JP2018133696A - 車載装置、コンテンツ提供システムおよびコンテンツ提供方法 - Google Patents

Abstract

【課題】快適な車内空間を提供すること。
【解決手段】実施形態に係る車載装置は、解析部と、推定部と、提供部とを備える。解析部は、車両に乗車した乗員同士のコミュニケーションを解析する。推定部は、解析部によって解析されたコミュニケーションに基づいて乗員同士の関係性を推定する。提供部は、推定部によって推定された関係性の推移に基づいて選択されたコンテンツを提供する。
【選択図】図１Ａ

Description

本発明は、車載装置、コンテンツ提供システムおよびコンテンツ提供方法に関する。

従来、車内に音楽などのコンテンツを提供するコンテンツ提供装置がある。かかるコンテンツ提供装置は、車内の雰囲気にあわせたコンテンツを提供している（例えば、特許文献１参照）。

特開２００４−２１２１６０号公報

しかしながら、従来のコンテンツ提供装置では、車内の雰囲気の判定精度が十分でなく、快適な車内空間を提供するうえで改善の余地があった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、快適な車内空間を提供することができる車載装置、コンテンツ提供システムおよびコンテンツ提供方法を提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、実施形態に係る車載装置は、解析部と、推定部と、提供部とを備える。解析部は、車両に乗車した乗員同士のコミュニケーションを解析する。推定部は、前記解析部によって解析された前記コミュニケーションに基づいて前記乗員同士の現在の関係性を推定する。提供部は、前記推定部によって推定された前記関係性の推移に基づいて選択されたコンテンツを提供する。

実施形態に係る車載装置、コンテンツ提供システムおよびコンテンツ提供方法によれば、快適な車内環境を提供することができる。

図１Ａは、コンテンツ提供方法の概要を示す図である。 図１Ｂは、コンテンツ提供システムの構成を示す図である。 図２は、コンテンツ提供システムのブロック図である。 図３Ａは、推定部による処理の具体例を示す図(その１)である。 図３Ｂは、推定部による処理の具体例を示す図(その２)である。 図３Ｃは、推定部による処理の具体例を示す図(その３)である。 図４Ａは、搭乗記録データベースの一例を示す図である。 図４Ｂは、乗員同士の関係性の推移の一例を示す図である。 図４Ｃは、コンテンツの選択例を示す図(その１)である。 図４Ｄは、コンテンツの選択例を示す図(その２)である。 図４Ｅは、コンテンツの選択例を示す図(その３)である。 図５は、車載装置が実行する処理手順を示すフローチャートである。

以下、添付図面を参照して、実施形態に係る車載装置、コンテンツ提供システムおよびコンテンツ提供方法を詳細に説明する。なお、以下に示す実施形態によりこの発明が限定されるものではない。

まず、図１Ａを用いて実施形態に係るコンテンツ提供方法の概要について説明する。図１Ａは、コンテンツ提供方法の概要を示す図である。なお、かかるコンテンツ提供方法は、車両Ｃに搭載される車載装置１によって実行される。また、図１Ａには、車両Ｃの乗員である２人のカップルの過去（シーン１）と、現在（シーン２）との様子を示す。

ところで、上記した従来技術では、乗員同士の会話量などに基づいて車内の雰囲気を判定し、かかる雰囲気に基づいて車両Ｃ内(以下、車内という)に提供するコンテンツを選択していた。

しかしながら、従来技術では、現在の車内の雰囲気のみに基づいてコンテンツが提供されるため、乗員同士の関係性の理解が十分でなく、適切にコンテンツが提供されているとは言えなかった。

具体的には、例えば、同図のシーン１に示す例では、乗員同士は付き合いたてのカップルであり、互いにまだぎこちなく会話が少ない。また、同図のシーン２に示す例では、図１に示した乗員同士がケンカした後のシーンを示しており、関係性がギクシャクしているため会話が少ない。

このような場合に、従来技術では、シーン１およびシーン２で車内の雰囲気は実際には全く異なるものの、会話量が同等であれば、シーン１およびシーン２で同じコンテンツが提供されることとなる。このため、従来技術では、快適な車内空間を提供するうえで改善の余地があった。

そこで、実施形態に係るコンテンツ提供方法では、過去から現在に至るまでの乗員同士の関係性の推移に基づいてコンテンツを提供することとした。

具体的には、実施形態に係るコンテンツ提供方法では、まず、車両Ｃの乗員同士のコミュニケーションを解析する（ステップＳ１）。ここで、コミュニケーションとは、例えば、乗員同士の会話や、スキンシップなどを含む。

続いて、実施形態に係るコンテンツ提供方法では、解析した乗員同士のコミュニケーションに基づいて乗員同士の現在の関係性を推定する（ステップＳ２）。そして、実施形態に係るコンテンツ提供方法では、関係性の推移に基づいて選択されたコンテンツを提供する（ステップＳ３）。

つまり、実施形態に係るコンテンツ提供方法では、シーン１に示す付き合いたての期間からシーン２に示すケンカするに至るまでの乗員同士の関係性の推移に基づいてコンテンツを提供する。

なお、コンテンツとは、音楽などの音声であるが、アニメやスポーツ、テレビ放送などの音声と動画の組み合わせであってもよい。また、実施形態に係るコンテンツ提供方法では、コンテンツとして目的地の提案を行うこともできる。

このように、実施形態に係るコンテンツ提供方法では、乗員同士の関係性の推移を考慮することで、現在の車内のシーンをより正確に理解することができる。そして、実施形態に係るコンテンツ提供方法では、かかるシーンに応じてコンテンツを提供するため、より最適なコンテンツを提供することができる。

このため、実施形態に係るコンテンツ提供方法によれば、快適な車内空間を提供することができる。ところで、実施形態に係るコンテンツ提供方法では、乗員同士の関係性が良好な場合や、悪化した場合で異なるコンテンツを提供することができる。この点の詳細については、図４Ａ〜Ｅを用いて後述する。

次に、図１Ｂを用いて実施形態に係るコンテンツ提供システム１００の構成について説明する。図１Ｂは、コンテンツ提供システム１００の構成を示す図である。同図に示すように、コンテンツ提供システム１００は、少なくとも1つの車載装置１と、コンテンツ提供サーバ５０とを含む。なお、図１Ｂでは、車載装置１が複数である場合を例示している。

各車載装置１と、コンテンツ提供サーバ５０とは、ネットワークを介して互いに通信可能に接続され、互いに情報を送受信することができる。また、車載装置１は、各車両Ｃ１、Ｃ２・・・、Ｃｎ（ｎは、１以上の自然数）にそれぞれ配置され、各車両Ｃ１、Ｃ２・・・、Ｃｎの乗員同士の現在の関係性を推定する。

そして、各車載装置１は、推定した乗員同士の関係性、現在提供中のコンテンツおよび車両Ｃの位置情報や目的地などを含む車両情報をコンテンツ提供サーバ５０へ送信する。

コンテンツ提供サーバ５０は、車載装置１から上記の車両情報を受信すると、かかる車両情報をビッグデータとして記憶する。そして、コンテンツ提供サーバ５０は、乗員同士の関係性の推移に基づいて最適なコンテンツを選択し、車載装置１へ送信する。

このように、コンテンツ提供システム１００では、コンテンツ提供サーバ５０に乗員同士の関係性をビッグデータとして記憶しておくことで、多くのデータに基づいて最適なコンテンツの提供が可能となる。また、コンテンツ提供システム１００では、乗員が車両を買い替えた場合や、普段と違う車両（例えば、レンタカーなど）に乗車する場合であっても、最適なコンテンツを提供することができる。

次に、図２を用いて実施形態に係るコンテンツ提供システム１００の構成例について説明する。図２は、コンテンツ提供システム１００のブロック図である。なお、図２では、説明を簡単にするために車載装置１が１つである場合について示したが、図１Ｂに示したように複数の車載装置１が含まれていることとしてもよい。

図２に示すように、コンテンツ提供システム１００は、車載装置１と、コンテンツ提供サーバ５０とを備え、車載装置１およびコンテンツ提供サーバ５０は、広域通信網などのネットワークを介して接続される。

また、車載装置１は、マイク２、カメラ３、生体センサ４、端末装置５、出力装置６およびナビゲーション装置７に接続される。マイク２は、車内の音声を集音し、かかる音声を音声信号へ変換する。かかる音声信号は、車載装置１へ出力される。

カメラ３は、例えば、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）などの撮像素子を備えた車載カメラであり、車内の乗員の様子を撮像する。また、カメラ３によって撮像された撮像画像は、車載装置１へ出力される。生体センサ４は、例えば、各乗員が装着するウェアラブルデバイスであり、各乗員の血圧、体温、脈拍などを測定し、測定した生体情報を車載装置１へ送信する。

出力装置６は、例えば、スピーカや、タッチパネルディスプレイであり、車載装置１から出力されるコンテンツを車内に提供する。また、出力装置６は、例えば、図示しない操作部を備え、車載装置１やナビゲーション装置７に対する乗員の操作を受け付ける。

ナビゲーション装置７は、出力装置６に対する乗員の操作に応じて車両Ｃの目的地を設定する。また、ナビゲーション装置７は、目的地までの経路案内等の画像や音声を出力装置６へ出力する。また、ナビゲーション装置７は、車両Ｃの現在地を検出し、検出した現在地および現在の目的地を関連付けた位置情報を車載装置１へ出力する。

端末装置５は、スマートフォンや、タブレット端末、ノートパソコンなどを含み、各乗員が乗車時に保持している可搬性の機器である。端末装置５は、無線または有線通信により、車載装置１と接続し、端末装置５に記憶した端末データを車載装置１へ出力する。

かかる端末データは、端末装置５に固有に割り当てられた認証情報(例えば電話番号など)、端末装置５に記憶された音楽ファイルや動画ファイル等のマルチメディア情報、端末装置５で撮像した写真や動画、ウェブの閲覧履歴、ＳＮＳ(Social Networking Service)情報などを含む。

かかるＳＮＳ情報は、乗員がＳＮＳに登録した登録情報（氏名、生年月日、職業、家族構成、友人情報、趣味など）や、利用履歴情報(他のユーザとのコンタクト履歴や、投稿した写真など)を含む。

車載装置１は、制御部１０と、記憶部２０と、通信部３０とを備える。制御部１０は、取得部１１と、特定部１２と、解析部１３と、推定部１４と、提供部１５とを備える。また、記憶部２０は、マルチメディアデータベース２１を記憶する。

制御部１０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＨＤＤ（Hard Desk Drive）、入出力ポートなどを有するコンピュータや各種回路を含む。

コンピュータのＣＰＵは、例えば、ＲＯＭに記憶された各種プログラムを読み出して実行することによって、制御部１０の取得部１１、特定部１２、解析部１３、推定部１４および提供部１５として機能する。

また、制御部１０の取得部１１、特定部１２、解析部１３、推定部１４および提供部１５の少なくともいずれか一つまたは全部をＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアで構成することもできる。

また、記憶部２０は、たとえば、ＲＯＭ、ＲＡＭおよびＨＤＤに対応する。ＲＯＭ、ＲＡＭおよびＨＤＤは、マルチメディアデータベース２１や各種プログラムの情報等を記憶することができる。

なお、制御部１０は、有線や無線のネットワークで接続された他のコンピュータや可搬型記憶媒体を介してマルチメディアデータベース２１や各種情報を取得することとしてもよい。

制御部１０の取得部１１は、各乗員の端末装置５から端末装置５に記憶された上記した端末データを取得する。取得部１１は、取得した端末データのうち、音楽や動画、写真等をマルチメディアデータベース２１へ記憶させる。また、取得部１１は、端末データのうち、認証情報や、ＳＮＳ情報などを特定部１２へ出力する。

特定部１２は、取得部１１から入力される認証情報に基づいて各乗員を特定する。また、特定部１２は、例えば、ＳＮＳ情報に基づいて各乗員の人間関係を特定し、認証情報に基づいて特定した乗員のそれぞれの乗員ＩＤに人間関係を対応付けた乗員情報として推定部１４へ出力する。かかる人間関係は、例えば、家族、友人、恋人などを示す。

なお、特定部１２は、マイク２から入力される音声信号に対して声紋認証を行ったり、カメラ３から入力される撮像画像を解析したりすることで、各乗員を特定することもできる。また、特定部１２は、ＳＮＳ情報に代えて、後述の解析部１３による解析結果に基づいて人間関係を特定することにしてもよい。

制御部１０の解析部１３は、乗員同士のコミュニケ―ションを解析し、解析結果を推定部１４へ出力する。また、解析部１３は、音声解析部１３ａ、感情解析部１３ｂおよびジェスチャ解析部１３ｃを備える。

音声解析部１３ａは、マイク２から入力される音声信号を解析し、解析結果を推定部１４へ出力する。例えば、音声解析部１３ａは、音声信号を解析し、乗員の発話を検出した場合に、乗員同士が発話していることを示す発話信号を推定部１４へ出力する。

また、音声解析部１３ａは、音声信号に対して隠れマルコフモデルなどを利用した既存の音声認識処理により、乗員同士の会話内容からキーワードを抽出することで、会話内容を解析する。そして、音声認識部１１ａは、かかるキーワードに基づいて現在の会話内容のカテゴリを示すカテゴリ情報を推定部１４へ出力する。

感情解析部１３ｂは、各乗員の感情を解析する。例えば、感情解析部１３ｂは、上記した音声信号に基づき、各乗員の声の高さや、大きさ、生体センサ４から入力される脈拍や血圧の値に応じて各乗員の感情を解析する。感情解析部１３ｂは、解析した各乗員の感情を感情情報として推定部１４へ出力する。

また、感情解析部１３ｂは、カメラ３から入力される各乗員が撮像された撮像画像から各乗員の表情を解析することで、各乗員の感情を解析することにしてもよい。なお、感情解析部１３ｂは、かかる表情解析に既存の画像認識技術を用いることができる。

ジェスチャ解析部１３ｃは、カメラ３から入力される撮像画像から各乗員のジェスチャを解析する。例えば、ジェスチャ解析部１３ｃは、撮像画像から各乗員の顔や手などの特徴点を抽出し、かかる特徴点の時系列的な変化に基づいて各乗員のジェスチャを解析することができる。

ジェスチャ解析部１３ｃは、乗員同士のスキンシップ(頭や肩をなでる仕草など)や、乗員が端末装置５を用いて写真や動画を撮像するなどのジェスチャを解析結果として得ることができる。

そして、ジェスチャ解析部１３ｃは、解析結果に基づくジェスチャ情報を推定部１４へ出力する。なお、ジェスチャ解析部１３ｃによる上記した解析結果は、一例であってこれに限定されるものではない。例えば、ジェスチャ解析部１３ｃは、乗員が泣く仕草や、笑っている仕草などを解析結果として得ることもできる。

推定部１４は、解析部１３によって解析された乗員同士のコミュニケーションに基づいて乗員同士の現在の関係性を推定する。そして、推定部１４は、推定した乗員同士の現在の関係性を含む現在の車内の様子を示す車両情報を通信部３０を介してコンテンツ提供サーバ５０へ送信する。

かかる車両情報は、特定部１２から入力される乗員情報、提供部１５から入力される現在提供中のマルチメディアに関する情報、ナビゲーション装置７から入力される位置情報などを含む。

また、推定部１４は、例えば、乗員同士の発話量、会話内容、感情、ジェスチャなどに応じて現在の乗員同士の関係性を推定することができる。ここで、図３Ａ〜Ｃを用いて推定部１４による処理の詳細について説明する。

図３Ａ〜Ｃは、推定部１４による推定処理の詳細を示す図である。図３Ａに示すように、推定部１４は、乗員同士の発話量に応じて重み付けを行うことで、乗員同士の関係性を推定する。

具体的には、まず、推定部１４は、音声解析部１３aから入力される上記した発話信号に基づき、乗員同士の１０分間の発話量(発話時間)をカウントする。そして、推定部１４は、図３Ａに示すテーブルに基づいて発話量に応じて重み付けを行うことで数値化し、乗員同士の現在の関係性を示す評価値を算出する。

このとき、図３Ａに示すように、推定部１４は、発話量が多いほど、評価値が高くなるように算出する。なお、以下では、評価値が高いほど、関係性が良好であることを意味するものとする。

これは、発話量が多い程、乗員同士の会話が活発であることを意味するためである。すなわち、推定部１４は、発話量に応じて会話の盛り上がり度合を乗員同士の関係性の評価値として算出する。

このように、推定部１４は、発話量に基づいて乗員同士の関係性を推定することで、煩雑な処理を行うことなく、乗員同士の関係性を容易に推定することができる。

なお、推定部１４は、ジェスチャ解析部１３ｃから入力されるジェスチャ情報に基づいて評価値を更新することにしてもよい。例えば、乗員同士が、１０分間のスキンシップの量が多いほど、上記の評価値を高い値へ更新する。

これは、乗員同士のスキンシップが多いほど、乗員同士の関係性が親密であることが想定されるためである。このため、推定部１４は、発話量に加えてスキンシップを考慮して乗員同士の関係性を推定することで、より正確に乗員同士の関係性を推定することができる。なお、推定部１４は、かかる評価値をスキンシップの種類に応じて異なる値とすることもできる。

次に、図３Ｂを用いて発話内容に基づく、推定部１４の推定処理について説明する。例えば、推定部１４は、図３Ａで算出した評価値に発話内容に基づく評価値を加算する。なお、推定部１４は、現在の発話内容を音声解析部１３ａから入力されるカテゴリ情報として得ることができる。

推定部１４は、かかるカテゴリ情報に基づく発話内容と、図３Ｂに示すテーブルとに基づいて現在の発話内容の評価値を算出する。このように、推定部１４は、発話量のみならず、発話内容に基づいて関係性を評価するため、より正確に関係性を推定することができる。

なお、図３Ｂに示す評価値のテーブルは、あくまで例示であって、これに限定されるものではない。また、推定部１４は、人間関係に応じて異なるテーブルを用いて評価値を算出することにしてもよい。かかる場合に、推定部１４は、関係性をより正確に推定することができる。

次に、図３Ｃを用いて推定部１４が乗員の感情に基づいて関係性を評価する場合について説明する。例えば、推定部１４は、図３Ａおよび図３Ｂで算出した評価値に感情に応じた係数を乗算することで、乗員同士の関係性の評価値を算出する。

具体的には、図３Ｃに示すように、推定部１４は、ポジティブな感情であれば、評価値が高くなるように正の係数に設定し、ネガティブな感情であれば、評価値が低くなるように負の係数に設定する。

推定部１４は、上記した評価値に対して乗員の感情に基づく係数を乗算することで、最終的な評価値として算出する。このとき、例えば、推定部１４は、各乗員の感情の係数の平均値を係数として用いることにしてもよいし、あるいは、各乗員の感情の組み合わせに基づいて別途作成されたテーブルを用いて係数を設定することもできる。

このように、推定部１４は、発話量や発話内容に加えて、乗員同士の感情に基づいて乗員同士の関係性を推定することで、より正確に関係性を推定することができる。

なお、図３Ａ〜Ｃを用いて説明した推定部１４による乗員同士の関係性の評価値の算出方法は、一例であって、これに限定されるものではない。すなわち、推定部１４は、乗員同士の発話量、発話内容および感情の少なくとも１つに基づいて他の評価関数やアルゴリズム等を用いて乗員同士の関係性の評価値を算出することとしてもよい。

図２の説明に戻り、制御部１０の提供部１５について説明する。提供部１５は、乗員同士の関係性の推移に基づいて選択されたコンテンツを提供する。具体的には、提供部１５は、コンテンツ提供サーバ５０から入力される後述のコンテンツ情報に基づいてコンテンツを提供する。

例えば、コンテンツ情報が音楽や動画等のマルチメディアの再生を指示する場合、まず、提供部１５は、コンテンツ情報に基づいて記憶部２０のマルチメディアデータベース２１から該当するコンテンツを選択する。そして、提供部１５は、かかるコンテンツを再生し、出力装置６へ出力することで、車内にコンテンツを提供する。

また、コンテンツ情報が、目的地の提案である場合、提供部１５は、かかるコンテンツ情報をテキストデータや、音声データへ変換し、出力装置６へ出力する。これにより、提供部１５は、コンテンツとして目的地を提案することができる。

次に、コンテンツ提供サーバ５０の構成について説明する。図２に示すように、コンテンツ提供サーバ５０は、制御部６０と、記憶部７０と、通信部８０とを備える。

コンテンツ提供サーバ５０の制御部６０は、車載装置１から送信される車両情報から乗員同士の関係性の推移に基づいてコンテンツ情報を生成し、かかるコンテンツ情報を通信部８０を介して車載装置１へ送信する。

また、制御部６０は、判定部６１と、選択部６２とを備える。また、記憶部７０は、関係性辞書データベース７１と、搭乗記録データベース７２とを記憶する。

制御部６０の判定部６１は、車載装置１から受信した車両情報に基づいて乗員同士の関係性と、記憶部７０の関係性辞書データベース７１とに基づいて現在の車内のシーンを判定する。

なお、関係性辞書データベース７１は、現在の車内のシーンを判定する基準となる関係性情報を記憶したデータベースである。かかる基準となる情報は、例えば、関係性（推定部１４によって算出された評価値）の推移と、その後の関係性の変化(例えば、恋人同士の付き合いたての時期、倦怠期、結婚に至る時期など)などをサンプリングデータとして機械学習によって作成される。

まず、判定部６１は、例えば、搭乗記録データベース７２から現在の乗員同士の評価値の履歴と、関係性辞書データベース７１から関係性情報とを取得する。

そして、判定部６１は、上記した評価値の推移と、関係性情報とのマッチング処理によって、現在の車内のシーンを判定し、判定結果を選択部６２へ出力する。

このように、判定部６１は、乗員同士の関係性の推移に基づいて現在の車内のシーンを判定することで、現在のみの関係性に基づいてかかるシーンを判定する場合に比べてより多くの情報からかかるシーンを判定することができる。

したがって、判定部６１は、より正確に現在の車内のシーンを判定することができる。なお、上記した判定部６１による判定処理は一例であって、これに限定されるものではない。また、判定部６１は、車載装置１から受信した車両情報を搭乗記録データベース７２へ各乗員ＩＤのフォルダに時系列に記憶させる処理を行う。

選択部６２は、判定部６１の判定結果に基づいて車内で提供するコンテンツを選択し、選択したコンテンツを示すコンテンツ情報を通信部８０を介して車載装置１へ送信する。これにより、車載装置１の提供部１５では、乗員同士の関係性の推移に基づいて選択されたコンテンツを提供することとなる。

ここで、図４Ａ〜Ｅを用いて選択部６２による処理の詳細について説明する。図４Ａは、搭乗記録データベース７２の一例を示す図である。図４Ｂは、乗員の関係性の推移の一例を示す図である。図４Ｃ〜Ｅは、コンテンツの選択例を示す図である。なお、図４Ａでは、説明を簡単にするため、搭乗記録データベース７２のうち、現在の車両Ｃの乗員である乗員Ａおよび乗員Ｂに関する情報のみを示す。

また、以下では、乗員Ａおよび乗員Ｂの人間関係が恋人である場合を例にとって説明し、乗員Ａおよび乗員Ｂの両者を併せて指す場合に、「２人」と記載する場合がある。

同図に示すように、搭乗記録データベース７２には、乗員情報、関係履歴情報、走行履歴情報、マルチメディア履歴情報が記憶される。乗員情報は、乗員の氏名、年齢、職業、趣味などを含む。

また、関係履歴情報は、乗員Ａおよび乗員Ｂの関係性の履歴を示す。また、走行履歴情報は、車両Ｃが乗員Ａおよび乗員Ｂを乗せて走行した位置や目的地などの履歴を示す。また、マルチメディア履歴情報は、提供したマルチメディアの履歴を示す。

ここで、図４Ｂを用いて関係履歴情報の具体例について説明する。図４Ｂは、乗員同士の関係性の推移の一例を示す図である。なお、同図では、縦軸に推定部１４によって推定された評価値を示し、横軸にかかる評価値が推定された月日を示す。

同図に示すように、選択部６２は、評価値の所定期間における上昇率が閾値を超えた場合、新たなコンテンツを選択し、評価値が低下した場合、過去のコンテンツを選択する。なお、以下では、評価値の上昇率が閾値を超えて上昇する場合を「パターンａ」とし、評価値が低下する場合を「パターンｂ」と記載する。

まず、図４Ｃを用いてパターンａにおける選択部６２による処理について説明する。図４Ｃに示すように、例えば、選択部６２は、乗員Ａおよび乗員Ｂの乗員情報に基づいて新たなコンテンツを選択することができる。

具体的には、例えば、選択部６２は、２人の乗員情報の中から、趣味を抽出し、かかる趣味における共通点を探索する。図４Ｃに示す例では、選択部６２は、乗員Ａの趣味である「食べ歩き」と、乗員Ｂの趣味である「料理」とを共通の「食に関する趣味」として抽出することができる。

かかる場合に、選択部６２は、「食に関する趣味」に基づき、例えば、周辺のレストランを目的地として提案するコンテンツを選択し、かかるコンテンツに関するコンテンツ情報を図２に示した車載装置１の提供部１５へ送信する。

つまり、コンテンツ提供システム１００は、乗員Ａおよび乗員Ｂの関係性が良好な場合に、新たな思い出作りを提案することができる。これにより、２人がより親密になるための円滑なコミュニケーションを支援することができる。

なお、パターンａの場合に、選択部６２は、単にＢＧＭを流すように車載装置１へ指示することにしてもよい。これにより、会話等が盛り上がっている場合に、会話を阻害しないようにすることができる。

次に、図４Ｄおよび図４Ｅを用いて図４Ｂに示しパターンｂの場合における選択部６２による処理について説明する。図４Ｄおよび図４Ｅに示すように、パターンｂの場合、選択部６２は、例えば、走行履歴情報や、マルチメディア履歴情報に基づいて過去のコンテンツを提供することができる。

選択部６２は、図４Ｂに示す評価値が現在の評価値よりも高かった期間Ｐの走行履歴情報や、マルチメディア履歴情報に基づいてコンテンツを選択する。例えば、図４Ｄに示すように、選択部６２は、走行履歴情報から期間Ｐに乗員Ａおよび乗員Ｂが一緒に行った場所を抽出する。

そして、選択部６２は、抽出した場所の中から、例えば、現在地に近い場所を目的地として提案することができる。すなわち、選択部６２は、関係性が良好であった期間Ｐに２人で行った思い出の場所を目的地に提案することができる。

また、図４Ｅに示すように、選択部６２は、マルチメディア履歴情報に基づいて上記した期間Ｐに再生した音楽や、撮った写真をコンテンツとして選択することができる。

なお、図４Ｅに示す再生履歴とは、車内で提供した音楽や動画などの履歴を示し、撮像履歴とは、乗員Ａおよび乗員Ｂが端末装置５で写真や動画を撮像した履歴を示す。

図４Ｅに示すように、選択部６２は、期間Ｐに車内でおいて２人で聞いた音楽・動画を選択する。これにより、車内では、関係が良好だった期間Ｐの思い出の音楽・動画が提供される。このように、期間Ｐの音楽や動画を提供することで、関係性の改善を図ることができる。

また、選択部６２は、撮像履歴に基づいて期間Ｐに撮像された思い出の写真の提供を指示することもできる。このように、思い出の写真を提供することで、期間Ｐの様子をより強く思い出させることができる。このため、円滑なコミュニケーションを支援することができる。

かかる場合に、コンテンツ提供システム１００では、一回の旅行の写真を収集し、収集した写真を編集して提供することにしてもよい。かかる場合に、コンテンツ提供システム１００では、例えば、乗員がレンタカーを使用する場合、レンタカーを借りてから、返すまでの期間を一回の旅行として認識するようにしてもよい。

また、乗員が車両Ｃを使用する場合、コンテンツ提供システム１００は、車両Ｃが出発地（例えば、自宅）を出発後、複数の乗員を搭乗させてから、再び乗員が運転者のみとなった後に、出発地に帰着し、エンジンを停止させるまでの期間を一回の旅行として認識する。すなわち、コンテンツ提供システム１００では、旅行の過程で、乗員が宿泊等を行った場合であっても、複数の乗員が車両Ｃに再度乗車した場合に、旅行が継続していると認識することができる。

なお、上記した選択部６２による処理は、一例であってこれに限定されるものではない。すなわち、選択部６２は、パターンａの場合に、乗員情報に代えて、走行履歴情報や、マルチメディア情報に基づいてコンテンツを選択することにしてもよいし、あるいは、パターンｂの場合に、乗員情報に基づいてコンテンツを選択することにしてもよい。また、選択部６２は、パターンａの場合に、過去のコンテンツを選択し、パターンｂの場合に新たなコンテンツを選択することにしてもよい。

また、選択部６２は、車両Ｃの走行位置に応じて提供するコンテンツを選択することもできる。例えば、選択部６２は、車両Ｃが過去に走行した場所を通った場合に、かかる場所を走行したときに提供したコンテンツを選択したり、あるいは、過去に行った目的地の周辺を通りかかった場合に、かかる目的地を提案したりすることもできる。

これにより、車載装置１では、関係性の推移にのみならず、走行位置に応じて適切なコンテンツを提供することができる。なお、選択部６２は、季節やイベント情報などに応じてコンテンツとして目的地の提案を行うことにしてもよい。

さらに、コンテンツ提供システム１００では、例えば、乗員からの指示に応じてコンテンツを選択し、提供することもできる。例えば、乗員が、目的地の設定時に「思い出の場所」などを設定した場合に、コンテンツ提供システム１００は、図４Ｄに示した走行履歴情報に基づいて思い出の場所を抽出し、かかる場所を目的地に提案することもできる。換言すると、コンテンツ提供システム１００では、所定の操作によって乗員がコンテンツ提供サーバ５０へアクセスすることができる。

次に、図５を用いて実施形態に係る車載装置１が実行する処理手順について説明する。図５は、車載装置１が実行する処理手順を示すフローチャートである。

同図に示すように、まず、特定部１２は、乗員を特定し（ステップＳ１０１）、解析部１３は、乗員同士のコミュニケーションを解析する（ステップＳ１０２）。

続いて、推定部１４は、乗員同士の現在の関係性を推定し（ステップＳ１０３）、推定した現在の関係性をコンテンツ提供サーバ５０へ送信する（ステップＳ１０４）。

次に、提供部１５は、通信部３０を介して関係性の推移に応じて選択されたコンテンツ情報を受信する（ステップＳ１０５）。そして、提供部１５は、コンテンツ情報に基づいてコンテンツを提供し（ステップＳ１０６）、処理を終了する。

上述したように、実施形態に係る車載装置１は、解析部１３と、推定部１４と、提供部１５とを備える。解析部１３は、車両Ｃに乗車した乗員同士のコミュニケーションを解析する。推定部１４は、解析部１３によって解析されたコミュニケーションに基づいて乗員同士の現在の関係性を推定する。提供部１５は、推定部１４によって推定された関係性の推移に基づいて選択されたコンテンツを提供する。したがって、実施形態に係る車載装置１によれば、快適な車内空間を提供することができる。

ところで、上記した実施形態では、乗員が２人である場合について説明したが、乗員は、３人以上であってもよい。また、上記した実施形態では、乗員同士の人間関係が恋人である場合について説明したが、人間関係は、親子、家族、友人、同僚などについても同様に適用することができる。

また、コンテンツ提供システム１００では、乗員同士が初めての組み合わせである場合に、例えば、コンテンツ提供サーバ５０に記憶した搭乗記録データベース７２から現在の乗員同士の組み合わせと類似する組み合わせにおいて車内に提供したコンテンツを提供することもできる。かかる場合に、例えば、コンテンツ提供システム１００は、乗員の両親などの親族に提供したコンテンツを提供することにしてもよい。

また、実施形態に係るコンテンツ提供システム１００では、例えば、乗員が端末装置５で撮像した写真などをＳＮＳに自動で投稿するようにしてもよい。これにより、乗員がＳＮＳに投稿する操作を省略することができる。

ところで、コンテンツ提供サーバ５０に記憶された搭乗記録データベース７２をタクシーシステムに活用することもできる。具体的には、タクシーの乗客を車載装置１で特定し、コンテンツ提供サーバ５０は、搭乗記録データベース７２に基づいてかかる乗客の住所や、よく利用する目的地などの情報を車載装置１へ送信することができる。かかる場合に、例えば、コンテンツ提供サーバ５０は、乗員が普段利用する道順を併せて車載装置１へ送信することができる。そして、車載装置１は、かかる情報をタクシーのドライバへ報知することで、乗員に目的地までの道順を尋ねることなく、乗客を目的地まで運ぶことができる。これにより、タクシーのサービス向上に貢献することができる。

さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な様態は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲および、その均等物によって定義される統括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変化が可能である。

１ 車載装置
１１ 取得部
１２ 特定部
１３ 解析部
１３ａ 音声解析部
１３ｂ 感情解析部
１３ｃ ジェスチャ解析部
１４ 推定部
１５ 提供部
５０ コンテンツ提供サーバ
６１ 判定部
６２ 選択部
７１ 関係性辞書データベース
７２ 搭乗記録データベース

Claims (8)

1. 車両に乗車した乗員同士のコミュニケーションを解析する解析部と、
   前記解析部によって解析された前記コミュニケーションに基づいて前記乗員同士の現在の関係性を推定する推定部と、
   前記推定部によって推定された前記関係性の推移に基づいて選択されたコンテンツを提供する提供部と
   を備えることを特徴とする車載装置。
2. 前記解析部は、
   前記乗員同士のコミュニケーションの量、内容、および感情の少なくとも一つを解析し、
   前記推定部は、
   前記解析部によって解析された前記コミュニケーションの量、内容、および感情の少なくとも一つを数値化して算出した評価値に基づいて前記乗員同士の現在の関係性を推定し、
   前記提供部は、
   前記推定部によって推定された前記評価値の推移に基づいて前記選択されたコンテンツを提供すること
   を特徴とする請求項１に記載の車載装置。
3. 前記提供部は、
   前記推定部によって推定された前記評価値が所定の閾値よりも低い期間において、前記評価値が当該閾値よりも高かった期間に提供した過去のコンテンツを提供すること
   を特徴とする請求項２に記載の車載装置。
4. 前記提供部は、
   前記推定部によって推定された前記評価値の所定期間における上昇率が所定の閾値を超えた場合に、新たなコンテンツを提供すること
   を特徴とする請求項２または３に記載の車載装置。
5. 前記提供部は、
   前記車両の位置に応じたコンテンツを提供すること
   を特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の車載装置。
6. 前記乗員の端末装置から前記端末装置に記憶された画像を含む端末データを取得する取得部
   をさらに備え、
   前記提供部は、
   前記取得部によって取得された前記画像を含む前記コンテンツを提供すること
   を特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の車載装置。
7. 請求項１〜６のいずれか一つに記載の車載装置と、
   前記車載装置との通信により情報の送受信を行うサーバと
   を備えることを特徴とするコンテンツ提供システム。
8. 車両に乗車した乗員同士のコミュニケーションを解析する解析工程と、
   前記解析工程によって解析された前記コミュニケーションに基づいて前記乗員同士の現在の関係性を推定する推定工程と、
   前記推定工程によって推定された前記関係性の推移に基づいて選択したコンテンツを提供する提供工程と
   を含むことを特徴とするコンテンツ提供方法。

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