複数のユーザ間で情報を共有化する情報共有システムであって、共有化の対象とする情報を前記複数のユーザの各々に対応付けて記憶する共有化情報記憶手段と、前記複数のユーザの各々の属性に関する情報を記憶する属性情報記憶手段と、前記属性情報記憶手段に記憶されている情報に基づいて、前記複数のユーザの各組み合わせ間の差異度を計算する差異度判定手段と、前記差異度判定手段により計算された差異度に基づいて、前記複数のユーザのうちいずれかを対象ユーザとして同類ユーザを判定する相関関係判定手段と、前記対象ユーザと前記相関関係判定手段により判定された同類ユーザの間で、前記同類ユーザと対応付けて前記共有化情報記憶手段に記憶されている情報を共有化する情報共有化手段とを備えることを特徴とする情報共有システム。請求項1に記載の情報共有システムにおいて、前記属性情報記憶手段に記憶される情報は、前記複数のユーザの各々の個人的特徴に関する情報と、立ち寄り先での行動傾向に関する情報と、移動時の運転傾向に関する情報とを含むことを特徴とする情報共有システム。請求項1または2に記載の情報共有システムにおいて、前記相関関係判定手段は、前記差異度判定手段により計算された差異度を予め設定されたしきい値と比較し、その比較結果に基づいて前記同類ユーザを判定することを特徴とする情報共有システム。請求項3に記載の情報共有システムにおいて、前記しきい値を変更するしきい値変更手段をさらに備えることを特徴とする情報共有システム。請求項1乃至4のいずれか一項に記載の情報共有システムにおいて、前記対象ユーザと前記同類ユーザの属性に応じて、前記情報共有化手段により共有化する情報を制限する共有化制限手段をさらに備えることを特徴とする情報共有システム。請求項1乃至5のいずれか一項に記載の情報共有システムにおいて、前記相関関係判定手段は、前記差異度判定手段により計算された前記同類ユーザと他のユーザ間の差異度に基づいて、前記他のユーザをさらに前記対象ユーザの同類ユーザとして判定することを特徴とする情報共有システム。特許文献1に開示される技術では、ある会員によって登録された情報が同じグループに属する他の会員に対して一律に公開されるため、その情報が必ずしも他の会員にとって関心が高いものとは限らないという課題がある。本発明による情報共有システムは、複数のユーザ間で情報を共有化するものであって、共有化の対象とする情報を複数のユーザの各々に対応付けて記憶する共有化情報記憶手段と、複数のユーザの各々の属性に関する情報を記憶する属性情報記憶手段と、属性情報記憶手段に記憶されている情報に基づいて、複数のユーザの各組み合わせ間の差異度を計算する差異度判定手段と、差異度判定手段により計算された差異度に基づいて、複数のユーザのうちいずれかを対象ユーザとして同類ユーザを判定する相関関係判定手段と、対象ユーザと相関関係判定手段により判定された同類ユーザの間で、同類ユーザと対応付けて共有化情報記憶手段に記憶されている情報を共有化する情報共有化手段とを備える。本発明によれば、システムの各利用者にとってそれぞれ関心が高い情報を共有化することができる。図1に、本発明の一実施形態に係る情報共有システムの全体構成を示す。図1に示す情報共有システムは、ルート検索支援センター1、個人属性判定センター2、車両3に搭載されているナビゲーション装置31および通信端末32、携帯端末4、およびパソコン5により構成される。ルート検索支援センター1と個人属性判定センター2は、ネットワーク6を介して互いに接続されている。ルート検索支援センター1の構成について説明する。ルート検索支援センター1は、DBアクセス部11、目的地選択部12、ルート探索部13、正規整備地図DB14、および拡張地図DB15を有する。DBアクセス部11は、ユーザからのアクセス要求を受け付けるための部分である。図1の情報共有システムを利用するユーザは、ナビゲーション装置31、携帯端末4、またはパソコン5を操作して、無線通信を介してDBアクセス部11と接続することにより、正規整備地図DB14にアクセスして任意の地図データを正規整備地図DB14から取得することができる。一方、拡張地図DB15内に登録されている各データについては、その公開範囲が後述のようにユーザ間の相関関係に応じて制限されており、そのためユーザが任意に取得することはできない。すなわち、拡張地図DB15内に登録されている各データは、登録者とその同類者、たとえば身内、似た趣味や思考の持ち主同士、同業者同士といった限られた範囲以外では必要のないデータである。そのため、登録者との差異度が大きいユーザにはこれを開示せず、差異度が小さい同類のユーザに対してだけアクセスを許可する。目的地選択部12は、ユーザからの要求に応じて目的地を選択するための部分である。ルート探索部13は、ユーザからの要求に応じてルートを探索するための部分である。図1の情報共有システムを利用するユーザは、ナビゲーション装置31、携帯端末4、またはパソコン5からDBアクセス部11を介して正規整備地図DB14や拡張地図DB15にアクセスし、これらに記録されているデータを利用して、目的地選択部12により目的地や経由地を選択することができる。そして、選択した目的地までのルートをルート探索部13により探索し、そのルート情報の提供をDBアクセス部11を介して受けることができる。正規整備地図DB14は、正規に整備された公的な地図データを記憶してシステム利用者に提供するためのデータベースである。たとえば、国土地理院や地図会社が各地で行われた測量、現地調査等の結果に基づいて作成した正確な地図のデータが、正規整備地図DB14内に記録されている。この地図データは、地図上の各道路の位置、種別、接続関係、旅行時間等をリンク単位で表した道路データや、住所データなどを含む。さらに、地図上に存在する各種POIpointofinterestに関するPOIデータも含む。POIとは、たとえば公園、遊園地、役所等の公共施設、レストラン等の飲食施設、スーパーマーケット、コンビニエンスストア等の店舗など、システム利用者が任意に立ち寄り可能な場所を総称したものである。正規整備地図DB14におけるPOIデータフォーマットの一例を図2aに示す。正規整備地図DB14内には、たとえば図2aに示すようなデータフォーマットにより、各POIに関するデータがそれぞれ記録されている。すなわち、各POIの名称、各POIに固有のID、各POIが属するカテゴリ、各POIが位置する場所の住所および緯度経度、各POIから最寄りの道路を道路データ中で特定するための最寄り道路IDの各データがPOIごとに記録されている。なお、正規整備地図DB14に記録されている地図データは、正規に整備された公的なデータであるため、利用者ごとのアクセス制限は設けられていない。すなわち、ナビゲーション装置31、携帯端末4、またはパソコン5のどの機器からでも、図1の情報共有システムを利用するユーザは、これらの機器を操作して正規整備地図DB14にアクセスし、任意の地図データを正規整備地図DB14から取得することができる。一方、拡張地図DB15は、上記の正規整備地図DB14とは異なり、正規に整備された公的な地図データではなく、個人、一般団体、企業等から提供された地図の情報やそれに関する情報を記憶するためのデータベースである。たとえば、飲食施設等のPOIについて、正規整備地図DB14には記録されていない、個人の感想による口コミ情報や広告情報などを拡張地図DB15に記録しておくことができる。また、正規整備地図DB14のPOIデータには記録されていない場所の情報を拡張地図DB15に記録しておいてもよい。拡張地図DB15のデータフォーマットの一例を図2bに示す。拡張地図DB15には、たとえば図2bに示すようなデータフォーマットにより、各POIの口コミ情報や広告情報のデータが記憶されている。たとえば、個人がレストランで食事をした際の感想やおすすめメニュー等の口コミ情報、遊園地での新しいアトラクションの開催情報やスーパーマーケットの特売情報等の広告情報などが記録されている。なお、図2bにおける名称およびIDは、正規整備地図DB14と拡張地図DB15の間で同じPOI同士をマッチングするためのデータである。ここには、図2aに示した正規整備地図DB14の名称およびIDと同一の値がそれぞれ記録されている。また、拡張地図DB15内には、たとえば図2cに示すようなデータフォーマットにより、正規整備地図DB14のPOIデータには含まれない場所に関する情報のデータも記憶されている。こうした場所としては、たとえば、図1の情報共有システムを利用する各ユーザや、その関係者友人、親戚等の自宅、オーナーが知られたくないから公的な地図には情報を開示しない隠れ家的存在のレストラン、防災防犯の観点から詳細位置を開示しない原子力や防犯等の施設、個人により感じ方が異なるビュースポットなどが考えられる。このような場所について、その名称、ID、カテゴリ、住所、緯度経度および最寄りの道路の各データと共に、口コミ情報や広告情報のデータが記録されている。なお、図2cにおける名称およびIDは、正規整備地図DB14の各POIについて記録されているものと重複しないように定められる。図1の情報共有システムを利用するユーザは、ナビゲーション装置31、携帯端末4、またはパソコン5の操作により、DBアクセス部11を介して拡張地図DB15にアクセスし、以上説明したようなデータを拡張地図DB15内に登録することができる。ユーザが拡張地図DB15にデータを登録すると、そのユーザのIDなどが登録者を特定するための登録者情報として各データに対して付加される。これにより、拡張地図DB15に記憶されている各データについて、そのデータを登録したユーザとの間で対応付けが行われる。各データに付加された登録者情報は、後述のように拡張地図DB15に記憶されている各データの公開範囲をユーザ間の相関関係に応じて制限する際に用いられる。なお、上記では正規整備地図DB14と拡張地図DB15を別々に構成する例を説明したが、これらを一つの地図DBとして構成してもよい。その例を図2dに示す。この例では、図2aに示した正規整備地図DB14のデータ内容と、図2bおよびcに示した拡張地図DB15のデータ内容とが、図2dに示すようなデータフォーマットにより、一つの地図DB16内にまとめて格納されている。すなわち、データフォーマットの上段部分には、正規整備地図DB14と同様に、正規に整備された公式の地図データにおける各POIのデータが格納されている。一方、下段部分には、拡張地図DB15と同様に、個人、民間団体、企業等から集めた様々な場所についての口コミ情報や広告情報のデータが格納されている。また、上記の例では、地図上にあるPOI等の場所について口コミ情報や広告情報を拡張地図DB15内に格納する例を説明したが、POIではなく道路についての口コミ情報や広告情報を拡張地図DB15内に格納するようにしてもよい。たとえば、工場がライトアップされて綺麗に見える海沿いの道路や、景色のよい道路、抜け道に適した道路について、その口コミ情報や広告情報のデータをユーザが拡張地図DB15内に登録し、格納しておくことができる。次に個人属性判定センター2の構成について説明する。個人属性判定センター2は、DBアクセス部21、差異度判定部22、相関関係判定部23、個人属性DB24、差異度相関関係DB25、および移動履歴DB26を有する。DBアクセス部21は、ルート検索支援センター1のDBアクセス部11と同様に、ユーザからのアクセス要求を受け付けるための部分である。図1の情報共有システムを利用するユーザは、ナビゲーション装置31、携帯端末4、またはパソコン5を操作して、無線通信を介してDBアクセス部21と接続することにより、個人属性DB24や移動履歴DB26にアクセスし、データを新たに登録したり、登録されているデータの内容を変更したりことができる。差異度判定部22は、個人属性DB24に記録されているデータに基づいて、各ユーザ同士の相関関係を判定するための差異度を算出する。この差異度の具体的な算出方法については、後で詳しく説明する。算出された差異度は、差異度相関関係DB25にユーザごとに記録される。相関関係判定部23は、差異度判定部22により算出されて差異度相関関係DB25に記録された各ユーザの差異度に基づいて、各ユーザ同士の相関関係を判定する。この相関関係の判定方法については、後で詳しく説明する。個人属性DB24は、図1の情報共有システムを利用する各ユーザの属性に関する情報を記憶するためのデータベースである。たとえば、性別、年齢、学歴等の各ユーザ個人の属性に関する情報、各ユーザの旅行時の行動傾向に関する情報、各ユーザの運転傾向に関する情報などが個人属性DB24に記録される。図3に、個人属性DB24のデータフォーマットの一例を示す。個人属性DB24内には、たとえば図3に示すようなデータフォーマットにより、各ユーザの属性に関するデータがそれぞれ記録されている。具体的には、符号241に示すようなユーザの個人的特徴に起因する属性群の各データと、符号242に示すようなユーザの旅行時における立ち寄り先での行動傾向に起因する属性群の各データと、符号243に示すようなユーザの移動時における運転傾向に起因する属性群の各データとが格納されている。符号241に示す属性群の各データは、氏名、ID、性別、年齢、学歴、住所、仕事、趣味などの属性データを含む。これらの属性データは、各ユーザがナビゲーション装置31、携帯端末4、またはパソコン5の操作により、DBアクセス部21を介して個人属性DB24にアクセスして登録することができる。学歴は、ユーザの最終学歴だけでなく、過去に在籍した全ての学校名を含んでいてもよい。住所は、現在の住所だけでなく、ユーザの出身地、本籍地、親の生まれ故郷、過去に住んだことのある場所の住所などを含んでいてもよい。仕事は、ユーザが在籍している会社の名称、部署名、業種などを含むことができる。上記の各属性データのうち氏名とID以外は、所定のカテゴリごとに分類され、その分類結果に応じたカテゴリ番号がそれぞれ付される。このとき、性別と年齢以外の各属性データについては、大カテゴリおよび小カテゴリに分類される。たとえば、学歴の大カテゴリとして、ユーザが過去に在籍した学校をその種類幼稚園、小学校、中学校、高校、大学、大学院等に応じて分類する。次に、学歴の小カテゴリとして、学校単位で個別に分類する。このとき、大学在籍時の学部や学科、大学院在籍時の研究室など、さらに細かく分類してもよい。符号242に示す属性群の各データは、立ち寄り先での行動傾向に関する滞在時間、撮影場所、食事種類などの属性データを含む。これらのデータ内容は、移動履歴DB26に記録されている各ユーザの移動履歴に基づいて自動的に決定することができる。たとえば、ユーザが自宅付近以外で所定時間以上立ち止まった地点があれば、その地点を旅行先での立ち寄り先と判定する。こうして判定した各立ち寄り先での平均滞在時間や立ち寄り先の種類を求め、その結果に基づいて、ユーザが立ち寄り先においてゆっくり滞在する傾向があるか否か、どのような種類の観光地点や飲食施設に立ち寄る傾向があるかなどを分析し、上記の各属性データの内容をそれぞれ決定する。上記の各属性データは、符号241に示す属性群の各データと同様に、所定のカテゴリごとに分類され、その分類結果に応じたカテゴリ番号がそれぞれ付される。なお、図3では小カテゴリ番号が付されておらず、大カテゴリ番号のみが各属性データに付されている例を示しているが、必要に応じて小カテゴリの分類を行い、小カテゴリ番号を付してもよい。符号243に示す属性群の各データは、移動時における運転傾向に関する有料道路、信号の有無、急加減速、道路種類などの属性データを含む。これらのデータ内容は、移動履歴DB26に記録されている各ユーザの移動履歴に基づいて自動的に決定することができる。たとえば、有料道路を使用する傾向が高いか否か、信号がある交差点を回避する傾向が高いか否か、発進時や停止時において急加減速する傾向が高いか否か、渋滞しやすいが広くて運転しやすい道路と裏道のどちらを走行する傾向が高いかなどを分析し、上記の各属性データの内容をそれぞれ決定する。上記の各属性データは、符号241、242にそれぞれ示す属性群の各データと同様に、所定のカテゴリごとに分類され、その分類結果に応じたカテゴリ番号がそれぞれ付される。なお、図3では急加減速以外に小カテゴリ番号が付されておらず、大カテゴリ番号のみが各データに付されている例を示しているが、必要に応じて小カテゴリの分類を行い、小カテゴリ番号を付してもよい。なお、各ユーザがナビゲーション装置31、携帯端末4、またはパソコン5の操作により、DBアクセス部21を介して個人属性DB24にアクセスすることで、上記のようにして決定された属性群242、243の各データの内容を任意に変更できるようにしてもよい。また、図3では大カテゴリと小カテゴリの2段階でカテゴリ分類を行う例を示したが、3段階以上のカテゴリ分類を行ってもよい。差異度相関関係DB25は、差異度判定部22による差異度の算出結果を記録するためのデータベースである。移動履歴DB26は、各ユーザの過去の移動履歴を記録するためのデータベースである。移動履歴DB26に記録される移動履歴としては、たとえば出発地、経由地、目的地、主要通過地点などの情報が考えられる。図1の情報共有システムを利用するユーザが、ナビゲーション装置31、携帯端末4、またはパソコン5の操作により、DBアクセス部11を介して拡張地図DB15へのアクセス要求を行うと、そのユーザを特定するための情報、たとえばIDがルート検索支援センター1から個人属性判定センター2へ送信される。この情報は、個人属性判定センター2において相関関係判定部23に出力される。相関関係判定部23は、ルート検索支援センター1から送信された情報に基づいて、拡張地図DB15に対してアクセス要求を行ったユーザを特定する。そして、差異度相関関係DB25に記録されている当該ユーザの差異度データに基づいて、他のユーザの中から当該ユーザと相関度の高いユーザを同類のユーザとして特定し、その同類ユーザのIDをルート検索支援センター1へ返信する。ルート検索支援センター1では、DBアクセス部11において、拡張地図DB15に記憶されているデータの中から、個人属性判定センター2から返信されたIDに対応する同類ユーザのデータを抽出する。そして、抽出したデータを要求元の機器に対して返信し、その機器において画面表示させると共に、必要に応じてルート探索などを行う。このようにして、アクセス要求を行ったユーザと同類ユーザの間で拡張地図DB15に記憶されている同類ユーザのデータを共有化することができる。これにより、拡張地図DB15に記憶されているデータを複数のユーザ同士で共有化すると共に、その公開範囲をユーザ間の相関関係に応じて制限することができる。なお、拡張地図DB15に加えて、個人属性DB24や移動履歴DB26に記憶されているデータについても同様にして複数のユーザ同士で共有化するようにしてもよい。すなわち、ナビゲーション装置31、携帯端末4、またはパソコン5の操作により、ユーザから個人属性DB24や移動履歴DB26へのアクセス要求があると、そのアクセス要求に応じて相関関係判定部23は、差異度相関関係DB25に記録されている当該ユーザの差異度データに基づいて、相関度の高いユーザを同類ユーザとして特定する。DBアクセス部21は、こうして決定された同類ユーザに対応するデータを個人属性DB24や移動履歴DB26から抽出し、要求元の機器に対して返信する。このようにして、アクセス要求を行ったユーザと同類ユーザの間で個人属性DB24や移動履歴DB26に記憶されている同類ユーザのデータを共有化することができる。これにより、個人属性DB24や移動履歴DB26に記憶されているデータを複数のユーザ同士で共有化すると共に、その公開範囲をユーザ間の相関関係に応じて制限することができる。次に、差異度判定部22による差異度の計算方法について説明する。拡張地図DB15や個人属性DB24、移動履歴DB26に記録されているデータは、身内、似た趣味や思考同士、同業者といった同類の人以外には必要のないデータであるため、差異度が大きいユーザには開示せず、差異度が小さい同類のユーザに対してだけアクセス許可するようにする。しかし、たとえば仕事の差異度のみを判定基準にして、拡張地図DB15内の企業のPOIデータや個人属性DB24内の仕事データへのアクセスを許可することは好ましくない。また、たとえば学歴の差異度のみを判定基準にして、学校のPOIデータや学歴データへのアクセスを許可する場合も同様である。それは、会社内や学校内では既に名簿、メーリングリスト、掲示板等でデータを共有していることが多く、図1の情報共有システムを利用するメリットが少ないからである。よって、差異度判定部22により各項目ごとの差異度を計算し、それを足し合わせて総合的な差異度を算出することで、ユーザ間の相関関係を総合的に判断し、効果的なアクセス制限を実現する。図4に、差異度の計算例を示す。まず仕事の項目を例にとって、項目ごとの差異度の計算方法を説明する。図3で例示したように、個人属性DB24に記録されている各属性データには、分類されたカテゴリに応じたカテゴリ番号がそれぞれ付されている。このカテゴリ番号は、内容的に関連性の高い分類同士が互いに近い番号となるように予め定められている。たとえば、ユーザ個人の属性に関する各データのうち仕事の属性データに対して付されるカテゴリ番号では、図4に示すように、産業の種類ごとに大カテゴリの分類を行い、農業に対して1、漁業に対して2、製造業に対して5の大カテゴリ番号がそれぞれ付される。すなわち、農業と漁業は共に第一次産業であり内容的に近いことから、互いに近い数字を大カテゴリ番号とする。一方、製造業は第二次産業であり農業や漁業とは内容的にあまり近くないことから、これらと離れた数字を大カテゴリ番号とする。上記のように大カテゴリごとの分類をした後、さらに小カテゴリごとに分類する。たとえば農業については、作物の種類に応じて、米に対して1、野菜に対して2、果物に対して3の小カテゴリ番号がそれぞれ付される。漁業については、漁業形態に応じて、遠海遠洋漁業に対して1、沿海沿岸漁業に対して2、養殖業に対して3の小カテゴリ番号がそれぞれ付される。製造業については、製品の種類に応じて、電機に対して1、電子機器に対して2、機械に対して3、車に対して4、電車に対して5、化学製品に対して8の小カテゴリ番号がそれぞれ付される。このように、内容的な差異が大きいほど離れた数字となるように、各カテゴリ番号を設定する。なお、電車と化学製品のように内容的にあまり近くない分類同士については、上記のように連番ではなく離れた数字の分類番号とすることが好ましい。個人属性DB24に記録されている他の各属性データについても同様に、内容的に近い分類同士が互いに近い数字となるようなカテゴリ番号をそれぞれ設定する。なお、上記で説明したカテゴリ分類やカテゴリ番号は、あくまで仕事の属性データにおける一例であるため、カテゴリ分類やカテゴリ番号は属性データの種類に応じて異なることは言うまでもない。また、仕事の属性データにおいて上記で説明した以外のカテゴリ分類やカテゴリ番号を用いてもよい。以上説明したようにして、個人属性DB24に記録されている各属性データのカテゴリ番号がそれぞれ設定される。差異度判定部22は、以下の式1により、差異度の算出対象とするユーザの組み合わせごとに、各属性データのカテゴリ番号の差を算出して足し合わせる。なお、大カテゴリと小カテゴリのように複数段階でカテゴリの分類が行われている場合、各カテゴリ番号に異なる位を割り当てて差異度を計算する。このとき、上位のカテゴリ分類に対するカテゴリ番号ほど大きな位を割り当てられるようにする。たとえば、大カテゴリ番号を10の位、小カテゴリ番号を1の位にそれぞれ割り当てる。差異度性別Noの差年齢Noの差...急加減速Noの差道路種類Noの差±S1式1ではさらに、ユーザごとに差異度をカスタマイズするためのカスタマイズ値Sが設定されている。たとえば、ユーザAが他のユーザBのデータにアクセスした結果、同類だと感じた場合には、その旨を個人属性判定センター2へ通知する。この通知に応じて差異度判定部22は、ユーザAに対して算出するユーザBとの差異度において、カテゴリ番号差の合計からカスタマイズ値Sを減算する。一方、これとは反対に、ユーザBは同類ではないとユーザAが感じて個人属性判定センター2へ通知した場合、差異度判定部22は、ユーザAに対して算出するユーザBとの差異度においてカスタマイズ値Sを加算する。このようにして各ユーザの実感に応じてカスタマイズ値Sを増減させることで、ユーザごとに差異度がカスタマイズされ、実情に近づけることが可能となる。あるいは、以下の式2により、各カテゴリ番号の差に重み付け係数α、β...μをそれぞれ掛けて属性データごとに重み付けをしてもよい。他のユーザが同類かどうかを判断するために何の属性データを重視するかはユーザごとに異なる。また、状況に応じても異なる。たとえば、週末旅行に行く前などは、仕事や学歴よりも年齢や趣味を重視したいと考えたり、信号有無よりも滞在時間や撮影場所を重視したいと考えたりすることがある。そこで、属性データごとに重み付けを行うことで、ユーザの好みや状況に応じて最適な差異度を計算することができる。この重み付け係数は各ユーザが任意に設定することができる。たとえば、ユーザが重視したい属性については重み付け係数を他の属性よりも小さくすることで、その属性に多少の差があるユーザであっても同類であると判定されるようにすることができる。差異度α性別Noの差β年齢Noの差...λ急加減速Noの差μ道路種類Noの差±S2さらに、カスタマイズ値Sを利用して各属性データに対するカテゴリ番号をユーザごとにカスタマイズしてもよい。たとえば、各属性データにカウント値をそれぞれ設定しておき、ユーザAが他のユーザBのデータにアクセスしたところ、同類ではないと感じてカスタマイズ値Sが加算されたとする。この場合、ユーザAの各属性データのうちユーザBと同一ではない属性データに対して、カウント値を1カウントアップする。その結果、カウント値が所定値以上にカウントアップされると、その属性データに対するカテゴリ番号を変更し、カテゴリ同士のカテゴリ番号の差が大きくなるようにする。以上説明したような方法により求められた差異度は、差異度相関関係DB25においてユーザごとに記録される。図5に、差異度相関関係DB25内に記録される差異度のデータフォーマットの一例を示す。図5に示すように、差異度データはユーザごとに各1つのテーブルとして記録される。図5では、4人のユーザについてそれぞれ記録されている4種類の差異度データ251~254を例示している。差異度データ251~254のテーブルの各行には、算出された差異度の小さい順に、その差異度における相手方のユーザを識別するためのIDと、カテゴリ番号の差が最も小さい属性を表す主関係と、差異度とがそれぞれ格納される。ただし、分類数が少なく各ユーザ間の特徴差が表れにくい属性、たとえば性別や年齢などは、主関係の対象から除外することが好ましい。なお、各テーブルの最初の行には、最も差異度が小さい相手として、そのユーザのIDが格納されるとともに、主関係として本人が格納されている。この差異度は当然ながら0である。次に、相関関係判定部23による相関関係の判定方法について説明する。相関関係判定部23は、差異度相関関係DB25に記録されているユーザごとの差異度データに基づいて、差異度が所定のしきい値以下である他のユーザを相関度の高い同類ユーザとして判定する。なお、このとき用いられるしきい値は、各ユーザが任意に変更することができる。そして、同類であると判定したユーザのIDおよび主関係をDBアクセス部11、12へ出力する。たとえば、図5においてID=000のユーザに対するしきい値が25に設定されている場合、差異度データ251を参照し、そのしきい値以下の差異度が記録されているユーザを相関度の高い同類ユーザと判定する。すなわち、差異度が10であるID=222のユーザと、差異度が15であるID=444のユーザとが、ID=000のユーザと同類であると判定されるデータ行231、232。続いて、ID=222のユーザについて、上記のしきい値から差異度データ251における当該ユーザの差異度を減算した値、すなわち25-10=15を新たなしきい値として設定する。そして、ID=222のユーザに対する差異度データ252を参照して矢印233、データ行231と主関係が同じであり、かつ差異度が上記の新たなしきい値以下であるデータ行が記録されている場合は、そのデータ行に対応するユーザを相関度の高い同類のユーザとしてさらに加える。すなわち、差異度が10であって主関係が趣味であるID=134のユーザが、ID=000のユーザと同類であると判定されるデータ行234。さらに、ID=134のユーザについても同様に、差異度データ254を参照し矢印235、相関度の高い同類のユーザの有無を判定する。この場合は該当するデータ行が差異度データ254において記録されていないため、それ以上は同類のユーザがいないと判定される。また、ID=444のユーザについてもD=222のユーザと同様に、しきい値から差異度データ251における当該ユーザの差異度を減算した値、すなわち25-15=10を新たなしきい値として設定する。そして、ID=444のユーザに対する差異度データ253を参照して矢印236、データ行232と主関係が同じであり、かつ差異度が上記の新たなしきい値以下であるデータ行が記録されている場合は、そのデータ行に対応するユーザを相関度の高い同類のユーザとしてさらに加える。この場合、該当するデータ行が差異度データ253において記録されていないため、それ以上は同類のユーザがいないと判定される。以上説明したように、同類であると判定したユーザについて、段階的、連鎖的に次々と差異度データを参照していき、差異度の合計がしきい値以下となるユーザがあれば、そのユーザをさらに同類のユーザに加えていく。このようにすることで、共有化するデータの範囲を拡大することができる。次に、表示データの設定方法について説明する。前述のようにして同類と判定されたユーザについて全てのデータを共有化して、ナビゲーション装置31、携帯端末4、またはパソコン5において画面表示させると、全データを画面上に表示しきれない場合がある。また、属性ごとの差異度に応じてユーザが表示したいと考えるデータが異なる場合もある。たとえば、学歴の差異度が小さいユーザ同士では、出身校は知っているので表示の必要はないとユーザが考えることがある。また、仕事の差異度が小さいユーザ同士では出身校や職場の位置を表示したいが、趣味の差異度が小さいユーザ同士ではこれらの表示は必要なく、過去に行ったことのある目的地の履歴を表示したいとユーザが考えることもある。さらに、有料道路を使わない、裏道は苦手といった移動に関する属性の類似度が小さいユーザ同士では、出身校や職場などの表示は必要ないが、移動に関する嗜好が同類であるので、過去のルートの履歴を表示したいとユーザが考える可能性もある。そこで、図6に例示するような表示設定画面により、主関係ごとに各データ項目の表示/非表示を設定できるようにする。この表示設定画面において表示または非表示のいずれかを各欄に対して設定することで、主関係ごとに表示するデータ項目を設定することができる。なお、図6において主関係は、前述のように差異度データにおいてカテゴリ番号の差が最も小さい属性を表している。図6の表示設定画面で設定された表示設定内容は、DBアクセス部11、21において記憶される。DBアクセス部11、21は、相関関係判定部23から出力される同類ユーザの主関係と、主関係ごとの表示設定内容とを比較し、その比較結果に基づいて、拡張地図DB15、個人属性DB24または移動履歴DB26から抽出する同類ユーザのデータを決定する。これにより、アクセス要求を行ったユーザと同類ユーザの属性に応じて、これらのユーザ間で共有化する情報を制限することができる。次に、しきい値の設定方法について説明する。相関関係判定部23により各ユーザ間の相関関係を判定する際に用いる差異度のしきい値は、前述のように各ユーザが任意に変更することができる。図7に、しきい値を変更する際に用いるしきい値設定画面の例を示す。このしきい値設定画面では、右側のバーグラフの長さを調節することで、主関係ごとに差異度のしきい値を個別に設定することができる。以上説明したような方法により、似た趣味思考を有する人や同業者との間でデータを共有化することで、ナビゲーション装置31、携帯端末4、またはパソコン5において、正規整備地図DB14の地図データには含まれていない場所などの情報を画面上に表示することができる。さらに、その場所を経由地として追加して新しいルートを引いたり、目的地として設定したりすることができる。図8に、表示画面例を示す。図8aは、同僚の出身校と抜け道を示す情報を地図上に表示した画面例を示している。このように、従来の地図画面では学校の地図記号や名称が表示されるだけであったが、本実施形態の情報共有システムでは、主に仕事に関する同類のデータを用いて、同僚の出身校の文字が画面上に表示される。これにより、ユーザの興味をそそることができる。また、主に移動に関する同類のデータにより、お勧めの抜け道の文字が画面上に表示される。これを選択することで、たとえば狭くても信号のない裏道を好むといったユーザの嗜好に沿ったルートに変更することができる。また図8bは、同類がよく行く場所を地図上に表示した画面例を示している。このように、従来ではどこに出掛けるかを決めるのにインターネット、テレビ、雑誌等で紹介された情報や口コミ情報などを利用するだけであったが、本実施形態の情報共有システムでは、様々な要素を総合して判定された場所が画面上に表示される。たとえば、普段の仕事や勉強を休日ぐらいは忘れたいとか、仕事や勉強に関連して行ってみたいといった仕事学歴に関する嗜好、一つの場所をじっくり見たい、または短時間で見て次々に色々な場所へ行きたいといった滞在時間に関する嗜好、海、夕日、緑などの撮影場所の嗜好など、ユーザの嗜好に沿った目的地を設定できる。図8a、bの画面下部には、さらにしきい値を変化させるためのスライドバーが表示されている。ユーザはこのスライドバーを左右に動かすことで、相関関係判定部23が前述のようにして各ユーザ間の相関関係を判定する際に用いる差異度のしきい値を変化させ、ユーザの希望に沿った情報表示量とすることができる。以上説明した実施の形態によれば、次の作用効果を奏する。1情報共有システムは、拡張地図DB15、個人属性DB24および移動履歴DB26により、共有化の対象とする様々な情報を各ユーザに対応付けて記憶する。また、個人属性DB24に記憶されている各ユーザの属性に関する情報に基づいて、ユーザの各組み合わせ間の差異度を差異度判定部22により計算し、差異度相関関係DB25に記憶しておく。この差異度に基づいて、対象とするユーザに対する同類ユーザを相関関係判定部23により判定し、判定結果をDBアクセス部11、21へ出力する。DBアクセス部11、21は、その対象ユーザと相関関係判定部23により判定された同類ユーザとの間で、当該同類ユーザと対応付けて各データベースに記憶されている情報を共有化する。このようにしたので、情報共有システムを利用する各ユーザにとってそれぞれ関心が高い情報を共有化することができる。2個人属性DB24に記憶される情報は、各ユーザの個人的特徴に関する情報と、立ち寄り先での行動傾向に関する情報と、移動時の運転傾向に関する情報とを含む。これにより、各ユーザの趣味や嗜好を正確に反映して、差異度判定部22により差異度の計算を行うことができる。3相関関係判定部23は、差異度判定部22により計算された差異度を予め設定されたしきい値と比較し、その比較結果に基づいて同類ユーザを判定するようにした。これにより、同類ユーザを確実かつ容易に判定することができる。4上記のしきい値を変更できるようにしたので、各ユーザにとって最適となるように情報共有化の範囲を調節することができる。5図6のような表示設定画面を用いて主関係ごとに各データ項目の表示/非表示を設定することで、対象ユーザと同類ユーザの属性に応じて共有化する情報を制限するようにした。これにより、各ユーザにとって不必要な情報が共有化されてしまうのを防ぐことができる。6相関関係判定部23は、差異度判定部22により計算されて差異度相関関係DB25に記憶された同類ユーザと他のユーザ間の差異度に基づいて、他のユーザをさらに対象ユーザの同類ユーザとして判定するようにした。これにより、共有化する情報の範囲を適切に拡大することができる。なお、上記実施の形態では、個人属性DB24においてユーザごとに記憶されている各属性データのカテゴリ番号の差を算出して足し合わせることで差異度を計算する例を説明したが、差異度の計算方法はこれに限定されない。たとえば、各属性データにおける文字の一致度を算出して足し合わせることで差異度を計算してもよい。あるいは、これらの計算方法を組み合わせて用いてもよい。また、上記実施の形態において、拡張地図DB15、個人属性DB24および移動履歴DB26に記憶されている情報のうち共有化の対象から除外するものを当該情報に対応するユーザ側で設定できるようにしてもよい。すなわち各ユーザは、たとえば当該ユーザが拡張地図DB15に登録した情報のうちで他人には知られたくない情報や、当該ユーザが個人属性DB24に登録した個人的な情報、移動履歴DB26に記録されている当該ユーザの移動履歴の情報などを、共有化の対象から任意に除外することができる。以上説明した実施の形態や変形例はあくまで一例であり、発明の特徴が損なわれない限り、本発明はこれらの内容に限定されるものではない。