(57)【要約】【課題】  推薦スポットを自動的に特定することができる情報処理システム、サーバーシステム、情報処理装置及び情報処理方法等の提供。【解決手段】  情報処理システム１００は、センシング部４２０で測定された複数の生体情報を取得する生体情報取得部１１０と、複数の生体情報に基づいて、複数の心的状態情報の推定処理を行う処理部１３０と、複数の生体情報の各生体情報の取得位置を示す位置情報を取得する位置情報取得部１９０と、を含む。そして、処理部１３０は、推定処理の結果として得られた複数の心的状態情報と、位置情報とに基づいて、推薦スポットの特定処理を行う。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
センシング部で測定された複数の生体情報を取得する生体情報取得部と、
前記複数の生体情報に基づいて、複数の心的状態情報の推定処理を行う処理部と、
前記複数の生体情報の各生体情報の取得位置を示す位置情報を取得する位置情報取得部と、
を含み、
前記処理部は、
前記推定処理の結果として得られた前記複数の心的状態情報と、前記位置情報とに基づいて、推薦スポットの特定処理を行うことを特徴とする情報処理システム。
【請求項２】
請求項１において、
前記処理部は、
前記複数の心的状態情報に対応する前記複数の生体情報の取得位置を、前記推薦スポットとして特定することを特徴とする情報処理システム。
【請求項３】
請求項１又は２において、
前記処理部は、
所与の範囲内の位置を示す前記位置情報の数が所与の閾値よりも多い場合に、前記所与の範囲を前記推薦スポットとして特定することを特徴とする情報処理システム。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれかにおいて、
前記処理部は、
前記位置情報が示す所与の範囲内における前記センシング部のユーザーの滞在時間が所与の時間よりも長い場合に、前記所与の範囲を前記推薦スポットとして特定することを特徴とする情報処理システム。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれかにおいて、
前記処理部は、
前記センシング部の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ことを特徴とする情報処理システム。
【請求項６】
請求項５において、
前記処理部は、
前記位置情報が示す所与の範囲内における前記ユーザーの前記モチベーションが、所与の閾値よりも高い場合に、前記所与の範囲を前記推薦スポットとして特定することを特徴とする情報処理システム。
【請求項７】
請求項１において、
前記処理部は、
所与の範囲内の位置を示す前記位置情報の数、及び前記所与の範囲内における前記センシング部のユーザーの滞在時間の少なくとも一方に基づいて、前記所与の範囲が推薦スポット候補か否かを判定し、
前記所与の範囲が前記推薦スポット候補であると判定された場合に、前記推薦スポット候補内における前記ユーザーのモチベーションが、所与の閾値よりも高いと判定した場合には、前記推薦スポット候補を前記推薦スポットとして特定することを特徴とする情報処理システム。
【請求項８】
請求項１乃至７のいずれかにおいて、
前記生体情報取得部は、
所与の時間間隔毎に、前記センシング部により取得された前記センシング部のユーザーの生体情報を取得し、
前記位置情報取得部は、
前記所与の時間間隔毎に、前記位置情報を取得することを特徴とする情報処理システム。
【請求項９】
請求項１乃至８のいずれかにおいて、
前記推薦スポットを表示部に表示する処理を行う表示処理部を含むことを特徴とする情報処理システム。
【請求項１０】
請求項９において、
前記表示処理部は、
前記表示部に表示されるマップ画像上に、前記推薦スポットを表示する処理を行うことを特徴とする情報処理システム。
【請求項１１】
請求項９又は１０において、
前記表示処理部は、
前記推薦スポットを表す画像を前記表示部に表示させると共に、前記センシング部のユーザーの心的状態情報を表す画像を前記表示部に表示する処理を行うことを特徴とする情報処理システム。
【請求項１２】
請求項９乃至１１のいずれかにおいて、
前記表示処理部は、
前記推薦スポットを示す前記位置情報の数、前記推薦スポットにおける前記センシング部のユーザーの滞在時間及び心的状態情報のうちの少なくとも１つの情報に基づいて、前記推薦スポットを表す画像の表示領域の広さを可変にして、前記表示部に表示する処理を行うことを特徴とする情報処理システム。
【請求項１３】
請求項９乃至１２のいずれかにおいて、
前記表示処理部は、
前記推薦スポットを撮像するための撮像位置及び撮像方向の少なくとも１つを特定するための情報を前記表示部に表示する処理を行うことを特徴とする情報処理システム。
【請求項１４】
請求項１乃至１３のいずれかにおいて、
前記処理部は、
生体情報に基づいて、前記センシング部の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ことを特徴とする情報処理システム。
【請求項１５】
請求項１乃至１４のいずれかにおいて、
心的状態情報は、
前記センシング部の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１５のいずれかに記載の情報処理システムを含むことを特徴とする情報処理装置。
【請求項１８】
センシング部で測定された複数の生体情報を取得し、
前記複数の生体情報に基づいて、複数の心的状態情報の推定処理を行い、
前記複数の生体情報の各生体情報の取得位置を示す位置情報を取得し、
前記推定処理の結果として得られた前記複数の心的状態情報と、前記位置情報とに基づいて、推薦スポットの特定処理を行うことを特徴とする情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理システム、サーバーシステム、情報処理装置及び情報処理方法等に関係する。
【背景技術】
【０００２】
実際に訪れる前に、インターネットで観光地や観光スポットの口コミや評判などを調べて、本当に人気がある場所なのかどうかを調べることが増えている。しかし、この方法では、情報を探す手間がかかったり、記述者の主観が入っていて、情報を鵜呑みに出来なかったり、そもそも情報がないということがある。そのため、真実に近い情報を導き出すのに労力がかかる。
【０００３】
これに対して、人気の観光地や観光スポットを自動的かつ機械的に見つける方法が提案されている。例えば、特許文献１において公開される発明では、イベント参加者に装着した動きセンサーで、イベント中に動いている、歩いているなどの参加様態を特定し、どのくらいの参加度かを定量化する。このように、その場所に行った人が無意識の内に行動する様子を分析することで、客観的にそこが人気の観光地、観光スポットなのかを自動的に推定することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１−２１００７５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、動きセンサー等で特定できる行動は、見かけの行動である。人が多く集まっていたり、長く留まっていたりするからといって、必ずしも、その場所が推薦スポットであると断言することはできない。つまり、行動分析だけで推薦スポットを精度良く特定することは困難である。また、ブログ等の口コミ分析が必要な場合には、前述したように、情報不足、記述者の主観が入る等の問題がある。
【０００６】
本発明の幾つかの態様によれば、推薦スポットを自動的に特定することができる情報処理システム、サーバーシステム、情報処理装置及び情報処理方法等を提供することができる。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様は、センシング部で測定された複数の生体情報を取得する生体情報取得部と、前記複数の生体情報に基づいて、複数の心的状態情報の推定処理を行う処理部と、前記複数の生体情報の各生体情報の取得位置を示す位置情報を取得する位置情報取得部と、を含み、前記処理部は、前記推定処理の結果として得られた前記複数の心的状態情報と、前記位置情報とに基づいて、推薦スポットの特定処理を行う情報処理システムに関係する。
【０００８】
本発明の一態様では、センシング部で測定された複数の生体情報を取得し、複数の生体情報に基づいて、複数の心的状態情報の推定処理を行う。そして、複数の生体情報のうちの各生体情報の取得位置を示す位置情報を取得する。さらに、推定処理の結果として得られた複数の心的状態情報と、位置情報とに基づいて、推薦スポットの特定処理を行う。
【０００９】
これにより、推薦スポットを自動的に特定することが可能となる。
【００１０】
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記複数の心的状態情報に対応する前記複数の生体情報の取得位置を、前記推薦スポットとして特定してもよい。
【００１１】
これにより、複数の生体情報が取得され、複数の人が訪れていると判定できる場所を推薦スポットとして特定すること等が可能になる。
【００１２】
また、本発明の一態様では、前記処理部は、所与の範囲内の位置を示す前記位置情報の数が所与の閾値よりも多い場合に、前記所与の範囲を前記推薦スポットとして特定してもよい。
【００１３】
これにより、訪れた人数が多い場所又は再訪回数が多い場所を推薦スポットとして特定すること等が可能になる。
【００１４】
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記位置情報が示す所与の範囲内における前記センシング部のユーザーの滞在時間が所与の時間よりも長い場合に、前記所与の範囲を前記推薦スポットとして特定してもよい。
【００１５】
これにより、訪問者（ユーザー）が長時間滞在する価値があると感じる場所を推薦スポットとして特定すること等が可能になる。
【００１６】
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記センシング部の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してもよい。
【００１７】
これにより、ユーザーのモチベーションの高さに基づいて、推薦スポットを特定すること等が可能になる。
【００１８】
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記位置情報が示す所与の範囲内における前記ユーザーの前記モチベーションが、所与の閾値よりも高い場合に、前記所与の範囲を前記推薦スポットとして特定してもよい。
【００１９】
これにより、訪問者（ユーザー）が訪れてよかったと感じる場所を推薦スポットとして特定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、所与の範囲内の位置を示す前記位置情報の数、及び前記所与の範囲内における前記センシング部のユーザーの滞在時間の少なくとも一方に基づいて、前記所与の範囲が推薦スポット候補か否かを判定し、前記所与の範囲が前記推薦スポット候補であると判定された場合に、前記推薦スポット候補内における前記ユーザーのモチベーションが、所与の閾値よりも高いと判定した場合には、前記推薦スポット候補を前記推薦スポットとして特定してもよい。
【００２１】
これにより、推薦スポット候補を特定した後に、推薦スポット候補の中から推薦スポットを特定すること等が可能になる。
【００２２】
また、本発明の一態様では、前記生体情報取得部は、所与の時間間隔毎に、前記センシング部により取得された前記センシング部のユーザーの生体情報を取得し、前記位置情報取得部は、前記所与の時間間隔毎に、前記位置情報を取得してもよい。
【００２３】
これにより、例えば生体情報及び位置情報の時系列変化を特定して、各位置での滞在時間や心的状態情報の時系列変化等を特定すること等が可能になる。
【００２４】
また、本発明の一態様では、前記推薦スポットを表示部に表示する処理を行う表示処理部を含んでいてもよい。
【００２５】
これにより、表示部に推薦スポットを示す画像を表示して、ユーザーに報知すること等が可能になる。
【００２６】
また、本発明の一態様では、前記表示処理部は、前記表示部に表示されるマップ画像上に、前記推薦スポットを表示する処理を行ってもよい。
【００２７】
これにより、ユーザーに推薦スポットの位置を分かりやすく報知すること等が可能になる。
【００２８】
また、本発明の一態様では、前記表示処理部は、前記推薦スポットを表す画像を前記表示部に表示させると共に、前記センシング部のユーザーの心的状態情報を表す画像を前記表示部に表示する処理を行ってもよい。
【００２９】
これにより、ユーザーが、推薦スポットを訪れた他の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。
【００３０】
また、本発明の一態様では、前記表示処理部は、前記推薦スポットを示す前記位置情報の数、前記推薦スポットにおける前記センシング部のユーザーの滞在時間及び心的状態情報のうちの少なくとも１つの情報に基づいて、前記推薦スポットを表す画像の表示領域の広さを可変にして、前記表示部に表示する処理を行ってもよい。
【００３１】
これにより、各推薦スポットの特徴に適した表示態様で、推薦スポットの画像を表示部に表示すること等が可能になる。
【００３２】
また、本発明の一態様では、前記表示処理部は、前記推薦スポットを撮像するための撮像位置及び撮像方向の少なくとも１つを特定するための情報を前記表示部に表示する処理を行ってもよい。
【００３３】
これにより、カメラをベストアングルで構えられる適切な場所をユーザーに知らせることができる。
【００３４】
また、本発明の一態様では、前記処理部は、生体情報に基づいて、前記センシング部の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してもよい。
【００３５】
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情報に基づいて、推薦スポットを特定すること等が可能になる。
【００３６】
また、本発明の一態様では、心的状態情報は、前記センシング部の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。
【００３７】
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情報に基づいて、推薦スポットを特定すること等が可能になる。
【００３８】
また、本発明の他の態様では、前記情報処理システムを含むサーバーシステムに関係する。
【００３９】
また、本発明の他の態様では、前記情報処理システムを含む情報処理装置に関係する。
【００４０】
また、本発明の他の態様では、センシング部で測定された複数の生体情報を取得し、前記複数の生体情報に基づいて、複数の心的状態情報の推定処理を行い、前記複数の生体情報の各生体情報の取得位置を示す位置情報を取得し、前記推定処理の結果として得られた前記複数の心的状態情報と、前記位置情報とに基づいて、推薦スポットの特定処理を行う情報処理方法に関係する。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【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】対応する位置情報及び動き情報、生体情報の説明図。
【図５】位置情報及び動き情報、生体情報の取得タイミングの説明図。
【図６】位置情報の時系列変化の表示例の説明図。
【図７】生体情報、心的状態情報、活動状態情報及び位置情報の具体例の説明図。
【図８】推薦スポット候補の説明図。
【図９】図９（Ａ）〜図９（Ｃ）は、推薦スポットの説明図。
【図１０】推薦スポットの表示例の説明図。
【図１１】推薦撮像方向及び推薦撮像位置の提示例の説明図。
【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】
【００４２】
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。
【００４３】
１．概要
観光地や観光スポットに行っても後悔しないように、実際に訪れる前に、人気がある観光地や観光スポットを調べることが増えている。その際に、一番よく行われる方法は、インターネットで、その場所の評判や感想に関する書き込みやブログなどの他人の意見を探して、読んで、判断する方法である。この方法は、実際に行った人の率直な感想が書かれているため、大変参考になる。しかし、このような情報はインターネット上に散在しており、探し出すのが大変である。また、書いた人の主観が入っていることが多く、感想を鵜呑みにすることができないことも多い。いずれにしても、それなりに時間と手間をかけ、よく読んで自己判断する必要があり、労力がかかる作業となっている。
【００４４】
更に、これらの情報源は、行った人が自発的にコメントを寄せる必要がある。そのため、本当は人気が高い場所であっても、コメントのない場所の評価は分からないし、コメントが少ないと十分な判断が難しい場合も多い。
【００４５】
そこで、人気の観光地や観光スポットを自動的かつ機械的に見つける方法が提案されている。例えば、前述した特許文献１において公開される発明では、イベント参加者に装着した動きセンサーで、イベント中に動いている、歩いているなどの参加様態を特定し、どのくらいの参加度かを定量化する。このように、その場所に行った人が無意識の内に行動する様子を分析することで、客観的にそこが人気の観光地、観光スポットなのかを自動的に推定することができる。
【００４６】
しかし、動きセンサー等で特定できる行動は、見かけの行動である。例えば、他の人が行っているから、とりあえず行ってみた、人気があると聞いたので行ったが、自分はそれほど感動しなかった、あまり感動しなかったが、せっかくだからちょっと観光したなどという場合がある。つまり、人が多く集まっていたり、長く留まっていたりするからといって、必ずしも、その場所が推薦スポットであると断言することはできない。確かに、そのような場所は、よい観光地や観光スポットである可能性が高く、推薦スポットの候補としては考えられるが、ベストな推薦スポットかどうかは、別の視点から判断する必要があると考えられる。
【００４７】
また、その他の手法では、行動分析の他に、ブログなどの口コミの分析も併せて判断しているものがあるが、おススメ観光スポットなどを行動分析だけで精度良く推定することは困難である。また、ブログ等の口コミ分析が必要な場合には、前述したように、情報不足、記述者の主観が入る等の問題がある。
【００４８】
そこで、本実施形態では、位置情報だけでなく、心的状態情報に基づいて、推薦スポットを特定する。例えば、各測定装置（センシング部）により被測定者の生体情報を測定し、併せて位置情報も取得する。そして、情報処理システムが、各測定装置で測定された複数の生体情報と複数の位置情報を、各測定装置から取得する。さらに、情報処理システムが、生体情報に基づいて、被測定者の心的状態情報を求め、求めた心的状態情報と位置情報とに基づいて、推薦スポットの特定処理を行う。
【００４９】
具体的に、本実施形態では、少なくとも１つのセンシング部で測定された複数の生体情報を取得し、複数の生体情報に基づいて、複数の心的状態情報の推定処理を行う。そして、複数の生体情報の各生体情報の取得位置を示す位置情報を取得する。さらに、推定処理の結果として得られた複数の心的状態情報と、位置情報とに基づいて、推薦スポットの特定処理を行う。なお、この複数の心的状態情報の各心的状態情報は、複数の生体情報の各生体情報に対応する情報である。
【００５０】
ここで、スポットとは、所与の面積を有する特定の場所、地点又は施設等を指す。例えば、スポットは、観光スポットであり、見晴らしの良い場所や、見所及びアトラクションなどがある場所等の人の興味を喚起させる場所が該当する。例えばスポットは、展望台、滝、寺院、公園、牧場、遊園地、スキー場、アミューズメント施設、博物館、撮影に適した場所等である。なお、スポットの広さは、特定の広さには限定されない。また、推薦スポットとは、訪問することをユーザーに推薦することができると判定されたスポットのことである。
【００５１】
これにより、推薦スポットを自動的に特定することが可能となる。なお、複数の生体情報とは、複数人分の生体情報であってもよいし、取得タイミングが異なる同一人物の生体情報であってもよい。
【００５２】
２．システム構成例
次に、本実施形態の情報処理システム１００の構成例を図１に示す。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、位置情報取得部１９０と、を含む。なお、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。
【００５３】
次に各部で行われる処理について説明する。
【００５４】
生体情報取得部１１０は、少なくとも１つのセンシング部（生体センサー）４２０で測定された複数の生体情報を取得する。生体情報取得部１１０は、センシング部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）などにより実現できる。
【００５５】
センシング部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。
【００５６】
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などの他の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。
【００５７】
次に、処理部１３０は、複数の生体情報に基づいて、複数の心的状態情報の推定処理を行う。そして、処理部１３０は、推定処理の結果として得られた複数の心的状態情報と、位置情報とに基づいて、推薦スポットの特定処理を行う。具体的な心的状態情報の推定処理や、推薦スポットの特定処理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。
【００５８】
そして、記憶部１５０は、生体情報や心的状態情報、位置情報等を記憶する。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、推薦スポット、生体情報及び心的状態情報等を表示部４３０に表示（提示）する処理（表示処理）を行う。この表示処理は、表示部４３０に表示する画像を生成する処理であってもよいし、端末装置や測定装置等の他の装置が有する表示部４３０に、画像の表示を指示する処理（例えば画像のＵＲＬを指示する処理）などであってもよい。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】
そして、位置情報取得部１９０は、複数の生体情報の各生体情報の取得位置を示す位置情報を取得する。具体的に、位置情報取得部１９０は、ＧＰＳセンサー等のセンサー自体であってもよいし、情報処理システム１００の外部に設けられたＧＰＳセンサー等から位置情報を取得する機能を有していてもよい。
【００６２】
また、本実施形態の情報処理システム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がセンシング部４２０を含み、端末装置２００が表示部４３０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と、位置情報取得部１９０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、情報処理システム１００の機能を、サーバーシステム６００だけで実現してもよいし、端末装置２００又は測定装置４００だけで実現してもよい。あるいは、情報処理システム１００の機能を、サーバーシステム６００及び端末装置２００、測定装置４００のうちの少なくとも二つの分散処理により実現してもよい。
【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、少なくとも１つの測定装置４００のセンシング部４２０から複数の生体情報を取得し、サーバーシステム６００の位置情報取得部１９０が、複数の位置情報を取得する。さらに、サーバーシステム６００の処理部１３０が、複数の生体情報に基づいて、複数の心的状態情報の推定処理を行い、複数の心的状態情報と位置情報とに基づいて、推薦スポットの特定処理を行う。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、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１７０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、推薦スポットに関する情報、生体情報、心的状態情報等の受信処理を行う。また、送信処理部２３２は、推薦スポットに関する情報、生体情報、心的状態情報を情報記憶媒体２５１等へ送信する処理の制御を行う。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。
【００６９】
記憶部２５０は、受信した推薦スポットに関する情報、生体情報、心的状態情報等を記憶する。また、情報記憶媒体１５１は、例えばＳＤカードやＨＤＤ等であり、推薦スポットに関する情報や生体情報、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、前述した情報処理システム１００と、センシング部４２０と、表示部４３０と、を含む情報処理装置も考えられる。この場合には、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、センシング部４２０を含む各測定装置で、各測定装置を装着したユーザーの生体情報と位置情報を取得する（Ｓ１０１）。
【００７３】
次に、情報処理システム１００の生体情報取得部１１０が、複数の生体情報を取得する（Ｓ１０２）。さらに、位置情報取得部１９０が、複数の位置情報を取得する（Ｓ１０３）。この複数の位置情報のうちの各位置情報は、複数の生体情報のうちの各生体情報に対応している。
【００７４】
そして、処理部１３０は、複数の生体情報に基づいて、複数の心的状態情報を推定する（Ｓ１０４）。この複数の心的状態情報のうちの各心的状態情報は、複数の生体情報のうちの各生体情報から推定される。また、処理部１３０は、生体情報に基づいて、センシング部４２０の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。
【００７５】
また、心的状態情報は、センシング部４２０の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。
【００７６】
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）に基づいて、推薦スポットを特定すること等が可能になる。
【００７７】
さらに、処理部１３０は、取得した位置情報に基づいて、各位置でのユーザーの滞在時間を特定し（Ｓ１０５）、位置情報及び滞在時間から推薦スポット候補を特定する（Ｓ１０６）。そして、処理部１３０は、心的状態情報に基づいて、特定した推薦スポット候補の中から推薦スポットを特定し（Ｓ１０７）、処理を終了する。
【００７８】
次に、本実施形態の各処理について具体的に説明する。まず、ステップＳ１０１〜ステップＳ１０３について説明する。生体情報取得部１１０及び位置情報取得部１９０によって集められたユーザーＡのデータ例を、図４に示す。データは時系列順に取得される。つまり、生体情報取得部１１０は、所与の時間間隔毎に、センシング部４２０により取得されたセンシング部４２０のユーザーの生体情報を取得し、位置情報取得部１９０は、所与の時間間隔毎に、位置情報を取得する。
【００７９】
これにより、例えば生体情報及び位置情報の時系列変化を特定して、各位置での滞在時間や心的状態情報の時系列変化等を特定し、各位置での滞在時間や心的状態情報の時系列変化等に基づいて、推薦スポットを特定すること等が可能になる。
【００８０】
例えば図５に示すようにｔ１やｔ２等の取得タイミング毎に、その時の位置情報と動き情報と生体情報が互いに関連付けられて、記憶部１５０の記憶領域に格納されていく。本例では、位置情報と動き情報と生体情報が１セットとなる形態を想定している。ここで、生体情報は、例えば脈拍、血圧、体温などを表す生データである。また、図４では、ユーザーＡのデータだけを例に挙げているが、本例では、測定対象となるユーザーが複数人であることを想定しており、複数のユーザーの各ユーザーに装着された測定装置から、図４に示すような情報をそれぞれ取得する。ただし、ユーザーは必ずしも複数人である必要はなく、同一のユーザーの異なる部位に装着された複数の測定装置からデータを取得してもよい。
【００８１】
また、例えば図５に示すように、取得タイミングｔ２において取得される生体情報Ｂ１は、取得タイミングｔ１から取得タイミングｔ２の間に測定された生体情報であり、同様にして、取得タイミングｔ３において取得される生体情報Ｂ２は、取得タイミングｔ２から取得タイミングｔ３の間に測定された生体情報である。つまり、生体情報は、前回の取得タイミングから今回の取得タイミングの間に測定された情報である。
【００８２】
一方、取得タイミングｔ１において取得される位置情報Ｐ１及び動き情報Δ１は、その取得タイミングｔ１での情報である。つまり、位置情報及び動き情報は、その取得タイミングにおける情報である。
【００８３】
また、生体情報等の取得タイミングの間隔は、例えば３分毎等の所与の時間間隔に設定する。また、取得タイミングの所与の時間間隔は、可変に設定することも可能である。なお、ユーザーの動きが少ない場合や、生体情報の変化が少ない場合などには、データ量の削減のために、取得タイミングの間隔を長くしてもよい。
【００８４】
このようにして取得された位置情報を時系列順に参照することにより、図６に示すように、各ユーザーがどのように移動したかを把握することができる。さらに、このようなユーザーの移動（位置変化）に関する情報を表示部に表示する際には、図６に示すように、取得された位置情報が示す各位置において矢印の高さ等で脈拍数の大きさを表すことも可能である。
【００８５】
次に、ステップＳ１０４について説明する。ステップＳ１０４では、生体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７に示す。図７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。
【００８６】
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７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。
【００８７】
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。
【００８８】
つまり、処理部１３０は、センシング部４２０の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。
【００８９】
これにより、後述するように、ユーザーのモチベーションの高さに基づいて、推薦スポットを特定すること等が可能になる。
【００９０】
また図７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。
【００９１】
次に、心的状態情報に基づいて、推薦スポットを推定する方法を説明する。まず、図８に示すように、複数の位置情報を集約し、複数の位置情報に基づいて、滞在者数が多い場所や滞在時間が長い場所などの人が多く集まる場所を、推薦スポット候補としてピックアップする。そして、このような場所は例えば１ｋｍ平方あたり１か月で１０００人以上訪れるか、最低１０分以上滞在していたかなどで判定して、それ以上の場所を図８に示すＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄの斜線領域のように、推薦スポット候補としてリストアップする。
【００９２】
次に、各人の心的状態情報、例えばモチベーションの高さを、図９（Ａ）のように、領域Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄに居た時の値を矢印で表示部４３０に表示する。矢印の高さはモチベーションの高さで、高いほどモチベーションが高く、その場所にいたことが良かったと感じている状態であることを示す。矢印の１つ１つは、その場所に滞在した個人個人を表現している。矢印が沢山ある領域は、多くの人がそこを訪れて良かったと感じている場所だと考えられる。
【００９３】
この表示方法により、リストアップされた場所が本当に良い場所と感じられるかどうかを検討することができる。例えば、図９（Ｂ）のＥは、比較的広い範囲に中程度の高さの矢印があるので、それなりに人気があると思われる。一方、図９（Ｃ）のＦは範囲が狭く、訪れた人は少ないが、モチベーションが高い人ばかりなので、いわゆる隠れた名スポットである可能性が高い。こういう場所がわかれば、ユーザーはぜひ自分も行ってみたいと考える。領域の範囲は、最初は広くとって、大まかな人の集まっている人気のある場所を探し、更に場所の範囲を狭くすることで、図９（Ｃ）のＦのような隠れた本当のスポットのようなところを段階的に探すようなことも可能である。誰にも良く知られている観光地でも、眺めがいいとか、落ち着ける等の名スポットが存在するが、本実施形態のように心的状態とそのときの位置や滞在時間などの情報を分析することで、機械的に明らかにすることが可能となる。
【００９４】
推薦スポットの特定処理についてまとめると、処理部１３０は、複数の心的状態情報に対応する複数の生体情報の取得位置を、推薦スポットとして特定する。
【００９５】
これにより、複数の生体情報が取得され、複数の人が訪れていると判定できる場所を推薦スポットとして特定すること等が可能になる。なお、複数の生体情報の取得位置は、所与の範囲内であれば、同一の位置とみなしても良い。
【００９６】
また、処理部１３０は、所与の範囲内の位置を示す位置情報の数が所与の閾値よりも多い場合に、所与の範囲を推薦スポットとして特定してもよい。
【００９７】
これにより、訪れた人数が多い場所又は再訪回数が多い場所を推薦スポットとして特定すること等が可能になる。なお、この場合、位置情報取得部１９０が取得した複数の位置情報が、複数の異なるユーザーの位置情報であれば、訪れた人数が多いと判定することができ、同一ユーザーの位置情報であれば、再訪回数が多い場所であると判定することができる。
【００９８】
また、処理部１３０は、位置情報が示す所与の範囲内におけるセンシング部４２０のユーザーの滞在時間が所与の時間よりも長い場合に、所与の範囲を推薦スポットとして特定してもよい。
【００９９】
これにより、訪問者（ユーザー）が長時間滞在する価値があると感じる場所を推薦スポットとして特定すること等が可能になる。
【０１００】
また、処理部１３０は、位置情報が示す所与の範囲内におけるユーザーのモチベーションが、所与の閾値よりも高い場合に、所与の範囲を推薦スポットとして特定してもよい。
【０１０１】
これにより、訪問者（ユーザー）が訪れてよかったと感じる場所を推薦スポットとして特定すること等が可能になる。
【０１０２】
また、上記の判定条件を組み合わせて推薦スポットを特定してもよい。例えば、処理部１３０は、所与の範囲内の位置を示す位置情報の数、及び所与の範囲内におけるセンシング部４２０のユーザーの滞在時間の少なくとも一方に基づいて、所与の範囲が推薦スポット候補か否かを判定する。そして、処理部１３０は、所与の範囲が推薦スポット候補であると判定された場合に、推薦スポット候補内におけるユーザーのモチベーションが、所与の閾値よりも高いと判定した場合には、推薦スポット候補を推薦スポットとして特定する。
【０１０３】
これにより、訪問者の数が多い又は滞在時間が長い場所を推薦スポット候補として特定し、さらに推薦スポット候補の中でも、訪問者（ユーザー）が訪れてよかったと感じる場所を推薦スポットとして特定すること等が可能になる。
【０１０４】
このようにして推薦された推薦スポットへの行き方の表示例を図１０に示す。現在地から、右上の推薦スポットＲＳＰに行くための経路（最短コース）ＲＴ、周辺地図と所要時間ＴＭ（徒歩、車）、更にそのスポットに関する情報ＳＰＩＦが吹き出しなどで表示される。このような表示を行うことで、推薦スポットに行きたくなるようにすることができる。また、地図内に今推薦しているスポットではないが、他の推薦スポット候補ＮＲＳＰもあれば推薦してもよい。
【０１０５】
この場合には、推薦スポットを表示部４３０に表示する処理（表示処理）を行う表示処理部１７０を含む。
【０１０６】
これにより、表示部４３０に推薦スポットを示す画像を表示して、ユーザーに報知すること等が可能になる。
【０１０７】
また、表示処理部１７０は、表示部４３０に表示されるマップ画像上に、推薦スポットを表示する処理を行ってもよい。
【０１０８】
これにより、ユーザーに推薦スポットの位置を分かりやすく報知すること等が可能になる。
【０１０９】
また、表示処理部１７０は、推薦スポットを表す画像を表示部４３０に表示させると共に、センシング部４２０のユーザーの心的状態情報を表す画像を表示部４３０に表示する処理を行ってもよい。
【０１１０】
これにより、ユーザーが、推薦スポットを訪れた他の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。
【０１１１】
また、表示処理部１７０は、推薦スポットを示す位置情報の数、推薦スポットにおけるセンシング部４２０のユーザーの滞在時間及び心的状態情報のうちの少なくとも１つの情報に基づいて、推薦スポットを表す画像の表示領域の広さを可変にして、表示部４３０に表示する処理を行ってもよい。
【０１１２】
例えば、推薦スポットを表す画像の表示領域を広くすれば、遊園地や動物園、バラ園などおおまかな観光地を示すことができる。一方で、推薦スポットを表す画像の表示領域を狭くすれば、局所的な隠れた名スポットを推薦することができる。
【０１１３】
これにより、各推薦スポットの特徴に適した表示態様で、推薦スポットの画像を表示部に表示すること等が可能になる。
【０１１４】
また、表示処理部１７０は、推薦スポットを撮像するための撮像位置及び撮像方向の少なくとも１つを特定するための情報を表示部４３０に表示する処理を行ってもよい。
【０１１５】
例えば、ユーザーが推薦スポットに到着した際に、推薦撮像位置及び推薦撮像方向を表示部４３０に表示する。本例では、図１１に示すように、ユーザーがスマートフォンＳＰとデジタルカメラＤＣを有しており、スマートフォンＳＰとデジタルカメラＤＣが通信接続されているものとする。この時に、現在値（図１１のバツ印）の周辺数十メートルの範囲における他のユーザーのモチベーションの大きさをスマートフォンＳＰの表示部に表示する。すると、この場合には、道路の交差点方向のほうがよりモチベーションが高くなっていることがわかる。
【０１１６】
そこで、その情報を、デジタルカメラＤＣに送り、他のユーザーのモチベーションがより高い場所に移動すると、デジタルカメラＤＣの背面の液晶画面に表示されるレベルメーターが高まり、その場所から外れてしまうとレベルが下がるような表示を行う。
【０１１７】
これにより、デジタルカメラＤＣをベストアングルで構えられる適切な場所をユーザーに知らせることができる。つまり、ベストショットが狙えるよう操作情報を提供することが可能である。
【０１１８】
なお、カメラにもＧＰＳや方位センサーを搭載しておけば、カメラの位置と向きがわかるので、推薦スポットの位置情報と比較することで、今、カメラが推薦スポットの近くでどこを向いている、その方向はお勧め度が高いのかどうかなどがわかる。そこで、図１１の背面表示のように、現在の位置からやや東側のほうがお勧め度の高い向きであることが表示できる。この表示を参考にすれば、ベストショットが撮れる場所に遭遇する確率が高くなる。また、図１１では単体のデジタルカメラだが、カメラ付きの携帯電話やタブレットＰＣなどでも同じことができる。
【０１１９】
以上のように、本実施形態によれば、ユーザーが装着する各種センサー群や測定機器で、位置、動き、生体情報などをユーザーが無意識のうちに収集でき、収集した各種情報に基づいて、推薦スポットを特定できる。そのため、従来のブログなど、意識的な書き込みやコメントの作成などが不用である。また、推薦スポットに行くための手立てや道順が示されるので、実際に行くことが容易になる。さらに、推薦場所の情報や、写真撮影の際の最適アングルの支援など、推薦スポットへ行った際に有用となる情報も提供することが可能になる。
【０１２０】
４．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。
【０１２１】
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。
【０１２２】
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。
【０１２３】
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。
【０１２４】
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。
【０１２５】
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。
【０１２６】
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。
【０１２７】
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。
【０１２８】
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。
【０１２９】
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。
【０１３０】
【数１】
2016136294.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。
【０１３１】
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。
【０１３２】
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。
【０１３３】
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。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。
【０１３４】
５．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とセンシング部（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。センシング部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、センシング部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、センシング部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】
センシング部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。例えばセンシング部４２０は、受光部と発光部を有する。またセンシング部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シング部４２０が設けられている。従って、測定装置４００が装着されると、センシング部４２０の凸部５５２が手首４１０の皮膚表面に接触して押圧を与え、その状態でセンシング部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、センシング部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、本実施形態の情報処理システム、サーバーシステム及び情報処理装置等は、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、本実施形態の情報処理システム、サーバーシステム及び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、本実施形態の情報処理システム、サーバーシステム及び情報処理装置等は、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、本実施形態に係る情報処理システム、サーバーシステム及び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、情報処理システム、サーバーシステム及び情報処理装置の構成、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  情報処理システム、１１０  生体情報取得部、１３０  処理部、１５０  記憶部、
１５１  情報記憶媒体、１７０  表示処理部、１９０  位置情報取得部、
２００  端末装置（情報処理装置）、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  センシング部、
４３０  表示部、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】
2016136294.tif 000004
【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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【図９】
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【図１１】
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【図１２】
2016136294.tif 000014
【図１３】
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【図１４】
2016136294.tif 000016
【図１５】
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【図１６】
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【図１０】
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