(57)【要約】【課題】  ライフログ情報に対応する使用者の心的状態を知ることができる生体情報処理システム、サーバーシステム、生体情報処理装置、生体情報処理方法及びプログラムの提供。【解決手段】  生体情報処理システム１００は、生体センサー４２０で測定された生体情報を取得する生体情報取得部１１０と、生体情報に基づいて、ユーザーの心的状態情報の推定処理を行う処理部１３０と、ライフログ情報を記憶する記憶部１５０と、を含む。そして、処理部１３０は、生体情報に基づいて推定された心的状態情報を、インデックスとしてライフログ情報に付与する。記憶部１５０は、心的状態情報がインデックスとして付与されたライフログ情報を記憶する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体センサーで測定された生体情報を取得する生体情報取得部と、
前記生体情報に基づいて、ユーザーの心的状態情報の推定処理を行う処理部と、
ライフログ情報を記憶する記憶部と、
を含み、
前記処理部は、
前記生体情報に基づいて推定された前記心的状態情報を、インデックスとして前記ライフログ情報に付与し、
前記記憶部は、
前記心的状態情報が前記インデックスとして付与された前記ライフログ情報を記憶することを特徴とする生体情報処理システム。
【請求項２】
請求項１において、
前記ライフログ情報に基づいて、前記心的状態情報の時系列変化情報の表示処理を行う表示処理部を含むことを特徴とする生体情報処理システム。
【請求項３】
請求項２において、
前記表示処理部は、
前記ライフログ情報の時系列変化情報に関連付けて、前記心的状態情報の前記時系列変化情報の前記表示処理を行うことを特徴とする生体情報処理システム。
【請求項４】
請求項３において、
前記ライフログ情報は、
位置情報を含み、
前記表示処理部は、
前記位置情報の時系列変化情報が示す位置に対応する前記心的状態情報の前記時系列変化情報の前記表示処理を行うことを特徴とする生体情報処理システム。
【請求項５】
請求項２において、
前記処理部は、
前記生体情報に基づいて、前記ユーザーの活動状態情報を特定し、
前記表示処理部は、
前記活動状態情報の時系列変化情報に関連付けて、前記心的状態情報の前記時系列変化情報の前記表示処理を行うことを特徴とする生体情報処理システム。
【請求項６】
請求項１において、
前記ライフログ情報に基づいて、前記心的状態情報の時系列変化情報の表示処理を行う表示処理部を含み、
前記ライフログ情報は、
画像情報、映像情報、音情報及び文章情報の少なくとも１つであるコンテンツ情報であり、
前記表示処理部は、
前記ライフログ情報として第１のコンテンツ情報〜第Ｎのコンテンツ情報を時系列順に取得し、
前記第１のコンテンツ情報〜前記第Ｎのコンテンツ情報の各コンテンツ情報に対応付けて、前記心的状態情報の前記時系列変化情報を表示することを特徴とする生体情報処理システム。
【請求項７】
請求項２乃至６のいずれかにおいて、
前記心的状態情報の前記時系列変化情報は、
心的状態を定量化した値の時系列変化を表す情報であることを特徴とする生体情報処理システム。
【請求項８】
請求項１乃至７のいずれかにおいて、
前記処理部は、
前記心的状態情報の推定に用いられた前記生体情報の取得タイミングに対応するタイミングで取得された前記ライフログ情報に対して、推定された前記心的状態情報を前記インデックスとして関連付けることを特徴とする生体情報処理システム。
【請求項９】
請求項１乃至７のいずれかにおいて、
前記処理部は、
前記ライフログ情報に基づいてイベントの検出処理を行い、
前記イベントが検出された前記ライフログ情報が取得されたタイミングに対応するタイミングで取得された前記生体情報に基づいて、前記心的状態情報を推定し、
推定された前記心的状態情報を、前記イベントが検出された前記ライフログ情報に前記インデックスとして付与することを特徴とする生体情報処理システム。
【請求項１０】
請求項１乃至９のいずれかにおいて、
前記ユーザーの体動情報を取得する体動情報取得部をさらに含み、
前記処理部は、
前記生体情報と前記体動情報とに基づいて、前記心的状態情報を推定することを特徴とする生体情報処理システム。
【請求項１１】
請求項１乃至１０のいずれかにおいて、
前記処理部は、
前記生体情報に基づいて、前記ユーザーの緊張状態、興奮状態及びリラックス状態のうちの少なくとも１つの情報を含む前記心的状態情報を推定することを特徴とする生体情報処理システム。
【請求項１２】
請求項１乃至１１のいずれかにおいて、
前記処理部は、
前記ユーザーのモチベーションの高さを前記心的状態情報として推定することを特徴とする生体情報処理システム。
【請求項１３】
請求項１乃至１２のいずれかにおいて、
前記処理部は、
前記ユーザーの睡眠状態、消費カロリー、体力、体調及び飲酒状態のうちの少なくとも１つの情報に基づいて、前記ユーザーの行動結果に対するユーザー評価を前記心的状態情報として推定することを特徴とする生体情報処理システム。
【請求項１４】
請求項１乃至１３のいずれかにおいて、
前記心的状態情報は、
前記ユーザーの緊張状態、興奮状態、リラックス状態、モチベーションの高さ及び行動結果に対するユーザー評価の少なくとも１つに関する情報であることを特徴とする生体情報処理システム。
【請求項１５】
請求項１乃至１４のいずれかにおいて、
前記ライフログ情報は、
画像情報、映像情報、音情報、文章情報及び位置情報のうちの少なくとも１つの情報であることを特徴とする生体情報処理システム。
【請求項１６】
請求項１乃至１５のいずれかに記載の生体情報処理システムを含むことを特徴とするサーバーシステム。
【請求項１７】
請求項１乃至１６のいずれかに記載の生体情報処理システムを含むことを特徴とする生体情報処理装置。
【請求項１８】
生体センサーで測定された生体情報を取得し、
前記生体情報に基づいて、ユーザーの心的状態情報の推定処理を行い、
前記生体情報に基づいて推定された前記心的状態情報を、インデックスとしてライフログ情報に付与し、
前記心的状態情報が前記インデックスとして付与された前記ライフログ情報を記憶することを特徴とする生体情報処理方法。
【請求項１９】
生体センサーで測定された生体情報に基づき推定された心的状態情報が、インデックスとして付与されたライフログ情報の受信処理を行う処理部と、
受信した前記ライフログ情報を記憶する記憶部と、
前記ライフログ情報に基づいて、前記心的状態情報の時系列変化情報を表示部に表示する処理を行う表示処理部として、
コンピューターを機能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、生体情報処理システム、サーバーシステム、生体情報処理装置、生体情報処理方法及びプログラム等に関係する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ライフログの研究が進められている。ライフログとは、人間の行い（Ｌｉｆｅ）をデジタルデータ化した記録（Ｌｏｇ）のことである。ライフログの具体例としては、画像データ、映像データ、音声データ、文章データ及び位置データ等がある。
【０００３】
例えば、ライフログを取得する装置に関する発明としては、特許文献１や特許文献２に記載される従来技術がある。特許文献１の発明では、ユーザーの心理状況に応じて、自動で撮影を行う情報処理装置が開示されている。特許文献１の発明では、撮影により得られる画像データがライフログとなる。
【０００４】
また、特許文献２の発明では、ユーザーの移動経路情報、運動状態情報、生命状況情報、及び移動中の周囲環境情報等を検出して、記憶し、記憶した各種情報に基づいて、ユーザーの特異な状況を判別する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１２−１２０２０６号公報
【特許文献２】特開２０１０−２７９６３８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
これまでライフログは、販売促進目的で顧客情報として使われることがほとんどであり、個人の生活向上目的で使われることは少なかった。また、ライフログを個人の生活向上目的で使用する場合であっても、日記のように記録するだけのものが大半であった。
【０００７】
しかし近年になり、個人の生活向上目的にライフログを利用することが求められるようになってきた。例えば、あるライフログを取得した時に、ユーザーがどのような気持ちだったか等を後から確認できる仕組みが求められている。
【０００８】
前述した特許文献１の発明は、これとは逆に、ユーザーがある心理状況になった時に、撮影を行うものであるため、特定の心理状況下で取得したライフログ（画像）しか閲覧できない。つまり、ライフログを継続して取得し続け、後から任意のライフログに対応する心的状態を確認することはできない。
【０００９】
また、特許文献２の発明は、ライフログに生体情報をインデックスとして付与するが、この際に付与される生体情報は、心拍数等の物理量そのものである。例えば、心拍数が所与の閾値を超えた時に、ユーザーが「ドキドキ」していると判断して、ライフログにインデックスを付ける。しかし、実際には、同じようにユーザーの心拍数が上がっていても、例えば運動により心拍数が上がっている時もあれば、恐怖状態に陥って心拍数が上がっている時もある。特許文献２の発明では、これらを区別することができない。言い換えれば、特許文献２の発明では、単純に生体情報の値の高低や変化のみで心的状態を判断しているため、推定できる心的状態が限られる。
【００１０】
理想的には、ライフログを見て、実際のユーザーの心的状態をより良く表した情報を後から確認できることが望ましい。
【００１１】
本発明の幾つかの態様によれば、ライフログ情報に対応する使用者の心的状態を知ることができる生体情報処理システム、サーバーシステム、生体情報処理装置、生体情報処理方法及びプログラム等を提供することができる。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の一態様は、生体センサーで測定された生体情報を取得する生体情報取得部と、前記生体情報に基づいて、ユーザーの心的状態情報の推定処理を行う処理部と、ライフログ情報を記憶する記憶部と、を含み、前記処理部は、前記生体情報に基づいて推定された前記心的状態情報を、インデックスとして前記ライフログ情報に付与し、前記記憶部は、前記心的状態情報が前記インデックスとして付与された前記ライフログ情報を記憶する生体情報処理システムに関係する。
【００１３】
本発明の一態様では、生体情報に基づいて推定された心的状態情報を、インデックスとしてライフログ情報に付与する。これにより、ライフログ情報に対応する使用者の心的状態を知ること等が可能となる。
【００１４】
また、本発明の一態様では、前記ライフログ情報に基づいて、前記心的状態情報の時系列変化情報の表示処理を行う表示処理部を含んでいてもよい。
【００１５】
これにより、ライフログ情報の取得後に、ライフログ情報を確認しながら、ユーザーの心的状態がどのように変化していったかを読み取ること等が可能になる。
【００１６】
また、本発明の一態様では、前記表示処理部は、前記ライフログ情報の時系列変化情報に関連付けて、前記心的状態情報の前記時系列変化情報の前記表示処理を行ってもよい。
【００１７】
これにより、例えば時系列順に取得されたライフログ情報を確認しながら、そのライフログ情報の取得時のユーザーの心的状態を確認すること等が可能になる。
【００１８】
また、本発明の一態様では、前記ライフログ情報は、位置情報を含み、前記表示処理部は、前記位置情報の時系列変化情報が示す位置に対応する前記心的状態情報の前記時系列変化情報の前記表示処理を行ってもよい。
【００１９】
これにより、ユーザーの各位置に対応するユーザーの心的状態を確認すること等が可能になる。
【００２０】
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記生体情報に基づいて、前記ユーザーの活動状態情報を特定し、前記表示処理部は、前記活動状態情報の時系列変化情報に関連付けて、前記心的状態情報の前記時系列変化情報の前記表示処理を行ってもよい。
【００２１】
これにより、活動状態情報に対応するユーザーの心的状態情報を時系列順に確認すること等が可能になる。
【００２２】
また、本発明の一態様では、前記ライフログ情報に基づいて、前記心的状態情報の時系列変化情報の表示処理を行う表示処理部を含み、前記ライフログ情報は、画像情報、映像情報、音情報及び文章情報の少なくとも１つであるコンテンツ情報であり、前記表示処理部は、前記ライフログ情報として第１のコンテンツ情報〜第Ｎのコンテンツ情報を時系列順に取得し、前記第１のコンテンツ情報〜前記第Ｎのコンテンツ情報の各コンテンツ情報に対応付けて、前記心的状態情報の前記時系列変化情報を表示してもよい。
【００２３】
これにより、各コンテンツ情報に対応するユーザーの心的状態情報を確認すること等が可能になる。
【００２４】
また、本発明の一態様では、前記心的状態情報の前記時系列変化情報は、心的状態を定量化した値の時系列変化を表す情報であってもよい。
【００２５】
これにより、ある瞬間におけるユーザーの心的状態だけでなく、ある期間におけるユーザーの心的状態の変化を確認すること等が可能になる。
【００２６】
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記心的状態情報の推定に用いられた前記生体情報の取得タイミングに対応するタイミングで取得された前記ライフログ情報に対して、推定された前記心的状態情報を前記インデックスとして関連付けてもよい。
【００２７】
これにより、生体情報の取得タイミングにおける心的状態情報を確認すること等が可能になる。
【００２８】
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記ライフログ情報に基づいてイベントの検出処理を行い、前記イベントが検出された前記ライフログ情報が取得されたタイミングに対応するタイミングで取得された前記生体情報に基づいて、前記心的状態情報を推定し、推定された前記心的状態情報を、前記イベントが検出された前記ライフログ情報に前記インデックスとして付与してもよい。
【００２９】
これにより、イベント発生タイミングにおける心的状態情報を確認すること等が可能になる。
【００３０】
また、本発明の一態様では、前記ユーザーの体動情報を取得する体動情報取得部をさらに含み、前記処理部は、前記生体情報と前記体動情報とに基づいて、前記心的状態情報を推定してもよい。
【００３１】
これにより、心的状態情報をより正確に推定すること等が可能になる。
【００３２】
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記生体情報に基づいて、前記ユーザーの緊張状態、興奮状態及びリラックス状態のうちの少なくとも１つの情報を含む前記心的状態情報を推定してもよい。
【００３３】
これにより、ユーザーの緊張状態、興奮状態及びリラックス状態のうちの少なくとも１つの情報を、ライフログ情報に関連付けて、表示すること等が可能になる。
【００３４】
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記ユーザーのモチベーションの高さを前記心的状態情報として推定してもよい。
【００３５】
これにより、ライフログ情報にユーザーのモチベーションの高さを関連付けて表示すること等が可能になる。
【００３６】
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記ユーザーの睡眠状態、消費カロリー、体力、体調及び飲酒状態のうちの少なくとも１つの情報に基づいて、前記ユーザーの行動結果に対するユーザー評価を前記心的状態情報として推定してもよい。
【００３７】
これにより、ライフログ情報に、ユーザーの行動結果に対するユーザー評価を関連付けて表示すること等が可能になる。
【００３８】
また、本発明の一態様では、前記心的状態情報は、前記ユーザーの緊張状態、興奮状態、リラックス状態、モチベーションの高さ及び行動結果に対するユーザー評価の少なくとも１つに関する情報であってもよい。
【００３９】
これにより、ユーザーの心の状態を生体情報よりもよく表した心的状態情報を、ライフログ情報に関連付けること等が可能になる。
【００４０】
また、本発明の一態様では、前記ライフログ情報は、画像情報、映像情報、音情報、文章情報及び位置情報のうちの少なくとも１つの情報であってもよい。
【００４１】
これにより、ユーザーが当時の状況を容易に思い出すことが可能な情報を表示部に表示すること等が可能になる。
【００４２】
また、本発明の他の態様では、生体情報処理システムを含むサーバーシステムに関係する。
【００４３】
また、本発明の他の態様では、生体情報処理システムを含む生体情報処理装置に関係する。
【００４４】
また、本発明の他の態様では、生体センサーで測定された生体情報を取得し、前記生体情報に基づいて、ユーザーの心的状態情報の推定処理を行い、前記生体情報に基づいて推定された前記心的状態情報を、インデックスとしてライフログ情報に付与し、前記心的状態情報が前記インデックスとして付与された前記ライフログ情報を記憶する生体情報処理方法に関係する。
【００４５】
また、本発明の他の態様では、生体センサーで測定された生体情報に基づき推定された心的状態情報が、インデックスとして付与されたライフログ情報の受信処理を行う処理部と、受信した前記ライフログ情報を記憶する記憶部と、前記ライフログ情報に基づいて、前記心的状態情報の時系列変化情報を表示部に表示する処理を行う表示処理部として、コンピューターを機能させるプログラムに関係する。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】本実施形態のシステム構成例。
【図２】図２（Ａ）、図２（Ｂ）は、本実施形態のサーバーシステム、測定装置及び端末装置の構成例。
【図３】本実施形態の処理の流れを説明するフローチャートの説明図。
【図４】生体情報、心的状態情報、活動状態情報及びライフログ情報の具体例の説明図。
【図５】心的状態情報の推定処理の説明図。
【図６】ライフログ情報と心的状態情報の表示例の説明図。
【図７】地図上に心的状態情報を表示する第１の例の説明図。
【図８】地図上に心的状態情報を表示する第２の例の説明図。
【図９】地図上に心的状態情報を表示する第３の例の説明図。
【図１０】地図上に心的状態情報を表示する第４の例の説明図。
【図１１】心的状態情報の推定処理の他の説明図。
【図１２】定量化された心的状態情報の具体例の説明図。
【図１３】運動強度とモチベーションへの影響のし易さの説明図。
【図１４】図１４（Ａ）及び図１４（Ｂ）は、測定装置の具体的な構成例。
【図１５】測定装置の具体的な構成例。
【図１６】ネットワークにより通信接続を行う測定装置と端末装置の構成例。
【発明を実施するための形態】
【００４７】
以下、本実施形態について説明する。なお、以下で説明する本実施形態は、特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではない。また、本実施形態で説明される構成の全てが、本発明の必須構成要件であるとは限らない。
【００４８】
１．概要
近年、人間の行い（Ｌｉｆｅ）をデジタルデータ化した記録（Ｌｏｇ）であるライフログの研究が進められている。ライフログの具体例としては、画像データ、映像データ、音声データ、文章データ及び位置データ等がある。そして、あるライフログを取得した時に、ユーザーがどのような気持ちだったか等を後から確認できる仕組みが求められている。
【００４９】
また、ユーザーがライフログを見て、後から確認したい心的状態は、単に脈拍数の上下といった単純な観測データではなく、その時のユーザーのモチベーションや、ユーザーがどう思っていたか等である。そのため、ライフログに単純に生体情報を関連付けるだけでは、ユーザーが求めている情報を提供できない。
【００５０】
そこで、本実施形態では、生体情報に基づいて推定された心的状態情報を、インデックスとしてライフログ情報に付与する。
【００５１】
２．システム構成例
具体的に、本実施形態の生体情報処理システム１００の構成例を図１に示す。生体情報処理システム１００は、生体情報取得部１１０と、処理部１３０と、記憶部１５０と、表示処理部１７０と、体動情報取得部１９０と、を含む。なお、生体情報処理システム１００は、図１の構成に限定されず、これらの一部の構成要素を省略したり、他の構成要素を追加したりするなどの種々の変形実施が可能である。
【００５２】
次に各部で行われる処理について説明する。なお、体動情報取得部１９０については後述する。
【００５３】
生体情報取得部１１０は、生体センサー４２０で測定された生体情報を取得する。生体情報取得部１１０は、生体センサー４２０と無線又は有線により接続されている場合には、データを送受信する通信部（Ｉ／Ｆ部、アンテナ部等）であってもよい。
【００５４】
生体センサー４２０は、例えば脈波センサーである。脈波センサーは、脈波センサー信号を検出するためのセンサーであり、例えば光電センサー等が考えられる。なお、脈波センサーとして光電センサーを用いる場合には、太陽光等の外光の信号成分をカットするように構成されているセンサーを用いてもよい。これは例えば、フォトダイオードを複数設け、それらの信号を用いてフィードバック処理等で差分情報を求める構成等により実現できる。
【００５５】
なお、脈波センサーは光電センサーに限定されず、超音波を用いたセンサーであってもよい。この場合、脈波センサーは２つの圧電素子を有し、一方の圧電素子を励振させて生体内に超音波を送信するとともに、当該超音波が生体の血流によって反射されたものを他方の圧電素子により受信する。送信した超音波と受信した超音波には、血流のドップラー効果によって周波数変化が生じるため、この場合にも血流量に対応する信号を取得することができ、拍動情報の推定が可能である。また、脈波センサーとして他のセンサーを用いてもよい。
【００５６】
次に、処理部１３０は、生体情報に基づいて、ユーザーの心的状態情報の推定処理を行う。そして、処理部１３０は、生体情報に基づいて推定された心的状態情報を、インデックスとしてライフログ情報に付与する。具体的な心的状態情報の推定処理や、インデックスの付与については後述する。なお、処理部１３０の機能は、各種プロセッサー（ＣＰＵ、ＧＰＵ等）、ＡＳＩＣ（ゲートアレイ等）などのハードウェアや、プログラムなどにより実現できる。
【００５７】
また、ライフログ情報は、ライフログ情報取得部４８０により取得される。例えば、取得するライフログ情報が画像情報や映像情報である場合には、ライフログ情報取得部４８０は撮像部（カメラ）である。また、取得するライフログ情報が音情報である場合には、ライフログ情報取得部４８０はマイク等の音声取得部である。さらに、取得するライフログ情報が文章情報である場合には、ライフログ情報取得部４８０は文字入力部である。そして、取得するライフログ情報が位置情報である場合には、ライフログ情報取得部４８０は例えばＧＰＳ等の位置情報取得部である。ただし、ライフログ情報取得部４８０の具体的な構成は、これらに限定されない。
【００５８】
そして、記憶部１５０は、心的状態情報がインデックスとして付与されたライフログ情報を記憶する。また、記憶部１５０は、各部のワーク領域となるものであり、その機能はＲＡＭ等のメモリーやＨＤＤ（ハードディスクドライブ）などにより実現できる。
【００５９】
さらに、表示処理部１７０は、ライフログ情報、生体情報及び心的状態情報等を表示部４３０に表示する処理を行う。より具体的には、表示処理部１７０は、例えば表示部４３０に表示する表示画像を生成したり、表示部４３０に表示画像を表示する際のタイミング制御を行ったりする。なお、表示処理部１７０の機能は、各種プロセッサー（ＣＰＵ、ＧＰＵ等）、ＡＳＩＣ（ゲートアレイ等）などのハードウェアや、プログラムなどにより実現できる。
【００６０】
表示部４３０は、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬディスプレイ、電子ペーパーなどにより実現できる。
【００６１】
これにより、ライフログ情報に対応する使用者の心的状態を知ること等が可能となる。
【００６２】
また、本実施形態の生体情報処理システム１００の機能は、図２（Ａ）に示すようなサーバーシステム６００によって、実現されてもよい。
【００６３】
この場合には、例えば、測定装置４００が生体センサー４２０を含み、端末装置２００が、表示部４３０と、ライフログ情報取得部４８０と、を含む。そして、サーバーシステム６００が、生体情報取得部１１０と、処理部１３０と、記憶部１５０と、表示処理部１７０の機能を実現する。サーバーシステム６００は、例えば処理サーバー、データサーバー等の複数のサーバー装置により構成される。ただし、サーバーシステム６００、測定装置４００及び端末装置２００の具体的な構成はこれに限定されず、これらの一部の構成要素を省略したり、他の構成要素を追加したりするなどの種々の変形実施が可能である。また、サーバーシステム６００の一部の機能を、端末装置２００や測定装置４００等が分散して実現してもよい。
【００６４】
図２（Ａ）の例では、測定装置４００、端末装置（スマートデバイス）２００及びサーバーシステム６００は、有線及び無線の少なくとも一方を含むネットワーク９００により、通信接続される。ネットワーク９００は、異なる通信規格の各種ネットワークを含んでいてもよい。例えば、測定装置４００と端末装置２００がＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）や無線ＬＡＮ等により接続され、端末装置２００とサーバーシステム６００がインターネットにより接続される。ただし、本実施形態はこれに限定されない。
【００６５】
そして、サーバーシステム６００の生体情報取得部１１０が、測定装置４００の生体センサー４２０から生体情報を取得し、サーバーシステム６００の処理部１３０が、端末装置２００のライフログ情報取得部４８０からライフログ情報を取得する。さらに、サーバーシステム６００の処理部１３０が、生体情報に基づいて、心的状態情報の推定処理を行い、取得したライフログ情報に心的状態情報をインデックスとして付与する。その後に、サーバーシステム６００の表示処理部１７０が、表示画像を生成して、端末装置２００の表示部４３０に表示画像を送信して、表示画像の表示タイミングを制御する。端末装置２００の表示部４３０は、表示処理部１７０の指示に基づいて、表示画像を表示する。
【００６６】
また、図２（Ａ）に示す構成により、本実施形態の生体情報処理システム１００が実現される場合における端末装置２００の詳細な構成例を、図２（Ｂ）に示す。端末装置２００は、処理部２３０と、記憶部２５０と、表示処理部２７０と、表示部４３０と、ライフログ情報取得部４８０と、を含む。なお、表示部４３０は、端末装置２００の外部に設けられていても良いし、端末装置２００に含まれていても良い。
【００６７】
そして、この場合には、端末装置２００の処理部２３０は、受信処理部２３１と、送信処理部２３２と、制御部２３３と、を含む。受信処理部２３１は、サーバーシステム６００の表示処理部２７０から送信される表示画像や表示指示等の受信処理を行う。言い換えれば、処理部２３０は、生体センサー４２０で測定された生体情報に基づき推定された心的状態情報が、インデックスとして付与されたライフログ情報の受信処理を行う。また、送信処理部２３２は、情報記憶媒体２５１等へのライフログ情報や生体情報、心的状態情報の送信処理の制御を行う。そして、制御部２３３は、受信処理部２３１や送信処理部２３２等の各部の制御を行う。
【００６８】
さらに、表示処理部２７０は、サーバーシステム６００の表示処理部１７０から送信された表示指示に基づいて、表示部４３０に表示画像を表示させる処理を行う。言い換えれば、表示処理部２７０は、ライフログ情報に基づいて、心的状態情報の時系列変化情報を表示部に表示する処理を行う。
【００６９】
記憶部２５０は、受信したライフログ情報を記憶する。また、情報記憶媒体１５１は、例えばＳＤカードやＨＤＤ等であり、ライフログ情報や生体情報、心的状態情報等を記憶する。
【００７０】
さらに、その他の変形例として、前述した生体情報処理システム１００と、生体センサー４２０と、表示部４３０と、ライフログ情報取得部４８０と、を含む生体情報処理装置も考えられる。この場合には、生体情報処理装置は、例えばウェアラブル装置であり、一つの装置で本実施形態の処理を全て実施する。
【００７１】
３．処理の詳細
次に、本実施形態の手法について説明する。まず、本実施形態の処理の流れについて図３を用いて説明し、次に各処理の詳細について説明する。
【００７２】
まず、生体情報取得部１１０が生体センサー４２０から、生体センサー４２０を装着したユーザーの生体情報を取得する（Ｓ１０１）。生体情報は、例えば図４に示すように、脈拍、血圧、血糖値等である。
【００７３】
次に、処理部１３０が、取得された生体情報に基づいて、ユーザーの心的状態情報の推定処理を行う（Ｓ１０２）。例えば、処理部１３０は、生体情報に基づいて、ユーザーの緊張状態、興奮状態及びリラックス状態のうちの少なくとも１つの情報を含む心的状態情報を推定する。
【００７４】
ここで、心的状態情報は、例えば図４に示すように、ユーザーの緊張状態、興奮状態、リラックス状態、モチベーションの高さ及び行動結果に対するユーザー評価の少なくとも１つに関する情報である。
【００７５】
これにより、後述するように、ユーザーの心の状態を生体情報よりもよく表した情報（心的状態情報）を、ライフログ情報に関連付けて表示部４３０に表示すること等が可能になる。なお、心的状態情報の推定処理の詳細については後述する。
【００７６】
次に、ライフログ情報取得部４８０が、ライフログ情報を取得する（Ｓ１０３）。ステップＳ１０３の処理は、ステップＳ１０１及びステップＳ１０２の処理と順序は問わず、同時並行で行っても良いし、ステップＳ１０３の処理を先に行っても良い。
【００７７】
ここで、ライフログ情報は、例えば図４に示すように、画像情報、映像情報、音情報、文章情報及び位置情報のうちの少なくとも１つの情報である。
【００７８】
これにより、後述するように、ユーザーが当時の状況を容易に思い出すことが可能な情報を表示部４３０に表示すること等が可能になる。
【００７９】
次に、処理部１３０が、ライフログ情報へ心的状態情報をインデックスとして付与する（Ｓ１０４）。そして、記憶部１５０が、ライフログ情報及び心的状態情報を記憶する（Ｓ１０５）。その後、表示処理部１７０が、心的状態情報が関連付けられたライフログ情報を表示部４３０に表示する表示処理を行い（Ｓ１０６）、処理を終了する。
【００８０】
次に、本実施形態の各処理について具体的に説明する。本実施形態では、生体情報（バイタル情報）で得られた物理量に基づいて、心的状態情報を推定する。例えば、脈拍から推定できる心的状態情報の例を図４に示す。図４のように、脈拍からは、緊張状態、興奮状態、またはリラックス状態などを推定できる。脈拍は交感神経の状態と密接に関わっているため、脈の高低の遷移で、このように精神の興奮状態が推定できる。このような興奮状態からは、今現在の心の様子、今関心が高いものを見ていたり、感じたりしていることや、モチベーションが高いこと等が推定できる。
【００８１】
また、本実施形態では、生体情報に基づいて活動状態情報を推定する。具体的に、活動状態情報とは、例えば図４に示すように、消費カロリー、体力、体調、睡眠状態、飲酒状態等である。
【００８２】
具体的には、睡眠時には、脈拍の変動平均値の高さにより、睡眠が深いか、浅いかが分かる。また、脈拍の時間積分値からは消費カロリーが推定できる。体動で体の動き量が分かると更に正確である。さらに、一日の平均脈拍数など、ベースの脈拍数で基礎代謝がわかるため、基礎代謝の変化により、その人の体力、体調、飲酒をして二日酔いになっていないかなど、行動した結果、体がうまく適応しているのかなどもわかる。これらの活動状態情報により、現在、その人が満足してモチベーションが高いのか、体は疲れているためやる気も失せているなどが推定できる。図４は、脈拍の例だが、同様に他の生体情報からも心的状態が推定できる。生体情報は、交感神経の状態と何らかの関わりがあるため、心の状態が反映される。したがって、個々の生体情報から推定した心的状態を総合的に判断して、この人は今どんな心的状態なのか、より正確に推定することが可能になる。より詳細な心的状態の推定処理については、後述する。
【００８３】
次に、推定した心的状態をライフログ情報（ライフログデータ）にインデクシング（索引付け）する時系列の処理例を、図５に示す。この例はΔｔ時間ごとに処理する例である。ライフログデータは、画像、映像やメッセージなど、ブログなどの記述に使われる情報、ファイルなどを示す。本例では、例えばライフログデータＬＤ１〜ライフログデータＬＤ８が時系列順に取得され、撮影やコメントが書かれた時々に、随時記録されるものとする。
【００８４】
そして、この時間の流れと同時に、複数の生体情報（生体情報１、生体情報２等）が生体センサー４２０から取得され、図５のグラフのように生体センサー４２０の物理量が記録されている。これらの物理量をΔｔ期間ごとに、Δｔ期間の物理量を分析（平均処理や周波数分析処理、前の期間との比較処理など）して、生体情報間の比較・検討を行い、心的状態を推定する。例えば、体がやや疲れているが、やる気が高く、非常に満足してモチベーションの高い状態であるなどという心的状態を推定する。この状態をΔｔ期間毎に、通常のライフログデータに挿入、追加することでインデクシングする。本例では、例えばライフログデータＬＤ３に心的状態情報をインデックスＩＤＸ１として付与し、ライフログデータＬＤ４に心的状態情報をインデックスＩＤＸ２として付与し、ライフログデータＬＤ６に心的状態情報をインデックスＩＤＸ３として付与している。
【００８５】
また、心的状態情報は、前述したような言語情報でもよいし、程度を数値化したものであってもよいし、モチベーションの高低などをコードで分類するものであってもよい。さらに、期間Δｔは、例えば感情の変化が大きいと考えられる場面では、短くしたり、睡眠中であって、大きな変化が少ないと考えられる時間帯には長くしたりするなど、調整してもよい。または、脈拍がある閾値以上、又は閾値以下のときをトリガーとして、心的状態の推定処理を行ってもよい。
【００８６】
次に、心的状態情報をインデックスとして付与したライフログ情報の表示例を、図６に示す。図６は、横軸が時間軸で、縦軸が心的状態情報の１つであるモチベーションの高さを示す。画像をその画像が記録された時間軸に表示する際に、画像の記録時のモチベーションの高さに基づいてレイアウトすることで、モチベーションが高い時にどんなことがあったか、または低い時に何が起こっていたのかを一目で確認することができる。画像の他に、コメントの表示も有効である。
【００８７】
このように、表示処理部１７０は、ライフログ情報に基づいて、心的状態情報の時系列変化情報の表示処理を行う。
【００８８】
これにより、ライフログ情報の取得後に、ライフログ情報を確認しながら、ユーザーの心的状態がどのように変化していったかを読み取ること等が可能になる。
【００８９】
ここで、心的状態情報の時系列変化情報は、心的状態を定量化した値の時系列変化を表す情報である。例えば、図６の例では、モチベーションが高い状態から、モチベーションが低い状態になり、再度モチベーションが高い状態に遷移するという変化を表す情報である。
【００９０】
これにより、ある瞬間におけるユーザーの心的状態だけでなく、ある期間におけるユーザーの心的状態の変化を確認すること等が可能になる。
【００９１】
また、表示方法についてより厳密に言えば、表示処理部１７０は、図６のように、ライフログ情報の時系列変化情報に関連付けて、心的状態情報の時系列変化情報の表示処理を行う。つまり、第１のタイミングのライフログ情報については、第１の心的状態情報をインデックスとして付与して表示し、第２のタイミングのライフログ情報については、第２の心的状態情報をインデックスとして付与して表示する。
【００９２】
これにより、例えば時系列順に取得されたライフログ情報を確認しながら、そのライフログ情報の取得時のユーザーの心的状態を確認すること等が可能になる。
【００９３】
また、表示処理部１７０は、ライフログ情報として第１のコンテンツ情報〜第Ｎのコンテンツ情報を時系列順に取得し、第１のコンテンツ情報〜第Ｎのコンテンツ情報の各コンテンツ情報に対応付けて、心的状態情報の時系列変化情報を表示する。
【００９４】
前述した図５の例では、Ｎ＝８であり、第１のコンテンツ情報はＬＤ１であり、第２のコンテンツ情報はＬＤ２であり、以下同様に、第８のコンテンツ情報はＬＤ８である。なお、図５の例では、第３のコンテンツ情報ＬＤ３と、第４のコンテンツ情報ＬＤ４と、第６のコンテンツ情報ＬＤ６と、第８のコンテンツ情報ＬＤ８だけに、心的状態情報の時系列変化情報を関連付けているが、第１のコンテンツ情報〜第Ｎのコンテンツ情報の各コンテンツ情報に心的状態情報の時系列変化情報を対応付けてもよい。
【００９５】
これにより、各コンテンツ情報に対応するユーザーの心的状態情報を確認すること等が可能になる。
【００９６】
また、前述したように、処理部１３０は、生体情報に基づいて、ユーザーの活動状態情報を特定する。そして、表示処理部１７０は、活動状態情報の時系列変化情報に関連付けて、心的状態情報の時系列変化情報の表示処理を行う。
【００９７】
例えば、第１のタイミング〜第３のタイミングがあり、第１のタイミングで取得された第１の活動状態情報に、第１の心的状態情報を関連付けて、表示部４３０に表示する。そして、第２のタイミングで取得された第２の活動状態情報に、第２の心的状態情報を関連付けて表示し、第３のタイミングで取得された第３の活動状態情報に、第３の心的状態情報を関連付けて表示する。
【００９８】
これにより、活動状態情報に対応するユーザーの心的状態情報を時系列順に確認すること等が可能になる。
【００９９】
次に、記録したライフログ情報を２次元の地図上に重畳して表示すると共に、心的状態情報や生体情報に基づいて判断できる身体状態などを表示する例を、図７〜図１０に示す。
【０１００】
まず、図７の例では、地図上にモチベーションが所与の閾値よりも高かった場所を矢印（塗りつぶしの山）で表示している。矢印の高さはモチベーションの高さを示す。そして、モチベーションを表す矢印が表示されるポイントに、日時、その時に発生したイベント（花火を見た、誰かと飲みに行ったなど）を併せて表示する。これにより、モチベーションが高くなるような楽しいことがあったこと、充実していた時に何があったか、何をしていたか等を分かりやすく閲覧者に知らせることができる。
【０１０１】
また、図８に示すように、地図上にモチベーションの高さを矢印で示し、その矢印にその位置で取得された画像を関連付けて表示してもよい。ただし、必ずしもモチベーションの高低を矢印で表示することには限定されない。例えば他にも、緊張したことのある場所、驚いたことのある場所、はっとしたことのある場所を地図上にマッピングして表示してもよい。そして、その時の画像やコメントがあれば表示したり、図７や図８に示すような表示を見ながら、ユーザーがコメントを編集したりする。緊張やビックリした度合いを、ビックリしている人のマークの大きさや、汗をたくさんかいている人の絵や、驚いた表情の絵などで示すことも可能である。これが通勤や通学の経路での表示であれば、通勤や通学時の危険箇所の洗い出しや注意を喚起する材料となる。さらに、地図情報サービスなどと連携すれば、具体的な危険回避マップにもなりえる。工場や施設内でも、潜在的な危険個所やカメラを搭載していれば、危険行為を実際に捉えることもできるので安全面の向上が期待できる。
【０１０２】
さらに、地図上にランニング経路を表示し、経路中のモチベーションの変化と消費カロリーの変化を折れ線グラフで同時に表示する例を、図９に示す。ランニング方向は図面手前から奥であり、グラフも手前が開始点であり、奥が終点である。グラフは見易いようにランニング経路の形状で位置を変える。これにより、ランニング開始直後はモチベーションが高かったが、だんだんモチベーションが下がっていることが分かる。また、消費カロリーは一定水準を維持しており、一定の運動効果はあったことも分かる。
【０１０３】
また、図９の例では、ランニング経路の図の左側に、モチベーションの変化と消費カロリーの折れ線グラフをまとめて表示している。ただし、本実施形態ではそれには限定されず、図１０の例のように、ランニング経路の図の左側に、モチベーションの変化の折れ線グラフを表示し、ランニング経路の図の右側に、消費カロリーの折れ線グラフを表示するなどの変形実施が可能である。
【０１０４】
このように、時間軸や２次元の地図上でのライフログを、定量化した心的状態の軸や尺度を入れて表示することで、その事象が起こった時に本当はその人がどんな気持ちであったか、どう考えていたか、どのような精神状態であったかを確認できる。そのため、情報の信頼度が上がり、単純なライフログの表示ではわからない情報や行動の分析、解釈が可能になり、ライフログの活用性を高めることができる。
【０１０５】
以上のように、表示処理部１７０は、位置情報の時系列変化情報が示す位置に対応する心的状態情報の時系列変化情報の表示処理を行う。
【０１０６】
これにより、ユーザーの各位置に対応するユーザーの心的状態を確認すること等が可能になる。
【０１０７】
また、処理部１３０は、心的状態情報の推定に用いられた生体情報の取得タイミングに対応するタイミングで取得されたライフログ情報に対して、推定された心的状態情報をインデックスとして関連付けてもよい。
【０１０８】
これにより、生体情報の取得タイミングにおける心的状態情報を確認すること等が可能になる。
【０１０９】
また、処理部１３０は、ライフログ情報に基づいてイベントの検出処理を行い、イベントが検出されたライフログ情報が取得されたタイミングに対応するタイミングで取得された生体情報に基づいて、心的状態情報を推定し、推定された心的状態情報を、イベントが検出されたライフログ情報にインデックスとして付与してもよい。
【０１１０】
これにより、イベント発生タイミングにおける心的状態情報を確認すること等が可能になる。
【０１１１】
４．変形例
心的状態を推定するために、生体情報の他にも、体動情報を同時に利用できれば、更に推定精度を高めることが可能になる。
【０１１２】
したがって、本実施形態の生体情報処理システム１００は、図１に示すように、ユーザーの体動情報を取得する体動情報取得部１９０をさらに含んでもよい。そして、処理部１３０は、生体情報と体動情報とに基づいて、心的状態情報を推定する。
【０１１３】
体動情報取得部１９０は、例えば体動センサーから体動情報を取得する。体動センサーとしては、モーションセンサー（加速度センサー）や、圧力センサー（接触圧センサー）等を用いる。また、体動センサーとして、複数種類のセンサーを設けても良いし、１種類のセンサーを含む構成であってもよい。モーションセンサーは、例えば加速度センサーである。加速度センサーは、例えば外力によって抵抗値が増減する素子等で構成され、三軸の加速度情報を検知する。圧力センサーは、例えば接触圧センサーである。接触圧センサーは、被検体と直接接触して、接触圧を測定するものであってもよく、カフ構造などにより間接的に接触圧を測定するものであってもよい。すなわち、圧電素子を用いたものであってもよいし、気圧センサー等であってもよい。
【０１１４】
具体例を図１１に示す。図１１の例では、生体情報と活動状態情報をΔｔの間、分析して、これらの総合的な判断から心的状態を推定して、ライフログ情報に付加する。
【０１１５】
より詳細に説明すると、ライフログ情報として、ライフログデータＬＤ１〜ライフログデータＬＤ８を時系列順に取得する。これと同時並行で、生体情報取得部１１０が、生体情報１及び生体情報２を取得し、体動情報取得部１９０が、体動情報１及び体動情報２を取得する。そして、Δｔ期間毎に、生体情報１、生体情報２、体動情報１及び体動情報２に基づいて、ユーザーの心的状態情報を推定する。本例の場合には、ライフログ情報ＬＤ３に、インデックスとして心的状態情報ＩＤＸ１を付与している。同様にして、ライフログ情報ＬＤ５には、インデックスとして心的状態情報ＩＤＸ２を付与し、ライフログ情報ＬＤ７には、インデックスとして心的状態情報ＩＤＸ３を付与している。
【０１１６】
これにより、心的状態情報をより正確に推定すること等が可能になる。
【０１１７】
５．心的状態の推定処理
次に、心的状態情報の推定処理について詳細に説明する。特に、心的状態情報の中でも、モチベーションの高低や、行動に対するユーザー評価などの内省的な心の状態を、緊張状態、リラックス状態、覚醒状態などの精神状態などから推定する具体的な方法を説明する。なお、行動に対するユーザー評価とは、例えばユーザーがある行動を起こした時に、その行動をして良かったと感じているか、その行動をしなければ良かったと後悔しているかの程度を示す情報のことである。このユーザー評価は、ユーザー自身が意識的に感じているものであってもよいし、無意識のうちに感じているものであってもよい。
【０１１８】
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状態を推定する。ここでは、心拍（脈拍）から推定する方法を述べる。心拍（心臓の拍動）は心臓の活動状態を表す。心臓は交感神経の影響を受けるので、心拍の状態から交感神経の活動状態を推定することができる。
【０１１９】
心拍における交感神経と副交感神経の影響を分析する方法としては、周波数分析が一般的である。心拍変化のグラフのピーク間距離（Ｒ−Ｒ間隔）の時間変化を周波数分析（ＦＦＴ）して、低周波数成分ＬＦと高周波数成分ＨＦに分け、分析を行う。
【０１２０】
そして、低周波数成分ＬＦや高周波数成分ＨＦから、交感神経と副交感神経の影響を定量化することができる。この定量化した値が、精神負荷ストレスの程度に対応しており、数値の大きさからリラックスしている、緊張している、良いと感じているなどの精神状態を推定できる。
【０１２１】
さて、定量化した緊張状態などの精神状態は、例えばＴＶを見て感動した（モチベーションが高い状態）とか、良かった（ユーザー評価）などの心的状態とは、必ずしも一致しない。数値的には興奮していたり、リラックスしていたりしたとしても、必ずしも心地よい状態であると、１つの精神指標だけでは判断できないことが多い。そのため、その時のユーザーの状況から、別の精神状態も考慮して総合的に判断する必要があると考えられる。
【０１２２】
次に、複数の定量化した精神状態から、モチベーションの高低や、行動結果に対するユーザー評価などの心的状態を推定する方法を説明する。
【０１２３】
まず、生体情報の一つである心拍数（ＨＲ）から、心拍数の周波数分析などにより、複数の精神状態を数値化する。ここでは、図１２に示す、Ａ：リラックス―興奮・緊張、Ｂ：眠り―覚醒、Ｃ：疲れ―元気（体力の度合い）の３つの指標を使う例を示す。具体的には、ＡはＨＦ、ＬＦの比率、Ｂは安静時のＨＲ（基底のＨＲ）、ＣはＨＲの最大値の状態（直近の最大値が低めの時は体が疲れていて、気持ちも疲れていると推測）などを使う。
【０１２４】
Ａ、Ｂ、Ｃの指標は、互いに反対の状態を示しているので、例えば、Ａの場合、リラックスと興奮の中立点を０として、リラックスしているときの最大値を−５、興奮しているときの最大値を５というように数値にした。Ｂ及びＣも同様である。
【０１２５】
次に、心的状態の推定に、複数の精神状態だけでなく、その人の運動状態も加味する。同じ精神状態であっても、運動強度が大きくなると精神状態の心拍に対する影響が小さくなる。そのため、運動強度の影響を図１３のような関数Ｍ（Ｉ）で表現し、心的状態の推定に使う。図１３の横軸は運動強度Ｉ（Ｍｅｔｓ等）、縦軸は運動状態Ｍ（Ｉ）であり、Ｉの関数である。横に寝ている、座っている、上体を起こしているなど、あまり体が動かない状態では、他の運動状態の時よりもＭ（Ｉ）が低くなる。歩いている状態でＭ（Ｉ）が最大となり、走っていたり、スポーツをしていたりするような運動強度が得られたときには、歩いている時よりもＭ（Ｉ）が小さくなる。なお、図１３の例では、Ｍ（Ｉ）のレンジは図１２の例に合わせて、−５から５にしている。
【０１２６】
このようにして求めた精神状態及び運動状態から心的状態Ｘを次式から定量化する。なお、α、β、γは変数であり、適宜調整可能である。
【０１２７】
【数１】
2016115057.tif 000003
図１２の例では、Ａ＝３、Ｂ＝Ｃ＝２である。ここで、α、β、γを全て１とし、ユーザーが座っている状態とする。座っている状態ではＭ（Ｉ）＝０なので、Ｘ＝７となる。すなわち、モチベーションの高さを７と特定できる。
【０１２８】
モチベーションが高い時は、興奮している場合が多いが、半分体が寝ているときや元気がない時は、単に何かの刺激で興奮状態になっている可能性があり、このような場合は、やる気が十分あるとは言えない。また、運動しているときは、運動自体で脈が上がるため、やる気の気持ちの影響が減ると考えられるため、運動の影響を割り引く必要がある。このように複数の精神状態や運動を考慮することで、より正確なモチベーションの量を推定することができる。
【０１２９】
以上のように、心拍による精神状態と、動きによる運動状態から、心的状態を定量化することができる。心拍以外の血圧、体温の場合も同様に、Ａ、Ｂ、Ｃが他の生体情報による推定で得られたものになる。複数の生体情報の場合、例えば心拍からＡ、Ｂ、Ｃが求められ、血圧からＡ´、Ｂ´、Ｃ´が求められ、これらの線形結合により、心的状態が求められる。
【０１３０】
まとめると、本実施形態の処理部１３０は、ユーザーのモチベーションの高さを心的状態情報として推定する。モチベーションの高さは、生体情報から直接推定してもよいし、緊張状態等から推定してもよい。
【０１３１】
これにより、ライフログ情報にユーザーのモチベーションの高さを関連付けて表示すること等が可能になる。
【０１３２】
また、処理部１３０は、ユーザーの睡眠状態、消費カロリー、体力、体調及び飲酒状態のうちの少なくとも１つの情報に基づいて、ユーザーの行動結果に対するユーザー評価を心的状態情報として推定する。
【０１３３】
これにより、ライフログ情報に、行動結果に対するユーザー評価を関連付けて表示すること等が可能になる。
【０１３４】
６．測定装置の構成例
図１４（Ａ）、図１４（Ｂ）、図１５に本実施形態の測定装置４００（生体情報検出装置）の外観図を示す。図１４（Ａ）は測定装置４００を正面方向側から見た図であり、図１４（Ｂ）は上方向側から見た図であり、図１５は側面方向側から見た図である。
【０１３５】
図１４（Ａ）〜図１５に示すように本実施形態の測定装置４００は、バンド部５１０とケース部５３０とセンサー部（生体センサー）４２０を有する。ケース部５３０は、バンド部５１０に取り付けられる。センサー部４２０は、ケース部５３０に設けられる。なお、本実施形態の測定装置４００は図１４（Ａ）〜図１５等の構成に限定されず、その構成要素の一部を省略したり、他の構成要素に置き換えたり、他の構成要素を追加するなどの種々の変形実施が可能である。
【０１３６】
バンド部５１０は、ユーザーの手首に巻き付けて測定装置４００を装着するためのものである。バンド部５１０は、穴部５１２、バックル部５１４を有する。バックル部５１４はバンド挿入部５１５と突起部５１６を有する。ユーザーは、バンド部５１０の一端側を、バックル部５１４のバンド挿入部５１５に挿入し、バンド部５１０の穴部５１２にバックル部５１４の突起部５１６を挿入することで、測定装置４００を手首に装着することができる。この場合、どの穴部５１２に突起部５１６を挿入するかに応じて、センサー部４２０への押圧（手首表面に対する押圧）の大きさが調整される。
【０１３７】
ケース部５３０は、測定装置４００の本体部に相当するものである。ケース部５３０の内部には、センサー部４２０、生体情報取得部１１０、処理部１３０、記憶部１５０、表示処理部１７０等の種々の構成部品が設けられる。即ち、ケース部５３０は、これらの構成部品を収納する筐体である。
【０１３８】
ケース部５３０には発光窓部５３２が設けられている。発光窓部５３２は透光部材により形成されている。そしてケース部５３０には、フレキシブル基板に実装された発光部（ＬＥＤ）が設けられており、この発光部からの光が、発光窓部５３２を介してケース部５３０の外部に照射される。
【０１３９】
図１５に示すようにケース部５３０には端子部５３１が設けられている。測定装置４００を図示しないクレードルに装着すると、クレードルの端子部とケース部５３０の端子部５３１が電気的に接続される。これにより、ケース部５３０に設けられる二次電池（バッテリー）の充電が可能になる。
【０１４０】
センサー部４２０は被検体の脈波等の測定生体情報を検出するものである。例えばセンサー部４２０は、受光部と発光部を有する。またセンサー部４２０は、透光部材により形成され、被検体の皮膚表面に接触して押圧を与える凸部５５２を有する。このように凸部５５２が皮膚表面に押圧を与えた状態で、発光部が光を出射し、その光が被検体（血管）により反射された光を受光部が受光し、その受光結果が検出信号として生体情報取得部１１０に出力される。なお、本実施形態の測定装置４００の検出対象となる測定生体情報は、脈波（脈拍数）には限定されず、測定装置４００は、脈波以外の測定生体情報（例えば血液中の酸素飽和度、体温、心拍等）を検出する装置であってもよい。
【０１４１】
図１６は測定装置４００の装着及び情報処理装置２００との通信についての説明図である。
【０１４２】
図１６に示すように被検体であるユーザーは手首４１０に測定装置４００を時計のように装着する。図１５に示すように、ケース部５３０の被検体側の面にはセンサー部４２０が設けられている。従って、測定装置４００が装着されると、センサー部４２０の凸部５５２が手首４１０の皮膚表面に接触して押圧を与え、その状態でセンサー部４２０の発光部が光を発光し、受光部が反射光を受光することで脈波等の測定生体情報が検出される。
【０１４３】
測定装置４００と情報処理装置２００は通信接続されて、データのやり取りが可能になっている。情報処理装置２００は、例えばスマートフォン、携帯電話機、フューチャーフォン等の携帯端末装置である。或いは情報処理装置２００は、タブレット型コンピューター等の情報処理端末であってもよい。測定装置４００と情報処理装置２００の通信接続としては、例えばブルートゥース等の近接無線通信を採用できる。このように測定装置４００と端末装置２００が通信接続されることで、端末装置２００の表示部４３０（ＬＣＤ等）に、脈拍数や消費カロリーなどの各種情報（測定生体情報、活動状態情報）を表示できる。即ち、センサー部４２０の検出信号に基づき求められた各種の情報を表示できる。なお、脈拍数や消費カロリーなどの情報の演算処理は、測定装置４００において実行してもよいし、その少なくとも一部を端末装置２００において実行してもよい。
【０１４４】
なお、本実施形態の生体情報処理システム、サーバーシステム及び生体情報処理装置等は、その処理の一部または大部分をプログラムにより実現してもよい。この場合には、ＣＰＵ等のプロセッサーがプログラムを実行することで、本実施形態の生体情報処理システム、サーバーシステム及び生体情報処理装置等が実現される。具体的には、非一時的な情報記憶装置に記憶されたプログラムが読み出され、読み出されたプログラムをＣＰＵ等のプロセッサーが実行する。ここで、情報記憶装置（コンピューターにより読み取り可能な装置）は、プログラムやデータなどを格納するものであり、その機能は、光ディスク（ＤＶＤ、ＣＤ等）、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）、或いはメモリー（カード型メモリー、ＲＯＭ等）などにより実現できる。そして、ＣＰＵ等のプロセッサーは、情報記憶装置に格納されるプログラム（データ）に基づいて本実施形態の種々の処理を行う。即ち、情報記憶装置には、本実施形態の各部としてコンピューター（操作部、処理部、記憶部、出力部を備える装置）を機能させるためのプログラム（各部の処理をコンピューターに実行させるためのプログラム）が記憶される。
【０１４５】
また、本実施形態の生体情報処理システム、サーバーシステム及び生体情報処理装置等は、プロセッサーとメモリーを含んでも良い。ここでのプロセッサーは、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）であってもよい。ただし、プロセッサーはＣＰＵに限定されるものではなく、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、或いはＤＳＰ（Digital Signal Processor）等、各種プロセッサーを用いることが可能である。また、プロセッサーはＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）によるハードウェア回路でもよい。また、メモリーはコンピューターにより読み取り可能な命令を格納するものであり、当該命令がプロセッサーにより実行されることで、本実施形態に係る生体情報処理システム、サーバーシステム及び生体情報処理装置等の各部が実現されることになる。ここでのメモリーは、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）などの半導体メモリーであってもよいし、レジスターやハードディスク等でもよい。また、ここでの命令は、プログラムを構成する命令セットの命令でもよいし、プロセッサーのハードウェア回路に対して操作を指示する命令であってもよい。
【０１４６】
以上のように本実施形態について詳細に説明したが、本発明の新規事項および効果から実体的に逸脱しない多くの変形が可能であることは当業者には容易に理解できるであろう。従って、このような変形例はすべて本発明の範囲に含まれるものとする。例えば、明細書又は図面において、少なくとも一度、より広義または同義な異なる用語と共に記載された用語は、明細書又は図面のいかなる箇所においても、その異なる用語に置き換えることができる。また、生体情報処理システム、サーバーシステム及び生体情報処理装置等の構成、動作も本実施形態で説明したものに限定されず、種々の変形実施が可能である。
【符号の説明】
【０１４７】
１００  生体情報処理システム、１１０  生体情報取得部、１３０  処理部、
１５０  記憶部、１７０  表示処理部、１９０  体動情報取得部、
２００  端末装置（情報処理装置、スマートデバイス、携帯端末装置）、２３０  処理部、
２３１  受信処理部、２３２  送信処理部、２３３  制御部、２５０  記憶部、
２５１  情報記憶媒体、２７０  表示処理部、４００  測定装置、４１０  手首、
４２０  センサー部（生体センサー）、４３０  表示部、４８０  ライフログ情報取得部、５１０  バンド部、５１２  穴部、５１４  バックル部、５１５  バンド挿入部、
５１６  突起部、５３０  ケース部、５３１  端子部、５３２  発光窓部、５５２  凸部、６００  サーバーシステム、９００  ネットワーク
【図１】
2016115057.tif 000004
【図２】
2016115057.tif 000005
【図３】
2016115057.tif 000006
【図４】
2016115057.tif 000007
【図１２】
2016115057.tif 000008
【図１３】
2016115057.tif 000009
【図１４】
2016115057.tif 000010
【図１５】
2016115057.tif 000011
【図１６】
2016115057.tif 000012
【図５】
2016115057.tif 000013
【図６】
2016115057.tif 000014
【図７】
2016115057.tif 000015
【図８】
2016115057.tif 000016
【図９】
2016115057.tif 000017
【図１０】
2016115057.tif 000018
【図１１】
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