(57)【要約】【課題】悩みを検出してユーザにメッセージを通知することが可能な情報処理システム、情報処理方法、および記録媒体を提供する。【解決手段】ユーザに関わるセンシングデータに基づき、当該ユーザの悩みの原因、および、当該ユーザの悩み度のうち、少なくとも一方を推定し、前記悩みの原因、および前記悩み度のうち、少なくとも何れか一方が特定の条件を満たすと、前記ユーザにメッセージを提示するように制御する制御部を備える、情報処理システム。【選択図】図１
2019220745.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザに関わるセンシングデータに基づき、当該ユーザの悩みの原因、および、当該ユーザの悩み度のうち、少なくとも一方を推定し、
前記悩みの原因、および前記悩み度のうち、少なくとも何れか一方が特定の条件を満たすと、前記ユーザにメッセージを提示するように制御する制御部を備える、情報処理システム。
【請求項２】
前記制御部は、
前記悩みの原因が、特定の原因、又は特定の原因の分類と一致するときに、前記ユーザにメッセージを提示するように制御する、請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項３】
前記制御部は、
前記悩みの原因の分類に応じて、前記ユーザに提示するメッセージの内容を切り替えるように制御する、請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項４】
前記制御部は、
前記ユーザと対話可能で、特定のソーシャルメディアに登録されたユーザと情報の送受信が可能なエージェントを制御し、
前記エージェントが、前記ユーザとの対話により聞き出した当該ユーザの悩みの原因について、前記特定のソーシャルメディアに登録されたユーザに質問して得られた回答に基づき、前記ユーザの悩みの原因を分類し、
当該分類に応じて、前記ユーザにメッセージを提示するように制御する、請求項３に記載の情報処理システム。
【請求項５】
前記制御部は、
前記悩みの原因が、前記ユーザの現実認識が正当でないことによるものか、
または、
前記ユーザの現実認識が正当であっても、当該ユーザでは解決できないものか、
に応じて、前記ユーザに提示するメッセージの内容を切り替えるように制御する、請求項３に記載の情報処理システム。
【請求項６】
前記制御部は、
前記ユーザの悩みの原因とその分類の関係性について予め学習されており、
前記ユーザの悩みの原因に基づき、その分類を推定し、当該分類におじて、前記ユーザにメッセージを提示するように制御する、請求項３に記載の情報処理システム。
【請求項７】
前記制御部は、
前記悩み度が、特定の閾値を超えるときに、前記ユーザにメッセージを提示するように制御する、請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項８】
前記制御部は、
前記悩み度が、特定の閾値を超えるとき、当該悩みの原因をメッセージを提示すべき特定の原因として登録する、請求項７に記載の情報処理システム。
【請求項９】
前記制御部は、
前記ユーザに関わる前記センシングデータから得られた特定の特徴量に基づいて、当該ユーザの前記悩みの原因、または、当該ユーザの前記悩み度を推定する、請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項１０】
前記制御部は、
前記ユーザに、複数種類のメッセージのうちの一つを提示するように制御する、請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項１１】
前記制御部は、
前記ユーザの属性に応じて、前記複数種類のメッセージのうちの一つを提示する、請求項１０に記載の情報処理システム。
【請求項１２】
前記制御部は、
前記ユーザの状況に応じて、前記複数種類のメッセージのうちの一つを提示する、請求項１０に記載の情報処理システム。
【請求項１３】
前記制御部は、
前記ユーザに複数種類のメッセージのうちの一つを提示した後に、当該ユーザの悩み度の変化をモニタリングすることで、当該ユーザにとって最適なメッセージを学習する、請求項１０に記載の情報処理システム。
【請求項１４】
プロセッサが、
ユーザに関わるセンシングデータに基づき、当該ユーザの悩みの原因、および、当該ユーザの悩み度のうち、少なくとも一方を推定し、
前記悩みの原因、および前記悩み度のうち、少なくともいずれか一方が特定の条件を満たすと、前記ユーザにメッセージを提示するように制御することを含む、情報処理方法。
【請求項１５】
コンピュータを、
ユーザに関わるセンシングデータに基づき、当該ユーザの悩みの原因、および、当該ユーザの悩み度のうち、少なくとも一方を推定し、
前記悩みの原因、および前記悩み度のうち、少なくとも何れか一方が特定の条件を満たすと、前記ユーザにメッセージを提示するように制御する制御部として機能させるためのプログラムが記録された、記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理システム、情報処理方法、および記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、情報処理技術の発達に伴い、様々な情報をユーザへ提示する情報提示システムが提供されている。また、カメラの小型化や情報処理能力の向上により、画像認識、音声認識、生体認識、位置情報の解析等によりいつでもユーザの状況（コンテキスト）を把握し、ユーザの状況に応じた情報提示を行う情報提示システムが提案されている。【０００３】
ここで、例えば下記特許文献１では、メンタルケアの対象者となり得る人が述べたテキストデータから感情を表す感情表現を検出し（形態素解析で、感情極性を判定）、ネガティブならば慰めや根拠を問う質問を行い、ポジティブなら同調・協調的な応答をする技術が提案されている。【０００４】
また、下記特許文献２では、ユーザの音声、脈拍などの生体情報、ユーザの緊張状態や快状態などの精神状態を含むユーザの内部状態に応じたインタラクション動作を行うことが開示されている。【０００５】
また、下記特許文献３では、運転者が不快なときは警告エージェントが否定的な警告を発し、助言エージェントが共感を示すことで、運転者が安全運転をするように誘導する技術が開示されている。【０００６】
また、下記特許文献４では、ユーザの物理状態、心理状態をポジティブとネガティブに分類し、慰めや同調などの会話文を生成することが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１３−１０９５７５号公報
【特許文献２】特開２０１０−１１０８６４号公報
【特許文献３】特開２００５−２５８８２０号公報
【特許文献４】国際公開第１４／０７３６１２号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、従来の技術では、ユーザが何らかの悩みを持っている状況を検出することに関しては言及されていない。【０００９】
そこで、本開示では、悩みを検出してユーザにメッセージを通知することが可能な情報処理システム、情報処理方法、および記録媒体を提案する。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本開示によれば、ユーザに関わるセンシングデータに基づき、当該ユーザの悩みの原因、および、当該ユーザの悩み度のうち、少なくとも一方を推定し、前記悩みの原因、および前記悩み度のうち、少なくとも何れか一方が特定の条件を満たすと、前記ユーザにメッセージを提示するように制御する制御部を備える、情報処理システムを提案する。【００１１】
本開示によれば、プロセッサが、ユーザに関わるセンシングデータに基づき、当該ユーザの悩みの原因、および、当該ユーザの悩み度のうち、少なくとも一方を推定し、前記悩みの原因、および前記悩み度のうち、少なくともいずれか一方が特定の条件を満たすと、前記ユーザにメッセージを提示するように制御することを含む、情報処理方法を提案する。【００１２】
本開示によれば、コンピュータを、ユーザに関わるセンシングデータに基づき、当該ユーザの悩みの原因、および、当該ユーザの悩み度のうち、少なくとも一方を推定し、前記悩みの原因、および前記悩み度のうち、少なくとも何れか一方が特定の条件を満たすと、前記ユーザにメッセージを提示するように制御する制御部として機能させるためのプログラムが記録された、記録媒体を提案する。
【発明の効果】
【００１３】
以上説明したように本開示によれば、悩みを検出してユーザにメッセージを通知することが可能となる。【００１４】
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】
【００１５】
【図１】本開示の一実施形態による情報処理システムの概要について説明する図である。
【図２】本実施形態による情報処理システムの全体構成の一例を示す図である。
【図３】本実施形態による情報処理端末の構成の一例について説明するブロック図である。
【図４】本実施形態によるサーバの構成の一例について説明するブロック図である。
【図５】第１の実施例による動作処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図６】第２の実施例による動作処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図７】第２の実施例による悩み分類表データのデータ構成の一例を示す図である。
【図８】第２の実施例による悩み分類に応じたメッセージ例のデータ構成の一例を示す図である。
【図９】第３の実施例による動作処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１０】第４の実施例による動作処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１１】第５の実施例による動作処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１２】第５の実施例による悩みのタイプと、対応するメッセージ例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
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。
【００１７】
また、説明は以下の順序で行うものとする。
１．本開示の一実施形態による情報処理システムの概要
２．構成
２−１．情報処理端末１の構成
２−２．サーバ２の構成
３．各実施例
３−１．第１の実施例
３−２．第２の実施例
３−３．第３の実施例
３−４．第４の実施例
３−５．第５の実施例
３−６．補足
４．まとめ
【００１８】
＜＜１．本開示の一実施形態による情報処理システムの概要＞＞
図１は、本開示の一実施形態による情報処理システムの概要について説明する図である。図１に示すように、本実施形態による情報処理システムは、ユーザの悩みを検出してユーザへメッセージを通知することを可能とするエージェントシステムである。
【００１９】
一般的に、人が悩むということは、何か困っていることがあり、困っていることに対する解決策を探す行為と言える。解決法が分かっていれば悩む必要はないが、どのような解決法が良いのか分からない場合に、それでも解決法を探さなくてはいけないため、頭を悩ますというネガティブな状況に陥る。
【００２０】
ここで、悩みには、悩む意味のある悩み事と、悩む意味のない悩み事がある。
【００２１】
例えば、
・現状を正しく認識した上で解決策を探しているような悩み事
・本人の努力によってある程度解決できる悩み事
等は、どのような解決策が一番よいのかをしっかりと考え抜くことが人としての成長にも繋がったり、解決策を見つけた時の達成感も得られ、悩む意味のある悩み事と分類できる。
【００２２】
一方で、
・現状に対する誤った認識に基づいて解決策を探しているような悩み事
・本人だけの努力ではどうにもならない悩み事
等は、本来は悩む意味のない悩み事であるが、悩んでいる本人はそのことに気付いていないという状況が想定される。このような場合、いつまでも悩み続けてしまうといったことも起こり得る。悩んでいる時というのは、何かに困っている時であるため、「不安」や「恐怖」、「絶望」の気持ちが強くなり、このような精神状態は、安定した精神状態とは言えず、好ましくはない。
【００２３】
このようなユーザの悩みに対し、特に、「現状に対する誤った認識」で悩んでいたり、「本人の努力ではどうにもならないこと」で悩むことは、無駄なこと（悩んでいても解決策が見つからないこと）であり、現状を正しく認識することが重要となる。
【００２４】
現状を正しく認識するということは、物事や因果の道理を「あきらかにみる」ということであり、例えば仏教の世界においても、「諦観」という言葉を用いて、「因果の道理をあきらかに見なさい」という教えがある。人は、問題が起きたときにその原因を正しく振り返る、場合によっては自分のどこに原因があったのかをあきらかにみることで、深い反省と向上を繰り返し、成長していくことができる。
【００２５】
そこで、本実施形態では、悩み状況として、悩みの原因または悩み度を検出し、悩みの原因または悩み度に応じて、ユーザに適切なメッセージを通知することを可能とするエージェントシステムを提案する。より具体的には、現状を正しく認識することを手助けし、悩んでも無駄な事で悩む事から抜け出す手助けを可能とするエージェントシステムを提案する。
【００２６】
ユーザの悩み状況は、しぐさ、言動、身体の反応、睡眠状況等から検出することが可能である。詳細については後述する。
【００２７】
続いて、このような本実施形態による情報処理システムの全体構成について図２を参照して説明する。図２は、本実施形態による情報処理システムの全体構成の一例を示す図である。
【００２８】
図２に示すように、本実施形態による情報処理システムは、各ユーザが利用する情報処理端末１（１Ａ〜１Ｄ・・・）と、サーバ２とを含む。情報処理端末１とサーバ２は、ネットワーク３を介して接続され得る。情報処理端末１は、スマートフォン、携帯電話、ＰＣ、ウェアラブルデバイス（メガネ型等のＨＭＤ（Head  Mounted  Display）、スマートウォッチ、スマートバンド、スマートイヤホン、スマートネック等）であってもよいし、据え置き型のスピーカ装置等の専用端末であってもよい。また、情報処理端末１は、各センサによりユーザからセンシングしたデータ（カメラ画像、音声データ、生体データ等）を、サーバ２に送信する。
【００２９】
サーバ２は、ユーザのセンシングデータに基づいて悩み状況を検出し、悩み状況に応じたメッセージを通知するエージェントサーバである。具体的には、サーバ２は、悩み度の検出や悩み原因の推定を行い、悩み度や悩み原因に応じたメッセージを情報処理端末１に出力する。ユーザに通知するメッセージには、悩み事の解決策の提示に限定されず、現状が正しく認識できていないことや、悩んでいても仕方のないことをユーザに気付かせ、無駄な悩みから抜け出す手助けを行うメッセージも含まれる。
【００３０】
以上、本開示の一実施形態による情報処理システムについて説明した。続いて、本実施形態による情報処理システムに含まれる各装置の具体的な構成について図面を参照して説明する。
【００３１】
＜＜２．構成＞＞
＜２−１．情報処理端末１の構成＞
図３は、本実施形態による情報処理端末１の構成の一例を示すブロック図である。図３に示すように、情報処理端末１は、制御部１００、通信部１１０、入力部１２０、出力部１３０、および記憶部１４０を有する。
【００３２】
制御部１００は、演算処理装置および制御装置として機能し、各種プログラムに従って情報処理端末１内の動作全般を制御する。制御部１００は、例えばＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、マイクロプロセッサ等の電子回路によって実現される。また、制御部１００は、使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶するＲＯＭ（Read  Only  Memory）、および適宜変化するパラメータ等を一時記憶するＲＡＭ（Random  Access  Memory）を含んでいてもよい。
【００３３】
また、本実施形態による制御部１００は、センサ１２２から取得したセンシングデータを、通信部１１０からサーバ２に送信する制御と、通信部１１０を介してサーバ２から受信した情報を、出力部１３０から出力する制御と、を行い得る。また、制御部１００は、各種センシングデータの解析（音声認識、生体データの解析、カメラ画像や測距データに基づく物体認識、移動状態の認識、表情解析、動作解析、姿勢認識、顔認識、視線認識等）を行い得る。
【００３４】
（通信部１１０）
通信部１１０は、有線または無線によりネットワーク３と接続し、ネットワーク上のサーバ２とデータの送受信を行う。通信部１１０は、例えば有線／無線ＬＡＮ（Local  Area  Network）、またはＷｉ−Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、携帯通信網（ＬＴＥ（Long  Term  Evolution）、３Ｇ（第３世代の移動体通信方式））等によりネットワーク３と通信接続する。
【００３５】
（入力部１２０）
入力部１２０は、操作入力部１２１、およびセンサ１２２を有し、操作入力部１２１、またはセンサ１２２から取得した情報を、制御部１００に入力する。操作入力部１２１は、ユーザによる情報処理端末１に対する操作入力を検出する。操作入力部１２１は、例えばタッチセンサ、圧力センサ、若しくは近接センサであってもよいし、ボタン、スイッチ、およびレバーなどの物理的構成であってもよい。
【００３６】
センサ１２２は、ユーザ状況または周辺環境をセンシングする各種センサであり、センシングしたデータを、制御部１００に入力する。センサ１２２は、例えば、位置測位部（ＧＰＳ（Global  Positioning  System）等を用いた屋外測位、ＢｌｕｅｔｏｏｔｈやＷｉ-Ｆｉ等を用いた屋内測位）、カメラ、マイクロホン（以下、マイクと称す）、測距センサ、サーモセンサ（例えば設置型プロジェクタに設けられ、ユーザの体温を測る）、超音波センサ、モーションセンサ（例えば加速度センサ、ジャイロセンサ、地磁気センサ）、生体センサ（例えば体温、静脈、脈拍、心拍、呼吸、発汗、血圧、脳波、眼電位、筋電値、眼球の動き、視線等の検知）、環境センサ（例えば照度、気温、湿度等）が想定される。
【００３７】
（出力部１３０）
出力部１３０は、制御部１００の制御に従って、ユーザに対して情報提示を行う提示部である。出力部１３０は、表示部１３１およびスピーカ１３２を有する。表示部１３１は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ）装置、ＯＬＥＤ（Ｏｒｇａｎｉｃ  Ｌｉｇｈｔ  Ｅｍｉｔｔｉｎｇ  Ｄｉｏｄｅ）装置等により実現される表示部であってもよい。また、表示部１３１は、光学透過性を有する所謂光学シースルーディスプレイであってもよい。また、表示部１３１は、プロジェクタであってもよい。
【００３８】
スピーカ１３２は、制御部１００の制御に従って音声信号の再生を行う。スピーカ１３２は、例えば指向性スピーカであってもよい。指向性スピーカを用いることで、ユーザにだけエージェント音声が聞こえるようにすることができる。
【００３９】
（記憶部１４０）
記憶部１４０は、制御部１００の処理に用いられるプログラムや演算パラメータ等を記憶するＲＯＭ（Read  Only  Memory）、および適宜変化するパラメータ等を一時記憶するＲＡＭ（Random  Access  Memory）により実現される。
【００４０】
以上、本実施形態による情報処理端末１の構成例について具体的に説明した。なお情報処理端末１の構成は、図３に示す例に限定されず、例えば、情報処理端末１が複数の装置により構成されていてもよいし、外部のセンサ（環境側に設けられているセンサデバイスや、ユーザが別途装着しているセンサデバイス）からセンシングデータを取得してもよい。
【００４１】
＜２−２．サーバ２の構成＞
続いて、サーバ２の構成について図４を参照して説明する。図４は、本実施形態によるサーバ２の構成の一例を示すブロック図である。図４に示すように、サーバ２（情報処理装置）は、制御部２００、通信部２１０、および記憶部２２０を有する。
【００４２】
（制御部２００）
制御部２００は、演算処理装置および制御装置として機能し、各種プログラムに従ってサーバ２内の動作全般を制御する。制御部２００は、例えばＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、マイクロプロセッサ等の電子回路によって実現される。また、制御部２００は、使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶するＲＯＭ（Read  Only  Memory）、および適宜変化するパラメータ等を一時記憶するＲＡＭ（Random  Access  Memory）を含んでいてもよい。
【００４３】
また、本実施形態による制御部２００は、データ解析部２０１、悩み度検出部２０２、悩み原因推定部２０３、およびメッセージ提示制御部２０４としても機能する。
【００４４】
データ解析部２０１は、情報処理端末１から取得したセンシングデータの解析を行う。例えば、データ解析部２０１は、ユーザのしぐさの特徴量や、言動の特徴量、生体反応の特徴量、睡眠状況の特徴量等を抽出する。具体的には、例えば以下のような特徴量を抽出し得る。
【００４５】
【表１】
2019220745.tif 000003
【００４６】
【表２】
2019220745.tif 000004
【００４７】
悩み度検出部２０２は、データ解析結果に基づいて、ユーザの悩み度を検出する。例えば、悩み度検出部２０２は、解析されたユーザのしぐさの特徴量、言動の特徴量、生体反応の特徴量、または睡眠状況の特徴量等に基づいて、悩み度（少なくとも何かに悩んでいる様子であること）を検出する。詳細についは各実施例において後述する。
【００４８】
悩み原因推定部２０３は、データ解析結果に基づいて、ユーザの悩み原因を推定する。例えば、悩み度検出部２０２は、解析されたユーザのしぐさ（動作、溜息、行動等）、言動（会話、独り言等）、インターネットの検索履歴、またはソーシャルネットワークへの投稿内容等に基づいて、悩みの原因を推定する。この際、悩み原因推定部２０３は、予め用意された悩みの分類リストを参照して悩み推定を行ってもよい。詳細についは各実施例において後述する。
【００４９】
メッセージ提示制御部２０４は、検出された悩み度または推定された悩み原因の種類に応じて適切なタイプのメッセージを、例えば予め用意されたメッセージデータベースから抽出し、若しくは自動作成し、ユーザに提示するよう制御する。メッセージの提示は、音声または画像（テキスト）により行われ得る。人の悩みは、例えば下記のような分類ができる。
（１）本人が努力しても解決できない悩みであり、無駄な悩み事
（２）本人が勘違いや思い込みをしていることが原因の悩みであり、無駄な悩み事
（３）本人の努力で何とかなることであり、本人も状況を正しく認識している、悩む価値のある悩み事
メッセージ提示制御部２０４は、このような各分類に応じたタイプのメッセージを送出する。例えば、タイプ（１）の場合は、ユーザに現実を受け入れさせるメッセージ（悩んでも仕方ないので悩まないよう伝えるメッセージ）を伝え、（２）の場合は、ユーザの思い込みを指摘したり、誤解していることを指摘するメッセージ（現実を正しく認識するよう促すメッセージ）を伝え、（３）の場合は、悩む価値があるため何らメッセージを行わないか、解決のヒントとなるアドバイス程度のメッセージを伝える。
【００５０】
（通信部２１０）
通信部２１０は、有線または無線によりネットワーク３と接続し、ネットワーク３を介して各情報処理端末１とデータの送受信を行う。通信部２１０は、例えば有線／無線ＬＡＮ（Local  Area  Network）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、またはＷｉ−Ｆｉ（Wireless  Fidelity、登録商標）等によりネットワーク３と通信接続する。
【００５１】
（記憶部２２０）
記憶部２２０は、制御部２００の処理に用いられるプログラムや演算パラメータ等を記憶するＲＯＭ、および適宜変化するパラメータ等を一時記憶するＲＡＭにより実現される。例えば本実施形態による記憶部２２０は、ユーザのセンシングデータの履歴や、悩み分類表データ、およびタイプ別メッセージデータ等を記憶してもよい。
【００５２】
以上、本実施形態によるサーバ２の構成について具体的に説明した。なお図４に示すサーバ２の構成は一例であって、本実施形態はこれに限定されない。例えばサーバ２の少なくとも一部の構成が外部装置にあってもよいし、制御部２００の各機能の少なくとも一部が情報処理端末１や、エッジサーバなどにより実現されてもよい。また、図４に示す制御部２００の各構成および記憶部１４０を全て情報処理端末１に設け、情報処理端末１のアプリケーションにより、ユーザの悩み状況に応じたメッセージの提示を実行するようにしてもよい。
【００５３】
＜＜３．各実施例＞＞
続いて、本実施形態による情報処理システムの各実施例について図面を用いて具体的に説明する。
【００５４】
＜３−１．第１の実施例＞
第１の実施例では、ユーザが悩んでいる状況（悩み度と悩みの原因）に応じて、適切なメッセージを通知する。
【００５５】
例えば、ちょっとした一言で彼女の機嫌を損ね、振られてしまったユーザが、スマートフォンやＰＣ等（情報処理端末１）で過去の写真を見ていて、彼女の写真が出てきたときに、思わずため息をついたり、頭を抱え込む、といったようなしぐさを、スマートフォンのインカメラやＰＣのカメラによりセンシングし、サーバ２により悩み状況の検出を行う。サーバ２は、このようなしぐさが一定以上あったときに、悩み原因の推定を行い、適切なメッセージを提示する。具体的には、サーバ２は、ユーザのしぐさ等から、ユーザが彼女と復縁したいと悩んでいると推定し、本人の努力ではどうにもできない悩み事あるいは現状（彼女に嫌われていること）を正しく認識できてない悩み事であると判断し、「もう、忘れてしまえよ」というような、悩んでいても仕方のないことであると促すメッセージを情報処理端末１からユーザに提示するよう制御する。
【００５６】
このような本実施例の動作処理について、以下、図５を参照して具体的に説明する。図５は、本実施例による動作処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【００５７】
図５に示すように、まず、サーバ２は、情報処理端末１により検知されたセンシングデータを取得し、データ解析部２０１によりデータの解析を行う（ステップＳ１０３）。より具体的には、データ解析部２０１は、ユーザのしぐさ、言動、生体反応、睡眠状況等を解析する。具体的な特徴量については、下記表３〜表６に示す通りである。表３〜表６に示す項目は、悩みが高じてくるときに、人が一般的に示す特徴量を予め調査してリスト化したものである。
【００５８】
「しぐさ」の具体例は上述した通りであり（別れた彼女の写真を見て溜息、頭を抱える等）、また、「言動」については、例えば友達と会話をしているときに、何気なく出てきた彼女の名前を聞いて、思わず、「くそっ」と言ってしまったり、急に語気が荒くなったりするようなことが想定される。
【００５９】
しぐさは、主にカメラからの映像情報を解析して得られる特徴量である。例えば個人が持ち歩くスマートフォンやＰＣのフロントカメラ、あるいは部屋に設置されたカメラ等から取得される。また、言動は、主にスマートフォンやＰＣのマイク、部屋に設置されたマイク等から取得される。生体信号は、ユーザに装着しているウェアラブルデバイスからセンシングでき、また、睡眠状況は、ベットに設置されたセンサや枕元に置かれたスマートフォンのセンサから取得され得る。
【００６０】
次に、サーバ２の悩み原因推定部２０３は、データ解析により特定の特徴量が検出され（ステップＳ１０６／Ｙｅｓ）、当該特徴量が所定の閾値を超えた場合（ステップＳ１０９／Ｙｅｓ）、悩み原因の推定を行う（ステップＳ１１２）。すなわち、特定の特徴量が検出が閾値を超えた場合、ユーザの悩み（悩み度）が一定以上であると言える。
【００６１】
ここで、検出される特定の特徴量と所定の閾値に関し、一例として、下記のようなデータが挙げられる。
【００６２】
【表３】
2019220745.tif 000005
【００６３】
【表４】
2019220745.tif 000006
【００６４】
【表５】
2019220745.tif 000007
【００６５】
【表６】
2019220745.tif 000008
【００６６】
なお、特徴量は単独で判定に用いることもあるが、複数組み合わせて判定してもよい。例えば、ユーザが彼女の写真を見た瞬間に、しぐさにも、言動にも、生体反応にもその反応が現れ、彼女というコンテンツに対して、複数の悩みの特徴量が記録されることにより強化される。データを多く取得するうちに、そのユーザにとって主要な悩みに関し、観測される特徴量の頻度が高くなることにより、統計的に他との差が生じ得る。
【００６７】
また、悩み原因推定部２０３は、悩み原因や、より詳しい状況やいきさつを、上記特定の特徴量が検出された際のユーザのしぐさや言動、また、ユーザが入力したメール内容、ソーシャルメディアへの投稿内容、スケジュール情報、日記等から推定することが可能である。例えばユーザが彼女の写真を見て溜息をついている場合、悩みの原因が彼女であることは推測できるが、いつ別れたのか、どのようないきさつだったか等は、メール内容等の言語情報から取得し得る。また、エージェントがユーザに質問をすることによって（例えば、「彼女と何かあったの？」等）、詳しい原因、状況、いきさつ等を取得することも可能である。
【００６８】
次に、メッセージ提示制御部２０４は、推定された悩み原因の主題が、予めメッセージを通知すべき悩み原因主題としてリスト化していた悩み主題リスト（不図示）に登録されているか否かを判断する（ステップＳ１１５）。悩み主題リストには、例えば、恋人について、親について、家族について、親戚について、仕事について、人間関係について、健康について、お金について等、メッセージを通知すべき悩み主題が登録されている。
【００６９】
次いで、悩み主題がリストに登録されていなかった場合（ステップＳ１１５／Ｎｏ）、制御部２００は、今回推定した悩み主題を新たにリストに登録するか否かを、悩み度が閾値以上であるか否かに基づいて判断する（ステップＳ１１８）。ここで、下記表７に、悩み主題を新たにリストに登録するか否かを判断する際の閾値の一例を示す。例えば上述した表３〜表６の特徴量が、表３〜表６に示す閾値を下記の通り一定以上、上回った場合に、リストに登録するよう判断してもよい。
【００７０】
【表７】
2019220745.tif 000009
【００７１】
次に、悩み度が閾値以上の場合（ステップＳ１１８／Ｙｅｓ）、制御部２００は、悩みの原因を、悩み原因主題リストに登録する（ステップＳ１２１）。
【００７２】
次いで、推定した原因が悩み原因主題リストに登録されている場合（ステップＳ１１５／Ｙｅｓ）、または、悩み度が閾値以上の場合（ステップＳ１１８／Ｙｅｓ）、メッセージ提示制御部２０４は、悩みに応じた適切なメッセージ（悩むことをやめさせるメッセージや、アドバイスのメッセージ等）をユーザに通知する（ステップＳ１２４）。
【００７３】
一方、推定した原因が悩み原因主題リストに登録されておらず場合（ステップＳ１１５／Ｎｏ）、かつ、悩み度が閾値を下回る場合（ステップＳ１１８／Ｎｏ）、メッセージ提示制御部２０４は、メッセージの通知は行わない。
【００７４】
以上、第１の実施例の動作処理について具体的に説明した。
【００７５】
＜３−２．第２の実施例＞
第２の実施例では、ユーザの悩み原因を分類し、その分類に応じたタイプのメッセージを通知する。
【００７６】
図６は、本実施例による動作処理の流れの一例を示すフローチャートである。図６に示す処理は、主に、第１の実施例で説明した図５のステップ１２４に示すユーザへ伝えるメッセージの内容を決定する際の処理に相当する。
【００７７】
図６に示すように、まず、サーバ２の制御部２００は、悩みを類型化したデータベース（悩み分類表データ）から、悩みの正当度の算出方法を検索する（ステップＳ２０３）。ここで、図７に、本実施例による悩みの分類表データの一例を示す。図７に示す表には、悩み原因の現実認識の正当性と、その根拠（悩みの正当度の算出方法）の一例が示されている。
【００７８】
例えば、制御部２００は、ユーザが、老後の生活が破綻するのではないかと悩んでいる場合、老後の生活が破綻するかどうかは、本人の年収、勤続予定年、退職金の有無、および１か月の家計の支出状態等に基づいて、何歳でどのくらいの資産額あるかの予測のグラフを作成し、これを基に、老後生活が破綻するという悩みの正当度（現実認識の正当性）を算出し得る。
【００７９】
また、制御部２００は、ユーザが、不特定の自然災害、事故に巻き込まれて死ぬ事を心配して悩んでいる場合、自然災害や事故に巻き込まれて死ぬ可能性は少ないがゼロではないため、正当性があると判断する。
【００８０】
また、制御部２００は、ユーザが、家が駅から遠くて通勤が不便で悩んでいる場合、ユーザの家と最寄駅との距離に基づいて、例えば同地域における平均的な自宅から駅までの距離と比較し、正当性を判断する。
【００８１】
なお、ここでは一例として悩みの正当度を求める方法を予めデータベースに登録しておくこととしたが、本実施例はこれに限定されず、例えば既に多数の人の意見や、専門家の意見によって、この悩みでこの状況であれば、それはどのくらい正当である、というデータが与えられていてもよい。また、事象が起きてから、大多数の人にアンケートを取って、その票数からその悩みが正当であるかを算定してもよい。
【００８２】
次に、ユーザの現実認識が正当（その悩みが正当）な場合（ステップＳ２０９／Ｙｅｓ）、メッセージ提示制御部２０４は、解決可否をデータベースから取得し（ステップＳ２１２）、解決可能であるか否かを判断する（ステップＳ２１５）。解決可否は、本人の努力で解決可能な場合は可能と判断される。悩み原因に対する解決可否の一例は、図７に示す通りである。
【００８３】
次いで、解決可能である場合（ステップＳ２１５／Ｙｅｓ）、メッセージ提示制御部２０４は、悩む価値のある悩み事であると判断し、無言（メッセージ無し）、または解決方法のアドバイス（ヒント）を伝えるといった、タイプＣのメッセージを通知する（ステップＳ２１８）。例えば、ユーザが家が駅から遠くて通勤が不便で悩んでいる場合に、その悩みが正当であり、本人の努力（引っ越し等）で解決可能な場合、「自分で考えてみてください」、「そんなに大変だったら駅の近くの不動産物件を探してみたらどうですか」等のメッセージを通知する。本人の努力で解決可能な場合、その人の成長のためにも全てをアドバイスすることは控えたほうが良いが、せめてサジェスチョンくらいは欲しいと思うユーザも想定されるため、ユーザの性格や嗜好に応じてアドバイスを行うか否かを判断してもよい。
【００８４】
一方、本人の努力では解決できない場合（ステップＳ２１５／Ｎｏ）、メッセージ提示制御部２０４は、ユーザに現実を受け入れさせるといったタイプＢのメッセージを通知する（ステップＳ２２１）。例えば、ユーザが、自然災害や事故に巻き込まれて死ぬ事を心配して悩んでいる場合、自然災害や事故に巻き込まれて死ぬ可能性は少ないがゼロではないため、この悩みは正当であるが、本人の努力では解決できないことであるため、メッセージ提示制御部２０４は、現実を受け入れさせるメッセージ、例えば、「不特定の災害・事故死ぬ場合もありますが、その確率は低いです。心配しなくても大丈夫です。でも人は不死ではありません。」といったメッセージを通知する。
【００８５】
また、ユーザの現実認識は正当ではない場合（ステップＳ２０９／Ｎｏ）、メッセージ提示制御部２０４は、ユーザの思い込みを変えさせるといったタイプＡのメッセージを通知する（ステップＳ２２４）。例えば、ユーザが、老後の生活が破綻するのではないかと悩んでいる場合、本人の年収、勤続予定年、退職金の有無、１か月の家計の支出状態等から算出したところ、悩みの正当性が低い（すなわちユーザの現実認識が正しくない）場合、メッセージ提示制御部２０４は、ユーザの思い込みを変えさせるタイプＡのメッセージ、例えば、「あなたの今の経済状態であれば、心配しなくても大丈夫です」等を通知する。
【００８６】
このようなユーザへ通知する各タイプのメッセージの一例を、図８に示す。図８に示すＮｏ，１〜３の例は、老後の生活が破綻するのではないかと悩む人には、例えばその人の貯蓄の状況、負債の有無などを見て、破綻する可能性が少ない場合、メッセージ提示制御部２０４は、現実認識が間違っているとして、「あなたの今の経済状態であれば、心配しなくても大丈夫ですよ」といったタイプＡのメッセージを送る。一方、貯蓄の状況、負債の有無などが、平均と比較して破綻する可能性が高い場合、現実認識は正当性があるとする。この場合に、現実認識は正当で、例えば本人が高齢で働いたりが難しい場合は、メッセージ提示制御部２０４は、現実を受け入れ、自立はあきらめて、子供を頼ったり生活保護を考えるようなタイプＢのメッセージを送る。一方、まだ本人が十分仕事ができ、自分で解決できる場合は、メッセージ提示制御部２０４は、何もしない、あるいは職探しのアドバイスのメッセージを送る。
【００８７】
また、図８に示すＮｏ，７〜９の例では、自然災害、事故に巻き込まれて死ぬ事を心配している人には、特別危険な仕事についているとか、危険を伴う趣味を持っているとかでなければ、現実認識が間違っているとして、メッセージ提示制御部２０４は、「確率は低いです。心配しなくても大丈夫です」といったタイプＡのメッセージを送る。一方、例えば危険のある仕事に就いている場合で、本人の努力では変えられない場合は、メッセージ提示制御部２０４は、「運が悪かったらその場合はあきらめるしかありません」というメッセージを送る。また、本人に選択の余地があるのであれば、メッセージ提示制御部２０４は、仕事を変える等をアドバイスするタイプＣのメッセージを送る。
【００８８】
以上、第２の実施例の動作処理について具体的に説明した。
【００８９】
＜３−３．第３の実施例＞
第３の実施例では、ソーシャルメディアの力を利用して、ユーザが悩んでいる原因を分類し、その分類に応じたタイプのメッセージを通知する。
【００９０】
図９は、本実施例による動作処理の流れの一例を示すフローチャートである。図９に示すように、まず、サーバ２は、ユーザの悩み度を検出し（ステップＳ３０３）、悩み度が一定値以上の場合（ステップＳ３０６／Ｙｅｓ）、情報処理端末１において、エージェントアプリを起動する（ステップＳ３０９）。
【００９１】
次いで、サーバ２は、ユーザの悩みを聞きだすメッセージを情報処理端末１からユーザに提示する（ステップＳ３１２）。
【００９２】
次に、ユーザから返答があった場合（ステップＳ３１５／Ｙｅｓ）、サーバ２は、返答内容をテキスト化し（ステップＳ３１８）、ソーシャルメディアにテキストをポストする（ステップＳ３２１）。
【００９３】
次いで、サーバ２は、ソーシャルメディア上で、「これって悩んでいてもしょうがないよね？」と質問を出す（ステップＳ３２４）。
【００９４】
次に、「悩んでいてもしょうがない」という返答があった場合（ステップＳ３２７／Ｙｅｓ）、サーバ２は、ソーシャルメディア上で、「努力してもどうにもならないよね？」と質問を出す（ステップＳ３３０）。
【００９５】
次いで、「どうにもならない」という返答があった場合（ステップＳ３３３／Ｙｅｓ）、サーバ２は、現実を受け入れさせるタイプＢのメッセージをユーザに伝える（ステップＳ３３６）。
【００９６】
一方、「どうにもならない」という返答がなかった場合（ステップＳ３３３／Ｎｏ）、サーバ２は、ソーシャルメディア上で、「本人の勘違い？あるいは思い込み？」と質問を出す（ステップＳ３３９）。
【００９７】
次に、「勘違い」あるいは「思い込み」の返答があった場合（ステップＳ３４２／Ｙｅｓ）、思い込みを変えさせるタイプＡのメッセージをユーザに伝える（ステップＳ３４５）。
【００９８】
次いで、「勘違い」あるいは「思い込み」の返答がなかった場合（ステップＳ３４２／Ｎｏ）、サーバ２は、悩んでいてもしょうがないといったタイプＤのメッセージ（オールマイティメッセージ）を伝える（ステップＳ３４８）。
【００９９】
また、上記ステップＳ３２７で、「悩んでいてもしょうがない」という返答がなかった場合（ステップＳ３２７／Ｎｏ）、無言（メッセージ無し）、または解決方法のアドバイスといったタイプＣのメッセージをユーザに伝える（ステップＳ３５１）。
【０１００】
サーバ２は、多数のソーシャルメディアのユーザに対して、上記ステップＳ３２７〜Ｓ３４２を繰り返し質問することで、悩み原因分類の自動認識用のデータベースを構築することも可能である。
【０１０１】
また、ソーシャルメディアのユーザに対しては、質問に答えるとポイントがたまる、同じように自分がサービスを受けるときに優待される等のインセンティブにより、積極的に質問に答えるようになる環境を整えてもよい。
【０１０２】
以上、第３の実施例の動作処理について具体的に説明した。
【０１０３】
＜３−４．第４の実施例＞
ユーザへ通知するアドバイスは、基本的には、ユーザを悩みから解放するため、ユーザの不安、後悔、迷い等の不快感な感情を解消する優しい論調のメッセージを送ることが想定されるが、場合によっては、厳しい論調のメッセージが有用になる場合もある。
【０１０４】
下記表８に、厳しい論調のメッセージの一例を示す。
【０１０５】
【表８】
2019220745.tif 000010
【０１０６】
サーバ２は、ユーザの性格や嗜好等に応じて、優しいメッセージと厳しいメッセージを適宜切り替えるようにしてもよい。また、サーバ２は、その時のユーザの状況によって切り替えるようにしてもよい。また、いずれのメッセージがユーザの考えを変えるのに影響を与えれるか判断できない場合は、サーバ２は、ランダムで送信するようにしてもよい。
【０１０７】
また、サーバ２は、いずれのメッセージがユーザの考えを変えるのに影響を与えたかを学習してもよい。以下、図１０を参照して具体的に説明する。
【０１０８】
図１０は、本実施例による動作処理の流れの一例を示すフローチャートである。図１０に示すように、まず、サーバ２は、ユーザの悩み度の第１の測定および記録を行う（ステップＳ４０３）。
【０１０９】
次に、サーバ２は、悩み度や悩み原因に応じてメッセージの送出を行う（ステップＳ４０６）。この際、優しい／厳しいメッセージをランダムで選択して送出してもよい。また、サーバ２は、優しい／厳しいメッセージを何回送ったかを記録しておく。
【０１１０】
次いで、サーバ２は、ユーザの悩み度の第２の測定および記録を行う（ステップＳ４０９）。この際、サーバ２は、第１回の時に優しいメッセージを送出した場合は厳しいメッセージを送出し、厳しいメッセージを送出した場合は優しいメッセージを送出するようにしてもよい。
【０１１１】
次に、第１回のメッセージ送出後と、第２回のメッセージ送出後で、悩み度が減少したか否かを判断する。（ステップＳ４１２）。
【０１１２】
次いで、悩み度が減少した場合（ステップＳ４１２／Ｙｅｓ）、サーバ２は、優しい／厳しい、いずれのメッセージに効果が有ったか、所定のリストにポイントを付加する（ステップＳ４１５）。
【０１１３】
次に、上記ステップＳ４０６〜Ｓ４１５に示す処理を、規定回数分行った場合（ステップＳ４１８）、サーバ２は、ポイントの高低に応じて、学習データの更新および採用を行う（ステップＳ４２１）。ある悩みで効果があった場合、他の悩みに対しても同様のアプローチをすれば効果があることが期待できる。
【０１１４】
なお、サーバ２は、メッセージの種類（優しい／厳しい）以外にも、メッセージの頻度、メッセージの理由の説明の長短なども同様に効果の有無を学習することが可能である。
【０１１５】
ここで、悩み原因に対応するメッセージタイプ別の、優しいメッセージと厳しいメッセージの一例を、下記表９に示す。
【０１１６】
【表９】
2019220745.tif 000011
【０１１７】
以上、第４の実施例の動作処理について具体的に説明した。
【０１１８】
＜３−５．第５の実施例＞
続いて、本システムを、家庭、学校、職場等の、スモールコミュニティに適用する場合について説明する。本システムでは、現実の認識が誤っている場合等、複数のメンバーが属する状況で起こりがちな事象の解消に特に力を発揮することが期待される。
【０１１９】
例えば、同一の職場で、ユーザＡとユーザＢがお互いに誤った認識を持って反目し、お互いが悩んでいる場合、本システムにおいて、双方に、誤った認識を指摘するメッセージをそれぞれ通知することで、より効果的に悩みを解消することを可能とする。この場合における悩みの種類と、対応するメッセージの一例を、下記表１０に示す。
【０１２０】
【表１０】
2019220745.tif 000012
【０１２１】
上記悩み原因は、例えばユーザの悩み状況が検出された際に、エージェントから「何かあったのですか？」等、悩み原因を質問して得た回答の一例である。この回答内容から、互いに思い違いであったこと等が把握でき、悩みを解消するための有効なメッセージを作成して双方に送ることができるため、より大きな効果が期待できる。
【０１２２】
図１１は、実施例による動作処理の流れの一例を示すフローチャートである。図１１に示すように、まず、サーバ２は、特定のスモールコミュニティのメンバーの悩み度を監視し（ステップＳ３０３）、規定値を超えた悩み度を持つメンバーを検知した場合（ステップＳ５０６／Ｙｅｓ）、データベースを参照し、悩みのタイプと送出メッセージを取得する（ステップＳ５０９）。ここで、図１２に、悩みのタイプと、対応するメッセージの一例について示す。悩みのタイプは、双方のユーザの回答内容（悩み原因）に基づいて、タイプａ；本人の勘違いや思い込みか、タイプｂ；本人が努力しても解決できないことを悩んでいるかを判断してもよい。
【０１２３】
次いで、悩みのタイプがタイプａ（本人の勘違いや思い込み）の場合（ステップＳ５１２／Ｙｅｓ）、サーバ２は、ユーザにメッセージを送出する（ステップＳ５１５）。
【０１２４】
＜３−６．補足＞
以上説明した各実施例は、ユーザが悩んでいる状況（しぐさ、言動、身体の反応、睡眠状況により）が一定以上である場合に、その悩みが解消されるように、メッセージを通知するシステムについて説明したが、本実施形態は悩みの検出に限定されず、ユーザ状況から課題を自動検出することも可能である。
【０１２５】
サーバ２は、自動検出した課題を、例えばソーシャルメディア等で公開し、ソーシャルメディアから得られた応答に基づいて生成したメッセージをユーザに提示するようにしてもよい。
【０１２６】
例えば、最近のユーザの体重が急激に増加していることを認識すると、サーバ２は、ソーシャルメディアに、「最近、急に体重が増えているのですが、どういうダイエットの方法が良いと思いますか？」という質問を投げて、回答数が多かった上位のダイエット方法をユーザに通知して、行動変容を促すことも可能である。
【０１２７】
＜＜４．まとめ＞＞
上述したように、本開示の実施形態による情報処理システムでは、悩みを検出してユーザにメッセージを通知することが可能となる。
【０１２８】
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、本技術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。
【０１２９】
例えば、上述した情報処理端末１、またはサーバ２に内蔵されるＣＰＵ、ＲＯＭ、およびＲＡＭ等のハードウェアに、情報処理端末１、またはサーバ２の機能を発揮させるためのコンピュータプログラムも作成可能である。また、当該コンピュータプログラムを記憶させたコンピュータ読み取り可能な記憶媒体も提供される。
【０１３０】
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。
【０１３１】
なお、本技術は以下のような構成も取ることができる。
（１）
ユーザに関わるセンシングデータに基づき、当該ユーザの悩みの原因、および、当該ユーザの悩み度のうち、少なくとも一方を推定し、
前記悩みの原因、および前記悩み度のうち、少なくとも何れか一方が特定の条件を満たすと、前記ユーザにメッセージを提示するように制御する制御部を備える、情報処理システム。
（２）
前記制御部は、
前記悩みの原因が、特定の原因、又は特定の原因の分類と一致するときに、前記ユーザにメッセージを提示するように制御する、前記（１）に記載の情報処理システム。
（３）
前記制御部は、
前記悩みの原因の分類に応じて、前記ユーザに提示するメッセージの内容を切り替えるように制御する、前記（１）または（２）に記載の情報処理システム。
（４）
前記制御部は、
前記ユーザと対話可能で、特定のソーシャルメディアに登録されたユーザと情報の送受信が可能なエージェントを制御し、
前記エージェントが、前記ユーザとの対話により聞き出した当該ユーザの悩みの原因について、前記特定のソーシャルメディアに登録されたユーザに質問して得られた回答に基づき、前記ユーザの悩みの原因を分類し、
当該分類に応じて、前記ユーザにメッセージを提示するように制御する、前記（３）に記載の情報処理システム。
（５）
前記制御部は、
前記悩みの原因が、前記ユーザの現実認識が正当でないことによるものか、
または、
前記ユーザの現実認識が正当であっても、当該ユーザでは解決できないものか、
に応じて、前記ユーザに提示するメッセージの内容を切り替えるように制御する、前記（３）または（４）に記載の情報処理システム。
（６）
前記制御部は、
前記ユーザの悩みの原因とその分類の関係性について予め学習されており、
前記ユーザの悩みの原因に基づき、その分類を推定し、当該分類におじて、前記ユーザにメッセージを提示するように制御する、前記（３）〜（５）のいずれか１項に記載の情報処理システム。
（７）
前記制御部は、
前記悩み度が、特定の閾値を超えるときに、前記ユーザにメッセージを提示するように制御する、前記（１）〜（６）のいずれか１項に記載の情報処理システム。
（８）
前記制御部は、
前記悩み度が、特定の閾値を超えるとき、当該悩みの原因をメッセージを提示すべき特定の原因として登録する、前記（７）に記載の情報処理システム。
（９）
前記制御部は、
前記ユーザに関わる前記センシングデータから得られた特定の特徴量に基づいて、当該ユーザの前記悩みの原因、または、当該ユーザの前記悩み度を推定する、前記（１）〜（８）のいずれか１項に記載の情報処理システム。
（１０）
前記制御部は、
前記ユーザに、複数種類のメッセージのうちの一つを提示するように制御する、前記（１）〜（９）のいずれか１項に記載の情報処理システム。
（１１）
前記制御部は、
前記ユーザの属性に応じて、前記複数種類のメッセージのうちの一つを提示する、前記（１０）に記載の情報処理システム。
（１２）
前記制御部は、
前記ユーザの状況に応じて、前記複数種類のメッセージのうちの一つを提示する、前記（１０）に記載の情報処理システム。
（１３）
前記制御部は、
前記ユーザに複数種類のメッセージのうちの一つを提示した後に、当該ユーザの悩み度の変化をモニタリングすることで、当該ユーザにとって最適なメッセージを学習する、前記（１０）に記載の情報処理システム。
（１４）
プロセッサが、
ユーザに関わるセンシングデータに基づき、当該ユーザの悩みの原因、および、当該ユーザの悩み度のうち、少なくとも一方を推定し、
前記悩みの原因、および前記悩み度のうち、少なくともいずれか一方が特定の条件を満たすと、前記ユーザにメッセージを提示するように制御することを含む、情報処理方法。
（１５）
コンピュータを、
ユーザに関わるセンシングデータに基づき、当該ユーザの悩みの原因、および、当該ユーザの悩み度のうち、少なくとも一方を推定し、
前記悩みの原因、および前記悩み度のうち、少なくとも何れか一方が特定の条件を満たすと、前記ユーザにメッセージを提示するように制御する制御部として機能させるためのプログラムが記録された、記録媒体。
【符号の説明】
【０１３２】
１    情報処理端末
２  サーバ
３  ネットワーク
１００  制御部
１１０  通信部
１２０  入力部
１２１  操作入力部
１２２  センサ
１３０  出力部
１３１  表示部
１３２  スピーカ
１４０  記憶部
２００  制御部
２０１  データ解析部
２０２  悩み度検出部
２０３  悩み原因推定部
２０４  メッセージ提示制御部
２１０  通信部
２２０  記憶部
【図１】
2019220745.tif 000013
【図２】
2019220745.tif 000014
【図３】
2019220745.tif 000015
【図４】
2019220745.tif 000016
【図５】
2019220745.tif 000017
【図６】
2019220745.tif 000018
【図７】
2019220745.tif 000019
【図８】
2019220745.tif 000020
【図９】
2019220745.tif 000021
【図１０】
2019220745.tif 000022
【図１１】
2019220745.tif 000023
【図１２】
2019220745.tif 000024
【国際調査報告】
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2019220745.tif 000026
2019220745.tif 000027