JP6222580B2 - 提示情報学習方法、サーバおよび端末装置 - Google Patents

Description

本発明は、移動体の運転者に対して有用な情報を提示するための学習を行なう提示情報学習方法に関する。

従来、車両において運転者に情報を提示するシステムが提案されている（例えば、特許文献１参照）。このシステムでは、車両の走行環境が検出され、その走行環境が作動条件を満たしているときに、車載機器の使用を案内する情報が運転者に提示される。さらに、このシステムでは、提示された情報に対して運転者が車載機器を使用しなかった場合には、その後、走行環境が作動条件を満たしているときでも、その情報は再び提示されることがない。これにより、使用する意思のない運転者に煩わしさを感じさせることを防止することができる。また、アクセルの状態に基づいて運転者への情報の提示を抑止する装置も提案されている（例えば特許文献２参照）。

特開２００８−３０５３１９号公報 特開２００１−０４７９４９号公報

しかしながら、上記特許文献１および特許文献２では、運転者に対して有用な情報を提示するための学習を適切に行なうことができないという問題がある。

そこで、本発明は、移動体の運転者に対して有用な情報を提示するための学習を適切に行なうことができる提示情報学習方法を提供する。

本発明の一態様に係る提示情報学習方法は、移動体の運転者に対して情報を提示するための学習を行なう提示情報学習方法であって、複数の提示用情報のうち、前記運転者に提示された情報である提示情報に対する前記運転者の応答の結果を取得する応答取得ステップと、前記運転者の運転負荷を特定する運転負荷特定ステップと、前記複数の提示用情報のそれぞれに対応付けられた、当該提示用情報を提示するか否かを判断するために参照される参照情報のうち、前記提示情報に対応付けられた参照情報を、特定された前記運転負荷と、取得された前記応答の結果とに基づいて更新することによって、前記学習を行なう学習ステップとを含む。

なお、これらの包括的または具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムおよび記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。

本発明の提示情報学習方法は、移動体の運転者に対して有用な情報を提示するための学習を適切に行なうことができる。

図１は、実施の形態におけるシステムの構成を示す図である。 図２は、実施の形態における車の内部を示す図である。 図３は、実施の形態における端末装置およびサーバの構成を示すブロック図である。 図４は、実施の形態における提示用情報記憶部に格納されている情報の一例を示す図である。 図５は、実施の形態におけるユーザ嗜好記憶部に格納されている情報の一例を示す図である。 図６は、実施の形態における提示条件記憶部に格納されている情報の一例を示す図である。 図７は、実施の形態におけるディスプレイに表示される提示用情報の一例を示す図である。 図８は、実施の形態における提示学習部の構成を示すブロック図である。 図９は、実施の形態における優先度の変動量の一例を示す図である。 図１０は、実施の形態における提示学習部の処理動作を示すフローチャートである。 図１１は、実施の形態における応答種別判定処理を示すフローチャートである。 図１２は、実施の形態の変形例に係る提示学習部の構成を示すブロック図である。 図１３は、実施の形態の変形例に係る端末装置の構成を示すブロック図である。 図１４Ａは、提示情報学習装置の構成を示すブロック図である。 図１４Ｂは、提示情報学習装置によって行なわれる提示情報学習方法のフローチャートである。 図１５は、実施の形態およびその変形例に適用可能な情報提供システムの全体構成を示す図である。 図１６は、実施の形態およびその変形例に適用可能なサービスの類型１（自社データセンタ型）を示す図である。 図１７は、実施の形態およびその変形例に適用可能なサービスの類型２（ＩａａＳ利用型）を示す図である。 図１８は、実施の形態およびその変形例に適用可能なサービスの類型３（ＰａａＳ利用型）を示す図である。 図１９は、実施の形態およびその変形例に適用可能なサービスの類型４（ＳａａＳ利用型）を示す図である。

（本発明の基礎となった知見）
本発明者は、「背景技術」の欄において記載した技術に関し、以下の問題が生じることを見出した。

特許文献１のシステムでは、上述のように、提示された情報に対して運転者が車載機器を使用しなかった場合には、その後、走行環境が作動条件を満たしているときでも、その情報は再び提示されることがない。つまり、このシステムでは、運転者に対して有用な情報を提示するための学習が、運転者の応答の結果に基づいて行なわれている。

しかし、運転者の運転負荷が高い場合には、運転者は所望の応答を行うことができない場合がある。したがって、このような場合、上記特許文献１のシステムでは、運転者に有用な情報を提示するための学習を適切に行なうことができないという問題がある。

また、特許文献２の装置では、アクセルの踏み込み状態が検出され、そのアクセルの踏み込み量に応じて、運転者への情報の提示が抑止される。つまり、この装置では、アクセルの踏み込み状態に基づいて、運転者の運転負荷が推定され、その運転負荷が高いときに、運転者への情報の提示が抑止される。

しかし、上記特許文献２の装置では、情報の提示が抑止されるため、運転者に有用な情報を提示することができない。また、特許文献１の技術に特許文献２の技術を適用しても、運転負荷が高い場合には、情報の提示が抑止されるため、運転者の応答を受けることができずに、運転者に有用な情報を提示するための学習を適切に行なうことができない。さらに、車の運転時には運転負荷が刻々と変わるため、情報提示の開始時には運転負荷が低くても、その直後に運転負荷が高くなってしまう場合がある。このような場合には、運転者は所望の応答を行うことが困難となる。したがって、上述の学習は適切に働かないため、運転者に有用な情報を提示することが困難となる。

このような問題を解決するために、本発明の一態様に係る提示情報学習方法は、移動体の運転者に対して情報を提示するための学習を行なう提示情報学習方法であって、複数の提示用情報のうち、前記運転者に提示された情報である提示情報に対する前記運転者の応答の結果を取得する応答取得ステップと、前記運転者の運転負荷を特定する運転負荷特定ステップと、前記複数の提示用情報のそれぞれに対応付けられた、当該提示用情報を提示するか否かを判断するために参照される参照情報のうち、前記提示情報に対応付けられた参照情報を、特定された前記運転負荷と、取得された前記応答の結果とに基づいて更新することによって、前記学習を行なう学習ステップとを含む。

これにより、応答の結果だけでなく、運転者の運転負荷にも基づいて、提示用情報を提示するか否かを判断するための参照情報が更新されるため、運転者に対して有用な情報を提示するための学習を適切に行なうことができる。

また、前記複数の提示用情報のそれぞれには、前記参照情報として優先度が対応付けられてあり、前記学習ステップでは、前記複数の提示用情報のそれぞれに対応付けられた優先度のうち、前記提示情報に対応付けられた優先度を更新することによって、前記学習を行なってもよい。例えば、前記学習ステップでは、特定された前記運転負荷と、取得された前記応答の結果とに基づいて、前記運転者の応答が肯定的な応答、否定的な応答および中立的な応答のうちの何れであるかを判定し、前記運転者の応答が肯定的な応答と判定された場合には、前記提示情報に対応付けられた優先度を上げ、前記運転者の応答が否定的な応答と判定された場合には、前記提示情報に対応付けられた優先度を下げ、前記運転者の応答が中立的な応答と判定された場合には、前記提示情報に対応付けられた優先度を維持する。

これにより、応答の結果だけでなく、運転者の運転負荷にも基づいて、優先度が更新されるため、複数の提示用情報のそれぞれに対応付けられた優先度を参照することによって、運転者に対してより有用な提示用情報、言い換えれば、運転者の嗜好により適した提示用情報を選択して提示することができる。

また、前記複数の提示用情報のそれぞれには、当該提示用情報を提示するために満たされるべき条件が前記参照情報として対応付けられてあり、前記学習ステップでは、前記複数の提示用情報のそれぞれに対応付けられた条件のうち、前記提示情報に対応付けられた条件を更新することによって、前記学習を行なってもよい。例えば、前記学習ステップでは、特定された前記運転負荷と、取得された前記応答の結果とに基づいて、前記運転者の応答が肯定的な応答、否定的な応答および中立的な応答のうちの何れであるかを判定し、前記運転者の応答が肯定的または否定的な応答と判定された場合には、前記提示情報に対応付けられた条件を変更し、前記運転者の応答が中立的な応答と判定された場合には、前記提示情報に対応付けられた条件を維持する。

これにより、応答の結果だけでなく、運転者の運転負荷にも基づいて、条件（提示条件）が更新されるため、複数の提示用情報のそれぞれに対応付けられた条件を参照することによって、運転者に対してより有用な提示用情報、言い換えれば、運転者の嗜好により適した提示用情報を選択して提示することができる。

また、前記学習ステップでは、取得された前記応答の結果が、前記運転者からの応答がなかったことを示す場合には、特定された前記運転負荷が閾値よりも低いか否かを判別し、前記運転負荷が前記閾値以上であると判別された場合には、前記運転者の応答は中立的な応答であると判定し、前記運転負荷が前記閾値よりも低いと判別された場合には、前記運転者の応答が否定的な応答であると判定してもよい。

これにより、運転者からの応答がなかったときに、運転負荷が高ければ、運転者の応答は中立的な応答として判定され、その結果、優先度または条件は変更されずに維持される。つまり、運転者からの応答がなかったときに、運転負荷が高いという状況では、運転者は所望の応答をしようとしても、運転負荷が高いために、応答することができなかった可能性が十分にある。したがって、このような状況では、優先度または条件が変更されずに維持されることによって、より適切な学習を行なうことができる。一方、運転者からの応答がなかったときに、運転負荷が低ければ、運転者の応答は否定的な応答として判定され、その結果、優先度または条件は変更される。つまり、運転者からの応答がなかったときに、運転負荷が低いという状況では、運転者は提示情報に対して興味を示さなかった可能性が十分にある。したがって、このような状況では、優先度または条件が変更されることによって、より適切な学習を行なうことができる。

また、前記学習ステップでは、取得された前記応答の結果が、前記運転者からの応答がなかったことを示す場合には、特定された前記運転負荷が閾値よりも低いか否かを判別し、前記運転負荷が前記閾値以上であると判別された場合には、前記複数の提示用情報のそれぞれに対応付けられた参照情報のうち、前記提示情報に対応付けられた参照情報を維持し、前記運転負荷が前記閾値よりも低いと判別された場合には、前記複数の提示用情報のそれぞれに対応付けられた参照情報のうち、前記提示情報に対応付けられた参照情報を変更してもよい。

これにより、運転者からの応答がなかったときに、運転負荷が高ければ、参照情報は変更されずに維持される。つまり、運転者からの応答がなかったときに、運転負荷が高いという状況では、運転者は所望の応答をしようとしても、運転負荷が高いために、応答することができなかった可能性が十分にある。したがって、このような状況では、参照情報が変更されずに維持されることによって、より適切な学習を行なうことができる。一方、運転者からの応答がなかったときに、運転負荷が低ければ、参照情報は変更される。つまり、運転者からの応答がなかったときに、運転負荷が低いという状況では、運転者は提示情報に対して興味を示さなかった可能性が十分にある。したがって、このような状況では、参照情報が変更されることによって、より適切な学習を行なうことができる。

また、前記提示情報学習方法は、さらに、前記複数の提示用情報のそれぞれに対応付けられた参照情報を参照することによって、前記複数の提示用情報の中から何れか１つの提示用情報を選択し、提示情報として出力部から出力させる選択ステップを含んでもよい。例えば、前記複数の提示用情報のそれぞれには、当該提示用情報を提示するために満たされるべき条件と優先度とが前記参照情報として対応付けられてあり、前記提示情報学習方法は、さらに、前記移動体および前記運転者の少なくとも一方に関する状態を示す状態情報を取得する状態取得ステップを含み、前記選択ステップでは、前記複数の提示用情報の中から、基準値よりも高い優先度と、取得された前記状態情報によって示される状態に対して満たされている条件とに対応付けられた提示用情報を選択する。

これにより、運転者により有用な提示用情報、言い換えれば、運転者の嗜好により適した提示用情報を提示することができる。

なお、これらの包括的または具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたは記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。

以下、実施の形態について、図面を参照しながら説明する。

なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的または具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。

（実施の形態）
図１は、本実施の形態におけるシステムの構成を示す図である。

本実施の形態におけるシステムは、例えば車１０００に搭載された端末装置と、その端末装置と通信ネットワーク３０００を介して接続されたサーバ２０００とを備える。

車１０００、またはその車１０００に備えられた端末装置などの各機器は、運転者（ドライバ）による運転によって移動体として移動する。サーバ２０００は、車１０００の端末装置と通信ネットワーク３０００を介して通信する。なお、車１０００に搭載された端末装置は、ドライバによる運転時に移動体として移動するものであればよく、車１０００に予め設置された装置であっても、車１０００から離して持ち運び可能な装置であってもよい。

具体的には、端末装置は、移動体およびドライバの少なくとも一方に関する状態を示す状態情報と、移動体から提示された情報に対するドライバの応答を示す応答情報とを生成する。そして、端末装置は、その状態情報および応答情報をサーバ２０００に送信する。サーバ２０００は、端末装置から送信された状態情報および応答情報を受信し、それらの情報を用いて、ドライバに対して有用な情報を提示するための学習を行なう。つまり、本実施の形態におけるサーバ２０００は、提示情報学習装置を備え、後述する提示情報学習方法にしたがって上述の学習を行う。そして、サーバ２０００は、その学習の結果に基づいて、ドライバに提示するための提示用情報を選択して車１０００の端末装置に送信する。端末装置は、その提示用情報を受信すると、車１０００内にあるディスプレイおよびスピーカのうちの少なくとも１つである出力部から、その提示用情報を画像または音声で出力させる。これにより、提示用情報がドライバに対して提示される。この提示用情報は、インターネットなどの通信ネットワークまたはローカルストレージから取得されるものである。

図２は、本実施の形態における車１０００の内部を示す図である。

車１０００には、ナビゲーション装置（カーナビゲーション装置）１１００、インスツルメント・パネル（インパネ）１２００、およびスイッチ１２０１，１２０２が備えられている。

ナビゲーション装置１１００は、車１０００のステアリング・ホイール（以下、ステアリングまたはハンドルという）の左側に備え付けられている。ここで、このナビゲーション装置１１００が上述の端末装置として構成されていてもよく、車１０００内にあるナビゲーション装置１１００以外の他の装置が上述の端末装置として構成されていてもよい。

インパネ１２００は、車１０００の速度および回転数などのうちの少なくとも１つを液晶ディスプレイによって表示する。なお、このようなインパネ１２００は、メーターディスプレイ、ディスプレイメーター、またはパネルディスプレイなどと称される。端末装置は、このインパネ１２００に対して情報を表示させてもよく、あるいは、ヘッドアップディスプレイに表示させてもよい。

スイッチ１２０１，１２０２は、車１０００のステアリングに備え付けられており、ドライバからの操作または応答を受け付ける。

図３は、本実施の形態における端末装置１００とサーバ２０００の構成を示すブロック図である。

車１０００には、端末装置１００、操作部１１０、処理実行部１２０、ディスプレイ１３１、およびスピーカ１３２が備えられている。ディスプレイ１３１およびスピーカ１３２の少なくとも１つを、以下、出力部という。また、ディスプレイ１３１およびスピーカ１３２は、ナビゲーション装置１１００に備えられたものでも、ナビゲーション装置１１００の外部に備えられたものでもよい。

操作部１１０は、上述のスイッチ１２０１，１２０２を有し、例えば、車１０００のエアコンなどの機器に対する操作、または、出力部から出力される情報に対するドライバの応答を受け付ける。また、操作部１１０は、マイクを備え、そのマイクによって収音されたドライバの音声を音声認識することによって、ドライバからの操作または応答を受け付けてもよい。また、操作部１１０は、カーナビゲーション装置１１００に備えられたものであっても、他の機器に備えられたものであってもよい。

処理実行部１２０は、操作部１１０に受け付けられた操作または応答にしたがった処理を実行する。また、その処理が画像の表示に関するものであれば、処理実行部１２０はディスプレイ１３１に対して画像を表示させ、その処理が音の出力に関するものであれば、処理実行部１２０はスピーカ１３２に対して音を出力させる。また、その処理が車１０００の室内温度の調整に関するものであれば、処理実行部１２０は車１０００に搭載されているエアコンに対して設定温度の調整を行なう。

端末装置１００は、状態取得部１０１、応答特定部１０２、提示処理部１０３および端末通信部１０４を備える。端末通信部１０４は、通信ネットワーク３０００を介してサーバ２０００と通信する。

状態取得部１０１は、車１０００、車１０００内にある機器、ドライバ、および車１０００の同乗者のうちの何れか１つに関する状態を取得する。この状態は、例えば、時計によって計時される現在時刻、ドアセンサによって検知される車１０００のドアの開閉状態、温度センサによって検知される車１０００内の室内温度、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）によって測位される位置、或いは、ＣＡＮ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）によって得られる速度またはステアリングの舵角などである。また、この状態は、アクセルを踏み込む頻度、ブレーキをかける頻度、ステアリングを操作する頻度、またはドライバの視線の動きなどであってもよい。

このような状態取得部１０１は、例えば予め定められた周期で上述の状態を取得し、取得された状態を示す状態情報ｄ１を、端末通信部１０４を介してサーバ２０００に送信する。

応答特定部１０２は、操作部１１０によって受け付けられた操作の内容を特定する。そして、その特定された操作の内容が、出力部から提示（出力）された提示用情報に対する応答の結果であれば、応答特定部１０２は、その応答の結果を示す応答情報ｄ２を生成し、端末通信部１０４を介してサーバ２０００に送信する。

提示処理部１０３は、端末通信部１０４を介してサーバ２０００から、提示用情報ｄ３と、その提示用情報ｄ３を識別するための識別情報（ＩＤ）とを取得する。そして、提示処理部１０３は、ディスプレイ１３１およびスピーカ１３２のうちの少なくとも１つである出力部からその提示用情報ｄ３を出力させることによって、その提示用情報ｄ３をドライバに提示する。また、提示処理部１０３は、その提示用情報ｄ３を出力部に出力させるときには、上述の識別情報を応答特定部１０２に通知する。これにより、応答特定部１０２は、ドライバの応答の結果（例えば、「ＹＥＳ」または「ＮＯ」）を特定したときには、その応答の結果が何れの提示用情報ｄ３に対するものであるかを把握することができる。したがって、応答特定部１０２は、上述の応答情報ｄ２を生成するときには、提示された提示用情報ｄ３に対するドライバの応答の結果を、その提示用情報ｄ３の識別情報に対応付けて示す応答情報ｄ２を生成する。

サーバ２０００は、サーバ通信部３００、提示学習部２００、ユーザ嗜好記憶部４００、提示条件記憶部５００および提示用情報記憶部６００を備える。サーバ通信部３００は、通信ネットワーク３０００を介して端末装置１００と通信する。

提示学習部２００は、提示情報学習装置として構成され、車１０００のドライバに対して有用な情報を提示するための学習を行なう。さらに、提示学習部２００は、その学習結果に基づいて、複数の提示用情報の中から何れか１つの提示用情報ｄ３を、ドライバに対して有用な情報、またはドライバの嗜好に適した情報として選択する。そして、提示学習部２００は、選択された提示用情報ｄ３と、その提示用情報ｄ３を識別するための識別情報（ＩＤ）とを、サーバ通信部３００を介して車１０００の端末装置１００に送信する。

提示用情報記憶部６００は、ドライバに提示するための複数の提示用情報を格納している。ユーザ嗜好記憶部４００は、複数の提示用情報のそれぞれに対するドライバの嗜好の強さを優先度として格納している。提示条件記憶部５００は、複数の提示用情報のそれぞれを提示するために満たされるべき条件を提示条件として格納している。

図４は、提示用情報記憶部６００に格納されている情報の一例を示す図である。

提示用情報記憶部６００は、提示用情報ごとに、その提示用情報と、その提示用情報を識別するための識別情報（ＩＤ）とを対応付けて格納している。例えば、提示用情報記憶部６００は、識別情報「Ｉ１」と、その識別情報「Ｉ１」に対応付けられた提示用情報「半ドアになっています」とを格納し、さらに、識別情報「Ｉｍ」と、その識別情報「Ｉｍ」に対応付けられた提示用情報「エアコンをＯＮにしますか？」とを格納している。また、提示用情報記憶部６００は、例えば、車１０００の周辺にある施設に関する情報を提示するか問い合わせる提示用情報「近くのレストランを表示しますか？」、および、車１０００の状態に基づくドライバへの注意喚起を促す提示用情報「もう少し優しくアクセルを踏みませんか？」も、それぞれ識別情報に対応付けて格納している。なお、提示用情報は、ローカルストレージに記憶されている情報でもよく、インターネット等からリアルタイムで取得された情報であってもよい。

図５は、ユーザ嗜好記憶部４００に格納されている情報の一例を示す図である。

ユーザ嗜好記憶部４００は、提示用情報ごとに、その提示用情報に対するユーザの嗜好の強さを示す優先度と、その提示用情報の識別情報とを対応付けて格納している。例えば、ユーザ嗜好記憶部４００は、識別情報「Ｉ１」と、その識別情報に対応付けられた優先度「２」とを格納し、さらに、識別情報「Ｉｍ」と、その識別情報に対応付けられた優先度「３」とを格納している。

なお、このユーザ嗜好記憶部４００に格納されている優先度は、例えば、サーバ２０００または端末装置１００に備えられた入力手段（図示せず）によって入力されたユーザのプロフィール情報に基づいて初期値に設定されている。そして、これらの優先度は、提示学習部２００による後述の処理によって随時更新される。また、図５に示す例では、優先度のそれぞれは、識別情報（提示用情報）のそれぞれと個別に対応付けて格納されているが、１つの優先度が、類似性のある複数の提示用情報（複数の識別情報）を含むグループに対応付けて格納されていてもよい。

図６は、提示条件記憶部５００に格納されている情報の一例を示す図である。

提示条件記憶部５００は、提示用情報ごとに、その提示用情報を提示するために満たされるべき条件である提示条件Ａ〜Ｎからなる条件群と、その提示用情報の識別情報とを対応付けて格納している。例えば、提示条件記憶部５００は、識別情報「Ｉ１」と、その識別情報に対応付けられた条件群とを格納している。その条件群に含まれる提示条件Ｎは、車１０００のドアが開いているという条件である。また、提示条件記憶部５００は、識別情報「Ｉｍ」と、その識別情報に対応付けられた条件群とを格納している。その条件群に含まれる提示条件Ｃは、車１０００の室内温度が２５℃以上であるという条件である。

なお、図６に示す例では、条件群（提示条件Ａ〜Ｎ）のそれぞれは、識別情報（提示用情報）のそれぞれと個別に対応付けて格納されているが、１つの条件群が、類似性のある複数の提示用情報（複数の識別情報）を含むグループに対応付けて格納されていてもよい。

このように、提示用情報記憶部６００に格納されている提示用情報のそれぞれは、識別情報（ＩＤ）を介して、優先度と提示条件（条件群）とに対応付けられている。

図７は、ディスプレイ１３１に表示される提示用情報ｄ３の一例を示す図である。

端末装置１００の提示処理部１０３は、サーバ２０００から識別情報「Ｉｍ」の提示用情報ｄ３を取得すると、その提示用情報ｄ３によって示される画像をディスプレイ１３１に表示させる。この場合、ディスプレイ１３１には、「近くのレストランを表示しますか？」というリコメンドメッセージと、そのリコメンドメッセージに対する応答をドライバに選択させるための「ＹＥＳ」および「ＮＯ」という応答選択肢とが画像として表示される。この画像を見たドライバがスイッチ１２０１またはスイッチ１２０２を選択すると、端末装置１００の応答特定部１０２は、選択されたスイッチに対応する応答の結果（「ＹＥＳ」または「ＮＯ」）を示す応答情報ｄ２を生成する。また、この画像を見たドライバがスイッチ１２０１およびスイッチ１２０２の何れも選択しなかった場合には、端末装置１００の応答特定部１０２は、応答がなかったこと（無入力）を応答の結果として示す応答情報ｄ２を生成する。

図８は、提示学習部２００の構成を示すブロック図である。

提示学習部２００は、運転負荷特定部２１０、応答取得部２２０、学習部２３０および選択部２４０を備える。

運転負荷特定部２１０は、サーバ通信部３００を介して端末装置１００から状態情報ｄ１を取得する。そして、運転負荷特定部２１０は、その状態情報ｄ１に示される状態に基づいて、ユーザの運転負荷を数値として特定する。この数値は、運転負荷が高いほど大きな値を示し、逆に、運転負荷が低いほど小さい値を示す。このような運転負荷は、状態取得部１０１によって取得された状態である車１０００の速度、またはステアリングの舵角の変化などを用いて特定される。なお、このような運転負荷の特定または推定は公知の技術によって実現される。より具体的には、ドライバが頻繁にブレーキをかけたりアクセルを踏んだりしているという状態が状態情報ｄ１によって示されている場合には、運転負荷特定部２１０は、高い運転負荷として大きな数値を特定する。一方、ドライバがステアリングを一定に保ち、且つ一定速度で車１０００を走行させているという状態が状態情報ｄ１によって示されている場合には、運転負荷特定部２１０は、低い運転負荷として小さな数値を特定する。さらに、運転負荷特定部２１０は、その特定された運転負荷を学習部２３０に通知する。

応答取得部２２０は、サーバ通信部３００を介して端末装置１００から応答情報ｄ２を取得する。そして、応答取得部２２０は、その取得された応答情報ｄ２によって示される、提示された提示用情報の識別情報と、その提示用情報に対する応答の結果とを学習部２３０に通知する。

選択部２４０は、提示用情報記憶部６００に格納されている複数の提示用情報のそれぞれに対応付けられた参照情報を参照することによって、それらの複数の提示用情報の中から何れか１つの提示用情報を選択する。ここで、参照情報とは、ユーザ嗜好記憶部４００に格納されている優先度と、提示条件記憶部５００に格納されている提示条件（条件群）である。そして、選択部２４０は、その選択された提示用情報ｄ３と、その提示用情報ｄ３の識別情報とを、サーバ通信部３００を介して端末装置１００に送信する。つまり、選択部２４０は、選択された提示用情報ｄ３を車１０００の出力部から出力させる。これによって、提示用情報ｄ３は提示情報としてドライバに提示される。

本実施の形態における学習部２３０は、応答取得部２２０から通知されるドライバの応答の結果と、運転負荷特定部２１０から通知されるドライバの運転負荷とに基づいて、ドライバに有用な提示用情報を提示するための学習を行なう。つまり、学習部２３０は、応答の結果と運転負荷とに基づいて、ユーザ嗜好記憶部４００に格納されている優先度を更新することによって、上述の学習を行なう。

この学習部２３０は、応答種別判定部２３１と優先度更新部２３２とを備える。

応答種別判定部２３１は、ドライバの運転負荷と、そのドライバの応答の結果とに基づいて、ドライバの応答の種別が「肯定的」、「否定的」および「中立」のうちの何れであるかを判定する。そして、応答種別判定部２３１は、応答取得部２２０から通知された提示用情報の識別情報と、判定された応答の種別とを優先度更新部２３２に通知する。

優先度更新部２３２は、ドライバの応答の種別に基づいて、ユーザ嗜好記憶部４００の中で、その応答が行なわれた要因となる提示用情報に対応付けられた優先度を更新する。なお、この応答が行なわれた要因となる提示用情報は、応答種別判定部２３１から通知された識別情報によって特定される。

つまり、優先度更新部２３２は、ドライバの応答の種別が「肯定的」であると判定されると、その応答が行なわれた要因となる提示用情報に対応付けられた優先度を上げる。また、優先度更新部２３２は、ドライバの応答の種別が「否定的」であると判定されると、その応答が行なわれた要因となる提示用情報に対応付けられた優先度を下げる。また、優先度更新部２３２は、ドライバの応答の種別が「中立」であると判定されると、その応答が行なわれた要因となる提示用情報に対応付けられた優先度を変更せずに維持する。

図９は、優先度の変動量の一例を示す図である。

例えば、応答取得部２２０で取得された応答情報ｄ２によって示される応答の結果が「ＹＥＳ」を示している場合には、応答種別判定部２３１は、運転負荷特定部２１０で特定された運転負荷に関わらず、ドライバの応答の種別が「肯定的」であると判定する。その結果、優先度更新部２３２は、その応答が行なわれた要因となる提示用情報に対応付けられた優先度に対して変動量「＋１」を加算する。これにより、優先度が上げられる。

一方、応答取得部２２０で取得された応答情報ｄ２によって示される応答の結果が「ＮＯ」を示している場合には、応答種別判定部２３１は、運転負荷特定部２１０で特定された運転負荷に関わらず、ドライバの応答の種別が「否定的」であると判定する。その結果、優先度更新部２３２は、その応答が行なわれた要因となる提示用情報に対応付けられた優先度に対して変動量「−１」を加算する。これにより、優先度が下げられる。

ここで、応答取得部２２０で取得された応答情報ｄ２によって示される応答の結果が「応答がなかった（無入力）」を示している場合には、応答種別判定部２３１は、運転負荷特定部２１０で特定された運転負荷が閾値よりも低いか否かを判別する。そして、応答種別判定部２３１は、運転負荷が閾値よりも低いと判別したときには、ドライバの応答の種別が「否定的」であると判定する。つまり、運転負荷が低いにもかかわらず、ドライバから応答がなかったということは、ドライバが提示用情報に対して興味を示さなかったといえるため、このときのドライバの応答の種別が「否定的」であると判定される。したがって、優先度更新部２３２は、その応答が行なわれた要因となる提示用情報に対応付けられた優先度に対して変動量「−１」を加算する。これにより、優先度が下げられる。

一方、応答種別判定部２３１は、運転負荷が閾値以上である判別したときには、ドライバの応答の種別が「中立」であると判定する。つまり、運転負荷が高いときに、ドライバから応答がなかったということは、ドライバは運転以外に注意を向けることができずに応答することができなかった可能性があるといえる。そのため、このときのドライバの応答の種別が「中立」であると判定される。したがって、優先度更新部２３２は、その応答が行なわれた要因となる提示用情報に対応付けられた優先度に対して変動量「０」を加算する。これにより、優先度が変更されずに維持される。

図１０は、本実施の形態における提示学習部２００の処理動作（提示情報学習方法）を示すフローチャートである。

提示学習部２００の選択部２４０は、ユーザ嗜好記憶部４００にある複数の提示用情報の中から、例えば優先度の最も高い提示用情報を特定する（ステップＳ１００）。なお、このとき、ユーザ嗜好記憶部４００にある複数の提示用情報のうち、基準値（例えば０）よりも高い優先度に対応付けられ、且つ、これまで特定されていない、少なくとも１つの提示用情報の中から、優先度の最も高い提示用情報が特定される。ここでは、例えば、優先度「１」が最も高い場合には、識別情報「Ｉｎ」の提示用情報「近くのレストランを表示しますか？」が特定される。

次に、選択部２４０は、車１０００から送信された最新の状態情報ｄ１によって示される現在の状態が、その特定された提示用情報に対応付けられた条件群である全ての提示条件（提示条件Ａ〜Ｎ）を同時に満たしているか否かを、提示条件記憶部５００を参照することによって判断する（ステップＳ１１０）。例えば、提示条件記憶部５００において、識別情報「Ｉｎ」の提示用情報「近くのレストランを表示しますか？」に対応付けられた全ての提示条件は、提示条件Ａ「１１時〜１３時」、提示条件Ｂ「停車中」、および提示条件Ｃ〜Ｎ「条件なし」である。この場合、状態情報ｄ１によって状態として示される現在時刻と速度とがその提示条件Ａ「１１時〜１３時」および提示条件Ｂ「停車中」をそれぞれ同時に満たしているか否かが判断される。なお、提示条件Ｃ〜Ｎは、それぞれ「条件なし」であるため、どのような状態に対しても満たされていると判断される。

ここで、選択部２４０は、全ての提示条件を満たしていないと判断すると（ステップＳ１１０のＮｏ）、ユーザ嗜好記憶部４００にある複数の提示用情報の中から、次に優先度が高い提示用情報があるか否かを判断する（ステップＳ１８０）。そして、次に優先度の高い提示用情報があると判断すると（ステップＳ１８０のＹｅｓ）、選択部２４０はステップＳ１００からの処理を繰り返し実行する。このとき、これまでに特定された提示用情報以外の少なくとも１つの提示用情報の中から、優先度の最も高い提示用情報が特定される。また、次に優先度の高い提示用情報がないと選択部２４０によって判断されると（ステップＳ１８０のＮｏ）、提示学習部２００は処理を終了する。

一方、選択部２４０は、全ての提示条件を同時に満たしているとステップＳ１１０で判断すると（ステップＳ１１０のＹｅｓ）、ユーザ嗜好記憶部４００から、その特定された提示用情報を選択し、サーバ通信部３００を介して車１０００にその提示用情報を送信する（ステップＳ１２０）。つまり、選択部２４０はその提示用情報を車１０００の出力部から出力させることによって、その提示用情報を提示情報として出力部に提示させる。例えば、図７に示すような画像が提示情報としてディスプレイ１３１に表示される。

次に、応答取得部２２０は、車１０００において提示された上記提示情報（提示用情報）に対するドライバの応答の結果を示す応答情報ｄ２を取得する（ステップＳ１３０）。

なお、この応答情報ｄ２は、車１０００のステアリングに備え付けられたスイッチ１２０１，１２０２を有する操作部１１０からの出力に基づいて応答特定部１０２によって生成されてサーバ２０００に送信されたものである。また、スイッチ１２０１は「ＹＥＳ」の応答をするためのものであり、スイッチ１２０２は「ＮＯ」の応答をするためのものである。したがって、応答特定部１０２は、スイッチ１２０１，１２０２のうちの何れのスイッチから信号が出力されたかを判断することによって、または、何れのスイッチからも所定の期間内に信号が出力されなかったことを検知することによって、ドライバの応答の結果を特定する。応答取得部２２０は、このように応答特定部１０２によって特定された応答の結果として、例えば「ＹＥＳ」、「ＮＯ」または「応答がなかった（無入力）」を示す応答情報ｄ２をステップＳ１３０で取得する。なお、「ＹＥＳ」の応答のためのスイッチ１２０１が操作されたときには、車１０００の処理実行部１２０は、例えば、提示用情報「近くのレストランを表示しますか？」に対応する処理として、周辺のレストランが記された地図を作成し、その地図をディスプレイ１３１に表示させる。

そして、応答取得部２２０は、その応答情報ｄ２によって示されるドライバの応答の結果を応答種別判定部２３１に通知する。

運転負荷特定部２１０は、状態情報ｄ１を取得するごとに、その状態情報ｄ１によって示される状態に基づいて、ドライバの運転負荷を特定する。そして、運転負荷特定部２１０は、随時、最新の運転負荷を応答種別判定部２３１に通知している。

ここで、応答種別判定部２３１は、応答取得部２２０からドライバの応答の結果の通知を受けると、運転負荷特定部２１０から随時通知されていたドライバの運転負荷の中から、ステップＳ１２０で選択された提示用情報が車１０００で提示情報として提示されていた期間における運転負荷を見つけ出す（ステップＳ１４０）。

さらに、応答種別判定部２３１は、通知された応答の結果と、その見つけ出した運転負荷とに基づいて、ドライバの応答の種別（応答種別）が「肯定的」、「否定的」または「中立」のうちの何れであるかを判定する（ステップＳ１５０）。

そして、優先度更新部２３２は、ステップＳ１５０で判定された応答種別に応じて、上述の提示用情報に関連付けてユーザ嗜好記憶部４００に格納されている優先度を更新する（ステップＳ１６０）。なお、この更新には、優先度を上げたり、下げたりすること以外に、優先度を現状のままに維持することも含まれている。また、優先度が０以下に更新された場合には、選択部２４０は、今後の一定期間において、その優先度に対応付けられた提示用情報の選択を禁止する。そして、優先度更新部２３２は、その一定期間が経過後には、初期設定されていた値にその優先度をリセットしてもよい。

このような優先度の更新が行なわれると、選択部２４０は、上述のステップＳ１８０の処理を実行する。また、基準値（例えば０）より高い優先度に対応付けられた全ての提示用情報に対するステップＳ１００〜Ｓ１８０までの処理は、例えば予め定められた周期で繰り返し実行される。

なお、図１０に示す例では、優先度にしたがって複数の提示用情報の中から処理対象の提示用情報を一つずつ特定し、特定が行なわれるごとに、その特定された提示用情報を提示するか否かを、条件群（提示条件Ａ〜Ｎ）を用いて判断した。しかし、ステップＳ１００では、基準値よりも高い優先度を有する複数の提示用情報を特定してもよい。この場合には、ステップＳ１１０では、特定された提示用情報ごとに、現在の状態が、その提示用情報に対応付けられた全ての提示条件を満たしているか否かが判断される。そして、全ての提示条件を満たしていると判断された提示用情報に対してのみ、ステップＳ１２０〜Ｓ１６０の処理が実行される。また、少なくとも１つの提示条件を満たしていないと判断された提示用情報に対しては、ステップＳ１１０の処理が予め定められた周期で繰り返し実行される。そして、現在の状態が変化して、その変化後の現在の状態が全ての提示条件を満たしていると判断されたときに、その提示用情報に対して、ステップＳ１２０〜Ｓ１６０の処理が実行される。

図１１は、図１０のステップＳ１５０における応答種別判定処理を示すフローチャートである。

まず、応答種別判定部２３１は、通知された応答の結果が「ＹＥＳ」であるか否かを判別する（ステップＳ１４１）。ここで、応答種別判定部２３１は、「ＹＥＳ」であると判別すると（ステップＳ１４１のＹｅｓ）、ドライバの応答の種別（応答種別）が「肯定的」であると判定する（ステップＳ１４２）。一方、応答種別判定部２３１は、「ＹＥＳ」ではないと判別すると（ステップＳ１４１のＮｏ）、ドライバの応答の種別（応答種別）が「ＮＯ」であるか否かを判別する（ステップＳ１４３）。

ここで、応答種別判定部２３１は、「ＮＯ」であると判別すると（ステップＳ１４３のＹｅｓ）、ドライバの応答の種別（応答種別）が「否定的」であると判定する（ステップＳ１４４）。

一方、応答種別判定部２３１は、「ＮＯ」ではないと判別すると（ステップＳ１４３のＮｏ）、つまり、応答の結果がドライバの応答がなかったこと（無入力）を示している場合には、運転負荷特定部２１０によって特定された運転負荷が閾値よりも低いか否かを判別する（ステップＳ１４５）。なお、このときの運転負荷は、上述のように、提示用情報が車１０００で提示情報として提示されていた期間におけるドライバの運転負荷である。

ここで、応答種別判定部２３１は、運転負荷が閾値よりも低いと判別すると（ステップＳ１４５のＹｅｓ）、応答種別が「否定的」であると判定する（ステップＳ１４４）。一方、応答種別判定部２３１は、運転負荷が閾値以上であると判別すると（ステップＳ１４５のＮｏ）、応答種別が「中立」であると判定する（ステップＳ１４６）。

このように本実施の形態における提示情報学習方法では、ドライバの応答の結果だけでなく、ドライバの運転負荷にも基づいて、提示用情報を提示するか否かを判断するための優先度（参照情報）が更新されるため、ドライバに対して有用な情報を提示するための学習を適切に行なうことができる。その結果、複数の提示用情報のそれぞれに対応付けられた優先度を参照することによって、ドライバに対してより有用な提示用情報、言い換えれば、ドライバの嗜好により適した提示用情報を選択して提示することができる。

また、本実施の形態における提示情報学習方法では、ドライバからの応答がなかったときに、運転負荷が高ければ、ドライバの応答は中立的な応答として判定され、その結果、優先度は変更されずに維持される。つまり、ドライバからの応答がなかったときに、運転負荷が高いという状況では、運転者は所望の応答をしようとしても、運転負荷が高いために、応答することができなかった可能性が十分にある。したがって、このような状況では、優先度が変更されずに維持されることによって、より適切な学習を行なうことができる。一方、ドライバからの応答がなかったときに、運転負荷が低ければ、ドライバの応答は否定的な応答として判定され、その結果、優先度は変更される。つまり、ドライバからの応答がなかったときに、運転負荷が低いという状況では、ドライバは提示情報に対して興味を示さなかった可能性が十分にある。したがって、このような状況では、優先度が変更されることによって、より適切な学習を行なうことができる。

（変形例１）
上記実施の形態では、提示用情報を提示するか否かを判断するために参照される参照情報のうち優先度を更新したが、提示条件を更新してもよい。

図１２は、本変形例に係る提示学習部２００ａの構成を示すブロック図である。

本変形例に係る提示学習部２００ａは、応答取得部２２０、運転負荷特定部２１０、選択部２４０および学習部２３０ａを備える。つまり、本変形例に係る提示学習部２００ａに備えられた各構成要素のうち、学習部２３０ａだけが上記実施の形態の提示学習部２００の各構成要素と異なる。

この学習部２３０ａは、ドライバの応答の結果と運転負荷とに基づいて、優先度と提示条件のうちの何れか一方を更新対象として更新する。このような学習部２３０ａは、応答種別判定部２３１と優先度条件更新部２３３とスイッチ２３４とを備える。応答種別判定部２３１は、上記実施の形態の応答種別判定部２３１と同じものであって、同じ処理動作を行なう。

優先度条件更新部２３３は、スイッチ２３４を制御することによって、更新対象を優先度と提示条件とで切り替える。例えば、優先度条件更新部２３３は、予め定められた提示用情報に対して更新対象を提示条件に設定しておく。そして、優先度条件更新部２３３は、その提示条件をどのように更新しても、その提示用情報に対して「肯定的」である種別の応答がドライバから得られない場合に、更新対象を提示条件から優先度に切り替えてもよい。逆に、優先度条件更新部２３３は、予め定められた提示用情報に対して更新対象を優先度に設定しておく。そして、優先度条件更新部２３３は、その提示用情報に対するドライバの応答の種別が「否定的」であると判定されることが続き、その優先度が基準値（例えば０）になってしまった場合に、更新対象を優先度から提示条件に切り替えてもよい。

更新対象が提示条件に切り替えられると、優先度条件更新部２３３は、上述の優先度の代わりに提示条件を更新する。例えば、提示用情報「近くのレストランを表示しますか？」が提示情報として提示され、このとき、応答種別判定部２３１は、図１１に示す応答種別判定処理によって、この提示情報に対するドライバからの応答の種別が「否定的」であると判定する。この場合、優先度条件更新部２３３は、その提示情報（提示用情報）に対応付けて提示条件記憶部５００に格納されている提示条件Ａ「１１時〜１３時」を更新する。例えば、提示条件Ａ「１１時〜１３時」は、「１２時〜１４時」に更新される。

また、提示用情報「エアコンをＯＮにしますか？」が提示情報として提示され、このとき、応答種別判定部２３１は、図１１に示す応答種別判定処理によって、この提示情報に対するドライバからの応答の種別が「否定的」であると判定する。この場合、優先度条件更新部２３３は、その提示情報（提示用情報）に対応付けて提示条件記憶部５００に格納されている提示条件Ｃ「２５℃以上」を更新する。例えば、提示条件Ｃ「２５℃以上」は、「２６℃以上」に更新される。つまり、更新前の提示条件Ｃが「２５℃以上」とされている場合に、車１０００の室内温度が２５℃に達すると、冷房の開始を促す「エアコンをＯＮにしますか？」というメッセージがドライバに提示される。このとき、ドライバが「ＮＯ」の応答をしたり、運転負荷が低いにもかかわらずドライバが応答しなかった場合には、その「エアコンをＯＮにしますか？」という提示用情報は、提示されたタイミングではドライバに不必要な情報であったといえる。したがって、このような場合には、優先度条件更新部２３３は、提示条件Ｃの「２５℃以上」を「２６℃以上」に更新する。一方、運転負荷が高いときにドライバが応答しなかった場合には、ドライバが運転に集中していたためにその「エアコンをＯＮにしますか？」という提示用情報に対して応答することができなかった可能性がある。つまり、その提示用情報はドライバに有用な情報であった可能性がある。したがって、このような場合には、優先度条件更新部２３３は、提示条件Ｃの「２５℃以上」を更新することなく維持する。

このように本変形例における提示情報学習方法では、ドライバの応答の結果だけでなく、ドライバの運転負荷にも基づいて、提示用情報を提示するか否かを判断するための提示条件（参照情報）が更新されるため、ドライバに対して有用な情報を提示するための学習を適切に行なうことができる。その結果、複数の提示用情報のそれぞれに対応付けられた提示条件を参照することによって、ドライバに対してより有用な提示用情報、言い換えれば、ドライバの嗜好により適した提示用情報を選択して提示することができる。

また、本実施の形態における提示情報学習方法では、ドライバからの応答がなかったときに、運転負荷が高ければ、ドライバの応答は中立的な応答として判定され、その結果、提示条件は変更されずに維持される。つまり、ドライバからの応答がなかったときに、運転負荷が高いという状況では、運転者は所望の応答をしようとしても、運転負荷が高いために、応答することができなかった可能性が十分にある。したがって、このような状況では、提示条件が変更されずに維持されることによって、より適切な学習を行なうことができる。一方、ドライバからの応答がなかったときに、運転負荷が低ければ、ドライバの応答は否定的な応答として判定され、その結果、提示条件は変更される。つまり、ドライバからの応答がなかったときに、運転負荷が低いという状況では、ドライバは提示情報に対して興味を示さなかった可能性が十分にある。したがって、このような状況では、提示条件が変更されることによって、より適切な学習を行なうことができる。

（変形例２）
また、上記実施の形態では、ドライバに対して情報を提示するための学習をサーバ２０００が行なったが、端末装置１００がその学習を行なってもよい。

図１３は、本変形例に係る端末装置の構成を示すブロック図である。

端末装置１００ａは、上記実施の形態１の端末装置１００の端末通信部１０４以外の各構成要素を備えるとともに、さらに、提示学習部２００、ユーザ嗜好記憶部４００、提示条件記憶部５００および提示用情報記憶部６００を備える。したがって、端末装置１００ａは、サーバ２０００と通信することなく、学習を行なうとともに、その学習の結果を用いて、ドライバに有用な提示用情報を選択して提示することができる。

なお、本変形例に係る端末装置１００ａは、提示学習部２００、ユーザ嗜好記憶部４００、提示条件記憶部５００および提示用情報記憶部６００の全ての構成要素を備えたが、それらのうちの少なくとも１つの構成要素を備え、残りの構成要素をサーバ２０００に備えてもよい。この場合には、端末装置１００ａは、サーバ２０００と通信するための端末通信部１０４を備える。また、端末装置１００ａは、提示学習部２００に含まれる全ての構成要素を備えたが、これらの構成要素のうちの少なくとも１つの構成要素のみを備え、サーバ２０００が残りの構成要素を備えてもよい。

なお、上記実施の形態およびその変形例では、ドライバの応答の結果と運転負荷とに基づいて、ドライバの応答の種別を判定し、その判定された種別に応じて参照情報（優先度または提示条件）の更新を行った。しかし、ドライバの応答の種別を判定することなく、ドライバの応答の結果と運転負荷とに基づいて、参照情報の更新を直接的に行ってもよい。つまり、ステップＳ１６０（学習ステップ）では、取得された応答の結果が、ドライバからの応答がなかったことを示す場合には、特定された運転負荷が閾値よりも低いか否かを判別し、運転負荷が閾値以上であると判別された場合には、複数の提示用情報のそれぞれに対応付けられた参照情報のうち、提示情報に対応付けられた参照情報を維持し、運転負荷が閾値よりも低いと判別された場合には、複数の提示用情報のそれぞれに対応付けられた参照情報のうち、提示情報に対応付けられた参照情報を変更する。

また、上記実施の形態およびその変形例では、操作部１１０によって操作される対象とされる機器は、エアコンなどの空調機器であっても、その他の機器であってもよい。例えば、操作の対象とされる機器は端末装置１００であってもよい。また、操作の対象とされる機器は、ナビゲーション装置、ＡＶ機器、携帯電話、パソコン、タブレット、スマートフォン、またはディスプレイなどの情報機器であってもよい。また、操作は、窓の開閉操作、曇り止めなどの装置の操作、ワイパーのＯＮ／ＯＦＦの切換操作、空気清浄器の操作、冷蔵庫の開閉操作、アクセル、ブレーキ、または、ハンドル操作などの運転に関する操作であってもよい。

また、上記実施の形態およびその変形例では、応答種別判定部２３１は、予め定められた閾値を用いて、運転負荷が低いか否かを判別したが、その閾値はどのように決めてもよい。例えば、応答種別判定部２３１は運転負荷の平均値を閾値として決めてもよく、すべての運転負荷の中間値を閾値として決めてもよい。また、応答種別判定部２３１は、ある固定された値を閾値として決めてもよく、他の方法によって算出した値を閾値として決めてもよい。

また、上記実施の形態およびその変形例では、車１０００または端末装置１００を移動体としたが、移動体は、ユーザによって移動され得るものであれば、自動二輪車、自転車、電車、飛行機、携帯電話、タブレット、またはノートパソコンでもあってもよい。また、移動体のユーザは、移動体とともに移動していなくてもよく、移動体を遠隔操作していてもよい。

また、上記実施の形態およびその変形例では、状態情報ｄ１によって示される状態の一例である位置は、ＧＰＳを利用して測位されたものであるが、他のシステムによって測位されたのであってもよい。また、状態取得部１０１は、通信ネットワーク３０００を介して位置などの状態を示す状態情報ｄ１を取得してもよい。

また、上記実施の形態およびその変形例では、画像および音声のうちの少なくとも一方を用いて提示用情報ｄ３をドライバに提示したが、ドライバに対して働き掛けるものであればどのような情報伝達媒体を用いて提示してもよい。例えば、触覚または嗅覚などを用いて提示用情報ｄ３を提示してもよい。また、上記実施の形態およびその変形例などを任意に組み合わせてもよい。

また、上記実施の形態およびその変形例では、提示学習部２００は選択部２４０を備えるが、その選択部２４０を備えていなくてもよい。つまり、移動体のドライバに対して情報を提示するための学習を行なう提示情報学習装置は、選択部２４０を備えていなくても適切に学習することができる。

図１４Ａは、選択部２４０を備えていない提示情報学習装置の構成を示すブロック図である。

この提示情報学習装置１０は、移動体の運転者に対して情報を提示するための学習を行なう提示情報学習装置であって、応答取得部１１、運転負荷特定部１２および学習部１３を備える。応答取得部１１は、複数の提示用情報のうち、運転者に提示された情報である提示情報に対する運転者の応答の結果を取得する。運転負荷特定部１２は、運転者の運転負荷を特定する。学習部１３は、上記複数の提示用情報のそれぞれに対応付けられた、当該提示用情報を提示するか否かを判断するために参照される参照情報のうち、その提示情報に対応付けられた参照情報を、特定された運転負荷と、取得された応答の結果とに基づいて更新することによって、上述の学習を行なう。

図１４Ｂは、提示情報学習装置１０によって行なわれる提示情報学習方法のフローチャートである。

この提示情報学習方法は、移動体の運転者に対して情報を提示するための学習を行なう提示情報学習方法であって、応答取得ステップＳ１１と、運転負荷特定ステップＳ１２と、学習ステップＳ１３とを含む。応答取得ステップＳ１１では、複数の提示用情報のうち、前記運転者に提示された情報である提示情報に対する運転者の応答の結果を取得する。運転負荷特定ステップＳ１２では、その運転者の運転負荷を特定する。学習ステップＳ１３では、上記複数の提示用情報のそれぞれに対応付けられた、当該提示用情報を提示するか否かを判断するために参照される参照情報のうち、その提示情報に対応付けられた参照情報を、特定された運転負荷と、取得された応答の結果とに基づいて更新することによって、上述の学習を行なう。

なお、上記実施の形態およびその変形例において、各構成要素は、専用のハードウェアで構成されるか、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵまたはプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。ここで、上記実施の形態およびその変形例の提示情報学習装置を実現するソフトウェアは、上述のステップＳ１１〜Ｓ１３を含む提示情報学習方法をコンピュータに実行させるプログラムである。

また、上記実施の形態およびその変形例は、以下に示す、サービスを提供する情報提供システムに適用することができる。

（提供するサービスの全体構成）
図１５の（Ａ）は、本実施の形態およびその変形例に適用可能な情報提供システムの全体構成を示す図である。

グループｅｘ１００は、例えば企業、団体、家庭、または車両等であり、その規模を問わない。グループｅｘ１００には、複数の機器ｅｘ１０１である機器Ａ、機器Ｂおよびゲートウェイｅｘ１０２が存在する。複数の機器ｅｘ１０１には、インターネットと接続可能な機器（例えば、スマートフォン、ＰＣ、またはＴＶ等）もあれば、それ自身ではインターネットと接続不可能な機器（例えば、照明、洗濯機、冷蔵庫、カーナビ等）も存在する。それ自身ではインターネットと接続不可能な機器であっても、ゲートウェイｅｘ１０２を介してインターネットと接続可能となる機器が存在してもよい。またグループｅｘ１００には複数の機器ｅｘ１０１を使用するユーザｅｘ１０が存在する。なお、グループｅｘ１００は上記実施の形態およびその変形例における車１０００に相当する。

データセンタ運営会社ｅｘ１１０には、クラウドサーバｅｘ１１１が存在する。クラウドサーバｅｘ１１１とはインターネットを介して様々な機器と連携する仮想化サーバである。主に通常のデータベース管理ツール等で扱うことが困難な巨大なデータ（ビッグデータ）等を管理する。データセンタ運営会社ｅｘ１１０は、データ管理またはクラウドサーバｅｘ１１１の管理、それらを行うデータセンタの運営等を行っている。データセンタ運営会社ｅｘ１１０が行っている役務については詳細を後述する。ここで、データセンタ運営会社ｅｘ１１０は、データ管理またはクラウドサーバｅｘ１１１の運営等のみを行っている会社に限らない。例えば複数の機器ｅｘ１０１のうちの一つの機器を開発・製造している機器メーカが、併せてデータ管理またはクラウドサーバｅｘ１１１の管理等を行っている場合は、機器メーカがデータセンタ運営会社ｅｘ１１０に該当する（図１５の（Ｂ））。また、データセンタ運営会社ｅｘ１１０は一つの会社に限らない。例えば機器メーカ及び他の管理会社が共同もしくは分担してデータ管理またはクラウドサーバｅｘ１１１の運営を行っている場合は、両者もしくはいずれか一方がデータセンタ運営会社ｅｘ１１０に該当するものとする（図１５の（Ｃ））。

サービスプロバイダｅｘ１２０は、サーバｅｘ１２１を保有している。ここで言うサーバｅｘ１２１とは、その規模は問わず例えば、個人用ＰＣ内のメモリ等も含む。また、サービスプロバイダがサーバｅｘ１２１を保有していない場合もある。

なお、上記サービスにおいてゲートウェイｅｘ１０２は必須ではない。例えば、クラウドサーバｅｘ１１１が全てのデータ管理を行っている場合等は、ゲートウェイｅｘ１０２は不要となる。また、家庭内のあらゆる機器がインターネットに接続されている場合のように、それ自身ではインターネットと接続不可能な機器は存在しない場合もある。また、クラウドサーバｅｘ１１１およびサーバｅｘ１２１の少なくとも一方が上記実施の形態およびその変形例におけるサーバ２０００に相当する。

次に、上記サービスにおける情報の流れを説明する。

まず、グループｅｘ１００の機器Ａ又は機器Ｂは、各ログ情報をデータセンタ運営会社ｅｘ１１０のクラウドサーバｅｘ１１１に送信する。クラウドサーバｅｘ１１１は機器Ａ又は機器Ｂのログ情報を集積する（図１５の（ａ））。ここで、ログ情報とは複数の機器ｅｘ１０１の、例えば運転状況または動作日時等を示す情報である。例えば、テレビの視聴履歴またはレコーダーの録画予約情報、洗濯機の運転日時・洗濯物の量、冷蔵庫の開閉日時・開閉回数などであるが、これらのものに限らずあらゆる機器から取得が可能なすべての情報をいう。ログ情報は、インターネットを介して複数の機器ｅｘ１０１自体から直接クラウドサーバｅｘ１１１に提供される場合もある。また複数の機器ｅｘ１０１から一旦ゲートウェイｅｘ１０２にログ情報が集積され、ゲートウェイｅｘ１０２からクラウドサーバｅｘ１１１に提供されてもよい。

次に、データセンタ運営会社ｅｘ１１０のクラウドサーバｅｘ１１１は、集積したログ情報を一定の単位でサービスプロバイダｅｘ１２０に提供する。ここで、その単位は、データセンタ運営会社が集積した情報を整理してサービスプロバイダｅｘ１２０に提供することの出来る単位でもいいし、サービスプロバイダｅｘ１２０が要求した単位でもいい。一定の単位と記載したが一定でなくてもよく、状況に応じて提供する情報量が変化する場合もある。前記ログ情報は、必要に応じてサービスプロバイダｅｘ１２０が保有するサーバｅｘ１２１に保存される（図１５の（ｂ））。そして、サービスプロバイダｅｘ１２０は、ログ情報をユーザに提供するサービスに適合する情報に整理し、ユーザに提供する。提供するユーザは、複数の機器ｅｘ１０１を使用するユーザｅｘ１０でもよいし、外部のユーザｅｘ２０でもよい。ユーザへのサービス提供方法は、例えば、サービスプロバイダから直接ユーザへ提供されてもよい（図１５の（ｂ）、（ｅ））。また、ユーザへのサービス提供方法は、例えば、データセンタ運営会社ｅｘ１１０のクラウドサーバｅｘ１１１を再度経由して、ユーザに提供されてもよい（図１５の（ｃ）、（ｄ））。また、データセンタ運営会社ｅｘ１１０のクラウドサーバｅｘ１１１がログ情報をユーザに提供するサービスに適合する情報に整理し、サービスプロバイダｅｘ１２０に提供してもよい。

なお、ユーザｅｘ１０とユーザｅｘ２０とは、別でも同一でもよい。

上記実施の形態およびその変形例において説明された技術は、例えば、以下のクラウドサービスの類型において実現されうる。しかし、上記実施の形態およびその変形例において説明された技術が実現される類型はこれに限られるものでない。

（サービスの類型１：自社データセンタ型）
図１６は、サービスの類型１（自社データセンタ型）を示す図である。本類型は、サービスプロバイダｅｘ１２０がグループｅｘ１００から情報を取得し、ユーザに対してサービスを提供する類型である。本類型では、サービスプロバイダｅｘ１２０が、データセンタ運営会社の機能を有している。即ち、サービスプロバイダが、ビッグデータの管理をするクラウドサーバｅｘ１１１を保有している。従って、データセンタ運営会社は存在しない。

本類型では、サービスプロバイダｅｘ１２０は、データセンタ（クラウドサーバｅｘ１１１）を運営、管理している（ｅｘ２０３）。また、サービスプロバイダｅｘ１２０は、ＯＳ（ｅｘ２０２）及びアプリケーション（ｅｘ２０１）を管理する。サービスプロバイダｅｘ１２０は、サービスプロバイダｅｘ１２０が管理するＯＳ（ｅｘ２０２）及びアプリケーション（ｅｘ２０１）を用いてサービス提供を行う（ｅｘ２０４）。

（サービスの類型２：ＩａａＳ利用型）
図１７は、サービスの類型２（ＩａａＳ利用型）を示す図である。ここでＩａａＳとはインフラストラクチャー・アズ・ア・サービスの略であり、コンピュータシステムを構築および稼動させるための基盤そのものを、インターネット経由のサービスとして提供するクラウドサービス提供モデルである。

本類型では、データセンタ運営会社がデータセンタ（クラウドサーバｅｘ１１１）を運営、管理している（ｅｘ２０３）。また、サービスプロバイダｅｘ１２０は、ＯＳ（ｅｘ２０２）及びアプリケーション（ｅｘ２０１）を管理する。サービスプロバイダｅｘ１２０は、サービスプロバイダｅｘ１２０が管理するＯＳ（ｅｘ２０２）及びアプリケーション（ｅｘ２０１）を用いてサービス提供を行う（ｅｘ２０４）。

（サービスの類型３：ＰａａＳ利用型）
図１８は、サービスの類型３（ＰａａＳ利用型）を示す図である。ここでＰａａＳとはプラットフォーム・アズ・ア・サービスの略であり、ソフトウェアを構築および稼動させるための土台となるプラットフォームを、インターネット経由のサービスとして提供するクラウドサービス提供モデルである。

本類型では、データセンタ運営会社ｅｘ１１０は、ＯＳ（ｅｘ２０２）を管理し、データセンタ（クラウドサーバｅｘ１１１）を運営、管理している（ｅｘ２０３）。また、サービスプロバイダｅｘ１２０は、アプリケーション（ｅｘ２０１）を管理する。サービスプロバイダｅｘ１２０は、データセンタ運営会社が管理するＯＳ（ｅｘ２０２）及びサービスプロバイダｅｘ１２０が管理するアプリケーション（ｅｘ２０１）を用いてサービス提供を行う（ｅｘ２０４）。

（サービスの類型４：ＳａａＳ利用型）
図１９は、サービスの類型４（ＳａａＳ利用型）を示す図である。ここでＳａａＳとはソフトウェア・アズ・ア・サービスの略である。例えばデータセンタ（クラウドサーバ）を保有しているプラットフォーム提供者が提供するアプリケーションを、データセンタ（クラウドサーバ）を保有していない会社・個人（利用者）がインターネットなどのネットワーク経由で使用できる機能を有するクラウドサービス提供モデルである。

本類型では、データセンタ運営会社ｅｘ１１０は、アプリケーション（ｅｘ２０１）を管理し、ＯＳ（ｅｘ２０２）を管理し、データセンタ（クラウドサーバｅｘ１１１）を運営、管理している（ｅｘ２０３）。また、サービスプロバイダｅｘ１２０は、データセンタ運営会社ｅｘ１１０が管理するＯＳ（ｅｘ２０２）及びアプリケーション（ｅｘ２０１）を用いてサービス提供を行う（ｅｘ２０４）。

以上いずれの類型においても、サービスプロバイダｅｘ１２０がサービス提供行為を行ったものとする。また例えば、サービスプロバイダ若しくはデータセンタ運営会社は、ＯＳ、アプリケーション若しくはビックデータのデータベース等を自ら開発してもよいし、また、第三者に外注させてもよい。

なお、本発明を上記実施の形態およびその変形例に基づいて説明してきたが、本発明は、上記の実施の形態などに限定されないのはもちろんである。以下のような場合も本発明に含まれる。

（１）上記の各装置は、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスクユニット、ディスプレイユニットなどから構成されるコンピュータシステムである。前記ＲＡＭまたはハードディスクユニットには、コンピュータプログラムが記憶されている。前記マイクロプロセッサが、前記コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、各装置は、その機能を達成する。ここでコンピュータプログラムは、所定の機能を達成するために、コンピュータに対する指令を示す命令コードが複数個組み合わされて構成されたものである。

（２）上記の各装置を構成する構成要素の一部または全部は、１個のシステムＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ：大規模集積回路）から構成されているとしてもよい。システムＬＳＩは、複数の構成部を１個のチップ上に集積して製造された超多機能ＬＳＩであり、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを含んで構成されるコンピュータシステムである。前記ＲＡＭには、コンピュータプログラムが記憶されている。前記マイクロプロセッサが、前記コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、システムＬＳＩは、その機能を達成する。

（３）上記の各装置を構成する構成要素の一部または全部は、各装置に脱着可能なＩＣカードまたは単体のモジュールから構成されているとしてもよい。前記ＩＣカードまたは前記モジュールは、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどから構成されるコンピュータシステムである。前記ＩＣカードまたは前記モジュールは、上記の超多機能ＬＳＩを含むとしてもよい。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、前記ＩＣカードまたは前記モジュールは、その機能を達成する。このＩＣカードまたはこのモジュールは、耐タンパ性を有するとしてもよい。

（４）本発明は、上記に示す方法であるとしてもよい。また、これらの方法をコンピュータにより実現するコンピュータプログラムであるとしてもよいし、前記コンピュータプログラムからなるデジタル信号であるとしてもよい。

また、本発明は、前記コンピュータプログラムまたは前記デジタル信号をコンピュータ読み取り可能な記録媒体、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＢＤ（Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標） Ｄｉｓｃ）、半導体メモリなどに記録したものとしてもよい。また、これらの記録媒体に記録されている前記デジタル信号であるとしてもよい。

また、本発明は、前記コンピュータプログラムまたは前記デジタル信号を、電気通信回線、無線または有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク、データ放送等を経由して伝送するものとしてもよい。

また、本発明は、マイクロプロセッサとメモリを備えたコンピュータシステムであって、前記メモリは、上記コンピュータプログラムを記憶しており、前記マイクロプロセッサは、前記コンピュータプログラムにしたがって動作するとしてもよい。

また、前記プログラムまたは前記デジタル信号を前記記録媒体に記録して移送することにより、または前記プログラムまたは前記デジタル信号を前記ネットワーク等を経由して移送することにより、独立した他のコンピュータシステムにより実施するとしてもよい。

（５）上記実施の形態及び上記変形例をそれぞれ組み合わせるとしてもよい。

本発明は、運転者に有用な情報を提示するための学習を適切に行うことができるという効果を奏し、例えば、カーナビゲーション装置、携帯電話、タブレット端末、パーソナルコンピュータ、またはサーバなどに適用することができる。

１０ 提示情報学習装置
１１ 応答取得部
１２ 運転負荷特定部
１３ 学習部
１００ 端末装置
１０１ 状態取得部
１０２ 応答特定部
１０３ 提示処理部
１０４ 端末通信部
１１０ 操作部
１２０ 処理実行部
１３１ ディスプレイ
１３２ スピーカ
２００，２００ａ 提示学習部
２１０ 運転負荷特定部
２２０ 応答取得部
２３０，２３０ａ 学習部
２３１ 応答種別判定部
２３２ 優先度更新部
２３３ 優先度条件更新部
２３４ スイッチ
２４０ 選択部
３００ サーバ通信部
４００ ユーザ嗜好記憶部
５００ 提示条件記憶部
６００ 提示用情報記憶部
１０００ 車
２０００ サーバ
３０００ 通信ネットワーク
ｄ１ 状態情報
ｄ２ 応答情報
ｄ３ 提示用情報

Claims (7)

1. 移動体の運転者に対して提示する情報である提示情報を出力する出力部と、前記出力部から出力された前記提示情報に対する前記運転者の応答を特定する応答特定部と、前記移動体、前記移動体内部の機器、前記運転者および前記移動体の同乗者のうちの少なくとも１つの状態情報を取得する状態取得部と、を有する学習システムにおいて、運転者に対して情報を提示するための学習を行なう提示情報学習方法であって、
   データベースに格納されている複数の提示用情報のうち前記運転者に提示された情報である提示情報に対する、前記応答特定部において特定された前記運転者の応答の結果を取得し、
   前記状態取得部において取得された前記状態情報に基づいて、前記提示情報が前記出力部に提示されている期間における前記運転者の運転負荷を特定し、
   前記取得された応答の結果が、前記運転者からの応答がなかったことを示す場合には、前記特定された運転負荷が所定の閾値よりも低いか否かを判定し、
   前記判定の結果、前記運転負荷が前記所定の閾値以上であるとき、前記複数の提示用情報のそれぞれに対応付けられてデータベースに格納されている、当該提示用情報を提示するか否かを判断するために参照される参照情報のうち、前記提示情報に対応付けられた参照情報を更新せず、
   前記判定の結果、前記運転負荷が前記所定の閾値よりも低いとき、前記複数の提示用情報のそれぞれに対応づけられた参照情報のうち、前記提示情報に対応づけられた参照情報を更新する、
   提示情報学習方法。
2. 前記参照情報は優先度であり、前記運転者に提示された情報である提示情報はリコメンド情報であり、
   前記取得された応答の結果が、運転者からの応答があったことを示す場合であって、
   前記応答の結果が肯定的な応答であると判定されたときは、前記提示情報に対応付けられた前記優先度を上げ、
   前記応答の結果が否定的な応答であると判定されたときは、前記提示情報に対応付けられた前記優先度を下げる、
   請求項１に記載の提示情報学習方法。
3. 前記参照情報は提示用情報を提示するために満たされるべき条件であり、前記運転者に提示された情報である提示情報はリコメンド情報であり、
   前記取得された応答の結果が、運転者からの応答があったことを示す場合であって、
   前記応答の結果が肯定的または否定的であると判定されたときは、前記提示情報に対応付けられた条件を更新する、
   請求項１に記載の提示情報学習方法。
4. 前記提示情報学習方法は、さらに、
   前記複数の提示用情報のそれぞれに対応付けられた参照情報を参照することによって、前記複数の提示用情報の中から何れか１つの提示用情報を選択し、提示情報として前記出力部から出力させる、
   請求項１に記載の提示情報学習方法。
5. 前記複数の提示用情報のそれぞれには、当該提示用情報を提示するために満たされるべき条件および優先度が前記参照情報として対応付けられており、
   前記複数の提示用情報の中から、基準値よりも高い優先度と、取得された前記状態情報によって示される状態に対して満たされている条件とに対応付けられた提示用情報を選択して前記出力部から出力させる、
   請求項４に記載の提示情報学習方法。
6. 請求項１に記載の提示情報学習方法を実行するサーバ。
7. 請求項１に記載の前記出力部と、前記応答特定部と、前記状態取得部と、前記応答特定部において特定された前記応答および前記状態情報を前記サーバに送信する通信部と、を有する端末装置。

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