(57)【要約】【課題】ユーザの状態を示す情報に基づく、ユーザに物理的な刺激を与えるか否かの判定を、より簡便に実施可能にする。【解決手段】ユーザの状態を示す第１のデータの、長さが異なるタイムウインドウにおける少なくとも２つの移動平均に基づいて上記ユーザに物理的な刺激を与えるか否かを決定した結果を含む第２のデータに基づいて、上記第１のデータに基づいて少なくとも上記刺激を与えるか否かを判定する判定器を生成する判定器生成部を備える情報処理装置が提供される。【選択図】図１１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの状態を示す第１のデータに基づいて少なくとも前記ユーザに物理的な刺激を与えるか否かの判定を実行する判定部を備え、
前記判定は、前記第１のデータの少なくとも２つの長さが異なるタイムウインドウにおける移動平均に基づいて前記刺激を与えるか否かを決定した結果を含む第２のデータに基づいて生成された判定器を用いて実行される、情報処理装置。
【請求項２】
前記移動平均は、第１のタイムウインドウにおける前記第１のデータの第１の移動平均と、前記第１のタイムウインドウよりも長い第２のタイムウインドウにおける前記第１のデータの第２の移動平均とを含む、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記第１のデータは、前記ユーザの交感神経系の活性が高いほど値が大きくなるように扱われ、
前記第２のデータは、前記第１の移動平均が前記第２の移動平均を下回った場合に前記ユーザに前記刺激を与えることを決定した結果を含む、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記第２のデータは、前記ユーザに前記刺激を与えることが決定された場合に前記ユーザに与えられた前記刺激のレベルをさらに含み、
前記判定器は、前記第１のデータに基づいて前記刺激を与える場合に前記レベルをさらに判定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記第２のデータは、前記ユーザの属性に応じて決定された前記レベルを含む、請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記第２のデータは、前記ユーザの行動認識結果に応じて決定された前記レベルを含む、請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記第２のデータは、時間帯に応じて決定された前記レベルを含む、請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記第２のデータは、前記ユーザに物理的な刺激を与えることが決定された場合に前記ユーザに与えられた前記刺激の時間的な変化をさらに含み、
前記判定器は、前記第１のデータに基づいて前記刺激を与える場合に前記時間的な変化のパターンをさらに判定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記第２のデータは、前記移動平均に基づいて決定された前記時間的な変化を含む、請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記第２のデータは、前記ユーザに物理的な刺激を与えることが決定された場合に、前記刺激が与えられている途中または前記刺激が与えられた後に取得された前記第１のデータまたは前記ユーザからのフィードバックをさらに含む、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記判定器は、前記第２のデータに基づく機械学習によって生成される、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記第１のデータは、前記ユーザに装着されるセンサから取得されるセンサデータを含む、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記判定器を生成する判定器生成部をさらに備える、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
プロセッサが、ユーザの状態を示す第１のデータに基づいて少なくとも前記ユーザに物理的な刺激を与えるか否かの判定を実行することを含み、
前記判定は、前記第１のデータの少なくとも２つの長さが異なるタイムウインドウにおける移動平均に基づいて前記刺激を与えるか否かを決定した結果を含む第２のデータに基づいて生成された判定器を用いて実行される、情報処理方法。
【請求項１５】
ユーザの状態を示す第１のデータに基づいて少なくとも前記ユーザに物理的な刺激を与えるか否かの判定を実行する機能をコンピュータに実現させ、
前記判定は、前記第１のデータの少なくとも２つの長さが異なるタイムウインドウにおける移動平均に基づいて前記刺激を与えるか否かを決定した結果を含む第２のデータに基づいて生成された判定器を用いて実行される、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理装置、情報処理方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、特許文献１には、ドライバが眠気を感じる前にドライバを覚醒させる処理を行うことを可能にする技術が記載されている。このように、ユーザの状態に応じて適切な物理的刺激を与えるための技術は、近年種々提案されている。特許文献１に記載された技術では、自動車の運転状態と、再生中のコンテンツデータの再生情報とに基づいて、コンテンツの再生態様を変更することによって、ドライバが眠気を感じる前にドライバを覚醒させることが意図されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−１７１５４６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記の特許文献１の他にも、例えばセンサを用いてユーザの生体情報を取得し、生体情報に基づいてユーザに物理的刺激を与えるか否かを判定することが考えられる。このような場合、例えば、ユーザの状態を示す情報に基づいて物理的な刺激を与えるか否かを判定する判定器が利用されるが、この場合、適切な判定器を予め用意する必要があった。
【０００５】
そこで、本開示では、ユーザの状態を示す情報に基づく、ユーザに物理的な刺激を与えるか否かの判定を、より簡便に実施可能にする、新規かつ改良された情報処理装置、情報処理方法およびプログラムを提案する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示によれば、ユーザの状態を示す第１のデータに基づいて少なくとも上記ユーザに物理的な刺激を与えるか否かの判定を実行する判定部を備え、上記判定は、上記第１のデータの少なくとも２つの長さが異なるタイムウインドウにおける移動平均に基づいて上記刺激を与えるか否かを決定した結果を含む第２のデータに基づいて生成された判定器を用いて実行される情報処理装置が提供される。
【０００７】
また、本開示によれば、プロセッサが、ユーザの状態を示す第１のデータに基づいて少なくとも上記ユーザに物理的な刺激を与えるか否かの判定を実行することを含み、上記判定は、上記第１のデータの少なくとも２つの長さが異なるタイムウインドウにおける移動平均に基づいて上記刺激を与えるか否かを決定した結果を含む第２のデータに基づいて生成された判定器を用いて実行される情報処理方法が提供される。
【０００８】
また、本開示によれば、ユーザの状態を示す第１のデータに基づいて少なくとも上記ユーザに物理的な刺激を与えるか否かの判定を実行する機能をコンピュータに実現させ、上記判定は、上記第１のデータの少なくとも２つの長さが異なるタイムウインドウにおける移動平均に基づいて上記刺激を与えるか否かを決定した結果を含む第２のデータに基づいて生成された判定器を用いて実行されるプログラムが提供される。
【０００９】
上記の構成によれば、ユーザの状態を示す情報に基づく、ユーザに物理的な刺激を与えるか否かの判定を実施するにあたり、判定器が予め用意されていなくても、移動平均に基づいて判定を実施することができる。このようにして実施された判定の結果に基づいて判定器を生成することで、例えば、移動平均に基づく判定の結果が十分に蓄積された場合には、生成された判定器を利用して、ユーザに物理的な刺激を与えるか否かを判定することができるようになる。
【発明の効果】
【００１０】
以上説明したように本開示によれば、ユーザの状態を示す情報に基づく、ユーザに物理的な刺激を与えるか否かの判定を、より簡便に実施可能にすることができる。
【００１１】
なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果、または本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本開示の一実施形態に係るシステムの構成と、該システムに含まれるウェアラブル端末の機能構成とを示す図である。
【図２】本開示の一実施形態におけるウェアラブル端末の処理の例を示すフローチャートである。
【図３】図２の例における出力制御処理の例を示すフローチャートである。
【図４】図３の例における初期出力レベル決定処理の例を示すフローチャートである。
【図５】図４に示す処理において、ユーザプロファイルに基づいて初期出力レベルを決定する第１の例を示す図である。
【図６】図４に示す処理において、ユーザプロファイルに基づいて初期出力レベルを決定する第２の例を示す図である。
【図７】図４に示す処理において、行動認識結果に基づいて初期出力レベルを決定する例を示す図である。
【図８】図４に示す処理において、時間帯に基づいて初期出力レベルを決定する例を示す図である。
【図９】図３の例における出力レベル更新処理の例を示すフローチャートである。
【図１０】図９に示す処理において、センサデータの短期移動平均に基づいて出力レベルを更新する例を示す図である。
【図１１】本開示の一実施形態に係るシステムの構成と、該システムに含まれるサーバの機能構成とを示す図である。
【図１２】本開示の一実施形態におけるサーバの処理の例を示すフローチャートである。
【図１３】本開示の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書および図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００１４】
なお、説明は以下の順序で行うものとする。
１．システムおよびウェアラブル端末の構成
２．ウェアラブル端末の処理
３．サーバの構成および処理
４．一実施形態のまとめ
５．ハードウェア構成
６．補足
【００１５】
（１．システムおよびウェアラブル端末の構成）
図１は、本開示の一実施形態に係るシステムの構成と、該システムに含まれるウェアラブル端末の機能構成とを示す図である。図１を参照すると、システム１０は、ウェアラブル端末１００と、モバイル端末２００と、サーバ３００とを含む。ウェアラブル端末１００は、より具体的には例えばアイウェア、リストウェア、またはネックウェアなどであり、ユーザの身体に装着される。モバイル端末２００は、より具体的には例えばスマートフォンまたはタブレットなどであり、ユーザによって携帯される。なお、例えばウェアラブル端末１００とサーバ３００とが直接的に通信可能であるような場合には、システム１０は必ずしもモバイル端末２００を含まなくてもよい。サーバ３００は、ネットワーク上の１または複数のサーバ装置によって実現され、ウェアラブル端末１００および／またはモバイル端末２００にサービスを提供する。
【００１６】
図示された例において、ウェアラブル端末１００、モバイル端末２００、およびサーバ３００を構成する１または複数のサーバ装置は、それぞれ後述する情報処理装置のハードウェア構成によって実現されうる。
【００１７】
ウェアラブル端末１００は、出力装置１１０と、プロセッサ１２０と、センサ１３０と、入力装置１４０と、ストレージ１５０と、通信装置１６０とを含む。以下、それぞれの構成要素についてさらに説明する。
【００１８】
出力装置１１０は、ユーザに物理的な刺激を与える少なくとも１つの装置を含む。このような装置は、より具体的には、例えば、音声による刺激を与えるスピーカ、振動による刺激を与えるバイブレータ、および／または光による刺激を与えるランプなどを含む。出力装置１１０は、さらに、ユーザに情報を出力する装置を含んでもよい。このような装置は、より具体的には、例えばディスプレイ、スピーカ、および／またはバイブレータなどを含み、上記の物理的な刺激を与える装置と共通であってもよい。
【００１９】
プロセッサ１２０は、より具体的にはＣＰＵなどとして実装され、メモリまたはストレージに格納されたプログラムおよびデータに従って動作することによって各種の機能を実現する。図示された例において、プロセッサ１２０が実現する機能は、制御部１２２と、第１の判定部１２４と、第２の判定部１２６とを含む。プロセッサ１２０が実現する機能は、さらに、行動認識部１２８を含んでもよい。なお、これらの機能の詳細については後述する。プロセッサ１２０は、これらの機能による処理の結果に基づいて、出力装置１１０を制御する。また、プロセッサ１２０は、上記の機能による処理のための入力を、センサ１３０および入力装置１４０から取得する。さらに、プロセッサ１２０は、処理に関するデータを、ストレージ１５０に格納し、またストレージ１５０から読み出す。また、プロセッサ１２０は、通信装置１６０を介して、処理に関するデータをモバイル端末２００との間でやりとりする。
【００２０】
センサ１３０は、ウェアラブル端末１００を装着するユーザの状態を検出する少なくとも１つのセンサを含む。この場合、センサがユーザに装着されていてもよい。このようなセンサは、より具体的には、例えば、ユーザの脈拍や呼吸、血圧、発汗、血流などの生体指標を計測する生体センサ、ウェアラブル端末１００を装着するユーザの近傍で発生した音や光を検出する音センサや光センサ、および／またはウェアラブル端末１００にかかる加速度をユーザの身体に発生している加速度として検出する加速度センサなどを含む。本実施形態において、センサ１３０から取得されるセンサデータは、ユーザの状態を示すデータの例である。
【００２１】
入力装置１４０は、ユーザの入力を受け付ける少なくとも１つの装置を含む。このような装置は、より具体的には、例えば、操作入力を受け付けるボタンやタッチパネル、音声による入力を受け付けるマイクロフォン、および/またはジェスチャによる入力を受け付けるカメラなどを含む。
【００２２】
通信装置１６０は、上記の通り、プロセッサ１２０における処理に関する各種のデータを、モバイル端末２００との間でやりとりする。通信装置１６０は、例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）やＷｉ−Ｆｉなどの無線通信によってモバイル端末２００との間で通信する。通信装置１６０の間で送受信されたデータは、モバイル端末２００において処理されてもよいし、モバイル端末２００からネットワークを介してサーバ３００に転送され、サーバ３００において処理されてもよい。
【００２３】
（２．ウェアラブル端末の処理）
図２は、本開示の一実施形態におけるウェアラブル端末の処理の例を示すフローチャートである。図示された処理は、上記のウェアラブル端末１００ではプロセッサ１２０によって実行される。まず、プロセッサ１２０は、センサ１３０からセンサデータを取得する（Ｓ１０１）。センサデータは、センサ１３０によるウェアラブル端末１００を装着するユーザの状態の検出結果であり、例えばユーザの脈拍や呼吸、血圧、発汗、血流などの生体指標を含む。ここで、プロセッサ１２０は、第１の判定部１２４が判定器を利用可能であるか否かを判定する（Ｓ１０３）。
【００２４】
ここで、判定器は、センサデータに基づいて出力装置１１０によって物理的な刺激を与えるか否かを判定するために用いられ、例えば過去においてセンサデータに基づいて刺激を与えた場合の結果（ユーザによる応答があったか、なかったか、など）に基づく機械学習によって生成される。本実施形態において、判定器は、サーバ３００が複数のウェアラブル端末１００から収集した刺激の試行結果に基づいて生成される。従って、例えば、サービスの開始後、十分な試行結果が収集されるまでは、判定器は必ずしも利用可能ではない。それゆえ、上記のＳ１０３において、判定器が利用可能であるか否かの判定が実施される。なお、以下で説明する、例えば第２の判定部１２６の処理ではセンサデータの移動平均が算出されるが、第１の判定部１２４によって利用される判定器は、必ずしもセンサデータの移動平均には依存していなくてよい。
【００２５】
Ｓ１０３において、判定器が利用可能であった場合（ＹＥＳ）、第１の判定部１２４によって、判定器を用いた判定が実行される（Ｓ１０５）。一方、判定器が利用可能ではなかった場合（ＮＯ）、第２の判定部１２６によって、移動平均を用いた判定が実行される。より具体的には、第２の判定部１２６は、Ｓ１０１で取得されたセンサデータについて、短期移動平均および長期移動平均を算出する（Ｓ１０７）。さらに、第２の判定部１２６は、算出された移動平均に基づいて、ユーザに物理的な刺激を与えるか否かの判定を実行する（Ｓ１０９）。
【００２６】
ここで、長期移動平均および短期移動平均は、長さが異なるタイムウインドウにおける２つの移動平均である。短期移動平均を第１のタイムウインドウにおけるセンサデータの第１の移動平均とすると、長期移動平均は、第１のタイムウインドウよりも長い第２のタイムウインドウにおけるセンサデータの第２の移動平均である。このように、本明細書において、長期移動平均および短期移動平均は互いのタイムウインドウの長さの大小関係によって定義され、それぞれのタイムウインドウの具体的な長さは特に限定されない。なお、本実施形態における移動平均を基づく判定において、用いられる移動平均は２つには限定されず、例えばそれぞれタイムウインドウの長さが異なる３つ以上の移動平均が用いられてもよい。
【００２７】
Ｓ１０９の判定において、例えば、第２の判定部１２６は、センサデータの短期移動平均と長期移動平均との関係によって交感神経系の活性低下が示される場合に、ユーザに物理的な刺激を与えるべきであると判定する。より具体的には、第２の判定部１２６は、センサデータをユーザの交感神経系の活性が高いほど値が大きくなるように扱い、センサデータの短期移動平均が長期移動平均を下回った場合に、ユーザに物理的な刺激を与えるべきであると判定してもよい。
【００２８】
例えば、脈拍数、呼吸数、および発汗は、多い方が交感神経系の活性が高い。また、血圧も、高い方が交感神経系の活性が高い。従って、これらのセンサデータについては、正負を反転させることなく上記のような移動平均による判定が可能である。一方、例えば末梢血管の血流は、少ない方が交感神経系の活性が高い。従って、第２の判定部１２６は、末梢血管の血流については正負を反転させた上で上記のような判定（短期移動平均が長期移動平均を下回った場合に刺激を与えるべきであると判定する）を実施してもよいし、判定自体を逆にして、短期移動平均が長期移動平均を上回った場合に刺激を与えるべきであると判定してもよい。
【００２９】
Ｓ１０５またはＳ１０９における判定結果に基づいて、制御部１２２が、出力装置１１０の制御を実行する（Ｓ１１１）。なお、Ｓ１１１における処理の詳細については、図３を参照して後述する。その後、プロセッサ１２０は、通信装置１６０を介して、データをサーバ３００に送信する（Ｓ１１３）。送信されるデータは、例えば、Ｓ１０１で取得されたセンサデータや、Ｓ１０５またはＳ１０９における判定結果、Ｓ１１１における出力制御の内容（出力の持続時間や出力レベルの時間的な変化など）、出力中または出力後に取得されたセンサデータまたはユーザフィードバックなどを含みうる。
【００３０】
（出力制御処理）
図３は、図２の例における出力制御処理（Ｓ１１１）の例を示すフローチャートである。ここで、まず、制御部１２２は、第１の判定部１２４または第２の判定部１２６による判定結果（図２に示されたＳ１０５またはＳ１０９における判定結果）を参照する（Ｓ１２１）。制御部１２２は、Ｓ１２１で参照した判定結果によって、ユーザに刺激を与えるための出力が指示されているか否かを判定する（Ｓ１２３）。出力が指示されている場合（ＹＥＳ）、制御部１２２は、初期出力レベルを決定する（Ｓ１２５）。
【００３１】
ここで、出力レベルは、例えば出力装置１１０に含まれるスピーカによって音声を出力する場合には、出力される音声の音圧レベルや音の高さ、持続時間などを含む。また、例えば出力装置１１０に含まれるバイブレータによって振動を出力する場合には、振動の振幅や周波数、持続時間などを含む。出力装置１１０に含まれるランプによって光を出力する場合には、光の強さや色、点滅パターン、持続時間などを含む。なお、Ｓ１２５における処理の詳細については、図４を参照して後述する。
【００３２】
次に、制御部１２２は、Ｓ１２５で決定された初期出力レベルに従って出力装置１１０を制御し、ユーザに物理的な刺激を与えるための出力を実行させる（Ｓ１２７）。その後、制御部１２２は、センサ１３０からセンサデータを取得するか、入力装置１４０を介してユーザフィードバックを取得する（Ｓ１２９）。ここで、センサデータまたはユーザフィードバックは、Ｓ１２７の出力によってユーザに与えられた物理的な刺激への応答として利用される。制御部１２２は、例えば入力装置１４０による明示的なユーザの応答を取得してもよいし、センサデータによって示される交感神経系の活性の上昇を黙示的なユーザの応答として解釈してもよい。
【００３３】
制御部１２２は、上記のＳ１２９で取得されたセンサデータまたはユーザフィードバックに基づいて、Ｓ１２７の出力に対するユーザの応答があったか否かを判定する（Ｓ１３１）。ここで、上記の通り、センサデータを利用する場合、例えば、制御部１２２は、センサデータによって交感神経系の活性の上昇が示される場合に、出力に対するユーザの応答があったと判定する。また、ユーザフィードバックを利用する場合、例えば、制御部１２２は、入力装置１４０によって何らかの入力が取得された場合に、出力に対するユーザの応答があったと判定する。あるいは、制御部１２２は、出力装置１１０に含まれるディスプレイやスピーカなどによってユーザに応答を促す通知情報を出力し、当該通知情報に対する入力が取得された場合に、出力に対するユーザの応答があったと判定してもよい。
【００３４】
Ｓ１３１の判定において、出力への応答があったと判定された場合（ＹＥＳ）、制御部１２２は、出力制御処理を終了する。一方、出力への応答がなかったと判定された場合（ＮＯ）、制御部１２２は、出力レベルを更新した上で（Ｓ１３３）、更新された出力レベルに従って出力装置１１０を制御し、ユーザに物理的な刺激を与えるための出力を再実行させる（Ｓ１２７）。なお、Ｓ１２７における処理の詳細については図９を参照して後述するが、多くの場合、刺激が効いていないと推定されることから、更新によって出力レベルは上昇する。このようにして、図示された例では、制御部１２２による出力制御が、出力に対するユーザの応答があったと判定されるまで継続される。
【００３５】
（初期出力レベル決定処理）
図４は、図３の例における初期出力レベル決定処理（Ｓ１２５）の例を示すフローチャートである。ここで、まず、制御部１２２は、第１の判定部１２４または第２の判定部１２６による判定結果（図２に示されたＳ１０５またはＳ１０９における判定結果）を参照する（Ｓ１４１）。制御部１２２は、Ｓ１４１で参照した判定結果（前提として図３のＳ１２３の判定を通過していることから、少なくともユーザに刺激を与えるための出力が指示されている）において、初期出力レベルが指定されているか否かを判定する（Ｓ１４３）。
【００３６】
ここで、判定結果において初期出力レベルが指定されているのは、例えば図２に示したＳ１０５において判定器を用いた判定が実行された場合でありうる。既に述べたように、ここで利用される判定器は、例えば過去においてセンサデータに基づいて刺激を与えた場合の結果に基づく機械学習によって生成される。例えば、判定器を生成するための機械学習に、刺激を与えたか否かだけではなく刺激のための出力の持続時間やレベルの時間的な変化などのデータを用いれば、センサデータの入力に対して、刺激のための出力を実行すべきか否かだけではなく、どのようなレベルで出力を実行すべきかを出力する判定器を生成することも可能でありうる。また、図２に示したＳ１０９において移動平均を用いた判定が実行される場合も、例えば短期移動平均と長期移動平均との差分の大きさに応じて、判定結果において初期出力レベルを指定することが可能である（例えば、差分が大きい場合には、交感神経系の活性が急激に低下している可能性があるため、高い初期出力レベルが指定されてもよい）。
【００３７】
Ｓ１４３の判定において、初期出力レベルが指定されていた場合（ＹＥＳ）、制御部１２２は、判定結果において指定された初期出力レベルを設定する（Ｓ１４５）。一方、初期出力レベルが指定されていなかった場合（ＮＯ）、制御部１２２は、予め定められた初期出力レベルを設定することも可能であるが、図示された例では、制御部１２２がストレージ１５０（またはモバイル端末２００もしくはサーバ３００）からユーザプロファイルを取得するか、行動認識部１２８から行動認識結果を取得し（Ｓ１４９）、ユーザプロファイルによって示されるユーザの属性、または行動認識結果のいずれかまたは両方に基づいて初期出力レベルを決定している（Ｓ１４９）。また、ここで、制御部１２２は、時間帯に基づいて初期出力レベルを決定してもよい。このような処理のより具体的な例について、以下で図５〜図８を参照してさらに説明する。
【００３８】
図５は、図４に示す処理において、ユーザプロファイルに基づいて初期出力レベルを決定する第１の例を示す図である。図示された例では、ウェアラブル端末１００の出力装置１１０に含まれるスピーカによって音声による刺激を出力するにあたり、ユーザプロファイルによって示される性別が男性であるか女性であるかによって異なる音圧レベルを初期出力レベルとして設定している。図示された例では、男性よりも女性の方が、初期出力レベルが高い。
【００３９】
図６は、図４に示す処理において、ユーザプロファイルに基づいて初期出力レベルを決定する第２の例を示す図である。図示された例では、ウェアラブル端末１００の出力装置１１０に含まれるスピーカによって音声による刺激を出力するにあたり、ユーザプロファイルによって示される年齢に応じて異なる音圧レベルを初期出力レベルとして設定している。図示された例では、２０代以上について、年齢に比例して初期出力レベルが高くなる。
【００４０】
図７は、図４に示す処理において、行動認識結果に基づいて初期出力レベルを決定する例を示す図である。図示された例では、ウェアラブル端末１００の出力装置１１０に含まれるスピーカによって音声による刺激を出力するにあたり、行動認識部１２８から取得される行動認識結果ごとに異なる音圧レベルを初期出力レベルとして設定している。図示された例では、自動車に乗っているという行動認識結果が取得された場合に、他の場合に比べて初期出力レベルが高くなる。
【００４１】
ここで、行動認識部１２８は、例えばセンサ１３０から取得されるセンサデータに基づいて、ユーザの行動を認識する。この場合、センサ１３０は、上述した生体センサや音センサ、光センサ、加速度センサなどの他にも、角速度センサや位置センサ（例えば、ＧＰＳ受信機やＷｉ−Ｆｉ通信装置）など、行動認識のためのセンサデータを取得する各種のセンサを含みうる。なお、センサデータに基づく行動認識については、例えば特開２０１３−３６４９号公報などに記載された各種の公知技術を利用することが可能であるため、詳細な説明は省略する。行動認識部１２８は、そのような技術を利用して、例えば図７に示した例のように、徒歩、自転車（に乗っている）、バス（に乗っている）、および自動車（に乗っている）といったようなユーザの行動を認識することができうる。
【００４２】
なお、行動認識部１２８は、必ずしもウェアラブル端末１００において実装されなくてもよく、例えばモバイル端末２００やサーバ３００において実装されてもよい。その場合、プロセッサ１２０は、通信装置１６０を介して、例えばセンサ１３０から取得したセンサデータをモバイル端末２００またはサーバ３００に送信し、これらの装置による行動認識の結果を受信する。
【００４３】
図８は、図４に示す処理において、時間帯に基づいて初期出力レベルを決定する例を示す図である。図示された例では、ウェアラブル端末１００の出力装置１１０に含まれるスピーカによって音声による刺激を出力するにあたり、時間帯ごとに異なる音圧レベルを初期出力レベルとして設定している。図示された例では、ユーザが就寝していると推定される２２：００〜５：００の時間帯において、他の時間帯よりも初期出力レベルが高くなる。なお、このように初期出力レベルが高く設定される時間帯は、例えば一般的なユーザの生活時間帯のナレッジに基づいて決定されてもよいし、行動認識部１２８によって認識されたユーザの就寝の時間帯のパターンに基づいて決定されてもよい。
【００４４】
（出力レベル更新処理）
図９は、図３の例における出力レベル更新処理（Ｓ１３３）の例を示すフローチャートである。ここで、まず、制御部１２２は、第１の判定部１２４または第２の判定部１２６による判定結果（図２に示されたＳ１０５またはＳ１０９における判定結果）を参照する（Ｓ１６１）。制御部１２２は、Ｓ１６１で参照した判定結果（前提として図３のＳ１２３の判定を通過していることから、少なくともユーザに刺激を与えるための出力が指示されている）において、出力レベルの更新パターンが指定されているか否かを判定する（Ｓ１６３）。
【００４５】
ここで、判定結果において出力レベルの更新パターンが指定されているのは、例えば図２に示したＳ１０５において判定器を用いた判定が実行された場合でありうる。既に述べたように、ここで利用される判定器は、例えば過去においてセンサデータに基づいて刺激を与えた場合の結果に基づく機械学習によって生成される。例えば、判定器を生成するための機械学習に、刺激を与えたか否かだけではなく刺激のための出力の持続時間やレベルの時間的な変化などのデータを用いれば、センサデータの入力に対して、刺激のための出力を実行すべきか否かだけではなく、ユーザからの応答が得られない場合に出力レベルをどのように更新すべきかを出力する判定器を生成することも可能でありうる。また、図２に示したＳ１０９において移動平均を用いた判定が実行される場合も、例えば短期移動平均と長期移動平均との差分の大きさに応じて、判定結果において出力レベルの更新パターンを指定することが可能である（例えば、差分が大きい場合には、交感神経系の活性が急激に低下している可能性があるため、応答が得られない場合には出力レベルを短時間で大きく引き上げることが指定されてもよい）。
【００４６】
Ｓ１６３の判定において、出力レベルの更新パターンが指定されていた場合（ＹＥＳ）、制御部１２２は、判定結果において指定されたパターンで出力レベルを更新する（Ｓ１６５）。一方、出力レベルの更新パターンが指定されていなかった場合（ＮＯ）、制御部１２２は、予め定められたパターンに従って出力レベルを更新することも可能であるが、図示された例では、制御部１２２がセンサデータの短期移動平均を算出し（Ｓ１６７）、算出された短期移動平均に基づいて出力レベルを更新している（Ｓ１６９）。なお、センサデータの短期移動平均は、例えば図２に示されたＳ１０７の処理によって既に算出されていてもよい。このような処理のより具体的な例について、以下で図１０を参照してさらに説明する。
【００４７】
図１０は、図９に示す処理において、センサデータの短期移動平均に基づいて出力レベルを更新する例を示す図である。図示された例では、ウェアラブル端末１００の出力装置１１０に含まれるスピーカによって音声による刺激を出力するにあたり、センサデータの短期移動平均の微分値の大きさ（絶対値）が大きいほど、応答が得られない場合の出力レベルが短時間で大きく引き上げられる。図示された例では、短期移動平均の微分値が負の大きな値である（Ａ）の場合において、短期移動平均の微分値が負の小さな値である（Ｂ）の場合に比べて、時間あたりで出力レベルが引き上げられる割合が大きい。
【００４８】
なお、上述したそれぞれの例では、説明のため、ウェアラブル端末１００の出力装置１１０に含まれるスピーカによって音声による刺激を出力する場合の音圧レベルを例示したが、このような処理は音圧レベルに限らず、さまざまな出力レベルについて可能である。例えば、音声による刺激を出力する場合、音の高さや持続時間（または、応答がない場合に出力レベルが更新されるまでの時間。以下の持続時間について同様）について、上記の例と同様にして初期値や更新パターンが制御されてもよい。また、例えば、出力装置１１０に含まれるバイブレータによって振動による刺激を出力する場合、振動の振幅や周波数、持続時間について、上記の例と同様にして初期値や更新パターンが制御されてもよい。さらに、例えば、出力装置１１０に含まれるランプによって光による刺激を出力する場合、光の強さや色、点滅パターン、持続時間などについて、上記の例と同様にして初期値や更新パターンが制御されてもよい。
【００４９】
（３．サーバの構成および処理）
図１１は、本開示の一実施形態に係るシステムの構成と、該システムに含まれるサーバの機能構成とを示す図である。なお、図１１は、図１に示されたものと同じシステム１０を図示しているが、サーバ３００の機能構成に着目している点において図１とは異なる。図１１では、図１に示されたウェアラブル端末１００が、アイウェア１００ａおよびリストウェア１００ｂとして図示されている。このように、システム１０は、複数のウェアラブル端末１００を含みうる。
【００５０】
サーバ３００は、通信装置３１０と、プロセッサ３２０と、ストレージ３３０とを含む。以下、それぞれの機能構成についてさらに説明する。
【００５１】
通信装置３１０は、プロセッサ３２０における処理に関する各種のデータを、モバイル端末２００を介してウェアラブル端末１００（アイウェア１００ａおよびリストウェア１００ｂ。以下同様）との間でやりとりする。例えば、通信装置３１０は、上記で図２に示されたＳ１１３の処理によって送信されるデータ、より具体的には、例えばセンサ１３０から取得されたセンサデータや、センサデータに基づくユーザに刺激を与えるか否かの判定結果、判定結果に基づく出力制御の内容（出力の持続時間や出力レベルの時間的な変化など）、出力中または出力度に取得されたセンサデータまたはユーザフィードバックなどを受信する。また、通信装置３１０は、プロセッサ３２０に含まれる判定器生成部３２２が上記のような受信されたデータに基づいて生成した判定器のデータをウェアラブル端末１００に送信する。なお、既に述べた通り、モバイル端末２００を介さず、通信装置３１０をウェアラブル端末１００との間で通信が可能であってもよい。
【００５２】
プロセッサ３２０は、より具体的にはＣＰＵなどとして実装され、メモリまたはストレージに格納されたプログラムおよびデータに従って動作することによって各種の機能を実現する。図示された例において、プロセッサ３２０が実現する機能は、判定器生成部３２２を含む。判定器生成部３２２は、センサデータを入力として、少なくともユーザに刺激を与えるか否かを出力する判定器を生成する。既に述べたように、判定器は、例えばウェアラブル端末１００がセンサデータに基づいて刺激を与えた場合の結果に基づく機械学習によって生成される。プロセッサ３２０は、処理に関するデータを、ストレージ３３０に格納し、またストレージ３３０から読み出す。また、上記の通り、プロセッサ３２０は、通信装置３１０を介して、処理に関するデータをウェアラブル端末１００との間でやりとりする。
【００５３】
図１２は、本開示の一実施形態におけるサーバの処理の例を示すフローチャートである。図示された処理は、上記のサーバ３００では、プロセッサ３２０によって実行される。まず、プロセッサ３２０は、通信装置３１０を介してウェアラブル端末１００からデータを受信する（Ｓ３０１）。ここで、上記のように、ウェアラブル端末１００が送信するデータには、例えば、センサ１３０から取得されたセンサデータや、センサデータに基づくユーザに刺激を与えるか否かの判定結果、判定結果に基づく出力制御の内容（出力の持続時間や出力レベルの時間的な変化など）、出力中または出力度に取得されたセンサデータまたはユーザフィードバックなどが含まれる。
【００５４】
ここで、プロセッサ３２０は、判定器が既に生成されているか否かを判定する（Ｓ３０３）。判定器が生成されている場合、判定器のデータは例えばストレージ３３０に格納されている。ここで、判定器が既に生成されていた場合（ＹＥＳ）、プロセッサ３２０は、Ｓ３０１で受信されたデータに基づいて判定器を更新し（Ｓ３０５）、通信装置３１０を介して、更新された判定器のデータをウェアラブル端末１００に送信する（Ｓ３１３）。なお、上記のような判定器の更新および更新後の判定器の送信の処理は、必ずしもウェアラブル端末１００からデータが受信されるたびに実行されなくてもよい。例えば、判定器の更新および更新後の判定器の送信の処理は、受信されたデータをストレージ３３０に蓄積して、蓄積されたデータが所定の数に達した場合に実行されてもよいし、データの受信とは別に所定の周期で実行されてもよい。
【００５５】
一方、Ｓ３０３の判定において、判定器がまだ生成されていなかった場合（ＮＯ）、プロセッサ３２０は、受信されたデータをストレージ３３０に蓄積する（Ｓ３０７）。さらに、プロセッサ３２０の判定器生成部３２２は、これまでに蓄積されたデータによって判定器が生成可能であるか否かを判定する（Ｓ３０９）。既に説明したように、本実施形態では、判定器が、複数のウェアラブル端末１００から収集した刺激の試行結果、より具体的には、例えば過去においてセンサデータに基づいて刺激を与えた場合の結果（ユーザによる応答があったか、なかったか、など）に基づく機械学習によって生成される。従って、例えば、サービスの開始後、十分な試行結果が収集されるまでは、判定器は必ずしも生成可能ではない。Ｓ３０９において、判定器生成部３２２は、例えば、蓄積されたデータの数や、入力および出力の分布（例えば、同じようなセンサデータに対して、同じように刺激を与えた場合の結果ばかりでは精度のよい判定器は生成されない）などに基づいて、十分な精度の判定器が生成可能であるか否かを判定する。
【００５６】
Ｓ３０９の判定において、判定器が生成可能であると判定された場合（ＹＥＳ）、判定器生成部３２２は、蓄積されたデータを用いて判定器を生成する（Ｓ３１１）。プロセッサ３２０は、生成された判定器のデータを、通信装置３１０を介してウェアラブル端末１００に送信する（Ｓ３１３）。なお、上記のような判定器の作成の処理は、必ずしもウェアラブル端末１００からデータが受信された時に実行されなくてもよい。例えば、Ｓ３０９における判定器が生成可能であるか否かの判定、および判定器が生成可能になった場合のＳ３１１における判定器の生成は、Ｓ３０７においてストレージ３３０に蓄積されたデータが所定の数に達した場合に実行されてもよいし、データの受信とは別に所定の周期で実行されてもよい。この場合、Ｓ３１３における判定器のデータの送信は、例えば判定器が生成された時点で実行されてもよいし、その後さらにウェアラブル端末１００からデータが受信された時に実行されてもよい。
【００５７】
上述のように、本実施形態において、プロセッサ３２０の判定器生成部３２２によって生成される判定器は、例えば、センサデータの入力に対して、刺激のための出力を実行すべきか否かだけではなく、適切な初期出力レベルを出力することが可能であってもよい。また、判定器は、センサデータの入力に対して、ユーザからの応答が得られない場合に出力レベルをどのように更新すべきかを出力することが可能であってもよい。例えばこのように、判定器が出力することが想定される項目が複数ある場合、上記のＳ３０３〜Ｓ３１１の処理は、その項目ごとに実行されうる。例えば、センサデータに入力に対して出力を実行すべきか否かを出力可能な判定器が既に生成されている場合であっても（この項目に関してはＳ３０３の判定がＹＥＳ）、当該判定器が初期出力レベルを出力することが可能ではない場合（この項目に関してはＳ３０５の判定がＮＯ）、Ｓ３０７で蓄積されたデータに基づいて、初期出力レベルを出力可能な判定器を生成可能であるか否かの判定（Ｓ３０９）が実行され、生成可能であれば、初期出力レベルを出力可能な判定器が生成される（Ｓ３１１）。出力レベルの更新パターンについても同様である。
【００５８】
（４．一実施形態のまとめ）
以上で説明したように、本実施形態に係るシステム１０では、ウェアラブル端末１００において、センサ１３０から取得されたセンサデータに基づいて、出力装置１１０がユーザに物理的な刺激を与る。このときプロセッサ１２０において実施される刺激を与えるか否かの判定には、サーバ３００において判定器生成部３２２によって生成された判定器が利用される。ウェアラブル端末１００のプロセッサ１２０は、判定器を利用した判定を実行する第１の判定部１２４を含む。さらに、プロセッサ１２０は、判定器が利用可能ではない場合、より具体的にはサーバ３００において十分な試行結果が収集されていないために判定器がまだ生成されていないような場合、センサデータの移動平均に基づいて刺激を与えるか否かの判定を実行する第２の判定部１２６を含む。第２の判定部１２６が設けられることによって、ウェアラブル端末１００では、例えばサービスの開始後、判定器が利用可能ではないような段階においても、ある程度の精度で刺激を与えるか否かを判定することが可能である。第２の判定部１２６の判定に基づく刺激の出力が実施された場合、判定に利用されたセンサデータと、出力の内容、および出力の結果（出力中または出力後に取得されたセンサデータまたはユーザフィードバック）は、ウェアラブル端末１００からサーバ３００に送信される。
【００５９】
一方、サーバ３００では、ウェアラブル端末１００から受信されるデータに基づいて、判定器生成部３２２が、センサデータに基づいてユーザに物理的な刺激を与えるか否かを判定するための判定器を生成する。上記の通り、例えば十分な試行結果が収集されていない段階では、判定器は必ずしも生成されていなくてもよい。この場合、ウェアラブル端末１００において第２の判定部１２６がセンサデータの移動平均に基づいて刺激を与えるか否かを判定し、その結果に従って刺激の出力が実行される。サーバ３００は、このように実際に刺激が与えられた／与えられなかった場合のセンサデータと、与えられた刺激の内容、およびその結果を示すデータをウェアラブル端末１００から受信し、当該データを蓄積することによって判定器を生成することができる。例えば、センサデータだけを蓄積する場合に比べて、たとえ精度が十分でなくてもセンサデータに基づいて実際に刺激を与えた／与えなかった場合のデータを蓄積して判定器の生成に利用することで、例えば比較的少ない試行結果の収集で、ある程度の精度を持った判定器を生成することが可能になりうる。
【００６０】
また、サーバ３００において判定器生成部３２２が生成する判定器は、センサデータに基づいて刺激を与えるか否かを判定するだけではなく、適切な初期出力レベルや、出力レベルの更新パターンを出力することが可能であってもよい。これらの出力のためには、例えば刺激を与えるか否かを判定する場合よりも多くの試行結果の蓄積が必要とされうるが、本実施形態では、ウェアラブル端末１００において、例えば刺激を与えるか否かのみを判定するシンプルな判定器が利用可能になる前の段階で既に初期出力レベルや出力レベルの更新パターンに関する試行結果を収集することが可能になるため、より早い段階で、初期出力レベルや出力レベルの更新パターンを出力することが可能な判定器を生成することができる。
【００６１】
なお、上記の実施形態では、システム１０がウェアラブル端末１００と、モバイル端末２００と、サーバ３００とを含んでいたが、本開示の実施形態はこのような例には限られない。例えば、ウェアラブル端末１００とサーバ３００とが直接的に通信可能である場合、システム１０はモバイル端末２００を含まなくてもよい。また、例えば、上記のサーバ３００における判定器生成部３２２の機能は、モバイル端末２００が備えるプロセッサやストレージによっても実現可能である。従って、システム１０がサーバ３００を含まず、モバイル端末２００が、上記でサーバ３００の機能として説明したものと同様の機能を実現してもよい。この場合、モバイル端末２００は、例えばモバイル端末２００と同じユーザによって使用される１または複数のウェアラブル端末１００から収集されるデータに基づいて判定器を生成してもよい。
【００６２】
あるいは、例えばウェアラブル端末１００が高い情報処理能力を有するような場合、上記でサーバ３００の機能として説明したものと同様の機能がウェアラブル端末１００において実現され、システム１０はモバイル端末２００もサーバ３００も含まなくてもよい。この場合、ウェアラブル端末１００は、それ自身で収集されるデータに基づいて判定器を生成してもよいし、例えば同じユーザによって使用される１または複数の他のウェアラブル端末から収集されるデータ（この通信のために、システム１０にはモバイル端末２００が含まれてもよい）に基づいて判定器を生成してもよい。
【００６３】
また、例えば、ウェアラブル端末１００の構成を可能な限り簡略化し、情報処理機能をモバイル端末２００またはサーバ３００に集約することも可能である。例えば、上記の図１および図１１に示した例でいえば、ウェアラブル端末１００のプロセッサ１２０によって実現されていた第１の判定部１２４は、サーバ３００のプロセッサ３２０によって実現されてもよい。この場合、ウェアラブル端末１００においてセンサ１３０から取得されたセンサデータ（ユーザの状態を示す第１のデータ）は、通信装置１６０を介してサーバ３００に送信される。サーバ３００では、第１の判定部１２４が判定器を用いてセンサデータに基づく判定を実行し、判定結果が通信装置３１０を介してウェアラブル端末１００に送信される。ウェアラブル端末１００では、制御部１２２が判定結果に従って出力装置１１０を制御する。ウェアラブル端末１００の構成をさらに簡略化する場合には、制御部１２２および／または第２の判定部１２６についてもサーバ３００のプロセッサ３２０によって実現することが可能である。なお、上記の構成例におけるサーバ３００は、モバイル端末２００に置き換えられてもよい。つまり、モバイル端末２００において、プロセッサによって第１の判定部１２４、制御部１２２、および／または第２の判定部１２６が実現されてもよい。
【００６４】
また、上記で図１などを参照して説明したウェアラブル端末１００は、判定器を用いて判定を実行する第１の判定部１２４に加えて、センサデータの移動平均に基づいて判定を実行する第２の判定部１２６を有していた。第２の判定部１２６による判定または決定の結果は、いずれ第１の判定部１２４によって利用される判定器を生成するためのデータ（第２のデータ）として、通信装置１６０を介してサーバ３００に送信された。しかしながら、第１の判定部１２４を有するウェアラブル端末は、必ずしも第２の判定部１２６を有さなくてもよい。つまり、他の例において、ウェアラブル端末は、第１の判定部１２４を有する一方で第２の判定部１２６を有さなくてもよい。この場合、他のウェアラブル端末によって提供された第２のデータに基づいて生成された判定器がサーバ３００から提供されたときに初めて、ウェアラブル端末におけるセンサデータに基づく刺激を与えるか否かの判定が可能になる。また、上記のように第１の判定部１２４がサーバ３００で実装される場合も、第２の判定部１２６についてはウェアラブル端末１００またはモバイル端末２００で実装されてもよい。この場合、サーバ３００では、第１の判定部１２４と判定器生成部３２２とが実装される。
【００６５】
（５．ハードウェア構成）
次に、図１３を参照して、本開示の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成について説明する。図１３は、本開示の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。図示された情報処理装置９００は、例えば、上記の実施形態におけるサーバ、モバイル端末、またはウェアラブル端末を実現しうる。
【００６６】
情報処理装置９００は、ＣＰＵ（Central  Processing  unit）９０１、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）９０３、およびＲＡＭ（Random  Access  Memory）９０５を含む。また、情報処理装置９００は、ホストバス９０７、ブリッジ９０９、外部バス９１１、インターフェース９１３、入力装置９１５、出力装置９１７、ストレージ装置９１９、ドライブ９２１、接続ポート９２３、通信装置９２５を含んでもよい。さらに、情報処理装置９００は、必要に応じて、撮像装置９３３、およびセンサ９３５を含んでもよい。情報処理装置９００は、ＣＰＵ９０１に代えて、またはこれとともに、ＤＳＰ（Digital  Signal  Processor）、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）、またはＦＰＧＡ（Field-Programmable  Gate  Array）などの処理回路を有してもよい。
【００６７】
ＣＰＵ９０１は、演算処理装置および制御装置として機能し、ＲＯＭ９０３、ＲＡＭ９０５、ストレージ装置９１９、またはリムーバブル記録媒体９２７に記録された各種プログラムに従って、情報処理装置９００内の動作全般またはその一部を制御する。ＲＯＭ９０３は、ＣＰＵ９０１が使用するプログラムや演算パラメータなどを記憶する。ＲＡＭ９０５は、ＣＰＵ９０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータなどを一次記憶する。ＣＰＵ９０１、ＲＯＭ９０３、およびＲＡＭ９０５は、ＣＰＵバスなどの内部バスにより構成されるホストバス９０７により相互に接続されている。さらに、ホストバス９０７は、ブリッジ９０９を介して、ＰＣＩ（Peripheral  Component  Interconnect/Interface）バスなどの外部バス９１１に接続されている。
【００６８】
入力装置９１５は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチおよびレバーなど、ユーザによって操作される装置である。入力装置９１５は、例えば、赤外線やその他の電波を利用したリモートコントロール装置であってもよいし、情報処理装置９００の操作に対応した携帯電話などの外部接続機器９２９であってもよい。入力装置９１５は、ユーザが入力した情報に基づいて入力信号を生成してＣＰＵ９０１に出力する入力制御回路を含む。ユーザは、この入力装置９１５を操作することによって、情報処理装置９００に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりする。
【００６９】
出力装置９１７は、取得した情報をユーザに対して視覚や聴覚、触覚などの感覚を用いて通知することが可能な装置で構成される。出力装置９１７は、例えば、ＬＣＤ（Liquid  Crystal  Display）または有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイなどの表示装置、スピーカまたはヘッドフォンなどの音声出力装置、もしくはバイブレータなどでありうる。出力装置９１７は、情報処理装置９００の処理により得られた結果を、テキストもしくは画像などの映像、音声もしくは音響などの音声、またはバイブレーションなどとして出力する。
【００７０】
ストレージ装置９１９は、情報処理装置９００の記憶部の一例として構成されたデータ格納用の装置である。ストレージ装置９１９は、例えば、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）などの磁気記憶デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、または光磁気記憶デバイスなどにより構成される。ストレージ装置９１９は、例えばＣＰＵ９０１が実行するプログラムや各種データ、および外部から取得した各種のデータなどを格納する。
【００７１】
ドライブ９２１は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリなどのリムーバブル記録媒体９２７のためのリーダライタであり、情報処理装置９００に内蔵、あるいは外付けされる。ドライブ９２１は、装着されているリムーバブル記録媒体９２７に記録されている情報を読み出して、ＲＡＭ９０５に出力する。また、ドライブ９２１は、装着されているリムーバブル記録媒体９２７に記録を書き込む。
【００７２】
接続ポート９２３は、機器を情報処理装置９００に接続するためのポートである。接続ポート９２３は、例えば、ＵＳＢ（Universal  Serial  Bus）ポート、ＩＥＥＥ１３９４ポート、ＳＣＳＩ（Small  Computer  System  Interface）ポートなどでありうる。また、接続ポート９２３は、ＲＳ−２３２Ｃポート、光オーディオ端子、ＨＤＭＩ（登録商標）（High-Definition  Multimedia  Interface）ポートなどであってもよい。接続ポート９２３に外部接続機器９２９を接続することで、情報処理装置９００と外部接続機器９２９との間で各種のデータが交換されうる。
【００７３】
通信装置９２５は、例えば、通信ネットワーク９３１に接続するための通信デバイスなどで構成された通信インターフェースである。通信装置９２５は、例えば、ＬＡＮ（Local  Area  Network）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｗｉ−Ｆｉ、またはＷＵＳＢ（Wireless  USB）用の通信カードなどでありうる。また、通信装置９２５は、光通信用のルータ、ＡＤＳＬ（Asymmetric  Digital  Subscriber  Line）用のルータ、または、各種通信用のモデムなどであってもよい。通信装置９２５は、例えば、インターネットや他の通信機器との間で、ＴＣＰ／ＩＰなどの所定のプロトコルを用いて信号などを送受信する。また、通信装置９２５に接続される通信ネットワーク９３１は、有線または無線によって接続されたネットワークであり、例えば、インターネット、家庭内ＬＡＮ、赤外線通信、ラジオ波通信または衛星通信などを含みうる。
【００７４】
撮像装置９３３は、例えば、ＣＭＯＳ（Complementary  Metal  Oxide  Semiconductor）またはＣＣＤ（Charge  Coupled  Device）などの撮像素子、および撮像素子への被写体像の結像を制御するためのレンズなどの各種の部材を用いて実空間を撮像し、撮像画像を生成する装置である。撮像装置９３３は、静止画を撮像するものであってもよいし、また動画を撮像するものであってもよい。
【００７５】
センサ９３５は、例えば、加速度センサ、角速度センサ、地磁気センサ、照度センサ、温度センサ、気圧センサ、または音センサ（マイクロフォン）などの各種のセンサである。センサ９３５は、例えば情報処理装置９００の筐体の姿勢など、情報処理装置９００自体の状態に関する情報や、情報処理装置９００の周辺の明るさや騒音など、情報処理装置９００の周辺環境に関する情報を取得する。また、センサ９３５は、ＧＰＳ（Global  Positioning  System）信号を受信して装置の緯度、経度および高度を測定するＧＰＳ受信機を含んでもよい。
【００７６】
以上、情報処理装置９００のハードウェア構成の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。かかる構成は、実施する時々の技術レベルに応じて適宜変更されうる。
【００７７】
（６．補足）
本開示の実施形態は、例えば、上記で説明したような情報処理装置（サーバ、モバイル端末、またはウェアラブル端末）、システム、情報処理装置またはシステムで実行される情報処理方法、情報処理装置を機能させるためのプログラム、およびプログラムが記録された一時的でない有形の媒体を含みうる。
【００７８】
以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
【００７９】
また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。
【００８０】
なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１）ユーザの状態を示す第１のデータに基づいて少なくとも前記ユーザに物理的な刺激を与えるか否かの判定を実行する判定部を備え、
前記判定は、前記第１のデータの少なくとも２つの長さが異なるタイムウインドウにおける移動平均に基づいて前記刺激を与えるか否かを決定した結果を含む第２のデータに基づいて生成された判定器を用いて実行される、情報処理装置。
（２）前記移動平均は、第１のタイムウインドウにおける前記第１のデータの第１の移動平均と、前記第１のタイムウインドウよりも長い第２のタイムウインドウにおける前記第１のデータの第２の移動平均とを含む、前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）前記第１のデータは、前記ユーザの交感神経系の活性が高いほど値が大きくなるように扱われ、
前記第２のデータは、前記第１の移動平均が前記第２の移動平均を下回った場合に前記ユーザに前記刺激を与えることを決定した結果を含む、前記（２）に記載の情報処理装置。
（４）前記第２のデータは、前記ユーザに前記刺激を与えることが決定された場合に前記ユーザに与えられた前記刺激のレベルをさらに含み、
前記判定器は、前記第１のデータに基づいて前記刺激を与える場合に前記レベルをさらに判定する、前記（１）〜（３）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（５）前記第２のデータは、前記ユーザの属性に応じて決定された前記レベルを含む、前記（４）に記載の情報処理装置。
（６）前記第２のデータは、前記ユーザの行動認識結果に応じて決定された前記レベルを含む、前記（４）または（５）に記載の情報処理装置。
（７）前記第２のデータは、時間帯に応じて決定された前記レベルを含む、前記（４）〜（６）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（８）前記第２のデータは、前記ユーザに物理的な刺激を与えることが決定された場合に前記ユーザに与えられた前記刺激の時間的な変化をさらに含み、
前記判定器は、前記第１のデータに基づいて前記刺激を与える場合に前記時間的な変化のパターンをさらに判定する、前記（１）〜（７）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（９）前記第２のデータは、前記移動平均に基づいて決定された前記時間的な変化を含む、前記（８）に記載の情報処理装置。
（１０）前記第２のデータは、前記ユーザに物理的な刺激を与えることが決定された場合に、前記刺激が与えられている途中または前記刺激が与えられた後に取得された前記第１のデータまたは前記ユーザからのフィードバックをさらに含む、前記（１）〜（９）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１１）前記判定器は、前記第２のデータに基づく機械学習によって生成される、前記（１）〜（１０）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１２）前記第１のデータは、前記ユーザに装着されるセンサから取得されるセンサデータを含む、前記（１）〜（１１）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１３）前記判定器を生成する判定器生成部をさらに備える、前記（１）〜（１２）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１４）プロセッサが、ユーザの状態を示す第１のデータに基づいて少なくとも前記ユーザに物理的な刺激を与えるか否かの判定を実行することを含み、
前記判定は、前記第１のデータの少なくとも２つの長さが異なるタイムウインドウにおける移動平均に基づいて前記刺激を与えるか否かを決定した結果を含む第２のデータに基づいて生成された判定器を用いて実行される、情報処理方法。
（１５）ユーザの状態を示す第１のデータに基づいて少なくとも前記ユーザに物理的な刺激を与えるか否かの判定を実行する機能をコンピュータに実現させ、
前記判定は、前記第１のデータの少なくとも２つの長さが異なるタイムウインドウにおける移動平均に基づいて前記刺激を与えるか否かを決定した結果を含む第２のデータに基づいて生成された判定器を用いて実行される、プログラム。
【符号の説明】
【００８１】
１０    システム
１００    ウェアラブル端末
１１０    出力装置
１２０    プロセッサ
１２２    制御部
１２４    第１の判定部
１２６    第２の判定部
１２８    行動認識部
１３０    センサ
１４０    入力装置
１５０    ストレージ
１６０    通信装置
２００    モバイル端末
３００    サーバ
３１０    通信装置
３２０    プロセッサ
３２２    判定器生成部
３３０    ストレージ
【図１】
2016170589.tif 000003
【図２】
2016170589.tif 000004
【図３】
2016170589.tif 000005
【図４】
2016170589.tif 000006
【図５】
2016170589.tif 000007
【図６】
2016170589.tif 000008
【図７】
2016170589.tif 000009
【図８】
2016170589.tif 000010
【図９】
2016170589.tif 000011
【図１０】
2016170589.tif 000012
【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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