(57)【要約】【課題】生体データを用いて飛行機等の乗物に搭乗中の顧客のストレスを改善させる。【解決手段】ストレス改善システムは、乗物に搭乗中の顧客の第１生体データを計測する生体センサと、座席に座る顧客のストレス状態を改善するためのアクションを付与するアクション付与装置と、顧客を識別する顧客識別子と、顧客が過去に搭乗したときに計測された顧客の第２生体データを用いて算出された第２ストレス指標と、を対応付けた固有ストレスデータを予め保存するストレスデータ保存部と、顧客の第１生体データを用いて、搭乗中の顧客の第１ストレス指標を算出し、第１ストレス指標と第２ストレス指標とを比較することで、顧客がストレス状態にあるか否かを判定するストレス状態判定部と、顧客がストレス状態にあると判定された場合、顧客の前記座席に設けられたアクション付与装置に対して制御信号を送信するアクション制御部とを備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
乗物に搭乗中の顧客のストレス状態を改善させるストレス改善システムであって、
前記乗物に搭乗中の前記顧客の第１生体データを計測する生体センサと、
前記乗物の座席に設けられ、前記座席に座る前記顧客のストレス状態を改善するためのアクションを付与するアクション付与装置と、
前記顧客を識別する顧客識別子と、前記顧客が過去に搭乗したときに計測された前記顧客の第２生体データを用いて算出された第２ストレス指標と、を対応付けた固有ストレスデータを予め保存するストレスデータ保存部と、
前記顧客の前記第１生体データを用いて、搭乗中の前記顧客の第１ストレス指標を算出し、前記第１ストレス指標と前記第２ストレス指標とを比較することで、前記顧客がストレス状態にあるか否かを判定するストレス状態判定部と、
前記顧客がストレス状態にあると判定された場合、前記顧客の前記座席に設けられた前記アクション付与装置に対して、前記アクションを起こさせる制御信号を送信するアクション制御部と、
を備える、ストレス改善システム。
【請求項２】
前記アクション付与装置は、前記座席を傾倒させるリクライニング機構を含み、
前記アクション制御部は、前記顧客の前記座席の傾倒量を調整するための前記制御信号を、前記リクライニング機構に送信する、請求項１に記載のストレス改善システム。
【請求項３】
前記アクション付与装置は、前記座席に座る前記顧客をマッサージするマッサージ機構を含み、
前記アクション制御部は、前記顧客の前記座席に設けられた前記マッサージ機構をオンする前記制御信号を、前記アクション付与装置に送信する、請求項１に記載のストレス改善システム。
【請求項４】
前記アクション付与装置は、前記座席に座る前記顧客に対しストレス状態を改善するためのコンテンツを出力するコンテンツ出力装置を含み、
前記アクション制御部は、前記顧客の前記座席に対応する前記コンテンツ出力装置に、前記コンテンツを出力させる前記制御信号を送信する、請求項１に記載のストレス改善システム。
【請求項５】
前記ストレス状態判定部は、前記第２ストレス指標と、前記第１ストレス指標との差分が所定の閾値より大きいとき、前記顧客はストレス状態にあると判定する、請求項１に記載のストレス改善システム。
【請求項６】
前記アクション制御部は、前記顧客に前記アクションを付与しても前記顧客がストレス状態であると判定された場合、前記アクションの種類又は強度を変更する、請求項１に記載のストレス改善システム。
【請求項７】
前記アクション制御部は、前記アクションの種類又は強度を変更しても前記顧客のストレス状態を解消できない場合、前記顧客に付与したアクションのうち、前記第１ストレス指標が最小となったアクションを付与する、請求項６に記載のストレス改善システム。
【請求項８】
前記ストレス状態判定部は、
前記顧客が所定の条件を満たす顧客である場合、前記第１ストレス指標と前記第２ストレス指標との差分が第１閾値より大きいとき、前記顧客はストレス状態にあると判定し、
前記顧客が所定の条件を満たさない顧客である場合、前記差分が前記第１閾値よりも大きい第２閾値よりも大きいとき、前記顧客はストレス状態にあると判定する、請求項１に記載のストレス改善システム。
【請求項９】
乗物に搭乗中の顧客のストレス状態を改善させるストレス改善システムにおけるストレス改善方法であって、
搭乗中の前記顧客の第１生体データを計測し、
前記顧客の顧客識別子と、前記顧客が過去に搭乗したときに計測された第２生体データを用いて算出された第２ストレス指標と、を対応付けた固有ストレスデータを取得し、
前記顧客の前記第１生体データを用いて、搭乗中の前記顧客の第１ストレス指標を算出し、前記第１ストレス指標と前記第２ストレス指標とを比較することで、前記顧客がストレス状態にあるか否かを判定し、
前記顧客がストレス状態にあると判定された場合、前記顧客の前記座席に設けられたアクション付与装置に対して、アクションを起こさせる制御信号を送信する、ストレス改善方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、飛行機等の乗物内において顧客のストレスを改善する技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、人物のバイタルデータを用いて人物のストレスを推定する様々な技術が提案されている。そこで、この技術を利用して様々なサービスをユーザに提供する技術の研究が進められている。特許文献１は、ストレスの大きい対象者がいれば、その旨をキャビンアテンダント等に通知し、その対象者を優先的に配慮したり、この対象者に細心の注意を払ったサービスをしたりすることが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−１０１３０７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
そこで、本開示は、生体データを用いて飛行機等の乗物に搭乗中の顧客のストレスを改善させることができる技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示の限定的ではないある例示的な実施形態によれば、以下が提供される。  乗物に搭乗中の顧客のストレス状態を改善させるストレス改善システムであって、
前記乗物に搭乗中の前記顧客の第１生体データを計測する生体センサと、
前記乗物の座席に設けられ、前記座席に座る前記顧客のストレス状態を改善するためのアクションを付与するアクション付与装置と、
前記顧客を識別する顧客識別子と、前記顧客が過去に搭乗したときに計測された前記顧客の第２生体データを用いて算出された第２ストレス指標と、を対応付けた固有ストレスデータを予め保存するストレスデータ保存部と、
前記顧客の前記第１生体データを用いて、搭乗中の前記顧客の第１ストレス指標を算出し、前記第１ストレス指標と前記第２ストレス指標とを比較することで、前記顧客がストレス状態にあるか否かを判定するストレス状態判定部と、
前記顧客がストレス状態にあると判定された場合、前記顧客の前記座席に設けられた前記アクション付与装置に対して、前記アクションを起こさせる制御信号を送信するアクション制御部とを備えるストレス改善システム。
【０００６】
包括的または具体的な態様は、素子、デバイス、装置、システム、集積回路または方法で実現されてもよい。また、包括的または具体的な態様は、素子、デバイス、装置、システム、集積回路および方法の任意の組み合わせによって実現されてもよい。
【０００７】
開示された実施形態の追加的な効果および利点は、明細書および図面から明らかになる。効果および／または利点は、明細書および図面に開示の様々な実施形態または特徴によって個々に提供され、これらの１つ以上を得るために全てを必要とはしない。
【発明の効果】
【０００８】
本開示によれば、生体データを用いて飛行機等の乗物に搭乗中の顧客のストレスを改善させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本開示の実施の形態１に係るストレス改善システム１の全体構成の一例を示す図である。
【図２】本開示の実施の形態１に係るストレス改善システム１の構成を示すブロック図である。
【図３】ストレスデータ保存部１４２が保存する固有ストレステーブルＴ１のデータ構成の一例を示す図である。
【図４】飛行機Ｘの室内の座席１０１の配置を示す座席配置図の一例を示す図である。
【図５】１以上のストレス履歴データを格納するストレス履歴テーブルＴ２のデータ構成の一例を示す図である。
【図６】固有ストレステーブルＴ３のデータ構成の一例を示す図である。
【図７】予約情報テーブルＴ４のデータ構成の一例を示す図である。
【図８】本開示の実施の形態１に係る機内装置１０の処理の一例を示すフローチャートである。
【図９】本開示の実施の形態１に係るストレス改善システム１において、ストレス履歴データが機内装置１０からストレス管理装置２０に送信される際の処理の一例を示すフローチャートである。
【図１０】本開示の実施の形態１に係るストレス改善システム１において、顧客１０２の搭乗便への搭乗時の処理の一例を示すフローチャートである。
【図１１】本開示の実施の形態２に係るストレス改善システム１Ａの全体構成の一例を示す図である。
【図１２】本開示の実施の形態２に係る機内装置１０の処理の一例を示すフローチャートである。
【図１３】本開示の実施の形態３に係るストレス改善システム１Ｂの全体構成の一例を示す図である。
【図１４】本開示の実施の形態３に係る機内装置１０の処理の一例を示すフローチャートである。
【図１５】本開示の実施の形態４に係るストレス改善システム１Ｃで用いられる顧客テーブルＴ５のデータ構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
（本開示の一態様に至る経緯）
上記の特許文献１は、飛行機の座席に設けられた感圧チューブにより座席に座る対象者の生体情報を検出し、検出した生体情報から対象者のストレスを判定し、判定したストレスが大きい場合、その旨をキャビンアテンダントやパイロット等に通知する技術を開示する。
【００１１】
しかし、特許文献１のそもそもの課題は、対象者の生体情報の検出精度を向上できる生体情報取得装置を提供することにある（段落［０００８］）。その一態様として特許文献１は、生体情報取得装置を飛行機の座部に配置した具体例を開示するに過ぎない。そして、この具体例の効果として、キャビンアテンダントやパイロットがストレスの大きな対象者に対して細心の注意を払ったサービスを提供することが開示されているに過ぎない。
【００１２】
このように、特許文献１は、対象者のストレスの改善がキャビンアテンダントのサービスに委ねられている。したがって、ストレスの根本的な原因がキャビンアテンダントのサービス自体にあるのであれば、その対象者のストレスを改善させることができない。
【００１３】
また、特許文献１は、例えば、感圧データから算出されたストレス値の所定期間での変化率が所定値以上の場合に、対象者がストレス状態にあると判定されている。しかし、対象者の過去のストレス値を考慮に入れて、対象者がストレス状態にあるか否かは判定されていない。そのため、特許文献１は、対象者に適した判断基準で、対象者がストレス状態にあるか否かを判定することができない。
【００１４】
本開示は、上記の知見に着目したものであり、生体データを用いて飛行機に搭乗中の顧客のストレスを改善させることができる技術を提供することを目的とする。
【００１５】
本開示の一態様に係るストレス改善システムは、乗物に搭乗中の顧客のストレス状態を改善させるストレス改善システムであって、
前記乗物に搭乗中の前記顧客の第１生体データを計測する生体センサと、
前記乗物の座席に設けられ、前記座席に座る前記顧客のストレス状態を改善するためのアクションを付与するアクション付与装置と、
前記顧客を識別する顧客識別子と、前記顧客が過去に搭乗したときに計測された前記顧客の第２生体データを用いて算出された第２ストレス指標と、を対応付けた固有ストレスデータを予め保存するストレスデータ保存部と、
前記顧客の前記第１生体データを用いて、搭乗中の前記顧客の第１ストレス指標を算出し、前記第１ストレス指標と前記第２ストレス指標とを比較することで、前記顧客がストレス状態にあるか否かを判定するストレス状態判定部と、
前記顧客がストレス状態にあると判定された場合、前記顧客の前記座席に設けられた前記アクション付与装置に対して、前記アクションを起こさせる制御信号を送信するアクション制御部と、
を備える。
【００１６】
本態様によれば、生体センサにより計測された飛行機に搭乗中の各顧客の生体データを用いて搭乗中の各顧客のストレス指標が算出される。そして、算出された各ストレス指標と、過去に計測された生体データから算出される固有ストレス指標とを比較することで、搭乗中の各顧客がストレス状態にあるストレス顧客であるか否かが判定される。
【００１７】
そして、各ストレス顧客が座る各座席に設けられた各アクション付与装置に対して、各ストレス顧客のストレスを改善させるアクションを起こさせる制御信号が送信される。
【００１８】
このように、本態様では、各ストレス顧客が座る各座席に設けられたアクション付与装置が顧客に付与するアクションによって、各ストレス顧客のストレス状態が改善される。したがって、各ストレス顧客のストレスの原因がキャビンアテンダントのサービスにある場合であっても、各ストレス顧客のストレスを改善することができる。
【００１９】
また、過去に計測された生体データから算出される固有ストレス指標を基準に、各顧客がストレス顧客であるか否かが判定される。したがって、各顧客に応じた判断基準で各顧客がストレス顧客であるか否かを判定でき、各顧客がストレス状態にあるか否かを正確に判定できる。
【００２０】
また、上記態様において、前記アクション付与装置は、前記座席を傾倒させるリクライニング機構を含み、
前記アクション制御部は、前記顧客の前記座席の傾倒量を調整するための前記制御信号を、前記リクライニング機構に送信してもよい。
【００２１】
本態様によれば、各ストレス顧客の座席の傾倒量が調整されるので、各ストレス顧客をリラックスさせ、各ストレス顧客のストレスを改善させることができる。
【００２２】
上記態様において、前記アクション付与装置は、前記座席に座る前記顧客をマッサージするマッサージ機構を含み、
前記アクション制御部は、前記顧客の前記座席に設けられた前記マッサージ機構をオンする前記制御信号を、前記アクション付与装置に送信してもよい。
【００２３】
本態様によれば、各ストレス顧客の座席に設けられたマッサージ機構がオンされるので、各ストレス顧客をリラックスさせ、各ストレス顧客のストレスを改善させることができる。
【００２４】
上記態様において、前記アクション付与装置は、前記座席に座る前記顧客に対しストレス状態を改善するためのコンテンツを出力するコンテンツ出力装置を含み、
前記アクション制御部は、前記顧客の前記座席に対応する前記コンテンツ出力装置に、前記コンテンツを出力させる前記制御信号を送信してもよい。
【００２５】
本態様によれば、各ストレス顧客にストレスを解消させるコンテンツが出力されるので、各顧客をコンテンツに集中させることで、各ストレス顧客のストレスを改善させることができる。
【００２６】
上記態様において、前記ストレス状態判定部は、前記第２ストレス指標と、前記第１ストレス指標との差分が所定の閾値より大きいとき、前記顧客はストレス状態にあると判定してもよい。
【００２７】
本態様によれば、ストレス指標と固有ストレス指標との差分が閾値よりも大きければ、ストレス顧客と判定されるので、各顧客に応じた判断基準でストレス顧客であるか否かを判定できる。
【００２８】
上記態様において、前記アクション制御部は、前記顧客に前記アクションを付与しても前記顧客がストレス状態であると判定された場合、前記アクションの種類又は強度を変更してもよい。
【００２９】
本態様によれば、あるアクションをストレス顧客に付与してもストレス顧客がストレス状態を維持していれば、別の種類のアクションがストレス顧客に付与されるので、ストレス顧客がストレス状態でなくなる可能性を高めることができる。
【００３０】
上記態様において、前記アクション制御部は、前記アクションの種類又は強度を変更しても前記顧客のストレス状態を解消できない場合、前記顧客に付与したアクションのうち、前記第１ストレス指標が最小となったアクションを付与してもよい。
【００３１】
本態様によれば、アクションの種類を変更してもストレス顧客がストレス状態を維持していれば、ストレス指標が最小のアクションがストレス顧客に付与されるので、ストレス顧客のストレスを可能な限り改善することができる。
【００３２】
上記態様において、前記ストレス状態判定部は、
前記顧客が所定の条件を満たす顧客である場合、前記第１ストレス指標と前記第２ストレス指標との差分が第１閾値より大きいとき、前記顧客はストレス状態にあると判定し、
前記顧客が所定の条件を満たさない顧客である場合、前記差分が前記第１閾値よりも大きい第２閾値よりも大きいとき、前記顧客はストレス状態にあると判定してもよい。
【００３３】
本態様によれば、第１顧客よりも重要度の高い第２顧客のストレスを早期に改善することができる。
【００３４】
（実施の形態１）
図１は、本開示の実施の形態１に係るストレス改善システム１の全体構成の一例を示す図である。ストレス改善システム１は、飛行機Ｘの１以上の座席１０１に取り付けられた１以上の生体センサ１１０と、飛行機Ｘに搭乗する各顧客１０２の固有ストレス指標を保存するストレスデータ保存部２３０と、生体センサ１１０で計測された生体データから得られる各顧客１０２のストレス指標を管理するストレス管理装置２０と、各顧客１０２の飛行機Ｘに対する予約データを管理する予約管理装置３０とを備える。
【００３５】
飛行機Ｘは、例えば、航空会社が所有する旅客機である。飛行機Ｘは、顧客１０２が座る１以上の座席１０１を備える。生体センサ１１０は、１以上の座席１０１のそれぞれに対応して設けられている。但し、これは一例であり、生体センサ１１０が、同時に複数の人物の生体データを計測可能な生体センサで構成されているのであれば、生体センサ１１０は、生体データが計測可能な複数の人物に対応する複数の座席毎に１つ設けられればよい。
【００３６】
座席１０１は顧客１０２の腰を支える座部１０１ａと顧客１０２の背中を支える背部１０１ｂとを備える。生体センサ１１０は、例えば、ミリ波レーダーで構成され、背部１０１ｂにおいて、後方の座席１０１に座る顧客１０２と対向するように配置されている。図１の例では、生体センサ１１０は背部１０１ｂの上端に配置されているが、これは一例であり、顧客１０２の顔の前方に位置するように背部１０１ｂに配置されてもよい。生体センサ１１０は、顧客１０２に対して放射するミリ波（計測波）が着座時の顧客１０２の顔付近に放射されるように、指向性が設定されている。
【００３７】
また、図１の例では、生体センサ１１０は、背部１０１ｂに設けられているが、これは一例であり、飛行機Ｘの室内の天井に設けられてもよい。この場合、生体センサ１１０は、各座席１０１の真上に位置するように天井に設けられればよい。
【００３８】
ストレスデータ保存部２３０は飛行機Ｘ内に設けられた、不揮発性の記憶装置で構成されている。ストレス管理装置２０は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及び通信装置等を含むコンピュータで構成されており、所定のネットワークを介して飛行機Ｘと通信可能に接続されている。予約管理装置３０は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及び通信装置等を含むコンピュータで構成されており、所定のネットワークを介してストレス管理装置２０及び飛行機Ｘと通信可能に接続されている。
【００３９】
図２は、本開示の実施の形態１に係るストレス改善システム１の構成を示すブロック図である。ストレス改善システム１は、飛行機Ｘに設けられた機内装置１０と、図１で示したストレス管理装置２０、及び予約管理装置３０とを備える。機内装置１０及びストレス管理装置２０は、ネットワークＮＴ２を介して相互に通信可能に接続されている。ネットワークＮＴ２としては、ＷｉＦｉ（登録商標）等の飛行機と地上の基地局との間で通信可能な無線通信網を含む公衆通信網が採用できる。
【００４０】
ストレス管理装置２０及び予約管理装置３０は、ネットワークＮＴ３を介して相互に通信可能に接続されている。ネットワークＮＴ３としては、携帯電話通信網、ＷｉＦｉ（登録商標）通信網及びインターネット通信網等を含む公衆通信網が採用できる。予約管理装置３０は、ネットワークＮＴ２を介して機内装置１０と接続されている。なお、図２では、説明の便宜上、ネットワークＮＴ２とネットワークＮＴ３とを分けて記載しているが、これは一例であり、両ネットワークは同じであってもよい。
【００４１】
機内装置１０は、例えば、飛行機Ｘ内に設けられたコンピュータで構成され、生体センサ１１０（生体センサの一例）、リクライニング機構１２０、機内コントローラ１４０、及び機内ネットワークＮＴ１を備える。
【００４２】
生体センサ１１０は、機内ネットワークＮＴ１を介して機内コントローラ１４０と通信可能に接続されており、座席１０１に座る顧客１０２の生体データを計測し、計測した生体データを、機内ネットワークＮＴ１を介して機内コントローラ１４０に送信する。近年、ミリ波レーダーを用いて非接触で、同時に複数の人物の生体データを計測する計測技術が知られている。詳細には、この計測技術は、例えば６０ＧＨｚ帯のミリ波を人物に照射し、計測されるレーダー信号から心拍信号を抽出し、抽出した心拍信号から位相特徴点を抽出し、抽出した位相特徴点の時系列パターンから心拍間隔を推定する。
【００４３】
そして、心拍間隔が推定できれば、例えば、特許第５２５７５２５号公報に示されているように、心拍間隔のゆらぎの周波数解析を行うことで、人物のストレスを検知することができる。そこで、本実施の形態では、生体センサ１１０として、ミリ波レーダーを採用する。
【００４４】
また、背景技術で説明した特許文献１には、座部１０１ａに装着された感圧チューブと、この感圧チューブで生じた内圧に応じた信号に基づいて、対象者の生体データを計測する技術が開示されている。そこで、本開示では、特許文献１に記載された技術を用いて顧客１０２の生体情報を計測してもよい。
【００４５】
リクライニング機構１２０は、１以上の座席１０１のそれぞれに設けられており、機内コントローラ１４０から送信された制御信号に従って、座席１０１の背部１０１ｂを後方又は前方に傾倒させる。本実施の形態では、各座席１０１は、背部１０１ｂが座部１０１ａの付け根を起点として前方及び後方に傾倒可能に構成されたリクライニングシートである。リクライニング機構１２０は、モーター、モーターの回転力を背部１０１ｂに伝達する伝達機構、及び制御信号を受信する通信部等を含む。リクライニング機構１２０は、制御信号が示す後方又は前方の傾倒量分、背部１０１ｂを後方又は前方に傾倒させる。ここで、前方は飛行機Ｘの進行方向を指し、後方は進行方向とは逆方向を指す。機内ネットワークＮＴ１は、例えば、無線ＬＡＮ又は有線ＬＡＮが該当する。
【００４６】
機内コントローラ１４０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、及びＲＡＭを含む通信機能付きのコンピュータで構成され、機内装置１０の全体制御を司る。機内コントローラ１４０は、通信部１４１、ストレスデータ保存部１４２、ストレス状態判定部１４３、及び制御部１４４（アクション制御部の一例）を備える。
【００４７】
通信部１４１は、機内コントローラ１４０を機内ネットワークＮＴ１に接続させる通信装置と、機内装置１０をネットワークＮＴ２に接続させる通信装置とで構成されている。
【００４８】
ストレスデータ保存部１４２は、飛行機Ｘの各座席１０１に搭乗する各顧客１０２の顧客識別子と、生体センサ１１０により過去に計測された生体データを用いて算出された各顧客１０２のストレスを示す固有ストレス指標とが対応付けられた固有ストレスデータを予め保存する。
【００４９】
図３は、ストレスデータ保存部１４２が保存する固有ストレステーブルＴ１のデータ構成の一例を示す図である。固有ストレステーブルＴ１は、１つのレコードに１つ固有ストレスデータが割り当てられたデータベースであり、「座席識別子」、「顧客識別子」、及び「固有ストレス指標」のフィールドを備える。「座席識別子」は、各顧客１０２が座った座席を識別するための識別子である。
【００５０】
図４は、飛行機Ｘの室内の座席１０１の配置を示す座席配置図の一例を示す図である。この座席配置図では、縦方向の上側が室内の前方を示している。また、この座席配置図では、各座席１０１には、横列の順番を示す数値と、縦列の順番を示す記号との組によって、座席識別子が付与されている。横列は前方から順番に「１」、「２」、「３」というように数値が割り当てられ、縦列は左方から右方に向けて「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」というように記号が割り当てられている。この例では、座席１０１の縦列が９個あるので、縦列には「Ａ」〜「Ｉ」の９個の記号が割り当てられている。したがって、左上の頂点に位置する座席１０１は座席識別子「１Ａ」となり、その右隣に位置する座席１０１は座席識別子「１Ｂ」となる。なお、図４では、座席１０１の縦列が９個あるが、これは一例であり、座席１０１の縦列は１０個以上又は８個以下の座席で構成されてもよい。座席識別子「１Ａ」の座席の前方には飛行機Ｘの外部と連絡する搭乗口６０１が設けられている。
【００５１】
図３を参照する。「顧客識別子」は飛行機Ｘに搭乗する各顧客１０２を識別するための識別子である。「顧客識別子」としては、例えば、管理対象となる各顧客１０２（飛行機Ｘを所有する航空会社を利用する又は利用したことがある顧客）を一意的に区別するための識別子が採用される。「固有ストレス指標」のフィールドには、各顧客１０２が過去に搭乗した飛行機Ｘにおいて生体センサ１１０で計測された生体データから算出されたストレス指標の平均値である固有ストレス指標が格納されている。
【００５２】
図３の例では、２人の顧客１０２の固有ストレスデータが登録された２つのレコードしか示されていないが、実際には飛行機Ｘに搭乗する各顧客１０２の固有ストレスデータが登録されている。
【００５３】
図２に参照を戻す。ストレス状態判定部１４３は、生体センサ１１０により計測された飛行機Ｘに搭乗中の各顧客１０２の生体データを用いて、搭乗中の各顧客１０２のストレス指標を算出する。そして、ストレス状態判定部１４３は、算出した各顧客１０２のストレス指標と、各顧客１０２の固有ストレス指標とを比較することで、搭乗中の各顧客１０２がストレス状態にあるストレス顧客であるか否かを判定する。
【００５４】
ここで、ストレス状態判定部１４３は、例えば、顧客１０２がストレス顧客であるか否かの判定処理を所定の判定周期で実行すればよい。ここで、ストレス状態判定部１４３は、判定周期内において、生体センサ１１０が所定のサンプリング間隔で計測した生体データの時系列データから、上述した手法を用いて心拍間隔を推定する。そして、ストレス状態判定部１４３は、推定した心拍間隔を周波数解析することで、周波数０．３Ｈｚ前後に発生する高周波ピークのレベルＨＦと、０．１Ｈｚ前後に発生する低周波ピークのレベルＬＦとを検知し、ＬＦ／ＨＦをストレス指標として算出すればよい。なお、ストレスが高いほど、ＬＦ／ＨＦの値は増大するので、ストレス指標は、値が大きいほど、ストレスが高いことを示す。
【００５５】
また、ストレス状態判定部１４３は、算出した各顧客１０２のストレス指標から各顧客１０２の固有ストレス指標を減じることで差分を算出し、算出した差分が予め定められた閾値より大きい顧客１０２をストレス顧客と判定すればよい。ここで、固有ストレス指標は過去に飛行機Ｘに搭乗したときのストレス指標の平均値であるため、平常時の顧客１０２のストレス指標と考えることができる。そのため、算出した差分が大きいほど、顧客１０２のストレスは大きいことを示す。また、算出したストレス指標の絶対値から顧客１０２がストレス顧客であるか否かを判定することも可能であるが、平常時のストレス指標は顧客１０２によって異なる。そこで、本実施の形態では、上記の差分を用いてストレス顧客であるか否かを判定している。これにより、各顧客１０２に応じて異なる平常時のストレス指標を考慮に入れて、各顧客１０２がストレス顧客であるか否かを判定できる。
【００５６】
図３を参照して、顧客識別子「１０２５１４５１」の顧客１０２について、算出したストレス指標が例えば、「１２０」であったとすると、この顧客１０２の固有ストレス指標は「１０８」なので、１２０−１０８＝１２がこの顧客１０２の差分となる。そして、この差分「１２」が閾値より大きければ、この顧客はストレス顧客と判定される。ストレス状態判定部１４３は、飛行機Ｘに搭乗中の各顧客１０２についてこの処理を実行し、ストレス顧客であるか否かを判定する。なお、閾値としては、差分がこれ以上大きくなると、顧客１０２が興奮状態にあり、ストレスを感じていることが想定される経験的に得られた値を採用することができる。
【００５７】
図２に参照を戻す。制御部１４４は、ストレス状態判定部１４３によりストレス顧客と判定された顧客１０２が座る座席１０１のリクライニング機構１２０に対して、制御信号を機内ネットワークＮＴ１を介して送信し、背部１０１ｂの傾倒量がストレス顧客にとって適切な傾倒量になるように、背部１０１ｂの傾倒量を調整する。これにより、ストレス顧客のストレスを軽減できる。
【００５８】
また、制御部１４４は、飛行機Ｘが離陸する直前に予約管理装置３０から送信される、飛行機Ｘに搭乗する各顧客１０２の固有ストレスデータを、ネットワークＮＴ２を介して受信し、固有ストレステーブルＴ１に登録する。
【００５９】
また、制御部１４４は、例えば、飛行機Ｘが目的地に到着したときに、ストレス状態判定部１４３が判定周期毎に算出したストレス指標の時系列データを、顧客識別子、及び搭乗便識別子と対応付け、ストレス履歴データとして、通信部１４１を用いてストレス管理装置２０に送信する。これにより、後述するストレス履歴テーブルＴ２（図５）にストレス履歴データが登録される。
【００６０】
なお、制御部１４４は、ストレス状態判定部１４３がストレス指標を算出する毎に、算出したストレス指標を顧客識別子及び搭乗便識別子と対応付け、通信部１４１を用いてストレス管理装置２０に送信してもよい。
【００６１】
ストレス管理装置２０は、処理部２１０、ストレス履歴データ蓄積部２２０、ストレスデータ保存部２３０、及び通信部２４０を備える。処理部２１０は、ストレス管理装置２０の全体制御を司る。ストレス履歴データ蓄積部２２０は、処理部２１０の制御の下、ストレス履歴データを蓄積する。図５は、１以上のストレス履歴データを格納するストレス履歴テーブルＴ２のデータ構成の一例を示す図である。ストレス履歴データは、各顧客１０２について、飛行機Ｘの搭乗便毎のストレス指標を示すデータである。ストレス履歴テーブルＴ２は、１つのレコードに１つのストレス履歴データが割り当てられたデータベースであり、「顧客識別子」、「搭乗便識別子」、及び「ストレス指標」のフィールドを備える。「顧客識別子」は図３と同じである。「搭乗便識別子」は、各顧客１０２が搭乗した飛行機Ｘを識別するデータであり、「日」データ、「便名」データ、及び「飛行ルート」データで構成されている。「日」データは該当する搭乗便の運行日を示す。「便名」データは該当する搭乗便の名称を示す。「飛行ルート」データは該当する搭乗便の出発地と到着地とを示す。例えば、図５の１行目のレコードの「搭乗便識別子」において、「８月１５日」が「日」データに該当し、「ＰＡＬ２５４」が「便名」データに該当し、「伊丹→羽田」が「飛行ルート」データに該当する。なお、「日」データは、「月＋日」で構成されているが、「年＋月＋日」で構成されても良い。
【００６２】
「ストレス指標」のフィールドには、該当する搭乗便での顧客１０２のストレス指標が登録されている。ここでは、「ストレス指標」のフィールドには、例えば、該当する搭乗便においてストレス状態判定部１４３が判定周期毎に算出したストレス指標の時系列データが登録されている。
【００６３】
例えば、顧客識別子「１０２５１４５１」の顧客１０２は、３つの搭乗便に搭乗したので、ストレス履歴テーブルＴ２には、この顧客１０２の３つのストレス履歴データが登録された３つのレコードが含まれている。
【００６４】
ここで、機内コントローラ１４０は、搭乗便が目的地に到着したときに、上述のストレス履歴データをストレス管理装置２０に送信する。ストレス管理装置２０の処理部２１０は、このストレス履歴データを、通信部２４０を用いて受信してストレス履歴テーブルに登録することで、ストレス履歴テーブルＴ２を生成すればよい。なお、機内コントローラ１４０がストレス指標を算出する毎に、算出したストレス指標を顧客識別子及び搭乗便識別子と対応付けてストレス管理装置２０に送信する態様が採用される場合、処理部２１０は、ストレス指標を受信する毎に該当するレコードの「ストレス指標」のフィールドに時系列に登録していけばよい。
【００６５】
ストレスデータ保存部２３０は、複数の固有ストレスデータが登録された固有ストレステーブルＴ３（図６）を保存する。図６は、固有ストレステーブルＴ３のデータ構成の一例を示す図である。固有ストレステーブルＴ３は、１つのレコードに１つの顧客の固有ストレス指標が登録されたデータベースであり、「顧客識別子」、及び「固有ストレス指標」のフィールドを備える。
【００６６】
「顧客識別子」及び「固有ストレス指標」は、図３と同じである。なお、固有ストレステーブルＴ３においては、図３に示す固有ストレステーブルＴ１に示す「座席識別子」のフィールドが設けられていない。これは、「座席識別子」は予約管理装置３０で付与されるものであり、ストレス管理装置２０では付与されないからである。また、固有ストレステーブルＴ１は、搭乗便（飛行機Ｘ）に送信されるので、搭乗便に搭乗する各顧客１０２の固有ストレスデータを記憶するが、固有ストレステーブルＴ３は管理対象となる全顧客１０２の固有ストレスデータが登録されている。
【００６７】
図２を参照する。通信部２４０は、ストレス管理装置２０をネットワークＮＴ２及びネットワークＮＴ３に接続する通信装置で構成される。本実施の形態では、通信部２４０は、機内コントローラ１４０から送信されるストレス履歴データを、ネットワークＮＴ２を介して受信する。また、通信部２４０は、ストレスデータ保存部２３０に記憶された固有ストレスデータを、ネットワークＮＴ３を介して予約管理装置３０に送信する。
【００６８】
予約管理装置３０は、処理部３１０、予約情報記憶部３２０、及び通信部３３０を備える。処理部３１０は、予約管理装置３０の全体制御を司る。予約情報記憶部３２０は、予約情報テーブルＴ４（図７）を事前に記憶する。図７は、予約情報テーブルＴ４のデータ構成の一例を示す図である。予約情報テーブルＴ４は、１つのレコードに対して１つの予約情報が登録されたデータベースであり、「搭乗便識別子」、「座席識別子」、及び「顧客識別子」のフィールドを備える。予約情報は、各顧客１０２について、どの搭乗便のどの座席を予約したかを示す情報である。
【００６９】
「搭乗便識別子」及び「顧客識別子」は図５と同じであり、「座席識別子」は図３と同じである。図７では、顧客識別子「１０２５１４５１」の顧客１０２が搭乗便識別子「８月１５日、ＰＡＬ２５４、伊丹→羽田」の搭乗便に対して、座席識別子「３列Ａ」の座席を予約していることを示す予約情報が登録されている。
【００７０】
なお、図７の例では、１つの予約情報しか示されていないが、実際には、管理対象となる全搭乗便に対する全座席に対する予約情報が登録されている。
【００７１】
処理部３１０は、ストレス管理装置２０から送信された固有ストレスデータが通信部３３０により受信されると、受信された固有ストレスデータに含まれる「顧客識別子」の顧客１０２がこれから搭乗する搭乗便の「座席識別子」を予約情報テーブルＴ４から抽出する。処理部３１０は、抽出した「座席識別子」を受信された固有ストレスデータに対応付け、通信部３３０を用いて機内装置１０に送信する。これにより、機内装置１０は、図３に示すように、「顧客識別子」及び「固有ストレス指標」に「座席識別子」が対応付けられた固有ストレスデータを記憶できる。
【００７２】
通信部３３０は、予約管理装置３０をネットワークＮＴ３に接続するための通信装置で構成される。
【００７３】
図８は、本開示の実施の形態１に係る機内装置１０の処理の一例を示すフローチャートである。このフローチャートは、例えば、上述した判定周期毎に繰り返し実行される。また、このフローチャートでは、ある１の顧客１０２（以下、対象顧客と記述する。）に対する処理を例に挙げて説明する。また、このフローチャートでは、背部１０１ｂは後方への傾倒量が最小である最小傾倒量が初期傾倒量として設定されているものとする。
【００７４】
まず、対象顧客を計測対象とする生体センサ１１０は、所定のサンプリング間隔で生体データを計測する（Ｓ６０１）。次に、判定周期に到達すると（Ｓ６０２でＹＥＳ）、ストレス状態判定部１４３は、判定周期内で計測された生体データの時系列データを用いて対象顧客のストレス指標を算出する（Ｓ６０３）。一方、判定周期に到達しなければ（Ｓ６０２でＮＯ）、処理がＳ６０１に戻される。
【００７５】
次に、ストレス状態判定部１４３は、Ｓ６０３で算出した対象顧客のストレス指標から固有ストレステーブルＴ１に登録された対象顧客の固有ストレス指標を減じることで差分を算出する（Ｓ６０４）。
【００７６】
次に、ストレス状態判定部１４３は、Ｓ６０４で算出した差分が閾値より大きいか否かを判定する（Ｓ６０５）。Ｓ６０４で算出した差分が閾値より大きければ（Ｓ６０５でＹＥＳ）、ストレス状態判定部１４３は、対象顧客をストレス顧客と判定する（Ｓ６０６）。一方、Ｓ６０４で算出した差分が閾値より大きくなければ（Ｓ６０５でＮＯ）、処理はＳ６１０に進む。
【００７７】
次に、傾倒量が最大になっていなければ（Ｓ６０７でＮＯ）、制御部１４４は、後方に所定幅分傾倒量を増大させる制御信号を対象顧客のリクライニング機構１２０に送信し（Ｓ６０９）、処理をＳ６０１に戻す。
【００７８】
一方、傾倒量が最大になっていれば（Ｓ６０７でＹＥＳ）、これ以上、傾倒量を調整できないので、制御部１４４は、ストレス指標が最小であったときの傾倒量に設定する制御信号を対象顧客のリクライニング機構１２０に送信し（Ｓ６０８）、処理を終了する。これにより、最小傾倒量から最大傾倒量までの範囲内でＳ６０４の差分を閾値以下にする傾倒量を探索できなかったとしても、ストレス指標が最小であったときの傾倒量に座席１０１を設定することで、対象顧客のストレスを可能な限り改善することができる。
【００７９】
Ｓ６１０では、対象顧客が既にストレス顧客と判定されているのであれば（Ｓ６１０でＹＥＳ）、制御部１４４は、現在の傾倒量を対象顧客の顧客識別子と対応付け、学習傾倒量として保存する（Ｓ６１１）。これにより、対象顧客をストレス状態にしない傾倒量を学習できる。この場合、制御部１４４は、学習傾倒量を、通信部１４１を用いてストレス管理装置２０に送信することで、学習傾倒量を保存すればよい。この学習傾倒量は、例えば、対象顧客が次回、飛行機Ｘに搭乗したときの背部１０１ｂの初期傾倒量として採用されてもよい。なお、ストレス管理装置２０は、予約管理装置３０から後述する固有ストレスデータの取得要求があったときに、送信対象の固有ストレスデータに学習傾倒量を対応付けて予約管理装置３０に送信すればよい。
【００８０】
一方、対象顧客がストレス顧客と判定されていないのであれば（Ｓ６１０でＮＯ）、制御部１４４は、処理をＳ６０１に戻す。これにより、対象顧客がストレス顧客であるか否かの監視が継続される。
【００８１】
次に、機内装置１０がストレス履歴データをストレス管理装置２０に送信する処理について説明する。図９は、本開示の実施の形態１に係るストレス改善システム１において、ストレス履歴データが機内装置１０からストレス管理装置２０に送信される際の処理の一例を示すフローチャートである。
【００８２】
まず、搭乗便が目的地に到着すると、機内装置１０の制御部１４４は、搭乗便に搭乗する各顧客１０２のストレス履歴データを、通信部１４１を用いてストレス管理装置２０に送信する（Ｓ７０１）。ここで、ストレス履歴データは、図５に示すように顧客識別子と搭乗便識別子とストレス指標の時系列データとが対応付けられたデータである。
【００８３】
次に、ストレス管理装置２０の通信部２４０は、搭乗便の各顧客１０２のストレス履歴データを受信する（Ｓ７１１）。
【００８４】
次に、ストレス管理装置２０の処理部２１０は、受信したストレス履歴データをストレス履歴テーブルＴ２に登録する（Ｓ７１２）。これにより、ストレス管理装置２０において、ストレス履歴データが蓄積される。
【００８５】
次に、ストレス管理装置２０の処理部２１０は、ストレス履歴テーブルＴ２に登録されたストレス指標の時系列データを用いて各顧客１０２のストレス指標の平均値を算出する（Ｓ７１３）。図５の例では、顧客識別子「１０２５１４５１」の顧客１０２について、３つのストレス履歴データがあり、それぞれ、「ストレス指標」のフィールドには「１１５，・・・」、「８９，・・・」、「１１９，・・・」のストレス指標の時系列データが登録されている。そのため、この顧客のストレス指標の平均値は、「１１５，・・・」と、「８９，・・・」と、「１１９，・・・」との全ての値を平均した値となる。他の顧客１０２についても同様にストレス指標の平均値が算出される。
【００８６】
次に、処理部２１０は、各顧客１０２のストレス指標の平均値を各顧客１０２の固有ストレス指標として、固有ストレステーブルＴ３に登録する（Ｓ７１４）。図６の例では、顧客識別子「１０２５１４５１」の顧客１０２のストレス指標の平均値は「１０８」と算出されたので、この顧客１０２の固有ストレス指標のフィールドには「１０８」が登録される。他の顧客１０２についても、同様にして固有ストレス指標が登録される。
【００８７】
図１０は、本開示の実施の形態１に係るストレス改善システム１において、顧客１０２の搭乗便への搭乗時の処理の一例を示すフローチャートである。
【００８８】
まず、予約管理装置３０の処理部３１０は、顧客１０２の搭乗を検知すると（Ｓ８１１でＹＥＳ）、検知した顧客１０２の顧客識別子を含む固有ストレスデータの取得要求をストレス管理装置２０に送信する（Ｓ８１２）。ここで、処理部３１０は、例えば、顧客１０２が空港に設置された搭乗ゲートを通過し、搭乗ゲートに設けられたスキャナが顧客１０２の搭乗チケットに記載された顧客識別子及び搭乗便識別子を読み取り、読み取った顧客識別子を通信部３３０が受信したときに、該当する顧客１０２が搭乗したと判定すればよい。そして、処理部３１０は、スキャナが読み取った顧客識別子を取得要求に含めればよい。
【００８９】
次に、ストレス管理装置２０の通信部２４０は、取得要求を受信する（Ｓ８０１）。次に、ストレス管理装置２０の処理部２１０は、送信された取得要求に含まれる顧客識別子が示す顧客の固有ストレスデータを固有ストレステーブルＴ３（図６）から読み出し、通信部２４０を用いて予約管理装置３０に送信する（Ｓ８０２）。
【００９０】
次に、予約管理装置３０の通信部３３０は、固有ストレスデータを受信する（Ｓ８１３）。次に、予約管理装置３０の処理部３１０は、通信部３３０で受信された固有ストレスデータに含まれる顧客識別子と、Ｓ８１１でスキャナが読み取った搭乗便識別子とを用いて予約情報テーブルＴ４を参照し、該当する顧客１０２の座席識別子を特定する（Ｓ８１４）。図７を参照し、固有ストレスデータに含まれる顧客識別子が「１０２５１４５１」、搭乗便識別子が「８月１５日  ＰＡＬ２５４  伊丹→羽田」であったとすると、座席識別子「３列Ａ」が特定される。
【００９１】
次に、処理部３１０は、Ｓ８１４で特定した座席識別子をＳ８１３で受信した固有ストレスデータに対応付け、通信部３３０を用いて機内装置１０に送信する（Ｓ８１５）。
【００９２】
次に、機内装置１０の通信部１４１は、予約管理装置３０から送信された固有ストレスデータを受信する（Ｓ８２１）。次に、機内装置１０の制御部１４４は、通信部１４１により受信された固有ストレスデータを固有ストレステーブルＴ１（図３）に登録する（Ｓ８２２）。以上の処理が搭乗便の各顧客１０２に対して行われ、搭乗便の各顧客１０２の固有ストレスデータが登録された固有ストレステーブルＴ１が機内装置１０において構築される。
【００９３】
このように、実施の形態１に係るストレス改善システム１によれば、各ストレス顧客が座る各座席１０１に設けられたリクライニング機構１２０により座席１０１の傾倒量が調整され、各ストレス顧客のストレス状態が改善される。したがって、各ストレス顧客のストレスの原因がキャビンアテンダントのサービスにある場合であっても、各ストレス顧客のストレスを改善することができる。
【００９４】
また、過去の搭乗時に生体センサ１１０で計測された生体データから算出された各顧客１０２の固有の固有ストレス指標を基準に各顧客１０２がストレス顧客であるか否かが判定されるので、各顧客１０２に応じた判断基準で各顧客１０２がストレス顧客であるか否かを判定できる。
【００９５】
（実施の形態２）
図１１は、本開示の実施の形態２に係るストレス改善システム１Ａの全体構成の一例を示す図である。ストレス改善システム１Ａは、ストレス改善システム１におけるリクライニング機構１２０をマッサージ機構１２０Ａで構成した点を特徴とする。なお、実施の形態２において実施の形態１と同一の構成要素には同一の符号を付し、説明を省く。
【００９６】
マッサージ機構１２０Ａは、１以上の座席１０１のそれぞれに設けられており、機内コントローラ１４０から送信された制御信号に従って、座席１０１に座る顧客１０２に振動を付与する。
【００９７】
マッサージ機構１２０Ａは、例えば、背部１０１ｂ及び座部１０１ａの少なくとも一方に設けられたバイブレータで構成され、制御信号に従った強度の振動を、座席１０１に座る顧客１０２に付与する。
【００９８】
図１２は、本開示の実施の形態２に係る機内装置１０の処理の一例を示すフローチャートである。なお、図１２において、図８と同一の処理には同一の符号を付している。また、本フローチャートでは、マッサージ機構１２０Ａにおける最小振動強度が初期振動強度として設定されているものとする。
【００９９】
Ｓ６０６に続くＳ１２０１では、マッサージ機構１２０Ａの振動強度が最大になっていなければ（Ｓ１２０１でＮＯ）、処理がＳ１２０５に進められる。Ｓ１２０５では、マッサージ機構１２０ＡがＯＮされていなければ（Ｓ１２０５でＮＯ）、制御部１４４は、マッサージ機構１２０ＡをＯＮする制御信号をマッサージ機構１２０Ａに送信し（Ｓ１２０６）、処理をＳ６０１に戻す。これにより、マッサージ機構１２０ＡがＯＮし、ストレス顧客に振動が付与される。この場合、マッサージ機構１２０Ａを最小振動強度で駆動する制御信号が送信される。
【０１００】
一方、マッサージ機構１２０ＡがＯＮされていれば（Ｓ１２０５でＹＥＳ）、制御部１４４は、振動強度を所定強度分増大させる制御信号をマッサージ機構１２０Ａに送信し（Ｓ１２０７）、処理をＳ６０１に戻す。
【０１０１】
一方、マッサージ機構１２０Ａの振動強度が最大になっていれば（Ｓ１２０１でＹＥＳ）、これ以上、振動強度を調整できないので、制御部１４４は、ストレス指標が最小であったときの振動強度に設定する制御信号を対象顧客のマッサージ機構１２０Ａに送信し（Ｓ１２０２）、処理を終了する。これにより、最小振動強度から最大振動強度までの範囲内でＳ６０４の差分を閾値以下にする振動強度を探索できなかったとしても、ストレス指標が最小であったときの振動強度に設定することで、対象顧客のストレスを可能な限り改善することができる。
【０１０２】
Ｓ６１０のＹＥＳに続くＳ１２０４では、制御部１４４は、現在の振動強度を対象顧客の顧客識別子と対応付け、学習振動強度として保存する。これにより、対象顧客をストレス状態にしない振動強度を学習できる。この場合、制御部１４４は、学習振動強度を、通信部１４１を用いてストレス管理装置２０に送信することで、学習振動強度を保存すればよい。この学習振動強度は、例えば、対象顧客が次回、飛行機Ｘに搭乗したときの初期振動強度として採用されてもよい。なお、ストレス管理装置２０は、予約管理装置３０から固有ストレスデータの取得要求があったときに、送信対象の固有ストレスデータに学習振動強度を対応付けて予約管理装置３０に送信すればよい。
【０１０３】
このように実施の形態２に係るストレス改善システム１Ａによれば、各ストレス顧客の座席１０１に設けられたマッサージ機構１２０ＡがＯＮされるので、各ストレス顧客をリラックスさせ、各ストレス顧客のストレスを改善させることができる。
【０１０４】
（実施の形態３）
図１３は、本開示の実施の形態３に係るストレス改善システム１Ｂの全体構成の一例を示す図である。ストレス改善システム１Ｂは、ストレス改善システム１におけるリクライニング機構１２０をコンテンツ出力装置１２０Ｂで構成した点を特徴とする。なお、実施の形態３において実施の形態１と同一の構成要素には同一の符号を付し、説明を省く。
【０１０５】
コンテンツ出力装置１２０Ｂは、１以上の座席１０１のそれぞれに設けられている。コンテンツ出力装置１２０Ｂは、映像表示装置及びヘッドホンを含み、機内コントローラ１４０から送信された制御信号に従って、座席１０１に座る顧客１０２にコンテンツを提示する。ここで、コンテンツとしては、例えば、ストレスを改善させる目的で作成された音楽若しくは映像、又は音楽及び映像の組み合わせが採用できる。或いは、コンテンツとしては、例えば、映画やテレビ番組などのコンテンツが採用されてもよい。
【０１０６】
機内コントローラ１４０は、図２の構成に加えて更にコンテンツ記憶部１４５を備えている。コンテンツ記憶部１４５は、不揮発性の記憶装置で構成され、１以上のコンテンツを事前に記憶する。制御部１４４は、コンテンツ記憶部１４５に記憶されたコンテンツの中から１のコンテンツを選択し、通信部１４１を用いてコンテンツ出力装置１２０Ｂに配信する。ここで、制御部１４４は、各座席１０１の各コンテンツ出力装置１２０Ｂを個別に制御する。したがって、各コンテンツ出力装置１２０Ｂは対応する顧客１０２に適したコンテンツを個別に出力できる。
【０１０７】
図１４は、本開示の実施の形態３に係る機内装置１０の処理の一例を示すフローチャートである。なお、図１４において、図８と同一の処理には同一の符号を付している。
【０１０８】
Ｓ６０６に続くＳ１４０１では、コンテンツ出力装置１２０Ｂにおいて全種類のコンテンツが出力済みでなければ（Ｓ１４０１でＮＯ）、処理がＳ１４０５に進められる。Ｓ１４０５では、コンテンツ出力装置１２０ＢがＯＮされていなければ（Ｓ１４０５でＮＯ）、制御部１４４は、コンテンツ出力装置１２０ＢをＯＮする制御信号をコンテンツ出力装置１２０Ｂに送信し（Ｓ１４０６）、処理をＳ６０１に戻す。これにより、コンテンツ出力装置１２０ＢがＯＮし、ストレス顧客に対してコンテンツが提示される。
【０１０９】
一方、コンテンツ出力装置１２０ＢがＯＮされていれば（Ｓ１４０５でＹＥＳ）、制御部１４４は、コンテンツを変更する制御信号をコンテンツ出力装置１２０Ｂに送信し（Ｓ１４０７）、処理をＳ６０１に戻す。
【０１１０】
一方、コンテンツ出力装置１２０Ｂが全種類のコンテンツを出力しているのであれば（Ｓ１４０１でＹＥＳ）、これ以上、コンテンツを変更できないので、制御部１４４は、ストレス指標が最小であったときのコンテンツを出力する制御信号をコンテンツ出力装置１２０Ｂに送信し（Ｓ１４０２）、処理を終了する。これにより、Ｓ６０４の差分を閾値以下にするコンテンツを提示できなかったとしても、ストレス指標が最小であったときのコンテンツを提示することで、対象顧客のストレスを可能な限り改善することができる。
【０１１１】
Ｓ６１０のＹＥＳに続くＳ１４０４では、制御部１４４は、現在提示しているコンテンツを対象顧客の顧客識別子と対応付け、学習コンテンツとして保存する。これにより、対象顧客をストレス状態にしないコンテンツを学習できる。この場合、制御部１４４は、学習コンテンツの識別子を、通信部１４１を用いてストレス管理装置２０に送信することで、学習コンテンツの識別子を保存すればよい。この学習コンテンツの識別子は、例えば、対象顧客が次回、飛行機Ｘに搭乗したときの初期コンテンツとして採用されてもよい。なお、ストレス管理装置２０は、予約管理装置３０から固有ストレスデータの取得要求があったときに、送信対象の固有ストレスデータに学習コンテンツの識別子を対応付けて予約管理装置３０に送信すればよい。
【０１１２】
このように実施の形態３に係るストレス改善システム１Ｂによれば、各ストレス顧客に対してコンテンツが提示されるので、各ストレス顧客をリラックスさせ、各ストレス顧客のストレスを改善させることができる。
【０１１３】
（実施の形態４）
実施の形態４に係るストレス改善システム１Ｃは、第１顧客よりも重要度の高い第２顧客に対し、第１顧客よりもストレス顧客と判定されやすくしたことを特徴とする。第２顧客とは、特別座席（例えば、ファーストクラス、ビジネスクラス）に搭乗した顧客や、マイレージポイントが一定値以上の顧客が該当する。第１顧客とは第２顧客以外の顧客が該当する。
【０１１４】
なお、実施の形態４において実施の形態１〜３と同一の構成要素には同一の符号を付し、説明を省く。また、実施の形態４は実施の形態１〜３のいずれの構成を採用した場合も適用可能であるが、以下の説明では、実施の形態１の構成を採用した場合を例に挙げて説明する。したがって、実施の形態４に係るストレス改善システム１Ｃにおいて、全体構成は図１及び図２と同じである。
【０１１５】
図２を参照し、実施の形態４では、機内装置１０のストレス状態判定部１４３は、第１顧客については、生体データから算出したストレス指標から固有ストレス指標を減じた差分が第１閾値ＴＨ１より大きければ、ストレス顧客と判定する。一方、ストレス状態判定部１４３は、第２顧客については、前記差分が第２閾値ＴＨ２（＜ＴＨ１）よりも大きければ、ストレス顧客と判定する。これにより、第２顧客のストレス状態を第１顧客に比べ、より早い段階で改善できる。
【０１１６】
図１５は、本開示の実施の形態４に係るストレス改善システム１Ｃで用いられる顧客テーブルＴ５のデータ構成の一例を示す図である。顧客テーブルＴ５は、例えば、予約管理装置３０の予約情報記憶部３２０に事前に記憶されている。顧客テーブルＴ５は１つのレコードに対して１の顧客データが割り当てられたデータベースであり、「顧客識別子」、「名前」、「マイレージポイント」、及び「属性」のフィールドを備える。「顧客識別子」は図３と同じである。「名前」のフィールドには、顧客の氏名が登録されている。「マイレージポイント」のフィールドには顧客が所持するマイレージポイントが登録されている。マイレージポイントは、例えば、顧客１０２が該当する航空会社の飛行機に搭乗したトータル距離が増大するにつれて値が増大するポイントである。「属性」のフィールドには顧客が第２顧客の属性を持つか否かを示すデータが登録されている。ここでは、「属性」のフィールドに「プレミアム」が登録されている場合、その顧客は第２顧客となる。ここでは、マイレージポイントが一定値以上である顧客又は特別座席に搭乗した回数が一定値以上の顧客に「プレムアム」の属性が付与される。なお、特別座席に搭乗中の顧客が第２顧客として取り扱われても良い。この場合、特別座席に搭乗中か否かは座席識別子から特定できる。
【０１１７】
なお、予約管理装置３０の処理部３１０は、機内装置１０に固有ストレスデータを送信する際に、顧客テーブルＴ５を参照し、該当する顧客が第２顧客であるか否かを判定し、第２顧客であれば、それを示す情報を固有ストレスデータと対応付けて機内装置１０に送信すればよい。これにより、機内装置１０のストレス状態判定部１４３はどの顧客１０２が第２顧客であるか否かを判断できる。
【０１１８】
以上、実施の形態４に係るストレス改善システム１Ｃによれば、第２顧客の閾値である第２閾値が第１顧客の第１閾値よりも小さく設定されているので、第２顧客のストレスを早期に改善できる。なお、第２閾値としては、ストレス状態とは断定はできないが、顧客１０２がストレス状態である可能性が否定できない値を採用できる。
【０１１９】
本開示は以下の変形例が採用できる。
【０１２０】
（１）図８のＳ６１１では、現在の傾倒量を保存した後、処理が終了されているが、処理をＳ６０１に戻し、再度、対象顧客がストレス顧客に該当するか否かを監視してもよい。また、図１２のＳ１２０４では、現在の振動強度を保存した後、処理が終了されているが、処理をＳ６０１に戻し、再度、対象顧客がストレス顧客に該当するか否かを監視してもよい。また、図１４のＳ１４０４では、現在提示しているコンテンツを保存した後、処理が終了されているが、処理をＳ６０１に戻し、再度、対象顧客がストレス顧客に該当するか否かを監視してもよい。
【０１２１】
（２）実施の形態１〜４では、ストレス管理装置２０及び予約管理装置３０は別のコンピュータで構成されているが、本開示はこれに限定されず、１つのコンピュータで構成されてもよい。
【０１２２】
（３）実施の形態２では、マッサージ機構１２０Ａは、顧客１０２に対してバイブレーションを付与していたが、本開示はこれに限定されず、揉む動作を付与してもよい。この場合、マッサージ機構１２０Ａは、顧客１０２に対し、揉む動作を行う施療子で構成されればよい。
【０１２３】
（４）実施の形態３では、ストレス顧客に対してコンテンツを自動的に出力させたが、本開示はこれに限定されず、コンテンツの視聴を奨励する音声又は画像のメッセージを出力してもよい。
【０１２４】
（５）上記実施の形態では、生体センサ１１０として、ミリ波レーダー又は感圧チューブを用いたセンサが採用できるとして説明したが、本開示はこれに限定されない。
【０１２５】
例えば、特許第５７３５５９２号公報には、心拍数、脈拍、及び体温等の生体データから利用者の快度を−５〜＋５の１０段階で評価することが開示されている。そこで、本開示は、この公報に開示された快度をストレス指標として採用してもよい。この場合、脳波、脳血流、脈波、血圧、呼吸数、体温、及び発汗量からストレス指標を算出すればよい。
【０１２６】
また、特開２０１２−２４９７９７号公報には、心拍数、体温、血圧、及び発汗量を一次結合した値をストレス値として算出することが開示されている。そこで、本開示は、この公報に記載されたストレス値をストレス指標として採用してもよい。
【０１２７】
また、例えば、特表２００３−５３４８６４号公報は、人物の顔面の熱画像データを使用して、人物のストレスを判定する技術を開示する。そこで、本開示は、この公報に記載された技術を用いてストレス指標を算出してもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１２８】
本開示によれば、飛行機に搭乗中の顧客のストレスを改善できるので、顧客にサービスを提供するための航空システムにおいて有用である。
【符号の説明】
【０１２９】
ＮＴ１  機内ネットワーク
ＮＴ２，ＮＴ３  ネットワーク
Ｔ１，Ｔ３  固有ストレステーブル
Ｔ２  ストレス履歴テーブル
Ｔ４  予約情報テーブル
Ｔ７  顧客テーブル
Ｘ  飛行機
１，１Ａ，１Ｂ，１Ｃ  ストレス改善システム
１０  機内装置
２０  ストレス管理装置
３０  予約管理装置
１０１  座席
１０１ａ  座部
１０１ｂ  背部
１０２  顧客
１１０  生体センサ
１２０  リクライニング機構
１２０Ａ  マッサージ機構
１２０Ｂ  コンテンツ出力装置
１４０  機内コントローラ
１４１  通信部
１４２  ストレスデータ保存部
１４３  ストレス状態判定部
１４４  制御部
１４５  コンテンツ記憶部
２１０  処理部
２２０  ストレス履歴データ蓄積部
２３０  ストレスデータ保存部
２４０  通信部
３１０  処理部
３２０  予約情報記憶部
３３０  通信部  
【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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