"ドライバによる各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する車両用情報処理装置であって、同一の地点にて同一の種類の操作情報が連続して取得された回数に応じて、当該地点における前記種類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、当該特定の車両操作と同一の種類の操作情報の再現性の学習に用いられる同操作情報の連続して取得される回数が変更される請求項1又は2に記載の車両用情報処理装置。同一の地点の通過回数が所定回数を超えるとき、所定回数分の最新の通過回数に対する同一の種類の操作情報の取得回数の割合に基づいて前記操作情報の再現性を学習する請求項1~3のいずれか一項に記載の車両用情報処理装置。前記操作情報は、ドライバによる車両の減速操作に基づき取得される情報である請求項1~4のいずれか一項に記載の車両用情報処理装置。当該車両用情報処理装置が車両に搭載されている請求項1~5のいずれか一項に記載の車両用情報処理装置。ドライバの車両操作に基づいて運転支援に必要とされる情報を提供する車両用情報処理装置であって、ドライバによる同一の種類の車両操作が同一の地点において所定回数以上連続して実行されたとき、前記運転支援に必要とされる情報を提供することを特徴とする車両用情報処理装置。ドライバによる各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する車両用情報処理方法であって、同一の地点にて同一の種類の操作情報が連続して取得された回数を計数する工程と、前記計算された回数に応じて当該地点における当該種類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。前記同一の種類の操作情報が連続して取得された回数を計数する工程に先立ち、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、当該特定の車両操作と同一の種類の操作情報の再現性を学習するための同操作情報が連続して取得される回数を変更する工程をさらに備える請求項8又は9に記載の車両用情報処理方法。前記学習する工程では、同一の地点の通過回数が所定回数を超えることを条件に、所定回数分の最新の通過回数に対する同一の種類の操作情報の取得回数の割合に基づいて前記操作情報の再現性を学習する請求項8~10のいずれか一項に記載の車両用情報処理方法。前記操作情報として、ドライバによる車両の減速操作を取得する請求項8~11のいずれか一項に記載の車両用情報処理方法。前記各工程を車両にて行う請求項8~12のいずれか一項に記載の車両用情報処理方法。ところで、ドライバの車両操作に関する学習を終えると、新たに取得されたドライバの車両操作に基づく操作情報が、同じ位置における学習結果としての操作情報と相違していた場合、その新たな操作情報は失敗例として扱われることが普通である。しかしながら、現実には、学習結果としての操作情報に相違する操作情報がドライバの習慣の変化や道路形状の変化などに応じて適正に変更された車両操作に基づく操作情報であることも少なくない。そして、特にこうした車両操作の学習に基づく運転支援では、このような新たなドライバ操作情報が学習結果を導出させた既存のドライバ操作情報に反映されるようになるまでに要する時間が無視できないものとなっている。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する車両用情報処理装置であって、同一の地点にて同一の種類の操作情報が連続して取得された回数に応じて、当該地点における前記種類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する車両用情報処理方法であって、同一の地点にて同一の種類の操作情報が連続して取得された回数を計数する工程と、前記計算された回数に応じて当該地点における当該種類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、操作情報の再現性が同一の地点での同一の種類の操作情報が連続して取得された回数、すなわち同一の地点での同一の種類の操作情報の連続取得回数に基づいて学習されるため、同一の地点にて学習に要する操作情報の数を連続取得回数に応じた数にすることができる。例えば、ドライバによる車両操作がドライバの習慣の変更や道路形状の変更などにより適正に変更された場合、それが有効な車両操作であると学習される、つまりその車両操作が学習結果となるまでに必要とされる操作情報の取得数が連続取得回数になる。このため、変更された操作情報の学習に必要とされる操作情報の取得数を、過去に取得された操作情報の累積に対する割合に基づいて学習する場合に比べて、少ない数にすることができるようになる。これにより、適正に変更された操作情報の学習結果への反映が、これまでに累積された操作情報の影響により遅延することが防止されるようになる。このように、連続取得回数に基づく学習によれば、初めて取得された操作情報や適正に変更された操作情報であれ、適正な操作情報はその再現性が円滑に短期間で学習される。つまり、車両用情報処理装置は、初めて取得された操作情報や適正に変更された操作情報に対する運転支援の開始までに要する期間が短くなり、円滑な運転支援の提供が可能とする。通常、操作情報は、新しいほど実情を正確に示しているため重要性が高く、古くなるほど実情から乖離するおそれが高まるため重要性が低下すると考えられる。また、再現性の高い操作情報ほど、当該操作情報が取得された当初から同操作情報が連続して得られる可能性が高くなる。これらのことから、連続取得回数に基づく再現性の学習によって、古い操作情報が用いられなかったり、その影響が減らされたりしても、再現性の学習結果は適切に維持される。また、割合に基づいて学習する場合、母数として所定数の操作情報の累積が必要であるが、連続取得回数を判断基準にすることで、所定数の操作情報が累積したかどうかにかかわらず、連続取得回数に達した時点で再現性を学習することができるようにもなる。例えば、上記連続取得回数を、割合に基づく学習をすれば、所定数において判断基準とする割合に達すると推測される回数にしておくことで、前記所定数よりも少ない数の操作情報に基づいて再現性を学習することができるようになる。なお、所定数に達しない場合、連続取得回数に基づいて判断するようにすることで、そこまでの総数に基づく割合にて判断することに比べ、操作情報が所定数に達したときに判断基準である割合に到達している確度が向上する。さらに、学習に必要な操作情報を連続取得回数に抑制することができるため、同学習に要する情報量を減少させることもできる。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、前記同一の種類の操作情報が連続して取得された回数を計数する工程に先立ち、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、再現性を学習する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、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。好ましい構成として、前記地点が特定の車両操作の要求される場所であるとき、当該特定の車両操作と同一の種類の操作情報の再現性の学習に用いられる同操作情報の連続して取得される回数が変更される。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、当該特定の車両操作と同一の種類の操作情報の再現性を学習するための同操作情報が連続して取得される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の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、ドライバが停止操作をしなければならない一時停止が要求される場所の場合、停止操作の再現性の学習に用いる連続取得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、同一の地点の通過回数が所定回数を超えるとき、所定回数分の最新の通過回数に対する同一の種類の操作情報の取得回数の割合に基づいて前記操作情報の再現性を学習する。好ましい方法として、前記学習する工程では、同一の地点の通過回数が所定回数を超えることを条件に、所定回数分の最新の通過回数に対する同一の種類の操作情報の取得回数の割合に基づいて前記操作情報の再現性を学習する。このような構成もしくは方法によれば、同一地点の通過回数が割合による学習が可能である所定回数に到達したとき、所定回数分の最新の通過回数に基づいて操作情報の再現性を学習する。これにより、割合に基づく学習であっても、学習が所定回数分の操作情報に基づいて行われるため、学習に使用する操作情報の数が抑制されるようになる。好ましい構成として、前記操作情報は、ドライバによる車両の減速操作に基づき取得される情報である。好ましい方法として、前記操作情報として、ドライバによる車両の減速操作を取得する。このような構成もしくは方法によれば、車両操作として必須の操作である減速操作に対する支援を行なうための情報を提供できるようになる。特に、ハイブリッド車やEV車などは、減速支援に基づいて電力を回生する期間を延ばすことにより回生する電力量を増加させることが可能であるためエネルギーの利用効率を向上させることが可能にもなる。好ましい構成として、当該車両用情報処理装置が車両に搭載されている。好ましい方法として、前記各工程を車両にて行う。このような構成もしくは方法によれば、車両用情報処理装置により提供される支援情報を、当該装置の搭載されている車両において利用することが容易になる。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、ドライバの車両操作に基づいて運転支援に必要とされる情報を提供する車両用情報処理装置であって、ドライバによる同一の種類の車両操作が同一の地点において所定回数以上連続して実行されたとき、前記運転支援に必要とされる情報を提供する。このような構成によれば、同一地点における同一種類の車両操作が連続して所定回数以上実行されたとき、すなわち同一の地点での同一の種類の車両操作の連続実行回数に基づいて、運転支援に必要とされる情報が提供されるようになる。例えば、ドライバの車両操作がドライバの習慣の変更や道路形状の変更などにより適正に変更された場合、その変更された車両操作が連続して所定回数以上実行されることで運転支援が行われるようになる。このため、運転支援を開始するまでに要する車両操作の取得数を、過去の情報の累積に対する割合に基づいて比較するような場合に比較して、少ない数にすることができるようになる。これにより、適正に変更された車両操作に対する運転支援が、これまでに累積された車両操作の影響などにより遅延することが防止されるようになる。このように、連続実行回数に基づく運転支援によれば、初めて取得された車両操作や適正に変更された車両操作であれ、そうした適正な車両操作に対する運転支援を短期間で可能とする。通常、車両操作は、新しいほど実情を正確に示しているため重要性が高く、古くなるほど実情から乖離するおそれが高まるため重要性が低下すると考えられる。また、再現性の高い車両操作ほど、当該車両操作が開始された当初から同車両操作が連続して実行される可能性が高くなる。これらのことから、運転支援に、古い車両操作に関する情報を用いなかったり、その影響を減らしたりしても、適切な運転支援情報の提供が維持される。また、割合に基づいて運転支援情報を提供する場合、母数として所定数の車両操作が必要であるが、連続実行回数を判断基準にすることで、所定数の車両操作が実行されたか否かにかかわらず、連続実行回数に達した時点で運転支援情報を提供することができるようにもなる。例えば、上記連続実行回数を、所定数において判断基準とする割合に達すると推測される回数にしておくことで、所定数よりも少ない数の車両操作に基づいて運転支援情報を提供することができるようになる。なお、所定数に達しない場合、連続実行回数に基づいて運転支援の要否を判断することにより、そこまでの総数に基づいて割合を推定することに比べ、車両操作の回数が所定数に達したとき、判断基準とする割合に到達している確度が向上する。さらに、運転支援情報の提供に必要な車両操作の実行回数を連続実行回数に抑制するため、蓄積しておく車両操作に関する情報数を減少させることもできる。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外部記憶装置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。外部記憶装置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。この外部記憶装置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、一時停止や、踏切や、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車両操作であ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、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と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表示用画面が構成される。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。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。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に用いられる。例えば、加速は加速操作の検出に、減速は減速操作の検出にそれぞれ用いられる。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、ドライバの今回の車両操作が実行されたときの操作位置情報として用いられる。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、内部記憶装置や外部記憶装置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では、最新の操作情報の再現性を学習するプログラム学習用プログラムが実行される。つまり、情報処理ECU11は学習用プログラムにより、最新の操作情報と、それに対応する車両操作の実行された位置を示す操作位置情報とに基づいて、当該操作位置情報を含む学習エリアにおける最新の操作情報の再現性を学習する。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、最新の操作情報及び操作位置情報を検出する操作情報抽出部31と、学習エリアを設定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、学習エリアにおける最新の操作情報の再現性を学習する操作情報学習部33と、現在位置を含む学習エリアに対応する学習結果に基づいて運転支援情報を出力する支援情報出力部34とがそれぞれ設けられている。操作情報抽出部31は、最新の操作情報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。さらに、操作情報抽出部31は、それら最新の操作情報を検出するとき、当該操作情報に対応する車両操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、学習に利用できる情報の種類が最新の操作情報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、最新の操作情報に操作位置情報の示す位置を含む学習エリアを対応付ける。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に登録されている学習エリアの範囲とを比較し、操作位置情報の示す位置が学習エリアの範囲に含まれている場合、その学習エリアを最新の操作情報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、操作位置情報の示す位置がデータベース12Aに登録されているいずれの学習エリアの範囲にも含まれない場合、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作成し、その作成した学習エリアを最新の操作情報の学習エリアとして対応付ける。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、学習エリア及び判定情報を取得するとともに、それら取得した最新の操作情報、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最新の操作情報の再現性を学習する。なお、最新の操作情報はドライバの今回の車両操作に基づくものであるため、この学習は、ドライバの今回の車両操作の再現性を学習することに等しい。詳述すると、操作情報学習部33では、最新の操作情報に対応する学習エリアにおける学習状態に応じて、学習を開始する処理、学習を継続する処理、学習を実行する処理、及び、学習を中止する処理が行われる。学習を開始する処理学習を開始する処理は、学習エリアがデータベース12Aに登録されている学習エリアのいずれにも一致しない場合に行われる処理である。学習を開始する処理では、最新の操作情報に対応付けられた学習エリアと、該学習エリアに対応する登録操作情報とを登録できる領域をデータベース12Aに確保するとともに、当該確保した領域に該学習エリアと該最新の操作情報とを登録する。これにより、データベース12Aには、新たな学習エリアに対応する記憶領域が確保されることとなるとともに、その確保された領域に新たな学習エリアと最新の操作情報とが登録される。なお、登録操作情報には、複数の操作情報を時系列に沿って登録することができるようになっており、車両10が対応付けられた学習エリアを通過する都度最新の操作情報が蓄積されるようになっている。このため、登録操作情報は、1つの最新の操作情報により構成されるか、又は、1つの最新の操作情報及び1つ以上の過去の操作情報により構成されるようになる。学習を継続する処理学習を継続する処理は、学習エリアがデータベース12Aに登録されている学習エリアと一致する場合に行なわれる処理である。学習を継続する処理では、データベース12Aに登録されている学習エリアに対応する登録操作情報に、最新の操作情報が追加登録される。すなわち、既存の学習エリアに最新の操作情報が追加登録される。なお、既存の学習エリアに最新の操作情報が追加登録されると、その登録前には最新であった既存の最新の操作情報は時系列で一つ古くなるため、一つ古い過去の操作情報として管理されるようになる。このように、最新の操作情報が追加される都度、既存の1又は複数の過去の操作情報はより1つ古い情報としてそれぞれ管理されるようになる。なお、本実施形態では、登録操作情報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。学習を実行する処理学習を実行する処理は、学習エリアに対応する登録操作情報に基づいて、当該学習エリアにおける、支援対象にしようとする車両操作としての支援候補操作の再現性を学習する処理である。ところで、操作情報には、減速操作や加速操作など複数の種類の操作情報が含まれており、このうち、同一の種類の操作情報とは、複数の種類の中から選択された1種類の操作情報、例えば減速操作又は加速操作である。なお、このような操作情報の種類の分類は、着目する観点によって任意に分類することができる。例えば、減速操作を、例えば速度領域を基準により細分化することも可能である。また、支援候補操作は、登録操作情報の中に登録されている最新の操作情報及び過去の操作情報のうち最多の同一の種類の操作情報から選択される操作である。そして、学習エリアにおける支援候補操作の再現性が高いと学習された場合、学習を実行する処理では、その支援候補操作が、当該学習エリアにおいて支援される車両操作としての支援対象操作であるとしてデータベース12Aに登録される。このようにして、操作情報学習部33は、学習エリアに対応する支援対象操作も学習する。これにより、情報処理ECU11では、車両10の現在位置に対応する学習エリアとして検索された学習エリアを参照して、同学習エリアに対応する支援対象操作がデータベース12Aより得られるようになる。逆に、学習エリアにおける支援候補操作の再現性が低いと学習された場合、学習を実行する処理では、データベース12Aには支援対象操作が設定されない。もしも既に、データベース12Aに支援対象操作が設定されていた場合、その設定されていた支援対象操作は同データベース12Aから削除される。このようにして、操作情報学習部33は、学習エリアに対応する支援対象操作が無いことも学習する。これにより、情報処理ECU11では、車両10の現在位置に対応する学習エリアとして検索された学習エリアを参照して、同学習エリアに対応する支援対象操作が無いことがデータベース12Aより得られるようになる。支援候補操作の再現性の学習は、登録操作情報に登録されている操作情報に基づいて行われる。すなわち、操作情報学習部33は、再現性の学習対象とする学習エリアにおいて、同学習エリアに対応する登録操作情報から支援候補操作を選択する。そして、操作情報学習部33は、その選択した支援候補操作について再現性の有無を学習する。本実施形態では、操作情報学習部33は、再現性の有無について、2つの学習、いわゆる割合に基づく学習及び連続数に基づく学習の少なくとも一方を行う。[割合に基づく学習]操作情報学習部33は、割合に基づく学習を、登録操作情報に登録されている操作情報の全数に対する、支援候補操作に対応する操作情報の数の割合に基づいて学習する。つまり、支援候補操作は、支援候補操作に対応する車両操作の数が所定の割合以上の場合、再現性が有ると学習される一方、支援候補操作に対応する車両操作の数が所定の割合未満の場合、再現性が無いと学習される。すなわち本実施形態の割合に基づく学習では、再現性の有無の学習が、10個の操作情報における支援候補操作に対応する操作情報の数の割合に基づいて行われる。例えば、操作情報学習部33は、10個の操作情報における支援候補操作に対応する操作情報の数の割合が80以上である場合、当該支援候補操作には再現性が有ると学習する一方、同操作情報の数の割合が80未満である場合、当該支援候補操作には再現性が無いと学習する。なお、操作情報学習部33では、登録操作情報に登録されている操作情報の数が10個未満の場合、割合に基づく学習が行われない。逆に、登録操作情報に登録されている操作情報の数が10個を超える場合、最新の10個の操作情報に基づいて割合に基づく学習が行われる。[連続数に基づく学習]操作情報学習部33は、連続数に基づく学習を、登録操作情報に登録されている操作情報における支援候補操作に対応する操作情報の連続して登録されている数、つまり、操作情報が連続して取得検出された回数に基づいて学習する。換言すると、連続数に基づく学習では、登録操作情報に登録されている操作情報において、そこに登録された支援候補操作に対応する車両操作が連続する回数に基づいて再現性の有無が学習される。つまり、支援候補操作の再現性は、再現性学習用の所定の連続数と比較した当該支援候補操作に対応する車両操作の連続数が、所定の連続数以上の場合、有ると学習される一方、所定の連続数未満の場合、無いと学習される。ここで、再現性学習用の所定の連続数とは、再現性の学習において学習が完了したか否かの判断に用いられる連続数であり、同一の種類の操作情報の連続する回数連続数である。例えば、登録操作情報に5回分の操作情報として、停止操作、停止操作、停止操作、操作なし、停止操作とが登録されていた場合、支援候補操作は停止操作であり、その車両操作停止操作の連続する回数は3回である。すなわち、操作情報学習部33は、連続する回数が3回であるこの支援候補操作停止操作について、例えば、再現性学習用の所定の連続数が3回に設定されている場合、再現性が有ると学習する一方、例えば、同所定の連続数が4回に設定されている場合、再現性が無いと学習する。再現性学習用の所定の連続数は、位置情報処理部32の判定情報に通常が設定されている場合、通常判定用の連続数が適用され、位置情報処理部32の判定情報に優遇が設定されている場合、優遇判定用の連続数が適用される。再現性の学習に用いられる通常判定用の連続数や優遇判定用の連続数は、外部記憶装置12などに予め設定されているが、プログラムなどに基づいてそれぞれ算出するようにしてもよい。なお、連続数に基づく学習は、学習エリアに対応して登録されている登録操作情報に含まれている操作情報が10個未満の場合に行われるようにしているが、連続数に基づく学習を、登録操作情報に含まれている操作情報が10個以上のとき、割合に基づく学習に代えて行ってもよい。学習を中止する処理学習を中止する処理は、学習エリアにおける再現性の学習を継続するか否かを判断学習するとともに、判断に応じた必要な処理を行う処理である。なお、この処理における判断は、学習と表現することもできる。操作情報学習部33は、学習を中止する処理にて、学習エリアにおける再現性の学習を継続しない、つまり学習を中止すると判断した場合、データベース12Aに確保されている当該学習エリアのための領域を開放する。つまり、操作情報学習部33は、学習を中止すると判断した学習エリアと、該学習エリアに関連付けられている登録操作情報、支援候補操作、判定情報などをデータベース12Aから削除する。一方、操作情報学習部33は、学習を中止する処理にて、学習エリアにおける再現性の学習を継続すると判断した場合、データベース12Aに確保されている当該学習エリアのための領域を維持する。このように、操作情報学習部33は、学習エリアに対する学習を継続するか、中止するかについて判断学習する。本実施形態では、操作情報学習部33は、学習の中止の判断学習を、2つの判断学習、いわゆる割合に基づく判断及び連続数に基づく判断の少なくとも一方を行う。[割合に基づく判断]操作情報学習部33は、割合に基づく判断を、登録操作情報に登録されている操作情報の全数に対する、支援候補操作に対応する操作情報の数の割合に基づいて学習する。なお、本実施形態では、登録操作情報に登録されている操作情報の数を10個としている。これにより、割合に基づく判断では、再現性の有無の学習が、10個の操作情報に対する、支援候補操作に対応する操作情報の数の割合に基づいて行われる。これにより、操作情報学習部33は、支援候補操作に対応する車両操作の数が所定の割合以上の場合、その学習エリアに対する学習を継続すると判断する一方、支援候補操作に対応する車両操作の数が所定の割合未満の場合、その学習エリアに対する学習を中止すると判断する。例えば、操作情報学習部33は、10個の操作情報における支援候補操作に対応する操作情報の数の割合が80以上である場合、当該学習エリアの学習を継続すると判断する一方、同操作情報の数の割合が80未満である場合、当該学習エリアの学習を中止すると判断する。なお、操作情報学習部33では、登録操作情報に登録されている操作情報の数が10個未満の場合、割合に基づく学習が行われない。逆に、登録操作情報に登録されている操作情報の数が10個を超える場合、最新の10個の操作情報に基づいて割合に基づく学習が行われる。[連続数に基づく判断]操作情報学習部33は、連続数に基づく判断を、登録操作情報に登録されている操作情報に対して支援候補操作を所定の割合にするために必要である同支援候補操作に対応する操作情報の連続数に基づいて行う。なお、学習を継続するための基準である学習維持割合を、登録操作情報に対する支援候補操作に対応する操作情報の割合とし、その値を80以上とする。詳述すると、この連続数に基づく判断では、登録操作情報において、支援候補操作に対応する操作情報の割合が80未満である場合、同80未満の割合を80以上にさせるために今後必要な支援候補操作に対応する操作情報の最小連続数に基づいて学習エリアにおける学習を継続するか否かを判断する。つまり、操作情報学習部33は、支援候補操作に対応する操作情報の割合を80以上にさせる同操作情報の連続数を、中止判断用の所定の連続数と比較し、中止判断用の所定の連続数以下の場合、学習を継続すると判断する一方、中止判断用の所定の連続数よりも多い場合、学習を中止すると判断する。例えば、登録操作情報に停止操作、停止操作、停止操作、操作なし、操作なしと5回分の操作情報が登録されていた場合、支援候補操作は停止操作であり、その停止操作の現在の割合は60である。このとき、この現在の割合を80にするために今後必要な停止操作の連続数は5回=8/10である。すなわち、操作情報学習部33は、必要な連続数が5回であるこの学習エリアにおける学習を、例えば、中止判断用の所定の連続数が5回であれば継続すると判断し、例えば、中止判断用の所定の連続数が4回であれば中止すると判断する。ところで、中止判断用の所定の連続数は、位置情報処理部32の判定情報に通常が設定されている場合、通常判定用の連続数が適用され、位置情報処理部32の判定情報に優遇が設定されている場合、優遇判定用の連続数が適用される。学習の中止判断用に用いられる通常判定用の連続数や優遇判定用の連続数は、外部記憶装置12などに予め設定されているが、プログラムなどに基づいてそれぞれ算出するようにしてもよい。なお、連続数に基づく判断は、学習エリアに対応して登録されている登録操作情報に含まれている操作情報が10個未満の場合に行われるようにしているが、連続数に基づく判断を、登録操作情報に含まれている操作情報が10個以上のとき、割合に基づく判断に代えて行ってもよい。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ものであって、支援情報出力部34には、車両10の現在位置が逐次入力されるようになっている。そして、支援情報出力部34は、車両10の現在位置が入力されると、現在位置の含まれる学習エリアの有無をデータベース12Aを検索して確認する。現在位置の含まれる学習エリアがデータベース12Aに登録されていない場合、支援情報出力部34は、現在位置に対応する運転支援情報を出力しない。一方、現在位置の含まれる学習エリアがデータベース12Aに登録されている場合、当該学習エリアに対応する支援対象操作を参照してそこに設定されている支援対象操作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、支援対象操作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、支援対象操作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。また、学習の途中学習中であるなどのため、支援対象操作に車両操作が設定されていない場合、支援信号を出力しない。なお、支援情報出力部34は、車両10の現在位置を含む学習エリアがデータベース12Aにあるとともに、操作情報抽出部31にて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無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できるようになる。次に、操作情報学習部33による支援候補操作の再現性の学習、及び、学習の中止判断について、図2~5に従って説明する。なお、本実施形態では、停止操作に対する運転支援を目的とするため、最新の操作情報は、停止操作の情報と、それ以外の操作の情報との2つに区別している。そして支援候補操作は停止操作であるものとする。また、操作情報学習部33が再現性の学習に用いる操作情報の数は、最大で最新の10回分とする。学習を実行する処理では、学習エリアに対応する登録操作情報に登録された最新の10回分の操作情報における停止操作の最大連続数に基づいて停止操作の再現性の有無が学習される。なお、割合に基づく学習では、10回分の操作情報に対し、停止操作が80以上の割合である場合、停止操作は再現性が有ると学習され、停止操作が支援対象操作として設定される。一方、停止操作が80未満である場合、停止操作には再現性が無いと学習され、支援対象操作に停止操作は設定されない。図2のグラフ40は、表形式のグラフであり、縦列に車両10の通過回数が示され、横行にその通過回数のうちの停止回数、つまり停止操作の回数が示され、縦列と横行とにより区画されている。またこのグラフ40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40には、車両10の学習エリアの通過回数に対する停止操作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以上である部分がB側である。つまり、このグラフ40に示すように、登録操作情報に含まれる操作情報の数が10回未満の場合、登録操作情報における停止操作の割合が80以上になるのは、学習エリアの通過回数が1回の場合、停止操作が1回のときである。同様に、登録操作情報における停止操作の割合が80以上になる停止操作の回数は、通過回数が2回の場合は2回、通過回数が3回の場合は3回、通過回数が4回の場合は4回、通過回数が5回の場合は4回以上、通過回数が6回の場合は5回以上である。さらに同様に、登録操作情報における停止操作の割合が80以上になる停止操作の回数は、通過回数が7回の場合は6回以上、通過回数が8回の場合は7回以上、通過回数が9回の場合は8回以上である。例えば、登録操作情報に含まれる操作情報の数が10回未満の場合、再現性の有無の学習に割合80を用いたとする。すると、停止操作に再現性が有ると学習された後、その他の情報が登録操作情報に登録されることで停止操作の割合が80未満になり、学習結果が停止操作に再現性が無いと変化してしまうおそれがあるなど、学習結果として良好であると言えないこともある。そこで、図4に示すように、登録操作情報に含まれる操作情報の数が10個である場合について、停止操作の割合が80になる場合における停止操作の発生パターンについて検討した。図4のリスト42には、停止操作の割合が80となる36通りの組み合わせがパターン1~36として示されている。なお、同リスト42には、停止操作を白抜きの丸印○印で示し、その他の操作をばつ印×印で示しているとともに、停止操作の連続する回数、つまり○印の連続する回数を最大連続数として示している。なお1回目の停止操作、つまり○印が学習開始学習スタートであり、それ以前の情報は学習や判断に利用されない。図4に示すように、停止操作の割合が80となる36通りのパターンには、それぞれ停止操作が連続する場合がある。つまり、10回目までの操作情報のうち、8回が停止操作で2回だけがその他の操作であるとすると、停止操作の最大連続数は、最高8回パターン36から最低3回パターン12,18,19までのいずれかの回数となる。詳述すると、パターン1~8では、その他の操作の1つ目は2回目に生じ、その他の操作の2つ目はパターン1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9~15では、その他の操作の1つ目は3回目に生じ、その他の操作の2つ目はパターン9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16~21では、その他の操作の1つ目は4回目に生じ、その他の操作の2つ目はパターン16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22~26では、その他の操作の1つ目は5回目に生じ、その他の操作の2つ目はパターン22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27~30では、その他の操作の1つ目は6回目に生じ、その他の操作の2つ目はパターン27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27~30では、その他の操作の1つ目は6回目に生じ、その他の操作の2つ目はパターン27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31~33では、その他の操作の1つ目は7回目に生じ、その他の操作の2つ目はパターン31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34及び35では、その他の操作の1つ目は8回目に生じ、その他の操作の2つ目はパターン34では9回目に生じ、パターン34では10回目に生じる。パターン36では、その他の操作の1つ目は9回目に生じ、その他の操作の2つ目は10回目に生じる。36通りのパターンにおける停止操作の連続数をまとめると、図5のリスト43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1パターン、7回連続が4パターン、6回連続が7パターン、5回連続が10パターン、4回連続が11パターン、3回連続が3パターンである。つまり、停止操作の連続数としては、8回が最大連続回数であり、4回が最頻連続回数であり、3回が最小連続回数である。また、36パターン中で含まれるパターンの割合は、8回連続は1/36であり、4回連続は33/36であり、3回連続は36/361471011=33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、連続数に基づく学習において、最新の10回の操作情報に含まれている停止操作の最大連続数に基づいて操作情報が10回になったとき、停止操作の割合が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ようになっており、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1/36であり、最大連続数が3回のとき最大36/36=100であり、最大連続数が4回のときも比較的多い33/36≒92。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、再現性学習用の所定の連続数や中止判断用の所定の連続数として、上述の8回から3回までいずれかの最大連続数が設定されている。なお、再現性学習用の所定の連続数の場合、優遇判定用の連続数が通常判定用の連続数以下の値にされており、再現性が有るとの学習結果が同等もしくは容易に得られるようになっている。例えば、本実施形態では、再現性学習用における優遇判定用の連続数N2は3回最小連続回数、通常判定用の連続数N1は4回最頻連続回数にされている。また、中止判断用の所定の連続数の場合、優遇判定用の連続数が通常判定用の連続数以上の値にされており、学習を中止する判断を得ることが同等もしくは難くなるようになっている。例えば、本実施形態では、中止判断用における優遇判定用の連続数M2は8回最大連続回数、通常判定用の連続数M1は4回最頻連続回数にされている。これらをふまえ、まず、操作情報学習部33の学習を実行する処理について説明する。操作情報学習部33の学習を実行する処理における連続数に基づく学習において、再現性学習用の所定の連続数を4回とする場合、車両10による学習エリアの通過回数が3回以下のときに学習結果が設定されることはない。その一方、通過回数が4回以上の場合、図4におけるパターン22のように、1回目から4回目まで連続して4回の停止操作が得られた時点で、学習エリアにおける停止操作の再現性が有ると学習される。そしてその後、パターン22のように、2回続けてその他の操作が得られることで、4~6回目の割合が100、80、67と変化し、6回目に80未満となったとしても、4回連続の停止操作があったことは変化しない。すなわち、既に10回目における割合が80以上になる可能性が高いと推定されているため途中の割合の変動にかかわらず停止操作に再現性が有るとの学習結果が維持される。また例えば、図4におけるパターン1のように、2,3回目はその他の操作であったが、4~7回目まで4回連続して停止操作が得られた場合、7回目で停止操作の割合は71である。しかし、4回連続が検出されたことから10回目における割合が80以上になる可能性が高いと推定されるため、7回目で停止操作の再現性が有るものと学習される。その一方、例えば、図4におけるパターン19のように、4回目以外は停止操作が得られ、7回目には86になったとしても、7回目ではまだ連続数が4回にならないことから10回目における割合が80以上になる可能性が高いと推定されない。このため、7回目終了時点ではまだ学習は継続されるとしても、学習結果は得られない。次に、操作情報学習部33の学習を中止する処理について説明する。操作情報学習部33の学習を中止する処理における連続数に基づく判断では、学習エリアの登録操作情報において80未満である停止操作の割合が今後80以上になるために必要な停止操作の連続数はいくつであるかに基づいて、学習の中止が判断される。つまり停止操作の連続数は、現在80未満である割合を80以上にするために、さらに必要とされる停止操作の数に等しい。図3のグラフ41は、表形式のグラフであり、縦列に車両10の通過回数が示され、横行に停止回数、つまり停止操作の回数が示され、縦列と横行とにより区画されている。またこのグラフ41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側とされている。つまりこのグラフ41には、車両10の学習エリアの通過回数に対する停止操作の回数が示されており、グラフ41のA側には、停止操作の割合を80以上にするために今後必要とされる停止操作の回数、すなわち連続数が示されている。なお、グラフ41のB側には、これから生じうるその他の操作の回数が示されており、その回数だけ連続してその他の操作が生じると、停止操作の割合を80以上に維持することができない。グラフ41のA側について詳述すると、例えば、通過回数が2回、停止回数停止操作が1回で停止操作の割合が50=1/2のとき、停止操作の割合を80以上にするには、あと3回の停止操作が必要であることを示している4/5=80。また、例えば、通過回数が6回、停止回数が2回で停止操作の割合が33=2/6のとき、停止操作の割合を80にするには、あと14回の停止操作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、現在の停止操作の割合を80にするために必要とされる操作情報がグラフ41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。現実的な値としては、例えば、上述の通過回数が2回、その通過回数のうち停止回数が1回の場合、登録操作情報の上限数である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、当該学習エリアにおける学習を継続すれば学習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、例えば、上述の通過回数が6回、停止回数が2回の場合、登録操作情報の上限数である10回よりも多い20回目に至るまで80に到達することが不可能である。また、少なくとも14回の停止操作、それも連続した停止操作が今後必要となることも現実的ではない。この場合、当該学習エリアにおける学習を継続しても学習結果が得られる可能性はほとんど無いため、学習の継続が無意味であると判断できる。つまり、当該学習エリアにおける学習を中止するように判断する。そして、現在の停止操作の割合を80以上にするために必要とされる停止操作の連続数として現実的な値が、中止判断用の所定の連続数として図5のリスト43に基づいて定められる。例えば、リスト43に基づいて、現実的な連続数を4回最頻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3のグラフ41において、現在の停止操作の割合を80にするために必要とされる停止操作の連続数が4回よりも多い場合、当該学習エリア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43に基づく限り、中止判断用の所定の連続数として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。続いて、操作情報の学習について、図6及び図7に従って説明する。情報処理ECU11は、操作情報抽出部31にて最新の操作情報の検出及び操作位置情報の取得がされると、操作情報学習部33による学習を開始する処理もしくは学習を継続する処理にて特定された学習エリアに対して最新の操作情報を登録する。そして情報処理ECU11は、学習を実行する処理を行う。つまり、情報処理ECU11は、操作位置情報の示す位置が減速目処エリアに含まれているか否かを判断する図6のステップS1。すなわち、位置情報処理部32にて設定された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、情報処理ECU11は、最新の操作情報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、図6の通常判定の処理と図7の優遇判定の処理とは、再現性判断用の所定の連続数や中止判断用の所定の連続数の値が相違するものの、処理の流れフローチャートは同様である。判定情報に通常が設定されているため、操作位置情報の示す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6のステップS1でNO、情報処理ECU11は、通常判定処理を行う。これにより、再現性判断用の所定の連続数と、中止判断用の所定の連続数とが、それぞれ通常判定用の連続数N1,M1に設定される。なおこのとき、再現性判断用の所定の連続数であるN1には4回、中止判断用の所定の連続数であるM1には4回がそれぞれ設定される。それから、情報処理ECU11は、車両10が操作位置情報に基づいて得られた学習エリアを通過した回数が10回未満Y=10であるか否かを判断する図6のステップS10。本実施形態では、10回は学習に用いる操作情報の最大数であることから、再現性の学習には、当該学習エリアにおける最新の10回の操作情報のみが用いられる。学習エリアを通過した回数が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6のステップS10でNO、情報処理ECU11は、停止操作の割合としての停止率が80X=80以上か否か判定する図6のステップS12。停止率は、最新の操作情報と登録操作情報に含まれる操作情報からなる最新の10回の操作情報の中に、8回以上の停止操作が含まれているか否かにより判断される。停止率が80以上であると判断された場合図6のステップS12でYES、情報処理ECU11は、当該最新の操作情報は再現性が有ると学習し、その学習結果として支援対象操作を設定する図6のステップS13。そして情報処理ECU11は、当該学習結果を、より低燃費にする車両操作としてのエコ運転支援に用いることができるように設定、つまり同一の学習エリアに対する運転支援が当該学習結果に基づいて可能になるようにする図6のステップS20。一方、停止率が80未満であると判断された場合図6のステップS12でNO、情報処理ECU11は、当該最新の操作情報は再現性が無いと判定する図6のステップS15とともに、当該学習エリアに対する学習結果をクリアし、新たな学習を再開する。情報処理ECU11は、いわゆる、学習を中止する処理を行ってから学習を開始する処理を行い、今回検出された最新の操作情報及び操作位置情報に基いて、新たな学習エリアを設定し、当該学習エリアに対応する登録操作情報に最新の操作情報を登録するようにする。また、学習エリアの通過回数が10回未満であると判断された場合図6のステップS10でYES、情報処理ECU11は、停止操作の連続数が4回N1=4であるか否かを判断する図6のステップS11。停止操作が連続して4回以上であると判断された場合図6のステップS11でYES、情報処理ECU11は、先のステップS12でYESの場合と同様、当該最新の操作情報は再現性が有ると判定し、その学習結果として支援対象操作を設定する図6のステップS13。これにより、情報処理ECU11は、当該学習結果をエコ運転支援に用いることができるように設定する図6のステップS20。一方、停止操作が連続して4回以上ない、つまり4回未満であると判断された場合図6のステップS11でNO、情報処理ECU11は、最新の操作情報と登録操作情報とに基づいて、停止率80を満足するには今後4回より多い停止操作が必要か否かを判断する図6のステップS14。そして、停止率が80以上になるには4回より多い停止操作が必要であると判断された場合図6のステップS14でYES、先のステップS12でNOの場合と同様、情報処理ECU11は、当該最新の操作情報は再現性が無いと判定する図6のステップS15。そして、情報処理ECU11は、当該学習エリアに対する学習結果をクリアし、新たな学習を再開する図6のステップS21。他方、停止率を80以上にするために4回より多い停止操作は不要である、つまり4回以下の停止操作で済むと判断された場合図6のステップS14でNO、情報処理ECU11は、当該学習エリアに対する再現性の学習を継続すると判定する図6のステップS16。つまり、当該学習エリアでは支援対象操作が設定されていないため運転支援用の信号などが得られないものの、情報処理ECU11は、学習エリアに対する学習を継続するようにする図6のステップS22。他方、判定情報に優遇が設定されているため、操作位置情報の示す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6のステップS1でYES、情報処理ECU11は、優遇判定処理を行う。これにより、再現性判断用の所定の連続数と、中止判断用の所定の連続数とが、それぞれ優遇判定用の連続数N2,M2に設定される。なお、このとき再現性判断用の所定の連続数であるN2には3回、中止判断用の所定の連続数であるM2には8回がそれぞれ設定される。それから、情報処理ECU11は、先のステップS10と同様に、車両10が学習エリアを通過した回数が10回未満であるか否かを判定する図7のステップS30。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7のステップS30でNO、情報処理ECU11は、先のステップS12と同様に、停止率が80以上か否か判断する図7のステップS32。停止率が80以上であると判断した場合図7のステップS32でYES、情報処理ECU11は、先のステップS13と同様に、当該操作情報は再現性が有ると学習する図7のステップS33とともに、当該学習結果をエコ運転支援に用いることができるように設定する図6のステップS20。一方、停止率が80未満であると判断された場合図7のステップS32でNO、情報処理ECU11は、先のステップS15と同様に、当該操作情報は再現性が無いと判定する図7のステップS35とともに、当該学習結果をクリアし、新たな学習を再開する図6のステップS21。また、通過した回数が10回未満であると判断した場合図7のステップS30でYES、情報処理ECU11は、停止操作の連続数が3回N2=3あるか否かを判断する図7のステップS31。停止操作が連続して3回以上であると判断された場合図7のステップS31でYES、情報処理ECU11は、先のステップS32でYESの場合と同様、当該操作情報は再現性が有ると判定する図7のステップS33とともに、当該学習結果をエコ運転支援に用いることができるように設定する図6のステップS20。一方、減速行動が連続して3回以上ないと判断された場合図7のステップS31でNO、情報処理ECU11は、停止率を満足するには今後8回M2=8より多い停止操作が必要か否かを判断する図7のステップS34。そして、停止率を80以上にするには今後8回より多い停止操作が必要であると判断された場合図7のステップS34でYES、先のステップS32でNOの場合と同様、情報処理ECU11は、当該操作情報は再現性が無いと判定する図7のステップS35とともに、当該学習結果をクリアし、新たな学習を再開する。一方、停止率を80以上にするために8回より多い停止操作は不要である、つまり8回以下の停止操作で済むと判断された場合図7のステップS34でNO、情報処理ECU11は、当該学習エリアに対する再現性の学習を継続すると判定する図7のステップS36。これにより、情報処理ECU11は、当該学習エリアに対する学習を継続するようにする図6のステップS22。そして学習処理は終了される。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8に従って説明する。ここでは、車両10が曲線道路を通過する場合を例にして、当該曲線道路で行われる減速操作についての学習と運転支援について説明する。また、図8aは車両10が初めて通過するなどのため学習エリアA1が設定さていない状態を示す図であり、図8bは学習エリアA1に対する学習が行われているが運転支援は行われていない状態を示す図であり、図8cは学習エリアA1に対する学習が行われているとともに運転支援も行われる状態を示す図である。一定速度で走行していた車両10が減速操作を実行すると、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P1を検出するとともに、操作位置P1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8a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8bに示すように、操作位置P1を含む新たな学習エリアA1を設定するとともに、学習エリアA1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8b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、最新の操作情報としての減速操作を、検索にて得られた学習エリアA1に関連付けて登録する。このとき、情報処理ECU11では、再現性判定用の所定の連続数に基づいて減速操作の再現性の学習が行われ、再現性が有ると判断されると、学習エリアA1に支援対象操作を設定して、図8cに示すように、学習エリアA1が支援対象エリアとして確定される。換言すると、車両10が減速操作を連続して実行した回数が、再現性判定用の所定の連続数以上である場合、対応する学習エリアA1に支援対象操作が設定され、車両10に運転支援に必要とされる情報が提供されるようになる。つまり、車両10は、現在位置に基づいて検出した学習エリアA1から運転支援情報を取得して、当該運転支援情報に基づく運転支援が行われるようになる。すなわち、本実施形態では、再現性判定に連続数を用いるため、学習エリアA1の通過回数が少ない場合であっても学習結果を出力することができるようになる。しかし、情報処理ECU11による減速操作の再現性の学習で、再現性が無いと判断されると、学習エリアA1に支援候補操作を設定して、学習エリアA1における学習を継続する。このときには、車両10は、現在情報に基づいて検出した学習エリアA1から運転支援情報が得られない。本実施形態では、再現性判定に連続数を用いるため、学習エリアA1の通過回数が少ない場合であっても学習結果を出力することができるため、運転支援情報の得られない期間は短くなる。ところで、図8bに示すように、学習エリアA1が設定されて再現性の学習が開始されたもの、その後、学習エリアA1にて減速操作が検出されないような場合、中止判定用の所定の連続数に基づいて学習の中止が判断される。これにより、学習の中止が判断され、図8aに示すように、学習エリアA1が削除される。つまり、車両10における学習エリアA1に対する再現性の学習が中止されるとともに、学習エリアA1に関する情報が削除されて、データベース12Aに確保されていた学習エリアA1の学習に関する領域が開放される。なお、本実施形態では、中止判定用の所定の連続数に基づいて学習の中止が判断されるため、学習エリアA1の通過回数が少ない場合であっても好適に学習の中止を判断することができるようになる。また、データベース12Aの使用量を少なくすることができる。また、図8cに示すように、学習エリアA1における運転支援が開始されたものの、その後、学習エリアA1にて減速操作が検出されないような場合、中止判定用の所定の連続数に基づいて学習の中止が判断される。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A1における車両操作が変更された場合、その変更された車両操作が中止判断用の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、図8aやbに示すように、学習を早期に中止することができる。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操作情報の再現性が、同一の地点学習エリアでの同一の種類の操作情報例えば停止操作が連続して取得された回数、すなわち学習エリアでの例えば停止操作の連続取得回数連続数に基づいて学習されるため、学習エリアにて学習に要する操作情報の数を連続数に応じた数にすることができる。例えば、ドライバによる車両操作がドライバの習慣の変更や道路形状の変更などにより適正に変更された場合、それが有効な車両操作であると学習される、つまりその車両操作停止操作が学習結果支援対象操作となるまでに必要となる操作情報の取得数が連続数になる。このため、変更された操作情報の学習に必要とされる操作情報の取得数を、過去に取得された操作情報の累積に対する割合に基づいて学習する場合に比べて、少ない数にすることができるようになる。これにより、適正に変更された操作情報の学習結果への反映が、これまでに累積された操作情報の影響により遅延することが防止されるようになる。このように、連続取得回数に基づく学習によれば、初めて取得された操作情報や適正に変更された操作情報であれ、適正な操作情報はその再現性が円滑に短期間で学習される。つまり、情報処理ECU11は、初めて取得された操作情報や適正に変更された操作情報に対する運転支援の開始までに要する期間が短くなり、円滑な運転支援の提供が可能となる。2学習や判断に、操作情報の累積の影響を受ける割合ではなく、連続数を利用するようにしている。通常、操作情報は、新しいほど実情を正確に示しているため重要性が高く、古くなるほど実情から乖離するおそれが高まるため重要性が低下すると考えられる。また、再現性の高い操作情報ほど、当該操作情報が取得された当初から同操作情報が連続して得られる可能性が高くなる。これらのことから、連続数に基づく再現性の学習に、古い操作情報が用いられなかったり、その影響が減らされたりしても、再現性の学習結果は適切に維持される。3また、割合に基づいて学習する場合、母数として所定数の操作情報の累積例えば10回が必要であるが、連続数例えば4回を判断基準にすることで、所定数の操作情報が累積したかどうかにかかわらず、連続数に達した時点で再現性を学習することができるようにもなる。例えば、上記連続数を、割合に基づく学習をすれば、所定数において判断基準とする割合に達すると推測される回数例えば4回にしておくことで、前記所定数よりも少ない数の操作情報に基づいて再現性を学習することができるようにもなる。なお、所定数に達しない場合、連続数に基づいて判断するようにすることで、そこまでの総数に基づく割合にて判断することに比べ、操作情報が所定数に達したときに判断基準である割合に到達している確度が向上する。4さらに、学習に必要な操作情報を連続数に抑制することができるため、同学習に要する情報量を減少させることもできる。つまり、データベース12Aの使用容量を減らすことができるようになる。5学習エリアの設定が操作情報に基づいて行われるため、再現性を学習する学習エリアの設定にかかる柔軟性を高くすることができる。また、学習エリアが操作情報の取得された操作位置情報の示す位置を含む所定の範囲からなる学習エリアとして設定されるため、道路状況による車両10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、学習エリアとなる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。6特定の車両操作の要求される場所例えば減速目処エリアで要求される車両操作例えば停止操作と同一の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数再現性学習用の所定の連続数を変更してもよい。例えば、ドライバが停止操作をしなければならない一時停止が要求される減速目処エリアの場合、停止操作の再現性の学習に用いる再現性学習用の所定の連続数N2=3回を、減速目処エリア以外の場所における再現性学習用の所定の連続数N1=4回比べて、少なくすることができる。7同一地点学習エリアの通過回数が割合による学習が可能である所定回数例えば10回に到達したとき、所定回数分の最新の通過回数に基づいて操作情報の再現性を学習する。これにより、割合に基づく学習であっても、学習が所定回数分の操作情報に基づいて行われるため、学習に使用する操作情報の数が抑制されるようになる。8車両操作として必須の操作である減速操作に対する支援を行なうための情報を提供できるようになる。特に、ハイブリッド車やEV車などは、減速支援に基づいて電力を回生する期間を延ばすことにより回生する電力量を増加させることが可能であるためエネルギーの利用効率を向上させることが可能にもなる。9車両用情報処理装置を車両10に搭載したことから、車両用情報処理装置により提供される支援情報を、車両10において利用することが容易になる。10同一地点学習エリアにおける同一種類の車両操作例えば減速操作が連続して所定回数以上実行されたとき、すなわち同一の地点での同一の種類の車両操作の連続数に基づいて、運転支援に必要とされる情報が提供される。例えば、ドライバの車両操作がドライバの習慣の変更や道路形状の変更などにより適正に変更された場合、その変更された車両操作が連続して所定回数以上実行されることで運転支援が行われるようになる。このため、運転支援を開始するまでに要する車両操作の取得数を、過去の情報の累積に対する割合に基づいて比較するような場合に比較して、少ない数にすることができるようになる。これにより、適正に変更された車両操作に対する運転支援が、これまでに累積された車両操作の影響などにより遅延することが防止されるようになる。このように、連続実行回数に基づく運転支援によれば、初めて取得された車両操作や適正に変更された車両操作であれ、そうした適正な車両操作に対する運転支援を短期間で可能とする。11学習や判断に、累積された過去の車両操作の影響を受ける割合ではなく、連続数を利用するようにしている。通常、車両操作は、新しいほど実情を正確に示しているため重要性が高く、古くなるほど実情から乖離するおそれが高まるため重要性が低下すると考えられる。また、再現性の高い車両操作ほど、当該車両操作が開始された当初から同車両操作が連続して実行される可能性が高くなる。これらのことから、連続数に基づく運転支援に、古い車両操作に関する情報を用いなかったり、その影響を減らしたりしても、適切な運転支援情報の提供が維持される。12また、割合に基づいて運転支援情報を提供する場合、母数として所定数例えば10回の車両操作が必要であるが、連続数例えば4回を判断基準にすることで、所定数の車両操作が実行されたか否かにかかわらず、連続数に達した時点で運転支援情報を提供することができるようにもなる。例えば、上記連続数を、所定数において判断基準とする割合に達すると推測される回数例えば4回にしておくことで、所定数よりも少ない数の車両操作に基づいて運転支援情報を提供することができるようにもなる。なお、所定数に達しない場合、連続数に基づいて運転支援の要否を判断することにより、そこまでの総数に基づいて割合を推定することに比べ、車両操作の回数が所定数に達したとき、運転支援をする判断基準とする割合に到達している確度が向上する。13さらに、運転支援情報の提供に必要な車両操作の実行数を連続数に抑制するため、蓄積しておく車両操作に関する情報数を減少させることもできる。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や外部インフラ装置から取得してもよい。例えば、図9に示すように、車両10の情報処理ECU11にナビゲーションシステム25が接続されている場合、情報処理ECU11はナビゲーションシステム25に搭載されている道路地図情報に含まれている道路データに基づいて、一時停止、交差点、踏切、カーブなどを減速目処エリアとして取得してもよい。また、車両10に情報処理ECU11に接続されたインフラ協調装置24が搭載されている場合、道路に設置された外部インフラ装置50から送信される道路に関する情報などに基づいて減速目処エリアを取得してもよい。これらにより、減速目処エリアを予めデータベース12A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12A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、車両10の情報処理ECU11にて学習エリアにおける車両操作の再現性が学習される場合について例示した。しかしこれに限らず、学習エリアにおける車両操作の再現性が車両外の装置にて行われてもよい。例えば、図10に示すように、車両10には、操作情報学習部のない情報処理ECU11に情報送信部35及び情報受信部36を設けるとともに、情報処理ECU11に接続された通信装置26を設ける。また、車両10外部には、情報処理センタ51を設け、当該情報処理センタ51には、車両10と通信可能な通信装置52と、上記実施形態の位置情報処理部32に相当する位置情報処理部55と、上記実施形態の操作情報学習部33に相当する操作情報学習部56と、データベース12Aに相当する個別データベース57とを設ける。このとき、情報処理ECU11は、操作情報抽出部31にて検出した操作位置情報及び最新の操作情報を情報処理センタ51に送信することで、情報処理センタ51では、操作位置情報に基づく学習エリアの作成や取得、当該学習エリアにおける最新の操作情報の登録や再現性の学習などが行われる。支援情報出力部34は、情報処理センタ51の個別データベース57を、現在位置に基づいて検索することにより学習エリアの有無、及び支援対象操作を取得する。また、支援情報出力部34は、学習エリアを検出したにもかかわらず、操作情報抽出部31から最新の操作位置情報が通知されていない場合、操作なし等の情報を情報処理センタ51に通知する。このように、学習エリアに対する操作情報の再現性の学習を、外部装置で行うこともできる。これにより、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、ドライバによる停止操作や減速操作に対する運転支援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、最新の操作情報は、ドライバの停止操作に基づく情報と、それ以外の情報との2つに大別する場合について例示したが、これに限らず、操作情報は多数に区分されてもよい。多数に区分された場合であっても、最多数の同一の種類の操作情報が支援候補操作として選択されることにより、特定の同一の種類の車両操作を運転支援の対象とすることができるようになる。上記実施形態では、登録操作情報に基づいて支援候補操作を選択する場合について例示したが、これに限らず、支援候補操作を予め定めていてもよい。これにより、車両用情報処理装置の設計自由度が高められる。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登録操作情報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が学習に用いる登録操作情報は、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、学習に用いる登録操作情報の最多数、いわゆる上限数は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、割合に基づく学習や割合の基づく判断を登録操作情報に含まれる操作情報が10回未満である場合には行わない態様について例示した。しかしこれに限らず、割合に基づく学習や割合の基づく判断を登録操作情報に含まれる操作情報が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や連続数に基づく判断を行う場合の操作情報の数を、割合に基づく学習や割合の基づく判断を行う場合の操作情報の数に合わせて調整すればよい。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、連続数に基づく学習や連続数に基づく判断を登録操作情報に含まれる操作情報が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、連続数に基づく学習や連続数に基づく判断を登録操作情報に含まれる操作情報が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、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、学習を実行する処理と、学習を中止する処理とが設けられている場合について例示した。しかしこれに限らず、学習を実行する処理、又は、学習を中止する処理のいずれか一方のみが設けられていてもよい。これにより、車両用情報処理装置としての構成の自由度が向上するようになる。"