(57)【要約】【課題】ユーザに刺激を与えることなくユーザの刺激受容性の推定を可能にする。【解決手段】先ず刺激受容性推定学習部４２１において、センサ５から行動指標を取り込んで正規化し、この正規化値を正規化前の行動指標と対応付けて行動指標・刺激受容性対応テーブル４３１に記憶させると共に、センサ６から補助指標候補を取り込んで上記行動指標と時間的に同期をとり、この状態で当該補助指標候補から上記行動指標を導くための回帰式を求める。次に刺激受容性推定実行部４２３において、センサ６から補助指標の測定値を取り込み、当該取り込んだ補助指標の測定値と上記回帰式を用いて行動指標を算出する。そして、対応テーブル管理部４２２により、上記算出された行動指標をもとに、行動指標・刺激受容性対応テーブル４３１から対応する正規化値を読み出し、当該正規化値をユーザの刺激受容性の推定値とする。【選択図】図２
2016076024.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
学習フェーズにおいて、ユーザの刺激受容性を推定可能な行動指標と、当該行動指標との間に相関を有しかつ前記ユーザの生理的な状態として測定可能な補助指標をそれぞれ取得する手段と、
前記取得された補助指標を前記行動指標に変換するための変換情報を求めて記憶する手段と、
実行フェーズにおいて、前記ユーザについて測定された補助指標を取得し、前記記憶された変換情報を用いて、前記取得された補助指標と所定量以上の関係性を持つ行動指標を算出する手段と、
前記算出された行動指標から前記ユーザの刺激受容性を推定する手段と
を具備することを特徴とする刺激受容性推定装置。
【請求項２】
ユーザの刺激受容性を推定可能な行動指標と、当該行動指標との間に相関を有しかつ前記ユーザの生理的な状態として測定可能な補助指標をそれぞれ取得する手段と、
前記取得された補助指標を前記行動指標に変換するための変換情報を求めて記憶する手段と、
前記取得された行動指標から前記ユーザの刺激受容性を表す推定値を算出し、当該算出された刺激受容性の推定値を前記行動指標と対応付けて記憶する手段と
を、学習機能として具備することを特徴とする刺激受容性推定装置。
【請求項３】
ユーザの刺激受容性を推定可能な行動指標との間に相関を有しかつ前記ユーザの生理的な状態として測定可能な補助指標を前記行動指標に変換するための変換情報を記憶した第１の記憶手段と、
前記行動指標と、当該行動指標から推定される前記ユーザの刺激受容性を表す値との対応関係を表す情報を記憶した第２の記憶手段と、
前記ユーザについて測定された補助指標を取得し、前記第１の記憶手段に記憶された変換情報を用いて、前記取得された補助指標と所定量以上の関係性を持つ行動指標を算出する手段と、
前記第２の記憶手段に記憶された関係情報をもとに、前記算出された行動指標に対応する刺激受容性を検索する手段と
を具備することを特徴とする刺激受容性推定装置。
【請求項４】
コンピュータを備える推定装置が実行する刺激受容性推定方法であって、
学習フェーズにおいて、ユーザの刺激受容性を推定可能な行動指標と、当該行動指標との間に相関を有しかつ前記ユーザの生理的な状態として測定可能な補助指標をそれぞれ取得する過程と、
前記取得された補助指標を前記行動指標に変換するための変換情報を求めて記憶する過程と、
実行フェーズにおいて、前記ユーザについて測定された補助指標を取得し、前記記憶された変換情報を用いて、前記取得された補助指標と所定量以上の関係性を持つ行動指標を算出する過程と、
前記算出された行動指標をもとに前記ユーザの刺激受容性を推定する過程と
を具備することを特徴とする刺激受容性推定方法。
【請求項５】
コンピュータを備える推定装置が学習フェーズにおいて実行する刺激受容性推定方法であって、
ユーザの刺激受容性を推定可能な行動指標と、当該行動指標との間に相関を有しかつ前記ユーザの生理的な状態として測定可能な補助指標をそれぞれ取得する過程と、
前記取得された補助指標を前記行動指標に変換するための変換情報を求めて記憶する過程と、
前記取得された行動指標から前記ユーザの刺激受容性を表す推定値を算出し、当該算出された刺激受容性の推定値を前記行動指標と対応付けて記憶する過程と
を具備することを特徴とする刺激受容性推定方法。
【請求項６】
コンピュータを備える推定装置が実行フェーズにおいて実行する刺激受容性推定方法であって、
ユーザについて測定された補助指標を取得する過程と、
前記ユーザの刺激受容性を推定可能な行動指標との間に相関を有しかつ前記ユーザの生理的な状態として測定可能な補助指標を前記行動指標に変換するための変換情報を用いて、前記取得された補助指標と所定量以上の関係性を持つ行動指標を算出する過程と、
前記行動指標と当該行動指標から推定される前記ユーザの刺激受容性を表す値とを相互に対応付けて記憶した記憶情報をもとに、前記算出された行動指標に対応する刺激受容性を検索する過程と
を具備することを特徴とする刺激受容性推定方法。
【請求項７】
請求項１乃至３の何れかに記載の刺激受容性推定装置が具備する手段により実行される処理を、前記刺激受容性推定装置が備えるコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、外部から与えられた刺激に対するユーザの反応を表す刺激受容性を推定する刺激受容性推定装置、方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
認知神経科学の分野で１９７０年代に提唱された注意配分モデルによると、注意とは人が情報処理を行う際に使う有限な資源と位置付けられる（例えば非特許文献１を参照）。情報処理とは、思考や判断を含めた、刺激認知から行動実行までの認知的活動全般を指す。
【０００３】
ところで、ユーザの状況を推定する技術として、ユーザがいま行っている行動や、見ている対象または行動に対してどれだけ興味を示しているかを推定する技術がある（例えば特許文献１または特許文献２を参照）。興味の対象には注意が使われる傾向があり、上記特許文献１および特許文献２に記載された技術は、この注意の使用率を推定していると言える。
【０００４】
しかしこれらの技術では、ある一つの対象に割いている注意の使用率しか推定することができない。実際には、ユーザが行っている行動や見ている対象または行動というように注意を向けている対象や行動は複数あり、これらの全ての対象や行動に向けられている注意の全使用率に基づいて受容性を推定することは困難である。なお、興味の対象に注意が使われる傾向がある点については、非特許文献２に詳しく述べられている。
【０００５】
一方、反応時間や正答率などの行動指標を測定し、受容性の大小を推定する技術も知られている（例えば非特許文献３を参照）。この非特許文献３に記載された技術では、注意の使用率ではなく余力にあたる部分を推定している。ここでは、この余力のことを刺激受容性と呼ぶ。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特許第０５４４５９８１号公報
【特許文献２】特開２０１３−１８３３７３号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】“Attention and Effort”、Daniel Kahneman、1973
【非特許文献２】入戸野宏、「映像に対する注意を測る  事象関連電位を用いたプローブ刺激法の応用例」、生理心理学と精神生理学、2006、24(1)、5-18
【非特許文献３】須田和也ら、「運動学習過程におけるスペア・キャパシティの変化に関する研究」、日本体育大学紀要、1993、22巻2号、103-108
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
ところが、非特許文献３に記載された技術では、ユーザに実際に刺激を与え、当該刺激に対するユーザの反応を測定しなければ、行動指標を測定することができない。このため、日常的に刺激受容性を推定し、その大きさによって外部から働きかけることは困難である。
【０００９】
この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、ユーザに刺激を与えることなくユーザの刺激受容性の推定を可能にする刺激受容性推定装置、方法およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成するためにこの発明の第１の態様は、学習フェーズにおいて、ユーザの刺激受容性を推定可能な行動指標と、当該行動指標との間に相関を有しかつ上記ユーザの生理的な状態として測定可能な補助指標をそれぞれ取得して、当該取得された補助指標を上記行動指標に変換するための変換情報を求めて記憶する。そして、実行フェーズにおいて、上記ユーザについて測定された補助指標を取得し、上記記憶された変換情報を用いて、上記取得された補助指標と所定量以上の関係性を持つ行動指標を算出し、当該算出された行動指標から上記ユーザの刺激受容性を推定するようにしたものである。
【００１１】
この発明の第２の態様は、ユーザの刺激受容性を推定可能な行動指標と、当該行動指標との間に相関を有しかつ上記ユーザの生理的な状態として測定可能な補助指標をそれぞれ取得する。そして、当該取得された補助指標を上記行動指標に変換するための変換情報を求めて記憶すると共に、上記取得された行動指標から上記ユーザの刺激受容性を表す推定値を算出し、当該算出された刺激受容性の推定値を上記行動指標と対応付けて記憶するようにしたものである。
【００１２】
この発明の第３の態様は、ユーザの刺激受容性を推定可能な行動指標との間に相関を有しかつ上記ユーザの生理的な状態として測定可能な補助指標を上記行動指標に変換するための変換情報と、上記行動指標と当該行動指標から推定される上記ユーザの刺激受容性を表す値との対応関係を表す情報が予め記憶された状態で、上記ユーザについて測定された補助指標を取得し、上記記憶された変換情報を用いて、上記取得された補助指標と所定量以上の関係性を持つ行動指標を算出し、さらに上記記憶された対応関係を表す情報をもとに、上記算出された行動指標に対応する刺激受容性を検索するようにしたものである。
【発明の効果】
【００１３】
この発明の第１の態様によれば、ユーザについてその生理的な状態である補助指標を測定することにより、当該測定された補助指標から、学習フェーズで予め求めた変換情報を用いて行動指標が算出され、当該算出された行動指標から刺激受容性が推定される。このため、ユーザに対し刺激を与えることなく、当該ユーザの刺激受容性を推定することが可能となる。
【００１４】
この発明の第２の態様によれば、ユーザについて補助指標を行動指標に変換するための変換情報が求められて記憶され、さらに上記取得された行動指標から上記ユーザの刺激受容性を表す推定値が算出されて当該刺激受容性の推定値が上記行動指標と対応付けられて記憶される。したがって、刺激受容性を推定する上で必要な変換情報と、行動指標と刺激受容性との対応関係を表す情報が自動的に学習され記憶される。
【００１５】
この発明の第３の態様によれば、ユーザについて測定された補助指標を取得すれば、事前に記憶された変換情報を用いて、上記取得された補助指標に対し所定量以上の関係性を持つ行動指標が算出され、さらに事前に記憶しておいた対応関係を表す情報をもとに、上記算出された行動指標に対応する刺激受容性が検索される。したがって、ユーザの補助指標を取得しさえすれば、ユーザに刺激を与えることなく当該ユーザの刺激受容性を推定することが可能となる。
【００１６】
すなわちこの発明によれば、ユーザに刺激を与えることなくユーザの刺激受容性を推定することが可能な刺激受容性推定装置、方法およびプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】この発明の一実施形態に係る刺激受容性推定動作の概要を示す図。
【図２】この発明の一実施形態に係る刺激受容性推定装置の機能構成を示すブロック図。
【図３】図２に示した刺激受容性推定装置に設けられる刺激受容性推定学習部の機能構成を示すブロック図。
【図４】図２に示した刺激受容性推定装置に設けられる刺激受容性推定実行部の機能構成を示すブロック図。
【図５】図３に示した刺激受容性推定学習部による学習処理の手順と処理内容を示すフローチャート。
【図６】図５に示した刺激受容性推定学習処理の一例を示す図。
【図７】図４に示した刺激受容性推定実行部による実行処理の手順と処理内容を示すフローチャート。
【図８】図５に示した刺激受容性推定実行処理の一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、図面を参照してこの発明に係わる実施形態を説明する。  
［一実施形態］
（概要）
図１は、この発明の一実施形態に係る刺激受容性推定装置および方法の概要を示す図である。  
本実施形態は、刺激受容性推定学習機能１と、刺激受容性推定実行機能２と、刺激受容性管理機能３とを備える。刺激受容性管理機能３は、蓄積機能３１および検索機能３２を有する。そして、先ず学習フェーズ（実験環境）において、刺激受容性推定学習機能１によりユーザの刺激受容性を導出可能な行動指標を測定してその測定結果からユーザの刺激受容性を導出し、当該刺激受容性と上記行動指標とを上記刺激受容性管理機能３により相互に関連付けて蓄積機能３１に記憶する。またそれと共に、上記行動指標とユーザの生理的な状態として測定可能な補助指標との関係を表す回帰式を求める。次に実行フェーズ（生活環境）において、上記刺激受容性推定実行機能２によりユーザの補助指標を測定して、当該補助指標から上記回帰式を用いて当該補助指標に対応する行動指標を算出し、上記刺激受容性管理機能３の検索機能３２により、上記算出された行動指標に対応する刺激受容性を蓄積機能３１から検索するようにしたものである。
【００１９】
したがって本実施形態によれば、ユーザについて補助指標を測定することにより、当該測定された補助指標から、学習フェーズで求めた回帰式を用いて行動指標が算出され、当該行動指標と対応する刺激受容性が検索される。このため、ユーザに対し刺激を与えることなく、当該ユーザの刺激受容性を推定することが可能となる。
【００２０】
（構成）
図２は、本実施形態に係る刺激受容性推定装置４の機能構成を示すブロック図である。  
刺激受容性推定装置４は、例えばスマートフォンやタブレット端末、パーソナルコンピュータ等のユーザ端末からなり、入力インタフェースユニット４１と、制御ユニット４２と、記憶ユニット４３を備えている。
【００２１】
入力インタフェースユニット４１は、ユーザＵＳが所持又は装着したセンサ５，６から送信される情報を受信する機能を有する。センサ５は、ユーザの行動指標を表す情報を出力する。行動指標を表す情報としては、例えば反応時間、正答率、エラー率、記憶保持（想起）率があり、この場合のセンサとしては例えばマイクロホンやタッチ式又はキー入力式の入力装置が用いられる。一方センサ６は、ユーザの補助指標を表す情報を出力する。補助指標の候補としては、例えば皮膚電気反応、容積脈波、呼吸、体温、血圧、心電図、心拍数、瞳孔系、瞬目数、固視時間、筋電図、唾液内アミラーゼ量、事象関連電位の振幅・潜時、背景脳波の周波数分布があり、この場合のセンサとしてはこれらの補助指標候補に対応する生体信号を測定する生体センサ等が用いられる。
【００２２】
記憶ユニット４３は、記憶媒体として例えばＳＳＤ（Solid State Drive）を用いたもので、行動指標・刺激受容性対応テーブル４３１を備えている。行動指標・刺激受容性対応テーブル４３１には、行動指標を表す値、例えば反応時間に関連付けて、刺激受容性を表す情報として当該反応時間を正規化した値が記憶される。
【００２３】
制御ユニット４２は、中央処理ユニット（ＣＰＵ；Central Processing Unit）を備え、本実施形態を実施するために必要な制御機能として、刺激受容性推定学習部４２１と、対応テーブル管理部４２２と、刺激受容性推定実行部４２３を有している。これらの制御機能は、何れも図示しないプログラムメモリに格納されたプログラムを上記ＣＰＵに実行させることにより実現される。
【００２４】
刺激受容性推定学習部４２１は、学習フェーズにおいて以下の処理を実行する。  
(1) センサ５から行動指標を表す測定値を入力インタフェースユニット４１を介して取り込み、当該行動指標を表す測定値を正規化する処理。  
(2) センサ６から補助指標候補の測定値を入力インタフェースユニット４１を介して取り込んで、上記行動指標の測定値と時間的に同期させた状態で保存し、当該補助指標候補の測定値から上記行動指標を導くための回帰式を求める処理。
【００２５】
図３は、上記刺激受容性推定学習部４２１の具体的な構成を示す機能ブロック図である。同図に示すように刺激受容性推定学習部４２１は、行動指標測定部４２１１と、測定値同期部４２１２と、補助指標候補測定部４２１３と、行動指標正規化部４２１４と、回帰式算出部４２１５を有している。
【００２６】
行動指標測定部４２１１は、上記センサ５から行動指標として例えばユーザの反応時間の測定値を、入力インタフェースユニット４１を介して一定時間にわたり取り込む。補助指標候補測定部４２１３は、センサ６から補助指標候補として例えば瞬目数または瞳孔径等の眼球運動を表す測定値、および心拍数の測定値を、入力インタフェースユニット４１を介して一定時間にわたり取り込む。
【００２７】
測定値同期部４２１２は、上記行動指標測定部４２１１により取り込まれた一定時間分の反応時間の測定値と、上記補助指標候補測定部４２１３により取り込まれた瞬目数または瞳孔径等の眼球運動を表す測定値および心拍数の測定値とを、時間的に同期させた状態で制御ユニット４２内の図示しないバッファメモリに保存する。
【００２８】
回帰式算出部４２１５は、先ず上記バッファメモリに保存された補助指標候補としての瞬目数または瞳孔径の測定値および心拍数の測定値と、行動指標としての反応時間の測定値との相関係数を算出し、これにより母相関の検定を行う。そして、当該検定結果が有意となった補助指標候補のうち、絶対値が最も１に近いものを補助指標として選定する。最後に、所定の回帰演算モデルに従いＡＴＣ値を算出し、ＡＴＣ値が最も小さいものを回帰式として選択して、記憶ユニット４３内の図示しない回帰式記憶部に記憶させる。
【００２９】
行動指標正規化部４２１４は、上記取り込まれた反応時間の測定値を正規化する。反応時間を正規化する方法としては、例えば（ア）偏差値を使う方法と、（イ）序数を使う方法がある。
（ア）偏差値を使う方法
センサ５により測定された反応時間の値一つ一つを標本とし、既存の偏差値の公式を使用して偏差値を求める。これにより、例えば反応時間ｘ秒の偏差値ｙを求めることができる。
（イ）序数を使う方法
センサ５により測定された全ての反応時間の値に、小さい順（反応が早かった順）に序数を割り振る。そして、当該序数をセンサ５により測定された反応時間の個数で除することで、反応時間ｘ秒の上位ｙ％を求めることができる。
【００３０】
刺激受容性推定実行部４２３は、実行フェーズにおいて、センサ６から補助指標の測定値を入力インタフェースユニット４１を介して取り込み、当該取り込んだ補助指標の測定値と前記学習フェーズにおいて求めた回帰式を用いて上記補助指標の測定値に対応する行動指標を算出する処理を行う。
【００３１】
図４は、上記刺激受容性推定実行部４２３の具体的な構成を示す機能ブロック図である。同図に示すように刺激受容性推定実行部４２３は、補助指標測定部４２３１と、行動指標算出部４２３２を有している。
【００３２】
補助指標測定部４２３１は、例えば眼球運動を測定可能なウェアラブルグラスに設けられたセンサ６から、補助指標として例えば瞬目回数または瞳孔径の測定値を、入力インタフェースユニット４１を介して取り込む。
【００３３】
行動指標算出部４２３２は、記憶ユニット４３から回帰式を読み込み、上記補助指標測定部４２３１により取り込まれた瞬目回数または瞳孔径の測定値を上記回帰式に代入することで、当該瞬目回数または瞳孔径の測定値に対応する反応時間を算出する。
【００３４】
対応テーブル管理部４２２は、以下の処理を行う。  
(1) 上記刺激受容性推定学習部４２１の行動指標正規化部４２１４により算出された行動指標（例えば反応時間）の正規化値を、ユーザＵＳの刺激受容性を表す情報とし、当該反応時間の正規化値をその正規化前の反応時間の測定値と対応付けて、記憶ユニット４３の行動指標・刺激受容性対応テーブル４３１に登録させる処理。
【００３５】
(2) 上記刺激受容性推定実行部４２３の行動指標算出部４２３２により算出された行動指標（例えば反応時間）をもとに、行動指標・刺激受容性対応テーブル４３１を検索して、当該反応時間に対応する正規化値を読み出し、当該読み出された正規化値をユーザの刺激受容性の推定値として出力する処理。  
なお、出力先は例えば各種サービス事業者のサーバまたは端末であり、図示しない通信インタフェースユニットから送信される。
【００３６】
（動作）
（１）学習フェーズ
刺激受容性推定装置４の制御ユニット４２は、先ず刺激受容性推定学習部４２１の制御の下、以下のように刺激受容性推定のための学習フェーズにおける処理を実行する。図５はその処理手順と処理内容を示すフローチャート、図６はその処理内容の一例を示す図である。
【００３７】
すなわち、刺激受容性推定学習部４２１は、先ずステップＳ１１により行動指標測定部４２１１が、ユーザの行動指標として、センサ５から反応時間の測定値Ｐ0 を取り込む。また、それと並行してステップＳ１２により補助指標候補測定部４２１３が、ユーザの補助指標候補として、センサ６から瞬目数または瞳孔径の測定値Ｐ’0および心拍数の測定値を、入力インタフェースユニット４１を介して取り込む。
【００３８】
次に、ステップＳ１３により測定値同期部４２１２が、上記取り込まれた反応時間の測定値Ｐ0 と、瞬目数または瞳孔径の測定値Ｐ’0および心拍数の測定値とを、時間的に同期させた状態で制御ユニット４２内の図示しないバッファメモリに保存する。上記反応時間の測定値Ｐ0 と、瞬目数または瞳孔径の測定値Ｐ’0および心拍数の測定値の取り込み処理は、既定の一定時間が経過したことがステップＳ１４により検出されるまで、繰り返し行われる。この結果、バッファメモリには一定時間分の反応時間の測定値Ｐ0 と、瞬目数または瞳孔径の測定値Ｐ’0および心拍数の測定値が保存される。
【００３９】
上記各測定値の取り込みが終了すると、次にステップＳ１５において回帰式算出部４２１５が以下のように回帰式の算出を行う。すなわち、先ず上記バッファメモリに保存された補助指標候補としての瞬目数または瞳孔径の測定値、および心拍数の測定値と、行動指標としての反応時間の測定値との相関係数を算出し、これにより母相関の検定を行う。そして、当該検定結果が有意となった補助指標候補のうち、絶対値が最も“１”に近いものを補助指標として選定する。最後に、最小二乗法、累乗モデル、指数モデル、漸近指数モデル、ロジスティック成長モデルおよびゴンペルツ成長モデルのＡＴＣ値をそれぞれ算出し、ＡＴＣ値が最も小さいものを回帰式として選択して、記憶ユニット４３内の図示しない回帰式記憶部に記憶させる。
【００４０】
なお、回帰式の生成方法については、例えば以下の文献に詳しく述べられている。  
弘前大学対馬栄輝研究室、「統計解析Ｑ＆Ａ−相関と回帰分析−」、[online] ２０１４年６月３０日検索、インターネット＜http://www.hs.hirosaki-u.ac.jp/~pteiki/research/stat/qa/qacor.html＞
梶山喜一郎、「Ｒ言語で統計解析入門」、[online] ２０１４年６月３０日検索、インターネット＜http://monge.tec.fukuoka-u.ac.jp/r_analysis/descriptive_correlation12.html#aXb＞。
【００４１】
また、それと並行して行動指標正規化部４２１４が、ステップＳ１６により上記バッファメモリに記憶された反応時間の測定値Ｐ0 を正規化する。この正規化の方法としては、先に述べたように例えば偏差値を用いる方法または序数を使う方法が用いられる。この正規化処理により、反応時間ｘ秒の偏差値ｙ、または反応時間ｘ秒の上位ｙ％を求めることができる。この正規化処理が終了すると行動指標正規化部４２１４は、ステップＳ１７により上記反応時間の正規化値をユーザの刺激受容性を表す値として対応テーブル管理部４２２に渡す。
【００４２】
対応テーブル管理部４２２は、上記行動指標正規化部４２１４から渡された反応時間の正規化値と、上記行動指標測定部４２１１から渡される正規化前の反応時間の測定値Ｐ0とを、相互に対応付けて行動指標・刺激受容性対応テーブル４３１に記憶させる。図６にその記憶結果の一例を示す。
【００４３】
（２）実行フェーズ
上記学習フェーズによる一連の処理が終了すると、続いて制御ユニット４２は刺激受容性推定実行部４２３の制御の下、以下のように刺激受容性推定のための処理を実行する。図７はその処理手順と処理内容を示すフローチャート、図８はその処理内容の一例を示す図である。
【００４４】
すなわち、刺激受容性推定実行部４２３は、先ずステップＳ２１により補助指標測定部４２３１が、センサ６からユーザの瞳孔径の測定値Ｐ0 を入力インタフェースユニット４１を介して取り込む。次にステップＳ２２により行動指標算出部４２３２が記憶ユニット４３から回帰式を読み込み、上記補助指標測定部４２３１により取り込まれた瞳孔径の測定値Ｐ0を上記回帰式に代入する。この結果、上記瞳孔径の測定値Ｐ0 に対応する反応時間が算出される。例えば、図８に示すように瞳孔径が３．２０mmであれば、回帰式により反応時間３９５msecが算出される。この算出された反応時間は、ステップＳ２３により行動指標の推定値として対応テーブル管理部４２２に渡される。
【００４５】
対応テーブル管理部４２２は、上記反応時間３９５msecが渡されると、当該反応時間３９５msecをもとに行動指標・刺激受容性対応テーブル４３１を検索し、当該反応時間３９５msecに対応する正規化値を読み出し、当該読み出された正規化値をユーザの刺激受容性の推定値として出力する。例えば、図８に示す例では、３９５msecに対応する刺激受容性の値が存在しないため、当該３９５msecに対し直近の３８０msecと４１３msecをもとに対応する正規化値「４７以上５５未満」が読み出される。そして、当該読み出された正規化値（偏差値）「４７以上５５未満」が、ステップＳ２４により刺激受容性の推定値として刺激受容性推定実行部４２３に返送される。
【００４６】
刺激受容性推定実行部４２３は、上記返送された正規化値（偏差値）をもとに当該正規化値（偏差値）を利用可能なサービスが存在するか否かを判定し、存在する場合には上記正規化値（偏差値）を該当するサービス事業者のサーバまたは端末へ送信する。例えば、刺激受容性の推定値が偏差値“６０”以上になったらユーザに働きかけたいサービスが存在する場合、上記正規化値（偏差値）「４７以上５５未満」であれば送信せず、正規化値（偏差値）が“６０”以上のときのみ当該サービス事業者に上記刺激受容性の推定値を送信する。
【００４７】
（効果）
以上詳述したように本実施形態では、先ず刺激受容性推定学習部４２１において、センサ５から行動指標を表す測定値を取り込んで正規化し、この正規化値を正規化前の測定値と対応付けて行動指標・刺激受容性対応テーブル４３１に記憶させると共に、センサ６から補助指標候補の測定値を取り込んで上記行動指標の測定値と時間的に同期をとり、この状態で当該補助指標候補の測定値から上記行動指標を導くための回帰式を求める。次に刺激受容性推定実行部４２３において、センサ６から補助指標の測定値を取り込み、当該取り込んだ補助指標の測定値と上記回帰式を用いて行動指標を算出する。そして、対応テーブル管理部４２２により、上記算出された行動指標をもとに、行動指標・刺激受容性対応テーブル４３１から対応する正規化値を読み出し、当該正規化値をユーザの刺激受容性の推定値とするようにしている。
【００４８】
したがって、ユーザについて補助指標を測定することにより、当該測定された補助指標から、学習フェーズで求めた回帰式を用いて行動指標が算出され、当該行動指標と対応する刺激受容性が検索される。このため、ユーザに対し刺激を与えることなく、当該ユーザの刺激受容性を推定することが可能となる。
【００４９】
この結果、ユーザの日常生活においてその刺激受容性を推定することが可能になる。日常生活において刺激受容性を推定することが可能になることによって、例えばユーザに情報を提示するタイミングをより適切に判断できるようになる。例えば、センサ６としてウェアラブルグラスを用いているときには、現実と仮想の情報が視野内に重なることになる。刺激受容性が低いとき、つまり余力がないときに情報を提示してしまうと、ユーザの情報処理能力が追い付かず、現実の視野に対する注意がおろそかになり、重大な事故を招きかねない。このような事態を防ぐためには、刺激受容性が低いときは情報を提示しないようにすると判断するシステムが必要であるが、本実施形態を用いることでユーザの刺激受容性をリアルタイムに適切に推定することができる。この結果、ユーザの刺激受容性が低い状態では情報の提示を控え、刺激受容性が高いときのみ情報が提示されるように適切に制御することができる。
【００５０】
［他の実施形態］
前一実施形態では、取得された補助指標を行動指標に変換するための変換情報として回帰式を用いる場合を例示した。しかしそれに限らず、回帰式以外の変換式や、当該回帰式または他の変換式を用いて予め作成した変換テーブルを、上記変換情報として用いるようにしてもよい。
【００５１】
また、上記実施形態では刺激受容性推定学習機能１、刺激受容性学習実行機能２および刺激受容性管理機能３をそれぞれ実現するための構成要素を１台のユーザ端末内に設けた場合を例にとって説明した。しかしそれに限定されるものではなく、刺激受容性推定学習機能１および刺激受容性学習実行機能２をそれぞれ実現する構成要素を別々の端末又はサーバクライアントシステムに設けてもよく、また刺激受容性管理機能３を実現する構成要素をクラウドコンピュータ等のデータベースサーバに設けるようにしてもよい。
【００５２】
また、本発明の適用対象は、上記のような刺激受容性が低いときに情報を提示しないようにするシステムに限らない。例えば、注意喚起システムは刺激受容性が低いときこそ情報を出さなければいけないし、広告システムは刺激受容性が高いときを狙って情報を出すべきである。本発明は日常生活において刺激受容性を推定することが可能となるため、これらのどのパターンのシステムにも本発明を適用することが可能である。
【００５３】
さらに、学習フェーズにおける実験の主課題としては、例えばトレッドミル走行などの継続的な運動課題や、回転盤追跡課題、鏡像描写課題、計算課題、記憶課題、ストループ課題、サイモン課題、動画視聴課題、音声聴取課題、普段通りの生活を行う課題がある。また、学習フェーズにおける実験の副課題としては、例えば単純反応時間課題、選択反応時間課題、ｇｏ／ｎｏ−ｇｏ課題がある。
【００５４】
さらに、学習環境における実験時の環境としては、例えば防音室内、非防音室内および屋外が想定される。また、本発明を適用可能なサービスとしては、情報抑制システム、注意喚起システム、広告システム、アンケート送信システム、ポップアップ通知タイミング制御システムが考えられる。
【００５５】
その他、刺激受容性推定装置の種類や構成、刺激受容性推定処理の手順と処理内容等についても、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施可能である。
【００５６】
要するにこの発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
【符号の説明】
【００５７】
１…刺激受容性推定学習機能、２…刺激受容性推定実行機能、３…刺激受容性管理機能、４…刺激受容性推定装置、５，６…センサ、３１…蓄積機能、３２…検索機能、４１…入力インタフェースユニット、４２…制御ユニット、４３…記憶ユニット、４２１…刺激受容性推定学習部、４２２…対応テーブル管理部、４２３…刺激受容性推定実行部、４３１…行動指標・刺激受容性対応テーブル、４２１１…行動指標測定部、４２１２…測定値同期部、４２１３…補助指標候補測定部、４２１４…行動指標正規化部、４２１５…回帰式算出部、４２３１…補助指標測定部、４２３２…行動指標算出部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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