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(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】P2024177991
(43)【公開日】2024-12-24
(54)【発明の名称】コンテンツ提供システムなど
(51)【国際特許分類】
G06Q 50/10 20120101AFI20241217BHJP
【ＦＩ】
G06Q50/10
【審査請求】未請求
【請求項の数】8
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023096453
(22)【出願日】2023-06-12
(71)【出願人】
【識別番号】504050275
【氏名又は名称】株式会社 ミックウェア
(74)【代理人】
【識別番号】100183564
【弁理士】
【氏名又は名称】西村 伸也
(72)【発明者】
【氏名】牧野 裕征
(72)【発明者】
【氏名】小柴 輝晃
(72)【発明者】
【氏名】内田 優雨
【テーマコード（参考）】
5L049
5L050
【Ｆターム（参考）】
5L049CC12
5L050CC12
(57)【要約】
【課題】移動中の情景や状態を加味したコンテンツをユーザに提供するコンテンツ提供システムなどを提供する。
【解決手段】キーワード１５ｂが対応付けられたコンテンツリスト１５ａを記憶したコンテンツ記憶部１５と、地図を複数のエリアに区画した区画エリア９の地理情報を含む静的特性情報１２ａを記憶した静的特性記憶部１２と、端末１７の位置情報を取得する位置情報取得部１と、位置情報１ａに対応する区画エリアの静的特性情報および対応する区画エリアに関する投稿されたＳＮＳ情報に基くホットワード２１ａを含む動的特性情報１３ａに基づいてエリア特性情報１４ａを決定する決定部２９と、エリア特性情報およびキーワードに基づいて、対応するコンテンツリストを選択する選択部２と、選択されたコンテンツリストを端末に提供する提供部４とを備える、コンテンツ提供システム１０。
【選択図】図２
【解決手段】キーワード１５ｂが対応付けられたコンテンツリスト１５ａを記憶したコンテンツ記憶部１５と、地図を複数のエリアに区画した区画エリア９の地理情報を含む静的特性情報１２ａを記憶した静的特性記憶部１２と、端末１７の位置情報を取得する位置情報取得部１と、位置情報１ａに対応する区画エリアの静的特性情報および対応する区画エリアに関する投稿されたＳＮＳ情報に基くホットワード２１ａを含む動的特性情報１３ａに基づいてエリア特性情報１４ａを決定する決定部２９と、エリア特性情報およびキーワードに基づいて、対応するコンテンツリストを選択する選択部２と、選択されたコンテンツリストを端末に提供する提供部４とを備える、コンテンツ提供システム１０。
【選択図】図２
【特許請求の範囲】
【請求項1】
キーワードが対応付けられたコンテンツリストを記憶したコンテンツ記憶部と、
地図を複数のエリアに区画した区画エリアの地理情報を含む静的特性情報を記憶した静的特性記憶部と、
端末の位置情報を取得する位置情報取得部と、
前記位置情報に対応する前記区画エリアの前記静的特性情報および対応する区画エリアに関する投稿されたＳＮＳ情報に基くホットワードを含む動的特性情報に基づいてエリア特性情報を決定する決定部と、
前記エリア特性情報および前記キーワードに基づいて、対応する前記コンテンツリストを選択する選択部と、
選択されたコンテンツリストを前記端末に提供する提供部とを備える、
コンテンツ提供システム。
地図を複数のエリアに区画した区画エリアの地理情報を含む静的特性情報を記憶した静的特性記憶部と、
端末の位置情報を取得する位置情報取得部と、
前記位置情報に対応する前記区画エリアの前記静的特性情報および対応する区画エリアに関する投稿されたＳＮＳ情報に基くホットワードを含む動的特性情報に基づいてエリア特性情報を決定する決定部と、
前記エリア特性情報および前記キーワードに基づいて、対応する前記コンテンツリストを選択する選択部と、
選択されたコンテンツリストを前記端末に提供する提供部とを備える、
コンテンツ提供システム。
【請求項2】
前記選択部が、前記端末を保持する移動体の状況を含む移動体情報にさらに基づいている、請求項１記載のコンテンツ提供システム。
【請求項3】
前記端末に表示する地図画面に表示するための、前記コンテンツリストに関連する表示要素を生成する生成部を備えている、請求項１または２記載のコンテンツ提供システム。
【請求項4】
地図を複数のエリアに区画した区画エリアの地理情報を含む静的特性情報と、前記区画エリアに関する投稿されたＳＮＳ情報に基くホットワードを含む動的特性情報とに基づいてエリア特性情報が設定されており、
端末の位置情報を取得する位置情報取得部と、
前記位置情報に対応する前記エリア特性情報およびコンテンツリストに対応付けられたキーワードに基づいて、前記端末に提供するための対応する前記コンテンツリストを選択する選択部とを備えている、サーバ。
端末の位置情報を取得する位置情報取得部と、
前記位置情報に対応する前記エリア特性情報およびコンテンツリストに対応付けられたキーワードに基づいて、前記端末に提供するための対応する前記コンテンツリストを選択する選択部とを備えている、サーバ。
【請求項5】
サーバにより実行されるプログラムであって、
地図を複数のエリアに区画した区画エリアの地理情報を含む静的特性情報と、前記区画エリアに関する投稿されたＳＮＳ情報に基くホットワードを含む動的特性情報とに基づいてエリア特性情報が設定されており、
端末の位置情報を取得し、
前記位置情報に対応する前記エリア特性情報およびコンテンツリストに対応付けられたキーワードに基づいて、前記端末に提供するための対応する前記コンテンツリストを選択する選択部する、プログラム。
地図を複数のエリアに区画した区画エリアの地理情報を含む静的特性情報と、前記区画エリアに関する投稿されたＳＮＳ情報に基くホットワードを含む動的特性情報とに基づいてエリア特性情報が設定されており、
端末の位置情報を取得し、
前記位置情報に対応する前記エリア特性情報およびコンテンツリストに対応付けられたキーワードに基づいて、前記端末に提供するための対応する前記コンテンツリストを選択する選択部する、プログラム。
【請求項6】
コンピュータにより実行されるコンテンツ選択方法であって、
地図を複数のエリアに区画した区画エリアの地理情報を含む静的特性情報が予め設定されており、
ユーザの位置情報に対応する区画エリアの前記静的特性情報および前記位置情報に対応する前記区画エリアに関する投稿されたＳＮＳ情報に基くホットワードを含む動的特性情報に基づいてエリア特性情報を決定し、
前記エリア特性情報および前記コンテンツリストに対応付けられたキーワードに基づいて、前記端末に提供するための対応するコンテンツリストを選択する、コンテンツ決定方法。
地図を複数のエリアに区画した区画エリアの地理情報を含む静的特性情報が予め設定されており、
ユーザの位置情報に対応する区画エリアの前記静的特性情報および前記位置情報に対応する前記区画エリアに関する投稿されたＳＮＳ情報に基くホットワードを含む動的特性情報に基づいてエリア特性情報を決定し、
前記エリア特性情報および前記コンテンツリストに対応付けられたキーワードに基づいて、前記端末に提供するための対応するコンテンツリストを選択する、コンテンツ決定方法。
【請求項7】
複数のエリアに区画されており、
前記区画エリアに関連するコンテンツリストが設定されており、
端末に表示される地図画面の前記区画エリアに表示するための、前記コンテンツリストに関連する表示要素を生成する生成部を備えている、サーバ。
前記区画エリアに関連するコンテンツリストが設定されており、
端末に表示される地図画面の前記区画エリアに表示するための、前記コンテンツリストに関連する表示要素を生成する生成部を備えている、サーバ。
【請求項8】
前記表示要素が前記地図画面に表示される道路に沿うように配置されている、請求項７記載のサーバ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は現在位置に基づいたコンテンツをユーザに提供するコンテンツ提供システムなどに関する。
【背景技術】
【0002】
例えば、特許文献１は、車両搭載型ナビゲーション装置が取得する現在位置情報に基づき、車両の現在位置に適した楽曲の選択を可能とする楽曲選択支援システムの発明を開示している。
【0003】
また、特許文献２は、始点から終点までの移動経路が含まれる、複数の領域にそれぞれ対応付けられた語句（それぞれの領域に含まれる位置の名称または属性）のうち、重要度の高い特徴的な語句を抽出し、当該語句に関連するコンテンツを選択する発明を開示している。
【0004】
さらに従来から、ユーザがいつも聴いている楽曲の好みを学習して、同じような楽曲を車内で再生することが行われている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0005】
【特許文献1】特開２００６－１３３６１８号公報
【特許文献2】特許第４９２９２２５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0006】
従来、位置情報／移動経路の通りに、自分の好みの通りのコンテンツがいわば機械的に選択されていた。しかしながら同じ経路を移動するにしても、例えば、季節の移り変わりのような人の感じる情緒は異なるだろうし、移動体の速度などの移動体の状態や天候・気温・時間（朝／昼／晩）などの周囲の環境状態も日々異なる。
一方で、都会と田舎では雰囲気が大きく異なるから、エリアの地理／地物のような地域性は尊重されるのが好ましい。
一方で、都会と田舎では雰囲気が大きく異なるから、エリアの地理／地物のような地域性は尊重されるのが好ましい。
【0007】
そこで、本発明は、移動中の情景や状態を加味したコンテンツをユーザに提供するコンテンツ提供システムなどを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0008】
（１）本発明の一つの態様のコンテンツ提供システムは、キーワードが対応付けられたコンテンツリストを記憶したコンテンツ記憶部と、地図を複数のエリアに区画した区画エリアの地理情報を含む静的特性情報を記憶した静的特性記憶部と、端末の位置情報を取得する位置情報取得部と、前記位置情報に対応する前記区画エリアの前記静的特性情報および対応する区画エリアに関する投稿されたＳＮＳ情報に基くホットワードを含む動的特性情報に基づいてエリア特性情報を決定する決定部と、前記エリア特性情報および前記キーワードに基づいて、対応する前記コンテンツリストを選択する選択部と、選択されたコンテンツリストを前記端末に提供する提供部とを備えることを特徴としている。
【0009】
・「位置情報」とは、移動体の現在地を示す情報である。「位置情報」は、例えば、緯度、経度で表される情報である。「位置情報」は、さらには高度を加えて表される情報であってもよく、「緯度、経度、高度」に換算できる別の指標値で表される情報であってもよい。。
【0010】
・「キーワード」は、例えば、コンテンツリストのイメージや雰囲気を示す語句、特徴を示す語句、コンテンツリスト内に含まれている語句、コンテンツリストに関連する語句、またはこれらの語句の共起語である。「キーワード」は、例示したこれらの語句に換算できる値で示される情報であってもよい。
【0011】
・「コンテンツリスト」とは、音声、画像、動画またはそれらの組み合わせからなるコンテンツの１つ以上を束にした情報である。、「コンテンツリスト」は、これらのコンテンツに換算できる値を含む情報であってもよい。
【0012】
・「静的特性情報」とは、特定の区画エリアに関連する地理・地物を示す語句／フレーズまたはそれらに関連する語句である。「静的特性情報」は、さらに、文化・歴史・人物、区画エリアに根付いているブランドイメージを示す語句／フレーズまたはそれらに関連する語句であってもよい。「静的特性情報」は、これらの語句に換算できる値を含む情報であってもよい。
例えば、地理とは、海陸・山川の分布、気候・生物・人口・都市・産業・交通などの状態、その土地の事情を示す語句／フレーズである。
例えば、地物とは、建物、樹木、岩石など、自然、人工に関わらず地上に物を示す語句／フレーズである。
例えば、地理とは、海陸・山川の分布、気候・生物・人口・都市・産業・交通などの状態、その土地の事情を示す語句／フレーズである。
例えば、地物とは、建物、樹木、岩石など、自然、人工に関わらず地上に物を示す語句／フレーズである。
【0013】
・「動的特性情報」とは、特定の区画エリアに関連するＳＮＳの投稿、ＷＥＢページ、雑誌、テレビ・ラジオ番組、検索ワードの情報、または、それらに関連する情報である。「動的特性情報」は、これらの語句に換算できる値・データを含む情報であってもよい。
【0014】
・「エリア特性情報」とは、静的特性情報と動的特性情報とに基づいて取得される情報である。「エリア特性情報」は、例えば、静的特性情報と動的特性情報とを単に連結したり、自然言語処理を施したりするものであってもよい。自然言語処理としては、例えば、静的特性情報と動的特性情報とをそれぞれベクトル化した平均値を算出するものでもよい。
【0015】
（２）このようなコンテンツ提供システムは、前記選択部が、前記端末を保持する移動体の状況を含む移動体情報にさらに基づいているのが好ましい。
【0016】
・「移動体情報」とは、移動体の状態に関する情報である。「移動体情報」は、例えば、ドライブレコーダの画像、速度、加速度、ブレーキの回数・頻度、加速度、ワイパーの動作などの状態を示す情報である。また、「移動体情報」は、移動体の周囲の状態を示す情報であってもよく、例えば、温度、湿度、天候、渋滞などの状態を示す情報である。更に、「移動体情報」は、これらの情報に関連する情報であってもよく、これらの情報に換算できる値を含む情報であってもよい。
【0017】
（３）また前記端末に表示する地図画面に表示するための、前記コンテンツリストに関連する表示要素を生成する生成部を備えているのが好ましい。
【0018】
・「表示要素」とは、コンテンツリストに関連する情報を表示する要素である。「表示要素は」、例えば、前述したキーワード、選択されたコンテンツリストの選択された由来、すなわち静的特性情報、動的特性情報またはエリア特性情報に関する情報を文字／イラストにしたものであってもよい。更に、「表示要素」は、これらに関連する情報であってもよく、これらの情報に換算できる値を含む情報であってもよい。
【0019】
（４）本発明の他の態様のサーバは、地図を複数のエリアに区画した区画エリアの地理情報を含む静的特性情報と、前記区画エリアに関する投稿されたＳＮＳ情報に基くホットワードを含む動的特性情報とに基づいてエリア特性情報が設定されており、端末の位置情報を取得する位置情報取得部と、前記位置情報に対応する前記エリア特性情報およびコンテンツリストに対応付けられたキーワードに基づいて、前記端末に提供するための対応する前記コンテンツリストを選択する選択部とを備えていることを特徴としている。
【0020】
（５）本発明の他の態様のプログラムは、サーバにより実行されるプログラムであって、地図を複数のエリアに区画した区画エリアの地理情報を含む静的特性情報と、前記区画エリアに関する投稿されたＳＮＳ情報に基くホットワードを含む動的特性情報とに基づいてエリア特性情報が設定されており、端末の位置情報を取得し、前記位置情報に対応する前記エリア特性情報およびコンテンツリストに対応付けられたキーワードに基づいて、前記端末に提供するための対応する前記コンテンツリストを選択する選択部することを特徴としている。
【0021】
（６）本発明の他の態様のコンテンツ選択方法は、コンピュータにより実行されるコンテンツ選択方法であって、地図を複数のエリアに区画した区画エリアの地理情報を含む静的特性情報が予め設定されており、ユーザの位置情報に対応する区画エリアの前記静的特性情報および前記位置情報に対応する前記区画エリアに関する投稿されたＳＮＳ情報に基くホットワードを含む動的特性情報に基づいてエリア特性情報を決定し、前記エリア特性情報および前記コンテンツリストに対応付けられたキーワードに基づいて、前記端末に提供するための対応するコンテンツリストを選択することを特徴としている。
【0022】
（７）本発明の他の態様のサーバは、複数のエリアに区画されており、前記区画エリアに関連するコンテンツリストが設定されており、端末に表示される地図画面の前記区画エリアに表示するための、前記コンテンツリストに関連する表示要素を生成する生成部を備えていることを特徴としている。
【0023】
（８）このようなサーバは、前記表示要素が前記地図画面に表示される道路に沿うように配置されているのが好ましい。
【発明の効果】
【0024】
コンテンツ提供システムなどは、状況に対応して異なるコンテンツを提供することができる。またユーザがコンテンツに飽きるのを防止することができる。
【図面の簡単な説明】
【0025】
【図1】コンテンツ提供システムの一実施形態を示す概略図である。
【図2】コンテンツ提供システムの一実施形態を示す機能ブロック図である。
【図3】静的特性情報データベースのデータ構造の一例を示す概略図である。
【図4】動的特性情報データベースのデータ構造の一例を示す概略図である。
【図5】コンテンツリストのデータ構造の一例を示す概略図である。
【図6】サーバのハードウェア構成の一例を示す概略図である。
【図7】端末のハードウェア構成の一例を示す概略図である。
【図8】サーバの処理の流れの一実施形態を示すフローチャートである。
【図9】エリア特性キーワードデータベースのデータ構造の一例を示す概略図である。
【図10】表示要素のデータ構造の一例を示す概略図である。
【図11】端末で表示される地図画面の一例を示す概略図である。
【図12】端末で表示される地図画面の他の例を示す概略図である。
【図13】端末または移動体で表示される地図画面の一例を示す概略図である。
【発明を実施するための形態】
【0026】
［１．概略説明］
（はじめに）
本実施形態に係るコンテンツ提供システムは、概略すると、比較的に長いスパンで所定の地域（エリア）に定着している地理・地物や、今後定着するであろうエリアの地理・地物などからなるエリアの特性を化体するような静的特性情報と、前記エリアに関連する時限的に話題とされているムーブメント／流行など、いわば「旬」となっている動的特性情報と、楽曲のコンテンツリストとを、例えば言語解析によりマッチングし、地域性に旬を加味したコンテンツリストを前記エリアに位置する人／車などに提供するものである。
すなわち、「今！その地域なら！」で選択されたコンテンツを提供するというものである。このため、同じエリアであったとしても、例えば、日々、地域性（場所）を考慮しつつ、旬（時間）の要素が取り入れられた異なるコンテンツリストを提供することができる。従ってユーザを飽きさせない。
（はじめに）
本実施形態に係るコンテンツ提供システムは、概略すると、比較的に長いスパンで所定の地域（エリア）に定着している地理・地物や、今後定着するであろうエリアの地理・地物などからなるエリアの特性を化体するような静的特性情報と、前記エリアに関連する時限的に話題とされているムーブメント／流行など、いわば「旬」となっている動的特性情報と、楽曲のコンテンツリストとを、例えば言語解析によりマッチングし、地域性に旬を加味したコンテンツリストを前記エリアに位置する人／車などに提供するものである。
すなわち、「今！その地域なら！」で選択されたコンテンツを提供するというものである。このため、同じエリアであったとしても、例えば、日々、地域性（場所）を考慮しつつ、旬（時間）の要素が取り入れられた異なるコンテンツリストを提供することができる。従ってユーザを飽きさせない。
【0027】
（コンテンツ提供システム１０）
まず、図１を用いてコンテンツ提供システム（以下、単にシステムという。）を説明する。図１にはシステム１０を示している。システム１０では、例えば、提供すべきコンテンツリストを選択するサーバ１１と、地図の所定のエリアを区画している区画エリア９（図２参照）の特性を示す静的特性情報１２ａを記憶する静的特性記憶部１２（外部サーバ）と、区画エリア９内の旬な特性を示す動的特性情報１３ａ（図２参照）を記憶する動的特性記憶部１３（外部サーバ）と、エリア特性情報１４ａ（図２参照）を決定・記憶する決定サーバ１４（外部サーバ）と、コンテンツ記憶部１５（外部サーバ）と、外部機関から天候などの情報を受ける外部装置１６（外部サーバ）と、コンテンツリストを受ける端末１７／移動体１８とを備えており、それぞれが通信ネットワーク１９を介して通信可能に接続されている。
まず、図１を用いてコンテンツ提供システム（以下、単にシステムという。）を説明する。図１にはシステム１０を示している。システム１０では、例えば、提供すべきコンテンツリストを選択するサーバ１１と、地図の所定のエリアを区画している区画エリア９（図２参照）の特性を示す静的特性情報１２ａを記憶する静的特性記憶部１２（外部サーバ）と、区画エリア９内の旬な特性を示す動的特性情報１３ａ（図２参照）を記憶する動的特性記憶部１３（外部サーバ）と、エリア特性情報１４ａ（図２参照）を決定・記憶する決定サーバ１４（外部サーバ）と、コンテンツ記憶部１５（外部サーバ）と、外部機関から天候などの情報を受ける外部装置１６（外部サーバ）と、コンテンツリストを受ける端末１７／移動体１８とを備えており、それぞれが通信ネットワーク１９を介して通信可能に接続されている。
【0028】
［２．各構成］
（サーバ１１）
図２にシステム１０の機能ブロック図の一実施形態を示す。図２に示しているサーバ１１は、例えば、提供するコンテンツリスト１５ａを選択する選択部２を主として備えている。
また本実施形態では、コンテンツリスト１５ａを抽出する抽出部３と、選択されたコンテンツリスト１５ａを端末１７に提供する提供部４とを備えている。
さらに端末１７に表示する地図画面に表示するための、コンテンツリスト１５ａに関連する表示要素６を生成する生成部５を備えている。さらに生成部５により生成された表示要素６の地図画面８（図１３参照）における表示位置を制御する表示制御部４０を備えている。
（サーバ１１）
図２にシステム１０の機能ブロック図の一実施形態を示す。図２に示しているサーバ１１は、例えば、提供するコンテンツリスト１５ａを選択する選択部２を主として備えている。
また本実施形態では、コンテンツリスト１５ａを抽出する抽出部３と、選択されたコンテンツリスト１５ａを端末１７に提供する提供部４とを備えている。
さらに端末１７に表示する地図画面に表示するための、コンテンツリスト１５ａに関連する表示要素６を生成する生成部５を備えている。さらに生成部５により生成された表示要素６の地図画面８（図１３参照）における表示位置を制御する表示制御部４０を備えている。
【0029】
（選択部２）
選択部２は、端末１７から送信される位置情報１ａに対応する区画エリア９におけるエリア特性情報１４ａおよびコンテンツキーワード１５ｂに基づいて、端末１７に提供するコンテンツリスト１５ａを選択する。
選択部２は、端末１７から送信される位置情報１ａに対応する区画エリア９におけるエリア特性情報１４ａおよびコンテンツキーワード１５ｂに基づいて、端末１７に提供するコンテンツリスト１５ａを選択する。
【0030】
（抽出部３）
抽出部３は、選択したコンテンツリスト１５ａを抽出し、サーバ１１に保存する。
抽出部３は、選択したコンテンツリスト１５ａを抽出し、サーバ１１に保存する。
【0031】
（提供部４）
提供部４は、選択したコンテンツリスト１５ａを端末１７に提供する。
提供部４は、選択したコンテンツリスト１５ａを端末１７に提供する。
【0032】
（生成部５）
生成部５は、端末１７に表示する地図画面８に表示するための表示要素６を生成する。
生成部５は、端末１７に表示する地図画面８に表示するための表示要素６を生成する。
【0033】
（表示制御部４０）
表示制御部４０は、表示要素６の地図画面８における表示位置を決定する。
表示制御部４０は、表示要素６の地図画面８における表示位置を決定する。
【0034】
（区画エリア９）
区画エリア９は、地図を所定の形状・大きさのエリアに区画している。所定のエリアを閉じるように区画されたエリアであればよい。本実施形態では、複数の正方形からなるメッシュ状に地図を区画している。なお各メッシュの形状は、矩形状や三角形状にしてもよく、円形状や楕円形状にしてもよい。さらに区画エリア９の形状を全て同じ形状で揃えなくてもよい。
区画エリア９の大きさについて、地図における位置に対応して、面積を異にしてもよい。例えば、同じ風景が続くエリア、人口が少ないエリア、同じような地理・地物が続くエリアなどでは大きくしてもよい。反対に、風景の変化が大きいエリア、観光地、人口が多いエリア、橋・建物・ランドマークとなる建物など地物が集中しているエリアでは小さくしてもよい。
区画エリア９は、地図を所定の形状・大きさのエリアに区画している。所定のエリアを閉じるように区画されたエリアであればよい。本実施形態では、複数の正方形からなるメッシュ状に地図を区画している。なお各メッシュの形状は、矩形状や三角形状にしてもよく、円形状や楕円形状にしてもよい。さらに区画エリア９の形状を全て同じ形状で揃えなくてもよい。
区画エリア９の大きさについて、地図における位置に対応して、面積を異にしてもよい。例えば、同じ風景が続くエリア、人口が少ないエリア、同じような地理・地物が続くエリアなどでは大きくしてもよい。反対に、風景の変化が大きいエリア、観光地、人口が多いエリア、橋・建物・ランドマークとなる建物など地物が集中しているエリアでは小さくしてもよい。
【0035】
（静的特性記憶部１２）
静的特性記憶部１２は、本実施形態では、外部のデータサーバであり、区画エリア９毎に静的特性情報１２ａを記憶している。静的特性情報１２ａは、静的特性データベース（以下、静的特性ＤＢという。）２０に整理されている。
静的特性記憶部１２は、本実施形態では、外部のデータサーバであり、区画エリア９毎に静的特性情報１２ａを記憶している。静的特性情報１２ａは、静的特性データベース（以下、静的特性ＤＢという。）２０に整理されている。
【0036】
（静的特性ＤＢ２０）
図３は静的特性ＤＢ２０のデータ構造の一例を示す概略図である。図に示す静的特性ＤＢ２０は、区画エリア９毎に静的特性情報１２ａを記憶している。静的特性情報１２ａは、区画エリアに対応するＩＤ９ａと、地理・地物を含むエリア特性キーワード２０ａと、感情特性キーワード２０ｂとからなる。感情特性キーワード２０ｂは、感情特性キーワード２０ｂでクラスタリングされている。
図３は静的特性ＤＢ２０のデータ構造の一例を示す概略図である。図に示す静的特性ＤＢ２０は、区画エリア９毎に静的特性情報１２ａを記憶している。静的特性情報１２ａは、区画エリアに対応するＩＤ９ａと、地理・地物を含むエリア特性キーワード２０ａと、感情特性キーワード２０ｂとからなる。感情特性キーワード２０ｂは、感情特性キーワード２０ｂでクラスタリングされている。
【0037】
本実施形態では、例えば、多量の楽曲を形態素解析により最小単位に分類し、感情特性を示す語句を抽出している。抽出された語句は、ベクトル化された後に、クラスタリングされ、図示しない感情特性データベース（以下、感情特性ＤＢという。）に整理されている。例えば、かっこいい、上手・・・などをクールというグループに分類し、弱い、さみしい・・・などは悲しいというグループに分類することより、感情特性を分類している。
【0038】
（形態素解析）
本実施系形態では、例えば、ＭｅＣａｂ（メカブ）などの形態素解析エンジンを用いている。形態素解析は、文章を自然言語で意味を持つ最小の単位に分類することができる。形態素解析では、分類した形態素の品詞情報を取得することができる。
本実施系形態では、例えば、ＭｅＣａｂ（メカブ）などの形態素解析エンジンを用いている。形態素解析は、文章を自然言語で意味を持つ最小の単位に分類することができる。形態素解析では、分類した形態素の品詞情報を取得することができる。
【0039】
（ベクトル化）
本実施形態では、文言または文章のベクトル化として、例えば、形態素解析した単語を数値表現にしたデータを入力データとして、ｗｏｒｄ２ｖｅｃなどのアルゴリズムによってベクトルを取得している。ベクトル化は、ｗｏｒｄ２ｖｅｃの他、例えば、ＧｌｏＶｅ、ＷｏｒｄＮｅｔ、あるいはｆａｓｔＴｅｘｔのアルゴリズムを用いることにより算出することができる。
本実施形態では、文言または文章のベクトル化として、例えば、形態素解析した単語を数値表現にしたデータを入力データとして、ｗｏｒｄ２ｖｅｃなどのアルゴリズムによってベクトルを取得している。ベクトル化は、ｗｏｒｄ２ｖｅｃの他、例えば、ＧｌｏＶｅ、ＷｏｒｄＮｅｔ、あるいはｆａｓｔＴｅｘｔのアルゴリズムを用いることにより算出することができる。
【0040】
（クラスタリング）
本実施形態では、クラスタリングとして、例えば、ｋ平均法(ｋ－ｍｅａｎｓ法)を用いている。なお他の公知の手法を用いてもよい。
本実施形態では、クラスタリングとして、例えば、ｋ平均法(ｋ－ｍｅａｎｓ法)を用いている。なお他の公知の手法を用いてもよい。
【0041】
（エリア特性キーワード２０ａ）
本実施形態では、エリア特性キーワード２０ａは、例えば、地図、さらにはＷＥＢサイト、掲示板、電子化された公文書・書籍などから抽出され、図示しない地理（地物）情報データベースに整理されている。なお、エリア特性キーワード２０ａとして、例えば、地理（地物）などの電子化された書籍から１つ以上の特徴語を抽出したものとしてもよい。
本実施形態では、エリア特性キーワード２０ａは、例えば、地図、さらにはＷＥＢサイト、掲示板、電子化された公文書・書籍などから抽出され、図示しない地理（地物）情報データベースに整理されている。なお、エリア特性キーワード２０ａとして、例えば、地理（地物）などの電子化された書籍から１つ以上の特徴語を抽出したものとしてもよい。
【0042】
（特徴語）
特徴語は、例えば、ＴＦ－ＩＤＦの手法で抽出することができる。ＴＦ－ＩＤＦによる手法は、例えば、よく出てくる語句は重要な語句という仮説をもとに語句を抽出する手法である。なお他の公知の手法を用いてもよい。
特徴語は、例えば、ＴＦ－ＩＤＦの手法で抽出することができる。ＴＦ－ＩＤＦによる手法は、例えば、よく出てくる語句は重要な語句という仮説をもとに語句を抽出する手法である。なお他の公知の手法を用いてもよい。
【0043】
図３では、水辺や城がある区画エリアにおいて、エリア特性キーワード２０ａとして、水、城、文化が抽出されている。なお抽出の元となる語句や文章などはクローリングによりインターネット上から取得してもよい。
本実施形態では、地理（地物）情報ＤＢは１年毎にデータを更新している。なお所定の間隔で、例えば、月単位でまたは２年以上の間隔でデータを更新してもよい。
また本実施形態におけるエリア特性キーワード２０ａの数は、３個であるが、３個未満でもよいし、３個を超えてもよい。
本実施形態では、地理（地物）情報ＤＢは１年毎にデータを更新している。なお所定の間隔で、例えば、月単位でまたは２年以上の間隔でデータを更新してもよい。
また本実施形態におけるエリア特性キーワード２０ａの数は、３個であるが、３個未満でもよいし、３個を超えてもよい。
【0044】
（感情特性キーワード２０ｂ）
感情特性キーワード２０ｂは、楽曲に対する感性特性を示すキーワードが記憶された図示しない感情特性データベースから取得される。図３では、エリア特性キーワード２０ａとしての水、城、文化について、それぞれ静か、閑静、荘厳の感情特性キーワード２０ｂが付与されている。
感情特性キーワード２０ｂは、楽曲に対する感性特性を示すキーワードが記憶された図示しない感情特性データベースから取得される。図３では、エリア特性キーワード２０ａとしての水、城、文化について、それぞれ静か、閑静、荘厳の感情特性キーワード２０ｂが付与されている。
【0045】
また本実施形態では、１つのエリア特性キーワード２０ａに感情特性キーワード２０ｂを１つ対応させているが、複数の感情特性キーワード２０ｂを対応させてもよい。その際に、感情特性キーワード２０ｂのそれぞれに重みを付してもよい。
【0046】
（動的特性記憶部１３）
動的特性記憶部１３は、本実施形態では、外部のデータサーバである。動的特性記憶部１３は、区画エリア９毎に動的特性情報１３ａを記憶している。動的特性情報１３ａは動的特性データベース（以下、動的特性ＤＢという。）２１に整理されている。
動的特性記憶部１３は、本実施形態では、外部のデータサーバである。動的特性記憶部１３は、区画エリア９毎に動的特性情報１３ａを記憶している。動的特性情報１３ａは動的特性データベース（以下、動的特性ＤＢという。）２１に整理されている。
【0047】
本実施形態では、図示しないクローラサーバにより、ＳＮＳ（ソーシャルネットワーキングサービス）情報が掲載されるサーバから、掲載された投稿の情報を収集する。クローラサーバは、収集した投稿から位置に関する語句および特徴語を含むスポット情報を抽出する。本実施形態では、過去２４時間の投稿を収集し、スポット情報を抽出している。抽出したスポット情報のうち頻出した特徴語をホットワードとしている。なお、例えば、月単位、週単位、日単位、時間単位、若しくは分単位の比較的短時間毎にホットワードを設定してもよい。さらになお特徴語でなくとも、頻出した語句をホットワードとして設定してもよい。ホットワードは１つ以上でもよい。
【0048】
ＳＮＳとしては、例えば、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）、ＦＡＣＥＢＯＯＫ（登録商標）、ＩＮＳＴＡＧＲＡＭ（登録商標）、ＹｏｕＴｕｂｅ（登録商標）、ＬＩＮＥ（登録商標）が挙げられる。ＳＮＳは、広義に解釈し、ブログ、若しくは電子掲示板を含んでもよい。ＳＮＳでは、例えば、ユーザが投稿したメッセージが掲載される。例えば、ＳＮＳでは、レストラン、観光名所といった様々なスポットに対する投稿者の感想や感情が投稿されることがある。また、ＳＮＳでは、例えば、事件および事故の発生、ならびに渋滞に関連するメッセージが投稿されることもある。
【0049】
（語句の抽出方法）
本実施形態では、文章からの語句の抽出としては、例えば、機械学習が用いられる。抽出する語句がどのキーワード種類に属するか推論することを機械学習する。学習を施した学習済モデルは、初見の語句であっても、どのキーワード種類に該当するか類推して分類することができる。前記学習済モデルは、語句の類推の自信の度合いとして類似の程度を点数化して同時に示す機能を有しており、その点数が低すぎる場合には採用しないように学習させることもできる。
本実施形態では、文章からの語句の抽出としては、例えば、機械学習が用いられる。抽出する語句がどのキーワード種類に属するか推論することを機械学習する。学習を施した学習済モデルは、初見の語句であっても、どのキーワード種類に該当するか類推して分類することができる。前記学習済モデルは、語句の類推の自信の度合いとして類似の程度を点数化して同時に示す機能を有しており、その点数が低すぎる場合には採用しないように学習させることもできる。
【0050】
（抽出に関する学習済モデルの生成手法）
抽出に関する学習済モデルの生成手法を説明する。例えば、「景観に関する語句」、「歴史に関する語句」、「人物に関する語句」などの分類するキーワード種類と対応する複数のデータ、もしくはいずれにも対応しないデータを、キーワード種類ラベル情報とペアにした形式で学習データとして予め用意する。本件であつかうのは言語データ（文字データ）であり、これをベクトル化する。類似する学習データのベクトルが学習済モデルに入力されると、学習済モデルはその入力ベクトルの分類種類への適合の確信度を計算して出力する。結果として出力されるベクトルは、分類種類の類似の程度を示す数値（確信度）である。一方、類似しない複数の学習データが入力された場合には、対応する分類が学習データに該当しないことを表すベクトルを生成する。その出力結果について、入力されたデータの全てに対してペアになっているラベル情報への確信度が上がるよう、前記学習済モデルの修正、最適化を行う。
抽出に関する学習済モデルの生成手法を説明する。例えば、「景観に関する語句」、「歴史に関する語句」、「人物に関する語句」などの分類するキーワード種類と対応する複数のデータ、もしくはいずれにも対応しないデータを、キーワード種類ラベル情報とペアにした形式で学習データとして予め用意する。本件であつかうのは言語データ（文字データ）であり、これをベクトル化する。類似する学習データのベクトルが学習済モデルに入力されると、学習済モデルはその入力ベクトルの分類種類への適合の確信度を計算して出力する。結果として出力されるベクトルは、分類種類の類似の程度を示す数値（確信度）である。一方、類似しない複数の学習データが入力された場合には、対応する分類が学習データに該当しないことを表すベクトルを生成する。その出力結果について、入力されたデータの全てに対してペアになっているラベル情報への確信度が上がるよう、前記学習済モデルの修正、最適化を行う。
【0051】
（その他の抽出方法）
抽出方法について、特徴量や共起語を抽出してもよい。なお、抽出された語句から景観に関する語句など所定のカテゴリーの語句をさらに抽出してもよい。
抽出方法について、特徴量や共起語を抽出してもよい。なお、抽出された語句から景観に関する語句など所定のカテゴリーの語句をさらに抽出してもよい。
【0052】
（共起語）
共起語は、主軸となる単語に対して、関連性が強く一緒に用いられる頻度が高い単語のことである。主軸となる単語の周囲によく現れる単語とも言え、１つ以上存在する。例えば、主軸となる単語として特徴語を用いることができる。
共起語は、主軸となる単語に対して、関連性が強く一緒に用いられる頻度が高い単語のことである。主軸となる単語の周囲によく現れる単語とも言え、１つ以上存在する。例えば、主軸となる単語として特徴語を用いることができる。
【0053】
（動的特性ＤＢ２１）
図４は動的特性ＤＢ２１のデータ構造の一例を示す概略図である。図に示す動的特性ＤＢ２１は、区画エリア９毎に動的特性情報１３ａを記憶している。動的特性情報１３ａは、区画エリアに対応するＩＤ９ａと、区画エリアに対応するホットワード２１ａとからなる。
図では所定の区画エリアのＳＮＳの投稿で、お祭りがある、おいしいレストランが開店したという情報が多く投稿されている場合を示している。その際に、ホットワード２１ａとして、賑やか、儚い、美味、楽しい、祭り、食事が、抽出されている。なお抽出の元となる文章などはクローリングによりインターネット上から取得してもよい。
またホットワード２１ａの数は、３個未満でもよいし、３個を超えてもよい。
図４は動的特性ＤＢ２１のデータ構造の一例を示す概略図である。図に示す動的特性ＤＢ２１は、区画エリア９毎に動的特性情報１３ａを記憶している。動的特性情報１３ａは、区画エリアに対応するＩＤ９ａと、区画エリアに対応するホットワード２１ａとからなる。
図では所定の区画エリアのＳＮＳの投稿で、お祭りがある、おいしいレストランが開店したという情報が多く投稿されている場合を示している。その際に、ホットワード２１ａとして、賑やか、儚い、美味、楽しい、祭り、食事が、抽出されている。なお抽出の元となる文章などはクローリングによりインターネット上から取得してもよい。
またホットワード２１ａの数は、３個未満でもよいし、３個を超えてもよい。
【0054】
本実施形態では、静的特性情報１２ａと動的特性情報１３ａの区画エリアは、同じ大きさ、同じ形状である。なお大きさ／形状が異なるようにしてもよい。その場合、位置情報１ａに基づいて適切な区画エリアが選択される。
【0055】
（決定サーバ１４）
決定サーバ１４は、静的特性情報１２ａおよび動的特性情報１３ａに基づいてエリア特性情報１４ａを決定する決定部２９と、決定されたエリア特性情報１４ａが整理されているエリア特性データベース（以下、エリア特性ＤＢという。）２２とを備えている。本実施形態では、決定部２９は、静的特性情報１２ａおよび動的特性情報１３ａを統合している。エリア特性ＤＢ２２については後述する。
決定サーバ１４は、静的特性情報１２ａおよび動的特性情報１３ａに基づいてエリア特性情報１４ａを決定する決定部２９と、決定されたエリア特性情報１４ａが整理されているエリア特性データベース（以下、エリア特性ＤＢという。）２２とを備えている。本実施形態では、決定部２９は、静的特性情報１２ａおよび動的特性情報１３ａを統合している。エリア特性ＤＢ２２については後述する。
【0056】
（コンテンツ記憶部１５）
コンテンツ記憶部１５は、本実施形態では外部のデータサーバであり、コンテンツリスト１５ａを記憶している。
コンテンツリスト１５ａは、１つ以上の楽曲、動画などからなる。コンテンツリスト１５ａには、キーワード１５ｂが設定されている。キーワード１５ｂは、コンテンツリスト１５ａを特徴付けるものであり、１つ以上のキーワードからなる。キーワードは語句を含み分節、文章であってもよい。
コンテンツ記憶部１５は、本実施形態では外部のデータサーバであり、コンテンツリスト１５ａを記憶している。
コンテンツリスト１５ａは、１つ以上の楽曲、動画などからなる。コンテンツリスト１５ａには、キーワード１５ｂが設定されている。キーワード１５ｂは、コンテンツリスト１５ａを特徴付けるものであり、１つ以上のキーワードからなる。キーワードは語句を含み分節、文章であってもよい。
【0057】
（コンテンツリストデータベース２３）
図５はコンテンツリストデータベース（以下、コンテンツリストＤＢという。）のデータ構造の一例を示す概略図である。図に示すコンテンツリストＤＢ２３は、コンテンツリスト１５ａと、コンテンツリスト１５ａに対応するキーワード１５ｂが設定されている。本実施形態では、キーワード１５ｂとして、例えば、音楽のジャンル、前述した感情特性ＤＢで分類された感情特性が記載されている。
図５はコンテンツリストデータベース（以下、コンテンツリストＤＢという。）のデータ構造の一例を示す概略図である。図に示すコンテンツリストＤＢ２３は、コンテンツリスト１５ａと、コンテンツリスト１５ａに対応するキーワード１５ｂが設定されている。本実施形態では、キーワード１５ｂとして、例えば、音楽のジャンル、前述した感情特性ＤＢで分類された感情特性が記載されている。
【0058】
（外部装置１６）
外部装置１６（図１参照）は、天候、渋滞情報などの外部情報１６ａをサーバ１１に提供する外部サーバである。
外部装置１６（図１参照）は、天候、渋滞情報などの外部情報１６ａをサーバ１１に提供する外部サーバである。
【0059】
（端末１７）
端末１７は、位置情報取得部１を備えている。端末１７は、本実施形態においては、例えば、パソコン（パーソナルコンピュータ）やスマートフォンである。なお、携帯電話、タブレット型端末などでもよい。またドライブレコーダ、ナビゲーション装置でもよい。さらに端末１７は、ドライブレコーダ、ナビゲーション装置と連携して動作してもよい。
端末１７は、位置情報取得部１を備えている。端末１７は、本実施形態においては、例えば、パソコン（パーソナルコンピュータ）やスマートフォンである。なお、携帯電話、タブレット型端末などでもよい。またドライブレコーダ、ナビゲーション装置でもよい。さらに端末１７は、ドライブレコーダ、ナビゲーション装置と連携して動作してもよい。
【0060】
（位置情報取得部１）
位置情報取得部１は、端末１７の位置情報を取得する機能を有する。例えば、位置情報取得部１は、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）センサを用いて、位置情報を取得する。なお、ＧＰＳセンサ以外の測位方法、例えば、ＷｉＦｉ測位、ビーコン測位を用いてもよい。
位置情報取得部１は、端末１７の位置情報を取得する機能を有する。例えば、位置情報取得部１は、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）センサを用いて、位置情報を取得する。なお、ＧＰＳセンサ以外の測位方法、例えば、ＷｉＦｉ測位、ビーコン測位を用いてもよい。
【0061】
（表示部１７ａ）
表示部１７ａ（図７参照）としては、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）、プラズマディスプレイ（ＰＤＰ：Ｐｌａｓｍａ Ｄｉｓｐｌａｙ Ｐａｎｅｌ）、有機ＥＬ（ＥＬ：Ｅｌｅｃｔｒｏｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）などの画面を表示する装置が用いられる。
表示部１７ａ（図７参照）としては、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）、プラズマディスプレイ（ＰＤＰ：Ｐｌａｓｍａ Ｄｉｓｐｌａｙ Ｐａｎｅｌ）、有機ＥＬ（ＥＬ：Ｅｌｅｃｔｒｏｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）などの画面を表示する装置が用いられる。
【0062】
（移動体１８）
移動体１８には端末１７が搭載される。移動体１８は、例えば、自動車、オートバイ、自転車、およびスノーモービルの車両、飛行機または船である。また移動体１８としては、端末１７を保持する人であってもよい。本実施形態では、移動体１８は自動車である。
移動体１８には端末１７が搭載される。移動体１８は、例えば、自動車、オートバイ、自転車、およびスノーモービルの車両、飛行機または船である。また移動体１８としては、端末１７を保持する人であってもよい。本実施形態では、移動体１８は自動車である。
【0063】
（通信ネットワーク１９）
通信ネットワーク１９は、例えば、インターネットの通信網であり、その他、携帯電話回線網、無線通信路、イーサネット（登録商標）などにより構築される。
通信ネットワーク１９は、例えば、インターネットの通信網であり、その他、携帯電話回線網、無線通信路、イーサネット（登録商標）などにより構築される。
【0064】
（移動体情報２４）
移動体情報２４は、移動体１８の状態を示す情報である。端末１７またはドライブレコーダ、ナビゲーション装置からサーバ１１へ送信される。
移動体情報２４は、移動体１８の状態を示す情報である。端末１７またはドライブレコーダ、ナビゲーション装置からサーバ１１へ送信される。
【0065】
【0066】
（サーバ１１、１２、１３、１４、１５、１６のハードウェア構成）
サーバ１１のハードウェア構成を説明する。サーバ１２、１３、１４、１５、１６のハードウェア構成はサーバ１１のハードウェア構成とほぼ同じであるので、説明を省略する。
サーバ１１のハードウェア構成を説明する。サーバ１２、１３、１４、１５、１６のハードウェア構成はサーバ１１のハードウェア構成とほぼ同じであるので、説明を省略する。
【0067】
図６に示すように、本実施形態のサーバ１１では、例えば、コンピュータを用いている。サーバ１１はＣＰＵ（またはＧＰＵ）３０を備えたものである。そのＣＰＵ３０には、例えば、メモリ（以下、記憶部という。）３１と、記憶デバイス３２などを接続／読み込むための接続ポート３３と、ネットワークを介して外部と通信するための通信回路３４とがバスライン３５を介して接続されている。記憶部３１には、システム１０を処理するためのプログラム３６（３６ａ）が記憶されている。またブラウザプログラム３７、さらにはＯＳ３８（オペレーティングシステム）が記憶されていてもよい。プログラム３６（３６ａ）は、記憶デバイス３２によりサーバ１１にインストールされる。
【0068】
（端末１７のハードウェア構成）
本実施形態の端末１７では、例えば、コンピュータを用いている。図７に示すように、端末１７のバスライン３５には表示部１７ａが接続されている。また端末１７のコンピュータの記憶部３１には、システム１０を処理するための端末プログラム３９が記憶されている。さらにブラウザプログラム３７、さらにはＯＳ３８（オペレーティングシステム）が記憶されていてもよい。プログラム３９は、記憶デバイス３２により端末１７にインストールされる。
本実施形態の端末１７では、例えば、コンピュータを用いている。図７に示すように、端末１７のバスライン３５には表示部１７ａが接続されている。また端末１７のコンピュータの記憶部３１には、システム１０を処理するための端末プログラム３９が記憶されている。さらにブラウザプログラム３７、さらにはＯＳ３８（オペレーティングシステム）が記憶されていてもよい。プログラム３９は、記憶デバイス３２により端末１７にインストールされる。
【0069】
本実施形態では、プログラム３６（３６ａ）および端末プログラム３９は、それぞれＯＳ３８およびブラウザプログラム３７の機能を利用して協働して動作してもよい。なおプログラム３６（３６ａ）および端末プログラム３９として、それぞれブラウザプログラム３７、ＯＳ３８を利用せず、単独で動作するようにしてもよい。
【0070】
上述したプログラム３６（３６ａ）および端末プログラム３９のハードウェア構成では、図２の機能ブックス図に示す機能を、例えば、ＣＰＵ３０とプログラム３６（３６ａ）および端末プログラム３９とを用いて実現するようにしているが、その一部または全部をマイコンなどの論理回路、あるいは、ＰＬＣ（プログラマブルロジックコントローラ）を用いてシーケンス制御してもよい。
【0071】
［４．プログラム］
（システム１０の処理を示すフローチャート）
図８は、システム１０における決定サーバ１４、サーバ１１および端末１７でそれぞれ用いられるプログラム３６ａ、３６、３９の処理の一実施形態を示すフローチャートである。なおフローチャートにはコンテンツ選択方法１０ｃが示されている。
（システム１０の処理を示すフローチャート）
図８は、システム１０における決定サーバ１４、サーバ１１および端末１７でそれぞれ用いられるプログラム３６ａ、３６、３９の処理の一実施形態を示すフローチャートである。なおフローチャートにはコンテンツ選択方法１０ｃが示されている。
【0072】
（Ｓ１：静的特性情報・動的特性情報の取得）
決定サーバ１４のＣＰＵ３０（図６参照）は、静的特性情報１２ａおよび動的特性情報１３ａを取得する。
決定サーバ１４のＣＰＵ３０（図６参照）は、静的特性情報１２ａおよび動的特性情報１３ａを取得する。
【0073】
（Ｓ２：エリア特性情報１４ａの決定）
静的特性情報１２ａおよび動的特性情報１３ａに基づいてエリア特性情報１４ａを決定する。エリア特性情報１４ａは区画エリア９毎にエリア特性ＤＢ２２に整理されている。
静的特性情報１２ａおよび動的特性情報１３ａに基づいてエリア特性情報１４ａを決定する。エリア特性情報１４ａは区画エリア９毎にエリア特性ＤＢ２２に整理されている。
【0074】
（エリア特性ＤＢ２２）
図９はエリア特性ＤＢ２２のデータ構造の一例を示す概略図である。図に示すエリア特性ＤＢ２２は、区画エリアＩＤ９ａに対応するエリア特性キーワード２０ａ、感情特性キーワード２０ｂおよびホットワード２１ａとからなる。本実施形態では、静的特性情報１２ａおよび動的特性情報１３ａを統合している。
図９はエリア特性ＤＢ２２のデータ構造の一例を示す概略図である。図に示すエリア特性ＤＢ２２は、区画エリアＩＤ９ａに対応するエリア特性キーワード２０ａ、感情特性キーワード２０ｂおよびホットワード２１ａとからなる。本実施形態では、静的特性情報１２ａおよび動的特性情報１３ａを統合している。
【0075】
（エリア特性情報１４ａのその他）
エリア特性情報１４ａの取得において、エリア特性キーワード２０ａ、感情特性キーワード２０ｂおよびホットワード２１ａをそれぞれベクトル化し、平均ベクトルを算出し、エリア特性情報１４ａとしてもよい。また平均ベクトルに近い語句を１つ以上取得して、エリア特性情報１４ａとしてもよい。
なお静的特性情報１２ａと動的特性情報１３ａとで、キーワード数の比率を異にして、ベクトル化において、エリア特性情報１４ａにおける重みを変化させてもよい。
エリア特性情報１４ａの取得において、エリア特性キーワード２０ａ、感情特性キーワード２０ｂおよびホットワード２１ａをそれぞれベクトル化し、平均ベクトルを算出し、エリア特性情報１４ａとしてもよい。また平均ベクトルに近い語句を１つ以上取得して、エリア特性情報１４ａとしてもよい。
なお静的特性情報１２ａと動的特性情報１３ａとで、キーワード数の比率を異にして、ベクトル化において、エリア特性情報１４ａにおける重みを変化させてもよい。
【0076】
（エリア特性情報１４ａの小括）
エリア特性情報１４ａは、静的特性情報１２ａと動的特性情報１３ａとに基づいて取得されるものである。すなわち比較的に長いスパンで所定の地域（エリア）に定着している地理・地物や、今後定着するであろうエリアの地理・地物などからなるエリアの特性を化体するような静的特性情報１２ａに、前記エリアに関連する時限的に話題とされているムーブメント／流行など、いわば「旬」となっている動的特性情報１３ａを取り入れたものであり、それらに換算できる値・データを含む概念である。
エリア特性情報１４ａは、静的特性情報１２ａと動的特性情報１３ａとに基づいて取得されるものである。すなわち比較的に長いスパンで所定の地域（エリア）に定着している地理・地物や、今後定着するであろうエリアの地理・地物などからなるエリアの特性を化体するような静的特性情報１２ａに、前記エリアに関連する時限的に話題とされているムーブメント／流行など、いわば「旬」となっている動的特性情報１３ａを取り入れたものであり、それらに換算できる値・データを含む概念である。
【0077】
（Ｓ３：位置情報１ａの送信）
図８に戻って、端末１７または自動車１８のドライブレコーダなどから位置情報１ａをサーバ１１に送信する。
図８に戻って、端末１７または自動車１８のドライブレコーダなどから位置情報１ａをサーバ１１に送信する。
【0078】
（Ｓ４：位置情報１ａの取得）
サーバ１１は位置情報１ａを取得する。
サーバ１１は位置情報１ａを取得する。
【0079】
（Ｓ５：位置情報１ａに対応するエリア特性情報１４ａを取得）
位置情報１ａに対応する区画エリア９のエリア特性情報１４ａを決定サーバ１４から取得する。またコンテンツ記憶部１５からキーワード１５ｂ（図５参照）を取得する。
位置情報１ａに対応する区画エリア９のエリア特性情報１４ａを決定サーバ１４から取得する。またコンテンツ記憶部１５からキーワード１５ｂ（図５参照）を取得する。
【0080】
（Ｓ６：マッチング）
エリア特性情報１４ａのエリア特性キーワード２０ａ、感情特性キーワード２０ｂおよびホットワード２１ａと、コンテンツリスト１５ａのキーワード１５ｂとをマッチングする。
エリア特性情報１４ａのエリア特性キーワード２０ａ、感情特性キーワード２０ｂおよびホットワード２１ａと、コンテンツリスト１５ａのキーワード１５ｂとをマッチングする。
【0081】
本実施系形態では自然言語処理を用いてマッチングしている。例えば、エリア特性キーワード２０ａ、感情特性キーワード２０ｂおよびホットワード２１ａをそれぞれベクトル化し、平均ベクトルを求める。一方で、キーワード１５ｂをベクトル化する。キーワード１５ｂが複数の場合は、それぞれをベクトル化し、平均ベクトルを算出する。エリア特性情報１４ａの平均ベクトルと、キーワード１５ｂのベクトル／平均ベクトルの類似度を算出する。類似度の最も高いキーワード１５ｂのコンテンツリスト１５ａが選択される。
【0082】
（コサイン類似）
本実施形態では、単語または文章の類似について、コサイン類似を用いている。２つのベクトルのコサインを計算し、コサインの値を類似度としている。コサイン類似は、ベクトル同士がなす角度の近さを表し、１に近ければ近いほどより類似している。コサイン類似は、０に近ければ近いほどより類似していないことを表している。
本実施形態では、単語または文章の類似について、コサイン類似を用いている。２つのベクトルのコサインを計算し、コサインの値を類似度としている。コサイン類似は、ベクトル同士がなす角度の近さを表し、１に近ければ近いほどより類似している。コサイン類似は、０に近ければ近いほどより類似していないことを表している。
【0083】
（マッチングのその他）
エリア特性情報１４ａとコンテンツリスト１５ａの類似度について、エリア特性キーワード２０ａ、感情特性キーワード２０ｂおよびホットワード２１ａから共起語を取得し、またキーワード１５ｂから共起語を取得し、両者の共起語のうち重なる語句が多いほど類似度が高いとしてもよい。また両者の共起語について、コサイン類似により類似度を算出し、類似度の最も高いキーワード１５ｂのコンテンツリスト１５ａを選択してもよい。
エリア特性情報１４ａとコンテンツリスト１５ａの類似度について、エリア特性キーワード２０ａ、感情特性キーワード２０ｂおよびホットワード２１ａから共起語を取得し、またキーワード１５ｂから共起語を取得し、両者の共起語のうち重なる語句が多いほど類似度が高いとしてもよい。また両者の共起語について、コサイン類似により類似度を算出し、類似度の最も高いキーワード１５ｂのコンテンツリスト１５ａを選択してもよい。
【0084】
（Ｓ７：コンテンツリスト１５ａの抽出）
選択したコンテンツリスト１５ａをサーバ１１が抽出し、記憶部３１に保存する。
選択したコンテンツリスト１５ａをサーバ１１が抽出し、記憶部３１に保存する。
【0085】
（Ｓ８：コンテンツリスト１５ａの提供）
抽出したコンテンツリスト１５ａを端末１７／自動車１８に提供する。
抽出したコンテンツリスト１５ａを端末１７／自動車１８に提供する。
【0086】
（Ｓ９：抽出されたコンテンツリスト１５ａの取得）
抽出したコンテンツリスト１５ａを端末１７／自動車１８が取得する。
抽出したコンテンツリスト１５ａを端末１７／自動車１８が取得する。
【0087】
［５．他の実施形態］
次にシステム１０の他の実施形態を説明する。以下に説明する変形例および他の実施形態は、前述したシステム１０とほぼ同様であるので、同じ部分には同じ符号を付して、その説明を省略する。
次にシステム１０の他の実施形態を説明する。以下に説明する変形例および他の実施形態は、前述したシステム１０とほぼ同様であるので、同じ部分には同じ符号を付して、その説明を省略する。
【0088】
（システム１０の変形例１）
システム１０の変形例を説明する。変形例１では、サーバ１１で端末１７に提供すべきコンテンツリスト１５ａを選択するが、抽出はしない。このためサーバ１１に抽出部３を備えていない。コンテンツリスト１５ａはコンテンツ記憶部１５から端末１７に提供される。
システム１０の変形例を説明する。変形例１では、サーバ１１で端末１７に提供すべきコンテンツリスト１５ａを選択するが、抽出はしない。このためサーバ１１に抽出部３を備えていない。コンテンツリスト１５ａはコンテンツ記憶部１５から端末１７に提供される。
【0089】
（システム１０の変形例２）
システム１０の変形例を説明する。変形例２では、サーバ１１で端末１７に提供すべきコンテンツリスト１５ａを抽出するが、そのまま端末１７に送信しないで、提供部４により再生したデータをストリーミング送信する。
システム１０の変形例を説明する。変形例２では、サーバ１１で端末１７に提供すべきコンテンツリスト１５ａを抽出するが、そのまま端末１７に送信しないで、提供部４により再生したデータをストリーミング送信する。
【0090】
（第２実施形態）
次にシステム１０の他の実施形態を説明する。図２に戻って、第２実施形態にかかるシステム１０ａでは、端末１７／自動車１８から移動体情報２４がサーバ１１に送信されている。サーバ１１は移動体情報２４に基づいて抽出したコンテンツリスト１５ａの再生順を決定する（図８の二点鎖線の記載（工程Ｓ１０）参照）。
次にシステム１０の他の実施形態を説明する。図２に戻って、第２実施形態にかかるシステム１０ａでは、端末１７／自動車１８から移動体情報２４がサーバ１１に送信されている。サーバ１１は移動体情報２４に基づいて抽出したコンテンツリスト１５ａの再生順を決定する（図８の二点鎖線の記載（工程Ｓ１０）参照）。
【0091】
移動体情報２４は、例えば、所定時間における、速度、ブレーキ回数などのパラメータからなる。パラメータの値に応じて得点が設定されている。パラメータの値と得点は、移動体情報データベース（移動体情報ＤＢ）２５に整理されている。
【0092】
（移動体情報ＤＢ２５）
図１０は移動体情報ＤＢ２５のデータ構造の一例を示す概略図である。図に示す移動体情報ＤＢ２５は、符号２６ａは速度範囲が０－１０ｋｍ／ｈ、符号２６ｂは速度範囲が１０－２０ｋｍ／ｈ、・・・の範囲にあることを示す。符号２７ａはブレーキ回数０－５回、符号２７ｂは６－１０回・・・であることを示し、それらの下の欄には、対応する得点２５ａがそれぞれ記載されている。本実施形態では、ドライブがスムーズな要素が加点され、スムーズなドライブを妨げる要素が減点される。なお他の条件に基づいて加点・減点するようにしてもよい。
現在の移動体情報２４の各パラメータから得点を取得し、合計し、現在の移動体情報２４の得点とする。
図１０は移動体情報ＤＢ２５のデータ構造の一例を示す概略図である。図に示す移動体情報ＤＢ２５は、符号２６ａは速度範囲が０－１０ｋｍ／ｈ、符号２６ｂは速度範囲が１０－２０ｋｍ／ｈ、・・・の範囲にあることを示す。符号２７ａはブレーキ回数０－５回、符号２７ｂは６－１０回・・・であることを示し、それらの下の欄には、対応する得点２５ａがそれぞれ記載されている。本実施形態では、ドライブがスムーズな要素が加点され、スムーズなドライブを妨げる要素が減点される。なお他の条件に基づいて加点・減点するようにしてもよい。
現在の移動体情報２４の各パラメータから得点を取得し、合計し、現在の移動体情報２４の得点とする。
【0093】
（コンテンツリスト得点データベース２８）
図１１はコンテンツリスト得点データベース（コンテンツリスト得点ＤＢ）２８のデータ構造の一例を示す概略図である。図に示すコンテンツリスト得点ＤＢ２８において、符号２８ａはコンテンツリストのＩＤ、符号２８ｂは得点を示す。
コンテンツリスト１５ａの得点は、例えば、ドライブがスムーズである、スムーズでない、どちらでもない、の３つの軸で構成されている。なおコンテンツのジャンルや、天候などの要素の軸を設けてもよい。
図１１はコンテンツリスト得点データベース（コンテンツリスト得点ＤＢ）２８のデータ構造の一例を示す概略図である。図に示すコンテンツリスト得点ＤＢ２８において、符号２８ａはコンテンツリストのＩＤ、符号２８ｂは得点を示す。
コンテンツリスト１５ａの得点は、例えば、ドライブがスムーズである、スムーズでない、どちらでもない、の３つの軸で構成されている。なおコンテンツのジャンルや、天候などの要素の軸を設けてもよい。
【0094】
現在の移動体情報の得点とコンテンツリストの得点の差を算出し、差が小さい順にコンテンツリスト１５ａを並び替える。
【0095】
（変形例３）
第２実施形態１０ａの変形例を説明する。変形例３ではコンテンツリスト１５ａの再生順を決定するコンテンツリスト１５ａの並び替えの工程（工程Ｓ１０参照）が、サーバ１１ではなく、端末１７／移動体１８で実行されている。
第２実施形態１０ａの変形例を説明する。変形例３ではコンテンツリスト１５ａの再生順を決定するコンテンツリスト１５ａの並び替えの工程（工程Ｓ１０参照）が、サーバ１１ではなく、端末１７／移動体１８で実行されている。
【0096】
（変形例４）
第２実施形態１０ａのさらなる変形例を説明する。変形例４のサーバ１１は、外部サーバ１６から外部情報１６ａを取得している。外部情報１６ａは天候、警報、渋滞情報、緊急地震速報などの外部機関から受け取る情報である。外部情報について、図示しない得点表から得点を算出し、移動体情報２４（図１０参照）に加減する。
第２実施形態１０ａのさらなる変形例を説明する。変形例４のサーバ１１は、外部サーバ１６から外部情報１６ａを取得している。外部情報１６ａは天候、警報、渋滞情報、緊急地震速報などの外部機関から受け取る情報である。外部情報について、図示しない得点表から得点を算出し、移動体情報２４（図１０参照）に加減する。
【0097】
（第３実施形態）
次にシステム１０のさらに他の実施形態を説明する。図２に戻って、第３実施形態にかかるシステム１０ｂは、端末１７／移動体１８に表示される表示部１７ａの地図画面８（図１３参照）に、コンテンツリスト１５ａに関連する表示要素６を生成する生成部５を備えている。
次にシステム１０のさらに他の実施形態を説明する。図２に戻って、第３実施形態にかかるシステム１０ｂは、端末１７／移動体１８に表示される表示部１７ａの地図画面８（図１３参照）に、コンテンツリスト１５ａに関連する表示要素６を生成する生成部５を備えている。
【0098】
（生成部５、表示要素６）
生成部５は、表示部１７ａの地図画面８における各区画エリア９についてエリア特性情報１４ａでマッチングされたコンテンツリスト１５ａのキーワード１５ｂを取得する。取得したキーワード１５ｂは、例えば、ＢＥＲＴ（Ｂｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ Ｅｎｃｏｄｅｒ Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓ ｆｒｏｍ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒｓ）と呼ばれる自然言語処理モデルを使って感情分析をする。感情分析には学習済みモデルを使用する。感情分析の結果は、ポジティブ／ネガティブの得点として示される。得られた得点に基づいて、字体、文字の大きさ、色などを決定し、表示要素６を生成する。
得点と、字体、大きさ、色については、例えば、表示要素データベース（表示要素ＤＢ）７に整理されている。
なお他の公知の手法を用いて、キーワード１５ｂをパラメータ化してもよい。
生成部５は、表示部１７ａの地図画面８における各区画エリア９についてエリア特性情報１４ａでマッチングされたコンテンツリスト１５ａのキーワード１５ｂを取得する。取得したキーワード１５ｂは、例えば、ＢＥＲＴ（Ｂｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ Ｅｎｃｏｄｅｒ Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓ ｆｒｏｍ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒｓ）と呼ばれる自然言語処理モデルを使って感情分析をする。感情分析には学習済みモデルを使用する。感情分析の結果は、ポジティブ／ネガティブの得点として示される。得られた得点に基づいて、字体、文字の大きさ、色などを決定し、表示要素６を生成する。
得点と、字体、大きさ、色については、例えば、表示要素データベース（表示要素ＤＢ）７に整理されている。
なお他の公知の手法を用いて、キーワード１５ｂをパラメータ化してもよい。
【0099】
（表示要素ＤＢ７）
図１２は表示要素ＤＢのデータ構造の一例を示す概略図である。図に示す表示要素ＤＢ７は、得点７ａ、字体７ｂ、大きさ７ｃ、色７ｄからなる。なお大きさについては、ポジティブ／ネガティブで大小を選択するのではなく、対応する区画エリア９の範囲が大きいほど字体を大きくしてもよい。
図１２は表示要素ＤＢのデータ構造の一例を示す概略図である。図に示す表示要素ＤＢ７は、得点７ａ、字体７ｂ、大きさ７ｃ、色７ｄからなる。なお大きさについては、ポジティブ／ネガティブで大小を選択するのではなく、対応する区画エリア９の範囲が大きいほど字体を大きくしてもよい。
【0100】
（その他）
その他の感情分析の手法として、日本語評価極性辞書を使用し、ポジティブ／ネガティブの得点を取得してもよい。
その他の感情分析の手法として、日本語評価極性辞書を使用し、ポジティブ／ネガティブの得点を取得してもよい。
【0101】
（地図画面８）
図１３は端末１７／移動体１８で表示される地図画面８の一例を示す概略図である。図では、区画エリアに対応するコンテンツリストのキーワード１５ｂから生成された表示要素６を表示している。表示要素６は、地図画面８の地図上において、地図としての見やすさを妨げないように配置される。例えば、国道、幹線道路を避けた位置である（符号６ａ：二点鎖線参照）。なお図では、地図画面８を円形枠内に示しているが、矩形状の枠内に示してもよい。
図１３は端末１７／移動体１８で表示される地図画面８の一例を示す概略図である。図では、区画エリアに対応するコンテンツリストのキーワード１５ｂから生成された表示要素６を表示している。表示要素６は、地図画面８の地図上において、地図としての見やすさを妨げないように配置される。例えば、国道、幹線道路を避けた位置である（符号６ａ：二点鎖線参照）。なお図では、地図画面８を円形枠内に示しているが、矩形状の枠内に示してもよい。
【0102】
また道路に沿うように配置することで、表示要素６と道路とが交差するなどして、地図としての見やすさを損なうのを防止することができる。道路に沿うようにとは、道路の側方でもよいし、道路の上に重なるように配置してもよい。符号８ａで示す道路についていえば、道路の上ではあるが、道路の延びる方向に表示要素６ｂが配置されるので、地図としての見やすさを損なうのを防止することができる。
【0103】
図１４は図１３の地図画面８の地点Ａを拡大した地図画面８である。符号８ｂに示すように道路が南北に延びている場合には、表示要素６ｃを縦書きにしてもよい。縦書きで表示する際には、例えば、表示要素６ｃを付すための道路８ｂが、所定の角度以上に立ち上がっている場合（南北方向に立ち上がる）、縦書きに表示するようにしてもよい。本実施形態では、例えば、４５°を超えると、表示要素６を縦書きに表示している。
【0104】
（表示位置）
生成部５により生成された表示要素６の地図画面８における表示位置は、表示制御部４０（図２参照）により処理される。表示制御部４０は、地図情報８の例えば、道路の位置を読み込み、次いで、表示要素６の表示位置を決定する。
例えば、表示画面８における区画エリア９において、ユーザに対し案内／表示すべき道路が少なくて、表示要素６を表示するための余裕がある場合は、道路に重ならない位置、いわば空白の部位に表示要素６ａ（図１３の二点鎖線参照）を表示する。
またユーザに案内／表示すべき道路が多く、表示要素６を表示するための空白の部位が小さい場合は、表示要素６ｂを道路に沿って表示する。
さらにユーザに対し案内／表示すべき道路が多すぎて、表示要素６を表示すると煩雑になる場合は、表示要素６を表示しない。地図画面８を拡大または拡縮した画面で、空白の部分が生じる場合に表示してもよい。 なお、表示制御部４０をサーバ１１ではなく、端末１７に設けてもよい。
生成部５により生成された表示要素６の地図画面８における表示位置は、表示制御部４０（図２参照）により処理される。表示制御部４０は、地図情報８の例えば、道路の位置を読み込み、次いで、表示要素６の表示位置を決定する。
例えば、表示画面８における区画エリア９において、ユーザに対し案内／表示すべき道路が少なくて、表示要素６を表示するための余裕がある場合は、道路に重ならない位置、いわば空白の部位に表示要素６ａ（図１３の二点鎖線参照）を表示する。
またユーザに案内／表示すべき道路が多く、表示要素６を表示するための空白の部位が小さい場合は、表示要素６ｂを道路に沿って表示する。
さらにユーザに対し案内／表示すべき道路が多すぎて、表示要素６を表示すると煩雑になる場合は、表示要素６を表示しない。地図画面８を拡大または拡縮した画面で、空白の部分が生じる場合に表示してもよい。 なお、表示制御部４０をサーバ１１ではなく、端末１７に設けてもよい。
【0105】
［６．その他］
前述の実施形態に、その他として記載した事項を、それぞれを適宜に組み合わせて用いることができる。
外部サーバ１２、１３、１４、１５、１６は、それぞれの機能をまとめて、１つまたは２つの外部サーバとしてもよいし、サーバ１１に１つ以上の外部サーバをまとめてもよい。
前述の実施形態に、その他として記載した事項を、それぞれを適宜に組み合わせて用いることができる。
外部サーバ１２、１３、１４、１５、１６は、それぞれの機能をまとめて、１つまたは２つの外部サーバとしてもよいし、サーバ１１に１つ以上の外部サーバをまとめてもよい。
【0106】
［７．まとめ］
（１）システム１０（サーバ１１、プログラム３６、コンテンツ選択方法１０ｃ）は、キーワード１５ｂが対応付けられたコンテンツリスト１５ａを記憶したコンテンツ記憶部１５と、地図を複数のエリアに区画した区画エリア９の地理情報を含む静的特性情報１２ａを記憶した静的特性記憶部１２と、端末１７の位置情報を取得する位置情報取得部１と、位置情報１ａに対応する区画エリアの静的特性情報および対応する区画エリアに関する投稿されたＳＮＳ情報に基くホットワード２１ａを含む動的特性情報１３ａに基づいてエリア特性情報１４ａを決定する決定部２９と、エリア特性情報およびキーワードに基づいて、対応するコンテンツリストを選択する選択部２と、選択されたコンテンツリストを端末に提供する提供部４とを備えることを特徴としている。
（１）システム１０（サーバ１１、プログラム３６、コンテンツ選択方法１０ｃ）は、キーワード１５ｂが対応付けられたコンテンツリスト１５ａを記憶したコンテンツ記憶部１５と、地図を複数のエリアに区画した区画エリア９の地理情報を含む静的特性情報１２ａを記憶した静的特性記憶部１２と、端末１７の位置情報を取得する位置情報取得部１と、位置情報１ａに対応する区画エリアの静的特性情報および対応する区画エリアに関する投稿されたＳＮＳ情報に基くホットワード２１ａを含む動的特性情報１３ａに基づいてエリア特性情報１４ａを決定する決定部２９と、エリア特性情報およびキーワードに基づいて、対応するコンテンツリストを選択する選択部２と、選択されたコンテンツリストを端末に提供する提供部４とを備えることを特徴としている。
【0107】
このため比較的に長い時間間隔で所定の地域（エリア）に定着している地理・地物や、今後定着するであろうエリアの地理・地物などからなるエリアの特性を化体するような静的特性情報と、前記エリアに関連する時限的に話題とされているムーブメント／流行など、いわば「旬」となっている動的特性情報と、楽曲のコンテンツリストとを、例えば言語解析によりマッチングし、所定のエリアにおける地域性・旬を加味したコンテンツリストを前記エリアに位置する人／車などに提供することができる。
【0108】
（２）このようなシステム１０において、選択部２が、端末１７を保持する移動体１８の状況を含む移動体情報２４にさらに基づいているので、端末１７を保持するユーザの状況にマッチしたコンテンツリストを提供することができる。例えば、コンテンツリスト１５ａについて優先度を伴って選択すれば、再生順を変更することができる。
【0109】
（３）また端末１７に表示する地図画面８に表示するための、コンテンツリスト１５ａに関連する表示要素６を生成する生成部５を備えているので、地図画面８に表示情報を可視化することができ、移動を楽しむことができる。
【0110】
（４）本発明のサーバは、地図が複数のエリアに区画されており、所定の区画エリアに関連するコンテンツリスト１５ａが設定されており、端末１７に表示される地図画面８の区画エリアに表示するための、コンテンツリスト１５ａに関連する表示要素６を生成する生成部５を備えていることを特徴としている。
このため地図画面８に表示要素を可視化することができるので、移動を楽しむことができる。表示要素６が表示されている区画エリアについて、想像することができる。区画エリア９を移動すると流れる楽曲を想像することができる。
このため地図画面８に表示要素を可視化することができるので、移動を楽しむことができる。表示要素６が表示されている区画エリアについて、想像することができる。区画エリア９を移動すると流れる楽曲を想像することができる。
【0111】
（５）このようなサーバは、表示要素６が地図画面８に表示される道路８ａに沿うように配置されているので、地図の見やすさを損なうのを防止している。また道路８ａに沿うように表示要素６ａが配置されているので、道路８ａを移動すると流れるであろう楽曲を想像できる。
【符号の説明】
【0112】
１ 位置情報取得部
１ａ 位置情報
２ 選択部
３ 抽出部
４ 提供部
５ 生成部
６ 表示要素
６ａ 表示要素
６ｂ 表示要素
６ｃ 表示要素
７ 表示要素データベース（表示要素ＤＢ）
７ａ 得点
７ｂ 字体
７ｃ 大きさ
７ｄ 色
８ 地図画面
８ａ 道路
８ｂ 道路
９ 区画エリア
９ａ 区画エリアＩＤ
１０ コンテンツ供給システム（システム）
１０ａ コンテンツ供給システム（システム）
１０ｂ コンテンツ供給システム（システム）
１０ｃ コンテンツ選択方法
１１ サーバ
１２ 静的特性記憶部（サーバ）
１２ａ 静的特性情報
１３ 動的特性記憶部（サーバ）
１３ａ 動的特性情報
１４ 決定サーバ（サーバ）
１４ａ エリア特性情報
１５ コンテンツ記憶部（サーバ）
１５ａ コンテンツリスト
１５ｂ キーワード
１６ 外部装置（サーバ）
１６ａ 外部情報
１７ 端末
１７ａ 表示部
１８ 移動体（自動車）
１９ 通信ネットワーク
２０ 静的特性データベース（静的特性ＤＢ）
２０ａ エリア特性キーワード
２０ｂ 感情特性キーワード
２１ 動的特性データベース（動的特性ＤＢ）
２１ａ ホットワード
２２ エリア特性情報データベース（エリア特性ＤＢ）
２３ コンテンツリストデータベース（コンテンツリストＤＢ）
２４ 移動体情報
２５ 移動体情報データベース（移動体情報ＤＢ）
２５ａ 得点
２６ａ、２６ｂ 速度範囲
２７ａ、２７ｂ ブレーキ回数
２８ コンテンツリスト得点データベース（コンテンツリスト得点ＤＢ）
２８ａ コンテンツリストＩＤ
２８ｂ 得点
２９ 決定部
３０ ＣＰＵ
３１ メモリ
３２ 記録デバイス
３３ 接続ポート
３４ 通信回路
３５ バスライン
３６ プログラム
３７ ブラウザプログラム
３８ ＯＳ
３９ 端末プログラム
４０ 表示制御部
１ａ 位置情報
２ 選択部
３ 抽出部
４ 提供部
５ 生成部
６ 表示要素
６ａ 表示要素
６ｂ 表示要素
６ｃ 表示要素
７ 表示要素データベース（表示要素ＤＢ）
７ａ 得点
７ｂ 字体
７ｃ 大きさ
７ｄ 色
８ 地図画面
８ａ 道路
８ｂ 道路
９ 区画エリア
９ａ 区画エリアＩＤ
１０ コンテンツ供給システム（システム）
１０ａ コンテンツ供給システム（システム）
１０ｂ コンテンツ供給システム（システム）
１０ｃ コンテンツ選択方法
１１ サーバ
１２ 静的特性記憶部（サーバ）
１２ａ 静的特性情報
１３ 動的特性記憶部（サーバ）
１３ａ 動的特性情報
１４ 決定サーバ（サーバ）
１４ａ エリア特性情報
１５ コンテンツ記憶部（サーバ）
１５ａ コンテンツリスト
１５ｂ キーワード
１６ 外部装置（サーバ）
１６ａ 外部情報
１７ 端末
１７ａ 表示部
１８ 移動体（自動車）
１９ 通信ネットワーク
２０ 静的特性データベース（静的特性ＤＢ）
２０ａ エリア特性キーワード
２０ｂ 感情特性キーワード
２１ 動的特性データベース（動的特性ＤＢ）
２１ａ ホットワード
２２ エリア特性情報データベース（エリア特性ＤＢ）
２３ コンテンツリストデータベース（コンテンツリストＤＢ）
２４ 移動体情報
２５ 移動体情報データベース（移動体情報ＤＢ）
２５ａ 得点
２６ａ、２６ｂ 速度範囲
２７ａ、２７ｂ ブレーキ回数
２８ コンテンツリスト得点データベース（コンテンツリスト得点ＤＢ）
２８ａ コンテンツリストＩＤ
２８ｂ 得点
２９ 決定部
３０ ＣＰＵ
３１ メモリ
３２ 記録デバイス
３３ 接続ポート
３４ 通信回路
３５ バスライン
３６ プログラム
３７ ブラウザプログラム
３８ ＯＳ
３９ 端末プログラム
４０ 表示制御部
【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】
【図14】
