"ドライバによる各種車両操作に対応して取得される操作情報をそれら車両操作の生じた各地点に関連付けて学習し、その学習した結果に基づいて地点特有の操作情報を運転支援情報として提供する車両用情報処理装置であって、同一地点において提供した特有の操作情報が当該地点でのドライバの車両操作に適合しているか否かを判定し、適合していると判定した回数、もしくは適合していないと判定した回数に基づいて当該地点において提供した特有の操作情報の再現性を学習することを特徴とする車両用情報処理装置。前記適合しているか否かの判定が、運転支援情報にて提供した地点特有の操作情報とドライバによる車両操作の結果との偏差が許容誤差の範囲内であるか否かによって行われる請求項1に記載の車両用情報処理装置。前記車両操作の結果が車両の動作結果である請求項2に記載の車両用情報処理装置。前記許容誤差がドライバの別に設定されている請求項2または3に記載の車両用情報処理装置。前記適合していると判定した回数、もしくは適合していないと判定した回数のそれぞれの回数は、同一種類の判定が連続してなされた回数である請求項1~4のいずれか一項に記載の車両用情報処理装置。前記地点が特定の車両操作の要求される場所であるとき、前記同一種類の判定が連続してなされた回数が変更される請求項5に記載の車両用情報処理装置。前記地点が、当該地点にて最初に操作情報が取得されたときに同地点を含む所定の範囲からなる地点として設定されたものである請求項1~6のいずれか一項に記載の車両用情報処理装置。ドライバによる各種車両操作に対応して取得される操作情報をそれら車両操作の生じた各地点に関連付けて学習し、その学習した結果に基づいて地点特有の操作情報を運転支援情報として提供する車両用情報処理方法であって、同一地点において提供した特有の操作情報が当該地点でのドライバの車両操作に適合しているか否かを判定する工程と、適合していると判定した回数、もしくは適合していないと判定した回数に基づいて当該地点において提供した特有の操作情報の再現性を学習する工程と、を備えることを特徴とする車両用情報処理方法。前記判定する工程は、前記適合しているか否かの判定を、運転支援情報にて提供した地点特有の操作情報とドライバによる車両操作の結果との偏差が許容誤差の範囲内であるか否かによって行う請求項8に記載の車両用情報処理方法。前記車両操作の結果として車両の動作結果を用いる請求項9に記載の車両用情報処理方法。前記許容誤差をドライバの別に設定する請求項9または10に記載の車両用情報処理方法。前記判定する工程は、前記適合していると判定した回数、もしくは適合していないと判定した回数のそれぞれの回数として、同一種類の判定が連続してなされた回数を用いる請求項8~11のいずれか一項に記載の車両用情報処理方法。前記地点が特定の車両操作の要求される場所であることを条件に、前記同一種類の判定が連続してなされた回数を変更する工程をさらに備える請求項12のいずれか一項に記載の車両用情報処理方法。前記判定する工程に先立ち、前記地点を、当該地点にて最初に操作情報が取得されたときに同地点を含む所定の範囲からなる地点として設定する工程をさらに備える請求項8~13のいずれか一項に記載の車両用情報処理方法。ところで、上記特許文献1に記載の装置では、特定の位置を10回あるいは50回走行して得られた操作状況の平均値を算出することによって、当該特定の位置に対応するドライバの操作を学習するようにしている。従って、平均値を算出する際の母数が大きければ大きいほど、ドライバの車両操作に係る嗜好ドライバの意思に合致する学習結果が得られる傾向にはなるものの、こうして母数が大きくなると、逆に学習に係る処理に要する時間の増加が無視できなくなる。特に近年は、ドライバの車両操作に関する学習結果を運転支援に援用することなども検討されていることから、学習精度を維持しつつ、学習内容の修正に要する時間を短縮可能とする技術への関心が高まっている。本発明は、このような実情に鑑みてなされたものであり、その目的は、ドライバ操作情報をより円滑に学習結果に結び付けることのできる車両用情報処理装置、及び、車両用情報処理方法を提供することにある。以下、上記課題を解決するための手段及びその作用効果を記載する。上記目的を達成するために本発明が提供する車両用情報処理装置は、ドライバによる各種車両操作に対応して取得される操作情報をそれら車両操作の生じた各地点に関連付けて学習し、その学習した結果に基づいて地点特有の操作情報を運転支援情報として提供する車両用情報処理装置であって、同一地点において提供した特有の操作情報が当該地点でのドライバの車両操作に適合しているか否かを判定し、適合していると判定した回数、もしくは適合していないと判定した回数に基づいて当該地点において提供した特有の操作情報の再現性を学習する。上記目的を達成するために本発明が提供する車両用情報処理方法は、ドライバによる各種車両操作に対応して取得される操作情報をそれら車両操作の生じた各地点に関連付けて学習し、その学習した結果に基づいて地点特有の操作情報を運転支援情報として提供する車両用情報処理方法であって、同一地点において提供した特有の操作情報が当該地点でのドライバの車両操作に適合しているか否かを判定する工程と、適合していると判定した回数、もしくは適合していないと判定した回数に基づいて当該地点において提供した特有の操作情報の再現性を学習する工程と、を備える。このような構成もしくは方法によれば、ドライバの車両操作にかかる嗜好性、つまり再現性が、運転支援情報として提供した特有の操作情報がドライバの車両操作に適合していると判定した回数、もしくは適切していないと判定した回数に基づいて学習されるようになる。すなわち、この装置では、再現性の学習を上記判定した回数に基づいて行うため、再現性の判断を比較的容易に行うことができる、つまりドライバの操作情報がより円滑に再現性の学習結果に結び付けられるようになる。また例えば、学習開始時点から数えると、判定した回数は増加するのみで減ることはないため、判定結果が安定するようになることもある。これによっても、ドライバの操作情報がより円滑に学習結果に結び付けられる。好ましい構成として、車両用情報処理装置は、前記適合しているか否かの判定が、運転支援情報にて提供した地点特有の操作情報とドライバによる車両操作の結果との偏差が許容誤差の範囲内であるか否かによって行われる。好ましい方法として、前記判定する工程は、前記適合しているか否かの判定を、運転支援情報にて提供した地点特有の操作情報とドライバによる車両操作の結果との偏差が許容誤差の範囲内であるか否かによって行う。このような構成もしくは方法によれば、許容誤差の範囲内に、運転支援情報にて提供した地点特有の操作情報とドライバの車両操作の結果との間の偏差があるか否かによって、地点特有の操作情報がドライバの車両操作に適合しているか否かが判定されるようになる。このため、適切に許容誤差の範囲を設定することによりドライバに違和感を与えない運転操作支援を提供することができるようになる。好ましい構成として、車両用情報処理装置は、前記車両操作の結果が車両の動作結果である。好ましい方法として、前記車両操作の結果として車両の動作結果を用いる。このような構成もしくは方法によれば、車両の動作結果をドライバの車両操作の結果とすることにより、ドライバによる車両操作の結果である車両動作に基づいて適合しているか否かが判定できるようになる。例えば、ドライバの車両操作のうちのペダル操作に基づいて運転支援情報が適切であったか否かを判定すると、車両の動作が適切であったとしても、適合しているか否かの判定基準にしているドライバのペダル操作が無い場合、運転支援情報は適合していないと判定されるおそれもある。そこで、この装置は、車両の動作結果に基づいて運転支援情報が適切であったか否かを判定することで、ドライバによるペダル操作などがセンサなどで検出されなかった場合であれ、運転支援情報が適合したか否かを適切に判定できるようになる。これにより地点特有の操作情報に係る車両操作の再現性が適切に判定できるようになる。好ましい構成として、車両用情報処理装置は、前記許容誤差がドライバの別に設定されている。好ましい方法として、前記許容誤差をドライバの別に設定する。このような構成もしくは方法によれば、ドライバの別に許容誤差が設定されるようになるため、許容誤差をドライバの別に生じる車両操作の違いが反映されたものにすることができる。これにより、ドライバには当該ドライバに対応する許容誤差に基づく運転支援情報が提供されるようになるため、当該ドライバが運転支援情報に対して違和感を感じる可能性が減少するようになる。好ましい構成として、車両用情報処理装置は、前記適合していると判定した回数、もしくは適合していないと判定した回数のそれぞれの回数は、同一種類の判定が連続してなされた回数である。好ましい方法として、前記判定する工程は、前記適合していると判定した回数、もしくは適合していないと判定した回数のそれぞれの回数として、同一種類の判定が連続してなされた回数を用いる。このような構成もしくは方法によれば、連続回数から再現性を判定するため、連続回数の判定に不要である遠い過去の通過操作履歴の影響が無くなる、もしくは、低減されるようになるため、ドライバの車両操作にかかる嗜好性の変化を早期に認識することが可能となる。好ましい構成として、車両用情報処理装置は、前記地点が特定の車両操作の要求される場所であるとき、前記同一種類の判定が連続してなされた回数が変更される。好ましい方法として、前記地点が特定の車両操作の要求される場所であることを条件に、前記同一種類の判定が連続してなされた回数を変更する工程をさらに備える。このような構成もしくは方法によれば、特定の車両操作の要求される場所で要求される車両操作と同一種類の車両操作を学習する場合、当該操作情報の再現性の学習に用いられる連続取得回数が変更される。例えば、一時停止が要求される場所の場合、ドライバには特定の車両動作としての減速操作停止操作を含んでもよいが要求されるため、減速操作の再現性の学習に用いる同一種類の判定が連続してなされた回数を少なくするようにしてもよい。好ましい構成として、前記地点が、当該地点にて最初に操作情報が取得されたときに同地点を含む所定の範囲からなる地点として設定されたものである。好ましい方法として、前記判定する工程に先立ち、前記地点を、当該地点にて最初に操作情報が取得されたときに同地点を含む所定の範囲からなる地点として設定する工程をさらに備える。このような構成もしくは方法によれば、地点の設定が操作情報に基づいて行われるため、運転支援の学習を行う地点の設定にかかる柔軟性を高くすることができる。また、そうした学習を行う地点が操作情報が取得された地点を含む所定の範囲からなる地点として設定されるため、道路状況による車両の位置ずれや、位置検出精度に起因する位置ずれなどにも好適に対応することができる。さらに、所定の範囲を同一の地点として扱うため、再現性を学習する地点が互いに近い範囲に多数設定されることが防止されるため、情報の増加も抑制されるようになる。本発明に係る車両用情報処理装置を具体化した一実施形態について、図1に従って説明する。図1に示すように、車両10には、車両用情報処理装置としての情報処理電子制御ユニット情報処理ECU11と、情報処理ECU11に通信可能に接続された補助記憶装置12とが搭載されている。また、車両10には、エンジン電子制御ユニットエンジンECU13と、ステアリング電子制御ユニットステアリングECU14と、ブレーキ電子制御ユニットブレーキECU15とがそれぞれ情報処理ECU11に通信可能に接続された態様で搭載されている。補助記憶装置12は、不揮発性の記憶装置であるHDDHardDiskDriveなどから構成されている。この補助記憶装置12には、データベース12Aが設けられており、そのデータベース12Aには、情報処理ECU11による情報処理に用いられる各種情報が登録されている。例えば、データベース12Aには、ドライバの車両操作に基づき登録された情報である操作情報と、その車両操作の実行された位置を含む所定の範囲が登録された情報である学習エリアとが相互に関連付けられて登録されている。また、データベース12Aには、学習エリアに関連付けられた、運転支援に関する各種情報、例えば、支援の内容となる車両操作や、車両の通過回数や、通過時の車両動作や、提供した運転支援の失敗や成功などの情報、又、各種判断に用いられる情報や学習に用いられる情報なども登録される。なお、データベース12Aには、これら情報が車両単位で登録されても、ドライバの別に登録されてもよい。また、データベース12Aには、一時停止や、踏切や、右折禁止交差点や、急カーブなどドライバによる停止操作や減速操作が要求される位置として登録された特定位置情報が、いわゆる減速目処エリアとして、その位置で要求される停止操作や減速操作などの車両操作からなる特定操作情報とともに登録されている。なお、データベース12Aには、停止操作が要求される特定位置情報が停止目処エリアとして、また、減速操作が要求される特定位置情報が減速目処エリアとしてそれぞれ区別されて登録されてもよい。エンジンECU13は、車両10のエンジンの運転制御を行うECUであり、エンジンECU13には、アクセル踏込量を検出するアクセルペダルセンサ22や、吸入空気量を検出するセンサ等が接続されるとともに、スロットルバルブの駆動回路、燃料噴射弁の駆動回路等の各種機器の駆動回路も接続されている。そしてエンジンECU13は、上記各センサから入力された検出信号に基づいてエンジンの運転状態等を把握するとともに、上記各種機器の駆動回路に指令信号を出力する。こうしてエンジン運転制御が、エンジンECU13を通じて実施される。なお本実施形態ではエンジンECU13は、情報処理ECU11から運転支援信号として、例えば減速支援信号が伝達されると、車両10の停止を含む減速を支援する制御を実行する。エンジンECU13は、減速を支援する制御として、エンジン回転数を抑制する制御や、エンジンへの燃料供給を停止フューエルカットする制御などを行なうことができる。ステアリングECU14は、パワーステアリング制御などを介して操舵を補助する制御を行うECUであり、ステアリング角センサや速度センサ20等が接続されているとともに、パワーステアリング装置などの操舵補助装置も接続されている。そして、ステアリングECU14は、各センサなどから入力された検出信号に基づいて操舵角を把握するとともに、操舵補助装置に指令信号を出力する。このときステアリングECU14は、指令信号の出力に際し、車両10の速度を考慮してもよい。こうして操舵補助制御が、ステアリングECU14を通じて実施される。なお本実施形態ではステアリングECU14は、情報処理ECU11から運転支援信号として、例えば減速支援信号が伝達されると、車両10の停止を含む減速を支援する制御を実行する。ステアリングECU14は、減速を支援する制御として、滑りやすい路面に対する制動中の操舵補助などを行うことができる。ブレーキECU15は、車両10のブレーキ装置の制御を行うECUであり、ブレーキECU15には速度センサ20やブレーキペダルセンサ23などの各種センサが接続されている。ブレーキECU15は、各種センサからの信号に基づいて、車両10のブレーキ装置の制御を通じて当該車両10に制動力を発生させる。具体的にはブレーキECU15は、速度センサ20からの信号に基づいて把握される車両10の速度、ブレーキペダルセンサ23からのブレーキ踏込量の信号等に基づいて要求される制動力を算出し、ブレーキ装置を制御する。なお本実施形態ではブレーキECU15は、情報処理ECU11から運転支援信号として、例えば減速支援信号が伝達されると、車両10の停止を含む減速を支援する制御を実行する。ブレーキECU15は、減速を支援する制御として、予備制動やアシストブレーキを行う制御などを行なうことができる。また、情報処理ECU11には、運転支援情報などを運転者に対して出力する出力装置ユーザインターフェースとしてのスピーカ16及びモニタ17が電気的に接続されていている。モニタ17は、液晶ディスプレイなどによって構成された表示用画面を有する。このモニタ17は、情報処理ECU11から入力されるデータに対応した画像を表示する。これによって情報処理ECU11は、運転支援情報を、注意表示や警告表示などの運転者の注意を喚起する画像としてモニタ17を介して出力することができる。例えばモニタ17の画面には、減速支援信号に基づいて、アクセルOFFの文字や、アクセルOFFを意味する画像などが表示される。スピーカ16は、音や音声を発生する装置であり、情報処理ECU11から入力されたデータに対応した音や音声を出力する。これによって情報処理ECU11は運転支援情報を、注意音声や警報音などの運転者への注意を喚起するための音としてスピーカ16を介して出力することができる。例えばスピーカ16からは、減速支援信号に基づいて、アクセルOFFして下さい。との音声や、アクセルOFFを意味する音などが出力される。さらに、情報処理ECU11には、車両10の速度を検出する速度センサ20と、車両10の位置を検出するGPS21と、アクセルペダルの操作量を出力するアクセルペダルセンサ22と、ブレーキペダルの操作量を出力するブレーキペダルセンサ23とがそれぞれ電気的に接続されている。速度センサ20は、車両速度の検出に用いるセンサであって、例えば車軸や車輪の回転速度を検出するとともに、当該検出された回転速度に応じた信号を情報処理ECU11に出力する。これによって情報処理ECU11は、車両10の現在速度や移動距離を把握することができる。本実施形態では、車両10の速度は、ドライバの今回の車両操作に基づく最新の操作情報の検出や車両動作の検出に用いられる。例えば、車両10の加速は加速操作の検出に用いられ、車両10の減速は減速操作の検出に用いられる。GPS21は、車両10の位置を検出するためにGPS衛星信号を受信するとともに、受信されたGPS衛星信号に基づき現在の位置を検出する。GPS21は検出された現在位置の情報を情報処理ECU11に出力する。これによって情報処理ECU11は、車両10の現在位置を把握することができる。また、情報処理ECU11は、GPS21にて検出される現在位置の時間変化に基づき、車両10の進行方向を検出することもできる。本実施形態では、車両10の現在位置は、ドライバの車両操作が実行されたときの操作位置情報としても用いられる。アクセルペダルセンサ22は、ドライバによるアクセルペダルの操作の有無やアクセルペダルの踏込量を検出するとともに、当該検出された操作の有無や踏込量に応じた信号を情報処理ECU11に出力する。本実施形態では、アクセルペダルの踏込量は、ドライバの今回の車両操作に基づく最新の操作情報の検出に用いられる。例えば、アクセルペダルの踏込は、加速操作の検出に用いられる。ブレーキペダルセンサ23は、ドライバによるブレーキペダルの操作の有無やプレーキペダルの踏込量を検出するとともに、当該検出された操作の有無や踏込量に応じた信号を情報処理ECU11に出力する。本実施形態では、ブレーキペダルの踏込量は、ドライバの今回の車両操作に基づく最新の操作情報として用いられる。例えば、ブレーキペダルの踏込量は、減速操作の検出に用いられる。また、情報処理ECU11は、演算装置や内部記憶装置などを有するマイクロコンピュータを中心に構成されている。情報処理ECU11では、内部記憶装置や補助記憶装置12に格納されている各種データ及びプログラムに基づく各種情報処理がマイクロコンピュータにより実行される。本実施形態では、情報処理ECU11は、学習用プログラムの実行に基づいて、新規に学習を開始した学習エリアに対して地点特有の操作情報を特定して、設定する学習を行う新規学習。また、情報処理ECU11では、学習エリアにおける車両操作として学習された地点特有の操作情報の再現性を学習するプログラムが実行される。すなわち、新規学習の後、情報処理ECU11は、学習用プログラムの実行に基づいて、学習エリアにおける地点特有の操作情報の再現性の有無、つまり学習エリアに設定された地点特有の操作情報に基づく運転支援を継続することが適切か否かを学習する継続学習。継続学習は、学習エリアに対応する地点特有の車両操作が、当該学習エリアにおけるドライバの運転操作や車両動作に適合しているか否か、つまり学習エリアにおいて再現されているか否か再現性の有無に基づいて行われる。詳述すると、情報処理ECU11には、演算装置での学習用プログラムの実行に基づいて、最新の操作情報、車両動作及び操作位置情報をそれぞれ検出する操作情報抽出部31と、学習エリアを特定したり、設定したりする位置情報処理部32とがそれぞれ設けられている。また、情報処理ECU11には、演算装置での学習用プログラムの実行に基づいて、新規学習や継続学習を行う操作情報学習部33と、学習エリアに対応する地点特有の車両操作に基づいて運転支援情報を出力する支援情報出力部34とが設けられている。操作情報抽出部31は、最新の操作情報や車両動作を各種センサからの信号に基づいて検出する。例えば、速度センサ20の信号から加速を検出するとともに、アクセルペダルセンサ22の信号からペダルの踏込みを検出することに基づいて、最新の操作情報として加速操作を検出取得する。また例えば、速度センサ20の信号から減速を検出するとともに、ブレーキペダルセンサ23の信号からペダルの踏込みを検出することに基づいて、最新の操作情報として減速操作を検出取得する。また、操作情報抽出部31は、速度センサ20の信号から検出した加速に基づいて車両10の車両動作として加速動作を検出し、また同検出した減速に基づいて車両10の車両動作として減速動作を検出する。さらに、操作情報抽出部31は、それら最新の操作情報や車両動作を検出したとき、当該操作情報に対応する車両操作や車両動作が行われた位置の情報である操作位置情報をGPS21の信号に基づいて取得する。位置情報処理部32は、操作情報抽出部31から最新の操作情報、車両動作及び操作位置情報を取得する。そして位置情報処理部32は、操作位置情報などの示す位置がデータベース12Aに登録されている減速目処エリアに含まれるか否かを検出する。つまり、位置情報処理部32は、操作位置情報の示す位置とデータベース12Aに登録されている減速目処エリアの示す範囲とを比較し、操作位置情報の示す位置が減速目処エリアの示す範囲に含まれている場合、学習などのレベル判断に用いられる判定情報の値に優遇を設定する。一方、位置情報処理部32は操作地点位置の示す位置が減速目処エリアの示す範囲に含まれていない場合、判定情報の値に通常を設定する。つまり、学習などに利用できる情報の種類が最新の操作情報、車両動作及び操作位置情報のみである場合、判定情報には通常が設定される一方、学習などに利用できる情報の種類に減速目処エリアなどが追加される場合、判定情報には優遇が設定される。また、位置情報処理部32は、位置を示す情報を受け取ると、その受け取った位置に対応する減速目処エリアを検出し、減速目処エリアの検出結果に基づいて当該受け取った位置に対して判定情報を設定することもできる。また、位置情報処理部32は、操作位置情報の示す位置を含む学習エリアを検出する。すなわち、位置情報処理部32は、操作位置情報の示す位置を含む学習エリアをデータベース12Aに登録されている学習エリアから検索するとともに、検索された操作位置情報を含む学習エリアを、最新の操作情報及び車両動作の学習エリアとして対応付ける。一方、位置情報処理部32は、操作情報が初めて取得されたことなどから操作位置情報を含む学習エリアがデータベース12Aから検出されなかった場合、その操作位置情報に基づいて、当該操作位置情報を含む所定の範囲からなる学習エリアを新規に作成する。そして、位置情報処理部32は、その作成した学習エリアを最新の操作情報や車両動作に対応付けることにより、当該学習エリアに対する新規学習が開始されるようにする。操作情報学習部33は、位置情報処理部32から最新の操作情報、車両動作、学習エリア及び判定情報を取得する。そして操作情報学習部33は、新規学習として、最新の操作情報、学習エリア及び判定情報に基づいて、当該学習エリアにおける地点特有の操作情報として適切、つまり再現性の高い操作情報を学習する。なお、操作情報はドライバの車両操作に基づくものであるため、この学習は、当該学習エリアにおけるドライバの車両操作の再現性を学習することに等しい。なお、本実施形態では、データベース12Aに蓄積する操作情報の数に上限を設けている。すなわち、1つの学習エリアに対応する最新の操作情報及び、過去の操作情報の合計数を10個に制限としている。このため、操作情報学習部33は、過去の操作情報の数が上限に達している場合、最新の操作情報が追加登録される都度、上限数を超えた過去の操作情報を消去するようにしている。また操作情報学習部33は、継続学習として、学習エリアに対する運転支援情報の再現性の有無を学習する。つまり、操作情報学習部33は、学習エリアにて提供された運転支援情報の地点特有の操作情報が、該学習エリアにおける実際の運転操作である最新の操作情報に適合していたか否かを判定する。例えば、最新の操作情報が減速操作であり、地点特有の操作情報が減速操作である場合、操作情報学習部33では、地点特有の操作情報が最新の操作情報に適合していると判断される。その一方、最新の操作情報が減速操作であり、地点特有の操作情報が加速操作である場合、操作情報学習部33では、地点特有の操作情報が最新の操作情報に適合していないと判断される。そして、操作情報学習部33は、その判定結果に基づいて運転支援情報により提供されている地点特有の操作情報の再現性について学習する。支援情報出力部34は、車両10の現在位置に対応する運転支援情報をデータベース12Aに登録されている内容に応じて出力する。支援情報出力部34は、逐次入力される車両10の現在位置が含まれる学習エリアをデータベース12Aから検索する。そして、支援情報出力部34は、未学習地点などで学習エリアが検索されなかった場合、現在位置に対応する運転支援情報を出力しない。また、支援情報出力部34は、新規学習中の学習エリアが検索された場合、当該学習エリアにはまだ地点特有の操作情報が設定されていないため運転支援情報を出力しない。一方、支援情報出力部34は、継続学習中の学習エリアが検索された場合、当該学習エリアに対応して設定されている地点特有の操作情報を運転支援情報として出力する。例えば、支援情報出力部34は、地点特有の操作情報に減速操作が設定されている場合、減速操作に対応する運転支援信号として、減速支援信号を出力する一方、地点特有の操作情報に加速操作が設定されている場合、加速操作に対応する運転支援信号として、加速支援信号を出力する。なお、支援情報出力部34は、車両10の現在位置に基づいて学習エリアが検出された一方、当該学習エリアに対する最新の操作情報が検出されなかった場合、操作情報学習部33に、当該学習エリアでは最新の操作情報が検出されなかった旨の情報、例えば操作なしとの情報を提供する。つまり、車両10が加速操作や減速操作も行われずに学習エリアを通過した場合、操作情報抽出部31は、当該学習エリアで操作情報を検出できない。そこで、支援情報出力部34は、学習エリアに対する最新の操作情報を操作なしとして提供することにより、操作情報学習部33は、既存の学習エリアにおける最新の操作情報を操作なしと学習する。次に、情報処理ECU11により運転支援情報として提供される地点特有の操作情報の再現性の学習について、図2~12に従って説明する。図2に示すように、操作情報学習部33では、再現性の学習処理として、加減速操作仕分け処理図2のステップS10と、減速アプローチ判定処理図2のステップS20と、走行パターン判定処理図2のステップS40と、学習/予測結果登録処理図2のステップS50とが実行される。これらの処理について、図3に従って説明する。図3には、ドライバによる車両操作として、アクセルON○が白抜きの丸○、アクセルOFF△が白抜きの三角△、ブレーキON●が塗りつぶされた丸●、ブレーキOFF▲が塗りつぶされた三角▲で示されている。図3aに示すように、車両10は、車両10が一旦停止一時停止しなければならない位置である停止目標位置40aの設定された道路40を通行する場合、その速度が、グラフ42に示すように、停止目標位置40aで最低速度、この場合0になるように変化する。このような速度の変化は、主に、車両10におけるアクセルON○、アクセルOFF△、ブレーキON●もしくはブレーキOFF▲などのドライバによる車両操作による影響を受けて生じており、情報処理ECU11にてそれら車両操作が検出される。このことから、検出された各運転操作を速度のグラフ42に対応付けることができる。ところで、本実施形態では、情報処理ECU11が停止目標位置40aに対して運転支援を提供するために支援対象エリア41が設定されており、この支援対象エリア41は、停止目標位置40aを含む学習エリアと同範囲に設定されている。なお、支援対象エリア41は、車両10の進行方向に対して、停止目標位置40aの手前にX[m]、停止目標位置40aの先にY[m]の範囲を有している。また、情報処理ECU11が継続学習や運転支援のために車両操作を監視する範囲は、支援対象エリア41に等しく設定されている。つまり支援対象エリア41は、これまでの車両10の走行状態に応じて設定された学習エリアに基づいて設けられている。また、支援対象エリア41は、これまでの学習に基づいて停止目標位置40aに対する減速操作に関する運転支援情報の提供が行なわれる範囲として設定されている。これにより車両10では、停止目標位置40aに近づくと減速操作に関する運転支援が行われるようになっている。しかしながら、支援対象エリア41の範囲内で検出される車両操作には、停止目標位置40aに車両10を停止させるための減速操作が含まれている一方、減速操作の前後には、ドライバの習慣や、他車両の流入及び退出や、道路形状に起因する操作など、停止目標位置40aに車両10を停止させることとは無関係な操作も含まれている。そこで、まず、操作情報学習部33では、加減速操作仕分け処理図2のステップS10が行なわれる。加減速行動仕分け処理は、支援対象エリア41内における車両操作の態様をアクセルON○、アクセルOFF△、ブレーキON●、ブレーキOFF▲などのペダル操作で捉え、その捉えられたペダル操作に基づいて車両操作を加速操作又は減速操作に仕分ける処理である。つまり図3bに示すように、車両10の支援対象エリア41への進入から退出までの時系列に沿って該車両10で行われた車両操作を並べたペダル操作リスト43に従って、操作情報学習部33は、車両操作が加速操作であるのか、減速操作であるのかを仕分ける区別する。なおペダル操作リスト43には、図3bにおいて左から右に向かって移動するに従って、新しい操作情報であるように各操作情報が並べられている。つまり、ペダル操作リスト43には支援対象エリア41において車両10にて行われた車両操作が時系列に従って並んでいる。すなわち、車両10は一例として、そのペダル操作がアクセルOFF△操作43a、アクセルON○操作43b、アクセルOFF△操作43c、ブレーキON●操作43d、ブレーキOFF▲操作43eそしてアクセルON○操作43fの順に行われた。また続いて、車両10は、そのペダル操作がアクセルOFF△操作43g、そしてアクセルON○操作43hの順に行われた。そして、操作情報学習部33は、ペダル操作リスト43のペダル操作順を、各種車両操作に対応するものとして予め設定されているペダル操作順と比較することにより、該ペダル操作リスト43から加速操作や減速操作に対応するパターンを検出する。例えば、補助記憶装置12に加速操作のペダル操作順がアクセルOFF△、アクセルON○と設定されている場合、操作情報学習部33は、操作43a及び操作43bを加速操作44Aに対応するパターンとして検出するとともに、操作43g及び操作43hも加速操作44Cに対応するパターンとして検出する。また、減速操作のペダル操作順がアクセルOFF△、ブレーキON●、ブレーキOFF▲、アクセルON○と設定されている場合、操作情報学習部33は、操作43c、操作43d、操作43e及び操作43fを減速操作44Bに対応するパターンとして検出する。なお、補助記憶装置12には、前回のアクセルON○終了から今回のアクセルON○終了までを、加速操作と設定してもよい。また、補助記憶装置12には、前回のアクセルON○終了から今回のアクセルON○終了までの間に、ブレーキON●又はブレーキOFF▲が含まれている場合、特に減速操作とするように設定してもよい。ペダル操作リスト43から各種操作が検出されると、操作情報学習部33は減速アプローチ判定処理の実行により、検出された減速操作が減速アプローチである否かを判定する図2のステップS20。つまり、本実施形態では、減速操作のパターンとして検出された減速操作44B操作43c、操作43d、操作43e及び操作43fの組み合わせが減速アプローチであるか否かが操作情報学習部33により判定される。なお、減速アプローチとは、停止目標位置40aのような目標地点へ減速しながらアプローチする車両10の走行態様を意味する。図4に示すように、操作情報学習部33は、減速アプローチ判定処理により、ペダル操作リスト43に基づいて仕分けられた加速操作及び減速操作などの各種操作の中から減速操作に対応するペダル操作を抽出する図4のステップS21。また、操作情報学習部33は、該抽出した減速操作に対応するペダル操作が減速アプローチであるか否かを判定し、記憶する図4のステップS22。減速アプローチであるか否かは、減速アプローチを判定するための条件である、第1の判定条件AP1が満足されるか否か、もしくは第2の判定条件AP2が満足されるか否かに基づいて判定される。第1の判定条件AP1は、3つの条件A~Cより構成される条件であって、ペダル操作にアクセルOFF△の後にブレーキON●がある場合に用いられる条件である。このとき、条件Aは、アクセルOFF△により減速が車速20km/h以上で開始されたことであり、条件Bは、ブレーキOFF▲により減速が車速15km/h以下で終了されたことであり、条件Cは、ブレーキOFF▲によりクリープが車速5km/h以下で開始されたことである。例えば、図3cに示すように、減速操作44Bは、アクセルOFF△操作43cによる減速が車速20km/h以上で開始されているため、条件Aを満たしている。また、ブレーキOFF▲操作43eにより減速が車速15km/h以下で終了されているため、条件Bを満たしている。さらに、ブレーキOFF▲操作43eによるクリープが車速5km/h以下で開始されているため、条件Cを満たしている。よって、操作情報学習部33は、第1の判定条件AP1に基づいて減速操作44Bが減速アプローチであることを判定する。第2の判定条件AP2は、3つの条件B~Dより構成される条件であって、ペダル操作にアクセルOFF△がない場合の判定に用いられる。このとき、条件Bと条件Cは上述の通りであり、条件Dは、ブレーキON●により減速が車速15km/h以上で開始されたことである。すなわち、第2の判定条件AP2によれば、減速操作にアクセルOFF△のペダル操作が含まれていない場合であっても、減速操作が減速アプローチであることが判定できるようになる。よって、操作情報学習部33は、第2の判定条件AP2に基づいてアクセルOFF△のペダル操作を含まない減速操作が減速アプローチであるか否かを判定することができる。減速アプローチの判定が終了すると、操作情報学習部33は、車両10の運転支援がエコ運転支援中であるか否かについて判断する図4のステップS23。エコ運転支援中ではないと判断された場合図4のステップS23でNO、操作情報学習部33は、判定された1つもしくは複数の減速アプローチから停止目標位置40aを含む減速アプローチを1つだけ抽出する図4のステップS24。本実施形態では、減速操作44Bに対応する道路範囲走行範囲に停止目標位置40aが含まれるため、例えば、減速操作44Bに対応する道路範囲が減速アプローチとして抽出される。減速アプローチが1つだけ抽出されると、操作情報学習部33は、当該減速アプローチの学習処理を行う図4のステップS25。減速アプローチの学習処理では、操作情報学習部33は、対応する支援対象エリア41、つまり学習エリアの減速回数に1を加算、いわゆる減速回数をカウントアップする。なお、減速アプローチが抽出されない場合、減速回数はカウントアップされない。そして、操作情報学習部33は、減速アプローチの判定処理を終了する。一方、エコ運転支援中であると判断された場合図4のステップS23でYES、操作情報学習部33は、ステップS22の判定に基づいて減速アプローチがあるか否かを判断する図4のステップS26。減速アプローチが無いと判断された場合図4のステップS26でNO、支援対象エリア41内に車両10の減速操作があるか否かを判断する図4のステップS35。車両10の減速操作は、ドライバによるペダル操作の有無に基づいて判断される。つまり、減速アプローチとは判定されなかった減速操作ペダル操作の有無を検出する。支援対象エリア41内に減速操作が無いと判断された場合図4のステップS35でNO、操作情報学習部33は、運転支援は成功した、それも運転支援は大成功したと判断する。そして操作情報学習部33は、運転支援が大成功したこと、つまり提供された運転支援がドライバの車両操作に適合していることに基づいて学習処理を行う図4のステップS38。運転支援が大成功したことに基づく学習処理とは、支援対象エリア41における運転支援の結果に支援の大成功を設定することなどである。なお、本実施形態では、支援対象エリア41における、車両10に対するドライバの車両操作が、運転支援情報の地点特有の操作情報により示される車両操作に一致する範囲にある場合、運転支援の成功とする。そして特に、支援対象エリア41における、車両10の実際の減速動作が、運転支援情報の地点特有の操作情報により車両10が取ることとなる減速動作に一致する範囲にある場合、運転支援の大成功としている。つまり、運転支援の大成功は、運転支援情報が求める車両の動作結果と、車両10の実際の動作結果とが一致したと推定できることに基づいて判定される。詳述すると、運転支援の大成功は、ドライバによるブレーキ操作がないまま減速アプローチに対応しうる車両挙動が実行された場合を含んでおり、減速アプローチにおける減速がペダル操作ではなく、エンジンブレーキや回生ブレーキなどで実行されたような場合を含む。例えば、停止位置やカーブにおけるブレーキ操作回数を減少させることで、燃費向上や回生電力量の向上が図られるようになる可能性が高まる。すなわち、運転支援の大成功のときには支援効果が最大であるとも考えられる。一方、従来のように、ペダル操作による減速操作の有無を支援成功や支援失敗の判断に直接用いると、このように支援効果が最大の場合にも運転支援が失敗したと判定されかねなかった。そして、走行パターン判定図2のステップS40を実行しない旨が設定される図4のステップS37。この場合、走行パターン判定は必要ないからである。逆に、支援対象エリア41内に減速動作があると判断された場合図4のステップS35でYES、運転支援は失敗した、それも運転支援は大失敗したと判断するとともに、運転支援が大失敗したこと、いわゆる提供された運転支援がドライバの車両操作に適合していないことに基づいて学習処理を行う図4のステップS36。運転支援が大失敗したことに基づく学習処理とは、支援対象エリア41における運転支援の結果に支援の大失敗を設定することなどである。なお、本実施形態では、支援対象エリア41における、車両10に対するドライバの車両操作が、運転支援情報の地点特有の操作情報により示される車両操作に一致しない場合、運転支援の失敗とする。そして特に、支援対象エリア41における、車両10の実際の減速動作が、運転支援情報の地点特有の操作情報により車両10が取ることとなる減速動作に全く一致しない場合、例えば許容範囲から大きく外れる場合、運転支援の大失敗としている。つまり、運転支援の大失敗は、ドライバによるブレーキ操作がないとともに、停止目標位置40aを含む許容範囲に対して減速アプローチができなかった場合を含んでおり、減速アプローチにおける減速が実行されず停止目標位置40aを通過したような場合を含む。そして、走行パターン判定図2のステップS40を実行しない旨が設定される図4のステップS37。また、減速アプローチがあると判断された場合図4のステップS26でYES、停止目標位置40aに対する誤差の許容範囲の基準として標準許容誤差を設定し図4のステップS27、この減速アプローチによる車両10の停止位置が標準許容誤差として設定された範囲内であるか否かを判断する図4のステップS28。つまり、運転支援情報にて提供した地点特有の操作情報停止位置とドライバの車両操作の結果実際の停止位置との偏差が標準許容誤差内であるか否かによって、地点特有の操作情報がドライバの車両操作に適合しているか否かを判定する。そして、車両10の停止位置が標準許容誤差に設定された範囲内ではないと判断された場合図4のステップS28でNO、操作情報学習部33は、運転支援が大失敗した、いわゆるドライバの車両操作に運転支援が適合していないと判断する。そして、上述の場合と同様に、操作情報学習部33は、運転支援が大失敗したことに基づいて学習処理を行う図4のステップS36とともに、走行パターン判定図2のステップS40を実行しない旨が設定される図4のステップS37。つまり、このときの運転支援の大失敗は、ドライバによるブレーキ操作があるものの、停止目標位置40aに対する減速アプローチが適切に実行できなかった場合を含んでおり、ブレーキ操作はあったものの適切な減速アプローチが実行されず停止目標位置40aを通過したような場合を含む。また、車両10の停止位置が標準許容誤差に設定された範囲内にあると判断された場合図4のステップS28でYES、操作情報学習部33は、ドライバの別に設定される誤差の許容範囲である個人設定範囲を設定する。そのため、操作情報学習部33は、停止目標位置40aに対する車両10の過去の複数の停止位置についてそれら停止位置のばらつきが小さいか否かを判断する図4のステップS29。停止目標位置40aに対する停止位置のばらつきが小さいと判断された場合図4のステップS29でYES、操作情報学習部33は、ドライバの別に設定される許容誤差である個人設定範囲を狭く設定する図4のステップS30。一方、停止目標位置40aに対する停止位置のばらつきが小さくないと判断された場合図4のステップS29でNO、操作情報学習部33は、ドライバの別に設定される許容誤差である個人設定範囲を広く設定する図4のステップS31。そして、個人設定範囲が設定されると、操作情報学習部33は、車両10の停止位置が個人許容誤差に設定された範囲内にあるか否かを判断する図4のステップS32。つまり、運転支援情報にて提供した地点特有の操作情報停止位置とドライバの車両操作の結果実際の停止位置との偏差が個人許容誤差内であるか否かによって、地点特有の操作情報がドライバの車両操作に適合しているか否かを判定する。車両10の停止位置が個人許容誤差の範囲内にあると判断された場合図4のステップS32でYES、操作情報学習部33は、運転支援が成功した、いわゆる提供した運転支援がドライバの車両操作に適合していると判断するとともに、運転支援が成功したことに基づいて学習処理を行う図4のステップS33。運転支援が成功したことに基づく学習処理とは、支援対象エリア41における運転支援の結果に支援の成功を設定することなどである。つまり、このときの運転支援の成功は、ドライバによるブレーキ操作によって車両10が停止目標位置40aに対して減速アプローチができた場合を含んでおり、ブレーキ操作によって適切な減速アプローチが実行されて停止目標位置40aに停止したような場合を含む。逆に、車両10の停止位置が個人許容誤差に設定された範囲内にはないと判断された場合図4のステップS32でNO、運転支援が失敗したと判断するとともに、運転支援が失敗した、いわゆるドライバの車両操作に運転支援が適合していないことに基づいて学習処理を行う図4のステップS34。運転支援が失敗したことに基づく学習処理は、支援対象エリア41における運転支援の結果に支援の失敗を設定することなどである。そして、操作情報学習部33は、減速アプローチの判定処理を終了する。例えば、このような運転支援の失敗は、ドライバによるブレーキ操作があるものの、停止目標位置40aを含む許容範囲に対する減速アプローチができなかった場合を含んでいる。つまり、運転支援の失敗には、ブレーキ操作はあったものの停止目標位置40aを含む許容範囲に対して適切な減速アプローチが実行されず停止目標位置40aの手前や先に停止したような場合が含まれる。ここで、図5を参照して、停止目標位置40aに対する、車両10の停止位置のばらつきと、そのばらつきに基づいて設定される個人許容誤差について説明する。通常、車両10の速度は、停止目標位置40aにて最低速度、つまり略0km/hになるように変化するが、支援対象エリア41を車両10が複数回通過した場合、速度が最低になる位置最低速度位置が、狭い範囲に集中する場合や、広い範囲に分散する場合がある。なお、車両10の速度の変化態様には、ドライバの車両操作、いわゆるドライバの嗜好が大きく影響することから、標準許容誤差46よりも狭い範囲の個人許容誤差47はドライバの別に設定されている。このことから標準許容誤差46よりも狭い個人許容誤差47による運転支援の成功/失敗の判断よれば、ドライバの嗜好意思、感性に適合する運転支援を提供できる可能性が高まる。図5aは、最低速度となる位置が狭い範囲に集中する場合について示している。図5aに示すように、道路40の支援対象エリア41を複数回通過した車両10の速度変化は、停止目標位置40aに対して略同様の速度変化42Aが繰り返される。このとき、支援対象エリア41の範囲始点41aから終点41bの間内に、標準許容誤差46始点46aから終点46bまでの間が設定されていた場合、最低速度位置が標準許容誤差46の範囲よりも狭い範囲である個人許容誤差47始点47aから終点47bまでの間に集中することもある。このとき、標準許容誤差46よりも狭い範囲を個人許容誤差47として設定する。これにより当該ドライバに対して、標準許容誤差46よりも狭い範囲が個人許容誤差47として設定され、この個人許容誤差47に基づいて運転支援の成功/失敗運転支援が適合したか否かの判断が行われるため、同運転支援の成功/失敗の判断結果がドライバの嗜好意思、感性に適合する可能性が高まる。また、図5bは、最低速度の位置が広い範囲に分散する場合について示している。図5bに示すように、道路50の支援対象エリア51を複数回通過した車両10の速度変化は、停止目標位置50aに対して略同様の速度変化52Aが繰り返される。なお、この速度変化52Aは先の速度変化42Aよりもばらつきが大きい。このとき、支援対象エリア51の範囲始点51aから終点51bの間内に、標準許容誤差56始点56aから終点56bまでの間が設定されていた場合、最低速度位置が標準許容誤差56の範囲程度か、それよりも若干狭い範囲である個人許容誤差57始点57aから終点57bの間に分散する。このとき、標準許容誤差56の範囲程度か、それよりも若干狭い範囲を個人許容誤差57として設定する。これにより当該ドライバに対して、先の個人許容誤差47に比較して広いものの、標準許容誤差56よりも狭い範囲が個人許容誤差57として設定される。そして、この個人許容誤差57に基づいて運転支援の成功/失敗運転支援が適合したか否かの判断が行われることによって、同運転支援の成功/失敗の判断結果がドライバの嗜好に意思に適合する可能性が高まる。ちなみに、図6を参照して、カーブを通行する場合における運転支援の成功/失敗の判断について説明する。図6a~eは、運転支援ここでは減速支援が車両10の速度を最低の速度としたい目標位置を、許容範囲66を有するいつもの目標67の位置にしたとき、車両10に提供された運転支援情報がドライバの車両操作に適合したか否かの判断について模式的に示している。なお、本実施形態では、ドライバの減速操作は、ペダル操作に基づく操作であって、エンジンブレーキや回生ブレーキなどペダル操作によらない操作は含まれない。つまり、ドライバの車両操作には、ペダル操作による操作や、エンジンブレーキや回生ブレーキなどのペダル操作によらない操作や、操作によらずに生じる減速など、いわゆるドライバの意図嗜好に沿った車両の操縦が含まれる。図6aは、ドライバの減速操作ペダル操作による減速はなかったものの、車両10の速度は運転支援情報に基づく車両操作によって予定される減速動作に一致すると判定される範囲であった場合、つまり図4のステップS35でNOと判断された場合を示しており、このとき、情報処理ECU11は、支援が大成功したと判断する。また、図6bは、ドライバの減速操作ペダル操作による減速アプローチがあると判断されたとともに、今回の最低速度位置目標位置68Aが許容範囲66個人設定範囲にあると判断された場合、つまり図4のステップS32でYESと判断された場合を示しており、このとき、情報処理ECU11は、支援が成功した判断する。一方、図6cは、ドライバによる減速操作ペダル操作がなかったとともに、車両10の速度は運転支援情報に基づく車両操作によって予定される減速動作に一致しなかった、例えば、今回の最低速度位置目標位置68Bがいつもの目標位置67から大きく外れた場合、つまり図4のステップS35でYESの場合を示している。このとき、情報処理ECU11は、支援が大失敗したと判断する。また、図6dは、ドライバの減速操作ペダル操作による減速アプローチがあると判断されたとともに、今回の最低速度位置目標位置68Cが許容範囲66個人設定範囲から手前にわずかにずれた場合、つまり図4のステップS32でNOと判断された場合を示している。このとき、情報処理ECU11は、支援が失敗した判断する。なお、今回の最低速度位置目標位置68Cは、標準許容誤差に対しては、その許容範囲にあるため、標準許容誤差を用いた場合、情報処理ECU11は、支援は成功したと判断しうる。さらに、図6eは、ドライバの減速操作による減速アプローチがあると判断されたとともに、今回の最低速度位置目標位置68Dが許容範囲66個人設定範囲から先にわずかにずれた場合、つまり図4のステップS32でNOと判断された場合を示している。このとき、情報処理ECU11は、支援が失敗した判断する。なお、今回の最低速度位置目標位置68Cは、標準許容誤差に対しては、その許容範囲にあるため、標準許容誤差を用いた場合、情報処理ECU11は、支援は成功したと判断しうる。続いて、走行パターン判定処理について説明する。走行パターン判定処理図2のステップS40では、図3dに示すように、各加速操作と減速操作をそれぞれ、支援対象エリア41中にブロックとして割り付ける。つまり、支援対象エリア41の始点41aに隣接する加速操作44Aを含む範囲をアプローチ前45Aのブロックとし、支援対象エリア41の終点41bに隣接する加速操作44Cを含む範囲をアプローチ後45Cのブロックとする。また、アプローチ前45Aのブロックと、アプローチ後45Cのブロックとの間の範囲をアプローチ中45Bのブロックとする。つまり、アプローチ中45Bのブロックには、減速操作44Bが含まれる。そして、走行パターン判定処理が終了する。なお、図4のステップS37にて、走行パターン判定図2のステップS40を実行しない旨が設定されている場合、この走行パターン判定処理は上記処理を実行せず、同走行パターン判定処理を終了する。走行パターン判定処理図2のステップS40が終了すると、学習/予測結果登録処理図2のステップS50が実行される。図7に示すように、学習/予測結果登録処理が開始されると、操作情報学習部33は、エコ運転支援中か否かを判断する図7のステップS51。エコ運転支援中ではないと判断された場合図7のステップS51でNO、操作情報学習部33は、学習/予測結果登録処理を終了する。すなわち、再現性の学習処理が終了される図2のフロー終了。一方、エコ運転支援中であると判断された場合図7のステップS51でYES、操作情報学習部33は、支援継続判定処理を行う図7のステップS52。詳述すると、支援継続判定処理によれば、図8に示すように、操作情報学習部33は、減速操作44Bの最低速度位置、つまり速度0が減速目処エリアに含まれているか否かを判断する図8のステップS53。すなわち、位置情報処理部32にて設定された最低速度位置に基づく判定情報が通常である場合、減速目処エリアに含まれていないと判断し、優遇である場合、減速目処エリアに含まれていると判断する。これにより、操作情報学習部33は、支援対象操作の再現性の有無の学習を通常判定として行うか、優遇判定として行うかを判断する。なお、通常判定の処理と優遇判定の処理とは、再現性判断用の同一種類の判定が連続してなされた回数以下、同一判定連続回数とも記すが相違するものの、処理の流れフローは同様である。また、同一種類の判定とは、例えば、減速操作減速動作を含んでもよいとの判定や、加速操作加速動作を含んでもよいとの判定などである。このとき、種類としては、車両10の操作や動作などとして判定可能な操作や動作であれば、用途に応じ、一つの種類とする操作や動作をどのように定義してもよい。判定情報に通常が設定されているため、最低速度位置が減速目処エリアに含まれていないと判断された場合図8のステップS53でNO、操作情報学習部33は、通常判定処理を行う。これにより、再現性判断用の同一判定連続回数には、通常判定用の連続数N1が設定される。なおこのとき、N1には5回が設定される。それから、操作情報学習部33は、支援対象エリア41を車両10が通過した回数が10回未満Y=10であるか否かを判断する図8のステップS60。本実施形態では、学習に用いる操作情報の最大数を10回としていることから、再現性の学習には、当該支援対象エリア41における最新の10回の操作情報のみが用いられる。支援対象エリア41を車両10が通過した回数が10回未満ではない、つまり10回以上であると判断された場合図8のステップS60でNO、操作情報学習部33は、支援が成功した割合としての支援成功率が80X=80以上か否か判定する図8のステップS62。支援成功率が80以上であるかは、最新の10回の操作情報の中に、8回以上の支援の成功もしくは支援の大成功が含まれているか否かにより判断される。支援成功率が80以上であると判断された場合図8のステップS62でYES、操作情報学習部33は、当該支援対象エリア41に対応する地点特有の操作情報は再現性ありと判断し、その地点特有の操作情報に基づく運転支援を次も継続すると判定する図8のステップS63。そして操作情報学習部33は、当該判定結果に基づいて、車両10の燃料消費を低燃費にする車両操作としてのエコ運転支援を継続することができるように動作する図8のステップS70。一方、支援成功率が80未満であると判断された場合図8のステップS62でNO、操作情報学習部33は、当該支援対象エリア41に対応する地点特有の操作情報は再現性なしと判定する図8のステップS64。そして操作情報学習部33は、支援対象エリア41に対する地点特有の操作情報をクリアし、当該支援対象エリア41の状態を地点特有の操作情報が設定されていない学習中に降格させる図8のステップS71。例えば、操作情報学習部33は、支援対象エリア41に対する学習結果をクリアし、新たな学習を再開する。また、支援対象エリア41の通過回数が10回未満であると判断された場合図8のステップS60でYES、操作情報学習部33は、支援成功要求の連続数が5回N1=5より多いか否かを判断する図8のステップS61。支援成功要求の連続数は、通過回数が10回未満のときに地点特有の操作情報の再現性の判断に用いられる値であって、後に詳しく述べるように、同一種類の車両操作が連続して実行される回数として設定されている。支援成功要求が連続して5回より多くない、つまり5回以下であると判断された場合図8のステップS61でNO、操作情報学習部33は、先のステップS62でYESの場合と同様、当該支援対象エリア41に対応する地点特有の操作情報は再現性ありと判断する。そして、操作情報学習部33は、その地点特有の操作情報に基づく運転支援を次も継続すると判定する図8のステップS63。これにより、操作情報学習部33は、当該判定結果に基づいてエコ運転支援を継続することができるように動作する図8のステップS70。一方、支援成功要求が連続して5回より多いと判断された場合図8のステップS61でYES、操作情報学習部33は、先のステップS62でNOの場合と同様、当該支援対象エリア41に対応する地点特有の操作情報は再現性なしと判定する図8のステップS64。そして、操作情報学習部33は、支援対象エリア41に対する地点特有の操作情報をクリアし、当該支援対象エリア41の状態を地点特有の操作情報が設定されていない学習中に降格する図8のステップS71。他方、判定情報に優遇が設定されているため、最低速度位置が減速目処エリアに含まれていると判断された場合図8のステップS53でYES、操作情報学習部33は、優遇判定処理を行う。これにより、再現性判断用の同一判定連続回数が、優遇判定用の連続数N2に設定される。なお、このときN2には8回が設定される。それから、操作情報学習部33は、先のステップS60と同様に、車両10が支援対象エリア41を通過した回数が10回未満であるか否かを判定する図8のステップS65。車両10が学習エリアを通過した回数が10回未満ではない、つまり車両10が学習エリアを通過した回数が10回以上であると判断した場合図8のステップS65でNO、操作情報学習部33は、先のステップS62と同様に、支援成功率が80以上か否か判断する図8のステップS67。支援成功率が80以上であると判断した場合図8のステップS67でYES、操作情報学習部33は、先のステップS63と同様に、当該支援対象エリア41に対応する地点特有の操作情報は再現性ありと判断し、その地点特有の操作情報に基づく運転支援を次も継続すると判定する図8のステップS68。そして、操作情報学習部33は、エコ運転支援を継続することができるように動作する図8のステップS70。一方、停止率が80未満であると判断された場合図8のステップS67でNO、操作情報学習部33は、先のステップS64と同様に、当該支援対象エリア41に対応する地点特有の操作情報は再現性なしと判定する図8のステップS69する。そして、操作情報学習部33は、支援対象エリア41の状態を地点特有の操作情報が設定されていない学習中に降格させる図8のステップS71。また、通過した回数が10回未満であると判断した場合図8のステップS65でYES、操作情報学習部33は、支援成功要求の連続数が8回N2=8より多いか否かを判断する図8のステップS66。支援成功要求が連続して8回よりも多くない、つまり8回以下と判断された場合図8のステップS66でNO、操作情報学習部33は、先のステップS67でYESの場合と同様、当該支援対象エリア41に対応する地点特有の操作情報は再現性ありと判断する。そして、操作情報学習部33は、その地点特有の操作情報に基づく運転支援を次も継続すると判定する図8のステップS68。これにより、操作情報学習部33は、当該判定結果に基づいてエコ運転支援を継続することができるように動作する図8のステップS70。一方、減速行動が連続して8回より多いと判断された場合図8のステップS66でYES、操作情報学習部33は、先のステップS67でNOの場合と同様、当該支援対象エリア41に対応する地点特有の操作情報は再現性なしと判定する図8のステップS69。そして、操作情報学習部33は、当該支援対象エリア41の状態を地点特有の操作情報が設定されていない学習中に降格する図8のステップS71。ステップS70もしくはステップS71の処理が終わると、操作情報学習部33は、支援継続判定処理を終了する。ここで、上述した支援成功要求の連続数、つまり通常判定用の連続数N1と優遇判定用の連続数N2とについて図9~12に従って説明する。図9のグラフ71は、表形式のグラフであり、縦列に車両10に対する運転支援情報の提供回数、つまり地点特有の操作情報の提供された予測回数が示され、横行にその予測回数のうちドライバの車両操作に適合した回数、つまり支援が成功した回数である支援成功回数が示され、それら縦列と横行とにより区画されている。またこのグラフ71は、太線により略左右に区画されており、左側がA側、右側がB側となっている。つまりこのグラフ71には、予測回数に対する支援成功回数の割合が示されており、その割合が80未満の部分がA側であり、その割合が80以上の部分がB側である。このグラフ71に示すように、予測回数が10回未満の場合、予測回数における支援成功回数の割合が80以上になるのは、予測回数が1回の場合には、支援成功回数が1回のときである。同様に、予測回数における支援成功回数の割合が80以上になる支援成功回数は、予測回数が2回の場合には2回、予測回数が3回の場合には3回、予測回数が4回の場合には4回、予測回数が5回の場合には4回以上、予測回数が6回の場合には5回以上である。さらに同様に、予測回数における支援成功回数の割合が80以上になる停止操作の回数は、予測回数が7回の場合には6回以上、予測回数が8回の場合には7回以上、予測回数が9回の場合には8回以上である。そして、支援継続判定を行うために必要な最低予測回数を10回、つまり割合を算出する際の母数を10とすると、従来のように割合で支援継続判定をする場合、10回以降から支援継続判定がなされるようになる。支援継続判定を割合でおこない、そのときの判断基準となる割合を、例えば80とすると、予測回数が10回になった以降は、支援成功回数の割合が80であれば、運転支援情報の提供が継続される一方、支援成功回数の割合が80未満であれば、運転支援情報の提供が中止されるようになる。図10のグラフ72は、表形式のグラフであり、縦列に車両10に対する運転支援情報の提供回数、つまり地点特有の操作情報の提供された予測回数が示され、横行にその予測回数のうちドライバの車両操作に適合した回数、つまり支援が成功した回数である支援成功回数が示され、縦列と横行とにより区画されている。またこのグラフ72は、太線により略左右に区画されており、左側がA側、右側がB側となっている。つまりこのグラフ72には、予測回数に対する支援成功回数が示されており、グラフ72のA側には、支援成功の割合を80以上にするために今後必要とされる支援の成功回数、すなわち連続数が示されている。なお、グラフ72のB側には、これから生じうる支援の失敗回数が示されており、その回数だけ連続して支援の失敗が生じると、支援成功の割合を80以上に維持することができない。グラフ72のA側について詳述すると、例えば、予測回数が2回でそのうちの支援成功回数が1回で支援成功の割合が50=1/2のとき、支援成功の割合を80以上にするには、あと3回の支援成功が必要であることを示している4/5=80。また、例えば、予測回数が6回でそのうち支援成功回数が2回、つまり支援成功の割合が33=2/6のとき、支援成功の割合を80にするには、あと14回の支援成功が連続して必要であることを示している16/20=80。このように、現在は80未満である支援成功の割合を今後80にするために必要とされる支援成功の回数がグラフ72のA側に示されているが、その示されているA側の連続回数が現実的ではないほど大きな値もある。まず、現実的な値を説明すると、例えば、上述の予測回数が2回、その予測回数のうち支援成功回数が1回の場合に必要となる連続回数は3回であり、最低予測回数の10回よりも少ない5回目で80に到達する可能性がある。この場合、当該支援対象エリア41における運転支援の再現性の学習を継続すれば、現在の地点特有の操作情報の再現性ありとする結果が得られる可能性もあることから、学習の継続が有意であると判断できる。一方、現実的ではない値としては、例えば、上述の予測回数が6回、支援成功回数が2回の場合に必要となる連続回数は14回であり、最低予測回数である10回を大きく超えた20回目に至るまで80に到達することが不可能である。そして、少なくともこれから14回の支援成功、それも連続した支援成功が今後必要となることも現実的ではない。この場合、当該支援対象エリア41における地点特有の操作情報の再現性ありとする結果が得られる可能性はほとんど無いため、運転支援情報の提供の継続が無意味であると判断できる。つまり、当該支援対象エリア41における運転支援情報の提供を中止するように判断する。そして、現在の支援成功の割合を80以上にするために必要とされる支援成功の連続数として現実的な値が、図11のリスト73に基づいて作成された支援成功の連続回数を示す図12のリスト74に基づいて定められる。図11は、予測回数が10回である場合について、支援成功の割合が80になる支援成功の発生パターンを示している。図11のリスト73には、支援成功の割合が80となる45通りの組み合わせがパターン1~45として示されている。なお、同リスト73には、支援成功を白抜きの丸印○印で示し、支援失敗をばつ印×印で示しているとともに、支援成功の連続する回数、つまり○印の連続する回数を支援成功の連続発生続数として示している。なお1回目以前の情報は学習や判断に利用されない。図11に示すように、支援成功の割合が80となる45通りのパターンには、それぞれ支援成功が連続して発生する場合がある。つまり、10回目までの操作情報のうち、8回が支援成功で2回だけが支援失敗であるとすると、支援成功の最大連続数は、最高8回パターン1,9,45から、最低3回パターン21,27,28までのいずれかの回数となる。詳述すると、パターン1~9では、支援失敗の1つ目は1回目に生じ、その支援失敗の2つ目はパターン1では2回目に生じ、それ以降のパターンでは、順次1回分ずつ後にずれて生じる。パターン10~17では、支援失敗の1つ目は2回目に生じ、支援失敗の2つ目はパターン10では3回目に生じ、それ以降のパターンでは、順次1回分ずつ後にずれて生じる。パターン18~24では、支援失敗の1つ目は3回目に生じ、支援失敗の2つ目はパターン18では4回目に生じ、それ以降のパターンでは、順次1回分ずつ後にずれて生じる。パターン25~30では、支援失敗の1つ目は4回目に生じ、支援失敗の2つ目はパターン25では5回目に生じ、それ以降のパターンでは、順次1回分ずつ後にずれて生じる。パターン31~35では、支援失敗の1つ目は5回目に生じ、支援失敗の2つ目はパターン31では6回目に生じ、それ以降のパターンでは、順次1回分ずつ後にずれて生じる。パターン36~39では、支援失敗の1つ目は6回目に生じ、支援失敗の2つ目はパターン36では7回目に生じ、それ以降のパターンでは、順次1回分ずつ後にずれて生じる。パターン40~42では、支援失敗の1つ目は7回目に生じ、支援失敗の2つ目はパターン40では8回目に生じ、それ以降のパターンでは、順次1回分ずつ後にずれて生じる。パターン43及び44では、支援失敗の1つ目は8回目に生じ、支援失敗の2つ目はパターン43では9回目に生じ、パターン44では10回目に生じる。パターン45では、支援失敗の1つ目は9回目に生じ、支援失敗の2つ目は10回目に生じる。45通りのパターンにおける支援成功の連続数をまとめると、図12のリスト74に示すように、最大連続数の出現回数の内訳は、8回連続が3パターン、7回連続が6パターン、6回連続が9パターン、5回連続が12パターン、4回連続が12パターン、3回連続が3パターンとなる。つまり、支援成功の連続数としては、8回が最大連続回数であり、5回及び4回がそれぞれ最頻連続回数であり、3回が最小連続回数である。また、45パターンのうちで含まれるパターンの割合は、8回連続は3/45であり、5回連続は30/4536912=30パターンであり、3回連続は45/4536912123=45パターンである。なお80/10回以上を満足する組み合わせには、連続数が3回未満となる組み合わせはない。そこで、本実施形態では、地点特有の操作情報の再現性の学習において、最新の10回の予測回数に含まれている支援成功の最大連続数に基づいて予測回数が10回になったとき、支援成功の割合が80以上となると予測される場合を推定する。このとき、80以上になる確率は、最大連続数が小さくなるにつれて低下する傾向を有しており、最大連続数が8回のとき最大であり、最大連続数が3回のとき最低であり、最大連続数が4回のときは最大連続数が3回のときよりも高くなる。その一方、最大連続数に含まれるパターンの数は、最大連続数が8回のとき最少3/45であり、最大連続数が3回のとき最大45/45=100であり、最大連続数が4回のときも比較的多い42/45≒93。つまり、これらのことを考慮して、推定に適した最大連続数が選択される。本実施形態では、再現性の判断用の同一判定連続回数として、上述の8回から3回までいずれかの連続数が設定されている。なお、再現性の判断用の同一判定連続回数においては、優遇判定用の連続数N2が通常判定用の連続数N1以上の値にされており、再現性なしの判断を得ることが同等もしくは難しくなるようになっている。例えば、本実施形態では、再現性の判断用の優遇判定用の連続数N2は8回最大連続回数、通常判定用の連続数N1は5回最頻連続回数にされている。なお、本実施形態では、最頻連続回数が複数回ある場合、それらの平均値少数点以下切り上げを通常判定用の連続数N1に設定するようにしている。例えば、リスト74に基づいて、通常判定に対する現実的な同一判定連続回数を5回最頻連続回数とすることや、優遇判定に対する現実的な同一判定連続回数を8回最大連続回数とすることができる。そうすると操作情報学習部33は、図12のリスト74において、現在の支援成功の割合を80にするために必要とされる支援成功の連続数が5回又は8回よりも多い場合、当該支援対象エリア41における学習を中止すると判断することができる。なお、リスト74に基づく限り、現実的な同一判定連続回数として8より大きい数を選択したり、3より小さい値を選択することは適切とは言えない。例えば、予測回数が10回未満の場合、再現性の有無の判断に割合80を用いたとする。すると、支援成功に再現性があると判断された後、支援失敗が追加登録されることで支援成功の割合が80未満になり、予測回数が10回未満のうちに、判断結果が地点特有の操作情報に再現性がないと変化してしまうおそれがある。この場合、判断結果として良好であると言えないこともある。一方、本実施形態では、予測回数が10回未満の場合、再現性の有無の判断に連続回数を用いる。すると、支援成功に再現性があると判断された後、支援失敗が追加登録されても支援成功の連続回数には変化生じないため、少なくとも予測回数が10回未満のうちに、地点特有の操作情報の再現性の判断結果が、再現性なしに変化するおそれがない。これによって、判断結果を良好に維持できる。作用次に、本実施形態の車両用情報処理装置の作用について、図13に従って説明する。ここでは、車両10がカーブ道路60を通過する場合を例にして、当該カーブ道路60において提供される運転支援について説明する。なお、図13aは車両10が初めて通過するなどのため学習エリアが設定されていない状態を示す図であり、図13bは学習エリアに対する学習が学習中であり、運転支援は行われていない状態を示す図である。また、図13cは学習エリアに対する運転支援とともに、運転支援の再現性判断も行われている状態を示す図である。一定速度で走行していた車両10で減速操作が実行されると、情報処理ECU11が、その実行された減速操作と、そのときの操作位置67を検出するとともに、操作位置67を含む学習エリアをデータベース12Aから検索する。このとき、図13aに示すように、初めて通過する地点である場合、学習エリアが検索されないため、情報処理ECU11は、図13bに示すように、操作位置67を含む新たな学習エリア61を設定するとともに、学習エリア61と減速操作とを関連付けてデータベース12Aに登録する。他方、図13bに示すように、以前に通過した地点である場合、情報処理ECU11は、最新の操作情報である減速操作を、検索にて得られた学習エリア61に関連付けて登録する。このとき、情報処理ECU11では、新規学習により、減速操作の再現性が学習され、再現性ありと判断されると、学習エリア61に地点特有の操作情報として減速操作を設定する。すると、図13cに示すように、学習エリア61がいわゆる支援対象エリアとして確定されて、当該学習エリア61に対応する地点特有の操作情報が運転支援情報として車両10に提供されるようになる。そして、図13cに示すように、学習エリア61における運転支援が開始された後、情報処理ECU11は、当該学習エリア61における地点特有の操作情報についてその再現性を学習する。その学習の結果、再現性ありと判断された場合、運転支援を継続する一方、再現性なしと判断された場合、運転支援を中止し、学習をし直す再学習するようにする。つまり、車両10の減速動作が、目標位置67を含む許容範囲66内の地点を目標とし行われた場合、運転支援が成功したと判断する。そして、この運転支援の成功が登録されて情報処理ECU11による再現性の学習に用いられるようになる。一方、情報処理ECU11は、車両10の減速動作が、目標位置67を含む許容範囲66内の地点を目標として行われなかった場合、運転支援が失敗したと判断する。また、情報処理ECU11は、運転支援の回数が確率による再現性判断に必要とされる最低回数例えば10回以上である場合、再現性の判断を最新の過去10回の予測回数における運転支援の成功率が80以上であるか否かにより判断する。つまり、運転支援の成功率が80以上である場合、再現性ありと判断される一方、運転支援の成功率が80未満であれば再現性なしと判断される。なお、本実施形態では、情報処理ECU11は、過去の通過回数が多くても、最新の10回分の操作情報を用いて学習の中止の判断をする。このため、情報処理ECU11は、学習エリア61における運転支援が失敗した場合、その失敗が所定の連続数だけ連続すれば、過去の通過回数にかかわらず、早期に再現性なしの判断をすることができる。一方、情報処理ECU11は、運転支援の回数が確率による再現性判断に必要とされる最低回数例えば10回よりも少ない場合、運転支援の失敗の連続回数に基づいて運転支援の再現性について判断する。例えば、通常判定として、今後運転支援が継続される現実的な回数N1を5回とすると、図10のグラフ72に示すように、予測回数が4回の場合、支援成功回数が3回以上であれば再現性ありと判断される一方、支援成功回数が2回以下であれば再現性なしと判断される。また、当該カーブ道路60は減速を要することが予め分かっている、つまり減速目処エリアとして設定されている場合、減速目処エリアであることに基づいて運転支援の再現性について判断する。例えば、減速目処エリアである優遇判定として、今後運転支援が継続される現実的な回数N2がN1よりも大きな値である8回とすると、図10のグラフ72に示すように、予測回数が4回の場合、支援成功回数が2回以上であれば再現性ありと判断される一方、支援成功回数が1回以下であれば再現性なしと判断される。このように、再現性判定に連続数を用いることにより、学習エリア61の通過回数が少ない場合であっても好適な再現性判断をすることができるため、ドライバの車両操作に適合しない運転支援情報が提供される期間を短くすることができるようになる。上述の判断により、地点特有の操作情報に基づく運転支援が再現性なしと判断される場合、車両の運転支援の学習態様は、図13bに示す態様に移行し、図13bによる学習により学習エリア61に地点特有の操作情報が設定されると図13cに示す態様に移行する。逆に、図13cにおける再現性の判断において、再現性なしと判断されると、図13bに示す学習中に移行する。また、図13bによる学習により、学習が無意味であると判断される場合、学習エリア61を開放して、図13aに示すように、その学習エリア61については、次回通過時に改めて学習を開始できるような態様に移行する。以上説明したように、本実施形態に係る車両用情報処理装置及び車両用情報処理方法は、以下に列記する効果を有する。1情報処理ECU11は、ドライバの車両操作にかかる嗜好性、つまり再現性を、運転支援情報として提供した特有の操作情報がドライバの車両操作に適合していると判定した回数、もしくは適切していないと判定した回数に基づいて学習する。すなわち、情報処理ECU11では、再現性の学習を上記判定した回数に基づいて行うため、再現性の判断を比較的容易に行うことができる、つまりドライバの操作情報がより円滑に再現性の学習結果に結び付けられるようになる。また例えば、学習開始時点から数えると、最低回数例えば10回までは、判定した回数は増加するのみで減ることはないため、判定結果が安定するようになることもある。これによっても、ドライバの操作情報がより円滑に学習結果に結び付けられる。2許容誤差個人許容誤差の範囲内に、運転支援情報にて提供した地点特有の操作情報例えば停止位置とドライバの車両操作の結果例えば実際の停止位置との間の偏差があるか否かによって、地点特有の操作情報がドライバの車両操作に適合しているか否か判定する。このため、適切に許容誤差個人許容誤差の範囲を設定することによりドライバに違和感を与えない運転操作支援を提供することができるようになる。3車両10の動作結果をドライバの車両操作の結果としたことにより、ドライバによる車両操作の結果である車両動作に基づいてドライバの車両操作に対して運転支援情報が適合しているか否かが判定できる。例えば、ドライバの車両操作のうちのペダル操作に基づいて運転支援情報が適切であったか否かを判定すると、車両の動作が適切であったとしても、適合しているか否かの判定基準にしているドライバのペダル操作が無い場合、運転支援情報は適合していないと判定されるおそれもある。そこで、この装置は、車両の動作結果に基づいて運転支援情報が適切であったか否かを判定することで、ドライバによるペダル操作などがセンサなどで検出されなかった場合であれ、運転支援情報が適合したか否かを適切に判定できるようにした。これにより地点特有の操作情報に係る車両操作の再現性が適切に判定できるようになる。4ドライバの別に個人許容誤差を設定するようにしたため、許容誤差をドライバの別に生じる車両操作の違いが反映されたものにすることができる。これにより、ドライバには当該ドライバに対応する個人許容誤差に基づく運転支援情報が提供されるようになるため、当該ドライバが運転支援情報に対して違和感を感じる可能性が減少するようになる。55回や8回などの連続回数に基づいて減速操作の再現性を判定するため、連続回数の判定に不要である遠い過去の通過操作履歴の影響が無くなる、もしくは、低減されるようになるため、ドライバの車両操作にかかる嗜好性の変化を早期に認識することが可能となる。6特定の車両操作の要求される場所、いわゆる減速目処エリアで要求される車両操作と同一種類の車両操作、つまり減速操作を学習する場合、当該操作情報の再現性の学習に用いられる連続取得回数を変更した。例えば、一時停止が要求される場所の場合、ドライバには特定の車両動作としての減速操作が要求されるため、減速操作の再現性の学習に用いる同一種類の判定が連続してなされた回数を少なくするようにすることができる。7地点の設定、つまり学習エリアの設定が操作情報に基づいて行われるため、運転支援の学習を行う地点の設定にかかる柔軟性を高くすることができる。また、そうした学習を行う地点学習エリアが操作情報が取得された地点を含む所定の範囲からなる地点として設定されるため、道路状況による車両の位置ずれや、位置検出精度に起因する位置ずれなどにも好適に対応することができる。さらに、所定の範囲を同一の地点として扱うため、再現性を学習する地点学習エリアが互いに近い範囲に多数設定されることが防止されるため、情報の増加も抑制されるようになる。その他の実施形態なお上記実施形態は、以下の態様で実施することもできる。上記実施形態では、減速目処エリアを設定している場合について例示したがこれに限らず、その他の目処エリアが設定されていてもよい。例えば、加速目処エリアを設定してもよく、この場合、減速目処エリアに代えて加速目処エリアを、減速操作に代えて加速操作を適用するようにすればよい。これにより、車両用情報処理装置としての設計自由度が向上するようになる。上記実施形態では、減速目処エリアであるか否かを確認する場合について例示した、しかしこれに限らず、減速目処エリアであるかを確認しなくてもよい。この場合、どの学習エリアに対しても通常判定による再現性の学習などをするようにすればよい。これにより、車両用情報処理装置としての設計自由度が向上するようになる。上記実施形態では、減速目処エリアがデータベース12Aに登録されている場合について例示した。しかしこれに限らず、減速目処エリアを、ナビゲーションシステムに搭載されている地図情報に含まれている道路データや外部インフラ装置から送信される道路データなどから取得してもよい。これにより、減速目処エリアを予めデータベースに登録しておくとともに、最新の状態に管理しておく手間が軽減される。また、データベースに含まれていない地点に対しても減速目処エリアを設定することができるようになるため、車両用情報処理装置としての利便性が向上されるようになる。上記実施形態では、学習エリアと支援対象エリア41とが同範囲に設定されている場合ついて説明した。しかし、これに限らず、学習エリアと支援対象エリアとの範囲が異なっていてもよい。すなわち、新規学習や継続学習に用いる学習エリアの範囲と、運転支援を行う支援対象エリアとは、必ずしも一致する必要はないため、相違したとしてもよい。これにより、学習エリアや、支援対象エリアの設定の自由度が向上し、車両用情報処理装置としてもその設計自由度が向上するようになる。上記実施形態では、車両10の情報処理ECU11にて支援対象エリア41における地点特有の操作情報の再現性が判断される場合について例示した。しかしこれに限らず、支援対象エリア41における地点特有の操作情報の再現性の判断が車両外に設けられた情報処理センタなどで行われてもよい。つまり、車両と情報処理センタとが通信可能に構成されていれば、地点特有の操作情報の再現性の判断を情報処理センタで行うことができる。このように、支援対象エリア41に対する地点特有の操作情報の再現性の判断を、外部装置で行うことにより、車両用情報処理装置のシステム構成の自由度が向上するようになる。上記実施形態では、地点特有の操作情報がドライバの車両操作に適合しているか否かを、停止目標位置40aに対する車両10の実際の停止位置の偏差に基づいて判定する場合について例示した。しかしこれに限らず、上記の判定を、提供した運転支援と、車両の実際の動作との間の偏差であれば、例えばアクセルOFFタイミングの教示と、実際のアクセルOFFタイミングとの偏差に基づいて行ってもよい。これにより、様々な運転操作に対して判定が可能になるなど、車両用情報処理装置としての設計自由度や、適用可能性が高められるようになる。上記実施形態では、ドライバによる減速操作停止操作を含んでも良いに対する運転支援を提供することを目的とする場合について例示したが、これに限らず、ドライバによる加速操作やステアリング操作などに対する運転支援を目的としてもよい。加速操作やステアリング操作であっても、学習エリアにおける支援対象操作として選択されることで当該操作に対する運転支援信号を出力することができる。このため、エンジンECUや、ステアリングECUや、ブレーキECUが取得した各運転支援信号に応じた制御を行うことで上述の運転支援信号に対しても運転支援を行うことができる。上記実施形態では、上限数10個を超えた過去の操作情報はデータベース12Aから消去される場合について例示した。しかしこれに限らず、上限数を超えた過去の操作情報を消去しなくてもよい。これにより、学習に用いる操作情報の数が大きい値に変更されるようなことなどがあっても、その変更に対応することができるようになる。上記実施形態では、操作情報学習部33が学習に用いる操作情報は、最大で最新の10回分の操作情報のみである場合について例示したが、これに限らず、学習に用いる操作情報の上限数は10回より少なくても、10回より多くてもよい。上記実施形態では、割合に基づく学習を操作情報が10回未満である場合には行わない場合について例示した。しかしこれに限らず、割合に基づく学習を操作情報が10回未満である場合に行ってもよい。この場合、連続数に基づく学習を行う場合の操作情報の数を、割合に基づく学習を行うことに都合のよい数に調整すればよい。これにより、車両用情報処理装置としての設計自由度が向上するようになる。上記実施形態では、再現性の学習を操作情報が10回未満である場合に行う場合について例示した。しかしこれに限らず、再現性の学習を操作情報が10回である場合や、10回よりも多い場合に行ってもよい。これにより、車両用情報処理装置としての設計自由度が向上するようになる。上記実施形態では、新規学習と、継続学習とがともに行われる場合について例示したが、これに限らず、新規学習の結果に基づいて、継続学習のみを実行するようにしてもよい。これにより、車両用情報処理装置としての設計自由度が向上するようになる。"