(57)【要約】【課題】対象者に対して個性に関わる有用な情報を提示可能なライフログ活用システム、方法及びプログラムを提供する。【解決手段】ライフログ活用システム１０は、同時期又は所定時間内にそれぞれ取得された、イベント情報と感情情報と行動情報とを紐付けし、対象者（ユーザＵ）のライフログＤ１として記録し、ライフログＤ１又は該ライフログＤ１から生成した情報（分析データＤ２、分析コンテンツＤ４）を、個性分析情報として出力する。【選択図】図５
2019016267.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象者の周囲で起きるイベント又は前記対象者が関与するイベントに関するイベント情報を取得するイベント情報取得部と、
前記対象者の感情状態を示す感情情報を取得する感情情報取得部と、
前記対象者の行動を示す行動情報を取得する行動情報取得部と、
同時期又は所定時間内にそれぞれ取得された、前記イベント情報取得部による前記イベント情報と、前記感情情報取得部による前記感情情報と、前記行動情報取得部による前記行動情報とを紐付けし、前記対象者のライフログとして記録するライフログ記録部と、
前記ライフログ記録部により記録された前記ライフログ又は該ライフログから生成した情報を、個性分析情報として出力する分析情報出力部と、
を備えることを特徴とするライフログ活用システム。
【請求項２】
請求項１に記載のライフログ活用システムにおいて、
前記対象者の生体活動を示す生体情報を取得する生体情報取得部をさらに備え、
前記感情情報取得部は、前記生体情報取得部により取得された前記生体情報に基づいて前記感情情報を取得する
ことを特徴とするライフログ活用システム。
【請求項３】
請求項１又は２に記載のライフログ活用システムにおいて、
前記感情情報の変化が閾値以上である前記ライフログを注目ログとして特定するライフログ特定部をさらに備え、
前記分析情報出力部は、前記ライフログ特定部により特定された前記注目ログに関する前記個性分析情報を出力する
ことを特徴とするライフログ活用システム。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか１項に記載のライフログ活用システムにおいて、
前記ライフログ記録部により過去に記録された前記ライフログの中から、前記ライフログにおけるパラメータ又は該パラメータを用いて定量化又は定性化される指標が特異的である前記ライフログを注目ログとして特定するライフログ特定部をさらに備え、
前記分析情報出力部は、前記ライフログ特定部により特定された前記注目ログに関する前記個性分析情報を出力する
ことを特徴とするライフログ活用システム。
【請求項５】
請求項３又は４に記載のライフログ活用システムにおいて、
複数の前記注目ログに含まれる前記イベント情報又は前記行動情報の共通性を抽出することで、前記対象者の特性を推定する特性推定部をさらに備えることを特徴とするライフログ活用システム。
【請求項６】
請求項５に記載のライフログ活用システムにおいて、
前記特性推定部により推定された前記特性との関連性が高い前記行動情報又は前記イベント情報である関連情報を取得する関連情報取得部をさらに備え、
前記分析情報出力部は、前記関連情報取得部により取得された前記関連情報のうち、前記対象者が未経験の行動又はイベントに関する情報を抽出して所定のタイミングで前記対象者に出力する
ことを特徴とするライフログ活用システム。
【請求項７】
請求項３〜６のいずれか１項に記載のライフログ活用システムにおいて、
前記分析情報出力部は、少なくとも前記注目ログを用いて、前記対象者の行動を仮想的に再現させる仮想世界を生成可能に構成されることを特徴とするライフログ活用システム。
【請求項８】
対象者の周囲で起きるイベント又は前記対象者が関与するイベントに関するイベント情報を取得するイベント情報取得ステップと、
前記対象者の感情状態を示す感情情報を取得する感情情報取得ステップと、
前記対象者の行動を示す行動情報を取得する行動情報取得ステップと、
同時期又は所定時間内にそれぞれ取得された、前記イベント情報と、前記感情情報と、前記行動情報とを紐付けし、前記対象者のライフログとして記録する記録ステップと、
記録された前記ライフログ又は該ライフログから生成した情報を、個性分析情報として出力する出力ステップと、
を１つ又は複数のコンピュータが実行することを特徴とするライフログ活用方法。
【請求項９】
対象者の周囲で起きるイベント又は前記対象者が関与するイベントに関するイベント情報を取得するイベント情報取得ステップと、
前記対象者の感情状態を示す感情情報を取得する感情情報取得ステップと、
前記対象者の行動を示す行動情報を取得する行動情報取得ステップと、
同時期又は所定時間内にそれぞれ取得された、前記イベント情報と、前記感情情報と、前記行動情報とを紐付けし、前記対象者のライフログとして記録する記録ステップと、
記録された前記ライフログ又は該ライフログから生成した情報を、個性分析情報として出力する出力ステップと、
を１つ又は複数のコンピュータに実行させることを特徴とするライフログ活用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象者から収集したライフログを活用するライフログ活用システム、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近時、情報処理技術の飛躍的な発展に伴って、いわゆるビッグデータを分析することで、人々の生活をより豊かにするためのサービスが提供されつつある。例えば、対象者から収集したライフログを活用する技術が種々開発されている。
【０００３】
特許文献１では、イベントの発生をトリガとして携帯機器の操作に起因する検知回数を計測し、対象者の感情に影響を与えたイベントとして記録及び表示するイベント記録装置が提案されている。具体例として、この装置は、ボタンの打回数、振動回数、加圧回数、又は温度変化の回数を検知する旨の記載がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１４−１９１７３１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１で提案される装置では、感情に影響を与えたイベントに関する情報を単に提示するにすぎず、イベントの発生に対する対象者の行動及び感情の関連性まで把握することができない。つまり、対象者の個性（パーソナリティ）を詳細かつ客観的に分析する際、十分に有用な情報が得られないという問題がある。
【０００６】
本発明は上記した問題を解決するためになされたものであり、対象者に対して個性に関わる有用な情報を提示可能なライフログ活用システム、方法及びプログラム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】
【０００７】
第１の本発明に係るライフログ活用システムは、対象者の周囲で起きるイベント又は前記対象者が関与するイベントに関するイベント情報を取得するイベント情報取得部と、前記対象者の感情状態を示す感情情報を取得する感情情報取得部と、前記対象者の行動を示す行動情報を取得する行動情報取得部と、同時期又は所定時間内にそれぞれ取得された、前記イベント情報取得部による前記イベント情報と、前記感情情報取得部による前記感情情報と、前記行動情報取得部による前記行動情報とを紐付けし、前記対象者のライフログとして記録するライフログ記録部と、前記ライフログ記録部により記録された前記ライフログ又は該ライフログから生成した情報を、個性分析情報として出力する分析情報出力部と、を備える。
【０００８】
このように、ライフログの記録の際にイベント情報と感情情報と行動情報とを紐付けし、このライフログ又は該ライフログから生成した情報を出力するので、心理行動学的な観点から、対象者に対して個性に関わる有用な情報を提示することができる。
【０００９】
また、当該システムは、前記対象者の生体活動を示す生体情報を取得する生体情報取得部をさらに備え、前記感情情報取得部は、前記生体情報取得部により取得された前記生体情報に基づいて前記感情情報を取得してもよい。
【００１０】
また、当該システムは、前記感情情報の変化が閾値以上である前記ライフログを注目ログとして特定するライフログ特定部をさらに備え、前記分析情報出力部は、前記ライフログ特定部により特定された前記注目ログに関する前記個性分析情報を出力してもよい。これにより、感情状態の変化を通じて対象者の無意識的な気付きを検出可能となり、大量のライフログの中から分析対象としての価値が高い注目ログを適切に抽出することができる。
【００１１】
また、当該システムは、前記ライフログ記録部により過去に記録された前記ライフログの中から、前記ライフログにおけるパラメータ又は該パラメータを用いて定量化又は定性化される指標が特異的である前記ライフログを注目ログとして特定するライフログ特定部をさらに備え、前記分析情報出力部は、前記ライフログ特定部により特定された前記注目ログに関する前記個性分析情報を出力してもよい。これにより、過去の履歴から見出された特異的なパラメータ又は指標を通じて対象者の無意識的な気付きを検出可能となり、大量のライフログの中から分析対象としての価値が高い注目ログを適切に抽出することができる。
【００１２】
また、当該システムは、複数の前記注目ログに含まれる前記イベント情報又は前記行動情報の共通性を抽出することで、前記対象者の特性を推定する特性推定部をさらに備えてもよい。これにより、無意識的であった対象者の特性を表出化することができる。
【００１３】
また、当該システムは、前記特性推定部により推定された前記特性との関連性が高い前記行動情報又は前記イベント情報である関連情報を取得する関連情報取得部をさらに備え、前記分析情報出力部は、前記関連情報取得部により取得された前記関連情報のうち、前記対象者が未経験の行動又はイベントに関する情報を抽出して所定のタイミングで出力してもよい。これにより、関連情報を通じて行動又はイベントを疑似的に体験可能となり、自身の新たな気付きに繋げることができる。
【００１４】
また、前記分析情報出力部は、少なくとも前記注目ログを用いて、前記対象者の行動を仮想的に再現させる仮想世界を生成可能に構成されてもよい。これにより、仮想世界を通じて対象者の体験を再現可能となり、自らとった行動を客観的な立場から振り返ることができる。
【００１５】
第２の本発明に係るライフログ活用方法は、対象者の周囲で起きるイベント又は前記対象者が関与するイベントに関するイベント情報を取得するイベント情報取得ステップと、前記対象者の感情状態を示す感情情報を取得する感情情報取得ステップと、前記対象者の行動を示す行動情報を取得する行動情報取得ステップと、同時期又は所定時間内にそれぞれ取得された、前記イベント情報と、前記感情情報と、前記行動情報とを紐付けし、前記対象者のライフログとして記録する記録ステップと、記録された前記ライフログ又は該ライフログから生成した情報を、個性分析情報として出力する出力ステップと、を１つ又は複数のコンピュータが実行する。
【００１６】
第３の本発明に係るライフログ活用プログラムは、対象者の周囲で起きるイベント又は前記対象者が関与するイベントに関するイベント情報を取得するイベント情報取得ステップと、前記対象者の感情状態を示す感情情報を取得する感情情報取得ステップと、前記対象者の行動を示す行動情報を取得する行動情報取得ステップと、同時期又は所定時間内にそれぞれ取得された、前記イベント情報と、前記感情情報と、前記行動情報とを紐付けし、前記対象者のライフログとして記録する記録ステップと、記録された前記ライフログ又は該ライフログから生成した情報を、個性分析情報として出力する出力ステップと、を１つ又は複数のコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明に係るライフログ活用システム、方法及びプログラムによれば、対象者に対して個性に関わる有用な情報を提示することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の一実施形態におけるライフログ活用システムの全体構成図である。
【図２】図１に示す個性分析支援サーバの機能ブロック図である。
【図３】図１に示すライフログ活用システムの動作説明に供される第１のフローチャートである。
【図４】図１に示すライフログ活用システムの動作説明に供される第２のフローチャートである。
【図５】図５Ａは、ライフログのデータ構造を例示する図である。図５Ｂは、分析データのデータ構造を例示する図である。
【図６】ライフログを特定する第１の方法を模式的に示す図である。
【図７】ライフログを特定する第２の方法を模式的に示す図である。
【図８】図１に示すライフログ活用システムの動作説明に供される第３のフローチャートである。
【図９】分析コンテンツの出力形態の一例を示す図である。
【図１０】図１に示すライフログ活用システムの動作説明に供される第４のフローチャートである。
【図１１】ユーザ特性データのデータ構造を例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、本発明に係るライフログ活用システムについて、ライフログ活用方法及びライフログ活用プログラムとの関係において好適な実施形態を挙げ、添付の図面を参照しながら説明する。
【００２０】
［ライフログ活用システム１０の構成］
＜全体構成＞
図１は、本発明の一実施形態におけるライフログ活用システム１０の全体構成図である。ライフログ活用システム１０は、サービスの利用登録がなされたユーザＵ（対象者）毎にライフログを収集し、ユーザＵの個性（パーソナリティ）を分析可能に構成されるシステムである。具体的には、このライフログ活用システム１０は、個性分析支援サーバ１２と、データセンタ１４と、ウェアラブルコンピュータ１６と、を含んで構成される。
【００２１】
個性分析支援サーバ１２は、ライフログ活用システム１０の中心的役割を担うコンピュータである。個性分析支援サーバ１２は、通信モジュール１８と、ＣＰＵ２０（Central Processing Unit）と、メモリ２２と、を含んで構成される。なお、メモリ２２は、非一過性であり、かつ、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体で構成されている。
【００２２】
データセンタ１４内に設置されたサーバ（不図示）により、後述する複数種類のデータベースが構築されている。データセンタ１４は、ネットワークＮＷ（例えば、インターネット）を介して、個性分析支援サーバ１２と相互に通信可能に構成されている。これにより、個性分析支援サーバ１２とデータセンタ１４の間でデータの遣り取りが可能となる。
【００２３】
ところで、個性分析支援サーバ１２及び複数の中継機器２４は、ネットワークＮＷを介して相互に接続されている。これにより、個性分析支援サーバ１２は、中継機器２４及びネットワークＮＷを経由して、ウェアラブルコンピュータ１６からのデータを受信可能である。
【００２４】
ウェアラブルコンピュータ１６は、ユーザＵが装着した状態で使用可能な多機能・多目的装置であり、例えば、筐体、制御基板、表示パネル、スピーカ、又は複数のセンサを含んで構成される。これにより、ウェアラブルコンピュータ１６は、行動情報取得部２６、生体情報取得部２８、及び分析情報出力部３０として機能する。
【００２５】
ウェアラブルコンピュータ１６に搭載されるセンサは、例えば、カメラ、バイタルセンサ、モーションセンサ、位置センサ、又は音声センサのいずれであってもよい。これらのセンサ値を解析することで、具体的には、ユーザＵの心拍、脈拍、血圧、瞳孔、視線、動き、位置、又は音声を検出可能である。
【００２６】
本図の例では、ウェアラブルコンピュータ１６は、いわゆるＶＲ（Virtual Reality）ゴーグルで構成されているが、他の形態を有するヘッドマウントディスプレイであってもよい。また、ウェアラブルコンピュータ１６は、備え付けの出力装置（例えば、ディスプレイ、プロジェクタ）と通信可能に構成され、自身に代わってこの出力装置に映像を表示させてもよい。
【００２７】
＜個性分析支援サーバ１２の機能ブロック図＞
図２は、図１に示す個性分析支援サーバ１２の機能ブロック図である。
【００２８】
個性分析支援サーバ１２のＣＰＵ２０は、メモリ２２に格納されたプログラムを読み出して実行することで、データベース処理部５０、送受信制御部５２、及び情報処理部５４として機能する。この情報処理部５４は、イベント情報取得部５６と、感情情報取得部５８と、ライフログ特定部６０と、分析情報編集部６２と、特性推定部６４と、関連情報取得部６６と、を含んで構成される。
【００２９】
データセンタ１４には、例えば、３種類のデータベース、具体的には、ライフログＤ１に関するデータベース（以下、ライフログＤＢ７１）と、個性の分析データＤ２に関するデータベース（以下、個性分析情報ＤＢ７２）と、ユーザ特性データＤ３に関するデータベース（以下、ユーザ特性ＤＢ７３）が構築されている。
【００３０】
［ライフログ活用システム１０の動作］
本実施形態におけるライフログ活用システム１０は、以上のように構成される。続いて、ライフログ活用システム１０の動作について、図３〜図１０を参照しながら説明する。
【００３１】
＜第１の動作；ライフログＤ１の記録＞
図３のステップＳ１において、ライフログ活用システム１０は、ライフログＤ１の生成に供される各種情報を取得する。具体的には、ステップＳ１ａでは、行動情報取得部２６は、ユーザＵの行動を示す情報（以下、行動情報）を取得する。ステップＳ１ｂでは、生体情報取得部２８は、ユーザＵの生体活動を示す情報（以下、生体情報）を取得する。
【００３２】
なお、ステップＳ１ａ、Ｓ１ｂは、同期的に実行されてもよいし、非同期的に（例えば、異なる周期毎に）実行されてもよい。ウェアラブルコンピュータ１６は、所定のデータ量が蓄積されたことをトリガとして、行動情報及び生体情報を含み、かつ、ユーザＵから収集されるデータ（以下、作業者データ）を個性分析支援サーバ１２に向けて送信する。
【００３３】
個性分析支援サーバ１２は、中継機器２４、ネットワークＮＷ及び通信モジュール１８を介して、各々のユーザＵからの収集データを受信した後、メモリ２２に一時的に格納させる。
【００３４】
ステップＳ２において、イベント情報取得部５６は、ステップＳ１により取得された情報（特に、行動情報）に紐付けされるイベント情報を取得する。具体的には、イベント情報取得部５６は、行動情報の一部を抽出することで又は行動情報の内容を解析してイベントを推定することで、このイベント情報を取得する。
【００３５】
ここで、「イベント情報」とは、ユーザＵの周囲で起きるイベント又はユーザＵが関与するイベントに関する情報である。このイベントは、行動分析が可能な程度に分類された行動単位であればよく、抽象的な事象（例えば、デート、祭り）であってもよいし、個別・具体的な事象（例えば、出会い、会話、通勤移動中）であってもよい。
【００３６】
ステップＳ３において、感情情報取得部５８は、ステップＳ１により取得された情報（つまり、収集データ）に紐付けされる感情情報を取得する。具体的には、感情情報取得部５８は、収集データに含まれる生体情報に基づいてユーザＵの感情状態を推定し、この推定結果（定量値）を感情情報として取得する。
【００３７】
感情情報取得部５８は、この推定に先立ち、例えば、心拍数の変化を捉えて感情の高ぶりを検知してもよいし、顔を含むカメラ画像に対して画像処理を行うことで表情を検知してもよい。そして、感情情報取得部５８は、上記した１つ又は複数の検知結果に基づいて、ユーザＵの感情状態を１つ又は複数のパラメータ（例えば、喜び／怒り／哀しさ／楽しさ）を用いて定量化する。
【００３８】
ここで、感情情報取得部５８は、ユーザＵの生体情報に基づいて感情情報を生成しているが、感情情報の取得方法はこれに限られない。例えば、感情情報取得部５８は、何らかの手法により収集データに紐付けされたユーザＵの感情情報を、個性分析支援サーバ１２とは異なる外部装置から新たに取得してもよい。
【００３９】
ステップＳ４において、データセンタ１４（より詳しくは、ライフログＤＢ７１）は、ステップＳ１〜Ｓ３で取得された情報を紐付けし、ユーザＵのライフログＤ１として記録する。この記録に先立ち、データベース処理部５０は、同時期又は所定時間内に取得された情報同士を対応付ける処理（つまり、データの結合処理）を行う。
【００４０】
先ず、データベース処理部５０は、行動情報の取得時間が、生体情報の取得時間と許容範囲内（例えば、１分以内）で一致する場合、相互に関連性があるとして行動情報と生体情報との紐付けを行う。その後、データベース処理部５０は、イベント情報を紐付けし得る所定条件を満たす場合、先に紐付けされた情報セット（行動情報と生体情報）に対してさらにイベント情報との紐付けを行う。
【００４１】
図５Ａは、ライフログＤ１のデータ構造を例示する図である。本図は、ライフログＤＢ７１の構成単位であるレコードに相当する。ライフログＤ１は、取得時区間と、ユーザＩＤと、収集データ（行動情報、生体情報及びイベント情報を含む）と、感情情報と、を含んで構成される。ここで、ユーザＩＤ（＝１２３４５）はユーザＵに固有の識別子である。
【００４２】
なお、図５Ａに示すライフログＤ１のレコードを生成可能であれば、例えば、階層型、ネットワーク型又はリレーショナル型を含む任意の種類のデータベースを採用してもよい。後述する分析データＤ２（図５Ｂ）、ユーザ特性データＤ３（図１１）についても同様である。
【００４３】
その後、送受信制御部５２は、ライフログＤ１を含む記録用データを、データセンタ１４に向けて送信する。これにより、ライフログＤＢ７１は、少なくとも、行動情報、生体情報、イベント情報及び感情情報を紐付けしてなる、ユーザＵのライフログＤ１を記録する。
【００４４】
このようにして、ライフログ活用システム１０は、第１の動作（ライフログＤ１の記録）を終了する。ライフログ活用システム１０は、定期的又は不定期に、図３のフローチャートを反復して実行することで、サービスの利用登録がなされたユーザＵのライフログＤ１を逐次収集することができる。
【００４５】
＜第２の動作；分析データＤ２の生成＞
図４のステップＳ１１において、データベース処理部５０は、データセンタ１４のライフログＤＢ７１を参照し、未解析であるライフログＤ１（任意のレコード数）を読み出す。この解析状態は、例えば、ライフログＤ１のタグ情報（例えば、解析状態を示すフラグ）を参照することで判別される。
【００４６】
ステップＳ１２において、ライフログ特定部６０は、ステップＳ１１で読み出されたライフログＤ１の内容を解析し、分析対象としての価値が高いライフログ（以下、注目ログ）であるか否かを特定する。以下、この特定方法の具体例について、図６及び図７を参照しながら説明する。
【００４７】
図６は、ライフログＤ１の特定する第１の方法を模式的に示す図である。グラフの横軸は生体情報の取得時刻（以下、単に「時間ｔ」）を示し、グラフの縦軸は感情の状態値Ｅ（単位：任意）を示す。この状態値Ｅは、感情の高ぶりの程度を示すパラメータである。Ｅの値が大きい場合には感情が高ぶった状態を示す一方、Ｅの値が小さい場合には平常状態を示す。
【００４８】
ここで、ライフログ特定部６０は、状態値Ｅの時間変化と、予め設定された閾値Ｅｔｈの大小関係を比較する。その結果、状態値Ｅ（推定値）は、ハッチングを付した領域（つまり、Ｔ１≦ｔ≦Ｔ２の時間範囲）において、Ｅ≧Ｅｔｈの関係を満たすとする。この場合、ライフログ特定部６０は、「取得時刻」の値（ｔ）がＴ１≦ｔ≦Ｔ２の範囲にあるライフログＤ１を特定する。
【００４９】
このように、ライフログ特定部６０は、感情情報の変化が閾値以上であるライフログＤ１を注目ログとして特定してもよい。これにより、感情状態の変化を通じてユーザＵの無意識的な気付きを検出可能となり、大量のライフログＤ１の中から分析対象としての価値が高い注目ログを適切に抽出することができる。
【００５０】
図７は、ライフログＤ１を特定する第２の方法を模式的に示す図である。グラフの横軸は［０，１］の範囲に正規化された時間（以下、単に「正規化時間ｔ」）を示し、グラフの縦軸は行動量（単位：任意）を示す。行動量の値が大きい場合にはユーザＵが大きい行動をとる一方、行動量の値が小さい場合にはユーザＵが小さい行動をとる。
【００５１】
ここで、ライフログ特定部６０は、行動情報の時間変化が統計的許容範囲に収まっているか否かを判定する。その結果、行動量（測定値）は、破線で囲む時間範囲において、統計的許容範囲を逸脱しているとする。この場合、ライフログ特定部６０は、全区間［０，１］の範囲にあるライフログＤ１を特定する。
【００５２】
なお、統計的許容範囲は、互いに一致又は類似するイベントに紐付けされる過去のライフログＤ１を母集団として、行動情報の統計的な乖離度が閾値以下の範囲に相当する。より詳細には、統計的許容範囲は、ライフログＤ１の平均関数に対して正方向及び負方向に等しいマージン量を加えて形成される。
【００５３】
このように、ライフログ特定部６０は、ライフログＤＢ７１により過去に記録されたライフログＤ１の中から、ライフログＤ１におけるパラメータ又は該パラメータを用いて定量化又は定性化される指標が特異的であるライフログＤ１を注目ログとして特定してもよい。これにより、過去の履歴から見出された特異的なパラメータ又は指標を通じてユーザＵの無意識的な気付きを検出可能となり、大量のライフログＤ１の中から分析対象としての価値が高い注目ログを適切に抽出することができる。
【００５４】
ステップＳ１３において、ライフログ特定部６０は、ステップＳ２で解析されたライフログＤ１が注目ログに該当するか否かを判定する。具体的には、解析対象の中に注目ログが存在しないと判定された場合（ステップＳ１３：ＮＯ）、このフローチャートをそのまま終了する。一方、解析対象の中に注目ログが存在すると判定された場合（ステップＳ１３：ＹＥＳ）、次のステップＳ１４に進む。
【００５５】
ステップＳ１４において、ライフログ特定部６０は、ステップＳ１３で特定された注目ログを所定の規則に従って分類し、「感情」「イベント」「行動」に関する分類項目を付与する。
【００５６】
ステップＳ１５において、データセンタ１４（より詳しくは、個性分析情報ＤＢ７２）は、ステップＳ１３で特定された注目ログ、ステップＳ１４で付与された分類項目を含む分析データＤ２として記録する。この記録に先立ち、データベース処理部５０は、注目ログと分類項目を対応付ける処理（つまり、データの結合処理）を行う。
【００５７】
図５Ｂは、分析データＤ２のデータ構造を例示する図である。本図は、個性分析情報ＤＢ７２の構成単位であるレコードに相当する。分析データＤ２は、分析対象ＩＤ、ユーザＩＤ、取得時区間、分類項目（感情／イベント／行動）、及び収集データを含んで構成される。ここで、分析対象ＩＤは、個性分析情報ＤＢ７２で一元的に管理される、分析データＤ２に固有の識別子である。
【００５８】
その後、送受信制御部５２は、分析データＤ２を含む記録用データを、データセンタ１４に向けて送信する。これにより、個性分析情報ＤＢ７２は、ユーザＵの個性を特徴付ける分析データＤ２を記録する。
【００５９】
このようにして、ライフログ活用システム１０は、第２の動作（分析データＤ２の生成）を終了する。ライフログ活用システム１０は、例えば、個性分析支援サーバ１２の稼働率が低い時間帯に、図４のフローチャートを反復して実行することで、大量のライフログＤ１から分析データＤ２を生成することができる。
【００６０】
＜第３の動作；分析コンテンツＤ４の出力（第１例）＞
ところで、ユーザＵは、特定のイベントを体験した後に、自らとった行動を客観的に振り返りたい場合がある。この場合、ライフログ活用システム１０は、ユーザＵに対して分析コンテンツＤ４を提供することができる。
【００６１】
図８のステップＳ２１において、個性分析支援サーバ１２は、外部装置（例えば、ウェアラブルコンピュータ１６）からの所定の指示操作（つまり、ユーザＵの要求又は承認）を受け付けたか否かを判定する。指示操作を受け付けるためのインターフェース（ＨＭＩ；Human Machine Interface）は、一覧表示されたコンテンツリストの中から選択する形態を含む、様々な形態を採用してもよい。
【００６２】
未だ指示操作を受け付けていない場合（ステップＳ２１：ＮＯ）、この操作を受け付けるまでの間、ステップＳ２１に留まる。一方、指示操作を受け付けた場合（ステップＳ２１：ＹＥＳ）、次のステップＳ２２に進む。
【００６３】
ステップＳ２２において、データベース処理部５０は、ステップＳ２１での指示（コンテンツの選択）に応じて個性分析情報ＤＢ７２の検索処理を行い、検索条件に合致する分析データＤ２を読み出す。検索条件は、例えば、イベントの分類項目が一致又は類似することが挙げられる。
【００６４】
ステップＳ２３において、分析情報編集部６２は、ステップＳ２２で読み出した分析データＤ２に対して必要に応じて編集処理を行う。この編集処理として、例えば、［１］動画又は静止画にアノテーションを付与する注釈処理、［２］時系列データをグラフ化するグラフ作成処理、［３］動画の再生時間を短縮する間引き処理・トリム処理、が挙げられる。
【００６５】
以下、分析データＤ２及び分析コンテンツＤ４を纏めて「個性分析情報」という場合がある。なお、編集された分析コンテンツＤ４を個性分析情報ＤＢ７２に記録させてもよい。
【００６６】
ステップＳ２４において、分析情報出力部３０は、ステップＳ２２又はステップＳ２３で得られた個性分析情報をユーザＵに対して出力する。この出力に先立ち、送受信制御部５２は、個性分析情報をウェアラブルコンピュータ１６に向けて送信する。ウェアラブルコンピュータ１６は、搭載される表示機能を用いて、個性分析情報（ここでは、分析コンテンツＤ４）を可視的に表示する。
【００６７】
図９に示すように、ウェアラブルコンピュータ１６の表示領域８０内には、ユーザＵの目線から行動を映し出す仮想世界８２が生成されている。この仮想世界８２は、ユーザＵが対面して会話を行う状況を示す再現動画８４と、この再現動画８４の右下隅部に重ねて配置されたグラフ８６とからなる。グラフ８６は、ユーザＵの状態（例えば、感情の状態値Ｅ、心拍数）の時間変化を示す。
【００６８】
このように、分析情報出力部３０は、少なくとも注目ログを用いて、ユーザＵの行動を仮想的に再現させる仮想世界８２を生成可能に構成されてもよい。これにより、仮想世界８２を通じてユーザＵ自身の体験を再現可能となり、自らとった行動を客観的な立場から振り返ることができる。
【００６９】
例えば、恋人とのデートの場合、食事、ドライブ、映画を含む様々なイベントのうち、どのシーンで最も幸せを感じて、自分はどう行動したのか、等を客観的に把握することができる。同様に、喧嘩をした動機、仲直りの動機、又はそのときの感情を知ることもできる。
【００７０】
また、一人散策で余暇を過ごす場合、自分が何の対象に興味をもったか、どのような手段を用いて興味対象に出会うことができたか、興味対象に接してどのような行動をとったか、等を客観的に把握することができる。また、興味対象が商品である場合、どのような感情の変化を伴ってその商品を購入したのか、或いは購入を我慢したのかも知ることができる。
【００７１】
前者（デート）の場合、大事な人とのコミュニケーションを思い出として残す他、そのコミュニケーションを振り返ることで、人付き合いにおける自身の特徴又は特性を知るきっかけになる。後者（一人散策）の場合、思いがけない新しい出会いを思い出として残す他、その出会いを振り返ることで、潜在的な自身の欲求等、新しい自分を発見するきっかけになる。
【００７２】
＜第４の動作；分析コンテンツＤ４の出力（第２例）＞
ところで、ユーザＵは、自身の特性（例えば、性格・ライフスタイル）に合ったイベント又は行動を発掘してみたい場合がある。この場合、ライフログ活用システム１０は、ユーザＵに対して分析コンテンツＤ４を提供することができる。
【００７３】
図１０のステップＳ３１において、個性分析支援サーバ１２は、所定のタイミングが到来したか否かを判定する。所定のタイミングとは、定期的なタイミング（例えば、１か月毎）であってもよいし、不定期的なタイミング（例えば、ユーザＵによるＨＭＩの指示操作を受け付けた時点）であってもよい。
【００７４】
所定のタイミングが未だ到来していない場合（ステップＳ３１：ＮＯ）、到来するまでの間、ステップＳ３１に留まる。一方、所定のタイミングが到来した場合（ステップＳ３１：ＹＥＳ）、次のステップＳ３２に進む。
【００７５】
ステップＳ３２において、特性推定部６４は、過去に蓄積されたユーザＵの分析データＤ２に基づいてユーザ特性を推定する。推定に先立ち、特性推定部６４は、データセンタ１４のユーザ特性ＤＢ７３からユーザ特性データＤ３を取得する。
【００７６】
図１１は、ユーザ特性データＤ３のデータ構造を例示する図である。本図は、３種類の分類項目（感情、イベント及び行動）の組み合わせに対するユーザ特性の関係を示すテーブルデータに相当する。例えば、感情が「喜び」、イベントが「人との出会い」、行動が「話しかけた」である場合、「アクティブ」というユーザ特性が得られる。ユーザ特性の内容には、アクティブの他、例えば、堅実、感情的、短気、素直、節約が含まれる。
【００７７】
特性推定部６４は、取得したユーザ特性データＤ３を参照することで、分析データＤ２に含まれる分類項目の組み合わせに応じたユーザ特性を推定する。例えば、複数の分析データＤ２が存在する場合、最頻値（多数決）の採用、平均処理を含む統計的手法を用いて、最も相応しいユーザ特性が求められる。
【００７８】
このように、特性推定部６４は、複数の注目ログに含まれるイベント情報又は行動情報の共通性を抽出することで、ユーザＵの特性を推定してもよい。これにより、無意識的であったユーザ特性を表出化することができる。
【００７９】
ステップＳ３３において、関連情報取得部６６は、ステップＳ３２で推定されたユーザ特性との関連性が高い行動情報又はイベント情報（以下、関連情報という）を取得する。取得に先立ち、データベース処理部５０は、個性分析情報ＤＢ７２の検索処理を行い、ユーザ特性が共通する別ユーザ（他の対象者）の分析データＤ２のうち、イベント及び行動の分類項目が一致又は類似するデータを読み出す。
【００８０】
その後、関連情報取得部６６は、データベース処理部５０により読み出された分析データＤ２の一部（例えば、収集データ）を上記した関連情報として取得する。なお、関連情報は、ライフログＤ１に由来する情報（分析データＤ２）に限られず、外部ネットワークから別途入手した情報であってもよい。
【００８１】
ステップＳ３４において、分析情報編集部６２は、ステップＳ３３で取得された分析データＤ２（関連情報）に対して必要に応じて編集処理を行う。この編集処理として、ステップＳ２３の場合と同様に、注釈処理、グラフ作成処理、間引き処理・トリム処理が行われる。
【００８２】
ステップＳ３５において、分析情報出力部３０は、ステップＳ３３又はステップＳ３４で得られた個性分析情報をユーザＵに対して出力する。この出力に先立ち、送受信制御部５２は、個性分析情報をウェアラブルコンピュータ１６に向けて送信する。ウェアラブルコンピュータ１６は、搭載される表示機能を用いて、分析コンテンツＤ４を可視的に表示する。
【００８３】
このように、分析情報出力部３０は、関連情報取得部６６により取得された前記関連情報のうち、ユーザＵが未経験の行動又はイベントに関する情報を抽出して所定のタイミングで出力してもよい。これにより、関連情報を通じて行動又はイベントを疑似的に体験可能となり、ユーザＵ自身の新たな気付きに繋げることができる。
【００８４】
［ライフログ活用システム１０による効果］
以上のように、ライフログ活用システム１０は、［１］ユーザＵ（対象者）の周囲で起きるイベント又はユーザＵが関与するイベントに関するイベント情報を取得するイベント情報取得部５６と、［２］ユーザＵの感情状態を示す感情情報を取得する感情情報取得部５８と、［３］ユーザＵの行動を示す行動情報を取得する行動情報取得部２６と、［４］同時期又は所定時間内にそれぞれ取得された、イベント情報と感情情報と行動情報とを紐付けし、ユーザＵのライフログＤ１として記録するライフログＤＢ７１（ライフログ記録部）と、［５］記録されたライフログＤ１又は該ライフログＤ１から生成した情報（分析データＤ２、分析コンテンツＤ４）を、個性分析情報として出力する分析情報出力部３０と、を備える。
【００８５】
また、このライフログ活用方法及びプログラムによれば、［１］イベント情報を取得するイベント情報取得ステップ（Ｓ２）と、［２］感情情報を取得する感情情報取得ステップ（Ｓ３）と、［３］行動情報を取得する行動情報取得ステップ（Ｓ１ａ）と、［４］ライフログＤ１を記録する記録ステップ（Ｓ４）と、［５］ライフログＤ１又は該ライフログＤ１から生成した情報（分析データＤ２、分析コンテンツＤ４）を出力する出力ステップ（Ｓ２４、Ｓ３５）と、を備える。
【００８６】
このように、ライフログＤ１の記録の際にイベント情報と感情情報と行動情報とを紐付けし、このライフログＤ１又は該ライフログＤ１から生成した情報を出力するので、心理行動学的な観点から、ユーザＵに対して個性に関わる有用な情報を提示することができる。
【００８７】
特に、このライフログ活用システム１０は、［６］ユーザＵの生体活動を示す生体情報を取得する生体情報取得部２８をさらに備え、［７］感情情報取得部５８は、生体情報取得部２８により取得された生体情報に基づいて感情情報を取得してもよい。
【００８８】
［補足］
なお、この発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の主旨を逸脱しない範囲で自由に変更できることは勿論である。或いは、技術的に矛盾が生じない範囲で各々の構成を任意に組み合わせてもよい。
【符号の説明】
【００８９】
１０…ライフログ活用システム              １２…個性分析支援サーバ
１４…データセンタ                        １６…ウェアラブルコンピュータ
２６…行動情報取得部                      ２８…生体情報取得部
３０…分析情報出力部                      ５０…データベース処理部
５２…送受信制御部                        ５４…情報処理部
５６…イベント情報取得部                  ５８…感情情報取得部
６０…ライフログ特定部                    ６２…分析情報編集部
６４…特性推定部                          ６６…関連情報取得部
７１…ライフログＤＢ（ライフログ記録部）  ７２…個性分析情報ＤＢ
７３…ユーザ特性ＤＢ                      ８０…表示領域
８２…仮想世界                            ８４…再現動画
８６…グラフ                              Ｄ１…ライフログ
Ｄ２…分析データ（個性分析情報）          Ｄ３…ユーザ特性データ
Ｄ４…分析コンテンツ（個性分析情報）      Ｕ…ユーザ（対象者）
【図１】
2019016267.tif 000003
【図２】
2019016267.tif 000004
【図３】
2019016267.tif 000005
【図４】
2019016267.tif 000006
【図５】
2019016267.tif 000007
【図６】
2019016267.tif 000008
【図７】
2019016267.tif 000009
【図８】
2019016267.tif 000010
【図９】
2019016267.tif 000011
【図１０】
2019016267.tif 000012
【図１１】
2019016267.tif 000013