JP7712861B2 - 情報提供支援方法、情報提供支援装置、情報提供支援プログラム、及び、情報提供システム - Google Patents

Description

本発明は、運転者に対する車両からの情報提供を支援する情報提供支援方法、情報提供支援装置、情報提供支援プログラム、及び、情報提供システムに関する。

特許文献１には、遊戯者の動作を認識し、遊戯者の動作を反映した動作をする玩具が記載されている。

特開２００３－０８０４８４号公報

近年の車両は、車内外の状況に応じて運転者に様々な情報を提供することにより、快適な体験が得られるように運転者を支援する。運転者に対して車両が提供する情報の内容は多岐にわたっており、中には、例えば安全確保等のために、その情報を知得するために、あるいは、その情報に基づいて、運転者が所定動作を行うことが望ましい場合がある。この場合、車両は、行うべき所定動作を運転者が直感的にあるいはごく自然に認識できる態様で情報を提供することにより、運転者の所定動作を誘発させることが望ましい。

一方、車両あるいは車両が搭載する機器が運転者の動作を認識し、運転者の動作に応じた柔軟な動作をすることが可能であるとしても、特許文献１に記載の玩具のように、受動的な動作をするだけでは、運転者が行うべき所定動作を誘発することはできない。

本発明は、車両から提供される情報を知得するために、または、車両から提供された情報に基づいて、運転者が行うべき所定動作を誘発することができる情報提供支援方法、情報提供支援装置、情報提供支援プログラム、及び、情報提供システムを提供することを目的とする。

本発明のある態様は、運転者に対する車両からの情報提供を支援する情報提供支援装置を用いて運転者に情報提供をする情報提供支援方法である。この情報提供支援方法では、運転者に提供すべき情報を車両から取得する。また、運転者の動作が認識される。そして、情報を知得するために、または、情報に基づいて、運転者が行うべき所定動作を行ったときに、その所定動作に応じて情報提供支援装置が実行したことがある応答動作が、情報の取得後、運転者が所定動作を行う前に、情報提供支援装置によって実行される。

本発明によれば、運転者が行うべき所定動作を誘発することができる情報提供支援方法、情報提供支援装置、情報提供支援プログラム、及び、情報提供システムを提供することができる。

図１は、車両及び情報提供支援装置の概略構成を示すブロック図である。 図２は、エージェントコントローラの構成を示すブロック図である。 図３は、エージェントの応答動作を運転者に認知させるユーザ学習のフローチャートである。 図４は、ユーザ学習の一例を示す説明図である。 図５は、ユーザ学習の別の例を示す説明図である。 図６は、行動誘発のフローチャートである。 図７は、行動誘発動作と、行動誘発成功後の動作例を示す説明図である。 図８は、行動誘発失敗後の動作例を示す説明図である。 図９は、行動誘発失敗後における別の動作例を示す説明図である。 図１０は、別の行動誘発動作とその作用を示す説明図である。

以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について説明する。

［第１実施形態］
図１は、車両１００及び情報提供支援装置１０１の概略構成を示すブロック図である。車両１００は、前方を走行する他の車両を自動的に追従する等、本来、運転者１０が行うべき運転操作を支援することができる。また、車両１００は、情報提供支援装置１０１を用いて、運転者１０に対して情報を提供することにより、運転を支援する。

図１に示すように、車両１００は、運転操作部１１、カーナビゲーションシステム１２、エージェント１３、エージェントコントローラ１４、車両コントローラ１５、及び、センサ１６等を備える。

運転操作部１１は、車両１００の運転操作のために運転者１０が操作する操作部である。運転操作部１１は、例えば、ステアリングホイール４２（図５等参照）、アクセルペダル、及び、ブレーキペダル等である。

カーナビゲーションシステム１２は、運転者１０に対して、目的地までの経路等を案内する案内装置である。カーナビゲーションシステム１２は、固有のディスプレイ及び操作キーを備える。運転者１０は、カーナビゲーションシステム１２の操作キーを用いて、目的地の設定等、経路案内等に必要な操作を行う。また、運転者１０は、カーナビゲーションシステム１２のディスプレイ、及び／または、カーナビゲーションシステム１２または車両１００が搭載するスピーカから出力される音もしくは音声によって、経路案内等を内容とする情報の提供を受けることができる。

エージェント１３は、車両１００から運転者１０への情報提供を支援するユーザインタフェースである。すなわち、エージェント１３は、車両１００が運転者１０に提供すべき情報を、車両１００とともに、または車両１００に代わって、運転者１０に提供する情報提供用アシスタントである。

エージェント１３は、例えば、人、動物、植物、物、またはその他のシンボル等、マスコット（マスコットキャラクタあるいは単にキャラクタとも称される）の形態で、実体的または仮想的に表される。したがって、エージェント１３は擬人的であり、感情、及び、感情の変化である情動を、その“表情”等によって表現することができる。また、エージェント１３は、色、音もしくは音声、または、ジェスチャ等の動作によって、感情及び情動を表現することができる。すなわち、エージェント１３は、表情、色、音もしくは音声、または、動作によって、その疑似的な感情及び情動を表現する。

エージェント１３は、上記の感情及び情動を表現する表情等によって、例えば、応答動作または行動誘発動作を行う。応答動作は、運転者１０の動作に応じて行う動作である。本実施形態における「行動誘発」とは、間接的な表現形態あるいは直感に訴える表現形態で運転者１０が行うべき動作（行動）を教示することにより、運転者１０が行うべき動作を誘発することをいう。例えば、エージェント１３は、行動誘発動作によって、運転者１０が行うべき動作を示唆し、暗示し、または、黙示する。すなわち、エージェント１３が実行する行動誘発動作は、運転者１０の動作を誘発するために行う動作であり、運転者１０が行うべき動作の前に実行される。特に、本実施形態においては、運転者１０の動作に応じて実行したことがある「応答動作」を、運転者１０が行うべき動作の前に実行することにより、エージェント１３は運転者１０の動作を誘発する。すなわち、応答動作と行動誘発動作は同じ形態の動作であるが、実行されるタイミングが異なる。応答動作は、関連付けられた運転者１０の動作の後に実行され、行動誘発動作は、関連付けられた運転者１０の動作の前に実行される。

本実施形態においては、エージェント１３は、実体的な形態を有するロボットによって構成され、例えば運転席の近傍等、運転状態における運転者の視界内に配置される。但し、車両１００がヘッドアップディスプレイを採用しているときには、エージェント１３は、ヘッドアップディスプレイの表示によって仮想的に構成されることができる。また、スマートフォン等、運転者１０が所持するデバイスが車両１００と連携するときには、エージェント１３は、スマートフォン等のデバイスによって仮想的に表示等され得る。

エージェントコントローラ１４は、エージェント１３の動作等を制御する制御ユニットである。より具体的には、エージェントコントローラ１４は、車両１００が運転者１０に提供する情報や運転者１０の動作等に応じたエージェント１３の表情、色、音もしくは音声、または、動作がプログラムされたコンピュータである。エージェント１３とエージェントコントローラ１４は、運転者１０に対する車両１００からの情報提供を支援する情報提供支援装置１０１を構成する。また、情報提供支援装置１０１は、車両１００の全体または車両１００のうち情報提供に関連する構成部分とともに、情報提供システム１０２を構成する。エージェントコントローラ１４の具体的構成については、詳細を後述する。

なお、本実施形態においては、エージェントコントローラ１４は、車両コントローラ１５とは別個に構成されているが、エージェントコントローラ１４を構成する各部のうち、一部または全部は車両コントローラ１５と一体に構成され得る。また、本実施形態においては、エージェント１３が、車両１００が搭載する機器の１つとして形成されているので、これを制御するエージェントコントローラ１４も車両１００に設けられている。しかし、スマートフォン等、車両１００から独立した連携デバイスがエージェント１３であるときには、そのデバイスがエージェントコントローラ１４を構成することができる。

車両コントローラ１５は、車両１００の動作を統括的に制御する制御部である。車両コントローラ１５は、運転操作部１１からの入力に基づいて、車両１００を駆動する電動モータ及び／またはエンジン、並びに、ブレーキ等を制御する。車両コントローラ１５は、例えば、車両１００を構成する各部の動作がプログラムされた１または複数のコンピュータによって構成される。車両コントローラ１５は、車両１００の制御のために、センサ１６が出力する信号等を参照する場合がある。車両コントローラ１５は、車両１００に対する操作、及び、車両１００に搭載された各種機器に対する操作（以下、機器操作情報３３という。図２参照）を取得する。この他、車両コントローラ１５は、センサ１６から取得する信号等を用いた演算等により、車両１００から運転者１０に提供すべき情報を得る。

車両１００が運転者１０に対して提供する情報は、交通標識や通行人等の注目すべき対象に対する注意喚起を内容とする情報、経路案内を内容とする情報、車両１００または車両１００が搭載する機器の操作を要求する情報等、様々である。いずれにしても、車両１００が運転者１０に対して提供する情報は、車内及び／または車外のシチュエーションに応じて提供される。したがって、車両１００が運転者１０に対して提供する情報を、シチュエーション情報３２（図２参照）という。

本実施形態においては、車両１００が運転者１０に対して提供するシチュエーション情報３２は、運転者１０の動作が必要な情報と、それ以外（すなわち運転者１０の動作が不要である情報）と、の２種類に分類される。様々なシチュエーション情報３２が、運転者１０の動作が必要な情報であるか否かは、その種類及び性質等に応じて予め定められる。

車両１００が提供する情報を知得するために、または、車両１００が提供した情報に基づいて、運転者１０が行うべき所定の動作がある場合、その情報は、運転者１０の動作が必要な情報である。また、車両１００が提供する情報を知得するために、または、車両１００が提供した情報に基づいて行うべき運転者１０の動作を、以下では、単に所定動作という。運転者１０が行うべき所定動作には、運転者１０が手足等を動かすことの他、単に運転者１０が視線を移動させることが含まれる。

運転者１０の動作が必要な情報としては、例えば、車外または車内の注目すべき対象（以下、単に注目対象４１という。図４等参照）に対する注意喚起、ステアリングホイール４２を把持すべき旨の指示または要求、及び、カーナビゲーションシステム１２等、車両１００が搭載する各種機器の操作すべき旨の示唆、等である。そして、注目対象４１への視線移動、ステアリングホイール４２の把持、及び、各種機器の操作等が、それぞれ運転者１０が行うべき所定動作である。

センサ１６は、車両１００を構成する各部の状況や車両１００の内部または外部の状況を計測等する１または複数のセンサである。センサ１６は、例えば、加速度センサ、車内を撮影するための車内カメラ１７、車外を撮影するカメラ、車内または車外の音を収集するマイクロフォン、ＧＮＮ（Global Navigation Satellite System）センサ、及び、ＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging）センサ等である。本実施形態においては、センサ１６は少なくとも車内カメラ１７を含むものとする。

車内カメラ１７は、車両１００の車内、特に、運転者１０を含む範囲を継続的または断続的に撮影する。車内カメラ１７で撮影した画像または映像（以下、車内画像３１という。図２参照）は、エージェントコントローラ１４において、運転者１０の動作を認識するために用いられる。

図２は、エージェントコントローラ１４の構成を示すブロック図である。図２に示すように、情報取得部２１、運転者動作認識部２２、行動誘発判定部２３、エージェント動作制御部２４、及び、動作パターン記憶部２５を備える。エージェントコントローラ１４をこれらの各部として機能させるプログラムは、情報提供支援装置１０１及び情報提供システム１０２を動作させる情報提供支援プログラムを構成する。情報提供支援プログラムは、情報提供支援装置１０１または情報提供システム１０２に予め記憶される。また、情報提供支援プログラムは、例えば、情報提供支援装置１０１、情報提供システム１０２、またはその他のコンピュータで読み取る記録媒体の形態で提供され得る。さらに、記録媒体を用いて、または、いわゆるＯＴＡ（Over The Air）技術によって、情報提供支援装置１０１または情報提供システム１０２に実装された後、情報提供支援プログラムは、その一部または全部が更新され得る。

情報取得部２１は、車内画像３１、シチュエーション情報３２、及び、機器操作情報３３を取得する。情報取得部２１は、車内画像３１を、車内カメラ１７から直接に、または、車両コントローラ１５を介して間接的に、取得する。また、情報取得部２１は、車両コントローラ１５からシチュエーション情報３２及び機器操作情報３３を取得する。なお、情報取得部２１は、センサ１６から出力される信号等を取得し、車両コントローラ１５に代わって自らシチュエーション情報３２を生成することができる。

運転者動作認識部２２は、運転者１０の動作を認識する。また、運転者動作認識部２２は、継続的または断続的に運転者１０の動作を認識することによって、運転者１０の動作を監視する運転者動作監視部として機能する。本実施形態においては、運転者動作認識部２２は、車内画像３１を用いて、及び／または、車両１００に搭載された機器の操作状況に基づいて、運転者１０の動作を認識する。具体的には、運転者動作認識部２２は、動作検出部３４、視線検出部３５、及び、機器操作検出部３６を含む。

動作検出部３４は、運転者１０の手や顔等の大局的な動作を検出する。例えば、動作検出部３４は、車内画像３１から運転者１０を認識し、その形状の時間的変化等に基づいて、運転者１０の身体的動作を検出する。

視線検出部３５は、運転者１０の視線を検出する。例えば、視線検出部３５は、車内画像３１から運転者１０の眼球（瞳）及びその運動を認識することによって、運転者１０の視線及びその遷移（以下、視線動作という）を検出する。

機器操作検出部３６は、機器操作情報３３に基づいて、車両１００に対する操作または車両１００が搭載する各種機器に対する操作を行う動作（以下、機器等操作動作という）を検出する。例えば、カーナビゲーションシステム１２が操作されたときには、機器操作情報３３によってその機器等操作動作を検出する。

以下では、特別に言及する場合を除き、運転者１０の身体的動、視線動作、及び、機器等操作動作を単に運転者１０の動作と総称する。運転者１０の身体的動作、視線動作、及び／または、機器等操作動作のうち、シチュエーション情報３２を知得するために、または、シチュエーション情報３２に基づいて行われるものは、前述のとおり、所定動作である。

行動誘発判定部２３は、シチュエーション情報３２に基づいて、そのシチュエーション情報３２を運転者１０に提供するときに運転者１０の所定動作を誘発する必要があるか否かを判定する。行動誘発判定部２３は、シチュエーション情報３２の種類及び性質等に応じて、運転者１０の所定動作を誘発する必要があるか否かを、例えばデータテーブル等を用いて予め定めている。このため、行動誘発判定部２３は、個別具体的なシチュエーション情報３２の種類及び性質等に応じて、運転者１０の所定動作を誘発する必要があるか否かを判定する。

また、行動誘発判定部２３は、運転者１０の所定動作を誘発する必要があるときに、運転者１０の所定動作を誘発する具体的なエージェント１３の動作態様を定めるためのパラメータを設定する。そのために、行動誘発判定部２３は、重要度判定部３７及び学習状況判定部３８を備える。

重要度判定部３７は、シチュエーション情報３２の重要度を判定する。シチュエーション情報３２の重要度は、そのシチュエーション情報３２の緊急性、及び／または、そのシチュエーション情報３２に基づいた所定動作を行わない場合の危険度等に基づいて予め設定される。すなわち、シチュエーション情報３２の重要度は、シチュエーション情報３２の種類及び性質等に応じて予め設定される。特に、シチュエーション情報３２が車両１００の運転操作に関わる情報であるときには、その重要度は高いと判定される。一方、シチュエーション情報３２が車両１００の運転操作に関わる情報以外の情報であるときには、その重要度は低いと判定される。より具体的な例を挙げれば、シチュエーション情報３２が、交通標識や通行人等を注目対象４１とし、安全確保のために必要な注意喚起を内容とする場合、そのシチュエーション情報３２の重要度は「高い」と判定される。一方、シチュエーション情報３２が、具体的に、車両１００が搭載する機器等を注目対象４１とし、その操作を促すための注意喚起を内容とする場合、そのシチュエーション情報３２の重要度は「低い」と判定される。また、例えば、シチュエーション情報３２が、ステアリングホイール４２の把持を要求する情報である場合、そのシチュエーション情報３２の重要度は「高い」と判定される。重要度判定部３７が判定したシチュエーション情報３２の重要度は、エージェント１３の動作態様を決定するパラメータの１つである。

学習状況判定部３８は、エージェント１３の動作に対する運転者１０の学習（認知）状況を判定する。

具体的には、学習状況判定部３８は、運転者動作認識部２２から運転者１０の動作を取得する。また、シチュエーション情報３２に応じて運転者１０が所定動作を行った場合、エージェント１３はそのシチュエーション情報３２に応じた応答動作を行うので、学習状況判定部３８は、エージェント動作制御部２４からエージェント１３が応答動作を行った旨の通知を受ける。これらの情報に基づいて、学習状況判定部３８は、エージェント１３が実行した応答動作を運転者１０が認識したか否かを判定する。例えば、運転者１０の所定動作に応じてエージェント１３が対応する応答動作を実行した後、運転者１０がエージェント１３を視認したときに、学習状況判定部３８は、所定動作に応じたエージェント１３の応答動作を運転者１０が認識したと判定する。

また、学習状況判定部３８は、所定動作に応じたエージェント１３の応答動作を、運転者１０が認識した回数（以下、応答動作認識回数という）を計数する。そして、応答動作認識回数が予め定める所定の閾値以上であるときに、学習状況判定部３８は、所定動作に応じたエージェント１３の応答動作について、運転者１０の学習（以下、ユーザ学習という）が完了したものと判定する。ユーザ学習が完了しているか否かの上記判定結果は、エージェント１３の動作態様を決定するパラメータの１つである。

なお、本実施形態においては、学習状況判定部３８は、応答動作が認識された回数を応答動作認識回数として計数しているが、これに限らない。学習状況判定部３８は、応答動作認識回数の代わりに、応答動作を行った試行回数を計数することができる。この場合、学習状況判定部３８は、応答動作の試行回数が所定の閾値以上となったときに、ユーザ学習が完了したと判定する。

エージェント動作制御部２４は、エージェント１３の動作を制御する。エージェント動作制御部２４は、シチュエーション情報３２等に基づいて、エージェント１３に応答動作、行動誘発動作、及び、その他の動作を実行させる。このため、エージェント動作制御部２４は、少なくとも、応答動作制御部３９と行動誘発動作制御部４０を含む。

応答動作制御部３９は、エージェント１３の応答動作を制御する。応答動作制御部３９は、シチュエーション情報３２と、運転者動作認識部２２から取得する運転者１０の動作と、に基づいて、運転者１０がシチュエーション情報３２に応じた所定動作を行ったときに、これに対応する応答動作をエージェント１３に実行させる。所定動作に対応する応答動作及びその他のエージェント１３の動作態様は、シチュエーション情報３２の種類及び性質等に応じて予め定められており、動作パターン記憶部２５に記憶されている。このため、応答動作制御部３９は、運転者１０が所定動作を行ったときに、動作パターン記憶部２５を参照することにより、その所定動作に対応する応答動作をリアルタイムにエージェント１３に実行させることができる。

行動誘発動作制御部４０は、行動誘発判定部２３が運転者１０の所定動作を誘発する必要があると判定したときに、エージェント１３の行動誘発動作を制御する。また、行動誘発動作制御部４０は、シチュエーション情報３２と、学習状況判定部３８の判定結果と、に基づいて、シチュエーション情報３２に対応する行動誘発動作をエージェント１３に実行させる。具体的には、学習状況判定部３８の判定結果によってユーザ学習が完了してると判断されている場合、行動誘発動作制御部４０は、運転者１０がシチュエーション情報３２に対応する所定動作を行うのを待たずに、動作パターン記憶部２５を参照して、シチュエーション情報３２に対応する応答動作を行動誘発動作としてエージェント１３に実行させる。このため、実質的に、運転者１０がシチュエーション情報３２に応じた所定動作を行う前に、エージェント１３は行動誘発動作を実行する。

エージェント１３が行動誘発動作を実行すると、その行動誘発動作についてユーザ学習が完了してる運転者１０は、直感的に所定動作を行うべきことを認知することができる。また、ユーザ学習が完了してる運転者１０は、エージェント１３が行動誘発動作を実行すると、これに応じてほぼ反射的に所定動作を行うことができる。

なお、行動誘発動作制御部４０がエージェント１３に行動誘発動作を実行させる場合、応答動作制御部３９はエージェント１３に応答動作を実行させない。すなわち、エージェント１３は、１回のシチュエーション情報３２の提供において、行動誘発動作または応答動作を択一的に実行する。運転者１０による車両１００の使用経験が浅いときには、エージェント１３は概ね応答動作を実行し、運転者１０による車両１００の使用経験がある程度豊富になると、エージェント１３は概ね行動誘発動作を実行する。

また、行動誘発動作制御部４０は、上記のように、エージェント１３に行動誘発動作を実行させた後、運転者１０が所定動作を行ったか否かを判定する。すなわち、行動誘発動作制御部４０は、エージェント１３による行動誘発の成否を判定する行動誘発成否判定部として機能する。行動誘発動作制御部４０は、少なくともエージェント１３が行動誘発動作を実行した後の運転者１０の動作を監視することによって、行動誘発の成否を判定する。例えば、行動誘発動作制御部４０は、エージェント１３が行動誘発動作を実行した後の経過時間（以下、単に経過時間という）を計測する。そして、経過時間が予め定める所定時間（閾値）を経過する以前に、運転者１０が所定動作を行ったときに、行動誘発動作制御部４０は、行動誘発が成功したと判定する。一方、経過時間が所定時間を超過した場合、行動誘発動作制御部４０は、行動誘発が失敗したと判定する。

その後、行動誘発動作制御部４０は、行動誘発の成否に応じて、エージェント１３に追加動作を実行させる。本実施形態においては、行動誘発動作後の追加動作は、エージェント１３の感情または情動を表現する動作（以下、エモーションという）、または、行動誘発動作の強調である。

行動誘発動作制御部４０がエージェント１３に追加的に実行させるエモーションには、例えば、第１エモーションと第２エモーションがある。第１エモーションは、エージェント１３が肯定的な感情または情動（以下、肯定的情動という）を、エージェント１３の表情等によって表現する動作である。例えば、エージェント１３が、喜びを表現する表情やジェスチャをする、相対的に高い音または音声を発報する、もしくは、暖色系の色を呈する等、エージェント１３が概ね喜びを表現していると一般に感得され得るエモーションが第１エモーションである。第２エモーションは、エージェント１３が否定的な感情または情動（以下、否定的情動という）を、エージェント１３の表情等によって表現する動作である。例えば、エージェント１３が、哀しみを表現する表情やジェスチャをする、相対的に低い音または音声を発報する、もしくは、寒色系の色を呈する等、エージェント１３が概ね哀しみを表現していると一般に感得され得るエモーションが、第２エモーションである。

エージェント１３に行動誘発動作を実行させた後、運転者１０が所定動作を行ったときに、行動誘発動作制御部４０は、肯定的な第１エモーションをエージェント１３に実行させる。すなわち、行動誘発が成功した場合、エージェント１３は第１エモーションを実行する。運転者１０は、エージェント１３の肯定的な第１エモーションを感得することにより、エージェント１３の行動誘発動作によって運転者１０が行うべき所定動作を示唆または教示したことを認知し、エージェント１３に対して、感謝その他の肯定的な感情を抱きやすくなる。このため、次回以降の行動誘発がさらに成功しやすくなる。

一方、エージェント１３に行動誘発動作を実行させた後、運転者１０が所定動作を行わなかったときには、行動誘発動作制御部４０は、シチュエーション情報３２の重要度に応じて、エージェント１３に行わせる追加動作を変更する。すなわち、行動誘発が失敗した場合、エージェント１３は、シチュエーション情報３２の重要度に応じた追加動作を実行する。

具体的には、行動誘発が失敗し、かつ、シチュエーション情報３２の重要度が低いときには、行動誘発動作制御部４０は、否定的な第２エモーションをエージェント１３に実行させる。運転者１０は、エージェント１３の否定的な第２エモーションを感得することにより、運転者１０が行うべき動作があったことを認知することができる。その結果、運転者１０は、自然にエージェント１３の動作に気を配るようになるので、次回以降の行動誘発が成功しやすくなる。

一方、行動誘発が失敗し、かつ、シチュエーション情報３２の重要度が高いときには、行動誘発動作制御部４０は、強調した行動誘発動作をエージェント１３に実行させる。行動誘発動作の強調とは、行動誘発動作に関連するエージェント１３の表情、色、音もしくは音声、または、動作を、変更及び／または追加し、相対的に大袈裟な表現形態にすることをいう。例えば、行動誘発動作は、エージェント１３が発する音もしくは音声の音量を大きくすることによって、あるいは、エージェント１３の表情やジェスチャの変化を大きく表現することによって、強調される。運転者１０はエージェント１３の行動誘発動作を認知しやすくなるので、行動誘発動作は、特に、行動誘発動作で運転者１０に知覚させる五感の種類（いわゆるモダリティ）を追加する形態で強調されることが好ましい。例えば、表情の変化という視覚情報のみで表されていた行動誘発動作は、例えば、さらに音もしくは音声を発報することにより、視覚に加えて聴覚に訴える形態で強調される。

動作パターン記憶部２５は、シチュエーション情報３２の種類及び性質等に応じたエージェント１３の動作パターンを記憶する。動作パターン記憶部２５は、例えば、シチュエーション情報３２ごとに、対応する応答動作及び行動誘発動作を記憶する。また、動作パターン記憶部２５は、シチュエーション情報３２ごとに、第１エモーション、第２エモーション、及び、行動誘発動作の強調形態等を予め記憶している。

以下、上記のように構成される車両１００の作用、すなわち、情報提供支援装置１０１及び情報提供システム１０２におけるユーザ学習及び行動誘発に関する作用を説明する。

＜ユーザ学習＞
図３は、エージェント１３の応答動作を運転者１０に認知させるユーザ学習のフローチャートである。図３に示すように、ステップＳ１０１において、運転者動作認識部２２が運転者１０の動作を認識する。ステップＳ１０２においては、応答動作制御部３９が動作パターン記憶部２５を参照し、認識された運転者１０の動作に対応する応答動作を決定する。また、ステップＳ１０３においては、応答動作制御部３９が、エージェント１３にその応答動作を実行させる。

その後、ステップＳ１０４においては、学習状況判定部３８は、運転者１０がエージェント１３の応答動作を認識したか否かを判定する。運転者１０がエージェント１３の応答動作を認識したと判定したときには、ステップＳ１０５において学習状況判定部３８は応答動作認識回数をインクリメントする。

図４は、ユーザ学習の一例を示す説明図である。図４に示すように、時刻ｔ１のシーンａ１は、注目対象４１が発生し、運転者１０が自らこれに気が付き、視線を遷移させたシーンである。このように運転者１０が注目対象４１に視線を遷移させると、ユーザ学習の段階では、時刻ｔ２のシーンａ２に示すように、エージェント１３は、運転者１０の視線遷移に追従して、発生した注目対象４１の方向を向き、注目対象４１を見る応答動作を実行する。そして、時刻ｔ３のシーンａ３のように、「注目対象４１を見る」というエージェント１３の応答動作を運転者１０が認知すると、運転者１０がこの応答動作を学習したものとして、応答動作認識回数がインクリメントされる。そして、応答動作認識回数が閾値以上となり、ユーザ学習が完了したと判定されるまで、この応答動作に係るユーザ学習が繰り返される。

図５は、ユーザ学習の別の例を示す説明図である。図５に示すように、時刻ｔ１のシーンｂ１は、運転者１０がステアリングホイール４２から手を離してるシーンである。シーンｂ１では、エージェント１３はスリープしているよう表情を表現している。そして、時刻ｔ２のシーンｂ２において、運転者１０がステアリングホイール４２を把持すると、これに応じてエージェント１３は例えば目を見開き、起動あるいは覚醒したことを表す表情を表現する応答動作を実行する。その後、時刻ｔ３のシーンｂ３において、「ステアリングホイール４２を把持するとエージェント１３が覚醒する」という応答動作を運転者１０が認知すると、運転者１０がこの応答動作を学習したものとして、応答動作認識回数がインクリメントされる。そして、応答動作認識回数が閾値以上となり、ユーザ学習が完了したと判定されるまで、この応答動作に係るユーザ学習が繰り返される。

以下では、注目対象４１が発生したときに、エージェント１３がこれを見るという応答動作と、ステアリングホイール４２が把持されたときに、エージェント１３が覚醒するという応答動作について、ユーザ学習が完了しているものとする。

＜行動誘発＞
図６は、行動誘発のフローチャートである。図６に示すように、ステップＳ２０１において、情報取得部２１が、車両１００が運転者１０に対して提供すべきシチュエーション情報３２を取得する。また、ステップＳ２０２においては、行動誘発判定部２３が、取得されたシチュエーション情報３２の具体的な種類や性質等に基づいて、運転者１０の所定動作を誘発する行動誘発の必要があるか否かを判定する。

行動誘発の必要があると判定されると、ステップＳ２０３において、学習状況判定部３８が、シチュエーション情報３２に対応する応答動作についてユーザ学習が完了しているか否かを判定する。ユーザ学習が完了していなときには、前述の応答動作が実行される。一方、ユーザ学習が完了しているときには、ステップＳ２０４において、行動誘発動作制御部４０が動作パターン記憶部２５を参照し、シチュエーション情報３２に対応する行動誘発動作を決定する。そして、ステップＳ２０５において、行動誘発動作制御部４０は、決定した行動誘発動作をエージェント１３に実行させる。

その後、ステップＳ２０６においては、行動誘発動作制御部４０は、エージェント１３の行動誘発動作によって運転者１０の所定動作を誘発できたか否かを判定する。そして、エージェント１３の行動誘発動作によって運転者１０の所定動作が誘発されたと判定された場合、ステップＳ１０７において、行動誘発動作制御部４０は、肯定的な第１エモーションをエージェント１３に実行させる。

一方、エージェント１３の行動誘発動作によって運転者１０の所定動作が誘発できなかったと判定された場合、ステップＳ２０８において、行動誘発動作制御部４０は、シチュエーション情報３２の重要度を参照する。シチュエーション情報３２の重要度が高い場合、ステップＳ２０９において、行動誘発動作制御部４０は、強調した行動誘発動作をエージェント１３に実行させる。一方、シチュエーション情報３２の重要度が低い場合、ステップＳ２１０において、行動誘発動作制御部４０は、否定的な第２エモーションをエージェント１３に実行させる。

図７は、行動誘発動作と、行動誘発成功後の動作例を示す説明図である。図７に示すように、時刻Ｔ１のシーンＡ１は、車両１００が運転者１０に情報提供すべき注目対象４１が発生した瞬間のシーンである。シーンＡ１では、運転者１０はまだこれに気が付いておらず、別のことを考えている。時刻Ｔ２のシーンＡ２は、時刻Ｔ１と実質的にほぼ同時刻のシーンである。シーンＡ２においては、運転者１０が注目対象４１に気が付くよりも前に、エージェント１３が注目対象４１を見るという行動誘発動作を実行する。エージェント１３は運転者１０の視界内にいるので、運転者１０は殆ど否応なくエージェント１３の行動誘発動作を認知する。また、この行動誘発動作に係るユーザ学習が完了しているので、運転者１０は、エージェント１３の行動誘発動作が運転者１０の行うべき所定動作を示唆していることを、直感的かつほぼ反射的に理解する。このため、直後の時刻Ｔ３のシーンＡ３では、エージェント１３の行動誘発動作の影響を受け、エージェント１３の行動誘発動作に釣られるように、運転者１０は反射的に注目対象４１に視線を遷移させる。

こうして、エージェント１３の行動誘発動作によって「注目対象４１を見る」という運転者１０の所定動作が行われると、時刻Ｔ４に示すシーンＡ４のように、エージェント１３は例えば笑みを浮かべる等の第１エモーションを実行する。

図８は、行動誘発失敗後の動作例を示す説明図である。図８に示すように、時刻Ｔ１のシーンＡ１は、図７の場合と同様に、注目対象４１が発生した瞬間のシーンである。そして、時刻Ｔ２のシーンＡ２′では、時刻Ｔ１と実質的にほぼ同時刻のシーンであり、エージェント１３が注目対象４１を見るという行動誘発動作を実行する。但し、シーンＡ２′では、運転者１０はエージェント１３の行動誘発動作に気が付かついておらず、所定動作を行っていない。

ここで、例えば安全確保等のために注目対象４１を視認して早急に臨機応変な運転操作を行わなければならない等、シチュエーション情報３２の重要度が高いときには、時刻Ｔ３のシーンＡ３′において、エージェント１３は、行動誘発動作を強調する。ここでは、「注目対象４１を見る」という行動誘発動作の本質的態様を維持しつつ、エージェント１３は顔の一部及び目の色を変化させることによって表情を変え、行動誘発動作を強調している。その結果、運転者１０は、エージェント１３による強調された行動誘発動作に気が付き、かつ、その行動誘発動作が示唆する所定動作を直感的かつほぼ反射的に理解する。したがってエージェント１３の行動誘発動作の影響を受け、エージェント１３の行動誘発動作に釣られるように、運転者１０は反射的に注目対象４１に視線を遷移させる。

図９は、行動誘発失敗後における別の動作例を示す説明図である。図９に示すように、時刻Ｔ１のシーンＡ１は、図７及び図８の場合と同様に、注目対象４１が発生した瞬間のシーンである。また、時刻Ｔ２のシーンＡ２′では、図８の場合と同様に、エージェント１３が注目対象４１を見るという行動誘発動作を実行するが、運転者１０はエージェント１３の行動誘発動作に気が付かついておらず、所定動作を行っていない。

ここで、例えば注目対象４１がカーナビゲーションシステム１２等の車内機器であって、シチュエーション情報３２がその車内機器の操作を推奨する内容である等、シチュエーション情報３２の重要度が低いとする。この場合、時刻Ｔ３のシーンＡ３″において、エージェント１３は、例えば泣き顔を見せる等、哀しい表情を浮かべる等の第２エモーションを実行する。そして、運転者１０は、エージェント１３の第２エモーションを認知すると、何らかの所定動作が求められていたことを察することができるので、その後、注目対象４１に気が付きやすくなる。また、運転者１０がエージェント１３の第２エモーションを認知すると、擬人的なエージェント１３に対する潜在的な罪悪感等が生じるために、その後、少なくともエージェント１３の動作に気が付きやすくなる。その結果、次回以降の行動誘発が成功しやすくなる。

図１０は、別の行動誘発動作とその作用を示す説明図である。図１０のケース１及びケース２では、車両１００が前方の車両を追従して自動的に走行しており、運転者１０がステアリングホイール４２から手を離しているとする。

図１０のケース１は、行動誘発の成功例である。まず、時刻Ｔ１のシーンＢ１において、前方車両に対する追従走行機能が切れそうになり、運転者１０がステアリングホイール４２を把持すべき旨、車両１００が運転者１０に情報提供をする必要が生じたとする。このとき、運転者１０は「ステアリングホイール４２を把持するとエージェント１３が覚醒する」というユーザ学習を完了しているので、エージェント１３は、時刻Ｔ２のシーンＢ２に示すように、覚醒する表情を表す行動誘発動作を実行する。そして、運転者１０は、視界内において、急に覚醒した表情を呈したエージェント１３を認知すると、ステアリングホイール４２を握るべきであることを直感的かつほぼ反射的に理解する。このため、時刻Ｔ３のシーンＢ３において、運転者１０はほぼ反射的にステアリングホイール４２を把持する。こうして運転者１０がステアリングホイール４２を把持するという所定動作が行われると、時刻Ｔ４のシーンＢ４のように、エージェント１３は例えば笑みを浮かべる等の第１エモーションを実行する。

一方、図１０のケース２は、行動誘発失敗時の動作例である。まず、時刻Ｔ２のシーンＢ１′は、シーンＢ１と同様に、前方車両に対する追従走行機能が切れそうになり、運転者１０がステアリングホイール４２を把持すべき旨、車両１００が運転者１０に情報提供をする必要が生じたシーンである。そして、時刻Ｔ２のシーンＢ２′では、エージェント１３が覚醒する表情を表す行動誘発動作を実行する。但し、ここでは、ステアリングホイール４２を把持するという運転操作に関わる重要度が高いシチュエーションであるにもかかわらず、運転者１０はエージェント１３の行動誘発動作に気が付かなかったとする。この場合、続く時刻Ｔ３のシーンＢ３′においては、エージェント１３は、例えば、覚醒した表情という行動誘発動作の本質的態様を維持しつつ、さらに顔色を変える等することによって行動誘発動作を強調する。その結果、運転者１０は、エージェント１３の行動誘発動作に気が付き、時刻Ｔ４のシーンＢ４′において、ステアリングホイール４２を把持するという所定動作を行うことができる。

以上のように、本実施形態に係る情報提供支援方法は、運転者１０に対する車両１００からの情報提供を支援する情報提供支援装置１０１を用いて運転者１０に情報提供をする情報提供支援方法である。この情報提供支援方法では、運転者１０に提供すべき情報がシチュエーション情報３２として車両１００から取得される。また、運転者１０の動作が認識される。そして、シチュエーション情報３２を知得するために、または、シチュエーション情報３２に基づいて、運転者１０が行うべき所定動作を行ったときに、その所定動作に応じて情報提供支援装置１０１が行ったことがある応答動作が、シチュエーション情報３２の取得後、運転者１０が所定動作を行う前に、情報提供支援装置１０１によって行動誘発動作として実行される。

このように、応答動作が、運転者１０が所定動作を行う前に行動誘発動作として実行されると、運転者１０は、シチュエーション情報３２に対応付けられた所定動作を直感的かつほぼ反射的に感得し得る。したがって、本実施形態に係る情報提供支援方法によれば、運転者１０の所定動作が誘発される。すなわち、本実施形態の情報提供支援方法によれば、情報提供支援装置１０１は、運転者１０が所定動作を自然に行いたくなるように、運転者１０に働きかけることができる。その結果、本実施形態の情報提供支援方法によれば、情報提供支援装置１０１は、個別具体的なシチュエーションに応じて、運転者１０の必要な行動をごく自然に誘発することができる。

例えば、運転者１０が車両１００から多くの情報提供を受ける場合、直接的な情報提供は煩わしく感じられ、重要な情報提供に対しても運転者１０の反応が遅れる場合がある。しかし、上記の行動誘発による情報提供によれば、直接的な情報提供をする場合よりも早く、かつ、確実に、運転者１０が行うべき所定動作を引き出すことができる。

本実施形態に係る情報提供支援方法では、前提として、運転者１０が所定動作を行ったときに、情報提供支援装置１０１によって応答動作が実行される。また、情報提供支援装置１０１が実行した応答動作を運転者１０が認識したか否かが判定され、情報提供支援装置１０１が実行した応答動作を運転者１０が認識した応答動作認識回数が計数される。そして、応答動作認識回数が閾値以上であるときに、運転者１０が所定動作を行う前に、情報提供支援装置１０１によってその応答動作が行動誘発動作として実行される。

このように、応答動作についてユーザである運転者１０の学習（ユーザ学習）が完了しているときに、その応答動作を行動誘発動作として実行することにより、特に確実に運転者１０の所定動作が誘発される。これは、ユーザ学習が完了していることにより、運転者１０は、情報提供支援装置１０１の行動誘発動作に困惑することなく、行動誘発動作によって示唆される所定動作を直感的に感得して反射的にこれを行うことができるからである。

本実施形態に係る情報提供支援方法では、情報提供支援装置１０１による行動誘発動作としての応答動作の実行後に、運転者１０が所定動作を行ったときに、情報提供支援装置１０１は、肯定的情動を表現する動作である第１エモーションを実行する。このように、行動誘発の成功後、肯定的な第１エモーションを実行すると、行動誘発動作によって運転者１０が行うべき所定動作を示唆等されたことを認知して、情報提供支援装置１０１に肯定的感情を抱きやすくなる。その結果、次回以降の行動誘発がさらに成功しやすくなる。

上記実施形態においては、情報提供支援装置１０１は、特に、マスコットであるエージェント１３によって応答動作及び行動誘発動作を実行し、第１エモーションは、表情、色、音もしくは音声、または、動作等によって表現される。このため、第１エモーションによって、エージェント１３に対する肯定的感情を抱きやすく、行動誘発の成功率が特に向上しやすい。

本実施形態に係る情報提供方法では、運転者１０に提供すべきシチュエーション情報３２の重要度が判定される。そして、情報提供支援装置１０１による行動誘発動作としての応答動作の実行後に、運転者１０が所定動作を行わないときには、重要度に応じて情報提供支援装置１０１の動作を変更する。これにより、行動誘発が失敗した場合には、行動誘発を成功に導く、あるいは、次回の行動誘発の成功率を高める等、シチュエーション情報３２の重要度に応じた適切な動作を行うことができる。

上記実施形態においては、特に、シチュエーション情報３２の重要度が高いと判定されたときに、情報提供支援装置１０１は、行動誘発動作として強調した応答動作を実行する。このため、シチュエーション情報３２が運転操作に関わる場合等、その重要度が高いときには、情報提供支援装置１０１は特に積極的に運転者１０に働きかけて所定動作の誘発を成功に導くことができる。

また、上記実施形態においては、特に、シチュエーション情報３２の重要度が低いと判定されたときに、情報提供支援装置１０１は、脾摘的情動を表現する動作である第２エモーションを実行する。運転者１０は、情報提供支援装置１０１による否定的な第２エモーションを感得することにより、自然にエージェント１３の動作に気を配るようになるので、次回以降の行動誘発が成功しやすくなる。また、情報提供支援装置１０１は、シチュエーション情報３２の重要度が低いときには、第２エモーションを実行することで控えめに運転者１０に働きかけるので、情報提供に係る煩わしさが低減される。

さらに、上記実施形態においては、情報提供支援装置１０１は、特に、マスコットであるエージェント１３によって応答動作及び行動誘発動作を実行し、第２エモーションは、表情、色、音もしくは音声、または、動作等によって表現される。このため、第２エモーションを認知することによって、運転者１０はエージェント１３の動作をさらに気にかけるようになるので、次回以降の行動誘発の成功率が特に向上しやすい。

なお、上記実施形態においては、シチュエーション情報３２が車両１００の運転操作に関わる情報であるときはその重要度は高いと判定され、それ以外の情報であるときには重要度は低いと判定される。このように、運転操作に関わるシチュエーション情報３２の重要度を高いと判定すると、運転操作に関わるシチュエーション情報３２の提供に関して、より確実に運転者１０の所定動作を誘発することができる。その結果、特に安全性が確保されやすい。

以上、本発明の実施形態について説明したが、上記実施形態で説明した構成は本発明の適用例の一部を示したに過ぎず、本発明の技術的範囲を限定する趣旨ではない。

例えば、例えば、車両１００が運転者１０に対して提供する情報は、上記実施形態の例に限らない。また、車両１００が提供する情報を知得するために、または、車両１００が提供する情報に基づいて、運転者１０が行うべき動作は、上記実施形態の例に限らない。したがって、本発明は、車両１００が運転者１０に対して提供する様々な情報と、運転者１０が行うべき様々な動作と、の組み合わせについて適用することができる。

この他、車内カメラ１７は、車両１００が、センサ１６の１つとして、車両１００が備えてられいるが、これに限らない。情報提供支援装置１０１が独自にカメラを備えており、このカメラによって、運転者１０の動作認識が可能な程度に車両１００の車内を撮影し得る場合がある。この場合、情報提供支援装置１０１は、車両１００が備える車内カメラ１７の代わりに、情報提供支援装置１０１が独自に備えるカメラを用いて車内画像３１を取得することができる。

上記実施形態のシチュエーション情報３２と、これに対応する応答動作及び行動誘発動作は一例に過ぎない。このため、本発明の情報提供支援方法等は、上記実施形態で説明したシーン以外の様々なシーンに適用可能である。

例えば、運転者１０がエアコンディショナを操作しているときに、エージェント１３がエアコンディショナを見るという応答動作をする場合、運転者１０もしくは助手席または後部座席にいる同乗者が寒そうまたは暑そうなときに、エージェント１３がエアコンディショナを見るという行動誘発動作を行うことができる。運転者１０がカーナビゲーションシステム１２を操作しているときに、エージェント１３がカーナビゲーションシステム１２を見るという応答動作をする場合、エージェント１３は、カーナビゲーションシステム１２を見てほしいとき、あるいは、操作してほしいときに、カーナビゲーションシステム１２を見る行動誘発動作を行うことができる。車両１００のドアをロックするとエージェント１３が例えばワンと吠える応答動作をする場合、エージェント１３は、車両１００のドアをロックしてほしいときにワンと吠える行動誘発動作を行うことができる。また、車両１００の自動的な追従走行を行っているか否かに限らず、ステアリングホイール４２を把持すべきシーンにおいて、エージェント１３は覚醒する等の反応をすることができる。

上記実施形態の情報提供支援装置１０１は、いわゆるＡＩ（Artificial Intelligence）プログラムによって実装することができる。ＡＩプログラムは、学習済みモデルと称される場合がある。また、上記実施形態の情報提供支援装置１０１は、車両１００と明確に区別されているが、情報提供支援装置１０１は、車両１００の一部として、車両１００と一体的に実装され得る。すなわち、エージェントコントローラ１４の一部または全部の機能は、車両コントローラ１５によって実現され得る。

１０：運転者，１１：運転操作部，１２：カーナビゲーションシステム，１３：エージェント，１４：エージェントコントローラ，１５：車両コントローラ，１６：センサ，１７：車内カメラ，２１：情報取得部，２２：運転者動作認識部，２３：行動誘発判定部，２４：エージェント動作制御部，２５：動作パターン記憶部，３１：車内画像，３２：シチュエーション情報，３３：機器操作情報，３４：動作検出部，３５：視線検出部，３６：機器操作検出部，３７：重要度判定部，３８：学習状況判定部，３９：応答動作制御部，４０：行動誘発動作制御部，４１：注目対象，４２：ステアリングホイール，１００：車両，１０１：情報提供支援装置，１０２：情報提供システム

Claims (12)

1. 運転者に対する車両からの情報提供を支援する情報提供支援装置を用いて前記運転者に情報提供をする情報提供支援方法であって、
   前記運転者に提供すべき情報を前記車両から取得し、
   前記運転者の動作を認識し、
   前記情報を知得するために、または、前記情報に基づいて、前記運転者が行うべき所定動作を行ったときに、前記所定動作に応じて前記情報提供支援装置が実行したことがある応答動作を、前記情報の取得後、前記運転者が前記所定動作を行う前に、前記情報提供支援装置によって実行する、
   情報提供支援方法。
2. 請求項１に記載の情報提供支援方法であって、
   前記運転者が前記所定動作を行ったときに、前記情報提供支援装置によって前記応答動作を実行し、
   前記情報提供支援装置が実行した前記応答動作を前記運転者が認識したか否かを判定し、
   前記情報提供支援装置が実行した前記応答動作を前記運転者が認識した回数を計数し、
   前記回数が所定の閾値以上であるときに、前記運転者が前記所定動作を行う前に、前記情報提供支援装置によって前記応答動作を実行する、
   情報提供支援方法。
3. 請求項１または２に記載の情報提供支援方法であって、
   前記情報提供支援装置による前記応答動作の実行後に、前記運転者が前記所定動作を行ったときに、前記情報提供支援装置によって、肯定的情動を表現する動作である第１エモーションを実行する、
   情報提供支援方法。
4. 請求項３に記載の情報提供支援方法であって、
   前記情報提供支援装置は、マスコットによって前記応答動作を実行し、
   前記第１エモーションは、前記マスコットの表情、色、音もしくは音声、または、動作によって表現される、
   情報提供支援方法。
5. 請求項１～３のいずれか１項に記載の情報提供支援方法であって、
   前記情報の重要度を判定し、
   前記情報提供支援装置による前記応答動作の実行後に、前記運転者が前記所定動作を行わないときに、前記重要度に応じて前記情報提供支援装置の動作を変更する、
   情報提供支援方法。
6. 請求項５に記載の情報提供支援方法であって、
   前記重要度が高いと判定したときに、前記情報提供支援装置によって、強調した前記応答動作を実行する、
   情報提供支援方法。
7. 請求項５に記載の情報提供支援方法であって、
   前記重要度が低いと判定したときに、前記情報提供支援装置によって、否定的情動を表現する動作である第２エモーションを実行する、
   情報提供支援方法。
8. 請求項７に記載の情報提供支援方法であって、
   前記情報提供支援装置は、マスコットによって前記応答動作を実行し、
   前記第２エモーションは、前記マスコットの表情、色、音もしくは音声、または、動作によって表現される、
   情報提供支援方法。
9. 請求項５～８のいずれか１項に記載の情報提供支援方法であって、
   前記情報が前記車両の運転操作に関わる情報であるときに前記重要度が高いと判定され、前記情報が前記車両の運転操作に関わる情報以外の情報であるときに前記重要度が低いと判定される、
   情報提供支援方法。
10. 運転者に対する車両からの情報提供を支援する情報提供支援装置であって、
    前記運転者に提供すべき情報を前記車両から取得する情報取得部と、
    前記運転者の動作を認識する運転者動作認識部と、
    前記情報を知得するために、または、前記情報に基づいて、前記運転者が行うべき所定動作を行ったときに、前記所定動作に応じて実行したことがある応答動作を、前記情報の取得後、前記運転者が前記所定動作を行う前に実行する、
    情報提供支援装置。
11. 運転者に対する車両からの情報提供を支援する情報提供支援装置を動作させる情報提供支援プログラムであって、
    前記情報提供支援装置に、前記運転者に提供すべき情報を前記車両から取得させ、
    前記情報提供支援装置に、前記運転者の動作を認識させ、
    前記情報を知得するために、または、前記情報に基づいて、前記運転者が行うべき所定動作を行ったときに、前記所定動作に応じて前記情報提供支援装置に実行させたことがある応答動作を、前記情報の取得後、前記運転者が前記所定動作を行う前に前記情報提供支援装置に実行させる、
    情報提供支援プログラム。
12. 車両と、運転者に対する前記車両からの情報提供を支援する情報提供支援装置と、を備え、前記情報提供支援装置を用いて前記運転者に情報提供をする情報提供システムであって、
    前記情報提供支援装置が、前記運転者に提供すべき情報を前記車両から取得し、
    前記情報提供支援装置が、前記運転者の動作を認識し、
    前記情報を取得するために、または、前記情報に基づいて、前記運転者が行うべき所定動作を行ったときに、前記所定動作に応じて前記情報提供支援装置が実行したことがある応答動作を、前記運転者が前記所定動作を行う前に実行する、
    情報提供システム。