(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンテンツデータの生成時刻及び生成位置と、当該コンテンツデータの生成時に取得された、ユーザの情動に応じて変化する生体情報と、を含むメタデータが付加されたコンテンツデータを格納するための記憶手段と、
前記情動の経時変化に伴って減少する前記コンテンツデータの情動価値を表現した所定の減少曲線に基づいて現時点における前記コンテンツデータの情動価値を算出する情動価値算出手段と、
前記ユーザが感じる懐かしさの経時変化に伴って増加する前記コンテンツデータの懐かしさ価値を表現した所定の増加曲線に基づいて現時点における前記コンテンツデータの懐かしさ価値を算出する懐かしさ価値算出手段と、
前記情動価値算出手段により算出された情動価値と、前記懐かしさ価値算出手段により算出された懐かしさ価値との線形結合により前記コンテンツデータの想起価値を算出する想起価値算出手段と、
前記生成時刻、前記生成位置、及び前記生体情報を３つの軸とする空間で、前記メタデータに含まれる生成時刻、生成位置、及び生体情報の値に基づいて前記コンテンツデータをクラスタリングし、前記想起価値算出手段により算出された各コンテンツデータの想起価値を用いて各クラスタの想起価値を算出する分類手段と、
前記分類手段により算出された各クラスタの想起価値に比例した確率で１つ又は複数のクラスタを選択する選択手段と、
を備える、
情報処理装置。
【請求項２】
前記選択手段により選択されたクラスタを構成するコンテンツデータを前記ユーザに対して出力する出力手段をさらに備える、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記分類手段は、前記クラスタを構成するコンテンツデータの想起価値の総和又は平均を算出し、当該総和又は平均を当該クラスタの想起価値とする、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
ユーザからの操作入力を受け付ける入力手段と、
前記出力手段を通じて出力されたコンテンツデータに対する前記入力手段を通じ受け付けたユーザからの操作入力に基づいて、前記出力手段を通じて出力された前記コンテンツデータ単位に前記情動価値の大きさと懐かしさ価値の大きさとを補正する補正手段と、
をさらに備える、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記選択手段は、前記所定の減少曲線における情動価値の減衰の大きさ又は前記懐かしさ価値の大きさに応じて前記確率を変化させる、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記出力手段は、前記情動価値や前記懐かしさ価値に応じて出力パラメータを調整する、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記出力手段は、表示データを表示する表示手段であり、前記コンテンツデータが表示データである場合、前記情動価値の大きさに応じて、表示時間、表示領域の大きさ、明るさの内の１つ以上のパラメータを調整し、前記懐かしさ価値の大きさに応じて、透明度、彩度の内の１つ以上のパラメータを調整する、
請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記出力手段は、音声データを出力する音声出力手段であり、前記コンテンツデータが音声データである場合、前記情動価値の大きさに応じて、少なくとも出力レベルのパラメータを調整し、前記懐かしさ価値の大きさに応じて、少なくとも音質についてのパラメータを調整する、
請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記現時点における時刻、位置、及び生体情報を取得する状況取得手段と、
前記状況取得手段により取得された時刻、位置、及び生体情報と、前記メタデータに含まれる生成時刻、生成位置、及び生体情報との間の類似度を計算する再現度計算手段と、
をさらに備え、
前記想起価値算出手段は、前記再現度計算手段により計算された各コンテンツデータの類似度により前記線形結合に重み付けをして前記コンテンツデータの想起価値を算出する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記状況取得手段は、少なくとも、
現在時刻を提供する時計手段と、
現在位置を提供する位置測位手段と、
心拍、発汗、呼吸、脳波、動き、歩行などの情動に関連する生体情報を検出する検出手段と、
を有する、
請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
コンテンツデータの生成時刻及び生成位置と、当該コンテンツデータの生成時に取得された、ユーザの情動に応じて変化する生体情報と、を含むメタデータが付加されたコンテンツデータを格納するための記憶手段を有する情報処理装置が、
前記情動の経時変化に伴って減少する前記コンテンツデータの情動価値を表現した所定の減少曲線に基づいて現時点における前記コンテンツデータの情動価値を算出する情動価値算出ステップと、
前記ユーザが感じる懐かしさの経時変化に伴って増加する前記コンテンツデータの懐かしさ価値を表現した所定の増加曲線に基づいて現時点における前記コンテンツデータの懐かしさ価値を算出する懐かしさ価値算出ステップと、
前記情動価値算出ステップで算出された情動価値と、前記懐かしさ価値算出ステップで算出された懐かしさ価値との線形結合により前記コンテンツデータの想起価値を算出する想起価値算出ステップと、
前記生成時刻、前記生成位置、及び前記生体情報を３つの軸とする空間で、前記メタデータに含まれる生成時刻、生成位置、及び生体情報の値に基づいて前記コンテンツデータをクラスタリングし、前記想起価値算出ステップで算出された各コンテンツデータの想起価値を用いて各クラスタの想起価値を算出する分類ステップと、
前記分類ステップで算出された各クラスタの想起価値に比例した確率で１つ又は複数のクラスタを選択する選択ステップと、
を含む、
情報処理方法。
【請求項１２】
前記選択ステップで選択されたクラスタを構成するコンテンツデータを前記ユーザに対して出力する出力ステップをさらに含む、
請求項１１に記載の情報処理方法。
【請求項１３】
前記分類ステップは、前記クラスタを構成するコンテンツデータの想起価値の総和又は平均を算出し、当該総和又は平均を当該クラスタの想起価値とする工程を含む、
請求項１１に記載の情報処理方法。
【請求項１４】
ユーザからの操作入力を受け付ける入力ステップと、
前記出力ステップで出力されたコンテンツデータに対する前記入力ステップで受け付けたユーザからの操作入力に基づいて、前記出力ステップで出力された前記コンテンツデータ単位に前記情動価値の大きさと懐かしさ価値の大きさとを補正する補正ステップと、
をさらに含む、
請求項１２に記載の情報処理方法。
【請求項１５】
前記選択ステップは、前記所定の減少曲線における情動価値の減衰の大きさ又は前記懐かしさ価値の大きさに応じて前記確率を変化させる工程を含む、
請求項１１に記載の情報処理方法。
【請求項１６】
前記出力ステップは、前記情動価値や前記懐かしさ価値に応じて出力パラメータを調整する工程を含む、
請求項１２に記載の情報処理方法。
【請求項１７】
前記出力ステップは、表示データを表示する表示ステップであり、前記コンテンツデータが表示データである場合、前記情動価値の大きさに応じて、表示時間、表示領域の大きさ、明るさの内の１つ以上のパラメータを調整し、前記懐かしさ価値の大きさに応じて、透明度、彩度の内の１つ以上のパラメータを調整する工程を含む、
請求項１６に記載の情報処理方法。
【請求項１８】
前記出力ステップは、音声データを出力する音声出力ステップであり、前記コンテンツデータが音声データである場合、前記情動価値の大きさに応じて、少なくとも出力レベルのパラメータを調整し、前記懐かしさ価値の大きさに応じて、少なくとも音質についてのパラメータを調整する工程を含む、
請求項１７に記載の情報処理方法。
【請求項１９】
前記現時点における時刻、位置、及び生体情報を取得する状況取得ステップと、
前記状況取得ステップで取得された時刻、位置、及び生体情報と、前記メタデータに含まれる生成時刻、生成位置、及び生体情報との間の類似度を計算する再現度計算ステップと、
をさらに含み、
前記想起価値算出ステップは、前記再現度計算ステップで計算された各コンテンツデータの類似度により前記線形結合に重み付けをして前記コンテンツデータの想起価値を算出する工程を含む、
請求項１１に記載の情報処理方法。
【請求項２０】
前記状況取得ステップは、少なくとも、
現在時刻を提供する時計手段から現在時刻を取得する第１工程と、
現在位置を提供する位置測位手段から現在位置を取得する第２工程と、
心拍、発汗、呼吸、脳波、動き、歩行などの情動に関連する生体情報を検出する検出手段から生体情報を取得する第３工程と、
を含む、
請求項１９に記載の情報処理方法。
【請求項２１】
請求項１〜１０に記載の情報処理装置が有する機能をコンピュータに実現させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、例えば、画像、映像、テキスト、光などの視覚データ、音楽、音声、音などの聴覚データ、香りなどの嗅覚データ、振動などの触覚データ、あるいはこれらが組み合わされたマルチモーダルなデータなどの種々のコンテンツデータを記憶保持するデータベースからコンテンツデータを読み出して出力することによりユーザに提供する装置、方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
過去のデータ、特に個人が保持しているデータには、個人がカメラで撮影した写真、個人がビデオカメラやビデオデッキで撮影・録画した映像、個人が携帯電話やパソコンで送受したメール、個人が購入した音楽、個人が携帯電話で話した音声、個人が録音した音など、様々なものがある。
【０００３】
個人が保持している過去のデータは想い出深いものが多く、過去のデータを再生することにより、その当時の情動が蘇るとともに懐かしい気持ちに満たされる場合がある。このような過去のデータなどの想い出の記憶を利用した精神療法として回想法（reminiscence therapy）があり、自己の明確化、情動的および行動的な側面の改善、対人関係の形成などに効果があると言われている。
【０００４】
また、後に記す特許文献１には、過去の写真を利用することによって、人間の気持ちに直接作用し、楽しさや懐かしさが増大する写真アルバムに関する技術が開示されている。また、後に記す特許文献２には、会話データを単語の重要度や頻度によりランク付けして記憶し、会話の合間にランクの高い昔の会話データを差し込むことにより、過去の話を思い出しながら自然な会話を楽しめるようにするデータ蓄積型会話装置に関する技術が開示されている。
【０００５】
なお、上述の特許文献１、特許文献２は以下の通りである。
【特許文献１】特開平１１−２９１６６３号公報
【特許文献２】特開２００２−１３６８２０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、記憶に関する科学的知見としては、想い出の記憶は、時空間的に定位された自己の経験に関する記憶であるエピソード記憶として分類されており、大脳辺縁系の海馬に記憶された後、大脳皮質の側頭葉に長期記憶として蓄積されると言われている。
【０００７】
このエピソード記憶は時間が経過すると、言語の使用に必要な辞書的な記憶である意味記憶に置き換えられ、大脳皮質全体に蓄積されると言われている。この変換の過程で、エピソード記憶の豊かな非言語情報はそぎ落とされ一般化されてしまう。エピソード記憶に関連する過去のデータを表示や再生することはエピソード記憶を強化し、エピソード記憶が豊かな非言語情報をそぎ落とされて意味記憶となることを防ぐことが期待される。
【０００８】
しかし、過去のデータの利用は、ユーザ自身が能動的に行わなければならない。つまり、上述した特許文献１に記載の写真アルバムの場合にはユーザ自身が写真アルバムを作成し、必要に応じてこれを開いて見なければならない。また、過去のデータには、静止画像データ、動画像データ、テキストデータ、音声データなどの種々のものがあるが、これを利用する場合には、ユーザ自身が能動的に利用するようにしなければならない場合がほとんどである。
【０００９】
例えば、過去のデータが静止画像データや動画像データである場合には、ビデオカメラやビデオデッキの再生・停止・早送り、早戻しなどの機能をユーザが操作しなければならないし、また、過去のデータが電子メールである場合には、携帯電話やパソコンのメールの表示などの機能をユーザが操作しなければならない。また、過去のデータが音声データの場合には、音楽プレーヤの再生・停止・早送り、早戻しなどの機能をユーザが操作しなければならない。このように、過去のデータの利用は、ユーザが自分でデータを利用する操作をしなければならないものがほとんどである。
【００１０】
また、ほとんど自分で操作をしないものとしては、例えば、上述した特許文献２に記載のデータ蓄積型会話装置があるが、この場合、単語の重要度や頻度だけの評価では、適切なタイミングで目的とする会話を再生することは難しい。この他、パーソナルコンピュータのハードディスクに蓄積された画像のスライドショー表示や、音楽プレーヤやパーソナルコンピュータにおける音楽のいわゆるシャッフル（ランダム）再生がある。
【００１１】
しかしながら、画像のスライドショー表示は、自分で作りこんだ画像の並びそのままの表示か、ランダムに選択されただけの画像の表示であり、音楽のシャッフル再生も、ランダムに選択されただけの音楽の再生である。
【００１２】
ここで、画像のスライドショー表示が、自分で作りこんだ画像の並びそのままの表示である場合には、再生される画像はどのようなものであるかを既にユーザが知っていることになる。また、ランダムな表示やランダム再生は、意外性による面白さはあるものの、そのときの状況などにそぐわないデータが表示や再生されることがある。このため、ユーザの記憶や気持ちに直接的に作用するように、適切なデータを適切なタイミングで提供し、ユーザの記憶や気持ちに直接的に作用するようにすることは難しい。
【００１３】
以上の点にかんがみ、この発明は、ユーザの記憶や気持ちに直接的に作用させることができるように、適切な内容のコンテンツデータを、適切なタイミングで提供できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、コンテンツデータの生成時刻及び生成位置と、当該コンテンツデータの生成時に取得された、ユーザの情動に応じて変化する生体情報と、を含むメタデータが付加されたコンテンツデータを格納するための記憶手段と、前記情動の経時変化に伴って減少する前記コンテンツデータの情動価値を表現した所定の減少曲線に基づいて現時点における前記コンテンツデータの情動価値を算出する情動価値算出手段と、前記ユーザが感じる懐かしさの経時変化に伴って増加する前記コンテンツデータの懐かしさ価値を表現した所定の増加曲線に基づいて現時点における前記コンテンツデータの懐かしさ価値を算出する懐かしさ価値算出手段と、前記情動価値算出手段により算出された情動価値と、前記懐かしさ価値算出手段により算出された懐かしさ価値との線形結合により前記コンテンツデータの想起価値を算出する想起価値算出手段と、前記生成時刻、前記生成位置、及び前記生体情報を３つの軸とする空間で、前記メタデータに含まれる生成時刻、生成位置、及び生体情報の値に基づいて前記コンテンツデータをクラスタリングし、前記想起価値算出手段により算出された各コンテンツデータの想起価値を用いて各クラスタの想起価値を算出する分類手段と、前記分類手段により算出された各クラスタの想起価値に比例した確率で１つ又は複数のクラスタを選択する選択手段と、を備える、情報処理装置が提供される。
【発明の効果】
【００１８】
この発明によれば、コンテンツデータの価値を客観的に評価し、ユーザに対して適切な内容のコンテンツデータを適切なタイミングで提供し、ユーザの記憶や気持ちに対してより直接的に働きかけることが可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、この発明による装置、方法の一実施の形態について説明する。この発明による装置、方法は、記録媒体に記録された種々のコンテンツデータを読み出して出力したり再生したりすることが可能な種々の電子機器に適用することができるものである。例えば、デジタルスチルカメラ、デジタルビデオカメラ、ＭＤ（Mini Disc（ソニー株式会社の登録商標））プレーヤ、半導体メモリを利用したいわゆるＩＣレコーダ、携帯電話端末、カメラ付き携帯電話端末、ハードディスクレコーダ、パーソナルコンピュータなどに適用することが可能である。
【００２０】
以下に説明する実施の形態においては、説明を簡単にするため、少なくとも動画像や静止画像などの画像と音声との記録および再生が可能なデジタルビデオカメラ、カメラ付き携帯電話端末、カメラ付きパーソナルコンピュータなどのコンテンツ記録再生装置に適用した場合を例にして説明する。
【００２１】
なお、この明細書において、コンテンツデータという文言は、ユーザが撮影した画像やユーザが録音した当該ユーザの声などのユーザ自身が作成した画像データや音声データなどの他、ユーザが正当に使用する権限を有する映画や音楽（楽曲）などのいわゆる既成のコンテンツデータなど、ユーザが作成したデータ以外にもユーザが利用可能なものを含む広義の意味で用いている。もちろん、画像データや音声データの他、テキストデータやグラフィックデータなどの利用可能な種々のデジタルデータをも含むものである。
【００２２】
［第１の実施の形態］
［コンテンツ記録再生装置の構成について］
図１は、この第１の実施の形態のコンテンツ記録再生装置１００を説明するためのブロック図である。図１に示すように、コンテンツ記録再生装置１００は、大きく分けると、入力部１と、出力部２と、制御部３と、データ管理部４と、データ価値計算部５と、データベース６と、キー操作部７と、状況取得部８とからなっている。
【００２３】
入力部１は、外部情報をデジタルデータとして取り込む部分であり、このコンテンツ記録再生装置１００の場合には、カメラ部１１、カメラ信号処理部１２、マイクロホン１３、入力音声処理部１４、入力端子１５、入力インターフェース（以下、入力Ｉ／Ｆと略称する。）１６とを備えたものである。
【００２４】
出力部２は、入力部１を通じて取り込んでいるコンテンツデータのモニタとして機能する他、後述するデータベース６に記憶保持されたコンテンツデータを出力する部分であり、出力映像処理部２１、表示部２２、出力音声処理部２３、スピーカ２４、出力インターフェース（以下、出力Ｉ／Ｆ）２５、出力端子２６とを備えたものである。
【００２５】
制御部３は、このコンテンツ記録再生装置１００の各部を制御するものであり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３１、ＲＯＭ（Read Only Memory）３２、ＲＡＭ（Random Access Memory）３３、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable and Programmable ROM）３４が、ＣＰＵバス３５を通じて接続されて形成されたマイクロコンピュータである。
【００２６】
データ管理部４は、詳しくは後述もするが、データベース６へのコンテンツデータの書き込みやデータベース６からのコンテンツデータの読み出しを行ったり、また、データベース６に記録されているコンテンツデータに対して情報を付加したりするなどして、コンテンツデータの管理を行うことができるものである。
【００２７】
データ価値計算部５は、詳しくは後述もするが、データベース６に記録されたコンテンツデータのそれぞれについて、付加されているメタデータを用いて、想起価値（ユーザの記憶を想起させる上での重要度）を計算する部分である。そして、データ管理部４とデータ価値計算部５とが協働することにより、データベース６に記憶保持された種々のコンテンツデータをユーザの記憶や気持ちに対してより直接的に働きかけることができるように、適切なタイミングで提供することができるようにしている。
【００２８】
データベース６は、例えば、ハードディスクや書き換え可能なＤＶＤなどの光ディスクなど、比較的に記憶容量の大きな記録媒体を備え、後述もするように、カメラ部１１やマイクロホン１３を通じてユーザが収録したコンテンツデータや、入力端子１５を通じて受け付けたコンテンツデータなど、多数のコンテンツデータを記憶保持することができるものである。
【００２９】
また、キー操作部７は、ユーザからの操作入力を受け付けて、これを電気信号に変換して、制御部３に供給することができるものである。これにより、制御部３は、キー操作部７を通じて受け付けたユーザからの指示に応じて各部を制御することができるようにされる。
【００３０】
また、状況取得部８は、時計回路８１、ＧＰＳ部８２、生体センサ８３を備え、現在時刻、現在位置、例えば心拍数などのユーザの生体情報を検出し、これらを制御部３に供給することができるものである。なお、ユーザの生体情報は、ユーザの情動（ユーザの感情の動き）を示すものとして用いられるものである。そして、状況取得部８からの検出出力は、制御部３を通じてデータ管理部４に供給され、データベース６に記録されるコンテンツデータに付加するメタデータを形成する情報として用いることができるようにしている。
【００３１】
［コンテンツ記録再生装置の動作について］
次に、コンテンツ記録再生装置１００において、カメラ部１１、マイクロホン１３を通じて、画像と音声を収録してデータベース６に格納し、これを再生する場合を例にして、この実施の形態のコンテンツ記録再生装置の動作について説明する。
【００３２】
キー操作部７を通じて、ユーザからの録画指示を受け付けると、コンテンツ記録再生装置１００の制御部３は、入力部１の各部を制御して、画像と音声の収録を行うようにする。カメラ部１１は、図示しないが、レンズ、フォーカス機構、シャッター機構、絞り機構などを備えた光学ブロックや撮像素子を備え、被写体の像を光の情報として捉えて、被写体の像を撮像素子の所定の位置に結像させる。
【００３３】
撮像素子は、例えば、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）イメージセンサなどであり、自己の所定の部分に結像した被写体の画像を電気信号に変換し、これをカメラ信号処理部１２に供給する。
【００３４】
カメラ信号処理部１２は、これに供給された画像信号に対して、ＣＤＳ（Correlated Double Sampling）処理を行って、Ｓ／Ｎ比を良好に保つようにするとともに、ＡＧＣ（Automatic Gain Control）処理を行って、利得を制御し、そして、Ａ／Ｄ（Analog/Digital）変換を行って、デジタル信号である画像データを形成し、これを制御部３を通じてデータ管理部４に供給する。
【００３５】
また、カメラ信号処理部１２は、制御部３からの制御により、画像データに対してＡＦ（Auto Focus）、ＡＥ（Auto Exposure）、ＡＷＢ（Auto White Balance）などのカメラ信号処理を施し、処理後の画像データをアナログ映像信号に変換して、これを出力部２の表示部２２に供給するようにして、現在、光学ブロック１１を通じて取り込んだ画像を表示部２２の表示画面に表示して観視することもできるようにしている。
【００３６】
一方、マイクロホン１３により集音され、電気信号に変換された音声信号は、入力音声処理部１４に供給される。入力音声処理部１４は、これに供給されたアナログ音声信号に対し、制御部３からの制御に応じて周波数補正やレベル調整を行って、処理後のアナログ音声信号をデジタル信号に変換し、これを制御部３を通じてデータ管理部４に供給する。
【００３７】
また、入力音声処理部１４は、制御部３からの制御により、処理後のデジタル音声信号をアナログ音声信号に変換し、これを出力部２のスピーカ２３に供給するようにして、現在、マイクロホン１３を通じて取り込んでいる音声を、スピーカ２４を通じて聴取することもできるようにしている。
【００３８】
このようにしてデータ管理部４に供給された画像データと音声データとは、データ管理部４の機能により画像データと音声データとからなるコンテンツデータ（ＡＶデータ）を形成し、これをデータベース６に記録する。この際に、データ管理部４は、制御部３の制御により状況取得部８の時計回路８１からの現在時刻、ＧＰＳ部８２からの現在位置、生体センサ８３からのユーザの生体情報（収録時におけるユーザの生体情報であって、例えば、心拍数など）の供給を受けて、これらをメタデータとして記録対象のコンテンツデータに付加してデータベース６に記録する。
【００３９】
この場合、収録するコンテンツデータを基準に考えると、メタデータとして用いる情報のうち、時計回路８１からの現在時刻は、コンテンツデータの生成時刻を示すものであり、ＧＰＳ８２からの現在位置は、コンテンツデータの生成位置を示すものである。同様に、生体センサ８３からの生体情報は、コンテンツデータの生成時におけるユーザの生体情報を示すものである。
【００４０】
なお、メタデータとしてコンテンツデータに対して付加する現在時刻（生成時刻）、現在位置（生成位置）、生体情報（生成時の生体情報）は、例えば、ユーザからの指示入力に応じて、画像、音声の収録を開始するようにした場合に状況取得部８から取得し、これを用いるようにする。
【００４１】
また、現在時刻、現在位置、生体情報の取得は、上述のように収録開始時点において取得する場合に限るものではなく、コンテンツデータのデータベース６への記録開始の直前のタイミング（記録開始時点）において取得し、これを用いるようにしてもよい。また、この実施の形態のコンテンツ記録再生装置１００で用いる生成位置は、緯度情報、経度情報からなるものである。
【００４２】
図２は、データベース６に記録されるコンテンツデータとそのメタデータとについて説明するための図である。図２に示すように、データＡ、データＢ、…は、入力部１のカメラ部１１、マイクロホン１３を通じて取得したコンテンツデータであり、これらのコンテンツデータのそれぞれには、図２に示すように、メタデータとして、生成時刻、生成位置（緯度、経度）、生成時におけるユーザの生体情報が付加される。
【００４３】
ここで、生成時刻をメタデータに含めているのは、いつ生成（収録）したメタデータであるかを把握するためであり、ユーザにとってエピソード記憶の状態にある記憶に関連するコンテンツデータと、意味記憶の状態となった記憶に関連するコンテンツデータとを区別する１つの基準などとして用いることができる。
【００４４】
また、生成位置をメタデータに含めているのは、人間の脳の海馬には特定の場所で活動する場所ニューロンがあり、記憶と場所とは強く結び付いていることが知られているためである。また、生成時の生体情報をメタデータに含めているのは、情動が強く人間の脳の扁桃体が活性化すると、海馬の記憶活動が強化され、強く記憶に刻み込まれることが知られているためであり、ユーザの情動に応じて変化する例えば心拍数などの生体情報を用いるようにしているのである。
【００４５】
そして、図２に示した例の場合には、コンテンツデータＡには、生成時刻ｔＡ、生成位置（ｘＡ，ｙＡ）、生成時の生体情報ｅＡが付加され、コンテンツデータＢには、生成時刻ｔＢ、生成位置（ｘＢ，ｙＢ）、生成時の生体情報ｅＢが付加されている場合を示している。なお、生成時刻は、このコンテンツ記録再生装置１００においては、年月日をも含むものであり、何年、何月、何日の何時に生成（収録）したかを特定することができるものである。なお、メタデータは、時刻、位置、生体情報に限るものではなく、その他の必要な情報を各コンテンツデータのメタデータとして付加することもできる。
【００４６】
このようにして、キー操作部７を通じて収録が指示される毎に、カメラ部１１、マイクロホン１３を通じて取り込んだ画像と音声とをコンテンツデータとしてデータベース６に格納すると共に、状況取得部８を通じて取得した時刻、位置、生体情報をメタデータとしてコンテンツデータに付加して利用することができるようにしている。
【００４７】
また、データベース６に記録された各コンテンツデータを任意に再生することが指示された場合には、データ価値計算部５の価値計算機能とデータ管理部４の管理機能とにより、各コンテンツデータのメタデータ等が用いられ、コンテンツデータのそれぞれについて、ユーザの記憶を想起させる上での重要度である想起価値を計算し、各コンテンツデータに対して付与することができるようにしている。
【００４８】
そして、データ管理部４は、各コンテンツデータに付与された想起価値に基づいて、再生するコンテンツデータを選択し、再生する順番などを調整して、適切なタイミングでコンテンツデータを再生してユーザに提供し、再生されたコンテンツデータがユーザの記憶や気持ちに直接的に作用することができるようにしている。具体的には、より懐かしさを感じたり、思い出が単なる意味記憶となってしまったりすることを防止するなどのことができるようにしている。
【００４９】
データベース６に記録されたコンテンツデータ（ＡＶデータ）の基本的な再生は、以下のようにして行われる。すなわち、キー操作部７を通じてコンテンツデータの再生が指示されると、これを受け付けた制御部３がコンテンツデータの再生を行うように各部を制御する。この場合、データ管理部４が目的とするコンテンツデータを読み出し、これを制御部３に供給する。
【００５０】
制御部３は、データ管理部４からのコンテンツデータを画像データと音声データとに分離し、データ圧縮されている場合には、これを圧縮解凍して、データ圧縮前の元の画像データと音声データとを復元する。そして、復元した画像データは、出力映像処理部２１に供給し、復元した音声データは、出力音声処理部２３に供給する。
【００５１】
出力映像処理部２１は、これに供給された画像データをアナログ映像信号に変換し、表示部２２に供給する形式の映像を形成して、これを表示部２２に供給する。表示部２２は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、ＰＤＰ（Plasma Display Panel）、有機ＥＬ（Organic Electro Luminescence）パネル、ＣＲＴ（Cathode-Ray Tube）等の表示素子であり、出力映像処理部からの表示用映像信号の供給を受けて、これに応じた画像を表示は面に表示する。
【００５２】
一方、出力音声処理部２３は、これに供給された音声データをアナログ音声信号に変換し、制御部３の制御に応じて、音質調整や音量調整を行い、調整後の音声信号をスピーカ２４に供給する。これにより、スピーカ２４からは、出力音声処理部２３からの音声信号に応じた音声が放音される。このようにして、データベース６に記録されたコンテンツデータの再生を行うことができるようにされる。
【００５３】
なお、図１に示したように、このコンテンツ記録再生装置１００は、入力端子１５、入力Ｉ／Ｆ１６、出力Ｉ／Ｆ２５、出力端子２６を備えている。入力端子１５、入力Ｉ／Ｆ１６を通じて受け付けた、例えば、音楽や映画のコンテンツデータをデータ管理部４を通じてデータベース６に記録して、これを表示部２２、スピーカ２４を通じて再生するようにしたり、また、出力Ｉ／Ｆ２５、出力端子２６を通じて出力したりすることもできるようにされている。
【００５４】
この場合、入力端子１５、入力Ｉ／Ｆ１６を通じて受け付けたコンテンツデータに対して、状況取得部８によって取得した情報をメタデータとして付加することも可能であるし、既に同様のメタデータが付加されている場合には、それを用いるようにすることもできるようにされる。このような選択は、キー操作部７を通じてユーザによって指示されることになる。
【００５５】
また、カメラ部１１、マイクロホン１３を通じて取り込み、データベース６に記憶したコンテンツデータについても、例えば、再生処理と同時に出力Ｉ／Ｆ２５、出力端子２６を通じて外部機器に出力することもできるようにされている。
【００５６】
［データ管理部、データ価値計算部の処理について］
次に、データベース６に記録されたコンテンツデータを任意に再生する場合において、ユーザの記憶や気持ちに対して効果的に働きかけることが可能なコンテンツデータを選択して適切なタイミングで再生できるようにするためのデータ管理部４とデータ評価計算部５の具体的な処理の内容について説明する。
【００５７】
［データ管理部におけるコンテンツデータのクラスタリングについて］
まず、データ管理部４において行われるコンテンツデータのクラスタリングについて、図３、図４を参照しながら説明する。この第１の実施の形態のコンテンツ記録再生装置１００のデータ管理部４は、上述した記録処理時において、入力部１からのコンテンツデータをデータベース６に記録するに際して、コンテンツデータをクラスタとして記録する。換言すれば、データ管理部４は、記録対象のコンテンツデータを関連性のあるコンテンツデータの集まりである１つのクラスタとして扱うことが可能なものとしてデータベース６に記録する。
【００５８】
そして、データ管理部４は、再生時などの適宜のタイミングにおいて、基本的には統計学の多変量解析のクラスタ分析により、データベース６にクラスタとして記録したコンテンツデータのそれぞれを、メタデータを用いてクラスタリングし、一定の関係を有するコンテンツデータを１つのクラスタにまとめる。なお、クラスタ分析には、最短距離法、最長距離法、メディアン法、重心法、群平均法、可変法、ウォード法など様々な手法があり、それらを用いることが可能であるが、ここではメディアン法を用いる場合を例にして説明する。
【００５９】
図２を用いて説明したように、メタデータが付加されたコンテンツデータＡ、Ｂがデータベース６に記録される場合を考える。すなわち、データベース６に記録されるコンテンツデータには、メタデータとして、（時間，緯度，経度，生体情報）というメタデータが付加されている。これらのメタデータは上述もしたように、対応するコンテンツデータの生成時刻、生成位置、生成時の生体情報を示すものである。
【００６０】
そして、データＡのメタデータは、図３の（１）に示すように、（ｔＡ，ｘＡ，ｙＡ，ｅＡ）であり、データＢのメタデータは、図３の（２）に示すように、（ｔＢ，ｘＢ，ｙＢ，ｅＢ）であるとする。このメタデータに基づいて、データ管理部４は、それぞれがクラスタとしてデータベース６に記録されたコンテンツデータＡとコンテンツデータＢとの距離ｄＡＢを求める。
【００６１】
このクラスタ間の距離ｄＡＢは、メタデータを元にして計算により求められる評価上の距離であり、具体的には図３の（３）式に示すように、メタデータである、時刻、緯度、経度生体情報のそれぞれ毎に、コンテンツデータＡのメタデータとコンテンツデータＢのメタデータとの差分の二乗を求め、これらを加算したものの平方根であるものとして定義することができる。
【００６２】
なお、図３の（３）式において、文字Ｔ、Ｘ、Ｙ、Ｅのそれぞれは、時刻、緯度、経度、生体情報の正規化のための定数である。また、文字ｓｑｒｔは平方根を求めるための関数、文字ｓｑｒは二乗を求めるための関数である。
【００６３】
このように、データ管理部４は、複数のコンテンツデータが集められたクラスタが形成されてない最初の段階では、クラスタとしてデータベース６に記録したコンテンツデータ間の距離をクラスタの距離として求める。そして、距離の近いクラスタ同士を併合する。例えば、求めたクラスタ間の距離ｄが一定値以下であれば、そのクラスタ同士を併合し、あらたなクラスタを形成する。
【００６４】
したがって、それぞれクラスタとして記録されたコンテンツデータＡとコンテンツデータＢとの間の距離ｄＡＢが一定値以下であれば、コンテンツデータＡとコンテンツデータＢとを併合し、このコンテンツデータＡとコンテンツデータＢとを構成要素として含むクラスタＣを形成する。
【００６５】
このようにして、データベース６に記録されたすべてのクラスタを対象としてクラスタの併合を行った後、次に、必要なクラスタ間の距離を再計算する。例えば、上述のようにして形成されたクラスタＣと他のコンテンツデータ（クラスタ）Ｘとの距離ｄＣＸは、図３の（４）式のようにして求めることができる。なお、図３の（４）式においては、クラスタＣに含まれるクラスタＡと他のクラスタＸとの距離を距離ｄＡＸとし、クラスタＣに含まれるクラスタＢと他のクラスタＸとの距離を距離ｄＢＸとする。
【００６６】
したがって、図３の（４）式から分かるように、クラスタＡとクラスタＢとが併合されて形成されたクラスタＣと他のクラスタＸとの距離ｄＣＸは、クラスタＣに含まれるクラスタＡと他のクラスタＸとの距離ｄＡＸの２分の１と、クラスタＣに含まれるクラスタＢと他のクラスタＸとの距離ｄＢＸの２分の１とを加算すると共に、調整のためにクラスタＡとクラスタＢとの間の距離ｄＡＢの４分の１を減算することにより求められる。
【００６７】
なお、クラスタＡと他のクラスタＸとの距離ｄＡＸやクラスタＢと他のクラスタＸとの距離ｄＢＸは、クラスタとして記録されたコンテンツデータ同士の距離であるので、図３の（３）式に示したクラスタＡとクラスタＢとの間の距離ｄＡＢを求めた場合と同様にして求めることができる。
【００６８】
このようにして、データベース６に記録したすべてのクラスタを対象としてクラスタリングを行うことにより、例えば、所定の時間帯、所定の場所、所定の範囲の値をとる生体情報をメタデータとして有するコンテンツデータについては、１つのクラスタにまとめることができる。そして、クラスタにまとめられたコンテンツデータについては、一連のコンテンツデータとして扱うことができるようにされる。例えば、１つのクラスタに属する複数のコンテンツデータについては連続して再生するなどのことができるようにされる。
【００６９】
次に、データ管理部４において行われる上述したコンテンツデータのクラスタリング処理について、図４のフローチャートを参照しながら説明する。図４は、データ管理部４において実行されるクラスタリング処理を説明するためのフローチャートである。この図４に示す処理は、入力部１を通じて受け付けた画像データや音声データなどのコンテンツデータをデータベース６に記録することが指示された場合、すなわち、上述もしたように、画像や音声などの収録を行うことがキー操作部７を通じて指示された場合に、データ管理部４において実行される処理である。
【００７０】
データ管理部４は、入力部１から画像データや音声データなどの記録対象データを受け付けると、データベース６に記録するコンテンツデータを形成し、これをクラスタとしてデータベース６に記録する（ステップＳ１０１）。そして、データ管理部４は、今回記録したクラスタと既にデータベース６に記録されているすべてのクラスタとの間でクラスタ間の距離を計算する（ステップＳ１０２）。このステップＳ１０２の処理は、図３の（３）式に示したように、クラスタとして記録した各コンテンツデータ間の距離を求める処理である
そして、データ管理部４は、ステップＳ１０２で計算した各クラスタ間の距離に基づいて、距離が近いクラスタ同士を併合し新たなクラスタを形成するようにするクラスタの併合を行う（ステップＳ１０３）。次に、クラスタの併合により新たなクラスタが形成されたので、クラスタ間の距離の再計算を行う（ステップＳ１０４）。このステップＳ１０４の処理は、図３の（４）式を用いて説明したように、併合されて形成されたクラスタをも対象にして、各クラスタ間の距離を再計算する処理である。
【００７１】
この後、併合可能なクラスタが存在するか否かを判断し（ステップＳ１０５）、存在する場合には終了条件を満足していないと判断して、ステップＳ１０３からの処理を繰り返し、存在しないと判断した場合には、終了条件を満足したと判断して、この図４に示す処理を終了する。このようにして、データ管理部４においては、データベース６に記録したクラスタのクラスタリング処理（取りまとめ処理）が行うようにされる。
【００７２】
［データ価値計算部におけるコンテンツデータ、クラスタの価値の計算］
次に、データ価値計算部５において行われるコンテンツデータについての価値計算の処理と、コンテンツデータがクラスタリングされて形成されたクラスタについての価値計算の処理について説明する。
【００７３】
ここでは、データベース６に記録したコンテンツデータやクラスタが有する想起価値として、時間の経過とともに減少する価値と時間の経過とともに増大する価値との２つの価値を考える。時間の経過とともに減少する価値として、そのデータがユーザに与える情動に対応する情動価値ＥＶを考える。また、時間の経過とともに増大する価値として、そのデータがユーザに与える懐かしさに対応する懐かしさ価値ＮＶを考える。
【００７４】
図５は、情動価値ＥＶと懐かしさ価値ＮＶのグラフの一例を示す図である。図５において横軸は時間の経過を、縦軸は価値の大きさを表している。コンテンツデータやクラスタについての情動価値ＥＶは、図５において実線ＥＶが示すように、最初は大きいが時間の経過と共に減少していくものである。
【００７５】
例えば、偶然に遭遇したハプニングを撮影した場合、あまり時間をおかずにその撮影したハプニング画像を再生して視聴すると撮影時と同じように心拍数が増加するが、３日、１週間、１ヶ月と経過する内に、そのハプニング画像を再生して視聴しても、心拍数が変化しなくなるような場合の当該ハプニング画像のユーザに対する価値を情動価値の変化として把握することができる。
【００７６】
また、コンテンツデータやクラスタについての懐かしさ価値ＮＶは、図５において実線ＮＶが示すように、最初は小さいが時間の経過と共に増加して行いくものである。例えば、旅行に行ったときに撮影した画像を、旅行から帰った直後に再生して視聴しても記憶が新しいためにたいして懐かしい感じを受けない。しかし、１週間、２週間、１ヶ月、２ヶ月と時間が経過するうちに、その画像を再生して視聴した場合、懐かしい感じが大きくなったように感じる場合がある。このような場合の当該画像の価値を懐かしさ価値の変化として把握することができる。
【００７７】
そして、撮影した画像などのコンテンツデータがユーザに与える情動は、人間の記憶の減衰に関するエビングハウスの忘却曲線に従うと考えられ、そのコンテンツデータの情動価値ＥＶは、図６の（１）式に示すようにして求めることができる。図６の（１）式において、Ｅ０は記憶時の情動価値であり、λは情動依存の減衰率であり、ｔは現時点の時刻（現在時刻）からメタデータの生成時刻を減算することにより求められる時間である。
【００７８】
ここで、情動依存の減衰率λは、図６の（２）式に示すようにして求めることができる。図６の（２）式において、λ０は情動非依存の減衰率であり、情動非依存の一定の減衰率λ０を記憶時の情動価値で割り算することにより、情動依存の減衰率λを求めることができる。この図６の（２）式からも分かるように、情動が強いほど（記憶時の情動価値Ｅ０が大きいほど）、情動依存の減衰率λは小さくなり忘れ難くなる。実際に人間の脳では、情動が強く扁桃体が活性化すると、海馬の記憶活動が強化され、強く記憶に刻み込まれることが知られている。
【００７９】
一方、コンテンツデータがユーザに与える懐かしさは、最初はゆっくりと立ち上がり、最後は一定値に飽和すると考えられるので、そのコンテンツデータの懐かしさ価値ＮＶは、図７の（１）式と（２）式のように場合分けして表すことができる。図７の（１）式、（２）式において、Ｎ０は最終的な懐かしさ価値を、ηは年齢依存の増加率を、Ｔは年齢依存の懐かしさを感じ始める時刻を、ｔは現時点の時刻（現在時刻）からメタデータの生成時刻を減算することにより求められる時間である。なお、年齢依存の懐かしさを感じ始める時刻Ｔは、コンテンツデータの生成時点からそのコンテンツデータを再生した場合に懐かしさを感じ始めるまでの時間に相当する。
【００８０】
そして、時間ｔが年齢依存の懐かしさを感じ始める時刻Ｔよりも前の時点に対応していてば（年齢依存の懐かしさを感じ始める時刻Ｔに相当する時間よりも時間ｔが短い場合には）、そもそも懐かしさを感じないのであるから、図７の（１）式に示すように、懐かしさ価値ＮＶは０（ゼロ）である。しかし、時間ｔが年齢依存の懐かしさを感じ始める時刻Ｔよりも後の時点に対応していれば（年齢依存の懐かしさを感じ始める時刻Ｔに相当する時間よりも時間ｔが長い場合には）、図７の（２）式に示すように、懐かしさ価値ＮＶを求めることができる。
【００８１】
なお、年齢依存の増加率ηは、図７の（３）式に示すようにして求めることができる。また、年齢依存の懐かしさを感じ始める時刻Ｔは、図７の（４）式に示すようにして求めることができる。図７の（３）式において、η０は年齢非依存の一定の増加率であり、図７の（４）式において、Ｔ０は、年齢非依存の懐かしさを感じ始める一定の時刻である。また、図７の（３）式、（４）式において、ａｇｅは年齢である。
【００８２】
図８は、異なる懐かしさ価値ＮＶ１、ＮＶ２、ＮＶ３について説明するための図である。図６を用いて説明したように、懐かしさ価値の特性としては、実線ＮＶ１が示すように、時間の経過と共に増加して一定値に飽和するものである。そして、図７を用いて説明したように、年齢に依存する懐かしさを感じ始める時刻Ｔという概念を用いることにより、年齢がある程度高い場合には、太い実線ＮＶ２が示すように、所定のコンテンツデータの懐かしさ価値は、時刻Ｔから急激に増加し一定値に飽和する。
【００８３】
逆に、年齢が若いほど、年齢依存の増加率ηと年齢依存の懐かしさを感じ始める時刻Ｔとは、大きな値となるので、図８において点線ＮＶ３が示すようにコンテンツデータに対して早い段階で懐かしさを感じ始め、その後一定値に飽和する。このように、コンテンツデータの懐かしさ価値ＮＶは、そのコンテンツデータを利用するユーザの年齢に依存し、年齢によっては、まったく異なる値となる場合もある。
【００８４】
図９は、この実施の形態のコンテンツ記録再生装置１００で用いる情動価値ＥＶと懐かしさ価値ＮＶのグラフである。このような想定するグラフに基づいて、記憶時の情動価値Ｅ０、情動依存の減衰率λ、最終的な懐かしさ価値Ｎ０、年齢依存の増加率η、年齢依存の懐かしさを感じ始める時刻Ｔなどの必要な値を決定し、上述した図５の（１）式、図７の（２）式に基づいて、情動価値ＥＶ、懐かしさ価値ＮＶを求める。
【００８５】
そして、上述した図５の（１）式と図７の（２）式とを見ると分かるように、データの情動価値ＥＶと懐かしさ価値ＮＶとは、メタデータに含まれる生成時刻（コンテンツデータの生成時刻）を現在時刻から引いた時間を、図５の（１）式と、図７の（２）式とのそれぞれの値ｔに代入することにより求めることができる。
【００８６】
そして、この実施の形態のコンテンツ記録再生装置１００においては、上述のようにして求められる各コンテンツデータについての情動価値ＥＶと懐かしさ価値ＮＶとから各コンテンツについての想起価値ＤＶを求め、この各コンテンツデータの想起価値ＤＶに基づいて、各クラスタの想起価値ＣＶを求めて、クラスタを単位として再生を行うことができるようにしている。
【００８７】
ここで、データベース６に記録されたクラスタの空間的な概念について説明する。図１０は、データベース６に記憶されたコンテンツデータによって形成されるクラスタについての空間的な概念を説明するための図である。上述もしたように、データベース６に記録されるコンテンツデータに対しては、生成時刻、生成位置、生成時のユーザの生体情報（情動を示す情報）が付加され、これらが用いられてクラスタリング処理される。
【００８８】
したがって、図１０に示すように、生成時刻を表現する時間軸と、生成位置を表現する場所軸と、生成時のユーザの生体情報を表現する感情軸とによって形成される空間において、各コンテンツデータがクラスタ化されることになる。図１０において、丸い図形で示したものが、生成されたクラスタを示している。
【００８９】
そして、この実施の形態のコンテンツ記録再生装置１００においては、各クラスタの想起価値を計算して、この想起価値の高いクラスタが想起されやすくする。すなわち、クラスタの想起価値は、再生の優先度に対応し、想起価値の高いクラスタを優先して再生するようにしている。ここで優先して再生するとは、単に再生順番を早くするというだけでなく、例えばクラスタを構成するコンテンツデータが画像データである場合には、表示時間や表示領域の大きさ、あるいは、画質の調整なども想起価値の低いクラスタよりも長くしたり、大きくしたり、特別な画質調整を行ったりすることも含む。
【００９０】
そして、このコンテンツ記録再生装置１００のデータ価値計算部５においては、各コンテンツデータの想起価値ＤＶを、各コンテンツデータの情動価値ＥＶと懐かしさ価値ＮＶとの線形結合として求める。図１１は、データ価値計算部５において計算される各コンテンツデータの想起価値ＤＶについて説明するための図である。
【００９１】
データ価値計算部５は、各コンテンツデータの想起価値ＤＶを図１１の（１）式にしたがって求める。ここで係数ｐは、値０．０〜１．０までの間の実数であり、情動を重視したいときには係数ｐを大きくし、懐かしさを重視したいときは係数ｐを小さくするように調整する。また、ＣＶ０は、はオフセット価値であり、例えば、各コンテンツデータのメタデータとして記述されているものとする。もちろん、例えば、コンテンツ記録再生装置１００のＥＥＰＲＯＭ３４などに記憶保持されているものを用いるようにすることもできる。
【００９２】
このようにして、データベース６に記録された各コンテンツデータについての想起価値を計算した後、これに基づいて、データ価値計算部５は、各クラスタの想起価値ＣＶを計算する。図１２は、データ価値計算部５において計算される各クラスタの想起価値ＣＶについて説明するための図である。
【００９３】
クラスタの想起価値は、図１２の（１）式に示すように、処理対象のクラスタに含まれるコンテンツデータの想起価値ＤＶの総和を、そのクラスタの想起価値ＣＶとするか、あるいは、図１２の（２）式に示すように、処理対象のクラスタに含まれるコンテンツデータの想起価値ＤＶの平均を、そのクラスタの想起価値ＣＶとする。
【００９４】
図１２の（１）式に従って、ラスタを構成するコンテンツデータの想起価値ＤＶの総和をそのクラスタの想起価値ＣＶとして場合には、全体として価値の高いクラスタを選択するようにでき、また、図１２の（２）式に従ってクラスタを構成するコンテンツデータの想起価値ＤＶの平均をそのクラスタの想起価値ＣＶとして場合には、クラスタを構成するそれぞれのコンテンツデータの想起価値ＤＶが高いクラスタを選択するようにできる。
【００９５】
上述したようにして求められる各コンテンツデータについての情動価値ＥＶや懐かしさ価値ＮＶ、これらから求められる想起価値ＤＶは、各コンテンツデータのメタデータとしてコンテンツデータに対応付けて管理され、また、上述したように、各コンテンツデータの想起価値ＤＶに基づいて計算される各クラスタの想起価値ＣＶもまた、各クラスタのメタデータとして対応付けて管理される。
【００９６】
ここで、コンテンツデータやクラスタと、対応する情動価値ＥＶ、懐かしさ価値ＮＶ、想起価値ＤＶとは、データベース６において管理してもよいし、コンテンツデータはデータベース６に記憶し、情動価値ＥＶ、懐かしさ価値ＮＶ、想起価値ＤＶは、例えば、制御部３のＥＥＰＲＯＭ３４において管理するようにすることもできる。
【００９７】
［データ管理部における価値に応じたクラスタの選択について］
上述のようにしてデータベース６に記憶された各クラスタについての想起価値ＣＶが計算され、コンテンツデータの任意の再生が指示された場合には、データ管理部４の機能により、各クラスタの想起価ＣＶに基づいて、再生対象のクラスタを選択する。図１３は、データ管理部４において行われる再生するクラスタの選択処理を説明するための図である。
【００９８】
このコンテンツ記録再生装置１００のデータ管理部４は、データベース６に記録されたコンテンツデータの任意の再生を行う場合において、再生対象のコンテンツデータを選択するが、基本的にクラスタの選択は、クラスタの想起価値に比例する確率で、ひとつのクラスタを選択する。
【００９９】
このため、データ管理部４は、図１３の（１）式に示すように、データベース６に記憶されている各クラスタの想起価値ＣＶｉの総和ＴＣＶを求める。次に、データ管理部４は、それぞれのクラスタの想起価値ＣＶｉを総和ＴＣＶで割ることにより正規化したクラスタの想起価値ＮＣＶｉを求める。この想起価値ＮＣＶｉの確率で、再生対象の１つのクラスタを選択する。すなわち、クラスタの想起価値が全体の想起価値に占める割合の高いクラスタを再生対象のクラスタとして選択する。
【０１００】
例えば、３つのクラスタＡ、Ｂ、Ｃの想起価値を、それぞれ（５．７）、（１．８）、（２．５）とすると、想起価値の総和ＴＣＶは、（１０．０）であるので、３つのクラスタＡ、Ｂ、Ｃは、（０．５７）、（０．１８）、（０．２５）の確率でランダムに選択される。この場合、クラスタＡは、約２回に１回は選択され、クラスタＢは、約５回に１回は選択され、クラスタＣは、４回に１回は選択されるという確率となる。このように、再生するクラスタを確率を用いて選択するようにしているのは、価値が低くても再生してユーザに提示できるようにするためである。
【０１０１】
［再生処理の具体例について］
上述したように、この第１の実施の形態のコンテンツ記録再生装置１００においては、データ管理部４とデータ価値計算部５との機能により、データベース６に記録した各コンテンツデータについて想起価値を計算し、任意にコンテンツデータを再生する場合において、各コンテンツデータの想起価値に基づいて、再生するコンテンツデータを選択し、ユーザの記憶や気持ちに対してより作用するようにコンテンツデータを適切なタイミングで再生することができるようにしている。
【０１０２】
そして、具体的には、データベース６に記録された静止画像データのスライドショー再生やパーソナルコンピュータなどにおいて行われているいわゆるスクリーンセーバー機能として実現するようにされる。したがって、例えば、デジカメの液晶画面への出力のアプリケーション、あるいはデジカメの写真を蓄積したパソコンのスクリーンセーバーへの出力のアプリケーションなどに適用可能である。
【０１０３】
［スライドショー再生を行う場合の具体例について］
ここでは、まず、この第１の実施の形態のコンテンツ記録再生装置１００において、データベース６に画像のデータが蓄積されており、出力部２を通じて画像のスライドショーを行うようにする場合の具体例について説明する。
【０１０４】
キー操作部７を通じてスライドショー再生を行うようにする指示入力を受け付けると、制御部３はデータ管理部４を制御して、コンテンツデータのクラスタリング処理を実行する。そして、データ管理部４は、データ価値計算部５に対して、クラスタ化した各コンテンツデータについての想起価値ＤＶおよび各クラスタについての想起価値ＣＶの計算を行うように指示を出し、これに応じてデータ価値計算部５は、コンテンツデータおよびクラスタの想起価値を計算する。
【０１０５】
そして、データ管理部４は、データ価値計算部５によって計算された各クラスタの想起価値ＣＶに基づいて、各クラスタについての選択確率を計算し、求めた選択確率にしたがってスライドショー再生を行うクラスタを選択し、その選択したクラスタからこれに含まれるコンテンツデータのリストを取得する。
【０１０６】
この後、データ管理部４は、取得したコンテンツデータのリストに基づいて、スライドショーの表示のアルゴリズムに従って画像のスライドショー表示を行う。ここで、スライドショーの表示のアルゴリズムでは、まずコンテンツデータのリストを時系列に古い順にソートし、時系列に古い順に画像のコンテンツデータを再生して表示部２２に表示するようにする。
【０１０７】
この場合に、制御部４は、例えばデータ管理部４と協働し、出力映像処理部２１を制御して、データの価値に応じて、表示のパラメータを変えて表示する。例えば、価値のうち情動価値ＥＶの高いデータの画像は長く、大きく、明るく表示し、懐かしさ価値ＮＶの高いデータの画像は透明度を高く、彩度を低く、古ぼけた感じに表示したりする。
【０１０８】
次に、スライド表示される画像についてのユーザ入力を受け付ける場合の処理について説明する。スライドショーの表示がユーザにとっては不適切な場合がある。例えば、興味のある画像が小さく表示されたり、あまり興味のない画像が大きく表示されたり、長く表示されたりする場合である。
【０１０９】
このような場合には、キー操作などによって、画像を拡大表示したり、画像をスキップしたりするなどのことをできるようにしておくことが好ましい。そこで、スライドショー表示される各画像毎に、拡大、縮小、一時停止、スキップなどの指示入力を受け付けるようにする。
【０１１０】
そして、画像の拡大表示が指示されたときは、ユーザはその画像に対してプラス評価を下したことになるので、制御部３は出力映像処理部２１を制御して、その画像を拡大表示するようにするとともに、その画像のデータのメタデータの１つであるオフセット価値ＣＶ０に一定値を加える。
【０１１１】
また、スライドショー再生の一時停止が指示されたときにも、その一時停止されたときの画像については、プラス評価を下したと判断し、画像の一時停止を行うとともに、その一時停止された画像を形成するデータのメタデータの１つであるオフセット価値ＣＶ０に一定値を加えるようにしてもよい。
【０１１２】
また、画像のスキップが指示されたときには、ユーザはその画像に対してマイナス評価を下したことになるので、その画像の表示をスキップするとともに、その画像のデータについてのメタデータの１つであるオフセット価値ＣＶ０から一定値を引く。また、画像の縮小表示が指示されたときにも、ユーザはその画像に対してマイナス評価を下したと判断し、その画像を縮小表示するとともに、その画像のデータについてのメタデータの１つであるオフセット価値ＣＶ０から一定値を引くようにしてもよい。
【０１１３】
このようにすることによって、想起価値ＣＶの高いクラスタを選択してスライドショー再生することができるので、従来のスライドショー再生の場合と異なり、ユーザの記憶や気持ちに対して直接的に画像が働きかけることができるように、再生するコンテンツデータを選択し、適切なタイミングで再生することができる。
【０１１４】
また、再生対象のコンテンツデータについての情動価値ＥＶや懐かしさ価値ＮＶに基づいて、画像の表示パラメータを変更し、表示態様を変えることができるので、より効果的な画像の提示が可能になる。さらに、ユーザからの画像の拡大表示の指示やスキップの指示を受け付け、これに応じてオフセット価値ＣＶ０を調整して、計算した価値自体を調整することができるので、一度スライドショー再生した画像のコンテンツデータについては、ユーザの意図に応じた再生が可能となる。
【０１１５】
なお、ここでは、コンテンツ記録再生装置１００のデータベース６に画像が蓄積されている場合を例にして説明したが、これに限るものではない。例えば、携帯電話のように写真の画像の他にメールのテキストや音声通話のデータが蓄積されている場合にも、同様な方法でメールのテキストをスライドショー表示して、データの価値に応じて表示のテキストの大きさを変えたり、スライドショーとともに音声通話のデータを再生して、データの価値に応じて再生の音量の大きさを変えたりすることもできる。
【０１１６】
［音楽のシャッフル再生を行う場合の具体例について］
次に、例えば、この第１の実施の形態のコンテンツ再生装置１００において、データベース６に音楽のデータが蓄積されており、これをシャッフル再生する場合の具体例について説明する。シャッフル再生は再生可能な音楽データの一覧リストに掲載されたものを連続的に再生するのではなく、例えばランダムに選曲して再生していく再生方法である。
【０１１７】
シャッフル再生は思いも寄らない音楽が選曲されるため、驚きはあるものの、ユーザがあまり好まない楽曲が連続して選択されて再生されるなど、不適切な選曲であることも多い。そこで、この第１の実施の形態のコンテンツ再生装置１００においては、上述したように、データ管理部４、データ価値計算部５の機能によりコンテンツデータ（この例の場合には音楽データ）毎に計算される音楽データの想起価値に基づいて、価値の高いものから確率的に再生することにより、ユーザにとってより価値のある音楽体験が得られるようにする。
【０１１８】
この音楽データの場合には、コンテンツデータとしては上述した画像データのように生成時においてメタデータを付加するのではなく、取得して最初に再生した場合にメタデータを付加するようにする。したがって、最初に再生して聴取するようにしたときの再生時刻、再生位置、最初の再生時におけるユーザの生体情報をメタデータとして付加するようにしておく。
【０１１９】
また、テレビやラジオ、あるいは、コンサートなどで既に聴取している楽曲の音楽データの場合には、ユーザがキー操作部７を通じて最初に聴取した時の時刻や場所、そのときの凡その心拍数などを入力できるようにしておくことにより、より正確に想起価値を計算することができる。
【０１２０】
なお、この場合、例えば、最初の聴取位置については、例えば、地名や住所を入力することにより、例えば、データベース６の別のエリアなどに記憶されている地図データベースなどから聴取位置の緯度、経度を取得するようにしたり、また、興奮度を数段階（例えば５段階）程度に段階分けしておき、この段階を入力することにより、凡その心拍数を生体情報として入力したりするなどのことが可能である。
【０１２１】
そして、シャッフル再生を行うように指示を受けた場合に、上述したように、データ価値計算部５の機能により、各音楽データ毎に想起価値ＤＶを計算し、この想起価値に基づいて、データ管理部４において選択確率を計算し、この計算した選択確立に基づいて、再生する音楽データを選択するようにすればよい。
【０１２２】
そして、実際させする場合には、例えば、データ管理部４と制御部３とが協働し、出力音声処理部２３を制御し、情動価値の高い音楽データについては大きい音で再生することで、より情動体験を高めたり、懐かしさ価値の高い音楽はＨＰＦ（High Pass Filter）をかけて再生することで、より古くて懐かしさを感じさせるようにしたりすることもできるようにされる。
【０１２３】
さらに、再生が適切でなかった場合には、ユーザが早送りボタンを押すことにより、その曲をスキップするとともに、その音楽データのメタデータの１つであるオフセット価値から一定値を引くことにより、その音楽の価値を下げ再生されにくくすることもできる。
【０１２４】
なお、ここでは、コンテンツデータある音楽データ毎の想起価値ＤＶに基づいて、再生対象の音楽データを選択するものとしたが、例えば、いわゆるアルバム単位に音楽データがクラスタ化されている場合には、上述した画像のスライドショー表示の場合と同様に、クラスタ（アルバム）単位に再生対象の音楽データを選択して再生するようにすることも可能である。
【０１２５】
［任意のコンテンツデータを再生する場合の処理のまとめ］
次に、この第１の実施の形態のコンテンツ記録再生装置１００において行われる、任意にコンテンツを再生する場合の処理について、図１４に示すフローチャートを参照しながらまとめる。図１４に示すフローチャートの処理は、上述もしたように、スライドショー再生が指示された場合やシャッフル再生が指示されや場合、あるいは、スクリーンセーバー機能が起動するようにされた場合など、任意のコンテンツデータを再生するようにされた場合において、制御部３、データ管理部４、データ価値計算部５において行われるものである。
【０１２６】
任意のコンテンツデータを再生する処理が行うようにされると、制御部３は前回の再生以降において、データ入力を受け付けてデータベース６に記録したり、前回の再生から所定時間以上経過したりするなど、コンテンツデータやクラスタの想起価値を計算する必要があるか否かを判断する（ステップＳ２０１）。
【０１２７】
ステップＳ２０１の判断処理において、新たなデータ入力があるなど、想起価値の計算が必要である判断したときには、制御部３はデータ管理部４を制御してデータベース６に記録されたコンテンツデータのクラスタリングを行う（ステップＳ２０２）。次に、データ管理部４は、データ価値計算部５に対して、各コンテンツデータおよびクラスタについての想起価値の計算を行うことを指示し、データ価値計算部５が想起価値の計算を行う（ステップＳ２０３）。
【０１２８】
ステップＳ２０１の判断処理において、新たなデータ入力は無く、また、前回、想起価値を計算してから所定時間（期間）経過しておらず、想起価値に変更が合い場合には、ステップＳ２０２、ステップＳ２０３の処理は行わない。
【０１２９】
ステップＳ２０３の処理の後、または、ステップＳ２０１の判断処理において、想起価値の計算を行う必要はないと判断した場合には、制御部３は、データ管理部４を制御して、選択確率を計算し、これに応じて再生対象のクラスタを選択する処理を行うようにする（ステップＳ２０４）。
【０１３０】
そして、再生対象のクラスタ（あるいはコンテンツデータ）が選択されたか否かを判断する（ステップＳ２０５）。ステップＳ２０５の判断処理において、再生対象のクラスタが存在しないなどするために、クラスタが選択されていないと判断したときには、後述するステップＳ２１１の処理に進む。
【０１３１】
ステップＳ２０５の判断処理において、クラスタが選択されたと判断したときには、制御部３は、出力部２の関連する各部を制御して、選択されたコンテンツデータを再生して出力する処理を行う（ステップＳ２０６）。このステップＳ２０６においては、再生対象のコンテンツデータの情動価値ＥＶや懐かしさ価値に応じて、コンテンツデータの再生態様を調整する処理も含まれる。
【０１３２】
そして、制御部３は、例えば、再生対象のコンテンツデータが画像データである場合には、拡大表示の指示やスキップの指示、あるいは、再生対象のコンテンツデータが音楽データである場合には、早送り指示や音量の調整指示などのユーザからの操作入力（指示入力）を受け付けたか否かを判断する（ステップＳ２０７）。
【０１３３】
ステップＳ２０７の判断処理において、操作入力は行われていないと判断したときには、後述するステップＳ２１０の処理に進む。また、ステップＳ２０７の判断処理において、操作入力が行われたと判断したときには、その操作入力に応じて、再生対象のコンテンツデータのメタデータ、例えば、オフセット価値を変更し（ステップＳ２０８）、ユーザの操作入力に応じた処理を行う（ステップＳ２０９）。このステップＳ２０９においては、操作入力が拡大表示の指示である場合には、表示している画像を拡大表示したり、また、スキップ指示である場合には、出力している画像をスキップしたりするなどの、ユーザの操作入力に応じた処理を行う。
【０１３４】
そして、ステップＳ２０９の処理によりデータの出力を変更した場合、あるいは、ステップＳ２０７の判断処理において、ユーザからの操作入力を受け付けていないと判断した場合には、再生対象のクラスタに含まれるコンテンツデータの再生出力を終了したか否かを判断する（ステップＳ２１０）。
【０１３５】
ステップＳ２１０の判断処理において、出力は終了していないと判断したときには、ステップＳ２０６からの処理を繰り返す。また、ステップＳ２１０の判断処理において、出力は終了したと判断したときには、任意のコンテンツデータを再生する一連の再処理を終了したか否かを判断する（ステップＳ２１１）。
【０１３６】
ステップＳ２１１の判断処理において、一連の再生処理を終了していないと判断したときには、ステップＳ２０１からの処理を繰り返し、一連の再生処理を終了したと判断したときには、この図１４に示す処理を終了する。
【０１３７】
このように、この第１の実施の形態のコンテンツ記録再生装置１００は、想起価値ＣＶの高いクラスタを選択して再生し出力することができるので、ユーザの記憶や気持ちに対して直接的に働きかけることができるように、再生するコンテンツデータを選択し、適切なタイミングでこれを再生することができる。
【０１３８】
さらに、ユーザからの画像の拡大表示の指示やスキップの指示などを受け付け、これに応じてオフセット価値ＣＶ０を調整して、計算した価値自体を調整することができるので、一度再生したコンテンツデータについては、ユーザの意図に応じた再生が可能となる。また、再生対象のコンテンツデータについての情動価値ＥＶや懐かしさ価値ＮＶに基づいて、再生のためのパラメータを変更し、再生態様を変えることができるので、より効果的なコンテンツ再生を行うことができる。
【０１３９】
［第２の実施の形態］
次に、第２の実施の形態のコンテンツ記録再生装置２００について説明する。図１５は、この第２の実施の形態のコンテンツ記録再生装置２００を説明するためのブロック図である。図１５に示した第２の実施の形態のコンテンツ記録再生装置２００と、図１に示した第１のコンテンツ記録再生装置１００とを比較すると分かるように、この第２の実施の形態のコンテンツ記録再生装置２００は、再現度計算部９を備える点を除けば、第１の実施の形態のコンテンツ記録再生装置１００と同様に構成されたものである。
【０１４０】
このため、この第２の実施の形態のコンテンツ記録再生装置２００において、第１の実施の形態のコンテンツ記録再生装置１００と同様に構成される部分には同じ参照を付し、それらの詳細な説明は第１の実施の形態と重複するために省略することとする。なお、図１５に示したコンテンツ記録再生装置２００においては、出力部２が備える出力Ｉ／Ｆ２５、出力端子２６については記載を省力しているが、第１の実施の形態のコンテンツ記録再生装置１００と同様に備えているものである。
【０１４１】
そして、前述した第１の実施の形態のコンテンツ記録再生装置１００が、データベース６に記録されたコンテンツデータのメタデータに基づいて情動価値を計算するものであったのに対して、この第２の実施の形態のコンテンツ記録再生装置２００は、再生時における現在時刻、現在位置、現在の生体情報をも考慮して情動価値を算出することができるようにしたものである。
【０１４２】
この再生時における現在時刻、現在位置、現在の生体情報をも考慮して再現度を算出する部分が、再現度計算部９である。以下においては、再現度計算部９を備えることによって、第１の実施の形態とは異なることになるデータ価値計算部の計算処理について詳細に説明する。
【０１４３】
この第２の実施の形態のコンテンツ記録再生装置２００においても、データ管理部４におけるクラスタリング処理、および、データ価値計算部５におけるコンテンツデータやクラスタについての情動価値ＥＶや懐かしさ価値ＮＶを計算する処理は、図２〜図１０を用いて説明した第１の実施の形態のコンテンツ記録再生装置１００の場合と同様に行われる。
【０１４４】
そして、データベース６に記録されたコンテンツデータのユーザへの提示の効果は、コンテンツデータの価値そのものだけでなく、ユーザを取り巻く状況にも依存する。例えば、誕生日には何年か前の誕生日の写真の表示が効果的であり、ある観光地を訪れたときにはそこに以前に来たときの写真の表示が効果的であり、何かを見て感動した時には同じように感動したときの写真の表示が効果的である。
【０１４５】
基本的には、現在の状況が、データが記録されたときの状況に近いほど、その状況をデータによって想起させる効果は高い。記憶の研究では、記憶の想起において部分的な情報から全体を連想する能力をパターンコンプリーションと呼ぶ。このパターンコンプリーションの能力が一定だとすれば、状況の類似性が高いほど記憶の想起は容易になる。
【０１４６】
そこで、この第２の実施の形態のコンテンツ記録再生装置２００においては、現在の状況、すなわち、データベース６に記憶されたコンテンツデータを任意に再生する場合の状況を状況取得部８を通じて取得し、この取得した現在の状況をも考慮してデータベース６に記録されたコンテンツデータについての価値を計算する。
【０１４７】
図１６は、この第２の実施の形態のコンテンツ記録再生装置２００におけるコンテンツデータについての想起価値の計算処理について説明するための図である。図１６の（１）に示すように、状況検出部８を通じて取得した現在の状況を示すデータがあるとする。また、図１６の（２）に示すように、データベース６に記録されたコンテンツデータに付加されたメタデータがあるとする。
【０１４８】
このとき、現在の状況とコンテンツデータがデータベース６に記録されたときの状況の距離dを図１６の（３）式のように定義する。すなわち、コンテンツデータのメタデータである生成時刻ｔ、生成位置（ｘ，ｙ）、生成時の生体情報ｅのそれぞれについて、現在の状況を示すデータであって、現在時刻ｔｎ、現在位置（ｘｎ，ｙｎ），現在の生体情報ｅｎの内の対応する情報を減算して二乗を求めたものを加算し、さらに平方根を求めたものが、現在の状況とコンテンツデータがデータベース６に記録されたときの状況の距離dである。
【０１４９】
ただし、図１６の文字Ｔ、Ｘ、Ｙ、Ｅのそれぞれは、時刻と位置（緯度と経度）と情動の正規化のための定数である。各メタデータおよび各現在の状況を示すデータは、対応する定数によって正規化するようにしている。また、図１６の（３）式において、文字ｓｑｒｔは平方根を求めるための関数、文字ｓｑｒは二乗を求めるための関数である。
【０１５０】
このように、現在の状況とコンテンツデータがデータベース６に記録されたときの状況の距離dを求めることにより、データベース６に記録された各コンテンツデータについての最限度の大きさを把握することができる。そして図１６の（３）式によって求めた距離ｄが大きい値の場合には、そのコンテンツデータは現時点において再生価値が高いと判断することができるし、求めた距離ｄが小さい値の場合には、そのコンテンツデータは現時点において再生価値が低いと判断することができる。
【０１５１】
このように、データベース６に記録されたコンテンツデータを任意に再生させる場合などにおいて、現在の状況とコンテンツデータがデータベース６に記録されたときの状況の距離dを計算し、最限度を求める処理を行うのが、再現度計算部９における処理である。
【０１５２】
そして、この第２の実施の形態のコンテンツ記録再生装置２００のデータ価値計算部５においては、図１６の（３）式にしたがって、最限度計算部９において算出される現在とコンテンツ生成時との状況の距離ｄに基づいて、各コンテンツデータについての想起価値ＤＶを算出する。
【０１５３】
図１７は、この第２の実施の形態のコンテンツ記録再生装置２００のデータ価値計算部５における想起価値ＤＶの計算処理を説明するための図である。このコンテンツ記録再生装置２００のデータ価値計算部５は、図１７の（１）式にしたがって、各コンテンツデータについての想起価値ＤＶを、情動価値ＥＶと懐かしさ価値ＮＶの線形結合に対して、状況の距離dをかけたものとして算出する。
【０１５４】
ここでｐは０．０〜１．０までの間の実数で、情動を重視したいときにはｐを大きく、懐かしさを重視したいときはｐを小さくすれば良い。また、ＤＶ０はコンテンツデータについてのオフセット価値であり、コンテンツデータのメタデータとして記述されているものとする。
【０１５５】
このようにして求められた各コンテンツデータについての想起価値ＤＶを用い、データ価値計算部５は、第１の実施の形態のコンテンツ記録再生装置１０の場合と同様に、図１２に示した計算式にしたがって、各クラスタの想起価値ＣＶを計算する。もちろん、この第２の実施の形態においても、クラスタの想起価値ＣＶは、例えば、図１２の（１）式に従って、クラスタに含まれるコンテンツデータの想起価値ＤＶの総和を取っても良いし、図１２の（２）式に従って、クラスタに含まれるコンテンツデータの想起価値ＤＶの平均を取っても良い。
【０１５６】
そして、このようにして求めた各クラスタの想起価値ＣＶに基づいて、第１の実施の形態のコンテンツ記録再生装置１００の場合と同様にして選択確率を求め、これにしたがって再生するクラスタやコンテンツデータを選択することにより、上述したように、例えば、誕生日には何年か前の誕生日の写真を、ある観光地を訪れたときにはそこに以前に来たときの写真を、何かを見て感動した時には同じように感動したときの写真を選択して再生することが可能となる。
【０１５７】
換言すれば、この第２の実施の形態のコンテンツ記録再生装置２００は、生成時の状況が、現在の状況とより似ているコンテンツデータについての価値を大きくし、優先して選択し、再生することができる。これにより、より効果的に、ユーザの記憶や気持ちに対して働きかけることが可能なコンテンツデータを適切なタイミングで提供することができる。
【０１５８】
以上説明したように、上述した第１、第２の実施の形態のコンテンツ記録再生装置は、
ユーザに依存する二つの価値として、時間の経過とともに減少する価値と時間の経過とともに増大する価値を定義し、これに基づいて、過去に生成したり取得したりした種々のコンテンツデータを適切なタイミングで再生して出力しユーザに提供することができるものである。
【０１５９】
すなわち、ユーザに依存する二つの価値、ユーザのデータへの情動に依存して時間の経過とともに減少する価値(情動価値)と、ユーザのデータへの懐かしさに依存して時間の経過とともに増大する価値（懐かしさ価値）に基づいてデータを評価することにより、過去のデータを適切なタイミングでコンテンツデータを再生してユーザに提示できるようにしている。
【０１６０】
また、表示や再生されたデータに対して、ユーザが良いか悪いかをフィードバックする手段を提供し、この結果を情動価値と懐かしさ価値に反映することにより、ユーザが使うにつれてデータをより適切なタイミングで表示できるようにしている。
【０１６１】
なお、上述した実施の形態においては、コンテンツデータとしては、主に、静止画像データや動画像データなどの画像データや楽曲の音楽データであるものとして説明したが、これに限るものではない。
【０１６２】
例えば、制御部を備えた照明機器に供給することにより、照明の点灯、消灯、色の変化などを制御することが可能な光についての制御データや、バイブレータや制御部を備えた例えば椅子などの振動装置に供給することにより、バイブレータによる振動を制御することが可能な振動データや、例えば、室内のエアーコンディショナーなどに供給することにより、再生されている画像や音楽に応じて温度や湿度を調整する調整データなどのいわゆる触覚データ、さらには、制御部と多数の香料を備え、外部からの制御情報に基づいて、種々の香りを発生させることが可能な香り発生器に供給する制御情報としての臭覚データなどをも、上述したコンテンツデータに含むものである。
【０１６３】
したがって、情報提供装置としてのコンテンツ記録再生装置は、制御部を備えた照明機器、制御部を備えたバイブレータ、上述した香り発生器などの、ユーザの視覚、聴覚、臭覚、触覚に作用することが可能な種々の機器も含まれる。
【０１６４】
また、上述した実施の形態においては、生体情報は例えば心拍数を用いるものとして説明したが、これに限るものではない。例えば、発汗量、呼吸数、呼吸量、脳波の状態、動きの頻度や大きさ、歩行の速さ等の検出可能な種々の生体情報を用いることが可能である。したがって、生体センサ８３は、加速度センサ、ショックセンサ、方位センサ、曲げセンサ、圧力センサ、画像センサ、焦電センサ、赤外線センサ、帯電位センサ、歪みセンサ、測距センサ、傾斜センサ、磁気センサ、電流センサ、静電容量センサ、電磁誘導センサなどの種々のものから、検出する生体情報に応じたものを用いるようにすることが可能である。
【０１６５】
また、上述した実施の形態においては、表示や再生されたデータに対して、ユーザが良いか悪いかをフィードバックする手段として、キー操作部７を通じて行うものとして説明したが、ユーザの操作入力を受け付ける他の手段、例えば、タッチパネルやマウスなどのポインティングデバイス等の他の操作入力受付手段が接続されている場合には、それを用いて行うことももちろん可能である。
【０１６６】
また、上述した実施の形態のコンテンツ記録再生装置においては、メタデータとして時刻、位置、情動が反映される情報として生体情報を用いるようにしたが、これに限るものではない。コンテンツデータに付加するメタデータとして、例えば、コンテンツデータの生成時の環境データや、コンテンツデータ自身から抽出する抽出データをも用いるようにすることもできる。
【０１６７】
ここで環境データは、気温、天気、湿度、騒音の大きさ、振動の有無など、ユーザを取り巻く環境における情報である。また、抽出データは、コンテンツデータを解析するなどして抽出可能な情報である。例えば、コンテンツデータが画像の場合には、その画像の平均的な明るさ、色相や用いられている色の数など、その画像を形成する画像データを解析することにより抽出できる情報であり、また、コンテンツデータが音楽である場合には、周波数特性の状態、テンポなどのその音楽を形成する音声データを解析することにより抽出できる情報である。
【０１６８】
そして、環境データや抽出データについても、コンテンツデータにメタデータとして付加しておくことにより、これらをも考慮して、そのコンテンツデータについての価値を算出するようにすることができる。
【０１６９】
また、上述した実施の形態においては、例えば、いわゆるスライドショー再生やシャッフル再生を行う場合など、任意にコンテンツデータを選択して再生する場合を例にして説明したが、これに限るものではない。例えば、ユーザ自身が、情動価値の高いものを優先して選択するように指示したり、懐かしさ価値を優先して選択するように指示したりして、自己の記憶や気持ちに効果的に働きかけるコンテンツデータを選択して再生するようにすることも可能である。もちろん、従来の記録再生装置のように、目的とするコンテンツデータを指定してこれを再生するようにすることも可能である。
【０１７０】
なお、上述した実施の形態においては、前記出力手段を通じて出力されたコンテンツデータについて、情動価値を増大させ、懐かしさ価値を減少させるようにする管理手段としての機能を、主に、データ管理部４、制御部５が協働して実現するようにしている。
【０１７１】
また、出力手段を通じて出力された前記コンテンツデータ単位に前記情動価値の大きさと懐かしさ価値の大きさとを補正する補正手段としての機能も、主に、データ管理部４、制御部５が協働して実現するようにしている。
【０１７２】
また、再生するコンテンツを選択する選択手段としての機能やクラスタリングを行う分類手段としての機能は、データ管理部４が実現している。また、データ管理部４は、各コンテンツデータの情動価値ＥＶや懐かしさ価値ＮＶの一方または両方に応じて、選択するコンテンツデータの確率を変更することもできるものである。
【０１７３】
また、上述した実施の形態のコンテンツ記録再生装置に出力部２は、出力映像処理部２１がデータ管理部及び制御部３の制御に応じて、例えば、情動価値の大きさに応じて、表示時間、表示領域の大きさや明るさ、懐かしさ価値の大きさに応じて、データの表示の透明度や彩度の高さなどを調整することができるものである。
【０１７４】
同様に、上述した実施の形態のコンテンツ記録再生装置に出力部２は、出力音声処理部２３がデータ管理部及び制御部３の制御に応じて、例えば、情動価値の大きさに応じて再生する音楽・音声・音の大きさを調整したり、懐かしさ価値の大きさに応じて、再生する音楽・音声・音の周波数フィルターのパラメータを調整したりすることができるものである。
【０１７５】
また、上述した実施の形態において、図１および図１５において２重線で示したデータ管理部４、データ価値計算部５の機能、および、図１５において２重線で示した再現度計算部９の機能は、制御部３のＣＰＵ３１によって実行されるソフトウェア（プログラム）によって実現することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１７６】
【図１】この発明の一実施の形態が適用されたコンテンツ記録再生装置１００を説明するためのブロック図である。
【図２】データベースに記録されるコンテンツデータとそのメタデータとについて説明するための図である。
【図３】データ管理部４のクラスタリング処理を説明するための図である。
【図４】データ管理部４のクラスタリング処理を説明するためのフローチャートである。
【図５】情動価値ＥＶと懐かしさ価値ＮＶのグラフの一例を示す図である。
【図６】データ価値計算部５の情動価値ＥＶの計算処理を説明するための図である。
【図７】データ価値計算部５の懐かしさ価値ＮＶの計算処理を説明するための図である。
【図８】異なる懐かしさ価値ＮＶ１、ＮＶ２、ＮＶ３について説明するための図である。
【図９】コンテンツ記録再生装置１００で用いる情動価値ＥＶと懐かしさ価値ＮＶのグラフである。
【図１０】データベース６に記憶されたコンテンツデータによって形成されるクラスタについての空間的な概念を説明するための図である。
【図１１】データ価値計算部５において計算される各コンテンツデータの想起価値ＤＶについて説明するための図である。
【図１２】データ価値計算部５において計算される各クラスタの想起価値ＣＶについて説明するための図である。
【図１３】データ管理部４において行われる再生するクラスタの選択処理を説明するための図である。
【図１４】任意のコンテンツデータを再生するようにされた場合の処理を説明するためのフローチャートである。
【図１５】第２の実施の形態のコンテンツ記録再生装置２００を説明するためのブロック図である。
【図１６】第２の実施の形態のコンテンツ記録再生装置２００におけるコンテンツデータについての想起価値の計算処理について説明するための図である。
【図１７】第２の実施の形態のコンテンツ記録再生装置２００のデータ価値計算部５における想起価値ＤＶの計算処理を説明するための図である。
【符号の説明】
【０１７７】
１…入力部、１１…カメラ部、１２…カメラ信号処理部、１３…マイクロホン、１４…入力音声処理部、１５…入力端子、１６…入力インターフェース、２…出力部、２１…出力映像処理部、２２…表示部、２３…出力音声処理部、２４…スピーカ、２５…出力インターフェース、２６…出力端子、３…制御部、３１…ＣＰＵ、３２…ＲＯＭ、３３…ＲＡＭ、３４…ＥＥＰＲＯＭ、３５…ＣＰＵバス、４…データ管理部、５…データ価値計算部、６…データベース、７…キー操作部、８…状況取得部、８１…時計回路、８２…ＧＰＳ部、８３…生体センサ、９…再現度計算部
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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