信息收集装置以及控制方法与流程

本发明涉及信息收集装置以及控制方法。

背景技术：

对于车辆上搭载的车载设备提出了一种技术，其语音输出用于对用户访问过的访问目标进行确定的问题，对用户相对于该问题由口头回答时的语音进行语音识别，由此确定访问目标(例如，参照专利文献1)。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开2012－198216号公报

技术实现要素：

在专利文献1中，每当车辆停车时都提出问题，会使用户感到烦扰。因此，相对于来自车载设备的问题，用户完全不进行回答，或者用户将车载设备提问的功能本身停止，从而无法获取访问目标的信息。

本发明的目的为，提供能够降低对信息收集的对象者赋予的烦扰的信息收集装置、以及控制方法。

在本说明书中包括了2018年7月24日提交的日本专利申请特愿2018－138739号的全部内容。

本发明提供一种信息收集装置，其特征在于，具备：获取本车辆的现在位置的位置获取部；检索本车辆的周边的设施的周边检索部；生成关于对象者的访问目标的问题的问题生成部；基于所述位置获取部的获取结果、所述周边检索部的检索结果数量、和所述对象者的外出时间中的至少一个来判断是否需要执行所述问题的输出的问题输出与否判断部；根据所述问题输出与否判断部的判断结果而输出所述问题的问题输出控制部；和根据所述对象者针对所述问题所输入的输入信息来收集所述访问目标的信息的收集部。

本发明的特征在于，在上述信息收集装置中，所述问题输出与否判断部在所述位置获取部的获取结果是由所述对象者预先设定的除外地点的情况下，判断为不需要执行所述问题的输出。

本发明的特征在于，在上述信息收集装置中，所述问题输出与否判断部在所述周边检索部的检索结果为一个的情况下，判断为需要执行所述问题的输出。

本发明的特征在于，在上述信息收集装置中，所述问题输出与否判断部在所述周边检索部的检索结果存在多个的情况下，进行如下判断：当所述外出时间超过最长阈值时，判断为不需要执行包括所述问题在内的对话用语的输出；在所述外出时间没有超过最长阈值时，判断为需要执行包括所述问题在内的对话用语的输出。

本发明的特征在于，在上述信息收集装置中，还具备返回判断部，其基于所述本车辆的车辆状态来判断对象者从访问目标回到所述本车辆这一情况，所述问题输出与否判断部在由所述返回判断部判断为所述对象者回到所述本车辆的情况下，判断是否需要执行所述问题的输出。

本发明的特征在于，在上述信息收集装置中，所述问题输出与否判断部在从所述对象者从本车辆下车起、直到由返回判断部判断为所述对象者回到所述本车辆为止的经过时间没有超过规定的最短阈值的情况下，判断为不需要执行所述问题的输出。

本发明的特征在于，在上述信息收集装置中，具有访问目标确定部，其基于返回后的所述对象者所持的所持品的拍摄图像来确定所述访问目标，所述问题输出与否判断部即使在判断为不需要执行所述问题的输出的情况下，但在由所述访问目标确定部确定了所述访问目标时，判断为需要执行所述问题的输出。

本发明提供一种控制方法，为信息收集装置的控制方法，该控制方法的特征在于，具备如下步骤：获取本车辆的现在位置的第1步骤；检索本车辆的周边的设施的第2步骤；生成关于对象者的访问目标的问题的第3步骤；基于所述第1步骤中的现在位置的获取结果、所述第2步骤中的检索结果数量、和所述对象者的外出时间中的至少一个来判断是否需要执行所述问题的输出的第4步骤；根据所述第4步骤中的判断结果而输出所述问题的第5步骤；和根据所述对象者针对所述问题所输入的输入信息来收集所述访问目标的信息的第6步骤。

发明效果

根据本发明，能够降低对信息收集的对象者赋予的烦扰。

附图说明

图1是表示本发明的实施方式的信息提供系统的构成的图。

图2是将导航装置的构成与车载系统一同表示的图。

图3是表示车辆停车后的周边的设施的一例的图。

图4是表示导航装置的停车时处理的流程图。

图5是表示导航装置的乘员返回时处理的流程图。

图6是将本发明的变形例的导航装置的构成与车载系统一同表示的图。

具体实施方式

以下，参照附图来说明本发明的实施方式。

图1是表示本实施方式的信息提供系统1的构成的图。

本实施方式的信息提供系统1具有内容提供服务器2、和搭载于本车辆(以下称为车辆4)的导航装置6，这些部件经由通信网络nw能够相互通信地构成。通信网络nw是包括供车辆4通信连接的移动电话网和汽车通信网等移动体通信网、以及供内容提供服务器2连接的互联网等固定通信网的电气通信回线。

内容提供服务器2是将与导航装置6所具有的地图上的场所建立关联的内容da向导航装置6提供的服务器计算机。地图上的场所是指例如饮食店、各种量贩店、综合商业设施、该综合商业设施的各租赁店、游乐场、公园、其他设施、以及地图上能够成为poi(pointofinterest)的任意地点和区域。

另外，内容da是用于将能够与poi建立关联的任意信息向作为对象者一例的乘员8提供的数据。例如，在该场所执行的销售信息和活动信息、该场所中的交通信息、该场所或在该场所附近发生的新闻(事件)等的信息由内容da提供。

如图1所示，该内容提供服务器2具有内容记忆部2a和处理器2b。内容记忆部2a具有对内容da进行记忆的hdd和ssd等存储器。处理器2b中枢性控制内容提供服务器2，实现内容da向导航装置6的提供功能。具体地，处理器2b若从导航装置6收到对象的poi，则从内容记忆部2a提取与该poi建立关联的内容da，并将提取的内容da向导航装置6发送。

此外，该处理器2b的功能是通过该处理器2b执行在内容提供服务器2的任意的存储器内存储的程序而实现的。

导航装置6是ivi(in-vehicleinfotainment：车载信息娱乐系统)设备的一例，具有在地图上显示路径并将该路径对乘员8引导的导航功能，除此之外还具有信息收集功能、学习功能、以及信息提供功能。

信息收集功能是对车辆4的乘员8从车辆4下车去访问的访问目标a的信息、即访问目标信息db进行收集的功能。学习功能是对基于访问目标信息db而被推定为对于乘员8有用的确定场所(以下称“有用推定场所ps”)进行学习的功能。另外，信息提供功能是将与有用推定场所ps建立关联的内容da向乘员8提供的功能。

有用推定场所ps例如是乘员8日常利用的场所、乘员8有兴趣和关心的场所、以及与乘员8的嗜好适合的场所等。

导航装置6当下车的乘员8返回到车辆4时，执行基于语音实现的对话，通过该对话从该乘员8获取访问目标信息db。该对话至少包括关于乘员8的访问目标a的问题。以下将用于收集访问目标信息db的对话称为“访问信息收集对话”。

图2是将导航装置6的构成与车载系统9一同表示的图。

车载系统9具有上述导航装置6、通信部10、车辆状态检测部12、和语音识别部14，这些构成依照规定的通信协议以能够相互通信的方式连接至设置于车辆4的通信总线9a。对于通信协议，例如能够使用can、和lin(localinterconnectnetwork)、flexray(注册商标)、以太网(注册商标)等适当的协议。

导航装置6具有导航ecu20、数据记忆部22、位置获取部24、操作部26、显示部28、和语音输出部30。

导航ecu20是控制导航装置6的整体的电子控制单元(ecu：electroniccontrolunit)。电子控制单元具有cpu等处理器、rom和ram等存储设备、将各种设备和回路连接的i/o回路、和用于经由车载系统9通信的通信步话机。并且，本实施方式的导航ecu20通过处理器执行rom中记忆的程序和ram中下载的程序，中枢性地控制导航装置6，实现上述导航功能和信息收集功能、学习功能、信息提供功能。

数据记忆部22具有记录各种数据的存储器。对于存储器，能够使用hdd和ssd、dvd、cd、所谓的半导体固体存储器等任意的记录介质，记录了用于路径引导的地图数据32。并且，本实施方式中，用户档案资料数据33、学习数据34、和对话用语生成用数据37记录于数据记忆部22的存储器内。

用户档案资料数据33是表示乘员8的属性以及特性的数据，例如包括年龄和性别、趣味、嗜好、关心事、一个或多个有用推定场所ps的信息。

学习数据34是对从乘员8收集到的访问目标信息db进行累积的数据，该学习数据34中包括与访问目标信息db的访问目标a随附的任意的随附信息dc。对于随附信息dc，例如能够举出对访问目标a进行访问的访问日期时间、对该访问目标a进行访问的访问目的(计划安排)和在访问目标a进行的事情、待在访问目标a的滞留时间、对访问目标a进行访问后的乘员8的感想等。

此外，本实施方式中，该随附信息dc优选为，包括推定或能够推定乘员8对于访问目标a的关心度、喜欢程度、利用频率等的信息。

对话用语生成用数据37是用于访问信息收集对话中的对话用语的生成的各种数据。

位置获取部24具有用于检测车辆4的现在位置的各种位置检测用设备，根据导航ecu20的要求而将现在位置向导航ecu20输出。位置检测用设备是能够检测现在的车辆4的位置、方位、车辆的行驶速度等的设备，例如能够例举出gps传感器、车速传感器、转向器传感器、陀螺仪传感器等。本实施方式中，位置获取部24具有gps传感器，也作为时刻获取部36发挥作用，该时刻获取部36基于该gps传感器收到的gps信号而获取现在时刻并将该现在时刻向导航ecu20输出。

此外，位置获取部24也可以为，与具有现在位置的检测功能的移动电话机或智能电话等外部设备通信，从该外部设备获取现在位置。另外，也可以将对日期时间进行计时的时计回路作为时刻获取部36而与位置获取部24分开设置。

操作部26具有接收乘员8的操作并向导航ecu20输出的输入设备。输入设备例如包括多个机械开关和触摸面板等。

显示部28具有在导航ecu20的控制下显示各种信息的显示装置。对于显示装置例如能够使用平板显示器和hud(抬头显示器)等。本实施方式中，在显示装置中显示有车辆4的周边的地图、路径引导(车辆4预定行驶的路径)、与地图上的上述poi建立了关联的内容da等的信息。

语音输出部30具有在导航ecu20的控制下向车室内输出各种语音的扬声器。从扬声器输出关于路径引导的语音导航和交通信息的介绍、内容da的通知语音等。而且，在本实施方式中，导航装置6也从语音输出部30语音输出上述访问信息收集对话的对话用语，该对话用语用于确定乘员8的访问目标a或获取该访问目标a的随附信息dc。

通信部10具有经由通信网络nw与内容提供服务器2通信的通信模块。通信模块是具有用于与通信网络nw的移动体通信网通信的接收回路和发送回路的模块，例如是dcm(datacommunicationmodule)和移动电话机等。此外，通信部10还能够用在与提供各种远程电信服务的远程电信服务器之间的通信。

车辆状态检测部12检测车辆4停车时的各种车辆状态，并向导航ecu20输出，具有车辆状态检测ecu40和传感器组42。

车辆状态检测ecu40是根据导航ecu20的要求而输出车辆状态的检测结果的电子控制单元。

传感器组42具有检测车辆停车时的车辆状态的多个传感器。具体地，传感器组42具有检测驻车制动的工作状态的驻车制动传感器、检测辅助开关(点火开关)的开启、关闭状态的辅助开关传感器、检测车辆4的各车门的开闭的车门开闭传感器、和检测车辆4的各座椅中的乘员8的落座的有无的落座传感器等。

语音识别部14对乘员8发出的语音进行语音识别，并将识别结果向导航ecu20输出，具有语音识别ecu44和语音输入部46。

语音输入部46具有获取乘员8发出语音的麦克风。通过该语音输入部46而获取在访问信息收集对话中乘员8通过说话而回答的语音。此外，以下将乘员8发出的语音称为“说话语音”。

语音识别ecu44是通过对基于说话语音获得的语音信号进行语音识别处理、而提取说话语音中所含的一个或多个单词、并将提取单词作为语音识别结果向导航ecu20输出的电子控制单元。在基于语音识别ecu44进行的提取中，与乘员8的访问目标a的访问目标信息db和随附信息dc有关的单词被提取。此外，语音识别ecu44可以通过执行程序来用软件实现上述语音识别处理，也可以通过安装执行语音识别处理的lsi等回路零件而用硬件实现该语音识别处理。另外，在提取与访问目标信息db和随附信息dc有关的单词的语音识别处理中，能够使用现存的任意运算法则。

导航装置6中，导航ecu20具有导航控制部50，导航控制部50控制导航装置6的各部分而实现导航功能。该导航控制部50所实现的功能中包括到目的地为止的路径探索、向显示部28的地图显示、该地图上的路径显示、所谓语音引导的现存汽车导航装置所具有的功能。而且，导航控制部50具有检索现在位置的周边的poi的周边检索部51。本实施方式中，周边检索部51检索在poi中也能够成为访问目标a的设施qa。

而且，本实施方式中，导航ecu20作为对话控制部52、收集部53、学习部54、用户档案资料更新部55、内容提供控制部56而实现功能。这些功能如上所述地通过处理器执行rom内存储的程序和ram内下载的程序而实现。

对话控制部52控制上述的访问信息收集对话，尤其当下车的乘员8返回到车辆4时执行访问信息收集对话。该对话控制部52具有返回判断部60、对话用语生成部61、和是否对话判断部62。

返回判断部60基于车辆状态来判断乘员8返回的情况。具体地，在车辆4停车状态下，基于车辆状态检测部12的检测结果，检测到辅助开关(点火开关)从关闭状态转移至开启状态时、和由落座传感器检测到乘员8已落座时等，判断为乘员8回来了。

对话用语生成部61生成访问信息收集对话中的对话用语、以及用于将该对话用语语音输出的语音信号，并将该语音信号向语音输出部30输出。该对话用语至少包括关于访问目标a的问题，该访问目标a基于周边检索部51的检索结果而被确定。对于包括该问题对话用语的生成方式，能够使用公知的任意技术。

是否对话判断部62在由返回判断部60判断为乘员8从访问目标a返回的情况下，判断是否要执行访问信息收集对话。本实施方式中，在该判断中，使用了车辆4的现在位置(车辆4的停车时的位置)、乘员8离开车辆4的时刻(以下称为“出发时刻”)、乘员8从车辆4外出的时间(也就是说，从出发时刻起的经过时间)、和周边检索部51的检索结果数量(与检索匹配的设施qa的数量)。为了实施该判断，是否对话判断部62具有除外地点判断部63、出发判断部64、出发时刻获取部65、返回时刻获取部66、和外出时间计算部67。

除外地点判断部63判断现在位置是否为除外地点。该除外地点是没有作为有用推定场所ps被登录的情况，也就是说，是内容da的提供无法从导航装置6自动执行的场所。除外地点由乘员8预先设定而记录于用户档案资料数据33。也就是说，除外地点判断部63对由位置获取部24获取的现在位置、和记录于用户档案资料数据33内的除外地点进行对比，判断现在位置是否为除外地点。并且，在现在位置是除外地点的情况下，是否对话判断部62判断为不需要执行访问信息收集对话。

出发判断部64判断乘员8是否离开车辆4(是否出发)。具体地，出发判断部64基于车辆状态检测部12的检测结果，检测到辅助开关(点火开关)从开启状态转移至关闭状态时、和由落座传感器检测到乘员8离开座椅时等，判断为乘员8离开车了。

出发时刻获取部65在由出发判断部64判断为乘员8离开车的情况下，从时刻获取部36获取此时的时刻，并将其作为出发时刻而记录于数据记忆部22和ram等。

返回时刻获取部66在由返回判断部60判断为乘员8返回车辆4后之时，从时刻获取部36获取此时的时刻，并将其作为返回时刻而记录于数据记忆部22和ram等。

外出时间计算部67基于出发时刻和返回时刻来计算乘员8外出至访问目标a的外出时间。

并且，在外出时间为最短阈值tmin以下的情况下，是否对话判断部62判断为不需要执行访问信息收集对话。该最短阈值tmin是推定为乘员8在某处的访问目标a完成某个计划安排(访问目的)的最短时间，例如设定“10分钟”或“几分钟”等适当时长。

而且，是否对话判断部62在推定为乘员8在多处访问目标a处分别完成计划安排的情况下，也就是说，在推定为乘员8访问过的访问目标a不只一处的情况下，也判断为不需要执行访问信息收集对话。该推定基于在车辆4的现在位置的周围存在的访问目标a的候选数量、和外出时间来进行。具体地，在车辆4的现在位置的周围存在多处访问目标a的候选，且外出时间为最长阈值tmax以上的情况下，推定为乘员8在多处访问目标a分别完成计划安排。

最长阈值tmax是推定为乘员8访问了多处访问目标a且在各处访问目标a处完成计划安排的时间。

例如，如图3所示，在车辆4停车于汇聚有饮食店和商铺等多种被称为租赁店的设施qa的综合商业设施q的停车场qb内的情况下，在车辆4的周围，作为访问目标a的候选设施qa而存在有多个设施qa。并且，在该情况下，当外出时间超出上述最长阈值tmax以上时，推定为乘员8访问了多个设施qa并在各处完成购物和用餐等计划安排。

本实施方式中，乘员8为了完成计划安排所需要的需要时间根据设施qa的种类和营业类别针对每个设施qa而预先设定在地图数据32等中，是否对话判断部62将周围的访问目标a的候选中最长的需要时间设定为最长阈值tmax并与外出时间进行对比。例如，如访问目标a是快餐店和咖啡厅、餐厅等饮食店，则对于需要时间而设定大概1小时～2小时左右的时间。此外，对于每次的利用时间(对于饮食店是指饮食时间)是已定的访问目标a，可以将该利用时间设为需要时间。另外，也可以基于客流大的时间段和周几等，适当变更各访问目标a的需要时间。

收集部53基于访问信息收集对话的结果来收集乘员8的访问目标信息db以及随附信息dc。具体地，收集部53通过语音识别部14对访问信息收集对话中的乘员8的说话语音进行语音识别。语音识别结果是该乘员8通过说话语音而输入的输入信息，收集部53基于语音识别结果而生成访问目标信息db以及随附信息dc中的至少一个。此外，为了随附信息dc的生成，除了从说话语音获得的单词之外，还能够使用日期时间和现在位置信息等的适当信息。

学习部54对乘员8的访问目标信息db以及随附信息dc进行学习，具有学习数据累积控制部68。学习数据累积控制部68每当由收集部53收集到访问目标信息db以及随附信息dc时，将这些访问目标信息db以及随附信息dc作为学习数据34而累积至数据记忆部22。并且，学习部54基于访问目标信息db以及随附信息dc的累积结果来学习对乘员8而言的有用推定场所ps。

具体地，学习部54针对由各访问目标信息db表示的每处访问目标a，基于向该访问目标a的访问履历(访问次数和访问频率等)、和与该访问目标a随附的随附信息dc的内容(满足度和关心度等)，判断访问目标a是否为有用推定场所ps。在该情况下，学习部54也可以针对每处访问目标a判断其相当于有用推定场所ps的程度。

用户档案资料更新部55基于由学习部54获得的学习结果来更新用户档案资料数据33中的有用推定场所ps。

内容提供控制部56向乘员8提供基于用户档案资料数据33获得的内容da。具体地，内容提供控制部56从内容提供服务器2获取与用户档案资料数据33的有用推定场所ps建立了关联的内容da，并将其从显示部28和语音输出部30输出，由此通知乘员8。内容da的提供定时是任意的，但优选为，例如是乘员8借助车辆4向与该内容da建立了关联的有用推定场所ps移动的盖然性高的定时。该定时例如能够举出车辆4在有用推定场所ps的附近行驶的情况、基于乘员8曾经访问过有用推定场所ps的日期时间而预测为不久会访问该有用推定场所ps的情况等。

接着，作为本实施方式的动作而说明与向乘员8提供信息有关的动作。

图4是表示导航装置6的停车时处理的流程图。

该停车时处理是当车辆4停车时进行的处理。

也就是说，在行驶的车辆4停车的情况下(步骤sa1)，出发判断部64判断乘员8是否下车离开(是否出发)(步骤sa2)。并且，在乘员8去了访问目标a的情况下(步骤sa2：是)，出发时刻获取部65从时刻获取部36获取时刻，将该时刻作为出发时刻而记录至数据记忆部22和ram等适当的记录介质(步骤sa3)，导航ecu20结束本处理。

图5是表示导航装置6的乘员返回时处理的流程图。

乘员返回时处理是当乘员8返回到停车中的车辆4后之时进行的处理，借助访问信息收集对话进行的访问目标信息db的收集也在本处理中执行。

在车辆4处于停车中的情况下(步骤sb1：是)，返回判断部60判断乘员8是否返回到车辆4(步骤sb2)。此外，车辆4的停车是通过导航ecu20基于车辆状态检测部12的检测结果(例如，辅助开关和点火开关的状态、发动机等的车辆动力源的驱动状态、驻车制动的工作状态等)而判断的。

并且在乘员8返回到车辆4的情况下(步骤sb2：是)，是否对话判断部62如下所述地判断是否需要执行访问信息收集对话(也就是说，是否输出至少包括上述问题对话用语)。也就是说，首先，除外地点判断部63从位置获取部24获取本车辆的现在位置(步骤sb3)，判断现在位置是否为除外地点以外(步骤sb4)。在现在位置是除外地点的情况下(步骤sb4：否)，由于不需要收集现在位置的访问目标信息db，所以由是否对话判断部62判断为不需要执行访问信息收集对话，导航ecu20结束本处理。

另一方面，在现在位置是除外地点以外的情况下(步骤sb4：是)，返回时刻获取部66从时刻获取部36获取时刻来作为返回时刻(步骤sb5)，外出时间计算部67基于出发时刻和返回时刻来计算外出时间(步骤sb6)。

并且，是否对话判断部62判断外出时间是否为上述最短阈值tmin以上(步骤sb7)。在外出时间没有超出最短阈值tmin的情况下(步骤sb7：否)，由于乘员8去某处访问目标a完成某个计划安排的盖然性低，所以由是否对话判断部62判断为不需要执行访问信息收集对话，导航ecu20结束本处理。

另一方面，在最短阈值tmin超出外出时间的情况下(步骤sb7：是)，是否对话判断部62为了判断乘员8是否在多处访问目标a完成计划安排，也就是说为了判断访问目标a是否为一处，而执行如下处理。

也就是说，是否对话判断部62通过导航控制部50的导航功能来检索在车辆4的现在位置的周边存在的设施qa(步骤sb8)，判断离现在位置固定距离以内(例如50米)所存在的设施qa的数量是否为一个(步骤sb9)。

在设施qa的数量为一个的情况下(步骤sb9：是)，由于乘员8的访问目标a汇集为该设施qa，所以由是否对话判断部62判断为需要访问信息收集对话，对话控制部52执行访问信息收集对话(步骤sb10)。该访问信息收集对话中，由于访问目标a汇集为一个设施qa，所以对话用语生成部61不生成对乘员8从哪个设施qa回来进行询问的问题对话用语，而是生成对乘员8去过了该设施qa的情况进行确认的问题对话用语，也就是说，生成乘员8能够通过“是”或“否”回答的疑问句形式的问题对话用语。该对话用语例如是“是否去过了某某设施？”的问题。通过该对话用语，乘员8不需要提到访问目标a，仅回答“是”或“否”即可，因此对于乘员8能够减轻访问信息收集对话的负担。

访问信息收集对话执行之后，由收集部53基于乘员8的说话语音的语音识别结果来收集访问目标信息db以及随附信息dc(步骤sb11)。并且，学习部54将收集到的访问目标信息db以及随附信息dc累积为学习数据34，基于累积结果来学习就乘员8而言的有用推定场所ps(步骤sb12)，用户档案资料更新部55基于该学习结果来更新用户档案资料数据33的有用推定场所ps(步骤sb13)。

另一方面，在步骤sb9的判断中，设施qa的数量为多个的情况下(步骤sb9：否)，是否对话判断部62判断外出时间是否为上述的最长阈值tmax以下(步骤sb14)。在最长阈值tmax超出外出时间的情况下(步骤sb14：否)，推定为乘员8访问了多处访问目标a去完成计划安排，是否对话判断部62判断为不需要访问信息收集对话。

该结果为，在乘员8访问了多处访问目标a的状况下，不会发生为了确定这些访问目标a而从导航装置6发出包括多个问题的对话用语的情况，而且乘员8不用对这些对话用语的问题逐一进行回答。由此，能够消除因对访问了多处的乘员8执行访问信息收集对话而导致该乘员8感到的烦扰。

然而，在本实施方式中，即使推定为乘员8访问了多处访问目标a的情况下，也会为了收集乘员8访问了哪里的行动履历，收集部53生成将现在位置作为访问目标a的代替的访问目标信息db以及随附信息dc，并作为学习数据34而累积(步骤sb15)。并且，学习部54基于该访问目标信息db以及随附信息dc的累积结果来学习就乘员8而言的有用推定场所ps(步骤sb16)，用户档案资料更新部55基于该学习结果来更新用户档案资料数据33的有用推定场所ps(步骤sb17)。

由此，即使在不执行访问信息收集对话的情况下，也会累积乘员8访问过的行动履历，并根据该累积结果而将该场所作为有用推定场所ps来学习。

此外，步骤sb15中，对于访问目标信息db，可以代替现在位置，而使用包括该现在位置(位置坐标)的区域和地名、设施名。由此，能够将乘员8访问过的场所的行动履历更恰当地收集累积。

另外，在步骤sb14中，外出时间为上述的最长阈值tmax以下的情况下(步骤sb14：是)，推定为乘员8访问过的访问目标a为一处。因此，该情况下，由是否对话判断部62判断为需要访问信息收集对话。

本实施方式中，对话控制部52在访问信息收集对话的执行之前，基于出发时刻以及外出时间，从本车辆的现在位置的周围的多个设施qa中预先筛选乘员8访问过的访问目标a的候选(步骤sb18)。并且，对话控制部52生成向乘员8询问用于从该候选中确定访问目标a的问题事项的对话用语，开始访问信息收集对话(步骤sb19)。

访问信息收集对话执行之后，由收集部53基于乘员8的说话语音的语音识别结果来收集访问目标信息db以及随附信息dc(步骤sb20)。并且，学习部54基于访问目标信息db以及随附信息dc的累积结果来学习就乘员8而言的有用推定场所ps(步骤sb21)，用户档案资料更新部55基于该学习结果来更新用户档案资料数据33的有用推定场所ps(步骤sb22)。

对于从步骤sb18至步骤sb22的动作，更具体地，在基于出发时刻的时间段来推定乘员8的计划安排(访问目的)的情况下，对话控制部52作为候选而提取能够完成该计划安排的一个或多个设施qa。

例如，在出发时刻为中午，停车的持续时间为1小时的情况下，乘员8的计划安排推定为午餐，因此在步骤sb18中，周围的饮食店作为候选而被提取。

该情况下，在步骤sb19中，作为从饮食店中确定访问目标a的问题事项的对话用语，如“欢迎回来。是用过午餐吗？”那样地，首先生成对是否符合所推定的计划安排进行确认的问题对话用语，并将该对话用语语音输出。在对于该对话用语的问题，乘员8如“是的”那样做出肯定回答的情况下，如“请问吃了什么？”那样地生成包括用于筛选访问目标a的问题的对话用语，并将该对话用语语音输出。

对用于从多个候选中筛选访问目标a的问题，典型地不是使用是/否的疑问句，而是为了从乘员8获得关于访问目标a的具体单词，使用询问“如何(how)”、“何时(when)”、“何处(where)”、“什么(what)”的所谓的wh疑问句形式。

并且，在乘员回答了“味噌拉面，很好吃”的情况下，提供“味噌拉面”的饮食店作为访问目标a而被确定，因此在步骤sb20中，该访问目标a被生成作为访问目标信息db，另外，包括访问日期时间、作为乘员8点餐的菜单的“味噌拉面”、作为其感想的“很好吃”的信息的随附信息dc被生成并被收集。并且，在步骤sb21中，这些访问目标信息db以及随附信息dc作为学习数据34而被累积并被学习。

另外，例如，在出发时刻是下午三点，外出时间为20分左右的情况下，当能够用该20分左右的需要时间完成计划安排的多个营业类别的设施qa存在于周围时，多个营业类别的各个设施qa作为访问目标a的候选而被提取。此外，当营业类别缩小为一个时，是与将饮食店作为访问目标a的候选而提取的上述示例同样的。

并且，在步骤sb19中，首先，作为包括用于从多个计划安排或多处访问目标a中筛选确定的计划安排或访问目标a的问题的对话用语，而生成如“欢迎回来。请问去哪里了？”的对话用语，并将该对话用语语音输出。对该对话用语的问题，也为了从乘员8获得对于筛选所需要的具体单词，而使用所谓的wh疑问句形式。

在乘员8对于该对话用语的问题而回答了“去洗衣服了”的情况下，作为访问目标a而确定干洗店，因此在步骤sb20中，该访问目标a作为访问目标信息db而被生成，另外，访问日期时间作为随附信息dc而被生成并被收集。并且，在步骤sb21中，这些访问目标信息db以及随附信息dc作为学习数据34而被累积。

此外，该例子中，作为与对干洗店的访问有关的随附信息dc，也可以为，收集如收取清洗物的预定日那样的乘员8今后的行动预定信息。具体地，对话控制部52在访问信息收集对话中生成如“请问何时去收取清洗物？”那样的包括询问今后行动预定的问题的对话用语，并将该对话用语语音输出。在乘员8对于该对话用语的问题而回答了“明天15点左右”的情况下，将由“明天15点”的日期时间以及“收取清洗物”的行动内容组成的行动预定收集作为随附信息dc。在该情况下，导航装置6以能够访问乘员8的日程数据的方式构成，或者管理日程数据，将该行动予定登记至日程。

这样地，在乘员返回时处理中，借助访问信息收集对话从乘员8收集访问目标信息db，学习就该乘员8而言的有用推定场所ps，更新用户档案资料数据33。

并且，当车辆4从有用推定场所ps的附近通过时、和当有用推定场所ps设定为目的地时等的适当的定时，内容提供控制部56从内容提供服务器2获取与有用推定场所ps建立关联的内容da，将该内容da向乘员8提供。

根据本实施方式，起到如下效果。

本实施方式中，导航装置6具有：获取车辆4的现在位置的位置获取部24；检索车辆4的周边的设施qa的周边检索部51；生成至少包括关于乘员8的访问目标a的问题在内的对话用语的对话用语生成部61；基于位置获取部24的获取结果(即现在位置)、周边检索部51的检索结果数量、和乘员8的外出时间来判断是否需要执行包括上述问题在内的对话用语的输出的是否对话判断部62；根据所述是否对话判断部62的判断结果而输出包括上述问题在内的对话用语的对话控制部52；和根据乘员8针对对话用语的问题用说话语音所输入的输入信息来收集访问目标a的访问目标信息db的收集部53。

根据该构成，根据基于位置获取部24的获取结果、周边检索部51的检索结果数量、乘员8的外出时间所确定的状况，来输出与访问目标a有关的问题，因此能够降低乘员8感到的烦扰。

在本实施方式中，是否对话判断部62在位置获取部24的获取结果是由乘员8预先设定的除外地点的情况下，判断为不需要执行包括上述问题在内的对话用语的输出，因此能够更加降低烦扰。

本实施方式中，是否对话判断部62在周边检索部51的检索结果为一个的情况下，判断为需要执行包括问题在内的对话用语的输出，因此能够无违和感地顺畅输出基于检索结果(的设施qa)获得的与访问目标a关联的问题。

本实施方式中，是否对话判断部62在周边检索部51的检索结果存在多个的情况下(图5的步骤sb9：否)，进行如下判断：当外出时间超过最长阈值tmax时判断为不需要执行包括上述问题在内的对话用语的输出，在外出时间没有超过最长阈值tmax时判断为需要执行包括上述问题在内的对话用语的输出。

由此，是否对话判断部62在推定为乘员8访问了多处访问目标a时(也就是说，外出时间超过最长阈值tmax时)，判断为不需要对话用语的输出，因此能够更加降低烦扰。

本实施方式中，导航装置6具有基于车辆4的车辆状态来判断乘员8从访问目标a返回到车辆4的状况的返回判断部60。并且，是否对话判断部62在由返回判断部60判断为乘员8返回到车辆4的情况下，判断是否需要执行包括上述问题在内的对话用语的输出。

由此，能够与乘员8从访问目标a返回车辆4的定时配合地判断包括上述问题在内的对话用语。

本实施方式中，是否对话判断部62在乘员8从车辆4下车后直到由返回判断部60判断为乘员8返回车辆4为止的经过时间没有超过规定的最短阈值tmin的情况下，判断为不需要执行包括上述问题在内的对话用语的输出。

由此，是否对话判断部62在乘员8去了某处访问目标a完成某个计划安排的盖然性低的情况(也就是说，经过时间没有超过规定的最短阈值tmin的情况)下，判断为不需要执行对话用语的输出，因此能够更加降低烦扰。

本实施方式中，导航装置6在当对回到车辆4的乘员8执行信息收集对话时，成为多处访问目标a候选的多个设施qa存在于周边的情况下，判断乘员8是否在多个设施qa分别完成计划安排，基于该判断的结果，判断是否需要执行所述对话。

因此，在乘员8访问了多处访问目标a的状况下，不会发生为了确定这些访问目标a而从导航装置6发出包括多个问题的对话用语的情况，而且乘员8不用对这些对话用语的问题逐一进行回答。

由此，能够消除因对访问了多处的乘员8执行访问信息收集对话而导致该乘员8感到的烦扰。

本实施方式中，导航装置6在从乘员8外出的出发时刻起的经过时间、即外出时间超过了为了在多个设施qa分别完成计划安排所需要的时间(也就是说，上述最长阈值tmax)的情况下，判断为乘员8在多个设施qa分别完成计划安排。该结果为，导航装置6不执行对乘员8的访问信息收集对话。

由此，不会发生即便乘员8访问了多处访问目标a、但通过访问信息收集对话仅收集和学习了某一处的访问目标a的信息的情况。在该情况下，通过将包括现在位置(位置坐标)的区域、和地图上的地名、设施名等作为访问目标a来学习，能够恰当学习有用推定场所ps。

本实施方式中，导航装置6将乘员8为了完成计划安排所需要的需要时间根据设施qa的种类和营业类别针对每个设施qa而预先设定在地图数据32等中，将周围的访问目标a的候选中最长的需要时间设定为最长阈值tmax而进行判断。由此能够提高判断精度。

本实施方式中，导航装置6在从乘员8外出的出发时刻起的经过时间、即外出时间没有超过最短阈值tmin的情况下，判断为不需要执行访问信息收集对话。

由此，能够避免即便乘员8哪里都未访问仍然开始访问信息收集对话的事态。

本实施方式中，导航装置6在成为访问目标a的候选的多个设施qa存在于周边的情况下，当判断为乘员8在某一处设施qa完成计划安排时，基于根据乘员8外出的出发时刻的时间段所推定的计划安排来筛选访问目标a的候选，然后执行访问信息收集对话。

由此，在访问信息收集对话中，能够减少为了确定访问目标a对乘员8问题的问题次数。

本实施方式中，导航装置6基于从乘员8收集的访问目标信息db来更新用户档案资料数据33内记录的有用推定场所ps。

由此，每当收集访问目标信息db时，用户档案资料数据33自动更新，因此能够节省乘员8手动输入用户档案资料数据33和更新的工作量。

本实施方式中，导航装置6基于访问目标信息db的学习结果来更新有用推定场所ps，因此能够提高作为有用推定场所ps而记录的访问目标a的精度。

本实施方式中，导航装置6具有将与有用推定场所ps建立关联的内容da向乘员8提供的内容提供控制部56。

由此，乘员8无需进行场所的指示输入等，能够自动地向乘员8提供与推定为对乘员8有用的场所建立关联的内容da。

上述实施方式只是例举了本发明的一个方式，能够在不脱离本发明主旨的范围内任意变形以及应用。

上述实施方式中，是否对话判断部62推定为乘员8访问了多个设施qa，由此判断为不需要进行访问信息收集对话，即使在这种情况下，也可以为，当基于返回车辆4的乘员8的所持品能够确定访问目标a时，为了获得该访问目标a的访问目标信息db而执行访问信息收集对话。

图6是与车载系统109一同表示本变形例的导航装置106的构成的图。此外，在该图中，对于上述实施方式说明过的构成标注相同的附图标记，以下省略其说明。

在本变形例中，通过对拍摄乘员8的图像进行图像识别，而确定乘员8的所持品。

具体地，如图6所示，在车载系统109设有拍摄部116。拍摄部116具有拍摄车室内的乘员8的摄像头116a、和控制摄像头116a并将该摄像头116a的拍摄图像向导航ecu20输出的摄像头ecu116b。

另外，在导航ecu20的是否对话判断部62设有访问目标确定部169。访问目标确定部169在由返回判断部60判断为乘员8返回的情况下，对拍摄部116的拍摄图像进行图像识别处理，并识别拍摄图像显示的乘员8的所持品。并且，访问目标确定部169能够通过图像识别处理来识别所持品上标注的文字和标记等的记号，并基于这些记号来确定周边的任意设施qa。例如，在乘员8作为所持品而持有购物袋的情况下，访问目标确定部169识别该购物袋上标注的商铺名，判断与该商铺名相符的设施qa是否存在于周边。当该设施qa存在于周边的情况下，该设施qa作为访问目标a而由访问目标确定部169确定。

根据本变形例，由访问目标确定部169确定访问目标a，因此，能够省略访问信息收集对话中的用于确定访问目标a的对话用语，能够通过较短的对话，从乘员8高效收集访问目标信息db以及随附信息dc。

上述的实施方式以及变形例中，也可以在学习部54的学习中使用人工智能(ai：artificialintelligence)技术。

在上述实施方式以及变形例中，是否对话判断部62使用车辆4的现在位置、乘员8的出发时刻、乘员8的外出时间、周边检索部51的检索结果数量来判断是否需要执行访问信息收集对话。但是，并不限于此，是否对话判断部62也可以使用车辆4的现在位置、乘员8的外出时间、周边检索部51的检索结果数量中的某一个来进行判断。

在上述实施方式以及变形例中，访问信息收集对话的对话用语也可以仅由关于访问目标a的问题构成。

在上述实施方式以及变形例中，至少包括关于访问目标a的问题在内的对话用语的输出不限于由语音实现的输出，也可以为向显示部28的显示。另外，导航装置6也可以为，不通过乘员8的说话语音，而是通过操作部26的操作来获取乘员8对该问题的回答。

在上述实施方式以及变形例中，图2以及图6所示的功能框图是为了易于理解本申请发明而将导航装置6、106的构成要素根据主要的处理内容进行分类并表示的概略图，导航装置6的构成要素能够根据处理内容分类为更多的构成要素。另外，也能够以使一个构成要素执行更多的处理的方式分类。

另外，图2以及图6中也可以为，在导航装置6、106一体地设有与车载系统9、109连接的各部分的功能，也可以与此相反地，将导航装置6、106具有的功能部设于车载系统9、109侧。

而且，图2以及图6中，也可以构成为，与通信网络nw连接的所谓的云端计算机执行语音识别部14和学习部54的功能。

在上述实施方式以及变形例中，作为车载设备的一例而例举了导航装置6、106，但不限于此，能够对任意的车载设备适用本发明的信息收集装置。

在上述实施方式以及变形例中，作为信息收集装置而例举了车载设备，但不限于此。也就是说，能够将本发明的信息收集装置适用于搭载了具备处理器和存储设备、存储器、通信回路的计算机的任意信息处理装置。

例如，也可以为，在酒店等住宿设施中，将设置于客室的信息处理装置构成为本发明的信息收集装置。该情况下，信息收集的对象者是客室的利用客。并且，信息处理装置在从客室外出的利用客返回该客室的情况下，与导航装置6、106同样地执行访问信息收集对话。

由此，能够基于从大量利用客收集的访问目标信息db和随附信息dc来确定对利用客具有人气的访问目标a，另外，还能够将该访问目标a的内容da向利用客提供。此外，利用客是否外出以及是否返回，例如能够基于客室入口的开闭和客室内所设的人感传感器、拍摄客室内的拍摄图像等来确定。

本说明书还公开了如下内容。

一种信息收集装置，具有：语音输出部，其语音输出如下对话的对话用语，该对话用于从对象者收集该对象者访问过的访问目标的访问目标信息；和收集部，其基于所述对象者对所述对话用语发出的说话语音的语音识别结果来收集所述访问目标信息，该信息收集装置的特征在于，具有检测周边的设施的周边检索部、和在外出的所述对象者返回的情况下执行所述对话的对话控制部，所述对话控制部具有是否对话判断部，该是否对话判断部在成为所述对象者的访问目标的候选的多个设施存在于周边的情况下，判断是否所述对象者在多个设施分别完成计划安排，基于该判断的结果，判断是否需要执行所述对话。

上述信息收集装置的特征在于，所述是否对话判断部在从所述对象者外出的出发时刻起的经过时间超过了在多个所述设施分别完成计划安排所需要的时间的情况下，判断为所述对象者在多个设施分别完成计划安排。

上述信息收集装置的特征在于，所述是否对话判断部在从所述对象者外出的出发时刻起的经过时间没有超过规定的最短阈值的情况下，判断为不需要执行所述对话。

上述信息收集装置的特征在于，所述对话控制部在成为所述对象者的访问目标的候选的多个设施存在于周边的情况下，当由所述是否对话判断部判断为所述对象者在一个设施完成计划安排时，基于从所述对象者外出的出发时刻的时间段所推定的计划安排来筛选所述访问目标的候选，然后执行所述对话。

上述信息收集装置的特征在于，具有：将表示所述对象者的属性或特性的用户档案资料数据记忆的记忆部；和更新所述用户档案资料数据的用户档案资料更新部，在所述用户档案资料数据内，记录了关于对所述对象者有用的有用场所的信息，所述用户档案资料更新部基于由所述收集部收集的所述访问目标信息来更新关于所述有用场所的信息。

上述信息收集装置的特征在于，具有对由所述收集部收集的所述访问目标信息进行学习的学习部，所述用户档案资料更新部基于由所述学习部获得的学习结果，来更新关于所述有用场所的信息。

上述信息收集装置的特征在于，具有将与所述有用场所建立关联的内容向所述对象者提供的内容提供控制部。

上述信息收集装置的特征在于，具有基于返回的所述对象者所持的所持品的拍摄图像来确定所述访问目标的访问目标确定部，所述是否对话判断部即使在判断为不需要执行所述对话的情况下，但当由所述访问目标确定部确定所述访问目标时，判断为需要执行所述对话。

上述信息收集装置的特征在于，是搭载于车辆的车载设备，所述对象者是从停车中的所述车辆下车之后返回该车辆的乘员，所述周边的设施是存在于所述车辆停车的位置的周边的设施。

附图标记说明

1信息提供系统

2内容提供服务器

4车辆

6、106导航装置(信息收集装置)

8乘员

9、109车载系统

14语音识别部

24位置获取部

30语音输出部

33用户档案资料数据

51周边检索部

52对话控制部(问题输出控制部)

53收集部

54学习部

55用户档案资料更新部

56内容提供控制部

61对话用语生成部(问题生成部)

62是否对话判断部(问题输出与否判断部)

63除外地点判断部

64出发判断部

65出发时刻获取部

66返回时刻获取部

67外出时间计算部

116拍摄部

169访问目标确定部

a访问目标

da内容

db访问目标信息

dc随附信息

20导航ecu

ps有用推定场所

q综合商业设施

qa设施

tmax最长阈值

tmin最短阈值。