(57)【要約】  方法が、まず、車両の現在の状態に関係するデータを取得することによって、車両の運転者の現在の要求を満たすための情報を送達する。現在の状態及び予測モデルは予測手順に渡され、選択木（ＣＴ）におけるノードの選択確率が決定される。選択確率に基づいて、商用情報及び非商用情報を記憶するデータベースから、運転者の現在の要求に関係する情報が選択される。次に、情報は運転者に送達される。送達は運転者から自律している。
2017513135.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の運転者の現在の要求を満たすための情報を送達する方法であって、
前記車両の現在の状態に関係するデータを取得することと、
前記現在の状態及び予測モデルを予測手順に渡すことであって、選択木（ＣＴ）におけるノードの選択確率を決定することと、
前記選択確率に基づいて、商用情報及び非商用情報を記憶するデータベースから、前記運転者の前記現在の要求に関係する情報を選択することと、
前記情報を前記運転者に送達することであって、前記送達することは前記運転者から自律していることと、
を含み、前記方法は１つ又は複数のプロセッサにおいて実行される、方法。
【請求項２】
前記情報は、最も高い選択確率を有するノードに関連付けられる、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記取得すること、前記渡すこと、前記選択すること及び前記送達することは、無線通信システムによって前記車両に接続された車内情報通信システム（ＩＣＩＣＳ）によって実行される、
請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記情報は、製品及びサービスのための広告の形態の商用情報を含み、前記製品及び前記サービスのベンダーは、前記情報を前記運転者に送達するために前記ＩＣＩＣＳの運用者に支払う、
請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記情報は非商用情報を含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記選択確率は、前記運転者の前記現在の要求を特定する、
請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記情報は、出力デバイスにおいて前記運転者に提示される、
請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記取得すること、更新すること、渡すこと、選択すること及び送達することは、前記現在の状態又は比較的近時の状態によってのみ開始される、
請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記ノードは、前記要求を満たすための製品及びサービスのタイプに従って前記ＣＴにおいて編成され、前記ＣＴは、ルートノードと、一般的な要求の中間レベルノードと、具体的な要求を満たす製品及びサービスに関係するリーフノードとを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記データベースはレコードを含み、各レコードは、ラベルと、前記ＣＴ内の関連付けられたノードへのポインターと、前記ノードへの関連付けの強度値（ＳＶ）と、コストと、前記情報とを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記選択確率に前記ＳＶを乗算して、前記運転者の前記現在の要求を満たすための前記ノードの関連度の推定値を得ることを更に含む、
請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記ＳＶは、前記運転者が前記情報に応答する確率を表す、
請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
前記運転者に送達される前記情報は、車内情報通信システム（ＩＣＩＣＳ）のための収益を最大にするように、前記ＳＶと、前記コストと、前記選択確率との積を最大にする、
請求項１０に記載の方法。
【請求項１４】
前記コストは、商品及びサービスの提供業者が前記情報を送達するために前記ＩＣＩＣＳに支払うことを望む額を表す、
請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
支払い条件は、インプレッション単価に基づく、
請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記情報の使用を証明するためのクーポンコードを前記情報とともに送達することを更に含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
前記コストはオークションによって決定される、
請求項１０に記載の方法。
【請求項１８】
前記方法を用いて走行を計画することを更に含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
前記情報は、前記情報が表示されるときの論理条件に関連付けられる、
請求項１に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、包括的には、車両の運転者に情報を送達する方法及びシステムに関し、より詳細には、運転者及び／又は車両に関連付けられた現在の状態に関係する精密で有用な情報を送達することに関する。
【背景技術】
【０００２】
車両を運転する運転者の主な目的は、妥当な時間量で安全に行き先に到達することである。第２の目的は、車両の状態を維持し、乗員に快適性及び娯楽を提供することを含むことができる。これらの目的を達成するには、レストラン、休憩施設、ホテル、サービスステーション、娯楽施設等に関する情報等の多岐にわたる情報が必要となる場合がある。
【０００３】
通常、複数のオプションが存在し、運転者によって選択されるオプションは、コスト、品質、ロケーション及び／又は運転者の嗜好に依拠し得る。従来から、情報は、商用の路肩の看板又はローカルで放送される商用広告によって送達されるが、任意の特定の運転者の嗜好又は要求を予測することはできない。
【０００４】
はるかに良好な手法は、送達の目標を特定の消費者に設定することである。通常、目標を設定された送達は、Ｇｏｏｇｌｅ  ＡｄＷｏｒｄｓ（登録商標）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ｂｉｎｇ（登録商標）Ａｄｓ等の協調フィルタリング又はコンテンツベースのフィルタリングを用いる推薦システムによって達成される。一方、これらの推薦システムは、車両内の使用のために設計されたものではなかった。従来のシステムは、以前に購入又は使用した製品に関する情報等の消費者の購入パターンの大きなデータベースを用いる。そのようなオンラインシステムとインタラクトすることは、複雑であり、極度に注意をそらすものであり得る。
【０００５】
従来の情報送達は、通常、商用広告にのみ焦点を当てている。これについては、特許文献１「Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｍｏｂｉｌｅ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ  Ａｄｖｅｒｔｉｚｉｎｇ  Ｓｅｒｖｉｃｅ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｍｏｂｉｌｅ  ｕｓｅｒ  Ｃｏｎｔｅｘｔｕａｌ  Ｍａｔｃｈｉｎｇ」、特許文献２「Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ  Ｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ａｄｖｅｒｔｉｓｉｎｇ  ｗｉｔｈ  Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ」、特許文献３「Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｒｅｎｄｅｒｉｎｇ  Ａｄｖｅｒｔｉｓｉｎｇ  Ｃｏｎｔｅｎｔｓ  ｏｎ  ａ  Ｍｏｂｉｌｅ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  Ｄｅｖｉｃｅ」及び特許文献４「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｓｅｌｅｃｔｉｎｇ  Ａｄｖｅｒｔｉｓｅｍｅｎｔｓ  ａｎｄ  Ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ  Ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ  ｆｏｒ  Ｐｒｅｓｅｎｔｉｎｇ  ｔｈｅ  Ａｄｖｅｒｔｉｓｅｍｅｎｔｓ  ｏｎ  Ｍｏｂｉｌｅ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  Ｄｅｖｉｃｅｓ」を参照されたい。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】米国特許出願公開第２０１２／０１０１９０３号
【特許文献２】米国特許出願公開第２０１２／０２２１４１３号
【特許文献３】米国特許出願公開第２０１１／００６６５０１号
【特許文献４】米国特許出願公開第２００９／０２９８４８３号
【発明の概要】
【０００７】
本発明の実施形態は、車両の運転者に商用情報及び非商用情報を自律的に送達するシステム及び方法を提供する。運転者は、情報の潜在的な消費者とみなすことができる。特に、情報は、運転者の潜在的な関心対象である商品及びサービスに関する。本方法は、潜在的な要求を、選択木にわたる確率分布の形態で特定し、どの情報を送達するかを決定する。本方法は、運転者がおそらく、対象を定めていない多数の路肩の看板及び放送されたコマーシャルから選択するよりも、比較的少量の関連情報を検討することを望んでいるという認識に基づく。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の実施形態による、車両の運転者に情報を送達するシステム及び方法の流れ図である。
【図２】本発明の実施形態によって用いられる例示的な選択木である。
【図３】実施形態によるシステム及び方法によって用いられるレコードである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
本発明の実施形態は、車両の運転者の現在の要求を満たすための情報を自律的に送達するシステム及び方法を提供する。情報は、他の乗員に関係するものでもあり得ることに留意するべきである。しかしながら、主な目的は、システムに対する運転者の入力をなくすことである。
【００１０】
情報は、商用（マーケティング）情報、例えば、広告、及び、従来技術のシステムと異なり、非商用（公共サービス）情報、例えば、交通量又は道路状況、公共駐車場、広告のないラジオ放送局等の形態をとることができる。
【００１１】
本方法は、運転者の現在の要求を特定し、次に、現在の要求を潜在的に満たす製品及びサービスに関係する情報を自律的に送達する。情報は、運転者にとって有用な任意のタイプの情報とすることができることを理解するべきである。また、商用情報及び非商用情報が運転者の注意をめぐって競合し得ることも理解されたい。本明細書において用いられるとき、「自律的」という用語は、本方法が、従来の一般的なシステム及び方法におけるように、音声又はタイプされたクエリによる運転者からの直接入力を必要としないことを意味する。
【００１２】
本方法は、従来技術におけるような、タイプされた入力又は音声入力の観点における要求の指定が、運転者にとって安全でなく、及び／又は不正確であるという認識に基づいている。本方法は、運転者にとって関心対象である可能性がある製品及びサービスの検索及び選択手順中に、運転者及び／又は車両に関連付けられた現在及び過去の状態を効果的に用い、それによって、関連情報が運転者の現在の要求を満たすように自律的に送達され得る。
【００１３】
例えば、現在の要求は、運転者が、平日の午前８時〜午前９時に、特定のニュース番組を聞きながら、特定のチェーンによって運営されている地元のコーヒーショップに頻繁に立ち寄ることに基づいている可能性がある。このため、システムが、運転者が現在の状態中に異なる場所にいるという事象を検出した場合、システムは、正しい時刻に運転者の好みのニュース番組にチューニングしながら、同じチェーンのコーヒーショップに関係する情報を自律的に送達する。運転者は運転するのみである。別の例として、車両が現在、燃料又は修理を必要とする場合、運転者が好むブランドの最寄りのサービスステーションの場所に関する情報を送達することができる。この情報の送達は、運転者にとって有用であると特定される商品及びサービスの提供業者にとって商業的関心の対象であるため、これらの提供業者から広告収入が収集される。
【００１４】
これを行うために、図１に示すように、本方法はデータ１００を取得する。データ取得は、連続及び／又は周期的とすることができる。データは、運転者及び車両に関係するデータ、例えば、ナビゲーションデータ１０１、車両バスデータ１０２、例えば燃料レベル、速度等、屋内気候及び屋外気候のデータ１０３、時刻及び日付１０４を含むことができ、現在の状態１１０を形成する。現在の状態は、ベクトルの形態をとることができる。現在の状態は、データベースにおける過去の状態１５１を更新するために用いられる。更新は、以下で説明するような選択木（ＣＴ：ｃｈｏｉｃｅ  ｔｒｅｅ）２００におけるノードを維持するのに用いられる現在の状態及び過去の状態、並びに観測された要求選択の良好な特徴付けを形成するのに十分頻繁に行われる。
【００１５】
本発明の１つの実施形態では、図１に示すように、本方法は、車両１９０と無線交信状態にある車内情報通信システム（ＩＣＩＣＳ：ｉｎ−ｃａｒ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  ｓｙｓｔｅｍ）１８０によって操作されるシステムによって行われる。すなわち、データ１００は無線通信システムを用いて車両からＩＣＩＣＳに送信される。ＩＣＩＣＳは過去の状態、ＣＴ及び予測モデルを維持し、予測手順を実行し、選択確率に基づいて情報を車両に送信する。運転者及び／又は車両ごとに１つのＣＴが存在し得る。すなわち、運転者又は車両の識別情報が各現在の状態とともにＩＣＩＣＳに送信され、このため、ＩＣＩＣＳは操作対象の適切なＣＴを選択することができる。
【００１６】
本発明の別の実施形態では、ＣＴのメンテナンス及び更新等のＩＣＩＣＳの機能のほとんどは、車両内でローカルに行われ、利用可能な広告のデータベースのみが、無線接続により連続的に更新される。
【００１７】
現在の状態及び過去の状態は、予測モデル１６０を維持するために用いられる。予測モデル１６０は、現在の状態及び過去の状態を関係付ける。予測モデルは、データ１００から学習することができるか、手作業で作成されるか、何らかの他の方法で取得される。これについては、例えば、関連特許出願を参照されたい。予測手順１３０は、予測モデル及び現在の状態を用いて、ＣＴ内のノードについて選択の可能性１３１を決定する。そのような予測手順の１つの例は、２０１３年９月２４日にＮｉｋｏｖｓｋｉ他によって出願された米国特許出願第１４／０３５，５０２号「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ｓｙｓｔｅｍ  ｆｏｒ  Ｄｙｎａｍｉｃａｌｌｙ  Ａｄａｐｔｉｎｇ  ｕｓｅｒ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅｓ  ｉｎ  Ｖｅｈｉｃｌｅ  Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  ｔｏ  Ｍｉｎｉｍｉｚｅ  Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ  Ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ」に記載されており、この米国特許出願は、引用することにより本明細書の一部をなす。選択の可能性は、出力デバイス１７０、例えば、表示スクリーン又はラウドスピーカーを用いて特定の情報を運転者に自律的に送達し提示するのに用いられる。これについては、関連出願を参照されたい。実施形態において、自律的送達は、従来技術におけるように、システムとインタラクトする運転者によってではなく、現在の状態又は比較的近時の状態によって開始される。
【００１８】
本方法は、当該技術分野において既知のメモリ及び入出力インターフェースに接続された１つ又は複数のプロセッサにおいて実行することができる。プロセッサは、無線通信のために送受信機に接続することができる。
【００１９】
図２に示すように、可能性のある要求、及び要求に関する情報は、選択木（ＣＴ）２００に編成される。ＣＴは、運転者が必要とする場合がある製品及びサービスのタイプに従って編成される。木の最上部はルートノード２０１である。第１の中間レベル２１０は、一般的な要求、例えば、食べ物、燃料、宿泊施設及び娯楽施設を示す。このレベルは、温度調節、マップ操作等の、運転者の他の最上位レベルの要求に関連する要求も含むことができる。他の中間レベル（複数の場合もある）２２０は、より具体的であり、例えば、一般的な要求のカテゴリーを特定する。最下位（リーフノード）レベル２３０は、特定の要求を満たす製品及びサービスに関係する。換言すれば、ノードは、ＣＴのレベルを下方に進むにつれ、具体性が増大する。
【００２０】
ユーザーの要求を判断する１つの方法は、２０１３年９月２４日にＮｉｋｏｖｓｋｉ他によって出願された米国特許出願第１４／０３５，５０２号「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ｓｙｓｔｅｍ  ｆｏｒ  Ｄｙｎａｍｉｃａｌｌｙ  Ａｄａｐｔｉｎｇ  ｕｓｅｒ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅｓ  ｉｎ  Ｖｅｈｉｃｌｅ  Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  ｔｏ  Ｍｉｎｉｍｉｚｅ  Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ  Ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ」に記載されている。この米国特許出願は、引用することにより本明細書の一部をなす。その方法は、車両に関係する現在の状態を表す入力ベクトルに基づいて、車両ナビゲーションシステムのユーザーインターフェースを適応させる。前の状態を表す予測モデルを用いて次の状態を達成するために、動作の確率が予測される。次に、車両ナビゲーションシステムとのインタラクトの複雑性を最小限にする、最も高い確率を有するアクションのサブセットが車両において表示される。
【００２１】
２０１３年１１月８日にＨｅｒｓｈｅｙ他によって出願された、本明細書に援用される米国特許出願第１４／０７５，９３９号「Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ  Ｔｒａｖｅｌ  Ｄｅｓｔｉｎａｔｉｏｎｓ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｈｉｓｔｏｒｉｃａｌ  Ｄａｔａ」は、ナビゲーションデータに基づく特定のロケーションの訪問確率を求める方法を記載している。
【００２２】
図３は、ＣＴ内のノードに関連付けられたレコード３００のフォーマットを示す。レコードは、ラベル３１０と、強度値（ＳＶ：ｓｔｒｅｎｇｔｈ  ｖａｌｕｅ）３２０と、コスト３３０と、製品又はサービスに関する情報３４０、例えば、テキスト、画像、又は例えばオーディオ、ビデオ若しくは音楽と、このレコードが関連付けられているＣＴノードへのポインター３５０とを含む。ポインター３５０によって指し示されるノードの選択確率にＳＶ３２０を乗算することによって、運転者の現在の要求を満たすためのノードの関連度の推定値を得る。
【００２３】
ラベル
ラベルは、選択木の様々なレベルにおける製品又はサービス、例えば、第１のレベル２１０における食べ物及び宿泊施設、中間レベル２２０におけるコーヒー及びホテル、並びに最下位レベル２３０のリーフノードにおけるＳｔａｒｂｕｃｋｓ及びＨｉｌｔｏｎを特定する。ラベルは、ＣＴのレベルが低いほど、具体性が増大する。
【００２４】
ＳＶ
ＳＶは、情報３４０が関連ノードにどの程度関係しているかを示す。ＳＶは、消費者／運転者が情報に応答する確率を表し、この確率は、情報が、特定された要求を満たす結果をもたらす尤度に比例するはずである。例えば、ガソリンスタンドに関する情報は、燃料に対応するＣＴ内のノードへの関連付けの高い強度値を有する。なぜなら、全てのガソリンスタンドは、燃料の要求を満たすためである。対照的に、ガソリンスタンドは、食べ物に対応するＣＴノードに関して、より低いＳＶを有する。なぜなら、全てのガソリンスタンドが食べ物を販売しているわけではなく、食べ物の要求は、運転者がガソリンスタンドに立ち寄る全ての事例で満たされるわけではないためである。厳密なＳＶ値は、動作中に収集されるデータに基づいて調整することができる。ＳＶは、最初はデフォルト値に設定され、多くの運転者から取得されるデータ１００に基づいて更新され得る。選択プロセスは、現在のＳＶを用いて、情報を消費者に選択的に送達する。
【００２５】
ＳＶが更新されるたび、本方法は、現在の確率を用いて、送達されることが好ましい情報を選択する。１つの実施形態では、選択プロセスは、最も高い選択確率を有するリーフノードに対応する最も高いＳＶに関連付けられた情報を送達する。この選択は、運転者の主要な要求が満たされ、運転者が送達された情報を実際に用いる尤度を最大にする。例えば、システムが、運転者が現時点においてコーヒーを必要としていると特定した場合、データベース全体からコーヒーに最も関連している情報が選択される。
【００２６】
他の実施形態では、運転者に送達される情報は、ＳＶと、コストと、ラベルが情報に関連付けられているノードのうちの１つの選択確率との積を最大にする。この送達戦略は、ＩＣＩＣＳのための収益を最大にすることが意図されている。
【００２７】
コスト
本明細書において用いられるとき、「コスト」という用語は、例えば、金銭的価値、正若しくは負のインセンティブ、又は何らかのコスト関数から導出される任意のメトリックとして広義に解釈される。１つの実施形態では、コストは、情報を送達するために商品及びサービスの提供業者がＩＣＩＣＳに支払うことを望む額を表す。支払い条件は、例えば、インプレッション単価（ＣＰＩ：ｃｏｓｔ  ｐｅｒ  ｉｍｐｒｅｓｓｉｏｎ（ｓ））又は１０００インプレッション単価（ＣＰＭ：ｃｏｓｔ  ｐｅｒ  ｔｈｏｕｓａｎｄ  ｉｍｐｒｅｓｓｉｏｎｓ）、すなわち、情報が消費者に送達された回数、又は「クリック」単価（ＣＰＣ：ｃｏｓｔ  ｐｅｒ  “ｃｌｉｃｋ”）、すなわち、情報が実際に用いられた回数とすることができるが、本発明の実施形態によるシステムでは、実際の「クリック動作」はない。ＣＰＣが用いられるとき、情報とともにクーポンコードを送達することができる。提供業者においてクーポンコードが用いられるとき、情報の使用を証明することができ、消費者はこれに応じたものを授与され得る。ＩＣＩＣＳは、車外で後に用いる便宜のために、クーポンコードをモバイルデバイス、例えば、携帯電話又はタブレットコンピューターに送信することもできる。
【００２８】
本方法は、「食べ物」、「燃料」又は「ホテル」等の、ＣＴ内のより上位のレベルのラベルに対して提供業者が入札するオークションによって、効率性の改善を収益化することができる。このタイプのオークションでは、全てのレベルにおける情報のコストは、ＣＰＣ入札価格とそれらの関連度との積として決定される。
【００２９】
ＡｄＷｏｒｄｓ（登録商標）と異なり、情報の関連性は、情報が関連付けられたＣＴのための選択確率として推定される。この情報選択メカニズムにおいて、１つのＣＴノードのみが情報と関連付けられるが、同じ情報は複数のレコードに含まれる可能性があり、各レコードは異なるＣＴノード、及び場合によっては異なるコストに関連付けられている。
【００３０】
全てのレコードに関する確率が決定された後、最も高い選択確率を有するレコード内の情報が送達され、提供業者が支払うことを望む額が、２番目に高い選択確率を、最も高い選択確率の関連度で除算して、小さな固定額、例えば０．０１ドルを加算したものとして決定される。このメカニズムは、消費者に関係する情報を選択し、また、競合しない状況において提供業者が支払うコストを最小限にする。これは、商品及びサービスの提供業者がＩＣＩＣＳに参加する大きなインセンティブとなり得る。
【００３１】
別の選択プロセスは、ＣＴノードと、例えば、情報が表示されるときの、情報に関連付けられた信頼値に関する論理条件とに対して提供業者が入札を行うことを可能にする。上記のコーヒーの例を続けると、リーフノードにおける２つのコーヒー提供業者、例えばＳｔａｒｂｕｃｋｓ及びＤｕｎｋｉｎ  Ｄｏｎｕｔｓが、第２のレベルのノード［コーヒー］において、０．０３ドル及び０．０２ドルを入札することができる。さらに、Ｄｕｎｋｉｎ  Ｄｏｎｕｔｓは、ノード［コーヒー］の選択確率が０．７よりも高く、かつ子ノード［Ｓｔａｒｂｕｃｋｓ］の選択確率が、兄弟ノード［Ｄｕｎｋｉｎ  Ｄｏｎｕｔｓ］の選択確率よりも高い場合の論理条件に０．０５ドルを入札することができる。すなわち、提供業者は、自身の製品に対する運転者の要求が特定されたが、運転者が競合者のところに向かう場合があることも考えられるときに、自身の情報を示す特権を求めて更に入札を行うことができる。その場合、消費者の興味を引く目的で、異なる情報、例えば、より大きなディスカウントを提供する情報を送達することができる。複数の広告が論理条件に合致する場合、最も高いコストを有するノード内の情報を用いることができるか、又はオークションを行うことができる。
【００３２】
さらに、２つ以上の提供業者が同じノードについて入札するとき、情報を送達するコストは、入札額及び車両の現在の位置に基づくことができる。例えば、Ｓｔａｒｂｕｃｋｓ、Ｄｕｎｋｉｎ  Ｄｏｎｕｔｓ及びＰｅｔｅ’ｓ  Ｃｏｆｆｅｅが、ノード「コーヒー」に対し、０．０３ドル、０．０２ドル及び０．０１ドルを入札しているが、Ｄｕｎｋｉｎ  Ｄｏｎｕｔｓ及びＰｅｔｅ’ｓ  Ｃｏｆｆｅｅのみが現時点における好都合な選択である場合、ＳｔａｒｂｕｃｋｓではなくＤｕｎｋｉｎ  Ｄｏｎｕｔｓの情報が送達される。これは、指定された時間制限内に提供業者に到達することができるときに条件が真になるように、上記で記載した方式に対し別の論理条件を付加することに等しい。この時間制限はユーザー固有とすることができる。
【００３３】
ＳＶは、ＣＴとインタラクトする全ての運転者について更新することができる。プラスの関連付けに関する主要な情報源は、クーポンコードの回収の成功である。運転者に情報を示す特定の期間内にそのような回収がないことは、ＣＴ内のノードと情報との負の関連付けの指標とみなすことができる。さらに、負の関連付けの指標は、より直接的に、表示される情報とともに利用可能な「却下（ｔｈｕｍｂｓ  ｄｏｗｎ）」ボタンによるものとすることができる。このボタンは、運転者が送達された製品又はサービスを拒否することを可能にする。対応するＳＶは大幅に減少させることができ、それによって、この情報は、ＣＴノードの選択確率が増大するときに送達される可能性がより低くなる。
【００３４】
本方法は、走行計画に用いることもでき、２０１４年３月６日にＨａｒｓｈａｍ他によって出願された、本明細書に引用される米国特許出願第１４／１９８、７４２号「Ａｃｔｉｏｎｓ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ  ｆｏｒ  Ｈｙｐｏｔｈｅｔｉｃａｌ  Ｄｒｉｖｉｎｇ  Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ」は、運転状態パラメーターの組及び運転履歴に基づいて行動を予測するための予測エンジンと、走行前に対応する仮想シナリオを生成するためのシミュレーションエンジンとを記載している。運転者が走行の出発点及び行き先を選択した後、走行の日付及び時間とともに、走行計画ツールは、本発明による方法を用いて、途上の運転者の要求を特定し、この要求を満たすことができる情報のリストを、運転者が未来の走行中に用いるための個人向けクーポンの組とともに準備することができる。おそらく、そのような個人向けクーポンの組は、地元の観光協会によって配布される一般的なクーポンブックを用いるよりも価値があり、効果的であろう。
【図１】
2017513135.tif 000003
【図２】
2017513135.tif 000004
【図３】
2017513135.tif 000005
【手続補正書】
【提出日】平成28年9月28日(2016.9.28)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の運転者の現在の要求を満たすための情報を送達する方法であって、
前記車両の現在の状態に関係するデータを取得することであって、前記データは、車両ナビゲーションシステムからのナビゲーションデータ、車両バスからの車両データ、気候データ、時刻及び日付を含むものと、
前記現在の状態及び予測モデルを予測手順に渡すことであって、選択木（ＣＴ）におけるノードの選択確率を決定することと、
前記選択確率に基づいて、商用情報及び非商用情報を記憶するデータベースから、前記運転者の前記現在の要求に関係する情報を選択することであって、前記要求は、製品及びサービスであり、前記データベースはレコードを含み、各レコードは、ラベルと、前記ＣＴ内の関連付けられたノードへのポインターと、前記ノードへの関連付けの強度値（ＳＶ）と、コストと、前記情報とを含むものと、
前記情報を前記運転者に送達することであって、前記送達することは、前記運転者からのなんらの入力もなく前記運転者から自律しており、前記送達することは、出力デバイスによって行われるものと、
を含み、前記方法は１つ又は複数のプロセッサにおいて実行される、方法。
【請求項２】
前記情報は、最も高い選択確率を有するノードに関連付けられる、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記取得すること、前記渡すこと、前記選択すること及び前記送達することは、無線通信システムによって前記車両に接続された車内情報通信システム（ＩＣＩＣＳ）によって実行される、
請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記情報は、製品及びサービスのための広告の形態の商用情報を含み、前記製品及び前記サービスのベンダーは、前記情報を前記運転者に送達するために前記ＩＣＩＣＳの運用者に支払う、
請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記情報は非商用情報を含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記選択確率は、前記運転者の前記現在の要求を特定する、
請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記情報は、出力デバイスにおいて前記運転者に提示される、
請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記取得すること、更新すること、渡すこと、選択すること及び送達することは、前記現在の状態又は比較的近時の状態によってのみ開始される、
請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記ノードは、前記要求を満たすための製品及びサービスのタイプに従って前記ＣＴにおいて編成され、前記ＣＴは、ルートノードと、一般的な要求の中間レベルノードと、具体的な要求を満たす製品及びサービスに関係するリーフノードとを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記選択確率に前記ＳＶを乗算して、前記運転者の前記現在の要求を満たすための前記ノードの関連度の推定値を得ることを更に含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記ＳＶは、前記運転者が前記情報に応答する確率を表す、
請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記運転者に送達される前記情報は、車内情報通信システム（ＩＣＩＣＳ）のための収益を最大にするように、前記ＳＶと、前記コストと、前記選択確率との積を最大にする、
請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記コストは、商品及びサービスの提供業者が前記情報を送達するために前記ＩＣＩＣＳに支払うことを望む額を表す、
請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
支払い条件は、インプレッション単価に基づく、
請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記情報の使用を証明するためのクーポンコードを前記情報とともに送達することを更に含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
前記コストはオークションによって決定される、
請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
前記方法を用いて走行を計画することを更に含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
前記情報は、前記情報が表示されるときの論理条件に関連付けられる、
請求項１に記載の方法。
【国際調査報告】
2017513135.tif 000006
2017513135.tif 000007