JP7791366B2 - 情報処理装置、情報処理方法、および、情報処理プログラム - Google Patents

Description

本開示は、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。

従来、道路リンクのリンク属性に基づいて、適切な平均値（例えば、平均リンク旅行時間、あるいは、平均車速）を算出する手法が提案されている。

特開２００７－２４１８１３号公報

しかしながら、上記の従来技術では、コンテンツを適切なタイミングで出力させることができるとは限らない。

例えば、上記の従来技術では、信号機、踏み切り、料金所等の車両の速度変化の発生する要因について考慮することで、リンク旅行時間や車速を適切に平均化しているが、単に平均化するだけではコンテンツを適切なタイミングで出力させることができるとは限らない。また、上記の従来技術には、コンテンツを出力させる思想がそもそも存在しない。

本開示は、上記に鑑みてなされたものであって、コンテンツを適切なタイミングで出力させ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。

請求項１に記載の情報処理装置は、コンテンツの出力に関するタイミングを示す第１のタイミング情報であって、所定の道路区間における車両の平均速度である区間平均速度に基づいて生成された第１のタイミング情報を、前記所定の道路区間を走行中の対象車両に配信する配信部と、前記第１のタイミング情報が配信された後において、前記対象車両が前記所定の道路区間を走行中の所定の時点での走行実績に基づく平均速度である累積平均速度と、前記区間平均速度とに基づいて、前記所定の時点で予測される、前記所定の道路区間における前記対象車両の平均速度である予測平均速度を算出する算出部と、を備え、前記配信部は、前記コンテンツの出力に関するタイミングを示す第２のタイミング情報であって、前記予測平均速度を用いて新たに生成された第２のタイミング情報を、前記区間平均速度に基づく所定の情報に基づいて配信するか否かを判定する。

請求項１２に記載の情報処理方法は、情報処理装置が実行する情報処理方法であって、コンテンツの出力に関するタイミングを示す第１のタイミング情報であって、所定の道路区間における車両の平均速度である区間平均速度に基づいて生成された第１のタイミング情報を、前記所定の道路区間を走行中の対象車両に配信する配信工程と、前記第１のタイミング情報が配信された後において、前記対象車両が前記所定の道路区間を走行中の所定の時点での走行実績に基づく平均速度である累積平均速度と、前記区間平均速度とに基づいて、前記所定の時点で予測される、前記所定の道路区間における前記対象車両の平均速度である予測平均速度を算出する算出工程と、を含み、前記配信工程は、前記コンテンツの出力に関するタイミングを示す第２のタイミング情報であって、前記予測平均速度を用いて新たに生成された第２のタイミング情報を、前記区間平均速度に基づく所定の情報に基づいて配信するか否かを判定する。

請求項１３に記載の情報処理プログラムは、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、コンテンツの出力に関するタイミングを示す第１のタイミング情報であって、所定の道路区間における車両の平均速度である区間平均速度に基づいて生成された第１のタイミング情報を、前記所定の道路区間を走行中の対象車両に配信する配信手順と、前記第１のタイミング情報が配信された後において、前記対象車両が前記所定の道路区間を走行中の所定の時点での走行実績に基づく平均速度である累積平均速度と、前記区間平均速度とに基づいて、前記所定の時点で予測される、前記所定の道路区間における前記対象車両の平均速度である予測平均速度を算出する算出手順と、を前記情報処理装置に実行させ、前記配信手順は、前記コンテンツの出力に関するタイミングを示す第２のタイミング情報であって、前記予測平均速度を用いて新たに生成された第２のタイミング情報を、前記区間平均速度に基づく所定の情報に基づいて配信するか否かを判定する。

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２は、サーバ装置の動作例を示す概要図である。 図３は、車載装置の動作例を示す概要図である。 図４は、実施形態に係るサーバ装置および車載装置の構成例を示す図である。 図５は、ＷＬ種別の推定手法の具体例を示す図である。 図６は、予測平均速度の算出手法の具体例を示す図である。 図７は、車両ＶＥが先頭リンクを走行している場合のタイミング情報処理手順を示すフローチャートである。 図８は、車両ＶＥがｎ番目リンクを走行している場合のタイミング情報処理手順を示すフローチャートである。 図９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。

［実施形態］
以下に、本開示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開示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。

〔１．はじめに〕
利用者（運転者）を目的地に案内するナビゲーションシステムにおいては、リンクの走行に要する平均時間やリンクでの平均速度を基にして、目的地に到着する時刻を予測（予想）するという手法が一般的に採用されている。

しかしながら、係る手法は、運転負荷（「ワークロード」と呼ばれる）を考慮したコンテンツ提供においては適しているとはいい難い。具体的には、運転負荷を考慮したコンテンツ提供においては、運転者の妨げにならないような適切なタイミングで車載装置からコンテンツを出力させることが求められているが、従来手法のように、リンクにおける各種平均値を用いるだけでは、適切なタイミングでコンテンツを出力させることができない場合がある。

例えば、車両の運転は、個人差や道路状況の変化による影響を大きく受けるため、本来期待される平均速度とは異なってしまうと、実際の時刻と予測時刻との間にズレが発生してしまう。このように、リンクでの統計的な平均速度を用いる場合では、車両が特定の地点に到達する時刻の予測精度が高いとはいえず、運転者の妨げになり得る不適切なタイミングでコンテンツが出力されてしまうという問題がある。

また、実際の時刻と予測時刻との間にズレが発生することを見込んで、特定の猶予期間（バッファ）を定めた状態でコンテンツを出力させる手法が考えられるが、係る手法では、コンテンツの出力機会が損なわれてしまう恐れがある。

一方で、予測精度を高めるには、リンクでの統計的な平均速度を用いるのではなく、例えば、車両の走行シーンの変化に応じて、逐一、予測し直すことが考えられる。しかしながら、予測結果の情報をクラウドから車載装置に配信するという構成が採用されるケースでは、配信回数の増加による運用費の増大が問題となる。

本開示では、上記の問題を解決する新たな技術を提案する。具体的には、本開示では、車両による走行実績が十分に確保できておらず、例えば、走行ルート上の現在位置から特定の地点（例えば、運転負荷の種別が変化する変化点）まで残距離が長い場合には、走行シーンに対応した統計的な平均速度を用いて到達時刻を予測する。一方、走行実績が十分に確保できた以降は、走行実績に応じた累積の平均速度を、走行シーンに対応した統計的な平均速度に按分し、按分した結果を到達時刻の予測に用いる平均速度と定める。

すなわち、本開示では、走行実績が十分に確保できていない状態では尤もらしい予測を立てつつ、車両が特定の地点に近づき走行実績を確保できてゆくに従って、累積の平均速度を按分し現実の到達時間との差を吸収しようとする施策である。この結果、車両が特定の地点から離れている状態では予測結果の情報を配信する配信回数を抑えつつ、車両が特定の地点に近づいた場合には、到達時刻に関する高精度な予測結果の情報が配信される。また、車載装置は、高精度な予測結果の情報を用いることができるため、適切なタイミングでコンテンツを出力させることができるようになる。以下では、本開示の実施形態に係る情報処理について具体的に説明する。

〔２．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。

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。

クラウドシステム１０には、本開示の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、対象車両ＶＥが走行中の道路区間について、統計的に得られている平均速度である区間平均速度を例えばデータベースから取得し、取得した区間平均速度に基づいて、コンテンツの出力に関するタイミングを示す第１のタイミング情報を生成する。そして、サーバ装置１００は、第１のタイミング情報を対象車両ＶＥが有する車載装置２００に配信する。

サーバ装置１００は、第１のタイミング情報を配信した後においては、対象車両ＶＥが道路区間を走行中の所定の時点での走行実績に基づいて、この所定の時点での平均速度である累積平均速度を算出する。そして、サーバ装置１００は、累積平均速度と、区間平均速度とに基づいて、所定の時点で予測される平均速度であって、対象車両ＶＥが走行中の道路区間における対象車両ＶＥの平均速度である予測平均速度を算出する。

そして、サーバ装置１００は、コンテンツの出力に関するタイミングを示す第２のタイミング情報であって、区間平均速度ではなく予測平均速度を用いて新たに生成された第２のタイミング情報を、前記区間平均速度に基づく所定の情報に基づいて配信するか否かを判定する。

サーバ装置１００は、第２のタイミング情報を配信すると判定した場合には、予測平均速度に基づいて、コンテンツの出力に関するタイミングを示す第２のタイミング情報を生成する。そして、サーバ装置１００は、第２のタイミング情報を対象車両ＶＥが有する車載装置２００に配信する。

なお、上記によれば、対象車両ＶＥは、コンテンツが出力される対象の車両であり、車載装置２００が備えられていればいかなる車両であってよい。以下の実施形態では、対象車両ＶＥを「車両ＶＥ」と略し、対象車両ＶＥの運転者を「運転者Ｄ」と表記する。また、ここでいうコンテンツとは、音声により出力されるコンテンツであってよく、ナビゲーションや警告に関する誘導コンテンツ、利用者に有益と考えられるスポット（例えば、観光地や店舗等）や各種イベント等を提案するレコメンドコンテンツ、あるいは、各種ニュースや日常会話に関するその他のコンテンツ等が挙げられる。

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。

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。

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。

また、利用者は、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。

〔３．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。

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。

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、もしくは高くない）、「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、もしくは高くない）であることを示す。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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、上記で示した基準および基準値は一例であり、任意の値であってよい。

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。

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。

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。

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対象車両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。

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。

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、本開示の実施形態に係る情報処理を行う。

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Ｄの大変度（運転負荷）を推定してよい。

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。

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。

次に、ワークロード推定エンジンＥは、本開示の実施形態に係る情報処理として、タイミング情報の生成および配信に係る処理を実行する（ステップＳ２３）。以下では、図２の例を用いて、本開示の実施形態に係る情報処理についてより具体的に説明する。

図２には、車両ＶＥ１（車両ＶＥの一例）が走行する予定の経路である走行予定経路ＲＴｘを構成するリンクうち、隣接関係にあり、かつ、互いに異なるＷＬ種別が推定されているリンクＬ１とリンクＬ２が示され、車両ＶＥ１がリンクＬ２に向かってリンクＬ１の走行を開始した直後の場面が示される。

また、図２の例によれば、リンクＬ１のＷＬ種別として「ＦＲＥＥ」が推定され、リンクＬ２のＷＬ種別として「ＢＵＳＹ」が推定されている。さらに、図２の例によれば、位置ＰＴｘ１はこの時点での車両ＶＥ１の現在位置であり、位置ＰＴｘ２はリンクＬ１とリンクＬ２とが接続される接続地点に相当する。また、このようなことから、位置ＰＴｘ１を含むリンクＬ１は、車両ＶＥ１が現在走行している現在リンク（現在道路区間）といえる。一方、リンクＬ２は、車両ＶＥ１が将来走行する予定の将来リンク（将来道路区間）といえる。

ここで、車両ＶＥ１がリンクＬ１の走行を開始した直後すなわち位置ＰＴ１を走行している時点では、リンクＬ１に対する車両ＶＥ１の走行実績が十分蓄積されていない。係る場合、ワークロード推定エンジンＥは、リンクＬ１について統計的に得られている平均速度である区間平均速度を例えばデータベースから取得し、取得した区間平均速度に基づいて、コンテンツの出力に関するタイミングを示す第１のタイミング情報を生成する。

より具体的には、ワークロード推定エンジンＥは、リンクＬ１に対応する区間平均速度と、現在位置ＰＴｘ１から接続地点ＰＴｘ２までの距離とに基づいて、接続地点ＰＴｘ２に車両ＶＥ１が到達する予想時刻ＴＭ１を算出する。また、ワークロード推定エンジンＥは、予想時刻ＴＭ１を含む時刻範囲を第１のタイミング情報として生成し、生成した第１のタイミング情報を車両ＶＥ１の車載装置２００に配信する。ここで、第１のタイミング情報は、予想時刻ＴＭ１を含む数十秒の期間を示す情報であってよく、コンテンツ出力が推奨される期間として定義されてよい。

なお、区間平均速度は、リンクＬ１の走行履歴を有する様々な車両ＶＥの走行実績を単純に平均して得られた速度であってよいし、リンクＬ１に対応する走行シーン（例えば、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、衝撃等の発生）での走行実績を平均して得られた速度であってもよい。

図２に戻り、ワークロード推定エンジンＥは、車両ＶＥ１の走行シーンの変化を監視しており、第１のタイミング情報を配信した後において走行シーンの変化を検出したとする。このように、走行シーンが変化した場合には、ワークロード推定エンジンＥは、車両ＶＥ１の現時点におけるＷＬ種別が変化したと判定する。例えば、ワークロード推定エンジンＥは、車両ＶＥ１の現時点におけるＷＬ種別として、車両ＶＥ１が現在走行しているリンクＬ１での運転者Ｄの大変度が変化したと判定してよい。

図２の例によれば、ワークロード推定エンジンＥは、車両ＶＥ１が位置ＰＴｘ３を通過した際に、車両ＶＥ１の現時点におけるＷＬ種別が変化したと判定したものとする。係る場合、ワークロード推定エンジンＥは、車両ＶＥ１が位置ＰＴｘ３に至った現時点での走行実績を取得する。例えば、ワークロード推定エンジンＥは、走行実績として、位置ＰＴｘ１から位置ＰＴｘ３までの距離と、位置ＰＴｘ１から位置ＰＴｘ３に到達するまでに要した時間とを取得する。そして、ワークロード推定エンジンＥは、走行実績に基づいて、車両ＶＥ１が位置ＰＴｘ３に至った現時点での平均速度である累積平均速度を算出する。

なお、上記例では、ワークロード推定エンジンＥは、ＷＬ種別が変化したと判定できた時点での走行実績を用いて累積平均速度を算出している。しかしながら、ワークロード推定エンジンＥは、例えば、車両ＶＥ１がリンクＬ１の走行を開始してから所定期間が経過するごとの時点、あるいは、車両ＶＥ１がリンクＬ１の走行を開始してから所定距離進むごとの時点での走行実績を用いて累積平均速度を算出してもよい。

図２に戻り、ワークロード推定エンジンＥは、累積平均速度と、上記区間平均速度とに基づいて、リンクＬ１について現時点で予測される平均速度であって、車両ＶＥ１の平均速度である予測平均速度を算出する。予測平均速度の算出手法については後程詳細に説明する。

また、ワークロード推定エンジンＥは、予測平均速度に基づいて、コンテンツの出力に関するタイミングを示す第２のタイミング情報を新たに生成する。具体的には、ワークロード推定エンジンＥは、予測平均速度と、現在位置ＰＴｘ３から接続地点ＰＴｘ２までの距離とに基づいて、接続地点ＰＴｘ２に車両ＶＥ１が到達する予想時刻ＴＭ２を算出する。そして、ワークロード推定エンジンＥは、予想時刻ＴＭ２を含む時刻範囲を第２のタイミング情報として生成する。

次に、ワークロード推定エンジンＥは、第１のタイミング情報と、第２のタイミング情報とを比較した比較結果に基づいて、第２のタイミング情報を配信するか否かを判定する。なお、ワークロード推定エンジンＥは、区間平均速度と、予測平均速度とを比較した比較結果に基づいて、第２のタイミング情報を配信するか否かを判定してもよい。

ワークロード推定エンジンＥは、第２のタイミング情報を配信すると判定した場合には、第２のタイミング情報を車両ＶＥ１の車載装置２００に配信する。ここで、第２のタイミング情報は、予想時刻ＴＭ２を含む数十秒の期間を示す情報であってよく、コンテンツ出力が推奨される期間として定義されてよい。

〔４．車載装置の概要〕
次に、図３を用いて車載装置２００の動作例を説明する。図３は、車載装置２００の動作例を示す概要図である。図３の例によれば、車載装置２００は、情報整合エンジン２３２を有する。

まず、情報整合エンジン２３２は、サーバ装置１００から配信されたタイミング情報を受信する（ステップＳ３１）。情報整合エンジン２３２は、第１のタイミング情報や第２のタイミング情報を受信する。

また、情報整合エンジン２３２は、ステップＳ３１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。

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。

続いて、情報整合エンジン２３２は、ステップＳ３１で受信したタイミング情報と、ステップＳ３２－２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、タイミング情報が示す時刻範囲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。

そして、情報整合エンジン２３２は、タイミング情報に基づいて、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Ｓ３４）。また、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、この出力タイミングに応じて車載装置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。

〔５．機能構成〕
ここからは、図４を用いて、サーバ装置１００および車載装置２００の構成例について説明する。図４は、実施形態に係るサーバ装置１００および車載装置２００の構成例を示す図である。

（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。

（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。

（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。

（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。

（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。

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、検出部１３３と、判定部１３４と、生成部１３５と、配信部１３６と、算出部１３７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。

（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。

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。

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。

（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。

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。

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。

（検出部１３３）
検出部１３３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１３３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１３３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。

また、検出部１３３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１３３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。

また、検出部１３３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１３３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。

また、検出部１３３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。

また、検出部１３３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。

（判定部１３４）
判定部１３４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１３４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１３４は、検出部１３３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。

例えば、判定部１３４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。

また、判定部１３４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。

また、判定部１３４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。

また、判定部１３４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。

（生成部１３５）
生成部１３５は、コンテンツの出力に関するタイミングを示すタイミング情報を生成する。

生成部１３５は、所定のリンクにおける車両ＶＥの平均速度である区間平均速度に基づいて、コンテンツの出力に関するタイミングを示す第１のタイミング情報を生成する。例えば、生成部１３５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へと車両ＶＥが到達する予想時刻を算出する。そして、生成部１３５は、予想時刻を含む時刻範囲を第１のタイミング情報として生成する。

また、生成部１３５は、走行予定経路に含まれるリンクを車両ＶＥが走行中に、車両ＶＥのＷＬ種別が変化したと判定された場合には、車両ＶＥの現在位置を含むリンクである現在リンク（現在道路区間）に対応する区間平均速度に基づいて、第１のタイミング情報を生成する。

具体的には、生成部１３５は、ＷＬ種別が変化したと判定された場合として、これまで走行していたリンクとは異なるＷＬ種別が推定されているリンクに車両ＶＥが進入した場合には、現在リンクとして、進入先のリンクに対応する区間平均速度に基づいて、第１のタイミング情報を生成する。より具体的には、生成部１３５は、隣接関係にあり、かつ、互いに異なるＷＬ種別が推定されているリンク同士を接続する接続地点を介して先のリンクに車両ＶＥが進入した場合には、進入先のリンクに対応する区間平均速度に基づいて、第１のタイミング情報を生成する。

このように、車両ＶＥがこれまで走行していたリンクから、当該リンクとは異なるＷＬ種別が推定されているリンクへと進入した直後では、進入先のリンクに対する車両ＶＥの走行実績が十分蓄積されていない。そこで、生成部１３５は、これまで走行していたリンクとは異なるＷＬ種別が推定されているリンクへと車両ＶＥが進入した場合には、進入先のリンクについて統計的に得られている平均速度である区間平均速度に基づいて、第１のタイミング情報を生成する。

一方、第１のタイミング情報が配信された後の特定の時点では、現在リンクに対する車両ＶＥの走行実績の蓄積が進んでいる。このため、係る場合には、生成部１３５は、走行予定経路に含まれるリンクであって、現在リンクとは異なるＷＬ種別が推定されているこの先のリンクの開始地点へと車両ＶＥが到達する予想時刻を算出する。例えば、生成部１３５は、現在リンクでの車両ＶＥの平均速度として予測された予測平均速度に基づいて、開始地点へと車両ＶＥが到達する予想時刻を算出する。そして、生成部１３５は、予想時刻を含む時刻範囲を第２のタイミング情報として生成する。

（配信部１３６）
配信部１３６は、コンテンツの出力に関するタイミングを示すタイミング情報を車両ＶＥの車載装置２００に配信する。例えば、配信部１３６は、生成部１３５により第１のタイミング情報が生成された場合には、第１のタイミング情報を車載装置２００に配信する。また、配信部１３６は、生成部１３５により第２のタイミング情報が生成された場合には、第２のタイミング情報を車載装置２００に配信する。

また、配信部１３６は、区間平均速度に基づく所定の情報に基づいて、第２のタイミング情報を配信するか否かを判定する。例えば、配信部１３６は、第１のタイミング情報と、第２のタイミング情報とを比較した比較結果が所定の条件を満たす場合に、生成部１３５により生成された第２のタイミング情報を配信すると判定する。他の例として、配信部は、区間平均速度に基づく値と、予測平均速度に基づく値とを比較した比較結果が所定の条件を満たす場合に、第２のタイミング情報を配信すると判定してよい。予測平均速度は、算出部１３７によって算出される。

（算出部１３７）
算出部１３７は、第１のタイミング情報を配信した後においては、車両ＶＥが現在リンクを走行中の所定の時点での走行実績に基づいて、この所定の時点での平均速度である累積平均速度を算出する。そして、算出部１３７は、累積平均速度と、現在リンクに対応する区間平均速度とに基づいて、所定の時点で予測される平均速度であって、現在リンクについて予測される車両ＶＥの平均速度である予測平均速度を算出する。

例えば、算出部１３７は、車両ＶＥ現在リンクを走行中にＷＬ種別が変化したと判定された場合には、ＷＬ種別が変化したと判定された現時点での走行実績であって現在リンクに対する走行実績に基づいて、現時点での車両ＶＥの平均速度である累積平均速度を算出する。

他の例として、算出部１３７は、車両ＶＥが現在リンクを走行中に所定期間が経過した時点、または、車両ＶＥが現在リンクを所定距離進んだ時点での走行実績であって現在リンクに対する走行実績に基づいて、現時点での車両ＶＥの平均速度である累積平均速度を算出してもよい。

そして、算出部１３７は、累積平均速度と、現在リンクに対応する区間平均速度とに基づいて、現時点において現在リンクに対して予測される平均速度であって、車両ＶＥの平均速度である予測平均速度を算出する。

例えば、算出部１３７は、現在リンクの距離に対する走行実績の割合を、累積平均速度が区間平均速度に及ぼす影響度を示す係数として用いて、区間平均速度を累積平均速度に近づけるよう補正する補正計算を行うことで、予測平均速度を算出する。より具体的には、算出部１３７は、現在リンクの距離に対する走行実績の割合である第１の係数で累積平均速度を補正した平均速度である第１の平均速度と、現在リンクに対する残りの距離であって現在リンクから走行実績を差し引いた距離の割合である第２の係数で累積平均速度と区間平均速度との平均値を補正した平均速度である第２の平均速度との足し合わせにより、予測平均速度を算出する。

（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。

（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。

（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。

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。

（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。

（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。

（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。

（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。

（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。

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。

（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。

（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。

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。

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。

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。

（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。

〔６．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。

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ＰＴ２とを結ぶルートであり、車両ＶＥ１が走行ルートＲＴ１を走行中の所定の時点で、ＷＬ種別の推定処理が開始される場面が示される。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

このような状態において、図５（ｂ）に示すように、車両ＶＥ１がリンク１０２を走行中であるものとする。係る例では、推定部１３２は、車両ＶＥ１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。

また、図５（ｂ）では不図示であるが、推定部１３２は、車両ＶＥ１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。

なお、上記例では、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と、走行ルートＲＴ１を構成するリンクとを照らし合わせることで、係るリンクのＷＬ種別を推定する例を示した。しかしながら、推定部１３２は、車両ＶＥ１が走行しているリンクのリンク種別（link_kind）、あるいは、走行ルートＲＴ１の道路種別（road_kind）に基づいて、車両ＶＥ１が走行しているリンクのＷＬ種別を推定してもよい。

例えば、車両ＶＥ１が走行しているリンクは、車両ＶＥ１の走行に応じて変化するため、推定部１３２は、リンクが変化するたびに、現在のリンクのＷＬ種別を推定してよい。また、ここでいうリンク種別とは、例えば、本線、連結路等といった分類情報である。また、道路種別とは、高速道路、国道、細街路等といった分類情報である。

〔７．予測平均速度の算出手法〕
次に、図６を用いて、予測平均速度の算出手法を具体的に説明する。図６は、予測平均速度の算出手法の具体例を示す図である。図６には、走行ルートＲＴ１（図５）を構成するリンクのうち、予測平均速度の算出が行われる始めのリンク（先頭リンク）をリンク１０４として、予測平均速度の算出例が示される。なお、図６の例は、区間平均速度と予測平均速度とを比較した比較結果に応じて、第２のタイミング情報を配信する場合の処理に対応する。

ここで、ノードＮＤ３４は、ＷＬ種別「ＢＵＳＹ」のリンク１０３と、ＷＬ種別「ＦＲＥＥ」のリンク１０４とを接続する接続地点である。すなわち、ノードＮＤ３４は、互いに異なるＷＬ種別が推定されているリンクを接続する接続地点である。また、ノードＮＤ４５は、ＷＬ種別「ＦＲＥＥ」のリンク１０４と、ＷＬ種別「ＢＵＳＹ」のリンク１０５とを接続する接続地点である。すなわち、ノードＮＤ４５も、互いに異なるＷＬ種別が推定されているリンクを接続する接続地点である。一例として、予測平均速度の算出は、互いに異なるＷＬ種別が推定されているリンクと、これらリンクを接続する接続地点とを対象に行われてよい。

このような状態において、図６（ａ）には、車両ＶＥ１がリンク１０４の走行を開始した直後すなわちノードＮＤ３４に位置した場面が示される。係る例では、リンク１０４は、車両ＶＥ１の現在リンクである。

車両ＶＥ１がリンク１０４の走行を開始した時点では、リンク１０４に対する車両ＶＥ１の走行実績が十分蓄積されていない。係る場合、生成部１３５は、リンク１０４について統計的に得られている平均速度である区間平均速度ＬＶ１を例えばデータベースから取得し、区間平均速度ＬＶ１に基づいて、コンテンツの出力に関するタイミングを示す第１のタイミング情報を生成する。

より具体的には、生成部１３５は、リンク１０４に対応する区間平均速度ＬＶ１と、車両ＶＥ１の現在位置であるノードＮＤ３４から次の接続地点であるノードＮＤ４５までの距離とに基づいて、ノードＮＤ４５に車両ＶＥ１が到達する予想時刻ＴＭ１を算出する。また、生成部１３５は、予想時刻ＴＭ１を含む時刻範囲を第１のタイミング情報として生成し、配信部１３６は、第１のタイミング情報を車両ＶＥ１の車載装置２００に配信する。

ここで、検出部１３３は、車両ＶＥ１の走行状況に基づいて、走行シーンの変化を検出している。また、判定部１３４は、走行シーンの変化を検出されたか否かに基づいて、現時点における車両ＶＥ１のＷＬ種別が変化したか否かを継続的に監視している。

図６（ｂ）の例に移り、検出部１３３は、車両ＶＥ１がリンク１０４を１００ｍ進んだ時点で車両ＶＥ１の走行シーンの変化を検出し、この結果、判定部１３４は、車両ＶＥ１がリンク１０４を１００ｍ進んだ現時点で車両ＶＥ１のＷＬ種別が変化したと判定したとする。係る場合、算出部１３７は、車両ＶＥ１がリンク１０４を１００ｍ進んだ現時点での走行実績を取得する。例えば、算出部１３７は、走行実績として、ノードＮＤ３４から現在位置ＰＴ３までの走行距離「１００ｍ」と、車両ＶＥ１がノードＮＤ３４から現在位置ＰＴ３に到達するまでに要した時間とを取得する。そして、算出部１３７は、走行実績に基づいて、車両ＶＥ１が現在位置ＰＴ３に至った現時点での平均速度である累積平均速度ＳＶ１を算出する。

そして、算出部１３７は、累積平均速度ＳＶ１と、区間平均速度ＬＶ１とに基づいて、リンク１０４について現時点（車両ＶＥ１が現在位置ＰＴ３に至った現時点）で予測される平均速度であって、車両ＶＥ１の平均速度である予測平均速度ＰＶ１を算出する。

算出部１３７は、先頭リンクがリンク１０４である今回の例では、図６に示す算出式（１）を用いて、予測平均速度ＰＶ１を算出する。算出式（１）によれば、現在リンクの距離Ｄ１に対する走行距離Ｄ２の割合である第１の係数で累積平均速度ＳＶ１を補正した平均速度である第１の平均速度と、現在リンクに対する残りの距離Ｄ３（現在リンクの距離Ｄ１から走行距離Ｄ２を差し引いた距離）の割合である第２の係数で累積平均速度ＳＶ１と区間平均速度ＬＶ１との平均値を補正した平均速度である第２の平均速度との足し合わせにより、先頭リンクの予測平均速度ＰＶ１が算出される。

したがって、算出部１３７は、図６（ｂ）の例では、現在リンクの距離Ｄ１として現在リンク１０４の距離「５００ｍ」、現在リンクの距離Ｄ１に対する走行距離Ｄ２としてノードＮＤ３４から現在位置ＰＴ３までの走行距離「１００ｍ」、現在リンクに対する残りの距離Ｄ３として現在位置ＰＴ３からノードＮＤ４５までの距離「４００ｍ」等を算出式（１）に当て嵌めて、先頭リンク１０４に対応する予測平均速度ＰＶ１を算出する。

配信部１３６は、予測平均速度ＰＶ１を算出されると、図６（ｃ）に示すように、区間平均速度ＬＶ１と、予測平均速度ＰＶ１とを比較する。配信部１３６は、区間平均速度ＬＶ１と予測平均速度ＰＶ１との速度差が閾値以上である場合には（Ｙｅｓ）、コンテンツの出力に関するタイミングを示す第２のタイミング情報であって、予測平均速度ＰＶ１を用いて新たに生成された第２のタイミング情報を配信してよいと判定する。一方、配信部１３６は、区間平均速度ＬＶ１と予測平均速度ＰＶ１との速度差が閾値未満である場合には（Ｎｏ）、第２のタイミング情報を配信しないと判定する。

なお、配信部１３６は、単純に、区間平均速度ＬＶ１と予測平均速度ＰＶ１とを比較するのではなく、区間平均速度ＬＶ１に基づき算出した到達時刻と、予測平均速度ＰＶ１に基づき算出した到達時刻とを比較してもよい。ここでいう到達時刻とは、ノードＮＤ４５に車両ＶＥ１が到達する予想時刻である。

生成部１３５は、第２のタイミング情報を配信してよいと判定された場合には、現在位置ＰＴ３からノードＮＤ４５までの距離「４００ｍ」と、予測平均速度ＰＶ１とに基づいて、ノードＮＤ４５に車両ＶＥ１が到達する予想時刻ＴＭ２を算出する。また、生成部１３５は、予想時刻ＴＭ２を含む時刻範囲を第２のタイミング情報として生成し、配信部１３６は、第２のタイミング情報を車両ＶＥ１の車載装置２００に配信する。

ここで、算出部１３７は、先頭リンク１０４に続く２番目以降のリンクであるｎ番目リンク（ｎ≧２）を車両ＶＥ１が走行している場合には、算出式（２）を用いて、ｎ番目リンクに対応する予測平均速度ＰＶｎを算出してよい。算出式（２）によれば、先頭リンクの区間平均速度ＬＶ１に対するｎ番目リンクの区間平均速度ＬＶｎの割合として求めた係数でｎ番目リンクに対応する累積平均速度ＳＶｎを補正することにより、ｎ番目リンクに対応する予測平均速度ＰＶｎが算出される。

したがって、算出部１３７は、例えば、車両ＶＥ１がリンク１０４を通過して、２番目のリンク１０５を走行している場合には、先頭リンク１０４の区間平均速度ＬＶ１、２番目のリンク１０５の区間平均速度ＬＶ２、２番目のリンク１０５に対応する累積平均速度ＳＶ２を算出式（２）に当て嵌めて、２番目のリンク１０５に対応する予測平均速度ＰＶ２を算出する。

〔８．タイミング情報の配信手順〕
図７および図８を用いて、タイミング情報の配信に係る処理手順を説明する。図７では、車両ＶＥが先頭リンクを走行している場合の処理手順を説明する。図８では、先頭リンクに続く２番目以降のリンクであるｎ番目リンクを車両ＶＥが走行している場合の処理手順を説明する。

〔８－１．タイミング情報の配信手順（１）〕
図７は、車両ＶＥが先頭リンクを走行している場合のタイミング情報処理手順を示すフローチャートである。

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。

生成部１３５は、車両ＶＥが予測平均速度の算出が行われる始めのリンクである先頭リンクの走行を開始したか否かを判定する（ステップＳ７０２）。先頭リンクは、例えば、互いに異なるＷＬ種別が推定されているリンクを接続する接続地点を有するリンクであって、車両ＶＥの走行予定経路を構成するリンクの中から決められてよい。

生成部１３５は、車両ＶＥが先頭リンクの走行を開始していない間は（ステップＳ７０２；Ｎｏ）、車両ＶＥが先頭リンクの走行を開始するまで待機する。

一方、生成部１３５は、車両ＶＥが先頭リンクの走行を開始した場合には（ステップＳ７０２；Ｙｅｓ）、先頭リンクに対応する区間平均速度ＬＶ１に基づいて、コンテンツの出力に関するタイミングを示す第１のタイミング情報を生成する（ステップＳ７０３）。具体的には、生成部１３５は、区間平均速度ＬＶ１と、先頭リンクの距離Ｄ１とに基づいて、車両ＶＥが先頭リンクを走行し終わる予想時刻ＴＭ１を算出し、予想時刻ＴＭ１を含む時刻範囲を第１のタイミング情報として生成する。

また、配信部１３６は、第１のタイミング情報を車両ＶＥの車載装置２００に配信する（ステップＳ７０４）。

このような状態において、判定部１３４は、車両ＶＥの走行が所定の条件を満たしたか否かを判定する（ステップＳ７０５）。例えば、判定部１３４は、検出部１３３による検出結果（走行シーンの変化の検出結果）に基づき、車両ＶＥのＷＬ種別（運転者Ｄの大変度）が変化したか否か判定してよい。他の例として、判定部１３４は、車両ＶＥが先頭リンクの走行を開始してから所定期間が経過したか否か、あるいは、車両ＶＥが先頭リンクの走行を開始してから所定距離進んだ否かを繰り返し判定してもよい。

判定部１３４は、車両ＶＥの走行が所定の条件を満たしていない間は（ステップＳ７０５；Ｎｏ）、車両ＶＥの走行が所定の条件を満たしたと判定できるまで待機する。

一方、算出部１３７は、車両ＶＥの走行が所定の条件を満たしたと判定された場合には（ステップＳ７０５；Ｙｅｓ）、車両ＶＥが先頭リンクを現時点まで走行したことによる走行実績を取得する（ステップＳ７０６）。例えば、算出部１３７は、走行実績として、先頭リンク上の現在位置までの走行距離Ｄ２と、現在位置に到達するまでに要した時間とを取得する。また、算出部１３７は、先頭リンクの距離Ｄ１から走行距離Ｄ２を差し引いた残距離Ｄ３も取得してよい。

そして、算出部１３７は、走行実績に基づいて、車両ＶＥが先頭リンク上の現在位置（所定の条件を満たしたと判定された現在位置）に至った現時点での平均速度である累積平均速度ＳＶ１を算出する（ステップＳ７０７）。

次に、算出部１３７は、累積平均速度ＳＶ１と、区間平均速度ＬＶ１とに基づいて、先頭リンクについて現時点で予測される平均速度であって、車両ＶＥの平均速度である予測平均速度ＰＶ１を算出する（ステップＳ７０８）。例えば、算出部１３７は、図６で説明した算出式（１）に対して、累積平均速度ＳＶ１と、区間平均速度ＬＶ１と、先頭リンクの距離Ｄ１と、走行距離Ｄ２と、残距離Ｄ３とを当て嵌めて、予測平均速度ＰＶ１を算出する。

生成部１３５は、予測平均速度ＰＶ１に基づいて、コンテンツの出力に関するタイミングを示す第２のタイミング情報を生成する（ステップＳ７０９）。具体的には、生成部１３５は、予測平均速度ＰＶ１と、残距離Ｄ３とに基づいて、車両ＶＥが先頭リンクを走行し終わる予想時刻ＴＭ２を算出し、予想時刻ＴＭ２を含む時刻範囲を第２のタイミング情報として生成する。

配信部１３６は、第１のタイミング情報と、第２のタイミング情報とを比較し、双方のタイミングの間に閾値以上の乖離があるか否かを判定する（ステップＳ７１０）。

配信部１３６は、乖離が閾値以上であると判定された場合には（ステップＳ７１０；Ｙｅｓ）、第２のタイミング情報を車両ＶＥの車載装置２００に配信する（ステップＳ７１１）。

このような状態において、算出部１３７は、車両ＶＥが先頭リンクに続く２番目以降のリンクであるｎ番目リンク（ｎ≧２）の走行を開始したか否かを判定する（ステップＳ７１２）。車両ＶＥがｎ番目リンクの走行を開始していない場合には（ステップＳ７１２；Ｎｏ）、ステップＳ７０５へと処理が戻される。また、図７に示すように、乖離が閾値未満であると判定された場合にも（ステップＳ７１０；Ｎｏ）、ステップＳ７０５へと処理が戻されてよい。

〔８－２．タイミング情報の配信手順（２）〕
図８は、車両ＶＥがｎ番目リンクを走行している場合のタイミング情報処理手順を示すフローチャートである。

判定部１３４は、車両ＶＥがｎ番目リンクの走行を開始した場合には（ステップＳ７１２；Ｙｅｓ）、車両ＶＥの走行が所定の条件を満たしたか否かを判定する（ステップＳ８０１）。例えば、判定部１３４は、検出部１３３による検出結果（走行シーンの変化の検出結果）に基づき、車両ＶＥのＷＬ種別（運転者Ｄの大変度）が変化したか否か判定してよい。他の例として、判定部１３４は、車両ＶＥがｎ番目リンクの走行を開始してから所定期間が経過したか否か、あるいは、車両ＶＥがｎ番目リンクの走行を開始してから所定距離進んだ否かを繰り返し判定してもよい。

判定部１３４は、車両ＶＥの走行が所定の条件を満たしていない間は（ステップＳ８０１；Ｎｏ）、車両ＶＥの走行が所定の条件を満たしたと判定できるまで待機する。

一方、算出部１３７は、車両ＶＥの走行が所定の条件を満たしたと判定された場合には（ステップＳ８０１；Ｙｅｓ）、車両ＶＥがｎ番目リンクを現時点まで走行したことによる走行実績を取得する（ステップＳ８０２）。例えば、算出部１３７は、走行実績として、ｎ番目リンク上の現在位置までの走行距離と、現在位置に到達するまでに要した時間とを取得する。

そして、算出部１３７は、走行実績に基づいて、車両ＶＥがｎ番目リンク上の現在位置（所定の条件を満たしたと判定された現在位置）に至った現時点での平均速度である累積平均速度ＳＶｎを算出する（ステップＳ８０３）。

次に、算出部１３７は、先頭リンクの区間平均速度ＬＶ１およびｎ番目リンクの区間平均速度ＬＶｎに基づいて、累積平均速度ＳＶｎを補正することにより、ｎ番目リンクに対応する予測平均速度ＰＶｎを算出する（ステップＳ８０４）。例えば、算出部１３７は、図６で説明した算出式（２）に対して、区間平均速度ＬＶ１と、区間平均速度ＬＶｎと、累積平均速度ＳＶｎとを当て嵌めて、予測平均速度ＰＶｎを算出する。

生成部１３５は、予測平均速度ＰＶｎに基づいて、コンテンツの出力に関するタイミングを示す第２のタイミング情報を生成する（ステップＳ８０５）。具体的には、生成部１３５は、予測平均速度ＰＶｎに基づいて、車両ＶＥがｎ番目リンクを走行し終わる予想時刻ＴＭ２を算出し、予想時刻ＴＭ２を含む時刻範囲を第２のタイミング情報として生成する。

配信部１３６は、第１のタイミング情報と、第２のタイミング情報とを比較し、双方のタイミングの間に閾値以上の乖離があるか否かを判定する（ステップＳ８０６）。なお、ここでいう第１のタイミング情報は、車両ＶＥがｎ番目リンクを走行し終わる予想時刻ＴＭ１を含む時刻範囲であり、予想時刻ＴＭ１は、区間平均速度ＬＶｎに基づき算出される。

配信部１３６は、乖離が閾値以上であると判定された場合には（ステップＳ８０６；Ｙｅｓ）、第２のタイミング情報を車両ＶＥの車載装置２００に配信する（ステップＳ８０７）。

このような状態において、算出部１３７は、車両ＶＥが次のｎ番目リンクの走行を開始したか否かを判定する（ステップＳ８０８）。車両ＶＥが次のｎ番目リンクの走行を開始していない場合には（ステップＳ８０８；Ｎｏ）、ステップＳ８０１へと処理が戻される。また、図８に示すように、区間平均速度ＬＶｎと予測平均速度ＰＶｎとの速度差が閾値未満である場合にも（ステップＳ８０６；Ｎｏ）、ステップＳ８０１へと処理が戻されてよい。

一方、算出部１３７は、車両ＶＥが次のｎ番目リンクの走行を開始した場合には（ステップＳ８０８；Ｙｅｓ）、ステップＳ８０２からの処理を繰り返す。

〔９．限定解除〕
上記実施形態において、サーバ装置１００が行うものとして説明した処理は、車載装置２００によって行われてもよい。具体的には、本開示の実施形態に係る情報処理として説明したタイミング情報の生成および配信に係る一連の処理は、車載装置２００によって行われてもよい。

〔１０．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９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９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。

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。

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。

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。

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。

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。

〔１１．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、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。

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。

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。

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 検出部
１３４ 判定部
１３５ 生成部
１３６ 配信部
１３７ 算出部
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

Claims (13)

1. コンテンツの出力に関するタイミングを示す第１のタイミング情報であって、所定の道路区間における車両の平均速度である区間平均速度に基づいて生成された第１のタイミング情報を、前記所定の道路区間を走行中の対象車両に配信する配信部と、
   前記第１のタイミング情報が配信された後において、前記対象車両が前記所定の道路区間を走行中の所定の時点での走行実績に基づく平均速度である累積平均速度と、前記区間平均速度とに基づいて、前記所定の時点で予測される、前記所定の道路区間における前記対象車両の平均速度である予測平均速度を算出する算出部と、
   を備え、
   前記配信部は、前記コンテンツの出力に関するタイミングを示す第２のタイミング情報であって、前記予測平均速度を用いて新たに生成された第２のタイミング情報を、前記区間平均速度に基づく所定の情報に基づいて配信するか否かを判定する
   ことを特徴とする情報処理装置。
2. 前記対象車両が走行する予定の経路である走行予定経路に基づいて、前記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推定部と、
   前記走行予定経路に含まれる道路区間のうち、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、前記対象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へと前記対象車両が到達する予想時刻に基づく範囲を示す前記第１のタイミング情報を、前記現在位置を含む道路区間に対応する前記区間平均速度に基づいて生成する生成部と
   をさらに備え、
   前記配信部は、前記生成部により生成された前記第１のタイミング情報を前記対象車両に配信する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記対象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と、
   前記走行シーンの変化を検出されたか否かに基づいて、現時点における前記対象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
   をさらに備え、
   前記生成部は、前記走行予定経路に含まれる道路区間を前記対象車両が走行中に、前記対象車両の運転負荷の種別が変化したと判定された場合には、前記対象車両の現在位置を含む道路区間である現在道路区間に対応する前記区間平均速度に基づいて、前記第１のタイミング情報を生成する
   ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記生成部は、前記運転負荷の種別が変化したと判定された場合として、これまで走行していた道路区間とは異なる前記運転負荷の種別が推定されている道路区間に前記対象車両が進入した場合には、前記現在道路区間として、進入先の道路区間に対応する前記区間平均速度に基づいて、前記第１のタイミング情報を生成する
   ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記算出部は、前記対象車両が前記現在道路区間を走行中に前記運転負荷の種別が変化したと判定された場合には、前記運転負荷の種別が変化したと判定された現時点での走行実績であって前記現在道路区間に対する走行実績に基づく平均速度である累積平均速度と、前記現在道路区間に対応する前記区間平均速度とに基づいて、前記運転負荷の種別が変化したと判定された現時点で予測される、前記現在道路区間における前記対象車両の平均速度である予測平均速度を算出する
   ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
6. 前記算出部は、前記対象車両が前記現在道路区間を走行中に所定期間が経過した時点、または、前記対象車両が前記現在道路区間を所定距離進んだ時点での走行実績であって前記現在道路区間に対する走行実績に基づく平均速度である累積平均速度と、前記現在道路区間に対応する前記区間平均速度とに基づいて、現時点で予測される、前記現在道路区間における前記対象車両の平均速度である予測平均速度を算出する
   ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
7. 前記算出部は、前記現在道路区間の距離に対する前記走行実績の割合を、前記累積平均速度が前記区間平均速度に及ぼす影響度を示す係数として用いて、前記区間平均速度を前記累積平均速度に近づけるよう補正する補正計算によって、前記予測平均速度を算出する
   ことを特徴とする請求項５または６に記載の情報処理装置。
8. 前記算出部は、前記現在道路区間の距離に対する前記走行実績の割合である第１の係数で前記累積平均速度を補正した平均速度である第１の平均速度と、前記現在道路区間に対する残りの距離であって前記現在道路区間から前記走行実績を差し引いた距離の割合である第２の係数で前記累積平均速度と前記区間平均速度との平均値を補正した平均速度である第２の平均速度との足し合わせにより、前記予測平均速度を算出する
   ことを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
9. 前記所定の情報は、前記第１のタイミング情報を含み、
   前記配信部は、前記第１のタイミング情報と、前記第２のタイミング情報とを比較した比較結果が所定の条件を満たす場合に、前記予測平均速度を用いて新たに生成された前記第２のタイミング情報を配信すると判定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
10. 前記所定の情報は、前記区間平均速度および前記予測平均速度を含み、
    前記配信部は、前記区間平均速度に基づく値と、前記予測平均速度に基づく値とを比較した比較結果が所定の条件を満たす場合に、前記予測平均速度を用いて新たに生成された前記第２のタイミング情報を配信すると判定する
    ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
11. 前記生成部は、前記第２のタイミング情報を配信すると判定された場合には、前記接続地点へと前記対象車両が到達する予想時刻に基づく範囲を示す前記第２のタイミング情報を、前記現在道路区間における前記対象車両の平均速度である予測平均速度に基づいて生成する
    ことを特徴とする請求項５または６に記載の情報処理装置。
12. 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
    コンテンツの出力に関するタイミングを示す第１のタイミング情報であって、所定の道路区間における車両の平均速度である区間平均速度に基づいて生成された第１のタイミング情報を、前記所定の道路区間を走行中の対象車両に配信する配信工程と、
    前記第１のタイミング情報が配信された後において、前記対象車両が前記所定の道路区間を走行中の所定の時点での走行実績に基づく平均速度である累積平均速度と、前記区間平均速度とに基づいて、前記所定の時点で予測される、前記所定の道路区間における前記対象車両の平均速度である予測平均速度を算出する算出工程と、
    を含み、
    前記配信工程は、前記コンテンツの出力に関するタイミングを示す第２のタイミング情報であって、前記予測平均速度を用いて新たに生成された第２のタイミング情報を、前記区間平均速度に基づく所定の情報に基づいて配信するか否かを判定する
    ことを特徴とする情報処理方法。
13. 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、
    コンテンツの出力に関するタイミングを示す第１のタイミング情報であって、所定の道路区間における車両の平均速度である区間平均速度に基づいて生成された第１のタイミング情報を、前記所定の道路区間を走行中の対象車両に配信する配信手順と、
    前記第１のタイミング情報が配信された後において、前記対象車両が前記所定の道路区間を走行中の所定の時点での走行実績に基づく平均速度である累積平均速度と、前記区間平均速度とに基づいて、前記所定の時点で予測される、前記所定の道路区間における前記対象車両の平均速度である予測平均速度を算出する算出手順と、
    を前記情報処理装置に実行させ、
    前記配信手順は、前記コンテンツの出力に関するタイミングを示す第２のタイミング情報であって、前記予測平均速度を用いて新たに生成された第２のタイミング情報を、前記区間平均速度に基づく所定の情報に基づいて配信するか否かを判定する
    情報処理プログラム。