(57)【要約】【課題】車両のユーザに適した情報の提供を可能とすること。【解決手段】情報処理装置は、車両に搭載された車載器から車両情報を取得する第１の取得部と、ソーシャルメディアに対する前記車両のユーザの投稿情報に基づく前記ユーザの嗜好情報を取得する第２の取得部と、前記嗜好情報と前記車両情報とに基づいて、前記ユーザに提供する情報を生成する生成部とを有する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載された車載器から車両情報を取得する第１の取得部と、
ソーシャルメディアに対する前記車両のユーザの投稿情報に基づく前記ユーザの嗜好情報を取得する第２の取得部と、
前記嗜好情報と前記車両情報とに基づいて、前記ユーザに提供する情報を生成する生成部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記生成部は、前記車両情報に基づいて特定される前記車両の状態に応じて、前記ユーザに提供する情報を変化させる、
ことを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記生成部は、前記車両情報に含まれる前記車両の位置情報及び進行方向に基づいて、前記進行方向に所在する店舗又は施設に関する情報を前記ユーザに提供する情報として生成する、
ことを特徴とする請求項１又は２記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記生成部は、前記車両情報に含まれる前記車両の速度に応じて、前記ユーザに提供する情報の量を変化させる、
ことを特徴とする請求項１乃至３いずれか一項記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記車両情報に基づいて前記ユーザが前記車両に乗車中であることが推定される場合には、前記生成部が生成した情報を前記車載器に送信し、前記車両情報に基づいて前記ユーザが前記車両に乗車していないことが推定される場合には、前記生成部が生成した情報を前記車載器とは別の端末に送信する送信部、
を有することを特徴とする請求項１乃至３いずれか一項記載の情報処理装置。
【請求項６】
情報処理装置が、
車両に搭載された車載器から車両情報を取得する第１の取得手順と、
ソーシャルメディアに対する前記車両のユーザの投稿情報に基づく前記ユーザの嗜好情報を取得する第２の取得手順と、
前記嗜好情報と前記車両情報とに基づいて、前記ユーザに提供する情報を生成する生成手順と、
を実行することを特徴とする情報処理方法。
【請求項７】
情報処理装置に、
車両に搭載された車載器から車両情報を取得する第１の取得手順と、
ソーシャルメディアに対する前記車両のユーザの投稿情報に基づく前記ユーザの嗜好情報を取得する第２の取得手順と、
前記嗜好情報と前記車両情報とに基づいて、前記ユーザに提供する情報を生成する生成手順と、
を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、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ＳＮＳ（Social Networking Service）に対するユーザの投稿情報に基づいて、当該ユーザの嗜好を推定し、当該嗜好に合った情報を提供することが検討されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１４−１３７７０６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ドライブ中のドライバ等の車両のユーザに対しても、当該ユーザに嗜好に合った情報を提供することが考えられる。
【０００５】
しかしながら、ドライブ中において車両の状態は刻々と変化するため、単に、車両のユーザの嗜好に合った情報を提供するのみでは、当該ユーザに適した情報を提供できるとは限らない。
【０００６】
本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであって、車両のユーザに適した情報の提供を可能とすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の実施の形態の情報処理装置は、
車両に搭載された車載器から車両情報を取得する第１の取得部と、
ソーシャルメディアに対する前記車両のユーザの投稿情報に基づく前記ユーザの嗜好情報を取得する第２の取得部と、
前記嗜好情報と前記車両情報とに基づいて、前記ユーザに提供する情報を生成する生成部と、
を有する。
【０００８】
このため、車両情報が示す車両の状態に応じた情報を提供することができる。
【０００９】
したがって、車両のユーザに適した情報の提供を可能とすることができる。
【００１０】
本発明の他の実施の形態の情報処理装置では、
前記生成部は、前記車両情報に基づいて特定される前記車両の状態に応じて、前記ユーザに提供する情報を変化させる。
【００１１】
このため、車両情報が示す車両の状態に応じた情報を提供することができる。
【００１２】
したがって、車両のユーザに適した情報の提供を可能とすることができる。
【００１３】
本発明の他の実施の形態の情報処理装置では、
前記生成部は、前記車両情報に含まれる前記車両の位置情報及び進行方向に基づいて、前記進行方向に所在する店舗又は施設に関する情報を前記ユーザに提供する情報として生成する。
【００１４】
このため、車両が通過予定の店舗又は施設に関する情報をユーザに提供することができる。
【００１５】
したがって、ユーザがこれから立ち寄ることが可能な店舗又は施設に関する情報を提供することができる。
【００１６】
本発明の他の実施の形態の情報処理装置では、
前記生成部は、前記車両情報に含まれる前記車両の速度に応じて、前記ユーザに提供する情報の量を変化させる。
【００１７】
このため、運転負荷に応じて提供される情報量が変化する。
【００１８】
したがって、ユーザの運転に対する集中を妨げることを回避することができる。
【００１９】
本発明の他の実施の形態の情報処理装置では、
前記車両情報に基づいて前記ユーザが前記車両に乗車中であることが推定される場合には、前記生成部が生成した情報を前記車載器に送信し、前記車両情報に基づいて前記ユーザが前記車両に乗車していないことが推定される場合には、前記生成部が生成した情報を前記車載器とは別の端末に送信する送信部、
を有する。
【００２０】
このため、ユーザが乗車中でない場合に車載器への情報の提供が回避される。
【００２１】
したがって、ユーザによって情報が参照される可能性を高めることができる。
【００２２】
本発明の実施の形態の情報処理方法は、
情報処理装置が、
車両に搭載された車載器から車両情報を取得する第１の取得手順と、
ソーシャルメディアに対する前記車両のユーザの投稿情報に基づく前記ユーザの嗜好情報を取得する第２の取得手順と、
前記嗜好情報と前記車両情報とに基づいて、前記ユーザに提供する情報を生成する生成手順と、
を実行する。
【００２３】
このため、車両情報が示す車両の状態に応じた情報を提供することができる。
【００２４】
したがって、車両のユーザに適した情報の提供を可能とすることができる。
【００２５】
本発明の実施の形態のプログラムは、
情報処理装置に、
車両に搭載された車載器から車両情報を取得する第１の取得手順と、
ソーシャルメディアに対する前記車両のユーザの投稿情報に基づく前記ユーザの嗜好情報を取得する第２の取得手順と、
前記嗜好情報と前記車両情報とに基づいて、前記ユーザに提供する情報を生成する生成手順と、
を実行させることを特徴とするプログラム。
【００２６】
このため、車両情報が示す車両の状態に応じた情報を提供することができる。
【００２７】
したがって、車両のユーザに適した情報の提供を可能とすることができる。
【発明の効果】
【００２８】
車両のユーザに適した情報の提供を可能とすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】本発明の実施の形態における情報処理システム１の構成例を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態におけるセンタ１０のハードウェア構成例を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態における車載器２０及びセンタ１０の機能構成例を示す図である。
【図４】車両ユーザ情報記憶部１１２の構成例を示す図である。
【図５】嗜好情報記憶部１１１の構成例を示す図である。
【図６】センタ１０が実行する推薦情報の提供処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【図７】非乗車中の推薦情報の提供処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。図１は、本発明の実施の形態における情報処理システム１の構成例を示す図である。図１において、情報処理システム１は、車載器２０とセンタ１０とを含む。車載器２０とセンタ１０とは、多数の基地局を末端とする無線通信網である移動体通信網やインターネット網等を含む所定の通信ネットワークＮＷ１を介して通信可能である。なお、図１では、便宜上、１つの車載器２０のみが示されているが、複数の車両３０のそれぞれの車載器２０が、ネットワークＮＷ１を介してセンタ１０と通信可能とされる。
【００３１】
車載器２０は、車両３０に搭載され、情報処理機能及び通信機能を有する装置である。例えば、車載器２０は、ナビゲーションシステムを含んでもよい。本実施の形態において、車載器２０は、車両３０の状態を示す車両情報をセンタ１０へ送信する。車載器２０は、また、当該車両情報と車両３０のドライバ等の乗員（以下、「車両ユーザ」という。）の嗜好情報とに基づいてセンタ１０が生成する推薦情報をセンタ１０から受信し、当該推薦情報を出力（表示）する。車両ユーザの嗜好情報とは、車両ユーザの嗜好を示す情報をいい、センタ１０によって生成される。
【００３２】
センタ１０は、１以上のコンピュータ（情報処理装置）の集合である。本実施の形態において、センタ１０は、車両３０の車載器２０から車両情報を受信し、当該車両情報及び当該車両３０の車両ユーザの嗜好情報等に対応する推薦情報を生成し、当該推薦情報を当該車載器２０へ送信する。
【００３３】
センタ１０は、また、ネットワークＮＷ１を介して携帯端末５０と通信可能である。携帯端末５０は、例えば、携帯電話、スマートフォン、タブレット端末等、車両ユーザが携帯する端末である。携帯端末５０は、車両ユーザが車両３０に乗車中でない場合に、センタ１０から送信される推薦情報の送信先として利用される。
【００３４】
図１において、センタ１０は、更に、インターネット等のネットワークを介してＳＮＳサーバ４０と接続される。ＳＮＳサーバ４０は、ＳＮＳ（Social Networking Service）を提供する１以上のコンピュータである。ＳＮＳサーバ４０には、ＳＮＳの各ユーザによる各種の投稿情報や、各投稿情報に対する他ユーザからのコメント等がアップロードされ、記憶されている。以下、ＳＮＳサーバ４０に記憶されている投稿情報やコメント等を「ＳＮＳ情報」という。ＳＮＳ情報は、車両ユーザの嗜好等を分析するために利用される。
【００３５】
図２は、本発明の実施の形態におけるセンタ１０のハードウェア構成例を示す図である。図２のセンタ１０は、それぞれバスＢで相互に接続されているドライブ装置１００、補助記憶装置１０２、メモリ装置１０３、ＣＰＵ１０４、及びインタフェース装置１０５等を有する。
【００３６】
センタ１０での処理を実現するプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体１０１によって提供される。プログラムを記憶した記録媒体１０１がドライブ装置１００にセットされると、プログラムが記録媒体１０１からドライブ装置１００を介して補助記憶装置１０２にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体１０１より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置１０２は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。
【００３７】
メモリ装置１０３は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置１０２からプログラムを読み出して格納する。ＣＰＵ１０４は、メモリ装置１０３に格納されたプログラムに従ってセンタ１０に係る機能を実行する。インタフェース装置１０５は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられる。
【００３８】
図３は、本発明の実施の形態における車載器２０及びセンタ１０の機能構成例を示す図である。図３において、センタ１０は、車両情報受信部１１、推薦情報生成部１２、推薦情報送信部１３、ＳＮＳ情報取得部１４及びＳＮＳ情報分析部１５等を有する。これら各部は、センタ１０にインストールされた１以上のプログラムが、ＣＰＵ１０４に実行させる処理により実現される。センタ１０は、また、嗜好情報記憶部１１１、車両ユーザ情報記憶部１１２、車両情報記憶部１１３、施設情報記憶部１１４、ニュース情報記憶部１１５及び観光情報記憶部１１６を利用する。これら各記憶部は、例えば、補助記憶装置１０２、又はセンタ１０にネットワークを介して接続可能な記憶装置等を用いて実現可能である。
【００３９】
車両情報受信部１１は、各車両３０の車載器２０から車両情報を受信（取得）する。車両情報には、エンジンのＯＮ又はＯＦＦ、アクセサリ電源のＯＮ又はＯＦＦ、車両３０の位置情報、車両の速度、車両の停止等、車両３０の状態を示す情報が含まれる。プローブ情報が車両情報に含まれてもよい。また、車両情報には、各車両３０の車両ユーザを識別するための車両ユーザＩＤも含まれる。車両情報受信部１１が受信した車両情報は車両情報記憶部１１３に記憶される。車両情報は、逐次的又は継続的に車載器２０から送信されるため、車両情報記憶部１１３に記憶された車両情報を参照することで、センタ１０は、各車両３０の状態等をリアルタイムに把握することができる。
【００４０】
推薦情報生成部１２は、各車両ユーザに対して、当該車両ユーザに関して車両情報記憶部１１３に記憶された車両情報と、当該車両ユーザの嗜好情報とに基づいて、当該車両ユーザに対する推薦情報を生成する。推薦情報送信部１３は、或る車両ユーザに対して生成された推薦情報を当該車両ユーザに対応する車両３０の車載器２０へ送信する。
【００４１】
ＳＮＳ情報取得部１４は、ＳＮＳサーバ４０から各車両ユーザのＳＮＳ情報を取得する。ＳＮＳ情報分析部１５は、車両ユーザごとに、当該車両ユーザに関して取得されたＳＮＳ情報を分析し、当該車両ユーザの嗜好情報を生成する。嗜好情報の生成には、車両情報記憶部１１３に記憶された車両情報が利用されてもよい。或る車両ユーザに関する車両情報の履歴を分析することで、当該車両ユーザがよく行く場所等を特定（推定）可能であるからである。
【００４２】
車両ユーザ情報記憶部１１２には、例えば、車両３０の購入時に当該車両３０の車両ユーザに関して登録される情報が記憶される。
【００４３】
図４は、車両ユーザ情報記憶部１１２の構成例を示す図である。図４に示されるように、車両ユーザ情報記憶部１１２には、車両ユーザごとに、「車両ユーザＩＤ」、「氏名」、「住所」、「電話番号」、「性別」、「年齢」、「車種」、「フレームナンバ」、「フレーム区分」、「登録日」、「携帯アドレス」、「ＳＮＳＩＤ」等を含む車両ユーザ情報が記憶されている。このうち、「車種」は、車両ユーザの車両３０の車種（例えば、軽、ワゴン（高級／その他）、ＳＵＶ（高級／その他）、スポーツ（高級／その他）、セダン（高級／その他）等の区分）である。「携帯アドレス」は、車両ユーザの携帯端末５０のメールアドレスであり、携帯端末５０への推薦情報の宛先として利用される。但し、携帯端末５０への推薦情報の提供が、携帯端末５０にインストールされた専用のアプリケーションによって実行される場合には、携帯アドレスは、当該アプリケーションと通信するための情報であってもよい。「ＳＮＳＩＤ」は、ＳＮＳサーバ４０が提供するＳＮＳにおいて車両ユーザを識別するＩＤである。車両ユーザ情報へのＳＮＳＩＤの登録は、例えば、車載器２０又は携帯端末５０にインストールされたアプリケーションプログラムによって行われてもよい。
【００４４】
嗜好情報記憶部１１１には、ＳＮＳ情報分析部１５による分析結果である、各車両ユーザの嗜好情報が記憶される。
【００４５】
図５は、嗜好情報記憶部１１１の構成例を示す図である。図５に示されるように、嗜好情報記憶部１１１には、車両ユーザごとに、「車両ユーザＩＤ」、「ＳＮＳＩＤ」、「自家用車」、「車の嗜好タイプ」、「食事場所」、「レジャー場所」、「買い物場所」、「嗜好分野」及び「趣味」等を含む嗜好情報が記憶されている。
【００４６】
「自家用車」は、車両ユーザの自家用車の名称である。「自家用車」の値は、当該車両ユーザのＳＮＳ情報群に含まれている車名に基づいて特定される。すなわち、或る車両ユーザのＳＮＳ情報（投稿等）には、当該車両ユーザが所有する車両３０の名称等が含まれている場合もあり、当該名称等が、「自家用車」の値とされてもよい。なお、ＳＮＳ情報分析部１５は、或る車両ユーザのＳＮＳ情報を取得する際に、当該車両ユーザの車両ユーザＩＤに対応付けられて車両ユーザ情報記憶部１１２に記憶されているＳＮＳＩＤを特定する。ＳＮＳ情報分析部１５は、特定したＳＮＳＩＤに係るユーザのＳＮＳ情報群をＳＮＳサーバ４０から取得する。
【００４７】
「車の嗜好タイプ」は、車両ユーザがどのような車を好むのかを示す情報である。例えば、ＳＮＳ情報分析部１５は、車両ユーザのＳＮＳ情報群から車に関する単語又は用語等を抽出し、抽出結果から「車の嗜好タイプ」を公知の方法等を利用して生成する。例えば、「車の嗜好タイプ」は、車種を示す情報であってもよいし、好きな色を含んでもよいし、好きなブランドを含んでもよい。
【００４８】
「食事場所」は、車両ユーザが食事によく利用する場所（店舗等）を時間帯別に示す情報である。図５では、平日であるか休日であるかと、朝、昼及び夜との組み合わせによって時間帯が区分されているが、他の単位によって時間帯が区分されてもよい。例えば、ＳＮＳ情報分析部１５は、食事に関するＳＮＳ情報群、又は車両ユーザの位置を特定可能なＳＮＳ情報群を、投稿の時間帯ごとにグループ分けし、グループごとに当該グループに属するＳＮＳ情報群を公知の方法等により分析して、当該グループに係る時間帯に車両ユーザがよく行く食事場所を特定（推定）する。各時間帯のそれぞれについて、複数の食事場所が特定されてもよい。また、各食事場所は、具体的な店名でもよいし、ジャンル（和食、中華、洋食等）であってもよい。ジャンルについては、例えば、或る店舗の位置に対応するＰＯＩ情報を施設情報記憶部１１４から検索することで得ることができる。すなわち、施設情報記憶部１１４には、店舗や施設等のＰＯＩ（Point Of Interest）ごとに、ＰＯＩ＿ＩＤ、名称、カテゴリ（ジャンル）、及び位置情報（緯度及び経度）等を含むＰＯＩ情報が記憶されている。また、時間帯別に特定された各食事場所には、位置情報（緯度及び経度）が付与されてもよい。例えば、ＳＮＳ情報分析部１５は、分析対象のＳＮＳ情報に位置情報（投稿地点の位置情報等）が含まれている場合には、当該位置情報を食事場所の位置情報とする。ＳＮＳ情報に位置情報が含まれておらず、店舗名のみが含まれている場合、ＳＮＳ情報分析部１５は、店舗名を名称として含むＰＯＩ情報を施設情報記憶部１１４から検索し、検索されたＰＯＩ情報の位置情報を食事場所の位置情報とする。該当するＰＯＩ情報が複数有る場合（例えば、店舗名に係る店舗がチェーン店である場合や、同じ名称の店舗が複数存在する場合等）、ＳＮＳ情報分析部１５は、当該店舗名を含むＳＮＳ情報の前後の一定時間内に投稿されたＳＮＳ情報に含まれている地名を絞り込み条件として、当該店舗名に係るＰＯＩ情報を施設情報記憶部１１４から検索する。それでもＰＯＩ情報を一意に特定できない場合、ＳＮＳ情報分析部１５は、車両ユーザの自宅の周辺において当該店名を名称として含むＰＯＩ情報を、施設情報記憶部１１４から検索してもよい。
【００４９】
「レジャー場所」は、車両ユーザがレジャーとしてよく行く場所を時間帯別に示す情報である。図５では、朝、昼、夜に時間帯が区別されている例が示されているが、「食事場所」と同じ単位で時間帯が区別されてもよいし、他の単位で時間帯が区分されてもよい。レジャー場所は、例えば、宿泊施設の名称であってもよいし、観光名所の名称や地名等であってもよい。なお、ＳＮＳ情報に基づくレジャー場所の特定（推定）は、ＳＮＳ情報において着目する用語等に違いは有るものの、基本的に、食事場所の特定（推定）と同様の方法によって行われてよい。また、レジャー場所にも、食事場所と同様の方法によって位置情報が付与してもよい。
【００５０】
「買い物場所」は、車両ユーザが買い物によく行く場所（店舗等）を時間帯別に示す情報である。図５では、朝、昼、夜に時間帯が区別されている例が示されているが、「食事場所」と同じ単位で時間帯が区別されてもよいし、他の単位で時間帯が区分されてもよい。買い物場所は、例えば、店舗等の名称であってもよいし、駅名や地名等であってもよい。なお、ＳＮＳ情報に基づく買い物場所の特定（推定）は、ＳＮＳ情報において着目する用語等に違いは有るものの、基本的に、食事場所の特定（推定）と同様の方法によって行われてよい。また、買い物場所にも、食事場所と同様の方法によって位置情報が付与されてもよい。
【００５１】
なお、「食事場所」、「レジャー場所」、「買い物場所」について、「よく行く」とは、一定期間内に対する回数の閾値以上によって判定されてもよいし、その他の方法によって判定されてもよい。
【００５２】
「嗜好分野」は、車両ユーザが興味を有する分野やジャンル等である。例えば、政治、経済、スポーツ等の分野であってもよいし、スポーツであれば、更に細分化された種目（ゴルフ、テニス、野球、サッカー等）であってもよい。例えば、ＳＮＳ情報分析部１５は、車両ユーザのＳＮＳ情報群に含まれる単語や用語等に基づいて、公知の方法により、当該車両ユーザの嗜好分野を特定（推定）する。
【００５３】
「趣味」は、例えば、映画鑑賞、読書、ドライブ、ゴルフ等、車両ユーザの趣味である。例えば、ＳＮＳ情報分析部１５は、車両ユーザのＳＮＳ情報群に含まれる単語や用語等に基づいて、公知の方法により、当該車両ユーザの趣味を特定（推定）する。
【００５４】
なお、ＳＮＳ情報分析部１５は、「食事場所」、「レジャー場所」、「買い物場所」等について、車両情報の履歴を用いて推定してもよい。車両情報の履歴を参照することで、車両３０のエンジンがＯＦＦとなった日時及び位置情報、その後に最初に車両３０のエンジンがＯＮになった日時及び位置情報を特定することができる。ここで、エンジンがＯＦＦとなってからエンジンがＯＮとなるまでの期間において、車両ユーザは、当該位置情報に係る場所に滞在していたことが推定される。また、当該位置情報に関して施設情報記憶部１１４を検索することで、滞在先の施設又は店舗等のＰＯＩを特定することができる。したがって、ＳＮＳ情報分析部１５は、車両情報の履歴に基づいても、車両ユーザごとに、「食事場所」、「レジャー場所」、「買い物場所」等を時間帯別に特定（推定）することができる。
【００５５】
ニュース情報記憶部１１５には、例えば、新聞社等のニュースの配信元から電子的に逐次配信されるニュース情報が記憶される。観光情報記憶部１１６には、旅行会社から電子的に提供される観光情報が記憶される。観光情報には、例えば、観光場所の名称、位置情報、観光場所の説明等が含まれる。ニュース情報及び観光情報は、推薦情報の一部として利用される。
【００５６】
一方、車載器２０は、車両情報送信部２１、推薦情報受信部２２及び推薦情報出力部２３等を有する。これら各部は、車載器２０にインストールされた１以上のプログラムが、車載器２０のＣＰＵに実行させる処理により実現される。
【００５７】
車両情報送信部２１は、車両情報を逐次的又は継続的にセンタ１０へ送信する。推薦情報受信部２２は、センタ１０から送信される推薦情報を受信する。推薦情報出力部２３は、推薦情報受信部２２が受信した推薦情報を、例えば、車載器２０の表示装置へ表示する。
【００５８】
以下、センタ１０が実行する処理手順について説明する。図６は、センタ１０が実行する推薦情報の提供処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。図６では、或る車両ユーザ（以下、「対象ユーザ」という）に着目して処理手順を説明するが、各図６の処理手順は、例えば、車両ユーザ情報記憶部１１２に車両ユーザ情報が記憶されている各車両ユーザに関して実行される。
【００５９】
ステップＳ１０１において、推薦情報生成部１２は、対象ユーザの車両ユーザＩＤに対応付けられて車両情報記憶部１１３に記憶されている車両情報（以下、「対象車両情報」という。）に基づいて、対象ユーザが、自らの車両３０（以下、「対象車両３０」という。）に乗車中であるか否かを判定する。例えば、該当する車両情報群のうちの最後の（最新の）車両情報が、エンジンＯＦＦを示す情報であれば、推薦情報生成部１２は、対象ユーザが乗車中ではないと判定し、そうでない場合、推薦情報生成部１２は、対象ユーザが乗車中ではないと判定してもよい。
【００６０】
対象ユーザが、乗車中でないと推定される場合（Ｓ１０１でＮｏ）、非乗車中の推薦情報の提供処理が実行される（Ｓ１０２）。非乗車中の推薦情報の提供処理の詳細については、後述される。対象ユーザが、乗車中である場合（Ｓ１０１でＹｅｓ）、推薦情報生成部１２は、例えば、対象ユーザの最新の車両情報から、対象車両３０の速度、位置情報（緯度、経度）、進行方向及び目的地情報等を取得する（Ｓ１０３）。ここで、進行方向とは、どの道路をいずれの方向に向かって走行しているのかを示す情報であり、例えば、車両３０の位置情報と、センタ１０に記憶されている地図情報とを照合することで特定可能である。また、目的地情報とは、当該車両３０の車載器２０のナビゲーションシステムが利用されている場合に、当該ナビゲーションシステムに設定されている目的地を示す情報である。したがって、目的地が設定されていない場合、目的地情報は取得されなくてもよい。
【００６１】
続いて、推薦情報生成部１２は、対象車両３０が渋滞中であるか否かを判定する（Ｓ１０４）。例えば、対象車両３０の速度が閾値以下であれば、対象車両３０は渋滞中であると判定されてもよい。又は、対象車両３０の走行中の道路の速度制限に対する対象車両３０の速度の比に基づいて、渋滞中であるか否かが判定されてもよい。
【００６２】
対象車両３０が渋滞中である場合（Ｓ１０４でＹｅｓ）、推薦情報生成部１２は、対象ユーザの車両ユーザＩＤを含む嗜好情報を嗜好情報記憶部１１１（図５）から取得する（Ｓ１０５）。続いて、推薦情報生成部１２は、対象車両３０の進行方向又は目的地の方向に係るＰＯＩ情報であって、ステップＳ１０５において取得された嗜好情報に基づいて対象ユーザの嗜好に合致することが推定されるＰＯＩ情報を施設情報記憶部１１４から検索する（Ｓ１０６）。例えば、当該嗜好情報の「食事場所」、「レジャー場所」、又は「買い物場所」に含まれているいずれかの場所に該当するＰＯＩ情報群が施設情報記憶部１１４から検索される。この際、検索対象とする「食事場所」、「レジャー場所」、及び「買い物場所」について、現在時刻に基づいて時間帯が限定されてもよい。すなわち、現在時刻の時間帯において、対象ユーザがよく行く場所に係るＰＯＩ情報群が検索されてもよい。更に、推薦情報生成部１２は、検索されたＰＯＩ情報群の中から、進行方向又は目的地方向に所在する場所（ＰＯＩ）に係るＰＯＩ情報を抽出する。進行方向又は目的地方向に所在する場所とは、例えば、進行方向の道路沿い野地域、又は目的地までの経路沿いの地域に所在する場所をいう。但し、ステップＳ１０３において目的地情報が取得されていない場合、目的地方向に所在する場所は抽出されなくてよい。
【００６３】
該当するＰＯＩ情報が検索された場合（Ｓ１０７でＹｅｓ）、推薦情報送信部１３は、当該ＰＯＩ情報を推薦情報として対象車両３０の車載器２０へ送信する（Ｓ１１１）。
【００６４】
一方、該当するＰＯＩ情報が無い場合（Ｓ１０７でＮｏ）、推薦情報生成部１２は、対象ユーザが属するユーザ層の嗜好情報を取得する（Ｓ１０８）。対象ユーザが属するユーザ層とは、年齢、性別、車種等に基づいて車両ユーザを分類した場合に、対象ユーザが属するグループをいう。各車両ユーザの年齢、性別及び車種は、ユーザ情報記憶部（図４）を参照して特定可能である。グループの単位（粒度）は、特定のものに限定されない。年齢、性別、車種のそれぞれごとにグループが形成されてもよいし、いずれか２以上の組み合わせごとにグループが形成されてもよい。各グループの嗜好情報は、当該グループに属する各車両ユーザの嗜好情報を組み合わせることで生成可能である。例えば、「食事場所」の「平日朝」について、グループごとに、当該グループに属する各車両ユーザの食事場所のＯＲ（論理和）が当該グループの「食事場所」の「平日朝」の値とされてもよし、当該各車両ユーザの食事場所のＡＮＤ（論理積）が当該グループの「食事場所」の「平日朝」の値とされてもよい。又は、当該グループに属する各車両ユーザの食事場所の中で出現頻度が閾値以上である場所が、当該グループの「食事場所」の「平日朝」の値とされてもよいし、その他の統計的な処理によって当該グループの「食事場所」の「平日朝」の値が導出されてもよい。各グループの「食事場所」の他の時間帯の値や、「レジャー場所」及び「買い物場所」の各時間帯の値についても同様である。
【００６５】
なお、グループ別の嗜好情報は、予めバッチ的に生成され、嗜好情報記憶部１１１に記憶されていてもよい。また、グループの単位（粒度）が、例えば、年齢、性別、車種ごとである場合、対象ユーザは、３つのグループに属する可能性が有る。この場合、ステップＳ１０８では、３つのグループのそれぞれの嗜好情報が取得されてもよい。なお、グループの区分は、年齢、性別、車種以外に基づいて行われてもよい。すなわち、嗜好が共通する可能性が有るユーザ属性に基づいて、グループ分けが行われればよい。
【００６６】
続いて、推薦情報生成部１２は、対象車両３０の進行方向又は目的地の方向に係るＰＯＩ情報であって、ステップＳ１０８において取得された嗜好情報に基づいて対象ユーザが属するユーザ層の嗜好に合致することが推定されるＰＯＩ情報を施設情報記憶部１１４から検索する（Ｓ１０９）。検索方法は、ステップＳ１０６と同様でよい。
【００６７】
該当するＰＯＩ情報が１以上検索された場合（Ｓ１１０でＹｅｓ）、推薦情報送信部１３は、当該ＰＯＩ情報を推薦情報として対象車両３０の車載器２０へ送信する（Ｓ１１１）。
【００６８】
一方、該当するＰＯＩ情報が無い場合（Ｓ１１０でＮｏ）、推薦情報生成部１２は、対象ユーザが興味を有することが推定されるニュース情報や観光情報をＸ個以上取得する（Ｓ１１２）。例えば、ニュース情報であれば、対象ユーザの嗜好情報の「嗜好分野」や「趣味」に関するニュース情報であって、現在時刻から一定時間内のニュース情報がニュース情報記憶部１１５から取得される。また、観光情報については、例えば、対象ユーザの嗜好情報の「レジャー場所」に基づいて対象ユーザが興味を有することが推定される観光情報が、観光情報記憶部１１６から取得される。対象ユーザの嗜好情報の「レジャー場所」に基づいて対象ユーザが興味を有することが推定される観光情報とは、例えば、「レジャー場所」に記憶されている、各場所に関連する観光情報や、各場所が属するジャンル（例えば、山、海、遊園地等）に関連する観光情報である。或る場所が属するジャンルは、当該場所に対応するＰＯＩ情報を施設情報記憶部１１４から検索することで特定可能である。なお、Ｘ個のＸは、任意に設定される閾値である。ニュース情報と観光情報とを合わせてＸ個以上であってもよいし、ニュース情報及び観光情報のそれぞれについてＸ個以上であってもよい。
【００６９】
続いて、推薦情報送信部１３は、ステップＳ１１２において取得された情報を推薦情報として対象車両３０の車載器２０へ送信する（Ｓ１１４）。
【００７０】
また、対象車両３０が渋滞中でない場合（Ｓ１０４でＮｏ）、推薦情報生成部１２は、対象ユーザが興味を有することが推定されるニュース情報や観光情報をＸ個未満取得する（Ｓ１１３）。取得方法は、ステップＳ１１４と同様でよい。渋滞中の方が多くの情報が提供されるのは、渋滞中においては、車両ユーザ（ドライバ）の運転負荷が渋滞中でない場合に比べて低く、退屈している可能性が高いからである。一方、渋滞中でない場合には、車両ユーザは、運転に集中する必要があるため、推薦情報が厳選される。
【００７１】
続いて、推薦情報送信部１３は、ステップＳ１１３において取得された情報を推薦情報として対象車両３０の車載器２０へ送信する（Ｓ１１４）。
【００７２】
なお、ステップＳ１１１又はＳ１１４において送信される推薦情報には、音楽データが含まれてもよい。例えば、推薦情報生成部１２は、対象車両３０の進行方向又は目的地に関連する曲の（例えば、海岸方向であれば、海に関連する曲）であって、ユーザの好みの曲の音楽データを推薦情報に含めてもよい。この場合、ＳＮＳ情報分析部１５は、各車両ユーザの好みの音楽のジャンル等を、ＳＮＳ情報から抽出して嗜好情報に含めればよい。音楽データは、予めセンタ１０に記憶されていればよい。この場合、各音楽データには、ジャンル等、ユーザの好みとの関連付けとなる情報が付与されていればよい。
【００７３】
なお、図６の処理は、繰り返し実行される。したがって、対象ユーザが乗車中において、対象車両３０の車載器２０には、継続的に推薦情報が送信される。
【００７４】
また、車載器２０に送信された推薦情報は、車載器２０の推薦情報受信部２２によって受信され、車載器２０の推薦情報出力部２３によって車載器２０の表示装置等に出力される。その結果、推薦情報が対象ユーザに提供される。
【００７５】
続いて、ステップＳ１０２の詳細について説明する。図７は、非乗車中の推薦情報の提供処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【００７６】
ステップＳ２０１において、推薦情報生成部１２は、現在時刻が、対象車両３０のエンジンがＯＦＦされてからＹ分以内であるか否かを判定する。対象車両３０のエンジンがＯＦＦされたタイミング（時刻）は、車両情報記憶部１１３に記憶されている、対象ユーザに係る車両情報に基づいて特定可能である。また、Ｙは、任意に設定されている時間である。
【００７７】
対象車両３０のエンジンがＯＦＦされてからＹ分以内である場合（Ｓ２０１でＹｅｓ）、特段の処理は実行されない。一方、対象車両３０のエンジンがＯＦＦされてからＹ分を超える場合（Ｓ２０１でＮｏ）、推薦情報生成部１２は、対象車両３０の駐車位置（すなわち、エンジンがＯＦＦされた位置）が、対象ユーザの自宅の周辺であるか否かを判定する（Ｓ２０２）。対象車両３０の駐車位置は、対象ユーザに係る車両情報に基づいて特定可能である。また、対象ユーザの自宅の位置は、対象ユーザの車両ユーザ情報（図４）の「住所」を参照して特定可能である。なお、対象ユーザの自宅の周辺であるか否かは、対象ユーザの自宅から所定の距離以内であるか否かによって判定されてもよい。
【００７８】
対象車両３０の駐車位置が、対象ユーザの自宅の周辺である場合（Ｓ２０２でＹｅｓ）、特段の処理は実行されない。自宅の周辺に関する情報は、対象ユーザにとって既知の情報であり、斯かる情報を提供したとしても有用性が低と考えられるからである。
【００７９】
一方、対象車両３０の駐車位置が、対象ユーザの自宅の周辺でない場合（Ｓ２０２でＮｏ）、推薦情報生成部１２は、対象ユーザの車両ユーザＩＤを含む嗜好情報を嗜好情報記憶部１１１（図５）から取得する（Ｓ２０３）。続いて、推薦情報生成部１２は、ステップＳ２０３において取得された嗜好情報に基づいて対象ユーザの嗜好に合致することが推定されるＰＯＩ情報群を施設情報記憶部１１４から検索する（Ｓ２０４）。該当するＰＯＩ情報群の検索については、図６のステップＳ１０５に関連して説明した通りである。
【００８０】
続いて、推薦情報生成部１２は、検索されたＰＯＩ情報群の中から、対象車両３０の駐車位置の周辺のＰＯＩに係るＰＯＩ情報群を抽出する（Ｓ２０５）。例えば、位置情報が当該駐車位置から徒歩圏内に含まれるＰＯＩ情報群が抽出される。徒歩圏内については、Ｚｋｍ等、予め定められればよい。
【００８１】
続いて、推薦情報送信部１３は、抽出されたＰＯＩ情報群を、推薦情報として対象ユーザの携帯端末５０に送信する（Ｓ２０６）。例えば、対象ユーザの車両ユーザ情報に含まれている携帯アドレス宛に当該推薦情報が送信される。その結果、対象ユーザは、携帯端末５０を用いて、推薦情報を参照することができる。
【００８２】
なお、上記では、ソーシャルメディアの一例としてＳＮＳを利用した場合の実施形態を示したが、ＳＮＳ以外のソーシャルメディアであって、ユーザの嗜好情報を抽出可能なソーシャルメディアへの投稿情報等がＳＮＳ情報の代わりに利用されてもよい。
【００８３】
上述したように、本実施の形態によれば、ＳＮＳ情報（ソーシャルメディアに対する投稿情報）に基づく車両ユーザの嗜好情報と、当該車両ユーザが乗車する車載器２０から送信される車両情報とに基づいて、当該車両ユーザに提供する推薦情報が生成される。このため、車両情報が示す車両３０の状態に応じた情報を推薦情報として生成することができる。したがって、車両３０のユーザに適した情報の提供を可能とすることができる。
【００８４】
また、本実施の形態によれば、車両情報に含まれる車両３０の位置情報及び進行方向に基づいて、当該進行方向に所在する店舗又は施設に関する情報を車両ユーザに提供することができる。このため、車両３０が通過予定の店舗又は施設に関する情報を車両ユーザに提供することができる。したがって、車両ユーザがこれから立ち寄ることが可能な店舗又は施設に関する情報を提供することができる。
【００８５】
また、本実施の形態によれば、車両３０の速度に応じて車両ユーザに提供する情報の量が変化する。このため、運転負荷に応じて提供される情報量が変化する。したがって、車両ユーザの運転に対する集中を妨げることを回避することができる。
【００８６】
また、本実施の形態によれば、車両ユーザが車両３０に乗車中であることが推定される場合には、車載器２０に推薦情報が送信され、そうでない場合には車載器２０とは別の端末（例えば、車両ユーザの携帯端末５０）に推薦情報が送信される。このため、車両ユーザが乗車中でない場合に車載器２０への推薦情報の提供が回避される。したがって、車両ユーザによって推薦情報が参照される可能性を高めることができる。
【００８７】
なお、本実施の形態において、センタ１０は、情報処理装置の一例である。車両情報受信部１１は、第１の取得部の一例である。推薦情報生成部１２は、第２の取得部及び生成部の一例である。推薦情報は、ユーザに提供する情報の一例である。
【００８８】
以上、本発明の実施の形態について詳述したが、本発明は斯かる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【符号の説明】
【００８９】
１            情報処理システム
１０          センタ
１１          車両情報受信部
１２          推薦情報生成部
１３          推薦情報送信部
１４          ＳＮＳ情報取得部
１５          ＳＮＳ情報分析部
２０          車載器
２１          車両情報送信部
２２          推薦情報受信部
２３          推薦情報出力部
３０          車両
４０          ＳＮＳサーバ
１００        ドライブ装置
１０１        記録媒体
１０２        補助記憶装置
１０３        メモリ装置
１０４        ＣＰＵ
１０５        インタフェース装置
１１１        嗜好情報記憶部
１１２        車両ユーザ情報記憶部
１１３        車両情報記憶部
１１４        施設情報記憶部
１１５        ニュース情報記憶部
１１６        観光情報記憶部
【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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【図７】
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