(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＩＤ番号、店舗位置を示す店舗情報、広告情報を含む広告データを格納する広告データベースと、
現在時刻を取得する時間取得部と、
車の現在位置を取得する位置取得部と、
前記車の利用者の嗜好データを取得する嗜好取得部と、
前記車の予定ＩＤ、目的地、経路、および広告提示タイミングに関する情報を含む走行予定データを格納する予定表データベースと、
広告の提示履歴を記憶する出力履歴記憶部と、
前記走行予定データ内の前記経路および前記広告提示タイミングに関する情報に対応して前記広告を提示する広告提示ポイントを決定し、前記広告提示ポイントと前記店舗情報との位置関係、前記予定表データベース内の前記走行予定データおよび前記出力履歴記憶部内の前記提示履歴を参照して、前記時間取得部の出力、前記位置取得部の出力、および前記嗜好取得部の出力に基づいて、前記広告データを評価する広告ランキング作成部と、
を有することを特徴とする車利用者向け情報選択装置。
【請求項２】
前記店舗情報、および広告の提示を実施するのに適した期間を示す提示推奨期間を含む前記広告データを格納する前記広告データベースと、前記位置取得部で取得された前記車の位置および前記時間取得部で取得された時刻から前記車の平均速度を計算し、前記位置取得部で取得された前記車の位置および前記店舗情報で示される位置から前記車の位置と前記店舗との間の車店舗間距離を計算し、前記平均速度および前記車店舗間距離に基づいて前記店舗の位置に到達する推定時刻を計算し、前記推定時刻が、前記提示推奨期間内に入っているかどうかによって各広告提示ポイントにおける第１の広告の評価値を決定する前記広告ランキング作成部を有することを特徴とする請求項１記載の車利用者向け情報選択装置。
【請求項３】
広告の種類を示す属性を含む前記広告データを格納する前記広告データベースと、前記嗜好取得部内の前記嗜好データと前記広告データの前記属性とを比較し類似度を計算し、各広告提示ポイントにおける第２の広告の評価値を決定する前記広告ランキング作成部を有することを特徴とする請求項２記載の車利用者向け情報選択装置。
【請求項４】
前記第１の広告の評価値、および、前記第２の広告の評価値にそれぞれ重みを乗算し、乗算結果をすべて加算した加算結果が上位のものに対応する前記広告提示ポイントを含む広告提示リストを作成する前記広告ランキング作成部を有することを特徴とする請求項３記載の車利用者向け情報選択装置。
【請求項５】
広告の最低提示回数を含む前記広告データを含む前記広告データベースと、前記広告提示リストおよび前記出力履歴記憶部内の前記広告の提示履歴を比較し、前記広告の最低提示回数を満たすように前記広告提示リストを追加修正する前記広告ランキング作成部とを有することを特徴とする請求項４記載の車利用者向け情報選択装置。
【請求項６】
広告の最低提示回数を含む前記広告データを含む前記広告データベースと、前記広告提示リストおよび前記出力履歴記憶部内の前記広告の提示履歴を比較し、前記広告の最低提示回数を満たすように前記広告提示リストを追加修正する前記広告ランキング作成部とを有することを特徴とする請求項５記載の車利用者向け情報選択装置。
【請求項７】
２−［２／｛１＋ｅｘｐ（−α｜＜広告提示ポイント＞−＜広告の店舗の所在地＞｜／＜一定の半径＞）｝］である第３の広告の評価値決定する前記広告ランキング作成部を有することを特徴とする請求項６記載の車利用者向け情報選択装置。
【請求項８】
広告を識別するための広告ＩＤ番号、広告の店舗情報、最低提示回数、提示推奨期間、広告の種類を示す属性を含む広告データを格納する広告データベースと、コンピュータの広告ランキング作成部とを利用する、
（ａ）経路、広告提示タイミングを含む走行予定データを格納する予定表データベースから前記走行予定データを取り出す処理を前記広告ランキング作成部に実施させる第１の手順と、
（ｂ）前記走行予定データ内の前記広告提示タイミングを抽出し、前記経路上において、広告を提示する広告提示ポイントを決定する処理を前記広告ランキング作成部に実施させる第２の手順と、
（ｃ）前記店舗情報から、前記広告提示ポイントにおける広告データの位置に関する評価値を計算する処理を前記広告ランキング作成部に実施させる第３の手順と、
（ｄ）前記提示推奨時間から、前記広告提示ポイントにおける前記広告データの時間に関する評価値を計算する処理を前記広告ランキング作成部に実施させる第４の手順と、
（ｅ）前記属性から、前記広告提示ポイントにおける前記広告データの嗜好に関する評価値を計算する処理を前記広告ランキング作成部に実施させる第５の手順と、
（ｆ）前記広告データの位置に関する評価値、前記広告データの時間に関する評価値、および前記広告データの嗜好に関する評価値にそれぞれ重みを乗算し、乗算結果をすべて加算した統合評価値を計算する処理を前記広告ランキング作成部に実施させる第６の手順と、
（ｇ）前記統合評価値の上位のものに対応する前記広告提示ポイントおよび前記広告ＩＤ番号の組を含む提示広告リストを作成する処理を前記広告ランキング作成部に実施させる第７の手順と、
（ｈ）前記提示広告リスト内のそれぞれの前記広告ＩＤ番号の数を数え、対応する前記最低提示回数を満たしているかどうかを調べる処理を前記広告ランキング作成部に実施させる第８の手順と、
を含むことを特徴とする車利用者向情報選択方法。
【請求項９】
広告を識別するための広告ＩＤ番号、広告の店舗情報、最低提示回数、提示推奨期間、広告の種類を示す属性を含む広告データを格納する広告データベースと、コンピュータの広告ランキング作成部とを利用する、
（ａ）経路、広告提示タイミングを含む走行予定データを格納する予定表データベースから前記走行予定データを取り出す処理を前記広告ランキング作成部に実施させる第１の手順と、
（ｂ）前記走行予定データ内の前記広告提示タイミングを抽出し、前記経路上において、広告を提示する広告提示ポイントを決定する処理を前記広告ランキング作成部に実施させる第２の手順と、
（ｃ）前記店舗情報から、前記広告提示ポイントにおける広告データの位置に関する評価値を計算する処理を前記広告ランキング作成部に実施させる第３の手順と、
（ｄ）前記提示推奨時間から、前記広告提示ポイントにおける前記広告データの時間に関する評価値を計算する処理を前記広告ランキング作成部に実施させる第４の手順と、
（ｅ）前記属性から、前記広告提示ポイントにおける前記広告データの嗜好に関する評価値を計算する処理を前記広告ランキング作成部に実施させる第５の手順と、
（ｆ）前記広告データの位置に関する評価値、前記広告データの時間に関する評価値、および前記広告データの嗜好に関する評価値にそれぞれ重みを乗算し、乗算結果をすべて加算した統合評価値を計算する処理を前記広告ランキング作成部に実施させる第６の手順と、
（ｇ）前記統合評価値の上位のものに対応する前記広告提示ポイントおよび前記広告ＩＤ番号の組を含む提示広告リストを作成する処理を前記広告ランキング作成部に実施させる第７の手順と、
（ｈ）前記提示広告リスト内のそれぞれの前記広告ＩＤ番号の数を数え、対応する前記最低提示回数を満たしているかどうかを調べる処理を前記広告ランキング作成部に実施させる第８の手順と、
をコンピュータに実行させるプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は情報選択装置、情報選択方法、および記録媒体に関し、特に車利用者の向けに時間、場所、嗜好に応じて広告情報をランク付けする車利用者向け情報選択装置、情報選択方法、および記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、道路上を走行する車の現在位置を算出して、これを液晶ディスプレイなどの画面上に表示するとともに、目的に向かって車が進行すべき道路である誘導経路を表示する車載用ナビゲーションシステムが知られている。このようなシステムでは、この車の現在位置は、ジャイロ等の方位センサにより測定した車の進行方向と、車速センサまたは距離センサにより測定した車の進行距離とに基づいて算出され、その一方、車の進行距離は、一般的には、トランスミッションの出力軸などの回転数を計測して、その回転数にタイヤ１回転あたりに車が進む距離である距離係数を乗ずることにより求められている。
【０００３】
さて、上述した車載ナビゲーションシステムでは、誘導経路や適当な道路に沿って車を走行している際に、車の現在位置、車の進行方向に位置する施設（ガソリンスタンド、レストラン等）を提示することを可能にしている（たとえば、「特開平６−２５０５８６」、「特開平５−２１６４０４」記載の発明）。また、「特開平１０−３０９３２」記載の発明においては、利用者がその嗜好に応じて、車の進行する道路の周辺に存在する所望案内地（観光地など）を提示することを実現している。
【０００４】
一方、一般的に商用複合テレビジョン放送では、通常の放送番組の間にコマーシャル番組が挿入されている。「特開平９−２１４８７５」記載の発明においては、放送されているコマーシャル番組の中から視聴者が必要とするものだけを取捨選択して、これを整理分類し、データベース化して用いることのできる機能を備えたテレビジョン受信機さらにはラジオ受信機を提供している。しかし、この受信機は視聴者のみの要求を満足するだけで、コマーシャル番組を提供するスポンサーにとっては、満足するものではない。放送されたかどうかを確認することができないためである。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
上述した従来の車載ナビゲーションシステムにおいて、車の進行方向に関する施設や案内地の広告情報を、車利用者に提供する場合を考える。その広告情報は、車載ナビゲーションシステム内のＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体上蓄積されたデータであるとする。通常、広告情報は、一般放送に割り込んで提示されるため、利用者に不快感を与えることがある。ゆえに車利用者の嗜好、時間や，場所を考慮して、広告を提供する必要がある。一方、広告のスポンサーは、利用者に対して広告の提供回数を確認し、回数を指定したいという要望があった。
【０００６】
本発明の目的は、上記の問題点を解消し、車利用者に対して、車利用者の嗜好、走行時刻などの時間、店舗や車の位置や場所を考慮して広告を提示することを可能とし、かつ、広告のスポンサーの提示回数に関する要求を満足させることである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明の第１の車利用者向け情報選択装置は、ＩＤ番号、店舗位置を示す店舗情報、広告情報を含む広告データを格納する広告データベースと、
現在時刻を取得する時間取得部と、
車の現在位置を取得する位置取得部と、
前記車の利用者の嗜好データを取得する嗜好取得部と、
前記車の予定ＩＤ、目的地、経路、および広告提示タイミングに関する情報を含む走行予定データを格納する予定表データベースと、
広告の提示履歴を記憶する出力履歴記憶部と、
前記走行予定データ内の前記経路および前記広告提示タイミングに関する情報に対応して前記広告を提示する広告提示ポイントを決定し、前記広告提示ポイントと前記店舗情報との位置関係、前記予定表データベース内の前記走行予定データおよび前記出力履歴記憶部内の前記提示履歴を参照して、前記時間取得部の出力、前記位置取得部の出力、および前記嗜好取得部の出力に基づいて、前記広告データを評価する広告ランキング作成部と、
を有する。
【０００８】
本発明の第２の車利用者向け情報選択装置は、前記第１の車利用者向け情報選択装置であって、前記店舗情報、および広告の提示を実施するのに適した期間を示す提示推奨期間を含む前記広告データを格納する前記広告データベースと、前記位置取得部で取得された前記車の位置および前記時間取得部で取得された時刻から前記車の平均速度を計算し、前記位置取得部で取得された前記車の位置および前記店舗情報で示される位置から前記車の位置と前記店舗との間の車店舗間距離を計算し、前記平均速度および前記車店舗間距離に基づいて前記店舗の位置に到達する推定時刻を計算し、前記推定時刻が、前記提示推奨期間内に入っているかどうかによって各広告提示ポイントにおける第１の広告の評価値を決定する前記広告ランキング作成部を有する。
【０００９】
本発明の第３の車利用者向け情報選択装置は、前記第２の車利用者向け情報選択装置であって、広告の種類を示す属性を含む前記広告データを格納する前記広告データベースと、前記嗜好取得部内の前記嗜好データと前記広告データの前記属性とを比較し類似度を計算し、各広告提示ポイントにおける第２の広告の評価値を決定する前記広告ランキング作成部を有する。
【００１０】
本発明の第４の車利用者向け情報選択装置は、前記第３の車利用者向け情報選択装置であって、前記第１の広告の評価値、前記第２の広告の評価値、および前記第３の広告の評価値にそれぞれ重みを乗算し、乗算結果をすべて加算した加算結果が上位のものに対応する前記広告提示ポイントを含む広告提示リストを作成する前記広告ランキング作成部を有する。
【００１１】
本発明の第５の車利用者向け情報選択装置は、前記第４の車利用者向け情報選択装置であって、広告の最低提示回数を含む前記広告データを含む前記広告データベースと、前記広告提示リストおよび前記出力履歴記憶部内の前記広告の提示履歴を比較し、前記広告の最低提示回数を満たすように前記広告提示リストを追加修正する前記広告ランキング作成部とを有する。
【００１２】
本発明の第６の車利用者向け情報選択装置は、前記第５の車利用者向け情報選択装置であって、広告の最低提示回数を含む前記広告データを含む前記広告データベースと、前記広告提示リストおよび前記出力履歴記憶部内の前記広告の提示履歴を比較し、前記広告の最低提示回数を満たすように前記広告提示リストを追加修正する前記広告ランキング作成部とを有する。
【００１３】
本発明の第７の車利用者向け情報選択装置は、前記第６の車利用者向け情報選択装置であって、２−［２／｛１＋ｅｘｐ（−α｜＜広告提示ポイント＞−＜広告の店舗の所在地＞｜／＜一定の半径＞）｝］である第３の広告の評価値決定する前記広告ランキング作成部を有する。
【００１４】
本発明の車利用者向け情報選択方法は、
広告を識別するための広告ＩＤ番号、広告の店舗情報、最低提示回数、提示推奨期間、広告の種類を示す属性を含む広告データを格納する広告データベースと、コンピュータの広告ランキング作成部とを利用する、
（ａ）経路、広告提示タイミングを含む走行予定データを格納する予定表データベースから前記走行予定データを取り出す処理を前記広告ランキング作成部に実施させる第１の手順と、
（ｂ）前記走行予定データ内の前記広告提示タイミングを抽出し、前記経路上において、広告を提示する広告提示ポイントを決定する処理を前記広告ランキング作成部に実施させる第２の手順と、
（ｃ）前記店舗情報から、前記広告提示ポイントにおける広告データの位置に関する評価値を計算する処理を前記広告ランキング作成部に実施させる第３の手順と、
（ｄ）前記提示推奨時間から、前記広告提示ポイントにおける前記広告データの時間に関する評価値を計算する処理を前記広告ランキング作成部に実施させる第４の手順と、
（ｅ）前記属性から、前記広告提示ポイントにおける前記広告データの嗜好に関する評価値を計算する処理を前記広告ランキング作成部に実施させる第５の手順と、
（ｆ）前記広告データの位置に関する評価値、前記広告データの時間に関する評価値、および前記広告データの嗜好に関する評価値にそれぞれ重みを乗算し、乗算結果をすべて加算した統合評価値を計算する処理を前記広告ランキング作成部に実施させる第６の手順と、
（ｇ）前記統合評価値の上位のものに対応する前記広告提示ポイントおよび前記広告ＩＤ番号の組を含む提示広告リストを作成する処理を前記広告ランキング作成部に実施させる第７の手順と、
（ｈ）前記提示広告リスト内のそれぞれの前記広告ＩＤ番号の数を数え、対応する前記最低提示回数を満たしているかどうかを調べる処理を前記広告ランキング作成部に実施させる第８の手順と、
含む。
【００１５】
本発明のコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、
広告を識別するための広告ＩＤ番号、広告の店舗情報、最低提示回数、提示推奨期間、広告の種類を示す属性を含む広告データを格納する広告データベースと、コンピュータの広告ランキング作成部とを利用する、
（ａ）経路、広告提示タイミングを含む走行予定データを格納する予定表データベースから前記走行予定データを取り出す処理を前記広告ランキング作成部に実施させる第１の手順と、
（ｂ）前記走行予定データ内の前記広告提示タイミングを抽出し、前記経路上において、広告を提示する広告提示ポイントを決定する処理を前記広告ランキング作成部に実施させる第２の手順と、
（ｃ）前記店舗情報から、前記広告提示ポイントにおける広告データの位置に関する評価値を計算する処理を前記広告ランキング作成部に実施させる第３の手順と、
（ｄ）前記提示推奨時間から、前記広告提示ポイントにおける前記広告データの時間に関する評価値を計算する処理を前記広告ランキング作成部に実施させる第４の手順と、
（ｅ）前記属性から、前記広告提示ポイントにおける前記広告データの嗜好に関する評価値を計算する処理を前記広告ランキング作成部に実施させる第５の手順と、
（ｆ）前記広告データの位置に関する評価値、前記広告データの時間に関する評価値、および前記広告データの嗜好に関する評価値にそれぞれ重みを乗算し、乗算結果をすべて加算した統合評価値を計算する処理を前記広告ランキング作成部に実施させる第６の手順と、
（ｇ）前記統合評価値の上位のものに対応する前記広告提示ポイントおよび前記広告ＩＤ番号の組を含む提示広告リストを作成する処理を前記広告ランキング作成部に実施させる第７の手順と、
（ｈ）前記提示広告リスト内のそれぞれの前記広告ＩＤ番号の数を数え、対応する前記最低提示回数を満たしているかどうかを調べる処理を前記広告ランキング作成部に実施させる第８の手順と、
をコンピュータに実行させるプログラムを記録する。
【００１６】
【発明の実施の形態】
次に、本発明の第１の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
図１は本発明の第１の実施の形態の車利用者向け情報選択装置１００の構成を示すブロック図である。
【００１７】
図１を参照すると、本発明の第１の実施の形態の車利用者向け情報選択装置１００は、広告情報を含む広告データ１０１１、広告データ１０１２、広告データ１０１３が格納されている広告データベース１０１と、現在時刻を取得する時間取得部１０４と、車の現在位置を取得する位置取得部１０５と、利用者の嗜好を取得する嗜好取得部１０６と、広告データを現在時刻、車の現在位置、利用者の嗜好情報によって評価し、メモリ１０２１を持つ広告ランキング作成部１０２と、車の走行予定データ１０３１、走行予定データ１０３２、走行予定データ１０３３が蓄積されている予定表データベース１０３と、広告の提示履歴を記憶する出力履歴記憶部１０７とから構成されている。
【００１８】
広告ランキング作成部１０２は、メモリ１０２１を内蔵している。
【００１９】
広告データベース１０１は、広告データ１０１１〜１０１３のようなデータの集合である。それぞれの広告データ１０１１〜１０１３は、広告データの広告ＩＤ番号、広告情報、店舗情報、最低提示回数（ある期間内に広告を提示する最低回数）、提示推奨期間、および広告情報の属性（たとえば、広告の種類を示すキーワード等）から構成されている。
【００２０】
予定表データベース１０３には、走行予定データ１０３１〜走行予定データ１０３３が車の利用者により事前に格納されている。それぞれの走行予定データ１０３１〜走行予定データ１０３３は、識別子である予定ＩＤ、経路（出発地から目的地までの通過地点を、緯度と経度と道路名の組で表現したデータのリスト、たとえば、道路の分岐点ごとに設定する）、および広告提示タイミングから構成されている。
【００２１】
時間取得部１０４は、現在時刻を取得する装置である。たとえば時計であるが、これに限定はしない。
【００２２】
位置取得部１０５は、車の現在位置を取得する装置である。たとえば、衛星からの信号に基づいて緯度および経度の位置情報を出力するＧＰＳ受信機であるが、これに限定しない。
【００２３】
嗜好取得部１０６は、車運転手の嗜好を取得する装置である。たとえば、運転手の嗜好を表すキーワードを、画面や音声認識装置により受け付け、そのデータを記憶し、要求があると出力する装置が考えられる。ただしこれに限定はしない。
【００２４】
出力履歴記憶部１０７は、今までの広告の提示回数を記憶しておく記憶装置である。実際に、表示装置（図示せず）等に広告が表示された場合に、これを認識し、回数をカウントし、その回数を保持する。
【００２５】
次に、本発明の第１の実施の形態の車利用者向け情報選択装置１００の動作について図面を参照して説明する。
図２は本発明の第１の実施の形態の車利用者向け情報選択装置１００の動作を示す概略フローチャートである。
【００２６】
図３は、本発明の第１の実施の形態の位置情報による広告情報の評価の動作を示すフローチャート（図２におけるステップＳ５の詳細記述）である。
図４は、本発明の第１の実施の形態の時間情報による広告情報の評価の動作を示すフローチャート（図２におけるステップＳ６の詳細記述）である。
図５は、本発明の第１の実施の形態の嗜好情報による広告情報の評価の動作を示すフローチャート（図２におけるステップＳ７の詳細記述）である。
図６は、本発明の第１の実施の形態の広告の提示回数の調査、および、評価値の修正の動作を示すフローチャート（図２におけるステップＳ９の詳細記述）である。
図７は、提示広告リストを示す説明図である。
【００２７】
まず、広告ランキング作成部１０２は、予定表データベース１０３から走行予定データ１０３１を取り出す（図２ステップＳ１）。
【００２８】
次に、走行予定データ１０３１内の広告提示タイミングを抽出し、走行予定データ１０３１内の経路上において、広告提示ポイントを決定し（図２ステップＳ２）、その結果をメモリ１０２１に格納する。ここで、広告提示ポイントとは、広告を提示する地点（緯度と経度）の集合のことである。その際には、位置取得部１０５から取得した車の現在位置の情報（経度と緯度）を利用する。
【００２９】
たとえば、広告提示タイミングを時間（Ｘ分ごと等）で指定する。その場合は、目的地までの運転予想時間から、各広告提示タイミングごとの位置（緯度と経度）を広告提示ポイントとする。
【００３０】
たとえば、広告提示タイミングが一定距離ごと（Ｘ［ｋｍ］ごと）で指定する場合は、経路上に指定された距離ごとに広告提示ポイントを置くことなる。
【００３１】
また、たとえば、広告提示タイミングが目的地までの距離の割合（１／Ｘごと）で指定する場合は、経路を提示タイミングごとに分割し、広告提示ポイントを設定する。
【００３２】
次に、広告提示ポイントをメモリ１０２１から一つロードし（図２ステップＳ３）、広告提示ポイントにおける、各広告データの位置に関する評価を行う（図２ステップＳ５）。
【００３３】
詳細には、広告提示ポイントをメモリ１０２１からロードする。（図３ステップＳ５０１）
次に、広告データベース１０１から、広告データ１０１１を取り出し（図３ステップＳ５０２）、店舗情報を抽出する。店舗情報には、店舗名および、店舗の位置（経度と緯度）が含まれている。
【００３４】
店舗の位置から、一つの広告提示ポイントまでの距離を計算する（図３ステップＳ５０４）。
【００３５】
算出した距離から、評価値を計算する（図３ステップＳ５０５）。
【００３６】
たとえば、計算量の都合上、各広告提示ポイントにおける各広告の評価値を求める際に、各広告提示ポイントからある一定半径の円内部の地域にある店舗の広告のみに限定する。広告提示ポイントをＰ＝｛Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，・・・，Ｐｎ｝とし（Ｐｉは、緯度と経度の組である）、広告の店舗の所在地をＡ（緯度、経度）とすると、評価値ｆｓ（Ａ，Ｐ）は、以下の式で表される。ここでｒは、Ｐからの距離で限定するときに使用した円の半径である。つまりＡをＰから半径ｒの円の内部に存在する店舗のみに限定する。αは、距離に応じて評価値が下がって行く度合いを示す係数で、大きいほど急激に評価値が小さくなって行く。αとしては、たとえば整数“２”を当てることができる。
0003573031.tif 000002
【００３７】
0003573031.tif 000003
【００３８】
各広告データ１０１２，１０１３，・・・に関して、図３のステップＳ５０２〜ステップＳ５０５の処理を繰り返す。
【００３９】
次に、広告ランキング作成部１０２は、広告提示ポイントの、各広告データの時間に関する評価を行う（図２ステップＳ６）。
【００４０】
詳細には、広告提示ポイントの位置情報をメモリ１０２１よりロードする（図４ステップＳ６０１）。
【００４１】
次に、広告データベース１０１の広告データ１０１１をロードする（図４ステップＳ６０２）
一つの広告提示ポイントから広告データの店舗の位置までの距離を計算する（図４ステップＳ６０４）。
【００４２】
位置取得部１０５および時間取得部１０４より、それぞれ、車の現在位置、現在の時刻をロードし、車の平均速度（ある地点における時刻をメモリ１０２１に記憶しておき、それから一定時間後どれくらいの距離進んだかを測定する。経過時間と移動距離により平均速度は計算される）を算出する。
【００４３】
ステップＳ６０４で算出した距離から、車の現時点における平均速度をもとに、推定所要時間（現時点から広告店舗の位置まで所要時間）を計算する。そして、時間取得部１０４から取得した現時刻データに基づいて、広告の店舗に到達する到達推定時刻を求める（図４ステップＳ６０５）。
【００４４】
次に、広告データ１０１１の提示推奨期間を抽出し、到達推定時刻が、提示推奨期間内に入っているかどうか調査する（図４ステップＳ６０６）。
【００４５】
ここで、広告提示ポイントにおける広告の評価値が０〜１の値をとることにする。到達推定時刻が、提示推奨期間内に入っている場合は、広告提示ポイントにおける広告の評価値を高い得点（たとえば１に近い値）に（図４ステップＳ６０７）、入っていない場合は、低い得点（たとえば０に近い値）にする（図４ステップＳ６０８）。
【００４６】
たとえば、Ａに所在する店舗の広告提示推奨期間の開始時刻をｔＡｓ、終了時刻をｔＡｅとする。到達推定時刻をＴとする。この到達予想時刻Ｔは、あくまでも予想の値なので、誤差ｅ（数値０〜１の値で、任意にパーセント値で設定する）が含まれる。評価値ｆｔ（Ａ，Ｐ）は、到達予想時刻ＴがＡに所在する店舗の広告提示推奨期間に存在する確率を求めることに等しい。ただし、開始時刻ｔＡｓの前に到達予想時刻Ｔが存在する場合は、ｆｔ（Ａ，Ｐ）を一律に小さくしない方がよい。なぜなら、開始時刻前に到達しても、開始時刻まで待てば、Ａに所在する店舗の広告提示推奨期間に入るからである。この許容待ち時間をｍとする。以上から評価関数ｆｔ（Ａ，Ｐ）を以下の式で定義できる。
0003573031.tif 000004
【００４７】
0003573031.tif 000005
【００４８】
図４のステップＳ６０２からステップＳ６０８までの処理を、各広告データ１０１１、広告データ１０１２、・・・ごとに行う。
【００４９】
次に、広告ランキング作成部１０２は、図２のステップＳ３から、ステップＳ６までの処理を各広告提示ポイントごとに繰り返す。
【００５０】
次に、広告ランキング作成部１０２は、各広告データの嗜好に関する評価を行う（図２ステップＳ７）。
【００５１】
詳細には、まず、嗜好取得部１０６から、運転手の嗜好を抽出する（図５ステップＳ７０１）。たとえば、嗜好はキーワードの集合、または、キーワードベクトル（キーワードとその重みの組の集合）で表される。
【００５２】
広告データベース１０１の広告データ１０１１をロードする（図５ステップＳ７０２）。
【００５３】
次に、広告データ１０１１の属性であるキーワード集合、または、キーワードベクトルを取り出す（図５ステップＳ７０４）。
【００５４】
広告データ１０１１の属性データと運転手の嗜好データを比較し、広告がどれくらい運転手の嗜好に適合しているかを評価する（図５ステップＳ７０５）。たとえば、運転手の嗜好データと広告データ１０１１の属性がキーワードベクトルで表現されている場合は、キーワードの距離によって、類似度として評価値を求めることができる。広告データの属性キーワードベクトルを（→ＶＡ）、運転手の嗜好キーワードベクトルを（→Ｖｕ）とする。キーワードの距離はｃｏｓθ距離で表す。以下に嗜好に関する評価関数ｆｕ（Ａ，Ｐ）の例を記述する。
0003573031.tif 000006
【００５５】
0003573031.tif 000007
【００５６】
図５のステップＳ７０２からステップＳ７０５までの処理を各広告データごとに行う。
【００５７】
各広告提示ポイントにおいて、各店舗に対する総合的な評価値を計算する。すなわち、位置に関する評価値、時間に関する評価値、嗜好に関する評価値を統合し、合計得点を計算する（図２ステップＳ８）。たとえば、評価関数ｆ（Ａ，Ｐ）で表現すると以下になる。ただし、ｗｓは位置に関する項の重み、ｗｔは時間に関する項の重み、ｗｕは運転手の嗜好に関する項の重みとする。
0003573031.tif 000008
【００５８】
0003573031.tif 000009
【００５９】
0003573031.tif 000010
【００６０】
0003573031.tif 000011
【００６１】
0003573031.tif 000012
【００６２】
この総合評価値は、（店舗の数×広告提示ポイントの数）だけ計算される。
各広告提示ポイントにおいて、上位の評価値を持つ広告のみをその広告提示ポイントの提示広告リスト（図７のように、広告提示ポイントと広告ＩＤ番号との組で表される）とする。たとえば、各ポイントごとに提示する広告の数が決まっており、評価値の大きい順にソートし、上位、提示数の分のみを広告提示リストとする。作成された提示広告リストは、メモリ１０２１に格納される。
【００６３】
次に、広告ランキング作成部１０２は、提示広告リストをチェックし、各広告の最低提示回数を満たしているか調べる（図２ステップＳ９）。その方法を以下に説明する。
【００６４】
各広告データ１０１１、１０１２、・・・の最低提示回数をロードする（図６ステップＳ９０１）。
【００６５】
出力履歴記憶部１０７にアクセスし、広告データ１０１１の過去の提示回数を調査する。また、提示広告リスト（図７）をメモリ１０２１からロードして参照し、広告データ１０１１の広告ＩＤ番号の提示広告リスト内の数を調べ、その数を提示予定回数とする。過去の提示回数および提示予定回数の合計の回数を広告データ１０１１の提示回数とする（図６ステップＳ９０３）。
【００６６】
広告データ１０１１の提示回数が、広告データ１０１１の最低提示回数よりも大きい場合（図６ステップＳ９０４／ＹＥＳ）は、次の広告データ１０１２、１０１３、・・・に対して、同様の処理（図６ステップＳ９０１〜）を繰り返す。
【００６７】
広告データ１０１１の提示回数が、広告データ１０１１の最低提示回数よりも小さい場合（図６ステップＳ９０４／ＮＯ）は、各広告提示ポイントにおけるその広告の位置に関する評価値を調べ、その評価値が大きい順に広告提示ポイントをソートし、ポイントリストを作成し（図６ステップＳ９０５）、メモリ１０２１に格納する。
【００６８】
ポイントリストから順に広告提示ポイントを一つずつ取りだし（図６ステップＳ９０６／ある）、その提示広告リスト内に広告データ１０１１の広告ＩＤ番号が含まれているか調べる（図６ステップＳ９０７）。
【００６９】
広告データ１０１１の広告ＩＤ番号が提示広告リストに含まれていない場合は（図６ステップＳ９０７／ＮＯ）、広告データ１０１１を提示広告リストに加える（図６ステップＳ９０８）。そして、その広告データ１０１１の提示回数に１を加算した値が広告データ１０１１の最低提示回数よりも大きいかどうか調べ、同様の処理（図６ステップＳ９０４〜）を行う。
【００７０】
広告データ１０１１の広告ＩＤ番号が提示広告リストに入っている場合は、ポイントリストから次の広告提示ポイントを取りだし、同じ処理（図６ステップＳ９０６からステップＳ９０８）までの処理を繰り返す。
【００７１】
また、広告データ１０１１の提示回数が、広告データ１０１１の最低提示回数よりも小さい場合には（図６ステップＳ９０４／ＮＯ）、ポイントリスト内の広告提示ポイント全てに対して、広告データ１０１１が追加できるかどうか調べたら（図６ステップＳ９０６）、次の広告データ１０１２、１０１３、・・・に対して、同様の処理（図６ステップＳ９０１〜）を繰り返す。
【００７２】
このようにして、最終的には、各広告提示ポイントにおける、提示広告リストが作成される。広告のスポンサーは、提示広告リストを解析することにより、広告の効果を簡単に調査できる。
【００７３】
次に、本発明の第２の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
図２を参照すると、本発明の第２の実施の形態は、予定表データベース１０３から走行予定データ１０３１、・・・を取り出す第１の手順（図２ステップＳ１）と、
走行予定データ１０３１、・・・内の広告提示タイミングを抽出し、経路上において、広告提示ポイントを決定する第２の手順（図２ステップＳ２）と、
広告提示ポイントにおける、各広告データの位置に関する評価値を計算する第３の手順（図２ステップＳ５）と、
広告提示ポイントにおける、各広告データの時間に関する評価値を計算する第４の手順（図２ステップＳ６）と、
広告提示ポイントにおける、各広告データの嗜好に関する評価値を計算する第５の手順（図２ステップＳ７）と、
各広告データの位置に関する評価値、各広告データの時間に関する評価値、および各広告データの嗜好に関する評価値にそれぞれ重みを乗算し、加算した統合評価値を計算する第６の手順（図２ステップＳ８）と、
統合評価値の上位のものに対応する広告提示ポイントの位置および広告ＩＤ番号の組を含む提示広告リストを作成する第７の手順（図２ステップＳ８）と、
提示広告リスト内の各広告ＩＤ番号の数を数え、対応する最低提示回数を満たしているかどうか調べる第８の手順とを含む車利用者向情報選択方法である。
【００７４】
次に、本発明の第３の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
図８は、本発明の第３の実施の形態を示すブロック図である。
図８を参照すると、本発明の第３の実施の形態は、本発明の第２の実施の形態の各手順をコンピュータ２００（たとえば、車利用者向け情報選択装置１００）に実行させるプログラムを記録する記録媒体２２０である。プログラムはこの記録媒体２２０からコンピュータ２００にロードされ実行される。
【００７５】
発明の第３の実施の形態は、詳細には、
予定表データベース１０３から走行予定データ１０３１、・・・を取り出す第１の手順（図２ステップＳ１）と、
走行予定データ１０３１、・・・内の広告提示タイミングを抽出し、経路上において、広告提示ポイントを決定する第２の手順（図２ステップＳ２）と、
広告提示ポイントにおける、各広告データの位置に関する評価値を計算する第３の手順（図２ステップＳ５）と、
広告提示ポイントにおける、各広告データの時間に関する評価値を計算する第４の手順（図２ステップＳ６）と、
広告提示ポイントにおける、各広告データの嗜好に関する評価値を計算する第５の手順（図２ステップＳ７）と、
各広告データの位置に関する評価値、各広告データの時間に関する評価値、および各広告データの嗜好に関する評価値にそれぞれ重みを乗算し、加算した統合評価値を計算する第６の手順（図２ステップＳ８）と、
統合評価値の上位のものに対応する広告提示ポイントの位置および広告ＩＤ番号の組を含む提示広告リストを作成する第７の手順（図２ステップＳ８）と、
提示広告リスト内の各広告ＩＤ番号の数を数え、対応する最低提示回数を満たしているかどうか調べる第８の手順とをコンピュータ２００に実行させるプログラムを記録する記録媒体２２０である。
【００７６】
【発明の効果】
本発明の第１の効果は、車利用者に対して、広告提示による不快を軽減できることである。
【００７７】
その理由は、車利用者に対して、利用者の嗜好、走行している時刻、や車の位置や広告される店舗の場所を考慮した広告を抽出するからである。
【００７８】
本発明の第２の効果は、スポンサーの提示回数に関する要求を満足させることである。
【００７９】
その理由は、広告スポンサーが設定した広告の最低提示回数を考慮して、広告の提示リストを作成するからである。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態の動作を示す概略フローチャートである。
【図３】本発明の第１の実施の形態の動作を示す詳細フローチャートである。
【図４】本発明の第１の実施の形態の動作を示す詳細フローチャートである。
【図５】本発明の第１の実施の形態の動作を示す詳細フローチャートである。
【図６】本発明の第１の実施の形態の動作を示す詳細フローチャートである。
【図７】提示広告リストを示す説明図である。
【図８】本発明の第３の実施の形態を示すブロック図である。
【符号の説明】
１００    車利用者向け情報選択装置
１０１    広告データベース
１０２    広告ランキング作成部
１０３    予定表データベース
１０４    時間取得部
１０５    位置取得部
１０６    嗜好取得部
１０７    出力履歴記憶部
２００    コンピュータ
２２０    記録媒体
１０１１    広告データ
１０１２    広告データ
１０１３    広告データ
１０２１    メモリ
１０３１    走行予定データ
１０３２    走行予定データ
１０３３    走行予定データ
【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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