(57)【要約】【課題】効果的なタイミングで表情変化を促す。【解決手段】情報処理装置２０は、推定部２０Ｆと、取得部２０Ｇと、判断部２０Ｈと、を備える。推定部２０Ｆは、対象者のストレスレベルを推定する。取得部２０Ｇは、対象者の作業状況を取得する。判断部２０Ｈは、ストレスレベルおよび作業状況に応じて、表情変化を促す指示情報を出力するか否かを判断する。【選択図】図１
2019096116.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象者のストレスレベルを推定する推定部と、
前記対象者の作業状況を取得する取得部と、
前記ストレスレベルおよび前記作業状況に応じて、表情変化を促す指示情報を出力するか否かを判断する判断部と、
を備える、情報処理装置。
【請求項２】
前記判断部は、
前記ストレスレベルおよび前記作業状況の変化に応じて、前記指示情報を出力するか否かを判断する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記判断部は、
前記ストレスレベルが閾値以上であり、且つ、前記作業状況がストレスを助長しない方向に変化した場合に、前記指示情報を出力すると判断する、
請求項１または請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記指示情報を出力すると判断された場合に、前記指示情報を出力する出力制御部、
を備える請求項１〜請求項３の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記指示情報を出力すると判断した場合、前記対象者の操作に応じた機能を実行する機能実行部に対して、少なくとも一部の機能の実行制限を示す実行制限信号を出力する機能制御部、
を備える、請求項１〜請求項４の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記機能制御部は、
前記指示情報を出力すると判断した場合、前記機能実行部に対して、作業負荷が閾値以上の機能の実行制限を示す前記実行制限信号を出力する、
請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記対象者の状態の評価結果を導出する導出部を備え、
前記機能制御部は、
前記評価結果に基づいて、実行制限対象の前記機能の変更を示す変更信号を前記機能実行部へ出力する、
請求項５または請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記機能制御部は、
前記評価結果が解除条件を満たす場合、前記機能の実行制限を解除するための解除信号を前記機能実行部へ出力する、請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記導出部は、
前記指示情報が出力された後に推定された前記対象者のストレスレベルを、前記評価結果として導出する、
請求項７または請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記導出部は、
前記指示情報が出力された後の前記対象者の撮影画像に基づいて、前記評価結果を導出する、
請求項７または請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記出力制御部は、
前記指示情報によって示される表情変化に対する類似度が閾値以下の顔領域を含むことを示す評価結果が導出された場合、該顔領域を動かす事を示す表情筋動作指示情報を出力した後に、前記指示情報を更に出力する、
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記出力制御部は、
前記指示情報によって示される表情変化に対する類似度が閾値以下の顔領域を含むことを示す評価結果が導出された場合、該顔領域を前記表情変化によって表される形態で強調して示した強調情報を、前記指示情報として更に出力する、
請求項４または請求項１１に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記対象者の集中度を推定する集中度推定部を備え、
前記判断部は、
前記ストレスレベル、前記作業状況、および前記集中度に応じて、前記指示情報を出力するか否かを判断する、
請求項１〜請求項１２の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記出力制御部は、
前記指示情報を示す、音、光、画像、振動、の少なくとも１つを出力部から出力する、
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項１５】
前記推定部は、
前記対象者の表情と前記ストレスレベルとを予め記憶したストレス管理情報に基づいて、前記対象者の表情に対応する前記ストレスレベルを推定する、
請求項１〜請求項１４の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１６】
前記判断部は、
前記指示情報の出力を示す出力判断情報と、前記ストレスレベルおよび前記作業状況と、を対応づけて予め登録した第１学習情報に、今回導出した前記ストレスレベルおよび前記作業状況に対応する前記出力判断情報が登録されている場合、前記指示情報を出力すると判断する、
請求項１〜請求項１５の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１７】
前記判断部は、
前記指示情報の出力後に前記ストレスレベルが改善したことを示す改善情報と、前記指示情報の出力の判断に用いた前記ストレスレベルおよび前記作業状況と、を対応づけて予め登録した第２学習情報に、今回導出した前記ストレスレベルおよび前記作業状況に対応する前記改善情報が登録されている場合、前記指示情報を出力すると判断する、
請求項１〜請求項１５の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１８】
対象者のストレスレベルを推定し、
前記対象者の作業状況を取得し、
前記ストレスレベルおよび前記作業状況に応じて、表情変化を促す指示情報を出力するか否かを判断する、
情報処理方法。
【請求項１９】
対象者のストレスレベルを推定するステップと、
前記対象者の作業状況を取得するステップと、
前記ストレスレベルおよび前記作業状況に応じて、表情変化を促す指示情報を出力するか否かを判断するステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施の形態は、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
作業者や操作者に対して笑顔を促す情報を出力する技術が知られている。例えば、操作者の笑顔を誘導するメッセージを出力した後に、対象装置を起動するシステムが開示されている。また、例えば、監視対象者にストレスがたまっている場合には、監視対象者に笑顔を作ることを促す情報を表示する技術が開示されている。
【０００３】
しかし、従来では、タイミングによっては、笑顔を促すことで対象者のストレスを助長させる場合があった。すなわち、従来では、効果的なタイミングで表情変化を促すことは困難であった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１７−１４８０６号公報
【特許文献２】特開２０１６−１７９０５４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明が解決しようとする課題は、効果的なタイミングで表情変化を促すことができる、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
実施の形態の情報処理装置は、推定部と、取得部と、判断部と、を備える。推定部は、対象者のストレスレベルを推定する。取得部は、前記対象者の作業状況を取得する。判断部は、前記ストレスレベルおよび前記作業状況に応じて、表情変化を促す指示情報を出力するか否かを判断する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】情報処理システムの模式図。
【図２】指示情報の模式図。
【図３】情報処理のフローチャート。
【図４】情報処理システムの模式図。
【図５】指示情報の模式図。
【図６】評価結果の模式図。
【図７】表情筋動作指示情報の模式図。
【図８】強調情報の模式図。
【図９】情報処理のフローチャート。
【図１０】情報処理システムの模式図。
【図１１】情報処理のフローチャート。
【図１２】ハードウェア構成図。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下に添付図面を参照して、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムを詳細に説明する。
【０００９】
（第１の実施の形態）
図１は、本実施の形態の情報処理システム１０の一例を示す模式図である。
【００１０】
情報処理システム１０は、情報処理装置２０と、出力部１０Ａと、センサ１０Ｂと、入力部１０Ｃと、を備える。
【００１１】
情報処理装置２０は、例えば、専用または汎用コンピュータである。情報処理装置２０は、後述する各処理を実行する。
【００１２】
出力部１０Ａは、各種情報を出力する。本実施の形態では、出力部１０Ａは、情報処理装置２０で導出された指示情報を出力する。指示情報の詳細は後述する。
【００１３】
出力部１０Ａは、通信機能、表示機能、音出力機能、などを備える。例えば、出力部１０Ａは、通信部１０Ｄ、ディスプレイ１０Ｅ、および、スピーカ１０Ｆ、の少なくとも１つを含む。なお、本実施の形態では、出力部１０Ａは、通信部１０Ｄ、ディスプレイ１０Ｅ、およびスピーカ１０Ｆを備えた構成を一例として説明する。
【００１４】
通信部１０Ｄは、外部装置と通信する。例えば、通信部１０Ｄは、公知の通信回線を介して、外部装置との間で情報を通信する。例えば、通信部１０Ｄは、指示情報を外部装置へ送信する。ディスプレイ１０Ｅは、指示情報を表示する。ディスプレイ１０Ｅは、例えば、公知のＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ）や投影装置やライトなどである。スピーカ１０Ｆは、指示情報を示す音を出力する。
【００１５】
センサ１０Ｂは、対象者を観測するためのセンサである。対象者とは、本実施の形態において、表情変化を促す指示情報の出力対象の人物である。センサ１０Ｂは、対象者の観測情報を取得する。
【００１６】
観測情報は、センサ１０Ｂによる観測結果を示す情報である。本実施の形態では、観測情報は、対象者のストレスレベルの推定や、対象者の作業状況の導出に用いる事の可能な情報である。具体的には、観測情報は、対象者の生体情報、対象者の環境を示す環境情報、などである。
【００１７】
対象者の生体情報は、例えば、表情、体温、皮膚温度、視線方向、眼球のサッカード運動、瞳孔の状態、心拍数、心拍間隔、発汗量、姿勢変化、動き、などを示す情報である。対象者の周辺の環境情報は、対象者に影響を与える要因を示す情報や、対象者の作業対象や作業内容を示す情報である。対象者の環境情報は、例えば、対象者の周辺の、騒音、気温、および湿度や、対象者の位置、対象者の存在している領域の属性、対象者の作業継続時間、などである。
【００１８】
センサ１０Ｂは、上記観測情報を取得可能な機器であればよい。例えば、センサ１０Ｂは、撮影装置、環境センサ（温度センサ、湿度センサ、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）、生体センサ（マイク、赤外センサ、発汗センサ、脈拍センサ、振動センサなど）などである。なお、センサ１０Ｂは、上記観測情報を取得可能な機器であればよく、これらに限定されない。
【００１９】
センサ１０Ｂは、対象者を観測可能な位置に配置されている。例えば、センサ１０Ｂが撮影装置である場合、センサ１０Ｂは、対象者の顔を撮影可能な位置に設置されている。なお、センサ１０Ｂの撮影方向、および撮影画角は、対象者の顔を撮影可能となるように予め調整されている。この場合、センサ１０Ｂは、対象者の撮影画像データを、観測情報として取得する。なお、以下では、撮影画像データを、単に、撮影画像と称して説明する場合がある。
【００２０】
なお、情報処理システム１０は、１つのセンサ１０Ｂを備えた構成であってもよいし、複数のセンサ１０Ｂを備えた構成であってもよい。また、情報処理システム１０は、複数種類のセンサ１０Ｂを備えた構成であってもよい。例えば、情報処理システム１０は、センサ１０Ｂとして、環境センサと、生体センサと、撮影装置と、を備えた構成であってもよい。
【００２１】
入力部１０Ｃは、ユーザによる各種操作指示を受付ける。入力部１０Ｃは、例えば、キーボード、マウス、タッチパネルなどである。
【００２２】
次に、情報処理装置２０について説明する。情報処理装置２０は、処理部２０Ａと、記憶部２０Ｂと、を備える。処理部２０Ａ、記憶部２０Ｂ、出力部１０Ａ、センサ１０Ｂ、および入力部１０Ｃは、バス１０Ｇを介して接続されている。
【００２３】
なお、記憶部２０Ｂ、出力部１０Ａ（通信部１０Ｄ、ディスプレイ１０Ｅ、スピーカ１０Ｆ）、およびセンサ１０Ｂ、の少なくとも１つは、有線または無線で処理部２０Ａに接続すればよい。また、記憶部２０Ｂ、出力部１０Ａ（通信部１０Ｄ、ディスプレイ１０Ｅ、スピーカ１０Ｆ）、およびセンサ１０Ｂの少なくとも１つと、処理部２０Ａと、を、ネットワークを介して接続してもよい。
【００２４】
記憶部２０Ｂは、各種データを記憶する。本実施の形態では、記憶部２０Ｂは、ストレス管理情報２０Ｃと、学習情報２０Ｄと、を記憶する。ストレス管理情報２０Ｃおよび学習情報２０Ｄについては、詳細を後述する。
【００２５】
記憶部２０Ｂは、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等である。なお、記憶部２０Ｂは、情報処理装置２０の外部に設けられた記憶装置であってもよい。また、記憶部２０Ｂは、記憶媒体であってもよい。具体的には、記憶媒体は、プログラムや各種情報を、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）やインターネットなどを介してダウンロードして記憶または一時記憶したものであってもよい。また、記憶部２０Ｂを、複数の記憶媒体から構成してもよい。
【００２６】
なお、記憶部２０Ｂおよび処理部２０Ａの少なくとも一方を、ネットワークに接続されたクラウドサーバに搭載した構成としてもよい。
【００２７】
処理部２０Ａは、受付部２０Ｅと、推定部２０Ｆと、取得部２０Ｇと、判断部２０Ｈと、出力制御部２０Ｉと、を備える。受付部２０Ｅ、推定部２０Ｆ、取得部２０Ｇ、判断部２０Ｈ、および出力制御部２０Ｉの少なくとも１つは、例えば、１または複数のプロセッサにより実現される。例えば、上記各部は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）などのプロセッサにプログラムを実行させること、すなわちソフトウェアにより実現してもよい。上記各部は、専用のＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）などのプロセッサ、すなわちハードウェアにより実現してもよい。上記各部は、ソフトウェアおよびハードウェアを併用して実現してもよい。複数のプロセッサを用いる場合、各プロセッサは、各部のうち１つを実現してもよいし、各部のうち２以上を実現してもよい。
【００２８】
受付部２０Ｅは、通信部１０Ｄ、センサ１０Ｂ、および入力部１０Ｃの少なくとも１つから、各種情報を受付ける。詳細には、受付部２０Ｅは、センサ１０Ｂから観測情報を受付ける。また、受付部２０Ｅは、入力部１０Ｃから、ユーザによる操作指示によって入力された入力情報を受付ける。また、受付部２０Ｅは、通信部１０Ｄを介して外部装置から各種情報を受付ける。
【００２９】
推定部２０Ｆは、対象者のストレスレベルを推定する。本実施の形態では、推定部２０Ｆは、受付部２０Ｅで受付けた観測情報を用いて、対象者のストレスレベルを推定する。
【００３０】
例えば、観測情報が、対象者の撮影画像であると仮定する。この場合、推定部２０Ｆは、撮影画像に含まれる対象者の顔画像を公知の方法を用いて画像解析することで、対象者のストレスレベルを推定する。公知の方法には、例えば、特開２０１７−２９３１８号公報を用いればよい。
【００３１】
例えば、推定部２０Ｆは、対象者の撮影画像に含まれる顔画像をヘモグロビン色素成分分離することで、心拍間隔を示す心拍間隔データを導出する。そして、推定部２０Ｆは、心拍間隔データを周波数変換することで、心拍変動スペクトログラムを生成する。そして、推定部２０Ｆは、心拍変動スペクトログラムを用いて、対象者のストレス状態を推定する。
【００３２】
また、例えば、推定部２０Ｆは、対象者の表情から、ストレスレベルを推定してもよい。この場合、推定部２０Ｆは、撮影画像に含まれる対象者の顔画像から、対象者の表情を特定する。表情の特定には、公知の方法を用いればよい。そして、推定部２０Ｆは、特定した表情と、記憶部２０Ｂに記憶されているストレス管理情報２０Ｃと、を用いて、ストレスレベルを推定する。
【００３３】
ストレス管理情報２０Ｃは、対象者の表情と、該表情を示しているときの対象者のストレスレベルと、を対応づけたデータベースである。なお、ストレス管理情報２０Ｃのデータ形式は、データベースに限定されない。例えば、推定部２０Ｆは、対象者の表情と、該表情を示しているときのストレスレベルと、を予め公知の学習方法などを用いて学習し、ストレス管理情報２０Ｃに登録する。
【００３４】
例えば、ストレス管理情報２０Ｃには、ストレスの高い状態にあることを示す表情であるほど、高いストレスレベルを予め登録すればよい。
【００３５】
そして、推定部２０Ｆは、撮影画像に含まれる対象者の表情に対応するストレスレベルをストレス管理情報２０Ｃから特定することで、ストレスレベルを推定する。
【００３６】
なお、推定部２０Ｆは、対象者の表情に対応するストレスレベルを導出するための識別器を用いて、ストレスレベルを推定してもよい。
【００３７】
なお、推定部２０Ｆは、対象者の撮影画像から、対象者の表情以外の生体情報（体温、皮膚温度、視線方向、眼球のサッカード運動、瞳孔の状態、心拍数、心拍間隔、発汗量、姿勢変化、動き、など）を導出し、ストレスレベルを推定してもよい。また、推定部２０Ｆは、表情と、表情以外の生体情報の少なくとも１つと、を用いて、ストレスレベルを推定してもよい。
【００３８】
また、情報処理システム１０が、センサ１０Ｂとして、複数種類のセンサ１０Ｂを備えた構成である場合、推定部２０Ｆは、撮影装置で得られた撮影画像と、環境センサや生体センサで得られた検出結果と、の双方を観測情報として用いて、対象者のストレスレベルを推定してもよい。
【００３９】
具体的には、推定部２０Ｆは、撮影装置、環境センサ、および生体センサなどのセンサ１０Ｂによって得られた観測情報から、対象者の生体情報や対象者の環境情報を導出する。そして、推定部２０Ｆは、対象者の生体情報および環境情報の少なくとも一方を用いて、公知の方法により、対象者のストレスレベルを推定してもよい。
【００４０】
これらの場合についても、処理部２０Ａは、予め、対象者の生体情報および環境情報の少なくとも一方からストレスレベルを推定するための識別器を、深層学習などによって予め生成すればよい。
【００４１】
詳細には、処理部２０Ａは、人物が高いストレスレベルに陥ったときの生体情報や、人物が高いストレスを感じるときの環境情報を、ストレスレベルごとに予め学習することで、識別器を生成する。
【００４２】
具体的には、処理部２０Ａは、感情の高ぶりを示す表情であるほど、体温および皮膚温度が適正範囲から離れるほど、視線方向の変動が多いほど、サッカード運動の速度や頻度が高いほど、瞳孔が開いているほど、心拍数が速いほど、心拍間隔が短いほど、発汗量が多いほど、姿勢変化の頻度が多いほど、高いストレスレベルを導出する、識別器を生成する。また、例えば、処理部２０Ａは、騒音のレベルが閾値より大きいほど、気温や湿度が人体にとって快適な温度湿度範囲から外れるほど、対象者の位置や対象者の存在している領域の属性が予め特定した高いストレスレベルの位置や領域に近い位置であるほど、対象者の作業継続時間が長いほど、高いストレスレベルを導出する、識別器を生成する。なお、処理部２０Ａは、体温などの生体情報および騒音などの環境情報の双方から、ストレスレベルを導出するための識別器を生成してもよい。
【００４３】
なお、推定部２０Ｆは、上記に記載した推定方法の内の２つ以上を組み合わせることで、観測情報から対象者のストレスレベルを推定してもよい。
【００４４】
また、推定部２０Ｆは、上記観測情報と、ユーザによる入力部１０Ｃの操作状態と、を用いて、上記生体情報および上記環境情報の少なくとも一方を導出してもよい。例えば、推定部２０Ｆは、ユーザによる入力部１０Ｃの操作入力の継続時間を、環境情報の一例である対象者の作業継続時間として導出してもよい。操作入力の継続時間には、入力部１０Ｃから出力される入力情報を継続して受付けた時間を用いればよい。そして、推定部２０Ｆは、導出した生体情報および環境情報の少なくとも一方から、上記と同様にして識別器などを用いて、ストレスレベルを推定してもよい。
【００４５】
なお、推定部２０Ｆは、表情変化を促す対象となる対象者ごとに、ストレス管理情報２０Ｃや上記識別器を予め生成してもよい。そして、推定部２０Ｆは、表情変化を促す対象の対象者に対応するストレス管理情報２０Ｃや識別器を用いて、該対象者のストレスレベルを推定してもよい。
【００４６】
次に、取得部２０Ｇについて説明する。取得部２０Ｇは、対象者の作業状況を取得する。作業状況とは、対象者が行っている作業の状況を示す。具体的には、作業状況は、対象者の作業スピード、作業内容、作業対象に対する関心度、などを示す。
【００４７】
本実施の形態では、取得部２０Ｇは、入力部１０Ｃから受付けた入力情報、およびセンサ１０Ｂから受付けた観測情報の少なくとも一方を用いて、対象者の作業状況を取得する。
【００４８】
詳細には、取得部２０Ｇは、観測情報に含まれる環境情報および生体情報を用いて、対象者の動き、対象者の視線方向、対象者の顔の向き、などを導出する。これらの導出には、公知の方法を用いればよい。そして、取得部２０Ｇは、対象者の動きを解析することで、対象者の作業内容、作業スピード、および作業対象に対する関心度などの作業状況を導出する。
【００４９】
例えば、取得部２０Ｇは、撮影画像から得られた対象者の動きの解析結果が、特定の内容の作業に特有の動きを示す場合、取得部２０Ｇは、該特有の動きに対応する作業の内容を、対象者の作業内容として導出する。また、例えば、取得部２０Ｇは、生体情報から、対象者の視線方向や顔の向きを解析することで、作業スピードや、作業対象に対する関心度を導出する。例えば、特定の視線の動きを繰返す作業内容である場合、取得部２０Ｇは、該視線の動きの速度を、作業スピードとして導出する。また、例えば、特定の領域に視線を向ける作業内容である場合、取得部２０Ｇは、該特定の領域に継続して視線を向けていた期間を、作業対象に対する関心度として導出する。また、例えば、取得部２０Ｇは、対象者の視線方向を、作業対象に対する関心度として導出する。
【００５０】
なお、取得部２０Ｇは、入力部１０Ｃから時系列に沿って受付けた入力情報の受付けタイミングを解析することで、作業状況を導出してもよい。例えば、取得部２０Ｇは、入力情報の受付け間隔を、作業スピードとして導出してもよい。また、例えば、取得部２０Ｇは、入力情報を継続して受付けた期間を、作業対象に対する関心度として導出してもよい。また、取得部２０Ｇは、入力部１０Ｃに対する入力作業を、対象者の作業内容として導出してもよい。
【００５１】
なお、取得部２０Ｇは、予め定めた対象者の作業スケジュール情報を解析することで、作業状況を取得してもよい。作業スケジュール情報は、作業内容、作業開始時間、目標作業速度、作業終了時間、などの予定を示す情報である。作業スケジュール情報は、予め記憶部２０Ｂに記憶すればよい。この場合、取得部２０Ｇは、記憶部２０Ｂから作業スケジュール情報を読取ることで、作業状況を取得すればよい。また、取得部２０Ｇは、外部装置から通信部１０Ｄを介して作業状況を取得してもよい。
【００５２】
また、取得部２０Ｇは、観測情報、入力情報、および作業スケジュール情報の少なくとも２つを組み合わせることで、作業状況を導出してもよい。
【００５３】
このようにして、取得部２０Ｇは、観測情報、入力情報、および作業スケジュール情報の少なくとも一つを用いて、作業状況を取得する。
【００５４】
次に、判断部２０Ｈについて説明する。判断部２０Ｈは、ストレスレベルおよび作業状況に応じて、指示情報を出力するか否かを判断する。
【００５５】
指示情報は、表情変化を促す指示情報である。表情変化とは、例えば、特定の表情への変化を意味する。特定の表情とは、例えば、ストレスの軽減に効果的な表情である。具体的には、特定の表情は、笑顔、驚いた表情、などである。
【００５６】
本実施の形態では、判断部２０Ｈは、ストレスレベルおよび作業状況の変化に応じて、指示情報を出力するか否かを判断する。詳細には、判断部２０Ｈは、ストレスレベルが高く、且つ、作業状況が変化したと判断した場合に、指示情報を出力すると判断する。
【００５７】
例えば、判断部２０Ｈは、推定部２０Ｆによって推定されたストレスレベルが閾値以上である場合に、ストレスレベルが高いと判断する。なお、判断部２０Ｈは、推定部２０Ｆによって推定されたストレスレベルが予め定めた期間、継続して該閾値以上である場合に、ストレスレベルが高いと判断してもよい。
【００５８】
なお、ストレスレベルの閾値は、予め定めればよい。また、ストレスレベルの閾値は、絶対値であってもよいし、推定されたストレスレベルに対する相対値であってもよい。相対値である場合、判断部２０Ｈは、推定開始時のストレスレベル、またはストレスレベルの推定値の平均値、を基準値とし、該基準値からの上昇率または該基準値との差を、上記閾値として用いればよい。また、相対値である場合、判断部２０Ｈは、過去に推定したストレスレベルを基準値とし、該基準値と今回推定したストレスレベルとの差を、上記閾値として用いてもよい。
【００５９】
また、判断部２０Ｈは、以下の場合、作業状況が変化したと判断する。本実施の形態では、判断部２０Ｈは、作業を行う対象者の作業状況が、他の動作や作業を行ってもストレスを助長しない方向に変化した場合に、作業状況が変化したと判断する。ストレスを助長しない方向に変化、とは、例えば、作業の切れ目、作業の区切り、作業の終了、高い集中度を要する状態から閾値未満の集中度を要する状態への変化、などである。
【００６０】
詳細には、判断部２０Ｈは、作業状況によって示される、作業スピード、作業内容、および関心度について、他の動作や作業を行ってもストレスを助長しない方向に変化したか否かを判断する。この判断によって、判断部２０Ｈは、作業状況が変化したか否かを判断する。
【００６１】
具体的には、判断部２０Ｈは、作業スピードが所定スピード以上の状態から該所定スピード未満の状態となったときに、作業状況が変化したと判断する。また、判断部２０Ｈは、作業内容が切替ったときに、作業状況が変化したと判断する。また、判断部２０Ｈは、対象者の視線方向が作業を行うために注視する特定の領域から該領域外へと切替った時に、作業状況が変化したと判断する。また、判断部２０Ｈは、視線の動きの速度が所定速度以上から所定速度未満へと切替ったときに、作業状況が変化したと判断する。
【００６２】
また、例えば、作業者が文字入力作業を行っている場合、判断部２０Ｈは、入力部１０Ｃから受付けた入力情報が、“データ保存”の実行を指示するための指示情報である場合や、句読点（例えば、「。」）の入力を示す場合、作業の切れ目や作業の区切りと判断する。すなわち、この場合、判断部２０Ｈは、作業状況が変化したと判断する。
【００６３】
なお、判断部２０Ｈは、作業状況が、他の動作や作業を行ってもストレスを助長しない方向に変化した場合に、作業状況が変化したと判断すればよく、判断手法は、上記に限定されない。
【００６４】
このように、判断部２０Ｈは、ストレスレベルが高く、且つ、作業状況が変化したと判断した場合に、指示情報を出力すると判断する。
【００６５】
なお、判断部２０Ｈは、学習情報２０Ｄと、ストレスレベルおよび作業状況、を用いて、指示情報を出力するか否かを判断してもよい。
【００６６】
本実施の形態では、記憶部２０Ｂは、学習情報２０Ｄとして、第１学習情報２０Ｄ１を予め記憶する。第１学習情報２０Ｄ１は、出力判断情報と、ストレスレベルおよび作業状況と、を予め対応づけて登録したデータベースである。なお、第１学習情報２０Ｄ１のデータ形式は、データベースに限定されない。
【００６７】
出力判断情報は、指示情報の出力を示す情報である。処理部２０Ａは、処理部２０Ａによる過去の処理結果から、指示情報を出力すると判断したときの、該判断の導出に用いたストレスレベルおよび作業状況を学習する。そして、処理部２０Ａは、学習したストレスレベルおよび作業状況と、出力判断情報と、を対応付けて第１学習情報２０Ｄ１に予め登録すればよい。
【００６８】
この場合、判断部２０Ｈは、推定部２０Ｆおよび取得部２０Ｇで今回導出したストレスレベルおよび作業状況に対応する出力判断情報が第１学習情報２０Ｄに登録されている場合に、指示情報を出力すると判断すればよい。
【００６９】
なお、判断部２０Ｈは、ストレスレベルおよび作業状況から、出力判断情報または出力不可情報を導出するための識別器を用いて、指示情報を出力するか否かを判断してもよい。出力不可情報は、指示情報を出力しないと判断することを示す情報である。
【００７０】
この場合、処理部２０Ａは、第１学習情報２０Ｄ１に示されるストレスレベルおよび作業状況が入力された場合に出力判断情報を出力し、第１学習情報２０Ｄ１に示されないストレスレベルまたは作業状況が入力された場合には出力不可情報を導出するように、識別器を予め生成すればよい。
【００７１】
また、判断部２０Ｈは、学習情報２０Ｄとして第２学習情報２０Ｄ２を用いて、指示情報を出力するか否かを判断してもよい。
【００７２】
この場合、記憶部２０Ｂは、学習情報２０Ｄとして、第２学習情報２０Ｄ２を予め記憶する。第２学習情報２０Ｄ２は、改善情報と、ストレスレベルおよび作業状況と、を予め対応づけて登録したデータベースである。なお、第２学習情報２０Ｄ２のデータ形式は、データベースに限定されない。
【００７３】
改善情報は、指示情報の出力後にストレスレベルが改善したことを示す情報である。処理部２０Ａは、処理部２０Ａによる過去の処理結果から、指示情報を出力すると判断し、且つ該指示情報を出力した後にストレスレベルが改善したときの、該判断の導出に用いたストレスレベルおよび作業状況を学習する。そして、処理部２０Ａは、学習したストレスレベルおよび作業状況と、改善情報と、を対応付けて第２学習情報２０Ｄ２に予め登録すればよい。
【００７４】
この場合、判断部２０Ｈは、推定部２０Ｆおよび取得部２０Ｇで今回導出したストレスレベルおよび作業状況に対応する改善情報が第２学習情報２０Ｄ２へ登録されている場合に、指示情報を出力すると判断すればよい。
【００７５】
なお、判断部２０Ｈは、ストレスレベルおよび作業状況から、改善情報または出力不可情報を導出するための識別器を用いて、指示情報を出力するか否かを判断してもよい。この場合、処理部２０Ａは、第２学習情報２０Ｄ２に示されるストレスレベルおよび作業状況が入力された場合に改善情報を出力し、第２学習情報２０Ｄ２に示されないストレスレベルまたは作業状況が入力された場合には出力不可情報を導出するように、識別器を予め生成すればよい。
【００７６】
なお、判断部２０Ｈは、表情変化を促す対象となる対象者ごとに、学習情報２０Ｄ（第１学習情報２０Ｄ１、第２学習情報２０Ｄ２）や上記識別器を予め生成してもよい。そして、判断部２０Ｈは、表情変化を促す対象の対象者に対応する学習情報２０Ｄ（第１学習情報２０Ｄ１、第２学習情報２０Ｄ２）や識別器を用いて、指示情報を出力するか否かを判断してもよい。
【００７７】
次に、出力制御部２０Ｉについて説明する。出力制御部２０Ｉは、指示情報を出力する。詳細には、出力制御部２０Ｉは、判断部２０Ｈによって指示情報を出力すると判断された場合に、指示情報を出力する。
【００７８】
出力制御部２０Ｉは、指示情報を示す、音、光、画像、振動、の少なくとも１つを出力部１０Ａへ出力する。
【００７９】
本実施の形態では、出力制御部２０Ｉは、指示情報を出力部１０Ａへ出力する。例えば、出力制御部２０Ｉは、指示情報を通信部１０Ｄへ出力する。この場合、通信部１０Ｄは、指示情報を外部装置へ送信する。例えば、通信部１０Ｄは、対象者などの予め定めたユーザの宛先に、指示情報を送信する。宛先は、ユーザのメールアドレスや、ユーザの操作する機器のＩＰアドレスなどである。また、例えば、出力制御部２０Ｉは、指示情報をスピーカ１０Ｆへ出力する。この場合、スピーカ１０Ｆは、指示情報を示す音を出力する。また、例えば、出力制御部２０Ｉは、指示情報を示す画像を、ディスプレイ１０Ｅへ出力する。この場合、ディスプレイ１０Ｅには、指示情報を示す画像または光が表示される。指示情報を示す画像は、例えば、指示情報を示す顔画像、指示情報を示すアイコン、指示情報を示す文字などである。
【００８０】
なお、出力部１０Ａとして、振動発生器を更に備えた構成としてもよい。この場合、出力制御部２０Ｉは、指示情報を振動発生器へ出力することで、指示情報を示す振動を出力する。指示情報を示す振動は、例えば、指示情報によって示される表情変化を促すような振動である。具体的には、笑顔を促す指示情報である場合、該指示情報を示す振動は、対象者が笑顔を表出するようなパターンの振動である。
【００８１】
図２は、指示情報３０Ａの一例を示す模式図である。指示情報３０Ａは、指示情報３０の一例である。図２には、指示情報３０Ａを笑顔の画像で表した場合を、一例として示した。すなわち、図２に示す指示情報３０Ａは、笑顔への表情変化を促す指示情報３０の一例である。この場合、ディスプレイ１０Ｅには、指示情報３０Ａが表示される。
【００８２】
このように、出力制御部２０Ｉは、対象者のストレスレベルが高く、且つ、対象者の作業状況が変化したと判断した場合に、指示情報３０Ａを出力する。すなわち、出力制御部２０Ｉは、対象者のストレスレベルが高く、且つ、対象者の作業状況が他の動作や作業を行ってもストレスを助長しない方向に変化した場合に、指示情報３０を出力部１０Ａへ出力する。指示情報３０を認識した対象者は、指示情報３０によって促される表情変化を示すように、表情を変化させる。
【００８３】
なお、出力制御部２０Ｉは、複数の出力部１０Ａから、指示情報を出力してもよい。また、複数の出力部１０Ａの少なくとも１つは、対象者と、対象者以外と、の双方に指示情報を出力可能な位置に設置されていてもよい。例えば、出力制御部２０Ｉは、指示情報を、対象者が視認しているディスプレイ１０Ｅに出力する。また、出力制御部２０Ｉは、指示情報を、対象者以外のユーザが視聴可能なディスプレイ１０Ｅ、スピーカ１０Ｆ、および通信部１０Ｄの少なくとも１つへ出力する。
【００８４】
この場合、出力制御部２０Ｉは、対象者に対して表情変化を促す指示情報を出力していることを、対象者以外のユーザに対して、出力することができる。この場合、出力制御部２０Ｉは、対象者の周囲の環境を、対象者が指示情報によって示される表情変化を行いやすい環境にすることができる。すなわち、出力制御部２０Ｉは、対象者の周囲などに対象者以外のユーザが存在している場合であっても、対象者が指示情報に応じて表情変化を行いやすい環境とすることができる。
【００８５】
また、出力制御部２０Ｉは、通信部１０Ｄを介して、対象者以外のユーザに対して指示情報を送信してもよい。対象者以外のユーザは、例えば、対象者の知人や、対象者の管理者などである。この場合、出力制御部２０Ｉは、対象者以外のユーザに対して、対象者がストレスの高い状態にあることを通知することができる。
【００８６】
次に、本実施の形態の情報処理装置２０が実行する情報処理の手順の一例を説明する。図３は、本実施の形態の情報処理装置２０が実行する情報処理の手順の一例を示す、フローチャートである。
【００８７】
なお、処理部２０Ａの受付部２０Ｅは、センサ１０Ｂおよび入力部１０Ｃから、常時、観測情報および入力情報を受付けているものとして説明する。すなわち、センサ１０Ｂは、対象者の観測情報を、予め定めた間隔ごとに順次取得し、取得するごとに、処理部２０Ａへ出力する。また、入力部１０Ｃは、ユーザの操作指示による入力情報を受付けるごとに、入力情報を処理部２０Ａへ出力する。このため、受付部２０Ｅは、センサ１０Ｂおよび入力部１０Ｃから、観測情報や入力情報が出力されるごとに、これらの観測情報や入力情報を受付けるものとして説明する。
【００８８】
まず、推定部２０Ｆが、観測情報や入力情報に基づいて、対象者のストレスレベルを推定する（ステップＳ１００）。次に、取得部２０Ｇが、観測情報や入力情報に基づいて、対象者の作業状況を取得する（ステップＳ１０２）。
【００８９】
次に、判断部２０Ｈが、ステップＳ１００で推定したストレスレベルが閾値以上であるか否かを判断する（ステップＳ１０４）。ステップＳ１０４で否定判断すると（ステップＳ１０４：Ｎｏ）、上記ステップＳ１００へ戻る。一方、ステップＳ１０４で肯定判断すると（ステップＳ１０４：Ｙｅｓ）、ステップＳ１０６へ進む。
【００９０】
ステップＳ１０６では、判断部２０Ｈが、ステップＳ１０２で取得した作業状況に基づいて、作業状況が変化したか否かを判断する（ステップＳ１０６）。例えば、上述したように、判断部２０Ｈは、前回以前に取得した１または複数の作業状況と、最新の作業状況と、を用いて、今回ステップＳ１０２で取得した作業状況が、対象者が他の動作や作業を行ってもストレスを助長しない方向に変化したか否かを判断する。そして、判断部２０Ｈは、作業状況が該方向に変化したと判断した場合、作業状況が変化したと判断する。
【００９１】
ステップＳ１０６で否定判断すると（ステップＳ１０６：Ｎｏ）、上記ステップＳ１００へ戻る。一方、ステップＳ１０６で肯定判断すると（ステップＳ１０６：Ｙｅｓ）、ステップＳ１０８へ進む。判断部２０Ｈは、指示情報３０を出力すると判断する（ステップＳ１０８）。
【００９２】
次に、出力制御部２０Ｉは、指示情報３０を出力部１０Ａに出力する（ステップＳ１１０）。ステップＳ１１０の処理によって、例えば、ディスプレイ１０Ｅに、笑顔の画像で表される指示情報３０Ａ（図２参照）が表示される。この場合、ディスプレイ１０Ｅには、笑顔への表情変化を促す指示情報３０が表示されたこととなる。そして、本ルーチンを終了する。
【００９３】
以上説明したように、本実施の形態の情報処理装置２０は、推定部２０Ｆと、取得部２０Ｇと、判断部２０Ｈと、を備える。推定部２０Ｆは、対象者のストレスレベルを推定する。取得部２０Ｇは、対象者の作業状況を取得する。判断部２０Ｈは、ストレスレベルおよび作業状況に応じて、表情変化を促す指示情報３０を出力するか否かを判断する。
【００９４】
ここで、従来では、対象者のストレスを助長させるタイミングに、笑顔を促す情報が出力される場合があった。例えば、作業者の作業状況を考慮せずに、ストレスの高い状態の対象者に対して無理やり笑顔などの表情変化を促す指示情報を出力すると、逆に、ストレスが助長される場合があった。また、実際に喚起された感情状態と、意図的に統制された表情と、の感情価が一致しない場合、意図的に統制された表情を形成することは、感情労働概念の中で強いストレス因子となることが知られている。
【００９５】
このため、従来技術では、効果的なタイミングで表情変化を促すことは困難であった。
【００９６】
一方、本実施の形態の情報処理装置２０は、ストレスレベルのみではなく、ストレスレベルと、作業状況と、の双方に応じて、表情変化を促す指示情報を出力するか否かを判断する。
【００９７】
従って、本実施の形態の情報処理装置２０は、効果的なタイミングで表情変化を促すことができる。
【００９８】
また、本実施の形態の情報処理装置２０は、効果的なタイミングで表情変化を促すことにより、効果的なタイミングで対象者の表情変化を対象者の脳にフィードバックさせることができる。このため、本実施の形態の情報処理装置２０は、効果的なタイミングで、指示情報によって促される表情変化に応じた感情を対象者に喚起させることができ、対象者のストレスの低減を図ることができる。
【００９９】
（第２の実施の形態）
本実施の形態では、対象者の状態の評価や、対象者の操作に応じた機能を実行する機能実行部に対する機能の実行制限、を行う形態を説明する。
【０１００】
図４は、本実施の形態の情報処理システム１１の一例を示す模式図である。
【０１０１】
情報処理システム１１は、情報処理装置２１と、出力部１０Ａと、センサ１０Ｂと、入力部１０Ｃと、を備える。情報処理システム１１は、情報処理装置２０に代えて情報処理装置２１を備えた点以外は、第１の実施の形態の情報処理システム１０と同様である。
【０１０２】
情報処理装置２１は、処理部２１Ａと、記憶部２０Ｂと、を備える。情報処理装置２１は、処理部２０Ａに代えて処理部２１Ａを備えた点以外は、第１の実施の形態の処理部２０Ａと同様である。
【０１０３】
処理部２１Ａは、受付部２０Ｅと、推定部２０Ｆと、取得部２０Ｇと、判断部２０Ｈと、出力制御部２１Ｉと、導出部２１Ｊと、機能制御部２１Ｌと、機能実行部２１Ｍと、を備える。受付部２０Ｅ、推定部２０Ｆ、取得部２０Ｇ、および判断部２０Ｈは、第１の実施の形態と同様である。
【０１０４】
導出部２１Ｊは、対象者の状態の評価結果を導出する。本実施の形態では、導出部２１Ｊは、出力制御部２１Ｉから指示情報３０が出力された後に、対象者の状態の評価結果を導出する。
【０１０５】
対象者の状態の評価結果とは、対象者の表情の評価結果を示す。
【０１０６】
導出部２１Ｊは、センサ１０Ｂから受付けた観測情報を用いて、対象者の表情の評価結果を導出する。導出部２１Ｊは、公知の方法を用いて、対象者の表情の評価結果を導出すればよい。例えば、導出部２１Ｊは、特許第５３８６８８０号公報に開示されている技術を用いて、表情の評価結果を導出すればよい。
【０１０７】
本実施の形態では、導出部２１Ｊは、指示情報３０が出力された後の対象者の撮影画像に基づいて、対象者の表情の評価結果を導出する。すなわち、導出部２１Ｊは、指示情報３０が出力された後に撮影装置（センサ１０Ｂ）によって撮影された、観測情報としての対象者の撮影画像を用いて、対象者の表情の評価結果を導出する。
【０１０８】
導出部２１Ｊは、直前に出力された指示情報３０によって示される表情変化に対する類似度を、対象者の表情の評価結果として導出する。例えば、導出部２１Ｊは、撮影画像に含まれる対象者の顔画像から、目、口などの器官の位置を検出する。そして、導出部２１Ｊは、検出した器官の形状や動きから、指示情報３０によって示される表情変化に対する、対象者の表情の類似度を、評価結果として導出する。
【０１０９】
具体的には、指示情報３０によって示される表情変化が“笑顔”であると仮定する。この場合、導出部２１Ｊは、笑顔に対する、該指示情報３０の出力後の対象者の表情の類似度を、表情の評価結果として導出する。更に具体的には、導出部２１Ｊは、撮影画像に含まれる対象者の口角の形状や目尻のしわの状態から、該対象者の表情の、直前に出力された指示情報３０によって示される“笑顔”に対する類似度を、評価結果として導出する。なお、“笑顔”に対する類似度は、言い換えると、笑顔の度合いを意味する。
【０１１０】
また、導出部２１Ｊは、撮影画像などの観測情報と、指示情報によって示される表情変化と、から、観測情報に示される対象者の表情の評価結果を出力するための回帰式を用いて、評価結果（類似度）を導出してもよい。
【０１１１】
この場合、例えば、導出部２１Ｊは、笑顔の度合いの異なる複数の笑顔の画像や、笑顔以外の表情の画像を予め大量に収集する。そして、導出部２１Ｊは、笑顔の度合いと笑顔の画像から得られる器官の形状、動き、および画像特徴量から、表情変化“笑顔”に対する類似度を回帰するための回帰式を学習する。そして、導出部２１Ｊは、学習した回帰式を用いて、対象者の顔画像から、表情の評価結果（類似度）を導出してもよい。
【０１１２】
なお、対象者の評価結果は、対象者の表情および対象者のストレスレベルの少なくとも一方を示すものであってもよい。すなわち、導出部２１Ｊは、対象者の表情および対象者のストレスレベルの少なくとも一方を、対象者の評価結果として導出してもよい。
【０１１３】
対象者の評価結果が、対象者のストレスレベルを示すものである場合、推定部２０Ｆは、出力制御部２１Ｉによって指示情報３０が出力された後の対象者のストレスレベルを、更に推定すればよい。推定部２０Ｆは、第１の実施の形態と同様にして、ストレスレベルを推定すればよい。
【０１１４】
そして、導出部２１Ｊは、指示情報３０が出力された後に推定部２０Ｆによって推定された対象者のストレスレベルを、対象者の状態の評価結果として導出すればよい。
【０１１５】
本実施の形態では、導出部２１Ｊは、指示情報３０によって示される表情変化に対する類似度と、対象者のストレスレベルと、を、対象者の状態の評価結果として導出する場合を一例として説明する。
【０１１６】
次に、機能制御部２１Ｌおよび機能実行部２１Ｍについて説明する。
【０１１７】
機能制御部２１Ｌは、判断部２０Ｈが指示情報を出力すると判断した場合、機能実行部２１Ｍに対して、実行制限信号を出力する。
【０１１８】
機能実行部２１Ｍは、対象者の操作に応じた機能を実行する。機能実行部２１Ｍは、例えば、対象者による入力部１０Ｃの操作指示によって入力された入力情報に応じた機能を実行する、１または複数のアプリケーションである。
【０１１９】
具体的には、機能実行部２１Ｍは、対象者の操作に応じた機能を実行するソフトウェアや、入力情報に応じて特定のハードウェアに対して特定の機能を実行させるための指示信号を出力するソフトウェアなどである。機能とは、入力情報を受付ける受付機能、入力情報に応じた情報を出力部１０Ａ（通信部１０Ｄ、ディスプレイ１０Ｅ、スピーカ１０Ｆ）へ出力する出力機能、入力情報に応じた処理を実行する１または複数の処理機能、などであるが、これらに限定されない。
【０１２０】
実行制限信号は、少なくとも一部の機能の実行制限を示す信号である。実行制限信号は、例えば、機能実行部２１Ｍが実行可能な複数の機能の全ての実行制限や、一部の機能の実行制限を示す。一部の機能の実行制限は、例えば、入力情報を受付ける受付機能、入力情報に応じた情報を出力部１０Ａ（通信部１０Ｄ、ディスプレイ１０Ｅ、スピーカ１０Ｆ）へ出力する出力機能、入力情報に応じた処理を実行する１または複数の処理機能、の一部の機能の実行制限を示す。
【０１２１】
機能実行部２１Ｍは、実行制限信号を受付けると、受付けた実行制限信号に示される機能の実行を制限する。
【０１２２】
例えば、実行制限信号が、特定の処理機能の実行制限を示すものであったと仮定する。そして、特定の処理機能が、特定のアプリケーションに対する、入力画面を介した入力情報の受付機能であったと仮定する。この場合、機能実行部２１Ｍは、該入力画面を介した入力情報の受付を実行不可とするように制御する。すなわち、この場合、対象者が入力部１０Ｃを操作指示することで、該入力画面を介して何等かの情報を入力しても、処理部２１Ａは、該入力情報を受付けない。よって、この場合、機能実行部２１Ｍは、対象者による操作指示によって入力された該入力情報に応じた処理を、実行しない。すなわち、この場合、該特定の処理機能の実行が制限される。
【０１２３】
なお、機能制御部２１Ｌは、判断部２０Ｈが指示情報３０を出力すると判断した後で、且つ、出力制御部２１Ｉが指示情報３０を出力部１０Ａへ出力する前に、実行制限信号を機能実行部２１Ｍへ出力することが好ましい。
【０１２４】
この場合、対象者は、機能実行部２１Ｍの機能に対する作業の一部が制限された状態で、指示情報３０に応じた表情変化を行うこととなる。すなわち、情報処理装置２１は、指示情報３０に応じた表情変化を対象者に促す前に、該対象者による作業を中断または軽減させた状態とすることができる。そして、情報処理装置２１は、この状態で、対象者に対して、表情変化を促す指示情報を出力することができる。このため、情報処理装置２１は、対象者のストレスの助長を抑制した状態とした上で、対象者に対して表情変化を促すことができる。
【０１２５】
なお、機能制御部２１Ｌは、作業負荷が閾値以上の機能の実行制限を示す実行制限信号を、機能実行部２１Ｍへ出力することが好ましい。この場合、機能制御部２１Ｌは、作業負荷と、機能の種類と、を予め対応付けて記憶する。そして、機能制御部２１Ｌは、作業負荷が閾値以上の種類の機能を読取り、読取った機能の実行制限を示す実行制限信号を、機能実行部２１Ｍへ出力すればよい。この場合、機能実行部２１Ｍは、閾値以上の作業負荷の機能の実行を制限する。
【０１２６】
また、機能制御部２１Ｌは、導出部２１Ｊによる評価結果に基づいて、実行制限対象の機能の変更を示す変更信号を、機能実行部２１Ｍへ出力してもよい。
【０１２７】
例えば、機能制御部２１Ｌは、評価結果に示されるストレスレベルが高いほど、また、評価結果に示される表情変化の類似度が低いほど、より低い閾値以上の作業負荷の機能の実行制限を示す、実行制限信号を出力する。すると、機能実行部２１Ｍは、該閾値以上の作業負荷の機能の実行を制限する。
【０１２８】
このため、対象者は、ストレスレベルが高いほど、また、指示情報３０に示される表情変化に対する類似度の低い表情をしているほど、より高い作業負荷の機能に対する操作指示が制限される。言い換えると、対象者は、ストレスレベルが高いほど、また、指示情報３０に示される表情変化とは異なる表情をしているほど、高い作業負荷の作業の実行が制限され、より低い作業負荷の作業のみ行う事の可能な状態となる。
【０１２９】
また、機能制御部２１Ｌは、評価結果に示されるストレスレベルに応じた機能を実行制限対象とする、実行制限信号を出力してもよい。
【０１３０】
例えば、機能制御部２１Ｌは、ストレスレベルが高いほど、より多い数の機能、および、作業者の負荷のより高い機能を、実行制限対象とする、実行制限信号を出力する。
【０１３１】
具体的には、例えば、機能制御部２１Ｌは、ストレスレベルの高い状態の判定に用いる閾値として、第１閾値と、該第１閾値より高い第２閾値と、を予め設定する。そして、機能制御部２１Ｌは、評価結果に示されるストレスレベルが第１閾値以上で第２閾値未満の場合、ディスプレイ１０Ｅに表示されている表示内容の変更を示す実行制限信号を機能実行部２１Ｍへ出力する。そして、機能制御部２１Ｌは、評価結果に示されるストレスレベルが第２閾値以上の場合、機能実行部２１Ｍで実行可能な全ての機能の実行を制限する実行制限信号を、機能実行部２１Ｍへ出力する。
【０１３２】
この場合、ストレスレベルが第１閾値以上第２閾値未満の場合、ディスプレイ１０Ｅに表示される表示内容が変更され、第２閾値以上の場合、対象者は全ての作業を中断することとなる。
【０１３３】
また、機能制御部２１Ｌは、判断部２０Ｈによる指示情報３０の出力の判断回数に応じた数の機能を実行制限対象とする、実行制限信号を出力してもよい。
【０１３４】
例えば、機能制御部２１Ｌは、指示情報３０を出力すると判断した回数が所定の回数以上となった場合、機能実行部２１Ｍで実行可能な全ての機能の実行を制限する実行制限信号を、機能実行部２１Ｍへ出力してもよい。
【０１３５】
また、例えば、機能制御部２１Ｌは、評価結果に示されるストレスレベルが特定の値以上である場合や、評価結果に示される表情変化の類似度が特定の値未満である場合、全ての機能の実行を制限する、実行制限信号を出力してもよい。この場合、該実行制限信号を受付けた機能実行部２１Ｍは、全ての機能の実行を制限する。このため、この場合、対象者は、全ての機能に対する作業を中断することとなる。
【０１３６】
また、機能制御部２１Ｌは、実行制限信号として、対象者が視認可能なディスプレイ１０Ｅの視界を妨げる信号を、機能実行部２１Ｍへ出力してもよい。この場合、機能実行部２１Ｍは、ディスプレイ１０Ｅの画面を視界不良となる程度に暗くする、該画面の少なくとも一部を覆うように指示情報３０を表示する、などの制御を実行すればよい。
【０１３７】
また、機能制御部２１Ｌは、判断部２０Ｈが指示情報３０を出力すると判断した場合、機能実行部２１Ｍに対して、対象者の作業内容の重要度に応じた機能の実行制限を示す、実行制限信号を出力してもよい。この場合、機能制御部２１Ｌは、作業内容と、制限対象の機能と、を予め対応付けて記憶する。具体的には、機能制御部２１Ｌは、作業内容の重要度が高いほど、制限対象の機能の数が少なくなるように、作業内容と制限対象の機能とを対応付けて予め記憶する。また、機能制御部２１Ｌは、作業内容の重要度が低いほど、制限対象の機能の数が多くなるように、作業内容と制限対象の機能とを対応付けて予め記憶する。
【０１３８】
そして、機能制御部２１Ｌは、対象者の環境情報から対象者の作業内容を特定し、特定した作業内容に対応する機能の実行制限を示す実行制限信号を出力すればよい。
【０１３９】
この場合、機能実行部２１Ｍは、対象者の作業内容が重要であるほど、より少ない数の機能の実行を制限する。この場合、情報処理装置２１は、重要度の高い作業を実行中の対象者のストレス助長を、抑制することができる。
【０１４０】
なお、機能制御部２１Ｌは、導出部２１Ｊによる評価結果が解除条件を満たす場合、機能の実行制限を解除するための解除信号を、機能実行部２１Ｍへ出力してもよい。解除信号を受付けると、機能実行部２１Ｍは、実行制限していた機能について、実行制限を解除する。
【０１４１】
解除条件は、予め定めればよい。例えば、解除条件は、対象者のストレスが軽減方向に向かった場合である。具体的には、解除条件は、評価結果に示されるストレスレベルが予め定めた値より低い、評価結果に示される表情変化の類似度が予め定めた値より高い、などである。
【０１４２】
このため、例えば、ストレスレベルが予め定めた値より低い場合や、指示情報３０に示される表情変化により近い表情を対象者がした場合には、機能の実行制限が解除される。この場合、対象者は、機能実行部２１Ｍの所望の機能の実行に関する作業を、再開することが可能となる。
【０１４３】
なお、解除条件は、上記に限定されない。解除条件は、表情変化の類似度の評価結果として、予め定めた値より高い評価結果が設定回数以上導出された場合や、評価結果に示される表情変化の類似度が予め定めた値より高いと判断されてから所定時間経過した場合、などであってもよい。
【０１４４】
なお、機能制御部２１Ｌは、解除条件の判断に用いる上記設定回数や上記所定時間を、推定部２０Ｆで推定したストレスレベルに応じて調整してもよい。例えば、機能制御部２１Ｌは、ストレスレベルが高いほど、上記設定回数や上記所定時間として、より大きい値を設定すればよい。
【０１４５】
この場合、機能制御部２１Ｌは、対象者のストレスレベルが高いほど、より多くの回数（例えば３回）対象者の表情変化を検出した場合に、解除信号を機能実行部２１Ｍへ出力することとなる。一方、機能制御部２１Ｌは、対象者のストレスレベルが低いほど、より少ない回数（例えば１回）対象者の表情変化を検出した場合に、解除信号を機能実行部２１Ｍへ出力することとなる。
【０１４６】
また、機能制御部２１Ｌは、複数種類の解除条件を予め記憶してもよい。この場合、機能制御部２１Ｌは、機能の実行制限を解除する前のストレスレベルに対する、実行制限を解除した後のストレスレベルのストレス低減効果が所定値以上となる解除条件を、予め学習し、記憶すればよい。そして、機能制御部２１Ｌは、導出部２１Ｊによる評価結果が予め記憶した解除条件の何れかを満たす場合、解除信号を、機能実行部２１Ｍへ出力すればよい。
【０１４７】
次に、出力制御部２１Ｉについて説明する。出力制御部２１Ｉは、第１の実施の形態の出力制御部２０Ｉと同様に、指示情報３０を出力する。
【０１４８】
本実施の形態では、出力制御部２１Ｉは、導出部２１Ｊによって導出された評価結果に応じて、更に、指示情報３０を出力する。
【０１４９】
具体的には、出力制御部２１Ｉは、指示情報３０によって示される表情変化に対する類似度が閾値以下の顔領域を含むことを示す評価結果が導出された場合、該顔領域を動かす事を示す表情筋動作指示情報を出力した後に、指示情報を更に出力する。
【０１５０】
この場合、導出部２１Ｊは、対象者の顔画像を顔領域ごとに分割し、顔領域毎の、指示情報３０によって示される表情変化に対する類似度を、対象者の状態の評価結果として導出すればよい。顔領域は、例えば、顔画像を顔の器官（口、頬、目、眉毛、など）ごとに分割した各領域を示す。
【０１５１】
そして、出力制御部２１Ｉは、指示情報３０によって示される表情変化に対する類似度が閾値以下の顔領域を含むことを示す評価結果が導出された場合、該顔領域を動かす事を示す表情筋動作指示情報を出力する。この閾値は、予め定めればよい。例えば、指示情報３０によって示される笑顔に対する、顔領域“口”の類似度が閾値以下であったと仮定する。この場合、出力制御部２１Ｉは、顔領域“口”を動かすことを示す表情筋動作指示情報を出力する。そして、その後に、出力制御部２１Ｉは、指示情報３０を更に出力する。
【０１５２】
このように、出力制御部２１Ｉは、類似度が閾値以下の顔領域の筋肉をほぐすための表情筋動作指示情報を出力する。このため、対象者は、該表情筋動作指示情報に応じて表情筋を動かすことで、指示情報３０によって示される表情変化を作り易い状態とすることができる。そして、出力制御部２１Ｉは、該表情筋動作指示情報を出力した後に、更に、指示情報３０を出力する。このため、対象者は、容易に、該指示情報３０に示される表情変化を行うことができる。
【０１５３】
また、出力制御部２１Ｉは、指示情報３０によって示される表情変化に対する類似度が閾値以下の顔領域を含むことを示す評価結果が導出された場合、強調情報を、指示情報３０として更に出力してもよい。強調情報は、類似度が閾値以下の顔領域を、指示情報３０によって示される表情変化によって表される形態で強調して示したものである。
【０１５４】
表情変化によって表される形態、とは、該表情変化を形成したときの顔の器官（目、口、頬など）の形態を意味する。顔の器官の形態とは、該表情変化を形成したときの器官の形状や色や太さなどの出力形態を示す。例えば、表情変化が笑顔である場合、表情変化によって表される形態とは、笑顔を形成したときの、目の形態、口の形態、頬の形態などを示す。例えば、笑顔を形成したときの口の形態とは、口角を上げた口の形状を示す。
【０１５５】
すなわち、表情変化によって表される形態で強調して示す、とは、指示情報３０によって示される表情変化を形成したときの顔の器官の形状や色や太さを、強調した形態で示すことを意味する。
【０１５６】
例えば、指示情報３０によって示される笑顔に対する、顔領域“口”の類似度が閾値以下であったと仮定する。この場合、出力制御部２１Ｉは、該指示情報３０によって示される笑顔の画像における、口の部分を、指示情報３０によって示される笑顔における口の形状に比べて、口角をより上げた形状で、且つ、より太く示した強調画像を、指示情報３０として更に出力すればよい。
【０１５７】
図５〜図８を用いて具体的に説明する。
【０１５８】
図５は、指示情報３０Ａの一例を示す模式図である。例えば、判断部２０Ｈが指示情報３０を出力すると判断したときに、出力制御部２１Ｉが表情変化“笑顔”を促す指示情報３０Ａを、ディスプレイ１０Ｅへ出力したと仮定する。
【０１５９】
図６は、導出部２１Ｊによる評価結果４０の一例を示す模式図である。評価結果４０Ａおよび評価結果４０Ｂは、評価結果４０の一例である。評価結果４０Ａは、指示情報３０Ａによって示される笑顔に対する、顔領域“口”（顔領域Ａ）の類似度が閾値以下である、評価結果４０を示す。評価結果４０Ｂは、指示情報３０Ａによって示される笑顔に対する、顔領域“目”（顔領域Ｂ）の類似度が閾値以下である、評価結果４０を示す。
【０１６０】
図７は、表情筋動作指示情報３２の一例を示す模式図である。図８は、強調情報３４の一例を示す模式図である。
【０１６１】
例えば、指示情報３０Ａ（図５参照）に対する、対象者の状態の評価結果４０が評価結果４０Ａ（図６参照）であったと仮定する。この場合、図７に示すように、出力制御部２１Ｉは、顔領域“口”を動かすことを示す表情筋動作指示情報３２Ａを出力する。そして、図８に示すように、出力制御部２１Ｉは、該口の部分について、笑顔の時の形状を強調して示した（顔領域Ａ’参照）画像である強調情報３４Ａを、指示情報３０として、更に出力する。
【０１６２】
また、例えば、指示情報３０Ａ（図５参照）に対する、対象者の状態の評価結果４０が評価結果４０Ｂ（図６参照）であったと仮定する。この場合、図７に示すように、出力制御部２１Ｉは、顔領域“目”を動かすことを示す表情筋動作指示情報３２Ｂを出力する。そして、図８に示すように、出力制御部２１Ｉは、該目の部分について、笑顔のときの形状を強調して示した（顔領域Ｂ’参照）画像である強調情報３４Ｂを、指示情報３０として、更に出力する。
【０１６３】
このため、情報処理装置２１は、指示情報３０に対する類似度の高い表情変化を表出するように、促すことができる。
【０１６４】
次に、本実施の形態の情報処理装置２１が実行する情報処理の手順の一例を説明する。図９は、本実施の形態の情報処理装置２１が実行する情報処理の手順の一例を示す、フローチャートである。
【０１６５】
なお、第１の実施の形態と同様に、処理部２１Ａの受付部２０Ｅは、センサ１０Ｂおよび入力部１０Ｃから、常時、観測情報および入力情報を受付けているものとして説明する。
【０１６６】
処理部２１Ａは、第１の実施の形態のステップＳ１００〜ステップＳ１０８と同様にして（図３参照）、ステップＳ２００〜ステップＳ２０８の処理を実行する。
【０１６７】
具体的には、処理部２１Ａは、推定部２０Ｆが、観測情報や入力情報に基づいて、対象者のストレスレベルを推定する（ステップＳ２００）。次に、取得部２０Ｇが、観測情報や入力情報に基づいて、対象者の作業状況を取得する（ステップＳ２０２）。次に、判断部２０Ｈが、ステップＳ２００で推定したストレスレベルが閾値以上であるか否かを判断する（ステップＳ２０４）。ステップＳ２０４で否定判断すると（ステップＳ２０４：Ｎｏ）、上記ステップＳ２００へ戻る。一方、ステップＳ２０４で肯定判断すると（ステップＳ２０４：Ｙｅｓ）、ステップＳ２０６へ進む。
【０１６８】
ステップＳ２０６では、判断部２０Ｈが、ステップＳ２０２で取得した作業状況に基づいて、作業状況が変化したか否かを判断する（ステップＳ２０６）。ステップＳ２０６で否定判断すると（ステップＳ２０６：Ｎｏ）、上記ステップＳ２００へ戻る。一方、ステップＳ２０６で肯定判断すると（ステップＳ２０６：Ｙｅｓ）、ステップＳ２０８へ進む。ステップＳ２０８では、判断部２０Ｈは、指示情報３０を出力すると判断する（ステップＳ２０８）。
【０１６９】
次に、機能制御部２１Ｌが、実行制限信号を機能実行部２１Ｍへ出力する（ステップＳ２１０）。実行制限信号を受付けた機能実行部２１Ｍは、受付けた実行制限信号に示される機能の実行を制限する。次に、出力制御部２１Ｉが、表情変化を促す指示情報３０を出力部１０Ａへ出力する（ステップＳ２１２）。このため、対象者は、出力された指示情報３０に応じた表情変化を行う。次に、導出部２１Ｊが、対象者の状態の評価結果４０を導出する（ステップＳ２１４）。
【０１７０】
次に、機能制御部２１Ｌが、ステップＳ２１４で導出された評価結果４０が、解除条件を満たすか否かを判断する（ステップＳ２１６）。ステップＳ２１６で否定判断すると（ステップＳ２１６：Ｎｏ）、ステップＳ２２０へ進む。
【０１７１】
ステップＳ２２０では、機能制御部２１Ｌが、実行制限対象の機能の変更を示す変更信号を、機能実行部２１Ｍへ出力する（ステップＳ２２０）。ステップＳ２２０の処理によって、機能実行部２１Ｍは、変更信号に示される機能を制限するように制御する。
【０１７２】
次に、機能制御部２１Ｌが、ステップＳ２１２で出力した指示情報３０によって示される表情変化に対する類似度が閾値以下の顔領域を動かす事を示す表情筋動作指示情報を、出力部１０Ａへ出力する（ステップＳ２２２）。表情筋動作指示情報を受付けた出力部１０Ａは、表情筋動作指示情報を出力する。このため、ユーザは、表情筋動作指示情報によって示される、顔領域を動かす運動を行う。
【０１７３】
次に、出力制御部２１Ｉは、指示情報３０を出力部１０Ａへ出力する（ステップＳ２２４）。ステップＳ２２４では、出力制御部２１Ｉは、ステップＳ２１２で出力した指示情報３０を再度出力する。なお、出力制御部２１Ｉは、ステップＳ２１４の処理によって類似度が閾値以下であると評価された顔領域を、ステップＳ２１２で出力した指示情報３０によって示される表情変化によって表される形態で強調して示した強調情報３４を、出力部１０Ａに出力してもよい。そして、上記ステップＳ２１４へ戻る。
【０１７４】
一方、上記ステップＳ２１６で肯定判断すると（ステップＳ２１６：Ｙｅｓ）、ステップＳ２１８へ進む。ステップＳ２１８では、機能制御部２１Ｌは、機能の実行制限を解除するための解除信号を、機能実行部２１Ｍへ出力する（ステップＳ２１８）。解除信号を受付けた機能実行部２１Ｍは、実行制限を行っていた機能の実行制限を解除する。そして、本ルーチンを終了する。
【０１７５】
以上説明したように、本実施の形態では、情報処理装置２１は、指示情報３０を出力すると判断した場合、対象者の操作に応じた機能を実行する機能実行部２１Ｍに対して、少なくとも一部の機能の実行制限を示す実行制限信号を出力する。
【０１７６】
このため、本実施の形態の情報処理装置２１は、対象者の作業負荷の軽減を実現した状態で、対象者に対して指示情報３０を提供することができる。従って、本実施の形態の情報処理装置２１は、上記実施の形態の効果に加えて、更に効果的なタイミングで、対象者に対して表情変化を促すことができる。
【０１７７】
また、本実施の形態の情報処理装置２１は、指示情報３０を出力した後に対象者の状態の評価結果を導出し、評価結果に基づいて、実行制限対象の機能の変更を示す変更信号を機能実行部２１Ｍへ出力する。
【０１７８】
このため、本実施の形態の情報処理装置２１は、対象者の状態に応じて作業負荷の軽減を図ることができる。よって、本実施の形態の情報処理装置２１は、上記実施の形態の効果に加えて、更に効果的なタイミングで表情変化を促すことができ、表情変化による脳へのフィードバックを効果的に図ることができる。
【０１７９】
（第３の実施の形態）
本実施の形態では、対象者のストレスレベル、作業状況、および集中度に応じて、指示情報３０を出力するか否かを判断する形態を説明する。
【０１８０】
図１０は、本実施の形態の情報処理システム１３の一例を示す模式図である。
【０１８１】
情報処理システム１３は、情報処理装置２３と、出力部１０Ａと、センサ１０Ｂと、入力部１０Ｃと、を備える。情報処理システム１３は、情報処理装置２０に代えて情報処理装置２３を備えた点以外は、第１の実施の形態と同様である。
【０１８２】
情報処理装置２３は、処理部２３Ａと、記憶部２０Ｂと、を備える。記憶部２０Ｂは、第１の実施の形態と同様である。処理部２３Ａは、受付部２０Ｅと、推定部２０Ｆと、取得部２０Ｇと、集中度推定部２３Ｎと、判断部２３Ｈと、出力制御部２０Ｉと、を備える。受付部２０Ｅ、推定部２０Ｆ、取得部２０Ｇ、および出力制御部２０Ｉは、第１の実施の形態と同様である。
【０１８３】
集中度推定部２３Ｎは、対象者の集中度を推定する。集中度推定部２３Ｎは、センサ１０Ｂの観測情報および入力部１０Ｃからの入力情報の少なくとも一方を用いて、対象者の集中度を推定する。なお、集中度推定部２３Ｎは、公知の方法を用いて、対象者の集中度を推定すればよい。例えば、集中度推定部２３Ｎは、特許第６１３１４２９号公報に記載された方法を用いて、対象者の集中度を推定すればよい。
【０１８４】
具体的には、例えば、集中度推定部２３Ｎは、観測情報に含まれる生体情報から、対象者の視線方向を特定し、特定の領域を継続して凝視する凝視時間を導出する。そして、集中度推定部２３Ｎは、該凝視時間の変動から、対象者の集中度を推定する。
【０１８５】
また、集中度推定部２３Ｎは、観測情報に含まれる生体情報から、固視微動の揺らぎに応じた覚醒度を導出し、覚醒度が高いほど、高い集中度を推定する。また、集中度推定部２３Ｎは、観測情報に含まれる生体情報に示される、マイクロサッカードの頻度を用いて集中度を推定してもよい。また、集中度推定部２３Ｎは、観測情報に含まれる生体情報に示される心拍数から心拍変動（ＲＲＶ：Ｒ−Ｒ  ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ）を導出する。そして、集中度推定部２３Ｎは、心拍変動が低いほど、高い集中度を推定する。
【０１８６】
また、集中度推定部２３Ｎは、観測情報に含まれる生体情報に示される、顔面皮膚温度、眼球運動、発汗、体温変化、脳波、等を用いて、集中度を推定してもよい。
【０１８７】
そして、本実施の形態では、判断部２３Ｈは、対象者のストレスレベル、対象者の作業状況、および対象者の集中度に応じて、指示情報を出力するか否かを判断する。
【０１８８】
詳細には、判断部２３Ｈは、ストレスレベルが高く、作業状況が変化したと判断し、且つ、集中度が所定値以下の場合に、指示情報を出力すると判断する。この所定値は、予め定めればよい。
【０１８９】
なお、判断部２３Ｈは、学習情報２０Ｄと、ストレスレベル、作業状況、および集中度を用いて、指示情報を出力するか否かを判断してもよい。
【０１９０】
本実施の形態では、記憶部２０Ｂは、学習情報２０Ｄとして、第１学習情報２０Ｄ１’を予め記憶する。第１学習情報２０Ｄ１’は、出力判断情報と、ストレスレベル、作業状況、および集中度と、を予め対応づけて登録したデータベースである。出力判断情報は、上記と同様である。なお、第１学習情報２０Ｄ１’のデータ形式は、データベースに限定されない。
【０１９１】
処理部２３Ａは、処理部２３Ａによる過去の処理結果から、指示情報を出力すると判断したときの、該判断の導出に用いたストレスレベル、作業状況、および集中度を学習する。そして、処理部２３Ａは、学習したストレスレベル、作業状況、および集中度と、出力判断情報と、を対応付けて第１学習情報２０Ｄ１’に予め登録すればよい。
【０１９２】
この場合、判断部２３Ｈは、推定部２０Ｆ、取得部２０Ｇ、および集中度推定部２３Ｎで今回導出したストレスレベル、作業状況、および集中度に対応する出力判断情報が第１学習情報２０Ｄ１’へ登録されている場合、指示情報を出力すると判断すればよい。
【０１９３】
なお、判断部２３Ｈは、ストレスレベル、作業状況および集中度から、出力判断情報または指示情報を出力しないと判断する出力不可情報を導出するための識別器を用いて、指示情報を出力するか否かを判断してもよい。この場合、処理部２３Ａは、第１学習情報２０Ｄ１’に示されるストレスレベル、作業状況、および集中度が入力された場合に出力判断情報を出力し、第１学習情報２０Ｄ１’に示されないストレスレベル、作業状況、または集中度が入力された場合には出力不可情報を導出するように、識別器を予め生成すればよい。
【０１９４】
また、判断部２３Ｈは、学習情報２０Ｄとして第２学習情報２０Ｄ２’を用いて、指示情報を出力するか否かを判断してもよい。
【０１９５】
この場合、記憶部２０Ｂは、学習情報２０Ｄとして、第２学習情報２０Ｄ２’を予め記憶する。第２学習情報２０Ｄ２’は、改善情報と、ストレスレベル、作業状況、および集中度と、を予め対応づけて登録したデータベースである。なお、第２学習情報２０Ｄ２’のデータ形式は、データベースに限定されない。改善情報は、上記と同様である。
【０１９６】
処理部２３Ａは、処理部２３Ａによる過去の処理結果から、指示情報を出力すると判断し、且つ該指示情報を出力した後にストレスレベルが改善したときの、該判断の導出に用いた、ストレスレベル、作業状況、および集中度を学習する。そして、処理部２３Ａは、学習したストレスレベル、作業状況、および集中度と、改善情報と、を対応付けて第２学習情報２０Ｄ２’に予め登録すればよい。
【０１９７】
この場合、判断部２３Ｈは、推定部２０Ｆ、取得部２０Ｇ、および集中度推定部２３Ｎで今回導出した、ストレスレベル、作業状況、および集中度に対応する改善情報が第２学習情報２０Ｄ２’へ登録されている場合、指示情報を出力すると判断すればよい。
【０１９８】
なお、判断部２３Ｈは、ストレスレベル、作業状況、および集中度から、改善情報または指示情報を出力しないと判断する出力不可情報を導出するための識別器を用いて、指示情報を出力するか否かを判断してもよい。この場合、処理部２３Ａは、第２学習情報２０Ｄ２’に示されるストレスレベル、作業状況、および集中度が入力された場合に改善情報を出力し、第２学習情報２０Ｄ２’に示されないストレスレベル、作業状況、または集中度が入力された場合には出力不可情報を導出するように、識別器を予め生成すればよい。
【０１９９】
なお、判断部２３Ｈは、表情変化を促す対象となる対象者ごとに、学習情報２０Ｄ（第１学習情報２０Ｄ１’、第２学習情報２０Ｄ２’）や上記識別器を予め生成してもよい。そして、判断部２３Ｈは、表情変化を促す対象の対象者に対応する学習情報２０Ｄ（第１学習情報２０Ｄ１’、第２学習情報２０Ｄ２’）や識別器を用いて、指示情報を出力するか否かを判断してもよい。
【０２００】
次に、本実施の形態の情報処理装置２３が実行する情報処理の手順の一例を説明する。図１１は、本実施の形態の情報処理装置２３が実行する情報処理の手順の一例を示す、フローチャートである。
【０２０１】
なお、第１の実施の形態と同様に、処理部２３Ａの受付部２０Ｅは、センサ１０Ｂおよび入力部１０Ｃから、常時、観測情報および入力情報を受付けているものとして説明する。
【０２０２】
処理部２３Ａは、第１の実施の形態のステップＳ１００〜ステップＳ１０２と同様にして（図３参照）、ステップＳ３００〜ステップＳ３０２の処理を実行する。
【０２０３】
すなわち、推定部２０Ｆが、観測情報や入力情報に基づいて、対象者のストレスレベルを推定する（ステップＳ３００）。次に、取得部２０Ｇが、観測情報や入力情報に基づいて、対象者の作業状況を取得する（ステップＳ３０２）。
【０２０４】
次に、集中度推定部２３Ｎが、観測情報や入力情報に基づいて、対象者の集中度を推定する（ステップＳ３０４）。
【０２０５】
次に、判断部２３Ｈが、ステップＳ３００で推定したストレスレベルが閾値以上であるか否かを判断する（ステップＳ３０６）。ステップＳ３０６で否定判断すると（ステップＳ３０６：Ｎｏ）、上記ステップＳ３００へ戻る。一方、ステップＳ３０６で肯定判断すると（ステップＳ３０６：Ｙｅｓ）、ステップＳ３０８へ進む。
【０２０６】
ステップＳ３０８では、判断部２３Ｈが、ステップＳ３０２で取得した作業状況に基づいて、作業状況が変化したか否かを判断する（ステップＳ３０８）。ステップＳ３０８で否定判断すると（ステップＳ３０８：Ｎｏ）、上記ステップＳ３００へ戻る。一方、上記ステップＳ３０８で肯定判断すると（ステップＳ３０８：Ｙｅｓ）、ステップＳ３１０へ進む。
【０２０７】
ステップＳ３１０では、ステップＳ３０４で推定した集中度が所定値以下であるか否かを判断する（ステップＳ３１０）。ステップＳ３１０で否定判断すると（ステップＳ３１０：Ｎｏ）、上記ステップＳ３００へ戻る。ステップＳ３１０で肯定判断すると（ステップＳ３１０：Ｙｅｓ）、ステップＳ３１２へ進む。
【０２０８】
ステップＳ３１２では、判断部２３Ｈが、指示情報３０を出力すると判断する（ステップＳ３１２）。次に、出力制御部２０Ｉが、指示情報３０を出力部１０Ａに出力する（ステップＳ３１４）。そして、本ルーチンを終了する。
【０２０９】
以上説明したように、本実施の形態の情報処理装置２３では、集中度推定部２３Ｎが、対象者の集中度を推定する。判断部２３Ｈは、対象者のストレスレベル、作業状況、および集中度に応じて、指示情報を出力するか否かを判断する。
【０２１０】
このように、本実施の形態の情報処理装置２３では、対象者のストレスレベルおよび作業状況に加えて、更に、集中度に応じて、指示情報を出力するか否かを判断する。
【０２１１】
従って、本実施の形態の情報処理装置２３では、上記実施の形態の効果に加えて、更に効果的なタイミングで、表情変化を促すことができる。
【０２１２】
また、本実施の形態の情報処理装置２３では、判断部２３Ｈは、ストレスレベルが高く、作業状況が変化したと判断し、且つ、集中度が所定値以下の場合に、指示情報を出力すると判断する。このため、本実施の形態の情報処理装置２３では、対象者が作業に集中しているときに、表情変化を促す指示情報を出力することを抑制することができ、効果的なタイミングで、表情変化を促すことができる。
【０２１３】
次に、上記実施の形態の情報処理装置２０、情報処理装置２１、および情報処理装置２３のハードウェア構成の一例を説明する。図１２は、上記実施の形態の情報処理装置２０、情報処理装置２１、および情報処理装置２３のハードウェア構成図の一例である。
【０２１４】
上記実施の形態の情報処理装置２０、情報処理装置２１、および情報処理装置２３は、ＣＰＵ８６などの制御装置と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）８８やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）９０やＨＤＤ（ハードディスクドライブ）９２などの記憶装置と、各種機器とのインターフェースであるＩ／Ｆ部８２と、出力情報などの各種情報を出力する出力部８０と、ユーザによる操作を受付ける入力部９４と、各部を接続するバス９６とを備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。
【０２１５】
上記実施の形態の情報処理装置２０、情報処理装置２１、および情報処理装置２３では、ＣＰＵ８６が、ＲＯＭ８８からプログラムをＲＡＭ９０上に読み出して実行することにより、上記各部がコンピュータ上で実現される。
【０２１６】
なお、上記実施の形態の情報処理装置２０、情報処理装置２１、および情報処理装置２３で実行される上記各処理を実行するためのプログラムは、ＨＤＤ９２に記憶されていてもよい。また、上記実施の形態の情報処理装置２０、情報処理装置２１、および情報処理装置２３で実行される上記各処理を実行するためのプログラムは、ＲＯＭ８８に予め組み込まれて提供されていてもよい。
【０２１７】
また、上記実施の形態の情報処理装置２０、情報処理装置２１、および情報処理装置２３で実行される上記処理を実行するためのプログラムは、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、メモリカード、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）等のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記憶されてコンピュータプログラムプロダクトとして提供されるようにしてもよい。また、上記実施の形態の情報処理装置２０、情報処理装置２１、および情報処理装置２３で実行される上記処理を実行するためのプログラムを、インターネットなどのネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するようにしてもよい。また、上記実施の形態の情報処理装置２０、情報処理装置２１、および情報処理装置２３で実行される上記処理を実行するためのプログラムを、インターネットなどのネットワーク経由で提供または配布するようにしてもよい。
【０２１８】
なお、上記には、本発明の実施の形態を説明したが、上記実施の形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。この新規な実施の形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。この実施の形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【０２１９】
２０、２１、２３  情報処理装置
２０Ｆ  推定部
２０Ｇ  取得部
２０Ｈ、２３Ｈ  判断部
２０Ｉ、２１Ｉ  出力制御部
２１Ｊ  導出部
２１Ｌ  機能制御部
２１Ｍ  機能実行部
２３Ｎ  集中度推定部
【図１】
2019096116.tif 000003
【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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