(57)【要約】      （修正有）【課題】実際に被験者が自覚している心理状態を定量化すること。【解決手段】心理指数推定方法は、外部センサユニットから被験者に関する心拍データをコンピュータに入力する工程と、心拍データに基づいて初期の観測区間内における心拍周期又は心拍数に関する初期的な中央値を特定する工程と、心拍データに基づいて初期の観測区間内における心拍周期又は心拍数の初期的な標準偏差を計算する工程と、初期の観測区間に続く複数の観測区間各々について心拍周期又は心拍数に関する中央値の初期的な中央値に対する変動を示す第１変動値を計算する工程と、複数の観測区間各々について心拍周期又は心拍数に関する標準偏差の初期的な標準偏差に対する変動を示す第２変動値を計算する工程と、第１、第２変動値に基づいて被験者に関する心理指数を計算する工程とを有する。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
外部センサユニットから被験者に関する心拍データをコンピュータに入力する工程と、
前記心拍データに基づいて初期の観測区間内における心拍周期又は心拍数に関する初期的な中央値を特定する工程と、
前記心拍データに基づいて前記初期の観測区間内における心拍周期又は心拍数の初期的な標準偏差を計算する工程と、
前記初期の観測区間に続く複数の観測区間各々について心拍周期又は心拍数に関する中央値の前記初期的な中央値に対する変動を示す第１変動値を計算する工程と、
前記複数の観測区間各々について心拍周期又は心拍数に関する標準偏差の前記初期的な標準偏差に対する変動を示す第２変動値を計算する工程と、
前記第１、第２変動値に基づいて前記被験者に関する心理指数を計算する工程とを有することを特徴とする心理指数推定方法。
【請求項２】
前記被験者に関する心理指数を計算する工程においては、複数のサンプル被験者に関する心拍データから求めた前記第１変動値と前記第２変動値とを説明変数、前記サンプル被験者の主観に基づく主観的心理指数を目的変数として与えて重回帰分析を適用して得られた重回帰式により前記被験者に関する心理指数を計算することを特徴とする請求項１記載の心理指数推定方法。
【請求項３】
前記第１、第２変動値に対する回帰係数は負の値であることを特徴とする請求項２記載の心理指数推定方法。
【請求項４】
外部センサユニットから被験者に関する心拍データと体表温データと体動データとをコンピュータに入力する工程と、
前記心拍データに基づいて初期の観測区間内における心拍周期又は心拍数に関する初期的な中央値を特定する工程と、
前記心拍データに基づいて前記初期の観測区間内における心拍周期又は心拍数の初期的な標準偏差を計算する工程と、
前記体表温データに基づいて前記初期の観測区間内における被験者の体表温に関する初期的な中央値を特定する工程と、
前記体表温データに基づいて前記初期の観測区間内における被験者の体表温に関する初期的な標準偏差を計算する工程と、
前記体動データに基づいて前記初期の観測区間内における被験者の体動に関する初期的な中央値を特定する工程と、
前記体動データに基づいて前記初期の観測区間内における被験者の体動に関する初期的な標準偏差を計算する工程と、
前記初期の観測区間に続く複数の観測区間各々について心拍周期又は心拍数に関する中央値の前記心拍周期又は心拍数の初期的な中央値に対する変動を示す第１変動値を計算する工程と、
前記複数の観測区間各々について心拍周期又は心拍数に関する標準偏差の前記心拍周期又は心拍数の初期的な標準偏差に対する変動を示す第２変動値を計算する工程と、
前記初期の観測区間に続く複数の観測区間各々について体表温に関する中央値の前記体表温の初期的な中央値に対する変動を示す第３変動値を計算する工程と、
前記初期の観測区間に続く複数の観測区間各々について体表温に関する標準偏差の前記体表温の初期的な標準偏差に対する変動を示す第４変動値を計算する工程と、
前記初期の観測区間に続く複数の観測区間各々について体動に関する中央値の前記体動の初期的な中央値に対する変動を示す第５変動値を計算する工程と、
前記初期の観測区間に続く複数の観測区間各々について体動に関する標準偏差の前記体動の初期的な標準偏差に対する変動を示す第６変動値を計算する工程と、
前記第１乃至第６変動値に基づいて前記被験者に関する心理指数を計算する工程とを有することを特徴とする心理指数推定方法。
【請求項５】
前記被験者に関する心理指数を計算する工程においては、複数のサンプル被験者に関する心拍データから求めた前記第１乃至第６変動値を説明変数、前記サンプル被験者の主観に基づく主観的心理指数を目的変数として与えて重回帰分析を適用して得られた重回帰式により前記被験者に関する心理指数を計算することを特徴とする請求項４記載の心理指数推定方法。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれか１項に記載の心理指数推定方法をコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項７】
外部センサユニットから被験者に関する心拍データを受信する受信部と、
前記心拍データに基づいて、前記被験者に関する心理指数を計算する計算部とを有し、
前記計算部は、前記心拍データに基づいて初期の観測区間内における心拍周期又は心拍数に関する初期的な中央値を特定し、前記心拍データに基づいて前記初期の観測区間内における心拍周期又は心拍数の初期的な標準偏差を計算し、前記初期の観測区間に続く複数の観測区間各々について心拍周期又は心拍数に関する中央値の前記初期的な中央値に対する変動を示す第１変動値を計算し、前記複数の観測区間各々について心拍周期又は心拍数に関する標準偏差の前記初期的な標準偏差に対する変動を示す第２変動値を計算し、前記第１、第２変動値に基づいて前記被験者に関する心理指数を計算することを特徴とする心理指数推定装置。
【請求項８】
複数のサンプル被験者に関する心拍データから求めた第１変動値と第２変動値とを説明変数とし、前記サンプル被験者の主観に基づく主観的心理指数を目的変数として与えて重回帰分析を適用して重回帰式を生成する手段と、
被験者の心拍データに基づいて計算された第１変動値と第２変動値とを前記重回帰式に適用して前記被験者の心理指数を計算する手段とを具備することを特徴とする心理指数推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は心理指数推定方法、プログラム及び心理指数推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ゲーム、アニメ等の娯楽用のコンテンツのメーカは、開発したコンテンツを客観的に評価してもらうために、被験者に実際にそのコンテンツを体感してもらい、体感した感想をアンケートとして取得するモニター調査を行う場合がある。しかしながら、アンケート結果は、アンケートを記入する直前、つまりコンテンツの後半部分の影響を受けやすく、また、被験者の気分、周囲の環境等に応じて変化するものである。そのため、被験者の生体情報に基づいて医学的見地により心理状態を推定する方法が開示されている（特許文献１）。しかし、医学的見地により推定された心理状態は、必ずしも実際に被験者本人が自覚している心理状態に一致しているとは限らない。娯楽用のコンテンツのメーカにとっては、医学的見地により推定された被験者の心理状態よりも、実際に被験者が自覚している心理状態が重要であり、被験者が自覚している心理状態を心理指数として数値化できることで、開発コンテンツの修正作業や、開発したコンテンツのヒット予測を行うことができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−０５７６９９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
目的は、実際に被験者が自覚している心理状態を定量化することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本実施形態に係る心理指数推定方法は、外部センサユニットから被験者に関する心拍データをコンピュータに入力する工程と、前記心拍データに基づいて初期の観測区間内における心拍周期又は心拍数に関する初期的な中央値を特定する工程と、前記心拍データに基づいて前記初期の観測区間内における心拍周期又は心拍数の初期的な標準偏差を計算する工程と、前記初期の観測区間に続く複数の観測区間各々について心拍周期又は心拍数に関する中央値の前記初期的な中央値に対する変動を示す第１変動値を計算する工程と、前記複数の観測区間各々について心拍周期又は心拍数に関する標準偏差の前記初期的な標準偏差に対する変動を示す第２変動値を計算する工程と、前記第１、第２変動値に基づいて前記被験者に関する心理指数を計算する工程とを有する。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】図１は、本実施形態に係る心理指数推定装置を含む心理指数推定システムの構成の一例を示す図である。
【図２】図２は、本実施形態に係る心理指数推定装置の構成を示す図である。
【図３】図３は、図１のセンサユニットの構成の一例を示す図である。
【図４】図４は、本実施形態に係る心理指数推定装置の処理を示すフローチャートである。
【図５】図５は、本実施形態に係る心理指数推定装置が受信する心拍データの一例を示す図である。
【図６】図６は、図１のクライアント端末に表示される心理指数推定結果の一例を示す図である。
【図７】図７は、図１のクライアント端末に表示される集中指数の推定結果の他の例を示す図である。
【図８】図８は、本実施形態に係る心理指数推定装置による集中指数の推定結果の実例を示す図である。
【図９】図９は、本実施形態に係る心理指数推定装置が受信する心拍データの他の例を示す図である。
【図１０】図１０は、本実施形態に係る心理指数推定装置を含む心理指数推定システムの構成の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、図１のセンサユニットの構成の他の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下、図面を参照しながら本実施形態に係る心理指数推定装置２０を説明する。  
図１は本実施形態に係る心理指数推定装置２０を含む心理指数推定システムの構成を示す図である。心理指数推定システムは、心理指数推定装置２０と、心理指数推定装置２０に対してデータ通信可能に接続される外部の複数のセンサユニット４０（センサユニット４０−１、４０−２、・・・、４０−ｎ）とを有する。ここでは、センサユニット４０は被験者の心拍周期を検出する心拍センサを有する。センサユニット４０は、被験者の心拍周期（ＲＲＩ)を検出し、検出した心拍周期に関するデータを心理指数推定装置２０に繰り返し送信する。心理指数推定装置２０は、受信した心拍周期に関するデータに基づいて、被験者の心理状態を心理指数として数値化する。なお、心理指数推定装置２０は、心拍周期に関するデータに基づいて被験者の心理指数を推定するが、心拍周期の逆数で表される心拍数に関するデータに基づいて被験者の心理指数を推定することも可能である。また、本実施形態では、心理指数推定装置２０は、被験者の心理状態として、被験者の集中度合いを集中指数として数値化する。
【０００８】
図２は、図１のセンサユニット４０の構成の一例を示す図である。センサユニット４０は、ＣＰＵ４１、メモリ４２、記憶装置４３、通信装置４４、及び心拍センサ４５を有する。通信装置４４は心理指数推定装置２０と各種データ等の通信処理を行う。記憶装置４３は、「心拍間隔取得プログラム」等のプログラムのデータを記憶する。メモリ４２は、プログラム、取得した心電図波形を一時的に格納するワークエリア等として機能する。心拍センサ４５は、心臓の収縮に伴って心臓内に発生する電気分布の変化を検出する電極を有する。ＣＰＵ４１は、記憶装置４３の心拍間隔取得プログラムを実行することにより、心拍センサ４５により検出された電圧の時系列データ（心電図波形）から心拍周期を計算する。通信装置４４は、ＣＰＵ４１の制御に従って、計算した心拍周期に関するデータを心理指数推定装置２０に送信する。
【０００９】
図３は本実施形態に係る心理指数推定装置２０の構成を示す図である。本実施形態に係る心理指数推定装置２０は、表示部２５、通信装置２４、記憶装置２３、メモリ２２及びＣＰＵ２１を備える。通信装置２４は複数のセンサユニット４０と各種データ等の通信処理を行う。記憶装置２３は、「心理指数推定プログラム」等のプログラムやＯＳ(Ｏｐｅｒａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ)のデータを記憶する。この心理指数推定プログラムのデータには、心拍データに基づいて心理指数（集中指数）を推定する計算式のデータが含まれる。メモリ２２は、プログラム、受信した心拍データを一時的に格納するワークエリア等として機能する。ＣＰＵ２１は、記憶装置２３に記憶された心理指数推定プログラムを実行することにより、後述の心理指数推定処理に関連する各種の制御を行う。モニタ２５は、ＣＰＵ２１の制御に従って、心理指数推定プログラムの実行結果として、心理指数を表示する。
【００１０】
図４は本実施形態に係る心理指数推定装置２０の心理指数推定処理を示すフローチャートである。図５は、本実施形態に係る心理指数推定装置２０の受信する心拍データの一例を示す図である。心理指数推定処理は、被験者の個人差の影響を抑えるための初期値（補正値）を取得するステップ（Ｓ１１−Ｓ１４）と、実際に被験者の集中指数を推定するステップ（Ｓ１５−Ｓ１９）とを含む。実際の心理指数推定処理では、ステップＳ１１乃至Ｓ１４は、被験者が安静にしている状態で実行されるのが好ましい。また、各区間における心拍データのうち、明らかなエラーデータ、例えば心拍間隔が４００ｍｓ以下、１２００ｍｓ以上のデータは、中央値と標準偏差との計算の対象から除外する。
【００１１】
心理指数推定装置２０は、被験者に装着されたセンサユニット４０から被験者の心拍データを受信する（Ｓ１１）。被験者の心拍データの受信開始時刻を時刻ｔ０とする。心理指数推定装置２０は、時刻ｔ０から予め設定した区間長Δｔａが経過し、時刻ｔ１になるまで、被験者の心拍データを繰り返し受信する（Ｓ１２）。例えば、区間長Δｔaは３分に設定されている。心理指数推定装置２０は、時刻ｔ０から時刻ｔ１までの区間（初期観測区間）内の心拍データに基づいて、初期観測区間における心拍データの中央値ＲＲＩｍ０（以下、初期中央値という）と、初期観測区間における心拍データの標準偏差ＲＲＩｓｄ０（以下、初期標準偏差という）とを計算し（Ｓ１３）、計算した初期中央値ＲＲＩｍ０のデータと初期標準偏差ＲＲＩｓｄ０のデータとをメモリ２２に記憶する（Ｓ１４）。
【００１２】
以下、説明の便宜上、変数ｎを用いる。この変数ｎを数値「１」に初期化する（Ｓ１５）。心理指数推定装置２０は、時刻ｔｎから予め設定した区間長Δｔｂが経過し、時刻ｔｎ＋１になるまで、被験者の心拍データを繰り返し受信する（Ｓ１６）。例えば、区間長Δｔｂは３分に設定されている。区間長Δｔｂは、区間長Δｔaと同一の長さであってもよいし、異なる長さでもよい。心理指数推定装置２０は、時刻ｔｎから時刻ｔｎ＋１までの心理指数を推定する区間（心理指数観測区間ｎ）内の心拍データに基づいて、心理指数観測区間ｎにおける心拍データの中央値ＲＲＩｍｎ（以下、中央値という）と、心理指数観測区間ｎにおける心拍データの標準偏差ＲＲＩｓｄｎ（以下、標準偏差という）とを計算し（Ｓ１７）、計算した中央値ＲＲＩｍｎ及び標準偏差ＲＲＩｓｄｎと、ステップＳ１４でメモリ２２に記憶された初期中央値ＲＲＩｍ０及び初期標準偏差ＲＲＩｓｄ０とを重回帰式に適用し、集中指数Ｃｎを計算する（Ｓ１８）。計算された集中指数Ｃｎは、取得時刻を示すコードを付帯してメモリ２２に記憶する。変数ｎを（ｎ＋１）に繰り上げ（Ｓ１９）、ステップＳ１６に処理が戻る。ステップＳ１６乃至ステップＳ１９までの処理は、心拍データの受信が終了されるまで繰り返し実行される（Ｓ２０）。上記の心理指数推定処理が実行された結果、図５に示すように心理指数推定装置２０のモニタ２５には、心理指数推定プログラムにより、被験者の集中指数が表示される。このとき表示される集中指数を慣習上１００点満点で表現したいときは、集中指数（目的変数）の範囲を０〜１００として与えればよい。この場合、後述の重回帰分析処理において、目的変数ｙの最大値を１００に設定することとなる。複数の被験者のそれぞれを対象に心理指数推定処理を実行した場合、図６に示すように、被験者毎の集中指数が表示される。なお、集中指数の推定結果として、集中指数の時系列データをグラフ化して表示してもよいし、センサユニット４０から受信した心拍データそのものを表示するようにしてもよいし、後述の説明変数ｘ１、ｘ２を表示するようにしてもよい。
【００１３】
心理指数推定装置２０は、センサユニット４０から受信した心拍データに基づいて、センサユニット４０が装着された被験者の集中指数を推定するための推定式のデータを記憶する。この推定式は、重回帰分析を適用した重回帰式（１）で与えられる。（１）式において、ｙは目的変数、ｘは説明変数、ｂは回帰係数、ａは回帰定数である。重回帰式（１）は、目的変数ｙを複数の説明変数ｘ（ｘ１、ｘ２・・・、ｘｎ）で推定する式である。目的変数ｙは複数の説明変数ｘの加重加算値又は加重加算値に所定の定数を加算した値として算出される。
【００１４】
ｙ＝ａ＋(ｘ１×ｂ１＋ｘ２×ｂ２+・・・・＋ｘｎ×ｂｎ)      ・・・（１）
本実施形態において、目的変数ｙは集中指数である。説明変数ｘは、集中指数を変動させる因子である。適切に説明変数ｘを設定した重回帰式（１）を用いることで、信頼性の高い集中指数を得られる。本実施形態に係る心理指数推定方法は、集中指数を推定するための重回帰式（１）に特徴がある。
【００１５】
発明者は、集中している期間の被験者の心拍データは、集中していない期間の被験者の心拍データよりも、全体的に値が小さいと推定した。そこで、発明者は、特定の期間内の心拍データの値を評価するための説明変数ｘ１を設定した。例えば、説明変数ｘ１に、特定の期間内の心拍データの中央値を用いる。具体的には、説明変数ｘ１は、初期の観測区間内の心拍データの中央値ＲＲＩｍ０に対する特定の心理指数観測区間ｎ内の心拍データの中央値ＲＲＩｍｎの中央値変動値とした。説明変数ｘ１は、その値が小さいほど、被験者の集中度合いが高いことを表している。
【００１６】
また、集中しているときの被験者の心拍データは、集中していないときの被験者の心拍データに比べて、以下のような特徴があると推定した。すなわち、集中している期間の被験者の心拍データは、集中していない期間の被験者の心拍データよりもバラつきが小さいと推定した。そこで、発明者は、特定の観測区間内の心拍データのバラつきを評価するための説明変数ｘ２を設定した。例えば、説明変数ｘ２に、特定の観測区間内の心拍データの標準偏差を用いる。具体的には、説明変数ｘ２は、初期の観測区間内の心拍データの標準偏差ＲＲＩｓｄ０に対する特定の心理指数観測区間ｎ内の心拍データの標準偏差ＲＲＩｓｄｎの標準偏差変動値とした。説明変数ｘ２は、その値が小さいほど、被験者の集中度合いが高いことを表している。説明変数ｘ１、ｘ２を、初期値に対する変動値に設定することで、心拍周期の個人差を許容することが期待できる。重回帰式（１）に上記で設定した説明変数ｘ１、ｘ２を適用することにより、次式（２）が得られる。  
[集中指数]＝ａ＋ｂ１×｜ＲＲＩｍｎ−ＲＲＩｍ０｜
＋ｂ２×|ＲＲＩｓｄｎ−ＲＲＩｓｄ０|    ・・・・（２）
心理指数推定装置２０は、初期の観測区間内における心拍データの初期中央値ＲＲＩｍ０、初期標準偏差ＲＲＩｓｄ０と、特定の心理指数観測区間ｎ内における心拍データの中央値ＲＲＩｍｍ、標準偏差ＲＲＩｓｄｎとを（２）式に適用し、特定の心理指数観測区間ｎにおける被験者の集中指数を計算することができる。
【００１７】
心理指数推定装置２０は、複数のサンプル被験者を対象として取得した目的変数（集中指数）ｙ、説明変数（中央値変動値）ｘ１、説明変数（標準偏差変動値）ｘ２を与えて重回帰分析することにより（２）式の回帰定数ａ、回帰係数ｂ１、ｂ２を計算する。
【００１８】
サンプル被験者に関する説明変数ｘ１、ｘ２はサンプル被験者の心拍データに基づいて計算される。具体的には、安静にしている間のサンプル被験者の心拍データに基づいて、サンプル被験者の初期中央値ＲＲＩｍ０、初期標準偏差ＲＲＩｓｄ０を計算する。特定のタスクを実施させている間のサンプル被験者の心拍データに基づいて、サンプル被験者の中央値ＲＲＩｍ１、標準偏差ＲＲＩｓｄ１を計算する。これにより、安静時の中央値ＲＲＩｍ０に対するタスク実施時の中央値ＲＲＩｍ１の変動値として、説明変数（中央値変動値）ｘ１を計算することができる。同様に、安静時の標準偏差ＲＲＩｓｄ０に対するタスク実施時の標準偏差ＲＲＩｓｄ１とに基づいて、説明変数（標準偏差変動値）ｘ２を計算することができる。
【００１９】
一方、目的変数ｙは、サンプル被験者が主観的に評価した集中指数として与えた。具体的には、特定のタスクを実施した後に、サンプル被験者に対してアンケートを実施し、そのアンケート結果から主観的集中指数を計算した。このアンケートは、どれだけ集中してタスクを実施できたかを、複数段階、例えば５段階でサンプル被験者自身が自己評価するものである。例えば、アンケートは、どれだけ集中してタスクを実施出来たかを様々な言い回しで表現した複数の設問からなる。サンプル被験者により回答された複数の設問毎の５段階評価に基づいて、目的変数（主観的心理指数）ｙを計算した。
【００２０】
以上のように取得された同一のサンプル被験者に対して関連付けされた目的変数ｙ、説明変数ｘ１、ｘ２に基づいて、重回帰分析により回帰係数ｂ１、ｂ２、回帰定数ａを導出する。複数のサンプル被験者のそれぞれの目的変数ｙ、説明変数ｘ１、ｘ２に基づいて、重回帰分析により得られた回帰係数ｂ１、ｂ２は負の値を示す。具体的には、重回帰分析が繰り返された結果、回帰定数ａは１０以上で２０以下の範囲内に収まり、好適値は１１であり、最適値１１．４又はその近似値に収束することが確認された。同様に、回帰係数ｂ１は−０．０５以上で−０．００１以下の範囲内に収まり、好適値は−０．０１であり、最適値−０．００９７又はその近似値に収束することが確認された。回帰係数ｂ２は−０．０６以上で−０．０１以下の範囲内に収まり、好適値は−０．０４であり、最適値−０．０３５又はその近似値に収束することが確認された。したがって、説明変数ｘ１、ｘ２がともに小さいとき、集中指数は高い値を示す。換言すると、被験者の心理状態が、安静にしている状態と同様又は近い状態であるとき、集中指数は高い値を示す。
【００２１】
図７は、複数の被験者のそれぞれにタスクを実施させたときの、心拍データに基づいて推定した集中指数と、アンケートから計算した集中指数との関係を示した図である。横軸は推定した集中指数、縦軸は集中指数をそれぞれ示している。同一被験者に関する２つのデータに対して相関分析を行うと、２つのデータの直線的な大小関係の一致している程度を表す相関係数が０．７３であった。また、同一被験者に関する２つのデータに対して単回帰分析を行うと、２つのデータの直線的な関係が比例定数１の比例関係であることがわかった。一般的に相関係数０．７３は強い相関関係があるとされる。すなわち、心拍データから推定した集中指数と、アンケートから計算した集中指数との間には強い相関があることがわかった。以上説明したように、アンケートから計算した集中指数と推定した集中指数との間の関係から、心拍データに基づいて計算式（２）により推定した集中指数の絶対値の信頼性を確認することができた。また、同一の計算式（２）を用いて図７に示す結果が得られたことから、計算式（２）が心拍周期の個人差を考慮できていることを確認でき、これは、被験者に応じた計算式を用意する必要がなく非常に簡便である。
【００２２】
本実施形態に係る心理指数推定装置２０を利用する利用者は、図５に示す心理指数推定結果から、被験者の集中度合いを数値化した集中指数の絶対値を確認することができる。本実施形態に係る心理指数推定装置２０により推定された集中指数は、脳波等から取得することができる被験者の医学的な観点による集中指数とは異なるものであり、あくまでも被験者の自己評価による集中指数と略等価なものである。例えば、利用者は、被験者の集中指数の推定結果を用いて、様々なコンテンツの評価を行うことができる。すなわち、例えばゲームメーカは、被験者に対して様々なゲームを試行させ、そのゲーム毎の被験者の集中指数を取得することで、被験者が最も集中して出来ていたゲームを特定することができ、ゲームのヒット予測をすることができる。同様に、学習用コンテンツのメーカは、被験者に対してｅラーニング等の学習コンテンツを試行させ、学習中の被験者の集中度合いを数値で可視化することで、どのタイミング、コンテンツで被験者の集中力が切れてしまうかを把握することができる。メーカは被験者の集中力が切れてしまうタイミング、コンテンツを把握することで、休憩を挟む、被験者の興味を引く動画コンテンツの挿入などの対策を講じることができ、被験者が集中して学習することができる効果的な学習コンテンツを開発することができる。
【００２３】
なお、本実施形態では被験者の集中度合いを例に説明したが、被験者の他の心理状態を心理指数として数値化することができる。例えば、心理状態「怒り」をストレス指数として数値化する場合、重回帰式（１）の目的変数ｙをストレス指数として与えた上で、重回帰分析により、回帰係数と回帰定数とを取得すればよい。具体的には、特定のタスクを実施した後に、サンプル被験者に対してアンケートを実施し、そのアンケート結果から主観的なストレス指数を計算する。このアンケートは、特定のタスクを実施してどれだけストレスであったかを、複数段階、例えば５段階でサンプル被験者自身が自己評価するものである。例えば、アンケートは、どれだけストレスであったかを様々な言い回しで表現した複数の設問からなる。サンプル被験者により回答された複数の設問毎の５段階評価に基づいて、目的変数ｙを計算する。心理指数推定装置２０は、目的変数ｙをストレス指数としたときに得られた重回帰式に被験者の心拍データを適用することで、被験者の主観的なストレス指数を推定することができる。
【００２４】
初期値（初期中央値と初期標準偏差）を取得する元となる心拍データの観測区間（初期観測区間）の設定方法は上記に限定されない。図９は、本実施形態に係る心理指数推定装置２０が受信する心拍データの他の例を示す図である。図９に示すように、初期観測区間の始点を心拍データの受信を開始した時点に設定するのではなく、心拍データの受信を開始した時点から予め設定した区間長Δｔｃ経過した時点に設定してもよい。受信開始直後のデータは、センサユニット４０を装着したり、タスクを実施する準備であったりと、被験者が動いている状態で取得されたデータである可能性がある。そのため、受信開始直後のデータが含まれないように初期観測区間を設定することで、エラーとなるデータの発生率を抑え、集中指数の推定精度を向上させることができる。また、心拍データの受信を開始してから心拍データのバラつきが落ち着いた時点を初期観測区間の始点としてもよい。具体的には、心理指数推定装置２０は、予め設定した所定の区間長を有する区間を時間が経過する毎にずらしながら、その区間内に含まれる心拍データに基づいて標準偏差を計算し、計算した標準偏差が予め設定した閾値よりも小さくなったとき、その区間の終点を初期観測区間の始点に設定する。これにより、心拍データのバラつきの小さい、安静にしている状態又はそれに近い状態における被験者の初期値を取得することができ、集中指数の推定精度を向上させることができる。なお、本実施形態のように、実際にタスクを開始する直前に初期値を取得するのではなく、実際にタスクを開始する１時間前、１日前などに予め初期値を取得するようにしてもよい。
【００２５】
また、本実施形態に係る心理指数推定装置２０を含む心理指数推定システムの構成はこれに限定されない。図１０は、本実施形態に係る心理指数推定装置２０を含む心理指数推定システムの構成の一例を示す図である。図１に示す心理指数推定システムでは、センサユニット４０は心理指数推定装置２０と直接的に無線接続されていたが、図１０に示す心理指数推定システムでは、インターネット１０を介して、センサユニット４０、心理指数推定装置２０及びタブレット端末３０がデータ通信可能に接続される。複数のセンサユニット４０は、それ自体がインターネット１０に接続されてもよいし、ルータ１５を介してインターネット１０に接続されてもよい。センサユニット４０は、取得した心拍データを、インターネット１０を介して心理指数推定装置２０に送信する。心理指数推定装置２０は、受信した心拍データに基づいて、心理指数推定処理により集中指数を推定し、推定した集中指数をタブレット端末３０に送信する。タブレット端末３０には、心理指数推定アプリケーションがインストールされており、心理指数推定アプリケーションは、心理指数推定装置２０から集中指数を受信し、受信した集中指数を画面に表示させる。このように、心理指数推定装置２０を心理指数推定処理を実行するだけの処理サーバとして機能させ、処理結果は心理指数推定装置２０に接続された外部のタブレット端末、スマートフォン等のクライアント端末に表示するように構成してもよい。このように構成することで、インターネットに接続できる環境があれば、遠隔地の被験者の推定集中指数を取得することが出来る。
【００２６】
さらに、心理指数推定装置２０は、被験者の心拍データと被験者に関する他の生体情報、例えば、体表温データと体動データとを総合して、集中指数を推定するようにしてもよい。図１１は、図１のセンサユニット４０の構成の他の例を示す図である。図１１に示すセンサユニット４０は、被験者に関する複数種類の生体情報を取得する。図１１に示すセンサユニット４０は、心拍センサ４５と体表温センサ４６と３軸加速度センサ４７とを備える。体表温センサ４６は、被験者の体の表面の温度を検出して体表温データとして取得する。３軸加速度センサ４７は、直交３軸（ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸）の各軸方向の被験者の移動速度の変化の割合（加速度）を検出して体動データとして取得する。センサユニット４０は、取得した心拍データと体表温データと体動データとを心理指数推定装置２０に送信する。心理指数推定装置２０は、受信した心拍データと体表温データと体動データとに基づいて、重回帰式により、被験者の集中指数を推定する。発明者は、この重回帰式において被験者の心理指数に影響及ぼす因子として説明変数ｘ１乃至ｘ１０を設定した。なお、説明変数ｘ１、ｘ２は、それぞれ心拍データの中央値変動値と標準偏差変動値とである。説明変数ｘ１、ｘ２の説明は省略する。以下、説明の便宜上、ｘ軸方向に関する体動データをｘ軸体動データ、ｙ軸方向に関する体動データをｙ軸体動データ、ｚ軸方向に関する体動データをｚ軸体動データと区別する。
【００２７】
発明者は、集中している期間の被験者の体表温データは、集中していない期間の被験者の体表温データよりも、全体的に値が小さく、バラつきが小さいと推定した。そこで、発明者は、特定の期間内の体表温データの値を評価するための説明変数ｘ３と、体表温データの値のバラつきを評価するための説明変数ｘ４とを設定した。例えば、説明変数ｘ３に特定の期間内の体表温データの中央値を用い、説明変数ｘ４に特定の期間内の体表温データの標準偏差を用いる。具体的には、説明変数ｘ３は、初期の観測区間内の体表温データの中央値Ｔｍ０に対する特定の観測区間内の体表温データの中央値Ｔｍｎの体表温中央値変動値とした。説明変数ｘ４は、初期の観測区間内の体表温データの標準偏差Ｔｓｄ０に対する特定の観測区間内の体表温データの標準偏差Ｔｓｄｎの体表温標準偏差変動値とした。
【００２８】
また、発明者は、集中している期間の被験者の体動データは、集中していない期間の被験者の体動データよりも、全体的に値が小さく、バラつきが小さいと推定した。そこで、発明者は、特定の期間内の体動データの値を評価するための説明変数と、体動データの値のバラつきを評価するための説明変数とを設定した。例えば、説明変数ｘ５、説明変数ｘ７、説明変数ｘ９に特定の期間内のｘ軸、ｙ軸、ｚ軸方向に関する体動データの中央値をそれぞれ用い、説明変数ｘ６、説明変数８、説明変数１０に特定の期間内のｘ軸、ｙ軸、ｚ軸方向に関する体動データの標準偏差をそれぞれ用いる。具体的には、説明変数ｘ５は、初期の観測区間内のｘ軸体動データの中央値Ｘｍ０に対する特定の観測区間内のｘ軸体動データの中央値Ｘｍｎのｘ軸方向の加速度に関する中央値変動値とした。説明変数ｘ６は、初期の観測区間内のｘ軸体動データの標準偏差Ｘｓｄ０に対する特定の観測区間内のｘ軸体動データの標準偏差Ｘｓｄｎのｘ軸方向の加速度に関する標準偏差変動値とした。説明変数ｘ７は、初期の観測区間内のｙ軸体動データの中央値Ｙｍ０に対する特定の観測区間内のｙ軸体動データの中央値Ｙｍｎのｙ軸方向の加速度に関する中央値変動値とした。説明変数ｘ８は、初期の観測区間内のｙ軸体動データの標準偏差Ｙｓｄ０に対する特定の観測区間内のｙ軸体動データの標準偏差Ｙｓｄｎのｙ軸方向の加速度に関する標準偏差変動値とした。説明変数ｘ９は、初期の観測区間内のｚ軸体動データの中央値Ｚｍ０に対する特定の観測区間内のｚ軸体動データの中央値Ｚｍｎのｚ軸方向の加速度に関する中央値変動値とした。説明変数ｘ１０は、初期の観測区間内のｚ軸体動データの標準偏差Ｚｓｄ０に対する特定の観測区間内のｚ軸体動データの標準偏差Ｚｓｄｎのｚ軸方向の加速度に関する標準偏差変動値とした。上記で設定した説明変数ｘ３乃至説明変数ｘ１０を用いることで、重回帰式（２）を拡張した式（３）が得られる。  
[集中指数]＝ａ＋ｂ１×｜ＲＲＩｍｎ−ＲＲＩｍ０｜＋ｂ２×|ＲＲＩｓｄｎ−ＲＲＩｓｄ０|  
＋ｂ３×｜Ｔｍｎ−Ｔｍ０｜＋ｂ４×|Ｔｓｄｎ−Ｔｓｄ０|  
＋ｂ５×｜Ｘｍｎ−Ｘｍ０｜＋ｂ６×|Ｘｓｄｎ−Ｘｓｄ０|  
＋ｂ７×｜Ｙｍｎ−Ｙｍ０｜＋ｂ８×|Ｙｓｄｎ−Ｙｓｄ０|  
＋ｂ９×｜Ｚｍｎ−Ｚｍ０｜＋ｂ１０×|Ｚｓｄｎ−Ｚｓｄ０|・・・・（３）
心理指数推定装置２０は、初期の観測区間内における心拍データの初期中央値ＲＲＩｍ０、初期標準偏差ＲＲＩｓｄ０と、初期の観測区間内における体表温データの初期中央値Ｔｍ０、初期標準偏差Ｔｓｄ０と、初期観測区間内における体動データの初期中央値Ｘｍ０、Ｙｍ０，Ｚｍ０、標準偏差Ｘｓｄ０、Ｙｓｄ０、Ｚｓｄ０と、特定の心理指数観測区間ｎ内における心拍データの中央値ＲＲＩｍｍ、標準偏差ＲＲＩｓｄｎと、特定の心理指数観測区間ｎにおける体表温データの中央値Ｔｍｎ、標準偏差Ｔｓｄｎと、特定の心理指数観測区間ｎ内における体動データの中央値Ｘｍｎ、Ｙｍｎ，Ｚｍｎ、標準偏差Ｘｓｄｎ、Ｙｓｄｎ、Ｚｓｄｎとを（３）式に適用し、特定の心理指数観測区間ｎにおける被験者の集中指数を計算することができる。
【００２９】
心理指数推定装置２０は、複数のサンプル被験者を対象として取得した目的変数（集中指数）ｙ、説明変数ｘ１乃至説明変数ｘ１０を与えて重回帰分析することにより（３）式の回帰定数ａ、回帰係数ｂ１乃至回帰係数ｂ１０を計算する。具体的には、（２）式の回帰定数及び回帰係数の計算方法と同様に、特定のタスクを実施しているサンプル被験者の心拍データに基づいて計算した説明変数ｘ１乃至説明変数ｘ１０と、その特定のタスクを実施した後のサンプル被験者のアンケート結果に基づいて計算した目的変数ｙとに基づいて、重回帰分析により、（３）式の回帰定数ａ、回帰係数ｂ１乃至回帰係数ｂ１０を計算することができる。
【００３０】
以上説明したように、心拍データに関連した説明変数ｘ１、ｘ２に加えて、体表温データに関連する説明変数ｘ３、ｘ４、体動データに関連する説明変数ｘ６乃至説明変数ｘ１０を重回帰式に適用することで、より精度の高い主観的集中指数の推定処理を実現できる可能性がある。
【００３１】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【００３２】
２０…心理指数推定装置、４０…センサユニット。
【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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