(57)【要約】【課題】無意識下における情報の測定を導入コストや維持コストを抑えつつ行い、被験者に肉体的・精神的なストレスを与えることのない方法及び装置を提供すること。【解決手段】特定部位から測定した脳活動情報より選好関係の予測モデルを構築する方法であって、特定部位を、国際１０−２０法におけるＦｐｚからＣｚ方向を上としてＮｚ・Ｃｚ間の下１０％から上３０％までの縦軸幅と、ＦｐｚからＴ３及びＴ４方向にそれぞれＴ３・Ｔ４間の略４％ずつの横軸幅とからなる補助部位Ｂ、ＦｐｚからＣｚ方向を上としてＮｚ・Ｃｚ間の下１０％の縦軸幅と、ＦｐｚからＴ３及びＴ４方向にそれぞれＴ３・Ｔ４間の１０％の横軸幅とからなる補助部位Ｃ１、又はＦｐｚからＣｚ方向にＮｚ・Ｃｚ間の７．５％から２０％までの縦軸幅と、ＦｐｚからＴ３方向にＴ３・Ｔ４間の７．５％から略２０％までの横軸幅とからなる補助部位Ｃ２のいずれかとすることを特徴とする。【選択図】図１
2010036026.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
提示された情報についてのユーザの選好関係の予測モデルを構築する方法であって、
侵襲性のない脳活動測定部によって、特定部位の脳活動情報を測定するステップと、
測定した前記脳活動情報から前記選好関係の予測モデルを構築するステップと、を有し、
前記特定部位を、
国際１０−２０法における原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向を上として鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の下１０％から上３０％までの縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３及び右耳介前点Ｔ４方向にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の略４％ずつの横軸幅とからなる補助部位Ｂ、
原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向を上として鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の下１０％の縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３及び右耳介前点Ｔ４方向にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の１０％の横軸幅とからなる補助部位Ｃ１、
又は原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向に鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の７．５％から２０％までの縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３方向に左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の７．５％から略２０％までの横軸幅とからなる補助部位Ｃ２、
のいずれかとすることを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１記載の方法により構築された予測モデルを用いて、ユーザの好む情報についての追加情報を提示する方法であって、
ユーザに対して特定の情報を提示するステップと、
前記脳活動測定部によって、前記特定の情報が提示された際の前記特定部位の判定用脳活動情報を測定するステップと、
前記判定用脳活動情報及び前記予測モデルから、提示された情報をユーザが好むか否かを判定するステップと、
好むと判定されることを条件に当該情報についての追加情報を提示するステップと、を有することを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１又は２記載の方法であって、
前記特定部位を、
国際１０−２０法における原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向に鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の２０％の縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３及び右耳介前点Ｔ４方向にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の略４％ずつの横軸幅とからなる主要部位Ａとすることを特徴とする方法。
【請求項４】
ユーザの脳活動情報からユーザの選好関係を予測する予測モデルを構築可能なサーバ端末と通信可能に接続されたユーザ端末であって、
特定部位の脳活動情報を測定する侵襲性のない脳活動測定部と、
前記脳活動測定部により測定された前記脳活動情報を前記サーバ端末に送信する通信部と、を備え、
前記特定部位を、
国際１０−２０法における原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向を上として鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の下１０％から上３０％までの縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３及び右耳介前点Ｔ４方向にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の略４％ずつの横軸幅とからなる補助部位Ｂ、
原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向を上として鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の下１０％の縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３及び右耳介前点Ｔ４方向にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の１０％の横軸幅とからなる補助部位Ｃ１、
又は原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向に鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の７．５％から２０％までの縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３方向に左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の７．５％から略２０％までの横軸幅とからなる補助部位Ｃ２、
のいずれかとすることを特徴とするユーザ端末。
【請求項５】
特定部位の脳活動情報からユーザの選好関係を予測した予測モデルを格納するとともに、当該予測モデルを用いてユーザの好む情報についての追加情報を送信するサーバ端末と通信可能に接続されたユーザ端末であって、
特定の情報が提示された際の前記特定部位の判定用脳活動情報を測定する侵襲性のない脳活動測定部と、
前記脳活動測定部により測定された前記判定用脳活動情報を前記サーバ端末に送信する通信部であって、前記サーバ端末から前記追加情報を受信する通信部と、
受信した前記追加情報をユーザに提示する提示装置と、を備え、
前記特定部位を、
国際１０−２０法における原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向を上として鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の下１０％から上３０％までの縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３及び右耳介前点Ｔ４方向にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の略４％ずつの横軸幅とからなる補助部位Ｂ、
原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向を上として鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の下１０％の縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３及び右耳介前点Ｔ４方向にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の１０％の横軸幅とからなる補助部位Ｃ１、
又は原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向に鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の７．５％から２０％までの縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３方向に左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の７．５％から略２０％までの横軸幅とからなる補助部位Ｃ２、
のいずれかとすることを特徴とするユーザ端末。
【請求項６】
請求項４又は５記載のユーザ端末であって、
前記特定部位を、
国際１０−２０法における原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向に鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の２０％の縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３及び右耳介前点Ｔ４方向にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の略４％ずつの横軸幅とからなる主要部位Ａとすることを特徴とするユーザ端末。
【請求項７】
提示された情報についてのユーザの選好関係を予測する予測モデル構築システムであって、
特定部位の脳活動情報を測定する侵襲性のない脳活動測定部と、
前記脳活動測定部により測定された前記脳活動情報から前記選好関係の予測モデルを構築する解析部と、を備え、
前記特定部位を、
国際１０−２０法における原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向を上として鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の下１０％から上３０％までの縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３及び右耳介前点Ｔ４方向にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の略４％ずつの横軸幅とからなる補助部位Ｂ、
原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向を上として鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の下１０％の縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３及び右耳介前点Ｔ４方向にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の１０％の横軸幅とからなる補助部位Ｃ１、
又は原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向に鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の７．５％から２０％までの縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３方向に左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の７．５％から略２０％までの横軸幅とからなる補助部位Ｃ２、
のいずれかとすることを特徴とする予測モデル構築システム。
【請求項８】
請求項７記載の予測モデル構築システムにより構築された予測モデルを用いて、ユーザの好む情報についての追加情報を提示する選好情報提示システムであって、
前記脳活動測定部は、特定の情報が提示された際の前記特定部位の判定用脳活動情報を測定し、
前記脳活動測定部により測定された前記判定用脳活動情報及び前記予測モデルから、提示された情報をユーザが好むか否かを判定する判定部と、
前記判定部により好むと判定されることを条件に当該情報についての追加情報を提示する提示装置と、を備えることを特徴とする選好情報提示システム。
【請求項９】
前記特定部位を、
国際１０−２０法における原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向に鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の２０％の縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３及び右耳介前点Ｔ４方向にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の略４％ずつの横軸幅とからなる主要部位Ａとすることを特徴とする請求項７記載の予測モデル構築システム、又は請求項８記載の選好情報提示システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、脳情報から人間の選好を判別する方法及びその装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、人間の選好は主にアンケート調査を行うことで取得してきた。しかしながら、アンケート調査では、無意識の選好や情動的な選好を定量的に測定することは不可能であった。
【０００３】
ところで、近年では脳情報を用いてこのような人間の無意識下における情報を測定しようとする研究も行われている。例えば、特許文献１には、ＮＩＲＳ（Ｎｅａｒ  ＩｎｆｒａＲｅｄ  Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ）を用いてユーザの脳情報からユーザの注意領域を測定し電動車椅子の動作を制御する旨が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−２０２８８２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、これらの研究は脳全体を測定した上で人間の無意識下における情報を測定しようとするため、大規模な施設が必要になり、導入コストや維持コストが非常に高くなるという問題があった。また、測定環境が固定され、体動制限も厳しいため、被験者に肉体的・精神的なストレスを与えてしまっていた。そのため、研究以外への応用、すなわち、日常生活への応用が困難であり、実用性にかけていた。
【０００６】
本発明は上記の点に鑑みてなされたもので、無意識下における情報の測定を導入コストや維持コストを抑えつつ行い、被験者に肉体的・精神的なストレスを与えることのない方法及び装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
（１）  提示された情報についてのユーザの選好関係の予測モデルを構築する方法であって、侵襲性のない脳活動測定部によって、特定部位の脳活動情報を測定するステップと、測定した前記脳活動情報から前記選好関係の予測モデルを構築するステップと、を有し、前記特定部位を、国際１０−２０法における原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向を上として鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の下１０％から上３０％までの縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３及び右耳介前点Ｔ４方向にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の略４％ずつの横軸幅とからなる補助部位Ｂ、原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向を上として鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の下１０％の縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３及び右耳介前点Ｔ４方向にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の１０％の横軸幅とからなる補助部位Ｃ１、又は原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向に鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の７．５％から２０％までの縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３方向に左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の７．５％から略２０％までの横軸幅とからなる補助部位Ｃ２のいずれかとすることを特徴とする方法。
【０００８】
（１）の方法によれば、ユーザの選好関係の予測モデルを構築するに際して、脳活動情報を用いているため、無意識の選好や情動的な選好をも反映させた予測モデルを構築することができる。
【０００９】
また、脳活動情報を補助部位Ｂ、補助部位Ｃ１、又は補助部位Ｃ２という特定部位から測定しているため、脳全体を測定する必要がなく、脳活動測定部の小型化を図ることができる。その結果、比較的安い導入コスト・維持コストでユーザの選好についての予測モデルを構築できる。また、ユーザに体動制限が課せられることがないため、ユーザに対し肉体的・精神的なストレスを与えることがない。
【００１０】
特に、これらの特定部位は、選好関係の予測に適しているため、高精度な選好関係の予測モデルを構築することができる。
【００１１】
（２）  （１）記載の方法により構築された予測モデルを用いて、ユーザの好む情報についての追加情報を提示する方法であって、ユーザに対して特定の情報を提示するステップと、前記脳活動測定部によって、前記特定の情報が提示された際の前記特定部位の判定用脳活動情報を測定するステップと、前記判定用脳活動情報及び前記予測モデルから、提示された情報をユーザが好むか否かを判定するステップと、好むと判定されることを条件に当該情報についての追加情報を提示するステップと、を有することを特徴とする方法。
【００１２】
（２）の方法によれば、脳活動測定部の小型化を図りつつ、ユーザの好む情報についての追加情報を提示することができるため、例えば、インターネットなどを経由した情報のやり取りなどの応用が可能であり、実用性に富んだものとすることができる。
【００１３】
（３）  （１）又は（２）記載の方法であって、前記特定部位を、国際１０−２０法における原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚに鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の２０％の縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３及び右耳介前点Ｔ４方向にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の略４％ずつの横軸幅とからなる主要部位Ａとすることを特徴とする方法。
【００１４】
（３）の方法によれば、選好関係の予測（判定）に関し、より精度を高めることができる。
【００１５】
（４）  ユーザの脳活動情報からユーザの選好関係を予測する予測モデルを構築可能なサーバ端末と通信可能に接続されたユーザ端末であって、特定部位の脳活動情報を測定する侵襲性のない脳活動測定部と、前記脳活動測定部により測定された前記脳活動情報を前記サーバ端末に送信する通信部と、を備え、前記特定部位を、国際１０−２０法における原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向を上として鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の下１０％から上３０％までの縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３及び右耳介前点Ｔ４方向にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の略４％ずつの横軸幅とからなる補助部位Ｂ、原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向を上として鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の下１０％の縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３及び右耳介前点Ｔ４方向にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の１０％の横軸幅とからなる補助部位Ｃ１、又は原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向に鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の７．５％から２０％までの縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３方向に左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の７．５％から略２０％までの横軸幅とからなる補助部位Ｃ２、のいずれかとすることを特徴とするユーザ端末。
【００１６】
（５）  特定部位の脳活動情報からユーザの選好関係を予測した予測モデルを格納するとともに、当該予測モデルを用いてユーザの好む情報についての追加情報を送信するサーバ端末と通信可能に接続されたユーザ端末であって、特定の情報が提示された際の前記特定部位の判定用脳活動情報を測定する侵襲性のない脳活動測定部と、前記脳活動測定部により測定された前記判定用脳活動情報を前記サーバ端末に送信する通信部であって、前記サーバ端末から前記追加情報を受信する通信部と、受信した前記追加情報をユーザに提示する提示装置と、を備え、前記特定部位を、国際１０−２０法における原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向を上として鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の下１０％から上３０％までの縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３及び右耳介前点Ｔ４方向にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の略４％ずつの横軸幅とからなる補助部位Ｂ、原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向を上として鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の下１０％の縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３及び右耳介前点Ｔ４方向にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の１０％の横軸幅とからなる補助部位Ｃ１、又は原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向に鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の上７．５％から２０％までの縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３方向に左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の７．５％から略２０％までの横軸幅とからなる補助部位Ｃ２、のいずれかとすることを特徴とするユーザ端末。
【００１７】
（６）  （４）又は（５）記載のユーザ端末であって、前記特定部位を、国際１０−２０法における原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向に鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の２０％の縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３及び右耳介前点Ｔ４方向にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の略４％ずつの横軸幅とからなる主要部位Ａとすることを特徴とするユーザ端末。
【００１８】
（７）  提示された情報についてのユーザの選好関係を予測する予測モデル構築システムであって、特定部位の脳活動情報を測定する侵襲性のない脳活動測定部と、前記脳活動測定部により測定された前記脳活動情報から前記選好関係の予測モデルを構築する解析部と、を備え、前記特定部位を、国際１０−２０法における原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向を上として鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の下１０％から上３０％までの縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３及び右耳介前点Ｔ４方向にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の略４％ずつの横軸幅とからなる補助部位Ｂ、原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向を上として鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の下１０％の縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３及び右耳介前点Ｔ４方向にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の１０％の横軸幅とからなる補助部位Ｃ１、又は原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向に鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の７．５％から２０％までの縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３方向に左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の７．５％から略２０％までの横軸幅とからなる補助部位Ｃ２、のいずれかとすることを特徴とする予測モデル構築システム。
【００１９】
（８）  （７）記載の予測モデル構築システムにより構築された予測モデルを用いて、ユーザの好む情報についての追加情報を提示する選好情報提示システムであって、前記脳活動測定部は、特定の情報が提示された際の前記特定部位の判定用脳活動情報を測定し、前記脳活動測定部により測定された前記判定用脳活動情報及び前記予測モデルから、提示された情報をユーザが好むか否かを判定する判定部と、前記判定部により好むと判定されることを条件に当該情報についての追加情報を提示する提示装置と、を備えることを特徴とする選好情報提示システム。
【００２０】
（９）  前記特定部位を、国際１０−２０法における原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向に鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の２０％の縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３及び右耳介前点Ｔ４方向にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の略４％ずつの横軸幅とからなる主要部位Ａとすることを特徴とする（７）記載の予測モデル構築システム、又は（８）記載の選好情報提示システム。
【００２１】
（４）記載のユーザ端末、又は（７）記載の予測モデル構築システムによれば、（１）記載の方法と同様の効果を奏することができる。
【００２２】
（５）記載のユーザ端末、又は（８）記載の選好情報提示システムによれば、（２）記載の方法と同様の効果を奏することができる。
【００２３】
（６）記載のユーザ端末、又は（９）記載のシステムによれば、（３）記載の方法と同様の効果を奏することができる。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば、無意識下におけるユーザの選好関係の予測を導入コストや維持コストを抑えつつ行い、被験者に肉体的・精神的なストレスを与えることのない方法及び装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本発明の予測モデル構築システムを示すブロック図である。
【図２】予測モデル構築の際に提示される商品提示画面の一例を示す図である。
【図３】ＮＩＲＳ装着位置を示す図である。
【図４】国際１０−２０法を示す図である。
【図５】国際１０−２０法を示す図である。
【図６】血中酸化ヘモグロビン濃度の変化を示す図である。
【図７】血中酸化ヘモグロビン濃度の変化を示す図である。
【図８】血中酸化ヘモグロビン濃度の変化を示す図である。
【図９】血中酸化ヘモグロビン濃度の変化を示す図である。
【図１０】血中酸化ヘモグロビン濃度と商品選択確率との関係を示す図である。
【図１１】３層パーセプトロンによる商品選択意思決定予測を示す図である。
【図１２】３層パーセプトロンによる商品選択意思決定予測を示す図である。
【図１３】選好情報提示システムを示すブロック図である。
【図１４】選好情報を提示するためのフローチャートを示す図である。
【図１５】脳活動測定部の一例を示す図である。
【図１６】選好関係の予測に関する主要部位を示す図である。
【図１７】選好関係の予測に関する補助部位を示す図である。
【図１８】選好関係の予測に関する補助部位を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
【００２７】
［商品選択意思決定予測モデルの構築の全体図］
商品提示時における脳血中酸化ヘモグロビン濃度の変化から商品間の選好関係を予測するための予測モデルを構築するため、以下のような実験を行った。図１は、予測モデル構築システム１を示すブロック図である。
【００２８】
予測モデル構築システム１は、ユーザＸの脳活動情報（例えば、脳血中酸化ヘモグロビン濃度）を測定する脳活動情報測定部１４を備えるユーザ端末１ａ、及び脳活動情報測定部１４により測定された脳活動情報に基づいて商品選択意思決定予測モデルを構築するサーバ端末１ｂを備える。なお、ユーザ端末１ａ及びサーバ端末１ｂは、それぞれ通信可能に接続されている。
【００２９】
ユーザ端末１ａは、提示装置１２、選択部１３、及び脳活動測定部１４を備える。また、サーバ端末１ｂは、商品情報データベース１０、提示画像決定部１１、脳情報前処理部１５、被験者情報データベース１６、及び解析部１７を備える。なお、ユーザ端末１ａ及びサーバ端末１ｂはそれぞれ送受信可能な通信部を備えるが、データの通信元及び通信先を明確にするため、図示を省略している。
【００３０】
商品情報データベース１０には、比較に使用される商品についての商品データが格納されている。提示画像決定部１１は、商品情報データベース１０に格納される商品データから、食品、衣料、電気製品などで、２つの商品が常に同種類となる商品データを決定し、当該商品データを提示装置１２に送信する。なお、提示装置１２に送信された商品データは、被験者情報データベースにも送信される。
【００３１】
提示装置１２は、受信した２つの商品をユーザＸに提示する。なお、比較に使用される２つの商品の価格はほぼ同じになるように調整することが望ましい。ここで、図２は、提示装置１２における商品提示画面を示す図である。本実験では、初めにレスト画面（ａ）を提示した後、商品１画面（ｂ）を提示し、その後、商品１画面（ｂ）を提示した時間と同じ時間商品２画面（ｃ）を提示した。なお、商品１画面（ｂ）及び商品２画面（ｃ）の提示時間は、９秒程度としている。そして、商品１画面（ｂ）及び商品２画面（ｃ）の提示後、商品選択画面（ｄ）を提示し、ユーザＸからより好ましい商品の選択を受け付けた。
【００３２】
図２のような商品提示画面が提示されると、ユーザＸは選択部１３を用いて、より好ましい商品を選択する。なお、ユーザＸの選択は「商品１が好ましい」、「商品２が好ましい」、「無差別」の３種類である。ユーザＸが３種類のうちからいずれかを選択すると、選択結果を示す選択情報が被験者情報データベース１６に送信される。
【００３３】
他方、脳活動測定部１４は、提示装置１２により商品提示画面が提示されている際のユーザＸの脳活動情報を測定する。ここで、予測モデルの構築には、血中酸化ヘモグロビンの濃度変化を用いている。また、このような脳活動情報を測定するために、空間分解能が低く、かつ低深度しか観測できないＮＩＲＳ（Ｎｅａｒ  ＩｎｆｒａＲｅｄ  Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ）を用いている。
【００３４】
ＮＩＲＳは、透過性の高い近赤外光（波長７００〜１０００ｎｍ）を用いて、血液中に含まれる酸化ヘモグロビンと脱酸化ヘモグロビンの変化量を計測する装置であり、侵襲性のない装置である。計測は、頭皮上に３ｃｍ間隔で設置された一対の送光点と受光点とによって行われ、送光点より照射された近赤外光が，受光点によって検出される間に光が吸収された量，すなわち受光点に届いた光の減衰量から血液中のヘモグロビン変化量を逆算する。なお、ＮＩＲＳは、原理的に電子ノイズの影響を受けないため、電子機器を扱う実験にも適した装置である。
【００３５】
ここで、報酬系の活動をより反映すると考えられている部位に注目すべく、図３に示すように、本実験ではＮＩＲＳを前頭部分に装着し、送光点と受光点とを格子状に並べることで３２チャンネルの同時計測を行った。なお、図３中、白丸に黒文字の部分は送光点を示し、黒丸に白文字の部分は受光点を示し、また、白四角に黒文字の部分はチャンネルを示す。また、ＮＩＲＳの装着には、国際１０−２０法を用い（図４及び図５参照）、サンプリング期間は１１０ｍｓとした。
【００３６】
再び、図１を参照して、脳情報前処理部１５は、脳活動測定部１４により測定された脳活動情報から、生体特有の周期的なゆらぎを除去するため、スムージングなどの前処理を行う。脳情報前処理部１５によりスムージングされた脳活動情報は、被験者情報データベース１６に送信される。
【００３７】
被験者情報データベース１６は、提示画像決定部１１により提示すると決定された商品データ、商品が提示されることでユーザＸが選択した選択情報、及び商品が提示された際の脳活動情報（スムージング済み）を受信すると、これら、商品データ、選択情報、及び脳活動情報を解析部１７に送信する。解析部１７は、測定された脳活動情報を予測ファクターとする商品選択意思決定予測モデルを構築し、被験者情報データベース１６に送信する。
【００３８】
このように、サーバ端末１ｂはユーザ端末１ａが測定した脳活動情報に基づいて、商品選択意思決定予測モデルを構築する。そのため、ユーザ端末１ａは、脳活動情報に基づいて商品意思決定予測モデルを構築するサーバ端末１ｂに通信可能に接続されているといえる。
【００３９】
［実験結果］
図６〜図９は商品１選択時（ａ）と商品２選択時（ｂ）における各部位の血中酸化ヘモグロビン濃度の変化を被験者ごとにプロットしたものである。各図の縦軸は血中酸化ヘモグロビン濃度の差、横軸は商品イメージが提示されてからの時間である。脳血中酸化ヘモグロビン濃度の差は、「（商品１の画像提示時の脳血中酸化ヘモグロビン濃度）−（商品２の画像提示時の脳血中酸化ヘモグロビン濃度）」で計算され、被験者ごとに、その平均がプロットされている。
【００４０】
図６は、チャンネル１０（１０ｃｈ）における脳血中酸化ヘモグロビン濃度の変化を示し、図７は、チャンネル２３（２３ｃｈ）における脳血中酸化ヘモグロビン濃度の変化を示す。また、図８は、チャンネル１６（１６ｃｈ）における脳血中酸化ヘモグロビン濃度の変化を示し、図９は、チャンネル１７（１７ｃｈ）における脳血中酸化ヘモグロビン濃度の変化を示す。すなわち、図６〜図９は、１０ｃｈ，２３ｃｈ，１６ｃｈ，１７ｃｈの脳血中酸化ヘモグロビン濃度の変化を示している。
【００４１】
図６〜図９によると、１０ｃｈ、２３ｃｈでは脳血中酸化ヘモグロビン濃度の変化において明らかな対称性が見られる。具体的には、図６の（ａ）、図７の（ａ）によると、商品１が選ばれた場合、脳血中酸化ヘモグロビン濃度の差は時間が経過する毎に正の方向に大きくなる。他方、図６の（ｂ）、図７の（ｂ）によると、商品２が選ばれた場合、脳血中酸化ヘモグロビン濃度の差は時間が経過する毎に負の方向に大きくなる。
【００４２】
なお、１６ｃｈ及び１７ｃｈにおいても、商品１が選ばれた場合と商品２が選ばれた場合とで、脳血中酸化ヘモグロビン濃度の変化において一定の対称性が見られる（図８及び図９参照）。
【００４３】
ここで、脳血中酸化ヘモグロビン濃度の差は、「（商品１の画像提示時の脳血中酸化ヘモグロビン濃度）−（商品２の画像提示時の脳血中酸化ヘモグロビン濃度）」で計算される。そのため、差が正の方向に大きくなるとは、商品１の画像提示時の脳血中酸化ヘモグロビン濃度が高いことを意味し、差が負の方向に大きくなるとは、商品２の画像提示時の脳血中酸化ヘモグロビン濃度が高いことを意味する。その結果、ユーザにより選択された商品（ユーザが好む商品）が提示された場合には、１０ｃｈ、２３ｃｈ、１６ｃｈ、１７ｃｈにおける脳血中酸化ヘモグロビン濃度が高くなることが分かる。すなわち、商品１を選択する（好む）場合は、商品１の画像を見たときの賦活が商品２の画像を見たときに比較して大きく、逆に、商品２を選択する（好む）場合は、商品２の画像を見たときの賦活が商品１の画像を見たときに比較して大きくなることが分かる。
【００４４】
なお、図６〜図９では、１０ｃｈ，２３ｃｈ，１６ｃｈ，１７ｃｈにおける脳血中酸化ヘモグロビン濃度の変化について示したが、２９ｃｈ、３０ｃｈにおける脳血中酸化ヘモグロビン濃度の変化も一定の対称性が見られた。
【００４５】
図１０は１０ｃｈにおける脳血中酸化ヘモグロビン濃度変化と商品選択確率との関係を、１０分位分析を用いて表している。
【００４６】
横軸は１０ｃｈにおける脳血中酸化ヘモグロビン濃度変化の差「（商品１の画像提示時の酸化ヘモグロビン濃度変化）−（商品２の画像提示時の脳血中酸化ヘモグロビン濃度変化）」である。但し、脳血中酸化ヘモグロビン濃度変化の分布（平均、分散）には個人差があるため、被験者ごとに、平均を０、分散を１に正規化して個人差を除去している。縦軸は商品１を選択する確率である。
【００４７】
図１０では、正規化された酸化ヘモグロビン濃度変化の差について、全区間を８分割し、分割された各区間に含まれるサンプルのうち、商品１を選択した場合とそうでない場合との比率を確率としている。この図では、右側ほど、商品１提示時に（商品２提示時と比較して）１０ｃｈの強い賦活が見られ、反対に左側ほど、商品２提示時に（商品１提示時と比較して）１０ｃｈの強い賦活が見られることになる。
【００４８】
［予測モデルの構築］
このような観測結果を元に、観測結果を統計的に裏付けるために、観測された脳血中酸化ヘモグロビン濃度を予測ファクターとする商品選択意思決定予測モデルを構築した。予測モデルには３層パーセプトロンを用い、パラメータやハイパーパラメータはマルコフ連鎖モンテカルロ法（ＭＣＭＣ法）によるベイズ推定を行っている。中間層や予測ファクターの選択には、ハイパーパラメータ周辺尤度を用いた。予測変数としては、個人の商品購入傾向を捉えるファクター（意思決定直前までの購入確率を用い、以下「自己相関項」と呼ぶ）の他に、１０ｃｈ、２３ｃｈ、１６ｃｈ、１７ｃｈに対応する各部位の脳血中酸化ヘモグロビン濃度変化分（図６〜図９）を用いた。被予測変数は被験者の商品選択である。商品１を選択する場合を「＋１」、商品２を「−１」、無差別を「０」としている。ただし、予測変数、被予測変数とも、各被験者のデータごとに正規化し個人間の分布の差異を除去している。
【００４９】
ハイパーパラメータ周辺尤度によるモデルの選択の結果、中間層の数としては３、予測ファクターとしては、自己相関項のほかに、１０ｃｈと２３ｃｈとの脳血中酸化ヘモグロビン濃度変化量を有意なファクターとして採用した。このときのハイパーパラメータ周辺尤度は−２３６．６であり、自己相関項のみの予測モデルと比較して、ハイパーパラメータ周辺尤度で約２４％の改善が認められる。脳血中酸化ヘモグロビン濃度変化を予測変数に加えることによって、大幅に商品選択行動の説明力が増したといえる。
【００５０】
図１１は商品選択における予測モデルである。Ｘ軸は商品１を見たときの１０ｃｈにおける脳血中酸化ヘモグロビン濃度変化、Ｙ軸は商品２を見たときの１０ｃｈにおける脳血中酸化ヘモグロビン濃度変化、Ｚ軸は選択（商品１選択が「＋１」、商品２選択が「−１」、無差別が「０」、として各被験者で正規化）である。
【００５１】
図１１を参照すると、予測モデルは、商品１提示時の脳血中酸化ヘモグロビン濃度の正の変化が大きく、商品２提示時の脳血中酸化ヘモグロビン濃度の負の変化が大きいほど、商品１が選択されると予測している。また逆に、商品１提示時の脳血中酸化ヘモグロビン濃度の負の変化が大きく、商品２提示時の脳血中酸化ヘモグロビン濃度の正の変化が大きいほど、商品２が選択されると予測している。
【００５２】
図１２は同様に、３層パーセプトロンの予測モデルであるが、各商品提示時の脳血中酸化ヘモグロビン濃度ではなく、それらの差を予測変数として用いた場合である。モデル選択の結果、４個の中間層をもつ３層パーセプトロンが採用され、ハイパーパラメータ周辺尤度は−２４８．０であった。図の横軸は各商品提示時の１０ｃｈにおける脳血中酸化ヘモグロビン濃度変化の差（商品１−商品２）、縦軸は選択（商品１選択が「＋１」、商品２選択が「−１」、無差別が「０」）である。但し各被験者のデータについては事前に正規化処理を行っている。図１１と同様に図１２からも、商品１提示時の脳血中酸化ヘモグロビン濃度の変化が、商品２提示時の脳血中酸化ヘモグロビン濃度の変化よりも正に大きいほど、商品１が選択されると予測できることが分かる。
【００５３】
ここで、従来におけるユーザの意思決定についての知見は、空間分解能が高いＭＲＩを用いて脳の比較的深部を測定することにより得られていた（例えば、報酬系や情動系）。その一方で、低空間分解能・低深度の軽便な測定装置を用いた場合には、ユーザの意思決定についてどの程度の知見が得られるか未確定な部分が多かった。この点について、本実験により低空間分解能・低深度の軽便な測定装置であるＮＩＲＳを用いた場合であっても、ユーザの意思決定を予測することが可能であることが判明した。
【００５４】
その結果、ＭＲＩなどの大規模な施設を用いることなく、比較的安い導入コスト・維持コストでユーザの選好について予測することができる。また、測定する部位が特定されているためユーザに体動制限を課すこともなく、ユーザの肉体的・精神的ストレスを緩和しつつ、ユーザの選好について予測することができる。
【００５５】
特に、特定された部位がユーザの選好の予測について好適な部位であるため、予測の精度を著しく高めることが期待できる。なお、脳情報を用いてユーザの選好を予測しているため、無意識的な又は情動的な選好も定量的に測定することができる。
【００５６】
［選好情報提示システムの全体図］
上記のように構築された予測モデルを用いた選好情報提示システム２について図１３を参照して説明する。
【００５７】
選好情報提示システム２は、ユーザＸの脳活動情報（例えば、脳血中酸化ヘモグロビン濃度）を測定する脳活動情報測定部１４を備えるユーザ端末２ａ、及び脳活動情報測定部１４により測定された脳活動情報に基づいてユーザＸの好みを判定するサーバ端末２ｂを備える。なお、ユーザ端末２ａ及びサーバ端末２ｂは、それぞれ通信可能に接続されている。
【００５８】
ユーザ端末２ａは、少なくとも提示装置１２、及び脳活動測定部１４を備える。また、サーバ端末２ｂは、少なくとも商品情報データベース１０、提示画像決定部１１、脳情報前処理部１５、被験者情報データベース１６、判定部２０、及び補助情報作成部２１を備える。ここで、予測モデルは被験者情報データベース１６に格納されている。なお、ユーザ端末２ａ及びサーバ端末２ｂはそれぞれ送受信可能な通信部を備えるが、データの通信元及び通信先を明確にするため、図示を省略している。
【００５９】
商品情報データベース１０は、提示装置１２に提示する商品データとこの商品データに関する補助データとを格納する。ここで、補助データとは、商品についてのより詳細なデータや、当該商品と類似する商品についてのデータなど商品データに関連するデータをいう。
【００６０】
提示画像決定部１１は、例えば、ユーザＸからの選択に応じて提示装置１２に提示する商品データを決定する。提示装置１２は、決定された商品データをユーザＸに提示する。
【００６１】
脳活動測定部１４は、提示装置１２により商品提示画面が提示されている際のユーザＸの脳活動情報を測定する。なお、測定した脳活動情報は脳情報前処理部１５に送信される。脳情報前処理部１５は、この測定値に対しスムージングなどの前処理を行う。そして、脳情報前処理部１５によりスムージングされた測定値は、判定部２０に送信される。
【００６２】
判定部２０は、被験者情報データベース１６に格納されている予測モデルを取り出し、この予測モデルと測定値とから、ユーザＸが提示された商品を好んでいるか否かを判定する。
【００６３】
補助情報作成部２１は、判定部２０により好んでいると判定されると、商品情報データベース１０から、提示された商品に関連する補助データを取り出し、提示装置１２に送信する。提示装置１２は、受信した補助データをユーザＸに提示する。
【００６４】
このように、サーバ端末２ｂはユーザ端末２ａが測定した脳活動情報に基づいて、ユーザＸの好みを判定する。そのため、ユーザ端末２ａは、脳活動情報に基づいてユーザＸの好みを判定するサーバ端末２ｂに通信可能に接続されているといえる。
【００６５】
なお、選好情報提示システム２では、ユーザＸの好む情報を提示することとしているが、これとともに、予測モデルを構築する構成を設けてもよい。すなわち、図１３に示すように、ユーザ端末２ａに選択部１３を設けるとともにサーバ端末２ｂに解析部１７を設けることで、上記のように予測モデルを構築することとしてもよい。その結果、予測モデルを適宜更新することができる。
【００６６】
［選好情報を提示するためのフローチャート］
図１４を参照して、選好情報提示システム２により選好情報を提示するためのフローチャートについて説明する。
【００６７】
初めに、提示装置１２を介して商品データなどの刺激をユーザに提示する（Ｓ１０１）。続いて、脳活動測定部１４を介して特定部位の脳血中酸化ヘモグロビン濃度変化を測定する（Ｓ１０２）。
【００６８】
続いて、脳情報前処理部１５を介して測定値をスムージングする（Ｓ１０３）。続いて、判定部２０を介して予測モデルにスムージングした測定値を入れ（Ｓ１０４）、この測定値が予測モデルの閾値を超えたか否かを判定する（Ｓ１０５）。
【００６９】
この判定が、閾値を超えていない場合には、ユーザはこの商品を好まないと判定され、処理を終了する。一方、閾値を超えていると判定されると、判定部２０は好むと判定する（Ｓ１０６）。続いて、補助情報作成部２１を介して商品情報データベース１０からユーザの好む商品に関連する補助データを作成し、この補助データを提示装置１２に提示する（Ｓ１０７）。その後、処理を終了する。
【００７０】
このように選好情報提示システム２では、ユーザが好む情報について、追加的な情報を自動的に提示することができる。その結果、例えばユーザがインターネットを介してショッピングサイトを見ている際に、ユーザの脳情報から選好を予測して、ユーザが好む商品の付加情報を与えることができ、実用性に富んだものとすることができる。
【００７１】
なお、本実施形態では、刺激の提示をユーザに画像を提示することにより行っている（Ｓ１０１）が、これに限られるものではない。すなわち、視覚的な刺激ではなく聴覚的な刺激を与えるようにしてもよい。例えば、ユーザがインターネットを介して音楽サイトにおいて特定の音楽を視聴している際の脳情報から音楽の選好を予測して、ユーザが好む音楽の付加情報を提供することとしてもよい。
【００７２】
［脳活動測定部］
本実施形態によれば、脳情報を測定する部位を特定するため、脳活動測定部１４の小型化が望める。そこで、本実施形態の好適な脳活動測定部１４の一例について図１５を参照して説明する。
【００７３】
脳活動測定部１４は、バンド部２００と測定部２０１と図示しない脳情報送信部とからなる。測定部２０１は、送光部２０１ａ及び受光部２０１ｂから構成され、ユーザの脳情報を測定する。送光部２０１ａ及び受光部２０１ｂは、選好関係の予測に好適な部位（例えば、１０ｃｈ）における脳情報を測定する。バンド部２００は、脳情報を測定するために好適な位置に測定部２０１を固定するために用いられる。
【００７４】
このように本実施形態によれば、装置の小型化を図ることができ、ユーザに体動制限が課せられることがなく、比較的安い導入コスト・維持コストでユーザの選好を判定することができる。特に、測定部２０１が測定する部位を特定しているため、ユーザの選好を適確に判定することができる。
【００７５】
［測定部位の特定］
以下では、選好関係を予測（判定）するための好適な部位について、図１６〜図１８を参照して説明する。
【００７６】
なお、図１６〜図１８においては、国際１０−２０法における表記（図４及び図５参照）を用いて測定部位の特定を行う。また、図１６〜図１８においては、鼻根部Ｎｚから頭頂部Ｃｚまでの縦軸線の長さを２０ｃｍ、左耳介前点Ｔ３から右耳介前点Ｔ４までの横軸線の長さを３０ｃｍと仮定し、測定部位の特定を行う。また、原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚに向かう方向を「上」、原点Ｆｐｚから鼻根部Ｎｚに向かう方向を「下」、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３に向かう方向を「左」、さらに原点Ｆｐｚから右耳介前点Ｔ４に向かう方向を「右」と表現する。
【００７７】
図１６を参照して、選好関係の予測（判定）に関して最も好適な主要部位Ａについて説明する。
【００７８】
主要部位Ａは、縦軸が原点Ｆｐｚから上４ｃｍの幅４ｃｍである。これは、鼻根部Ｎｚ（０％）から頭頂部Ｃｚ（１００％）までの２０％から４０％までの範囲、すなわち、原点Ｆｐｚの上２０％の範囲である。そして、横軸が原点Ｆｐｚから左右に１．２５ｃｍずつの幅２．５ｃｍである。これは、左耳介前点Ｔ３（０％）から右耳介前点Ｔ４（１００％）までの約４６％から約５４％までの範囲、すなわち、原点Ｆｐｚから左右にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の略４％ずつの範囲である。
【００７９】
このように、最も好適な主要部位Ａは、原点Ｆｐｚの上２０％の範囲と原点Ｆｐｚから左右にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の略４％ずつの範囲とからなる部位である。なお、主要部位Ａは、上述の１０ｃｈ、２３ｃｈ、１６ｃｈ、及び１７ｃｈを含む部位である。
【００８０】
以上、選好関係の予測（判定）に関して最も好適な部位について説明したが、これらの部位以外においても選好関係の予測（判定）に関して一定の精度を実現可能な補助部位が存在する。以下、図１７及び図１８を参照して、選好関係の予測（判定）に関して好適な補助部位について説明する。
【００８１】
図１７は、選好関係の予測（判定）に関して一定の精度を実現可能な補助部位Ｂを示す。
【００８２】
補助部位Ｂは、縦軸が原点Ｆｐｚの下２ｃｍから上６ｃｍまでの幅８ｃｍである。これは、鼻根部Ｎｚ（０％）から頭頂部Ｃｚ（１００％）までの１０％から５０％までの範囲、すなわち、原点Ｆｐｚの下１０％から上３０％までの範囲である。横軸は、主要部位Ａと同じ横軸が原点Ｆｐｚから左右に１．２５ｃｍずつの幅２．５ｃｍである。これは、左耳介前点Ｔ３（０％）から右耳介前点Ｔ４（１００％）までの約４６％から約５４％までの範囲、すなわち、原点Ｆｐｚから左右にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の略４％ずつの範囲である。
【００８３】
このように、補助部位Ｂは、原点Ｆｐｚの下１０％から上３０％までの範囲と、原点Ｆｐｚから左右にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の略４％ずつの範囲とからなる部位である。このような補助部位Ｂにおいても、選好関係の予測及び選好関係の判定において一定の精度を実現することができる。
【００８４】
図１８は、選好関係の予測（判定）に関して一定の精度を実現可能な補助部位Ｂ，補助部位Ｃ１，補助部位Ｃ２を示す。
【００８５】
補助部位Ｃ１は、縦軸が原点Ｆｐｚから下２ｃｍの幅２ｃｍである。これは、鼻根部Ｎｚ（０％）から頭頂部Ｃｚ（１００％）までの１０％から２０％までの範囲、すなわち、原点Ｆｐｚの下１０％の範囲である。横軸は、原点Ｆｐｚから左右に３ｃｍずつの幅６ｃｍである。これは、左耳介前点Ｔ３（０％）から右耳介前点Ｔ４（１００％）までの４０％から６０％までの範囲、すなわち、原点Ｆｐｚから左右にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の１０％ずつの範囲である。
【００８６】
補助部位Ｃ２は、縦軸が原点Ｆｐｚの上１．５ｃｍから４ｃｍまでの幅２．５ｃｍである。これは、鼻根部Ｎｚ（０％）から頭頂部Ｃｚ（１００％）までの２７．５％から４０％までの範囲、すなわち、原点Ｆｐｚの上７．５％から２０％までの範囲である。横軸は、原点Ｆｐｚの左２．２５ｃｍから５．７５ｃｍまでの幅３．５ｃｍである。これは、左耳介前点Ｔ３（０％）から右耳介前点Ｔ４（１００％）までの約３０％から約４２．５％までの範囲、すなわち、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３方向に左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の７．５％から略２０％までの範囲である。
【００８７】
このように、補助部位Ｃ１は、原点Ｆｐｚの下１０％の範囲と、原点Ｆｐｚから左右にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の１０％ずつの範囲とからなる部位である。また、補助部位Ｃ２は、縦軸が原点Ｆｐｚの上７．５％から２０％までの範囲と横軸が原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３方向に左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の７．５％から略２０％までの範囲とからなる部位である。このような補助部位Ｃ１，Ｃ２においても、選好関係の予測及び選好関係の判定において一定の精度を実現することができる。なお、補助部位Ｃ１は、上述の２９ｃｈ及び３０ｃｈを含む部位であり、補助部位Ｃ２は、上述の１１ｃｈ及び１２ｃｈを含む部位である。
【００８８】
［効果］
このように本実施形態によれば、脳活動情報を用いてユーザの好みを予測（判定）しているため、無意識的な又は情動的な選好も定量的に測定することができる。
【００８９】
また、脳活動情報を用いた予測（判定）にあたり、測定する部位を特定しているため、測定装置の小型化（図１５参照）を図ることができ、ユーザに体動制限が課せられることがなく、比較的安い導入コスト・維持コストでユーザの選好を予測（判定）することができる。その結果、例えば、インターネットのショッピングサイトなどに関して応用することが可能であり、実用性に富んだものとすることができる。
【００９０】
また、特定された部位は選好関係の予測（判定）に好適な部位であり、選好関係を高精度に予測（判定）することができる。
【００９１】
［その他］
本実施の形態では、脳活動情報の測定にＮＩＲＳを用いているが、これに限られるものではない。例えば、ＥＥＧ（Ｅｌｅｃｔｒｏｅｎｃｅｐｈａｌｏｇｒａｍ）などの侵襲性がなく体動制限や実験環境の制限がすくない装置一般を用いることとしても良い。すなわち、本発明は選考関係を予測（判定）するにあたり、特定の部位の脳活動情報を測定することに特徴を有するのであり、侵襲性がなく体動制限が少ない装置であれば測定装置は適宜変更可能である。
【符号の説明】
【００９２】
１    予測モデル構築システム
２    選好情報提示システム
１０    商品情報データベース
１１    提示画像決定部
１２    提示装置
１３    選択部
１４    脳活動測定部
１５    脳情報前処理部
１６    被験者情報データベース
１７    解析部
２０    判定部
２１    補助情報作成部
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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