(57)【要約】【課題】  計測値とは異なる指標値を推論する推論エンジンの出所を明確にして、センサから計測された情報に基づいて作成される推論情報の信頼性を高め、かつその利用範囲を広げること。【解決手段】  推論情報作成装置１では、利用者の体温を計測する体温センサ１８２，発汗を計測する発汗センサ１８３，心拍数を計測する心拍数センサ１８４と、入力検知部１８０を介して接続されて、各センサからの計測値が取得される。固有の識別番号である推論エンジンＩＤを有する推論エンジンにより、各センサからの計測値に基づく推論結果である推論データが作成される。作成された推論データには、推論エンジンＩＤが付与されて、利用者の意識や感情などに関する推論情報が作成される。また、特性に応じた処理が実行されて、推論情報を後の利用に便利又は有益なデータとすることができる。【選択図】  図１  
2005245764.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１個以上のセンサから計測値を取得する計測値取得手段と、
前記計測値取得手段により取得された前記計測値に基づいて、前記計測値とは異なる指標値である推論データを作成する推論データ作成手段と、
前記推論データ作成手段に固有の識別情報を、前記推論データに付加する識別情報付加手段と、
前記識別情報が付加された前記推論データを含む推論情報を出力する推論情報出力手段と
を備えることを特徴とする推論情報作成装置。
【請求項２】
前記推論データ作成手段の前記識別情報と、前記推論データ作成手段の特徴を示す特性情報とを、各々対応付けて記憶する特性情報テーブルと、
前記推論情報出力手段により出力された前記推論情報に含まれる前記識別情報に対応する前記特性情報を、前記特性情報テーブルから取得する特性情報取得手段と
を備えることを特徴とする請求項１に記載の推論情報作成装置。
【請求項３】
前記特性情報は、前記推論データ作成手段の信頼度、最新更新日、推論タイプの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項２に記載の推論情報作成装置。
【請求項４】
前記推論情報について実行される処理手順を少なくとも１つ以上備え、前記特性情報取得手段により取得された前記特性情報に基づいて、複数の前記処理手順から１つの前記処理手順を選択する処理手順選択手段と、
前記処理手順選択手段により選択された前記処理手順に基づいて、前記推論情報出力手段により出力された前記推論情報について処理する推論情報処理手段と
を備えることを特徴とする請求項２又は３に記載の推論情報作成装置。
【請求項５】
少なくとも１個以上のセンサから取得された計測値に基づいて、利用者の推論情報を作成する推論情報作成装置と、該推論情報作成装置により作成された前記推論情報を管理する推論情報管理装置とが、ネットワークを介して接続された推論情報管理システムであって、
前記推論情報作成装置は、
前記センサから前記計測値を取得する計測値取得手段と、
前記計測値取得手段により取得された前記計測値に基づいて、前記計測値とは異なる指標値である推論データを作成する推論データ作成手段と、
前記推論データ作成手段に固有の識別情報を、前記推論データに付加する識別情報付加手段と、
前記識別情報が付加された前記推論データを含む前記推論情報を出力する推論情報出力手段とを備え、
前記推論情報管理装置は、
前記推論情報作成装置から出力された前記推論情報を、ネットワークを介して取得する推論情報取得手段と、
前記推論情報取得手段により取得された前記推論情報を記憶する推論情報記憶手段と、
前記推論データ作成手段の前記識別情報と、前記推論データ作成手段の特徴を示す特性情報とを、各々対応付けて記憶する特性情報テーブルと、
前記推論情報出力手段により出力された前記推論情報に含まれる前記識別情報に対応する前記特性情報を、前記特性情報テーブルから取得する特性情報取得手段と
を備えることを特徴とする推論情報管理システム。
【請求項６】
前記特性情報は、前記推論データ作成手段の信頼度、最新更新日、推論タイプの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項５に記載の推論情報管理システム。
【請求項７】
前記推論情報管理装置は、
前記推論情報について実行される処理手順を少なくとも１つ以上備え、前記特性情報取得手段により取得された前記特性情報に基づいて、複数の前記処理手順から１つの前記処理手順を選択する処理手順選択手段と、
前記処理手順選択手段により選択された前記処理手順に基づいて、前記推論情報出力手段により出力された前記推論情報について処理する推論情報処理手段と
を備えることを特徴とする請求項５又は６に記載の推論情報管理システム。
【請求項８】
前記推論情報出力手段は、無線又は有線によって前記推論情報管理装置とのデータ送受信を実行するための第１の通信インタフェース手段を備え、
前記推論情報取得手段は、無線又は有線によって前記推論情報作成装置とのデータ送受信を実行するための第２の通信インタフェース手段を備えることを特徴とする請求項５乃至７のいずれかに記載の推論情報管理システム。
【請求項９】
コンピュータを、
少なくとも１個以上のセンサから計測値を取得する計測値取得手段、
前記計測値取得手段により取得された前記計測値に基づいて、前記計測値とは異なる指標値である推論データを作成する推論データ作成手段、
前記推論データ作成手段に固有の識別情報を、前記推論データに付加する識別情報付加手段、
前記識別情報が付加された前記推論データを含む推論情報を出力する推論情報出力手段、
として機能させるための推論情報作成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、センサから計測された情報に基づいて、推論エンジンにより計測値とは異なる指標値である推論データを作成する推論情報作成装置、推論情報管理システム及び推論情報作成プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、利用者の生理情報や生体情報などを計測するセンサを設けて、このセンサから計測される各種情報に基づいて、利用者の意識や感情などを推論する装置が各種提案されている。
【０００３】
そして、心拍や皮膚インピーダンスなどの生理情報を計測するセンサに加えて、利用者の姿勢や運動状態を検出するためのＣＣＤカメラや、利用者が発する音声を検出するためのマイクロホンを設けて、利用者の意識レベルが特定の状態にあるか否かを、より正確に検出することができる意識レベル検出装置が知られている。さらに、利用者が意図的にみずからの心理状態をより正確に入力することができるゲーム制御装置が知られている（例えば、特許文献１参照。）。
【特許文献１】特開平１０−５７３５５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、センサから計測される各種情報に基づいて推論する場合は、その推論手法や設定条件などの要素によって、出力される推論内容や推論結果が異なることが知られている。これらの推論手法や設定条件は、各推論装置が具備する推論手段（推論エンジン）によって、その内容が異なっていることが通常である。
【０００５】
しかしながら、各推論装置にて作成された推論情報を後に利用する場合、その推論情報を作成した推論エンジンの出所が不明であると、利用先の装置においてデータの整合性をとるのが困難であることに加え、利用者はその推論情報の信憑性が低いと判断する場合もある。これらの事情は、推論情報を利用する上で大きな阻害要因となっていた。
【０００６】
本発明は上記課題を解決するためになされたものであり、計測値とは異なる指標値を推論する推論エンジンの出所を明確にして、センサから計測された情報に基づいて作成される推論情報の信頼性を高め、かつその利用範囲を広げることができる推論情報作成装置、推論情報管理システム及び推論情報作成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】
上記目的を達成するために、請求項１に係る発明の推論情報作成装置は、少なくとも１個以上のセンサから計測値を取得する計測値取得手段と、前記計測値取得手段により取得された前記計測値に基づいて、前記計測値とは異なる指標値である推論データを作成する推論データ作成手段と、前記推論データ作成手段に固有の識別情報を、前記推論データに付加する識別情報付加手段と、前記識別情報が付加された前記推論データを含む推論情報を出力する推論情報出力手段とを備えている。
【０００８】
また、請求項２に係る発明の推論情報作成装置は、請求項１に記載の発明の構成に加え、前記推論データ作成手段の前記識別情報と、前記推論データ作成手段の特徴を示す特性情報とを、各々対応付けて記憶する特性情報テーブルと、前記推論情報出力手段により出力された前記推論情報に含まれる前記識別情報に対応する前記特性情報を、前記特性情報テーブルから取得する特性情報取得手段とを備えている。
【０００９】
また、請求項３に係る発明の推論情報作成装置は、請求項２に記載の発明の構成に加え、前記特性情報は、前記推論データ作成手段の信頼度、最新更新日、推論タイプの少なくとも１つを含むことを特徴とする。
【００１０】
また、請求項４に係る発明の推論情報作成装置は、請求項２又は３に記載の発明の構成に加え、前記推論情報について実行される処理手順を少なくとも１つ以上備え、前記特性情報取得手段により取得された前記特性情報に基づいて、複数の前記処理手順から１つの前記処理手順を選択する処理手順選択手段と、前記処理手順選択手段により選択された前記処理手順に基づいて、前記推論情報出力手段により出力された前記推論情報について処理する推論情報処理手段とを備えている。
【００１１】
また、請求項５に係る発明の推論情報管理システムは、少なくとも１個以上のセンサから取得された計測値に基づいて、利用者の推論情報を作成する推論情報作成装置と、該推論情報作成装置により作成された前記推論情報を管理する推論情報管理装置とが、ネットワークを介して接続された推論情報管理システムであって、前記推論情報作成装置は、前記センサから前記計測値を取得する計測値取得手段と、前記計測値取得手段により取得された前記計測値に基づいて、前記計測値とは異なる指標値である推論データを作成する推論データ作成手段と、前記推論データ作成手段に固有の識別情報を、前記推論データに付加する識別情報付加手段と、前記識別情報が付加された前記推論データを含む前記推論情報を出力する推論情報出力手段とを備え、前記推論情報管理装置は、前記推論情報作成装置から出力された前記推論情報を、ネットワークを介して取得する推論情報取得手段と、前記推論情報取得手段により取得された前記推論情報を記憶する推論情報記憶手段と、前記推論データ作成手段の前記識別情報と、前記推論データ作成手段の特徴を示す特性情報とを、各々対応付けて記憶する特性情報テーブルと、前記推論情報出力手段により出力された前記推論情報に含まれる前記識別情報に対応する前記特性情報を、前記特性情報テーブルから取得する特性情報取得手段とを備えている。
【００１２】
また、請求項６に係る発明の推論情報管理システムは、請求項５に記載の発明の構成に加え、前記特性情報は、前記推論データ作成手段の信頼度、最新更新日、推論タイプの少なくとも１つを含むことを特徴とする。
【００１３】
また、請求項７に係る発明の推論情報管理システムは、請求項５又は６に記載の発明の構成に加え、前記推論情報管理装置は、前記推論情報について実行される処理手順を少なくとも１つ以上備え、前記特性情報取得手段により取得された前記特性情報に基づいて、複数の前記処理手順から１つの前記処理手順を選択する処理手順選択手段と、前記処理手順選択手段により選択された前記処理手順に基づいて、前記推論情報出力手段により出力された前記推論情報について処理する推論情報処理手段とを備えている。
【００１４】
また、請求項８に係る発明の推論情報管理システムは、請求項５乃至７のいずれかに記載の発明の構成に加え、前記推論情報出力手段は、無線又は有線によって前記推論情報管理装置とのデータ送受信を実行するための第１の通信インタフェース手段を備え、前記推論情報取得手段は、無線又は有線によって前記推論情報作成装置とのデータ送受信を実行するための第２の通信インタフェース手段を備えている。
【００１５】
また、請求項９に係る発明の推論情報作成プログラムは、コンピュータを、少なくとも１個以上のセンサから計測値を取得する計測値取得手段、前記計測値取得手段により取得された前記計測値に基づいて、前記計測値とは異なる指標値である推論データを作成する推論データ作成手段、前記推論データ作成手段に固有の識別情報を、前記推論データに付加する識別情報付加手段、前記識別情報が付加された前記推論データを含む推論情報を出力する推論情報出力手段、として機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
請求項１に係る発明の推論情報作成装置では、各センサから取得される計測値に基づいて、計測値とは異なる指標値である推論データが作成されて、推論データ作成手段に固有の識別情報が付加された推論データを含む推論情報が出力される。よって、推論データ作成手段の出所を明確にして、センサから計測された情報に基づいて作成される推論情報の信頼性を高めることができる。
【００１７】
また、請求項２に係る発明の推論情報作成装置では、請求項１に係る発明の効果に加え、推論データ作成手段の識別情報と、推論データ作成手段の特徴を示す特性情報とを、各々対応付けて記憶する特性情報テーブルを備え、この特性情報テーブルから推論情報を作成した推論データ作成手段の特性情報が取得される。よって、推論データ作成手段の出所や特徴を把握することができる。
【００１８】
また、請求項３に係る発明の推論情報作成装置では、請求項２に係る発明の効果に加え、特性情報には推論データ作成手段の信頼度、最新更新日、推論タイプが含まれるため、推論データ作成手段の出所や特徴を把握することができる。
【００１９】
また、請求項４に係る発明の推論情報作成装置では、請求項２又は３に係る発明の効果に加え、特性情報に基づいて複数の処理手順のうちから１つが選択され、その処理手順に従って処理が実行される。よって、推論情報の特性に応じた処理が実行されることになり、推論情報の利用範囲を広げることができる。
【００２０】
また、請求項５に係る発明の推論情報管理システムでは、利用者に関する推論情報を作成する推論情報作成装置から、推論情報管理装置に推論情報が収集されて、推論情報管理作成装置では推論情報に含まれる識別情報に基づいて特性情報が取得される。よって、推論データ作成手段の出所を明確にして、センサから計測された情報に基づいて作成される推論情報の信頼性を高めることができる。
【００２１】
また、請求項６に係る発明の推論情報管理システムでは、請求項５に係る発明の効果に加え、特性情報には推論データ作成手段の信頼度、最新更新日、推論タイプが含まれるため、推論データ作成手段の出所や特徴を把握することができる。
【００２２】
また、請求項７に係る発明の推論情報管理システムでは、請求項５又は６に係る発明の効果に加え、特性情報に基づいて複数の処理手順のうちから１つが選択され、その処理手順により処理が実行される。よって、推論情報の特性に応じた処理が実行されることになり、推論情報の利用範囲を広げることができる。
【００２３】
また、請求項８に係る発明の推論情報管理システムでは、請求項５乃至７のいずれかに係る発明の効果に加え、推論情報作成装置と推論情報管理装置とは、それぞれデータ送受信するためのインタフェース手段を設けているので、離隔して設けられた推論情報作成装置と推論情報管理装置とをネットワークを介して接続できる。
【００２４】
また、請求項９に係る発明の推論情報作成プログラムでは、各センサから取得される計測値に基づいて、計測値とは異なる指標値である推論データが作成されて、推論データ作成手段に固有の識別情報が付加された推論データを含む推論情報が出力される。よって、推論データ作成手段の出所を明確にして、センサから計測された情報に基づいて作成される推論情報の信頼性を高めることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下、本発明の第１の実施の形態を図面を参照して説明する。第１の実施の形態に係る推論情報作成装置は、利用者に携行される小型の携帯端末装置である。
【００２６】
本実施の形態に係る推論情報作成装置では、センサから計測された情報に基づいて、推論エンジンにより利用者の意識や感情などが推論されて推論情報が作成され、さらにその特性情報に応じた処理が実行される。以下では、センサから計測される情報として、体温，発汗，心拍数の各計測値を例示する。なお、ここにおける推論情報とは、利用者の意識や感情に関する情報である。本実施の形態では、推論情報は利用者の「感動」に関するものとし、この「感動」の度合いの強弱に応じた推論情報が作成される場合を説明する。
【００２７】
まず、図１乃至図３を参照して、第１の実施の形態に係る推論情報作成装置１の構成について説明する。図１は、推論情報作成装置１の構成を示すブロック図である。図２は、推論情報作成装置１のＲＡＭ１３０の記憶エリアの構成を示す概念図である。図３は、推論情報作成装置１のＨＤＤ１４０の記憶エリアの構成を示す概念図である。
【００２８】
図１に示すように、推論情報作成装置１には、推論情報作成装置１の制御を司るＣＰＵ１１０が設けられている。このＣＰＵ１１０には、バス１１５を介し、ＣＰＵ１１０が実行するＢＩＯＳ等のプログラムを記憶したＲＯＭ１２０と、データを一時的に記憶するＲＡＭ１３０と、データの記憶装置であるハードディスクドライブ（以下、「ＨＤＤ」という。）１４０とが接続されている。また、現在日時や時間間隔をカウントするための計時装置１９０が、バス１１５を介してＣＰＵ１１０に接続されている。計時装置１９０は、時計機能を備えたＩＣチップである。また、計時装置１９０は、インターネットや無線によって日時を取得するように構成してもよい。
【００２９】
また、各種機器からの入力の検知を行う入力検知部１８０が、バス１１５を介してＣＰＵ１１０に接続されており、この入力検知部１８０には、利用者が推論情報作成装置１を操作するためのボタンやスイッチを備えた入力パネル１８１と、利用者の体温を計測する体温センサ１８２と、利用者の発汗状態を計測するための発汗センサ１８３と、利用者の心拍数を計測するための心拍数センサ１８４とが接続されている。体温センサ１８２、発汗センサ１８３及び心拍数センサ１８４は、有効に利用者の体温、発汗、心拍数を測定できれば、その位置や計測手法は問わないが、好適には、利用者の皮膚にこれらのセンサの読み取り部が設けられている。なお、体温センサ１８２では計測値として０〜５０℃が計測され、発汗センサ１８３では計測値として０〜１００％ＲＨが計測され、心拍数センサ１８４では計測値として０〜２００拍が計測されるものとする。なお、体温センサ１８２，発汗センサ１８３，心拍数センサ１８４からの計測される情報（計測値）が、本発明の「計測値」に相当する。
【００３０】
各センサは、推論情報作成装置１に電源が投入されて起動されると、自動的に定期的な計測を実行するように制御される。各センサの計測値が、各センサ内部の所定の記憶エリアに保存されて、推論情報作成装置１では入力検知部１８０を介してこの所定の記憶エリアから最新の計測値が取得される。なお、推論情報作成装置１のＲＡＭ１３０やＨＤＤ１４０にセンサ毎の計測値記憶エリア（図示外）を設けて、各センサの計測値が入力検知部１８０を介して計測値記憶エリアに保存される一方、推論情報作成装置１ではこの計測値記憶エリアが参照されて最新の計測値が取得されるようにしてもよい。
【００３１】
また、入力パネル１８１には、図示しないが、推論情報作成装置１の電源を入切したり、起動し直すための電源リセットスイッチや、推論情報作成装置１が複数の推論エンジンを具備する場合に、利用者が任意の推論エンジンを選択するための推論エンジン選択スイッチや、特性別の処理を実行するための特性別処理指示スイッチが設けられている。
【００３２】
なお、各センサから計測された情報に基づいて、利用者の意識や感情を推論する機能を具備するのが推論エンジンである。推論エンジンには、推論手法や設定条件が定義されており、この定義内容に従って各センサからの計測値に基づいて利用者の意識等を推論するためのプログラムであり、ＣＰＵ１１０により実行される。本実施の形態では、後述のように、複数の推論エンジンがＨＤＤ１４０に記憶され、利用者は任意の推論エンジンを選択可能である。
【００３３】
このような構成によって、第１の実施の形態の推論情報作成装置１では、体温センサ１８２，発汗センサ１８３，心拍数センサ１８４からのセンサ情報に基づいて、推論エンジンにより利用者の意識などが推論されて推論情報が作成され、さらにその特性情報に応じた処理が実行される。なお、本実施の形態の推論情報作成装置１で実行されるモジュールの一つとして、推論情報作成プログラムが実行される。推論情報作成プログラムは、あらかじめＨＤＤ１４０上のプログラム記憶エリア１４２（図３参照）に記憶されているものとする。また、図示外のＣＤ−ＲＯＭドライブ、フロッピー（登録商標）ディスクドライブ、各種インタフェースを介して、導入時に、ＣＤ−ＲＯＭ等の外部の記憶媒体やネットワークを介して外部の記憶装置から、ＨＤＤ１４０上のプログラム記憶エリア１４２や情報記憶エリア１４３（図３参照）に、推論情報作成プログラムがセットアップされてもよい。
【００３４】
図２に示すように、推論情報作成装置１のＲＡＭ１３０には、プログラムの実行中の一時的なデータを記憶するワークエリア１３１と、入力された各種情報を一時的に記憶する入力情報記憶エリア１３２と、出力すべき各種情報を一時的に記憶する出力情報記憶エリア１３３とが設けられている。さらに、ＲＡＭ１３０には、図示外の各種記憶エリアが設けられている。
【００３５】
図３に示すように、推論情報作成装置１のＨＤＤ１４０には、推論情報作成装置１の動作を制御するためＣＰＵ１１０が実行する各種のプログラム等を記憶したオペレーティングシステム（ＯＳ）記憶エリア１４１と、推論情報作成装置１で実行される各種のプログラムや推論情報作成プログラムを記憶したプログラム記憶エリア１４２と、プログラムの実行に必要な設定や初期値、データ等の情報を記憶した情報記憶エリア１４３と、作成された推論情報を記憶する推論情報記憶エリア１４４と、特性別に処理された推論情報が記憶される特性別情報記憶エリア１４５とが設けられている。なお、情報記憶エリア１４３には、後述の推論定義テーブルや特性情報テーブルが記憶されている。
【００３６】
また、プログラム記憶エリア１４２には、複数の推論エンジンが、推論情報作成プログラムの一部として記憶されている。なお、各推論エンジンには、あらかじめ定数として固有の識別情報である推論エンジンＩＤが格納されており、この推論エンジンＩＤにより各推論エンジンを一意に特定可能である。推論エンジンＩＤは、基本的に書き換え不可能なＩＤ情報とする。
【００３７】
以下、本発明の推論情報作成装置１での処理の流れを、図面説明する。推論情報作成装置１では、各センサからの計測値に基づいて推論情報を作成する「推論情報作成処理」と、その特性に応じた処理を実行する「推論情報特性別処理」とが、メイン処理として実行される。
【００３８】
まず、「推論情報作成処理」を図４乃至図９を参照して説明する。図４は、推論情報作成処理のメインフローチャートである。図５は、推論エンジン初期化処理（Ｓ１）の詳細を示すフローチャートである。図６は、推論データ作成処理（Ｓ３）の詳細を示すフローチャートである。図７は、推論定義テーブル１３のデータ構成を示す図である。図８は、推論情報出力処理（Ｓ１１）の詳細を示すフローチャートである。図９は、推論情報１０のデータ構成を示す図である。
【００３９】
推論情報作成処理のメインフローチャート（図４）は、利用者が入力パネル１８１の電源リセットスイッチ（図示せず）を操作して、推論情報作成装置１の電源がオンされた場合、又は推論情報作成装置１のリセットがなされた場合に、その処理が開始される。
【００４０】
図４に示すように、まず、推論エンジン初期化処理（Ｓ１）が実行される。推論エンジン初期化処理は、後述の推論データ作成処理の際に参照される各センサ毎の基準値を初期化する処理である。
【００４１】
図５に示すように、推論エンジン初期化処理（Ｓ１）では、変数ＳＴ，変数ＳＨ，変数ＳＭにそれぞれ「０」が代入され（Ｓ１０１）、変数Ｔに「３」が代入される（Ｓ１０２）。そして、各センサから計測値が取得される（Ｓ１０３）。すなわち、体温センサ１８２，発汗センサ１８３，心拍数センサ１８４によって、利用者の体温，発汗，心拍数が計測されて、これらセンサから計測値が各々取得される。
【００４２】
各センサから取得された体温，発汗，心拍数の各計測値が、それぞれ変数ＳＴ，変数ＳＨ，変数ＳＭに加算される（Ｓ１０４）。なお、Ｓ１０３による計測値の取得が１回目であれば、Ｓ１０２により変数ＳＴ，変数ＳＨ，変数ＳＭには「０」が代入されているため、Ｓ１０３により取得された体温，発汗，心拍数の各計測値が、そのまま変数ＳＴ，変数ＳＨ，変数ＳＭに代入される。
【００４３】
そして、変数Ｔが「１」減算されて（Ｓ１０５）、Ｔが「０」でなければ（Ｓ１０６：ＮＯ）、Ｓ１０３に戻り、再び各センサによる計測値が取得される。このように、Ｓ１０２で変数Ｔに設定された回数（ここでは３回）に至るまで、Ｓ１０３の計測値の取得が実行されて、Ｓ１０３〜Ｓ１０６の処理が繰り返される。その結果、Ｔが「０」であれば（Ｓ１０６：ＹＥＳ）、変数ＳＴ，変数ＳＨ，変数ＳＭには、変数Ｔに設定された回数分の計測値の合計値が記憶される。
【００４４】
変数ＳＴ，変数ＳＨ，変数ＳＭは、変数Ｔに設定された値である「３」で各々除算されて、それぞれ変数ＣＴ，変数ＣＨ，変数ＣＭに代入される（Ｓ１０７）。すなわち、各センサ毎の計測値の合計値を、その計測回数で除算することで、各センサの１回の計測値の平均値（＝平常時の基準値）が取得される。
【００４５】
変数ＣＴは体温センサ１８２の基準値であり、変数ＣＨは発汗センサ１８３の基準値であり、変数ＣＭは心拍数センサ１８４の基準値である。これらの各センサの基準値は、ＲＡＭ１３０に設けられた基準値エリア（図示外）に保存される。
【００４６】
図４に戻り、推論エンジンの選択が実行される（Ｓ２）。推論情報作成装置１では複数の推論エンジンから任意のものを選択可能であり、各推論エンジンによって推論データを作成するための処理内容が異なる。各推論エンジンはプログラム記憶エリア１４２に記憶されており、Ｓ２において後述の推論データ作成処理を実行する推論エンジンが決定される。
【００４７】
推論エンジンの選択（Ｓ２）は、利用者が入力パネル１８１の推論エンジン選択スイッチ（図示せず）から任意のものを選択することにより実行される。また、推論情報作成装置１において実行される推論エンジンがあらかじめ設定されている場合は、その設定済みの推論エンジンが自動的に読込まれて選択される。利用者による推論エンジンの選択がない場合は、自動的にデフォルトの推論エンジンが設定される。
【００４８】
次に、Ｓ２で選択された推論エンジンに従って、センサから計測された情報に基づいて推論データを作成する推論データ作成処理（Ｓ３）が実行される。先述のように推論データ作成処理での処理内容は、推論エンジンによって様々なものが可能であるが、本実施の形態では、各センサからの計測値に基づいて推論データを作成する推論エンジンによる処理の一例を示す。
【００４９】
図６に示すように、推論データ作成処理（Ｓ３）では、体温センサ１８２，発汗センサ１８３，心拍数センサ１８４の各センサで計測された利用者の体温，発汗，心拍数の計測値が、各々取得される（Ｓ２０１）。次に、各センサからの計測値の状態変化を示すフラグである状態変数がクリアされる（Ｓ２０２）。本実施の形態では、体温センサ１８２が計測する体温についての第２ｂｉｔ、発汗センサ１８３が計測する発汗についての第１ｂｉｔ、心拍数センサ１８４が計測する心拍数についての第０ｂｉｔ、の３つのビットを状態変数として有している。そして、ＲＡＭ１３０の基準値エリア（図示外）を参照して、Ｓ１０７（図５参照）で算出された各センサの基準値に基づいて、各センサからの計測値の変化を判定する。
【００５０】
最初に、体温センサ１８２から取得された体温計測値と、体温に関する基準値（体温閾値）とが比較される（Ｓ２０３）。基準値（閾値）は、ＲＡＭ１３０の基準値エリア（図示外）に保存された値である。その結果、体温計測値が体温閾値よりも大きければ（Ｓ２０３：ＹＥＳ）、第２ｂｉｔが「ＵＰ」にセットされる（Ｓ２０４）。一方、体温計測値が体温閾値よりも大きくない場合（Ｓ２０３：ＮＯ）、そのまま次のステップ（Ｓ２０５）へ進む。同様に、発汗センサ１８３から取得された発汗計測値と、発汗に関する基準値（発汗閾値）とが比較され（Ｓ２０５）、その結果、発汗計測値が発汗閾値よりも大きければ（Ｓ２０５：ＹＥＳ）、第１ｂｉｔが「ＵＰ」にセットされる（Ｓ２０６）。一方、発汗計測値が発汗閾値よりも大きくない場合（Ｓ２０５：ＮＯ）、そのまま次のステップ（Ｓ２０７）へ進む。また、心拍数センサ１８４から取得された心拍数計測値も、心拍数に関する基準値（心拍数閾値）と比較され（Ｓ２０７）、その結果、心拍数計測値が心拍数閾値よりも大きければ（Ｓ２０７：ＹＥＳ）、第０ｂｉｔが「ＵＰ」にセットされる（Ｓ２０８）。一方、心拍数計測値が心拍数閾値よりも大きくない場合（Ｓ２０７：ＮＯ）、そのまま次のステップ（Ｓ２０９）へ進む。
【００５１】
その後、状態変数の第２ｂｉｔ，第１ｂｉｔ，第０ｂｉｔまでのパターンに対応する推論種別及び推論値が、推論定義テーブル１３から取得される（Ｓ２０９）。図７に示すように、推論定義テーブル１３は、推論の種別を示す推論種別１３ａと、各センサからの計測値の変化状態を示すセンサ状態１３ｂと、利用者の推論の強弱を数値で示す推論値１３ｃとをデータ項目として具備している。そして、各々のデータ項目の対応を、テーブル形式で定義している。先述のように、本実施の形態では利用者の「感動」に関する推論データが作成されるから、参照される推論定義テーブル１３も「感動」に関するものである。よって、その推論種別１３ａは「感動」に関する種別が定義されており、利用者の「感動」の強弱によって「大興奮」から「無感動（平常）」までの複数の種別が存在している。また、その「感動」の強弱を数値で表した推論値１３ｃが定義され、例えば、推論種別１３ａが「大興奮」であれば、その推論値１３ｃは最大値の「１００」である。なお、図７に示す推論定義テーブル１３は「感動」に関するものであるから、推論値１３ｃは感動度（Ｅ）とも表示される。そして、Ｓ２０９では、Ｓ２０３〜Ｓ２０８によりセットされた状態変数によってセンサ状態１３ｂが特定されるから、このセンサ状態１３ｂに対応する推論種別１３ａや推論値１３ｃが取得される。最後に、Ｓ２０９で取得された推論種別及び推論値を含む推論データが作成される（Ｓ２１０）。
【００５２】
以上、Ｓ２において選択された推論エンジンがＣＰＵ１１０により実行されて、推論データ作成処理（Ｓ３）が実行され、推論データが作成される。このように、複数の推論エンジンを設けて、利用者が任意の推論エンジンを選択できるため、推論情報作成装置１の利用状況や利用環境等に応じて、最適な推論エンジンによって推論データを作成でき、また、より正確に利用者に関する推論データを作成することができる。
【００５３】
図４に戻り、推論データ作成処理（Ｓ３）で作成された推論データを出力する推論情報出力処理（Ｓ１１）が実行される。図８で示すように、推論情報出力処理（Ｓ１１）では、まず推論エンジンＩＤが取得されて、推論データ作成処理（Ｓ３）で作成された推論データに付加される（Ｓ３０１）。先述のように、ＨＤＤ１４０に記憶される各推論エンジンには、推論エンジンＩＤが格納されているため、Ｓ３で実行された推論エンジンが参照されて、その推論エンジンＩＤが取得されて推論データに付加される。そして、この推論データと推論エンジンＩＤとに基づいて、推論情報が作成される（Ｓ３０２）。図９に示すように、推論情報１０には、少なくとも推論値１０ａ，推論種別１０ｂ，推論エンジンＩＤ１０ｃが含まれている。推論値１０ａと推論種別１０ｂは、推論データに含まれる推論値１３ｃ及び推論種別１３ａに各々対応している。Ｓ３０２で作成された推論情報１０は、ＨＤＤ１４０の推論情報記憶エリア１４４（図３参照）に保存される（Ｓ３０３）。
【００５４】
その後、図４に戻り、所定時間が経過したか否かが判定される（Ｓ１２）。この所定時間は、あらかじめ計時装置１９０にセットされている時間であり、Ｓ１２では計時装置１９０を参照して、所定時間の経過が判定される。計時装置１９０にセットされる所定時間は、利用者又は設計者によって任意の時間を設定可能である。
【００５５】
所定時間が経過していなければ（Ｓ１２：ＮＯ）、Ｓ１２へ戻って待ち状態となり、所定時間が経過するまで、このループ処理が繰り返される。一方、所定時間が経過した場合（Ｓ１２：ＹＥＳ）、Ｓ３へ戻り、推論データ作成処理（Ｓ３）が実行されて推論データが作成され、さらに推論情報１０が出力される（Ｓ１１）。すなわち、推論情報作成装置１では、所定時間毎に最新の推論情報１０が出力される処理が繰り返される。その結果、ＨＤＤ１４０の推論情報記憶エリア１４４（図３参照）には、利用者に関する複数の推論情報１０が時系列に保存される。
【００５６】
以上、「推論情報作成処理」では、各センサからの計測値に基づいて、推論値１０ａや推論種別１０ｂが推論されるので、利用者の意識や感情について正確に推論した推論情報１０を作成することができる。しかも、推論情報１０には推論エンジンの出所を示す推論エンジンＩＤ１０ｃが付与されるので、推論エンジンの出所を明確にして推論情報１０の信頼性を高めることができる。
【００５７】
次に、「推論情報特性別処理」を図１０乃至図１５を参照して説明する。図１０は、推論情報特性別処理のメインフローチャートである。図１１は、特性情報テーブル１５のデータ構成を示す図である。図１２は、特性別処理Ａの詳細を示すフローチャートである。図１３は、特性別処理Ｂの詳細を示すフローチャートである。図１４は、特性別処理Ｃの詳細を示すフローチャートである。図１５は、特性別処理Ｄの詳細を示すフローチャートである。
【００５８】
なお、以下の「推論情報特性別処理」では、一例として、特性別の処理が実行された推論情報を用いて、利用者が地震の分布図や報告書などを作成する場合を説明する。
【００５９】
推論情報特性別処理のメインフローチャート（図１０）は、利用者が入力パネル１８１の特性別処理指示スイッチ（図示せず）から処理を指示した場合に、又は所定時間の経過毎に、あるいは、Ｓ３０３において推論情報が推論情報記憶エリア１４４に格納されたら、その処理が開始されるものとする。この推論情報特性別処理の実行タイミングは、利用者又は設計者が任意に設定可能であるが、本実施の形態では、入力パネル１８１の特性別処理指示スイッチから利用者が指示した場合に、その処理が開始されるものとする。
【００６０】
図１０に示すように、推論情報特性別処理では、特性別の処理対象となる推論情報１０が、ＨＤＤ１４０の推論情報記憶エリア１４４（図３参照）から読み出される（Ｓ２１）。ここで、推論情報記憶エリア１４４に保存されている全ての推論情報１０を読み出してもよいし、一部のみを読み出してもよい。また、読み出し対象となる推論情報１０を、利用者が選択できるようにしてもよい。次に、処理対象の推論情報１０の推論エンジンＩＤ１０ｃが取得される（Ｓ２２）。先述のように、推論情報１０には、各推論情報の作成に利用された推論エンジンに固有の識別情報である推論エンジンＩＤ１０ｃが格納されており（図９参照）、この推論エンジンＩＤ１０ｃが推論情報１０から取得される。
【００６１】
そして、特性情報テーブル１５を参照して、この推論エンジンＩＤ１０ｃに対応する特性情報が取得される（Ｓ２３）。図１１に示すように、特性情報テーブル１５は、推論エンジンＩＤ１５ａの他、信頼度１５ｂ，更新日１５ｃ，推論タイプ１５ｄをデータ項目として備え、それぞれテーブル形式で対応付けて定義されている。信頼度１５ｂは、推論エンジンの精度の高さを示すデータであり、この値が高いほど正確な推論が可能であることを示す。更新日１５ｃは、推論エンジンの最新の更新日を示し、この日付が新しいほど最近に作成又は更新されたものであることを示す。
【００６２】
推論タイプ１５ｄは、推論エンジンの推論手法の種類を示し、例えば推論タイプ「ＡＡ」の推論エンジンは、センサからの計測値に基づいて、推論定義テーブル１３のようなテーブル情報（ＬＵＴ）を参照して推論するタイプである。推論タイプ「ＢＢ」の推論エンジンは、センサからの計測値に対して所定の演算処理を行うことで推論するタイプである。推論タイプ「ＣＣ」の推論エンジンは、所定の手続きに従って、センサからの計測値を加工して推論するタイプである。推論タイプ「ＤＤ」の推論エンジンは、上記「ＡＡ」「ＢＢ」「ＣＣ」から複数の手法を組み合わせて推論を行うハイブリッド型の推論タイプである。よって、本実施の形態において、図６の推論データ作成処理を実行するための推論エンジンは、推論タイプ「ＡＡ」に該当する。
【００６３】
なお、特性情報テーブル１５は、各推論エンジンのプロパティに関する定義ファイルであるので、利用者により又は自動的に最新の定義ファイルが、外部の記憶媒体やネットワークから取得されて、特性情報テーブル１５がこの最新の定義ファイルによって定期的に更新されるものとする。
【００６４】
そして、Ｓ２３では、推論情報１０に含まれる推論エンジンＩＤ１０ｃをインデックスとして、推論エンジンＩＤ１５ａ，信頼度１５ｂ，更新日１５ｃ，推論タイプ１５ｄが特性情報として取得される。例えば、図９に示す推論情報１０が処理対象である場合、推論エンジンＩＤ１０ｃ「ＡＢＣ−００１１」であるから、推論エンジンＩＤ１５ａ「ＡＢＣ−００１１」，信頼度１５ｂ「２０」，更新日１５ｃ「０３／１２／１２」，推論タイプ１５ｄ「ＣＣ」が特性情報として取得される。
【００６５】
次に、どのデータ項目に関する特性情報に基づいて、特性別の処理を実行すべきかが判定され（Ｓ２４）、この判定結果に基づいて特性別処理が選択される。例えば、「特性情報＝推論エンジンＩＤ」であれば、Ｓ２３で取得された推論エンジンＩＤ１５ａに基づく特性別処理Ａ（Ｓ２５）が実行される。同様に、「特性情報＝信頼度」であれば信頼度１５ｂに基づく特性別処理Ｂ（Ｓ２６）が実行され、「特性情報＝更新日」であれば更新日１５ｃに基づく特性別処理Ｃ（Ｓ２７）が実行され、「特性情報＝推論タイプ」であれば推論タイプ１５ｄに基づく特性別処理Ｄ（Ｓ２８）が実行される。なお、いずれのデータ項目に基づいて処理すべきかを示す定義情報は、あらかじめＨＤＤ１４０等に設定されているが、この設定は利用者又は設計者が任意に設定可能であり、また適宜変更可能である。
【００６６】
図１２に示すように、特性別処理Ａ（推論エンジンＩＤによる処理）では、推論エンジンＩＤ１５ａが、地震用推論エンジンの推論エンジンＩＤと一致するか否かが判定される（Ｓ４０１）。地震用推論エンジンの推論エンジンＩＤと推論エンジンＩＤ１５ａが一致する場合（Ｓ４０１：ＹＥＳ）、その推論情報１０はＨＤＤ１４０の特性別情報記憶エリア１４５（図３参照）に設けられた地震データファイル（図示せず）に保存される（Ｓ４０２）。一方、地震用推論エンジンの推論エンジンＩＤと推論エンジンＩＤ１５ａが一致しない場合（Ｓ４０１：ＮＯ）、その推論情報１０は破棄されて、図１０に戻る。これにより、地震に関する各種推論に適した推論エンジンが作成した推論情報１０のみを、地震データファイルに保存でき、利用者はこの地震データファイルを用いて地震の分布図や報告書などを作成することができる。
【００６７】
図１３に示すように、特性別処理Ｂ（信頼度による処理）では、信頼度１５ｂが「８０」以上か否かが判定される（Ｓ４１１）。信頼度１５ｂが「８０」以上である場合（Ｓ４１１：ＹＥＳ）、Ｓ４０２と同様に、その推論情報１０は地震データファイルに保存される（Ｓ４１２）。信頼度１５ｂが「８０」以上でない場合（Ｓ４１１：ＮＯ）、信頼度１５ｂが「６０」以上か否かが判定される（Ｓ４１３）。信頼度１５ｂが「６０」以上である場合（Ｓ４１３：ＹＥＳ）、その推論情報１０はＨＤＤ１４０の特性別情報記憶エリア１４５（図３参照）に設けられた地震補助データファイル（図示せず）に保存される（Ｓ４１４）。一方、信頼度１５ｂが「６０」以上でもない場合（Ｓ４１３：ＮＯ）、その推論情報１０は破棄されて、図１０に戻る。これにより、信頼度が高い推論エンジンが作成した推論情報１０を地震データファイルに保存でき、また信頼度が比較的高い推論エンジンが作成した推論情報１０を地震補助データファイルに保存でき、利用者はこの地震データファイル及び地震補助データファイルを使い分けて、地震の分布図や報告書などを作成することができる。
【００６８】
図１４に示すように、特性別処理Ｃ（更新日による処理）では、更新日１５ｃが３ヶ月前の日時を示す数値以上か（新しいか）否かが判定される（Ｓ４２１）。更新日１５ｃが３ヶ月前の日時よりも新しい場合（Ｓ４２１：ＹＥＳ）、Ｓ４０２と同様に、その推論情報１０は地震データファイルに保存される（Ｓ４２２）。更新日１５ｃが３ヶ月前の日時よりも新しくない場合（Ｓ４２１：ＮＯ）、更新日１５ｃが１年前の日時を示す数値以上か（新しいか）否かが判定される（Ｓ４２３）。更新日１５ｃが１年前の日時よりも新しい場合（Ｓ４２３：ＹＥＳ）、Ｓ４１４と同様に、その推論情報１０は地震補助データファイルに保存される（Ｓ４２４）。一方、更新日１５ｃが１年前の日時よりも新しくない場合（Ｓ４２３：ＮＯ）、その推論情報１０は破棄されて、図１０に戻る。これにより、更新日が新しい推論エンジンが作成した推論情報１０を地震データファイルに保存でき、また更新日が比較的新しい推論エンジンが作成した推論情報１０を地震補助データファイルに保存でき、利用者はこの地震データファイル及び地震補助データファイルを使い分けて、地震の分布図や報告書などを作成することができる。
【００６９】
図１５に示すように、特性別処理Ｄ（推論タイプによる処理）では、推論タイプ１５ｄが「ＡＡ」と一致するか否かが判定される（Ｓ４３１）。推論タイプ１５ｄが「ＡＡ」である場合（Ｓ４３１：ＹＥＳ）、Ｓ４０２と同様に、その推論情報１０は地震データファイルに保存される（Ｓ４３２）。推論タイプ１５ｄが「ＡＡ」でない場合（Ｓ４３１：ＮＯ）、推論タイプ１５ｄが「ＢＢ」と一致するか否かが判定される（Ｓ４３３）。推論タイプ１５ｄが「ＢＢ」である場合（Ｓ４３３：ＹＥＳ）、Ｓ４１４と同様に、その推論情報１０は地震補助データファイルに保存される（Ｓ４３４）。一方、推論タイプ１５ｄが「ＢＢ」でない場合（Ｓ４３３：ＮＯ）、その推論情報１０は破棄されて、図１０に戻る。これにより、推論タイプ「ＡＡ」の推論エンジンが作成した推論情報１０を地震データファイルに保存でき、また推論タイプ「ＢＢ」の推論エンジンが作成した推論情報１０を地震補助データファイルに保存できるなど、利用者は推論タイプによって推論情報を地震データファイルや地震補助データファイルに分類して、地震の分布図や報告書などを作成することができる。
【００７０】
以上、図１２乃至図１５のいずれかに示す特性別処理（Ｓ２５，Ｓ２６，Ｓ２７，Ｓ２８）では、特性情報に基づいて特性別の処理が実行されて、利用者が地震の分布図や報告書などの作成する際に有効且つ便利なデータを得ることができる。
【００７１】
なお、本実施の形態では、「地震」に関して各特性別処理（Ｓ２５，Ｓ２６，Ｓ２７，Ｓ２８）が実行される場合を例に説明しているが、これらの処理が「地震」に関するものに限定されない点はいうまでもない。例えば、感情，意識，状況，イベント，雰囲気，対象物，対象者などの種類によって、各特性別処理がなされるようにしてもよい。そして、各特性別処理（Ｓ２５，Ｓ２６，Ｓ２７，Ｓ２８）における処理の詳細も、上記のものに限定されず、推論情報１０をファイル毎に分類する他にも、推論情報１０を加工・修正したり、１つの文書にまとめたり等、様々な処理が可能であって、利用者又は設計者などが任意に最適な処理を設定すればよい。
【００７２】
図１０に戻り、全ての処理対象の推論情報１０について処理が実行されたか否かが判定される（Ｓ２９）。全ての処理対象の推論情報１０について処理が実行されていない場合（Ｓ２９：ＮＯ）、未処理の推論情報１０が残っているから、Ｓ２１に戻る。よって、未処理の推論情報１０がなくなるまで、Ｓ２１〜Ｓ２９の処理を繰り返される。一方、全ての処理対象の推論情報１０について処理が実行された場合（Ｓ２９：ＹＥＳ）、本処理が終了される。
【００７３】
以上、「推論情報特性別処理」では、特性に応じた処理が実行されて、推論情報１０をその後の利用に有効且つ便利なデータを得ることができるので、推論情報１０の利用範囲をより広げることができる。
【００７４】
次に、本発明の第２の実施の形態を図面を参照して説明する。第２の実施の形態に係る推論情報管理システムは、利用者に携行される小型の携帯端末装置である推論情報作成装置と、固定されたコンピュータ機器である推論情報管理装置とが、ネットワークを介して接続されたシステムである。
【００７５】
本実施の形態の推論情報管理システムでは、複数の推論情報作成装置の各々で作成された推論情報が、ネットワークを介して推論情報管理装置に収集されて、この推論情報に対して特性別の処理が実行される場合を例示する。
【００７６】
まず、図１６乃至図１８を参照して、第２の実施の形態に係る推論情報管理システムの構成について説明する。図１６は、推論情報管理システムの全体構成図である。図１７は、推論情報作成装置１の他の構成を示すブロック図である。図１８は、推論情報管理装置２の構成を示すブロック図である。
【００７７】
図１６に示すように、本実施の形態に係る推論情報管理システムは、複数の推論情報作成装置１の各々と推論情報管理装置２とが、ネットワーク９０を介して接続されている。ネットワーク９０は、有線又は無線を問わず、各々の端末間でデータ送受信可能であるように有効に接続されていればよい。
【００７８】
図１７に示すように、推論情報作成装置１の各々は、基本的には第１の実施の形態のもの（図１参照）と同一構成である。しかし、外部のネットワーク９０と接続するための通信部１７０とを備える点で異なる。通信部１７０は、外部のネットワーク９０と有線又は無線によって有効に接続できればよいが、例えば、本実施の形態では通信部１７０は、ネットワーク９０と無線ＬＡＮによる接続を実行するための無線ＬＡＮアダプタである。また、「推論情報特性別処理」に関する構成である推論エンジン，特性情報テーブル１５，特性別処理指示スイッチ（図示せず）を具備しない点で、第１の実施の形態と異なる。
【００７９】
図１８に示すように、推論情報管理装置２には、ＣＰＵ２１０，ＲＯＭ２２０，ＲＡＭ２３０，ＨＤＤ２４０，ディスプレイ２６１が接続された表示制御部２６０，マイク２７１及びスピーカ２７２が接続された音声制御部２７０，マウス２８１及びキーボード２８２が接続された入力検知部２８０が、バス２１５を介して具備されている。このような推論情報管理装置２の構成は、通常のコンピュータ機器の構成として公知のものであるから、詳細は省略する。なお、推論情報管理装置２には、外部のネットワーク９０と有線又は無線によって有効に接続するための通信インタフェース２９１が設けられている。通信インタフェース２９１はネットワーク９０と有効に接続可能であればよいが、例えば、本実施の形態では通信インタフェース２９１は、有線ＬＡＮにケーブル接続するためのＬＡＮカードである。
【００８０】
また、推論情報管理装置２には、「推論情報特性別処理」に関する構成である推論エンジン，特性情報テーブル１５，特性別処理指示スイッチ（図示せず）が具備される。具体的に、ＨＤＤ２４０のプログラム記憶エリア（図示せず）には複数の推論エンジンが記憶され、情報記憶エリア（図示せず）に特性情報テーブル１５が記憶される。また、ＨＤＤ２４０に特性別情報記憶エリア（図示せず）が設けられ、マウス１８１又はキーボード２８２は特性別処理指示スイッチ（図示せず）として機能する。
【００８１】
以下、本発明の推論情報管理システムでの処理の流れを、図１９及び図２０を参照して説明する。図１９は、推論情報作成装置１における、推論情報出力処理（Ｓ１１）の他の詳細を示すフローチャートである。図２０は、推論情報管理装置２における、推論情報特性別処理の他のメインフローチャートである。
【００８２】
まず、推論情報作成装置１における処理を説明する。推論情報作成装置１では、第１の実施の形態と同様に、「推論情報作成処理」（図４）が実行されるが、Ｓ１１の推論情報出力処理（図８）が異なる。
【００８３】
図１９に示すように、推論情報出力処理（Ｓ１１）では、図８と同様に、推論エンジンＩＤが取得されて推論データに付加されて（Ｓ３０１）、この推論データと推論エンジンＩＤとに基づいて、推論情報が作成される（Ｓ３０２）。そして、Ｓ３０２で作成された推論情報は、通信部１７０からネットワーク９０を介して推論情報管理装置２に送信される（Ｓ３０４）。推論情報管理装置２に送信される推論情報は、図９に示す推論情報１０と同じである。
【００８４】
なお、Ｓ３０４の送信処理の実行タイミングは、推論情報１０の作成時に限定されず、Ｓ３０２で作成された推論情報１０をＨＤＤ１４０の推論情報記憶エリア１４４（図３参照）に保存しておき、所定期間ごとに又は利用者からの指示がある場合に、Ｓ３０４の送信処理が実行されてもよい。
【００８５】
次に、推論情報管理装置２における処理を説明する。推論情報管理装置２では、第１の実施の形態における「推論情報特性別処理」（図１０）が実行されるが、推論情報作成装置１から送信された推論情報１０に基づいて処理が実行される点で異なる。なお、本実施の形態では、推論情報管理装置２が推論情報作成装置１から送信された推論情報１０を受信すると、本処理が開始される。
【００８６】
図２０に示すように、推論情報特性別処理では、ネットワーク９０を介して送信された推論情報１０が、通信インタフェース２９１により受信されて、ＨＤＤ２４０の推論情報記憶エリア（図示せず）に保存される（Ｓ２０）。以降の処理は、図１０に示す処理（Ｓ２１〜Ｓ２９）と同じである。
【００８７】
なお、Ｓ２１〜Ｓ２９の実行タイミングは、Ｓ２０における推論情報１０の受信時に限定されず、Ｓ２０で受信された推論情報１０がＨＤＤ２４０の推論情報記憶エリアに保存された後、所定期間ごとに又は利用者からの指示がある場合に、Ｓ２１〜Ｓ２９の処理が実行されてもよい。
【００８８】
以上説明したように、第２の実施の形態の推論情報管理システムによれば、推論情報作成装置１で作成される推論情報１０が、推論情報管理装置２で収集管理され、また推論情報管理装置２ではその特性に応じた処理が実行される。よって、「推論情報作成処理」を実行する推論情報作成装置１と、「推論情報特性別処理」を実行する推論情報管理装置２とをそれぞれ独立した構成とすることができ、より柔軟に推論情報管理システムを構成できる。また、推論エンジンの出所を明確にして、推論情報１０の信頼性を高め、かつその利用範囲を広げることができる。
【００８９】
ところで、上記第１及び第２の実施の形態において、体温センサ１８２，発汗センサ１８３，心拍数センサ１８４からの計測値の入力を検知する入力検知部１８０（図１）が、本発明の「計測値取得手段」に相当する。また、図６に示す推論データ作成処理（Ｓ３）に対応する推論エンジンを実行するＣＰＵ１１０が、本発明の「推論データ作成手段」に相当する。また、図８又は図１９に示す推論情報出力処理（Ｓ１１）で、Ｓ３０１を実行するＣＰＵ１１０が、本発明の「識別情報付加手段」に相当し、Ｓ３０２，Ｓ３０３，Ｓ３０４を実行するＣＰＵ１１０が、本発明の「推論情報出力手段」に相当し、通信部１７０（図１７）が、本発明の「第１の通信インタフェース手段」に相当する。なお、推論エンジン識別ＩＤ１０ｃが、本発明の「識別情報」に相当する。
【００９０】
また、「推論情報特性別処理」（図１０）において、Ｓ２３を実行するＣＰＵ１１０が、本発明の「特性情報取得手段」に相当し、Ｓ２４を実行するＣＰＵ１１０が、本発明の「処理手順選択手段」に相当し、特性別処理（Ｓ２５，Ｓ２６，Ｓ２７，Ｓ２８）を実行するＣＰＵ１１０が、本発明の「推論情報処理手段」に相当する。なお、特性別処理（Ｓ２５，Ｓ２６，Ｓ２７，Ｓ２８）が、本発明の「処理手順」に相当する。また、Ｓ２０を実行するＣＰＵ１１０が、本発明の「推論情報取得手段」に相当し、通信インタフェース２９１（図１８）が、本発明の「第２の通信インタフェース手段」に相当する。また、ＨＤＤ１４０に設けられた推論情報記憶エリア１４４又はＨＤＤ２４０に設けられた推論情報記憶エリア（図示せず）が、本発明の「推論情報記憶手段」に相当する。
【００９１】
なお、本発明は、以上詳述した第１及び第２の実施の形態に限定されるものではなく、各種の変形が可能なことはいうまでもない
【００９２】
例えば、上記実施の形態では、利用者に関する推論情報が「感動」に関する場合を例に説明しているが、推論情報は利用者の感情や意識の他にも、雰囲気や重要度等のように、事象の文脈や状況の前後関係などを示すものであって、事実や証拠のみでは把握できない抽象的な概念（コンテクストともいう。）についての情報であってもよい。そのため、「悲しみ」，「怒り」，「楽しさ」，「賑やかさ」，「忙しさ」等について、推論情報が作成されてもよい。そして、各推論情報の推論内容に対応する推論定義テーブル１３が設定されればよい。例えば、利用者の「悲しみ」に基づいて、推論情報を作成したい場合は、「悲しみ」に対応する推論定義テーブル１３が設定されればよい。
【００９３】
また、推論定義テーブル１３には、あらかじめ任意の推論内容についてのテーブルが利用者又は設計者によって設定されていてもよいし、複数の推論内容の各々に対応する複数のテーブルが推論定義テーブル１３にあらかじめ設定されており、推論データ作成処理（図６）において、自動的に最適なテーブルが選択されるようにしてもよい。
【００９４】
また、推論エンジンの特性情報として、特性情報テーブル１５には、推論エンジンＩＤ１５ａ，信頼度１５ｂ，更新日１５ｃ，推論タイプ１５ｄが定義されているが、特性情報はこれらの項目に限定されるものではない。例えば、推論エンジンの製造メーカやバージョン情報、推論内容など、様々な特性を利用者又は設計者の任意で定義可能である。さらに、推論エンジンはソフトウエア（プログラム）として実装しても、電気回路やデバイス装置などのハードウエアとして実装されていてもよい。
【００９５】
また、あらかじめ記憶された推論情報について実行される処理手順としては、特性情報を判定した結果、後続の処理にとって信頼性や更新日の点で不適当と判定された場合、再度他の推論エンジンによる推論情報を取得したり、適当な補正値による補正を行って、推論情報を適当な値に変換したりするようにしてもよい。
【００９６】
また、推論エンジン初期化処理（図５）では、サンプリング値を測定してその平均値を基準値として算定しているが、サンプリング値の時系列データを取得して、その推移の特徴に基づいて基準値を算定するようにしてもよい。また、異常なサンプリング値は除外して基準値を算定するようにしてもよい。また、推論データ作成処理（図６）での比較処理（Ｓ２０３，Ｓ２０５，Ｓ２０７）では、各センサ毎に変化閾値εを設けておき、閾値を変化閾値εで補正した補正値で、各センサからの計測値との比較を実行してもよい。例えば、変化閾値εを誤差許容範囲として、閾値の５％程度を設定する等である。また、本実施の形態では、各センサからの計測値を閾値と比較して状態変化を判定しているが、各センサからの計測値から所定の基準値を減算して増分値を求めて、この増分値が閾値よりも大か小かを比較して状態変化を判定するようにしてもよい。
【００９７】
また、各センサからの計測値は、体温、発汗及び心拍数に限定されないことはいうまでもない。例えば、利用者の振動、脳波、呼吸、加速度、傾き、バイオリズムなどを利用者から計測するようにしてもよい。さらに、各センサ（体温センサ１８２，発汗センサ１８３，心拍数センサ１８４）や入力パネル１８１は、推論情報作成装置１に一体として構成されている必要はなく、ＵＳＢやネットワークなどのインタフェースを介して入力検知部１８０に遠隔接続して、有効に計測値や入力情報を取得できればよい。
【００９８】
同様に、推論情報管理装置２では、ディスプレイ２６１，マイク２７１，スピーカ２７２，マウス２８１，キーボード２８２は必ずしも必要な構成ではないため、ＵＳＢやネットワークなどのインタフェースを介して、外部の表示装置，マイク，スピーカなどと遠隔接続してリモート制御するようにしてもよい。
【００９９】
また、推論情報管理システムに推論情報管理装置２を複数設けてもよい。また、推論情報作成装置１と推論情報管理装置２とが一体として構成された装置としてもよい。逆に、推論情報作成装置１が１つであってもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１００】
本発明の推論情報作成装置、推論情報管理システム及び推論情報作成プログラムは、利用者の意識や感情などを推論するためのコンピュータ機器に適用できる。
【図面の簡単な説明】
【０１０１】
【図１】推論情報作成装置１の構成を示すブロック図である。
【図２】推論情報作成装置１のＲＡＭ１３０の記憶エリアの構成を示す概念図である。
【図３】推論情報作成装置１のＨＤＤ１４０の記憶エリアの構成を示す概念図である。
【図４】推論情報作成処理のメインフローチャートである。
【図５】推論エンジン初期化処理（Ｓ１）の詳細を示すフローチャートである。
【図６】推論データ作成処理（Ｓ３）の詳細を示すフローチャートである。
【図７】推論定義テーブル１３のデータ構成を示す図である。
【図８】推論情報出力処理（Ｓ１１）の詳細を示すフローチャートである。
【図９】推論情報１０のデータ構成を示す図である。
【図１０】推論情報特性別処理のメインフローチャートである。
【図１１】特性情報テーブル１５のデータ構成を示す図である。
【図１２】特性別処理Ａの詳細を示すフローチャートである。
【図１３】特性別処理Ｂの詳細を示すフローチャートである。
【図１４】特性別処理Ｃの詳細を示すフローチャートである。
【図１５】特性別処理Ｄの詳細を示すフローチャートである。
【図１６】推論情報管理システムの全体構成図である。
【図１７】推論情報作成装置１の他の構成を示すブロック図である。
【図１８】推論情報管理装置２の構成を示すブロック図である。
【図１９】推論情報作成装置１における、推論情報出力処理（Ｓ１１）の他の詳細を示すフローチャートである。
【図２０】推論情報管理装置２における、推論情報特性別処理の他のメインフローチャートである。
【符号の説明】
【０１０２】
１    推論情報作成装置
２    推論情報管理装置
１０    推論情報
１３    推論定義テーブル
１５    特性情報テーブル
９０    ネットワーク
１１０      ＣＰＵ
１１５      バス
１２０      ＲＯＭ
１３０      ＲＡＭ
１４０      ＨＤＤ
１７０    通信部
１８０    入力検知部
１８１    入力パネル
１８２    体温センサ
１８３    発汗センサ
１８４    心拍数センサ
１９０    計時装置
２１０      ＣＰＵ
２１５      バス
２２０      ＲＯＭ
２３０      ＲＡＭ
２４０      ＨＤＤ
２６０    表示制御部
２６１    ディスプレイ
２７０    音声制御部
２７１    マイク
２７２    スピーカ
２８０    入力検知部
２８１    マウス
２８２    キーボード
２９１    通信インタフェース
【図１】
2005245764.tif 000003
【図２】
2005245764.tif 000004
【図３】
2005245764.tif 000005
【図４】
2005245764.tif 000006
【図５】
2005245764.tif 000007
【図６】
2005245764.tif 000008
【図７】
2005245764.tif 000009
【図８】
2005245764.tif 000010
【図９】
2005245764.tif 000011
【図１０】
2005245764.tif 000012
【図１１】
2005245764.tif 000013
【図１２】
2005245764.tif 000014
【図１３】
2005245764.tif 000015
【図１４】
2005245764.tif 000016
【図１５】
2005245764.tif 000017
【図１６】
2005245764.tif 000018
【図１７】
2005245764.tif 000019
【図１８】
2005245764.tif 000020
【図１９】
2005245764.tif 000021
【図２０】
2005245764.tif 000022