(57)【要約】【課題】ユーザにとってより望ましい訪問先の提案を行うことができる、訪問先提案装置、及び、訪問先提案方法を提供すること。【解決手段】行動予定データを入力する行動予定データ入力部１２と、訪問先データを入力する訪問先データ入力部１４と、行動予定データ入力部１２によって入力された行動予定データに含まれる行動内容情報と訪問先データ入力部１４によって入力された訪問先データに含まれる訪問先内容情報とから、予め設定されると共に該行動内容情報及び該訪問先内容情報に応じた評価ルールに基づき、ユーザの行動予定に対する訪問先の整合度を特定することで該訪問先を評価し、該評価に基づいて該ユーザに提案する訪問先を決定する提案訪問先決定部１８と、決定された訪問先を示す情報を出力する出力部１９と、を備える訪問先提案装置１０を提供する。【選択図】図１
2014119990.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの訪問先を提案する訪問先提案装置であって、
ユーザの行動予定の内容を示す行動内容情報を含む行動予定データを入力する行動予定データ入力手段と、
訪問先の内容を示す訪問先内容情報を含む訪問先データを入力する訪問先データ入力手段と、
前記行動予定データ入力手段によって入力された行動予定データに含まれる行動内容情報と前記訪問先データ入力手段によって入力された訪問先データに含まれる訪問先内容情報とから、予め設定されると共に該行動内容情報及び該訪問先内容情報に応じた評価ルールに基づき、前記ユーザの行動予定に対する前記訪問先の整合度を特定することで該訪問先を評価し、該評価に基づいて該ユーザに提案する訪問先を決定する提案訪問先決定手段と、
前記提案訪問先決定手段によって決定された訪問先を示す情報を出力する出力手段と、
を備える訪問先提案装置。
【請求項２】
前記行動予定データ入力手段は、前記行動内容情報として前記ユーザの行動予定の内容のカテゴリを示す情報を含む行動予定データを入力し、
前記訪問先データ入力手段は、前記訪問先内容情報として前記訪問先の内容のカテゴリを示す情報を含む訪問先データを入力し、
前記提案訪問先決定手段は、前記行動予定の内容のカテゴリ及び前記訪問先の内容のカテゴリに応じた評価ルールに基づき、該訪問先を評価する、請求項１に記載の訪問先提案装置。
【請求項３】
前記提案訪問先決定手段は、前記訪問先を訪問した場合の、前記ユーザの行動予定と該訪問先への訪問との順序からも該訪問先を評価する、請求項１又は２に記載の訪問先提案装置。
【請求項４】
前記行動予定データ入力手段は、前記ユーザの行動予定に係る時刻を示す行動時刻情報を更に含む行動予定データを入力し、
前記訪問先データ入力手段は、前記訪問先に係る時刻を示す訪問先時刻情報を更に含む訪問先データを入力し、
前記提案訪問先決定手段は、前記行動時刻情報と前記訪問先時刻情報とからも、前記訪問先を評価する、請求項１〜３の何れか一項に記載の訪問先提案装置。
【請求項５】
前記訪問先データ入力手段は、前記訪問先を訪問した際に要する時間を示す所要時間情報を更に含む訪問先データを入力し、
前記提案訪問先決定手段は、前記行動時刻情報及び前記所要時間情報から、前記ユーザが前記訪問先を訪問した場合のユーザの空き時間を算出して、算出した空き時間からも該訪問先を評価する、請求項４に記載の訪問先提案装置。
【請求項６】
前記行動予定データ入力手段は、前記ユーザの行動予定に係る位置を示す行動予定位置情報を更に含む行動予定データを入力し、
前記訪問先データ入力手段は、前記訪問先に係る位置を示す訪問先位置情報を更に含む訪問先データを入力し、
前記提案訪問先決定手段は、前記行動予定位置情報と前記訪問先位置情報とからも、前記訪問先を評価する、請求項１〜５の何れか一項に記載の訪問先提案装置。
【請求項７】
前記提案訪問先決定手段は、前記行動予定位置情報と前記訪問先位置情報とに基づいて前記訪問先までの移動時間を算出して、算出した移動時間からも該訪問先を評価する、請求項６に記載の訪問先提案装置。
【請求項８】
前記訪問先データ入力手段は、前記訪問先に係る評判又は費用を示す情報を更に含む訪問先データを入力し、
前記提案訪問先決定手段は、前記訪問先に係る評判又は費用を示す情報からも、前記訪問先を評価する、請求項１〜７の何れか一項に記載の訪問先提案装置。
【請求項９】
前記ユーザ毎の訪問先に対する嗜好を示す嗜好情報を入力する嗜好情報入力手段を更に備え、
前記提案訪問先決定手段は、提案対象のユーザの前記嗜好情報からも、前記訪問先を評価する、請求項１〜８の何れか一項に記載の訪問先提案装置。
【請求項１０】
前記嗜好情報入力手段は、前記嗜好情報として前記ユーザが訪問した訪問先の履歴を示す情報を入力する、請求項９に記載の訪問先提案装置。
【請求項１１】
前記訪問先データ入力手段は、前記訪問先データを複数入力し、
前記訪問先データ入力手段によって入力された訪問先データによって示される訪問先を複数組み合わせた訪問先セットを生成する訪問先セット生成手段を更に備え、
前記提案訪問先決定手段は、予め設定されると共に前記訪問先の組合せに応じた評価ルールに基づき、前記訪問先セット生成手段によって生成された訪問先セットのユーザへの適合度を特定することで該訪問先セットを評価し、該評価に基づいて該ユーザに提案する訪問先セットを決定し、
前記出力手段は、前記提案訪問先決定手段によって決定された訪問先セットを示す情報を出力する、請求項１〜１０の何れか一項に記載の訪問先提案装置。
【請求項１２】
ユーザの訪問先を提案する訪問先提案方法であって、
ユーザの行動予定の内容を示す行動内容情報を含む行動予定データを入力する行動予定データ入力ステップと、
訪問先の内容を示す訪問先内容情報を含む訪問先データを入力する訪問先データ入力ステップと、
前記行動予定データ入力ステップにおいて入力された行動予定データに含まれる行動内容情報と前記訪問先データ入力ステップにおいて入力された訪問先データに含まれる訪問先内容情報とから、予め設定されると共に該行動内容情報及び該訪問先内容情報に応じた評価ルールに基づき、前記ユーザの行動予定に対する前記訪問先の整合度を特定することで該訪問先を評価し、該評価に基づいて該ユーザに提案する訪問先を決定する提案訪問先決定ステップと、
前記提案訪問先決定ステップにおいて決定された訪問先を示す情報を出力する出力ステップと、
を含む訪問先提案方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザの訪問先を提案する訪問先提案装置及び訪問先提案方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、サーバで管理された個人のスケジュールを、該サーバと通信可能な移動通信端末などのクライアント端末において、ユーザが閲覧・登録するスケジュール管理システムが知られている。このようなスケジュール管理システムにおいては、管理するユーザのスケジュール（日時情報、場所情報）を考慮して、ユーザのスケジュールが登録されていない空き時間に、ユーザが訪れたいであろうと想定されるイベント、及び、スポット（以下、イベント及びスポットを総称して訪問先と記載することがある）に関する情報を提案する機能を有しているものがある（例えば特許文献１参照）。
【０００３】
特許文献１に記載のスケジュール自動生成システムは、ユーザが手動で登録したスケジュール（日時情報、場所情報を含む）からすきま時間（以下、空き時間と記載）を抽出し、該抽出した空き時間と、予め記憶されたイベント情報（イベントの開催日時情報、開催場所情報等）とから、空き時間に実施するイベント候補を抽出する機能を有している。このようなスケジュール自動生成システムによって、空き時間のスケジュール生成が効率的に行われる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１０−３９７２５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述した特許文献１に記載のスケジュール自動生成システムでは、ユーザの行動予定の内容に関らず、単に、日時情報や場所情報から、空き時間に訪問する訪問先候補を抽出するため、ユーザのニーズとはかけ離れた訪問先を提案する場合がある。例えば、ユーザが既に食事の予定を立てているにもかかわらず、レストランを訪問先として抽出してしまう。
【０００６】
本発明は上記実情に鑑みてなされたものであり、ユーザにとってより望ましい訪問先の提案を行うことができる、訪問先提案装置、及び、訪問先提案方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係る訪問先提案装置は、ユーザの訪問先を提案する訪問先提案装置であって、ユーザの行動予定の内容を示す行動内容情報を含む行動予定データを入力する行動予定データ入力手段と、訪問先の内容を示す訪問先内容情報を含む訪問先データを入力する訪問先データ入力手段と、行動予定データ入力手段によって入力された行動予定データに含まれる行動内容情報と訪問先データ入力手段によって入力された訪問先データに含まれる訪問先内容情報とから、予め設定されると共に該行動内容情報及び該訪問先内容情報に応じた評価ルールに基づき、ユーザの行動予定に対する訪問先の整合度を特定することで該訪問先を評価し、該評価に基づいて該ユーザに提案する訪問先を決定する提案訪問先決定手段と、提案訪問先決定手段によって決定された訪問先を示す情報を出力する出力手段と、を備える。
【０００８】
この訪問先提案装置では、ユーザの行動予定の内容を示す行動内容情報、及び、訪問先の内容を示す訪問先内容情報に応じた評価ルールに基づいて、ユーザの行動予定に対する訪問先の整合度を特定することで訪問先を評価し、該評価に基づいて提案訪問先を決定している。ユーザの行動予定の内容と訪問先の内容との整合度から訪問先を評価、決定するため、ユーザの行動予定内容を考慮して、ユーザにとって望ましい訪問先の提案を行うことが可能となる。
【０００９】
また、本発明に係る訪問先提案装置は、行動予定データ入力手段は、行動内容情報としてユーザの行動予定の内容のカテゴリを示す情報を含む行動予定データを入力し、訪問先データ入力手段は、訪問先内容情報として訪問先の内容のカテゴリを示す情報を含む訪問先データを入力し、提案訪問先決定手段は、行動予定の内容のカテゴリ及び訪問先の内容のカテゴリに応じた評価ルールに基づき、該訪問先を評価することが好ましい。行動予定の内容のカテゴリ及び訪問先の内容のカテゴリに応じた評価ルールに基づき訪問先を評価することで、例えば、行動予定と訪問先とで、特定のカテゴリが連続し組合せとしての整合度が低くなる場合（行動予定と訪問先のカテゴリが共に食べるである、など）には、該訪問先の評価を低くする、などの判断が可能となる。このように、カテゴリを用いることで、行動予定の内容と訪問先の内容との相互の関連性を考慮し、より適切にユーザの行動予定の内容と訪問先の内容との整合度を特定できる。この結果、ユーザにとってより望ましい訪問先の提案を行うことが可能となる。
【００１０】
また、本発明に係る訪問先提案装置は、提案訪問先決定手段は、訪問先を訪問した場合の、ユーザの行動予定と該訪問先への訪問との順序からも該訪問先を評価することが好ましい。ユーザの行動予定と該訪問先への訪問との順序を考慮して訪問先を評価することで、ユーザの行動予定と訪問先の個別の内容だけではなく、ユーザの行動予定と訪問先相互の前後関係等を考慮して訪問先を提案することができる。
【００１１】
また、本発明に係る訪問先提案装置は、行動予定データ入力手段は、ユーザの行動予定に係る時刻を示す行動時刻情報を更に含む行動予定データを入力し、訪問先データ入力手段は、訪問先に係る時刻を示す訪問先時刻情報を更に含む訪問先データを入力し、提案訪問先決定手段は、行動時刻情報と訪問先時刻情報とからも、訪問先を評価することが好ましい。行動予定と訪問先の時刻に関する情報を評価に用いることで、ユーザにとって重要な、時刻の情報を考慮して訪問先を提案できる。
【００１２】
また、本発明に係る訪問先提案装置は、訪問先データ入力手段は、訪問先を訪問した際に要する時間を示す所要時間情報を更に含む訪問先データを入力し、提案訪問先決定手段は、行動時刻情報及び所要時間情報から、ユーザが訪問先を訪問した場合のユーザの空き時間を算出して、算出した空き時間からも該訪問先を評価することが好ましい。空き時間を評価に用いることで、ユーザにとって時間的な無駄のない訪問先を提案できる。
【００１３】
また、本発明に係る訪問先提案装置は、行動予定データ入力手段は、ユーザの行動予定に係る位置を示す行動予定位置情報を更に含む行動予定データを入力し、訪問先データ入力手段は、訪問先に係る位置を示す訪問先位置情報を更に含む訪問先データを入力し、提案訪問先決定手段は、行動予定位置情報と訪問先位置情報とからも、訪問先を評価することが好ましい。行動予定と訪問先の位置に関する情報を評価に用いることで、ユーザにとって重要な、位置の情報を考慮して訪問先を提案できる。
【００１４】
また、本発明に係る訪問先提案装置は、提案訪問先決定手段は、行動予定位置情報と訪問先位置情報とに基づいて訪問先までの移動時間を算出して、算出した移動時間からも該訪問先を評価することが好ましい。移動時間の長短を考慮して、ユーザにとってより望ましい訪問先の提案を行うことが可能となる。
【００１５】
また、本発明に係る訪問先提案装置は、訪問先データ入力手段は、訪問先に係る評判又は費用を示す情報を更に含む訪問先データを入力し、提案訪問先決定手段は、訪問先に係る評判又は費用を示す情報からも、訪問先を評価することが好ましい。評判又は費用を示す情報を考慮して、ユーザにとってより望まし訪問先の提案を行うことが可能となる。
【００１６】
また、本発明に係る訪問先提案装置は、ユーザ毎の訪問先に対する嗜好を示す嗜好情報を入力する嗜好情報入力手段を更に備え、提案訪問先決定手段は、提案対象のユーザの嗜好情報からも、訪問先を評価することが好ましい。嗜好を考慮することによって、例えば上述した訪問の順序や空き時間などについてユーザの好みに合わせて評価することができ、このことで、ユーザにとってより望ましい訪問先の提案を行うことが可能となる。
【００１７】
また、本発明に係る訪問先提案装置は、嗜好情報入力手段は、嗜好情報としてユーザが訪問した訪問先の履歴を示す情報を入力することが好ましい。訪問先の履歴を考慮することで、ユーザの訪問回数によって訪問先を評価することができる。
【００１８】
また、本発明に係る訪問先提案装置は、訪問先データ入力手段は、訪問先データを複数入力し、訪問先データ入力手段によって入力された訪問先データによって示される訪問先を複数組み合わせた訪問先セットを生成する訪問先セット生成手段を更に備え、提案訪問先決定手段は、予め設定されると共に訪問先の組合せに応じた評価ルールに基づき、訪問先セット生成手段によって生成された訪問先セットのユーザへの適合度を特定することで該訪問先セットを評価し、該評価に基づいて該ユーザに提案する訪問先セットを決定し、出力手段は、提案訪問先決定手段によって決定された訪問先セットを示す情報を出力することが好ましい。訪問先が複数組み合わされた訪問先セットを、所定の評価ルールに基づいて評価することで、セットとして、ユーザにとってより望ましい訪問先を提案することができる。
【００１９】
本発明に係る訪問先提案方法は、ユーザの訪問先を提案する訪問先提案方法であって、ユーザの行動予定の内容を示す行動内容情報を含む行動予定データを入力する行動予定データ入力ステップと、訪問先の内容を示す訪問先内容情報を含む訪問先データを入力する訪問先データ入力ステップと、行動予定データ入力ステップにおいて入力された行動予定データに含まれる行動内容情報と訪問先データ入力ステップにおいて入力された訪問先データに含まれる訪問先内容情報とから、予め設定されると共に該行動内容情報及び該訪問先内容情報に応じた評価ルールに基づき、ユーザの行動予定に対する訪問先の整合度を特定することで該訪問先を評価し、該評価に基づいて該ユーザに提案する訪問先を決定する提案訪問先決定ステップと、提案訪問先決定ステップにおいて決定された訪問先を示す情報を出力する出力ステップと、を含む。この訪問先提案方法は、上述した訪問先提案装置と同様な効果を奏することができる。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、ユーザの行動予定内容を考慮して、ユーザにとってより望ましい訪問先の提案を行うことができる、訪問先提案装置、及び、訪問先提案方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の第１実施形態に係る訪問先提案装置の機能構成を示す図である。
【図２】図２（ａ）は行動予定データテーブルを示す表、図２（ｂ）は訪問先データテーブルを示す表、図２（ｃ）は嗜好情報テーブルを示す表である。
【図３】クライアント端末における訪問先表示イメージを示す図である。
【図４】クライアント端末における訪問先表示イメージを示す図である。
【図５】本発明の実施形態に係る訪問先提案装置のハードウェア構成を示す図である。
【図６】第１実施形態に係る訪問先提案装置の処理フローを示す図である。
【図７】本発明の第２実施形態に係る訪問先提案装置の機能構成を示す図である。
【図８】訪問先データテーブルを示す表である。
【図９】第２実施形態に係る訪問先提案装置の処理フローを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、図面と共に本発明に係る訪問先提案装置及び訪問先提案方法の好適な実施形態について詳細に説明する。なお、図面の説明においては同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
【００２３】
本発明に係る訪問先提案装置は、ユーザによって事前に登録しているスケジュール（行動予定データ）を考慮し、行動予定データが登録されていない時間帯について、ユーザが訪問する訪問先の候補を提案するものである。具体的には、例えば、六本木でトンカツを食べる行動予定が登録されている場合に、行動予定データが登録されていない時間帯であるトンカツを食べる前の時間帯に、ユーザが訪問する訪問先の候補である代々木公園（散歩）を提案するものである。以下の説明では、第１実施形態において１つの訪問先を提案する訪問先提案装置について説明し、第２実施形態において複数の訪問先を組み合わせた訪問先セットを提案する訪問先提案装置について説明する。
【００２４】
[第１実施形態]
まず、図１を参照して、第１実施形態に係る訪問先提案装置１０の機能を説明する。図１は、本発明の第１実施形態に係る訪問先提案装置の機能構成を示す図である。図１に示すように、本実施形態に係る訪問先提案装置１０は、クライアント端末３０と、評判生成装置４０と通信を行う。訪問先提案装置１０及び評判生成装置４０は、例えば事業者が運営するサーバである。訪問先提案装置１０と評判生成装置４０を運営する事業者は、同一であってもよいし、異なっていてもよい。クライアント端末３０は、例えば移動通信端末であり、訪問先提案装置１０によって訪問先の提案を受けるユーザが利用する端末である。クライアント端末３０は、移動体通信網や無線ＬＡＮ、インターネット等の通信網を利用して、訪問先提案装置１０及び評判生成装置４０と通信を行う。訪問先提案装置１０と評判生成装置４０とは、インターネット等の通信網を利用して互いに通信を行う。
【００２５】
図１に示すように、訪問先提案装置１０は、行動予定データ記憶部１１と、行動予定データ入力部１２と、訪問先データ記憶部１３と、訪問先データ入力部１４と、嗜好情報記憶部１５と、嗜好情報入力部１６と、評判入力部１７と、提案訪問先決定部１８と、出力部１９と、ログ受け取り部２０と、ログデータ記憶部２１と、嗜好演算部２２と、を備えている。
【００２６】
行動予定データ記憶部１１は、ユーザの行動予定データを記憶する手段である。行動予定データとは、ユーザが事前に登録しているスケジュールデータであり、ユーザ毎に管理されているデータである。例えば行動予定データには、ユーザを特定するユーザＩＤが対応付けられており、どのユーザのデータか把握できるようになっている。行動予定データは、ユーザが、クライアント端末３０において起動したスケジューラに登録され、クライアント端末３０と訪問先提案装置１０とが該登録されたデータの送受信を行うことにより、行動予定データ記憶部１１に記憶される。１つの行動予定に対しては、１つの行動予定データが登録される。１つの行動予定とは、例えば、行動内容、行動場所、行動時間（開始時間と終了時間）が特定される行動予定をいう。ただし、行動予定は必ずしもそれら全てが特定されている必要はない。本発明においては、行動予定の内容（行動内容）を示す何らかの情報を用いるため、それは必須である。なお、行動予定データは、ユーザがスケジューラに登録することによって、他のスケジュール管理サーバ（図示せず）に登録され、該スケジュール管理サーバと訪問先提案装置１０が通信することによって、行動予定データ記憶部１１に記憶されるものであってもよい。また、クライアント端末３０において、行動予定データ記憶部１１に記憶された行動予定データと同様の行動予定データが記憶されていてもよい。このことで、クライアント端末３０と訪問先提案装置１０とが通信できない状態であっても、クライアント端末３０側でユーザが自身の行動予定（スケジュール）を確認できる。
【００２７】
行動予定データ記憶部１１に記憶された行動予定データの一例について、図２（ａ）を用いて説明する。図２（ａ）は、行動予定データテーブルを示す表である。図２（ａ）に示すように、行動予定データには、タイトル、場所、カテゴリ、予定日、開始時間、終了時間からなる行動予定項目が含まれている。そして、各行動予定データを一覧にしたものを行動予定データテーブルとして、行動予定データ記憶部１１が記憶している。
【００２８】
行動予定項目について説明する。タイトルは、行動予定データの名称であり、例えば、行動予定において訪問する訪問先名（ＡＡレストランなど）が入力される項目である。場所は、行動予定に係る位置を示す行動予定位置情報であり、例えば行動予定で訪問する訪問先の場所を示す情報（新宿など）が入力される項目である。なお、行動予定に係る位置を示す情報として、訪問先の場所の緯度経度が管理されてもよい。緯度経度は、例えばクライアント端末３０において、地図アプリケーションが起動された状態で、ユーザが行動予定に係る場所を地図上で指定することで、該指定場所の緯度経度が取得され、行動予定に係る位置を示す情報（場所）として管理されるものであってもよい。
【００２９】
カテゴリは、行動予定の内容を示す行動内容情報であり、行動予定の各分類を示す情報である。カテゴリには、例えば、「食べる」や「見る」などの分類が入力される。予定日は、行動予定に係る実施日が入力される項目である。開始時間、終了時間は、上述した予定日における、行動予定を開始する時間及び行動予定が終了する時間が入力される項目である。予定日、開始時間、及び終了時間は、ユーザの行動予定に係る時刻を示す行動時刻情報である。行動予定項目の各内容は、例えば、クライアント端末３０におけるユーザの入力によって決定される。上述した行動予定項目のうち、ユーザの行動予定の内容を示す行動内容情報であるカテゴリは、必ず入力されている必要がある。一方で、カテゴリ以外の行動予定項目は、必ずしも入力されている必要はない。
【００３０】
行動予定データ入力部１２は、ユーザの行動予定の内容を示す行動内容情報を含む行動予定データを入力する行動予定データ入力手段である。行動予定データ入力部１２は、行動予定データ記憶部１１に記憶された行動予定データテーブルを取得し、該行動予定データテーブルに含まれている行動予定データを提案訪問先決定部１８に入力する。行動予定データ入力部１２は、クライアント端末３０から訪問先の提案要求があったタイミングで、行動予定データを提案訪問先決定部１８に入力する。また、行動予定データ入力部１２は、一定の周期で、行動予定データを提案訪問先決定部１８に入力することとしてもよい。行動予定データ入力部１２は、クライアント端末３０に係るユーザ（訪問先の提案対象となるユーザ）の全行動予定データを提案訪問先決定部１８に入力する。また、例えばクライアント端末３０から訪問先の提案要求時に訪問先提案を要求する日程を指定するクエリが送信された場合には、行動予定データ入力部１２は、行動予定データテーブルを参照し、各行動予定データのうち、行動予定項目である予定日がクライアント端末３０から指定された日にちと同一のもののみを提案訪問先決定部１８に入力してもよい。
【００３１】
訪問先データ記憶部１３は、訪問先データを記憶する手段である。訪問先データとは、各種のイベントやスポットなどの訪問先に関するデータである。１つの訪問先データに対しては、１つの訪問先、すなわち、１つのイベント又は１つのスポットが登録される。ここでのイベントとは、例えば学園祭やフリーマーケットなどの各種催し物をいう。また、スポットとは、例えば映画館やボーリング場などの各種施設や店舗をいう。訪問先データ記憶部１３に記憶されている訪問先データの何れかが、ユーザに提案する訪問先となる。訪問先データは、手作業で更新されて訪問先データ記憶部１３に記憶されるものであってもよいし、複数の訪問先が記憶されている訪問先管理サーバ（図示せず）と訪問先提案装置１０とが一定の周期で通信することによって最新の訪問先データが訪問先データ記憶部１３に記憶されるものであってもよい。
【００３２】
訪問先データ記憶部１３に記憶された訪問先データの一例について、図２（ｂ）を用いて説明する。図２（ｂ）は、訪問先データテーブルを示す表である。図２（ｂ）に示すように、訪問先データには、タイトル、場所、カテゴリ、開始日、終了日、開催時間、評判、所要時間、費用からなる訪問先項目が含まれている。そして、各訪問先データを一覧にしたものを訪問先データテーブルとして、訪問先データ記憶部１３が記憶している。
【００３３】
訪問先項目について説明する。タイトルは、訪問先データの名称であり、例えば、イベント名（学園祭など）やスポット名（映画館など）が入力される項目である。場所は、訪問先に係る位置を示す訪問先位置情報であり、訪問先の場所を示す情報（新宿など）が入力される項目である。なお、訪問先に係る位置を示す情報として、訪問先の場所の緯度経度が管理されてもよい。カテゴリは、訪問先の内容を示す訪問先内容情報であり、訪問先の各分類を示す情報である。カテゴリには、例えば、「食べる」や「見る」などの分類が入力される。開始日及び終了日は、訪問先であるイベント等の開催初日、及び、イベント等の開催最終日が入力される項目である。開催時間は、上述した開始日から終了日までの日にちにおける、訪問先であるイベント等が開催されている時間や店舗の開店時間が入力される項目である。開始日、終了日、及び開催時間は、訪問先データに含まれる訪問先に係る時刻を示す訪問先時刻情報である。
【００３４】
評判は、訪問先に係る評判を示す情報であり、評判がよい訪問先ほど高いスコアが、評判が悪い訪問先ほど低いスコアが、入力される項目である。評判を示す情報として入力されるスコア（以下、評判スコアと記載）は、例えば、−１．０〜１．０の間の数値をとり、評判が高いほど１．０に近い値が入力され、評判が低いほど−１．０に近い値が入力されることとできる。評判スコアは、後述する評判入力部１７が評判生成装置４０から取得したデータを用いて、訪問先データに反映させることができる。また、訪問先データが、訪問先管理サーバ（図示せず）と訪問先提案装置１０とが通信することによって取得されるものである場合には、該訪問先管理サーバが管理している評判スコアを、訪問先データに反映させることとしてもよい。所要時間は、訪問先を訪問したユーザが、該訪問先にて要する時間を示す所要時間情報であり、具体的な時間が入力される項目である。該訪問先にて要する時間とは、行動予定に係る場所から訪問先に移動するために要する移動時間等が含まれていない、ユーザが該訪問先のみで要すると想定される時間である。例えば、食事をする店舗であればユーザが食事をする時間、あるいは、美術館等であればユーザが鑑賞する時間である。費用は、訪問先に係る費用を示す情報であり、訪問先に訪れた場合に必要となる平均的な費用が入力される項目である。例えば、食事をする店舗であれば食事にかかる費用、あるいは、美術館等であれば入場料等の費用であり、具体的には、訪問先がラーメン屋であれば７００円、居酒屋であれば３０００円、などのように平均的な費用が入力される。上述した訪問先項目のうち、訪問先の内容を示す訪問先内容情報であるカテゴリは、必ず入力されている必要がある。一方で、カテゴリ以外の訪問先項目は、必ずしも入力されている必要はない。
【００３５】
訪問先データ入力部１４は、訪問先の内容を示す訪問先内容情報を含む訪問先データを入力する訪問先データ入力手段である。訪問先データ入力部１４は、訪問先データ記憶部１３に記憶された訪問先データテーブルを取得し、該訪問先データテーブルに含まれている訪問先データを提案訪問先決定部１８に入力する。訪問先データ入力部１４は、クライアント端末３０から訪問先の提案要求があったタイミングで、訪問先データを提案訪問先決定部１８に入力する。また、訪問先データ入力部１４は、一定の周期で、訪問先データを提案訪問先決定部１８に入力することとしてもよい。訪問先データ入力部１４は、訪問先データ記憶部１３に記憶された全訪問先データを提案訪問先決定部１８に入力する。また、例えばクライアント端末３０からの訪問先の提案要求時に、上述した訪問先項目の何れかの内容を指定するクエリが送信された場合には、訪問先データ入力部１４は、訪問先データテーブルを参照し、各訪問先データのうち、該指定に沿っている特定の訪問先データのみを提案訪問先決定部１８に入力してもよい。また、例えば訪問先の提案要求において、クライアント端末３０から特定の場所を指定された場合には、訪問先データ入力部１４は、該特定の場所近辺の訪問先データのみを提案訪問先決定部１８に入力してもよい。特定の場所近辺とは、例えば、特定の場所を中心とした予め設定した所定の距離圏内（例えば数キロ圏内）をいう。特定の場所とは、クライアント端末３０のユーザが希望する場所であり、例えば緯度及び経度で示されるクライアント端末３０で測位されたユーザ（クライアント端末３０）の現在位置であってもよいし、後述するクライアント端末３０の画面上に表示される地図の中央に示される位置であってもよい。
【００３６】
嗜好情報記憶部１５は、ユーザ毎の訪問先に対する嗜好を示す嗜好情報を記憶する手段である。嗜好情報は、ユーザが選択した各訪問先の履歴に基づいて生成される。より具体的には、嗜好情報は、ユーザが各訪問先を選択した回数（訪問先へユーザが訪れた回数）から生成される。すなわち、ユーザが頻繁に訪れる訪問先は、ユーザが好む訪問先であるとして、嗜好情報が生成される。嗜好情報は、ユーザが好む訪問先の各訪問先項目の内容から、ユーザが好む各訪問先項目の内容を特定し、訪問先項目の内容毎に特徴量を定めたものである。特徴量とは、後述する提案訪問先決定部１８による各訪問先の評価に用いられる評価ルールを反映した（評価ルールの一部となる）、予め設定されたスコアである。よって、嗜好情報に含まれている特徴量が、ユーザに提案する訪問先を決定する一要因となる。なお、嗜好情報は、ユーザが選択した訪問先の履歴（ログデータ）から、後述する嗜好演算部２２により生成される。複数の嗜好情報がまとまったものが嗜好情報テーブルとして、嗜好情報記憶部１５に記憶されている。
【００３７】
嗜好情報の例について説明する。ユーザが選択した各訪問先の履歴に基づいて、選択された訪問先をカテゴリ毎に集計することで、どのカテゴリがユーザによく選択されているか（どのカテゴリをユーザが好んでいるか）が特定できる。このようにして生成した嗜好情報を図２（ｃ）に示す。図２（ｃ）は、カテゴリに関する嗜好情報である。該嗜好情報は、カテゴリ毎の訪問回数から、特徴量が決まっている。特徴量であるスコアは、例えば、−１．０〜１．０の間の数値をとり、訪問回数が多いカテゴリほど１．０に近づき、訪問回数が少ないカテゴリほど−１．０に近づく値とすることができる。ここで、特徴量は、値が大きいほど、対応する項目をユーザが好むことを示している。図２（ｃ）に示す例では、訪問回数が多い、食べるのカテゴリの特徴量を０．５とし、訪問回数が少ない、買うのカテゴリの特徴量を０．３と定めている。
【００３８】
また、嗜好情報の他の例として、訪問先への訪問順序（カテゴリ毎）に関する嗜好情報がある。該嗜好情報は、訪問順序の組合せ回数から、特徴量が決まっている。また、費用に関する嗜好情報がある。上述したように、各訪問先データには訪問先項目として費用が設定されているため、選択された訪問先を費用の範囲（例えば、費用をある所定の範囲で区切って区分けする）毎に集計することで、どの費用の範囲の訪問先がユーザによく選択されているか、を考慮した該嗜好情報を生成することができる。なお、嗜好情報は、上記のようにユーザの履歴に基づくものでなくてもよく、ユーザや訪問先提案装置１０の管理者によって訪問先提案装置１０に入力されたものを用いてもよい。また、嗜好情報は、ユーザ毎の（ユーザに応じた）情報であってもよいし、全ユーザに共通のものであってもよい。上述した以外の嗜好情報（特徴量に係る情報）については、提案訪問先決定部１８の説明において説明する。
【００３９】
嗜好情報入力部１６は、ユーザ毎の訪問先に対する嗜好情報を入力する嗜好情報入力手段である。嗜好情報入力部１６は、嗜好情報記憶部１５に記憶された嗜好情報を取得し、該嗜好情報を提案訪問先決定部１８に入力する。嗜好情報入力部１６は、クライアント端末３０から訪問先の提案要求があったタイミングで、嗜好情報を提案訪問先決定部１８に入力する。
【００４０】
評判入力部１７は、評判生成装置４０と通信を行うことで、各訪問先に対する評判を示す情報である評判スコアを取得し、各訪問先の評判スコアを、訪問先データ記憶部１３に記憶された各訪問先データに入力する手段である。なお、評判入力部１７が評判生成装置４０から取得する評判スコアは、訪問先データ記憶部１３に記憶されたどの訪問先データに係る訪問先の評判であるかが対応付けられているものとする。評判入力部１７が訪問先データに評判スコアを入力するタイミングは、例えば、クライアント端末３０から訪問先の提案要求があったタイミングである。評判入力部１７は、訪問先データの訪問先項目（評判）に評判スコアを入力する。最新の評判スコアが入力された後に、訪問先データ入力部１４により訪問先データが提案訪問先決定部１８に入力される必要があるため、評判入力部１７による評判スコアの入力は、訪問先データ入力部１４による提案訪問先決定部１８への訪問先データの入力よりも前にされる必要がある。
【００４１】
評判生成装置４０は、ブログやＲＳＳ（Really Simple Syndication）、ＳＮＳ（socialnetworking service）から各訪問先（イベント、スポット）の評判を取得し、集計することで、各訪問先毎に評判スコアを生成する装置である。評判スコアは、上述したように、例えば、−１．０〜１．０の間の数値をとり、評判が高いほど１．０に近い値が設定され、評判が低いほど−１．０に近い値が設定される。評判生成装置４０によってブログ等から評判スコアを生成する方法は、従来から当業者に周知となっている方法を用いることができる。評判入力部１７が評判生成装置４０と通信を行って、訪問先に対する評価を取得するタイミングは、所定のタイミングで定期的に行われてもよいし、クライアント端末３０から訪問先の提案要求があったタイミングでもよい。
【００４２】
提案訪問先決定部１８は、行動予定データ入力部１２によって入力された行動予定データと、訪問先データ入力部１４によって入力された訪問先データとから、予め設定された評価ルールに基づき、訪問先を評価し、該評価に基づいてユーザに提案する訪問先を決定する、提案訪問先決定手段である。具体的には、提案訪問先決定部１８は、嗜好情報入力部１６によって入力された嗜好情報や、評判入力部１７によって入力された訪問先に対する評判から、訪問先を評価する。評価ルールとは、訪問先を評価するための基準である。訪問先を評価する評価ルールは複数あり、各評価ルールに基づいて訪問先を評価するためのスコアとして、特徴量が用いられる。すなわち、特徴量とは、提案訪問先決定部１８による各訪問先の評価に用いられる評価ルールを反映した、予め設定されたスコアである。そして、各評価ルールで訪問先の評価を行った結果である、各評価ルールの特徴量を合計することで、訪問先の最終的な評価が決まる。提案訪問先決定部１８は、所定の対象時間において提案する訪問先を決定するものである。所定の対象時間は、例えば、予め定められた１日における所定の時間（９：００〜２１：００など）や、クライアント端末３０（ユーザ）から指定された所定の時間とする。以下に、提案訪問先決定部１８による、訪問先の評価について説明する。なお、提案訪問先決定部１８の説明においては、行動予定データとは提案訪問先決定部１８に入力された行動予定データをいい、訪問先データとは提案訪問先決定部１８に入力された訪問先データをいう。
【００４３】
提案訪問先決定部１８は、行動予定データに含まれる行動内容情報であるユーザの行動予定のカテゴリと、訪問先データに含まれる訪問先内容情報である訪問先のカテゴリとから、予め設定されると共に該行動予定のカテゴリ及び該訪問先のカテゴリに応じた評価ルールに基づいて、行動予定に対する訪問先毎の整合度を特定することで訪問先を評価する。この評価は、提案訪問先決定部１８に入力された訪問先データに係るすべての訪問先に対して訪問先毎に行われる。行動予定のカテゴリ及び訪問先のカテゴリに応じた評価ルールとは、例えば、行動予定のカテゴリ及び訪問先のカテゴリが、共に、食べる、であるような場合（行動予定のカテゴリと訪問先のカテゴリとの相関性が高い場合）には、連続して食事をすることになり、ユーザにとっては適切でない訪問先であると判断できるため、評価を低くする。このような評価ルールに基づくと、訪問先のカテゴリが特定のカテゴリ（上述した例では食べる）であって、行動予定と訪問先とでカテゴリの整合度が低い（上述した例では、食べる、が連続する）場合に、訪問先データの評価を低くする。一方で、例えば、行動予定のカテゴリ及び訪問先のカテゴリが、共に、見る、であるような場合には、連続して観覧することは、ユーザにとっては不適切でない訪問先であると判断できるため、通常の評価とする。
【００４４】
上述したように評価するために、カテゴリの組合せに対して特徴量を対応付けたものを、評価ルールとして予め設定しておく。例えば、行動予定のカテゴリが食べるであり訪問先のカテゴリが食べるである行動予定と訪問先との組合せに対して特徴量を−１．０とし、それ以外の行動予定と訪問先との組合せに対して、特徴量を１．０とする、評価ルールを予め設定しておく。このような評価ルールは、嗜好情報として嗜好情報記憶部１５に予め格納されており、嗜好情報入力部１６により提案訪問先決定部１８に入力されることで、提案訪問先決定部１８による訪問先の決定に用いることができる。
【００４５】
さらに、提案訪問先決定部１８は、訪問先を訪問した場合のユーザの行動予定と訪問先への訪問との順序からも、予め定めた評価ルールに基づき、該訪問先を評価することとしてもよい。順序の評価は、各行動予定データの前後に各訪問先データに係る訪問先を訪れた場合について、行う。即ち、この場合、訪問先及び訪問先を訪問する時刻毎に特徴量を導出することとしてもよい。これは同じ訪問先でも、訪問する時刻によって評価が変わりうるからである。また、行動予定データと訪問先データとの順序の評価は、時間的に連続しうる行動予定データと訪問先データとの間でのみ行われてもよい。例えばカテゴリの組合せを評価する場合には、訪問先データは時間的に直前の行動予定データとの間においてのみ、組合せに対する特徴量が導出されることとしてもよい。すなわち、複数の行動予定それぞれが実施される時間の間に訪問先を提案する場合には、該訪問先に訪問するよりも前の時間（直前）に実施される行動予定と、該訪問先に訪問した後の時間に実施される行動予定とがあるが、カテゴリの組合せを評価する場合には、訪問先データは、訪問先に訪問する直前の時間に実施される行動予定データとの間においてのみ、組合せに対する特徴量が導出されることとしてもよい。また、行動予定データと訪問先データの組合せは、上記以外の時間的な前後関係を考慮して評価してもよいし、時間的な前後関係を考慮せずに評価してもよい。なお、行動予定データの予定日、開始時間、及び終了時間と、訪問先データの開始日、終了日、及び開催時間とから、順序の前後として成立し得ないと判断した順序の評価については行わないこととしてもよい。順序の評価についても、嗜好情報入力部１６により入力された嗜好情報を用いる。該嗜好情報は、例えば、カテゴリ毎に、先に訪れる訪問先又は行動予定のカテゴリと後に訪れる訪問先又は行動予定のカテゴリとの組合せ、及びそれぞれの組合せに対応する特徴量が設定されているものである。提案訪問先決定部１８は、ある行動予定データの前に、ある訪問先データを組み合わせる場合には、訪問先データのカテゴリを上述した先に訪れるカテゴリ、行動予定データのカテゴリを上述した後に訪れるカテゴリ、とし、嗜好情報から、該カテゴリの組合せとした場合の訪問先データの特徴量を導出する。すなわち、スケジュールの兼ね合いの組合せもユーザの嗜好（ジャンル）として記憶し、訪問先決定時（フィルタリング時）に以前のユーザの嗜好情報をフィードバックし活用するものである。
【００４６】
提案訪問先決定部１８は、訪問先データに含まれる訪問先内容情報である訪問先のカテゴリから、訪問先を評価することとしてもよい。訪問先のカテゴリから訪問先を評価する際にも、嗜好情報入力部１６により入力された嗜好情報を用いる。具体的には、図２（ｃ）に示したような、カテゴリと特徴量が対応付いた情報を参照して、訪問先データのカテゴリから特徴量を導出する。
【００４７】
提案訪問先決定部１８は、行動予定データに含まれるユーザの行動予定に係る時刻を示す行動時刻情報と、訪問先データに含まれる訪問先に係る時刻を示す訪問先時刻情報とからも訪問先を評価する。提案訪問先決定部１８は、各評価ルールに基づいた評価を行う前処理として、訪問が不可能な訪問先のフィルタリングを行う。すなわち、全行動予定データから導出される予定が埋まっていない時間に訪問が不可能な訪問先に係る訪問先データを除外する。予定が埋まっていない時間とは、提案訪問先決定部１８が訪問先を提案する対象時間から、行動予定データに係る行動予定を実施する時間を除いた時間である。具体的には、予定が埋まっていない時間は、提案訪問先決定部１８が訪問先を提案する対象時間と、行動予定データの日時、開始時間、終了時間とから算出される。そして、訪問先データの開始日、終了日、開催時間を照合することで、該当の予定が埋まっていない時間に訪問することが不可能な訪問先を除外する。また、訪問が不可能な訪問先のフィルタリング（前処理）として、訪問先と行動予定に係る場所から算出される移動時間に、訪問先での所要時間を加えたものが、上述した予定が埋まっていない時間に収まらない（訪問ができない）訪問先に係る訪問先データを除外する。移動時間については後述する。そして、時刻情報の評価についても、嗜好情報入力部１６により入力された嗜好情報を用いる。予定が埋まっていない時間に訪問が可能である訪問先に係る訪問先データには、訪問する時間帯毎に特徴量を与えるものとできる。
【００４８】
また、提案訪問先決定部１８は、行動予定データに含まれる行動時刻情報、及び、訪問先データに含まれる所要時間情報から、ユーザが訪問先を訪問した場合の空き時間を算出して、算出した空き時間からも訪問先を評価する。空き時間の算出は、行動予定データと訪問先データとから行われる。すなわち、まず、上述したように、予定が埋まっていない時間が算出され、該予定が埋まっていない時間から、訪問先データに係る訪問先を訪問した場合の所要時間を引くことで、空き時間が算出される。なお、空き時間の算出においては、行動予定に係る場所と訪問先に係る場所とから移動時間を考慮してもよい。すなわち、予定が埋まっていない時間から所要時間を引き、さらに移動時間を引くことで、空き時間を算出することとしてもよい。空き時間から訪問先を評価するための嗜好情報は、空き時間に応じて特徴量を与えるものとできる。例えば、空き時間が余りにも多くなる訪問先や、空き時間が極めて短いことによりタイトなスケジューリングとなる訪問先には、低い特徴量を与えるものとできる。
【００４９】
提案訪問先決定部１８は、行動予定データに含まれる行動予定位置情報と訪問先データに含まれる訪問先位置情報とからも、訪問先を評価する。例えば、予め場所を示す情報の組合せ（例えば新宿と代々木、など）に応じて特徴量を与えることで、当該評価を行う。また、例えば、行動予定位置情報及び訪問先位置情報が緯度経度で管理されている場合には、該緯度経度を比較することで、距離に基づいて訪問先を評価できる。距離に基づいて訪問先を評価するための嗜好情報は、例えば、緯度経度から算出される距離に応じて、特徴量の範囲を−１．０〜１．０とし、距離が近い程１．０に近づき、距離が遠い程−１．０に近づく値を与える。
【００５０】
提案訪問先決定部１８は、行動予定データに含まれる行動予定位置情報と訪問先データに含まれる訪問先位置情報とに基づいて、訪問先までの移動時間を算出し、該算出した移動時間からも訪問先を評価する。移動時間は、例えば、行動予定位置情報及び訪問先位置情報から行動予定データに係る位置と訪問先データに係る位置を特定し、双方の位置から、徒歩や電車等を利用した場合に要する時間を、従来から周知である技術により算出する。移動時間から訪問先を評価するための嗜好情報は、例えば、移動時間が所定より長い場合には低い特徴量を与え、移動時間が所定以下である場合には高い特徴量を与えるものとできる。
【００５１】
提案訪問先決定部１８は、訪問先に係る評判を示す情報からも訪問先を評価する。評判を示す情報である評判スコアは、訪問先データの訪問先項目である評判に設定されている。提案訪問先決定部１８は、訪問先の評価を、該評判スコアにより行う。上述したように、評判スコアは、評判が高いほど１．０に近い値が、評判が低いほど−１．０に近い値が設定されている。評判を示す情報から訪問先を評価するための嗜好情報は、評判スコアの値を特徴量として与える。提案訪問先決定部１８は、訪問先に係る費用を示す情報からも訪問先を評価する。費用から訪問先を評価するための嗜好情報は、例えば、費用が所定の範囲内である場合には高い特徴量を与え、費用が所定の範囲外である場合には低い特徴量を与えるものとできる。
【００５２】
上述した、複数の基準を用いた、提案訪問先決定部１８による訪問先の評価について説明する。提案訪問先決定部１８は、全訪問先について各評価ルールの特徴量を合計したスコアを算出することで、最終的な訪問先の評価を行う。なお、各評価ルールには、各ユーザがその評価ルールをどれだけ重視しているか、という観点から、重みをつけてもよい。重みづけを示す情報は、提案訪問先決定部１８に記憶されている。本実施形態の説明においては、拘りのないユーザを想定し、重みづけは行わない。提案訪問先決定部１８は、例えば、合計スコアが高い訪問先を提案訪問先に決定する。或いは、提案訪問先決定部１８は、予め定めた順位までの訪問先を提案訪問先に決定し、出力部１９は、順位が高い訪問先から順に出力する。或いは、提案訪問先決定部１８は、予め定めたスコアよりも合計スコアが高い訪問先を提案訪問先に決定する。
【００５３】
図２（ａ）、（ｂ）、（ｃ）を用いて評価の具体例の説明を行う。いま、図２（ａ）に示す行動予定が確定しているユーザに提案する候補先として、図２（ｂ）に示す訪問先データがあるケースで説明する。提案訪問先決定部１８は、行動予定である、図２（ａ）に示す、「ＡＡレストランでランチ」から「映画「ＢＢＢＢ」」の間の時間に訪問する訪問先を決定する。なお各訪問先の評価は、行動予定に対する訪問先の整合度（同一カテゴリの連続）に関する特徴量、距離に関する特徴量、評判に関する特徴量、カテゴリ別の訪問先訪問回数に関する特徴量（図２（ｃ））、を合計したスコアを算出することにより行う。提案訪問先決定部１８は、合計したスコアが高い訪問先から順に提案することとできる。訪問先の評価（スコア）は下記式により行われる。
訪問先の評価＝Σ（重み×特徴量）・・・（１）
【００５４】
行動予定である、図２（ａ）に示す、「ＡＡレストランでランチ」と「映画「ＢＢＢＢ」」の予定日（１１月２１日）より、開始日が１１月２３日である訪問先、学園祭は、行動予定の予定が埋まっていない時間に訪問が不可能な訪問先であるとして、提案訪問先決定部１８の前処理で除外される。また、行動予定はいずれも新宿での予定であり、予定が埋まっていない時間帯は、１１月２１日の１３時〜１５時の２時間である。本例は、この２時間の間に訪問する訪問先を提案するものである。ここで、ネイルエキスポは、所要時間が１時間である。また、ネイルエキスポの場所はお台場であるため、新宿での行動予定である「ＡＡレストランでランチ」と「映画「ＢＢＢＢ」」との間にネイルエキスポを訪問するとすると、新宿からお台場、及び、お台場から新宿への移動が必要となり、新宿〜お台場間の移動時間は約３７分と見積もれるため、計７４分の移動時間が必要となる。このことから、所要時間と移動時間とを考慮すると、ネイルエキスポは、予定が埋まっていない時間帯に訪問が不可能であるため、提案訪問先決定部１８の前処理により除外される。すなわち、各特徴量を合計したスコアを算出する訪問先は、スイーツ食べ放題とフリーマーケットの２つとなる。
【００５５】
図２（ｂ）に示した訪問先、スイーツ食べ放題の評価と、フリーマーケットの評価とを比較する。まず、行動予定に対する訪問先の整合度に関する特徴量は、スイーツ食べ放題は、カテゴリが食べる、であるため、図２（ａ）に示した「ＡＡレストランでランチ」とカテゴリが一致する。上述したように、カテゴリ食べる、が連続した場合には、特徴量は−１．０であるため、「ＡＡレストランでランチ」の後の訪問先をスイーツ食べ放題とした場合の特徴量は−１．０となる。一方で、フリーマーケットはカテゴリが買うであるため、「ＡＡレストランでランチ」の後の訪問先をフリーマーケットとした場合には、カテゴリ食べる、が連続することとならないため、特徴量は１．０となる。以上より、行動予定に対する訪問先の整合度に関する特徴量は、スイーツ食べ放題が、−１．０、フリーマーケットが、１．０、となる。
【００５６】
そして、距離に関する特徴量については、スイーツ食べ放題の場所は、行動予定である、「ＡＡレストランでランチ」、「映画「ＢＢＢＢ」」と同じ新宿であるため特徴量として１．０が与えられる。また、フリーマーケットの場所は、新宿とさほど遠くない代々木であるため特徴量として０．８が与えられる。そして、評判に関する特徴量については、図２（ｃ）より、スイーツ食べ放題はの特徴量は０．５、フリーマーケットの特徴量は０．４である。
【００５７】
また、カテゴリ別の特徴量については、図２（ｂ）及び図２（ｃ）より、カテゴリが食べる、であるスイーツ食べ放題の特徴量は０．５、カテゴリが買う、であるフリーマーケットの特徴量は０．３となる。
【００５８】
上述した各特徴量を重みづけして合算すると、スイーツ食べ放題の合算スコアは、１．０×−１．０＋１．０×１．０＋１．０×０．５＋１．０×０．５＝１．０となる。一方で、フリーマーケットの合算スコアは１．０×１．０＋１．０×０．８＋１．０×０．４＋１．０×０．３＝２．５となり、フリーマーケットの評価が高いため、両者を比較した場合には、提案訪問先決定部１８は、ユーザに提案する訪問先をフリーマーケットに決定する。なお、提案訪問先決定部１８は、フリーマーケット及びスイーツ食べ放題のいずれについても、提案する訪問先として決定し、出力部１９が順位が高いフリーマーケットから順に出力するものであってもよい。上述した評価では、フリーマーケットは、距離、評判、好きなカテゴリ（嗜好）のいずれの評価においてもスイーツ食べ放題に劣っていたものの、整合度に関する特徴量でスイーツ食べ放題を上回ったために、合算のスコアは上記のとおりとなった。このような評価を、全訪問先に対して行い、ユーザに提案する訪問先を決定する。
【００５９】
出力部１９は、提案訪問先決定部１８によって決定された訪問先を示す情報を出力する出力手段である。例えば、出力部１９は、提案訪問先決定部１８によって決定された訪問先を示す情報を、クライアント端末３０に送信する。なお、クライアント端末３０では、後述するように、地図データに提案訪問先決定部１８によって決定された訪問先を合成して表示する場合があるため、出力部１９は、訪問先提案装置内の地図データ記憶部（図示せず）から地図データを取得し、上述した訪問先の出力時に同時に出力することとしてもよい。
【００６０】
ログ受け取り部２０は、出力部１９がクライアント端末（ユーザ）に提案する訪問先を送信し、ユーザが、該訪問先を行動予定が埋まっていない時間帯に訪問する訪問先として選択した場合に、選択された訪問先を追加した行動予定データ（ログデータ）を、クライアント端末から受信する手段である。ログ受け取り部２０により受信されたログデータは、ログデータ記憶部２１に格納される。ログデータ記憶部２１は、ログ受け取り部２０に入力されたログデータ（訪問先データ）を記憶する手段である。ログデータ記憶部２１は、ユーザ毎にログデータを記憶することとできる。また、ログデータ記憶部２１は、全てのユーザ共通でログデータを記憶することとしてもよい。
【００６１】
嗜好演算部２２は、ログデータ記憶部２１に記憶されたログデータ（選択された訪問先を追加した行動予定データ）を取得し、嗜好を演算することで嗜好情報を生成する手段である。上記のログデータは、ユーザが訪問した訪問先の履歴を示す情報として扱うことができる。嗜好を演算する、とは、例えば訪問先データから特徴量を算出することをいう。一例として、図２（ｃ）に示したカテゴリに関する嗜好情報を生成する場合について説明する。該嗜好情報は、ユーザが選択した各訪問先の履歴（ログデータ）に基づいて、選択された訪問先をカテゴリ毎に集計することで、ユーザによく選択されているカテゴリ（ユーザが好んでいるカテゴリ）に高い特徴量を与えるものである。嗜好演算部２２は、該嗜好情報を生成するために、ログデータである各訪問先のカテゴリを特定し、カテゴリ毎に集計することにより、カテゴリ毎の訪問回数を算出する。そして、カテゴリ毎の訪問回数に応じて特徴量を設定する。具体的には、訪問回数が多いカテゴリには高い特徴量を設定し、訪問回数が少ないカテゴリには低い特徴量を設定する。このようにして嗜好演算部２２は訪問先データから特徴量を算出し、嗜好情報を生成する。嗜好演算部２２が生成した嗜好情報は、嗜好情報記憶部１５に格納される。なお、上述した嗜好情報以外の嗜好情報の作成も、上記と同様にして特徴量に対応する項目に対してユーザが行動予定とした頻度を算出することで、嗜好演算部２２により行われる。
【００６２】
つぎに、クライアント端末３０について説明する。クライアント端末３０は上述したとおり、例えば移動通信端末である。クライアント端末３０を利用するユーザは、自身の行動予定データが訪問先提案装置１０に格納されており、該行動予定データを考慮した訪問先の提案を要求するユーザである。クライアント端末３０は、訪問先提案装置１０に訪問先の提案要求を行うためのクエリを生成し、該クエリを訪問先提案装置１０に送信する。当該提案要求は、訪問先提案装置１０の行動予定データ入力部１２、訪問先データ入力部１４、嗜好情報入力部１６、評判入力部１７に送信される。当該クエリには、訪問先の提案要求を行う日時（時刻）や時間帯を指定する要求が含まれていてもよい。また、当該クエリには、訪問先データの所定の訪問先項目（例えば場所など）を指定する要求が含まれていてもよい。また、当該クエリには、地図データの取得要求が含まれていてもよい。クライアント端末３０は、訪問先提案装置１０の出力部１９から送信された、訪問先を示す情報を受信する。該訪問先を示す情報と併せて地図データが送信されている場合には、地図データについても受信する。
【００６３】
クライアント端末３０は、訪問先を示す情報と地図データとを受信した場合には、これらを合成して、地図データ上に訪問先を示す情報を表示する。地図データと訪問先を示す情報の合成は、例えば、地図データ、及び、訪問先を示す情報の緯度経度を取得することにより行われる。地図データ上に表示する訪問先を示す情報は、該訪問先を示す情報のカテゴリを取得することで、該カテゴリに関するアイコンを表示してもよい。クライアント端末３０に表示された訪問先を示す情報から、ユーザ（クライアント端末３０のユーザ）は提案された訪問先を、自身の行動予定の中に組み込むか否かを選択する。ユーザが訪問先を行動予定の中に組み込むと選択した場合には、ユーザの選択操作を受けつけることで、クライアント端末３０は、ユーザの行動予定に該訪問先への訪問を追加する（行動予定（スケジュール）データを更新する）。クライアント端末３０は、訪問先を追加した新たな行動予定データ（ログデータ）を、訪問先提案装置１０に送信する。新たな行動予定データは、ログデータ受け取り部２０及び行動予定データ記憶部１１に格納される（ログ通知）。
【００６４】
図３及び図４を用いて、クライアント端末における訪問先表示イメージについて説明する。なお、以下に説明する表示は、クライアント端末３０が、スマートフォンやタブレット型端末、ＰＣ端末であることを想定している。図３に示す例では、クライアント端末３０においては、画面上で、マップモードとスケジューラモードの何れかを表示している（別々の表示を行っている）。そして、ＸＸ駅をスタートし（１４：００）、ＹＹ駅を経由し（１４：０２）、ＰＰ駅にたどり着く（１７：５８）行動予定が設定されている。マップモードには、訪問先提案装置１０に提案された訪問先であるカフェＹＹとフリマ＠ＺＺ公園が表示されている。ここで、ユーザが提案された上記の訪問先を選択したとすると、該選択操作が受けつけられ、行動予定に上記の訪問先が追加され、スケジューラモードの表示においても、カフェＹＹとフリマ＠ＺＺ公園が表示される。
【００６５】
図４に示す例では、マップモードとスケジューラモードとが、クライアント端末３０の同一の画面上に表示されている。該クライアント端末３０が例えばスマートフォンである場合では、提案された訪問先のアイコンをスケジューラモードの表示にドラッグすることによって、訪問先への訪問を行動予定に組み込むことができる。また、図４に示すスケジューラモードの表示においては、ＸＸ駅の後のスケジュールとして２パターン（映画館Ｖと居酒屋Ｙ、又は、映画館Ｘと居酒屋Ｚ）表示されている。このように、クライアント端末３０のスケジューラモードでは、複数パターンのスケジュールを表示させ、ユーザが容易に比較できるようになっている。また、図４に示す各行動予定については、スケジューラモードにおいて、各行動予定を表示したブロックの中心部をスクロールすることで、予定の順序変更が可能なようにしてもよい。また、各行動予定を表示したブロックの端部のバーをドラッグすることで、各行動予定の開始と終了時刻を変更することとしてもよい。また、マップモードの表示では、行動する順番が分かるように、回る訪問先順に矢印で表示してもよい。なお、クライアント端末３０は、訪問先提案装置１０に対して、特定の場所を希望（指定）して、訪問先の提案を要求してもよい。ユーザが希望する場所は、例えば、緯度及び経度で示されるクライアント端末３０で測位された位置であってもよいし、図４に示したようなマップモードにおける画面中央に示される位置であってもよい。
【００６６】
つぎに、図５により、訪問先提案装置１０のハードウェア構成について説明する。図５は、本発明の実施形態に係る訪問先提案装置のハードウェア構成を示す図である。図５に示すように、訪問先提案装置１０は、ＣＰＵ１０１、主記憶装置であるＲＡＭ１０２及びＲＯＭ１０３、通信を行うための通信モジュール１０４、並びにハードディスク等の補助記憶装置１０５等のハードウェアを備えるコンピュータを含むものとして構成される。これらの構成要素がプログラム等により動作することにより、上述した各機能が発揮される。
【００６７】
引き続いて、図６のフロー図を用いて、訪問先提案装置１０による訪問先提案に関するフローを説明する。図６は、第１実施形態に係る訪問先提案装置の処理フローを示す図である。
【００６８】
まず、クライアント端末３０により送信された訪問先提案要求が、行動予定データ入力部１２、訪問先データ入力部１４、嗜好情報入力部１６、評判入力部１７により受信される（Ｓ１）。つぎに、評判入力部１７により、評判スコアが訪問先データ記憶部１３に格納された訪問先データに入力される（Ｓ２）。つぎに、行動予定データ入力部１２により行動予定データが、訪問先データ入力部１４により訪問先データが、嗜好情報入力部１６により嗜好情報が、それぞれ提案訪問先決定部１８に入力される（Ｓ３、行動予定データ入力ステップ、訪問先データ入力ステップ）。つぎに、提案訪問先決定部１８によって提案訪問先が決定される（Ｓ４、提案訪問先決定ステップ）。行動予定データ入力部１２によって入力された行動予定データと、訪問先データ入力部１４によって入力された訪問先データとから、予め設定された評価ルールに基づき、訪問先を評価し、該評価に基づいてユーザに提案する訪問先が決定される。具体的には、嗜好情報入力部１６によって入力された嗜好情報や、評判入力部１７によって入力された訪問先に対する評判から、提案訪問先決定部１８により訪問先の評価が行われ、提案訪問先が決定される。
【００６９】
つぎに、出力部１９により、提案訪問先決定部１８により決定された訪問先を示す情報がクライアント端末３０に送信される（Ｓ５、出力ステップ）。そして、クライアント端末３０において、ユーザの操作に基づき訪問先が選択された場合には、当該選択された訪問先を追加した行動予定データ（ログデータ）がクライアント端末から送信され、訪問先提案装置１０のログ受け取り部２０にて受信される（Ｓ６）。なお、クライアント端末３０から送信される、選択された訪問先を追加した行動予定データは行動予定データ記憶部１１に格納される。ログ受け取り部２０が受け取った訪問先データは、ログデータ記憶部２１に格納され、嗜好演算部２２が、該ログデータから嗜好情報を生成し嗜好情報記憶部１５に格納する（Ｓ７）。以上が、訪問先提案装置１０による訪問先提案に関するフローの説明である。
【００７０】
つぎに、本実施形態に係る訪問先提案装置１０の作用・効果について説明する。
【００７１】
本実施形態に係る訪問先提案装置１０では、ユーザの行動予定の内容を示す行動内容情報、及び、訪問先の内容を示す訪問先内容情報に応じた評価ルールに基づいて、ユーザの行動予定に対する訪問先の整合度を特定することで訪問先を評価し、該評価に基づいて提案訪問先を決定している。従来は、時刻や場所といった情報のみからユーザに提案する訪問先を決定していたため、その人に望ましい訪問先を見つけ出すことは困難であった。この点、本実施形態に係る訪問先提案装置１０では、ユーザの行動予定の内容と訪問先の内容との整合度から訪問先を評価、決定するため、ユーザの行動予定内容を考慮して（ユーザのスケジュールとの兼ね合いをもとにフィルタリングして）、ユーザにとってより望ましい訪問先の提案を行うことが可能となる。
【００７２】
また、訪問先提案装置１０は、行動予定データ入力部１２は、行動内容情報としてユーザの行動予定の内容のカテゴリを示す情報を含む行動予定データを入力し、訪問先データ入力部１４は、訪問先内容情報として訪問先の内容のカテゴリを示す情報を含む訪問先データを入力し、提案訪問先決定部１８は、行動予定の内容のカテゴリ及び訪問先の内容のカテゴリに応じた評価ルールに基づき、該訪問先を評価することで、例えば、行動予定と訪問先とで、特定のカテゴリが連続し整合度が低くなる場合（行動予定と訪問先のカテゴリが共に食べるである、など）には、該訪問先の評価を低くする、などの判断が可能となる。また、同種の訪問先を連続させたい場合にも、カテゴリにより判断することで自動的に訪問先をフィルタリングすることができ、ユーザにとってより望ましい訪問先を選びやすくなる。また、カテゴリを用いることで、ユーザの行動予定の内容と訪問先の内容との整合度の特定が容易になる。
【００７３】
また、訪問先提案装置１０は、提案訪問先決定部１８は、訪問先を訪問した場合の、ユーザの行動予定と該訪問先への訪問との順序からも該訪問先を評価することで、ユーザの行動予定と訪問先の個別の内容だけではなく、相互の前後関係等を考慮して訪問先を提案することができる。
【００７４】
また、訪問先提案装置１０は、行動予定データ入力部１２は、ユーザの行動予定に係る時刻を示す行動時刻情報を更に含む行動予定データを入力し、訪問先データ入力手段は、訪問先に係る時刻を示す訪問先時刻情報を更に含む訪問先データを入力し、提案訪問先決定手段は、行動時刻情報と訪問先時刻情報とからも、訪問先を評価することで、ユーザにとって重要な、時刻の情報を考慮して訪問先を提案できる。
【００７５】
また、訪問先提案装置１０は、訪問先データ入力部１４は、訪問先を訪問した際に要する時間を示す所要時間情報を更に含む訪問先データを入力し、提案訪問先決定部１８は、行動時刻情報及び所要時間情報から、ユーザが訪問先を訪問した場合のユーザの空き時間を算出して、算出した空き時間からも該訪問先を評価することで、ユーザにとって時間的な無駄のない訪問先提案を行うことができる。
【００７６】
また、訪問先提案装置１０は、行動予定データ入力部１２は、ユーザの行動予定に係る位置を示す行動予定位置情報を更に含む行動予定データを入力し、訪問先データ入力部１４は、訪問先に係る位置を示す訪問先位置情報を更に含む訪問先データを入力し、提案訪問先決定部１８は、行動予定位置情報と訪問先位置情報とからも、訪問先を評価することで、ユーザにとって重要な、位置の情報を考慮して訪問先を提案できる。
【００７７】
また、訪問先提案装置１０は、提案訪問先決定部１８は、行動予定位置情報と訪問先位置情報とに基づいて訪問先までの移動時間を算出して、算出した移動時間からも該訪問先を評価することで、移動時間の長短を考慮して、ユーザにとってより望ましい訪問先の提案を行うことが可能となる。
【００７８】
また、訪問先提案装置１０は、訪問先データ入力部１４は、訪問先に係る評判又は費用を示す情報を更に含む訪問先データを入力し、提案訪問先決定部１８は、訪問先に係る評判又は費用を示す情報からも、訪問先を評価することで、評判又は費用を示す情報を考慮して、ユーザにとってより望ましい訪問先の提案を行うことが可能となる。
【００７９】
また、訪問先提案装置１０は、ユーザ毎の訪問先に対する嗜好を示す嗜好情報を入力する嗜好情報入力部１６を更に備え、提案訪問先決定部１８は、提案対象のユーザの嗜好情報からも、訪問先を評価することが好ましい。嗜好を考慮することによって、例えば上述した訪問の順序や空き時間などについてユーザの好みに合わせて評価することができ、このことで、ユーザにとってより望ましい訪問先の提案を行うことが可能となる。
【００８０】
[第２実施形態]
つぎに、図７を参照して、第２実施形態に係る訪問先提案装置について説明する。なお、本実施形態の説明では、上記実施形態と異なる点について主に説明する。
【００８１】
上述した第１実施形態に係る訪問先提案装置１０は、行動予定データを考慮して、１つの訪問先を提案する訪問先提案装置であった。これから説明する第２実施形態に係る訪問先提案装置１０ａは、複数の訪問先を組み合わせた訪問先セットを提案する訪問先提案装置である。図７に示すように、訪問先提案装置１０ａは、行動予定データ記憶部１１と、行動予定データ入力部１２と、訪問先データ記憶部１３と、訪問先データ入力部１４と、嗜好情報記憶部１５と、嗜好情報入力部１６と、評判入力部１７と、提案訪問先決定部１８と、出力部１９と、ログ受け取り部２０と、ログデータ記憶部２１と、嗜好演算部２２と、訪問先セット生成部２３と、を備えている。訪問先提案装置１０ａは、訪問先提案装置１０に備わっていない構成として、訪問先セット生成部２３を備える。
【００８２】
行動予定データ入力部１２は、行動予定データを訪問先セット生成部２３に入力する。嗜好情報入力部１６は、嗜好情報を訪問先セット生成部２３に入力する。訪問先データ記憶部１３は、上述したとおり、訪問先データを記憶する手段である。本実施形態においては訪問先を組み合わせた訪問先セットを提案するため、訪問先データ記憶部１３には訪問先データが必ず複数記憶されている必要があり、訪問先データ入力部１４は、訪問先データを訪問先セット生成部２３に複数入力する。訪問先データ記憶部１３に記憶された訪問先データは、上述した第１実施形態と異なる訪問先項目（カテゴリ満足度）、が含まれているため、以下に説明する。図８は、訪問先データテーブルを示す表である。図８に示すように、訪問先データには、タイトル、場所、カテゴリ、開始日、終了日、開催時間、評判、所要時間、カテゴリ満足度、費用からなる訪問先項目が含まれている。
【００８３】
カテゴリ満足度は、訪問先データに係る訪問先にユーザが訪問することによって、該訪問先データに係るカテゴリに関してどの程度満足するかを示すものである。例えば、カテゴリがともに食べる、である訪問先データとして、ラーメン屋と喫茶店があったような場合には、食べることに関して満足度はラーメン屋の方が大きいと考えられるため、カテゴリ満足度は、喫茶店と比してラーメン屋に大きいスコアを与える。カテゴリ満足度は、１つの訪問先については、−１．０〜１．０の範囲であり、満足度が高いものほど１．０に近づき、満足度が低いものほど−１．０に近づく。例えば、図８に示した、ボジョレー試飲会では、該訪問先データのカテゴリが食べるであり、カテゴリ満足度が０．１であることから、ボジョレー試飲会に参加した場合には、食べることに関して満足度が０．１であることを示している。また、ゴルフ試打会では、体験する、というカテゴリについてはカテゴリ満足度が０．１であるのに対し、食べる、というカテゴリについてはカテゴリ満足度が−０．３となる。ゴルフを行うことで、体験することの満足度がある一方、体を動かすため空腹状態となると想定されるため、食べることについてのカテゴリ満足度がマイナスの値となっている。
【００８４】
訪問先セット生成部２３は、訪問先データ入力部１４によって入力された訪問先データによって示される訪問先を複数組み合わせた訪問先セットを生成する訪問先セット生成手段である。訪問先セット生成部２３は、生成した訪問先セットを提案訪問先決定部１８に入力する。訪問先セット生成部２３が組み合わせる訪問先セットの数は予め設定しておくこととしてもよいし、設定しなくてもよい。例えば、１日でユーザが訪問できる訪問先のセットを提案するものである場合、組み合わせる訪問先の数は２つ〜６つと予め設定しておく。訪問先セット生成部２３は、訪問先を順序付けして、訪問先セットを生成する。なお、訪問先の数が１つである訪問先セットを生成してもよい。
【００８５】
訪問先セット生成部２３は、訪問先時刻情報に基づいて訪問先セットを生成する。訪問先時刻情報に基づいて訪問先セットを生成する、とは、複数の訪問先データの開始日、終了日、及び開催時間を参照することにより、例えば、同一日に訪問可能な訪問先データを束ねて１つの訪問先セットとする。この場合、訪問先セット生成部２３は、同一日に訪問可能な訪問先データ全ての訪問先セットを生成してもよい。また、訪問先セット生成部２３は、訪問先位置情報に基づいて訪問先セットを生成する。訪問先位置情報に基づいて訪問先セットを生成する、とは、複数の訪問先データの場所を示す情報を参照することにより、場所を示す情報として緯度、経度が登録されている場合には、該緯度経度から算出される距離が所定の範囲内である訪問先データを束ねて１つの訪問先セットとする。この場合、訪問先セット生成部２３は、緯度経度から算出される距離が所定の範囲内である訪問先データ全ての訪問先セットを生成してもよい。また、訪問先セット生成部２３は、訪問先位置情報に基づいて訪問先間の移動時間を算出して、算出した移動時間に基づいて訪問先セットを生成する。移動時間は、例えば、複数の訪問先データの訪問先位置情報から位置を特定し、それぞれの位置から、徒歩や電車等を利用した場合に要する時間を、従来から周知である技術により算出する。訪問先セット生成部２３は、移動時間が所定の範囲内である訪問先データを束ねて１つの訪問先セットとする。
【００８６】
提案訪問先決定部１８は、予め設定されると共に訪問先の組合せに応じた評価ルールに基づき、訪問先セット生成部２３によって生成された訪問先セットのユーザへの適合度を特定することで該訪問先セットを評価し、該評価に基づいて該ユーザに提案する訪問先セットを決定する提案訪問先決定手段である。適合度は、具体的には、後述する訪問先セットに対する評価を示すスコアとして特定される。
【００８７】
提案訪問先決定部１８は、各評価ルールに基づいた評価を行う前処理として、訪問が不可能な訪問先のフィルタリングを行う。すなわち、全行動予定データから導出される予定が埋まっていない時間に訪問が不可能な訪問先に係る訪問先データを除外する。予定が埋まっていない時間とは、提案訪問先決定部１８が訪問先を提案する対象時間から、行動予定データに係る行動予定を実施する時間を除いた時間である。具体的には、予定が埋まっていない時間は、提案訪問先決定部１８が訪問先を提案する対象時間と、行動予定データの日時、開始時間、終了時間とから算出される。そして、訪問先データの開始日、終了日、開催時間を照合することで、該当の予定が埋まっていない時間に訪問することが不可能な訪問先を除外する。また、訪問が不可能な訪問先のフィルタリング（前処理）として、訪問先と行動予定に係る場所から算出される移動時間に、訪問先での所要時間を加えたものが、上述した予定が埋まっていない時間に収まらない（訪問ができない）訪問先を含んでいる訪問先セットを除外する。すなわち、訪問先が３つある訪問先セットであれば、訪問先３つで要する所要時間と訪問先間での移動時間との合計が、予定が埋まっていない時間内であるかを判定する。
【００８８】
提案訪問先決定部１８は、訪問先の内容のカテゴリの組み合わせに応じた評価ルールに基づき、該訪問先セットを評価する。訪問先の内容のカテゴリの組合せに応じて訪問先セットを評価するための評価ルールは、例えば、訪問先セット内の複数の訪問先のカテゴリが、食べる、で重複しているような場合には、連続して食事をすることになり、ユーザにとっては適切でない訪問先の組合せであると判断できるため、評価を低くする。一方で、例えば、複数の訪問先でカテゴリが一致する場合であっても該カテゴリが、共に、見る、であるような場合には、連続して観覧することは、ユーザにとっては不適切でない訪問先であると判断できるため、当該訪問先セットを通常の評価とする。このような場合、嗜好情報を、訪問先のカテゴリが特定のカテゴリ（上述した例では食べる）であって、複数の訪問先でカテゴリが一致する場合には低い特徴量を与え、それ以外の場合には高い特徴量を与えるものとする。また、嗜好情報として、特定の組合せに対して特定の特徴量を与えるものを用いてもよい。
【００８９】
また、提案訪問先決定部１８は、訪問先データの順序からも訪問先セットを評価する。順序で評価する場合には、訪問先セット生成部２３により、訪問先データが順序づけられていてもよい。また、例えばカテゴリの組合せを評価する場合には、訪問先データは時間的に直前の訪問先データとの間においてのみ、組合せに対する特徴量が導出されることとしてもよい。なお、訪問先データの開始日、終了日、及び開催時間とから、順序の前後として成立し得ないと判断した順序の評価については行わないこととしてもよい。順序の評価についても、嗜好情報入力部１６により入力された嗜好情報を用いる。この場合の嗜好情報は、例えば、カテゴリ毎に、先に訪れる訪問先のカテゴリと後に訪れる訪問先のカテゴリとの組合せ、及びそれぞれの組合せに対応する特徴量が設定されているものである。
【００９０】
また、訪問先の内容のカテゴリの組合せに応じて訪問先セットを評価するための評価ルールとして、カテゴリ満足度を用いた評価ルールがある。上述したように、カテゴリ満足度は、各訪問先データに、−１．０〜１．０の範囲のスコアが設定されている。カテゴリ満足度は低すぎる場合及び高すぎる場合の双方で、訪問先セットとしてはユーザにとっての適合度が高くない場合がある。例えば、カテゴリが食べる、である場合のカテゴリ満足度として、低すぎる場合には、空腹状態となり、ユーザにとって望ましくない。一方で、カテゴリ満足度が高すぎる場合にも、食べることに関する訪問先が多すぎる（ユーザのキャパシティを超えて食べることに関する訪問先を詰め込む）こととなり、ユーザにとって望ましくない。このことから、嗜好情報は、例えば、訪問先セットに含まれる訪問先データのカテゴリ満足度のそれぞれのカテゴリについての合計（カテゴリトータル満足度：Σ（カテゴリ満足度））が、−１．０〜１．０の範囲内であれば、カテゴリ満足度の偏りがない訪問先セットであるとし高い特徴量を与え、上記範囲外であれば、カテゴリ満足度の偏りがある訪問先セットであるとし低い特徴量を与えるものとする。また、提案訪問先決定部１８は、カテゴリトータル満足度が上述した−１．０〜１．０の範囲外である訪問先セットを、提案する訪問先セットの対象から除外してもよい（カテゴリトータル満足度によるフィルタリング）。
【００９１】
また、提案訪問先決定部１８は、訪問先セットに含まれる訪問先の数から訪問先セットを評価する。訪問先セットを評価するための変数として、訪問先詰め込み満足度（訪問先をどれだけ詰め込んだ場合にユーザの満足度を高くするか）を決める変数αを用いてもよい。当該変数αは訪問先セットに含まれる各訪問先の特徴量に掛けわされる値である。変数αは、訪問先セットに含まれる訪問先数に応じて設定される値である。例えば、より多くの訪問先が含まれる訪問先セットを高く評価する場合には、変数αは、訪問先数が多いほど、大きい値をとることとすればよい。変数αは、０より大きく、１．０以下の値とする。また、提案訪問先決定部１８は、訪問先セットに含まれる訪問先の数と、訪問先セットに含まれる訪問先のカテゴリとから訪問先を評価することとしてもよい。この場合、図２（ｃ）に示すカテゴリと特徴量とが対応づいた嗜好情報を用いる。そして、訪問先セットに含まれる各訪問先の特徴量（各訪問先のカテゴリにより定まる特徴量）を足し合せたものを訪問先セットの評価とすることができる。この場合、訪問先セットに含まれる訪問先の数が多く、且つ、訪問先セットに含まれる訪問先のカテゴリの特徴量が高いほど、訪問先セットの評価が高くなる。
【００９２】
また、提案訪問先決定部１８は、訪問先時刻情報に基づいて訪問先セットを評価する。訪問先時刻情報に基づいて訪問先セットを評価するための嗜好情報は、例えば、所定の時間内に各訪問先を訪問できる訪問先セットには高い特徴量を与え、所定の時間内に各訪問先を訪問できない訪問先セットには低い特徴量を与えるものとできる。
【００９３】
また、提案訪問先決定部１８は、訪問先位置情報に基づいて訪問先セットを評価する。訪問先位置情報に基づいて訪問先セットを評価するための嗜好情報は、例えば、訪問先セットに含まれる各訪問先の緯度経度から算出される距離が所定の範囲内である訪問先セットには高い特徴量を与え、訪問先セットに含まれる各訪問先の緯度経度から算出される距離が所定の範囲外である訪問先セットには低い特徴量を与えるものとできる。
【００９４】
また、提案訪問先決定部１８は、訪問先位置情報に基づいて訪問先間の移動時間を算出して、算出した移動時間からも該訪問先セットを評価する。算出した移動時間から訪問先セットを評価するための嗜好情報は、例えば、訪問先セットに含まれる各訪問先間での移動時間が所定の範囲内である訪問先セットには高い特徴量を与え、訪問先セットに含まれる各訪問先間での移動時間が所定の範囲外である訪問先セットには低い特徴量を与えるものとできる。
【００９５】
また、提案訪問先決定部１８は、訪問先に係る評判又は費用を示す情報からも訪問先セットを評価する。評判を示す情報である評判スコアは、訪問先データの訪問先項目である評判に設定されている。提案訪問先決定部１８は、訪問先セットの評価を、該評判スコアの合計（訪問先セットに含まれる訪問先データの評判スコアの合計）により行う。上述したように、評判スコアは、評判が高いほど１．０に近い値が、評判が低いほど−１．０に近い値が設定されている。なお、評判スコアは、個々の訪問先の評判だけではなく、訪問先を複数組み合わせたものに対しての評判のスコアであってもよい。この場合、嗜好情報として特定の組合せの評判に応じて特定の特徴量を与えるものであってもよい。具体的には、例えば、京都の五山の組合せに対する評判スコアから特定の特徴量を与えてもよい。評判スコアが訪問先を複数組み合わせたものに対して設定されている場合、例えば、１箇所ずつではメジャーではない五山の各寺院（１つの訪問先として考えた場合には、清水や金閣、渡月橋を回った方が満足度は大きい）についても、組合せとして、高い評判スコアとできる。さらに、五山のように組合せとして周知なものだけではなく、京都を観光等で訪れた場合に併せて訪問すると訪問者の満足度が大きい訪問先（例えば清水寺や金閣寺、渡月橋など）を加えたものに対する評判スコアから特定の特徴量を与えてもよい。費用から訪問先を評価するための嗜好情報は、例えば、費用が所定の範囲内である場合には高い特徴量を与え、費用が所定の範囲外である場合には低い特徴量を与えるものとできる。
【００９６】
なお、上述した提案訪問先決定部１８による訪問先セットの評価は、訪問先セットの組み合わせに応じた特徴量に、行動予定データに応じた特徴量を考慮して行う。具体的には、行動予定データに応じた訪問先セットの特徴量は第１実施形態と同様に算出することができる。
【００９７】
上述した、複数の基準を用いた、提案訪問先決定部１８による訪問先セットの評価について説明する。提案訪問先決定部１８は、全訪問先セットについて各評価ルールの特徴量を合計したスコアを算出することで、最終的な訪問先セットの評価を行う。なお、各評価ルールには、各ユーザがその評価ルールをどれだけ重視しているか、という観点から、重みをつけてもよい。重みづけを示す情報は、提案訪問先決定部１８に記憶されている。本実施形態の説明においては、拘りのないユーザを想定し、重みづけは行わない。提案訪問先決定部１８は、例えば、合計スコアが高い訪問先セットを提案訪問先に決定する。或いは、提案訪問先決定部１８は、予め定めた順位までの訪問先セットを提案訪問先セットに決定し、出力部１９は、順位が高い訪問先セットから順に出力する。或いは、提案訪問先決定部１８は、予め定めたスコアよりも合計スコアが高い訪問先セットを提案訪問先セットに決定する。
【００９８】
上述した提案訪問先決定部１８による訪問先セットの評価の具体例について説明する。なお、各評価ルールには、各ユーザがその評価ルールをどれだけ重視しているか、という観点から、重みをつけてもよい。重みづけを示す情報は、提案訪問先決定部１８に記憶されている。本実施形態の説明においては、重みを１．０として説明する。訪問先詰め込み満足度（訪問先をどれだけ詰め込んだ場合にユーザの満足度を高くするか）を決める変数αの値は訪問先セットに含まれる訪問先数により決定する。訪問先セットの評価（スコア）は、例えば、特徴量（例えば−１．０から１．０までの値）と重み（各ユーザがその特徴をどれだけ重視しているかの値）を掛け合わせた値の総和とされ、下記式により表される。
訪問先セットの評価＝Σα（重み×特徴量）・・・（２）
【００９９】
説明は図２（ｃ）、図８を用いて行う。いま、図８に示す訪問先データが訪問先データ入力部１４により訪問先セット生成部２３に入力されている。そして、図８に示す訪問先データから、訪問先セット生成部２３により、訪問先セット１（ゴルフ試打会、立ち飲み♯１、立ち飲み♯２を含む）と訪問先セット２（ボジョレー試飲会、立ち飲み♯２、スイーツ食べ放題を含む）とが生成されたとする。上記訪問先セットの評価は、訪問先セットに含まれる訪問先の数と訪問先セットに含まれる訪問先のカテゴリとから導出される特徴量により行う。なお、訪問先セット１と訪問先セット２はともに訪問先セットに含まれる訪問先数が３つであるため、訪問先詰め込み満足度（訪問先をどれだけ詰め込んだ場合にユーザの満足度を高くするか）を決める変数αの値は、訪問先数（３つ）に応じた０．１で同一とする。
【０１００】
訪問先セットに含まれる訪問先のカテゴリから導出される特徴量は、図２（ｃ）より、カテゴリが体験する、であるゴルフ試打会は特徴量が０．４であり、カテゴリが食べる、である立ち飲み♯１、立ち飲み♯２、スイーツ食べ放題は特徴量が０．５である。よって、変数α＝０．１、重み＝１．０であることから、上記（２）式より、訪問先セット１の評価は、０．１×（１．０×０．４）＋０．１×（１．０×０．５）＋０．１×（１．０×０．５）＝０．１４となる。実際には、当該スコアは、行動予定データが考慮された値となる。同様に、訪問先セット２の評価は、０．１×（１．０×０．５）＋０．１×（１．０×０．５）＋０．１×（１．０×０．５）＝０．１５となる。実際には、当該スコアは、行動予定データが考慮された値となる。よって、両者を比較した場合には提案訪問先決定部１８は、ユーザに提案する訪問先セットを訪問先セット２に決定する。
【０１０１】
また、訪問先セットの評価の前処理として、カテゴリトータル満足度に基づいた訪問先セットのフィルタリングを行う場合には、提案訪問先決定部１８は、カテゴリトータル満足度が−１．０〜１．０の範囲外である訪問先セットを、提案する訪問先セットの対象から除外してもよい。上述した訪問先セットの例では、訪問先セット２のカテゴリ、食べる、のカテゴリトータル満足度は１．１となり、−１．０〜１．０の範囲外である。よって、提案訪問先決定部１８は、訪問先セット２を、提案する訪問先セットの候補から除外してもよい。
【０１０２】
引き続いて、図９のフロー図を用いて、訪問先提案装置１０による訪問先提案に関するフローを説明する。図９は、第２実施形態に係る訪問先提案装置の処理フローを示す図である。
【０１０３】
まず、クライアント端末３０により送信された訪問先提案要求が、行動予定データ入力部１２、訪問先データ入力部１４、嗜好情報入力部１６、評判入力部１７により受信される（Ｓ１１）。つぎに、評判入力部１７により、評判スコアが訪問先データ記憶部１３に格納された訪問先データに入力される（Ｓ１２）。つぎに、行動予定データ入力部１２により行動予定データが、訪問先データ入力部１４により訪問先データが、嗜好情報入力部１６により嗜好情報が、それぞれ提案訪問先決定部１８に入力される（Ｓ１３、行動予定データ入力ステップ、訪問先データ入力ステップ）。つぎに、訪問先セット生成部２３により、訪問先セットが生成される（Ｓ１４）。訪問先セットの生成は、訪問先データの時刻又は場所を示す情報に基づいて生成してもよい。つぎに、提案訪問先決定部１８によって提案する訪問先セットが決定される（Ｓ１５、提案訪問先決定ステップ）。提案訪問先決定部１８は、予め設定されると共に訪問先の組合せに応じた評価ルールに基づき、訪問先セット生成部２３によって生成された訪問先セットのユーザへの適合度を特定することで該訪問先セットを評価し、提案する訪問先セットを決定する。
【０１０４】
つぎに、出力部１９により、提案訪問先決定部１８により決定された訪問先セットを示す情報がクライアント端末３０に送信される（Ｓ１６、出力ステップ）。そして、クライアント端末３０において、ユーザの操作に基づき訪問先が選択された場合には、当該選択された訪問先を追加した行動予定データ（ログデータ）がクライアント端末から送信され、訪問先提案装置１０のログ受け取り部２０にて受信される（Ｓ１７）。なお、クライアント端末３０から送信される選択された訪問先を追加した行動予定データは行動予定データ記憶部１１にも格納される。ログ受け取り部２０が受け取った選択された訪問先を追加した行動予定データは、ログデータ記憶部２１に格納され、嗜好演算部２２が、該ログデータから嗜好情報を生成し嗜好情報記憶部１５に格納する（Ｓ１８）。以上が、訪問先提案装置１０ａによる訪問先提案に関するフローの説明である。
【０１０５】
つぎに、本実施形態に係る訪問先提案装置１０ａの作用・効果について説明する。
【０１０６】
本実施形態に係る訪問先提案装置１０ａでは、訪問先の組み合わせに応じた評価ルールに基づいて、訪問先セットを評価し、該評価に基づいて提案訪問先を決定している。訪訪問先セットとして評価を行うため、ユーザにとって適合度の高い訪問先セットを提案することができる。また、単体では訪問するモチベーションを引き出しにくい訪問先であっても、該訪問先が含まれたユーザにとって適合度の高い訪問先セットとして提案することで、該訪問先に対するユーザの訪問するモチベーションを高めることができる。
【０１０７】
また、訪問先提案装置１０ａでは、訪問先データ入力部１４は、訪問先の内容のカテゴリを示す情報を含む訪問先データを入力し、提案訪問先決定部１８は、訪問先の内容のカテゴリの組み合わせに応じた評価ルールに基づき、該訪問先セットを評価するため、例えば、同じ訪問先セットの中に特定のカテゴリが複数含まれているような場合（カテゴリが食べるである訪問先が３つ含まれる場合、など）には、該訪問先セットの評価を低くする、などの判断が可能となる。
【０１０８】
また、訪問先提案装置１０ａでは、提案訪問先決定部１８は、訪問先セットに含まれる訪問先の数から該訪問先セットを評価することで、訪問先の数が望ましい訪問先セットを提案することができる。
【０１０９】
また、訪問先提案装置１０ａでは、訪問先セット生成部２３は、訪問先を順序付けして複数組み合わせた訪問先セットを生成し、提案訪問先決定部１８は、順序からも訪問先セットを評価することで、訪問先が適切な順序となっている訪問先セットを提案することができる。
【０１１０】
また、訪問先提案装置１０ａでは、訪問先データ入力部１４は、訪問先に係る時刻を示す訪問先時刻情報を更に含む訪問先データを入力し、訪問先セット生成部２３は、訪問先時刻情報に基づいて訪問先セットを生成し、又は、提案訪問先決定部１８は、該訪問先時刻情報に基づいて訪問先セットを評価することが好ましい。訪問先時刻情報に基づいて訪問先セットを生成することで、時間的に関連する訪問先を訪問先セットとすることができる。また、訪問先時刻情報に基づいて訪問先セットを評価することで、互いに時間的に関連する訪問先を含む訪問先セットを提案することができる。
【０１１１】
また、訪問先提案装置１０ａでは、訪問先セット生成部２３は、訪問先位置情報に基づいて訪問先間の移動時間を算出して、算出した移動時間に基づいて訪問先セットを生成し、又は、提案訪問先決定部１８は、訪問先位置情報に基づいて訪問先間の移動時間を算出して、算出した移動時間からも該訪問先セットを評価することで、訪問先間での移動時間が適切な移動時間の訪問先セットを提案することができる。
【０１１２】
また、訪問先提案装置１０ａでは、訪問先データ入力部１４は、訪問先に係る評判又は費用を示す情報を更に含む訪問先データを入力し、提案訪問先決定部１８は、訪問先に係る評判又は費用を示す情報からも、訪問先セットを評価することで、評判又は費用を示す情報を考慮して、ユーザにとってより望ましい訪問先セットの提案を行うことが可能となる。
【０１１３】
以上、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限られるものではなく、各請求項に記載した要旨を変更しない範囲で変形し、又は他のものに適用したものであってもよい。
【０１１４】
例えば、行動予定データにおける行動内容を示す情報として、カテゴリを例示したが、カテゴリに限られるものではない。また、カテゴリの内容として、食べるや見るといった区分を例示したがこれに限られるものではない。
【０１１５】
また、訪問先提案装置１０，１０ａの構成として、嗜好情報を生成するための構成である、ログ受け取り部２０、ログデータ記憶部２１、嗜好演算部２２を備えているとしたが、嗜好情報は上述したとおりユーザ固有のものでなく全ユーザに共通の予め定めたものとすることもできるため、ユーザ固有の嗜好情報を生成しない場合などには、ログ受け取り部２０、ログデータ記憶部２１、嗜好演算部２２を備えない構成とすることもできる。
【０１１６】
また、訪問先提案装置１０からクライアント端末３０に送信する、とした地図データは、クライアント端末３０内部で保持するものとできる。
【０１１７】
また、訪問先データ記憶部１３に格納された訪問先データは、必ずしも訪問先データ記憶部１３に格納されている必要はなく、例えば他社サーバに備わっており、訪問先データ入力部１４が、訪問先データを入力するタイミングで、該他社サーバから訪問先データを受信するものであってもよい。
【０１１８】
また、嗜好情報としては、ユーザ毎の場所・状況、定番志向、新規志向の組合せに関するものが嗜好情報記憶部１５に記憶されていてもよい。例えば、旅行先では評判がよいところを１つは必ず入れることで失敗を避け、後は冒険するのが好きである、というユーザであれば、場所・状況が旅行中である場合には、定番（評判がいい）の訪問先が決定されるとともに、新しい（例えば評判自体が少ない、など）訪問先も決定される、ように特徴量を与えた嗜好情報が用いられる。
【０１１９】
また、嗜好情報は、訪問先セットに含まれる訪問先における費用の配分、及び、時間の配分に応じて特徴量を与えるものであってもよい。費用の配分は、例えば、訪問先セットに含まれる複数の訪問先のうち、１つの訪問先に費用を多く費やし、他の訪問先には費用を余り費やさない（一点豪華主義）ことを好むユーザには、１つの訪問先に偏って費用を費やすような訪問先セットの評価を高くするように嗜好情報の特徴量を設定してもよい。このような嗜好情報を用いて提案訪問先決定部１８が提案する訪問先を決定することで、例えば、箱根の各訪問先を訪問する場合に、午前と午後でゆったりと費用が余り費やされない２か所（美術館と自然観照）をめぐり、夜に、費用が多く費やされる、高級旅館での会席料亭を訪問先として組み込むことができる。
【０１２０】
また、提案訪問先決定部１８は、訪問先決定時に、重要視するパラメータ（ユーザの現在地からの距離、訪問先の評判、新規性など）を地域の特性を踏まえて変更することとしてもよい。具体的には、評判の信憑性が高くなりがちな都心（人口密集地）では、訪問先の評判に判断の重きを置き、訪問先の新規性に希少性を見出しやすい地方（人口非密集地）では、新規性に重きを置いて訪問先を提案することとしてもよい。
【０１２１】
また、評価ルールとして嗜好情報を用い、特徴量（スコア）で訪問先を評価する例について説明したが、必ずしも評価ルールとして嗜好情報を用いる必要はなく、例えば、予め設定したある行動予定とある訪問先との組合せとなる場合には、該訪問先を提案訪問先として決定する（逆に、予め設定したある行動予定とある訪問先との組合せとなる場合には、該訪問先を提案する訪問先の候補から除外する）といった評価ルールを設定してもよい。
【符号の説明】
【０１２２】
１０，１０ａ…訪問先提案装置、１１…行動予定データ記憶部、１２…行動予定データ入力部、１３…訪問先データ記憶部、１４訪問先データ入力部、１５…嗜好情報記憶部、１６…嗜好情報入力部、１７…評判入力部、１８…提案訪問先決定部、１９…出力部、２０…ログ受け取り部、２１…ログデータ記憶部、２２…嗜好演算部、２３…訪問先セット生成部、３０…クライアント端末、４０…評判生成装置、１０１…ＣＰＵ、１０２…ＲＡＭ、１０３…ＲＯＭ、１０４…通信モジュール、１０５…補助記憶装置。
【図１】
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【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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