(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された複数の文字列で示される条件に合致する地点候補を検索する地点検索装置であって、
複数の登録文字列及び該各登録文字列の属性を示す属性情報を記憶する記憶手段と、
確定済みの文字列に相当する登録文字列が前記記憶手段に記憶される場合に、該登録文字列の属性情報を、確定済みの文字列の属性情報として取得する属性取得手段と、
前記確定済みの文字列に続いて入力される確定前の文字列に少なくとも一部が一致する登録文字列及び該登録文字列の属性情報を前記記憶手段から読出す読出し手段と、
複数の文字列でＡＮＤ検索を行う場合に、前記読出し手段によって読出された登録文字列のうち、前記属性取得手段によって取得された属性情報と一致する属性情報を有さない登録文字列を、一致する属性情報を有する登録文字列よりも優先的に前記確定前の文字列の予測候補として表示画面に表示させる予測表示手段と、
前記予測表示手段によって前記表示画面に表示された予測候補が選択された場合に、前記確定前の文字列を該予測候補に置換えて前記表示画面に表示させる置換え表示手段と、を備え、
前記記憶手段は、前記複数の登録文字列と、前記登録文字列毎の属性情報と、前記登録文字列毎に設定された予測の優先度とを互いに関連付けて記憶しており、
前記予測表示手段は、
複数の文字列でＡＮＤ検索を行う場合に、
前記属性取得手段によって取得された属性情報に基づいて登録文字列の優先度を補正する補正処理を行い、
前記読出し手段によって前記記憶手段から読出された登録文字列のうち、前記補正処理後の優先度の高い登録文字列を、前記補正処理後の優先度の低い登録文字列よりも優先的に前記確定前の文字列の予測候補として前記表示画面に表示させることを特徴とする地点検索装置。
【請求項２】
前記予測表示手段は、
複数の文字列でＡＮＤ検索を行う場合に、
前記属性取得手段によって取得された属性情報と一致する属性情報を有する登録文字列の優先度を低くする補正処理を行うことを特徴とする請求項１に記載の地点検索装置。
【請求項３】
前記予測表示手段は、
複数の文字列でＡＮＤ検索を行う場合に、
前記属性取得手段によって取得された属性情報と一致しない属性情報を有する登録文字列の優先度を高くする補正処理を行うことを特徴とする請求項１に記載の地点検索装置。
【請求項４】
前記予測表示手段は、
複数の文字列でＡＮＤ検索を行う場合に、前記属性取得手段によって取得された確定済みの文字列の属性情報よりも上位概念の属性情報を有さない登録文字列を、前記上位概念の属性情報を有する登録文字列よりも優先的に前記確定前の文字列の予測候補として前記表示画面に表示させることを特徴とする請求項１〜請求項３のうち何れか一項に記載の地点検索装置。
【請求項５】
前記予測表示手段は、
複数の文字列でＡＮＤ検索を行う場合において、
前記確定済みの文字列の属性情報が地域名称に関する属性情報であると共に、該確定済みの文字列によって示される地域の候補が一箇所であるときには、該地域よりも広範囲の地域の地域名称に関する属性情報を有さない登録文字列を、前記広範囲の地域の地域名称に関する属性情報を有する登録文字列よりも優先的に前記確定前の文字列の予測候補として前記表示画面に表示させることを特徴とする請求項１〜請求項４のうち何れか一項に記載の地点検索装置。
【請求項６】
前記予測表示手段は、
複数の文字列でＮＯＴ検索を行う場合に、前記読出し手段によって読出された登録文字列のうち、前記属性取得手段によって取得された属性情報よりも下位概念の属性情報を有する登録文字列を、前記下位概念の属性情報を有さない登録文字列よりも優先的に前記確定前の文字列の予測候補として前記表示画面に表示させることを特徴とする請求項１〜請求項５のうち何れか一項に記載の地点検索装置。
【請求項７】
前記記憶手段は、前記複数の登録文字列と、前記登録文字列毎の属性情報と、前記登録文字列毎に設定された予測の優先度とを互いに関連付けて記憶しており、
前記予測表示手段は、
複数の文字列でＮＯＴ検索を行う場合に、
前記属性取得手段によって取得された確定済みの文字列の属性情報よりも下位概念の属性情報を有する登録文字列の優先度を低くする補正処理を行い、
前記読出し手段によって前記記憶手段から読出された登録文字列のうち、前記補正処理後の優先度の高い登録文字列を、前記補正処理後の優先度の低い登録文字列よりも優先的に前記確定前の文字列の予測候補として前記表示画面に表示させることを特徴とする請求項６に記載の地点検索装置。
【請求項８】
入力された複数の文字列が示す条件に合致する地点候補を検索する制御部を備えた地点検索装置による地点検索方法であって、
前記制御部は、
複数の登録文字列及び該各登録文字列の属性を示す属性情報を記憶する記憶手段に、確定済みの文字列に相当する登録文字列が記憶される場合に、該登録文字列の属性情報を、確定済みの文字列の属性情報として前記記憶手段から取得させる属性取得ステップと、
前記確定済みの文字列に続いて入力される確定前の文字列に少なくとも一部が一致する登録文字列及び該登録文字列の属性情報を前記記憶手段から読出させる読出しステップと、
複数の文字列でＡＮＤ検索を行う場合に、前記読出しステップで読出した登録文字列のうち、前記属性取得ステップで取得した属性情報と一致する属性情報を有さない登録文字列を、一致する属性情報を有する登録文字列よりも優先的に前記確定前の文字列の予測候補として表示画面に表示させる予測表示ステップと、
前記予測表示ステップで前記表示画面に表示した予測候補をユーザが選択した場合に、前記確定前の文字列を該予測候補に置換えて前記表示画面に表示させる置換え表示ステップと、を有し、
前記記憶手段は、前記複数の登録文字列と、前記登録文字列毎の属性情報と、前記登録文字列毎に設定された予測の優先度とを互いに関連付けて記憶しており、
前記予測表示ステップでは、
複数の文字列でＡＮＤ検索を行う場合に、
前記属性取得ステップで取得された属性情報に基づいて登録文字列の優先度を補正する補正処理を行い、
前記読出しステップで前記記憶手段から読出された登録文字列のうち、前記補正処理後の優先度の高い登録文字列を、前記補正処理後の優先度の低い登録文字列よりも優先的に前記確定前の文字列の予測候補として前記表示画面に表示させることを特徴とする地点検索方法。
【請求項９】
入力された複数の文字列が示す条件に合致する地点候補の検索を制御装置に実行させるための地点検索プログラムであって、
前記制御装置を、
複数の登録文字列と、該各登録文字列の属性を示す属性情報と、登録文字列毎に設定された予測の優先度とを互いに関連付けて記憶する記憶手段と、
確定済みの文字列に相当する登録文字列が前記記憶手段に記憶される場合に、該登録文字列の属性情報を、確定済みの文字列の属性情報として取得する属性取得手段と、
前記確定済みの文字列に続いて入力される確定前の文字列に少なくとも一部が一致する登録文字列及び該登録文字列の属性情報を前記記憶手段から読出す読出し手段と、
複数の文字列でＡＮＤ検索を行う場合に、前記読出し手段によって読出された登録文字列のうち、前記属性取得手段によって取得された属性情報と一致する属性情報を有さない登録文字列を、一致する属性情報を有する登録文字列よりも優先的に前記確定前の文字列の予測候補として表示画面に表示させる予測表示手段と、
前記予測表示手段によって前記表示画面に表示された予測候補が選択された場合に、前記確定前の文字列を該予測候補に置換えて前記表示画面に表示させる置換え表示手段として機能させ、
前記制御装置が前記予測表示手段として複数の文字列でＡＮＤ検索を行う場合に、
前記属性取得手段によって取得された属性情報に基づいて登録文字列の優先度を補正する補正処理を行わせるとともに、
前記読出し手段によって前記記憶手段から読出された登録文字列のうち、前記補正処理後の優先度の高い登録文字列を、前記補正処理後の優先度の低い登録文字列よりも優先的に前記確定前の文字列の予測候補として前記表示画面に表示させることを特徴とする地点検索プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザによって入力された条件に合致する施設などの地点候補を検索する地点検索装置、地点検索方法及び地点検索プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ユーザによって入力された複数のキーワード（文字列）に基づいた施設（地点候補）を検索する装置として、例えば特許文献１に記載の地点検索装置が提案されている。この特許文献１に記載の地点検索装置では、複数のキーワードが入力された場合に、第１のキーワードと第２のキーワードとでＡＮＤ検索が行われ、該各キーワードで示される条件に合致する施設が検索結果として表示される。
【０００３】
こうしたＡＮＤ検索は、予め設定された所定のルールに従って各キーワードが入力された場合に行われる。例えば、最初に入力される第１のキーワードは、検索対象となる施設を示す文字列又はその一部である一方、後に入力される第２のキーワードは、検索対象となる施設が存在する地域を示す文字列又はその一部である。つまり、第１のキーワードとして「とうきょう」が入力され、第２のキーワードとして「うらや」が入力されると、「うらや」と前方一致する名称の地域（例えば、「浦安市」）が予測される。そして、予測された地域に存在する各施設の中で、「とうきょう」と前方一致する施設（例えば、「トウキョウディズニーランド」）が検索され、該検索結果がディスプレイに表示される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００９−２６６１７１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、特許文献１に記載の地点検索装置では、複数のキーワードが上記所定のルールに従って入力された場合に、入力や検索に要する時間が短縮できるとされている。その一方で、所定のルールを無視して複数のキーワードを入力する場合には、入力や検索に要する時間の短縮という効果を期待できない。
【０００６】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものである。その目的は、複数の文字列を入力させる際におけるユーザによる文字列の入力に要する時間を短縮させることができる地点検索装置、地点検索方法及び地点検索プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、本発明は、入力された複数の文字列で示される条件に合致する地点候補を検索する地点検索装置であって、複数の登録文字列及び該各登録文字列の属性を示す属性情報を記憶する記憶手段と、確定済みの文字列に相当する登録文字列が前記記憶手段に記憶される場合に、該登録文字列の属性情報を、確定済みの文字列の属性情報として取得する属性取得手段と、前記確定済みの文字列に続いて入力される確定前の文字列に少なくとも一部が一致する登録文字列及び該登録文字列の属性情報を前記記憶手段から読出す読出し手段と、複数の文字列でＡＮＤ検索を行う場合に、前記読出し手段によって読出された登録文字列のうち、前記属性取得手段によって取得された属性情報と一致する属性情報を有さない登録文字列を、一致する属性情報を有する登録文字列よりも優先的に前記確定前の文字列の予測候補として表示画面に表示させる予測表示手段と、前記予測表示手段によって前記表示画面に表示された予測候補が選択された場合に、前記確定前の文字列を該予測候補に置換えて前記表示画面に表示させる置換え表示手段と、を備え、前記記憶手段は、前記複数の登録文字列と、前記登録文字列毎の属性情報と、前記登録文字列毎に設定された予測の優先度とを互いに関連付けて記憶しており、前記予測表示手段は、複数の文字列でＡＮＤ検索を行う場合に、前記属性取得手段によって取得された属性情報に基づいて登録文字列の優先度を補正する補正処理を行い、前記読出し手段によって前記記憶手段から読出された登録文字列のうち、前記補正処理後の優先度の高い登録文字列を、前記補正処理後の優先度の低い登録文字列よりも優先的に前記確定前の文字列の予測候補として前記表示画面に表示させることを要旨とする。
【０００８】
上記構成によれば、確定済みの文字列が存在する場合において次の文字列の入力が開始されたときには、その入力途中の文字列、即ち確定前の文字列の予測候補を表示画面に表示させる。こうした処理を実現させるために、確定済みの文字列に相当する文字列が記憶手段に登録文字列として記憶される場合には、該登録文字列の属性情報が確定済みの文字列の属性情報（以下、「確定属性情報」ともいう。）として読出される。そして、次の文字列の入力が開始されると、その確定前の文字列と少なくとも一部が一致する登録文字列及び該登録文字列の属性情報が、記憶手段から読出される。続いて、読出された各登録文字列のうち少なくとも一つの登録文字列が、確定前の文字列の予測候補として表示画面に表示される。すなわち、検索を行う場合には、既に確定済みとなった文字列の属性情報に基づき、確定前の文字列の予測候補を設定している。
【０００９】
特に、複数の文字列でＡＮＤ検索を行う場合には、記憶手段から読出された登録文字列のうち、確定属性情報を有さない登録文字列が、確定属性情報を有する登録文字列よりも優先的に予測候補として表示画面に表示される。これは、ＡＮＤ検索を行う場合には、確定済みの文字列の確定属性情報と同一の属性情報を有する文字列が入力される可能性が低いと考えられるためである。そして、表示画面に表示された予測候補のうち、ユーザによって選択された予測候補が、確定前の文字列と置換えられる。したがって、複数の文字列を入力させる際におけるユーザによる文字列の入力に要する時間を短縮させることが可能となる。
【００１０】
また、上記構成によれば、上記確定属性情報を有する登録文字列の優先度は補正される。そして、補正処理後の優先度の高い登録文字列が、補正処理後の優先度の低い登録文字列よりも優先的に確定前の文字列の予測候補として表示画面に表示される。そのため、入力途中の文字列の予測精度を向上させることができ、ひいては文字列の入力に要する時間の短縮に貢献できる可能性が高められる。
本発明の地点検索装置において、前記予測表示手段は、複数の文字列でＡＮＤ検索を行う場合に、前記属性取得手段によって取得された属性情報と一致する属性情報を有する登録文字列の優先度を低くする補正処理を行う。
【００１１】
上記構成によれば、上記確定属性情報を有する登録文字列の優先度は、低く補正される。そして、補正処理後の優先度の高い登録文字列が、補正処理後の優先度の低い登録文字列よりも優先的に確定前の文字列の予測候補として表示画面に表示される。そのため、入力途中の文字列の予測精度を向上させることができ、ひいては文字列の入力に要する時間の短縮に貢献できる可能性が高められる。
本発明の地点検索装置において、前記予測表示手段は、複数の文字列でＡＮＤ検索を行う場合に、前記属性取得手段によって取得された属性情報と一致しない属性情報を有する登録文字列の優先度を高くする補正処理を行う。
【００１２】
本発明の地点検索装置において、前記予測表示手段は、複数の文字列でＡＮＤ検索を行う場合に、前記属性取得手段によって取得された確定済みの文字列の属性情報よりも上位概念の属性情報を有さない登録文字列を、前記上位概念の属性情報を有する登録文字列よりも優先的に前記確定前の文字列の予測候補として前記表示画面に表示させる。
【００１３】
ＡＮＤ検索を行う場合には、確定済みの文字列の上記確定属性情報よりも上位概念の属性情報を有する文字列がユーザによって入力される可能性は低いと考えられる。そこで、本発明では、上記確定属性情報よりも上位概念の属性情報を有する登録文字列は、上位概念の属性情報を有さない登録文字列よりも確定前の文字列の予測候補として表示画面に表示されにくくなる。そのため、ユーザによって入力される可能性の低い文字列が予測候補として表示画面に表示される可能性を低くできる分、入力途中の文字列の予測精度を向上させることができる。したがって、文字列の入力に要する時間の短縮に貢献できる可能性が高められる。
【００１４】
本発明の地点検索装置において、前記予測表示手段は、複数の文字列でＡＮＤ検索を行う場合において、前記確定済みの文字列の属性情報が地域名称に関する属性情報であると共に、該確定済みの文字列によって示される地域の候補が一箇所であるときには、該地域よりも広範囲の地域の地域名称に関する属性情報を有さない登録文字列を、前記広範囲の地域の地域名称に関する属性情報を有する登録文字列よりも優先的に前記確定前の文字列の予測候補として前記表示画面に表示させる。
【００１５】
確定済みの文字列によって示される地域の候補が一箇所である場合には、該地域よりも広範囲を示す地域を示す文字列が入力される可能性が低い。そこで、本発明では、確定済みの文字列によって示される地域の候補が一箇所である場合、該地域よりも広範囲の地域の地域名称に関する属性情報を有さない登録文字列が、上記広範囲の地域の地域名称に関する属性情報を有する登録文字列よりも優先的に予測候補として表示される。そのため、ユーザによって入力される可能性の低い文字列が予測候補として表示される可能性を低くできる分、入力途中の文字列の予測精度を向上させることができる。したがって、文字列の入力に要する時間の短縮に貢献できる可能性が高められる。
【００１６】
本発明の地点検索装置において、前記予測表示手段は、複数の文字列でＮＯＴ検索を行う場合に、前記読出し手段によって読出された登録文字列のうち、前記属性取得手段によって取得された属性情報よりも下位概念の属性情報を有する登録文字列を、前記下位概念の属性情報を有さない登録文字列よりも優先的に前記確定前の文字列の予測候補として前記表示画面に表示させる。
【００１７】
複数の文字列でＮＯＴ検索を行う場合には、記憶手段から読出された登録文字列のうち、上記確定属性情報の下位概念の属性情報を有する登録文字列が、下位概念の属性情報を有さない登録文字列よりも優先的に表示画面に表示される。これは、ＮＯＴ検索を行う場合には、ＮＯＴ検索の特性上、確定前の文字列の属性情報が上記確定属性情報の下位概念の属性情報である可能性が高いためである。つまり、本発明では、ＮＯＴ検索を行う場合でも、既に確定済みとなった文字列の属性情報に基づき、確定前の文字列の予測候補が設定される。したがって、複数の文字列を入力させる際におけるユーザによる文字列の入力に要する時間を短縮させることが可能となる。
【００１８】
本発明の地点検索装置において、前記記憶手段は、前記複数の登録文字列と、前記登録文字列毎の属性情報と、前記登録文字列毎に設定された予測の優先度とを互いに関連付けて記憶しており、前記予測表示手段は、複数の文字列でＮＯＴ検索を行う場合に、前記属性取得手段によって取得された確定済みの文字列の属性情報よりも下位概念の属性情報を有する登録文字列の優先度を低くする補正処理を行い、前記読出し手段によって前記記憶手段から読出された登録文字列のうち、前記補正処理後の優先度の高い登録文字列を、前記補正処理後の優先度の低い登録文字列よりも優先的に前記確定前の文字列の予測候補として前記表示画面に表示させる。
【００１９】
上記構成によれば、ＮＯＴ検索を行う場合、上記確定属性情報よりも下位概念の属性情報を有する登録文字列の優先度は、高く補正される。そして、補正処理後の優先度の高い登録文字列が、補正処理後の優先度の低い登録文字列よりも優先的に確定前の文字列の予測候補として表示画面に表示される。そのため、ＮＯＴ検索を行う場合であっても、入力途中の文字列の予測精度を向上させることができ、文字列の入力に要する時間の短縮に貢献できる可能性が高められる。
【００２０】
本発明は、入力された複数の文字列が示す条件に合致する地点候補を検索する制御部を備えた地点検索装置による地点検索方法であって、前記制御部は、複数の登録文字列及び該各登録文字列の属性を示す属性情報を記憶する記憶手段に、確定済みの文字列に相当する登録文字列が記憶される場合に、該登録文字列の属性情報を、確定済みの文字列の属性情報として前記記憶手段から取得させる属性取得ステップと、前記確定済みの文字列に続いて入力される確定前の文字列に少なくとも一部が一致する登録文字列及び該登録文字列の属性情報を前記記憶手段から読出させる読出しステップと、複数の文字列でＡＮＤ検索を行う場合に、前記読出しステップで読出した登録文字列のうち、前記属性取得ステップで取得した属性情報と一致する属性情報を有さない登録文字列を、一致する属性情報を有する登録文字列よりも優先的に前記確定前の文字列の予測候補として表示画面に表示させる予測表示ステップと、前記予測表示ステップで前記表示画面に表示した予測候補をユーザが選択した場合に、前記確定前の文字列を該予測候補に置換えて前記表示画面に表示させる置換え表示ステップと、を有し、前記記憶手段は、前記複数の登録文字列と、前記登録文字列毎の属性情報と、前記登録文字列毎に設定された予測の優先度とを互いに関連付けて記憶しており、前記予測表示ステップでは、複数の文字列でＡＮＤ検索を行う場合に、前記属性取得ステップで取得された属性情報に基づいて登録文字列の優先度を補正する補正処理を行い、前記読出しステップで前記記憶手段から読出された登録文字列のうち、前記補正処理後の優先度の高い登録文字列を、前記補正処理後の優先度の低い登録文字列よりも優先的に前記確定前の文字列の予測候補として前記表示画面に表示させることを要旨とする。
【００２１】
上記構成によれば、上記地点検索装置と同等の作用・効果を得ることができる。
本発明は、入力された複数の文字列が示す条件に合致する地点候補の検索を制御装置に実行させるための地点検索プログラムであって、前記制御装置を、複数の登録文字列と、該各登録文字列の属性を示す属性情報と、登録文字列毎に設定された予測の優先度とを互いに関連付けて記憶する記憶手段と、確定済みの文字列に相当する登録文字列が前記記憶手段に記憶される場合に、該登録文字列の属性情報を、確定済みの文字列の属性情報として取得する属性取得手段と、前記確定済みの文字列に続いて入力される確定前の文字列に少なくとも一部が一致する登録文字列及び該登録文字列の属性情報を前記記憶手段から読出す読出し手段と、複数の文字列でＡＮＤ検索を行う場合に、前記読出し手段によって読出された登録文字列のうち、前記属性取得手段によって取得された属性情報と一致する属性情報を有さない登録文字列を、一致する属性情報を有する登録文字列よりも優先的に前記確定前の文字列の予測候補として表示画面に表示させる予測表示手段と、前記予測表示手段によって前記表示画面に表示された予測候補が選択された場合に、前記確定前の文字列を該予測候補に置換えて前記表示画面に表示させる置換え表示手段として機能させ、前記制御装置が前記予測表示手段として複数の文字列でＡＮＤ検索を行う場合に、前記属性取得手段によって取得された属性情報に基づいて登録文字列の優先度を補正する補正処理を行わせるとともに、前記読出し手段によって前記記憶手段から読出された登録文字列のうち、前記補正処理後の優先度の高い登録文字列を、前記補正処理後の優先度の低い登録文字列よりも優先的に前記確定前の文字列の予測候補として前記表示画面に表示させることを要旨とする。
【００２２】
上記構成によれば、上記地点検索装置と同等の作用・効果を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の地点検索装置を備える車両のナビゲーション装置の一実施形態を説明するブロック図。
【図２】地点候補の検索を行う際のディスプレイの表示態様の一例を示す説明図。
【図３】ＡＮＤ検索によって地点候補の検索を行う際のディスプレイの表示態様の一例を示す説明図。
【図４】ＡＮＤ検索によって地点候補の検索を行う際のディスプレイの表示態様の一例を示す説明図。
【図５】予測単語テーブルの一態様を説明する説明図。
【図６】確定属性判定処理ルーチンを説明するフローチャート。
【図７】ＡＮＤ検索用の予測候補決定処理ルーチンを説明するフローチャート。
【図８】置換え処理ルーチンを説明するフローチャート。
【図９】予測単語テーブルの一態様を説明する説明図。
【図１０】確定属性判定処理ルーチンを説明するフローチャート。
【図１１】ＡＮＤ検索用の予測候補決定処理ルーチンを説明するフローチャート。
【図１２】予測単語テーブルの一態様を説明する説明図。
【図１３】確定属性判定処理ルーチンを説明するフローチャート。
【図１４】ＡＮＤ検索用の予測候補決定処理ルーチンを説明するフローチャート。
【図１５】ＮＯＴ検索によって地点候補の検索を行う際のディスプレイの表示態様の一例を示す説明図。
【図１６】ＮＯＴ検索用の予測候補決定処理ルーチンを説明するフローチャート。
【図１７】予測単語テーブルの一態様を説明する説明図。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
（第１の実施形態）
以下、本発明を具体化した第１の実施形態について、図１〜図８に従って説明する。
図１に示すように、車両のナビゲーション装置１１は、表示装置１２と、該表示装置１２を制御する地点検索装置の一例としての制御装置２０とを備えている。表示装置１２には、車両の乗員（ユーザ）に各種情報を視認可能な状態で提供する表示画面の一例としてのディスプレイ１３と、該ディスプレイ１３の前面に配置される液晶のタッチパネル（入力手段）１４とが設けられている。また、表示装置１２においてディスプレイ１３の側方には、複数種類の操作ボタン（入力手段）１５が設けられている。
【００２５】
こうした表示装置１２は、乗員による操作ボタン１５及びタッチパネル１４の操作を受付けた場合、その操作内容に応じた信号を制御装置２０に送信する。そして、表示装置１２は、送信した信号の返答として制御装置２０から送信された画像データを受信し、該画像データに基づいた画像をディスプレイ１３に表示させる。
【００２６】
制御装置２０には、車両側Ｉ／Ｆ２１を介して位置検出部３０が情報の送受信が可能な状態で接続されている。位置検出部３０は、ＧＰＳ（Global Positioning System ）受信部３１、車速センサ３２及びジャイロセンサ３３を有している。制御装置２０は、ＧＰＳ受信部３１によって受信された受信信号に基づき、電波航法によって緯度・経度などの絶対位置を検出する。また、制御装置２０は、車速センサ３２及びジャイロセンサ３３からの検出信号に基づき、自律航法を用いて基準位置からの相対位置を算出する。そして、制御装置２０は、位置検出部３０から出力される絶対位置及び相対位置を組み合わせて自車両の現在地を特定する。
【００２７】
制御装置２０は、制御部２２、画像処理プロセッサ２３、情報記憶装置２４及び記憶手段の一例としてのテーブル記憶部２５などを備えている。制御部２２には、ＣＰＵ２２ａ、ＲＯＭ２２ｂ及びＲＡＭ２２ｃなどを有するデジタルコンピュータが設けられている。ＲＯＭ２２ｂには、乗員によって選択された施設属性に合致する地点候補（例えば、海水浴場やレストラン）を検索するためのプログラム（地点検索プログラム）及び目的地までのルートの探索や案内をするためのプログラムなどが記憶されている。ＲＡＭ２２ｃには、ＣＰＵ２２ａの作業領域及び探索された経路などを記憶する記憶領域が形成される。
【００２８】
画像処理プロセッサ２３は、制御部２２からの制御信号に基づいてディスプレイ１３に表示するための各種の画像データを生成し、該生成した画像データを表示装置１２に送信する。例えば、自車両の現在位置から目的地までのルートが制御部２２で探索された場合、画像処理プロセッサ２３は、探索されたルートと、該ルートに沿った案内の開始の許可を求める画面となどを表示させるための画像データを生成し、該画像データに基づく画像をディスプレイ１３に表示させる。また、目的とする地点候補が制御部２２によって検索された場合、画像処理プロセッサ２３は、検索された地点候補の案内するための画像データを生成し、該画像データに基づく画像をディスプレイ１３に表示させる。
【００２９】
情報記憶装置２４は、ハードディスクや光ディスクなどの外部記憶媒体である。こうした情報記憶装置２４には、地図データ記憶部２４ａ、探索データ記憶部２４ｂ及び施設データ記憶部２４ｃが形成されている。地図データ記憶部２４ａは、道路地図、住宅地図及び建物形状地図などの地図データを記憶している。探索データ記憶部２４ｂは、所定の地点間の道路及びその道路の交通規制情報、距離及び通行料金といった各種道路情報に関するデータを記憶している。施設データ記憶部２４ｃは、区役所、病院、駅、レストラン、遊園地、駐車場などの各種施設及び該各種施設の住所や電話番号などのデータを記憶している。
【００３０】
テーブル記憶部２５は、不揮発性のメモリなどによって構築されている。こうしたテーブル記憶部２５には、地点候補を検索する際に用いられる図５に示す予測単語テーブルが記憶されている。
【００３１】
次に、地点候補を検索する際にディスプレイ１３に表示される検索用表示画面の一例について、図２、図３及び図４を参照して説明する。
図２に示すように、ディスプレイ１３には、車両の乗員によって選択される文字が表示される入力可能文字領域４０と、乗員によって選択された文字で構成される文字列（単語）が表示される選択文字表示領域４１とが形成される。入力可能文字領域４０において「あ」が表記された領域が選択されると、選択文字表示領域４１には「あ」が表示される。また、ディスプレイ１３において選択文字表示領域４１の右側には、選択した文字を一文字ずつ消去する際に選択される修正用領域４２と、検索を実行させる際に選択される検索実行用領域４３と、複数の単語でＡＮＤ検索を行う際に選択されるＡＮＤ用領域４４と、複数の単語でＮＯＴ検索を行う際に選択されるＮＯＴ用領域４５とが順に配置されている。
【００３２】
例えば、複数の単語でＡＮＤ検索を行う場合には、１つ目の単語（この場合、「あいう」）の入力が完了した後に、ＡＮＤ用領域４４が選択される。すると、図３に示すように、選択文字表示領域４１には、「あいう」という単語に続いて、ＡＮＤ検索用の論理演算子「＆」が表示される。すると、１つ目の単語は、「あいう」に確定される。すなわち、論理演算子「＆」よりも前（図３では左側）に表示される文字列（この場合、「あいう」）が、確定済みの文字列に相当する。
【００３３】
そして、論理演算子「＆」に続いて２つ目の単語の入力が開始されると、ディスプレイ１３において入力可能文字領域４０の右側には、論理演算子「＆」の右側に表示される文字列から推測される予測候補が表示される予測単語表示領域４６が形成される。このように論理演算子「＆」の右側に表示される文字列（図３では、「あ」）が、確定前の文字列に相当する。予測単語表示領域４６には、詳しくは後述するが、図５に示す予測単語テーブルに記憶される登録単語のうち、確定前の文字列と前方一致する単語の少なくとも一つが表示される。例えば、確定前の文字列が「あ」である場合、予測単語表示領域４６には、「あ」と前方一致する単語が予測候補として表示される。ここで、「あ」に続いて例えば「う」という文字が選択された場合、予測単語表示領域４６には、確定前の文字列である「あう」と前方一致する単語が予測候補として表示される。なお、確定前の文字列と前方一致する単語が予測単語テーブルに存在しない場合、ディスプレイ１３には予測単語表示領域４６が形成されない。
【００３４】
そして、図４に示すように、予測単語表示領域４６に表示される複数の予測候補のうち何れか一つ（例えば、「アウトレット」）が選択されると、選択文字表示領域４１では、確定前の文字列である「あ」が、選択された予測候補（アウトレット）に置換えられる。その結果、選択文字表示領域４１には、「あいう  ＆  アウトレット」が表示される。この状態で検索実行用領域４３が選択されると、１つ目の単語（あいう）と２つ目の単語（アウトレット）とでＡＮＤ検索が行われる。なお、「ＡＮＤ検索」とは、入力された複数の単語を全て含む検索結果を抽出することである。
【００３５】
上述したように、本実施形態のナビゲーション装置１１で地点候補の検索を行う場合には、確定前の文字列の予測候補がディスプレイ１３に案内表示される。そこで次に、こうした予測候補をディスプレイ１３に案内表示する際に使用される予測単語テーブルについて、図５を参照して説明する。
【００３６】
図５に示すように、予測単語テーブルは、所定のルール（本実施形態では、五十音順）に沿って並べられた複数の登録単語（登録文字列）と、登録単語毎の属性（属性情報）と、登録単語毎のスコア値Ｓとを互いに対応付けて記憶している。なお、スコア値Ｓとは、予測の優先度を示しており、スコア値Ｓの高い登録単語は、スコア値Ｓの低い登録単語と比較して、予測候補としてディスプレイ１３に表示されやすい。
【００３７】
次に、予測単語テーブルに記憶される各登録単語の一部について詳述する。
「あああ」は会社名であるため、「あああ」の属性は施設名称とされ、「あああ」のスコア値Ｓは「２６０」とされる。「アイス」はアイスクリームの略称であるため、「アイス」の属性はジャンル名称（食べ物の種類）とされ、「アイス」のスコア値Ｓは「３８０」とされる。
【００３８】
「あいう」は、「あいう県」という地域を表す際に使用されると共に、例えば「あいう公園」などのように施設名を表す際にも使用される。そのため、「あいう」は、施設名称という属性と住所名称（県）という属性とを有している。こうした「あいう」のスコア値Ｓは「５８０」である。「アウトレット」はアウトレットモールの略称であり、アウトレットモールには、ファッション関係の店舗や食事関係の店舗などが出店している。そのため、「アウトレット」は、ジャンル名称（ファッション関係・食事関係）という属性を有しており、「アウトレット」のスコア値Ｓは「３８０」である。
【００３９】
「いあい」は、「いあい県」という地域を表す際に使用されると共に、例えば「いあい公園」などのように施設名を表す際にも使用される。そのため、「いあい」は、施設名称という属性と住所名称（県）という属性とを有している。こうした「いあい」のスコア値Ｓは「４５０」である。「おあいう」は、「おあいう市」という地域を表す際に使用されると共に、例えば「おあいうビル」などのように施設名を表す際にも使用される。そのため、「おあいう」は、施設名称という属性と住所名称（市）という属性とを有している。こうした「おあいう」のスコア値Ｓは「４００」である。
【００４０】
「すし（寿司）」は、食べ物を表す単語であるため、「すし」の属性はジャンル名称（食べ物の種類）とされ、「すし」のスコア値Ｓは「３５０」とされる。「たたすし」は、寿司を食べることのできる店舗の名称である。そのため、「たたすし」は、施設名称という属性とジャンル名称（食べ物屋）という属性とを有している。こうした「たたすし」のスコア値Ｓは「２００」である。
【００４１】
また、図５には図示されていないが、予測単語テーブルには、「たべる（食べる）」、「あそぶ（遊ぶ）」などの動詞も登録単語として記憶されている。こうした動詞に対する属性には、それらの意味する内容に合致した属性が設定されている。例えば、「たべる（食べる）」及び「あそぶ（遊ぶ）」の属性は、ジャンル名称に設定される。
【００４２】
次に、車両の乗員が地点候補の検索を行う際に制御部２２が実行する処理ルーチンについて、図６、図７及び図８に示すフローチャートに基づき説明する。なお、図６は、確定済みの文字列が示す単語の属性を確定属性として取得するための確定属性判定処理ルーチンを説明するフローチャートである。また、図７は、ＡＮＤ検索用の論理演算子「＆」の入力後に入力される単語、即ち確定前の文字列の予測候補をディスプレイ１３に案内表示させるための予測候補決定処理ルーチンを説明するフローチャートである。そして、図８は、ディスプレイ１３に予測候補が案内表示される際に実行される置換え処理ルーチンを説明するフローチャートである。
【００４３】
始めに、確定属性判定処理ルーチンについて、図４に示すフローチャートを参照して説明する。
この確定属性判定処理ルーチンは、車両の乗員によってＡＮＤ用領域４４又はＮＯＴ用領域４５（図２参照）が選択されたタイミングで実行される。そして、確定属性判定処理ルーチンにおいて、制御部２２は、確定済みの文字列に相当する単語が予測単語テーブルにあるか否かを判定する（ステップＳ１１０）。一例として、制御部２２は、確定済みの文字列と前方一致する登録単語を予測単語テーブルから検索する。なお、このときの検索は、検索条件が完全一致しない対象を一定のルールに従って抽出する曖昧検索でもよい。そして、検索された登録単語が、「確定済みの文字列に相当する単語」とされる。
【００４４】
確定済みの文字列に相当する単語が予測単語テーブルにある場合（ステップＳ１１０：ＹＥＳ）、制御部２２は、予測単語テーブルから確定済みの文字列に相当する登録単語の属性を読出し、該属性を確定属性として取得する（ステップＳ１１１）。例えば、確定済みの文字列に相当する単語が「すし」である場合、制御部２２は、「すし」という登録単語の属性として「ジャンル名称（食べ物の種類）」を読出し、「ジャンル名称（食べ物の種類）」を確定属性として取得する（図５参照）。また、確定済みの文字列に相当する単語が「あいう」である場合、制御部２２は、「あいう」という登録単語の属性として「施設名称」及び「住所名称（県）」を読出し、「施設名称」及び「住所名称（県）」を確定属性として取得する。したがって、本実施形態では、制御部２２が、属性取得手段としても機能する。また、ステップＳ１１１が、属性取得ステップに相当する。その後、制御部２２は、確定属性判定処理ルーチンを終了する。
【００４５】
一方、確定済みの文字列に相当する単語が予測単語テーブルにない場合（ステップＳ１１０：ＮＯ）、制御部２２は、施設名称を確定属性として設定し（ステップＳ１１２）、その後、確定属性判定処理ルーチンを終了する。これは、ジャンル名称や住所名称を属性として有する単語よりも施設名称を属性として有する単語のほうが、予測単語テーブルに網羅できていない可能性が高いためである。特に新しいビルなどの名称を示す単語については、予測単語テーブルに記憶されていない可能性が非常に高い。
【００４６】
次に、予測候補決定処理ルーチンについて、図７に示すフローチャートを参照して説明する。
この予測候補決定処理ルーチンは、ＡＮＤ検索用の論理演算子「＆」の入力後において、文字が車両の乗員によって選択される毎に実行される。また、予測候補決定処理ルーチンは、修正用領域４２が乗員によって操作されたタイミングでも、確定前の文字列が存在する場合には実行される。そして、予測候補決定処理ルーチンにおいて、制御部２２は、予測単語テーブルに含まれる各登録単語の中に、確定済みの文字列に続いて入力される確定前の文字列に前方一致する登録単語があるか否かを判定する（ステップＳ２００）。つまり、制御部２２は、入力された文字列のうち確定前の文字列があるか否かを判定し、確定前の文字列がある場合には該確定済みの文字列に前方一致する登録単語があるか否かを判定する。確定前の文字列に前方一致する登録単語がない場合（ステップＳ２００：ＮＯ）、制御部２２は、予測単語テーブルを用いた予測を行うことができないと判断し、予測候補決定処理ルーチンを終了する。このとき、制御部２２は、入力された文字列のうち確定前の文字列がない場合も、予測候補決定処理ルーチンを終了する。なお、今回の予測候補決定処理ルーチンの実行開始前に、ディスプレイ１３に予測候補を表示させていた場合、制御部２２は、ディスプレイ１３から予測単語表示領域４６（図３参照）を消去させ、その後、予測候補決定処理ルーチンを終了する。
【００４７】
一方、確定前の文字列に前方一致する登録単語がある場合（ステップＳ２００：ＹＥＳ）、制御部２２は、確定前の文字列と前方一致する登録単語と該登録単語の属性を予測単語テーブルから全て読出す（ステップＳ２０１）。例えば、確定前の文字列が「あ」である場合、制御部２２は、「あ」と前方一致する登録単語として、「あああ」「アイス」「あいう」「アウトレット」を、それらの属性と共に予測単語テーブルから読出す（図５参照）。また、確定前の文字列が「あい」である場合、制御部２２は、「あい」と前方一致する登録単語として、「アイス」「あいう」を、それらの属性と共に予測単語テーブルから読出す（図５参照）。したがって、本実施形態では、制御部２２が、読出し手段としても機能する。また、ステップＳ２０１が、読出しステップに相当する。
【００４８】
続いて、制御部２２は、予測単語テーブルから読出した登録単語の総数を読出し総数Ｐとして取得し（ステップＳ２０２）、係数Ｍに「１」をセットする（ステップＳ２０３）。そして、制御部２２は、ステップＳ２０１で読出した各登録単語を五十音順に並べ、上位からＭ番目の登録単語のスコア値Ｓ（Ｍ）を予測単語テーブルから取得する（ステップＳ２０４）。続いて、制御部２２は、Ｍ番目の登録単語の属性が上記ステップＳ１１１又はステップＳ１１２で設定された確定属性と一致するか否かを判定する（ステップＳ２０５）。このとき、確定属性として複数の属性（例えば、施設名称と住所名称（県））が設定される場合、制御部２２は、Ｍ番目の登録単語の属性が、各確定属性のうち何れか一つと一致するか否かを判定する。なお、本実施形態では、「アイス」と「アウトレット」は、ジャンル名称という同一の属性を有しているものとする。また、「あいう」と「いあい」と「おあいう」は、住所名称という同一の属性を有しているものとする。
【００４９】
Ｍ番目の登録単語の属性と一致する確定属性がない場合（ステップＳ２０５：ＮＯ）、制御部２２は、Ｍ番目の登録単語のスコア値Ｓ（Ｍ）を、Ｍ番目の登録単語の補正スコア値ＳＨ（Ｍ）とし（ステップＳ２０６）、その処理を後述するステップＳ２０８に移行する。一方、Ｍ番目の登録単語の属性と一致する確定属性がある場合（ステップＳ２０５：ＹＥＳ）、制御部２２は、Ｍ番目の登録単語のスコア値Ｓ（Ｍ）を低くする補正処理を行う（ステップＳ２０７）。本実施形態では、制御部２２は、Ｍ番目の登録単語のスコア値Ｓ（Ｍ）を予め設定された補正値Ｈ（例えば、５０）で減算し、該減算結果を補正スコア値ＳＨ（Ｍ）とする。その後、制御部２２は、その処理を次のステップＳ２０８に移行する。なお、補正値Ｈを、確定済みの文字列に相当する単語のスコア値Ｓに基づいた値としてもよい。
【００５０】
ステップＳ２０８において、制御部２２は、現時点の係数ＭがステップＳ２０２で取得した読出し総数Ｐと一致するか否かを判定する。係数Ｍが読出し総数Ｐ未満である場合（ステップＳ２０８：ＮＯ）、制御部２２は、予測単語テーブルから読出した全ての登録単語に関してステップＳ２０５の判定処理を行っていないため、係数Ｍを「１」だけインクリメントし（ステップＳ２０９）、その処理を前述したステップＳ２０４に移行する。一方、係数Ｍが読出し総数Ｐと一致する場合（ステップＳ２０８：ＹＥＳ）、制御部２２は、予測単語テーブルから読出した全ての登録単語に関してステップＳ２０５の判定処理を行ったと判断する。このようにステップＳ２０８の判定結果が肯定になった時点では、予測単語テーブルから読出された各登録単語のうち、確定属性と一致する属性を有する登録単語のスコア値（この場合、補正スコア値ＳＨ）と確定属性と一致する属性を有さない他の登録単語のスコア値（この場合、補正スコア値ＳＨ）との大小関係が変化している。
【００５１】
そして、制御部２２は、予測単語テーブルから読出された登録単語を補正スコア値ＳＨの大きい順に並べ、上位Ｎ個（Ｎは１以上の整数であって、例えば「５」）の登録単語を抽出する（ステップＳ２１０）。続いて、制御部２２は、ステップＳ２１０で抽出した上位Ｎ個の登録単語を、予測候補としてディスプレイ１３に案内表示させる予測候補表示処理を行い（ステップＳ２１４）、その後、予測候補決定処理ルーチンを終了する。この場合、補正処理後の優先度に相当する補正スコア値ＳＨの高い登録単語が、補正スコア値ＳＨの低い登録単語よりも優先的に予測候補としてディスプレイ１３に案内表示される。したがって、本実施形態では、制御部２２が、予測表示手段としても機能する。また、ステップＳ２１０，Ｓ２１４により、予測表示ステップが構成される。
【００５２】
次に、置換え処理ルーチンについて、図８に示すフローチャートを参照して説明する。
さて、置換え処理ルーチンは、ディスプレイ１３に予測候補が表示される間、予め設定された所定周期毎（例えば、０．１秒毎）に実行される。そして、置換え処理ルーチンにおいて、制御部２２は、ディスプレイ１３に形成された予測単語表示領域４６（図３参照）に表示される予測候補が車両の乗員によって選択されたか否かを判定する（ステップＳ３００）。予測候補が選択されていない場合（ステップＳ３００：ＮＯ）、制御部２２は、置換え処理ルーチンを一旦終了する。
【００５３】
一方、予測候補が選択された場合（ステップＳ３００：ＮＯ）、制御部２２は、選択された予測候補を特定し、置換え処理を行う（ステップＳ３０１）。具体的には、制御部２２は、ディスプレイ１３の選択文字表示領域４１に表示される確定前の文字列（例えば、あ）を、選択された予測候補（例えば、アウトレット）に置換えさせる（図３，４参照）。したがって、本実施形態では、制御部２２が、置換え表示手段としても機能する。また、ステップＳ３０１が、置換え表示ステップに相当する。そして、制御部２２は、ディスプレイ１３から予測単語表示領域４６を消去させ（ステップＳ３０２）、その後、置換え処理ルーチンを一旦終了する。
【００５４】
したがって、本実施形態では、以下に示す効果を得ることができる。
（１）本実施形態では、論理演算子に続いて単語が入力される場合には、入力途中の文字列、即ち確定前の文字列の予測候補がディスプレイ１３に案内表示される。そして、案内表示された予測候補が車両の乗員によって選択された場合には、確定前の文字列が、乗員によって選択された予測候補に置換えられる。そして、この状態でディスプレイ１３の検索実行用領域４３が選択されると、複数の単語を用いた検索が開始される。したがって、予測候補としてディスプレイ１３に案内表示された単語を乗員が選択する場合には、入力に要する時間を短縮させることができる。
【００５５】
（２）本実施形態では、確定済みの文字列に相当する単語が予測単語テーブルに登録単語として記憶される場合には、該登録単語の属性が確定属性として取得される。そして、ＡＮＤ検索を行うべく論理演算子「＆」が選択された状態で、次の単語の入力が開始されると、確定前の文字列と前方一致する登録単語と該登録単語の属性が予測単語テーブルから読出される。そして、読出された登録単語のうち、確定属性と一致する属性を有する登録単語よりも確定属性と一致する属性を有さない登録単語が、確定前の文字列の予測候補として優先的にディスプレイ１３に案内表示される。これは、ＡＮＤ検索を行う場合には、同一属性を有する単語が連続して入力される可能性が低いと考えられるためである。すなわち、車両の乗員に選択される可能性の高い予測候補が、精度良くディスプレイ１３に案内表示される。したがって、複数の単語を入力させる際における車両の乗員による単語の入力に要する時間を短縮させることが可能となる。
【００５６】
（３）本実施形態では、予測単語テーブルから読出された複数の登録単語のうち、確定属性と一致する属性を有する登録文字列の優先度（即ち、補正スコア値ＳＨ）は低くされる。一方、確定属性と一致する属性を有さない登録文字列の優先度（即ち、補正スコア値ＳＨ）は、補正前の優先度（即ち、スコア値Ｓ）に維持される。そして、補正スコア値ＳＨの高い登録単語が、補正スコア値ＳＨの低い登録単語よりも優先的に確定前の文字列の予測候補としてディスプレイ１３に案内表示される。そのため、確定前の文字列に対する予測精度を、向上させることができる。
【００５７】
（４）また、本実施形態では、確定前の文字列に基づき複数の登録単語が予測単語テーブルから読出された場合、確定属性と一致する属性を有するか否かに基づいたスコア値Ｓの補正処理が行われる。その後、予測候補として読み出された各登録単語のうち、補正スコア値ＳＨの高い方から上位Ｎ個の登録単語が、予測候補としてディスプレイ１３に案内表示される。このとき、予測候補として読み出された登録単語の個数がＮ個よりも多い場合、補正スコア値ＳＨの低い登録単語は、予測候補としてディスプレイ１３に案内表示されない。したがって、車両の乗員によって選択される可能性の低い登録単語、即ち確定属性と一致する属性を有する登録単語が、予測候補としてディスプレイ１３に案内表示される可能性を低くすることができる。
【００５８】
（５）また、論理演算子「＆」が入力された段階での確定済みの文字列に相当する単語が予測単語テーブルにない場合、確定属性は施設名称とされる。これにより、確定済みの文字列及び論理演算子「＆」に続いて入力される確定前の文字列を、予測単語テーブルを用いて予測することができる。
【００５９】
（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態を図９〜図１１に従って説明する。なお、第２の実施形態は、予測単語テーブルの内容、確定属性判定処理ルーチン及び予測候補決定処理ルーチンの一部が第１の実施形態と異なっている。したがって、以下の説明においては、第１の実施形態と相違する部分について主に説明するものとし、第１の実施形態と同一又は相当する部材構成には同一符号を付して重複説明を省略するものとする。
【００６０】
まず始めに、本実施形態の予測単語テーブルについて、図９を参照して説明する。
図９に示すように、予測単語テーブルでは、各登録単語に対して、属性毎にスコア値Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３が設定されている。具体的には、会社名を表す登録単語の「あああ」は、施設名称という属性を有している。そのため、「あああ」に対する施設名称用の第１スコア値Ｓ１は「２６０」とされる一方、住所名称用の第２スコア値Ｓ２及びジャンル名称用の第３スコア値Ｓ３は共に「０（零）」とされる。また、アイスクリームの略称である「アイス」は、ジャンル名称（食べ物の種類）という属性を有している。そのため、「アイス」に対する第３スコア値Ｓ３は「３８０」とされる一方、第１スコア値Ｓ１及び第２スコア値Ｓ２は共に「０（零）」とされる。
【００６１】
また、「あいう」は、上述したように、施設名称という属性と住所名称（県）という属性とを有している。そのため、「あいう」に対する第１スコア値Ｓ１は「３４８」とされると共に、第２スコア値Ｓ２は「２３２」とされる一方、第３スコア値Ｓ３は「０（零）」とされる。また、アウトレットモールの略称である「アウトレット」は、ジャンル名称（ファッション関係・食事関係）という属性を有している。そのため、「アウトレット」に対する第３スコア値Ｓ３は「３８０」とされる一方、第１スコア値Ｓ１及び第２スコア値Ｓ２は共に「０（零）」とされる。
【００６２】
また、「いあい」は、上述したように、施設名称という属性と住所名称（県）という属性とを有している。そのため、「いあい」に対する第１スコア値Ｓ１及び第２スコア値Ｓ２は共に「２２５」とされる一方、第３スコア値Ｓ３は「０（零）」とされる。また、「おあいう」は、上述したように、施設名称という属性と住所名称（市）という属性とを有している。そのため、「おあいう」に対する第１スコア値Ｓ１は「１６０」とされると共に、第２スコア値Ｓ２は「２４０」とされる一方、第３スコア値Ｓ３は「０（零）」とされる。
【００６３】
また、「すし（寿司）」は、ジャンル名称（食べ物の種類）という属性を有している。そのため、「すし」に対する第３スコア値Ｓ３は「３５０」とされる一方、第１スコア値Ｓ１及び第２スコア値Ｓ２は共に「０（零）」とされる。また、寿司を食べることのできる店舗の名称を表す「たたすし」は、施設名称という属性とジャンル名称（食べ物屋）という属性とを有している。そのため、「たたすし」に対する第１スコア値Ｓ１及び第３スコア値Ｓ３は共に「１００」とされる一方、第２スコア値Ｓ２は「０（零）」とされる。
【００６４】
次に、本実施形態の確定属性判定処理ルーチンについて、図１０に示すフローチャートを参照して説明する。
さて、確定属性判定処理ルーチンにおいて、確定済みの文字列に相当する単語が予測単語テーブルにある場合（ステップＳ１１０：ＹＥＳ）、制御部２２は、検索された登録単語の第１スコア値Ｓ１、第２スコア値Ｓ２及び第３スコア値Ｓ３を予測単語テーブルから取得する（ステップＳ１２１）。例えば、確定済みの文字列に相当する単語が「おあいう」である場合、制御部２２は、「おあいう」の第１スコア値Ｓ１（１６０）、第２スコア値Ｓ２（２４０）及び第３スコア値Ｓ３（０（零））を取得する。本実施形態では、属性毎にスコア値が設定されている。そのため、条件に合致する登録単語の各スコア値Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３を取得することは、当該登録単語の属性（属性情報）を取得したことと等しい。したがって、本実施形態では、ステップＳ１２１が、属性取得ステップに相当する。
【００６５】
続いて、制御部２２は、取得した第１スコア値Ｓ１を施設名称用の第１補正値Ｈ１に設定すると共に、第２スコア値Ｓ２を住所名称用の第２補正値Ｈ２に設定し、さらに、第３スコア値Ｓ３をジャンル名称用の第３補正値Ｈ３に設定する（ステップＳ１２２）。その後、制御部２２は、確定属性判定処理ルーチンを終了する。
【００６６】
一方、確定済みの文字列に相当する単語が予測単語テーブルにない場合（ステップＳ１１０：ＮＯ）、制御部２２は、第１補正値Ｈ１、第２補正値Ｈ２及び第３補正値Ｈ３に「０（零）」を設定し（ステップＳ１２３）、その後、確定属性判定処理ルーチンを終了する。
【００６７】
次に、本実施形態の予測候補決定処理ルーチンについて、図１１に示すフローチャートを参照して説明する。
予測候補決定処理ルーチンにおいて、制御部２２は、上記ステップＳ２００，Ｓ２０１，Ｓ２０２，Ｓ２０３の処理と同等の処理を順次実行する。続いて、制御部２２は、ステップＳ２０１で読出した各登録単語を五十音順に並べ、上位からＭ番目の登録単語の各スコア値Ｓ１（Ｍ），Ｓ２（Ｍ），Ｓ３（Ｍ）を予測単語テーブルから取得する（ステップＳ２２１）。そして、制御部２２は、取得したＭ番目の登録単語の各スコア値Ｓ１（Ｍ），Ｓ２（Ｍ），Ｓ３（Ｍ）に対して、ステップＳ１２２又はＳ１２３で設定した補正値Ｈ１，Ｈ２，Ｈ３を用いた補正処理を行う（ステップＳ２２２）。
【００６８】
具体的には、制御部２２は、Ｍ番目の登録単語の第１スコア値Ｓ１（Ｍ）から第１補正値Ｈ１を減算し、該減算結果を第１補正スコア値ＳＨ１（Ｍ）とする。また、制御部２２は、第２スコア値Ｓ２（Ｍ）から第２補正値Ｈ２を減算し、該減算結果を第２補正スコア値ＳＨ２（Ｍ）とする。そして、制御部２２は、第３スコア値Ｓ３（Ｍ）から第３補正値Ｈ３を減算し、該減算結果を第３補正スコア値ＳＨ３（Ｍ）とする。なお、上記の演算により、補正スコア値ＳＨが負の値となった場合、当該補正スコア値ＳＨは「０（零）」とされる。
【００６９】
続いて、制御部２２は、ステップＳ２２２で算出した各補正スコア値ＳＨ１（Ｍ）、ＳＨ２（Ｍ）、ＳＨ３（Ｍ）を合算し、該合算結果を合算スコア値ＳＨＴ（Ｍ）とする（ステップＳ２２３）。
【００７０】
ここで、確定済みの文字列に相当する単語が「あいう」でＭ番目の登録単語が「たたすし」であった場合を例として説明する。すなわち、上記ステップＳ１２２において、第１補正値Ｈ１が「３４８」に設定されると共に、第２補正値Ｈ２が「２３２」とされ、さらに、第３補正値Ｈ３が「０（零）」とされる（図９参照）。また、第１スコア値Ｓ１（Ｍ）及び第３スコア値Ｓ３が「１００」とされると共に、第２スコア値Ｓ２が「０（零）」とされる。すると、ステップＳ２２２での補正処理によって、第１補正スコア値ＳＨ１（Ｍ）は、演算結果（（１００−３４８）＜０（零））が負の値となるため、「０（零）」となる。また、第２補正スコア値ＳＨ２（Ｍ）は、演算結果（（０（零）−２３２）＜０（零））が負の値となるため、「０（零）」となる。また、第３補正スコア値ＳＨ３（Ｍ）は、「１００」（＝１００−０（零））となる。そして、合算スコア値ＳＨＴ（Ｍ）は、「１００」（＝０（零）＋０（零）＋１００）となる。
【００７１】
そして、制御部２２は、上記ステップＳ２０８の判定処理と同様に、現時点の係数Ｍが上記ステップＳ２０２で取得した読出し総数Ｐと一致するか否かを判定する（ステップＳ２２４）。係数Ｍが読出し総数Ｐ未満である場合（ステップＳ２２４：ＮＯ）、制御部２２は、係数Ｍを「１」だけインクリメントし（ステップＳ２２５）、その処理を前述したステップＳ２２１に移行する。一方、係数Ｍが読出し総数Ｐと一致する場合（ステップＳ２２４：ＹＥＳ）、制御部２２は、上記ステップＳ２１０，Ｓ２１４の各処理を順次実行し、予測候補決定処理ルーチンを終了する。
【００７２】
ここで、第１の実施形態の場合と同じように、登録単語のスコア値を属性毎に設定しない場合には、以下に示す問題が発生し得る。なお、前提として、「あいう」と「たたすし」とでＡＮＤ検索を行うものとする。
【００７３】
この場合、１つ目の単語として「あいう」が入力されると、確定属性は施設名称と住所名称とされる（図５参照）。その後、論理演算子「＆」の入力後に、「た」が入力されると、予測単語テーブルから「た」と前方一致する登録単語が読出される。このとき、「たたすし」も読出される。しかし、「たたすし」は、確定属性と一致する属性（施設名称）を有している（図５参照）。そのため、「たたすし」に設定されたスコア値は、「あいう」に設定されたスコア値を用いて減算処理される。すると、「たたすし」の補正スコア値は「０（零）」となってしまう。その結果、読出された登録単語がＮ個以上ある場合、車両の乗員が所望する「たたすし」は、補正スコア値が「０（零）」となるために予測単語テーブルに記憶されているにも拘わらず、予測候補としてディスプレイ１３に案内表示されない可能性がある。
【００７４】
この点、本実施形態では、登録単語には、図９に示すように、属性毎にスコア値Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３が設定されている。そのため、論理演算子「＆」の入力後に「た」が入力されたために読出された「たたすし」の各スコア値Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３は、「あいう」の各スコア値Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３に基づき個別に補正される。このとき、「あいう」と「たたすし」は、施設名称という属性を有する点で一致している。その結果、「たたすし」の第１スコア値Ｓ１（１００）は、「あいう」の第１スコア値Ｓ１（３４８）で補正される。その一方で、「たたすし」はジャンル名称という属性を有するのに対し、「あいう」はジャンル名称という属性を有していない。その結果、「たたすし」の第３スコア値Ｓ３は、実質的には補正されない。
【００７５】
すると、各補正スコア値ＳＨ１，ＳＨ２，ＳＨ３を合算した「たたすし」の合算スコア値ＳＨＴは、「０（零）」ではない。そのため、読出された登録単語の個数がＮ個よりも多い場合であっても、合算スコア値ＳＨＴが「０（零）」ではないために、車両の乗員が所望する「たたすし」が予測候補としてディスプレイ１３に案内表示される可能性が高くなる。
【００７６】
したがって、本実施形態では、上記第１の実施形態の効果（１）〜（４）の効果に加え、以下に示す効果を得ることができる。
（６）本実施形態の予測単語テーブルでは、登録単語には、属性毎のスコア値Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３が設定されている。そのため、確定属性と一致する属性を有する登録単語のうち、確定属性と一致しない他の属性も有する登録単語が予測候補としてディスプレイ１３に案内表示される可能性を高めることができる。したがって、車両の乗員に選択される可能性のある登録単語を予測候補としてディスプレイ１３に案内表示させることにより、入力に要する時間短縮に貢献できる可能性が高くなる。
【００７７】
（第３の実施形態）
次に、本発明の第３の実施形態を図１２〜図１４に従って説明する。なお、第３の実施形態は、予測単語テーブルの内容、確定属性判定処理ルーチン及び予測候補決定処理ルーチンの一部が第１及び第２の各実施形態と異なっている。したがって、以下の説明においては、第１及び第２の各実施形態と相違する部分について主に説明するものとし、第１及び第２の各実施形態と同一又は相当する部材構成には同一符号を付して重複説明を省略するものとする。
【００７８】
図１２に示すように、本実施形態のテーブル記憶部２５（図１参照）には、２種類の予測単語テーブルが記憶されている。本実施形態では、上記第２の実施形態の場合とは異なり、一部の属性が細かく分類されている。例えば、住所名称は、都道府県レベルの住所名称、市レベルの住所名称、区レベルの住所名称、町村レベルの住所名称に分類されている。これら地域名称に関する属性のうち、町村レベルの住所名称は、他の住所名称と比較して狭い範囲の地域を示す属性であるといえる。区レベルの住所名称は、町村レベルの住所名称よりも広範囲の地域を示す属性であるといえる。市レベルの住所名称は、町村レベル及び区レベルの住所名称よりも広範囲の地域を示す属性であるといえる。そして、都道府県レベルの住所名称は、他の住所名称よりも広範囲の地域を示す属性であるといえる。
【００７９】
ジャンル名称は、大概念レベルのジャンル名称、種類レベルのジャンル名称、店名レベルのジャンル名称に分類される。大概念レベルのジャンル名称は、ジャンルを大別するための属性である。こうした大概念レベルのジャンル名称を有する登録単語の一例としては、「アウトレット（アウトレットモール）」、「レストラン」、「あそぶ（遊ぶ）」、「たべる（食べる）」（図示略）などが挙げられる。
【００８０】
種類レベルのジャンル名称は、大概念レベルのジャンル名称を下位概念化（具体化）する属性である。「レストラン」や「たべる（食べる）」を下位概念化した登録単語の一例としては、「アイス（アイスクリーム）」、「すし（寿司）」、「ハンバーガー」（図示略）などが挙げられる。また、「あそぶ（遊ぶ）」を下位概念化した登録単語の一例としては、「えいが（映画）」、「ゆうえんち（遊園地）」、「カラオケ」（図示略）などが挙げられる。
【００８１】
店名レベルのジャンル名称は、種類レベルのジャンル名称を下位概念化（具体化）する属性である。すなわち、店名レベルのジャンル名称は、具体的な店名や位置などを表す登録単語に設定される。「すし（寿司）」を下位概念化した登録単語の一例としては、「たたすし（食べ物屋）」が挙げられる。
【００８２】
始めに、図１２の上側に示される第１の予測単語テーブルについて説明する。
第１の予測単語テーブルでは、各登録単語に対して、属性毎にスコア値Ｓ１，Ｓ２１，Ｓ２２，Ｓ２３，Ｓ２４，Ｓ３１，Ｓ３２，Ｓ３３が設定されている。具体的には、会社名を表す登録単語の「あああ」に関して、施設名称用の第１スコア値Ｓ１は「２６０」である一方、その他のスコア値Ｓ２１〜Ｓ２４，Ｓ３１〜Ｓ３３は「０（零）」である。アイスクリームの略称である「アイス」に関して、種類レベルのジャンル名称用の第３２スコア値Ｓ３２は「３８０」であり、その他のスコア値Ｓ１，Ｓ２１〜Ｓ２４，Ｓ３１，Ｓ３３は「０（零）」である。また、施設名称又は都道府県レベルの住所名称を表す「あいう」に関して、第１スコア値Ｓ１は「３４８」であると共に、都道府県レベルの住所名称用の第２１スコア値Ｓ２１は「２３２」である一方、その他のスコア値Ｓ２２〜Ｓ２４，Ｓ３１〜Ｓ３３は「０（零）」である。
【００８３】
アウトレットモールの略称である「アウトレット」に関して、大概念レベルのジャンル名称用の第３１スコア値Ｓ３１は「３８０」である一方、その他のスコア値Ｓ１，Ｓ２１〜Ｓ２４，Ｓ３２，Ｓ３３は「０（零）」である。施設名称又は都道府県レベルの住所名称を表す「いあい」に関して、第１スコア値Ｓ１は「２２５」であると共に、第２１スコア値Ｓ２１は「２２５」である一方、その他のスコア値Ｓ２２〜Ｓ２４，Ｓ３１〜Ｓ３３は「０（零）」である。施設名称又は市レベルの住所名称を表す「おあいう」に関して、第１スコア値Ｓ１は「１６０」であると共に、市レベルの住所名称用の第２２スコア値Ｓ２２は「２４０」である一方、その他のスコア値Ｓ２１，Ｓ２３，Ｓ２４，Ｓ３１〜Ｓ３３は「０（零）」である。
【００８４】
食べ物の種類を表す「すし（寿司）」に関して、種類レベルのジャンル名称用の第３２スコア値Ｓ３２は「３５０」である一方、その他のスコア値Ｓ１，Ｓ２１〜Ｓ２４，Ｓ３１，Ｓ３３は「０（零）」である。店名を表す「たたすし」に関して、第１スコア値Ｓ１は「１００」であると共に、店名レベルのジャンル名称用の第３３スコア値Ｓ３３は「１００」である一方、その他のスコア値Ｓ２１〜Ｓ２４，Ｓ３１，Ｓ３２は「０（零）」である。町村レベルの住所名称を表す「なにぬ」に関して、町村レベルの住所名称用の第２３スコア値Ｓ２３は「１５０」である一方、その他のスコア値Ｓ１，Ｓ２１〜Ｓ２３，Ｓ３１〜Ｓ３３は「０（零）」である。
【００８５】
なお、本実施形態において、「おあいう（市）」は、該当する地域が日本全国で一箇所しかない市名である一方、「なにぬ（町）」は、該当する地域が日本全国で複数箇所に存在する町名であるものとする。
【００８６】
次に、図１２の下側に示される第２の予測単語テーブルについて説明する。
確定済みの文字列に相当する登録単語によっては、論理演算子「＆」に続いて入力される確定前の文字列に対する予測候補が限定されることがある。例えば、確定済みの文字列に相当する単語が「おあいう（市）」である場合、「おあいう（市）」は全国で一箇所しかない。そのため、論理演算子「＆」に続いて都道府県レベルの住所名称を有する単語が入力される可能性は低い。また、確定済みの文字列に相当する単語が「すし（寿司）」である場合、論理演算子（＆）に続いて大概念レベルのジャンルを有する単語（例えば、「レストラン」）が入力される可能性は低い。このように確定済みとなった単語によっては、次に入力される単語の予測候補を絞り込むことができる。こうした予測候補を絞り込むために第２の予測単語テーブルが用意されている。
【００８７】
図１２に示すように、第２の予測単語テーブルでは、各登録単語に対して、属性毎に排他スコア値Ｚ１，Ｚ２１，Ｚ２２，Ｚ２３，Ｚ２４，Ｚ３１，Ｚ３２，Ｚ３３が設定されている。具体的には、アイスクリームの略称である「アイス」に関して、大概念レベルのジャンル名称用の第３１排他スコア値Ｚ３１は「２００」であり、その他の排他スコア値Ｚ１，Ｚ２１〜Ｚ２４，Ｚ３２，Ｚ３３は「０（零）」である。施設名称又は市レベルの住所名称を表す「おあいう」に関して、都道府県レベル用の第２１排他スコア値Ｚ２１は「２１０」である一方、その他の排他スコア値Ｚ１，Ｚ２２〜Ｚ２４，Ｚ３１〜Ｚ３３は「０（零）」である。
【００８８】
食べ物の種類を表す「すし（寿司）」に関して、大概念レベルのジャンル名称用の第３１排他スコア値Ｚ３１は「２００」である一方、その他の排他スコア値Ｚ１，Ｚ２１〜Ｚ２４，Ｚ３２，Ｚ３３は「０（零）」である。店名を表す「たたすし」に関して、大概念レベル及び種類レベルのジャンル名称用の第３１排他スコア値Ｚ３１及び第３２排他スコア値Ｚ３２は「１００」である一方、その他の排他スコア値Ｚ１，Ｚ２１〜Ｚ２４，Ｚ３３は「０（零）」である。
【００８９】
その一方で、他の登録単語の排他スコア値Ｚ１，Ｚ２１〜Ｚ２４，Ｚ３１〜Ｚ３３は、全て「０（零）」である。これは、他の登録単語が確定済みの文字列に相当する単語となった場合に、論理演算子「＆」に続いて入力される単語の予測候補を、他の登録単語の属性（確定属性）によって排他しなくてもよいためである。
【００９０】
次に、本実施形態の確定属性判定処理ルーチンについて、図１３に示すフローチャートを参照して説明する。
さて、確定属性判定処理ルーチンにおいて、確定済みの文字列に相当する単語が予測単語テーブルにある場合（ステップＳ１１０：ＹＥＳ）、制御部２２は、検索した登録単語のスコア値Ｓ（Ｓ１，Ｓ２１〜Ｓ２４，Ｓ３１〜Ｓ３３）を第１の予測単語テーブルから取得する（ステップＳ１３１）。本実施形態では、第２の実施形態の場合と同様に、属性毎にスコア値が設定されている。そのため、条件に合致する登録単語の各スコア値を取得することは、当該登録単語の属性（属性情報）を取得したことと等しい。したがって、本実施形態では、ステップＳ１３１が、属性取得ステップに相当する。
【００９１】
続いて、制御部２２は、検索した登録単語の排他スコア値Ｚ（Ｚ１，Ｚ２１〜Ｚ２４，Ｚ３１〜Ｚ３３）を第２の予測単語テーブルから取得する（ステップＳ１３２）。そして、制御部２２は、ステップＳ１３１，Ｓ１３２で取得したスコア値Ｓ及び排他スコア値Ｚに基づき、属性毎の補正値Ｈ（Ｈ１，Ｈ２１，Ｈ２２，Ｈ２３，Ｈ２４，Ｈ３１，Ｈ３２，Ｈ３３）を設定し（ステップＳ１３３）、確定属性判定処理ルーチンを終了する。
【００９２】
一方、確定済みの文字列に相当する単語が予測単語テーブルにない場合（ステップＳ１１０：ＮＯ）、制御部２２は、属性毎の補正値Ｈ（Ｈ１，Ｈ２１，Ｈ２２，Ｈ２３，Ｈ２４，Ｈ３１，Ｈ３２，Ｈ３３）を全て「０（零）」とし（ステップＳ１３４）、確定属性判定処理ルーチンを終了する。
【００９３】
ここで、補正値Ｈの設定方法について、確定済みの文字列に相当する単語が「おあいう」である場合を例として説明する。
検索された登録単語が「おあいう」である場合、第１スコア値Ｓ１は「１６０」に、第２２スコア値Ｓ２２は「２４０」に、他のスコア値Ｓ２１，Ｓ２３，Ｓ２４，Ｓ３１〜Ｓ３３は「０（零）」になる（図１２参照）。また、第２１排他スコア値Ｚ２１は「２１０」に、他の排他スコア値Ｚ１，Ｚ２２〜Ｚ２４，Ｚ３１〜Ｚ３３は「０（零）」になる。
【００９４】
そして、第１スコア値Ｓ１が「１６０」であると共に第１排他スコア値Ｚ１が「０（零）」であるため、第１補正値Ｈ１は「１６０」とされる。また、第２１スコア値Ｓ２１が「０（零）」であると共に第２１排他スコア値Ｚ２１が「２１０」であるため、第２１補正値Ｈ２１は「２１０」とされる。また、第２２スコア値Ｓ２２が「２４０」であると共に第２２排他スコア値Ｚ２２が「０（零）」であるため、第２２補正値Ｈ２２が「２４０」とされる。また、第２３スコア値Ｓ２３及び第２３排他スコア値Ｚ２３が共に「０（零）」であるため、第２３補正値Ｈ２３が「０（零）」とされる。同様に、第２４補正値Ｈ２４、第３１補正値Ｈ３１、第３２補正値Ｈ３２及び第３３補正値Ｈ３３は、それぞれ「０（零）」とされる。
【００９５】
なお、もし仮に第１スコア値Ｓ１が「１６０（＞０（零））」であると共に第１排他スコア値Ｚ１が「１００（＞０（零））」であったとした場合、第１補正値Ｈ１を、第１スコア値Ｓ１及び第１排他スコア値Ｚ１のうち大きな方としてもよいし、第１スコア値Ｓ１及び第１排他スコア値Ｚ１の平均値としてもよい。
【００９６】
次に、本実施形態の予測候補決定処理ルーチンについて、図１４に示すフローチャートを参照して説明する。
予測候補決定処理ルーチンにおいて、制御部２２は、上記ステップＳ２００，Ｓ２０１，Ｓ２０２，Ｓ２０３の処理と同等の処理を順次実行する。続いて、制御部２２は、ステップＳ２０１で読出した各登録単語を五十音順に並べ、上位からＭ番目の登録単語の各スコア値Ｓ（Ｍ）を予測単語テーブルから取得する（ステップＳ２４１）。そして、制御部２２は、取得したＭ番目の登録単語の各スコア値Ｓ（Ｍ）に対して補正処理を行う（ステップＳ２４２）。つまり、制御部２２は、スコア値Ｓ１（Ｍ），Ｓ２１（Ｍ），Ｓ２２（Ｍ），Ｓ２３（Ｍ），Ｓ２４（Ｍ），Ｓ３１（Ｍ），Ｓ３２（Ｍ），Ｓ３３（Ｍ）を、ステップＳ１３３又はステップＳ１３４で設定した補正値Ｈ１，Ｈ２１〜Ｈ２４，Ｈ３１〜Ｈ３３を用いて補正する。そして、制御部２２は、補正結果を補正スコア値ＳＨ１（Ｍ），ＳＨ２１（Ｍ），ＳＨ２２（Ｍ），ＳＨ２３（Ｍ），ＳＨ２４（Ｍ），ＳＨ３１（Ｍ），ＳＨ３２（Ｍ），ＳＨ３３（Ｍ）とする。第１スコア値Ｓ１（Ｍ）の補正処理を例として説明すると、制御部２２は、第１スコア値Ｓ１（Ｍ）から補正値Ｈ１を減算し、該減算結果を第１補正スコア値ＳＨ１（Ｍ）とする。
【００９７】
続いて、制御部２２は、ステップＳ２４２で算出した各補正スコア値ＳＨ１（Ｍ），ＳＨ２１（Ｍ）〜ＳＨ２４（Ｍ），ＳＨ３１（Ｍ）〜ＳＨ３３（Ｍ）を合算し、該合算結果を合算スコア値ＳＨＴ（Ｍ）とする（ステップＳ２４３）。そして、制御部２２は、上記ステップＳ２０８の判定処理と同様に、現時点の係数Ｍが上記ステップＳ２０２で取得した読出し総数Ｐと一致するか否かを判定する（ステップＳ２４４）。係数Ｍが読出し総数Ｐ未満である場合（ステップＳ２４４：ＮＯ）、制御部２２は、係数Ｍを「１」だけインクリメントし（ステップＳ２４５）、その処理を前述したステップＳ２４１に移行する。一方、係数Ｍが読出し総数Ｐと一致する場合（ステップＳ２４４：ＹＥＳ）、制御部２２は、上記ステップＳ２１０，Ｓ２１４の各処理を順次実行し、予測候補決定処理ルーチンを終了する。
【００９８】
上述したように、「おあいう（市）」は、該当する地域が日本全国で一箇所しかない市名であるため、確定済みの文字列に相当する単語が「おあいう」である場合、論理演算子「＆」に続いて入力される単語が都道府県名である可能性は低い。本実施形態では、「おあいう」に関して、都道府県レベルの住所名称用の第２１排他スコア値Ｚ２１が「２１０」とされている（図１２参照）。
【００９９】
論理演算子「＆」に続いて入力された文字が「あ」であると、「あ」と前方一致する全ての登録単語として「あああ」、「アイス」、「あいう」、「アウトレット」などが読出される。このように読出された各登録単語のうち、「あああ」、「アイス」、「アウトレット」は、都道府県レベルの住所名称を属性として有していない。そのため、これらに設定されるスコア値Ｓは、「おあいう」の第２１排他スコア値Ｚ２１（２１０）によって補正されない。一方、「あいう」は、都道府県レベルの住所名称を属性として有している。そのため、「あいう」に設定される都道府県レベルの住所名称用の第２１スコア値Ｓ２１（２２５）は、「おあいう」の第２１排他スコア値Ｚ２１（２１０）によって補正される。つまり、「あいう」の第２１補正スコア値ＳＨ２１は、「１５」（＝２２５−２１０）となる。
【０１００】
すると、「あいう」の合算スコア値ＳＨＴは、低くなる。その結果、確定前の文字列「あ」の予測候補として「あいう」がディスプレイ１３に案内表示される可能性が低くなる。また、案内表示されたとしても、「あいう」は、他の予測候補よりも下位で案内表示される。
【０１０１】
また、確定済みの文字列に相当する単語が「たたすし」である場合、論理演算子「＆」に続いて入力される単語が、種類レベルのジャンル名称や大概念レベルのジャンル名称の属性を有する単語である可能性は低い。そこで、本実施形態では、「たたすし」に関して、大概念レベルのジャンル名称用の第３１排他スコア値Ｚ３１が「１００」とされると共に、種類レベルのジャンル名称用の第３２排他スコア値Ｚ３２が「１００」とされる（図１２参照）。その結果、論理演算子「＆」に続いて例えば「す」が入力されたとしても、「すし（寿司）」が確定前の文字列「す」の予測候補としてディスプレイ１３に案内表示される可能性は低くなる。また、案内表示されたとしても、「すし」は、他の予測候補よりも下位で案内表示される。
【０１０２】
したがって、本実施形態では、上記第１の実施形態の効果（１）〜（４）（６）の効果に加え、以下に示す効果を得ることができる。
（７）ＡＮＤ検索を行う場合には、確定済みの文字列に相当する単語の属性（確定属性）よりも大概念の属性を有する単語が論理演算子「＆」に続いて入力される可能性は低いと考えられる。例えば、寿司屋の店名を表す「たたすし」が入力された後に、「すし（寿司）」が入力される可能性は低い。そこで、本実施形態では、各登録単語に対して、排他スコア値Ｚ１，Ｚ２１〜Ｚ２４，Ｚ３１〜Ｚ３３が設定されている。そして、この排他スコア値Ｚ１，Ｚ２１〜Ｚ２４，Ｚ３１〜Ｚ３３を用いて、確定前の文字列に前方一致する登録単語のスコア値Ｓが補正される。その結果、確定済みの文字列に相当する単語の属性（確定属性）よりも大概念の属性を有する登録単語が予測候補としてディスプレイ１３に案内表示される可能性を低くすることができる。したがって、車両の乗員によって選択される可能性の高い登録単語がディスプレイ１３に案内表示される可能性を高くすることができる。
【０１０３】
（８）また、住所名称（地域名称）を表す登録単語は、該当する地域が複数存在する単語と、該当する地域が一箇所しかない単語とに分類される。そして、該当する地域が日本全国で一箇所しかない地域名に相当する登録単語が確定済みの文字列に相当する単語である場合、該登録単語が示す地域よりも広範囲の地域を表す登録単語が予測候補としてディスプレイ１３に案内表示される可能性は低くなる。例えば、確定済みの文字列に相当する単語が「おあいう（市）」である場合、該「おあいう」に関して都道府県レベルの住所名称用の第２１排他スコア値Ｚ２１が「２１０」とされる。そのため、都道府県レベルの住所名称を表す登録単語が予測候補としてディスプレイ１３に案内表示される可能性は低くなる。したがって、車両の乗員によって選択される可能性の低い登録単語がディスプレイ１３に案内表示される可能性を低くすることができる。
【０１０４】
（第４の実施形態）
次に、本発明の第４の実施形態を図１５及び図１６に従って説明する。なお、第４の実施形態では、ＮＯＴ検索用の予測候補決定処理ルーチンを実行する点が第３の実施形態と異なっている。したがって、以下の説明においては、第３の実施形態と相違する部分について主に説明するものとし、第２の実施形態と同一又は相当する部材構成には同一符号を付して重複説明を省略するものとする。
【０１０５】
始めに、ＮＯＴ検索を行う際にディスプレイ１３に表示される検索用表示画面の一例について、図１５を参照して説明する。
複数の単語でＮＯＴ検索を行う場合には、１つ目の単語（この場合、「すし」）の入力が完了した後に、ＮＯＴ用領域４５が選択される。すると、図１５に示すように、選択文字表示領域４１には、「すし」という単語に続いて、ＮＯＴ検索用の論理演算子として「−」が表示される。すると、１つ目の単語は、「すし」に確定される。すなわち、論理演算子「−」よりも前（図１５では左側）に表示される文字列（この場合、「すし」）が、確定済みの文字列に相当する。
【０１０６】
そして、論理演算子「−」に続いて２つ目の単語の入力が開始されると、ディスプレイ１３において入力可能文字領域４０の右側には、論理演算子「−」の右側に表示される文字列から推測される予測候補が表示される予測単語表示領域４６が形成される。このように論理演算子「−」の右側に表示される文字列が、確定前の文字列に相当する。予測単語表示領域４６には、図９に示す予測単語テーブルに記憶される登録単語のうち、確定前の文字列と前方一致する単語の少なくとも一つが表示される。例えば、確定前の文字列が「た」である場合、予測単語表示領域４６には、「た」と前方一致する単語が予測候補として表示される。
【０１０７】
そして、予測単語表示領域４６に表示される複数の予測候補のうち何れか一つ（例えば、「たたすし」）が選択されると、選択文字表示領域４１では、確定前の文字列である「た」が、選択された予測候補（たたすし）に置換えられる。その結果、選択文字表示領域４１には、「すし  −  たたすし」が表示される。この状態で検索実行用領域４３が選択されると、１つ目の単語（すし）と２つ目の単語（たたすし）とでＮＯＴ検索が行われる。この場合、「たたすし」以外で寿司を提供するお店が検索される。
【０１０８】
次に、ＮＯＴ検索時用の確定属性判定処理ルーチンについて、図１６に示すフローチャートを参照して説明する。なお、ＮＯＴ検索時用の確定属性判定処理ルーチンは、確定前の文字列に前方一致する登録単語のスコア値の補正方法以外では、ＡＮＤ検索時用の確定属性判定処理ルーチンとほぼ同等である。そこで、ＡＮＤ検索時の場合とは異なる点を重点的に説明するものとし、それ以外の部分については簡単に説明するものとする。
【０１０９】
この予測候補決定処理ルーチンは、ＮＯＴ検索用の論理演算子「−」の入力後において、文字が車両の乗員によって選択される毎に実行される。また、予測候補決定処理ルーチンは、修正用領域４２が乗員によって選択されたタイミングでも、確定前の文字列が存在する場合には実行される。そして、予測候補決定処理ルーチンにおいて、予測単語テーブルに含まれる各登録単語の中に、確定前の文字列に前方一致する登録単語がない場合（ステップＳ４００：ＮＯ）、制御部２２は、予測候補決定処理ルーチンを終了する。一方、確定前の文字列に前方一致する登録単語がある場合（ステップＳ４００：ＹＥＳ）、制御部２２は、確定前の文字列と前方一致する登録単語と該登録単語の属性を予測単語テーブルから全て読出す（ステップＳ４０１）。したがって、本実施形態では、ステップＳ４０１が、読出しステップに相当する。続いて、制御部２２は、予測単語テーブルから読出した登録単語の総数を読出し総数Ｐとして取得し（ステップＳ４０２）、係数Ｍに「１」をセットする（ステップＳ４０３）。
【０１１０】
そして、制御部２２は、ステップＳ４０１で読出した各登録単語を五十音順に並べ、上位からＭ番目の登録単語が確定属性の下位概念の属性を有するか否かを判定する（ステップＳ４０４）。例えば、住所名称に関する属性には、都道府県レベル、市レベル、区レベル及び町村レベルに分類されている（図１２参照）。そして、都道府県レベルの住所名称という属性から見て、市レベル、区レベル及び町村レベルの住所名称という属性は下位概念の属性に該当する。同様に、市レベルの住所名称という属性から見て、区レベル及び町村レベルの住所名称という属性は下位概念の属性に該当する。また、ジャンル名称に関する属性には、大概念レベル、種類レベル及び店名レベルに分類されている。そして、大概念レベルのジャンル名称という属性から見て、種類レベル及び店名レベルのジャンル名称という属性は下位概念の属性に該当する。同様に、種類レベルのジャンル名称という属性から見て、店名レベルのジャンル名称という属性は下位概念の属性に該当する。
【０１１１】
ステップＳ４０４において、例えば確定済みの文字列に相当する単語が「すし（寿司）」である場合、確定属性は種類レベルのジャンル名称である。そして、読出された登録単語が「たたすし」である場合、該「たたすし」は、確定属性の下位概念の属性である店名レベルのジャンル名称という属性を有している。また、例えば確定済みの文字列に相当する単語が「あいう」である場合、確定属性は施設名称及び都道府県レベルの住所名称である。そして、読出された登録単語が「なにぬ」である場合、該「なにぬ」は、確定属性の下位概念の属性である町村レベルの住所名称という属性を有している。
【０１１２】
そして、Ｍ番目の登録単語が確定属性の下位概念の属性を有していない場合（ステップＳ４０４：ＮＯ）、制御部２２は、Ｍ番目の登録単語のスコア値Ｓ（Ｍ）を、Ｍ番目の登録単語の補正スコア値ＳＨ（Ｍ）とし（ステップＳ４０５）、その処理を後述するステップＳ４０７に移行する。一方、Ｍ番目の登録単語が確定属性の下位概念の属性を有する場合（ステップＳ４０４：ＹＥＳ）、制御部２２は、Ｍ番目の登録単語のスコア値Ｓ（Ｍ）を高くする補正処理を行う（ステップＳ４０６）。本実施形態では、制御部２２は、Ｍ番目の登録単語のスコア値Ｓ（Ｍ）に予め設定された補正値Ｈ（例えば、５０）を加算し、該加算結果を補正スコア値ＳＨ（Ｍ）とする。その後、制御部２２は、その処理を次のステップＳ４０７に移行する。
【０１１３】
そして、現時点の係数ＭがステップＳ４０２で取得した読出し総数Ｐ未満である場合（ステップＳ４０７：ＮＯ）、制御部２２は、係数Ｍを「１」だけインクリメントし（ステップＳ４０８）、その処理を前述したステップＳ４０４に移行する。一方、係数Ｍが読出し総数Ｐと一致する場合（ステップＳ４０７：ＹＥＳ）、制御部２２は、予測単語テーブルから読出した全ての登録単語に関してステップＳ４０４の判定処理を行ったと判断する。このようにステップＳ４０７の判定結果が肯定になった時点では、予測単語テーブルから読出された各登録単語のうち、確定属性の下位概念の属性を有する登録単語のスコア値（この場合、補正スコア値ＳＨ）と確定属性の下位概念の属性を有さない他の登録単語のスコア値（この場合、補正スコア値ＳＨ）との大小関係が変化している。
【０１１４】
そして、制御部２２は、予測単語テーブルから読出された登録単語を補正スコア値ＳＨの大きい順に並べ、上位Ｎ個の登録単語を抽出する（ステップＳ４０９）。続いて、制御部２２は、ステップＳ４０９で抽出したＮ個の登録単語を、予測候補としてディスプレイ１３に案内表示させる予測候補表示処理を行い（ステップＳ４１２）、その後、予測候補決定処理ルーチンを終了する。この場合、予測単語テーブルから読出された各登録単語のうち、確定属性よりも下位概念の属性を有する登録単語が、確定属性よりも下位概念の属性を有さない他の登録単語よりも優先的にディスプレイ１３に案内表示される。したがって、本実施形態では、ステップＳ４０４〜Ｓ４１２により、予測表示ステップが構成される。
【０１１５】
したがって、本実施形態では、上記第１の実施形態の効果（１）〜（４）（６）〜（８）の効果に加え、以下に示す効果を得ることができる。
（９）ＮＯＴ検索を行う場合、ＮＯＴ検索用の論理演算子「−」に続いて入力される単語の属性は、確定済みの文字列に相当する単語の属性（確定属性）よりも下位概念の属性となる可能性が高い。そこで、本実施形態では、ＮＯＴ検索を行う場合、確定属性よりも下位概念の属性を有する登録単語の優先度（この場合、スコア値ＳＨ）は高くされる。一方、確定属性よりも下位概念の属性を有さない登録単語の優先度（この場合、スコア値ＳＨ）は維持される。このような補正処理を行った後に、読出された各登録単語のうち、優先度の高い登録単語が優先度の低い登録単語よりも優先的に確定前の文字列の予測候補としてディスプレイ１３に案内表示される。そのため、ＮＯＴ検索を行う場合には、入力途中の文字列の予測精度を向上させることができる。したがって、ＮＯＴ検索を行う場合に、入力に要する時間短縮に貢献できる可能性が高くなる。
【０１１６】
なお、上記各実施形態は、以下のような別の実施形態に変更してもよい。
・第２の実施形態において、予測単語テーブルを図１７に示すようなテーブルに変更してもよい。すなわち、図１７に示すように、各登録単語には、スコア値Ｓと、属性毎の属性比率（％）とが対応付けられている。そして、予測単語テーブルから例えば「おあいう」が読出された場合、「おあいう」の施設名称用の第１スコア値Ｓ１は、スコア値Ｓ（４００）の「４０％」の値（即ち、１６０）に設定され、「おあいう」の住所名称用の第２スコア値Ｓ２は、スコア値Ｓ（４００）の「６０％」の値（即ち、２４０）に設定される。そのため、予測単語テーブルを図１７に示すような構成としても、上記第２の実施形態と同等の効果を得ることができる。なお、第３の実施形態の予測単語テーブル（図１２）についても、図１７に示すテーブルと同様な構成としてもよい。
【０１１７】
・第３及び第４の各実施形態において、大概念レベルのジャンル名称を細分化してもよい。例えば、大概念レベルのジャンル名称を、「たべる（食べる）」、「あそぶ（遊ぶ）」などの行動に関するジャンル名称と、「レストラン」、「きっさてん（喫茶店）」などの施設に関するジャンル名称とに分類してもよい。この場合、施設に関するジャンル名称が、行動に関するジャンル名称の下位概念の属性に相当する。
【０１１８】
・各実施形態において、ステップＳ２０２で取得した読出し総数ＰがＮ未満である場合、読出した全ての登録単語を、予測候補としてディスプレイ１３に案内表示させてもよい。
【０１１９】
・各実施形態において、ステップＳ２０１では、確定前の文字列と部分一致する登録単語を予測単語テーブルから読出してもよい。ここでいう「部分一致」とは、前方一致及び後方一致を含んだ概念である。
【０１２０】
・第１の実施形態において、確定属性と一致する属性を有する登録単語を予測候補としてディスプレイ１３に案内表示することを禁止してもよい。例えば、予測単語テーブルから読出した各登録単語に対して個別にフラグを設定し、確定属性と一致する属性を有する登録単語のフラグはオフとする一方、確定属性と一致する属性を有さない登録単語のフラグはオンとする。そして、フラグがオンである登録単語を予測候補としてディスプレイ１３に案内表示させてもよい。この場合であっても、フラグがオンとなる登録単語の個数がＮ個未満であるときには、フラグがオフとなる登録単語を予測候補としてディスプレイ１３に案内表示してもよい。
【０１２１】
・各実施形態において、ＡＮＤ検索時には、確定属性と一致する属性を有さない登録単語のスコア値Ｓを高くするような補正処理を行ってもよい。例えば、第１の実施形態では、ステップＳ２０５の判定結果が否定である場合、Ｍ番目の登録単語のスコア値Ｓを補正値Ｈで加算し、該加算結果を補正スコア値ＳＨ（Ｍ）とする。また、ステップＳ２０５の判定結果が肯定である場合、Ｍ番目の登録単語のスコア値Ｓを補正スコア値ＳＨ（Ｍ）とする。
【０１２２】
・各実施形態では、予測候補としてディスプレイ１３で案内表示する登録単語の個数は最大でＮ個としていたが、確定前の文字列と前方一致する全ての登録単語を、ディスプレイ１３に案内表示させてもよい。ただし、補正処理後の優先度（補正スコア値ＳＨ）が高い登録単語を、補正処理後の優先度が低い登録単語よりも上位に表示させることが好ましい。
【０１２３】
・各実施形態において、予測候補としてディスプレイ１３に案内表示する登録単語の個数であるＮは、１以上の整数であれば「５」以外の任意数（例えば、３）であってもよい。
【０１２４】
・各実施形態において、予測単語テーブルのスコア値Ｓを適宜学習させてもよい。例えば、ディスプレイ１３に予測候補として案内表示された登録単語が車両の乗員によって選択された場合、当該登録単語のスコア値Ｓを、予め設定された所定値（例えば、１０）だけ大きくしてもよい。このように構成すると、選択された回数の多い登録単語のスコア値Ｓは、他の登録単語のスコア値Ｓと比較して高くなる。そのため、車両の乗員の趣向に沿った予測候補をディスプレイ１３に案内表示させることができるようになる。
【０１２５】
・各実施形態において、予測単語テーブルを記憶するテーブル記憶部２５を、予測単語テーブルの内容を変更しないのであれば、制御部２２のＲＯＭ２２ｂが兼ねてもよい。すなわち、ＲＯＭ２２ｂに、予測単語テーブルを記憶させてもよい。この場合、ＲＯＭ２２ｂが、記憶手段として機能することになる。
【０１２６】
・各実施形態において、１つ目の単語の入力時においても、予測単語テーブルを用いて予測候補をディスプレイ１３に案内表示させてもよい。この場合、入力途中の文字列に前方一致する登録単語を予測単語テーブルから読出し、該読出した登録単語のうち少なくとも一つを、ディスプレイ１３の予測単語表示領域４６に案内表示させる。そして、予測単語表示領域４６に案内表示される各予測候補のうち乗員によって選択された予測候補を、１つ目の単語として選択文字表示領域４１に表示させてもよい。このように構成することにより、入力に要する時間の更なる短縮を期待することができる。
【０１２７】
・本発明の地点検索方法を、３つ以上の任意数（例えば３つ）の単語によるＡＮＤ検索を行う際に具体化してもよい。例えば、３つの単語でＡＮＤ検索を行う際には、２つ目の単語の入力時には、１つ目の単語を示す文字列が確定済みの文字列とされ、当該単語の属性が確定属性とされる。そして、予測候補としてディスプレイ１３に案内表示する登録単語が、確定属性に基づき選択される。続いて、３つ目の単語の入力時には、１つ目の単語を示す文字列及び２つ目の単語を示す文字列が確定済みの文字列とされ、当該各単語の属性が確定属性とされる。そして、予測候補としてディスプレイ１３に案内表示する登録単語が、確定属性に基づき選択される。
【０１２８】
・各実施形態において、ディスプレイ１３に案内表示された予測候補の選択は、車両の乗員によるリモートコントローラーの選択操作であってもよいし、乗員による音声入力を利用した選択であってもよい。
【０１２９】
・本発明の地点検索装置を、携帯電話などの移動式情報端末に具体化してもよい。この場合、移動式情報端末に、上記各処理ルーチンを実行させるための地点検索用プログラムをインストールさせ、上記各処理ルーチンを適宜実行させる。
【０１３０】
・また、本発明の地点検索装置を、パーソナルコンピュータなどの情報端末に具体化してもよい。この場合、情報端末に、地点検索プログラムをインストールさせ、上記各処理ルーチンを適宜実行させる。
【０１３１】
次に、上記各実施形態及び別の実施形態から把握できる技術的思想を以下に追記する。
（イ）入力された複数の文字列で示される条件に合致する地点候補を検索する地点検索装置であって、
複数の登録文字列及び該各登録文字列の属性を示す属性情報を記憶する記憶手段と、
確定済みの文字列に相当する登録文字列が前記記憶手段に記憶される場合に、該登録文字列の属性情報を、確定済みの文字列の属性情報として取得する属性取得手段と、
前記確定済みの文字列に続いて入力される確定前の文字列に少なくとも一部が一致する登録文字列及び該登録文字列の属性情報を前記記憶手段から読出す読出し手段と、
複数の文字列でＮＯＴ検索を行う場合に、前記読出し手段によって読出された登録文字列のうち、前記属性取得手段によって取得された属性情報よりも下位概念の属性情報を有する登録文字列を、前記下位概念の属性情報を有さない登録文字列よりも優先的に前記確定前の文字列の予測候補として表示画面に表示させる予測表示手段と、
前記予測表示手段によって前記表示画面に表示された予測候補が選択された場合に、前記確定前の文字列を該予測候補に置換えて前記表示画面に表示させる置換え表示手段と、を備えることを特徴とする地点検索装置。
【０１３２】
（ロ）入力された複数の文字列が示す条件に合致する地点候補を検索させる地点検索方法であって、
複数の登録文字列及び該各登録文字列の属性を示す属性情報を記憶する記憶手段に、確定済みの文字列に相当する登録文字列が記憶される場合に、該登録文字列の属性情報を、確定済みの文字列の属性情報として前記記憶手段から取得させる属性取得ステップと、
前記確定済みの文字列に続いて入力される確定前の文字列に少なくとも一部が一致する登録文字列及び該登録文字列の属性情報を前記記憶手段から読出させる読出しステップと、
複数の文字列でＮＯＴ検索を行う場合に、前記読出しステップで読出した登録文字列のうち、前記属性取得ステップで取得した属性情報よりも下位概念の属性情報を有する登録文字列を、前記下位概念の属性情報を有さない登録文字列よりも優先的に前記確定前の文字列の予測候補として表示画面に表示させる予測表示ステップと、
前記予測表示ステップで前記表示画面に表示した予測候補をユーザが選択した場合に、前記確定前の文字列を該予測候補に置換えて前記表示画面に表示させる置換え表示ステップと、を有することを特徴とする地点検索方法。
【０１３３】
（ハ）入力された複数の文字列が示す条件に合致する地点候補の検索を制御装置に実行させるための地点検索プログラムであって、
前記制御装置に、
複数の登録文字列及び該各登録文字列の属性を示す属性情報を記憶する記憶手段と、
確定済みの文字列に相当する登録文字列が前記記憶手段に記憶される場合に、該登録文字列の属性情報を、確定済みの文字列の属性情報として取得する属性取得手段と、
前記確定済みの文字列に続いて入力される確定前の文字列に少なくとも一部が一致する登録文字列及び該登録文字列の属性情報を前記記憶手段から読出す読出し手段と、
複数の文字列でＮＯＴ検索を行う場合に、前記読出し手段によって読出された登録文字列のうち、前記属性取得手段によって取得された属性情報の下位概念の属性情報を有する登録文字列を、前記下位概念の属性情報を有さない登録文字列よりも優先的に前記確定前の文字列の予測候補として表示画面に表示させる予測表示手段と、
前記予測表示手段によって前記表示画面に表示された予測候補が選択された場合に、前記確定前の文字列を該予測候補に置換えて前記表示画面に表示させる置換え表示手段として機能させることを特徴とする地点検索プログラム。
【符号の説明】
【０１３４】
１２…表示装置、１３…表示画面の一例としてのディスプレイ、２０…地点検索装置の一例としての制御装置、２２…属性取得手段、読出し手段、予測表示手段、置換え表示手段の一例としての制御部、２２ｂ…記憶手段の一例としてのＲＯＭ、２５…記憶手段の一例としてのテーブル記憶部。
【図１】
0005545186.tif 000002
【図２】
0005545186.tif 000003
【図３】
0005545186.tif 000004
【図４】
0005545186.tif 000005
【図５】
0005545186.tif 000006
【図６】
0005545186.tif 000007
【図７】
0005545186.tif 000008
【図８】
0005545186.tif 000009
【図９】
0005545186.tif 000010
【図１０】
0005545186.tif 000011
【図１１】
0005545186.tif 000012
【図１２】
0005545186.tif 000013
【図１３】
0005545186.tif 000014
【図１４】
0005545186.tif 000015
【図１５】
0005545186.tif 000016
【図１６】
0005545186.tif 000017
【図１７】
0005545186.tif 000018