(57)【要約】  集中有無推定装置（１１０）は、ユーザの脳血流量を取得する脳血流量取得部（１０１）と、基準時におけるユーザの脳血流量よりも小さな値である変動閾値を取得する変動閾値取得部（１０２）と、脳血流量取得部（１０１）が取得した脳血流量が、変動閾値取得部（１０２）が取得した変動閾値を下回った場合に、ユーザが集中していると推定する推定部（１３０）とを備える。
2012150657.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザが集中しているか否かを推定する集中有無推定装置であって、
ユーザの脳血流量を取得する脳血流量取得部と、
基準時における前記ユーザの脳血流量よりも小さな値である変動閾値を取得する変動閾値取得部と、
前記脳血流量取得部が取得した前記脳血流量が、前記変動閾値取得部が取得した前記変動閾値を下回った場合に、前記ユーザが集中していると推定する推定部と
を備える集中有無推定装置。
【請求項２】
前記推定部は、
前記脳血流量が前記変動閾値を下回った時刻を減少開始時刻として算出する減少開始時刻算出部と、
前記減少開始時刻算出部が算出した前記減少開始時刻以降において、前記脳血流量が前記変動閾値を上回った時刻を回復時刻として算出する回復時刻算出部と、
前記減少開始時刻算出部が算出した前記減少開始時刻と前記回復時刻算出部が算出した前記回復時刻との間で、前記脳血流量が増加を開始する時刻を増加開始時刻として算出する増加開始時刻算出部と、
前記減少開始時刻算出部が算出した前記減少開始時刻から前記増加開始時刻算出部が算出した前記増加開始時刻までの間を前記ユーザが集中している時間区間である集中区間として算出する集中区間算出部とを含む
請求項１記載の集中有無推定装置。
【請求項３】
前記推定部は、さらに、
前記ユーザがタスクを実行する時間である対象区間に対する、前記集中区間算出部が算出した前記集中区間の比を、前記ユーザの集中度として算出する集中度算出部を含む
請求項２記載の集中有無推定装置。
【請求項４】
前記集中度算出部は、さらに、算出した前記集中度に対して、前記集中区間における前記脳血流量の減少量が大きいほど大きな値の重みを掛けることにより、重み付けされた前記ユーザの集中度を算出する
請求項３記載の集中有無推定装置。
【請求項５】
前記集中度算出部は、さらに、算出した前記集中度に対して、前記ユーザの安静時の前記脳血流量の減少量に対する前記集中区間における前記脳血流量の減少量の比が大きいほど大きな値の重みを掛けることにより、重み付けされた前記ユーザの集中度を算出する
請求項３記載の集中有無推定装置。
【請求項６】
前記集中区間における前記脳血流量の減少量は、前記安静時におけるユーザの脳血流量と前記集中区間における前記脳血流量の最小値との差分である
請求項５記載の集中有無推定装置。
【請求項７】
前記集中区間における前記脳血流量の減少量は、前記減少開始時刻から前記集中区間における前記脳血流量が最小となる時刻までの前記脳血流量の積分値の絶対値である
請求項４または５記載の集中有無推定装置。
【請求項８】
前記集中度算出部は、さらに、前記対象区間内の前記脳血流量の変化のパターンを複数のパターンのいずれかに分類し、算出した前記集中度に対して、分類されたパターンに対する重みを掛けることにより、重み付けされた前記ユーザの集中度を算出する
請求項３記載の集中有無推定装置。
【請求項９】
前記集中度算出部は、前記対象区間に対する前記集中区間の割合、前記対象区間内に登場する集中区間の個数、及び前記対象区間内に登場する第１集中区間と第２集中区間とにおける前記脳血流量の最小値の比のいずれかに基づいて、前記対象区間内の前記脳血流量の変化のパターンを複数のパターンのいずれかに分類する
請求項８記載の集中有無推定装置。
【請求項１０】
前記集中度算出部は、さらに、算出した前記集中度に対して、前記対象区間内に登場する前記集中区間の個数が少ないほど大きい値の重みを掛けることにより、重み付けされた前記ユーザの集中度を算出する
請求項３記載の集中有無推定装置。
【請求項１１】
前記脳血流量取得部は、前記ユーザの脳の複数の計測部位で計測された脳血流量を取得し、
前記集中度算出部は、前記複数の計測部位の各々について、前記ユーザの安静時の前記脳血流量の減少量に対する前記集中区間における前記脳血流量の減少量の比を算出し、前記脳血流量の減少量の比が最も大きい計測部位で計測された前記脳血流量を用いて、前記ユーザの集中度を算出する
請求項３〜１０のいずれか１項に記載の集中有無推定装置。
【請求項１２】
前記複数の計測部位は、複数のグループにグループ分けされており、
前記集中度算出部は、前記複数のグループの各々について、当該グループに含まれる計測部位についての前記ユーザの安静時の前記脳血流量の減少量に対する前記集中区間における前記脳血流量の減少量の比の平均値を算出し、前記平均値が最も大きいグループに含まれる計測部位で計測された前記脳血流量の平均値を用いて、前記ユーザの集中度を算出する
請求項１１記載の集中有無推定装置。
【請求項１３】
さらに、
前記集中度算出部で算出された前記ユーザの集中度または重み付けされた前記ユーザの集中度を提示する提示部を備える
請求項３〜１２のいずれか１項に記載の集中有無推定装置。
【請求項１４】
前記脳血流量取得部では、ユーザごとに脳血流量を取得し、
前記集中度算出部は、ユーザごとに前記集中度を算出し、
前記集中有無推定装置は、さらに、
総ユーザ数に対する前記集中度が所定の集中度閾値を超えた人数の割合、総ユーザの減少開始時刻の平均値、または総ユーザの増加開始時刻の平均値を複数集中度として算出する複数集中度算出部を備える
請求項２記載の集中有無推定装置。
【請求項１５】
前記集中有無推定装置は、さらに、
前記ユーザの視線位置を取得する視線取得部と、
前記視線取得部が取得した前記ユーザの視線位置が所定の領域内に位置する時間を対象区間として算出する対象区間算出部とを備える
請求項２記載の集中有無推定装置。
【請求項１６】
請求項１記載の集中有無推定装置と、
ユーザの視線位置を取得する視線取得部と、
前記ユーザが視聴している画像コンテンツに含まれる画像である提供画像の表示領域と、前記提供画像が前記表示領域に表示される表示時間とを含む情報である提供情報を参照し、前記表示時間における前記視線位置と前記表示領域との位置関係に基づいて、前記ユーザが前記提供画像を注視している度合いである注視度を算出する注視度算出部と、
注視度と集中状態との組に対応付けられた前記画像コンテンツの評価情報を含む評価情報テンプレートを参照し、前記注視度算出部が算出した注視度と、前記集中有無推定装置が推定した集中状態とに対応する評価情報を、前記画像コンテンツに対する前記ユーザの評価として決定する評価情報決定部とを備える
コンテンツ評価装置。
【請求項１７】
前記評価情報テンプレートは、ユーザの注視度がより高く、かつ、当該ユーザがより集中しているほど、より高い評価を示す前記評価情報を含む
請求項１６記載のコンテンツ評価装置。
【請求項１８】
前記注視度算出部は、前記視線位置が前記表示領域内に滞留する時間が長いほど、前記注視度をより高く算出する
請求項１６または１７に記載のコンテンツ評価装置。
【請求項１９】
前記注視度算出部は、前記提供画像が文字情報を表す場合には、前記視線位置の移動方向と当該文字情報の書字方向とがより一致するほど、前記注視度をより高く算出する
請求項１６または１７に記載のコンテンツ評価装置。
【請求項２０】
前記注視度算出部は、前記提供情報に含まれる前記表示時間ごとに、当該表示時間における前記視線位置と当該表示時間に対応付けられた前記表示領域との距離が事前に定められた閾値未満であるか否かを判定し、前記閾値未満であれば前記ユーザが当該表示時間は注視していたと判定し、かつ、前記提供情報に含まれる前記表示時間の総数に対する、前記ユーザが注視していたと判定された表示時間の総数の割合として前記注視度を算出する
請求項１６または１７記載のコンテンツ評価装置。
【請求項２１】
前記画像コンテンツは、ＣＭ映像のコンテンツである
請求項１６〜２０のいずれか１項に記載のコンテンツ評価装置。
【請求項２２】
ユーザが集中しているか否かを推定する集中有無推定方法であって、
ユーザの脳血流量を取得するステップと、
基準時における前記ユーザの脳血流量よりも小さな値である変動閾値を取得するステップと、
取得した前記脳血流量が、取得した前記変動閾値を下回った場合に、前記ユーザが集中していると推定するステップと
を含む集中有無推定方法。
【請求項２３】
ユーザが集中しているか否かを推定するプログラムであって、
ユーザの脳血流量を取得するステップと、
基準時における前記ユーザの脳血流量よりも小さな値である変動閾値を取得するステップと、
取得した前記脳血流量が、取得した前記変動閾値を下回った場合に、前記ユーザが集中していると推定するステップと
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、タスク実行時（以下、「タスク時」と言う）の脳血流量の変化傾向をもとに、ユーザのタスクに対する集中の有無を推定する集中有無推定装置及びコンテンツ評価装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、脳血流量の変化をもとにユーザの心理状態を推定する装置がある（例えば、特許文献１参照）。また、脳血流量の変化から集中度判定を行う手法がある（例えば、特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−９３３９０号公報
【特許文献２】特開２００４−２２９９４８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、現在のＮＩＲＳ計測技術では、上記仮説の実証性は薄く、再現性も低いのが現状である。【０００５】
本発明は、上述の点に鑑みてなされたものであり、ユーザが集中しているか否かを精度良く判定することができる集中有無推定装置及びコンテンツ評価装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
我々は、タスクに集中している時における脳血流量の計測実験を行ったところ、集中時には脳血流量が減少するという有意な結果を得た。【０００７】
本発明は、このような知見に基づいてなされたものであり、脳血流量の減少傾向をもとにユーザが集中しているか否かを判定する。【０００８】
本発明の一態様に係る集中有無推定装置は、ユーザが集中しているか否かを推定する集中有無推定装置であって、ユーザの脳血流量を取得する脳血流量取得部と、基準時における前記ユーザの脳血流量よりも小さな値である変動閾値を取得する変動閾値取得部と、前記脳血流量取得部が取得した前記脳血流量が、前記変動閾値取得部が取得した前記変動閾値を下回った場合に、前記ユーザが集中していると推定する推定部とを備える。【０００９】
なお、本発明は、このような特徴的な処理部を備える集中有無推定装置として実現することができるだけでなく、集中有無推定装置に含まれる特徴的な処理部をステップとする集中度推定方法として実現したり、集中度推定方法に含まれる特徴的なステップをコンピュータに実行させるプログラムとして実現したりすることもできる。そして、そのようなプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ−Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）等の記録媒体やインターネット等の通信ネットワークを介して流通させることができるのは言うまでもない。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によると、ユーザが集中しているか否かを精度良く判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、本発明の実施の形態１における集中有無推定装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、脳血流量取得部の一例を示す図である。
【図３】図３は、タスク集中時の脳血流量の時間変化を示す図である。
【図４】図４は、詰め将棋をタスクとし、詰め将棋を行う前の安静時と、タスク時の前頭葉の酸化ヘモグロビン（脳血流に相当）の減少量を比較したグラフである。
【図５】図５は、脳血流量の実験結果の一部を示す図である。
【図６】図６は、変動閾値の算出方法を説明するための図である。
【図７】図７は、減少開始時刻及び回復時刻の算出方法を説明するための図である。
【図８】図８は、増加開始時刻の算出方法を説明するための図である。
【図９】図９は、集中度推定を説明するための図である。
【図１０】図１０は、本発明の実施の形態１における集中有無推定装置の動作を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、変動閾値取得処理（図１０のＳ１０２）のフローチャートである。
【図１２】図１２は、増加開始時刻算出処理（図１０のＳ１０５）のフローチャートである。
【図１３】図１３は、集中度の推定方法を説明するための図である。
【図１４】図１４は、集中度の推定方法を説明するための図である。
【図１５Ａ】図１５Ａは、集中パターンの一例を示す図である。
【図１５Ｂ】図１５Ｂは、集中パターンの一例を示す図である。
【図１５Ｃ】図１５Ｃは、集中パターンの一例を示す図である。
【図１５Ｄ】図１５Ｄは、集中パターンの一例を示す図である。
【図１６】図１６は、パターンを認識する処理のフローチャートである。
【図１７】図１７は、チャネル選択処理を説明するための図である。
【図１８】図１８は、チャネル選択処理を説明するための図である。
【図１９】図１９は、実施の形態２における集中有無推定装置の構成を示すブロック図である。
【図２０】図２０は、実施の形態１における集中有無推定装置の一例を示す図である。
【図２１】図２１は、提示部が提示する各被験者の脳血流量の変化を示す図である。
【図２２】図２２は、複数集中度を説明するための図である。
【図２３】図２３は、提示部が提示する複数集中度の一例を示す図である。
【図２４】図２４は、実施の形態２における集中有無推定装置の動作を示すフローチャートである。
【図２５】図２５は、各被験者の脳血流量の増減をリアルタイムで表示した一例を示す図である。
【図２６】図２６は、変形例２における集中有無推定装置の構成を示すブロック図である。
【図２７】図２７は、変形例２における集中有無推定装置の一例を示す図である。
【図２８】図２８は、算出された対象区間と集中度を説明するための図である。
【図２９】図２９は、提示部が提示する結果の一例を示す図である。
【図３０】図３０は、本発明の実施の形態３におけるコンテンツ評価装置の構成を示すブロック図である。
【図３１】図３１は、コンテンツ視聴時の脳血流の取得方法を説明するための図である。
【図３２】図３２は、実験によって示された、視聴コンテンツと、脳血流の変化量との対応関係の一例を示す図である。
【図３３Ａ】図３３Ａは、コンテンツ視聴時にコンテンツに印象を持たなかった場合の前頭葉の血流量の変化の一例を示す図である。
【図３３Ｂ】図３３Ｂは、コンテンツ視聴時にコンテンツの集中した場合の前頭葉の血流量の変化の一例を示す図である。
【図３４Ａ】図３４Ａは、ユーザがコンテンツを視聴する画面の座標系を示す図である。
【図３４Ｂ】図３４Ｂは、ユーザがコンテンツを視聴した際の視線位置の一例を示す図である。
【図３５Ａ】図３５Ａは、提供情報蓄積部が蓄積している提供情報の一例を示す図である。
【図３５Ｂ】図３５Ｂは、提供情報蓄積部が蓄積している提供情報の一例を示す図である。
【図３６Ａ】図３６Ａは、発明者らの実験においてみられた別のユーザの視線の位置の例を説明するための図である。
【図３６Ｂ】図３６Ｂは、発明者らの実験においてみられた別のユーザの視線の位置の例を説明するための図である。
【図３７】図３７は、発明者らが行った実験によって示された、視聴コンテンツと、脳血流と、注視度との対応関係について説明するための図である。
【図３８】図３８は、評価情報蓄積部が蓄積している評価情報テンプレートの一例を示す図である。
【図３９】図３９は、提示部に表示されるコンテンツ評価結果の一例を示す図である。
【図４０】図４０は、本発明の実施の形態３におけるコンテンツ評価装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【図４１】図４１は、集中度を算出する処理（図４０のステップＳ６０２）の詳細なフローチャートである。
【図４２】図４２は、視線の滞留時間を特定する処理（図４０のステップＳ６０２）の詳細なフローチャートである。
【図４３】図４３は、注視度を算出する処理（図４０のステップＳ６０４）の詳細なフローチャートである。
【図４４】図４４は、評価情報を決定する処理（図４０のステップＳ６０８）の詳細なフローチャートである。
【図４５】図４５は、本発明の実施の形態３におけるコンテンツ評価装置が生体信号を外部装置から取得する場合のコンテンツ評価装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【図４６Ａ】図４６Ａは、実験において示されたユーザの視線位置の他の例を説明するための図である。
【図４６Ｂ】図４６Ｂは、実験において示されたユーザの視線位置の他の例を説明するための図である。
【図４７Ａ】図４７Ａは、文字情報に対するユーザの注視度の算出方法を説明するための図である。
【図４７Ｂ】図４７Ｂは、文字情報に対するユーザの注視度の算出方法を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
（本発明の基礎となった知見）
一般的に脳は、視覚や聴覚の刺激を受けることにより活動を行い、酸素を消費し、それを補うために、消費される以上の大量の酸素を供給すると言われている（ＢＯＬＤ（Ｂｌｏｏｄ  Ｏｘｙｇｅｎａｔｉｏｎ  Ｌｅｖｅｌ  Ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ）現象）。酸素の供給は血流量及び酸化ヘモグロビン量の増加によって行われる。そこで、特許文献１では、ＮＩＲＳ（Ｎｅａｒ−ｉｎｆｒａｒｅｄ  ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ）で酸化ヘモグロビン量の変化を検出し、酸化ヘモグロビン量が増加した場合は脳が活発に活動を行なっているという仮定のもと、ユーザの心理状態等を推定している。
【００１３】
また、特許文献２でも同様に、ユーザがタスクに集中する場合、脳が活動し、血流量や酸化ヘモグロビン量が増加すると仮定し、この血流量や酸化ヘモグロビン量の増加を検出することで集中度を判定している。
【００１４】
また、特許文献３にも同様に、人間は物事に集中したとき、前頭葉に脳血流が集中することが開示されている。一方、被験者が「悲しい、心配、憂鬱」などの悲観的な言葉を目にした場合、前頭葉がいわば貧血状態となり、脳血流が減少するとの開示もある。そして、集中したときの脳血流の増加と、悲観的な言葉に着目したときの脳血流の減少の性質を利用し、被験者の心理状態をテストする手法が開示されている。
【００１５】
【特許文献３】特開２００４−６５９０２号公報
【００１６】
しかしながら、現在のＮＩＲＳ計測技術では、上記仮説の実証性は薄く、再現性も低いのが現状である。つまり、集中するようなタスクを行っている際の脳血流量の変化を計測しても、必ずしも脳血流量や酸化ヘモグロビン量は増加せず、また同一人で同じタスクを再度行っても再現性が低いことが多い。これは、個人差や体動など、アーチファクトによる影響が大きいと言われている。また、現在のＮＩＲＳ装置では、脳の血流量のみならず、脳の表面皮膚の血流量など、計測光路内での脳血流量の増減の影響が極めて大きく、ＮＩＲＳ計測によって得られた血流量の増加が必ずしも脳の活動と結びついているとは言い切れないのが現状である。
【００１７】
よって、特許文献１、２及び３に開示されているような、脳血流量の増加を検出することによりユーザがタスクに集中しているか否かを判定する脳活動を判定する手法では、精度良くユーザが集中しているか否かを判定することが困難であることを、本発明者は見出した。
【００１８】
また、特許文献３には、一般的な集中時は前頭葉に脳血流が集中する、つまり脳血流が増加するが、被験者が否定的な言葉を目にした場合に、貧血状態となり前頭葉の脳血流が減少すると開示されている。しかしながら、特許文献３に開示されているような、集中時に脳血流が増加し、否定的な言葉を目にした際に脳血流が減少するという判定手法を用いても、必ずしも集中時に脳血流が増加するとは言い切れないため、精度よくユーザが集中しているか否かを判定することは困難である。具体的には、特許文献３の手法によれば、脳血流が増加していれば集中し、脳血流が減少していれば否定的な言葉を目にしたということになってしまう。
【００１９】
また、特許文献３には否定的な言葉を目にした際に脳血流が減少することしか示されておらず、具体的な脳血流の減少傾向や、判断手法についての開示もない。現在のＮＩＲＳ計測技術は、個人差や体動によるアーチファクトの影響が大きく、単に脳血流が減ったという現象のみでユーザの心理状況を判断することは困難であることを、本発明者らは見出した。
【００２０】
本発明の一態様に係る集中有無推定装置は、ユーザが集中しているか否かを推定する集中有無推定装置であって、ユーザの脳血流量を取得する脳血流量取得部と、基準時における前記ユーザの脳血流量よりも小さな値である変動閾値を取得する変動閾値取得部と、前記脳血流量取得部が取得した前記脳血流量が、前記変動閾値取得部が取得した前記変動閾値を下回った場合に、前記ユーザが集中していると推定する推定部とを備える。
【００２１】
この構成によると、脳血流量が変動閾値を下回った場合にユーザが集中していると判定している。このため、ユーザが集中しているか否かを精度良く判定することができる。
【００２２】
例えば、前記推定部は、前記脳血流量が前記変動閾値を下回った時刻を減少開始時刻として算出する減少開始時刻算出部と、前記減少開始時刻算出部が算出した前記減少開始時刻以降において、前記脳血流量が前記変動閾値を上回った時刻を回復時刻として算出する回復時刻算出部と、前記減少開始時刻算出部が算出した前記減少開始時刻と前記回復時刻算出部が算出した前記回復時刻との間で、前記脳血流量が増加を開始する時刻を増加開始時刻として算出する増加開始時刻算出部と、前記減少開始時刻算出部が算出した前記減少開始時刻から前記増加開始時刻算出部が算出した前記増加開始時刻までの間を前記ユーザが集中している時間区間である集中区間として算出する集中区間算出部とを含む。
【００２３】
集中が途切れると脳血流量は増加する。このため、脳血流量が変動閾値を下回ってから増加を開始するまでの時間を集中区間として算出することにより、ユーザが集中している時間区間である集中区間を精度良く算出することができる。
【００２４】
また、前記推定部は、さらに、前記ユーザがタスクを実行する時間である対象区間に対する、前記集中区間算出部が算出した前記集中区間の比を、前記ユーザの集中度として算出する集中度算出部を含んでいても良い。
【００２５】
この構成によると、ユーザが集中している度合いを精度良く算出することができる。
【００２６】
また、前記集中度算出部は、さらに、算出した前記集中度に対して、前記集中区間における前記脳血流量の減少量が大きいほど大きな値の重みを掛けることにより、重み付けされた前記ユーザの集中度を算出しても良い。
【００２７】
集中が持続するほど脳血流量は時間の経過と共に減少を続ける。このため、脳血流量の減少量が大きいほど集中の度合いが大きいと考えられるため、上記重みを集中度に掛けることにより、さらに精度良く集中度を算出することができる。
【００２８】
また、前記集中度算出部は、さらに、算出した前記集中度に対して、前記ユーザの安静時の前記脳血流量の減少量に対する前記集中区間における前記脳血流量の減少量の比が大きいほど大きな値の重みを掛けることにより、重み付けされた前記ユーザの集中度を算出しても良い。
【００２９】
安静時の脳血流量の減少量はユーザにより様々である。このため、上記比に基づいた重みを集中度に掛けることにより、ユーザの特性に影響されずに、さらに精度良く集中度を算出することができる。
【００３０】
また、前記集中区間における前記脳血流量の減少量は、前記安静時におけるユーザの脳血流量と前記集中区間における前記脳血流量の最小値との差分であっても良い。
【００３１】
また、前記集中区間における前記脳血流量の減少量は、前記減少開始時刻から前記集中区間における前記脳血流量が最小となる時刻までの前記脳血流量の積分値の絶対値であっても良い。
【００３２】
また、前記集中度算出部は、さらに、前記対象区間内の前記脳血流量の変化のパターンを複数のパターンのいずれかに分類し、算出した前記集中度に対して、分類されたパターンに対する重みを掛けることにより、重み付けされた前記ユーザの集中度を算出しても良い。
【００３３】
脳血流量の変化のパターンを定義しておくことにより、パターンごとに適切な重み付けを行った集中度を算出することができる。
【００３４】
具体的には、前記集中度算出部は、前記対象区間に対する前記集中区間の割合、前記対象区間内に登場する集中区間の個数、及び前記対象区間内に登場する第１集中区間と第２集中区間とにおける前記脳血流量の最小値の比のいずれかに基づいて、前記対象区間内の前記脳血流量の変化のパターンを複数のパターンのいずれかに分類する。
【００３５】
また、前記集中度算出部は、さらに、算出した前記集中度に対して、前記対象区間内に登場する前記集中区間の個数が少ないほど大きい値の重みを掛けることにより、重み付けされた前記ユーザの集中度を算出しても良い。
【００３６】
対象区間内に集中区間の個数が多い場合には、途切れ途切れの集中を行っているため、集中の度合いが小さいと考えられ、集中区間の個数が少ない場合には、持続した集中を行っているため、集中の度合いが大きいと考えられる。このため、上記した重みを集中度に掛けることにより、さらに精度良く集中度を算出することができる。
【００３７】
また、前記脳血流量取得部は、前記ユーザの脳の複数の計測部位で計測された脳血流量を取得し、前記集中度算出部は、前記複数の計測部位の各々について、前記ユーザの安静時の前記脳血流量の減少量に対する前記集中区間における前記脳血流量の減少量の比を算出し、前記脳血流量の減少量の比が最も大きい計測部位で計測された前記脳血流量を用いて、前記ユーザの集中度を算出しても良い。
【００３８】
上記比が大きい計測部位ほど脳血流量の計測感度が強いと考えることができる。
【００３９】
また、前記複数の計測部位は、複数のグループにグループ分けされており、前記集中度算出部は、前記複数のグループの各々について、当該グループに含まれる計測部位についての前記ユーザの安静時の前記脳血流量の減少量に対する前記集中区間における前記脳血流量の減少量の比の平均値を算出し、前記平均値が最も大きいグループに含まれる計測部位で計測された前記脳血流量の平均値を用いて、前記ユーザの集中度を算出しても良い。
【００４０】
計測部位をグループ分けし、脳血流量の平均値を用いてユーザの集中度を算出することにより、ノイズの影響を受けずに集中度を算出することができる。
【００４１】
また、上述の集中有無推定装置は、さらに、前記集中度算出部で算出された前記ユーザの集中度または重み付けされた前記ユーザの集中度を提示する提示部を備えていても良い。
【００４２】
また、前記脳血流量取得部では、ユーザごとに脳血流量を取得し、前記集中度算出部は、ユーザごとに前記集中度を算出し、前記集中有無推定装置は、さらに、総ユーザ数に対する前記集中度が所定の集中度閾値を超えた人数の割合、総ユーザの減少開始時刻の平均値、または総ユーザの増加開始時刻の平均値を複数集中度として算出する複数集中度算出部を備えていても良い。
【００４３】
複数集中度を算出することにより、例えば、授業などで、当該英語のヒアリングテストが、ユーザにとって集中させる教材であるか、また、ユーザ全体が教材に集中できているかなど、ユーザを総合した集中状態を把握することができる。
【００４４】
また、前記集中有無推定装置は、さらに、前記ユーザの視線位置を取得する視線取得部と、前記視線取得部が取得した前記ユーザの視線位置が所定の領域内に位置する時間を対象区間として算出する対象区間算出部とを備えていても良い。
【００４５】
視線位置を検出することにより、タスクへの取り組み状況を判断することができ、より精度良く対象区間を算出することができる。このため、対象区間に応じた集中度を算出することができる。
【００４６】
本発明の他の態様に係るコンテンツ評価装置は、上述の集中有無推定装置と、ユーザの視線位置を取得する視線取得部と、前記ユーザが視聴している画像コンテンツに含まれる画像である提供画像の表示領域と、前記提供画像が前記表示領域に表示される表示時間とを含む情報である提供情報を参照し、前記表示時間における前記視線位置と前記表示領域との位置関係に基づいて、前記ユーザが前記提供画像を注視している度合いである注視度を算出する注視度算出部と、注視度と集中状態との組に対応付けられた前記画像コンテンツの評価情報を含む評価情報テンプレートを参照し、前記注視度算出部が算出した注視度と、前記集中有無推定装置が推定した集中状態とに対応する評価情報を、前記画像コンテンツに対する前記ユーザの評価として決定する評価情報決定部とを備える。
【００４７】
この構成によると、コンテンツ評価装置は、コンテンツを視聴したユーザの集中状態と、コンテンツに含まれる特定の画像への注視度とを評価軸として、コンテンツを評価することができる。その結果、コンテンツ制作者は、集中状態と注視度という評価軸のうえに、コンテンツの制作目的に照らして望ましいコンテンツを容易に位置付けることができる。したがって、コンテンツの制作者は、コンテンツ評価装置によって決定された評価と望ましいコンテンツとのずれを評価できる。これにより、コンテンツの制作者は、コンテンツ評価装置によって決定された評価をコンテンツの改善へ活用することが容易となる。
【００４８】
例えば、前記評価情報テンプレートは、ユーザの注視度がより高く、かつ、当該ユーザがより集中しているほど、より高い評価を示す前記評価情報を含む。
【００４９】
これによると、コンテンツのより適切な評価が可能となる。なぜなら、コンテンツがＣＭ映像等の広告を目的とする場合にはユーザが集中した状態で、コンテンツ制作者がアピールしたい提供画像に注視している状態が好ましい状態であると想定されるためである。
【００５０】
また、前記注視度算出部は、前記視線位置が前記表示領域内に滞留する時間が長いほど、前記注視度をより高く算出しても良い。
【００５１】
これによると、滞留時間の長さを注視度の大きさに反映させることができる。その結果、より詳細に注視度を算出することができる。
【００５２】
また、前記注視度算出部は、前記提供画像が文字情報を表す場合には、前記視線位置の移動方向と当該文字情報の書字方向とがより一致するほど、前記注視度をより高く算出しても良い。
【００５３】
これによると、ユーザによる文字情報への注視をより正確に特定することができる。その結果、注視度の算出精度を向上させることができる。
【００５４】
また、前記注視度算出部は、前記提供情報に含まれる前記表示時間ごとに、当該表示時間における前記視線位置と当該表示時間に対応付けられた前記表示領域との距離が事前に定められた閾値未満であるか否かを判定し、前記閾値未満であれば前記ユーザが当該表示時間は注視していたと判定し、かつ、前記提供情報に含まれる前記表示時間の総数に対する、前記ユーザが注視していたと判定された表示時間の総数の割合として前記注視度を算出しても良い。
【００５５】
これによると、画像コンテンツ単位で注視度を具体的に算出することができる。
【００５６】
また、前記画像コンテンツは、ＣＭ映像のコンテンツであっても良い。
【００５７】
これによると、繰り返し放映されるテレビコマーシャル等を適切に評価することができる。
【００５８】
なお、これらの全般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。
【００５９】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。
【００６０】
なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも本発明の一具体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。
【００６１】
（実施の形態１）
実施の形態１に係る集中有無推定装置について説明する。
【００６２】
図１は、本発明の実施の形態１における集中有無推定装置の構成を示すブロック図である。
【００６３】
図１において、集中有無推定装置１１０は、タスク時におけるユーザの脳血流量に基づいて、ユーザが集中しているか否かを推定する装置であって、脳血流量取得部１０１と、変動閾値取得部１０２と、推定部１３０と、提示部１１４とを含む。なお、提示部１１４は、集中有無推定装置１１０に必ずしも設けられていなくても良い。
【００６４】
脳血流量取得部１０１は、ユーザの脳血流量を取得する。図２は、脳血流量取得部１０１の一例を示す図である。脳血流量取得部１０１は、例えば近赤外線センサ（ＮＩＲＳセンサ）で構成されている。近年、このＮＩＲＳセンサを用いることで脳の血流量の変化を検知できることが知られている。以下、概要を説明する。ただし、脳血流量取得部１０１は、これに限定されるものではなく、単に外部から脳血流量のデータを取得しても良い。
【００６５】
血液の中のヘモグロビンは、酸素と結合することで体内に酸素を送っている。ＮＩＲＳセンサは、近赤外線（波長７００ｎｍ〜１０００ｎｍ）を発光する発光素子と、発光された近赤外線を受光する受光素子から構成されている。近赤外線を外部から照射し、体内組織を透過してきた光を受光することにより、光の減少量をもとに、脳の血液中のヘモグロビン酸素化状態の変化を検知することができる。例えば、ＮＩＲＳセンサを額などに装着することで、前頭葉の血流量変化を検知することができる。また、脳血流量を計測する光路長の関係より、ＮＩＲＳセンサの間隔は３ｃｍとされるのが一般的である。
【００６６】
図３は、脳血流量の時間変化を説明するための図である。図３は、ある日本人男性の被験者が英語のヒアリングを行っている際の前頭葉の脳血流量の時間変化を示した実データである。太い黒線は酸化ヘモグロビン（Ｏｘｙ−Ｈｂ）量、細い黒線は脱酸化ヘモグロビン（ｄｅｏｘｙ−Ｈｂ）量、細い点線はトータルヘモグロビン（ｔｏｔａｌ−Ｈｂ）量を示す。横軸は時間（秒）を示す。縦軸は時刻０の脳血流量を０としたときの各ヘモグロビン量（各脳血流量）（時刻０の脳血流量との差）を示す。縦軸の単位は「Ｍｏｌ・ｍｍ」である。なお、脳血流量取得部１０１であるＮＩＲＳセンサは、ヘモグロビンの絶対量を計測することはできず、光路長を含んだ単位である「Ｍｏｌ・ｍｍ」が用いられるのが一般的である。
【００６７】
英語のニュースのヒアリングをタスクとし、その時の脳血流量の変化を比較計測するため、目は開けたまま安静にする開眼安静時をレスト時とし、タスク時の前後にレスト時を設けるブロックデザインを用いて脳血流量の計測を行なっている。図３において、ＴＡＳＫ２がタスクであり、ＲＥＳＴ１、ＲＥＳＴ３が前後の開眼安静である。また、ＴＡＳＫ５がタスクであり、ＲＥＳＴ４、ＲＥＳＴ６が前後の開眼安静である。タスクと前後の開眼安静のセットを２回連続して行い、最後に開眼安静時であるＲＥＳＴ７を設ける。
【００６８】
図３より、最初のレスト時（ＲＥＳＴ１）には酸化ヘモグロビン、トータルヘモグロビン、脱酸化ヘモグロビンの変化量が一定であることが分かる。タスク開始（ＴＡＳＫ２）から酸化ヘモグロビンとトータルヘモグロビンが徐々に減少していることが分かる。またタスク終了（ＲＥＳＴ３）から徐々に酸化ヘモグロビンとトータルヘモグロビンが徐々に増加し、およそ３０秒後に、計測開始時の状態に回復し、その後変化量がほぼ一定であることが分かる。一方、脱酸化ヘモグロビンはこの間、有意な変化は見られないことが分かる。また、二度目のタスク時（ＴＡＳＫ５）には、一度目のタスク時と同様に酸化ヘモグロビンとトータルヘモグロビンが徐々に減少していることが分かる。そしてタスク終了（ＲＥＳＴ６）から徐々に酸化ヘモグロビンとトータルヘモグロビンが徐々に増加し、およそ６０秒後に（ＲＥＳＴ７）、計測開始時の状態に回復していることが分かる。
【００６９】
これらの結果より、タスク時に前頭葉の血流量（酸化ヘモグロビンとトータルヘモグロビン）が減少することが分かる。
【００７０】
なお、タスク集中時に脳血流量が減少する現象は、減少量にばらつきはあるものの、複数の他の被験者（被験者１２名）でも確認している。また再現性があることも確認している。また、タスクは英語のヒアリング以外に、パズルや詰め将棋などのタスクにおいても減少することを確認している。
【００７１】
図４は詰め将棋をタスクとし、詰め将棋を行う前の安静時（ＲＥＳＴ）と、タスク時（ＴＡＳＫ）の前頭葉の酸化ヘモグロビン（脳血流に相当）の減少量を比較したグラフである。５名の被験者に対し、開眼して安静にしてもらう実験（ＲＥＳＴ）と、ＰＣ画面に表示された詰め将棋問題を６０秒間行ってもらうタスク実験（ＴＡＳＫ）とを行った。英語のニュースのヒアリング時と同様に、タスク集中時に脳血流の減少が見られた。被験者ごとに、安静時（ＲＥＳＴ）の脳血流からの、詰め将棋問題を開始してから３０秒後（ＴＡＳＫ）の脳血流の減少量を算出した。安静時（ＲＥＳＴ）と比較し、タスク実行時（ＴＡＳＫ）には脳血流が減少している有意な結果がｔ検定により得られた。なお、左前頭葉における脳血流の測定は、ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  １０−２０ｓｙｓｔｅｍにおけるおおよそＦＰ１領域の酸化ヘモグロビンを測定することにより行い、右前頭葉における脳血流の測定は、ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  １０−２０ｓｙｓｔｅｍにおけるおおよそＦＰ２領域の酸化ヘモグロビンを測定することにより行った。
【００７２】
図５は脳血流量の実験結果の一部を示す。図５（ａ）は、別被験者に英語のニュースをヒアリングしてもらった際の脳血流量の変化を示す。安静時には定常推移し、タスク時に酸化ヘモグロビンとトータルヘモグロビンが減少していることが分かる。また、図５（ｂ）は、別被験者に詰め将棋をしてもらった際の脳血流量の変化を示す。安静時には定常推移し、タスク時に酸化ヘモグロビンとトータルヘモグロビンが減少していることが分かる。
【００７３】
前述のように、一般的に脳は活動すると血流量が増加し、すなわちＮＩＲＳ計測においても酸化ヘモグロビンやトータルヘモグロビンが増加すると言われているが、実際は再現性も低く、実証レベルまで至っていないのが現状である。これは、現状のＮＩＲＳ計測手法が、脳のみならず皮膚表面などの影響を大きく受けるなど、様々な課題や要因が考えられている。
【００７４】
一方我々は、本実施の形態で示す脳血流量取得部１０１（ＮＩＲＳ計測手法）においては、実験結果より、タスク集中時には脳血流量が増加ではなく、減少するという一般的に言われている現象とは異なる結果を得た。
【００７５】
これはいくつかの理由が考えられる。ひとつは前頭葉においては一般的に言われているＢＯＬＤ反応が生じない、あるいはＢＯＬＤ反応が生じても有意に検知できる程大きくないからと考えることができる。また、タスク集中時には他の部位が活性化するために前頭葉では血流量が奪われるから（いわゆる盗血現象）とも考えられる。あるいは、集中することで呼吸や心拍が安定し、脳自体の血流の変化以上に、前頭葉の皮膚表面等の血流量が減少し、結果として血流量の減少として計測される等、さまざまな要因が考えられる。
【００７６】
いずれにせよ、現状のＮＩＲＳにおいては、これらの現象を切り分けて計測したり、解明したりすることは困難であり、これらの現象を複合した結果としてのみ検出される。そして少なくとも我々は実験結果より、タスク集中時には脳血流量が減少する結果を得ており、そこで本実施の形態では、脳血流量の減少をもとに、ユーザの集中度を測定する手法について開示する。
【００７７】
また、本実施の形態では、酸化ヘモグロビンの減少をもとに集中度を推定する手法について説明する。一般的にトータルヘモグロビンの増減と、酸化ヘモグロビンの増減とは極めて高い相関があることが知られており、また実験においても同様の結果が得られた。このため、トータルヘモグロビンの増減をもとに集中度を推定する手法については、酸化ヘモグロビンの減少をもとに集中度を推定する手法と同じであるため、説明を省略する。また、集中タスク時における脱酸化ヘモグロビンの増減については特徴的な傾向が得られなかったためである。
【００７８】
変動閾値取得部１０２は、基準時における前記ユーザの脳血流量よりも小さな値である変動閾値を取得する。具体的には、変動閾値取得部１０２は、安静時の脳血流量の増減をもとに個々のユーザの変動閾値を算出する。図３より、安静時における脳血流量は集中時と比較して変化量が一定であるが、多少増減していることも分かる。またその変動幅はユーザや状況によって異なる場合もある。そこで変動閾値取得部１０２は安静時の脳血流量の増減をもとに変動の閾値を算出する。変動閾値取得部１０２では、例えば安静時における脳血流量の変化量の絶対値の最大値を求め、上記最大値にマイナスをつけた値を変動閾値として算出する。これは、安静時における脳血流量の増減の最大幅以上に血流量が減少した場合をユーザの反応として判定するためである。なお、脳血流量の変化量の絶対値の最大値にマイナスをつけた値ではなく、脳血流量の変化量の最小値を変動閾値としても良い。
【００７９】
図６は変動閾値の算出方法を説明するための図である。図６に示すデータは図３と同様のものである。本実施の形態では計測開始時から６０秒までを安静時としている。この間、被験者には目を開けたまま安静にしてもらう。変動閾値取得部１０２は、開始０秒から６０秒を安静時の時間として受け付け、酸化ヘモグロビンの絶対値の最大値を算出する。本実施の形態の場合、絶対値の最大値は開始４０秒後の０．０２Ｍｏｌ・ｍｍであり、これをもとに（−０．０２）Ｍｏｌ・ｍｍが変動閾値として算出されることとなる。なお、変動閾値取得部１０２は、外部から変動閾値を取得しても良い。
【００８０】
推定部１３０は、脳血流量取得部１０１が取得した脳血流量が、変動閾値取得部１０２が取得した変動閾値を下回った場合に、ユーザが集中していると推定する。なお、推定部１３０は、集中の有無を推定する代わりに、集中している区間を示す集中区間および集中している度合いを示す集中度を算出するようにしても良い。以下に、その具体例について説明する。
【００８１】
推定部１３０は、減少開始時刻算出部１０３と、回復時刻算出部１０４と、増加開始時刻算出部１０５と、集中区間算出部１０６と、集中度算出部１０７とを含む。
【００８２】
減少開始時刻算出部１０３は、脳血流量が変動閾値を下回った時刻を減少開始時刻として算出する。つまり、減少開始時刻算出部１０３は、酸化ヘモグロビン量が、変動閾値取得部１０２で算出された変動閾値以下になり始めた時刻を減少開始時刻として算出する。
【００８３】
回復時刻算出部１０４は、減少開始時刻算出部１０３が算出した減少開始時刻以降において、脳血流量が変動閾値を上回った時刻を回復時刻として算出する。つまり、回復時刻算出部１０４は、減少開始時刻以後、酸化ヘモグロビン量が、変動閾値取得部１０２で算出された変動閾値以上になり始めた時刻を回復時刻として算出する。
【００８４】
図７は減少開始時刻及び回復時刻の算出方法を説明するための図である。変動閾値取得部１０２において変動閾値が−０．０２Ｍｏｌ・ｍｍと算出されている。減少開始時刻算出部１０３は、血流量が−０．０２Ｍｏｌ・ｍｍ以下となる時刻を算出する。図７の場合、６３秒に酸化ヘモグロビン量が−０．０２Ｍｏｌ・ｍｍ以下となる。したがって６３秒が減少開始時刻として算出される。
【００８５】
次に、回復時刻算出部１０４は、減少開始時刻以後、酸化ヘモグロビン量が、変動閾値（−０．０２Ｍｏｌ・ｍｍ）を上回った時刻を回復時刻として算出する。図７の場合、１４１秒で参加ヘモグロビン量が−０．０２Ｍｏｌ・ｍｍ以上となる。したがって１４１秒が回復時刻として算出される。
【００８６】
増加開始時刻算出部１０５は、減少開始時刻算出部１０３が算出した減少開始時刻と回復時刻算出部１０４が算出した回復時刻との間で、脳血流量が増加を開始する時刻を増加開始時刻として算出する。つまり、増加開始時刻算出部１０５は、酸化ヘモグロビン量が一旦減少した後、再び増加し始める時刻である増加開始時刻を算出する。例えば回復時刻から遡りながら脳血流量の時間変化の傾きを算出し、傾きが所定の閾値以下となった時刻を増加開始時刻として算出することとする。脳血流量が増加している場合、傾きは正となり、減少している場合は負、定常の場合は０となる。そこで、回復時刻から遡って傾きを算出する。傾きが所定の閾値（例えば０とする）以上の場合は脳血流量が増加しているため、さらに時間を遡って傾きを算出し続け、傾きが所定の閾値以下と初めてなった時刻を特定する。特定した時刻において脳血流量は減少あるいは定常となるため、当該特定した時刻を初めて増加し始めた時刻、すなわち増加開始時刻として算出する。
【００８７】
以下、具体例を用いて説明する。図８は増加開始時刻の算出方法を説明するための図である。図８（ａ）は、脳血流量の変化を示したグラフであり、図８（ｂ）は、その一部を取り出したグラフである。まず、回復時刻算出部１０４において回復時刻が１４１秒と算出されている。増加開始時刻算出部１０５は、当該回復時刻から所定の時間遡った時刻（例えば１０秒遡った時刻、すなわち１３１秒）における脳血流量を参照し、脳血流量の変化の傾きを算出する。傾きは正の値となる。そこで、次に参照した１３１秒の脳血流量とさらに１０秒遡った１２１秒の脳血流量を用いて傾きを算出する。本実施の形態の場合、１２１秒、さらに１１１秒においても脳血流量は増加しているため、傾きは正となる。このため、さらに遡って増加開始時刻を算出することとなる。図８（ｂ）を用いて増加開始時刻の算出方法を説明する。１１１秒から１２１秒においては脳血流量は増加しており、傾きは０．００２と算出されている。次に、さらにひとつ遡って１１１秒と１０１秒との間の脳血流量の傾きを算出すると、脳血流量は減少しているため−０．０００５となり、傾きは閾値（０とする）以下となっている。つまり１０１秒まで減少または定常状態であり、１１１秒で初めて増加し始めたこととなる。このため、増加開始時刻を１１１秒と算出する。
【００８８】
なお、回復時刻から遡って探索する理由は、ユーザが最終的に集中を終えた時刻を検出するためである。また、回復時刻以前は血流量は変動閾値以下ではあるが、集中を終えて血流量が回復するまでにはタイムラグがあり、これを考慮するためでもある。また、図８に示すように、脳血流量はノイズや生理現象などの理由から、多少の増減やゆらぎを有している。よって集中している間であっても、必ずしも減少あるいは定常とは限らず、一時的には増加する傾向を示す場合もある。そこで変動閾値以上に回復した回復時刻から遡って最終的に増加し始めた時刻を算出することで、ユーザが実際に集中を終えた時刻を精度良く算出することが可能となる。
【００８９】
また、本実施の形態では傾きを算出するために参照する時刻には１０秒等、所定の幅を持たせている。この理由も上記同様、ノイズや生理現象などによって生じる脳血流量の増減やゆらぎを考慮したものである。つまり、１秒等短時間の傾きでは増減の切り替わりの頻度が高く、精度良く増加開始時刻を算出することが困難となる。一方、１０秒等、所定の幅を参照して傾きを算出することでノイズに頑強で、精度良い増加開始時刻を算出することが可能となる。
【００９０】
さらに、本実施の形態では所定の閾値を０とし、回復時刻から遡りながら脳血流量の時間変化の傾きが所定の閾値以上になった時刻、すなわち傾きが正になり始めた時刻を増加開始時刻として算出しているが、所定の閾値はこれに限ったものではない。例えば安静時の揺らぎを示す変動閾値をもとに傾きの閾値を設定することとしてもよい。安静時の変動は個人ごとに異なる。同じ安静時でも、大きく揺らぐ被験者と、変動が小さい被験者が存在する。安静時の変動が大きい被験者は、集中時の減少や定常、回復による増加の際にも揺らぎが大きい可能性がある。そこで傾きの閾値を安静時の変動閾値を考慮して算出することとしてもよい。例えば安静時の変動閾値が０．０２であったとする。また参照時刻は上記同様１０秒とする。この場合、０．０２÷１０＝０．００２が傾きの閾値となる。この値以上の傾きのときは回復中であるとし、さらに遡り、増加開始時刻を探索することとなる。
【００９１】
さらに、安静時ではなく、集中時の変動を用いて傾きの閾値を算出することとしてもよい。安静時の変動と集中時の変動は必ずしも同じでない被験者も存在する可能性がある。例えば安静時は変動が大きいが、集中時は変動が小さい、あるいは逆に安静時は変動が小さいが、集中時は変動が大きい被験者が存在する可能性もある。このような場合、単に安静時のみの変動閾値を用いただけでは、必ずしも精度よく集中区間を算出できない場合もある。そこで、事前に被験者ごとに集中タスクを課し、当該タスク時への集中時の変動から、傾きの閾値をあらかじめ算出しておくこととしてもよい。
【００９２】
なお、本実施の形態に示す増加開始時刻の算出は一例であり、これに限ったものではない。例えば、血流量にローパスフィルタをかけ短時間に増減するようなノイズを除去したり、スムージングをかけてノイズを除去したりしても良い。また、血流量の微分係数を算出し、微分係数が０となる極値の時刻を増加開始時刻として算出することとしても良い。
【００９３】
集中区間算出部１０６は、酸化ヘモグロビン量の変化をもとに集中区間を特定する。具体的には、減少開始時刻算出部１０３が算出した減少開始時刻から増加開始時刻算出部１０５が算出した増加開始時刻までの間をユーザが集中している時間区間である集中区間として算出する。図８（ａ）に示すデータの場合、減少開始時刻である６３秒から増加開始時刻である１１１秒までの間が集中区間のひとつとして算出されることとなる。
【００９４】
これまでに示す手順に従い、集中区間算出部１０６は、対象とするデータ（時間）から複数の集中区間を算出することとしても良い。再び図７及び図８を用いて説明する。図７では、６３秒の他、２４２秒も酸化ヘモグロビン量が変動閾値以下の値を示し、減少開始時刻として算出される。また、一旦減少し、再び変動閾値以上に回復する回復時刻として３６１秒が算出される。また、図８（ａ）に示すように、増加開始時刻算出部１０５において傾きが−０．００１から０．００１へと変化する時刻である２９１秒が増加開始時刻として算出される。そして集中区間算出部１０６では、２４２秒から２９１秒までが集中区間として算出されることとなる。
【００９５】
集中度算出部１０７は、対象区間における集中区間の時間長や頻度をもとに集中度を推定する。例えば対象区間における集中区間の時間長の割合で集中度を算出することとする。対象区間とは、ユーザがタスクを実行する時間である。つまり、集中度算出部１０７は、対象区間に対する、集中区間算出部１０６が算出した集中区間の比を、ユーザの集中度として算出する。
【００９６】
本実施の形態では実際に英語ヒアリングのタスクを課した時間が、６０秒から１２０秒までの６０秒と、２４０秒から３００秒までの６０秒の合計１２０秒であることが事前に分かっている。対して、算出された集中区間は６３秒から１１１秒までの４８秒と、２４２秒から２９１秒までの４９秒の合計９７秒が集中区間である。そこで８１％（＝９７／１２０×１００）を集中度として算出する。
【００９７】
図９は集中度推定を説明するための図である。同じ被験者に図３に示すタスクと同様の実験を行った結果である。ただし図９においては、ユーザに対し、英語に聞き入らないよう指示をし、擬似的に集中しない状況を生成した。図３と比較し、タスク時においても脳血流量の減少傾向は見られないことが分かる。本データにおいて、上記に示す方法で集中区間を算出すると、酸化ヘモグロビン量が変動閾値以下に減少する区間は算出されないため、集中区間は０秒となる。タスク時である６０秒から１２０秒の６０秒と、２４０秒から３００秒の６０秒の合計１２０秒に対し、集中区間は０秒であるため、集中度は０％（＝０／１２０×１００）となる。
【００９８】
このように、本手法を用いることで脳血流量の減少傾向をもとにユーザの集中度を推定することが可能となる。
【００９９】
本実施の形態の動作フローを図１０、図１１、図１２を用いて説明する。
【０１００】
脳血流量取得部１０１において、脳血流量を取得する（ステップＳ１０１）。取得された脳血流量をもとに、変動閾値取得部１０２において、変動閾値を算出する（ステップＳ１０２）。
【０１０１】
図１１はステップＳ１０２の詳細を示すフローチャートである。変動閾値を算出するため、例えば安静時における脳血流量を用いることとする。変動閾値取得部１０２は、安静時の開始時刻を参照し（ステップＳ２０１）、安静時の終了時刻を参照する（ステップＳ２０２）。なお、この安静時の開始時刻と終了時刻は脳血流量取得部１０１で脳血流量を取得する際、ユーザや計測者が入力することとしても良い。参照された開始時刻及び終了時刻間で参照時刻を増加させながらループ処理を行なう（ステップＳ２０３〜ステップＳ２０７）。変動閾値取得部１０２は、参照時刻における脳血流量の絶対値が変動閾値（初期値は０とする）以上であるか否かを判定する（ステップＳ２０４）。脳血流量の絶対値が閾値以上の場合（ステップＳ２０４のＹＥＳ）、変動閾値取得部１０２は、参照時刻における脳血流量の絶対値を閾値とし（ステップＳ２０５）、次の時刻を参照する（ステップＳ２０６）。一方、参照時刻における脳血流量の絶対値が閾値未満の場合（ステップＳ２０４のＮｏ）、変動閾値取得部１０２は、次の時刻を参照する（ステップＳ２０６）。ループを開始時刻から終了時刻まで繰り返すことで、区間における絶対値の最大値が閾値に設定されることとなる。変動閾値取得部１０２は、閾値にマイナスをつけたものを変動閾値として算出する（ステップＳ２０８）。
【０１０２】
再度図１０を参照して、減少開始時刻算出部１０３は、減少開始時刻を算出する（ステップＳ１０３）。次に、回復時刻算出部１０４は、回復時刻を算出する（ステップＳ１０４）。そして、増加開始時刻算出部１０５は、回復時刻から遡りながら最終的に増加し始めた時刻である増加開始時刻を算出する（ステップＳ１０５）。
【０１０３】
図１２はステップＳ１０５の詳細を示すフローチャートである。増加開始時刻算出部１０５は、回復時刻を参照時刻１とする（ステップＳ３０１）。増加開始時刻算出部１０５は、参照時刻１から所定数遡った時刻（例えば１０秒など）を参照時刻２とする（ステップＳ３０２）。増加開始時刻算出部１０５は、参照時刻１と参照時刻２を用いて傾きを算出する（ステップＳ３０３）。増加開始時刻算出部１０５は、算出された傾きが所定の閾値（例えば０とする）以上か否かの判定を行う（ステップＳ３０４）。傾きが閾値以上の場合（ステップＳ３０４のＹＥＳ）、現在の参照時刻２を参照時刻１とし（ステップＳ３０５）、ステップＳ３０２に戻る。一方、傾きが閾値未満の場合（ステップＳ３０４のＮＯ）、参照時刻１を増加開始時刻として算出する（ステップＳ３０６）。
【０１０４】
なお、傾きが閾値以上の場合は脳血流量が増加していることを示すため、ステップＳ３０２からステップＳ３０５の処理を繰り返す。脳血流量が増加している間は参照時刻を遡り、傾きが閾値未満となったとき、参照時刻１が増加し始めた時刻となり、結果、増加開始時刻が算出されることとなる。
【０１０５】
再度図１０を参照して、集中区間算出部１０６は、集中区間を算出する（ステップＳ１０６）。ステップＳ１０３で算出された減少開始時刻と、ステップＳ１０５で増加開始時刻の間の時間区間が集中区間として算出される。
【０１０６】
集中度算出部１０７は、集中度を算出する（ステップＳ１０７）。例えば、上記に示すようにユーザや計測者などによって予め入力された対象区間に対し、集中区間の割合を算出することで集中度を算出する。
【０１０７】
なお、本実施の形態では、タスクの対象区間に対し、集中区間の割合をもとに集中度を推定したがこれに限ったものではない。例えば、脳血流量の減少の振幅幅を考慮して集中度を算出しても良い。以下具体例を用いて説明する。
【０１０８】
図１３は集中度の推定方法を説明するための図である。図１３は図７に示す実験データと同様に、英語のヒアリングをタスクとした被験者の脳血流量の変化を示すデータである。太い黒線は酸化ヘモグロビン量、細い黒線は脱酸化ヘモグロビン量、細い点線はトータルヘモグロビン量を示す。グラフの見方は図３と同じである。図１３（ａ）は、タスクを１回実行した時の実データであり、図１３（ｂ）は、タスクを２回実行した時の実データである。
【０１０９】
図１３（ａ）において、タスク時に脳血流量が減少していることが分かる。タスクを与える時間は６０秒とし、集中区間算出部１０６において集中区間が６０秒と算出されているものとする。集中区間における脳血流量の最小値は−０．０６である。この最小値を基準とし、他のタスク時における振幅の比を考慮して集中度を算出することする。
【０１１０】
図１３（ｂ）は２回目に同様の英語ヒアリングを行ったデータである。安静を示すレストを間にはさみ、タスクは２回連続で行っている。図１３（ｂ）における最初のタスク６０秒に対し、集中区間は５０秒と算出されている。また、集中区間における脳血流量の最小値は−０．０５であり、振幅の比は５／６（＝−０．０５／−０．０６）となる。したがって１回目の集中度は集中区間と振幅の比を考慮し以下のように算出される。つまり、集中度算出部１０７は、集中度と振幅の比を積算することで補正後の集中度を、６９％（＝５０／６０×１００×５／６）と算出する。
【０１１１】
また、図１３（ｂ）における２回目のタスクでは、集中区間が５５秒であり、集中区間における脳血流量の最小値は−０．０３である。また、基準の脳血流量の最小値に対する振幅の比は１／２（＝−０．０３／−０．０６）となる。したがって２回目の集中度は、４６％（＝５５／６０×１００×１／２）となる。
【０１１２】
本実施の形態に示す脳血流量取得部１０１のようなＮＩＲＳ装置で計測できる脳血流量は、絶対値ではなく、基準時の脳血流量からの相対的な変化量であるため、そのままの値の比較は厳密には意味を成さない。しかしながら、上記に示すように、ある基準となるタスクでの脳血流量を算出し、その脳血流量の比を用いて集中度の補正、すなわち集中度の正規化を行うことにより、回数ごとの集中度の比較が可能となる。
【０１１３】
例えば繰り返し同じタスクを行うことで飽きや疲れが生じ、集中力が下がることがある。集中が低下すると、脳血流量の減少傾向が生じなかったり、あるいは減少幅が小さくなったりすることがある。そこで本手法に示すように、例えば初回などのある基準の集中区間における減少の振幅を基準とし、当該基準に対する振幅の比を用いることで基準に対しての集中度の比較をすることが可能となる。
【０１１４】
さらに、回数ごとの集中度の増減を考慮して被験者ごとの集中度の傾向を推定することとしても良い。例えば何回繰り返しても集中度が下がらない被験者や、回数ごとに集中度が下がる被験者、あるいは回数ごとに集中度が分散する被験者など、被験者の集中度の傾向を把握することも可能となる。
【０１１５】
なお、上記例では、振幅を用いたが、減少量の面積を用いて集中度を算出することとしても良い。つまり、振幅の代わりに、集中区間の減少開始時刻から、脳血流量が最小となる時刻までの脳血流量の積分値の絶対値を用いても良い。
【０１１６】
また、集中区間の時間長や頻度を考慮することとしても良い。図１４は集中度の推定方法を説明するための図である。
【０１１７】
図１４は（ａ）及び図１４（ｂ）は、ともにタスクとして英語のリーディングを行った際の脳血流量変化のデータを示す図である。太い黒線は酸化ヘモグロビン量、細い黒線は脱酸化ヘモグロビン量、細い点線はトータルヘモグロビン量を示す。グラフの見方は図３と同じである。安静にするレスト時を１２０秒とし、その後、ユーザに、タスクとして３００秒間英語のリーディングを行ってもらった。
【０１１８】
図１４（ａ）では、タスク開始後、脳血流量が減少しており、タスクの対象区間である３００秒に対し、２２０秒が集中区間として算出されている。一方、図１４（ｂ）では、タスク開始後、脳血流量が減少しているが、その後増加し、最初の集中区間が５０秒と算出されている。再び脳血流量が減少し、集中区間６５秒と、さらにその後の６０秒の合計３区間が集中区間として算出されている。
【０１１９】
このように同じタスクの対象区間（３００秒）であっても、個人差や、同一人であっても集中の仕方によって脳血流量の減少傾向が異なる場合がある。これは、一旦集中して長時間集中する場合と、集中と安静を比較的短時間に繰り返す場合等を反映したものと考えられる。そこで、集中度算出部１０７は、この集中区間の時間長や頻度を考慮して集中度を推定することとしても良い。例えば集中度を単にパーセントで表すのではなく、頻度や集中区間の時間長の平均を集中度の項目とし、ユーザや計測者に示すこととしても良い。
【０１２０】
例えば図１４（ａ）の場合、集中度は「集中度７３％（＝２２０／３００×１００）、時間長平均２２０秒、集中区間１回」となる。一方、図１４（ｂ）場合、集中度は「集中度５８％（＝（５０＋６５＋６０）／３００×１００）、時間長平均５８秒（＝（５０＋６５＋６０）／３）、集中区間３回」となる。
【０１２１】
さらに、被験者に課すタスクによっては複数回に集中区間が分散するよりも、一度に集中する方が望ましいとする場合、集中度算出部１０７は、集中区間の頻度に重みを付与した集中度を算出することとしても良い。例えば、図１４（ｃ）に示すように評価時間における集中区間の頻度が１回の場合は重みを１、頻度が２回の場合は重みを０．９、頻度が３回の場合は重みを０．８等、頻度が多いほど低くなるような重みを予め設定し、その積算などで集中度を算出することとしても良い。図１４（ａ）の場合、集中度は集中度７３％（＝２２０／３００×１００×１．０）となる。図１４（ｂ）の場合、集中度は集中度４７％（＝（５０＋６５＋６０）／３００×１００×０．８）となる。
【０１２２】
本実施の形態では、例えば、生徒に提供される英語の教材を読んでいる状況で、集中有無推定装置１１０を用いることにより、生徒の集中度を定量的に測定できるようになる。これにより、教師は、どの生徒の集中度が低下しているかを判断することができる。生徒の外観からは、集中して勉強している度合を計測することができないが、勉強の質を定量的に測定することが可能となる。もし、勉強時間が十分にあるのに、生徒の成績等が向上しないときには、勉強の集中度が低い場合には、高めるように注意を喚起することもでき、それでも、集中度が向上しない場合には、教材のレベルを変更する等、生徒の勉強中の集中度を計測することで、さらに、効率的なアドバイスを提供することが可能になる。
【０１２３】
また、生徒の学力を測定するテスト中において、本実施の形態の集中有無推定装置を適用することにより、生徒が問題を解けなかった場合に、十分に考えて解けなかったのか、問題に対して集中して考えていなかったのかを、定量的に測定することが可能になる。これにより、テストの結果の点数の高低だけでなく、生徒の理解度までを測定することができるようになり、その後の、学習指導に利用することが可能になる。
【０１２４】
以上説明したように、本実施の形態によると、脳血流量が変動閾値を下回った場合にユーザが集中していると判定している。このため、ユーザが集中しているか否かを精度良く判定することができる。
【０１２５】
また、集中が途切れると脳血流量は増加する。このため、脳血流量が変動閾値を下回ってから増加を開始するまでの時間を集中区間として算出することにより、ユーザが集中している時間区間である集中区間を精度良く算出することができる。
【０１２６】
（変形例１）
なお、集中有無推定装置の初回使用時など、基準に対する振幅比や集中区間の長さや頻度を考慮して、被験者の集中パターンを推定することとしても良い。例えば、同じタスクであっても個人ごとにあるいは同じ個人でも実行する時間や日によって集中による脳血流量の変化傾向が異なる。そこで集中のパターンを推定することとしても良い。
【０１２７】
変形例１における集中有無推定装置１１０の構成は、図１に示したものと同じである。ただし、集中度算出部１０７が実行する処理が異なる。集中度算出部１０７は、ユーザの脳血流量の変化が、複数の集中パターンのいずれに最も近いかを判断することで被験者の集中パターンを推定する。以下、具体例を用いて説明する。
【０１２８】
図１５Ａ〜図１５Ｄは、集中パターンの一例を示す図である。集中度算出部１０７は、脳血流量の変化のパターンを、対象区間に対する集中区間の割合、対象区間内に登場する集中区間の個数、及び対象区間内に登場する第１集中区間と第２集中区間とにおける脳血流量の最小値の比のいずれかに基づいて、集中パターンに分類する。
【０１２９】
図１５Ａは、タスクに対し、集中区間の割合が８０％以上、集中区間がタスクの間１回の脳血流量の変化のパターンであるパターンＡを示す図である。パターンＡの脳血流量の推移は、タスクの間ほぼ継続して集中していることを示す。
【０１３０】
図１５Ｂは、タスクに対し、集中区間の割合が８０％未満であり、集中区間がタスクの間１回の脳血流量の変化のパターンであるパターンＢを示す図である。パターンＢは、タスク時に脳血流量が減少しているが、タスクに対して集中した区間が比較的少ないパターンを示している。
【０１３１】
図１５Ｃ及び図１５Ｄにそれぞれ示すパターンＣ及びパターンＤは、１回のタスクに対し、集中と安静を複数回繰り返し、集中区間が複数回あるパターンである。さらに、パターンＣは、１回目の集中による減少の振幅を１．０とした場合（値は負となるため、絶対値で表すこととする）、２回目の減少の振幅は１．０、３回目の減少の振幅は０．９と、振幅の絶対値の減少が比較的少ない。例えば、１回目から３回目の振幅の絶対値は１０％（＝（１．０―０．９）／１．０×１００）減少することになる。これは、タスクに対し短時間の集中を繰り返すが、集中度（減少幅の大きさ）は高いまま維持される集中傾向を反映したパターンである。
【０１３２】
これに対してパターンＤは、１回目の集中による減少の振幅を１．０とした場合、２回目の減少の振幅は０．８、３回目の減少の振幅は０．６と、振幅の絶対値が減少している。例えば１回目から３回目の振幅の絶対値は４０％（＝（１．０―０．６）／１．０×１００）減少することになる。これは、タスクに対し短時間の集中を繰り返し、かつ、集中度が徐々に落ちている（減少幅の大きさが小さくなっている）集中傾向を反映したパターンである。集中度算出部１０７は、実際に計測された被験者の脳血流量の変化のパターンと、これらのパターンとをマッチングさせることで被験者の集中傾向を推定する。
【０１３３】
このように、集中区間及び脳血流量の振幅により集中度を算出し、さらに集中区間及び振幅のパターンを認識することで、被験者の集中傾向を推定することとしても良い。なお、この場合、この集中傾向を含めた集中度となる。
【０１３４】
図１６を用いてパターンを認識する処理フローを説明する。集中区間の算出までのフローは図１０から図１２に示すフローと同様であり、説明を省略する。ここではパターンのマッチングについて説明をする。
【０１３５】
まず、集中度算出部１０７は、タスクに対する集中区間が所定の閾値（例えば８０％）未満か否かを判定する（ステップＳ４０１）。集中区間が所定の閾値以上の場合（ステップＳ４０１のＮｏ）、集中のパターンをパターンＡとする（ステップＳ４０２）。これは集中区間が長く、タスクの間比較的長時間集中してきたパターンとなる。一方、集中区間が所定の閾値未満の場合（ステップＳ４０１のＹｅｓ）、集中度算出部１０７は、集中区間の頻度が複数回（例えば２回）あるか否かを判定する（ステップＳ４０３）。集中区間の頻度が所定の回数未満の場合（ステップＳ４０３のＮｏ）、集中度算出部１０７は、集中のパターンを集中区間が比較的短いパターンＢとする（ステップＳ４０４）。一方、集中区間の頻度が所定の回数以上の場合（ステップＳ４０３のＹｅｓ）、集中度算出部１０７は、振幅比の減少率が所定の閾値（２０％）未満か否かを判定する（ステップＳ４０５）。振幅比の減少率が所定の閾値以上の場合（ステップＳ４０５のＮｏ）、集中度算出部１０７は、集中のパターンをパターンＤとする（ステップＳ４０６）。これは集中を繰り返し、かつ、集中度が低下しているパターンである。一方、振幅比の減少率が所定の閾値未満の場合（ステップＳ４０５のＹｅｓ）、集中度算出部１０７は、集中のパターンをパターンＣとする（ステップＳ４０７）。これは集中を繰り返すが、集中度は維持しているパターンとなる。このように、脳血流量の減少の集中区間及び振幅のパターンを認識することで、被験者の集中の傾向を推定することが可能となる。なお、集中の傾向が把握できることにより、例えば、ユーザがゲームをしているときに、集中区間が分かれている場合には、長時間ゲームを継続しても問題ないが、集中区間が分かれていないユーザに対しては途中で休憩を提案するなどの応用も可能である。
【０１３６】
なお、本実施の形態では、脳血流量取得部１０１において取得される脳血流量は所定のチャネルで計測された脳血流量であることを前提に説明を行ってきたが、これに限ったものではない。図２に示すように、脳血流量取得部１０１は複数の受光部及び発光部を有し、複数の計測部位で脳血流量を計測することもできる。そこで、安静時やタスクを課した場合の脳血流量を基準に、集中度を推定するチャネルを選択することしても良い。以下、具体例を用いて説明する。
【０１３７】
図１７は、３０秒のレスト時の後、６０秒の英語のヒアリングをタスクとした場合の複数のチャネルで計測された脳血流量の増減を示した図である。図１７（ａ）〜図１７（ｄ）は、それぞれチャネル１〜４で計測された脳血流量の増減を示す。いずれのチャネルもタスク時に脳血流量が減少していることが分かる。しかしその振幅に差があることが分かる。
【０１３８】
一般的にＮＩＲＳセンサは、チャンネルが異なると、たとえ受光と発光の距離が同じであっても（３ｃｍなど）、内部での皮膚や頭蓋骨、脳までの距離等によって感度が異なり、吸収係数等の光学係数が異なるため、経路長が異なり、厳密な脳血流量の比較は困難とされている。しかしながら同一チャネルであれば、脳血流量の増減による光学係数の変化も小さく、経路長はほぼ同じと考えられる。そこで、例えば変動閾値取得部１０２で算出されたレスト時における脳血流量の変動幅（減少幅）と、タスク時の脳血流量の変動幅（減少幅）との比を算出し、高いチャネルを集中度推定に用いるチャネルとする。比が高いということは、それだけレスト時とタスク時の変化を顕著に表しているチャネルと考えられるためである。
【０１３９】
例えばチャネル１はレスト時の脳血流量の最小値は−０．０２であり、タスク時の脳血流量の最小値は−０．０６である。このため、比は３（＝−０．０６／−０．０２）である。対してチャネル２はレスト時の脳血流量の最小値は−０．０４であり、タスク時の脳血流量の最小値は−０．０６である。このため、比は３／２（＝−０．０６／−０．０４）である。チャネル３はレスト時の脳血流量の最小値は−０．０２であり、タスク時の脳血流量の最小値は−０．０５である。このため、比は５／２（＝−０．０５／−０．０２）である。チャネル４はレスト時の脳血流量の最小値は−０．０２であり、タスク時の脳血流量の最小値は−０．０４である。このため、比は２（＝−０．０４／−０．０２）である。比が最も高いのはチャネル１であり、チャネル１が最も集中による脳血流量の減少を顕著に表すチャネルということになる。そこでこの被験者はチャネル１を用いて集中度を推定することとなる。本手法を用いてチャネルを選択することでより精度良く被験者の集中度を推定することが可能となる。
【０１４０】
なお、この比を用いて集中度を補正しても良い。例えば、集中度算出部１０７は、集中度算出部１０７が算出した集中度に上記比と所定の補正係数αを掛け算することにより、重み付けされた集中度を補正しても良い。
【０１４１】
また、近接したチャネルであれば経路長の差も小さいと考えられるため、複数のチャネルを考慮してチャネルを選択することしても良い。
【０１４２】
図１８はチャネル選択処理を説明するための図である。図１８は図１７と同様、３０秒のレスト時の後、６０秒の英語のヒアリングをタスクとした場合の複数のチャネルで計測された脳血流量の増減を示した図である。我々は実験により、英語やパズルなどの集中タスクを課した場合、前頭葉で計測される脳血流量は減少し、またその減少傾向は、近接する複数のチャネルで類似した変化を示す結果を得ている。例えば図１８において、チャネル１からチャネル６はいずれもタスク時に脳血流量が減少し、安静時に脳血流量が回復した下に凸の減少傾向を示していることが分かる。一方、脳血流量は生理現象によるゆらぎ、アーチファクトを含むため、ノイズの乗ったデータとなるのが一般的である。そこで近接する複数の計測部位で脳血流量の加算平均を算出し、最も脳血流量の増減の傾向を計測できるチャネルを選択することしても良い。例えば図１８（ａ）にチャネル１からチャネル４までの脳血流量の加算平均のグラフ、図１８（ｂ）にチャネル３からチャネル６までの脳血流量の加算平均のグラフ、図１８（ｃ）にチャネル５からチャネル８までの脳血流量の加算平均のグラフ、図１８（ｄ）にチャネル７からチャネル１０までの脳血流量の加算平均のグラフが示されている。ここで上記に示す方法と同様に、レスト時とタスク時の比を比較すると、図１８（ａ）に示すチャネル１からチャネル４までの脳血流量の加算平均のグラフが最も高く、減少傾向を顕著に示している事がわかる。そこでチャネル１からチャネル４までの脳血流量の加算平均を用いて集中度を推定することで、ノイズに頑強でかつ精度良く集中度を推定することが可能となる。
【０１４３】
（実施の形態２）
実施の形態１では、個人の脳血流量の変化から集中度を推定する手法について説明を行った。本実施の形態では、さらに複数人の脳血流量の変化をもとに個々の集中度を推定し、さらに複数人のタスクに対する集中度を推定する手法について説明する。
【０１４４】
図１９は、本実施の形態２における集中有無推定装置１１０Ｂの構成を示すブロック図である。実施の形態１と同様の構成要素には同様の符号を付与し、説明を省略する。集中有無推定装置１１０Ｂは、複数の脳血流量取得部１０１Ａ、１０１Ｂと、変動閾値取得部１０２と、変動閾値蓄積部１１１と、推定部１３０Ｂと、提示部１１４とを備える。
【０１４５】
推定部１３０Ｂは、減少開始時刻算出部１０３と、回復時刻算出部１０４と、増加開始時刻算出部１０５と、集中区間算出部１０６と、集中度算出部１０７と、複数集中度算出部１１２と、複数集中度情報蓄積部１１３とを備える。
【０１４６】
複数の脳血流量取得部１０１Ａ、１０１Ｂは、個々の被験者の脳血流量を検知する。
【０１４７】
図２０は本実施の形態の集中有無推定装置１１０Ｂの一例を示す図である。まず、被験者Ａ、被験者Ｂ等複数人にそれぞれ脳血流量取得部が装着されている。例えばタスクは英語教材のリーディングとする。例えば使用シーンは、実験環境で行われるものや、あるいは実環境下で授業中や試験時などであっても良い。また、各被験者は教材端末や共通の掲示板、あるいは本やテスト用紙などを用いてタスクを実行する。集中有無推定装置１１０Ｂは、検知される脳血流量の変化に関するデータを有線あるいは無線等で集計し、複数人の所定のタスクに対する集中度を測定する。そして被験者の脳血流量をモニタリングし、あるいは検知後に解析することとなる。
【０１４８】
提示部１１４は検知されたそれぞれの脳血流量の変化や、後述する各被験者の集中度や、総合の集中度に関する情報を提示する。図２１は提示部１１４が提示する各被験者の脳血流量の変化を示す。
【０１４９】
変動閾値取得部１０２は、各被験者の脳血流量の変化から被験者ごとに変動の閾値を算出する。閾値の算出は前記実施の形態１と同様、例えば所定のレスト時における変動幅から算出する。なお、変動閾値はタスクのたびに算出することとしても良いが、例えば個人ごとに予め蓄積しておくこととしても良い。変動閾値蓄積部１１１は、個人ごとの変動閾値を蓄積する。変動閾値取得部１０２は蓄積された閾値を参照することで変動閾値を設定し、以下、減少開始時刻等を算出することとなる。
【０１５０】
減少開始時刻算出部１０３は前記実施の形態１と同様、減少開始時刻を算出する処理部であり、被験者ごとに減少開始時刻を算出する。回復時刻算出部１０４は前記実施の形態１と同様、回復時刻を算出する処理部であり、被験者ごとに回復時刻を算出する。増加開始時刻算出部１０５は前記実施の形態１と同様、増加開始時刻を算出する処理部であり、被験者ごとに増加開始時刻を算出する。集中区間算出部１０６は前記実施の形態１と同様、増加開始時刻を算出する処理部であり、被験者ごとに増加開始時刻を算出する。集中度算出部１０７は前記実施の形態１と同様、集中度を算出する処理部であり、被験者ごとに集中度を算出する。図２１には、被験者ごとに算出された集中度が示されている。例えば被験者Ａの集中度は８０％、被験者Ｂの集中度は７０％、被験者Ｃの集中度は６０％、被験者Ｄの集中度は３０％となっている。
【０１５１】
さらに、本実施の形態では、各被験者の集中度及び集中区間の情報をもとに、複数集中度算出部１１２において、複数人の集中傾向に関する情報を複数集中度として推定する。複数集中度情報蓄積部１１３には、複数集中度を推定するための情報（複数集中度情報）が蓄積されている。複数集中度算出部１１２は、複数集中情報を参照することで複数集中度を推定する。
【０１５２】
図２２は複数集中度を説明するための図である。例えば複数集中度は、集中者割合、集中開始平均時刻、集中終了平均時刻とし、複数集中度情報蓄積部１１３は、これらの算出方法に関する情報を蓄積しているとする。例えば、集中者割合は、集中度が閾値（例えば６０％）以上の被験者数を、総被験者で割ることで算出するものとする。また、集中開始平均時刻は、各被験者が集中を開始した時間となる減少開始時刻の合計を総被験者数で割ることで算出する。また、集中終了平均時刻は、各被験者が集中を終了した時間となる増加開始時刻の合計を総被験者数で割ることで算出する。
【０１５３】
提示部１１４は、複数集中度をディスプレイ等に提示する。図２３において、集中度が閾値（６０％）以上である被験者は被験者Ａ、被験者Ｂ、被験者Ｃであり、総被験者数４名で割ることで集中者割合が７５％と算出され、提示されている。また、各被験者の減少開始時刻をもとに集中開始平均時刻は、タスク開始から１０秒と提示されている。同様に各被験者の増加開始時刻をもとに集中終了平均時刻は、タスク開始から２７０秒と提示されている。
【０１５４】
このように、本実施の形態では、複数の被験者に対し英語のリーディングなどのタスクを課し、その間における被験者全体の集中に関する傾向を複数集中度として把握することが可能となる。例えば、授業などで、当該英語のヒアリングテストが、被験者（生徒や受講者）にとって集中させる教材であるか、また、生徒全体が教材に集中できているかなど、被験者を総合した集中状態を把握することができる。なお、本例では、複数集中度は集中者割合、集中開始平均時刻、集中終了平均時刻として説明を行ったがこれに限ったものではない。例えば集中度の分散を算出ことで集中度にばらつきがあるか否かを把握することも可能となる。また、集中終了時間の分散を算出することで、集中の持続性のばらつきなども把握することが可能となる。
【０１５５】
図２４を用いて本実施の形態の動作フローを説明する。前記実施の形態１と同様のフローには同様の符号を付与する。
【０１５６】
脳血流量取得部１０１において、各被験者の脳血流量を検知する（ステップＳ５０１）。変動閾値取得部１０２において、変動閾値蓄積部１１１に蓄積された変動閾値を参照する（ステップＳ５０２）。
【０１５７】
減少開始時刻算出部１０３で各被験者の減少開始時刻を算出する（ステップＳ１０３）。次に回復時刻算出部１０４において、各被験者の回復時刻を算出する（ステップＳ１０４）。そして増加開始時刻算出部１０５において各被験者の回復時刻から遡りながら最終的に増加し始めた時刻である増加開始時刻を算出する（ステップＳ１０５）。
【０１５８】
次に集中区間算出部１０６において各被験者の集中区間を算出する（ステップＳ１０６）。ステップＳ１０３で算出された減少開始時刻と、ステップＳ１０５で増加開始時刻の間が集中区間として算出される。集中度算出部１０７において各被験者の集中度を推定する（ステップＳ１０７）。
【０１５９】
次に複数集中度情報蓄積部１１３に蓄積された複数集中度情報を参照し（ステップＳ５０３）、複数集中度を推定する（ステップＳ５０４）。そして提示部１１４において複数集中度を提示する（ステップＳ５０５）。例えば図２３に示す複数集中度が提示される。
【０１６０】
なお、被験者がタスクを実行する際の脳血流量の増減をもとに、リアルタイムで複数集中度を推定しても良い。具体例を用いて説明する。
【０１６１】
図２５は、各被験者の脳血流量の増減をリアルタイムで表示した一例を示す図である。各被験者は各自タスクを実行しており、脳血流量の増減が検知されることとなる。
【０１６２】
まず、変動閾値蓄積部１１１に蓄積された被験者ごとの変動閾値を参照する。そして、変動閾値より脳血流量が減少した場合は、集中状態に入ったものとして、集中度算出部１０７において被験者ごと集中か否かを推定する。図２５の場合、被験者Ａ、被験者Ｂ、被験者Ｄが集中と推定されている。被験者Ｃが集中でないため、集中の表示は行っていない。
【０１６３】
さらに、複数集中度として集中者の割合を算出する。複数集中度情報として集中者の割合に関する情報、具体的には算出方法が蓄積されている。算出方法は、集中者を総被験者で割った割合となる。被験者４名に対し、３名が集中であるため、７５％と算出され、表示されている。このように、リアルタイムで被験者の集中状態を把握することで、当該タスクの適切さや、被験者の集中状態を把握することが可能となる。
【０１６４】
（変形例２）
なお、実施の形態１及び実施の形態２において、タスクの開始時刻や終了時刻は予め設定されており、自動的に、あるいは計測者が入力設定することで、タスクの時間（対象区間）に対する集中区間をもとに集中度を算出していたが、これに限ったものではない。以下、他の集中有無推定装置について説明する。
【０１６５】
図２６は変形例２における集中有無推定装置１１０Ｃの構成を示すブロック図である。
【０１６６】
集中有無推定装置１１０Ｃは、図１９に示す集中有無推定装置１１０Ｂの構成に加えて、視線取得部１１５及び対象区間算出部１１６が加えられたものである。視線取得部１１５は各被験者の視線の移動を検出する。図２７は、集中有無推定装置１１０Ｃの一例を示す図である。例えば、視線取得部１１５は各被験者の使用する端末に備えられ、被験者ごとの視線の移動を検知する。なお、端末ではなく、各被験者の机やＰＣ、集中有無推定装置１１０Ｃの利用時が授業時や講義時などの場合は正面の黒板や掲示板などに備えられるものであっても良い。
【０１６７】
対象区間算出部１１６は、視線取得部１１５で検出された視線の情報から、集中度を算出するための対象区間を算出する。例えば、タスクを英語のリーディングとし、被験者の各端末に問題が表示されるものとする。視線取得部１１５は、被験者が当該端末の画面に視線がある場合はタスク実行している区間、視線が外れた場合はタスクを実行していない区間と判断し、タスク実行している区間を対象区間として算出する。
【０１６８】
集中度算出部１０７Ｃは、対象区間算出部１１６で算出された対象区間に基づいて集中度を算出する。算出の方法は、集中度算出部１０７と同じである。
【０１６９】
図２８は、算出された対象区間と集中度を説明するための図である。例えば被験者Ａは、血流検知の間、常に端末に表示された英語を視聴し、かつ集中しているため、対象区間は全時間区間と算出され、また全時間区間に対する集中区間の割合から集中度が８０％と算出されている。一方、被験者Ｄは、集中区間が短いが、そもそも英語を視聴している時間も短く、対象区間が前半の区間のみと算出されている。この間における集中区間から集中度８５％と算出されている。
【０１７０】
例えば、同じ英語のリーディングなどのタスクを課しても、被験者によっては早く解き終えてしまう場合もある。視線取得部１１５などで被験者ごとのタスクへの取組状況を考慮することで、より精度良く対象区間を算出することができ、さらに対象区間に応じた集中度を算出することが可能となる。
【０１７１】
なお、さらにタスクが複数ある場合、タスクの種類を検知し、タスクに対応させた集中度を算出することとしても良い。
【０１７２】
上記実施の形態１及び実施の形態２では、タスクは１つとして説明を行なってきた。しかし、実環境におけるテストや試験では、タスクは１つとは限らない。タスクが複数あり、また実行順序も被験者ごとに異なるシーンもある。例えば試験時における生徒の集中度を計測するような場合、試験問題が複数あり、どの問題から解いても良いなどの場合もある。
【０１７３】
上記のような場合、例えば問題が出題される端末と問題が表示される画面に対する被験者の視線から、被験者がどの問題を解いているかの対応づけが可能となる。そして、当該解いている問題ごとに被験者の集中度を推定することも可能となる。
【０１７４】
図２９は、提示部１１４が提示する結果の一例を示す図である。例えば被験者Ａは、計測時間全体に渡って問題１に取り組み、かつ集中しており、問題１に対して集中度８０％と推定されている。被験者Ｂは、計測時間の前半に問題１に取り組み、かつ集中し、後に問題２に取り組みかつ集中している。それぞれの集中度が７０％、６０％と推定されている。被験者Ｃは、計測時間全体に渡って問題１に取り組み、集中しており、問題１に対する集中度が６０％と推定されている。被験者Ｄは、計測時間の前半に問題１に取り組み、かつ集中し、後に問題２に取り組んでいるが集中は見られない。それぞれの集中度が８５％、０％と推定されている。
【０１７５】
このように、実行しているタスクと、タスクに対する集中度を推定することで、タスクごとの全体の集中度や、進捗状況などを把握することが可能となる。
【０１７６】
（実施の形態３）
なお、上記実施の形態では、集中度の判定手法と、そのアプリケーションとして、英語のヒアリングなどをタスクとして説明を行った。アプリケーションはこれに限ったものではなく、例えば映画やＣＭ、音楽等、コンテンツに対する集中度を判定し、コンテンツの評価装置として用いることとしてもよい。以下、具体例を用いて説明する。
【０１７７】
実施の形態３に係るコンテンツ評価装置について説明する。
【０１７８】
本実施の形態では、コンテンツとして、商品又はサービスの宣伝、商品機能を説明するプレゼンテーション、映画又は番組などの番宣、及び通信販売の番組などの画像コンテンツを想定している。これらコンテンツは、ユーザに視聴してもらうことで、特定の対象を印象づけ、ユーザに覚えてもらうことを目的として作成されるのが一般的である。さらに、これらコンテンツは、コンテンツ自体を印象づける場合もあるが、多くは、そのコンテンツ内で訴える商品や、機能、価格、内容等を印象づけ、覚えてもらうために作成されるものである。
【０１７９】
したがって、コンテンツの評価は、（１）コンテンツ自体に集中したか否か、及び（２）その中で訴える商品及び機能等について訴求できているか否かという観点で評価を行うものとする。
【０１８０】
図３０は、本発明の実施の形態３におけるコンテンツ評価装置２００の構成を示すブロック図である。
【０１８１】
図３０において、コンテンツ評価装置２００は、画像コンテンツ視聴の際のユーザの生体信号を分析することで画像コンテンツに対するユーザの評価を決定するコンテンツ評価装置であって、脳血流量取得部１０１と、変動閾値取得部１０２と、推定部１３０と、視線取得部１１５Ｂと、注視度算出部２０４と、提供情報蓄積部２０５と、評価情報決定部２０６と、評価情報蓄積部２０７と、提示部１１４とを含む。
【０１８２】
脳血流量取得部１０１、変動閾値取得部１０２、推定部１３０及び提示部１１４の構成は実施の形態１と同様であるため、その詳細な説明は繰り返さない。
【０１８３】
視線取得部１１５Ｂは、例えばカメラで取得した瞳孔位置からユーザが注視する位置である視線位置を計測するセンサである。
【０１８４】
図３１はコンテンツ視聴時の一例である。被験者２５０であるユーザは、カメラＢのＣＭを含むコンテンツ２２０を視聴している。
【０１８５】
再度図３０を参照して、提供情報蓄積部２０５は、画像コンテンツ内に含まれる画像である提供画像の表示領域と、提供画像が表示領域に表示される表示時間とを含む情報である提供情報を蓄積している。なお、詳細は後述する。
【０１８６】
注視度算出部２０４は、提供情報蓄積部２０５に蓄積されている提供情報を参照し、表示時間における視線位置と表示領域との位置関係に基づいて、ユーザが提供画像を注視している度合いである注視度を算出する。例えば、注視度算出部２０４は、提供情報に含まれる表示時間ごとに、当該表示時間における視線位置と表示時間に対応付けられた表示領域との距離が事前に定められた閾値未満であるか否かを判定し、閾値未満であればユーザが当該表示時間は注視していたと判定し、かつ、提供情報に含まれる表示時間の総数に対する、ユーザが注視していたと判定された表示時間の総数の割合として注視度を算出する。より詳細な注視度の算出方法については、後述する。
【０１８７】
評価情報蓄積部２０７は、注視度と集中の有無や集中度との組に対応付けられた画像コンテンツの評価情報を含む評価情報テンプレートを蓄積している。評価情報テンプレートのデータ構造については、後述する。
【０１８８】
評価情報決定部２０６は、評価情報テンプレートを参照し、注視度算出部２０４により算出された注視度と、推定部１３０により推定された集中の有無や度合いに対応する評価情報を、画像コンテンツに対するユーザの評価として決定する。なお、詳細は後述する。
【０１８９】
図３２は、実験によって示された、視聴コンテンツと、脳血流の変化量との対応関係の一例を示す図である。図３２（ｂ）は、視聴するコンテンツの模式図である。視聴するコンテンツは商品説明に関する動画である。例えば測定開始後、０秒から３０秒までＡ社の一眼カメラの商品説明のコンテンツ２２２が表示されている。次に３０秒から６０秒までＣ社のデジタルカメラの商品説明のコンテンツ２２３が表示されている。次に６０秒から９０秒までＢ社のデジタルカメラの商品説明のコンテンツ２２４が表示されている。次に９０秒から１２０秒までＤ社のデジタルカメラの商品説明のコンテンツ２２５が表示されている。
【０１９０】
一方、図３２（ａ）は、図３２（ｂ）に示すコンテンツを視聴している際の、ユーザの脳血流を示す図である。具体的には、実際にＮＩＲＳセンサを用いて実験を行い、コンテンツ視聴時のユーザの前頭葉の血流量の変化を検知し、グラフで示した図である。
【０１９１】
脳血流の検知のサンプリング間隔は０．６秒であり、横軸を時間（秒）、縦軸を基準時である測定開始時からのヘモグロビンの変化量（ｍＭｏｌ・ｍｍ（ミリモル・ミリメートル））としている。図３２（ａ）に重ねて示される３本のグラフは、酸素と結合したヘモグロビンである酸化ヘモグロビン（ｏｘｙ−Ｈｂ）濃度の変化量を示すグラフ４０２、酸素と結合していないヘモグロビンである脱酸化ヘモグロビン（ｄｅｏｘｙ−Ｈｂ）濃度の変化量を示すグラフ４０４、及びトータルのヘモグロビン（ｔｏｔａｌ−Ｈｂ）濃度の変化量を示すグラフ４０３の３種類の増減量を線で示している。一般に、脳血流が増減すると、数秒程度遅延して、酸化ヘモグロビンが増減する。よって、酸化ヘモグロビン濃度の変化量を計測することにより、脳血流の変化量を取得することができる。以後、説明を簡単にするため、基準時（例えば、脳血流の測定開始時）における酸化ヘモグロビン濃度又はトータルヘモグロビン濃度の値を０とし、基準時からの変化量を脳血流と呼ぶ。すなわち、脳血流が正である場合は、基準時よりも脳血流が増加したことに対応し、脳血流が負である場合は、基準時よりも脳血流が減少したことに対応する。
【０１９２】
図３２（ａ）に示されるように、ヘモグロビン濃度の各グラフは、０秒から３０秒、及び３０秒から６０秒までは多少増減はするが、ほぼ一定の値を保持しているのが分かる。一方、６５秒近辺から酸化ヘモグロビン及びトータルヘモグロビンの濃度が徐々に減少し、その後また増加していることが分かる。
【０１９３】
ここで脳血流の変化と、コンテンツに対するユーザの心理変化との関連性について、図３３Ａ及び図３３Ｂを用いて説明する。
【０１９４】
まず、被験者であるユーザ１２数名に複数のコンテンツ（商品説明の動画、又はコマーシャル等が連続して再生されるもの）を視聴してもらい、視聴している間の脳血流の変化を計測した。また、視聴したコンテンツに対する心理状態及び感想等を口頭で回答してもらった。図３３Ａ及び図３３Ｂを参照して、実験結果より得られた脳血流の変化と、心理状態についての関連性について報告する。
【０１９５】
図３３Ａ及び図３３Ｂは、実際にＮＩＲＳセンサを用い、コンテンツ視聴時のユーザの前頭葉の血流量の変化を検知し、グラフで示した図である。検知のサンプリング間隔は０．６秒であり、横軸を時間（秒）、縦軸を、計測開始時点からのヘモグロビン濃度の変化量（ｍＭｏｌ・ｍｍ（ミリモル・ミリメートル））とした。各グラフについて、酸素と結合したヘモグロビンである酸化ヘモグロビン（ｏｘｙ−Ｈｂ）、結合していないヘモグロビンである脱酸化ヘモグロビン（ｄｅｏｘｙ−Ｈｂ）、及びトータルのヘモグロビン（ｔｏｔａｌ−Ｈｂ）の３種類の増減量を異なる線種で示している。
【０１９６】
実験結果において、特に印象を持たなかったコンテンツ又はシーン、及び興味の低いコンテンツ又はシーンに対しては、脳血流の変化が見られないユーザが多かった。ここで、シーンとは、コンテンツの一部を意味する。
【０１９７】
例えば、図３３Ａは、あるユーザのあるコンテンツを視聴している際の脳血流の変化であって、コンテンツに印象を持たなかった場合の典型的なデータ推移を示したものである。脱酸化ヘモグロビン、酸化ヘモグロビン、及びトータルヘモグロビンのそれぞれの濃度の増減量はいずれも小さく、ともにほぼ一定の量を保持していることが分かる。また、ユーザによる口頭での回答では、ユーザはこのコンテンツに対しては特に印象を持たず、興味の低いものであることが語られた。ユーザは、コンテンツを淡々と視聴している状態と考えられる。また、コンテンツ内で訴える機能及び商品などに対しても淡々と視聴している状況であった。
【０１９８】
また、実験結果において、興味があるか、集中して見入ってしまったコンテンツに対しては、脳血流の変化が見られるユーザが多かった。特には、酸化ヘモグロビン濃度とトータルヘモグロビン濃度とが減少するユーザが多かった。図３３Ｂは、あるユーザのあるコンテンツを視聴している際の脳血流の変化であって、ユーザがコンテンツの視聴に集中した場合の一例を示したものである。脱酸化ヘモグロビン濃度はほぼ一定であるが、酸化ヘモグロビン濃度と、トータルヘモグロビン濃度とが時間の経過とともに減少し、その後増加して回復していることが分かる。ユーザによる口頭での回答では、このコンテンツに対しては非常に印象に残っており、集中して見たとの回答を得ている。ユーザが冷静に集中してコンテンツを視聴しているような状況である。また、コンテンツ内で訴える機能及び商品にも目を配り、印象に残っているという回答が得られた。
【０１９９】
得られた上記知見をもとに、本実施の形態に係るコンテンツ評価装置２００が備える推定部１３０は、前記実施の形態に示す手法により集中の有無、集中区間を算出するものとする。
【０２００】
なお、推定部１３０は、反応種別の識別に使用する脳血流として、脳血流検知部３２０から取得した脳血流の測定結果に対して、平滑化処理、又は脱酸化ヘモグロビンを用いたベースライン補正を施してもよい。脳血流は生理現象に起因するノイズを含むため、平滑化処理を行うことでノイズを除去することが可能となる。また、脱酸化ヘモグロビンを基準にベースライン補正を行うことで、ノイズ及び生理現象による増加量を除去し、脳血流の増減を詳細に把握することが可能となる。
【０２０１】
再び、図３２を用いて説明する。変動閾値は０．０５と算出されているとする。推定部１３０は、脳血流が変動閾値を下回る６５秒を減少開始時刻として算出している。また、増加が開始する増加開始時刻を８０秒として算出し、集中区間は６５秒から８０秒と算出されている。推定部１３０は、前記実施の形態同様、集中度を算出する。例えば６０秒から９０秒までの３０秒間に対し、６５秒から８０秒の１５秒間が集中区間であるため、５０％（＝１５÷３０×１００）が集中度となる。
【０２０２】
一方、脳血流が閾値以内（例えば、±０．０５以内）の場合、集中区間はなく、推定部１３０は本コンテンツに対して集中度０と特定することとなる。
【０２０３】
図３２において、０秒から３０秒までのＡ社の一眼カメラの商品説明の動画が表示されている間と、３０秒から６０秒までＢ社のデジタルカメラの商品説明の動画が表示されている間とは、酸化ヘモグロビン濃度として測定される脳血流が閾値以内であるため、推定部１３０は、反応種別を「集中度０」と特定する。
【０２０４】
商品のコマーシャルなどのコンテンツは、後の購買行動へとつなげるために、商品そのものについてユーザに強い印象を与え、また、商品名等を印象づける必要がある。
【０２０５】
そこで、本実施の形態に係るコンテンツ評価装置２００では、コンテンツに含まれる商品、商品名、及びその機能等にユーザの意識が向いているか否かについてもあわせて評価するために、コンテンツ視聴時におけるユーザの視線位置を含む視線情報を、脳血流とあわせて用いる。
【０２０６】
以後、画像コンテンツに視覚的に含められる商品、会社名、機能の説明、及び価格などを表す画像を特定するための情報を、「提供情報」とよぶ。すなわち、提供情報は、コンテンツ製作者がユーザに着目して欲しい情報を含む。これにより、コンテンツ制作者は、提供情報の量、表示タイミング、及び画面上での各情報の配置などの適切さを、ユーザの心理状態の種別とあわせて判定することができる。
【０２０７】
再度図３０を参照して、視線取得部１１５Ｂは、コンテンツを視聴しているユーザの視線を検知する。具体的には、視線取得部１１５Ｂは、例えば、テレビ画面、ＰＣ画面、及び携帯画面など、コンテンツが表示される画面上の視線位置の座標を所定時間ごとに検知する。
【０２０８】
図３４Ａ及び図３４Ｂは、本実施の形態において、ユーザがコンテンツを視聴する画面の座標系を示す図である。画面の横軸をＸ座標、縦軸をＹ座標とし、左上を原点（０、０）とする。１ピクセルを１単位として表し、Ｘ軸は右を正、Ｙ軸は下を正として表す。図３４Ａは画面上の位置や領域を説明するための図である。図３４Ａにおいて、例えばユーザが点Ａを注視している場合の視線位置は（２００、３００）となる。また、ユーザが点Ａから右に６００ピクセル、下に１００ピクセル移動した点Ａ’を注視している場合の視線位置は（８００、４００）となる。また、点Ａと点Ａ’で囲まれる長方形の領域Ｂのように所定の長方形の領域を（左上の点のＸ座標、左上の点のＹ座標、右下の点のＸ座標、右下の点のＹ座標）と表す。例えば領域Ｂは（２００、３００、８００、４００）となる。
【０２０９】
また、視線取得部１１５Ｂは、１０ｍｓ（ミリセック）等、所定の時間ごとに視線位置を検知する。これにより、注視度算出部２０４は、視線の移動や、所定の領域への滞留時間が計測可能となる。ここで、滞留時間とは、例えば、ユーザの視線位置の移動距離が事前に定められた閾値以内であった時間である。より具体的には、滞留時間は、検知された所定時間ごとの視線位置の推移から算出できる。例えば図３４Ｂにおいて、視線が計測開始後３．５秒後から５．５秒後までの間、点Ｃ（４００、３８０）に位置したとする。この場合、視線位置は、座標Ｃ（４００、３８０）に、２秒間（＝５．５−３．５）滞留していることが分かる。このように、注視度算出部２０４は、時間差分を算出することで滞留時間が特定できる。なお、視線位置の検知手法については、従来、被験者の眼球画像を撮影し、眼球における瞳孔の位置を用いて被験者の視線を検知する様々な手法が知られており（例えば、特許文献４等）、本発明における視線取得部１１５Ｂも同様の手法で検知することとする。
【０２１０】
【特許文献４】特開２００４−２１８７０号公報
【０２１１】
次に、図３５Ａを参照して、提供情報蓄積部２０５が蓄積している提供情報について詳細に説明する。図３５Ａは、本実施の形態における提供情報１１０５のデータ構造を説明するための図である。
【０２１２】
図３５Ａに示されるように、提供情報蓄積部２０５は、少なくとも１つ以上のコンテンツに対応する提供情報１１０５を含む。各提供情報１１０５は、例えばコンテンツ１１０６の名称１１０８と、１つ以上の提供情報タグ１１１０とを含む。
【０２１３】
提供情報タグ１１１０は、識別子と、コンテンツに提供画像が表示される表示時間と、その提供画像の表示領域と、その提供画像の属性とが対応付けられている。なお、１つの提供情報タグは、複数の提供画像及びそれらの属性をそれぞれ対応付けてもよい。
【０２１４】
ここで提供画像とは、コンテンツ制作者がユーザに注目してもらいたいと考えて、コンテンツに含まれる画像のなかから選択した画像である。また、提供画像の属性とは、例えば、提供画像が有するコンテンツ内での役割（商品説明、機能説明）等であってもよく、提供画像が示す情報の種別（文字情報を伝えるロゴ、映像情報を伝える外観写真）等であってもよい。
【０２１５】
すなわち、ユーザに、Ａ社ＣＭ、Ｂ社ＣＭ、Ｃ社ＣＭ、Ｄ社ＣＭという４社のＣＭを見せ、各ＣＭに対する評価を取得する場合、各社のＣＭがコンテンツであり、各コンテンツに１つの提供情報が対応付けて定義されている。各コンテンツは、例えばカメラの外観写真、商品名のロゴ、及び使用場面等の提供画像を含んでおり、提供情報タグにより提供画像が特定される。
【０２１６】
例えば、コンテンツ３に対応する提供情報１１０５を参照すると、コンテンツの名称は「Ｃ社デジタルカメラＣＭ」である。識別子が１の提供情報タグには、対応する提供画像の表示時間が１秒から２秒であり、表示領域が（２００、３００、７００、４００）であり、属性がＣ社ロゴであることが示されている。
【０２１７】
これは、１秒から２秒の間、表示領域（２００、３００、７００、４００）にＣ社のロゴを表す提供画像の表示がなされることを意味している。
【０２１８】
また、識別子が２の提供情報タグには、対応する提供画像の表示時間が３秒から４秒であり、表示領域が（２００、３００、７００、６００）であり、属性がカメラであることが示されている。
【０２１９】
これは、３秒から４秒の間、表示領域（２００、３００、７００、６００）にＣ社のカメラを表す提供画像が表示されることを意味している。
【０２２０】
このように提供情報蓄積部２０５には、提供情報として、コンテンツ制作者が着目して欲しい提供画像の表示領域が蓄積されている。また、ユーザ側は、この表示領域に着目することで、商品名及び機能を覚え、又は印象づけられ、その結果、購買する動機へとつながることが期待できる。
【０２２１】
しかしながら、コンテンツを視聴したユーザは、単に出演俳優又は女優などの人物、若しくはコンテンツのストーリーに主に意識がいき、商品や当該商品を販売する会社には意識がいかない結果、最終的に商品について覚えていないことも多々ある。コンテンツ自体にインパクトを求めるような場合はそれでもいいかもしれないが、実際のコンテンツは、コンテンツ内で訴える機能及び商品などをユーザに記憶させ、印象づけたいとの目的から作成されるものである。
【０２２２】
そこで、注視度算出部２０４は、ユーザが提供情報を注視しているか否かを示す注視の度合い（以後、注視度という）を判定する。
【０２２３】
例えば、注視度算出部２０４は、提供情報１１０５を参照して、ユーザの視線位置に対し、その表示時間に対応する表示領域までの鉛直距離を算出する。算出された鉛直距離が、所定の閾値以上の場合、注視度算出部２０４は、ユーザが当該表示領域で特定される提供画像には着目していないと判断する。
【０２２４】
そしてコンテンツに含まれる全ての提供情報タグのうち、ユーザに着目された提供画像を特定している提供情報タグの割合をもとに注視度算出部２０４は注視度を算出する。例えば、図３５Ａに示されるコンテンツ３において、提供情報タグが２０個定義されており、そのうち１０個の提供情報タグで特定される提供画像をユーザが注視した場合、注視度算出部２０４は、注視度を５０％と算出する。
【０２２５】
なお、提供情報蓄積部２０５は、図３５Ｂに示される提供情報１１０５ａのように、タグ形式で記載された提供情報を蓄積してもよい。例えば、ＸＭＬ（Ｅｘｔｅｎｓｉｂｌｅ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）によって提供情報を記載すること等が考えられる。
【０２２６】
図３４Ｂは、Ｃ社の商品動画の一部シーンである。画面上の表示領域Ｂ（２００、３００、８００、４００）には、「手振れ補正機能付き」との機能を説明する文字情報を含む提供画像が表示されている。一方、視線は視線Ｃ（４００、３８０）に位置している。したがって、提供画像の表示領域内に視線が位置しているため、注視度算出部２０４は、ユーザが商品説明に注視していると判断する。
【０２２７】
なお、注視度算出部２０４は、視線位置の滞留時間を算出しておき、閾値以上の滞留がある場合にだけ注視していると判断してもよい。特に動画の場合、コンテンツに含まれる画面の切り替わりが頻繁に行われるため、視線は提供情報タグに示される表示領域に位置していても、ユーザはコンテンツを理解及び把握できていない場合もある。そこで、注視度算出部２０４は、閾値（１秒以上など）を設け、滞留時間と視線位置とで注視判定を行うこととしてもよい。
【０２２８】
例えば、注視度算出部２０４は、ある時刻ｔにおける視線位置と、時刻ｔを含む表示時間に対応する表示領域との鉛直距離が事前に定められた閾値以内であり、かつ、視線位置の滞留時間が事前に定められた閾値以上であれば、ユーザが表示領域に対応する提供画像を注視していると判定してもよい。
【０２２９】
また、注視度算出部２０４は、視線位置が表示領域内に滞留する時間が長いほど、注視度をより高く算出してもよい。例えば、滞留時間が長いほど、より大きな重みをつけて提供画像の注視を判定してもよい。注視度算出部２０４は、重みが付けられた注視の回数を集計することにより、滞留時間が長いほど、より高い注視度を算出することができる。
【０２３０】
図３６Ａ及び図３６Ｂは、発明者らの実験においてみられた別のユーザの視線の位置の例を説明するための図である。
【０２３１】
図３６Ａは、図３４Ｂと同様の、Ｃ社の商品動画の一部シーンである。図３４Ｂで説明したユーザの視線位置とは異なり、図３６Ａに示されるユーザの視線位置は、視線Ｄ（７００、１００）に位置している。また、このシーンは３秒間継続するが、ユーザの視線位置は、３秒間、視線Ｄ（７００、１００）の位置に滞留している。
【０２３２】
コンテンツ制作者としては、商品の説明に関する文字情報を示す「手振れ補正機能付き」という提供画像に着目して欲しいところ、視線Ｄに位置する俳優（女優）の顔に視線が滞留し続けてしまうため、領域に対して視線が大きく外れてしまう。視線の座標（７００、１００）に対し領域までの鉛直距離は、この場合、座標（７００、１００）から座標（７００、３００）までの距離となり、２００（＝（０、２００））となる。例えば距離の閾値を１００とすると、閾値以上のため、注視度算出部２０４は、ユーザが領域Ｂに注視していないと判定することとなる。
【０２３３】
前述のとおり、注視度算出部２０４は、例えば各コンテンツに含まれる提供情報タグのうち、いくつの提供情報タグで特定される提供画像にユーザが注視していたかを示す割合で注視度を算出する。図３５Ａに示すように、コンテンツ３の「Ｃ社デジタルカメラＣＭ」は、合計１０個の提供情報タグを有している。ユーザは、例えば１０個中、識別子が１である情報提供タグに対応する提供画像にのみ注視しておらず、それ以外の９個のシーンでは所定の領域内に視線が位置していたとする。この場合、９／１０＝９０％の注視度ということになる。
【０２３４】
図３７は、発明者らが行った実験によって示された、視聴コンテンツと、脳血流と、注視度との対応関係について説明するための図である。図３７（ａ）は、図３２（ａ）と同じ脳血流の時間変化を示す図である。また、図３７（ｃ）は、図３７（ｂ）に示されるユーザが視聴した各社のコンテンツ（商品説明動画）それぞれに対して算出された注視度を示している。
【０２３５】
例えば０秒から３０秒までのＡ社の商品説明動画時は、１０個中２個の提供画像について、視線位置が表示領域から閾値以上離れていたため、注視度算出部２０４が算出する注視度は、８０％となる。また、Ｂ社、Ｄ社の商品説明動画では、全ての提供画像の表示領域に視線が位置していたため、いずれも注視度が１００％となっている。一方、６０秒から９０秒のＣ社の商品説明動画については、俳優（女優）ばかりに注視してしまい、商品名や機能にほとんど視線がいかず、注視度が２０％となっていた。
【０２３６】
図３７に示されるような、脳血流と、注視度との関係に基づいてコンテンツ評価装置２００が備える評価情報決定部２０６は、コンテンツの評価を決定する。
【０２３７】
具体的には、評価情報決定部２０６は、視線から算出した注視度と、脳血流から識別した反応種別をもとに、コンテンツに対する評価を決定する。より具体的には、評価情報決定部２０６は、評価情報蓄積部２０７に蓄積されている評価に関するテンプレート（以後、評価情報テンプレートという）を参照して評価を決定する。
【０２３８】
図３８は、本実施の形態に係る評価情報蓄積部２０７が蓄積している評価情報テンプレート２１０７の一例を示す図である。評価情報テンプレート２１０７は、例えば脳血流に基づく集中度と、階級化された注視度のそれぞれとの組合せに評価情報を対応付けている。
【０２３９】
ここでは説明のため、注視度の階級は、０％以上３０％未満の比較的低いものと、３０％以上１００％以下の比較的高い場合の２階級を有することとする。
【０２４０】
また集中度が０％以上３０％未満と比較的低いものを「無反応系」、３０％以上のものを「集中系」と、反応種別は２階級を有することとする。
【０２４１】
例えば反応種別が「無反応系」であり、注視度が０％以上３０％未満の場合、コンテンツに対するユーザの興奮及びインパクトは低く、かつ、コンテンツ提供者が訴求したい機能及び商品へのユーザの注視度も低いと判断できる。よって、反応種別が無反応系であり、かつ注視度が０％以上３０％未満である場合に対応する評価情報として、「インパクトが低い傾向がある。また、提供情報のタイミングや配置を変更することで注視度を高めることが可能。」等の評価及び修正点などを含む評価情報テンプレートを評価情報蓄積部２０７は蓄積している。
【０２４２】
この他、図３８に記載のとおり、評価情報蓄積部２０７は、反応種別及び注視度のそれぞれの組ごとに評価情報テンプレートを蓄積しておく。
【０２４３】
評価情報決定部２０６は、評価情報テンプレートを参照して、ユーザの反応種別と注視度とに対応する評価情報等を、当該ユーザのコンテンツに対する評価として決定することができる。
【０２４４】
一般的に脳波信号は、そのままの波形や情報を見ただけでは解釈が困難な場合がある。また、本実施の形態に示すように、なんらかのコンテンツを視聴している間の生体信号は膨大な量となり、どこに着目し、どのように解釈すればよいか分からない場合も多い。そこで本実施の形態に示すように、各コンテンツにおける注視度と、脳血流に基づく集中度とによって評価情報を提供することで、コンテンツ制作者等は容易にコンテンツ評価ができるようになる。
【０２４５】
なお、評価情報決定部２０６によって決定されたコンテンツに対する評価は、コンテンツ評価結果として外部の提示部１０８が表示してもよい。
【０２４６】
図３９は、提示部１０８に表示されるコンテンツ評価結果２１０８の一例を示す図である。
【０２４７】
Ｂ社のＣＭであるコンテンツに対し、コンテンツの評価として反応種別と、注視度と、評価及び改善点等が表示されている。すなわち、視聴開始から６０秒から９０秒までの間にユーザが視聴したＢ社の商品説明動画については、集中度が５０％と高く、反応種別は、「集中系」と示されている。また、注視度は１００％であると示されている。そしてこれらの統合評価として「集中して見ている傾向が高く、提供情報への注視度も高い」と示されている。
【０２４８】
以上述べた、本実施の形態に係るコンテンツ評価装置２００の動作フローを図４０〜図４４を用いて説明する。
【０２４９】
図４０は、本発明の実施の形態３におけるコンテンツ評価装置２００の処理の流れを示すフローチャートである。
【０２５０】
脳血流量取得部１０１は、ユーザの脳血流を検知する（ステップＳ６０５）。検知された脳血流の、基準時からの増減量をもとに、推定部１３０は、ユーザの反応を検知する（ステップＳ６０６）。
【０２５１】
図４１は、集中度を算出する処理（図４０のステップＳ６０６）の詳細なフローチャートである。前記実施の形態同様、推定部１３０は、減少開始時刻、増加開始時刻を算出し、集中区間を算出する。集中区間をもとに集中度を算出する。
【０２５２】
一方、図４０を参照して、ステップＳ６０５と並行して、視線取得部１１５Ｂは、所定時間ごとに視線の位置を検知する（ステップＳ６０１）。次に、視線取得部１１５Ｂにおいて得られた視線の位置の時系列データを元に、注視度算出部２０４は、視線位置と滞留時間とを特定する（ステップＳ６０２）。
【０２５３】
図４２は、視線の滞留時間を特定する処理（図４０のステップＳ６０２）の詳細なフローチャートである。
【０２５４】
注視度算出部２０４は、視線検知の間（すなわち、コンテンツ評価装置２００がコンテンツの評価に必要な全ての視線位置を取得するまで）、以下に述べるステップＳ７０１からＳ７０６までの処理を繰り返し行うことで、視線位置の滞留時間を算出する。
【０２５５】
まず、注視度算出部２０４は、現在の視線位置を示す座標をバッファに蓄積する（ステップＳ７０２）。その後、次のサンプリングのタイミングで現在の視線位置を示す座標を参照し（ステップＳ７０３）、バッファに蓄積されている座標と、現在の座標との差分を算出する（ステップＳ７０４）。例えば、Ｘ座標、Ｙ座標ともに±１０などの所定の閾値を設けておき、差分が閾値以内であるか否かを判断する（ステップＳ７０５）。差分が閾値以上の場合（ステップＳ７０５でＹｅｓ）、視線が移動していると判断できるため、注視度算出部２０４は、再びループ処理を行う（ステップＳ７０６）。
【０２５６】
一方、視線位置の差分が閾値未満の場合（ステップＳ７０５でＮｏ）、注視度算出部２０４は、滞留時間を測定するために、まず現在の時刻をバッファに蓄積する（ステップＳ７０７）。そして、視線位置の差分が閾値未満の間、サンプリングのタイミングごとに現在時刻を参照しつつ（ステップＳ７０９）、ループ処理を行う（ステップＳ７０８からＳ７１０）。視線位置の差分が閾値を超えるとループを抜けるので（ステップＳ７１０）、抜けた時刻とバッファに蓄積されている時刻との差分を算出する（ステップＳ７１１）。その後、注視度算出部２０４は、得られた時刻の差分を滞留時間として特定する（ステップＳ７１２）。これにより、視線位置と当該視線位置への滞留時間とが、逐次得られることとなる。
【０２５７】
再度、図４０を参照して、注視度算出部２０４は、次に、提供情報蓄積部２０５に蓄積された提供情報を参照する（ステップＳ６０３）。そして注視度算出部２０４は、視線の位置と滞留時間とをもとに、各コンテンツに含まれる全ての提供画像について、ユーザが注視したか否かを判定することで、注視度を算出する（ステップＳ６０４）。
【０２５８】
図４３は、注視度を算出する処理（図４０のステップＳ６０４）の詳細なフローチャートである。本実施の形態に係る注視度算出部２０４は、複数の提供画像を含む１つのコンテンツごとに、注視度を算出することとする。
【０２５９】
注視度算出部２０４は、まず、提供情報タグの個数だけ以下のループ処理を行う（ステップＳ８０１からＳ８０８まで）。すなわち、注視度算出部２０４は、各提供情報タグに示される表示時間を参照し（ステップＳ８０２）、また、これに対応する提供画像の表示領域を参照する（ステップＳ８０３）。図３５Ａに示す識別子が１の提供情報タグを例に説明すると、１秒から２秒が表示時間であり、（２００、３００、７５０、４００）が社名を示すロゴである提供画像が表示される表示領域となる。
【０２６０】
そして注視度算出部２０４は、各提供情報タグに対応する表示時間内の視線の位置が表示領域内に位置するか否かを判断する（ステップＳ８０４）。ここで、位置していなければ（ステップＳ８０４でＮｏ）、ユーザは表示領域を見ていないため、対応する提供画像は注視されていない提供画像であると特定する（ステップＳ８０５）。一方、位置する場合（ステップＳ８０４でＹｅｓ）、さらに、視線位置の滞留時間が閾値以上か否かを判断する（ステップＳ８０６）。
【０２６１】
ここで、滞留時間が閾値未満の場合（ステップＳ８０６でＮｏ）は、表示されているコンテンツの内容をユーザが把握できていない場合も考えられるので、対応する提供画像は注視されていないと特定する（ステップＳ８０５）。一方、滞留時間が閾値以上の場合（ステップＳ８０６でＹｅｓ）、対応する提供画像は注視されていると特定する（ステップＳ８０７）。注視度算出部２０４は、提供情報に含まれる全ての提供情報タグのそれぞれについて、ステップＳ８０１からステップＳ８０８までの処理を繰り返した後に、ループ処理を抜ける（ステップＳ８０８）。その結果、提供情報タグによって特定される提供画像ごとに、ユーザによって注視された提供画像であるか否かが特定される。これにより、注視度算出部２０４は、コンテンツに含まれる提供情報タグの総数に対する、ユーザが注視した提供画像を特定する提供情報タグの数の割合を注視度として算出する（ステップＳ８０９）。
【０２６２】
次に、再度図４０を参照して、評価情報決定部２０６は、評価情報蓄積部２０７に蓄積された評価情報テンプレートを参照する（ステップＳ６０７）。そして、反応種別と注視度とをもとに評価を決定する（ステップＳ６０８）。
【０２６３】
図４４は、評価情報を決定する処理（図４０のステップＳ６０８）の詳細なフローチャートである。評価情報決定部２０６は、推定部１３０で特定されたコンテンツに対するユーザの集中度を参照し（ステップＳ９０１）、注視度算出部２０４で算出されたコンテンツに対するユーザの注視度を参照する（ステップＳ９０２）。そして集中度と注視度とに対応した評価情報を評価情報蓄積部２０７に蓄積された評価情報テンプレートの中から選択することで、コンテンツに対するユーザの評価を決定する（ステップＳ９０３）。
【０２６４】
なお、本実施の形態に係る脳血流量取得部１０１及び視線取得部１１５Ｂは、コンテンツ評価装置２００の外部装置によって取得された脳血流と視線位置とを記録媒体等からそれぞれ読み出すことで、脳血流と視線位置とを取得してもよい。また、脳血流量取得部１０１及び視線取得部１１５Ｂは、コンテンツ評価装置２００の外部装置が取得した脳血流と視線位置とを有線又は無線の通信インタフェースを介してそれぞれ取得してもよい。この場合における、コンテンツ評価装置２００の処理の流れを図４５に示す。なお、図４０と同じ処理を行うステップについては、同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。
【０２６５】
図４５は、本発明の実施の形態３におけるコンテンツ評価装置２００が生体信号を外部装置から取得する場合のコンテンツ評価装置２００の処理の流れを示すフローチャートである。図４５に示されるように、脳血流量取得部１０１及び視線取得部１１５Ｂは、コンテンツ評価装置２００の外部装置によって取得された脳血流データ及び視線データをそれぞれ取得する（Ｓ１００１）。この場合、ステップＳ６０６と、ステップＳ６０２〜ステップＳ６０４とは、並列に実行される必要はなく、シーケンシャルに処理することができる。
【０２６６】
なお、本実施の形態に係る注視度算出部２０４が行う注視度の算出方法として、表示領域と視線位置との距離及び視線の滞留時間の少なくとも一方と、閾値とを比較して判定する方法を説明したが、これに限ったものではなく、様々なバリエーションが考えられる。以下、一例を説明する。
【０２６７】
本実施の形態に係る注視度算出部２０４は、着目すべき表示領域に視線が位置するか否かによって注視の判定を行った。例えば、図３６Ｂにおいて、表示領域である領域Ｂ（２００、３００、８００、４００）に対し、視線との鉛直距離は２００と算出していた。しかし、シーンによっては、同時刻に表示領域が複数存在する場合もある。以下、図４６Ａ及び図４６Ｂを用いて説明する。
【０２６８】
図４６Ａ及び図４６Ｂに示される画面は、表示領域として領域Ｂ（２００、３００、８００、４００）と、領域Ｃ（４００、５０、６００、１５０）とを含む。対してユーザの視線位置は視線Ｄ（４５０、１００）である。この場合、視線位置は領域Ｂからは離れている。しかし、視線位置は、カメラの外観が表示されている領域Ｃには位置している。コンテンツ制作者にとって、コンテンツとしては、機能を説明する文字も訴えたい項目ではあるが、カメラの外観も訴えたい項目である。この場合、注視度算出部２０４は、領域Ｂ及び領域Ｃのうち、いずれか一方の表示領域に視線位置が入っていれば、ユーザが提供画像を注視していると判断してもよい。ユーザは、同時に２箇所は見ることはできないからである。
【０２６９】
また、本実施の形態に係る注視度算出部２０４は、滞留時間が閾値以上（例えば１秒以上など）の場合に、ユーザが注視していると判定していたが、これに限ったものではない。例えば、提供されるコンテンツの総視聴時間に対する滞留時間の割合が事前に定められた閾値以上となる場合に、注視度算出部２０４はユーザが対応する提供画像を注視していると判定してもよい。
【０２７０】
また、注視度算出部２０４は、提供されるコンテンツのトータル時間に対する滞留時間の割合が大きいほど、滞留している提供画像への注視度をより大きく算出してもよい。提供されるコンテンツのトータル時間に対し滞留時間が長ければ長いほど、ユーザは注視していると考えられるからである。
【０２７１】
また、注視度算出部２０４が注視度を算出する際には、提供情報タグごとに重みをつけて注視度を算出してもよい。例えば、コンテンツに１０個の提供情報タグＰ１〜Ｐ１０が含まれており、それぞれにｗ１〜ｗ１０の重みが対応付けられている場合、注視度算出部２０４は、注視度を、Σｗｉ／Σｗｊとして算出してもよい。ここで、ｗｉは、注視度算出部２０４によってユーザが注視していると判定された提供画像を含む提供情報タグの重みであり、ｗｊは、全ての提供情報タグに与えられた重みである。
【０２７２】
さらにまた、注視度算出部２０４は、ユーザが注視した提供画像の数を用いて注視度を算出してもよい。例えば、提供情報タグにより特定される提供画像の総数に対する、ユーザが注視した提供画像の数の割合を注視度として算出してもよい。
【０２７３】
また、提供画像が文字情報を表す場合（すなわち、提供画像の属性が、ロゴなどの文字情報である場合）には、注視度算出部２０４は、視線がその文字情報を追っているか否かを考慮してもよい。すなわち、文字情報を表す提供画像の表示領域に対しては、視線位置が単に表示領域から事前に定められた距離以内に位置するだけではなく、当該文字情報の書字方向に対応するように視線位置が移動しているか等を考慮することとしてもよい。図４７Ａ及び図４７Ｂを用いて説明する。
【０２７４】
図４７Ａ及び図４７Ｂは、文字情報に対するユーザの注視度の算出方法を説明するための図である。
【０２７５】
図４７Ａ及び図４７Ｂにおいて、ユーザの視線位置は位置Ｄ（２５０、８６０）に滞留しているとする。一方、コンテンツ制作者がユーザに着目して欲しい領域と想定している表示領域は、領域Ｂ（２００、３００、８００、４００）である。よって、視線位置は、表示領域内に位置する。したがって、単に表示領域と視線位置との距離で判定する場合、図４７Ａ及び図４７Ｂのいずれの場合であっても、注視度算出部２０４は、ユーザが領域Ｂを注視していると判定する。
【０２７６】
しかしながら、領域Ｂは「手振れ補正機能付き」という左から右へ書かれた横書きの文字情報を表している。したがって、本当に領域Ｂに着目しているユーザであれば、左から右へ文字を追うのが一般的である。したがって、文字情報を表す提供画像の場合、ユーザが当該文字情報を読む場合に行う視線位置の移動と一致した視線位置の移動がみられるか否かの判断を加えることで、より精度よく注視判定が可能となる。例えば、図４７Ａにおいて、視線位置が領域Ｂの左端から右端まで移動した場合には、注視度算出部２０４はユーザが領域Ｂを注視していると判定してもよい。また、図４７Ｂにおいて、視線位置が領域Ｂの左端で滞留している場合には、注視度算出部２０４はユーザが領域Ｂを注視していないと判定してもよい。さらにまた、たとえ表示領域内に視線が位置していても視線が滞留している場合には重みなどを用いて注視度を低く算出してもよい。
【０２７７】
すなわち、注視度算出部２０４は、提供画像が文字情報を表す場合には視線位置の移動方向と文字情報の書字方向とがより一致するほど、注視度をより高く算出してもよい。提供画像が文字情報を表すこと、及びその書字方向を表す情報は、提供情報タグが提供画像の属性として事前に含んでおくこと等が考えられる。
【０２７８】
さらにまた、注視度算出部２０４は、提供画像が文字情報を表す場合には、視線位置の移動距離が事前に定められた値以上となる場合にのみ、注視していると判定してもよい。例えば、文字情報を表す画像領域の横幅（Ｘ座標方向の長さ）の７割以上、視線位置が移動した場合にのみユーザが当該提供画像に注視していると判断してもよい。
【０２７９】
すなわち、注視度算出部２０４は、コンテンツ視聴時の一般的な視線移動を事前に数値化したモデルと、ユーザの視線位置との乖離度合いが事前に定められた閾値以内であれば、ユーザはコンテンツを注視していると判断する。
【０２８０】
以上述べた本実施の形態に係るコンテンツ評価装置２００によれば、コンテンツを視聴したユーザの生体信号から、コンテンツに対するユーザの心理的な反応種別と、コンテンツに含まれる特定の画像への注視度とを評価軸として、コンテンツを評価することができる。その結果、コンテンツ制作者は、心理的な反応種別と注視度という評価軸のうえに、コンテンツの制作目的に照らして望ましいコンテンツを容易に位置付けることができる。したがって、コンテンツの制作者は、コンテンツ評価装置によって決定された評価と望ましいコンテンツとのずれを評価できる。したがって、コンテンツの制作者は、コンテンツ評価装置によって決定された評価をコンテンツの改善へ活用することが容易となる。
【０２８１】
上記の各装置は、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスクドライブ、ディスプレイユニット、キーボード、マウスなどから構成されるコンピュータシステムして構成されても良い。ＲＡＭまたはハードディスクドライブには、コンピュータプログラムが記憶されている。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従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。このプログラムは、ユーザが集中しているか否かを推定するプログラムであって、ユーザの脳血流量を取得するステップと、基準時における前記ユーザの脳血流量よりも小さな値である変動閾値を取得するステップと、取得した前記脳血流量が、取得した前記変動閾値を下回った場合に、前記ユーザが集中していると推定するステップとをコンピュータに実行させる。
【０２８２】
さらに、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良い。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。ＲＡＭには、コンピュータプログラムが記憶されている。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従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。
【０２８３】
さらにまた、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良い。ＩＣカードまたはモジュールは、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。ＩＣカードまたはモジュールは、上記の超多機能ＬＳＩを含むとしても良い。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、ＩＣカードまたはモジュールは、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良い。
【０２８４】
また、本発明は、上記に示す方法であるとしても良い。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良いし、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良い。
【０２８５】
さらに、本発明は、上記コンピュータプログラムまたは上記デジタル信号をコンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体、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 Disc（登録商標））、半導体メモリなどに記録したものとしても良い。また、これらの非一時的な記録媒体に記録されている上記デジタル信号であるとしても良い。
【０２８６】
また、本発明は、上記コンピュータプログラムまたは上記デジタル信号を、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良い。
【０２８７】
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、上記メモリは、上記コンピュータプログラムを記憶しており、上記マイクロプロセッサは、上記コンピュータプログラムに従って動作するとしても良い。
【０２８８】
また、上記プログラムまたは上記デジタル信号を上記非一時的な記録媒体に記録して移送することにより、または上記プログラムまたは上記デジタル信号を上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良い。
【０２８９】
さらに、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良い。
【０２９０】
なお、本発明に係る集中有無推定装置の必須の構成要素は、脳血流量取得部と、変動閾値取得部と、推定部とであり、提示部は必ずしも集中有無推定装置に備えられていなくても良い。
【０２９１】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【産業上の利用可能性】
【０２９２】
本発明は、特に、脳血流量の増減をもとに集中しているか否かを判断する集中有無推定装置や集中度を推定する集中度推定装置等に利用可能である。
【符号の説明】
【０２９３】
１０１、１０１Ａ、１０１Ｂ  脳血流量取得部
１０２  変動閾値取得部
１０３  減少開始時刻算出部
１０４  回復時刻算出部
１０５  増加開始時刻算出部
１０６  集中区間算出部
１０７、１０７Ｃ  集中度算出部
１１０、１１０Ｂ、１１０Ｃ  集中有無推定装置
１１１  変動閾値蓄積部
１１２  複数集中度算出部
１１３  複数集中度情報蓄積部
１１４  提示部
１１５  視線取得部
１１６  対象区間算出部
１３０、１３０Ｂ、１３０Ｃ  推定部
【図１】
2012150657.tif 000003
【図２】
2012150657.tif 000004
【図３】
2012150657.tif 000005
【図４】
2012150657.tif 000006
【図５】
2012150657.tif 000007
【図６】
2012150657.tif 000008
【図７】
2012150657.tif 000009
【図８】
2012150657.tif 000010
【図９】
2012150657.tif 000011
【図１０】
2012150657.tif 000012
【図１１】
2012150657.tif 000013
【図１２】
2012150657.tif 000014
【図１３】
2012150657.tif 000015
【図１４】
2012150657.tif 000016
【図１５Ａ】
2012150657.tif 000017
【図１５Ｂ】
2012150657.tif 000018
【図１５Ｃ】
2012150657.tif 000019
【図１５Ｄ】
2012150657.tif 000020
【図１６】
2012150657.tif 000021
【図１７】
2012150657.tif 000022
【図１８】
2012150657.tif 000023
【図１９】
2012150657.tif 000024
【図２０】
2012150657.tif 000025
【図２１】
2012150657.tif 000026
【図２２】
2012150657.tif 000027
【図２３】
2012150657.tif 000028
【図２４】
2012150657.tif 000029
【図２５】
2012150657.tif 000030
【図２６】
2012150657.tif 000031
【図２７】
2012150657.tif 000032
【図２８】
2012150657.tif 000033
【図２９】
2012150657.tif 000034
【図３０】
2012150657.tif 000035
【図３１】
2012150657.tif 000036
【図３２】
2012150657.tif 000037
【図３３Ａ】
2012150657.tif 000038
【図３３Ｂ】
2012150657.tif 000039
【図３４Ａ】
2012150657.tif 000040
【図３４Ｂ】
2012150657.tif 000041
【図３５Ａ】
2012150657.tif 000042
【図３５Ｂ】
2012150657.tif 000043
【図３６Ａ】
2012150657.tif 000044
【図３６Ｂ】
2012150657.tif 000045
【図３７】
2012150657.tif 000046
【図３８】
2012150657.tif 000047
【図３９】
2012150657.tif 000048
【図４０】
2012150657.tif 000049
【図４１】
2012150657.tif 000050
【図４２】
2012150657.tif 000051
【図４３】
2012150657.tif 000052
【図４４】
2012150657.tif 000053
【図４５】
2012150657.tif 000054
【図４６Ａ】
2012150657.tif 000055
【図４６Ｂ】
2012150657.tif 000056
【図４７Ａ】
2012150657.tif 000057
【図４７Ｂ】
2012150657.tif 000058
【国際調査報告】
2012150657.tif 000059
2012150657.tif 000060
2012150657.tif 000061
2012150657.tif 000062