特開 2023-127377 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023127377

(43)【公開日】2023-09-13

(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム

(51)【国際特許分類】

   G01C 21/26 20060101AFI20230906BHJP

   G16Y 10/40 20200101ALI20230906BHJP

   G16Y 20/20 20200101ALI20230906BHJP

   G16Y 40/30 20200101ALI20230906BHJP

【ＦＩ】

G01C21/26 A

G16Y10/40

G16Y20/20

G16Y40/30

【審査請求】未請求

【請求項の数】14

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022031136

(22)【出願日】2022-03-01

(71)【出願人】

【識別番号】000005016

【氏名又は名称】パイオニア株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100112656

【弁理士】

【氏名又は名称】宮田 英毅

(72)【発明者】

【氏名】小野寺 渉

【テーマコード（参考）】

2F129

【Ｆターム（参考）】

2F129AA03

2F129BB03

2F129BB22

2F129BB26

2F129CC03

2F129EE43

2F129EE78

2F129EE90

2F129EE91

2F129EE94

2F129FF02

2F129FF11

2F129FF20

2F129FF60

2F129FF62

2F129GG17

2F129GG22

2F129HH20

(57)【要約】

【課題】運転負荷が低いと推定される期間を有効活用して適切にコンテンツを出力すること。
【解決手段】本願に係る情報処理装置は、運転の安全度が低下した場合には、コンテンツの出力を中止する情報処理装置であって、安全度に基づき利用者の運転負荷が低いと推定される区間を示す区間情報を取得する取得部と、コンテンツの出力対象となっている対象利用者が運転している車両の速度に基づいて、前記車両が前記区間の通過に要する所要時間を、コンテンツの出力が可能な出力可能時間として算出する算出部と、出力候補のコンテンツごとに、当該コンテンツに関する所定の情報に基づいて、当該コンテンツの出力の完了に要する出力所要時間を予測する予測部と、出力可能時間と、出力所要時間とに基づいて、出力候補のコンテンツのうち、出力可能時間内に出力が完了されると推定されるコンテンツを、出力対象のコンテンツとして選択する選択部とを有する。
【選択図】図６

【特許請求の範囲】

【請求項1】

運転の安全度が低下した場合には、コンテンツの出力を中止する情報処理装置であって、
前記安全度に基づき利用者の運転負荷が低いと推定される区間を示す区間情報を取得する取得部と、
コンテンツの出力対象となっている対象利用者が運転している車両の速度に基づいて、前記車両が前記区間の通過に要する所要時間を、コンテンツの出力が可能な出力可能時間として算出する算出部と、
出力候補のコンテンツごとに、当該コンテンツに関する所定の情報に基づいて、当該コンテンツの出力の完了に要する出力所要時間を予測する予測部と、
前記出力可能時間と、前記出力所要時間とに基づいて、前記出力候補のコンテンツのうち、前記出力可能時間内に出力が完了されると推定されるコンテンツを、出力対象のコンテンツとして選択する選択部と
を有することを特徴とする情報処理装置。

【請求項2】

前記取得部は、所定の地図情報で示される道路のうち、前記運転負荷が低いと推定される区間を示す区間情報を取得する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記選択部は、前記車両が前記区間に侵入する前の所定のタイミングにおいてリアルタイムに前記出力対象のコンテンツを選択する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記算出部は、前記出力可能時間として、話題となるコンテンツをエージェント機能部が提供した場合に前記対象利用者が対話に応じることが可能な対話可能時間を算出し、
前記予測部は、前記出力候補のコンテンツごとに、当該コンテンツを話題とする対話であって、当該コンテンツを提供するエージェント機能部と前記対象利用者との対話が終了するまでに要する対話所要時間を、前記出力所要時間として予測し、
前記選択部は、前記対話可能時間と、前記対話所要時間とに基づいて、前記出力候補のコンテンツのうち、前記対話可能時間内に適切に対話が終了すると推定されるコンテンツを出力対象のコンテンツとして選択する
ことを特徴とする請求項１～３のいずれか１つに記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記予測部は、前記出力候補のコンテンツに関するコンテンツに応じて行われた過去の対話の履歴情報に基づき、前記過去の対話で必要とされた実績時間を算出し、算出した実績時間を用いて前記対話所要時間を予測する
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記予測部は、前記実績時間として、前記過去の対話において利用者との間でやり取りされたメッセージの組合せごとに、当該組合せの対話で必要とされた実績時間を算出する
ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。

【請求項7】

前記予測部は、前記組合せごとに算出された実績時間のうち、所定の条件を満たす実績時間を前記対話所要時間として予測する
ことを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。

【請求項8】

前記予測部は、前記組合せごとに算出された実績時間のうち、より長い実績時間を前記対話所要時間として予測する
ことを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。

【請求項9】

前記選択部は、前記出力候補のコンテンツごとに予測された前記対話所要時間と、前記対話可能時間との関係性に基づいて、前記出力候補のコンテンツのうち、前記出力対象のコンテンツを選択する
ことを特徴とする請求項４～８のいずれか１つに記載の情報処理装置。

【請求項10】

前記選択部は、前記出力候補のコンテンツのうち、前記対話所要時間が前記対話可能時間より短いコンテンツを、前記出力対象のコンテンツとして選択する
ことを特徴とする請求項９に記載の情報処理装置。

【請求項11】

前記出力対象のコンテンツに応じた発話が出力されるよう制御する出力制御部をさらに有する
ことを特徴とする請求項１～１０のいずれか１つに記載の情報処理装置。

【請求項12】

前記出力制御部は、前記車両が前記区間に侵入した場合には、前記出力対象のコンテンツに応じた発話であって、前記出力対象のコンテンツを提供したエージェント機能部による発話が出力されるよう制御する
ことを特徴とする請求項１１に記載の情報処理装置。

【請求項13】

運転の安全度が低下した場合には、コンテンツの出力を中止する情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
前記安全度に基づき利用者の運転負荷が低いと推定される区間を示す区間情報を取得する取得工程と、
コンテンツの出力対象となっている対象利用者が運転している車両の速度に基づいて、前記車両が前記区間の通過に要する所要時間を、コンテンツの出力が可能な出力可能時間として算出する算出工程と、
出力候補のコンテンツごとに、当該コンテンツに関する所定の情報に基づいて、当該コンテンツの出力の完了に要する出力所要時間を予測する予測工程と、
前記出力可能時間と、前記出力所要時間とに基づいて、前記出力候補のコンテンツのうち、前記出力可能時間内に出力が完了されると推定されるコンテンツを、出力対象のコンテンツとして選択する選択工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。

【請求項14】

運転の安全度が低下した場合には、コンテンツの出力を中止する情報処理装置が実行する情報処理プログラムであって、
前記安全度に基づき利用者の運転負荷が低いと推定される区間を示す区間情報を取得する取得手順と、
コンテンツの出力対象となっている対象利用者が運転している車両の速度に基づいて、前記車両が前記区間の通過に要する所要時間を、コンテンツの出力が可能な出力可能時間として算出する算出手順と、
出力候補のコンテンツごとに、当該コンテンツに関する所定の情報に基づいて、当該コンテンツの出力の完了に要する出力所要時間を予測する予測手順と、
前記出力可能時間と、前記出力所要時間とに基づいて、前記出力候補のコンテンツのうち、前記出力可能時間内に出力が完了されると推定されるコンテンツを、出力対象のコンテンツとして選択する選択手順と
を情報処理装置に実行させるための情報処理プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、車両に乗っているユーザに対し、より好適に情報を提供する技術が提案されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１７－１７３２０１号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

例えば、上記の従来技術は、ドライバの状態に基づき、ドライバに生じている負担の大きさを判定し、その結果に応じた情報をドライバに提供している。一例として、上記の従来技術は、車両の運転が容易である場合に、このときの負担の大きさに応じた適切なタイミングで、負担の大きさに応じた適切な情報を提供している。

【0005】

ここで、車両という移動体を操作している関係上、ドライバには、例えば、車両の運転に余裕がある（すなわち負担が小さい）一定の期間が存在することが考えられる。しかしながら、上記の従来技術は、負担の大きさに応じた特定のタイミングで情報を提供しているのみであり、運転に余裕がある期間が有効活用されているとはいい難い。

【0006】

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、運転負荷が低いと推定される期間を有効活用して適切にコンテンツを出力することができる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを提供する。

【課題を解決するための手段】

【0007】

請求項１に記載された情報処理装置は、運転の安全度が低下した場合には、コンテンツの出力を中止する情報処理装置であって、前記安全度に基づき利用者の運転負荷が低いと推定される区間を示す区間情報を取得する取得部と、コンテンツの出力対象となっている対象利用者が運転している車両の速度に基づいて、前記車両が前記区間の通過に要する所要時間を、コンテンツの出力が可能な出力可能時間として算出する算出部と、出力候補のコンテンツごとに、当該コンテンツに関する所定の情報に基づいて、当該コンテンツの出力の完了に要する出力所要時間を予測する予測部と、前記出力可能時間と、前記出力所要時間とに基づいて、前記出力候補のコンテンツのうち、前記出力可能時間内に出力が完了されると推定されるコンテンツを、出力対象のコンテンツとして選択する選択部とを有することを特徴とする。

【0008】

請求項１３に記載された情報処理方法は、運転の安全度が低下した場合には、コンテンツの出力を中止する情報処理装置が実行する情報処理方法であって、前記安全度に基づき利用者の運転負荷が低いと推定される区間を示す区間情報を取得する取得工程と、コンテンツの出力対象となっている対象利用者が運転している車両の速度に基づいて、前記車両が前記区間の通過に要する所要時間を、コンテンツの出力が可能な出力可能時間として算出する算出工程と、出力候補のコンテンツごとに、当該コンテンツに関する所定の情報に基づいて、当該コンテンツの出力の完了に要する出力所要時間を予測する予測工程と、前記出力可能時間と、前記出力所要時間とに基づいて、前記出力候補のコンテンツのうち、前記出力可能時間内に出力が完了されると推定されるコンテンツを、出力対象のコンテンツとして選択する選択工程とを含むことを特徴とする。

【0009】

請求項１４に記載された情報処理プログラムは、運転の安全度が低下した場合には、コンテンツの出力を中止する情報処理装置が実行する情報処理プログラムであって、前記安全度に基づき利用者の運転負荷が低いと推定される区間を示す区間情報を取得する取得手順と、コンテンツの出力対象となっている対象利用者が運転している車両の速度に基づいて、前記車両が前記区間の通過に要する所要時間を、コンテンツの出力が可能な出力可能時間として算出する算出手順と、出力候補のコンテンツごとに、当該コンテンツに関する所定の情報に基づいて、当該コンテンツの出力の完了に要する出力所要時間を予測する予測手順と、前記出力可能時間と、前記出力所要時間とに基づいて、前記出力候補のコンテンツのうち、前記出力可能時間内に出力が完了されると推定されるコンテンツを、出力対象のコンテンツとして選択する選択手順とを情報処理装置に実行させることを特徴とする。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】図１は、実施形態に係る情報処理システムの一例を示す図である。

【図2】図２は、実施形態に係る情報処理の全体像を説明する説明図（１）である。

【図3】図３は、実施形態に係る情報処理の全体像を説明する説明図（２）である。

【図4】図４は、実施形態に係る予測処理の具体例を示す図（１）である。

【図5】図５は、実施形態に係る予測処理の具体例を示す図（２）である。

【図6】図６は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。

【図7】図７は、実施形態に係るコンテンツの構成例を示す図である。

【図8】図８は、実施形態に係る区間情報データベースの一例を示す図である。

【図9】図９は、実施形態に係る対話履歴データベースの一例を示す図である。

【図10】図１０は、実施形態に係る実績情報データベースの一例を示す図である。

【図11】図１１は、対話所要時間を予測する予測処理手順を示すフローチャートである。

【図12】図１２は、出力対象のコンテンツを選択する選択処理手順を示すフローチャートである。

【図13】図１３は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

【発明を実施するための形態】

【0011】

以下に、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と記載する）の一例について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。

【0012】

〔１．実施形態の概要〕
例えば、カーナビゲーション装置等の車載装置には、エージェント機能部を有するアプリケーションが導入されているものがある。このような場合、利用者（例えば、車両を運転する運転者や同伴者）は、例えば、エージェント機能部との対話によって各種のサービスを受けることができる。

【0013】

ここで、対話に集中するあまり運転への注意力が疎かになることで、例えば、事故につながるような危険運転になってしまうことが考えられる。このような状況を防止するため、運転の安全度が高いと判断される場合にコンテンツを出力し、運転の安全度が低下したと判断される場合には、コンテンツの出力を停止することで、対話を中断する機能を有する車載装置もある。

【0014】

係る車載装置は、例えば、車両のセンサにより検知されたセンサ情報から運転挙動（利用者の運転状況、あるいは、車両の走行状況等）を検出し、検出した運転挙動に基づき、運転の安全度（運転の快適度ともいえる）を推定する。そして、車載装置は、安全度が所定値より高いことから利用者の運転負荷が低い（運転に余裕がある）と判断される場合には、エージェント機能部が提供したコンテンツに基づく対話を開始させる。一方、車載装置は、安全度が所定値より低いことから利用者の運転負荷が高い（運転に余裕がない）と判断される場合には、エージェント機能部が提供したコンテンツに基づく対話を開始させない、あるいは、現在進行中の対話を中断させる。

【0015】

しかしながら、このようにコンテンツを用いた対話が中断される状況を回避することが求められている。例えば、エージェント機能部は、利用者に興味があると推定されるスポットに関するコンテンツ、走行場所周辺の観光案内に関するコンテンツ、あるいは、危険報知のコンテンツ等といった利用者にとって有益と考えられるコンテンツを用いて対話を行う場合がある。このため、利用者とエージェント機能部との対話の中で係るコンテンツの出力を完結させたいという要望がある。

【0016】

本発明は、上記の事情に着目してなされたものであって、エージェント機能部が提供するコンテンツで対話が行われた場合、その対話にはどれくらいの時間が必要となるか対話に要する時間と、利用者が対話に応じることが可能な時間とを考慮すれば、対話が可能な時間内で出力が完結するようなコンテンツを優先して対話が進むよう制御することができため、コンテンツ出力において対話が可能な時間を有効活用することができる点から着想を得た。

【0017】

〔２．システム構成〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る情報処理システムの構成を説明する。図１は、実施形態に係る情報処理システムの一例を示す図である。図１には、実施形態に係る情報処理システムの一例として、情報処理システム１が示される。

【0018】

図１に示すように、情報処理システム１は、情報処理装置１００と、エージェント装置３００とを備えてよい。また、情報処理装置１００と、エージェント装置３００とは、ネットワークＮを介して、有線または無線により通信可能に接続される。また、図１に示す情報処理システム１には、任意の数の情報処理装置１００と、任意の数のエージェント装置３００とが含まれてもよい。

【0019】

情報処理装置１００は、運転の安全度が低下した場合には、コンテンツの出力を中止させる。例えば、情報処理装置１００は、運転の安全度が低下した場合には、利用者と、エージェント機能部との間で行われている対話であって、エージェント機能部が提供したコンテンツを話題とする対話を中断させる。このようなことから、情報処理装置１００は、実施形態に係る情報処理装置の一例に相当する。

【0020】

また、図１に示すように、情報処理装置１００は、車両ＶＥｘに搭載されてよい。すなわち、情報処理装置１００は、車載装置であってよい。具体的には、情報処理装置１００は、車両ＶＥｘに内蔵あるいは積載される専用のナビゲーション装置であってよい。

【0021】

なお、情報処理装置１００は、ナビゲーション装置と、録画装置とで構成されてもよい。この一例として、情報処理装置１００は、互いに独立したナビゲーション装置および録画装置が通信可能に接続された複合的な装置であってよい。他の例として、情報処理装置１００は、ナビゲーション機能と、録画機能とを有する１つの装置であってもよい。

【0022】

また、情報処理装置１００は、各種のセンサを備えていてよい。例えば、情報処理装置１００は、カメラ、加速度センサ、ジャイロセンサ、ＧＰＳセンサ、気圧センサ等の各種センサを備えていてよい。この結果、情報処理装置１００は、各種センサによって取得されたセンサ情報に基づいて、利用者の運転を支援するための対話や情報提供を行うことができる。

【0023】

また、利用者は、日常的に使用している携帯型端末装置（例えば、スマートフォン、タブレット型端末、ノート型ＰＣ、デスクトップＰＣ、ＰＤＡ等）に所定のアプリケーションを導入することで、この携帯型端末装置を情報処理装置１００と同様に動作させることができる。すなわち、利用者は、自身の携帯型端末装置を車載装置として代用することができる。このようなことから、利用者の所持する携帯型端末装置も実施形態に係る情報処理装置として解することができる。

【0024】

エージェント装置３００は、利用者の発話に応答するための応答処理を実際に行うサーバ装置である。例えば、エージェント装置３００は、後述するエージェント機能部による制御に応じて、応答処理を実行する。また、エージェント装置３００と、エージェント機能部とは、サービスごとに対になっていてよく、エージェント機能部の数だけ存在していてよい。

【0025】

例えば、エージェント装置３００は、応答処理を行った結果、発話に対する適切な回答を取得することができなかった場合には、対応不可能であることを示す応答情報をエージェント機能部に返してよい。一方、エージェント装置３００は、応答処理を行った結果、発話に対する適切な回答を取得することができた場合には、依頼に対する回答を含む応答情報をエージェント機能部に返してよい。また、エージェント機能部は、応答情報に基づいて、利用者との間で対話を行う。

【0026】

〔３．情報処理の全体像〕
ここからは、実施形態に係る情報処理として、利用者が対話に応じることが可能な対話可能時間内に適切に対話が終了すると推定されるコンテンツを選択し、このコンテンツに応じた対話が開始されるよう制御する制御処理について、図２および図３を用いて説明する。

【0027】

例えば、図２および図３には、利用者Ｕ１が車両ＶＥ１（車両ＶＥｘの一例）を運転して道路ＲＤ１を走行しているシーンが示されている。また、図２および図３に示すように、道路ＲＤ１には、安全度に基づきドライバの運転負荷が低い傾向にあると推定される区間である運転負荷減少区間ＳＥ１１が含まれる。係る場合、情報処理装置１００は、車両ＶＥ１が運転負荷減少区間ＳＥ１１に差し掛かる手前の所定の時点でリアルタイムに制御処理を行うことができる。以下では、この場面を例に挙げて、情報処理装置１００によって行われる制御処理を説明する。また、以下の実施形態では、情報処理装置１００は車載装置であるものとする。

【0028】

まず、図２を用いて、情報処理装置１００が実行する制御処理のうち、ステップＳ１およびＳ２の処理を説明する。図２は、実施形態に係る情報処理の全体像を説明する説明図（１）である。

【0029】

図２の例によれば、利用者Ｕ１の車両ＶＥ１が、時刻ＴＭ１において時速Ｑ（ｍ／ｈ）の速度で走行しながら、運転負荷減少区間ＳＥ１１に接近している。また、運転負荷減少区間ＳＥ１１の区間距離はＰ（ｍ）である。係る例では、情報処理装置１００は、車両ＶＥ１の速度である時速Ｑ（ｍ／ｈ）と、運転負荷減少区間ＳＥ１１の区間距離Ｐ（ｍ）とに基づいて、話題となるコンテンツをエージェント機能部が提供した場合に利用者Ｕ１が対話に応じることが可能な対話可能時間ＸＸを算出する（ステップＳ１）。具体的には、情報処理装置１００は、時速Ｑ（ｍ／ｈ）と、区間距離Ｐ（ｍ）とに基づいて、車両ＶＥ１が運転負荷減少区間ＳＥ１１の通過に要する所要時間Ｐ／Ｑを算出することで、所要時間Ｐ／Ｑを対話可能時間ＸＸと定めてよい。

【0030】

なお、ここでいうエージェント機能部とは、図６に示すように、情報処理装置１００が有するものであってよい。以下の説明では、情報処理装置１００は、図６の例のように、エージェント機能部３１および３２を有しているものとする。

【0031】

例えば、エージェント機能部３１は、アプリケーションＡＰ３１（アプリＡＰ３１）の一機能であってよく、アプリＡＰ３１に対応するサービスに応じたコンテンツＣ１を提供する。より具体的には、エージェント機能部３１は、話題ＮＡ１に関するメッセージ情報（テキスト群）で構成されるコンテンツＣ１に基づき発話する。これによりエージェント機能部３１は、利用者Ｕ１との間で話題ＮＡ１に関する対話を行う。

【0032】

また、エージェント機能部３２は、アプリＡＰ３２の一機能であってよく、アプリＡＰ３２に対応するサービスに応じたコンテンツＣ２を提供する。より具体的には、エージェント機能部３２は、話題ＮＡ２に関するメッセージ情報（テキスト群）で構成されるコンテンツＣ２に基づき発話する。これによりエージェント機能部３２は、利用者Ｕ１との間で話題ＮＡ２に関する対話を行う。

【0033】

次に、情報処理装置１００は、出力候補のコンテンツであるコンテンツＣ１およびＣ２それぞれを用いて過去に行われた対話の履歴情報に基づいて、対応するエージェント機能部と利用者Ｕ１との対話が終了するまでに要する対話所要時間を予測する（ステップＳ２）。具体的には、情報処理装置１００は、運転負荷減少区間ＳＥ１１へと車両ＶＥ１が侵入したことをきっかけに、コンテンツＣ１に基づくエージェント機能部３１による発話が出力されたと仮定して、話題ＮＡ１に関する利用者Ｕ１との対話が終了するまでに要する対話所要時間を予測する。また、情報処理装置１００は、運転負荷減少区間ＳＥ１１へと車両ＶＥ１が侵入したことをきっかけに、コンテンツＣ２に基づくエージェント機能部３２による発話が出力されたと仮定して、話題ＮＡ２に関する利用者Ｕ１との対話が終了するまでに要する対話所要時間を予測する。

【0034】

図２の例によれば、情報処理装置１００は、コンテンツＣ１に対応するエージェント機能部３１側の出力メッセージと、対話履歴ＬＧ１に含まれる任意の利用者Ｕｘが応答した応答メッセージとの組合せに基づき、対話のパターンを検出する。そして、情報処理装置１００は、検出したパターンごとに、当該パターンの対話で必要とされた（費やされた）実績時間を算出する。

【0035】

一例として、情報処理装置１００は、出力メッセージに対して利用者Ｕｘが「肯定的」な内容のメッセージを応答した場合に、どのようなやり取りで対話が進んだかそのパターンを検出してよい。図２の例では、情報処理装置１００は、係るパターンとして、対話パターンＰＴ１１を検出している。また、このような場合、情報処理装置１００は、対話履歴ＬＧ１のうち、対話パターンＰＴ１１でやり取りが進んだ際の実際の対話時間に基づいて、対話パターンＰＴ１１の対話で必要とされた実績時間を算出してよい。図２の例では、情報処理装置１００が実績時間１ｙを算出した例が示される。

【0036】

一方、情報処理装置１００は、出力メッセージに対して利用者Ｕｘが「否定的」な内容のメッセージを応答した場合に、どのようなやり取りで対話が進んだかそのパターンも検出する。図２の例では、情報処理装置１００は、係るパターンとして、対話パターンＰＴ１２を検出している。また、係る例では、情報処理装置１００は、対話履歴ＬＧ１のうち、対話パターンＰＴ１２でやり取りが進んだ際の実際の対話時間に基づいて、対話パターンＰＴ１２の対話で必要とされた実績時間を算出してよい。図２の例では、情報処理装置１００が実績時間１ｎを算出した例が示される。

【0037】

そうすると、情報処理装置１００は、実績時間１ｙおよび実績時間１ｎのうち、長さの長い方をコンテンツＣ１に対応する対話所要時間として予測する。図２に示すように、長さ関係が実績時間１ｙ＜実績時間１ｎであったとする。係る例では、情報処理装置１００は、長い方の実績時間１ｎを対話所要時間１ｎとして予測する。

【0038】

ステップＳ２について、ここまで出力候補のコンテンツＣ１を例に、エージェント機能部３１と利用者Ｕｘとの対話で必要とされた対話所要時間１ｎが算出される算出例を示した。そこで、情報処理装置１００は、図２に示すように、同様の処理を出力候補のコンテンツＣ２についても行う。

【0039】

具体的には、情報処理装置１００は、コンテンツＣ２に対応するエージェント機能部３２側の出力メッセージと、対話履歴ＬＧ２に含まれる任意の利用者Ｕｘが応答した応答メッセージとの組合せに基づき、対話のパターンを検出する。そして、情報処理装置１００は、検出したパターンごとに、当該パターンの対話で必要とされた実績時間を算出する。

【0040】

コンテンツＣ１の例と同様に、情報処理装置１００は、出力メッセージに対して利用者Ｕｘが「肯定的」な内容のメッセージを応答した場合に、どのようなやり取りで対話が進んだかそのパターンを検出する。図２の例では、情報処理装置１００は、対話パターンＰＴ２１を検出している。また、情報処理装置１００は、対話履歴ＬＧ２のうち、対話パターンＰＴ２１でやり取りが進んだ際の実際の対話時間に基づいて、対話パターンＰＴ２１の対話で必要とされた実績時間を算出する。図２の例では、情報処理装置１００が実績時間２ｙを算出した例が示される。

【0041】

一方、情報処理装置１００は、出力メッセージに対して利用者Ｕｘが「否定的」な内容のメッセージを応答した場合に、どのようなやり取りで対話が進んだかそのパターンも検出する。図２の例では、情報処理装置１００は、対話パターンＰＴ２２を検出している。また、係る例では、情報処理装置１００は、対話履歴ＬＧ２のうち、対話パターンＰＴ２２でやり取りが進んだ際の実際の対話時間に基づいて、対話パターンＰＴ２２の対話で必要とされた実績時間を算出する。図２の例では、情報処理装置１００が実績時間２ｎを算出した例が示される。

【0042】

そうすると、情報処理装置１００は、実績時間２ｙおよび実績時間２ｎのうち、長さの長い方をコンテンツＣ２に対応する対話所要時間として予測する。図２に示すように、長さ関係が実績時間２ｙ＞実績時間２ｎであったとする。係る例では、情報処理装置１００は、長い方の実績時間２ｙを対話所要時間２ｙとして予測する。

【0043】

ステップＳ２で説明したように、情報処理装置１００は、各コンテンツについてメッセージの組合せごと（例えば、「肯定的」な応答がなされた場合のメッセージの組合せ、および、「否定的」な応答がなされた場合のメッセージの組合せ）に算出した実績時間のうち、より長い実績時間を対話所要時間として予測する。例えば、対話において利用者の返答を確実に予測するのは困難な場合がある。このため、例えば、最も対話時間が長くなった場合でも、運転負荷減少区間ＳＥ１１内でメッセージのやり取りが収まるようこのような処理が行われる。

【0044】

続いて、図３を用いて、情報処理装置１００が実行する制御処理のうち、ステップＳ３およびＳ４の処理を説明する。図３は、実施形態に係る情報処理の全体像を説明する説明図（２）である。

【0045】

ここまでの処理で、情報処理装置１００は、出力候補のコンテンツであるコンテンツＣ１およびＣ２それぞれについて、対話所要時間を予測している。具体的には、情報処理装置１００は、コンテンツＣ１に対応する対話所要時間１ｎと、コンテンツＣ２に対応する対話所要時間２ｙとを予測している。そこで、情報処理装置１００は、ステップＳ２で予測したこれらの対話所要時間と、ステップＳ１で算出した対話可能時間ＸＸとの関係性に基づいて、コンテンツＣ１、コンテンツＣ２のいずれかを出力対象のコンテンツとして選択する（ステップＳ３）。例えば、情報処理装置１００は、コンテンツＣ１、コンテンツＣ２うち、対話可能時間ＸＸより短い対話所要時間が予測されている方を出力対象のコンテンツとして選択する。

【0046】

図３（ａ）には、対話可能時間ＸＸに対して対話所要時間１ｎが長く、一方、対話可能時間ＸＸに対して対話所要時間２ｙが短いように、各対話所要時間が予測された例が示される。このような関係性の場合、情報処理装置１００は、対話可能時間ＸＸよりも短い対話所要時間２ｙが予測されたコンテンツＣ２を出力対象のコンテンツとして選択してよい。

【0047】

また、図３（ｂ）には、対話可能時間ＸＸに対して対話所要時間２ｙが長く、一方、対話可能時間ＸＸに対して対話所要時間１ｎが短いように、各対話所要時間が予測された例が示される。このような関係性の場合、情報処理装置１００は、対話可能時間ＸＸよりも短い対話所要時間１ｎが予測されたコンテンツＣ１を出力対象のコンテンツとして選択してよい。

【0048】

なお、ステップＳ３の処理は、コンテンツＣ１、コンテンツＣ２のいずれに応じた対話が利用者Ｕ１との間で行われようと、そして、この対話の中で利用者Ｕ１が肯定的な応答、あるいは、否定的な応答のどちらの応答をしようとも、対話可能時間ＸＸ内で対話が完了するよう安全策を考慮した選択処理といえる。

【0049】

ここで、ステップＳ１が実行された時刻ＴＭ１から時間が経過し、時刻ＴＭ２となった時点で、車両ＶＥ１が運転負荷減少区間ＳＥ１１に侵入したとする。係る場合、情報処理装置１００は、ステップＳ３で選択した出力対象のコンテンツに応じた対話が開始されるよう出力制御する（ステップＳ４）。この点について、ステップＳ３で出力対象のコンテンツとしてコンテンツＣ２が選択された場合の例を用いて説明する。

【0050】

例えば、情報処理装置１００は、エージェント機能部３２の動作に応じて、次のような出力制御を行ってよい。具体的には、情報処理装置１００は、コンテンツＣ２を構成するテキストのうち、対話開始に用いられるテキストＴＸ２１に応じた発話であってエージェント機能部３２による発話が出力されるよう制御する。例えば、エージェント機能部３２は、女性の声Ｖ１の音声エージェントであるとすると、情報処理装置１００は、女性の声Ｖ１でテキストＴＸ２１が読み上げられるような音声を合成することで、合成した音声が自装置のスピーカーから出力されるよう制御してよい。この結果、図３には、情報処理装置１００のスピーカーから「今日は、焼き肉の日です。今日のランチに焼き肉はいかがですか？」という合成音声であって、テキストＴＸ２１が読み上げられる合成音声が出力されている例が示される。

【0051】

さて、ここまで図２および図３を用いて、情報処理装置１００によって行われる処理の全体像を説明した。このような情報処理装置１００によれば、対話が可能な時間内で出力が完結するようなコンテンツを優先して対話が進むよう制御することができため、コンテンツ出力において対話が可能な時間を有効活用することができるようになる。

【0052】

なお、図２の例では、情報処理装置１００が、リアルタイムにステップＳ２の処理を行う例を示した。具体的には、情報処理装置１００は、出力候補のコンテンツごとに、当該コンテンツに応じた対話が行われた際の履歴情報に基づき対話所要時間を予測する処理をリアルタイムに行う例を示した。しかし、情報処理装置１００は、必ずしもこの処理をリアルタイムに行う必要はない。例えば、情報処理装置１００は、予め対話所要時間を予測しておくことで、出力対象のコンテンツを選択する処理を行う際に、予め予測しておいた対話所要時間を取得し、選択処理に活用してもよい。

【0053】

〔４．予測処理の一例〕
引き続き、図４および図５を用いて、対話所要時間を予測する予測処理の一例についてより詳細に説明する。

【0054】

まず、図４を用いて、図２のステップＳ２に示す対話所要時間１ｎが予測されるまでの予測処理の一例を説明する。図４は、実施形態に係る予測処理の具体例を示す図（１）である。

【0055】

図４（ａ）には、車両ＶＥ３の利用者Ｕ３（任意の利用者Ｕｘの一例）と、コンテンツＣ１を提供するエージェント機能部３１との間で行われた対話の一例が示される。また、図４（ａ）の例は、車両ＶＥ５の利用者Ｕ５（任意の利用者Ｕｘの一例）と、コンテンツＣ１を提供するエージェント機能部３１との間で行われた対話の一例を示すものでもある。そして、図４（ａ）の例では、利用者Ｕ３およびＵ５ともに、エージェント機能部３１側の出力メッセージに対して「肯定的」な内容のメッセージを応答した例が示される。

【0056】

例えば、図４（ａ）には、情報処理装置１００が、「この近くに、おいしいラーメン屋があります。ラーメンは好きですか？」を読み上げるメッセージＴＸ１１をエージェント機能部３１による発話として出力したことで、エージェント機能部３１側から対話が開始された例が示される。また、図４（ａ）には、出力メッセージＴＸ１１に応じて、利用者Ｕ３およびＵ５は、ともに「肯定的」な内容のメッセージを応答した例が示される。具体的には、利用者Ｕ３およびＵ５の双方は、「はい。ラーメン好きです。」という内容のメッセージＡＮ１１を発話している。また、図４（ａ）の例によれば、メッセージＡＮ１２に応じて、情報処理装置１００は、「今後も、近くにある評判のいいラーメン屋をお知らせしますね。」を読み上げるメッセージＴＸ１２をエージェント機能部３１による発話として出力した例が示される。

【0057】

情報処理装置１００は、対話履歴ＬＧ１に基づいて、図４（ａ）に示すような「肯定的」な内容の対話には、メッセージＴＸ１１、メッセージＡＮ１１、メッセージＴＸ１２等が組合せとして含まれる傾向にあるとの分析結果を得たとすると、係る傾向を対話パターンＰＴ１１として検出することができる。また、この場合、情報処理装置１００は、対話パターンＰＴ１１の対話で必要とされた実績時間を算出する。

【0058】

例えば、図４（ａ）に示すように、利用者Ｕ３との間で対話パターンＰＴ１１の対話が進んだ際の実際の対話時間が「ＤＴＭ１３」であったとする。また、利用者Ｕ５との間で対話パターンＰＴ１１の対話が進んだ際の実際の対話時間が「ＤＴＭ１５」であったとする。係る場合、情報処理装置１００は、対話時間「ＤＴＭ１３」、および、対話時間が「ＤＴＭ１５」を用いて、統計的に実績時間を算出してよい。この結果、図４（ａ）には、情報処理装置１００が実績時間１ｙを算出した例が示される。

【0059】

次に、図４（ｂ）には、車両ＶＥ４の利用者Ｕ４（任意の利用者Ｕｘの一例）と、コンテンツＣ１を提供するエージェント機能部３１との間で行われた対話の一例が示される。また、図４（ｂ）の例は、車両ＶＥ６の利用者Ｕ６（任意の利用者Ｕｘの一例）と、コンテンツＣ１を提供するエージェント機能部３１との間で行われた対話の一例を示すものでもある。そして、図４（ｂ）の例では、利用者Ｕ４およびＵ６ともに、エージェント機能部３１側の出力メッセージに対して「否定的」な内容のメッセージを応答した例が示される。

【0060】

図４（ｂ）にも、情報処理装置１００が、「この近くに、おいしいラーメン屋があります。ラーメンは好きですか？」を読み上げるメッセージＴＸ１１をエージェント機能部３１による発話として出力したことで、エージェント機能部３１側から対話が開始された例が示される。これに対して、図４（ｂ）には、出力メッセージＴＸ１１に応じて、利用者Ｕ４およびＵ６は、ともに「否定的」な内容のメッセージを応答した例が示される。具体的には、利用者Ｕ４およびＵ６の双方は、「いいえ。」という内容のメッセージＡＮ１２を発話している。また、図４（ｂ）の例によれば、メッセージＡＮ１２に応じて、情報処理装置１００は、「今後は、ラーメン屋のお知らせは控えますね。」を読み上げるメッセージＴＸ１３をエージェント機能部３１による発話として出力した例が示される。

【0061】

情報処理装置１００は、対話履歴ＬＧ１に基づいて、図４（ｂ）に示すような「否定的」な内容の対話には、メッセージＴＸ１１、メッセージＡＮ１２、メッセージＴＸ１３等が組合せとして含まれる傾向にあるとの分析結果を得たとすると、係る傾向を対話パターンＰＴ１２として検出することができる。また、この場合、情報処理装置１００は、対話パターンＰＴ１２の対話で必要とされた実績時間を算出する。

【0062】

例えば、図４（ｂ）に示すように、利用者Ｕ４との間で対話パターンＰＴ１２の対話が進んだ際の実際の対話時間が「ＤＴＭ１４」であったとする。また、利用者Ｕ６との間で対話パターンＰＴ１２の対話が進んだ際の実際の対話時間が「ＤＴＭ１６」であったとする。係る場合、情報処理装置１００は、対話時間「ＤＴＭ１４」、および、対話時間が「ＤＴＭ１６」を用いて、統計的に実績時間を算出してよい。この結果、図４（ｂ）には、情報処理装置１００が実績時間１ｎを算出した例が示される。

【0063】

ここで、図２のステップＳ２で説明したように、情報処理装置１００は、長さ関係が実績時間１ｙ＜実績時間１ｎであったことにより、長い方の実績時間１ｎを対話所要時間１ｎとして予測する。

【0064】

次に、図５を用いて、図２のステップＳ２に示す対話所要時間２ｙが予測されるまでの予測処理の一例を説明する。図５は、実施形態に係る予測処理の具体例を示す図（２）である。なお、図４の例に倣って図５を説明可能であるため、詳細については省略する。

【0065】

図５（ａ）には、車両ＶＥ３の利用者Ｕ３と、コンテンツＣ２を提供するエージェント機能部３２との間で行われた対話の一例が示される。また、図５（ａ）の例は、車両ＶＥ５の利用者Ｕ５と、コンテンツＣ２を提供するエージェント機能部３２との間で行われた対話の一例を示すものでもある。そして、図５（ａ）の例では、利用者Ｕ３およびＵ５ともに、エージェント機能部３２側の出力メッセージに対して「肯定的」な内容のメッセージを応答した例が示される。

【0066】

情報処理装置１００は、対話履歴ＬＧ２に基づいて、図５（ａ）に示すような「肯定的」な内容の対話には、メッセージＴＸ２１、メッセージＡＮ２１、メッセージＴＸ２２等が組合せとして含まれる傾向にあるとの分析結果を得たとすると、係る傾向を対話パターンＰＴ２１として検出することができる。また、この場合、情報処理装置１００は、対話パターンＰＴ２１の対話で必要とされた実績時間を算出する。

【0067】

例えば、図５（ａ）に示すように、利用者Ｕ３との間で対話パターンＰＴ２１の対話が進んだ際の実際の対話時間が「ＤＴＭ２３」であったとする。また、利用者Ｕ５との間で対話パターンＰＴ２１の対話が進んだ際の実際の対話時間が「ＤＴＭ２５」であったとする。係る場合、情報処理装置１００は、対話時間「ＤＴＭ２３」、および、対話時間が「ＤＴＭ２５」を用いて、統計的に実績時間を算出してよい。この結果、図５（ａ）には、情報処理装置１００が実績時間２ｙを算出した例が示される。

【0068】

また、図５（ｂ）には、車両ＶＥ４の利用者Ｕ４と、コンテンツＣ２を提供するエージェント機能部３１との間で行われた対話の一例が示される。また、図４（ｂ）の例は、車両ＶＥ６の利用者Ｕ６と、コンテンツＣ２を提供するエージェント機能部３２との間で行われた対話の一例を示すものでもある。そして、図４（ｂ）の例では、利用者Ｕ４およびＵ６ともに、エージェント機能部３２側の出力メッセージに対して「否定的」な内容のメッセージを応答した例が示される。

【0069】

情報処理装置１００は、対話履歴ＬＧ２に基づいて、図５（ｂ）に示すような「否定的」な内容の対話には、メッセージＴＸ２１、メッセージＡＮ２２、メッセージＴＸ２３等が組合せとして含まれる傾向にあるとの分析結果を得たとすると、係る傾向を対話パターンＰＴ２２として検出することができる。また、この場合、情報処理装置１００は、対話パターンＰＴ２２の対話で必要とされた実績時間を算出する。

【0070】

例えば、図５（ｂ）に示すように、利用者Ｕ４との間で対話パターンＰＴ２２の対話が進んだ際の実際の対話時間が「ＤＴＭ２４」であったとする。また、利用者Ｕ６との間で対話パターンＰＴ２２の対話が進んだ際の実際の対話時間が「ＤＴＭ２６」であったとする。係る場合、情報処理装置１００は、対話時間「ＤＴＭ２４」、および、対話時間が「ＤＴＭ２６」を用いて、統計的に実績時間を算出してよい。この結果、図５（ｂ）には、情報処理装置１００が実績時間２ｎを算出した例が示される。

【0071】

ここで、図２のステップＳ２で説明したように、情報処理装置１００は、長さ関係が実績時間２ｙ＞実績時間２ｎであったことにより、長い方の実績時間２ｙを対話所要時間２ｙとして予測する。

【0072】

〔５．予測処理のバリエーション〕
これまでの説明によれば、情報処理装置１００は、実績時間１ｙ＜実績時間１ｎという関係性から、長い方の実績時間１ｎを対話所要時間１ｎとして算出する例を示した。しかし、情報処理装置１００は、現在コンテンツの出力対象となっている対象利用者である利用者Ｕ１の状況に基づいて、対話所要時間１ｎを補正してもよい。例えば、情報処理装置１００は、コンテンツＣ１で対象とされる話題ＮＡ１に興味がある人物であることが特定できた場合には、利用者Ｕ１はエージェント機能部３１との間で話題ＮＡ１に関する対話をより楽しみたいと推定し、対話所要時間１ｎを延長するよう補正してよい。一例として、情報処理装置１００は、話題ＮＡ１に対する利用者Ｕ１の興味の度合いに応じた重み値を用いて、対話所要時間１ｎを補正してよい。このとき、情報処理装置１００は、対話所要時間１ｎを延長するような値の重み値を用いてよい。

【0073】

また、情報処理装置１００は、同様の補正処理を対話所要時間２ｙについても行ってよい。例えば、情報処理装置１００は、コンテンツＣ２で対象とされる話題ＮＡ２に興味がない人物であることが特定できた場合には、利用者Ｕ１はエージェント機能部３２との対話を早く終わらせたいと推定し、対話所要時間２ｙを短縮するよう補正してよい。一例として、情報処理装置１００は、話題ＮＡ２に対する利用者Ｕ１の興味の度合いに応じた重み値を用いて、対話所要時間２ｙを補正してよい。このとき、情報処理装置１００は、対話所要時間２ｙを短縮するような値の重み値を用いてよい。

【0074】

〔６．情報処理装置の構成〕
次に、図６を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００について説明する。図６は、実施形態に係る情報処理装置１００の構成例を示す図である。図６に示すように、情報処理装置１００は、アプリ群３０と、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。

【0075】

（アプリ群３０について）
アプリ群３０は、運転支援やお役立ち情報に関するサービスを提供するアプリケーション群である。アプリ群３０に含まれるアプリケーションは、それぞれ異なる種別のサービスを提供するものであってもよいし、同一種別のサービスを提供するが性能が異なるといった場合もある。また、アプリ群３０に含まれる各アプリは、サービスを提供する仲介役のエージェント機能部を有する。また、各アプリ（エージェント機能部）には、当該アプリに対応するサービスを実現するための処理を行うエージェント装置３００が紐付けられている。

【0076】

図６の例によれば、アプリ群３０には、アプリＡＰ３１、アプリＡＰ３２等の複数のアプリＡＰ３０が含まれる例が示される。説明の便机上、図６には、アプリＡＰ３１、および、アプリＡＰ３２のみ図示されている。

【0077】

図６の例によれば、アプリＡＰ３１は、音声エージェント機能として、エージェント機能部３１を有し、エージェント機能部３１には、エージェント装置３００－１（エージェント装置３００の一例）が紐付けられている。また、図６の例によれば、アプリＡＰ３２は、音声エージェント機能として、エージェント機能部３２を有し、エージェント機能部３２には、エージェント装置３００－２（エージェント装置３００の一例）が紐付けられている。

【0078】

また、アプリ群３０に含まれる各アプリ（アプリＡＰ３１、アプリＡＰ３２等）は、利用者に提供したいコンテンツを状況把握エンジン１３１に渡すことで、状況把握エンジン１３１を介してコンテンツを再生出力させる。このときアプリは、コンテンツに対して、再生出力させるべき範囲を示す範囲情報、コンテンツのカテゴリを示すカテゴリ情報、コンテンツの長さ（再生時間）等を付与してよい。

【0079】

再生出力させるべき範囲を示す範囲情報とは、コンテンツを再生出力させるべき地理的範囲、時刻範囲、車両ＶＥｘの走行距離範囲、車両ＶＥｘの通過エリア範囲、車両の速度範囲等を指定することで、その範囲内であればコンテンツの再生出力を許容することを条件付ける条件情報に相当する。このようなことから、アプリは、状況把握エンジン１３１に対してコンテンツの再生出力に関する予約を行う。

【0080】

ここで、図７を用いて、エージェント機能部３１が渡すコンテンツの一例について説明する。例えば、エージェント機能部３１に対応するエージェント装置３００－１は、所定のデータベースＤＡにおいて、図７に示すような構成でコンテンツを管理していてよい。図７は、実施形態に係るコンテンツの構成例を示す図である。

【0081】

図７の例では、エージェント装置３００－１が有するデータベースＤＡは、「コンテンツＩＤ」、「話題」、「検出テキスト」、「動作テキスト」といった項目を有する。

【0082】

「コンテンツＩＤ」は、対応する「話題」のコンテンツを識別する識別情報を示す。「話題」は、「コンテンツＩＤ」が示すコンテンツで対象とされる話題を示す情報である。

【0083】

「検出テキスト」は、エージェント機能部３１による発話として出力されたメッセージに対して、対話先の利用者が発話し得る候補のメッセージを示すテキスト情報である。

【0084】

「動作テキスト」は、対話先の利用者による発話に応じて、どのようなテキストをエージェント機能部３１による発話として読み上げさせるかを条件付ける条件情報に相当する。なお、「動作テキスト」は、「コンテンツＩＤ」が示すコンテンツ（すなわち、コンテンツＣ１）を構成するテキストであって、話題ＮＡ１に関する内容のテキストであってよい。このようなことから、「動作テキスト」は、実質、コンテンツＣ１のデータそのものであるといえる。

【0085】

また、図７には、１番目のレコードにおいて、動作テキスト「ＴＸ１１」が登録されているが、係る例は、メッセージＴＸ１１をエージェント機能部３１による発話として出力させることで、エージェント機能部３１側から話題ＮＡ１に関する対話を開始するよう条件付けられている例を示す。

【0086】

また、図７には、２番目のレコードにおいて、検出テキスト「ＡＮ１１」と、動作テキスト「ＴＸ１２」とが対応付けられる例が示される。係る例は、エージェント機能部３１による発話として出力されたメッセージＴＸ１１に応じて、利用者がメッセージＡＮ１１を発話した場合には、メッセージＴＸ１２をエージェント機能部３１による発話として読み上げさせるよう条件付けられている例を示す。

【0087】

なお、図７では、エージェント装置３００－１が有するデータベースＤＡの一例を示したが、エージェント装置３００－２も同様の構成のデータベースＤＡを有してよい。例えば、エージェント装置３００－２が有するデータベースＤＡには、図５に示すように、検出テキストとして「ＡＮ２１」や「ＡＮ２２」が登録され、動作テキストとして「ＴＸ２１」、「ＴＸ２２」、「ＴＸ２３」が登録されていてよい。

【0088】

（通信部１１０について）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、例えばエージェント装置３００との間で情報の送受信を行う。また、通信部１１０は、図示しない所定の外部装置との間で情報の送受信を行うこともできる。

【0089】

（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子またはハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２０は、区間情報データベース１２１と、対話履歴データベース１２２と、実績情報データベース１２３とを有する。

【0090】

（区間情報データベース１２１について）
区間情報データベース１２１は、運転の安全度に基づき利用者の運転負荷が低いと推定される区間を示す区間情報を記憶する。ここで、図８に、実施形態に係る区間情報データベース１２１の一例を示す。図８の例では、区間情報データベース１２１は、「道路情報」、「区間ＩＤ」、「区間位置」といった項目を有する。

【0091】

「道路情報」は、運転負荷が低いと推定される区間（運転負荷減少区間）を含む道路を示す情報である。「道路情報」は、例えば、運転負荷減少区間を含む道路の名称であってもよいし、運転負荷減少区間を含む道路を識別するリンクＩＤであってもよい。

【0092】

「区間ＩＤ」は、運転負荷減少区間を識別する識別情報である。「区間位置」は、「区間ＩＤ」で識別される運転負荷減少区間の位置情報である。「区間位置」は、例えば、「区間ＩＤ」で識別される運転負荷減少区間を構成する一端の位置情報と、もう一端の位置情報とを含んでいてよい。

【0093】

（対話履歴データベース１２２について）
対話履歴データベース１２２は、情報処理装置１００の利用者と、情報処理装置１００に導入されているエージェント機能部との間で行われた対話の履歴情報を記憶する。ここで、図９に、実施形態に係る対話履歴データベース１２２の一例を示す。図９の例では、対話履歴データベース１２２は、「コンテンツＩＤ」、「利用者ＩＤ」、「対話ＩＤ」、「日時」、「エージェントメッセージ」、「利用者メッセージ」、「対話時間」といった項目を有する。

【0094】

「コンテンツＩＤ」は、「利用者ＩＤ」で識別される利用者との対話に用いられたコンテンツを識別する識別情報を示す。「利用者ＩＤ」は、「コンテンツＩＤ」で識別されるコンテンツを提供したエージェント機能部と対話を行った利用者を識別する識別情報を示す。「対話ＩＤ」は、係る対話を識別する識別情報を示す。なお、「対話ＩＤ」で識別される対話とは、エージェント機能部の発話により開始され、その後、エージェント機能部と利用者との間でメッセージのやり取りが行われ、最後、エージェント機能部の発話により終了された一連の対話であってよい。

【0095】

「日時」は、エージェント機能部または利用者によりメッセージが発話された日時を示す。換言すると、「日時」は、エージェント機能部または利用者によりメッセージが発話されたことを情報処理装置１００が検知した日時を示す。

【0096】

「エージェントメッセージ」は、「コンテンツＩＤ」で識別されるコンテンツを提供したエージェント機能部による発話として出力されたメッセージ（テキスト）を示す情報である。例えば、コンテンツＩＤ「Ｃ１」で識別されるコンテンツ（コンテンツＣ１）に対応付けられるエージェントメッセージ「ＡＭＧ３１１」あるいは「ＡＭＧ３１３」は、図７で説明した「動作テキスト」のいずれかとなる場合がある。

【0097】

「利用者メッセージ」は、「利用者ＩＤ」で識別される利用者が、「コンテンツＩＤ」で識別されるコンテンツを提供したエージェント機能部との対話（「対話ＩＤ」で識別される対話）の中で発話したメッセージ（テキスト）を示す情報である。例えば、コンテンツＩＤ「Ｃ１」で識別されるコンテンツ（コンテンツＣ１）に対応付けられる利用者メッセージ「ＵＭＧ３１２」は、図７で説明した「検出テキスト」のいずれかとなる場合がある。

【0098】

「対話時間」は、「エージェントメッセージ」と「利用者メッセージ」とのやり取りに応じて、「対話ＩＤ」で識別される対話が開始してから終了するまでに実際に費やされた時間を示す情報である。

【0099】

（実績情報データベース１２３について）
実績情報データベース１２３は、実績時間に関する情報を記憶する。ここで、図１０に、実施形態に係る実績情報データベース１２３の一例を示す。図１０の例では、実績情報データベース１２３は、「コンテンツＩＤ」、「パターンＩＤ」、「メッセージ情報」、「実績時間」といった項目を有する。

【0100】

「コンテンツＩＤ」は、利用者との対話に用いられたコンテンツを識別する識別情報を示す。「パターンＩＤ」は、対話のパターンを識別する識別情報である。例えば、「パターンＩＤ」は、「コンテンツＩＤ」で識別されるコンテンツを用いて行われた対話に含まれるメッセージに基づき統計的に検出されたメッセージの組合せを１つのパターンとして識別する識別情報である。

【0101】

「メッセージ情報」は、「パターンＩＤ」で識別される対話のパターンを構成するメッセージの組合せを示す情報である。

【0102】

「実績時間」は、「パターンＩＤ」で識別される対話のパターンでメッセージのやり取りが進んだ際に、実際に費やされた時間を示す。「実績時間」は、例えば、「パターンＩＤ」で識別される対話のパターンでメッセージのやり取りが進んだ際の実際の対話時間（対話履歴データベース１２２の「対話時間」）に基づき、統計的に算出されるものであってよい。

【0103】

（制御部１３０について）
図６に戻り、制御部１３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、情報処理装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（例えば、実施形態に係る情報処理プログラム）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。

【0104】

図６に示すように、制御部１３０は、状況把握エンジン１３１と、予測部１３２と、取得部１３３と、算出部１３４と、選択部１３５と、出力制御部１３６とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図３に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図３に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。

【0105】

（状況把握エンジン１３１について）
状況把握エンジン１３１は、車両ＶＥｘに関する各種状況を把握し、把握した状況に応じて、エージェント機能部（例えば、エージェント機能部３１やエージェント機能部３２等）から提供されたコンテンツの出力を制御する。

【0106】

例えば、状況把握エンジン１３１は、車両ＶＥｘが有するセンサにより検知されたセンサ情報から運転挙動（利用者の運転状況、あるいは、車両ＶＥｘの走行状況等）を検出し、検出した運転挙動に基づき、運転の安全度（運転の快適度）を推定する。

【0107】

また、状況把握エンジン１３１は、例えば、安全度が所定値より高いことから利用者の運転負荷が低い（運転に余裕がある）と判断される場合には、エージェント機能部が提供したコンテンツに基づく対話を開始させる。一方、状況把握エンジン１３１は、安全度が所定値より低いことから利用者の運転負荷が高い（運転に余裕がない）と判断される場合には、エージェント機能部が提供したコンテンツに基づく対話を開始させない、あるいは、現在進行中の対話を中断させてよい。

【0108】

（予測部１３２について）
予測部１３２は、出力候補のコンテンツごとに、当該コンテンツに関する所定の情報に基づいて、当該コンテンツの出力の完了に要する出力所要時間を予測する。例えば、予測部１３２は、出力候補のコンテンツごとに、当該コンテンツを話題とする対話であって、当該コンテンツを提供するエージェント機能部と利用者との対話が終了するまでに要する対話所要時間を出力所要時間として予測する。

【0109】

例えば、予測部１３２は、出力候補のコンテンツ（あるいは、出力候補のコンテンツに関するコンテンツ）に応じて行われた過去の対話の履歴情報に基づき、過去の対話で必要とされた実績時間を算出し、算出した実績時間を用いて対話所要時間を予測する。例えば、予測部１３２は、実績時間として、過去の対話においてエージェント機能部と利用者との間でやり取りされたメッセージの組合せごとに、当該組合せの対話で必要とされた実績時間を算出し、算出した実績時間を用いて対話所要時間を予測する。

【0110】

例えば、予測部１３２は、メッセージ組合せごとに算出した実績時間のうち、所定の条件を満たす実績時間を対話所要時間として予測してよい。例えば、予測部１３２は、メッセージの組合せごとに算出された実績時間のうち、より長い実績時間を対話所要時間として予測してよい。

【0111】

図２の例では、予測部１３２は、ステップＳ２で説明した予測処理を行ってよい。

【0112】

（取得部１３３について）
取得部１３３は、利用者の運転負荷が低いと推定される区間を示す区間情報を取得する。例えば、取得部１３３は、運転の安全度に基づき統計的に運転負荷が低いと推定される区間を示す区間情報を取得してよい。また、取得部１３３は、所定の地図情報で示される道路のうち、運転負荷が低いと推定される区間を示す区間情報を取得してよい。

【0113】

（算出部１３４について）
算出部１３４は、コンテンツの出力対象となっている利用者が運転している車両ＶＥｘの速度に基づいて、この車両ＶＥｘが運転負荷が低いと推定される区間の通過に要する所要時間を、コンテンツの出力が可能な出力可能時間として算出する。例えば、算出部１３４は、出力可能時間として、話題となるコンテンツをエージェント機能部が提供した場合に利用者が対話に応じることが可能な対話可能時間を算出する。

【0114】

図２の例では、算出部１３４は、ステップＳ１で説明した算出処理を行ってよい。

【0115】

（選択部１３５について）
選択部１３５は、出力可能時間と、出力所要時間とに基づいて、出力候補のコンテンツのうち、出力可能時間内に出力が完了されると推定されるコンテンツを、出力対象のコンテンツとして選択する。例えば、選択部１３５は、対話可能時間と、対話所要時間とに基づいて、出力候補のコンテンツのうち、対話可能時間内に適切に対話が終了すると推定されるコンテンツを出力対象のコンテンツとして選択する。

【0116】

例えば、選択部１３５は、出力候補のコンテンツごとに予測された対話所要時間と、対話可能時間との関係性に基づいて、出力候補のコンテンツのうち、出力対象のコンテンツを選択する。例えば、選択部１３５は、出力候補のコンテンツのうち、対話所要時間が対話可能時間より短いコンテンツを、出力対象のコンテンツとして選択してよい。

【0117】

図３の例では、算出部１３４は、ステップＳ３で説明した算出処理を行ってよい。

【0118】

（出力制御部１３６について）
出力制御部１３６は、出力対象のコンテンツに応じた発話が出力されるよう制御する。例えば、出力制御部１３６は、コンテンツの出力対象となっている利用者の車両ＶＥｘが、運転負荷が低いと推定される区間に侵入した場合には、出力対象のコンテンツに応じた発話であって、出力対象のコンテンツを提供したエージェント機能部による発話が出力されるよう制御してよい。

【0119】

図３の例では、算出部１３４は、ステップＳ４で説明した算出処理を行ってよい。

【0120】

〔７．処理手順〕
続いて、図１１および図１２を用いて、実施形態に係る情報処理方法によって実現される情報処理の手順について説明する。実施形態に係る情報処理手順は、対話所要時間を予め予測しておく予工程と、この対話所要時間を用いて出力対象のコンテンツをリアルタイムに選択する工程に大別することができる。よって、図１１および図１２では、各工程での処理手順を説明する。

【0121】

〔７－１．処理手順（１）〕
まず、図１１を用いて、対話所要時間を予め予測するための処理の手順を説明する。図１１は、対話所要時間を予測する予測処理手順を示すフローチャートである。

【0122】

まず、予測部１３２は、対話所要時間を予測するタイミングになったか否かを判定する（ステップＳ１１０１）。例えば、予測部１３２は、毎日、特定の時間帯になった場合に、対話所要時間を予測するタイミングになったと判定してよい。また、予測部１３２は、例えば、エージェント機能部が状況把握エンジン１３１に対して出力候補のコンテンツを渡した場合に、対話所要時間を予測するタイミングになったと判定してもよい。

【0123】

予測部１３２は、対話所要時間を予測するタイミングになっていないと判定している間は（ステップＳ１１０１；Ｎｏ）、対話所要時間を予測するタイミングになったと判定できるまで待機する。

【0124】

一方、予測部１３２は、対話所要時間を予測するタイミングになったと判定できた場合には（ステップＳ１１０１；Ｙｅｓ）、現時点で出力候補のコンテンツが存在するか否かを判定する（ステップＳ１１０２）。

【0125】

例えば、予測部１３２は、エージェント機能部が出力候補のコンテンツを提供しておらず、出力候補のコンテンツが存在しないと判定した場合には（ステップＳ１１０２；Ｎｏ）、ステップＳ１１０１から処理を実行し直してよい。

【0126】

一方、予測部１３２は、エージェント機能部が出力候補のコンテンツを提供したことで、出力候補のコンテンツが存在すると判定できた場合には（ステップＳ１１０２；Ｙｅｓ）、出力候補のコンテンツの対話履歴を対話履歴データベース１２２から抽出する（ステップＳ１１０３）。

【0127】

次に、予測部１３２は、対話履歴に基づいて、複数の対話のパターンを検出する（ステップＳ１１０４）。例えば、予測部１３２は、対話履歴としてのメッセージであって、出力候補のコンテンツを提供したエージェント機能部と利用者との間でやり取りされたメッセージの組合せに基づき、対話のパターンを検出してよい。一例として、予測部１３２は、エージェント機能部による発話としての出力されたメッセージに対して、利用者が「肯定的」な内容のメッセージを応答した場合に、どのようなメッセージの組合せになるかその傾向を対話のパターンを１つとして検出してよい。また、予測部１３２は、エージェント機能部による発話としての出力されたメッセージに対して、利用者が「否定的」な内容のメッセージを応答した場合に、どのようなメッセージの組合せになるかその傾向を対話のパターンを別の１つとして検出してよい。

【0128】

次に、予測部１３２は、ステップＳ１１０４で検出したパターンごとに、当該パターンの対話で実際に必要とされた時間である実績時間を算出する（ステップＳ１１０５）。予測部１３２は、検出したパターンに対応する対話それぞれで費やされた対話時間を用いて、統計的に実績時間を算出してよい。

【0129】

次に、予測部１３２は、対話のパターンごとに算出した実績時間のうち、より長いものを、出力候補のコンテンツで対象とされる話題に関する対話であって、出力候補のコンテンツを提供するエージェント機能部と対象利用者との対話が終了するまでに要する対話所要時間として予測する（ステップＳ１１０６）。

【0130】

続いて、予測部１３２は、全ての出力候補のコンテンツについて、対話所要時間を予測したか否かを判定する（ステップＳ１１０７）。予測部１３２は、出力候補のコンテンツの中に対話所要時間を予測できていないものが存在する場合には（ステップＳ１１０７；Ｎｏ）、ステップＳ１１０３から処理を繰り返す。

【0131】

一方、予測部１３２は、出力候補のコンテンツの中に対話所要時間を予測できていないものが存在しない場合には（ステップＳ１１０７；Ｙｅｓ）、例えば、予測結果の対話所要時間を実績情報データベース１２３に登録して処理を終了してよい。

【0132】

〔７－２．処理手順（２）〕
続いて、図１２を用いて、出力対象のコンテンツを選択するための処理の手順を説明する。図１２は、出力対象のコンテンツを選択する選択処理手順を示すフローチャートである。

【0133】

まず、取得部１３３は、運転負荷が低いと推定される区間である運転負荷減少区間を示す区間情報を取得する（ステップＳ１２０１）。

【0134】

次に、算出部１３４は、自装置（情報処理装置１００）が搭載された車両である自車両が運転負荷減少区間を通過予定であるか否かを判定する（ステップＳ１２０２）。例えば、算出部１３４は、運転負荷減少区間を自車両が通過予定でないと判定した場合には（ステップＳ１２０２；Ｎｏ）、運転負荷減少区間を通過予定であると判定できるまで待機してよい。

【0135】

一方、算出部１３４は、自車両が運転負荷減少区間の手前の所定の地点に差し掛かかったことで、運転負荷減少区間を自車両が通過予定であると判定できた場合には（ステップＳ１２０２；Ｙｅｓ）、自車両の運転者を、コンテンツの出力対象となる対象利用者として認識する（ステップＳ１２０３）。

【0136】

そして、算出部１３４は、自車両の速度と、運転負荷減少区間の区間距離とに基づいて、話題となるコンテンツを用いてエージェント機能部が対話を持ち掛けてきた場合に対象利用者がこの対話に応じることが可能な対話可能時間を算出する（ステップＳ１２０４）。例えば、算出部１３４は、自車両の速度と、運転負荷減少区間の区間距離とに基づいて、自車両が運転負荷減少区間の通過に要する所要時間を算出し、これを対話可能時間と定める。

【0137】

次に、選択部１３５は、出力候補のコンテンツごとに予測されている各対話所要時間を取得する（ステップＳ１２０５）。図１１で説明したように、対話所要時間は、予測部１３２によって別フェーズで予め予測されている。したがって、例えば、選択部１３５は、予測部１３２から対話所要時間を取得してよい。

【0138】

そして、選択部１３５は、出力候補のコンテンツの中に、対話所要時間が対話可能時間より短いコンテンツが存在するか否かを判定する（ステップＳ１２０６）。選択部１３５は、出力候補のコンテンツの中に、対話所要時間が対話可能時間より短いコンテンツが存在しない場合には（ステップＳ１２０６；Ｎｏ）、運転負荷減少区間でのエージェント機能部と対象利用者との対話のために出力させる出力対象のコンテンツが存在しないと判断し処理を終了してよい。

【0139】

一方、選択部１３５は、出力候補のコンテンツの中に、対話所要時間が対話可能時間より短いコンテンツが存在すると判定できた場合には（ステップＳ１２０６；Ｙｅｓ）、対話所要時間が対話可能時間より短いコンテンツが複数であるか否かを判定する（ステップＳ１２０７）。

【0140】

選択部１３５は、対話所要時間が対話可能時間より短いコンテンツが複数でない、つまり対話所要時間が対話可能時間より短いコンテンツが１つであると判定した場合には（ステップＳ１２０７；Ｎｏ）、この１つの出力候補のコンテンツを出力対象のコンテンツとして選択する（ステップＳ１２０８ａ）。

【0141】

一方、選択部１３５は、対話所要時間が対話可能時間より短いコンテンツが複数であると判定した場合には（ステップＳ１２０７；Ｙｅｓ）、複数のコンテンツのうち、対話所要時間がより短いものを出力対象のコンテンツとして選択してよい（ステップＳ１２０８ｂ）。なお、選択部１３５は、ステップＳ１２０８において、対話所要時間がより短いものを出力対象のコンテンツとして選択するのではなく、反対に、対話所要時間が最も長いものを出力対象のコンテンツとして選択してもよい。

【0142】

最後に、出力制御部１３６は、出力対象のコンテンツを話題とする対話が、このコンテンツを提供したエージェント機能部側から開始されるよう出力制御する（ステップＳ１２０９）。例えば、出力対象のコンテンツとしてコンテンツＣ２が選択されたとすると、出力制御部１３６は、コンテンツＣ２を構成するテキストのうち、対話開始に用いられるテキストＴＸ２１に応じた発話であってエージェント機能部３２による発話が出力されるよう制御する。例えば、エージェント機能部３２は、女性の声Ｖ１の音声エージェントであるとすると、出力制御部１３６は、女性の声Ｖ１でテキストＴＸ２１が読み上げられるような音声を合成することで、合成した音声が自装置のスピーカーから出力されるよう制御してよい。

【0143】

〔８．限定解除〕
上記実施形態では、情報処理装置１００が、利用者との対話に用いられるコンテンツを選択する例を示した。具体的には、情報処理装置１００が、対話可能時間を算出し、また、出力候補のコンテンツごとに対話所要時間を予測し、対話可能時間と対話所要時間とに基づき、対話可能時間内に適切に対話が終了すると推定されるコンテンツを出力対象のコンテンツとして選択する例を示した。

【0144】

しかしながら、情報処理装置１００が選択するコンテンツは、必ずしも利用者との対話に用いられるコンテンツである必要はなく、例えば、利用者に向けて一方的に出力されるコンテンツであってよい。このようなコンテンツとしては、例えば、周辺の店舗やおすすめスポットをエージェント機能部による発話音声で紹介する所謂広告としての役割を有するコンテンツが挙げられる。

【0145】

情報処理装置１００は、このような広告コンテンツを利用者に提供する場合には、広告コンテンツの出力対象となっている対象利用者が運転している車両ＶＥｘの速度と、運転負荷減少区間の区間距離とに基づいて、車両ＶＥｘが運転負荷減少区間の通過に要する所要時間を、広告コンテンツの再生出力が可能な出力可能時間として算出する。また、情報処理装置１００は、出力候補の広告コンテンツごとに、当該広告コンテンツに関する所定の情報に基づいて、当該広告コンテンツの再生出力の完了に要する出力所要時間を予測する。そして、情報処理装置１００は、出力可能時間と、出力所要時間とに基づいて、出力候補の広告コンテンツのうち、出力可能時間内に再生出力が完了されると推定されるコンテンツを、出力対象の広告コンテンツとして選択する。

【0146】

なお、ここでいう広告コンテンツに関する所定の情報とは、過去に再生出力された広告コンテンツの履歴情報であってよい。また、係る履歴情報には、例えば、再生出力に必要とされた実績時間が広告コンテンツごとに含まれてよい。

【0147】

また、情報処理装置１００は、エッジ側の車載装置ではなく、クラウド側のサーバ装置であってもよい。すなわち、上述した実施形態に係る情報処理は、サーバ装置としての情報処理装置１００によって行われてもよい。また、係る場合、情報処理装置１００は、実施形態に係る情報処理により選択したコンテンツを対象利用者の車両ＶＥｘに搭載される車載装置へと送信し、車載装置は、例えば、情報処理装置１００から取得したコンテンツが当該コンテンツを提供したエージェント機能部による発話として出力されるよう制御してよい。

【0148】

また、情報処理装置１００は、出力候補のコンテンツの属性情報に基づいて、出力対象のコンテンツを選択してよい。

【0149】

例えば、出力候補のコンテンツに出力すべき場所を条件付ける条件情報が対応付けられていたとする。係る場合には、情報処理装置１００は、出力候補のコンテンツのうち、車両ＶＥｘの現在の走行位置により近い場所が条件付けられているコンテンツを優先的に選択してよい。

【0150】

他の例として、出力候補のコンテンツに出力すべき時刻を条件付ける条件情報が対応付けられていたとする。係る場合には、情報処理装置１００は、出力候補のコンテンツのうち、車両ＶＥｘが走行している現在時刻により近い時刻が条件付けられているコンテンツを優先的に選択してよい。

【0151】

さらに他の例として、出力候補のコンテンツにカテゴリが対応付けられていたとする。係る場合には、情報処理装置１００は、利用者が興味を有していると推定される事項に一致（または類似）するカテゴリが付されたコンテンツを優先的に選択してよい。

【0152】

〔９．ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る情報処理装置１００は、例えば、図１３に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図１３は、情報処理装置１００の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

【0153】

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００またはＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

【0154】

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、所定の通信網を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを所定の通信網を介して他の機器へ送信する。

【0155】

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。

【0156】

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

【0157】

例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から所定の通信網を介してこれらのプログラムを取得してもよい。

【0158】

〔１０．その他〕
また、上記各実施形態において説明した処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

【0159】

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

【0160】

また、上記各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

【0161】

以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

【符号の説明】

【0162】

１ 情報処理システム
１００ 情報処理装置
１２０ 記憶部
１２１ 区間情報データベース
１２２ 対話履歴データベース
１２３ 実績情報データベース
１３０ 制御部
１３１ 状況把握エンジン
１３２ 予測部
１３３ 取得部
１３４ 算出部
１３５ 選択部
１３６ 出力制御部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】