(57)【要約】【課題】より簡易な方法でユーザーの心理的指標を推定すること。【解決手段】ユーザーのバイタル信号をバイタルセンサーから取得するバイタル信号取得部と、前記バイタル信号に基づいて所定の特徴量であるバイタル特徴量を取得するバイタル特徴量取得部と、被験者から得られたバイタル信号が示すバイタル特徴量と、前記バイタル信号が取得されたタイミングの前記被験者の心理的指標と、の組み合わせを教師データとして用いた学習処理を行うことによって得られる識別器のパラメーターに基づいて、前記バイタル特徴量取得部によって取得された前記バイタル特徴量に応じた心理的指標を取得する、心理的指標取得部と、を備える推定装置である。【選択図】図５
2020130344.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザーのバイタル信号をバイタルセンサーから取得するバイタル信号取得部と、
前記バイタル信号に基づいて所定の特徴量であるバイタル特徴量を取得するバイタル特徴量取得部と、
被験者から得られたバイタル信号が示すバイタル特徴量と、前記バイタル信号が取得されたタイミングの前記被験者の心理的指標と、の組み合わせを教師データとして用いた学習処理を行うことによって得られる識別器のパラメーターに基づいて、前記バイタル特徴量取得部によって取得された前記バイタル特徴量に応じた心理的指標を取得する、心理的指標取得部と、
を備える推定装置。
【請求項２】
前記バイタル特徴量は、前記バイタル信号のＲ信号同士の間隔を示すＲ−Ｒ間隔に関する値である、請求項１に記載の推定装置。
【請求項３】
前記バイタル特徴量は、前記バイタル信号の高周波成分に関する値と低周波成分に関する値とに基づいて得られる値である、請求項１に記載の推定装置。
【請求項４】
被験者から得られたバイタル信号が示すバイタル特徴量と、前記バイタル信号が取得されたタイミングの前記被験者の心理的指標と、の組み合わせを教師データとして用いることによって、バイタル特徴量を入力として心理的指標を出力とする識別器を学習する学習部、を備える学習装置。
【請求項５】
前記教師データに含まれる前記心理的指標は、生化学的手法によって得られた指標である、請求項４に記載の学習装置。
【請求項６】
ユーザーのバイタル信号をバイタルセンサーから取得するバイタル信号取得ステップと、
前記バイタル信号に基づいて所定の特徴量であるバイタル特徴量を取得するバイタル特徴量取得ステップと、
被験者から得られたバイタル信号が示すバイタル特徴量と、前記バイタル信号が取得されたタイミングの前記被験者の心理的指標と、の組み合わせを教師データとして用いた学習処理を行うことによって得られる識別器のパラメーターに基づいて、前記バイタル特徴量取得ステップにおいて取得された前記バイタル特徴量に応じた心理的指標を取得する、心理的指標取得ステップと、
を有する推定方法。
【請求項７】
請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の推定装置としてコンピューターを機能させるためのコンピュータープログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、バイタル信号に基づいてユーザーの心理的状態を推定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、人間のバイタル情報をより簡易に取得することが可能になっている。バイタル情報は、人間の生命活動に関連する情報であり、例えば心拍や心電の情報を含む。例えば、繊維表面にコーティングを行うことで電極素材を生成する技術を用いて、着るだけでバイタル情報を取得することができるウェアラブルな技術が知られている。このような技術を用いることで、従来においては医療機器でしか取得できなかったバイタル情報を、日常生活においてリアルタイムに取得できるようになっている（例えば特許文献１参照。）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−１５０１０２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、バイタル情報を取得したとしても、ユーザーの心理的な状態については推定することが難しかった。ユーザーの心理的な状態を示す指標（以下「心理的指標」という。）を推定するためには、例えば唾液を採取して分析する等の方法が採られており、多大なコストと時間を要していた。
上記事情に鑑み、本発明は、より簡易な方法でユーザーの心理的指標を推定することができる技術の提供を目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の一態様は、ユーザーのバイタル信号をバイタルセンサーから取得するバイタル信号取得部と、前記バイタル信号に基づいて所定の特徴量であるバイタル特徴量を取得するバイタル特徴量取得部と、被験者から得られたバイタル信号が示すバイタル特徴量と、前記バイタル信号が取得されたタイミングの前記被験者の心理的指標と、の組み合わせを教師データとして用いた学習処理を行うことによって得られる識別器のパラメーターに基づいて、前記バイタル特徴量取得部によって取得された前記バイタル特徴量に応じた心理的指標を取得する、心理的指標取得部と、を備える推定装置である。
【０００６】
本発明の一態様は、上記の推定装置であって、前記バイタル特徴量は、前記バイタル信号のＲ信号同士の間隔を示すＲ−Ｒ間隔に関する値である。
【０００７】
本発明の一態様は、上記の推定装置であって、前記バイタル特徴量は、前記バイタル信号の高周波成分に関する値と低周波成分に関する値とに基づいて得られる値である。
【０００８】
本発明の一態様は、被験者から得られたバイタル信号が示すバイタル特徴量と、前記バイタル信号が取得されたタイミングの前記被験者の心理的指標と、の組み合わせを教師データとして用いることによって、バイタル特徴量を入力として心理的指標を出力とする識別器を学習する学習部、を備える学習装置である。
【０００９】
本発明の一態様は、上記の学習装置であって、前記教師データに含まれる前記心理的指標は、生化学的手法によって得られた指標である。
【００１０】
本発明の一態様は、ユーザーのバイタル信号をバイタルセンサーから取得するバイタル信号取得ステップと、前記バイタル信号に基づいて所定の特徴量であるバイタル特徴量を取得するバイタル特徴量取得ステップと、被験者から得られたバイタル信号が示すバイタル特徴量と、前記バイタル信号が取得されたタイミングの前記被験者の心理的指標と、の組み合わせを教師データとして用いた学習処理を行うことによって得られる識別器のパラメーターに基づいて、前記バイタル特徴量取得ステップにおいて取得された前記バイタル特徴量に応じた心理的指標を取得する、心理的指標取得ステップと、を有する推定方法である。
【００１１】
本発明の一態様は、上記の推定装置としてコンピューターを機能させるためのコンピュータープログラムである。
【発明の効果】
【００１２】
本発明により、より簡易な方法でユーザーの心理的指標を推定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の推定システム１００のシステム構成を示す概略ブロック図である。
【図２】学習装置１０の概略を示す機能ブロック図である。
【図３】バイタル特徴量取得部１６２におけるＲ波の検出方法を説明するための図である。
【図４】バイタル特徴量取得部１６２において取得されるバイタル特徴量の具体例を示す図である。
【図５】推定装置２０の概略を示す機能ブロック図である。
【図６】推定装置２０の処理の流れの具体例を示すフローチャートである。
【図７】第１の変形例に係る推定装置（推定装置２０ａ）の概略を示す機能ブロック図である。
【図８】第２の変形例に係る推定装置（推定装置２０ｂ）の概略を示す機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の具体的な構成例について、図面を参照しながら説明する。
図１は、本発明の推定システム１００のシステム構成を示す概略ブロック図である。推定システム１００は、学習装置１０、推定装置２０、バイタルセンサー３０、中継装置４０及び端末装置５０を備える。バイタルセンサー３０と中継装置４０とは、通信を行うことによってデータを送受信する。バイタルセンサー３０と中継装置４０との間で行われる通信は、無線通信であってもよいし有線通信であってもよい。この通信は、例えば短距離無線通信（例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標））であってもよい。推定装置２０、中継装置４０及び端末装置５０は、ネットワーク８０を介して通信する。ネットワーク８０は、無線通信を用いたネットワークであってもよいし、有線通信を用いたネットワークであってもよい。ネットワーク８０は、複数のネットワークが組み合わされて構成されてもよい。中継装置４０は、バイタルセンサー３０から受信されたデータを推定装置２０に送信する。推定装置２０は、推定結果に応じて端末装置５０にデータを送信する。
【００１５】
学習装置１０は、例えばパーソナルコンピューター、サーバー装置、クラウド等の情報機器を用いて構成される。学習装置１０は、スマートフォン、タブレット端末等のユーザーによって直接操作される情報機器を用いて構成されてもよい。学習装置１０は、予め複数の被験者について取得された学習データに基づいて機械学習を行うことによって、ユーザーの心理的指標を推定するための識別器を生成する。
【００１６】
心理的指標とは、ユーザーの心理的状態を示す指標である。心理的指標は、１種類の指標を用いて構成されてもよいし、複数種類の指標を用いて構成されてもよい。心理的指標は、例えばユーザーの心理的なストレスの程度を示す指標を用いて表されてもよいし、ユーザーの心理的なリラックスの程度を示す指標を用いて表されてもよいし、ユーザーの意識の覚醒の程度を示す指標を用いて表されてもよいし、怒りの程度を示す指標を用いて表されてもよい。本実施形態では、心理的指標として、ユーザーの心理的なストレスの程度を示す指標（以下「ストレス指標」という。）と、ユーザーの心理的なリラックスの程度を示す指標（以下「リラックス指標」という。）と、ユーザーの意識の覚醒の程度を示す指標（以下「覚醒度指標」という。）と、が用いられる。
【００１７】
推定装置２０は、例えばパーソナルコンピューター、サーバー装置、クラウド等の情報機器を用いて構成される。推定装置２０は、スマートフォン、タブレット端末等のユーザーによって直接操作される情報機器を用いて構成されてもよい。推定装置２０は、バイタルセンサー３０によって取得されたバイタル信号に基づいて、ユーザーの心理的指標を推定する。推定装置２０は、推定された心理的指標を、推定対象となっているユーザーに対して情報を出力可能な端末装置５０に対して送信してもよい。
【００１８】
バイタルセンサー３０は、ユーザーのバイタル信号を取得する。バイタル信号は、ユーザーの体の生命活動に関連する情報を示す信号である。バイタル信号は、例えば心臓の活動電位、呼吸活動、血圧等の時系列の変化を示す信号である。本実施形態では、バイタルセンサー３０は、ユーザーの心臓の活動電位（心電のデータ）をバイタル信号として取得する。バイタルセンサー３０は、取得されたバイタル信号に、バイタル信号が取得された日時とユーザーの識別情報（以下「ユーザー識別情報」という。）と、を対応付けて無線通信又は有線通信によって中継装置４０に送信する。バイタルセンサー３０は、例えばウェアラブルに構成されてもよい。
【００１９】
中継装置４０は、通信可能な装置である。中継装置４０は、無線通信又は有線通信によってバイタルセンサー３０からデータを受信する。中継装置４０は、受信されたデータを、ネットワーク８０を介して推定装置２０に送信する。
【００２０】
端末装置５０は、通信可能な情報処理装置である。端末装置５０は、汎用の情報処理装置（例えばパーソナルコンピューター、サーバー、スマートフォン等）であってもよいし、特定の情報機器（例えばテレビ受像器、スマートスピーカー等）であってもよいし、不特定多数のユーザーによって共用される情報処理装置（例えば、病院等の特定の施設に設置された情報処理装置）であってもよい。端末装置５０は、バイタルセンサー３０を使用しているユーザー本人によって使用される装置であってもよいし、バイタルセンサー３０を使用しているユーザーと特定の関係にある者によって使用される装置であってもよい。例えば、ユーザーが所属する法人の上司や人事の者によって使用される装置であってもよいし、ユーザーの親族によって使用される装置であってもよいし、ユーザーが自身に関する診断を依頼している者（例えば医療機関の者、コンサルタントの者など）によって使用される装置であってもよい。端末装置５０は、ネットワーク８０を介して推定装置２０から心理的指標を示す情報を受信する。端末装置５０は、心理的指標を示す情報を受信すると、受信された心理的指標を示す情報の内容をユーザーに対して出力する。端末装置５０による出力処理は、画像表示装置における表示であってもよいし、スピーカーによる音声出力であってもよいし、プリンターによる印刷であってもよいし、ユーザーによって直接使用される他の端末装置への心理的指標を示す情報の中継であってもよいし、他の態様で行われてもよい。
【００２１】
次に、学習装置１０の具体的な機能構成について説明する。図２は、学習装置１０の概略を示す機能ブロック図である。学習装置１０は、学習データ入力部１１、出力部１２、学習データ記憶部１３、バイタル特徴量記憶部１４、心理的指標識別器記憶部１５及び制御部１６を備える。
【００２２】
学習データ入力部１１は、学習装置１０に対して入力される学習データを受け付ける。学習データは、既に複数の被験者に関して得られているバイタル信号と心理的指標とが対応付けられたデータである。学習データに含まれるバイタル信号と心理的指標とは、同一のユーザーについて同一の時期に取得されたものである。そのため、学習データに含まれる心理的指標は、その心理的指標と対応付けられているバイタル信号が得られた時期のあるユーザーの心理的な状態を示している。
【００２３】
学習データにおける心理的指標は、コストや時間にかかわらずどのような手段によって取得されてもよい。学習データにおける心理的指標は、例えば従来から行われているような生化学的な手法などを用いて判定されてもよい。以下、学習データにおける心理的指標の取得の具体例について説明する。まず、複数の被験者においてバイタル信号を取得するための器具を装着してバイタル信号を測定しつつ、略同一のタイミングで各被験者の唾液を採取する。各被験者から採取された唾液に関して、コルチゾールや唾液アミラーゼやオキシトシンやメラトニン等の生化学的な分析を行うことによって、各被験者の心理的指標を取得する。得られる心理的指標の具体例として、上述したストレス指標とリラックス指標と覚醒度指標とがある。例えば、コルチゾール濃度に基づいてストレス指標を判定し、唾液アミラーゼ濃度やオキシトシン濃度に基づいてリラックス指標を判定し、メラトニン濃度に基づいて覚醒度指標を判定することができる。既に得られている各被験者のバイタル信号と、分析によって得られた心理的指標の値とを対応付けて学習データを生成してもよい。このような作業を複数の被験者に対して行うことによって、バイタル信号と心理的指標との間の相関を学習装置１０において学習することが可能となる。
【００２４】
学習データ入力部１１は、このような学習データを複数受け付ける。なお、学習装置１０において用いられる学習データのバイタル信号及び心理的指標は、後述する推定装置２０において推定の対象となるユーザーについて取得されたものである必要はない。
【００２５】
学習データ入力部１１は、有線通信や無線通信を介したデータ通信を行うことによって他の装置から学習データを受信してもよい。この場合、学習データ入力部１１は、通信インターフェースを用いて構成されてもよい。学習データ入力部１１は、例えばＣＤ−ＲＯＭやＵＳＢメモリー（Universal Serial Bus Memory）等の記録媒体に記録された学習データを記録媒体から読み出してもよい。この場合、学習データ入力部１１は、ＣＤ−ＲＯＭドライブや、ＵＳＢインターフェース等の装置を用いて構成されてもよい。学習データ入力部１１は、学習データの入力を受けることが可能な構成であれば、どのような態様で構成されてもよい。
【００２６】
出力部１２は、制御部１６によって生成された心理的指標識別器情報を出力する。出力部１２は、有線通信や無線通信を介したデータ通信を行うことによって他の装置（例えば推定装置２０）に対して心理的指標識別器情報を送信してもよい。この場合、出力部１２は、通信インターフェースを用いて構成されてもよい。出力部１２は、例えばＤＶＤ−ＲＯＭやＵＳＢメモリー等の記録媒体に対して心理的指標識別器情報を記録してもよい。この場合、出力部１２は、ＤＶＤ−Ｒドライブや、ＵＳＢインターフェース等の装置を用いて構成されてもよい。
【００２７】
学習データ記憶部１３は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。学習データ記憶部１３は、学習データ入力部１１を介して入力された学習データを記憶する。学習データ記憶部１３は、各学習データを一意に識別可能な識別情報である学習データ識別情報と対応付けて学習データを記憶してもよい。
【００２８】
バイタル特徴量記憶部１４は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。バイタル特徴量記憶部１４は、学習データに含まれるバイタル信号から取得される特徴量（以下「バイタル特徴量」という。）を記憶する。バイタル特徴量記憶部１４は、バイタル特徴量を、そのバイタル特徴量が取得された学習データを示す学習データ識別情報と対応付けて記憶してもよい。
【００２９】
バイタル特徴量は、バイタル信号から取得される値であればどのような値であってもよい。ただし、バイタル特徴量は、心理的指標の推定に用いられる値であることから、心理的指標と相関の高い値であることが好ましい。バイタル特徴量は、例えば心拍数や、Ｒ波が検出された区間を示す情報や、Ｒ波に基づいて取得される情報（例えばＲ−Ｒ間隔、Ｒ−Ｒ間隔の逆数）であってもよい。
【００３０】
また、バイタル特徴量は、バイタル信号の周波数に関する情報であってもよい。例えば、バイタル特徴量は、所定期間における異なる周波数帯（例えば低周波数帯及び高周波数帯）それぞれの波形の成分の比として定義されてもよい。一般的に、交感神経と副交感神経との緊張状態のバランスによって、心拍変動への高周波数帯の波（以下「高周波」という。）と低周波数帯の波（以下「低周波」という。）との現れる大きさが変わってくるといわれている。例えば、リラックスしている状態（副交感神経が活性化している状態）では、高周波成分の領域と低周波成分とが現れる。一方で、ストレスを感じている状態（交感神経が活性化している状態）では、低周波成分に比べて高周波成分が減少する。そのため、上述したような低周波成分と高周波成分との比は、心理的指標と相関の高い値であるといえる。したがって、上述した比をバイタル特徴量として用いることができる。
【００３１】
より具体的には、３秒から４秒程度の周期の波が高周波と定義され、１０秒程度の周期の波が低周波と定義されてもよい。高周波は、呼吸を信号源とする変動波といわれている。低周波は、メイヤーはとも呼ばれる波であり、血圧変化を信号源とする変動波といわれている。高周波数成分と低周波数成分とのそれぞれの大きさの一つの具体例として、パワースペクトルの各成分の領域の強度を合計した値（積分値）がある。より具体的には、高周波成分の領域（例えば０．１５Ｈｚから０．４０Ｈｚまで）の積分値と、低周波成分の領域（例えば０．０５Ｈｚから０．１５Ｈｚまで）の積分値と、がぞれぞれの成分の大きさとして得られてもよい。高周波数成分と低周波数成分とのそれぞれの大きさの他の具体例として、所定区間のバイタル信号における各成分の出現回数がある。より具体的には、所定区間（例えば所定の時刻から１００秒間）において、高周波成分（例えば０．１５Ｈｚから０．４０Ｈｚまで）の波が出現した回数と、低周波成分（例えば０．０５Ｈｚから０．１５Ｈｚまで）の波が出現した回数と、がそれぞれの成分の大きさとして得られてもよい。さらに他の具体例として、所定区間のバイタル信号における各成分の出現時間の合計値がある。より具体的には、所定区間（例えば所定の時刻から１００秒間）において、高周波成分（例えば０．１５Ｈｚから０．４０Ｈｚまで）の波が出現していた時間の合計値と、低周波成分（例えば０．０５Ｈｚから０．１５Ｈｚまで）の波が出現していた時間の合計値と、がそれぞれの成分の大きさとして得られてもよい。
【００３２】
心理的指標識別器記憶部１５は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。心理的指標識別器記憶部１５は、バイタル特徴量に基づいて、そのバイタル特徴量が得られたユーザーの心理的指標を推定する識別器（以下「心理的指標識別器」という。）が動作するために必要となる情報（以下「心理的指標識別器情報」という。）を記憶する。このような心理的指標識別器情報は、心理的指標識別器に用いられるパラメーターを表す情報であってもよい。心理的指標識別器情報は、制御部１６による学習処理によって得られる。
【００３３】
制御部１６は、バスで接続されたＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサーとメモリーとを備える。制御部１６が学習プログラムを実行することによって、制御部１６は学習データ取得部１６１、バイタル特徴量取得部１６２、学習部１６３及び出力制御部１６４として動作する。なお、各構成の全て又は一部は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＰＬＤ（Programmable Logic Device）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアを用いて実現されても良い。また、各構成の全て又は一部は、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の専用プロセッサーが学習プログラムを実行することによって実現されてもよい。学習プログラムは、コンピューター読み取り可能な記録媒体に記録されても良い。コンピューター読み取り可能な記録媒体とは、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、半導体記憶装置（例えばＳＳＤ：Solid State Drive）等の可搬媒体、コンピューターシステムに内蔵されるハードディスクや半導体記憶装置等の記憶装置である。学習プログラムは、電気通信回線を介して送信されても良い。
【００３４】
学習データ取得部１６１は、学習データ入力部１１によって入力された学習データを学習データ記憶部１３に記録する。
【００３５】
バイタル特徴量取得部１６２は、学習データ記憶部１３に記憶されているバイタル信号を用いて、各学習データ識別情報が示す学習データのバイタル特徴量を取得する。バイタル特徴量取得部１６２は、例えば所定閾値に基づいて、心臓の活動電位を示すバイタル信号からＲ波を検出する。バイタル特徴量取得部１６２は、Ｒ波を検出する度、Ｒ波を検出した回数（以下「Ｒ波検出回数」という。）をカウントする。例えば、バイタル特徴量取得部１６２は、Ｒ波を検出する度に、Ｒ波検出回数を示す変数を１ずつインクリメントしてもよい。バイタル特徴量取得部１６２は、Ｒ波が検出された時刻と次にＲ波が検出された時刻との時刻差（以下「Ｒ−Ｒ間隔」という。）をバイタル特徴量として算出してもよい。バイタル特徴量取得部１６２は、Ｒ波の大きさの統計値（例えば平均値、最大値、分散、標準偏差、極大値と極小値との差）をバイタル特徴量として取得してもよい。バイタル特徴量取得部１６２は、Ｒ−Ｒ間隔の値の時系列の変化を示す情報をバイタル特徴量として取得してもよい。Ｒ−Ｒ間隔の値の時系列の変化を示す情報の具体例として、Ｒ−Ｒ間隔の値の時系列変化の振幅や、極大値間の時間の長さがある。バイタル特徴量取得部１６２は、Ｒ−Ｒ間隔の値の統計値（例えば平均値、最大値、分散、標準偏差、極大値と極小値との差）をバイタル特徴量として取得してもよい。バイタル特徴量取得部１６２は、取得されたバイタル特徴量を学習データ識別情報と対応付けてバイタル特徴量記憶部１４に記録する。
【００３６】
学習部１６３は、バイタル特徴量記憶部１４に記憶されるバイタル特徴量と、バイタル特徴量と対応付けられている学習データ識別情報が示す心理的指標と、の組み合わせを教師データとして用いることによって学習処理を実行する。学習部１６３は、学習処理の結果として得られる心理的指標識別器情報を心理的指標識別器記憶部１５に記録する。
【００３７】
学習部１６３には、例えば教師付き学習によって識別器を生成又は更新するための機械学習技術が適用される。このような機械学習技術の具体例として、ＳＶＭ（Support Vector Machine）、バックプロパゲーション、ブースティング等の技術がある。学習部１６３は、複数の学習データに基づいて機械学習処理を行うことによって、心理的指標識別器を生成又は更新する。学習部１６３は、生成又は更新された心理的指標識別器を表すパラメーター（心理的指標識別器情報）のデータを心理的指標識別器記憶部１５に記録する。
【００３８】
出力制御部１６４は、出力部１２を制御することによって、心理的指標識別器記憶部１５に記憶されている心理的指標識別器情報を出力する処理を行う。出力制御部１６４は、出力部１２の態様に応じて出力処理を実行する。例えば、出力部１２がＵＳＢインターフェースである場合には、出力部１２に接続されたＵＳＢケーブルの先の情報処理装置やＵＳＢメモリーに対し、心理的指標識別器情報を出力する。出力制御部１６４によって出力された心理的指標識別器情報は、例えば推定装置２０に入力されてもよい。
【００３９】
図３は、バイタル特徴量取得部１６２におけるＲ波の検出方法を説明するための図である。図３には、所定の時間における心電信号（バイタル信号）が示されている。図３において、心電信号の縦軸は心臓の活動電位を表し、横軸は時刻を表す。図３に示されるように、心電信号には複数の心電図成分（Ｐ波、Ｑ波、Ｒ波、Ｓ波及びＴ波）が存在する。バイタル特徴量取得部１６２は、心電信号と、所定の閾値とに基づいてＲ波を検出する。例えば、バイタル特徴量取得部１６２は、周期的に取得される心電信号の電位の値が閾値と略同じになると、閾値と略同じになった心臓の活動電位のデータをＲ波として検出する。この際、バイタル特徴量取得部１６２は、Ｒ波が検出された時点における時刻（ｔ１１、ｔ１２及びｔ１３）も検出する。
【００４０】
図３では、点３１−１、３１−２及び３１−３で示される時刻にＲ波が検出される。また、点３１−１、３１−２及び３１−３で示される時刻にＲ波が検出された後、点３２−１、３２−２及び３２−３で示される時刻に閾値と略同じになった心臓の活動電位のデータが検出される。ただし、バイタル特徴量取得部１６２は、Ｒ波が検出されてからある時間（例えば、２００ミリ秒）が経過するまでの間に検出された、閾値と略同じになった心臓の活動電位のデータをＲ波としては検出しない。すなわち、点３２−１、３２−２及び３２−３で示される時刻に閾値と略同じになった心臓の活動電位のデータは、Ｒ波として検出されない。
【００４１】
一般的に、Ｒ−Ｒ間隔は約５００ミリ秒と言われているため、ある時間（例えば、２００ミリ秒）が経過するまでの間に検出されたデータにおいてはノイズである可能性が高い。そのため、上述した処理により、閾値と略同じになった心臓の活動電位のデータを全てＲ波として検出しないようにすることで精度を悪くする原因となるノイズを除外することができる。その結果、Ｒ波を精度よく検出することができる。図３が示すｔ１１とｔ１２との間の時間、ｔ１２とｔ１３との間の時間がそれぞれＲ−Ｒ間隔として取得される。
【００４２】
図４は、バイタル特徴量取得部１６２において取得されるバイタル特徴量の具体例を示す図である。図４の縦軸はＲ−Ｒ間隔の値を表し、横軸は時刻を表す。各点は、横軸が示す時刻において検出されたＲ波と次のＲ波との間の時間（Ｒ−Ｒ間隔）の大きさを示す。Ｒ波は必ずしも同じ間隔で得られる波形ではないため、図４の各点の時間間隔は一定ではない。例えば、点４１＿ｎ−１と次の点４１＿ｎとの間の時間ｔ＿ｎ−１は、点４１＿ｎと次の点４１＿ｎ＋１との間の時間ｔ＿ｎと、必ずしも一致するわけではない。
【００４３】
バイタル特徴量取得部１６２は、例えば所定の期間において取得されたＲ−Ｒ間隔の値のうち最大の値である極大値Ｍ１をバイタル特徴量として取得してもよい。バイタル特徴量取得部１６２は、例えば所定の期間において取得されたＲ−Ｒ間隔の値のうち最小の値である極小値Ｍ２をバイタル特徴量として取得してもよい。バイタル特徴量取得部１６２は、例えば所定の期間において取得されたＲ−Ｒ間隔の値のうち極大値Ｍ１と極小値Ｍ２との差Ｍ３をバイタル特徴量として取得してもよい。バイタル特徴量はこのような具体例に限定される必要は無い。また、バイタル特徴量は必ずしも一つの値である必要はなく、複数の値がバイタル特徴量として用いられてもよい。例えば、バイタル特徴量としてＭ１、Ｍ２及びＭ３が用いられてもよい。
【００４４】
次に、推定装置２０の具体的な機能構成について説明する。図５は、推定装置２０の概略を示す機能ブロック図である。推定装置２０は、通信部２１、バイタル信号記憶部２２、バイタル特徴量記憶部２３、心理的指標識別器記憶部２４、心理的指標記憶部２５及び制御部２６を備える。
【００４５】
通信部２１は、ネットワークインターフェースを用いて構成される。通信部２１は、ネットワーク８０を介して中継装置４０及び端末装置５０との間でデータを送受信する。通信部２１は、ネットワーク８０を介して受信されたデータを制御部２６に出力する。通信部２１は、制御部２６から出力されたデータを、送信先となった装置（例えば端末装置５０）へネットワーク８０を介して送信する。
【００４６】
バイタル信号記憶部２２は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置を用いて構成される。バイタル信号記憶部２２は、制御部２６によって取得されたバイタル信号を記憶する。バイタル信号記憶部２２は、そのバイタル信号が取得された日時の情報とバイタル信号とユーザー識別情報とを対応付けて記憶してもよい。
【００４７】
バイタル特徴量記憶部２３は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。バイタル特徴量記憶部２３は、制御部２６によってバイタル信号から取得されたバイタル特徴量とユーザー識別情報とを対応付けて記憶する。バイタル特徴量記憶部２３が記憶するバイタル特徴量は、制御部２６が心理的指標を推定する際に用いられる学習結果（心理的指標識別器情報）を得る学習処理において用いられたものと同じ態様の特徴量である。例えば、学習処理においてＲ−Ｒ間隔の分散がバイタル特徴量として用いられた場合、バイタル特徴量記憶部２３が記憶するバイタル特徴量もＲ−Ｒ間隔の分散である。
【００４８】
心理的指標識別器記憶部２４は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。心理的指標識別器記憶部２４は、予め学習装置１０によって得られた心理的指標識別器情報を記憶する。学習装置１０と心理的指標識別器記憶部２４との間のデータの受け渡しはどのような態様で行われてもよい。例えば学習装置１０から送信された心理的指標識別器情報のデータを推定装置２０が受信し心理的指標識別器記憶部２４に記録してもよい。
【００４９】
心理的指標記憶部２５は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。心理的指標記憶部２５は、制御部２６によってバイタル特徴量に基づいて推定された心理的指標とユーザー識別情報とを対応付けて記憶する。
【００５０】
制御部２６は、ＣＰＵ等のプロセッサーやメモリーを用いて構成される。制御部２６は、プロセッサーが推定プログラムを実行することによって、バイタル信号取得部２６１、バイタル特徴量取得部２６２、心理的指標取得部２６３及び情報提供部２６４として機能する。なお制御部２６の各機能の全て又は一部は、ＡＳＩＣやＰＬＤやＦＰＧＡ等のハードウェアを用いて実現されてもよい。また、推定プログラムは、コンピューター読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。コンピューター読み取り可能な記録媒体とは、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピューターシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置である。また、推定プログラムは、電気通信回線を介して送受信されてもよい。
【００５１】
バイタル信号取得部２６１は、通信部２１によって受信されたデータのうち、バイタルセンサー３０から受信されたデータからバイタル信号、日時情報及びユーザー識別情報を取得する。バイタル信号取得部２６１は、取得されたバイタル信号、日時情報及びユーザー識別情報を対応付けてバイタル信号記憶部２２に書き込む。
【００５２】
バイタル特徴量取得部２６２は、バイタル信号記憶部２２に記憶されているバイタル信号を用いて、ユーザー識別情報が示すユーザーのバイタル特徴量を取得する。バイタル特徴量取得部２６２は、学習装置１０の制御部１６によって実現されるバイタル特徴量取得部１６２と同様の処理によってバイタル特徴量を取得する。例えば、学習装置１０のバイタル特徴量取得部１６２がバイタル信号のＲ−Ｒ間隔の分散をバイタル特徴量として取得する場合には、バイタル特徴量取得部２６２もバイタル信号記憶部２２に記憶されているバイタル信号のＲ−Ｒ間隔の分散をバイタル特徴量として取得する。
【００５３】
心理的指標取得部２６３は、バイタル特徴量記憶部２３に記憶されているバイタル特徴量に基づいて、ユーザー識別情報が示すユーザーの心理的指標を取得する。心理的指標取得部２６３は、心理的指標識別器記憶部２４に記憶されている心理的指標識別器情報に基づいて心理的指標識別器を用いることによって、ユーザー識別情報が示すユーザーの心理的指標を推定する。本実施形態では、心理的指標取得部２６３は、心理的指標として、ユーザーのストレス指標、リラックス指標及び覚醒度指標を取得する。心理的指標取得部２６３は、推定された心理的指標とユーザー識別情報と日時情報とを対応付けて心理的指標記憶部２５に記録する。
【００５４】
情報提供部２６４は、心理的指標記憶部２５に記憶されている心理的指標を、ユーザー識別情報に応じた端末装置５０に送信する。
【００５５】
図６は、推定装置２０の処理の流れの具体例を示すフローチャートである。以下、図６を用いて推定装置２０の処理の流れについて説明する。
【００５６】
まず、バイタル信号取得部２６１がバイタル信号を取得する（ステップＳ１０１）。バイタル信号取得部２６１は、取得されたバイタル信号をバイタル信号記憶部２２に記録する。次に、バイタル特徴量取得部２６２は、バイタル信号記憶部２２に記憶されているバイタル信号に基づいてバイタル特徴量を取得する（ステップＳ１０２）。バイタル特徴量取得部２６２は、取得されたバイタル特徴量をバイタル特徴量記憶部２３に記録する。次に、心理的指標取得部２６３は、バイタル特徴量記憶部２３に記憶されているバイタル特徴量と、心理的指標識別器記憶部２４に記憶されている心理的指標識別器情報と、に基づいて心理的指標を推定する（ステップＳ１０３）。心理的指標取得部２６３は、推定された心理的指標を心理的指標記憶部２５に記録する。情報提供部２６４は、心理的指標記憶部２５に記憶されている心理的指標を、推定対象となったユーザーに応じた端末装置５０に対して送信する（ステップＳ１０４）。
【００５７】
このように構成された推定システム１００では、ユーザーから取得されたバイタル信号に基づいて、ユーザーの心理的な状態を示す指標（心理的指標）が推定される。そのため、従来に比べてより簡易な方法でユーザーの心理的指標を推定することが可能となる。例えば、従来は唾液を採取し、コルチゾールや唾液アミラーゼやオキシトシンやメラトニンについて生化学的な分析を行っていたが、コストが高く時間も要していた。また、検査の度にユーザーは特定の器具を用いて唾液を採取する必要があり、ユーザーの負担も少なくなかった。このような問題に対し、ユーザーのバイタル信号を取得することによって心理的指標を推定する推定システム１００では、１回当たりのコストを下げることが可能であり、推定に要する時間も短縮することが可能である。さらに、近年では単に装置を装着することのみによってバイタル信号を取得することも可能となるなどバイタル信号の取得が容易になってきており、ユーザーの負担を少なくすることが可能となる。
【００５８】
また、このように構成された推定システム１００を用いることによって、自身の心理的な状態についてうまくコミュニケーションをとることができないユーザーに関しても、そのユーザーのコミュニケーション能力やコミュニケーションを計るための身体的能力や精神状態などにかかわらず、そのユーザーの心理的指標を推定することができる。そのため、これまではどのような心理的状態にあるのか知ることが難しかったユーザー（例えば認知症の患者や）についても、従来に比べて容易にその心理的状態を推定することが可能となる。
【００５９】
［変形例］
学習装置１０の学習部１６３は、バイタル特徴量に加えてさらにユーザー情報も用いて学習処理を実行してもよい。例えば、学習に用いられる特徴ベクトルの成分の一部としてユーザー情報が用いられてもよい。ユーザー情報には、ユーザーに関するどのような情報が含まれてもよい。例えば、ユーザー情報には、ユーザーの属性情報（例えば、性別、生年月日、年齢、血液型、住所、出身地、職業）が含まれてもよい。この場合、学習データにユーザー情報が含まれていることが望ましい。
【００６０】
図７は、第１の変形例に係る推定装置（推定装置２０ａ）の概略を示す機能ブロック図である。第１の変形例に係る推定装置２０ａは、上述した変形例に係る学習装置１０によって得られた心理的指標識別器情報を用いてユーザーの心理的指標を推定する。第１の変形例に係る推定装置２０ａは、制御部２６ａで実現される機能構成（心理的指標取得部２６３ａ）と、ユーザー情報記憶部２７を備える点と、心理的指標識別器記憶部２４ａと、が推定装置２０と異なる。以下、第１の変形例に係る推定装置２０ａについて説明する。
【００６１】
ユーザー情報記憶部２７は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。ユーザー情報記憶部２７は、ユーザー識別情報に対応付けて、各ユーザーのユーザー情報を記憶する。ユーザー情報記憶部２７が記憶するユーザー情報には、少なくとも学習装置１０の学習部１６３において学習処理に用いられるユーザー情報が含まれる。
【００６２】
心理的指標識別器記憶部２４ａは、変形例に係る学習装置１０によって得られた心理的指標識別器情報を記憶する点で、心理的指標識別器記憶部２４と異なる。すなわち、心理的指標識別器記憶部２４ａによって記憶される心理的指標識別器情報は、バイタル特徴量及びユーザー情報の値を用いることによって心理的指標を得ることができる識別器のパラメーターである。
【００６３】
心理的指標取得部２６３ａは、変形例に係る学習装置１０によって得られた心理的指標識別器情報を用いて心理的指標を取得する点で、心理的指標取得部２６３と異なる。すなわち、心理的指標取得部２６３ａは、心理的指標識別器記憶部２４ａに記憶される心理的指標識別器情報と、バイタル特徴量と、ユーザー情報と、を用いることによって心理的指標を得る。
【００６４】
このように構成された第１の変形例によれば、推定システム１００と同様の効果を得ることができることに加えてさらに、ユーザー情報に応じた推定が行われるためより精度よく心理的指標を推定することが可能となる。
【００６５】
図８は、第２の変形例に係る推定装置（推定装置２０ｂ）の概略を示す機能ブロック図である。第２の変形例に係る推定装置２０ａは、学習装置１０によって得られた心理的指標識別器情報に代えて、推定基準情報を用いてユーザーの心理的指標を推定する。第２の変形例に係る推定装置２０ｂは、制御部２６ｂで実現される機能構成（心理的指標取得部２６３ｂ）と、推定基準情報記憶部２８を備える点と、が推定装置２０と異なる。以下、第２の変形例に係る推定装置２０ｂについて説明する。
【００６６】
推定基準情報記憶部２８は、ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。推定基準情報記憶部２８は、予め定義された推定基準情報を記憶する。推定基準情報は、１つのバイタル特徴量又は複数のバイタル特徴量の組み合わせと、１又は複数の心理的指標と、を対応付けて有する情報である。このような推定基準情報は、以下のように定義されてもよい。以下に説明する処理は、学習装置１０に入力される学習データの生成手法と同様の手法であるが、念のため説明する。まず、複数の被験者においてバイタル信号を取得するための器具を装着してバイタル信号を測定しつつ、略同一のタイミングで各被験者の唾液を採取する。各被験者から採取された唾液に関して、コルチゾールや唾液アミラーゼやオキシトシンやメラトニン等の生化学的な分析を行うことによって、各被験者の心理的指標を取得する。得られる心理的指標の具体例として、上述したストレス指標とリラックス指標と覚醒度指標とがある。例えば、コルチゾール濃度に基づいてストレス指標を判定し、唾液アミラーゼ濃度やオキシトシン濃度に基づいてリラックス指標を判定し、メラトニン濃度に基づいて覚醒度指標を判定することができる。既に得られている各被験者のバイタル信号から得られる各種の特徴量と、分析によって得られた心理的指標の値とを対応付け、より相関の高い特徴量を分析する。このような分析は人の手によって行われてもよいし、相関を判定するコンピューターツールを用いて行われてもよい。そして、相関の高い１又は複数の特徴量と、心理的指標とを対応付けたテーブルとして推定基準情報が定義されてもよい。このように相関の高い特徴量の具体例として、上述した各特徴量がある。例えば、Ｒ波の大きさの統計値（例えば平均値、最大値、分散、標準偏差、極大値と極小値との差）、Ｒ−Ｒ間隔の値の時系列変化の振幅、極大値間の時間の長さ、Ｒ−Ｒ間隔の値の統計値（例えば平均値、最大値、分散、標準偏差、極大値と極小値との差）がある。
【００６７】
心理的指標取得部２６３ｂは、推定基準情報記憶部２８に記憶される推定基準情報を用いて心理的指標を取得する点で、心理的指標取得部２６３と異なる。すなわち、心理的指標取得部２６３ｂは、推定基準情報記憶部２４ｂに記憶される推定基準情報において、バイタル特徴量取得部２６２によって取得されたバイタル特徴量に対応付けられている心理的指標を推定結果として取得する。
【００６８】
このように構成された第２の変形例によれば、学習装置１０を用いることなく、推定システム１００と同様の効果を得ることができる。
【００６９】
他の変形例について説明する。学習装置１０は、複数のコンピューターを用いて構成されてもよい。例えば、クラウドシステムを用いて学習装置１０の機能が実装されてもよい。推定装置２０及び推定装置２０ａについても同様である。
【００７０】
心理的指標識別器記憶部２４は、推定装置２０に備えられるのではなく、外部の記憶装置として設けられてもよい。例えば、心理的指標識別器記憶部２４は、学習装置１０に設けられてもよいし、学習装置１０を運営する主体によって管理される情報処理装置に実装されてもよい。このような場合、推定装置２０は、心理的指標識別器記憶部２４が実装された情報処理装置にネットワークを介してアクセスすることによって心理的指標を推定するように構成されてもよい。心理的指標識別器記憶部２４ａについても同様である。
【００７１】
学習装置１０に入力される学習データは、バイタル信号に代えてバイタル特徴量を含んでもよい。すなわち、バイタル特徴量取得部１６２が実行する処理が、予め他の装置によって実行されて、既に取得されたバイタル特徴量が学習装置１０に対して与えられてもよい。
心理的指標取得部２６３（２６３ａ又は２６３ｂでもよい）によって取得される心理的指標は、上述したストレス指標、リラックス指標及び覚醒度指標のいずれか１つ又は２つであってもよいし、他の心理的指標との組み合わせが取得されてもよい。
【００７２】
以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【符号の説明】
【００７３】
１００…推定システム，  １０…学習装置，  ２０，２０ａ，２０ｂ…推定装置，  ３０…バイタルセンサー，  ４０…中継装置，  ５０…端末装置，  ８０…ネットワーク，  １１…学習データ入力部，  １２…出力部，  １３…学習データ記憶部，  １４…バイタル特徴量記憶部，  １５…心理的指標識別器記憶部，  １６…制御部，  １６１…学習データ取得部，  １６２…バイタル特徴量取得部，  １６３…学習部，  １６４…出力制御部，  ２１…通信部，  ２２…バイタル信号記憶部，  ２３…バイタル特徴量記憶部，  ２４，２４ａ…心理的指標識別器記憶部，  ２５…心理的指標記憶部，  ２６，２６ａ，２６ｂ…制御部，  ２６１…バイタル信号取得部，  ２６２…バイタル特徴量取得部，  ２６３，２６３ａ，２６３ｂ…心理的指標取得部，  ２６４…情報提供部，  ２７…ユーザー情報記憶部，  ２８…推定基準情報記憶部
【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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【図８】
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