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特開2024-84534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】P2024084534
(43)【公開日】2024-06-25
(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】
G08G 1/00 20060101AFI20240618BHJP
G16Y 10/40 20200101ALI20240618BHJP
G16Y 20/20 20200101ALI20240618BHJP
G16Y 40/60 20200101ALI20240618BHJP
【ＦＩ】
G08G1/00 D
G16Y10/40
G16Y20/20
G16Y40/60
【審査請求】未請求
【請求項の数】13
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022198856
(22)【出願日】2022-12-13
(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】長▲瀬▼ 太郎
(72)【発明者】
【氏名】伊藤 友二
(72)【発明者】
【氏名】加川 良平
(72)【発明者】
【氏名】▲高▼垣 幸秀
【テーマコード（参考）】
5H181
【Ｆターム（参考）】
5H181AA01
5H181BB04
5H181BB05
5H181BB13
5H181CC04
5H181CC11
5H181CC27
5H181EE02
5H181FF04
5H181FF10
5H181FF13
5H181FF22
5H181FF27
5H181FF32
5H181LL07
(57)【要約】
【課題】コンテンツを出力させるタイミングの最適化と、コンテンツの出力に関わる通信量の抑制との両立を実現すること。
【解決手段】本願に係る情報処理装置は、車両が走行する予定の経路である走行予定経路に含まれる道路区間ごとに運転負荷の種別を推定する情報処理装置であって、前記車両の走行状況に基づいて、現時点における前記車両の運転負荷の種別が変化したか否かを判定する判定部と、前記車両に対応する現時点での運転負荷の種別が変化した場合には、前記走行予定経路において前記運転負荷の種別が変化する変化点を示す情報を前記車両に配信する配信部とを有する。
【選択図】図２
【解決手段】本願に係る情報処理装置は、車両が走行する予定の経路である走行予定経路に含まれる道路区間ごとに運転負荷の種別を推定する情報処理装置であって、前記車両の走行状況に基づいて、現時点における前記車両の運転負荷の種別が変化したか否かを判定する判定部と、前記車両に対応する現時点での運転負荷の種別が変化した場合には、前記走行予定経路において前記運転負荷の種別が変化する変化点を示す情報を前記車両に配信する配信部とを有する。
【選択図】図２
【特許請求の範囲】
【請求項1】
車両が走行する予定の経路である走行予定経路に含まれる道路区間ごとに運転負荷の種別を推定する情報処理装置であって、
前記車両の走行状況に基づいて、現時点における前記車両の運転負荷の種別が変化したか否かを判定する判定部と、
前記車両に対応する現時点での運転負荷の種別が変化した場合には、前記走行予定経路において前記運転負荷の種別が変化する変化点を示す情報を前記車両に配信する配信部と
を有することを特徴とする情報処理装置。
前記車両の走行状況に基づいて、現時点における前記車両の運転負荷の種別が変化したか否かを判定する判定部と、
前記車両に対応する現時点での運転負荷の種別が変化した場合には、前記走行予定経路において前記運転負荷の種別が変化する変化点を示す情報を前記車両に配信する配信部と
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項2】
前記車両の現在位置と、前記道路区間それぞれの距離と、前記道路区間ごとの運転負荷の種別とに基づいて、前記走行予定経路において前記運転負荷の種別が変化する変化点を示す情報を生成する生成部をさらに有する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
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】
前記生成部は、現時点における前記車両の運転負荷の種別が変化した場合には、前記変化点を示す情報を再生成し、
前記配信部は、再生成された前記変化点を示す情報を前記車両に配信する
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
前記配信部は、再生成された前記変化点を示す情報を前記車両に配信する
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記車両の走行状況に基づいて、走行シーンの変化を検出する検出部をさらに有し、
前記判定部は、前記走行シーンの変化を検出されたか否かに基づいて、前記車両に対応する現時点での運転負荷の種別が変化したか否かを判定する
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
前記判定部は、前記走行シーンの変化を検出されたか否かに基づいて、前記車両に対応する現時点での運転負荷の種別が変化したか否かを判定する
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項5】
前記検出部は、前記走行シーンの変化として、前記車両の運転挙動の変化を検出し、
前記判定部は、前記車両の運転挙動が変化したことを検出された場合には、現時点における前記車両の運転負荷の種別が変化したと判定する
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
前記判定部は、前記車両の運転挙動が変化したことを検出された場合には、現時点における前記車両の運転負荷の種別が変化したと判定する
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】
前記検出部は、前記走行シーンの変化として、前記運転負荷の種別が変化する変化点に対応する地点に前記車両が侵入したか否かを検出し、
前記判定部は、前記地点に前記車両が侵入したことを検出された場合には、前記車両に対応する現時点での運転負荷の種別が変化したと判定する
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
前記判定部は、前記地点に前記車両が侵入したことを検出された場合には、前記車両に対応する現時点での運転負荷の種別が変化したと判定する
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7】
前記検出部は、前記走行シーンの変化として、前記道路区間のうち、前記車両が現在走行している第１の道路区間の属性である第１の道路属性と、前記車両の進行方向に位置し前記第１の道路区間と接続される第２の道路区間の属性である第２の道路属性との比較に基づく属性変化を検出し、
前記判定部は、前記属性変化を検出された場合には、前記車両に対応する現時点での運転負荷の種別が変化したと判定する
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
前記判定部は、前記属性変化を検出された場合には、前記車両に対応する現時点での運転負荷の種別が変化したと判定する
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8】
前記検出部は、前記走行シーンの変化として、前記道路区間のうち、前記車両が現在走行している第１の道路区間に存在する所定の特徴地点に対応するエリアに前記車両が侵入したか否かを検出し、
前記判定部は、前記エリアに前記車両が侵入したことを検出された場合には、前記車両に対応する現時点での運転負荷の種別が変化したと判定する
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
前記判定部は、前記エリアに前記車両が侵入したことを検出された場合には、前記車両に対応する現時点での運転負荷の種別が変化したと判定する
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9】
前記生成部は、変化後の前記走行シーンに関する統計情報に基づいて、変化後の前記走行シーンが継続する継続時間を予測し、前記継続時間の予測結果を用いて、前記変化点を示す情報を再生成する
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
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10】
前記生成部は、前記道路区間のうち、互いに隣接関係にある道路区間の間において、異なる前記運転負荷の種別が推定されている場合に、前記車両の現在位置から、前記互いに隣接関係にある道路区間同士が接続される接続地点に前記車両が到達する予想時刻を示す時刻情報を、前記変化点を示す情報として生成する
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項11】
前記配信部は、前記変化点を示す情報を前記車両に備えられる端末装置に配信し、前記変化点を示す情報と、音声により出力されるコンテンツの再生時間とに基づいて、前記コンテンツを出力させる予定の時刻を決定する処理を実行させる
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項12】
車両が走行する予定の経路である走行予定経路に含まれる道路区間ごとに運転負荷の種別を推定する情報処理装置であって、
前記車両の走行状況に基づいて、現時点における前記車両の運転負荷の種別が変化したか否かを判定する判定工程と、
前記車両に対応する現時点での運転負荷の種別が変化した場合には、前記走行予定経路において前記運転負荷の種別が変化する変化点を示す情報を前記車両に配信する配信工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。
前記車両の走行状況に基づいて、現時点における前記車両の運転負荷の種別が変化したか否かを判定する判定工程と、
前記車両に対応する現時点での運転負荷の種別が変化した場合には、前記走行予定経路において前記運転負荷の種別が変化する変化点を示す情報を前記車両に配信する配信工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項13】
車両が走行する予定の経路である走行予定経路に含まれる道路区間ごとに運転負荷の種別を推定する情報処理装置によって実行される情報処理プログラムであって、
前記車両の走行状況に基づいて、現時点における前記車両の運転負荷の種別が変化したか否かを判定する判定手順と、
前記車両に対応する現時点での運転負荷の種別が変化した場合には、前記走行予定経路において前記運転負荷の種別が変化する変化点を示す情報を前記車両に配信する配信手順と
を前記情報処理装置に実行させるための情報処理プログラム。
前記車両の走行状況に基づいて、現時点における前記車両の運転負荷の種別が変化したか否かを判定する判定手順と、
前記車両に対応する現時点での運転負荷の種別が変化した場合には、前記走行予定経路において前記運転負荷の種別が変化する変化点を示す情報を前記車両に配信する配信手順と
を前記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、ユーザと対話を行いながら音声による情報提供を行う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２０１８－０６３３８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、上記の従来技術では、コンテンツを出力させるタイミングの最適化と、コンテンツの出力に関わる通信量の抑制との両立を図るという点で改善の余地がある。例えば、上記の従来技術では、現在の運転状況に基づき運転余裕度を判定し、運転余裕度が高い場合には、コンテンツを出力させているに過ぎない。
【0005】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、コンテンツを出力させるタイミングの最適化と、コンテンツの出力に関わる通信量の抑制との両立を実現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案する。
【課題を解決するための手段】
【0006】
請求項１に記載の情報処理装置は、車両が走行する予定の経路である走行予定経路に含まれる道路区間ごとに運転負荷の種別を推定する情報処理装置であって、前記車両の走行状況に基づいて、現時点における前記車両の運転負荷の種別が変化したか否かを判定する判定部と、前記車両に対応する現時点での運転負荷の種別が変化した場合には、前記走行予定経路において前記運転負荷の種別が変化する変化点を示す情報を前記車両に配信する配信部とを有する。
【0007】
請求項１２に記載の情報処理方法は、車両が走行する予定の経路である走行予定経路に含まれる道路区間ごとに運転負荷の種別を推定する情報処理装置が実行する情報処理方法であって、前記車両の走行状況に基づいて、現時点における前記車両の運転負荷の種別が変化したか否かを判定する判定工程と、前記車両に対応する現時点での運転負荷の種別が変化した場合には、前記走行予定経路において前記運転負荷の種別が変化する変化点を示す情報を前記車両に配信する配信工程とを含む。
【0008】
請求項１３に記載の情報処理プログラムは、車両が走行する予定の経路である走行予定経路に含まれる道路区間ごとに運転負荷の種別を推定する情報処理装置によって実行される情報処理プログラムであって、前記車両の走行状況に基づいて、現時点における前記車両の運転負荷の種別が変化したか否かを判定する判定手順と、前記車両に対応する現時点での運転負荷の種別が変化した場合には、前記走行予定経路において前記運転負荷の種別が変化する変化点を示す情報を前記車両に配信する配信手順とを前記情報処理装置に実行させるためのプログラムである。
【図面の簡単な説明】
【0009】
【発明を実施するための形態】
【0010】
［実施形態］
以下に、本発明の実施形態について図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施形態により本発明に係る情報処理装置、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。
以下に、本発明の実施形態について図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施形態により本発明に係る情報処理装置、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。
【0011】
〔１．システム構成〕
まず、図１を用いて、実施形態に係るシステムの構成を説明する。図１は、実施形態に係るシステムの一例を示す図である。図１には、実施形態に係るシステムの一例として、システム１が示される。実施形態に係る情報処理は、システム１において実現されてよい。
まず、図１を用いて、実施形態に係るシステムの構成を説明する。図１は、実施形態に係るシステムの一例を示す図である。図１には、実施形態に係るシステムの一例として、システム１が示される。実施形態に係る情報処理は、システム１において実現されてよい。
【0012】
図１に示すように、システム１は、クラウドシステム１０と、車載装置２００とを備えてよい。また、クラウドシステム１０と、車載装置２００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てよい。
【0013】
クラウドシステム１０には、実施形態に係る情報処理を担う中心的な装置であるサーバ装置１００が含まれる。サーバ装置１００は、車両ＶＥが走行する予定の経路である走行予定経路に含まれる道路区間ごとに運転負荷の種別を推定する装置である。また、サーバ装置１００は、車両ＶＥの現在位置と、道路区間それぞれの距離と、道路区間ごとに推定された運転負荷の種別とに基づいて、走行予定経路において運転負荷の種別が変化する変化点を示す情報を生成する。
【0014】
また、サーバ装置１００は、車両の走行状況に基づいて、車両ＶＥの運転者による現時点での運転負荷の種別が変化したか否かを判定し、運転負荷の種別が変化した場合には、変化点を示す情報を再生成する。そして、サーバ装置１００は、再生成した変化点を示す情報を車載装置２００に配信する。
【0015】
車載装置２００は、車両ＶＥ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。例えば、車載装置２００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、車載装置２００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、車載装置２００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。
【0016】
また、車載装置２００は、各種のセンサを備えていてよい。例えば、車載装置２００は、カメラ、加速度センサ、ジャイロセンサ、ＧＰＳ（Global Positioning System）センサ、気圧センサ等の各種センサを備えていてよい。このようなことから、車載装置２００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、運転を支援するための対話や情報提供を行う機能も有してよい。
【0017】
また、車載装置２００は、自装置に備えられるセンサだけでなく、安全走行システムとして、車両ＶＥ自体に備えられるセンサが検知したセンサ情報も用いることができる。
【0018】
また、運転者は、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、ＰＤＡ等）に所定のアプリケーションソフトウェアを導入することで、この携帯型端末装置を車載装置２００と同様に動作させることができる。
【0019】
〔２．サーバ装置の概要〕
次に、図２を用いてサーバ装置１００の動作例を説明する。図２は、サーバ装置１００の動作例を示す概要図である。図２の例によれば、クラウドシステム１０は、ワークロード推定エンジンＥを有するサーバ装置１００と、状況把握エンジン２３１と、誘導情報ＤＢと、アプリケーションＭＡとを含んでよい。
次に、図２を用いてサーバ装置１００の動作例を説明する。図２は、サーバ装置１００の動作例を示す概要図である。図２の例によれば、クラウドシステム１０は、ワークロード推定エンジンＥを有するサーバ装置１００と、状況把握エンジン２３１と、誘導情報ＤＢと、アプリケーションＭＡとを含んでよい。
【0020】
なお、ここでいうワークロード（ＷＬ）とは、運転負荷を指し示し、運転者の負担感（大変度ともいえる）と、道路区間に対して定められる運転負荷との双方を内包したものであってよい。
【0021】
運転負荷の種別には、例えば、「ＢＵＳＹ」、「ＩＤＥＡＬ」、「ＦＲＥＥ」等が存在し、「ＢＵＳＹ」が定められた道路区間では運転者に対して掛かる負担が基準以上であり（すなわち、運転大変度が高い）、「ＦＲＥＥ」が定められた道路区間では運転者に対して掛かる負担が基準未満であり（すなわち、運転大変度が低い、若しくは高くない）、「ＩＤＥＡＬ」が定められた道路区間では運転者に対して掛かる負担が中間（すなわち、運転大変度が普通、若しくは高くない）であることを示す。
【0022】
また、運転者の大変度は、運転者の負担感を数値で表すものであってよく、以下のように定義することができる。
【0023】
例えば、大変度「１」は、運転負荷の種別「ＢＵＳＹ＿ＭＡＸ」に相当し、全ての一般的な運転者が運転に気を遣う道路区間であり、係る道路区間では、車載装置２００は警告通知のみを発話すべきと定義される。
【0024】
大変度「０．８０」は、運転負荷の種別「ＢＵＳＹ＋」に相当し、６割以上の一般的な運転者が運転に気を遣う道路区間であり、係る道路区間では、車載装置２００は警告通知および注意通知のみを発話すべきと定義される。
【0025】
大変度「０．６０」は、運転負荷の種別「ＢＵＳＹ」に相当し、２割以上の一般的な運転者が運転に気を遣う道路区間であり、係る道路区間では、車載装置２００は警告通知、注意通知、重要通知のみを発話すべきと定義される。
【0026】
大変度「０．５０」は、運転負荷の種別「ＩＤＥＡＬ」に相当し、係る道路区間では、車載装置２００は誘導系（警告通知、注意通知、重要通知）以外のコンテンツも発話してよいと定義される。
【0027】
大変度「０．２５」は、運転負荷の種別「ＦＲＥＥ」に相当し、５割以上の一般的な運転者が単調で退屈と感じ得る道路区間であり、様々な内容のコンテンツを発話すべきと定義される。
【0028】
なお、運転負荷の種別は、必ずしも上記例（「ＢＵＳＹ＿ＭＡＸ」、「ＢＵＳＹ＋」、「ＢＵＳＹ」、「ＩＤＥＡＬ」、「ＦＲＥＥ」）に限定されない。また、以下の実施形態では、運転負荷の種別を「ＷＬ種別」と表現し、「ＢＵＳＹ」および「ＦＲＥＥ」を用いて説明する。また、上記で示した基準及び基準値は一例であり、任意の値であってよい。
【0029】
ここで、道路区間についても説明する。例えば、道路区間は、道路の特徴点間の区間を意味し、リンクと称される。道路の特徴点は、交差点、曲り角、行き止まり等であり、ノードと称される。すなわち、リンクは、所定規則に基づいて設定される道路区間を意味する。言い換えると、リンクは、移動履歴の記録区間を所定規則に基づいて区切った単位を意味する。
【0030】
上記例に倣い、以下の実施形態では、道路区間をリンクと表現し、道路区間と道路区間との接続地点をノードと表現する。例えば、サーバ装置１００は、地図情報記憶部１２１（図４）を有しており、地図情報記憶部１２１は、道路網をノードとリンクの組合せにより表した道路データ、施設データ、および道路周辺のオブジェクト情報等を含む。オブジェクト情報は、道路標識等の看板や停止線等の道路標示、センターライン等の道路区画線や道路沿いの構造物等の地物の他、一時的に存在する障害物の情報を含む。障害物は、例えば、水たまり、道路の陥没部分、落下物、排水溝（網で塞がれた部分含む）等の歩行者や自転車の通行の障害となる要因となるものを指す。オブジェクト情報は、自車位置推定等に用いるためのオブジェクトの高精度な点群情報などを含んでもよい。また、地図情報記憶部１２１において、リンクは、リンクＩＤによって識別されてよい。
【0031】
状況把握エンジン２３１は、車載装置２００が有するセンサによって得られたセンサ情報を分析して得られた分析結果、あるいは、車載装置２００に導入されている各種のアプリケーションの動作状況等を含む状況情報を収集し、蓄積された情報を状況情報として配信するクラウドサービスである。図２の例では、状況把握エンジン２３１は、クラウドシステム１０に含まれているが、車載装置２００が状況把握エンジン２３１を有してよい。
【0032】
誘導情報ＤＢは、運転者の目的地に応じて設定されたルートの案内に用いられる誘導情報、あるいは、設定されたルートから車両ＶＥが外れたことで再設定（リルート）されたルートの案内に用いられる誘導情報等を記憶する。
【0033】
アプリケーションＭＡは、ワークロード推定エンジンＥによって処理された結果を、車載装置２００が有する情報整合エンジン２３２に配信する機能を有する。
【0034】
ここからは、ワークロード推定エンジンＥによる具体的な動作例を説明する。ワークロード推定エンジンＥは、実施形態に係る情報処理を行う。
【0035】
まず、ワークロード推定エンジンＥは、状況把握エンジン２３１から状況情報を取得し、取得した状況情報に基づいて、車両ＶＥの現時点における運転負荷の種別（ＷＬ種別）を推定する（ステップＳ２１）。例えば、ワークロード推定エンジンＥは、車両ＶＥの現時点におけるＷＬ種別として、車両ＶＥが現在走行している道路区間すなわち現在のリンクでの運転者（運転者Ｄとする）の大変度（運転負荷）を推定してよい。
【0036】
また、ワークロード推定エンジンＥは、車両ＶＥの将来における運転負荷の種別（ＷＬ種別）を推定する（ステップＳ２２）。具体的には、ワークロード推定エンジンＥは、車両ＶＥが走行する予定の経路である走行予定経路に基づいて、走行予定経路に含まれるリンクごとにＷＬ種別を推定（予測）する。
【0037】
例えば、ワークロード推定エンジンＥは、走行予定経路と、リンクごとにＷＬ種別が対応付けられた地図データ（地図情報記憶部１２１）とを照らし合わせて、走行予定経路に含まれるリンクごとにＷＬ種別を予測してよい。
【0038】
ここで、ワークロード推定エンジンＥは、運転者Ｄが目的地を指定した場合には、この目的地を満たすルート計画によって、目的地までのルートを走行予定経路として設定することができる。したがって、係る場合には、ワークロード推定エンジンＥは、誘導情報ＤＢを参照し、ＷＬ種別が対応付けられているのみの地図データでは得られない独自の情報に基づいて、ＷＬ種別を予測してもよい。一例を示すと、ワークロード推定エンジンＥは、誘導情報ＤＢを参照することで、車両ＶＥが現在走行しているリンクである第１のリンクの属性と、車両ＶＥの進行方向に位置し第１のリンクと接続される第２のリンクの属性を検出できる場合がある。例えば、ワークロード推定エンジンＥは、誘導情報ＤＢを参照し、第１のリンクの属性「広い道」と、第２のリンクの属性「狭い道」とを検出できたとすると、第１のリンクの属性「広い道」と、第２のリンクの属性「狭い道」との比較に基づき、ＷＬ種別を予測してよい。
【0039】
また、ワークロード推定エンジンＥは、運転者Ｄが目的地を指定しておらず、目的地に応じたルート設定が不可能な場合には、走行予定経路に含まれるリンクごとにＷＬ種別を予測する処理を行わずともよい。一方、ワークロード推定エンジンＥは、このようにルート設定が不可能な場合には、車両ＶＥの走行履歴に基づいて、走行ルートを予測することで、予測した走行ルートを走行予定経路として設定してもよい。
【0040】
なお、ワークロード推定エンジンＥは、ステップＳ２２では、推定結果（予測結果）に基づいて、走行予定経路に含まれるノードに車両ＶＥが到着する予想時刻も計算する。予想時刻は、ＷＬ種別が変化する変化点を示す情報（変化点情報）の一例であり、詳細は後述する。
【0041】
ここで、ステップＳ２１に説明を戻すと、ワークロード推定エンジンＥは、車両ＶＥが走行中においては、車両ＶＥの走行状況（情報整合エンジン２３２から取得した状況情報）に基づいて、車両ＶＥの現時点におけるＷＬ種別（運転者Ｄの大変度）の変化を監視している。
【0042】
この結果、ワークロード推定エンジンＥは、例えば、前のタイミングで推定したＷＬ種別と比較して、車両ＶＥの現時点におけるＷＬ種別が変化したと判定できた場合には、走行予定経路に含まれるノードに車両ＶＥが到着する予想時刻を再計算する。すなわち、ワークロード推定エンジンＥは、車両ＶＥの現時点におけるＷＬ種別が変化したと判定できた場合には、変化点情報を再計算する。そして、ワークロード推定エンジンＥは、再計算した結果の変化点情報をアプリケーションＭＡに配信する（ステップＳ２３）。アプリケーションＭＡは、ワークロード推定エンジンＥから取得した変化点情報を車載装置２００に配信する。具体的には、アプリケーションＭＡは、ワークロード推定エンジンＥから取得した変化点情報を情報整合エンジン２３２に配信する。
【0043】
【0044】
まず、情報整合エンジン２３２は、ＷＬ情報を受信する（ステップＳ３１－１）。ここでいうＷＬ情報とは、サーバ装置１００によって配信された変化点情報すなわち走行予定経路に含まれるノードに車両ＶＥが到着する予想時刻の情報である。
【0045】
次に、情報整合エンジン２３２は、走行予定経路に含まれるリンクの中から、音声によりコンテンツを出力してよいと判断できるリンク（発話許容リンク）を探索する（ステップＳ３１－２）。例えば、情報整合エンジン２３２は、走行予定経路に含まれるリンクの中から、音声によりコンテンツを出力してよいと判断できるリンクとして、ＷＬ種別「ＦＲＥＥ」であると推定されているリンクを探索してよい。
【0046】
また、情報整合エンジン２３２は、ステップＳ３１－１およびステップＳ３１－２とは別のフェーズで、出力要求情報を受信したか否かも判定している。ここでいう出力要求情報とは、車載装置２００に導入されている各種のアプリケーションにより送信される出力要求情報である。例えば、観光案内に関するコンテンツを提供するアプリケーションは、出力条件（出力を許可する時刻条件、あるいは、出力を許可する地理的条件）と、出力対象のコンテンツとを含む出力要求情報を情報整合エンジン２３２に対して送信する場合がある。
【0047】
情報整合エンジン２３２は、出力要求情報を受信した場合には（ステップＳ３２－１）、出力要求情報に含まれるコンテンツの再生に要する所要時間を推定する（ステップＳ３２－２）。例えば、情報整合エンジン２３２は、出力要求情報に含まれるコンテンツの再生時間長に基づいて、所要時間を推定してよい。
【0048】
続いて、情報整合エンジン２３２は、ステップＳ３１－２で探索した発話許容リンクと、ステップＳ３１－２で推定した所要時間とに基づいて、出力要求情報に含まれるコンテンツを出力可能か否か判定する（ステップＳ３３）。例えば、情報整合エンジン２３２は、発話許容リンクの時間長が所要時間よりも十分長い場合には、出力要求情報に含まれるコンテンツを出力可能と判定してよい。
【0049】
次に、情報整合エンジン２３２は、出力要求情報を解決するための制御処理を実行する（ステップＳ３４）。出力要求情報を解決するための制御処理とは、情報整合エンジン２３２による基本的な処理であり、出力要求情報に含まれる出力条件を満たすように、コンテンツの出力タイミングを決定するスケジューリングを指し示す。
【0050】
情報整合エンジン２３２によるスケジューリングの結果、コンテンツの出力タイミングが決定された場合には、車載装置２００が有するスピーカーＳＰ（図４）からコンテンツが音声出力される。
【0051】
【0052】
（サーバ装置１００）
まず、サーバ装置１００の構成例を説明する。図４に示すように、サーバ装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。
まず、サーバ装置１００の構成例を説明する。図４に示すように、サーバ装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。
【0053】
（通信部１１０）
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、車載装置２００との間で情報の送受信を行う。
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、車載装置２００との間で情報の送受信を行う。
【0054】
（記憶部１２０）
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、例えば、実施形態に係る情報処理に関するデータやプログラムが記憶されてよい。また、図４の例によれば、記憶部１２０は、地図情報記憶部１２１と、制御結果記憶部１２２とを有してよい。
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、例えば、実施形態に係る情報処理に関するデータやプログラムが記憶されてよい。また、図４の例によれば、記憶部１２０は、地図情報記憶部１２１と、制御結果記憶部１２２とを有してよい。
【0055】
（地図情報記憶部１２１）
地図情報記憶部１２１は、ＷＬ種別の推定に用いられる地図データが記憶される。係る地図データでは、道路網をノードとリンクの組合せにより表した道路データ等が含まれる。リンクは、リンクＩＤによって管理され、ＷＬ種別やリンク長が紐付けられてよい。
地図情報記憶部１２１は、ＷＬ種別の推定に用いられる地図データが記憶される。係る地図データでは、道路網をノードとリンクの組合せにより表した道路データ等が含まれる。リンクは、リンクＩＤによって管理され、ＷＬ種別やリンク長が紐付けられてよい。
【0056】
（制御結果記憶部１２２）
制御結果記憶部１２２は、ワークロード推定エンジンＥにより得られた情報（例えば、現在のＷＬ種別、将来のＷＬ種別、変化点情報等）を記憶してよい。
制御結果記憶部１２２は、ワークロード推定エンジンＥにより得られた情報（例えば、現在のＷＬ種別、将来のＷＬ種別、変化点情報等）を記憶してよい。
【0057】
（制御部１３０について）
制御部１３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、サーバ装置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。
制御部１３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、サーバ装置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。
【0058】
図４に示すように、制御部１３０は、ワークロード推定エンジンＥを搭載し、ワークロード推定エンジンＥには、取得部１３１と、推定部１３２と、生成部１３３と、検出部１３４と、判定部１３５、配信部１３６とが含まれ、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、ワークロード推定エンジンＥの内部構成は、図４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、ワークロード推定エンジンＥが有する各処理部の接続関係は、図４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。
【0059】
（取得部１３１）
取得部１３１は、車両ＶＥの走行ルートを示す情報を取得する。例えば、取得部１３１は、車両ＶＥの走行ルートを示す情報として、車両ＶＥが走行する予定の経路である走行予定経路の情報を取得してよい。
取得部１３１は、車両ＶＥの走行ルートを示す情報を取得する。例えば、取得部１３１は、車両ＶＥの走行ルートを示す情報として、車両ＶＥが走行する予定の経路である走行予定経路の情報を取得してよい。
【0060】
例えば、取得部１３１は、運転者Ｄが目的地を指定した場合には、この目的地を満たすルート計画によって、目的地までのルートを走行予定経路として設定する。この結果、取得部１３１は、設定した走行予定経路を示す情報を取得する。
【0061】
また、取得部１３１は、運転者Ｄが目的地を指定しておらず、目的地に応じたルート設定が不可能な場合には、車両ＶＥの走行履歴に基づいて、走行ルートを予測することで、予測した走行ルートを走行予定経路として設定してもよい。この場合、取得部１３１は、予測した走行予定経路を示す情報を取得する。
【0062】
（推定部１３２）
推定部１３２は、ＷＬ種別を推定する。例えば、推定部１３２は、車両ＶＥの現時点におけるＷＬ種別として、車両ＶＥが現在走行している道路区間すなわち現在のリンクでの運転者Ｄの大変度（運転大変度）を推定する。例えば、推定部１３２は、状況把握エンジン２３１から状況情報を取得し、取得した状況情報に基づいて、運転者Ｄの大変度を推定してよい。また、推定部１３２は、現在のリンクと、リンクごとにＷＬ種別が対応付けられた地図データとを照らし合わせて、現在のリンクに対応付けられるＷＬ種別に基づいて、運転者Ｄの大変度を推定してもよい。
推定部１３２は、ＷＬ種別を推定する。例えば、推定部１３２は、車両ＶＥの現時点におけるＷＬ種別として、車両ＶＥが現在走行している道路区間すなわち現在のリンクでの運転者Ｄの大変度（運転大変度）を推定する。例えば、推定部１３２は、状況把握エンジン２３１から状況情報を取得し、取得した状況情報に基づいて、運転者Ｄの大変度を推定してよい。また、推定部１３２は、現在のリンクと、リンクごとにＷＬ種別が対応付けられた地図データとを照らし合わせて、現在のリンクに対応付けられるＷＬ種別に基づいて、運転者Ｄの大変度を推定してもよい。
【0063】
また、推定部１３２は、車両ＶＥの将来におけるＷＬ種別として、車両ＶＥが走行する予定の経路である走行予定経路に含まれるリンクごとにＷＬ種別を推定する。例えば、推定部１３２は、走行予定経路と、リンクごとにＷＬ種別が対応付けられた地図データとを照らし合わせて、走行予定経路に含まれるリンクごとにＷＬ種別を予測してよい。
【0064】
なお、推定部１３２は、リンクごとにＷＬ種別が対応付けられた地図データに頼らずＷＬ種別を推定してもよい。例えば、推定部１３２は、リンクごとの走行履歴に基づいて、統計的にＷＬ種別を推定してよい。一例として、推定部１３２は、走行履歴を解析した結果、急制動の傾向が得られたリンクについてはＷＬ種別「ＢＵＳＹ」と推定してよい。また、推定部１３２は、リンクの属性から算出された運転難易度に基づいて、ＷＬ種別を推定してもよい。例えば、推定部１３２は、急カーブを有するリンク、あるいは、急勾配を有するリンクについては運転難易度が高いと判断し、ＷＬ種別「ＢＵＳＹ」と推定してよい。
【0065】
また、推定部１３２は、誘導情報ＤＢを用いてＷＬ種別を推定してもよい。例えば、推定部１３２は、誘導情報ＤＢから走行予定経路に対応する経路案内を取得し、係る経路案内が「この先の〇〇地点からは道幅が狭くなります」という内容であったとする。係る場合、推定部１３２は、車両ＶＥが現在走行しているリンクである第１のリンクの属性「広い道」と、車両ＶＥの進行方向に位置し第１のリンクと接続される第２のリンクの属性「狭い道」とを得ることができ、これら属性の比較に基づくＷＬ種別を予測してもよい。例えば、一般的に、「広い道」と比較して「狭い道」の方が、運転難易度が高いと考えられているため、推定部１３２は、車両ＶＥが現在走行しているリンクである第１のリンクについてＷＬ種別「ＦＲＥＥ」を推定し、車両ＶＥの進行方向に位置し第１のリンクと接続される第２のリンクについてはＷＬ種別「ＢＵＳＹ」を推定することができる。
【0066】
（生成部１３３）
生成部１３３は、車両ＶＥの現在位置と、走行予定経路に含まれるリンクそれぞれの距離と、リンクごとのＷＬ種別とに基づいて、走行予定経路においてＷＬ種別が変化する変化点を示す情報を生成する。
生成部１３３は、車両ＶＥの現在位置と、走行予定経路に含まれるリンクそれぞれの距離と、リンクごとのＷＬ種別とに基づいて、走行予定経路においてＷＬ種別が変化する変化点を示す情報を生成する。
【0067】
例えば、生成部１３３は、走行予定経路に含まれるリンクのうち、互いに隣接関係にあるリンクの間において、異なるＷＬ種別が推定されている場合に、車両ＶＥの現在位置から、互いに隣接関係にあるリンク同士が接続される接続地点すなわちノードまでの距離を示す距離情報を、変化点を示す情報として生成してよい。
【0068】
また、生成部１３３は、走行予定経路に含まれるリンクのうち、互いに隣接関係にあるリンクの間において、異なるＷＬ種別が推定されている場合に、車両ＶＥの現在位置から、互いに隣接関係にあるリンク同士が接続されるノードに車両ＶＥが到達する予想時刻を示す時刻情報を、変化点を示す情報として生成してよい。
【0069】
また、変化点を示す情報には、車両ＶＥが現在走行しているリンクにおけるＷＬ種別を示す種別情報も含まれてよい。
【0070】
（検出部１３４）
検出部１３４は、車両ＶＥの走行状況に基づいて、走行シーンの変化を検出する。例えば、検出部１３４は、走行シーンの変化として、車両ＶＥの運転挙動の変化を検出する。一例として、検出部１３４は、車両ＶＥの運転挙動の変化として、速度の大幅な低下、速度の大幅な上昇、一時停止、停止、徐行運転、カーブ、急発進、急ブレーキ、急ハンドル、衝撃等を検出してよい。
検出部１３４は、車両ＶＥの走行状況に基づいて、走行シーンの変化を検出する。例えば、検出部１３４は、走行シーンの変化として、車両ＶＥの運転挙動の変化を検出する。一例として、検出部１３４は、車両ＶＥの運転挙動の変化として、速度の大幅な低下、速度の大幅な上昇、一時停止、停止、徐行運転、カーブ、急発進、急ブレーキ、急ハンドル、衝撃等を検出してよい。
【0071】
また、検出部１３４は、走行シーンの変化として、ＷＬ種別が変化する変化点に対応する地点に車両ＶＥが侵入したか否かを検出してよい。具体的には、検出部１３４は、互いに隣接関係にあるリンクの間において、異なるＷＬ種別が推定されている場合に、互いに隣接関係にあるリンク同士が接続される接続地点であるノードに車両ＶＥが侵入したか否かを検出する。
【0072】
また、検出部１３４は、走行シーンの変化として、走行予定経路に含まれるリンクのうち、車両ＶＥが現在走行している第１のリンクの属性と、車両ＶＥの進行方向に位置し第１のリンクと接続される第２のリンクの属性との比較に基づく属性変化を検出してよい。例えば、検出部１３４は、狭い道から広い道への進入、広い道から狭い道への進入、生活圏外の道から生活圏内の道への進入を検出してよい。
【0073】
また、検出部１３４は、走行シーンの変化として、走行予定経路に含まれるリンのうち、車両ＶＥが現在走行している第１のリンクに存在する所定の特徴地点に対応するエリアに車両ＶＥが侵入したか否かを検出してよい。ここでいう特徴地点とは、例えば、交差点・合流・分岐・料金所・踏切等である。
【0074】
また、検出部１３４は、上記例以外にも例えば、車両ＶＥが現在走行している道路は高速道路であるか否か、車両ＶＥが現在走行している道路は属性に変化のない同じ傾向の道理（例えば、直線道路）であるか否かを検出してもよい。
【0075】
（判定部１３５）
判定部１３５は、車両ＶＥの走行状況に基づいて、車両ＶＥの現時点におけるＷＬ種別が変化したか否かを判定する。例えば、判定部１３５は、車両ＶＥの現時点におけるＷＬ種別として、車両ＶＥが現在走行しているリンクでの運転者Ｄの大変度が変化したか否かを判定してよい。例えば、判定部１３５は、検出部１３４によって走行シーンの変化を検出されたか否かに基づいて、車両ＶＥが現在走行しているリンクでの運転者Ｄの大変度が変化したか否かを判定してよい。
判定部１３５は、車両ＶＥの走行状況に基づいて、車両ＶＥの現時点におけるＷＬ種別が変化したか否かを判定する。例えば、判定部１３５は、車両ＶＥの現時点におけるＷＬ種別として、車両ＶＥが現在走行しているリンクでの運転者Ｄの大変度が変化したか否かを判定してよい。例えば、判定部１３５は、検出部１３４によって走行シーンの変化を検出されたか否かに基づいて、車両ＶＥが現在走行しているリンクでの運転者Ｄの大変度が変化したか否かを判定してよい。
【0076】
例えば、判定部１３５は、車両ＶＥの運転挙動が変化したことを検出された場合には、運転者Ｄの大変度が変化したと判定してよい。
【0077】
また、判定部１３５は、ＷＬ種別が変化する変化点に対応する地点（ノード）に車両ＶＥが侵入したことを検出された場合には、運転者Ｄの大変度が変化したと判定してよい。
【0078】
また、判定部１３５は、車両ＶＥが現在走行している第１のリンクの属性と、車両ＶＥの進行方向に位置し第１のリンクと接続される第２のリンクの属性との間に属性変化を検出された場合には、運転者Ｄの大変度が変化したと判定してよい。
【0079】
また、判定部１３５は、所定の特徴地点に対応するエリアに車両ＶＥが侵入したことを検出された場合には、運転者Ｄの大変度が変化したと判定してよい。
【0080】
なお、生成部１３３は、車両ＶＥの現時点におけるＷＬ種別が変化した（運転者Ｄの大変度が変化した）と判定された場合には、推定部１３２による推定結果に基づき事前に生成している変化点情報（例えば、走行予定経路に含まれるノードに車両ＶＥが到着する予想時刻）を再生成する。
【0081】
（配信部１３６）
配信部１３６は、車両ＶＥの現時点におけるＷＬ種別が変化した場合には、走行予定経路においてＷＬ種別が変化する変化点を示す情報を車載装置２００に配信する。
配信部１３６は、車両ＶＥの現時点におけるＷＬ種別が変化した場合には、走行予定経路においてＷＬ種別が変化する変化点を示す情報を車載装置２００に配信する。
【0082】
（サーバ装置１００に関するまとめ）
検出部１３４により走行シーンの変化が検出されたことで、運転者Ｄの大変度が変化したと判定されたということは、すなわち、一旦生成されている変化点情報（予想時刻）に誤差が生じている可能性があることを示唆している。そして、誤差を含む変化点情報に基づきコンテンツの出力タイミングが決定されてしまうと、本来であればＷＬ種別「ＦＲＥＥ」のリンクで出力させるべきコンテンツが、ＷＬ種別「ＢＵＳＹ」のリンクで出力されてしまい、運転者Ｄの運転の妨げになってしまう恐れがある。また、コンテンツ出力の先送りや中断が発生してしまう恐れもある。
検出部１３４により走行シーンの変化が検出されたことで、運転者Ｄの大変度が変化したと判定されたということは、すなわち、一旦生成されている変化点情報（予想時刻）に誤差が生じている可能性があることを示唆している。そして、誤差を含む変化点情報に基づきコンテンツの出力タイミングが決定されてしまうと、本来であればＷＬ種別「ＦＲＥＥ」のリンクで出力させるべきコンテンツが、ＷＬ種別「ＢＵＳＹ」のリンクで出力されてしまい、運転者Ｄの運転の妨げになってしまう恐れがある。また、コンテンツ出力の先送りや中断が発生してしまう恐れもある。
【0083】
そこで、生成部１３３は、走行シーンの変化に応じて運転者Ｄの大変度が変化したと判定された場合には、変化点情報を改めて再計算する。この結果、誤差がより低減された高精度な変化点情報を利用したスケジューリングを車載装置２００に対して実行させることができるため、コンテンツを適切なタイミングで出力させるためのスケジューリングを実現することができるようになる。
【0084】
なお、誤差がより低減された高精度な変化点情報を利用したスケジューリングを車載装置２００に対して実行させるためには、走行シーンの変化に拘わらず、適宜、最新の変化点情報を生成し、生成した変化点情報を車載装置２００に配信することが好ましいと考えられる。しかしながら、係るケースでは、サーバ装置１００による変化点情報の配信回数が増加してしまい、通信量を抑えつつ、コンテンツを適切なタイミングで出力させたいというニーズに対応できないという問題が発生する。そこで、サーバ装置１００は、走行シーンの変化に応じて運転者Ｄの大変度が変化したと判定された場合、すなわち、変化点情報の再計算の必要性が高まった場合にのみ、実際に再計算を行い、再計算で得られた変化点情報を車載装置２００に配信する。この結果、サーバ装置１００は、上記のニーズに対応することができる。
【0085】
（車載装置２００）
引き続き図４を用いて、車載装置２００の構成例を説明する。図４に示すように、車載装置２００は、マイクＭＣと、スピーカーＳＰと、センサＳＣと、アプリケーションＡＰと、通信部２１０と、記憶部２２０と、制御部２３０とを有する。
引き続き図４を用いて、車載装置２００の構成例を説明する。図４に示すように、車載装置２００は、マイクＭＣと、スピーカーＳＰと、センサＳＣと、アプリケーションＡＰと、通信部２１０と、記憶部２２０と、制御部２３０とを有する。
【0086】
（マイクＭＣ）
マイクＭＣは、車両ＶＥ内で発生した音を集音する集音装置である。例えば、マイクＭＣは、運転者Ｄが発話したことによる発話音声を集音する。
マイクＭＣは、車両ＶＥ内で発生した音を集音する集音装置である。例えば、マイクＭＣは、運転者Ｄが発話したことによる発話音声を集音する。
【0087】
（スピーカーＳＰ）
スピーカーＳＰは、音声により各種情報を出力する出力装置に相当する。例えば、スピーカーＳＰは、制御部２３０による出力制御に応じて、コンテンツ情報を出力する。
スピーカーＳＰは、音声により各種情報を出力する出力装置に相当する。例えば、スピーカーＳＰは、制御部２３０による出力制御に応じて、コンテンツ情報を出力する。
【0088】
（センサＳＣ）
センサＳＣは、車両ＶＥに関する各種情報を検出し、検出したセンサ情報を状況把握エンジン２３１に伝送する。
センサＳＣは、車両ＶＥに関する各種情報を検出し、検出したセンサ情報を状況把握エンジン２３１に伝送する。
【0089】
（アプリケーションＡＰ）
アプリケーションＡＰは、コンテンツを提供するアプリケーションである。例えば、アプリケーションＡＰは、出力条件（出力を許可する時刻条件、あるいは、出力を許可する地理的条件）と、出力対象のコンテンツとを含む出力要求情報を情報整合エンジン２３２に対して送信する。なお、図１では不図示であるが、システム１には、アプリケーションＡＰを制御するアプリサーバがさらに含まれてよい。
アプリケーションＡＰは、コンテンツを提供するアプリケーションである。例えば、アプリケーションＡＰは、出力条件（出力を許可する時刻条件、あるいは、出力を許可する地理的条件）と、出力対象のコンテンツとを含む出力要求情報を情報整合エンジン２３２に対して送信する。なお、図１では不図示であるが、システム１には、アプリケーションＡＰを制御するアプリサーバがさらに含まれてよい。
【0090】
（記憶部２２０）
記憶部２２０は、例えば、ＲＡＭ、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２２０は、例えば、実施形態に係る情報処理に関するデータやプログラムが記憶されてよい。また、図４の例によれば、記憶部２２０は、利用者情報記憶部２２１と、コンテンツ記憶部２２２とを有してよい。
記憶部２２０は、例えば、ＲＡＭ、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２２０は、例えば、実施形態に係る情報処理に関するデータやプログラムが記憶されてよい。また、図４の例によれば、記憶部２２０は、利用者情報記憶部２２１と、コンテンツ記憶部２２２とを有してよい。
【0091】
（利用者情報記憶部２２１）
利用者情報記憶部２２１は、車両ＶＥに関する利用者（例えば、運転者Ｄ）に関する各種情報を記憶する。利用者情報記憶部２２１は、車両ＶＥに関する利用者を記憶してもよいし、車両ＶＥの走行履歴をさらに記憶してもよい。
利用者情報記憶部２２１は、車両ＶＥに関する利用者（例えば、運転者Ｄ）に関する各種情報を記憶する。利用者情報記憶部２２１は、車両ＶＥに関する利用者を記憶してもよいし、車両ＶＥの走行履歴をさらに記憶してもよい。
【0092】
（コンテンツ記憶部２２２）
コンテンツ記憶部２２２は、アプリケーションＡＰにより提供されたコンテンツを記憶する。
コンテンツ記憶部２２２は、アプリケーションＡＰにより提供されたコンテンツを記憶する。
【0093】
（制御部２３０について）
制御部２３０は、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、車載装置２００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２３０は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。
制御部２３０は、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、車載装置２００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２３０は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。
【0094】
図４に示すように、制御部２３０は、状況把握エンジン２３１と、情報整合エンジン２３２と、出力制御部２３３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２３０の内部構成は、図４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２３０が有する各処理部の接続関係は、図４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。
【0095】
（状況把握エンジン２３１）
状況把握エンジン２３１は、センサ情報に基づいて、車両ＶＥに関する状況を特定する。例えば、状況把握エンジン２３１は、車両ＶＥ内の音声、様子、車両ＶＥの挙動等を検出することで、車両ＶＥの状況を特定する。そして、状況把握エンジン２３１は、特定した状況を示す状況情報を情報整合エンジン２３２に出力する。
状況把握エンジン２３１は、センサ情報に基づいて、車両ＶＥに関する状況を特定する。例えば、状況把握エンジン２３１は、車両ＶＥ内の音声、様子、車両ＶＥの挙動等を検出することで、車両ＶＥの状況を特定する。そして、状況把握エンジン２３１は、特定した状況を示す状況情報を情報整合エンジン２３２に出力する。
【0096】
（情報整合エンジン２３２）
情報整合エンジン２３２は、走行予定経路に含まれるリンクの中から、音声によりコンテンツを出力してよいと判断できるリンク（発話許容リンク）を探索する。
情報整合エンジン２３２は、走行予定経路に含まれるリンクの中から、音声によりコンテンツを出力してよいと判断できるリンク（発話許容リンク）を探索する。
【0097】
また、情報整合エンジン２３２は、出力要求情報を受信した場合には、出力要求情報に含まれるコンテンツの再生に要する所要時間を推定する。
【0098】
また、情報整合エンジン２３２は、発話許容リンクと、所要時間とに基づいて、出力要求情報に含まれるコンテンツを出力可能か否か判定する。
【0099】
また、情報整合エンジン２３２は、出力要求情報に含まれる出力条件を満たすように、コンテンツの出力タイミングを決定するスケジューリング処理を実行する。
【0100】
（出力制御部２３３）
出力制御部２３３は、情報整合エンジン２３２によってスケジューリングされたタイミングでスピーカーＳＰからコンテンツが出力されるよう制御する。
出力制御部２３３は、情報整合エンジン２３２によってスケジューリングされたタイミングでスピーカーＳＰからコンテンツが出力されるよう制御する。
【0101】
〔５．ＷＬ種別の推定手法〕
ここからは、図５を用いて、ＷＬ種別の推定手法を具体的に説明する。図５は、ＷＬ種別の推定手法の具体例を示す図である。図５では、目的地を満たすルート計画によって、走行ルートＲＴ１が引かれた場面を例に用いて、ＷＬ種別の推定手法を説明する。
ここからは、図５を用いて、ＷＬ種別の推定手法を具体的に説明する。図５は、ＷＬ種別の推定手法の具体例を示す図である。図５では、目的地を満たすルート計画によって、走行ルートＲＴ１が引かれた場面を例に用いて、ＷＬ種別の推定手法を説明する。
【0102】
また、図５に示すように、走行ルートＲＴ１は、出発地ＰＴ１と、目的地ＰＴ３とを結ぶルートであり、車両ＶＥが位置ＰＴ２に位置した時点で、ＷＬ種別の推定処理が開始される場面が示される。係る例によれば、位置ＰＴ２は、車両ＶＥの現在地に相当する。
【0103】
ここで、図５（ａ）の例によれば、推定部１３２は、走行ルートＲＴ１と、リンクごとにＷＬ種別が対応付けられた地図データとを照らし合わせて、走行ルートＲＴ１を構成する各リンクに対して、リンクＩＤ（ｌｉｎｋ＿ｉｄ）を紐付ける。図５（ａ）には、推定部１３２が、走行ルートＲＴ１に対して、リンクＩＤ「１００」、リンクＩＤ「１０１」、リンクＩＤ「１０２」、リンクＩＤ「１０３」、リンクＩＤ「１０４」、リンクＩＤ「１０５」を紐付けることで、走行ルートＲＴ１を５つのリンクに分割した例が示される。
【0104】
また、図５（ａ）には、リンクＩＤ「１００」で識別されるリンク（リンク１００）と、リンクＩＤ「１０１」で識別されるリンク（リンク１０１）とが接続される接続地点の情報として、ノードＮＤ０１が示される。
【0105】
また、リンクＩＤ「１０１」で識別されるリンク（リンク１０１）と、リンクＩＤ「１０２」で識別されるリンク（リンク１０２）とが接続される接続地点の情報として、ノードＮＤ１２が示される。
【0106】
また、リンクＩＤ「１０２」で識別されるリンク（リンク１０２）と、リンクＩＤ「１０３」で識別されるリンク（リンク１０３）とが接続される接続地点の情報として、ノードＮＤ２３が示される。
【0107】
また、リンクＩＤ「１０３」で識別されるリンク（リンク１０３）と、リンクＩＤ「１０４」で識別されるリンク（リンク１０４）とが接続される接続地点の情報として、ノードＮＤ３４が示される。
【0108】
また、リンクＩＤ「１０４」で識別されるリンク（リンク１０４）と、リンクＩＤ「１０５」で識別されるリンク（リンク１０５）とが接続される接続地点の情報として、ノードＮＤ４５が示される。
【0109】
また、推定部１３２は、地図データを参照し、各リンクの距離（ｌｅｎ）も算出してよい。図５（ａ）には、推定部１３２が、リンク１００の距離「１００」、リンク１０１の距離「２００」、リンク１０２の距離「３００」、リンク１０３の距離「１００」、リンク１０４の距離「５００」、リンク１０５の距離「２００」を算出した例が示される。
【0110】
このような状態において、推定部１３２は、図５（ｂ）に示すように、車両ＶＥの現在地ＰＴ２を含むリンクつまり車両ＶＥが現在走行しているリンク１０２、リンク１０２より後に走行予定のリンク１０３、リンク１０４、リンク１０５に対して、ＷＬ種別を推定してよい。図５（ｂ）には、推定部１３２が、リンクごとにＷＬ種別が対応付けられた地図データを参照し、リンク１０２のＷＬ種別「ＦＲＥＥ」、リンク１０３のＷＬ種別「ＢＵＳＹ」、リンク１０４のＷＬ種別「ＦＲＥＥ」、リンク１０５のＷＬ種別「ＢＵＳＹ」を推定した例が示される。
【0111】
また、図５（ｂ）では不図示であるが、推定部１３２は、車両ＶＥの現時点におけるＷＬ種別として、車両ＶＥが現在走行しているリンク１０２での運転者Ｄの大変度も推定してよい。
【0112】
〔６．変化点情報の生成手法〕
次に、図６を用いて、ＷＬ種別が変化する変化点を示す情報を生成する生成手法を具体的に説明する。図６は、変化点情報の生成手法の具体例を示す図である。図６では、図５と同様の場面を例に用いて、変化点情報の生成手法を説明する。
次に、図６を用いて、ＷＬ種別が変化する変化点を示す情報を生成する生成手法を具体的に説明する。図６は、変化点情報の生成手法の具体例を示す図である。図６では、図５と同様の場面を例に用いて、変化点情報の生成手法を説明する。
【0113】
まず、生成部１３３は、図６（ａ）に示すように、ＷＬ種別が異なるリンク同士を接続するノードを、ＷＬ種別が変化する変化地点として検出する。図５の例を参照すると、ノードＮＤ２３は、ＷＬ種別「ＦＲＥＥ」のリンク１０２と、ＷＬ種別「ＢＵＳＹ」のリンク１０３を接続するノードである。ノードＮＤ３４は、ＷＬ種別「ＢＵＳＹ」のリンク１０３と、ＷＬ種別「ＦＲＥＥ」のリンク１０４を接続するノードである。ノードＮＤ４５は、ＷＬ種別「ＦＲＥＥ」のリンク１０４と、ＷＬ種別「ＢＵＳＹ」のリンク１０５を接続するノードである。このため、生成部１３３は、ＷＬ種別が異なるリンク同士を接続するノードとして、ノードＮＤ２３と、ノードＮＤ３４と、ノードＮＤ４５とを、ＷＬ種別が変化する変化地点として検出する。以下では、ノードＮＤ２３を変化地点ＣＰ２３、ノードＮＤ３４を変化地点ＣＰ３４、ノードＮＤ４５を変化地点ＣＰ４５と表記する場合がある。
【0114】
次に、生成部１３３は、図６（ｂ）に示すように、変化地点（ＣＰ２３、ＣＰ３４、ＣＰ４５）を含む各リンクの距離（リンク長情報）を取得する。変化地点（ＣＰ２３、ＣＰ３４、ＣＰ４５）を含むリンクは、リンク１０２、リンク１０３、リンク１０５、リンク１０５であるため、生成部１３３は、リンク１０２の距離「３００」、リンク１０３の距離「１００」、リンク１０４の距離「５００」、リンク１０５の距離「２００」を取得する。
【0115】
次に、生成部１３３は、図６（ｃ）に示すように、車両ＶＥが現在走行しているリンク１０２に含まれるノードＮＤ１２から、変化地点（ＣＰ２３、ＣＰ３４、ＣＰ４５）までの距離（ｄｉｓｔ）を算出する。生成部１３３は、リンク１０２の距離「３００」であることから、ノードＮＤ１２から変化地点ＣＰ２３までの距離「３００」を算出する。
【0116】
また、生成部１３３は、リンク１０２の距離「３００」と、リンク１０３の距離「１００」とを足し合わせて、ノードＮＤ１２から変化地点ＣＰ３４までの距離「４００」を算出する。生成部１３３は、リンク１０２の距離「３００」と、リンク１０３の距離「１００」と、リンク１０４の距離「５００」とを足し合わせて、ノードＮＤ１２から変化地点ＣＰ４５までの距離「９００」を算出する。
【0117】
生成部１３３は、図６（ｄ）に示すように、車両ＶＥの現在地ＰＴ２から、変化地点（ＣＰ２３、ＣＰ３４、ＣＰ４５）までの距離（ｄｉｓｔ）を算出する。図５の例によれば、車両ＶＥの現在地ＰＴ２は、ノードＮＤ１２から１２０ｍ走行した位置に相当する。このため、生成部１３３は、ノードＮＤ１２から変化地点ＣＰ２３までの距離「３００」から「１２０」を差し引いて、現在地ＰＴ２から変化地点ＣＰ２３までの距離「１８０」を算出する。
【0118】
また、生成部１３３は、ノードＮＤ１２から変化地点ＣＰ３４までの距離「４００」から「１２０」を差し引いて、現在地ＰＴ２から変化地点ＣＰ３４までの距離「２８０」を算出する。生成部１３３は、ノードＮＤ１２から変化地点ＣＰ４５までの距離「９００」から「１２０」を差し引いて、現在地ＰＴ２から変化地点ＣＰ４５までの距離「７８０」を算出する。
【0119】
ここで、生成部１３３は、現在地ＰＴ２から変化地点ＣＰ２３までの距離「１８０」、現在地ＰＴ２から変化地点ＣＰ３４までの距離「２８０」、現在地ＰＴ２から変化地点ＣＰ４５までの距離「７８０」を、変化点を示す情報と定める。
【0120】
具体的には、生成部１３３は、現在地ＰＴ２から変化地点ＣＰ２３までの距離「１８０」を、変化地点ＣＰ２３を示す変化点情報として生成する。また、生成部１３３は、現在地ＰＴ２から変化地点ＣＰ３４までの距離「２８０」を、変化地点ＣＰ３４を示す変化点情報として生成する。また、生成部１３３は、現在地ＰＴ２から変化地点ＣＰ４５までの距離「７８０」を、変化地点ＣＰ４５を示す変化点情報として生成する。
【0121】
生成部１３３は、図６（ｅ）に示すように、車両ＶＥの現在地ＰＴ２から、変化地点（ＣＰ２３、ＣＰ３４、ＣＰ４５）までの距離（ｄｉｓｔ）と、車両ＶＥの速度とに基づいて、車両ＶＥが変化地点（ＣＰ２３、ＣＰ３４、ＣＰ４５）に到達する予想時刻を算出する。図６（ｅ）には、生成部１３３が、車両ＶＥが変化地点ＣＰ２３に到達する予想時刻「ＴＭ２３」、車両ＶＥが変化地点ＣＰ３４に到達する予想時刻「ＴＭ３４」、車両ＶＥが変化地点ＣＰ４５に到達する予想時刻「ＴＭ４５」を算出した例が示される。
【0122】
ここで、生成部１３３は、予想時刻「ＴＭ２３」、予想時刻「ＴＭ３４」、予想時刻「ＴＭ４５」を、変化点を示す情報と定める。具体的には、生成部１３３は、予想時刻「ＴＭ２３」を、変化地点ＣＰ２３を示す変化点情報として生成する。また、生成部１３３は、予想時刻「ＴＭ３４」を、変化地点ＣＰ３４を示す変化点情報として生成する。また、生成部１３３は、予想時刻「ＴＭ４５」を、変化地点ＣＰ４５を示す変化点情報として生成する。
【0123】
【0124】
まず、取得部１３１は、車両ＶＥの走行ルートを示す情報を取得する（ステップＳ７０１）。例えば、取得部１３１は、車両ＶＥの走行ルートを示す情報として、車両ＶＥが走行する予定の経路である走行予定経路の情報を取得する。
【0125】
推定部１３２は、ＷＬ種別を推定するタイミングになったか否かを判定する（ステップＳ７０２）。例えば、推定部１３２は、車両ＶＥの走行が開始されてから一定期間が経過した場合、あるいは、車両ＶＥの走行が開始されてから一定距離を走行された場合には、ＷＬ種別を推定するタイミングになったと判定してよい。
【0126】
推定部１３２は、ＷＬ種別を推定するタイミングになっていない場合には（ステップＳ７０２；Ｎｏ）、ＷＬ種別を推定するタイミングになったと判定できるまで待機する。
【0127】
一方、推定部１３２は、ＷＬ種別を推定するタイミングになった場合には（ステップＳ７０２；Ｙｅｓ）、状況把握エンジン２３１から取得した状況情報に基づいて、車両ＶＥが現在走行しているリンクでの運転者Ｄの大変度（運転大変度）を推定する（ステップＳ７０３）。
【0128】
また、推定部１３２は、走行予定経路に含まれるリンクごとにＷＬ種別を予測する（ステップＳ７０４）。例えば、推定部１３２は、走行予定経路と、地図データとを照らし合わせて、車両ＶＥの現在地を含むリンクつまり車両ＶＥが現在走行しているリンク、係るリンクより後に走行予定のリンクそれぞれに対して、ＷＬ種別を推定してよい。なお、推定部１３２は、車両ＶＥが現在走行しているリンクについて推定したＷＬ種別を運転者Ｄの大変度と定めてもよい。
【0129】
次に、生成部１３３は、ステップＳ７０４で得られた推定結果に基づいて、ＷＬ種別が異なるリンク同士を接続するノードが存在するか否かを判定する（ステップＳ７０５）。ＷＬ種別が異なるリンク同士を接続するノードが存在しない場合には（ステップＳ７０５；Ｎｏ）、ステップＳ７０２へと処理が移行される。
【0130】
一方、生成部１３３は、ＷＬ種別が異なるリンク同士を接続するノードが存在する場合には（ステップＳ７０５；Ｙｅｓ）、ＷＬ種別が変化する変化地点として検出する（ステップＳ７０６）。ＷＬ種別が変化する変化地点は、ＷＬ種別が変化する変化点の一例である。
【0131】
そして、生成部１３３は、変化地点の情報に基づいて、変化点情報を生成する（ステップＳ７０７）。例えば、生成部１３３は、車両ＶＥの現在地と、ＷＬ種別が変化する変化地点によって接続されるリンクの距離とに基づいて、現在地から変化地点までの距離を算出し、算出した距離を変化点情報として生成する。また、生成部１３３は、車両ＶＥの現在地と、ＷＬ種別が変化する変化地点によって接続されるリンクの距離とに基づいて、変化地点に車両ＶＥが到達する予想時刻を算出し、算出した予想時刻を変化点情報として生成する。
【0132】
また、生成部１３３は、生成した変化点情報を制御結果記憶部１２２に登録する（ステップＳ７０８）。
【0133】
〔８．変化点情報の再生成と配信〕
図８は、変化点情報の再生成と、変化点情報の配信とに係る処理手順を示すフローチャートである。
図８は、変化点情報の再生成と、変化点情報の配信とに係る処理手順を示すフローチャートである。
【0134】
図８に示すように、車載装置２００の状況把握エンジン２３１は、センサ情報等から得られた状況情報を定期的にサーバ装置１００に送信してよい（ステップＳ８０１）。状況情報には、車両ＶＥの走行状況に関する各種情報が含まれる。
【0135】
サーバ装置１００の検出部１３４は、状況把握エンジン２３１が送信した状況情報を受信する（ステップＳ８０２）。
【0136】
そして、検出部１３４は、状況情報に基づいて、車両ＶＥの走行シーンを識別し、前後の走行シーンに基づいて、走行シーンの変化を検出する（ステップＳ８０３）。
【0137】
例えば、検出部１３４は、走行シーンの変化として、車両ＶＥの運転挙動の変化を検出する。一例として、検出部１３４は、車両ＶＥの運転挙動の変化として、速度の大幅な低下、速度の大幅な上昇、一時停止、停止、徐行運転、カーブ、急発進、急ブレーキ、急ハンドル、衝撃等を検出してよい。
【0138】
また、検出部１３４は、走行シーンの変化として、ＷＬ種別が変化する変化地点に車両ＶＥが侵入したか否かを検出してよい。例えば、図６の例を用いると、検出部１３４は、変化地点ＣＰ２３（ノードＮＤ２３）に車両ＶＥが侵入したか否かを検出してよい。
【0139】
また、検出部１３４は、走行シーンの変化として、走行予定経路に含まれるリンクのうち、車両ＶＥが現在走行している第１のリンクの属性と、車両ＶＥの進行方向に位置し第１のリンクと接続される第２のリンクの属性との比較に基づく属性変化を検出してよい。例えば、図５の例において、車両ＶＥが現在走行しているリンク１０２の属性が「広い道」であり、リンク１０２に接続される先のリンク１０３の属性が「狭い道」であり、「広い道」から「狭い道」へと属性変化することを、リンク１０２上の誘導ポイントで報知することが、誘導情報ＤＢにおいて予め定められていたとする。係る場合、検出部１３４は、誘導情報ＤＢに登録されている係る誘導情報に基づいて、「広い道」から「狭い道」へと属性変化することを検出することができ、車両ＶＥが誘導ポイントに達した際には、走行シーンが変化したことを検出してよい。
【0140】
また、検出部１３４は、走行シーンの変化として、走行予定経路に含まれるリンのうち、車両ＶＥが現在走行しているリンクに存在する所定の特徴地点に対応するエリアに車両ＶＥが侵入したか否かを検出してよい。
【0141】
次に、判定部１３５は、検出部１３４による検出結果に基づいて、車両ＶＥの現時点におけるＷＬ種別が変化したか否かを判定する（ステップＳ８０４）。例えば、判定部１３５は、車両ＶＥの現時点におけるＷＬ種別として、車両ＶＥが現在走行しているリンクでの運転者Ｄの大変度が変化したか否かを判定してよい。
【0142】
車両ＶＥの現時点におけるＷＬ種別に変化なしと判定された場合には（ステップＳ８０４；Ｎｏ）、ステップＳ８０３へと処理が戻される。
【0143】
一方、生成部１３３は、車両ＶＥの現時点におけるＷＬ種別に変化なしと判定された場合には（ステップＳ８０４；Ｙｅｓ）、図７で説明した流れで生成済みの変化点情報を更新する必要性が高まったことを認識し、変化点情報を再生成する（ステップＳ８０５）。
【0144】
例えば、生成部１３３は、検出部１３４により走行シーンの変化を検出された場合には、図７で説明した流れで変化点情報（予想時刻）を算出した際と、走行シーンの変化が検出された現在とでは、車両ＶＥの速度が変化している可能性が高く（すなわち、予想時刻が変化している（誤差が生じている）可能性が高く）、予想時刻の再計算が必要であることを認識する。
【0145】
ここで、検出部１３４が、走行シーンの変化として、車両ＶＥの「停止」を検出したことで、判定部１３５が、車両ＶＥの現時点におけるＷＬ種別が変化したと判定した場合を例に用いて、予想時刻を再計算する手法の一例を示す。例えば、生成部１３３は、車両ＶＥが停止している時間を予測する。例えば、生成部１３３は、車両ＶＥが停止した位置での統計情報に基づいて、車両ＶＥが停止している時間を予測してよい。例えば、生成部１３３は、車両ＶＥの停止時間「３０秒」を予測したとすると、図７で説明した流れで計算された予想時刻に対して「３０秒」を加算することで、予想時刻を再計算する。
【0146】
図８の説明に戻り、配信部１３６は、ステップＳ８０５で再生成された変化点情報を車載装置２００に配信する（ステップＳ８０６）。例えば、配信部１３６は、再生成された変化点情報として、変化地点に車両ＶＥが到達する予想時刻の再計算結果を送信してよい。
【0147】
車載装置２００の情報整合エンジン２３２は、配信部１３６が配信した変化点情報を受信する（ステップＳ８０７）。そして、情報整合エンジン２３２は、変化点情報に基づき、コンテンツを出力させる時刻を決定するためのスケジューリングを行う（ステップＳ８０８）。
【0148】
出力制御部２３３は、情報整合エンジン２３２によってスケジューリングされたタイミングでスピーカーＳＰからコンテンツが出力されるよう制御する（ステップＳ８０９）。
【0149】
【0150】
情報整合エンジン２３２は、アプリケーションＡＰから出力要求情報を受信したか否かを判定する（ステップＳ９０１）。出力要求情報には、出力条件（出力を許可する時刻条件、あるいは、出力を許可する地理的条件）と、出力対象のコンテンツとが含まれてよい。情報整合エンジン２３２は、出力要求情報を受信していない間は（ステップＳ９０１；Ｎｏ）、出力要求情報を受信できるまで待機する。
【0151】
一方、情報整合エンジン２３２は、出力要求情報を受信した場合には（ステップＳ９０１；Ｙｅｓ）、走行予定経路に含まれるリンクの中に、ＷＬ種別「ＦＲＥＥ」を推定されているリンクが存在するか否かを判定する（ステップＳ９０２）。係る処理は、走行予定経路に含まれるリンクの中から、音声によりコンテンツを出力してよいと判断できるリンク（発話許容リンク）を探索する処理に相当する。情報整合エンジン２３２は、探索の結果、ＷＬ種別「ＦＲＥＥ」を推定されているリンクが存在しなかった場合には（ステップＳ９０２；Ｎｏ）、スケジューリング処理を終了してよい。
【0152】
一方、情報整合エンジン２３２は、探索の結果、ＷＬ種別「ＦＲＥＥ」を推定されているリンクが存在した場合には（ステップＳ９０２；Ｙｅｓ）、出力要求情報に含まれるコンテンツの再生時間長に基づいて、コンテンツの再生にかかる所要時間を推定する（ステップＳ９０３）。ここでいう所要時間とは、コンテンツの再生を開始してから終了するまでに必要とされる時間である。
【0153】
また、情報整合エンジン２３２は、ＷＬ種別「ＦＲＥＥ」を推定されているリンクと、所要時間とに基づいて、係るリンクにおいて出力要求情報に含まれるコンテンツを出力可能か否か判定する（ステップＳ９０４）。例えば、情報整合エンジン２３２は、ＷＬ種別「ＦＲＥＥ」を推定されているリンクの時間長が所要時間よりも十分長い場合には、出力要求情報に含まれるコンテンツを出力可能と判定してよい。
【0154】
情報整合エンジン２３２は、出力不可能である場合には（ステップＳ９０４；Ｎｏ）、スケジューリング処理を終了してよい。一方、情報整合エンジン２３２は、出力可能である場合には（ステップＳ９０４；Ｙｅｓ）、変化点情報に基づいて、コンテンツを出力させる予定の時刻を決定する（ステップＳ９０５）。例えば、情報整合エンジン２３２は、出力要求情報に含まれる出力条件を満たすように、コンテンツを出力させる予定の時刻を決定する。
【0155】
【0156】
図１０の例によれば、車両ＶＥが位置ＰＴ２を走行している際に行われた処理によって、変化地点ＣＰ２３を示す変化点情報として、車両ＶＥが変化地点ＣＰ２３に到達する予想時刻「１４時１５分」が算出され、また、変化地点ＣＰ３４を示す変化点情報として、車両ＶＥが変化地点ＣＰ３４に到達する予想時刻「１４時１６分」が算出された例が示される。
【0157】
また、図１５の例によれば、生成部１３３は、その後車両ＶＥが移動し現在時刻「１４時１４分」となった時点で、変化点情報を再計算することで、車両ＶＥが変化地点ＣＰ２３に到達する予想時刻を「１４時１７分」に更新し、車両ＶＥが変化地点ＣＰ３４に到達する予想時刻「１４時１８分」に更新している。
【0158】
係る例では、配信部１３６は、予想時刻「１４時１７分」を示す変化点情報と、予想時刻「１４時１８分」を示す変化点情報とを車載装置２００に配信する。
【0159】
ここで、情報整合エンジン２３２は、コンテンツＣ１の出力要求情報と、コンテンツＣ２の出力要求情報とを受信したとすると、図９で説明した流れで処理を進める。例えば、情報整合エンジン２３２は、コンテンツＣ１の出力条件も考慮した結果、リンク１０２でコンテンツＣ１を出力可能と判定したとすると、図１０に示すように、予想時刻「１４時１７分」までにコンテンツＣ１の再生が完了するような時刻を、コンテンツＣ１を出力させる予定の時刻として決定してよい。
【0160】
また、情報整合エンジン２３２は、コンテンツＣ２の出力条件も考慮した結果、リンク１０４でコンテンツＣ２を出力可能と判定したとすると、図１０に示すように、予想時刻「１４時１８分」以降の時間であって、車両ＶＥがリンク１０４を通過し終わるまでにコンテンツＣ２の再生が完了するような時刻を、コンテンツＣ２を出力させる予定の時刻として決定してよい。
【0161】
〔１０．変形例〕
上記実施形態では、情報整合エンジン２３２が、ＷＬ種別「ＦＲＥＥ」が推定されているリンクを車両ＶＥが走行する際にコンテンツが出力されるようスケジューリングする例を示した。しかしながら、情報整合エンジン２３２は、コンテンツに対して出力の重要度が定められている場合には、重要度によってはＷＬ種別「ＢＵＳＹ」が推定されているリンクを車両ＶＥが走行する際に出力されるようスケジューリングしてもよい。例えば、情報整合エンジン２３２は、重要度「低」であり運転者Ｄが聞き逃しても影響がないと推定されるコンテンツについては、ＷＬ種別「ＦＲＥＥ」が推定されているリンクを車両ＶＥが走行する際に出力されるようスケジューリングしてもよい。一方、情報整合エンジン２３２は、重要度「高」であり運転者Ｄが聞き逃してはいけない有益なコンテンツについては、ＷＬ種別「ＦＲＥＥ」が推定されているリンクを車両ＶＥが走行する際に出力されるようスケジューリングすることが好ましい。なお、情報整合エンジン２３２は、ＷＬ種別「ＢＵＳＹ」が推定されているリンクが運転者Ｄの生活圏に含まれる場合には、重要度「高」が定められているコンテンツが、ＷＬ種別「ＢＵＳＹ」のリンクを車両ＶＥが走行する際に出力されるようスケジューリングしてもよい。
上記実施形態では、情報整合エンジン２３２が、ＷＬ種別「ＦＲＥＥ」が推定されているリンクを車両ＶＥが走行する際にコンテンツが出力されるようスケジューリングする例を示した。しかしながら、情報整合エンジン２３２は、コンテンツに対して出力の重要度が定められている場合には、重要度によってはＷＬ種別「ＢＵＳＹ」が推定されているリンクを車両ＶＥが走行する際に出力されるようスケジューリングしてもよい。例えば、情報整合エンジン２３２は、重要度「低」であり運転者Ｄが聞き逃しても影響がないと推定されるコンテンツについては、ＷＬ種別「ＦＲＥＥ」が推定されているリンクを車両ＶＥが走行する際に出力されるようスケジューリングしてもよい。一方、情報整合エンジン２３２は、重要度「高」であり運転者Ｄが聞き逃してはいけない有益なコンテンツについては、ＷＬ種別「ＦＲＥＥ」が推定されているリンクを車両ＶＥが走行する際に出力されるようスケジューリングすることが好ましい。なお、情報整合エンジン２３２は、ＷＬ種別「ＢＵＳＹ」が推定されているリンクが運転者Ｄの生活圏に含まれる場合には、重要度「高」が定められているコンテンツが、ＷＬ種別「ＢＵＳＹ」のリンクを車両ＶＥが走行する際に出力されるようスケジューリングしてもよい。
【0162】
〔１１．ハードウェア構成〕
上述してきたサーバ装置１００（情報処理装置の一例）は、例えば、図１１に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現されてよい。図１１は、サーバ装置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。
上述してきたサーバ装置１００（情報処理装置の一例）は、例えば、図１１に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現されてよい。図１１は、サーバ装置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。
【0163】
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。
【0164】
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。
【0165】
ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイ等の出力装置、及び、キーボード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。
【0166】
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。
【0167】
例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係るサーバ装置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。
【0168】
〔１２．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。
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。
【0169】
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。例えば、サーバ装置１００が行うものとして説明した処理の一部または全てが、車載装置２００側で行われるよう構成されてもよい。
【0170】
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。
【0171】
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、本発明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】
【0172】
１ システム
１００ サーバ装置
１２０ 記憶部
１２１ 地図情報記憶部
１２２ 制御結果記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 推定部
１３３ 生成部
１３４ 検出部
１３５ 判定部
１３６ 配信部
２００ 車載装置
２３１ 状況把握エンジン
２３２ 情報整合エンジン
２３３ 出力制御部
１００ サーバ装置
１２０ 記憶部
１２１ 地図情報記憶部
１２２ 制御結果記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 推定部
１３３ 生成部
１３４ 検出部
１３５ 判定部
１３６ 配信部
２００ 車載装置
２３１ 状況把握エンジン
２３２ 情報整合エンジン
２３３ 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】