(57)【要約】  車両において取得される流動的な情報を考慮した行動を支援する行動支援システムを提供する。車両の搭乗者の流動的情報を取得して解析する。その解析結果に基づいて、搭乗者の行動を支援するための支援情報を取得し、取得した支援情報を出力する。
2018179331.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の搭乗者の少なくとも１人の行動を支援する行動支援システムであって、
前記搭乗者の流動的情報を取得する第１の取得手段と、
前記第１の取得手段により取得した前記流動的情報を解析する第１の解析手段と、
前記第１の解析手段による解析結果に基づいて、前記搭乗者の行動を支援するための支援情報を取得する第２の取得手段と、
前記第２の取得手段により取得した前記支援情報を出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする行動支援システム。
【請求項２】
前記流動的情報は、前記搭乗者の間での会話を含むことを特徴とする請求項１に記載の行動支援システム。
【請求項３】
前記流動的情報は、前記搭乗者の間での会話における声量、声色、間の少なくともいずれかについての情報を含むことを特徴とする請求項２に記載の行動支援システム。
【請求項４】
前記流動的情報は、前記搭乗者の仕草の情報を含むことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の行動支援システム。
【請求項５】
前記仕草の情報は、表情、目線の少なくともいずれかを含むことを特徴とする請求項４に記載の行動支援システム。
【請求項６】
前記流動的情報は、前記搭乗者の生体情報を含むことを特徴とする請求項２乃至５のいずれか１項に記載の行動支援システム。
【請求項７】
前記生体情報は、体温、心拍数の少なくともいずれかを含むことを特徴とする請求項６に記載の行動支援システム。
【請求項８】
前記第２の取得手段は、インターネットから前記支援情報を取得することを特徴とする請求項２乃至７のいずれか１項に記載の行動支援システム。
【請求項９】
前記第２の取得手段は、前記搭乗者の属性情報に基づいて、前記支援情報を取得することを特徴とする請求項８に記載の行動支援システム。
【請求項１０】
前記属性情報は、前記搭乗者の好みや趣向を示す情報を含むことを特徴とする請求項９に記載の行動支援システム。
【請求項１１】
前記行動支援システムは、前記車両とサーバとを含み、
前記サーバは、前記属性情報を記憶するデータベースを備える、ことを特徴とする請求項９又は１０に記載の行動支援システム。
【請求項１２】
前記サーバは、前記搭乗者に起因するビッグデータを解析し、当該解析の結果、得られる前記属性情報を前記データベースに記憶させる第２の解析手段、をさらに備え、
前記車両は、前記第２の解析手段による解析の結果、得られた前記属性情報に基づいて、前記第２の取得手段による前記支援情報の取得を行うことを特徴とする請求項１１に記載の行動支援システム。
【請求項１３】
前記出力手段は、前記第２の取得手段により取得した前記支援情報を、前記搭乗者の少なくとも１人のヘルメットに出力することを特徴とする請求項２乃至１２のいずれか１項に記載の行動支援システム。
【請求項１４】
前記ヘルメットは、スピーカを備え、当該スピーカは、前記出力手段による出力に用いられる再生部と、前記搭乗者の間の会話に用いられる再生部とを有する、ことを特徴とする請求項１３に記載の行動支援システム。
【請求項１５】
車両の搭乗者の少なくとも１人の行動を支援する行動支援装置であって、
前記搭乗者の生体に起因する流動的情報を取得する第１の取得手段と、
前記取得手段により取得した前記流動的情報を解析する解析手段と、
前記解析手段による解析結果に基づいて、前記搭乗者の行動を支援するための支援情報を取得する第２の取得手段と、
前記第２の取得手段により取得した前記支援情報を出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする行動支援装置。
【請求項１６】
前記行動支援装置は、前記車両であり、
前記車両は、鞍乗り型車両、自動車の少なくともいずれかを含むことを特徴とする請求項１５に記載の行動支援装置。
【請求項１７】
車両の搭乗者の少なくとも１人の行動を支援する行動支援方法であって、
前記搭乗者の生体に起因する流動的情報を取得する第１の取得ステップと、
前記取得ステップにおいて取得した前記流動的情報を解析する解析ステップと、
前記解析ステップにおける解析結果に基づいて、前記搭乗者の行動を支援するための支援情報を取得する第２の取得ステップと、
前記第２の取得ステップにおいて取得した前記支援情報を出力する出力ステップと、
を有することを特徴とする行動支援方法。
【請求項１８】
車両の搭乗者の少なくとも１人の生体に起因する流動的情報を取得する第１の取得ステップと、
前記取得ステップにおいて取得した前記流動的情報を解析する解析ステップと、
前記解析ステップにおける解析結果に基づいて、前記搭乗者の行動を支援するための支援情報を取得する第２の取得ステップと、
前記第２の取得ステップにおいて取得した前記支援情報を出力する出力ステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、搭乗者の行動を支援する行動支援システム、行動支援装置、行動支援方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年では、ユーザの行動を支援する装置が現れてきている。特許文献１では、ユーザの属性情報や行動予定情報を予め入力しておき、予定の行動を起こす時間前に、ユーザの行動を支援する、例えば、Ｗｅｂページの表示を行うことが記載されている。また、特許文献２では、ユーザの好みに合う疑似人格を有するエージェントを車両内に実現させる装置が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−３０８４０７号公報
【特許文献２】特開２００１−０５６２２５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
単一の車両に対して搭乗者が複数存在する場合や、車両が別々であっても各車両の搭乗者同士が会話等を行う場合がある。その場合、会話や仕草など車両において取得される情報は、搭乗者が単一の場合と比べてより流動的となる。特許文献１及び特許文献２では、車両において取得される流動的な情報を考慮した行動支援については考慮されていない。【０００５】
本発明は、車両において取得される流動的な情報を考慮した行動支援を実現する行動支援システム、行動支援装置、行動支援方法およびプログラム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】
【０００６】
本発明に係る行動支援システムは、車両の搭乗者の少なくとも１人の行動を支援する行動支援システムであって、前記搭乗者の流動的情報を取得する第１の取得手段と、前記第１の取得手段により取得した前記流動的情報を解析する第１の解析手段と、前記第１の解析手段による解析結果に基づいて、前記搭乗者の行動を支援するための支援情報を取得する第２の取得手段と、前記第２の取得手段により取得した前記支援情報を出力する出力手段と、を備えることを特徴とする。【０００７】
また、本発明に係る行動支援装置は、車両の搭乗者の少なくとも１人の行動を支援する行動支援装置であって、前記搭乗者の流動的情報を取得する第１の取得手段と、前記第１の取得手段により取得した前記流動的情報を解析する第１の解析手段と、前記第１の解析手段による解析結果に基づいて、前記搭乗者の行動を支援するための支援情報を取得する第２の取得手段と、前記第２の取得手段により取得した前記支援情報を出力する出力手段と、を備えることを特徴とする。【０００８】
また、本発明に係る行動支援方法は、車両の搭乗者の少なくとも１人の行動を支援する行動支援方法であって、前記搭乗者の流動的情報を取得する第１の取得ステップと、前記第１の取得ステップにおいて取得した前記流動的情報を解析する第１の解析ステップと、前記第１の解析ステップにおける解析結果に基づいて、前記搭乗者の行動を支援するための支援情報を取得する第２の取得ステップと、前記第２の取得ステップにおいて取得した前記支援情報を出力する出力ステップと、を有することを特徴とする。【０００９】
また、本発明に係るプログラムは、車両の搭乗者の少なくとも１人の流動的情報を取得する第１の取得ステップと、前記第１の取得ステップにおいて取得した前記流動的情報を解析する第１の解析ステップと、前記第１の解析ステップにおける解析結果に基づいて、前記搭乗者の行動を支援するための支援情報を取得する第２の取得ステップと、前記第２の取得ステップにおいて取得した前記支援情報を出力する出力ステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、車両において取得される流動的な情報を考慮した行動支援を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】支援システムの全体構成を示す図である。
【図２】支援システムにおける通信網を示す図である。
【図３】ヘルメットのブロック構成を示す図である。
【図４】コントローラのブロック構成を示す図である。
【図５】無線通信装置のブロック構成を示す図である。
【図６】サーバのブロック構成を示す図である。
【図７】支援システムの処理シーケンスを示す図である。
【図８】固定情報を出力するまでの処理を示すフローチャートである。
【図９】固定情報を出力するまでの処理を示すフローチャートである。
【図１０】固定情報を出力するまでの処理を示すフローチャートである。
【図１１】支援システムの処理シーケンスを示す図である。
【図１２】固定情報を出力するまでの処理を示すフローチャートである。
【図１３】コントローラのブロック構成を示す図である。
【図１４】支援システムの処理シーケンスを示す図である。
【図１５】固定情報を出力するまでの処理を示すフローチャートである。
【図１６】ＤＢに格納されるデータを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
［第１の実施形態］
図１は、本実施形態における行動支援システムの全体構成を示す図である。本実施形態における行動支援システムは、移動中の車両の搭乗者（ライダーやドライバー、同乗者）から得られる流動的な情報に基づいて、搭乗者の行動を支援することができる。図１に示すように、行動支援システム１００は、バイク１０１と、無線通信装置１０２と、ネットワーク１０３と、サーバ１０４と、ネットワーク通信及び演算装置１０９とを含む。本実施形態では、バイク１０１は、いわゆる鞍乗り型車両であり、二輪車両の他、三輪車両等も含む。バイク１０１と無線通信装置１０２との間では、無線通信が行われ、無線通信装置１０２とサーバ１０４との間では、ネットワーク１０３を介した通信が行われる。ネットワーク１０３は、例えば、インターネットや専用通信網であり、また、一部、携帯電話等の電話通信網を含んでも良い。無線通信装置１０２は、例えば、信号機等の公共施設に設置され、また、携帯電話通信網の無線基地局として構成される場合もある。無線通信装置１０２は、例えば、所定のエリア単位に構成される。本実施形態では、図１に示すように、バイク１０１にライダー２人（以下、ドライバーであるライダーＡ、同乗者であるライダーＢ）が乗車していることを想定している。各ライダーは、ヘルメット１０５、ヘルメット１０６を着用している。本実施形態では、ヘルメット１０５及び１０６は、行動支援システム１００から提供される情報を受信して出力する支援情報受信部として機能する。以下においては、搭乗者がライダーである場合を説明するので、ヘルメットとして説明する。しかしながら、支援情報受信部は、ヘルメットに限定されるものではない。本実施形態において、バイク１０１の代わりに４輪自動車が用いられる場合、支援情報受信部は、例えば、車内のディスプレイ（表示部）やスピーカ、もしくは、それらを制御する制御基板になる。また、バイク１０１には、行動支援システム１００の動作を実現するための情報伝達部１０７が搭載されており、情報伝達部１０７は、ヘルメット１０５及び１０６と、無線通信装置１０２との間で通信する。
【００１３】
サーバ１０４は、ネットワーク１０３に接続され、情報蓄積部１０８を含む。情報蓄積部１０８は、後述するインターネット情報や個人データベース（ＤＢ）、クラウド情報等を記憶する。ネットワーク通信及び演算装置１０９は、ネットワーク１０３を介した通信制御を行い、また、ＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）として用いられるアルゴリズムを実行可能である。
【００１４】
図１では、バイク１０１は１台のみ示されているが、複数台のバイク１０１が無線通信装置１０２に対応可能である。また、図１では、無線通信装置１０２は１つのみ示されているが、複数台の無線通信装置１０２が構成され、複数のエリアに対応可能である。また、図１では、サーバ１０４とネットワーク通信及び演算装置１０９は各１つのみ示されているが、複数の装置により構成されても良い。また、サーバ１０４は、クラウドとして構成されても良い。
【００１５】
ネットワーク１０３が携帯電話等の電話通信網を含む場合には、バイク１０１の情報伝達部１０７は、携帯端末として動作可能である。その場合、情報伝達部１０７は、ライダーＡからのユーザインタフェース画面を介した設定により、例えばライダーＡの携帯端末の契約者ＩＤ等と自装置とを対応付けるようにしても良い。そのような構成により、サーバ１０４が、携帯電話システムで管理されているライダーＡの個人情報やサービス情報を利用可能とするようにしても良い。
【００１６】
図２は、行動支援システム１００における通信網を示す図である。行動支援システム１００における通信は、音声通信とデータ通信の２種類を含む。図２では、音声通信網とデータ通信網を含むことを概念的に示すものであり、両者が別々の通信網であることを表すものではなく、例えば、両者が同一のパケット通信網として実現される場合もある。
【００１７】
行動支援システム１００においては、ヘルメット１０５とヘルメット１０６との間で音声通信２０１が行われる。音声通信２０１により、ライダーＡ及びＢ間の会話が可能となる。また、ヘルメット１０５を着用しているライダーＡの音声信号は、音声通信２０２により情報伝達部１０７に送信され、ヘルメット１０６を着用しているライダーＢの音声信号は、音声通信２０３により情報伝達部１０７に送信される。また、情報伝達部１０７は、音声ガイダンスをヘルメット１０５とヘルメット１０６のいずれか、若しくは、その両方に送信する。情報伝達部１０７は、センサ信号や、カメラによる撮影データをヘルメット１０５からデータ通信２０４により取得する。また、情報伝達部１０７は、センサ信号や、カメラによる撮影データをヘルメット１０６からデータ通信２０５により取得する。
【００１８】
情報伝達部１０７は、ヘルメット１０５及びヘルメット１０６から送信された音声信号を、音声通信２０６により無線通信装置１０２に送信する。無線通信装置１０２は、情報伝達部１０７から送信された音声信号を、音声通信２０８によりサーバ１０４に送信する。また、サーバ１０４は、音声ガイダンスを、音声通信２０８により無線通信装置１０２に送信し、無線通信装置１０２は、その音声ガイダンスを、音声通信２０６により情報伝達部１０７に送信する。
【００１９】
情報伝達部１０７は、ヘルメット１０５及び１０６やバイク１０１に設けられたセンサ及びカメラから取得したセンサ信号及び撮影データを、データ通信２０７により無線通信装置１０２に送信する。無線通信装置１０２は、情報伝達部１０７から送信されたセンサ信号や撮影データを、データ通信２０９によりサーバ１０４に送信する。
【００２０】
図１及び図２に示す行動支援システム１００では、バイク１０１のライダーＡとライダーＢの間での音声通話（会話）、若しくは、ライダーＡやライダーＢの仕草を表す情報や生体情報に基づいて、適切な音声ガイダンスが、ライダーＡ及びＢの少なくともいずれかに送信される。ここで、ライダーの仕草を表す情報や、ライダーの生体情報は、センサ情報として取得される。ライダーの仕草を表す情報とは、例えば、ライダーの目線、瞬き、あくびである。また、ライダーの生体情報とは、例えば、心拍数、体温である。
【００２１】
つまり、行動支援システム１００によれば、例えば、ライダー同士の会話やライダーの身体状態等、瞬間的に流動していく流動的情報に基づいて、会話の題材やアドバイス情報などが音声ガイダンスとして提供される。その結果、ライダーの流動的情報を考慮した、ライダーの行動を適切に支援する行動支援システムが実現される。なお、上記では、音声ガイダンスが提供されるとして説明しているが、バイク１０１に設けられた表示パネルにガイダンス情報が表示される場合もある。
【００２２】
図３は、ヘルメット１０５及び１０６のブロック構成の一例を示す図である。ヘルメット１０５及び１０６には、ライダーの仕草を表す情報や生体情報を取得するためのセンサやカメラが構成されている。カメラ３０５は、ヘルメット内側でライダーの目線上斜め部分に設けられ、ライダーの目線や瞬きを画像により検出するためのカメラである。また、センサ群３０４は、ライダーの心拍数や体温を検出するためのセンサを含む。センサ群３０４は、ライダーの皮膚に触れやすいように、例えば、ヘルメット内側のライダーの頬部分に設けられる。ライダーの仕草を表す情報や生体情報を取得するためのセンサ群３０４やカメラ３０５は、上記の構成に限られず、他の構成が用いられても良い。例えば、ライダーの目線をカメラではなく、眼筋の抵抗値の変化を検知するアイトラッキングセンサにより検出するようにしても良い。また、心拍数や体温のみならず、汗成分を分析可能なセンサを用いて、ライダーの発汗状態を検出するセンサが構成されても良い。
【００２３】
本実施形態において、バイク１０１の代わりに４輪自動車が用いられる場合、カメラやマイク等のデバイスにより搭乗者の仕草を表す情報や生体情報を取得するようにしても良い。その場合、仕草を表す情報や生体情報を取得するためのデバイスは、例えば、車内のダッシュボード、ピラー、ルーフに設けられる。
【００２４】
ライダーは、音声通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）３０９を介してスピーカ３０７により、バイク１０１に乗車しているライダーＢからの音声や情報伝達部１０７から流れる音声ガイダンスを聞くことができる。スピーカ３０７として、ライダーの両耳に対応する位置それぞれに再生部３１１、３１２が構成されている。そして、一方の再生部３１１から、他のライダーの音声が流れ、他方の再生部３１２から、情報伝達部１０７からの音声ガイダンスが流れる。また、ライダーは、マイク３０６及び音声通信Ｉ／Ｆ３０９を介して他のライダーとの会話が可能である。マイク３０６及びスピーカ３０７は、例えば、インカムとして構成される。
【００２５】
コントローラＩ／Ｆ３０８は、情報伝達部１０７との間の通信を行うためのインタフェースとして動作し、例えば、カメラ３０５からの撮影データや、センサ群３０４からのセンサ信号を情報伝達部１０７に送信する。なお、コントローラＩ／Ｆ３０８を介した情報伝達部１０７との間の通信は、無線により行われても良いし、有線により行われても良い。
【００２６】
制御基板３００は、例えば、ヘルメット１０５及び１０６の内部に構成されている。制御基板３００上には、プロセッサ３０１、メモリ３０２、記憶部３０３、コントローラＩ／Ｆ３０８、音声通信Ｉ／Ｆ３０９が構成され、バス３１０を介して相互に通信可能に接続されている。プロセッサ３０１は、記憶部３０３に記憶されたプログラムをメモリ３０２に読み出して実行し、図３の各ブロックを統括的に制御可能である。
【００２７】
図４は、情報伝達部１０７のブロック構成の一例を示す図である。情報伝達部１０７は、例えば、バイク１０１のＥＣＵを含むコントローラとは別として構成されても良いし、一部として構成されても良い。センサ群４０４は、例えば、バイク１０１のシート上に分散して設けられライダーの動きを検出するための圧力センサである。また、センサ群４０４は、バイク１０１のハンドル部分からライダーの心拍数や体温を検出可能なように構成されたセンサを含んでも良い。カメラ４０５は、例えば、ハンドル付近に構成され、ライダーの顔画像を撮影する。表示部４０６は、例えば表示パネルであり、マッピング情報やガイダンス画面などを表示する。スピーカ４０７は、音声ガイダンスを流す。音声ガイダンスは、ヘルメット１０５及び１０６のスピーカ３０７と、バイク１０１のスピーカ４０７のいずれかに選択的に流すことが可能である。そのための設定は、表示部４０６に表示される設定画面において行われても良いし、ハードスイッチにより切り替えられるように構成されても良い。ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）４０８は、ＧＰＳ発振器であり、バイク１０１の位置情報を取得するために用いられる。
【００２８】
コントローラＩ／Ｆ４０９は、ヘルメット１０５及び１０６との間の通信を行うためのインタフェースとして動作する。音声通信Ｉ／Ｆ４１０は、ヘルメット１０５及び１０６との間の音声通信を行うためのインタフェースとして動作する。Ｉ／Ｆ４１１は、無線通信装置１０２との間の通信を行うためのインタフェースとして動作する。
【００２９】
図４の情報伝達部１０７に示す各ブロックは、プロセッサ４０１、メモリ４０２、記憶部４０３を含んで構成され、バス４１２を介して相互に通信可能に接続されている。プロセッサ４０１は、記憶部４０３に記憶されたプログラムをメモリ４０２に読み出して実行し、制御基板上の各ブロックを統括的に制御可能である。例えば、プロセッサ４０１は、バイク１０１のＥＣＵと連携することにより、制御基板上の各ブロックを制御する。また、プロセッサ４０１は、ＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）として用いられるアルゴリズムを実行可能である。以下の説明において類推処理等、ＡＩのアルゴリズムを使用可能な処理は、プロセッサ４０１によって実現されても良いし、ネットワーク通信及び演算装置１０９によって実現されても良い。
【００３０】
図５は、無線通信装置１０２のブロック構成の一例を示す図である。Ｉ／Ｆ５０４は、情報伝達部１０７との間の通信を行うためのインタフェースとして動作する。ネットワーク（ＮＷ）Ｉ／Ｆ５０５は、ネットワーク１０３を介してサーバ１０４と通信を行うためのインタフェースとして動作する。
【００３１】
図５に示す各ブロックは、プロセッサ５０１、メモリ５０２、記憶部５０３を含んで構成され、バス５０６を介して相互に通信可能に接続されている。プロセッサ５０１は、記憶部５０３に記憶されたプログラムをメモリ５０２に読み出して実行し、無線通信装置１０２を統括的に制御する。プロセッサ５０１は、例えば、情報伝達部１０７との間での通信手順と、サーバ１０４との間での通信手順とを変換する。
【００３２】
図６は、サーバ１０４のブロック構成の一例を示す図である。ＮＷＩ／Ｆ６０４は、ネットワーク１０３を介して無線通信装置１０２と通信を行うためのインタフェースとして動作する。データベース（ＤＢ）６０５は、図１の情報蓄積部１０８に対応し、行動支援システム１００のサービスを享受可能な個人に対応する個人属性情報を記憶するデータベースである。本実施形態では、ライダーＡ及びＢそれぞれに対応している。ＤＢ６０５については後述する。
【００３３】
図６に示す各ブロックは、プロセッサ６０１、メモリ６０２、記憶部６０３を含んで構成され、バス６０６を介して相互に通信可能に接続されている。プロセッサ６０１は、記憶部６０３に記憶されたプログラムをメモリ６０２に読み出して実行し、サーバ１０４を統括的に制御する。また、プロセッサ６０１は、ＡＩとして用いられるアルゴリズムを実行可能である。
【００３４】
本実施形態におけるＤＢ６０５の一例について説明する。図１６の中段は、ＤＢ６０５の一例を示す図である。ＤＢ６０５は、各ライダーの性別、年齢、名前などのユーザ固有の固定的な情報を保持するためだけでなく、好みや趣向を表す変動的な情報も導出可能である。ここで、好みや趣向を表す情報とは、ライダー自身が設定した内容に限られず、日常的に発生する情報から類推されることにより取得されたデータを含む。
【００３５】
例えば、ＤＢ６０５は、個人が携帯端末やＰＣなどからインターネット上で検索したワードを蓄積するデータベースと連携可能に構成されている。サーバ１０４のプロセッサ６０１は、そのデータベースから、逐次、ユーザの検索ワードや検索情報等を取得してカテゴライズする。カテゴライズは、例えば、検索ワードにより検索された記事等を分析してカテゴリを設定する。例えば、「京都」を検索ワードとして参照された記事（例えば、温泉地情報、豆腐）を分析した結果、その記事のカテゴリとして「旅行」や「食べ物」が設定される。カテゴリは固定的なものでなく、新たな検索ワードが蓄積される度に、記事の分析結果から新たなカテゴリが抽出されていく。
【００３６】
サーバ１０４のプロセッサ６０１は、そのようなカテゴリ結果から、様々な類推や学習を実行可能である。例えば、「旅行」「スポーツ」「食べ物」という検索数が多いカテゴリとその検索情報の分析から、当該データベースに対応する個人の趣向、例えば、「活動的であるが、あっさりした食べ物を好み、総じて健康志向である」といったことを類推する。その結果、個人自身が気づいていない趣向等が導出される場合もあり得る。
【００３７】
図１６に示すように、ＤＢ６０５には、個人に対応するビッグデータベースが構築される。本実施形態では、行動支援システム１００は、ライダーＡとライダーＢの間の会話の頻出ワードに基づいてＤＢ６０５を参照し、各ライダーのお気に入り情報を学習する。例えば、会話の頻出ワードが「映画」である場合には、ＤＢ６０５を参照し、検索回数が最も多い「映画ＸＹＺ」がお気に入り情報であると学習する。そして、行動支援システム１００は、そのお気に入り情報に基づいて、ライダーＡ及びＢにガイダンス情報を提供する。
【００３８】
このように、プロセッサ６０１は、ＤＢ６０５を用いて、その個人の好みや趣向を示す情報を学習して取得することができる。また、プロセッサ６０１は、ＤＢ６０５に格納される他の情報を用いて、その個人の傾向を学習するようにしても良い。例えば、プロセッサ６０１は、検索ワードに付随する日時情報等を用いて、睡眠時間等の生活スタイル等を学習するようにしても良い。また、ＤＢ６０５が携帯電話システムのデータベースと連携可能であれば、個人のブログ情報等から生活スタイルを学習するようにしても良い。
【００３９】
また、各カテゴリ間では、含まれる検索ワードの数に応じて相関関係の程度が決定され得る。図１６に示すように、各検索ワードには、「そのカテゴリにおける検索数／総検索数」が示されており、総検索数に基づいて、カテゴリ間の相関関係の程度が決定されるようにしても良い。プロセッサ６０１は、このような相関関係を用いて、個人の好みや趣向の傾向を学習するようにしても良い。
【００４０】
図１６を用いてＤＢ６０５の一例を説明したが、個人の好みや趣向等を学習可能であるならば、図１６のような構成でなく、他の構成が用いられても良い。例えば、取得元は上記のような検索ワードに限られず、予めライダーからサーバ１０４に対して入力された設定データに基づいて上記の学習を行うようにしても良い。
【００４１】
また、ユーザ（ライダー）の属性情報に含まれる日常的に発生する情報は、インターネット検索情報などのユーザが意図して入力した情報以外から取得されるようにしても良い。そのような情報の取得により、ユーザの例えば、ＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  ｏｆ  Ｔｈｉｎｇｓ）機能を有する身の周りの製品全てが情報源となり、ユーザの個人属性情報としてＤＢ６０５に蓄積される。例えば、ユーザの所有するＩｏＴ機能を有するテレビからの情報を取得することにより、ユーザが前夜に深夜番組を観ていたために寝不足状態にあることを類推可能となる。また、ＩｏＴ機能を有する体温計や血圧計からの情報を取得することにより、ユーザが健康が思わしくない状態にあることを類推可能となる。また、ＩｏＴ機能を有する冷蔵庫からの情報を取得することにより、ユーザが好む飲み物や食べ物を類推可能となる。このようなＩｏＴ機能を有する製品は、顔認識や音声、指紋など、自動的に使用者を特定可能な機能を併せ持っていることが望ましい。そのような使用者を特定可能なＩｏＴ製品を、本実施形態のユーザが使用することで、以下のような情報を個人属性情報として取得することにより、ガイダンス情報の精度向上や内容の多様化が実現可能となる。
・製品を使用するユーザの使用態様や性格、癖など。
・製品を使用するユーザの健康状態など。
・製品を使用するユーザの感情や心理、嗜好など。
・製品を使用するユーザの身体能力、車両の運転スキルなど。
【００４２】
図７は、本実施形態における行動支援システム１００の処理シーケンスを示す図である。ここでは、ライダーＡ及びＢがバイク１０１に乗車し、行動支援システム１００のサービスを享受できる状態であるとする。例えば、ライダーＡ及びＢがヘルメット１０５及び１０６の電源を投入すると、情報伝達部１０７が、ヘルメット１０５及び１０６の起動情報およびバイク１０１の駆動情報を無線通信装置１０２を介してサーバ１０４に送信する。サーバ１０４は、それらの情報を受信すると、バイク１０１に対する行動支援システム１００のサービスの提供を開始する。
【００４３】
ライダーＡ及びＢは、マイク３０６及びスピーカ３０７により互いに音声通話が可能である。ライダーＡがヘルメット１０５を着用し、ライダーＢがヘルメット１０６を着用しているとする。なお、図７では、データを中継する役割の無線通信装置１０２の図示は省略している。
【００４４】
まず、ステップＳ７０１（以降、「ステップ」は省略）において、ヘルメット１０５及び１０６から流動的情報が、情報伝達部１０７に送信される。Ｓ７０１で送信される流動的情報は、ライダーＡ及びＢの音声信号、カメラ３０５からの撮影データ、センサ群３０４からのセンサ信号を含む。Ｓ７０２において、情報伝達部１０７は、流動的情報をサーバ１０４に送信する。Ｓ７０２で送信される流動的情報は、ヘルメット１０５及び１０６から送信された流動的情報に加えて、バイク１０１のカメラ４０５からの撮影データやセンサ群４０４からのセンサ信号を含む。また、Ｓ７０２で送信される流動的情報には、バイク１０１の駆動情報も含まれる。駆動情報とは、例えば、バイク１０１の速度情報である。
【００４５】
Ｓ７０３において、サーバ１０４は、情報伝達部１０７から送信された流動的情報を解析する。サーバ１０４は、例えば、所定の時間、例えば３０分間に受信した音声信号を解析して、頻出ワードを抽出する。ここで、ライダーＡ及びＢの音声信号全体からの頻出ワードが「映画」であるとする。
【００４６】
頻出ワードの抽出は、種々の方法により実現されて良い。例えば、出現頻度が高いだけでなく、音声信号のスペクトラムを解析した結果、所定領域の高周波成分を含む音声ワードを頻出ワードとしても良い。また、音声信号の振幅を解析した結果、所定の振幅以上の音声ワードを頻出ワードとしても良い。また、音声信号のリズムを解析し、所定のテンポ以上となる期間において、頻出ワードの抽出を行っても良い。それらのような構成により、ライダーＡとＢの会話がはずんだときの声量、声色、間を考慮することができ、両者が関心があるであろうワードを頻出ワードとして抽出する精度を向上させることができる。
【００４７】
Ｓ７０４において、サーバ１０４は、ライダーＡ及びＢそれぞれのＤＢ６０５のデータを分析し、「映画」というカテゴリにおけるライダーＡ及びＢそれぞれのお気に入り情報を学習する。例えば、図１６の例の場合、頻出ワード「映画」というカテゴリの中で、映画名を表し、最も検索回数が多い「映画ＸＹＺ」をお気に入り情報として学習する。そして、サーバ１０４は、ライダーＡ及びＢの共通のお気に入り情報を特定する。本実施形態では、特定された共通のお気に入り情報を個人属性情報とし、ここでは、その個人属性情報を、「映画ＸＹＺ」とする。
【００４８】
Ｓ７０５において、サーバ１０４は、「映画ＸＹＺ」に関する固定情報を取得する。行動支援システム１００における固定情報は、搭乗者の行動を支援するための支援情報となる。「映画ＸＹＺ」に関する固定情報とは、例えば、「映画ＸＹＺ」に関する続編情報である。このような固定情報は、例えば、サーバ１０４が「映画ＸＹＺ」に関してインターネットにおける検索結果のうち上位に位置する情報であっても良い。若しくは、サーバ１０４が、インターネットにおける検索結果のうち、ライダーＡ及びＢのＤＢ６０５に保持されていないカテゴリの情報を特定し、それを固定情報として取得するようにしても良い。それにより、ライダーＡ及びＢが現時点でまだ認識していないであろう情報を提供することができる。ここでは、Ｓ７０４で特定された固定情報を、「映画ＸＹＺ２」及びその公開日とする。
【００４９】
Ｓ７０６において、サーバ１０４は、取得した固定情報をバイク１０１の情報伝達部１０７に送信する。ここで、固定情報は、例えば、バイク１０１の表示部４０６に表示するためのデータであっても良い。その場合、Ｓ７０８において、情報伝達部１０７は、表示部４０６に、「そういえば、新しく公開される「映画ＸＹＺ２」ですが、公開予定日は、・・・です。」というようなメッセージを表示するようにしても良い。
【００５０】
もしくは、Ｓ７０６で送信される固定情報は、音声データであっても良い。その場合、Ｓ７０７において、情報伝達部１０７は、サーバ１０４から受信した音声データを、ヘルメット１０５及び１０６のスピーカ３０７で再生できる音声信号に変換してヘルメット１０５及び１０６に送信する。そして、Ｓ７０９において、ヘルメット１０５及び１０６は、スピーカ３０７に、上記のメッセージを音声ガイダンスとして再生する。また、Ｓ７０６で送信される固定情報が音声データである場合、情報伝達部１０７のスピーカ４０７で再生するようにしても良い。上記では、固定情報を音声ガイダンスとして、ヘルメット１０５及び１０６のスピーカ３０７に出力するようにしているが、ヘルメット１０５及び１０６のシールド部分に固定情報を表示するようにしても良い。また、他の出力方法によって固定情報を出力するようにしても良い。例えば、ヘルメット１０５及び１０６内に、予め定められた成分を含む気体を噴射する噴射孔が設けられ、ライダーに向けて噴射するようにしても良い。例えば、固定情報を出力する際に、好ましい香りを噴射孔から噴射させることにより、ライダー間のコミュニケーションをより支援することができる。
【００５１】
また、本実施形態において、バイク１０１の代わりに４輪自動車が用いられる場合、車内のスピーカで再生するようにしても良い。その場合、スピーカとして狭い範囲内にいる人に対して選択的に音を流すことができるパラメトリックスピーカを用い、ガイダンスを再生したい人に対して選択的に音を流すようにしても良い。また、他の出力方法によって、固定情報を出力するようにしても良い。例えば、車体のフロントウィンドウに固定情報を表示するようにしても良い。また、予め定められた成分を含む気体を噴射する噴射孔が車両に設けられ、搭乗者に向けて噴射するようにしても良い。例えば、固定情報を出力する際に、好ましい香りを噴射孔から噴射させることにより、搭乗者間のコミュニケーションをより支援することができる。
【００５２】
サーバ１０４のプロセッサ６０１は、上記のようなメッセージを、Ｓ７０３におけるライダーＡ及びＢの音声信号の解析結果、例えばトーンや間に基づいて作成するようにしても良い。例えば、会話の間に応じて、会話への割り込み方のメッセージを変更するようにしても良い。
【００５３】
図８は、固定情報を出力するまでの処理を示すフローチャートである。図８の処理は、図７のＳ７０３〜Ｓ７０５に対応する。図７では、Ｓ７０３〜７０５の処理はサーバ１０４において実行されると説明した。その場合には、バイク１０１の情報伝達部１０７側でビッグデータベースの分析や学習などの複雑なアルゴリズムを実行しなくても良いので、情報伝達部１０７の処理負担が軽減される。しかしながら、以下に説明するように、Ｓ７０３〜７０５の処理の少なくとも一部をバイク１０１側で行うようにしても良い。
【００５４】
Ｓ８０１において、プロセッサ４０１は、流動的情報を解析する。プロセッサ４０１は、例えば、ヘルメット１０５及び１０６から送信された音声信号を解析して、頻出ワードを抽出する。
【００５５】
Ｓ８０２において、プロセッサ４０１は、ライダーＡ及びＢそれぞれに対応するＤＢ６０５にアクセスする。ここで、ＤＢ６０５は、クラウドとして構成されたサーバ１０４のＤＢ６０５とする。なお、サーバ１０４では、プロセッサ６０１は、バイク１０１の情報伝達部１０７の処理とは非同期に、ＤＢ６０５のデータを、図１６の中段に示すデータまで予めパターン化している。例えば、サーバ１０４のプロセッサ６０１は、データの分析及び学習を行った結果を、パターン化したデータとして定期的に保持しておくようにしても良い。そのような構成により、情報伝達部１０７のプロセッサ４０１は、リアルタイムでの学習結果は得られないものの、ライダーＡ及びＢへの応答性を向上させることができる。
【００５６】
プロセッサ４０１は、ＤＢ６０５からそのパターン化されたデータを取得し、Ｓ８０１で抽出した頻出ワードに基づいて各ライダーのお気に入り情報を取得する。Ｓ８０３において、プロセッサ４０１は、ライダーＡ及びＢのお気に入り情報を学習し、共通のお気に入り情報を個人属性情報として特定する。ここで、「映画ＸＹＺ」が共通の個人属性情報として特定されたとする。
【００５７】
Ｓ８０４において、プロセッサ４０１は、「映画ＸＹＺ」に関する固定情報を取得する。固定情報は、図７で説明したような手法により取得される。Ｓ８０５において、プロセッサ４０１は、取得した固定情報を、情報伝達部１０７のスピーカ４０７もしくは表示部４０６、又は、ヘルメット１０５及び１０６のスピーカ３０７に出力する。
【００５８】
Ｓ８０５での固定情報の出力の際、プロセッサ４０１は、図７で説明したような手法によりメッセージを作成する。図７では、音声信号の解析結果に応じてメッセージを作成すると説明したが、音声信号だけでなく、他の流動的情報も考慮して、メッセージを作成するようにしても良い。例えば、プロセッサ４０１が、ライダーＡ及びＢが着用しているヘルメット１０５及び１０６のカメラ３０５からの顔画像の表情判定を行う。プロセッサ４０１は、その判定結果、例えば笑顔判定の結果に基づいて人間の感情を類推し、メッセージを作成するようにしても良い。
【００５９】
図８のように、バイク１０１側で流動的情報の解析を行い、さらに、情報伝達部１０７は、ＤＢ６０５のデータの分析及び学習が既に済んでパターン化されたデータを取得するようにすることで、ライダーＡ及びＢへの応答性を向上させることができる。また、情報伝達部１０７がパターン化されたデータを取得した後、情報伝達部１０７とサーバ１０４との間の通信が何らかの原因により切断された場合でも、情報伝達部１０７のプロセッサ４０１は、取得したデータに基づいて、共通の個人属性情報の特定と、固定情報の取得とを行うことができる。
【００６０】
以上のように、本実施形態によれば、ライダーＡ及びＢの会話に基づいて、適切なガイダンス情報がライダーＡ及びＢに提供される。また、そのガイダンス情報は、ライダーＡ及びＢの共通のお気に入り情報に関連する発展的な情報となるので、ライダーＡ及びＢの会話をさらに発展させることができる。
【００６１】
［第２の実施形態］
第１の実施形態では、ライダーＡ及びＢの会話に基づいて、適切なガイダンス情報を音声もしくは表示データとしてライダーＡ及びＢに提供する行動支援システム１００を説明した。本実施形態では、ライダーＡ及びＢの会話を解析した結果、沈黙状態であると判定した場合に、適切なガイダンス情報を音声もしくは表示データとしてライダーＡ及びＢに提供する行動支援システム１００を、第１の実施形態と異なる点について説明する。
【００６２】
図７を参照しながら、本実施形態を説明する。Ｓ７０１及びＳ７０２は、第１の実施形態における説明と同じである。Ｓ７０３において、サーバ１０４は、情報伝達部１０７から送信された流動的情報を解析する。本実施形態では、サーバ１０４は、受信したライダーＡ及びＢの音声信号から、無音期間を抽出する。そして、サーバ１０４は、所定の条件を満たす無音期間があるか否かを判定する。ここで、所定の条件とは、例えば２分間の無音期間である。そして、サーバ１０４は、他の流動的情報、例えば、ライダーＡ及びＢの顔画像や目線等に基づいて、その所定時間の無音期間の原因が沈黙状態であるかを類推する。なお、ここでの沈黙状態とは、会話が続かないための沈黙状態を意味する。
【００６３】
サーバ１０４は、無音期間の原因が沈黙状態であると類推した場合、Ｓ７０４において、ライダーＡ及びＢそれぞれのＤＢ６０５のデータを分析し、ライダーＡ及びＢそれぞれのお気に入り情報を学習する。そして、サーバ１０４は、ライダーＡ及びＢの共通のお気に入り情報を特定する。本実施形態では、特定された共通のお気に入り情報（個人属性情報）を、「映画ＸＹＺ」とする。ここでは、例えば、ライダーＡ及びＢともに、検索数が比較的上位となるような共通のお気に入り情報「映画ＸＹＺ」が特定される。
【００６４】
Ｓ７０５において、サーバ１０４は、第１の実施形態と同様に、「映画ＸＹＺ」に関する固定情報を取得する。Ｓ７０６以降については、第１の実施形態における説明と同じである。
【００６５】
ライダーＡ及びＢの音声信号から、例えば２分間の無音期間があると判定した場合でも、その無音期間の原因として、様々な理由が考えられる。例えば、ライダーＢが眠っている場合も原因として考えられる。
【００６６】
本実施形態では、サーバ１０４は、情報伝達部１０７から送信された流動的情報に基づいて、無音期間の原因が沈黙状態であるかを類推する。例えば、サーバ１０４は、類推の基準として、ライダーＢの顔画像及び目線を分析する。例えば、分析の結果、ライダーＢの目が一定時間、閉じていることを検出すれば、サーバ１０４は、無音期間の原因がライダーＢが眠っているためと類推する。また、分析の結果、ライダーＢがあくびをしていること、および、目線が一定時間斜め下向きに外れていること等を検出すれば、サーバ１０４は、無音期間の原因が沈黙状態であると類推する。
【００６７】
また、サーバ１０４は、上記のように、固定的な基準に従って沈黙状態であるかを類推するだけでなく、複数の基準それぞれの重み付けに応じたスコアリングをし、スコアに基づいて沈黙状態であるかを類推するようにしても良い。例えば、複数の基準として、「ライダーＢの顔画像の分析情報」や「ライダーＢの生体情報」が用いられても良い。ここで、ライダーＢの顔画像の分析情報には、例えば、口角、目線等の情報が含まれ、それらには各重み付けがなされており、顔画像の一定状態や目線情報の一定状態等に基づいて沈黙の程度を表すスコアリングが行われる。また、ライダーＢの生体情報には、例えば、発汗状態、体温、心拍数が含まれ、それらには各重み付けがなされており、それらが一定状態にあること等に基づいて沈黙の程度を表すスコアリングが行われる。また、サーバ１０４は、上記の各重み付けを、ＤＢ６０５のデータを分析することにより逐次変更するようにしても良い。例えば、サーバ１０４は、ライダーＢのＤＢ６０５のデータ、例えばカテゴリを分析することによりライダーＢがアウトドアを好むという傾向を類推した場合、ライダーＢはより表情に感情を表す傾向が強いと考え、ライダーＢの顔画像の分析情報の重み付けを高くする。
【００６８】
図９は、本実施形態における固定情報を出力するまでの処理を示すフローチャートである。図９の処理は、本実施形態における図７のＳ７０３〜Ｓ７０５に対応する。本実施形態においても、以下に説明するように、Ｓ７０３〜Ｓ７０５の処理の少なくとも一部をバイク１０１側で行うようにしても良い。
【００６９】
Ｓ９０１において、プロセッサ４０１は、流動的情報を解析し、無音期間を検出する。例えば、プロセッサ４０１は、ヘルメット１０５及び１０６から送信された音声信号に基づいて、所定の条件を満たす無音期間を検出する。Ｓ９０２において、プロセッサ４０１は、ヘルメット１０５及び１０６と、センサ群４０４及びカメラ４０５とから送信された流動的情報に基づいて、無音期間の原因が沈黙状態であるかを類推する。
【００７０】
Ｓ９０２で無音期間の原因が沈黙状態であると類推しなかった場合、Ｓ９０３に進む。Ｓ９０３、Ｓ９０４、Ｓ９０７、Ｓ９０８の処理は、図８のＳ８０２、Ｓ８０３、Ｓ８０４、Ｓ８０５における説明と同じである。
【００７１】
Ｓ９０２で無音期間の原因が沈黙状態であると類推した場合、Ｓ９０５に進む。Ｓ９０５において、プロセッサ４０１は、ライダーＡ及びＢそれぞれに対応するＤＢ６０５にアクセスする。ここで、ＤＢ６０５は、クラウドとして構成されたサーバ１０４のＤＢ６０５とする。なお、サーバ１０４では、プロセッサ６０１は、バイク１０１の情報伝達部１０７の処理とは非同期に、ＤＢ６０５のデータを、図１６の中段に示すデータまで予めパターン化している。例えば、サーバ１０４のプロセッサ６０１は、データの分析及び学習を行った結果を、パターン化したデータとして定期的に保持しておくようにしても良い。そのような構成により、情報伝達部１０７のプロセッサ４０１は、リアルタイムでの学習結果は得られないものの、ライダーＡ及びＢへの応答性を向上させることができる。
【００７２】
Ｓ９０６において、プロセッサ４０１は、ＤＢ６０５からそのパターン化されたデータを取得し、ライダーＡ及びＢのお気に入り情報を学習し、共通のお気に入り情報を個人属性情報として特定する。ここで、「映画ＸＹＺ」が共通の個人属性情報として特定されたとする。Ｓ９０６の後、Ｓ９０７に進む。Ｓ９０７及びＳ９０８の処理は、図８のＳ８０４、Ｓ８０５における説明と同じである。
【００７３】
以上のように、本実施形態によれば、ライダーＡ及びＢの会話の沈黙状態を検出すると、適切なガイダンス情報がライダーＡ及びＢに提供される。また、そのガイダンス情報は、ライダーＡ及びＢの共通のお気に入り情報に関連する発展的な情報となるので、ライダーＡ及びＢに対して、発展的な会話の題材を提供することができる。
【００７４】
［第３の実施形態］
第１の実施形態では、ライダーＡ及びＢの会話に基づいて、適切なガイダンス情報が音声もしくは表示データとしてライダーＡ及びＢに提供する行動支援システム１００を説明した。また、第２の実施形態では、ライダーＡ及びＢの会話の沈黙状態を検出し、ライダーＡ及びＢに対して、発展的な会話の題材を提供する行動支援システム１００を説明した。本実施形態では、ライダーＡ及びＢの会話を解析した結果、ライダーＢのお気に入り情報ではあるが現時点ではまだ認識していないであろう情報をライダーＡに提供する行動支援システム１００を、第１及び第２の実施形態と異なる点について説明する。
【００７５】
図７を参照しながら、本実施形態を説明する。Ｓ７０１〜Ｓ７０３は、第１の実施形態における説明と同じである。ここで、Ｓ７０３でのライダーＡ及びＢの音声信号全体からの頻出ワードが「映画」であるとする。
【００７６】
Ｓ７０４において、サーバ１０４は、ライダーＢのＤＢ６０５のデータを分析し、「映画」というカテゴリにおけるライダーＢのお気に入り情報を学習する。そして、サーバ１０４は、ライダーＢのお気に入り情報、例えば「映画ＸＹＺ」に関して、ライダーＢのＤＢ６０５にはなく、ライダーＡのＤＢ６０５にある情報を特定する。例えば、サーバ１０４は、ライダーＢのＤＢ６０５にはなくライダーＡのＤＢ６０５にあるカテゴリにあるカテゴリに含まれるワードであり、且つ、「映画ＸＹＺ」によるインターネット上の検索記事に登場するワードを特定する。例えば、サーバ１０４は、「映画ＸＹＺ」のロケ地「ＥＦＧ町」を個人属性情報として特定する。
【００７７】
上記では、Ｓ７０３でのライダーＡ及びＢの音声信号全体から頻出ワード「映画」を抽出しているが、ライダーＡ及びＢの問答から映画名「ＸＹＺ」を抽出しても良い。例えば、ライダーＡの「最近、何の映画を見た？」という問いに対し、ライダーＢが「映画ＸＹＺを見た。」という答えであった場合、「映画ＸＹＺ」を含むカテゴリのうち、ライダーＢのＤＢ６０５にはなくライダーＡのＤＢ６０５にあるカテゴリに含まれ、且つ、「映画ＸＹＺ」によるインターネット上の検索記事に登場するワードを個人属性情報として特定する。
【００７８】
Ｓ７０４で特定される個人属性情報は、ライダーＡのＤＢ６０５において検索回数が多いお気に入り情報であるとは限らない。例えば、上記の例では、「ＥＦＧ町」は、ライダーＡにとっては、「映画ＸＹＺ」とは関係なくたまたま仕事で訪れた土地である可能性がある。しかしながら、上記の条件で個人属性情報を特定することにより、ライダーＡにとっては覚えがある情報であり、且つ、ライダーＢにとってはお気に入り情報となる可能性があるもののまだ認識していない、即ち新鮮な情報をライダーＡに提供することができる。また、ライダーＡのみに提供することで、ライダーＢに対して「ライダーＡから新鮮な情報をもらった」というように認識させることができる。
【００７９】
Ｓ７０５において、サーバ１０４は、第１の実施形態と同様に、ロケ地「ＥＦＧ町」に関する固定情報を取得する。例えば、サーバ１０４は、「ＥＦＧ町」に関する固定情報として、「映画ＸＹＺ」のロケ地であることと、位置情報とを取得する。
【００８０】
上記例のように固定情報が取得された場合、Ｓ７０６において、サーバ１０４は、バイク１０１の現在位置と、「ＥＦＧ町」の位置情報とから、音声ガイダンスとともに、ナビゲーション情報を表示データとして情報伝達部１０７に送信するようにしても良い。音声ガイダンスは、例えば、「この先、・・・ｋｍ先に映画ＸＹＺのロケ地ＥＦＧ町があります」といったようなものとなる。また、Ｓ７０８において、情報伝達部１０７は、表示データに基づいて、表示部４０６にナビゲーション情報を表示する。
【００８１】
Ｓ７０７において、情報伝達部１０７は、サーバ１０４から受信した音声データを、ライダーＡのヘルメット１０５のスピーカ３０７で再生できる音声信号に変換してヘルメット１０５に送信する。そして、Ｓ７０９において、ヘルメット１０５は、スピーカ３０７に、上記のメッセージを音声ガイダンスとして再生する。また、本実施形態において、バイク１０１の代わりに４輪自動車が用いられる場合、車内のスピーカで再生するようにしても良い。その場合、スピーカとして狭い範囲内にいる人に対して選択的に音を流すことができるパラメトリックスピーカを用いることで、ガイダンスを再生したい人に対して選択的に音を流すことができる。
【００８２】
本実施形態では、このように、ライダーＡのみにガイダンス情報が通知される。そのような構成により、ライダーＢに対して、ライダーＡから新鮮な情報を受け取ったように意識させることができる。また、ライダーＡに対しては、ライダーＡ自身が認識していなかったライダーＢのお気に入り情報となり得る情報をライダーＢに気づかれることなく提供することができる。
【００８３】
図１０は、本実施形態における固定情報を出力するまでの処理を示すフローチャートである。図１０の処理は、本実施形態における図７のＳ７０３〜Ｓ７０５に対応する。本実施形態においても、以下に説明するように、Ｓ７０３〜Ｓ７０５の処理の少なくとも一部をバイク１０１側で行うようにしても良い。
【００８４】
Ｓ１００１及びＳ１００２は、図８のＳ８０１及びＳ８０２における説明と同じである。ここで、ＤＢ６０５は、クラウドとして構成されたサーバ１０４のＤＢ６０５とする。なお、サーバ１０４では、プロセッサ６０１は、バイク１０１の情報伝達部１０７の処理とは非同期に、ＤＢ６０５のデータを、図１６の中段に示すデータまで予めパターン化している。例えば、サーバ１０４のプロセッサ６０１は、データの分析及び学習を行った結果を、パターン化したデータとして定期的に保持しておくようにしても良い。そのような構成により、情報伝達部１０７のプロセッサ４０１は、リアルタイムでの学習結果は得られないものの、ライダーＡ及びＢへの応答性を向上させることができる。
【００８５】
Ｓ１００３において、プロセッサ４０１は、ライダーＢのお気に入り情報を学習し、上述したように条件を満たす個人属性情報を特定する。Ｓ１００４及びＳ１００５の処理は、図８のＳ８０４及びＳ８０５における説明と同じであるが、音声ガイダンスは、ライダーＡのヘルメット１０５のスピーカ３０７にのみ流れる点で図８の説明と異なる。
【００８６】
以上のように、本実施形態によれば、ライダーＡのみにガイダンス情報が通知される。そのような構成により、ライダーＢに対して、ライダーＡから新鮮な情報を受け取ったように認識させることができる。
【００８７】
［第４の実施形態］
第１の実施形態では、ライダーＡ及びＢの会話に基づいて、適切なガイダンス情報を音声もしくは表示データとしてライダーＡ及びＢに提供する行動支援システム１００を説明した。また、第２の実施形態では、ライダーＡ及びＢの会話の沈黙状態を検出し、ライダーＡ及びＢに対して、発展的な会話の題材を提供する行動支援システム１００を説明した。また、第３の実施形態では、ライダーＡ及びＢの会話を解析した結果、現時点でライダーＢが認識していないであろう情報をライダーＡに提供する行動支援システム１００を説明した。本実施形態では、ライダーＢが体調不良等のいいづらいことをガイダンス情報としてライダーＡに提供する行動支援システム１００を、第１〜第３の実施形態と異なる点について説明する。
【００８８】
図１１は、本実施形態における行動支援システム１００の処理シーケンスを示す図である。Ｓ１１０１において、ヘルメット１０５及び１０６から流動的情報が、情報伝達部１０７に送信される。Ｓ１１０１で送信される流動的情報は、ライダーＡ及びＢの音声信号、カメラ３０５からの撮影データ、センサ群３０４からのセンサ信号を含む。Ｓ１１０２において、情報伝達部１０７は、流動的情報をサーバ１０４に送信する。Ｓ１１０２で送信される流動的情報は、ヘルメット１０５及び１０６から送信された流動的情報に加えて、バイク１０１のカメラ４０５からの撮影データやセンサ群４０４からのセンサ信号を含む。また、Ｓ１１０２で送信される流動的情報には、バイク１０１の駆動情報が含まれる。駆動情報とは、例えば、バイク１０１の速度情報である。Ｓ１１０３において、サーバ１０４は、情報伝達部１０７から送信された流動的情報を解析し、Ｓ１１０４において、解析結果に基づいてライダーＢの体調状態を類推する。Ｓ１１０３では、サーバ１０４は、ライダーＢについての流動的情報、例えば、音声信号、顔画像、発汗情報、体温、心拍数を収集する。ここで、ライダーＢが尿意を催している状態であると類推したとする。
【００８９】
Ｓ１１０５において、サーバ１０４は、Ｓ１１０４で類推されたライダーＢの体調状態に応じた固定情報を取得する。例えば、尿意を催している状態に応じた固定情報とは、例えば、近傍のサービスエリアの位置情報である。位置情報は、例えば、バイク１０１のＧＰＳ位置情報に基づいて取得する。
【００９０】
上記例のように、サービスエリアの位置情報が固定情報として取得された場合、Ｓ１１０６において、サーバ１０４は、バイク１０１の現在位置とサービスエリアの位置情報とから、音声ガイダンスとともに、ナビゲーション情報を表示データとして情報伝達部１０７に送信する。音声ガイダンスは、例えば、「この先に休憩できる場所があります。寄りましょうか」といったようなものとなる。また、Ｓ１１０８において、情報伝達部１０７は、表示データに基づいて、表示部４０６にナビゲーション情報を表示する。
【００９１】
Ｓ１１０７において、情報伝達部１０７は、サーバ１０４から受信した音声データを、ライダーＡのヘルメット１０５のスピーカ３０７で再生できる音声信号に変換してヘルメット１０５に送信する。そして、Ｓ１１０９において、ヘルメット１０５は、スピーカ３０７に、上記のメッセージを音声ガイダンスとして再生する。また、本実施形態において、バイク１０１の代わりに４輪自動車が用いられる場合、車内のスピーカで再生するようにしても良い。その場合、スピーカとして狭い範囲内にいる人に対して選択的に音を流すことができるパラメトリックスピーカを用いることで、ガイダンスを再生したい人に対して選択的に音を流すことができる。
【００９２】
本実施形態では、このように、ライダーＡのみにガイダンス情報が通知される。そのような構成により、ライダーＢに気づかれることなく、ライダーＢが言いづらいことをライダーＡに認識させることができる。
【００９３】
本例では、ライダーＢが体調不良であることを類推するために、例えば、以下のような手法を用いる。サーバ１０４は、例えばライダーＢの発汗情報、体温、心拍数等の生体情報の変化から、ライダーＢの体調が通常ではないことを検出する。そして、音声信号、顔画像等の他の流動的情報に基づいて、ライダーＢの生体情報の変化の原因を類推する。
【００９４】
例えば、サーバ１０４が、直近にサービスエリアに止まった情報や時刻情報から、ライダーＢが尿意を催していることが原因であるということを類推する。また、ライダーＢが座る後部シート上に圧力センサを分散して設けるようにして、上記の情報とライダーＢの身体の緊張状態の変化とに基づき、ライダーＢが尿意を催しているということを原因として類推するようにしても良い。若しくは、予め、サーバ１０４は、ライダーＢのラインやブログの情報をＤＢ６０５に取得するようにし、上記の情報とライダーＢの飲食情報とに基づき、ライダーＢが尿意を催していることを原因として類推するようにしても良い。
【００９５】
尿意を催している状態の類推の他に、音声信号の解析により、「気分が悪い」等の直接的に体調不良を意味するタームを検出した場合には、サーバ１０４は、ライダーＢが体調不良であると優先的に類推するようにしても良い。また、そのようなタームを検出しない場合でも、ライダーＢの音声のトーン及び間の変化や、顔画像の変化に基づき、上記の生体情報の変化の原因はライダーＢの体調不良であると類推するようにし、近傍のサービスエリアの位置情報を取得するようにしても良い。
【００９６】
図１２は、本実施形態における固定情報を出力するまでの処理を示すフローチャートである。図１２の処理は、図１１のＳ１１０３〜Ｓ１１０５に対応する。本実施形態においては、以下に説明するように、Ｓ１１０３〜Ｓ１１０５の処理の少なくとも一部をバイク１０１側で行うようにしても良い。
【００９７】
Ｓ１２０１において、プロセッサ４０１は、ヘルメット１０５及び１０６と、バイク１０１から送信された流動的情報を解析する。そして、Ｓ１２０２において、プロセッサ４０１は、解析結果に基づいて、ライダーＢの体調状態を類推する。ここで、ライダーＢが尿意を催している状態であると類推されたとする。
【００９８】
Ｓ１２０３において、プロセッサ４０１は、Ｓ１２０２で類推されたライダーＢの体調状態に応じた固定情報を取得する。例えば、体調状態に応じた固定情報とは、例えば、サービスエリアの位置情報である。位置情報は、例えば、バイク１０１のＧＰＳ位置情報に基づいて取得するようにしても良い。Ｓ１２０４において、プロセッサ４０１は、取得された固定情報を表示部４０６及びヘルメット１０５のスピーカ３０７に再生する。
【００９９】
以上のように、本実施形態によれば、ライダーＢに気づかれることなく、ライダーＢが体調不良等の言いづらいことをライダーＡに認識させることができる。
【０１００】
［第５の実施形態］
第１〜第４の実施形態では、バイク１０１にライダーＡ及びＢが乗車している例として説明した。本実施形態では、図４の情報伝達部１０７、センサ群４０４、カメラ４０５、表示部４０６、スピーカ４０７が、自動車に構成されている形態を説明する。図１３は、本実施形態における情報伝達部１３０２のブロック構成を示す図である。情報伝達部１３０２は、図４の情報伝達部１０７に対応する。また、プロセッサ１３０３〜スピーカ１３０９はそれぞれ、図４のプロセッサ４０１〜スピーカ４０７に対応する。また、ＧＰＳ１３１１〜バス１３１５はそれぞれ、図４のＧＰＳ４０８〜バス４１２に対応する。また、本実施形態では、さらに、自動車１３０１の車内にマイク１３１０が設けられ、車内の音声信号を取得可能なように構成されている。センサ群１３０６は、例えば、車内の温度を検知するセンサである。カメラ１３０７は、車内のドライバーや同乗者の顔画像を取得可能なように構成されている。センサ群１３０６、カメラ１３０７、スピーカ１３０９、マイク１３１０は、例えば、車内のダッシュボード、ピラー、ルーフに設けられる。
【０１０１】
行動支援システム１００の構成は、図１３の構成が用いられることと、ヘルメット１０５及び１０６がないこと以外は、第１〜第４の実施形態における説明と同じである。以下、第１〜第４の実施形態と異なる点について説明する。なお、以下では、ドライバーＡ（父親）、同乗者Ｂ（母親）、同乗者Ｃ（子供）が乗車しているとして説明する。
【０１０２】
図１４は、本実施形態における行動支援システム１００の処理シーケンスを示す図である。Ｓ１４０１において、センサ群１３０６、カメラ１３０７、マイク１３１０からの流動的情報が、情報伝達部１３０２に送信される。ここでの流動的情報とは、例えば、音声信号、温度、顔画像である。Ｓ１４０２において、情報伝達部１３０２は、Ｓ１４０１で送信された流動的情報をサーバ１０４に送信する。
【０１０３】
Ｓ１４０３において、サーバ１０４は、情報伝達部１３０２から送信された流動的情報を解析する。まず、サーバ１０４は、送信された画像の特徴量と、ＤＢ６０５に保持されているドライバーＡ、同乗者Ｂ及びＣの性別や年齢等の個人属性情報とから、現在の解析対象の画像が誰であるのかを識別する。ここでは、現在の解析対象の画像が同乗者Ｃであると識別したとする。
【０１０４】
次に、サーバ１０４は、画像の特徴量の解析により、その画像に対応する人物の行動を分析する。例えば、サーバ１０４は、顔の要素や缶といったオブジェクトの動きに基づき「ジュースを飲む」という行動を検出する。さらに、サーバ１０４は、その行動を分析する。例えば、サーバ１０４は、ジュースを飲むという行動の検出回数および検出ペースと、個人属性情報とから、「ジュースを飲む」という行動の適切さを評価する。ここでは、サーバ１０４は、同乗者Ｃの性別や年齢等の個人属性情報と、「ジュースを飲む」という行動の検出回数および検出ペースとから、ジュースを飲みすぎている（即ち、行動が適切でない）と評価するとする。
【０１０５】
画像に対応する人物の行動が適切でないとの評価をトリガーとして、Ｓ１４０４において、サーバ１０４は、ＤＢ６０５に保持されているドライバーＡ、同乗者Ｂ及びＣの個人属性情報に基づいて、ドライバーＡ、同乗者Ｂ及びＣのとるべき行動を決定する。これにより、ドライバーＡ、同乗者Ｂ及びＣがその決定された行動を行うことにより、同乗者Ｃの現在の適切でない行動を中止させることができる。
【０１０６】
サーバ１０４は、ドライバーＡ、同乗者Ｂ及びＣの個人属性情報を参照し、ドライバーＡ、同乗者Ｂ及びＣの満足度が高くなるような行動を決定する。その際に参照される個人属性情報とは、例えば、同乗者Ｂの好きな食べ物、同乗者Ｃの生活リズム、現在の時刻、現在の自動車１３０１の位置情報、近隣の情報などである。
【０１０７】
例えば、サーバ１０４は、ＤＢ６０５に保持されている個人属性情報から、（１）同乗者Ｂは洋食を好む、（２）同乗者Ｃは１日のトイレ回数が多い、といった情報を取得し、「レストランで休憩する」という行動を決定する。Ｓ１４０５において、サーバ１０４は、Ｓ１４０５で決定された行動に関連する固定情報を取得する。ここでの取得情報とは、例えば、近隣のレストランの位置情報およびナビゲーション情報である。Ｓ１４０６において、サーバ１０４は、取得した固定情報を情報伝達部１３０２に送信する。
【０１０８】
上記例のように、レストランの位置情報が固定情報として取得された場合、Ｓ１４０６において、サーバ１０４は、自動車１３０１の現在位置とレストランの位置情報とから、音声ガイダンスとともに、ナビゲーション情報を表示データとして情報伝達部１３０２に送信する。音声ガイダンスは、例えば、「この先に美味しいレストランがあります。休憩をおすすめします」といったようなものとなる。また、Ｓ１４０７において、情報伝達部１０７は、表示データに基づいて、表示部４０６にナビゲーション情報を表示する。また、情報伝達部１３０２は、サーバ１０４から受信した音声データを、スピーカ１３０９で再生できる音声信号に変換し、スピーカ１３０９に、上記のメッセージを音声ガイダンスとして再生する。
【０１０９】
図１５は、本実施形態における固定情報を出力するまでの処理を示すフローチャートである。図１５の処理は、図１４のＳ１４０３〜Ｓ１４０５に対応する。本実施形態において、以下に説明するように、Ｓ１４０３〜Ｓ１４０５の処理の少なくとも一部を自動車１３０１側で行うようにしても良い。
【０１１０】
Ｓ１５０１において、プロセッサ１３０３は、車内から送信された流動的情報を解析する。ここでの流動的情報とは、センサ群１３０６、カメラ１３０７、マイク１３１０からの音声信号、温度、顔画像である。Ｓ１５０２において、プロセッサ１３０３は、流動的情報の解析結果に基づいて、ドライバーＡ、同乗者Ｂ及びＣのとるべき行動を決定する。
【０１１１】
Ｓ１５０２において、プロセッサ１３０３は、ライダーＡ及びＢそれぞれに対応するＤＢ６０５にアクセスする。ここで、ＤＢ６０５は、クラウドとして構成されたサーバ１０４のＤＢ６０５とする。なお、サーバ１０４では、プロセッサ６０１は、バイク１０１のコントローラ１３０２の処理とは非同期に、ＤＢ６０５のデータを、図１６の中段に示すデータまで予めパターン化している。例えば、サーバ１０４のプロセッサ６０１は、データの分析及び学習を行った結果を、パターン化したデータとして定期的に保持しておくようにしても良い。そのような構成により、コントローラ１３０２のプロセッサ１３０３は、リアルタイムでの学習結果は得られないものの、ドライバーＡ、同乗者Ｂ及びＣへの応答性を向上させることができる。Ｓ１５０２では、とるべき行動として「レストランで休憩する」が決定されたとする。
【０１１２】
Ｓ１５０３において、プロセッサ１３０３は、決定された行動に関連する固定情報を取得する。ここでは、近隣のレストランの位置情報およびナビゲーション情報が取得されたとする。Ｓ１５０４において、プロセッサ１３０３は、取得した固定情報に基づいて、表示部１３０８にナビゲーション情報を表示し、スピーカ１３０９に音声ガイダンスを再生する。
【０１１３】
以上のように、本実施形態によれば、車内の会話から、次にとるべき行動を決定し、ガイダンス情報として提供することができる。
【０１１４】
また、上記では、Ｓ１５０２において、同乗者Ｃの行動が適切でない場合をトリガーをとして、搭乗者（ドライバーＡ、同乗者Ｂ及びＣ）の行動を決定している。しかしながら、搭乗者の行動を決定する際のトリガーとして、同乗者Ｃの行動が適切でない場合に限られない。例えば、車内の会話と時刻情報とに基づいて、搭乗者の行動を決定するようにしても良い。その場合には、例えば、車内の会話での頻出ワードが「休憩」「お腹が空いた」等のワードであって時刻情報が昼時間帯であれば、それをトリガーとして、「レストランで休憩する」という行動を決定するようにしても良い。
【０１１５】
＜実施形態のまとめ＞
上記各実施形態の行動支援システムは、車両（１０１）の搭乗者の少なくとも１人の行動を支援する行動支援システム（１００）であって、前記搭乗者の流動的情報を取得する第１の取得手段と（Ｓ７０２）、前記第１の取得手段により取得した前記流動的情報を解析する第１の解析手段と（Ｓ７０３）、前記第１の解析手段による解析結果に基づいて、前記搭乗者の行動を支援するための支援情報を取得する第２の取得手段と（Ｓ７０５）、前記第２の取得手段により取得した前記支援情報を出力する出力手段と（Ｓ７０８、Ｓ７０９）を備えることを特徴とする。
【０１１６】
そのような構成により、例えば、車両の搭乗者（ライダー、運転手、同乗者）から取得される流動的な情報を考慮した行動支援を実現することができる。
【０１１７】
また、前記流動的情報は、前記搭乗者の間での会話を含むことを特徴とする。そのような構成により、例えば、搭乗者の間での会話を考慮した行動支援を実現することができる。
【０１１８】
また、前記流動的情報は、前記搭乗者の間での会話における声量、声色、間の少なくともいずれかについての情報を含むことを特徴とする。そのような構成により、搭乗者の間での会話における声量、声色、間の少なくともいずれかについての情報を考慮した行動支援を実現することができる。
【０１１９】
また、前記流動的情報は、前記搭乗者の仕草の情報を含むことを特徴とする。また、前記仕草の情報は、表情、目線の少なくともいずれかを含むことを特徴とする。そのような構成により、例えば、表情、目線等の搭乗者の仕草を考慮した行動支援を実現することができる。
【０１２０】
また、前記流動的情報は、前記搭乗者の生体情報を含むことを特徴とする。また、前記生体情報は、体温、心拍数の少なくともいずれかを含むことを特徴とする。そのような構成により、例えば、体温、心拍数等の生体情報を考慮した行動支援を実現することができる。
【０１２１】
また、前記第２の取得手段は、インターネットから前記支援情報を取得することを特徴とする。そのような構成により、例えば、インターネットから取得した支援情報を用いた行動支援を実現することができる。
【０１２２】
また、前記第２の取得手段は、前記搭乗者の属性情報に基づいて、前記支援情報を取得することを特徴とする。また、前記属性情報は、前記搭乗者の好みや趣向を示す情報を含むことを特徴とする。そのような構成により、例えば、好みや趣向等の属性情報に基づいて取得した支援情報を用いた行動支援を実現することができる。
【０１２３】
また、前記行動支援システムは、前記車両とサーバとを含み、前記サーバは、前記属性情報を記憶するデータベース（６０５）を備えることを特徴とする。そのような構成により、例えば、バイクや自動車等の車両と、クラウドに構成され属性情報を記憶するデータベースを備えるサーバとで行動支援システムを実現することができる。
【０１２４】
また、前記サーバは、前記搭乗者に起因するビッグデータを解析し、当該解析の結果、得られる前記属性情報を前記データベースに記憶させる第２の解析手段、をさらに備え、前記車両は、前記第２の解析手段による解析の結果、得られた前記属性情報に基づいて、前記第２の取得手段による前記支援情報の取得を行うことを特徴とする。そのような構成により、例えば、ライダーのインターネット上での検索情報を解析することにより属性情報を生成することができる。また、ビッグデータの解析をサーバに行わせることにより、車両における処理負担を軽減することができる。
【０１２５】
また、前記車両は、前記第２の取得手段による前記支援情報の取得を行うことを特徴とする。そのような構成により、例えば、バイクや自動車等の車両が支援情報を取得することができ、バイクや自動車等とサーバとの間の通信が切断されても、搭乗者への行動支援を行うことができる。
【０１２６】
また、前記出力手段は、前記第２の取得手段により取得した前記支援情報を、前記搭乗者の少なくとも１人のヘルメット（１０５、１０６）に出力することを特徴とする。そのような構成により、例えば、取得した支援情報を、搭乗者の少なくとも１人のヘルメットのスピーカに出力することができる。
【０１２７】
また、前記ヘルメットは、スピーカを備え、当該スピーカは、前記出力手段による出力に用いられる再生部（３１２）と、前記搭乗者の間の会話に用いられる再生部（３１１）とを有することを特徴とする。そのような構成により、例えば、搭乗者の間の会話とは別の再生部により、支援情報を再生することができ、他の搭乗者に気づかれないように支援情報を出力することができる。
【０１２８】
上記各実施形態の行動支援システムは、車両（１０１）の搭乗者の少なくとも１人の行動を支援する行動支援装置（１０１、１０４）であって、前記搭乗者の生体に起因する流動的情報を取得する第１の取得手段と、前記取得手段により取得した前記流動的情報を解析する解析手段と、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記搭乗者の行動を支援するための支援情報を取得する第２の取得手段と、前記第２の取得手段により取得した前記支援情報を出力する出力手段と、を備えることを特徴とする。前記行動支援装置は、前記車両であり、前記車両は、鞍乗り型車両、自動車の少なくともいずれかを含むことを特徴とする。
【０１２９】
そのような構成により、例えば、バイクや自動車等の車両において、流動的な情報を考慮した行動支援を実現することができる。
【符号の説明】
【０１３０】
１００  行動支援システム：  １０４  サーバ：  １０５、１０６  支援情報受信部
【図１】
2018179331.tif 000003
【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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【手続補正書】
【提出日】平成30年8月8日(2018.8.8)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
鞍乗り型車両の搭乗者の少なくとも１人の行動を支援する行動支援システムであって、
第１の搭乗者と第２の搭乗者の流動的情報であって、前記搭乗者の間での会話を少なくとも含む前記流動的情報を取得する第１の取得手段と、
前記第１の取得手段により取得した前記流動的情報を解析する第１の解析手段と、
前記第１の解析手段による解析結果に基づいて、前記搭乗者の行動を支援するための支援情報を取得する第２の取得手段と、
前記第２の取得手段により取得した前記支援情報を、前記第１の解析手段の解析結果に応じて、前記第１の搭乗者と前記第２の搭乗者のうち少なくともいずれかのヘルメットに選択的に出力する出力手段と、を備え、
前記第２の取得手段は、前記第２の搭乗者から取得された前記会話におけるワードに基づいて、前記第２の搭乗者にとって当該ワードに関する新しい情報を前記支援情報として取得し、前記出力手段は、前記新しい情報を前記第１の搭乗者から前記第２の搭乗者へ提供させるために当該支援情報を前記第１の搭乗者に出力する、
を備えることを特徴とする行動支援システム。
【請求項２】
前記第２の取得手段は、前記第１の解析手段による解析結果に基づいて類推される搭乗者の状態に応じて、前記支援情報を取得することを特徴とする請求項１に記載の行動支援システム。
【請求項３】
前記第２の取得手段は、前記搭乗者の属性情報に基づいて、前記支援情報を取得することを特徴とする請求項１又は２に記載の行動支援システム。
【請求項４】
前記属性情報は、前記搭乗者の好みや趣向を示す情報を含むことを特徴とする請求項３に記載の行動支援システム。
【請求項５】
前記行動支援システムは、前記車両とサーバとを含み、
前記サーバは、前記属性情報を記憶するデータベースを備える、ことを特徴とする請求項３又は４に記載の行動支援システム。
【請求項６】
前記サーバは、前記搭乗者に起因するビッグデータを解析し、当該解析の結果、得られる前記属性情報を前記データベースに記憶させる第２の解析手段、をさらに備え、
前記鞍乗り型車両は、前記第２の解析手段による解析の結果、得られた前記属性情報に基づいて、前記第２の取得手段による前記支援情報の取得を行うことを特徴とする請求項５に記載の行動支援システム。
【請求項７】
前記第２の取得手段はさらに、前記第２の搭乗者に起因するビッグデータから類推される前記第２の搭乗者の生体情報に基づいて前記支援情報を取得し、
前記出力手段は、当該支援情報を前記第１の搭乗者に出力することを特徴とする請求項６に記載の行動支援システム。
【請求項８】
前記第２の取得手段は、前記解析結果として前記会話から抽出されたワードに基づいて前記支援情報を取得し、前記搭乗者の間での沈黙状態においては、前記属性情報に基づいて前記支援情報を取得する、
ことを特徴とする請求項３乃至７のいずれか１項に記載の行動支援システム。
【請求項９】
前記流動的情報は、前記搭乗者の間での会話における声量、声色、間の少なくともいずれかについての情報を含むことを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の行動支援システム。
【請求項１０】
前記流動的情報は、前記搭乗者の仕草の情報を含むことを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１項に記載の行動支援システム。
【請求項１１】
前記仕草の情報は、表情、目線の少なくともいずれかを含むことを特徴とする請求項１０に記載の行動支援システム。
【請求項１２】
前記流動的情報は、前記搭乗者の生体情報を含むことを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の行動支援システム。
【請求項１３】
前記生体情報は、体温、心拍数の少なくともいずれかを含むことを特徴とする請求項１２に記載の行動支援システム。
【請求項１４】
前記第２の取得手段は、インターネットから前記支援情報を取得することを特徴とする請求項１乃至１３のいずれか１項に記載の行動支援システム。
【請求項１５】
前記ヘルメットは、スピーカを備え、当該スピーカは、前記出力手段による出力に用いられる再生部と、前記搭乗者の間の会話に用いられる再生部とを有する、ことを特徴とする請求項１乃至１４のいずれか１項に記載の行動支援システム。
【請求項１６】
鞍乗り型車両の搭乗者の少なくとも１人の行動を支援する行動支援装置であって、
第１の搭乗者と第２の搭乗者の流動的情報であって、前記搭乗者の間での会話を少なくとも含む前記流動的情報を取得する第１の取得手段と、
前記第１の取得手段により取得した前記流動的情報を解析する解析手段と、
前記解析手段による解析結果に基づいて、前記搭乗者の行動を支援するための支援情報を取得する第２の取得手段と、
前記第２の取得手段により取得した前記支援情報を、前記解析手段の解析結果に応じて、前記第１の搭乗者と前記第２の搭乗者のうち少なくともいずれかのヘルメットに選択的に出力する出力手段と、を備え、
前記第２の取得手段は、前記第２の搭乗者から取得された前記会話におけるワードに基づいて、前記第２の搭乗者にとって当該ワードに関する新しい情報を前記支援情報として取得し、前記出力手段は、前記新しい情報を前記第１の搭乗者から前記第２の搭乗者へ提供させるために当該支援情報を前記第１の搭乗者に出力する、
ことを特徴とする行動支援装置。
【請求項１７】
鞍乗り型車両の搭乗者の少なくとも１人の行動を支援する行動支援方法であって、
第１の搭乗者と第２の搭乗者の流動的情報であって、前記搭乗者の間での会話を少なくとも含む前記流動的情報を取得する第１の取得ステップと、
前記第１の取得ステップにおいて取得した前記流動的情報を解析する解析ステップと、
前記解析ステップにおける解析結果に基づいて、前記搭乗者の行動を支援するための支援情報を取得する第２の取得ステップと、
前記第２の取得ステップにおいて取得した前記支援情報を、前記解析ステップにおける解析結果に応じて、前記第１の搭乗者と前記第２の搭乗者のうち少なくともいずれかのヘルメットに選択的に出力する出力ステップと、を有し、
前記第２の取得ステップでは、前記第２の搭乗者から取得された前記会話におけるワードに基づいて、前記第２の搭乗者にとって当該ワードに関する新しい情報を前記支援情報として取得し、前記出力ステップでは、前記新しい情報を前記第１の搭乗者から前記第２の搭乗者へ提供させるために当該支援情報を前記第１の搭乗者に出力する、
ことを特徴とする行動支援方法。
【請求項１８】
鞍乗り型車両の第１の搭乗者と第２の搭乗者の流動的情報であって、前記搭乗者の間での会話を少なくとも含む前記流動的情報を取得する第１の取得ステップと、
前記第１の取得ステップにおいて取得した前記流動的情報を解析する解析ステップと、
前記解析ステップにおける解析結果に基づいて、前記搭乗者の行動を支援するための支援情報を取得する第２の取得ステップと、
前記第２の取得ステップにおいて取得した前記支援情報を、前記解析ステップにおける解析結果に応じて、前記第１の搭乗者と前記第２の搭乗者のうち少なくともいずれかのヘルメットに選択的に出力する出力ステップと、をコンピュータに実行させ、
前記第２の取得ステップでは、前記第２の搭乗者から取得された前記会話におけるワードに基づいて、前記第２の搭乗者にとって当該ワードに関する新しい情報を前記支援情報として取得し、前記出力ステップでは、前記新しい情報を前記第１の搭乗者から前記第２の搭乗者へ提供させるために当該支援情報を前記第１の搭乗者に出力する、
ことを特徴とするプログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００２】
課題を解決するための手段
［０００６］
本発明に係る行動支援システムは、鞍乗り型車両の搭乗者の少なくとも１人の行動を支援する行動支援システムであって、第１の搭乗者と第２の搭乗者の流動的情報であって、前記搭乗者の間での会話を少なくとも含む前記流動的情報を取得する第１の取得手段と、前記第１の取得手段により取得した前記流動的情報を解析する第１の解析手段と、前記第１の解析手段による解析結果に基づいて、前記搭乗者の行動を支援するための支援情報を取得する第２の取得手段と、前記第２の取得手段により取得した前記支援情報を、前記第１の解析手段の解析結果に応じて、前記第１の搭乗者と前記第２の搭乗者のうち少なくともいずれかのヘルメットに選択的に出力する出力手段と、を備え、前記第２の取得手段は、前記第２の搭乗者から取得された前記会話におけるワードに基づいて、前記第２の搭乗者にとって当該ワードに関する新しい情報を前記支援情報として取得し、前記出力手段は、前記新しい情報を前記第１の搭乗者から前記第２の搭乗者へ提供させるために当該支援情報を前記第１の搭乗者に出力することを特徴とする。
［０００７］
また、本発明に係る行動支援装置は、鞍乗り型車両の搭乗者の少なくとも１人の行動を支援する行動支援装置であって、第１の搭乗者と第２の搭乗者の流動的情報であって、前記搭乗者の間での会話を少なくとも含む前記流動的情報を取得する第１の取得手段と、前記第１の取得手段により取得した前記流動的情報を解析する解析手段と、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記搭乗者の行動を支援するための支援情報を取得する第２の取得手段と、前記第２の取得手段により取得した前記支援情報を、前記解析手段の解析結果に応じて、前記第１の搭乗者と前記第２の搭乗者のうち少なくともいずれかのヘルメットに選択的に出力する出力手段と、を備え、前記第２の取得手段は、前記第２の搭乗者から取得された前記会話におけるワードに基づいて、前記第２の搭乗者にとって当該ワードに関する新しい情報を前記支援情報として取得し、前記出力手段は、前記新しい情報を前記第１の搭乗者から前記第２の搭乗者へ提供させるために当該支援情報を前記第１の搭乗者に出力することを特徴とする。
［０００８］
また、本発明に係る行動支援方法は、鞍乗り型車両の搭乗者の少なくとも１人の行動を支援する行動支援方法であって、第１の搭乗者と第２の搭乗者の流動的情報であって、前記搭乗者の間での会話を少なくとも含む前記流動的情報を取得する第１の取得ステップと、前記第１の取得ステップにおいて取得した前記流動的情報を解析する解析ステップと、前記解析ステップにおける解析結果に基づいて、前記搭乗者の行動を支援するための支援情報を取得する第２の取得ステップと、前記第２の取得ステップにおいて取得した前記支援情報を、前記解析ステップにおける解析結果に応じて、前記第１の搭乗者と前記第２の搭乗者のうち少なくともいずれかのヘルメットに選択的に出力する出力ステップと、を有し、前記第２の取得ステップでは、前記第２の搭乗者から取得された前記会話におけるワードに基づいて、前記第２の搭乗者にとって当該ワードに関する新しい情報を前記支援情報として取得し、前記出力ステップでは、前記新しい情報を前記第１の搭乗者から前記第２の搭乗者へ提供させるために当該支援情報を前記第１の搭乗者に出力することを特徴とする。
［０００９］
また、本発明に係るプログラムは、鞍乗り型車両の第１の搭乗者と第２の搭乗者の流動的情報であって、前記搭乗者の間での会話を少なくとも含む前記流動的情報を取得する第１の取得ステップと、前記第１の取得ステツプにおいて取得した前記流動的情報を解析する解析ステップと、前記解析ステップにおける解析結果に基づいて、前記搭乗者の行動を支援するための支援情報を取得する第２の取得ステップと、前記第２の取得ステップにおいて取得した前記支援情報を、前記解析ステップにおける解析結果に応じて、前記第１の搭乗者と前記第２の搭乗者のうち少なくともいずれかのヘルメットに選択的に出力する出力ステップと、をコンピュータに実行
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００３】
させ、前記第２の取得ステップでは、前記第２の搭乗者から取得された前記会話におけるワードに基づいて、前記第２の搭乗者にとって当該ワードに関する新しい情報を前記支援情報として取得し、前記出力ステップでは、前記新しい情報を前記第１の搭乗者から前記第２の搭乗者へ提供させるために当該支援情報を前記第１の搭乗者に出力することを特徴とする。
発明の効果
［００１０］
本発明によれば、車両において取得される流動的な情報を考慮した行動支援を実現することができる。
図面の簡単な説明
［００１１］
［図１］支援システムの全体構成を示す図である。
［図２］支援システムにおける通信網を示す図である。
［図３］ヘルメットのブロック構成を示す図である。
［図４］コントローラのブロック構成を示す図である。
［図５］無線通信装置のブロック構成を示す図である。
［図６］サーバのブロック構成を示す図である。
［図７］支援システムの処理シーケンスを示す図である。
［図８］固定情報を出力するまでの処理を示すフローチャートである。
［図９］固定情報を出力するまでの処理を示すフローチャートである。
［図１０］固定情報を出力するまでの処理を示すフローチャートである。
［図１１］支援システムの処理シーケンスを示す図である。
［図１２］固定情報を出力するまでの処理を示すフローチャートである。
［図１３］コントローラのブロック構成を示す図である。
［図１４］支援システムの処理シーケンスを示す図である。
［図１５］固定情報を出力するまでの処理を示すフローチャートである。
［図１６］ＤＢに格納されるデータを示す図である。
発明を実施するための形態
［００１２］
［第１の実施形態］
図１は、本実施形態における行動支援システムの全体構成を示す図である。本実施形態における行動支援システムは、移動中の車両の搭乗者（ライダーやドライバー、同乗者）から得られる流動的な情報に基づいて、搭乗者の行動を支援することができる。図１に示すように、行動支援システム１００は、バイク１０１と、無線通信装置１０２と、ネットワーク１０３と、サー
【国際調査報告】
2018179331.tif 000019
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