(57)【要約】【課題】従来、学習データを取得するための長時間かかっていた。【解決手段】ユーザの意図を識別する情報である意図識別子と、当該意図識別子で識別される意図の元にユーザが一連の行為を行った際に当該ユーザの脳から取得された一のデータである学習データを構成する一部分である複数の部分学習データの各々から、抽出された１以上の特徴量である複数の学習特徴量群とを対に有する意図判別情報を、２以上格納し得る意図判別情報格納部と、脳活動データを取得する脳活動データ取得部と、脳活動データから入力特徴量群を取得する特徴量群取得部と、前記入力特徴量群に対応する意図識別子を、意図判別情報格納部に格納されている２以上の意図判別情報から取得する意図識別子取得部と、前記意図識別子を出力する意図識別子出力部とを具備する脳情報出力装置により、短時間の準備でも、ユーザの意図を精度高く取得できる。【選択図】図１
2010198235.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの意図を識別する情報である意図識別子と、当該意図識別子で識別される意図の元にユーザが一連の行為を行った際に当該ユーザの脳から取得された一のデータである学習データを構成する一部分である複数の部分学習データの各々から、抽出された１以上の特徴量である複数の学習特徴量群とを対に有する意図判別情報を、２以上格納し得る意図判別情報格納部と、
ユーザから脳活動のデータである脳活動データを取得する脳活動データ取得部と、
前記脳活動データから、１以上の特徴量である入力特徴量群を取得する特徴量群取得部と、
前記入力特徴量群に対応する意図識別子を、前記意図判別情報格納部に格納されている２以上の意図判別情報から取得する意図識別子取得部と、
前記意図識別子取得部が取得した意図識別子を出力する意図識別子出力部とを具備する脳情報出力装置。
【請求項２】
一の意図の元にユーザが一連の行為を行った際に、当該ユーザの脳から一の学習データを取得する学習データ取得部と、
前記学習データ取得部が取得した学習データから、当該学習データを構成する一部分である部分学習データを複数、取得する部分学習データ取得部と、
前記複数の部分学習データの各々から、１以上の特徴量である学習特徴量群を複数、取得する学習特徴量群取得部と、
前記学習特徴量群取得部が取得した複数の学習特徴量群と、前記一の意図を識別する意図識別子とを対応付けて、前記意図判別情報格納部に蓄積する意図判別情報蓄積部とをさらに具備する請求項１記載の脳情報出力装置。
【請求項３】
前記意図識別子取得部は、
前記意図判別情報格納部の２以上の意図判別情報を用いて、前記特徴量群取得部が取得した入力特徴量群が、前記２以上の意図判別情報に含まれる２以上の意図識別子の各々に対応する確率を、前記２以上の意図識別子ごとに算出する確率算出手段と、
前記確率算出手段が算出した意図識別子ごとの確率から、最も大きい確率に対応する意図識別子を取得する意図識別子取得手段とを具備する請求項１または請求項２記載の脳情報出力装置。
【請求項４】
前記部分学習データ取得部は、
前記学習データ取得部が取得した学習データから、前記一連の行為の終了時を含む所定期間の第一の部分学習データと、当該第一の部分学習データの前の期間であり、前記所定期間の第二の部分学習データとを取得する請求項１から請求項３いずれか記載の脳情報出力装置。
【請求項５】
前記部分学習データ取得部は、
前記学習データ取得部が取得した学習データから、前記一連の行為の終了時を含む所定期間の第一の部分学習データと、当該第一の部分学習データの後の期間であり、前記所定期間の第三の部分学習データとを取得する請求項１から請求項４いずれか記載の脳情報出力装置。
【請求項６】
前記学習データおよび前記脳活動データは、一のユーザの頭部のヘモグロビン量に関する情報であるヘモグロビン情報である請求項１から請求項５いずれか記載の脳情報出力装置。
【請求項７】
前記ヘモグロビン情報は、一のユーザの頭部の八箇所から取得された情報である請求項６記載の脳情報出力装置。
【請求項８】
意図識別子と当該意図識別子に対応する動作を行わせる動作モジュールとの組である動作情報を２以上格納し得る動作情報格納部と、
請求項１から請求項７いずれか記載の脳情報出力装置から出力された意図識別子を受け付ける意図識別子受付部と、
前記意図識別子受付部が受け付けた意図識別子に対応する動作モジュールを実行する実行部とを具備するロボット。
【請求項９】
ユーザの意図を識別する情報である意図識別子と、当該意図識別子で識別される意図の元にユーザが一連の行為を行った際に当該ユーザの脳から取得された一のデータである学習データを構成する一部分である複数の部分学習データの各々から、抽出された１以上の特徴量である複数の学習特徴量群とを対に有する意図判別情報を、２以上、記憶媒体に格納しており、
ユーザから脳活動のデータである脳活動データを取得する脳活動データ取得ステップと、
前記脳活動データから、１以上の特徴量である入力特徴量群を取得する特徴量群取得ステップと、
前記入力特徴量群に対応する意図識別子を、前記記憶媒体に格納されている２以上の意図判別情報から取得する意図識別子取得ステップと、
前記意図識別子取得ステップで取得された意図識別子を出力する意図識別子出力ステップとを具備する脳情報出力方法。
【請求項１０】
一の意図の元にユーザが一連の行為を行った際に、当該ユーザの脳から一の学習データを取得する学習データ取得ステップと、
前記学習データ取得ステップで取得された学習データから、当該学習データを構成する一部分である部分学習データを複数、取得する部分学習データ取得ステップと、
前記複数の部分学習データの各々から、１以上の特徴量である学習特徴量群を複数、取得する学習特徴量群取得ステップと、
前記学習特徴量群取得ステップで取得された複数の学習特徴量群と、前記一の意図を識別する意図識別子とを対応付けて、前記記憶媒体に蓄積する意図判別情報蓄積ステップとをさらに具備する請求項９記載の脳情報出力方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、脳の情報を出力する脳情報出力装置等に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、脳に対する生理学的な知見の充実、脳計測機器の発展、高性能なコンピュータのコストダウン、および機械学習の分野の進歩等に伴い、脳・機械インタフェース（Brain Machine Interface:ＢＭＩ）に関する研究が注目を浴びてきている（非特許文献１）。ＢＭＩは、脳と機械をつなぐインタフェースである。ＢＭＩは、人が考えた時や、何らかの行動した際に生ずる脳活動の信号を計測し、その計測データに信号処理技術を施すことにより、ユーザの意図を汲み出すものである。
【０００３】
また、ＢＭＩにおいて、通常、ユーザの意図の検出のために、意図検出アルゴリズムを用いる。この意図検出アルゴリズムは、事前に調整すべき各種のパラメータを利用する。そして、通常、各種のパラメータは、事前に取得したユーザの脳活動データを使って決定される。また、一般的には、パラメータを決定するための脳活動データとして、例えば、数百程度のデータが必要である。ここで、一個のデータは、ユーザが行った一連の行為（行為とは、適宜、思考することや想像することも含む）により取得された脳活動データである。また、一個のデータは、例えば、ユーザが休んでいる際の脳活動データと、指示されたイメージ（タスクと呼ぶ）を行っている際の脳活動データと、その後にユーザが休んでいる際の脳活動データのいずれかまたは全てから構成される。なお、タスクは、上述したユーザが行った一連の行為と同意義である。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Toward Brain-Computer Interfacing (Neural Information Processing)、 MIT Press、 ISBN 978-0262042444
【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、従来のＢＭＩにおいては、学習データ数が十分でない場合に、パラメータ調整が上手くいかず、脳・機械インタフェースでの意図検出精度が低下する。その為、十分なデータ数を揃える必要があるが、例えば、一個のデータを取得するのに、脳波や脳磁図であれば数秒程度、近赤外線光計測装置や機能的ＭＲＳ装置であれば十数秒程度かかる。そのため、従来のＢＭＩにおいては、数百程度のデータ数を揃えるために、３０分から数時間もかかる、という課題があった。
【０００６】
また、通常、ＢＭＩでは、１つのデータを複数のデータとして扱う（一のデータを複写して複数のデータを用意する）と、意図検出アルゴリズムの過学習（オーバーフィッティングという）が起きて、性能が急激に低下する。これは、同じデータが意図検出アルゴリズムに入ってしまうことが原因である。
【０００７】
本発明は、かかる事情に鑑みてなされたものであり、ＢＭＩによって機械を操作する前のパラメータ調整時間を短縮し、日常生活でＢＭＩを使い始めることが出来る仕組み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】
【０００８】
本第一の発明の脳情報出力装置は、ユーザの意図を識別する情報である意図識別子と、当該意図識別子で識別される意図の元にユーザが一連の行為を行った際に当該ユーザの脳から取得された一のデータである学習データを構成する一部分である複数の部分学習データの各々から、抽出された１以上の特徴量である複数の学習特徴量群とを対に有する意図判別情報を、２以上格納し得る意図判別情報格納部と、ユーザから脳活動のデータである脳活動データを取得する脳活動データ取得部と、前記脳活動データから、１以上の特徴量である入力特徴量群を取得する特徴量群取得部と、前記入力特徴量群に対応する意図識別子を、前記意図判別情報格納部に格納されている２以上の意図判別情報から取得する意図識別子取得部と、前記意図識別子取得部が取得した意図識別子を出力する意図識別子出力部とを具備する脳情報出力装置である。
【０００９】
かかる構成により、一の学習データから複数の異なるデータを取得できる。そのために、意図判別情報の取得時間を短縮できる。なお、意図判別情報とは、上述したパラメータを含む情報である。
【００１０】
また、本第二の発明の脳情報出力装置は、第一の発明に対して、一の意図の元にユーザが一連の行為を行った際に、当該ユーザの脳から一の学習データを取得する学習データ取得部と、前記学習データ取得部が取得した学習データから、当該学習データを構成する一部分である部分学習データを複数、取得する部分学習データ取得部と、前記複数の部分学習データの各々から、１以上の特徴量である学習特徴量群を複数、取得する学習特徴量群取得部と、前記学習特徴量群取得部が取得した複数の学習特徴量群と、前記一の意図を識別する意図識別子とを対応付けて、前記意図判別情報格納部に蓄積する意図判別情報蓄積部とをさらに具備する脳情報出力装置である。
【００１１】
かかる構成により、脳情報出力装置は、意図判別情報を取得した後、ただちに、ＢＭＩとして機能できる。
【００１２】
また、本第三の発明の脳情報出力装置は、第一、第二いずれかの発明に対して、前記意図識別子取得部は、前記意図判別情報格納部の２以上の意図判別情報を用いて、前記特徴量群取得部が取得した入力特徴量群が、前記２以上の意図判別情報に含まれる２以上の意図識別子の各々に対応する確率を、前記２以上の意図識別子ごとに算出する確率算出手段と、前記確率算出手段が算出した意図識別子ごとの確率から、最も大きい確率に対応する意図識別子を取得する意図識別子取得手段とを具備する脳情報出力装置である。
【００１３】
かかる構成により、精度高く、ユーザの意図を認識できる。
【００１４】
また、本第四の発明の脳情報出力装置は、第一から第三いずれかの発明に対して、前記部分学習データ取得部は、前記学習データ取得部が取得した学習データから、前記一連の行為の終了時を含む所定期間の第一の部分学習データと、当該第一の部分学習データの前の期間であり、前記所定期間の第二の部分学習データとを取得する脳情報出力装置である。
【００１５】
かかる構成により、精度高く、ユーザの意図を認識できる。
【００１６】
また、本第五の発明の脳情報出力装置は、第一から第四いずれかの発明に対して、前記部分学習データ取得部は、前記学習データ取得部が取得した学習データから、前記一連の行為の終了時を含む所定期間の第一の部分学習データと、当該第一の部分学習データの後の期間であり、前記所定期間の第三の部分学習データとを取得する脳情報出力装置である。
【００１７】
かかる構成により、精度高く、ユーザの意図を認識できる。
【００１８】
また、本第六の発明の脳情報出力装置は、第一から第五いずれかの発明に対して、前記学習データおよび前記脳活動データは、一のユーザの頭部のヘモグロビン量に関する情報であるヘモグロビン情報である脳情報出力装置である。
【００１９】
かかる構成により、精度高く、ユーザの意図を認識できる。
【００２０】
また、本第七の発明の脳情報出力装置は、第六の発明に対して、前記ヘモグロビン情報は、一のユーザの頭部の八箇所から取得された情報である脳情報出力装置である。
【００２１】
かかる構成により、簡単な構成で、意図判別情報を取得できる。
【発明の効果】
【００２２】
本発明による脳情報出力装置によれば、短時間の準備でも、ユーザの意図を精度高く取得できる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】実施の形態１におけるロボットシステム１の概念図
【図２】同ロボットシステム１のブロック図
【図３】同脳情報出力装置の動作について説明するフローチャート
【図４】同脳情報出力装置の動作について説明するフローチャート
【図５】同ロボット１２の動作について説明するフローチャート
【図６】同近赤外線光計測装置に設置されているセンサー等を示す図
【図７】同学習データの例を示す図
【図８】同部分学習データの例を示す図
【図９】同学習特徴量群の例を示す図
【図１０】同擬似的に複数の学習データとした部分学習データの例を示す図
【図１１】同蓄積された複数の意図判別情報を示す図
【図１２】同実験結果を示す図
【図１３】同ロボットシステム２のブロック図
【図１４】同コンピュータシステムの概観図
【図１５】同コンピュータシステムのブロック図
【図１６】同確率算出アルゴリズムを説明するための図
【図１７】同確率算出アルゴリズムを説明するための図
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、脳情報出力装置等の実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。
【００２５】
（実施の形態１）
【００２６】
本実施の形態において、学習時間を短縮できる脳情報出力装置について説明する。本脳情報出力装置は、１つの学習データから、複数の部分学習データを取得する。そして、各部分学習データを擬似的に一つの学習データとするものである。部分学習データは、１つの学習データから、時間をずらして取得される、ある幅（時間窓という）のデータである。
【００２７】
また、本実施の形態において、脳情報出力装置と、当該脳情報出力装置から出力された意図識別子を利用して動作するロボットとを具備するロボットシステムについて説明する。
【００２８】
図１は、本実施の形態におけるロボットシステム１の概念図である。ロボットシステム１は、脳情報出力装置１１、ロボット１２を具備する。脳情報出力装置１１は、ユーザからの脳情報を取得し、ユーザの意図を検出し、当該意図を示す意図識別子をロボット１２に出力する装置である。また、ロボット１２は、脳情報出力装置１１から意図識別子を受け取り、当該意図識別子に対応する動作を行う電子機器である。ロボット１２は、いわゆる人型の形状を有する電子機器でも良いが、他の形状を有する電子機器でも良い。
【００２９】
図２は、本実施の形態におけるロボットシステム１のブロック図である。脳情報出力装置１１は、意図判別情報格納部１１１、学習データ取得部１１２、部分学習データ取得部１１３、学習特徴量群取得部１１４、意図判別情報蓄積部１１５、脳活動データ取得部１１６、特徴量群取得部１１７、意図識別子取得部１１８、意図識別子出力部１１９を具備する。
【００３０】
意図識別子取得部１１８は、確率算出手段１１８１、意図識別子取得手段１１８２を具備する。
【００３１】
ロボット１２は、動作情報格納部１２１、意図識別子受付部１２２、実行部１２３を具備する。
【００３２】
意図判別情報格納部１１１は、２以上の意図判別情報を格納し得る。意図判別情報は、意図識別子と、２以上の学習特徴量群とを対に有する。意図判別情報は、意図識別子と学習特徴量群とが１対１に対応付けられている情報でも良い。また、意図識別子とは、ユーザの意図を識別する情報である。意図識別子は、例えば、ユーザが動かす体の部分であり、例えば、「右手」「左手」「舌」「足」の４つである。また、意図識別子は、例えば、「右手」「左手」の２つであっても良い。意図識別子の数は問わないが、意図識別子の数は少ない方が、通常、脳情報出力装置１１が出力する意図識別子がユーザの意図と合致している可能性は高い、と考えられる。また、学習特徴量群とは、１以上の特徴量を有する情報である。学習特徴量群は、複数の部分学習データの各々から抽出された、1以上の特徴量の集合である。部分学習データとは、学習データを構成する一部分のデータである。学習データとは、意図識別子で識別される意図の元にユーザが一連の行為を行った際に、当該ユーザの脳から取得された一連のデータである。
【００３３】
ここで、意図とは、体の一部（例えば、右手、左手、舌、足など）を動かす行為や、特定のこと（例えば、右手を動かしていること、舌を出したこと、走っていることなど）を想像することなど、ユーザが考えて脳の活動に反映されることである。そして、意図識別子とは、ユーザの行為や、考えたことなどを識別する情報である。
【００３４】
また、学習データは、脳波や脳磁図などの神経活動に起因するデータ、または脳血流に関するデータなどである。学習データは、ＭＥＧ（脳磁計）、またはＥＥＧ（脳波計）等により取得されるデータ、ＮＩＲＳ（近赤外分光分析）、またはｆＭＲＩ（機能的ＭＲＩ）等により取得されるデータである。学習データは、脳から取得される脳活動を示すデータであれば何でもよい。
【００３５】
意図判別情報格納部１１１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。意図判別情報格納部１１１に意図判別情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して意図判別情報が意図判別情報格納部１１１で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された意図判別情報が意図判別情報格納部１１１で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された意図判別情報が意図判別情報格納部１１１で記憶されるようになってもよい。
【００３６】
学習データ取得部１１２は、一の意図の元にユーザが一連の行為を行った際に、当該ユーザの脳から一の学習データを取得する。学習データ取得部１１２は、例えば、近赤外線光計測装置である。近赤外線光計測装置とは、近赤外光を用いて頭皮上から非侵襲的に脳機能マッピングする、「光機能画像法」の原理を応用した装置である。また、学習データ取得部１１２は、例えば、脳波計測装置である。脳波計測装置は、脳波を計測する装置である。脳波を計測する機能を有する装置として、例えば、ＢｉｏＳｅｍｉ社の装置（ＡｃｔｉｖｅＴｗｏシステム）等が存在する。また、学習データ取得部１１２は、例えば、機能的ＭＲＩ（fMRI: functional Magnetic Resonance Imaging）や、PET(Positron Emission Tomography)なども良い。
【００３７】
また、一の学習データとは、一連の行為を行った際に、観測される一連のデータである。一の学習データは、通常、時系列的なデータである。一の学習データは、例えば、１０秒間の、脳の複数地点の血流量を示す情報である。学習データ取得部１１２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。学習データ取得部１１２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００３８】
部分学習データ取得部１１３は、学習データ取得部１１２が取得した学習データから、複数の部分学習データを取得する。部分学習データとは、学習データを構成する一部分である。部分学習データは、１つの学習データから、時間をずらして取得される、ある時間窓のデータである。部分学習データは、例えば、ユーザの一連の行為の終了時を含む所定期間（例えば、３秒）の第一の部分学習データと、当該第一の部分学習データの前の期間であり、所定期間（例えば、３秒）の第二の部分学習データである。また、部分学習データは、例えば、ユーザの一連の行為の終了時を含む所定期間（例えば、３秒）の第一の部分学習データと、当該第一の部分学習データの後の期間であり、所定期間（例えば、３秒）の第三の部分学習データである。
【００３９】
部分学習データ取得部１１３は、学習データのどの部分を切り出し、部分学習データを取得するかは問わない。部分学習データ取得部１１３は、一の学習データから、２つの部分学習データを取得しても良いし、３以上の部分学習データを取得しても良い。部分学習データ取得部１１３は、通常、所定期間の情報を、あらかじめ格納している。所定期間は、例えば、３秒である。また、一連の行為が行われた時間は、例えば、１０秒である。
【００４０】
第一の部分学習データは、例えば、一連の行為の開始から８秒から１０秒までに観測された学習データである。また、第一の部分学習データに対応する所定期間と第二の部分学習データに対応する所定期間とは、通常、同じであるが、異なっても良い。
【００４１】
また、第二の部分学習データとは、例えば、一連の行為の開始から５秒から７秒までに観測された学習データである。一連の行為が行われた時間が、例えば、１０秒の場合、第三の部分学習データは、例えば、一連の行為の開始から１１秒から１３秒の間に観測されたデータである。また、第一の部分学習データに対応する所定期間と第三の部分学習データに対応する所定期間とは、通常、同じであるが、異なっても良い。
【００４２】
部分学習データ取得部１１３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。部分学習データ取得部１１３の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００４３】
学習特徴量群取得部１１４は、部分学習データから学習特徴量群を取得する。部分学習データが複数存在する場合、学習特徴量群取得部１１４は、当該複数の部分学習データの各々から、複数の学習特徴量群を取得する。学習特徴量群は、１以上の特徴量の集合である。学習特徴量群取得部１１４は、例えば、部分学習データに対して信号処理し、特徴量を取得する。ここで、信号処理は、例えば、バイアス補正、ベースライン補正、トレンド除去、平均値計算、ハイパスフィルターによる処理、ローパスフィルターによる処理、FFTによる処理、PCAによる処理、ICAによる処理、Phase Locking 値の算出、移動平均の算出、センサー選択、時間選択、リファレンス補正、ダウンサンプリング、アップサンプリング、パワー計算、包絡線計算（ヒルベルト変換）、空間フィルターによる処理、逆問題フィルターによる処理、などである。そして、特徴量とは、例えば、上記の信号処理により、算出されるデータであり、例えば、平均値、分散、Phase Locking 値などである。なお、学習特徴量群を構成する特徴量は、部分学習データの特性を示すデータであれば、何でも良い。また、学習特徴量群取得部１１４が行う信号処理の数は、複数でも良い。また、上記の各種の信号処理の例は、公知技術であるので詳細な説明を省略する。学習特徴量群取得部１１４は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。学習特徴量群取得部１１４の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００４４】
意図判別情報蓄積部１１５は、学習特徴量群取得部１１４が取得した複数の学習特徴量群と、一の意図を識別する意図識別子とを対応付けて、意図判別情報格納部１１１に蓄積する。この意図識別子と複数の学習特徴量群が意図判別情報である。意図識別子は、ユーザが入力しても良いし、第三者が入力しても良いし、脳情報出力装置１１が予め保持していても良い。意図識別子の入力方法は問わない。意図判別情報蓄積部１１５は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。意図判別情報蓄積部１１５の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００４５】
脳活動データ取得部１１６は、ユーザから脳活動のデータである脳活動データを取得する。脳活動データ取得部１１６は、学習データ取得部１１２と同様の構成である。脳活動データは、ＮＩＲＳ（近赤外分光分析）、ｆＭＲＩ（機能的ＭＲＩ）、ＭＥＧ（脳磁計）、ＥＥＧ（脳波計）により取得されるデータなどである。脳活動データは、脳活動を示すデータであれば何でもよい。脳活動データは、学習データと同じ種類のデータである。つまり、学習データが頭部のヘモグロビン量に関する情報であるヘモグロビン情報である場合、脳活動データもヘモグロビン情報である。脳活動データ取得部１１６は、近赤外線光計測装置、脳波計測装置、脳磁計、機能的ＭＲＩ、ＰＥＴ等である。
【００４６】
特徴量群取得部１１７は、脳活動データから、１以上の特徴量である入力特徴量群を取得する。特徴量群取得部１１７は、学習特徴量群取得部１１４と同様の構成である。つまり、特徴量群取得部１１７は、脳活動データに対して信号処理し、特徴量を取得する。ここで、信号処理は、例えば、バイアス補正、ベースライン補正、トレンド除去、平均値計算、ハイパスフィルターによる処理、ローパスフィルターによる処理、FFTによる処理、PCAによる処理、ICAによる処理、Phase Locking 値の算出、移動平均の算出、センサー選択、時間選択、リファレンス補正、ダウンサンプリング、アップサンプリング、パワー計算、包絡線計算（ヒルベルト変換）、空間フィルターによる処理、逆問題フィルターによる処理、などである。そして、特徴量とは、例えば、上記の信号処理により、算出されるデータであり、例えば、平均値、分散、Phase Locking 値などである。なお、特徴量群取得部１１７が行う信号処理の数は、複数でも良い。
【００４７】
特徴量群取得部１１７は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。特徴量群取得部１１７の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００４８】
意図識別子取得部１１８は、入力特徴量群に対応する意図識別子を、意図判別情報格納部１１１に格納されている２以上の意図判別情報を用いて取得する。意図識別子取得部１１８は、２以上の意図判別情報を学習データとして、入力特徴量群を入力データとして、機械学習のアルゴリズムにより、意図識別子を取得することは好適である。意図識別子取得部１１８は、例えば、Sparse Logistic Regressionと呼ばれる弁別器である。Sparse Logistic Regressionは、ＵＲＬ「https://www。autonlab。org/autonweb/10400。html」に記載されている公知の技術である。また、機械学習のアルゴリズムは問わない。意図識別子取得部１１８は、例えば、ＳＶＭ（２つの分別の場合）、ＳＶＲ、決定木などの機械学習器などでも良い。意図識別子取得部１１８は、取得のアルゴリズムは問わない。
【００４９】
意図識別子取得部１１８は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。意図識別子取得部１１８の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００５０】
確率算出手段１１８１は、意図判別情報格納部１１１の２以上の意図判別情報を用いて、特徴量群取得部１１７が取得した入力特徴量群が、２以上の意図判別情報に含まれる２以上の意図識別子の各々に対応する確率を、２以上の意図識別子ごとに算出する。
【００５１】
意図識別子が２つ（２種類）の場合、例えば、確率算出手段１１８１は、以下のように意図識別子ごとの確率を算出する。つまり、確率算出手段１１８１は、学習特徴量群から、２つのクラス（クラス１［第一の意図識別子］、またはクラス２［第二の意図識別子］）に分けるための境界面の情報を得る。かかる概念を図１６に示す。
次に、確率算出手段１１８１は、境界面からの入力特徴量群の距離を算出する（図１７参照）。そして、確率算出手段１１８１は、当該距離をロジスティック関数（シグモイド関数）に入力し、０〜１の値に変換する。そして、確率算出手段１１８１は、当該変換した値（０〜１）を、第一の意図識別子の確率とする。そして、確率算出手段１１８１は、第二の意図識別子の確率を、「１−第一の意図識別子の確率」により算出する。
【００５２】
また、意図識別子が４つ（４種類）の場合、例えば、確率算出手段１１８１は、以下のように意図識別子ごとの確率を算出する。つまり、上記２つの意図識別子の場合の処理を拡張する。まず、第一の意図識別子と他の意図識別子との２つのクラスが存在すると考え、確率算出手段１１８１は、学習特徴量群から、２つのクラス（クラス１［第一の意図識別子］、またはクラス２［第二の意図識別子または第三の意図識別子または第四の意図識別子）に分けるための境界面の情報を得る。次に、確率算出手段１１８１は、境界面からの入力特徴量群の距離を算出する。そして、確率算出手段１１８１は、当該距離をロジスティック関数（シグモイド関数）に入力し、０〜１の値に変換する。そして、確率算出手段１１８１は、当該変換した値（０〜１）を、第一の意図識別子の確率とする。次に、確率算出手段１１８１は、第二の意図識別子または第三の意図識別子または第四の意図識別子に対応する学習特徴量群（ベクトル）との距離を、「１−第一の意図識別子の確率」により算出する。
【００５３】
そして、次に、、第二の意図識別子と他の意図識別子との２つのクラスが存在すると考え、確率算出手段１１８１は、学習特徴量群から、２つのクラス（クラス１［第二の意図識別子］、またはクラス２［第一の意図識別子または第三の意図識別子または第四の意図識別子）に分けるための境界面の情報を得る。次に、確率算出手段１１８１は、境界面からの入力特徴量群の距離を算出する。そして、確率算出手段１１８１は、当該距離をロジスティック関数（シグモイド関数）に入力し、０〜１の値に変換する。そして、確率算出手段１１８１は、当該変換した値（０〜１）を、第二の意図識別子の確率とする。次に、確率算出手段１１８１は、第一の意図識別子または第三の意図識別子または第四の意図識別子に対応する学習特徴量群（ベクトル）との距離を、「１−第二の意図識別子の確率」により算出する。
【００５４】
そして、次に、第三の意図識別子と他の意図識別子との２つのクラスが存在すると考え、確率算出手段１１８１は、学習特徴量群から、２つのクラス（クラス１［第三の意図識別子］、またはクラス２［第一の意図識別子または第二の意図識別子または第四の意図識別子）に分けるための境界面の情報を得る。次に、確率算出手段１１８１は、境界面からの入力特徴量群の距離を算出する。そして、確率算出手段１１８１は、当該距離をロジスティック関数（シグモイド関数）に入力し、０〜１の値に変換する。そして、確率算出手段１１８１は、当該変換した値（０〜１）を、第三の意図識別子の確率とする。次に、確率算出手段１１８１は、第一の意図識別子または第二の意図識別子または第四の意図識別子に対応する学習特徴量群（ベクトル）との距離を、「１−第三の意図識別子の確率」により算出する。
【００５５】
そして、次に、第四の意図識別子と他の意図識別子との２つのクラスが存在すると考え、確率算出手段１１８１は、学習特徴量群から、２つのクラス（クラス１［第四の意図識別子］、またはクラス２［第一の意図識別子または第二の意図識別子または第三の意図識別子）に分けるための境界面の情報を得る。次に、確率算出手段１１８１は、境界面からの入力特徴量群の距離を算出する。そして、確率算出手段１１８１は、当該距離をロジスティック関数（シグモイド関数）に入力し、０〜１の値に変換する。そして、確率算出手段１１８１は、当該変換した値（０〜１）を、第四の意図識別子の確率とする。次に、確率算出手段１１８１は、第一の意図識別子または第二の意図識別子または第三の意図識別子に対応する学習特徴量群（ベクトル）との距離を、「１−第四の意図識別子の確率」により算出する。
【００５６】
そして、上記で取得した確率をマージすることにより、第一の意図識別子から第四の意図識別子の確率を取得する。ここで、マージとは、前記の第一の意図識別子の確率（Ｐ１）、前記の第一以外の意図識別子の確率（Ｐ２３４）、前記の第二の意図識別子の確率（Ｐ２）、前記の第二以外の意図識別子の確率（Ｐ１３４）、前記の第三の意図識別子の確率（Ｐ３）、前記の第三以外の意図識別子の確率（Ｐ１２４）、前記の第四の意図識別子の確率（Ｐ４）、前記の第四以外の意図識別子の確率（Ｐ１２３）の８つの確率から求める操作のことを言う。マージした第一の意図識別子の確率はＰ１×Ｐ１３４×Ｐ１２４×Ｐ１２３、マージした第二の意図識別子の確率はＰ２３４×Ｐ２×Ｐ１２４×Ｐ１２３、マージした第三の意図識別子の確率はＰ２３４×Ｐ１３４×Ｐ３×Ｐ１２３、マージした第四の意図識別子はＰ２３４×Ｐ１３４×Ｐ１２４×Ｐ４のように求めることが好適である。なお、確率を正規化する操作を加えても良い。ここで、正規化とは、マージした第一の意図識別子の確率から第四の意図識別子の確率までを足した値でそれぞれの確率を割ることで、全てを足した確率が１になるようにする操作である。
【００５７】
確率算出手段１１８１は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。確率算出手段１１８１の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００５８】
意図識別子取得手段１１８２は、確率算出手段１１８１が算出した意図識別子ごとの確率から、最も大きい確率に対応する意図識別子を取得する。意図識別子取得手段１１８２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。意図識別子取得手段１１８２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００５９】
意図識別子出力部１１９は、意図識別子取得部１１８が取得した意図識別子を出力する。ここで、出力とは、ディスプレイへの表示、プロジェクターを用いた投影、プリンタへの印字、音出力、外部の装置への送信、記録媒体への蓄積、他の処理装置や他のプログラム等への処理結果の引渡し等を含む概念である。なお、出力とは、ロボット１２への出力が好適である。意図識別子出力部１１９は、例えば、ロボット１２へ意図識別子を送付する通信手段で実現され得る。
【００６０】
動作情報格納部１２１は、２以上の動作情報を格納し得る。動作情報とは、意図識別子と当該意図識別子に対応する動作を行わせる動作モジュールとの組である。動作モジュールとは、ハードウェアで実現されていても良いし、ソフトウェアで実現されていても良いし、ハードウェアとソフトウェアで実現されていても良い。動作情報格納部１２１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。動作情報格納部１２１に動作情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して動作情報が動作情報格納部１２１で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された動作情報が動作情報格納部１２１で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された動作情報が動作情報格納部１２１で記憶されるようになってもよい。
【００６１】
意図識別子受付部１２２は、脳情報出力装置１１から出力された意図識別子を受け付ける。受け付けとは、通信手段を用いた受信や、ソフトウェアによる情報（意図識別子）の引き渡し等である。
【００６２】
実行部１２３は、意図識別子受付部１２２が受け付けた意図識別子に対応する動作モジュールを実行する。動作モジュールが実現する動作内容は何でも良い。実行部１２３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。実行部１２３の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００６３】
次に、ロボットシステム１の動作について説明する。まず、脳情報出力装置１１の動作について説明する。図３は、脳情報出力装置１１が学習データを取得する動作を説明するフローチャートである。
【００６４】
（ステップＳ３０１）学習データ取得部１１２は、学習データを取得するタイミングであるか否かを判断する。学習データを取得するタイミングであればステップＳ３０２に行き、学習データを取得するタイミングでなければステップＳ３１１に行く。なお、学習データ取得部１１２が学習データを取得する前に、図示しない出力手段が、ユーザに対して、意図に対応する一連の行為（動作や思考、想像など）を行うように指示する旨の出力を行っても良い。
【００６５】
（ステップＳ３０２）意図判別情報蓄積部１１５は、意図識別子を取得する。意図判別情報蓄積部１１５は、例えば、出力手段が出力した指示に対応する意図識別子を取得する。つまり、意図判別情報蓄積部１１５は、出力される指示（例えば、「右手を握ってください」「足を動かしてください」「舌を出してください」など）に対応する意図識別子（例えば、「右手」「足」「舌」など）を格納しており、当該意図識別子を取得する。
【００６６】
（ステップＳ３０３）学習データ取得部１１２は、学習データを取得する。
【００６７】
（ステップＳ３０４）部分学習データ取得部１１３は、カウンタｉに１を代入する。
【００６８】
（ステップＳ３０５）部分学習データ取得部１１３は、ｉ番目の部分学習データを取得するか否かを判断する。ｉ番目の部分学習データを取得するのであればステップＳ３０６に行き、取得しないのであればステップＳ３０９に行く。なお、通常、部分学習データ取得部１１３は、取得するべき部分学習データの数、および部分学習データの範囲（時間を特定する情報など、取得するデータの範囲を特定する情報）を保持している。また、学習データは、通常、一定期間、測定された時系列データである。さらに、部分学習データは、例えば、上述した第一の部分学習データ、第二の部分学習データ、第三の部分学習データなどである。
【００６９】
（ステップＳ３０６）部分学習データ取得部１１３は、ｉ番目の部分学習データを取得する
【００７０】
（ステップＳ３０７）学習特徴量群取得部１１４は、ステップＳ３０６で取得された部分学習データから、学習特徴量群を取得する。この学習特徴量群を、ｉ番目の学習特徴量群とする。
【００７１】
（ステップＳ３０８）部分学習データ取得部１１３は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ３０５に戻る。
【００７２】
（ステップＳ３０９）意図判別情報蓄積部１１５は、ステップＳ３０２で取得された意図識別子と、ステップＳ３０７で取得された２以上の学習特徴量群を用いて、意図判別情報を構成する。意図判別情報は、通常、意図識別子と２以上の学習特徴量群とを有する情報である。
【００７３】
（ステップＳ３１０）意図判別情報蓄積部１１５は、ステップＳ３０９で構成した意図判別情報を、意図判別情報格納部１１１に蓄積する。ステップＳ３０１に戻る。
【００７４】
（ステップＳ３１１）学習データ取得部１１２は、学習データの取得を終了するか否かを判断する。学習データの取得を終了する場合は処理を終了し、学習データの取得を終了しない場合はステップＳ３０１に戻る。なお、例えば、図示しない受付手段がユーザからの終了指示を受け付けた場合、学習データ取得部１１２は、学習データの取得を終了すると判断する。また、例えば、予め決められた個数の学習データを取得した場合（予め決められた個数の意図判別情報が蓄積された場合）、学習データ取得部１１２は、学習データの取得を終了すると判断しても良い。その他、学習データの取得を終了するとの判断アルゴリズムは問わない。
【００７５】
なお、図３のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。
【００７６】
図４は、脳情報出力装置１１が学習データを用いて、意図識別子を取得する動作を説明するフローチャートである。
【００７７】
（ステップＳ４０１）脳活動データ取得部１１６は、脳活動データを取得したか否かを判断する。脳活動データを取得すればステップＳ４０２に行き、脳活動データを取得しなければステップＳ４０１に戻る。
【００７８】
（ステップＳ４０２）特徴量群取得部１１７は、ステップＳ４０１で取得された脳活動データから、入力特徴量群を取得する。
【００７９】
（ステップＳ４０３）意図識別子取得部１１８は、意図判別情報格納部１１１に格納されている２以上の意図判別情報を読み出す。
【００８０】
（ステップＳ４０４）確率算出手段１１８１は、カウンタｉに１を代入する。
【００８１】
（ステップＳ４０５）確率算出手段１１８１は、ステップＳ４０３で読み出された２以上の意図判別情報の中に、ｉ番目の意図識別子が存在するか否かを判断する。ｉ番目の意図識別子が存在すればステップＳ４０６に行き、ｉ番目の意図識別子が存在しなければステップＳ４０９に行く。
【００８２】
（ステップＳ４０６）確率算出手段１１８１は、ステップＳ４０３で読み出された２以上の意図判別情報を用いて、ステップＳ４０２で取得された入力特徴量群が、ｉ番目の意図識別子に対応する特徴量群である確率を算出する。確率算出手段１１８１は、上述したように、例えば、入力特徴量群とｉ番目の意図識別子に対応する学習特徴量群との距離を算出する。そして、当該距離をロジスティック関数に代入し、確率を算出する。なお、ロジスティック関数の情報は、確率算出手段１１８１が予め保持している。また、確率算出手段１１８１は、一の意図識別子に対応する確率と、他の意図識別子に対応する確率とを同じアルゴリズムで算出する必要がないことは、上述した通りである。
【００８３】
（ステップＳ４０７）確率算出手段１１８１は、ｉ番目の意図識別子と、ステップＳ４０６で算出した確率を対にして、少なくとも一時的にメモリ等の記憶媒体に蓄積する。
【００８４】
（ステップＳ４０８）確率算出手段１１８１は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ４０５に戻る。
【００８５】
（ステップＳ４０９）意図識別子取得手段１１８２は、ステップＳ４０７で蓄積された確率の中で、最も大きい確率に対応する意図識別子を取得し、意図識別子出力部１１９が、当該意図識別子をロボット１２に出力する。ステップＳ４０１に戻る。
【００８６】
なお、図４のフローチャートにおいて、ループ（Ｓ４０５からＳ４０８）の中で、各意図識別子に対応する確率を算出したが、処理をループさせずに、各意図識別子に対応する確率を算出しても良い。
【００８７】
また、図４のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。
【００８８】
次に、ロボット１２の動作について、図５のフローチャートを用いて説明する。
【００８９】
（ステップＳ５０１）意図識別子受付部１２２は、脳情報出力装置１１から出力された意図識別子を受け付けたか否かを判断する。意図識別子を受け付ければステップＳ５０２に行き、意図識別子を受け付けなければステップＳ５０１に戻る。
【００９０】
（ステップＳ５０２）実行部１２３は、ステップＳ５０１で受け付けられた意図識別子に対応する動作モジュールを、動作情報格納部１２１から読み出す。
【００９１】
（ステップＳ５０３）実行部１２３は、ステップＳ５０２で読み出した動作モジュールを実行する。ステップＳ５０１に戻る。
【００９２】
以上の処理により、ユーザが意図した行為（思考を含む）に対応する動作が、ロボット１２により行われる。
【００９３】
なお、図５のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。
【００９４】
以下、本実施の形態におけるロボットシステム１の具体的な動作について説明する。ロボットシステム１の概念図は図１である。以下の具体例は、一つの実験結果である。
【００９５】
今、脳情報出力装置１１は、いわゆる脳・機械インタフェース（左手・右手の実運動）として機能する電子機器である。そして、脳情報出力装置１１から出力される意図識別子は、ロボット１２に送付され、ロボット１２は意図識別子に対応した動作を行う、とする。
【００９６】
また、学習データ取得部１１２、および脳活動データ取得部１１６は、近赤外線光計測装置である。そして、学習データおよび脳活動データは、ＮＩＲＳデータである。ＮＩＲＳデータとは、頭部のヘモグロビン量を示すヘモグロビン情報の集合である。
【００９７】
また、ここでの近赤外線光計測装置に設置されているセンサーは、図６に示すように、運動に関する脳活動が起こる左右の第１次運動野付近に８本を取り付けられている。そして、本具体例において、学習データは、１２個（左手６個、右手６個）とした。これは、センサーの装着時間、学習データ取得時間を必要最低限にするためである。図６において、丸の図形はＮＩＲＳのチャネルを示し、丸の図形を繋ぐチャネルは論理チャネルを示す。論理チャネルは、実際の脳活動を測定する位置を示す。
【００９８】
また、ここでは、意図識別子は「左手」「右手」の２種類である、とする。そして、ユーザに対して、１０秒休憩させ、休憩後に１０秒間、意図識別子に対応する動作（「左手を握ったり開いたりする動作を１Ｈｚで行う」、または「右手を握ったり開いたりする動作を１Ｈｚで行う」）を行わせた。そして、その間、学習データを取得した。そして、休憩と一連の行為（タスク）を、５分間行った。
【００９９】
そして、学習データ取得部１１２は、例えば、図７に示す波形からなる学習データを取得する。この波形は、ヘモグロビン量の時間的推移を示すデータである。
【０１００】
次に、部分学習データ取得部１１３は、学習データ取得部１１２が取得した学習データから、２つの部分学習データを取得する（図８参照）。つまり、部分学習データ取得部１１３は、図７の波形Ｓ１１から、第一の部分学習データＳ１２−１、および第二の部分学習データＳ１２−２を切り出す。第一の部分学習データＳ１２−１は、例えば、ユーザの一連の行為の終了時を含む所定期間（例えば、３秒）の部分学習データである。第二の部分学習データＳ１２−２は、例えば、第一の部分学習データの前の期間であり、所定期間（例えば、３秒）の部分学習データである。第一の部分学習データＳ１２−１と第二の部分学習データＳ１２−２は、連続していても良いが、連続していなくても良い。
【０１０１】
そして、次に、学習特徴量群取得部１１４は、第一の部分学習データＳ１２−１から学習特徴量群（学習特徴量群ＰＳ１）を取得する。学習特徴量群ＰＳ１の例は、図９である。
【０１０２】
そして、学習特徴量群取得部１１４は、第二の部分学習データＳ１２−２からも学習特徴量群（学習特徴量群ＰＳ２）を取得する。
【０１０３】
そして、意図判別情報蓄積部１１５は、意図識別子（「左手」または「右手」）と、「学習特徴量群ＰＳ１」「学習特徴量群ＰＳ２」とを対応付けた意図判別情報を構成する。以上の処理二より、図１０に示すように、脳情報出力装置１１にとって、一つの学習データが、擬似的に複数の学習データであるように捉えられる。
【０１０４】
次に、意図判別情報蓄積部１１５は、この意図判別情報を意図判別情報格納部１１１に蓄積する。
【０１０５】
そして、以上の処理を、学習データの分だけ、繰り返して行う。そして、意図判別情報格納部１１１に、例えば、図１１に示すような複数の意図判別情報が蓄積される。以上により、意図判別情報格納部１１１において、意図判別情報が学習できた。
【０１０６】
次に、脳情報出力装置１１が学習データを用いて、意図識別子を取得する動作を説明する。
【０１０７】
ユーザが、例えば、「右手」を動かしている動作を想像する、とする。そして、脳活動データ取得部１１６は、脳活動データを取得した、とする。
【０１０８】
次に、特徴量群取得部１１７は、取得された脳活動データから、入力特徴量群を取得する。
【０１０９】
次に、意図識別子取得部１１８は、意図判別情報格納部１１１に格納されている２以上の意図判別情報（図１１）を読み出す。なお、図１１は、一の意図識別子に対して、複数の学習特徴量群を有するが、一の意図識別子に対して、一の学習特徴量群でも良い。一の意図識別子に対して一の学習特徴量群が対応する場合、例えば、複数の学習特徴量群を構成する特徴量ごとに、平均値や中央値などの代表値を取得し、特徴量ごとに、一の代表値が決定され、管理されている。また、図１１において、学習特徴量群は、２つの特徴量のみを有するが、通常、多数の特徴量を有することは言うまでもない。
【０１１０】
次に、確率算出手段１１８１は、「左手」または「右手」の意図識別子ごとに、入力特徴量群が、意図識別子に対応する特徴量群である確率を算出する。確率の算出方法の例については、上述した通りである。
【０１１１】
次に、意図識別子取得手段１１８２は、算出された確率の中で、最も大きい確率に対応する意図識別子を取得する。ここで、意図識別子取得手段１１８２は、意図識別子「右手」を得た、とする。そして、意図識別子取得手段１１８２は、意図識別子「右手」をロボット１２に出力する。
【０１１２】
次に、ロボット１２の意図識別子受付部１２２は、意図識別子「右手」を受け付ける。そして、実行部１２３は、受け付けられた意図識別子「右手」に対応する動作モジュールを、動作情報格納部１２１から読み出す。動作モジュールは、例えば、ロボット１２の右腕を上げる動作を行うモジュールである。
【０１１３】
そして、実行部１２３は、読み出した動作モジュールを実行する。つまり、ロボット１２が右腕を上げる。
【０１１４】
以上の処理により、ロボット１２が、ユーザの意図に従った動作を行う。
【０１１５】
なお、上記内容の実験を、１９名のユーザに対して行った。そして、７８．８％の精度で、右手・左手の運動を脳活動から判別できた（図１２）。図１２は、各人、１２回の脳活動データを取得したところ、１２回とも正解だったユーザが３人、１１回正解だったユーザが３人、１０回正解だったユーザが２人、９回正解だったユーザが１人、８回正解だったユーザが５人、７回正解だったユーザが１人、６回正解だったユーザが３人、５回正解だったユーザが１人であることを示す。
【０１１６】
従って、上記実験結果によれば、高い精度でユーザの意図を出力することができる、ことが分かった。
【０１１７】
以上、本実施の形態によれば、短時間の準備でも、ユーザの意図を精度高く取得できる。上記の実験では、５分のセンサーの設置時間、および５分の学習時間により、７８．８％の精度の結果が得られた。
【０１１８】
なお、本実施の形態において、学習データの取得、部分学習データの取得および意図判別情報の蓄積は、脳情報出力装置１１とは異なる他の装置で行ってもよい。かかる場合、ロボットシステム２の構造は、図１３に示すような構造となる。つまり、ロボットシステム２は、学習装置２１、脳情報出力装置２２、ロボット１２を具備する。そして、学習装置２１は、意図判別情報格納部１１１、学習データ取得部１１２、部分学習データ取得部１１３、学習特徴量群取得部１１４、意図判別情報蓄積部１１５を具備する。さらに、脳情報出力装置２２は、意図判別情報格納部１１１、脳活動データ取得部１１６、特徴量群取得部１１７、意図識別子取得部１１８、意図識別子出力部１１９を具備する。
【０１１９】
さらに、本実施の形態における処理は、ソフトウェアで実現しても良い。そして、このソフトウェアをソフトウェアダウンロード等により配布しても良い。また、このソフトウェアをＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体に記録して流布しても良い。なお、このことは、本明細書における他の実施の形態においても該当する。なお、本実施の形態における情報処理装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、２以上の意図判別情報を記憶媒体に格納しており、コンピュータを、ユーザから脳活動のデータである脳活動データを取得する脳活動データ取得部と、前記脳活動データから、１以上の特徴量である入力特徴量群を取得する特徴量群取得部と、前記入力特徴量群に対応する意図識別子を、前記意図判別情報格納部に格納されている２以上の意図判別情報から取得する意図識別子取得部と、前記意図識別子取得部が取得した意図識別子を出力する意図識別子出力部として機能させるためのプログラムである。
【０１２０】
また、上記プログラムにおいて、コンピュータを、一の意図の元にユーザが一連の行為を行った際に、当該ユーザの脳から一の学習データを取得する学習データ取得部と、前記学習データ取得部が取得した学習データから、当該学習データを構成する一部分である部分学習データを複数、取得する部分学習データ取得部と、前記複数の部分学習データの各々から、１以上の特徴量である学習特徴量群を複数、取得する学習特徴量群取得部と、前記学習特徴量群取得部が取得した複数の学習特徴量群と、前記一の意図を識別する意図識別子とを対応付けて、前記記憶媒体に蓄積する意図判別情報蓄積部としてさらに機能させることは好適である。
【０１２１】
また、上記プログラムにおいて、前記意図識別子取得部は、前記意図判別情報格納部の２以上の意図判別情報を用いて、前記特徴量群取得部が取得した入力特徴量群が、前記２以上の意図判別情報に含まれる２以上の意図識別子の各々に対応する確率を、前記２以上の意図識別子ごとに算出する確率算出手段と、前記確率算出手段が算出した意図識別子ごとの確率から、最も大きい確率に対応する意図識別子を取得する意図識別子取得手段とを具備するものとして、コンピュータを機能させることは好適である。
【０１２２】
また、上記プログラムにおいて、前記部分学習データ取得部は、前記学習データ取得部が取得した学習データから、前記一連の行為の終了時を含む所定期間の第一の部分学習データと、当該第一の部分学習データの前の期間であり、前記所定期間の第二の部分学習データとを取得するものとして、コンピュータを機能させることは好適である。
【０１２３】
また、上記プログラムにおいて、前記部分学習データ取得部は、前記学習データ取得部が取得した学習データから、前記一連の行為の終了時を含む所定期間の第一の部分学習データと、当該第一の部分学習データの後の期間であり、前記所定期間の第三の部分学習データとを取得するものとして、コンピュータを機能させることは好適である。
【０１２４】
また、図１４は、本明細書で述べたプログラムを実行して、上述した実施の形態の脳情報出力装置等を実現するコンピュータの外観を示す。上述の実施の形態は、コンピュータハードウェア及びその上で実行されるコンピュータプログラムで実現され得る。図１４は、このコンピュータシステム３４０の概観図であり、図１５は、コンピュータシステム３４０のブロック図である。
【０１２５】
図１４において、コンピュータシステム３４０は、ＦＤドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブを含むコンピュータ３４１と、キーボード３４２と、マウス３４３と、モニタ３４４とを含む。
【０１２６】
図１５において、コンピュータ３４１は、ＦＤドライブ３４１１、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３４１２に加えて、ＭＰＵ３４１３と、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３４１２及びＦＤドライブ３４１１に接続されたバス３４１４と、ブートアッププログラム等のプログラムを記憶するためのＲＯＭ３４１５とに接続され、アプリケーションプログラムの命令を一時的に記憶するとともに一時記憶空間を提供するためのＲＡＭ３４１６と、アプリケーションプログラム、システムプログラム、及びデータを記憶するためのハードディスク３４１７とを含む。ここでは、図示しないが、コンピュータ３４１は、さらに、ＬＡＮへの接続を提供するネットワークカードを含んでも良い。
【０１２７】
コンピュータシステム３４０に、上述した実施の形態の脳情報出力装置等の機能を実行させるプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ３５０１、またはＦＤ３５０２に記憶されて、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３４１２またはＦＤドライブ３４１１に挿入され、さらにハードディスク３４１７に転送されても良い。これに代えて、プログラムは、図示しないネットワークを介してコンピュータ３４１に送信され、ハードディスク３４１７に記憶されても良い。プログラムは実行の際にＲＡＭ３４１６にロードされる。プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ３５０１、ＦＤ３５０２またはネットワークから直接、ロードされても良い。
【０１２８】
プログラムは、コンピュータ３４１に、上述した実施の形態の脳情報出力装置等の機能を実行させるオペレーティングシステム（ＯＳ）、またはサードパーティープログラム等は、必ずしも含まなくても良い。プログラムは、制御された態様で適切な機能（モジュール）を呼び出し、所望の結果が得られるようにする命令の部分のみを含んでいれば良い。コンピュータシステム３４０がどのように動作するかは周知であり、詳細な説明は省略する。
【０１２９】
なお、上記プログラムにおいて、ハードウェアによって行われる処理、例えば、出力ステップにおけるモデムやインターフェースカードなどで行われる処理（ハードウェアでしか行われない処理）は含まれない。
【０１３０】
また、上記プログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、あるいは分散処理を行ってもよい。
【０１３１】
また、上記各実施の形態において、各処理（各機能）は、単一の装置（システム）によって集中処理されることによって実現されてもよく、あるいは、複数の装置によって分散処理されることによって実現されてもよい。
【０１３２】
本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。
【産業上の利用可能性】
【０１３３】
以上のように、本発明にかかる脳情報出力装置は、短時間の準備でも、ユーザの意図を精度高く取得できる、という効果を有し、脳・機械インタフェース等として有用である。
【符号の説明】
【０１３４】
１１、２２  脳情報出力装置
１２  ロボット
２１  学習装置
１１１  意図判別情報格納部
１１２  学習データ取得部
１１３  部分学習データ取得部
１１４  学習特徴量群取得部
１１５  意図判別情報蓄積部
１１６  脳活動データ取得部
１１７  特徴量群取得部
１１８  意図識別子取得部
１１９  意図識別子出力部
１２１  動作情報格納部
１２２  意図識別子受付部
１２３  実行部
１１８１  確率算出手段
１１８２  意図識別子取得手段
【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１】
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【図６】
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【図１２】
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