JP7139904B2 - 情報処理装置及び情報処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、立ち寄り施設候補をユーザに提案する情報処理装置及び情報処理プログラムに関する。

特許文献１には、立ち寄り候補地がはっきり決まっていないユーザに対して、ユーザが気軽に立ち寄れる立ち寄り候補地を経由する立ち寄り経路の情報を提供する技術が開示される。立ち寄り候補地は、出発地から目的地までに立ち寄る可能性のある土地、施設などである。特許文献１に開示される車両用ナビゲーション装置は、出発地から目的地へ至る移動経路に関する情報と、立ち寄り候補地に関する情報とに基づき立ち寄り経路を決定し、決定した立ち寄り経路を移動経路と共に、表示画面に表示する。

特開２００８－２０３３４号公報

しかしながら特許文献１に開示される技術では、提供される立ち寄り候補地に、ユーザの移動目的が加味されていないため、立ち寄り候補地が、必ずしもユーザの移動目的、すなわち出発地から目的地へ移動する目的にかなったものとは限らないという課題があった。

本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであって、ユーザの移動目的に適う立ち寄り経路を提案できる情報処理装置を得ること目的とする。

上記の課題を解決するため、本発明の実施の形態に係る情報処理装置は、ユーザによって設定された目的地を示す情報である目的地情報に基づき、ユーザの目的地への移動目的を推定する目的推定部と、前記ユーザの発話内容に基づき、前記ユーザが前記目的地以外の場所に立ち寄りたいと考えているか否かを推定する意図推定部と、前記意図推定部により前記ユーザが前記目的地以外の施設へ立ち寄りたいと考えていると推定され、且つ、前記目的地以外の場所に立ち寄り可能な余裕時間がある場合に、少なくとも前記移動目的を用いて、出発地から前記目的地までに立ち寄る立ち寄り施設の候補を決定し、決定した立ち寄り施設候補を前記ユーザに提案する施設候補提案部と、を備える。

本実施の形態によれば、ユーザは移動目的に適う立ち寄り施設を素早く選択できるようになるため、立ち寄り施設の検索にかかるユーザの負担を大幅に軽減できる。また、この構成により、ユーザが長時間検索しなければ見つけることができないような施設を、移動目的から逸脱しない範囲で短時間に提案できる。そのため、ユーザがこれまで一度も立ち寄ったことがない施設を見つけるきっかけとなり、目的地への移動の楽しみをより一層向上させることができる。

また本実施の形態において、前記目的推定部は、前記ユーザの発声内容に含まれる前記目的地情報に基づき、前記移動目的を推定するように構成してもよい。

本実施の形態によれば、ユーザの手入力で設定された目的地情報の代わりに音声による目的地情報が利用されるため、手入力の場合に比べて、最終目的地の検索にかかる人の負担を大幅に軽減できる。

また本実施の形態において、前記施設候補提案部は、前記移動目的が過去に推定された移動目的に一致するとき、過去に立ち寄った前記立ち寄り施設を前記立ち寄り施設候補として前記ユーザに提案するように構成してもよい。

本実施の形態によれば、ユーザが立ち寄りたいと考える可能性が高い立ち寄り施設を提案できるようになり、ユーザが立ち寄り施設を繰り返し検索する手間を軽減でき、立ち寄り施設への円滑な移動が可能となる。

本発明の他の実施の形態は、情報処理プログラムとして実現可能である。

本発明によれば、ユーザの移動目的に適う立ち寄り経路を提案できるという効果を奏する。

本発明の実施の形態に係る情報処理装置の構成を示す図である。 図１に示される制御部の構成例を示す図である。 本発明の実施の形態に係る情報処理装置の動作を説明するためのフローチャートである。 スケジューラの一例を示す図である。 行動履歴情報を用いて立ち寄り施設の属性を推定する動作を説明するための図である。 発声内容に基づき立ち寄り施設の属性を推定する動作を説明するための図である。 ＳＮＳ情報を利用した立ち寄り可能施設の推定動作を説明するための図である。 立ち寄り施設の候補が表示される前の表示部を示す図である。 立ち寄り施設の候補が表示された後の表示部を示す図である。 立ち寄り経路の一例を示す図である。 本発明の実施の形態に係る情報処理装置を実現するためのハードウェア構成例を示す図である。

以下、図面を参照して発明を実施するための形態について説明する。

実施の形態．
図１は本発明の実施の形態に係る情報処理装置の構成を示す図である。図１に示される車両１００には、本実施の形態に係る情報処理装置２００と、表示部３００と、音声出力部３１０と、集音部３２０とを備える。情報処理装置２００は、例えばナビゲーション装置である。なお情報処理装置２００は、ナビゲーション装置に限定されず、車両の移動案内を支援する装置であればよく、例えば車両１００の搭乗者が発する音声を認識して特定の動作を行う音声認識装置でもよい。以下では説明を簡単化するため「車両１００」を単に「車両」と称する場合がある。また「搭乗者」は車両の運転手、同伴者の何れでもよい。また「搭乗者」は情報処理装置２００の操作者にもなり得るため、以下では「搭乗者」を「ユーザ」と称する場合がある。情報処理装置２００は、通信ネットワーク４００を介してサーバ５００と通信可能である。通信ネットワーク４００は、インターネット、携帯端末用のネットワークなどである。サーバ５００は、ＳＮＳ（Social Networking Service：ＳＮＳ）情報格納部５１０を備える。ＳＮＳ情報格納部５１０にはＳＮＳ情報が格納されている。ＳＮＳ情報は、ユーザがＳＮＳに投稿した内容に関する情報、ユーザが閲覧したＳＮＳの閲覧履歴などである。

情報処理装置２００は、制御部１０、情報入出力部２０及び情報格納部３０を備える。制御部１０の構成の詳細は後述する。情報入出力部２０は、通信ネットワーク４００との間で無線通信又は有線通信により情報を授受すると共に、表示部３００、音声出力部３１０及び集音部３２０との間で情報を授受するインターフェイスである。情報入出力部２０では、例えば、通信ネットワーク４００を介してサーバ５００に格納されるＳＮＳ情報の受信と、表示部３００に表示させる情報の送信と、音声出力部３１０に再生させる音声情報の出力と、集音部３２０で検出された音声情報の受信などが行われる。表示部３００は、例えば車両に設けられるセンタディスプレイ、車両に設けられるメータディスプレイ、ヘッドマウントディスプレイ、ナビゲーション装置の表示器などである。音声出力部３１０は、例えば車両の目的地への経路案内ガイダンス、音楽などを再生するスピーカである。集音部３２０は、ユーザが発する音声を振動波形として検出し、検出した振動波形を示す信号を音声情報として出力する音声検出用マイクである。情報格納部３０には、前述したＳＮＳ情報と同様の情報の他、経路案内に関する地図データ、ユーザの行動履歴に関する情報、ユーザの発声履歴に関する情報などが格納されている。

図２は図１に示される制御部の構成例を示す図である。制御部１０は、同伴者推定部１１、意図推定部１２、目的推定部１３、施設候補提案部４０、目的地設定部１６及び立ち寄り経路設定部１７を備える。

同伴者推定部１１は、ユーザが一人であるか複数であるか、すなわち搭乗者が運転手以外にも同伴者がいるか否かを判定する。意図推定部１２は、同伴者推定部１１で推定された同伴者、又は運転手が、目的地以外の場所に立ち寄りたいと考えているか否かを推定する。目的推定部１３は、目的地情報に基づきユーザの目的地への移動目的を推定する。

施設候補提案部４０は、属性推定部１４及び施設候補算出部１５を備える。施設候補提案部４０は、少なくとも目的推定部１３で推定された移動目的を用いて出発地から目的地までに立ち寄る立ち寄り施設の候補を決定し、決定した立ち寄り施設候補をユーザに提案する。

目的地設定部１６は、ユーザの操作又は発声内容に基づき目的地を設定し、現在地から、設定された目的地へ至る経路を演算して、表示部３００に表示させる。立ち寄り経路設定部１７は、施設候補提案部４０により提案された１又は複数の立ち寄り施設候補の中から、ユーザの操作又は発声内容に基づき立ち寄り施設を設定し、現在地から当該立ち寄り施設へ至る経路と、当該立ち寄り施設から最終目的地へ至る経路とを演算して、表示部３００に表示させる。

次に図３～図１０を用いて情報処理装置２００の動作を説明する。図３は本発明の実施の形態に係る情報処理装置の動作を説明するためのフローチャートである。図３に示されるフローチャートのステップＳ１の処理は、例えばユーザが目的地を設定したことにより、目的地設定部１６がその目的地へ至る経路を演算したときに開始される。目的地の設定は、例えば音声入力、タッチパネルへの操作などによって行われる。

ステップＳ１において、同伴者推定部１１は、搭乗者が一人であるか複数であるかを判定し、複数の場合には同伴者が存在すると推定する。同伴者は、例えば運転手の友人、知人、家族などである。同伴者の判定は、例えば車両内に設置された撮像器で撮像された画像を解析することで行われる。同伴者の判定は、これ以外にも、車両内に設置された立体物検出センサを用いて行ってもよいし、音声対話形式で行ってもよい。音声対話形式の場合、同伴者推定部１１は、予め情報格納部３０に格納されたメッセージ情報を読み出し、例えば「同伴者はいますか？」というメッセージ情報を音声情報に変換し、音声出力部３１０へ出力する。この質問に対してユーザから返答があると、その発話内容が集音部３２０で検出され、検出された発話内容が音声情報に変換されて、同伴者推定部１１に入力される。同伴者推定部１１は、音声情報に含まれる周波数成分を解析して、同伴者の有無を判定する。同伴者を推定することにより、複数の搭乗者の内、一人の意見のみにとらわれることなく、後述する移動目的の推定を行うことができる。なお、音声情報から発話内容を解析する方法は、特開２０１５－２１１４０３号公報、特開２０１８－１５６５２３号公報などに開示されるように公知であるため、説明を割愛する。

ステップＳ２において、意図推定部１２は、搭乗者が目的地以外の場所に立ち寄りたいと考えているか否かを推定する。例えば、設定された目的地が「ＸＸ温泉」であるときに、搭乗者の発声内容が「今日はこれから温泉だ。時間に余裕があるからどこかで休憩していこうか。」である場合や、「お昼はＸＸ地区にある餃子店で食事していこうか」である場合、「どこかで休憩」、「ＸＸ地区にある餃子店」などをキーワード（目的地以外の場所を示す情報）にして、温泉地以外の場所にユーザが立ち寄りたいと考えていると推定できる。なお、意図の推定処理には、例えば、意図推定モデルが使用される。意図推定モデルは、多様な文例及び対応する意図から統計的手法を用いて学習したモデルであり、意図推定モデルを用いることにより、ユーザの多様な言い回しに対応できる。このように、ユーザの発話内容から意図を推定する方法は、例えば再表２０１７－１６８６３７公報などに開示されるように公知である。

ステップＳ３において、目的推定部１３は、目的地情報に基づき、ユーザの目的地への移動目的を推定する。目的地情報は、ユーザによって設定された目的地を示す情報である。目的地の住所、目的地の施設名称、目的地の地名、目的地の施設の電話番号、目的地の施設に設定される郵便番号などが目的地情報の一例である。例えば、移動目的が温泉地の民宿のリフォームに関する打ち合わせである場合、移動目的にかなう経由地は、飲食店、高速道路のサービスエリアなどであるため、ショッピングモール、遊園地などが経由地となる可能性は低い。一方、移動目的が温泉地の民宿への宿泊である場合、移動目的にかなう経由地は、飲食店、高速道路のサービスエリアだけでなく、ショッピングモール、遊園地なども含まれる可能性が高い。目的推定部１３が目的地を推定することによって、移動目的にかなう経由地の候補を提案できる。この経由地の候補を提案する動作は、施設候補提案部４０で行われる。施設候補提案部４０の動作の詳細については後述する。

目的推定部１３による移動目的の推定には、例えばユーザの発声内容、ユーザが手入力で設定した設定目的地情報、ユーザの行動記録が記されたスケジューラなどが利用される。

目的推定部１３が、発声内容から移動目的を推定する場合、例えばユーザの発声内容が「今日はこれから温泉だ」である場合、「温泉」というキーワード（目的地情報）に基づき、移動目的が温泉の湧き出る場所への観光、娯楽であると推定できる。すなわち、目的推定部１３は、ユーザの発声内容に含まれる目的地情報に基づき、移動目的を推定する。ユーザの手入力で設定された目的地情報の代わりに、音声による目的地情報が利用されることにより、手入力の場合に比べて、最終目的地の検索時にかかる人の負担が大幅に軽減される。近年、音声認識技術が進歩し、音声認識精度が大きく向上しているため、音声による移動目的の推定は、手入力、設定目的地情報、及びスケジューラを用いた推定に比べて有用である。

目的推定部１３が、設定目的地情報から移動目的を推定する場合、例えば、設定目的地情報に温泉地の名称「ＸＸ温泉」が含まれる場合、移動目的が温泉の湧き出る場所への観光、娯楽であると推定できる。またユーザによって設定された目的地の情報に企業の名称「ＸＸ株式会社」が含まれる場合、移動目的が取引先とのビジネスであると推定できる。

目的推定部１３が、スケジューラから移動目的を推定する場合、例えば図４に示されるようなスケジューラが利用される。図４はスケジューラの一例を示す図である。スケジューラは、過去にユーザが目的地へ移動したときの履歴でもよいし、計画されたものでもよい。例えば出発時間、移動目的、立ち寄り地点への移動、離脱範囲、目的地までに立ち寄った施設、施設特徴、立ち寄り施設のジャンル、立ち寄った時刻、滞在時間、同伴者の有無などの情報がスケジューラに含まれる。このようなスケジューラの情報は、例えば情報格納部３０や、サーバ５００に格納されており、目的推定部１３がスケジューラの情報を参照することにより、移動目的を推定できる。

ステップＳ４において、属性推定部１４は、ステップＳ３で推定された目的にかなう１又は複数の立ち寄り施設の中から、ユーザの行動履歴に鑑みて、ユーザが立ち寄りたいと考えている施設のジャンルを推定する。立ち寄り施設の属性の推定には、例えば、行動履歴情報、発声内容などが利用される。

図５は行動履歴情報を用いて立ち寄り施設の属性を推定する動作を説明するための図である。行動履歴情報は、ユーザの行動履歴に関する情報である。図５には、数名分の行動履歴情報の一例が示される。これらの行動履歴情報は、例えば情報格納部３０や、サーバ５００に格納されている。行動履歴情報には、ユーザが過去に立ち寄った施設のジャンル（施設の属性）と、その施設に立ち寄ったときの同伴者がいたか否かを示す同伴者情報と、その施設に立ち寄った時刻と、その施設の１回当たりの滞在時間と、その施設の立ち寄り回数と、その施設の特徴とが対応付けられている。なお同伴者情報には、同伴者が友人、家族であるかなど、同伴者を識別する情報を対応付けてもよい。例えば、ステップＳ１及びステップＳ３における推定の結果、同伴者が「なし」であり、移動目的が「ＸＸ旅館」への観光である場合、属性推定部１４は、現在時刻を考慮しながら、行動履歴情報の同伴者情報と移動目的の情報とを参照し、ステップＳ１及びステップＳ３における推定の結果に対応する施設のジャンルを複数提案する。このとき、属性推定部１４は、例えば図５の右側に示される推奨度合いを示す情報（「おすすめ」と表記される情報）を、複数の施設のジャンルのそれぞれに対応付けて、立ち寄りジャンルを提案する。

図６は発声内容に基づき立ち寄り施設の属性を推定する動作を説明するための図である。発声内容が例えば「暑い」、「お腹すいたね」、「トイレに行きたい」、「冷たいモノ食べたくない？」などである場合、属性推定部１４は、これらの発話内容と発声回数を学習し、発声内容とその発声内容の発声回数とを対応付けたものを、発声履歴情報として、例えば情報格納部３０や、サーバ５００に格納する。図６には発声履歴情報の一例が示される。属性推定部１４は、格納された発声履歴情報の発声内容に対応する施設のジャンルを、図６に示される行動履歴情報に照合する。この行動履歴情報は、図１に示される情報格納部３０に格納されている。この行動履歴情報には、発声内容と、その発声がなされたときに立ち寄った複数の施設のジャンル「１」～「３」とが対応付けられている。属性推定部１４は、この行動履歴情報内の発声内容の中に、実際の発声内容に対応するものが存在する場合、その発声内容に対応するジャンルを推定する。図６の例では、「暑い」という発話内容に対して、推定される施設のジャンルは「デザート」、「カフェ」、「コンビニ」などである。また「お腹空いたね」という発話内容に対して、推定される施設のジャンルは「ラーメン」である。属性推定部１４は、発話内容に対して推定された複数の施設のジャンルの内、例えば発声回数が比較的多いものを、立ち寄り施設として推定する。

このように、属性推定部１４では、ユーザの行動履歴に鑑みて、ユーザが立ち寄りたいと考えている施設のジャンルが推定される。すなわち、属性推定部１４を備える施設候補提案部４０は、移動目的が過去に推定された移動目的に一致するとき、過去に立ち寄った立ち寄り施設を今回の立ち寄り施設候補として提案する。これにより、ユーザが立ち寄りたいと考える可能性が高い立ち寄り施設を提案できるようになり、ユーザが立ち寄り施設を繰り返し検索する手間を軽減でき、立ち寄り施設への円滑な移動が可能となる。

ステップＳ５において、施設候補算出部１５は、車両の現在位置を確認する。これは、属性推定部１４で推定されたジャンルに対応する施設を立ち寄り施設として提案する際、車両の現在位置を考慮するためである。車両の現在位置は、例えばＧＰＳ（Global Positioning System）信号が利用される。

ステップＳ６において、施設候補算出部１５は、ステップＳ４で推定されたジャンルの施設の中から、立ち寄り可能な施設を推定する。この推定処理では、ＳＮＳ情報、現在位置情報、現在時刻、移動目的、到着までの余裕時間、移動条件などが考慮される。図７を用いて、立ち寄り可能な施設の推定動作を説明する。

図７はＳＮＳ情報を利用した立ち寄り可能施設の推定動作を説明するための図である。例えば、ステップＳ４で推定された施設が「１．そば」、「２．神社・仏閣」、「３．牧場」である場合、施設候補算出部１５は、図７に示されるＳＮＳ情報を参照する。このＳＮＳ情報には、参照情報と立ち寄り回数が対応付けて記録されている。参照情報は、例えば「自身がよくＳＮＳ等を閲覧しているユーザの立ち寄り施設」、「自身がよく「いいね」している人の立ち寄り施設」、「自身とよく同じ店舗にチェックインや「いいね」している人の立ち寄り施設」、「現在地付近で最も多く「いいね」を獲得している施設」、「最近、急上昇で「チェックイン」、「いいね」が増加している施設」、「自分がよく使うタグを利用する人が立ち寄る施設」、「自分と嗜好が類似している人が立ち寄る施設」などである。ＳＮＳ情報は、図１に示されるサーバ５００に格納されていているものでもよいし、情報処理装置２００がサーバ５００を参照して情報格納部３０に格納したものでもよい。施設候補算出部１５は、推定されたジャンルをＳＮＳ情報に照合し、例えば、推定されたジャンル「１．そば」に対応する施設が、「参照情報」欄に記述される施設に対応しているものであるか否かを判定する。そして、対応する施設が存在する場合、その立ち寄り回数を参照する。立ち寄り回数が多いほど、ユーザが立ち寄りたいと考える施設に近いと言える。

さらに、施設候補算出部１５は、現在地情報、現在時刻、余裕時間などを考慮して、立ち寄り可能な施設を推定する。現在地情報は現在位置、現在位置周囲の交通量、現在位置周囲の天候などである。余裕時間は、立ち寄り施設に滞在可能な時間である。例えば現在位置から目的地まで直接移動したときの到着予想時刻が１３時、目的地への到着目標時刻が１５時の場合、２時間の空き時間がある。到着目標時刻は、例えば移動目的が旅行の場合、民宿のチェックイン可能な時刻である。移動目的がビジネスである場合、客先との面談開始時刻である。この空き時間から、立ち寄り施設を経由する場合のルートを移動した場合の時間を差し引いたものが、余裕時間となる。施設候補算出部１５は、移動目的に対応するジャンル毎に、このような余裕時間を算出する。さらに、施設候補算出部１５は、余裕時間に対応する立ち寄り施設の数（立ち寄り地点数）を算出する。余裕時間を算出することにより、ユーザの行動可能範囲が推定可能となり、その行動可能範囲から、立ち寄り可能な施設の数を推定できる。

また、例えば立ち寄り施設へアクセスする道路の種類によっても、余裕時間が変動する。そのため、施設候補算出部１５は、例えば高速道路、一般道路、バイパスなどの道路の種類を移動条件として、それぞれの道路を利用した場合の平均走行速度を算出して、余裕時間を算出する。なお、道路の種類以外にも、ＶＩＣＳ（登録商標）などの交通状況を加味した余裕時間の算出を行ってもよい。

このように施設候補算出部１５は、属性推定部１４で推定されたジャンルに対応する施設に対して余裕時間などを加味した上で、施設候補情報（図７の右側参照）を算出する（ステップＳ７）。施設候補情報は、例えば、属性推定部１４で推定されたジャンルに対応する施設の名称と、当該施設への滞在時間、おすすめ度などが対応けられた情報である。施設候補情報は、情報格納部３０や、サーバ５００に格納される。

施設候補算出部１５は、施設候補情報に基づき、１又は複数の立ち寄り施設の候補を表示部３００に表示させるための表示情報を生成し、表示部３００に出力する。図８は立ち寄り施設の候補が表示される前の表示部を示す図である。立ち寄り施設の候補が表示される前の表示部３００には、出発地、目的地、出発地から目的地へ至る移動経路などが表示される。図９は立ち寄り施設の候補が表示された後の表示部を示す図である。図９に示されるように表示部３００には、複数の立ち寄り施設候補が表示される。

表示部３００に表示される複数の立ち寄り施設候補の内、何れかの施設が例えばタッチパネルへの操作によって選択された場合、表示部３００は、選択された施設を識別する識別情報を生成し、立ち寄り経路設定部１７へ出力する。識別情報を受信した立ち寄り経路設定部１７は、識別情報に対応する施設を情報格納部３０から読み出す。立ち寄り経路設定部１７は、読み出した施設情報に基づき、現在地からこの施設へ至る経路を演算して、図１０に示すように、当該経路を立ち寄り経路として表示部３００に表示させる（ステップＳ８）。図１０は立ち寄り経路の一例を示す図である。

なお、タッチ操作以外にも、音声入力で施設が選択された場合にも立ち寄り経路を表示させることができる。具体的には、表示部３００に表示される複数の立ち寄り施設候補の内、何れかの施設の名称が「コンビニ」などの音声入力で選択された場合、集音部３２０は、この音声を検出し、検出した音声情報を、立ち寄り経路設定部１７へ出力する。立ち寄り経路設定部１７は、受信した音声情報を含まれる周波数成分を解析して、発話内容（施設名称）に対応する施設を、情報格納部３０から読み出す。立ち寄り経路設定部１７は、読み出した施設情報に基づき、現在地からこの施設へ至る経路を演算して、当該経路を立ち寄り経路として表示部３００に表示させる。なお、発声内容に対応する情報を特定する方法は、特開２０１７－１２６８６１などに開示されるように公知であるため、説明を割愛する。

なお、施設候補算出部１５によるステップＳ６の処理は、最終目的地への到着時刻が決まっている場合以外にも、最終目的地への到着目標時刻が決まっていない場合でも可能である。例えば、ユーザの過去の行動が記された情報を用いることにより、最終目的地への到着目標時刻を推定できる。そして、推定された到着目標時刻を利用することで、前述した余裕時間を推定できるため、ユーザの行動可能範囲も推定が可能となる。また、音声入力で「ＸＸ時ごろにＸＸ旅館に到着したい」というメッセージが入力された場合でも、施設候補算出部１５はこの音声情報を解析することによって、最終目的地へ何時頃に到着したいのかを推測できる。

また、最終目的地に到着目標時刻よりも早く到着した後、ユーザがその周囲の施設に立ち寄りたいと考える場合でも、施設候補算出部１５は立ち寄り施設候補を推定できる。例えば、最終目的地に到着した後、「この近くで足湯を体験できるところがないかな」という音声が発せられた場合、施設候補算出部１５は、この音声情報を解析し、「この近く」、「足湯」というキーワードに基づき、最終目的地の周囲に存在する施設を推定する。この推定処理では、例えば、前述したＳＮＳ情報、余裕時間などが考慮される。

また、施設候補算出部１５による処理は、往路と復路の何れでも実行可能である。例えば、移動目的が旅行の場合、自宅から宿泊先の施設に向かう経路（往路）では最終目的地が宿泊先の施設となり、宿泊先の施設から自宅に向かう経路（復路）では最終目的地が自宅となる。そのため、往路が設定された後に立ち寄り施設の候補を提案でき、また復路が設定された後に立ち寄り施設の候補を提案できる。

また、立ち寄り施設候補を提案するタイミングは、車両が移動する前でもよいし、車両が移動しているときでもよい。車両が移動している場合、車両の現在位置、周囲の交通状況、走行中の道路の種類などにより、立ち寄り施設への移動時間がリアルタイムに変動する。そのため、施設候補算出部１５では、それらの情報が一定周期で逐次更新されながら、最新の立ち寄り施設候補が提案される。

図１１は本発明の実施の形態に係る情報処理装置を実現するためのハードウェア構成例を示す図である。情報処理装置２００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、システムＬＳＩ（Large Scale Integration）などのプロセッサ５０と、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）などで構成されるメモリ５１と、入出力インターフェイス５２とにより実現可能である。なお、プロセッサ５０は、マイクロコンピュータ、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）といった演算手段であってもよい。プロセッサ５０、メモリ５１及び入出力インターフェイス５２は、バス５３に接続され、バス５３を介して、情報の受け渡しを相互に行うことが可能である。入出力インターフェイス５２は、表示部３００、音声出力部３１０、集音部３２０及び通信ネットワーク４００との間で情報の送受信を行う。情報処理装置２００を実現する場合、情報処理装置２００用のプログラムをメモリ５１に格納しておき、このプログラムをプロセッサ５０が実行することにより、制御部１０の機能が実現される。情報処理装置２００用のプログラムは、
目的地情報に基づき、ユーザの目的地への移動目的を推定する目的推定ステップと、施設候補提案ステップと、コンピュータに実行させる情報処理プログラムである。施設候補提案ステップは、少なくとも移動目的を用いて、出発地から目的地までに立ち寄る立ち寄り施設の候補を決定し、決定した立ち寄り施設候補をユーザに提案する処理である。

以上に説明したように本発明の実施の形態に係る情報処理装置２００は、目的地情報に基づき、ユーザの目的地への移動目的を推定する目的推定部と、少なくとも目的推定部で推定された移動目的を用いて、出発地から目的地までに立ち寄る立ち寄り施設の候補を決定し、決定した立ち寄り施設候補をユーザに提案する施設候補提案部とを備える。この構成により、ユーザは移動目的に適う立ち寄り施設を素早く選択できるようになるため、立ち寄り施設の検索にかかるユーザの負担を大幅に軽減できる。また、この構成により、ユーザが長時間検索しなければ見つけることができないような施設を、移動目的から逸脱しない範囲で短時間に提案できる。そのため、ユーザがこれまで一度も立ち寄ったことがない施設を見つけるきっかけとなり、目的地への移動の楽しみをより一層向上させることができる。

なお、本実施の形態では、情報処理装置２００が車両に設けられる例について説明したが、情報処理装置２００の機能はサーバ５００、スマートフォンなどにも適用可能である。

以上の実施の形態に示した構成は、本発明の内容の一例を示すものであり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、構成の一部を省略、変更することも可能である。

１０ 制御部
１１ 同伴者推定部
１２ 意図推定部
１３ 目的推定部
１４ 属性推定部
１５ 施設候補算出部
１６ 目的地設定部
１７ 経路設定部
２０ 情報入出力部
３０ 情報格納部
４０ 施設候補提案部
５０ プロセッサ
５１ メモリ
５２ 入出力インターフェイス
５３ バス
１００ 車両
２００ 情報処理装置
３００ 表示部
３１０ 音声出力部
３２０ 集音部
４００ 通信ネットワーク
５００ サーバ
５１０ ＳＮＳ情報格納部

Claims (4)

1. ユーザによって設定された目的地を示す情報である目的地情報に基づき、ユーザの目的地への移動目的を推定する目的推定部と、
   前記ユーザの発話内容に基づき、前記ユーザが前記目的地以外の場所に立ち寄りたいと考えているか否かを推定する意図推定部と、
   前記意図推定部により前記ユーザが前記目的地以外の施設へ立ち寄りたいと考えていると推定され、且つ、前記目的地以外の場所に立ち寄り可能な余裕時間がある場合に、少なくとも前記移動目的を用いて、出発地から前記目的地までに立ち寄る立ち寄り施設の候補を決定し、決定した立ち寄り施設候補を前記ユーザに提案する施設候補提案部と、
   を備える情報処理装置。
2. 前記目的推定部は、前記ユーザの発声内容に含まれる前記目的地情報に基づき、前記移動目的を推定する請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記施設候補提案部は、前記移動目的が過去に推定された移動目的に一致するとき、過去に立ち寄った前記立ち寄り施設を前記立ち寄り施設候補として前記ユーザに提案する請求項１又は２に記載の情報処理装置。
4. 目的地情報に基づき、ユーザの目的地への移動目的を推定する目的推定ステップと、
   前記ユーザの発話内容に基づき、前記ユーザが前記目的地以外の場所に立ち寄りたいと考えているか否かを推定する意図推定ステップと、
   前記意図推定ステップで前記ユーザが前記目的地以外の施設へ立ち寄りたいと考えていると推定され、且つ、前記目的地以外の場所に立ち寄り可能な余裕時間がある場合に、少なくとも前記移動目的を用いて、出発地から前記目的地までに立ち寄る立ち寄り施設の候補を決定し、決定した立ち寄り施設候補を前記ユーザに提案する施設候補提案ステップと、
   をコンピュータに実行させる情報処理プログラム。

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