(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの状況又は嗜好に応じた目的地を推薦する目的地推薦装置であって、
サーバから、複数のユーザ端末で設定された目的地の集計データを取得する受信部と、
ユーザの状況又は嗜好に応じた目的地の候補から外れる度合いを示すペナルティを算出するペナルティ計算部と、
前記取得した集計データおよび前記算出したペナルティを用いて、目的地毎に総合推薦度スコアを算出する総合推薦度スコア計算部と、
前記算出した総合推薦度スコアに基づいて、目的地の候補を示す情報を出力する目的地選択・検索ＵＩと、を備え、
前記算出した総合推薦度スコアおよびユーザによる選択結果に基づいて、前記ペナルティに対するパラメータを補正することを特徴とする目的地推薦装置。
【請求項２】
前記集計データは、各ユーザ端末で設定された目的地の総数から算出される一日平均目的地設定数に応じた基本推薦度スコアおよび目的地毎の混雑度を含むことを特徴とする請求項１記載の目的地推薦装置。
【請求項３】
前記ペナルティ計算部は、
自装置が有する目的地データを用いて、現在地から各目的地までの所要時間に基づいて、所要時間ペナルティを算出する所要時間ペナルティ計算部と、
前記取得した集計データから得られる目的地毎の混雑度に基づいて、混雑度ペナルティを算出する混雑度ペナルティ計算部と、
自装置が有する目的地の訪問履歴に基づいて、訪問済みペナルティを算出する訪問済みペナルティ計算部と、を備え、
前記総合推薦度スコア計算部は、
前記取得した集計データおよび前記所要時間ペナルティ、混雑度ペナルティまたは訪問済みペナルティのうち、少なくとも一つのペナルティを用いて、目的地毎に総合推薦度スコアを算出することを特徴とする請求項１または請求項２記載の目的地推薦装置。
【請求項４】
前記所要時間ペナルティ計算部は、出発地から目的地までの所要時間に対する単調増加関数を用いて所要時間ペナルティを算出し、
前記総合推薦度スコア計算部は、前記算出した所要時間ペナルティを用いて、目的地毎に総合推薦度スコアを算出することを特徴とする請求項３記載の目的地推薦装置。
【請求項５】
前記混雑度ペナルティ計算部は、目的地の混雑度に対する単調増加関数を用いて混雑度ペナルティを算出し、
前記総合推薦度スコア計算部は、前記算出した混雑度ペナルティを用いて、目的地毎に総合推薦度スコアを算出することを特徴とする請求項３記載の目的地推薦装置。
【請求項６】
前記単調増加関数は、上に凸の曲線で表わされることを特徴とする請求項４または請求項５記載の目的地推薦装置。
【請求項７】
請求項１から請求項６のいずれかに記載の目的地推薦装置に、複数のユーザ端末で設定された目的地毎の一日平均目的地設定数に応じた基本推薦度スコアおよび目的地毎の混雑度を含むデータを集計データとして送信するサーバであって、
複数のユーザ端末から目的地設定データを取得し、前記取得した目的地設定データから、時期に関する区分的平均または時期に関する移動平均に基づいて、一日平均目的地設定数を算出し、前記算出した一日平均目的地設定数を用いて、基本推薦度スコアおよび混雑度を算出する基本推薦度スコア・混雑度算出部を備えることを特徴とするサーバ。
【請求項８】
前記基本推薦度スコア・混雑度算出部は、さらに天候情報を取得し、前記取得した天候情報に基づいて、天候毎に一日平均目的地設定数を算出し、前記算出した天候毎の一日平均目的地設定数に基づいて、当日に取得した天候情報に応じた、基本推薦度スコアおよび混雑度を算出することを特徴とする請求項７記載のサーバ。
【請求項９】
サーバが収集した集計情報に基づいて、目的地推薦装置がユーザの状況又は嗜好に応じた目的地を推薦する目的地推薦システムであって、
前記サーバは、
複数のユーザ端末で設定された目的地設定データを収集する目的地設定データベースと、
各ユーザ端末で設定された目的地の総数から算出される一日平均目的地設定数を用いて、基本推薦度スコアおよび目的地毎の混雑度を算出し、前記目的地推薦装置に対し、前記算出した基本推薦度スコアおよび混雑度を含むデータを集計データとして送信する基本推薦度スコア・混雑度計算部と、を備え、
前記目的地推薦装置は、
前記サーバから、前記集計データを取得する受信部と、
ユーザの状況又は嗜好に応じた目的地の候補から外れる度合いを示すペナルティを算出するペナルティ計算部と、
前記取得した集計データおよび前記算出したペナルティを用いて、目的地毎に総合推薦度スコアを算出する総合推薦度スコア計算部と、
前記算出した総合推薦度スコアに基づいて、目的地の候補を示す情報を出力する目的地選択・検索ＵＩと、を備えることを特徴とする目的地推薦システム。
【請求項１０】
ユーザの状況又は嗜好に応じた目的地を推薦する目的地推薦プログラムであって、
サーバから、複数のユーザ端末で設定された目的地の集計データを取得する処理と、
ユーザの状況又は嗜好に応じた目的地の候補から外れる度合いを示すペナルティを算出する処理と、
前記取得した集計データおよび前記算出したペナルティを用いて、目的地毎に総合推薦度スコアを算出する処理と、
前記算出した総合推薦度スコアに基づいて、目的地の候補を示す情報を出力する処理と、
前記算出した総合推薦度スコアおよびユーザによる選択結果に基づいて、前記ペナルティに対するパラメータを補正する処理と、を含む一連の処理をコンピュータに実行させることを特徴とする目的地推薦プログラム。
【請求項１１】
自装置が有する目的地データを用いて、現在地から各目的地までの所要時間に基づいて、所要時間ペナルティを算出する処理と、
前記取得した集計データから得られる目的地毎の混雑度に基づいて、混雑度ペナルティを算出する処理と、
自装置が有する目的地の訪問履歴に基づいて、訪問済みペナルティを算出する処理と、
前記取得した集計データおよび前記所要時間ペナルティ、混雑度ペナルティまたは訪問済みペナルティのうち、少なくとも一つのペナルティを用いて、目的地毎に総合推薦度スコアを算出する処理を、更に含むことを特徴とする請求項１０記載の目的地推薦プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザの状況や嗜好に応じた目的地を推薦する目的地推薦装置、サーバ、目的地推薦システムおよび目的地推薦プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、車載ナビゲーション装置において、目的地を推薦したり、目的地への経路においてユーザの関心の惹きそうなＰＯＩを推薦する技術が開示されている。
【０００３】
特許文献１では、ユーザの行動履歴情報から現在地がプライベートＰＯＩ（Point Of Interest）であるかパブリックＰＯＩであるかを判別する技術を提供するとともに、現在地から目的地に至るまでの移動の際に立ち寄るパブリックＰＯＩを、ユーザの時空間制限を考慮して推薦する技術が開示されている。
【０００４】
また、特許文献２では、デジタル放送で配信されるＰＯＩ情報に対して、ユーザが関心を示す地点に関するＰＯＩ情報を取捨選択して提示する方式を提案している。
【０００５】
また、特許文献３では、ユーザに対して、ユーザの状況、ユーザの車両の状況および車の周囲の状況に応じたコンテンツを適切なタイミングで提示するために、ユーザ情報、プローブ情報、カーナビ情報を車載端末において収集し、これらに基づきユーザコンテンツおよび環境コンテンツを記録し、これらのコンテキストからコンテンツ検索条件を抽出し、サーバにおいてコンテンツを検索し、提供する技術を開示している。
【０００６】
また、特許文献４では、ユーザの現在位置を基準とした地域別情報をリアルタイムに取得し、地域別情報が天気予報、渋滞情報、各種店舗や施設、観光スポット等の地点の位置、営業時間、価格または使用可否などの利用箇所の属性データからなり、受信したＰＯＩ情報をカテゴリー別に選別するカテゴリー選別手段と、価格や到達時間などの推薦条件に従って推薦度を決定する推薦度決定手段を設けて、ディスプレイに表示する技術を開示している。
【０００７】
また、非特許文献１では、プローブカーデータを用いて観光旅行者の行動をモデル化している。即ち、観光旅行者が似たようなルートを辿ることから、ルートに関する統計情報に基づき、現在の地点から次の地点を推薦する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２０１１−１５４００４号公報
【特許文献２】特開２００９−１３３６６２号公報
【特許文献３】特開２００５−３３９２７９号公報
【特許文献４】特開２００６−１８４０３０号公報
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】電子情報通信学会2013年総合大会「プローブカーデータを用いた旅行行動のモデル化」（田村、京大）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、特許文献１および特許文献２では、目的地への経路においてユーザの関心を惹きそうなＰＯＩを推薦するものにとどまり、目的地を推薦することができない。
【００１１】
また、特許文献３では、ユーザ情報、プローブ情報、カーナビ情報を車載端末において収集し、これらに基づきユーザコンテンツおよび環境コンテンツを記録し、これらのコンテキストからコンテンツ検索条件を抽出し、サーバにおいてコンテンツを検索するものであるが、複数の候補地のうち、ユーザの状況や嗜好に応じた目的地の候補から外れる度合いを考慮して目的地の推薦を行なうわけではない。このため、ユーザに対してユーザの状況や嗜好に応じた目的地の推薦をすることは、考慮されていない。
【００１２】
また、特許文献４では、目的地を推薦する技術が開示されているが、到着時刻と営業時間の関係、価格、または天気予報などの情報から条件に合う目的地を推薦するにとどまり、多数の候補地の中から、一般的な利用者に対して自動的に適切な優先順位で目的地を選定・推薦する方式が示されていない。
【００１３】
また、非特許文献１では、車載端末の経路の履歴データから次の目的地を予測するのみであり、一般的な統計情報をもとに目的地を表示することができない。
【００１４】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、行楽地の基本的な推薦度を、多数の目的地推薦装置における目的地設定の総数に応じて定量的に定義する一方、ユーザによって異なる主要な要因を、所要時間に関するペナルティ、混雑に対する許容度のペナルティ、および既に訪れたことがあるかどうかに関するペナルティとしてモデル化し、各ユーザの状況や嗜好に応じた目的地を推薦することができる目的地推薦装置、目的地推薦システムおよび目的地推薦プログラム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】
【００１５】
（１）上記の目的を達成するために、本発明は、以下のような手段を講じた。すなわち、ユーザの状況や嗜好に応じた目的地を推薦する目的地推薦装置であって、サーバから、複数のユーザ端末で設定された目的地の集計データを取得する受信部と、ユーザの状況や嗜好に応じた目的地の候補から外れる度合いを示すペナルティを算出するペナルティ計算部と、前記取得した集計データおよび前記算出したペナルティを用いて、目的地毎に総合推薦度スコアを算出する総合推薦度スコア計算部と、前記算出した総合推薦度スコアに基づいて、目的地の候補を示す情報を出力する目的地選択・検索ＵＩと、を備えることを特徴とする。
【００１６】
このように、サーバから、複数のユーザ端末で設定された目的地の集計データを取得し、ユーザの状況や嗜好に応じた目的地の候補から外れる度合いを示すペナルティを算出し、取得した集計データおよび算出したペナルティを用いて、目的地毎に総合推薦度スコアを算出し、算出した総合推薦度スコアに基づいて、目的地の候補を示す情報を出力するので、利用者個人のおかれた状況や判断基準が考慮された推薦目的地情報を提供することが可能となる。
【００１７】
（２）また、前記ペナルティ計算部は、自装置が有する目的地データを用いて、現在地から各目的地までの所要時間に基づいて、所要時間ペナルティを算出する所要時間ペナルティ計算部と、前記取得した集計データから得られる目的地毎の混雑度に基づいて、混雑度ペナルティを算出する混雑度ペナルティ計算部と、自装置が有する目的地の訪問履歴に基づいて、訪問済みペナルティを算出する訪問済みペナルティ計算部と、を備え、前記総合推薦度スコア計算部は、前記取得した集計データおよび前記所要時間ペナルティ、混雑度ペナルティまたは訪問済みペナルティのうち、少なくとも一つのペナルティを用いて、目的地毎に総合推薦度スコアを算出することを特徴とする。
【００１８】
このように、ペナルティ計算部は、自装置が有する目的地データを用いて、現在地から各目的地までの所要時間に基づいて、所要時間ペナルティを算出し、取得した集計データから得られる目的地毎の混雑度に基づいて、混雑度ペナルティを算出し、自装置が有する目的地の訪問履歴に基づいて、訪問済みペナルティを算出し、総合推薦度スコア計算部は、取得した集計データおよび所要時間ペナルティ、混雑度ペナルティまたは訪問済みペナルティのうち、少なくとも一つのペナルティを用いて、目的地毎に総合推薦度スコアを算出するので、ユーザが実際に目的地を検索および決定する際に、大きく影響すると考えられる個人的要因、つまり所要時間、混雑に対する許容度、および既に訪れたことがある場所かどうかをユーザ毎に考慮した推薦目的地情報を提供することが可能となる。
【００１９】
（３）また、前記集計データは、各ユーザ端末で設定された目的地の総数から算出される一日平均目的地設定数に応じた基本推薦度スコアおよび目的地毎の混雑度を含むことを特徴とする。
【００２０】
このように、集計データは、各ユーザ端末で設定された目的地の総数から算出される一日平均目的地設定数に応じた基本推薦度スコアおよび目的地毎の混雑度を含むので、各目的地における観光客数および動員数などの客観的な指標を考慮した推薦目的地情報を提供することが可能となる。
【００２１】
（４）また、前記所要時間ペナルティ計算部は、出発地から目的地までの所要時間に対する単調増加関数を用いて所要時間ペナルティを算出し、前記総合推薦度スコア計算部は、前記所要時間ペナルティを用いて、目的地毎に総合推薦度スコアを算出することを特徴とする。
【００２２】
このように、所要時間ペナルティ計算部は、出発地から目的地までの所要時間に対する単調増加関数を用いて所要時間ペナルティを算出し、総合推薦度スコア計算部は、所要時間ペナルティを用いて、目的地毎に総合推薦度スコアを算出するので、個人毎に異なる所要時間を考慮した推薦目的地情報を提供することが可能となる。
【００２３】
（５）また、前記混雑度ペナルティ計算部は、目的地の混雑度に対する単調増加関数を用いて混雑度ペナルティを算出し、前記総合推薦度スコア計算部は、前記混雑度ペナルティを用いて、目的地毎に総合推薦度スコアを算出することを特徴とする。
【００２４】
このように、混雑度ペナルティ計算部は、目的地の混雑度に対する単調増加関数を用いて混雑度ペナルティを算出し、総合推薦度スコア計算部は、混雑度ペナルティを用いて、目的地毎に総合推薦度スコアを算出するので、目的地毎に異なる混雑度を考慮した推薦目的地情報を提供することが可能となる。
【００２５】
（６）また、前記単調増加関数は、上に凸の曲線で表わされることを特徴とする。
【００２６】
このように、単調増加関数は、上に凸の単調増加曲線で表すことにより、広いスケールを持つ観光客数等の数値を狭いスケールに変換してユーザに提示することができる。
【００２７】
（７）また、前記算出した総合推薦度スコアおよびユーザによる選択結果に基づいて、前記各ペナルティに対するパラメータを補正することを特徴とする。
【００２８】
このように、算出した総合推薦度スコアおよびユーザによる選択結果に基づいて、各ペナルティに対するパラメータを補正するので、各ユーザによって異なる状況や嗜好の影響を最適化し、推薦の精度を高めることができ、各ユーザに適した推薦目的地情報を提供することが可能となる。
【００２９】
（８）また、本発明のサーバは、（１）から（７）のいずれかに記載の目的地推薦装置に、複数のユーザ端末で設定された目的地の集計データを送信するサーバ装置であって、複数のユーザ端末から目的地設定データを取得し、前記目的地設定データから、時期に関する区分的平均または時期に関する移動平均により一日平均目的地設定数を算出する基本推薦度スコア・混雑度算出部を備えることを特徴とする。
【００３０】
このように、複数のユーザ端末から目的地設定データを取得し、目的地設定データから、時期に関する区分的平均または時期に関する移動平均により一日平均目的地設定数を算出するので、季節や時期、更に指定した期間毎に集計された推薦目的地情報を提供することが可能となる。
【００３１】
（９）また、前記基本推薦度スコア・混雑度算出部は、さらに天候情報を取得し、前記天候情報を用いて、天候毎の一日平均目的地設定数を取得し、当日の天候情報に基づいて、基本推薦度スコアを算出することを特徴とする。
【００３２】
このように、基本推薦度スコア・混雑度算出部は、さらに天候情報を取得し、天候情報を用いて、天候毎の一日平均目的地設定数を取得し、当日の天候情報に基づいて、基本推薦度スコアを算出するので、目的地の天候状況を考慮した推薦目的地情報を提供することが可能となる。
【００３３】
（１０）また、本発明の目的地推薦システムは、サーバ装置が収集した集計情報に基づいて、目的地推薦装置がユーザの状況や嗜好に応じた目的地を推薦する目的地推薦システムであって、前記サーバ装置は、複数のユーザ端末で設定された目的地設定データを収集する目的地設定データベースと、各ユーザ端末で設定された目的地の総数から算出される一日平均目的地設定数に応じた基本推薦度スコアおよび目的地毎の混雑度を含むデータを集計する基本推薦度スコア・混雑度計算部と、を備え、前記目的地推薦装置は、前記サーバから、前記集計データを取得する受信部と、ユーザの状況や嗜好に応じた目的地の候補から外れる度合いを示すペナルティを算出するペナルティ計算部と、前記取得した集計データおよび前記算出したペナルティを用いて、目的地毎に総合推薦度スコアを算出する総合推薦度スコア計算部と、前記算出した総合推薦度スコアに基づいて、目的地の候補を示す情報を出力する目的地選択・検索ＵＩと、を備えることを特徴とする。
【００３４】
このように、前記サーバ装置が、複数のユーザ端末で設定された目的地設定データを収集し、各ユーザ端末で設定された目的地の総数から算出される一日平均目的地設定数に応じた基本推薦度スコアおよび目的地毎の混雑度を含むデータを集計し、目的地推薦装置が、サーバから、前記集計データを取得し、ユーザの状況や嗜好に応じた目的地の候補から外れる度合いを示すペナルティを算出し、取得した集計データおよび算出したペナルティを用いて、目的地毎に総合推薦度スコアを算出し、算出した総合推薦度スコアに基づいて、目的地の候補を示す情報を出力するので、利用者個人のおかれた状況や判断基準が考慮された推薦目的地情報を提供することが可能となる。
【００３５】
（１１）また、本発明のプログラムは、ユーザの状況や嗜好に応じた目的地を推薦する目的地推薦プログラムであって、サーバから、複数のユーザ端末で設定された目的地の集計データを取得する処理と、ユーザの状況や嗜好に応じた目的地の候補から外れる度合いを示すペナルティを算出する処理と、前記取得した集計データおよび前記算出したペナルティを用いて、目的地毎に総合推薦度スコアを算出する処理と、前記算出した総合推薦度スコアに基づいて、目的地の候補を示す情報を出力する処理と、を含む一連の処理をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００３６】
このように、ユーザの状況や嗜好に応じた目的地を推薦する目的地推薦プログラムであって、サーバから、複数のユーザ端末で設定された目的地の集計データを取得し、ユーザの状況や嗜好に応じた目的地の候補から外れる度合いを示すペナルティを算出し、取得した集計データおよび算出したペナルティを用いて、目的地毎に総合推薦度スコアを算出し、算出した総合推薦度スコアに基づいて、目的地の候補を示す情報を出力するので、利用者個人のおかれた状況や判断基準が考慮された推薦目的地情報を提供することが可能となる。
【００３７】
（１２）また、上記記載のプログラムは、自装置が有する目的地データを用いて、現在地から各目的地までの所要時間に基づいて、所要時間ペナルティを算出する処理と、前記取得した集計データから得られる目的地毎の混雑度に基づいて、混雑度ペナルティを算出する処理と、自装置が有する目的地の訪問履歴に基づいて、訪問済みペナルティを算出する処理と、前記取得した集計データおよび前記所要時間ペナルティ、混雑度ペナルティまたは訪問済みペナルティのうち、少なくとも一つのペナルティを用いて、目的地毎に総合推薦度スコアを算出する処理を、更に含むことを特徴とする。
【００３８】
このように、自装置が有する目的地データを用いて、現在地から各目的地までの所要時間に基づいて、所要時間ペナルティを算出し、取得した集計データから得られる目的地毎の混雑度に基づいて、混雑度ペナルティを算出し、自装置が有する目的地の訪問履歴に基づいて、訪問済みペナルティを算出し、取得した集計データおよび所要時間ペナルティ、混雑度ペナルティまたは訪問済みペナルティのうち、少なくとも一つのペナルティを用いて、目的地毎に総合推薦度スコアを算出するので、ユーザが実際に目的地を検索および決定する際に、大きく影響すると考えられる個人的要因、つまり所要時間、混雑に対する許容度、および既に訪れたことがある場所かどうかをユーザ毎に考慮した推薦目的地情報を提供することが可能となる。
【発明の効果】
【００３９】
本発明によれば、サーバから、複数のユーザ端末で設定された目的地の集計データを取得し、ユーザの状況や嗜好に応じた目的地の候補から外れる度合いを示すペナルティを算出し、取得した集計データおよび算出したペナルティを用いて、目的地毎に総合推薦度スコアを算出し、算出した総合推薦度スコアに基づいて、目的地の候補を示す情報を出力するので、利用者個人のおかれた状況や判断基準が考慮された推薦目的地情報を提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】本実施形態に係る車載ナビシステムの概略構成を示すブロック図である。
【図２】本実施形態に係る車載ナビアプリの動作例を示すフローチャートである。
【図３】本実施形態に係る車載ナビアプリの表示画面の一例である。
【図４】本実施形態に係る推薦行楽地情報の表示画面の一例である。
【図５】本実施形態に係るサーバの動作例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】
【００４１】
本発明者は、推薦目的地情報を適用するにあたり、客観的判断の指標となる観光客数や動員数、そしてユーザによって異なる個人的要因が総合的に考慮されていないことに着目し、各ユーザ端末から収集した目的地設定データを各ユーザの状況や嗜好に応じたペナルティを用いて補正することによって、利用者個人のおかれた状況や判断基準が考慮された推薦目的地情報を提供することができることを見出し、本発明をするに至った。
【００４２】
すなわち、本発明の目的地推薦装置は、ユーザの状況や嗜好に応じた目的地を推薦する目的地推薦装置であって、サーバから、複数のユーザ端末で設定された目的地の集計データを取得する受信部と、ユーザの状況や嗜好に応じた目的地の候補から外れる度合いを示すペナルティを算出するペナルティ計算部と、前記取得した集計データおよび前記算出したペナルティを用いて、目的地毎に総合推薦度スコアを算出する総合推薦度スコア計算部と、前記算出した総合推薦度スコアに基づいて、目的地の候補を示す情報を出力する目的地選択・検索ＵＩと、を備えることを特徴とする。
【００４３】
これにより、本発明者は、利用者個人のおかれた状況や判断基準が考慮された推薦目的地情報を提供することを可能とした。以下、本発明の実施形態について、車載ナビシステムに適用した例を用いて説明する。本願発明は、車載ナビアプリに限らず、携帯端末装置においても、実装可能である。
【００４４】
図１は、車載ナビシステムの概略構成を示すブロック図である。この車載ナビシステムは、サーバ１および複数の車載ナビアプリ３から構成される。サーバ１は、目的地設定データベース７および基本推薦度スコア・混雑度計算部９を備える。目的地設定データベース７は、各車載ナビアプリ３から送信された目的地設定データを集約する。その際に、日付も併せて記録する。観光地の基本的な推薦度の時期的な変化を反映するために、基本推薦度スコア・混雑度計算部９は、目的地設定の総数を目的地毎に集計し、時期に関する区分的平均、または時期に関する移動平均によって一日平均目的地設定数を算出し、一日平均目的地設定数に応じた基本推薦度スコアおよび混雑度を算出し、各目的地推薦装置に送信する。
【００４５】
車載ナビアプリ３は、受信部２１、目的地リスト２７、所要時間ペナルティ計算部２５、混雑度ペナルティ計算部３１、訪問済みペナルティ計算部４１、総合推薦度スコア計算部２３、目的地選択・検索ＵＩ２９、目的地設定記録・送信部３５、訪問記録データベース３７およびパラメータ再推定部３３を備える。
【００４６】
受信部２１は、サーバ１から基本推薦度スコアおよび混雑度を取得し、総合推薦度スコア計算部２３および混雑度ペナルティ計算部３１に送信する。目的地リスト２７は、各車載ナビアプリ３が有する目的地に関するデータを記憶している。目的地に関するデータとして、例えば、遊園地、野球場、温泉などの目的地の種類を示す情報を有していてもよい。
【００４７】
所要時間ペナルティ計算部２５は、ナビゲーションシステムの機能により、現在地から各目的地（以下、行楽地ともいう）までの所要時間を算出し、所要時間に応じたペナルティを算出する。ペナルティ計算に用いる係数は、車載ナビアプリ３毎に調整される。混雑度ペナルティ計算部３１は、受信部２１から取得した混雑度に応じて、混雑度ペナルティを算出する。ペナルティ計算に用いる係数は、車載ナビアプリ３毎に調整される。訪問記録データベース３７は、車載ナビアプリ３毎に、目的地リスト２７の訪問済みであるか未訪問であるかを記録する。訪問ペナルティ計算部は、訪問記録データベース３７に記録されている訪問済みか未訪問であるかに応じて、訪問済みペナルティを計算する。総合推薦度スコア計算部２３は、サーバ１から取得した基本推薦度スコアをもとに、所要時間ペナルティ、混雑度ペナルティおよび訪問済みペナルティによって補正された総合推薦度スコアを算出する。
【００４８】
目的地選択・検索ＵＩ２９は、ユーザからの目的地設定に必要な情報の入力を受け付ける。また、目的地選択・検索ＵＩ２９は、総合推薦度スコアの高い目的地を推薦目的地として出力する。目的地設定記録・送信部３５は、ユーザによって選択・設定された目的地のデータ（以下、目的地設定データともいう）を、自装置内にある訪問記録データベース３７およびサーバ１の目的地設定データベース７へ、送信する。訪問記録データベース３７は、目的地設定記録部・送信部から目的地設定データを取得し、記録する。パラメータ再推定部３３は、総合推薦度スコア計算部２３で算出された総合推薦度スコアを事前確率とみなすとき、結果的にユーザに選択された目的地に対する総合推薦度スコアが、推薦目的地に対する総合推薦度スコアよりも低い場合に、その逆転分のスコア差が最小になるように、所要時間ペナルティ、混雑度ペナルティおよび訪問済みペナルティの個人係数を調整する。
【００４９】
図２は、本実施形態に係る車載ナビアプリ３の動作例を示すフローチャートである。車載ナビアプリ３は、サーバ１から基本推薦度スコア・混雑度を含む集計データを取得する（ステップＳ１０１）。車載ナビアプリ３が有する目的地リスト２７（以下、行楽地リストともいう）に記録されている目的地データを用いて、現在地から各目的地（以下、行楽地ともいう）までの所要時間に基づいて、所要時間ペナルティを算出する（ステップＳ１０２）。次に、サーバ１から取得した目的地毎の混雑度に基づいて、混雑度ペナルティを算出する（ステップＳ１０３）。次に、車載ナビアプリ３が有する訪問記録データベース３７に記録されている目的地の訪問履歴に基づいて、訪問済みペナルティを算出する（ステップＳ１０４）。算出した所要時間ペナルティ、混雑度ペナルティおよび訪問済みペナルティを用いて、目的地毎に総合推薦度スコアを算出する（ステップＳ１０５）。算出した総合推薦度スコアに基づいて、推薦行楽地を決定し（ステップＳ１０６）、推薦する行楽地情報を表示する（ステップＳ１０７）。表示された推薦行楽地情報がユーザの希望と一致しなかった場合は（ステップＳ１０８）、ユーザは目的地を検索し、選択する。車載ナビアプリ３は、ユーザが結果的に選択した目的地の総合推薦度スコアが高くなるように所要時間（距離）ペナルティ、混雑度ペナルティに関わるパラメータを再推定する（ステップＳ１０９）。また、ステップ１０８において、表示された推薦行楽地情報がユーザの希望と一致した場合は、ユーザはその推薦行楽地情報を選択し、目的地として設定する（ステップＳ１１０）。
【００５０】
図３は、本実施形態に係る車載ナビアプリ３の表示画面の一例である。ユーザが推薦行楽地情報を表示させたい場合は、車載ナビアプリ３の画面に表示されている推薦行楽地情報を選択することにより表示させることができる。
【００５１】
図４は、本実施形態に係る推薦行楽地情報の表示画面の一例である。各種データに基づいて推薦された行楽地が画面に表示される。表示された行楽地とユーザが行きたいと思う行楽地が一致した場合には、表示された行楽地をユーザが選択することにより、目的地として設定される。一方、表示された行楽地とユーザが行きたいと思う行楽地が一致しなかった場合は、ユーザが目的地検索を選択することにより、車載ナビアプリ３が推薦行楽地情報の再検索を行なう。
【００５２】
図５は、本実施形態に係るサーバ１の動作例を示すフローチャートである。サーバ１は、複数の車載ナビアプリ３で設定された目的地設定データを取得し、目的地設定データベース７へ記録する（ステップＳ２０１）。記録された目的地設定の総数のデータを用いて、一日平均目的地設定数に応じた基本推薦度スコアおよび目的地毎の混雑度を含むデータを集計し（ステップＳ２０２）、集計したデータを各車載ナビアプリ３へ送信する。
【００５３】
次に、各推薦度スコアおよび各ペナルティについて、説明する。まず、行楽地やＰＯＩの基本推薦度スコアは、多数の車載ナビ端末における目的地設定をサーバ１に集積し、その集積したデータから定量的に定義する。例えば、目的地設定の総数に対する平方根、もしくは累乗根、もしくは対数関数など上に凸な単調増加関数で与える。季節や時期毎に集計することで、基本推薦度スコアに対し、時期的な推薦度の変化を与えることもできる。また、推薦度スコアを目的地設定の総数で与えると、天候によって大きく変化する。その他、非降雨時の場合と降雨時の場合と個別に定義してもよい。
【００５４】
一方、個人の行楽地の選択においては、所要時間（距離）、混雑に対する許容度、既に訪れたことがあるかどうか、などの個人的要因が大きく影響する。そこで、個人的要因を考慮した目的地を推薦する方法として、以下のような関数で導き出すことができる。
【００５５】
行楽地ｘの基本的な推薦度スコアをＲ（ｘ）で与える。その他、時期依存であれば、時期ｔの関数としてＲ（ｔ，ｘ）、天気依存であれば、天気ｗの関数としてＲ（ｘ，ｗ）、時期および天気依存であれば、時期・天気の関数としてＲ（ｘ，ｔ，ｗ）で与えることもできる。
【００５６】
次に、所要時間をＤ（ｘ）とすると、所要時間に対するペナルティは、Ｄ（ｘ）に対する単調増加関数Ｐｄ（Ｄ（ｘ））で与えられる。
【００５７】
混雑度は、Ｒ（ｘ）と大小関係が一致するが、目的地設定の総数に対する別の関数Ｃ（ｘ）で与えられ、混雑度に対するペナルティは、ｂ・Ｃ（ｘ）で与えられる。ｂは、Ｃ（ｘ）に対する係数であり、個人的要因を考慮し、ユーザ毎に最適化された値である。
【００５８】
既に訪れたことがあるかどうかに関する係数を、Ｖ（ｘ）＝（ｖｉｓｉｔｅｄ？１：ｖ）（０＜ｖ＜＜１）とする。Ｖは魅力の大小を表わし、訪れたことがない行楽地に対しては１である。逆に、訪れたことがある行楽地に対する魅力は小さいと考え、0に近い小さな値Ｖをとる。ある一定の期間が経過すると、一度訪れたことがある行楽地であっても、その行楽地に対する魅力は大きくなってくると考え、Ｖの値が１に近づくように、忘却係数を設定してもよい。
【００５９】
以上のように定義された関数を用いて、目的地ｘの総合的な推薦度スコアＳ（ｘ）は、例えば、式（１）で与えることができる。
【００６０】
Ｓ（ｘ）＝｛Ｒ（ｘ）−Ｐｄ（Ｄ（ｘ））−ｂ・Ｃ（ｘ）｝・Ｖ（ｘ）  ・・・（１）
ただし、通常、人気があっても混雑度がある値を超えると総合的な推薦度は低下するため、目的地設定の総数が十分に大きい値において、Ｃ（ｘ）を与える関数は、Ｒ（ｘ）を与える関数よりも大きい勾配をもつことを条件とする。
【００６１】
ここで、ある状況下において、車載ナビアプリ３が、総合的な推薦度スコアＳ（ｘ）が高い順に行楽地ｘを提示した場合に、ユーザが最終的に行楽地ｚを選択したとする。ユーザの選択結果を用いて、車載ナビアプリ３は、複数のパラメータａ、ｂを最適化することができる。このように、複数のパラメータはユーザ毎に最適化することができる。また、初期値を与えるために全ユーザ共通の最適化を行なってもよい。
【００６２】
例えば、総合推薦度スコアの上位にないＮ位の目的地がユーザによって選択されたとする。このとき、Ｎ位よりも上位の推薦目的地と第Ｎ位との総合推薦度スコアの間には逆転現象が発生している。他の場合の総合推薦度スコアの順位をできるだけ変化させないようにして、逆転が発生した第Ｎ位とそれ以上の逆転スコアを最小化するように、パラメータを変化させることができる。
【００６３】
本発明の動作例について、具体例を用いて説明する。通信機能を備えた車載機や携帯電話上のナビゲーションアプリは、サーバ１に各ユーザの目的地設定のデータをアップロードする。サーバ１は目的地設定のデータを目的地毎に集計する。目的地毎に集計することにより、行楽地の目的地設定の総数は大きい値となり、客観的なデータを得ることができる。また、行楽地の目的地設定の総数は、自動的に抽出することができる。目的地設定の総数は、年間の総数から算出される１日の平均設定数としてもよい。その他、１月上旬などの区分的平均、または１月上旬の前後２週間等の移動平均を取って時期依存の１日平均設定数としてもよい。さらに、データを非降雨時、降雨時の２種類に分割して、非降雨時の１日平均数設定数と降雨時の１日平均設定数をそれぞれ算出してもよい。これらの１日平均設定数に対して、例えば３乗根により基本的な推薦度スコアを算出する。例えば、関東地方の行楽地を、日光、箱根、奥多摩、秩父のようにある程度の広さを持つ地域と設定する場合には、一定の領域の範囲内の目的地設定を集計してもよい。
【００６４】
一方、個人の行楽地の選択においては、前述の通り、所要時間（距離）、混雑に対する許容度、既に訪れたことがあるかどうか、コストなどの個人的要因が影響する。以下のような関数を用いて、個人的要因による影響を考慮することができる。
【００６５】
所要時間は既存のナビゲーション機能により算出できる。例えば、所要時間に対するペナルティは線形とし、比例定数をａで与える。混雑度は、例えば、１日平均設定数の平方根で与えられ、混雑度に対するペナルティは、ｂ・Ｃ（ｘ）で与えられる。既に訪れたことがあるかどうかに関する係数は最適化してもよいが、０に近い値となるため、例えば、０．１などの固定値を与える。このように与えられた各ペナルティを用いて、総合的な推薦度スコアＳ（ｘ）は、式（２）で与えられる。
【００６６】
Ｓ（ｘ）＝｛Ｒ（ｘ）−ａ・Ｄ（ｘ）−ｂ・Ｃ（ｘ）｝・Ｖ（ｘ）    ・・・（２）
【００６７】
結果的に選択される候補目的地の総合推薦度スコアが高くなるものとすると、選択された第Ｎ位の総合推薦度スコアとそれより上位の目的地候補との逆転スコアを最小化するようにパラメータを最適化することができる。
【００６８】
また、個人的要因として、所要時間（距離）、混雑に対する許容度以外に、コストが考えられる。高速道路料金や施設の入場料金に関する情報を集計し総和できるのであれば、コストに対するペナルティを、他のペナルティと同様に単調増加関数により、追加設定してもよい。
【００６９】
また、野球場と遊園地など、個人の趣味が大きく影響する異種行楽地間の比較については、行楽地の種類を選択できるようにして、同種行楽地間のみで比較することも可能である。
【００７０】
以上説明したように、本実施形態によれば、多数の目的地推薦装置における目的地設定の総数に応じて定量的に定義する一方、ユーザによって異なる主要な要因を、所要時間に関するペナルティ、混雑に対する許容度のペナルティ、および既に訪れたことがあるかどうかに関するペナルティとしてモデル化し、各ユーザの状況や嗜好に応じた目的地を推薦することができる目的地推薦装置、サーバ、目的地推薦システムおよび目的地推薦プログラムを提供することができる。
【符号の説明】
【００７１】
１  サーバ
３  車載ナビアプリ
７  目的地設定データベース
９  基本推薦度スコア・混雑度計算部
２１  受信部
２３  総合推薦度スコア計算部
２５  所要時間ペナルティ計算部
２７  目的地リスト（行楽地リスト）
２９  目的地選択・検索ＵＩ
３１  混雑度ペナルティ計算部
３３  パラメータ再推定部
３５  目的地設定記録・送信部
３７  訪問記録データベース
４１  訪問済みペナルティ計算部
【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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