(57)【要約】【課題】  気分推定に係る演算負荷が軽減され、且つ、精度よく対象者の気分を推定することが可能な気分推定システムを提供すること。【解決手段】  気分推定システム１は制御部１４を備え、この制御部１４は、心拍情報を取得する心拍情報取得部（Ｓ１０２）と、心拍情報を含む対象者の複数の生体情報を取得する生体情報取得部（Ｓ１１４）と、対象者の周囲環境に関する複数の環境情報を取得する環境情報取得部（Ｓ１１４）と、心拍情報のみに基づいて、対象者の気分を指標化した値である第一気分値Ｋ１を推定する第一気分値推定部（Ｓ１１２）と、第一気分値Ｋ１が予め定められた設定範囲（Ｋ１Ｄ〜Ｋ１Ｕ）から逸脱した場合に、複数の生体情報及び複数の環境情報のうち、心拍情報を含む二つ以上の情報に基づいて、対象者の気分を指標化した値である第二気分値Ｋ２を推定する第二気分値推定部（Ｓ１１７）と、を備える。【選択図】  図２Ｃ
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象者の心拍に関連する情報である心拍情報を取得する心拍情報取得部と、
前記心拍情報を含む対象者の複数の生体情報を取得する生体情報取得部と、
対象者の周囲環境に関する複数の環境情報を取得する環境情報取得部と、
前記心拍情報取得部が取得した心拍情報のみに基づいて、対象者の気分を指標化した値である第一気分値を推定する第一気分値推定部と、
前記第一気分値が予め定められた設定範囲から逸脱した場合に、前記生体情報取得部が取得した前記複数の生体情報及び前記環境情報取得部が取得した前記複数の環境情報のうち、前記心拍情報を含む二つ以上の情報に基づいて、対象者の気分を指標化した値である第二気分値を推定する第二気分値推定部と、
を備える、気分推定システム。
【請求項２】
請求項１に記載の気分推定システムにおいて、
対象者が置かれている状況を推定する状況推定部を備え、
前記第一気分値推定部は、対象者が前記状況推定部により推定された状況に置かれているときに変動すると予測される気分である変動予測気分を指標化した値を前記第一気分値として、前記心拍情報のみに基づいて推定するように構成され、
前記第二気分値推定部は、前記変動予測気分を指標化した値を前記第二気分値として、前記複数の生体情報及び前記複数の環境情報のうち、前記心拍情報を含む二つ以上の情報であって前記変動予測気分に影響を及ぼす情報に基づいて推定するように構成される、
気分推定システム。
【請求項３】
請求項２に記載の気分推定システムにおいて、
前記第二気分値を表示する表示装置を備える、
気分推定システム。
【請求項４】
請求項２又は３に記載の気分推定システムにおいて、
対象者の生体情報であって前記変動予測気分に影響を及ぼす情報の平常時平均値に基づいて、その情報が前記変動予測気分に与える影響の大きさを表す係数値を対象者に応じて算出するキャリブレーション処理部を備え、
前記第一気分推定部は、前記キャリブレーション処理部により算出された係数値に基づいて前記第一気分値を推定し、
前記第二気分値推定部は、前記キャリブレーション処理部により算出された係数値に基づいて、前記第二気分値を推定する、
気分推定システム。
【請求項５】
請求項２乃至４のいずれか１項に記載の気分推定システムにおいて、
前記第二気分値推定部は、前記変動予測気分に影響を及ぼす情報であって前記心拍情報以外の情報の一部が取得されていないときに、前記変動予測気分に影響を及ぼす情報のうち前記心拍情報及び取得されている情報に基づいて、前記第二気分値を推定する、
気分推定システム。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれか１項に記載の気分推定システムにおいて、
前記心拍情報に基づいて、対象者の心拍変動が大きいか否かを判断する心拍変動判断部を備え、
前記第一気分値推定部は、前記心拍変動判断部が対象者の心拍変動が大きいと判断したときに、前記第一気分値を推定する、
気分推定システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象者の気分を推定するための気分推定システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
気分が良いと感じたり、気分が悪いと感じたりする場合、その人（対象者）の生理量が変動する。例えば、暑くて気分（快適度）が悪化した場合、体表面温度や心拍数が上昇する。また、緊張により気分が悪化すると、心拍数が増加する。また、気分が悪化しているときに音楽を聴くと、リラックスできて悪化した気分が改善する（すなわち気分がよくなる）。このとき増加した心拍数が安定する。このような、人の生体情報と人の気分との関係に着目して人の気分を推定する気分推定システムが、開発されている。
【０００３】
特許文献１は、対象者の少なくとも一種類の生体情報を変数とする少なくとも一つの関数と、対象者の周囲の少なくとも一種類の環境情報を変数とする少なくとも一つの関数とを用いて対象者の心理状態（気分）を表した所定の計算式に基づいて対象者の心理状態を分析する心理状態分析装置を開示する。特許文献１に開示の心理状態分析装置によれば、上記計算式に対象者の少なくとも一種類の生体情報及び対象者の周囲の少なくとも一種類の環境情報を代入して計算した値が所定の閾値範囲内であれば「快適」と、所定の閾値範囲外であれば「不快」との心理状態分析結果が出力される。
【０００４】
特許文献２は、対象者の自律神経系の第一生体情報、対象者の中枢神経系の第二生体情報及び対象者の内分泌免疫系の第三生体情報のうちの二つ以上の生体情報に基づいて対象者の心理状態（気分）を評価する心理状態評価装置を開示する。特許文献２に開示の心理状態評価装置によれば、上記した三つの生体情報のうち、対象者の属性に応じて複数の心理モデルから選択された一つのモデルに用いられる二つ以上の生体情報に基づいて、対象者の心理状態が評価される。
【０００５】
特許文献３は、対象者が所持する自動車への対象者の所定動作を補助するためのもてなし動作を行うもてなし動作部を備える動作補助システムを開示する。特許文献３に開示の動作補助システムは、対象者の生体状態を検出し、検出した生体状態に基づいて対象者の精神状態又は体調状態（気分）を推定し、推定した精神状態又は体調状態に応じてもてなし動作の動作内容が決定され、決定された動作内容に従ってもてなし動作部の動作が制御される。また、特許文献３に開示のもてなしシステムは、対象者の性格を特定する性格特定情報を取得する性格特定情報取得手段と、性格特定情報が個々に特定する対象者の性格種別と対応付けた形で、もてなし動作の動作内容を規定するもてなし動作情報を記憶したもてなし動作情報記憶部とを備える。そして、取得された性格特定情報によって特定される、性格種別に対応したもてなし動作情報が、もてなし動作情報記憶部から読み出され、読み出された動作情報に基づいてもてなし動作部の動作が制御される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特許第４６４０９５３号明細書
【特許文献２】特許第５２４１５９８号明細書
【特許文献３】特許第４５２５９２５号明細書
【発明の概要】
【０００７】
（発明が解決しようとする課題）
特許文献１に記載の心理状態分析装置によれば、所定の計算式を用いて計算した値が閾値範囲内であるか否かによって、対象者の心理状態が「快適」な状態であるか「不快」な状態であるかが判断される。しかし、例えば対象者の心理状態が「快適」な状態であると判断された場合であっても、その「快適」の度合い、及び、対象者の心理状態の変化の方向まで判断することができない。また、特許文献２に記載の心理状態評価装置によれば、環境情報等の生体情報以外の情報を用いることなく対象者の心理状態を評価しているので、推定された心理状態が、いかなる環境下でもたらされたかを把握することができない。例えば、高い快適感が得られた場合に、精神的なストレスが少ないために快適であるのか、温度環境が適度であるので快適であるのか、対象者の好みに合った状況が実現しているので（例えば食事がおいしいので）快適であるのか、等の、快適要因を把握することができない。また、特許文献３に記載のもてなしシステムによれば、対象者の精神状態又は体調状態を推定するにあたり、生体信号波形をＦＦＴ処理して得られた周波数スペクトラムの中心周波数、及び、所定時間ごとに分割した生体信号波形の積分振幅の平均値、が求められる。そして、中心周波数と所定の閾値との比較により、精神状態又は体調状態の変化の大きさが推定され、積分振幅の平均値と所定の閾値との比較により、精神状態又は体調状態が、悪化状態であるか安定状態であるかが推定される。しかしながら、より詳細に精神／体調状態のレベルを推定するためには、非常に多くの生体状態パラメータ及びその値についての閾値を記憶させておかなければならず、それ故に状態を推定するための演算負荷が増加する。
【０００８】
このように、従来の気分推定システムでは、気分の好悪の度合い、及び気分の変化方向まで推定することはできず、また、そのような推定を行う場合には演算負荷が増大するという問題を有する。そこで、本発明は、気分推定に係る演算負荷が軽減され、且つ、精度よく対象者の気分を推定することが可能な気分推定システムを提供することを目的とする。
【０００９】
（課題を解決するための手段）
本発明は、対象者の心拍に関連する情報である心拍情報を取得する心拍情報取得部（Ｓ１０２）と、心拍情報を含む対象者の複数の生体情報を取得する生体情報取得部（Ｓ１１４）と、対象者の周囲環境に関する複数の環境情報を取得する環境情報取得部（Ｓ１１４）と、心拍情報取得部が取得した心拍情報のみに基づいて、対象者の気分を指標化した値である第一気分値（Ｋ１）を推定する第一気分値推定部（Ｓ１１２）と、第一気分値が予め定められた設定範囲から逸脱した場合に、生体情報取得部が取得した複数の生体情報及び環境情報取得部が取得した複数の環境情報のうち、心拍情報を含む二つ以上の情報に基づいて、対象者の気分を指標化した値である第二気分値（Ｋ２）を推定する第二気分値推定部（Ｓ１１７）と、を備える、気分推定システム（１）を提供する。
【００１０】
本発明に係る気分推定システムによれば、対象者の気分を推定するにあたり、まず、心拍情報のみに基づいて、対象者の気分が第一気分値として簡易的に推定される。このように対象者の気分が心拍情報のみに基づいて簡易的に推定されるため、気分推定に係る演算負荷を軽減することができる。また、第一気分値が所定の設定範囲から逸脱した場合に限り、心拍情報及びその他の情報に基づいて第二気分値が推定される。第二気分値は心拍情報及びその他の情報に基づいて気分値を推定するので、心拍情報のみから推定される第一気分値よりも、気分の推定精度が高い。従って、対象者の気分を精度良く推定することができる。また、第一気分値及び／または第二気分値により、対象者の気分が数値化されるため、対象者は気分のレベルを把握することができる。また、第一気分値及び／または第二気分値を経時的に推定することで、気分が悪化傾向であるのか改善傾向であるのかを判断することができる。
【００１１】
上記において、第一気分値に関する「設定範囲」は、対象者の気分をより精度良く推定する必要があると考えられる範囲として、予め設定される範囲であるとよい。
【００１２】
また、本発明に係る気分推定システムは、対象者が置かれている状況を推定する状況推定部（Ｓ２００、Ｓ３００）を備えるとよい。そして、第一気分値推定部は、対象者が状況推定部により推定された状況に置かれているときに変動すると予測される気分である変動予測気分を指標化した値を第一気分値として、心拍情報のみに基づいて推定するように構成され、第二気分値推定部は、変動予測気分を指標化した値を第二気分値として、複数の生体情報及び複数の環境情報のうち、心拍情報を含む二つ以上の情報であって変動予測気分に影響を及ぼす情報に基づいて推定するように構成されるとよい。さらに、本発明に係る気分推定システムは、第二気分値を表示する表示装置（１５）を備えるとよい。
【００１３】
これによれば、状況推定部により対象者が置かれている状況を推定することにより、その状況に合った推定手段（例えば推定式）によって、精度良く対象者の気分を推定することができる。また、対象者が状況推定部により推定された状況に置かれているときに変動すると予測される気分（変動予測気分）に関する気分値を推定することにより、その状況において不必要な気分の推定を省略することができる。このため、気分推定に係る演算負荷をより軽減することができる。また、このようにして推定された第二気分値を表示装置に表示させることにより、対象者は、現在置かれている状況下において変動しやすい気分の状態を、自ら把握することができる。
【００１４】
また、本発明に係る気分推定システムは、対象者の生体情報であって変動予測気分に影響を及ぼす情報の平常時平均値に基づいて、その情報が変動予測気分に与える影響の大きさを表す係数値（個人係数値）を対象者に応じて算出するキャリブレーション処理部（Ｓ５００）を備えるとよい。そして、第一気分推定部は、キャリブレーション処理部により算出された係数値に基づいて第一気分値を推定し、第二気分値推定部は、キャリブレーション処理部により算出された係数値に基づいて、第二気分値を推定するとよい。これによれば、対象者に応じて個々に算出された係数値に基づいて第一気分値及び第二気分値が推定される。このため、個々の対象者ごとに、精度良く、気分を推定することができる。また、第一気分値及び第二気分値の推定に先立って、キャリブレーション処理部により係数値を算出しておくことにより、気分推定の初期から精度良く、個々の対象者の気分を推定することができる。
【００１５】
この場合、キャリブレーション処理部は、対象者の生体情報であって変動予測気分に影響を及ぼす情報の平常時平均値、平常時分散、変動時平均値、及び変動時分散に基づいて、その生体情報が変動予測気分に与える影響の大きさを表す係数を対象者に応じて算出するのがよい。
【００１６】
上記において、「平常時平均値」とは、対象者が、日中活動でのイスに座った状態で安静もしくは事務作業レベルの活動をしており、食後２時間以上経過し、且つ、対象者に身体的、精神的に大きな負荷がかかっていない状態（以下、平常状態という）である場合における、対象者の生体情報であって変動予測気分に影響を及ぼす情報（例えば心拍数等の生体情報）の平均値である。また、「平常時分散」とは、対象者が平常状態である場合における、対象者の生体情報であって変動予測気分に影響を及ぼす情報の分散である。また、「変動時平均値」とは、変動予測気分として特定される気分が悪化している状態を実験的に作り出した場合における、対象者の生体情報であって変動予測気分に影響を及ぼす情報の平均値である。また、「変動時分散」とは、変動予測気分として特定される気分が悪化している状態を実験的に作り出した場合における、対象者の生体情報であって変動予測気分に影響を及ぼす情報の分散である。
【００１７】
さらにこの場合、第一気分推定部は、心拍情報取得部が取得した心拍情報及び、キャリブレーション処理部により算出された心拍情報に係る係数値に基づいて、第一気分値を推定するとよい。より好ましくは、第一気分推定部は、心拍情報取得部が取得した心拍情報と、キャリブレーション処理部により算出された心拍情報に係る係数値とを用いて構築した第一気分推定式により、第一気分値を算出するとよい。また、第二気分値推定部は、生体情報取得部が取得した複数の生体情報及び環境情報取得部が取得した複数の環境情報のうち、心拍情報を含む二つ以上の情報であって変動予測気分に影響を及ぼす情報及び、その情報に係る係数値であってキャリブレーション処理部により算出された係数値に基づいて、第二気分値を推定するとよい。より好ましくは、第二気分値推定部は、生体情報取得部が取得した複数の生体情報及び環境情報取得部が取得した複数の環境情報のうち、心拍情報を含む二つ以上の情報であって変動予測気分に影響を及ぼす情報と、その情報に係る係数値であってキャリブレーション処理部により算出された係数値を用いて構築した第二気分推定式により、第二気分値を推定するとよい。
【００１８】
また、第二気分値推定部は、変動予測気分に影響を及ぼす情報であって心拍情報以外の情報の一部が取得されていないときに、変動予測気分に影響を及ぼす情報のうち心拍情報及び取得されている情報に基づいて、第二気分値を推定するとよい。これによれば、一部の情報が取得されていない場合であっても、対象者の気分の推定を継続することができる。
【００１９】
また、本発明に係る気分推定システムは、心拍情報に基づいて、対象者の心拍変動が大きいか否かを判断する心拍変動判断部（Ｓ１０６）を備えるとよい。そして第一気分値推定部は、心拍変動判断部が対象者の心拍変動が大きいと判断したときに、第一気分値を推定するとよい。この場合において、心拍変動判断部は、心拍情報により表される対象者の心拍に関連する値（例えば心拍数）が、予め設定された定常範囲から逸脱したときに、対象者の心拍変動が大きいと判断するとよい。これによれば、対象者の心拍変動が大きい場合、すなわち心拍に関する値（例えば心拍数）が予め設定されている定常範囲から逸脱した場合に、第一気分値が推定される。換言すれば、対象者の心拍変動が小さい場合には、第一気分値を推定しない。このため、より一層、気分推定に係る演算負荷を軽減することができる。
【００２０】
上記において、対象者の心拍に関連する値に関し、「定常範囲」とは、対象者の日中活動時において心拍情報が安定していると考えられる範囲を言う。例えば、心拍数の定常範囲として、心拍数の平均値を中心とした上限値と下限値の間の範囲を定常範囲に設定することができる。ここで、上限値及び下限値は、対象者の属性情報（性別、年齢等）と、一般的に得られている安静時の心拍数の分散等から、心拍情報が安定しているとみなせる限度の値に設定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本実施形態に係る気分推定システムの概略構成を示す図である。
【図２Ａ】気分推定処理ルーチンの流れを示すフローチャートである。
【図２Ｂ】気分推定処理ルーチンの流れを示すフローチャートである。
【図２Ｃ】気分推定処理ルーチンの流れを示すフローチャートである。
【図３】１時間ごとに設定された心拍数の定常値及び定常範囲を表すグラフである。
【図４】状況推定処理ルーチンの流れを示すフローチャートである。
【図５】状況判定テーブルを示す図である。
【図６】状況選択処理ルーチンの流れを示すフローチャートである。
【図７】気分選択テーブルを示す図である。
【図８】気分推定可能性判断処理ルーチンの流れを示すフローチャートである。
【図９】キャリブレーション処理ルーチンの流れを示すフローチャートである。
【図１０】予め複数の対象者に対し実験的に求められた、ストレス度に関する心拍数の平常時平均値と変動時平均値との関係を示すグラフである。
【図１１】予め複数の対象者に対し実験的に求められた、ストレス度に関する心拍数の平常時平均値と平常時分散との関係を示すグラフである。
【図１２】予め複数の対象者に対し実験的に求められた、ストレス度に関する心拍数の平常時平均値と変動時分散との関係を示すグラフである。
【図１３】第二気分値として指標化されたストレス度が表示された携帯端末装置の表示画面を示す図である。
【図１４】第二気分値として指標化された集中度が表示された携帯端末装置の表示画面を示す図である。
【図１５】第二気分値として指標化された眠気度が表示された携帯端末装置の表示画面を示す図である。
【図１６】室温が途中から取得できなくなった場合に眠気度が継続的に表示された携帯端末装置の表示画面を示す図である。
【図１７】ストレス度に関するＮＧ結果が表示された携帯端末装置の表示画面を示す図である。
【図１８】気分改善制御処理ルーチンの流れを示すフローチャートである。
【図１９】特定制御処理ルーチンの流れ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】
【００２２】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。図１は、本実施形態に係る気分推定システムの概略構成を示す図である。図１に示すように、本実施形態に係る気分推定システム１は、生体情報検出センサ１１と、環境情報検出センサ１２と、中継器１３と、制御部１４と、携帯端末装置１５を備える。
【００２３】
生体情報検出センサ１１は、気分推定システム１により気分を推定する対象者（ユーザー）の心拍に関連する情報（心拍情報）を含む複数の生体情報を逐次的に検出する。複数の生体情報は、対象者の脳波を除いて対象者の生体から得られる様々な生理量を表す情報を含む。生体情報検出センサ１１は、対象者の様々な生体情報を個々に検出する複数のセンサにより構成されるセンサ群であってもよい。センサ群を構成する複数のセンサとして、対象者の心拍情報を検出する心拍情報検出センサ、対象者の呼吸に関連する情報（呼吸情報）を検出する呼吸情報検出センサ、対象者の皮膚電位（ここで、皮膚電位の大きさは、発汗量に影響する）を検出する皮膚電位検出センサ、対象者の皮膚温度を検出する皮膚温度検出センサ、対象者の顔、或いは手の加速度（体動）等の体動情報を検出する体動検出センサ（加速度センサ）、対象者の顔画像を検出する画像検出センサ、対象者の顔や指先の温度を検出する温度センサ、対象者の単位時間当たりにおける瞬き回数を検出する瞬き回数検出センサ、等を例示することができる。心拍情報として、単位時間当たりにおける心拍数、心拍間隔、等を例示することができる。呼吸関連情報として、対象者の単位時間当たりにおける呼吸数を例示することができる。
【００２４】
生体情報検出センサ１１は、ウェアラブルセンサとして対象者が身に着けていてもよいし、或いは、対象者が滞在する場所に設置されていてもよい。例えば、対象者の自宅、対象者が就寝する際に使用するベッド、対象者が所持する車両のシート、等に、これらの生体情報検出センサ１１が設置されていてもよい。この生体情報検出センサ１１は、Bluetooth（登録商標）、Wi-Fi（登録商標）、CAN通信等の無線通信手段により、中継器１３と無線通信可能に構成される。
【００２５】
環境情報検出センサ１２は、対象者が滞在する領域における複数の環境情報、すなわち対象者の周囲環境の複数の情報を逐次的に検出する。環境情報検出センサ１２は、対象者の周囲の様々な環境情報を個々に検出する複数のセンサにより構成されるセンサ群であってもよい。センサ群を構成する複数のセンサとして、温度検出センサ、湿度検出センサ、照度検出センサ、音量検出センサ、匂い検出センサ、等を例示することができる。温度検出センサは対象者の周囲環境の温度（例えば対象者が室内空間に滞在している場合には室温）を検出し、湿度検出センサは対象者の周囲環境の湿度を検出し、照度検出センサは対象者の周囲環境の照度を検出し、音量検出センサは対象者の周囲における音量を検出し、匂い検出センサは対象者の周囲の匂いの強さを検出する。
【００２６】
環境情報検出センサ１２は、対象者が携帯していても良いし、或いは、対象者が滞在する場所（例えば室内等）に設置されていてもよい。対象者が環境情報検出センサ１２としての温度検出センサを所持している場合、例えば対象者が室内に滞在しているときには室温が検出され、例えば対象者がウォーキング等で外出しているときには対象者の周囲の屋外温度が検出される。この環境情報検出センサ１２は、Wi-Fi、赤外線通信等の無線通信手段により、中継器１３と無線通信可能に構成される。
【００２７】
中継器１３は、上記したように、生体情報検出センサ１１及び環境情報検出センサ１２と無線通信可能に構成される。生体情報検出センサ１１が検出した対象者の複数の生体情報、及び、環境情報検出センサ１２が検出した複数の環境情報は、無線通信によって中継器１３に逐次的に送信される。さらに、中継器１３は、制御部１４とも無線通信可能に構成される。中継器１３は、生体情報検出センサ１１から取得した対象者の複数の生体情報及び、環境情報検出センサ１２から取得した複数の環境情報を、無線通信によって制御部１４に送信する。
【００２８】
制御部１４は、中継器１３を介して、生体情報検出センサ１１から複数の生体情報を、環境情報検出センサ１２から複数の環境情報を、それぞれ取得する。そして、取得したこれらの情報及び、予め記憶されている情報（テーブル、データ、演算式等）に基づいて、対象者の気分を指標化した値である気分値を演算する。ここで、本明細書において、対象者の「気分」とは、対象者の精神状態及び身体状態を個々に表す概念として用いられる。対象者の精神状態は、例えば、緊張の度合い（緊張度）、眠気の度合い（眠気度）、ストレスの度合い（ストレス度）、集中の度合い（集中度）、興奮の度合い（興奮度）、快適の度合い（快適度）、等により表すことができる。対象者の身体状態は、例えば体調の良し悪しにより表すことができる。「気分」とは、上記した状態（緊張度、眠気度、ストレス度、集中度、快適度、体調等）を個々に表す概念である。つまり、「気分」には、上記した様々な状態を表す様々な種別が存在し、それぞれの種別が「気分」である。従って、「ストレス度」も気分であり、「眠気度」、「快適度」等も、気分である。また、「気分値」とは、上記した個々の種別、すなわち気分を、数値として指標化した値（例えば、緊張度を指標化した値、眠気度を指標化した値、ストレス度を指標化した値、集中度を指標化した値、快適度を指標化した値、等）である。
【００２９】
制御部１４は、本実施形態では、クラウド（クラウドコンピューティング）を利用して構築されている。この場合、クラウド上の制御部１４は、インターネット回線或いは携帯電話網を通じて中継器１３に無線通信可能に構成される。
【００３０】
また、中継器１３は、図１に示すように、複数の制御機器１６（アクチュエータとも言う）にも、bluetooth、CAN通信、赤外線通信、等によって、無線通信可能に構成される。複数の制御機器として、音響機器、空調機器、照明機器、アロマ機器、等を例示することができる。音響機器は、対象者の滞在する空間に楽曲等の音楽を流すことができるように構成される。空調機器は、対象者の周囲環境の温度を調節することができるように構成される。照明機器は、対象者の周囲空間の明るさを調節することができるように構成される。アロマ機器は、対象者の周囲空間の匂いを調節することができるように構成される。
【００３１】
携帯端末装置１５は、制御部１４と送受信可能に接続される。本実施形態のように制御部１４がクラウド上に設置されている場合、携帯端末装置１５は、インターネット回線或いは携帯電話網を介して、クラウド上の制御部１４に無線通信可能に接続される。携帯端末装置１５は表示画面を有する。表示画面には、無線通信によって制御部１４から送信された内容が表示される。携帯端末装置１５として、スマートフォンを例示することができる。表示画面を備える携帯端末装置１５が、本発明の表示装置に相当する。
【００３２】
また、携帯端末装置１５には、対象者が情報を入力するためのアプリケーションソフトウェアがインストールされている。このアプリケーションソフトウェアを用いて、対象者の個人属性（性別、生年月日、身長、体重、ＢＭＩ等）を表す情報（属性情報）、対象者の行動予定（スケジュール）を表す情報（行動予定情報）等が、表示画面に入力される。そして、表示画面に入力された情報が、制御部１４に送信される。さらに、携帯端末装置１５にはＧＰＳ（Global  Positioning  System）が備えられており、このＧＰＳを利用して、対象者の現在位置、移動範囲（対象者の自宅から現在位置までの距離）、対象者の移動速度が取得される。これらの情報も、制御部１４に送信される。さらに、携帯端末装置１５には、時計が内蔵されており、この時計から時間情報（現在時刻、年月日、曜日）が取得される。取得された時間情報も、制御部１４に送信される。
【００３３】
上記構成の気分推定システム１においては、対象者が様々な状態に置かれたときにおける気分を気分値として推定することができるように構成される。この場合、制御部１４が、対象者の気分を推定するための気分推定処理を実行する。図２Ａ、図２Ｂ、図２Ｃは、制御部１４が実行する気分推定処理ルーチンの流れを示すフローチャートである。この気分推定処理ルーチンは、携帯端末装置１５から気分推定を実行する旨の要求信号が制御部１４に送信された場合に実行される。
【００３４】
図２Ａ、図２Ｂ、図２Ｃ示すルーチンが起動すると、制御部１４は、まず、図２Ａのステップ（以下、ステップをＳと略記する）１０１にて、携帯端末装置１５から送信された対象者の属性情報及び行動予定情報を取得する。なお、対象者の属性情報及び行動予定情報は、気分推定処理の実行時以外の処理の実行時、或いは定期的に、制御部１４が携帯端末装置１５から受信しても良い。そのように受信された対象者の属性情報及び行動予定情報が、既に制御部１４が有する記憶領域に記憶されている場合、Ｓ１０１の処理は省略される。
【００３５】
続いて制御部１４は、Ｓ１０２にて生体情報検出センサ１１から中継器１３を介して送信されている最新の心拍情報を取得し、取得した心拍情報を自身の記憶領域に記憶する。Ｓ１０２の処理を実行する部分が、本発明の心拍情報取得部に相当する。
【００３６】
次いで、制御部１４は、Ｓ１０３に処理を進め、ｔ秒前から現在に至るまでの心拍情報が記憶されているか否かを判断する。すなわち、現在からさかのぼることｔ秒間の心拍情報の有無を判断する。ｔ秒前から現在に至るまでの心拍情報が記憶されていない場合（Ｓ１０３：Ｎｏ）、制御部１４はＳ１０２に処理を戻して、心拍情報の取得及び記憶を繰り返す。ｔ秒前から現在に至るまでの心拍情報が記憶されている場合（Ｓ１０３：Ｙｅｓ）、制御部１４は、Ｓ１０４に処理を進める。Ｓ１０３の処理に用いる時間ｔは、例えば１０秒〜６０秒の間であるのがよい。
【００３７】
Ｓ１０４では、制御部１４は、Ｓ１０２にて取得した心拍情報をデータ処理して必要な心拍データを演算する（Ｓ１０４）。本実施形態では、Ｓ１０４にて、ｔ秒前から現在に至るまでに取得した心拍情報から、単位時間当たりの心拍数（以下、単に心拍数と言う）の平均値である心拍数Ｐを演算する。
【００３８】
次いで、制御部１４は、心拍数の定常値Ｓ、上限幅α、下限幅βを取得する（Ｓ１０５）。心拍数の定常値Ｓは、対象者の日常において安定している心拍数の平均値である。上限幅αは、対象者の日常において安定していると認められる心拍数範囲の上限と定常値Ｓとの差の絶対値を表す値であり、下限幅βは、対象者の日常において安定していると認められる心拍数範囲の下限と定常値Ｓとの差の絶対値を表す値である。従って、Ｓ−β以上且つＳ＋α以下である心拍数の範囲は、心拍数（心拍情報）が安定していると考えられる定常範囲である。なお、定常値Ｓ、上限幅α、下限幅βを算出するにあたり、対象者の日中活動時に生体情報検出センサ１１が検出した心拍情報から得られる心拍数を、２〜３日間継続して取得するのがよい。そして、取得した心拍数から、心拍数が安定していると考えられる期間を抽出し、抽出した期間における心拍数の平均値Ａ及び標準偏差σから、定常値Ｓ、上限幅α、下限幅βを求めることができる。この場合、例えば平均値Ａを定常値Ｓとし、上限幅α及び下限幅βを２σとすることができる。
【００３９】
ところで、人が起床してから就寝するまでの日中活動時の心拍数の定常範囲は、その人の属性、生体リズム、運動等の様々な要因によって変化する。従って、心拍数の定常範囲（Ｓ−β〜Ｓ＋α）は、対象者によっても異なるし、時間帯によっても異なる。本実施形態では、心拍数の定常値Ｓ、上限幅α、下限幅βは、時間帯とその時間帯における対象者の心拍数の平均値、及び、その時間帯における平均的な体動量とに基づいて、１時間ごとに、対象者ごとに設定される。図３に、ある対象者について、１時間ごとに設定された心拍数の定常値Ｓ及び定常範囲を表すグラフを示す。図３において、１時間ごとに設定される心拍数の定常値が横線により示され、１時間ごとに設定される心拍数の定常範囲が縦線により示される。縦線により示される定常範囲の上端に相当する心拍数と定常値Ｓとの差の絶対値が上限幅αであり、縦線により示される定常範囲の下端に相当する心拍数と定常値Ｓとの差の絶対値が下限幅βである。各時間帯における定常値Ｓ、上限幅α、下限幅βは、時間帯に対応付けられた状態で、予め制御部１４の記憶領域に記憶されていてもよい。この場合、制御部１４は、Ｓ１０５にて、時間帯に応じて、記憶された定常値Ｓ、上限幅α、下限幅βを記憶領域から読み出すことにより、これらの値を取得する。
【００４０】
図２ＡのＳ１０５にて定常値Ｓ、上限幅α、下限幅βを取得した後に、制御部１４は、Ｓ１０６にて、心拍数Ｐが定常範囲内であるか否か、すなわち、心拍数Ｐが、Ｓ−β以上であり且つＳ＋α以下であるか否かを判断する。心拍数Ｐが定常範囲であると判断された場合（Ｓ１０６：Ｙｅｓ）、制御部１４は、心拍変動が少ないと判断する。この場合、制御部１４はＳ１０１に処理を戻し、上記した処理を繰り返す。上記した処理の繰り返しにより、制御部１４は、ｔ秒前から現在までの心拍数の移動平均（心拍数Ｐ）が定常範囲であるか否かの判断、すなわち心拍数Ｐの変動量（心拍変動）が大きいか否かの判断を繰り返す。Ｓ１０６の処理を行う部分が、本発明の心拍変動判断部に相当する。
【００４１】
なお、心身になんらかの影響が加えられて、気分が悪化する場合、まず、心拍に変化が起きる。従って、心拍数が定常値Ｓ付近で安定している場合、つまり心拍変動が小さい場合には、気分が安定していると考えることができる。上記したＳ１０１〜Ｓ１０６の処理は、気分の悪化を心拍数変動が大きいか否かにより推定する処理と言える。そして、気分が安定しているときには、心拍変動が大きいか否かの判断が繰り返される。
【００４２】
また、上記の例では、心拍数Ｐが定常範囲であるか否かに基づいて、気分が悪化しているか否か（心拍変動が大きいか否か）を判断する例を示したが、心拍数Ｐに代えて、副交感神経活動指標Ｑ１（＝ＨＦ／（ＬＦ＋ＨＦ））と交感神経活動指標Ｑ２（＝ＬＦ／ＨＦ）を用いて気分が悪化しているか否か（心拍変動が大きいか否か）を判断しても良い。ここで、ＨＦは心拍変動時系列データ（ＲＲＩグラフ）のパワースペクトルにおける高周波数成分（例えば０．１５Ｈｚ〜０．４０Ｈｚ）の積分値であり、ＬＦは、心拍変動時系列データ（ＲＲＩグラフ）のパワースペクトルにおける低周波成分（例えば、０．０５Ｈｚ〜０．１５Ｈｚ）の積分値である。副交感神経活動指標Ｑ１及び交感神経活動指標Ｑ２を用いる場合、副交感神経活動指標Ｑ１の上限値をＴ１、下限値をＴ２、交感神経活動指標Ｑ２の上限値をＴ３、下限値をＴとすると、Ｑ１がＴ１〜Ｔ２の範囲内であり、且つ、Ｑ２がＴ３〜Ｔ４の範囲内であるときに、心拍変動が小さい（気分が悪化していない）と判断することができる。一方、Ｑ１がＴ１〜Ｔ２の範囲から逸脱している場合、又は、Ｑ２がＴ３〜Ｔ４の範囲を逸脱している場合に、心拍変動が大きい（気分が悪化している）と判断することができる。
【００４３】
Ｓ１０６にて、心拍数Ｐが定常範囲から逸脱していると判断された場合（Ｓ１０６：Ｎｏ）、制御部１４は、心拍変動が大きいと判断する。この場合、制御部１４は、Ｓ１０７に処理を進めて、生体情報検出センサ１１から中継器１３を介して送信されている最新の体動情報を取得し、取得した体動情報を自身の記憶領域に記憶する。次いで、制御部１４は、環境情報検出センサ１２から中継器１３を介して送信されている最新の複数の環境情報（温度、湿度、照度、音量、匂い、等）を取得し、取得した情報を自身の記憶領域に記憶する（Ｓ１０８）。さらに、制御部１４は、携帯端末装置１５から対象者の現在位置、移動範囲、移動速度、時間情報等を取得し、取得した情報を自身の記憶領域に記憶する（Ｓ１０９）。その後、制御部１４は、Ｓ２００に処理を進めて、対象者の現在置かれている状況を推定するための状況推定処理を実行する。図４は、状況推定処理ルーチンの流れを示すフローチャートである。この状況推定処理ルーチンが起動すると、制御部１４は、まず、図４のＳ２０１にて、Ｓ１０１で取得した行動予定情報に、現在時刻における対象者の予定が示されているか否かを判断する。この場合、例えば、現在時刻が午前１０時であり、行動予定情報に本日の午前１０時に仕事先での出張との予定が示されているとする。この場合、行動予定情報に現在時刻における対象者の予定が示されていると判断できる。
【００４４】
Ｓ２０１にて行動予定情報に現在時刻における対象者の行動予定が示されていると判断した場合（Ｓ２０１：Ｙｅｓ）、制御部１４は、Ｓ２０４に処理を進め、行動予定情報に示された現在時刻における対象者の行動予定を、対象者が置かれている状況であると決定（推定）する。すなわち上記の例では、対象者が出張中であるという状況が決定（推定）される。その後、制御部１４は、状況推定処理ルーチンを終了する。
【００４５】
一方、Ｓ２０１にて行動予定情報に現在時刻における対象者の行動予定が示されていないと判断した場合（Ｓ２０１：Ｎｏ）、制御部１４は、Ｓ２０２に処理を進め、状況判定テーブルに示される複数の状況の中から対象者が現在置かれていると考えられる状況を検索する。
【００４６】
図５に状況判定テーブルを示す。図５に示す状況判定テーブルには、対象者が置かれる可能性のある状況と、その状況が実現される場合に必要な条件とが、対応付けられている。ここで、必要な条件は、時間に関する条件（時間条件）、生体情報に関する条件（生体条件）、対象者の行動に関する条件（行動条件）、及び、対象者の周囲環境に関する条件（環境条件）を含む。例えば、図５によれば、対象者の状況が「会議中」であるという場合、時間が日中（例えば８時から１７時）であり、体動（生体条件）が運動レベル未満であり、対象者の位置（行動条件）が会社、又は自宅以外の屋内であり、温度条件（環境条件）が１６℃以上２９℃以下であり、湿度条件（環境条件）が７０％ＲＨ以下であり、照度（環境条件）が４００ｌｘ（ルクス）以上且つ５００ｌｘ未満であるという条件が満たされると考えられる。逆に言えば、上記した条件を全て満たした場合に、対象者の置かれている状況が、「会議中」であると推定することができる。この状況判定テーブルは、予め制御部１４の記憶領域に記憶されている。
【００４７】
制御部１４は、Ｓ２０２にて、Ｓ１０７、Ｓ１０８、Ｓ１０９にて取得されている最新の各種情報（時間情報、生体情報（体動情報）、行動情報、環境情報）と、状況判定テーブルに示された各状況に関する各条件（時間条件、生体条件、行動条件、環境条件）とを照合することにより、状況判定テーブルに示された状況の中から条件を満たす状況を検索する。なお、図５に示す状況判定テーブルは、あくまで一例である。状況判定において、図５に示されていない条件、例えば、対象者の属性情報に関する条件を、状況判定テーブルに含めることができる。
【００４８】
こうしてＳ２０２にて条件を満たす状況を検索した後に、制御部１４は、策出された状況の有無を判断する（Ｓ２０３）。策出された状況が有る場合（Ｓ２０３：Ｙｅｓ）、制御部１４はＳ２０４に処理を進め、対象者が置かれている状況が、策出された状況であると決定（推定）する。その後、制御部１４は、このルーチンを終了する。
【００４９】
一方、Ｓ２０３にて、策出された状況が無いと判断された場合（Ｓ２０３：Ｎｏ）、制御部１４は、Ｓ３００に処理を進めて、状況選択処理を実行する。図６は、状況選択処理ルーチンの流れを示すフローチャートである。図６に示す状況選択処理ルーチンが起動すると、制御部１４は、まず、図６のＳ３０１にて、状況判定テーブルに示されている複数の状況の中から、Ｓ１０７、Ｓ１０８、Ｓ１０９にて得られた最新の各種情報により表される値に比較的近い条件範囲が設定されている複数の状況を、状況候補として抽出する。次いで、制御部１４は、状況推定処理ルーチン又は状況選択処理ルーチンで前回決定した状況（前回状況）が、抽出した状況候補の中に含まれているか否かを判断する（Ｓ３０２）。前回状況が抽出した状況候補の中に含まれている場合（Ｓ３０２：Ｙｅｓ）、制御部１４はＳ３０３に処理を進め、前回状況決定からの経過時間が１時間以内であるか否かを判断する。前回状況決定からの経過時間が１時間以内である場合（Ｓ３０３：Ｙｅｓ）、制御部１４は、Ｓ３０９に処理を進め、対象者の現在の状況が、前回状況であると決定（推定）する。つまり、状況候補に前回状況が抽出され、且つ前回状況の決定から１時間を経過していない場合に、対象者の現在の状況が前回状況から変化していないと推定する。次いで、Ｓ３１０にて、決定された状況についての条件が今回取得した情報により表される値を含むように、状況判定テーブルを更新する。その後、制御部１４は、状況選択処理ルーチン及び状況推定処理ルーチンを終了する。
【００５０】
また、Ｓ３０２にて、前回状況が状況候補の中に含まれていないと判断した場合（Ｓ３０２：Ｎｏ）、及び、Ｓ３０３にて、前回状況決定から１時間以上経過していると判断した場合（Ｓ３０３；Ｎｏ）、制御部１４は、Ｓ３０４に処理を進め、抽出した複数の状況候補が携帯端末装置１５の表示画面に表示されるように、表示制御信号を携帯端末装置１５に送信する。これにより、携帯端末装置１５の表示画面に、複数の状況候補が表示される。また同時に、複数の状況候補のいずれか一つの選択を促すような指示、及び、複数の状況候補のいずれも選択しないことを入力するアイコンが表示される。
【００５１】
続いて、制御部１４は、携帯端末装置１５の表示画面に表示されている状況候補のいずれか一つが選択されたか否かを判断する（Ｓ３０５）。状況候補のいずれか一つが選択された場合（Ｓ３０５：Ｙｅｓ）、制御部１４は、Ｓ３０９に処理を進めて、選択された状況候補を対象者が置かれている現在の状況であると決定（推定）する。次いで、制御部１４は、Ｓ３１０にて、決定（推定）された状況についての条件が今回取得した情報により表される値を含むように、状況判定テーブルを更新する。その後、制御部１４は、状況選択処理ルーチン及び状況推定処理ルーチンを終了する。
【００５２】
また、Ｓ３０５にて、状況候補が選択されなかった場合（Ｓ３０５：Ｎｏ）、すなわち、複数の状況候補のいずれも選択しないことを入力するアイコンが操作された場合、対象者が状況判定テーブルに示されている状況以外の状況に置かれている可能性がある。この場合、制御部１４は、Ｓ３０６に処理を進めて、携帯端末装置１５の表示画面に、新規状況を入力するような指示が表示されるように、携帯端末装置１５に表示制御信号を送信する。これにより、携帯端末装置１５の表示画面に、新規状況の入力を促すような画面が表示される。続いて、制御部１４は、対象者によって新規状況の入力がなされたか否かを判断する（Ｓ３０７）。新規状況の入力がなされない場合（Ｓ３０７：Ｎｏ）、新規状況の入力がなされるまで待つ。そして、新規状況の入力がなされた場合（Ｓ３０７：Ｙｅｓ）、制御部１４は、入力された新規状況が、状況判定テーブルに既に示されている既存の状況であるか否かを判断する（Ｓ３０８）。入力された新規状況が既存の状況である場合（Ｓ３０８：Ｙｅｓ）、制御部１４は、Ｓ３０９にて、入力された既存の状況を対象者が置かれている現在の状況であると決定（推定）する。次いで、Ｓ３１０にて、決定（推定）された状況についての条件が今回取得した情報により表される値を含むように、状況判定テーブルを更新する。その後、制御部１４は、状況選択処理ルーチン及び状況推定処理ルーチンを終了する。
【００５３】
また、Ｓ３０８にて、入力された新規状況が既存の状況ではないと判断された場合（Ｓ３０８：Ｎｏ）、制御部１４は、入力された新規状況を、対象者が現在置かれている状況であると決定（推定）する（Ｓ３１１）。次いで、制御部１４は、入力された新規状況を状況判定テーブルに追加する（Ｓ３１２）。その後、制御部１４は、状況選択処理ルーチン及び状況推定処理ルーチンを終了する。なお、状況判定テーブルに追加された新規状況についての各種の条件は、新規状況が入力されたときに制御部１４に取得されている情報（生体情報、環境情報、行動情報等）を中心として、所定の範囲に設定することができる。
【００５４】
以上のようにして、状況推定処理（Ｓ２００）又は状況選択処理（Ｓ３００）にて対象者が現在置かれている状況が決定（推定）される。Ｓ２００の処理及びＳ３００の処理を行う部分が、本発明の状況推定部に相当する。Ｓ２００又はＳ３００にて対象者の置かれている現在の状況が決定（推定）された後に、制御部１４は、図２ＢのＳ１１０に処理を進め、気分選択テーブルを参照して、推定すべき気分である変動予測気分を、状況に応じて選択する。図７に、気分選択テーブルを示す。この気分選択テーブルは、予め制御部１４の記憶領域に記憶されている。気分選択テーブルには、状況と、対象者がその状況に置かれているときに変動すると予測される気分とが対応付けられている。以下、対象者がその状況に置かれているときに変動すると予測される気分を、「変動予測気分」と呼ぶ。例えば、対象者が「会議中」であるという状況に置かれている場合には、緊張の度合いを表す緊張度、ストレスの度合いを表すストレス度、集中の度合いを表す集中度、眠気の度合いを表す眠気度が、変動する可能性が高い。従ってこの場合、緊張度、ストレス度、集中度、及び眠気度が、「会議中」という状況についての変動予測気分である。また、対象者が「運動中」であるという状況に置かれている場合、快適の度合いを表す快適度、興奮の度合いを表す興奮度、疲労の度合いを表す疲労度が、変動する可能性が高い。従ってこの場合、快適度、興奮度、疲労度が、「運動中」という状況についての変動予測気分である。
【００５５】
なお、上記した状況選択処理にて新規状況が入力された場合、その新規状況についての変動予測気分は設定されていない。この場合、制御部１４は、例えば、図６のＳ３１２の後に、新規状況についての変動予測気分を選択するための選択画面が携帯端末装置１５の表示画面に表示されるように携帯端末装置１５に表示制御信号を出力する処理を実行してもよい。この処理の実行により対象者は選択画面を通じて新規状況についての変動予測気分を自ら選択することができる（複数選択可）。制御部１４は、対象者が自ら選択した変動予測気分を、新規状況についての変動予測気分として設定するとともに、設定した変動予測気分を新規状況に対応付けて気分選択テーブルに追加する。こうして制御部１４は、気分選択テーブルを更新することができる。
【００５６】
Ｓ１１０にて状況に応じた変動予測気分を選択した後に、制御部１４は、選択された気分を指標化した第一気分値Ｋ１を推定するための第一気分推定式に用いる個人係数値が取得されているか否かを判断する（Ｓ１１１）。なお、第一気分値Ｋ１は、後述する第一気分推定式（１）に示されるように、心拍情報に基づいて推定（演算）される。また、Ｓ１１１にて取得の有無が判断される個人係数値は、第一気分推定式に用いられる心拍情報（具体的には心拍数）に係る係数値であって、個々の対象者に適合した値である。例えば、気分が安定している状態であるときの心拍数、気分が悪化しているときの心拍数、気分が安定している状態から悪化している状態に変化したときの心拍数の上昇率、等は、人により異なる。従って、心拍数を用いて気分を推定する場合においては、心拍数に係る係数値を対象者に見合うように対象者に応じて個々に設定することにより、その対象者にとってより精度の高い気分推定を行うことができる。
【００５７】
Ｓ１１１にて個人係数値が取得されていないと判断した場合（Ｓ１１１：Ｎｏ）、制御部１４は、Ｓ５００に処理を進めて、キャリブレーション処理を実行して個人係数値を取得する、その後、Ｓ１１２に処理を進める。このキャリブレーション処理については後述する。一方、Ｓ１１１にて個人係数値が取得されていると判断した場合（Ｓ１１１：Ｙｅｓ）、制御部１４は、Ｓ１１２に処理を進め、Ｓ１０２にて取得した心拍情報に基づいて、変動予測気分を指標化した値である第一気分値Ｋ１を演算（推定する）。例えば、Ｓ１１０にて選択された変動予測気分がストレス度である場合、制御部１４は、Ｓ１１２にてストレス度（ストレスの度合い）を指標化した第一気分値Ｋ１を、心拍情報を用いて演算する。また、Ｓ１１０にて選択された変動予測気分が、疲労度（疲労の度合い）である場合、制御部１４は、Ｓ１１２にて疲労度を指標化した第一気分値Ｋ１を、心拍情報を用いて演算する。このＳ１１２の処理を行う部分が、本発明の第一気分値推定部に相当する。
【００５８】
気分の変化は、様々な生体情報に現れるが、特に、心拍情報、例えば心拍数、或いは副交感神経活動指標Ｑ１（＝ＨＦ／（ＬＦ＋ＨＦ））と交感神経活動指標Ｑ２（＝ＬＦ／ＨＦ）に大きく表れる。よって、心拍情報のみに基づいて気分を簡易的に推定することができる。例えば、第一気分値Ｋ１は、下記式（１）のように表される第一気分推定式により演算することができる。
Ｋ１＝Ｂ１＋Ｃ１×Ｘ      （１）
第一気分推定式（１）において、Ｘは、Ｓ１０２にて取得した心拍情報から得られる心拍数であり、Ｃ１は心拍数Ｘに係る個人係数値であり、Ｂ１は定数値である。式（１）からわかるように、心拍数Ｘが大きいほど、第一気分値Ｋ１の値も大きい。また、定数値Ｂ１及び個人係数値Ｃ１は、演算する第一気分値の種別ごとに設定される。例えば、ストレス度を指標化した第一気分値Ｋ１を式（１）を用いて演算する場合における定数値Ｂ１及び個人係数値Ｃ１と、眠気度を指標化した第一気分値Ｋ１を式（１）を用いて演算する場合における定数値Ｂ１及び個人係数値Ｃ１は、それぞれ個別に設定される。
【００５９】
次いで、制御部１４は、演算した第一気分値Ｋ１が、予め設定されている下限閾値Ｋ１Ｄと上限閾値Ｋ１Ｕとの間の所定の設定範囲内の値であるか否かを判断する（Ｓ１１３）。下限閾値Ｋ１Ｄ及び上限閾値Ｋ１Ｕにより規定される設定範囲は、第一気分値Ｋ１により表される気分の種別ごとに設定される。例えば、ストレス度を表す第一気分値Ｋ１の設定範囲と、疲労度を表す第一気分値Ｋ１の設定範囲とは、異なっていても良い。設定範囲（または下限閾値Ｋ１Ｄ及び上限閾値Ｋ１Ｕ）は、第一気分値Ｋ１により表される気分の種別ごとに、予め制御部１４に記憶されている。また、下限閾値Ｋ１Ｄ及び上限閾値Ｋ１Ｕにより規定される設定範囲は、その範囲から第一気分値Ｋ１が逸脱した場合に対象者の気分を更に精密に推定する必要があると考えられる範囲として予め定めることができる。例えば、下限閾値Ｋ１Ｄ及び上限閾値Ｋ１Ｕにより規定される設定範囲は、その範囲から第一気分値Ｋ１が逸脱した場合に気分の悪化により対象者の心身に異常をきたす可能性が高まるような範囲として、設定することができる。
【００６０】
Ｓ１１３にて、第一気分値Ｋ１が下限閾値Ｋ１Ｄと上限閾値Ｋ１Ｕとの間の設定範囲内であると判断された場合（Ｓ１１３：Ｙｅｓ）、制御部１４は、図２ＡのＳ１０１に処理を戻す。一方、Ｓ１１３にて、第一気分値Ｋ１が下限閾値Ｋ１Ｄと上限閾値Ｋ１Ｕとの間の設定範囲から逸脱したと判断された場合（Ｓ１１３：Ｎｏ）は、気分の悪化の度合いが大きいので、さらに精度良く気分を推定する必要がある。この場合、制御部１４は、図２ＣのＳ１１４に処理を進めて、生体情報検出センサ１１から最新の複数の生体情報を、環境情報検出センサ１２から最新の複数の環境情報を、それぞれ取得する。Ｓ１１４の処理を行う部分は、本発明の生体情報取得部及び環境情報取得部に相当する。次いで、制御部１４は、Ｓ４００に処理を進め、気分を指標化した値であって第一気分値Ｋ１よりも推定精度の高い第二気分値Ｋ２を推定することができるか否かを判断するための、気分推定可能性判断処理を実行する。
【００６１】
図８は、気分推定可能性判断処理ルーチンの流れを示すフローチャートである。このルーチンが起動すると、制御部１４は、まず、図８のＳ４０１にて、変動予測気分を指標化した第二気分値Ｋ２を推定するために用いられる第二気分推定式を読み出す。第二気分推定式は、推定すべき気分の種別と対応付けられて、制御部１４の記憶領域に予め記憶されている。従って、Ｓ４０１では、制御部１４は、変動予測気分に対応した第二気分推定式を自身の記憶領域から読み出す。
【００６２】
第二気分推定式は、心拍情報を含む二つ以上の情報であって気分Ｋに影響を及ぼす情報を用いて構築される。第二気分推定式は、例えば以下の式（２）のように表される。
Ｋ２＝Ｂ２＋Ｃ２×Ｘ＋Ｄ２×Ｙ＋Ｅ２×Ｚ      （２）
【００６３】
式（２）において、Ｘ、Ｙ，Ｚは、Ｓ１１４にて取得された複数の生体情報及び複数の環境情報のうち、心拍情報を含む三つの情報であって気分Ｋに影響を及ぼす情報の現在値である。例えば、心拍数、皮膚電位（発汗量）、呼吸数は、ストレス度に影響を及ぼす。従って、気分Ｋとしてのストレス度を指標化した第二気分値Ｋ２を上記式（２）を用いて推定（演算）する場合、上記式（２）のＸに心拍数の現在値が、Ｙに皮膚電位の現在値が、Ｚに呼吸数の現在値が、それぞれ代入される。また、例えば心拍数、皮膚電位（発汗量）、周囲温度（室温）は、眠気度に影響を及ぼす。従って、気分Ｋとしての眠気度を指標化した第二気分値Ｋ２を上記式（２）を用いて推定（演算）する場合、上記式（２）のＸに心拍数の現在値が、Ｙに皮膚電位の現在値が、Ｚに周囲温度（例えば室温）の現在値が、それぞれ代入される。以下、式（２）のＸ，Ｙ，Ｚのような、第二気分推定式に用いられる情報により表される値、すなわち変動予測気分に影響を及ぼす情報の値を、情報変数と呼ぶこともある。また、式（２）において、Ｂ２は、第二気分推定式の定数値であり、Ｃ２、Ｄ２、Ｅ２は、第二気分推定式に用いられる各情報変数に係る係数値である。定数値Ｂ２及び係数値Ｃ２，Ｄ２，Ｅ２は、推定すべき気分の種別ごとに設定される。
【００６４】
上記式（２）を用いて演算される第二気分値Ｋ２は、第一気分値Ｋ１と同様に、気分を指標化した値である。しかし、第一気分値Ｋ１は、上記したように心拍情報のみから演算されるのに対し、第二気分値Ｋ２は、心拍情報を含む二つ以上の情報であってその気分に影響を及ぼす情報を用いて演算される。つまり、第二気分値Ｋ２の演算に用いる情報量は、第一気分値Ｋ１の演算に用いる情報量よりも多い。従って、第二気分値Ｋ２は、第一気分値Ｋ１よりも気分の推定精度が高い。
【００６５】
Ｓ４０１にて、第二気分推定式を読み出した後に、制御部１４は、読み出した第二気分推定式に用いられる情報変数が、Ｓ１１４にて全て取得されているか否かを判断する（Ｓ４０２）。この場合、例えば、上記の例で言えば、ストレス度に関する第二気分推定式による第二気分値Ｋ２の演算に用いられる情報変数としての、心拍数の現在値Ｘ、皮膚電位の現在値Ｙ、呼吸数の現在値Ｚが、全て取得されているか否かが判断される。
【００６６】
Ｓ４０２の判定結果がＹｅｓである場合、すなわち読み出した第二気分推定式に用いられる情報変数が全て取得されている場合、制御部１４はＳ４０８に処理を進める。そして、Ｓ４０８にて、推定可能フラグを「ＯＮ」に設定する。その後、制御部１４は、このルーチンを終了する。
【００６７】
一方、Ｓ４０２の判定結果がＮｏである場合、すなわち読み出した第二気分推定式に用いられる情報変数の一部或いは全部が取得されていない場合、制御部１４はＳ４０３に処理を進める。Ｓ４０３では、Ｓ１１４にて心拍情報が取得されているか否かを判断する。心拍情報が取得されていない場合（Ｓ４０３：Ｎｏ）、精度良く第二気分値Ｋ２を推定することはできない。従ってこの場合、制御部１４は、Ｓ４０９に処理を進めて、推定可能フラグを「ＯＦＦ」に設定する。その後、制御部１４はこのルーチンを終了する。
【００６８】
また、Ｓ４０３にて、心拍情報が取得されていると判断した場合（Ｓ４０３：Ｙｅｓ）、制御部１４は、Ｓ４０４に処理を進めて、心拍情報及び取得されている情報変数を用いて第二気分推定式候補を構築する。この場合、例えば、ストレス度に関する上記式（２）に示す第二気分推定式を用いるにあたり、呼吸数Ｚが取得されていない場合、制御部１４は、Ｓ４０３にて、呼吸数に関する項を除いた以下の式（３）のような第二気分推定式候補を構築する。
Ｋ２＝Ｂ２＋Ｃ２×Ｘ＋Ｄ２×Ｙ      （３）
式（３）において、Ｘが心拍数の現在値、Ｙが皮膚電位の現在値、Ｂ２が定数値、Ｃ２が心拍数に係る係数値、Ｄ２が皮膚電位に係る係数値である。
【００６９】
次いで、制御部１４は、Ｓ４０４にて構築した第二気分推定式候補の精度Ｒを取得する（Ｓ４０５）。精度Ｒは、第二気分推定式候補を用いて得られる第二気分値Ｋ２が正確に対象者の気分を表している可能性の大きさを表す。この精度Ｒは、全ての第二気分推定式及び考えられる全ての第二気分推定式候補を用いて算出された第二気分値Ｋ２による気分の識別率として予め実験により求められており、百分率で表される。精度Ｒは、第二気分推定式又は第二気分推定式候補と対応付けられて、制御部１４の記憶領域に記憶されている。従って、Ｓ４０４では、制御部１４は、Ｓ４０３にて構築した第二気分推定式候補の精度Ｒを、記憶領域から読み出すことにより、取得する。
【００７０】
続いて、制御部１４は、取得した精度Ｒが、予め設定された精度閾値Ｒｔｈよりも大きいか否かを判断する（Ｓ４０６）。精度閾値Ｒｔｈは、携帯端末装置１５からの入力によって対象者が任意に設定することができる。例えば、Ｒｔｈは８０％に設定することができる。精度Ｒが精度閾値Ｒｔｈよりも大きい場合（Ｓ４０６：Ｙｅｓ）、制御部１４はＳ４０７に処理を進めて、第二気分推定式候補を第二気分推定式に設定する。次いで、制御部１４は、Ｓ４０８に処理を進めて推定可能フラグを「ＯＮ」に設定し、その後、このルーチンを終了する。なお、Ｓ４０４にて複数の第二気分推定式候補が構築され、且つ、Ｓ４０５にて複数の第二気分推定式候補の精度Ｒが精度閾値Ｒｔｈよりも大きい場合、制御部１４は、Ｓ４０７にて、最も精度Ｒの高い第二気分推定式候補を第二気分推定式に設定する。
【００７１】
一方、Ｓ４０６にて、精度Ｒが精度閾値Ｒｔｈ以下であると判断した場合（Ｓ４０６：Ｎｏ）、制御部１４は、Ｓ４０９に処理を進め、推定可能フラグを「ＯＦＦ」に設定する。その後、制御部１４は、このルーチンを終了する。
【００７２】
上記のようにして制御部１４は、図２ＣのＳ４００（気分推定可能性判断処理）にて、推定可能フラグを設定する。その後、制御部１４は、Ｓ１１５に処理を進め、推定可能フラグが「ＯＮ」に設定されているか否かを判断する。推定可能フラグが「ＯＦＦ」に設定されている場合（Ｓ１１５：Ｎｏ）、制御部１４は、Ｓ１２０に処理を進め、携帯端末装置１５の表示画面にＮＧ結果が表示されるように、携帯端末装置１５に表示制御信号を出力する。これにより、携帯端末装置１５の表示画面には、第二気分値Ｋ２の推定が不可能であることを表す表示がなされる。次いで、制御部１４は、Ｓ１２１に処理を進めて、携帯端末装置１５の表示画面へのＮＧ結果の表示を終了するための条件（表示終了条件）が成立したか否かを判断する。この場合、例えば、所定の時間が経過した場合、或いは、携帯端末装置１５の表示画面を通じてＮＧ結果の表示を終了させる旨の指示が入力された場合、等を、表示終了条件に設定することができる。表示終了条件が成立していない場合（Ｓ１２１：Ｎｏ）、制御部１４はＳ１２０に処理を戻して、携帯端末装置１５の表示画面へのＮＧ結果の表示を継続する。一方、表示終了条件が成立した場合（Ｓ１２１：Ｙｅｓ）、制御部１４はＳ１２２に処理を進めて、携帯端末装置１５に表示終了信号を出力する。これにより、携帯端末装置１５の表示画面へのＮＧ結果の表示が終了される。その後、制御部１４は、このルーチンを終了する。
【００７３】
図１７は、ストレス度に関するＮＧ結果が表示された携帯端末装置１５の表示画面を示す図である。図１７に示すように、携帯端末装置１５の表示画面には、ストレス度を指標化した第二気分値Ｋ２が表示されていない。また、ストレス度を演算するための第二気分推定式に用いる情報変数が不足している旨のメッセージが表示画面に表示される。さらに、情報変数としての心拍数の現在値は表示されているものの、皮膚電位及び呼吸数の現在値は、取得されていないために、表示されない
【００７４】
また、Ｓ１１５にて、推定可能フラグが「ＯＮ」に設定されていると判断された場合（Ｓ１１５：Ｙｅｓ）、制御部１４は、気分推定可能性判断処理にて設定された第二気分推定式に用いる各情報変数に係る個人係数値が取得されているか否かを判断する（Ｓ１１６）。Ｓ１１６における個人係数値とは、第二気分推定式に用いる各情報変数に係る係数値であって、個々の対象者に適合した値である。例えば、気分が安定している状態であるときにその気分に影響を及ぼす情報の値（情報変数）、気分が悪化しているときにその気分に影響を及ぼす情報の値（情報変数）、気分が安定している状態から悪化している状態に変化したときにその気分に影響を及ぼす情報の値の変化率、等は、人により異なる。従って、心拍情報を含む複数の情報変数を用いて気分を推定する場合においては、情報変数に係る係数値を対象者に見合うように対象者に応じて個々に設定することにより、その対象者にとってより精度の高い気分推定を行うことができる。
【００７５】
個人係数値が取得されている場合（Ｓ１１６：Ｙｅｓ）、制御部１４は、Ｓ１１７に処理を進める。一方、個人係数値が取得されていない場合（Ｓ１１６：Ｎｏ）、制御部１４は、Ｓ５００に処理を進めて、キャリブレーション処理を実行する。このキャリブレーション処理により、個人係数値が設定される。なお、上述したように、図２ＢのＳ１１１にて個人係数値が取得されていないと判断された場合にも、Ｓ５００のキャリブレーション処理が実行される。この場合、第一気分推定式に用いられる心拍情報（心拍数）に係る個人係数値が設定される。
【００７６】
図９は、キャリブレーション処理ルーチンの流れを示すフローチャートである。図９に示すルーチンが起動すると、制御部１４は、まず、図９のＳ５０１にて、変動予測気分についての第一気分値Ｋ１又は第二気分値Ｋ２を推定（演算）するための気分推定式（第一気分推定式又は第二気分推定式）に環境情報が用いられているか否かを判断する。なお、第一気分推定式には環境情報が用いられていないので、この判定の結果はＮｏである。
【００７７】
気分推定式に環境情報が用いられている場合（Ｓ５０１：Ｙｅｓ）、制御部１４は、Ｓ５０２に処理を進めて、平常時及び変動時における、環境情報の一般的分布データを読み出す。ここで、「平常時」とは、変動予測気分が平常状態であるときを言い、「変動時」とは、変動予測気分が変動状態であるときを言う。また、環境情報の一般的分布データとは、平常時又は変動時における環境情報の分布データ（例えば確率密度分布データ）である。平常時及び変動時における環境情報の一般的分布データは、予め、複数の被験者を対象とした実験により求められており、制御部１４の記憶領域に記憶されている。従って、Ｓ５０２では、制御部１４は、記憶されている環境情報の一般的分布データの中から、気分推定式に用いられる環境情報の平常時における一般的分布データ及び変動時における一般的分布データを読み出す。その後、制御部１４は、Ｓ５０３に処理を進める。
【００７８】
またＳ５０１にて、気分推定式に環境情報が使用されていないと判断した場合（Ｓ５０１：Ｎｏ）、制御部１４は、Ｓ５０３に処理を進める。Ｓ５０３では、気分推定式に使用される生体情報の平常時平均値が取得されているか否かを判断する。ここで、このキャリブレーション処理により上記式（１）に示すような第一気分推定式に用いられる心拍情報に係る個人係数値を算出する場合、Ｓ５０１では、心拍情報（例えば心拍数）の平常時平均値が取得されているか否かが判断される。また、このキャリブレーション処理により上記式（２）に示すような第二気分推定式に用いられる各情報変数に係る個人係数値を算出する場合、Ｓ５０１では、心拍情報（例えば心拍数）を含む第二気分推定式に用いられる各生体情報の平常時平均値が取得されているか否かが判断される。
【００７９】
また、平常時平均値とは、気分推定式（第一気分推定式又は第二気分推定式）により推定される気分、すなわち変動予測気分として特定される気分が安定している場合、つまり平常状態である場合における、その特定される気分に関する気分推定式に使用される生体情報の平均値であって、対象者に固有の値である。ここで、平常状態として、対象者が、日中活動でのイスに座った状態で安静もしくは事務作業レベルの活動をしており、食後２時間以上経過し、且つ、対象者に身体的、精神的に大きな負荷がかかっていない状態を例示することができる。
【００８０】
従って、例えば、第二気分推定式に、心拍数、皮膚電位、呼吸数等の生体情報が使用される場合、対象者が平常状態にある場合における心拍数の平均値、皮膚電位の平均値、呼吸数の平均値が、生体情報の平常時平均値である。この平常時平均値は、過去に取得した対象者の生体情報のうち、気分が安定していると考えられる期間に取得した生体情報の値を平均することにより、予め制御部１４が演算することができる。例えば、心拍情報に関し、図２ＡのＳ１０６の判定結果がＹｅｓである期間においては、対象者の気分が安定していると考えられる。従って、Ｓ１０６の判定結果がＹｅｓである期間中に取得した心拍情報の値を平均することで、心拍情報の平常時平均値を求めておくことができる。
【００８１】
生体情報の平常時平均値が取得されていない場合（Ｓ５０３：Ｎｏ）、キャリブレーションによる個人係数値の算出はできない可能性がある。この場合、制御部１４は、Ｓ５０５に処理を進めて、平常時及び変動時における生体情報の一般的分布データを読み出す。ここで、生体情報の一般的分布データとは、平常時又は変動時における生体情報の分布データ（例えば確率密度分布データ）である。平常時及び変動時における生体情報の一般的分布データは、予め、複数の被験者を対象とした実験により求められており、制御部１４の記憶領域に記憶されている。従って、Ｓ５０５では、制御部１４は、記憶されている生体情報の一般的分布データの中から、気分推定式に用いられる生体情報の平常時における一般的分布データ及び変動時における一般的分布データを読み出す。その後、制御部１４は、Ｓ５０８に処理を進める。
【００８２】
一方、生体情報の平常時平均値が取得されている場合（Ｓ５０３：Ｙｅｓ）、制御部１４は、Ｓ５０４に処理を進め、平常時分散、変動時平均値、変動時分散を演算する。ここで、平常時分散とは、平常時における、変動予測気分に関する気分推定式に使用される生体情報の分散である。また、変動時平均値とは、変動時（気分推定式により推定される気分（変動予測気分として特定される気分）が悪化している場合）における、その気分推定式に使用される生体情報の平均値である。変動時分散とは、気分推定式により推定される気分（変動予測気分として特定される気分）が悪化している場合における、その気分推定式に使用される生体情報の分散である。例えば、ストレス度を指標化した第二気分値Ｋ２を演算するために用いられる第二気分推定式において、生体情報としての心拍数の平常時平均値は、ストレスが小さい場合（気分が安定している場合）における心拍数の平均値であり、平常時分散は、ストレスが小さい場合（気分が安定している場合）における心拍数の分散である。また、変動時平均値は、ストレスが大きい場合（気分が悪化している場合）における心拍数の平均値であり、変動時分散とは、ストレスが大きい場合（気分が悪化している場合）における心拍数の分散である。
【００８３】
図１０は、予め複数の対象者に対し実験的に求められた、ストレス度に関する心拍数の平常時平均値と変動時平均値との関係を示すグラフである。グラフの横軸が平常時平均値であり、グラフの縦軸が変動時平均値である。また、グラフ中に示されるそれぞれの点が、それぞれの対象者の平常時平均値と変動時平均値とを表す。図１０からわかるように、平常時平均値及び変動時平均値は、個々の対象者によって異なる。しかし、平常時平均値と変動時平均値とは強い相関関係を有している。図１０に示す例では、変動時平均値をｙ、平常時平均値をｘとすると、ｘとｙは、以下の式（４）の関係を有する。
ｙ＝０．７５８７＋２１．６９    （４）
従って、式（４）を用いて、平常時平均値から変動時平均値を算出することができる。
【００８４】
図１１は、予め複数の対象者に対し実験的に求められた、ストレス度に関する心拍数の平常時平均値と平常時分散との関係を示すグラフである。グラフの横軸が平常時平均値であり、グラフの縦軸は平常時分散である。また、グラフ中に示されるそれぞれの点が、それぞれの対象者の平常時平均値と平常時分散とを表す。図１１からわかるように、平常時平均値と平常時分散との相関は弱い。従って、平常時分散は、図１１に示されている複数の対象者の平常時分散の平均値により求められる。図１１に示す例では、平常時分散は、２．５６である。なお、図１１に示す例では、平常時平均値と平常時分散との相関は弱いが、平常時平均値と平常時分散との相関が強い生体情報については、両者の相関関係を利用して、平常時平均値から平常時分散を求めることができる。
【００８５】
図１２は、予め複数の対象者に対し実験的に求められた、ストレス度に関する心拍数の平常時平均値と変動時分散との関係を示すグラフである。グラフの横軸が平常時平均値であり、グラフの縦軸は変動時分散である。また、グラフ中に示されるそれぞれの点が、それぞれの対象者の平常時平均値と変動時分散とを表す。図１２からわかるように、平常時平均値と変動時分散との相関は弱い。従って、変動時分散は、図１２に示されている複数の対象者の変動時分散の平均値により求められる。図１２に示す例では、変動時分散は、３．３７である。なお、図１２に示す例では、平常時平均値と変動時分散との相関は弱いが、平常時平均値と変動時分散との相関が強い生体情報については、両者の相関関係を利用して、平常時平均値から変動時分散を求めることができる。
【００８６】
このように、平常時分散、変動時平均値、変動時分散のうち、平常時平均値と相関関係が強いものについては、平常時平均値との相関関係から算出される。また、平常時平均値と相関関係が弱いものについては、予め実験により求められている値の平均値により、算出される。
【００８７】
制御部１４は、図９のＳ５０４にて、平常時分散、変動時平均値、変動時分散を上記のように演算した後に、Ｓ５０６に処理を進めて、乱数列を用いて平常時正規分布ダミーデータを作成する。平常時正規分布ダミーデータは、平常時平均値及び平常時分散によって定められる生体情報（例えば心拍数）の正規分布関数上のデータである。次いで、制御部１４は、Ｓ５０７にて、乱数列を用いて変動時正規分布ダミーデータを作成する。変動時正規分布ダミーデータは、変動時平均値及び変動時分散によって定められる生体情報（例えば心拍数）の正規分布関数上のデータである。
【００８８】
続いて、制御部１４は、Ｓ５０８に処理を進める。Ｓ５０８では、得られている分布データ（平常時及び変動時の一般的分布データ、平常時正規分布ダミーデータ、変動時正規分布ダミーデータ）をデータ解析することにより、各情報変数に係る個人係数値を算出する。この解析には、例えば最尤法を利用したロジスティック回帰分析が用いられる。初期値に最小二乗法を用いて計算した解を入力し、繰り返し計算によって近似解を求め、近似解が収束したところで計算を完了する。なお、この解析に用いる環境情報についての分布データは、対象者ごとに得られる分布データではなく一般的な分布データであるが、この解析において、環境情報についての一般的な分布データと生体情報についての個別の正規分布のダミーデータを用いることにより、算出される環境情報についての係数値も対象者ごとに変化する。したがって、環境情報に係る係数値も、個人係数値として算出される。Ｓ５０８にて、気分推定式に用いられる情報変数に係る個人係数値を算出した後に、制御部１４はこのルーチンを終了する。
【００８９】
このようにして、Ｓ５００におけるキャリブレーション処理にて、気分推定式（第一気分推定式又は第二気分推定式）に用いる情報変数についての個人係数値が算出される。このキャリブレーション処理にて第一気分推定式に用いる心拍情報に係る個人係数値を算出した場合、制御部１４は、上記したようにＳ１１２に処理を進めて第一気分値Ｋ１を演算する。また、このキャリブレーション処理にて第二気分推定式に使用される情報変数についての個人係数値を算出した場合、制御部１４は、図２ＣのＳ１１７に処理を進める。Ｓ１１７では、制御部１４は、気分推定可能性判断処理にて設定した第二気分推定式を用いて、第二気分値Ｋ２を演算する。ここでの演算においては、第二気分推定式中の情報変数に係る係数値として、キャリブレーション処理にて算出された個人係数値が用いられる。Ｓ１１７の処理を行う部分が、本発明の第二気分値推定部に相当する。
【００９０】
続いて、制御部１４は、演算した第二気分値Ｋ２が、携帯端末装置１５の表示画面に表示されるように、携帯端末装置１５に表示制御信号を出力する（Ｓ１１８）。これにより、携帯端末装置１５に第二気分値Ｋ２が表示される。なお、Ｓ１１７にて、複数の気分について（例えばストレス度及び疲労度について）それぞれ第二気分値Ｋ２が演算されている場合、演算された複数の第二気分値Ｋ２を順番に表示しても良いし、また、対象者が、表示したい気分の種別を指定してもよい。次に、制御部１４は、携帯端末装置１５の表示画面への第二気分値Ｋ２の表示を終了するための条件（表示終了条件）が成立したか否かを判断する（Ｓ１１９）。この場合、例えば、所定の時間が経過した場合、携帯端末装置１５の表示画面を通じて第二気分値Ｋ２の表示を終了させる旨の指示が入力された場合、第二気分値Ｋ２が所定の安定領域に移行した場合、第二気分値Ｋ２が所定の安定領域を連続的に所定時間推移している場合、等を、表示終了条件に設定することができる。
【００９１】
Ｓ１１９にて、表示終了条件が成立していないと判断した場合（Ｓ１１９：Ｎｏ）、制御部１４は、Ｓ１１４に処理を戻し、再度、第二気分値Ｋ２を演算するとともに、演算した第二気分値Ｋ２を表示する。なお、Ｓ１１９の判断結果がＮｏである場合、所定時間（例えば１分間）経過後に、Ｓ１１４に処理を戻すようにしてもよい。これによれば、所定時間ごとに、第二気分値Ｋ２が演算される。一方、Ｓ１１９にて、表示終了条件が成立したと判断した場合（Ｓ１１９：Ｙｅｓ）、制御部１４はＳ１２２に処理を進めて、携帯端末装置１５に表示終了指示を出力する。これにより、携帯端末装置１５の表示画面への第二気分値Ｋ２の表示が終了される。その後、制御部１４は、このルーチンを終了する。
【００９２】
図１３は、第二気分値Ｋ２として指標化されたストレス度が表示された携帯端末装置１５の表示画面を示す図である。図１３に示すように、携帯端末装置１５の表示画面には、５分前から現在までに１分ごとに逐次的に演算された第二気分値Ｋ２としてのストレス度の値を結んで作成された、ストレス度の経時変化を示すグラフ（ストレス度グラフ）が表示される。ストレス度グラフの横軸は現在に至るまでの経過時間であり、縦軸は第二気分値Ｋ２として指標化されたストレス度である。この例において、ストレス度は０〜１００の値により示され、ストレス度が低いほどストレスが少なく（気分が安定し）、ストレス度が高いほどストレスが大きい（気分が悪化する）。図１３に示す例では、３分前からストレス度が上昇していることがわかる。また、逐次的に演算されたストレス度の値が、ストレス度グラフ中の黒丸により表される。
【００９３】
また、ストレス度グラフの上方領域には、現在のストレス度の値が表示されている。さらに、ストレス度グラフの右方領域には、ストレス度を演算するために用いた情報変数の値（現在値）が表示される。図１３の例では、情報変数としての心拍数の現在値が７７（拍／分）、皮膚電位の現在値が４．９（μＳ）、呼吸数の現在値が１１（回／分）、であることがわかる。
【００９４】
また、図１４は、第二気分値Ｋ２として指標化された集中度が表示された携帯端末装置１５の表示画面を示す図である。図１４に示すように、携帯端末装置１５の表示画面には、５分前から現在までに１分ごとに逐次的に演算された第二気分値Ｋ２としての集中度の値を結んで作成された、集中度の経時変化を示すグラフ（集中度グラフ）が表示される。集中度グラフの横軸は現在に至るまでの経過時間であり、縦軸は第二気分値Ｋ２として指標化された集中度である。この例において、集中度は０〜１００の値により示され、集中度が低いほど集中力が低く、集中度が高いほど集中力が高いことを表す。図１４に示す例では、３分前から集中度が上昇していることがわかる。
【００９５】
また、集中度グラフの上方領域には、現在の集中度の値が示される。さらに、集中度グラフの右方領域には、集中度を演算するために用いられた情報変数の値（現在値）が示される。図１４の例では、情報変数としての心拍数の現在値が７７（拍／数）、皮膚電位の現在値が４．９（μＳ）、であることがわかる。しかし、情報変数としての呼吸数は、この例では取得できていない。従って、この集中度グラフは、心拍数及び皮膚電位のみから演算した集中度の経時変化であることがわかる。この場合、表示画面に、呼吸数を除いて集中度を演算した旨のメッセージが表示される。さらに、この集中度グラフには、一部の情報変数を除いて演算した集中度であることがわかるように、逐次的に演算された集中度の値が、全ての情報変数を用いて演算した値とは異なる表示態様で表される。例えば、全ての情報変数を用いて演算した第二気分値Ｋ２は図１３に示すように黒丸により表されるが、一部の情報変数を除いて演算した第二気分値Ｋ２は図１４に示すように白抜きの黒丸により表される。
【００９６】
図１５は、第二気分値Ｋ２として指標化された眠気度が表示された携帯端末装置１５の表示画面を示す図である。図１５に示すように、携帯端末装置１５の表示画面には、５分前から現在までに１分ごとに逐次的に演算された第二気分値Ｋ２としての眠気度の値を結んで作成された、眠気度の経時変化を示すグラフ（眠気度グラフ）が表示される。眠気度グラフの横軸は現在に至るまでの経過時間であり、縦軸は第二気分値Ｋ２として指標化された眠気度である。この例において、眠気度は０〜１００の値により示され、眠気度が低いほど眠気が小さく、眠気度が大きいほど眠気が大きい。図１５に示す例では、現在まで、眠気度が５０前後で上下動していることがわかる。
【００９７】
また、眠気度グラフの上方領域には、現在の眠気度の値が示されている。さらに、眠気度グラフの右方領域には、眠気度を演算するために用いられた情報変数の値（現在値）が表示される。図１５の例では、情報変数としての心拍数の現在値が６７（拍／分）、皮膚電位の現在値が１．８（μＳ）、室温が２６．４（℃）、であることがわかる。
【００９８】
ところで、第二気分値Ｋ２の演算中に、何等かの通信障害により、演算に必要な情報が途中から途絶える場合もある。この場合であっても、取得されている情報に基づいて構築した第二気分推定式により演算される第二気分値の精度Ｒが所定の精度閾値Ｒｔｈ以上であるときは、第二気分値Ｋ２の演算及び携帯端末装置１５の表示画面への表示が継続される。図１６は、室温が途中から取得できなくなった場合に眠気度が継続的に表示された携帯端末装置１５の表示画面を示す図である。図１６からわかるように、1分前から室温が取得されていない。このような場合でも、心拍数及び皮膚電位のみから構築した第二気分推定式による眠気度の演算及び表示画面への表示が継続されている。なお、表示画面には、室温情報を除外して眠気度を演算している旨のメッセージが表示されるとともに、室温が途絶えた場合に演算された眠気度と、室温が取得されているときに演算された眠気度との違いが分かるように、演算された値の表示態様を変えて、眠気度グラフが表示される。図１６に示す例では、全ての情報変数を用いて演算した眠気度の値が黒丸により示され、心拍数及び皮膚電位のみを用いて演算した眠気度の値が白抜きの黒丸により示される。
【００９９】
制御部１４は、上記したように第二気分値Ｋ２を演算し、さらに、演算した第二気分値Ｋ２を携帯端末装置１５の表示画面に表示させることができるように構成されるが、これに加えて、制御部１４は、第二気分値Ｋ２により表される気分が悪化傾向であるときに、気分を改善させるための気分改善制御処理を実行することができるようにも構成されている。図１８は、気分改善制御処理ルーチンの流れを示すフローチャートである。図１８に示す気分改善制御処理ルーチンは、気分推定処理ルーチンと並列的に実行される。このルーチンが起動すると、制御部１４は、まず、Ｓ６０１にて、第二気分値Ｋ２が悪化傾向であるか否かを判断する。
【０１００】
第二気分値Ｋ２が悪化傾向であるか否かは、図２ＣのＳ１１７にて演算した最新の第二気分値Ｋ２Ａと、最新の第二気分値Ｋ２Ａの演算よりも前にＳ１１７にて演算した第二気分値Ｋ２Ｂとを比較することにより判断することができる。ここで、「悪化傾向」とは、対象者の置かれている状況において、現在の第二気分値Ｋ２（例えば最新の第二気分値Ｋ２Ａ）により表される気分の状態が、過去の第二気分値Ｋ２（例えば最新の第二気分値Ｋ２Ａの演算よりも前にＳ１１７にて演算した第二気分値Ｋ２Ｂ）により表される気分の状態と比べて悪化している場合における、第二気分値Ｋ２の変化状態を言う。例えば、会議中であるという状況において、現在の第二気分値Ｋ２としてのストレス度が７０であり、それよりも前の第二気分値Ｋ２としてのストレス度が６０である場合、第二気分値Ｋ２が悪化傾向にあると判断することができる。一方、現在の第二気分値Ｋ２としてのストレス度が５０であり、それよりも前の第二気分値Ｋ２としてのストレス度が６０である場合、第二気分値Ｋ２は悪化傾向に無いと、すなわち改善傾向にあると判断することができる。また、車の運転中であるという状況において、現在の第二気分値Ｋ２としての眠気度が６０であり、それよりも前の第二気分値Ｋ２としての眠気度が４０である場合、第二気分値Ｋ２は悪化傾向にあると判断することができる。一方、現在の第二気分値Ｋ２としての眠気度が３０であり、それよりも前の第二気分値Ｋ２としての眠気度が５０である場合、第二気分値Ｋ２は悪化傾向に無いと、すなわち改善傾向にあると、判断することができる。
【０１０１】
Ｓ６０１にて、第二気分値Ｋ２が悪化傾向に無いと判断された場合（Ｓ６０１：Ｎｏ）、制御部１４は、このルーチンを終了する。一方、Ｓ６０１にて、第二気分値Ｋ２が悪化傾向にあると判断された場合（Ｓ６０１：Ｙｅｓ）、制御部１４は、Ｓ６０２に処理を進めて、環境情報検出センサ１２から複数の環境情報を取得する。次いで、制御部１４は、対象者が置かれている状況において、その状況に適した範囲から逸脱した環境情報の有無、すなわちその状況における正常範囲外の環境情報の有無を判断する（Ｓ６０３）。ここで、環境情報について、「正常範囲」は、一般的に快適とされる環境情報（温度、湿度、、照度、音量、匂いの強さ等）の範囲として予め設定されている。例えば、１年を２パターンに分け、５月〜１０月における温度の正常範囲を２５℃〜２７℃に、湿度の正常範囲を６０％以下に、それぞれ設定することができ、１１月〜４月における温度の正常範囲を１８℃〜２０℃に、湿度の正常範囲を４０％〜５０％に、それぞれ設定することができる。Ｓ６０３にて正常範囲外の環境情報が有ると判断した場合（Ｓ６０３：Ｙｅｓ）、制御部１４は、Ｓ６０４にて、正常範囲外の環境情報を変化させることができる機能を有する制御機器を選択する。例えば、温度が正常範囲外である場合、制御部１４は、空調機器を選択する。
【０１０２】
Ｓ６０４にて制御機器を選択した後に、制御部１４は、正常範囲外の環境情報を正常範囲内に移行させるように、選択された制御機器の制御量を算出する（Ｓ６０５）。次いで、制御部１４は、算出した制御量を対象となる制御機器に中継器１３を介して送信する（Ｓ６０５）。その後、制御部１４はこのルーチンを終了する。
【０１０３】
このような気分改善制御処理により、例えば、快適度を指標化した第二気分値Ｋ２が悪化傾向にあり、且つ、環境情報としての室温（周囲温度）が、対象者の状況における正常範囲（例えば２５℃〜２７℃）よりも高い場合、制御機器としての空調機器の設定温度が例えば２℃低下するように、制御部１４が中継機１３を介して空調機器に制御量を送信する。これにより室温が低下するため、快適度が向上して気分が改善することが期待される。
【０１０４】
また、Ｓ６０３にて正常範囲外の環境情報が無いと判断された場合（Ｓ６０３：Ｎｏ）、制御部１４は、Ｓ６０７に処理を進め、複数の制御機器１６の中から、第二気分値Ｋ２により指標化された気分を変化させることができる機能を有する制御機器を選択する。例えば、第二気分値Ｋ２としてのストレス度は、音響機器による心地よい音楽の提供、或は、アロマ機器による爽快な匂いの提供、により、変化する。従って、音響機器、アロマ機器は、第二気分値Ｋ２により指標化されたストレス度を変化させることができる機器である。この場合、制御部１４には、例えば、気分の種別と、その気分を変化させることができるように作用する制御機器とが対応付けられた気分−制御機器対応テーブルが予め記憶されているとよい。そして、Ｓ６０７にて、制御部１４は、気分−制御機器対応テーブルを参照して、気分を変化させることができる制御機器を選択すると良い。
【０１０５】
Ｓ６０７にて制御機器を選択した後に、制御部１４は、Ｓ７００に処理を進めて特定制御処理を実行する。図１９は、Ｓ６０７にて音響機器が選択された場合にＳ７００にて実行される特定制御処理ルーチンの流れを示すフローチャートである。このルーチンが起動すると、制御部１４は、まず、図１９のＳ７０１にて、音響機器が現在楽曲を再生しているか否かを判断する。楽曲を再生している場合（Ｓ７０１：Ｙｅｓ）、制御部１４は、再生中の楽曲を検出し（Ｓ７０２）、再生中の楽曲の現在の重み付け係数Ｃを取得する。ここで、重み付け係数Ｃは、その楽曲が気分の改善に寄与する度合いを表す値であり、楽曲名とともに制御部１４に記憶されている。
【０１０６】
Ｓ７０３にて重み付け係数Ｃを取得した後に、制御部１４は、再生中の楽曲の重み付け係数Ｃを、Ｃ−α（α＞０）に更新する（Ｓ７０４）。すなわち、再生中の楽曲の重み付けを低下させる。ここで、音響機器に関する特定制御処理が実行される場合は、気分が悪化傾向にある場合であり、その時（すなわち気分が悪化傾向にあるとき）に再生されている楽曲は、気分の改善に寄与していないと言える。このような理由から、Ｓ７０４では、現在再生中の楽曲の重み付け係数Ｃが低下される。
【０１０７】
次いで、制御部１４は、現在再生中の楽曲の再生フラグを「ＯＮ」に設定する（Ｓ７０５）。ここで、再生フラグとは、その楽曲を再生したか否かを表すフラグである。ある楽曲の再生フラグが「ＯＮ」に設定されている場合、その楽曲は特定制御処理において再生済であることを表す。また、ある楽曲の再生フラグが「ＯＦＦ」に設定されている場合、その楽曲は特定制御処理において未再生であることを表す。この再生フラグは、本実施形態では、特定制御処理の実行の開始時に、全ての楽曲について、「ＯＦＦ」にされる。しかしながら、再生フラグは、過去に同様の状況下においての再生履歴が存在すれば、新たに特定制御処理を実行する際に「ＯＮ」に設定されていてもよい。
【０１０８】
続いて、制御部１４は、現在再生中の楽曲を停止する（Ｓ７０６）。次いで、制御部１４は、再生フラグが「ＯＦＦ」に設定されている未再生の楽曲を策出する（Ｓ７０７）。次に、制御部１４は、策出した楽曲の中から最も重み付け係数Ｃの高い楽曲を選択し（Ｓ７０８）、選択した楽曲の再生指示信号を、中継器１３を介して音響機器に出力する（Ｓ７０９）。その後、制御部１４は、この特定制御処理ルーチン及び気分改善制御処理ルーチンを終了する。
【０１０９】
また、Ｓ７０１にて、音響機器が楽曲を再生していないと判断した場合（Ｓ７０１：Ｎｏ）、制御部１４は、Ｓ７０７に処理を進める。そして、Ｓ７０７にて、再生フラグが「ＯＦＦ」に設定されている楽曲を策出し、策出した楽曲の中から最も重み付け係数Ｃの高い楽曲を選択し（Ｓ７０８）、選択した楽曲の再生指示信号を、中継器１３を介して音響機器に出力する（Ｓ７０９）。その後、制御部１４はこの特定制御処理ルーチン及び気分改善制御処理ルーチンを終了する。このような特定制御処理を実行して、対象者の気分の改善に効果の高いと思われる楽曲を再生することにより、対象者の気分の改善を図ることができる。
【０１１０】
以上説明したように、本実施形態に係る気分推定システム１は制御部１４を備え、この制御部１４は、対象者の心拍情報を取得する心拍情報取得部（Ｓ１０２）と、対象者の心拍情報を含む対象者の複数の生体情報を取得する生体情報取得部（Ｓ１１４）と、対象者の周囲環境に関する複数の環境情報を取得する環境情報取得部（Ｓ１１４）と、心拍情報取得部（Ｓ１０２）が取得した心拍情報のみに基づいて、対象者の気分を指標化した値である第一気分値Ｋ１を推定する第一気分値推定部（Ｓ１１２）と、第一気分値Ｋ１が予め定められた設定範囲（Ｋ１Ｄ〜Ｋ１Ｕ）から逸脱した場合に、生体情報取得部（Ｓ１１４）が取得した複数の生体情報及び環境情報取得部（Ｓ１１４）が取得した複数の環境情報のうち、心拍情報を含む二つ以上の情報に基づいて、対象者の気分を指標化した値である第二気分値Ｋ２を推定する第二気分値推定部（Ｓ１１７）と、を備える。
【０１１１】
本実施形態に係る気分推定システム１によれば、対象者の気分を推定するにあたり、まず、心拍情報のみに基づいて、対象者の気分が第一気分値Ｋ１として簡易的に推定される。そして、第一気分値Ｋ１が設定範囲から逸脱した場合に限り、心拍情報及びその他の情報に基づいて、より精度の高い第二気分値Ｋ２が推定される。このように、気分が一定の範囲内にあると考えられる場合に心拍情報のみから簡易的に気分が推定されるので、気分推定に係る演算負荷が軽減される。また、気分が一定の範囲から逸脱した場合には、心拍情報及びその他の情報を用いて、対象者の気分を精度良く推定することができる。また、第一気分値Ｋ１及び／または第二気分値Ｋ２により、対象者の気分が数値化されるため、対象者は気分のレベルを把握することができる。また、第一気分値Ｋ１及び／または第二気分値Ｋ２を経時的に推定することで、気分が悪化傾向であるのか改善傾向であるのかを判断することができる。
【０１１２】
また、気分推定システム１が備える制御部１４は、対象者が置かれている状況を推定する状況推定部（Ｓ２００、Ｓ３００）を備える。そして、第一気分推定部（Ｓ１１２）では、対象者が状況推定部（Ｓ２００、Ｓ３００）により推定された状況に置かれているときに変動すると予測される気分である変動予測気分を指標化した値を第一気分値Ｋ１として、心拍情報のみに基づいて演算（推定）し、第二気分推定部（Ｓ１１７）では、変動予測気分を指標化した値を第二気分値Ｋ２として、複数の生体情報及び複数の環境情報のうち、心拍情報を含む二つ以上の情報であって変動予測気分に影響を及ぼす情報に基づいて推定する。これによれば、状況推定部（Ｓ２００、Ｓ３００）により対象者が置かれている状況を推定することにより、その状況に応じた推定式を用いて精度良く対象者の気分を推定することができる。例えば、気分の悪化が精神的なストレスによるものか、疲労による肉体的なストレス（疲労度）によるものか、眠気によるものかで、気分を指標化するために用いる推定式も異なると考えられる。この場合、状況推定部（Ｓ２００，Ｓ３００）によって状況を推定することにより、対象者の気分の悪化をその要因を含めてきめ細かく判断することができる。よって、判断結果に応じて適切な気分推定式を用いて精度良く対象者の気分を推定することができる。また、対象者が状況推定部（Ｓ２００、Ｓ３００）により推定された状況に置かれているときに変動すると予測される気分（変動予測気分）に関する気分値を推定することにより、その状況において不必要な気分の推定を省略することができる。このため、気分推定に係る演算負荷をより軽減することができる。
【０１１３】
また、気分推定システム１は、第二気分値Ｋ２を表示する表示画面を有する携帯端末装置１５を備える。これによれば、推定された第二気分値Ｋ２を携帯端末装置１５の表示画面に表示させることにより、対象者は、現在置かれている状況下において変動しやすい気分の状態を、自ら把握することができる。
【０１１４】
また、気分推定システム１が備える制御部１４は、変動予測気分に影響を及ぼす生体情報の平常時平均値に基づいて、その情報が変動予測気分に与える影響の大きさを表す個人係数値を対象者に応じて算出するキャリブレーション処理部（Ｓ５００）を備える。そして、第一気分推定部（Ｓ１１２）では、心拍情報取得部（Ｓ１０２）が取得した心拍情報及びキャリブレーション処理部（Ｓ５００）により算出された心拍情報に係る個人係数値に基づいて第一気分値Ｋ１が推定（演算）され、第二気分推定部（Ｓ１１７）では、生体情報取得部（Ｓ１１４）が取得した複数の生体情報及び環境情報取得部（Ｓ１１４）が取得した複数の環境情報のうち、心拍情報を含む二つ以上の情報であって変動予測気分に影響を及ぼす情報（情報変数）及び、キャリブレーション処理部（Ｓ５００）により算出された生体情報に係る個人係数値に基づいて、第二気分値Ｋ２が推定（演算）される。これによれば、対象者に応じて個々に算出された個人係数値に基づいて第一気分値Ｋ１及び第二気分値Ｋ２が推定されるので、個々の対象者ごとに、精度良く、気分を推定することができる。また、第一気分値Ｋ１及び第二気分値Ｋ２の推定に先立って個人係数値を算出しておくことにより、気分推定の初期から精度良く、個々の対象者の第一気分値Ｋ１及び第二気分値Ｋ２を推定することができる。
【０１１５】
また、第二気分値Ｋ２を推定する際において、変動予測気分に影響を及ぼす情報であって心拍情報以外の情報の一部が取得されていないときに、変動予測気分に影響を及ぼす情報のうち心拍情報及び取得されている情報に基づいて、第二気分値Ｋ２が推定される。具体的には、気分推定可能性判断処理Ｓ４００にて、変動予測気分に影響を及ぼす情報であって心拍情報以外の情報の一部が取得されていないと判断された場合に、変動予測気分に影響を及ぼす情報のうち心拍情報及び取得されている情報に基づいて第二気分推定式候補が構築される。次いで、構築された第二気分推定式候補による第二気分値Ｋ２の精度Ｒが精度閾値Ｒｔｈよりも高いか否かが判断される。そして、精度Ｒが精度閾値Ｒｔｈよりも高いときに、第二気分推定式候補が第二気分推定式に設定され、こうして設定された第二気分推定式によって第二気分値Ｋ２が推定される。このため、一部の必要な情報変数が取得されていない場合であっても、対象者の気分の推定を継続することができる。
【０１１６】
また、気分推定システム１は、心拍情報に基づいて、対象者の心拍変動が大きいか否かを判断する心拍変動判断部（Ｓ１０６）を備える。そして、心拍変動判断部（Ｓ１０６）にて対象者の心拍変動が大きいと判断されたときに、第一気分推定部（Ｓ１１２）にて第一気分値Ｋ１が推定される。これによれば、対象者の心拍変動が小さい場合には、第一気分値Ｋ１を推定しないので、より一層、気分推定に係る演算負荷を軽減することができる。
【０１１７】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されるべきものではない。例えば、上記実施形態では、制御部１４がクラウド上に設置されているが、制御部１４は、例えば対象者の自宅に設置されていてもよい。また、本発明に係る気分推定システムは、上記実施形態に示した気分の種別（ストレス度、疲労度、眠気度など）以外の種別の気分値を推定することもできる。このように、本発明は、その趣旨を逸脱しない限りにおいて、変形可能である。
【符号の説明】
【０１１８】
１…気分推定システム、１１…生体情報検出センサ、１２…環境情報検出センサ、１３…中継器、１４…制御部、１５…携帯端末装置、１６…制御機器、Ｓ１０２…心拍情報取得部、Ｓ１１２…第一気分値推定部、Ｓ１１４…生体情報取得部及び環境情報取得部、Ｓ１１７…第二気分値推定部、Ｓ２００…状況推定処理ルーチン（状況推定部）、Ｓ３００…状況選択処理ルーチン（状況推定部）、Ｓ５００…キャリブレーション処理ルーチン（キャリブレーション処理部）、Ｋ１…第一気分値、Ｋ１Ｄ…下限閾値、Ｋ１Ｕ…上限閾値、Ｋ２…第二気分値、Ｒ…精度、Ｒｔｈ…精度閾値
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図２Ｃ】
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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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【図１９】
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