特開 2024-48300 車両

(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】P2024048300

(43)【公開日】2024-04-08

(54)【発明の名称】車両

(51)【国際特許分類】

   G01C 21/34 20060101AFI20240401BHJP

   G08G 1/0969 20060101ALI20240401BHJP

【ＦＩ】

G01C21/34

G08G1/0969

【審査請求】未請求

【請求項の数】5

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022154268

(22)【出願日】2022-09-27

【公序良俗違反の表示】

（特許庁注：以下のものは登録商標）

１．ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ

(71)【出願人】

【識別番号】000005348

【氏名又は名称】株式会社ＳＵＢＡＲＵ

(74)【代理人】

【識別番号】100122426

【弁理士】

【氏名又は名称】加藤 清志

(72)【発明者】

【氏名】元山 純一

(72)【発明者】

【氏名】中村 亮太

(72)【発明者】

【氏名】本間 拓也

(72)【発明者】

【氏名】三国 司

(72)【発明者】

【氏名】早川 和裕

(72)【発明者】

【氏名】後藤 雄太

(72)【発明者】

【氏名】金田 拓也

【テーマコード（参考）】

2F129

5H181

【Ｆターム（参考）】

2F129AA03

2F129CC19

2F129DD26

2F129DD34

2F129DD38

2F129DD39

2F129DD40

2F129EE02

2F129EE43

2F129EE52

2F129FF11

2F129FF19

2F129FF71

2F129HH12

2F129HH35

5H181AA01

5H181BB04

5H181FF04

5H181FF10

5H181FF22

5H181FF25

5H181FF27

5H181FF32

(57)【要約】

【課題】乗員が関心を寄せる事柄や行動傾向にマッチした経由地や経路を、ユーザの操作を必要とせずに精度よく提示する車両を提供する。
【解決手段】車両１は、乗員の携帯端末１０と通信を行い、乗員の情報を取得する情報取得部１００と、取得した情報に基づいて、前記乗員が関心を寄せる事柄や行動傾向を推定する推定部２００と、推定結果に基づいて、目的地に対する付加情報として、経由地情報や経路情報を含む情報を決定して提示部５００に表示させる表示制御部３００と、を備える。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

乗員の携帯端末と通信を行い、前記乗員の情報を取得する情報取得部と、
該取得した情報に基づいて、前記乗員が関心を寄せる事柄や行動傾向を推定する推定部と、
該推定結果に基づいて、目的地に対する付加情報として、経由地情報や経路情報を含む情報を決定して提示部に表示させる表示制御部と、
を備えることを特徴とする車両。

【請求項2】

前記情報取得部が前記乗員の携帯端末から取得する情報には、前記乗員が撮影した写真の画像情報、ＳＮＳへの投稿履歴、Ｗｅｂでの閲覧履歴、過去の滞在情報を含むことを特徴とする請求項１に記載の車両。

【請求項3】

前記推定部が、前記取得した情報から抽出した、前記乗員が関心を寄せる事柄や行動傾向に関係する文言に基づいて、前記乗員が関心を寄せる事柄や行動傾向を推定することを特徴とする請求項１に記載の車両。

【請求項4】

前記推定部が、前記取得した情報から、現在日時における前記乗員の行動パターンを推定し、該推定した行動パターンに基づいて、前記乗員のこの先の行動傾向を推定することを特徴とする請求項１に記載の車両。

【請求項5】

前記推定部が、前記取得した情報から、前記乗員のＷｅｂページの閲覧傾向を推定し、該閲覧傾向にある特定情報に関係する文言に基づいて前記乗員が関心を寄せる事柄を推定することを特徴とする請求項１に記載の車両。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、車両に関する。

【背景技術】

【0002】

車両の乗員の興味や嗜好に合った行先を提案するシステムが知られている。
この種の技術として、例えば、乗員の興味度に基づいて行先を提案し、提案した行先に対する乗員の興味度を追加で入力することで興味度に対する環境の変化によって、行先の提案変更を行うシステムが開示されている（例えば、特許文献１参照）。
また、例えば、乗員の趣味嗜好を過去のナビシステムの検索情報から推定を行って、乗員の嗜好に合う目的地を提案するシステムも開示されている（例えば、特許文献２参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０２０－０７７２６３号公報

【特許文献2】特開２００６－１０３２６号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、特許文献１に記載のシステムでは、乗員が興味の有無に関する情報を入力することが必須であり、また、特許文献２に記載のシステムは、提案を行うために用いる乗員の趣味嗜好は、車両に蓄積された乗員の過去の行動から導き出されるために、乗員以外の者も使用する車両の場合には、適切な提案ができないという問題があった。

【0005】

そこで、本発明は、上述の課題に鑑みてなされたものであって、乗員が関心を寄せる事柄や行動傾向にマッチした経由地や経路を、ユーザの操作を必要とせずに精度よく提案することができる車両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】

【0006】

形態１；本発明の１またはそれ以上の実施形態は、乗員の携帯端末と通信を行い、前記乗員の情報を取得する情報取得部と、該取得した情報に基づいて、前記乗員が関心を寄せる事柄や行動傾向を推定する推定部と、該推定結果に基づいて、目的地に対する付加情報として、経由地情報や経路情報を含む情報を決定して提示部に表示させる表示制御部と、を備えることを特徴とする車両を提案している。

【0007】

形態２；本発明の１またはそれ以上の実施形態は、前記情報取得部が前記乗員の携帯端末から取得する情報には、前記乗員が撮影した写真の画像情報、ＳＮＳへの投稿履歴、Ｗｅｂでの閲覧履歴、過去の滞在情報を含むことを特徴とする車両を提案している。

【0008】

形態３；本発明の１またはそれ以上の実施形態は、前記推定部が、前記取得した情報から抽出した、前記乗員が関心を寄せる事柄や行動傾向に関係する文言に基づいて、当該乗員が関心を寄せる事柄や行動傾向を推定することを特徴とする車両を提案している。

【0009】

形態４；本発明の１またはそれ以上の実施形態は、前記推定部が、前記取得した情報から、現在日時における前記乗員の行動パターンを推定し、該推定した行動パターンに基づいて、当該乗員のこの先の行動傾向を推定することを特徴とする車両を提案している。

【0010】

形態５；本発明の１またはそれ以上の実施形態は、前記取得した情報から、前記乗員のＷｅｂページの閲覧傾向を推定し、該閲覧傾向にある特定情報に関係する文言に基づいて前記乗員が関心を寄せる事柄を推定することを特徴とする車両を提案している。

【発明の効果】

【0011】

本発明の１またはそれ以上の実施形態によれば、乗員が関心を寄せる事柄や行動傾向にマッチした経由地や経路を、ユーザの操作を必要とせずに精度よく提示することができるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

【0012】

【図1】本発明の第１の実施形態に係る車両の構成を示す図である。

【図2】本発明の第１の実施形態に係る情報取得部が収集したＳＮＳ履歴を例示した図である。

【図3】本発明の第１の実施形態に係る情報取得部が収集したＷｅｂ閲覧履歴を例示した図である。

【図4】本発明の第１の実施形態に係る情報取得部が収集した撮影画像情報を例示した図である。

【図5】本発明の第１の実施形態に係る情報取得部が収集した滞在履歴を例示した図である。

【図6】本発明の第１の実施形態に係る車両の処理を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0013】

＜第１の実施形態＞
図１から図６を用いて、第１の実施形態に係る車両１について説明する。
なお、本実施形態に係る車両１は、乗員の携帯端末から取得した情報に基づいて、経由地情報や経路情報を乗員に提案するものである。

【0014】

＜車両１の構成＞
図１に示すように、本実施形態に係る車両１は、情報取得部１００と、推定部２００と、表示制御部３００と、記憶部４００と、提示部５００と、を含んで構成されている。
また、記憶部４００には、ナビゲーションに用いられる地図情報や道路情報等を記憶する地図情報ＤＢ４１０と、店舗や施設といった地点の地点名（ＰＯＩ：Point Of Interest）に関連する情報が記憶されているＰＯＩ情報ＤＢ４２０とを含む。
また、提示部５００には、表示部５１０と、音声出力部５２０とを含む。

【0015】

情報取得部１００は、乗員の携帯端末１０と通信を行い、乗員の情報を取得する。
詳細には、情報取得部１００は、車両の電源が入れられたことに応じて、運転者である乗員の携帯端末１０と、Ｗｉ－ＦｉやＢｌｕｅｔｏｏｔｈ等の近距離無線通信を用いて、通信を行う。
ここで、携帯端末１０は、乗員が所有する、例えば、スマートフォン、タブレット等を例示することができる。

【0016】

そして、情報取得部１００は、携帯端末１０から乗員の行動履歴を示すライフログを取得する。
ここで、ライフログには、ＳＮＳ（Social Networking Service）に関する履歴情報、Ｗｅｂ閲覧履歴情報、撮影画像情報、および滞在履歴情報が含まれる。
なお、情報取得部１００は、携帯端末１０から取得した、乗員のライフログを、後述する推定部２００に送信する。

【0017】

図２に、本実施形態に係る情報取得部１００が収集したＳＮＳ（Social Networking Service）に関する履歴情報を例示した図を示す。
ＳＮＳに関する履歴情報は、乗員のＳＮＳへの投稿履歴情報であって、投稿日時、投稿内容等を示す情報が含まれている。
なお、ＳＮＳに関する履歴情報には、投稿したＳＮＳを識別する情報を含んでいてもよい。
本実施形態では、投稿内容は、文字データであるテキスト、静止画及び動画のデータである画像データ、投稿時に指定された属性を含む。
また、投稿内容のテキストに、他ユーザの投稿に対するコメントや、評価を含めてもよい。なお、画像データは画像ファイル名で示している。

【0018】

図３に、本実施形態に係る情報取得部１００が収集したＷｅｂ閲覧履歴情報を例示した図を示す。
Ｗｅｂ閲覧履歴情報には、閲覧／視聴日時、閲覧したＷｅｂサイトや視聴したＷｅｂコンテンツのタイトル、検索クエリといったテキスト情報を含むなどが含まれる。

【0019】

図４に、本実施形態に係る情報取得部１００が収集した撮影画像情報を例示した図を示す。
撮影画像情報は、画像を識別する画像ＩＤ，撮影日時、撮影位置情報、撮影画像データなどが含まれる。
同図において、撮影画像データは画像ファイル名で示している。なお、撮影画像データは静止画またが動画のいずれであってもよい。

【0020】

図５に、本実施形態に係る情報取得部１００が収集した滞在履歴情報を例示した図を示す。
滞在履歴情報は、滞在開始日時、滞在終了日時、滞在した地点名称、地点位置情報などが含まれる。なお、移動した経路や、移動手段を含んでもよい。

【0021】

なお、情報取得部１００は、携帯端末１０から乗員のライフログを取得するときには、例えば、携帯端末１０の表示部に、乗員のライフログを取得して良いか否かを確認するための表示を行い、乗員からの承諾を確認した後に、乗員のライフログの取得を開始するようにしてもよい。
また、情報取得部１００は、携帯端末１０の表示部に、乗員に取得してもよい乗員のライフログを選択させるための表示を行い、乗員が選択したライフログのみの取得を開始してもよい。

【0022】

推定部２００は、情報取得部１００から取得した乗員のライフログに基づいて、乗員が関心を寄せる事柄や行動傾向を推定する。
詳細には、推定部２００は、ＳＮＳ履歴情報、Ｗｅｂ閲覧履歴情報、撮影画像情報、および滞在履歴情報の少なくとも１つに基づいて、乗員が関心を寄せる事柄や行動傾向を推定して、推定結果を取得する。

【0023】

さらに詳細には、推定部２００は、ＳＮＳ履歴情報の投稿内容、および／またはＷｅｂ閲覧履歴情報のテキスト情報から、地点名称、アーティスト名、コンテンツ名、料理名などの乗員の関心や行動傾向に関係する可能性のある文言を抽出する。
なお、以下では、地点名称には、地点名称だけでなく施設名称も含む。

【0024】

また、推定部２００は、撮影画像データの画像解析を行って判定した対象物の名称、撮影画像データに含まれる撮影位置情報に基づいて特定される撮影地点名称を乗員の関心や行動傾向に関係する可能性のある文言として抽出する。
更にまた、推定部２００は、滞在履歴情報から、滞在した地点名称を乗員の関心や行動傾向に関係する可能性のある文言として抽出する。

【0025】

そして、推定部２００は、抽出した複数の文言について、所定以上の出現頻度である文言があるか否かを判定し、所定以上の出現頻度の文言がある場合には、当該文言を乗員が関心を寄せる事柄や行動傾向と推定し、推定結果とする。
ここで、所定以上の出現頻度とは、予め設定され、例えば出現頻度１０回以上等を例示することができる。
なお、推定結果とする文言は、最も出現頻度が高い１つでもよいし、出現頻度が高い順の複数であってもよい。

【0026】

推定部２００は、所定以上の出現頻度の文言がない場合には、抽出した複数の文言それぞれについてカテゴリーを特定し、出現頻度が高い１以上のカテゴリーを乗員が関心を寄せる事柄や行動傾向と推定し、推定結果とする。
例えば、文言「靴」にはファッションのカテゴリーが特定され、文言「パンケーキ」にはカフェのカテゴリーが特定され、このカテゴリーを推定結果とする。

【0027】

なお、文言またはカテゴリーに重みづけを行って、出現頻度を算出してもよい。
例えば、新しい情報から抽出された文言またはカテゴリーほど重要度を上げる重みづけを行うようにしてもよい。
また、文言またはカテゴリーの抽出元であるＳＮＳ履歴情報、Ｗｅｂ閲覧履歴情報、撮影画像情報、および滞在履歴情報の重要度に応じて、文言またはカテゴリーに重みづけを行うようにしてもよい。

【0028】

推定部２００は、乗員が関心を寄せる事柄や行動傾向の推定結果を表示制御部３００に送信する。
なお、推定部２００は、乗員が関心を寄せる事柄や行動傾向を推定して推定結果が得られればよいため、上述した分析方法に限定するものではない。

【0029】

表示制御部３００は、推定部２００の推定結果に基づいて、目的地に対する付加情報として、経由地情報や経路情報を含む情報を決定して、提示部５００を介して乗員に報知する。

【0030】

詳細には、まず、表示制御部３００は、車両の現在の位置情報を取得する。
次に、表示制御部３００は、取得した車両の現在の位置情報と、推定部２００の推定結果の文言と、記憶部４００の地図情報ＤＢ４１０およびＰＯＩ情報ＤＢ４２０とに基づいて、経由地や経路を決定する。
そして、表示制御部３００は、目的地に向かおうとしている乗員に、付加的に、経由地や経路を、提示部５００を介して地図表示や音声にて乗員に報知する。
なお、表示制御部３００は、経由地に関する情報や経路に関する情報を乗員に報知してもよい。

【0031】

より詳細には、表示制御部３００は、車両の現在位置から所定範囲内にあって、かつ推定部２００の推定結果と完全一致または部分一致する情報を有する地点を、ＰＯＩ情報ＤＢ４２０を参照して抽出する。
なお、表示制御部３００は、目的地が設定された場合には、車両の現在位置と目的地との間のエリアにあって、かつ推定部２００の推定結果と完全一致または部分一致する情報を有する地点を、ＰＯＩ情報ＤＢ４２０を参照して抽出してもよい。

【0032】

ここで、ＰＯＩ情報ＤＢ４２０とは、図示を省略するが、地点（ＰＯＩ）に関連する情報、例えば、地点識別情報と、地点名称と、地点カテゴリーと、地点のキーワードやキーフレーズ、地点の位置情報などの情報を含む。

【0033】

表示制御部３００は、抽出した地点を経由地として決定し、少なくとも決定した経由地を含む地図を地図情報ＤＢ４１０から取得して、経由地を表示した地図情報を表示部５１０に表示させる。
経由地を表示した地図には、車両の現在位置や目的地が表示されてもよい。

【0034】

この時、表示制御部３００は、経由地の名称やカテゴリーといった情報をＰＯＩ情報ＤＢ４２０から取得して、地図情報に重畳表示させてもよい。
表示制御部３００は、経由地を含む地図を表示部５１０に表示させるとともに、経由地に関する情報、例えば「麺や〇×ラーメンに立ち寄るのはいかがですか？」といった音声案内を音声出力部に出力させてもよい。

【0035】

また、表示制御部３００は、車両の現在位置から決定した経由地への経路を特定し、経由地を表示した地図に併せて表示する。
表示制御部３００は、経由地および経路を表示した地図を表示部５１０に表示させるとともに、経路に関する情報、例えば「国道〇号線を進み、１５分で到着します。」といった音声案内を音声出力部に出力させてもよい。

【0036】

表示部５１０は、例えば、液晶パネルであって、表示制御部３００から受信した地図を出力する。

【0037】

音声出力部５２０は、例えば、スピーカであって、表示制御部３００から受信した音声情報を出力する。

【0038】

＜車両１の処理＞
図６を用いて、本実施形態に係る車両１の処理について説明する。

【0039】

図６に示すように、情報取得部１００は、乗員の携帯端末１０と通信を行い、乗員の情報、例えば、ＳＮＳ履歴、Ｗｅｂ閲覧履歴、撮影画像情報、および滞在履歴が含む携帯端末１０から乗員の行動履歴を示すライフログを取得する（ステップＳ１１０）。

【0040】

推定部２００は、情報取得部１００から取得した乗員のライフログに基づいて、乗員が関心を寄せる事柄や行動傾向を推定する。詳細には、推定部２００は、ＳＮＳ履歴、Ｗｅｂ閲覧履歴、撮影画像情報、および滞在履歴の少なくとも１つに基づいて、乗員が関心を寄せる事柄や行動傾向を推定して、推定結果を取得する（ステップＳ１１０）。

【0041】

そして、表示制御部３００は、推定部２００の推定結果に基づいて、目的地に対する付加情報として、経由地情報や経路情報を含む情報を決定して、提示部５００を介して乗員に報知を行い、処理を終了する。

【0042】

＜作用・効果＞
以上、説明したように、本実施形態に係る車両１の推定部２００は、乗員の端末１０から取得した乗員のライフログに基づいて、乗員が関心を寄せる事柄や行動傾向を推定する。
すなわち、乗員のＳＮＳ投稿履歴情報、Ｗｅｂ閲覧履歴情報、撮影画像情報、および滞在履歴情報の少なくとも１つから、乗員の関心や行動傾向に関係する可能性のある文言を抽出し、抽出した文言のうち所定以上の出現頻度の文言、または、文言のカテゴリー別の出現頻度が高いカテゴリーを、乗員が関心を寄せる事柄や行動傾向と推定する。
表示制御部３００は、推定部２００の推定結果に基づいて、ＰＯＩ情報ＤＢ４２０を参照して経由地を決定し、目的地に向かおうとしている乗員に付加的に、決定した経由地を表示部５１０および／または音声出力部５２０を用いて、乗員に報知する。
また、表示制御部３００は、推定部２００の推定結果に基づいて、ＰＯＩ情報ＤＢ４２０および地図情報ＤＢ４１０を参照して、経由地および車両の現在位置から経由地への経路を決定し、目的地に向かおうとしている乗員に付加的に、決定した経路を表示部５１０および／または音声出力部５２０を用いて、乗員に報知する。
例えば、本実施形態では、推定部２００が乗員の関心を寄せる事柄を「ラーメン」、「行列ができる」と推定した場合には、表示制御部３００は、ＰＯＩ情報ＤＢ４２０を参照し、車両の現在位置から所定範囲にあり、「ラーメン」および／または「行列ができる」を名称、カテゴリー、キーワードやキーフレーズに含む地点、例えば「麺や〇×ラーメン」を経由地として決定する。
そして、乗員に、経由地「麺や〇×ラーメン」を表示した地図や経由地「麺や〇×ラーメン」の情報を、提示部５００を介して報知し、経由地「麺や〇×ラーメン」を提案する。
また、表示制御部３００は、地図情報ＤＢ４１０を参照して、車両の現在位置から経由地「麺や〇×ラーメン」への経路を決定する。
そして、乗員に、経由地「麺や〇×ラーメン」への経路を表示した地図や経路の情報を、提示部５００を介して報知し、経由地と併せて経路を提案する。
これにより、乗員が何ら操作することなく乗員が関心を寄せる事柄や行動傾向を分析でき、分析した乗員が関心を寄せる事柄や行動傾向にマッチした経由地情報や経路情報を、目的地に対する付加情報として、乗員に提示することができる。

【0043】

＜変形例１＞
車両は、乗員の携帯端末から取得した乗員の情報（ライフログ）に含まれる滞在履歴情報に基づいて、現在日時における乗員の行動パターンを推定し、推定した行動パターンに基づいて経由地情報や経路情報を提案してもよい。
なお、本変形例１に係る車両は、上述した行動パターンを推定する機能が推定部２００に追加されたものであって、推定部２００以外の機能部は第１の実施形態の車両と同様に構成されている。
推定部２００は、情報取得部１００から取得した乗員のライフログに基づいて、現在日時における行動パターンを推定し、推定した行動パターンから乗員のこの先の行動傾向を推定する。
ここで、行動パターンとは、特定の日時に特定の行動を繰り返すパターンであって、各曜日または平日・休日の特定時間帯に内容が共通または類似する行動である。
図５の滞在履歴を用いて、推定部２００の行動パターンの推定例について説明する。
現在日時が日曜日の１０：００の場合に、推定部２００は、まず、滞在履歴情報から日曜日の１０：００を含む所定時間帯の情報を取得する。
所定時間帯は任意に予め設定され、本変形例では、ある時刻の前後２時間とする。
また、日曜だけでなく、日曜日と同様に休日である土曜および祝日の所定時間帯の情報を取得してもよい。
推定部２００は、取得した情報から、７／１および７／８の日曜日１０：００～１２：００頃は運動施設（××ジム）を利用した後に入浴施設（Ａ銭湯、スパＥ）を利用するという共通する行動をとっていることを分析し、現在日時における行動パターンは「運動施設から入浴施設」である推定する。
また、現在時刻が火曜日の１９：００の場合に、推定部２００は、滞在履歴情報から火曜日の１９：００を含む所定時間帯の情報を取得する。
推定部２００は、取得した情報では、７／３（火）１９：００～２１：００頃は飲食店に滞在しているが、次の火曜日７／１０には同様の行動をとっていないため、現在日時における行動パターンはないと推定する。
そして、推定部２００は、現在日時における行動パターンが推定できた場合に、行動パターンが含む地点の地点名称や地点名称から特定されるカテゴリーを、乗員のこの先の行動傾向と推定し、推定結果とする。

【0044】

＜作用・効果＞
以上、説明したように、変形例１に係る車両の推定部２００は、乗員の端末１０から取得した乗員の滞在履歴情報に基づいて推定した乗員の現在日時における行動パターンが含む地点名称や地点カテゴリーに基づいて、乗員のこの先の行動傾向を推定することができる。
すなわち、乗員が現在日時にとる頻度が高い行動パターンが含む地点の名称やカテゴリーから、乗員のこの先の行動傾向を推定することができる。
そして、推定した行動傾向に基づいて、表示制御部３００は、第１の実施形態で説明した方法にて、決定した経由地や車両の現在位置から経由地への経路を表示部５１０および／または音声出力部５２０を用いて、乗員に報知する。
例えば、推定部２００は、現在日時「土曜１０：００」における行動パターンを「運動施設から入浴施設」と推定した場合には、行動パターン「運動施設から入浴施設」から地点を示す「運動施設」および「入浴施設」を抽出する。
次に、表示制御部３００は、抽出された「運動施設」および「入浴施設」それぞれを名称、カテゴリー、キーワードやキーフレーズに一部または全部を含む地点として、Ｆ総合運動場やスパリゾートＧ、を経由地として決定する。
そして、表示制御部３００は、経由地として決定されたＦ総合運動場やスパリゾートＧを含む地図や更に車両の現在位置から経由地までの経路をも含む地図を表示部５１０に表示して乗員に提案する。
つまり、地図を表示するとともに、地図に表示された経由地や経路を音声出力部５２０によって音声案内することもできる。
なお、車両の現在位置が運動施設である場合には、「入浴施設」のみを提案する。
また、目的地に「運動施設」または「入浴施設」が設定されている場合には、目的地に設定されなかった方のみ提案する。
これにより、乗員が何ら操作することなく、乗員の現在日時における行動パターンから乗員のこの先の行動傾向を推定し、乗員の行動傾向にマッチした経由地情報や経路情報を、目的地に対する付加情報として、乗員に提案することができる。

【0045】

＜変形例２＞
本変形例に係る車両は、乗員の携帯端末から取得した乗員の情報（ライフログ）に基づいて、乗員の閲覧傾向を推定して、閲覧傾向にある特定の情報に関係する経由地や経路を提案する。
なお、本変形例に係る車両は、上述した閲覧傾向を推定する機能が推定部２００に追加されたものであって、推定部２００以外の機能部は第１の実施形態の車両と同様に構成されている。
推定部２００は、情報取得部１００から取得した乗員のライフログに基づいて、乗員の閲覧傾向も推定する。
詳細には、推定部２００は、Ｗｅｂ閲覧履歴情報に基づいて、ＷｅｂページやＷｅｂコンテンツ（以下、Ｗｅｂページ等という）の閲覧における乗員の行動傾向を閲覧傾向として推定する。
具体的には、推定部２００は、Ｗｅｂ閲覧履歴情報を参照して、Ｗｅｂページ等毎に総閲覧時間を算出し、算出した総閲覧時間が長いＷｅｂページ等を乗員の閲覧傾向にあるＷｅｂページ等として推定する。
また、推定部２００は、Ｗｅｂ閲覧履歴情報を参照して、日毎のＷｅｂページ等の閲覧回数を算出し、算出した閲覧回数が増加する傾向にあるＷｅｂページ等を乗員の閲覧傾向にあるＷｅｂページ等と推定する。
なお、総閲覧時間や日別閲覧回数は、Ｗｅｂページ等毎に限らず、Ｗｅｂページのジャンル毎に算出されてもよい。
推定部２００は、閲覧傾向にあると推定したＷｅｂページ等に関係する文言を抽出し、推定結果として表示制御部３００に送信する。

【0046】

＜作用・効果＞
以上、説明したように、本変形例に係る車両の推定部２００は、乗員の端末１０から取得した乗員のＷｅｂ閲覧履歴情報に基づいて推定された閲覧傾向にあるＷｅｂページ等に関係する文言に基づいて、乗員が強く関心を寄せる事柄を推定することができる。
すなわち、乗員が長く閲覧している、閲覧回数が増加傾向にあるといった乗員が強く興味を引き付けられているＷｅｂページ等に関係する文言から、乗員が強く関心を寄せる事柄を推定することができる。
そして、推定した閲覧傾向に基づいて、表示制御部３００は、第１の実施形態で説明した方法にて、決定した経由地や車両の現在位置から経由地への経路を表示部５１０および／または音声出力部５２０を用いて、乗員に報知する。
例えば、推定部２００は、閲覧傾向にあるＷｅｂページ等が、閲覧時間の長さから「海がきれいな場所」を紹介するページ等と推定した場合には、当該Ｗｅｂページに関係する文言として「海の景色」を抽出する。
次に、表示制御部３００は、抽出された「海の景色」を名称、カテゴリー、キーワードやキーフレーズに一部または全部を含む地点として、Ａ岬展望台やＢ海浜公園等を経由地として決定する。
そして、表示制御部３００は、経由地として決定されたＡ岬展望台やＢ海浜公園を含む地図や更に車両の現在位置から経由地までの経路をも含む地図を表示部５１０に表示して乗員に提案する。
つまり、地図を表示するとともに、地図に表示された経由地や経路を音声出力部５２０によって音声案内することもできる。
これにより、乗員が何ら操作することなく、乗員が閲覧する傾向にあるＷｅｂページから乗員が強く関心を寄せる事柄を推定し、乗員が強く関心を寄せる事柄にマッチした経由地情報や経路情報を、目的地に対する付加情報として、乗員に提示することができる。

【0047】

＜変形例３＞
上述した実施形態において、車両１は、推定部２００の推定結果に基づいて提案された経由地に立ち寄ったかおよび／または経路を走行したかを、対応付けてフィードバック情報として蓄積してもよい。
つまり、蓄積したフィードバック情報を表示制御部３００で推定結果に基づいて経由地や経路を決定する際に用いることによって、より乗員の好みに合う経由地や経路を提案することができる。

【0048】

また、上述した実施形態において、乗員のライフログには、ＳＮＳ（Social Networking Service）履歴、Ｗｅｂ閲覧履歴、撮影画像情報、および滞在履歴が含まれたが、メールの送受信メッセージ、ブログの投稿内容、スケジュール、商品購入履歴などを含んでもよい。それにより、推定部２００での推定精度を向上させることができる。

【0049】

なお、推定部２００、表示制御部３００等の処理をコンピュータシステムが読み取り可能な記録媒体に記録し、この記録媒体に記録されたプログラムを推定部２００、表示制御部３００等に読み込ませ、実行することによって本発明の車両１を実現することができる。ここでいうコンピュータシステムとは、ＯＳや周辺装置等のハードウェアを含む。

【0050】

また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ）システムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。

【0051】

また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組合せで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。

【0052】

以上、この発明の実施形態につき、図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。

【符号の説明】

【0053】

１；車両
１０；携帯端末
１００；情報取得部
２００；推定部
３００；表示制御部
４００；記憶部
４１０：地図情報ＤＢ
４２０：ＰＯＩ情報ＤＢ
５００：提示部
５１０：表示部
５２０：音声出力部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】