(57)【要約】      （修正有）【課題】ユーザの運転状況が考慮された学習を行うことができるサービス提供システムを提供する。【解決手段】サービス提供システム１は、車両のユーザに複数のサービスのうち少なくとも一つのサービスが提供されるサービス提供期間において、ユーザの運転負荷を示す負荷情報を取得するシーン推定部１３５と、サービス提供期間において、ユーザの感情を示す情報を含む反応情報を取得するユーザＦＢ抽出部１３１と、サービス提供期間において、互いに異なるサービス間の重複の程度を示す重複情報を取得するサービス提供状況監視部１３４と、負荷情報、反応情報及び重複情報に基づいて、少なくとも一つのサービスに係る学習値を求めるとともに、学習値に基づいて、少なくとも一つのサービスに係る提供の優先順位を変更するユーザＦＢ評価部１３２、優先順位調整部１３３と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載され、
前記車両のユーザに複数のサービスのうち少なくとも一つのサービスが提供されるサービス提供期間において、前記ユーザの運転負荷を示す負荷情報を取得する第１取得手段と、
前記サービス提供期間において、前記ユーザの感情を示す情報を含む反応情報を取得する第２取得手段と、
前記サービス提供期間において、互いに異なるサービス間の重複の程度を示す重複情報を取得する第３取得手段と、
前記負荷情報、前記反応情報及び前記重複情報に基づいて、前記少なくとも一つのサービスに係る学習値を求めるとともに、前記学習値に基づいて、前記少なくとも一つのサービスに係る提供の優先順位を変更する学習手段と、
を備えることを特徴とするサービス提供システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザにサービスを提供するサービス提供システムの技術分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
この種のシステムとして、例えば、対象ユーザが視聴した視聴コンテンツに付与された、選択されたコンテンツや、コンテンツ視聴時のアンケートへの回答結果から取得される感情情報に基づく感情タグと同等又は類似する感情タグが付与された既視聴コンテンツに基づいて、ユーザの感情に適したレコメンド情報を生成するシステムが提案されている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−２２８１４２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
この種のシステムでは、ユーザに適したサービスを提供するために、ユーザからのフィードバック情報（例えば、上記特許文献１では、感情情報）に基づいた学習が行われることがある。ところで、この種のシステムが車両に搭載される場合、ユーザは車両の運転を優先するので、運転状況によっては学習が適切に行われない可能性がある。
【０００５】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、ユーザの運転状況が考慮された学習を行うことができるサービス提供システムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明のサービス提供システムは、上記課題を解決するために、車両に搭載され、前記車両のユーザに複数のサービスのうち少なくとも一つのサービスが提供されるサービス提供期間において、前記ユーザの運転負荷を示す負荷情報を取得する第１取得手段と、前記サービス提供期間において、前記ユーザの感情を示す情報を含む反応情報を取得する第２取得手段と、前記サービス提供期間において、互いに異なるサービス間の重複の程度を示す重複情報を取得する第３取得手段と、前記負荷情報、前記反応情報及び前記重複情報に基づいて、前記少なくとも一つのサービスに係る学習値を求めるとともに、前記学習値に基づいて、前記少なくとも一つのサービスに係る提供の優先順位を変更する学習手段と、を備える。
【０００７】
「サービス提供期間」は、サービスが提供されている時に限らず、例えばサービスの提供終了後の時間も含む概念である。「運転負荷」は、例えばステアリングホイル等の操縦のための装置の操作量の多寡、例えばエアーコンディショナ等の車載機器の操作量の多寡、自車両の周辺に存在する他車両や歩行者等の障害物の多寡、等に応じて変化する指標である。「反応情報」は、提供されるサービス（例えば音声案内や表示等）等の外部からの刺激に対するユーザの反応を示す指標である。該指標には、ユーザの感情を示す情報が含まれる。
【０００８】
当該サービス提供システムでは、負荷情報、反応情報及び重複情報に基づいて求められた学習値に基づいて、サービスに係る提供の優先順位が変更される。つまり、当該サービス提供システムでは、提供されるサービスについて、負荷情報等に基づくフィードバックが行われる。当該サービス提供システムでは特に、負荷情報が考慮されるので、ユーザの運転状況が考慮された学習（例えばフィードバック）を行うことができる。
【０００９】
本発明の作用及び他の利得は次に説明する実施するための形態から明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施形態に係るサービス提供システムの構成を示すブロック図である。
【図２】実施形態に係るデータベースの概念を示す概念図である。
【図３】サービス提供のタイミングチャートの一例である。
【図４】実施形態に係る提供状況テーブルの一例である。
【図５】実施形態に係る提供状況監視処理を示すフローチャートである
【図６】実施形態に係る学習処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
本発明のサービス提供システムに係る実施形態について、図１乃至図６を参照して説明する。
【００１２】
（構成）
実施形態に係るサービス提供システムの構成について、図１を参照して説明する。図１は、実施形態に係るサービス提供システムの構成を示すブロック図である。
【００１３】
サービス提供システム１は、車両（図示せず）に搭載されている。図１において、サービス提供システム１は、処理部１０、車内カメラ２１、マイク２２、ミリ波レーダ２３、タッチインターフェイス２４及びデータベース３０を備えて構成されている。尚、車内カメラ２１、マイク２２、ミリ波レーダ２３及びタッチインターフェイス２４は、車両の他のシステムと共用されてよい。
【００１４】
サービス提供システム１は、例えば経路案内や渋滞情報等の運転支援に係る情報の提供、障害物の有無の検知結果に基づく警告や警報、映像コンテンツや音楽コンテンツの再生、電子メールの受信通知、等の複数のサービスを車両のユーザに提供可能に構成されている。サービス提供システム１が提供可能なサービスに係る情報は、データベース３０に格納されている（データベース３０の詳細については後述する）。
【００１５】
サービス提供システム１は、特に、ユーザからのフィードバック情報に基づいて、提供すべきサービスやサービスを提供すべきタイミングを学習する学習機能を有する。処理部１０は、学習機能を実現するために、その内部に論理的に実現される処理ブロックとして又は物理的に実現される処理回路として、データ取得部１１０、ドライバ動作認識部１２１、感情認識部１２２、音声認識部１２３、ジェスチャー認識部１２４、ユーザフィードバック抽出部１３１（以降、適宜“ＦＢ抽出部１３１”と称する）、ユーザフィードバック評価部１３２（以降、適宜“ＦＢ評価部１３２”と称する）、優先順位調整部１３３、サービス提供状況監視部１３４（以降、適宜“監視部１３４”と称する）及びシーン推定部１３５を備える。
【００１６】
データ取得部１１０は、車内カメラ２１により撮像された画像データ、並びに、マイク２２、ミリ波レーダ２３及びタッチインターフェイス２４各々の検出結果を示す検出データを取得する。
【００１７】
ドライバ動作認識部１２１は、データ取得部１１０により取得された画像データに基づいて、ユーザの動作（例えば身振り）を認識する。尚、画像データに基づく動作の認識方法については、既存の技術を適用可能であるので、その詳細についての説明は省略する。
【００１８】
感情認識部１２１は、データ取得部１１０により取得された画像データに基づいて、ユーザの表情を認識する。感情認識部１２１は、ユーザの表情、データ取得部１１０により取得されたマイク２２の検出結果としての音声、及びドライバ動作認識部１２１により認識されたユーザの動作に基づいて、ユーザの感情を認識（推定）する。尚、画像データに基づく表情の認識方法、並びに、表情、音声及び動作に基づく感情の認識方法については、既存の技術を適用可能であるので、その詳細についての説明は省略する。
【００１９】
音声認識部１２２は、データ取得部１１０により取得されたマイク２２の検出結果としての音声に基づく音声認識によりテキストデータを生成し、該テキストデータに所定の言語処理を施して、感情を示す言葉を抽出する。
【００２０】
ジェスチャー認識部１２４は、データ取得部１１０により取得された検出データに基づいて、ユーザのジェスチャー（即ち、特定の指示と対応付けられている動作）を認識する。ジェスチャー認識部１２４は、データ取得部１１０により取得された画像データに基づいてユーザの視線を認識してよい（即ち、視線検出を行ってよい）。
【００２１】
ＦＢ抽出部１３１は、感情認識部１２２、音声認識部１２３及びジェスチャー認識部１２４各々の認識結果からユーザのフィードバック（言い換えれば、意味のある情報）を抽出する。具体的には、ＦＢ抽出部１３１は、感情認識部１２２によりポジティブ又はネガティブな感情が推定された場合に、ポジティブ又はネガティブな感情をフィードバックとして抽出する。ＦＢ抽出部１３１は、音声認識部１２３によりポジティブ又はネガティブな感情を示す言葉が抽出された場合に、該言葉により示されるポジティブ又はネガティブな感情をフィードバックとして抽出する。ＦＢ抽出部１３１は、ジェスチャー認識部１２４によりポジティブ又はネガティブなジェスチャー（例えば、音量を上げる又は下げるジェスチャー等）が認識された場合に、ポジティブ又はネガティブなジェスチャーをフィードバックとして抽出する。
【００２２】
（ｉ）感情認識部１２２によりニュートラルな感情（即ち、ポジティブでもネガティブでもない感情）が認識された場合、（ｉｉ）音声認識部１２３によりニュートラルな感情を示す言葉、又は、感情に関連しない言葉が抽出された場合、或いは、（ｉｉｉ）ジェスチャー認識部１２４によりニュートラルなジェスチャーが認識された場合、ＦＢ抽出部１３１は、ユーザからのフィードバックは無いと判定する。
【００２３】
シーン推定部１３５は、サービス提供システム１が搭載されている車両の各種内部センサ（例えばステアリングセンサ、アクセルペダルセンサ、ブレーキペダルセンサ等）の出力、車内カメラ２１により撮像された画像データ等に基づいてユーザ（特に、ドライバ）の状況を認識する。シーン推定部１３５は、上記各種内部センサ（特に、車速センサ、加速度センサ等）の出力に基づいて車両の動作状況を認識する。シーン推定部１３５は、車両の周辺を撮像するカメラやミリ波レーダ等の車両の周辺を監視する装置の検出結果に基づいて車両の周辺状況を認識する。シーン推定部１３５は、ユーザの状況、車両の動作状況及び車両の周辺状況に基づいて、シーンを推定する。
【００２４】
ＦＢ評価部１３２は、ＦＢ抽出部１３１により抽出されたフィードバック、監視部１３４からのサービスの提供状況を示す情報、及びシーン推定部１３５により推定されたシーンに基づいて、現在提供されている又は直前まで提供されていたサービスについての評価値を算出する。
【００２５】
優先順位調整部１３３は、ＦＢ評価部１３２により算出された評価値に基づいて提供されるサービスの優先順位を調整する。
【００２６】
（データベース）
次に、データベース３０について、図２を参照して説明を加える。図２は、実施形態に係るデータベースの概念を示す概念図である。
【００２７】
本実施形態では、各サービスが、例えば緊急度に応じて分類されている。具体的には、レベル０（Ｌｖ０）、レベル１（Ｌｖ１）及びレベル２（Ｌｖ２）は、夫々、「警告」、「注意喚起」及び「情報提供」に対応する。
【００２８】
図２（ａ）に示すように、レベル０のデータベースには、サービスＬ０＿１〜Ｌ０＿Ｎが含まれている。同様に、レベル１のデータベースには、サービスＬ１＿１〜Ｌ１＿Ｎが、レベル２のデータベースには、サービスＬ２＿１〜Ｌ２＿Ｎが含まれている。
【００２９】
レベル０のデータベース、レベル１のデータベース及びレベル２のデータベース各々には、各シーンにおいて優先して提供すべきサービスを規定する優先順位テーブルが含まれている。サービス提供システム１は、優先順位テーブルを参照して提供すべきサービスを決定している。
【００３０】
ここで、レベル０のデータベースに含まれる優先順位テーブルの一例を図２（ｂ）に示す。サービス提供システム１は、シーン１に対応する状況となった場合、シーン１用の優先順位テーブルを参照して、例えばサービスＬ０＿１を提供する。或いは、サービス提供システム１は、シーン２に対応する状況となった場合、シーン２用の優先順位テーブルを参照して、例えばサービスＬ０＿１１を提供する。
【００３１】
本実施形態では、各サービスとＦＢ評価部１３２により算出された評価値の累積値とが関連付けて格納されている。上述の優先順位調整部１３３は、各サービスの評価値の累積値に基づいて、評価値が算出された時（即ち、サービス提供時）のシーンに対応する優先順位テーブルにおけるサービスの優先順位を調整する。
【００３２】
（サービス提供タイミング）
本実施形態では、ＦＢ抽出部１３１により抽出されたフィードバックと、提供されている又は提供されたサービスとを関連付けるために、サービス提供タイミングが規定されている。
【００３３】
サービス提供のタイミングチャートの一例を図３に示す。図３の時刻ｔ１にサービスの提供が開始され、時刻ｔ２にサービスの提供が終了されたとする。本実施形態では、時刻ｔ１から時刻ｔ２までの期間を「提供中」とする。本実施形態では、時刻ｔ２からＸ秒間の期間（即ち、時刻ｔ２から時刻ｔ３までの期間）を「提供後」とする。これは、サービスの提供終了後にユーザからのフィードバックがあることが想定されるからである。
【００３４】
図３において、時刻ｔ０は、時刻ｔ３と同じ、サービスの提供終了後Ｘ秒間が経過した時点を示している。本実施形態では、サービスの提供終了後Ｘ秒間が経過した時点から、次にサービスが開始されるまでの期間（即ち、時刻ｔ０から時刻ｔ１までの期間）を、「提供無」とする。尚、図３の時刻ｔ１から時刻ｔ３までの期間が、本発明に係る「サービス提供期間」の一例である。
【００３５】
本実施形態では、一のサービスの「提供中」又は「提供後」に該当する期間に、ユーザからのフィードバックがあった場合、該フィードバックは、一のサービスに対するフィードバックとして扱われる。
【００３６】
サービス提供システム１では、複数のサービスが同時期に提供されることがある。複数のサービスが同時期に提供されている場合、ユーザからのフィードバックと提供されている又は提供されたサービスとが適切に関連付けられない可能性がある。そこで、本実施形態では、互いに異なるサービス間の重複の程度を示すパラメータとして重複レベルが導入されている。
【００３７】
具体的には、一のサービスが単独で提供されたときの「提供後」に該当する期間の重複レベルは、「レベル０」である。一のサービスが単独で提供されたときの「提供中」に該当する期間の重複レベルは、「レベル１」である。一のサービスと他のサービスとが提供された場合、一のサービスの「提供後」に該当する期間、且つ、他のサービスの「提供後」に該当する期間の重複レベルは、「レベル２」である。一のサービスと他のサービスとが提供された場合、一のサービスの「提供中」に該当する期間、且つ、他のサービスの「提供後」に該当する期間の重複レベルは、「レベル３」である。一のサービスと他のサービスとが提供された場合、一のサービスの「提供中」に該当する期間、且つ、他のサービスの「提供中」に該当する期間の重複レベルは、「レベル４」である。
【００３８】
（サービス提供状況監視）
次に、監視部１３４によるサービスの監視（モニタリング）について、図４及び図５を参照して説明する。
【００３９】
監視部１３４には、例えば図４に示すような、提供状況テーブルが格納されている。提供状況テーブルの「状況」は、上述のサービス提供タイミングに応じて変更される。監視部１３４は、「提供中」のうちサービスの提供開始時点から数秒間を「提供開始直後」として扱う。提供状況テーブルの「出力」は、出力態様を示している。「表示」は、画像表示のみに限らず、画像表示とともに音声が出力される態様を含む。「タイミングカウンタ」は、原則、サービスの提供開始時点からの経過時間を示している。ただし、「タイミングカウンタ」は、後述するようにユーザの負荷が比較的高い場合に一時的に停止される。
【００４０】
監視部１３４は、サービス提供状況の監視として、提供状況テーブルを逐次更新する。監視部１３４の動作について、図５のフローチャートを参照して具体的に説明する。
【００４１】
図５において、監視部１３４は、サービスの提供状況を取得する（ステップＳ１０１）。サービスの提供状況は、サービス提供システム１により提供されている又は提供されていたサービスを検出することにより取得される。
【００４２】
次に、監視部１３４は、ユーザとしてのドライバの運転負荷が高いか否かを判定する（ステップＳ１０２）。ドライバの運転負荷は、例えばシーン推定部１３５により推定されたシーンから求めればよい。監視部１３４は、例えばステアリングホイル等の操縦のための装置の操作量が比較的多い場合、車載機器の操作量が比較的多い場合、自車両の周辺に存在する障害物が比較的多い場合には、「運転負荷が高い」と判定する。
【００４３】
ステップＳ１０２の判定において、運転負荷が高いと判定された場合（ステップＳ１０２：Ｙｅｓ）、監視部１３４は、提供状況テーブルのタイミングカウンタのカウントアップを停止して（ステップＳ１０５）、図５に示す処理を終了する。監視部１３４は、図５に示す処理が終了されてから第１所定時間経過後に、ステップＳ１０１の処理を行う。つまり、図５に示す処理は、第１所定時間に応じた周期で繰り返し実施される。尚、運転負荷が高い場合サービスの提供が一時的に中断されるので、ステップＳ１０５において、タイミングカウンタのカウントアップが停止されるのである。
【００４４】
ステップＳ１０２の判定において、運転負荷が高くないと判定された場合（ステップＳ１０２：Ｎｏ）、監視部１３４は、提供状況テーブルのタイミングカウンタをカウントアップするとともに（ステップＳ１０３）、提供状況テーブルを更新して（ステップＳ１０４）、図５に示す処理を終了する。監視部１３４は、図５に示す処理が終了されてから第１所定時間経過後に、ステップＳ１０１の処理を行う。尚、ステップＳ１０４の処理において、監視部１３４は、「提供無」に該当するサービス（即ち、提供終了後Ｘ秒以上経過したサービス）を、提供状況テーブルから削除する。
【００４５】
（フィードバック学習）
次に、ＦＢ評価部１３２及び優先順位調整部１３３による学習処理について、図６のフローチャートを参照して説明する。
【００４６】
図６において、ＦＢ評価部１３２は、監視部１３４の提供状況テーブルを参照してサービスの提供状況を取得する（ステップＳ２０１）。続いて、ＦＢ評価部１３２は、サービスが提供されているか否かを判定する（ステップＳ２０２）。ＦＢ評価部１３２は、提供状況テーブルに、「提供開始直後」、「提供中」又は「提供後」に該当するサービスが含まれる場合、サービスが提供されていると判定する。
【００４７】
ステップＳ２０２の判定において、サービスが提供されていないと判定された場合（ステップＳ２０２：Ｎｏ）、図６に示す処理は終了される。従って、サービスが一つも提供されていない場合にユーザからのフィードバックがあったとしても（即ち、ＦＢ抽出部１３１によりフィードバックが抽出されたとしても）、該フィードバックは無視される。その後、ＦＢ評価部１３２は、第２所定時間経過後に、ステップＳ２０１の処理を行う。つまり、図６に示す処理は、第２所定時間に応じた周期で繰り返し実施される。
【００４８】
他方、ステップＳ２０２の判定において、サービスが提供されていると判定された場合（ステップＳ２０２：Ｙｅｓ）、ＦＢ評価部１３２は、提供状況テーブルを参照して、重複レベル（上述の“サービス提供タイミング”に記載の“レベル０”〜“レベル４”）を確認する（ステップＳ２０３）。例えば図４に示す提供状況テーブルの場合、サービスＡ及びサービスＣが将に提供されているので、重複レベルは「レベル４」となる。
【００４９】
ステップＳ２０３の処理と並行して、ＦＢ評価部１３２は、シーン推定部１３５により推定されたシーンを取得する（ステップＳ２０４）。次に、ＦＢ評価部１３２は、取得されたシーンに基づいて、フィードバックの除外要因があるか否かを判定する（ステップＳ２０５）。除外要因の一例としては、自車両の前への他車両の割り込みがあった場合、他車両が自車両に接近してきた場合、歩行者の飛び出しがあった場合等である。このような場合、ユーザは、提供されたサービスとは無関係に、ネガティブな感情を抱く可能性が高いからである。尚、ユーザの生体情報（例えば心拍数や脳波等）がモニタリングされている場合には、除外要因は、生体情報と、シーン推定部１３５により推定されたシーンとの組み合わせにより規定されてよい。
【００５０】
ステップＳ２０５の判定において、除外要因があると判定された場合（ステップＳ２０５：Ｙｅｓ）、図６に示す処理は終了される。その後、ＦＢ評価部１３２は、第２所定時間経過後に、ステップＳ２０１の処理を行う。
【００５１】
他方、ステップＳ２０５の判定において、除外要因がないと判定された場合（ステップＳ２０５：Ｎｏ）、ＦＢ評価部１３２は、ユーザからのフィードバックがあるか否かを判定する（ステップＳ２０６）。ＦＢ評価部１３２は、ＦＢ抽出部１３１によりフィードバックが抽出された場合に、フィードバックがあると判定する。
【００５２】
ステップＳ２０６の判定において、フィードバックがないと判定された場合（ステップＳ２０６：Ｎｏ）、図６に示す処理は終了される。その後、ＦＢ評価部１３２は、第２所定時間経過後に、ステップＳ２０１の処理を行う。
【００５３】
他方、ステップＳ２０６の判定において、フィードバックがあると判定された場合（ステップＳ２０６：Ｙｅｓ）、ＦＢ評価部１３２は、フィードバックの種別を判断する（ステップＳ２０７）。ここで、フィードバックの種別には、「感情」（即ち、感情認識部１２２により認識されたポジティブ又はネガティブな感情）、「音声」（即ち、音声認識部１２３により認識された言葉により示されるポジティブ又はネガティブな感情）、「ジェスチャー」（即ち、ジェスチャー認識部１２４により認識されたポジティブ又はネガティブなジェスチャー）が含まれる。
【００５４】
次に、ＦＢ評価部１３２は、提供状況テーブルを参照して、表示コンテンツ（即ち、提供状況テーブルの“出力”が“表示”であるサービス）があるか否かを判定する（ステップＳ２０８）。この判定において、表示コンテンツがないと判定された場合（ステップＳ２０８：Ｎｏ）、後述するステップＳ２１０の処理が行われる。
【００５５】
他方、ステップＳ２０８の判定において、表示コンテンツがあると判定された場合（ステップＳ２０８：Ｙｅｓ）、ＦＢ評価部１３２は、ユーザの視線に応じて、フィードバック学習に係る重み付けを変更する（ステップＳ２０９）。具体的には、ＦＢ評価部１３２は、表示コンテンツがあり、且つ、ユーザの視線の方向が表示コンテンツの方向である場合には、表示コンテンツがあり、且つ、ユーザの視線の方向が表示コンテンツの方向とは異なる場合に比べて、重みを大きくする。
【００５６】
その後、ＦＢ評価部１３２は、提供状況テーブルに含まれているサービスと、シーン推定部１３５により推定されたシーンとの関連性に応じて、フィードバック学習に係る重み付けを変更する（ステップＳ２１０）。サービスとシーンとの関連性は、予め設定されていてもよいし、例えば優先順位テーブル（図２（ｂ）参照）に応じて設定されてもよい。
【００５７】
次に、ＦＢ評価部１３２は、所定の計算式に従って評価値をサービス毎に計算する（ステップＳ２１１）。本実施形態では、ＦＢ評価部１３２は、“Ｆ＝Ｗｏｖｅｒｌａｐ・Ｗｓｉｇｈｔ・Ｗｓｃｅｎｅ（ＦＢｅｍ＋ＦＢｖｏ＋ＦＢｇｅ）”という計算式に従って評価値を計算する。ここで、“Ｆ”、“Ｗｏｖｅｒｌａｐ”、“Ｗｓｉｇｈｔ”、“Ｗｓｃｅｎｅ”、“ＦＢｅｍ”、“ＦＢｖｏ”及び“ＦＢｇｅ”は、夫々、「（サービス毎の）評価値」、「重複による重み」、「視線による重み」、「シーンによる重み」、「種別“感情”のフィードバック値」、「種別“音声”のフィードバック値」及び「種別“ジェスチャー”のフィードバック値」である。
【００５８】
重み“Ｗｏｖｅｒｌａｐ”は、提供状況テーブルに基づいて変更される。具体的には、提供されているサービスが一つである場合、“Ｗｏｖｅｒｌａｐ＝１”である。提供されているサービスがｍ個である場合（即ち、ｍ個のサービスが重複して提供されている場合）、“Ｗｏｖｅｒｌａｐ＝１／ｍ”である。
【００５９】
重み“Ｗｓｉｇｈｔ”は、表示コンテンツがあり、且つ、ユーザの視線の方向が表示コンテンツの方向である場合“１”である。重み“Ｗｓｉｇｈｔ”は、表示コンテンツがあり、且つ、ユーザの視線の方向が表示コンテンツの方向とは異なる場合“０．５”である。重み“Ｗｓｉｇｈｔ”は、表示コンテンツがない場合“１”である。
【００６０】
重み“Ｗｓｃｅｎｅ”は、サービスとシーンとの関連性に応じて変更される。具体的には、関連性が大きい場合、“Ｗｓｃｅｎｅ＝１”であり、関連性が小さい場合、“Ｗｓｃｅｎｅ＝０．１”であり、関連性が中程度である場合、“Ｗｓｃｅｎｅ＝０．５”である。
【００６１】
各種フィードバック値は、ＦＢ抽出部１３１により抽出されたフィードバック、サービス提供タイミング（ここでは、提供状況テーブルの“状況”）及び重複レベルに応じて変更される。
【００６２】
具体的には、サービスの提供状況が、例えば図４の提供状況テーブルで表される場合に、ポジティブな感情がフィードバックとして抽出されたとする。該ポジティブな感情の値を“ｅｍ１”とする。ここで、ポジティブな感情及びポジティブなジェスチャーは正の値であり、ネガティブな感情及びネガティブなジェスチャーは負の値である。尚、値の大きさは、感情やジェスチャーの種別に応じて適宜設定されてよい。
【００６３】
上記値“ｅｍ１”に、サービス提供タイミングによる重みを掛けることにより、サービスＡ、Ｂ及びＣ各々についてのＦＢｅｍが決定される。サービス提供タイミングによる重みを、例えば「提供開始直後」は“１．５”、「提供中」は“１”、「提供後」は“０．５”とする。サービスＡのＦＢｅｍは、“１×ｅｍ１”となり、サービスＢのＦＢｅｍは、“０．５×ｅｍ１”となり、サービスＣのＦＢｅｍは、“１．５×ｅｍ１”となる。
【００６４】
ところで、サービスＡ及びサービスＣが将に提供されているので、重複レベルは「レベル４」である。この場合、「提供後」のサービスＢについては、フィードバックはなかったものとして扱われる。従って、最終的には、サービスＡのＦＢｅｍは、“１×ｅｍ１”となり、サービスＢのＦＢｅｍは、“０”となり、サービスＣのＦＢｅｍは、“１．５×ｅｍ１”となる。
【００６５】
ＦＢ評価部１３２は、ステップＳ２１１の処理において計算されたサービス毎の評価値を優先順位調整部１３３に送信する。優先順位調整部１３３は、ＦＢ評価部１３２により計算された評価値に基づいて、データベース３０に格納されている対応するサービスの評価値の累積値を更新する。その後、優先順位調整部１３３は、更新後の累積値に基づいて、優先順位テーブル（図２（ｂ）参照）の優先順位を調整・変更する（ステップＳ２１２）。その後、ＦＢ評価部１３２は、第２所定時間経過後に、ステップＳ２０１の処理を行う。
【００６６】
（技術的効果）
当該サービス提供システム１によれば、フィードバックの除外要因がないと判定された場合にフィードバック学習が行われる。加えて、当該サービス提供システム１によれば、各サービスの評価値が計算される際に、サービスと、該サービスが提供されたシーンとの関連性が考慮される。従って、当該サービス提供システム１によれば、ユーザの運転状況が考慮されたフィードバック学習を行うことができる。
【００６７】
実施形態に係る「シーン推定部１３５」、「ユーザフィードバック抽出部１３１」及び「サービス提供状況監視部１３４」は、夫々、本発明に係る「第１取得手段」、「第２取得手段」及び「第３取得手段」の一例である。実施形態に係る「ユーザフィードバック評価部１３２」及び「優先順位調整部１３３」は、本発明に係る「学習手段」の一例である。
【００６８】
本発明は、上述した実施形態に限られるものではなく、特許請求の範囲及び明細書全体から読み取れる発明の要旨或いは思想に反しない範囲で適宜変更可能であり、そのような変更を伴うサービス提供システムもまた本発明の技術的範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【００６９】
１…サービス提供システム、１０…処理部、１１０…データ取得部、１２１…ドライバ動作認識部、１２２…感情認識部、１２３…音声認識部、１２４…ジェスチャー認識部、１３１…ユーザフィードバック抽出部、１３２…ユーザフィードバック評価部、１３３…優先順位調整部、１３４…サービス提供状況監視部、１３５…シーン推定部
【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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