JP3698716B2 - アプリケーションプログラムの予測方法及び移動体端末 - Google Patents

Description

本発明は、例えば携帯電話などの移動体端末に予めインストールされたアプリケーションプログラムのうちユーザが利用しようとするものを予測するアプリケーションプログラムの予測方法に関する。

従来より、ユーザによる次の操作やコマンドを予測してユーザの入力操作を支援する支援装置が提案されている（例えば、特許文献１及び特許文献２参照）。

このような支援装置は、予めインストールされた複数のアプリケーションプログラムのうち、ユーザの操作履歴に基づいて次に実行されるであろうアプリケーションプログラムを予測して、そのアプリケーションプログラムを実行するための操作やコマンドを提示する。これにより、ユーザは次に利用するアプリケーションプログラムを簡単に実行させることができる。

また従来より、ユーザの行き先とその行き先に関して提示すべき情報とを予測するカーナビゲーションシステムの車載装置が提案されている。

このような車載装置は、ユーザの自動車の行動履歴に基づいて行き先を予測する。さらにその車載装置は、予めインストールされた複数のアプリケーションプログラムのうち、その行き先に関する情報を提供するアプリケーションプログラムを予測し、そのアプリケーションプログラムを実行する。これにより、ユーザは行き先を設定する手間を省くことができるとともに、その行き先に関する情報を容易に知ることができる。
特開平１０−２７０８９号公報 特開２００２−２１５２７８号公報

しかしながら、上記従来の支援装置及び車載装置で利用される予測方法では、移動体端末のアプリケーションプログラムを適切に予測することができないという問題がある。

つまり、ユーザによって利用される移動体端末のアプリケーションプログラムは、その移動体端末の存在する場所によって異なる傾向があるが、上記従来の支援装置の予測方法では、そのような傾向が考慮されておらず、その場所に応じて適切なアプリケーションプログラムを予測することができない。また、上記従来の車載装置の予測方法では、これまでにユーザの意思に基づいて利用されたアプリケーションプログラムが考慮されておらず、ユーザが利用したいと考えるアプリケーションプログラムを適切に予測することができない。

本発明は、かかる問題に鑑みてなされたものであり、ユーザが利用しようとする移動体端末のアプリケーションプログラムをその移動体端末の場所に応じて適切に予測するアプリケーションプログラムの予測方法及びその移動体端末を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明の移動体端末は、複数のアプリケーションプログラムがインストールされた移動体端末であって、前記複数のアプリケーションプログラムからいずれかを選択して実行するアプリケーション実行手段と、前記アプリケーション実行手段によりアプリケーションプログラムが実行されたときの前記移動体端末の場所を検出する場所検出手段と、前記アプリケーション実行手段で実行されたアプリケーションプログラムの利用履歴を、前記場所検出手段で検出された場所に関連づけて作成する利用履歴作成手段と、所定の場所に対応するアプリケーションプログラムを前記利用履歴に基づいて予測するアプリケーション予測手段と、前記移動体端末の有する電力量を検出する電力検出手段と、アプリケーションプログラムごと、及びアプリケーションプログラムで実行されるコンテンツごとに消費電力係数を有し、前記消費電力係数に基づいて、前記アプリケーション予測手段において予測されたアプリケーションプログラムが利用されたときの消費電力量を算出する消費電力算出手段と、前記電力検出手段で検出された電力量と前記消費電力算出手段で算出された消費電力とにより、予測したアプリケーションプログラムを実行した場合に電力不足が生じるか否かを判断する判断手段とを備えることを特徴とする。
また、本発明の移動体端末は、複数のアプリケーションプログラムがインストールされた移動体端末であって、前記複数のアプリケーションプログラムからいずれかを選択して実行するアプリケーション実行手段と、前記アプリケーション実行手段によりアプリケーションプログラムが実行されたときの前記移動体端末の場所を検出する場所検出手段と、前記アプリケーション実行手段で実行されたアプリケーションプログラムの利用履歴を、前記場所検出手段で検出された場所と、アプリケーションプログラムが利用された利用時間情報とに関連づけて作成する利用履歴作成手段と、所定の場所に対応するアプリケーションプログラムを前記利用履歴に基づいて予測するアプリケーション予測手段と、前記移動体端末の有する電力量を検出する電力検出手段と、アプリケーションプログラムごとに消費電力係数を有し、前記消費電力係数および前記利用時間情報に基づいて、前記アプリケーション予測手段において予測されたアプリケーションプログラムが利用されたときの消費電力量を算出する消費電力算出手段と、前記電力検出手段で検出された電力量と前記消費電力算出手段で算出された消費電力とにより、予測したアプリケーションプログラムを実行した場合に電力不足が生じるか否かを判断する判断手段とを備えることを特徴とする。

本発明の移動体端末は、ユーザが利用しようとする移動体端末のアプリケーションプログラムをその移動体端末の場所に応じて適切に予測することができるという作用効果を奏し、さらに、そのアプリケーションプログラムの実行によって電力不足が生じるか否かをユーザに知らせることができる。

本発明にかかる移動体端末は、複数のアプリケーションプログラムがインストールされた移動体端末であって、前記複数のアプリケーションプログラムからいずれかを選択して実行するアプリケーション実行手段と、前記アプリケーション実行手段によりアプリケーションプログラムが実行されたときの前記移動体端末の場所を検出する場所検出手段と、前記アプリケーション実行手段で実行されたアプリケーションプログラムの利用履歴を、前記場所検出手段で検出された場所に関連づけて作成する利用履歴作成手段と、所定の場所に対応するアプリケーションプログラムを前記利用履歴に基づいて予測するアプリケーション予測手段とを備える。これにより、所定の場所に対応するアプリケーションプログラムが、これまでの利用場所を含む利用履歴に基いて特定されてそれが予測結果とされるため、その場所においてユーザが利用するであろうアプリケーションプログラムを適切に予測することができる。

ここで、移動体端末は、さらに、前記移動体端末の有する電力量を検出する電力検出手段と、前記アプリケーション予測手段において予測されたアプリケーションプログラムが利用されたときの消費電力量を算出する消費電力算出手段と、前記電力検出手段で検出された電力量と前記消費電力算出手段で算出された消費電力とにより、予測したアプリケーションプログラムを実行した場合に電力不足が生じるか否かを判断する判断手段とを備えることを特徴とする。これにより、予測されたアプリケーションプログラムの利用で消費される消費電力量がそれらの実行前に算出されて、移動体端末の電力残量がその消費電力量よりも少なければ充電を促すメッセージを提示することができ、その結果、アプリケーションプログラムの利用開始前に充電をしておくことができ、電力不足によりその利用が中断されてしまうのを防ぐことができる。

なお、本発明は、アプリケーションプログラムの予測方法や、そのプログラムとして実現することもできる。

このような特徴を有する本発明にかかる移動体端末についての実施の形態について、以下、詳細に説明する。

本発明に係る移動体端末は、現在又は将来の自らの場所（位置）において適切なアプリケーションプログラムを予測する。

即ち、本発明に係る移動体端末は、ＧＰＳ（Global Positioning System）により検出された移動体端末の現在の場所において適切なアプリケーションプログラムを予測するとともに、先に将来の場所を以下の方法により予測し、次にその予測した将来の場所において適切なアプリケーションプログラムを予測する。

移動体端末の将来の場所を予測する方法として、
（Ａ）移動体端末の移動履歴に基いて、現在より後の暦の属性に対応する移動体端末の場所を予測する場所予測方法Ａ、
（Ｂ）移動体端末の移動履歴に基いて、現在の暦の属性と場所から今後向かうであろう移動体端末の場所を予測する場所予測方法Ｂ、
（Ｃ）移動体端末の路線検索履歴及び電子メール履歴に基いて、移動体端末を携帯するユーザが乗車した乗車駅などから、その後の移動体端末の場所を予測する場所予測方法Ｃがある。

ここでは先に、上述のような場所予測方法Ａ〜Ｃにより将来の場所を予測する移動体端末の例についてそれぞれ順に説明し、その後、このような方法を利用した本発明に係る移動体端末の実施の形態について説明する。

<１．場所予測方法Ａを利用した移動体端末>
場所予測方法Ａを利用した移動体端末は、上述のように移動履歴に基いて、今後の移動体端末の場所を予測するものであって、さらに、サーバ装置との通信を行うことにより、その場所に関連する情報の提供を受ける。

図１は、上記移動体端末及びサーバ装置を備えた情報提供システムの全体構成を示す構成図である。

この情報提供システム１０は、カーナビゲーションシステムの車載装置である上述の移動体端末１１と、移動体端末１１に提供する情報を蓄積するサーバ装置１２などから構成される。

サーバ装置１２からの情報は、インターネット網１４および無線基地局１３を介して移動体端末１１に提供される。

図２は、移動体端末１１のハードウェア構成を示すブロック図であり、図３は、移動体端末１１の機能構成を示す機能ブロック図である。

図２に示されるように移動体端末１１はＣＰＵ１０１、ハードディスク１０２、ＲＡＭ１０３、ＶＲＡＭ１０４、ディスプレイ１０５、入力デバイス１０６、カレンダー時計１０７、ＧＰＳ受信部１０８、およびネットワークＩＦ１０９からなるハードウェア構成を備える。

また、図３に示されるように移動体端末１１は、ディスプレイ１０５、ＧＰＳ受信部１０８、カレンダー時計１０７、ネットワークＩＦ１０９、移動履歴データ保存部２０１、移動履歴記録部２０２、行動予測ルール保存部２０３、情報表示制御部２０４、および行動パターン抽出部２０５からなる機能構成を備える。図２と図３において、同じ構成要素には同じ符号を付している。

図２において、ＣＰＵ１０１は、移動体端末１１の各構成要素と接続され、移動体端末１１全体の動作を制御する。ハードディスク１０２、ＲＡＭ１０３、及びＶＲＡＭ１０４はデータを保持する。入力デバイス１０６は、移動体端末１１の各種操作を行うためのボタンやキーである。ディスプレイ１０５、カレンダー時計１０７、ＧＰＳ受信部１０８、およびネットワークＩＦ１０９については後述する。

図３において、ＧＰＳ受信部１０８は、ＧＰＳ受信機などであり、移動体端末１１の位置を検出する。

カレンダー時計１０７は、現在のカレンダー属性（年月日、曜日、及び時刻）を計時し出力する。

移動履歴記録部２０２は、ＧＰＳ受信部１０８から出力される移動体端末１１の現在位置と、カレンダー時計１０７から出力される現在のカレンダー属性とを基に、移動体端末１１の移動履歴を移動履歴データ保存部２０１に記録する。

行動パターン抽出部２０５は、移動履歴データ保存部２０１に記録されている移動履歴とネットワークＩＦ１０９を介してサーバ装置１２から取得した情報を基に、移動体端末１１のユーザの行動パターンを抽出して、ユーザの行動予測ルール（所定の形式に整理された移動履歴）を作成し、行動予測ルール保存部２０３に記録する。

情報表示制御部２０４は、ＧＰＳ受信部１０８あるいはカレンダー時計１０７から出力される現在位置や現在のカレンダー属性と、行動予測ルール保存部２０３に保持された行動予測ルールとに基づいて適切なタイミングで、ネットワークＩＦ１０９を介してサーバ装置１２より取得した情報をディスプレイ１０５に表示する。

図４は、サーバ装置１２の機能構成を示す機能ブロック図である。
図４に示されるように、サーバ装置１２は、ネットワークＩＦ３００、情報送信制御部３０１、カテゴリー保存部３０２、および施設情報データ保存部３０３から構成される。

情報送信制御部３０１は、移動体端末１１からの要求を受けて、ネットワークＩＦ３００を介して、カテゴリー保存部３０２および施設情報データ保存部３０３に保存されているデータを送信する。

カテゴリー保存部３０２には、各施設とその施設が属するカテゴリーとの対応関係を示すカテゴリーデータが保存されている。

図１３は、カテゴリーデータを示す図である。このカテゴリーデータ３０２ａは、施設識別子で示される各施設がいずれのカテゴリーに属するかの対応関係を表したデータである。例えば、施設１はレストランというカテゴリーに属し、施設４は書店というカテゴリーに属していることを示している。

また、施設情報データ保存部３０３には、各施設とその施設に関する情報との対応関係を示す施設情報データやカテゴリー別施設情報データが保存されている。

図１２は、施設情報データを示す図である。この施設情報データ３０３ａには、施設識別子で示される施設１、施設２…のそれぞれの施設名とその最新情報が記録されている。例えば施設１は「ボスバーガ京阪奈店」であり、最新情報として「コロッケバーガ１９０円新発売…」が記録されている。

図１４は、カテゴリー別施設情報データを示す図である。図１４に示されるように、このカテゴリー別施設情報データ３０３ｂには、レストランや居酒屋などのカテゴリー毎に施設名と位置情報と最新情報とが記録されている。

このように構成された情報提供システム１０の動作を説明する。
図５は、情報提供システム１０の動作を示すフロー図である。

まず、移動履歴記録部２０２が移動体端末１１の移動履歴を記録する（ステップＳ１０１）。この移動履歴を記録する処理の詳細を図６から図９を用いて説明する。

図６は、移動体端末１１の移動履歴を記録する処理の詳細動作を示すフロー図である。
まず、移動履歴記録部２０２がＧＰＳ受信部１０８とカレンダー時計１０７からの出力を基に、１秒間に１回、移動体端末１１の位置と日時を移動履歴データ保存部２０１のハードディスクＨＤＤに記録する（ステップＳ２０１）。

図７は、移動体端末１１の移動履歴を示す図である。図７に示されるように、日時に対応する移動体端末１１の位置座標が１秒間隔で記録されている。例えば、２００３年２月４日（火）１０時２３分３４秒に、移動体端末１１は東経Ｅ１，北緯Ｎ１の位置にあることを示している。

次に、移動履歴記録部２０２は、地図データベース（地図ＤＢ）を参照して、記録した移動体端末１１の位置座標がどの施設の敷地範囲に属するかを特定する（ステップＳ２０２）。

図８は、地図データベースを示す図である。
図８の地図データベースは、施設１、施設２などの施設を識別するための施設識別子と、各施設に対応する敷地範囲との対応関係を示す。この地図データベースを用いることにより、ある位置座標が何れの施設に該当するかを特定することができる。

施設１、施設２などの施設識別子は、ＡＢ学校やＣＤ店などの施設を示すものである。また、敷地範囲は例えば施設１の場合、左隅座標が東経ｅ１、北緯ｎ１で、縦１０ｍ横１０ｍの矩形の範囲を示している。

例えば、図７に示される位置座標（東経Ｅ１、北緯Ｎ１)が、左隅座標が東経ｅ３北緯ｎ３で縦１５ｍ横１０ｍの矩形の範囲内であれば、その位置座標は施設３に該当する。

この敷地範囲を示すものとしては、区画が特定できればよいのであって、図８で示されるような基準座標（北緯Ａ、東経Ｂ）、あるいは代表座標（北緯Ｃ、東経Ｄ）とその区画領域の形状（四角（縦Ｙｋｍ、横Ｘｋｍ）、三角）で示すものなどであってもよく、また、各区画の範囲（北緯Ｅ〜Ｆ、東経Ｇ〜Ｈ）で示すものや、基準座標（北緯Ａ、東経Ｂ）と前記基準座標からの距離（縦Ｙｋｍ、横Ｘｋｍ、あるいは半径Ｒｋｍ）で示すもの、あるいは複数の代表座標（北緯Ａ、東経Ｂ）を指定し、その代表座標を直線で結んで囲われた領域で示すものであってもよい。

また、各都道府県、市町村、番地、郵便番号などの土地情報に基づいて予め位置座標を設定しておいてもよい。更に上記土地情報により、大まかな区分を行い、その中で上記詳細な区画を行うことも可能である。

この地図データベースは、移動履歴記録部２０２が保持していてもよいし、また、サーバ装置１２に保存されていてもよい。

次に、移動履歴記録部２０２は移動履歴データ保存部２０１に記録されている移動履歴を基に、１つの敷地範囲（ステップＳ２０２において特定された施設）内での滞在時間が１０分以上のものがあるか否かを判別し（ステップＳ２０３）、１０分以上のものがなければ（ステップＳ２０３のＮｏ）、再度位置座標の記録処理に戻り（ステップＳ２０１）、１０分以上のものがあれば、（ステップＳ２０３のＹｅｓ）、滞在日時に施設識別子を付与してプレース（滞在場所）として記録する（ステップＳ２０４）。

図９は、記録されたプレースを示すリストの一例である。
図９に示されるように、プレースリスト１３０には日時と対応させて１０分以上滞在した場所がプレースとして記録されている。例えば、２００３年２月１日（土）１８時から１８時２０分に施設２に滞在していたことが示されている。

以上のような移動履歴の記録処理（図５のステップＳ１０１）の次に、行動パターン抽出部２０５は、移動履歴データ保存部２０１に保持されているプレースリスト１３０を基に、移動体端末１１のユーザの行動パターンを抽出して行動予測ルールを作成する（ステップＳ１０２）。

行動パターンの抽出について説明する。
行動パターン抽出部２０５は、新たに記録されたプレースでの滞在日時を例えば平日の朝、昼、夜、および休日の朝、昼、夜の６つに区分し、区分された各日時における各プレースの滞在回数を算出する。このとき、平日は月曜日から金曜日、休日は土曜日および日曜日とし、朝は例えば午前６時から正午まで、昼は正午から午後６時まで、夜は午後６時から翌朝午前６時までとする。

図１０は、行動パターンの抽出方法を説明するための図である。
行動パターン抽出部２０５は、プレースリスト１３０に記録されている施設２（滞在日時２００３年２月１日（土）１８時から１８時２０分）の滞在日時が平日か休日かを区分する。滞在日時が土曜日であるため休日に区分される。次に朝、昼、夜のいずれであるかを区分する。滞在日時が１８時から１８時２０分であるため、夜に区分される。これにより、休日の夜に移動体端末１１のユーザが施設２に滞在していたという行動パターンが抽出される。

以上のように、行動パターン抽出部２０５は、新たに記録されたプレースからユーザの行動パターンを抽出して行動予測ルールを作成し、行動予測ルール保存部２０３に記録する。

図１１は、行動予測ルールの一例を示す図である。図１１において、日時は上述したように区分された日時（休日の夜、平日の昼など）を示しており、滞在場所はプレースを示している。そして、区分された日時毎の各プレースの滞在回数および滞在確率が記録されている。

例えば、休日の夜という日時において、過去の移動履歴から施設１での滞在回数は７８回であり、施設２での滞在回数は４５回であり、施設３での滞在回数は１３回である。その他の施設については省略している。そして、休日の夜における施設１での滞在確率が５２％、施設２での滞在確率が３０％、施設３での滞在確率が８％となっている。

以上のようにして、行動パターン抽出部２０５は、新たなプレースが記録される度に、行動パターンを抽出して行動予測ルール１４０を作成する。

次に、情報表示制御部２０４は、現在の年月日、曜日、時刻（カレンダー属性）をカレンダー時計１０７より取得し、現在の日時より所定の時間後（例えば３０分後）における移動体端末１１のユーザが各プレースに滞在する確率を行動予測ルール保存部２０３に保存されている行動予測ルール１４０を基に求める（ステップＳ１０３）。すなわち、現時刻より３０分後が休日の夜、平日の昼などのいずれに属するかを調べ、属する時間帯における各プレースの滞在確率を求めることでユーザの行動を予測する。

例えば、現在の日時が２００３年２月１５日（土）の１７時４５分であるとする。３０分後の日時（２００３年２月１５日（土）１８時１５分）は休日の夜に属するため、情報表示制御部２０４は行動予測ルール保存部２０３に記憶された行動予測ルール１４０から、施設１での滞在確率が５２％、施設２での滞在確率が３０％、施設３での滞在確率が８％などの休日の夜における各プレースの滞在確率を求める。

次に、情報表示制御部２０４は、取得した各プレースの滞在確率のうち、所定値（例えば７０％）を超えるプレースが存在するか否かを判定し（ステップＳ１０４）、所定値を超えるプレースが存在する場合は（ステップＳ１０４のＹｅｓ）、そのプレースの最新情報をサーバ装置１２の施設情報データ保存部３０３より取得して、ディスプレイ１０５に表示し（ステップＳ１０７）、処理を終了する。

一方、所定値を超えるプレースが存在しない場合は（ステップＳ１０４のＮｏ）、情報表示制御部２０４は、滞在確率を取得した各プレースをサーバ装置１２のカテゴリーデータ保存部３０２に保存されているカテゴリーデータ３０２ａを基にカテゴリーに置換する（ステップＳ１０５）。

このカテゴリーへの置換処理により、上述の例の場合では、施設１のレストランでの滞在確率が５２％、施設２のレストランでの滞在確率が３０％、施設３のカフェでの滞在確率が８％となり、レストランというカテゴリーに属する場所での滞在確率が８２％、カフェでの滞在確率が８％になる。

そして次に、情報表示制御部２０４は、各カテゴリーの滞在確率のうち、所定値（例えば７０％）を超えるカテゴリーが存在するか否かを判定し（ステップＳ１０６）、存在しない場合は（ステップＳ１０６のＮｏ）処理を終了する。

一方、所定値を超えるカテゴリーが存在する場合は（ステップＳ１０６のＹｅｓ）、情報表示制御部２０４は、ＧＰＳ受信部１０８から移動体端末１１の現在位置を取得し、そのカテゴリーに属する最寄りの施設情報を施設情報データ保存部３０３から取得して、ディスプレイ１０５に表示し（ステップＳ１０８）、処理を終了する。

上述の例では、レストランというカテゴリーに属する滞在確率が８２％であり、所定値である７０％を超えている。このため、情報表示制御部２０４は、レストランというカテゴリーに属する施設のうち、３０分後（１９時１５分）に到着可能な施設をユーザの移動履歴（図９参照）から抽出して（例えば過去に１８時以降に滞在したレストランを抽出）、ディスプレイ１０５に複数の候補を表示し、さらに最近よく滞在した施設を選出しておすすめの施設として表示する。

図１５の（ｂ）は、ディスプレイ１０５の表示例である。ディスプレイ１０５には、レストランというカテゴリーに属する複数の施設（リーガルホスト京阪奈店、ボスバーガ京阪奈店、パーマヤン、楽寿司）が候補として表示されている。さらに、最近よく滞在した施設である「リーガルホスト京阪奈店」がおすすめの施設としてカーソル１９１により指示されている。カーソル１９１によって指示するかわりに「リーガルホスト京阪奈店」を反転表示させることで指示してもよい。各候補の情報（オムレツ定食、中華あんかけそば等）は、各候補を選択した時に表示される詳細情報の概要を示している。

ユーザはディスプレイ１０５に表示されている施設の候補から、タッチパネルである操作部１９０による操作で候補を選択し、所望の施設にカーソル１９１を設定し、中央にある決定操作部１９０ａの操作により、選択した候補を決定する。例えばユーザが「リーガルホスト京阪奈店」を選択した場合、その最新情報などの詳細情報がディスプレイ１０５に表示される。

図１５の（ａ）は、詳細情報がディスプレイに表示される表示例を示している。図１５の（ａ）に示されるように、「リーガルホスト京阪奈店」の詳細情報「なつかしの洋食フェア開催中・・・」がディスプレイ１０５に表示されている。このとき、「リーガルホスト京阪奈店」までの渋滞情報などを表示してもよい。

またこのとき、レストランというカテゴリーに属する施設のうち、３０分後に到着可能な施設を過去の移動履歴（図９参照）から抽出するとともに、さらにその近傍の施設（レストランというカテゴリーに属する）をサーバ装置１２に保存されているカテゴリー別施設情報データ３０３ｂ（図１４参照）から抽出してもよい。

このように、場所予測方法Ａを利用した移動体端末１１は、現在のカレンダー属性（年月日、曜日、時刻）を基に、移動体端末１１のユーザが所定の時間経過後にいずれの位置に滞在しているかを過去の移動履歴から予測する。さらに、移動体端末１１は、その予測した結果を用いて、ユーザが必要となるであろう情報をタイミングよく取得することができる。

さらに、この移動体端末１１は、ユーザの過去の移動履歴から、ユーザがこれから滞在する確率の多い場所に関する情報を提供するだけでなく、ユーザが滞在する確率の多い場所と同じカテゴリーに属する場所に関する情報の提供を受けるため、ユーザは必要となるであろうより多くの情報を得ることができる。

尚、この移動体端末１１では、行動パターンの抽出を行うとき、平日と休日や、朝、昼、夜など区分基準を予め固定にしていたが、ユーザの行動パターンを基に、区分基準を動的に変更する方法で行動パターンを抽出してもよい（クラスタリング手法）。例えば日曜日から水曜日までと木曜日から土曜日までのそれぞれでユーザの行動パターンが分かれる場合、日曜日から水曜日までと、木曜日から土曜日までに行動パターンを区分すればよい。

また、施設を決定せずに、カレンダー属性と位置の移動履歴から、現在以降の滞在場所を予測してもよい。

また、現在の時刻から３０分後における移動体端末１１のユーザの行動を予測したが、３０分後という時間に限定されず、１０分後でも１時間後でもよい。

さらに、カテゴリーをレストランの中でも和食、洋食、中華のようにさらに細分化してユーザの嗜好に対応できるようにしてもよい。

また、プレースを決定する条件として、所定時間（上述の説明では１０分）以上、同一敷地範囲に滞在することとしたが、滞在時間が所定時間でありさらにその滞在回数が所定回数以上であるときにプレースとして決定するようにしてもよい。

そしてまた、移動体端末１１が車両に搭載された場合、駐車した場所（エンジンを停止した場所）をプレースとして記録してもよく、また一定時間パーキングブレーキを引いて停車した場所を含めてもよい。

さらに、この移動体端末１１では、各時間帯においてユーザが各プレースに滞在する確率を予め計算してユーザの行動予測ルールとしたが、通常は各時間帯においてユーザが各プレースに滞在した履歴を蓄積しておき、現在の時刻を取得した時点で、各プレースの滞在確率を計算して、その滞在確率に基づく情報の表示を行うようにしてもよい。

また上述したＧＰＳ受信部１０８から得られる位置座標データについては、加速度センサーやマップマッチングにより、誤差を補正してから用いることにより精度を向上させることができる。

さらに、この移動体端末１１では、移動履歴の記録、行動予測ルールの作成、および移動体端末（ユーザ）の滞在位置の予測を並行して行うようにしたが、予め移動履歴および行動予測ルールが蓄積されているならば、その移動履歴および行動予測ルールを基に、滞在位置の予測だけを行ってもよい。

<２．場所予測方法Ｂを利用した移動体端末>
次に、場所予測方法Ｂを利用した移動体端末について説明する。

場所予測方法Ａを利用した移動体端末１１では、予め記録された移動体端末１１の移動履歴から、現在の時刻を基に後にユーザが滞在する滞在場所を予測し、さらにその滞在場所に関する情報を表示していた。それに対して、場所予測方法Ｂを利用した移動体端末では、同じく移動体端末１１の移動履歴から、現在の時刻と場所を基にユーザが今後移動する場所を予測し、さらにその移動場所に関する情報を表示する。

この場所予測方法Ｂを利用した移動体端末を備える情報提供システムの全体構成は図１と同様であり、移動体端末（モバイル端末）のハードウェア構成および機能構成は図２と図３と同様であるため、その説明を省略する。またサーバ装置は図４と同様であり、その説明を省略する。

また、場所予測方法Ａを利用した移動体端末１１がカーナビゲーションシステムの車載装置であったの対し、場所予測方法Ｂを利用した移動体端末はＧＰＳ付の携帯電話機である。

ここで、場所予測方法Ｂを利用した移動体端末を備える情報提供システムの動作について説明する。

図１６は、上述の情報提供システムの動作を示すフロー図である。
まず、移動履歴記録部２０２が移動体端末１１の移動履歴を記録する（ステップＳ３０１）。この移動履歴を記録する処理は、上述の場所予測方法Ａの移動体端末で説明した処理とほぼ同様である（図６参照）。異なる点は、場所予測方法Ａの移動体端末では、１つの敷地範囲内での滞在時間が１０分以上である場合にその日時に識別子を付与してプレースとして記録している（図６のステップＳ２０４）のに対して、場所予測方法Ｂの移動体端末では、さらにプレース間をパス（滞在場所区間）として記録する。

図１７は、移動体端末のユーザの移動履歴の例を示す模式図である。
図１７には、会社を出発したユーザが書店「ブックボーン」に滞在して駅に向かったパターンと、会社を出発したユーザが書店「ブックボーン」に滞在し、さらに居酒屋「牛民」に滞在し駅に向かったパターンと、会社を出発したユーザが書店「ブックボーン」に滞在し、さらに居酒屋「黒木屋」に滞在し駅に向かったパターンの、過去の３つのパターンによるユーザの移動履歴が示されている。このとき、書店「ブックボーン」は会社の近くに位置しており、ユーザは会社の帰りに必ずその書店に寄るとする。

図１８は、記録されたプレース及びパスを示すリストの一例である。
図１８に示されるように、プレースパスリスト２３０には日時と対応させて、１０分以上滞在した場所がプレースとして記録され、さらにプレース間がパスとして記録されている。

例えば、２００３年２月７日（金）９時から１８時にユーザが滞在していた場所である施設Ａ０（会社）がプレースとして記録され、２００３年２月７日（金）１８時１０分から１８時３０分にユーザが滞在していた場所である施設４（ブックボーン）がプレースとして記録されている。さらに、プレースとして記録された施設Ａ０および施設４の間（施設Ａ０→施設４）がパスとして記録されている。

以上のように移動履歴の記録処理（ステップＳ３０１）が行われ、次に行動パターン抽出部２０５は、移動履歴データ保存部２０１に保存されているプレースパスリスト２３０を基に、移動体端末１１のユーザの行動パターンを抽出して行動予測ルールを作成する（ステップＳ３０２）。

行動パターンの抽出方法について説明する。
図１９は、行動パターンの抽出方法を示す図である。

例えば、図１８に示されるように、施設Ａ０（会社）→施設４（ブックボーン）のパスを経過した（２００３年２月７日（金）１８時から１８時１０分）後、施設Ａ１（牛民）に滞在している（２００３年２月７日（金）１８時４５分から２１時）場合を例にあげる。

図１９に示されるように、行動パターン抽出部２０５は、会社→ブックボーンのパスを経過した日時が月曜日から木曜日、金曜日、休日（土曜日、日曜日）のそれぞれ朝（午前６時から正午）、昼（正午から午後６時）、夜（午後６時から翌朝午前６時）の９つの時間帯（カレンダー属性）のいずれに属するかを特定する。

会社→ブックボーンのパスを経過した時間帯は、２００３年２月７日（金）１８時から１８時１０分であり、金曜日の夜に区分される。

このようにして、ユーザが金曜日の夜の時間帯に、会社→ブックボーンのパスにいる場合は、後に居酒屋の「牛民」に訪れるという行動パターンが抽出される。

このように、行動パターン抽出部２０５は、ユーザの移動履歴から随時行動パターンを抽出していき、ユーザの存在した日時および場所（プレースまたはパス）毎に、その後に訪れた場所（プレース）の回数を計数して行動予測ルールを作成し、行動予測ルール保存部２０３に記録する。

図２０は、行動予測ルールの一例を示す図である。図２０では、行動予測ルール２４０に、日時、場所で示されるユーザの滞在日時（金曜日の夜などのように区分された日時）と滞在場所（プレースまたはパス）毎に、その後ユーザ移動した移動場所、移動回数、および移動確率が示されている。

例えば、金曜日の夜という日時に、施設Ａ０（会社）→施設４（ブックボーン）のパスにユーザが存在した場合、その後に施設Ａ１（居酒屋の牛民）に移動する回数は過去４５回あり、その確率は６０％であることが示されている。同じく、その後に施設Ａ２（居酒屋の黒木屋）に移動する回数は過去１５回あり、その施設Ａ２に移動する確率は２０％である。その他も同様である。

次に、情報表示制御部２０４は、現在のカレンダー属性（年月日、曜日、時刻）および現在位置を、カレンダー時計１０７およびＧＰＳ受信部１０８より取得し、上述のように作成された行動予測ルール２４０を基に、その後ユーザが各プレースへ移動する移動確率を求める（図１６のステップＳ３０３）。

例えば、図１７に示されるように、現在の日時が２００３年２月２１日（金）の１８時であり、移動体端末１１を持ったユーザの現在位置が会社→ブックボーンのパスであるとする。現在の日時が金曜日の夜に属し、現在位置が会社→ブックボーンのパスに属するため、行動予測ルール２４０（図２０参照）に示される日時：金曜日の夜、場所：施設Ａ０（会社）→施設４（ブックボーン）における各プレースへの移動確率を求める。この場合、施設Ａ１（居酒屋の牛民）への移動確率６０％、施設Ａ２（居酒屋の黒木屋）への移動確率２０％、施設Ａ３（パチンコキング）への移動確率４％などの各施設への移動確率が求まる。

次に、情報表示制御部２０４は、求めた各プレースへの移動確率のうち、所定値（例えば７０％）を超えるプレースが存在するか否かを判定し（ステップＳ３０４）、所定値を超えるプレースが存在する場合は（ステップＳ３０４のＹｅｓ）、そのプレースの最新情報をサーバ装置１２の施設情報データ保存部３０３より取得して、ディスプレイ１０５に表示し（ステップＳ３０７）、処理を終了する。この表示に関しては場所予測方法Ａの移動体端末１１と同様であり、施設情報データ保存部３０３に保存されている施設情報データ３０３ａ（図１２参照）よりデータを取得して表示する。

一方、所定値を超えるプレースが存在しない場合は（ステップＳ３０４のＮｏ）、移動確率を取得した各プレースを、サーバ装置１２のカテゴリーデータ保存部３０２に保存されているカテゴリーデータ３０２ａを基にカテゴリーに置換する（ステップＳ３０５）。

このカテゴリーへの置換処理は、場所予測方法Ａの移動体端末１１と同様である。
例えば、移動場所が施設Ａ１（牛民）である確率が６０％、移動場所が施設Ａ２（黒木屋）である確率が２０％、施設Ａ３（パチンコキング）である確率が４％である上述の例において説明すると、施設Ａ１（牛民）は図１３に示されるカテゴリーデータ３０２ａを基に居酒屋というカテゴリーに置換され、施設Ａ２（黒木屋）も同じく居酒屋というカテゴリーに置換される。また、施設Ａ３（パチンコキング）は図１３では示されていないが、例えば遊戯場というカテゴリーに置換される。このカテゴリーへの置換処理により、居酒屋というカテゴリーに属する場所への移動確率が８０％になる。

そして次に、情報表示制御部２０４は、各カテゴリーへの移動確率のうち、所定値（例えば７０％）を超えるカテゴリーが存在するか否かを判定し（ステップＳ３０６）、存在しない場合は（ステップＳ３０６のＮｏ）処理を終了する。

一方、所定値を超えるカテゴリーが存在する場合は（ステップＳ３０６のＹｅｓ）、情報表示制御部２０４は、ＧＰＳ受信部１０８から、移動体端末１１（ユーザ）の現在位置を取得し、そのカテゴリーに属する現在位置から近い施設情報を施設情報データ保存部３０３から取得して、ディスプレイ１０５に表示し（ステップＳ３０８）、処理を終了する。

上述の例では、居酒屋というカテゴリーに属する場所への移動確率が８０％であり、所定値である７０％を超えている。このため、情報表示制御部２０４は、カテゴリー別施設情報データ３０３ｂ（図１４参照）から、居酒屋というカテゴリーに属するもののうち、現在位置と一番近い施設を、移動体端末１１の位置情報を基に検索して、例えば施設Ａ１（牛民）を特定し、その最新情報などをディスプレイ１０５に表示する。

図２１は、移動体端末１１のディスプレイ１０５に表示される表示例を示している。図２１に示されるように、牛民の詳細情報「１９時までビール１００円。・・・」がディスプレイ１０５に表示されている。

この場合、カテゴリー別施設情報データ３０３ｂに予め登録されていれば、まだユーザが行ったことのない居酒屋の情報が表示されてもよい。

以上のように場所予測方法Ｂを利用した移動体端末１１によれば、現在のカレンダー属性（年月日、曜日、時刻）と、現在のプレースまたはパスを基に、移動体端末１１のユーザが所定の時間経過後にいずれの位置に移動しているかを過去の移動履歴から予測し、その予測した結果を用いて、ユーザが必要となるであろう情報をタイミングよく取得することができる。

さらに、移動体端末１１は、ユーザの過去の移動履歴から、移動する確率の多い場所の情報を取得するだけでなく、ユーザが移動する確率の多い場所と同じカテゴリーに属する場所の情報を取得するため、ユーザは必要となるであろうより多くの情報を得ることができる。

尚、上述の場所予測方法Ｂの移動体端末１１は、行動パターンの抽出を行うとき、平日と休日や、朝、昼、夜などの区分基準を予め固定にしていたが、ユーザの行動パターンを基に、区分基準を動的に変更する方法で行動パターンを抽出してもよい（クラスタリング手法）。

さらに、場所予測方法Ｂの移動体端末１１は、各時間帯において移動体端末１１のユーザが各プレースに移動する確率を予め計算してユーザの行動予測ルールとしたが、通常は各時間帯において移動体端末１１のユーザの移動履歴を蓄積しておき、現在の時刻および移動体端末１１の現在位置を取得した時点で、各プレースへの移動確率を計算して、その移動確率に基づく情報の表示を行うようにしてもよい。

また、情報を音声で知らせるようにしてもよい。
また、移動体端末１１の位置の特定方法は、ＧＰＳを用いる方法に限らず、基地局を用いた位置検出（ｉエリア（「株式会社エヌ・ティ・ティ・ドコモ」の登録商標））や、電子基準点を用いた位置検出などの他の方法でもよい。

<３．場所予測方法Ｃを利用した移動体端末>
近年、移動体端末である携帯電話においては、音声通話機能だけでなく、メール通信機能や、インターネットを利用した施設検索、所望の駅までにかかる時間等を検索できるようになってきている。そこで、場所予測方法Ｃを利用した移動体端末は、携帯電話（移動体端末）によるテキスト通信内容で用いた地名（駅名、場所を表現する語句）等を用いて、ユーザの移動先（移動体端末の将来の場所）を予測する。

以下、場所予測方法Ｃを利用した移動体端末を携帯電話として説明する。
図２２は、携帯電話を備えたシステムの構成を示す構成図である。

このシステムは、音声通話やネットワークによる検索を行うことができる上述の携帯電話１２０１と、局所無線（ＲＦ（Radio Frequency）タグ等）による通信機能を有し携帯電話に装着または内蔵される無線ＩＣカード１２０２と、インターネット等の公衆ネットワーク１２０３と、情報検索や情報配信を行うサーバ１２０４と、無線ＩＣカード１２０２と通信を行い乗車駅や路線情報をその無線ＩＣカード１２０２に記録する自動改札機１２０５とを備える。なお、無線ＩＣカード１２０２は、携帯電話に内蔵されていてもよいし、携帯電話の拡張カードスロットに挿入されていてもよい。

図２３は、携帯電話１２０１の内部構成を示す構成図である。
携帯電話１２０１は、情報サーバ１２０４と通信することにより交通情報（路線）を検索する交通検索部１１０１と、交通検索部１１０１で検索した結果を蓄積する移動先候補蓄積部１１０２と、乗車駅を検出する乗車駅検出部１１０３と、乗車駅検出部１１０３で検出された乗車駅の情報をもとに、移動先候補蓄積部１１０２で蓄積されている候補から移動先を予測する移動先予測部１１０４と、移動先予測部１１０４で予測された移動先に関する情報をユーザに提供する情報提供部１１０５とを備える。

このような携帯電話１２０１の動作について、図２４を参照して説明する。
図２４は、携帯電話１２０１の動作を示すフロー図である。

携帯電話１２０１の交通検索部１１０１は、ユーザからの操作により鉄道等の路線の検索を行ったか否かを判断する（ステップＳ１３０１）。路線検索を行った場合には（ステップＳ１３０１のＹｅｓ）、交通検索部１１０１は、その検索結果を移動先候補蓄積部１１０２に格納する（ステップＳ１３０２）。

図２５は、交通検索部１１０１が路線検索を行うときに表示する画面の一例を示す画面表示図である。

この図２５の（Ａ）に示すように、ユーザが携帯電話１２０１を操作することにより、出発駅、到着駅、路線を使用する日時に関する情報が交通検索部１１０１に入力される。入力後、経路検索ボタンが選択されると、図２５の（Ｂ）に示すように、交通検索部１１０１はその入力内容に応じた路線検索の結果を表示する。

そして、交通検索部１１０１は、上述のように入力された内容と路線検索結果とを、路線検索履歴として移動先候補蓄積部１１０２に蓄積する。

図２６は、移動先候補蓄積部１１０２が蓄積する路線検索履歴の内容を示す図である。
移動先候補蓄積部１１０２は、記憶容量に制限があるため、交通検索部１１０１から路線検索履歴を取得すると、予め蓄積されている路線検索履歴のうち古いものから順に削除し、新しく取得した路線検索履歴を優先的に蓄積する。

携帯電話１２０１はこのような蓄積が終了すると、再びステップＳ１３０１からの動作を繰り返し実行する。

ここで、交通検索部１１０１が路線検索を行っていない場合には（ステップＳ１３０１のＮｏ）、乗車駅検出部１１０３は、乗車駅の自動改札機１２０４を通過したか否かを判別する（ステップＳ１３０３）。

具体的に、携帯電話１２０１が自動改札機１２０５に近付くと、無線ＩＣカード１２０２は自動改札機１２０５と局所通信を行う。乗車駅検出部１１０１は、この無線ＩＣカード１２０２によって行われる局所通信に基いて、自動改札機１２０４を通過したか否かを判別する。

乗車駅検出部１１０１が自動改札機１２０４を通過していないと判別したときには（ステップＳ１３０３のＮｏ）、携帯電話１２０１はステップＳ１３０１からの動作を繰り返し行う。

また、乗車駅検出部１１０１が自動改札機１２０４を通過したと判別したときには（ステップＳ１３０３のＹｅｓ）、乗車駅検出部１１０１は、さらに、無線ＩＣカード１２０２による局所通信に基いて、鉄道会社（路線）及び乗車駅を検出する（ステップＳ１３０４）。なお、無線ＩＣカード１２０２は、その局所通信により特定される鉄道会社及び乗車駅を記憶しており、降車駅の自動改札機ではその記憶された鉄道会社及び乗車駅に基いて課金が行われる。

次に、移動先予測部１１０４は、乗車駅検出部１１０１がステップＳ１３０４で例えば乗車駅「学園前」及び路線「Ｋ鉄道」を検出すると、移動先候補蓄積部１１０２に蓄積されている路線検索履歴の中からその乗車駅及び路線を検索する（ステップＳ１３０５）。そして、移動先予測部１１０４は、その乗車駅及び路線を見つければ、その乗車駅及び路線に関連付けられた到着駅を移動先の候補として選択する。

例えば、移動先予測部１１０４は、図２６に示す路線検索履歴の中から「学園前」及び「Ｋ鉄道」を検索し、その路線検索履歴１５０１、１５０２から到着駅「鶴橋」及び到着駅「西大寺」を移動先の候補として選択する。

ここで、移動先予測部１１０４は、その移動先の候補が複数あるか否かを判別する（ステップＳ１３０６）。

候補が複数あると判断したときには（ステップＳ１３０６のＹｅｓ）、移動先予測部１１０４は、路線検索履歴に示される出発時刻が現在時刻に近い候補から順にその候補を、情報提供部１１０５に表示させる（ステップＳ１３０７）。

例えば、移動先予測部１１０４は、現在時刻が９：００のときに、上述のように路線検索履歴１５０１，１５０２から到着駅「鶴橋」及び到着駅「西大寺」を移動先の候補として選択すると、路線検索履歴１５０１に示される出発時刻１０：００の方が、路線検索履歴１５０２に示される出発時刻１１：００よりも現在時間に近いため、移動先の候補を「鶴橋」「西大寺」の順に情報提供部１１０５に表示させる。なお、検索日時が新しい順に移動先の候補を表示させても良い。これにより、例えば乗車する直前に検索したときの到着駅を優先的に表示することができる。

また、移動先予測部１１０４は、移動先の候補を表示するときには、路線検索履歴に示される所要時間と現在時刻とに基いて、その移動先の候補に到着するまでの到着予定時刻を計算し、その計算結果も情報提供部１１０５に表示させる。

図２７は、情報提供部１１０５が移動先の候補及び到着予定時刻を表示する画面を示す画面表示図である。

この図２７に示すように、情報提供部１１０５は、移動先の候補として「鶴橋」及び「西大寺」を表示すると共に、「鶴橋」に到着するまでの到着予測時刻「１０：５０」と、「西大寺」に到着するまでの到着予測時刻「１０：１０」とを表示する。

また、ステップＳ１３０６で候補が１つだけあるときには（ステップＳ１３０６のＮｏ）、移動先予測部１１０４は、その候補と、その候補に対して上述のように算出される到着予測時刻とを情報提供部１１０５に表示させる（ステップＳ１３０８）。

これにより、携帯電話１２０１は、過去にインターネット等で路線検索を行った結果に基づき、駅を通過しただけで簡単に移動先を予測して到着予測時刻等の情報を自動的にユーザに提供することができる。従来の移動体端末は、移動先を予測するためにＧＰＳなどによる測位機能を備えているため、移動体端末の構成が複雑になるとともにコストがかかるという問題があった。しかし、この携帯電話１２０１は、路線検索結果を利用することにより、ＧＰＳなどで自らの位置を測位することなく簡単に移動先を予測することができる。さらに、この携帯電話１２０１は移動履歴ではなく路線検索履歴に基づいて移動先を予測するため、これまでに存在したことのない場所でも移動先として予測することができる。

なお、携帯電話１２０１は、路線及び乗車駅の検出後、情報サーバ１２０４と接続することにより、新たに路線検索を行っても良い。これにより、携帯電話１２０１は情報サーバ１２０４に蓄積された最新の情報に基いて、到着予測時刻を表示することができる。

なお、このような携帯電話１２０１は、到着予測時刻を提供したが、さらに、到着駅に関連する商用情報を提供してもよい。例えば、携帯電話１２０１は、「鶴橋」の駅に向かっていることが予測できた段階で、情報サーバ１２０４と通信し、「鶴橋」駅前で特売セールを行っている等の情報を提供してもよい。これらの情報は、あらかじめ、情報提供者によって情報サーバ１２０４に登録されている。

なお、このような携帯電話１２０１は、ＧＰＳ機能により現在位置を検出する構成要素を備えなかったが、このような構成要素を備えても良い。この場合には、携帯電話１２０１は、自動改札機１２０５の通過後の自らの移動方向を検出し、目的地を予測することが可能になる。

図２８は、携帯電話１２０１がＧＰＳを利用して将来の場所である目的地を予測する方法を説明するための図である。

例えば上述のように、携帯電話１２０１が「学園前」駅の自動改札機１２０５を通過することにより、「鶴橋」と「西大寺」とを移動先の候補として挙げたときにも、携帯電話１２０１は、さらにＧＰＳを利用することにより自らの移動方向（ユーザが乗車する電車の移動方向）を検出し、その検出された移動方向から移動先が「鶴橋」であることを予測することができる。

また、携帯電話１２０１は、ステップＳ１３０７において、路線検索履歴に示される出発時刻が現在時刻に近い候補を優先的に表示したが、これ以外にも、検索日時が現在日時に近い候補を優先的に表示してもよい。さらに、携帯電話１２０１は、路線検索履歴に示される出発時刻から１時間後までの範囲を履歴の有効範囲として扱い、現在時刻がその有効範囲に入っている候補を優先して表示しても良い。例えば、現在時刻が９：００であり、路線検索履歴として出発時刻が８：３０と９：１５のものがあるとする。このとき、出発時刻が８：３０の有効範囲は８：３０から９：３０であり、出発時刻が９：１５の有効範囲は９：１５から１０：１５となる。これより現在時刻は、出発時刻が８：３０の有効範囲に含まれるため、携帯電話１２０１は、その出発時刻が８：３０の到着駅を移動先として優先して表示する。

ここで、上述の携帯電話１２０１の変形例について説明する。
上述の携帯電話１２０１は、路線検索履歴を蓄積していたが、本変形例に係る携帯電話は、ユーザによって操作されたメール等の通信履歴を用いて、目的地の予測を行う。

図２９は、本変形例に係る携帯電話の内部構成を示す構成図である。
この携帯電話１２０１ａは、メールの送受信を行うメール通信部１８０１と、駅名称等が蓄積されている駅名蓄積部１８０２と、メールの通信テキストから駅名称を抽出する移動先候補選択部１８０３と、移動先候補選択部１８０３で選択された候補を蓄積する移動先候補蓄積部１８０４と、乗車駅を検出する乗車駅検出部１８０５と、乗車駅検出部１８０５で検出された乗車駅と移動先候補蓄積部１８０４に蓄積されている候補とから移動先を予測する移動先予測部１８０６と、移動先予測部１８０６で予測された移動先に関する情報を提供する情報提供手段１８０７とを備える。

ここで、このような本変形例に係る携帯電話１２０１ａの動作について、図３０を参照して説明する。

図３０は、本変形例に係る携帯電話１２０１ａの動作を示すフロー図である。
まず、携帯電話１２０１のメール通信部１８０１は、メールを受信したか否かを判別する（ステップＳ１９０１）。メール通信部１８０１が受信したと判別したときには（ステップＳ１０９１のＹｅｓ）、携帯電話１２０１の移動先候補選択部１８０３は、駅名称蓄積部１８０２に蓄積されている内容（駅名称リスト）を参照して、受信メールのテキストの中に駅名が含まれているか否かを判別する（ステップＳ１９０２）。ここで、駅名が含まれていれば（ステップＳ１９０２のＹｅｓ）、移動先候補選択部１８０３は、上記駅名称リストに基いて、テキスト中に含まれていた駅名に対応する路線を特定し、その駅名及び路線を移動先候補蓄積部１８０４に登録する（ステップＳ１９０３）。また、駅名が含まれていないときや（ステップＳ１９０２のＮｏ）、移動先候補蓄積部１８０４への登録が終了したときは、携帯電話１２０１はステップＳ１９０１からの動作を繰り返し実行する。

図３１は、駅名称蓄積部１８０２に蓄積されている駅名称リストの内容を示す図である。

この図３１に示すように、駅名称「鶴橋」及び「東大阪」などは路線ごとに駅名称リストに登録されている。

図３２は、メール通信部１８０１が受信したメールの内容を示す図である。
この図３２に示すように、移動先候補選択部１８０３は、図３１に示す駅名称リストを参照して、受信メールのテキスト中に含まれる文字列から駅名を検索し、駅名「難波」を見つけると、再び駅名称リストを参照して、その駅名「難波」に対応する路線「Ｋ鉄道」及び「Ｎ鉄道」を特定する。そして、移動先候補選択部１８０３は、駅名「難波」と、路線「Ｋ鉄道」及び「Ｎ鉄道」と、メールが受信された受信時刻と、受信相手と、登録時刻とを移動先候補蓄積部１８０４に登録する。

図３３は、移動先候補蓄積部１８０４に蓄積されている内容（メール通信履歴）を示す図である。

この図３３に示すように、移動先候補蓄積部１８０４に蓄積されるメール通信履歴は、駅名と路線と登録時刻と受信時刻と受信相手とを含む。

ステップＳ１９０１でメール通信部１８０１がメールを受信していないと判別したときには（ステップＳ１９０１のＮｏ）、乗車駅検出部１８０５は、上述の乗車駅検出部１１０３と同様、乗車駅の自動改札機１２０４を通過したか否かを判別する（ステップＳ１９０４）。

乗車駅検出部１８０５が自動改札機１２０４を通過していないと判別したときには（ステップＳ１９０４のＮｏ）、携帯電話１２０１はステップＳ１９０１からの動作を繰り返し行う。

また、乗車駅検出部１８０５が自動改札機１２０４を通過したと判別したときには（ステップＳ１９０４のＹｅｓ）、乗車駅検出部１８０５は、さらに、無線ＩＣカード１２０２による局所通信に基いて、鉄道会社（路線）を検出する（ステップＳ１９０５）。

次に、移動先予測部１８０６は、乗車駅検出部１８０５がステップＳ１９０５で例えば路線「Ｋ鉄道」を検出すると、移動先候補蓄積部１８０４に蓄積されているメール通信履歴の中からその路線を検索する（ステップＳ１９０６）。そして、移動先予測部１８０６は、その路線を見つければ、その路線に関連付けられた駅名称を有する駅を移動先の候補として選択する。

ここで、移動先予測部１８０６は、その移動先の候補が複数あるか否かを判別する（ステップＳ１９０７）。

候補が複数あると判断したときには（ステップＳ１９０７のＹｅｓ）、移動先予測部１１０４は、メール通信履歴に示される受信時刻が現在時刻に近い候補から順にその候補と、その候補に到着する到着予測時刻とを、情報提供部１１０５に表示させる（ステップＳ１９０８）。

また、ステップＳ１９０７で候補が１つだけあるときには、移動先予測部１１０４は、その候補と、その候補の到着予測時刻とを情報提供部１１０５に表示させる（ステップＳ１９０８）。

図３４は、携帯電話１２０１が予測結果を表示する画面の一例を示す図である。
携帯電話１２０１は、例えば検出された路線が「Ｋ鉄道」であった場合には、図３３に示すメール通信履歴を参照することにより、移動先の候補として「難波」及び「東大阪」を表示するとともに、さらに、それらの駅に到着するまでの到着予測時刻をユーザに提供する。なお、携帯電話１２０１は、乗車駅が「学園前」のため、「学園前」を移動先の候補として選択することはない。

このように本変形例に係る携帯電話１２０１は、メール通信履歴を用いることにより、電車の改札を通過しただけで、到着駅を予測して到着駅に関連する情報をユーザに提供することができる。即ち、この変形例に係る携帯電話１２０１は、上述と同様、ＧＰＳなどで自らの位置を測位することなく簡単に移動先を予測することができ、これまで存在したことのない場所でも移動先として予測することができる。また、一般に、待ち合わせ等の連絡は電子メール等で確認される場合が多いため、携帯電話１２０１は適切な移動先を予測することができる。

なお、このような携帯電話１２０１は、路線検索履歴及びメール通信履歴を用いることで、到着駅、つまり将来向かうであろう携帯電話１２０１の場所を予測するが、さらに、飲食店の検索結果や宿泊施設の検索結果の履歴を利用しても良い。例えば、難波における飲食店又は宿泊施設の検索を普段から行っているユーザが「Ｋ鉄道」の電車に乗車した場合には、携帯電話１２０１は「難波」に行く可能性が高いと判断し、「難波」駅に関する情報を前もってユーザに提供する。これにより、携帯電話１２０１は、ユーザが経路検索の設定や検索条件の設定をすることなく、過去の情報アクセス履歴を利用して、自動的に将来に必要な情報をユーザに提供することができる。

（実施の形態１）
以下、上述のような場所予測方法を利用した本発明に係る第１の実施の形態について、図面を参照して説明する。

本実施の形態の移動体端末は、移動体端末のユーザが利用するメールなどのアプリケーションの利用履歴を予め記憶しておき、現在の日時と場所を基に、現在においてユーザが使用するであろうアプリケーションを予測する。さらに、移動体端末は、上述のような場所予測方法により予測した将来の場所においてユーザが使用するであろうアプリケーションを予測する。

図３５は、本実施の形態の移動体端末の機能構成を示す機能ブロック図である。
本実施の形態の移動体端末（以下、携帯電話という）２１は、ディスプレイ１０５、ＧＰＳ受信部１０８、カレンダー時計１０７、移動履歴データ保存部２０１、移動履歴記録部２０２、行動予測ルール保存部２０３、情報表示制御部２０４、行動パターン抽出部２０５、入力デバイス１０６、利用履歴記録部１１０、利用履歴保存部１１１、及び将来場所予測部２０６を備える。なお、本実施の形態の携帯電話２１が備える上述のような構成要素のうち、図３に示す移動体端末１１が備える構成要素と同一の機能及び構成を有するものに対しては、移動体端末１１の構成要素に付された符号と同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。

将来場所予測部２０６は、上述の場所予測方法Ａ又はＢを利用する移動体端末１１が有する構成要素や、場所予測方法Ｃを利用する携帯電話１２１が有する構成要素を備え、将来の場所を予測してその結果を情報表示制御部２０４に通知する。また、将来場所予測部２０６は、場所予測方法Ａ又はＢにより将来の場所を予測するときには、さらに、これまでの移動履歴に基づいて、その場所に到着する日時（カレンダー属性）を予測してその結果も情報表示制御部２０４に通知する。また、将来場所予測部２０６は、場所予測方法Ｃにより将来の場所を予測するときには、さらに、路線検索結果の履歴などに基づいて、その場所に到着する日時（カレンダー属性）を予測してその結果も情報表示制御部２０４に通知する。

なお、移動体端末２１に将来場所予測部２０６を備える代わりに、その将来場所予測部２０６と同一の動作を、移動体端末２１が有する将来場所予測部２０６以外の構成要素に実行させてもよい。

入力デバイス１０６は、携帯電話機２１への入力操作を受け付ける入力操作ボタンである。

利用履歴記録部１１０は、入力デバイス１０６からの出力を受けて、メールなどのアプリケーションの利用履歴を利用履歴保存部１１１に記録する。ここで、利用履歴記録部１１０は、カレンダー時計１０７からの出力を取得することにより、又はカレンダー時計１０７と同様の機能を備えていることにより、現在のカレンダー属性を把握している。その結果、この利用履歴には、利用されたアプリケーション及びその内容と、その利用日時とが関連付けられている。

行動パターン抽出部２０５は、携帯電話機２１のユーザによるアプリケーション利用履歴を利用日時および利用場所に対応させて作成する。

このとき、行動パターン抽出部２０５は、移動履歴記録部２０２が移動履歴データ保存部２０１に記録した移動履歴と、利用履歴記録部１１０が利用履歴保存部１１１に記録した利用履歴とから、アプリケーション利用履歴を作成する。このアプリケーション利用履歴には、上述のように利用されたアプリケーション及びその内容と、その利用日時及び利用場所（パスまたはプレース）とが関連付けられている。なお、プレースおよびパスの決定方法は、移動体端末１１と同様である。

図３６は、アプリケーション利用履歴の内容を示す図である。
この図３６に示すように、アプリケーション利用履歴には、利用されたアプリケーション及びその内容（アプリケーションがメールの場合には、送信アドレス、表題、および送信メッセージ）と、そのアプリケーションの利用日時及び利用場所（プレースまたはパス）とが関連付けら得ている。

すなわち、アプリケーション利用履歴には、アプリケーションとしてメールを選択した操作、送信相手を選択した操作、送信内容を入力した操作などのユーザ操作により入力された操作入力シーケンスが記録されている。

例えば、２００３年２月７日（金）２０時００分に、会社から駅の間（パス）で、ユーザが送信アドレス「kazoku@xyz.ne.jp」の家族に、表題が「今から帰る」、送信メッセージが「今、会社を出たところです。ご飯の用意お願いします。」のメールを利用したことが示されている。

このアプリケーション利用履歴をもとに、行動パターン抽出部２０５は、ユーザのアプリケーションの利用パターンを抽出し、利用予測ルール（所定の形式に整理されたアプリケーションの利用履歴）を作成し、行動予測ルール保存部２０３に記録する。

図３７は、アプリケーションの利用パターンの抽出方法を示す図である。
この抽出方法では、アプリケーションを利用した日時を平日（月曜日から金曜日）、休日（土曜日、日曜日）の朝（午前６時から正午）、昼（正午から午後６時）、夜（午後６時から翌朝午前６時）のいずれかに区分する。

例えば図３６に例示したように、２００３年２月７日（金）２０時００分に、会社から駅の間（パス）で、ユーザが家族にメールを送信したことを示す履歴をもとに利用パターンを抽出する場合について説明する。

まず、会社から駅のパスで家族にメールを送信したのは平日か休日かを区分する。ここでは金曜日であるため平日に区分される。次に、メールを送信したのが朝、昼、夜のいずれであるかを区分する。ここでは２０時００分であるため夜に区分される。このようにして、平日の夜、会社から駅のパスで、家族にメールを送信したという利用パターンが抽出される。

このようにして抽出された利用パターンの累計を取ることにより、行動パターン抽出部２０５は、ユーザのアプリケーションの利用予測ルールを作成する。

図３８は、アプリケーションの利用予測ルール３２０を示す図である。
図３８には、利用日時および利用場所毎の利用アプリケーションと利用項目と利用回数と利用内容とが示されている。

利用日時は、上述したように区分された平日、休日の朝、昼、夜のうちいずれかであり、利用場所は上述したように決定されたプレースまたはパスである。

利用アプリケーションは、メールやゲームなどのユーザが利用したアプリケーションを示しており、利用項目は、メールでは送信相手を送信した回数の多い相手から順番に示しており、ゲームでは使用したゲームソフトを使用頻度の多いものから順に示している。

利用回数は、アプリケーションがメールの場合は、送信相手毎の送信回数を示し、アプリケーションがゲームの場合は、使用したゲームソフト毎の使用回数を示している。

利用内容は、メールの場合は、送信内容（最新の表題と最新の送信メッセージ）を示し、ゲームの場合は、前回までの情報を示している。

例えば、日時が平日の夜であり、さらに場所が会社→駅のパスにおいて、過去にユーザがメールを送信した相手は妻が７５回で一番多く、友人の山田君が３８回で次に多い。また、平日の夜、会社→駅にてユーザが使用したゲームソフトでは、ゲームソフトＡが１２回で一番多く、ゲームソフトＢが３回で次に多い。

以上のようにして利用予測ルールが作成される。
情報表示制御部２０４は、ＧＰＳ受信部１０８による現在位置の検出結果と、カレンダー時計１０７により計時された現在のカレンダー属性とに対応するアプリケーションを利用予測ルール３２０から見つけ出し、見つけ出したアプリケーションを予測結果として提示する。つまり、情報表示制御部２０４は、現在の場所と日時に対応するアプリケーションを予想して、そのアプリケーションを提示する。例えば、現在の場所が「会社→駅」のパスであって、現在の日時が平日の夜に属するときには、情報表示制御部２０４は、利用履歴ルール３２０に示されるそのパス及びカレンダー属性においてアプリケーションとして利用回数が最も多いメールを見つけ出し、そのメールを提示する。

さらに、情報表示制御部２０４は、将来場所予測部２０６によって予測される場所及びカレンダー属性に応じたアプリケーションを利用予測ルール３２０から見つけ出し、見つけ出したアプリケーションを予測結果として提示する。つまり、情報表示制御部２０４は、将来の場所と日時に対応するアプリケーションを予測して、そのアプリケーションを起動する。

また、情報表示制御部２０４は、利用回数の多いアプリケーションから順に優先的に提示して、メールがユーザにより選択されたときには、さらに、送信相手を予測しても良い。

図３９は、情報表示制御部２０４が行うアプリケーションの動作処理を示すフロー図である。

ここでは、例えば、図４０に示されるように、携帯電話機２１のユーザ２２が、金曜日の夜に、会社から最寄りの駅に向かっている場合を例にあげて説明する。図４０に示される例において、現在の日時（金曜日の夜）は平日の夜に属し、携帯電話の現在位置は会社→駅のパスに属する。

情報表示制御部２０４は、まずカレンダー時計１０７およびＧＰＳ受信部１０８から現在の日時と携帯電話機２１の現在位置を取得する（ステップＳ５００）。次に、利用予測ルール３２０を基に該当する日時および位置における各アプリケーションの利用確率を求め、利用確率の多い順にディスプレイ１０５に表示して、利用するアプリケーションの選択を促すメッセージを表示する（ステップＳ５０１）。

図４１の（ａ）はメッセージの表示例を示している。利用確率の多いアプリケーションがメール、ゲームの順で表示されている。メールの右に示されているカーソルを操作することでメールあるいはゲームが選択される。

次に、入力デバイス１０６からの出力を基にユーザによりメールボタンが押されたか否かを判定し（ステップＳ５０２）、メールボタンが押されない場合は（ステップＳ５０２のＮｏ）、その他のアプリケーションの動作処理を行い（ステップＳ５１５）、処理を終了する。

一方、メールボタンが押された場合は（ステップＳ５０２のＹｅｓ）、過去の履歴を利用するかをたずねるメッセージを表示する（ステップＳ５０３）。

図４１の（ｂ）は、過去の履歴を利用するかをたずねるメッセージの表示例である。
そして、ユーザにより過去の履歴の利用が選択されたか否かを判定し（ステップＳ５０４）、選択されない場合は（ステップＳ５０４のＮｏ）、通常のメール入力モードとし（ステップＳ５２０）処理を終了する。一方、過去の履歴の利用が選択された場合（ステップＳ５０４のＹｅｓ）、携帯電話機２１の現在位置および現在の日時と、利用予測ルール３２０（図３８参照）とを基に、メールを送信する相手の確率を求め、候補をディスプレイ１０５に表示する（ステップＳ５０５）。

例えば、図３８に示される利用予測ルール３２０を基に確率を求める。平日の夜、会社→駅のパスにおける過去のメールの送信回数が１００回である場合、妻あてのメール（利用回数７５回）の確率が７５％、友人の山田君あてのメール（利用回数１５回）の確率が１５％となる。ディスプレイ１０５には、送信相手の候補として確率が１５％以上である妻、山田君の名前が表示される。

図４１の（ｃ）はメールの送信相手の選択を促すメッセージと、送信相手の候補が表示された状態を示している。上から過去に送信した確率の多い順番に妻、山田君の名前が表示されている。

このように送信相手の候補をディスプレイ１０５に表示した後、情報表示制御部２０４は、候補の中から送信相手が選択されたか否かを判定する（ステップＳ５０６）。送信相手が選択されたと判定すると（ステップＳ５０６のＹｅｓ）、選択された相手に過去に送信した最新のメッセージ（表題と送信メッセージ）をディスプレイ１０５に表示する（ステップＳ５０７）。

図４１の（ｄ）は、過去に送信したメッセージの表示例を示している。図４１の（ｄ）に示されるように、送信相手「妻」と表題「今から帰る」と送信メッセージ「今、会社を出たところです。ご飯の用意お願いします。」がディスプレイ１０５に表示される。また、ユーザはこの表示されたメッセージを編集することができる。

情報表示制御部２０４はメッセージの入力（編集）を受け付け（ステップＳ５０８）、メールの送信ボタンが押されたか否かを判定する（ステップＳ５０９）。そして、送信ボタンが押されるまで、メッセージの入力を受け付け、送信ボタンが押されたと判定すると（ステップＳ５０９のＹｅｓ）、メールを送信する（ステップＳ５１０）。

このように本実施の形態では、移動体端末２１の現在又は将来の場所及びカレンダー属性に対応するアプリケーションを利用予測ルールから特定して予測結果として提示するため、その場所や日時においてユーザが利用するであろうアプリケーションを適切に提示することができる。

尚、本実施の形態では、アプリケーション利用履歴をカレンダー属性と移動体端末の場所に対応づけて作成し、現在のカレンダー属性と移動体端末の現在位置を取得して、それらを基にユーザのアプリケーションの利用確率、あるいは入力操作の行われる確率を求めたが、アプリケーションの利用履歴をカレンダー属性にのみ対応づけて記録し、取得した現在のカレンダー属性のみに基づいて、ユーザのアプリケーションの利用確率、あるいは入力操作の行われる確率を求めるようにしてもよい。例えば、場所に関係なく、昼にはメールの送信相手として、家族を選択候補として表示し、夜にはメールの送信相手として友人を表示することができる。

また、本実施の形態では、カレンダー属性や、場所などの状況に応じて、アプリケーションの利用確率や入力操作の確率を求めたが、これを携帯電話の電話帳に適用すれば、時間帯、曜日、場所などの状況に合わせて、電話をかける確率の高い相手順に電話番号を表示することができる。

また、時間帯、曜日、場所などの状況に合わせて平仮名から漢字への変換方法を変化させるようにしてもよい。

（実施の形態２）
以下、本発明の第２の実施の形態における移動体端末について、図面を参照しながら説明する。

実施の形態１の移動体端末は、利用予測ルール３２０に基いて、現在又は将来の状況からユーザが使用するアプリケーションを予想して提示するとともに、そのアプリケーションがメールの場合にはそのメールの宛先も予測した。

それに対して本実施の形態では、メールの宛先に限らず、他のコンテンツパラメータも予測する。ここで、コンテンツパラメータとは、アプリケーションがメールの場合には、宛先、送信メッセージ、及び到着時刻などである。また、アプリケーションが、映像を表示するテレビや、音楽再生を行う音楽プレーヤーの場合には、コンテンツパラメータは、番組（曲）、音量、及び再生モードなどであり、アプリケーションがゲームの場合には、コンテンツパラメータはそのゲームに必要なデータである。

ここでは、主にメールでのコンテンツパラメータ制御について説明する。
図４２は、本実施の形態における移動体端末の機能構成を示す機能ブロック図である。

本実施の形態の移動体端末３２は、ディスプレイ１０５、ＧＰＳ受信部１０８、カレンダー時計１０７、状況検出部４０３、移動履歴データ保存部２０１ａ、移動履歴記録部２０２ａ、行動予測ルール保存部２０３ａ、情報表示制御部２０４ａ、行動パターン抽出部２０５ａ、入力デバイス１０６、利用履歴記録部１１０ａ、利用履歴保存部１１１ａ、及びコンテンツパラメータ制御部４０２とを備える。なお、本実施の形態の移動体端末３２が備える上述のような構成要素のうち、図３に示す移動体端末１１又は図３５に示す移動体端末２１が備える構成要素と同一の機能及び構成を有するものに対しては、移動体端末１１，２１の構成要素に付された符号と同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。

状況検出部４０３は、移動体端末３２周辺の気象状況を検出する。例えば、状況検出部４０３は、温度センサや湿度センサなどからなり、移動体端末３２周辺の温度や湿度を検出したり、その検出された湿度から天気を検出する。また、移動体端末３２が自動車に搭載されている場合には、状況検出部４０３は、ワイパーの動作を検出することにより移動体端末３２周辺の天気を検出する。なお、状況検出部４０３は、インターネットを介した通信を行うことにより、移動体端末３２周辺の気象状況を検出しても良い。

移動履歴記録部２０２ａは、実施の形態１の移動履歴記録部２０２と同様の動作を行うが、状況検出部４０３の検出結果も移動履歴に関連付けて移動履歴データ保存部２０１ａに格納する。

利用履歴記録部１１０ａは、実施の形態１の利用履歴記録部１１０と同様の動作を行うが、アプリケーションとしてメールが利用された場合には、そのメールに使用されたコンテンツパラメータであるテンプレートも利用履歴に関連付けて利用履歴保存部１１１ａに格納する。ここで、テンプレートとは、メールの目的に応じたテキストの雛形として予めコンテンツパラメータ制御部４０２に登録されているものである。

また、利用履歴記録部１１０ａは、テンプレートが使用されたときには、上述のようにそのテンプレートを利用履歴に関連付けるが、テンプレートが使用されなかったときには、ユーザが独自に作成した文章の内容を構文解析や意味解析することにより、その文章内容に対応するテンプレートを特定する。そして、利用履歴記録部１１０ａはその特定したテンプレートを利用履歴に関連付けて利用履歴保存部１１１ａに格納する。

図４３は、テンプレートの一例を説明するための図である。
利用履歴記録部１１０ａは、ユーザによって独自に作成されたメールの文章５５０，５５１，５５２の内容を解析し、文章５５０に「今帰る」が記載されていること、文章５５１に「帰宅」が記載されていること、文章５５２に「帰ります」が記載されていることを見つけると、これら文章５５０，５５１，５５２はテンプレート１に対応するものであると判断する。そして、利用履歴記録部１１０ａはこれらのメールに対してテンプレート１を関連付ける。

ここで、テンプレート１は、帰宅を知らせる目的のテキストの雛形であって、そのテキスト中には帰宅時間が挿入される。この帰宅時間は、利用履歴記録部１１０ａが備える独自のカレンダー時計、又はカレンダー時計１０７に基いて特定される現在時刻（now Time）に、所定の時間（α）を加算することによって特定される。

また、テンプレート１が使用されるときには、ユーザはそのテンプレート１の内容を編集することなくそのまま使用したり、入力デバイス１０６を操作することにより、そのテンプレート１の内容を編集して使用する。

行動パターン抽出部２０５ａは、移動履歴データ保存部２０１ａに格納されている移動履歴と、利用履歴保存部１１１ａに格納されている利用履歴とに基いて、アプリケーション利用履歴を生成する。

図４４は、本実施の形態におけるアプリケーション利用履歴の内容を示す図である。
本実施の形態におけるアプリケーション利用履歴には、利用されたアプリケーション（図４４ではアプリケーションの一例としてメールのみを示す）と、そのコンテンツパラメータである送信アドレスと、テンプレート（図４４ではテンプレートの一例としてテンプレート１，２を示す）と、表題と、送信メッセージと、そのアプリケーションが利用された利用日時と、利用経路と、気象状況とが含まれる。

例えば、アプリケーション利用履歴５０１は、テンプレート１が使用されたことを示し、アプリケーション利用履歴５０２は、テンプレート２が使用されたことを示す。ここで、テンプレート１は、上述のように帰宅を知らせる目的のテキストの雛形であるが、テンプレート２は、帰宅を知らせるとともに、天気が雨だから迎えに来て欲しい旨を伝える目的の雛形である。

ここで、行動パターン抽出部２０５ａは、さらに、上述のアプリケーション利用履歴に基いて、ユーザのアプリケーションの利用パターンを抽出し、利用予測ルールを作成して行動予測ルール保存部２０３ａに保存する。

図４５は、行動予測ルール保存部２０３ａに保存された利用予測ルールの内容を示す図である。

行動パターン抽出部２０５ａは、アプリケーション利用履歴５０１から、平日の晴れの夜に会社から駅へ向かう経路で家族宛にテンプレート１のメールが利用されたという利用パターンを抽出するとともに、アプリケーション利用履歴５０２から、平日の雨の夜に会社から駅へ向かう経路で家族宛にテンプレート２のメールが利用されたという利用パターンを抽出する。そして、行動パターン抽出部２０５ａは、その抽出した利用パターンを累計することにより、図４５に示す利用予測ルールを作成する。

本実施の形態においても、利用パターンの抽出を行うときは、実施の形態１と同様、利用状況を予め定められた順序や基準で平日と休日や、朝、昼、夜などに区分する。

図４６は、本実施の形態の利用パターンの抽出方法を説明するための図である。
例えば、行動パターン抽出部２０５ａは、アプリケーション利用履歴により示されるメールに対して、宛先が妻であるか否かを判別し、宛先が妻であるときにはさらに、利用場所が会社から自宅への経路であるか否かを判別し、利用場所がその経路であるときにはさらに、天気が雨であったか否かを判別し、天気が雨であるときにはさらに、使用されたテンプレートが何れであったかを判別する。これらの判断に基いて、１つの利用パターンが抽出される。

ここで、行動パターン抽出部２０５ａは、クラスタリング手法などにより、このような判断の順序や区分基準、区分内容を動的に変更して利用パターンを抽出してもよい。即ち、行動パターン抽出部２０５ａは、アプリケーション利用履歴に示される内容（宛先や利用場所など）の中から相関性の強いものから順に、その内容に該当するか否かを判断する。

例えば、ユーザの会社の定休日が月曜日と火曜日であるため、ユーザの月曜日及び火曜日の利用パターンと、ユーザの他の曜日の利用パターンとが異なっているような場合には、月曜日と火曜日以外の曜日は会社出勤日として相関性が強い。そこで、行動パターン抽出部２０５ａは、まずメールの利用が月曜日と火曜日以外の曜日であったか否かを判別することで利用パターンを抽出する。また、アプリケーション利用履歴において、例えば、日時にかかわらず、雨の日に息子へテンプレート３（送迎を尋ねる目的の雛形）を使用したメールを送信していることが多ければ、行動パターン抽出部２０５ａは、天気が雨であるか否かを判断するとともに、宛先が息子か否かを判断する。これにより、雨の日に息子に対してテンプレート３のメールが利用されたという利用パターンが抽出される。また、アプリケーション利用履歴において、宛先が妻であるメールに対して、雨の日にはテンプレート２（送迎を依頼する目的の雛形）が多く使用され、スーパーへ寄る経路ではテンプレート５（買い物リストを要求する目的の雛形）が多く使用されている場合には、図４６に示す抽出方法に基づいて、雨の日に妻に対してテンプレート２のメールが利用されたという利用パターンと、スーパーへ寄る経路において妻に対してテンプレート５のメールが利用されたという利用パターンとが抽出される。

情報表示制御部２０４ａは、行動予測ルール保存部２０３ａに保存されている利用予測ルールを参照して、ＧＰＳ受信部１０８及びカレンダー時計１０７並びに状況検出部４０３の出力結果に対応するアプリケーションの中から、利用回数の多い（利用確率の高い）アプリケーションを特定し、そのアプリケーションを提示する。

コンテンツパラメータ制御部４０２は、行動予測ルール保存部２０３ａに保存されている利用予測ルールを参照して、ＧＰＳ受信部１０８及びカレンダー時計１０７並びに状況検出部４０３の出力結果に対応するコンテンツパラメータ（宛先やテンプレート）の中から、利用回数の多い（利用確率の高い）コンテンツパラメータを特定し、情報表示制御部２０４ａによって提示されて起動されたアプリケーションに対して、その特定したコンテンツパラメータを入力する。

図４７は、コンテンツパラメータ制御部４０２がメールのアプリケーションに対してコンテンツパラメータを入力した状態を示す図である。

コンテンツパラメータ制御部４０２は、ＧＰＳ受信部１０８及びカレンダー時計１０７並びに状況検出部４０３の出力結果に基づいて、ユーザが２０：００に会社を出て自宅に向かっていると判断すると、利用予測ルールを参照して、例えば、宛先が妻であるというコンテンツパラメータと、テンプレートがテンプレート１であるというコンテンツパラメータとを特定する。

そして、コンテンツパラメータ制御部４０２は、メールの宛先の欄に妻のアドレスを入力し、メールの文章欄にテンプレート１を入力する。ここで上述のように、テンプレート１には＜到着時刻＞など、現在時刻や状況に応じて可変な部分が設定されている。そこで、この＜到着時刻＞には、現在時刻（２０：００）＋所定の係数α（１：００）＝２１：００が入力される。なお、過去の利用履歴より係数αを可変としても良い。例えば、コンテンツパラメータ制御部４０２は、ユーザがテンプレート１を利用した時刻と、ユーザがそのテンプレート１を編集して記述した到着時刻とを利用して、係数αを算出する。これにより、ユーザの生活スタイルに応じて係数αを適切に設定することができる。

また、ユーザによって選択的に変更可能な文章（＜Sentence１＞）をテンプレート１に設定しても良い。例えば、「ビールを冷やしておいてください」及び「ＴＶ４８Ｃｈの録画をよろしく」などのうち何れかの文章がユーザによって選択されて、選択された文章がテンプレート１に入力される。

図４８は、選択的に変更可能な文章がテンプレート１に入力される場合について説明するための図である。

この図４８の（ａ）に示すように、ディスプレイ１０５には、テンプレート１の＜Sentence１＞として「ビールを冷やしておいてください」及び「ＴＶ４８Ｃｈの録画をよろしく」などの文章が選択可能なように表示される。ユーザは入力デバイス１０６を操作することで何れかの文書を選択する。

このような文章をユーザに選択させるため、コンテンツパラメータ制御部４０２は、図４８の（ｂ）に示すように予めそれらの文章をテンプレート１に関連付けて記憶している。また、コンテンツパラメータ制御部４０２は、それらの文章が利用された回数も記憶している。そこで、コンテンツパラメータ制御部４０２は、その利用回数の最も多い文章を優先的にディスプレイ１０５に表示させ、その他の文章を網掛け表示させる。

図４９は、情報表示制御部２０４ａ及びコンテンツパラメータ制御部４０２の動作に応じてディスプレイ１０５に表示される画面を示す画面表示図である。

まず、情報表示制御部２０４ａは、入力デバイス１０５からの出力に応じて、履歴を利用するか否かを問い合わせる画面５１０をディスプレイ１０５に表示させる。

ここで、「はい」が選択されると、情報表示制御部２０４ａはアプリケーションとしてメールを予測して起動し、コンテンツパラメータ制御部４０２は、上述のようなコンテンツパラメータを予測してメールに入力する。そしてコンテンツパラメータ制御部４０２はその入力内容を示す画面５１３をディスプレイ１０５に表示する。

または、画面５１０で「はい」が選択されると、情報表示制御部２０４ａはアプリケーションとしてメールを予測して、メールを作成するか否かを問い合わせる画面５１１をディスプレイ１０５に表示させる。ここで「はい」が選択されると、コンテンツパラメータ制御部４０２は、コンテンツパラメータとして宛先を予測し、その宛先の候補を示す画面５１２を表示させる。ここで「妻」が選択されると、コンテンツパラメータ制御部４０２は、コンテンツパラメータとしてテンプレートを予測して上述と同様の画面５１３を表示させる。

ここで、このような本実施の形態における移動体端末３２の全体的な動作について説明する。

図５０は、移動体端末３２の全体的な動作を示すフロー図である。
まず、移動体端末３２は、ユーザによる入力デバイス１０６の操作に基いて、履歴の利用が選択されると（例えば図４９の画面５１０）、カレンダー時計１０７及びＧＰＳ受信部１０８の動作に基いて、現在日時と現在位置を特定するとともに、状況検出部４０３の動作に基いて、気象状況を特定する（ステップＳ６０１）。例えば、移動体端末３２のユーザが金曜日の２０：００に会社から駅に向かっている場合には、移動体端末３２は、現在日時として金曜日の２０：００を特定し、現在場所として会社から駅への経路を特定する。

次に、移動体端末３２は、利用予測ルール保存部２０３に保存されている利用予測ルールを用いてアプリケーション及びコンテンツパラメータを予測する（ステップＳ６０２）。例えば、移動体端末３２は、ステップＳ６０１の特定結果に対応するアプリケーションとしてメールを予測し、コンテンツパラメータとして宛先「妻」及びテンプレート「テンプレート１」を予測する。そして、移動体端末３２は、コンテンツパラメータを表示する（ステップＳ６０３）。例えば、テンプレート１に示される到着時刻として２１：００（現在時刻２０：００＋１：００）が表示される。

そして、移動体端末３２は、ユーザによる入力デバイス１０６の操作に基いて、予測内容に応じた動作が決定されたか否かを判別する（ステップＳ６０４）。つまり、ユーザがテンプレート１に対する編集を不要として送信を指示すると、移動体端末３２は予測内容に応じた動作が決定されたと判別し、ユーザが編集を指示すると、移動体端末３２は予測内容に応じた動作が決定されていないと判別する。

ここで、動作が決定されたと判別したときには（ステップＳ６０４のＹｅｓ）、移動体端末３２はメールの利用履歴を保存する（ステップＳ６０６）。即ち、利用されたアプリケーションやテンプレート１などが履歴として利用履歴保存部１１１ａに保存される。また、動作が決定されていないと判別したときには（ステップＳ６０４のＮｏ）、移動体端末３２は入力モードになる（ステップＳ６０５）。つまり、移動体端末３２は、テンプレート１の内容に対して編集可能な状態となる。その後、移動体端末３２はステップＳ６０４からの動作を繰り返し実行する。

図５１は、予測の動作を詳細に示すフロー図である。
移動体端末３２の情報表示制御部２０４ａ及びコンテンツパラメータ制御部４０２（ここでは、これらを単に制御部と称す）は、図５０のステップＳ６０２において、まず、利用予測ルールを参照してアプリケーションの候補があるか否かを判別する（ステップＳ７０１）。ここで、アプリケーションの候補がなければ（ステップＳ７０１のＮｏ）、制御部は通常モードとなるが（ステップＳ７０９）、アプリケーションの候補があれば（ステップＳ７０１のＹｅｓ）、制御部はディスプレイ１０５にそのアプリケーションの候補を表示させる（ステップＳ７０２）。

次に、制御部は、入力デバイス１０６の出力に基いて、表示された候補の中から何れかのアプリケーションが選択されたか否かを判別する（ステップＳ７０３）。ここで、選択されていないと判別したときには（ステップＳ７０３のＮｏ）、制御部はステップＳ７０２からの動作を繰り返し実行し、選択されたと判別したときには（ステップＳ７０３のＹｅｓ）、制御部はその選択されたアプリケーションを起動する（ステップＳ７０４）。次に、制御部は、利用予測ルールを参照してコンテンツパラメータの候補があるか否かを判別する（ステップＳ７０５）。ここで、コンテンツパラメータの候補があれば（ステップＳ７０５のＹｅｓ）、制御部はディスプレイ１０５にそのコンテンツパラメータの候補を表示させる（ステップＳ７０６）。

次に、制御部は、入力デバイス１０６の出力に基いて、表示された候補の中から何れかのコンテンツパラメータが選択されたか否かを判別する（ステップＳ７０７）。ここで、選択されていないと判別したときには（ステップＳ７０７のＮｏ）、制御部はステップＳ７０６からの動作を繰り返し実行し、選択されたと判別したときには（ステップＳ７０７のＹｅｓ）、制御部はその選択されたコンテンツパラメータを、起動されたアプリケーションに入力する（ステップＳ７０８）。

なお、ステップＳ７０１でアプリケーションの候補が１つだけあった場合には、制御部はステップＳ７０２，Ｓ７０３の動作を行うことなく、そのアプリケーションを起動しても良く、ステップＳ７０５で各コンテンツパラメータの候補が１つだけあった場合には、制御部はステップＳ７０６，Ｓ７０７の動作を行うことなく、そのコンテンツパラメータをアプリケーションに入力しても良い。

このように本実施の形態では、利用予測ルールから、移動体端末３２の場所、日時、及び気象状況に応じたアプリケーション及びコンテンツパラメータを特定して予測結果として表示するため、現在の状況に応じて適切なアプリケーション及びコンテンツパラメータを予測することができ、ユーザの使い勝手を向上することができる。
<変形例１>
ここで本実施の形態における第１の変形例について説明する。

この変形例１に係る移動体端末は、履歴を利用するように指示する操作を受け付けたときに予測を開始するだけでなく、センサによる検知結果に基づいて予測を開始する。

例えば、この変形例１に係る移動体端末は、電源の入り切りを検知する電源センサ、モード（マナーモードや通常モードなど）の切り換えを検知するモードセンサ、又は照度センサを備えている。

電源センサを備えている場合には、移動体端末は電源がオンされたときにアプリケーションなどの予測を開始し、モードセンサを備えている場合には、移動体端末はモードが切り換えられたときに予測を開始する。照度センサを備えている場合には、移動体端末は、周囲の明るさに応じてアプリケーションなどの予測を開始する。即ち、ユーザが移動体端末を鞄から取り出すと、照度センサは急に明るくなったことを検知し、移動体端末はその明るくなったときに予測を開始する。

また、移動体端末がカーナビゲーションシステムの車載装置として構成されているときには、移動体端末は、例えばワイパーの動きを検出するワイパーセンサ、サイドブレーキの状態を検出するブレーキセンサ、シフトレバーがパーキングに設定されているか否かを検出するレバーセンサ、自動車の停止を検出する停止センサ、又はユーザの視線を検知する視点認識センサを備えても良い。

ブレーキセンサを備える場合には、移動体端末はサイドブレーキが引かれたときに予測を開始し、レバーセンサを備える場合には、移動体端末はシフトレバーがパーキングに選定されたときに予測を開始し、停止センサを備える場合には、移動体端末は自動車が停止したときに予測を開始する。また、視点認識センサを備える場合には、移動体端末は、ユーザがその移動体端末のディスプレイ１０５に視線を向けたときに予測を開始する。

ここで、移動体端末は、ワイパーセンサを備えるときには、そのワイパーセンサを状況検出部４０３として利用しても良い。

つまり、状況検出部４０３は、ワイパーが煽動していると、その状態から天気が雨であることを検出する。そして、移動体端末は、その煽動が開始されたときにアプリケーションなどの予測を開始する。

図５２は、ワイパーセンサを備えた移動体端末が表示する画面を示す画面表示図である。

ユーザがワイパーを煽動させると、移動体端末は、ワイパーセンサの検出結果に基づいて、現在の天気が雨であることを特定するとともに、その雨であることに基いてアプリケーション及びコンテンツパラメータの予測を開始する。

その結果、移動体端末は、アプリケーションとしてメールを予測して起動する。さらに、移動体端末は、息子の「太郎」を迎えに行った方が良いかを尋ねる目的のテンプレートを予測して、そのテンプレートの内容を表示する。

このように本変形例では、センサの検出結果に基づいて予測が開始されるため、ユーザがアプリケーション及びコンテンツパラメータの利用を忘れているような場合でも、その利用を促すことができる。例えば、雨のときに子供を迎えに行くこと思い出させるなど、注意及び勧告を促すことができる。さらに、本変形例では、ユーザは自動車の運転中に移動体端末の複雑な操作を行うことを要さず、安全に自動車を運転することができる。また、本変形例に係る移動体端末は、ユーザが自動車を通常に運転する動作の中で、メールなどを起動させてコンテンツパラメータの入力を行うため、信号待ちなどの少しの時間の間にメール送信を完了させることができる。
<変形例２>
ここで、本実施の形態における第２の変形例について説明する。

変形例２に係る移動体端末は、カーナビゲーションシステムの車載装置として構成され、ナビゲーション機能により予測した到着時刻をテンプレートに挿入する。

図５３は、ナビゲーション機能により予測された到着時刻が挿入されるテンプレートの内容を表示する図である。

この図５３に示すテンプレート７には、ナビゲーション機能により予測される到着時刻が挿入されることを示すルール（car->ArrivalTime）が設定されている。移動体端末は、コンテンツパラメータとしてテンプレート７を予測すると、ナビゲーション機能により到着時刻（１０：２０）を予測し、その到着時刻（１０：２０）をテンプレート７に挿入する。

図５４は、移動体端末の画面を表示する画面表示図である。
例えば、ユーザが会社に遅刻するようなときには、必ずメールで会社に到着する時刻を伝えていた場合には、そのようなユーザのメールの利用履歴に応じた利用予測ルールが行動予測ルール保存部２０３ａに保存されている。

その結果、移動体端末は、ユーザが遅刻しそうなときには、現在日時及び現在場所などから、アプリケーションとしてメールを予測し、コンテンツパラメータとしてテンプレート７を予測する。そして、移動体端末は、ユーザからの操作を受けることなく、テンプレート７の内容をナビゲーション装置の画面にポップアップさせる。

これにより、ユーザは会社に対して到着時刻を知らせなければならないことに気づくことができ、さらに、メールの文章なども入力することなく簡単にメールを作成して送信することができる。

なお、本変形例に係るは移動体端末は、ナビゲーション機能によって予測された到着時刻を挿入したが、インターネットなどを介した通信によりサーバから到着時刻を取得して挿入しても良い。
<変形例３>
ここで、本実施の形態における第３の変形例について説明する。

本変形例に係る移動体端末は、音量や、画像の表示モード、マナーモードなどの動作モードをコンテンツパラメータとして予測する。即ち、本変形例に係る移動体端末は、上述のような音量などをコンテンツパラメータとして含む利用予測ルールを保持している。

図５５は、本変形例の移動体端末の行動予測ルール保存部２０３ａに格納されている利用予測ルールの内容を示す図である。

この図５５に示すように、利用予測ルールには、アプリケーション「テレビ（ＴＶ）」に対応するコンテンツパラメータとしてチャンネル「Ｃｈ８」や音量「７５」が含まれており、アプリケーション全般に対応するコンテンツパラメータとしてモード「マナーモード」などが含まれている。

例えば、移動体端末は、現在、平日の夜であってＡＡ駅からＢＢ駅への経路にあると判断すると、利用予測ルールから、アプリケーション全般に対応するコンテンツパラメータとしてモード「マナーモード」及び着信許可相手「Ｃ会社」などを予測し、その予測されたモードなどの設定を自ら行う。

これにより、たとえユーザがそれらの設定を忘れていた場合でも、現在の状況に応じて、マナーモードに切り替えたり、着信許可相手を切り替えたりすることができる。マナーモードの設定内容は、場所によって異なる。例えば、一般的な電車等の中でのマナーモードの設定内容は、電波を受けないような設定であって、新幹線などの中でのマナーモードの設定内容は、メール等は受信できるような設定である。また、会社の会議室内でのマナーモードの設定内容は、緊急連絡先として設定されている特定の電話番号からの電話は受け付けるが、その他の電話は受け付けないような設定である。このように場所に応じてマナーモードの設定内容が異なるため、ユーザはその場所ごとに設定を変更する必要があり、ユーザは煩わしさを感じる。

そこで、上述のような本変形例に係る移動体端末は、過去に設定されたマナーモードの履歴を用いて、自動的に状況に応じて適切なマナーモードの設定を行うことができ、ユーザが設定変更を実行し忘れるのを防止することができる。また、移動体端末は、予想したマナーモードなどのコンテンツパラメータの表示のみを行っても良い。この場合には、ユーザに対して適切な設定を知らせて、変更を促すことができる。

なお、本変形例に係る移動体端末は、音量や、画像の表示モード、マナーモードなどの動作モードをコンテンツパラメータとして予測したが、このような動作モードをアプリケーションに関係なく移動体端末（それ自体）が有する動作モードとして予測してもよい。

なお、本実施の形態及び変形例の移動体端末は、予測結果であるテンプレートなどのコンテンツパラメータを表示してユーザに提示したが、音声により提示しても良い。また、移動体端末はユーザの音声を入力しても良い。即ち、移動体端末は、ユーザの音声を認識して文字に変換し、その文字をメール文章中に入力する。これにより、ユーザに対する使い勝手を向上することができ、車両の運転時における安全性を高めることができる。

（実施の形態３）
近年の携帯電話（移動体端末）は、多種多様なアプリケーションを利用可能なように構成されるとともに、表示画面が拡大化されている。その結果、携帯電話の消費電力量が多くなり、外出先において充電の必要性が増している。

そこで本実施の形態における移動体端末は、現在又は将来において利用されるであろうアプリケーション及びコンテンツパラメータを予測するとともに、そのアプリケーション及びコンテンツパラメータの利用によって電力不足が生じてしまうのを未然に防ぐものである。即ち、この移動体端末は、アプリケーションが実行された場合に電力不足が生じるか否かを判断し、電力不足が生じると判断したときには、充電を促すメッセージと、充電可能場所とをユーザに提示する。これにより、ユーザはアプリケーションを実行する前に、事前に充電することができ、電力が足りないためにアプリケーションが中断されるような事態を未然に防ぐことができる。

図５６は、本実施の形態の移動体端末の機能構成を示す機能ブロック図である。
本実施の形態の移動体端末８１は、ディスプレイ１０５、ＧＰＳ受信部１０８、カレンダー時計１０７、状況検出部４０３、移動履歴データ保存部２０１ａ、移動履歴記録部２０２ａ、行動予測ルール保存部２０３ａ、情報表示制御部２０４ｂ、行動パターン抽出部２０５ａ、入力デバイス１０６、利用履歴記録部１１０ａ、利用履歴保存部１１１ａ、電力検出部８０３、電力制御部８０２、及び充電場所取得部８０５を備える。なお、本実施の形態の移動体端末８１が備える上述のような構成要素のうち、図３に示す移動体端末１１、図３５に示す移動体端末２１、又は図４２に示す移動体端末３２が備える構成要素と同一の機能及び構成を有するものに対しては、移動体端末１１，２１，３１の構成要素に付された符号と同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。

利用履歴記録部１１０ａは、実施の形態１又は２と同様、利用されたアプリケーション及びコンテンツパラメータに対して利用日時を関連付けることで利用履歴を作成し、その利用履歴を利用履歴保存部１１１ａに保存する。そして、本実施の形態の利用履歴記録部１１０ａは、そのコンテンツパラメータにアプリケーションの使用時間を含める。

その結果、本実施の形態における行動パターン抽出部２０５ａは、利用されたアプリケーションにその使用時間を関連付ける形で利用予測ルールを作成する。

図５７は、本実施の形態の行動パターン抽出部２０５ａが作成する利用予測ルールの内容を示す図である。

行動パターン抽出部２０５ａは、例えば、アプリケーション「テレビ（ＴＶ）」が時間「平日の夜」及び場所「ＡＡ駅→ＢＢ駅」などといった利用状況の下、音量「５０」及び使用時間「６０分」などといったコンテンツパラメータで利用されたという利用パターンを抽出すると、その利用パターンの利用回数が１回だけ増加するように、図５７に示す利用予測ルールを更新する。

本実施の形態の将来場所予測部２０６は、場所予測方法Ｂを利用した移動体端末１１が有する構成要素を備え、将来の場所を予測するための行動予測ルールを保持している。そして将来場所予測部２０６は、この行動予測ルールを参照して移動体端末８１の将来の場所を予測してその結果を情報表示制御部２０４ｂに通知する。さらに、将来場所予測部２０６は、これまでの移動履歴に基づいて、その場所に到着する日時（カレンダー属性）を予測してその結果も情報表示制御部２０４ｂに通知する。

図５８は、将来場所予測部２０６が保持する行動予測ルールの内容を示す図である。
この図５８に示すように、行動予測ルールには、現在日時が「平日の夜」で現在場所が「会社→ＡＡ駅」である場合には今後、移動体端末８１がＡＡ駅からＢＢ駅に向かう移動確率は９５％であることが示されている。

情報表示制御部２０４ｂは、実施の形態２の移動体端末３２の情報表示制御部２０４ａが有する機能と、コンテンツパラメータ制御部４０２が有する機能とを備え、移動体端末８１の将来又は現在における場所に応じたアプリケーション及びコンテンツパラメータを予測する。即ち、情報表示制御部２０４ｂは、行動予測ルール保存部２０３ａに保存されている利用予測ルールを参照して、将来場所予測部２０６により予測された場所、又はＧＰＳ受信部１０８により検出された場所に対応するアプリケーション及びコンテンツパラメータを特定する。

例えば、将来場所予測部２０６が図５８に示す行動予測ルールを参照して将来の場所「ＡＡ駅→ＢＢ駅」と日時とを予測すると、情報表示制御部２０４ｂは、その日時における気象状況を状況検出部４０３から取得する。ここで、状況検出部４０３は、インターネットを介してサーバからその日時における気象状況を知得する。

そして将来場所予測部２０６は、図５７に示す利用予測ルールから、上記将来の場所及び日時並びに気象状況に合致する利用状況を検索し、その利用状況に対応付けられたアプリケーション「テレビ（ＴＶ）」及びコンテンツパラメータ（音量「５０」及び使用時間「６０分」など）を、将来において利用されるであろうアプリケーション及びコンテンツパラメータとして予測する。

また、情報表示制御部２０４ｂは、図５７に示す利用予測ルールから、ＧＰＳ受信部１０８及びカレンダー時計１０７並びに状況検出部４０３の出力結果に相当する利用状況を検索し、その利用状況に対応付けられたアプリケーション及びコンテンツパラメータを、現在において利用されるであろうアプリケーション及びコンテンツパラメータとして予測する。

電力検出部８０３は、移動体端末８１の電力残量を検出する。
電力制御部８０２は、消費電力テーブルを予め保持している。さらに、電力制御部８０２は、電力検出部８０３によって検出された電力残量と、情報表示制御部２０４ｂによって予測されたアプリケーション及びコンテンツパラメータとを特定し、さらに消費電力テーブルを参照することで、その予測されたアプリケーションなどを実行した場合に電力不足が生じるか否かを判断する。つまり、電力制御部８０２は充電の要否を判別し、充電が必要であればディスプレイ１０５に対して充電を促すメッセージを表示させる。

図５９は、消費電力テーブルの内容を示す図である。
この図５９に示すように、消費電力テーブル８５３には、「音楽プレーヤー」や「テレビ（ＴＶ）」といった各アプリケーションと、音量「７５」などといったコンテンツパラメータと、各アプリケーション及びコンテンツパラメータに対応する電力係数とが登録されている。電力係数は、単位時間当たりに必要とされる電力量を示す。例えば、図５９に示す消費電力テーブルは、アプリケーション「テレビ（ＴＶ）」を音量「５０」で実行するには単位時間当たり電力量「５」を要することを示している。

例えば、情報表示制御部２０４ｂによってアプリケーション「テレビ（ＴＶ）」及びコンテンツパラメータ（「音量５０」及び使用時間「６０分」など）が予測されたときには、電力制御部８０２は、上述のような消費電力テーブル８５３を参照することにより、アプリケーション「テレビ（ＴＶ）」及び「音量５０」に対する電力係数「５」を特定する。次に、電力制御部８０２は、電力係数「５」及び使用時間「６０分」を用いて、そのアプリケーションが上記コンテンツパラメータで実行された場合の消費電力量を算出する。即ち、電力制御部８０２は、電力係数「５」×使用時間「６０分」＝３００を上記消費電力量として予測する。電力制御部８０２は、電力検出部８０３による検出結果と上記消費電力量「３００」とを比較することで、充電の要否を判別する。

例えば、電力検出部８０３による検出の結果、現在の電池残量が「２００」であれば、電力制御部８０２は電池残量「２００」と消費電力量「３００」とを比べ、充電が必要であると判別する。なお、電力検出部８０３は、電池残量と消費電力量との差が所定の閾値以下である場合に充電が必要であると判別しても良い。例えば、閾値が「１０」である場合、電池残量「２１０」から消費電力量「２００」を除算した電力量は「１０」であるため、電力検出部８０３は電力不足となる可能性が高く、充電が必要であると判断する。

図６０は、電力制御部８０２が消費電力量を予測する様子を説明するための説明図である。

例えば、移動体端末８１のユーザが金曜日の２０：００に会社からＡＡ駅に向かっているときには、移動体端末８１の将来場所予測部２０６は、上述のように図５８に示す行動予測ルールを参照して、移動体端末８１は平日の夜に「ＡＡ駅→ＢＢ駅」に向かうと予測する。情報表示制御部２０４ｂは、その将来場所予測部２０６の予測結果と、図５７に示す利用予測ルールとに基いて、「平日の夜」及び「ＡＡ駅→ＢＢ駅」においてアプリケーション「テレビ（ＴＶ）」及びコンテンツパラメータ（「音量５０」及び使用時間「６０分」など）が利用されることを予測する。

その結果、電力制御部８０１は、上述のように消費電力量「３００」を予測し、さらに電力検出部８０３により検出された電力残量「５００」と比較することで充電が必要であると判断する。

図６１は、移動体端末８１の電力残量の推移を示す図である。
この図６１に示すように、電力制御部８０１は、将来において利用されるアプリケーション「テレビ（ＴＶ）」及びコンテンツパラメータ（「音量５０」及び使用時間「６０分」など）を予測したときに、そのアプリケーションなどを実行した場合に電力残量が下限値（例えば「２００」）以下となるか否かを判別する。そして電力制御部８０１は、下限値以下になると判別したときには、会社からＡＡ駅に向かう経路において、充電が必要であることを知らせるメッセージをディスプレイ１０５に表示させる。

図６２は、電力制御部８０１によってディスプレイ１０５に表示される画面の一例を示す図である。

例えば図６２の（ａ）に示すように、ディスプレイ１０５は「電力が足りなくなる恐れがあります」及び「充電が必要です」といったメッセージと、確認ボタンとを表示する。ここで、ユーザによる操作により確認ボタンが押されると、図６２の（ｂ）に示すように、ディスプレイ１０５は「充電可能場所を表示しますか」というメッセージを表示する。

このように、本実施の形態では、ユーザが移動体端末８１を携帯してＡＡ駅からＢＢ駅に向かう電車に乗ってしまう前に、その乗車期間に利用するアプリケーション及びコンテンツパラメータを予測し、さらに、充電が必要であるか否かをユーザに知らせるため、アプリケーションが電力不足のため中断してしまうのを防ぐことができる。

充電場所取得部８０５は、図６２の（ｂ）に示す画面で「はい」が選択されると、ＧＰＳ受信部１０８によって検出された現在の場所を、ネットワーク８０４を介してサーバに通知し、そのサーバから最寄りの充電可能場所を示すデータを取得する。そして、充電場所取得部８０５は、そのデータに基づいて充電可能場所を示す地図をディスプレイ１０５に表示させる。

図６３は、ディスプレイ１０５に表示される地図の一例を示す図である。
この図６３に示すように、充電場所取得部８０５は、充電可能場所を示す地図と、電力残量を視覚的に表すアイコンと、充電可能場所の一覧とをディスプレイ１０５に表示させる。

充電可能場所の一覧には、各充電可能場所の名称が移動体端末８１に近いものから優先的に配列されている。そして、ユーザが入力デバイス１０６を操作することにより、一覧に含まれる何れかの充電可能場所の名称に矢印８７１が配置されると、その充電可能場所の詳細な情報（例えば、料金やサービスなど）が地図上に表示される。

また、充電場所取得部８０５は、電力検出部８０３によって検出された電力残量を電力制御部８０２を介して把握し、その電力残量を上記アイコンで表示させる。

なお、充電場所取得部８０５は、サーバから取得したデータに基づいて最寄りの充電可能場所をディスプレイ１０５に表示させたが、ユーザが過去に利用した充電可能場所等を表示させても良い。

ここで、このような本実施の形態の移動体端末８１の動作について図６４を参照して説明する。

図６４は、移動体端末８１の動作を示すフロー図である。
まず、移動体端末８１の情報表示制御部２０４は、ＧＰＳ受信部１０８及びカレンダー時計１０７並びに状況検出部４０３からの出力結果に基づいて、現在の日時及び場所並びに気象状況を特定する（ステップＳ９０１）。

次に、情報表示制御部２０４ｂは、行動予測ルール保存部２０３ａに格納されている利用予測ルールを参照することにより、将来又は現在において利用されるであろうアプリケーション及びコンテンツパラメータを予測する（ステップＳ９０２）。

例えば、移動体端末８１のユーザが金曜日の２０：００に会社から駅に向かっている場合には、情報表示制御部２０４は、図５７に示す利用予測ルールに基いて、アプリケーション「音楽プレーヤー」及びコンテンツパラメータ（使用時間「２０分」など）が現在において利用されると予測する。

電力制御部８０１は、上述のアプリケーション及びコンテンツパラメータの予測結果と、消費電力テーブル８５３とに基いて、そのアプリケーション及びコンテンツパラメータが利用されたときの消費電力量を算出する（ステップＳ９０３）。

次に、電力検出部８０３は電力残量を検出し（ステップＳ９０４）、電力制御部８０１は、その電力残量と消費電力量とを比較して充電が必要か否かを判別する（ステップＳ９０５）。

ここで、電力制御部８０１は充電が必要と判別したときには（ステップＳ９０５のＹｅｓ）、充電が必要であることを知らせるメッセージをディスプレイ１０５に表示させる（ステップＳ９０６）。さらに、電力制御部８０１は充電可能場所を表示するか否かをユーザに問い合わせるメッセージをディスプレイ１０５に表示させる（ステップＳ９０７）。

そして、充電場所取得部８０５は、入力デバイス１０６からの出力結果に基づいて、ユーザが充電可能場所を表示するように指示したか否かを判別する（ステップＳ９０８）。指示したと判別したときには（ステップＳ９０８のＹｅｓ）、充電場所取得部８０５は、最寄りの充電可能場所をディスプレイ１０５に表示させる（ステップＳ９０９）。

これにより本実施の形態では、電力残量が少ない場合には、事前に充電を促すメッセージ及び充電可能場所が表示されるため、電力不足によりアプリケーションの利用が中断されてしまうのを防ぐことができる。

なお、本実施の形態では、図５７に示す利用予測ルールに基づいてアプリケーション「テレビ（ＴＶ）」を予測したときには、そのアプリケーションを予測と同時に起動させる。テレビ番組の放送開始時間は予め定められているため、このように予測と同時にアプリケーション「テレビ」を起動させることにより、ユーザによるテレビ番組の見逃しを防ぐことができる。
<変形例>
ここで、本実施の形態における変形例について説明する。

本変形例に係る移動体端末の充電場所取得部は、移動体端末の移動先までの経路上にある充電可能場所を優先的にディスプレイ１０５に表示させる。

図６５は、移動先までの経路上にある充電可能場所を優先的に表示するディスプレイ１０５の画面表示図である。

例えば、移動体端末を携帯するユーザが金曜の２０：００に会社からＡＡ駅に向かっている場合、将来場所予測部２０６は、図５８の行動予測ルールに基いて、移動体端末が次にＡＡ駅からＢＢ駅に向かうと判断する。そこで、充電場所取得部は、サーバから取得したデータに基づいて、移動体端末の現在位置とＡＡ駅までの経路上にある充電可能場所を優先的に表示する。

図６６は、このような本変形例に係る充電場所取得部の動作を示すフロー図である。
充電場所取得部は、図６４に示すステップＳ９０９において、まず、ＧＰＳ受信部１０８の検出結果をサーバに送信し、そのサーバから最寄りの充電可能場所を示すデータ（充電可能場所情報）を取得する（ステップＳ１００１）。例えば、このデータには最寄りの充電可能場所として「コンビニ」及び「ＳＳサービス」並びに「ＳＨ店」などが含まれている。

次に、充電場所取得部は、ＧＰＳ受信部１０８によって検出された現在場所を特定し（ステップＳ１００２）、さらに、将来場所予測部２０６により予測された将来の場所を特定する（ステップＳ１００３）。そして、充電場所取得部は、現在場所から将来の場所への経路上にある充電可能場所を優先的にディスプレイ１０５に表示させる。例えば、充電場所取得部は、会社からＡＡ駅の経路上にある充電可能場所「コンビニ」について詳細な情報をディスプレイ１０５に表示させる。

このような本変形例では、最寄りの充電可能場所のうち、行き先経路上にある充電可能場所が優先的に表示されるため、ユーザは行き先を変更して廻り道をする手間を省くことができる。

なお、本変形例では、行き先経路上にある充電可能場所を優先的に表示させたが、ユーザが過去に利用した充電可能場所や、料金が安いなどのメリットのある充電可能場所を優先的に表示させても良い。これにより、ユーザに対する利便性を向上することができる。ユーザが過去に利用した充電可能場所を優先的に表示させる場合には、充電場所取得部８０５は、ユーザの過去の充電場所利用履歴を保存しておき、その履歴に示される充電可能場所を優先的に表示させる。

なお、本実施の形態及び変形例では、サーバからゲーム等のアプリケーションが移動体端末８１にダウンロードされるときに、電力制御部８０２はそのアプリケーションに対応する電力係数を取得し、そのアプリケーション及び電力係数を消費電力テーブル８５３に追加しても良い。例えば、アプリケーションとしてゲーム「ＡＡレーシング」がサーバからダウンロードされるときには、そのアプリケーションに対応する電力係数「３」が同時にダウンロードされる。

なお、本実施の形態及び変形例では、予測されたアプリケーション及びコンテンツパラメータに応じて充電の要否を判断したが、アプリケーション及びコンテンツパラメータが予測された時点で、電力残量が所定の下限値以下であれば、その予測された内容に関わらず充電が必要であると判断しても良い。例えば、下限値が３０であって電力残量が３０である場合には、電力制御部８０２は、いずれのアプリケーションが予測されても電力不足が生ずる恐れがあるとして、充電が必要であると判断する。

なお、本実施の形態及び変形例では、電力制御部８０２は電力残量を電力検出部８０３の検出結果に基づいて特定していたが、アプリケーションの使用時間や通話時間などから電力残量を特定しても良い。これにより、電力検出部８０３を省いて移動体端末８１の構成を簡略化することができる。

なお、本実施の形態及び変形例では、実施の形態２と同様、入力デバイス１０６に対する操作が行われたときに、現在におけるアプリケーション及びコンテンツパラメータを予測して充電の要否を判断しても良く、センサなどによって特定の事象が検出されたときに充電の要否を判断しても良い。

また、本実施の形態及び変形例では、充電の必要性を音などでユーザに知らせても良い。例えば、移動体端末８１は、会社からＡＡ駅の経路上で、ＡＡ駅に入る前の充電可能場所「コンビニ」付近に近づいたときに、音や音声などで充電が必要であることを知らせる。

さらに、本実施の形態及び変形例では、充電が必要であるにも関わらずユーザが充電を行わなかったときには、低電力モードでアプリケーションを実行しても良く、事前にユーザの確認を得た後に低電力モードで実行しても良い。

（実施の形態４）
本実施の形態における移動体端末は、現在又は将来において利用されるであろうアプリケーション及びコンテンツパラメータを予測するとともに、そのアプリケーション及びコンテンツパラメータの利用には新たなデータが必要であることを知らせるメッセージや、そのデータの提供場所をユーザに知らせるものである。

図６７は、本実施の形態の移動体端末の機能構成を示す機能ブロック図である。
本実施の形態の移動体端末９１は、ディスプレイ１０５、ＧＰＳ受信部１０８、カレンダー時計１０７、状況検出部４０３、移動履歴データ保存部２０１ａ、移動履歴記録部２０２ａ、行動予測ルール保存部２０３ａ、情報表示制御部２０４ｂ、行動パターン抽出部２０５ａ、入力デバイス１０６、利用履歴記録部１１０ａ、利用履歴保存部１１１ａ、及びデータ取得場所検出部８０６を備える。なお、本実施の形態の移動体端末９１が備える上述のような構成要素のうち、図５６に示す移動体端末８１が備える構成要素と同一の機能及び構成を有するものに対しては、移動体端末８１の構成要素に付された符号と同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。

利用履歴記録部１１０ａは、実施の形態３と同様、利用されたアプリケーション及びコンテンツパラメータに対して利用日時を関連付けることで利用履歴を作成し、その利用履歴を利用履歴保存部１１１ａに保存する。そして、本実施の形態の利用履歴記録部１１０ａは、利用されたコンテンツパラメータが特定のデータである場合、そのデータがサーバから取得されたものであるか否かを示す付加データを、その利用履歴に含めている。

その結果、本実施の形態における行動パターン抽出部２０５ａは、その付加データを含む利用予測ルールを作成する。

図６８は、本実施の形態の行動パターン抽出部２０５ａが作成する利用予測ルールの内容を示す図である。

行動パターン抽出部２０５ａは、例えば、アプリケーション「音楽プレーヤー」が時間「平日の夜」及び場所「会社→駅」などといった利用状況の下で、音量「７５」及びデータ「再生アルバム：CountDown100」などのコンテンツパラメータで利用されたという利用パターンを抽出すると、その利用パターンの利用回数が１回だけ増加するように、図６８に示す利用予測ルールを更新する。

ここで、利用予測ルールに登録されているデータ名「再生アルバム：CountDown100」には（取得）で示される付加データが付されている。つまり、このデータ「再生アルバム：CountDown100」は、アプリケーション「音楽プレーヤー」の利用時の最新の曲を示すものであって、付加データは、アプリケーション「音楽プレーヤー」が利用されるときにはサーバから最新のデータ「再生アルバム：CountDown100」をダウンロードしなければならないことを示す。

また、アプリケーション「ムービープレーヤー」の利用時には最新のデータ「再生番組：ＡＢ株式ニュース」が必要であって、利用予測ルールに登録されているデータ名「再生番組：ＡＢ株式ニュース」に対しても上述と同様の付加データが付されている。さらに、アプリケーション「ゲーム」の利用時にはデータ「キャラクターデータ」が必要であって、利用予測ルールに登録されているデータ名「キャラクターデータ」に対しても上述と同様の付加データが付されている。

情報表示制御部２０４ｂは、実施の形態３と同様、図６８に示す利用予測ルールを参照して、現在又は将来において利用されるであろうアプリケーション及びコンテンツパラメータを予測する。例えば、情報表示制御部２０４ｂは、時間「平日の夜」及び場所「会社から駅への経路」といった利用状況では、アプリケーション「音楽プレーヤー」を予測するとともに、コンテンツパラメータとしてデータ「再生アルバム：CountDown100」を予測する。そしてこのようにコンテンツパラメータとしてデータ「再生アルバム：CountDown100」が予測されたときには、情報表示制御部２０４ｂはこのデータをサーバからダウンロードする必要があることをデータ取得場所検出部８０９に通知する。また、情報表示制御部２０４ｂは、時間「平日の夜」及び場所「ＡＡ駅からＢＢ駅への経路」といった利用状況では、アプリケーション「ムービープレーヤー」を予測するとともに、コンテンツパラメータとしてデータ「再生番組：ＡＢ株式ニュース」を予測する。そしてこのようにコンテンツパラメータとしてデータ「再生番組：ＡＢ株式ニュース」が予測されたときには、情報表示制御部２０４ｂはこのデータをサーバからダウンロードする必要があることをデータ取得場所検出部８０９に通知する。

データ取得場所検出部８０６は、例えばデータ「再生アルバム：CountDown100」を取得する必要がある旨の通知を情報表示制御部２０４ｂから取得すると、まず、そのデータ「再生アルバム：CountDown100」を保持しているか否かを確認する。そして、データ取得場所検出部８０６は、データを保持していないことを確認すると、保持していないことを知らせるとともに、ダウンロード可能な場所を表示するか否かをユーザに問い合わせるメッセージ（未保持メッセージ）をディスプレイ１０５に表示させる。

図６９は、未保持メッセージを表示するディスプレイ１０５の一例を示す図である。
この図６９に示すように、ディスプレイ１０５には「再生音楽がありません。ダウンロード場所を表示しますか？」という未保持メッセージが表示される。

このような画面が表示されている状態で、ユーザが入力デバイス１０６を操作することにより「はい」を選択すると、データ取得場所検出部８０６は、データ「再生アルバム：CountDown100」がダウンロード可能な場所を示すダウンロード場所データを、ネットワーク８０４を介してサーバから取得する。

また、データ取得場所検出部８０６は、情報表示制御部２０４ｂから通知されたデータを保持していると判断すると、ネットワーク８０４を介してサーバと通信し、その保持しているデータが最新のデータであるか否かを確認する。ここで、最新のデータでないと判断すると、データ取得場所検出部８０６は、最新でないことを知らせるとともに、最新データのダウンロード可能な場所を表示するか否かをユーザに問い合わせるメッセージ（更新メッセージ）をディスプレイ１０５に表示させる。

図７０は、更新メッセージを表示するディスプレイ１０５の一例を示す図である。
この図７０に示すように、ディスプレイ１０５には「再生音楽が更新されています。ダウンロード場所を表示しますか？」という更新メッセージが表示される。

このような画面が表示されている状態で、ユーザが入力デバイス１０６を操作することにより「はい」を選択すると、データ取得場所検出部８０６は、上述と同様、最新のデータ「再生アルバム：CountDown100」がダウンロード可能な場所を示すダウンロード場所データを、ネットワーク８０４を介してサーバから取得する。

データ取得場所検出部８０６は、上述のようにダウンロード場所データをサーバから取得するときには、取得対象のデータのデータ名と、ＧＰＳ受信部１０８により検出された現在場所とをサーバに通知する。サーバは、その通知されたデータ名のデータがダウンロード可能な場所であって、その通知された現在場所付近にある場所を、自らが保持するダウンロード場所一覧データの中から検索し、その検索結果に該当する場所をダウンロード場所データとしてデータ取得場所検出部８０６に送信する。

図７１は、サーバが保持するダウンロード場所一覧データの内容を示す図である。
この図７１に示すように、ダウンロード場所一覧データには、「再生アルバム：CountDown100」などのデータ名と、そのデータ名のデータをダウンロードできる場所と、そのデータのダウンロードに対する課金及びクーポンとが登録されている。

サーバは、データ取得場所検出部８０６からデータ名（例えば「再生アルバム：CountDown100」）及び現在場所を知らせる通知を受け取ると、ダウンロード場所一覧データからそのデータ名を検索する。データ名を見つけると、データ取得検出部８０６は、さらに、そのデータ名に関連付けられた場所のうち、データ取得場所検出部８０６から通知を受けた現在場所に最も近い場所を見つけ出す。

そして、サーバは、その見つけ出した場所と、それに関連する課金及びクーポンとを示すダウンロード場所データを生成し、そのダウンロード場所データをデータ取得場所検出部８０６に送信する。

例えばサーバは、データ「再生アルバム：CountDown100」に対して場所「北緯Ｎ３、東経Ｅ３」及び課金「２０円／ｋｂｙｔｅ」並びにクーポン「２ポイント」を示すダウンロード場所データを生成してデータ取得場所検出部８０６に送信する。また、サーバは、データ「再生番組：ＡＢ株式ニュース」に対して場所「北緯Ｎ１、東経Ｅ１、半径１ｋｍ」及び課金「１０円／ｋｂｙｔｅ」並びにクーポン「１ポイント」を示すダウンロード場所データを生成してデータ取得場所検出部８０６に送信する。

データ取得場所検出部８０６は、上述のようなダウンロード場所データを取得すると、その内容をディスプレイ１０５に表示させる。

図７２は、ダウンロード場所データの内容を表示するディスプレイ１０５を示す図である。

データ取得場所検出部８０６は、データ「再生アルバム：CountDown100」に対して場所「北緯Ｎ３、東経Ｅ３」及び課金「２０円／ｋｂｙｔｅ」並びにクーポン「２ポイント」を示すダウンロード場所データを取得すると、図７２の（ａ）に示すように、その場所を地図上に表示させ、課金及びクーポンの内容も合わせて表示させる。なお、このダウンロード場所データにより示される場所は、移動体端末９１と直接接続することにより上記データを移動体端末９１に受け渡すダウンロードマシーンが設置された施設である。

また、データ取得場所検出部８０６は、データ「再生番組：ＡＢ株式ニュース」に対して場所「北緯Ｎ１、東経Ｅ１、半径１ｋｍ」及び課金「１０円／ｋｂｙｔｅ」並びにクーポン「１ポイント」を示すダウンロード場所データを取得すると、図７２の（ｂ）に示すように、その場所を地図上に表示させ、課金及びクーポンの内容も合わせて表示させる。なお、このダウンロード場所データにより示される場所は、無線通信によりダウンロード可能な場所である。

ここで、このような本実施の形態の移動体端末９１の動作について図７３を参照して説明する。

図７３は、移動体端末９１の動作を示すフロー図である。
まず、移動体端末９１の情報表示制御部２０４ｂは、ＧＰＳ受信部１０８及びカレンダー時計１０７並びに状況検出部４０３からの出力結果に基づいて、現在の日時及び場所並びに気象状況を特定する（ステップＳ１１０１）。

次に、情報表示制御部２０４ｂは、行動予測ルール保存部２０３ａに格納されている利用予測ルールを参照することにより、将来又は現在において利用されるであろうアプリケーション及びコンテンツパラメータを予測する（ステップＳ１１０２）。

例えば、移動体端末９１のユーザが金曜日の２０：００に会社から駅に向かっている場合には、情報表示制御部２０４ｂは、図６８に示す利用予測ルールに基いて、アプリケーション「音楽プレーヤー」及びコンテンツパラメータ（データ「再生アルバム：CountDown100」）が現在において利用されると予測する。

ここで、情報表示制御部２０４は、利用予測ルールに登録されているデータ「再生アルバム：CountDown100」に付加データが付されているかを判別し、付されていると判別したときには、その判別結果をデータ取得場所検出部８０６に通知する。

データ取得場所検出部８０６は、情報表示制御部２０４ｂからの通知と、サーバとの通信とに基いて、そのデータ「再生アルバム：CountDown100」をサーバからダウンロードする必要があるか否かを判別する（ステップＳ１１０３）。

ここで、データ取得場所検出部８０６はダウンロードが必要と判別したときには（ステップＳ１１０３のＹｅｓ）、上述の未保持メッセージ又は更新メッセージをディスプレイ１０５に表示させる（ステップＳ１１０４）。

そして、データ取得場所検出部８０６は、入力デバイス１０６からの出力結果に基づいて、ユーザがデータ取得可能場所を表示するように指示したか否かを判別する（ステップＳ１１０６）。指示したと判別したときには（ステップＳ１１０６のＹｅｓ）、データ取得場所検出部８０５は、データ取得可能場所をディスプレイ１０５に表示させる（ステップＳ１１０７）。
<変形例>
ここで、本実施の形態における変形例について説明する。

本変形例に係る移動体端末のデータ取得場所検出部は、実施の形態３の変形例と同様、移動体端末の移動先までの経路上にあるデータ取得可能場所を優先的にディスプレイ１０５に表示させる。

例えば、移動体端末を携帯するユーザが金曜の２０：００に会社からＡＡ駅に向かっている場合、将来場所予測部２０６は、図５８の行動パターンに基いて、移動体端末が次にＡＡ駅からＢＢ駅に向かうと判断する。そこで、データ取得場所検出部は、サーバから取得したダウンロード場所データに基づいて、移動体端末の現在位置とＡＡ駅までの経路上にあるデータ取得可能場所を優先的に表示する。

図７４は、このような本変形例に係るデータ取得場所検出部の動作を示すフロー図である。

データ取得場所検出部は、図７３に示すステップＳ１１０７において、まず、ＧＰＳ受信部１０８の検出結果、及び情報表示制御部２０４ｂによって予測されたデータ名をサーバに送信し、そのサーバからダウンロード場所データを取得する（ステップＳ１３０１）。このダウンロード場所データは、最寄りの場所であって、上記データ名のデータがダウンロード可能な複数の場所を示す。

次に、データ取得場所検出部は、ＧＰＳ受信部１０８によって検出された現在場所を特定し（ステップＳ１３０２）、さらに、将来場所予測部２０６により予測された将来の場所を特定する（ステップＳ１３０３）。そして、データ取得場所検出部は、現在場所から将来の場所への経路上にあるデータ取得可能場所を優先的にディスプレイ１０５に表示させる（ステップＳ１３０４）。

このような本変形例では、最寄りのデータ取得可能場所のうち、行き先経路上にあるデータ取得可能場所が優先的に表示されるため、ユーザは行き先を変更して廻り道をする手間を省くことができる。

なお、本変形例では、行き先経路上にあるデータ取得可能場所を優先的に表示させたが、ユーザが過去に利用したデータ取得可能場所や、料金が安いなどのメリットのあるデータ取得可能場所を優先的に表示させても良い。これにより、ユーザに対する利便性を向上することができる。

以上、本発明について実施の形態及び変形例を用いて説明したが、本発明はこれらに限定されるものではない。

例えば、実施の形態及び変形例では、予測したアプリケーションの名称をディスプレイ１０５に表示したり、そのアプリケーションが起動された画面をディスプレイ１０５に表示させたりしたが、ディスプレイ１０５を複数個備えるときには、そのディスプレイ１０５の数だけ利用確率の高いアプリケーションを優先的に起動させて、それらの起動されたアプリケーションの画面を各ディスプレイ１０５に表示させてもよい。これにより、ユーザは予測されたアプリケーションの内容を確かめた後に、いずれかのアプリケーションを選択して利用することができ、ユーザの使い勝手を向上することができる。

本発明に係るアプリケーションの予測方法及び移動体端末は、ユーザが利用しようとする移動体端末のアプリケーションプログラムをその移動体端末の場所に応じて適切に予測することができるという効果を有し、例えば携帯電話やカーナビゲーションシステムの車載装置などに適用することができる。

図１は、場所予測方法Ａを利用した移動体端末及びサーバ装置を備えた情報提供システムの全体構成を示す構成図である。 図２は、場所予測方法Ａを利用した移動体端末のハードウェア構成を示すブロック図である。 図３は、場所予測方法Ａを利用した移動体端末の機能構成を示す機能ブロック図である。 図４は、サーバ装置の機能構成を示す機能ブロック図である。 図５は、情報提供システムの動作を示すフロー図である。 図６は、移動体端末の移動履歴を記録する処理の詳細動作を示すフロー図である。 図７は、移動体端末の移動履歴を示す図である。 図８は、地図データベースを示す図である。 図９は、プレースリストの一例を示す図である。 図１０は、行動パターンの抽出方法を説明するための図である。 図１１は、行動予測ルールの一例を示す図である。 図１２は、施設情報データを示す図である。 図１３は、カテゴリーデータを示す図である。 図１４は、カテゴリー別施設情報データを示す図である。 図１５の（ａ）は、詳細情報がディスプレイに表示される表示例を示す図であり、（ｂ）は、ディスプレイの表示例を示す図である。 図１６は、場所予測方法Ｂを利用した移動体端末を備える情報提供システムの動作を示すフロー図である。 図１７は、移動体端末のユーザの移動履歴の例を示す模式図である。 図１８は、プレース及びパスのリストを示す図である。 図１９は、行動パターンの抽出方法を示す図である。 図２０は、行動予測ルールの一例を示す図である。 図２１は、移動体端末のディスプレイに表示される表示例を示す図である。 図２２は、場所予測方法Ｃを利用した携帯電話を備えたシステムの構成を示す構成図である。 図２３は、携帯電話の内部構成を示す構成図である。 図２４は、携帯電話の動作を示すフロー図である。 図２５は、交通検索部が路線検索を行うときに表示する画面の一例を示す画面表示図である。 図２６は、移動先候補蓄積部が蓄積する路線検索履歴の内容を示す図である。 図２７は、情報提供部が移動先の候補及び到着予定時刻を表示する画面を示す画面表示図である。 図２８は、携帯電話がＧＰＳを利用して目的地を予測する方法を説明するための図である。 図２９は、変形例に係る携帯電話の内部構成を示す構成図である。 図３０は、変形例に係る携帯電話の動作を示すフロー図である。 図３１は、駅名称蓄積部に蓄積されている駅名称リストの内容を示す図である。 図３２は、メール通信部が受信したメールの内容を示す図である。 図３３は、移動先候補蓄積部に蓄積されている内容（メール通信履歴）を示す図である。 図３４は、携帯電話が予測結果を表示する画面の一例を示す図である。 図３５は、実施の形態１の移動体端末の機能構成を示す機能ブロック図である。 図３６は、同上のアプリケーション利用履歴の内容を示す図である。 図３７は、同上のアプリケーションの利用パターンの抽出方法を示す図である。 図３８は、同上のアプリケーションの利用予測ルールを示す図である。 図３９は、同上の情報表示制御部が行うアプリケーションの動作処理を示すフロー図である。 図４０は、同上の情報表示制御部が行うアプリケーションの動作処理を説明するための図である。 図４１の（ａ）はメッセージの表示例を示す図であり、（ｂ）は過去の履歴を利用するかをたずねるメッセージの表示例を示す図であり、（ｃ）はメールの送信相手の選択を促すメッセージを示す図であり、（ｄ）は過去に送信したメッセージの表示例を示す図である。 図４２は、実施の形態２における移動体端末の機能構成を示す機能ブロック図である。 図４３は、同上のテンプレートの一例を説明するための図である。 図４４は、同上のアプリケーション利用履歴の内容を示す図である。 図４５は、同上の行動予測ルール保存部に保存された利用予測ルールの内容を示す図である。 図４６は、同上の利用パターンの抽出方法を説明するための図である。 図４７は、同上のコンテンツパラメータ制御部がメールのアプリケーションに対してコンテンツパラメータを入力した状態を示す図である。 図４８は、同上の選択的に変更可能な文章がテンプレート１に設定される場合について説明するための図である。 図４９は、同上の情報表示制御部及びコンテンツパラメータ制御部の動作に応じてディスプレイに表示される画面を示す画面表示図である。 図５０は、同上の移動体端末の全体的な動作を示すフロー図である。 図５１は、同上の予測の動作を詳細に示すフロー図である。 図５２は、同上のワイパーセンサを備えた移動体端末が表示する画面を示す画面表示図である。 図５３は、同上のナビゲーション機能により予測された到着時刻が挿入されるテンプレートの内容を表示する図である。 図５４は、同上の移動体端末の画面を表示する画面表示図である。 図５５は、同上の変形例にかかる移動体端末の行動予測ルール保存部に格納されている利用予測ルールの内容を示す図である。 図５６は、実施の形態３の移動体端末の機能構成を示す機能ブロック図である。 図５７は、同上の行動パターン抽出部が作成する利用予測ルールの内容を示す図である。 図５８は、同上の将来場所予測部が保持する行動予測ルールの内容を示す図である。 図５９は、同上の消費電力テーブルの内容を示す図である。 図６０は、同上の電力制御部が消費電力量を予測する様子を説明するための説明図である。 図６１は、同上の移動体端末の電力残量の推移を示す図である。 図６２は、同上の電力制御部によってディスプレイに表示される画面の一例を示す図である。 図６３は、同上のディスプレイに表示される地図の一例を示す図である。 図６４は、同上の移動体端末の動作を示すフロー図である。 図６５は、同上の移動先までの経路にある充電可能場所を優先的に表示するディスプレイの画面表示図である。 図６６は、同上の変形例に係る充電場所取得部の動作を示すフロー図である。 図６７は、実施の形態４の移動体端末の機能構成を示す機能ブロック図である。 図６８は、同上の行動パターン抽出部が作成する利用予測ルールの内容を示す図である。 図６９は、同上の未保持メッセージを表示するディスプレイの一例を示す図である。 図７０は、同上の更新メッセージを表示するディスプレイの一例を示す図である。 図７１は、同上のサーバが保持するダウンロード場所一覧データの内容を示す図である。 図７２は、同上のダウンロード場所データの内容を表示するディスプレイを示す図である。 図７３は、同上の移動体端末の動作を示すフロー図である。 図７４は、同情の変形例に係るデータ取得場所検出部の動作を示すフロー図である。

符号の説明

８１ 移動体端末
１０５ ディスプレイ
１０６ 入力デバイス
１０７ カレンダー時計
１０８ ＧＰＳ受信部
１１０ａ 利用履歴記録部
１１１ａ 利用履歴保存部
２０１ａ 移動履歴データ保存部
２０２ａ 移動履歴記録部
２０３ａ 行動予測ルール保存部
２０４ｂ 情報表示制御部
２０５ａ 行動パターン抽出部
４０３ 状況検出部
８０２ 電力制御部
８０３ 電力検出部
８０５ 充電場所取得部

Claims (6)

1. 複数のアプリケーションプログラムがインストールされた移動体端末であって、
   前記複数のアプリケーションプログラムからいずれかを選択して実行するアプリケーション実行手段と、
   前記アプリケーション実行手段によりアプリケーションプログラムが実行されたときの前記移動体端末の場所を検出する場所検出手段と、
   前記アプリケーション実行手段で実行されたアプリケーションプログラムの利用履歴を、前記場所検出手段で検出された場所に関連づけて作成する利用履歴作成手段と、
   所定の場所に対応するアプリケーションプログラムを前記利用履歴に基づいて予測するアプリケーション予測手段と、
   前記移動体端末の有する電力量を検出する電力検出手段と、
   アプリケーションプログラムごと、及びアプリケーションプログラムで実行されるコンテンツごとに消費電力係数を有し、前記消費電力係数に基づいて、前記アプリケーション予測手段において予測されたアプリケーションプログラムが利用されたときの消費電力量を算出する消費電力算出手段と、
   前記電力検出手段で検出された電力量と前記消費電力算出手段で算出された消費電力とにより、予測したアプリケーションプログラムを実行した場合に電力不足が生じるか否かを判断する判断手段と
   を備えることを特徴とする移動体端末。
2. 複数のアプリケーションプログラムがインストールされた移動体端末であって、
   前記複数のアプリケーションプログラムからいずれかを選択して実行するアプリケーション実行手段と、
   前記アプリケーション実行手段によりアプリケーションプログラムが実行されたときの前記移動体端末の場所を検出する場所検出手段と、
   前記アプリケーション実行手段で実行されたアプリケーションプログラムの利用履歴を、前記場所検出手段で検出された場所と、アプリケーションプログラムが利用された利用時間情報とに関連づけて作成する利用履歴作成手段と、
   所定の場所に対応するアプリケーションプログラムを前記利用履歴に基づいて予測するアプリケーション予測手段と、
   前記移動体端末の有する電力量を検出する電力検出手段と、
   アプリケーションプログラムごとに消費電力係数を有し、前記消費電力係数および前記利用時間情報に基づいて、前記アプリケーション予測手段において予測されたアプリケーションプログラムが利用されたときの消費電力量を算出する消費電力算出手段と、
   前記電力検出手段で検出された電力量と前記消費電力算出手段で算出された消費電力とにより、予測したアプリケーションプログラムを実行した場合に電力不足が生じるか否かを判断する判断手段と
   を備えることを特徴とする移動体端末。
3. 複数のアプリケーションプログラムがインストールされた移動体端末がユーザの利用しようとするアプリケーションプログラムを予測する方法であって、
   前記複数のアプリケーションプログラムからいずれかを選択して実行するアプリケーション実行ステップと、
   前記アプリケーション実行ステップでアプリケーションプログラムが実行されたときの前記移動体端末の場所を検出する場所検出ステップと、
   前記アプリケーション実行ステップで実行されたアプリケーションプログラムの利用履歴を、前記場所検出ステップで検出された場所に関連づけて作成する利用履歴作成ステップと、
   所定の場所に対応するアプリケーションプログラムを前記利用履歴に基づいて予測するアプリケーション予測ステップと、
   前記移動体端末の有する電力量を検出する電力検出ステップと、
   アプリケーションプログラムごと、及びアプリケーションプログラムで実行されるコンテンツごとに設定された消費電力係数に基づいて、前記アプリケーション予測ステップにおいて予測されたアプリケーションプログラムが利用されたときの消費電力量を算出する消費電力算出ステップと、
   前記電力検出ステップで検出された電力量と前記消費電力算出ステップで算出された消費電力とにより、予測したアプリケーションプログラムを実行した場合に電力不足が生じるか否かを判断する判断ステップと
   を含むことを特徴とするアプリケーションプログラムの予測方法。
4. 複数のアプリケーションプログラムがインストールされた移動体端末がユーザの利用しようとするアプリケーションプログラムを予測する方法であって、
   前記複数のアプリケーションプログラムからいずれかを選択して実行するアプリケーション実行ステップと、
   前記アプリケーション実行ステップでアプリケーションプログラムが実行されたときの前記移動体端末の場所を検出する場所検出ステップと、
   前記アプリケーション実行ステップで実行されたアプリケーションプログラムの利用履歴を、前記場所検出ステップで検出された場所と、アプリケーションプログラムが利用された利用時間情報とに関連づけて作成する利用履歴作成ステップと、
   所定の場所に対応するアプリケーションプログラムを前記利用履歴に基づいて予測するアプリケーション予測ステップと、
   前記移動体端末の有する電力量を検出する電力検出ステップと、
   アプリケーションプログラムごとに設定された消費電力係数、および前記利用時間情報に基づいて、前記アプリケーション予測ステップにおいて予測されたアプリケーションプログラムが利用されたときの消費電力量を算出する消費電力算出ステップと、
   前記電力検出ステップで検出された電力量と前記消費電力算出ステップで算出された消費電力とにより、予測したアプリケーションプログラムを実行した場合に電力不足が生じるか否かを判断する判断ステップと
   を含むことを特徴とするアプリケーションプログラムの予測方法。
5. 複数のアプリケーションプログラムがインストールされた移動体端末がユーザの利用しようとするアプリケーションプログラムを予測するためのプログラムであって、
   前記複数のアプリケーションプログラムからいずれかを選択して実行するアプリケーション実行ステップと、
   前記アプリケーション実行ステップでアプリケーションプログラムが実行されたときの前記移動体端末の場所を検出する場所検出ステップと、
   前記アプリケーション実行ステップで実行されたアプリケーションプログラムの利用履歴を、前記場所検出ステップで検出された場所に関連づけて作成する利用履歴作成ステップと、
   所定の場所に対応するアプリケーションプログラムを前記利用履歴に基づいて予測するアプリケーション予測ステップと、
   前記移動体端末の有する電力量を検出する電力検出ステップと、
   アプリケーションプログラムごと、及びアプリケーションプログラムで実行されるコンテンツごとに設定された消費電力係数に基づいて、前記アプリケーション予測ステップにおいて予測されたアプリケーションプログラムが利用されたときの消費電力量を算出する消費電力算出ステップと、
   前記電力検出ステップで検出された電力量と前記消費電力算出ステップで算出された消費電力とにより、予測したアプリケーションプログラムを実行した場合に電力不足が生じるか否かを判断する判断ステップと
   をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
6. 複数のアプリケーションプログラムがインストールされた移動体端末がユーザの利用しようとするアプリケーションプログラムを予測するためのプログラムであって、
   前記複数のアプリケーションプログラムからいずれかを選択して実行するアプリケーション実行ステップと、
   前記アプリケーション実行ステップでアプリケーションプログラムが実行されたときの前記移動体端末の場所を検出する場所検出ステップと、
   前記アプリケーション実行ステップで実行されたアプリケーションプログラムの利用履歴を、前記場所検出ステップで検出された場所と、アプリケーションプログラムが利用された利用時間情報とに関連づけて作成する利用履歴作成ステップと、
   所定の場所に対応するアプリケーションプログラムを前記利用履歴に基づいて予測するアプリケーション予測ステップと、
   前記移動体端末の有する電力量を検出する電力検出ステップと、
   アプリケーションプログラムごとに設定された消費電力係数、および前記利用時間情報に基づいて、前記アプリケーション予測ステップにおいて予測されたアプリケーションプログラムが利用されたときの消費電力量を算出する消費電力算出ステップと、
   前記電力検出ステップで検出された電力量と前記消費電力算出ステップで算出された消費電力とにより、予測したアプリケーションプログラムを実行した場合に電力不足が生じるか否かを判断する判断ステップと
   をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。

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