(57)【要約】【課題】各ユーザにとって有益である可能性が高い地点を優先的に推薦地点として提案することができるナビゲーションシステムを実現する。【解決手段】本発明は、目的地レコメンド機能を備えたナビゲーションシステムに関する。ナビゲーションシステムは、複数ユーザの地点間の移動履歴のデータを行動パターンに関連付けて格納した移動履歴データベース４４と、対象ユーザ及び同行ユーザの行動傾向に合う行動パターンをそれぞれ決定する基準行動パターン決定部２７と、案内基準地点を設定する基準地点設定部２８と、移動履歴データベース４４から案内基準地点を含む移動履歴データＴを抽出するデータ抽出部２９と、対象ユーザ及び同行ユーザの行動パターンにそれぞれ関連付けられた移動履歴データＴに基づいて決定される第一推薦地点及び第二推薦地点を提示する推薦地点提示部３０とを備える。【選択図】図２
2014190952.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
目的地の候補となり得る地点に関連する案内情報を提供するナビゲーションシステムであって、
ユーザの行動傾向を複数の行動パターンに分類して定義し、複数のユーザの地点間の移動履歴を記録した移動履歴データを前記行動パターンのいずれかに関連付けて格納した移動履歴データベースと、
前記複数の行動パターンの中から、前記案内情報の提供対象となる対象ユーザの行動傾向に合う第一行動パターンを決定するとともに、前記対象ユーザと行動を共にする同行ユーザの行動傾向に合う第二行動パターンを決定する基準行動パターン決定部と、
予め定められた条件に従って案内基準地点を設定する基準地点設定部と、
前記移動履歴データベースから、前記案内基準地点を含む前記移動履歴データを抽出するデータ抽出部と、
前記データ抽出部により抽出された前記移動履歴データのうち、前記第一行動パターンに関連付けられた前記移動履歴データに基づいて、前記案内基準地点との間の移動頻度が相対的に高い地点を第一推薦地点として前記対象ユーザに提示するとともに、前記第二行動パターンに関連付けられた前記移動履歴データに基づいて、前記案内基準地点との間の移動頻度が相対的に高い地点を第二推薦地点として前記第一推薦地点と共に提示する推薦地点提示部と、
を備えるナビゲーションシステム。
【請求項２】
複数のユーザのそれぞれを識別するための識別情報に関連付けて、各ユーザの行動履歴のデータである行動履歴データを収集するデータ収集部と、
ユーザ毎に収集された前記行動履歴データに基づいて、複数のユーザのそれぞれの行動傾向に合う行動パターンを前記複数の行動パターンの中から決定する履歴行動パターン決定部と、
前記識別情報と、各ユーザについて決定された前記行動パターンと、前記行動履歴データから抽出される移動履歴データとを互いに関連付けて、移動履歴データベースに格納するデータベース生成部と、
をさらに備える請求項１に記載のナビゲーションシステム。
【請求項３】
複数のユーザのそれぞれについての前記履歴行動パターン決定部により決定された行動パターンを、対応する前記識別情報に関連付けて格納したユーザデータベースと、
前記同行ユーザの前記識別情報又はそれに対応付けられた情報の入力を受け付ける入力受付部と、をさらに備え、
前記基準行動パターン決定部は、前記入力受付部によって受け付けられた情報と、ユーザデータベースに格納された各ユーザの行動パターンに関するデータとに基づいて、前記第二行動パターンを決定する請求項２に記載のナビゲーションシステム。
【請求項４】
前記推薦地点提示部は、前記第一行動パターンと前記第二行動パターンとが異なることを条件として、前記第二推薦地点を提示する請求項１から３のいずれか一項に記載のナビゲーションシステム。
【請求項５】
前記行動パターンは、目的地間の移動距離の長さの程度、目的地での滞在時間の長さの程度、及び予め定められた特定行動の開始時期又は終了時期、のうちの少なくとも１つに基づく分類である請求項１から４のいずれか一項に記載のナビゲーションシステム。
【請求項６】
前記基準地点設定部は、前記対象ユーザにより目的地が指定された場合に、当該指定された目的地を前記案内基準地点に設定し、
前記推薦地点提示部は、前記第一推薦地点及び前記第二推薦地点を次の目的地の候補として提示する請求項１から５のいずれか一項に記載のナビゲーションシステム。
【請求項７】
目的地の候補となり得る地点に関連する案内情報を提供するナビゲーション方法であって、
ユーザの行動傾向を複数の行動パターンに分類して定義し、複数のユーザの地点間の移動履歴を記録した移動履歴データを前記行動パターンのいずれかに関連付けて格納した移動履歴データベースを用い、
前記複数の行動パターンの中から、前記案内情報の提供対象となる対象ユーザの行動傾向に合う第一行動パターンを決定するとともに、前記対象ユーザと行動を共にする同行ユーザの行動傾向に合う第二行動パターンを決定する基準行動パターン決定ステップと、
予め定められた条件に従って案内基準地点を設定する基準地点設定ステップと、
前記移動履歴データベースから、前記案内基準地点を含む前記移動履歴データを抽出するデータ抽出ステップと、
前記データ抽出ステップで抽出された前記移動履歴データのうち、前記第一行動パターンに関連付けられた前記移動履歴データに基づいて、前記案内基準地点との間の移動頻度が相対的に高い地点を第一推薦地点として前記対象ユーザに提示するとともに、前記第二行動パターンに関連付けられた前記移動履歴データに基づいて、前記案内基準地点との間の移動頻度が相対的に高い地点を第二推薦地点として前記第一推薦地点と共に提示する推薦地点提示ステップと、
を含むナビゲーション方法。
【請求項８】
目的地の候補となり得る地点に関連する案内情報を提供するナビゲーションプログラムであって、
ユーザの行動傾向を複数の行動パターンに分類して定義し、複数のユーザの地点間の移動履歴を記録した移動履歴データを前記行動パターンのいずれかに関連付けて格納した移動履歴データベースを参照し、
前記複数の行動パターンの中から、前記案内情報の提供対象となる対象ユーザの行動傾向に合う第一行動パターンを決定するとともに、前記対象ユーザと行動を共にする同行ユーザの行動傾向に合う第二行動パターンを決定する基準行動パターン決定機能と、
予め定められた条件に従って案内基準地点を設定する基準地点設定機能と、
前記移動履歴データベースから、前記案内基準地点を含む前記移動履歴データを抽出するデータ抽出機能と、
前記データ抽出機能の実現により抽出された前記移動履歴データのうち、前記第一行動パターンに関連付けられた前記移動履歴データに基づいて、前記案内基準地点との間の移動頻度が相対的に高い地点を第一推薦地点として前記対象ユーザに提示するとともに、前記第二行動パターンに関連付けられた前記移動履歴データに基づいて、前記案内基準地点との間の移動頻度が相対的に高い地点を第二推薦地点として前記第一推薦地点と共に提示する推薦地点提示機能と、
をコンピュータに実現させるナビゲーションプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、目的地の候補となり得る地点に関連する案内情報を提供するナビゲーションシステムに関する。また、本発明は、そのようなナビゲーション方法及びナビゲーションプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
上記のようなナビゲーションシステムにおいて、複数のユーザから収集した行動履歴データに基づいて、同じ目的地を訪問した他のユーザが他にも訪問した目的地をお勧めの目的地として提示する技術（レコメンド技術）が組み込まれたものが知られている。例えば国際公開第２００４／０７５１３７号（特許文献１）に記載された情報提供装置は、複数のユーザの訪問履歴を記録し、記録された訪問履歴に基づいて、ユーザの訪問の多い区画に存在する施設に関する情報を提供するように構成されている。特許文献１には、類似する他人の行動パターンからお勧めの場所（推薦地点）を提示することで、ユーザが不慣れな地域を訪問した場合であっても有益な情報が提供可能であると記載されている。
【０００３】
しかし、特許文献１では「類似する他人の行動パターン」に基づいて情報を提供することが謳われてはいるものの、実際に考慮されているのは、他のユーザが多く訪問した目的地（複数の目的地の組み合わせ）である。つまり、特許文献１における「行動パターン」とは、基準期間（例えば１日）内での目的地の単純な遍歴を表す概念として用いられている。この意味で、特許文献１の装置は指定された目的地に対して相関性の高い他の目的地を推薦地点として一律に提案しているに過ぎず、例えば目的地間の移動態様等に関するユーザの行動傾向（本願で言う「行動パターン」）を考慮した情報を提供するものではない。このため、ユーザによっては、行動傾向に合致しないためにそのユーザにとってはあまり有益ではない場所が推薦地点として提案される場合がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】国際公開第２００４／０７５１３７号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
そこで、各ユーザにとって有益である可能性が高い地点を優先的に推薦地点として提案することができるナビゲーションシステムの実現が望まれる。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る、目的地の候補となり得る地点に関連する案内情報を提供するナビゲーションシステムの特徴構成は、ユーザの行動傾向を複数の行動パターンに分類して定義し、複数のユーザの地点間の移動履歴を記録した移動履歴データを前記行動パターンのいずれかに関連付けて格納した移動履歴データベースと、前記複数の行動パターンの中から、前記案内情報の提供対象となる対象ユーザの行動傾向に合う第一行動パターンを決定するとともに、前記対象ユーザと行動を共にする同行ユーザの行動傾向に合う第二行動パターンを決定する基準行動パターン決定部と、予め定められた条件に従って案内基準地点を設定する基準地点設定部と、前記移動履歴データベースから、前記案内基準地点を含む前記移動履歴データを抽出するデータ抽出部と、前記データ抽出部により抽出された前記移動履歴データのうち、前記第一行動パターンに関連付けられた前記移動履歴データに基づいて、前記案内基準地点との間の移動頻度が相対的に高い地点を第一推薦地点として前記対象ユーザに提示するとともに、前記第二行動パターンに関連付けられた前記移動履歴データに基づいて、前記案内基準地点との間の移動頻度が相対的に高い地点を第二推薦地点として前記第一推薦地点と共に提示する推薦地点提示部と、を備える点にある。
【０００７】
この特徴構成によれば、データ抽出部により、移動履歴データベースに格納された移動履歴データのうち、予め定められた条件に従って設定された案内基準地点を含むデータが抽出される（第１の抽出）。また、データ抽出部により、対象ユーザの行動傾向に合致する行動パターン（第一行動パターン）に関連付けられたデータが抽出される（第２の抽出）。これらの両者を経て最終的に抽出された移動履歴データは、対象ユーザの行動傾向に合致する他のユーザが、案内基準地点を過去に訪問した際に合わせて訪問した他の地点の情報を含むものとなる。このような移動履歴データに含まれる複数の地点のうち、案内基準地点との間の移動頻度が相対的に高い地点を第一推薦地点とすることで、対象ユーザの意図に適合する可能性の高い地点を優先的に第一推薦地点として提案することができる。よって、対象ユーザに対して、有益である可能性が高い情報を提供することができる。
【０００８】
また、上記の特徴構成によれば、データ抽出部により、対象ユーザと行動を共にする同行ユーザの行動傾向に合致する行動パターン（第二行動パターン）に関連付けられたデータが抽出される（第３の抽出）。第１及び第３の抽出を経て最終的に抽出された移動履歴データは、同行ユーザの行動傾向に合致する他のユーザが、案内基準地点を過去に訪問した際に合わせて訪問した他の地点の情報を含むものとなる。このような移動履歴データに含まれる複数の地点のうち、案内基準地点との間の移動頻度が相対的に高い地点を第二推薦地点とすることで、同行ユーザの意図に適合する可能性の高い地点を第二推薦地点として提案することができる。よって、対象ユーザに対して、有益である可能性が高い情報を提供しつつ、合わせて、同行ユーザにとって有益である可能性が高い情報を提供することができる。つまり、行動を共にする一組の対象ユーザ及び同行ユーザに対して、有益である可能性が高い多様な情報を提供することができる。
【０００９】
ここで、複数のユーザのそれぞれを識別するための識別情報に関連付けて、各ユーザの行動履歴のデータである行動履歴データを収集するデータ収集部と、ユーザ毎に収集された前記行動履歴データに基づいて、複数のユーザのそれぞれの行動傾向に合う行動パターンを前記複数の行動パターンの中から決定する履歴行動パターン決定部と、前記識別情報と、各ユーザについて決定された前記行動パターンと、前記行動履歴データから抽出される移動履歴データとを互いに関連付けて、移動履歴データベースに格納するデータベース生成部と、をさらに備えると好適である。
【００１０】
この構成によれば、複数のユーザのそれぞれの行動履歴データを収集し、収集された行動履歴データから各ユーザの移動履歴データを生成するので、移動履歴データベースを効率的に構築できる。また、収集された行動履歴データに基づいて、各ユーザの行動傾向に合う行動パターンを決定することができる。そして、各ユーザに割り当てられた識別情報に基づいて、各ユーザについての移動履歴データを、決定されたそれぞれの行動パターンに適切に関連付けて移動履歴データベースに格納することができる。
【００１１】
なお、前記行動履歴データに含まれる各ユーザの行動履歴としては、例えば各地点への到着時刻、各地点での滞在時間、２つの地点間の移動時間、及び２つの地点間の移動距離等が例示される。各ユーザの行動履歴が各地点への到着時刻の情報を含むことで、それに基づいて所定の行動（例えば観光や食事、ショッピング等）の開始時期に関する行動傾向を推測することができる。また、各ユーザの行動履歴が各地点での滞在時間の情報を含むことで、それに基づいて所定の行動に費やす時間に関する行動傾向を推測することができる。また、各ユーザの行動履歴が２つの地点間の移動時間又は移動距離の情報を含むことで、それに基づいて行動範囲の広さに関する行動傾向を推測することができる。そして、これらの各情報を複数組み合わせて含むことで、複数のユーザのそれぞれの行動傾向に合う行動パターンを精度良く決定することが可能となる。
【００１２】
また、複数のユーザのそれぞれについての前記履歴行動パターン決定部により決定された行動パターンを、対応する前記識別情報に関連付けて格納したユーザデータベースと、前記同行ユーザの前記識別情報又はそれに対応付けられた情報の入力を受け付ける入力受付部と、をさらに備え、前記基準行動パターン決定部は、前記入力受付部によって受け付けられた情報と、前記ユーザデータベースに格納された各ユーザの行動パターンに関するデータとに基づいて、前記第二行動パターンを決定すると好適である。
【００１３】
この構成によれば、同行ユーザの識別情報又はそれに対応付けられた情報に基づき、ユーザデータベースに格納された各ユーザの行動パターンに関するデータを参照して、同行ユーザの行動傾向に合致する行動パターンを適切に決定することができる。
【００１４】
また、前記推薦地点提示部は、前記第一行動パターンと前記第二行動パターンとが異なることを条件として、前記第二推薦地点を提示すると好適である。
【００１５】
この構成によれば、対象ユーザの行動傾向に合致する行動パターンと同行ユーザの行動傾向に合致する行動パターンとが異なる場合にのみ、第二推薦地点が提示される。対象ユーザの行動傾向と同行ユーザの行動傾向とが同じ場合には、第一推薦地点と第二推薦地点とが同じ地点となるので、第二推薦地点に係る情報は第一推薦地点に係る情報に対して新たな情報を含まない場合がある。そこで、上記のような条件付けを行って実質的に有意義な情報を含む場合に第二推薦地点が提示されるように構成することで、提示される情報の冗長性を回避することができる。
【００１６】
また、前記行動パターンは、目的地間の移動距離の長さの程度、目的地での滞在時間の長さの程度、及び予め定められた特定行動の開始時期又は終了時期、のうちの少なくとも１つに基づく分類であると好適である。
【００１７】
この構成によれば、目的地間の移動距離の長さの程度に基づいて、行動パターンを例えば行動範囲の広さに応じて分類することができる。また、目的地での滞在時間の長さの程度に基づいて、行動パターンを例えば所定の行動に費やす時間の長さに応じて分類することができる。また、特定行動の開始時期又は終了時期に基づいて、行動パターンを例えば特定行動を行うタイミングに応じて分類することができる。そして、これらを複数組み合わせることで、複数のユーザのそれぞれの行動パターンをより適切に決定することが可能となる。
【００１８】
また、前記基準地点設定部は、前記対象ユーザにより目的地が指定された場合に、当該指定された目的地を前記案内基準地点に設定し、前記推薦地点提示部は、前記第一推薦地点及び前記第二推薦地点を次の目的地の候補として提示すると好適である。
【００１９】
この構成によれば、対象ユーザが訪問を希望する目的地に関する案内を行うことを前提としつつ、その後の訪問地点の候補として、対象ユーザ及び同行ユーザのそれぞれの意図に適合する可能性の高い地点を合わせて提示することができる。よって、目的地に関する対象ユーザの意思を尊重しつつ、行動を共にする一組の対象ユーザ及び同行ユーザにとって有益となり得る情報を付加的に提供することができる。
【００２０】
以上の各構成を備えた本発明に係るナビゲーションシステムの技術的特徴は、目的地の候補となり得る地点に関連する案内情報を提供するナビゲーション方法やそのようなナビゲーションプログラムにも適用可能である。そのため、本発明は、そのような方法やプログラムも権利の対象とすることができる。
【００２１】
その場合における、ナビゲーション方法の特徴構成は、ユーザの行動傾向を複数の行動パターンに分類して定義し、複数のユーザの地点間の移動履歴を記録した移動履歴データを前記行動パターンのいずれかに関連付けて格納した移動履歴データベースを用い、前記複数の行動パターンの中から、前記案内情報の提供対象となる対象ユーザの行動傾向に合う第一行動パターンを決定するとともに、前記対象ユーザと行動を共にする同行ユーザの行動傾向に合う第二行動パターンを決定する基準行動パターン決定ステップと、予め定められた条件に従って案内基準地点を設定する基準地点設定ステップと、前記移動履歴データベースから、前記案内基準地点を含む前記移動履歴データを抽出するデータ抽出ステップと、前記データ抽出ステップで抽出された前記移動履歴データのうち、前記第一行動パターンに関連付けられた前記移動履歴データに基づいて、前記案内基準地点との間の移動頻度が相対的に高い地点を第一推薦地点として前記対象ユーザに提示するとともに、前記第二行動パターンに関連付けられた前記移動履歴データに基づいて、前記案内基準地点との間の移動頻度が相対的に高い地点を第二推薦地点として前記第一推薦地点と共に提示する推薦地点提示ステップと、を含む点にある。
【００２２】
その場合における、ナビゲーションプログラムの特徴構成は、ユーザの行動傾向を複数の行動パターンに分類して定義し、複数のユーザの地点間の移動履歴を記録した移動履歴データを前記行動パターンのいずれかに関連付けて格納した移動履歴データベースを参照し、前記複数の行動パターンの中から、前記案内情報の提供対象となる対象ユーザの行動傾向に合う第一行動パターンを決定するとともに、前記対象ユーザと行動を共にする同行ユーザの行動傾向に合う第二行動パターンを決定する基準行動パターン決定機能と、予め定められた条件に従って案内基準地点を設定する基準地点設定機能と、前記移動履歴データベースから、前記案内基準地点を含む前記移動履歴データを抽出するデータ抽出機能と、前記データ抽出機能の実現により抽出された前記移動履歴データのうち、前記第一行動パターンに関連付けられた前記移動履歴データに基づいて、前記案内基準地点との間の移動頻度が相対的に高い地点を第一推薦地点として前記対象ユーザに提示するとともに、前記第二行動パターンに関連付けられた前記移動履歴データに基づいて、前記案内基準地点との間の移動頻度が相対的に高い地点を第二推薦地点として前記第一推薦地点と共に提示する推薦地点提示機能と、をコンピュータに実現させる点にある。
【００２３】
当然ながら、これらのナビゲーション方法やナビゲーションプログラムも、上述したナビゲーションシステムに係る作用効果を得ることができる。さらに、これらのナビゲーション方法やナビゲーションプログラムに、上述したナビゲーションシステムの好適な構成の例として挙げたいくつかの付加的技術を組み込むことも可能である。その場合、それぞれの付加的技術に対応する作用効果を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】ナビゲーションシステムの全体構成を示す模式図
【図２】車載端末装置の概略構成を示すブロック図
【図３】管理サーバの概略構成を示すブロック図
【図４】行動履歴データの一例を示す図
【図５】行動履歴データベースのデータ例を示す図
【図６】ユーザデータの一例を示す図
【図７】行動パターンの決定手法の一例を示す図
【図８】移動履歴データベースのデータ例を示す図
【図９】移動履歴データベースから把握される地点間相関度を示す概念図
【図１０】第２のフィルタリング後の地点間相関度を示す概念図の一例
【図１１】第２のフィルタリング後の地点間相関度を示す概念図の他の例
【図１２】推薦地点の提示方法を示す模式図
【図１３】推薦地点の提示方法の他の例を示す模式図
【図１４】行動履歴データベース生成の処理手順を示すフローチャート
【図１５】移動履歴データベース生成の処理手順を示すフローチャート
【図１６】推薦地点提示の処理手順を示すフローチャート
【発明を実施するための形態】
【００２５】
１．ナビゲーションシステムの構成
本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。図１に示すように、本実施形態に係るナビゲーションシステム１は、車両に搭載されたナビゲーション装置等の車載端末装置２と、複数の車載端末装置２と通信可能に設けられた管理サーバ５とにより構成されている。このナビゲーションシステム１では、複数の車載端末装置２が、無線基地局４を介して、インターネット等の通信網３に接続されている。車載端末装置２と無線基地局４との間の無線通信は、例えば携帯電話網や無線ＬＡＮ（Local Area Network）等を利用して行うことができる。また、管理サーバ５も、通信網３に接続されている。
【００２６】
本実施形態では、各車載端末装置２は、対応するユーザの行動履歴データＡを生成し、その行動履歴データＡを、一種のプローブ情報として管理サーバ５に送信する。管理サーバ５は、複数の車載端末装置２から収集された複数ユーザのそれぞれに関する行動履歴データＡから、移動履歴データＴを抽出する。管理サーバ５は、抽出された移動履歴データＴを各ユーザの行動パターン（行動傾向の分類結果）に関連付けて記憶するとともに、集約後の移動履歴データＴを各車載端末装置２に配信する。車載端末装置２は、目的地までの経路案内等のナビゲーション処理を行いつつ、受信した移動履歴データＴに基づいて、目的地の候補となり得る地点に関連する案内情報Ｇを提供する。
【００２７】
より具体的には、対象ユーザ（案内情報Ｇの主な提供対象となるユーザ）に対して、当該対象ユーザと行動パターンの類似する他のユーザが過去に訪問した地点のうちのいずれかを、お勧めの目的地として提示する。また、対象ユーザと行動を共にするユーザ（同行ユーザ）が存在する場合に、同行ユーザと行動パターンの類似する他のユーザが過去に訪問した地点のうちのいずれかを、お勧めの目的地として提示する。なお、案内情報Ｇの主な提供対象となる対象ユーザには、典型的には、車載端末装置２が搭載された車両の運転者が該当する。また、同行ユーザには、典型的には、当該車両への同乗者が該当する。本実施形態に係るナビゲーションシステム１は、以下に説明するように、対象ユーザ及び同行ユーザの行動パターン（地点間の移動態様等に関する行動傾向）に適合した、利便性の高い目的地レコメンド機能を実現可能に構成されている。
【００２８】
図２は、車載端末装置２の概略構成を示すブロック図である。車載端末装置２は、自位置決定部２１、ナビゲーション用演算部２２、行動履歴データ生成部２３、更新処理部２４、通信制御部２５、入力受付部２６、基準行動パターン決定部２７、基準地点設定部２８、データ抽出部２９、及び推薦地点提示部３０を備えている。基準行動パターン決定部２７は、第一行動パターン決定部２７ａ及び第二行動パターン決定部２７ｂを含んでいる。これらの各機能部は、入力されたデータに対して種々の処理を行うための演算部がハードウェア又はソフトウェア（プログラム）或いはその両方により構成されている。また、車載端末装置２は、ＧＰＳ受信機３１、方位センサ３２、距離センサ３３、カレンダータイマー３４、通信インターフェース３５、表示入力装置３６、及び音声出力装置３７に接続されている。また、車載端末装置２は、地図データベース４１、行動履歴データベース４２、ユーザデータベース４３、及び移動履歴データベース４４に接続されている。これらは、互いに情報の受け渡しを行うことができるように構成されている。
【００２９】
図３は、管理サーバ５の概略構成を示すブロック図である。管理サーバ５は、通信制御部５１、データ収集部５２、行動履歴データベース生成部５３、履歴行動パターン決定部５４、ユーザデータベース生成部５５、及び移動履歴データベース生成部５６を備えている。これらの各機能部も、入力されたデータに対して種々の処理を行うための演算部がハードウェア又はソフトウェア（プログラム）或いはその両方により構成されている。また、管理サーバ５は、通信インターフェース５８、行動履歴データベース６２、ユーザデータベース６３、及び移動履歴データベース６４に接続されている。これらは、互いに情報の受け渡しを行うことができるように構成されている。
【００３０】
なお、車載端末装置２及び管理サーバ５は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の演算処理装置、ハードディスクや光ディスク等の記憶装置、及びＲＡＭ（Random Access Memory）等の一時記憶装置等、汎用コンピュータと同様のハードウェア構成を含んで構成されている。
【００３１】
車載端末装置２に設けられた地図データベース４１には、地図データＭが記憶（格納）されている。地図データベース４１は、地図データＭを構成する道路ネットワークの情報が格納されている。地図データＭには、複数のノードと各ノード間を接続する道路に対応する複数のリンクとにより構成される道路ネットワークデータが含まれる。また、地図データＭには、各リンクのそれぞれについてのリンクコストの情報が含まれている。リンクコストは、各リンクのリンク長や道路属性（制限速度や道路種別等）に応じて設定されている。地図データＭは、ナビゲーション用演算部２２により、地図表示処理や経路探索処理等の実行の際に参照される。
【００３２】
また、地図データベース４１には、施設データＦも記憶（格納）されている。施設データＦには、各施設の位置を表す座標情報や、名称及びジャンル等を表す属性情報等が含まれている。また、施設データＦには、営業時間や駐車場の有無等についての付加情報がさらに含まれていても良い。施設データＦは、ナビゲーション用演算部２２により、目的地検索処理等の実行の際に参照される。
【００３３】
自位置決定部２１は、車載端末装置２が搭載されている車両の現在位置を示す自位置情報を取得する機能部である。自位置決定部２１は、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機３１に接続されている。本実施形態では、さらに方位センサ３２及び距離センサ３３にも接続されている。自位置決定部２１は、ＧＰＳ受信機３１、方位センサ３２、及び距離センサ３３からの出力に基づいて、自位置を特定する演算を行う。車両にカメラ等の撮像装置が搭載されている場合には、画像認識機能を利用したさらに高精度な自位置特定を行うように構成されても良い。
【００３４】
ナビゲーション用演算部２２は、自位置表示、出発地から目的地までの経路探索、目的地までの経路案内、目的地検索等の各種のナビゲーション処理を実行する機能部である。また、ナビゲーション用演算部２２は、地図画像や目的地検索画面等、ナビゲーション処理に必要な各種の画像を生成し、表示入力装置３６に表示させる等の処理を行う。また、ナビゲーション用演算部２２は、音声出力装置３７による音声案内等による案内等も行う。なお、表示入力装置３６は、例えば液晶ディスプレイ等の表示装置とタッチパネル等の入力装置とが一体となった装置とすることができる。音声出力装置３７は、例えばスピーカ等により構成することができる。
【００３５】
行動履歴データ生成部２３は、車載端末装置２（すなわち、車載端末装置２が搭載されている車両を操作するユーザ）の行動履歴を記録した行動履歴データＡを生成する機能部である。行動履歴データ生成部２３は、自位置決定部２１によって決定される自位置情報を受け取るとともに、カレンダータイマー３４から提供される年・月・日・時刻等の情報を受け取り、両者を関連付けて行動履歴データＡを生成する。本実施形態では、行動履歴データＡには特に、所定時間以上滞在したと判定された地点の遍歴についての情報が含まれる。行動履歴データＡは、予め定められた基準期間（本例では１日）内での地点遍歴の情報とすることができる。
【００３６】
なお、所定時間以上の滞在は、自位置情報に示される自位置が予め定められた基準時間（例えば２０分等）に亘って移動しないこと等に基づいて判定することができる。基準時間の長さは、単なる休憩のための一時滞在等と区別可能な長さ等を考慮して、適宜設定することができる。ユーザにより目的地が設定された場合には、実際の滞在時間によらずに、当該目的地では所定時間以上の滞在があったと一律に判定しても良い。以下では、所定時間以上滞在したと判定された地点と目的地に設定された地点とを総称して「訪問地点」と言う。図４に、行動履歴データ生成部２３により生成される行動履歴データＡの一例を示す。この図に示すように、本実施形態では、行動履歴データＡに含まれる各ユーザの行動履歴には、自宅の出発時刻、帰宅時刻、訪問地点の地点ＩＤ、各訪問地点への到着時刻、及び各訪問地点での滞在時間の情報が含まれている。
【００３７】
なお、行動履歴データＡには、各訪問地点の位置の情報も含まれている（図示せず）。各訪問地点の位置は、例えば地点ＩＤに関連付けて地図データベース４１に予め記憶（格納）されているので、地点ＩＤに基づいて地図データベース４１から取得することができる。各訪問地点の位置の情報は、例えば緯度及び経度によって特定される座標情報として取得される。また、行動履歴データＡには、各訪問地点での行動内容の情報も含まれている。地図データベース４１に格納された施設データＦには各施設のジャンルを表す属性情報が含まれているので、各施設のジャンルに基づいて各訪問地点での行動内容を判定することができる。例えば一例として、ある訪問地点が景勝地や寺社仏閣等に属する場合には「観光」が、スーパーマーケットやショッピングモール等に属する場合には「ショッピング」が、レストラン等に属する場合には「食事」が行われたと判定される。
【００３８】
行動履歴データＡには、２つの訪問地点間の移動時間や２つの訪問地点間の移動距離の情報がさらに含まれても良い。本実施形態では、これらの付加的な２つの情報は、各訪問地点の位置、到着時刻、及び滞在時間の情報に基づいて演算により取得されるものとされている。よって、これらは行動履歴データＡには含まれていなくても良い。
【００３９】
更新処理部２４は、行動履歴データ生成部２３により生成された行動履歴データＡを行動履歴データベース４２に記憶（格納）させることにより、当該行動履歴データベース４２を更新する機能部である。更新処理部２４は、行動履歴データ生成部２３により生成された行動履歴データＡを順次行動履歴データベース４２に記憶（格納）して、行動履歴データベース４２を更新する。また、更新処理部２４は、管理サーバ５から配信されるユーザデータＵや移動履歴データＴを受信した際には、ユーザデータベース４３や移動履歴データベース４４を最新の状態へと更新する役割も担う。ユーザデータＵや移動履歴データＴの内容に関しては、後述する。
【００４０】
通信制御部２５は、管理サーバ５との間の情報の送受信を制御する機能部である。通信制御部２５は、予め定められたタイミングで、行動履歴データベース４２に記憶された行動履歴データＡを管理サーバ５へ送信する処理を行う。例えば、通信制御部２５は、車載端末装置２が搭載された車両に乗車したユーザが１日の行動を終えて帰宅した際に、その日に生成された行動履歴データＡを、通信インターフェース３５を介して、管理サーバ５へ送信する。通信インターフェース３５としては、専用の通信モジュールを用いても良いし、携帯電話端末等の汎用通信機器を利用しても良い。なお、ユーザの行動が連続する複数日に亘る場合は、途中の宿泊地に到着する毎にその日の行動履歴データＡを送信しても良いし、帰宅した際にまとめて各日の行動履歴データＡを送信しても良い。ユーザが帰宅したか否かは、予め設定された自宅の位置と、自位置決定部２１により特定される自位置の情報とに基づいて判定することができる。ユーザが宿泊地に到着したか否かの判定に関しても、同様である。
【００４１】
なお、各車載端末装置２には、複数のユーザ（車載端末装置２）のそれぞれを識別するためのユーザＩＤが付与されている。車載端末装置２（通信制御部２５）が行動履歴データＡを送信する際には、ユーザＩＤの情報が合わせて送信される。本実施形態では、ユーザＩＤが本発明における「識別情報」に相当する。
【００４２】
また、通信制御部２５は、管理サーバ５に対して、最新の移動履歴データＴや所定のユーザデータＵの配信を要求する処理を行う。例えば、通信制御部２５は、定期的（例えば１週間毎、１ヵ月毎等）に管理サーバ５にアクセスして、その時点での最新の移動履歴データＴの配信を要求する。或いは、通信制御部２５は、ユーザによって手動にて指定されたタイミングで管理サーバ５にアクセスして、その時点での最新の移動履歴データＴの配信を要求する。或いは、通信制御部２５は、例えば後述する入力受付部２６により同行ユーザに係る情報の入力が受け付けられたタイミングで管理サーバ５にアクセスして、最新のユーザデータＵのうち、当該同行ユーザに関するデータの配信を要求する。
【００４３】
管理サーバ５の通信制御部５１は、各車載端末装置２との間の情報の送受信を制御する機能部である。通信制御部５１は、各車載端末装置２から行動履歴データＡの送信や最新の移動履歴データＴ等の配信要求があった場合に、その車載端末装置２との接続を確立した上で、通信インターフェース５８を介して各データの送受信を行う。
【００４４】
データ収集部５２は、各ユーザの行動履歴データＡを収集する機能部である。上記のとおり、車載端末装置２が行動履歴データＡを送信する際には、ユーザＩＤの情報が合わせて送信される。データ収集部５２は、これらのユーザＩＤと行動履歴データＡとを関連付け、複数ユーザの行動履歴データＡをそれぞれのユーザＩＤに関連付けて収集する。
【００４５】
行動履歴データベース生成部５３は、行動履歴データベース６２を生成及び更新する機能部である。行動履歴データベース生成部５３は、データ収集部５２により収集された複数ユーザの行動履歴データＡを行動履歴データベース６２に記憶（格納）することにより、行動履歴データベース６２を生成及び更新する。行動履歴データベース生成部５３は、複数ユーザの行動履歴データＡを、それぞれのユーザＩＤに関連付けて、行動履歴データベース６２に記憶する（図５を参照）。
【００４６】
履歴行動パターン決定部５４は、ユーザ毎に収集された行動履歴データＡに基づいて、複数のユーザのそれぞれの行動傾向に合う行動パターンを複数の行動パターンの中から決定する機能部である。ここで、本願で言う「行動パターン」とは、訪問地点間の移動態様等に関する行動傾向や各訪問地点での滞在形態等に関する行動傾向を表す概念である。履歴行動パターン決定部５４は、ユーザの行動傾向を複数の行動パターンに分類して定義し、各ユーザの行動傾向に合う行動パターンを、定義された複数の行動パターンの中から択一的に決定する。
【００４７】
行動パターンは、訪問地点間の移動距離の長さの程度、訪問地点での滞在時間の長さの程度、及び予め定められた特定行動の開始時期又は終了時期、のうちの少なくとも１つに基づく分類とすることができる。本実施形態では、一例として、訪問地点間の移動距離、訪問地点での滞在時間、出発時刻、及び昼食時刻に基づいて、行動パターンが分類されている（図６を参照）。これらは、それぞれ、複数段階の評価が可能であって各行動パターンを分類するための基礎となる事項であり、「分類基礎項目」と称することができる。
【００４８】
履歴行動パターン決定部５４は、訪問地点間の移動距離に関する行動傾向を、「短い」／「標準的」／「長い」のいずれかによって評価する。また、訪問地点での滞在時間に関する行動傾向を、「短い」／「標準的」／「長い」のいずれかによって評価する。また、出発時刻に関する行動傾向を、「早い」／「標準的」／「遅い」のいずれかによって評価する。また、昼食時刻に関する行動傾向を、「早い」／「標準的」／「遅い」のいずれかによって評価する。これらの「標準的」／「短い」／「長い」／「早い」／「遅い」等は、それぞれ、各分類基礎項目の評価段階を表す区分であり、「評価区分」と称することができる。
【００４９】
履歴行動パターン決定部５４は、統計的手法を用いて、各分類基礎項目についての評価を行う。図７には、訪問地点間の移動距離についての評価手法が模式的に示されている。図７の上段に示すように、履歴行動パターン決定部５４は、注目しているユーザの複数の行動履歴データＡに含まれる移動距離を参照して、その長さに応じた区分毎の頻度を算出する。次に、中段に示すように、履歴行動パターン決定部５４は、移動距離に関する全てのデータの中から、イレギュラーな可能性のある推定無効データを削除し、それ以外の推定有効データのみを抽出する。例えば、移動距離順にソートした場合における上位及び／又は下位の所定数のデータ（例えばそれぞれ５％等）を推定無効データとすることができる。
【００５０】
次に、下段に示すように、履歴行動パターン決定部５４は、推定有効データを母集団とする代表値を算出する。このような代表値としては、例えば平均値や最頻値、中央値等が例示され、本例では平均値が算出される。そして、履歴行動パターン決定部５４は、算出された代表値と、予め定められた少なくとも１つ（本例では２つ）の判定閾値とを比較して、それらの大小関係に基づいて移動距離に関する行動傾向を多段階評価（本例では３段階評価）で判定する。なお、訪問地点での滞在時間、出発時刻、及び昼食時刻に関しても、同様の手法により、それぞれに関する行動傾向が判定される。
【００５１】
履歴行動パターン決定部５４は、ユーザ毎に、各分類基礎項目についての評価区分の組み合わせに応じて、行動パターンを分類する。本例では、履歴行動パターン決定部５４は、上記４つの分類基礎項目についてそれぞれ３段階評価を行い、それらの評価区分の組み合わせによって規定される計８１パターンの中から、１つの行動パターンを決定する。なお、図６には、一例として、「Ｐ１」〜「Ｐ４」のユーザＩＤによって特定された各ユーザの行動パターンが、それぞれ「ＡＢｃｃ」、「ＢＢｂｂ」、「ＣＣｂｃ」、及び「ＡＡａａ」に分類された例が示されている。
【００５２】
ユーザデータベース生成部５５は、ユーザデータベース６３を生成及び更新する機能部である。ユーザデータベース生成部５５は、履歴行動パターン決定部５４により決定されたユーザ毎の行動パターンをユーザデータＵとしてユーザデータベース６３に記憶（格納）させることにより、ユーザデータベース６３を生成及び更新する。ここで、ユーザデータＵは、複数のユーザの行動パターンを記録したデータである。ユーザデータベース生成部５５は、複数のユーザのそれぞれについて、履歴行動パターン決定部５４により決定された行動パターンと、ユーザＩＤとを、互いに関連付けてユーザデータベース６３に格納する（図６を参照）。
【００５３】
移動履歴データベース生成部５６は、移動履歴データベース６４を生成及び更新する機能部である。移動履歴データベース生成部５６は、複数ユーザの行動履歴データＡから移動履歴データＴを抽出し、この移動履歴データＴを移動履歴データベース６４に記憶（格納）させることにより、移動履歴データベース６４を生成及び更新する。ここで、移動履歴データＴは、複数のユーザの訪問地点間の移動履歴（訪問地点の遍歴）を記録したデータである。例えば図５の最前面に示される「Ｐ１」ユーザの行動履歴データＡを参照すれば、当該「Ｐ１」ユーザは、Ｄ１→Ｄ９→Ｄ２→Ｄ１２の順に各訪問地点を訪問したことが分かる。移動履歴データベース生成部５６は、これに基づいて、「Ｐ１」ユーザがＤ１からＤ９に移動したこと、Ｄ９からＤ２に移動したこと、及びＤ２からＤ１２に移動したこと、をそれぞれ表す移動履歴データＴを生成する（図８を参照）。移動履歴データベース生成部５６は、他のユーザに関しても、同様にして移動履歴データＴを生成する。
【００５４】
移動履歴データベース生成部５６は、各ユーザについての移動履歴データＴを、定義された複数の行動パターンのいずれかに関連付けて移動履歴データベース４４に格納する。移動履歴データベース生成部５６は、ユーザＩＤと、履歴行動パターン決定部５４により各ユーザについて決定された行動パターンと、行動履歴データＡから抽出された移動履歴データＴとを、互いに関連付けて移動履歴データベース６４に格納する。本実施形態では、移動履歴データＴがユーザＩＤを含む情報として生成される（図８を参照）。これにより、ユーザＩＤを介して、ユーザデータベース６３に記憶された各ユーザの行動パターンと移動履歴データＴとが適切に関連付けられている。本実施形態では、移動履歴データベース生成部５６が本発明における「データベース生成部」に相当する。
【００５５】
複数ユーザの移動履歴データＴは、複数の訪問地点間の相関性（地点間相関度）を算出するために利用される。図９には、移動履歴データベース６４に記憶された移動履歴データＴから把握される地点間相関度を概念的に示している。なお、ここに示されるのは、全ユーザデータに基づく地点間相関度である。この図において、２つの地点間を結ぶ線は、両地点間を移動するユーザが過去に有意に存在していたことを示している。各線の太さは相関性の高さを表しており、太くなるに従って相関性が高くなる（過去の移動頻度が高かった）ことを示し、細くなるに従って相関性が低くなる（過去の移動頻度が低かった）ことを示している。例えば図９の例では、地点Ｄ１に注目すると、当該地点Ｄ１は、地点Ｄ９との相関性が非常に高く、地点Ｄ２との相関性が高く、地点Ｄ４との間にある程度の相関性が認められ、地点Ｄ６との間には有意な相関性は認められない。他の地点間の相関性も、同様に考えることができる。このような地点間相関度の概念に基づいて、目的地レコメンド機能が実現される。この点については、後述する。
【００５６】
管理サーバ５（通信制御部５１）は、各車載端末装置２からの配信要求に従い、移動履歴データＴやユーザデータＵを配信する。車載端末装置２の更新処理部２４は、受信した移動履歴データＴに基づいて移動履歴データベース４４を新規に生成し、或いは、既存の移動履歴データベース４４を最新の状態へと更新する。この意味で、各車載端末装置２の移動履歴データベース４４は、実質的に管理サーバ５の移動履歴データベース６４の複製であり、本発明において両データベース４４，６４は同一視することができる。すなわち、更新頻度の差に起因するデータ内容のズレを除き、両データベース４４，６４の内容は同一である。このようにして、管理サーバ５に生成された移動履歴データベース６４の実質的複製である移動履歴データベース４４が、各車載端末装置２に生成される。
【００５７】
一方、ユーザデータベース４３に関しては、本実施形態では、管理サーバ５に生成されたユーザデータベース６３の部分的複製であるユーザデータベース４３が、各車載端末装置２に生成される。本実施形態では、管理サーバ５から車載端末装置２に配信されるユーザデータＵは、全データではなく、各車載端末装置２において指定された同行ユーザに関するデータとされる。そして、各車載端末装置２には、当該車載端末装置２において過去に同行ユーザとして指定されたことのあるユーザに関するユーザデータＵのみを含むユーザデータベース４３が生成される。なお、ユーザデータベース４３に関しても、移動履歴データベース４４と同様に、管理サーバ５に生成されたユーザベース６３の実質的複製として生成されても良い。
【００５８】
車載端末装置２の入力受付部２６は、特定のユーザ（ここでは、対象ユーザ及び同行ユーザ）を一義的に特定するための情報の入力を受け付ける機能部である。本実施形態では、車載端末装置２が搭載された車両の所有者が運転者として対象ユーザとなる場合が想定されており、入力受付部２６は、車載端末装置２（対象ユーザ）に付与されたユーザＩＤを対象ユーザのユーザＩＤとしてデフォルトで受け付ける。なお、車載端末装置２が搭載された車両の所有者とは異なるユーザが対象ユーザとなる場合には、当該ユーザのユーザＩＤを受け付けるように構成されても良い。この場合、当該ユーザのユーザＩＤに代えて、その氏名や、所有している携帯電話端末の電話番号又は端末ＩＤ等、当該ユーザのユーザＩＤに対応付けられた（それぞれ一対一に対応する）情報を受け付けるように構成されても良い。
【００５９】
また、入力受付部２６は、対象ユーザと行動を共にするユーザ（同行ユーザ）が存在する場合に、同行ユーザを一義的に特定するための情報の入力も受け付ける。同行ユーザを一義的に特定するための情報としては、同行ユーザのユーザＩＤが挙げられる。或いは、同行ユーザの氏名や、所有している携帯電話端末の電話番号又は端末ＩＤ等、同行ユーザのユーザＩＤに対応付けられた（それぞれ一対一に対応する）情報であっても良い。入力受付部２６は、これらの情報を、例えば表示入力装置３６に表示された入力受付窓に対する対象ユーザ又は同行ユーザの入力操作に基づいて受け付ける。なお、携帯電話端末の情報が利用される場合において、その携帯電話端末と車載端末装置２とが無線通信（例えばBluetooth等の近距離無線通信）が可能な場合には、入力受付部２６は、当該無線通信により必要な情報を受け付けても良い。
【００６０】
なお、本例では、既にユーザデータベース６３にユーザデータＵ（ユーザＩＤ及び行動パターンの情報を含む）が格納されたユーザが、別の場面で、他のユーザと行動を共にする同行ユーザとなっている場合を想定している。ただし、そのような場合に限定されず、ユーザデータベース６３にユーザデータＵが未格納のユーザが、同行ユーザとなっても良い。
【００６１】
基準行動パターン決定部２７は、行動を共にする対象ユーザ及び同行ユーザにとっての、予め定められた基準行動パターンを決定する機能部である。基準行動パターンとは、データ抽出部２９による後述する第２及び第３のフィルタリングの実行のための基準となる行動パターンである。本実施形態では、このような基準行動パターンには、対象ユーザの行動傾向に合う行動パターン（第一行動パターン）と、同行ユーザの行動傾向に合う行動パターン（第二行動パターン）とが含まれる。これらの各行動パターンを決定するため、基準行動パターン決定部２７は、第一行動パターン決定部２７ａと第二行動パターン決定部２７ｂとを含んでいる。
【００６２】
第一行動パターン決定部２７ａは、対象ユーザの行動傾向に合う第一行動パターンを決定する機能部である。第一行動パターン決定部２７ａは、管理サーバ５の履歴行動パターン決定部５４によって定義されるのと同一の複数の行動パターンの中から、第一行動パターンを択一的に決定する。第一行動パターン決定部２７ａによる第一行動パターンの決定手法としては、各種の態様が採用可能である。例えば、第一行動パターン決定部２７ａは、行動履歴データベース４２に記憶された行動履歴データＡに基づいて、履歴行動パターン決定部５４と同様の又は類似する統計的手法により第一行動パターンを決定しても良い。また、第一行動パターン決定部２７ａは、その対象ユーザについての履歴行動パターン決定部５４による判定結果の情報を取得し、それに基づいて第一行動パターンを決定しても良い。或いは、対象ユーザの手動による直接入力により第一行動パターンを決定しても良い。これらは、対象ユーザについての行動履歴データＡの蓄積量等に応じて変更可能であっても良い。
【００６３】
第二行動パターン決定部２７ｂは、同行ユーザの行動傾向に合う第二行動パターンを決定する機能部である。第二行動パターン決定部２７ｂは、管理サーバ５の履歴行動パターン決定部５４によって定義されるのと同一の複数の行動パターンの中から、第二行動パターンを択一的に決定する。本実施形態では、第二行動パターン決定部２７ｂは、入力受付部２６によって受け付けられた情報（ユーザＩＤ又はそれに対応付けられた情報）と、ユーザデータベース６３に格納されたユーザデータＵとに基づいて、第二行動パターンを決定する。つまり、第二行動パターン決定部２７ｂは、入力受付部２６によって受け付けられた情報に基づいて同行ユーザのユーザＩＤを特定し、ユーザデータＵに基づいて、特定されたユーザＩＤに対応する行動パターンを第二行動パターンとして決定する。なお、入力受付部２６等を備えずに、同行ユーザの手動による直接入力により第二行動パターンを決定しても良い。このような直接入力は、例えばユーザデータベース６３にユーザデータＵが未格納のユーザが同行ユーザである場合に適用されると良い。
【００６４】
基準地点設定部２８は、予め定められた条件（案内基準地点設定条件）に従って案内基準地点を設定する機能部である。案内基準地点とは、案内情報Ｇに含まれる目的地の候補となり得る地点を決定するための基準となる地点である。このような案内基準地点には、対象ユーザにより指定された目的地（経由地を含む）や、自位置情報に示される自位置等が設定され得る。本実施形態では、案内基準地点設定条件は、対象ユーザによる目的地の指定の有無に関する条件とされている。基準地点設定部２８は、目的地が指定されている場合には、当該指定された目的地を自動的に案内基準地点に設定する。目的地が指定されていない場合には、基準地点設定部２８は、自位置を自動的に案内基準地点に設定しても良い。なお、基準地点設定部２８は、目的地が指定された場合であっても、特別の指定があった場合等には、自位置を案内基準地点に設定しても良い。また、その他の地点を案内基準地点に設定しても良い。
【００６５】
データ抽出部２９は、移動履歴データベース４４から、所定の行動パターンに関連付けられているとともに案内基準地点を含む移動履歴データＴを抽出する機能部である。データ抽出部２９は、移動履歴データベース４４に格納された移動履歴データＴのうち、設定された案内基準地点に関する情報を含むデータを抽出する。すなわち、データ抽出部２９は、全ての移動履歴データＴを対象に、対象ユーザに関して現に設定されている案内基準地点を含むか否かに基づいて、第１のフィルタリングを行う。
【００６６】
また、データ抽出部２９は、第１のフィルタリング後の移動履歴データＴのうち、第一行動パターン（対象ユーザの行動傾向に合致する行動パターン）に関連付けられたデータを抽出する。すなわち、データ抽出部２９は、第１のフィルタリング後の移動履歴データＴを対象に、対象ユーザと同一の行動傾向を示す他のユーザの移動履歴データＴであるか否かに基づいて、第２のフィルタリングを行う。また、データ抽出部２９は、第１のフィルタリング後の移動履歴データＴのうち、第二行動パターン（同行ユーザの行動傾向に合致する行動パターン）に関連付けられたデータを抽出する。すなわち、データ抽出部２９は、第１のフィルタリング後の移動履歴データＴを対象に、同行ユーザと同一の行動傾向を示す他のユーザの移動履歴データＴであるか否かに基づいて、第３のフィルタリングを行う。
【００６７】
これら３つのフィルタリングの順序は、特に限定されない。上記の説明とは反対に、行動パターンに基づく第２及び第３のフィルタリングを行った後に、案内基準地点に基づく第１のフィルタリングを行っても良い。但しこの場合、第２のフィルタリング後の移動履歴データＴ及び第３のフィルタリング後の移動履歴データＴに対して、それぞれ第１のフィルタリングを行う必要がある。このようなフィルタリング処理の冗長性を回避する観点からは、上記で説明したように、先にまとめて第１のフィルタリングを行うように構成することが好ましい。
【００６８】
いずれにしても、第１及び第２の２つのフィルタリングを経て最終的に抽出される移動履歴データＴは、対象ユーザの行動傾向に合致する他のユーザが、案内基準地点を過去に訪問した際に合わせて訪問した他の地点の情報を含むものとなる。また、第１及び第３の２つのフィルタリングを経て最終的に抽出される移動履歴データＴは、同行ユーザの行動傾向に合致する他のユーザが、案内基準地点を過去に訪問した際に合わせて訪問した他の地点の情報を含むものとなる。
【００６９】
なお、第２のフィルタリング後の移動履歴データＴに基づいて把握される地点間相関度（「加工後地点間相関度」と称する）は、全ユーザデータに基づく地点間相関度（図９を参照）とは異なり得る。また、加工後地点間相関度は、行動傾向（行動パターン）が互いに異なる対象ユーザどうしの間でも異なり得る。例えば図１０には、訪問地点間の移動距離が比較的短いユーザについての加工後地点間相関度が示される。また図１１には、訪問地点間の移動距離が比較的長いユーザについての加工後地点間相関度が示される。これらは、互いに全く異なる形態を示すことが明確に理解できる。
【００７０】
例えば地点Ｄ９に注目した場合、全ユーザデータを考慮した場合には、地点Ｄ１との相関度が最も高い（図９を参照）。これに対して、移動距離が比較的短いユーザについてフィルタリングした場合には、地点Ｄ１との相関度はほとんどなくなるとともに、地点Ｄ８との相関度が最も高くなる（図１０を参照）。また、移動距離が比較的長いユーザについてフィルタリングした場合には、地点Ｄ１との相関度が低くなるとともに、地点Ｄ２との相関度が最も高くなる（図１１を参照）。なお、概念的に示された図９〜図１１における各線の太さは相対的なものであるので、フィルタリングにより相対的な相関度が高まった結果として、新たな線分が現れる場合がある。このように、本実施形態では、対象ユーザ毎に、その行動パターンに応じて、訪問地点間の移動態様等に関する行動傾向に適合する可能性の高い加工後地点間相関度が決定される。
【００７１】
第３のフィルタリング後の移動履歴データＴに基づいて把握される地点間相関度も、その基準が対象ユーザではなく同行ユーザとなるだけで、上記と同様に考えることができる。すなわち、同行ユーザの行動パターンに応じて、別途、訪問地点間の移動態様等に関する行動傾向に適合する可能性の高い加工後地点間相関度が決定される。
【００７２】
推薦地点提示部３０は、目的地の候補として推奨される地点である推薦地点を、行動を共にする対象ユーザ及び同行ユーザに提示する機能部である。推薦地点提示部３０は、データ抽出部２９により抽出された移動履歴データＴに基づいて推薦地点を決定し、それを対象ユーザ等に提示する。推薦地点提示部３０は、互いに異なる特性を有する二種の推薦地点（第一推薦地点／第二推薦地点）を提示する。
【００７３】
上述したように、第１及び第２のフィルタリングにより抽出された移動履歴データＴは、対象ユーザの行動傾向に合致する他のユーザが、案内基準地点を過去に訪問した際に合わせて訪問した他の地点の情報を含んでいる。そこで、推薦地点提示部３０は、それら２つのフィルタリングを経て最終的に抽出される移動履歴データＴに含まれる、案内基準地点との間の移動頻度が相対的に高い地点を、第一推薦地点として決定する。言い換えれば、推薦地点提示部３０は、案内基準地点を基準とした、第一行動パターンによる加工後地点間相関度が相対的に高い地点を、第一推薦地点として決定する。
【００７４】
また、第１及び第３のフィルタリングにより抽出された移動履歴データＴは、同行ユーザの行動傾向に合致する他のユーザが、案内基準地点を過去に訪問した際に合わせて訪問した他の地点の情報を含んでいる。そこで、推薦地点提示部３０は、それら２つのフィルタリングを経て最終的に抽出される移動履歴データＴに含まれる、案内基準地点との間の移動頻度が相対的に高い地点を、第二推薦地点として決定する。言い換えれば、推薦地点提示部３０は、案内基準地点を基準とした、第二行動パターンによる加工後地点間相関度が相対的に高い地点を、第二推薦地点として決定する。なお、本実施形態では、案内基準地点との間の移動頻度を算出するに際しては、案内基準地点から他の訪問地点への移動と、他の訪問地点から案内基準地点への移動との両方がカウントされる。
【００７５】
推薦地点提示部３０は、それぞれ抽出された移動履歴データＴに基づいて、案内基準地点との間の移動頻度が最も高い地点を含む少なくとも１つの地点を、第一推薦地点及び第二推薦地点として決定する。そして、推薦地点提示部３０は、決定された各推薦地点を、現に設定されている目的地の次の目的地の候補として提示する。例えばその旨の案内情報Ｇを、表示入力装置３６の表示領域に設定される案内枠に表示させたり、音声出力装置３７から発声させたりする。図１２には、一例として、案内基準地点との間の移動頻度が最も高い１つの地点（Ｄ２）を、第一推薦地点（次の目的地の候補）として表示及び音声案内する例が示されている。また、案内基準地点との間の移動頻度が最も高い１つの地点（Ｄ８）を、第二推薦地点（次の目的地の他の候補）として表示及び音声案内する例が示されている。本実施形態では、第一推薦地点は第二推薦地点よりも強調表示される。図示の例では、第一推薦地点は、相対的に広い案内枠領域に、画像データを伴うテキストデータの形態で、より目立つように表示されている。
【００７６】
なお、対象ユーザの行動傾向に合致する第一行動パターンと同行ユーザの行動傾向に合致する第二行動パターンとが同じ場合には、第一推薦地点と第二推薦地点とが同じ地点となってしまう。このため、第二推薦地点に係る情報は第一推薦地点に係る情報に対して新たな情報を含むものとはならない。そこで、本実施形態では、推薦地点提示部３０は、対象ユーザの第一行動パターンと同行ユーザの第二行動パターンとが異なることを条件として、第二推薦地点を提示するように構成されている。図１３には、図１２の例において対象ユーザと同行ユーザの行動パターンが同じであった場合における案内情報Ｇの提示例が示されている。この例では、第一推薦地点（本例ではＤ２）のみが案内情報Ｇとして提示されている。上記のような条件付けを行うことで、実質的に有意義な情報を含む場合に限って第一推薦地点に加えて第二推薦地点が提示され、提示される情報の冗長性が回避される。
【００７７】
２．ナビゲーション処理の手順
本実施形態に係るナビゲーションシステム１において実行されるナビゲーション処理の手順（ナビゲーション方法）について説明する。以下に説明するナビゲーション処理の手順は、ナビゲーションシステム１の各機能部を構成するハードウェア又はソフトウェア（プログラム）或いはその両方により実行される。各機能部がプログラムにより構成される場合には、ナビゲーションシステム１が有する演算処理装置が、上記の各機能部を構成するプログラムを実行する（各機能を実現させるための）コンピュータとして動作する。
【００７８】
図１４は、各車載端末装置２における行動履歴データベース４２の生成処理の手順を示すフローチャートである。行動履歴データベース生成処理では、まず、その日の日付及び自宅（或いは、前日の宿泊地）の出発時刻が記録される（ステップ＃０１）。自位置情報に示される自位置が、そのユーザにとっての生活圏の外に位置するか否かが判定される（＃０２）。なお、生活圏の範囲は、自宅位置に基づいてユーザ毎に予め設定されている。生活圏外であると判定されると（＃０２：Ｙｅｓ）、次に、訪問地点（目的地に設定された地点や、所定時間以上滞在したと判定された地点）の存在が確認される（＃０３）。訪問地点があると判定されると（＃０３：Ｙｅｓ）、その訪問地点についての地点ＩＤ、到着時刻、及び滞在時間が記録される（＃０４）。ステップ＃０３及び＃０４の処理が、自宅（或いは、その日の宿泊地）に到着するまで繰り返し実行される。帰宅が判定されると（＃０５：Ｙｅｓ）、その帰宅時刻が記録される（＃０６）。以上のようにして、当日の行動履歴データＡが生成され、その行動履歴データＡに基づいて行動履歴データベース４２が生成（更新）される（＃０７）。
【００７９】
図１５は、管理サーバ５における移動履歴データベース６４の生成処理の手順を示すフローチャートである。移動履歴データベース生成処理では、まず、各車載端末装置２から、ユーザ毎の行動履歴データＡが収集される（＃１１）。収集された行動履歴データＡに基づいて、全てのユーザの行動履歴データＡを含む行動履歴データベース６２が生成される（＃１２）。このとき、行動履歴データＡは、ユーザＩＤに関連付けられた状態で記憶される。ユーザＩＤに基づいてユーザ毎の行動履歴データＡが抽出され（＃１３）、これらに対して統計的手法を適用することにより、ユーザ毎の行動パターンが決定される（＃１４）。また、行動履歴データＡから、移動履歴データＴが抽出される（＃１５）。なお、行動パターンの決定と移動履歴データＴの抽出とは、逆の順序で実行されても良い。ユーザ毎に決定された行動パターンに基づいて、全てのユーザのユーザデータＵを含むユーザデータベース６３が生成される（＃１６）。また、抽出された移動履歴データＴに基づいて、全てのユーザの移動履歴データＴを含む移動履歴データベース６４が生成される（＃１７）。これら２つのデータベース６３，６４の生成は、逆の順序で実行されても良い。このとき、移動履歴データＴとユーザデータＵとは、ユーザＩＤを介して互いに関連付けられた状態で記憶される。そして、各車載端末装置２からの配信要求を受けて（＃１８：Ｙｅｓ）、移動履歴データＴ及び所定のユーザデータＵが配信される（＃１９）。
【００８０】
図１６は、各車載端末装置２における推薦地点の提示処理の手順を示すフローチャートである。推薦地点提示処理では、まず、対象ユーザの行動傾向に合致する行動パターン（第一行動パターン）が決定される（＃２１）。また、同行ユーザが存在する場合には当該同行ユーザのユーザＩＤ又はそれに対応付けられた情報が受け付けられ（＃２２）、その同行ユーザの行動傾向に合致する行動パターン（第二行動パターン）が決定される（＃２３）。また、案内基準地点が設定される（＃２４）。第一行動パターンの決定（＃２１）、第二行動パターンの決定（＃２２＋＃２３）、及び案内基準地点の設定（＃２４）は、順不同で実行されても良い。次に、全ての移動履歴データＴから、案内基準地点に関する情報を含むデータが抽出される（＃２５）。続いて、ステップ＃２５で抽出された移動履歴データＴから、第一行動パターンに関連付けられたデータが抽出される（＃２６）。そして、ステップ＃２５及び＃２６の２つの抽出処理を経た後の移動履歴データＴに含まれる、案内基準地点との間の移動頻度が相対的に高い地点が、第一推薦地点として決定される（＃２７）。
【００８１】
次に、ステップ＃２１で決定された第一行動パターンとステップ＃２３で決定された第二行動パターンとが異なっているか否かが判定される（＃２８）。これらが異なっている場合には（＃２８：Ｙｅｓ）、ステップ＃２５で抽出された移動履歴データＴから、第二行動パターンに関連付けられたデータが抽出される（＃２９）。そして、ステップ＃２５及び＃２９の２つの抽出処理を経た後の移動履歴データＴに含まれる、案内基準地点との間の移動頻度が相対的に高い地点が、第二推薦地点として決定される（＃３０）。これらの第一推薦地点及び第二推薦地点は、次の目的地の候補として対象ユーザに提示される（＃３１）。なお、第一行動パターンと第二行動パターンとが同じである場合には（＃２８：Ｎｏ）、ステップ＃２９及び＃３０の処理は実行されずに、第一推薦地点のみが次の目的地の候補として提示される（＃３１）。
【００８２】
以上説明したように、本実施形態に係るナビゲーションシステム１及びナビゲーション方法は、目的地レコメンド機能を実現するに際して、第一行動パターンに基づくフィルタリング（第２のフィルタリング）後のデータを利用する点に特徴を有する。これにより、訪問地点間の移動態様等に関する各対象ユーザの行動傾向が適切に考慮された目的地レコメンド機能が実現される。すなわち、対象ユーザ毎に、その行動パターンに応じて、行動傾向に適合する可能性の高い地点を優先的に第一推薦地点として提案することができる。よって、対象ユーザが不慣れな地域を訪問した場合であっても、各対象ユーザに対して有益な情報を提供することができる。
【００８３】
また、第二行動パターンに基づくフィルタリング（第３のフィルタリング）後のデータを利用して、第一推薦地点以外の他の地点（第二推薦地点）を合わせて提示する点にも特徴を有する。よって、対象ユーザと行動を共にする同行ユーザの行動パターンに応じて、その行動傾向に適合する可能性の高い地点を補助的に第二推薦地点として提案することができる。従って、行動を共にする一組の対象ユーザ及び同行ユーザに対して、有益である可能性が高い多様な情報を提供することができる。
【００８４】
本実施形態に係るナビゲーションシステム１及びナビゲーション方法は、互いに異なる行動傾向を示すユーザどうしが行動を共にする場合に効果を発揮する。例えば、異なる世帯に属する者どうしが一緒に旅行に出かけるような場面で、各人の行動傾向を概ね平等に考慮した目的地レコメンドが可能となる。
【００８５】
３．その他の実施形態
最後に、本発明に係るナビゲーションシステム等の、その他の実施形態について説明する。なお、以下のそれぞれの実施形態で開示される構成は、矛盾が生じない限り、他の実施形態で開示される構成と組み合わせて適用することも可能である。
【００８６】
（１）上記の実施形態では、同行ユーザが１人である場合を想定して説明した。しかし、本発明の実施形態はこれに限定されない。同行ユーザが複数人である場合にも、本発明を適用することが可能である。この場合、複数の同行ユーザのそれぞれについての第二推薦地点を決定して提示しても良いし、複数の同行ユーザを考慮した代表的な第二推薦地点を決定して提示しても良い。後者の場合には、例えば、複数の同行ユーザの行動傾向に合う第二行動パターンを各同行ユーザの行動パターンの論理和（集合）として規定し、その第二行動パターンに基づいて決定される第二推薦地点を提示する構成とすることができる。
【００８７】
（２）上記の実施形態では、推薦地点提示部３０が、案内基準地点との間の移動頻度がそれぞれ最も高い１つの地点を第一推薦地点及び第二推薦地点として提示する例について説明した。その際、推薦地点提示部３０が、対象ユーザの第一行動パターンと同行ユーザの第二行動パターンとが異なることを条件として第二推薦地点を提示する例について説明した。しかし、本発明の実施形態はこれに限定されない。推薦地点提示部３０が、案内基準地点との間の移動頻度が最も高い地点を含む複数の地点を第一推薦地点として提示しても良い。第二推薦地点に関しても同様である。この場合において、第二推薦地点の個数が第一推薦地点の個数よりも多く設定される場合には、対象ユーザの第一行動パターンと同行ユーザの第二行動パターンとが同じであっても、第二推薦地点（第一推薦地点とは非重複の地点）を提示するように構成しても良い。
【００８８】
（３）上記の実施形態では、推薦地点提示部２９が、案内基準地点を含む２地点間での移動方向（向き）を問うことなく、案内基準地点との間の移動頻度が相対的に高い地点を推薦地点として決定して対象ユーザに提示する例について説明した。しかし、本発明の実施形態はこれに限定されない。例えば、推薦地点提示部２９が、２地点間での移動方向（向き）にも基づき、案内基準地点からの移動先となった頻度が相対的に高い地点を推薦地点として提示しても良い。
【００８９】
（４）上記の実施形態では、行動履歴データＡから移動履歴データＴを抽出するに際して、直接的に移動した地点間の移動のみを抽出する例について説明した。しかし、本発明の実施形態はこれに限定されない。例えば、途中の訪問地点の経由を除外した、地点間の間接的な移動をも抽出しても良い（図５の例におけるＤ１→Ｄ２やＤ１→Ｄ１２等）。この場合、間接的な地点間の移動に関する移動履歴データＴを、直接的な地点間の移動に関する移動履歴データＴに比べて、より小さく重み付けしても良い。つまり、地点間の移動頻度を集計するに際して、間接的な地点間の移動を「１」よりも小さな値でカウントするように構成しても良い。
【００９０】
（５）上記の実施形態では、推薦地点提示部２９が、決定された第一推薦地点及び第二推薦地点を、現に設定されている目的地の次の目的地の候補として提示する例について説明した。しかし、本発明の実施形態はこれに限定されない。例えば推薦地点提示部２９が、第一推薦地点及び第二推薦地点の少なくとも一方を、現に設定されている目的地に到達するまでの立寄地の候補として提示しても良い。
【００９１】
（６）上記の実施形態では、各ユーザの行動パターンが、出発時刻及び昼食時刻等の、特定行動の開始時期に基づいて分類された例について説明した。しかし、本発明の実施形態はこれに限定されない。例えば、１日の旅行行動全体の終了時期である帰宅時刻や、１日の行動の中の特定イベント（例えば、食事等）の終了時刻等に基づいて、各ユーザの行動パターンが分類されても良い。
【００９２】
（７）上記の実施形態では、分類基礎項目としての訪問地点間の移動距離、訪問地点での滞在時間、出発時刻、及び昼食時刻についてそれぞれ３段階評価を行い、それら３段階の評価区分の組み合わせに基づいて行動パターンが分類される例について説明した。しかし、本発明の実施形態はこれに限定されない。分類基礎項目の項目数や、評価区分の段階数は任意とすることができる。分類基礎項目は、上記の実施形態における例と比較して少なくても良いしさらに多くても良い。評価区分の段階数に関しても、上記の実施形態における例と比較して少なくても良いしさらに多くても良い。また、分類基礎項目の内容としては、種々の事項を設定することができる。
【００９３】
（８）上記の実施形態では、行動パターン分類のための各分類基礎項目についての評価に際して、全てのデータの中から推定無効データを削除して残った推定有効データを母集団とする代表値を算出し、その代表値に基づいて行動傾向を判定する例について説明した。しかし、本発明の実施形態はこれに限定されない。例えば、イレギュラーな可能性のあるデータをも含む全てのデータを母集団とする代表値を算出し、その代表値に基づいて行動傾向を判定しても良い。
【００９４】
（９）上記の実施形態では、管理サーバ５による移動履歴データベース６３の生成（更新）に際して、対象ユーザの行動履歴もが反映される例について説明した。しかし、本発明の実施形態はこれに限定されない。例えば、対象ユーザに対応する車載端末装置２が、管理サーバ５に対して行動履歴データＡを送信しないように構成されても良い。そして、その車載端末装置２は、専ら他の車載端末装置２から収集された行動履歴データＡに基づいて生成される移動履歴データＴやユーザデータＵを利用して目的地レコメンド機能を実現するように構成されても良い。この場合、移動履歴データＴ等は、管理サーバ５から配信されるものであっても良いし、車載端末装置２に予め記憶（格納）されたものであっても良い。
【００９５】
（１０）上記の実施形態では、車載端末装置２にデータ抽出部２８及び推薦地点提示部２９が備えられ、車載端末装置２側でデータ抽出処理、推薦地点決定処理、及び推薦地点提示処理が実行される例について説明した。しかし、本発明の実施形態はこれに限定されない。例えば、これらのうちのデータ抽出処理及び推薦地点決定処理が、管理サーバ５側で実行されても良い。この場合、管理サーバ５にデータ抽出部及び推薦地点決定部が備えられ、これらの機能部により、上記の実施形態と同様にして推薦地点が決定される。決定された推薦地点の情報が対象ユーザの車載端末装置２に送信され、当該推薦地点が目的地の候補として提示される。この場合には、車載端末装置２には、ユーザデータベース４３や移動履歴データベース４４が備わっていなくても良い。
【００９６】
（１１）上記の実施形態では、集約された移動履歴データＴやユーザデータＵが、管理サーバ５と車載端末装置２との間で通信網３を介して直接的に配信される例について説明した。しかし、本発明の実施形態はこれに限定されない。移動履歴データＴ等が、ユーザの手を介して配信されても良い。例えば、通信網３を介して配信される移動履歴データＴ等を自宅のパーソナルコンピュータ等でダウンロードした各ユーザが、取得した移動履歴データＴ等をフラッシュメモリ等のメディアを用いて車載端末装置２に移行させても良い。或いは、各ユーザが、フラッシュメモリや光ディスク等のメディアに記憶（格納）された状態で配信される移動履歴データＴ等を車載端末装置２に移行させても良い。
【００９７】
（１２）上記の実施形態では、ナビゲーションシステム１を構成する車載端末装置２が、車両に固定された据付型のナビゲーション装置である例を想定して説明した。しかし、本発明の実施形態はこれに限定されない。車載端末装置２は、少なくともユーザと共に車両に搭載されていれば良く、必ずしも車両に固定されていなくても良い。そのような非据付型のナビゲーション装置としては、例えばＰＮＤ（Portable Navigation Device）や、所定のナビアプリを実行可能に備えた多機能携帯電話等が例示される。なお、これらの装置を用いる場合、必ずしも車両に搭載されていなくても良い。すなわち、本実施形態に係るナビゲーションシステム１は、ナビゲーション機能を備えた移動端末装置と、複数の移動端末装置と通信可能に設けられた管理サーバ５とにより構成されても良い。
【００９８】
（１３）その他の構成に関しても、本明細書において開示された実施形態は全ての点で例示であって、本発明の実施形態はこれに限定されない。すなわち、本願の特許請求の範囲に記載されていない構成に関しては、本発明の目的を逸脱しない範囲内で適宜改変することが可能である。
【産業上の利用可能性】
【００９９】
本発明は、目的地レコメンド機能を実行可能なナビゲーションシステムに利用することができる。
【符号の説明】
【０１００】
１        ：ナビゲーションシステム
２６      ：入力受付部
２７      ：基準行動パターン決定部
２８      ：基準地点設定部
２９      ：データ抽出部
３０      ：推薦地点提示部
４２      ：行動履歴データベース
４３      ：ユーザデータベース
４４      ：移動履歴データベース
５２      ：データ収集部
５４      ：履歴行動パターン決定部
５５      ：移動履歴データベース生成部（データベース生成部）
６２      ：行動履歴データベース
６３      ：ユーザデータベース
６４      ：移動履歴データベース
Ａ        ：行動履歴データ
Ｔ        ：移動履歴データ
Ｇ        ：案内情報
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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