(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の情報が配置された情報群が表示された際の第１の被験者の動作・生体情報を検出する検出部と、
前記第１の被験者の動作・生体情報の検出が終了した後に前記第１の被験者により行われた行動又は感じた気持ちに関する行動・気持ち情報を入力するための入力部と、
複数の動作・生体情報モデルと、複数の行動・気持ち情報モデルと、を記憶した記憶部と、
複数の第１の被験者から得られた各動作・生体情報を前記複数の動作・生体情報モデルに割り振り、複数の第１の被験者から得られた各行動・気持ち情報を前記複数の行動・気持ち情報モデルに割り振り、前記割り振られた各動作・生体情報と各行動・気持ち情報との間の相関関係及び因果関係の少なくとも一方を示したデータベースを作成するデータベース作成部と、
特定の前記情報群が表示された際の第２の被験者の動作・生体情報が検出された場合に、前記データベースを参照して、前記特定の情報群が表示された後の前記第２の被験者の行動・気持ちを推定する推定部と、
を備え、
前記複数の行動・気持ち情報モデルは、前記情報群の閲覧により被験者が行い得る複数の異なるタイプの行動に関する行動情報、及び、前記情報群の閲覧により被験者が感じ得る複数の異なるタイプの気持ちに関する気持ち情報のうちの少なくとも一方を含んでいることを特徴とする行動・気持ち推定システム。
【請求項２】
前記データベース作成部は、前記情報群の配置パターンごとに、前記データベースを作成することを特徴とする請求項１に記載の行動・気持ち推定システム。
【請求項３】
前記データベース作成部は、前記情報群に配置された複数の情報の内容ごとに、前記データベースを作成することを特徴とする請求項１又は２に記載の行動・気持ち推定システム。
【請求項４】
複数の情報が配置された情報群が表示された際の第１の被験者の動作・生体情報を検出する検出部と、
前記情報群が表示された後の前記第１の被験者の行動・気持ち情報を入力するための入力部と、
複数の動作・生体情報モデルと、複数の行動・気持ち情報モデルと、各動作・生体情報モデルに対応した前記複数の情報の配置パターンと、を記憶した記憶部と、
複数の第１の被験者から得られた各動作・生体情報を前記複数の動作・生体情報モデルに割り振り、複数の第１の被験者から得られた各行動・気持ち情報を前記複数の行動・気持ち情報モデルに割り振り、前記割り振られた各動作・生体情報と各行動・気持ち情報との間の相関関係及び因果関係の少なくとも一方を示したデータベースを作成するデータベース作成部と、
前記複数の行動・気持ち情報モデルのいずれかを前記情報群の目的として選択するための選択部と、
前記複数の行動・気持ち情報モデルのいずれかが前記情報群の目的として選択された場合に、前記データベースを参照して、前記選択された目的と所定以上の相関関係又は因果関係を有する動作・生体情報モデルを抽出し、前記記憶部を参照して、抽出された動作・生体情報モデルに対応した前記配置パターンが、前記選択された目的に応じたものであると推定する推定部と、
を備えたことを特徴とする行動・気持ち推定システム。
【請求項５】
複数の情報が配置された情報群が表示された際の第１の被験者の動作・生体情報を検出する検出部と、
前記情報群が表示された後の前記第１の被験者の行動・気持ち情報を入力するための入力部と、
複数の動作・生体情報モデルと、複数の行動・気持ち情報モデルと、各動作・生体情報モデルに対応した複数の人間パターンと、を記憶した記憶部と、
複数の第１の被験者から得られた各動作・生体情報を前記複数の動作・生体情報モデルに割り振り、複数の第１の被験者から得られた各行動・気持ち情報を前記複数の行動・気持ち情報モデルに割り振り、前記割り振られた各動作・生体情報と各行動・気持ち情報との間の相関関係及び因果関係の少なくとも一方を示したデータベースを作成するデータベース作成部と、
前記複数の行動・気持ち情報モデルのいずれかを前記情報群の目的として選択するための選択部と、
前記複数の行動・気持ち情報モデルのいずれかが前記情報群の目的として選択された場合に、前記データベースを参照して、前記選択された目的と所定以上の相関関係又は因果関係を有する動作・生体情報モデルを抽出し、前記記憶部を参照して、抽出された動作・生体情報モデルに対応した前記人間パターンを推定する推定部と、
を備えたことを特徴とする行動・気持ち推定システム。
【請求項６】
前記記憶部は、各人間パターンに対応した前記複数の情報の配置パターンを更に記憶しており、
前記推定部は、前記記憶部を参照して、前記推定した人間パターンに対応した配置パターンが、前記選択された目的に応じたものであると推定することを特徴とする請求項５に記載の行動・気持ち推定システム。
【請求項７】
複数の情報が配置された情報群が表示された際の第１の被験者の動作・生体情報を検出する検出部と、
前記情報群が表示された後の前記第１の被験者の行動・気持ち情報を入力するための入力部と、
複数の動作・生体情報モデルと、複数の行動・気持ち情報モデルと、各動作・生体情報モデルに対応した前記複数の情報の内容パターンと、を記憶した記憶部と、
複数の第１の被験者から得られた各動作・生体情報を前記複数の動作・生体情報モデルに割り振り、複数の第１の被験者から得られた各行動・気持ち情報を前記複数の行動・気持ち情報モデルに割り振り、前記割り振られた各動作・生体情報と各行動・気持ち情報との間の相関関係及び因果関係の少なくとも一方を示したデータベースを作成するデータベース作成部と、
前記複数の行動・気持ち情報モデルのいずれかを前記情報群の目的として選択するための選択部と、
前記複数の行動・気持ち情報モデルのいずれかが前記情報群の目的として選択された場合に、前記データベースを参照して、前記選択された目的と所定以上の相関関係又は因果関係を有する動作・生体情報モデルを抽出し、前記記憶部を参照して、抽出された動作・生体情報モデルに対応した前記内容パターンが、前記選択された目的に応じたものであると推定する推定部と、
を備えたことを特徴とする行動・気持ち推定システム。
【請求項８】
複数の動作・生体情報モデルと、複数の行動・気持ち情報モデルと、を記憶した記憶部と、
複数の情報が配置された情報群が表示された際に複数の第１の被験者から得られた複数の動作・生体情報と、前記第１の被験者の動作・生体情報の検出が終了した後に前記第１の被験者により行われた行動又は感じた気持ちに関する行動・気持ち情報と、に基づき、複数の第１の被験者から得られた各動作・生体情報を前記複数の動作・生体情報モデルに割り振り、複数の第１の被験者から得られた各行動・気持ち情報を前記複数の行動・気持ち情報モデルに割り振り、前記割り振られた各動作・生体情報と各行動・気持ち情報との間の相関関係及び因果関係の少なくとも一方を示したデータベースを作成するデータベース作成部と、
特定の前記情報群が表示された際の第２の被験者の動作・生体情報が検出された場合に、前記データベースを参照して、前記特定の情報群が表示された後の前記第２の被験者の行動・気持ちを推定する推定部と、
を備え、
前記複数の行動・気持ち情報モデルは、前記情報群の閲覧により被験者が行い得る複数の異なるタイプの行動に関する行動情報、及び、前記情報群の閲覧により被験者が感じ得る複数の異なるタイプの気持ちに関する気持ち情報のうちの少なくとも一方を含んでいることを特徴とする行動・気持ち推定装置。
【請求項９】
複数の動作・生体情報モデルと、複数の行動・気持ち情報モデルと、各動作・生体情報モデルに対応した複数の情報の配置パターンと、を記憶した記憶部と、
前記複数の情報が配置された情報群が表示された際に複数の第１の被験者から得られた複数の動作・生体情報と、前記情報群が表示された後に前記複数の第１の被験者から得られた行動・気持ち情報と、に基づき、複数の第１の被験者から得られた各動作・生体情報を前記複数の動作・生体情報モデルに割り振り、複数の第１の被験者から得られた各行動・気持ち情報を前記複数の行動・気持ち情報モデルに割り振り、前記割り振られた各動作・生体情報と各行動・気持ち情報との間の相関関係及び因果関係の少なくとも一方を示したデータベースを作成するデータベース作成部と、
前記複数の行動・気持ち情報モデルのいずれかを前記情報群の目的として選択するための選択部と、
前記複数の行動・気持ち情報モデルのいずれかが前記情報群の目的として選択された場合に、前記データベースを参照して、前記選択された目的と所定以上の相関関係又は因果関係を有する動作・生体情報モデルを抽出し、前記記憶部を参照して、抽出された動作・生体情報モデルに対応した前記配置パターンが、前記選択された目的に応じたものであると推定する推定部と、
を備えたことを特徴とする行動・気持ち推定装置。
【請求項１０】
複数の動作・生体情報モデルと、複数の行動・気持ち情報モデルと、各動作・生体情報モデルに対応した複数の人間パターンと、を記憶した記憶部と、
前記複数の情報が配置された情報群が表示された際に複数の第１の被験者から得られた複数の動作・生体情報と、前記情報群が表示された後に前記複数の第１の被験者から得られた行動・気持ち情報と、に基づき、複数の第１の被験者から得られた各動作・生体情報を前記複数の動作・生体情報モデルに割り振り、複数の第１の被験者から得られた各行動・気持ち情報を前記複数の行動・気持ち情報モデルに割り振り、前記割り振られた各動作・生体情報と各行動・気持ち情報との間の相関関係及び因果関係の少なくとも一方を示したデータベースを作成するデータベース作成部と、
前記複数の行動・気持ち情報モデルのいずれかを前記情報群の目的として選択するための選択部と、
前記複数の行動・気持ち情報モデルのいずれかが前記情報群の目的として選択された場合に、前記データベースを参照して、前記選択された目的と所定以上の相関関係又は因果関係を有する動作・生体情報モデルを抽出し、前記記憶部を参照して、抽出された動作・生体情報モデルに対応した前記人間パターンを推定する推定部と、
を備えたことを特徴とする行動・気持ち推定装置。
【請求項１１】
複数の動作・生体情報モデルと、複数の行動・気持ち情報モデルと、各動作・生体情報モデルに対応した複数の情報の内容パターンと、を記憶した記憶部と、
前記複数の情報が配置された情報群が表示された際に複数の第１の被験者から得られた複数の動作・生体情報と、前記情報群が表示された後に前記複数の第１の被験者から得られた行動・気持ち情報と、に基づき、複数の第１の被験者から得られた各動作・生体情報を前記複数の動作・生体情報モデルに割り振り、複数の第１の被験者から得られた各行動・気持ち情報を前記複数の行動・気持ち情報モデルに割り振り、前記割り振られた各動作・生体情報と各行動・気持ち情報との間の相関関係及び因果関係の少なくとも一方を示したデータベースを作成するデータベース作成部と、
前記複数の行動・気持ち情報モデルのいずれかを前記情報群の目的として選択するための選択部と、
前記複数の行動・気持ち情報モデルのいずれかが前記情報群の目的として選択された場合に、前記データベースを参照して、前記選択された目的と所定以上の相関関係又は因果関係を有する動作・生体情報モデルを抽出し、前記記憶部を参照して、抽出された動作・生体情報モデルに対応した前記内容パターンが、前記選択された目的に応じたものであると推定する推定部と、
を備えたことを特徴とする行動・気持ち推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、行動・気持ち推定システム、及び、行動・気持ち推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、ｗｅｂサイトの解析を行うために、被験者のマウスのクリック回数や視線を検出するｗｅｂサイト解析システムが知られている。（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２００５−５６０８０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ｗｅｂサイト解析システムでは、単に、クリック回数や視線を検出しているだけであるため、当該ｗｅｂページが目的とする行動（例えば、商品の購入等）を導くように作成されているか否かを解析するには不十分である。
【０００５】
そこで、本発明は、ｗｅｂサイト等の表示媒体の閲覧によって導かれる行動・気持ちを精度よく推定することのできる行動・気持ち推定システム、及び、行動・気持ち推定装置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】
上記課題を解決するために、本発明は、複数の情報が配置された情報群が表示された際の第１の被験者の動作・生体情報を検出する検出部と、前記情報群が表示された後の前記第１の被験者の行動・気持ち情報を入力するための入力部と、複数の第１の被験者から得られた前記動作・生体情報及び前記行動・気持ち情報に基づき、各動作・生体情報と各行動・気持ち情報との間の相関関係及び因果関係の少なくとも一方を示したデータベースを作成するデータベース作成部と、特定の前記情報群が表示された際の第２の被験者の動作・生体情報が検出された場合に、前記データベースを参照して、前記特定の情報群が表示された後の前記第２の被験者の行動・気持ちを推定する推定部と、を備えたことを特徴とする行動・気持ち推定システムを提供している。
【０００７】
このような構成によれば、まず、複数の第１の被験者から情報群閲覧時の“動作・生体情報”と、閲覧後の“行動・気持ち情報”と、を収集し、動作・生体情報”と“行動・気持ち情報”との間の相関関係及び因果関係の少なくとも一方を示したデータベースを作成する。そして、顧客から特定の情報群の行動・気持ち推定が依頼されると、複数の第２の被験者から当該情報群閲覧時の“動作・生体情報”を収集し、データベースを参照して、得られた“動作・生体情報”から導かれる“閲覧後の行動・気持ち”を推定する。これにより、解析業者は、推定部により推定された結果を参考にすることにより、顧客の有する情報群が、目的とする行動・気持ちに適したものであるか否かを高精度に判断することが可能となる。
【０００８】
なお、本発明の“行動・気持ち”とは、必ずしも“行動”と“気持ち”の両方であることを意味せず、いずれか一方の場合も含む。同様に、“動作・生体”も、必ずしも“動作”と“生体”の両方であることを意味せず、いずれか一方の場合も含む。
【０００９】
また、前記データベース作成部は、前記情報群の配置パターンごとに、前記データベースを作成することが好ましい。
【００１０】
このような構成によれば、データベースがより細かく作成されるので、より高精度に行動・気持ちの推定を行うことが可能となる。
【００１１】
また、前記データベース作成部は、前記情報群に配置された複数の情報の内容ごとに、前記データベースを作成することが好ましい。
【００１２】
このような構成によれば、データベースがより細かく作成されるので、より高精度に行動・気持ちの推定を行うことが可能となる。
【００１３】
また、本発明の別の観点によれば、複数の情報が配置された情報群が表示された際の第１の被験者の動作・生体情報を検出する検出部と、前記情報群が表示された後の前記第１の被験者の行動・気持ち情報を入力するための入力部と、複数の第１の被験者から得られた前記動作・生体情報及び前記行動・気持ち情報に基づき、各動作・生体情報と各行動・気持ち情報との間の相関関係及び因果関係の少なくとも一方を示したデータベースを作成するデータベース作成部と、前記表示群の目的を選択するための選択部と、各動作・生体情報に対応した前記複数の情報の配置パターンを記憶した記憶部と、前記目的が選択された場合に、前記データベースを参照して、選択された目的と所定以上の相関関係又は因果関係を有する動作・生体情報を抽出し、前記記憶部を参照して、抽出された動作・生体情報に対応した前記配置パターンが、前記選択された目的に応じたものであると推定する推定部と、を備えたことを特徴とする行動・気持ち推定システムを提供している。
【００１４】
このような構成によれば、選択された目的に対応した複数の情報の配置パターンを、行動・気持ち推定システムによって自動的に推定することが可能となる。
【００１５】
また、本発明の別の観点によれば、複数の情報が配置された情報群が表示された際の第１の被験者の動作・生体情報を検出する検出部と、前記情報群が表示された後の前記第１の被験者の行動・気持ち情報を入力するための入力部と、複数の第１の被験者から得られた前記動作・生体情報及び前記行動・気持ち情報に基づき、各動作・生体情報と各行動・気持ち情報との間の相関関係及び因果関係の少なくとも一方を示したデータベースを作成するデータベース作成部と、前記表示群の目的を選択するための選択部と、各動作・生体情報に対応した人間パターンを記憶した記憶部と、前記目的が選択された場合に、前記データベースを参照して、選択された目的と所定以上の相関関係又は因果関係を有する動作・生体情報を抽出し、前記記憶部を参照して、抽出された動作・生体情報に対応した前記人間パターンを推定する推定部と、を備えたことを特徴とする行動・気持ち推定システムを提供している。
【００１６】
このような構成によれば、選択された目的に対応した人間パターンを推定することができるので、人間パターンを考慮して、複数の情報の配置パターンを決定することが可能となる。
【００１７】
また、前記記憶部は、各人間パターンに対応した前記複数の情報の配置パターンを更に記憶しており、前記推定部は、前記記憶部を参照して、前記推定した人間パターンに対応した配置パターンが、前記選択された目的に応じたものであると推定することが好ましい。
【００１８】
このような構成によれば、選択された目的に対応した複数の情報の配置パターンまでも、行動・気持ち推定システムによって自動的に推定することが可能となる。
【００１９】
また、本発明の別の観点によれば、複数の情報が配置された情報群が表示された際の第１の被験者の動作・生体情報を検出する検出部と、前記情報群が表示された後の前記第１の被験者の行動・気持ち情報を入力するための入力部と、複数の第１の被験者から得られた前記動作・生体情報及び前記行動・気持ち情報に基づき、各動作・生体情報と各行動・気持ち情報との間の相関関係及び因果関係の少なくとも一方を示したデータベースを作成するデータベース作成部と、前記表示群の目的を選択するための選択部と、各動作・生体情報に対応した前記複数の情報の内容パターンを記憶した記憶部と、前記目的が選択された場合に、前記データベースを参照して、選択された目的と所定以上の相関関係又は因果関係を有する動作・生体情報を抽出し、前記記憶部を参照して、抽出された動作・生体情報に対応した前記内容パターンが、前記選択された目的に応じたものであると推定する推定部と、を備えたことを特徴とする行動・気持ち推定システムを提供している。
【００２０】
このような構成によれば、選択された目的に対応した複数の情報の内容パターンまでも、行動・気持ち推定システムによって自動的に推定することが可能となる。
【００２１】
また、本発明の別の観点によれば、複数の情報が配置された情報群が表示された際に複数の第１の被験者から得られた複数の動作・生体情報と、前記情報群が表示された後に前記複数の第１の被験者から得られた行動・気持ち情報と、に基づき、各動作・生体情報と各行動・気持ち情報との間の相関関係及び因果関係の少なくとも一方を示したデータベースを作成するデータベース作成部と、特定の前記情報群が表示された際の第２の被験者の動作・生体情報が検出された場合に、前記データベースを参照して、前記特定の情報群が表示された後の前記第２の被験者の行動・気持ちを推定する推定部と、を備えたことを特徴とする行動・気持ち推定装置を提供している。
【００２２】
また、本発明の別の観点によれば、複数の情報が配置された情報群が表示された際に複数の第１の被験者から得られた複数の動作・生体情報と、前記情報群が表示された後に前記複数の第１の被験者から得られた行動・気持ち情報と、に基づき、各動作・生体情報と各行動・気持ち情報との間の相関関係及び因果関係の少なくとも一方を示したデータベースを作成するデータベース作成部と、前記表示群の目的を選択するための選択部と、各動作・生体情報に対応した前記複数の情報の配置パターンを記憶した記憶部と、前記目的が選択された場合に、前記データベースを参照して、選択された目的と所定以上の相関関係又は因果関係を有する動作・生体情報を抽出し、前記記憶部を参照して、抽出された動作・生体情報に対応した前記配置パターンが、前記選択された目的に応じたものであると推定する推定部と、を備えたことを特徴とする行動・気持ち推定装置を提供している。
【００２３】
また、本発明の別の観点によれば、複数の情報が配置された情報群が表示された際に複数の第１の被験者から得られた複数の動作・生体情報と、前記情報群が表示された後に前記複数の第１の被験者から得られた行動・気持ち情報と、に基づき、各動作・生体情報と各行動・気持ち情報との間の相関関係及び因果関係の少なくとも一方を示したデータベースを作成するデータベース作成部と、前記表示群の目的を選択するための選択部と、各動作・生体情報に対応した人間パターンを記憶した記憶部と、前記目的が選択された場合に、前記データベースを参照して、選択された目的と所定以上の相関関係又は因果関係を有する動作・生体情報を抽出し、前記記憶部を参照して、抽出された動作・生体情報に対応した前記人間パターンを推定する推定部と、を備えたことを特徴とする行動・気持ち推定装置を提供している。
【００２４】
また、本発明の別の観点によれば、複数の情報が配置された情報群が表示された際に複数の第１の被験者から得られた複数の動作・生体情報と、前記情報群が表示された後に前記複数の第１の被験者から得られた行動・気持ち情報と、に基づき、各動作・生体情報と各行動・気持ち情報との間の相関関係及び因果関係の少なくとも一方を示したデータベースを作成するデータベース作成部と、前記表示群の目的を選択するための選択部と、各動作・生体情報に対応した前記複数の情報の内容パターンを記憶した記憶部と、前記目的が選択された場合に、前記データベースを参照して、選択された目的と所定以上の相関関係又は因果関係を有する動作・生体情報を抽出し、前記記憶部を参照して、抽出された動作・生体情報に対応した前記内容パターンが、前記選択された目的に応じたものであると推定する推定部と、を備えたことを特徴とする行動・気持ち推定装置を提供している。
【発明の効果】
【００２５】
本発明の行動・気持ち推定システム、及び、行動・気持ち推定装置によれば、対象となる情報群が、目的とする行動・気持ちに適したものであるか否かを高精度に判断することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明の実施の形態による行動・気持ち推定システムの全体構成図
【図２】本発明の実施の形態による専用ページの説明図
【図３】本発明の実施の形態によるデータベースの一例を示した図
【図４】本発明の実施の形態による行動・気持ち推定の流れを説明する図
【図５】本発明の変形例による選択部の説明図
【発明を実施するための形態】
【００２７】
以下、本発明の実施の形態による行動・気持ち推定システム１について、図１−図４を参照して説明する。
【００２８】
図１は、行動・気持ち推定システム１の全体構成図である。図１に示すように、行動・気持ち推定システム１は、情報表示装置２と、検出装置３と、推定装置４と、を備えている。
【００２９】
本実施の形態では情報表示装置２及び検出装置３は、それぞれ被験者Ａ及びＢの自宅に設置され、推定装置４は、行動・気持ち推定システム１の所有者である解析業者Ｘのオフィスに設置されているものとする。また、情報表示装置２、検出装置３、及び、推定装置４は、それぞれインターネット等の情報通信網を介して通信可能であるものとする。
【００３０】
解析業者Ｘは、被験者用ｗｅｂページを開設しており、第１の被験者Ａ及び第２の被験者Ｂとの間で情報収集モニター契約が締結されると、図２に示すように、被験者用ｗｅｂページ内に各被験者用の専用ページ１１を作成するものとする。専用ページ１１には、情報収集を行うｗｅｂページ１２の“閲覧開始”ボタン１１ａ、“閲覧終了”ボタン１１ｂ、及び、“閲覧後の行動・気持ち”の入力欄１１ｃが設けられている。
【００３１】
このような構成の下、まず、解析業者Ｘは、行動・気持ち推定システム１を用いて、複数の第１の被験者Ａから所定のｗｅｂページ１２の閲覧時の“動作・生体情報”と、閲覧後の“行動・気持ち情報”と、を取得し、各“動作・生体情報”と各“行動・気持ち情報”との間の相関関係・因果関係を示したデータベースを作成する。
【００３２】
そして、顧客Ｙから特定のｗｅｂページ１２の閲覧による行動・気持ち推定が依頼されると、解析業者Ｘは、行動・気持ち推定システム１を用いて、第２の被験者Ｂから当該特定のｗｅｂページ１２の閲覧時の“動作・生体情報”を取得し、上記で作成されたデータベースを参照して、“閲覧後の行動・気持ち”を推定する。
【００３３】
以下、行動・気持ち推定システム１の各構成について詳細に説明する。
【００３４】
図１に示すように、行動・気持ち推定システム１は、情報表示装置２と、検出装置３と、推定装置４と、を備えている。
【００３５】
情報表示装置２は、情報通信環境により提示された画面を閲覧可能なものであり、例えば、ＰＣ、タブレット、スマートフォン等が考えられる。本実施の形態では、インターネット等の情報通信網を介してｗｅｂページ１２を閲覧する場合を例に説明するが、これに限られものではない。
【００３６】
情報表示装置２は、第１の被験者Ａ及び第２の被験者Ｂにより使用されるものであり、第１の被験者Ａ及び第２の被験者Ｂは、個人のＰＣ等を情報表示装置２として利用してもよいし、解析業者Ｘから貸し出されたものを情報表示装置２として利用してもよい。なお、本実施の形態では、ｗｅｂページ１２が、本発明の“複数の情報が配置された情報群”に相当し、ｗｅｂページ１２に表示された複数のコンテンツ１３が、“複数の情報”に相当する。
【００３７】
また、第１の被験者Ａ及び第２の被験者Ｂは、情報収集モニターとしてｗｅｂページ１２の閲覧を行う際には、情報表示装置２を用いて解析業者Ｘが開設する被験者用ｗｅｂサイトの専用ページ１１にアクセスし、“閲覧開始”ボタン１１ａ及び“閲覧終了”ボタン１１ｂの選択、及び、“閲覧後の行動・気持ち”の入力欄１１ｃへの入力を行うことができる（図２参照）。“閲覧開始”ボタン１１ａには、情報取集を行うｗｅｂページ１２のＵＲＬが埋め込まれており、“閲覧開始”ボタン１１ａを選択することで、当該ｗｅｂページ１２が開かれると同時に、閲覧が開始された旨の信号が推定装置４に送信される。
【００３８】
検出装置３は、第１の被験者Ａ及び第２の被験者Ｂの“動作・生体情報”を検出するためのものであり、情報表示装置２で閲覧を行う第１の被験者Ａ及び第２の被験者Ｂを観察又は測定可能な位置に配置されている。
【００３９】
詳細には、専用ページ１１において“閲覧開始”ボタン１１ａが選択されると、推定装置４からの指示により検出装置３が起動される。検出装置３は、“閲覧終了”ボタン１１ｂが選択されるまで、第１の被験者Ａ及び第２の被験者Ｂの“動作・生体情報”を検出し、その後、推定装置４に送信する。
【００４０】
“動作情報”としては、例えば、視線、表情、会話等が考えられ、これらの場合には、視線検出装置や監視カメラを検出装置３として用いることとなる。
【００４１】
また、“生体情報”としては、例えば、脳波、心電波、脈波等が考えられ、これらの場合には、脳波計、心電計、脈波計等を検出装置３として用いることとなる。
【００４２】
推定装置４は、記憶部４１と、データベース作成部４２と、推定部４３と、を備えている。
【００４３】
記憶部４１は、検出装置３から送信された第１の被験者Ａ及び第２の被験者Ｂの“動作・生体情報”を記憶する。
【００４４】
また、記憶部４１は、第１の被験者Ａにより専用ページ１１の“閲覧後の行動・気持ち”の入力欄１１ｃから“行動・気持ち情報”が入力されると、入力された“行動・気持ち情報”を記憶する。
【００４５】
また、記憶部４１には、被験者の“動作・生体情報”のモデルとなる複数の動作・生体情報モデル４１Ａと、被験者の“行動・気持ち情報”のモデルとなる複数の行動・気持ち情報モデル４１Ｂと、が記憶されている。
【００４６】
動作・生体情報モデル４１Ａとしては、例えば、“動作情報”の場合、“視線の動き方のパターン（”どのコンテンツを見た“、”どの順番で見た“、”何秒見た“等）等が考えられ、”生体情報“の場合、“脳波の変動のパターン”等が考えられる。
【００４７】
また、行動・気持ち情報モデル４１Ｂとしては、例えば、“行動情報”の場合、“関連商品の購入”、“店舗への来店”、“何もしなかった”等が考えられ、“気持ち情報”の場合、“好きになった”、“親近感が高くなった”、“欲しくなった”、“優しい気持ちになった”、“心地よくなった”、“情報を共有したくなった”、“コメントしたくなった”、“賛同したい”、“反対したい”、“何も感じなかった”等の気持ちや意図に関するものが考えられる。
【００４８】
データベース作成部４２は、予め定められた識別子を参照して、複数の第１の被験者Ａから得られた複数の“動作・生体情報”を、いずれかの動作・生体情報モデル４１Ａに割り振り、また、複数の第１の被験者Ａから得られた複数の“行動・気持ち情報”を、いずれかの行動・気持ち情報モデル４１Ｂに割り振る。
【００４９】
続いて、データベース作成部４２は、このようにして割り振られた“動作・生体情報”と“行動・気持ち情報”との間の相関関係・因果関係を示したデータベース４２Ａを作成する。詳細には、図３に示すように、“動作・生体情報”ごとに、導かれた“行動・気持ち情報”の傾向を示したデータベース４２Ａを作成する。
【００５０】
推定部４３は、データベース４２Ａを参照することにより、複数の第２の被験者Ｂから得られた“動作・生体情報”から導かれる“閲覧後の行動・気持ち”を推定する。この場合の推定の基準としては、例えば、発生確率が所定以上のものを“閲覧後の行動・気持ち”と推定する等、様々なものが考えられる。
【００５１】
そして、解析業者Ｘは、推定部４３により推定された結果を参考にすることにより、顧客Ｙのｗｅｂページ１２が、目的とする行動・気持ちに適したものであるか否かを高精度に判断することが可能となる。
【００５２】
以上説明した行動・気持ち推定システム１による行動・気持ち推定の流れを、図４を用いて説明する。行動・気持ち推定システム１による行動・気持ち推定は、収集段階、推定段階の２段階に分けられる。
【００５３】
１．収集段階
【００５４】
まず、解析業者Ｘと第１の被験者Ａとの間で情報収集モニター契約が締結されると、解析業者Ｘは、被験者用ｗｅｂページ内に第１の被験者Ａ用の専用ページ１１を作成する（Ｓ４０１）。
【００５５】
第１の被験者Ａにより専用ページ１１の“閲覧開始”ボタン１１ａが選択されると、情報収集の対象となるｗｅｂページ１２が情報表示装置２に表示される（Ｓ４０２）。
【００５６】
また、“閲覧開始”ボタン１１ａが選択されると検出装置３も起動され、“閲覧終了”ボタン１１ｂが選択されるまで、第１の被験者Ａの“動作・生体情報”が検出される（Ｓ４０３）。
【００５７】
続いて、第１の被験者Ａは、専用ページ１１の“閲覧後の行動・気持ち”の入力欄１１ｃから“行動・気持ち情報”を入力する（Ｓ４０４）。“行動・気持ち情報”は、“関連商品の購入”や“店舗への来店”等、時間のかかるものが多いので、適当な入力期限を設けることが好ましい。
【００５８】
“動作・生体情報”及び“行動・気持ち情報”が記憶部４１に記憶されると、これらに基づき、データベース作成部４２によりデータベース４２Ａが作成され（Ｓ４０５）、収集段階を終了する。なお、“動作・生体情報”及び“行動・気持ち情報”は、複数の被験者Ａから収集されるものであるため、データベース作成部４２は、“動作・生体情報”及び“行動・気持ち情報”が記憶部４１に記憶されるたびに、データベース４２Ａを更新することとなる。
【００５９】
２．推定段階
【００６０】
続いて、顧客Ｙから特定のｗｅｂページ１２の行動・気持ち推定が依頼されると、解析業者Ｘと第２の被験者Ｂとの間で情報収集モニター契約が締結され、解析業者Ｘは、被験者用ｗｅｂページ内に第２の被験者Ｂ用の専用ページ１１を作成する（Ｓ４０６）。
【００６１】
続いて、第２の被験者Ｂにより、専用ページ１１内の“閲覧開始”ボタン１１ａが選択されると、情報収集の対象となるｗｅｂページ１２が情報表示装置２に表示される（Ｓ４０７）。
【００６２】
“閲覧開始”ボタン１１ａが選択されると検出装置３も起動され、“閲覧終了”ボタン１１ｂが選択されるまで、第２の被験者Ｂの“動作・生体情報”が検出される（Ｓ４０８）。
【００６３】
“動作・生体情報”が記憶部４１に記憶されると、推定装置４は、データベースを参照して、検出された“動作・生体情報”から導かれる“閲覧後の行動・気持ち”を推定し（Ｓ４０９）、推定段階を終了する。
【００６４】
以上説明したように、本実施の形態による行動・気持ち推定システム１では、収集段階において、複数の第１の被験者Ａからｗｅｂページ１２閲覧時の“動作・生体情報”と、閲覧後の“行動・気持ち情報”と、を収集し、“動作・生体情報”と“行動・気持ち情報”との間の相関関係・因果関係を示したデータベース４２Ａを作成する。そして、顧客Ｙから特定のｗｅｂページ１２の行動・気持ち推定が依頼されると、複数の第２の被験者Ｂから当該特定のｗｅｂページ１２閲覧時の“動作・生体情報”を収集し、データベース４２Ａを参照して、得られた“動作・生体情報”から導かれる“閲覧後の行動・気持ち”を推定する。
【００６５】
このような構成によれば、解析業者Ｘは、推定部４３により推定された結果を参考にすることにより、顧客Ｙのｗｅｂページ１２が、目的とする行動・気持ちに適したものであるか否かを高精度に判断することが可能となる。
【００６６】
尚、本発明の行動・気持ち推定システムは、上述した実施の形態に限定されず、特許請求の範囲に記載した範囲で種々の変形や改良が可能である。
【００６７】
例えば、上記実施の形態では、検出装置３は、“動作情報”と“生体情報”の両方を検出する構成であったが、いずれか一方のみを検出する構成であってもよい。
【００６８】
また、上記実施の形態では、“閲覧後の行動・気持ち” の入力欄１１ｃに“行動”と“気持ち”の両方を入力し、推定装置４も“行動”と“気持ち”の両方を推定する構成であったが、いずれか一方のみを入力及び推定する構成であってもよい。
【００６９】
また、上記実施の形態では、データベース４２Ａは、“動作・生体情報”と“行動・気持ち情報”との間の相関関係・因果関係を示したものであったが、相関関係及び因果関係のいずれか一方を示したものであってもよい。
【００７０】
また、上記実施の形態では、本発明の“複数の情報が配置された情報群”の一例として、オンライン状態のｗｅｂページ１２を用いて説明したが、オフライン状態のものを用いてもよい。例えば、ダウンロードされたアプリ（例えば、ゲーム、ニュース等）をオフライン状態で使用する場合も、本発明の“複数の情報が配置された情報群”に相当する。
【００７１】
また、上記実施の形態では、本発明の”複数の情報が配置された情報群”の一例として、ＰＣ等の情報表示装置２の画面を用いて説明したが、また、画面以外ものを用いてもよい。
【００７２】
例えば、店舗において配置された商品群も、本発明の“複数の情報が配置された情報群”に相当する。この場合には、店舗内に情報表示装置２及び検出装置３が設置され、第１の被験者Ａ及び第２の被験者Ｂは、配置された商品群を店舗において実際に閲覧し、後日、“行動・気持ち情報”を入力することとなる。また、ポイントカード等より購買情報等の“行動・気持ち情報”を自動的に取得することも考えられる。
【００７３】
また、検出装置３により検出された“動作・生体情報”は、必ずしも推定装置４に自動的に送信される構成でなくてもよく、解析業者Ｘが手動で記憶部４１に記憶させる構成であってもよい。
【００７４】
また、“閲覧後の行動・気持ち” の入力欄１１ｃへの入力は、必ずしも第１の被験者Ａが自ら行う構成でなくてもよく、第１の被験者Ａからの報告を受けて、解析業者Ｘが入力する構成であってもよい。
【００７５】
また、上記実施の形態では、第１の被験者Ａが閲覧後に”行動・気持ち情報”を入力したが、何となくといった又は感性的な非言語的な気持ちや、気づいていない無意識的な気持ちが生じている場合もある。例えば、複数の第１の被験者Ａが、ある商品に関して”行動・気持ち情報”を入力しなかった場合であっても、無意識に注意して興味関心が高くなり、関連した脳波等の生体情報が生じている可能性がある。また、ある商品に関して”行動・気持ち情報”を入力した場合であっても、何となくといったあやふやな非言語的気持ちであったため、的確に言語で表現して入力することができなかったが、関連した脳波等の生体情報が生じている可能性がある。従って、被験者Ａの入力とは別に、解析業者Ｘ側で、非言語的・無意識的に生じている情報等も考慮して、データベース４２Ａの充実を図ることもできる。
【００７６】
１．第１の変形例
【００７７】
また、データベース作成部４２は、情報群に配置された複数の情報（上記実施の形態では、コンテンツ１３）の配置パターンごとに、更に細かくデータベース４２Ａを作成してもよい。
【００７８】
この場合、記憶部４１に、“複数の情報が配置された情報群”の配置モデルを複数記憶しておくことが好ましい。閲覧されたｗｅｂページ１２がいずれの配置モデルに属するかは、解析業者Ｘが判断してもよいし、例えば、データベース作成部４２が、予め定められた識別子を参照して、ｗｅｂページ１２内のコンテンツ１３の配置パターンに応じて、自動的に判断してもよい。
【００７９】
このような構成によれば、データベース４２Ａがより細かく作成されるので、より高精度に行動・気持ちの推定を行うことが可能となる。
【００８０】
２．第２の変形例
【００８１】
同様に、データベース作成部４２は、情報群に配置された複数の情報の内容（例えば、販売商品の内容、サービスの内容、宣伝広告の内容等）ごとに、更に細かくデータベース４２Ａを作成してもよい。
【００８２】
３．第３の変形例
【００８３】
また、上記実施の形態における推定装置４を用いて、“目的”に応じた“複数の情報の配置パターン”を推定することも可能である。
【００８４】
この場合、図５に示すように、“目的”を選択するための選択部５１を備えた目的選択ページ５を準備し、選択部５１において“目的”が選択されると、選択された“目的”が推定部４３に送信されるように構成する。“目的”は、行動・気持ち情報モデル４１Ｂに含まれる内容であることが好ましい。
【００８５】
また、記憶部４１には、各動作・生体情報モデル４１Ａに対応した“複数の情報の配置パターン”を記憶させておく。
【００８６】
そして、推定部４３は、データベース４２Ａを参照して、選択された“目的”と相関関係又は因果関係の高い動作・生体情報モデル４１Ａを抽出し、記憶部４１を参照して、抽出された動作・生体情報モデル４１Ａに対応した“配置パターン”が、選択された“目的”に応じたものであると推定する。
【００８７】
これにより、例えば、選択された“目的”と相関関係の高いものとして、“視線の動き方”が抽出された場合には、抽出された“視線の動き方”に対応した“複数の情報の配置パターン”を推定し、顧客に提案することが可能となる。
【００８８】
４．第４の変形例
【００８９】
また、上記実施の形態における推定装置４を用いて、“目的”に応じた“人間パターン”を推定することも可能である。
【００９０】
上記した推定部４３による動作・生体情報モデル４１Ａの抽出において、選択された“目的”と因果関係の高い“脳波”、“心電”、“脈波”等が抽出される場合もある。ここで、“脳波”、“心電”、“脈波”等は、“気持ち”、“体調”、“性格”等の“人間パターン”と密接な関連が多いことが多い。
【００９１】
そこで、記憶部４１に、各動作・生体情報モデル４１Ａに対応した複数の“人間パターン”を記憶させておき、推定部４３は、記憶部４１を参照して、抽出された動作・生体情報モデル４１Ａに対応した“人間パターン”が、選択された“目的”に応じたものであると推定する。
【００９２】
これにより、例えば、選択された“目的”と因果関係が高いものとして、ある“脳波”が抽出され、その“脳波”を発生させる人の人間パターンが、“明るい性格の人”である可能性が高い場合、“明るい性格の人”を考慮して、“複数の情報の配置パターン”を決定することが可能となる。
【００９３】
５．第５の変形例
【００９４】
更に、記憶部４１に、各“人間パターン”に対応した複数の“複数の情報の配置パターン”を記憶しておき、推定部４３は、記憶部４１を参照して、上記で推定された“人間パターン”に対応した“複数の情報の配置パターン”が、選択された“目的”に応じたものであると推定することも可能である。
【００９５】
６．第６の変形例
【００９６】
また、上記実施の形態における推定装置４を用いて、目的に応じた“複数の情報の内容パターン”を推定することも可能である。
【００９７】
“複数の情報の内容パターン”とは、上記第２の変形例で説明した、情報群に配置された複数の情報の内容（例えば、販売商品の内容、サービスの内容、宣伝広告の内容等）のことを意味する。
【００９８】
この場合、記憶部４１に、各動作・生体情報モデル４１Ａに対応した 複数の“情報の内容パターン”を記憶させておき、推定部４３は、記憶部４１を参照して、抽出された動作・生体情報モデル４１Ａに対応した“複数の情報の内容パターン”が、選択された“目的”に応じたものであると推定する。
【００９９】
なお、上記した、目的に応じた“複数の情報の配置パターン”、“人間パターン”、及び、“複数の情報の内容パターン”の推定のために推定装置４を用いる場合には、推定部４３は、上記実施の形態における図４のＳ４０５−Ｓ４０８に関する機能は、必ずしも必要ではない。
【符号の説明】
【０１００】
１          行動・気持ち推定システム
２          情報表示装置
３          検出装置
４          推定装置
１１      専用ページ
４１      記憶部
４２      データベース作成部
４２Ａ  データベース
４３      推定部
５１      選択部
【図１】
0006621197.tif 000002
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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