部２５０５に備えられる行動候補選出部２５０２である。
【０１１４】
行動履歴データ蓄積部２５０１は、ナビゲーション装置２５００を利用するユーザの行動の履歴を蓄積する。マッチング部２１１でマッチングされた位置と、日時検出部２０２により検出された日時情報、および電源検知部２１２により検知された電源のＯｎ（出発）、Ｏｆｆ（到着）などにより構成される行動履歴は、実施の形態１では、データ送受信部２０９によりサーバ装置１０４へ送信され、サーバ装置１０４にて蓄積された。これに対し、実施の形態２ではそれに加えてナビゲーション装置２５００内部の行動履歴データ蓄積部２５０１にも蓄積される。蓄積されるデータ例は図１０に示したものと同様である。
【０１１５】
行動候補選出部２５０２は、電源検知部２１２により電源Ｏｎが検知されたとき、すなわち、ユーザがある地点を出発しようとしたとき、次の行動（次にどこに向かおうとしているか）の候補、すなわち予測行動候補を選出する。行動候補選出部２５０２の動作も、実施の形態１におけるサーバ装置１０４の行動候補選出部８０８の動作と同様であるため、説明を省く。行動候補選出部２５０２により選出された予測行動の候補は、その時点で検出された現在の行動と共にデータ送受信部２０９を介してサーバ装置２６００へ送信される。
【０１１６】
（サーバ装置の構成）
図２７は、本実施の形態２のサーバ装置２６００の構成を示すブロック図である。次に、実施の形態２におけるサーバ装置２６００の構成について図２７を用いて説明する。図において、実施の形態１の構成と類似の処理を行うものについては同一の番号を付与している。本実施の形態２のサーバ装置２６００の構成が、実施の形態１のサーバ装置１０４の構成と異なるのは、まず行動候補選出部８０８に変えて行動候補取得部２６０１を有する点である。実施の形態２においては、予測行動候補の選出処理自体はナビゲーション装置２５００においてなされるため、サーバ装置２６００ではその結果を取得するために行動候補取得部２６０１を有する。次に異なるのは、サーバ装置２６００が、実施の形態１における同行行動規則データ蓄積部８０６を有さない点である。すでに説明したように、本実施の形態におけるサーバ装置２６００では、予測対象者と被参照者の同行行動を事前に規則として抽出しておくのではなく、予測対象者の利用端末から送信される予測行動候補に対してのみ同行行動の有無を判定するため、長期記憶としての同行行動規則データ蓄積部８０６という構成は必ずしも必要ではない。当然、一度抽出した規則を長期間記憶しておき、次回以降で利用しても構わないため、抽出した規則を記憶するための同行行動規則データ蓄積部８０６を有する構成であってもよい。
【０１１７】
本実施の形態におけるサーバ装置２６００の処理は、大きく２つに分類される。
【０１１８】
１．受信した行動履歴を蓄積する処理
２．予測対象者の行動を予測する処理
【０１１９】
このうち、１．の処理については実施の形態１と同様であるため説明を省略する。
【０１２０】
２．予測対象者の行動を予測する処理
データ識別部８０２において、ナビゲーション装置２５００から、現在の行動と予測行動候補とを受信したことが識別されると、サーバ装置２６００は、予測対象者、被参照者の同行行動の有無に基づいて、受信した行動候補の中から１つの行動を予測する。図２８は、実施の形態２のサーバ装置２６００が予測対象者の行動を予測する際の処理の流れを示すフローチャートである。以下、本処理の詳細について、図２８および図２９のフローチャートを用いて詳細に説明する。なお、受信する行動候補の数については実施の形態１と同様、３つ受信するものとし、各候補には過去に行われた頻度に関する情報や予測確率など、確からしさに関する情報が付与されているものとする。
【０１２１】
図２８は、サーバ装置２６００が同行行動を参照して予測対象者の行動を予測する全体の処理の流れを示した図である。データ識別部８０２の判定により、行動候補取得部２６０１において行動候補を取得すると、同行行動抽出部８０４および事前行動抽出部８０５は、行動履歴データ蓄積部８０３を参照して、同行行動の判定処理を行う（ステップＳ２７０１）。同行行動の判定処理とは、すなわち、取得した行動候補に同行行動が存在するか否かを判定し、判定の結果、同行行動が存在する場合には、それに対応する事前行動を抽出する処理をいう。ここで、行動予測部８０９、同行行動抽出部８０４および事前行動抽出部８０５は、前記予測対象者および前記被参照者の行動の種類、行動場所および行動日時を蓄積したデータから抽出された、（ｉ）前記予測対象者と前記被参照者とが同一場所とみなされる範囲内で、同一時間帯に滞在した第一の行動の情報と、（ｉｉ）前記第一の行動の情報に関して、当該第一の行動以前に行われた前記予測対象者と前記被参照者との第二の行動の情報を有する同行行動規則データ蓄積部から情報を取得する取得部の一例である。この処理については、後に図２９を用いて詳細に述べる。同行行動に関する判定処理が終了すると、同行行動抽出部８０４は、行動候補の中に同行行動があったかどうかの判定をし（ステップＳ２７０２）、同行行動が存在しない場合には（ステップＳ２７０２でＮｏ）、行動予測部８０９は、最多頻度あるいは最も予測確率の高い行動候補を予測結果とする（ステップＳ２７０７）。同行行動が存在する場合には（ステップＳ２７０２でＹｅｓ）、行動予測部８０９は行動履歴データ蓄積部８０３を参照して、被参照者の事前行動がすでになされているかどうかの判定を行い（ステップＳ２７０３）、事前行動がなされていなければ（ステップＳ２７０３でＮｏ）、上記と同様に最多頻度あるいは最も予測確率の高い行動候補を予測結果とする（ステップＳ２７０７）。なお、事前行動抽出部８０５は、前記予測対象者事前行動判定部において前記事前行動に該当すると判定された場合に、前記予測対象者の前記事前行動に対応する前記被参照者の事前行動が検出されたか否かを判定する被参照者事前行動判定部の一例である。また、事前行動抽出部は、前記予測対象者行動検出部により検出された予測対象者の現在の行動の種類および行動場所が、前記取得部により取得した予測対象者の事前行動に該当するか否かを判定する第一の判定部の一例である。一方、事前行動がなされていれば（ステップＳ２７０３でＹｅｓ）、事前行動時間差算出部８０７は、該被参照者の事前行動と、予測対象者の現在の行動（事前行動に該当）とが行われた時間差を算出する（ステップＳ２７０４）。行動予測部８０９は、算出された時間差が所定の範囲内であるかどうか判定し（ステップＳ２７０５）、範囲内であれば（ステップＳ２７０５でＹｅｓ）、同行行動である行動候補を予測結果とする（ステップＳ２７０６）。範囲内でなければ（ステップＳ２７０５でＮｏ）、最多頻度あるいは最も予測確率の高い行動候補を予測結果とする（ステップＳ２７０７）。ここで、行動予測部８０９は、前記被参照者事前行動判定部により、前記被参照者の事前行動があったと判定された場合には、前記予測対象者が前記被参照者の事前行動に対応する同行行動を行うと予測する行動予測部の一例であり、前記予測対象者事前行動判定部において前記事前行動に該当すると判定された場合に、前記予測対象者の前記事前行動に対応する前記被参照者の事前行動が検出されたか否かを判定する第二の判定部の一例であり、前記第二の判定部により、前記被参照者の事前行動があったと判定された場合には、前記予測対象者が前記被参照者の事前行動に対応する同行行動を行うと予測する予測部の一例である。
【０１２２】
図２９は、図２８のステップＳ２７０１に示した同行行動判定処理の詳細な処理の流れを示すフローチャートである。次に、行動候補取得部２６０１が取得した予測行動候補が同行行動であるかどうかを判定するステップＳ２７０１の処理について、図２９を用いて詳細に説明する。
【０１２３】
まず同行行動抽出部８０４は、行動候補取得部２６０１が取得した予測行動候補の中から１つを選択する（ステップＳ２８０１）。そして同行行動抽出部８０４は、実施の形態１と同様、図１３のフローチャートに従って同行行動の抽出処理を行う（ステップＳ２８０２）。同行行動抽出部８０４は、取得した予測行動候補の中で同行行動がないか否かを判定する（ステップＳ２８０３）。このとき、同行行動がないと判定されると（ステップＳ２８０３でＮｏ）、選択された行動候補は同行行動ではないと判定され（ステップＳ２８０７）、まだ選択されていない行動候補があれば（ステップＳ２８０８でＹｅｓ）、ステップＳ２８０１の処理に戻り、取得したすべての予測行動候補に対してステップＳ２８０１からステップＳ２８０８までの処理を繰り返す。同行行動抽出部８０４により、同行行動があると判定されると（ステップＳ２８０３でＹｅｓ）、事前行動抽出部８０５は、実施の形態１と同様、図１４に示したフローチャートに従って事前行動の抽出処理を行う（ステップＳ２８０４）。その後、データ送受信部８０１で受信した予測対象者の現在検出された行動が、抽出された事前行動に含まれているかどうかの判定が事前行動抽出部８０５によってなされ（ステップＳ２８０５）、含まれていれば（ステップＳ２８０５でＹｅｓ）、選択された行動候補と、検出された現在の行動とはそれぞれ同行行動、事前行動であると判定される（ステップＳ２８０６）。一方、事前行動に含まれていなければ（ステップＳ２８０５でＮｏ）、選択された行動候補は同行行動ではないと判定され（ステップＳ２８０７）、まだ選択されていない行動候補があれば（ステップＳ２８０８でＹｅｓ）、ステップＳ２８０１からステップＳ２８０８までの処理を繰り返す。
【０１２４】
実施の形態１と実施の形態２の最大の違いは、同行行動に関する規則を抽出するタイミングが異なる点である。実施の形態１では、サーバ装置１０４に蓄えられた予測対象者、被参照者のすべての行動履歴に対してあらかじめ同行行動規則の抽出処理がなされる。この方法によれば、抽出した同行行動規則をすべての履歴に適用することで処理負荷は大きくなるが、ナビゲーション装置２５００等予測対象者の利用端末から予測要求があったときには、事前に抽出された規則を参照するだけでよいので、迅速に予測結果を送信することが可能となる。一方、実施の形態２では、予測される行動候補を取得した後に同行行動があるか否かの判定処理が行われるため、予測結果を送信する速度は遅くなるが、取得した行動候補に限定して処理を行うため、実施の形態１に比べてサーバ装置２６００の処理負荷は小さくなる。
【０１２５】
なお、本実施の形態においては、行動候補を選出する機能をサーバ装置２６００ではなくユーザの利用するナビゲーション装置２５００に持たせる構成としたが、この処理は実施の形態１同様サーバ装置２６００で行う構成としてもよい。
【０１２６】
（実施の形態３）
次に本発明の実施の形態３について説明する。実施の形態１および実施の形態２においては、予測対象者と被参照者の同行行動を予測して、当該同行行動に関連する情報、例えば被参照者が同行行動を行う時刻（同行行動場所である「Ｓｔａｔｉｏｎ  Ａに到着すると予想される時刻」）を予測対象者に通知する例について述べた。本実施の形態では、予測対象者と被参照者の同行行動を予測した後、該同行行動の後に発生する事後行動まで予測し、該事後行動に関する情報を別の被参照者に通知する事例について述べる。なお本実施の形態における事後行動とは、予測対象者と被参照者により同行行動がとられた後に、両者が高い確率で共に行う行動を意味する。
【０１２７】
本実施の形態では、予測対象者、被参照者Ａ、被参照者Ｂの三者を行動予測の対象とし、予測対象者が利用する端末として車載端末１０１、被参照者Ａ、被参照者Ｂが利用する端末として携帯情報端末１０３を想定する。車載端末１０１および携帯情報端末１０３の構成は、それぞれ図２に示したナビゲーション装置２０１、図２０に示した携帯情報端末１０３と同様であるため詳細な説明は省略する。
【０１２８】
（サーバ装置の構成）
図３０は、本実施の形態４におけるサーバ装置２９００の構成を示すブロック図である。図中、図９に示した実施の形態１のサーバ装置１０４と同一の処理を行う構成については、同一番号を付与し詳細な説明は省略する。本実施の形態でサーバ装置１０４と比べて新たに加わる構成としては、事後行動抽出部２９０１と、情報送信者決定部２９０２と、事後行動規則データ蓄積部２９０３と、情報生成部２９０４がある。
【０１２９】
サーバ装置２９００の処理は、大きく５つに分類される。
【０１３０】
１．受信した行動履歴を蓄積する処理
２．同行行動規則の抽出に関する処理
３．同行行動として抽出された行動の事後行動の抽出に関する処理
４．予測対象者の行動を予測する処理
５．配信情報を決定する処理
【０１３１】
これらの処理のうち、１．と２．と４．は、実施の形態１と同様の処理となる。３．は、同行行動として抽出された予測対象者、被参照者の行動に関して、同行行動後に高い確率で行われる行動が存在する場合に、該行動を事後行動として抽出する処理であり、５．は、予測処理の結果が、同行行動であるか、同行行動の事後行動が存在するか、事後行動に関与する被参照者が存在するか、などに応じて予測結果に関する情報の配信先、および情報内容を決定する処理を行う。
【０１３２】
１．行動履歴蓄積処理
前述したように、本処理については実施の形態１と同様である。ここでは、行動履歴データ蓄積部８０３に蓄積される行動履歴データ例について示す。図３１から図３３はそれぞれ、予測対象者、被参照者Ａ、被参照者Ｂの行動履歴データである。図３１は、予測対象者履歴として行動履歴データ蓄積部８０３に蓄積されるデータの一例を示す図である。図３２は、被参照者Ａの行動履歴として行動履歴データ蓄積部８０３に蓄積されるデータの一例を示す図である。図３３は、被参照者Ｂの行動履歴として行動履歴データ蓄積部８０３に蓄積されるデータの一例を示す図である。実施の形態１の場合と同様、行動履歴データ蓄積部８０３は、各自の行動が日時情報および位置情報と関連付けられて蓄積される。
【０１３３】
２．同行行動規則の抽出に関する処理
本処理についても実施の形態１で述べたものと同様である。すなわち図１２から図１４のフローチャートに従った処理がなされる。図３４は、図３１から図３３に示した行動履歴データを用いて抽出される同行行動規則の一例を示す図である。予測対象者、被参照者Ａ、被参照者Ｂの中で、予測対象者と被参照者Ａに関しては、２００７年１１月１日、１５日の両日とも「Ｓｔａｔｉｏｎ  Ａ」で同行行動をとり、かつその事前行動がそれぞれ「自宅：出発」と「Ｓｔａｔｉｏｎ  Ｂ：出発」である。一方、「Ｓｔａｔｉｏｎ  Ａ」での同行行動後に共に行動した予測対象者、被参照者Ａのグループと、被参照者Ｂは、「Ｐａｒｋ  Ｂ」で共に行動したり（例えば、２００７年１１月１日）、しなかったり（例えば、２００７年１１月１５日）するため、予測対象者、被参照者Ａのグループと、被参照者Ｂによる「Ｐａｒｋ  Ｂ」は同行行動規則として抽出されない。
【０１３４】
なおここでは、同行行動規則として抽出される例、抽出されない例について、図３１から図３３のように２日間のみの行動履歴データを用いて説明したが、実際にはさらに多くの行動履歴データに基づいてこれらの処理がなされる。
【０１３５】
３．事後行動の抽出に関する処理
図３５は、事後行動抽出部２９０１が事後行動規則を抽出する処理の流れを示すフローチャートである。同行行動規則データ蓄積部８０６から同行行動規則が抽出された後の、事後行動抽出部２９０１および情報送信者決定部２９０２の処理について、図３５のフローチャートを用いて説明する。
【０１３６】
事後行動抽出部２９０１は、前記行動予測部において、前記予測対象者の行動が同行行動であると予測された場合に、前記予測対象者と前記被参照者とにより同行行動がとられた後に、高い確率で共に行われる行動があればそれを事後行動として抽出する事後行動抽出部の一例である。
【０１３７】
まず事後行動抽出部２９０１は、図３４に示す同行行動規則データ蓄積部８０６を参照して、同行行動を１つ選択する（ステップＳ３４０１）。ここでは、「Ｓｔａｔｉｏｎ  Ａ」という同行行動を選択する。そして、選択された同行行動に関して、行動履歴データ蓄積部８０３に蓄積されている予測対象者の行動履歴データを参照して、同行行動の後に行われた行動をすべて抽出する（ステップＳ３４０２）。図３１に示した予測対象者の行動履歴データの例では、同行行動である「Ｓｔａｔｉｏｎ  Ａ」の後は、２００７年１１月１日には「Ｐａｒｋ  Ｂ」、同じく１１月１５日にも「Ｐａｒｋ  Ｂ」という行動を行ったことになる。同様に、事後行動抽出部２９０１は、被参照者Ａに対しても行動履歴データを参照して、同行行動の後に行われた行動をすべて抽出する（ステップＳ３４０３）。図３２に示す被参照者Ａの行動履歴データの例でも同様に、２００７年１１月１日、１５日ともに「Ｐａｒｋ  Ｂ」という行動を行ったことになる。
【０１３８】
両者の同行行動後の行動の抽出が終わると、事後行動抽出部２９０１は、両者の同行行動後の行動について、同一である割合を算出する（ステップＳ３４０４）。本実施の形態では、事例は２回と少ないが１００％と算出される。割合が算出されると、その割合が所定の値（例えば８０％）以上であるかどうかの判定を行い（ステップＳ３４０５）、所定の値以上である場合には（ステップＳ３４０５でＹｅｓ）、「Ｐａｒｋ  Ｂ」という行動を、「Ｓｔａｔｉｏｎ  Ａ」という同行行動後の事後行動として抽出する（ステップＳ３４０６）。一方、割合が所定の値に満たない場合には（ステップＳ３４０５でＮｏ）、同行行動規則データ蓄積部８０６に未だ選択されていない同行行動規則があるかどうかの判定を行い（ステップＳ３４０９）、なければ（ステップＳ３４０９でＮｏ）処理を終了し、あれば（ステップＳ３４０９でＹｅｓ）ステップＳ３４０１の処理に移行し、同行行動規則のすべてについて１つずつ以上の処理を繰り返す。
【０１３９】
事後行動抽出部２９０１により事後行動が抽出されると（ステップＳ３４０６）、情報送信者決定部２９０２は、行動履歴データ蓄積部８０３を参照して、抽出された事後行動に関与する他の参照者がいるかどうかの判定を行う（ステップＳ３４０７）。図３１から図３３の例では、図３３に示した被参照者Ｂは、予測対象者や被参照者Ａがとる「Ｐａｒｋ  Ｂ」という行動に対して、その行動をとることもあるが、高い頻度で共に行動するわけではない。このような行動をとる被参照者Ｂを、情報送信者決定部２９０２は、事後行動に関与する参照者と判定するものとする。そして該当する被参照者がいる場合には（ステップＳ３４０７でＹｅｓ）、情報送信者決定部２９０２は、事後行動抽出部２９０１により抽出された事後行動とともに、事後行動に関連する情報を送信する対象者として被参照者Ｂを事後行動規則データ蓄積部２９０３に記録する（ステップＳ３４０８）。図３６は、情報送信者決定部２９０２が記録する事後行動規則データの一例を示す図である。ここでは、上記の例で、記録される規則の例を図３６に示す。具体的には、図３６に示すように、事後行動規則データには、事後行動の内容、それに先立つ同行行動の内容、事後行動に関する情報を送信すべき相手である情報送信者、および事後行動を行うメンバーが記録されている。
【０１４０】
一方、図３４で、事後行動に関与する参照者がいない場合には（ステップＳ３４０７でＮｏ）、図３６において情報送信者がいないものとして事後行動規則データ蓄積部２９０３に記録される（ステップＳ３４０８）。すなわち、図３６の情報送信者の欄は空欄のままで、事後行動規則データが記録される。ステップＳ３４０８で、情報送信者決定部２９０２の処理が終了すると、事後行動抽出部２９０１は、上述したようにステップＳ３４０９の処理を行う。
【０１４１】
４．予測対象者の行動を予測する処理
データ送受信部８０１において、予測対象者から、現在の行動と予測要求とを受信すると、行動候補選出部８０８、行動予測部８０９は、予測対象者の今後の行動を予測する。予測方法は実施の形態１と同様のため、ここでは詳細な説明は省略する。ここでは、予測対象者が自宅を出発するという行動が検出され、予測対象者、被参照者Ａが「Ｓｔａｔｉｏｎ  Ａ」に行くという同行行動をとると予測されたと仮定する。
【０１４２】
５．配信情報を決定する処理
行動予測部８０９により予測対象者の行動が予測されると、情報生成部２９０４は、予測処理の結果が、同行行動であるか、同行行動の事後行動が存在するか、事後行動に関与する被参照者が存在するか、などに応じて予測結果に関する情報の配信先、および情報内容を決定する処理を行う。
【０１４３】
ここで、情報生成部２９０４は、前記事後行動抽出部において事後行動が抽出された場合に、少なくとも、前記事後行動を行う前記予測対象者および前記被参照者以外で、前記事後行動に同行する可能性がある被参照者に対して、前記事後行動に関連する情報を配信する事後行動関連情報配信部の一例である。
【０１４４】
図３７は、情報生成部２９０４が配信情報の内容を決定する際の処理の流れを示すフローチャートである。情報生成部２９０４の処理について、図３７のフローチャートを用いて説明する。
【０１４５】
行動予測部８０９により予測対象者の行動が予測されると、情報生成部２９０４は、予測された行動を行動予測部８０９から取得する（ステップＳ３６０１）。そしてその行動が同行行動であるか否かの判定を行い（ステップＳ３６０２）、同行行動である場合（ステップＳ３６０２でＹｅｓ）、事後行動規則データ蓄積部２９０３を参照してその同行行動に事後行動があるかどうかの判定を行う（ステップＳ３６０３）。事後行動がある場合（ステップＳ３６０３でＹｅｓ）、情報生成部２９０４は、同じく事後行動規則データ蓄積部２９０３を参照して事後行動に関与する被参照者である情報送信者がいるか否かの判定を行う（ステップＳ３６０４）。情報送信者がいる場合には（ステップＳ３６０４でＹｅｓ）、情報生成部２９０４は、該当する情報送信者に対して事後行動に関する情報を生成し（ステップＳ３６０５）、データ送受信部８０１より送信する。
【０１４６】
図３８は、事後行動に関与する被参照者に対して送信される事後行動に関する情報の一例を示す図である。図３８に、本実施の形態における情報送信者である被参照者Ｂに送信される情報の例について示す。図のように被参照者Ｂには、予測対象者と被参照者Ａの「Ｓｔａｔｉｏｎ  Ａ」という同行行動後の事後行動である「Ｐａｒｋ  Ｂ」に関する情報、具体的には、両者が「Ｐａｒｋ  Ｂ」に行く予定であること、そして到着時刻が１１時３０分ごろであるという情報が送信されている。予測対象者と被参照者Ａが共に行動する「Ｐａｒｋ  Ｂ」という事後行動に対して、被参照者Ｂは共に行動することもあればしないこともある。このような被参照者Ｂに対して情報を提供することで、もし被参照者Ｂが「Ｐａｒｋ  Ｂ」へ行くという行動をとってもよいと考えている場合には、その行動を促すことが可能となる。
【０１４７】
また、予測された行動が同行行動でない場合（ステップＳ３６０２でＮｏ）や、同行行動に事後行動が無い場合（ステップＳ３６０３でＮｏ）、そして事後行動に情報送信者がいない場合（ステップＳ３６０４でＮｏ）には、情報生成部２９０４は実施の形態１の図１９に示したような情報を生成し、生成した情報を予測対象者に送信する。
【０１４８】
本実施の形態で述べたように、予測対象者と被参照者に同行行動が存在し、それを高い精度で予測を行った後、さらに、その同行行動の後に行われる事後行動までも推測し、事後行動に関する情報を、その事後行動に関与する別の被参照者に対して提供することで、被参照者の意思決定を支援することが可能となる。
【０１４９】
なお実施の形態３においては、サーバ装置２９００の構成として実施の形態１におけるサーバ装置１０４に対して事後行動抽出部２９０１、情報送信者決定部２９０２、事後行動規則データ蓄積部２９０３、情報生成部２９０４を追加するという構成について説明したが、実施の形態２におけるサーバ装置２６００の構成に対しても、同様に実施することが可能である。
【０１５０】
以上述べたことから明らかなように、本発明の行動予測方法または行動予測装置によれば、予測対象者の行動と、予測対象者に同行する行動をとるユーザとの行動履歴を参照して予測対象者の行動を予測するため、予測対象者本人の行動履歴のみを用いるのでは不確実性の高い予測に比べて、より精度の高い予測方法を実現することができ、非常に有効である。
【０１５１】
なお、ブロック図（図２、図６、図９、図２０、図２６、図２７および図３０など）の各機能ブロックは典型的には集積回路であるＬＳＩとして実現される。これらは個別に１チップ化されても良いし、一部又は全てを含むように１チップ化されても良い。例えばメモリ以外の機能ブロックが１チップ化されていても良い。
【０１５２】
ここでは、ＬＳＩとしたが、集積度の違いにより、ＩＣ、システムＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩと呼称されることもある。
【０１５３】
また、集積回路化の手法はＬＳＩに限るものではなく、専用回路又は汎用プロセッサで実現してもよい。ＬＳＩ製造後に、プログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）や、ＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサを利用しても良い。
【０１５４】
さらには、半導体技術の進歩又は派生する別技術によりＬＳＩに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて機能ブロックの集積化を行ってもよい。バイオ技術の適応等が可能性としてありえる。
【０１５５】
また、各機能ブロックのうち、符号化または復号化の対象となるデータを格納する手段だけ１チップ化せずに別構成としても良い。
【産業上の利用可能性】
【０１５６】
本発明にかかる行動予測方法または行動予測装置は、ネットワーク上に存在し、複数ユーザの行動履歴に基づいて予測対象者の行動を予測するサーバ装置や、車両ごとに保有され、複数ユーザの行動履歴を参照しながら車両を運転するユーザの行動を予測するナビゲーション装置、および携帯情報端末として有用である。
【図面の簡単な説明】
【０１５７】
【図１】本発明において想定する行動予測システムの概略図である。
【図２】実施の形態１のナビゲーション装置の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の車載端末、携帯情報端末およびサーバ装置の主要部を実現するコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。
【図４】図２に示した記憶部に記憶されている地図データの内容の一例を示す図である。
【図５】ランドマークデータとして記憶部に記憶されている情報を示す図である。
【図６】電子乗車券を利用するユーザの行動履歴をサーバ装置へ送信するための、交通機関システムの構成を示した図である。
【図７】顧客データ蓄積部に蓄積される顧客データのデータ構成の一例を示す図である。
【図８】駅情報データ蓄積部に蓄積される駅情報データのデータ構成の一例を示す図である。
【図９】実施の形態１のサーバ装置の構成を示すブロック図である。
【図１０】予測対象者履歴として行動履歴データ蓄積部に蓄積されるデータの一例を示す図である。
【図１１】被参照者履歴として行動履歴データ蓄積部に蓄積されるデータの一例を示す図である。
【図１２】各予測対象者に対して同行行動規則を抽出する手順を示すフローチャートである。
【図１３】各予測対象者に対して同行行動を抽出する手順を示すフローチャートである。
【図１４】図１２のステップＳ１１０４に示した事前行動抽出処理の詳細な手順を示すフローチャートである。
【図１５】同行行動規則データ蓄積部に蓄積される同行行動規則データの一例を示す図である。
【図１６】サーバ装置が予測対象者の行動を予測する際の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１７】予測対象者の行動履歴を曜日と時刻とでクラス分けする場合の分類を示す図である。
【図１８】ナビゲーション装置、交通機関システム、およびサーバ装置相互のデータの流れを示すタイミングチャートである。
【図１９】予測対象者の将来行動に関する予測結果としてナビゲーション装置に表示される画面例を示す図である。
【図２０】実施の形態１の変形例の携帯情報端末の構成を示すブロック図である。
【図２１】本変形例の予測対象者の行動履歴の一例を示す図である。
【図２２】本変形例の被参照者Ａの行動履歴の一例を示す図である。
【図２３】本変形例の被参照者Ｂの行動履歴の一例を示す図である。
【図２４】本変形例のグループ行動履歴データの一例を示す図である。
【図２５】グループ行動をする場合の同行行動規則データの一例を示す図である。
【図２６】実施の形態２のナビゲーション装置の構成を示すブロック図である。
【図２７】実施の形態２のサーバ装置の構成を示すブロック図である。
【図２８】実施の形態２のサーバ装置が予測対象者の行動を予測する際の処理の流れを示すフローチャートである。
【図２９】図２８のステップＳ２７０１に示した同行行動判定処理の詳細な処理の流れを示すフローチャートである。
【図３０】実施の形態４におけるサーバ装置の構成を示すブロック図である。
【図３１】予測対象者履歴として行動履歴データ蓄積部に蓄積されるデータの一例を示す図である。
【図３２】被参照者Ａの行動履歴として行動履歴データ蓄積部に蓄積されるデータの一例を示す図である。
【図３３】被参照者Ｂの行動履歴として行動履歴データ蓄積部に蓄積されるデータの一例を示す図である。
【図３４】図３１から図３３に示した行動履歴データを用いて抽出される同行行動規則の一例を示す図である。
【図３５】事後行動抽出部が事後行動規則データを抽出する処理の流れを示すフローチャートである。
【図３６】情報送信者決定部が記録する事後行動規則データの一例を示す図である。
【図３７】情報生成部が配信情報の内容を決定する際の処理の流れを示すフローチャートである。
【図３８】事後行動に関与する被参照者に対して送信される事後行動に関する情報の一例を示す図である。
【符号の説明】
【０１５８】
１０１  車載端末
１０２  電子乗車券
１０３  携帯情報端末
１０４、２６００  サーバ装置
２０１、２５００  ナビゲーション装置
２０２  日時検出部
２０３  測位部
２０４、２５０４  記憶部
２０５、２５０５  制御部
２０６  表示部
２０７  ランドマークデータ蓄積部
２０８  地図データ蓄積部
２０９  データ送受信部
２１０  データ管理部
２１１  マッチング部
２１２  電源検知部
２１３  描画処理部
５０１  交通機関システム
５０２  改札機
５０３  カードリーダ１部
５０４  カードリーダ２部
５０５  交通機関サーバ
５０６  データ受信部
５０７  データ照合部
５０８  顧客データ蓄積部
５０９  駅情報データ蓄積部
５１０  データ送信部
８０１  データ送受信部
８０２  データ識別部
８０３  行動履歴データ蓄積部
８０４  同行行動抽出部
８０５  事前行動抽出部
８０６  同行行動規則データ蓄積部
８０７  事前行動時間差算出部
８０８  行動候補選出部
８０９  行動予測部
１９０１  日時検出部
１９０２  測位部
１９０３  制御部
１９０４  表示部
１９０５  データ送受信部
１９０６  データ管理部
１９０７  描画処理部
２５０１  行動履歴データ蓄積部
２５０２  行動候補選出部
２６０１  行動候補取得部
２９０１  事後行動抽出部
２９０２  情報送信者決定部
２９０３  事後行動規則データ蓄積部
２９０４  情報生成部
【図１】
2010003024.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
2010003024.tif 000038
【図３７】
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【図３８】
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