(57)【要約】【課題】ユーザのペースに合った行動となる行動提案を行うことができる行動提案装置を提供する。【解決手段】ユーザの行動密度の許容値を学習し、学習しておいた行動密度の許容値と、取得した空き時間を含む単位期間（一日や一ヶ月）のユーザの行動密度を比較する（Ｓ９１、Ｓ９２）。この比較により、空き時間を埋めてよいかどうかを決定する（Ｓ９３）。これにより、空き時間があっても、その空き時間を埋めてしまうと、ユーザにとっての行動密度の許容値を超えてしまう場合には、空き時間を埋めるべきでないと決定することになる。一方、空き時間を埋めても、ユーザにとっての行動密度を超えなければ、その空き時間を埋めてよい空き時間と決定して、提案期間で行動可能な行動提案をする。これにより、ユーザのペースに合った行動となる行動提案を行うことができる。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの過去のスケジュールに基づいて、行動密度の許容値を学習する学習部（６２）と、
前記ユーザの将来の空き時間を取得する空き時間取得部（６３）と、
前記空き時間取得部が取得した空き時間を含む所定期間の前記ユーザの行動密度を決定する密度決定部（６４）と、
前記学習部が学習した行動密度の許容値と、前記密度決定部が決定した行動密度とを比較して、前記空き時間取得部が取得した空き時間を埋めてよいかどうかを決定し、かつ、空き時間を埋めてよいと決定したときは、埋めてよい期間に対して、その期間で行動可能な行動を提案する提案部（６５）と
を備える行動提案装置（１）。
【請求項２】
請求項１において、
前記密度決定部は、過去の期間と前記空き時間取得部が取得した空き時間とを含む期間について、前記ユーザの行動密度を決定することを特徴とする行動提案装置。
【請求項３】
請求項１または２において、
前記提案部は、提案する行動として外出を含んでおり、
前記学習部は、前記ユーザの行動密度の許容値として、外出回数の許容値を学習することを特徴とする行動提案装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか１項において、
前記提案部は、提案する行動として移動を含んでおり、
前記学習部は、前記ユーザの行動密度の許容値として、移動時間の許容値を学習することを特徴とする行動提案装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか１項において、
前記提案部は、提案する行動として外出を含んでおり、
前記学習部は、前記ユーザの行動密度の許容値として、帰宅時間の許容値を学習することを特徴とする行動提案装置。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか１項において、
前記提案部は、提案する行動として外出時の立ち寄りを含んでおり、
前記学習部は、前記ユーザの行動密度の許容値として、外出時の立ち寄り回数の許容値を学習することを特徴とする行動提案装置。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれか１項において、
前記学習部は、前記ユーザのスケジュール上で目的地への到着時刻と、その目的地へ実際の到着時刻との平均時間差も算出し、
前記提案部は、前記埋めてよい期間から、前記平均時間差を引いた期間で行動可能な行動を提案することを特徴とする行動提案装置。
【請求項８】
請求項１または２において、
前記学習部は、前記ユーザが許容できるスケジュールの過密度合いの許容値を、前記行動密度の許容値として学習し、
前記空き時間取得部は、前記ユーザの将来のスケジュールの空き時間を取得し、
前記密度決定部は、前記空き時間取得部が取得した空き時間を含む所定期間の前記ユーザのスケジュールの過密度合いを、その所定期間の前記ユーザの行動密度として決定し、
前記提案部は、前記学習部が学習したスケジュールの過密度合いの許容値と、前記密度決定部が決定した前記ユーザのスケジュールの過密度合いとを比較して、前記空き時間取得部が取得した空き時間に予定を入れてもよいかどうかを決定し、かつ、空き時間に予定を入れてもよいと決定したときは、前記空き時間内に行動可能な予定を提案する
ことを特徴とする行動提案装置。
【請求項９】
請求項１〜８のいずれか１項において、
前記学習部は、休日と平日とを区別して、前記ユーザの行動密度の許容値を学習することを特徴とする行動提案装置。
【請求項１０】
請求項９において、
前記学習部は、平日を、休前日とそれ以外に区別して、前記ユーザの行動密度の許容値を学習することを特徴とする行動提案装置。
【請求項１１】
請求項９または１０において、
前記学習部は、休日を、平日の前日とそれ以外に区別して、前記ユーザの行動密度の許容値を学習することを特徴とする行動提案装置。
【請求項１２】
請求項１〜１１のいずれか１項において、
前記提案部は、予め設定された直近過去の除外期間に前記ユーザが行った行動と重ならない行動を提案することを特徴とする行動提案装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザに対して、行動の提案をする行動提案装置に関し、特に、ユーザのペースにあった行動を提案する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ユーザのスケジュールを参照し、次の予定のまでの余裕時間を考慮して情報提供する装置が知られている（例えば特許文献１）。
【０００３】
この特許文献１では、次の予定まで時間的余裕がない場合には、予定に遅れる危険性を低減するために、目的地から遠い地点への立ち寄り提案はしない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−２５７１６８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、次の予定まで時間的余裕があるとしても、次の予定までに何らかの行動をしたいと考えるとは限らない。次の予定までにさらに何らかの予定を追加すると、行動が過密になりすぎてペースに合わないと考えるユーザも存在する。
【０００６】
それにも関わらず、従来技術では、次の予定まで時間的余裕があれば、ユーザに立ち寄り提案などの行動提案をする。そのため、ユーザは、行動提案がされることを煩わしく感じることもあった。
【０００７】
本発明は、この事情に基づいて成されたものであり、その目的とするところは、ユーザのペースに合った行動となる行動提案を行うことができる行動提案装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
その目的を達成するための本発明は、ユーザの過去のスケジュールに基づいて、行動密度の許容値を学習する学習部（６２）と、前記ユーザの将来の空き時間を取得する空き時間取得部（６３）と、前記空き時間取得部が取得した空き時間を含む所定期間の前記ユーザの行動密度を決定する密度決定部（６４）と、前記学習部が学習した行動密度の許容値と、前記密度決定部が決定した行動密度とを比較して、前記空き時間取得部が取得した空き時間を埋めてよいかどうかを決定し、かつ、空き時間を埋めてよいと決定したときは、埋めてよい期間に対して、その期間で行動可能な行動を提案する提案部（６５）とを備える行動提案装置（１）である。
【０００９】
本発明によれば、ユーザの将来の空き時間を取得するが、空き時間であっても行動提案するとは限らない。本発明では、ユーザの行動密度の許容値を学習しており、学習しておいた行動密度の許容値と、空き時間取得部が取得した空き時間を含む所定期間のユーザの行動密度を比較する。この比較により、空き時間を埋めてよいかどうかを決定する。したがって、空き時間があっても、その空き時間を埋めてしまうと、ユーザにとっての行動密度の許容値を超えてしまう場合には、空き時間を埋めるべきでないと決定することになる。一方、空き時間を埋めても、ユーザにとっての行動密度を超えなければ、空き時間を埋めてよい空き時間に決定して、空き時間のうち埋めてよい期間で行動可能な行動提案をする。これにより、ユーザのペースに合った行動となる行動提案を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】車両用ナビゲーション装置１の構成図
【図２】ナビゲーションＥＣＵ６０が実行する処理
【図３】図２のステップＳ３で更新した行動履歴の一部を例示する図
【図４】行動密度の許容値等の学習例
【図５】図２のステップＳ９の詳細処理
【図６】図２のステップＳ１０で提案施設を決定するための条件例
【図７】行動を提案する処理
【図８】提案タイミングの例
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。本実施形態では、本発明の行動提案装置としての機能を図１に示す車両用ナビゲーション装置（以下、単にナビゲーション装置）１が備える。このナビゲーション装置１は、記憶部１０、通信部２０、ＧＰＳ受信機３０、入力部４０、表示部５０、ナビゲーションＥＣＵ６０を備える。
【００１２】
記憶部１０には、ユーザの行動履歴、行動予定、行動密度の許容値が記憶されている。本実施形態では、ユーザの行動履歴は、このナビゲーション装置１の移動履歴が含まれる。また、他の情報処理装置からユーザの移動履歴が取得できた場合には、その移動履歴も含まれる。さらに、以前に取得した行動予定が時間の経過により、その予定時間を経過した場合も、予定通りにユーザが行動したと仮定して、ユーザの行動履歴とする。
【００１３】
また、記憶部１０には、道路地図データ、施設データなど経路案内に必要なデータも記憶される。施設データには、施設の座標、施設ジャンル、施設名称が含まれている。
【００１４】
通信部２０は、車両外部と通信を行なって種々の情報を受信する。受信する情報としては、上述の行動履歴や行動予定がある。これら行動履歴や行動予定は、種々の情報処理装置、たとえば、携帯型の情報処理端末、パーソナルコンピュータ、サーバなどから取得する。取得する具体的情報の一例としては、たとえば、それら情報処理装置が管理するスケジュールがある。情報処理装置と通信部２０との間の通信は、無線でも有線でもよい。
【００１５】
ＧＰＳ受信機３０は、ＧＰＳ人工衛星から送信される信号を受信し、受信した信号をもとに、現在位置の座標を逐次決定する。
【００１６】
入力部４０は、ユーザを識別するためのユーザ識別情報を入力するためのものである。たとえば、入力部４０として、一般的にソフトウェアキーボードと呼ばれるものを用いることができる。すなわち、入力部４０として、表示面に表示されるキー配列図形とともに用いられる、表示部５０の表示面に重畳配置されたタッチパネルを用いることができる。この場合、ユーザＩＤがタッチパネルから入力される。また、顔認証によりユーザを識別する場合には、カメラを入力部４０として備える。
【００１７】
また、入力部４０には、ユーザ識別情報を入力する以外に、この車両用ナビゲーション装置１を操作するための種々の指示を入力することができる。この指示を入力するために、入力部４０は、ソフトウェアスイッチやメカニカルスイッチを備える。
【００１８】
表示部５０には道路地図が表示される。また、ユーザに対して提案する行動の具体的内容も表示される。その他、種々の情報が表示部５０に表示される。
【００１９】
ナビゲーションＥＣＵ６０は、図示しない内部に、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を備えたコンピュータであり、ＣＰＵが、ＲＡＭの一時記憶機能を利用しつつ、ＲＯＭに記憶されたプログラムを実行することで、記憶部１０の読み書き制御、通信部２０の通信制御、表示部５０の表示制御を行う。また、ＧＰＳ受信機３０が決定した現在位置を逐次取得し、ＣＡＮ７０を介して自車の車速等の種々の情報も逐次取得する。また、目的地までの経路を設定する経路設定機能、現在位置や道路地図データに基づいて目的地までの経路案内を行う経路案内機能も備える。
【００２０】
さらに、図１に示すように、ナビゲーションＥＣＵ６０は、ユーザ識別部６１、学習部６２、空き時間取得部６３、密度決定部６４、提案部６５としての機能を備える。これら各部の機能を図２以下の図を用いて説明する。
【００２１】
図２の処理は所定の実行条件が成立したときに実行する。実行条件としては、実行周期経過、ＩＧオフ、ＩＧオン等がある。実行条件は、例示した以外のものでもよく、また、複数種類の実行条件を組み合わせてもよい。
【００２２】
ステップＳ１では、ユーザ識別部６１がユーザの識別を行う。ユーザの識別は、入力部４０から入力されるユーザ識別情報を用いて行う。以降の処理におけるユーザは、全てこのステップＳ１で識別したユーザを対象とする。なお、ユーザの識別は、この図２の処理とは別に予め実行しておいてもよい。
【００２３】
続くステップＳ２〜Ｓ５は学習部６２が行う。ステップＳ２では、このステップＳ２を前回実行してから現時点までのユーザの行動履歴を、外部の情報処理装置から取得する。また、このステップＳ２を前回実行する前の行動履歴も未取得であれば、その行動履歴も取得する。行動履歴の取得は、通信部２０を介して外部の情報処理装置と通信することで行う。外部の情報処理装置との通信は自動で行なってもよいし、また、ユーザに手動操作を促すメッセージを取得して、ユーザ操作に基づいて行なってもよい。
【００２４】
取得する行動履歴の具体例として、たとえば、外部の情報処理装置が管理するスケジュールのうち過去の部分に含まれている行動情報がある。スケジュールに入力されている通りにユーザが行動することが多いことから、スケジュールのうち過去の部分に含まれている行動情報を、ユーザの行動履歴として取得するのである。
【００２５】
加えて、仮にスケジュールに入力されている行動情報の通りにユーザが行動していなくても、スケジュールにその行動情報を入れたということは、ユーザは少なくともその行動情報が示す行動をする意思があったことになる。本実施形態のナビゲーション装置１は、ユーザがスケジュールの空き期間を埋める意思があるか否かを推測して、埋める意思がある空き期間に対して行動提案をする。したがって、少なくとも行動をする意思があった行動情報であれば、行動履歴として取得する価値がある。
【００２６】
また、取得する行動履歴の他の例として、位置検出機能付きの携帯型情報処理装置と通信する場合には、その装置の移動履歴を取得してもよい。
【００２７】
ステップＳ３では、ステップＳ２で取得した行動履歴に基づいて、記憶部１０に記憶している行動履歴を更新する。なお、ステップＳ２で取得した行動履歴とは別に、ナビゲーション装置１の移動履歴に基づく更新は随時行われている。図３は、ステップＳ３で更新した行動履歴の一部を例示している。図３において、斜線が入っている部分が、ユーザが行動していることを取得した時間帯である。
【００２８】
ステップＳ４では、ステップＳ３で更新した行動履歴に基づいて、ユーザの行動密度の許容値を決定する。なお、すでに、ユーザの行動密度の許容値を決定済みであれば、決定済みの許容値を更新する。
【００２９】
行動密度とは、ユーザがスケジュールをどの程度埋めるかを示す指標であり、本実施形態での行動密度は、具体的には、外出回数、外出時間、帰宅時間である。外出回数が多いほど、スケジュールが埋まることになるので、外出回数は行動密度を示している。同様に、外出時間が長い程スケジュールが埋まることになるので、外出時間も行動密度を示している。帰宅時間は、早いほど家にいるという行動の時間が長いことになるので、帰宅時間も行動密度を示している。また、本実施形態では、外出時間を、移動時間と滞在時間とに分ける。後述する行動提案において、ユーザが許容する移動時間内の行動を提案するためである。
【００３０】
これらの許容値は、外出回数等の具体的行動密度の平均値に、それら具体的行動密度に対してそれぞれ設定されたマージンを加えて設定する。外出回数については、一日の外出回数、一ヶ月の外出回数など、複数種類の期間を単位として数値を考えることができる。そこで、複数種類の単位期間を対象として許容値を設定する。
【００３１】
平均値を算出するために用いる履歴の期間は予め設定されており、期間の一方の端は、現時点である。つまり、直近の過去を含む所定期間の履歴を用いて許容値を設定する。図４に行動密度の許容値の学習例を示す。
【００３２】
図４に示す例では、外出回数、移動時間、滞在時間、帰宅時間を、（１）休前日以外の平日、（２）休前日となる平日、（３）翌日も休日である休日、（４）翌日が平日である休日の４つに分けて日を単位とする許容値を学習している。また、外出回数については月を単位とする許容値も学習している。
【００３３】
ステップＳ５では、許容値以外のユーザの行動情報を行動履歴に基づいて更新する。この行動情報には、図４に示すように、平均到着余裕時間が含まれる。この平均到着余裕時間は、予定到着時刻と実際の到着時刻との平均時間差である。予定到着時刻は、過去に取得したスケジュールに記載されている目的地への到着時刻である。
【００３４】
また、ステップＳ５では、移動時間比率も学習する。移動時間比率は、移動時間÷（移動時間と滞在時間の和）である。なお、図４の例では、この移動時間比率は、上記（１）〜（４）を区別せずに算出している。ただし、これら（１）〜（４）に対して別々に移動時間比率を算出してもよい。また、このステップＳ５は、ユーザの好む施設も学習する。ステップＳ５において学習に用いる行動履歴の期間は、ステップＳ４と同じとする。
【００３５】
ステップＳ６およびＳ７は空き時間取得部６３が実行する。ステップＳ６では、ユーザの将来のスケジュールを取得する。取得する期間は後述するステップＳ９の処理で必要となる期間に設定されている。本実施形態では翌月の末までとする。翌月の末までとしているのは、後述するステップＳ９で一ヶ月の予測総外出回数を算出するためであり、ステップＳ９では、当月のみではなく、翌月の予測総外出回数も算出することにしているからである。
【００３６】
将来のスケジュールは、外部の情報処理装置から取得する。したがって、ステップＳ２を実行してからステップＳ６を実行するまで、外部の情報処理装置との通信接続状態を維持しておくことが好ましい。また、常時接続している構成でもよい。また、ステップＳ２において、ユーザの将来のスケジュールも合わせて取得してもよい。
【００３７】
ステップＳ７では、ステップＳ６で取得した将来のスケジュールのうちの空き時間を決定する。
【００３８】
続くステップＳ８は密度決定部６４が実行する。ステップＳ８では、ステップＳ３で更新した過去の行動履歴と、ステップＳ６で取得した将来のスケジュールとをもとに、ステップＳ７で決定した空き時間を少なくとも一つ含む単位期間に対して、ユーザの行動密度を決定する。
【００３９】
行動密度は具体的には前述した外出回数等であり、ステップＳ４で許容値が決定されている具体的行動密度に対応する具体的行動密度を決定する。また、その具合的行動密度は、許容値の単位期間（たとえば一日など）と対応する期間を単位として決定する。よって、たとえば一日という単位で、外出回数、移動時間、滞在時間、帰宅時間を決定する。また、これらは、許容値と同様に、平日を休前日以外の平日と休前日の平日に分け、休日を翌日も休日である休日と翌日は平日である休日に分ける。また、月という単位での外出回数も決定する。
【００４０】
続くステップＳ９は提案部６５が実行する。ステップＳ９では、提案期間を決定する。提案期間は、請求項の埋めてよい期間に相当する。
【００４１】
このステップＳ９では、図５に示すサブルーチンを実行する。図５のステップＳ９１では、月の予測総外出回数が許容値よりも少ないか否かを判断する。本実施形態では、当月および翌月について、それぞれこの判断を行う。当月については、予測総外出回数には、もちろん、当月のうちの過去の外出回数も含ませる。
【００４２】
当月および翌月の総予測外出回数がいずれか一方でも許容値よりも少なければステップＳ９１をＹＥＳとし、いずれも許容値以上であればステップＳ９１をＮＯとする。ステップＳ９１がＮＯである場合には、図５の処理を終了する。よって、ステップＳ９１がＮＯである場合には、提案期間を決定しないことになる。
【００４３】
ステップＳ９１がＹＥＳである場合にはステップＳ９２へ進む。ステップＳ９２では、日の行動密度が許容値よりも低いか否かを判断する。この判断を行う日は、ステップＳ９１で、月の総予測外出回数が許容値よりも少ないと判断した月に属する日である。当然、複数の日が存在するが、当日については少なくともこの判断を行う。また、当日を含む複数日についてこの判断を行うことにしてあってもよい。あるいは、当日から、このステップＳ９２の判断を行い、この判断がＹＥＳとなるまで順次、判断を行う日を次の日に変更していってもよい。
【００４４】
このステップＳ９２での行動密度は、図４に示した外出回数、移動時間、滞在時間、帰宅時間である。これらがいずれも許容値よりも低い場合には、ステップＳ９２をＹＥＳとする。ステップＳ９２の判断がＮＯである場合にも、図５の処理を終了する。よって、ステップＳ９２がＮＯである場合にも、提案期間を決定しないことになる。
【００４５】
ステップＳ９２の判断がＹＥＳであればステップＳ９３へ進む。ステップＳ９３では、提案期間を決定する。提案期間は、ステップＳ９２の判断がＹＥＳとなった日に含まれている空き時間の一部または全部であって、提案期間を加えても、上記許容値を超えない期間とする。
【００４６】
ステップＳ９３を実行したら図２に戻り、ステップＳ１０を実行する。このステップＳ１０は、提案部６５が実行する。
【００４７】
ステップＳ１０では、提案する行動を決定する。本実施形態は、ナビゲーション装置１であり、提案する行動として、目的地へ向かう外出行動を提案する。よって、本実施形態での行動は移動である。
【００４８】
本実施形態では、図６に示した条件で提案施設を決定する。図６に示されているように、提案施設を決定する第１の条件として、提案時間内で行動可能であるという条件が示されている。提案期間内で行動可能かどうかの判断には、ステップＳ９で決定した提案期間に加えて、図６に示すように、移動距離、平均到着余裕時間、移動時間比率を用いる。
【００４９】
移動距離は、詳しくは、施設への移動距離および施設から次の目的地までの移動距離である。これらを用いるのは、施設への移動時間および施設から次の目的地への移動時間を算出するためである。施設へ向かう出発地は、直前の予定における滞在地とする。たとえば、自宅や会社などが出発地となる。次の目的地は、たとえば自宅になる。また、提案期間終了後の次の目的地がすでに予定に入っている場合、平均到着余裕時間を考慮する。すなわち、提案期間から平均到着余裕時間を引いた期間で行動可能かどうかを判断する。
【００５０】
施設への移動時間と施設から次の目的地への移動時間の合計時間が、提案期間（あるいは提案期間から平均到着余裕時間を引いた期間）を超える場合には条件不成立となる。
【００５１】
さらに、移動距離から算出した移動時間÷提案期間を算出することで、移動時間比率を算出する。算出した移動時間比率と学習した移動時間比率を比較し、今回算出した移動時間比率が、学習した移動時間比率よりも所定値以上高い場合には、ユーザにとって許容できる移動時間比率ではないと考えられる。よって、今回算出した移動時間比率が、学習した移動時間比率よりも所定値以上高い場合も、条件不成立とする。
【００５２】
提案施設を決定する第２の条件は、ユーザの嗜好に合致することである。この条件の判断には、図４に示した、学習したユーザの好む施設を用いる。
【００５３】
提案施設を決定する第３の条件は、直近過去の除外期間の目的地と重ならない目的地であるという条件である。いつまでの期間を除外期間とするかは予め設定されており、たとえば、過去一ヶ月とする。また、目的地は、ジャンルが同じでも、別施設であれば重なっていないとする。この条件の判断には行動履歴を用いる。なお、提案施設は、一つのみ決定してもよいし、複数決定してもよい。
【００５４】
このようにして、提案内容すなわち提案期間と提案行動である目的地への移動を決定して図２の処理を終了する。図２の処理により提案内容を決定した後は図７を実行する。
【００５５】
図７の処理は一定周期で実行する。この図７の処理も提案部６５が実行する。ステップＳ２１では、提案タイミングとなったか否かを判断する。
【００５６】
提案タイミングは予め決定されている。たとえば、図８に示すように、提案タイミングとしては提案期間の開始時がある。また、以下に示すように提案期間になる前のタイミングもある。すなわち、提案期間を含む日の所定日数前の帰宅時、提案期間を含む日の最初のイグニッションオン、提案施設の付近に来た時、翌月のスケジュール提案時期などが提案タイミングとして設定されていてもよい。なお、翌月のスケジュール提案時期は、たとえば、月末の帰宅時である。
【００５７】
ステップＳ２１の判断がＮＯであれば図７の処理を終了する。一方、ＹＥＳであれば、ステップＳ２２へ進む。ステップＳ２２では、図２の処理により決定した行動を提案する。
【００５８】
以上、説明した本実施形態では、ユーザの将来の空き時間を取得するが（Ｓ６、Ｓ７）、空き時間であっても行動提案するとは限らない。本実施形態では、ユーザの行動密度の許容値を学習しており（Ｓ４）、学習しておいた行動密度の許容値と、取得した空き時間を含む単位期間（一日や一ヶ月）のユーザの行動密度を比較する（Ｓ９１、Ｓ９２）。この比較により、空き時間を埋めてよいかどうかを決定する（Ｓ９３）。
【００５９】
したがって、空き時間があっても、その空き時間を埋めてしまうと、ユーザにとっての行動密度の許容値を超えてしまう場合には、空き時間を埋めるべきでないと決定することになる。一方、空き時間を埋めても、ユーザにとっての行動密度を超えなければ、その空き時間を埋めてよい空き時間（提案期間）と決定して（Ｓ９１〜Ｓ９３）、提案期間で行動可能な行動提案をする（Ｓ２２）。これにより、ユーザのペースに合った行動となる行動提案を行うことができる。
【００６０】
以上、本発明の実施形態を説明したが、本発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、次の実施形態も本発明の技術的範囲に含まれ、さらに、下記以外にも要旨を逸脱しない範囲内で種々変更して実施することができる。
【００６１】
（変形例１）
前述の実施形態では、一ヶ月を単位期間とする行動密度を算出していた。これは、空き時間を含み、過去および将来の両方を含む期間となる。しかし、これに限られず、将来の一つの空き時間を終了時点とし、それよりも過去のみの期間の行動密度を算出してもよい。このようにしても、忙しいときが続いていたので休息したいために空き時間を設けている状況において、その空き時間に行動を行う提案をしてしまうことを抑制できる。なお、この場合にも、期間の長さは行動密度の許容値の単位期間と同じとする。
【００６２】
（変形例２）
変形例１とは反対に、将来の一つの空き時間を開始時点とし、それよりも先のみの期間の行動密度を算出してもよい。このようにしても、将来の予定を考慮して空き時間を設けている状況において、その空き時間に行動を行う提案をしてしまうことを抑制できる。なお、この場合にも、期間の長さは行動密度の許容値の単位期間と同じとする。
【００６３】
（変形例３）
前述の実施形態で示した、日に対する４つの具体的行動密度、すなわち、外出回数、移動時間、滞在時間、帰宅時間のうちの一部を用いなくてもよい。また、月の行動密度、すなわち、一ヶ月の外出回数を用いなくてもよい。
【００６４】
（変形例４）
前述の実施形態で示した具体的行動密度の許容値に加えて、あるいは、それらに代えて、外出時の立ち寄り回数の許容値を学習し、提案する行動として、外出時の立ち寄りを含めてもよい。
【００６５】
（変形例５）
前述の実施形態では、当月、翌月など、行動密度を算出する期間をカレンダーにおける月単位としていたが、これに限られない。たとえば、現時点を基準とする前後２週間ずつからなる一ヶ月間の行動密度を算出してもよい。また、一ヶ月にかぎらず、２週間分などその他の期間の行動密度を算出してもよい。
【００６６】
（変形例６）
前述の実施形態では、ナビゲーション装置１が行動提案装置として機能していたが、スマートフォン等の携帯型の情報処理装置、パーソナルコンピュータが行動提案装置としての機能を備えてもよい。
【００６７】
（変形例７）
提案する行動として、移動を伴わない行動や、移動を伴うとしても目的地を明示せず目的のみ（たとえばスポーツをするなど）の提案を行なってもよい。
【００６８】
（変形例８）
前述の実施形態では、密度決定部６４は、外出回数、移動時間、滞在時間、帰宅時間を行動密度としていた。これに代えて、スケジュールの過密度合いを行動密度としてもよい。たとえば図３において斜線が入っている部分の、全体における割合そのものを行動密度とする。
【００６９】
スケジュールの過密度合いを行動密度とする以外は前述の実施形態と実質的に同様である。概略としては以下の通りとなる。
【００７０】
学習部６２は、スケジュールの過密度合いの許容値を学習により決定し、空き時間取得部６３は、スケジュールの将来の空き時間を取得する。そして、提案部６５は、学習部６２が学習したスケジュールの過密度合いの許容値と、空き時間取得部６３が取得したスケジュールの過密度合いを比較する。比較の結果、取得したスケジュールの過密度合いが、学習した過密度合いを超えていなければ、空き時間取得部６３が取得したスケジュールの空き時間に予定を入れてもよいと決定する。また、埋めてもよい空き時間を、その時間を埋めたとしても、スケジュールの過密度合いの許容値を超えないようにして決定する。そして、決定した空き時間内に行動可能な予定を、前述の実施形態で示したような提案タイミングで提案する。
【符号の説明】
【００７１】
１  車両用ナビゲーション装置、      １０  記憶部、      ２０  通信部、      ３０  ＧＰＳ受信機、      ４０  入力部、      ５０  表示部、      ６０  ナビゲーションＥＣＵ、      ６１  ユーザ識別部、      ６２  学習部、      ６３  空き時間取得部、      ６４  密度決定部、      ６５  提案部、      ７０  ＣＡＮ
【図１】
2014241108.tif 000003
【図２】
2014241108.tif 000004
【図３】
2014241108.tif 000005
【図４】
2014241108.tif 000006
【図５】
2014241108.tif 000007
【図６】
2014241108.tif 000008
【図７】
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【図８】
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