JP4469790B2 - 地図情報更新装置および地図情報更新方法 - Google Patents

Description

本発明は、カーナビゲーションシステム等に用いられる地図情報更新装置に関し、特に、新たな地図情報を取得しながら地図情報を更新していく装置に関する。

近年、カーナビゲーションシステム等に蓄積された地図情報を通信や記録媒体を介して更新することが可能となり、また実現化されつつある。地図情報を更新することで、カーナビゲーションシステム本体を新たに購入することなく、新規な道路が開通したという情報等をユーザは入手することができる。ところが、地図情報は大量のデータで構成されており、地図情報を通信するコストは膨大となるため、部分的に地図を更新する装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。

図８５は、上記特許文献１に記載された従来の車載ナビゲーション装置の構成を示す機能ブロック図である。車両位置検出部１８は、車両の位置を検出し、記憶装置２０に位置の履歴を蓄積する。利用範囲保存処理部２６は、その履歴に基づいて、更新する地図を算出する。地図更新処理部２２は、算出された地図等に基づいて、送受信２４より更新地図を取得し、地図の更新処理を行う。これによって、位置の履歴が存在するエリアの地図のみが更新され、地図データが効率よく更新される。
特開２０００−１２１３７１号公報

しかしながら、上記従来技術では、地図情報が部分的に更新されるだけであり、ユーザがそのことに気付かないという問題がある。そのために、例えば、更新された地図上では近道となる道路が作られていたり、便利な施設が築設されているにも拘わらず、ユーザは、そのことに気付かないために、いままで通り、不便な道を走行してしまうという問題がある。

そのための対策として、地図情報が更新される度に、その更新情報をユーザに提供するしくみを設けることが考えられるが、部分的に更新される地図情報であっても、その更新エリアは広大であり、しかも、多くの情報が含まれている。そのために、地図情報が更新される度に更新された全てのエリア、あるいは、更新されたエリアに含まれる全ての情報をユーザに通知するのでは、情報過多となり、かえってユーザの利便性が低下するという問題や、安全運転を妨げるという問題がある。

そこで、本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、地図情報を自動更新する装置であって、ユーザにとって情報過多となったり安全運転が妨げられたりすることなく、地図情報の更新に関する情報がユーザに通知される便利な地図情報更新装置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、本発明に係る地図情報更新装置は、移動体に備えられ、内部に保持する地図情報を更新する地図情報更新装置であって、現在位置を検出する位置検出手段と、検出された前記位置を移動履歴として蓄積する移動履歴蓄積手段と、ランドマークに関するランドマーク情報を含む地図情報を予め蓄積する地図情報蓄積手段と、前記地図情報蓄積手段に蓄積された地図情報を更新する情報である更新地図情報を蓄積するための更新地図情報蓄積手段と、更新地図情報を提供する更新地図情報提供装置から、更新地図情報を取得し、取得した更新地図情報を前記更新地図情報蓄積手段に蓄積する更新地図情報取得手段と、前記移動履歴蓄積手段に蓄積された前記移動履歴および前記地図情報蓄積手段に蓄積された前記地図情報より前記ランドマーク情報を抽出するランドマーク情報抽出手段と、前記ランドマーク情報抽出手段によって抽出されたランドマーク情報に属する地点であって、かつ前記移動履歴が存在しない地点を特定し、更新地図情報であって前記特定された地点が前記更新地図情報蓄積手段に蓄積されているか否かを判定し、蓄積されていると判定した場合に前記更新地図情報をユーザに通知すべきと決定する通知判定手段と、前記通知判定手段によって前記更新地図情報をユーザに通知すべきと決定された場合に、前記更新地図情報と前記ランドマーク情報とともに、地図が更新された旨の情報をユーザに通知する更新情報通知手段とを備えることを特徴とする。

なお、本発明は、このような地図情報更新装置として実現できるだけでなく、移動体と通信ネットワークを介して接続される同一機能を有するサーバ装置として実現したり、地図情報更新方法として実現したり、地図情報更新方法に含まれるステップをコンピュータに実行させるプログラムとして実現したり、そのようなプログラムを記録したＣＤ−ＲＯＭ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体として実現することもできる。

本発明により、重要な更新地図情報だけがユーザに提供され、ユーザにとって情報過多となったり安全運転が妨げられたりすることがなくなる。

また、現在の位置や走行経路、目的地等と関連した更新地図情報が自動的に抽出され、抽出された更新地図情報が適切なタイミングで表示されるので、ユーザの運転が強力に支援される。

よって、本発明により、最新で、かつ、必要な地図情報がユーザに提供され、特に、慣れないエリアを走行したり、長い期間経過してから再び同じエリアを走行するユーザにとって、心強い支援が実現され、その実用的価値は高い。

以下、本発明に係る地図情報更新装置について図面を参照しながら説明する。

（実施の形態１）
本発明に係る地図情報更新装置は、移動体に備えられ、内部に保持する地図情報を更新する地図情報更新装置であって、現在位置を検出する位置検出手段と、検出された前記位置を移動履歴として蓄積する移動履歴蓄積手段と、地図情報を予め蓄積する地図情報蓄積手段と、前記地図情報蓄積手段に蓄積された地図情報を更新する情報である更新地図情報を蓄積するための更新地図情報蓄積手段と、更新地図情報を提供する更新地図情報提供装置から、一定の条件を満たす更新地図情報を選択して取得し、取得した更新地図情報を前記更新地図情報蓄積手段に蓄積する更新地図情報取得手段と、前記移動履歴蓄積手段に蓄積された移動履歴に基づいて、重要な更新地図情報が前記更新地図情報蓄積手段に蓄積されているか否かを判定し、蓄積されていると判定した場合に前記更新地図情報をユーザに通知すべきと決定する通知判定手段と、前記通知判定手段によって前記更新地図情報をユーザに通知すべきと決定された場合に、前記更新地図情報とともに、地図が更新された旨の情報をユーザに通知する更新情報通知手段とを備えることを特徴とする。これによって、重要な更新地図情報だけがユーザに通知されるので、ユーザにとって情報過多となったり安全運転が妨げられたりすることが回避される。

ここで、重要な更新地図情報の例、つまり、ユーザに更新地図情報が通知される例として、例えば、前記地図情報更新装置はさらに、前記位置検出手段で検出された位置と前記移動履歴蓄積手段に蓄積された移動履歴とから、前記移動体の移動先を予測する移動先予測手段を備え、前記通知判定手段は、前記移動先予測手段によって予測された移動先に関連する更新地図情報が前記更新地図情報蓄積手段に蓄積されている場合に、前記更新地図情報をユーザに通知すべきと決定するのが好ましい。これによって、ユーザは、目的地に到達するのに便利な新規道路などを発見することができる。

また、他の例として、前記通知判定手段は、前記移動先予測手段において予測された移動先に関する情報と前記更新地図情報蓄積手段に蓄積された前記更新地図情報における情報とが異なっている場合に、前記更新地図情報をユーザに通知すべきと決定するのが好ましい。これによって、過去の走行履歴から予測された目的地の施設（例えば、ゴルフ場）がなくなっていたり、他の施設に変わってしまっている場合に、ユーザは、その場所に到達する前に気づくことができる。

もっとも、このような場合に、移動先の予測方法を変更し、変更した予測方法で移動先を予測してもよい。たとえば、更新地図情報では存在しない施設については、予測する目的地の候補から外したうえで、目的地の予測をしてもよい。

また、前記更新地図情報には、更新された地図情報が示す位置に関する更新位置情報が含まれ、前記通知判定手段はさらに、前記位置検出手段によって特定される前記移動体の現在の走行経路と前記更新地図情報蓄積手段に蓄積された前記更新地図情報の更新位置情報とから、ユーザに通知すべき重要な地点を特定し、前記更新情報通知手段は、前記通知判定手段によって特定された前記地点をユーザに通知してもよい。たとえば、前記通知判定手段は、現在の走行経路と前記更新位置情報が示す位置とが一致する地点を重要な地点と特定してもよいし、前記通知判定手段は、現在の走行経路が、前記更新位置情報が示す位置から所定の範囲内の位置を含む場合に、前記更新位置情報が示す位置を重要な地点と特定してもよい。これによって、現在の走行経路と関連した重要な地点が更新地図情報に含まれている場合に、その重要な地点に関する情報がユーザに通知され、必要な情報だけが必要なタイミングでユーザに提供される。

また、前記地図情報更新装置はさらに、前記地図情報および前記更新地図情報に基づいて、経路のコストを算出する経路コスト演算手段を備え、前記通知判定手段は、前記更新地図情報蓄積手段に蓄積されている更新地図情報が示す経路を利用するほうがそうでない場合よりもコストが低いと前記経路コスト演算手段によって演算されたときに、前記更新地図情報をユーザに通知すべきと決定してもよい。これによって、例えば、更新地図情報に含まれる新規道路を走行するほうがより短い時間で目的地に到達できる場合にだけ、ユーザに情報が通知され、ユーザにとって有益な情報だけが通知される便利な地図情報更新装置が実現される。

また、前記地図情報には、前記地図情報に含まれる経路の特性を示す経路情報が含まれ、前記地図情報更新装置はさらに、前記移動履歴蓄積手段に蓄積された前記移動履歴および前記地図情報蓄積手段に蓄積された前記地図情報より前記経路情報を抽出する経路情報抽出手段を備え、前記通知判定手段は、前記経路情報抽出手段によって抽出された経路情報に基づいて、前記更新地図情報をユーザに通知すべきと決定してもよいし、前記更新地図情報取得手段は、前記経路情報抽出手段によって抽出された経路情報に基づいて、前記更新地図情報を選択して取得してもよい。これによって、例えば、ユーザが好む幅の広い道路が更新地図情報に含まれている場合にだけ、そのような更新地図情報が取得され、その旨がユーザに通知されるので、更新地図情報を蓄積する記憶容量の肥大化が抑制されるとともに、ユーザにとっての利便性が向上される。

また、前記更新地図情報には、詳細な地図情報と簡易な地図情報とが含まれ、前記更新情報通知手段は、前記移動体が前記更新地図情報で示される位置に存在しない場合は、前記更新地図情報を簡易な地図情報で表示し、前記移動体が前記更新地図情報で示される位置に存在する場合は、前記更新地図情報を詳細な地図情報で表示するのが好ましい。これによって、例えば、新設された道路に接近した場合に、そのエリアが詳細に表示され、更新地図情報がユーザにとって利用し易い状態で自動表示される。

また、前記地図情報更新装置はさらに、ユーザを検出するユーザ検出手段を備え、前記更新情報通知手段は、前記ユーザ検出手段で検出されたユーザに応じた態様で前記通知をしてもよい。これによって、例えば、更新地図情報が示すエリアでの移動履歴と運転者とを対応づけて記憶しておくことで、新規道路を利用した運転者に対しては、その新規道路についての２回目の通知をしないという制御が可能となり、同じ運転者に同じ新規道路の情報を繰り返し提供することが回避される。

また、前記移動履歴更新装置はさらに、前記移動履歴蓄積手段に蓄積された移動履歴のうち、道が存在しない経路上の移動履歴を、前記更新地図情報に示された道が存在する経路上の移動履歴に更新する移動履歴更新手段を備えてもよい。これによって、暫定的に記憶しておいた不整合な移動履歴が整合性ある移動履歴に変換されるので、過去に得た全ての移動履歴を無駄に捨ててしまうことなく、移動先予測や検索などに活用することができる。

ここで、前記移動履歴蓄積手段に蓄積される移動履歴には、前記移動履歴に関する日時を示す時刻情報が含まれ、前記移動履歴更新手段は、前記移動履歴に含まれる時刻情報を考慮して前記移動履歴を更新してもよい。たとえば、前記更新地図情報には、前記更新地図情報が示す地理的な更新が現実に発生した日時に関する更新日時情報が含まれ、前記移動履歴更新手段は、前記移動履歴に含まれる時刻情報が示す日時が前記更新日時情報が示す日時よりも後である場合に、前記移動履歴を更新してもよい。これによって、地図情報の更新の遅れによって不整合となっていた移動履歴だけが整合性ある移動履歴に変換され、移動履歴の更新がより確実となる。

また、前記ランドマーク情報は、ランドマークの種類を表すカテゴリ情報であり、前記地図情報更新装置は、さらに前記ランドマークが属する前記カテゴリと前記ランドマークの位置とをもとにユーザの行動のパターンを算出する行動モデル算出手段を備え、前記更新情報通知手段は、更新地図情報のうち前記行動モデルに該当するランドマークをユーザに通知する。これによって、膨大な更新地図情報の中からユーザの行動パターンに適合する更新地図情報を判定することができるため、ユーザにとって重要な情報を通知することが可能となる。

図１は、本発明の実施の形態１における移動体端末の構成を示す機能ブロック図である。この移動体端末１００は、本発明に係る地図情報更新装置の一例であり、内部に保持する地図を最新のものに自動更新するとともに、ユーザに対して重要な更新情報だけを通知することが可能なカーナビゲーション装置等であり、位置情報検出部１０１、移動履歴蓄積部１０２、地図情報蓄積部１０３、地図情報選択部１０４、地図情報更新部１０５、更新地図情報蓄積部１０６、更新情報通知部１０７、ノード情報抽出部１０８、通知重要ノード判定部１０９および目的地予測部１１１を備える。なお、本図には、更新された地図の情報を通信ネットワークを介して移動体端末１００に提供する更新地図情報提供部１１０も併せて示されている。

位置情報検出部１０１は、現在位置を検出する位置検出手段の一例であり、具体的には、移動体端末１００の現在位置を検出するセンサ等であり、例えば移動体端末に備えられたＧＰＳアンテナ等により構成され、ユーザの緯度経度情報を検出する。図２は、位置情報検出部１０１において検出される、位置情報の例を示す図である。例えば位置情報は緯度経度で検出するものとする。なお、位置情報が検出された日付時刻情報を同時に検出してもよい。図３は、検出された位置情報が示す位置およびユーザの現在位置を示す図である。検出された位置情報を白丸、現在のユーザの位置を矢印、さらに目的地「丸山ゴルフ場」と、目的地までの経路を黒線で示している。

地図情報蓄積部１０３は、地図情報を予め蓄積する地図情報蓄積手段の一例であり、具体的には、地図情報を蓄積するハードディスク等である。地図情報は、例えば位置情報検出部１０１で検出されたユーザの位置を表示したり、経路を案内するナビゲーションの際等に用いられる。また地図情報は、例えば図４に示すメッシュ状に、所定のエリアごとに分割され、さらにエリアに存在する交差点等のノード情報や経路探索に利用されるノード間のコスト情報、あるいはランドマーク情報等を階層構造で蓄積しているのが一般的である。

図５は、図４に示されたメッシュのそれぞれをメッシュＩＤ「Ｍ１」、「Ｍ２」等で符号付けし、さらにメッシュ内の情報、例えばメッシュＩＤ「Ｍ１」における詳細情報を示す図である。ここでは、メッシュＩＤ「Ｍ１」のエリアには、ノード情報としてノードＩＤ「Ｃ１４」、「Ｃ１５」、ランドマーク「Ｌ５１」等が存在し、さらにランドマーク「Ｌ５１」の詳細な情報、例えば名称「丸山ゴルフ場」であり、位置「経度１３５．００緯度３４．００」、カテゴリ「ゴルフ施設」等のノード情報がリスト付けされ（矢印で示され）、蓄積されている。また、経路探索用のコスト情報として、ノード「Ｃ１４」から「Ｃ１５」までは１０分かかる等、コスト情報も蓄積されている。

移動履歴蓄積部１０２は、検出された位置を移動履歴として蓄積する移動履歴蓄積手段の一例であり、具体的には、位置情報検出部１０１で検出された位置情報の系列をユーザの移動の履歴として蓄積するハードディスク等である。本実施の形態では、移動履歴をノードの系列として蓄積している。移動履歴をノードの系列として蓄積するために、ノード情報抽出部１０８は、検出された位置情報および地図情報蓄積部１０３に蓄積さえた地図情報より、ノードを抽出する。

図６は、ノード情報抽出部１０８によるノードの抽出を説明する図である。白丸は位置情報検出部１０１で検出された位置情報であり、「○○交差点」を通過し、「丸山ゴルフ場」近辺にユーザが来たことを示している。一方、丸山ゴルフ場近辺は、地図情報でいえばメッシュＩＤ「Ｍ１」のエリアにあたり、メッシュＩＤ「Ｍ１」のエリア内に存在する「○○交差点」はノードＩＤ「Ｃ１４」、「丸山ゴルフ場」は「Ｌ５１」として蓄積されている（図５）。そこで、ノード情報抽出部１０８は、検出された位置情報をもとに、ノード「Ｃ１５」、「Ｌ５１」を抽出する。例えば、「○○交差点」の位置を中心に所定の閾値（例えば半径５０メートル）を設け、この範囲に検出された位置が存在すれば、そのノードを通過したとして判定する。また「丸山ゴルフ場」等のランドマークにも所定の閾値を設け、この範囲内でエンジンをストップさせた場合、目的地として判定する。一方、エンジンをスタートさせた地点を出発地として抽出する。

このように、自宅を出発して丸山ゴルフ場へ向かったユーザの移動は、図７に示すようなノードの系列（星印）として抽出され、移動履歴蓄積部１０２に蓄積される。図８は、ノード系列として移動履歴蓄積部１０２に蓄積されたユーザの移動履歴の例を示す図である。この例では、「２００３年９月２０日」に「自宅」を出発し、「丸山ゴルフ場」へ向かった経路が「Ｃ８」、「Ｃ９」等、ノードの系列として蓄積されている。さらにここではノードを通過した時刻を付帯させて蓄積されている。

更新地図情報提供部１１０は、更新用の地図情報等を蓄積するとともに、その地図情報を移動体端末１００に提供するＷｅｂサーバ等である。例えば、新たに道路ができた場合、地図情報蓄積部１０３に蓄積された旧地図情報と、実際の道路状態は異なり、新規道路を反映させた新規地図情報が必要となる。更新地図情報提供部１１０は、これら新規の情報を反映させた地図情報を蓄積している。なお、新規の道路のみならず、道路の形状の変化や、立体映像で表示するための詳細な情報、あるいはランドマークの更新情報等を提供することとしてもよい。

地図情報選択部１０４は、移動履歴蓄積手段に蓄積された移動履歴に基づいて、重要な更新地図情報が更新地図情報蓄積手段に蓄積されているか否かを判定し、蓄積されていると判定した場合に更新地図情報をユーザに通知すべきと決定する手段の一例であり、具体的には、更新地図情報提供部１１０より提供される地図情報（つまり、更新地図情報）の中から、必要な地図情報を選択して取得する処理部である。

地図情報選択部１０４により取得された地図情報は、地図情報更新部１０５によって更新され、更新された地図情報は更新地図情報蓄積部１０６に蓄積される。この地図情報選択部１０４は、例えば、移動履歴蓄積部１０２に蓄積された移動履歴をもとに地図情報を選択する。例として、ユーザの移動エリア、つまり移動履歴の存在するエリアにおいて、更新地図情報がある場合、そのエリアの地図情報を選択する。

更新地図情報蓄積部１０６は、地図情報蓄積手段に蓄積された地図情報を更新する情報である更新地図情報を蓄積するための更新地図情報蓄積手段の一例であり、具体的には、地図情報更新部１０５によって更新された地図情報を蓄積するハードディスク等である。

ここで、図９、図１０、図１１を用いて、地図情報および更新地図情報の例を示す。図９は、図７に示された地図情報と、新たに作られた新規道路を示している。地図情報蓄積部１０３に蓄積された旧地図情報には、図９に示された新規道路は存在せず、一方、更新地図情報提供部１１０には、その新規道路が反映された地図情報が蓄積されている。図１０は、図９に示された地図を地図情報蓄積部１０３および更新地図情報提供部１１０に蓄積されたメッシュ状の地図情報を示す図である。新規経路「丸山街道」を含むエリアは、メッシュＩＤ「Ｍ１２」のエリアに属し、メッシュＩＤ「Ｍ１２」のエリアの地図情報を更新することで、新規道路が反映されることとなる。図１１は、メッシュＩＤ「Ｍ１２」のエリアの旧地図情報と、更新地図情報を示す図である。更新地図情報には「新規経路情報」として、あらたな経路の情報が示されている。さらに新規経路情報の詳細がリスト付けされており（矢印で示され）、新規にノードＩＤ「Ｃ４１」のノードが作成され、そのノードの位置「経度１３５．０５緯度３４．０５」、名称「丸山街道」、経路種類「国道」等の詳細情報が示されている。また、更新地図情報における経路探索用コスト情報として「Ｃ１１からＣ４１」まで５分などの情報も示されている。これら更新地図情報を取得し、更新することで、例えば「丸山街道」等の新規情報が利用できるようになる。

ところで、更新される地図情報は複数のエリア（メッシュ）に渡り、広範囲であり、またひとつのエリア（メッシュ）においてもその情報は膨大となるため、これら更新された情報の中から、ユーザにとって必要な情報を必要なタイミングで通知する必要が生じる。そこで、本実施の形態では、目的地予測部１１１が備えられ、目的地予測部１１１が予測された目的地をもとに更新された地図情報の通知を行う。

目的地予測部１１１は、前記位置検出手段で検出された位置と前記移動履歴蓄積手段に蓄積された移動履歴とから、前記移動体の移動先を予測する移動先予測手段の一例であり、具体的には、移動履歴蓄積部１０２に蓄積された移動履歴および位置情報検出部１０１で検出されるユーザの現在位置（走行経路）をもとに、目的地を予測する処理部である。予測手法は、例えば履歴にある頻出パターンを抽出し、現在の走行とマッチングすることで行うものとする。以下、図１２、図１３を用いて、目的地予測部１１１による予測方法を説明する。

図１２は、蓄積された移動履歴の例を示している。ここでは、ユーザが「自宅」を出発してノードＩＤ「Ｃ８」、「Ｃ９」、「Ｃ１０」等を通過して「丸山ゴルフ場」へ移動した履歴等が蓄積されている。目的地予測部１１１は、蓄積された移動履歴より、図１２の下図に示されるように、頻出のパターンを抽出する。例えば、図１２において、「自宅」を出発してノードＩＤ「Ｃ８」、「Ｃ９」、「Ｃ１０」を通過して「丸山ゴルフ場」へ移動したという履歴は、「２００３年９月２０日」、「２００３年９月２７日」、「２００３年９月２８日」等と複数回あることが分かる。このように複数回、履歴に登場するパターン（経路）は、ユーザの移動パターンとして捉えることができ、後にまた同じような行動をすると解することができるからである。

そこで、目的地予測部１１１は、予測タスク実行する時間、例えば「出発から５分後に目的地を予測する」等の予測タスクを設け、出発から５分までの経路と、抽出された頻出パターンとのマッチングを行い、一致する場合、以降の経路や目的地を予測目的地として算出する。

図１３は、出発から５分後までのユーザの走行経路および現在位置を示した図であり、ユーザが自宅を出発してノードＩＤ「Ｃ８」、「Ｃ９」を通過してきたことを示している。この走行経路が、図１２の下図に示される抽出された頻出パターン００１（「自宅」からノードＩＤ「Ｃ８」、「Ｃ９」、・・・、目的地「丸山ゴルフ場」のパターン）と一致しているとして、目的地予測部１１１は、今回の移動先も目的地「丸山ゴルフ場」と予測する。なお、ここでは、移動履歴にある走行パターンと現在の走行パターンがまったく同一のものを用いて予測したが、経路の類似性を考慮してマッチングを行うこととしてもよい。あるいは時刻情報等を加味して予測を行うこととしてもよい。

通知重要ノード判定部１０９は、移動履歴蓄積手段に蓄積された移動履歴に基づいて、重要な更新地図情報が更新地図情報蓄積手段に蓄積されているか否かを判定し、蓄積されていると判定した場合に更新地図情報をユーザに通知すべきと決定する通知判定手段の一例であり、具体的には、更新地図情報蓄積部１０６に蓄積された更新地図情報を通知するタイミングや、更新地図情報のうち通知する必要のあるものを、移動履歴蓄積部１０２をもとに判定する処理部である。更新される地図情報は複数のエリアや部分（本実施の形態ではメッシュにあたる）にわたり、またその内容も新規経路の追加、経路の形状の変更、あるいはランドマークの追加、変更等、情報は膨大であり、その中から、ユーザに応じて通知する必要のある情報を選択することは非常に重要となる。例えば、地図情報の更新により、新たに加わった新規経路がユーザにとって必要か否かは重要であり、またその通知タイミングも重要である。そこで、本実施の形態では、通知重要ノード判定部１０９は、例えば、前述した予測された目的地をもとに、更新情報の中からユーザにとって重要なものを特定する。

図１４は、通知重要ノード判定部１０９の処理を説明する図である。本図において、太い黒線は目的地予測部１１１で予測された目的地「丸山ゴルフ場」までの経路であり、星印は予測された通過ノードＩＤ「Ｃ１１」、「Ｃ１２」、「Ｃ１３」、「Ｃ１４」である。さらにノードＩＤ「Ｃ１１」は、地図情報が更新されたことで、新たに加わった新規道路と既存の道路とが交差するノードでもある。そこで、通知重要ノード判定部１０９は、予測目的地までの経路に対し、利用できる新規経路があるとして、ノードＩＤ「Ｃ１１」がユーザへの通知のために重要であると判定する。なお、ここでは、通知のために重要か否かの判定として、ノードをトリガーにしているので、このようなノードを通知重要ノードと呼ぶ。

更新情報通知部１０７は、通知判定手段によって前記更新地図情報をユーザに通知すべきと決定された場合に、前記更新地図情報とともに、地図が更新された旨の情報をユーザに通知する通知判定手段の一例であり、具体的には、判定された通知重要ノードをもとに、更新情報をユーザに通知する。例えば、通知重要ノードである「Ｃ１１」を含む部分の更新地図情報であるメッシュＩＤ「Ｍ１２」の地図情報を通知する。また重要通知ノード「Ｃ１１」は、新規道路「丸山街道」との交差地点でもあるため、新規道路「丸山街道」に関する情報を通知することも可能である。図１５は、通知の一例であり、現在走行位置を表示した画面に対し、その画面の右上に示されるように、新規道路がある旨を、サブウィンドウを用いてユーザに通知している。サブウィンドウは、新規道路「丸山街道」の全体と、また予測目的地「丸山ゴルフ場」へ通じる経路が分かるように、縮尺を広域にして表示している。

ここで、重要通知ノード「Ｃ１１」は、ユーザが通過したことがあるノードであり、よく知っている地点でもある。したがって、ノード「Ｃ１１」を基準として新規情報を通知することで、よりユーザの情報把握を容易にすることが可能となる。例えば、ノード「Ｃ１１」は、以前は右折するしかなかったが、直進できるようになり、さらに新規道路「丸山街道」に通じ、さらに目的地「丸川ゴルフ場」に到達できる等の情報が、普段熟知している地点を基準に把握できるため、新規道路を利用するきっかけにもなる。単に新規道路情報を通知するのみでは、それがどこに存在するのか、どの交差点等から入り利用するのか、どこに通じるのかなど、ユーザの混乱を招く恐れがある。しかし、本実施の形態では、例えば、重要通知ノード「Ｃ１１」を基準に更新情報をユーザにより効果的に通知することで、容易に情報を把握させることが可能となる。

また、本実施の形態では、目的地の予測をもとに通知を行うため、ユーザは、事前に情報を把握することも可能となる。例えば、地図情報が更新されたエリア（メッシュ）の情報を更新されるたびに随時通知したのでは、どこがどのように更新されたのかをユーザは容易に把握できず、また、例えば、運転中のユーザに対して過度の情報提供は好ましくない。これに対し、本実施の形態によれば、ユーザの今後の走行に関連する可能性のある経路情報だけが事前に通知される。

以下、本実施の形態における移動体端末１００の動作を、フローチャート（図１６、図１７、図１８、図１９）を用いて説明する。

まず、位置情報検出部１０１が位置を検出する（ステップＳ１０１）。これによって、ユーザの移動とともに所定の間隔で位置情報が検出される（図３の白丸）。

次に、検出された位置情報をもとに、ノード情報抽出部１０８は、ノード系列を抽出する（ステップＳ１０２）。図１７は、そのノード抽出（ステップＳ１０２）の詳細を示すフローチャートである。ノード情報抽出部１０８は、地図情報蓄積部１０３に蓄積された地図情報を参照する（ステップＳ２０１）。地図情報は、階層構造になっており、交差点等をノードＩＤで示した情報も蓄積されている（図５）。そこで、ここでは、ノード情報抽出部１０８は、検出された位置情報とノードＩＤの位置情報とをもとに、それらのマッチングを行い（ステップＳ２０２）、検出された位置情報がノードＩＤの位置情報および所定範囲内（ノードから所定範囲内）であれば（ステップＳ２０３でＹｅｓ）、ノードとして抽出する（ステップＳ２０４）。一方、マッチしない場合は（ステップＳ２０３のＮｏ）、抽出を行わない。これによって、例えば、自宅を出発して目的地「丸山ゴルフ場」へ向かった移動は、図７に示す星印のように抽出されることなる。

次に、ノード情報抽出部１０８で抽出されたノードの系列を移動履歴蓄積部１０２に蓄積する（図１６のステップＳ１０３）。蓄積された移動履歴の例は図８に示される通りである。

一方、地図情報選択部１０４は、更新地図情報提供部１１０より提供される地図情報を選択し（ステップＳ１０４）、更新地図情報蓄積部１０６に蓄積しておく（ステップＳ１０５）。

また、更新された情報を通知するために、目的地予測部１１１は、目的地を予測する（ステップＳ１０６）。図１８は、その予測（図１６のステップＳ１０６）の詳細を示すフローチャートである。

まず、目的地予測部１１１は、以前に蓄積された移動履歴より、頻出パターンを抽出する（ステップＳ３０１）。蓄積された移動履歴および移動履歴より抽出された頻出パターンの例は図１２に示される通りである。この例では、「自宅」を出発し、ノード「Ｃ８」、「Ｃ９」、「Ｃ１０」等を通過して目的地「丸山ゴルフ場」へ移動している複数の履歴より、その履歴が頻出パターンとして抽出されている。一方、現在の移動においても、位置の取得および、履歴蓄積のためにノードの抽出が随時行われている（ステップＳ３０２、ステップＳ３０３）。目的地予測部１１１は、目的地を予測するタスクを実行する時間を設け（例えば走行開始より５分後とする）、予測タスク実行時間が過ぎたら（ステップＳ３０４のＹｅｓ）、目的地を予測する。この目的地予測は、現在までの走行経路より抽出されたノード系列と、頻出パターンとのマッチングにより行う（ステップＳ３０５）。マッチする頻出パターンが存在した場合（ステップＳ３０６のＹｅｓ）、頻出パターンの目的地を、今回の走行でも向かう目的地であろうと予測し、予測目的地とする（ステップＳ３０７）。一方、マッチするパターンが存在しない場合には、該当目的地はないとして予測を終了する（ステップＳ３０６のＮｏ）。

例えば、図１４に示されるように、ユーザが、自宅を出発し、現在位置まで移動してきた場合、検出された位置（白丸）よりノード「Ｃ８」、「Ｃ９」が抽出される（ステップＳ３０３）。ここで予測タスク実行時間が経過したとすると（ステップＳ３０４のＹｅｓ）、現在走行「自宅、Ｃ８、Ｃ９」と、頻出パターンとのマッチングを行うこととなる（ステップＳ３０５）。一方、頻出パターンとして頻出パターンＩＤ００１「自宅、Ｃ８、Ｃ９、Ｃ１０、Ｃ１１…」が抽出されており（ステップＳ３０１）、現在走行と、本パターンがマッチするとして判定される（ステップＳ３０５）。頻出パターンが存在するので（ステップＳ３０６のＹｅｓ）、頻出パターンの目的地である「丸山ゴルフ場」を現在走行における予測目的地、として算出する（ステップＳ３０７）。

次に、通知重要ノード判定部１０９は、通知重要ノードを判定する（図１６のステップＳ１０７）。図１９は、通知重要ノードの判定（図１６のステップＳ１０７）の詳細を示すフローチャートである。まず、通知重要ノード判定部１０９は、更新地図情報蓄積部１０６に蓄積された更新地図情報より、例えば、新規経路に関わる重要ノードを抽出する（ステップＳ４０１）。更新された地図情報の例は図１１に示される通りである。更新地図情報には新規道路等の情報が蓄積されており、ここでは、新規道路「丸山街道」に関わるノード「Ｃ４１」と「Ｃ１１」が抽出される。

一方、前述の目的地予測ステップ（Ｓ１０１）において、目的地および目的地までの経路が算出されており、現在の走行に関わるノードが算出される（ステップＳ４０２）。この例では、図１４に示されるように、目的地が「丸山ゴルフ場」であり、目的地までの経路であるノードＩＤ「Ｃ１１」、「Ｃ１２」、「Ｃ１３」、「Ｃ１４」が算出されることとなる。

次に新規経路に関するノードと現在走行に関わるノードを参照し（ステップＳ４０３）、一致するものが存在する場合（ステップＳ４０３のＹｅｓ）、通知重要ノード判定部１０９は、そのノードを通知重要ノードと判定する（ステップＳ４０４）。図１４に示される例では、ノード「Ｃ１１」が通知重要ノードとして算出される。つまり、ノード「Ｃ１１」に関わる更新情報は、ユーザに通知する必要があるということになる。

最後に、更新情報通知部１０７は、通知重要ノード判定部１０９で判定された通知重要ノードを用いて、更新情報をユーザに通知する（ステップＳ１０８）。この場合、通知重要ノードに関する更新情報、つまり新規道路「丸山街道」をユーザに通知することとなる（図１５）。このようにして、更新された地図情報の中からユーザにとって重要な情報だけが通知される。

以上のように、本実施の形態によれば、ユーザの走行履歴に基づいて目的地が予測され、予測された目的地に関連した更新地図情報だけがユーザに通知される。よって、ユーザにとって情報過多となったり、安全運転が妨げられたりすることなく、ユーザは、新規道路ができたこと等、現在の走行と関連した有益な情報を事前に知ることができる。

なお、本実施の形態では、目的地を予測し、予測された経路より通知重要ノードが判定されたが、本発明は、このような判定方法に限ったものではない。たとえば、図２０の移動体端末１００ａの機能ブロック図に示されるように、実施の形態１における移動体端末１００が備える目的地予測部１１１に代えて、目的地を設定する目的地設定部１１２を設け、設定された目的地と移動履歴蓄積部１０２に蓄積された移動履歴および更新地図情報蓄積部１０６に蓄積された更新地図情報とを用いて通知重要ノード判定部１０９が通知重要ノードを判定してもよい。

図２１は、目的地設定部１１２を用いて通知重要ノードを判定する方法を説明する図である。ここでは、目的地設定部１１２によって設定された目的地「癒し温泉」と、目的地までの経路が黒線で示されている。移動履歴蓄積部１０２には、図８に示されるように、過去、ノード「Ｃ１１」、「Ｃ１２」等、図２１の星印で示されたノードの履歴が蓄積されている。また、更新地図情報には、新規道路に関するノード情報としてノード「Ｃ１１」が蓄積されている（図１１）。このような状況において、通知重要ノード判定部１０９は、今回通過しようとしているノード「Ｃ１１」が過去通過したことがあり、かつ、新規道路に関するノードでもあるため、このノード「Ｃ１１」を重要ノードと判定する。これによって、更新情報通知部１０７は、この新規道路に関する情報をユーザに通知する。図２２は、設定された目的地「癒し温泉」までの経路で、かつ、以前通過したことのある経路上に新規道路ができたことをサブウィンドウを用いてユーザに通知している画面表示例を示している。

また、本実施の形態では、経路上のノードが通知重要ノードと判定されたが、通知重要ノードは、通過経路上に限られることはない。たとえば、図２３に示されるように、目的地の方向に含まれる一定の領域内に新規道路を含むような場合に、その新規道路に関する情報をユーザに通知することとしてもよい。

更新される地図は広範囲に渡り、またその情報量は膨大である。従って更新のたびに情報を通知したのでは、情報過多であり、また運転上好ましくない。一方、過去通過したことがある経路上において、現在その経路を通過しようとしている、あるいは、その方向へ向かっていることをきっかけに、関連する経路を通知することで、ユーザに地図情報が更新された旨を通知することで、容易に情報を把握させることが可能となり、また行動のきっかけともなる。

また、本実施の形態において、通知重要ノードの判定は、移動履歴に存在するノードと更新された情報に関わるノードがまったく同一の場合、通知重要ノードと判定されたが（例えば、ノードＩＤ「Ｃ１１」）、通知重要ノードの判定方法はこれに限ったものではない。

つまり、更新情報によっては移動履歴とまったく同一ではないが、ユーザに通知するほうが好ましい場合もある。例えば、図２４は、メッシュＩＤ「Ｍ１２」のエリアが更新された地図を示しており、新規道路「丸山国道」が新たに作られたことを示している。また、図２５はメッシュＩＤ「Ｍ１２」の更新地図情報であり、新規道路「丸山国道」に関する情報等が蓄積されている。この更新地図情報は、図１４に示された更新地図情報と同様に、更新された新規経路情報があり、さらに新規経路に関するノードの情報の詳細が示されている。新規経路としてノードＩＤ「Ｃ４０」、「Ｃ４１」がリスト付けされて蓄積されており、ノードＩＤ「Ｃ４０」の位置「経度１３５．０５緯度３４．０５」、名称「丸山国道」等が蓄積されている。さらにここでは隣接するノードのＩＤ（隣接ノードＩＤ）「Ｃ１１」、「Ｃ２５」も蓄積されている。

ところで、新規道路「丸山国道」に関するノードＩＤ「Ｃ４０」、「Ｃ４１」は、移動履歴にはなく、つまり、ユーザは移動したことがないため、上記実施の形態では通知重要ノードと判定されず、したがって通知されないこととなる。しかし、実際は「丸山国道」がユーザにとって有用である場合もあり（結果として、近道となる場合もあり）、さらにユーザがもし知っていれば利用する、つまり、通知する必要がある場合もある。そこで、例えば新規道路に隣接するノードＩＤ情報を参照し、その隣接ノードを通知重要ノードとして判定してもよい。

たとえば、いま、図２５に示す更新地図情報には、新規道路「丸山国道」のノードＩＤ「Ｃ４０」、「Ｃ４１」に、隣接するノードである隣接ノードＩＤ「Ｃ１１」、「Ｃ２５」、「Ｃ２０」、「Ｃ１４」がある。そして、それらの隣接ノードのうち、図２６に示されるように、移動履歴にも含まれるノード（ノード「Ｃ１１」）が存在する場合がある。つまり、新たに作られた新規道路「丸山国道」自体には、ユーザの移動履歴は含まれないが、ひとつ先のリンクが移動履歴に含まれ、そのために、新規道路「丸山国道」をユーザが利用する可能性があり、ユーザにそのことを通知する必要が生じる。そこで、これらを通知重要ノードとして判定することとしてもよい。

あるいは、図２７に示されるように、新規道路「丸山国道」に関するノードである「Ｃ４０」、「Ｃ４１」の位置情報を中心に、所定の半径を設け（例えば１ｋｍ以内等）、所定の半径以内に移動履歴が含まれる場合、ユーザが利用する可能性があるとして、そのノードをユーザに通知することとしてもよい。

さらには、図２８の移動体端末１００ｂの機能ブロック図に示されるように、実施の形態１の移動体端末１００が備える目的地予測部１１１に代えて、経路探索用コスト情報を利用して経路の通過時間を演算する経路演算部１１３を設けることで、新規地図情報の経路コストを算出し、有用であれば通知することしてもよい。以下、図２５、図２９を用いて移動体端末１００ｂの動作を説明する。

いま、図２５の更新地図情報に示されるように、新規道路「丸山国道」の通過時間は、ノード「Ｃ４０」からノード「Ｃ４１」まで１０分とする。また、この他のノード間の通過時間が図２９に示される通りとする。ここでは、ノード「Ｃ１１」からノード「Ｃ４０」までは５分、ノード「Ｃ４１」からノード「Ｃ１４」までも５分とする。よってノード「Ｃ１１」からノード「Ｃ１４」まで、合計２０分と経路演算部１１３によって算出されることとなる（５分＋１０分＋５分）。一方、ノード「Ｃ１１」、ノード「Ｃ１２」、ノード「Ｃ１３」、ノード「Ｃ１４」は、過去の移動履歴より３０分かかっている等の情報が得られる（５分＋１０分＋１５分）。この場合、普段移動している経路を利用するより、新規道路「丸山国道」を利用した方が時間が短縮できると判断できるため、通知重要ノード判定部１０９は、ノード「Ｃ１１」をユーザに通知する通知重要ノードと判定し、更新情報通知部１０７は、新規道路「丸山国道」の情報をユーザに通知する。

このように、更新される地図のうち、ユーザへの通知に重要か否かの判定を行うにあたって、単に移動履歴を用いるのみならず、地図情報にある隣接したノード情報や、ノードの位置、ノード間のコスト等、地図情報に記された地理に関する情報を利用することで、よりユーザに適した情報を通知することが可能となる。

また、ユーザの移動履歴より得られる地理的な情報を利用して、通知情報ノードを判定してもよい。以下、具体例を説明する。

図３０はメッシュＩＤ「Ｍ３３」、「Ｍ３４」、「Ｍ３５」、「Ｍ３６」のエリアを示す地図である。国道である「国道１００号」と「狭い道路」等が地図で表されている。この「狭い道路」と比較的広い道路である「国道」という情報（経路情報の一つである経路種類）は地図情報より得られる。図３１は、メッシュＩＤ「Ｍ３６」の地図情報である。地図情報にはノード情報がリスト付けされており（矢印で示され）、各ノードの詳細情報が蓄積されている。ノードＩＤ「Ｃ３０」、「Ｃ３１」の位置情報に加え、経路種類「狭い道路」等が蓄積されている。対して、ノードＩＤ「Ｃ３３」、「Ｃ３４」は経路種類「国道」となっている。

図３０に示される矢印および黒い太線は、ユーザの現在位置と走行経路であり、狭い道路を通行しており（ノードＩＤ「Ｃ３１」、「Ｃ３２」）、また移動履歴蓄積部１０２には、普段ユーザがこれら狭い道路を利用している履歴が蓄積されているとする。また一方で、新規道路（ノードＩＤ「Ｃ４４」、「Ｃ４５」）は、新規にできた道路であり、また同様に「狭い道路」であるとする。このとき、通知重要ノード判定部１０９は、更新された狭い道路と、履歴にある普段ユーザが狭い道路を利用しているという履歴より、ノードＩＤ「Ｃ４４」が通知重要ノードと判定し、この判定に基づいて、更新情報通知部１０７は、「狭い道路（新規道路）」ができた旨を通知する。

なお、この例では、普段利用する経路に新規道路ができ、地図情報が更新された場合、ユーザに通知する必要があるとして判断したが、一方で、新規道路の種類によっては通知するか否かの判断を制御する必要も生じる。例えば、図３０に示されるように、普段から狭い道路を利用しているような運転技術の優れたユーザには新たにできた狭い道路も利用する可能性があるため、その道路に関する情報を通知する必要があるが、一方、普段広い道路しか利用しない初心者やそのエリアに不慣れなドライバに対しては、狭い新規道路の情報をわざわざ通知する必要がない場合もある。例えば、図３２に示されるように普段、比較的広い道路である国道１００号を利用するユーザの履歴には、ノードＩＤ「Ｃ３３」、「Ｃ３４」の情報である経路種類「国道」が蓄積されることとなる。そこで、図３２に示すユーザには、このような新規道路（狭い道路）の情報を通知しない、あるいは通知を最小限に抑えるなどして、ユーザにとっては不要な情報通知を抑えてもよい。このように、ユーザの移動履歴より判定されるユーザの普段の経路種類等、経路の状態に応じた情報通知、つまり、個々のユーザに応じた態様の通知が可能となる。

また、本実施の形態では、更新地図情報を更新地図情報提供部１１０より取得し、移動履歴等に応じて通知するか否かの判断を行ったが、更新地図情報を部分的に取得し、必要に応じてあらためて詳細地図情報を取得することしてもよい。地図情報は階層構造で構築されており、さらに地図の縮尺度や、２次元画像、立体画像情報等、幾層にも分かれているのが一般的である。例えば、新規道路がある旨を通知する際は、その旨の通知をサブウィンドウで簡易的に行い、実際に新規道路を通過する際に詳細な情報が必要になる等、同じ更新地図情報でも必要に応じて取得タイミングと詳細度が異なる。そこで、例えば、図３３に示されるように、更新された旨を通知するために簡易的な情報のみ取得して表示しておき、図３４に示されるように、実際に新規道路を利用することとなったら、あるいは、ユーザが取得を希望した場合には詳細情報を取得して表示することとしてもよい。また、通知に関しても、段階的に行うこととしてもよい。例えば、ある新規地図情報に関して、一度通知を行った場合は、二度目以降は簡易的に通知を行うこととしてもよい。あるいは、ある新規道路に関する通知において、その新規道路を利用した場合は、二度目は通知を行わないなどとすることも可能である。さらに、画面を介して運転者を識別する情報を入力させる等によって、運転者を識別する手段（ユーザを検出する手段）を設け、運転者が変わるたびに通知を行う、あるいは通知の様態を変更することも可能である。

また、本実施の形態では、通知のきっかけとなる通知重要ノード判定は、ノード情報をもとに行ったが、本発明は、これに限ったものではない。例えば、地図情報にあるランドマーク情報等を用いることとしてもよい。

図３５は、ランドマーク情報をきっかけにユーザへの通知を行う移動体端末１００ｃの構成を示す機能ブロック図である。この移動体端末１００ｃは、実施の形態１の移動体端末１００が備える目的地予測部１１１に代えて、ユーザに更新地図情報を通知するきっかけとなるランドマーク情報を抽出するランドマーク抽出部１１４を備える。本図における地図情報には、ランドマーク情報、例えばそのカテゴリ情報も含まれている。ここでは、「丸山ゴルフ場」はカテゴリ「ゴルフ施設」に該当する。

ランドマーク抽出部１１４は、移動履歴蓄積手段に蓄積された移動履歴および地図情報蓄積手段に蓄積された地図情報よりランドマーク情報を抽出するランドマーク情報抽出手段の一例であり、具体的には、移動履歴蓄積部１０２に蓄積された移動履歴および、地図情報蓄積部１０３に蓄積された地図情報より、ユーザに通知するきっかけとなるカテゴリ（ランドマーク情報）を抽出する処理部である。

図３６は、移動履歴よりカテゴリを抽出した例を示す図である。目的地「丸山ゴルフ場」のカテゴリは「ゴルフ施設」であり、また「○○ゴルフ場」等、ユーザはゴルフ施設に頻度よく行っていることが履歴より抽出される。

一方、図３７は、新規に更新されたメッシュＩＤ「Ｃ２」の地図情報であり、新規にランドマーク「片山ゴルフ場」（カテゴリは「ゴルフ施設」）ができたことを示している。通知重要ノード判定部１０９は、更新地図情報から「片山ゴルフ場」がカテゴリ「ゴルフ施設」に属し、かつ、ランドマーク抽出部１１４によって抽出されたカテゴリに「ゴルフ施設」が含まれることから、「片山ゴルフ場」はユーザが頻度よく行っているゴルフ施設にあたると判断する、つまり、ユーザに通知する必要があると判断する。その結果、更新情報通知部１０７は、メッシュＩＤ「Ｃ２」の更新地図情報をユーザに通知する。

このように、ランドマーク情報を利用することで、単にユーザの位置の履歴によらない更新情報の通知が可能となる。たとえば、図３８に示されるように、メッシュＩＤ「Ｃ２」は、ユーザの移動履歴、つまりユーザが普段移動するエリアとは異なる。しかし、ゴルフ施設という、ユーザが普段利用している施設は、ユーザにとって興味のある情報であり、これらランドマーク情報を利用することで、位置によらない、ユーザに必要な情報のみを通知することが可能となる。

図３９は、新規ランドマーク「片山ゴルフ場」ができた旨を通知する一例を示す図である。ここでは、現在走行位置を表示した画面に対し、画面左上のサブウィンドウに「片山ゴルフ場」に関する情報が通知されている。左上サブウィンドウには新規ランドマーク「片山ゴルフ場」とそれに至る経路全体が入るよう縮尺を広域にし、さらに普段ユーザが利用するノードＩＤ「Ｃ１１」からの経路を通知している。新規ランドマークの通知は、単に新たにできた旨を通知するのだけではなく、それに至るまでの経路や、さらには普段ユーザが利用する地点からの行き方等を通知する方が、よりユーザに容易に情報を把握させることができる。また、右上サブウィンドウには予測された目的地「丸山ゴルフ場」までの到達予測時刻「１１：２０」とあり、一方「片山ゴルフ場」までの到達予測時刻は「１０：５０」と示されている。このように、普段ユーザが行っている「丸山ゴルフ場」と新規ランドマーク「片山ゴルフ場」との両者を比較して通知することも可能である。本実施の形態では、新たに取得された情報を単に通知するのみならず、ユーザの普段の移動履歴やそれから推測できる嗜好等を考慮することで、より的確に情報を通知することが可能となる。

なお、ランドマーク抽出部１１４を、更新情報の通知のためだけでなく、更新地図情報を取得するために用いてもよい。図４０は、更新地図情報を取得するためのランドマーク抽出部１１４を備える移動体端末１００ｄの構成を示す機能ブロック図である。地図情報選択部１０４は、ランドマーク抽出部１１４で抽出されたランドマーク情報に合致する更新地図情報を更新地図情報提供部１１０から取得する。これによって、この移動体端末１００ｄは、提供される更新地図情報のうち、ユーザが普段利用する情報を含む更新地図情報だけを取得することができる。

また、予測された目的地が地図情報の更新によって変更されていた場合にも、その更新地図情報をユーザに通知することとしてもよい。図４１は、その例を説明する図であり、前述に示した図１３と同様、目的地予測手法を用いて目的地「丸山ゴルフ場」が予測された場面を示している。移動履歴よりノードＩＤ「Ｌ５１」（履歴上では丸山ゴルフ場）が予測される。一方、更新地図情報蓄積部１０６には、更新された情報が蓄積されており、ノードＩＤ「Ｌ５１」は、名称「丸山スポーツランド」に変更されている。つまり、以前「丸山ゴルフ場」であったところが「丸山スポーツランド」に変更されてしまっていることが示されている。この場合、通知重要ノード判定部１０９は、ノードＩＤ「Ｌ５１」を通知重要ノードと判定し、更新情報通知部１０７は、目的地が変更されている旨を通知することとしてもよい。

このように、地図情報の更新によっては、以前行ったことのある場所や経路に変更がある場合がある。しかし、その更新情報の量は膨大であり、すべてを通知するのは運転上好ましくない。この例によれば、ユーザの移動履歴をもとに更新地図情報を通知することで、必要な情報のみを適したタイミングで通知することが可能となる。

なお、目的地予測に履歴を用いる場合、地図情報の更新によって、以前走行していた経路やランドマークがなくなっていたり、あるいは変更された場合、目的地の予測に関して不都合が生じる。そこで、地図情報が更新された情報を考慮することとしてもよい。以下、図４２を用いて、更新地図情報を利用した目的地の予測方法を説明する。

図４２は、図１２と同種類の図であり、移動履歴蓄積部１０２に蓄積された移動履歴および目的地予測部１１１によって抽出された頻出パターンを示している。履歴には「自宅」を出発して「丸山ゴルフ場」へ移動した履歴が複数蓄積され、また、頻出パターンとしてパターンＩＤ「００１」が抽出されている。また一方で、地図情報の更新により「丸山ゴルフ場」がなくなり、それに代わって「丸山スポーツランド」ができ、ユーザの移動によって「自宅」から「丸山スポーツランド」の履歴も蓄積されている。ここで、例えば前述の予測タスク実行時間をきっかけに予測を行うとすると、このままでは過去に頻繁に行っていた目的地「丸山ゴルフ場」が算出されてしまう。そこで、地図情報が更新された結果を考慮することとする。例えば、地図情報の更新によって「丸山ゴルフ場」がなくなっているため、「丸山ゴルフ場」を含む履歴は予測に利用しない、つまり頻出パターンＩＤ「００１」を用いない、とすることで、新規ランドマーク「丸山スポーツランド」が予測されることとなる。なお、この方法に加えて、頻出パターンを利用するか否かの係数（衰退係数など）を設けることで、地図情報の更新をきっかけに徐々に衰退していくこととしてもよい。

なお、上記する例ではランドマークの名称が変更となった場合について説明を行った。具体的には、移動履歴として蓄積されたノードＩＤ「Ｌ５１」である「丸山ゴルフ場」が改築され、「丸山スポーツランド」となった場合を例に説明を行った。さらに、単に名称のみが変更された場合のみならず、施設の位置が変更されている場合もある。この場合、例えば履歴に蓄積されているノードＩＤをもとに代替となる施設を特定することで、上記例に示すようにユーザにその旨を通知したり、また履歴を更新させることとしてもよい。以下、具体例を用いて説明する。図４３は、図６と同様に「丸山ゴルフ場」近辺の地図を示したものである。例えば地図が更新され、「丸山ゴルフ場」が「丸山スポーツランド」へと改築されていることを示している。また、施設の位置も移り、元あった「丸山ゴルフ場」を点線で囲む四角で示し、新たに「丸山スポーツランド」の駐車場へと変更している旨を示している。

ここで例えば本例で示すように移動履歴を基に移動先を予測し、結果ノードＩＤ「０５１」が予測されたとする。しかし図４３に示すように地図が更新され、ノードＩＤ「０５１」の「丸山ゴルフ場」は存在しないこととなる。そこで、例えばノードＩＤ「０５１」の緯度経度情報を地図情報蓄積部１０３より参照し、当該緯度経度を基準とした所定の領域内（例えば半径１００ｍ内等）に代替となる施設が存在するか否かを、更新地図情報蓄積部１０６を参照して判定し、存在する場合はその施設を通知することとしてもよい。例えば、本例の場合、図４３に示すように点線の円で示す領域内に「丸山スポーツランド」があらたにできており、「丸山ゴルフ場」が「丸山スポーツランド」へと変更された旨をユーザに通知することとなる。

なお図４３に示すように、施設によっては複数の駐車場を持つため、同じ施設に訪問しても、駐車する位置によっては異なるノードＩＤとして登録されてしまう場合もある。例えば、本発明におけるノード情報抽出部１０８は、エンジンがストップされた地点を中心とした所定の領域（例えば半径５０Ｍ）内に存在する施設をノードとして蓄積するとしている。したがって、例えば図４３の場合、第３駐車場に駐車した場合、「丸山スポーツランド」とは別の施設として登録してしまい、例えば移動先を予測するにも不整合なデータとなってしまう。そこでこれら異なるノードＩＤを共通の施設として合成することとしてもよい。

例えば、地図情報に第１駐車場、第２駐車場、第３駐車場は同じ「丸山スポーツランド」の施設であることを示す情報を付帯させておき、ノード情報判定部１０８はこれら情報を利用してノードＩＤを判定することで可能となる。

（実施の形態２）
次に、本発明の実施の形態２について説明する。実施の形態１では、移動履歴を用いることで、更新された地図情報のうちユーザに通知する必要のある情報を判定し、更新情報を通知した。更新される地図情報は広範囲にわたるが、その中からユーザにとって必要な情報を適切なタイミングで提供することが可能となる。本実施の形態では、実施の形態１の機能に加えて、地図が更新されて経路等に変更があった場合に、移動履歴を自動更新する便利な地図情報更新装置について説明する。

図４４は、本実施の形態における移動体端末２００の構成を示す機能ブロック図である。この移動体端末２００は、本発明に係る地図情報更新装置の一例であり、現実の地理変更よりも後になってから地図情報が更新されることに伴う移動履歴の不整合を是正する機能、つまり、不整合であった移動履歴を、更新地図情報をもとに更新する機能を備えるカーナビゲーション装置等であり、位置情報検出部１０１、移動履歴蓄積部１０２、地図情報蓄積部１０３、地図情報選択部１０４、地図情報更新部１０５、更新地図情報蓄積部１０６、更新情報通知部１０７、ノード情報抽出部１０８、通知重要ノード判定部１０９、更新地図情報提供部１１０、移動履歴更新情報抽出部１１５および移動履歴更新部１１６を備える。なお、実施の形態１と同じ構成要素については同じ符号を付与し、説明を省略する。

移動履歴更新情報抽出部１１５は、更新地図情報蓄積部１０６に蓄積された移動履歴から、移動履歴の更新に必要な情報、例えば、新規道路のノード等を抽出する処理部である。移動履歴更新部１１６は、移動履歴更新情報抽出部１１５によって抽出された情報に基づいて、移動履歴蓄積部１０２に蓄積された移動履歴を更新する処理部である。たとえば、移動履歴蓄積部１０２に蓄積された移動履歴のうち、道が存在しない経路上の移動履歴を、更新地図情報に示された道が存在する経路上の移動履歴に更新する。以下、図を用いて、これら移動履歴更新情報抽出部１１５および移動履歴更新部１１６の機能を説明する。

図４５に示す白丸は、実施の形態１で示した位置情報検出部１０１で検出される位置情報である。さらに本実施の形態では、実施の形態１と同様に、ノード情報抽出部１０８は、地図情報蓄積部１０３に蓄積されたノード情報をもとにノードの系列（図４５の星印）で移動履歴を蓄積する。しかし、新たに道路が作られ、未だ地図に反映されていない場合、新規道路を走行したときの走行経路は、図４５に示される白丸の系列のように、道路ではない箇所を走行したような経路となる。実際には、図４６に示すとおり、そこには道路があり、その道路を通過したという履歴で蓄積するのが好ましい。しかし、実施の形態１によれば、ノードの系列によって移動履歴が蓄積されるので、移動履歴蓄積部１０２には、ノード「Ｃ１１」から突然ノード「Ｃ１４」へ移動したという不整合な履歴が蓄積されてしまう。移動履歴は、ユーザの過去の走行を検索したり、過去走行した経路等を再び設定したり、あるいは、目的地予測等のためのプロファイル等に用いられるため、正確であるほうが望ましい。

そこで、本実施の形態では、移動体端末２００は、地図情報が更新される度に、不整合であった移動履歴を、更新地図情報をもとに更新する。

ＧＰＳ等で構築される位置情報検出部１０１は、その検出される位置情報に誤差が生じるのが一般的である。そこで、検出された位置情報に所定の許容範囲を設け（例えば半径１５メートル等）、地図情報とのマッチングを行い、道路上を走行しているように微調整を行っている。しかし、その範囲を超えている場合、例えば、図４５に示すような、道路ではない箇所を走行する場合はどの経路にもマッチングがとれないこととなる。そこで、本実施の形態では、ノード情報抽出部１０８は、許容範囲を超えて検出された位置情報を不整合データとしてそのままの形式、例えば、緯度経度情報で、移動履歴として移動履歴蓄積部１０２に蓄積する。つまり、図４５に示される走行は、図４７に示される移動履歴として蓄積される。図４７に示されるように、移動履歴ＩＤ「００１」や移動履歴ＩＤ「００２」は、自宅を出発し、ノードＩＤ「Ｃ１１」、ノードＩＤ「Ｃ１４」と蓄積されているが、ノードＩＤ「Ｃ１３」を通過した後、不整合なデータが緯度経度情報「１３５．００、３５．００」等で蓄積されている。なお、日時情報を検出する手段を別途設け、日時情報とともに緯度経度情報を蓄積してもよい。

一方、更新地図情報蓄積部１０６には、地図情報の更新によって、更新地図情報提供部１１０より提供される地図情報（例えば、図４８に示される更新地図情報）が蓄積される。更新地図情報には、新規経路に関する情報としてノードＩＤ「Ｃ１１」から「Ｃ４１」、ノードＩＤ「Ｃ４１」から「Ｃ１４」等、新規道路が反映された地図情報が更新される。

移動履歴更新情報抽出部１１５は、更新地図情報蓄積部１０６より、移動履歴の更新に関係する情報、例えば、新規道路のノード等を抽出する。この例では、ノード「Ｃ１１」およびノード「Ｃ１４」等が抽出される。

移動履歴更新部１１６は、移動履歴更新情報抽出部１１５で抽出された情報をもとに、移動履歴の不整合部分を更新する。たとえば、いま、図４７に示されるように、移動履歴ＩＤ「００１」および移動履歴ＩＤ「００２」には、ノード「Ｃ１１」とノード「Ｃ１４」とを挟んで不整合な情報が蓄積されている。移動履歴更新部１１６は、移動履歴更新情報抽出部１１５によってノード「Ｃ１１」とノード「Ｃ１４」の間に新規道路が構築されたことが分かるため、マッチング等を行うことで、これら不整合な位置情報をノード「Ｃ４１」に更新する。つまり、移動履歴更新部１１６は、更新地図情報に含まれていた新たなノード情報（ノードＩＤと緯度経度情報との対応等）に基づいて、移動履歴に含まれる不整合な位置情報（緯度経度情報）を具体的なノードＩＤに置き換える。これによって、それまで不整合だった移動履歴が整合性ある情報に置き換えられ、履歴検索等に活用される。

なお、緯度経度情報だけでなく、通過した時刻情報を算出し、その時刻情報に基づいて、移動履歴における不整合な位置情報を正しい情報に更新してもよい。例えば、いま、図４８に示されるように、更新地図情報には、ノード「Ｃ１１」からノード「Ｃ４１」までの通過時間が１０分、ノード「Ｃ４１」からノード「Ｃ１４」までの通過時間が「５分」と登録されている。つまり、全体（ノード「Ｃ１１」〜「Ｃ１４」）として１５分かかり、また、ノード「Ｃ１１」から「Ｃ４１」までの全体に対する割合は２対１ということになる。

一方、移動履歴ＩＤ「００１」では、図４７に示されるように、ノード「Ｃ１１」を８時５０分に通過し、ノード「Ｃ１４」を９時２分に通過している。そこで、ノード「Ｃ４１」は、上記情報を用いて、８時５８分に通過する地点と算出することができる。よって、８時５８分、あるいは、その時刻に最も近い時刻に通過した地点をノード「Ｃ４１」に置き換えることができる。なお、新規にできたノード「Ｃ４１」に最も近い位置情報を通過した時刻としてもよい。

また、閾値を設けることで、移動履歴を更新するか否かを決定することとしてもよい。例えば、上記例の場合、更新地図情報では、全体で１５分かかるとされているため、閾値（例えば、前後２０％、つまり、±３分）として、移動履歴にある不整合な位置情報が１２分から１８分以内の場合にだけ更新する等の判断を行うこととしてもよい。

以下、本実施の形態における移動体端末２００の動作を、フローチャート（図４９〜図５１）を用いて説明する。図４９は、移動体端末２００全体の動作フローであり、基本的な流れは実施の形態１とほぼ同様である。ここでは、ノード情報を抽出する手順（ステップＳ１０２１）が異なり、また移動履歴を更新するステップＳ７００が加わる。

図５０は、ノード情報の抽出（ステップＳ１０２１）の詳細を示すフローチャートである。図１７に示されるノード抽出の手順（ステップＳ２０１からステップＳ２０２）に加え、地図情報とのマップマッチングにおいて、許容範囲（例えば半径１５ｍ等）外の場合（ステップＳ６０１でＮｏ）、緯度経度情報を移動履歴として蓄積する（ステップＳ６０２）手順が加わる。一方、許容範囲内の場合（ステップＳ６０１でＹｅｓ）、図１７と同様に、ノードＩＤとして蓄積することとなる（ステップＳ２０３からステップＳ２０４）。図４７は、上記ノード抽出手順によって蓄積された移動履歴の例を示している。ノードとして抽出されたノードＩＤ「Ｃ１１」等と、許容範囲外であるために緯度経度情報として蓄積された移動履歴が示されている。

図５１は、移動履歴の更新（図４９のステップＳ７００）の詳細を示すフローチャートである。移動履歴更新情報抽出部１１５は、更新地図情報提供部１１０より提供された地図情報より、新規経路に関する情報を抽出する（ステップＳ７０１）。ここでは、新規経路を含むノードＩＤを抽出することとする。図４６に示される地図情報の例では、新規経路「丸山街道」を含むノードＩＤ「Ｃ１１」、「Ｃ４１」が該当することとなる。

一方、移動履歴更新部１１６は、上記手法によってノードＩＤと不整合なデータの系列で蓄積された移動履歴より、上記新規経路を含むノードＩＤを含む移動履歴が存在するか否かを判定する（ステップＳ７０２）。存在する場合（ステップＳ７０２でＹｅｓ）、不整合なデータ（本実施の形態では緯度経度情報で蓄積されている）が存在するか否かを判定する（ステップＳ７０３）。存在する場合（ステップＳ７０３でＹｅｓ）、移動履歴更新部１１６は、更新地図情報を用いて走行経路のマッチングを行う（ステップＳ７０４）。マッチングは、実施の形態１におけるノード抽出ステップ（ステップＳ１０２）で行うことが可能であり、続いて、抽出されたノードＩＤが移動履歴として更新される（ステップＳ１０３）。例として、図４７に示される移動履歴では、移動履歴ＩＤ「００１」および「００２」に、新規経路を含むノードＩＤ「Ｃ１１」が存在する（ステップＳ７０２のＹｅｓ）。さらに、これらの移動履歴には、不整合であった緯度経度情報が含まれるため（ステップＳ７０３のＹｅｓ）、移動履歴更新部１１６は、新規地図情報を用いて不整合なデータのマッチングを行う（図４６）（ステップＳ７０４）。この場合、新規経路「丸山街道」を通過したとマッチングされ、ノードＩＤ「Ｃ４１」が新たに抽出され（ステップＳ１０２）、移動履歴が更新される（ステップＳ１０３）。

以上のように、本実施の形態によれば、移動履歴の蓄積時において地図に存在しない地点を走行したために不整合な移動履歴が発生した場合には、暫定的に緯度経度情報や時刻情報等で移動履歴として蓄積しておき、地図情報が更新されたことによってそれまでの不整合が解消できる状態となったときに、不整合な移動履歴がノード系列のような整合性ある移動履歴に更新され、正常な移動履歴として保存される。これによって、過去の移動履歴を無駄に捨ててしまうことが回避され、確実に移動履歴が蓄積され、検索等に役立てることができる。

なお、新規ランドマーク情報や経路情報の開店日や開通日等の日時情報（更新地図情報が示す地理的な更新が現実に発生した日時に関する更新日時情報）を考慮して移動履歴を更新することとしてもよい。例えば、図４８に示す更新地図情報には、新規道路「丸山街道」の開通日「２００３年９月１日」が蓄積されており、この日に通行が可能となったことが示されている。一方、図４７に示す移動履歴には、移動履歴ＩＤ「００１」が日時「２００４年９月２０日」の移動であり、移動履歴ＩＤ「００２」が日時「２００４年９月２７日」となっている。この場合、いずれも開通日以降に蓄積された不整合データであるため、新規道路を通過した可能性が高いとして変更することができる。一方、開通日以前であれば、新規道路を通過した可能性は低いため、変更しないこととする。

また、位置情報検出部１０１がＧＰＳ等で構成される場合、地磁気の影響等を受け、ノイズが混じるため、例え地図とのマッチングを行っても不整合なデータが検出されやすい。そこで、このように日時情報を利用することで、より正確な移動履歴の更新を行うことが可能となる。さらに、移動履歴蓄積部１０２に蓄積される移動履歴は大量になる場合もあり、不整合なデータの検索を行うにあたり、フィルタリングの効果も生じる。

また、移動履歴は、ユーザの過去の走行を検索したり、過去走行した経路等を再び設定したり、あるいは、目的地予測等のためのプロファイル等に用いられるため、正確であるほうが望ましい。一方、地図情報の更新と実際の新規道路の開通等には時間にずれが生じ、移動履歴として正確に蓄積されず、したがってこれら履歴の様々な利用面で問題が生じ得る。例えば、新規経路「丸山街道」を走行しているにもかかわらず、履歴としては不整合なデータのままで蓄積されるため、移動先として予測ができなかったり、さらには「丸山街道」での事故情報等を事前に提供できない恐れもある。ユーザの移動履歴は、単に過去の走行を検索するのみならず、ユーザにとって重要な情報提供等にも利用されるため、地図の更新をもとに少しでも早く正確に更新する必要が生じる。本実施の形態によれば、地図情報の更新をきっかけに移動履歴が正確に更新される。

なお、上記実施の形態１および２において、提供される更新地図情報はネットワークを介して取得されたが、本発明は、このような更新地図情報の配信形態に限ったものではない。例えば、記録媒体を用いて更新地図情報を取得することとしてもよい。

図５２は、記録媒体への書き込みが可能な移動体端末１００ｅの構成を示す機能ブロック図である。この移動体端末１００ｅは、図２０に示された移動体端末１００ａの構成要素に加え、着脱可能な記録媒体１２０に地図情報、移動履歴、目的地、走行経路等の各種情報を書き込む記録媒体出力部１２１や、記録媒体１２０からそれら各種情報を読み出す記録媒体入力部（図示されず）を有する。図５３は、この移動体端末１００ｅのハードウェア構成を示す図である。自宅のＰＣ等で目的地を検索し、あるいは旅行プランを作成し、それを移動体端末１００ｅに反映させる場合、例えば記録媒体１２０を介して行うことも可能である。

一方、自宅のＰＣ等で目的地を検索し、さらには旅行プラン等を作成した場合、経路設定や、あるいは休憩などを行う経由地点を設定することもある。この場合、これら情報を地図情報等で記録媒体に蓄積することとなる。しかし、そのままでは移動体端末１００ｅに反映できない可能性も生じる。具体的な例で説明すると、自宅のＰＣで目的地「癒しの湯」を検索し、旅行プランを作成したが、目的地「癒しの湯」が更新されて間もないため、移動体端末１００ｅの地図情報蓄積部１０３には存在しない等の問題が生じる。そこで、本変形例では、記録媒体１２０に、移動体端末１００ｅの地図情報蓄積部１０３に蓄積された地図の情報（例えば地図のバージョン情報など）を記録し、記録された情報をもとに旅行プラン等を作成し、再度、移動体端末１００ｅに反映させることしてもよい。

図５４は、地図情報蓄積部１０３に蓄積された地図情報であって、各メッシュＩＤのバージョン情報を示す図である。これらバージョン情報を記録媒体１２０に記録し、自宅のＰＣ等で旅行プランを作成することとなる。

図５５は、自宅のＰＣで旅行プランを作成する様子を示す図である。目的地「癒しの湯」とさらに目的地に至る経路情報が示されている。なお、ここで、記録媒体１２０に記録された情報より、メッシュＩＤ「Ｍ４０」、「Ｍ４１」はバージョンが「２．１」となっている。一方、最新の地図情報は「２．２」であるとすると、これら旅行プランと同時にメッシュＩＤ「Ｍ４０」、「Ｍ４１」の地図情報を記録媒体１２０に記録し、再度、移動体端末１００ｅに反映させることとなる。このように、記録媒体１２０を介して目的地や地図情報等を移動体端末１００ｅに反映させることとで、図５６の画面表示例に示されるように、移動体端末１００ｅにおいて、目的地「癒しの湯」が自動設定され、さらにメッシュＩＤ「Ｍ４０」、「Ｍ４１」部分の地図情報が自動更新される。

以上、本発明に係る地図情報更新装置について、実施の形態や変形例に基づいて説明したが、本発明は、これらの実施の形態や変形例だけに限定されるものではない。

たとえば、本明細書で示された実施の形態や変形例における各構成要素を任意に組み合わせることで、さらに多くの種類の地図情報更新装置を構築することができる。例として、図１に示された移動体端末１００に、図２８に示された移動体端末１００ｂが備える経路演算部１１３を加えることで、予測された走行経路上に新規経路のノードが存在する場合だけでなく、新規経路を走行するほうがコストが低いと予測される場合にも、新規経路に関する情報がユーザに通知される便利な移動体端末が実現される。

また、上記実施の形態では、本発明に係る地図情報更新装置は、移動体に備えられていたが、本発明は、このような設置場所に限定されるものではない。たとえば、上記実施の形態における移動体端末が備える各構成要素がインターネット上のサーバ装置に備えられ、地図情報が更新された旨の通知がサーバ装置から移動体に送信されて移動体のカーナビゲーション装置の画面に提示されるような完全サーバ型カーナビゲーションシステムとして実現してもよい。一例として、地図情報を更新するインターネット上の地図情報更新装置であって、地図情報を予め蓄積する地図情報蓄積部と、地図情報蓄積部に蓄積された地図情報を更新する情報である更新地図情報を蓄積するための更新地図情報蓄積部と、更新地図情報を提供する更新地図情報提供装置から、一定の条件を満たす更新地図情報を選択して取得し、取得した更新地図情報を更新地図情報蓄積部に蓄積する更新地図情報取得部と、通信ネットワークを介して移動体の移動履歴を取得し、取得した移動履歴に基づいて、重要な更新地図情報が更新地図情報蓄積部に蓄積されているか否かを判定し、蓄積されていると判定した場合に更新地図情報をユーザに通知すべきと決定する通知判定部と、通知判定部によって更新地図情報をユーザに通知すべきと決定された場合に、更新地図情報とともに、地図が更新された旨の情報を通信ネットワークを介して移動体のユーザに通知する更新情報通知部とを備える地図情報更新装置として実現してもよい。これによって、個別のカーナビゲーション装置ごとに地図情報更新装置を組み込むのではなく、１台の地図情報更新装置で多数のユーザに対して地図情報の更新に関する通知のサービスを行うシステムが実現される。

（実施の形態３）
図５７は、本発明の実施の形態３における移動体端末３００の構成を示す機能ブロック図である。実施の形態１と同じ構成要素には同じ符号を付与する。

図５７において本発明に係る地図情報更新装置の一例である移動体端末３００は、具体的には例えばカーナビゲーションであり、前記実施の形態で示す位置情報検出部１０１、移動履歴蓄積部１０２、地図情報蓄積部１０３、地図情報選択部１０４、地図情報更新部１０５、更新地図情報蓄積部１０６、更新情報通知部１０７、ノード抽出部１０８、通知重要ノード判定部１０９、更新地図情報提供部１１０および行動モデル算出部１２２から構成される。

位置情報検出部１０１は前記実施の形態同様、例えばＧＰＳで構成され、ユーザの位置である緯度経度情報を検出する。そして、ノード情報抽出部１０８は、地図情報蓄積部１０３に蓄積された地図情報をもとにノード系列へと変換し、移動履歴蓄積部１０２へ移動履歴として蓄積する。

図６０は蓄積された移動履歴を示す図である。本実施の形態において移動履歴は、例えばエンジンをスタートさせた地点を出発地点、ストップさせた地点を目的地として移動履歴ごとに蓄積する。また、ＧＰＳより検出される日時情報も蓄積することとしてもよい。例えば移動履歴ＩＤ「００１」は日時「２００３年９月２０日（日）」、出発地「自宅（ランドマークのＩＤである「Ｌ１００」）」、目的地「丸山ゴルフ場（Ｌ５１）」として蓄積されている。また、自宅を出発した時刻「６時４５分」、丸山ゴルフ場へ到着した時刻「８時５０分」等、各ノードの通過時刻も蓄積されている。同様に移動履歴ＩＤ「００２」には日時「２００３年９月２０日（日）」、「丸山ゴルフ場」を「１６時４５分」に出発して「自宅」へ「１９時０５分」に到着した履歴が蓄積されている。このようにユーザの移動に伴って検出される移動を移動履歴として蓄積する。

地図情報選択部１０４は前記実施の形態同様、更新地図情報提供部１１０に蓄積された更新用の地図を選択し、また地図情報更新部１０５も前記実施の形態同様、選択された更新地図を更新し、更新地図情報蓄積部１０６へと蓄積する。

一方、更新される地図において新しくなった店舗数や、その店舗の商用情報等は膨大であり、これらをすべて通知するのでは、ユーザにとっては不要な情報も多く、情報過多となる恐れがある。一方、単に地図を更新したのみでは、新たにできた新規店舗や新規道路等の情報をユーザは得ることができないことも多い。一般的にユーザは、普段同じ経路を通過することが多く、近くに便利な新規道路やユーザにとってメリットのある新規店舗ができたにもかかわらず、その情報が通知されないため、知らないままとなる場合も多い。また、一方でユーザがこれら膨大な情報の中から、自ら選択して得ることも困難であり、これら更新地図情報の中から、ユーザに必要な情報を通知する必要が生じる。特にカーナビの場合、運転タスクを妨げるのは好ましくなく、ユーザにとって必要な情報のみを通知するのが好ましい。

そこで本実施の形態では、移動履歴をもとにユーザの行動の特性を反映させたモデル（以下、「行動モデル」という。）を算出し、行動モデルをもとにユーザに必要な重要地点を判定して通知することとする。

行動モデル算出部１２２は、ランドマークが属する前記カテゴリと前記ランドマークの位置とをもとにユーザの行動のパターンを算出する行動モデル算出手段の一例であり、具体的には、移動履歴をもとに行動モデルを算出する処理部である。

図５８は、行動モデル算出部１２２の詳細を示した構成図である。本実施の形態における行動モデル算出部１２２は、主要基点抽出部１２３、目的地参照部１２４、走行コスト演算部１２５、目的地カテゴリ参照部１２６、行動範囲分類部１２７、行動モデル生成部１２８および行動モデル蓄積部１２９から構成される。

主要基点抽出部１２３は、移動履歴より自宅等、行動の基点となる地点を抽出する手段である。例えば車によるユーザの移動にはある程度のパターンがあり、例えば自宅や会社などの主要な地点を基点として様々な地点へ移動する場合が多い。そこでまず、主要基点抽出部１２３において、これら主要な地点を抽出する。例えば、地点の到着頻度や、滞在時間をもとに抽出することとする。

例えば図６０に示すように、移動履歴として目的地が蓄積されており、目的地ごとに頻度を算出して、頻度の高いものを主要基点として算出することができる。あるいは、さらに滞在時間を考慮して算出することも可能である。例えば移動履歴ＩＤ「００２」に示す目的地「自宅」の到着時間は「１９時０５分」であり、次の移動履歴ＩＤ「００３」に示す出発地「自宅」の出発時間は次の日の「７時１０分」でありその差１２時間０５分がその日の自宅の滞在時間となる。そこでこれら滞在時間の平均を算出し、平均滞在時間の長い地点を主要基点としてもよい。

図６１は、各地点の到着頻度と平均滞在時間を示したものである。例えば地点ＩＤ「００１」の「自宅」は滞在頻度３２０回、平均滞在時間１６時間２０分となっており、主要基点として抽出されている。また地点ＩＤ「００２」の「会社」は滞在頻度１８９回、平均滞在時間「１２時間２０分」となっており、主要基点として抽出されている。例えば滞在頻度１００回、平均滞在時間３時間等、閾値を設けて抽出することとしてもよい。一般的にはこのように自宅や会社等、ユーザが行動の基点となる地点が抽出されることとなる。

目的地参照部１２４は移動履歴の目的地を参照する手段であり、主要基点抽出部１２３で算出された主要基点ごとの目的地を参照する。

図６２は、主要基点として抽出された「自宅」を出発した場合の目的地を参照したものである。図６０に示す移動履歴のうち、主要基点「自宅」を出発した移動履歴ＩＤとその目的地は、移動履歴ＩＤ「００１」の「丸山ゴルフ場」、移動履歴ＩＤ「００３」の「会社」、移動履歴ＩＤ「０２１」の「丸山ゴルフ場」、移動履歴ＩＤ「０２５」の「スーパーＡ１」、移動履歴ＩＤ「０３１」の「スーパーＢ１」等であり、これらが参照されている。

走行コスト演算部１２５は、各目的地への走行コスト、例えば距離等を演算する手段である。また目的地カテゴリ参照部１２６は、それら目的地のカテゴリを参照する手段である。そして行動範囲分類部１２７は目的地のカテゴリとその距離等をもとにユーザの行動範囲を分類する手段であり、行動モデル生成部１２８において行動モデルを生成する。以下、具体例を用いて行動モデルの生成について説明する。

まず、目的地カテゴリ参照部１２６は目的地参照部１２４で参照される目的地のカテゴリを参照し、走行コスト演算部１２５は経路コストを演算する。このカテゴリと距離は、例えば地図情報より得ることができる。図６３は、地図情報として蓄積された各施設の詳細情報を示したものである。図６３に示すように、本発明における地図情報には、前記実施の形態で示すように例えば施設のノードＩＤと、緯度経度等で表された位置、名称、そしてカテゴリが蓄積されている。例えば、図６２に示す参照された目的地の一つである移動履歴ＩＤ「００１」の目的地「丸山ゴルフ場」は、図６３より、位置「東経１３５度３４分００秒、北緯３４度４０分００秒」に位置し、カテゴリは「ゴルフ施設」となっている。同様に、参照された目的地の一つである移動履歴ＩＤ「０２５」の目的地「スーパーＡ１」は、図６３より、位置「東経１３５度５４分００秒、北緯３４度５０分００秒」に位置し、カテゴリは「スーパー」となっている。この位置情報から、例えば自宅との直線距離を算出する。

図６４は「丸山ゴルフ場」と自宅との位置関係を地図で示したものである。自宅の位置と丸山ゴルフ場の位置より、ここでは２０ｋｍと算出されている。

一方、図６６は「スーパーＡ１」や「スーパーＢ１」と自宅との位置関係を地図で示したものである。自宅と「スーパーＡ１」との距離は３ｋｍ、「スーパーＢ１」との距離は５ｋｍ等、自宅に対する距離が算出されている。

このようにユーザは普段、自宅などの基点となる地点から様々な施設へ訪れ、またその施設のカテゴリもユーザの好みが反映されるのが一般的である。例えば本例に示すユーザはゴルフが趣味で、ゴルフ場へよく訪れている。一方、スーパー等へ買い物に行くこともよくあり、履歴をもとにこれらユーザの嗜好を判断することができる。一方、単に移動履歴として蓄積された施設のみでは必ずしもユーザの行動を反映したものとは限らない。例えば、本例のユーザは、ゴルフ場の場合にはたとえ２０ｋｍと遠くても訪れるが、一方、スーパーの場合、２０ｋｍも先のスーパーへ訪れることはなく、５ｋｍ等、比較的近いスーパーを訪れている。したがって本例のユーザに、地図が更新されて新たにスーパーができたとしても、遠く離れたスーパーの情報を通知しても不要となる場合もある。また、新たにゴルフ場ができたとしても、２０ｋｍまでなら訪れるが、一方、ユーザが許容できる範囲である２０ｋｍを大きく離れたゴルフ場の情報が適切とも限らない。

そこで本実施の形態では、これらカテゴリとその走行コスト（例えば距離）を用いて、カテゴリごとにユーザが許容できる距離範囲（以下、「許容範囲」と定義する）を算出し、行動モデルとして算出する。

行動範囲分類部１２７は、該当するカテゴリの許容範囲を算出し、行動モデル生成部１２８で行動モデルを生成する。例えば、カテゴリ「ゴルフ施設」である「丸山ゴルフ場」までの距離は２０ｋｍであり、したがって許容範囲を例えば２０ｋｍとする。一方、カテゴリ「スーパー」である「スーパーＡ１」までの距離は３ｋｍ、「スーパーＢ１」までの距離は５ｋｍであり、例えば許容範囲を５ｋｍとする。これは、少なくとも遠い方である５ｋｍまでは許容範囲と考えることができるためであり、このように各カテゴリに該当する複数の施設のうち、最も遠い距離を許容範囲としてもよい。あるいは、各カテゴリに該当する複数の施設より、平均距離を算出して許容範囲としてもよい。頻度よく訪れるあるカテゴリに該当する施設の平均距離を算出することで、ノイズを除去したよりユーザの行動を反映した許容範囲を算出できるからである。さらには、単に直線距離を算出するのではなく、経路探索等を行い、所要時間を用いてもよい。例えば、ゴルフ場等の場合、その開始時間が重要となるため、２０ｋｍといった距離ではなく、普段の走行をもとに例えば、２時間内で行ける範囲等、所要時間を用いてもよい。単に直線距離ではなく、実際の経路状況を考慮した行動モデルを生成することが可能となるからである。

図６６は、行動モデル生成部１２８で生成されたユーザの行動モデルを示したものである。例えば目的地のカテゴリ「ゴルフ施設」の許容範囲は「２０ｋｍ」、「スーパー」の許容範囲は「５ｋｍ」等、カテゴリごとに許容範囲が算出されている。

図６７は、これら許容範囲を地図で示したものである。例えば自宅を中心とした許容範囲と、該当する施設が記されている。例えば許容範囲５ｋｍ以内にはカテゴリ「スーパー」である「スーパーＡ１」、「スーパーＢ１」が地図上に示されている。また、許容範囲２０ｋｍ以内にはカテゴリ「ゴルフ施設」である「丸山ゴルフ場」が地図上に示されている。このようにユーザが訪れる施設には、その目的やカテゴリ等に応じた、距離や時間的に許せる範囲が存在するのが一般的である。例えば本例のユーザの場合、ゴルフ場なら２０ｋｍくらいの長距離であっても向かうが、一方、スーパー等の場合、わざわざ遠く離れたスーパーへ訪れることはなく、５ｋｍ以内の近所で用を済ませる傾向があり、これら行動の特性を反映させたモデルを算出することができる。

通知重要ノード判定部１０９は、前記実施の形態と同様、ユーザにとって通知する必要がある重要な地点を判定する手段であり、通知重要ノード判定部１０９で判定された通知する地点を更新情報通知部１０７によって通知する。

図５９は、通知重要ノード判定部１０９の詳細を示した構成図である。本実施の形態における通知重要ノード判定部１０９は、検索範囲特定部１３０、更新地点判定部１３１、重要ノード判定部１３２、履歴外重要ノード判定部１３３から構成される。

まず、検索範囲特定部１３０は、通知地点の検索範囲を特定する手段である。例えば本実施の形態では位置情報検出部１０１で検出されたユーザの現在位置を中心とした所定の半径内をその検索対象とする。なお、検索範囲の特定はこれに限ったものではなく、例えば実施の形態１における通知重要ノード判定部１０９は、目的地予測部１１１（図１）において予測された目的地や移動経路上を検索するノードの対象とし、その中から重要なノードの判定を行っていた（図１４等）。さらには、単に予測移動先に関するノードのみならず、その所定の範囲内に含まれるノードを検索するノードの対象とし、その中から重要なノードを判定する手法について説明を行った（図２９等）。図５９に示す知重要ノード判定部１０９は、これらの動作をより詳細に示すために各動作を行う要素ごとにブロック図で示したものである。

更新地点判定部１３１は、地図情報蓄積部１０３に蓄積された旧地図と、更新地図情報蓄積部１０６に蓄積された更新地図との差分を判定し、更新された地点等を判定する手段である。以下、図を用いて説明する。

図６８は、ユーザの現在位置とその周辺の地図を示したものである。図６７の地図と比較して地図があらたに更新されており、例えば「宮里ゴルフ場」（図６９に示す地図左上）、「さくらゴルフ場」（図６９に示す地図右下）にあらたなゴルフ場が更新されている。また同様に「スーパーＣ１」と「スーパーＤ１」も更新されたスーパーとする。そこで更新地図判定部１３１は、例えばこのように旧地図と更新地図をもとに更新された店などの地点を判定する。

重要ノード判定部１３２は、前述の行動モデル算出部１２２で算出された行動モデルをもとに、更新地点判定部１３１で判定された更新地点が、ユーザにとって重要か否かの判定を行う手段である。

例えば本例の場合、図６６に示すようにユーザは許容範囲２０ｋｍ以内のゴルフ施設、許容範囲５ｋｍ以内のスーパー等、行動モデルが算出されており、更新地点がこれら行動モデルに該当するか否かの判定を行う。例えば図６８に示す地図において更新地点である「宮里ゴルフ場」は許容範囲である２０ｋｍ以内であり、上記行動モデルの条件を満たしており、したがって重要地点として判定される。一方、「さくらゴルフ場」は行動モデルの条件に該当しないため、重要地点ではないとされる。あるいは同様に、カテゴリ「スーパー」である「スーパーＣ１」は、その許容範囲である５ｋｍ以内に該当するため、重要地点として判定される。一方、カテゴリ「スーパー」の「スーパーＤ１」は行動モデルに該当しないため、重要地点ではないとされる。

一般的に移動履歴は各ユーザの好みを反映することが可能であり、ユーザが好きなゴルフ場などの施設やカテゴリ、ジャンル等を判定することができる。しかしこれらすべてがユーザの好みとは限らない場合がある。ゴルフ場ならば２０ｋｍくらいまで遠出してでも行きたいが、一方、単にスーパー等へ買い物に行く場合は近所で済ませたいなど、ユーザごとにその許せる範囲というものが存在する。そこで行動モデルを用いて重要地点を判定することで、よりユーザのニーズに応じた情報提供をすることが可能となる。

さらに、履歴外重要ノード判定部１３３は、移動履歴蓄積部１０２に蓄積された移動履歴を参照し、重要地点への履歴が存在するか否かを判定する手段である。地図が更新され、新規にできた店舗等で重要地点と算出された地点であっても、履歴が存在し、ユーザが普段通る地域にある場合、その新規店舗等をユーザは既に知っている場合もある。逆に履歴の存在しない地域は、つまりユーザが行ったことがないため、その新規店舗を知らない可能性が高い。そこで本実施の形態では、さらに履歴外重要ノード判定部１３３において重要地点への履歴が存在するか否かの判定を行う。

図６８に示す地図上の黒い太線は、履歴に存在するユーザの移動履歴である。重要地点の一つである「宮里ゴルフ場」方面へは行ったことがないことが分かる。つまり、ユーザは新規にできたこの「宮里ゴルフ場」の存在を知らないため、通知することで、ユーザに必要な情報を自動で提供することが可能となる。

図６９は、更新情報通知部１０７における「宮里ゴルフ場」の通知の一例である。前記実施の形態と同様、カーナビ画面左に「宮里ゴルフ場」が新規にできた旨を通知している。

従来技術では、地図情報が部分的に更新されるだけであり、ユーザがそのことに気付かないという問題がある。また、ユーザは一般的に決まった経路を通過し、決まったエリアで行動することが多く、身近に便利な施設等ができたにもかかわらず、気づかないことが多い。そこで本実施の形態では、移動履歴より行動モデルを算出し、ユーザの行動の特性に応じた重要ノードを判定し、さらにユーザが普段通過しない場所の施設である場合に通知することで、ユーザに必要な情報を適格に提供することを可能としている。

また本実施の形態では、主要基点ごとにカテゴリと許容範囲を算出している。したがってより柔軟にユーザの行動特性に応じた情報通知が可能となる。以下、図を用いて説明する。

図７０は、例えば別の主要基点「会社」を基に算出された目的地と許容範囲である。目的地のカテゴリとして「レストラン」や「スーパー」が算出され、各々ユーザの行動に応じた許容範囲が算出されている。つまり本ユーザは会社帰りにスーパーへ寄って買い物をしたり、夕食のためにレストラン等へ寄る場合があり、これらを反映している。

図７１は、図６８等と同様、地図上に行動モデルのうち「スーパー」の許容範囲を示したものである。会社を中心として半径３ｋｍ以内がスーパーの許容範囲として示されている。例えば本ユーザは会社帰りに「スーパーＣ２」へ寄ることがあり、これらを反映した行動モデルが算出されている。ここで、更新地図によってあらたに「スーパーＡ２」が新規にできたとする。この場合、「スーパーＡ２」は自宅を中心とした許容範囲である５ｋｍ以内にはないが、会社を中心とした許容範囲内には位置するため、重要地点として判定され、通知されることとなる。単に５ｋｍ外であるスーパーＤ１とは異なり、会社帰りによるスーパーとしては、ユーザにとっては重要となるため、このあらたにできた「スーパーＡ２」もユーザにとっては必要な情報である可能性が高い。このように主要基点ごとに算出された行動モデルを用いることで、よりユーザの行動に応じた適切な情報通知が可能となる。

次に本実施の形態における動作フローを図７２、図７３、図７４、図７５に示すフローチャートをもとに説明する。本実施の形態におけるフローにおいて、ステップＳ１０１からステップＳ１０５、およびステップＳ１０８は前記実施の形態と同様である。

まず、位置情報検出部１０１において位置を検出する（ステップＳ１０１）。次に、検出された位置情報をもとに、ノード情報抽出部１０８はノード系列を抽出する（ステップＳ１０２）。そして、ノード情報抽出部１０８で抽出されたノードの系列を移動履歴蓄積部１０２に蓄積する（ステップＳ１０３）。本実施の形態では出発地と目的地および日時の情報を蓄積する（図７０）。次に、地図情報選択部１０４は、更新地図情報提供部１１０より提供される地図情報を選択し（ステップＳ１０４）、更新地図情報蓄積部１０６に蓄積する（ステップＳ１０５）。次に行動モデル算出部１２２は、移動履歴より行動モデルを算出する（ステップＳ８０１）。

行動モデルの算出において、主要基点抽出部１２３は、主要基点の算出を行う。ここでは目的地の到達頻度や平均滞在時間をもとに主要基点の算出を行うこととする。

まず主要基点抽出部１２３は、移動履歴の目的地ＩＤおよび到着時刻を参照する（ステップＳ９０１）。そして次の移動履歴の出発地の出発時刻を参照する（ステップＳ９０２）。そして当該ＩＤの滞在時間を算出する（ステップＳ９０３）。例えば図６０に示す移動履歴の場合、移動履歴ＩＤ「００１」の目的地である「丸山ゴルフ場（Ｎ５１）」の到着時刻８時５０分と、次の移動履歴ＩＤ「００２」の出発時刻１６時４５分より、滞在時間７時間５５分（１６時４５分−８時５０分）が算出される。

次に主要基点抽出部１２３は、当該ＩＤの頻度を１インクリメントし（ステップＳ９０４）、滞在時間を加算する（ステップＳ９０５）。すべての履歴を参照したか否かを判定し（ステップＳ９０６）、参照した場合は（ステップＳ９０６のＹｅｓ）ステップＳ９０８へ進み、していない場合は（ステップＳ９０６のＮｏ）、ステップＳ９０１へ進むことで、各ＩＤの頻度と滞在時間の算出を繰り返す。

すべてのＩＤの頻度と滞在時間の算出が終了したら（ステップＳ９０６のＹｅｓ）、各ＩＤの頻度と滞在時間を参照し（ステップＳ９０８）、滞在時間を頻度で割ることで（ステップＳ９０９）、当該ＩＤの平均滞在時間が算出される（ステップＳ９１０）。そこで次に主要基点抽出部１２３は、頻度と平均滞在時間は閾値以上か否かの判定を行い（ステップＳ９１１）、閾値以上の場合（ステップＳ９１１のＹｅｓ）主要地点とする（ステップＳ９１２）。閾値未満の場合（ステップＳ９１１のＮｏ）はステップＳ９１３へ進む。主要基点抽出部１２３は、すべてのＩＤについて参照したか否かを判定し（ステップＳ９１３）、参照していない場合（ステップＳ９１３のＮｏ）、次のＩＤを参照し（ステップＳ９１４）、すべてのＩＤについて判定を行った場合（ステップＳ９１３のＹｅｓ）終了する。この動作を繰り返すことで、例えば図６１に示すように「自宅（Ｎ１００）の頻度「３２０回」、平均滞在時間「１６時間２０分」等、ユーザが主に行動の基点となる地点が抽出されることとなる。

次に、目的地参照部１２４は、抽出された主要基点ごとに目的地の位置を参照する（ステップＳ９１５）。そして走行コスト演算部１２５は、出発地の位置を参照し（ステップＳ９１６）、走行コスト（本実施の形態では距離）を演算する（ステップＳ９１７）。

また目的地カテゴリ参照部１２６は、当該目的地のカテゴリを参照する（ステップＳ９１８）。行動範囲分類部１２７は、行動範囲を分類するため、走行コスト演算部１２５により演算された走行コストが当該カテゴリの走行コスト（距離）より大きいか（初期値は０とする）を判定する（ステップＳ９１９）。小さい場合（ステップＳ９１９のＮｏ）、行動範囲分類部１２７はステップＳ９２１へと進む。そして大きい場合（ステップＳ９１９のＹｅｓ）、当該カテゴリの許容範囲とする（ステップＳ９２０）。すべての移動履歴について行ったかを判定し（ステップＳ９２１）、まだの場合（ステップＳ９２１のＮｏ）、ステップＳ９１５へと戻り、すべての履歴について行った場合（ステップＳ９２１のＹｅｓ）、ステップＳ９２２へと進む。

そして行動モデル生成部１２８は、目的地カテゴリ参照部１２６から得られた当該カテゴリと行動範囲分類部１２７から得られた許容範囲とを行動モデルとして算出する（ステップＳ９２２）。すべてのカテゴリについて行ったかを判定し（ステップＳ９２３）、まだの場合（ステップＳ９２３のＮｏ）、次のカテゴリを参照し（ステップＳ９２４）、ステップＳ９２２へと戻る。一方、すべてのカテゴリについて行った場合（ステップＳ９２３のＹｅｓ）、生成された行動モデルを行動モデル蓄積部１２９へと蓄積する（ステップＳ９２５）。

次に通知重要ノード判定部１０９は、生成された行動モデルを参照し、重要通知ノードを判定する（ステップＳ８０２）。

重要通知ノードの判定において通知重要ノード判定部１０９が実行する処理について図７５を用いて説明する。

まず、検索範囲特定部１３０は、位置情報検出部１０１で検出された現在位置より検索範囲を特定する（ステップＳ１００１）。次に更新地点判定部１３１は、地図情報蓄積部１０３に蓄積された地図情報を参照し（ステップＳ１００２）、更新地図情報蓄積部１０６に蓄積された更新地図を参照し（ステップＳ１００３）、更新地点が存在するか否かを判定する（ステップＳ１００４）。存在しない場合（ステップＳ１００４のＮｏ）、ステップＳ１００１へと戻る。存在する場合（ステップＳ１００４のＹｅｓ）、重要ノード判定部１３２は、行動モデルを参照し（ステップＳ１００５）、当該更新地点がカテゴリの許容範囲内か否かを判定する（ステップＳ１００６）。許容範囲外の場合（ステップＳ１００６のＮｏ）、ステップＳ１００１へと戻る。許容範囲内の場合（ステップＳ１００６のＹｅｓ）、さらに履歴外重要ノード判定部１３３は、履歴が存在するか否かの判定を行う（ステップＳ１００７）。存在しない場合（ステップＳ１００７のＮｏ）、重要通知ノードと判定し（ステップＳ１００８）終了する。存在する場合（ステップＳ１００７のＹｅｓ）、当該地点はユーザが知っているとしてステップＳ１００１へと戻る。そして更新情報通知部１０７は重要地点と判定された地点を通知する（ステップＳ１０８）。

なお、本実施の形態では更新情報の通知の際、履歴外重要ノード判定部１３３は、重要ノード判定部１３２において重要ノードと判定された地点に対する履歴の有無を用いて重要通知ノードの判定を行った。これは新たにできた店舗等であっても、その地点に対する履歴が存在する場合はユーザがその店舗へ訪れたり、あるいは近辺を通過してその店舗を知っている場合もあり、その場合は通知を行わないこととしたり、あるいは同じ通知でも知らない場合と様態を変更して通知することが可能となるからである。一方、同じ履歴がある地点でも、店があらたにできてからは行っていない場合もある。そこで、地図情報より店の更新日や開店日等を抽出し、移動履歴と比較して、更新日以降に行ったことがない場合は重要ノードとして判定をし、ユーザに通知することとしてもよい。そのエリアに移動履歴が存在しても、その店ができてからは行ったことがないユーザに対しては知りたい情報であることも多く、通知をすることで行動を促すことができるからである。

なお、本実施の形態における主要基点の抽出は、ユーザが過去到達した目的地をもとに行った。具体的には、主要基点抽出部１２３において移動履歴蓄積部１０２に蓄積された移動履歴の目的地等より主要な基点となる地点を抽出し、当該地点から各カテゴリに対する許容範囲を求めて行動モデルの算出を行った。一方、ユーザが基点とする地点は目的地に限ったものではない。例えば普段通勤に利用する経路や、主要な交差点等を主要基点としてもよい。

以下、図７６を用いて具体例を用いて説明する。
図７６に示す地図は、図７１等と同様、自宅から会社へ通勤する際のユーザの移動を黒い太線で示している。また、この経路は「国道１００号線」であることが示されている。また、本例に示すユーザは例えば会社帰りにレストラン「サンゼリア」へ寄ることがあるとする。

本実施の形態における移動履歴は図６０に示すように出発地と目的地のみを蓄積するものとして説明を行ってきたが、例えば前記実施の形態で示す図１２等で示すように、移動経路も蓄積しておくことで、このようにユーザの行動特徴を反映した主要な経路等も抽出することが可能となる。例えば本例のユーザの場合、主要基点として「国道１００号線」が抽出されることとなる。そして行動モデルとして、この主要基点「国道１００号」に対してカテゴリ「レストラン」が対応して算出されることとなる。また、主要基点が経路の場合は、許容範囲を経路沿い等とする応用を用いることができる。つまり、ユーザは通勤時に国道１００号線を利用し、さらに国道１００号線では食事をするためにレストランを利用する等、ユーザの行動を反映した行動モデルが算出される。

一方、図７６には地図が更新されてあらたにレストラン「リーガルホスト」が開店した情報が得られたとする。この場合、行動モデルとして「国道１００号線」と「レストラン」が対応して算出されており、新規店舗「リーガルホスト」は行動モデルに該当するため、通知することとなる。例えば通勤時に普段レストランで食事をする本ユーザにとって、その通勤経路沿いに新規レストランができた場合、その情報は必要である場合が多く、自動的に通知することでユーザは煩雑な操作なく情報を得ることができる。

なお本実施の形態では、地点とその距離をもとに、地点のカテゴリごとに許容範囲を設けて行動モデルの算出を行ったが、行動モデルの算出はこれに限ったものではない。例えば、移動履歴より日時情報を用いて行動モデルを算出してもよい。一般的にユーザは、平日と休日でその行動エリアを異にする場合が多い。例えば、平日は会社等への通勤のため、通勤経路とその周辺を行動のエリアとし、一方、休日は娯楽施設や市街地等へ移動し、また自宅周辺は休日か平日を問わず行動する等、ユーザの行動は日時に依存する場合が多い。そこで移動履歴より、例えばその移動が平日か、休日かによって行動エリアを分類し、行動モデルを算出することとしてもよい。以下、図を用いて具体例を説明する。

図７７に示す地図には、点線で囲む「休日エリア」と「平日エリア」を分類したエリアが示されている。これらは例えば移動履歴として蓄積された日時情報をもとに行うことが可能である。例えば本例に示すユーザは、平日は自宅と会社の往復およびその周辺を行動の範囲としており、平日の履歴をマッピングすることでこれら平日エリアが算出できる。一方、休日はショッピングや映画などの娯楽のために行動することが多く、これら休日の履歴をマッピングすることで休日エリアを算出することが可能である。図７８は、これら各エリアに対応するカテゴリを抽出した行動モデルを示したものである。平日エリアに対してはカテゴリ「レストラン」が対応して蓄積されている。一方、休日エリアに対してはカテゴリ「映画館」、「百貨店」が蓄積されている。ユーザによってはその日時によって行動を主にするエリアが異なる場合がある。したがって、例えば平日にしか行かない会社近辺にあらたに映画館ができたとしても、必ずしもユーザにとっては必要な情報とは限らない。しかし主に休日に行動するエリアであらたに映画館ができた場合、その映画館に関する情報は必要であることも多く、ユーザのニーズに応じた情報通知をすることが可能となる。さらに通知のタイミングとして、休日エリアに関する情報は、休日、あるいは金曜日の午後等に通知することとしてもよい。より適したタイミングで情報を得ることが可能となる。

なお、行動モデルにおけるエリアとカテゴリの算出はこれに限ったものではない。例えば、当該カテゴリが検索される媒体を履歴として蓄積しておき、当該媒体に通知することとしてもよい。本実施の形態において通知する媒体は例えばカーナビをもとに説明を行ってきた。しかし、カテゴリごとに通知する媒体を制御することでよりユーザのニーズに応じた更新地図情報の通知が可能となる。以下、図７９を用いて具体例を説明する。

図７９に示す地図には、カーナビで主に検索される施設「レストラン」とその許容範囲、携帯端末で主に検索される施設「ショッピング施設」、そして自宅のＰＣで主に検索される施設「温泉」、「ゴルフ施設」とその許容範囲の３つが示されている。本例に示すユーザは、会社への行き帰りにレストランで食事をするため、カーナビで主にレストランの検索を行っている。一方温泉や、ゴルフ場等の遠出の場合はカーナビではなく、図５３等で示すように自宅のＰＣで検索を行い、詳細なドライブプランを作成してその情報をカーナビに継承しているとする。この場合、地図が更新されて新たな温泉ができた場合、ユーザによってはカーナビではなく、よく検索を行っている自宅のＰＣにこの情報を通知してあげた方が、より便利である場合が多い。そこで、例えば検索が行われた媒体の履歴を蓄積し、当該媒体とカテゴリを対応付けて行動モデルとして算出し、行動モデルに応じて情報を通知することとしてもよい。よりユーザの行動に応じた情報通知が可能となる。

なお、本実施の形態において重要地点の通知は、例えば位置情報検出部１０１で検出される地点が各カテゴリの許容範囲に位置する場合に通知することとして説明を行ったが、これに限ったものではない。例えば、施設のカテゴリをキーワードとして目的地を検索する検索手段をあらたに設け、カテゴリが入力されて該当する新規店舗が存在する場合に通知することとしてもよい。図８０は、通知の一例を示すものである。例えばユーザによって目的地の施設のカテゴリ「ゴルフ施設」が指定され、該当する新規ゴルフ場「宮里ゴルフ場」の情報が通知されている。このように通知の様態や媒体を制御することで、よりユーザのニーズに応じた情報通知が可能となる。

さらに、本実施の形態で示す生成された行動モデルは、更新された地図情報からユーザに通知すべき地点を判定する際に用いたが、これに限ったものではない。地図情報には膨大な数の施設が蓄積され、さらにその施設の詳細な情報も膨大なものとなる。一方、ユーザはそのような膨大な施設に関する情報を蓄積した地図情報を有しながらも、普段一定の行動範囲や経路のみを利用するため、ユーザにとっては本来必要で有益な情報であるにもかかわらず、それを知らないままということがよくある。そこで本実施の形態で示す算出された行動モデルを用い、更新地図情報のみならず、地図情報蓄積部１０３に蓄積されている地図情報から重要な地点を特定し、ユーザに通知することとしてもよい。以下、具体例を用いて説明する。

例えば図６６に示すように移動履歴から抽出されたユーザの趣味である「ゴルフ施設」と自宅等の主要基点から許容範囲２０ｋｍ等の行動モデルが算出されている。図８１は地図上にこの行動モデルを表した図である。地図の右側にはカテゴリ「ゴルフ施設」である「片山ゴルフ場」が存在している。この「片山ゴルフ場」は地図を更新する以前から存在するゴルフ場であるとする。この場合、「片山ゴルフ場」はユーザの行動パターンに該当するにもかかわらず、ユーザは普段この経路を利用しないため、存在を知らないこととなる。そこで例えば図８０に示すようにユーザが検索をしたことをきっかけに、あらたに「片山ゴルフ場」が存在する旨をユーザに通知することとしてもよい。

当該許容範囲内にユーザが訪れていないゴルフ施設が存在する場合、所定のタイミングであらたにそのゴルフ施設に関する情報を通知することで、ユーザはあらたなゴルフ場を煩雑な操作なく、自動的に享受することが可能となる。あるいは、図７８に示す、休日エリアの「映画館」という行動モデルより、例えば金曜日の会社からの帰り道にユーザが知らない映画館の情報を提供することで週末の行動を促すことも可能となる。

なお、本実施の形態において行動モデルは、例えば自宅等の主要基点をもとに許容範囲を算出し、カテゴリと許容範囲を対応づけて算出した（図６８等）。あるいは、ユーザがよく利用する主要経路とカテゴリを対応付けして行動モデルとする例を示した（図７６）。さらには、これら行動モデルをユーザによって使い分けることも可能である。以下、具体例を用いて説明する。

図８２は、あるユーザの移動履歴等を地図上に示したものである。白い丸印はユーザの移動履歴を示したものである。このユーザは普段会社へ通勤し、土日は「丸山ゴルフ場」へ行くことがあり、移動履歴はこれらユーザの行動傾向を反映している。一方、逆に本ユーザは普段、これらの決まった行動しかとらないため他に履歴があまり存在しないとする。ここで例えば移動履歴に存在するなかで一番遠い場所である「丸山ゴルフ場」をもとに半径２０ｋｍの許容範囲を設けるとする。すると、許容範囲内にユーザが訪れたことがない、すきまのエリアが多く存在することとなる。この場合、半径２０ｋｍの許容範囲は確かにユーザの行動エリアであり、当該エリアに存在するあらたな施設の情報はユーザにとって必要な場合もあるが、一方、そのほとんどのエリアをユーザは訪れたことがないため、当該許容範囲は、必ずしもこのユーザには妥当ではない。

そこで主要基点からの許容範囲ではなく、主要道路等を基準とした行動モデルを算出することとしてもよい。図８３は、主要道路を基準とした行動モデルを示したものである。図７６と同様、国道１００号線や国道２００号線等、主要道路を基準とした許容範囲が算出され、行動モデルが算出されている。このようにユーザの行動に応じて行動モデルの算出方法を制御することで、よりユーザに適した情報通知が可能となる。

一方、図８４は別のユーザの行動モデルを示したものである。本ユーザは例えば普段買い物等を行動の目的とする主婦であるとする。本ユーザの最も遠い訪問場所は「スーパーＢ１」であり、自宅からの距離は１０ｋｍであるとする。ここで例えば、主要基点である自宅を中心として半径１０ｋｍの許容範囲を算出するとする。許容範囲を点線で囲む円で示す。すると本ユーザの場合、この許容範囲内に他の移動履歴も多く存在することが分かる。つまり、本ユーザは普段買い物等を行うため、自宅を中心として様々な施設へ訪れており、このような場合に、上記に示す主要基点を基準とした許容範囲を設けて行動モデルを算出することとしてもよい。移動履歴をもとにユーザの行動傾向を反映し、適切な行動モデルを算出することで、ユーザのニーズにあった情報を通知することが可能となる。

以上、本発明の実施の形態１から実施の形態３に係る地図情報更新装置について説明したが、本発明は、これらの実施の形態に限定されるものではない。例えば、各実施の形態における地図情報更新装置が備える機能を有する部位を任意に組み合わせることにより構成される地図情報更新装置であって構わない。

本発明は、地図情報を更新する装置として、例えば、カーナビゲーション装置や携帯電話機等に備えられる地図情報更新装置として、特に、更新された地図情報のうちユーザに適した情報を適したタイミングで提供する地図情報提供装置等として利用できる。

本発明の実施の形態１における移動端末の構成図 位置情報の例を示す図 走行経路の例を示す地図 地図情報およびノード情報の例を示す地図 地図情報に含まれる詳細情報の例を示す図 ノード情報の抽出を説明する地図 移動履歴の例を示す地図 移動履歴のデータ例を示す図 新規道路の例を示す地図 更新地図情報の例を示す地図 地図情報および更新地図情報のデータ例を示す図 目的地の予測手法を説明する移動履歴例を示す図 予測された目的地を示す地図 通知重要ノードの判定例を説明する地図 更新地図情報の通知例を示す図 移動体端末の動作を示すフローチャート 図１６のステップＳ１０２の詳細を示すフローチャート 図１６のステップＳ１０６の詳細を示すフローチャート 図１６のステップＳ１０７の詳細を示すフローチャート 実施の形態１の変形例における移動体端末の構成図 通知重要ノードの判定例を説明する地図 更新地図情報の通知例を示す図 通知重要ノードの判定例を説明する地図 更新地図情報の例を示す地図 地図情報および更新地図情報のデータ例を示す図 通知重要ノードの判定例を説明する地図 通知重要ノードの判定例を説明する地図 実施の形態１の変形例における移動体端末の構成図 経路演算の例を示す地図 経路の種類に応じた情報通知を説明する地図 地図情報のデータ例を示す図 経路の種類に応じた情報通知を説明する地図 簡易な地図情報の通知例を示す図 詳細な地図情報の通知例を示す図 実施の形態１の変形例における移動体端末の構成図 カテゴリの抽出例を説明する図 地図情報および更新地図情報の例を示す図 カテゴリ情報をもとに更新地図情報を通知する例を説明する地図 カテゴリ情報をもとに更新地図情報を通知する例を示す図 実施の形態１の変形例における移動体端末の構成図 ランドマークの変更通知を説明する地図 目的地の予測と地図更新の関係を説明する図 本発明の実施形態１における移動先の変更を説明する図 本発明の実施の形態２における移動体端末の構成図 不整合な位置情報の例を示す地図 更新地図情報の例を示す地図 移動履歴のデータ例を示す図 更新地図情報の例を示す図 移動体端末の動作を示すフローチャート 図４９のステップＳ１０２１の詳細を示すフローチャート 図４９のステップＳ７００の詳細を示すフローチャート 実施の形態２の変形例における移動体端末の構成図 移動体端末のハードウェア構成を示す図 地図情報の例を示す図 ＰＣで旅行プランを作成する様子を示す図 地図情報を更新する画面表示例を示す図 本発明の実施形態３における移動体端末の構成図 本発明の実施形態３における行動モデル算出部の詳細な構成図 本発明の実施形態３における通知重要ノード判定部の詳細な構成図 本発明の実施形態３における移動履歴のデータ例を示す図 本発明の実施形態３における主要基点のデータ例を示す図 本発明の実施形態３における参照された目的地のデータ例を示す図 本発明の実施形態３における地図情報の例を示す図 本発明の実施形態３における走行コストの演算の例を示す図 本発明の実施形態３における走行コストの演算の他の例を示す図 行動モデルの第１のデータ例を示す図 行動モデルを説明する第１の図 行動モデルを説明する第２の図 本発明の実施形態３における更新情報通知を説明する図 行動モデルの第２のデータ例を示す図 行動モデルを説明する第３の図 本発明の実施形態３における移動体端末の動作を示すフローチャート 図７２のステップＳ８０１の詳細を示すフローチャート 図７２のステップＳ８０１の詳細を示すフローチャート 図７２のステップＳ８０２の詳細を示すフローチャート 行動モデルを説明する第４の図 行動モデルを説明する第５の図 行動モデルを説明する第６の図 行動モデルを説明する第７の図 本発明の実施形態３における重要地点の通知例を説明する図 行動モデルを説明する第８の図 行動モデルを説明する第９の図 行動モデルを説明する第１０の図 行動モデルを説明する第１１の図 従来の地図情報更新装置の構成図

符号の説明

１００、１００ａ〜１００ｅ、２００、３００ 移動体端末
１０１ 位置情報検出部
１０２ 移動履歴蓄積部
１０３ 地図情報蓄積部
１０４ 地図情報選択部
１０５ 地図情報更新部
１０６ 更新地図情報蓄積部
１０７ 更新情報通知部
１０８ ノード情報抽出部
１０９ 通知重要ノード判定部
１１０ 更新地図情報提供部
１１１ 目的地予測部
１１２ 目的地設定部
１１３ 経路演算部
１１４ ランドマーク抽出部
１１５ 移動履歴更新情報抽出部
１１６ 移動履歴更新部
１１７ 経路種類判定部
１２０ 記録媒体
１２１ 記録媒体出力部
１２２ 行動モデル算出部
１２３ 主要基点抽出部
１２４ 目的地参照部
１２５ 走行コスト演算部
１２６ 目的地カテゴリ参照部
１２７ 行動範囲分類部
１２８ 行動モデル生成部
１２９ 行動モデル蓄積部
１３０ 検索範囲特定部
１３１ 更新地点判定部
１３２ 重要ノード判定部
１３３ 履歴外重要ノード判定部

Claims (12)

1. 移動体に備えられ、内部に保持する地図情報を更新する地図情報更新装置であって、
   現在位置を検出する位置検出手段と、
   検出された前記位置を移動履歴として蓄積する移動履歴蓄積手段と、
   ランドマークに関するランドマーク情報を含む地図情報を予め蓄積する地図情報蓄積手段と、
   前記地図情報蓄積手段に蓄積された地図情報を更新する情報である更新地図情報を蓄積するための更新地図情報蓄積手段と、
   更新地図情報を提供する更新地図情報提供装置から、更新地図情報を取得し、取得した更新地図情報を前記更新地図情報蓄積手段に蓄積する更新地図情報取得手段と、
   前記移動履歴蓄積手段に蓄積された前記移動履歴および前記地図情報蓄積手段に蓄積された前記地図情報より前記ランドマーク情報を抽出するランドマーク情報抽出手段と、
   前記ランドマーク情報抽出手段によって抽出されたランドマーク情報に属する地点であって、かつ前記移動履歴が存在しない地点を特定し、更新地図情報であって前記特定された地点が前記更新地図情報蓄積手段に蓄積されているか否かを判定し、蓄積されていると判定した場合に前記更新地図情報をユーザに通知すべきと決定する通知判定手段と、
   前記通知判定手段によって前記更新地図情報をユーザに通知すべきと決定された場合に、前記更新地図情報と前記ランドマーク情報とともに、地図が更新された旨の情報をユーザに通知する更新情報通知手段と
   を備えることを特徴とする地図情報更新装置。
2. 前記地図情報更新装置はさらに、前記位置検出手段で検出された位置と前記移動履歴蓄積手段に蓄積された移動履歴とから、前記移動体の移動先を予測する移動先予測手段を備え、
   前記通知判定手段は、前記移動先予測手段によって予測された移動先に関連する更新地図情報が前記更新地図情報蓄積手段に蓄積されている場合に、前記更新地図情報をユーザに通知すべきと決定する
   ことを特徴とする請求項１記載の地図情報更新装置。
3. 前記通知判定手段は、前記移動先予測手段において予測された移動先に関する情報と前記更新地図情報蓄積手段に蓄積された前記更新地図情報における情報とが異なっている場合に、前記更新地図情報をユーザに通知すべきと決定する
   ことを特徴とする請求項２記載の地図情報更新装置。
4. 前記通知判定手段は、前記移動先予測手段において予測された移動先のランドマークの名称と前記更新地図情報蓄積手段に蓄積された前記更新地図情報における前記予測された移動先に対応するランドマークの名称とが異なっている場合に、前記更新地図情報をユーザに通知すべきと決定する
   ことを特徴とする請求項３記載の地図情報更新装置。
5. 前記通知判定手段は、前記移動先予測手段において予測された移動先のランドマークが、前記更新地図情報蓄積手段に蓄積された前記更新地図情報において前記移動先の地点を基準とした所定領域内に存在し、前記予測された移動先のランドマークの位置と前記更新地図情報における前記ランドマークの位置とが異なっている場合に、前記更新地図情報をユーザに通知すべきと決定する
   ことを特徴とする請求項３記載の地図情報更新装置。
6. 前記ランドマーク情報は、ランドマークの種類を表すカテゴリ情報であり、
   前記地図情報更新装置は、さらに
   前記ランドマークが属する前記カテゴリと前記ランドマークの位置とをもとにユーザの行動のパターンを算出する行動モデル算出手段を備え、
   前記更新情報通知手段は、更新地図情報のうち前記行動モデルに該当するランドマークをユーザに通知する
   ことを特徴とする請求項１記載の地図情報更新装置。
7. 前記行動モデル算出手段は、前記カテゴリに対応する所定の範囲を前記ランドマークの位置より算出し、
   前記更新情報通知手段は、前記カテゴリに対応するランドマークであり、かつ前記カテゴリに対応する前記所定の範囲内に存在する前記ランドマークの更新地図情報をユーザに通知する、
   ことを特徴とする請求項６記載の地図情報更新装置。
8. 前記更新情報通知手段は、前記地点の特定として、前記カテゴリに属するランドマークであり、かつ前記カテゴリに対応する前記行動範囲内に存在する前記ランドマークであり、かつ移動履歴が存在しない地点を特定する
   ことを特徴とする請求項７記載の地図情報更新装置。
9. 前記行動モデル算出手段は、前記移動履歴の日時情報をもとに分割された行動の範囲ごとに対応するカテゴリを算出し、
   前記更新情報通知手段は、前記行動モデル算出手段により算出されたカテゴリに対応するランドマークであって、かつ前記所定の範囲内に存在するランドマークの更新地図情報をユーザに通知する、
   ことを特徴とする請求項６記載の地図情報更新装置。
10. 前記地図情報更新装置は、さらに
    前記カテゴリをキーワードに目的地を検索する検索手段を有し、
    前記更新情報通知手段は、前記検索手段に入力される前記カテゴリに応じて前記更新地図情報をユーザに通知する、
    ことを特徴とする請求項７記載の地図情報更新装置。
11. 移動体に備えられる地図情報更新装置に保持される地図情報を更新する方法であって、
    前記地図情報更新装置の処理手段が、前記地図情報更新装置の位置検出手段によって検出された現在位置を移動履歴として移動履歴蓄積手段に蓄積する移動履歴蓄積ステップと、
    前記地図情報更新装置の処理手段が、地図情報蓄積手段に蓄積されている、ランドマークに関するランドマーク情報を含む地図情報を更新する情報である更新地図情報を提供する更新地図情報提供装置から、更新地図情報を取得し、取得した更新地図情報を更新地図情報蓄積手段に蓄積する更新地図情報取得ステップと、
    前記地図情報更新装置の処理手段が、前記移動履歴蓄積手段に蓄積された前記移動履歴および前記地図情報蓄積手段に蓄積された前記地図情報より前記ランドマーク情報を抽出するランドマーク情報抽出ステップと、
    前記地図情報更新装置の処理手段が、前記ランドマーク情報抽出ステップで抽出されたランドマーク情報に属する地点であって、かつ前記移動履歴が存在しない地点を特定し、更新地図情報であって前記特定された地点が前記更新地図情報蓄積手段に蓄積されているか否かを判定し、蓄積されていると判定した場合に前記更新地図情報をユーザに通知すべきと決定する通知判定ステップと、
    前記地図情報更新装置の処理手段が、前記通知判定ステップによって前記更新地図情報をユーザに通知すべきと決定された場合に、前記更新地図情報と前記ランドマーク情報とともに、地図が更新された旨の情報をユーザに通知する更新情報通知ステップと
    を含むことを特徴とする地図情報更新方法。
12. 移動体に備えられ、内部に保持する地図情報を更新する地図情報更新装置の処理手段が実行するプログラムであって、
    請求項１１記載の地図情報更新方法に含まれるステップを前記地図情報更新装置の処理手段に実行させる
    ことを特徴とするプログラム。

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