(57)【要約】【課題】人間の意思決定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。【解決手段】特定部位の脳活動情報を測定し、この測定した脳活動情報から人間の行動を予測する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２０％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Ｂ１、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Ｂ２、又はＦｐｚからＣｚ方向にＮｚ・Ｃｚ間の２０％の縦軸幅と、ＦｐｚからＴ３方向にＴ３・Ｔ４間の２０％から略２８％までの横軸幅とからなる補助部位Ｃ、のいずれかとすることを特徴とする。【選択図】図１
2010036025.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
不確実性下におけるユーザの行動を予測する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方向に鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の１０％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間の略４％から１２．５％までの横軸幅とからなる主要部位Ａ２、
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２０％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Ｂ１、
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Ｂ２、
又は原点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方向に左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の２０％から略２８％までの横軸幅とからなる補助部位Ｃ、
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、不確実性下におけるユーザの行動の補助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、ユーザの取り得る行動を予測するステップと、
予測される前記行動が適切であるか否かを判定するステップと、
前記行動が適切でないと判定されることを条件に、補助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間の略４％ずつの横軸幅とからなる主要部位Ａ１、
又は原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向に鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の１０％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間の略４％から１２．５％までの横軸幅とからなる主要部位Ａ２、
のいずれかとすることを特徴とする方法。
【請求項４】
脳活動情報から不確実性下におけるユーザの行動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方向に鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の１０％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間の略４％から１２．５％までの横軸幅とからなる主要部位Ａ２、
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２０％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Ｂ１、
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Ｂ２、
又は原点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方向に左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の２０％から略２８％までの横軸幅とからなる補助部位Ｃ、
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不確実性下におけるユーザの行動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前記特定部位におけるユーザの脳活動情報から予測されるユーザの予測行動が適切でない場合に前記予測行動についての補助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補助情報を受信する通信部と、
受信した前記補助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方向に鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の１０％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間の略４％から１２．５％までの横軸幅とからなる主要部位Ａ２、
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２０％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Ｂ１、
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Ｂ２、
又は原点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方向に左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の２０％から略２８％までの横軸幅とからなる補助部位Ｃ、
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間の略４％ずつの横軸幅とからなる主要部位Ａ１、
又は原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向に鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の１０％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間の略４％から１２．５％までの横軸幅とからなる主要部位Ａ２、
のいずれかとすることを特徴とするユーザ端末。
【請求項７】
不確実性下におけるユーザの行動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方向に鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の１０％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間の略４％から１２．５％までの横軸幅とからなる主要部位Ａ２、
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２０％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Ｂ１、
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Ｂ２、
又は原点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方向に左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の２０％から略２８％までの横軸幅とからなる補助部位Ｃ、
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、不確実性下におけるユーザの行動についての補助情報を提示する補助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、
前記判定用脳活動情報及び前記予測モデルから、ユーザの取り得る行動を予測する行動予測部と、
前記行動予測部により予測される前記行動が適切であるか否かを判定する適正判定部と、
前記適正判定部により適切でないと判定されることを条件に、補助情報を提示する提示装置と、を有することを特徴とする補助情報提示システム。
【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間の略４％ずつの横軸幅とからなる主要部位Ａ１、
又は原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向に鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の１０％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間の略４％から１２．５％までの横軸幅とからなる主要部位Ａ２、
のいずれか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記載の補助情報提示システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、不確実性下における人間の行動を判別する方法とその装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、被験者の脳情報を用いて意思決定プロセスの解明を試みる実験が行われている。例えば、特許文献１には、電動車椅子の動作をユーザの脳情報により制御する装置であって、ユーザの脳情報をＮＩＲＳ（Ｎｅａｒ  ＩｎｆｒａＲｅｄ  Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ）を用いて測定する旨が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【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】
【０００４】
しかしながら、これらの実験は脳全体を測定した上で人間の意思決定を予測しようとするため、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、実験以外への応用、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。
【０００５】
本発明は上記の点に鑑みてなされたもので、人間の意思決定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を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
（１）  不確実性下におけるユーザの行動を予測する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方向に鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の１０％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間の略４％から１２．５％までの横軸幅とからなる主要部位Ａ２、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２０％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Ｂ１、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Ｂ２、又は原点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方向に左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の２０％から略２８％までの横軸幅とからなる補助部位Ｃ、のいずれかとすることを特徴とする方法。
【０００７】
（１）の方法によれば、不確実性下における人間の行動を予測する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、無意識的な行動や情動的な行動をも反映させた予測モデルを構築することができる。
【０００８】
また、脳活動情報を補助部位Ｂ１、補助部位Ｂ２、又は補助部位Ｃ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・維持コストで不確実性下における人間の行動を予測する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。
【０００９】
特に、これらの特定部位は、不確実性下における人間の行動の予測に適しているため、高精度な予測モデルを構築することができる。
【００１０】
（２）  （１）記載の方法により構築された予測モデルを用いて、不確実性下における人間の行動の補助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、ユーザの取り得る行動を予測するステップと、予測される前記行動が適切であるか否かを判定するステップと、前記行動が適切でないと判定されることを条件に、補助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。
【００１１】
（２）の方法によれば、脳活動測定部の小型化を図りつつ、予測されるユーザの行動が適切でない場合には補助情報を提示することができるため、日常社会に応用が可能であり、実用性に富んだものとすることができる。
【００１２】
（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間の略４％ずつの横軸幅とからなる主要部位Ａ１、又は原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向に鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の１０％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間の略４％から１２．５％までの横軸幅とからなる主要部位Ａ２、のいずれかとすることを特徴とする方法。
【００１３】
（３）の方法によれば、不確実性下における人間の行動の予測（判定）に関し、より精度を高めることができる。
【００１４】
（４）  脳活動情報から不確実性下におけるユーザの行動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方向に鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の１０％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間の略４％から１２．５％までの横軸幅とからなる主要部位Ａ２、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２０％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Ｂ１、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Ｂ２、又は原点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方向に左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の２０％から略２８％までの横軸幅とからなる補助部位Ｃ、のいずれかとすることを特徴とするユーザ端末。
【００１５】
（５）  特定部位の脳活動情報から不確実性下におけるユーザの行動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前記特定部位におけるユーザの脳活動情報から予測されるユーザの予測行動が適切でない場合に前記予測行動についての補助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補助情報を受信する通信部と、受信した前記補助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方向に鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の１０％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間の略４％から１２．５％までの横軸幅とからなる主要部位Ａ２、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２０％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Ｂ１、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Ｂ２、又は原点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方向に左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の２０％から略２８％までの横軸幅とからなる補助部位Ｃ、のいずれかとすることを特徴とするユーザ端末。
【００１６】
（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間の略４％ずつの横軸幅とからなる主要部位Ａ１、又は原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向に鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の１０％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間の略４％から１２．５％までの横軸幅とからなる主要部位Ａ２、のいずれかとすることを特徴とするユーザ端末。
【００１７】
（７）  不確実性下における人間の行動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方向に鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の１０％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間の略４％から１２．５％までの横軸幅とからなる主要部位Ａ２、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２０％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Ｂ１、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Ｂ２、又は原点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方向に左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の２０％から略２８％までの横軸幅とからなる補助部位Ｃ、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。
【００１８】
（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、不確実性下における人間の行動についての補助情報を提示する補助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、前記判定用脳活動情報及び前記予測モデルから、ユーザの取り得る行動を予測する行動予測部と、前記行動予測部により予測される前記行動が適切であるか否かを判定する適正判定部と、前記適正判定部により適切でないと判定されることを条件に、補助情報を提示する提示装置と、を有することを特徴とする補助情報提示システム。
【００１９】
（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間の略４％ずつの横軸幅とからなる主要部位Ａ１、又は原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向に鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の１０％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間の略４％から１２．５％までの横軸幅とからなる主要部位Ａ２、のいずれか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）記載の補助情報提示システム。
【００２０】
（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。
【００２１】
（５）記載のユーザ端末、又は（８）記載の補助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。
【００２２】
（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】
【００２３】
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】
【００２４】
【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】ＮＩＲＳ装着位置を示す図である。
【図３】国際１０−２０法を示す図である。
【図４】国際１０−２０法を示す図である。
【図５】株式投資比率と脳血中酸化ヘモグロビン濃度との関係を示す図である。
【図６】株式投資比率と脳血中酸化ヘモグロビン濃度との関係を示す図である。
【図７】投資行動予測を示す図である。
【図８】補助情報提示システムを示すブロック図である。
【図９】補助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１０】脳活動測定部の一例を示す図である。
【図１１】投資行動の予測に関する主要部位を示す図である。
【図１２】投資行動の予測に関する補助部位を示す図である。
【図１３】投資行動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】
【００２５】
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。
【００２６】
［実験概要］
ユーザに体動制限を課すことなく、リスク下における意思決定（例えば、投資行動）を解明することを実現するため、次のような実験を行った。
【００２７】
被験者に初期資産として１００万円を与え、この資産から株式に投資する株式投資比率を被験者に決定させた。なお、株式投資比率は実験中いつでも変更できるものとし、決定された株式投資比率に応じた金額が株式に投資され、残った資産は預金に回されることとした（なお、預金に回された資産に対する利子率は０％である）。株式への投資額は株価の変動に応じて変化することとし、株価を７５０ｍｓｅｃ毎に自動的に更新することとした。そして、一銘柄の株価時系列につき、株価の総更新回数が７５回行われることを１タスクとして、株価データを変えて被験者１人につき１０タスクの実験を行った。また、タスクとタスクとのあいだにレスト期間として２０ｓｅｃ取った。
【００２８】
［投資行動についての予測モデル構築システムの全体図］
投資行動についての予測モデル構築システム１を示すブロック図である。
【００２９】
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ユーザの投資行動を予測する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。
【００３０】
ユーザ端末１ａは、提示装置１２、意思決定部１３、及び脳活動測定部１４を備える。また、サーバ端末１ｂは、金融情報データベース１０、提示情報決定部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。
【００３１】
金融情報データベース１０には、実験に用いられる株価データが格納されている。なお、株価データは現実のものでも良く、またシミュレーション上のものであっても良い。提示情報決定部１１は、金融情報データベースに格納される株価データを適時読み出し、提示装置１２に送信する。なお、提示装置１２に送信された株価データは、被験者情報データベースにも送信される。
【００３２】
提示装置１２は、受信した株価データをユーザＸに提示する。株価が提示されるとユーザＸは意思決定部１３を用いて株式投資比率を決定する。なお、決定された株式投資比率に応じて、シミュレーション上の株価を更新することとしてもよい。ユーザＸが株式投資比率を決定すると、この株式投資比率についての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により株価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、脳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、今回の実験では前頭前野に注目すべく、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（図２参照）。なお、図２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３及び図４参照）、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、提示情報決定部１１により読み出された株価データ、株価が提示された際にユーザＸが決定した株式投資比率、及び株価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、株価データ、株式投資比率、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、ユーザＸの投資行動を予測する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ユーザＸの投資行動を予測する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５及び図６は実験データのサンプルパスである。図５及び図６の（ａ）は、被験者に提示された株価を時系列で示したものであり、図５及び図６の（ｄ）は、被験者の株式投資比率である。また、図５及び図６の（ｂ）、（ｃ）、（ｅ）、（ｆ）は、脳各部位の脳血中酸化ヘモグロビン濃度変化である。なお、図５及び図６の（ｂ）はチャンネル１１（１１ｃｈ）の脳血中酸化ヘモグロビン濃度変化を示し、図５及び図６の（ｃ）はチャンネル１３（１３ｃｈ）脳血中酸化ヘモグロビン濃度変化を示す。また、図５及び図６の（ｅ）はチャンネル２９（２９ｃｈ）脳血中酸化ヘモグロビン濃度変化を示し、図５及び図６の（ｆ）はチャンネル３０（３０ｃｈ）の脳血中酸化ヘモグロビン濃度変化を示す。
【００４０】
ここで、１１ｃｈと１３ｃｈとの脳血中酸化ヘモグロビン濃度変化と被験者の株式投資比率とを比較すると、正の相関が観察できる。なお、このような血流量と投資率とのパラレルな変動は、他の被験者においても、かなり頑強に観察された。
【００４１】
次に、２９ｃｈと３０ｃｈとの脳血中酸化ヘモグロビン濃度変化は、一転して、株式投資比率とおおむね逆に相関していることが見て取れる。特に、株式投資比率を急激に低下させ危険回避的な行動をとる場合、この部分の血流量が上昇していることがわかる。なお、この部分については、観測が難しいためか、観測できた被験者とできない被験者がいた。
【００４２】
［予測モデルの構築］
このような観測データの有効性を検証するため、観測された血流量をファクターとする投資行動予測モデルを構築した。各被験者について、株価列８本分（８タスク分）の実験データを使い、予測モデルのパラメータを学習させ、残りの株価２本分（２タスク分）についての投資率を予測した。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。
【００４３】
図２の各チャンネルで表される前頭前野の各部位を予測ファクターの候補として、ベイズ推定における赤池ベイズ情報量基準（ＡＢＩＣ）によって、有効な部位を選択した。その結果、予測モデルでは、１１ｃｈ、１３ｃｈ、２９ｃｈ、３０ｃｈの脳血中酸化ヘモグロビン濃度が有意なファクターとして採用され、１次の自己回帰型ＡＲ（１）予測モデルと比較して、ハイパーパラメータ周辺尤度で３％〜２４％、平均２乗予測誤差（ｔｈｅ  ｍｅａｎ  ｓｑｕａｒｅｄ  ｄｅｖｉａｔｉｏｎｓ  ，ＭＳＤ）で０％〜３５％程度の改善があった。つまり、脳血中酸化ヘモグロビン濃度によって大幅に投資行動の説明力が増加することが確認された。
【００４４】
ところで、個人の投資行動には大きなノイズが含まれ、このことは投資行動を予測する際に問題となる。すなわち、仮に投資行動にある統計的な傾向があったとしても、このようなノイズの存在は、当該傾向の観測を難しくさせる。個人のノイズを取り除く一つの簡便で有効な方法が、個人間の平均を取ることである。図７は、平均化された投資率と脳血中酸化ヘモグロビン濃度とを用いた予測である。ただしｆＮＩＲＳの脳血中酸化ヘモグロビン濃度は、あくまで個人の相対変化を表しており、平均化するには注意が必要である。本実施の形態では各個人のデータを、正規化し、個人間での変動の大きさや平均的なトレンドの差を除く処理をした後で足し合わせ、平均化している。なお、図７における縦軸は投資比率を示し、横軸は時間を示している。
【００４５】
図７の（ａ）の実線５１はモデルが予測した投資率をあらわし、破線５３は被験者による実際の投資率をあらわす。両者を見比べると、比較的高い精度で予測できていることが確認できる。モデルの選択の結果、中間層としては４、予測ファクターとしては意思決定直前の投資率に加え、１１ｃｈと２９ｃｈとの血流量が採用された。これらの血流量データを加えることにより、無い場合と比較して、予測誤差で約３０％の改善が可能となった。
【００４６】
図７の（ｂ）の実線５１はモデルが予測した投資率をあらわし、破線５５ａ、５５ｂは、投資行動予測についての５０％区間をあらわす。図７の（ｂ）を参照すると、ほとんどの期において、この区間内に実際の投資率が含まれていることが確認できる。
【００４７】
このように低空間分解能・低深度の軽便な測定装置（ＮＩＲＳ）を用いた場合であっても、測定する部位を特定することでユーザによる投資意思決定をある程度予測し得ることが分かった。
【００４８】
すなわち、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）ところ、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。
【００４９】
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投資意思決定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、ユーザの投資意思決定について予測することができる。
【００５０】
［補助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補助情報提示システム２について図８を参照して説明する。
【００５１】
補助情報提示システム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、及び測定された脳活動情報に基づいて予測されるユーザＸの投資行動が適切であるか否か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。
【００５２】
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、脳情報前処理部１５、被験者情報データベース１６、投資行動予測部２０、市場分析データベース２１、適正判定部２２、及び補助情報作成部２３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。
【００５３】
提示装置１２は、金融市場Ｙから受信した株価などの情報をユーザＸに提示する。脳活動測定部１４は、ユーザＸの脳活動情報（脳血中酸化ヘモグロビン）を金融市場の情報が提示されている間継続的に測定する。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。
【００５４】
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、投資行動予測部２０に送信される。
【００５５】
投資行動予測部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の投資行動を予測する。なお、投資行動の予測は、例えば、測定値が予測モデルの閾値を超えているか否かにより行う。
【００５６】
投資行動を予測すると、適正判定部２２は市場分析データベースに格納される金融市場の状況を参照して、予測された投資行動が適正であるか否かを判定する。なお、市場分析データベースには、統計的解析技術や確率的データマイニング技術を使用して得られた金融市場の状況が格納されている。
【００５７】
補助情報作成部２３は、測定された脳活動情報から予測されるユーザＸの投資行動が適正でない場合（例えば、統計的解析結果との著しい齟齬が生じた場合）には、ユーザＸに対して誤りを指摘するとともに補助情報（例えば、統計的解析結果や過去の類似状況のデータなどの適切な行動をとるための補助情報）を提示装置１２に送信する。提示装置１２は、受信した補助情報をユーザＸに提示する。
【００５８】
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予測されるユーザＸの投資行動が適切であるか否か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。
【００５９】
なお、補助情報提示システム２では、予測されるユーザＸの投資行動についての補助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８に示すように、意思決定部１３及び解析部１７を設け、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。
【００６０】
［補助情報を提示するためのフローチャート］
図９を参照して、補助情報提示システム２により補助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。
【００６１】
初めに、提示装置１２を介して株価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）。
【００６２】
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、投資行動予測部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）。
【００６３】
この判定が、閾値を超えた場合にはユーザが投資をする（株式投資比率を上げる）と予測され（Ｓ１０６）、閾値を超えていない場合にはユーザが投資をしない（株式投資比率を下げる）と予測される（Ｓ１０７）。続いて、市場分析データベース２１から金融市場の状況を取得し（Ｓ１０８）、適正判定部２２を介して、予測された投資行動が適正か否かを判定する（Ｓ１０９）。
【００６４】
この判定が適正である場合には、処理を終了し、適正でない場合には、補助情報作成部２３を介して補助情報を作成し、この補助情報を提示装置１２に提示する（Ｓ１１０）。その後、処理を終了する。
【００６５】
このように補助情報提示システム２では、ユーザの脳活動情報から予測される行動が適切でない場合には、ユーザに対して注意喚起を促すとともに、より適切な行動をとるための補助情報を提示することができる。その結果、脳活動情報を用いたインタラクティブ性のある情報提供が可能となる。
【００６６】
また、情動的なユーザの行動が適正であるか否かを統計的解析結果という客観的な情報を用いて判定することができるため、例えば、恐慌などの金融リスク回避ができるようになる。
【００６７】
また、株式投資のプロの脳活動情報と比較することで、投資初心者に適切な判断を下すように促すことも可能になり、投資教育に応用することも可能である。
【００６８】
なお、本実施形態では、株式投資の行動予測及びその適否の判定を行っているが、これに限られるものではない。すなわち、株式投資に限られず、不確実性下における人間の行動一般について、その予測及び適否の判定を行うことができる。
【００６９】
［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１０を参照して説明する。
【００７０】
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、投資行動の予測に好適な部位（例えば、１１ｃｈ）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。
【００７１】
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投資行動を予測（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、ユーザの投資行動を適確に予測（判定）することができる。
【００７２】
［測定部位の特定］
以下では、投資行動を予測（判定）するための好適な部位について、図１１〜図１３を参照して説明する。
【００７３】
なお、図１１〜図１３においては、国際１０−２０法における表記（図３及び図４参照）を用いて測定部位の特定を行う。また、図１１〜図１３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。
【００７４】
図１１を参照して、投資行動の予測（判定）に関して最も好適な主要部位Ａ１及びＡ２について説明する。
【００７５】
主要部位Ａ１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。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。
【００７６】
主要部位Ａ２は、縦軸が原点Ｆｐｚの上２ｃｍから４ｃｍまでの幅２ｃｍである。これは、鼻根部Ｎｚ（０％）から頭頂部Ｃｚ（１００％）までの３０％から４０％までの範囲、すなわち、原点Ｆｐｚの上１０％から２０％までの範囲である。そして、横軸が原点Ｆｐｚから左に１．２５ｃｍから３．７５ｃｍ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３７．５％から約４６％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間の略４％から１２．５％の範囲である。
【００７７】
このように、主要部位Ａ１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間の略４％ずつの範囲とからなる部位である。また、主要部位Ａ２は、原点Ｆｐｚの上１０％から２０％までの範囲と原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３方向に左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の略４％から１２．５％の範囲とからなる部位である。なお、主要部位Ａ１は、上述の２９ｃｈ及び３０ｃｈを含む部位であり、主要部位Ａ２は、上述の１１ｃｈを含む部位である。
【００７８】
以上、投資行動の予測（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投資行動の予測（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１２及び図１３を参照して、投資行動の予測（判定）に関して好適な補助部位について説明する。
【００７９】
図１２は、投資行動の予測（判定）に関して一定の精度を実現可能な補助部位Ｂ１及びＢ２を示す。
【００８０】
補助部位Ｂ１は、縦軸が原点Ｆｐｚの下２ｃｍから上４ｃｍまでの幅６ｃｍである。これは、鼻根部Ｎｚ（０％）から頭頂部Ｃｚ（１００％）までの１０％から４０％までの範囲、すなわち、原点Ｆｐｚの下１０％から上２０％までの範囲である。横軸は、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。
【００８１】
補助部位Ｂ２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％）までの約４０％から約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間の略１０％ずつの範囲である。
【００８２】
このように、補助部位Ｂ１は、原点Ｆｐｚの下１０％から上２０％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。また、補助部位Ｂ２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間の略１０％ずつの範囲とからなる部位である。このような補助部位Ｂ１又はＢ２においても、投資行動の予測（判定）において一定の精度を実現することができる。
【００８３】
図１３は、投資行動の予測（判定）に関して一定の精度を実現可能な補助部位Ｃを示す。
【００８４】
補助部位Ｃ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。横軸は、原点Ｆｐｚから左に６ｃｍから８．５ｃｍまでの幅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２２％から３０％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２０％から略２８％の範囲である。
【００８５】
このように、補助部位Ｃは、原点Ｆｐｚの上２０％の範囲と原点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２０％から略２８％の範囲とからなる部位である。このような補助部位Ｃにおいても、投資行動の予測及び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Ｃは、上述の１３ｃｈを含む部位である。
【００８６】
［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投資行動を予測しているため、無意識的な又は情動的な投資行動も定量的に測定することができる。そして、このような無意識的な又は情動的な投資行動が適切であるか否かを、統計的解析結果という客観的な情報を用いて判定しているため、例えば、恐慌などの金融リスク回避ができるようになる。
【００８７】
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１０参照）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投資行動を予測（判定）することができる。
【００８８】
また、特定された部位は投資行動の予測（判定）に好適な部位であり、投資行動を高精度に予測（判定）することができる。
【００８９】
また、例えば、株式投資のプロの脳活動情報と比較することで投資初心者に適切な判断を下すように促すことも可能になり、投資教育に応用することもできる。この場合において、測定装置の小型化を実現することができるため、実用性に富んだものとすることができる。
【００９０】
［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、本発明は投資行動を予測（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】
【００９１】
１    予測モデル構築システム
２    補助情報提示システム
１０    金融情報データベース
１１    提示情報決定部
１２    提示装置
１３    意思決定部
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    投資行動予測部
２１    市場分析データベース
２２    適正判定部
２３    補助情報作成部
【図１】
2010036025.tif 000003
【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】
2010036025.tif 000013
【図１２】
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【図１３】
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