(57)【要約】【課題】ユーザの趣味・嗜好から外れる可能性が小さく、ユーザに新鮮な情報を提供することができる情報提供装置を提供する。【解決手段】提案ルール記憶部１０２は提案ルールを記憶する。提案実行条件監視部１０１は、提案ルールに当てはまる提案実行条件が成立したかを監視する。嗜好記憶部１０９は、ユーザが嗜好する嗜好対象を示す嗜好情報を記憶する。他情報参照部１１０は他の情報源を参照する。提案内容検索部１０３は、提案実行条件の成立を検出したとき、嗜好情報と、他の情報源を参照して抽出したユーザの嗜好対象と関連する対象を示す関連対象情報とに基づいて、提案ルールに従った提案内容を検索する。提案実施部１１２は、提案内容をユーザに提示させる。ユーザ反応判定部１１４は、ユーザの反応が受諾であるか却下であるか判定する。提案内容実行部１１５は、受諾の反応であれば提案内容を実行させる。【選択図】図１
2015075971.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の条件に従って提案内容としての情報を提供するための提案ルールを記憶する提案ルール記憶部と、
前記提案ルール記憶部に記憶されている提案ルールに当てはまる提案実行条件が成立したか否かを監視する提案実行条件監視部と、
ユーザが嗜好する嗜好対象を示す情報を嗜好情報として記憶する嗜好記憶部と、
前記嗜好記憶部とは異なる他の情報源を参照する他情報参照部と、
前記提案実行条件監視部が前記提案実行条件の成立を検出したとき、前記嗜好記憶部に記憶された前記嗜好情報と、前記他情報参照部が前記他の情報源を参照して抽出した前記ユーザの嗜好対象と関連する対象を示す関連対象情報とに基づいて、前記提案ルールに従った提案内容を検索する提案内容検索部と、
前記提案内容検索部によって検索された提案内容を視覚的または聴覚的な情報として前記ユーザに提示させる提案実施部と、
前記ユーザの反応が、前記提案内容を受諾する反応であるか却下する反応であるかを判定するユーザ反応判定部と、
前記ユーザ反応判定部が前記提案内容を受諾する反応であると判定したとき、前記提案内容を実行させる提案内容実行部と、
を備えることを特徴とする情報提供装置。
【請求項２】
前記ユーザの過去の行動に基づいて前記ユーザの嗜好対象を推定する嗜好推定部をさらに備え、
前記嗜好記憶部は、前記嗜好推定部が推定した嗜好対象を示す嗜好情報を記憶する
ことを特徴とする請求項１記載の情報提供装置。
【請求項３】
時刻と車両の位置情報とを関連付けて記憶する走行履歴記憶部と、
前記走行履歴記憶部に記憶された情報に基づいて、前記車両が立ち寄った場所または施設である立ち寄り地を推定する立ち寄り地推定部と、
をさらに備え、
前記嗜好推定部は、前記立ち寄り地推定部が推定した立ち寄り地に基づいて、前記ユーザの嗜好対象を推定する
ことを特徴とする請求項２記載の情報提供装置。
【請求項４】
前記ユーザの嗜好対象は、第１の階層の分類に位置する複数の第１の種別のうちの１つであり、
前記他情報参照部は、前記他の情報源として、前記複数の第１の種別を、前記第１の階層の分類の上位の階層である第２の階層の分類に位置する複数の第２の種別のいずれかに分類分けした分類分け情報を保持する概念辞書を参照する
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の情報提供装置。
【請求項５】
前記概念辞書は、前記複数の第１の種別の互いの類似度を示す距離値を保持し、
前記提案内容検索部は、前記距離値に基づいて前記関連対象情報を抽出する
ことを特徴とする請求項４記載の情報提供装置。
【請求項６】
前記他情報参照部は、
複数の車両に搭載された前記情報提供装置それぞれの前記立ち寄り地推定部が推定した立ち寄り地をユーザごとに記憶するユーザ別立ち寄り地記憶部と、
一のユーザと立ち寄り地が少なくとも１つ共通である類似ユーザを前記ユーザ別立ち寄り地記憶部に記憶されたユーザの中から発見する類似ユーザ発見部と、
前記類似ユーザ発見部が発見した類似ユーザの立ち寄り地を検索する類似ユーザ立ち寄り地検索部と、
を備えるセンタ装置を前記他の情報源として、
前記類似ユーザ立ち寄り地検索部が検索した前記類似ユーザの立ち寄り地を前記関連対象情報として参照する
ことを特徴とする請求項３記載の情報提供装置。
【請求項７】
前記他情報参照部は、
ウェブサイトのウェブ情報を収集して解析することにより、ウェブユーザと立ち寄り地とを組み合わせた行動履歴情報を取得するウェブ解析部と、
前記ウェブ解析部が取得した複数の行動履歴情報を記憶するウェブユーザ行動履歴情報記憶部と、
一のユーザと立ち寄り地が少なくとも１つ共通である類似ユーザを前記ウェブユーザ行動履歴情報記憶部に記憶されたウェブユーザの中から発見する類似ユーザ発見部と、
前記類似ユーザ発見部が発見した類似ユーザの立ち寄り地を検索する類似ユーザ立ち寄り地検索部と、
を備えるセンタ装置を前記他の情報源として、
前記類似ユーザ立ち寄り地検索部が検索した前記類似ユーザの立ち寄り地を前記関連対象情報として参照する
ことを特徴とする請求項３記載の情報提供装置。
【請求項８】
前記ユーザ反応判定部は、前記提案内容の受諾と却下とに加えて、前記ユーザの反応が、前記提案内容の内容またはタイミングの修正を要求する反応であるかを判定し、
前記ユーザ反応判定部が前記提案内容の内容またはタイミングの修正を要求する反応であると判定したとき、前記提案内容検索部は、前記提案内容の内容またはタイミングを修正して、改めて提案内容を検索する
ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載の情報提供装置。
【請求項９】
前記嗜好記憶部は、前記嗜好情報に重み係数を対応させて記憶し、
前記ユーザ反応判定部が判定した前記ユーザの反応に応じて、前記重み係数を増加または減少させる
ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか１項に記載の情報提供装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザに、ユーザの趣味・嗜好に応じた情報を提供することができる情報提供装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ユーザからの明示的な指示がなくても、ユーザの趣味・嗜好に合致した情報を自動的に探索して提案する、いわゆるエージェント技術が広く提唱されている。特許文献１には、この種のエージェント技術を利用した情報提供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２００８−２０９８０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の情報提供装置においては、ユーザの趣味・嗜好に合致した提案内容を検索するので、提案内容はユーザの趣味・嗜好の範囲内ではあるものの、ユーザにとって新たな発見や体験につながるような新鮮な情報を提供できないという問題点がある。
【０００５】
本発明はこのような問題点に鑑み、ユーザの趣味・嗜好から外れる可能性が小さく、ユーザに新鮮な情報を提供することができる情報提供装置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】
本発明の情報提供装置は、提案内容検索部が、ユーザが嗜好する嗜好対象を記憶する嗜好記憶部と他の情報源とのそれぞれを参照することによって、ユーザの嗜好対象と、ユーザの嗜好対象と関連する関連対象情報とに基づいて提案内容を検索してユーザに提示し、ユーザの反応が提案内容を受諾する反応であれば、提案内容を実行させる。
【発明の効果】
【０００７】
本発明の情報提供装置によれば、ユーザの趣味・嗜好から外れる可能性が小さく、ユーザに新鮮な情報を提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】第１実施形態の情報提供装置を示すブロック図である。
【図２】各実施形態の情報提供装置で用いる提案ルールの例を示す図である。
【図３】各実施形態の情報提供装置における施設データベースに記憶されている情報の一例を表形式で示す図である。
【図４】第１実施形態の情報提供装置における概念辞書が保持する情報の一例を概念的に示す図である。
【図５】各実施形態の情報提供装置におけるユーザ反応判定部が判定するユーザの反応の例を示す図である。
【図６】各実施形態の情報提供装置の動作を示すフローチャートである。
【図７】各実施形態の情報提供装置における嗜好記憶部に記憶されている嗜好情報の重み係数を増加または減少させる例を示す図である。
【図８】第２実施形態の情報提供装置を示すブロック図である。
【図９】第３実施形態の情報提供装置を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、各実施形態の情報提供装置について、添付図面を参照して説明する。各実施形態において、同一部分には同一符号を付し、その説明を適宜省略する。
【００１０】
＜第１実施形態＞
図１において、一点鎖線で囲んだ第１実施形態の情報提供装置１００Ａは、車両に搭載されている。
【００１１】
提案実行条件監視部１０１には、時刻と、車両の位置情報と、車両信号とが入力される。後述する提案ルールによっては、車両信号を必要としない場合がある。この場合には、時刻と車両の位置情報のみを入力すればよい。
【００１２】
車両の位置情報は、例えば複数のＧＰＳ衛星からの電波に基づいて生成することができる。位置情報は、経度及び緯度よりなる。車両信号は少なくとも車速信号を含めばよい。車両信号は、ＣＡＮ（Controller Area Network）信号であってもよい。
【００１３】
提案ルール記憶部１０２には、後述する複数の提案ルールが記憶されている。提案ルールは、所定の条件に従って提案内容としての情報を提供するためのルールである。提案実行条件監視部１０１は、時刻と車両の位置情報と車両信号とを常時監視し、提案ルール記憶部１０２に記憶されている提案ルールに当てはまる提案実行条件の成立を検出したとき、提案内容検索部１０３に提案実行条件が成立したことを通知する。
【００１４】
図２は、提案ルール記憶部１０２に記憶されている提案ルールの例である。提案ルールは、提案実行条件であるifの部分と、ifの部分に記載した提案実行条件が成立したときに提案する提案内容であるthenの部分と、thenの部分の提案内容が受諾されたときに実行する提案内容であるif_acceptedの部分とより構成される。
【００１５】
図２に示す提案ルールを抜粋して説明する。ルール１では、「もし走行開始後２時間以上走行を継続していたら休憩を提案し、その提案が受諾されたら、自車位置近傍で休憩可能な施設を検索する」と解釈される。ルール３では、「もし正午近くになったら昼食を提案し、その提案が受諾されたら、自車位置近傍でユーザの嗜好に合った種別の店を検索する」と解釈される。
【００１６】
図２に示す提案ルールにおけるif_acceptedの部分を、提案ルール記憶部１０２以外の記憶部に記憶してもよい。
【００１７】
走行履歴記憶部１０４にも、時刻と、車両の位置情報と、車両信号とが入力される。ここでも、時刻と車両の位置情報のみを入力してもよい。走行履歴記憶部１０４は、所定時間間隔または所定距離間隔で時刻と車両の位置情報と車速を記憶する。
【００１８】
立ち寄り施設推定部１０５は、走行履歴記憶部１０４に記憶されたそれぞれの情報を参照して、所定時間以上車両の位置に変化がなく、車速が０であるとき、車両が停車していたと判断する。時刻と車両の位置情報のみでも車両の停車は判断可能である。
【００１９】
車両信号がエンジンの回転数を示す信号を含む場合には、立ち寄り施設推定部１０５は、エンジンの回転数を示す信号に基づいてエンジンの停止を判定して、車両が停車していたと判断することも可能である。
【００２０】
立ち寄り施設推定部１０５は、車両が停車していたと判断すると、施設データベース１０６を参照して、車両の位置情報が示す経度及び緯度に基づいて、車両（即ち、ユーザ）が立ち寄った施設を推定する。施設は、飲食店等の各種の店舗を含む。
【００２１】
図３は、施設データベース１０６に記憶されている情報の一例を表形式で表したものである。情報提供装置１００Ａは、図３に示すような施設データベース１０６を予め備えていてもよい。施設データベース１０６としては、情報提供会社から提供される商用データベースを用いることができる。
【００２２】
通信部１０７がインターネットのウェブサイト５０にアクセスしてウェブサイト５０のデータを収集することにより、施設データベース１０６に施設の情報を蓄積するようにしてもよい。
【００２３】
ここでは、立ち寄り施設推定部１０５が、施設データベース１０６に記憶されている施設の情報に基づいて立ち寄り施設を推定するとしたが、観光地等の場所の情報をデータベースとして記憶しておき、立ち寄った場所を推定してもよい。立ち寄り場所及び立ち寄り施設を立ち寄り地と総称する。立ち寄り施設推定部１０５は立ち寄り地推定部の一例であり、施設データベース１０６は立ち寄り地の情報を蓄積するデータベースの一例である。
【００２４】
以下、ユーザが立ち寄る立ち寄り地が施設である場合を中心に説明することとする。
【００２５】
推定された立ち寄り施設を示す情報は、嗜好推定部１０８に入力される。嗜好推定部１０８は、立ち寄り施設を複数俯瞰して、所定の頻度以上発現する施設の種別をユーザが嗜好する種別であると推定する。ユーザが嗜好する場所または施設の種別を嗜好対象と称することとする。
【００２６】
このように、嗜好推定部１０８は、ユーザの過去の行動に基づいてユーザの嗜好対象を推定する。特定の場所または施設に立ち寄るという行動は、ユーザの嗜好対象を推定するためのユーザの過去の行動の１つである。
【００２７】
立ち寄り施設の種別は、複数段階の分類に分けることができる。大分類を食事，観光等とすると、食事に含まれる和食，中華，麺類，イタリアン等が中分類となる。和食に含まれるうなぎ，天ぷら，蕎麦，寿司等が小分類となる。
【００２８】
嗜好推定部１０８が推定したユーザの嗜好対象を示す情報は、嗜好情報として嗜好記憶部１０９に記憶される。嗜好記憶部１０９は、ユーザの嗜好情報を蓄積する。例えば、ユーザが頻繁に蕎麦屋に立ち寄っているとすると嗜好対象は蕎麦であり、嗜好記憶部１０９には、小分類の蕎麦が嗜好情報として記憶されることになる。
【００２９】
ユーザがうなぎ，天ぷら，蕎麦，寿司の和食店にさほど偏りなく立ち寄っているとすると、嗜好推定部１０８は、中分類の種別である和食がユーザの嗜好対象であると推定することになる。この場合には、嗜好記憶部１０９には、中分類の和食が嗜好情報として記憶されることになる。
【００３０】
提案内容検索部１０３は、提案内容を検索するため、嗜好記憶部１０９と、他情報参照部１１０を介して概念辞書１１１とを参照して、ユーザの嗜好対象と合致した種別、及び、ユーザの嗜好対象に近く、嗜好対象と関連した周辺の種別を検索する。ユーザの嗜好対象と関連する対象を関連対象とし、関連対象を示す情報を関連対象情報と称することとする。
【００３１】
図４は、概念辞書１１１が保持する情報の一例を概念的に示している。大分類が食事の場合を説明すると、食事には、中分類の種別として、和食，中華，麺類，イタリアン等が含まれている。和食には、小分類の種別として、うなぎ，天ぷら，蕎麦，寿司が含まれる。中華には、小分類の種別として、餃子とラーメンが含まれる。麺類には、小分類の種別として、蕎麦，ラーメン，パスタが含まれる。イタリアンには、小分類の種別として、ピザとパスタが含まれる。
【００３２】
図４に示す例では、蕎麦は、和食と麺類とで重複している。ラーメンは、中華と麺類とで重複している。パスタは、麺類とイタリアンとで重複している。このように、概念辞書１１１では、小分類に含まれる種別は、複数の中分類の種別にまたがって登録されている場合がある。
【００３３】
立ち寄り地の種別は、必ずしも３段階で分類分けされている必要はない。２段階または４段階以上であってもよい。
【００３４】
小分類のそれぞれの種別には、他の種別と互いにどの程度類似しているのかを示す類似度（種別間距離）を設定することが好ましい。概念辞書１１１は、種別間距離を示す距離値を保持することが好ましい。
【００３５】
数値が小さいほど種別間距離が短い、即ち、互いに類似しているとする。例えば、蕎麦と、うなぎ，天ぷら，寿司それぞれとの種別間距離を２０とする。蕎麦と、餃子及びピザそれぞれとの種別間距離を６０とする。蕎麦とラーメンとの種別間距離を３０とし、蕎麦とパスタとのとの種別間距離を４０とする。中分類のそれぞれの種別にも、他の種別と互いにどの程度類似しているのかを示す種別間距離を設定してもよい。
【００３６】
提案内容検索部１０３は、嗜好記憶部１０９だけでなく、概念辞書１１１を参照することにより、ユーザの嗜好に合致する種別の他、ユーザの嗜好に近い周辺の種別（関連対象）も検索することが可能となる。提案内容検索部１０３がユーザに複数の提案内容を順に提案する場合には、ユーザの嗜好に合致する種別から周辺の種別の順とすればよい。
【００３７】
提案内容検索部１０３は、施設データベース１０６を検索して、ユーザに提案する提案内容を決定する。提案内容検索部１０３は、通信部１０７を介して、ウェブサイト５０を検索して、ユーザに提案する提案内容を決定してもよい。嗜好記憶部１０９にユーザの嗜好情報として小分類の種別として蕎麦が記憶されている場合には、具体的な蕎麦屋が提案内容となる。
【００３８】
提案内容検索部１０３が決定した提案内容を示す情報は、提案実施部１１２に入力される。提案実施部１１２は、入出力部１１３の出力部である画面表示制御部／音声信号出力部113outによって、ユーザに提案内容を視覚的または聴覚的な情報として提示させる。
【００３９】
画面表示制御部／音声信号出力部113outは、図示していない表示部に提案内容を示す視覚的な情報を表示させたり、図示していないスピーカより提案内容を示す聴覚的な情報を音声として出力させたりする。
【００４０】
ユーザは、図示していない操作部を操作することによって、または、マイクロホンに向かって所定の音声を発することによって、提案内容に対して反応する。入出力部１１３の入力部である操作応答受付部／音声信号受付部113inは、ユーザが操作した操作部による操作応答を受け付けたり、ユーザが発した音声をマイクロホンが音響電気変換して出力した音声信号を受け付けたりする。
【００４１】
ユーザ反応判定部１１４は、入出力部１１３の操作応答受付部／音声信号受付部113inを介して入力されるユーザによる提案内容に対する反応が、どのような反応であるかを判定する。ユーザが音声によって提案内容に対して反応する場合には、ユーザ反応判定部１１４は音声認識によって反応を判定すればよい。
【００４２】
ここでは音声による反応を例にして説明する。図５は、ユーザの音声による反応の例を示している。ユーザ反応判定部１１４は、少なくとも、ユーザが提案内容を受諾したのか却下したのかを判定する。
【００４３】
ユーザ反応判定部１１４は、図５に示すように、「いいね」，「いいよ」，「それでいい」，「そこにする」，「オーケー」等の言葉であれば、ユーザが提案内容を受諾したと判定する。ユーザ反応判定部１１４は、図５に示すように、「いいえ」，「いいや」，「いらない」，「嫌だ」，「違う」，「ノー」等の言葉であれば、ユーザが提案内容を却下したと判定する。
【００４４】
ユーザ反応判定部１１４は、受諾と却下とに加えて、ユーザが内容を修正したか、タイミングを修正したかを判定することが好ましい。内容修正とタイミング修正のいずれか一方のみでもよい。
【００４５】
図５に示すように、内容修正は、代替案要求，代替案指定，条件追加の反応を含む。タイミング修正は、時間遅延と場所変更の反応を含む。
【００４６】
ユーザ反応判定部１１４は、「別のは」，「他には」，「他に何かない」，「それは嫌だ」等の言葉であれば、ユーザが代替案を要求したと判定する。ユーザ反応判定部１１４は、「○○がいい」，「○○にして」，「○○を探して」，「○○が食べたい」等の言葉であれば、ユーザが代替案を指定したと判定する。ユーザ反応判定部１１４は、「手打ち蕎麦にして」や「天ぷら蕎麦がおいしい店にして」等の言葉であれば、ユーザが条件を追加したと判定する。
【００４７】
ユーザ反応判定部１１４は、「まだいい」，「今はいい」，「今はいらない」，「後で」，「１時間後に」等の言葉であれば、ユーザが、時間を遅延した上での改めての提案を要求したと判定する。ユーザ反応判定部１１４は、「目的地の近くで」，「高速道路を降りたら」，「○○県に入ったら」等の言葉であれば、ユーザが、場所を変更した上での改めての提案を要求したと判定する。
【００４８】
ユーザ反応判定部１１４が判定したユーザの反応が受諾であれば、ユーザ反応判定部１１４は、提案内容実行部１１５に提案内容を実行させる。提案内容の実行とは、一例として、提案内容が例えば特定の蕎麦屋での昼食の提案であれば、その蕎麦屋へ経路案内することである。ユーザ反応判定部１１４が判定したユーザの反応が却下であれば、提案内容実行部１１５は提案内容を実行させない。
【００４９】
ユーザ反応判定部１１４が判定したユーザの反応が内容修正の要求であれば、ユーザ反応判定部１１４は、提案内容検索部１０３に内容修正した提案内容を検索させるよう指示する。
【００５０】
ユーザの反応が内容修正のうち、代替案の要求のとき、上記のように、小分類（または中分類）のそれぞれの種別に種別間距離が設定されていれば、提案内容検索部１０３は、種別間距離の短い順に提案内容を検索することが可能となる。
【００５１】
ユーザ反応判定部１１４が判定したユーザの反応が時間遅延の要求であれば、ユーザ反応判定部１１４は、提案内容検索部１０３に、所定時間後に改めて提案内容を検索させるよう指示する。ユーザ反応判定部１１４が判定したユーザの反応が場所変更の要求であれば、ユーザ反応判定部１１４は、提案内容検索部１０３に、変更した場所で改めて提案内容を検索させるよう指示する。
【００５２】
ところで、提案内容実行部１１５による提案内容の実行は、経路案内に限定されない。提案ルールに基づく提案内容のルールが、ニュースを読むという提案内容であれば、ウェブサイト５０等からニュースを取得して、ニュースを表示部に表示させたり、スピーカより音声として出力させたりすることが提案内容の実行となる。
【００５３】
図６に示すフローチャートを用いて、第１実施形態の情報提供装置１００Ａの動作をさらに具体的に説明する。図６のフローチャートで示す動作は、後述する第２及び第３実施形態の情報提供装置でも共通である。
【００５４】
現在時刻は午前１１時３０分を過ぎているとする。情報提供装置１００Ａが動作を開始すると、提案実行条件監視部１０１は、ステップS101にて、提案実行条件が成立したか否かを判定する。
【００５５】
図２に示す提案ルールでは、例えば午前１１時４５分にならなければ（NO）、提案内容検索部１０３はステップS101の処理を繰り返す。午前１１時４５分になると（YES）、提案内容検索部１０３はルール３の提案実行条件が成立したと判定する。提案内容検索部１０３は、ステップS102にて、ルール３に従って昼食を提案するための提案内容を検索する。
【００５６】
提案内容検索部１０３は、嗜好記憶部１０９を参照して蕎麦を嗜好情報として取得すると、施設データベース１０６またはウェブサイト５０によって現在位置の近くの蕎麦屋を検索する。現在位置の近くに蕎麦屋があれば、蕎麦屋が提案内容としてユーザに提示される。ここでは、現在位置の近くに蕎麦屋がない場合を説明する。
【００５７】
現在位置の近くに蕎麦屋がないため、提案内容検索部１０３は、他情報参照部１１０を介して概念辞書１１１を参照して、蕎麦屋は和食に含まれる種別であるという情報を取得する。
【００５８】
提案内容検索部１０３は、施設データベース１０６またはウェブサイト５０によって現在位置の近くの和食店を検索する。蕎麦屋以外の和食店が存在すると、提案実施部１１２は、ステップS103にて、入出力部１１３によって提案内容である和食店の情報を提示させる。ここで選択した小分類の種別の店が関連対象であり、提案実施部１１２は、関連対象情報を提示させる。
【００５９】
このように、第１実施形態の情報提供装置１００Ａにおいては、嗜好記憶部１０９にユーザの嗜好情報として蕎麦のみが記憶されている場合でも、概念辞書１１１を参照して、ユーザの趣味・嗜好からさほど外れることなく、ユーザに新鮮な情報を提供することができる。
【００６０】
ユーザ反応判定部１１４は、ステップS104にて、内容修正の反応であるか否かを判定する。内容修正の反応であれば（YES）、処理をステップS102に戻し、ユーザ反応判定部１１４は、提案内容検索部１０３に修正した提案内容を検索させる。図５に示す代替案要求の反応では、提案内容検索部１０３は、特に条件を付加せず他の和食店を検索する。
【００６１】
図５に示す代替案指定及び条件追加の反応であれば、提案内容検索部１０３は、それぞれの条件を付加して他の和食店（または他の分類の店）を検索する。代替案指定の反応が和食以外の他の中分類を指定する場合には、指定された中分類の店を検索すればよく、他の中分類に含まれる小分類を指定する場合には、指定された小分類の店を検索すればよい。
【００６２】
ステップS104にて内容修正の反応でなければ（NO）、ユーザ反応判定部１１４は、ステップS105にて、タイミング修正の反応であるか否かを判定する。タイミング修正の反応でなければ（NO）、ユーザ反応判定部１１４は、ステップS106にて、受諾の反応であるか否かを判定する。
【００６３】
受諾の反応であれば（YES）、提案内容実行部１１５は、ステップS107にて、提案内容を実行して、処理をステップS101に戻す。受諾の反応でなければ（NO）、却下の反応ということであるので、処理をステップS101に戻す。
【００６４】
一方、ステップS105にてタイミング修正の反応であれば（YES）、ユーザ反応判定部１１４は、ステップS108にて、時間遅延の反応であるか否かを判定する。時間遅延の反応であれば（YES）、提案実施部１１２は、ステップS109にて、所定の時間が経過したか否かを判定する。所定の時間が経過していなければ（NO）、提案実施部１１２はステップS109の処理を繰り返す。
【００６５】
所定の時間が経過したら（YES）、提案内容検索部１０３は、処理をステップS102に戻して、改めて昼食を提案するための提案内容を検索し、以下同様の処理を繰り返す。所定の時間とは、時間を特定しない時間遅延の場合には適宜に設定した時間でよく、時間（または時刻）を特定する時間遅延の場合には特定された時間（または時刻）である。
【００６６】
なお、提案内容検索部１０３での提案内容の改めての検索では、車両が移動して先に提案した和食店が自車位置近傍になければ新たな和食店が検索されて提案されることになる。先に提案した和食店が依然として自車位置近傍にあれば、同じ和食店が検索されて提案されることになる。
【００６７】
ステップS108にて時間遅延の反応でなければ（NO）、場所変更の反応ということである。提案内容検索部１０３は、ステップS110にて、提案実行条件監視部１０１を介して入力される位置情報に基づいて、変更場所に到着したか否かを判定する。変更場所に到着していなければ（NO）、提案内容検索部１０３はステップS110の処理を繰り返す。
【００６８】
変更場所に到着したら（YES）、提案内容検索部１０３は、処理をステップS102に戻して、改めて昼食を提案するための提案内容を検索し、以下同様の処理を繰り返す。
【００６９】
嗜好記憶部１０９には嗜好情報に対応させて重み係数を記憶させておき、提案内容に対する反応に応じて、重み係数を増減させることが好ましい。嗜好推定部１０８は、ユーザが所定の頻度以上同じ種別の施設に立ち寄ったら、嗜好記憶部１０９にその種別を嗜好情報として記憶させる。このとき、重み係数のデフォルト値を例えば５０とする。
【００７０】
図７に示すように、嗜好記憶部１０９に嗜好情報として蕎麦と寿司が記憶され、それぞれの重み係数がデフォルト値の５０であるとする。図６に示すフローチャートに従って蕎麦屋が提案され、ユーザが受諾したとする。ユーザ反応判定部１１４は、ユーザが受諾したことを提案内容検索部１０３に伝達する。
【００７１】
すると、提案内容検索部１０３は、図７に示すように、蕎麦の重み係数を例えば１０増加させて６０とする。同様にしてさらに蕎麦屋の提案内容をユーザが受諾すると、蕎麦の重み係数は７０となる。重み係数には上限値を設定しておき、上限値を超えないようにする。
【００７２】
逆に、蕎麦屋の提案内容をユーザが却下したとすると、提案内容検索部１０３は、蕎麦の重み係数を例えば１０減少させて４０とする。その後、重み係数がより大きい寿司屋の提案内容をユーザが受諾すると、寿司の重み係数は６０となる。
【００７３】
このように、提案内容に対して受諾であれば重み係数を増加、却下であれば重み係数を減少させるようにすれば、ユーザの趣味・嗜好に変化があっても直近の趣味・嗜好に対応した嗜好情報とすることができる。嗜好記憶部１０９に複数の種別が嗜好情報として記憶されている場合には、複数の嗜好情報を優先順位順に選択するのが容易となる。
【００７４】
ここでは、提案内容の受諾と却下で重み係数を増減させる説明としたが、内容修正やタイミング修正の反応に対してもそれぞれ重み係数を増減させる増減値を設定して、増減させてもよい。少なくとも提案内容の受諾と却下で重み係数を増減させればよい。
【００７５】
ところで、上記の例では、蕎麦屋が存在せず和食店が存在する場合について説明しているが、和食店が存在しない場合もある。この場合、提案内容検索部１０３は、概念辞書１１１を参照することによって、蕎麦は中分類の種別の麺類にも含まれているという情報を取得することができる。
【００７６】
そこで、提案内容検索部１０３は、麺類に含まれる小分類の種別であるラーメンまたはパスタの店を検索して提案することができる。ある階層の分類に含まれている情報（施設等）が上位の階層の分類にまたがっていることから、ユーザの趣味・嗜好からさほど外れることなく、ユーザに新鮮な情報（ここではラーメンまたはパスタの店）を提供することができる。
【００７７】
第１実施形態の情報提供装置１００Ａによれば、ユーザの趣味・嗜好に合致した施設が存在しない場合でも、ユーザの趣味・嗜好から外れる可能性が小さく、ユーザに新鮮な情報を提供することができる。また、第１実施形態の情報提供装置１００Ａによれば、ユーザが趣味・嗜好に合致した施設に飽きて却下した場合でも、ユーザの趣味・嗜好からさほど外れない状態で、新鮮な情報を提供することができる。
【００７８】
従来の技術においては、上記の例の場合には、嗜好記憶部１０９にユーザの嗜好情報として蕎麦屋が記憶されていることから、蕎麦屋が繰り返し提案されてしまう。一方、第１実施形態の情報提供装置１００Ａによれば、蕎麦屋を一旦提案しても、代替案を要求すれば、蕎麦以外の他の和食や他の麺類が提案される。よって、ユーザにとって、新たな発見や体験につながることとなる。
【００７９】
＜第２実施形態＞
図８において、第２実施形態の情報提供装置１００Ｂは、センタ装置２００とインターネット等のネットワークを介して接続されている。第２実施形態の情報提供装置１００Ｂにおいては、他情報参照部１１０が、概念辞書１１１の代わりにセンタ装置２００の情報を参照する。
【００８０】
図８では、情報提供装置１００Ｂとセンタ装置２００との間に必要な通信部の図示を省略している。通信部１０７を、情報提供装置１００Ｂとセンタ装置２００との間を実行させる通信部として兼用させてもよい。
【００８１】
センタ装置２００は、ユーザ別立ち寄り施設記憶部２０１，類似ユーザ発見部２０２，類似ユーザ立ち寄り施設検索部２０３を備える。ユーザ別立ち寄り施設記憶部２０１は、ユーザ別立ち寄り地記憶部の一例である。類似ユーザ立ち寄り施設検索部２０３は、類似ユーザ立ち寄り地検索部の一例である。
【００８２】
図８では、１つの情報提供装置１００Ｂのみがセンタ装置２００と接続されているが、複数の車両に搭載された情報提供装置（情報提供装置１００Ｂを含む）がセンタ装置２００と接続されている。ユーザ別立ち寄り施設記憶部２０１は、複数の情報提供装置（情報提供装置１００Ｂを含む）それぞれの立ち寄り施設推定部１０５が推定した立ち寄り施設の情報をユーザごとに記憶する。
【００８３】
ユーザ別立ち寄り施設記憶部２０１は、それぞれの情報提供装置から送信される立ち寄り施設の情報をユーザの識別情報を付加した状態で記憶する。車両の識別情報をユーザの識別情報とすればよい。
【００８４】
ユーザ別立ち寄り施設記憶部２０１は類似ユーザ発見部２０２と接続され、類似ユーザ発見部２０２は類似ユーザ立ち寄り施設検索部２０３と接続されている。
【００８５】
提案内容検索部１０３が嗜好記憶部１０９に記憶された嗜好情報以外の他の情報に基づいて提案内容を検索する必要があるとき、提案内容検索部１０３は、他情報参照部１１０に、類似ユーザ立ち寄り施設検索部２０３に対して類似ユーザが立ち寄った施設を検索するよう指示する。類似ユーザとは、一のユーザ（当該ユーザ）と立ち寄り地が少なくとも１つ共通である他のユーザである。
【００８６】
類似ユーザ立ち寄り施設検索部２０３は、類似ユーザ発見部２０２に対して、ユーザ別立ち寄り施設記憶部２０１に記憶された情報に基づいて、類似ユーザを発見するよう指示する。類似ユーザ発見部２０２は、例えば、よく知られたアソシエーション分析によって類似ユーザを発見する。
【００８７】
類似ユーザ立ち寄り施設検索部２０３は、類似ユーザ発見部２０２が発見した類似ユーザの立ち寄り施設を検索する。これによって、他情報参照部１１０は、類似ユーザ立ち寄り施設検索部２０３が検索した類似ユーザの立ち寄り施設を参照することができる。
【００８８】
提案内容検索部１０３は、図６のステップS102にて提案内容を検索するとき、他情報参照部１１０によって類似ユーザの立ち寄り施設の情報を参照することによって、自車位置近傍の類似ユーザの立ち寄り施設の情報を取得することができる。よって、提案内容検索部１０３は、当該ユーザが一度も立ち寄ったことがない施設を提案することが可能となる。
【００８９】
立ち寄り施設が少なくとも１つ共通である類似ユーザは、当該ユーザと趣味・嗜好が大きく異ならない可能性が高い。よって、第２実施形態の情報提供装置１００Ｂによれば、当該ユーザの趣味・嗜好からさほど外れない状態で、新鮮な情報を提供することができる。当該ユーザが一度も立ち寄ったことがない施設を利用することにより、当該ユーザにとって、新たな発見や体験につながることとなる。
【００９０】
類似ユーザ発見部２０２は、アソシエーション分析の代わりに、立ち寄り施設の情報を基にしたクラスター分析を用いることによって、当該ユーザの立ち寄り施設の傾向と共通の傾向を有する他のユーザを類似ユーザとして発見してもよい。
【００９１】
＜第３実施形態＞
図９に示す第３実施形態において、情報提供装置１００Ｂは、図８に示す第２実施形態におけるそれと同じである。第３実施形態において、情報提供装置１００Ｂは、図８に示すセンタ装置２００とは異なるセンタ装置２３０とインターネット等のネットワークを介して接続されている。センタ装置２３０において、センタ装置２００と同一部分には同一符号を付し、その説明を適宜省略する。
【００９２】
図９に示すように、センタ装置２３０は、ユーザ別立ち寄り施設記憶部２０１と類似ユーザ発見部２０２と類似ユーザ立ち寄り施設検索部２０３とに加えて、ウェブユーザ行動履歴記憶部２０４と、ウェブ解析部２０５とを備える。ウェブ解析部２０５は、ウェブ情報収集部2051と意味解析部2052とを有する。
【００９３】
ウェブ情報収集部2051は、クローリングと称される技術を用いて、ウェブサイト５０におけるウェブページ上の情報（ウェブ情報）を特定の条件に従って収集する。ウェブ情報収集部2051は、ＩＤやニックネーム等でウェブ情報の記載者（投稿者）を特定することができるウェブ情報を収集する。
【００９４】
ウェブ情報収集部2051は、特定の条件として、「Ａ（人）がＢ（場所，施設）へ行った（Ｂを訪れた，Ｂに立ち寄った）」と解釈可能な文を収集する。ウェブ情報収集部2051が検索するウェブサイト５０は、ソーシャルネットワーキングサービスのウェブサイト、口コミサイト、グルメ情報を記載したウェブサイト、観光情報を記載したウェブサイト等がよい。
【００９５】
意味解析部2052は、例えばChaSenと称される形態素解析技術を用いて、ウェブ情報収集部2051が収集したウェブ情報の意味を解析する。
【００９６】
ウェブ解析部２０５が上記の条件でウェブ情報を収集して解析することにより、ウェブユーザ行動履歴記憶部２０４は、個人とその訪問先という組み合わせ情報を、ウェブユーザの行動履歴情報として記憶する。ウェブ解析部２０５がウェブ情報の収集及び解析を繰り返すことにより、ウェブユーザ行動履歴記憶部２０４は、多数のウェブユーザの行動履歴情報を蓄積することができる。
【００９７】
提案内容検索部１０３が嗜好記憶部１０９に記憶された嗜好情報以外の他の情報に基づいて提案内容を検索する必要があるとき、提案内容検索部１０３は、他情報参照部１１０に、類似ユーザ立ち寄り施設検索部２０３に対して類似ユーザが立ち寄った施設を検索するよう指示する。
【００９８】
類似ユーザ立ち寄り施設検索部２０３は、類似ユーザ発見部２０２に対して、ユーザ別立ち寄り施設記憶部２０１及びウェブユーザ行動履歴記憶部２０４に記憶された情報に基づいて、類似ユーザを発見するよう指示する。類似ユーザ発見部２０２は、ユーザ別立ち寄り施設記憶部２０１に記憶された情報と、ウェブユーザ行動履歴記憶部２０４に記憶された情報とのそれぞれを横断的に俯瞰することにより、類似ユーザを発見する。
【００９９】
第３実施形態においては、ユーザ別立ち寄り施設記憶部２０１には類似ユーザが存在しない場合でも、ウェブユーザ行動履歴記憶部２０４に記憶されたウェブユーザの情報に基づいて類似ユーザを探すため、類似ユーザを発見する可能性を大きくすることができる。
【０１００】
以上のようにして、提案内容検索部１０３は、図６のステップS102にて提案内容を検索するとき、他情報参照部１１０によって類似ユーザの立ち寄り施設の情報を参照することによって、自車位置近傍の類似ユーザの立ち寄り施設を取得することができる。
【０１０１】
候補とする類似ユーザの立ち寄り施設が多数存在する場合には、出現頻度のより高い施設を選択したり、ウェブ情報において評価ランキングスコアがより高い施設を選択したりすればよい。所定の条件で複数の施設を優先順位付けして、優先順位のより高い施設を選択すればよい。
【０１０２】
第３実施形態においても、提案内容検索部１０３は、当該ユーザの趣味・嗜好からさほど外れない状態で、当該ユーザが一度も立ち寄ったことがない施設を提案することが可能となる。
【０１０３】
上記の例では、ウェブ情報収集部2051は、「Ａ（人）がＢ（場所，施設）へ行った（Ｂを訪れた，Ｂに立ち寄った）」と解釈可能な文を収集するとしたが、この文の言葉の近傍に発現する評価語も特定の条件に加えてもよい。評価語とは、「おいしい」，「おいしかった」，「よかった」等の言葉である。肯定的な評価語のみを含む情報のみを抽出してウェブユーザ行動履歴記憶部２０４に蓄積すれば、提案内容の質を向上させることが可能となる。
【０１０４】
第３実施形態において、類似ユーザ発見部２０２は、ウェブユーザ行動履歴記憶部２０４に記憶された情報のみに基づいて類似ユーザを発見するように構成してもよい。即ち、類似ユーザ立ち寄り施設検索部２０３は、ウェブ情報のみにも基づいて、当該ユーザの類似ユーザの立ち寄り施設の情報を取得してもよい。
【０１０５】
以上説明したように、各実施形態の情報提供装置によれば、嗜好記憶部１０９がユーザの嗜好対象を示す嗜好情報を記憶しているので、提案内容検索部１０３は、嗜好情報に基づいてユーザの趣味・嗜好に合致した提案内容を提示することができる。
【０１０６】
各実施形態の情報提供装置によれば、嗜好情報に基づく提案内容を提示できない場合でも、嗜好記憶部１０９とは異なる他の情報源を参照して抽出した関連対象情報に基づいて提案内容を提示することができる。よって、ユーザの趣味・嗜好から外れる可能性が小さく、ユーザに新鮮な情報を提供することができる。
【０１０７】
嗜好記憶部１０９には、ユーザが予め嗜好情報を登録しておいてもよい。嗜好推定部１０８がユーザの過去の行動に基づいてユーザの嗜好対象を推定して、嗜好記憶部１０９に推定した嗜好対象を示す嗜好情報を記憶させてもよい。このようにすれば、ユーザは嗜好情報を登録する必要はなく、嗜好情報を自動的に記憶させることができる。
【０１０８】
時刻と車両の位置情報とを関連付けて記憶する走行履歴記憶部１０４と、走行履歴記憶部１０４に記憶された情報に基づいて、車両の立ち寄り地を推定する立ち寄り地推定部（例えば、立ち寄り施設推定部１０５）を備えれば、ユーザの過去の行動を推定することができる。
【０１０９】
ユーザの嗜好対象は、例えば、第１の階層の分類（小分類）に位置する複数の第１の種別のうちの１つである。概念辞書１１１は、複数の第１の種別を、第１の階層の分類の上位の階層である第２の階層の分類（中分類）に位置する複数の第２の種別のいずれかに分類分けした分類分け情報を保持する。他情報参照部１１０が他の情報源として概念辞書１１１を参照すれば、提案内容検索部１０３は、第２の階層の同じ分類に含まれる関連対象情報を抽出することができる。
【０１１０】
概念辞書１１１は、複数の第１の種別の互いの類似度を示す距離値を保持するのが好ましい。距離値を保持すれば、提案内容検索部１０３は、距離値に基づいて関連対象情報を抽出することができる。よって、嗜好情報と類似する関連対象情報を抽出しやすくすることができる。
【０１１１】
他情報参照部１１０は、立ち寄り地をユーザごとに記憶するユーザ別立ち寄り地記憶部（例えば、ユーザ別立ち寄り施設記憶部２０１）を備えるセンタ装置２００を他の情報源とすることができる。センタ装置２００は、一のユーザと立ち寄り地が少なくとも１つ共通である類似ユーザをユーザ別立ち寄り地記憶部から発見して、類似ユーザの立ち寄り地を検索することができる。
【０１１２】
他情報参照部１１０が類似ユーザの立ち寄り地を関連対象情報として参照すれば、一のユーザが一度も立ち寄ったことがない場所や施設を提案内容として提示することができる。よって、一のユーザにとって、新たな発見や体験につながることとなる。
【０１１３】
他情報参照部１１０は、ウェブサイトのウェブ情報を収集して解析することにより、ウェブユーザと立ち寄り地とを組み合わせた行動履歴情報を取得するウェブ解析部２０５を備えるセンタ装置２３０を他の情報源とすることができる。センタ装置２３０は、一のユーザと立ち寄り地が少なくとも１つ共通である類似ユーザをウェブユーザの中から発見して、類似ユーザの立ち寄り地を検索することができる。
【０１１４】
他情報参照部１１０がウェブユーザの中から発見した類似ユーザの立ち寄り地を関連対象情報として参照すれば、一のユーザが一度も立ち寄ったことがない場所や施設を提案内容として提示することができる。よって、一のユーザにとって、新たな発見や体験につながることとなる。
【０１１５】
ユーザ反応判定部１１４は、提案内容の受諾と却下とに加えて、ユーザの反応が、提案内容の内容またはタイミングの修正を要求する反応であるかを判定することが好ましい。このようにすれば、提案内容検索部１０３は、提案内容の内容またはタイミングを修正して、改めて提案内容を検索することができる。よって、ユーザの趣味・嗜好により合致させやすくなる。
【０１１６】
嗜好記憶部１０９は、嗜好情報に重み係数を対応させて記憶し、ユーザ反応判定部１１４が判定したユーザの反応に応じて、重み係数を増加または減少させることが好ましい。このようにすれば、ユーザの趣味・嗜好に変化があっても直近の趣味・嗜好に対応した嗜好情報とすることができる。
【０１１７】
本発明は以上説明した各実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々変更可能である。
【符号の説明】
【０１１８】
１００Ａ，１００Ｂ  情報提供装置
１０１  提案実行条件監視部
１０２  提案ルール記憶部
１０３  提案内容検索部
１０５  立ち寄り施設推定部（立ち寄り地推定部）
１０８  嗜好推定部
１１０  他情報参照部
１１１  概念辞書（他の情報源）
１１２  提案実施部
１１４  ユーザ反応判定部
１１５  提案内容実行部
２００，２３０  センタ装置（他の情報源）
２０１  ユーザ別立ち寄り施設記憶部（ユーザ別立ち寄り地記憶部）
２０２  類似ユーザ発見部
２０３  類似ユーザ立ち寄り施設検索部（類似ユーザ立ち寄り地検索部）
２０４  ウェブユーザ行動履歴記憶部
２０５  ウェブ解析部
【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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【図８】
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【図９】
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