(57)【要約】【課題】同一空間にいる複数人の対象ユーザから取得した同一期間のセンシング情報から同一空間における状況を推論する状況推論システム及び状況推論方法を提供すること。【解決手段】同一空間にいる複数人の対象ユーザそれぞれから同一期間のセンシング情報を取得する複数のセンシング手段と、同一空間における状況を表す状況情報、及び、状況が生じた場合にセンシング手段からの取得が推論されるセンシング情報、を対応付けたモデルに基づき、センシング手段から取得したセンシング情報から同一空間における状況を推論する推論処理手段と、推論した結果を通知する通知手段と、を有する状況推論システムにより上記課題を解決する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
同一空間にいる複数人の対象ユーザそれぞれから同一期間のセンシング情報を取得する複数のセンシング手段と、
前記同一空間における状況を表す状況情報、及び、前記状況が生じた場合に前記センシング手段からの取得が推論される前記センシング情報、を対応付けたモデルに基づき、前記センシング手段から取得した前記センシング情報から前記同一空間における状況を推論する推論処理手段と、
前記推論した結果を通知する通知手段と、
を有する状況推論システム。
【請求項２】
管理ユーザから指定された、前記同一空間において前記状況が生じた期間と、前記状況を表す状況情報と、前記期間において前記センシング手段から取得した前記センシング情報と、に基づき、機械学習により前記モデルを作成する学習手段、
を更に有する請求項１記載の状況推論システム。
【請求項３】
前記推論処理手段は、前記同一空間にいる複数人の対象ユーザの満足度、興味度、理解度、ストレス度、リラックス度、集中度、又は、作業中認識の何れかを推論すること
を特徴とする請求項１又は２記載の状況推論システム。
【請求項４】
前記推論処理手段は、前記同一空間における異常の発生を推論すること
を特徴とする請求項１又は２記載の状況推論システム。
【請求項５】
前記推論処理手段が前記センシング手段ごとに設けられており、
前記推論処理手段からネットワークを介して前記推論した結果を集約して前記通知手段に通知させる推論集約手段、
を更に有する請求項１乃至４何れか一項記載の状況推論システム。
【請求項６】
前記センシング手段は、前記同一空間に設けられた座席又は座席の装着物にそれぞれ設置されること
を特徴とする請求項１乃至５何れか一項記載の状況推論システム。
【請求項７】
前記センシング手段は、前記同一空間にいる複数人の対象ユーザそれぞれに装着された装着型センサであること
を特徴とする請求項１乃至５何れか一項記載の状況推論システム。
【請求項８】
１台以上の情報処理装置と、複数のセンシング装置とが、ネットワークを介して接続された状況推論システムにおいて実行される状況推論方法であって、
同一空間にいる複数人の対象ユーザそれぞれから前記複数のセンシング装置が同一期間のセンシング情報を取得する取得ステップと、
前記同一空間における状況を表す状況情報、及び、前記状況が生じた場合に前記センシング装置からの取得が推論される前記センシング情報、を対応付けたモデルに基づき、前記取得ステップにおいて取得した前記センシング情報から前記同一空間における状況を推論する推論ステップと、
前記推論した結果を通知する通知ステップと、
を有する状況推論方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、状況推論システム及び状況推論方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
複数のセンサ（加速度センサ、ジャイロセンサ、心拍センサなど）が搭載されたウェアラブル端末などの機器を利用して、例えば生体情報や環境情報を継続的に計測することは従来から行われている（例えば特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−１２２７７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
近年、特許文献１などに記載されるように、生体情報や環境情報を継続的に計測することが可能となった。したがって、計測された生体情報や環境情報を利用してユーザの健康管理を支援するサービス等が提供されている。しかしながら、計測された生体情報や環境情報の利用は、その生体情報や環境情報を計測したユーザへのサービスに限られることが多い。したがって、計測された生体情報や環境情報を、その生体情報や環境情報を計測したユーザへのサービスに限定せず、新たなサービスに繋げることが期待されている。
【０００５】
本発明は上記の課題に鑑み、同一空間にいる複数人の対象ユーザから取得した同一期間のセンシング情報から、その同一空間における状況を推論する状況推論システム及び状況推論方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記した課題を解決するために本願請求項１の状況推論システムは、同一空間にいる複数人の対象ユーザそれぞれから同一期間のセンシング情報を取得する複数のセンシング手段と、前記同一空間における状況を表す状況情報、及び、前記状況が生じた場合に前記センシング手段からの取得が推論される前記センシング情報、を対応付けたモデルに基づき、前記センシング手段から取得した前記センシング情報から前記同一空間における状況を推論する推論処理手段と、前記推論した結果を通知する通知手段と、を有する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、同一空間にいる複数人の対象ユーザから取得した同一期間のセンシング情報から、その同一空間における状況を推論する状況推論システム及び状況推論方法を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】第１の実施形態に係る状況推論システムの一例の構成図である。
【図２】コンピュータの一例のハードウェア構成図である。
【図３】作成された学習済みモデルを利用する場合の処理を示す一例の説明図である。
【図４】学習済みモデルを作成し、作成したモデルを利用する場合の処理を示す一例の説明図である。
【図５】学習済みモデルを更新していく処理の一例のフローチャートである。
【図６】本実施形態に係る状況推論システムの一例の運用イメージ図である。
【図７】第２の実施形態に係る状況推論システムの一例の構成図である。
【図８】作成された学習済みモデルを利用する場合の処理を示す一例の説明図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の実施形態について図面を参照しながら説明する。本実施形態は、同一空間にいる複数人のユーザ（対象ユーザ）に対して同一期間に行った生体モニターリングにより、その同一空間の状況（満足している対象ユーザの割合や異常の発生など）を推論する例である。
［第１の実施形態］
＜システム構成＞
図１は、第１の実施形態に係る状況推論システムの一例の構成図である。図１の状況推論システム１は、センシング情報蓄積装置１０、学習装置２０、学習済みモデル蓄積装置３０、推論処理装置４０、通知装置５０、複数のセンシングユニット６０、通知受信端末７０を有する。
【００１０】
センシング情報蓄積装置１０、学習装置２０、学習済みモデル蓄積装置３０、推論処理装置４０、通知装置５０及び通知受信端末７０は、インターネットなどのネットワーク８０を介して接続されている。また、複数のセンシングユニット６０はＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）などのネットワーク９０を介して、ネットワーク８０に接続されている。ネットワーク８０、９０は有線ネットワークであってもよいし、無線ネットワークであってもよいし、有線と無線とが混在したネットワークであってもよい。
【００１１】
センシングユニット６０は、講演会場、試験会場、塾、職場、乗り物、映画館・劇場又はレストランなどの同一空間にいる複数人の対象ユーザそれぞれから同一期間のセンシング情報を取得する。センシング情報は、対象ユーザの体温、心拍、血圧、呼吸数、脳波、声、しぐさなど、である。センシングユニット６０は、このようなセンシング情報を、例えばサーモパイル、加速度センサ、マイクロ波センサ、カメラ、マイクなどを利用して取得する。なお、一人の対象ユーザからセンシング情報を取得するセンシングユニット６０は複数であってもよい。複数のセンシングユニット６０は異なる種類のセンシング情報を取得するセンシングユニット６０が混在していてもよい。
【００１２】
センシングユニット６０は同一空間に設けられた座席、その座席のシートカバーや座布団などの装着物、天井、壁、床などに設置される。また、センシングユニット６０は対象ユーザそれぞれに装着されたウェアラブル端末などの装着型センサ、対象ユーザそれぞれが携帯するスマートフォンなどの携帯端末のセンサを利用してもよい。
【００１３】
センシングユニット６０は同一空間にいる複数人の対象ユーザそれぞれから取得したセンシング情報（生体情報）をセンシング情報蓄積装置１０に送信する。また、同一空間には温湿度、気圧、明るさ、音などのセンシング情報（周辺環境情報）を取得するセンシングユニット６０も設置されている。センシングユニット６０により取得された同一空間のセンシング情報（周辺環境情報）はセンシング情報蓄積装置１０に送信される。
【００１４】
センシング情報蓄積装置１０は同一空間のセンシングユニット６０から送信された同一期間のセンシング情報を蓄積する。学習装置２０は同一空間における状況を表す事実関連情報、その状況が生じた同一空間及び同一期間にセンシングユニット６０から取得したセンシング情報を学習用として用いた機械学習により学習済みモデル（最適な推論アルゴリズム）を作成する。
【００１５】
例えば状況推論システム１を管理する管理ユーザは、学習装置２０を操作し、同一空間における状況を表す事実関連情報、その状況が生じた同一空間及び同一期間にセンシングユニット６０から取得したセンシング情報を学習用として指定する。事実関連情報には同一空間において発生した事件・トラブルなどの事象と、その事象が発生していた時刻情報とが含まれる。なお、事象が発生していた時刻情報は、事象と、その事象が発生していた同一期間のセンシング情報とを関連付けられる情報であればよく、時刻を示す情報に限定されない。
【００１６】
また、事実関連情報には対象ユーザに対するアンケート・聞き取り・テスト結果、監視カメラ画像に対する専門家判断・多人数による多数決判断などにより判断された、同一空間にいた複数人の対象ユーザの満足度、興味度、理解度、ストレス度、又は、リラックス度などの感情と、その感情が生じていた時刻情報とが含まれる。なお、感情が生じていた時刻情報は、感情と、その感情が発生していた同一期間のセンシング情報とを関連付けられる情報であればよく、時刻を示す情報に限定されない。学習済みモデル蓄積装置３０は学習装置２０が作成した学習済みモデルを蓄積する。
【００１７】
推論処理装置４０は学習済みモデル蓄積装置３０に蓄積されている学習済みモデルに基づき、同一空間のセンシングユニット６０から取得するリアルタイムのセンシング情報から同一空間における状況をリアルタイムに推論する。なお、推論処理装置４０により推論される状況は同一空間における異常の発生、同一空間にいる複数人の対象ユーザの感情など、である。
【００１８】
例えば推論処理装置４０は複数人の全体的な感情（盛り上がり度や満足度など）の変化を推論できる。また、推論処理装置４０は複数人の全体的な感情と異なる感情が生じている対象ユーザを推論できる。
【００１９】
通知装置５０は推論処理装置４０が推論した同一空間における状況を例えば通知受信端末７０にリアルタイムに通知する。通知装置５０による通知は、電話を利用した音声による通知、電子メールによる通知、アプリケーションの機能を利用した通知など、の方法を利用できる。通知受信端末７０は例えば管理ユーザが携帯する携帯端末である。なお、通知装置５０は推論した同一空間における状況をレポートとして出力する機能を有していてもよい。
【００２０】
図１の状況推論システム１によれば、リアルタイムのセンシング情報から同一空間における状況をリアルタイムに推論できるので、例えば同一空間において発生した異常などの状況を迅速に検知し、その状況の確認や対応を迅速に行え、異常などのトラブルの影響を最小限に抑えることが可能となる。また、図１の状況推論システム１によれば、推論した同一空間における状況のレポートにより、対象ユーザの満足度などの感情が良くなる改良や改善を容易且つ早期に行うことができる。
【００２１】
図１の状況推論システム１の特徴は、同一空間にいる複数人の対象ユーザそれぞれから同一期間の生体情報を取得し、その同一空間の状況を推論することである。場所や時間が異なる対象ユーザから取得した生体情報では、事実関連情報の違いがあり、対応付けができない。また、複数人の対象ユーザから取得した同一期間の生体情報を利用しなければ個人差を吸収できず、状況の推論精度が低下する。
【００２２】
図１の状況推論システム１では、対象ユーザの感情が同一空間の状況を表しているものとして扱う。図１の状況推論システム１は同一空間の状況を感じて感情に出す対象ユーザを情報発信源として利用している。そして、図１の状況推論システム１は同一空間・同一期間に複数人の対象ユーザから同じセンシング情報が得られた場合に、状況の推論精度が上昇する。図１の状況推論システム１によれば、同一空間・同時多数センシングによる状況の予知、検知又は推測が可能である。
【００２３】
なお、図１の状況推論システム１は一例であって、用途や目的に応じて様々なシステム構成例があることは言うまでもない。例えば図１のセンシング情報蓄積装置１０、学習装置２０、学習済みモデル蓄積装置３０、推論処理装置４０及び通知装置５０のような装置の区分は一例であって、センシング情報蓄積装置１０、学習装置２０及び学習済みモデル蓄積装置３０が一体化された構成や、推論処理装置４０が分割された構成など、様々な構成が可能である。
【００２４】
＜ハードウェア構成＞
図１の状況推論システム１のセンシング情報蓄積装置１０、学習装置２０、学習済みモデル蓄積装置３０、推論処理装置４０、通知装置５０及び通知受信端末７０は例えば図２に示すようなハードウェア構成のコンピュータにより実現される。図２はコンピュータの一例のハードウェア構成図である。
【００２５】
図２に示したコンピュータ５００は、入力装置５０１、表示装置５０２、外部Ｉ／Ｆ５０３、ＲＡＭ５０４、ＲＯＭ５０５、ＣＰＵ５０６、通信Ｉ／Ｆ５０７及びＨＤＤ５０８などを備え、それぞれがバスＢで相互に接続されている。なお、入力装置５０１及び表示装置５０２は必要なときに接続して利用する形態であってもよい。
【００２６】
入力装置５０１はキーボードやマウス、タッチパネルなどであり、ユーザ等が各操作信号を入力するのに用いられる。表示装置５０２はディスプレイ等であり、コンピュータ５００による処理結果を表示する。通信Ｉ／Ｆ５０７はコンピュータ５００をネットワークに接続するインタフェースである。ＨＤＤ５０８は、プログラムやデータを格納している不揮発性の記憶装置の一例である。
【００２７】
外部Ｉ／Ｆ５０３は、外部装置とのインタフェースである。コンピュータ５００は外部Ｉ／Ｆ５０３を介してＳＤメモリカードなどの記録媒体５０３ａの読み取り及び／又は書き込みを行うことができる。ＲＯＭ５０５は、プログラムやデータが格納された不揮発性の半導体メモリ（記憶装置）の一例である。ＲＡＭ５０４はプログラムやデータを一時保持する揮発性の半導体メモリ（記憶装置）の一例である。
【００２８】
ＣＰＵ５０６は、ＲＯＭ５０５やＨＤＤ５０８などの記憶装置からプログラムやデータをＲＡＭ５０４上に読み出し、処理を実行することで、コンピュータ５００全体の制御や機能を実現する演算装置である。図１の状況推論システム１のセンシング情報蓄積装置１０、学習装置２０、学習済みモデル蓄積装置３０、推論処理装置４０、通知装置５０及び通知受信端末７０は例えば図２のコンピュータ５００のハードウェア構成により、後述するような各種機能を実現できる。
【００２９】
＜処理＞
《作成された学習済みモデルを利用する場合》
本実施形態に係る状況推論システム１は、例えば図３に示すように同一空間における状況を推論する。図３は作成された学習済みモデルを利用する場合の処理を示す一例の説明図である。
【００３０】
図３において、学習済みモデル蓄積装置３０は学習済みモデルを蓄積している。学習済みモデル蓄積装置３０が蓄積している学習済みモデルは前述したような機械学習により作成された学習済みモデルに限定されない。なお、図３ではセンシング情報蓄積装置１０を省略している。
【００３１】
推論処理装置４０は学習済みモデル蓄積装置３０から学習済みモデルを読み出し、利用する。同一空間にあるセンシングユニット６０は複数人の対象ユーザの生体情報や周辺環境情報などのセンシング情報をリアルタイムに推論処理装置４０に提供する。
【００３２】
推論処理装置４０は学習済みモデル蓄積装置３０に蓄積されている学習済みモデルを利用して、同一空間のセンシングユニット６０から取得したリアルタイムのセンシング情報に基づき、同一空間における異常の発生や対象ユーザの感情などの状況をリアルタイムに推論する。推論処理装置４０は推論の結果を通知装置５０に提供する。
【００３３】
通知装置５０は推論処理装置４０が推論した同一空間における状況を例えば通知受信端末７０にリアルタイムに通知する。また、通知装置５０は推論処理装置４０が推論した同一空間における状況をレポートとして出力することもできる。例えば管理ユーザは通知受信端末７０において、同一空間で発生した異常を迅速に検知できる。また、管理ユーザは同一空間にいる複数人の対象ユーザの同一期間の感情を推定した結果を通知装置５０が出力したレポートで確認して、対象ユーザの満足度などの感情が良くなる改良や改善の活動に役立てることができる。
【００３４】
《学習済みモデルを作成し、作成したモデルを利用する場合》
本実施形態に係る状況推論システム１は、例えば図４に示すように学習済みモデルを作成し、作成した学習済みモデルに基づき、同一空間における状況を推論する。図４は学習済みモデルを作成し、作成したモデルを利用する場合の処理を示す一例の説明図である。
【００３５】
図４において、学習装置２０は同一空間における状況を表す事実関連情報、その状況が生じた同一空間及び同一期間にセンシングユニット６０から取得したセンシング情報を学習用として用いた機械学習により学習済みモデルを作成し、作成した学習済みモデルを学習済みモデル蓄積装置３０に蓄積させる。
【００３６】
推論処理装置４０は学習済みモデル蓄積装置３０に蓄積されている学習装置２０により作成された学習済みモデルを利用して、同一空間のセンシングユニット６０から取得したリアルタイムのセンシング情報に基づき、同一空間における異常の発生や対象ユーザの感情などの状況をリアルタイムに推論する。その他の構成は図３の説明図と同様である。
【００３７】
図４の例では、例えば図５に示すような手順により学習済みモデルを更新していくことにより同一空間における状況の推論精度を上昇できる。図５は学習済みモデルを更新していく処理の一例のフローチャートである。図５のフローチャートは例えば図１の状況推論システム１の構築時に開始される。
【００３８】
ステップＳ１１において、状況推論システム１の学習装置２０は同一空間における状況を表す事実関連情報、その状況が生じた同一空間及び同一期間にセンシングユニット６０から取得したセンシング情報を学習用として用いた機械学習により学習済みモデルを作成する。
【００３９】
ステップＳ１２に進み、推論処理装置４０は学習済みモデル蓄積装置３０に蓄積されている学習装置２０により作成された学習済みモデルを利用して、同一空間のセンシングユニット６０から取得したリアルタイムのセンシング情報に基づき、同一空間における状況をリアルタイムに推論する。ステップＳ１３に進み、通知装置５０は推論処理装置４０が推論した同一空間における状況をレポートとして出力する。
【００４０】
ステップＳ１４において管理ユーザは出力されたレポートと、そのレポートと同一期間の事実関連情報とを比較し、同一空間における状況の推定精度を判断し、学習済みモデルの改良が必要か否かを判断する。学習済みモデルの改良が必要でないと判断すると、管理ユーザは学習済みモデルの再作成を行わず、学習済みモデル蓄積装置３０に蓄積されている学習済みモデルを使用し続ける。
【００４１】
一方、学習済みモデルの改良が必要であると判断すると、管理ユーザはステップＳ１５に進み、学習装置２０を操作して学習済みモデルの再作成を行う。図５のフローチャートに示すように、管理ユーザは通知装置５０から出力されるレポートと、そのレポートと同一期間の事実関連情報とを比較し、同一空間における状況の推定精度を判断して、必要があれば学習済みモデルの改良を繰り返し行える。したがって、管理ユーザは、学習済みモデルによる推論精度を効率的に上昇できる。
【００４２】
《状況推論システムの運用イメージ》
図６は、本実施形態に係る状況推論システムの一例の運用イメージ図である。図６の例では同一空間の一例である講演会場や乗り物などに設けられた座席、または、その座席のシートカバーや座布団などの装着物と、天井とにセンシングユニット６０が設置されている例を示している。
【００４３】
図６の例では座席に座っている対象ユーザの生体情報、周辺環境情報を、天井に取り付けられたセンシングユニット６０、座席の背もたれに取り付けられたセンシングユニット６０及び座席の下に取り付けられたセンシングユニット６０により取得する。センシングユニット６０はセンサー機能、通信機能、音声認識機能等のコンピューティングユニットにより実現できる。
【００４４】
図６のセンシングユニット６０は座席に座っている対象ユーザの生体情報・周辺環境情報・音声認識ワードなどのセンシング情報を取得し、センシング情報蓄積装置１０に蓄積させる。
【００４５】
例えば同一空間が講演会場の場合、センシングユニット６０は心拍、呼吸、体動、表情及び目線などをセンシング情報として取得する。同一空間が試験会場の場合、センシングユニット６０は心拍、呼吸及び目線などをセンシング情報として取得する。同一空間が塾の場合、センシングユニット６０は心拍、呼吸、体温及び目線などをセンシング情報として取得する。同一空間が職場の場合、センシングユニット６０は心拍、呼吸及び体温などをセンシング情報として取得する。同一空間が乗り物の場合、センシングユニット６０は心拍、呼吸、音圧及び体温などをセンシング情報として取得する。同一空間が映画館・劇場の場合、センシングユニット６０は心拍、呼吸、体温及び体動などをセンシング情報として取得する。同一空間がレストランの場合、センシングユニット６０は心拍、呼吸、体温、体動及び音などをセンシング情報として取得する。なお、センシングユニット６０は全ての同一空間において温湿度、気圧及び明るさなどをセンシング情報として取得する。
【００４６】
学習装置２０は同一空間における状況を表す事実関連情報、その状況が生じた同一空間及び同一期間にセンシングユニット６０から取得したセンシング情報を学習用として用いた機械学習により学習済みモデルを作成する。
【００４７】
例えば同一空間が講演会場の場合、管理ユーザは同一空間における状況を表す事実関連情報として対象ユーザの満足度、興味度などの感情を指定する。同一空間が試験会場の場合、管理ユーザは同一空間における状況を表す事実関連情報として違反などの異常の発生を指定する。同一空間が塾の場合、管理ユーザは同一空間における状況を表す事実関連情報として対象ユーザの集中度などの感情を指定する。
【００４８】
同一空間が職場の場合、管理ユーザは同一空間における状況を表す事実関連情報として対象ユーザのストレス度などの感情を指定する。同一空間が乗り物の場合、管理ユーザは同一空間における状況を表す事実関連情報として対象ユーザのストレス度などの感情、異常の発生を指定する。同一空間が映画館・劇場の場合、管理ユーザは同一空間における状況を表す事実関連情報として対象ユーザの満足度、興味度などの感情を指定する。同一空間がレストランの場合、管理ユーザは同一空間における状況を表す事実関連情報として対象ユーザのリラックス度などの感情を指定する。
【００４９】
学習装置２０により作成された学習済みモデルは、ある状況が同一空間において生じた場合に、同一空間のセンシングユニット６０からの取得が推論されるセンシング情報を表している。
【００５０】
例えば同一空間が講演会場の場合、学習済みモデルは、同一空間にいる対象ユーザの満足度、興味度が高いとき又は低いときに、同一空間のセンシングユニット６０からの取得が推論されるセンシング情報を対応付ける。したがって、推論処理装置４０は同一空間のセンシングユニット６０からリアルタイムに取得したセンシング情報により、同一空間にいる対象ユーザの満足度、興味度が高い又は低いなどを推論できる。
【００５１】
また、例えば同一空間が試験会場の場合、学習済みモデルは同一空間にいる対象ユーザが不正行為などの違反を行うときに、同一空間のセンシングユニット６０からの取得が推論されるセンシング情報を対応付ける。したがって、推論処理装置４０は同一空間のセンシングユニット６０からリアルタイムに取得したセンシング情報により、同一空間にいる対象ユーザが行った違反を推論できる。
【００５２】
また、例えば同一空間が塾の場合、学習済みモデルは、同一空間にいる対象ユーザの集中度が高いとき又は低いときに、同一空間のセンシングユニット６０からの取得が推論されるセンシング情報を対応付ける。したがって、推論処理装置４０は同一空間のセンシングユニット６０からリアルタイムに取得したセンシング情報により、同一空間にいる対象ユーザの集中度が高い又は低いなどを推論できる。
【００５３】
また、例えば同一空間が職場の場合、学習済みモデルは、同一空間にいる対象ユーザのストレス度が高いとき又は低いときに、同一空間のセンシングユニット６０からの取得が推論されるセンシング情報を対応付ける。したがって、推論処理装置４０は同一空間のセンシングユニット６０からリアルタイムに取得したセンシング情報により、同一空間にいる対象ユーザのストレス度が高い又は低いなどを推論できる。
【００５４】
また、例えば同一空間が乗り物の場合、学習済みモデルは同一空間にいる対象ユーザのストレス度が高いとき又は低いときに、同一空間のセンシングユニット６０からの取得が推論されるセンシング情報を対応付ける。また、同一空間が乗り物の場合、学習済みモデルは同一空間において異常が発生したときに、同一空間のセンシングユニット６０からの取得が推論されるセンシング情報を対応付ける。したがって、推論処理装置４０は同一空間のセンシングユニット６０からリアルタイムに取得したセンシング情報により、同一空間にいる対象ユーザのストレス度の高い又は低いや、同一空間において発生した異常を推論できる。
【００５５】
また、例えば同一空間が映画館・劇場の場合、学習済みモデルは、同一空間にいる対象ユーザの満足度、興味度が高いとき又は低いときに、同一空間のセンシングユニット６０からの取得が推論されるセンシング情報を対応付ける。したがって、推論処理装置４０は同一空間のセンシングユニット６０からリアルタイムに取得したセンシング情報により、同一空間にいる対象ユーザの満足度、興味度が高い又は低いなどを推論できる。
【００５６】
さらに、例えば同一空間がレストランの場合、学習済みモデルは、同一空間にいる対象ユーザのリラックス度が高いとき又は低いときに、同一空間のセンシングユニット６０からの取得が推論されるセンシング情報を対応付ける。したがって、推論処理装置４０は同一空間のセンシングユニット６０からリアルタイムに取得したセンシング情報により、同一空間にいる対象ユーザのリラックス度が高い又は低いなどを推論できる。
【００５７】
なお、上記した同一空間の種類、センシングユニット６０から取得するセンシング情報の種類、及び、事実関連情報の種類の組み合わせは一例であって、様々な組み合わせがあることは言うまでもない。
［第２の実施形態］
第１の実施形態では推論処理装置４０が推論処理を行うため、同一空間のセンシングユニット６０から推論処理装置４０へリアルタイムにセンシング情報が送信される。第２の実施形態は同一空間のネットワーク９０が無線ネットワークである場合に、帯域を節約する構成である。なお、第２の実施形態は一部を除いて第１の実施形態と同様であり、適宜説明を省略する。
【００５８】
図７は、第２の実施形態に係る状況推論システムの一例の構成図である。図２の実施形態に係る状況推論システム１Ａは、図１の状況推論システム１の推論処理装置４０が推論集約装置１００に置き換えられ、更に、センシングユニット６０ごとに推論処理機能１１０が設けられている。推論処理機能１１０はセンシングユニット６０の機能として追加できる構成としてもよいし、センシングユニット６０と接続されるモジュールにより追加できる構成としてもよい。
【００５９】
推論処理機能１１０は図１の状況推論システム１の推論処理装置４０が行っていた推論処理を行い、推論処理の結果を推論集約装置１００に送信する。推論集約装置１００は同一空間の複数の推論処理機能１１０から受信した推論処理の結果を集約する。
【００６０】
第２の実施形態に係る状況推論システム１Ａは、例えば図８に示すように同一空間における状況を推論する。図８は作成された学習済みモデルを利用する場合の処理を示す一例の説明図である。
【００６１】
図８において、学習済みモデル蓄積装置３０は第１の実施形態と同様、学習済みモデルを蓄積している。推論処理機能１１０は学習済みモデル蓄積装置３０から学習済みモデルを読み出し、利用する。同一空間にあるセンシングユニット６０は複数人の対象ユーザの生体情報や周辺環境情報などのセンシング情報をリアルタイムに推論処理機能１１０に提供する。
【００６２】
推論処理機能１１０は学習済みモデル蓄積装置３０から取得した学習済みモデルを利用して、同一空間のセンシングユニット６０から取得したリアルタイムのセンシング情報に基づき、同一空間における異常の発生や対象ユーザの感情などの状況をリアルタイムに推論する。推論処理機能１１０は推論の結果を推論集約装置１００に提供する。
【００６３】
通知装置５０は推論集約装置１００が集約した推論の結果に基づき、同一空間における状況を例えば通知受信端末７０にリアルタイムに通知する。また、通知装置５０は同一空間における状況をレポートとして出力することもできる。
【００６４】
このように、第２の実施形態の状況推論システム１Ａは、同一空間のネットワーク９０の帯域を節約しながら、第１の実施形態の状況推論システム１と同様な効果を奏する。
［その他の実施形態］
上記した第１及び第２の実施形態では、管理ユーザが学習装置２０を操作して事実関連情報を指定する例を説明したが、例えば同一空間の座席などに対象ユーザが満足度、興味度などの感情（事実関連情報）を指定できる仕組みを設ければ、対象ユーザがセンシング情報と感情（事実関連情報）とを対応付けることも可能である。対象ユーザが満足度、興味度などの感情（事実関連情報）を指定する仕組みは例えば座席に設けた入力装置、ウェアラブル端末に設けた入力装置、スマートフォンなどの携帯端末のアプリなどにより実現できる。
【００６５】
また、上記した第１及び第２の実施形態では、同一空間における状況の推論の結果を管理ユーザに通知する例を説明したが、例えば推論の結果を、同一空間において何らかの調整を行っている情報処理システムにフィードバックすることもできる。
【００６６】
例えば同一空間が体験型の劇場上映システムを採用した映画館である場合、体験型の劇場上映システムは映画館における状況の推論の結果を、座席移動、風やミスト、香り、煙りなどの各種演出の調整に利用することができる。
【００６７】
本発明は、具体的に開示された上記の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。なお、本実施形態で説明した状況推論システム１及び１Ａは一例であって、用途や目的に応じて様々なシステム構成例があることは言うまでもない。
【符号の説明】
【００６８】
１、１Ａ    状況推論システム
１０    センシング情報蓄積装置
２０    学習装置
３０    学習済みモデル蓄積装置
４０    推論処理装置
５０    通知装置
６０    センシングユニット
７０    通知受信端末
８０、９０    ネットワーク
１００    推論集約装置
１１０    推論処理機能
【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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