(57)【要約】  本発明は、目的地を容易に予測する目的地予測装置、目的地予測方法、及び予測した目的地を表示する目的地表示方法の提供を目的とする。本発明の目的地予測装置は、ユーザの行動と日時が関連付けられた行動履歴が記録された行動履歴ＤＢから、行動履歴を取得する行動履歴取得部と、移動体の訪問地点と日時が関連付けられた訪問履歴が記録された訪問履歴ＤＢから、訪問履歴を取得する訪問履歴取得部と、行動履歴を参照して現在日時から遡る所定期間内の行動とその他の期間の行動の類否判断を行い、類似と判断したその他の期間の行動の日時を類似行動日時として行動履歴から抽出する類似行動日時抽出部と、類似行動日時の前後所定期間内に訪問した地点を訪問履歴から目的地候補として抽出する目的地候補抽出部とを備える。
2014112124.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの行動と日時が関連付けられた行動履歴が記録された行動履歴データベースから、前記行動履歴を取得する行動履歴取得部と、
移動体の訪問地点と日時が関連付けられた訪問履歴が記録された訪問履歴データベースから、前記訪問履歴を取得する訪問履歴取得部と、
前記行動履歴を参照して現在日時から遡る所定期間内の行動とその他の期間の行動の類否判断を行い、類似と判断した前記その他の期間の行動の日時を類似行動日時として前記行動履歴から抽出する類似行動日時抽出部と、
前記類似行動日時の前後の所定期間内に訪問した地点を前記訪問履歴から目的地候補として抽出する目的地候補抽出部とを備える、
目的地予測装置。
【請求項２】
前記訪問履歴を記録した前記訪問履歴データベースをさらに備え、
前記訪問履歴取得部は、前記目的地予測装置に備えられた前記訪問履歴データベースから前記訪問履歴を取得する、
請求項１に記載の目的地予測装置。
【請求項３】
前記行動履歴を記録した前記行動履歴データベースをさらに備え、
前記行動履歴取得部は、前記目的地予測装置に備えられた前記行動履歴データベースから前記行動履歴を取得する、
請求項１に記載の目的地予測装置。
【請求項４】
前記訪問履歴を記録した前記訪問履歴データベースと、
前記行動履歴を記録した前記行動履歴データベースとをさらに備え、
前記訪問履歴取得部は、前記目的地予測装置に備えられた前記訪問履歴データベースから前記訪問履歴を取得し、
前記行動履歴取得部は、前記目的地予測装置に備えられた前記行動履歴データベースから前記行動履歴を取得する、
請求項３に記載の目的地予測装置。
【請求項５】
前記行動履歴は、スケジューラ、Ｗｅｂ検索キーワード履歴、Ｗｅｂページ閲覧履歴、電話発着信履歴、メール送受信履歴、ライフログ、ＳＮＳ発信履歴の少なくとも一つを含む、
請求項１に記載の目的地予測装置。
【請求項６】
前記類似行動日時抽出部は、前記類似行動日時の抽出数が閾値未満である場合に、前記所定期間を広げる、または類似と判断する基準を下げて再度前記類否判断を行う、
請求項１に記載の目的地予測装置。
【請求項７】
前記類似行動日時抽出部は、前記類似行動日時の抽出数が閾値以上である場合に、前記所定期間を狭める、または類似と判断する基準を上げて再度前記類否判断を行う、
請求項１に記載の目的地予測装置。
【請求項８】
前記目的地候補を表示装置に表示するための表示情報を生成する表示情報生成部をさらに備え、
前記目的地候補抽出部は、同一の地点を前記目的地候補として複数回抽出する場合に抽出回数をカウントし、
前記表示情報生成部は、複数の前記目的地候補を前記抽出回数の順に並べた前記表示情報を生成する、
請求項１に記載の目的地予測装置。
【請求項９】
前記目的地候補抽出部が抽出した前記目的地候補から目的地またはその種別を予測する目的地等予測部と、
前記目的地等予測部が予測した前記目的地またはその種別をユーザに通知するための表示情報を生成する表示情報生成部とを備える、
請求項１に記載の目的地予測装置。
【請求項１０】
前記目的地候補抽出部は、同一の地点を前記目的地候補として複数回抽出する場合に抽出回数をカウントし、
前記目的地等予測部は、全ての前記目的地候補に亘る前記抽出回数の合計が第１の閾値以上であり、かつ、全ての前記目的地候補の前記抽出回数の合計に占める前記抽出回数の割合が第２の閾値以上である前記目的地候補を目的地と予測する、
請求項９に記載の目的地予測装置。
【請求項１１】
前記目的地候補抽出部は、同一の地点を前記目的地候補として複数回抽出する場合に抽出回数をカウントし、
前記目的地等予測部は、全ての前記目的地候補に亘る前記抽出回数の合計が第１の閾値未満である場合に、全ての前記目的地候補を目的地と予測する、
請求項９に記載の目的地予測装置。
【請求項１２】
前記目的地候補の施設種別を取得する施設種別取得部と、
前記施設種別毎に前記目的地候補の前記抽出回数を算出する種別毎抽出回数算出部とをさらに備え、
前記目的地候補抽出部は、同一の地点を前記目的地候補として抽出する場合にその抽出回数をカウントし、
前記目的地等予測部は、前記抽出回数が第１の閾値以上、かつ、全ての前記目的地候補の前記抽出回数の合計に占める前記抽出回数の割合がいずれの前記目的地候補も第２の閾値未満である場合に、前記施設種別取得部から各前記目的地候補の前記施設種別を取得し、前記施設種別毎の前記抽出回数が閾値以上である前記施設種別を目的地の施設種別と予測する、
請求項９に記載の目的地予測装置
【請求項１３】
前記表示情報生成部は、前記目的地等予測部が予測した前記施設種別による目的地の検索結果を示す前記表示情報を生成する、
請求項１２に記載の目的地予測装置。
【請求項１４】
前記表示情報生成部は、前記目的地等予測部が予測した前記施設種別に属する前記目的地候補の位置情報を用いて絞り込んだエリアにおける前記目的地の検索結果を示す前記表示情報を生成する、
請求項１３に記載の目的地予測装置。
【請求項１５】
前記目的地候補の施設種別を取得する施設種別取得部と、
前記施設種別毎に前記目的地候補の前記抽出回数を算出する種別毎抽出回数算出部とをさらに備え、
前記目的地候補抽出部は、同一の地点を前記目的地候補として抽出する場合にその抽出回数をカウントし、
前記目的地等予測部は、前記抽出回数が第１の閾値以上、かつ、全ての前記目的地候補の前記抽出回数の合計に占める前記抽出回数の割合がいずれの前記目的地候補も第２の閾値未満である場合に、前記施設種別取得部から各前記目的地候補の前記施設種別を取得し、前記施設種別毎の前記抽出回数が閾値未満である場合に、全ての前記施設種別を目的地の施設種別と予測する、
請求項９に記載の目的地予測装置。
【請求項１６】
前記表示情報生成部は、前記施設種別毎の前記抽出回数順に前記施設種別のリスト表示画面を前記表示情報として生成する、
請求項１５に記載の目的地予測装置。
【請求項１７】
前記移動体のエンジン、ギア、サイドブレーキの少なくともいずれかの状態に基づき、現在地点を前記訪問地点として前記訪問履歴データベースに記録する訪問履歴記録制御部をさらに備える、
請求項１に記載の目的地予測装置。
【請求項１８】
現在地点の施設種別を取得する施設種別取得部をさらに備え、
前記訪問履歴記録制御部は、現在地点の施設種別に基づき前記訪問履歴データベースへの記録要否を判断する、
請求項１７に記載の目的地予測装置。
【請求項１９】
前記訪問履歴記録制御部は、現在地点を前記訪問地点とする場合に現在地点の施設種別を併せて前記訪問履歴データベースに記録する、
請求項１７に記載の目的地予測装置。
【請求項２０】
前記行動履歴中から、ＴＦ・ＩＤＦ法により算出した行動の出現頻度と逆行動頻度の乗算値が閾値以上である行動を特徴行動として抽出する特徴行動抽出部をさらに備え、
前記類似行動日時抽出部は、前記行動履歴の中で現在日時から遡る所定期間内の前記特徴行動とその他の期間の前記特徴行動との前記類否判断を行う、
請求項１に記載の目的地予測装置。
【請求項２１】
前記類似行動日時抽出部は、前記行動履歴において現在日時から遡る所定期間内に行動がない場合に、現在日時から遡る所定期間より過去に前記行動履歴において前記所定期間以上行動がなかった期間を類似行動期間とし、前記類似行動期間の中から定めた特定の日時を前記類似行動日時として抽出する、
請求項１に記載の目的地予測装置。
【請求項２２】
前記目的地候補抽出部が抽出した前記目的地候補に前記移動体が到着した際に、前記目的地候補の抽出元となった前記行動履歴の行動内容と前記目的地候補が関連付けて登録される行動−地点データベースとをさらに備え、
前記目的地等予測部は、前記行動履歴に記録された現在日時から過去所定期間内の行動内容に、前記行動−地点データベースに登録された行動内容と同一のものがあれば、前記行動−地点データベースで当該行動内容に関連付けられた地点を目的地と予測する、
請求項１に記載の目的地予測装置。
【請求項２３】
前記目的地候補の施設種別を取得する施設種別取得部と、
前記施設種別取得部が取得した前記目的地候補の前記施設種別に属する地点に前記移動体が到着した際に、前記目的地候補の抽出元となった前記行動履歴の行動内容と前記施設種別が登録される行動−種別データベースとをさらに備え、
前記目的地等予測部は、前記行動履歴に記録された現在日時から過去所定期間内の行動内容に、前記行動−種別データベースに登録された行動内容と同一のものがあれば、前記行動−種別データベースで当該行動内容に関連付けられた前記施設種別を目的地の施設種別と予測する、
請求項１に記載の目的地予測装置。
【請求項２４】
前記類似行動日時抽出部は、各行動が文字列で表された前記行動履歴に対して、前記文字列の形態素解析を行い、単語または単語の組み合わせから前記類否判断を行う、
請求項１に記載の目的地予測装置。
【請求項２５】
前記行動履歴取得部が取得した前記行動履歴を記録するローカル行動履歴データベースと、
前記訪問履歴取得部が取得した前記訪問履歴を記録するローカル訪問履歴データベースとをさらに備える、
請求項１に記載の目的地予測装置。
【請求項２６】
（ａ）ユーザの行動と日時が関連付けられた行動履歴から、現在日時から遡る所定期間内の行動と類似する行動をとった類似行動日時を抽出するステップと、
（ｂ）移動体の訪問地点と日時が関連付けられた訪問履歴から、前記類似行動日時の前後の所定期間内に訪問した地点を目的地候補として抽出するステップとを備える、
目的地予測方法。
【請求項２７】
（ｃ）前記目的地候補から目的地を設定するステップをさらに備え、
前記ステップ（ｃ）は、
（ｃ１）前記目的地候補の施設種別を取得するステップと、
（ｃ２）前記施設種別を用いた目的地検索により目的地を設定するステップとを備える、
請求項２６に記載の目的地予測方法。
【請求項２８】
移動体の目的地を予測して表示部に表示させる目的地表示方法であって、
（ａ）現在日時から遡る所定期間内の行動と類似する行動として行動履歴から抽出された類似行動日時の前後の所定期間内に訪問した地点として訪問履歴から抽出された目的地候補を前記表示部に表示させるステップを備え、
前記行動履歴には個人の行動と日時が関連付けて記録され、
前記訪問履歴には訪問地点と日時が関連付けて記録された、
目的地表示方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、目的地を予測する装置又は方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、人を現在地から目的地まで道案内するナビゲーション装置や周辺施設を検索する情報提供装置などの車載情報機器が普及している。これらの装置の多くの機能を利用するためには、目的地の緯度経度を入力する、または予め緯度・経度と関連付けられた施設名称を入力する必要がある。【０００３】
ところが、緯度経度や施設名称の入力は煩雑な上、時間がかかる。また施設名称の部分一致検索ではその検索精度が低く、所望の施設が検索できないことがある。【０００４】
このような問題に対し、これまでに走行経路を用いて目的地を予測する技術が考えられている。例えば、特許文献１には、走行経路を用いて訪問回数の多い目的地を目的地候補として予測することが示されている。また、特許文献２には、移動履歴と現在の走行経路から、経由地点に重みをつけて類似度を求めることにより、精度を高めて目的地を予測することが示されている。また、特許文献３には、現在の走行情報と過去の走行情報の類似度を、その出発地や曜日の違いを考慮して求めることにより、目的地を予測することが示されている。【０００５】
しかしながら、走行経路を用いて目的地を予測する上記の手法によれば、走行開始前や開始直後の段階で高精度に目的地を予測することが出来ないという問題があった。走行経路が長くなるほど高精度な予測が可能であるが、目的地に近づいてからでは目的地を予測する必要性が小さい。また、複雑な確率計算が必要になるという問題があった。【０００６】
走行開始前に目的地を容易に設定する方法として、例えば特許文献４には、携行品に応じて目的地設定を行う技術が示されている。また、特許文献５には、車両の状況や車両外部の状況等に応じて目的地候補の表示順序を入れ替える技術が示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開平７−８３６７８号公報
【特許文献２】特開２００５−２８３５７５号公報
【特許文献３】特開２００７−９３２６４号公報
【特許文献４】特開２００６−１４５４９４号公報
【特許文献５】特開２０００−２２２６８９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、特許文献４の技術によれば、タグによって携行品を識別することで目的地を予測するため、携行品が無い場合には予測できない。また、車両内の携行品を読み取る装置が必要となり、コストがかかるという問題があった。【０００９】
また、特許文献５では、車両自体の状況としてシフトレバー位置や走行速度を、車両内部の状況として同乗者の有無や室内温度を、車両外部の状況として天候や対向車との距離を挙げているが、これらのパラメータが目的地毎に大きく変動するとは限らないため、予測精度に問題があった。【００１０】
本発明は上述の問題に鑑み、目的地を容易に予測する目的地予測装置、目的地予測方法、及び予測した目的地を表示する目的地表示方法の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の目的地予測装置は、ユーザの行動と日時が関連付けられた行動履歴が記録された行動履歴データベースから、行動履歴を取得する行動履歴取得部と、移動体の訪問地点と日時が関連付けられた訪問履歴が記録された訪問履歴データベース（データベース）から、訪問履歴を取得する訪問履歴取得部と、行動履歴を参照して現在日時から遡る所定期間内の行動とその他の期間の行動の類否判断を行い、類似と判断したその他の期間の行動の日時を類似行動日時として行動履歴から抽出する類似行動日時抽出部と、類似行動日時の前後所定期間内に訪問した地点を訪問履歴から目的地候補として抽出する目的地候補抽出部とを備える。【００１２】
また、本発明の目的地予測方法は、（ａ）ユーザの行動と日時が関連付けられた行動履歴から、現在日時から前所定期間内の行動と類似する行動をとった類似行動日時を抽出するステップと、（ｂ）移動体の訪問地点と日時が関連付けられた訪問履歴から、類似行動日時の前後所定期間内に訪問した地点を目的地候補として抽出するステップとを備える。【００１３】
また、本発明の目的地表示方法は、移動体の目的地を予測して表示部に表示させる目的地表示方法であって、（ａ）現在日時から前所定期間内の行動と類似する行動として行動履歴から抽出された類似行動日時の前後所定期間内に訪問した地点として訪問履歴から抽出された目的地候補を表示部に表示させるステップを備える。そして、行動履歴には個人の行動と日時が関連付けて記録され、訪問履歴には訪問地点と日時が関連付けて記録される。
【発明の効果】
【００１４】
本発明の目的地予測装置は、ユーザの行動と日時が関連付けられた行動履歴が記録された行動履歴データベースから、行動履歴を取得する行動履歴取得部と、移動体の訪問地点と日時が関連付けられた訪問履歴が記録された訪問履歴データベースから、訪問履歴を取得する訪問履歴取得部と、行動履歴を参照して現在日時から遡る所定期間内の行動とその他の期間の行動の類否判断を行い、類似と判断したその他の期間の行動の日時を類似行動日時として行動履歴から抽出する類似行動日時抽出部と、類似行動日時の前後前記所定期間内に訪問した地点を訪問履歴から目的地候補として抽出する目的地候補抽出部とを備える。よって、ユーザに煩雑な入力を行わせることなく、目的地を容易に予測することが可能である。【００１５】
また、本発明の目的地予測方法は、（ａ）ユーザの行動と日時が関連付けられた行動履歴から、現在日時から前所定期間内の行動と類似する行動をとった類似行動日時を抽出するステップと、（ｂ）移動体の訪問地点と日時が関連付けられた訪問履歴から、類似行動日時の前後所定期間内に訪問した地点を目的地候補として抽出するステップとを備える。よって、ユーザに煩雑な入力を行わせることなく、目的地を容易に予測することが可能である。【００１６】
また、本発明の目的地表示方法は、移動体の目的地を予測して表示部に表示させる目的地表示方法であって、（ａ）現在日時から前所定期間内の行動と類似する行動として行動履歴から抽出された類似行動日時の前後所定期間内に訪問した地点として訪問履歴から抽出された目的地候補を表示部に表示させるステップを備える。そして、行動履歴には個人の行動と日時が関連付けて記録され、訪問履歴には訪問地点と日時が関連付けて記録される。よって、ユーザに煩雑な入力を行わせることなく、目的地を容易に予測して表示することが可能である。【００１７】
この発明の目的、特徴、態様、および利点は、以下の詳細な説明と添付図面とによって、より明白となる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】実施の形態１の目的地予測装置の構成を示すブロック図である。
【図２】スケジュールに関する行動履歴を示す図である。
【図３】類似行動日時のデータ例を示す図である。
【図４】訪問履歴を示す図である。
【図５】目的地候補リストの表示例を示す図である。
【図６】自動的に目的地が設定されたことの通知画面例を示す図である。
【図７】実施の形態１の変形例の目的地予測装置の構成を示すブロック図である。
【図８】実施の形態２の目的地予測装置の構成を示すブロック図である。
【図９】Ｗｅｂページ閲覧に関する行動履歴を示す図である。
【図１０】メール送受信に関する行動履歴を示す図である。
【図１１】類似行動日時と抽出元の行動履歴の種類を示す図である。
【図１２】施設種別を含む訪問履歴を示す図である。
【図１３】行動履歴の種類に応じた配点例を示す図である。
【図１４】目的地候補リストを示す図である。
【図１５】目的地候補抽出部の配点処理を示すフローチャートである。
【図１６】関連度判断部の動作を示すフローチャートである。
【図１７】目的地候補リストから施設種別リストの生成を説明する図である。
【図１８】施設種別検索の表示画面を示す図である。
【図１９】施設種別による目的地検索結果の表示画面を示す図である。
【図２０】実施の形態３の目的地予測装置の構成を示すブロック図である。
【図２１】行動と地点を関連付けて記録するか否かの確認画面を示す図である。
【図２２】行動と種別を関連付けて記録するか否かの確認画面を示す図である。
【図２３】行動−地点ＤＢの記録情報を示す図である。
【図２４】行動−地点ＤＢの記録情報を示す図である。
【図２５】行動−種別ＤＢの記録情報を示す図である。
【図２６】実施の形態４の目的地予測装置の構成を示すブロック図である。
【図２７】実施の形態５の目的地予測装置の構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
＜Ａ．実施の形態１＞
＜Ａ−１．構成、動作＞
図１は、実施の形態１の目的地予測装置１００の構成を示すブロック図である。目的地予測装置１００は、車両等の移動体に搭載され当該移動体の目的地を予測する。以下、目的地予測装置１００を車両に搭載された装置として説明する。
【００２０】
目的地予測装置１００は、位置検出部１、到着判断部２、訪問履歴取得部３、行動履歴取得部４、類似行動日時抽出部５、目的地候補抽出部６、表示情報生成部７を備え、行動履歴を用いて目的地を予測することを特徴としている。
【００２１】
行動履歴とは、ユーザの過去の行動記録や将来の行動予定が日時に関連付けられた履歴情報のことである。行動履歴は、目的地予測装置１００と通信可能な、スマートフォン、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、タブレットなどの携帯端末またはサーバが有する行動履歴ＤＢ２１に記録されている。
【００２２】
図２は、行動履歴ＤＢ２１に記録されたユーザのスケジュールに関する行動履歴の具体例を示している。行動履歴は、「Ｂ社出張」や「ゴルフ」といった行動内容とその日時を含む。図２に示す行動履歴は、例えばユーザがスケジューラアプリを用いてスマートフォン又はスマートフォンと接続関係にあるサーバ上に、自己のスケジュールや過去の行動を記録することで作成されたものである。
【００２３】
スケジュールは行動履歴の一例であり、目的地予測装置１００は、ユーザのＷｅｂページ閲覧履歴（図９）や、メール送受信履歴（図１０）を行動履歴として用いることも可能である。Ｗｅｂページ閲覧履歴は、例えば閲覧したＷｅｂページのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）、タイトル、閲覧日時を含む。メール送受信履歴は、例えば送受信者のメールアドレス、本文、送受信日時を含む。その他、Ｗｅｂ検索キーワード履歴、電話発着信履歴、ライフログ、ＳＮＳ（Social Networking Service）発信履歴などを行動履歴として扱っても良い。
【００２４】
訪問履歴とは、ユーザが目的地予測装置１００が搭載された車両で過去に訪問した地点とその日時が関連付けられた履歴情報のことである。訪問履歴は、目的地予測装置１００と通信可能なスマートフォン、ＰＤＡ、タブレットなどの携帯端末またはサーバが有する訪問履歴ＤＢ２０に記録されている。ただし、訪問履歴ＤＢ２０は目的地予測装置１００が有していても良い。
【００２５】
図４は、訪問履歴ＤＢ２０に記録された訪問履歴の具体例を示している。訪問履歴は、訪問地点に向けて出発した日時を示す出発日時と、訪問地点に到着した日時を示す到着日時と、訪問地点の緯度経度を示す情報を含む。なお、出発日時と到着日時の両方を含む必要はなく、いずれかを含んでいれば良い。
【００２６】
次に、目的地予測装置１００の内部構成を説明する。位置検出部１は、ＧＰＳ（Global Positioning System）信号を受信し、車両の現在地の緯度経度を時間と共に取得する。そして、取得したこれらの情報を現在位置情報として到着判断部２および目的地候補抽出部６に出力する。
【００２７】
到着判断部２は、例えば一定周期で車両状態を取得し、これに基づき車両が目的地に到着したと判断した場合に、訪問履歴を外部の訪問履歴ＤＢ２０に記録する。例えば、エンジンＯＦＦ、パーキングギア、またはサイドブレーキＯＮが一定時間継続した場合に、車両が目的地に到着したと判断し、位置検出部１から取得した現在位置情報を日時と共に訪問履歴として訪問履歴ＤＢ２０に記録する。あるいは、エンジンＯＦＦが一定時間以上経過した後にエンジンＯＮとなった時点で、現在位置情報をエンジンＯＦＦの期間と共に訪問履歴として訪問履歴ＤＢ２０に記録する。
【００２８】
訪問履歴取得部３は、有線または無線で接続された訪問履歴ＤＢ２０から訪問履歴を取得し、目的地候補抽出部６へ出力する。取得するタイミングは、例えば車両のアクセサリー電源がＯＮになったタイミングや、ユーザが目的地を設定するコマンドを入力したタイミングである。訪問履歴ＤＢ２０に記録された全履歴を取得しても良いし、予め設定した期間の履歴を取得しても良い。
【００２９】
行動履歴取得部４は、有線または無線で接続された行動履歴ＤＢ２１から行動履歴を取得し、類似行動日時抽出部５に出力する。取得するタイミングは、例えば車両のアクセサリー電源がＯＮになったタイミングや、ユーザが目的地を設定するコマンドを入力したタイミングである。ここではデータバックアップの機能を用いて行動履歴を取得しても良い。行動履歴ＤＢ２１がスマートフォン上で実現される場合は、当該スマートフォンにインストールされているアプリと通信することで行動履歴を取得しても良い。行動履歴ＤＢ２１がサーバ上で実現される場合は、予め目的地予測装置１００で設定されたサーバのアドレスとアカウント設定を用いてサーバに接続する。行動履歴ＤＢ２１に記録された全履歴を取得しても良いし、予め設定した期間の履歴を取得しても良い。
【００３０】
類似行動日時抽出部５は、行動履歴取得部４から行動履歴を取得すると、最近の行動と類似する行動をとった日時（類似行動日時）を行動履歴から抽出して、目的地候補抽出部６へ出力する。ここで最近の行動とは、現在日時から過去所定期間内の行動として定義され、類似行動日時は、最近の行動と類似する行動をとった、現在日時から過去所定期間よりも前の日時として定義される。図２の行動履歴において、現在日を“2012/09/20”とし、当日を現在日時から過去所定期間とすると、当日に「Ｂ社出張」のキャプションが付いた行動履歴が存在する。類似行動日時抽出部５は、“2012/09/20”よりも前の行動履歴の中から「Ｂ社出張」のキャプションが付された日時を検索し、“2012/09/07 13:00”と“2012/08/29 13:00”を類似行動日時として抽出する。図３は、類似行動日時のデータ例を示している。
【００３１】
なお、類似行動日時を抽出する際の範囲を設定する上記の所定期間は、行動履歴の種類毎に異なっていても良い。例えばＷｅｂページ閲覧履歴であれば、過去１２時間に閲覧したページのページタイトル及びドメインと一致するページを閲覧した日時を類似行動日時として取得する。また、電話発着信履歴の場合は、過去３時間に通話した電話番号と一致する番号と通話した日時を類似行動日時として取得する。また、メール送受信履歴の場合は、過去１２時間に送受信したメールアドレスと一致するメールアドレスとメールを送受信した日時を類似行動日時として取得する。また、Ｗｅｂ検索キーワード履歴の場合は、当日の検索キーワードと同じキーワードで検索した日時を類似行動日時として取得する。また、ライフログの場合は、過去１２時間に記録されたログと一致するログが記録された日時を類似行動日時として取得する。
【００３２】
また、目的地を予測するのに適切な類似行動日時数の閾値を予め定めておき、類似行動日時の抽出数が閾値未満である場合には、上記の所定期間を長く設定し直して、再度類似行動日時の抽出を行っても良い。また、Ｗｅｂページ閲覧履歴など、行動が文字列で表された行動履歴に対しては、文字列を形態素解析して単語や単語の組み合わせの語句単位で一致する行動を検索するが、一致を判断する文字列の単位を語句から単語に変える等、類似と判断する基準を下げることにより、類似行動日時が抽出され易くしても良い。
【００３３】
反対に、類似行動日時の抽出数が閾値以上である場合には、上記の所定期間を短く設定し直して、再度類似行動日時の抽出を行っても良い。また、Ｗｅｂページ閲覧履歴など、行動が文字列で表された行動履歴に対しては、一致を判断する文字列の単位を単語から語句に変える等、類似と判断する基準を上げることにより、類似行動日時が抽出され易くしても良い。
【００３４】
また、現在日時から過去所定期間内に行動履歴が存在しない場合は、それよりも過去において前記所定期間以上行動がない期間を類似行動期間として抽出し、類似行動期間から任意の日時を類似行動日時として抽出しても良い。図２の例で現在日時を“2012/09/09”とし、現在日時と同日を所定期間内とすると、同じく行動履歴が１日以上存在しない“2012/08/29 13:00 - 2012/08/31 18:00”と“2012/08/31 18:00 - 2012/09/03 9:00”を類似行動期間とし、例えば夫々の期間の中心点“2012/08/30 15:30”と“2012/09/02 01:30”を類似行動日時とする。
【００３５】
目的地候補抽出部６は、類似行動日時抽出部５から類似行動日時を取得すると、類似行動日時と訪問履歴取得部３から取得した訪問履歴に基づき目的地候補を抽出する。具体的には、訪問履歴の中から類似行動日時に近接した日時の訪問地点を抽出する。ここで類似行動日時に近接した日時とは、類似行動日時から所定期間内の日時のことをいい、出発時間または到着時間のいずれでも良い。ここでの所定期間とは、類似行動日時の抽出過程で用いた所定期間と同じ期間とすれば、精度良く目的地候補の抽出が可能である。図２の例では現在“2012/09/20”の当日を所定期間内として類似行動日時の抽出を行ったので、“2012/09/07 13:00”の当日である“2012/09/07”と“2012/08/29 13:00”の当日である“2012/08/29”を所定期間内とし、その期間内に訪問した地点を抽出する。図４の例では、地点１（34.000,135.500）と地点２（34.700,135.678）が夫々２回ずつ目的地候補として抽出される。ここでは、類似行動日時の後、所定期間内の範囲で目的地候補を抽出した。しかし、行動履歴にスケジュールを用いる場合、実際には予定時刻よりも送れて訪問地点に到着していることが考えられるので、類似行動日時から遡る所定期間内の範囲で抽出しても良い。
【００３６】
目的地候補抽出部６は、各目的地候補について抽出回数をカウントする。
【００３７】
また、目的地候補抽出部６は、位置検出部１から車両の現在位置情報を取得しており、目的地候補から現在地を削除する。例えば、現在地が地点２であるとすると、地点２を目的地候補から削除し、目的地候補は地点１のみとなる。そして、目的地候補を表示情報生成部７に出力する。目的地候補が複数存在する場合は、目的地候補リスト情報を表示情報生成部７に出力する。なお、目的地候補の情報には、緯度経度の情報の他、抽出回数が付与されていても良い。
【００３８】
表示情報生成部７は、目的地候補抽出部６から目的地候補の情報を受けると、目的地候補の表示画面を生成して表示装置３０に出力する。図５は、目的地候補が複数あるときにリスト表示を行う例を示している。画面の左半分には地名を記した目的地候補のリストが表示され、画面の右半分にはユーザが選択した目的地候補の地図表示と、現在地から目的地候補までの距離が表示される。なお、目的地候補のリストは、抽出回数の多い順に並べて表示することにより、最も可能性が高いと考えられる目的地候補をユーザが選択しやすいようにしても良い。このような表示画面が表示装置３０において表示され、ユーザは当該表示画面を見ていずれかの目的地候補を選択することにより、容易に目的地の設定を行うことが可能である。
【００３９】
また、表示情報生成部７が目的地候補抽出部６から特定の目的地候補を取得した場合は、目的地候補リストと同様に目的地候補の表示画面を生成し、ユーザが当該表示画面を見て目的地候補を選択することにより、容易に目的地の設定を行うことができる。あるいは、ユーザの選択を待たずに唯一の目的地候補を目的地として設定し、そのことをユーザに通知する表示画面を生成しても良い（図６）。なおこの場合には、ユーザが当該目的地を承諾しない場合に目的地の設定を解除するキャンセルボタンも併せて表示される。
【００４０】
訪問履歴取得部３、行動履歴取得部４は、３Ｇ回線やインターネット網で通信を行う通信インタフェースにより実現する。到着判断部２は、車両側から車両状態を取得する通信インタフェースと、ＲＡＭ（Random Access Memory）などのメモリに格納されたプログラムを実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）により実現する。位置検出部１は、ＧＰＳ信号を受信する通信インタフェースとして実現する。類似行動日時抽出部５、目的地候補抽出部６、表示情報生成部７は、ＲＡＭなどのメモリに記録されたプログラムを実行するＣＰＵにより実現する。
【００４１】
＜Ａ−２．変形例＞
以上の説明では、目的地予測装置１００を車両に搭載される装置とし、訪問履歴ＤＢ２０と行動履歴ＤＢ２１を携帯端末やサーバ上に設けられるものとした。しかし、訪問履歴ＤＢ２０と行動履歴ＤＢ２１の少なくとも一方は、目的地予測装置１００が有していても良い。また、目的地予測装置１００は車載装置でなく、携帯端末やサーバ上で構成されていても良い。目的地予測装置１００がサーバで構成される場合は、エンジン状態などの車両状態や車両の現在位置情報を車両側から通信により取得する。あるいは、目的地予測装置１００の各構成要素は、車載装置、携帯端末、サーバが適宜分担しても良い。
【００４２】
また、目的地予測装置１００を車両に搭載される装置とし、訪問履歴ＤＢ２０と行動履歴ＤＢ２１を携帯端末やサーバ上で構成する場合、目的地予測装置１００は、ローカル訪問履歴ＤＢ２４とローカル行動履歴ＤＢ２５をさらに備えていても良い。図７は、そのような構成の目的地予測装置１０１を示している。訪問履歴取得部３は、例えば一定時間毎に訪問履歴ＤＢ２０から取得した訪問履歴をローカル訪問履歴ＤＢ２４に記録する。ローカル訪問履歴ＤＢ２４には最終更新日時が記録されても良い。行動履歴取得部４は、例えば一定時間毎に行動履歴ＤＢ２１から取得した行動履歴をローカル行動履歴ＤＢ２５に記録する。ローカル行動履歴ＤＢ２５には最終更新日時が記録されても良い。
【００４３】
目的地予測装置１０１は、訪問履歴ＤＢ２０や行動履歴ＤＢ２１と接続した際に、ローカル訪問履歴ＤＢ２４やローカル行動履歴ＤＢ２５に夫々の履歴情報を記録しておけば、常にネットワーク接続や携帯端末との接続をしなくても、前回接続した際の履歴情報を用いて目的地の予測を行うことが可能である。
【００４４】
＜Ａ−３．効果＞
実施の形態１の目的地予測装置１００は、ユーザの行動と日時が関連付けられた行動履歴が記録された行動履歴ＤＢ２１から、行動履歴を取得する行動履歴取得部４と、移動体の訪問地点と日時が関連付けられた訪問履歴が記録された訪問履歴ＤＢ２０から、訪問履歴を取得する訪問履歴取得部３と、行動履歴を参照して現在日時から遡る所定期間内の行動とその他の期間の行動の類否判断を行い、類似と判断したその他の期間の行動の日時を類似行動日時として行動履歴から抽出する類似行動日時抽出部５と、類似行動日時の前後所定期間内に訪問した地点を訪問履歴から目的地候補として抽出する目的地候補抽出部６とを備える。訪問履歴ＤＢ２０と行動履歴ＤＢ２１は、目的地予測装置１００と接続可能な携帯端末やサーバ上で構成されてもよいし、少なくともいずれか一方は目的地予測装置１００が有していても良い。以上の構成によれば、訪問履歴から目的地候補を抽出することが可能であるので、複雑な確率計算などによらず容易に目的地を予測することができる。
【００４５】
また、行動履歴は、スケジューラ、Ｗｅｂ検索キーワード履歴、Ｗｅｂページ閲覧履歴、電話発着信履歴、メール送受信履歴、ライフログ、ＳＮＳ発信履歴の少なくとも一つを含む。こうした、様々な種類の行動履歴から類似行動日時を抽出することにより、容易に目的地を予測することができる。
【００４６】
また、類似行動日時抽出部５は、類似行動日時の抽出数が閾値未満である場合に、類似行動日時を抽出する際の所定期間を広げる、または類似と判断する基準を下げて再度類否判断を行うことにより、類似行動日時の抽出数を増やすことができる。
【００４７】
また、類似行動日時抽出部５は、類似行動日時の抽出数が閾値以上である場合に、類似行動日時を抽出する際の所定期間を狭める、または類似と判断する基準を上げて再度類否判断を行うことにより、類似行動日時の抽出数を減らすことができる。
【００４８】
また、目的地予測装置１００は、目的地候補を表示装置３０に表示するための表示情報を生成する表示情報生成部７をさらに備え、目的地候補抽出部６は、同一の地点を目的地候補として複数回抽出する場合に抽出回数をカウントし、表示情報生成部７は、複数の目的地候補を抽出回数の順に並べた表示情報を生成する。よって、過去の行動履歴から最も可能性が高いと考えられる目的地候補を主体的にユーザに通知することが出来る。
【００４９】
また、目的地予測装置１００は、車両のエンジン、ギア、サイドブレーキの少なくともいずれかの状態に基づき、現在地点を訪問地点として訪問履歴ＤＢ２０に記録する到着判断部２（訪問履歴記録制御部）を備える。到着判断部２は、エンジン、ギア、サイドブレーキ等の状態から車両が一定時間以上停止しているか否かを判断することにより、目的地に到着した際に訪問履歴を記録することが可能である。
【００５０】
また、類似行動日時抽出部５は、行動履歴において現在日時から遡る所定期間内に行動がない場合に、現在日時の前記所定期間より過去に行動履歴において前記所定期間以上行動がない期間を類似行動期間とし、類似行動期間の中から定めた特定の日時を類似行動日時として抽出する。これにより、最近の行動履歴がない場合でも、「行動がない」ことを特徴として類似行動日時を抽出し、「行動がない」ことと関連のある地点を目的地として予測することが可能になる。
【００５１】
類似行動日時抽出部５は、各行動が文字列で表された行動履歴に対しては、文字列の形態素解析を行い、単語または単語の組み合わせから類否判断を行うことにより、類似行動日時の抽出が可能である。
【００５２】
また、実施の形態１の変形例の目的地予測装置１０１は、訪問履歴取得部３が取得した訪問履歴を記録するローカル訪問履歴ＤＢ２４と、行動履歴取得部４が取得した行動履歴を記録するローカル行動履歴ＤＢ２５とを備えるので、常にサーバとのネットワーク接続や携帯端末との接続をしなくても、過去に接続した際に取得した履歴情報を用いて目的地の予測を行うことが可能である。
【００５３】
実施の形態１の目的地予測方法は、（ａ）ユーザの行動と日時が関連付けられた行動履歴から、現在日時から遡る所定期間内の行動と類似する行動をとった類似行動日時を抽出するステップと、（ｂ）移動体の訪問地点と日時が関連付けられた訪問履歴から、類似行動日時の前後前記所定期間内に訪問した地点を目的地候補として抽出するステップとを備える。よって、複雑な確率計算などによらず容易に目的地候補を抽出することが出来る。
【００５４】
実施の形態１の目的地表示方法は、移動体の目的地を予測して表示部に表示させる目的地表示方法であって、（ａ）現在日時から前所定期間内の行動と類似する行動として行動履歴から抽出された類似行動日時の前後前記所定期間内に訪問した地点として訪問履歴から抽出された目的地候補を表示部に表示させるステップを備え、行動履歴には個人の行動と日時が関連付けて記録され、訪問履歴には訪問地点と日時が関連付けて記録される。よって、複雑な確率計算などによらず容易に目的地候補を抽出し、表示することによってユーザは容易に目的地設定を行うことが出来る。
【００５５】
＜Ｂ．実施の形態２＞
＜Ｂ−１．構成、動作＞
図８は、実施の形態２に係る目的地予測装置１０２の構成を示すブロック図である。目的地予測装置１０２は、複数種類の行動履歴ＤＢ２１Ａ，２１Ｂ，２１Ｃを用いて目的地候補を抽出するという点で、実施の形態１の目的地予測装置１００と異なっており、目的地予測装置１００の構成に加えて施設種別取得部８、記録判断部９および施設種別リスト生成部１０をさらに備えている。以下、目的地予測装置１０２は車両に搭載されるものとし、行動履歴ＤＢ２１Ａ，２１Ｂ，２１Ｃおよび訪問履歴ＤＢ２０は携帯端末やサーバ上で構成されるものとして説明するが、実施の形態１と同様、行動履歴ＤＢ２１Ａ，２１Ｂ，２１Ｃと訪問履歴ＤＢ２０の少なくとも一方は目的地予測装置１０２が有していても良い。図８では、図１に示した実施の形態１の目的地予測装置１００の構成要素と対応するものには同一の参照符号を付しており、以下、実施の形態１と異なる部分についてのみ説明する。
【００５６】
行動履歴ＤＢ２１Ａ，２１Ｂ，２１Ｃは、スケジューラ、Ｗｅｂページ閲覧履歴、Ｗｅｂ検索キーワード履歴、電話発着信履歴、ライフログ、ＳＮＳ発信履歴等の異なる種類の行動履歴や、運転者と同乗者といった異なるユーザの行動履歴である。
【００５７】
図１２は、訪問履歴ＤＢ２０に記録された訪問履歴の具体例を示している。訪問履歴は、訪問地点に向けて出発した日時を示す出発日時と、訪問地点に到着した日時を示す到着日時と、訪問地点の緯度経度を示す情報と、訪問地点の施設種別を含む。なお、出発日時と到着日時の両方を含む必要はなく、いずれかを含んでいれば良い。
【００５８】
行動履歴取得部４は、行動履歴ＤＢ２１Ａ，２１Ｂ，２１Ｃから行動履歴をその種類と共に取得する。
【００５９】
類似行動日時抽出部５は、行動履歴取得部４が取得した行動履歴から類似行動日時を抽出し、類似行動日時を抽出する元となった行動履歴の種類も併せて抽出する。図１１は、スケジュール（図２）、Ｗｅｂページ閲覧履歴（図９）、メール送受信履歴（図１０）を行動履歴として用いる場合に抽出される類似行動日時のデータ例を示している。類似行動日時の抽出方法は実施の形態１と同様である。図１１では、図３で示した類似行動日時が種類“スケジュール”として抽出されている他、Ｗｅｂページ閲覧履歴からは、９月２０日当日に閲覧した “ｂｂｂ交通情報”および“スケジュール”を過去に閲覧した“2012/09/07 11:00”および“2012/09/07 09:00”が抽出されている。また、メール送受信履歴からは、９月２０日当日に送信したメールと同じ送信先にメールを送信した日時である“2012/08/29 12:00”が抽出されている。
【００６０】
施設種別取得部８は、位置検出部１から現在位置情報を取得し、地図データを参照して現在地の施設種別を取得し、記録判断部９に出力する。
【００６１】
記録判断部９は、到着判断部２が目的地に到着したと判断すると、施設種別取得部８から取得した現在地の施設種別に基づき、現在地の訪問履歴を訪問履歴ＤＢ２０に記録するか否かを判断する。例えば、現在地の地点種別がガソリンスタンドや高速道路のサービスエリアである場合、記録は不要であると判断する。記録すると判断した場合は、出発日時、到着日時、緯度、経度、施設種別を訪問履歴として訪問履歴ＤＢ２０に記録する。記録判断部９は到着判断部２と共に、訪問履歴ＤＢ２０への記録を制御する訪問履歴記録制御部として動作する。
【００６２】
目的地候補抽出部６は、類似行動日時抽出部５から類似行動日時を取得すると、類似行動日時と訪問履歴取得部３から取得した訪問履歴に基づき目的地候補を抽出する。目的地候補の抽出方法は実施の形態１と同様である。目的地候補の抽出期間を、スケジュール、Ｗｅｂページ閲覧履歴、メール送受信履歴についてそれぞれ、当日、１２時間、１２時間とする。図１１，１２の例では、スケジュールから地点１（34.000, 135.500）と地点２（34.700, 135.678）が２回ずつ抽出され、Ｗｅｂページ閲覧履歴から地点１（34.000, 135.500）と地点２（34.700, 135.678）が２回ずつ抽出され、メール送受信履歴から地点１（34.000, 135.500）と地点２（34.700, 135.678）が１回ずつ抽出される。
【００６３】
行動履歴には、予め種類に応じた配点が付けられている。図１３は行動履歴の配点例であり、配点が高い行動履歴から抽出された目的地候補ほど信頼性が高いことを意味している。配点はユーザが任意に設定できるようにしても良い。
【００６４】
目的地候補抽出部６は、目的地候補の抽出回数をカウントしており、行動履歴の種類毎に付された配点を、当該行動履歴で抽出された類似行動日時数に応じて分配し、さらに当該類似行動日時で抽出された地点数に応じて分配する。
【００６５】
図１１〜１３の例では、スケジュールで抽出された日時“2012/09/07 13:00”および“2012/08/29 13:00”に対して、スケジュールに対する配点５０点を分割し、それぞれの日時の配点を２５点とする。次に、“2012/09/07 13:00”から抽出された地点１（34.000, 135.500）と地点２（34.700, 135.678）に対して当該日時の配点２５点を分割し、地点１，２共に配点を１２．５点とする。次に、“2012/08/29 13:00”から抽出された地点１（34.000, 135.500）と地点２（34.700, 135.678）に対して当該日時の配点２５点を分割し、地点１，２共に配点１２．５点を付与する。よって、スケジュールから抽出された全ての日時について地点１，２の配点を合計すれば、共に２５点となる。
【００６６】
以上の処理をＷｅｂページ閲覧履歴についても行うと、地点１，２の配点はそれぞれ１２．５点となる。また、メール送受信履歴についても行うと、地点１，２の配点はそれぞれ１２．５点となる。したがって、地点１には全行動履歴における配点を合計した５０点が分配され、地点２にも同様に５０点が分配される。こうして目的地候補に分配される点数は、全ての目的地候補の抽出回数の合計に占める抽出回数の割合を表している。点数が高いほど、当該目的地候補の抽出回数が全体の抽出回数に占める割合が高く、最近の行動との関連度が高いと言える。
【００６７】
図１４は、目的地候補ごとの抽出回数と点数が記載された目的地候補リストを示している。なお、目的地候補抽出部６は位置検出部１から現在位置情報を取得しており、地点２（34.700, 135.678）が現在地と同地点であるとすれば、地点１のみが目的地候補となる。目的地候補抽出部６は、目的地候補の抽出回数と点数を関連度判断部１１に出力する。
【００６８】
図１５は、目的地候補抽出部６の配点処理を示すフローチャートである。まず、全種類の行動履歴について処理済みであるかを判断し（ステップＳ１）、処理済みでなければ未処理の行動履歴を選択する（ステップＳ２）。次に、選択した行動履歴から抽出された類似行動日時の日時数で、当該行動履歴に割り当てられた配点を割る（ステップＳ３）。そして、選択した行動履歴から抽出された全ての類似行動日時について処理したか否かを判断し（ステップＳ４）、処理済みでなければ未処理の類似行動日時を選択する（ステップＳ５）。次に、選択した類似行動日時から抽出された目的地候補数で、選択した類似行動日時に割り当てられた配点を割る（ステップＳ６）。その後、選択した類似行動日時で抽出された全ての目的地候補について処理したか否かを判断し（ステップＳ７）、処理済みでなければ未処理の目的地候補を選択する（ステップＳ８）。次に、選択した目的地候補の配点にステップＳ６で求めた配点を加算する。ステップＳ７で全ての地点を確認済みであれば、ステップＳ４に戻る。ステップＳ４で、処理中の行動履歴で抽出された類似行動日時を全て確認済みであればステップＳ１に戻る。ステップＳ１で、全種類の行動履歴を確認済みであれば処理を終了する。
【００６９】
次に、関連度判断部１１について説明する。関連度判断部１１は、目的地候補抽出部６で抽出した目的地候補の点数に基づき、最近の行動と目的地候補の関連度を判断し、関連度の高い目的地候補を目的地と予測する。関連度の高い目的地候補が見つからない場合には、施設種別リスト生成部１０から目的地候補の施設種別リストを取得し、種別による目的地設定を行う。
【００７０】
施設種別リスト生成部１０は、関連度判断部１１で関連度の高い目的地候補が見つからない場合に、関連度判断部１１から目的地候補リストを取得してこれに基づき施設種別リストを生成し、関連度判断部１１に出力する。施設種別リストは、目的地候補リスト（図１７（ａ））において目的地候補の緯度および経度情報を施設種別に置き換えた上で（図１７（ｂ））、同じ施設種別については抽出回数と点数を足し合わせて一つにまとめることによって生成される（図１７（ｃ））。施設種別は、例えば地図データから取得することが可能である。
【００７１】
図１６は、関連度判断部１１の動作を示すフローチャートである。まず、関連度判断部１１は、全ての目的地候補の合計抽出回数が予め定められた閾値以上であるか否かを判断する（ステップＳ１１）。閾値以上であれば、目的地候補の最高点数が予め定められた閾値以上であるか否かを判断する（ステップＳ１２）。最高点数が閾値以上であれば、当該目的地候補は最近の行動との関連度が高いと判断し、目的地と予測して表示情報生成部７へ出力する（ステップＳ１３）。
【００７２】
ステップＳ１１で、全ての目的地候補の合計抽出回数が閾値未満である場合は、十分にデータが集まっておらず目的地候補の抽出精度が低いため、特定の目的地候補に決定することが出来ず、目的地候補リストを表示情報生成部７へ出力し（ステップＳ１４）、処理を終了する。言い換えれば、目的地候補リストの全ての目的地候補を目的地と予測する。ただし、目的地候補が一つしかない場合には、当該目的地候補を表示情報生成部７へ出力する。
【００７３】
ステップＳ１２で、目的地候補の最高点数が閾値未満である場合は、施設種別リスト生成部１０から取得した施設種別リストを参照し、施設種別の最高点数が閾値以上であるか否かを判断する（ステップＳ１５）。閾値以上であれば、当該施設種別を目的地の施設種別と予測する。そして、当該施設種別による目的地検索を実行し、検索結果を表示情報生成部７に出力する（ステップＳ１６）。閾値未満であれば、施設種別リストを表示情報生成部７に出力する（ステップＳ１４）。言い換えれば、施設種別リストの全ての施設種別を目的地の施設種別と予測する。
【００７４】
表示情報生成部７は、関連度判断部１１から取得した情報に基づき、表示装置３０の表示画面を生成して表示装置３０に出力する。関連度判断部１１から目的地候補リストを取得した場合は、図５のような目的地候補の表示画面を生成する。この画面を見たユーザがリスト中の目的地候補を選択することにより、目的地を設定する。ここでは、目的地候補リストを抽出回数や点数の順に並べ替えた表示画面を生成しても良い。これにより、目的地である可能性の高い目的地候補をユーザが選びやすくなる。また、関連度判断部１１から施設種別リストを取得した場合は、図１８のような施設種別の検索を行うための表示画面を生成する。この画面を見たユーザが例えばゴルフ場を選択すると、種別「ゴルフ場」による目的地検索により目的地を設定することが可能である。
【００７５】
また、表示情報生成部７が関連度判断部１１から特定の目的地候補を取得した場合は、目的地候補リストと同様に目的地候補の表示画面を生成し、ユーザが当該表示画面を見て目的地候補を選択することにより、容易に目的地の設定を行うことができる。あるいは、ユーザの選択を待たずに唯一の目的地候補を目的地として設定し、そのことをユーザに通知する表示画面を生成しても良い（図６）。なおこの場合には、ユーザが当該目的地を承諾しない場合に目的地の設定を解除するキャンセルボタンも併せて表示される。目的地の設定を行った後は、現在地から目的地までの道案内、目的地への到着予想時間、経路上の渋滞情報などを表示しても良い。
【００７６】
また、表示情報生成部７が関連度判断部１１から特定の施設種別を取得した場合は、当該施設種別による目的地検索を行い、検索結果の表示画面を生成する。図１９は、ゴルフ場が施設種別として特定された場合の表示画面例である。ユーザは当該表示画面を見ていずれかのゴルフ場を選択することにより、容易に目的地の設定を行うことができる。施設種別による目的地検索では、目的地候補抽出部６で生成した目的地候補リストのうち、種別が特定の施設種別（ゴルフ場）に一致する目的地候補を抽出しても良い。また、目的地候補リストのうち、特定の施設種別（ゴルフ場）に属する目的地候補の位置情報を用いて、施設種別による目的地検索のエリアを限定しても良い。例えば目的地候補リストのうち、種別がゴルフ場である目的地候補が全てＡ県のゴルフ場であるとすれば、Ａ県のゴルフ場を検索し、その検索結果を表示装置３０で表示する。
【００７７】
なお、実施の形態１の変形例は実施の形態２にも適用可能である。
【００７８】
＜Ｂ−２．効果＞
実施の形態２の目的地予測装置１０２は、目的地候補抽出部６が抽出した目的地候補から目的地またはその種別を予測する関連度判断部１１（目的地等予測部）と、関連度判断部１１が予測した目的地またはその種別をユーザに通知するための表示情報を生成する表示情報生成部７とを備える。目的地候補抽出部６は、同一の地点を目的地候補として複数回抽出する場合に抽出回数をカウントし、関連度判断部１１は、全ての目的地候補に亘る抽出回数の合計が第１の閾値以上であり、かつ、全ての目的地候補の抽出回数の合計に占める抽出回数の割合が第２の閾値以上である目的地候補を目的地と予測する。このように、最近の行動と関連度の高い目的地候補がある場合には、当該目的地候補を目的地と予測する。
【００７９】
また、実施の形態２の目的地予測装置１０２において、目的地候補抽出部６は同一の地点を目的地候補として複数回抽出する場合に抽出回数をカウントし、関連度判断部１１（目的地等予測部）は、全ての目的地候補に亘る抽出回数の合計が第１の閾値未満である場合に、全ての目的地候補を目的地と予測する。抽出回数の合計が少ない場合は目的地候補の抽出精度が低くいずれかの目的地候補に予測結果を絞ることが出来ないため、全ての目的地候補を目的地と予測する。例えば全ての目的地候補をリスト表示してユーザに選択させることによって、ユーザは容易に目的地を設定することが可能である。
【００８０】
また、実施の形態２の目的地予測装置１０２は、目的地候補の施設種別を取得する施設種別取得部８と、施設種別毎に目的地候補の抽出回数を算出する施設種別リスト生成部１０（種別毎抽出回数算出部）を備え、目的地候補抽出部６は、同一の地点を目的地候補として抽出する場合にその抽出回数をカウントし、関連度判断部１１（目的地等予測部）は、抽出回数が第１の閾値以上、かつ、全ての目的地候補の抽出回数の合計に占める抽出回数の割合がいずれの目的地候補も第２の閾値未満である場合に、施設種別取得部８から各目的地候補の施設種別を取得し、施設種別毎の抽出回数が閾値以上である施設種別を目的地の施設種別と予測する。これにより、目的地候補抽出部６が抽出した目的地候補のいずれも最近の行動との関連度が高くない場合に、最近の行動との関連度の高い目的地候補の施設種別に基づき目的地の予測を行う。また、この場合に表示情報生成部７は、関連度判断部１１が予測した施設種別による目的地の検索結果を示す表示情報を生成するので、ユーザは当該検索結果から目的地を容易に設定することが可能である。さらに、関連度判断部１１が予測した施設種別に属する目的地候補の位置情報を用いて検索のエリアを絞り込んでも良く、これにより検索精度が向上する。
【００８１】
また、実施の形態２の目的地予測装置１０２において、関連度判断部１１（目的地等予測部）は、抽出回数が第１の閾値以上、かつ、全ての目的地候補の抽出回数の合計に占める抽出回数の割合がいずれの目的地候補も第２の閾値未満である場合に、施設種別取得部８から各目的地候補の施設種別を取得し、施設種別毎の抽出回数が閾値未満である場合に、全ての施設種別を目的地の施設種別と予測する。また、この場合に表示情報生成部７は、施設種別毎の抽出回数順に並べた施設種別のリスト表示画面を表示情報として生成するので、当該リスト表示画面からユーザが選択した施設種別で目的地検索を行うことによって、目的地を容易に設定することが可能である。
【００８２】
また、実施の形態２の目的地予測装置１０２において記録判断部９（訪問履歴記録制御部）は、現在地点の施設種別に基づき訪問履歴ＤＢ２０への記録要否を判断するので、例えば現在地の地点種別がガソリンスタンドや高速道路のサービスエリアである場合に、訪問履歴ＤＢへの記録を不要と判断することが可能である。また、記録判断部９（訪問履歴記録制御部）は、現在地点を訪問地点とする場合に現在地点の施設種別を併せて訪問履歴ＤＢに記録しても良い。
【００８３】
実施の形態２の目的地予測方法は、（ｃ）目的地候補から目的地を設定するステップを備え、ステップ（ｃ）は、（ｃ１）目的地候補の施設種別を取得するステップと、（ｃ２）施設種別を用いた目的地検索により目的地を設定するステップとを備えるので、複雑な確率計算などによらず容易に目的地候補を抽出することが出来る。
【００８４】
＜Ｃ．実施の形態３＞
＜Ｃ−１．構成、動作＞
図２０は、実施の形態３の目的地予測装置１０３の構成を示すブロック図である。図２０において、図８に示した目的地予測装置１０２と同一または対応する構成要素には同一の参照符号を付している。目的地予測装置１０３は、実施の形態２の目的地予測装置１０２の構成に加えて、行動記録部１２、情報検索部１３、行動−地点ＤＢ２２、行動−種別ＤＢ２３をさらに備える。以下には、目的地予測装置１０２との相違点についてのみ説明する。
【００８５】
到着判断部２は目的地に到着したと判断すると、行動記録部１２にその旨と現在地の位置情報を出力する。行動記録部１２はそれを受けて、現在地が目的地候補抽出部６が抽出した目的地候補に一致しているか否かを確認する。
【００８６】
一致している場合、当該目的地候補と、それを抽出する元となった行動履歴の関連が実証されたと判断し、当該関連を再利用のために行動−地点ＤＢ２２に記録するか否かをユーザに確認するメッセージを表示装置３０で表示する（図２１）。
【００８７】
ユーザが記録することを選択した場合、行動記録部１２は、関連していると判断された目的地候補の位置情報と行動履歴を対応付けて行動−地点ＤＢ２２に記録する。図２３はスケジュールに関する行動−地点ＤＢ２２の記録情報の一例を示し、図２４はＷｅｂページ閲覧履歴に関する行動−地点ＤＢ２２の記録情報の一例を示している。
【００８８】
あるいは、関連度判断部１１において関連度の高い目的地候補が見つからず、施設種別による目的地設定を行った場合、行動記録部１２は現在地の種別を施設種別取得部８から取得し、目的地設定の施設種別に一致するか否かを判断する。
【００８９】
一致している場合、当該施設種別と、それを抽出する元となった行動履歴の関連が実証されたと判断し、当該関連を再利用のために行動−種別ＤＢ２３に記録するか否かをユーザに確認するメッセージを表示装置３０で表示する（図２２）。
【００９０】
ユーザが記録することを選択した場合、行動記録部１２は、関連していると判断された施設種別と行動履歴を対応付けて行動−種別ＤＢ２３に記録する。図２５はスケジュールに関する行動−種別ＤＢ２３の一例を示している。
【００９１】
関連度判断部１１は、実施の形態２の機能に加えて、行動−地点ＤＢ２２と行動−種別ＤＢ２３を検索する機能を有している。すなわち、全ての目的地候補の合計抽出回数が閾値未満である場合や、当該合計抽出回数が閾値以上かつ目的地候補の最高点数が閾値以上である場合には、最近の行動と関連付けられた地点を行動−地点ＤＢ２２から探す。ここで最近の行動とは、行動履歴において現在日時から過去所定期間に記録された行動のことである。関連付けられた地点が行動−地点ＤＢ２２にあれば、目的地候補抽出部６で抽出した目的地候補に替えて当該地点を目的地候補とする。関連付けられた地点が行動−地点ＤＢ２２に複数存在する場合は、これらの地点のリスト表示を表示情報生成部７で生成し、表示装置３０で表示する。
【００９２】
また、全ての目的地候補の合計抽出回数が閾値以上かつ目的地候補の最高点数が閾値未満である場合は、行動−地点ＤＢ２２の検索と同じく、最近の行動と関連付けられた種別を行動−種別ＤＢ２３から探す。関連付けられた施設種別が行動−種別ＤＢ２３にあれば、目的地候補抽出部６で抽出した目的地候補の施設種別に替えて当該施設種別を採用する。表示情報生成部７では採用した施設種別による目的地検索結果を表示し、ユーザの目的地選択に供する。関連付けられた施設種別が行動−種別ＤＢ２３に複数ある場合は、表示情報生成部７で当該複数の施設種別の選択画面を生成し、ユーザが選択した施設種別による目的地検索結果を表示し、ユーザの目的地選択に供する。
【００９３】
情報検索部１３は、ユーザが入力装置３１から行動内容を入力したときに、当該入力を取得して行動−地点ＤＢを検索する。入力装置３１は、キーボードや音声入力インタフェースである。例えば、ユーザが「祖父の家」と発話、または文字入力した場合に、行動−地点ＤＢを検索し、祖父の家に対応付けられた地点を取得する。祖父の家に対応付けられた地点があれば、表示情報生成部７は当該地点を目的地と設定する表示画面を生成し、表示装置３０でユーザに表示する。
【００９４】
同様に、情報検索部１３は行動−種別ＤＢを検索し、ユーザが入力した行動内容に対応付けられた施設種別を取得しても良い。この場合、表示情報生成部７は当該施設種別による目的地検索結果を表示情報として生成する。
【００９５】
なお、実施の形態１の変形例は実施の形態３にも適用可能である。
【００９６】
＜Ｃ−２．効果＞
実施の形態３の目的地予測装置１０３は、目的地候補抽出部６が抽出した目的地候補に移動体が到着した際に、目的地候補の抽出元となった行動履歴の行動内容と当該目的地候補が関連付けて登録される行動−地点ＤＢ２２を備え、関連度判断部１１（目的地等予測部）は、行動履歴に記録された現在日時から過去所定期間内の行動内容に、行動−地点ＤＢに登録された行動内容と同一のものがあれば、行動−地点ＤＢで当該行動内容に関連付けられた目的地候補を目的地と予測する。このように、過去に行動内容との関連が実証された目的地候補を目的地と予測することによって、目的地の予測精度を高めることが出来る。
【００９７】
また、実施の形態３の目的地予測装置１０３は、目的地候補の施設種別を取得する施設種別取得部８と、施設種別取得部８が取得した目的地候補の施設種別に属する地点に移動体が到着した際に、目的地候補の抽出元となった行動履歴の行動内容と施設種別が登録される行動−種別ＤＢ２３とをさらに備え、関連度判断部１１（目的地等予測部）は、行動履歴に記録された現在日時から過去所定期間内の行動内容に、行動−種別ＤＢ２３に登録された行動内容と同一のものがあれば、行動−種別ＤＢ２３で当該行動内容に関連付けられた施設種別を目的地の施設種別と予測する。このように、過去に行動内容との関連が実証された目的地候補の施設種別を目的地の施設種別と予測することによって、施設種別の予測精度を高めることが出来る。
【００９８】
＜Ｄ．実施の形態４＞
＜Ｄ−１．構成、動作＞
図２６は、実施の形態４の目的地予測装置１０４の構成を示すブロック図である。図２６において、図１に示した実施の形態１の目的地予測装置１００と同様又は対応する構成要素には同一の参照符号を付している。目的地予測装置１０４は、目的地予測装置１００の構成に加えて特徴行動抽出部１４を備えている。特徴行動抽出部１４以外の構成は目的地予測装置１００と同様であるので、説明を省略する。
【００９９】
特徴行動抽出部１４は、行動履歴取得部４から行動履歴を取得し、行動履歴に記録された各行動から特徴行動を抽出する。類似行動日時抽出部５は、特徴行動抽出部１４から特徴行動に関する行動履歴を取得し、行動履歴の中で最近（現在日時から過去所定期間内）の特徴行動と類似する特徴行動をとった日時を類似行動日時として抽出する。
【０１００】
ここで特徴行動とは、日常的に行われる行動以外の行動を示している。例えば会社に出勤するという行動履歴は平日であれば毎日存在するので、これを取り上げて類似行動日時を抽出する価値に乏しい。このような遍く存在する行動を除外した特徴行動から類似行動日時を抽出することによって、目的地予測の精度を上げることができる。
【０１０１】
特徴行動を抽出する方法の一例は、ＴＦ・ＩＤＦ法である。ＴＦ・ＩＤＦ法では、現在日時から過去所定期間の間における各行動の出現頻度（＝注目した行動の出現数／全行動の出現数）と逆行動頻度（＝ｌｏｇ２（行動履歴日数／注目した行動の登場日数））の掛け算で重要度を算出し、重要度が閾値を超える行動を特徴行動として行動履歴から抽出する。
【０１０２】
なお、実施の形態１の変形例は実施の形態４にも適用可能である。
【０１０３】
＜Ｄ−２．効果＞
実施の形態４の目的地予測装置１０４は、行動履歴中から、ＴＦ・ＩＤＦ法により算出した行動の出現頻度と逆行動頻度の乗算値が閾値以上である行動を特徴行動として抽出する特徴行動抽出部１４を備え、類似行動日時抽出部５は、行動履歴の中で現在日時から遡る所定期間内の特徴行動とその他の期間の特徴行動との類否判断を行う。遍く存在する行動を除外して特徴行動から類似行動日時を抽出することによって、目的地予測の精度を上げることができる。
【０１０４】
＜Ｅ．実施の形態５＞
実施の形態１〜４では、ユーザが目的地を設定することを補助するために、出発時に目的地やその施設種別を予測していた。一方、車両の走行経路を用いて目的地を予測する技術は特許文献１，２を初めとして従来考えられている。実施の形態５では、実施の形態１〜４の目的地予測と従来技術の走行経路による目的地予測とを組み合わせることで、より高い精度で目的地予測を行う。
【０１０５】
＜Ｅ−１．構成、動作＞
図２７は、実施の形態５の目的地予測装置１０５の構成を示すブロック図である。目的地予測装置１０５は、実施の形態２の目的地予測装置１０２の構成に加えて、従来技術の走行経路による目的地予測を行う目的地予測部１５を備えている。図２７において、図８に示す目的地予測装置１０２と同一または対応する構成要素には同一の参照符号を付している。
【０１０６】
目的地予測部１５は、位置検出部１から車両の現在位置情報を例えば一定周期で取得しており、車両が出発してから現在地までの走行経路を記録している。また、目的地予測部１５は関連度判断部１１から目的地候補やその施設種別を取得する。
【０１０７】
関連度判断部１１は、関連度判断処理により生成した目的地候補やその施設種別を表示情報生成部７の他、目的地予測部１５にも出力する。目的地予測部１５では走行経路に基づき目的地を予測するので、車両がある程度の距離を走行した後に予測を行う。従って、出発時等、目的地予測部１５で予測を行うまでの間は、実施の形態２と同様、関連度判断部１１が出力する目的地候補やその施設種別が目的地予測装置１０５の予測結果となる。
【０１０８】
例えば車両の走行距離が閾値を超え、目的地予測部１５における目的地予測に十分な走行経路が出来上がると、目的地予測部１５は走行経路から予測される目的地候補と、関連度判断部１１から取得した目的地候補またはその施設種別とを照合し、どちらも満たす目的地候補を目的地と予測し、表示情報生成部７に出力する。なお、関連度判断部１１の関連度判断処理において目的地候補が唯一つに定まる場合には、当該目的地候補を表示情報生成部７に出力し、目的地予測部１５による目的地予測を行わずに目的地の設定を行っても良い。
【０１０９】
表示情報生成部７は目的地予測部１５から目的地の予測結果を取得すると、当該地点の地図表示画面や、当該地点が目的地に設定されたことをユーザに通知する画面を生成する。目的地と予測される地点が複数存在する場合には、それらの地点のリスト表示画面を生成し、ユーザがいずれかの地点を目的地として選択できるようにしても良い。
【０１１０】
以上の構成によれば、出発時には実施の形態２と同様にユーザが目的地を容易に設定できるよう目的地の予測結果を出力する他、車両の走行後は行動履歴を用いた目的地予測と走行経路を用いた目的地予測を組み合わせることにより、目的地の予測精度がさらに向上する。
【０１１１】
なお、以上の説明では、実施の形態２に走行経路による目的地予測を組み合わせた例として実施の形態５の目的地予測装置１０５を説明したが、実施の形態１，３，４に走行経路による目的地予測を組み合わせても良い。実施の形態１に走行経路による目的地予測を組み合わせる場合は、目的地候補抽出部６が抽出した目的地候補の中で走行経路から予測される目的地候補に一致するものを目的地の予測結果として表示装置３０に出力する。
【０１１２】
また、実施の形態１の変形例は実施の形態４にも適用可能である。
【０１１３】
＜Ｅ−２．効果＞
実施の形態５の目的地予測装置１０５は、走行経路を用いた目的地予測を行う目的地予測部１５を備え、行動履歴を用いた目的地の予測結果と走行経路を用いた目的地の予測結果を組み合わせて目的地を予測するので、高精度に目的地を予測することが可能である。出発時には行動履歴のみから目的地を予測することで、ユーザは目的地を容易に設定することも可能である。
【０１１４】
なお、本発明は、その発明の範囲内において、各実施の形態を自由に組み合わせたり、各実施の形態を適宜、変形、省略することが可能である。
【０１１５】
この発明は詳細に説明されたが、上記した説明は、すべての態様において、例示であって、この発明がそれに限定されるものではない。例示されていない無数の変形例が、この発明の範囲から外れることなく想定され得るものと解される。
【符号の説明】
【０１１６】
１  位置検出部、２  到着判断部、３  訪問履歴取得部、４  行動履歴取得部、５  類似行動日時抽出部、６  目的地候補抽出部、７  表示情報生成部、８  施設種別取得部、９  記録判断部、１０  施設種別リスト生成部、１１  関連度判断部、１２  行動記録部、１３  情報検索部、１４  特徴行動抽出部、１５  目的地予測部、２０  訪問履歴ＤＢ、２１，２１Ａ，２１Ｂ，２１Ｃ  行動履歴ＤＢ、２２  行動−地点ＤＢ、２３  行動−種別ＤＢ、２４  ローカル訪問履歴ＤＢ、２５  ローカル行動履歴ＤＢ、３０  表示装置、３１  入力装置、１００，１０１，１０２，１０３，１０４，１０５  目的地予測装置。
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【国際調査報告】
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