(57)【要約】【課題】分析データがない場合でも車両搭載機器の操作の適切なタイミングをユーザに提案できる車両搭載機能提案方法及び車両搭載機能提案システムを提供する。【解決手段】車両搭載機能提案システム１００は、複数の車両３から、車両３に設置された開閉装置の開閉状態を示す開閉情報と、車両３に設置された空調装置の動作状態を示す動作情報と、車両３の位置を含む車両環境情報とを受信して記憶し、開閉情報と動作情報と車両環境情報とに基づいて、開閉装置を全閉に切り替え、かつ空調装置を外気導入から内気循環に切り替える第１エリアを特定し、特定した第１エリアの地図上の特徴と同じ特徴を有する第２エリアを推定し、自車両が第２エリアに接近した場合、開閉装置の全閉への切り替え及び空調装置の外気導入から内気循環への切り替えを提案する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の車両から、前記車両に設置された開閉装置の開閉状態を示す開閉情報と、前記車両に設置された空調装置の動作状態を示す動作情報と、前記車両の位置を含む車両環境情報とを受信し、記憶装置に記憶させ、
前記開閉情報と前記動作情報と前記車両環境情報とに基づいて、前記開閉装置を全閉に切り替え、かつ前記空調装置を外気導入から内気循環に切り替える第１エリアを特定し、
前記第１エリアの地図上の特徴と同じ特徴を有する第２エリアを推定し、
自車両が前記第２エリアに接近した場合、前記開閉装置の全閉への切り替え及び前記空調装置の外気導入から内気循環への切り替えを提案する
ことを特徴とする車両搭載機能提案方法。
【請求項２】
前記車両環境情報は、時間帯、季節、天候、曜日、渋滞状況を含むことを特徴とする請求項１に記載の車両搭載機能提案方法。
【請求項３】
前記開閉装置を全閉にした際の前記車両の位置、または前記空調装置を外気導入から内気循環に切り替えた際の前記車両の位置に基づいて、前記第１エリアを特定することを特徴とする請求項１または２に記載の車両搭載機能提案方法。
【請求項４】
前記開閉装置を全閉にした際の前記車両の位置の風向き、または前記空調装置を外気導入から内気循環に切り替えた際の前記車両の位置の風向きに基づいて、前記第１エリアを特定することを特徴とする請求項３に記載の車両搭載機能提案方法。
【請求項５】
前記第１エリアの地図上の特徴は、前記第１エリアのポイントオブインタレストまたは地図記号であることを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の車両搭載機能提案方法。
【請求項６】
複数の車両から、前記車両に設置された開閉装置の開閉状態を示す開閉情報と、前記車両に設置された空調装置の動作状態を示す動作情報と、前記車両の位置を含む車両環境情報とを受信し、記憶する記憶装置と、
前記記憶装置に記憶された前記開閉情報と前記動作情報と前記車両環境情報とに基づいて、前記開閉装置を全閉に切り替え、かつ前記空調装置を外気導入から内気循環に切り替える第１エリアを特定し、特定した前記第１エリアの地図上の特徴と同じ特徴を有する第２エリアを推定する第１コントローラと、
自車両が前記第２エリアに接近した場合、前記開閉装置の全閉への切り替え及び前記空調装置の外気導入から内気循環への切り替えを提案する第２コントローラと
を備えることを特徴とする車両搭載機能提案システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両搭載機能提案方法及び車両搭載機能提案システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、車両搭載機器の操作の適切なタイミングをユーザに提案する技術が知られている（特許文献１）。特許文献１に記載された発明は、自車両の走行環境を学習することにより、車両搭載機器の操作の適切なタイミングをユーザに提案する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−２２１９３０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載された発明は、学習した特定の走行環境で提案するため、初めて走行する道路のように分析データがない場合、車両搭載機器の操作の適切なタイミングをユーザに提案することができない。
【０００５】
本発明は、上記問題に鑑みて成されたものであり、その目的は、分析データがない場合でも車両搭載機器の操作の適切なタイミングをユーザに提案できる車両搭載機能提案方法及び車両搭載機能提案システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様に係る車両搭載機能提案方法は、複数の車両から、車両に設置された開閉装置の開閉状態を示す開閉情報と、車両に設置された空調装置の動作状態を示す動作情報と、車両の位置を含む車両環境情報とを受信し、開閉情報と動作情報と車両環境情報とに基づいて、開閉装置を全閉に切り替え、かつ空調装置を外気導入から内気循環に切り替える第１エリアを特定し、第１エリアの地図上の特徴と同じ特徴を有する第２エリアを推定し、自車両が第２エリアに接近した場合、開閉装置の全閉への切り替え及び空調装置の外気導入から内気循環への切り替えを提案する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、分析データがない場合でも車両搭載機器の操作の適切なタイミングをユーザに提案できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、本発明の実施形態に係る車両搭載機能提案システムの全体構成図である。
【図２】図２は、本発明の実施形態に係る車両の構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、本発明の実施形態に係るデータセンタの構成を示すブロック図である。
【図４】図４は、偏りのあるエリアを示すジオハッシュを説明する図である。
【図５Ａ】図５Ａは、風向きを考慮したエリアの特定方法を説明する図である。
【図５Ｂ】図５Ｂは、風向きを考慮したエリアの特定方法を説明する図である。
【図６】図６は、本発明の実施形態に係る車両の一動作例を説明するフローチャートである。
【図７】図７は、本発明の実施形態に係るデータセンタの一動作例を説明するフローチャートである。
【図８】図８は、本発明の実施形態に係る車両の一動作例を説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。図面の記載において同一部分には同一符号を付して説明を省略する。
【００１０】
図１を参照して、本発明の実施形態に係る車両搭載機能提案システム１００の全体構成図について説明する。図１に示すように、車両搭載機能提案システム１００は、データセンタ１と、ネットワーク２と、複数の車両３とを備える。複数の車両３は、ネットワーク２を介して、データセンタ１と双方向通信を行う。ネットワーク２は、各種データを送受信可能な通信網である。例えば、ネットワーク２は、電気通信事業者により設置された専用線、公衆交換電話網、衛星通信回線、移動体通信回線等の各種通信回線で構成される。なお、複数の車両３には自車両も含まれる。
【００１１】
次に、図２を参照して、車両３の構成について説明する。図２に示すように、車両３は、ＧＰＳ受信機１０と、車速センサ１１と、ウィンドウスイッチ１２と、空調装置１３と、ナビゲーション装置１４と、記憶装置２０と、車両コントローラ３０と、スピーカ４０と、ディスプレイ４１とを備える。
【００１２】
ＧＰＳ受信機１０は、人工衛星からの電波を受信することにより、車両３の現在地や日時を検知する。ＧＰＳ受信機１０は、検知した現在地の位置情報や日時を記憶装置２０に出力する。車速センサ１１は、車両３の車速を検出し、検出した車速を記憶装置２０に出力する。
【００１３】
ウィンドウスイッチ１２は、車両３に設置された各窓及びサンルーフの開閉を操作するためのスイッチであり、ユーザの開閉操作に応じた信号を記憶装置２０に出力する。ユーザの操作に応じた信号とは、各窓及びサンルーフの開閉状態や開閉度合を示す開閉情報である。各窓及びサンルーフは、開閉装置である。
【００１４】
空調装置１３は、車室内の温度を制御する装置である。空調装置１３は、新鮮な外気を導入する外気導入モード（以下、単に外気導入という）と、車室内の空気を導入する内気循環モード（以下、単に内気循環という）とを切り替える。空調装置１３は、内気循環及び外気導入の動作状態を示す動作情報を記憶装置２０に出力する。
【００１５】
ナビゲーション装置１４は、ユーザが設定した目的地までの走行経路を設定する。ナビゲーション装置１４は、設定した走行経路を記憶装置２０に出力する。
【００１６】
記憶装置２０は、各種データを記憶する装置である。具体的には、記憶装置２０は、各車両３の位置、車速、走行経路、窓及びサンルーフの開閉状態、空調装置１３の動作状態を記憶する。また、記憶装置２０には、車両３毎に異なる識別情報である車両識別情報が予め記憶されている。
【００１７】
車両コントローラ３０（第２コントローラ）は、記憶装置２０に記憶されている各種データを処理する回路である。車両コントローラ３０は、窓及びサンルーフの開閉状態及び空調装置１３の動作状態に関するデータを、車両３の位置、時間帯、季節、天候、曜日、渋滞状況、風向きに関するデータのぞれぞれと関連付ける。時間帯、季節、曜日について、車両コントローラ３０は、ＧＰＳ受信機１０から取得した情報を用いる。天候、渋滞状況、風向きについて、車両コントローラ３０は、渋滞情報、交通規制等の交通情報や、天気情報等をリアルタイムに送信する高度道路交通システム（ＩＴＳ）から取得した情報を用いる。車両３の位置、時間帯、季節、天候、曜日、渋滞状況、風向きに関するデータは、車両環境情報である。また、車両コントローラ３０は、ユーザ毎に異なる識別情報であるユーザ識別情報を取得する。ユーザ識別情報は、例えばユーザの顔情報である。車両コントローラ３０は、車室内に設置されたカメラが撮影したユーザの顔画像に対し所定の処理を行い、ユーザを識別する。なお、ユーザ識別情報は顔情報に限らず、目の光彩、音声、指紋などの人体固有の情報をユーザ識別情報としてもよい。車両コントローラ３０は、これを機能的に捉えた場合、送受信手段３１と、判定手段３２と、提案手段３３に分類することができる。
【００１８】
送受信手段３１は、ネットワーク２を介して、データセンタ１と通信する。
【００１９】
判定手段３２は、後述するコントローラ７０によって特定された偏りのあるエリアまたは推定されたエリアに自車両が接近したか否かを判定する。偏りのあるエリアまたは推定されたエリアに自車両が接近した場合、判定手段３２は、自車両の各窓及びサンルーフが全閉になっているか否か、空調装置１３が内気循環に設定されているか否かを判定する。各窓及びサンルーフが全閉になっておらず、空調装置１３が内気循環に設定されていない場合、判定手段３２は、各窓及びサンルーフが全閉になっておらず、空調装置１３が内気循環に設定されていないことを示す信号を提案手段３３に出力する。一方、各窓及びサンルーフが全閉になっており、空調装置１３が内気循環に設定されている場合、判定手段３２は、待機する。
【００２０】
提案手段３３は、判定手段３２から受信した信号に基づいて、各窓及びサンルーフを全閉に切り替えること、及び空調装置１３を外気導入から内気循環に切り替えることをスピーカ４０やディスプレイ４１を介してユーザに提案する。
【００２１】
スピーカ４０は、音声で各種データをユーザに案内する装置である。ディスプレイ４１は、ナビゲーション装置１４やインストルメントパネルに搭載され、各種データを表示する。また、ディスプレイ４１は、いわゆるヘッドアップディスプレイとしてフロントガラスに設置されてもよい。
【００２２】
次に、図３を参照して、データセンタ１の構成について説明する。図３に示すように、データセンタ１は、記憶装置６０と、コントローラ７０とを備える。
【００２３】
記憶装置６０は、各車両３の位置、車速、走行経路、窓及びサンルーフの開閉状態、空調装置１３の動作状態、ユーザ識別情報を収集して記憶する装置である。
【００２４】
コントローラ７０（第１コントローラ）は、記憶装置６０に記憶されている各種データを処理する回路である。コントローラ７０は、記憶装置６０に記憶されているユーザ識別情報を用いて、各ユーザが行った各窓及びサンルーフの開閉操作や空調装置１３の空調操作を抽出する。コントローラ７０は、各車両３の位置における各窓及びサンルーフの開閉状態、空調装置１３の動作状態に関するデータを用いて統計分析を行い、各窓及びサンルーフを全閉に切り替え、かつ空調装置１３を外気導入から内気循環に切り替えるエリアを特定する。コントローラ７０は、特定したエリア（第１エリア）の地図上の特徴を抽出し、抽出した地図上の特徴と同じ特徴を有するエリア（第２エリア）を推定する。そして、コントローラ７０は、特定したエリアや推定したエリアに関する情報を各車両３に送信する。以下、この点について詳細に説明する。コントローラ７０は、これを機能的に捉えた場合、データ判別手段７１と、操作地点分析手段７２と、履歴統計手段７３と、地点特徴分析手段７４と、推定手段７５に分類することができる。なお、第２エリアは、第１エリアと異なるエリアである。
【００２５】
データ判別手段７１は、各車両３の位置における各窓及びサンルーフの開閉状態、空調装置１３の動作状態に関するデータの内、統計分析に用いるデータを判別する。データ判別手段７１は、各車両３のユーザが停車中に行った各窓及びサンルーフの開閉操作や空調装置１３の内気循環及び外気導入の切り替え操作に関するデータを、統計分析の対象データから除外する。また、データ判別手段７１は、５分以内の窓の開け閉めに関するデータを除外する。５分以内に窓の開け閉めを行う運転場面は、例えば高速道路の料金所である。なお、５分は例示的な数値であり、５分に限定されない。また、データ判別手段７１は、記憶装置６０に記憶されている各車両３の履歴を取得し、各窓及びサンルーフの開閉操作や空調装置１３の内気循環及び外気導入の切り替え操作を今まで行っていない車両３のデータを除外する。
【００２６】
操作地点分析手段７２は、ユーザが各窓及びサンルーフを全閉にした際の車両３の位置、または空調装置１３を外気導入から内気循環に切り替えた際の車両３の位置を場所ベースで分析し、各窓及びサンルーフを全閉にした場所、または空調装置１３を外気導入から内気循環に切り替えた場所に偏りがあるか否かを分析する。操作地点分析手段７２は、あるユーザ（例えば、ユーザＡ）が各窓及びサンルーフを全閉にした際の車両３の位置、または空調装置１３を外気導入から内気循環に切り替えた際の車両３の位置の近傍（例えば、半径１００ｍ以内）において、他のユーザ（例えば、ユーザＢ）が各窓及びサンルーフを全閉にした頻度、または空調装置１３を外気導入から内気循環に切り替えた頻度を分析する。各窓及びサンルーフを全閉にした頻度とは、ユーザＢがその位置及び近傍を走行した走行回数に対するユーザＢがその位置及び近傍で各窓及びサンルーフを全閉にした回数の割合Ｐ１である。また、空調装置１３を外気導入から内気循環に切り替えた頻度とは、ユーザＢがその位置及び近傍を走行した走行回数に対するユーザＢがその位置及び近傍で空調装置１３を外気導入から内気循環に切り替えた回数の割合Ｐ２である。なお、ユーザＢは一人でなく、複数のユーザを含んでもよい。
【００２７】
割合Ｐ１または割合Ｐ２が所定値以上のエリアは、多くのユーザが各窓及びサンルーフを全閉にし、または空調装置１３を外気導入から内気循環に切り替えたエリアといえる。操作地点分析手段７２は、割合Ｐ１または割合Ｐ２が所定値以上のエリアを特定し、図４に示すように、特定したエリアをジオハッシュを用いて地図上に表示する。ジオハッシュとは、地図上の特徴がある地点を特定するために用いる手法である。操作地点分析手段７２は、地図を格子状に分類し、分類した範囲で割合Ｐ１または割合Ｐ２が所定値以上のエリアを特定する。割合Ｐ１または割合Ｐ２が多いほど、地図上では濃く表示される。図４に示す領域Ｒ１は、図４に示す地図上で割合Ｐ１または割合Ｐ２がもっとも高い領域である。また、図４に示す領域Ｒ２は、図４に示す地図上で割合Ｐ１または割合Ｐ２が領域Ｒ１の次に高い領域である。また、図４に示す領域Ｒ３は、図４に示す地図上で割合Ｐ１または割合Ｐ２が領域Ｒ２の次に高い領域である。このようにして操作地点分析手段７２は、割合Ｐ１または割合Ｐ２が所定値以上のエリアを特定する。これにより、多くのユーザが各窓及びサンルーフを全閉にし、または空調装置１３を外気導入から内気循環に切り替えたエリアが地図上に偏って表示される。
【００２８】
履歴統計手段７３は、エリアの偏りの原因を分析する。最初に履歴統計手段７３は、エリアの偏りの原因が渋滞に起因するか否かを分析する。通勤の時間帯で偏りがあるエリア（例えば、図４の領域Ｒ１）で渋滞が発生している場合、排気ガスが車内へ侵入することを防止するため、ユーザは各窓及びサンルーフを全閉にし、空調装置１３を外気導入から内気循環に切り替えることが考えられる。履歴統計手段７３は、各窓及びサンルーフの開閉状態及び空調装置１３の動作状態に関するデータのうち、渋滞状況と関連付けられたデータを用い、エリアの偏りの原因が渋滞に起因するか否かを分析する。図４の領域Ｒ１で渋滞が発生していた場合、履歴統計手段７３は、エリアの偏りの原因が渋滞に起因すると判断し、分析データを各車両３に送信する。一方、図４の領域Ｒ１で渋滞が発生していない場合、履歴統計手段７３は、エリアの偏りの原因が渋滞ではないと判断する。この場合、履歴統計手段７３は、偏りがあるエリアを走行した車両３のうち、空調装置１３を外気導入から内気循環に切り替えた車両３の割合Ｐ３を算出する。次に履歴統計手段７３は、偏りがあるエリアを含む同じ市町村内を走行した車両３のうち、空調装置１３を内気循環に設定した車両３の割合Ｐ４を算出する。履歴統計手段７３は、割合Ｐ３と割合Ｐ４とを比較し、偏りがあるエリアにおける空調装置１３の内気循環の割合Ｐ３が、同じ市町村内における空調装置１３の内気循環の割合Ｐ４に対し高いか否かを判定する。
【００２９】
割合Ｐ３が、割合Ｐ４以下の場合、履歴統計手段７３は、偏りがあるエリアに関するデータを使用しない。一方、割合Ｐ３が、割合Ｐ４より高い場合、履歴統計手段７３は、各窓及びサンルーフの開閉状態及び空調装置１３の動作状態に関するデータのうち、時間帯、季節、天候、曜日と関連付けられたデータを用い、時間帯別、季節別、天候別、曜日別の偏りを特定する。同じエリアでも時間帯別、季節別、天候別、曜日別で各窓及びサンルーフを全閉にした頻度、または空調装置１３を外気導入から内気循環に切り替えた頻度が異なることが考えられる。そこで履歴統計手段７３は、時間帯別、季節別、天候別、曜日別に偏りがあるエリアを特定する。このように環境条件を考慮してエリアを特定することにより、エリアの特定精度が向上する。
【００３０】
さらに履歴統計手段７３は、各窓及びサンルーフの開閉状態及び空調装置１３の動作状態に関するデータのうち、風向き、車両３の進行方向と関連付けられたデータを用い、偏りがあるエリアを特定する。車両３の進行方向について、履歴統計手段７３は、車両３の走行経路から求めることができる。風向き及び車両３の進行方向を用いたエリアの特定について、図５Ａ、図５Ｂを参照して説明する。図５Ａ、図５Ｂの矢印Ｗは風向きを示し、矢印Ｓは各車両３の進行方向を示す。図５Ａ、図５Ｂに示すように、履歴統計手段７３は、風向きごとに各窓及びサンルーフを全閉にした際の各車両３の位置、または空調装置１３を外気導入から内気循環に切り替えた際の各車両３の位置と、各車両３の進行方向とを地図上にプロットする。履歴統計手段７３は、各窓及びサンルーフを全閉にした際の各車両３の位置、または空調装置１３を外気導入から内気循環に切り替えた際の各車両３の位置が多く分布しているエリアＥを偏りがあるエリアとして特定する。このように風向きを考慮した分析を行うことにより、エリアの特定精度が向上する。
【００３１】
地点特徴分析手段７４は、偏りがあるエリアの地図上の特徴であるポイントオブインタレスト、または地図記号を抽出し分析する。ポイントオブインタレストとは、地図上の特定のポイントのことで、例えば店舗や施設である。地点特徴分析手段７４は、抽出したポイントオブインタレスト、または地図記号を用いて、ユーザが各窓及びサンルーフを全閉にし、または空調装置１３を外気導入から内気循環に切り替えた原因を分析する。例えば、偏りがあるエリアに牛舎がある場合、地点特徴分析手段７４は、この牛舎（牛舎の匂い）が原因と分析する。また、偏りがあるエリアが新緑の季節に出現する場合、新緑の季節（花粉）が原因と分析する。また、偏りがあるエリアにコンビニエンスストアやガソリンスタンドがある場合、これらの施設が原因になるとは考えにくいため、地点特徴分析手段７４は、これらの施設を原因から除外する。また、地点特徴分析手段７４は、偏りがあるエリアが複数の存在する場合、偏りがある複数のエリアに共通するポイントオブインタレスト、または地図記号を抽出する。複数のエリアに共通するポイントオブインタレスト、または地図記号は、原因である可能性が高い。よって、地点特徴分析手段７４は、偏りがある複数のエリアに共通するポイントオブインタレスト、または地図記号が原因と分析する。
【００３２】
推定手段７５は、偏りがあるエリアにおいて、ユーザが各窓及びサンルーフを全閉にし、または空調装置１３を外気導入から内気循環に切り替えた原因であることを示すポイントオブインタレスト、または地図記号と同じポイントオブインタレスト、または地図記号を有するエリアを推定する。
【００３３】
コントローラ７０は、データ判別手段７１、操作地点分析手段７２、履歴統計手段７３、地点特徴分析手段７４、及び推定手段７５によって分析されたデータを各車両３に送信する。
【００３４】
次に、図６に示すフローチャートを参照して、車両３の一動作例について説明する。このフローチャートは、イグニッションスイッチがオンされたときに開始する。
【００３５】
ステップＳ１０１において、送受信手段３１は、前回、記憶装置２０に記憶されているデータを送信してから、今回の起動までに走行した走行経路、車速、各窓及びサンルーフの開閉状態、空調装置１３の動作状態、各窓及びサンルーフまたは空調装置１３を操作した際の時間帯、季節、天候、曜日、渋滞状況、及び風向きに関するデータをデータセンタ１に送信する。
【００３６】
次に、図７に示すフローチャートを参照して、データセンタ１の一動作例について説明する。
【００３７】
ステップＳ２０１において、記憶装置６０が各車両３から走行経路、車速、各窓及びサンルーフの開閉状態、空調装置１３の動作状態、各窓及びサンルーフまたは空調装置１３を操作した際の時間帯、季節、天候、曜日、渋滞状況、及び風向きに関するデータを取得した場合（ステップＳ２０１でＹｅｓ）、処理はステップＳ２０３に進む。一方、記憶装置６０が各車両３からデータを取得していない場合（ステップＳ２０１でＮｏ）、処理はステップＳ２２９に進む。
【００３８】
ステップＳ２０３において、データ判別手段７１は、各車両３のユーザが停車中に行った各窓及びサンルーフの開閉操作や空調装置１３の内気循環及び外気導入の切り替え操作に関するデータを、統計分析の対象データから除外する。
【００３９】
ステップＳ２０５において、データ判別手段７１は、記憶装置６０に記憶されている各車両３の履歴を取得する。
【００４０】
ステップＳ２０７において、データ判別手段７１は、ステップＳ２０５で取得した各車両３の履歴から、各窓及びサンルーフの開閉操作や空調装置１３の内気循環及び外気導入の切り替え操作を今まで行ったデータがあるか否かを判別する。各窓及びサンルーフの開閉操作や空調装置１３の内気循環及び外気導入の切り替え操作を今まで行ったデータがある場合（ステップＳ２０７でＹｅｓ）、処理はステップＳ２０９に進む。一方、各窓及びサンルーフの開閉操作や空調装置１３の内気循環及び外気導入の切り替え操作を今まで行ったデータがない場合（ステップＳ２０７でＮｏ）、処理はステップＳ２２９に進む。
【００４１】
ステップＳ２０９において、操作地点分析手段７２は、ユーザが各窓及びサンルーフを全閉にした際の車両３の位置、または空調装置１３を外気導入から内気循環に切り替えた際の車両３の位置を抽出する。
【００４２】
ステップＳ２１１において、操作地点分析手段７２は、ステップＳ２０９にて抽出された車両３の位置の近傍（例えば、半径１００ｍ以内）で、他のユーザが各窓及びサンルーフを全閉にした頻度、または空調装置１３を外気導入から内気循環に切り替えた頻度を分析する。
【００４３】
ステップＳ２１３において、操作地点分析手段７２は、ステップＳ２１１にて分析された頻度から、偏りのあるエリアを特定する。
【００４４】
ステップＳ２１５において、操作地点分析手段７２は、エリアの偏りの原因が渋滞に起因するか否かを分析する。エリアの偏りの原因が渋滞に起因する場合（ステップＳ２１５でＹｅｓ）、処理がステップＳ２２９に進む。一方、エリアの偏りの原因が渋滞ではない場合（ステップＳ２１５でＮｏ）、処理はステップＳ２１７に進む。
【００４５】
ステップＳ２１７において、履歴統計手段７３は、偏りがあるエリアを走行した車両３のうち、空調装置１３を外気導入から内気循環に切り替えた車両３の割合Ｐ３を算出する。また、履歴統計手段７３は、偏りがあるエリアを含む同じ市町村内を走行した車両３のうち、空調装置１３を内気循環に設定した車両３の割合Ｐ４を算出する。
【００４６】
ステップＳ２１９において、履歴統計手段７３は、ステップＳ２１７にて算出された割合Ｐ３が割合Ｐ４より高いか否かを判定する。割合Ｐ３が割合Ｐ４より高い場合（ステップＳ２１９でＹｅｓ）、処理はステップＳ２２１に進む。一方、割合Ｐ３が割合Ｐ４以下の場合（ステップＳ２１９でＮｏ）、履歴統計手段７３は、偏りがあるエリアに関するデータを使用しない。
【００４７】
ステップＳ２２１において、履歴統計手段７３は、各窓及びサンルーフの開閉状態及び空調装置１３の動作状態に関するデータのうち、時間帯、季節、天候、曜日と関連付けられたデータを用い、時間帯別、季節別、天候別、曜日別に偏りがあるエリアを特定する。
【００４８】
ステップＳ２２３において、履歴統計手段７３は、各窓及びサンルーフの開閉状態及び空調装置１３の動作状態に関するデータのうち、風向き、車両３の進行方向と関連付けられたデータを用い、偏りがあるエリアを特定する。
【００４９】
ステップＳ２２５において、地点特徴分析手段７４は、偏りがあるエリアにおけて、ユーザが各窓及びサンルーフを全閉にし、または空調装置１３を外気導入から内気循環に切り替えた原因であることを示すポイントオブインタレスト、または地図記号を抽出する。
【００５０】
ステップＳ２２７において、推定手段７５は、ステップＳ２２５にて抽出されたポイントオブインタレスト、または地図記号と同じポイントオブインタレスト、または地図記号を有するエリアを推定する。
【００５１】
ステップＳ２２９において、コントローラ７０は、データ判別手段７１、操作地点分析手段７２、履歴統計手段７３、地点特徴分析手段７４、及び推定手段７５によって分析されたデータを各車両３に送信する。
【００５２】
次に、図８に示すフローチャートを参照して、車両３の一動作例について説明する。このフローチャートは、車両３がデータセンタ１から分析データを取得した際に開始する。
【００５３】
ステップＳ３０１において、送受信手段３１は、データセンタ１から分析データを取得する。
【００５４】
ステップＳ３０３において、判定手段３２は、送受信手段３１が取得した分析データに基づいて、コントローラ７０によって特定された偏りのあるエリアまたは推定されたエリアに自車両が接近したか否かを判定する。車両３が偏りのあるエリアまたは推定されたエリアに接近した場合（ステップＳ３０３でＹｅｓ）、処理はステップＳ３０５に進む。一方、車両３が偏りのあるエリアまたは推定されたエリアに接近していない場合（ステップＳ３０３でＮｏ）、処理は待機する。
【００５５】
ステップＳ３０５において、判定手段３２は、自車両の各窓及びサンルーフの開閉状態、空調装置１３の動作状態を判定する。各窓及びサンルーフが全閉になっており、空調装置１３が内気循環に設定されている場合（ステップＳ３０５でＹｅｓ）、処理はステップＳ３０３に戻る。一方、各窓及びサンルーフが全閉になっておらず、空調装置１３が内気循環に設定されていない場合（ステップＳ３０５でＮｏ）、処理はステップＳ３０７に進む。
【００５６】
ステップＳ３０７において、提案手段３３は、各窓及びサンルーフを全閉に切り替えること、及び空調装置１３を外気導入から内気循環に切り替えることをスピーカ４０やディスプレイ４１を介してユーザに提案する。
【００５７】
以上説明したように、本実施形態に係る車両搭載機能提案システム１００によれば、以下の作用効果が得られる。
【００５８】
コントローラ７０は、複数の車両３から、各窓及びサンルーフの開閉状態、空調装置１３の動作状態に関するデータを収集し、統計分析を行う。コントローラ７０は、各窓及びサンルーフを全閉に切り替え、かつ空調装置１３を外気導入から内気循環に切り替えるエリアを特定する。コントローラ７０は、特定したエリアの地図上の特徴であるポイントオブインタレスト、または地図記号を抽出し、抽出した地図上の特徴と同じ特徴を有するエリアを推定し、特定したエリアや推定したエリアに関する情報を各車両３に送信する。自車両がコントローラ７０によって推定されたエリアに接近した場合、提案手段３３は、窓及びサンルーフの全閉への切り替え及び空調装置１３の外気導入から内気循環への切り替えを提案する。これにより、初めて走行する分析データのない道路であっても、車両搭載機能提案システム１００は、窓及びサンルーフの全閉への切り替え及び空調装置１３の外気導入から内気循環への切り替えを適切なタイミングをユーザに提案できる。
【００５９】
また、履歴統計手段７３は、窓及びサンルーフの開閉状態及び空調装置１３の動作状態に関するデータのうち、時間帯、季節、天候、曜日、渋滞状況と関連付けられたデータを用い、時間帯別、季節別、天候別、曜日別、渋滞状況別に偏りがあるエリアを特定する。このように環境条件を考慮してエリアを特定することにより、エリアの特定精度が向上する。
【００６０】
また、操作地点分析手段７２は、各窓及びサンルーフを全閉にした際の車両３の位置、または空調装置１３を外気導入から内気循環に切り替えた際の車両３の位置に基づいて、偏りのあるエリアを特定する。このように車両３の位置を考慮することにより、エリアの特定精度が向上する。
【００６１】
また、履歴統計手段７３は、各窓及びサンルーフを全閉にした際の車両３の位置の風向き、または空調装置１３を外気導入から内気循環に切り替えた際の車両３の位置の風向きに基づいて、偏りのあるエリアを特定する。このように風向きを考慮することにより、エリアの特定精度が向上する。また、風向きを考慮することにより、車両搭載機能提案システム１００は、風の影響によるエリアの変化を分析することができ、ユーザに切り替え操作を提案する際の位置を正確に求めることができる。
【００６２】
また、推定手段７５は、偏りがあるエリアにおいて、ユーザが各窓及びサンルーフを全閉にし、または空調装置１３を外気導入から内気循環に切り替えた原因であることを示すポイントオブインタレスト、または地図記号と同じポイントオブインタレスト、または地図記号を有するエリアを推定する。そして、提案手段３３は、推定手段７５によって推定されたエリアに自車両が接近した場合、ユーザに切り替え操作を提案する。これにより、初めて走行する分析データのない道路であっても、車両搭載機能提案システム１００は、切り替え操作を適切なタイミングをユーザに提案できる。
【００６３】
上記のように、本発明の実施形態を記載したが、この開示の一部をなす論述及び図面はこの発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。
【００６４】
提案手段３３は、渋滞時には、各窓及びサンルーフを全閉に切り替えること、及び空調装置１３を外気導入から内気循環に切り替えることをユーザに提案してもよい。本実施形態では、各窓及びサンルーフの開閉状態に関するデータを用いたが、サンルーフが設置されていない車両３の場合、各窓の開閉状態に関するデータを用いればよい。なお、記憶装置２０及び記憶装置６０は、例えば半導体メモリやハードディスクなどで構成される。また、車両コントローラ３０及びコントローラ７０は、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭおよび入出力インターフェースなどから成るマイクロコンピュータである。
【００６５】
なお、上述の実施形態の各機能は、１または複数の処理回路により実装され得る。処理回路は、電気回路を含む処理装置等のプログラムされた処理装置を含む。処理回路は、また、実施形態に記載された機能を実行するようにアレンジされた特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）や従来型の回路部品のような装置を含む。
【符号の説明】
【００６６】
１  データセンタ
２  ネットワーク
３  車両
１０  受信機
１１  車速センサ
１２  ウィンドウスイッチ
１３  空調装置
１４  ナビゲーション装置
２０、６０  記憶装置
３０  車両コントローラ
３１  送受信手段
３２  判定手段
３３  提案手段
４０  スピーカ
４１  ディスプレイ
７０  コントローラ
７１  データ判別手段
７２  操作地点分析手段
７３  履歴統計手段
７４  地点特徴分析手段
７５  推定手段
１００  車両搭載機能提案システム
【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５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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