(57)【要約】【課題】非侵襲的に脳活動の情報を取得して被制御装置の制御を行う制御システムの提供。【解決手段】データ処理装置が脳波信号、血流信号等の脳活動の情報を取得した場合（Ｓ１１：ＹＥＳ）、その情報に基づいて脳活動を解析する（Ｓ１２）。そしてブレインハットを装着したユーザが「暑い」と感じているか否かを判断し（Ｓ１３）、「暑い」と感じていると判断した場合（Ｓ１３：ＹＥＳ）、冷房を作動させる制御信号を生成して（Ｓ１４）、生成した制御信号を空気調和機へ送信する（Ｓ１５）。一方、「暑い」と感じていないと判断した場合（Ｓ１３：ＮＯ）、「寒い」と感じているか否かを判断し（Ｓ１６）、「寒い」と感じていると判断した場合（Ｓ１６：ＹＥＳ）、暖房を作動させる制御信号を生成して（Ｓ１７）、生成した制御信号を空気調和機へ送信する（Ｓ１５）。【選択図】図８
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
制御対象となる被制御装置と、該被制御装置を制御する制御装置とを備える制御システムにおいて、
前記制御装置は、観測対象者の脳活動を非侵襲的に観測する観測手段と、該観測手段による観測結果に基づいて前記観測対象者に関する生体情報を推定する推定手段とを備え、該推定手段による推定結果に基づいて前記被制御装置を制御するようにしてあることを特徴とする制御システム。
【請求項２】
前記観測手段は、前記観測対象者の脳活動を非侵襲的に観測するｆＭＲＩ装置であることを特徴とする請求項１に記載の制御システム。
【請求項３】
前記観測手段は、前記観測対象者に装着される、脳が発生する電場を計測する第１センサと、脳内の血流状態を計測する第２センサとを備えることを特徴とする請求項１に記載の制御システム。
【請求項４】
前記第１センサは、ＥＥＧであり、前記第２センサはＮＩＲＳであることを特徴とする請求項３に記載の制御システム。
【請求項５】
前記第１センサは、ＭＥＧであり、前記第２センサはｆＭＲＩであることを特徴とする請求項３に記載の制御システム。
【請求項６】
前記被制御装置は、情報処理装置、又は通信装置を含む電気機器であることを特徴とする請求項１乃至請求項５の何れか１つに記載の制御システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、非侵襲的に脳活動の情報を取得して被制御装置の制御を行う制御システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
照明装置、テレビ受像機、オーディオ装置、空気調和機、電子調理器のような家電機器、パーソナルコンピュータ、携帯電話機、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）のような情報通信機器等の各種電気機器が普及している。
【０００３】
このような電気機器の制御は、ユーザ自身が電気機器を直接的に操作するか、又は赤外線通信等を利用した遠隔操作によって行われる。また、近年では、インターネット網のような通信網を介してユーザの指示を与えることにより、各種電気機器を制御するシステムも提案されている。例えば、特許文献１には、インターネット網に接続された端末装置にてウェブブラウザを起動し、ウェブブラウザを通じて電気機器にアクセスすることにより、その電気機器を遠隔制御するシステムが提案されている。
【０００４】
更に、ユーザに無線通信機器を携帯させておき、その無線通信機器が自宅を中心とした所定のエリア内に存在するか否かを検出することにより、ユーザが自宅に近づいたときに自動的に空気調和機、照明装置等の電源を投入するホームコントロールシステムも提案されている（例えば、特許文献２参照）。
【特許文献１】特開２００１−５３７７９号公報
【特許文献２】特開平８−７９８４０号公報
【特許文献３】国際公開第０３／０５７０３５号パンフレット
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に記載された遠隔制御システムでは、パーソナルコンピュータからウェブブラウザを起動し、自宅に設置してある電気機器へアクセスして遠隔制御を行わなければならないため、操作が不慣れな者、身体に障害を持つ者、高齢者等にとっては敷居が高く、また、そうでない者にとっても煩わしさを感じるという問題点を有している。
【０００６】
また、特許文献２に記載されたホームコントロールシステムではユーザによる操作を必要せず、電気機器の電源のオン・オフ、又は予め設定された設定値への制御を自動的に実行することが可能であるが、例えば、空気調和機による温度調整、予め設定されていない照明装置の電源の投入等のユーザを含めた環境下での細やかな制御は前述したホームコントロールシステムでは実現できないという問題点を有している。
【０００７】
ところで、近年の生体計測技術の進歩はめざましく、従来測定が困難で誤差も大きかった脳から発生する微弱電場（脳波）及び微弱磁場（脳磁波）の計測精度は、年々向上している。また、計測した脳波、脳磁波に基づいて脳内の電流源の位置を高精度に推定するアルゴリズムも提案されている（例えば、特許文献３参照）。
【０００８】
そこで、脳内の電流源の位置を高精度に推定することで得られる情報を基にユーザの身体的状態、感情等を示す生体情報を推定し、その推定結果に従って各種電気機器を制御することにより、そのユーザにとって快適な環境を創り出すことができる制御システムの構築が望まれている。
【０００９】
本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであり、ユーザの手による操作を受付けることなく、被制御装置を細やかに制御することができる制御システムを提供することを目的とする。
【００１０】
本発明の他の目的は、ユーザの身体的状態、感情等を示す生体情報に応じて被制御装置を制御することができる制御システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
第１発明に係る制御システムは、制御対象となる被制御装置と、該被制御装置を制御する制御装置とを備える制御システムにおいて、前記制御装置は、観測対象者の脳活動を非侵襲的に観測する観測手段と、該観測手段による観測結果に基づいて前記観測対象者に関する生体情報を推定する推定手段とを備え、該推定手段による推定結果に基づいて前記被制御装置を制御するようにしてあることを特徴とする。
【００１２】
第１発明にあっては、制御装置にて観測対象者の脳活動を非侵襲的に観測し、観測結果に基づいて観測対象者に関する生体情報を推定し、その推定結果に基づいて被制御装置を制御するようにしている。そのため、観測対象者（ユーザ）の身体的状態、感情等の生体情報に応じた制御が実行される。
【００１３】
第２発明に係る制御システムは、前記観測手段は、前記観測対象者の脳活動を非侵襲的に観測するｆＭＲＩ装置であることを特徴とする。
【００１４】
第２発明にあっては、空間分解能が高いｆＭＲＩに基づいて脳活動の観測を行うため、正確な生体情報の推定が可能となる。
【００１５】
第３発明に係る制御システムは、前記観測手段は、前記観測対象者に装着される、脳が発生する電場を計測する第１センサと、脳内の血流状態を計測する第２センサとを備えることを特徴とする。
【００１６】
第３発明にあっては、第１センサにより得られる信号は、時間分解能に優れているが、空間分解能は劣るという特性を有しており、第２センサにより得られる信号は、空間分解能に優れているが、時間分解能は劣るという特性を有している。よって、これらの信号を組み合わせて使用し、それぞれの長所を活かすことにより正確な生体情報の推定が可能となる。
【００１７】
第４発明に係る制御システムは、前記第１センサは、ＥＥＧであり、前記第２センサはＮＩＲＳであることを特徴とする。
【００１８】
第４発明にあっては、時間分解能に優れたＥＥＧと空間分解能に優れたＮＩＲＳとの組み合わせにより脳活動を観測するため、それぞれの長所を活かすことにより正確な生体情報の推定が可能となる。
【００１９】
第５発明に係る制御システムは、前記第１センサは、ＭＥＧであり、前記第２センサはｆＭＲＩであることを特徴とする。
【００２０】
第５発明にあっては、時間分解能に優れたＭＥＧと空間分解能に優れたｆＭＲＩとの組み合わせにより脳活動を観測するため、それぞれの長所を活かすことにより正確な生体情報の推定が可能となる。
【００２１】
第６発明に係る制御システムは、前記被制御装置は、情報処理装置、又は通信装置を含む電気機器であることを特徴とする。
【００２２】
第６発明にあっては、制御装置が制御する被制御装置は、情報処理装置、又は通信装置を含む電気機器であるため、照明装置、テレビ受像機、オーディオ装置、空気調和機、電子調理器等の家電機器、パーソナルコンピュータ、携帯電話機、ＰＤＡ等の情報通信機器等の制御が可能となる。また、近年、人と接することを目的とする娯楽性を持った情報家電機器としてペット型ロボットが人気を博しており、更に、高齢化社会に伴って自律型ロボットの登場が期待されているが、これらのロボットについてもユーザの生体情報に応じて制御することが可能となる。
【発明の効果】
【００２３】
第１発明による場合は、観測対象者の脳活動を非侵襲的に観測し、観測結果に基づいて観測対象者に関する生体情報を推定し、その推定結果に基づいて被制御装置を制御するようにしている。そのため、ユーザの身体的状態、感情等の生体情報に応じて被制御装置を制御することができ、例えば、ユーザが「暑い」と感じている場合には、空気調和機を作動させるだけでなく、温度調節も行うことにより、そのユーザにとって快適な環境を創り出すことが可能となる。また、非侵襲的に脳活動を観測する構成としたため、侵襲的に脳活動を観測する装置と比較した場合、ユーザに対する肉体的負担及び精神的負担を軽減することができる。
【００２４】
第２発明による場合は、空間分解能が高いｆＭＲＩを使用することにより脳活動の状態を正確に把握することができ、生体情報の推定精度を高めることができる。
【００２５】
第３発明による場合は、脳活動の時間分解能に優れている脳が発生する電場と、脳活動の空間分解能に優れている脳内の血流状態を示す信号とを組み合わせて、脳活動を非侵襲的に観測するようにしたので、脳活動の状態を正確に把握することができる。
【００２６】
第４発明による場合は、ＥＥＧは時間分解能に優れており、ＮＩＲＳは空間分解能に優れているため、両者を組み合わせて使用することにより、脳活動の状態を正確に把握することができ、生体情報の推定精度を高めることができる。
【００２７】
第５発明による場合は、ＭＥＧは時間分解能に優れており、ｆＭＲＩは空間分解能に優れているため、両者を組み合わせて使用することにより、脳活動の状態を正確に把握することができ、生体情報の推定精度を高めることができる。
【００２８】
第６発明による場合は、制御装置が制御する被制御装置は、情報処理装置、又は通信装置を含む電気機器であるため、照明装置、テレビ受像機、オーディオ装置、空気調和機、電子調理器等の家電機器、パーソナルコンピュータ、携帯電話機、ＰＤＡ等の情報通信機器等の制御が可能となる。また、ペット型ロボット、自律型ロボット等についてもユーザの生体情報に応じた制御が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
以下、本発明をその実施の形態を示す図面に基づいて具体的に説明する。
実施の形態１．
本実施の形態では、ユーザの脳活動を非侵襲的に観測する観測手段としてｆＭＲＩ装置（fMRI : functional magnetic resonance imaging）を採用する。ｆＭＲＩ装置から出力されるデータに基づき、ユーザが「明るい」と感じているか、又は「暗い」と感じているかを推定し、「暗い」と感じている場合には照明装置を作動させることを行う。
【００３０】
図１はｆＭＲＩ装置により得られる画像の一例を示す模式図である。図１（ａ）は明るい画面を見たときの脳画像を示しており、図１（ｂ）は暗い画面を見たときの脳画像を示している。左上、右上、左下の各像はそれぞれ正面、側面、上面から観測した脳画像を示している。なお、この画像は実際の脳画像（機能的画像）と同程度の解像度を有している。
【００３１】
明るい画面を見た場合と暗い画面を見た場合とでは、シグナルの変化は１％程度に過ぎず、しかも８ビットでは表示しきれない程度の微妙な明暗に情報が含まれる。更に大きなノイズが印加されているため、両脳画像の単純な目視からは明るい画面を見ているのか、又は暗い画面を見ているのかを判別することは不可能である。
【００３２】
そこで、本実施の形態では、視覚野に対応した領域において脳の表面に相当する部分から数百画素を抽出し、機械学習のアルゴリズムを適用した。なお、ｆＭＲＩを用いた視覚野の脳活動解析から、見ている縞模様の傾きを予測する手法が提案されており（Kamitani, Y., Tong, F. (2005). Decording the visual and subjective contents of the human brain. Nature Neuroscience, 8, 5, 679-685）、本実施の形態では、上記手法と同様の手法を用いることにより、見ている画面の明るさを推定することを行う。
【００３３】
図２は機械学習アルゴリズムの要部を説明する説明図である。本実施の形態では、黒色の画面の中央に１つだけ白色の点を配した「暗い」画面と、黒色の画面に多数の白色の点を配した「明るい」画面とを用意し、ユーザに何れかの画面を見せてトレーニングを行う。「明るい」画面を見せている場合には「明るい」ことを検出する検出器の出力が、「暗い」画面を見せている場合には「暗い」ことを検出する検出器の出力がそれぞれ最大となるような重み付けを機械学習アルゴリズムにより見出す。重み付けを見出した後、再度、ユーザに何れかの画面を見せ、２つの検出器の出力に基づいて「明るい」画面をみているのか、又は「暗い」画面を見ているのかの推定を行う。
【００３４】
図３は機械学習アルゴリズムを用いて推定を行ったときの推定精度を示すグラフである。横軸は「明るい」と予測したか、又は「暗い」と予測したかの何れかの項目を示しており、縦軸は予測される明るさの割合を示している。１２秒間同じ画面を見たときの脳画像の平均を一試行とした場合、４４試行中４２試行で正解が得られ、非常に推定精度が高いことが分かった。
【００３５】
次に、本実施の形態の制御システムの構成について説明する。図４は実施の形態１に係る制御システムの構成を示す模式図である。ユーザの脳活動の情報はｆＭＲＩ装置２６０により観測される。このｆＭＲＩ装置２６０はデータ処理装置２０に接続されている。本実施の形態では、ｆＭＲＩ装置２６０が取得した脳活動の情報をデータ処理装置２０にて解析し、その解析結果に基づいて被制御装置としての照明装置６０を制御することを想定している。
【００３６】
データ処理装置２０は、具体的には、パーソナルコンピュータ、ワークステーション等であり、ｆＭＲＩ装置２６０から送信されるデータの解析処理を行う。データ処理装置２０は、ＣＰＵ２１を備えており、このＣＰＵ２１には、ＲＯＭ２３、ＲＡＭ２４、ＨＤＤ２５、通信ＩＦ２６、入力ＩＦ２７、出力ＩＦ２８、制御部２９等のハードウェアがバス２２を介して接続されている。ＣＰＵ２１は、ＲＯＭ２３に予め格納された制御プログラムをＲＡＭ２４上にロードして実行することにより、前述のハードウェア各部を制御し、全体として本発明に係る制御システムを実現する装置として機能させる。
【００３７】
ＨＤＤ２５は、磁気記録媒体を有する記憶装置であり、通信ＩＦ２６にて受信したデータ、そのデータに基づく解析結果等を記憶する。入力ＩＦ２７は、データ処理装置２０の外部にキーボード、マウス等の入力デバイス２７０を接続するためのインタフェースであり、解析開始指示、解析結果の出力指示等の操作を受付ける。出力ＩＦ２８は、液晶ディスプレイ装置、プリンタ装置等の出力デバイス２８０を接続するためのインタフェースであり、受信したデータ、解析結果等の表示及び印刷を行う。
【００３８】
制御部２９は、被制御装置である照明装置６０へ送信すべき制御信号を生成する信号生成回路、生成した信号を赤外線通信等の無線通信により照明装置６０へ送信する通信回路等を備えている。
【００３９】
図５はデータ処理装置が実行する処理の処理手順を説明するフローチャートである。データ処理装置２０のＣＰＵ２１は、通信ＩＦ２６を監視することによりｆＭＲＩデータを取得したか否かを判断する（ステップＳ１）。ｆＭＲＩデータを取得していないと判断した場合（Ｓ１：ＮＯ）、ｆＭＲＩデータを取得するまで待機する。
【００４０】
ｆＭＲＩデータを取得したと判断した場合（Ｓ１：ＹＥＳ）、前述した手法によりｆＭＲＩデータを用いて脳活動の解析を行う（ステップＳ２）。この解析では、対象のユーザが「明るい」と感じているか、又は「暗い」と感じているかなどのユーザの状態に関する情報（生体情報）を推定する。
【００４１】
ＣＰＵ２１は、ステップＳ２での解析結果に基づいて、ユーザが「暗い」と感じているか否かを判断する（ステップＳ３）。脳活動の解析結果に基づいてユーザが「暗い」と感じていると判断した場合（Ｓ３：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、制御部２９に指示を与えて照明装置６０をオンにするための制御信号を生成させる（ステップＳ４）。次いで、ＣＰＵ２１は、生成した制御信号を照明装置６０へ送信する（ステップＳ５）。一方、ステップＳ３において、ユーザが「暗い」と感じていない場合には（Ｓ３：ＮＯ）、制御信号を送信することなく本フローチャートによる処理を終了する。
【００４２】
なお、本実施の形態では、脳活動の解析に基づいてユーザが「暗い」と感じていると判断した場合、データ処理装置２０は照明装置６０を作動させて照明をつける構成としたが、更にユーザの脳活動の状態からユーザが感じている明るさを推定し、推定した明るさに基づいて照明装置６０の明るさを調節するようにしてもよい。
【００４３】
実施の形態２．
実施の形態１では、ｆＭＲＩ装置２６０により得られるデータに基づいて脳活動を解析し、その解析結果に応じて照明装置６０を作動させる構成としたが、脳活動を非侵襲的に観測する観測手段として、時間分解能に優れた脳波計（EEG : electroencephalogram）と空間分解能に優れた近赤外センサ（NIRS : Near Infrared Radiation Sensor）とを使用し、これらのセンサから得られた観測結果を組合わせて脳活動の情報を取得する構成としてもよい。
【００４４】
図６は脳活動を非侵襲的に観測する観測手段としてのブレインハットを示す模式図である。ブレインハット１０は、人間の頭部を覆うように帽子状をなした布製の下地体１００に、２種類の第１センサ１０１、第２センサ１０２を複数個（例えば、数十個〜数百個）ずつ設けた構成をなしている。これらの第１センサ１０１及び第２センサ１０２は、等ピッチ（例えば、数ミリ間隔）で配設されている。
【００４５】
第１センサ１０１は、具体的には電極を有する脳波計であり、外部からの刺激を受けて脳内の神経細胞が発生する電流に起因する微弱な電場（脳波）を検出する。各第１センサ１０１は、自身が設置された各部位での脳活動に伴う電場の経時的変化を計測して出力する。第１センサ１０１は、時間分解能に優れており、数ミリ秒単位での計測が可能である。
【００４６】
第２センサ１０２は、具体的には近赤外センサであって、比較的短い波長を持つ赤外光を出射する発光素子とその赤外光の反射光を受ける受光素子とを一組として構成されており、発光素子からの出射光の脳内での吸収量に基づいて脳血流の状態を検出する。各第２センサ１０２は、自身が設置された各部位における脳血流を計測して出力する。第２センサ１０２は、電場又は磁場のように他の領域からの影響を受けないため空間分解能に優れており、数ミリメートル単位での計測が可能である。
【００４７】
このような第１センサ１０１及び第２センサ１０２は、小型の構成であっても脳活動を観測することができるため、前述したようなブレインハット１０に簡単に取り付けることができ、大型の構成を必要としない。
【００４８】
図７は実施の形態２に係る制御システムの構成を示す模式図である。ユーザは、図６に示したブレインハット１０を頭部に装着している。ブレインハット１０には、ブレインハット１０の第１センサ１０１及び第２センサ１０２で検出された信号を集計する集計装置１１が接続されている。集計装置１１には、データ処理装置２０と無線通信を行うための通信装置１２が接続されている。本実施の形態では、ブレインハット１０が取得した情報をデータ処理装置２０にて解析し、その解析結果に基づいて被制御装置としての空気調和機３０を制御することを想定している。
【００４９】
データ処理装置２０の内部構成は実施の形態１で説明したものと同様であり、通信ＩＦ２６を通じて取得する脳活動の情報に基づいて、制御部２９が被制御装置である空気調和機３０へ送信すべき制御信号を生成し、生成した信号を赤外線通信等の無線通信により空気調和機３０へ送信する。
【００５０】
空気調和機３０は、データ処理装置２０からの制御信号を受信する通信回路、受信した制御信号の解釈を行うＣＰＵ等を備えており（不図示）、制御信号の解釈に基づいて冷房の作動、暖房の作動、温度調節等を行う。すなわち、ユーザの脳活動の状態に基づいて制御される被制御装置として機能する。
【００５１】
以下、ユーザの脳活動に関する情報を受信したときにデータ処理装置２０が実行する処理について説明する。図８はデータ処理装置２０が実行する処理の処理手順を説明するフローチャートである。データ処理装置２０のＣＰＵ２１は、通信ＩＦ２６を監視することより脳活動の情報を取得したか否かを判断する（ステップＳ１１）。脳活動の情報を取得していないと判断した場合（Ｓ１１：ＮＯ）、脳活動の情報を取得するまで待機する。
【００５２】
脳活動の情報を取得したと判断した場合（Ｓ１１：ＹＥＳ）、その情報に基づいて脳活動を解析する（ステップＳ１２）。この解析では、ブレインハット１０を装着したユーザが「暑い」と感じているか、又は「寒い」と感じているかなどのユーザの状態に関する情報（生体情報）を推定する。
【００５３】
ＣＰＵ２１は、ステップＳ１２での解析結果に基づいて、ユーザが「暑い」と感じているか否かを判断する（ステップＳ１３）。脳活動の解析結果に基づいてユーザが「暑い」と感じていると判断した場合（Ｓ１３：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、制御部２９に指示を与えて冷房を作動させるための制御信号を生成させる（ステップＳ１４）。一方、ステップＳ１３でユーザが「暑い」と感じていないと判断した場合（Ｓ１３：ＮＯ）、ＣＰＵ２１は、ユーザが「寒い」と感じているか否かを判断する（ステップＳ１６）。脳活動の解析結果に基づいてユーザが「寒い」と感じていると判断した場合（Ｓ１６：ＹＥＳ）、暖房を作動させるための制御信号を生成させる（ステップＳ１７）。
【００５４】
ステップＳ１４で冷房を作動させる制御信号が生成された場合、又はステップＳ１７で暖房を作動させる制御信号が生成された場合、制御部２９は生成した制御信号を空気調和機３０へ送信する（ステップＳ１５）。制御信号を受信した空気調和機３０は、受信した制御信号に応じて冷房又は暖房の何れか一方を作動させる。また、ステップＳ１６で「寒い」と感じていないと判断した場合（Ｓ１６：ＮＯ）、空気調和機３０を作動させることなく本フローチャートによる処理を終了する。
【００５５】
このように本実施の形態では、ブレインハット１０を装着したユーザの状態に応じて被制御装置（空気調和機３０）を制御しているため、そのユーザにとって快適な環境が容易に創り出される。また、大脳皮質に電極を埋め込むような方法ではなく、ブレインハット１０を装着して非侵襲的に脳内活動の情報を取得しているので、ユーザに対して過度の肉体的負担及び精神的負担を与えることがない。
【００５６】
なお、本実施の形態では、脳活動の解析に基づいてユーザが「暑い」と感じていると判断した場合、データ処理装置２０は冷房を作動させるように空気調和機３０を制御し、逆に、ユーザが「寒い」と感じていると判断した場合、データ処理装置２０は暖房を作動させるように空気調和機３０を制御する構成としたが、更にユーザの脳活動の状態に基づいて温度調節を行うようにしても良い。
【００５７】
温度調節は以下のようにして実現することができる。前述したように、ユーザの脳活動の状態に応じてデータ処理装置２０は冷房又は暖房を作動させるための制御信号を生成することができるため、任意の時点において空気調和機３０が冷房又は暖房を作動させているか、又はそのどちらでもないかを把握することができる。したがって、例えば、冷房を作動させている場合に、ブレインハット１０から新たに送られてくる脳活動の情報に基づいてユーザが依然として「暑い」と感じていると判断したとき、冷房の設定温度を所定温度だけ下げる制御信号を生成して空気調和機３０へ送信し、逆に、冷房を作動させた結果、ユーザが「寒い」と感じている場合には、冷房の設定温度を所定温度だけ上げる制御信号を生成して空気調和機３０へ送信することにより温度調節を行うことが可能である。暖房を作動させている場合の温度調節についても同様である。
【００５８】
また、本実施の形態では、制御対象の装置（被制御装置）を空気調和機３０としたが、これに限定されるものではない。例えば、ペット型ロボット、オーディオ装置、照明装置、空気清浄機等の家電製品、パーソナルコンピュータ、ＰＤＡ等の情報通信装置にも適用可能であることは勿論のことである。
【００５９】
また、本実施の形態では、脳活動を表す情報を非侵襲的に取得する手段として、ＥＥＧとＮＩＲＳとを組み合わせるようにしたが、これに限定されるものではない。他の例としては、例えば、時間分解能が高い脳磁計（ＭＥＧ：Magnetoencephalography）と、空間分解能が高い磁気共鳴装置（ｆＭＲＩ）とを組み合わせるようにしても良い。
【００６０】
更に、ブレインハット１０が取得した情報は通信装置１２を通じてデータ処理装置２０へ送信される構成としたが、ブレインハット１０及びデータ処理装置２０を一体化した制御装置により前述したような被制御装置を制御する構成であってもよい。
【００６１】
実施の形態３．
実施の形態１及び実施の形態２では、データ処理装置２０の制御対象を１つの装置（空気調和機３０）としたが、複数の被制御装置を制御する構成としてもよい。
【００６２】
図９は実施の形態３に係る制御システムの構成を説明する模式図である。システムの構成は実施の形態１と同様であるが、データ処理装置２０が制御する被制御装置として空気調和機３０、ペット型ロボット４０、及びオーディオ装置５０を備えている。なお、データ処理装置２０の内部構成等については実施の形態１と同様であるため、その説明を省略することとする。
【００６３】
図１０はデータ処理装置２０が実行する処理の処理手順を説明するフローチャートである。データ処理装置２０のＣＰＵ２１は、通信ＩＦ２６を監視することにより脳活動の情報を取得したか否かを判断する（ステップＳ２１）。脳活動の情報を取得していないと判断した場合（Ｓ２１：ＮＯ）、脳活動の情報を取得するまで待機する。
【００６４】
脳活動の情報を取得したと判断した場合（Ｓ２１：ＹＥＳ）、その情報に基づいて脳活動を解析する（ステップＳ２２）。脳活動の解析手法については実施の形態１と同じ手法を用いることができる。次いで、ＣＰＵ２１は、解析結果として得られる脳活動の状態に応じて制御すべき被制御装置を選択する（ステップＳ２３）。例えば、ブレインハット１０を装着しているユーザが「暑い」又は「寒い」と感じていると判断した場合、制御すべき被制御装置として空気調和機３０を選択する。また、ユーザが「打ちひしがれている」状態にある場合、「怒り心頭に達している」状態にある場合、制御すべき被制御装置としてペット型ロボット４０を選択する。更に、ユーザが「和んだ」状態にある場合、「仕事に集中している」状態にある場合、制御すべき被制御装置としてオーディオ装置５０を選択する。
【００６５】
次いで、ＣＰＵ２１は、制御部２９に指示を与えることにより、選択した被制御装置へ送信すべき制御信号を生成させ（ステップＳ２４）、生成した制御信号を選択した被制御装置へ送信する（ステップＳ２５）。例えば、ブレインハット１０を装着しているユーザが「暑い」と感じていると判断して空気調和機３０を選択した場合、冷房を作動させるような制御信号を生成して空気調和機３０へ送信し、「寒い」と感じていると判断して空気調和機３０を選択した場合、暖房を作動させるような制御信号を生成して空気調和機３０へ送信する。また、ユーザが「打ちひしがれている」状態にあるとしてペット型ロボット４０を選択した場合、そのペット型ロボット４０がじゃれ付くように制御する制御信号を生成してペット型ロボット４０へ送信し、「怒り心頭に達している」状態にあるとしてペット型ロボット４０を選択した場合、そのペット型ロボット４０がユーザに寄りつかないように制御する制御信号を生成してペット型ロボット４０へ送信する。更に、ユーザが「和んだ」状態にある場合、又は「仕事に集中している」状態にあるとしてオーディオ装置５０を選択した場合、クラシック音楽を再生するように制御する制御信号を生成し、生成した制御信号をオーディオ装置５０へ送信する。
【００６６】
このようにブレインハット１０を装着したユーザの脳活動状態に応じて制御対象の被制御装置を選択すると共に、選択した制御装置を制御するための制御信号を生成して送信するようにしているため、そのユーザが直接的に各装置を操作することなく、自動的に快適な環境が創り出されることとなる。
【図面の簡単な説明】
【００６７】
【図１】ｆＭＲＩ装置により得られる画像の一例を示す模式図である。
【図２】機械学習アルゴリズムの要部を説明する説明図である。
【図３】機械学習アルゴリズムを用いて推定を行ったときの推定精度を示すグラフである。
【図４】実施の形態１に係る制御システムの構成を示す模式図である。
【図５】データ処理装置が実行する処理の処理手順を説明するフローチャートである。
【図６】脳活動を非侵襲的に観測する観測手段としてのブレインハットを示す模式図である。
【図７】実施の形態１に係る制御システムの構成を示す模式図である。
【図８】データ処理装置が実行する処理の処理手順を説明するフローチャートである。
【図９】実施の形態２に係る制御システムの構成を説明する模式図である。
【図１０】データ処理装置が実行する処理の処理手順を説明するフローチャートである。
【符号の説明】
【００６８】
１０  ブレインハット  
１１  集計装置  
１２  通信装置  
２０  データ処理装置
２１  ＣＰＵ
２９  制御部
３０  空気調和機
４０  ペット型ロボット
５０  オーディオ装置
１０１  第１センサ
１０２  第２センサ
【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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