(57)【要約】【課題】対面の出会いを希望するユーザーに、出会う対象者である他のユーザーの心的状態の情報を提供するシステムを提供すること。【解決手段】第１ユーザーＵ１の生体情報を検出する検出部と、前記第１ユーザーの前記生体情報に基づいて第１心的状態情報Ｘ１を推定する推定部と、第２ユーザーＵ２の生体情報に基づいて導出された第２心的状態情報Ｘ２を含む第２ユーザー情報ＭＳ２を取得する取得部と、前記第１心的状態情報Ｘ１および前記第２心的状態情報Ｘ２に基づいて、前記第１ユーザーＵ１に報知する報知情報ＭＳ１，ＭＳ２を生成する報知情報生成部と、前記報知情報を報知する報知部（表示部２１）と、を備える情報処理装置を提供すること。【選択図】図１０
2016163292.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１ユーザーの生体情報を検出する検出部と、
前記第１ユーザーの前記生体情報に基づいて第１心的状態情報を推定する推定部と、
第２ユーザーの生体情報に基づいて導出された第２心的状態情報を含む第２ユーザー情報を取得する取得部と、
前記第１心的状態情報および前記第２心的状態情報に基づいて、前記第１ユーザーに報知する報知情報を生成する報知情報生成部と、
前記報知情報を報知する報知部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記報知情報生成部は、前記第１心的状態情報と前記第２心的状態情報との差に関する差分情報に基づいて、前記報知情報を生成することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記報知情報生成部は、前記差分情報が所定範囲内にある場合には、前記第２ユーザー情報を前記報知情報に含めることを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記所定範囲は、前記第１ユーザーの前記第１心的状態情報の状態に応じて決定されることを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記第１ユーザーの位置情報を検出する第１位置情報検出部と、
前記第２ユーザーの位置情報を取得する第２位置情報取得部と、
を更に備え、
前記報知情報生成部は、前記第１ユーザーの位置情報に基づいて設定された所定領域内に前記第２ユーザーが存在している場合には、前記第２ユーザーの前記第２ユーザー情報を前記報知情報に含めることを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記第２ユーザー情報は、前記第２ユーザーの個人情報を含むことを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記第１ユーザーの個人情報を含む第１ユーザー情報を取得する第１ユーザー情報取得部を更に備え、
前記報知情報生成部は、前記第１ユーザー情報に基づいて、前記第２ユーザーの前記第２ユーザー情報を前記報知情報に含めるか否かを決定することを特徴とする請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記個人情報は、性別、年齢、および趣味のうち少なくともいずれか１つを含むことを特徴とする請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記生体情報は、脈波情報を含むことを特徴とする請求項１から請求項８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記第１心的状態情報および前記第２心的状態情報は、前記第１ユーザーおよび前記第２ユーザーのリラックス状態、興奮状態、緊張状態、睡眠状態、および疲労状態のうち少なくともいずれか１つに関する情報に基づいて決定されることを特徴とする請求項１から請求項９のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記第１心的状態情報および前記第２心的状態情報は、前記第１ユーザーおよび前記第２ユーザーの体動における運動強度に基づいて決定されることを特徴とする請求項１から請求項１０のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記報知情報には、前記差分情報の差異状況に応じて、前記第１ユーザーと前記第２ユーザーとの会話を推奨するか否か、前記第１ユーザーと前記第２ユーザーとが共に行動することを推奨するか否か、のうち少なくともいずれか１つの文言情報が含まれていることを特徴する請求項１から請求項１１のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
第１ユーザーの生体情報を検出する検出部と、
前記第１ユーザーの前記生体情報に基づいて第１心的状態情報を推定する推定部と、
第２ユーザーの生体情報に基づいて導出された第２心的状態情報を含む第２ユーザー情報を取得する取得部と、
前記第１心的状態情報および前記第２心的状態情報に基づいて、前記第１ユーザーに報知する報知情報を生成する報知情報生成部と、
前記報知情報を報知する報知部と、
前記第１心的状態情報を送信し前記第２ユーザー情報を受信する通信部と、
を備える情報処理装置と、
前記第１心的状態情報を受信し、前記第２ユーザー情報を送信するサーバー通信部と、
前記第１ユーザーおよび前記第２ユーザーを含むユーザーに関わるユーザー情報を管理するサーバー管理部と、
を備えるサーバーと、
を備えることを特徴とするコミュニケーション支援システム。
【請求項１４】
前記第２ユーザーの生体情報を検出し、前記第２ユーザーの生体情報に基づいて前記第２心的状態情報を推定し、前記第２心的状態情報を前記サーバーへ送信する第２情報処理装置、を更に備えることを特徴とする請求項１３に記載のコミュニケーション支援システム。
【請求項１５】
第１ユーザーの生体情報を検出する検出部と、前記第１ユーザーに報知情報を報知する報知部と、前記第１ユーザーの生体情報を送信し前記報知情報を受信する通信部と、
を備える第１情報処理装置と、
第２ユーザーの生体情報を検出し、前記第２ユーザーの生体情報を送信する２情報処理装置と、
前記第１ユーザーの生体情報および前記第２ユーザーの生体情報を受信し、前記報知情報を前記第１ユーザーへ送信するサーバー通信部と、前記生体情報に基づいて心的状態情報を推定し、前記第１ユーザーの生体情報から前記第１心的状態情報を出力し、前記第２ユーザーの生体情報から前記第２心的状態情報を出力する推定部と、前記第１心的状態情報および前記第２心的状態情報に基づいて、前記第１ユーザーに報知する前記報知情報を生成する報知情報生成部と、を備えるサーバーと、
を備えることを特徴とするコミュニケーション支援システム。
【請求項１６】
第１ユーザーの生体情報を検出する検出部と、前記第１ユーザーの生体情報に基づいて第１心的状態情報を推定する第１推定部と、第２ユーザーの生体情報に基づいて導出された第２心的状態情報を受信する受信部と、前記第１心的状態情報および前記第２心的状態情報に基づいて、前記第１ユーザーに報知する報知情報を生成する報知情報生成部と、前記報知情報を報知する報知部と、を備える第１情報処理装置と、
前記第２ユーザーの生体情報を検出し、前記第２ユーザーの生体情報に基づいて前記第２心的状態情報を推定し、前記第２心的状態情報を含む第２ユーザー情報を送信する第２情報処理装置と、
を備えることを特徴とするコミュニケーション支援システム。
【請求項１７】
第１ユーザーの生体情報を検出し、
前記第１ユーザーの前記生体情報に基づいて第１心的状態情報を推定し、
第２ユーザーの生体情報に基づいて導出された第２心的状態情報を含む第２ユーザー情報を取得し、
前記第１心的状態情報および前記第２心的状態情報に基づいて、前記第１ユーザーに報知する報知情報を生成し、
前記報知情報を報知することを特徴とする情報処理方法。
【請求項１８】
第１ユーザーの生体情報を検出し、
前記第１ユーザーの前記生体情報に基づいて第１心的状態情報を推定し、
第２ユーザーの生体情報に基づいて導出された第２心的状態情報を含む第２ユーザー情報を取得し、
前記第１心的状態情報および前記第２心的状態情報に基づいて、前記第１ユーザーに報知する報知情報を生成し、
前記報知情報を報知すること、
をコンピューターに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、当該情報処理装置を備えたコミュニケーション支援システム、情報処理方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
我が国では平成２５年１０月１日時点で約２５％が６５歳以上の高齢者で占められており、今後も増加する見通しである。高齢者の約６割が地域や趣味などをベースとしたグループ活動に参加している。一方で、一人暮らしの高齢者では、会話頻度が２〜３日に１回以下の割合が男性は約２９％、女性は２２％となり、孤立する高齢者も意外に多くいることがわかる（内閣府資料www8.cao.go.jp/kourei/whitepaper/w-2014/gaiyou/pdf/1s2s_4.pdf参照）。このような一人暮らしの高齢者においては、同じ地域や同じ趣味を有する他の人を見つけて会話する好機を提供することが、グループ活動への参加への糸口となる。特許文献１では、「出会いを希望する他人が近くにいる」という好機を逃さずに、フェイストゥーフェイス（対面）の出会いを支援するとしたシステムを提案していた。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−１７２０３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、特許文献１に記載のシステムでは、出会いを希望する他人の心的状態に配慮されたものではなかった。詳しくは、人間の心理状態としては、例えば、気分が落ち込んでいる、やる気がでないなどの心的状態が低い場合や、元気がある、アグレッシブに活動したい、などの心的状態が高い場合があり、それぞれの状態は当事者に起こる出来事をきっかけに都度変化している。出会いを希望する他人の心的状態を認識しないで、会話の好機と捉えて一方的に会話を仕掛けてしまうと、相手の状態によっては会話が成立しないどころか互いに気まずい状態になり、自身の心的状態を下げてしまう虞もある。このように、出会いを希望する他人の心的状態を認識しないで会話の好機と捉えてしまうことは、会話を失敗させるリスクが大きい。
特許文献１によるシステムを利用するユーザーは、出会いを希望する他のユーザーが近くにいることを知ることはできるが、当該他のユーザーの心的状態を知ることができていない。従って、対面の出会いを希望するユーザーが、出会う対象者である他のユーザーの心的状態を認識することができるシステムが必要とされていた。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、上述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の形態または適用例として実現することが可能である。
【０００６】
［適用例１］本適用例に係る情報処理装置は、第１ユーザーの生体情報を検出する検出部と、前記第１ユーザーの前記生体情報に基づいて第１心的状態情報を推定する推定部と、第２ユーザーの生体情報に基づいて導出された第２心的状態情報を含む第２ユーザー情報を取得する取得部と、前記第１心的状態情報および前記第２心的状態情報に基づいて、前記第１ユーザーに報知する報知情報を生成する報知情報生成部と、前記報知情報を報知する報知部と、を備えることを特徴とする。
【０００７】
本適用例によれば、対面の出会いを希望する第１ユーザーに対して、出会う対象者である第２ユーザーの第２心的状態情報を報知している。従って、対面の出会いを希望するユーザーが、出会う対象者である他のユーザーの心的状態を認識することができる。
【０００８】
［適用例２］上記適用例に記載の前記報知情報生成部は、前記第１心的状態情報と前記第２心的状態情報との差に関する差分情報に基づいて、前記報知情報を生成することを特徴とする。
【０００９】
本適用例によれば、第１ユーザーは、自身の心的状態と対比して第２ユーザーの心的状態を確認することができる。
【００１０】
［適用例３］上記適用例に記載の前記報知情報生成部は、前記差分情報が所定範囲内にある場合には、前記第２ユーザー情報を前記報知情報に含めることを特徴とする。
【００１１】
本適用例によれば、第１ユーザーは、自身の心的状態に対して所定範囲内の心的状態を示した第２ユーザーの情報を確認することができる。
【００１２】
［適用例４］上記適用例に記載の前記所定範囲は、前記第１ユーザーの前記第１心的状態情報の状態に応じて決定されることを特徴とする。
【００１３】
本適用例によれば、第１ユーザーは、例えば、自身の心的状態に近い心的状態を有する第２ユーザーの情報を確認することができる。
【００１４】
［適用例５］上記適用例に記載の前記第１ユーザーの位置情報を検出する第１位置情報検出部と、前記第２ユーザーの位置情報を取得する第２位置情報取得部と、を更に備え、前記報知情報生成部は、前記第１ユーザーの位置情報に基づいて設定された所定領域内に前記第２ユーザーが存在している場合には、前記第２ユーザーの前記第２ユーザー情報を前記報知情報に含めることを特徴とする。
【００１５】
本適用例によれば、第１ユーザーは、自身の位置情報に基づいて、第２ユーザーの位置情報を確認することができる。例えば、第１ユーザーは、自身の位置と近い位置にいる対面会話が可能な第２ユーザーの情報を確認することができる。
【００１６】
［適用例６］上記適用例に記載の前記第２ユーザー情報は、前記第２ユーザーの個人情報を含むことを特徴とする。
【００１７】
本適用例によれば、第１ユーザーは、第２ユーザーの個人情報を取得することができる。
【００１８】
［適用例７］上記適用例に記載の前記第１ユーザーの個人情報を含む第１ユーザー情報を取得する第１ユーザー情報取得部を更に備え、前記報知情報生成部は、前記第１ユーザー情報に基づいて、前記第２ユーザーの前記第２ユーザー情報を前記報知情報に含めるか否かを決定することを特徴とする。
【００１９】
本適用例によれば、第１ユーザーは、自身の個人情報と関連する第２ユーザーを優先して確認することができる。
【００２０】
［適用例８］上記適用例に記載の前記個人情報は、性別、年齢、または趣味のうち少なくともいずれか１つを含むことを特徴とする。
【００２１】
本適用例によれば、第１ユーザーは、第２ユーザーに関する具体的な個人情報を確認することができる。
【００２２】
［適用例９］上記適用例に記載の前記生体情報は、脈波情報を含むことを特徴とする。  
【００２３】
本適用例によれば、第１ユーザーおよび第２ユーザーの脈波の変化などに現れる生体情報を取得することができる。例えば、脈波の変化と密接に関係している交感神経および副交感神経の状態を推定することができる。
【００２４】
［適用例１０］上記適用例に記載の前記第１心的状態情報および前記第２心的状態情報は、前記第１ユーザーおよび前記第２ユーザーのリラックス状態、興奮状態、緊張状態、睡眠状態、および疲労状態のうち少なくともいずれか１つに関する情報に基づいて決定されることを特徴とする。
【００２５】
本適用例によれば、リラックス状態、興奮状態、緊張状態、睡眠状態、および疲労状態などの情報により第１ユーザーおよび第２ユーザーの心の状態を推定することができる。
【００２６】
［適用例１１］上記適用例に記載の前記第１心的状態情報および前記第２心的状態情報は、前記第１ユーザーおよび前記第２ユーザーの体動における運動強度に基づいて決定されることを特徴とする。
【００２７】
本適用例によれば、第１ユーザーおよび第２ユーザーの運動強度に応じた心の状態を推定することができる。例えば、ユーザーが運動したことにより変動する脈拍数から、運動強度の影響が排除された心の状態を推定することができる。
【００２８】
［適用例１２］上記適用例に記載の前記報知情報には、前記差分情報の差異状況に応じて、前記第１ユーザーと前記第２ユーザーとの会話を推奨するか否か、前記第１ユーザーと前記第２ユーザーとが共に行動することを推奨するか否か、のうち少なくともいずれか１つの文言情報が含まれていることを特徴する。
【００２９】
本適用例によれば、第１ユーザーは、第２ユーザーと対面の会話、および共に行動することに対して成功する可能性があるか否かを事前に確認することができる。
【００３０】
［適用例１３］本適用例に係るコミュニケーション支援システムは、第１ユーザーの生体情報を検出する検出部と、前記第１ユーザーの前記生体情報に基づいて第１心的状態情報を推定する推定部と、第２ユーザーの生体情報に基づいて導出された第２心的状態情報を含む第２ユーザー情報を取得する取得部と、前記第１心的状態情報および前記第２心的状態情報に基づいて、前記第１ユーザーに報知する報知情報を生成する報知情報生成部と、前記報知情報を報知する報知部と、前記第１心的状態情報を送信し前記第２ユーザー情報を受信する通信部と、を備える情報処理装置と、前記第１心的状態情報を受信し、前記第２ユーザー情報を送信するサーバー通信部と、前記第１ユーザーおよび前記第２ユーザーを含むユーザーに関わるユーザー情報を管理するサーバー管理部と、を備えるサーバーと、を備えることを特徴とする。
【００３１】
本適用例によれば、対面の出会いを希望する第１ユーザーに対して、出会う対象者である第２ユーザーの第２心的状態情報を報知している。従って、対面の出会いを希望するユーザーが、出会う対象者である他のユーザーの心的状態を認識することができる。
【００３２】
［適用例１４］上記適用例に記載のコミュニケーション支援システムによれば、前記第２ユーザーの生体情報を検出し、前記第２ユーザーの生体情報に基づいて前記第２心的状態情報を推定し、前記第２心的状態情報を前記サーバーへ送信する第２情報処理装置、を更に備えることを特徴とする
【００３３】
本適用例によれば、第２情報処理装置により、第２ユーザーの心的状態情報を推定することができる。
【００３４】
［適用例１５］本適用例に係るコミュニケーション支援システムは、第１ユーザーの生体情報を検出する検出部と、前記第１ユーザーに報知情報を報知する報知部と、前記第１ユーザーの生体情報を送信し前記報知情報を受信する通信部と、を備える第１情報処理装置と、第２ユーザーの生体情報を検出し、前記第２ユーザーの生体情報を送信する第２情報処理装置と、前記第１ユーザーの生体情報および前記第２ユーザーの生体情報を受信し、前記報知情報を前記第１ユーザーへ送信するサーバー通信部と、前記生体情報に基づいて心的状態情報を推定し、前記第１ユーザーの生体情報から前記第１心的状態情報を出力し、前記第２ユーザーの生体情報から前記第２心的状態情報を出力する推定部と、前記第１心的状態情報および前記第２心的状態情報に基づいて、前記第１ユーザーに報知する前記報知情報を生成する報知情報生成部と、を備えるサーバーと、を備えることを特徴とする。
【００３５】
本適用例によれば、対面の出会いを希望する第１ユーザーに対して、出会う対象者である第２ユーザーの第２心的状態情報を報知している。従って、対面の出会いを希望するユーザーが、出会う対象者である他のユーザーの心的状態を認識することができる。
【００３６】
［適用例１６］本適用例に係るコミュニケーション支援システムは、第１ユーザーの生体情報を検出する検出部と、前記第１ユーザーの生体情報に基づいて第１心的状態情報を推定する第１推定部と、第２ユーザーの生体情報に基づいて導出された第２心的状態情報を受信する受信部と、前記第１心的状態情報および前記第２心的状態情報に基づいて、前記第１ユーザーに報知する報知情報を生成する報知情報生成部と、前記報知情報を報知する報知部と、を備える第１情報処理装置と、前記第２ユーザーの生体情報を検出し、前記第２ユーザーの生体情報に基づいて前記第２心的状態情報を推定し、前記第２心的状態情報を含む第２ユーザー情報を送信する第２情報処理装置と、を備えることを特徴とする。  
【００３７】
本適用例によれば、対面の出会いを希望する第１ユーザーに対して、出会う対象者である第２ユーザーの第２心的状態情報を報知している。従って、対面の出会いを希望するユーザーが、出会う対象者である他のユーザーの心的状態を認識することができる。
【００３８】
［適用例１７］本適用例に係わる情報処理方法は、第１ユーザーの生体情報を検出し、前記第１ユーザーの前記生体情報に基づいて第１心的状態情報を推定し、第２ユーザーの生体情報に基づいて導出された第２心的状態情報を含む第２ユーザー情報を取得し、前記第１心的状態情報および前記第２心的状態情報に基づいて、前記第１ユーザーに報知する報知情報を生成し、前記報知情報を報知することを特徴とする。
【００３９】
本適用例によれば、対面の出会いを希望する第１ユーザーに対して、出会う対象者である第２ユーザーの第２心的状態情報を報知している。従って、対面の出会いを希望するユーザーが、出会う対象者である他のユーザーの心的状態を認識することができる。
【００４０】
［適用例１８］本適用例に係わるプログラムは、第１ユーザーの生体情報を検出し、前記第１ユーザーの前記生体情報に基づいて第１心的状態情報を推定し、第２ユーザーの生体情報に基づいて導出された第２心的状態情報を含む第２ユーザー情報を取得し、前記第１心的状態情報および前記第２心的状態情報に基づいて、前記第１ユーザーに報知する報知情報を生成し、前記報知情報を報知すること、をコンピューターに実行させることを特徴とする。
【００４１】
本適用例によれば、対面の出会いを希望する第１ユーザーに対して、出会う対象者である第２ユーザーの第２心的状態情報を報知している。従って、対面の出会いを希望するユーザーが、出会う対象者である他のユーザーの心的状態を認識することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】支援システムの概要を表す説明図。
【図２】精神的状態の定量化を説明する図。
【図３】運動状態の定量化を説明する図。
【図４】支援システムの概略構成を示すブロック図。
【図５】相性定義テーブルの一例を表す図。
【図６】ユーザー情報データのデータ構造を説明する図。
【図７】文言定義テーブルの一例を表す図。
【図８】文言参照テーブルの一例を表す図。
【図９】端末装置の表示部に表示される表示画面を表す図。
【図１０】端末装置の表示部に表示される表示画面を表す図。
【図１１】実施形態２における支援システムの概略構成を表すブロック図。
【図１２】実施形態３における支援システムの概略構成を表すブロック図。
【図１３】変形例１に係わる端末装置の概略構成を表すブロック図。
【発明を実施するための形態】
【００４３】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。なお、以下の各図においては、各層や各部材を認識可能な程度の大きさにするため、各層や各部材の尺度を実際とは異ならせしめている。
【００４４】
（実施形態１）
図１は、支援システムの概要を表す説明図である。図９および図１０は、端末装置の表示部に表示される表示画面を表す図である。
【００４５】
（支援システムの概要）
図１に示す支援システム１は、第１ユーザーとしてのユーザーＵ１の手首ＷＲに装着される端末装置７と、ユーザーＵ１とは異なる第２ユーザーとしてのユーザーＵ２の手首ＷＲに装着される端末装置７Ａと、ユーザーＵ１およびユーザーＵ２の各種情報を管理するサーバー３と、端末装置７，７Ａおよびサーバー３の間を無線通信によりデータを送受信する通信５と、を有して構成されている。
尚、端末装置７は、情報処理装置に相当し、支援システム１において端末装置７、サーバー３、および通信５から構成されるシステムは、コミュニケーション支援システムに相当する。また、端末装置７Ａを含む支援システム１においてもコミュニケーション支援システムに相当する。
【００４６】
端末装置７および端末装置７Ａは、それぞれ同じ構成部を有する腕時計型の装置であり、脈拍センサー１１、体動センサー１３および表示部２１などを備えている。脈拍センサー１１は、手首ＷＲに装着された状態で手首ＷＲ側に配設され、皮膚表面において血流量を検知し脈波および脈拍数を検出する。手首ＷＲに装着されている間は、運動中や睡眠中を含む日常生活において常時脈拍数を検出しており、例えば、ジョギング中に脈拍数を数秒毎（例えば１秒）に検出することが可能である。体動センサー１３は、加速度センサーなどで構成され、ユーザーＵ１の体動に伴う運動強度などの体動情報を検出する。
【００４７】
表示部２１は、文字やアイコンの表示が可能な表示装置であり、例えば、柔軟に変形可能なフレキシブルタイプのドットマトリックス型ＥＰＤ（Electrophoretic Display）などである。表示部２１には、図９および図１０に示すような表示画面が表示される。図９（ａ）では、ユーザーＵ１の心的状態が「５」であることが示されており、ユーザーＵ２も同じく心的状態が「５」であることが示されている。尚、ユーザーＵ１の心的状態は、第１心的状態情報に相当し、ユーザーＵ２の心的状態は、第２心的状態情報に相当する。
【００４８】
心的状態とは、人間の心の状態を定量化したものである。心的状態を定量化する指標として心的指標Ｘが算出される。心的指標Ｘの算出方法については後述する。心的指標Ｘは、０〜１０までの範囲を取る整数値であり、上述の例に示す心的状態が「５」である場合とは、心的指標Ｘの指標値が５として算出されたこと（心的指標Ｘ＝５）を示している。
【００４９】
心的指標Ｘが、０〜１０の間の中間値である５は、ユーザーの心的状態がニュートラルな状態であることを示している。心的指標Ｘ＝５を中心に、０側に移行している場合は、段階的に心的状態が低くなっていることを示しており、心的指標Ｘが０になると、心的状態が最低な状態である。心的状態が低い状態とは、例えば、他人と会話するためのモチベーション（やる気、意欲）が低い状態である。
【００５０】
心的指標Ｘ＝５を中心に１０側に移行している場合は、段階的に心的状態が高くなっていることを示し、心的指標Ｘが１０に達すると、最も心的状態が高く、例えば、モチベーションが高くなっている（やる気満々な）状態である。一般的には、何かの目標達成を目的としている場合は、モチベーションは高ければ高いほうが好ましい状態であるのに対して、対面会話を成功させることを目的とした場合では、必ずしも高ければ良いということにはならない。ユーザーＵ１とユーザーＵ２との間で互いにバランスのとれた適切なモチベーションの高さであることが、互いの意思疎通を促進させて、対面の会話を成功させ、出会いを実現させる効果を得ることができるのである。
【００５１】
図９（ｃ）に示す表示画面は、ユーザーＵ１にとって、対面会話のために相性の良いユーザーの情報が表示されている例である。ユーザーＵ１は、図９（ｃ）の表示例を確認することで、相性の良いユーザーがユーザーＵ２であることを認識することができる。
【００５２】
図１０に示す表示画面は、端末装置７を装着するユーザーＵ１、端末装置７Ａを装着するユーザーＵ２の位置情報に基づいて、ユーザーＵ１およびユーザーＵ２のアイコンが地図２１１上に配置されて表示されている例である。また、地図２１１上には、ユーザーＵ３およびユーザーＵ４に関する情報も表示されている。ユーザーＵ３およびユーザーＵ４の手首ＷＲにも、端末装置７，７Ａと同様な装置が装着されている。地図２１１には、ユーザーＵ１〜Ｕ４の心的指標Ｘ１〜Ｘ４が表示されており、ユーザーＵ１は、表示部２１に表示された表示画面を確認することにより、ユーザーＵ２〜Ｕ４が自身の位置の近くにいることを知ることができ、それぞれの心的状態を心的指標Ｘ２〜Ｘ４により確認することができる。更に、メッセージＭＳ２〜ＭＳ４は、ユーザーＵ１に向けたメッセージであり、ユーザーＵ１の心的指標Ｘ１と他のユーザーの心的指標Ｘ２〜Ｘ４とが比較された結果、ユーザーＵ１と他のユーザーとの心的状態の相性が表現された文言になっている。
【００５３】
（心的状態の定量化処理）
次に、心的状態を定量化する処理について説明する。具体的には、検出した生体情報に基づいて複数種類の精神的状態を推定し、推定結果から心的指標Ｘを算出する。心的指標Ｘは、上述したように０〜１０の整数値である。心的指標Ｘは、他人と対面で会話する行為や共に行動するといった行為に影響を与えるモチベーション（やる気、意欲）の状態が指標化されたものである。
【００５４】
まず、心拍（脈拍）、血圧、体温などの生体情報から、緊張状態、リラックス状態、覚醒状態などの精神的状態を推定する。ここでは、心拍（脈拍）から推定する方法について説明する。
【００５５】
心臓は、交感神経と副交感神経とからなる自律神経によりコントロールされ拍動を繰り返している。交感神経と副交感神経は対照的な働きをし、交感神経が働くことにより心身を活動させ興奮または緊張状態になり、副交感神経が働くことにより心身を休息させリラックス状態になる。また、交感神経の働きが高まれば自律神経は、心臓の拍動を活発にさせる。一方で、副交感神経の働きが高まれば自律神経は心臓をゆっくりと拍動させる。つまり、心臓の活動状況を観察することで、交感神経の働きと副交感神経の働きの状況を推定することができる。
【００５６】
モチベーションの状態を求めるためには、交感神経と副交感神経の働きによって現れる興奮または緊張状態、およびリラックス状態の状況を把握するだけでは不十分である。例えば、睡眠中に悪夢を見て心臓の拍動が活発になった場合や、疲れている時にＴＶなどで恐怖映画を観たような場合では、緊張状態は高まっているが、モチベーションが高い状態とは限らない。少なくとも、対面の会話を成功させるために役立つモチベーションが高いといった状態ではない。交感神経と副交感神経の働きによって現れる他の精神的状態についても考慮して、総合的にモチベーションの状態を求める必要がある。
【００５７】
そこで、上述した興奮または緊張とリラックス状態の精神的状態を含め以下の３種類の精神的状態を抽出し推定することとした。
興奮・緊張とリラックス状態          ・・・  （状態１）
覚醒と眠りの状態                    ・・・  （状態２）
元気と疲れた状態                    ・・・  （状態３）
【００５８】
状態１は、上述した交感神経の働きが高まると興奮・緊張状態となり、副交感神経の働きが高まるとリラックス状態になる精神的状態である。状態２は、交感神経が高くなると覚醒状態になり、副交感神経が高くなると睡眠傾向の眠りの状態になる精神的状態である。状態３は、交感神経が高くなると元気な状態になり、副交感神経が高くなると心身を休息させるために感じる疲れた状態になる精神的状態である。
【００５９】
次に、状態１から状態３の精神的状態を定量化する方法について述べる。
図２は、精神的状態の定量化を説明する図である。図２に示す状態１、状態２、状態３は、上述の状態１、状態２、状態３に対応し、状態１が定量化された数値は、変数Ｐ１に格納され、状態２は変数Ｐ２へ、状態３は変数Ｐ３へそれぞれ格納される。
【００６０】
状態１の定量化では、ユーザーから毎秒検出する脈拍数（心拍数）または脈波から、脈波形のピーク間距離（ＲＲ間隔）の時間変化を周波数分析（ＦＦＴ）し、高周波数成分ＨＦと低周波数成分ＬＦに分けて分析する公知の方法を用いる。算出した高周波数成分ＨＦと低周波数成分ＬＦとの出現比率に基づいて、高周波数成分ＨＦの比率が多ければ交感神経による興奮または緊張状態に近づき、低周波数成分ＬＦの比率が多ければ副交感神経によるリラックス状態に近づいた状態である。状態１は、高周波数成分ＨＦと低周波数成分ＬＦとの出現比率の中立点を決定し、中立点を０、高周波数成分ＨＦの出現率が最大となる値を＋５、低周波数成分ＬＦの出現率が最大となる値を−５として、−５から＋５の範囲で数値化される。
【００６１】
状態２の定量化では、ユーザーから検出した所定期間（例えば直近の１時間）における脈拍数の中で最小脈拍数を抽出する方法が用いられる。状態２は、覚醒状態と睡眠状態の境界となる脈拍数を０とし、安静時脈拍数（基礎代謝の脈拍数）を−５、運動をしていない状態の平静時脈拍数を＋５として、−５から＋５の範囲で数値化される。
【００６２】
状態３の定量化では、ユーザーから検出した所定期間（例えば直近の１時間）における脈拍数の中で最大の脈拍数を抽出する方法が用いられる。状態３では、ユーザーにより検出された過去を含む脈拍数における最大脈拍数と比較されて定量化が行われる。例えば、ユーザーの過去に測定された日々の最大脈拍数が、１４０〜１６０ｂｐｍの範囲内にあったとした場合に、中間の１５０ｂｐｍを０として、１６０ｂｐｍを＋５、１４０ｂｐｍを−５として、−５から＋５の範囲で数値化される。ユーザーが検出した直近の１時間の最大脈拍数が１６０ｂｐｍであれば、＋５が状態３の定量化された数値になる。
直近の最大脈拍数が高く出る場合は、ユーザーの心身が充実しており、脈拍数を上げるような行動や運動をしている傾向があることから、ユーザーが元気な状態であることが推定されることから、このような状態３の定量化が行われている。
【００６３】
以上のように状態１、状態２、状態３のそれぞれに対して変数Ｐ１、変数Ｐ２、変数Ｐ３に−５から＋５の範囲の値が格納される。心的指標Ｘは、以下の式１により０〜１０の範囲で算出される。
Ｘ＝（Ｐ１＋Ｐ２＋Ｐ３＋１５）÷３            ・・・  （式１）
このようにして、複数の精神的状態の定量化により、モチベーションの状態を心的指標Ｘを用いて指標化することができる。
【００６４】
上述の式１に対して、更に、正確にモチベーションの状態を求めるために、ユーザーの運動状態を加味して心的指標Ｘを算出することができる。
ユーザーが激しく運動していると脈拍数が上がるため、上述の状態１および状態３の定量化に与える影響は大きい。このような場合は、脈拍数の上昇に比例して、モチベーションも上がっているということにはならない。このような運動状態によって変動する脈拍数の影響を抑制して、モチベーションの状態を推定する必要がある。
【００６５】
そこで、体動センサー１３から取得する運動強度を用いて、ユーザーの運動状態を数値化し、モチベーションの状態である心的指数Ｘに反映させる。運動状態を、以下の通り状態４と呼称する。
運動強度に応じた運動状態                          ・・・  （状態４）
【００６６】
運動状態の定量化について図３を用いて説明する。図３は、運動状態の定量化を説明する図である。図３のグラフの横軸は、運動強度Ｉ（単位はメッツ）であり、縦軸は運動状態Ｍ（Ｉ）である。運動状態Ｍ（Ｉ）は、運動強度Ｉを引数とした関数である。曲線のグラフは状態４を表しており、運動強度Ｉに対する運動状態Ｍ（Ｉ）を示し、状態４が定量化された数値は変数Ｐ４に格納される。運動状態Ｍ（Ｉ）は、−５から＋５の範囲の数値であるため、状態４の変数Ｐ４には−５から＋５の数値が格納される。横軸に示される運動例は、運動強度Ｉが小さい方から、「横になっている」、「座る（上体を起こす）」、「歩く」、「走る」、「スポーツをする」が示されている。
【００６７】
図３に示すように、状態４は、運動例が「座る」の場合に、０近辺の数値を示している。つまり、状態４は、ユーザーが座っている状態を中立点０として、「横になっている」は−５の方向へ、「歩く」は＋５となっている。図３に示す値Ｐ４は、ユーザーは「横になっている」状態であり、−５として算出される。
【００６８】
運動例が「歩く」では、状態４は＋５と最大値になっているのは、運動強度Ｉがモチベーションを高く維持できる精神状態であることを示している。また、運動例が「走る」では、状態４が「歩く」よりも小さい値になっているのは、運動したことにより上昇した脈拍数が精神的状態の定量化に必要以上に与えてしまった影響を抑制する方向に働いているためである。また、運動例が「横になっている」状態で、状態４が−５を示しているのは、「横になっている」状態で脈拍数が上がるようなモチベーションの定量化の結果が高く出てしまった場合に、定量化の数値を差し引く働きをしている。
【００６９】
このようにして、精神的状態に運動状態が加味された心的指標Ｘが以下の式２により０〜１０の範囲で算出される。
Ｘ＝（Ｐ１＋Ｐ２＋Ｐ３＋Ｐ４＋２０）÷４  ・・・  （式２）
心的指標Ｘは、０から１０までの整数値として表され、心的指標Ｘが５である場合は、モチベーションが中立であることを示し、心的指標Ｘが０である場合は、モチベーションが最も低い状態であり、心的指標Ｘが１０である場合は、モチベーションが最も高い状態であることを示す。ただし、モチベーションが最も高い状態であっても、対面会話を成功させるという意味では、必ずしも最良であるとは言えないことに注意が必要である。
【００７０】
心的指標Ｘを算出する式として式１および式２について説明したが、どちらの式を用いてもモチベーションの状態を表す心的状態の指標値が算出される。支援システム１内において、終始同一の式を用いていればいずれの式が用いられていても良い。
【００７１】
図２および図３では、黒点で示されている点の例では、変数Ｐ１が３、変数Ｐ２が２、変数Ｐ３が２、変数Ｐ４が−５であり、それぞれを上述の式１および式２に適用すると、心的指標Ｘは、式１では７、式２では６（小数点以下は四捨五入）、がそれぞれ算出される。
【００７２】
（支援システムのブロック構成）
図４は、支援システムの概略構成を示すブロック図である。
支援システム１は、端末装置７、サーバー３から構成されている。また、支援システム１は、図４に示される端末装置７Ａが含まれる構成であっても良い。
【００７３】
（端末装置７の構成）
端末装置７は、検出部１０、報知部２０、操作部２５、時計部２７、通信部２９、記憶部３０、制御部５０などから構成されている。
【００７４】
検出部１０は、脈拍センサー１１、体動センサー１３、測位センサー１５などから構成されている。尚、検出部１０は、検出部に相当する。
【００７５】
脈拍センサー１１は、発光素子と受光素子とを備える光電センサーにより構成されており、発光素子から生体に向かって光を照射させ、血管で反射された反射光を受光素子により受光する。脈拍センサー１１は、血管の拡張時と収縮時とで光の反射率が異なる現象を利用してユーザーの脈波を検出する。脈拍センサー１１は、検出された脈波のデータを周波数分解処理し各周波数の信号強度値を分析し、脈波に相当する周波数スペクトルを特定する。そして、脈波の周波数スペクトルの周波数から脈拍数を算出する。算出した脈拍数および脈波は生体情報として制御部５０へ出力される。尚、脈拍センサー１１は、上述の光電センサーに限らず、超音波により血管の収縮を検出して脈拍数を測定する超音波センサーを採用しても良く、電極から微弱電流を体内に流して脈拍数を測定するセンサー等を採用しても良い。
【００７６】
体動センサー１３は、加速度センサーなどであり、略直交する３軸方向の加速度を検出するＭＥＭＳ（Micro Electro Mechanical Systems）センサーである。３軸方向における各軸の加速度変化をサンプリング間隔毎に計測し、加速度信号を生成する。サンプリング間隔は例えば１６Ｈｚ以上に設定される。加速度信号から単位時間当たりの加速度の変化量を積分し、単位時間当たりの運動量から運動強度Ｉを算出する。算出した運動強度Ｉを含む体動情報は、制御部５０へ出力される。
また、体動センサー１３は、ジャイロセンサーを備えても良い。ジャイロセンサーは、略直交する３軸を中心軸とした角速度を検出するＭＥＭＳセンサーであり、各軸を中心とした角速度の変化をサンプリング間隔毎に計測し角速度信号を生成する。サンプリング間隔は例えば１６Ｈｚ以上に設定される。角速度信号を用いてユーザーの身体の傾きや回転に伴う運動量などが単位時間当たりに算出され、それらの情報も運動強度Ｉに用いられても良い。
【００７７】
測位センサー１５は、測位用ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）衛星から測位情報を受信するセンサー部とアンテナ部とを有して構成され、端末装置７の位置情報を算出する。尚、本実施形態では、ＧＮＳＳとしてＧＰＳ（Global Positioning System）を利用する例を説明する。アンテナ部は、ＧＰＳ衛星から発信されている衛星信号を含むＲＦ（Radio Frequency）信号を受信する。受信したＲＦ信号はセンサー部に出力される。センサー部は、ＲＦ受信回路およびベースバンドモジュールなどを含むＬＳＩ（Large Scale Integration）として構成され、測位用アンテナから入力したＲＦ信号に重畳された測位に係る情報を抽出し取得する。詳しくは、入力したＲＦ信号に対し信号処理を行い、ＧＰＳ衛星の衛星信号を捕捉する。捕捉した衛星信号に重畳されている航法メッセージを分離し、航法メッセージに含まれる測位用情報を取得する。測位用情報はアルマナックやエフェメリスを含む。受信した衛星信号にはＧＰＳ衛星から発信された正確な発信時刻と受信時の電波伝搬遅れの情報も含み、ＧＰＳ衛星と端末装置７との擬似距離が算出される。擬似距離とアルマナックやエフェメリスの情報を少なくとも４つのＧＰＳ衛星について取得して、公知の位置算出処理を行い、端末装置７の位置（位置座標）および時計誤差（クロックバイアス）を算出する。位置算出処理は、例えば、最小二乗法やカルマンフィルター等の手法を適用した処理として実現可能である。算出された位置情報は、制御部５０へ出力される。
【００７８】
また、測位センサー１５は、ＧＰＳ衛星から取得した受信信号の受信周波数に基づいて、位置情報を算出することもできる。この方法では、少なくとも４つのＧＰＳ衛星によるコード位相等に基づいて公知の位置算出演算によって、互いに直交する３方向の成分を有したベクトル量を位置座標として算出する。また、少なくとも４つのＧＰＳ衛星の受信周波数等（受信周波数から求まるドップラー周波数等）に基づいて公知の演算によって、互いに直交する３方向の成分を有したベクトル量を速度ベクトルとして算出する。このようにして、算出された位置座標および速度ベクトルが位置情報として、制御部５０へ出力される。
【００７９】
尚、端末装置７の位置情報を算出するための測位用情報を取得するために、アンテナ部およびセンサー部を備える構成として例示しているが、この構成に限定されない。例えば、ジャイロセンサーや加速度センサーを備える構成でも良い。この構成によれば公知の自律航法や慣性航法による測位方法を利用し、端末装置７の位置情報を算出することができる。
【００８０】
報知部２０は、表示部２１および音出力部２３などから構成されている。尚、報知部２０は、報知部に相当する。
表示部２１は、上述したようなフレキシブルタイプのドットマトリックス型ＥＰＤであり、制御部５０から入力される表示信号に基づく各種表示を行う。尚、表示部２１は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、セグメント型ＬＣＤなどであっても良い。
【００８１】
音出力部２３は、スピーカー、圧電振動子などを有して構成され、制御部５０から入力される出力信号に基づく各種報知を行う音出力装置である。音出力部２３では、ユーザーＵ１に対して他のユーザーに関する各種情報を音声で出力する。尚、音出力部２３は、イヤフォンジャックや近距離無線を備えてもよく、その場合はユーザーＵ１に装着されるイヤフォンやヘッドフォンへ音声出力信号を送信しても良い。
【００８２】
尚、報知部２０は、複数個の複数色を発光するＬＥＤ（Light Emitting Diode）などの発光素子を備え、他のユーザーの存在や新しい情報が入ったことを、ユーザーＵ１に知らせるためにＬＥＤを発光させる構成であっても良い。
【００８３】
操作部２５は、タッチセンサーやタッチパネル等を有して構成される入力装置であり、静電容量方式または抵抗膜方式などの方式でタッチされた部位を検出し、検出信号を制御部５０に出力する。
【００８４】
時計部２７は、リアルタイムクロックであり、例えば検出部１０へのクロック出力、タイマー機能、時計機能、ストップウォッチ機能などの計時機能を有している。
【００８５】
通信部２９は、携帯電話による通信、無線ＬＡＮ（Local Area Network）などの無線通信アダプターであり、ＩＰ（Internet Protocol）、およびサーバー３と共通の通信プロトコルを有している。通信部２９は、ＩＰなどの通信プロトコルを用いてサーバー３、端末装置７Ａと各種データや各種コマンドの送受信を行う。なお、通信部２９は、この構成に限定するものではなく、無線通信が可能な通信アダプターであれば良く、例えば、近距離無線アダプター、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）アダプターであっても良い。
尚、通信部２９は、通信部に相当する。
【００８６】
記憶部３０は、ＲＯＭ（Read Only Memory）やフラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の記憶装置によって構成され、制御部５０の各機能部を実現するための各種プログラム、データ等を記憶している。また、各種処理の処理中データや変数の値、処理結果などを一時的に記憶するワークエリアを有する。
記憶部３０には相性定義テーブル３１、ユーザー情報データ３３、文言定義テーブル３７、および制御プログラム３９などが格納されている。
【００８７】
図５は、相性定義テーブルの一例を表す図である。相性定義テーブル３１は、ユーザーＵ１の心的指標Ｘに対して対面会話のために相性の良い他のユーザーの心的指標Ｘが定義されたテーブルである。
【００８８】
ユーザー心的指標Ｘ３１１は、ユーザーＵ１の心的指標Ｘが示されている項目である。他ユーザー心的指標Ｘ３１３は、ユーザー心的指標Ｘ３１１の項目に記載されたユーザーＵ１の心的指標Ｘと相性の良い心的指標Ｘの値が定義されている。
【００８９】
例えば、ユーザー心的指標Ｘ３１１が、「０」または「１」の場合は、他ユーザー心的指標Ｘ３１３は、「Ｎｕｌｌ」（対象なし）である。これは、ユーザーＵ１の心的指標Ｘが、「０」、「１」のように最低の心的状態であった場合は、相性の良い心的指標Ｘは存在しないことを示す。つまり、ユーザーＵ１自身が他人と会話するためのモチベーションが最低であれば、どのような心的指標Ｘのユーザーと対面会話を取ろうとしても、会話の成立は困難であることから、このように定義がされている。
【００９０】
また、ユーザー心的指標Ｘ３１１が、「１０」の場合においても、他ユーザー心的指標Ｘ３１３は、「Ｎｕｌｌ」であり、相性の良い心的指標Ｘは存在していない。つまり、ユーザーＵ１自身が他人と会話するためのモチベーションが最高である場合は、他のユーザーがユーザーＵ１の高すぎるモチベーションに対応できず、対面会話の成立が困難であることから、このように定義されている。
【００９１】
ユーザー心的指標Ｘ３１１が「２」〜「９」の場合では、他ユーザー心的指標Ｘ３１３には、ユーザー心的指標Ｘ３１１と同じ指標値、および前後の指標値などが含まれて定義されている。ユーザーＵ１は、自身とモチベーションの状態が近い他のユーザーの心的状態に共感しやすいことから、このように定義されている。
【００９２】
ユーザー心的指標Ｘ３１１が「４」〜「６」では、他ユーザー心的指標Ｘ３１３の対象範囲が広い。例えば、ユーザー心的指標Ｘ３１１が「３」では、他ユーザー心的指標Ｘ３１３は「２」〜「４」の３個の指標値であるのに対して、ユーザー心的指標Ｘ３１１が「４」では、他ユーザー心的指標Ｘ３１３は「２」〜「６」の５個の指標値が定義されている。ユーザーＵ１の心的状態がニュートラルに近い状態（指標値が「４」〜「６」）では、広範囲の心的状態のユーザーと共感し、対面会話を成立させやすいことから、このように定義されている。
【００９３】
図６は、ユーザー情報データのデータ構造を説明する図である。ユーザー情報データ３３には、図６に示すデータ構造に則ってユーザーＵ１およびユーザーＵ２などのユーザーのデータが格納されている。
【００９４】
ユーザーＩＤ３３１には、ユーザーの識別子が格納される。
心的情報３３５には、ユーザーの心的状態に関わる情報が格納され、心的指標Ｘ３３６と取得時間３３７で構成されている。心的指標Ｘ３３６には、制御部５０により算出された心的指標Ｘの指標値が格納される。取得時間３３７には、心的指標Ｘ３３６が算出された時刻が格納される。
【００９５】
位置情報３４０は、ユーザーの位置情報に関わる情報が格納され、緯度３４１、経度３４３、取得時間３４５で構成されている。緯度３４１、経度３４３には、それぞれ制御部５０により算出されたユーザーの測位情報から経度と緯度が格納される。取得時間３４５には、緯度３４１、経度３４３を取得した時刻が格納される。
ユーザー情報３５０には、ユーザーの個人情報に関わる情報が格納され、ユーザー名３５１、性別３５３、年齢３５５、趣味３５７、コメント３５９などで構成されている。それぞれのデータには、制御部５０により入力制御されたユーザーのユーザー名、性別、年齢、趣味、コメントが格納される。
【００９６】
ユーザーＩＤ３３１Ａは、他のユーザーの識別子である。ユーザーＩＤ３３１Ａは、ユーザーＩＤ３３１と同様なデータ構造を有している（図示は省略）。ユーザーＩＤ３３１では、格納される各種データは、制御部５０により生成されたユーザーＵ１のデータであったのに対し、ユーザーＩＤ３３１Ａに格納されるデータは、制御部５０の制御によりサーバー３や他の端末装置７Ａから取得したデータが格納されている。
尚、上述したデータ構造の各データには、公開情報に関する属性が含まれていても良い。公開情報は、各データ毎に設定可能であり、対象のデータを他のユーザーに公開可能か否かを示すフラグである。
【００９７】
図７は、文言定義テーブルの一例を表す図である。図８は、文言参照テーブルの一例を表す図である。
文言定義テーブル３７は、ユーザーＵ１の心的状態（心的指標Ｘ）や、ユーザーＵ２など他のユーザーの心的状態（心的指標Ｘ）の情報を、ユーザーＵ１に報知する文字情報に変換するテーブルである。
図８に示す文言参照テーブルは、文言定義テーブル３７に含まれるタグ情報（ＵｓｅｒＴ１，ＣｏｎｖＴ１，ＡｃｔＴ１，ＡｄｄＴ１など）に対応する文言が定義された図である。以降、図７および図８を用いて説明する。
文言定義テーブル３７は、ユーザー心的指標Ｘ３７１、ユーザー状態文言３７２、他ユーザー心的指標Ｘ３７３、会話文言３７４、行動文言３７５、付加文言３７６などの項目で構成される。
【００９８】
ユーザー心的指標Ｘ３７１は、ユーザーＵ１の心的指標Ｘの指標値である。
ユーザー状態文言３７２は、ユーザーＵ１の心的状態を表す文言が定義されている。格納されているタグ（ＵｓｅｒＴ１〜ＵｓｅｒＴ１０）から、図８（ａ）に示すＵｓｅｒＴタグ３８１を参照することで、対応する文言３８２を取得することができる。
他ユーザー心的指標Ｘ３７３は、ユーザーＵ２などの他のユーザーの心的指標Ｘの指標値であり、ユーザーＵ１の指標値毎に共通の文字情報を報知する他のユーザーの心的指標Ｘの指標値がまとめられている。
【００９９】
会話文言３７４は、ユーザーＵ１に対する他のユーザーの対面会話に関する文言が定義されている。格納されているタグ（ＣｏｎｖＴ１〜ＣｏｎｖＴ３）から、図８（ｂ）に示すＣｏｎｖＴタグ３８３を参照することで、対応する文言３８４を取得することができる。
行動文言３７５は、ユーザーＵ１に対する他のユーザーの行動に関する文言が定義されている。格納されているタグ（ＡｃｔＴ１〜ＡｃｔＴ３）から、図８（ｃ）に示すＡｃｔＴタグ３８５を参照することで、対応する文言３８６を取得することができる。
付加文言３７６は、ユーザーＵ１に対する他のユーザーの心的状態における特別に注意する文言が定義されている。格納されているタグ（ＡｄｄＴ１，ＡｄｄＴ２）から、図８（ｄ）に示すＡｄｄＴタグ３８７を参照する事で、対応する文言３８９を取得することができる。
【０１００】
制御プログラム３９は、制御部５０に読み込まれ実行されることで、制御部５０に含まれている各機能部の機能が実現される。これら各機能部については、制御部５０の説明において後述する。尚、制御プログラム３９はプログラムに相当する。
【０１０１】
図４に戻る。
制御部５０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＤＳＰ（Digital Signal Processor）等のプロセッサーを有して構成され、端末装置７の各部を統括的に制御する制御装置および演算装置である。制御部５０は、記憶部３０に記憶された制御プログラム３９を含む各種プログラム（図示は省略）に従って端末装置７の各種機能を実現する。尚、制御部５０は、コンピューターに相当する。
制御部５０は、記憶部３０に記憶された制御プログラム３９を実行し、心的情報処理部５１、情報収集部５３、位置情報処理部５５、および報知情報生成部６０の各機能部の機能を実現する。ただし、これらの機能部はあくまでも一例であり、必ずしも全ての機能部を必須要件としなくても良い。尚、心的情報処理部５１、情報収集部５３、位置情報処理部５５、および報知情報生成部６０の各機能部の機能を実現する方法は、情報処理方法に相当する。
【０１０２】
心的情報処理部５１は、脈拍センサー１１から脈波および脈拍数を含む脈波情報と、体動センサー１３から体動に伴う運動強度を含む体動情報とを取得し、心的指標Ｘを算出する。算出した心的指標Ｘの指標値を、ユーザーＵ１の心的指標Ｘとして、記憶部３０のユーザー情報データ３３へ格納し、通信部２９を介してサーバー３へ送信する。心的指標Ｘの算出に関しては、上述した精神的状態（状態１〜状態３）の定量化と、運動状態（状態４）の定量化が行われ、式１または式２によって算出される。
尚、心的情報処理部５１は、推定部に相当する。
【０１０３】
情報収集部５３は、サーバー３と通信を確立して、ユーザーＵ１以外の他のユーザーの情報を収集する。詳しくは、通信部２９を介して、サーバー３に対して、他のユーザーに関する情報を送信するよう要求する。サーバー３側から他のユーザーに関する情報を受信すると、受信した情報をユーザー情報データ３３（図６）に格納する。他のユーザーに関する情報は、ユーザー情報データ３３の心的情報３３５、位置情報３４０、ユーザー情報３５０が含まれている。尚、本機能を実現する機能部において、他のユーザーの心的情報３３５およびユーザー情報３５０を取得する機能部は取得部に相当する。また、他のユーザーの位置情報３４０を取得する機能部は、第２位置情報取得部に相当する。
【０１０４】
また、情報収集部５３は、操作部２５および表示部２１などを制御して、ユーザーＵ１の個人情報を収集する。収集した個人情報を、ユーザー情報データ３３に格納し、更に、通信部２９を介してサーバー３へ送信する。尚、ユーザーＵ１の個人情報を収集する機能部は、第１ユーザー情報取得部に相当する。
【０１０５】
位置情報処理部５５は、測位センサー１５から位置情報および測位時刻を取得し、ユーザー情報データ３３に格納する。また、ユーザーＵ１の位置情報および測位時刻として通信部２９を介してサーバー３へ送信する。尚、位置情報処理部５５は、第１位置情報検出部に相当する。
【０１０６】
報知情報生成部６０は、表示部２１に表示する各種表示画面を生成し、表示部２１へ出力する。生成する表示画面は、心的情報表示画面（図９（ａ））、差分情報表示画面（図９（ｂ）、ユーザー情報表示画面（図９（ｃ））、マップ画面（図１０）などの画面であり、それぞれを生成する機能部を有している。
心的情報表示画面生成部６１は、心的情報表示画面を生成する。ユーザー情報データ３３からユーザーＵ１の心的指標Ｘと他のユーザーの心的指標Ｘの指標値を読み込み、表示画面を生成する。
尚、報知情報生成部６０は、報知情報生成部に相当する。
【０１０７】
差分情報表示画面生成部６３は、差分情報表示画面を生成する。ユーザーＵ１の心的指標Ｘの指標値と他のユーザーの心的指標Ｘの指標値の差分を算出する。算出した差分値が配置された表示画面を生成する。
【０１０８】
ユーザー情報表示画面生成部６５は、ユーザー情報表示画面を生成する。相性定義テーブル３１（図５）を参照して、ユーザーＵ１の心的指標Ｘの指標値に対応する他ユーザー心的指標Ｘ３１３の指標値群を取得する。次に、取得した指標値を持つユーザーＩＤをユーザー情報データ３３（図６）から検索する。検索したユーザーＩＤ３３１から参照される心的情報３３５、ユーザー情報３５０の内容を用いて表示画面を生成する。ユーザー情報データ３３に公開情報が含まれている場合は、公開可能な情報のみを表示する。尚、ユーザー情報表示画面生成部６５は、報知情報生成部において差分情報が所定範囲内にある場合には、第２ユーザー情報を報知情報に含めること、に相当する。
【０１０９】
マップ画面生成部６７は、マップ画面を生成する。詳しくは、通信部２９を介してサーバー３へユーザーＵ１周辺の地図情報の送信要求を送信する。サーバー３から、地図情報を取得すると、ユーザーＵ１および他のユーザーのアイコンを位置情報に基づいて地図上に配置する。このとき、ユーザーＵ１の位置情報から所定領域内に存在するユーザーのみを選択して配置する。更に、相性定義テーブル３１を参照して、ユーザーＵ１の心的指標Ｘと相性の良いユーザーを選択し、そのユーザーのアイコンの表示属性を変更する（例えば、点滅表示等）。図１０に示すユーザーＵ２のアイコンは点滅表示された例である。次に、文言定義テーブル３７を参照して、配置されたユーザーに対応する文言を読み込み、画面上に表示する。図１０に示すメッセージＭＳ２〜ＭＳ４は、文言の表示例である。尚、マップ画面生成部６７は、報知情報生成部において位置情報に基づいた所定領域内に第２ユーザーが存在している場合には、第２ユーザーの第２ユーザー情報を報知情報に含めること、に相当する。
【０１１０】
（サーバー３の構成）
サーバー３は、一般的なデータベースサーバーであり、表示部７１、操作部７３、通信部７５、ＤＢ８０（データベース）、制御部９０などから構成されている。
表示部７１は、好適例として液晶パネルを採用している。なお、表示面にタッチパネルを備えていても良い。操作部７３は、キーボード、マウスなどの入力装置である。通信部７５は、携帯電話による通信、無線ＬＡＮなどの無線通信アダプターであり、通信部２９と各種データを送受信可能に接続されている。
尚、通信部７５は、サーバー通信部に相当する。
【０１１１】
ＤＢ８０は、ユーザー管理ＤＢ８１、ユーザー情報テーブル８３、マップＤＢ８５などで構成されている。ユーザー管理ＤＢ８１は、端末装置７，７Ａなどを装着しているユーザーを管理する。ユーザー管理ＤＢ８１により、支援システム１において利用する全てのユーザーが固有に割り振られたユーザーＩＤにより一元管理されている。尚、端末装置７では、割り振られたユーザーＩＤは、ユーザー情報データ３３にユーザーＩＤ３３１，３３１Ａとして格納されている。
ユーザー情報テーブル８３には、ユーザーＩＤ毎に各ユーザーの心的情報、位置情報、ユーザー情報が格納されている。
【０１１２】
マップＤＢ８５は、緯度と経度情報と地図情報が格納された地図データベースである。
制御部９０は、ＣＰＵであり、サーバー３を構成する各部を制御する。制御部９０は、情報処理部９１、ＤＢ処理部９３などから構成される。
情報処理部９１は、通信部７５を介して端末装置７，７Ａから心的情報、位置情報、ユーザー情報を受信する。また、端末装置７，７Ａから、ユーザーの情報や地図情報の送信要求を受け付けると、送信要求に応じた応答情報を送信する。
【０１１３】
ＤＢ処理部９３は、ＤＢ８０への各種データの書込みや読み込み、ユーザーＩＤなどによるユーザー情報の検索などの処理を行う。尚、ＤＢ処理部９３およびＤＢ８０は、サーバー管理部に相当する。
【０１１４】
端末装置７Ａは、検出部１０Ａ、通信部２９Ａ、心的情報処理部５１Ａ、位置情報処理部５５Ａなどを備えて構成される。これらの構成部は、端末装置７における、検出部１０、通信部２９、心的情報処理部５１、位置情報処理部５５と同様な機能を実現可能であり、ユーザーＵ２などユーザーＵ１と異なるユーザーの心的情報、位置情報、ユーザー情報を取得して、サーバー３へ送信する。端末装置７Ａの各部は、この構成に限らず、端末装置７と同様にその他の構成部があっても良い。
【０１１５】
以上述べたように、本実施形態に係わる支援システム１によれば、以下の効果を得ることができる。
【０１１６】
支援システム１によれば、端末装置７の検出部１０においてユーザーＵ１の脈拍数や脈波を含む生体情報および体動情報を常時検出可能である。心的情報処理部５１では、検出した生体情報および体動情報からユーザーＵ１の心的状態を定量化し、０〜１０の整数値で表された心的指標Ｘを算出する。情報収集部５３は、ユーザーＵ１とは異なる他のユーザーにおいても同様な方法で算出された心的指標Ｘを取得する。報知情報生成部６０は、相性定義テーブル３１を参照して、ユーザーＵ１の心的指標Ｘと相性の良い（対面会話が成立する可能性が高い）心的指標Ｘの値を持つ他のユーザーを選び出し、それらのユーザーの情報を報知する表示画面を生成する。ユーザーＵ１は、このようにして生成された表示画面を確認して、他のユーザーの心的状態を知ることができ、対面会話が成立する可能性の高いユーザーを選択することができる。
【０１１７】
（実施形態２）
図１１は、実施形態２における支援システムの概略構成を表すブロック図である。
上述の実施形態では、支援システム１の端末装置７（７Ａ）において心的情報処理部５１（５１Ａ）を備える構成であったが、支援システム１００では心的情報処理部５１をサーバー１０３に備えている。尚、支援システム１００は、支援システム１と共にコミュニケーション支援システムに相当する。また、支援システム１００において、端末装置１０７Ａを含めない構成もコミュニケーション支援システムに相当する。
【０１１８】
支援システム１００は、端末装置１０７、サーバー１０３、端末装置１０７Ａ、および通信５とから構成されている。端末装置１０７は、少なくとも検出部１０、報知部２０、通信部２９、報知情報生成部６０（制御部５０）を備えている。サーバー１０３は、少なくとも心的情報処理部５１、通信部７５を備えている。端末装置１０７Ａは、少なくとも、検出部１０Ａ、通信部２９Ａを備えている。端末装置１０７Ａの構成は、端末装置１０７と同様な構成であっても良い。尚、端末装置１０７（１０７Ａ）においては、測位センサー１５、位置情報処理部５５を備え、端末装置側の位置情報を取得できる構成であっても良い。
【０１１９】
端末装置１０７（１０７Ａ）では、検出部１０（１０Ａ）において検出した脈拍数および脈波を含む生体情報および運動強度を含む体動情報をサーバー１０３へ送信する。サーバー１０３の心的情報処理部５１では、端末装置１０７（１０７Ａ）から送信された生体情報および体動情報に基づいて、端末装置１０７および端末装置１０７Ａのそれぞれの心的指標Ｘを算出する。サーバー１０３は、通信部７５を介して、端末装置１０７へ、算出した端末装置１０７および端末装置１０７Ａの心的指標Ｘを送信する。端末装置１０７では、心的指標Ｘを受信すると、報知情報生成部６０により各種表示画面を生成し報知部２０へ出力する。報知部２０では、例えば、図９および図１０に示す表示画面が表示される。尚、端末装置１０７は、第１情報処理装置に相当し、端末装置１０７Ａは、第２情報処理装置に相当し、サーバー１０３は、サーバーに相当する。
【０１２０】
以上述べたように、本実施形態に係わる支援システム１００によれば、実施形態１での効果に加えて、以下の効果を得ることができる。
支援システム１００によれば、心的情報処理部５１をサーバー１０３に備えることにより、サーバー１０３において管理する全てのユーザー（端末装置）に関する心的情報Ｘを算出し、管理することができる。サーバー１０３では、ユーザー（端末装置）間における相性情報を用いて、各端末装置に対面会話を支援するためのアドバイス情報を送信することも可能になる。例えば、相性の良いユーザーと判定された２台の端末装置に対して、お互いの位置へ誘導するようなルート案内の指示を与えることも可能になる。
このようにユーザー間の対面会話の機会を演出するような積極的な出会いを支援することができるという効果がある。
【０１２１】
（実施形態３）
図１２は、実施形態３における支援システムの概略構成を表すブロック図である。
上述の実施形態では、支援システム１（１００）において、サーバー３（１０３）を備える構成であったが、支援システム１１０では、サーバー３（１０３）が備えられていない点が異なる。尚、支援システム１１０は、支援システム１（１００）と共にコミュニケーション支援システムに相当する。
支援システム１１０は、端末装置１１７、端末装置１１７Ａ、および通信５から構成されている。
【０１２２】
端末装置１１７は、少なくとも検出部１０、報知部２０、通信部２９、心的情報処理部５１、情報収集部５３、報知情報生成部６０から構成されている。それぞれの構成部は、支援システム１と同様の機能を有している。ただし、支援システム１による通信部２９および情報収集部５３では、サーバー３と通信を確立しサーバー３から各種情報を受信していたのに対して、本実施形態による支援システム１１０の端末装置１１７では、端末装置１１７Ａと通信を確立し、端末装置１１７Ａから心的指標Ｘを含む各種情報を受信する。
端末装置１１７Ａは、少なくとも、検出部１０Ａ、通信部２９Ａ、心的情報処理部５１Ａなどから構成されている。それぞれの構成部は、支援システム１の端末装置７Ａと同様な機能を有している。ただし、通信部２９Ａでは、心的情報処理部５１Ａにより算出された心的指標Ｘを含む各種情報を、端末装置１１７へ送信している。尚、端末装置１１７Ａは、端末装置１１７と同じ構成であっても良い。
尚、端末装置１１７は、第１情報処理装置に相当し、端末装置１１７Ａは、第２情報処理装置に相当する。
【０１２３】
以上述べたように、本実施形態に係わる支援システム１１０によれば、上述の実施形態の効果に加えて、以下の効果を得ることができる。
支援システム１１０によれば、サーバーを設置する必要がない。このような構成によれば、端末装置１１７（１１７Ａ）を対象のユーザーが自身に装着するだけで、他のユーザーの心的指標Ｘを含むユーザー情報を表示することが可能になる。また、サーバーの設置や、サーバーへのユーザー登録等の操作が不要になることから、低コストでシステム構築することができ、システム設定も容易に実現可能である。
また、ユーザー自身の個人情報などを、ユーザー管理するサーバー等に登録する必要がないため、個人情報を管理されたくないユーザーにとっては好適なシステムである。
【０１２４】
尚、本発明は上述した実施形態に限定されず、上述した実施形態に様々な変更や改良等を加えることが可能である。変形例を以下に述べる。
【０１２５】
（変形例１）
図１３は、変形例１に係わる端末装置の概略構成を表すブロック図である。
上述の実施形態では、端末装置７（７Ａ），１０７（１０７Ａ），１１７（１１７Ａ）をそれぞれ一体型の端末装置として説明したが、端末装置は、情報機器１２７、検出装置１３７、および通信５００から構成されていても良い。
情報機器１２７は、例えば、スマートフォン、タブレット端末、ＨＭＤ（ヘッドマウントディスプレイ）、ノートＰＣ（Personal Computer）などの汎用的な情報処理端末であり、報知部２０、通信部２９、心的情報処理部５１、情報収集部５３、報知情報生成部６０などから構成されている。
検出装置１３７は、検出部１０（脈拍センサー１１、体動センサー１３、測位センサー１５を含む）を備える小型のウェアラブル装置であり、例えば、指リング式の検出装置、胸ベルト式の検出装置、腕バンド式の検出装置、耳タブ装着式の検出装置、着衣型の検出装置などであり、それらを複数組み合わせた装置であっても良い。
通信５００は、例えば、近距離無線通信であり、検出装置１３７と情報機器１２７との間の通信を確立する。
本変形例によれば、構成要素の少ない検出装置１３７を小型化、軽量化することができるため、ユーザーの負担が少なく生体情報および体動情報を検出することができる。また、情報機器１２７では、報知部２０に例えば、高解像度で大きなサイズの表示部２１を備えることができるため、例えば、対象ユーザーの動画などを表示して、正確で詳細な情報提供を可能にする。
【０１２６】
（変形例２）
上述の実施形態および変形例において、心的指標Ｘの算出式を式１および式２において算出するとして説明したが、以下のような式を用いても良い。
Ｘ＝（ａＰ１＋ｂＰ２＋ｃＰ３＋１５）÷３          ・・・  （式３）
ただし、ａ，ｂ，ｃは、ａ＋ｂ＋ｃ＝３の条件を満たす実数。
式３によれば、状態１、状態２、状態３の重み付けを変えることができる。例えば、状態１を状態２および状態３よりもウェイトを高くする場合は、ａ＝２、ｂ＝０．５、ｃ＝０．５として心的指標Ｘを算出する。
【０１２７】
また、式２に対して同様に重み付けを変える場合は、以下の式を用いても良い。
Ｘ＝（ａＰ１＋ｂＰ２＋ｃＰ３＋Ｐ４＋２０）÷４    ・・・  （式４）
ただし、ａ，ｂ，ｃは、ａ＋ｂ＋ｃ＝３の条件を満たす実数。
式４によれば、式３により状態１、状態２、状態３の重み付けが行われ、状態４を状態１〜状態３の総和と対等の割合で加算して、心的指標Ｘを算出している。
【０１２８】
このような式３および式４においては、式１と式２と同様に心的指標Ｘが０〜１０の範囲の指標値として算出される。心的状態の定量化にあたり、状態１〜状態３の中で重要度の高い状態を重み付けすることができ、変数により大きな値を設定することにより、影響度の強い状態を優先された心的指標Ｘを算出することができる。
【０１２９】
（変形例３）
上述の実施形態および変形例において、心的指標Ｘの算出において、式１〜式４を用いて説明したが、これらの算術式に限定されるものではない。状態１〜状態４を表すＰ１〜Ｐ４を用いて算出される式であれば、どのような算術式であっても良い。例えば、Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３の総和に対して、Ｐ４を乗算する算術式であっても良い。
また、心的指標Ｘを０〜１０の整数値としているが、０〜１０の整数値に限定されない。異なるユーザー間で、心的指標Ｘの指標値を比較することができればどのような値であっても良い。
【０１３０】
（変形例４）
上述の実施形態および変形例において、報知情報生成部６０は、心的指標Ｘや位置情報に基づいて、表示部２１に表示する他のユーザーを選択するとしているが、ユーザーの個人情報に基づいて、表示するユーザーを選択するとしても良い。例えば、ユーザーの個人情報の中にある性別３５３（図６）を用いて、ユーザーＵ１と異なる性別の他のユーザーのみを選択しても良い。また、趣味３５７（図６）を用いて、ユーザーＵ１と同じ趣味や、ユーザーＵ１がこれから経験したい趣味を選択して、その趣味を有する他のユーザーのみを選択しても良い。
このようにして選択されたユーザーの情報を表示情報に含めることにより、ユーザーＵ１は、自身の興味ある他のユーザーを的確に見つけ出すことができる。尚、本変形例は、第１ユーザー情報に基づいて、第２ユーザーの第２ユーザー情報を報知情報に含めるか否かを決定すること、に相当する。
【０１３１】
（変形例５）
上述の実施形態および変形例において、ユーザーＵ１が、他のユーザーと対面会話をする状況を例に、支援システム１（１００，１１０）の説明をしたが、支援システム１（１００，１１０）は、ユーザーのグループ分けを目的として利用することができる。例えば、研修会などでグループディスカッションをするような場合では、グループ分けが行われる。グループ分けの際に、心的指標Ｘがグループ内で０〜１０まで一様にばらつくようなグループ分けを行う事で、グループ毎のアウトプットの偏りを抑えることができる。また、例えば、グループ内のコミュニケーションを重視する場合は、グループ内で心的指標Ｘが近いユーザー同士を同一グループにすることにより、グループ内のコミュニケーションが活発になることが期待できる。
このような利用のためには、報知情報生成部６０によって、グループ分けを行った結果、ユーザー毎にグループ分けされた結果を表示する表示画面を生成することにより実現可能である。
【０１３２】
（変形例６）
上述の実施形態および変形例において、ユーザーＵ１は、他のユーザーと対面会話に限らず、インターネット上の仮想空間、チャット、ＳＮＳ（Social Networking Service）における出会いにも利用可能である。
図１３に示す情報機器１２７、検出装置１３７を例に用いて説明する。ユーザーＵ１が生体情報を検出可能に検出装置１３７を装着している場合、ユーザーＵ１は情報機器１２７の報知部２０（表示部２１）の仮想空間上に存在する自身のアバター上に心的指標Ｘを表示させることができる。他のユーザーＵ２が別の検出装置１３７を装着すると、ユーザーＵ１の報知部２０には、ユーザーＵ２のアバター上にユーザーＵ２の心的指標Ｘが表示される。ユーザーＵ１は、仮想空間上において、ユーザーＵ２の心的指標Ｘの情報を自身の心的指標Ｘと比較することで、チャットして互いにコミュニケーションを図れそうか否か、事前に確認することが可能になる。
このように、仮想空間上においても、出会う（チャットする）対象者である他のユーザーの心的状態を認識することが可能である。
【符号の説明】
【０１３３】
１，１００，１１０…支援システム、３，１０３…サーバー、５，５００…通信、７，７Ａ，１０７，１０７Ａ，１１７，１１７Ａ…端末装置、１０，１０Ａ…検出部、１１…脈拍センサー、１３…体動センサー、１５…測位センサー、２０…報知部、２１…表示部、２３…音出力部、２５…操作部、２７…時計部、２９，２９Ａ…通信部、３０…記憶部、３１…相性定義テーブル、３３…ユーザー情報データ、３７…文言定義テーブル、３９…制御プログラム、５０…制御部、５１，５１Ａ…心的情報処理部、５３…情報収集部、５５，５５Ａ…位置情報処理部、６０…報知情報生成部、６１…心的情報表示画面生成部、６３…差分情報表示画面生成部、６５…ユーザー情報表示画面生成部、６７…マップ画面生成部、７１…表示部、７３…操作部、７５…通信部、８０…ＤＢ、８１…ユーザー管理ＤＢ、８３…ユーザー情報テーブル、８５…マップＤＢ、９０…制御部、９１…情報処理部、９３…ＤＢ処理部、１２７…情報機器、１３７…検出装置、２１１…地図、３１１…ユーザー心的指標Ｘ、３１３…他ユーザー心的指標Ｘ、３３１，３３１Ａ…ユーザーＩＤ、３３５…心的情報、３３６…心的指標Ｘ、３３７…取得時間、３４０…位置情報、３４１…緯度、３４３…経度、３４５…取得時間、３５０…ユーザー情報、３５１…ユーザー名、３５３…性別、３５５…年齢、３５７…趣味、３５９…コメント、３７１…ユーザー心的指標Ｘ、３７２…ユーザー状態文言、３７３…他ユーザー心的指標Ｘ、３７４…会話文言、３７５…行動文言、３７６…付加文言、３８１…ＵｓｅｒＴタグ、３８２…文言、３８３…ＣｏｎｖＴタグ、３８４…文言、３８５…ＡｃｔＴタグ、３８６…文言、３８７…ＡｄｄＴタグ、３８９…文言。
【図１】
2016163292.tif 000003
【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】
2016163292.tif 000009
【図８】
2016163292.tif 000010
【図９】
2016163292.tif 000011
【図１０】
2016163292.tif 000012
【図１１】
2016163292.tif 000013
【図１２】
2016163292.tif 000014
【図１３】
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