(57)【要約】【課題】ユーザが必要とする情報を的確に提供することを可能とする進路予測情報提供装置等を提供する。【解決手段】進路予測情報提供装置１０は、走行ログを予め記憶する走行ログ記憶部２４と、移動体が移動しうる複数の領域の位置および形状を予め記憶する領域形状記憶部２５と、各領域に対して、走行ログにおける移動体の走行経路において当該領域に含まれる経路長を走行ログにおける移動体の走行経路長で除算した値を網羅性予測値として算出する網羅性予測値算出部２１と、各領域に対して、情報提供アプリケーションが不適切な情報を提供する割合の予測値であるノイズ予測値２２を算出するノイズ予測値算出部と、網羅性予測値に第１の重み値を乗算した値からノイズ予測値に第２の重み値を乗算した値を減算して得られた値が最大となる領域を選択する最適領域選択部２３とを備える。【選択図】図１
2013111506.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体の過去に移動した経路である走行ログに基づいて当該移動体の将来の進路を予測してその進路に関連する情報を当該移動体のユーザに対して提供する進路予測情報提供装置であって、
前記走行ログを予め記憶する走行ログ記憶部と、
前記移動体が移動しうる複数の領域の位置および形状を予め記憶する領域形状記憶部と、
前記領域の位置および形状に関連する情報を当該移動体のユーザに対して提供するアプリケーションソフトを動作させるアプリケーション実行手段と、
前記各領域に対して、前記走行ログにおける前記移動体の走行経路において当該領域に含まれる経路長を前記走行ログにおける前記移動体の走行経路の全長で除算した値を網羅性予測値として算出する網羅性予測値算出部と、
前記各領域に対して、当該領域の前記位置および形状に応じて特定される前記アプリケーションソフトが不適切な情報を提供する割合の予測値であるノイズ予測値を算出するノイズ予測値算出部と、
前記網羅性予測値を対象として予め設定された第１の重み値を前記網羅性予測値に乗算した値から、前記ノイズ予測値を対象として予め設定された第２の重み値を前記ノイズ予測値に乗算した値を減算して得られる値が最大となる領域を最適な領域として選択してこれを前記アプリケーション実行手段に出力する最適領域選択部と
を備えたことを特徴とする進路予測情報提供装置。
【請求項２】
前記網羅性予測値算出部が、前記各領域で直近の予め設定された期間における複数の前記走行ログに対して算出した前記網羅性予測値の平均値を当該領域に対する前記網羅性予測値とすることを特徴とする、請求項１に記載の進路予測情報提供装置。
【請求項３】
前記ノイズ予測値算出部が、当該領域の面積、当該領域中に存在するデータの個数、および当該領域中に存在するデータの合計サイズのうちいずれか１つ以上を用いて当該領域の前記ノイズ予測値を算出することを特徴とする、請求項１に記載の進路予測情報提供装置。
【請求項４】
選択された前記最適な領域に該当するコンテンツデータを外部装置から取得して、予め備えられたコンテンツ記憶部に記憶させるコンテンツ取得手段を有することを特徴とする、請求項１に記載の進路予測情報提供装置。
【請求項５】
選択された前記最適な領域に該当しないコンテンツを前記コンテンツ記憶部から削除するコンテンツ削除手段を有することを特徴とする、請求項４に記載の進路予測情報提供装置。
【請求項６】
前記最適領域選択部が、前記アプリケーション実行手段から予め提供された前記網羅性予測値の最小値である最小網羅性予測値、および前記ノイズ予測値の最大値である最大ノイズ予測値の数値を利用して、前記網羅性予測値が前記最小網羅性予測値より大きく、かつ前記ノイズ予測値が前記最大ノイズ予測値より小さくなる範囲で前記第１の重み値を前記網羅性予測値に乗算した値から前記第２の重み値を前記ノイズ予測値に乗算した値を減算して得られた値が最大となる領域を前記最適な領域として選択してこれを前記アプリケーション実行手段に出力する機能を有することを特徴とする、請求項１に記載の進路予測情報提供装置。
【請求項７】
走行ログ記憶部に予め記憶された移動体の過去に移動した経路である走行ログに基づいて当該移動体の将来の進路を予測してその進路に関連する情報を当該移動体のユーザに対して提供する進路予測情報提供装置にあって、
領域形状記憶部に形状および形状が予め記憶された前記移動体が移動しうる複数の各領域に対して、前記走行ログにおける前記移動体の走行経路において当該領域に含まれる経路長を前記走行ログにおける前記移動体の走行経路の全長で除算した値を網羅性予測値として網羅性予測値算出部が算出し、
前記各領域に対して、当該領域の前記位置および形状に応じて特定される情報を前記ユーザに提供するアプリケーションソフトが不適切な情報を提供する割合の予測値であるノイズ予測値をノイズ予測値算出部が算出し、
前記網羅性予測値を対象として予め設定された第１の重み値を前記網羅性予測値に乗算した値から、前記ノイズ予測値を対象として予め設定された第２の重み値を前記ノイズ予測値に乗算した値を減算して得られる値が最大となる領域を最適領域選択部が最適な領域として選択してこれを出力し、
選択された前記最適な領域に関連する情報を提供する前記アプリケーションソフトをアプリケーション実行手段が動作させる
ことを特徴とする進路予測情報提供方法。
【請求項８】
走行ログ記憶部に予め記憶された移動体の過去に移動した経路である走行ログに基づいて当該移動体の将来の進路を予測してその進路に関連する情報を当該移動体のユーザに対して提供する進路予測情報提供装置にあって、
前記進路予測情報提供装置の備えるコンピュータに、
領域形状記憶部に形状および形状が予め記憶された前記移動体が移動しうる複数の各領域に対して、前記走行ログにおける前記移動体の走行経路において当該領域に含まれる経路長を前記走行ログにおける前記移動体の走行経路の全長で除算した値を網羅性予測値として算出する手順、
前記各領域に対して、当該領域の前記位置および形状に応じて特定される情報を前記ユーザに提供するアプリケーションソフトが不適切な情報を提供する割合の予測値であるノイズ予測値を算出する手順、
前記網羅性予測値を対象として予め設定された第１の重み値を前記網羅性予測値に乗算した値から、前記ノイズ予測値を対象として予め設定された第２の重み値を前記ノイズ予測値に乗算した値を減算して得られる値が最大となる領域を最適な領域として選択してこれを出力する手順、
および選択された前記最適な領域に関連する情報を提供する前記アプリケーションソフトを動作させる手順
を実行させることを特徴とする進路予測情報提供プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、進路予測情報提供装置、進路予測情報提供方法およびプログラムに関し、特にユーザが必要とするであろう情報を的確に提供することを可能とする進路予測情報提供装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
カーナビゲーション装置は、２０１０年１２月に行われたアンケート調査（非特許文献１）で保有率が成人男女のうち５２．２％という結果が出ていることからもわかるように、既に広く普及しており、しかもその保有率は年々増加している。そして、その精度や機能は年々向上しており、さらに近年は、携帯電話などの公衆無線通信網を経由してサーバから情報を取得するカーナビゲーション装置も既に当たり前になっている。【０００３】
たとえば、ユーザの運転する自動車の現在地、目的地、走行予定経路の周辺の交通情報や気象情報、あるいはそれらの周辺に存在するガソリンスタンドや飲食店などについての情報のような、ユーザにとって有益であると考えられる情報をサーバから取得してユーザに提示するという機能を持つカーナビゲーション装置も存在する。このような機能を、レコメンド機能という。たとえばガソリンの残量が特定の量以下になったらガソリンスタンドの情報を提示し、連続して運転している時間が特定の時間以上になったら飲食店や休憩所の情報を提示するなどのように、自動車や運転者の状況に応じて動作するレコメンド機能を備えたものもある。【０００４】
しかしながら、ユーザから目的地や走行予定経路についての入力が無いと、カーナビゲーション装置はユーザが必要とするデータを取捨選択することができないので、レコメンド機能を実行することができない。サーバには大量のデータが蓄積されていて、その大部分はユーザの現在地、目的地、走行予定経路とは無関係な場所に関するデータである。即ち、サーバに蓄積された全てのデータを、ユーザの現在地や目的地とは関係なくダウンロードしてユーザに提示することは現実的に可能な動作ではなく、またそのユーザが利用できる情報ではない。【０００５】
そのような問題を解決し、ユーザから目的地の入力がない場合でもユーザの進路を予測し、予測した進路に基づいてレコメンド機能を実行することを可能とする技術が、特許文献１に記載されている。同文献に記載の技術では、移動体（自動車）の将来の進路を現在地と進行方向に基づいて予測目的エリア（進路予測領域）として算出し、カーナビゲーション装置に提供している。これにより、カーナビゲーション装置は、予測目的エリア内の情報を選別してユーザに提供することが可能となる。【０００６】
これ以外にも、次の各々の特許文献がある。その中でも特許文献２には、複数のセルに区分された地図の中から走行予定経路が含まれるセルを抽出し、その経路上の施設についての情報を取得して旅行計画を作成するという旅行計画作成装置が記載されている。特許文献３には、自動車の過去の走行履歴から、その自動車の進路を予測するという進路予測装置が記載されている。特許文献４には、特定の区域における各自動車の進路を予測するという交通環境予測装置が記載されている。【０００７】
特許文献５には、「娯楽性のあるルート」へ自動車を誘導することが可能であるというカーナビゲーション装置が記載されている。特許文献６には、走行経路に関連するリンク情報（たとえば踏切など、運転上注意すべき点についての情報）をユーザに提示するという走行経路予測装置が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００３−０５７０４９号公報
【特許文献２】再公表ＷＯ９７／０６５２２号公報
【特許文献３】特開２００６−２８４２５４号公報
【特許文献４】特開２００８−２５７６５２号公報
【特許文献５】特開２００９−２４４１６０号公報
【特許文献６】特開２００９−２７０８７７号公報
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】「カーナビの利用のアンケート調査（５）」、平成２２年１２月、マイボイスコム株式会社、［平成２３年１２月５日検索］、インターネット＜URL：http://www.myvoice.co.jp/biz/surveys/14906/index.html＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、上述の特許文献１に記載の技術では、現在地と現在の進行方向に基づいて自動車の進路を「進路予測領域」として算出している。進路予測領域として算出された領域が広いほど、レコメンド機能は多くの情報をユーザに提供できるが、逆に同一の領域内でも走行予定経路上に含まれない（即ちユーザにとって役に立たない）情報が多く含まれてしまう。特許文献１から６に記載の技術には、このような点に対して全く考慮がなされていないので、ユーザが必要とするであろう情報を的確に提供することができない。【００１１】
本発明の目的は、ユーザが必要とするであろう情報を的確に提供することを可能とする進路予測情報提供装置、進路予測情報提供方法およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記目的を達成するため、本発明に係る進路予測情報提供装置は、移動体の過去に移動した経路である走行ログに基づいて当該移動体の将来の進路を予測してその進路に関連する情報を当該移動体のユーザに対して提供する進路予測情報提供装置であって、走行ログを予め記憶する走行ログ記憶部と、移動体が移動しうる複数の領域の位置および形状を予め記憶する領域形状記憶部と、領域の位置および形状に関連する情報を当該移動体のユーザに対して提供するアプリケーションソフトを動作させるアプリケーション実行手段と、各領域に対して、走行ログにおける移動体の走行経路において当該領域に含まれる経路長を走行ログにおける移動体の走行経路の全長で除算した値を網羅性予測値として算出する網羅性予測値算出部と、各領域に対して、当該領域の位置および形状に応じて特定されるアプリケーションソフトが不適切な情報を提供する割合の予測値であるノイズ予測値を算出するノイズ予測値算出部と、網羅性予測値を対象として予め設定された第１の重み値を網羅性予測値に乗算した値から、ノイズ予測値を対象として予め設定された第２の重み値をノイズ予測値に乗算した値を減算して得られる値が最大となる領域を最適な領域として選択してこれをアプリケーション実行手段に出力する最適領域選択部とを備えたことを特徴とする。【００１３】
上記目的を達成するため、本発明に係る進路予測情報提供方法は、走行ログ記憶部に予め記憶された移動体の過去に移動した経路である走行ログに基づいて当該移動体の将来の進路を予測してその進路に関連する情報を当該移動体のユーザに対して提供する進路予測情報提供装置にあって、領域形状記憶部に形状および形状が予め記憶された移動体が移動しうる複数の各領域に対して、走行ログにおける移動体の走行経路において当該領域に含まれる経路長を走行ログにおける移動体の走行経路の全長で除算した値を網羅性予測値として網羅性予測値算出部が算出し、各領域に対して、当該領域の位置および形状に応じて特定される情報をユーザに提供するアプリケーションソフトが不適切な情報を提供する割合の予測値であるノイズ予測値をノイズ予測値算出部が算出し、網羅性予測値を対象として予め設定された第１の重み値を網羅性予測値に乗算した値から、ノイズ予測値を対象として予め設定された第２の重み値をノイズ予測値に乗算した値を減算して得られる値が最大となる領域を最適領域選択部が最適な領域として選択してこれを出力し、選択された最適な領域に関連する情報を提供するアプリケーションソフトをアプリケーション実行手段が動作させることを特徴とする。【００１４】
上記目的を達成するため、本発明に係る進路予測情報提供プログラムは、走行ログ記憶部に予め記憶された移動体の過去に移動した経路である走行ログに基づいて当該移動体の将来の進路を予測してその進路に関連する情報を当該移動体のユーザに対して提供する進路予測情報提供装置にあって、進路予測情報提供装置の備えるコンピュータに、領域形状記憶部に形状および形状が予め記憶された移動体が移動しうる複数の各領域に対して、走行ログにおける移動体の走行経路において当該領域に含まれる経路長を走行ログにおける移動体の走行経路の全長で除算した値を網羅性予測値として算出する手順、各領域に対して、当該領域の位置および形状に応じて特定される情報をユーザに提供するアプリケーションソフトが不適切な情報を提供する割合の予測値であるノイズ予測値を算出する手順、網羅性予測値を対象として予め設定された第１の重み値を網羅性予測値に乗算した値から、ノイズ予測値を対象として予め設定された第２の重み値をノイズ予測値に乗算した値を減算して得られる値が最大となる領域を最適な領域として選択してこれを出力する手順、および選択された最適な領域に関連する情報を提供するアプリケーションソフトを動作させる手順を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
本発明は、上述したように、過去の走行ログから網羅性予測値とノイズ予測値とを算出してそこから最適な領域を選択するように構成したので、それら網羅性およびノイズの数値から的確にユーザの進路を予測できる。これによって、ユーザが必要とするであろう情報を的確に提供することが可能であるという優れた特徴を持つ進路予測情報提供装置、進路予測情報提供方法およびプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】図２に示した進路予測情報提供手段のより詳しい構成について示す説明図である。
【図２】本発明の第１の実施形態に係る進路予測情報提供装置の構成について示す説明図である。
【図３】図１〜２に示した走行ログ記憶部の記憶内容の一例について示す説明図である。
【図４】図１〜２に示した領域形状記憶部の記憶内容の一例について示す説明図である。
【図５】図４に示した領域ＩＤ＝「００００１」の領域の形状について示す説明図である。
【図６】図１〜２で示した進路予測情報提供手段およびアプリケーション実行手段の動作について示すフローチャートである。
【図７】図６のステップＳ１０１として示した網羅性予測値算出部のより詳しい動作について示すフローチャートである。
【図８】図７のステップＳ１１４で示した処理で重ね合わせられる走行ログの移動開始地点と進行方向と目的地、および進行予測領域の一例について示す説明図である。
【図９】図８で示した走行ログの移動開始地点と進行方向、および進行予測領域を重ね合わせた後の状態について示す説明図である。
【図１０】本発明の第２の実施形態に係る進路予測情報提供装置の構成を示す説明図である。
【図１１】図１０で示した領域形状記憶部の記憶内容の一例について示す説明図である。
【図１２】本発明の第３の実施形態に係る進路予測情報提供装置の構成を示す説明図である。
【図１３】図１２に示した進路予測情報提供手段およびアプリケーション実行手段、コンテンツ取得手段、コンテンツ削除手段のより詳しい構成について示す説明図である。
【図１４】図１２〜１３で示したコンテンツ記憶部の記憶内容の一例について示す説明図である。
【図１５】図１２〜１３で示した進路予測情報提供装置の動作について示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
（第１の実施形態）
以下、本発明の実施形態の構成について添付図１〜３に基づいて説明する。
最初に、本実施形態の基本的な内容について説明し、その後でより具体的な内容について説明する。
本実施形態に係る進路予測情報提供装置１０は、移動体の過去に移動した経路である走行ログに基づいて当該移動体の将来の進路を予測してその進路に関連する情報を当該移動体のユーザに対して提供する進路予測情報提供装置である。この進路予測情報提供装置１０は、走行ログを予め記憶する走行ログ記憶部２４と、移動体が移動しうる複数の領域の位置および形状を予め記憶する領域形状記憶部２５と、領域の位置および形状に関連する情報を当該移動体のユーザに対して提供するアプリケーションソフトを動作させるアプリケーション実行手段１６と、各領域に対して、走行ログにおける移動体の走行経路において当該領域に含まれる経路長を走行ログにおける移動体の走行経路の全長で除算した値を網羅性予測値として算出する網羅性予測値算出部２１と、各領域に対して、当該領域の位置および形状に応じて特定されるアプリケーションソフトが不適切な情報を提供する割合の予測値であるノイズ予測値を算出するノイズ予測値算出部２２と、網羅性予測値を対象として予め設定された第１の重み値を網羅性予測値に乗算した値から、ノイズ予測値を対象として予め設定された第２の重み値をノイズ予測値に乗算した値を減算して得られる値が最大となる領域を最適な領域として選択してこれをアプリケーション実行手段に出力する最適領域選択部２３とを備える。
【００１８】
ここで、網羅性予測値算出部２１は、各領域で直近の予め与えられた期間における複数の走行ログに対して算出した網羅性予測値の平均値を当該領域に対する網羅性予測値とする。また、ノイズ予測値算出部２２は、当該領域の面積、当該領域中に存在するデータの個数、および当該領域中に存在するデータの合計サイズのうちいずれか１つ以上を用いて当該領域のノイズ予測値を算出する。
【００１９】
以上の構成を備えることによって、本実施形態に係る進路予測情報提供装置１０は、移動体の進路を的確に予測して、その進路に対応した適切な情報をユーザに提供できるものとなる。
以下、これをより詳細に説明する。
【００２０】
図２は、本発明の第１の実施形態に係る進路予測情報提供装置１０の構成について示す説明図である。進路予測情報提供装置１０は、自動車１に搭載され、かつコンピュータ装置としての基本的な構成を備えている。即ち、進路予測情報提供装置１０は、コンピュータプログラムを実行する主体であるプロセッサ１１と、データを記憶する記憶手段１２と、自動車１が過去に移動した経路を記録する走行経路記録手段１３と、ユーザからの操作指令を受け付けてそれに対する処理結果をユーザに提示する入出力手段１４とを備える。これらはいずれも共通バス１７に接続され、これによって装置内部でのデータ交換を行う。
【００２１】
走行経路記録手段１３は、ＧＰＳ（Global Positioning System）などによって移動経路を記録するものである。入出力手段１４は、たとえば自動車１のダッシュボードに内蔵されて、運転者や同乗者が操作指令を入力可能でかつ処理結果を参照可能なものである。進路予測情報提供装置１０は、自動車以外にも、たとえば自転車、二輪車、歩行者など、多くの種類の移動体で使用することができる。本明細書では、この進路予測情報提供装置１０を搭載した移動体を自動車１として、以後の説明を進める。
【００２２】
プロセッサ１１は、コンピュータプログラムが動作することにより、走行経路記録手段１３から自動車１の走行経路を取得してこれを走行ログとして保存する走行経路取得手段１５、この走行ログをもとに自動車１がこれから進むであろう地点を含む領域について予測する進路予測情報提供手段２０、および予測された領域に基づいてアプリケーションソフトを実行させるアプリケーション実行手段１６として機能する。
【００２３】
アプリケーション実行手段１６が実行するアプリケーションソフトとは、具体的にはたとえばカーナビゲーション、あるいはそれに付随する情報の提供（レコメンド機能）などを行うものである。これについても後述する。また、記憶手段１２には、走行経路取得手段１５が走行ログを保存する走行ログ記憶部２４、および後述する領域形状記憶部２５といった記憶領域が確保されている。
【００２４】
図１は、図２に示した進路予測情報提供手段２０のより詳しい構成について示す説明図である。進路予測情報提供手段２０は、網羅性予測値算出部２１、ノイズ予測値算出部２２、最適領域選択部２３といった各機能によって構成されている。網羅性予測値算出部２１は、走行ログ記憶部２４から走行ログを読み出し、自動車１が予測を実行する時刻以降に移動する経路のうち、進路予測領域に含まれる移動経路の割合の予測値である網羅性予測値を算出する。
【００２５】
ノイズ予測値算出部２２は、領域形状記憶部２５に記憶された各領域に対し、その領域の形状に応じて生じるアプリケーションの不利益、即ちアプリケーションソフトが不適切な情報を提供する割合の予測値であるノイズ予測値を算出する。最適領域選択部２３は、網羅性予測値算出部２１が算出した網羅性予測値、ノイズ予測値算出部２２が算出したノイズ予測値をもとに、領域形状記憶部２５に記憶された複数の領域の中から１つの領域を選択する。以上の各機能の詳細、特に「網羅性予測値」と「ノイズ予測値」の概念についての詳細は後述する。
【００２６】
図３は、図１〜２に示した走行ログ記憶部２４の記憶内容の一例について示す説明図である。走行経路取得手段１５が取得して走行ログ記憶部２４に記憶した走行ログは、ＧＰＳなどによって取得可能なものであり、時刻２４ａと、その時刻に自動車１が走行した地点の緯度２４ｂおよび経度２４ｃとからなる。
【００２７】
図４は、図１〜２に示した領域形状記憶部２５の記憶内容の一例について示す説明図である。本実施形態でいう「領域」とは、アプリケーションに提供する移動体の進路予測結果を示すものである。本実施形態では、領域は扇型の形状で定義される。この「領域」を扇型ではなく任意の形状で定義することもできるが、これについては後述する。
【００２８】
領域形状記憶部２５には、各々の領域の領域ＩＤ２５ａ、扇形の半径２５ｂ、扇形の中心角２５ｃ、扇形の領域内の移動体（自動車）のＸ座標位置２５ｄ、Ｙ座標位置２５ｅが記憶されている。Ｘ座標位置２５ｄ、Ｙ座標位置２５ｅは、その領域の扇形形状の中心点を原点とした場合の位置である。
【００２９】
図５は、図４に示した領域ＩＤ２５ａ＝「００００１」の領域の形状について示す説明図である。この領域ＩＤ２５ａ＝「００００１」の領域は、半径２５ｂ＝「１０ｋｍ」、中心角２５ｃ＝「６０°」の扇型形状の領域として定義されている。
【００３０】
この領域の中で、当該移動体は（Ｘ座標位置２５ｄ，Ｙ座標位置２５ｅ）＝（０，３）の位置に存在する。位置の単位はｋｍである。これは、領域ＩＤ２５ａ＝「００００１」の領域の扇形形状の中心点を原点とした場合、進路予測を実行した時点で、当該移動体は原点からＹ軸方面に３ｋｍ離れた地点の位置に存在するということを示す。図４で領域ＩＤ２５ａ＝「００００２」以降の領域についても、これと同様に定義されている。
【００３１】
図２に示した進路予測情報提供手段２０の、各機能のより詳しい動作について説明する。網羅性予測値算出部２１は、走行ログ記憶部２４が記憶する走行ログと、領域形状記憶部２５が記憶する領域定義データをもとにして、進路予測の対象である移動体が予測を実行する時刻以降に移動する経路のうち、進路として予測される領域に含まれる移動経路の割合の予測値である網羅性予測値を、領域形状記憶部２５が記憶する領域の各々に対応して算出する。
【００３２】
ノイズ予測値算出部２２は、領域形状記憶部２５に記憶される領域の形状によって決まるアプリケーションにとっての不利益、即ちアプリケーションソフトが不適切な情報を提供する割合の予測値であるノイズ予測値を、当該アプリケーションごとに定義された方法で算出する。一般的に、領域の面積が大きいほど、前述の網羅性予測値は小さくなるが、ノイズ予測値は大きくなる。即ち、ノイズ予測値と網羅性予測値はトレードオフの関係にあることが一般的である。
【００３３】
以後、ノイズ予測値算出部２２が算出するノイズ予測値とその計算方法の一例を、前述のレコメンド機能を例にとり説明する。レコメンド機能は、当該移動体の将来の進路の予測範囲に応じて、その範囲内の地点に対応する情報データをユーザにとって将来必要となるものと予想してサーバからダウンロードして、そのデータをユーザに提示するという機能である。
【００３４】
このレコメンド機能にとっての不利益とは、「サーバからダウンロードをしたものの、実際にはユーザにレコメンドしなかったデータの量」として定義できる。前述のように、領域の面積が大きいほど、その不利益も増大することになるので、「領域の面積」と「ノイズ予測値」の間にはある程度以上の相関性があると考えることができる。この領域の面積は、領域形状記憶部２５に記憶された各領域の形状と寸法から幾何学的に求めることもできるし、たとえば海、川、山林などを除外した面積を領域形状記憶部２５に記憶させておくようにもできる。
【００３５】
また、ノイズ予測値を算出するための指標は、当該領域の面積以外にも、その不利益と強い相関があると考えられる任意の数値を利用することができる。より具体的には、たとえば、領域内に存在するデータの個数、それらのデータのサイズ合計、あるいは領域内の総道路長に対する実際の走行距離の割合などの値をもとにして、ノイズ予測値を算出するようにしてもよい。
【００３６】
最適領域選択部２３は、網羅性予測値算出部２１が算出した網羅性予測値と、ノイズ予測値算出部２２が算出したノイズ予測値をもとに、領域形状記憶部２５が記憶する複数の領域のうち１つの領域を選択する。
【００３７】
より具体的には、最適領域選択部２３は、以下の数１で示すＣＶの値が最大となる領域を選択する。網羅性予測値は網羅性予測値算出部２１が算出した数値であり、ノイズ予測値はノイズ予測値算出部２２が算出した数値である。網羅性予測値に重み値Ｗｍを乗算した値から、ノイズ予測値に重み値Ｗｎを乗算した値を減算して得られる値が、数１で示すＣＶである。ここで、重み値ＷｍおよびＷｎは、０≦Ｗｍ≦１かつ０≦Ｗｎ≦１を満たす。
【００３８】
【数１】
2013111506.tif 000003
【００３９】
または、上記の数１のかわりに、以下の数２に示すＣＶを使用することもできる。ここで、重み値ＷｍおよびＷｎは、０≦Ｗｍ≦１かつ０≦Ｗｎ≦１を満たす。
【００４０】
【数２】
2013111506.tif 000004
【００４１】
図６は、図１〜２で示した進路予測情報提供手段２０およびアプリケーション実行手段１６の動作について示すフローチャートである。まず網羅性予測値算出部２１が、走行ログ記憶部２４が記憶する走行ログと、領域形状記憶部２５が記憶する複数の領域の内容を読み込み、各領域について網羅性予測値を算出する（ステップＳ１０１）。
【００４２】
ここで、網羅性予測値算出部２１が読み込む走行ログは、走行ログ記憶部２４の記憶するすべての走行ログとしてもよいし、その一部の走行ログ、たとえば「直近の３ヶ月以内の走行」などのように予め与えられた条件に適合する走行ログを選択してもよい。同様に、網羅性予測値算出部２１が読み込む領域は、領域形状記憶部２５が記憶するすべての領域としてもよいし、その中からユーザが予め指定した領域や、たとえば「自動車１の現在地から直線距離で１００ｋｍ以内」などのように予め与えられた条件に適合する領域を選択してもよい。
【００４３】
これに続いて、ノイズ予測値算出部２２が、領域形状記憶部２５が記憶する複数の領域の内容を読み込み、各領域についてノイズ予測値を算出する（ステップＳ１０２）。ノイズ予測値算出部２２が読み込む領域は、網羅性予測値の算出と同様に、走行ログ記憶部２４の記憶するすべての領域としても、その一部の領域としてもよい。ただし、ステップＳ１０１で読み込んだ領域と同一の領域を読み込むことが好ましい。
【００４４】
最適領域選択部２３は、ステップＳ１０１で算出した網羅性予測値と、ステップＳ１０２で算出したノイズ予測値をもとに、領域形状記憶部２５が記憶する複数の領域に対して数１に示したＣＶの数値を算出し、このＣＶの数値が最大になる領域を「アプリケーションにとって最適な進路予測領域」として選択し、その領域についての情報をアプリケーション実行手段１６に出力する（ステップＳ１０３）。
【００４５】
アプリケーション実行手段１６は、この最適な進路予測領域についての情報に応じて、カーナビゲーションなどのアプリケーションソフトを動作させる（ステップＳ１０４）。より具体的には、前述のレコメンド機能をその進路予測領域に基づいて動作させ、当該領域についての情報をユーザに提示する。
【００４６】
図７は、図６のステップＳ１０１として示した網羅性予測値算出部２１のより詳しい動作について示すフローチャートである。網羅性予測値算出部２１はまず、領域形状記憶部２５が記憶する領域の中から任意の１つの領域について、その内容を読み込む（ステップＳ１１１）。網羅性予測値算出部２１はこれに引き続いて、走行ログ記憶部２４が記憶する走行ログの内容を読み込む（ステップＳ１１２）。ステップＳ１１２で読み込む走行ログの内容の数は、走行ログ記憶部２４が記憶する走行ログの数でも、それ以下でもよい。
【００４７】
そして網羅性予測値算出部２１は、ステップＳ１１２で読み込んだ各走行ログにおける自動車１の進行方向を判定する（ステップＳ１１３）。ここでいう「自動車１の進行方向」とは、「走行ログの移動開始地点から一定距離（例：１ｋｍ）走行後の地点を結んだ方向」を進行方向としてもよいし、また「走行ログの移動開始地点と、微小時間後の車両の位置とを結んだ方向」を進行方向としてもよい。これ以外の方法も適宜利用できる。
【００４８】
続いて網羅性予測値算出部２１は、各走行ログの移動開始地点と、ステップＳ１１３で判定した進行方向と、ステップＳ１１１で読み込んだ領域（進行予測領域）とを重ね合わせる（ステップＳ１１４）。図８は、図７のステップＳ１１４で示した処理で重ね合わせられる走行ログ５１の移動開始地点５１ａと進行方向５１ｂと目的地５１ｃ、および進行予測領域５２の一例について示す説明図である。図９は、図８で示した走行ログの移動開始地点５１ａと進行方向５１ｂ、および進行予測領域５２を重ね合わせた後の状態について示す説明図である。
【００４９】
このステップＳ１１３〜１１４の処理では、「各走行ログの移動開始地点」のかわりに、「各走行ログの移動開始地点から特定の距離の移動が済んだ地点」を利用してもよい。たとえば自動車１の移動開始地点から現在位置までの距離が５ｋｍであったとき、ステップＳ１１４では各走行ログの移動開始地点より５ｋｍ移動した地点を、進行方向および進行予測領域と重ね合わせるようにすることもできる。
【００５０】
網羅性予測値算出部２１は、このステップＳ１１４で重ね合わせた結果をもとに、各走行ログの網羅性を算出する（ステップＳ１１５）。ここでいう網羅性とは、以下の数３に示す数式で算出される。たとえば図８〜９で、走行経路長が１２ｋｍで、そのうち進行予測領域に含まれる経路の長さが１０ｋｍであるとき、この走行ログの進路予測領域に対する網羅性は１０÷１２≒０．８３となる。
【００５１】
【数３】
2013111506.tif 000005
【００５２】
網羅性予測値算出部２１は最後に、ステップＳ１１５で算出した各走行ログの網羅性の平均値（もしくは中央値などのような代表値）を計算し、その結果を網羅性予測値とする（ステップＳ１１６）。網羅性予測値算出部２１は、網羅性予測値の算出対象となる領域が他に残っていればその領域に対して以上のステップＳ１１１〜１１６に示した処理を行い、残っていなければ処理を終了する（ステップＳ１１７）。
【００５３】
（第１の実施形態の全体的な動作）
次に、上記の実施形態の全体的な動作について説明する。
本実施形態に係る進路予測情報提供方法は、走行ログ記憶部２４に予め記憶された移動体の過去に移動した経路である走行ログに基づいて当該移動体の将来の進路を予測してその進路に関連する情報を当該移動体のユーザに対して提供する進路予測情報提供装置１０にあって、領域形状記憶部２５に形状および形状が予め記憶された移動体が移動しうる複数の各領域に対して、走行ログにおける移動体の走行経路において当該領域に含まれる経路長を走行ログにおける移動体の走行経路の全長で除算した値を網羅性予測値として網羅性予測値算出部が算出し（図６・ステップＳ１０１）、各領域に対して、当該領域の位置および形状に応じて特定される情報をユーザに提供するアプリケーションソフトが不適切な情報を提供する割合の予測値であるノイズ予測値をノイズ予測値算出部が算出し（図６・ステップＳ１０２）、網羅性予測値を対象として予め設定された第１の重み値を網羅性予測値に乗算した値から、ノイズ予測値を対象として予め設定された第２の重み値をノイズ予測値に乗算した値を減算して得られる値が最大となる領域を最適領域選択部が最適な領域として選択してこれを出力し（図６・ステップＳ１０３）、選択された最適な領域に関連する情報を提供するアプリケーションソフトをアプリケーション実行手段が動作させる（図６・ステップＳ１０４）。
【００５４】
ここで、上記各動作ステップについては、これをコンピュータで実行可能にプログラム化し、これらを前記各ステップを直接実行する進路予測情報提供装置１０のプロセッサ１１に実行させるようにしてもよい。本プログラムは、非一時的な記録媒体、例えば、ＤＶＤ、ＣＤ、フラッシュメモリ等に記録されてもよい。その場合、本プログラムは、記録媒体からコンピュータによって読み出され、実行される。
この動作により、本実施形態は以下のような効果を奏する。
【００５５】
本実施形態は、上記のように構成されることにより、走行ログから的確に移動体の将来の進路を予測し、予測した進路をアプリケーションソフトにとって最適な形状で提供できるという効果を奏する。その理由は、移動体の将来の進路のうち、当該移動体の位置を基準点とする領域に含まれる割合の予測値である網羅性予測値と、アプリケーションソフトが不適切な情報を提供する割合の予測値であるノイズ予測値を計算し、これら網羅性予測値とノイズ予測値をもとに、複数の領域のなかから１つの領域を選択し、その形状をアプリケーション実行手段に提供するからである。
【００５６】
（第２の実施形態）
本発明の第２の実施形態は、第１の実施形態の構成で、領域形状記憶部２２５に記憶される各領域の形状を長方形の形状であるものとした。この構成によっても、第１の実施形態で説明した効果と同一の効果を得ることができる。
以下、これをより詳細に説明する。
【００５７】
図１０は、本発明の第２の実施形態に係る進路予測情報提供装置２１０の構成を示す説明図である。進路予測情報提供装置２１０は、第１の実施形態に係る進路予測情報提供装置１０とほぼ同一の構成を備えているので、同一の要素については同一の呼称と参照番号でいう。
【００５８】
より具体的には、進路予測情報提供装置２１０は、第１の実施形態に係る進路予測情報提供装置１０の領域形状記憶部２５が、別の領域形状記憶部２２５に置換されているだけであり、他は全て進路予測情報提供装置１０と同一である。
【００５９】
図１１は、図１０で示した領域形状記憶部２２５の記憶内容の一例について示す説明図である。前述した第１の実施形態で、領域形状記憶部２５は扇型の領域の形状を定義するデータを記憶していたが、本実施形態の領域形状記憶部２２５は長方形の形状を領域として記憶している。自動車１の進行方向に対して平行な方向を辺Ａ、垂直な方向を辺Ｂとして、領域形状記憶部２２５には、各領域の領域ＩＤ２２５ａ、辺Ａと辺Ｂ各々の長さである辺Ａ長さ２２５ｂと辺Ｂ長さ２２５ｃ、領域内の移動体（自動車）のＸ座標位置２２５ｄ、Ｙ座標位置２２５ｅが記憶されている。
【００６０】
領域形状記憶部２２５は、このような長方形以外にも、たとえば円形、三角形、ひし形などのような任意の形状を記憶するように構成されてもよい。また、複数種類の形状を、各々の形状の種類と共に記憶するように構成されてもよい。もちろん、各領域の形状がどうであっても、進路予測情報提供装置２１０の他の構成要素における処理内容には特に変化は無い。
【００６１】
（第３の実施形態）
本発明の第３の実施形態は、第１の実施形態の構成に加えて、選択された最適な領域に該当するコンテンツデータを外部装置３３０から取得して、予め備えられたコンテンツ記憶部３２６に記憶させるコンテンツ取得手段３１８を有し、また選択された最適な領域に該当しないコンテンツをコンテンツ記憶部から削除するコンテンツ削除手段３１９を有するものとした。
【００６２】
さらに、最適領域選択部３２３が、アプリケーション実行手段３１６から予め提供された網羅性予測値の最小値である最小網羅性予測値、およびノイズ予測値の最大値である最大ノイズ予測値の数値を利用して、網羅性予測値が最小網羅性予測値より大きく、かつノイズ予測値が最大ノイズ予測値より小さくなる範囲で第１の重み値を網羅性予測値に乗算した値から第２の重み値をノイズ予測値に乗算した値を減算して得られた値が最大となる領域を最適な領域として選択してこれをアプリケーション実行手段に出力する機能を有するものとした。
【００６３】
この構成によっても、第１の実施形態で説明した効果と同一の効果を得ることができるのに加えて、コンテンツ取得にかかる通信量を少なくすることができるので、移動体への搭載により適したものとすることができる。また、最小網羅性予測値および最大ノイズ予測値をアプリケーション実行手段が予め指定することにより、不適切な情報提供がされる割合をさらに小さくすることが可能となる。
以下、これをより詳細に説明する。
【００６４】
図１２は、本発明の第３の実施形態に係る進路予測情報提供装置３１０の構成を示す説明図である。進路予測情報提供装置３１０は、第１の実施形態に係る進路予測情報提供装置１０とほぼ同一の構成を備えているので、同一の要素については同一の呼称と参照番号でいう。
【００６５】
より具体的には、進路予測情報提供装置３１０は、ハードウェア的には図１で示された第１の実施形態の各要素に加えて、無線公衆通信網を介して外部装置３３０とのデータ通信を行う通信手段３１７が追加されている。外部装置３３０は、通信手段３３１と記憶手段３３２とを備え、進路予測情報提供装置３１０から通信手段３３１を介して受信した送信要求に応じて、送信要求に応じたデータを記憶手段３３２から読み出して返信する。
【００６６】
そして、進路予測情報提供装置３１０のプロセッサ１１は、コンピュータプログラムが動作することにより、第１の実施形態と同一である走行経路取得手段１５および、第１の実施形態とは別の進路予測情報提供手段３２０（網羅性予測値算出部２１、ノイズ予測値算出部２２、最適領域選択部３２３）、アプリケーション実行手段３１６に加えて、コンテンツ取得手段３１８、コンテンツ削除手段３１９、として機能する。このうち網羅性予測値算出部２１とノイズ予測値算出部２２は、第１の実施形態と同一である。
【００６７】
記憶手段１２には、いずれも第１の実施形態と同一である走行ログ記憶部２４、領域形状記憶部２５に加えて、コンテンツ記憶部３２６としての記憶領域が確保されている。
【００６８】
図１３は、図１２に示した進路予測情報提供手段３２０およびアプリケーション実行手段３１６、コンテンツ取得手段３１８、コンテンツ削除手段３１９のより詳しい構成について示す説明図である。
【００６９】
アプリケーション実行手段３１６は、最適領域選択部３２３から取得した領域をもとに、前述のようなカーナビゲーションなどのアプリケーションソフトを動作させる。これに加えて、アプリケーション実行手段３１６は、最適領域選択部３２３に当該アプリケーションソフトが定義する最小網羅性予測値と最大ノイズ予測値とを送り、それをもとにして最適領域選択部３２３が領域形状記憶部２５に記憶する複数の領域の中からひとつを選択する機能を持つ。
【００７０】
そして、最適領域選択部３２３は、アプリケーション実行手段３１６から取得した最小網羅性予測値をもとに１つの領域を選択する。より具体的には、網羅性予測値がアプリケーションソフトの定義する最小網羅性予測値より大きく、かつノイズ予測値が最も小さい領域を選択する。
【００７１】
また、最適領域選択部３２３は、アプリケーション実行手段３１６から取得した最大ノイズ予測値をもとに１つの領域を選択する。より具体的には、ノイズ予測値がアプリケーションソフトの定義する最大ノイズ予測値より小さく、かつ網羅性予測値が最も大きな進路予測領域を選択する。
【００７２】
コンテンツ削除手段３１９は、最適領域選択部３２３が選択した領域を最適領域選択部２３より取得して、コンテンツ記憶部３２６が記憶するコンテンツデータのうち、最適領域選択部２３より取得した領域に関連しないデータを削除する。ここで、コンテンツ削除手段３１９は、最適領域選択部３２３より取得した領域に関連しないデータのうちの全部ではなく一部を削除するように動作してもよい。
【００７３】
コンテンツ取得手段３１８は、最適領域選択部２３が選択した領域を最適領域選択部２３より取得して、通信手段３１７を介してその領域に関連するコンテンツデータを外部装置３３０より取得して、コンテンツ記憶部３２６に記憶させる。ここで、コンテンツ取得手段３１８は、最適領域選択部３２３より取得した領域に関連しないデータのうちの全部ではなく一部を取得するように動作してもよい。
【００７４】
通信手段３１７は、外部装置３３０とのデータ通信を実行する。コンテンツ記憶部３２６は、緯度経度などで表される位置データとともに、アプリケーション実行手段３１６で実行されるアプリケーションソフトによって利用されるコンテンツデータを記憶する。
【００７５】
図１４は、図１２〜１３で示したコンテンツ記憶部３２６の記憶内容の一例について示す説明図である。コンテンツ記憶部３２６には、各コンテンツを一意に識別するコンテンツＩＤ３２６ａ、当該コンテンツを外部装置３３０より取得した時刻を示すコンテンツ取得時刻３２６ｂ、そのコンテンツに該当する場所の緯度３２６ｃおよび経度３２６ｄ、そしてコンテンツ本体３２６ｅなどならなるコンテンツデータが記憶されている。
【００７６】
もちろん、コンテンツ記憶部３２６のデータ構成は上記の例に限定されるものではない。たとえば上記以外の項目のデータが記憶されていてもよい。また、コンテンツ本体３２６ｅはテキストデータに限らず、静止画、動画、音声などであってもよいし、複数種類のデータを組み合わせたもの（たとえばテキスト＋動画＋音声などのように）であってもよい。
【００７７】
図１５は、図１２〜１３で示した進路予測情報提供装置３１０の動作について示すフローチャートである。このフローチャートで、まずアプリケーション実行手段３１６が、動作させるアプリケーションの種類などに応じて予め最小網羅性予測値および最大ノイズ予測値の数値を最適領域選択部３２３に送る（ステップＳ４００）。
【００７８】
ここで、最小網羅性予測値および最大ノイズ予測値は、アプリケーション実行手段３１６が動作させるアプリケーションの種類に応じて決定されるものであってもよいし、また同一のアプリケーションであっても、対象となる領域の特性（たとえば都心であるか郊外であるかなど）に応じて決定されるものであってもよい。もちろんこれ以外の基準などによって、最小網羅性予測値および最大ノイズ予測値が決定されてもよい。
【００７９】
ステップＳ１０１〜１０２は、図６に示した第１の実施形態に係る進路予測情報提供装置１０の動作と同一である。その後に続くステップＳ４０３では、図６のステップＳ１０３と同じく、最適領域選択部３２３がアプリケーションにとって最適な進路予測領域を選択するが、その条件に上述の「網羅性予測値が最小網羅性予測値より大きい」ことと「ノイズ予測値が最大ノイズ予測値より大きい」こととが加わる。
【００８０】
最適領域選択部３２３が選択して出力した最適な進路予測領域について、アプリケーション実行手段３１６が後述のステップＳ４０４を、コンテンツ削除手段３１９が後述のステップＳ４０５を、そしてコンテンツ取得手段３１８が後述のステップＳ４０６〜７を実行する。これらの各々は別々に実行されるものであるので、番号の順番通りに実行される必要は無い。
【００８１】
ステップＳ４０４では、ステップＳ１０３で最適領域選択部３２３が選択した１つの領域をアプリケーション実行手段３１６が取得し、取得した領域をもとにさまざまなアプリケーションを実行する。
【００８２】
ステップＳ４０５では、ステップＳ１０３で最適領域選択部３２３が選択した１つの領域を最適領域選択部３２３よりコンテンツ削除手段３１９が取得し、コンテンツ記憶部３２６が記憶するコンテンツデータのうち、最適領域選択部３２３より取得した領域に関連していないデータを削除する。
【００８３】
ステップＳ４０６では、ステップＳ１０３で最適領域選択部３２３が選択した１つの領域を最適領域選択部３２３よりコンテンツ取得手段３１８が取得し、通信手段３１７を介して最適領域選択部３２３より取得した領域に関連しているコンテンツデータを外部装置３３０より取得する。ステップＳ４０６に引き続いて、コンテンツ取得手段３１８は外部装置３３０より取得したコンテンツデータをコンテンツ記憶部３２６に記憶する（ステップＳ４０７）。
【００８４】
ステップＳ４０４以降で示した動作の全てが常に実行される必要も無く、必要に応じて１つもしくは２つのステップを実行するようにしてもよい。たとえば、コンテンツ記憶部３２６の記憶容量に余裕がある場合にはステップＳ４０５を実行しない（コンテンツデータを削除しない）ようにしてもよい。また、最適領域選択部３２３より新たに取得した領域に関連しているコンテンツデータが既にコンテンツ記憶部３２６に記憶されている場合にはステップＳ４０６〜７を実行しない（取得済のコンテンツデータを重複して取得しない）ようにすることもできる。このようにすれば、コンテンツの取得にかかる通信量を削減できる。
【００８５】
さらに、ステップＳ４０５を実行する際、コンテンツ記憶部３２６に記憶されているコンテンツ取得時刻３２６ｂから予め与えられた期間以上（たとえば１年以上）が経過したコンテンツデータを優先的に削除するようにしてもよい。そして、コンテンツデータと走行ログとを突き合わせて、このコンテンツデータに該当する場所（緯度３２６ｃおよび経度３２６ｄ）の近辺を走行した形跡が予め与えられた期間内（たとえば１年以内）にみられない場合にはそのコンテンツデータを削除するようにしてもよい。
【００８６】
本実施形態は、上記のように構成されることにより、アプリケーション実行時のユーザの不利益が一定以下になり、かつアプリケーション実行時のユーザの利益ができるだけ大きくなるような領域を予測し、その結果をアプリケーションに提供できるという効果を奏する。その理由は、最適領域選択部３２３がアプリケーション実行手段３１６より最大ノイズ予測値を取得し、最大ノイズ予測値より小さく、かつ網羅性予測値が最も大きな進路予測領域を選択するためである。
【００８７】
さらに、本実施形態は、アプリケーション実行時のユーザの利益が一定以上になり、かつアプリケーション実行時のユーザの不利益ができるだけ小さくなるような領域を予測し、その結果をアプリケーションに提供できるという効果を奏する。その理由は、最適領域選択部３２３がアプリケーション実行手段３１６より最小網羅性予測値を取得し、最小網羅性予測値より大きく、かつノイズ予測値が最も小さい領域を選択するためである。
【００８８】
さらに、本実施の形態は、アプリケーションの実行に伴い生じるユーザの利益が大きくなるように、アプリケーション実行手段３１６がアプリケーションを実行できるという効果を奏する。その理由は、最適領域選択部３２３が提供する進路予測情報をもとにアプリケーション実行手段１６がアプリケーションを実行するためである。
【００８９】
さらに、本実施の形態は、コンテンツの削除に伴い生じるユーザの不利益が小さくなるように、コンテンツ削除手段３１９がコンテンツを削除できるという効果を奏する。その理由は、最適領域選択部３２３が提供する進路予測情報をもとにコンテンツ削除手段３１９がコンテンツを削除することにより、将来ユーザが必要としないデータを優先的に削除できるためである。
【００９０】
さらに、本実施の形態は、コンテンツの取得に伴い増加するユーザの利益が大きくなるように、コンテンツ取得手段３１８がコンテンツを取得できるという効果を奏する。その理由は、最適領域選択部３２３が提供する進路予測情報をもとにコンテンツ取得手段３１８がコンテンツを取得することにより、将来ユーザが必要とするデータを優先的に取得できるためである。
【００９１】
これまで本発明について図面に示した特定の実施形態をもって説明してきたが、本発明は図面に示した実施形態に限定されるものではなく、本発明の効果を奏する限り、これまで知られたいかなる構成であっても採用することができる。
【００９２】
上述した実施形態について、その新規な技術内容の要点をまとめると、以下のようになる。なお、上記実施形態の一部または全部は、新規な技術として以下のようにまとめられるが、本発明は必ずしもこれに限定されるものではない。
【００９３】
（付記１）  移動体の過去に移動した経路である走行ログに基づいて当該移動体の将来の進路を予測してその進路に関連する情報を当該移動体のユーザに対して提供する進路予測情報提供装置であって、
前記走行ログを予め記憶する走行ログ記憶部と、
前記移動体が移動しうる複数の領域の位置および形状を予め記憶する領域形状記憶部と、
前記領域の位置および形状に関連する情報を当該移動体のユーザに対して提供するアプリケーションソフトを動作させるアプリケーション実行手段と、
前記各領域に対して、前記走行ログにおける前記移動体の走行経路において当該領域に含まれる経路長を前記走行ログにおける前記移動体の走行経路の全長で除算した値を網羅性予測値として算出する網羅性予測値算出部と、
前記各領域に対して、当該領域の前記位置および形状に応じて特定される前記アプリケーションソフトが不適切な情報を提供する割合の予測値であるノイズ予測値を算出するノイズ予測値算出部と、
前記網羅性予測値を対象として予め設定された第１の重み値を前記網羅性予測値に乗算した値から、前記ノイズ予測値を対象として予め設定された第２の重み値を前記ノイズ予測値に乗算した値を減算して得られる値が最大となる領域を最適な領域として選択してこれを前記アプリケーション実行手段に出力する最適領域選択部と
を備えたことを特徴とする進路予測情報提供装置。
【００９４】
（付記２）  前記網羅性予測値算出部が、前記各領域で直近の予め設定された期間における複数の前記走行ログに対して算出した前記網羅性予測値の平均値を当該領域に対する前記網羅性予測値とすることを特徴とする、付記１に記載の進路予測情報提供装置。
【００９５】
（付記３）  前記ノイズ予測値算出部が、当該領域の面積、当該領域中に存在するデータの個数、および当該領域中に存在するデータの合計サイズのうちいずれか１つ以上を用いて当該領域の前記ノイズ予測値を算出することを特徴とする、付記１に記載の進路予測情報提供装置。
【００９６】
（付記４）  選択された前記最適な領域に該当するコンテンツデータを外部装置から取得して、予め備えられたコンテンツ記憶部に記憶させるコンテンツ取得手段を有することを特徴とする、付記１に記載の進路予測情報提供装置。
【００９７】
（付記５）  選択された前記最適な領域に該当しないコンテンツを前記コンテンツ記憶部から削除するコンテンツ削除手段を有することを特徴とする、付記４に記載の進路予測情報提供装置。
【００９８】
（付記６）  前記最適領域選択部が、前記アプリケーション実行手段から予め提供された前記網羅性予測値の最小値である最小網羅性予測値、および前記ノイズ予測値の最大値である最大ノイズ予測値の数値を利用して、前記網羅性予測値が前記最小網羅性予測値より大きく、かつ前記ノイズ予測値が前記最大ノイズ予測値より小さくなる範囲で前記第１の重み値を前記網羅性予測値に乗算した値から前記第２の重み値を前記ノイズ予測値に乗算した値を減算して得られた値が最大となる領域を前記最適な領域として選択してこれを前記アプリケーション実行手段に出力する機能を有することを特徴とする、付記１に記載の進路予測情報提供装置。
【００９９】
（付記７）  走行ログ記憶部に予め記憶された移動体の過去に移動した経路である走行ログに基づいて当該移動体の将来の進路を予測してその進路に関連する情報を当該移動体のユーザに対して提供する進路予測情報提供装置にあって、
領域形状記憶部に形状および形状が予め記憶された前記移動体が移動しうる複数の各領域に対して、前記走行ログにおける前記移動体の走行経路において当該領域に含まれる経路長を前記走行ログにおける前記移動体の走行経路の全長で除算した値を網羅性予測値として網羅性予測値算出部が算出し、
前記各領域に対して、当該領域の前記位置および形状に応じて特定される情報を前記ユーザに提供するアプリケーションソフトが不適切な情報を提供する割合の予測値であるノイズ予測値をノイズ予測値算出部が算出し、
前記網羅性予測値を対象として予め設定された第１の重み値を前記網羅性予測値に乗算した値から、前記ノイズ予測値を対象として予め設定された第２の重み値を前記ノイズ予測値に乗算した値を減算して得られる値が最大となる領域を最適領域選択部が最適な領域として選択してこれを出力し、
選択された前記最適な領域に関連する情報を提供する前記アプリケーションソフトをアプリケーション実行手段が動作させる
ことを特徴とする進路予測情報提供方法。
【０１００】
（付記８）  走行ログ記憶部に予め記憶された移動体の過去に移動した経路である走行ログに基づいて当該移動体の将来の進路を予測してその進路に関連する情報を当該移動体のユーザに対して提供する進路予測情報提供装置にあって、
前記進路予測情報提供装置の備えるコンピュータに、
領域形状記憶部に形状および形状が予め記憶された前記移動体が移動しうる複数の各領域に対して、前記走行ログにおける前記移動体の走行経路において当該領域に含まれる経路長を前記走行ログにおける前記移動体の走行経路の全長で除算した値を網羅性予測値として算出する手順、
前記各領域に対して、当該領域の前記位置および形状に応じて特定される情報を前記ユーザに提供するアプリケーションソフトが不適切な情報を提供する割合の予測値であるノイズ予測値を算出する手順、
前記網羅性予測値を対象として予め設定された第１の重み値を前記網羅性予測値に乗算した値から、前記ノイズ予測値を対象として予め設定された第２の重み値を前記ノイズ予測値に乗算した値を減算して得られる値が最大となる領域を最適な領域として選択してこれを出力する手順、
および選択された前記最適な領域に関連する情報を提供する前記アプリケーションソフトを動作させる手順
を実行させることを特徴とする進路予測情報提供プログラム。
【０１０１】
この出願は２０１２年１月２５日に出願された日本出願特願２０１２−０１２７２１を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【産業上の利用可能性】
【０１０２】
カーナビゲーション装置などのような、自動車、自転車、二輪車などのような移動体に搭載可能な地理情報利用のアプリケーションソフトを実行する装置において利用可能である。あるいは、歩行者が使用可能なものとして、たとえば携帯電話やスマートフォンなどのような可搬式デバイスで実行されるアプリケーションソフトなどのような形態で提供されてもよい。また、移動体に搭載されるものではなく、固定されたサーバコンピュータによって針路予測などの処理を行ってもよい。
【符号の説明】
【０１０３】
１  自動車
１０、２１０、３１０  進路予測情報提供装置
１１  プロセッサ
１２、３３２  記憶手段
１３  走行経路記録手段
１４  入出力手段
１５  走行経路取得手段
１６、３１６  アプリケーション実行手段
１７  共通バス
２０、３２０  進路予測情報提供手段
２１  網羅性予測値算出部
２２  ノイズ予測値算出部
２３、３２３  最適領域選択部
２４  走行ログ記憶部
２５、２２５  領域形状記憶部
５１  走行ログ
５２  進行予測領域
３１７、３３１  通信手段
３１８  コンテンツ取得手段
３１９  コンテンツ削除手段
３２６  コンテンツ記憶部
３３０  外部装置
【図１】
2013111506.tif 000006
【図２】
2013111506.tif 000007
【図３】
2013111506.tif 000008
【図４】
2013111506.tif 000009
【図５】
2013111506.tif 000010
【図６】
2013111506.tif 000011
【図７】
2013111506.tif 000012
【図８】
2013111506.tif 000013
【図９】
2013111506.tif 000014
【図１０】
2013111506.tif 000015
【図１１】
2013111506.tif 000016
【図１２】
2013111506.tif 000017
【図１３】
2013111506.tif 000018
【図１４】
2013111506.tif 000019
【図１５】
2013111506.tif 000020
【手続補正書】
【提出日】平成26年7月23日(2014.7.23)
【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】
移動体の過去に移動した経路である走行ログに基づいて当該移動体の将来の進路を予測してその進路に関連する情報を当該移動体のユーザに対して提供する進路予測情報提供装置であって、
前記移動体が移動しうる領域の位置および形状に関連する情報を当該移動体のユーザに対して提供するアプリケーションソフトを動作させるアプリケーション実行手段と、
前記各領域に対して、前記走行ログにおける前記移動体の走行経路において当該領域に含まれる経路長を前記走行ログにおける前記移動体の走行経路の全長で除算した値を網羅性予測値として算出する網羅性予測値算出部と、
前記各領域に対して、当該領域の前記位置および形状に応じて特定される前記アプリケーションソフトが不適切な情報を提供する割合の予測値であるノイズ予測値を算出するノイズ予測値算出部と、
前記網羅性予測値を対象として予め設定された第１の重み値を前記網羅性予測値に乗算した値から、前記ノイズ予測値を対象として予め設定された第２の重み値を前記ノイズ予測値に乗算した値を減算して得られる値が最大となる領域を最適な領域として選択してこれを前記アプリケーション実行手段に出力する最適領域選択部と
を備えたことを特徴とする進路予測情報提供装置。
【請求項２】
前記網羅性予測値算出部が、前記各領域で直近の予め設定された期間における複数の前記走行ログに対して算出した前記網羅性予測値の平均値を当該領域に対する前記網羅性予測値とすることを特徴とする、請求項１に記載の進路予測情報提供装置。
【請求項３】
前記ノイズ予測値算出部が、当該領域の面積、当該領域中に存在するデータの個数、および当該領域中に存在するデータの合計サイズのうちいずれか１つ以上を用いて当該領域の前記ノイズ予測値を算出することを特徴とする、請求項１に記載の進路予測情報提供装置。
【請求項４】
選択された前記最適な領域に該当するコンテンツデータを外部装置から取得して、予め備えられたコンテンツ記憶部に記憶させるコンテンツ取得手段を有することを特徴とする、請求項１に記載の進路予測情報提供装置。
【請求項５】
選択された前記最適な領域に該当しないコンテンツを前記コンテンツ記憶部から削除するコンテンツ削除手段を有することを特徴とする、請求項４に記載の進路予測情報提供装置。
【請求項６】
前記最適領域選択部が、前記アプリケーション実行手段から予め提供された前記網羅性予測値の最小値である最小網羅性予測値、および前記ノイズ予測値の最大値である最大ノイズ予測値の数値を利用して、前記網羅性予測値が前記最小網羅性予測値より大きく、かつ前記ノイズ予測値が前記最大ノイズ予測値より小さくなる範囲で前記第１の重み値を前記網羅性予測値に乗算した値から前記第２の重み値を前記ノイズ予測値に乗算した値を減算して得られた値が最大となる領域を前記最適な領域として選択してこれを前記アプリケーション実行手段に出力する機能を有することを特徴とする、請求項１に記載の進路予測情報提供装置。
【請求項７】
予め記憶された移動体の過去に移動した経路である走行ログに基づいて当該移動体の将来の進路を予測してその進路に関連する情報を当該移動体のユーザに対して提供する進路予測情報提供装置にあって、
位置および形状が予め記憶された前記移動体が移動しうる複数の各領域に対して、前記走行ログにおける前記移動体の走行経路において当該領域に含まれる経路長を前記走行ログにおける前記移動体の走行経路の全長で除算した値を網羅性予測値として網羅性予測値算出部が算出し、
前記各領域に対して、当該領域の前記位置および形状に応じて特定される情報を前記ユーザに提供するアプリケーションソフトが不適切な情報を提供する割合の予測値であるノイズ予測値をノイズ予測値算出部が算出し、
前記網羅性予測値を対象として予め設定された第１の重み値を前記網羅性予測値に乗算した値から、前記ノイズ予測値を対象として予め設定された第２の重み値を前記ノイズ予測値に乗算した値を減算して得られる値が最大となる領域を最適領域選択部が最適な領域として選択してこれを出力し、
選択された前記最適な領域に関連する情報を提供する前記アプリケーションソフトをアプリケーション実行手段が動作させる
ことを特徴とする進路予測情報提供方法。
【請求項８】
予め記憶された移動体の過去に移動した経路である走行ログに基づいて当該移動体の将来の進路を予測してその進路に関連する情報を当該移動体のユーザに対して提供する進路予測情報提供装置にあって、
前記進路予測情報提供装置の備えるコンピュータに、
位置および形状が予め記憶された前記移動体が移動しうる複数の各領域に対して、前記走行ログにおける前記移動体の走行経路において当該領域に含まれる経路長を前記走行ログにおける前記移動体の走行経路の全長で除算した値を網羅性予測値として算出する手順、
前記各領域に対して、当該領域の前記位置および形状に応じて特定される情報を前記ユーザに提供するアプリケーションソフトが不適切な情報を提供する割合の予測値であるノイズ予測値を算出する手順、
前記網羅性予測値を対象として予め設定された第１の重み値を前記網羅性予測値に乗算した値から、前記ノイズ予測値を対象として予め設定された第２の重み値を前記ノイズ予測値に乗算した値を減算して得られる値が最大となる領域を最適な領域として選択してこれを出力する手順、
および選択された前記最適な領域に関連する情報を提供する前記アプリケーションソフトを動作させる手順
を実行させることを特徴とする進路予測情報提供プログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１２】
上記目的を達成するため、本発明に係る進路予測情報提供装置は、移動体の過去に移動した経路である走行ログに基づいて当該移動体の将来の進路を予測してその進路に関連する情報を当該移動体のユーザに対して提供する進路予測情報提供装置であって、移動体が移動しうる領域の位置および形状に関連する情報を当該移動体のユーザに対して提供するアプリケーションソフトを動作させるアプリケーション実行手段と、各領域に対して、走行ログにおける移動体の走行経路において当該領域に含まれる経路長を走行ログにおける移動体の走行経路の全長で除算した値を網羅性予測値として算出する網羅性予測値算出部と、各領域に対して、当該領域の位置および形状に応じて特定されるアプリケーションソフトが不適切な情報を提供する割合の予測値であるノイズ予測値を算出するノイズ予測値算出部と、網羅性予測値を対象として予め設定された第１の重み値を網羅性予測値に乗算した値から、ノイズ予測値を対象として予め設定された第２の重み値をノイズ予測値に乗算した値を減算して得られる値が最大となる領域を最適な領域として選択してこれをアプリケーション実行手段に出力する最適領域選択部とを備えたことを特徴とする。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１３】
上記目的を達成するため、本発明に係る進路予測情報提供方法は、予め記憶された移動体の過去に移動した経路である走行ログに基づいて当該移動体の将来の進路を予測してその進路に関連する情報を当該移動体のユーザに対して提供する進路予測情報提供装置にあって、位置および形状が予め記憶された移動体が移動しうる複数の各領域に対して、走行ログにおける移動体の走行経路において当該領域に含まれる経路長を走行ログにおける移動体の走行経路の全長で除算した値を網羅性予測値として網羅性予測値算出部が算出し、各領域に対して、当該領域の位置および形状に応じて特定される情報をユーザに提供するアプリケーションソフトが不適切な情報を提供する割合の予測値であるノイズ予測値をノイズ予測値算出部が算出し、網羅性予測値を対象として予め設定された第１の重み値を網羅性予測値に乗算した値から、ノイズ予測値を対象として予め設定された第２の重み値をノイズ予測値に乗算した値を減算して得られる値が最大となる領域を最適領域選択部が最適な領域として選択してこれを出力し、選択された最適な領域に関連する情報を提供するアプリケーションソフトをアプリケーション実行手段が動作させることを特徴とする。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１４】
上記目的を達成するため、本発明に係る進路予測情報提供プログラムは、予め記憶された移動体の過去に移動した経路である走行ログに基づいて当該移動体の将来の進路を予測してその進路に関連する情報を当該移動体のユーザに対して提供する進路予測情報提供装置にあって、進路予測情報提供装置の備えるコンピュータに、位置および形状が予め記憶された移動体が移動しうる複数の各領域に対して、走行ログにおける移動体の走行経路において当該領域に含まれる経路長を走行ログにおける移動体の走行経路の全長で除算した値を網羅性予測値として算出する手順、各領域に対して、当該領域の位置および形状に応じて特定される情報をユーザに提供するアプリケーションソフトが不適切な情報を提供する割合の予測値であるノイズ予測値を算出する手順、網羅性予測値を対象として予め設定された第１の重み値を網羅性予測値に乗算した値から、ノイズ予測値を対象として予め設定された第２の重み値をノイズ予測値に乗算した値を減算して得られる値が最大となる領域を最適な領域として選択してこれを出力する手順、および選択された最適な領域に関連する情報を提供するアプリケーションソフトを動作させる手順を実行させることを特徴とする。
【国際調査報告】
2013111506.tif 000021
2013111506.tif 000022
2013111506.tif 000023
2013111506.tif 000024