(57)【要約】【課題】推定対象の人物が使用する部材に設置されたセンサが出力する、推定対象の人物の心的状態によって変化する物理量を状態データとして取得する心的状態推定装置で、対象となる人間に作業等の中断を強いず、物理量を取得するに際して負担をかけずに心的状態をより正確に推定すること。【解決手段】状態データから予め設定された時間単位での特徴量を算出する特徴量算出部１１と、特徴量算出部１１で算出した特徴量を保持する特徴量保持部１２と、心的状態推定部１３で保持する基準となる特徴量と特徴量算出部１１で算出する現在の特徴量とを比較し、過去時点からの心的状態の変化を推定する心的状態推定部１３とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
推定対象の人物が使用する部材に設置されたセンサが出力する、上記推定対象の人物の心的状態によって変化する物理量を状態データとして取得する心的状態推定装置であって、
上記状態データから予め設定された時間単位での特徴量を算出する特徴量算出手段と、
上記特徴量算出手段で算出した特徴量を保持する特徴量保持手段と、
上記特徴量保持手段で保持する基準となる特徴量と上記特徴量算出手段で算出する現在の特徴量とを比較し、過去時点からの心的状態の変化を推定する心的状態推定手段と
を備えたことを特徴とする心的状態推定装置。
【請求項２】
上記センサは、上記部材にかかる複数の軸方向の加速度を検出する加速度センサであり、
上記特徴量算出手段は、取得した加速度データから予め設定された時間単位での各軸の加速度の特徴量を算出し、
上記心的状態推定手段は、基準となる加速度の特徴量と現在の加速度の特徴量の変化から心的状態の変化を推定する
ことを特徴とする請求項１記載の心的状態推定装置。
【請求項３】
上記センサは、上記部材にかかる互いに直交する３軸方向の加速度を検出する加速度センサであり、
上記特徴量算出手段は、取得した３軸方向の加速度データから予め設定された時間単位での３軸の加速度の総変位量を特徴量として算出し、
上記心的状態推定手段は、基準となる総変位量の特徴量と現在の総変位量の特徴量の変化から緊張覚醒の度合いを推定する
ことを特徴とする請求項２記載の心的状態推定装置。
【請求項４】
上記センサは、上記部材を使用する人物の温度を検出する温度センサであり、
上記特徴量算出手段は、対象部材の温度の平均値を特徴量とし、
上記心的状態推定手段は、温度の平均値を基に、物体上にいるユーザの心的状態を推定する
ことを特徴とする心的状態推定装置。
【請求項５】
上記センサは、上記部材にかかる互いに直交する３軸方向の加速度を検出する加速度センサであり、
上記特徴量算出手段は、取得した３軸方向の各加速度データから予め設定された時間単位での各軸のパワースペクトルを特徴量として算出し、
上記心的状態推定手段は、特定の周波数領域のパワースペクトルに対する時間単位毎の変化から心的状態を推定する
ことを特徴とする請求項１記載の心的状態推定装置。
【請求項６】
上記特徴量算出手段は、複数の推定対象の人物が個別に使用する部材に設置された複数のセンサから複数の状態データを取得後、各状態データに対して予め設定された時間単位での特徴量を算出し、
上記特徴量保持手段は、上記特徴量算出手段で算出した特徴量を上記センサの識別情報と対応付けて保持し、
上記心的状態推定手段は、上記特徴量保持手段で保持する基準となる特徴量と上記特徴量算出手段で算出する現在の特徴量とを比較し、複数の人物の過去時点からの心的状態の変化を推定する
ことを特徴とする請求項１記載の心的状態推定装置。
【請求項７】
請求項１乃至６いずれか記載の心的状態推定装置の機能をコンピュータで実現することを特徴とする心的状態推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、人間のストレスや不快感、興奮等の心的状態を推定するための心的状態推定装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、人間の心的状態を推定するために、心電図センサやＧＳＲ（発汗量）センサを対象とする人間に装着してもらい、センサが計測した数値を処理することで心的状態を推定する方法（例えば、非特許文献１）や、ＶＡＳ（Ｖｉｓｕａｌ  Ａｎａｌｏｇ  Ｓｃａｌｅ）等のアンケートによる主観評価によって推定する方法（例えば、非特許文献２）、対象とする人間の唾液や血液を採取し、例えばアミラーゼなどの特定の成分の量を計測し、その計測値から心的状態を推定する方法（例えば、非特許文献２）などが提案されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】松村ら，心拍の呼吸性変動を用いた機械操作時の一過性ストレスのオンライン推定法，日本機械学会論文集（Ｃ編）７０巻６８９号（２００４−１），ｐｐ．２００−２０６，２００４．
【非特許文献２】松本ら，日本語版ＵＷＩＳＴ気分チェックリスト（ＪＵＭＡＣＬ）の緊張覚醒，エネルギー覚醒に及ぼすスポーツの効果，九州大学心理学研究  第9巻，ｐｐ．１−７，２００８．
【非特許文献３】山口  昌樹，ストレスと生活２，唾液マーカーでストレスを測る，日本薬理学雑誌  １２９（２），ｐｐ．８０−８４，２００７．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述したセンサを対象とする人間に装着する場合、当該センサの重量や形状の大きさによって身体の動きを拘束し、あるいはセンサの装着自体が不快感に繋がる可能性があり、正確な推定が阻害される虞がある。
【０００５】
また例えば職務中や映画鑑賞中など、時間的に連続した集中を要する状況、あるいは作業中断が難しい状況では、その状況中に主観評価や唾液等のサンプル収集を行なうと、対象となる人物に当該行為、作業の中断を強制することとなり、注意力や作業能率の低下、さらには余計な不快感を喚起してしまうなど、やはり正確な推定ができなくなる可能性が高い。
【０００６】
この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、対象となる人間に作業等の中断を強いることなく、また当該人間からの物理量を取得するに際して当該人間に負担をかけることなしに、当該人間の心的状態をより正確に推定することが可能な心的状態推定装置及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するためにこの発明の第１の観点は、以下のような構成要素を備えている。すなわち、推定対象の人物が使用する部材に設置されたセンサが出力する、上記推定対象の人物の心的状態によって変化する物理量を状態データとして取得する心的状態推定装置であって、上記状態データから予め設定された時間単位での特徴量を算出する特徴量算出手段と、上記特徴量算出手段で算出した特徴量を保持する特徴量保持手段と、上記特徴量保持手段で保持する基準となる特徴量と上記特徴量算出手段で算出する現在の特徴量とを比較し、過去時点からの心的状態の変化を推定する心的状態推定手段とを備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
すなわちこの発明によれば、対象となる人間に作業等の中断を強いることなく、また当該人間からの物理量を取得するに際して当該人間に負担をかけることなしに、当該人間の心的状態をより正確に推定することが可能な心的状態推定装置及びプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】この発明の一実施形態に係る基本概念の構成を示すブロック図。
【図２】同実施形態に係る特徴量算出の処理内容を示すフローチャート。
【図３】同実施形態に係る心的状態推定の処理内容を示すフローチャート。
【図４】同実施形態に係る第１の実施例のシステムの概念構成を示すブロック図。
【図５】同実施形態に係る第１の実施例での動作処理内容を示すフローチャート。
【図６】同実施形態に係る第２の実施例のシステムの概念構成を示すブロック図。
【図７】同実施形態に係る第２の実施例での動作処理内容を示すフローチャート。
【図８】同実施形態に係る第３の実施例のシステムの概念構成を示すブロック図。
【図９】同実施形態に係る第３の実施例での動作処理内容を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照してこの発明の一実施形態を説明する。  
図１は、この発明の基本概念の構成を示すブロック図である。同図で、１０が推定対象となる人物（以下「ユーザ」と称する）の心的状態を推定する推定エンジンである。  
ユーザが使用する部材、例えばユーザが座っている椅子などの物体の状態をセンシングするセンサ（不図示）からの出力を、推定エンジン１０の特徴量算出部１１が状態データとして取得する。この特徴量算出部１１は、ユーザが継続して使用する物体の状態データを取得後、それらのデータに対して予め設定されていた時間単位で特徴量を算出し、算出結果を特徴量保持部１２、及び心的状態推定部１３に出力する。
【００１１】
特徴量算出部１１が取得する状態データの例としては、３軸加速度センサ、ジャイロセンサ、圧力センサ、温度センサ等の出力が挙げられ、それらから算出する特徴量の例としては、標準偏差、範囲、変位量等が挙げられる。
【００１２】
上記特徴量保持部１２は、特徴量算出部１１で算出した特徴量を保持すると共に、心的状態推定部１３からの要求に応じて、保持した特徴量を読出す。
【００１３】
心的状態推定部１３は、特徴量算出部１１から特徴量算出ステップより特徴量を受信し、特徴量保持部１２に過去の同特徴量が保持されている場合はそれを読出して比較し、その変化量から、過去時点から現時点に至る心的状態の変化を推定して出力すると同時に、特徴量を特徴量保持部１２に保持させる。また、比較対象となる過去の特徴量が特徴量保持部１２に保持されていない場合、比較は行なわずに、特徴量算出部１１から受信した特徴量をそのまま特徴量保持部１２に保持させる。
【００１４】
なお上記推定エンジン１０は、より具体的にはノイマン型コンピュータで構成され、動作全体の制御を司るＣＰＵと、そのワークメモリとなるメインメモリ、及びオペレーティングシステムやアプリケーションプログラム、固定データ等を記憶する不揮発性のプログラムメモリ等と、その他各種入出力回路から構成されるものであり、上記図１は上述した如くコンピュータで実現される機能の基本概念を構成化して示したものである。
【００１５】
次に上記推定エンジン１０での動作について説明する。  
図２は、上記特徴量算出部１１での処理内容を示すフローチャートである。
【００１６】
まず特徴量算出部１１では、心的状態の推定対象となるユーザが使用している物体に設置されたセンサから、所定の受信タイミングとなった時点で（ステップＳ１０１のＹＥＳ）、その出力である状態データを取得し、取得した状態データを含めて予め設定された時間長の状態データから特徴量を算出する（ステップＳ１０２）。
【００１７】
ここで例えば取得する状態データが３軸加速度センサの出力であれば、特徴量算出部１１は例えば１０分毎の加速度の平均値等を特徴量として算出し、算出した特徴量を心的状態推定部１３に送信した上で（ステップＳ１０３）、次の状態データの受信タイミングを待機するべく、上記ステップＳ１０１からの処理に戻る。
【００１８】
図３は、上記心的状態推定部１３での処理内容を示すフローチャートである。  
心的状態推定部１３では、特徴量算出部１１からの特徴量の受信を待機しており（ステップＳ２０１）、受信したと判断した時点で（ステップＳ２０１のＹＥＳ）、受信した特徴量に基づいて特徴量保持部１２を検索し、当該特徴量と同種、且つ同じ時間長で過去に算出された特徴量が存在するか否かを判断する（ステップＳ２０２，Ｓ２０３）。
【００１９】
ここで、受信した特徴量と同種、且つ同じ時間長で過去に算出された特徴量が特徴量保持部１２に存在していたと判断した場合（ステップＳ２０３のＹＥＳ）、心的状態推定部１３では、特徴量保持部１２に保存していたその過去の特徴量を読出し、特徴量の種類毎に、過去の特徴量と現在の特徴量の変化量を算出する（ステップＳ２０４）。
【００２０】
次に心的状態推定部１３では、算出した変化量に基づいて、過去の時点から現在の時点に至る心的状態の変化を推定して、次段の図示しない表示等の出力手段へ出力する（ステップＳ２０５）。併せて心的状態推定部１３は、特徴量算出部１１から受信した現在の特徴量を特徴量保持部１２に保持させ（ステップＳ２０６）、以上で一連の処理を一旦終了し、次の特徴量を特徴量算出部１１から受信するべく、上記ステップＳ２０１からの処理に戻る。
【００２１】
また上記ステップＳ２０３において受信した特徴量と同種、且つ同じ時間長で過去に算出された特徴量が特徴量保持部１２には存在していなかったと判断した場合（ステップＳ２０３のＮＯ）、心的状態推定部１３では上記ステップＳ２０４，Ｓ２０５の処理は実行せずに、そのまま特徴量算出部１１から受信した現在の特徴量を特徴量保持部１２に保持させ（ステップＳ２０６）、以上で一連の処理を一旦終了し、次の特徴量を特徴量算出部１１から受信するべく、上記ステップＳ２０１からの処理に戻る。
【００２２】
［第１の実施例］  
以下、具体的な実施例としていくつかを列挙し、図面を用いて説明する。  
第１の実施例では、オフィスで働くユーザのストレスを推定するシステムの実施例について説明する。  
図４は、そのシステムの概念構成を示すもので、当該システムは推定対象となるユーザが座る椅子２１、サーバ装置２２、及びパーソナルコンピュータ（以下「ＰＣ」と称する）２３から構成される。
【００２３】
椅子２１は、通信部２１ａ、着席判断部２１ｂ、データキャッシュ２１ｃ、座面圧力センサ２１ｄ、及び加速度センサ２１ｅを備える。
椅子２１はユーザの着座面内に上記座面圧力センサ２１ｄ及び加速度センサ２１ｅを配設しており、座面圧力センサ２１ｄの出力する圧力値と、加速度センサ２１ｅの出力する３軸加速度値とが着席判断部２１ｂに送られる。
【００２４】
着席判断部２１ｂは、適宜座面圧力センサ２１ｄ、加速度センサ２１ｅの出力をデータキャッシュ２１ｃに保持しながら、ユーザの着席状態を判断し、その判断結果を上記センサの出力と共に通信部２１ａへ出力する。
【００２５】
通信部２１ａは、例えばＩＥＥＥ８０２．１５．１で規定される近距離無線通信規格であるＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）に準じてサーバ装置２２側と予めペアリング設定がなされており、着席判断部２１ｂから送られてきたデータをサーバ装置２２へ送信する。
【００２６】
サーバ装置２２は、通信部２２ａと上記推定エンジン１０とを備え、通信部２２ａで受信した椅子２１側からのデータに基づいて、椅子２１に着席しているユーザの心的状態を推定する。その推定結果を、上記通信部２２ａによりＰＣ２３へ送信する。
【００２７】
ＰＣ２３は、通信部２３ａと推定結果提示部２３ｂとを備え、サーバ装置２２で得た推定結果を出力する出力装置として機能する。より具体的なハードウェア回路としては、例えば推定結果提示部２３ｂはディスプレイとその駆動部で構成され、通信部２３ａで受信した推定結果の画像を表示する。
【００２８】
次に図５により、主としてサーバ装置２２の推定エンジン１０を中心とした動作内容について説明する。なお動作の開始前に、本システムの管理者は、予め心的状態推定部１３に対して、推定基準と結果との組合せを設定しておく。本実施例では、「３軸加速度のうち総変位量減少率の最小値が０．７５以下、且つ０．５を超える：緊張覚醒中」、「３軸加速度のうち総変位量減少率の最小値が０．５以下：緊張覚醒高」が予め設定されているものとする。
【００２９】
動作当初、椅子２１では着席判断部２１ｂが座面圧力センサ２１ｄから座面圧力値を、加速度センサ２１ｅから３軸加速度値を取得する（ステップＳ３０１）。取得した座面圧力値が０（ゼロ）を超えているか否かにより、椅子２１へのユーザの着席があったか否かを判断し（ステップＳ３０２）、０であれば（ステップＳ３０２のＮＯ）、上記ステップＳ３０１からの処理に戻って、ユーザが着席するのを待機する。
【００３０】
上記ステップＳ３０２で座面圧力センサ２１ｄから取得した座面圧力値が０を超え、ユーザが着席したと判断した場合（ステップＳ３０２のＹＥＳ）、着席判断部２１ｂは加速度センサ２１ｅから得た３軸加速度値をデータキャッシュ２１ｃに保持させた後（ステップＳ３０３）、データキャッシュ２１ｃの保持データを取得し、最新データと最古データのタイムスタンプ差と、保持データ数を算出する（ステップＳ３０４）。
【００３１】
着席判断部２１ｂは、算出したタイムスタンプ差が５分を超え、且つ保持データ数が２５６０データ以上であるか否かにより、ユーザのストレスを推定する状況になったか否かを判断する（ステップＳ３０５）。
【００３２】
ここで算出したタイムスタンプ差が５分を超えていないか、あるいは超えていても保持データ数が２５６０データ未満であった場合（ステップＳ３０５のＮＯ）、着席判断部２１ｂではまだユーザのストレスを推定する状況になっていないものとして、上記ステップＳ３０１からの処理に戻る。
【００３３】
一方で、上記ステップＳ３０５で算出したタイムスタンプ差が５分を超え、且つ保持データ数が２５６０データ以上であると判断した場合（ステップＳ３０５のＹＥＳ）、ユーザのストレスを推定する状況になったとして、着席判断部２１ｂはデータキャッシュ２１ｃ内の３軸加速度値を、通信部２１ａによりサーバ装置２２側へ送信した後（ステップＳ３０６）、データキャッシュ２１ｃのデータを削除する（ステップＳ３０７）。
【００３４】
椅子２１から一定量以上の時系列に沿った３軸加速度値のデータを通信部２２ａを介して受信した推定エンジン１０の特徴量算出部１１は、３軸の総変位量をそれぞれ算出して特徴量保持部１２及び心的状態推定部１３に出力する（ステップＳ３０８）。
【００３５】
これを受けた心的状態推定部１３は、特徴量保持部１２を検索し、基準となる過去の総変位量が保持されているか否かを判断する（ステップＳ３０９，Ｓ３１０）。
【００３６】
基準となる過去の総変位量が特徴量保持部１２に保持されていないと判断した場合（ステップＳ３１０のＮＯ）、心的状態推定部１３は上記算出値と特徴量名をあらためて特徴量保持部１２に追加保存させた上で（ステップＳ３１１）、上記ステップＳ３０１からの処理に戻り、あらたに上記椅子２１からのデータ受信を待機する。
【００３７】
上記ステップＳ３１０で基準となる過去の総変位量が特徴量保持部１２に保持されていると判断した場合（ステップＳ３１０のＹＥＳ）、心的状態推定部１３は３軸に対してそれぞれ、過去の総変位量に対する受信した総変位量の比率を算出する（ステップＳ３１２）。
【００３８】
次に心的状態推定部１３は、算出した３軸の比率のうち、最小となった値の大きさから推定結果を得る。すなわち、まず３軸の総変化量の比率の最小値が０．７５以下であるか否かを判断し（ステップＳ３１３）、０．７５以下であると判断すると（ステップＳ３１３のＹＥＳ）、さらに同最小値が０．５以下であるか否かを判断する（ステップＳ３１４）。
【００３９】
上記ステップＳ３１３で３軸の総変化量の比率の最小値が０．７５より大きいと判断した場合（ステップＳ３１３のＮＯ）、特に緊張覚醒は特に高くなっていないとして上記ステップＳ３０１からの処理に戻る。
【００４０】
また上記ステップＳ３１３で３軸の総変化量の比率の最小値が０．７５以下であると判断した後（ステップＳ３１３のＹＥＳ）、上記ステップ３１４で同最小値が０．５よりは大きいと判断した場合（ステップＳ３１４のＮＯ）、心的状態推定部１３は椅子２１に着席しているユーザの緊張覚醒がある程度上昇したとして、通信部２２ａを通じ、ＰＣ２３に対して「緊張覚醒中」の情報を送信する（ステップＳ３１６）。
【００４１】
ＰＣ２３では、通信部２３ａで受信した「緊張覚醒中」の情報に基づいて、推定結果の画像をディスプレイで表示し（ステップＳ３１７）、以上で一連の処理を終了する。
【００４２】
また上記ステップＳ３１４で３軸の総変化量の比率の最小値が０．５以下であると判断した場合（ステップＳ３１４のＹＥＳ）、心的状態推定部１３は椅子２１に着席しているユーザの緊張覚醒が大きく上昇したとして、通信部２２ａを通じ、ＰＣ２３に対して「緊張覚醒高」の情報を送信する（ステップＳ３１５）。  
ＰＣ２３では、通信部２３ａで受信した「緊張覚醒高」の情報に基づいて、推定結果の画像をディスプレイで表示し（ステップＳ３１７）、以上で一連の処理を終了する。
【００４３】
なおこの実施例ではステップＳ３１７で動作が終了しているが、再度ステップＳ３０１に戻り、常時緊張覚醒状態の推定を継続してもよい。  
また、基準となる特徴量は、ステップＳ３１１で定義したが、予め本システムの管理者が基準となる特徴量を特徴量保持部１２に設定しておいてもよい。この場合、ステップＳ３１０での判断処理とステップＳ３１１での特徴量保持部１２への保持の処理とは不要となる。
【００４４】
［第２の実施例］  
第２の実施例では、ホームシアターでユーザが座っているソファの状態から、ユーザの集中度を推定し、当該ユーザが所持するスマートフォンの動作を制御するシステムの実施例について説明する。
【００４５】
図６は、そのシステムの概念構成を示すもので、当該システムは推定対象となるユーザが座るソファ３１、及びユーザが所有するスマートフォン３２から構成される。
スマートフォン３２は、通信部３１ａ、着席判断部３１ｂ、データキャッシュ３１ｃ、座面圧力センサ３１ｄ、及び座面温度センサ３１ｅを備える。
【００４６】
ソファ３１は、ユーザの着座面内に上記座面圧力センサ３１ｄ及び座面温度センサ３１ｅを配設しており、座面圧力センサ３１ｄの出力する圧力値と、座面温度センサ３１ｅの出力する温度値とが着席判断部３１ｂに送られる。
【００４７】
着席判断部３１ｂは、適宜座面圧力センサ３１ｄ、座面温度センサ３１ｅの出力をデータキャッシュ３１ｃに保持しながら、ユーザの着席状態を判断し、その判断結果を上記センサの出力と共に通信部３１ａへ出力する。
【００４８】
通信部３１ａは、例えばＩＥＥＥ８０２．１５．１で規定される近距離無線通信規格であるＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）に準じてスマートフォン３２側と予めペアリング設定がなされており、着席判断部３１ｂから送られてきたデータをスマートフォン３２へ送信する。
【００４９】
スマートフォン３２は、通信部３２ａ、上記推定エンジン１０、及び動作変更部３２ｂとを備える。推定エンジン１０は、通信部３２ａにより受信したソファ３１側からのデータに基づいて、ソファ３１に座っているユーザの心的状態を推定する。その推定結果に基づき、動作変更部３２ｂにより、スマートフォン３２の動作を予め設定しておいた通りに変更する。
【００５０】
次に図７により、主としてスマートフォン３２の推定エンジン１０を中心とした動作内容について説明する。なお動作の開始前に、本システムの管理者は、予め心的状態推定部１３に対して、推定基準と結果との組合せを設定しておく。本実施例では、「座面温度の変化率が１．０５以下：集中度高」が予め設定されているものとする。
【００５１】
動作当初、ソファ３１では着席判断部３１ｂが座面圧力センサ３１ｄから座面圧力値を、座面温度センサ３１ｅから座面温度値を取得する（ステップＳ４０１）。取得した座面圧力値が０（ゼロ）を超えているか否かにより、ソファ３１にユーザが座っているか否かを判断し（ステップＳ４０２）、０であれば（ステップＳ４０２のＮＯ）、上記ステップＳ４０１からの処理に戻って、ユーザが座るのを待機する。
【００５２】
上記ステップＳ４０２で座面圧力センサ３１ｄから取得した座面圧力値が０を超え、ユーザが座ったと判断した場合（ステップＳ４０２のＹＥＳ）、着席判断部３１ｂは座面温度センサ３１ｅから得た座面温度値をデータキャッシュ３１ｃに保持させた後（ステップＳ４０３）、データキャッシュ３１ｃの保持データを取得し、最新データと最古データのタイムスタンプ差と、保持データ数を算出する（ステップＳ４０４）。
【００５３】
着席判断部３１ｂは、算出したタイムスタンプ差が１０分以上か否かにより、ユーザの集中度を推定する状況になったか否かを判断する（ステップＳ４０５）。
【００５４】
ここで算出したタイムスタンプ差が１０分未満である場合（ステップＳ４０５のＮＯ）、着席判断部３１ｂではまだユーザの集中度を推定する状況になっていないものとして、上記ステップＳ４０１からの処理に戻る。
【００５５】
一方で、上記ステップＳ４０５で算出したタイムスタンプ差が１０分以上であると判断した場合（ステップＳ４０５のＹＥＳ）、ユーザの集中度を推定する状況になったとして、着席判断部３１ｂはデータキャッシュ３１ｃ内の座面温度値を、通信部３１ａによりスマートフォン３２側へ送信した後（ステップＳ４０６）、データキャッシュ３１ｃのデータを削除する（ステップＳ４０７）。
【００５６】
ソファ３１から時系列に沿った座面温度値のデータを通信部３２ａを介して受信した推定エンジン１０の特徴量算出部１１は、座面温度値の平均値を算出して特徴量保持部１２及び心的状態推定部１３に出力する（ステップＳ４０８）。
【００５７】
これを受けた心的状態推定部１３は、特徴量保持部１２を検索し、基準となる過去の平均温度が保持されているか否かを判断する（ステップＳ４０９，Ｓ４１０）。
【００５８】
基準となる過去の平均温度が特徴量保持部１２に保持されていないと判断した場合（ステップＳ４１０のＮＯ）、心的状態推定部１３は上記算出値と特徴量名をあらためて特徴量保持部１２に追加保存させた上で（ステップＳ４１１）、上記ステップＳ４０１からの処理に戻り、あらたに上記ソファ３１からのデータ受信を待機する。
【００５９】
上記ステップＳ４１０で基準となる過去の平均温度が特徴量保持部１２に保持されていると判断した場合（ステップＳ４１０のＹＥＳ）、心的状態推定部１３は過去の平均温度を基準として直前の上記ステップＳ４０８で算出した平均温度の変化率を算出する（ステップＳ４１２）。
【００６０】
次に心的状態推定部１３は、算出した平均温度の変化率から推定結果を得る。すなわち、平均温度の変化率が１．０５以下であるか否かにより、ユーザの集中の度合いが一定に保たれているか否かを判断する（ステップＳ４１３）。
【００６１】
上記ステップＳ４１３で平均温度の変化率が１．０５より大きいと判断した場合（ステップＳ４１３のＮＯ）、まだユーザの集中度は高まっていないとして上記ステップＳ４０１からの処理に戻る。
【００６２】
また上記ステップＳ４１３で平均温度の変化率が１．０５以下であると判断した場合（ステップＳ４１３のＹＥＳ）、心的状態推定部１３はソファ３１に座っているユーザの集中度が高まっているとして、動作変更部３２ｂにマナーモード設定をサイレントモードに変更するよう指示する（ステップＳ４１４）。
【００６３】
この心的状態推定部１３からの指示に応じて、動作変更部３２ｂがマナーモード設定をサイレントモードに変更し（ステップＳ４１５）、以上で一連の処理を終了する。
【００６４】
なおこの実施例ではステップＳ４１５で動作が終了しているが、再度ステップＳ４０１に戻り、常時集中度の推定を継続してもよい。  
【００６５】
［第３の実施例］  
第３の実施例は、劇場のような環境下で観客が椅子に座って芝居等を鑑賞中、上記第１の実施例で説明した手法によって、観客個々人の緊張覚醒を推定し、全観客の緊張覚醒の上がり具合によって、芝居等の内容へリアルタイムに反映する実施例である。
図８は、そのシステムの概念構成を示すもので、当該システムは推定対象となるユーザ（観客）が着席する椅子４１Ａ，４１Ｂ，‥‥、サーバ装置４２、及び舞台装置４３から構成される。
【００６６】
椅子４１Ａ，４１Ｂ，‥‥は、個々が上記図４の椅子２１と同様の構成を有するものであり、通信部４１ａ、着席判断部４１ｂ、データキャッシュ４１ｃ、座面圧力センサ４１ｄ、及び加速度センサ４１ｅを備える。  
これら椅子４１Ａ，４１Ｂ，‥‥内の個々の構成に関しては、上記図４の説明に準じるものとして、説明を省略する。
【００６７】
サーバ装置２２は、通信部４２ａと上記推定エンジン１０とを備え、通信部４２ａで受信した椅子４１Ａ，４１Ｂ，‥‥側からのデータに基づいて、椅子４１Ａ，４１Ｂ，‥‥に着席しているユーザの心的状態を推定する。その推定結果を、上記通信部４２ａにより舞台装置４３へ送信する。
【００６８】
舞台装置４３は、通信部４３ａとスクリーン開閉機構４３ｂとを備え、サーバ装置４２で得た推定結果に基づいて、舞台のスクリーンを開閉操作する。
【００６９】
次に図９により、主としてサーバ装置４２の推定エンジン１０を中心とした動作内容について説明する。なお動作の開始前に、本システムの管理者は、予め心的状態推定部１３に対して、推定基準と結果との組合せを設定しておく。本実施例では、「３軸加速度のうち総変位量減少率の最小値が０．７５以下、且つ０．５を超える：緊張覚醒中」、「３軸加速度のうち総変位量減少率の最小値が０．５以下：緊張覚醒高」が予め設定されているものとする。
【００７０】
各観客が座る椅子４１Ａ，４１Ｂ，‥‥における個々の動作は、上記第１の実施例におけるステップＳ３０５まで同様であり、着席判断部４１ｂが座面圧力センサ４１ｄの出力により観客の着席を判断し、加速度センサ４１ｅで得られる３軸加速度値のデータをデータキャッシュ４１ｃに保存しながら、最新と最古のデータのタイムスタンプの差が５分以上となり、且つ手多数が２５６０以上となるのを待機する。
【００７１】
そして、算出したタイムスタンプ差が５分を超え、且つ保持データ数が２５６０データ以上となったと判断した時点で（ステップＳ３０５のＹＥＳ）、ユーザのストレスを推定する状況になったとして、着席判断部４１ｂはデータキャッシュ２１ｃ内の３軸加速度値を、当該椅子４１ｘのＩＤ情報と関連づけた上で、通信部４１ａによりサーバ装置４２側へ送信した後（ステップＳ３５１）、データキャッシュ４１ｃのデータを削除する（ステップＳ３５２）。
【００７２】
椅子４１Ａ，４１Ｂ，‥‥から一定量以上の時系列に沿った３軸加速度値のデータを通信部４２ａを介して受信した推定エンジン１０の特徴量算出部１１は、各ＩＤ情報別に、３軸の総変位量をそれぞれ算出して特徴量保持部１２及び心的状態推定部１３に出力する（ステップＳ３５３）。
【００７３】
これを受けた心的状態推定部１３は、特徴量保持部１２を検索し、当該ＩＤ情報毎に、基準となる過去の総変位量が保持されているか否かを判断する（ステップＳ３５４，Ｓ３５５）。
【００７４】
基準となる過去の総変位量が特徴量保持部１２に保持されていないと判断した場合（ステップＳ３５５のＮＯ）、心的状態推定部１３は上記算出値と特徴量名をＩＤ情報と関連付けてあらためて特徴量保持部１２に追加保存させた上で（ステップＳ３５６）、上記ステップＳ３０１からの処理に戻り、あらたに上記椅子４１Ａ，４１Ｂ，‥‥からのデータ受信を待機する。
【００７５】
上記ステップＳ３５５で基準となる過去の総変位量が特徴量保持部１２に保持されていると判断した場合（ステップＳ３５５のＹＥＳ）、心的状態推定部１３はＩＤ情報毎に、３軸に対してそれぞれ、過去の総変位量に対する受信した総変位量の比率を算出する（ステップＳ３５７）。
【００７６】
次に心的状態推定部１３は、ＩＤ情報毎に、算出した３軸の比率のうち、最小となった値の大きさから推定結果を得る。すなわち、３軸の総変化量の比率の最小値が０．５以下であるか否かを判断する（ステップＳ３５８）。
【００７７】
上記ステップＳ３５８で３軸の総変化量の比率の最小値が０．５より大きいと判断した場合（ステップＳ３５８のＮＯ）、特に緊張覚醒は特に高くなっていないとして上記ステップＳ３０１からの処理に戻る。
【００７８】
また上記ステップＳ３５８で３軸の総変化量の比率の最小値が０．５以下であると判断した後（ステップＳ３５８のＹＥＳ）、心的状態推定部１３は当該ＩＤ情報の椅子４１Ａ，４１Ｂ，‥‥に着席している観客の緊張覚醒が高いものと推定し（ステップＳ３５９）、次に全椅子４１Ａ，４１Ｂ，‥‥に関し、着席している全観客中の、「緊張覚醒高」である観客の比率を算出する（ステップＳ３６０）。
【００７９】
ここで心的状態推定部１３は、全観客中、「緊張覚醒高」である観客の比率が０．５以上であるか否かを判断する（ステップＳ３６１）。「緊張覚醒高」である観客の比率が０．５未満であった場合（ステップＳ３６１のＮＯ）、観客全体としては特に緊張覚醒は高くなっていないとして、上記ステップＳ３０１からの処理に戻る。
【００８０】
上記ステップＳ３６１で「緊張覚醒高」である観客の比率が０．５以上となった場合（ステップＳ３６１のＮＯ）、観客全体として緊張覚醒が高くなったものとして、心的状態推定部１３は通信部４２ａを通じ、舞台装置４３に対してスクリーンを閉幕させる指示を送信する（ステップＳ３６２）。
【００８１】
舞台装置４３では、通信部４３ａを介してサーバ装置４２から受信した指示に対応し、スクリーン開閉機構４３ｂにより舞台のスクリーンを閉める（ステップＳ３６３）、以上で一連の処理を終了する。
【００８２】
これにより、観客の緊張覚醒、すなわちネガティブなストレスに対応し、ダイナミックに芝居内容を変更することができる。
【００８３】
以上、具体的な実施例をいくつか挙げて詳述した如く本実施形態によれば、対象となる人間に作業等の中断を強いることなく、また当該人間からの物理量を取得するに際して当該人間に負担をかけることなしに、当該人間の心的状態をより正確に推定することが可能となる。
【００８４】
また上記実施形態では、ユーザが使用する部材にかかる複数の軸方向の加速度を検出する加速度センサの出力から、予め設定された時間単位での各軸の加速度の特徴量を算出するものとしたので、比較的簡易な構成によりユーザの心的状態を微小な機械的動作から検出できる。
【００８５】
特に本実施形態では、３軸加速度センサから予め設定された時間単位での３軸の加速度の総変位量を特徴量として算出し、その経時変化からユーザの緊張覚醒の度合いを推定するものとしたので、ＭＥＭＳ（Ｍｉｃｒｏ  Ｅｌｅｃｔｒｏ  Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ  Ｓｙｓｔｅｍｓ）センサとして広く普及している３軸加速度センサを有効に活用し、ユーザの使用する部材に違和感なく設置して、ユーザの緊張の度合いを検出できる。
【００８６】
また本実施形態では、ユーザが使用する部材にかかる温度センサの出力から、予め設定された時間単位での特徴量の経時変化によりユーザの集中の度合いが保たれているかどうかを推定するものとしたので、比較的簡易な構成によりユーザの心的状態を容易に検出できる。
【００８７】
さらに本実施形態では、複数のユーザを推定対象として、例えば劇場における観客席の多くにセンサを設け、観客全体の心的状態の傾向等を推定可能としたことで、その推定結果を舞台上での表現にダイナミックに活用できる。
【００８８】
なお本実施形態では説明しなかったが、ユーザが使用する部材にかかる、互いに直交する３軸方向の加速度を検出した上で、取得した３軸方向の各加速度データから予め設定された時間単位での各軸のパワースペクトルを特徴量として算出し、特定の周波数領域のパワースペクトルに対する時間単位毎の変化から心的状態を推定するものとすれば、固有の周波数領域でのユーザの動き等を検出することで、ユーザの心的状態をより高い精度で推定できる。
【００８９】
その他、圧力センサ、加速度センサ、温度センサ以外のセンサ、例えば赤外線センサやフォトカプラ、放射温度計などによりユーザの変位、変調などを検出することが可能となるなど、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施可能である。
【００９０】
要するにこの発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合せてもよい。
【符号の説明】
【００９１】
１０…推定エンジン、
１１…特徴量算出部、
１２…特徴量保持部、
１３…心的状態推定部、
２１…椅子、
２１ａ…通信部、
２１ｂ…着席判断部、
２１ｃ…データキャッシュ、
２１ｄ…座面圧力センサ、
２１ｅ…加速度センサ、
２２…サーバ装置、
２２ａ…通信部、
２３…パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、
２３ａ…通信部、
２３ｂ…推定結果提示部、
３１…ソファ、
３１ａ…通信部、
３１ｂ…着席判断部、
３１ｃ…データキャッシュ、
３１ｄ…座面圧力センサ、
３１ｅ…座面温度センサ、
３２…スマートフォン、
３２ａ…通信部、
３２ｂ…動作変更部、
４１Ａ，４１Ｂ，…椅子、
４１ａ…通信部、
４１ｂ…着席判断部、
４１ｃ…データキャッシュ、
４１ｄ…座面圧力センサ、
４１ｅ…加速度センサ、
４２…サーバ装置、
４２ａ…通信部、
４３…舞台装置、
４３ａ…通信部、
４３ｂ…スクリーン開閉機構。
【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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【図９】
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