(57)【要約】【課題】対象者の心理状態の判定精度を向上させること。【解決手段】心理状態判定装置は、時系列に複数取得した圧力分布を表す指標と心理状態を表す情報とを関連付けたテーブルを記憶した記憶部と、ユーザが接触することによって生じた圧力分布を時系列に複数取得する取得部と、取得部が時系列に複数取得した圧力分布を表す指標を演算する演算部と、記憶部が記憶したテーブルと演算部が演算した指標とに基づいて、ユーザの心理状態を判定する判定部とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザが接触することによって生じた圧力分布を時系列に複数取得する取得部と、
心理状態を表す情報と時系列に複数取得した圧力分布とを関連付けた心理状態判定テーブルと、前記取得部が時系列に複数取得した前記圧力分布とに基づいて、前記ユーザの心理状態を判定する判定部と
を備える、心理状態判定装置。
【請求項２】
前記取得部は、前記ユーザが座った椅子の少なくとも座面の圧力分布及び背面の圧力分布のいずれか一方又は両方を時系列に複数取得する、請求項１に記載の心理状態判定装置。
【請求項３】
前記取得部が時系列に複数取得した前記圧力分布から、該圧力分布の変化を表す指標を算出する演算部
を備え、
前記心理状態判定テーブルは、心理状態を表す情報と時系列に複数取得した圧力分布を表す指標とを関連付け、
前記判定部は、前記心理状態判定テーブルと前記演算部が演算した前記指標とに基づいて、前記ユーザの心理状態を判定する、請求項１又は請求項２に記載の心理状態判定装置。
【請求項４】
前記判定部が判定した前記ユーザの心理状態を示す情報を出力する出力部
を備える、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の心理状態判定装置。
【請求項５】
前記判定部が判定した前記心理状態を表す情報に基づいて、該心理状態の継続時間を推測する推測部と、
前記推測部が推測した前記心理状態の継続時間を表す情報を出力する出力部と
を備える、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の心理状態判定装置。
【請求項６】
前記判定部が判定した前記心理状態を表す情報に基づいて、家電を制御する制御信号を作成する制御部と、
前記制御部が作成した前記制御信号を送信する送信部と
を備える、請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の心理状態判定装置。
【請求項７】
前記心理状態を表す情報には、快適及び不快が含まれる、請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の心理状態判定装置。
【請求項８】
ユーザが接触することによって生じた圧力分布を時系列に複数取得するステップと、
心理状態を表す情報と時系列に複数取得した圧力分布とを関連付けた心理状態判定テーブルと、前記取得するステップで時系列に複数取得した前記圧力分布とに基づいて、前記ユーザの心理状態を判定するステップと
を有する、心理状態判定装置が実行する心理状態判定方法。
【請求項９】
心理状態判定装置のコンピュータに、
ユーザが接触することによって生じた圧力分布を時系列に複数取得するステップと、
心理状態を表す情報と時系列に複数取得した圧力分布とを関連付けた心理状態判定テーブルと、前記取得するステップで時系列に複数取得した前記圧力分布とに基づいて、前記ユーザの心理状態を判定するステップと
を実行させる、心理状態判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、心理状態判定装置、心理状態判定方法、及び心理状態判定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
住宅の居住者や執務室内の従業員の心理状態（快適性、集中力（集中度）、ストレス）を計測する方法として、居住者や従業員に心拍や呼吸回数、脳波等のセンサを装着し、バイタルデータの収集や、アンケート等による主観評価の聞き取りなどが行われている。
しかし、この方法は、測定対象者に違和感を与えたり、手間をとらせたりする課題があった。そこで、測定対象者に体にセンサを付けたり、質問したりしなくても測定者の快適性等を把握する技術として椅子やベッドに圧力センサを配置して対象者の状態を把握する技術が開発されている。
【０００３】
測定対象者の状態を把握する技術に関して、運転席のシートセンサにより体重の前後移動から呼吸間隔を測定し、呼吸が速い等によって運転手の苛立ちを検出すると、深呼吸の誘導メッセージを出力する装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。
また、チャイルドシートに配置された圧力センサにより乳児の心拍数を測定し、ベルトのテンションを調整する装置が知られている（例えば、特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−２３７４５６号公報
【特許文献２】特開２００１−３３４８５２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
前述した技術では、センサの個数が少ないため、測定対象者の心拍や呼吸といった単純な挙動しか計測することができなかった。このため、測定対象者の心理的な快適性や集中度を判断するためには情報量が十分でなかった。
本発明は、上記の点に鑑みて為されたものであり、その目的は、対象者の心理状態の判定精度を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様は、ユーザが接触することによって生じた圧力分布を時系列に複数取得する取得部と、心理状態を表す情報と時系列に複数取得した圧力分布とを関連付けた心理状態判定テーブルと、前記取得部が時系列に複数取得した前記圧力分布とに基づいて、前記ユーザの心理状態を判定する判定部とを備える、心理状態判定装置である。
【０００７】
本発明の一態様の心理状態判定装置において、前記取得部は、前記ユーザが座った椅子の少なくとも座面の圧力分布及び背面の圧力分布のいずれか一方又は両方を時系列に複数取得する。
【０００８】
本発明の一態様の心理状態判定装置において、前記取得部が時系列に複数取得した前記圧力分布から、該圧力分布の変化を表す指標を算出する演算部を備え、前記心理状態判定テーブルは、心理状態を表す情報と時系列に複数取得した圧力分布を表す指標とを関連付け、前記判定部は、前記心理状態判定テーブルと前記演算部が演算した前記指標とに基づいて、前記ユーザの心理状態を判定する。
【０００９】
本発明の一態様の心理状態判定装置において、前記判定部が判定した前記ユーザの心理状態を示す情報を出力する出力部を備える。
本発明の一態様の心理状態判定装置において、前記判定部が判定した前記心理状態を表す情報に基づいて、該心理状態の継続時間を推測する推測部と、前記推測部が推測した前記心理状態の継続時間を表す情報を出力する出力部とを備える。
【００１０】
本発明の一態様の心理状態判定装置において、前記判定部が判定した前記心理状態を表す情報に基づいて、家電を制御する制御信号を作成する制御部と、前記制御部が作成した前記制御信号を送信する送信部とを備える。
【００１１】
本発明の一態様の心理状態判定装置において、前記心理状態を表す情報には、快適及び不快が含まれる。
【００１２】
本発明の一態様は、ユーザが接触することによって生じた圧力分布を時系列に複数取得するステップと、心理状態を表す情報と時系列に複数取得した圧力分布とを関連付けた心理状態判定テーブルと、前記取得するステップで時系列に複数取得した前記圧力分布とに基づいて、前記ユーザの心理状態を判定するステップとを有する、心理状態判定装置が実行する心理状態判定方法である。
【００１３】
本発明の一態様は、心理状態判定装置のコンピュータに、ユーザが接触することによって生じた圧力分布を時系列に複数取得するステップと、心理状態を表す情報と時系列に複数取得した圧力分布とを関連付けた心理状態判定テーブルと、前記取得するステップで時系列に複数取得した前記圧力分布とに基づいて、前記ユーザの心理状態を判定するステップとを実行させる、心理状態判定プログラムである。
【発明の効果】
【００１４】
本発明の実施形態によれば、対象者の心理状態の判定精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】実施形態に係る心理状態判定システムの概要を示す図である。
【図２】実施形態に係る心理状態判定装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図３】心理状態判定テーブルの一例を示す図である。
【図４】実施形態に係る心理状態判定装置を示す機能ブロック図である。
【図５】圧力分布の一例を示す図である。
【図６】実施形態に係る心理状態判定装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図７】変形例（その１）に係る心理状態判定システムの概要を示す図である。
【図８】ユーザの心理状態の分布の一例を示す図である。
【図９】ユーザの心理状態の快適度と経過時間との関係の一例を示す図である。
【図１０】変形例（その１）に係る心理状態判定装置を示す機能ブロック図である。
【図１１】変形例（その１）に係るヘッドマウント装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図１２】変形例（その１）に係るヘッドマウント装置を示す機能ブロック図である。
【図１３】変形例（その１）に係る心理状態判定装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１４】変形例（その２）に係る心理状態判定システムの概要を示す図である。
【図１５】変形例（その２）に係る心理状態判定装置を示す機能ブロック図である。
【図１６】変形例（その２）に係る心理状態判定装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１７】実施形態に係る心理状態判定装置の心理状態判定情報取得部を示す機能ブロック図である。
【図１８】実施形態に係る心理状態判定装置の心理状態判定情報取得部の動作の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
次に、本発明を実施するための形態を、図面を参照しつつ説明する。以下で説明する実施形態は一例に過ぎず、本発明が適用される実施形態は、以下の実施形態に限られない。
なお、実施形態を説明するための全図において、同一の機能を有するものは同一符号を用い、繰り返しの説明は省略する。
【００１７】
（第１の実施形態）
＜心理状態判定システム＞
図１は、実施形態に係る心理状態判定システムを示す図である。心理状態判定システム１は、心理状態判定装置１００とセンサシート２００とを備える。心理状態判定装置１００とセンサシート２００とは有線又は無線によって接続される。
【００１８】
センサシート２００は、複数の圧力センサを含んで構成される。センサシート２００の一例は、二枚のポリエチレンテレフタレートフィルム（ＰＥＴフィルム）等のフィルムにそれぞれ、行、列の銀電極を配線し、配線した銀電極の上に感圧導電性インクをコーティングしたものである。このように構成することによって、行、列の電極の交点がセンシングポイントとなる。センサシート２００に圧力がかかると電気抵抗値が変化する。センサシート２００は、センシングポイントにおける電気抵抗値を、デジタル値に変換し、出力する。
【００１９】
センサシート２００は、該センサシート２００に含まれる複数の圧力センサの各々に生じた圧力を検知することによって、圧力分布を測定する。具体的には、ユーザが椅子１０に座ると、センサシート２００は、ユーザの体重によって、該椅子１０の座面や、座面及び背面に追従する。センサシート２００は、椅子１０の座面や、座面及び背面に追従することによって得られる圧力分布を、ユーザの着座時の圧力分布として測定する。センサシート２００は、定期又は不定期に、圧力分布の測定結果を心理状態判定装置１００へ送信する。
【００２０】
心理状態判定装置１００は、センサシート２００が定期又は不定期に送信した圧力分布の測定結果を取得する。心理状態判定装置１００は、時系列に、センサシート２００が送信した圧力分布の測定結果を複数取得し、該時系列に複数取得した圧力分布の測定結果に基づいて、ユーザの心理状態を判定する。この心理状態判定装置１００によるユーザの心理状態の判定について、以下詳しく説明する。
【００２１】
＜心理状態判定装置の構成＞
図２は、実施形態に係る心理状態判定装置のハードウェア構成の一例を示す。
心理状態判定装置１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１０２と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１０４と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１０６と、不揮発性メモリ１０８と、通信Ｉ／Ｆ１１０と、操作部１１２と、表示部１１４と、内部バス１１６とを備えている。
【００２２】
ＣＰＵ１０２は、心理状態判定装置１００の動作を制御するプログラム１０８２等を不揮発性メモリ１０８から読み出し、ＲＡＭ１０６に展開して実行する。不揮発性メモリ１０８は、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｃ  Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）、ＳＤ（Ｓｅｃｕｒｅ  Ｄｉｇｉｔａｌ）カード等によって構成される。不揮発性メモリ１０８には、ＣＰＵ１０２によって実行されるプログラム１０８２と、心理状態判定テーブル１０８４とが格納される。
【００２３】
（心理状態判定テーブル）
図３は、心理状態判定テーブルの一例を示す。心理状態判定テーブル１０８４は、時系列に複数取得した圧力分布を表す指標（圧力分布指標）と心理状態を表す情報（心理状態情報）とを関連付けたテーブルである。時系列に複数取得した圧力分布を表す指標は、心理状態判定装置１００が、センサシート２００から取得した時系列に複数取得した圧力分布から求めたものである。心理状態を表す情報は、快適と感じる度合いをパーセントで表したものである。図３に示される例では、圧力分布指標「Ａ」と心理状態情報「快適１００％」とが関連付けられている。
【００２４】
通信Ｉ／Ｆ１１０は、ＮＦＣモジュール、無線ＬＡＮモジュール等の通信モジュールによって構成される。また、通信Ｉ／Ｆ１１０がＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）によって構成されてもよい。通信Ｉ／Ｆ１１０は、ＮＦＣや、無線ＬＡＮによって外部の機器との間で通信を行う。
実施形態に係る心理状態判定装置１００は、通信Ｉ／Ｆ１１０を介して、センサシート２００と接続される。操作部１１２は、ユーザの操作を受け付ける入力デバイスである。通信Ｉ／Ｆ１１０は、タッチパネル等のポインティングデバイス、ボタン、ダイヤル、タッチセンサ、タッチパッド等を含む。表示部１１４は、例えば液晶ディスプレイ等によって構成され、ユーザの心理状態を示す情報を表示する。
【００２５】
＜心理状態判定装置の機能構成＞
図４は、実施形態に係る心理状態判定装置の機能ブロック図である。
心理状態判定装置１００は、不揮発性メモリ１０８からＲＡＭ１０６上に展開されたプログラム１０８２をＣＰＵ１０２が実行することによって、取得部１５２と演算部１５４と判定部１５６と出力部１６０として機能する。
【００２６】
＜心理状態判定装置の各機能構成＞
図２及び図４を用いて、心理状態判定装置１００の各機能構成について詳細に説明する。なお、以下では、心理状態判定装置１００の各機能を説明するにあたって、図４に示されている心理状態判定装置１００の各機能ブロックを実現させるための主なハードウェアとの関係も説明する。
【００２７】
取得部１５２は、ＣＰＵ１０２からの命令、及び通信Ｉ／Ｆ１１０によって実現される。取得部１５２は、センサシート２００が送信した圧力分布の測定結果を取得する。
図５は、圧力分布の測定結果の一例を示す。図５（１）に示される圧力分布は、ユーザが椅子１０に座ることで該ユーザの体重によって座面に生じた圧力分布の測定結果である。図５（２）に示される圧力分布は、ユーザが椅子１０に座ることで該ユーザの体重によって座面及び背面に生じた圧力分布の測定結果である。座面及び背面に生じた圧力分布は、座面の圧力分布Ａと背面の圧力分布Ｂとを含む。圧力分布は、二次元で表され、圧力の大きさが複数の色のグラデーションで表される。図５に示される例では、複数の色のグラデーションを、複数のハッチングで示す。
取得部１５２は、センサシート２００が定期又不定期に送信する圧力分布の測定結果を複数取得することによって、圧力分布の時系列データを取得する。具体的には、取得部１５２は、背面の圧力分布Ａ及び座面の圧力分布Ｂのいずれか一方又は両方を取得する。取得部１５２は、圧力分布の時系列データを演算部１５４へ出力する。
【００２８】
演算部１５４は、ＣＰＵ１０２からの命令によって実現される。演算部１５４は、取得部１５２が出力した圧力分布の時系列データを取得すると、該圧力分布の時系列データを表す指標を演算する。具体的には、演算部１５４は、該圧力分布の時系列データを周波数解析するようにしてもよいし、該圧力分布の時系列データから、着座からの経過時間、離席時間等を演算するようにしてもよい。演算部１５４は、圧力分布の時系列データを表す指標を演算すると、該指標を判定部１５６へ出力する。
【００２９】
判定部１５６は、ＣＰＵ１０２からの命令によって実現される。判定部１５６は、演算部１５４が出力した指標を取得すると、該指標と不揮発性メモリ１０８に記憶された心理状態判定テーブル１０８４とに基づいて、ユーザの心理状態を判定する。具体的には、判定部１５６は、心理状態判定テーブル１０８４から、該指標に関連付けられた心理状態情報を取得し、該心理状態情報を、ユーザの心理状態とする。判定部１５６は、出力部１５８へ、心理状態情報を出力する。
【００３０】
出力部１５８は、ＣＰＵ１０２からの命令によって実現される。出力部１５８は、判定部１５６が出力した心理状態情報を取得すると、該心理状態情報を出力する。具体的には、出力部１５８は、心理状態情報を、表示部１１４へ出力する。このように構成することによって、心理状態判定装置１００を操作する者は、ユーザの心理状態を把握できる。
【００３１】
（心理状態判定装置の動作）
図６は、心理状態判定装置の動作の一例を示すフローチャートである。
ステップＳ６０２では、心理状態判定装置１００の取得部１５２は、センサシート２００が送信した圧力分布の測定結果を時系列に複数取得する。取得部１５２は、圧力分布の測定結果を時系列に複数取得すると、圧力分布の測定結果の時系列データを、演算部１５４へ出力する。
ステップＳ６０４では、心理状態判定装置１００の演算部１５４は、取得部１５２が出力した圧力分布の時系列データを取得すると、該圧力分布の時系列データを表す指標を演算する。演算部１５４は、圧力分布の時系列データを表す指標を演算すると、該圧力分布の時系列データを表す指標を、判定部１５６へ出力する。
【００３２】
ステップＳ６０６では、心理状態判定装置１００の判定部１５６は、演算部１５４が出力した圧力分布の時系列データを表す指標を取得すると、該指標と不揮発性メモリ１０８に記憶された心理状態判定テーブル１０８４とに基づいて、ユーザの心理状態を判定する。判定部１５６は、ユーザの心理状態を判定すると、該ユーザの心理状態の判定結果を、出力部１５８へ出力する。
ステップＳ６０８では、心理状態判定装置１００の出力部１５８は、判定部１５６が出力したユーザの心理状態の判定結果を取得すると、該ユーザの心理状態の判定結果を、表示部１１４へ出力する。
【００３３】
前述した実施形態では、心理状態判定装置１００が、圧力分布の時系列データを取得し、該取得した圧力分布の時系列データから指標を演算し、指標の演算結果に基づいて、心理状態を判定する場合について説明したが、この例に限られない。例えば、心理状態判定装置１００が、圧力分布（圧力分布画像）の時系列データを取得し、該取得した圧力分布の時系列データと、心理状態判定テーブルとに基づいて、心理状態を判定するようにしてもよい。この場合、心理状態判定テーブルは、時系列に複数取得した圧力分布と心理状態を表す情報（心理状態情報）とが関連付けられる。
前述した実施形態では、心理状態判定装置１００が、座面の圧力分布、又は座面及び背面の圧力分布の時系列データを取得し、該取得した座面の圧力分布、又は座面及び背面の圧力分布の時系列データから、心理状態を判定する場合について説明したが、この例に限られない。例えば、心理状態判定装置１００が、背面の圧力分布の時系列データを取得し、該取得した背面の圧力分布の時系列データと、心理状態判定テーブルとに基づいて、心理状態を判定するようにしてもよい。この場合、心理状態判定テーブルは、時系列に複数取得した背面の圧力分布と心理状態を表す情報（心理状態情報）とが関連付けられる。
【００３４】
前述した実施形態では、心理状態判定装置１００の出力部１５８が、心理状態情報を表示部１１４へ出力する場合について説明したが、この例に限られない。例えば、心理状態判定装置１００の出力部１５８が、通信Ｉ／Ｆ１１０へ出力するようにしてもよい。そして、通信Ｉ／Ｆ１１０は、椅子１０に座っているユーザが保持する端末装置へ、該心理状態情報を送信するようにしてもよい。このように構成することによって、ユーザは、自分の心理状態を把握できる。
前述した実施形態では、心理状態判定テーブルが記憶された不揮発性メモリを、心理状態判定装置が備えている場合について説明したが、この例に限られない。例えば、心理状態判定テーブルがクラウド上に記憶されていてもよい。この場合、心理状態判定装置は、クラウドから心理状態判定テーブルを取得し、心理状態を判定する。
【００３５】
本実施形態に係る心理状態判定システムによれば、センサシート２００は、ユーザが該センサシート２００へ接触したことによって生じる圧力分布を測定し、該圧力分布の測定結果を心理状態判定装置１００へ送信する。心理状態判定装置１００は、圧力分布の測定結果を、時系列に複数取得することによって、該圧力分布の測定結果の時系列データを取得する。心理状態判定装置１００は、圧力分布の測定結果の時系列データを取得すると、該圧力分布の時系列データを表す指標を演算し、該指標と心理状態判定テーブル１０８４とに基づいて、ユーザの心理状態を判定する。センサシート２００は、多くの圧力センサを含んでいるため、センサの個数が少ないものより、高密度な圧力分布測定が可能である。また、ユーザの心理状態と圧力分布の測定結果の時系列データとを関連付けることによって、ユーザの体型や動作の癖、あるいはセンサを設置する椅子等の形状により千差万別である圧力分布に基づいて、ユーザの心理的状態を判定できる。さらに、センサシート２００が、ユーザの着座時の圧力分布として、椅子１０の座面に追従することによって得られる圧力分布を測定することに加え、椅子１０の背面に追従することによって得られる圧力分布を測定することによって、さらに心理状態の判定に使用するセンサの個数を増加させることができるため、心理状態の判定精度をさらに向上できる。
【００３６】
（変形例（その１））
変形例に係る心理状態判定システムについて説明する。図７は、変形例に係る心理状態判定システムを示す図である。心理状態判定システム２は、心理状態判定装置３００とセンサシート２００−１からセンサシート２００−Ｎ（Ｎは、Ｎ＞０の整数。）とヘッドマウント装置４００とを備える。
心理状態判定装置３００とセンサシート２００−１からセンサシート２００−Ｎの各々とは、有線又は無線によって接続される。また、心理状態判定装置３００とヘッドマウント装置４００とは、有線又は無線によって接続される。
センサシート２００−１からセンサシート２００−Ｎの各々は、前述したセンサシート２００を適用できる。
【００３７】
心理状態判定装置３００は、センサシート２００−１からセンサシート２００−Ｎの各々が定期又は不定期に送信した圧力分布の測定結果を取得する。心理状態判定装置３００は、時系列に、センサシート２００−１からセンサシート２００−Ｎの各々が送信した圧力分布の測定結果を複数取得し、該時系列に複数取得した圧力分布の測定結果に基づいて、センサシート２００−１からセンサシート２００−Ｎの各々のユーザの心理状態を判定する。心理状態判定装置３００は、センサシート２００−１からセンサシート２００−Ｎの各々のユーザの心理状態を判定すると、心理状態の継続時間を予測する。具体的には、心理状態判定装置３００は、センサシート２００−１からセンサシート２００−Ｎのユーザのうち、心理状態の平均を求め、該心理状態の平均から、心理状態の平均が快適６０％以上の継続時間を予測する。
【００３８】
本実施形態では、ユーザの心理状態は正規分布を示し、且つ、ユーザの心理状態は時間の経過とともに、低下すると仮定する。図８は、ユーザの心理状態の分布の一例を示す。図８に示されるように、ユーザの心理状態の分布は、快適５０％を中心とする正規分布を示す。図９は、ユーザの心理状態の快適度と経過時間との関係の一例を示す。図９に示されるように、ユーザの心理状態の快適度は、経過時間が長くなるとともに低下する。図９において、ｔ１は快適度１００％から快適度８０％へ低下するまでの経過時間を示し、ｔ２は快適度１００％から快適度６０％へ低下するまでの経過時間を示す。これらの特性から、仮に心理状態の平均が快適８０％であった場合に、心理状態の平均が快適６０%以上の継続時間は、ｔ２−ｔ１を算出することによって予測される。心理状態判定装置３００は、継続時間を予測すると、継続時間の予測結果を示す情報を、ヘッドマウント装置４００へ送信する。
ヘッドマウント装置４００は、心理状態判定装置３００が送信した心理状態の平均が快適６０％以上の継続時間の予測結果を示す情報を取得すると、該心理状態の平均が快適６０％以上の継続時間の予測結果を表示する。
【００３９】
変形例に係る心理状態判定装置のハードウェア構成の一例は、図２を適用できる。
＜心理状態判定装置の機能構成＞
図１０は、変形例に係る心理状態判定装置の機能ブロック図である。
心理状態判定装置３００は、不揮発性メモリ１０８からＲＡＭ１０６上に展開されたプログラム１０８２をＣＰＵ１０２が実行することによって、取得部３５２と演算部３５４と判定部３５６と予測部３５７と出力部３５８として機能する。
【００４０】
＜心理状態判定装置の各機能構成＞
図２及び図１０を用いて、心理状態判定装置３００の各機能構成について詳細に説明する。なお、以下では、心理状態判定装置３００の各機能を説明するにあたって、図１０に示されている心理状態判定装置３００の各機能ブロックを実現させるための主なハードウェアとの関係も説明する。
【００４１】
取得部３５２は、ＣＰＵ１０２からの命令、及び通信Ｉ／Ｆ１１０によって実現される。取得部３５２は、センサシート２００−１からセンサシート２００−Ｎの各々が送信した圧力分布の測定結果を取得する。取得部３５２は、センサシート２００−１からセンサシート２００−Ｎの各々が定期又不定期に送信する圧力分布の測定結果を複数取得することによって、圧力分布の時系列データを取得する。取得部３５２は、圧力分布の時系列データを演算部３５４へ出力する。
【００４２】
演算部３５４は、ＣＰＵ１０２からの命令によって実現される。演算部３５４は、取得部３５２が出力した圧力分布の時系列データを取得すると、該圧力分布の時系列データを表す指標を、センサシート２００−１からセンサシート２００−Ｎの各々について演算する。具体的には、演算部３５４は、該圧力分布の時系列データを周波数解析するようにしてもよいし、該圧力分布の時系列データから、着座からの経過時間、離席時間等を演算するようにしてもよい。演算部３５４は、圧力分布の時系列データを表す指標を演算すると、該指標を判定部３５６へ出力する。
【００４３】
判定部３５６は、ＣＰＵ１０２からの命令によって実現される。判定部３５６は、演算部３５４が出力した指標を取得すると、該指標と不揮発性メモリ１０８に記憶された心理状態判定テーブル１０８４とに基づいて、センサシート２００−１からセンサシート２００−Ｎの各々のユーザの心理状態を判定する。具体的には、判定部３５６は、心理状態判定テーブル１０８４から、該指標に関連付けられた心理状態情報を取得する。判定部３５６は、取得した心理状態情報を、ユーザの心理状態とする。判定部３５６は、予測部３５７と出力部３５８とへ、センサシート２００−１からセンサシート２００−Ｎの各々のユーザの心理状態情報を出力する。
【００４４】
予測部３５７は、ＣＰＵ１０２からの命令によって実現される。予測部３５７は、判定部３５６が出力したセンサシート２００−１からセンサシート２００−Ｎの各々のユーザの心理状態情報を取得すると、該心理状態の継続時間を予測する。具体的には、予測部３５７は、図９に示されるユーザの心理状態の快適度と経過時間との関係に基づいて、心理状態の快適度と経過時間とを関連付けて記憶している。予測部３５７は、予測部３５７が出力したセンサシート２００−１からセンサシート２００−Ｎの各々のユーザの心理状態情報から、該心理状態に対応する経過時間を求め、快適６０％の経過時間から該心理状態に対応する経過時間を減算することによって、該快適６０％以上の心理状態の継続時間を予測する。予測部３５７は、継続時間を予測すると、該継続時間の予測結果を、出力部３５８へ出力する。
また、予測部３５７は、判定部３５６が出力したセンサシート２００−１からセンサシート２００−Ｎの各々のユーザの心理状態情報を取得すると、該心理状態の平均が快適６０％以上の継続時間を予測する。具体的には、予測部３５７は、図９に示されるユーザの心理状態の快適度と経過時間との関係に基づいて、心理状態の快適度と経過時間とを関連付けて記憶している。予測部３５７は、予測部３５７が出力したセンサシート２００−１からセンサシート２００−Ｎの各々のユーザの心理状態情報から、心理状態の快適度の平均値を求める。予測部３５７は、心理状態の平均値を求めると、該心理状態の平均値に対応する経過時間を求め、快適６０％の経過時間から該心理状態の平均値に対応する経過時間を減算することによって、該心理状態の平均が快適６０％以上の継続時間を予測する。予測部３５７は、継続時間を予測すると、該継続時間の予測結果を、出力部３５８へ出力する。
【００４５】
出力部３５８は、ＣＰＵ１０２からの命令によって実現される。出力部３５８は、判定部３５６が出力したセンサシート２００−１からセンサシート２００−Ｎの各々のユーザの心理状態情報を取得すると、該センサシート２００−１からセンサシート２００−Ｎの各々のユーザの心理状態情報と快適６０％以上の心理状態の継続時間とを、通信Ｉ／Ｆ１１０からヘッドマウント装置４００へ出力する。このように構成することによって、ヘッドマウント装置４００へ、センサシート２００−１からセンサシート２００−Ｎの各々のユーザの心理状態情報と快適６０％以上の心理状態の継続時間とを通知できる。
また、出力部３５８は、予測部３５７が出力した心理状態の平均が快適６０％以上の継続時間の予測結果を取得すると、該心理状態の平均が快適６０％以上の継続時間の予測結果を、通信Ｉ／Ｆ１１０からヘッドマウント装置４００へ出力する。このように構成することによって、ヘッドマウント装置４００へ、心理状態の平均が快適６０％以上の継続時間を通知できる。
【００４６】
＜ヘッドマウント装置の構成＞
図１１は、変形例に係るヘッドマウント装置の一例を示す図である。
ヘッドマウント装置４００は、ＣＰＵ４０２と、ＲＯＭ４０４と、ＲＡＭ４０６と、操作部４０８と、不揮発性メモリ４１０と、通信Ｉ／Ｆ４１２と、投影部４１４と、内部バス４２０とを備えている。これらは、ヘッドマウント装置４００のテンプル（つる）等の筐体に配置される。
【００４７】
ＣＰＵ４０２は、ヘッドマウント装置４００の動作を制御するプログラム４１０２等を不揮発性メモリ４１０から読み出し、ＲＡＭ４０６に展開して実行する。
操作部４０８は、ユーザの操作を受け付ける入力デバイスである。操作部４０８は、タッチパネル等のポインティングデバイス、ボタン、ダイヤル、タッチセンサ、タッチパッド等を含む。変形例では、一例として、操作部４０８がボタンを構成する場合について説明を続ける。
【００４８】
不揮発性メモリ４１０は、フラッシュメモリ、ＨＤＤ、ＳＳＤ、ＳＤカード等によって構成され、ヘッドマウント装置４００の筐体に配置される。不揮発性メモリ４１０は、投影部４１４によって仮想スクリーン上に投影させるオブジェクトのデータ、両眼の位置や仮想スクリーンの位置等を特定するための設定情報等を対応付けて記憶する。
【００４９】
通信Ｉ／Ｆ４１２は、ＮＦＣモジュール、無線ＬＡＮモジュール等の通信モジュールによって構成され、ヘッドマウント装置４００の筐体に配置される。通信Ｉ／Ｆ４１２は、ＮＦＣや、無線ＬＡＮによって外部の機器との間で通信を行う。
投影部４１４は、ヘッドマウント装置４００の筐体に配置される。投影部４１４は、ＣＰＵ４０２によって供給された心理状態の平均が快適６０％以上の継続時間を示す情報を処理することによって仮想スクリーン上に心理状態の平均が快適６０％以上の継続時間を示す情報を表示する。
【００５０】
＜ヘッドマウント装置の機能構成＞
図１２は、変形例に係るヘッドマウント装置４００の機能ブロック図である。
ヘッドマウント装置４００は、不揮発性メモリ４１０からＲＡＭ４０６上に展開されたプログラム４１０２をＣＰＵ４０２が実行することによって、接続処理部４５２と投影処理部４５４として機能する。
【００５１】
＜ヘッドマウント装置の各機能構成＞
図１１及び図１２を用いて、ヘッドマウント装置４００の各機能構成について詳細に説明する。なお、以下では、ヘッドマウント装置４００の各機能を説明するにあたって、図１０に示されているヘッドマウント装置４００の各機能ブロックを実現させるための主なハードウェアとの関係も説明する。
【００５２】
接続処理部４５２は、ＣＰＵ４０２からの命令、及び通信Ｉ／Ｆ４１２によって実現される。接続処理部４５２は、ヘッドマウント装置４００と心理状態判定装置３００との間で通信を行うための接続処理を行う。接続処理部４５２は、接続要求を作成する。接続要求には、ヘッドマウント装置４００の識別情報が含まれる。接続処理部４５２は、通信Ｉ／Ｆ４１２から心理状態判定装置３００へ接続要求を送信することによって、該心理状態判定装置３００との間で接続処理を行う。
投影処理部４５４は、ＣＰＵ４０２からの命令、及び投影部４１４によって実現される。投影処理部４５４は、通信Ｉ／Ｆ４１２から供給されるセンサシート２００−１からセンサシート２００−Ｎの各々のユーザの心理状態情報と快適６０％以上の心理状態の継続時間や心理状態の平均が快適６０％以上の継続時間を示す情報を表示する。
【００５３】
（心理状態判定装置の動作）
図１３は、変形例に係る心理状態判定装置の動作の一例を示すフローチャートである。
ステップＳ１１０２では、心理状態判定装置３００の取得部３５２は、センサシート２００−１からセンサシート２００−Ｎの各々が送信した圧力分布の測定結果を複数取得する。取得部３５２は、センサシート２００−１からセンサシート２００−Ｎの各々の圧力分布の測定結果を時系列に複数取得すると、該センサシート２００−１からセンサシート２００−Ｎの各々の圧力分布の測定結果の時系列データを、演算部３５４へ出力する。
ステップＳ１１０４では、心理状態判定装置３００の演算部３５４は、取得部３５２が出力したセンサシート２００−１からセンサシート２００−Ｎの各々の圧力分布の時系列データを取得すると、該センサシート２００−１からセンサシート２００−Ｎの各々の圧力分布の時系列データを表す指標を演算する。演算部３５４は、センサシート２００−１からセンサシート２００−Ｎの各々の圧力分布の時系列データを表す指標を演算すると、該センサシート２００−１からセンサシート２００−Ｎの各々の圧力分布の時系列データを表す指標を、判定部３５６へ出力する。
【００５４】
ステップＳ１１０６では、心理状態判定装置３００の判定部３５６は、演算部３５４が出力したセンサシート２００−１からセンサシート２００−Ｎの各々の圧力分布の時系列データを表す指標を取得すると、該指標と不揮発性メモリ１０８に記憶された心理状態判定テーブル１０８４とに基づいて、センサシート２００−１からセンサシート２００−Ｎの各々のユーザの心理状態を判定する。判定部３５６は、各ユーザの心理状態を判定すると、各ユーザの心理状態の判定結果を、予測部３５７と出力部３５８とへ出力する。
【００５５】
ステップＳ１１０８では、心理状態判定装置３００の予測部３５７は、各ユーザの心理状態の判定結果を取得すると、該各ユーザの心理状態の判定結果から、上述した方法で、各ユーザの心理状態が快適６０％以上の継続時間と心理状態の平均が快適６０％以上の継続時間とを予測する。予測部３５７は、各ユーザの心理状態が快適６０％以上の継続時間と心理状態の平均が快適６０％以上の継続時間とを予測すると、該各ユーザの心理状態が快適６０％以上の継続時間と該心理状態の平均が快適６０％以上の継続時間の予測結果とを出力部３５８へ出力する。
【００５６】
ステップＳ１１１０では、心理状態判定装置３００の出力部３５８は、予測部３５７が出力した心理状態の平均が快適６０％以上の継続時間の予測結果を示す情報を取得すると、該心理状態の平均が快適６０％以上の継続時間の予測結果を示す情報を、ヘッドマウント装置４００へ送信する。
ステップＳ１１１２では、心理状態判定装置３００の出力部３５８は、各ユーザの心理状態の判定結果と各ユーザの心理状態が快適６０％以上の継続時間とを取得すると、該各ユーザの心理状態の判定結果を、ヘッドマウント装置４００へ送信する。
ヘッドマウント装置４００は、心理状態判定装置３００が送信した各ユーザの心理状態の判定結果と各ユーザの心理状態が快適６０％以上の継続時間と心理状態の平均が快適６０％以上の継続時間の予測結果を示す情報とを取得すると、該各ユーザの心理状態の判定結果と各ユーザの心理状態が快適６０％以上の継続時間と心理状態の平均が快適６０％以上の継続時間の予測結果を示す情報とを投影する。具体的には、ヘッドマウント装置４００から、心理状態を確認したいユーザを指定することによって、指定したユーザの心理状態、又は該心理状態の継続時間を投影する。ヘッドマウント装置４００の装着者は、心理状態を確認したい対象者に視線を向けたり、心理状態を確認したい対象者に視線を向けた状態で操作部４０８に含まれるボタンを押したりすることによって心理状態を確認したいユーザを指定する。
【００５７】
本変形例に係る心理状態判定システム２では、心理状態判定装置３００が予測部３５７を備える場合について説明したが、この例に限られない。例えば、予測部３５７を備える装置を、心理状態判定装置３００とは別に備えるようにしてもよい。この予測部３５７を備える装置は、心理状態判定装置３００から各ユーザの心理状態の判定結果を取得する。予測部３５７を備える装置は、各ユーザの心理状態の判定結果を取得すると、心理状態が快適６０％以上の継続時間を予測する。予測部３５７を備える装置は、心理状態が快適６０％以上の継続時間を予測すると、該継続時間の予測結果をヘッドマウント装置４００へ送信する。また、予測部３５７を備える装置は、各ユーザの心理状態の判定結果を取得すると、心理状態の平均が快適６０％以上の継続時間を予測する。予測部３５７を備える装置は、心理状態の平均が快適６０％以上の継続時間を予測すると、該継続時間の予測結果をヘッドマウント装置４００へ送信する。
前述した変形例では、センサシート２００−１からセンサシート２００−Ｎの各々のユーザの心理状態情報から、心理状態の平均を求め、該心理状態の平均に基づいて、心理状態の平均が快適６０％以上の継続時間を予測する場合について説明したが、この例に限られない。例えば、心理状態の平均を求め、該心理状態の平均に基づいて、該心理状態の平均が快適５０％以上の継続時間を予測するようにしてもよい。
【００５８】
本変形例に係る心理状態判定システムによれば、センサシート２００−１からセンサシート２００−Ｎは、該センサシート２００からセンサシート２００−Ｎの各々に各ユーザが接触したことによって生じる圧力分布を測定し、該圧力分布の測定結果を心理状態判定装置３００へ送信する。心理状態判定装置３００は、各ユーザの圧力分布の測定結果を複数取得することによって、各ユーザの圧力分布の測定結果の時系列データを取得する。
【００５９】
心理状態判定装置３００は、各ユーザの圧力分布の測定結果の時系列データを取得すると、該各ユーザの圧力分布の時系列データを表す指標を演算し、該指標と心理状態判定テーブル１０８４とに基づいて、各ユーザの心理状態を判定する。心理状態判定装置３００は、各ユーザの心理状態を判定すると、各ユーザの心理状態の判定結果に基づいて、心理状態が快適６０％以上の継続時間を予測する。心理状態判定装置３００は、心理状態が快適６０％以上の継続時間を予測すると、該心理状態が快適６０％以上の継続時間の予測結果をヘッドマウント装置４００へ送信する。また、心理状態判定装置３００は、各ユーザの心理状態を判定すると、各ユーザの心理状態の判定結果に基づいて、心理状態の平均が快適６０％以上の継続時間を予測する。心理状態判定装置３００は、心理状態の平均が快適６０％以上の継続時間を予測すると、該心理状態の平均が快適６０％以上の継続時間の予測結果をヘッドマウント装置４００へ送信する。ヘッドマウント装置４００は、心理状態判定装置３００が送信した心理状態が快適６０％以上の継続時間の予測結果と心理状態の平均が快適６０％以上の継続時間の予測結果とを取得すると、該心理状態が快適６０％以上の継続時間の予測結果と該心理状態の平均が快適６０％以上の継続時間の予測結果を表示する。
【００６０】
センサシート２００は、多くの圧力センサを含んでいるため、センサの個数が少ないものより、高密度な圧力分布測定が可能である。また、ユーザの心理状態と圧力分布の測定結果の時系列データとを関連付けることによって、ユーザの体型や動作の癖、あるいはセンサを設置する椅子等の形状により千差万別である圧力分布に基づいて、ユーザの心理的状態を判定できる。
さらに、複数の心理状態の判定結果から、該心理状態が快適６０％以上の継続時間を予測し、該心理状態が快適６０％以上の継続時間の予測結果をヘッドマウント装置４００へ送信することによって、ヘッドマウント装置４００の装着者へ、心理状態が快適６０％以上の継続時間を通知できる。また、複数の心理状態の判定結果から、該心理状態の平均が快適６０％以上の継続時間を予測し、該心理状態の平均が快適６０％以上の継続時間の予測結果をヘッドマウント装置４００へ送信することによって、ヘッドマウント装置４００の装着者へ、心理状態の平均が快適６０％以上の継続時間を通知できる。仮に、変形例に係る心理状態判定システム２が、職場や、学校、塾、講演会等の椅子に座った大勢の人を前にして話をする場所に適用された場合、話をする人は、椅子に座った大勢の人の心理状態を把握しながら、話をすることができる。このため、心理状態が快適６０％以上の継続時間や心理状態の平均が快適６０％以上の継続時間が経過してしまう直前に、話を変えたりすることで、心理状態が快適６０％以上の継続時間や心理状態の平均が快適６０％以上の継続時間を延ばすことができる。
【００６１】
（変形例（その２））
変形例に係る心理状態判定システムについて説明する。図１４は、変形例に係る心理状態判定システムを示す図である。心理状態判定システム３は、心理状態判定装置５００とセンサシート２００−１からセンサシート２００−Ｎ（Ｎは、Ｎ＞０の整数）と、エアコン等の家電６００とを備える。本変形例に係る心理状態判定システムでは、家電６００の一例として、エアコンを適用した場合について説明を続ける。
心理状態判定装置５００とセンサシート２００−１からセンサシート２００−Ｎの各々とは、有線又は無線によって接続される。また、心理状態判定装置５００と家電６００とは、無線によって接続される。
センサシート２００−１からセンサシート２００−Ｎの各々は、前述したセンサシート２００を適用できる。
【００６２】
心理状態判定装置５００は、センサシート２００−１からセンサシート２００−Ｎの各々が定期又は不定期に送信した圧力分布の測定結果を取得する。心理状態判定装置５００は、時系列に、センサシート２００−１からセンサシート２００−Ｎの各々が送信した圧力分布の測定結果を複数取得し、該時系列に複数取得した圧力分布の測定結果に基づいて、センサシート２００−１からセンサシート２００−Ｎの各々のユーザの心理状態を判定する。
【００６３】
心理状態判定装置５００は、センサシート２００−１からセンサシート２００−Ｎの各々のユーザの心理状態を判定すると、センサシート２００−１からセンサシート２００−Ｎの各々のユーザの心理状態に基づいて、家電６００を制御するための制御信号を作成する。具体的には、心理状態判定装置５００は、センサシート２００−１からセンサシート２００−Ｎのユーザのうち、心理状態が快適４０％以下であるユーザの割合を求める。そして、心理状態判定装置５００は、該心理状態が快適４０％以下であるユーザの割合が閾値以上である場合、家電６００に設定されている運転条件を変更すると判定する。心理状態判定装置５００は、家電６００に設定されている運転条件を変更すると判定した場合、変更後の運転条件を含む制御信号を作成する。心理状態判定装置５００は、制御信号を作成すると、作成した制御信号を、家電６００へ送信する。
家電６００は、心理状態判定装置５００が送信した制御信号を受信すると、該制御信号に応じて、運転条件を変更する。
変形例に係る心理状態判定装置５００のハードウェア構成の一例は、図２を適用できる。
【００６４】
＜心理状態判定装置の機能構成＞
図１５は、変形例に係る心理状態判定装置の機能ブロック図である。
心理状態判定装置５００は、不揮発性メモリ１０８からＲＡＭ１０６上に展開されたプログラム１０８２をＣＰＵ１０２が実行することによって、取得部５５２と演算部５５４と判定部５５６と制御部５５７と出力部５５８として機能する。
【００６５】
＜心理状態判定装置の各機能構成＞
図２及び図１５を用いて、心理状態判定装置５００の各機能構成について詳細に説明する。なお、以下では、心理状態判定装置５００の各機能を説明するにあたって、図１５に示されている心理状態判定装置５００の各機能ブロックを実現させるための主なハードウェアとの関係も説明する。
【００６６】
取得部５５２、演算部５５４、及び判定部５５６は、それぞれ前述した取得部３５２、演算部３５４、及び判定部３５６を適用できる。ただし、判定部５５６は、制御部５５７へ、センサシート２００−１からセンサシート２００−Ｎの各々のユーザの心理状態情報を出力する。
【００６７】
制御部５５７は、ＣＰＵ１０２からの命令によって実現される。制御部５５７は、判定部５５６が出力したセンサシート２００−１からセンサシート２００−Ｎの各々のユーザの心理状態情報を取得すると、家電６００の運転条件を変更するか否かを判定する。具体的には、制御部５５７は、心理状態が快適４０％以下であるユーザの割合を求める。制御部５５７は、心理状態が快適４０％以下であるユーザの割合を求めると、該心理状態が快適４０％以下であるユーザの割合が閾値以上であるか否かを判定する。
【００６８】
制御部５５７は、心理状態が快適４０％以下であるユーザの割合が閾値以上であると判定した場合、家電６００の運転条件を変更すると判断する。制御部５５７は、家電６００の運転条件を変更すると判断した場合、家電６００の運転条件を変更するための制御信号を作成する。例えば、制御部５５７は、家電６００の設定温度を変更する制御信号を作成してもよいし、湿度を変更する制御信号を作成してもよい。制御部５５７は、制御信号を作成すると、出力部５５８へ、作成した制御信号を出力する。一方、制御部５５７は、心理状態が快適４０％以下であるユーザの割合が閾値未満であると判定した場合、家電６００の運転条件を変更することなく、待機する。
【００６９】
出力部５５８は、ＣＰＵ１０２からの命令によって実現される。出力部５５８は、制御部５５７が出力した制御信号を取得すると、該制御信号を、通信Ｉ／Ｆ１１０から家電６００へ送信する。このように構成することによって、心理状態判定装置５００は、心理状態が快適４０％以下であるユーザの割合が閾値以上である場合に、家電６００へ、制御信号を送信することができる。
【００７０】
（心理状態判定装置の動作）
図１６は、変形例に係る心理状態判定装置の動作の一例を示すフローチャートである。
ステップＳ１４０２からステップＳ１４０６は、前述したステップＳ１１０２からステップＳ１１０６を適用できる。ただし、ステップＳ１４０６では、判定部５５６は、各ユーザの心理状態を判定すると、各ユーザの心理状態の判定結果を、制御部５５７へ出力する。
【００７１】
ステップＳ１４０８では、心理状態判定装置５００の制御部５５７は、各ユーザの心理状態の判定結果を取得すると、各ユーザの心理状態の判定結果から、心理状態が快適４０％以下であるユーザの割合を求める。制御部５５７は、心理状態が快適４０％以下であるユーザの割合を求めると、心理状態が快適４０％以下であるユーザの割合が閾値以上であるか否かを判定する。制御部５５７は、心理状態が快適４０％以下であるユーザの割合が閾値以上である場合、家電６００の運転条件を変更するための制御信号を作成する。制御部５５７は、制御信号を作成すると、作成した制御信号を出力部５５８へ出力する。
ステップＳ１４１０では、心理状態判定装置５００の出力部５５８は、制御部５５７が出力した制御信号を、家電６００へ送信する。
家電６００は、制御信号を受信すると、該制御信号に含まれる運転条件を設定する。
前述した変形例では、心理状態判定装置が判定した心理状態に応じて、エアコンの運転条件を制御する場合について説明したが、この例に限られない。例えば、心理状態判定装置が判定した心理状態に応じて、照明の明るさ等が制御されてもよいし、テレビのチャンネル等が変更されてもよい。
【００７２】
本変形例に係る心理状態判定システムによれば、センサシート２００−１からセンサシート２００−Ｎは、該センサシート２００からセンサシート２００−Ｎの各々に各ユーザが接触したことによって生じる圧力分布を測定し、該圧力分布の測定結果を心理状態判定装置５００へ送信する。心理状態判定装置５００は、各ユーザの圧力分布の測定結果を複数取得することによって、各ユーザの圧力分布の測定結果の時系列データを取得する。
心理状態判定装置５００は、各ユーザの圧力分布の測定結果の時系列データを取得すると、該各ユーザの圧力分布の時系列データを表す指標を演算し、該指標と心理状態判定テーブル１０８４とに基づいて、各ユーザの心理状態を判定する。心理状態判定装置５００は、各ユーザの心理状態を判定すると、各ユーザの心理状態の判定結果に基づいて、家電６００を制御するための制御信号を作成する。心理状態判定装置５００は、制御信号を作成すると、該制御信号を家電６００へ送信する。家電６００は、心理状態判定装置５００が送信した制御信号を受信すると、該制御信号に含まれる運転条件を設定する。
【００７３】
センサシート２００は、多くの圧力センサを含んでいるため、センサの個数が少ないものより、高密度な圧力分布測定が可能である。また、ユーザの心理状態と圧力分布の測定結果の時系列データとを関連付けることによって、ユーザの体型や動作の癖、あるいはセンサを設置する椅子等の形状により千差万別である圧力分布に基づいて、ユーザの心理的状態を判定できる。
さらに、心理状態判定装置５００は、複数の心理状態の判定結果から、心理状態が快適４０％以下であるユーザの割合を求め、該心理状態が快適４０％以下であるユーザの割合が閾値以上である場合に、家電６００の運転条件を変更する。このように構成することによって、心理状態判定装置５００は、心理状態が快適４０％以下であるユーザを減少させる運転条件で、家電６００を動作させることができる。
【００７４】
（第２の実施形態）
＜心理状態判定システム＞
実施形態に係る心理状態判定システムは、前述した第１の実施形態に係る心理状態判定システム、及び変形例に係る心理状態判定システムを適用できる。
実施形態に係る心理状態判定装置は、前述した第１の実施形態に係る心理状態判定装置１００、及び変形例に係る心理状態判定装置３００、５００の機能に加えて、心理状態判定テーブル１０８４に記憶される圧力分布指標と心理状態情報とを関連付けた心理状態判定情報を取得する。
【００７５】
（心理状態判定情報の取得例（その１））
センサシート２００が載置された椅子１０に座っている人（被検者）に、センサシート２００による圧力分布の測定を行いながら、被検者に心理状態についてのアンケートが行われる。被検者が回答したアンケートの結果と圧力分布の測定結果とに基づいて、心理状態判定情報を取得する。
【００７６】
（心理状態判定情報の取得例（その２））
センサシート２００が載置された椅子１０に座っている人（被検者）に、脳波計、呼吸心拍計等のセンサが装着される。センサシート２００による圧力分布の測定と計測器による測定を行いながら、被検者に心理状態についてのアンケートが行われる。
被検者が回答したアンケートの結果と圧力分布の測定結果と計測器による測定結果とに基づいて、心理状態判定情報が取得される。
【００７７】
心理状態判定装置１００、３００及び５００は、心理状態判定情報取得部７００を備える。
図１７は、実施形態に係る心理状態判定装置の心理状態判定情報取得部の機能ブロック図である。
心理状態判定情報取得部７００は、不揮発性メモリ１０８からＲＡＭ１０６上に展開されたプログラム１０８２をＣＰＵ１０２が実行することによって、画像取得部７０２と、心理状態情報取得部７０４と、検査対象エリア特定部７０６と、特徴抽出部７０８として機能する。
画像取得部７０２は、ＣＰＵ１０２によって実現される。画像取得部７０２は、センサシート２００による圧力分布画像を取得する。圧力分布画像は、機械学習を行わせるために使用する。ここで、圧力分布画像は、ＪＰＥＧ（Ｊｏｉｎｔ  Ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃ  Ｅｘｐｅｒｔｓ  Ｇｒｏｕｐ）、ビットマップ画像（ｂｉｔｍａｐ  ｉｍａｇｅ  ／  ｂｉｔｍａｐ  ｇｒａｐｈｉｃｓ）、ＧＩＦ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｉｎｔｅｒｃｈａｎｇｅ  Ｆｏｒｍａｔ）等で表されたものであってもよい。画像取得部７０２は、取得した圧力分布画像を心理状態情報取得部７０４と検査対象エリア特定部７０６へ出力する。
【００７８】
心理状態情報取得部７０４は、ＣＰＵ１０２によって実現される。心理状態情報取得部７０４は、アンケートの回答結果から、画像取得部７０２が圧力分布画像を取得したときの被検者の心理状態情報を取得する。心理状態情報取得部７０４は、被検者の心理状態情報を取得すると、該心理状態情報を、不揮発性メモリ１０８の心理状態判定テーブル１０８４の心理状態情報に記憶する。
【００７９】
検査対象エリア特定部７０６は、ＣＰＵ１０２からの命令によって実現される。検査対象エリア特定部７０６は、画像取得部７０２が出力した圧力分布画像を取得すると、該圧力分布画像から検査の対象とするエリアを特定する。例えば、検査対象とするエリアは、圧力分布画像に写しだされている対象のうち、検査対象が写し出されているエリアである。以下、圧力分布画像から特定される検査の対象とするエリアを「検査対象エリア」という。具体的には、検査対象エリア特定部７０６は、圧力分布画像の全体を検査対象エリアとしてもよい。例えば、検査対象エリア特定部７０６は、画像取得部７０２によって供給された圧力分布画像の全体を検査対象画像とすることによって、圧力分布画像から検査対象エリアを特定する。
【００８０】
検査対象エリア特定部７０６は、特定した検査対象エリアを表す情報を不揮発性メモリ１０８へ記憶する。具体的には、検査対象エリア特定部７０６は、特定した検査対象画像における検査対象エリアの実画像データ等を不揮発性メモリ１０８へ記憶する。
特徴抽出部７０８は、ＣＰＵ１０２からの命令によって実現される。特徴抽出部７０８は、不揮発性メモリ１０８に記憶した複数の圧力分布画像の各々について、該圧力分布画像を機械学習することによって特徴量を抽出する。具体的には、複数の圧力分布画像の各々が、「第一のパターン」、「第二のパターン」、「第三のパターン」、「第四のパターン」、又は「第五のパターン」に分類される。以下、複数の圧力分布画像の各々を分類する条件の一例として、複数の圧力分布画像の各々が、「第一のパターン」、「第二のパターン」、「第三のパターン」、「第四のパターン」、又は「第五のパターンパターン」に分類される場合について説明を続ける。
【００８１】
特徴抽出部７０８は、「第一のパターン」、「第二のパターン」、「第三のパターン」、「第四のパターン」、及び「第五のパターン」のいずれかに分類された複数の圧力分布画像の各々を機械学習することによって、特徴量を抽出する。具体的には、特徴抽出部７０８は、「第一のパターン」、「第二のパターン」、「第三のパターン」、「第四のパターン」、又は「第五のパターン」に分類された一又は複数の圧力分布画像を、機械学習を行うことによって、特徴量を抽出する。特徴抽出部７０８は、「第一のパターン」に分類された一又は複数の圧力分布画像を解析し、該一又は複数の圧力分布画像の画像データから有用な規則、判断基準等の特徴量を抽出する。特徴抽出部７０８は、「第二のパターン」に分類された一又は複数の圧力分布画像、「第三のパターン」に分類された一又は複数の圧力分布画像、「第四のパターン」に分類された一又は複数の圧力分布画像、「第五のパターン」に分類された一又は複数の圧力分布画像についても、「第一のパターン」に分類された一又は複数の圧力分布画像と同様の処理を行う。
【００８２】
特徴抽出部７０８は、「第一のパターン」、「第二のパターン」、「第三のパターン」、「第四のパターン」、又は「第五のパターン」に分類された一又は複数の圧力分布画像を機械学習することによって抽出される特徴量を表す学習データを不揮発性メモリ１０８の心理状態判定テーブル１０８４の圧力分布指標に記憶する。
【００８３】
（圧力分布画像の特徴量を抽出する処理）
図１８は、圧力分布画像の特徴量を抽出する処理を示す。ここでは、圧力分布画像の特徴を抽出するとともに、該圧力分布画像の特徴を抽出したときの心理状態が取得される。
ステップＳ１６０２では、画像取得部７０２は、検査対象画像を取得する。例えば、画像取得部７０２は、センサシート２００が出力した圧力分布画像を取得する。検査対象画像は、ＪＰＥＧ、ビットマップ画像、ＧＩＦ等で表されたものであってもよい。
ステップＳ１６０４では、心理状態情報取得部７０４は、被検者が回答したアンケートから被検者の心理状態情報を取得する。
【００８４】
ステップＳ１６０６では、心理状態情報取得部７０４は、取得した心理状態情報を不揮発性メモリ１０８の心理状態判定テーブル１０８４へ記憶する。
ステップＳ１６０８では、検査対象エリア特定部７０６は、心理状態情報取得部７０４が取得した圧力分布画像を取得すると、該圧力分布画像から検査対象エリアを特定する。
ステップＳ１６１０では、特徴抽出部７０８は、「第一のパターン」に分類されている一又は複数の圧力分布画像の各々を学習することによって、特徴量を取得する。さらに、特徴抽出部７０８は、「第二のパターン」に分類されている一又は複数の学習用分割画像、「第三のパターン」に分類されている一又は複数の学習用分割画像、「第四のパターン」に分類されている一又は複数の学習用分割画像、「第五のパターン」に分類されている一又は複数の学習用分割画像についても、「第一のパターン」に分類されている一又は複数の学習用分割画像と同様の処理を行う。
【００８５】
特徴抽出部７０８は、「第一のパターン」、「第二のパターン」、「第三のパターン」、「第四のパターン」、又は「第五のパターン」のいずれかに分類されている一又は複数の圧力分布画像の各々の特徴量の学習結果を不揮発性メモリ１０８の心理状態判定テーブル１０８４に保存する。
図１７に示されるフローチャートにおいて、ステップＳ１６０２とステップＳ１６０４とは、順序を入れ替えてもよい。
【００８６】
前述した実施形態では、圧力分布画像が「第一のパターン」、「第二のパターン」、「第三のパターン」、「第四のパターン」、及び「第五のパターン」の五種類に分類される場合について説明したがこの例に限られない。例えば、圧力分布画像が二種類−四種類に分類されてもよいし、六種類以上に分類されてもよい。
前述した実施形態、及び変形例では、圧力分布の測定結果が二次元で表される場合について説明したが、この例に限られない。例えば、圧力分布の測定結果は、三次元で表されてもよい。
前述した実施形態では、心理状態を表す情報の一例として、快適性を挙げたが、この例に限られない。例えば、心理状態を表す情報として、集中力（集中度）、ストレス等の状態で表現してもよい。
【００８７】
以上、実施形態及びその変形例を説明したが、これらの実施形態及びその変形例は、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。これら実施形態及びその変形例は、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、組合せを行うことができる。これら実施形態及びその変形例は、発明の範囲や要旨に含まれると同時に、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。
【００８８】
なお、上述した心理状態判定システムの心理状態判定装置とヘッドマウント装置とは、コンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、各機能ブロックの機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録する。この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、ＣＰＵが実行することで実現してもよい。ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）や周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体のことをいう。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」は、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置を含む。
【００８９】
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、短時間の間、動的にプログラムを保持するものを含んでいてもよい。短時間の間、動的にプログラムを保持するものは、例えば、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線である。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」には、サーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。また、上記プログラムは、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。また、上記プログラムは、プログラマブルロジックデバイスを用いて実現されるものであってもよい。プログラマブルロジックデバイスは、例えば、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）である。
【００９０】
なお、上述の検査装置は内部にコンピュータを有している。そして、上述した検査装置の各処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしてもよい。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。
さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【００９１】
前述した実施形態において、取得部１５２、取得部３５２及び取得部５５２は取得部の一例であり、心理状態判定テーブル１０８４は心理状態判定テーブルの一例であり、判定部１５６、判定部３５６及び判定部５５６は判定部の一例である。また、演算部１５４、演算部３５４及び演算部５５４は演算部の一例であり、予測部３５７は推測部の一例であり、出力部１５８、及び出力部３５８は出力部の一例であり、制御部５５７は制御部の一例であり、出力部５５８は送信部の一例であり、プログラム１０８２は心理状態判定プログラムの一例である。
【符号の説明】
【００９２】
１、２、３…心理状態判定システム、１０…椅子、１００、３００、５００…心理状態判定装置、１０２…ＣＰＵ、１０４…ＲＯＭ、１０６…ＲＡＭ、１０８…不揮発性メモリ、１１０…通信Ｉ／Ｆ、１１２…操作部、１１４…表示部、１５２、３５２、５５２…取得部、１５４、３５４、５５４…演算部、１５６、３５６、５５６…判定部、１５８、３５８、５５８…出力部、２００、２００−１〜２００−Ｎ…センサシート、３５７…予測部、５５７…制御部、４００…ヘッドマウント装置、４０２…ＣＰＵ、４０４…ＲＯＭ、４０６…ＲＡＭ、４０８…操作部、４１０…不揮発性メモリ、４１２…通信Ｉ／Ｆ、４１４…投影部、４５２…接続処理部、４５４…投影処理部、６００…家電、７００…心理状態判定情報取得部、７０２…画像取得部、７０４…心理状態情報取得部、７０６…検査対象エリア特定部、７０８…特徴抽出部、１０８２、４１０２…プログラム、１０８４…心理状態判定テーブル
【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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