(57)【要約】【課題】身体情報により発達の傾向を分類化する装置を実現する【解決手段】発達の傾向を分類化する装置は、顔画像が含まれるビデオデータと、身体の情報と、ユーザーの対話情報を収集する収集部１１と、収集部１１が収集した前記ビデオデータを記憶するビデオ情報記憶部１２と、動的に変化する体の情報を記憶する動的身体情報記憶部１８と、不変なユーザーの情報を記憶する静的身体情報記憶部１９と、ユーザー同士の会話から生成された発達の傾向に関する情報を記憶するユーザー表現情報記憶部１４と、前記の全ての情報の相関関係を解析し発達傾向を命名、カテゴライズする発達傾向分類化装置２０と、発達傾向分類化装置２０で分類化され発達傾向と分析の元となった情報を記憶する発達傾向分類情報記憶部を備え、結果表示画面５０に前述した発達傾向の情報を表示させる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ビデオ情報及び動的身体情報、静的身体情報を収集する収集部と、前記収集部が取集した前記ビデオ情報を記憶するビデオ情報記憶部と、前記動的身体情報を記憶する動的身体情報記憶部と、前記静的身体情報を記憶する静的身体情報記憶部と、発達傾向分類化装置と、所定の発達の傾向の分類を記憶する発達傾向分類情報記憶部と、前記発達の傾向の分類が表示される結果表示画面を備え、
前記発達傾向分類化装置は、前記収集部で収集した前記全ての情報から該当する発達分類を判別する発達分類を判別することを特徴とする発達傾向表示装置。
【請求項２】
前記ビデオ情報記憶部に記憶された前記ビデオ情報の顔の表情を分析する表情分析部と、さらに備え、前記発達傾向分類化装置は、前記顔の表情情報と前記動的身体情報及び前記静的情報との相関関係を解析し発達の傾向を分類化し発達傾向を表示する
ことを特徴とする請求項１に記載の発達傾向表示装置。
【請求項３】
前記収集部より収集されたユーザーの表現から生成された情報を記憶するユーザー表現情報記憶部と、をさらに備え、前記ユーザーの表現情報を発達傾向分類化装置が、前記過去の表情情報と、前記動的身体情報と、前記静的身体情報と、その相関関係を解析し発達の傾向を表示することを特徴とする請求項１、または２に記載の発達傾向表示装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】本発明は発達傾向表示装置の技術に関する。
【背景技術】
【０００２】近年、スマートフォン上で幼児の健康を履歴に残したり、発達の傾向を示唆したりするスマートフォン及びＷＥＢアプリケーションが広く利用されているようになっている。このようなサービスで一般的な形式としては幼児の情報を手入力で行ったり、ウェアラブルを使ってデータを収集し情報を収集する。一方で幼児の育成をサポートする発達の傾向を示唆する情報があらかじめデータベースに備えて、月齢に沿ってアドバイスを表示される手法が知られている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】最新の知見によると、月齢２０月歳まで一般的な幼児が振る舞う振る舞いは１０のマイルストーンごとに決まっているという知見がある。例えば、生後５−６週目の赤ちゃんは、２−３日泣き止まなくなる。その理由は目と耳が発達し突然物が見え始め、音が聞こえ始めるので、そのことに幼児が驚くことで泣き止まなくなる。このような月齢ごとの区切りはリープと呼ばれ２０月までに１０個あるとされる。しかしながら、昨今急激に増加傾向にある発達障害を見るように厳密にいえばそのリープは全ての幼児が一様ではなく個人差がある。【０００４】本発明はこのような背景のもとに案出されたものであり、幼児の顔情報、身体情報から発達の傾向を掴み、子育てのサポートを適正に行うことのできる発達傾向表示装置を実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】ビデオ情報及び動的身体情報、静的身体情報を収集する収集部と、前記収集部が収集した前記ビデオ情報を記憶するビデオ情報記憶部と、前記動的身体情報を記憶する動的身体情報記憶部と、前記静的身体情報を記憶する静的身体情報記憶部と、発達傾向分類化装置と、所定の発達の傾向の分類を記憶する発達傾向分類情報記憶部と、前記発達の傾向の分類が表示される結果表示画面を備え、前記発達傾向分類化装置は、前記収集部で収集した前記全ての情報から該当する発達分類を判別する発達分類を判別する発達傾向表示装置として構成される。【０００６】また、発達傾向表示装置は、前記ビデオ情報記憶部に記憶された前記ビデオ情報の顔の表情を分析する表情分析部と、さらに備え、前記発達傾向分類化装置は、前記顔の表情情報と前記動的身体情報及び前記静的情報との相関関係を解析し発達の傾向を分類化し発達傾向を表示させるようにしてもよい。【０００７】さらには、発達傾向法事装置は、前記収集部より収集されたユーザーの表現から生成された情報を記憶するユーザー表現情報記憶部と、をさらに備え、前記ユーザーの表現情報を発達傾向分類化装置が、前記過去の表情情報と、前記動的身体情報と、前記静的身体情報と、その相関関係を解析し発達の傾向を表示させるようにしてもよい。
【発明の効果】
【０００８】本発明では、身体情報を活用して発達の傾向を分類化し表示することで育成のサポートを行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施形態である発達傾向表示装置の機能構成を示すブロック図である。
【図２】同システムで用いられているデータベースのテーブル構成を示す図である。
【図３】同システムの発達傾向分類化装置が行う発達の傾向を分類化する流れである
【図４】同システムの発達傾向分類化装置において発達の傾向を分類する際にパラメターとした感情偏差と各種データの相関関係を分析する流れである。
【図５】同システムで感情偏差を判別パラメターとして発達の傾向を５分類したものを表現した図である。
【図６】同システムでの感情編さの産出方法のフローである。
【図７】同システムでのコンテンツ情報取得のフローである
【発明を実施するための形態】
【００１０】本発明の実施形態について以下、図面を参照して説明する。図１は発達傾向表示装置の概要を示す図である。発達傾向表示装置１０はＩｏＴによって収集した身体情報やインターネットを介して収集した発達の傾向と身体情報の相関関係を示すまたは付随する情報を収集するとともにその取得した情報をもとに解析した発達傾向の結果を結果表示画面５０に表示する制御を行う。発達傾向表示装置１０は、収集部１１、ビデオ情報記憶部１２、ユーザー表現情報記憶部１４、表情分析部１６、動的身体情報記憶部１８、静的身体情報記憶部１９、発達傾向分類化装置２０、発達傾向分類情報記憶部６０を備えている。なお、発達傾向表示装置１０は、ＣＰＵなどの演算処理デバイス、及びハードディスク、ＲＡＭ、ＲＯＭなどの記憶デバイスを組み合わせたハード構成によって実現されている。なお、各機能部は本実施形態では単一の端末内に実装されているように表示されているが、これらは機能ごとに複数のハードウェアに分散されて実現するようにしても良い。
【００１１】収集部１１は身体情報およびユーザーが投稿したユーザージェネレートコンテンツが含まれるデータを、ＩｏＴ３０やフォーラム４０から収集し、ビデオ記憶部１２、動的身体情報記憶部１８、静的身体情報記憶部１９、ユーザー表現情報記憶部１４に記憶させる。収集部１１は、例えばあらかじめ決められた周期に従って、情報を上記収集することができる。図２は、各データベースのテーブル構造であり、テーブル（＊１１）は静的身体情報１８が記憶するデータの構造を示しており、ユーザーＩＤ、ニックネーム、生年月日、民族、国、性別、ＤＮＡのデータを含んでいる。テーブル（＊１２）は、動的身体情報１９が記憶するデータの構造を示しており、少なくともユーザーＩＤが含まれており、測定ＩＤ、測定情報ＩＤ、心拍、血圧、脈拍、ストレス、睡眠の質、体温、加速度、食事種類、食事量、排便、身長、体重、肌の状態、脳波、位置情報のデータを含むのが望ましい。なお、テーブル（＊１１）と、テーブル（＊１２）とは、ユーザーＩＤとキーに互いに関連している。
【００１２】テーブル（＊１４）は、ビデオ情報記憶部１２に記憶されたビデオ情報を、表情分析部１６が分析の結果得られた顔の表情の種別、例えば「喜び」「悲しみ」の感情のレベル「０−１」（中間値を小数点で表記）のような態様で示される情報を所定に決められたビデオフレームごとに記憶する。そのほか、フレームＩＤ、ビデオＩＤ、タイム、フレーム番号、所定の各々の感情のデータを含むのが望ましい。テーブル（＊１３）は、ビデオ情報記憶部に記録されたビデオ情報、ビデオＩＤ、測定ＩＤ、ビデオ名、日時を含んでいる。各種ビデオ平均感情はテーブル（＊１４）の各種感情から算出された平均値が記憶される。感情偏差は後述する発達傾向分類化装置２０によって分析の結果得られた値を記憶する。なお、テーブル（＊１２）と、テーブル（＊１３）とは、測定ＩＤとキーに互いに関連しており、テーブル（＊１３）と、テーブル（＊１４）とは、ビデオＩＤとキーに互いに関連している。
【００１３】テーブル（＊２１）、テーブル（＊２２）、テーブル（＊２３）、テーブル（＊２４）、テーブル（＊２５）、テーブル（＊２６）は、収集部１１が収集した情報を後述する発達傾向分類化装置２０を通して分析された結果を、発達傾向分類情報記憶部６０に記憶される。テーブル（＊２１）は発達カテゴリーＩＤと、カテゴリー名と、所定の決められた感情にひもづく感情偏差を含んでいる。テーブル（＊２２）は発達情報ＩＤ、発達カテゴリーＩＤ、タイトル、生成元を含んでいる。生成元は後述する発達傾向分類化装置２０にて確定される。テーブル（＊２３）は振る舞いＩＤ、発達情報ＩＤ、振る舞いを含んでいる。テーブル（＊２４）はＷｈｙＩＤ、理由を含んでいる。テーブル（＊２５）はＨｏｗＩＤ、対処方法を含んでいる。テーブル（＊２６）はコンディションＩＤ、発達情報ＩＤ、該当年月を含み、その他はテーブル（＊１２）の項目から、測定ＩＤ、ユーザーＩＤ、測定情報ＩＤを省いた全ての情報を含むのが望ましい。テーブル（＊２１）と、テーブル（＊２２）とは、発達カテゴリーＩＤとキーに互いに関連している。テーブル（＊２２）と、テーブル（＊２３）とは、発達詳細情報ＩＤとキーに互いに関連している。テーブル（＊２２）と、テーブル（＊２６）とは、発達詳細情報ＩＤとキーに互いに関連している。テーブル（＊２３）と、テーブル（＊２４）とは、振る舞いＩＤ及びＷｈｙＩＤとキーに互いに中間テーブルを介し関連している。テーブル（＊２４）と、テーブル（＊２５）とは、ＨｏｗＩＤ及びＷｈｙＩＤとキーに互いに中間テーブルを介し関連している。
【００１４】テーブル（＊３１）、テーブル（＊３２）、テーブル（＊３３）は収集部１１が収集した情報をユーザー表現情報記憶部１４に記憶される。テーブル（＊３１）は問題ＩＤ、ユーザーＩＤ、タイトル、内容を含んでいる。テーブル（＊３２）は、タグＩＤ、タグワード、種類ＩＤを含んでいる。テーブル（＊３３）はアンサー情報ＩＤ、問題ＩＤ、ユーザーＩＤ、タイトル、内容、ＬＩＫＥ数を含んでいる。テーブル（＊３１）と、テーブル（＊３２）とは、問題ＩＤ及びタグＩＤとキーに中間テーブルを介し互いに関連している。テーブル（＊３１）と、テーブル（＊３３）とは、問題ＩＤとキーに互いに関連している。
【００１５】続いて、各処理のフローについてそれぞれ図面を参照して説明する。図３は発達傾向分類化装置２０が行う発達の傾向を分類化する流れである。図３の処理は、例えば定期的に当該プログラムが開始されることによって開始される。弊社の知見に基づき、後述する初期５カテゴリーの設定を行う（ステップＳ３０１）。次いで、発達傾向分類化装置２０は、後述する感情の偏差の算出を行う（ステップＳ３０２）。次いで、所定に決められた期間のテーブル（＊１３）の感情偏差の平均値を算出する。前記感情偏差の平均値をテーブル（＊２１）に格納されているＫＥＹ感情偏差の各々と比較し、ひもづくテーブル（＊２１）のＫＥＹ発達カテゴリーＩＤを取得し、テーブル（＊１５）のＫＥＹ発達情報ＩＤへ記憶する（ステップＳ３０３）。テーブル（＊１５）の日時及び月齢を登録するとなお良い。
【００１６】次いで、図４は発達傾向分類化装置２０において発達の傾向を分類する際にパラメターとた前記感情偏差と、テーブル（＊１１）のＫＥＹユーザーＩＤ、ニックネーム、生年月日、民族、国、性別、ＤＮＡと、テーブル（＊２２）のＫＥＹタイトルと、テーブル（＊２３）のＫＥＹ振る舞いと、テーブル（＊２４）のＫＥＹ理由と、テーブル（＊２５）のＫＥＹ対象方法と、テーブル（＊２６）のＫＥＹ該当年月、心拍、血圧、脈拍、ストレス、睡眠の質、体温、加速度、食事種類、食事量、排便、身長、体重、肌の状態、脳波、位置情報に記憶される情報の相関関係を分析する。なお、各種ＫＥＹは削除したり新しく追加することもよしとする（ステップＳ４０１）。発見された新しい法則性（Ｓ４０２）を元に、テーブル（＊２１）に法則性のカテゴリー名及び基準パラメターの追加、修正及び削除を行うこともできる（Ｓ４０３）。
【００１７】次いで、図５は予め既知となっている後述する感情偏差を判別パラメターとして、偏差の大きいものから小さいものへ５分類した感情偏差と発達傾向の関係を表現した図である。偏差の大きいものから、個性的カテゴリー１、個性的カテゴリー２、個性的カテゴリー３、中位、一般と命名し、それぞれを相対的に評価し、所定に設定した割合にて分別する。例えば３％：４％：１３％：２０％：６０％などと分類化しても良い。上記分類化された分類名はテーブル（＊２１）のＫＥＹカテゴリ名、感情偏差と、テーブル（＊２２）のＫＥＹタイトルに記憶される。テーブル（＊２３）と、テーブル（＊２４）と、テーブル（＊２５）の各種ＫＥＹ情報を登録しても良い。
【００１８】次いで、図６は前述の感情偏差の算出方法のフローである。最初にユーザーがビデオを撮影（ステップＳ６０１）した情報を収集部１１が収集する。次いで、類似ユーザーデータを検索（ステップＳ６０２）する。予め所定に決められたＫＥＹを参照し類似するものを検索対象とする。例えば、テーブル（＊１１）のＫｅｙ生年月日と、テーブル（＊１２）のＫＥＹ心拍を比較する。そのほか、テーブル（＊１１）のＫＥＹ民族、国、性別、ＤＮＡと、テーブル（＊１２）のＫＥＹ心拍、血圧、脈拍、ストレス、睡眠の質、体温、加速度、食事種類、食事量、排便、身長、体重、肌の状態、脳波、位置情報と、比較対象にしても良い。さらに、比較対象に設定されたＫＥＹには重要度が設定されており、類似しているか否かを決定する際の重みづけとして利用されることもある。例えば１−３の整数で重要度は決められ３が一番重要で１が低く、重要度に添い類似性を決定して行く。次いで、前記類似データで摘出された各々の対象となるテーブル（＊１３）に置けるビデオ平均感情：ａｎｇｒｙ、ビデオ平均感情：ｄｉｓｇｕｓｔ、ビデオ平均感情：ｆｅａｒ、ビデオ平均感情：ｎｅｕｔｒａｌ、ビデオ平均感情：ｓａｄ、ビデオ平均感情：ｓｕｒｐｒｉｓｅを取得し各々のビデオ平均感情の平均値を算出する（ステップＳ６０３）。さらに、前記ビデオ平均感情の平均値と比較元のビデオ平均感情：ａｎｇｒｙ、ビデオ平均感情：ｄｉｓｇｕｓｔ、ビデオ平均感情：ｆｅａｒ、ビデオ平均感情：ｎｅｕｔｒａｌ、ビデオ平均感情：ｓａｄ、ビデオ平均感情：ｓｕｒｐｒｉｓｅの差異を算出する。前記算出された差異を感情偏差と呼び、テーブル（＊１３）のＫＥＹ感情偏差：ａｎｇｒｙ、感情偏差：ｄｉｓｇｕｓｔ、感情偏差：ｆｅａｒ、感情偏差：ｎｅｕｔｒａｌ、感情偏差：ｓａｄ、感情偏差：ｓｕｒｐｒｉｓｅに記憶する（ステップＳ６０４）。いずれの種類の感情偏差も所定に設定された種類を分析することができ、６つであるとは限らない。
【００１９】ついで、図７は、発達傾向分類情報記憶部６０の情報を創出するフローである。まず最初にユーザーが今起きている問題の質問投稿を例えばフォーラムで行う（ステップＳ７０１）。当該データはテーブル（＊３１）及びテーブル（３２）に記憶される。前記投稿された問題に対し、ユーザーがアンサーを行い、その情報は「テーブル（＊３３）に記憶される（ステップＳ７０２）。ユーザーが当該ＱＡをＬＩＫＥで評価。テーブル（＊３３）のＫＥＹであるＬＩＫＥ数に反映される（ステップＳ７０３）。ＬＩＫＥ数及び投稿数などの評価となるパラメターを基準に応じてコンテンツを抽出。評価点数などの所定の条件をクリアした問題情報（＊３１）を抽出（ステップＳ７０４）。抽出したテーブル（＊３１）のＫｅｙユーザーＩＤから対象のユーザーＩＤのテーブル（＊１２）を抽出し、テーブル（＊２６）に設定する（ステップＳ７０５）。テーブル（＊３１）、テーブル（＊３２）、テーブル（＊３３）、より情報を取得し、テーブル（＊２１）、テーブル（＊２２）、テーブル（＊２３）、テーブル（＊２４）、テーブル（＊２５）に該当するデータを格納する（Ｓ７−６）。
【符号の説明】
【００２０】１０．．．発達傾向表示装置、１１．．．収集部、１２．．．ビデオ情報記憶部、１４．．．ユ−ザー表現情報記憶部、１６．．．表情分析部、１８．．．動的身体情報記憶部、１９．．．静的身体情報記憶部、２０．．．発達傾向分類化装置、６０．．．発達傾向分類情報記憶部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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