(57)【要約】      （修正有）【課題】対象者の状態に適した詳細なサービスを提供できるサービス提供装置およびサービス提供プログラムを提供する。【解決手段】サービス提供装置は、ユーザＨの生体情報に基づいてユーザ状態に対する複数の状態要素を推定する。次に、複数の状態要素に対して、動作モードに応じた標準重み係数が取得され、ユーザＨの個人情報と、自動車Ｃの走行路情報および車両情報とから標準重み係数が調整される。そして、状態要素と調整された重み係数とから、ユーザＨに提供するサービスのサービス内容が推定される。ここで、重み係数として１〜１０が設定された状態要素が、サービス内容を推定する状態要素として選択される。そして推定されたサービス内容に基づいて装置が動作され、ユーザＨへ提供される。よって、ユーザ状態に適した詳細なサービスを提供できる。【選択図】図１
2019146901.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象者の生体情報を検出する検出手段と、
その検出手段により検出された生体情報に基づいて、前記対象者の状態を複数の要素に分けて推定する推定手段と、
その推定手段により推定された複数の要素の中から提供するサービスに応じた要素を選択し、その選択された要素に対して前記サービスに応じた重み付けを行う重み付け手段と、
その重み付け手段による重み付け結果に応じて各装置を制御する制御手段とを備え、
その制御手段により制御された各装置の動作によって前記サービスを前記対象者へ提供することを特徴とするサービス提供装置。
【請求項２】
前記検出手段は、前記サービスの提供を受けている前記対象者の生体情報を再検出するものであり、
前記重み付け手段は、その再検出された生体情報を入力して蓄積し、その蓄積情報に基づいて前記サービスに応じた重み付けを補正するものであることを特徴とする請求項１記載のサービス提供装置。
【請求項３】
前記検出手段により再検出された生体情報が良好である場合に、前記制御手段により実行中の前記各装置の制御を繰り返す繰返制御手段を備えていることを特徴とする請求項２記載のサービス提供装置。
【請求項４】
前記サービス提供装置は、車両に搭載されるものであり、
車両情報を取得する車両情報取得手段を備え、
前記重み付け手段は、その車両情報取得手段により取得された車両情報に基づいて前記重み付けを調整するものであることを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載のサービス提供装置。
【請求項５】
外部装置に記憶される外部情報を取得する外部情報取得手段を備え、
前記重み付け手段は、その外部情報取得手段により取得された外部情報に基づいて前記重み付けを調整するものであることを特徴とする請求項１から４のいずれかに記載のサービス提供装置。
【請求項６】
前記外部情報取得手段が取得する外部情報は、前記対象者に応じた情報であることを特徴とする請求項５記載のサービス提供装置。
【請求項７】
前記サービス提供装置は、車両に搭載されるものであり、
前記外部情報取得手段が取得する外部情報は、前記車両が走行中の走行路に応じた情報であることを特徴とする請求項５又は６に記載のサービス提供装置。
【請求項８】
前記検出手段は、前記サービスの提供を受けている前記対象者の生体情報を再検出するものであり、
その再検出された生体情報を前記外部装置へ出力して蓄積させる外部蓄積手段を備えていることを特徴とする請求項５から７のいずれかに記載のサービス提供装置。
【請求項９】
前記サービス提供装置は、車両に搭載されるものであり、
前記制御手段は、前記各装置として、表示装置、発音装置、空調装置、照明装置、アクセル装置、ブレーキ装置、操舵装置のうち１又は２以上の装置を制御して、前記対象者にサービスを提供するものであることを特徴とする請求項１から８のいずれかに記載のサービス提供装置。
【請求項１０】
前記サービス提供装置は、車両に搭載されるものであり、
前記サービスの対象者は、運転者または同乗者であることを特徴とする請求項１から９のいずれかに記載のサービス提供装置。
【請求項１１】
対象者の生体情報を検出する検出機能と、
その検出機能により検出された生体情報に基づいて、前記対象者の状態を複数の要素に分けて推定する推定機能と、
その推定機能により推定された複数の要素の中から提供するサービスに応じた要素を選択し、その選択された要素に対して前記サービスに応じた重み付けを行う重み付け機能と、
その重み付け機能による重み付け結果に応じて各装置を制御する制御機能と、をコンピュータに実現させ、前記制御機能により制御された各装置の動作によって前記サービスを前記対象者へ提供することを特徴とするサービス提供プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、種々のサービスを対象者へ提供するためのサービス提供装置およびサービス提供プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、センサ１０によってユーザの情報を取得し、その取得した物理量に基づいてユーザの感情（覚醒、驚き、喜び、快適、気楽、眠気、イライラなど）を推定し、その感情を提示する技術が開示されている。提示方法としては、感情を表示装置１７へ表示するもののほか（図３、図６等）、車両４０のシフト４１、車内照明４２、エンジン回転数４３、ブレーキ４４、ステアリング４５、ナビゲーション装置４６等を制御するものがある（図１０）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−７３１０７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記特許文献１によれば、感情の提示は、覚醒、驚き、喜び、快適、気楽、眠気、イライラ等の感情要素の内の一つの要素に基づいて行われるので、ユーザ（対象者）の状態に適した詳細な提示（制御）は困難であった。
【０００５】
本発明は、上述した問題点を解決するためになされたものであり、対象者の状態に適した詳細なサービスを提供できるサービス提供装置およびサービス提供プログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この目的を達成するために本発明のサービス提供装置は、対象者の生体情報を検出する検出手段と、その検出手段により検出された生体情報に基づいて、前記対象者の状態を複数の要素に分けて推定する推定手段と、その推定手段により推定された複数の要素の中から提供するサービスに応じた要素を選択し、その選択された要素に対して前記サービスに応じた重み付けを行う重み付け手段と、その重み付け手段による重み付け結果に応じて各装置を制御する制御手段とを備え、その制御手段により制御された各装置の動作によって前記サービスを前記対象者へ提供することを特徴としている。
【０００７】
また本発明のサービス提供プログラムは、対象者の生体情報を検出する検出機能と、その検出機能により検出された生体情報に基づいて、前記対象者の状態を複数の要素に分けて推定する推定機能と、その推定機能により推定された複数の要素の中から提供するサービスに応じた要素を選択し、その選択された要素に対して前記サービスに応じた重み付けを行う重み付け機能と、その重み付け機能による重み付け結果に応じて各装置を制御する制御機能と、をコンピュータに実現させ、前記制御機能により制御された各装置の動作によって前記サービスを前記対象者へ提供することを特徴としている。
【発明の効果】
【０００８】
本発明のサービス提供装置およびサービス提供プログラムによれば、まず、検出された対象者の生体情報に基づいて、対象者の状態を複数の要素に分けて推定する。次に、その推定された複数の要素の中から提供するサービスに応じた要素を選択し、その選択された要素に対して前記サービスに応じた重み付けを行う。この重み付け結果に応じて各装置が制御され、各装置が動作することによって、前記サービスが前記対象者へ提供される。このように、複数の要素の中から提供するサービスに応じた要素を選択し、その選択された要素に対してサービスに応じた重み付けを行って対象者へのサービスを提供するので、対象者の状態に適した詳細なサービスを提供できるという効果がある。
【０００９】
なお、重み付け手段（重み付け機能）は、「サービスに応じた要素の選択」に関し、選択しない要素について重み付けを「０」とし、選択する要素について重み付けを「０」以外とすることで、該選択を行うようにしても良い。即ち、重み付け手段（重み付け機能）は、該選択と重み付けとを一度に行うようにしても良い。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】サービス提供装置の機能を説明するための機能ブロック図である。
【図２】（ａ）は、安全運転モードにおいて、車両情報に応じて重み係数推定部による重み係数の調整を表す図であり、（ｂ）は、安全運転モードにおいて、車両情報に応じて重み係数推定部による重み係数の調整を表す図である。
【図３】サービス提供装置が搭載される自動車の電気的構成を示すブロック図である。
【図４】（ａ）は、標準重み係数データを模式的に表した図であり、（ｂ）は、ユーザ状態を説明するための図である。
【図５】（ａ）は、ユーザ状態テーブルを模式的に表した図であり、（ｂ）は、重み係数テーブルを模式的に表した図であり、（ｃ）は、サービステーブルを模式的に表した図である。
【図６】サービス提供装置のメイン処理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】
【００１１】
以下、本発明の好ましい実施形態について、添付図面を参照して説明する。サービス提供装置１は、自動車Ｃに搭載され、自動車Ｃの運転者であるユーザ（対象者）Ｈの生体情報から推定されたユーザ状態や自動車Ｃの車両情報等に応じて、自動車Ｃの各装置１８〜２３（図３参照）を動作させることで、自動車Ｃの操作支援または操作補助等の「サービス」を提供する装置である。
【００１２】
まず、図１を参照して、サービス提供装置１の機能を説明する。図１は、サービス提供装置１の機能を説明するための機能ブロック図である。図１に示す通り、サービス提供装置１は主に、状態推定部３０と、重み係数推定部３１と、サービス推定部３２とが含まれる。サービス提供装置１には更に、生体センサ１６と、クラウドサーバ２５と、自動車Ｃに搭載される車両センサ１７及び車両装置３３とがそれぞれ接続される。
【００１３】
状態推定部３０は、生体センサ１６で検知されたユーザＨの生体情報に基づいて、ユーザ状態を推定する演算部である。ここで、ユーザＨの生体情報を検知する生体センサ１６について説明する。生体センサ１６は、ユーザＨの表情、目線、眼球運動、声、姿勢、脳波、脳血流、血圧、心拍、体温、血中酸素量、発汗量等の生体情報を検知するセンサである。かかる生体情報のうち、表情、目線、眼球運動、声、姿勢として生体センサ１６から検知される情報について説明する。
【００１４】
生体情報の「表情」としては、ユーザＨの顔画像から、真顔、笑顔、仏頂面、泣き顔、寝顔等が区別して検知され、表情の変化（例えば、真顔から笑顔への変化）も検知される。また、ユーザＨの顔色（紅潮している、青ざめている等）も検知される。生体情報の「目線」としては、ユーザＨの目線の位置や単位時間（例えば１秒間）当たりの目線の移動量や移動量の微分値等が検知され、また、生体情報の「眼球運動」としては、ユーザＨの眼球運動の停留時間や停留回数、移動パターンや瞬目、更には瞳孔の開度や単位時間（例えば１秒間）当たりの瞳孔の開度の変化量や、その変化量の微分値が検知される。
【００１５】
生体情報の「声」としては、ユーザＨの声の大きさや声の高さ、声色の変化等が検知され、ユーザＨと同乗者との会話内容や、ユーザＨの独り言の内容も検知される。生体情報の「姿勢」としては、背筋が伸びている、猫背、体側方向に傾いている等のユーザＨの姿勢の状態や、姿勢の変化（例えば、背筋が伸びている状態から猫背になった）が検知される。
【００１６】
このように生体センサ１６で検知されたユーザＨの生体情報は、状態推定部３０に出力される他、ネットワーク上に存在するクラウドサーバ２５にも送信される。なお、生体センサ１６を複数の装置（カメラ、マイクロフォン、脳波計、脳血流計、血圧計、心拍計、体温計、血中酸素計、発汗計等）によって構成しても良いし、単一の装置によって構成しても良い。
【００１７】
状態推定部３０では、かかる生体センサ１６から検知された生体情報に基づいて、ユーザ状態を推定する。本実施形態では、ユーザ状態は、体調、知覚、記憶、認知、感情、感性および意図の７つの要素（以下「７つの状態要素」等と称す）で構成される。ここで、状態推定部３０によって推定されるユーザ状態の状態要素についてそれぞれ説明する。
【００１８】
状態要素の「体調」は、ユーザＨの体の調子（良い、やや悪い、吐き気がする、だるい等）を表す要素である。体調は、検知された生体情報のうち主に、表情、目線、声、姿勢、血圧、心拍数、体温、血中酸素量および発汗量から総合的に判断される。状態要素の「知覚」は、ユーザＨの視覚、聴覚等（即ち、目、耳等）によって、ユーザＨが置かれた状況（例えば、ユーザＨ付近の物体の数や形態）をどの程度把握できるか（高い、中、低い等）を表す要素である。知覚は、検知された生体情報のうち主に、目線（目線の位置）や眼球運動（瞳孔の開度）、脳波や脳血流から総合的に判断される。
【００１９】
状態要素の「記憶」は、自動車Ｃが走行する位置に対して、ユーザＨがどんな記憶を持っているか（良い思い出がある、悪い思い出がある等）を表す要素であり、検知された生体情報のうち主に、脳波や脳血流、心拍数や発汗量から総合的に判断される。状態要素の「認知」は、視覚、聴覚等によって知覚されたユーザＨが置かれた状況の意味合い（例えば、信号機の「赤色の灯火」が「進行禁止」を意味する）をどの程度、脳で認識できるか（高い、中、低い等）を表す要素である。認知は、検知された生体情報のうち主に、目線（目線の位置）や眼球運動（瞳孔の開度）、脳波や脳血流から総合的に判断される。
【００２０】
状態要素の「感情」は、ユーザＨが持つ気持ち（喜び、怒り、悲しみ等）を表す要素であり、検知された生体情報のうち主に、表情、声、姿勢、心拍数、眼球運動、脳波および脳血流から総合的に判断される。状態要素の「感性」は、ユーザＨが直感的に持つ印象（感じが良い、感じが悪い等）を表す要素であり、検知された生体情報のうち主に、表情、声、脳波および脳血流から総合的に判断される。状態要素の「意図」は、ユーザＨがやりたいこと（直進したい、右折したい等）を表す要素である。検知された生体情報のうち主に、表情、声（特にユーザＨの会話内容）、脳波および脳血流から総合的に判断される。
【００２１】
このように、状態推定部３０によって推定されたユーザ状態に基づき、後述のサービス推定部３２でユーザＨに提供するサービスが推定される。また、ユーザ状態はクラウドサーバ２５にも送信され、次回以降の重み係数の推定に用いられる。なお、状態推定部３０で推定される状態要素は、体調、知覚、記憶、認知、感情、感性、意図の７つに限られるものではなく、かかる７つ以外の他の状態要素を追加して推定しても良い。
【００２２】
また、ユーザ状態の各状態要素を判断する生体情報は、上記した組み合わせに限られるものではなく、更に多くの生体情報の組み合わせに基づいて状態要素を判断しても良いし、上記した生体情報の組み合わせから一部の生体情報を省略して判断しても良い。更に、各状態要素を表す値も上記した値（良い、やや悪い、吐き気がする、だるい等）に限られるものではなく、他の値によって状態要素を適宜表しても良い。
【００２３】
重み係数推定部３１は、状態推定部３０で推定されたユーザ状態に対する、重み係数を推定する演算部である。重み係数は、ユーザ状態から後述の動作モード（安全運転モード、運転技能維持モード等）に応じたサービスを提供するため、ユーザ状態の状態要素毎にその重要度（即ち、重み付け）を設定する係数である。
【００２４】
本実施形態では、重み係数は０〜１０の整数値とされる。最大値の１０は、サービスに対して該状態要素を最重要視することを示す値であり、一方、最小値の０は、サービスに対して該状態要素を用いないことを示す値であり、１〜９の昇順に従って、サービスに対する該ユーザ状態の重要度が増大する。即ち、重み係数として「０」が設定された状態要素は、サービスの推定に対して非選択であることを示す。
【００２５】
なお、非選択である状態要素に０の重み係数を設定する代わりに、予めサービスの推定に必要な状態要素を選択しておき、かかる状態要素に対して１〜１０の重み係数を設定するようにしても良い。
【００２６】
重み係数推定部３１では、まず、サービス提供装置１の動作モード毎に予め設定されている、後述する標準的な重み係数（図４（ａ）参照、以下「標準重み係数」と略す）を取得する。標準重み係数は、事前の調査研究によって設定された重み係数であり、一定の環境下かつ一定のユーザ状態において、該動作モードが要求されるサービスが提供可能とされる重み係数である。即ち、一定の環境下における一定のユーザ状態と、標準重み係数とによって後述のサービス推定部３２で推定されるサービスは、該動作モードで提供したいサービスそのものである。
【００２７】
標準重み係数は、あくまで一定の環境下かつ一定のユーザ状態における重み係数なので、該動作モードが要求されるサービスをユーザＨに提供するためには、ユーザＨや自動車Ｃの状態に応じて標準重み係数を調整する必要がある。そこで、重み係数推定部３１は、かかる標準重み係数を、ユーザ状態と、車両センサ１７から取得した車両情報と、クラウドサーバ２５から取得したユーザＨに応じた個人情報および自動車Ｃの走行路に応じた走行路情報とに基づいて調整する。ここで、この重み係数の調整に用いられる車両情報、個人情報および走行路情報について説明する。
【００２８】
車両センサ１７は自動車Ｃの各部の車両情報を取得するセンサである。車両センサ１７から検知される車両情報として、自動車Ｃの速度、加速度、位置情報、角速度、角加速度、室内温、室外音等が含まれる。なお、車両センサ１７を、速度計、加速度計、ＧＰＳ測位装置、温度計等の複数のセンサによって構成しても良いし、単一のセンサによって構成しても良い。
【００２９】
個人情報は、クラウドサーバ２５へ蓄積されるユーザＨ毎の情報であり、ユーザＨの性別や年齢層（２０代、３０代、・・・）、血液型、身長、体重、ユーザＨの持病の病状や病歴、性格傾向（大人しい、せっかち等）や性格検査（ＹＧ性格検査等）の結果、運転経歴や交通事故歴、ユーザＨが訪れた場所やその場所に対する印象や記憶等が含まれる。また、上述した生体センサ１６で検知された生体情報や、状態推定部３０で推定されたユーザ状態、更に、後述の重み係数推定部３１で推定された重み係数に関する重み係数情報も、個人情報としてクラウドサーバ２５に蓄積される。
【００３０】
走行路情報は、クラウドサーバ２５に蓄積される自動車Ｃの走行路に関する情報であり、制限速度、自動車専用道路か否か、走行路の車線数、カーブの曲率、勾配、路面の種類（砂利道、舗装路等）や路面の状態（補修工事の完了直後、荒れている等）、走行路におけるこれまでの事故歴やユーザＨ毎のその走行路における事故歴等が含まれる。
【００３１】
重み係数推定部３１では、これら車両情報、ユーザＨの個人情報および走行路情報に応じて標準重み係数が調整される。ここで、動作モードによって、要求されるサービスは異なる。従って、同一のユーザ状態や車両情報、ユーザＨの個人情報および走行路情報であっても、動作モードによって標準重み係数への調整量が異なる。図２を参照して、車両情報を例にとって、標準重み係数の調整を説明する。
【００３２】
図２（ａ）は、安全運転モードにおいて、車両情報に応じて重み係数推定部３１による重み係数の調整を表す図であり、図２（ｂ）は、運転技能維持モードにおいて、車両情報に応じて重み係数推定部３１による重み係数の調整を表す図である。図２に示す矢印は、状態要素に対する重み係数が、どの車両情報に応じて調整されるかを表している。なお、図２（ａ），図２（ｂ）ともに、同一のユーザ状態および同一の車両情報における重み係数の調整を表している。
【００３３】
図２（ａ）に示す通り、安全運転モードにおいて、体調の重み係数は、車両情報における室内温および室外温に応じて調整される。同様に、知覚の重み係数は、速度および加速度に応じて調整され、認知の重み係数は、加速度によって調整され、記憶および感情の重み係数は、位置情報に応じて調整される。
【００３４】
一方、図２（ｂ）に示す通り、運転技能維持モードおいて、体調の重み係数は、室内温および室外温に応じて調整され、知覚の重み係数は、速度および加速度に応じて調整され、記憶および感情の重み係数は、位置情報に応じて調整される。認知の重み係数は速度および加速度によって調整され、感情の重み係数は位置情報に応じて調整され、意図の重み係数は、加速度および位置情報に応じて調整される。
【００３５】
即ち、体調、知覚および感情の重み係数は、両動作モード共に同一の車両情報によって調整されるが、認知の重み係数は、安全運転モードでは加速度に応じて調整される一方で、運転技能維持モードでは加速度および速度に応じて調整される。従って、動作モードに応じて、重み係数の調整に関係する車両情報が異なる。
【００３６】
また、動作モードによって要求されるサービスは異なるので、同一のユーザ状態や車両情報であっても重み係数の調整量は異なる。例えば、体調に対する重み係数は、安全運転モード及び運転技能維持モード共に室内温および室外温に応じて調整されるが、安全運転モードでは、重み係数が「５」から「７」へ「２」増加して調整される一方で、運転技能維持モードでは、重み係数が「５」から「４」へ「１」減少して調整される。
【００３７】
また、室内温および室外温が適温である場合は、体調への重み係数の調整量が小さく設定され（例えば「０」や「＋１」）、室内温および室外温が著しく高い（例えば３８℃）又は低い（例えば−１０℃）場合は、かかる室内温および室外温によってユーザＨの体調に変動を来す虞があるので、体調への重み係数の調整量が大きく設定される（例えば「＋４」や「＋５」）。
【００３８】
このように、動作モードに応じて、同一のユーザ状態であっても、重み係数の調整に関係する車両情報の種類は異なり、また、同一のユーザ状態、同一の車両情報であっても、調整される重み係数の調整量が異なるので、動作モードに応じた詳細な重み係数の調整が可能となる。
【００３９】
図２（ａ），図２（ｂ）では、車両情報に基づく重み係数の調整の例を示したが、ユーザＨの個人情報および走行路情報によっても、同様に重み係数の調整が行われる。そして、車両情報に基づく重み係数の調整結果と、個人情報に基づく重み係数の調整結果と、走行路情報に基づく重み係数の調整結果とを統合することで、最終的な重み係数が推定される。
【００４０】
なお、重み係数の調整結果の統合に際して、各重み係数の調整結果の平均値を最終的な重み係数としても良いし、車両情報、個人情報、走行路情報に対して、更に重み係数を設定し、かかる重み係数と各重み係数の調整結果との重み計算の結果を最終的な重み係数としても良い。また、車両情報、個人情報、走行路情報のそれぞれで重み係数を調整して、重み係数の調整結果を統合する構成に限られるものではなく、車両情報、個人情報および走行路情報の全ての要素に基づいて、重み係数を調整しても良い。
【００４１】
更に、車両情報、個人情報、走行路情報のうち取得できない情報がある場合は、該取得できない情報において直近に取得できた最新の情報や、予め設定された該取得できない情報のデフォルト値に基づいて、重み係数を調整しても良い。また、車両情報が取得できない場合は、個人情報と走行路情報とに基づいて重み係数を調整しても良いし、個人情報が取得できない場合は、車両情報と走行路情報とに基づいて重み係数を調整しても良いし、走行路情報が取得できない場合は、車両情報と個人情報とに基づいて重み係数を調整しても良い。車両情報および個人情報が取得できない場合は、走行路情報に基づいて重み係数を調整しても良いし、車両情報および走行路情報が取得できない場合は、個人情報に基づいて重み係数を調整しても良いし、個人情報および走行路情報が取得できない場合は、車両情報に基づいて重み係数を調整しても良い。
【００４２】
図１に戻る。重み係数推定部３１で推定された重み係数は、後述のサービス推定部３２に出力される他、クラウドサーバ２５にも送信される。クラウドサーバ２５内では該重み係数が解析され、その結果がユーザＨの個人情報に蓄積され次回以降の重み係数の調整に用いられる。
【００４３】
サービス推定部３２は、状態推定部３０で推定されたユーザ状態と、重み係数推定部３１で推定された重み係数とに基づいて、サービスを推定する演算部である。自動車Ｃには、その車両各部を動作させる車両装置３３が搭載され、車両装置３３には、図３で後述するＬＣＤ１８、スピーカ１９、空調装置２０、照明装置２１、走行装置２２及び操舵装置２３が含まれる。
【００４４】
サービス推定部３２で推定されるサービスの種類として、ＬＣＤ１８の表示内容やバックライトの明るさを設定する「ＬＣＤ」と、スピーカ１９から出力される音楽の曲やその音量等を設定する「音楽」と、空調装置２０の冷風／温風の切り替えや、その風量を設定する「空調」と、照明装置２１の明るさや色味を設定する「照明」と、走行装置２２のアクセル装置および／またはブレーキ装置の特性を変化させる「アクセル／ブレーキ」と、操舵装置２３の操舵特性を変化させる「操舵」とが含まれる。これらのサービスの種類それぞれに対して、その動作内容を表すサービス内容が推定される。
【００４５】
サービス内容の推定方法として、例えば、ユーザ状態における知覚および認知が「低」と推定され、知覚および認知の重み係数が「１０」である場合、ＬＣＤ１８による表示が、ユーザＨの運転の妨げとならないように、「ＬＣＤ」のサービス内容として、ＬＣＤ１８のバックライト「暗め」が設定される。また、ユーザＨの覚醒度の向上を促し、知覚および認知の能力向上を図るため「音楽」のサービス内容として、スピーカ１９から軽快な曲を流す「軽快な曲」が設定される。
【００４６】
なお、サービスの種類としては、ＬＣＤ、音楽、空調、照明、アクセル／ブレーキ及び操舵に限られるものではなく、例えば、「香り」を発生させる芳香発生装置を搭載し、該芳香発生装置から乗り物酔い防止のアロマを提供しても良いし、「振動」を発生させる振動発生装置を搭載し、ユーザＨの眠気を検知した場合に該振動発生装置からユーザＨに振動を与える構成としても良い。
【００４７】
また、サービス内容は、「軽快な曲」のようにユーザＨが認識できるものに限られるものではなく、ユーザＨが認識できない程度の刺激を与えることで、ユーザＨが無意識のうちに操作支援または操作補助等を促す構成としても良い。例えば、自動車Ｃがカーブに差し掛かる直前に可聴域外の低周波または高周波をスピーカ１９から出力して、ユーザＨに注意喚起を行う構成としても良いし、ユーザＨの三半規管に対してスピーカ１９から可聴域外の超高周波を出力して、乗り物酔いを防止する構成としても良い。また、ユーザＨの心拍や呼吸、脈波の逆位相等のリズムに合わせて照明装置２１を点滅させ、ユーザＨの覚醒度を高める構成としても良い。また「音楽」や「照明」等を、ユーザＨが音や光を直接知覚できない特定部位（後頭部や腹部等）に対して与える構成としても良い。これにより、ユーザＨに対して無意識のうちに自動車Ｃを操作しやすいと感じさせることができる。
【００４８】
そして、サービス推定部３２で推定された、サービスの種類毎のサービス内容に基づいて、自動車Ｃの車両装置３３を動作させる。このように、ユーザ状態と、重み係数とに基づいて車両装置３３が動作されるので、ユーザＨに対して、動作モード及びユーザ状態に適した詳細なサービスを提供できる。
【００４９】
更に、かかる車両装置３３の動作を検知したユーザＨからの生体情報が生体センサ１６に入力され、状態推定部３０から車両装置３３の動作が繰り返し行われる。即ち、サービスによる車両装置３３の動作に対して、そのサービスが最適か／不適かがユーザＨの生体情報に基づいて評価され、その結果に応じて重み係数推定部３１で重み係数が推定され、車両装置３３が動作される。これによって、サービス提供装置１を利用すればするほど、よりユーザＨに適したサービスを提供できる。
【００５０】
次に、図３〜図５を参照して、サービス提供装置１の電気的構成について説明する。図３は、サービス提供装置１が搭載される自動車Ｃの電気的構成を示すブロック図である。自動車Ｃにはサービス提供装置１が搭載され、そのサービス提供装置１は、ＣＰＵ１０と、フラッシュＲＯＭ１１と、ＲＡＭ１２とを有し、これらはバスライン１３を介して入出力ポート１４にそれぞれ接続されている。
【００５１】
入出力ポート１４には、更に、クラウドサーバ２５とデータの送受信をする通信装置１５と、生体センサ１６と、車両センサ１７と、自動車Ｃに搭載される車両装置３３、即ち、ユーザＨに対して情報を表示するＬＣＤ１８と、音声信号を出力するスピーカ１９と、温風または冷風を吹き出すことで自動車Ｃ内の温度を調節する空調装置２０と、自動車Ｃ内の明るさを調整する照明装置２１と、アクセル装置およびブレーキ装置（共に図示せず）の操作に応じて自動車Ｃを走行させる走行装置２２と、ハンドル装置（図示せず）の操作に応じて自動車Ｃを操舵させる操舵装置２３とがそれぞれ接続されている。
【００５２】
ＣＰＵ１０は、バスライン１３により接続された各部を制御する演算装置である。フラッシュＲＯＭ１１は、ＣＰＵ１０により実行されるプログラムや固定値データ等を格納した書き換え可能な不揮発性の記憶装置であり、制御プログラム１１ａと、標準重み係数データ１１ｂとが記憶される。ＣＰＵ１０によって制御プログラム１１ａが実行されると、図６のメイン処理が実行される。標準重み係数データ１１ｂは、サービス提供装置１の動作モード毎に、ユーザ状態に対する標準重み係数が記憶されるデータテーブルである。図４（ａ）を参照して、標準重み係数データ１１ｂについて説明する。
【００５３】
標準重み係数データ１１ｂには、サービス提供装置１の動作モード毎に、予め設定されたユーザ状態の状態要素に対する標準重み係数が記憶される。動作モードは、主に、ユーザＨの認知能力を装置１８〜２３によって補助し、ユーザＨの認知に関する負担を軽減することで、安全運転に寄与する「安全運転モード」と、加齢等により認知能力や身体能力が衰えたユーザＨの自動車Ｃの運転操作を装置１８〜２３によって支援する「運転技能維持モード」とが設けられ、これら以外にも複数の動作モードが設けられる。
【００５４】
安全運転モードの標準重み係数としては、状態要素の体調、知覚、記憶、認知、感情、感性および意図に対して、それぞれ「５」，「１０」，「１」，「１０」，「５」，「２」および「４」が設定される。安全運転に際しては、知覚および認知が最重要視されるので「１０」が設定され、「体調」、「感情」、「意図」は中程度に重要視されるので「４」や「５」が設定される。一方で、「記憶」や「感性」は安全運転に対しては略無関係であるので「２」や「１」が設定される。
【００５５】
これに対して、運転技能維持モードの標準重み係数としては、状態要素の体調、知覚、記憶、認知、感情、感性および意図に対して、それぞれ「５」，「５」，「１」，「１０」，「５」，「１」および「１０」が設定される。運転操作の支援に際しては、「認知」と「意図」が最重要視されるので「１０」が設定され、「体調」、「知覚」、「感情」が中程度に重要視されるので「４」や「５」が設定される。一方で、「記憶」や「感性」は運転操作の支援には、略無関係であり、却って悪影響を及ぼす虞があるので「２」や「１」が設定される。
【００５６】
図３に戻る。ＲＡＭ１２は、ＣＰＵ１０が制御プログラム１１ａの実行時に各種のワークデータやフラグ等を書き換え可能に記憶するためのメモリであり、ユーザ状態テーブル１２ａと、個人情報メモリ１２ｂと、走行路情報メモリ１２ｃと、車両情報メモリ１２ｄと、重み係数テーブル１２ｅと、サービステーブル１２ｆとがそれぞれ設けられる。
【００５７】
ユーザ状態テーブル１２ａは、推定されたユーザ状態の状態要素が記憶されるデータテーブルである。ここで、ユーザ状態テーブル１２ａについて、図４（ｂ）及び図５（ａ）を参照して説明する。図４（ｂ）は、ユーザ状態を説明するための図であり、図５（ａ）は、ユーザ状態テーブル１２ａを模式的に表した図である。
【００５８】
図４（ｂ）に示す通り、ユーザ状態は、状態要素毎に更に複数の状態を有する。本実施形態では、状態要素毎のそれぞれの状態を記号化して管理する。具体的には、それぞれの状態要素に応じたアルファベットの接頭字と整数との組み合わせによって、状態を記号化する。例えば、体調については、接頭字「Ｃ」と整数との組み合わせで記号化され、例えば、「Ｃ１」が「極めて良い」状態と定義され、「Ｃ２」が「良い」状態等と定義される。同様に、知覚については、接頭字「Ｐ」と整数との組み合わせで記号化され、「Ｐ１」が「高い」状態と定義され、「Ｐ２」が「中」状態等と定義される。
【００５９】
図５（ａ）に示す通り、ユーザ状態テーブル１２ａには、状態要素毎の状態の記号を記憶する状態メモリ１２ａ１が設けられる。推定された状態要素毎の状態を表す記号が、状態メモリ１２ａ１の該当するメモリ領域に記憶される。
【００６０】
図３に戻る。個人情報メモリ１２ｂは、クラウドサーバ２５から取得したユーザＨの個人情報を記憶するメモリである。上述した通り、クラウドサーバ２５からはユーザＨの性別や年齢層、身長、体重、持病の病状や病歴、性格傾向や性格検査の結果、運転経歴や交通事故歴、ユーザＨが訪れた場所やその場所に対する印象や記憶や、更に、生体情報、ユーザ状態、重み係数が送信される。個人情報メモリ１２ｂには、クラウドサーバ２５から送信されたこれらの個人情報が、それぞれ区別可能に記憶される。
【００６１】
走行路情報メモリ１２ｃは、クラウドサーバ２５から取得した自動車Ｃの走行路情報を記憶するメモリである。上述した通り、クラウドサーバ２５からは制限速度、自動車専用道路か否か、車線数、カーブの曲率、勾配、路面の種類や路面の状態、走行路におけるこれまでの事故歴やユーザＨ毎のその走行路における事故歴等が送信される。走行路情報メモリ１２ｃには、クラウドサーバ２５から送信されたこれらの走行路情報が、それぞれ区別可能に記憶される。
【００６２】
車両情報メモリ１２ｄは、車両センサ１７から取得した自動車Ｃの車両情報を記憶するメモリである。上述した通り、車両センサ１７からは、自動車Ｃの速度、加速度、位置情報、角速度、角加速度、室内温、室外音等が取得される。車両情報メモリ１２ｄには、これらの車両情報が区別可能に記憶される。
【００６３】
重み係数テーブル１２ｅは、標準重み係数データ１１ｂから取得された標準重み係数や、標準重み係数から調整された重み係数を記憶するメモリである。図５（ｂ）を参照して、重み係数テーブル１２ｅを説明する。図５（ｂ）は、重み係数テーブル１２ｅを模式的に示した図である。図５（ｂ）に示す通り、重み係数テーブル１２ｅには、ユーザ状態の状態要素毎の重み係数を記憶する重み係数メモリ１２ｅ１が設けられる。標準重み係数データ１１ｂから取得された標準重み係数や、上述した重み係数推定部３１によって推定された重み係数が、重み係数メモリ１２ｅ１の該当するメモリ領域に記憶される。
【００６４】
図３に戻る。サービステーブル１２ｆは、サービスの種類毎に、ユーザＨに提供するサービス内容を記憶するデータテーブルである。図５（ｃ）を参照して、サービステーブル１２ｆを説明する。図５（ｃ）は、サービステーブル１２ｆを模式的に示した図である。図５（ｃ）に示す通り、上述したサービスの種類（ＬＣＤ、音楽、空調、アクセル／ブレーキ、操舵、照明）毎に、ユーザＨに提供するサービス内容が記憶されるサービス内容メモリ１２ｆ１が設けられる。推定された各サービスの種類に対するサービス内容が、サービス内容メモリ１２ｆ１の該当するメモリ領域に記憶される。
【００６５】
次に、図６を参照して、サービス提供装置１のＣＰＵ１０で実行されるメイン処理を説明する。図６は、サービス提供装置１のメイン処理のフローチャートである。メイン処理はサービス提供装置１の電源投入直後にされる。
【００６６】
メイン処理はまず、生体センサ１６からユーザＨの生体情報（表情、目線、眼球運動、声、姿勢、脳波、脳血流、血圧、心拍、体温、血中酸素、発汗等）を取得し（Ｓ１）、取得したユーザＨの生体情報からユーザ状態を推定し、その結果の状態要素をユーザ状態テーブル１２ａの状態メモリ１２ａ１へ保存する（Ｓ２）。このＳ２の処理が、図１で上述した状態推定部３０での処理に該当する。なお、Ｓ２の処理におけるユーザ状態の推定方法は、状態推定部３０でのユーザ状態の推定方法と同一なので、その説明は省略する。
【００６７】
Ｓ２の処理の後、推定されたユーザ状態をクラウドサーバ２５へ送信する（Ｓ３）。クラウドサーバ２５に送信されたユーザ状態は、クラウドサーバ２５にて解析され、クラウドサーバ２５内のユーザＨに対する個人情報に蓄積される。Ｓ３の処理の後、車両センサ１７から自動車Ｃの各部の車両情報を取得し、車両情報メモリ１２ｄに保存し（Ｓ４）、クラウドサーバ２５からユーザＨの個人情報を取得し、個人情報メモリ１２ｂに保存する（Ｓ５）。
【００６８】
Ｓ５の処理の後、自動車Ｃの動作モードを確認する（Ｓ６）。ここで、自動車Ｃの動作モードは、サービス提供装置１の入力装置（図示せず）を介して、ユーザＨから予め設定される。なお、動作モードは入力装置を介して設定されるのに限られるものではなく、例えば、Ｓ２の処理で推定される状態要素の「意図」に応じて設定しても良い。これによって、ユーザＨが自動車Ｃを運転操作中でも、所望するタイミングで、所望の動作モードへ切り替えることができる。
【００６９】
Ｓ６の処理において、動作モードとして「安全運転モード」が設定されている場合は（Ｓ６：「安全運転モード」）、標準重み係数データ１１ｂから安全運転モードの重み係数を取得して重み係数テーブル１２ｅへ保存し（Ｓ７）、動作モードとして運転技能維持モードが設定されている場合は（Ｓ６：「運転技能維持モード」）、標準重み係数データ１１ｂから運転技能維持モードの重み係数を取得して重み係数テーブル１２ｅへ保存する（Ｓ８）。また、安全運転モード、運転技能維持モード以外の動作モードが設定されている場合は（Ｓ６：「それ以外」）、該当する動作モードの重み係数を標準重み係数データ１１ｂから取得して、重み係数テーブル１２ｅへ保存する（Ｓ９）。
【００７０】
Ｓ７〜Ｓ９の処理の後、ユーザ状態テーブル１２ａに記憶されているユーザ状態と、個人情報メモリ１２ｂに記憶されているユーザＨの個人情報と、車両情報メモリ１２ｄに記憶されている自動車Ｃの車両情報とに基づいて、重み係数テーブル１２ｅの各重み係数を調整する（Ｓ１０）。以上のＳ６〜Ｓ１０の処理が、図１で上述した重み係数推定部３１での処理に該当する。なお、Ｓ１０の処理における重み係数の調整方法は、重み係数推定部３１での重み係数の調整方法と同一なので、その説明は省略する。
【００７１】
Ｓ１０の処理の後、ユーザ状態テーブル１２ａに記憶されているユーザ状態と、重み係数テーブル１２ｅに記憶されている重み係数とから、サービスの種類毎のサービス内容を推定し、サービステーブル１２ｆのサービス内容メモリ１２ｆ１に保存する（Ｓ１１）。かかるＳ１１の処理が、図１で上述したサービス推定部３２での処理に該当する。なお、Ｓ１１の処理におけるサービス内容の推定方法は、サービス推定部３２でのユーザ状態の推定方法と同一なので、その説明は省略する。
【００７２】
Ｓ１１の処理の後、サービステーブル１２ｆのサービス内容メモリ１２ｆ１の値に基づいて、車両装置３３、即ち、ＬＣＤ１８，スピーカ１９，空調装置２０，照明装置２１，走行装置２２及び操舵装置２３を動作させる（Ｓ１２）。従って、ユーザ状態テーブル１２ａのユーザ状態と、重み係数テーブル１２ｅの重み係数とに基づいて推定されたサービス内容に応じて、車両装置３３が動作されるので、ユーザＨに対して動作モード及びユーザ状態に適した詳細なサービスを提供できる。
【００７３】
Ｓ１２の処理の後、再度、生体センサ１６から生体情報を取得し（Ｓ１３）、取得した生体情報からユーザＨが最適（良好）と感じているかを判断する（Ｓ１４）。即ち、Ｓ１２の処理で行われたサービスに対して、ユーザＨがどのように感じているかを判断する。Ｓ１４の処理においてユーザＨが最適と判断する方法としては、Ｓ２の処理と同様に、Ｓ１３の処理で取得された生体情報からユーザ状態を推定し、推定されたユーザ状態から最適か否かが判断される。具体的には、ユーザ状態の状態要素「感性」が「感じが良い」と判断される場合に、ユーザＨが最適と判断される。
【００７４】
なお、他のユーザ状態の状態要素によって、ユーザＨが最適であると判断しても良いし、状態要素「感性」が「感じが良い」と判断され、なおかつ状態要素「感情」が「喜び」と判断される場合にユーザＨが最適と判断するように、ユーザ状態の複数の状態要素からユーザＨが最適であると判断しても良い。
【００７５】
Ｓ１４の処理の結果、ユーザＨが最適と感じている場合は（Ｓ１４：Ｙｅｓ）、Ｓ１２の処理によるサービスが、現時点のユーザＨにとって最適であると判断されるので、「最適なサービス」を表す情報と共に、Ｓ１３の処理で取得した生体情報と、重み係数テーブル１２ｅの重み係数とをクラウドサーバ２５に送信し（Ｓ１５）、Ｓ１２の処理以下を繰り返す。これにより、ユーザＨが最適と感じるサービス内容が繰り返されるので、ユーザＨが最適と感じるサービスを、継続して提供することができる。
【００７６】
また、ユーザＨが最適と感じるサービスの要因となった重み係数が、生体情報ともにクラウドサーバ２５に送信される。クラウドサーバ２５では、受信した生体情報と、「最適なサービス」を表す情報と、重み係数が関連付けられて蓄積される。そして、次回以降のＳ６〜Ｓ１０の処理による重み係数の推定では、クラウドサーバ２５から取得した重み係数のうち、「最適なサービス」であるものから優先的に重み係数の調整に適用される。即ち、以前にユーザＨに最適と判断された重み係数が、重み係数の調整に優先的に用いられる。これにより、かかる重み係数で調整されたサービスは、よりユーザＨの傾向や好みに応じたサービスとできる。
【００７７】
一方で、Ｓ１４の処理の結果、ユーザＨが最適ではないと感じている場合は（Ｓ１４：Ｎｏ）、Ｓ１２の処理によるサービスが、現時点のユーザＨに不適であると判断されるので、「不適なサービス」であることを表す情報と共に、Ｓ１３の処理で取得された生体情報と、重み係数テーブル１２ｅの重み係数とをクラウドサーバ２５に送信し（Ｓ１６）、Ｓ６〜Ｓ１０の処理による重み係数の推定を再度行うため、Ｓ１の処理以下を繰り返す。
【００７８】
ここで、ユーザＨが不適と感じるサービスの要因となってしまった重み係数も、生体情報ともにクラウドサーバ２５に送信される。クラウドサーバ２５では、受信した生体情報と、「不適なサービス」を表す情報と、重み係数が関連付けられて蓄積される。即ち、Ｓ１６の処理以降で再度、Ｓ６〜Ｓ１０の処理による重み係数の推定する際に「最適なサービス」である重み係数が優先的に重み係数の調整に適用されるので、ユーザＨが「不適なサービス」と感じたサービスの重み係数は、重み係数の調整には略用いられない。よって、次回以降に推定される重み係数よるサービスに対して、ユーザＨが最適と感じる可能性を高めることができる。
【００７９】
以上より、装置１８〜２３によって行われたサービスに対して、ユーザＨの最適なサービス／不適なサービスを表す情報と共に、生体情報や重み係数がクラウドサーバ２５に送信され、その解析結果が次回以降の重み係数の推定に用いられる。即ち、ユーザＨを介してサービスを評価することで、重み係数の調整方法を変化させる所謂「フィードバック制御」がなされる。これによって、ユーザＨが最適と感じたサービスの重み係数が、優先的に次回以降の重み係数の調整に用いられるので、ユーザＨが最適と感じるサービスを精度良く提供できる。
【００８０】
また、かかるフィードバック制御を多数実行することで、ユーザＨが最適と感じたサービスの重み係数がクラウドサーバ２５に多数蓄積される。即ち、クラウドサーバ２５内には、ユーザＨが最適と感じたサービスの重み係数の選択肢が増えるので、その分、重み係数の調整の精度が向上し、ユーザＨが最適と感じるサービスをより精度良く提供できる。
【００８１】
以上、実施形態に基づき本発明を説明したが、本発明は上述した実施形態に何ら限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲内で種々の改良変更が可能であることは容易に推察できるものである。
【００８２】
上記実施形態では、サービス提供装置１を自動車Ｃに搭載する構成とした。しかし、必ずしもこれに限られるものではなく、サービス提供装置１を自動車Ｃ以外のオートバイや電動車いす、建設機械や農業機械へ搭載しても良い。また、サービス提供装置１を、オフィスに設置される装置に適用しても良い。かかる場合は、オフィス内のユーザＨのユーザ状態を推定し、かかるユーザ状態に応じて、オフィス内の照明装置の明るさや色合い、ＰＣ等の情報端末のバックライトの明るさや、オフィスのスピーカから出力される室内ＢＧＭ等を制御する構成とすれば良い。
【００８３】
上記実施形態では、ユーザＨを自動車Ｃの運転者とした。しかしながら、これに代えて、自動車Ｃの同乗者をユーザＨとし、かかる同乗者の生体情報や個人情報に基づいてサービスを提供するように構成しても良い。
【００８４】
上記実施形態では、クラウドサーバ２５にユーザＨの個人情報や走行路情報を蓄積する構成とした。しかし、必ずしもこれに限られるものではなく、クラウドサーバ２５以外のネットワーク上のサーバ（例えば、単一の装置で構成されるデータサーバ）にユーザＨの個人情報や走行路情報を蓄積するようにしても良い。また、ユーザＨの個人情報を、サービス提供装置１のフラッシュＲＯＭ１１に蓄積するようにしても良い。
【００８５】
上記実施形態では、サービス提供装置１のフラッシュＲＯＭ１１に、標準重み係数データ１１ｂを記憶する構成とした。しかし、必ずしもこれに限られるものではなく、標準重み係数データ１１ｂをクラウドサーバ２５に記憶しておき、Ｓ６〜Ｓ９の処理において、必要な標準重み係数をクラウドサーバ２５から取得しても良い。
【符号の説明】
【００８６】
１                              サービス提供装置
１１ａ                          制御プログラム（サービス提供プログラム）
１６                            生体センサ（検出手段、検出機能の一部）
１７                            車両センサ（車両情報取得手段）
１８                            ＬＣＤ（表示装置）
１９                            スピーカ（発音装置）
２０                            空調装置
２１                            照明装置
２２                            走行装置（アクセル装置、ブレーキ装置）
２３                            操舵装置
２５                            クラウドサーバ（外部装置）
Ｃ                              自動車（車両）
Ｈ                              ユーザ（対象者、運転者）
Ｓ１，Ｓ１３                    検出手段、検出機能の一部
Ｓ２                            推定手段、推定機能
Ｓ５                            外部情報取得手段
Ｓ１０                          重み付け手段、重み付け機能
Ｓ１２                          制御手段、制御機能
Ｓ１２，Ｓ１３，Ｓ１４，Ｓ１６  繰返制御手段
Ｓ１５，Ｓ１６                  外部蓄積手段
【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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