画像コンテンツを視聴するユーザの生体信号を分析することで当該ユーザの当該画像コンテンツに対する反応を特定するコンテンツ評価装置であって、前記ユーザの脳血流と視線位置とを取得する取得部と、前記画像コンテンツの視聴時に前記ユーザが心理的な反応を示したか否かを前記脳血流に基づいて識別する反応識別部と、前記画像コンテンツを視聴するユーザが、表示されている当該画像コンテンツより前に表示された他の画像コンテンツを想起していたか否かを、前記ユーザの視線位置に基づいて判定する想起判定部とを備えるコンテンツ評価装置。さらに、前記画像コンテンツの視聴時に前記ユーザが心理的な反応を示した場合であって、当該ユーザが前記他の画像コンテンツを想起していたと前記想起判定部が判定した場合には、当該他の画像コンテンツを当該ユーザが心理的な反応を示した対象として特定する反応対象特定部を備える請求項1に記載のコンテンツ評価装置。前記反応識別部は、取得した前記脳血流の絶対値が事前に定められた閾値を上まわる場合、又は、所定の時間区間における前記脳血流の積分値の絶対値が事前に定められた値を上まわる場合には、前記ユーザが心理的な反応を示したと識別する請求項2に記載のコンテンツ評価装置。前記想起判定部は、前記画像コンテンツを視聴する時の一般的な視線位置として事前に定式化されたモデルと、前記ユーザの視線位置との乖離度合いが事前に定められた値より大きければ、当該ユーザは想起状態であったと判定する請求項3に記載のコンテンツ評価装置。前記視線位置の移動距離が事前に定められた閾値以内であった時間である滞留時間を算出する滞留時間算出部と、前記画像コンテンツを時分割した各々であるシーンの表示時間と、前記表示時間に前記画像コンテンツの一部として表示される画像である提供画像の表示領域とを対応付ける情報である想起情報を蓄積している想起情報蓄積部とをさらに備え、前記想起判定部は、前記シーンごとに、当該シーンの前記表示時間における前記視線位置と当該表示時間に対応付けられた前記表示領域との距離、及び前記表示時間における前記滞留時間が、それぞれ事前に定められた閾値以上であるか否かを判定し、前記閾値以上である場合には、前記ユーザが想起状態であると判定する請求項4に記載のコンテンツ評価装置。前記想起判定部は、前記想起情報に含まれるシーンの総数に対する、前記ユーザが前記想起状態であると判定されたシーンの総数の割合として想起度を算出する請求項5に記載のコンテンツ評価装置。前記反応識別部は、取得した前記脳血流が第1の閾値を上まわる場合には、前記ユーザの心理的な反応の種別を興奮状態であると識別し、当該脳血流が第2の閾値を下まわる場合には、当該ユーザの心理的な反応の種別を集中状態であると識別し、前記第1の閾値は、基準時における前記ユーザの脳血流よりも大きな値であり、前記第2の閾値は、前記基準時における前記ユーザの脳血流よりも小さな値である請求項1に記載のコンテンツ評価装置。前記反応識別部は、取得した前記脳血流の絶対値が前記事前に定められた閾値を上まわった時刻、及び、前記所定の時間区間における当該脳血流の積分値の絶対値が前記事前に定められた値を上まわった時刻のいずれかの時刻から、事前に定められた時間だけ遡った時刻までの時間区間に含まれる時刻を、前記ユーザが前記心理的な反応を示した時刻の候補である反応時刻候補と特定し、前記反応対象特定部は、前記反応時刻候補と前記想起度とに基づいて、前記ユーザが前記心理的な反応を示した対象を特定する請求項6に記載のコンテンツ評価装置。前記反応対象特定部は、前記想起度が事前に定められた値よりも小さい場合には、前記反応時刻候補に視聴した画像コンテンツを前記ユーザが前記心理的な反応を示した対象として特定し、前記想起度が事前に定められた値以上の場合には、前記反応時刻候補よりも前に視聴した画像コンテンツを、当該ユーザが当該心理的な反応を示した対象として特定する請求項8に記載のコンテンツ評価装置。前記想起判定部は、前記提供画像が文字情報を表す場合には、当該提供画像の表示時間内の前記視線位置の移動量が事前に定められた閾値未満の場合には、前記ユーザが前記想起状態であると判定する請求項5に記載のコンテンツ評価装置。前記想起判定部は、前記視線位置が前記提供画像の前記表示領域内に位置する場合において、当該視線位置が当該提供画像の前記表示時間より前から当該表示領域内に位置する場合は、前記ユーザが前記想起状態であるとは判定しない請求項5に記載のコンテンツ評価装置。前記想起判定部は、前記シーンが複数の表示領域を含む場合には、前記視線位置に対し最も近い前記表示領域との離れ度合いを用いて前記距離を算出する請求項5に記載のコンテンツ評価装置。前記想起判定部は、前記シーンごとに、前記表示時間における前記視線位置と当該表示時間に対応付けられた前記表示領域との距離、及び前記表示時間における前記滞留時間が、それぞれ事前に定められた閾値以上であるかを判定し、それぞれが閾値以上である場合には、当該シーンより前に表示された他のシーンを当該ユーザが想起していたと判定する請求項5に記載のコンテンツ評価装置。前記想起情報は、前記シーンごとに重みを有し、前記想起判定部は、前記想起状態と判定されたシーンの総数を、当該シーンに対応する前記重みを乗じて集計する請求項6に記載のコンテンツ評価装置。前記コンテンツ評価装置は、複数の画像コンテンツを表示し、前記複数の画像コンテンツの表示順序を記憶している刺激提示順序記憶部と、前記刺激提示順序記憶部に記憶されている前記複数の画像コンテンツの表示順序を変更する刺激提示順序変更部と、前記刺激提示順序記憶部に記憶されている順序、又は前記刺激提示順序変更部によって変更された表示順序に基づき前記複数のコンテンツを表示する刺激提示部とをさらに備える請求項2に記載のコンテンツ評価装置。前記刺激提示順序変更部は、前記反応対象特定部で特定された前記他の画像コンテンツを再度表示するように前記表示順序を変更する請求項15に記載のコンテンツ評価装置。前記反応対象特定部は、前記他の画像コンテンツが1回目に表示されたときの脳血流の増減量と、当該他の画像コンテンツが2回目以降に表示されたときの脳血流の増減量との差分に基づいて、前記ユーザが当該他の画像コンテンツを想起していたか否かを判定する請求項16に記載のコンテンツ評価装置。前記コンテンツ評価装置は、複数の画像コンテンツを表示し、前記複数のコンテンツの表示順序を記憶している刺激提示順序記憶部と、前記刺激提示順序記憶部に記憶されている順序に基づき前記複数のコンテンツを表示する刺激提示部と、前記ユーザの視線位置を履歴として蓄積する視線履歴蓄積部と、前記視線履歴蓄積部に蓄積された前記視線位置を用いて、前記複数の画像コンテンツの各々が表示されたときの視線位置を特定し、特定された前記視線位置を前記表示領域として含む前記想起情報を生成する典型想起情報生成部とをさらに備える請求項5に記載のコンテンツ評価装置。画像コンテンツを視聴するユーザの生体信号を分析することで当該ユーザの当該画像コンテンツに対する反応を特定するコンテンツ評価方法であって、前記ユーザの脳血流と視線位置とを取得する取得ステップと、前記画像コンテンツの視聴時に前記ユーザが心理的な反応を示したか否かを前記脳血流に基づいて識別する反応識別ステップと、前記画像コンテンツを視聴するユーザが、表示されている当該画像コンテンツより前に表示された他の画像コンテンツを想起していたか否かを、前記ユーザの視線位置に基づいて判定する想起判定ステップとを含むコンテンツ評価方法。請求項19に記載のコンテンツ評価方法をコンピュータに実行させるプログラム。しかしながら、従来技術の構成では、ユーザの想起状態については全く考慮されていないため、コンテンツ評価を精度よく行うことが困難である特許文献1。一般に、前頭葉の脳血流は、頭の中で計算をしたり、記憶したりする場合に変化することが知られている。また、何かを思い出したりすなわち、想起したり、頭の中でなんらかの処理を行う場合にも変化する。従って、例えば、コンテンツを視聴する際、実際には現在のコンテンツに対する感情ではなく、過去のコンテンツを思い出している場合であっても脳血流が変化してしまうことがある。よって、従来技術のように、ユーザの想起状態を考慮していないシステムにおいては、脳血流に変化が生じた場合、その原因が、変化が生じた時刻にユーザが視聴したコンテンツにあるのか、又は、想起状態にあるユーザが過去に視聴したコンテンツにあるのかを評価できない。その結果、従来技術に係るシステムでは、精度よくコンテンツ評価を行うことが困難である。本発明は、従来の課題を解決するもので、ユーザによる想起行動の有無を判断することで、精度よくコンテンツの評価を行うことが可能なコンテンツ評価装置を提供することを目的とする。本発明のある局面に係るコンテンツ評価装置は、画像コンテンツを視聴するユーザの生体信号を分析することで当該ユーザの当該画像コンテンツに対する反応を特定するコンテンツ評価装置であって、前記ユーザの脳血流と視線位置とを取得する取得部と、前記画像コンテンツの視聴時に前記ユーザが心理的な反応を示したか否かを前記脳血流に基づいて識別する反応識別部と、前記画像コンテンツを視聴するユーザが、表示されている当該画像コンテンツより前に表示された他の画像コンテンツを想起していたか否かを、前記ユーザの視線位置に基づいて判定する想起判定部とを備える。この構成によると、コンテンツ評価装置は、表示されたコンテンツを視聴するユーザの心理的な反応をユーザの脳血流から識別するとともに、ユーザが現に表示されているコンテンツ以外のコンテンツを想起していたか否かを視線位置から判定することができる。その結果、ユーザの示した心理的反応が、現に表示されているコンテンツに対するものか否かを評価することができる。その結果、精度よくコンテンツの評価を行うことが可能となる。なお、本発明は、このような特徴的な処理部を備えるコンテンツ評価装置として実現することができるだけでなく、コンテンツ評価装置に含まれる特徴的な処理部をステップとするコンテンツ評価方法として実現したり、コンテンツ評価方法に含まれる特徴的なステップをコンピュータに実行させるプログラムとして実現したりすることもできる。そして、そのようなプログラムは、CD-ROMCompactDisc-ReadOnlyMemory等の記録媒体やインターネット等の通信ネットワークを介して流通させることができるのはいうまでもない。さらに、本発明は、このようなコンテンツ評価装置の機能の一部又は全てを実現する半導体集積回路LSIとして実現したり、このようなコンテンツ評価装置を含むコンテンツ評価システムとして実現したりできる。本発明によると、ユーザによる想起行動の有無を判断することで、精度よくコンテンツの評価を行うことが可能なコンテンツ評価装置を提供できる。本発明のある局面に係るコンテンツ評価装置は、画像コンテンツを視聴するユーザの生体信号を分析することで当該ユーザの当該画像コンテンツに対する反応を特定するコンテンツ評価装置であって、前記ユーザの脳血流と視線位置とを取得する取得部と、前記画像コンテンツの視聴時に前記ユーザが心理的な反応を示したか否かを前記脳血流に基づいて識別する反応識別部と、前記画像コンテンツを視聴するユーザが、表示されている当該画像コンテンツより前に表示された他の画像コンテンツを想起していたか否かを、前記ユーザの視線位置に基づいて判定する想起判定部とを備える。この構成によると、コンテンツ評価装置は、表示されたコンテンツを視聴するユーザの心理的な反応をユーザの脳血流から識別するとともに、ユーザが現に表示されているコンテンツ以外のコンテンツを想起していたか否かを視線位置から判定することができる。その結果、ユーザの示した心理的反応が、現に表示されているコンテンツに対するものか否かを評価することができる。その結果、精度よくコンテンツの評価を行うことが可能となる。また、前記画像コンテンツの視聴時に前記ユーザが心理的な反応を示した場合であって、当該ユーザが前記他の画像コンテンツを想起していたと前記想起判定部が判定した場合には、当該他の画像コンテンツを当該ユーザが心理的な反応を示した対象として特定する反応対象特定部をさらに備えるとしてもよい。この構成によると、コンテンツ評価装置が備える反応対象特定部は、ユーザが心理的な反応を示した対象を特定できる。また、前記反応識別部は、取得した前記脳血流の絶対値が事前に定められた閾値を上まわる場合、又は、所定の時間区間における前記脳血流の積分値の絶対値が事前に定められた値を上まわる場合には、前記ユーザが心理的な反応を示したと識別するとしてもよい。この構成によると、反応識別部は、ユーザの脳血流の値と閾値とを比較することにより、コンテンツに対してユーザが心理的な反応を示したか否かを判定することができる。また、前記想起判定部は、前記画像コンテンツを視聴する時の一般的な視線位置として事前に定式化されたモデルと、前記ユーザの視線位置との乖離度合いが事前に定められた値より大きければ、当該ユーザは想起状態であったと判定するとしてもよい。この構成によると、想起判定部は、コンテンツ視聴時のユーザの典型的な視線位置として事前に定められたモデルと現に取得したユーザの視線位置とを比較し、その乖離度合いと閾値とを比較することにより、ユーザが想起しているか否かを判定することができる。なお具体的には、前記視線位置の移動距離が事前に定められた閾値以内であった時間である滞留時間を算出する滞留時間算出部と、前記画像コンテンツを時分割した各々であるシーンの表示時間と、前記表示時間に前記画像コンテンツの一部として表示される画像である提供画像の表示領域とを対応付ける情報である想起情報を蓄積している想起情報蓄積部とをさらに備え、前記想起判定部は、前記シーンごとに、当該シーンの前記表示時間における前記視線位置と当該表示時間に対応付けられた前記表示領域との距離、及び前記表示時間における前記滞留時間が、それぞれ事前に定められた閾値以上であるか否かを判定し、前記閾値以上である場合には、前記ユーザが想起状態であると判定するとしてもよい。また、前記想起判定部は、前記想起情報に含まれるシーンの総数に対する、前記ユーザが前記想起状態であると判定されたシーンの総数の割合として想起度を算出するとしてもよい。これによると、想起度判定部は複数のシーンを含むコンテンツ全体に対するユーザの想起度合いを、数値として算出することができる。また、前記反応識別部は、取得した前記脳血流が第1の閾値を上まわる場合には、前記ユーザの心理的な反応の種別を興奮状態であると識別し、当該脳血流が第2の閾値を下まわる場合には、当該ユーザの心理的な反応の種別を集中状態であると識別し、前記第1の閾値は、基準時における前記ユーザの脳血流よりも大きな値であり、前記第2の閾値は、前記基準時における前記ユーザの脳血流よりも小さな値であるとしてもよい。これによると、反応識別部は、ユーザがコンテンツに対して示した反応の種別を、興奮系と集中系のいずれであるかを識別することができる。その結果、コンテンツ評価装置はより詳細にコンテンツを評価することができる。また、前記反応識別部は、取得した前記脳血流の絶対値が前記事前に定められた閾値を上まわった時刻、及び、前記所定の時間区間における当該脳血流の積分値の絶対値が前記事前に定められた値を上まわった時刻のいずれかの時刻から、事前に定められた時間だけ遡った時刻までの時間区間に含まれる時刻を、前記ユーザが前記心理的な反応を示した時刻の候補である反応時刻候補と特定し、前記反応対象特定部は、前記反応時刻候補と前記想起度とに基づいて、前記ユーザが前記心理的な反応を示した対象を特定するとしてもよい。これによると、コンテンツ評価装置が備える反応対象特定部は、ユーザが想起状態にあった際に心理的な反応を示した場合においても、そのユーザはどのコンテンツに対して心理的な反応を示したのかを、より詳細に特定することができる。具体的には、前記反応対象特定部は、前記想起度が事前に定められた値よりも小さい場合には、前記反応時刻候補に視聴した画像コンテンツを前記ユーザが前記心理的な反応を示した対象として特定し、前記想起度が事前に定められた値以上の場合には、前記反応時刻候補よりも前に視聴した画像コンテンツを、当該ユーザが当該心理的な反応を示した対象として特定するとしてもよい。また、前記想起判定部は、前記提供画像が文字情報を表す場合には、当該提供画像の表示時間内の前記視線位置の移動量が事前に定められた閾値未満の場合には、前記ユーザが前記想起状態であると判定するとしてもよい。これによると、コンテンツ評価装置は、コンテンツに含まれる文字情報に対する想起状態の判断を、より正確に行うことができる。また、前記想起判定部は、前記視線位置が前記提供画像の前記表示領域内に位置する場合において、当該視線位置が当該提供画像の前記表示時間より前から当該表示領域内に位置する場合は、前記ユーザが前記想起状態であるとは判定しないとしてもよい。これによると、想起判定部は、ユーザの視線位置と提供画像の表示領域とが偶然一致した場合に、本来は想起状態であるにも関わらず、想起状態ではないと判断されることを防ぐことができる。また、前記想起判定部は、前記シーンが複数の表示領域を含む場合には、前記視線位置に対し最も近い前記表示領域との離れ度合いを用いて前記距離を算出するとしてもよい。これによると、複数の提供画像が同時に表示される場合においても、想起判定部は適切に想起状態の判断を行うことができる。また、前記想起判定部は、前記シーンごとに、前記表示時間における前記視線位置と当該表示時間に対応付けられた前記表示領域との距離、及び前記表示時間における前記滞留時間が、それぞれ事前に定められた閾値以上であるかを判定し、それぞれが閾値以上である場合には、当該シーンより前に表示された他のシーンを当該ユーザが想起していたと判定するとしてもよい。これによると、想起判定部106はより細かい時間間隔でユーザが想起状態にあるか否かを判定することができる。また、前記想起情報は、前記シーンごとに重みを有し、前記想起判定部は、前記想起状態と判定されたシーンの総数を、当該シーンに対応する前記重みを乗じて集計するとしてもよい。一般に、シーンに応じてユーザのコンテンツに対する興味の程度は変化する。したがって、事前に想定されるユーザの興味の程度に応じてシーンごとに重みを付与しておき、重み付きのシーン数を集計することで、より適切な想起度を算出することができる。また、前記コンテンツ評価装置は、複数の画像コンテンツを表示し、前記複数の画像コンテンツの表示順序を記憶している刺激提示順序記憶部と、前記刺激提示順序記憶部に記憶されている前記複数の画像コンテンツの表示順序を変更する刺激提示順序変更部と、前記刺激提示順序記憶部に記憶されている順序、又は前記刺激提示順序変更部によって変更された表示順序に基づき前記複数のコンテンツを表示する刺激提示部とをさらに備えるとしてもよい。具体的には、前記刺激提示順序変更部は、前記反応対象特定部で特定された前記他の画像コンテンツを再度表示するように前記表示順序を変更するとしてもよい。より具体的には、前記反応対象特定部は、前記他の画像コンテンツが1回目に表示されたときの脳血流の増減量と、当該他の画像コンテンツが2回目以降に表示されたときの脳血流の増減量との差分に基づいて、前記ユーザが当該他の画像コンテンツを想起していたか否かを判定するとしてもよい。これによると、ユーザに対して同じコンテンツを複数回視聴させた場合の、視聴回数ごとの脳血流の変化から、そのコンテンツに対するユーザの関心の強さを計測することができる。ここで、ユーザは、想起するコンテンツに対しては強い関心をもっていると考えられる。したがって、反応対象特定部は、複数回の視聴にも関わらず脳血流の増減量が大きいコンテンツを、ユーザが心理的な反応を示した対象であると具体的に特定することができる。また、前記コンテンツ評価装置は、複数の画像コンテンツを表示し、前記複数のコンテンツの表示順序を記憶している刺激提示順序記憶部と、前記刺激提示順序記憶部に記憶されている順序に基づき前記複数のコンテンツを表示する刺激提示部と、前記ユーザの視線位置を履歴として蓄積する視線履歴蓄積部と、前記視線履歴蓄積部に蓄積された前記視線位置を用いて、前記複数の画像コンテンツの各々が表示されたときの視線位置を特定し、特定された前記視線位置を前記表示領域として含む前記想起情報を生成する典型想起情報生成部とをさらに備えるとしてもよい。これによると、コンテンツ評価装置を使用するコンテンツ制作者は、事前に想起情報を準備するために必要な工数を削減することができる。以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。実施の形態実施の形態に係るコンテンツ評価装置について説明する。図1は、本発明の実施の形態におけるコンテンツ評価装置の構成を示すブロック図である。図1において、コンテンツ評価装置110は、画像コンテンツを視聴するユーザの生体信号を分析することでユーザの画像コンテンツに対する反応を特定するコンテンツ評価装置であって、取得部120と、反応識別部102と、滞留時間算出部104と、想起情報蓄積部105と、想起判定部106と、反応対象特定部107とを備える。取得部120は、ユーザの脳血流と視線位置とを含む生体信号を取得する。具体的には、取得部120は、脳血流検知部320と視線検知部103とを有する。後述するように、脳血流検知部320は、例えば近赤外分光法等により脳血流を検出するセンサである。また、視線検知部103は、例えばカメラで取得した瞳孔位置からユーザが注視する位置である視線位置を計測するセンサである。脳血流検知部320は、脳血流の変化を検知する手段である。図2aは、本実施の形態における脳血流検知部320の一例を示す図である。脳血流検知部320は、例えば近赤外線センサNIRS;Near-InfraredSpectroscopyセンサで構成されている。近年、このNIRSセンサを用いることで脳の血流量の変化を検知できることが知られている。以下、概要を説明する。血液の中のヘモグロビンは、酸素と結合することで体内に酸素を送っている。NIRSセンサは、近赤外線を発光する発光素子を備える発光部322と、発光された近赤外線を受光する受光素子を備える受光部321とから構成されている。NIRSセンサは、近赤外線を発光部322から体内へ向けて照射し、体内組織を透過してきた光を受光部321で受光する。受光した光の成分を調べることにより、NIRSセンサは、脳の血液中のヘモグロビン酸素化状態を検知することができる。例えば、額などに装着することで、前頭葉の酸素血流量を検知することができる。反応識別部102は、画像コンテンツの視聴時にユーザが心理的な反応を示したか否かを脳血流に基づいて識別する。すなわち、取得部120で検知された脳の血流量の変化から、ユーザの反応を検知する手段である。本実施の形態では、ユーザが商品説明映像、又はCMCommercialMessageなどのコンテンツを視聴した際の、脳血流の変化から、ユーザの商品及びCMに対する所定の感情等の反応の種別である反応種別を特定する。図2bはコンテンツ視聴時の一例である。被験者250であるユーザは、カメラBのCMを含むコンテンツ220を視聴している。想起判定部106は、画像コンテンツを視聴するユーザが、表示されている画像コンテンツより前に表示された他の画像コンテンツを想起していたか否かを、ユーザの視線に基づいて判定する。想起判定部106の詳細は後述する。反応対象特定部107は、画像コンテンツの視聴時にユーザが心理的な反応を示した場合であって、ユーザが他の画像コンテンツを想起していたと想起判定部106が判定した場合には、他の画像コンテンツをユーザが心理的な反応を示した対象として特定する。反応対象特定部107の詳細は後述する。図3は、実験によって示された、視聴コンテンツと脳血流の変化量との対応関係の一例を示す図である。図3bは、視聴するコンテンツの模式図である。視聴するコンテンツは商品説明に関する動画である。例えば測定開始後、0秒から30秒までA社の一眼カメラの商品説明のコンテンツ222が表示されている。次に30秒から60秒までB社のデジタルカメラの商品説明のコンテンツ223が表示されている。次に60秒から90秒までC社のデジタルカメラの商品説明のコンテンツ224が表示されている。次に90秒から120秒までD社のデジタルカメラの商品説明のコンテンツ225が表示されている。一方、図3aは、図3bに示すコンテンツを視聴している際の、ユーザの脳血流を示す図である。具体的には、実際にNIRSセンサを用いて実験を行い、コンテンツ視聴時のユーザの前頭葉の血流量の変化を検知し、グラフで示した図である。脳血流の検知のサンプリング間隔は0.6秒であり、横軸を時間秒、縦軸を基準時である測定開始時からのヘモグロビンの変化量mMolmmミリモルミリメートルとしている。図3aに重ねて示される3本のグラフは、酸素と結合したヘモグロビンである酸化ヘモグロビンoxy-Hb濃度の変化量を示すグラフ402、酸素と結合していないヘモグロビンである脱酸化ヘモグロビンdeoxy-Hb濃度の変化量を示すグラフ404、及びトータルのヘモグロビンtotal-Hb濃度の変化量を示すグラフ403の3種類の増減量を線で示している。一般に、脳血流が増加すると、数秒程度遅延して、酸化ヘモグロビンが増加する。よって、酸化ヘモグロビン濃度の変化量を計測することにより、脳血流の変化量を取得することができる。以後、説明を簡単にするため、基準時例えば、脳血流の測定開始時における酸化ヘモグロビン濃度の値を0とし、基準時からの変化量を脳血流と呼ぶ。すなわち、脳血流が正である場合は、基準時よりも酸化ヘモグロビンが増加したことに対応し、脳血流が負である場合は、基準時よりも酸化ヘモグロビンが減少したことに対応する。また、酸化ヘモグロビン濃度が閾値を上まわったことを、脳血流が閾値を上まわったと表現し、酸化ヘモグロビン濃度が閾値を下まわったことを、脳血流が閾値を下まわったと表現する。図3aに示されるように、ヘモグロビン濃度の各グラフは、0秒から30秒、及び30秒から60秒までは多少増減はするが、ほぼ一定の値を保持しているのが分かる。一方、65秒近辺から酸化ヘモグロビン及びトータルヘモグロビンの濃度が徐々に増加し、その後また減少していることが分かる。ここで脳血流の変化と、コンテンツに対するユーザの心理変化との関連性について、図4を用いて説明する。脳は、一般的に、記憶を行うなどのタスクワーキングメモリを課すと酸素を消費して活動し、それを補うために、それ以上の酸素が血液から補給されるようになるため、酸化ヘモグロビンやトータルヘモグロビンが増加することが知られているボールド反応。また、興奮や焦りなどによって脳血流が増加することも知られている。例えば、嘘をつくと焦りにより脳血流が増加するという特性を利用し、嘘発見機などへの応用も知られている非特許文献1。一方、ゲームなど、集中してタスクをこなす場合、前頭葉の酸化ヘモグロビンが減少することも知られている。したがって、NIRSセンサでは、酸化ヘモグロビン又はトータルヘモグロビンの増減量、あるいはこれらの組み合わせに着目することが一般的である。しかしながら、脳血流とコンテンツを視聴した際のユーザの心理変化との関連性について開示された技術は従来ない。そこで、発明者らは以下の実験を行った。まず、被験者であるユーザ十数名に複数のコンテンツ商品説明の動画、又はコマーシャル等が連続して再生されるものを視聴してもらい、視聴している間の脳血流の変化を計測した。また、視聴したコンテンツに対する心理状態及び感想等を口頭で回答してもらった。図4を参照して、実験結果より得られた脳血流の変化と、心理状態との関連性について報告する。図4は、実際にNIRSセンサを用い、コンテンツ視聴時のユーザの前頭葉の血流量の変化を検知し、グラフで示した図である。検知のサンプリング間隔は0.6秒であり、横軸を時間秒、縦軸を計測開始時点からのヘモグロビン濃度の変化量mMolmmミリモルミリメートルとした。各グラフについて、酸素と結合したヘモグロビンである酸化ヘモグロビンoxy-Hb、結合していないヘモグロビンである脱酸化ヘモグロビンdeoxy-Hb、及びトータルのヘモグロビンtotal-Hbの3種類の増減量を異なる線種で示している。実験結果において、特に印象を持たなかったコンテンツ又はシーン、及び興味の低いコンテンツ又はシーンに対しては、脳血流の変化が見られないユーザが多かった。ここで、シーンとは、コンテンツを時分割した一部である。例えば、図4aは、あるユーザのあるコンテンツを視聴している際の脳血流の変化であって、印象を持たなかった場合の典型的なデータ推移を示したものである。脱酸化ヘモグロビン、酸化ヘモグロビン、及びトータルヘモグロビンのそれぞれの濃度の増減量はいずれも小さく、ともにほぼ一定の量を保持していることが分かる。また、ユーザによる口頭での回答では、ユーザはこのコンテンツに対しては特に印象を持たず、興味の低いものであることが語られた。ユーザは、コンテンツを淡々と視聴している状態と考えられる。また、コンテンツ内で訴える機能及び商品などに対しても淡々と視聴している状況であった。一方、実験結果において、興味があったり、興奮したり、驚いたり、緊張したりしてしまうコンテンツ又はシーンに対しては、脳血流の変化が見られるユーザが多かった。特に、酸化ヘモグロビン濃度とトータルヘモグロビン濃度とが増加するユーザが多かった。図4bは、あるユーザのあるコンテンツを視聴している際の脳血流の変化であって、ユーザが視聴コンテンツに興味を示した場合の脳血流変化の一例を示したものである。脱酸化ヘモグロビン濃度はほぼ一定であるが、酸化ヘモグロビン濃度と、トータルヘモグロビン濃度とが時間の経過とともに増加し、その後、酸化ヘモグロビン濃度が減少していることが分かる。また、ユーザによる口頭での回答では、このコンテンツに対しては非常に印象に残っており、ドキっとしたとの回答が得られた。特に、コンテンツに出る俳優や女優など人物やシーンになんらかの感情を有する場合が多かった。一方で、人物又はシーンに対してなんらかの感情変化を生じてしまったため、コンテンツ内で訴える機能及び商品などに対しては、意識が行き届かず、印象に残っていなかったり、全く見ていなかったり、覚えていない場合もあった。また、実験結果において、興味があるコンテンツ、及び集中して見入ってしまったコンテンツに対しては、脳血流の変化が見られるユーザが多かった。特には、酸化ヘモグロビン濃度とトータルヘモグロビン濃度とが減少するユーザが多かった。図4cは、あるユーザのあるコンテンツを視聴している際の脳血流の変化であって、ユーザがコンテンツの視聴に集中した場合の一例を示したものである。脱酸化ヘモグロビン濃度はほぼ一定であるが、酸化ヘモグロビン濃度と、トータルヘモグロビン濃度とが時間の経過とともに減少し、その後増加して回復していることが分かる。ユーザによる口頭での回答では、このコンテンツに対しては非常に印象に残っており、集中して見たとの回答を得ている。ユーザが冷静に集中してコンテンツを視聴しているような状況である。また、コンテンツ内で訴える機能及び商品にも目を配り、印象に残っているという回答が得られた。得られた上記知見をもとに、本実施の形態に係るコンテンツ評価装置110が備える反応識別部102は、以下の処理によりユーザの心理状態の種別を判定する判定手法を用いる。まず、所定の閾値を設け、基準時からの脳血流の変化量の絶対値が閾値未満の場合は、ユーザのコンテンツに対する心理状態は、興味又は印象が低い状態であるとする。また、脳血流の変化量の絶対値が閾値以上の場合は、ユーザのコンテンツに対する心理状態は、興味又は印象が高い状態であるとする。以上の判定手法を被験者実験で得られたデータにより検証したところ、実際にユーザから口頭で得られた正解に対し、脳血流をもとに判定した心理状態の正解率は70以上であった。また、視聴コンテンツに対して興奮したり、驚いたり、緊張するという心理状態と、酸化ヘモグロビン濃度が増加する脳血流変化との相関も非常に高かった。また、視聴コンテンツに対して見入ってしまい、又は、集中してみるという心理状態と、酸化ヘモグロビン濃度が減少する脳血流変化との相関も非常に高かった。実際、人の心理状態と脳の血流量の変化については未解明な部分が多く、商品の好き嫌い、コンテンツの好き嫌い、及び嗜好など、高次の心理状態まで特定することは、現在の実験結果からは困難である。しかしながら、上記実験結果より、少なくとも印象が残るほど興奮して視聴し、見入ってしまうコンテンツであったか有反応系と定義する、そうでないか無反応系と定義するは、脳血流の増減量をもとに特定が可能であると考えられる。また、反応があったコンテンツであって、その興味の持ち方が興奮したり、驚いたり、緊張するという心理状態興奮系と定義するか、見入ってしまったり、集中してみるという心理状態集中系と定義するかという、コンテンツに対する反応の種別の識別も、脳血流が増加したか、又は減少したかを区別することによって大別することが可能と考えられる。そこで本発明では、コンテンツに対するユーザの反応を上記3つの種別無反応系、興奮系、集中系のいずれかとし、反応識別部102において、脳血流の変化をもとに反応のいずれかの反応の種別かを識別し、また、有反応系の反応を示した時刻以後、反応時刻候補というを特定することとする。なお、本発明においては、脳血流のうち、酸化ヘモグロビン濃度に着目し、以下では説明のため酸化ヘモグロビン濃度の増減量を用いて反応種別を認識することとする。ただし、必ずしも酸化ヘモグロビン濃度の増減量のみに限ったものではなく、トータルヘモグロビン濃度の増減量、又はこれらの組み合わせてもよい。例えば酸化ヘモグロビン濃度とトータルヘモグロビン濃度がともに同じ方向へ増減した場合を有反応系と特定し、又はトータルヘモグロビン濃度の増加量に対し酸化ヘモグロビン濃度が事前に定められた割合以上増加した場合を有反応系と特定してもよい。また、反応識別部102は、反応種別の識別に使用する脳血流として、脳血流検知部320から取得した脳血流の測定結果に対して、平滑化処理、又は脱酸化ヘモグロビンを用いたベースライン補正を施してもよい。脳血流は生理現象に起因するノイズを含むため、平滑化処理を行うことでノイズを除去することが可能となる。また、脱酸化ヘモグロビンを基準にベースライン補正を行うことで、ノイズ及び生理現象による増加量を除去し、脳血流の増減を詳細に把握することが可能となる。再び、図3を用いて説明する。反応識別部102は、所定の閾値として、第1の閾値412と第2の閾値413とを設けている。例えば、第1の閾値412を0.05とし、第2の閾値413を-0.05とする。このとき、反応識別部102は、脳血流の増減量の絶対値が所定の閾値を上まわる場合を有反応系と認識する。すなわち、脳血流が0.05を上まわり、又は-0.05を下まわる場合には、反応識別部102は、反応種別を有反応系と認識する。より詳細には、反応識別部102は、脳血流が正の閾値である第1の閾値412を増加方向に超えた場合は興奮系の反応種別であると特定し、負の閾値である第2の閾値413を減少方向に超えた場合は集中系の反応種別であると特定する。一方、脳血流が閾値以内例えば、±0.05以内の場合、反応識別部102は反応種別を無反応系と特定する。また、反応種別が有反応系すなわち、興奮系又は集中系であると特定された時刻を反応時刻候補として特定する。すなわち、反応識別部102は、取得した脳血流の絶対値が事前に定められた閾値を上まわる場合、又は、所定の時間区間における脳血流の積分値の絶対値が事前に定められた値を上まわる場合には、ユーザが心理的な反応を示したと識別する。より詳細には、反応識別部102は、取得した脳血流が第1の閾値を上まわる場合には、ユーザの心理的な反応の種別を興奮状態であると識別し、脳血流が第2の閾値を下まわる場合には、ユーザの心理的な反応の種別を集中状態であると識別する。ここで、第1の閾値は基準時におけるユーザの脳血流よりも大きな値であり、第2の閾値は基準時におけるユーザの脳血流よりも小さな値である。図3において、0秒から30秒までのA社の一眼カメラの商品説明の動画が表示されている間と、30秒から60秒までB社のデジタルカメラの商品説明の動画が表示されている間とは、酸化ヘモグロビン濃度として測定される脳血流が閾値以内であるため、反応識別部102は、反応種別を無反応系と特定する。一方、60秒からC社のデジタルカメラの商品説明の動画が表示され、65秒に閾値以上に酸化ヘモグロビンの量が増加している。よって、反応識別部102は、測定開始後65秒経過時である反応時刻候補420における反応種別を興奮系と特定する。なお、脳血流の増減は、個人差や検知する脳の部位にも依存するのが一般的である。そこで例えば、あらかじめブランクなどの動画を視聴し、その間の脳血流の増減量の平均値を無反応系と認識する閾値として算出する等、測定開始前に個人ごとにキャリブレーションを行ってもよい。図5は、実験によって示された、視聴するコンテンツと脳血流の変化量との対応関係の他の例を示す図である。具体的には、図3の場合と同じコンテンツを視聴した別のユーザの脳血流を示す図である。図5bは、視聴するコンテンツの模式図である。図5aは、コンテンツを視聴している際の、ユーザの脳血流を示す図である。すなわち、実際にNIRSセンサを用い、コンテンツ視聴時のユーザの前頭葉の血流量の変化を検知し、グラフで示した図である。グラフの横軸は時間を、縦軸は脳の血流量で表している。ここで、閾値412は0.05とし、閾値413は-0.05する。図5aでは、0秒から30秒の間に表示されるA社の商品説明のコンテンツ222、30秒から60秒の間に表示されるB社の商品説明のコンテンツ223、そして60秒から90秒の間に表示されるC社の商品説明のコンテンツ224の間、血流量は閾値以内に収まっていることが分かる。一方、計測開始後90秒の時点で、酸化ヘモグロビン濃度を示すグラフ402は閾値412を超え、脳の血流量が増加していることが分かる。このように、脳血流はユーザの心理状態を反映しており、コンテンツへの集中、興味の高まり、及び興奮などの心理状態によって増減することが分かる。次に、得られた反応が、いずれのコンテンツ及びシーン対しての反応であるかを特定する処理について、順を追って説明する。図1を参照して、視線検知部103は、コンテンツを視聴しているユーザの視線を検知する。視線検知部103は、例えば、テレビ画面、PC画面、又は携帯画面など、コンテンツが表示される画面上の座標を所定時間ごとに検知する。図6を参照して、視線検知部103による視線検知を説明する。図6は、本実施の形態においてユーザがコンテンツを視聴する画面の座標系を示す図である。画面の横軸をX座標、縦軸をY座標とし、左上を原点0、0とする。1ピクセルを1単位として表し、X軸は右を正、Y軸は下を正として表す。図6aは画面に対する位置や領域を説明する図である。図6aにおいて、例えばユーザが点Aを注視している場合の視線位置は200、300となる。また、ユーザが点Aから右に600ピクセル、下に100ピクセル移動した点A’を注視している場合の視線位置は800、400となる。また、点Aと点A’で囲まれる長方形の領域Bのように所定の長方形の領域を左上の点のX座標、左上の点のY座標、右下の点のX座標、右下の点のY座標と表す。例えば領域Bは200、300、800、400となる。また、視線検知部103は、10msミリセックごと等、所定の時間ごとに視線位置を検知する。これにより、コンテンツ評価装置110は、ユーザの視線の移動や、所定の領域への視線の滞留時間等を計測することができる。なお、視線位置の検知手法については、従来から、被験者の眼球画像を撮影し、眼球における瞳孔の位置を用いて被験者の視線を検知するなど、様々な手法が知られており例えば、特許文献2等、本発明における視線検知部103も同様の手法で検知することとする。滞留時間算出部104は、視線位置の移動距離が事前に定められた閾値以内であった時間である滞留時間を算出する。具体的には、視線検知部103で検知された所定時間ごとの視線位置の推移から、視線が滞留している位置である滞留位置と、その滞留位置への滞留時間を算出する。例えば図6bにおいて、生体信号の計測開始後3.5秒後から5.5秒後までの間、視線がC400、380に位置したとする。この場合、滞留時間算出部104は、滞留位置が座標C400、380であり、対応する滞留時間が2秒間=5.5-3.5であると算出する。このように、滞留時間算出部104は、時間差分を算出することで滞留時間を算出できる。再度図1を参照して、想起判定部106は、ユーザが思い出しなどの想起行動を生じているか否かの判定を行う。本実施の形態に係るコンテンツ評価システムは、ユーザにコンテンツを視聴してもらい、視聴している間の脳血流等をもとにユーザの心理状態を推定することによってコンテンツを評価する。したがって、ユーザから得られた反応が、ユーザが視聴した複数のコンテンツのうち、いずれのコンテンツに対するものであるかを特定することが非常に重要となる。例えば脳血流が増加した場合など、興奮又は興味などの心理的な反応を示す結果が得られた場合であっても、ユーザは、実際にはちょうど見終えたコンテンツに対して考え事を行ったり、又は何かに気づいて思い出したりする場合も非常によくある。例えば、ユーザに連続してコンテンツを視聴させ、取得した生体信号をもとにコンテンツに対する評価をコンテンツごとに比較するようなシステムでは、得られた生体信号に示される心理的な反応が、いずれのコンテンツに対応するものであるかの特定が困難である。また、複数の異なるシーンが連続するようなドラマや映画などをユーザに視聴させ、取得した生体信号をもとにシーンに対する評価や感情を推定するシステムでは、得られた心理的な反応が、いずれのシーンに対応するものであるかの特定が困難である。実際、前述した図5に示される脳血流の変化を示したユーザは、実験後の口頭質問において、C社の動画を視聴直後にC社の商品とは意外だったので、その後も感情を引きずってその後視聴していたとの回答が得られている。また、一方でD社の動画にはまったく印象に残っていないとの回答も得られている。このように、思い出したり、考え事をする場合も脳血流が増減する結果は、他の実験からも得られている。これは、ユーザによる思い出し行動も、短時間の記憶などのワーキングメモリ行動と考えられ、脳の血流に変化が生じるためと考えられる。本実施の形態では、このように思い出し等を行う行動を想起と定義し、以下、ユーザによる想起状態の判定について説明する。再度図1を参照して、想起情報蓄積部105は、画像コンテンツを時分割した各々であるシーンの表示時間と、表示時間に画像コンテンツの一部として表示される画像である提供画像の表示領域とを対応付ける情報である想起情報を蓄積している。具体的には、画面上に表示されるコンテンツの内容とその時間に関する情報である想起情報を蓄積する。本来コンテンツには、時間ごとに着目して欲しいシーン又は領域を有するのが一般的である。そしてコンテンツは、ユーザがこれらの領域を視線で追うことで、ユーザがコンテンツに対する理解を得られるよう作成されている。図7は、想起情報を説明する図である。図7に示されるように、想起情報蓄積部105には、想起情報として、コンテンツの名称や、時間ごとの着目すべき内容属性とすると、その内容が表示される領域がシーンタグとして蓄積されている。具体的には、想起情報蓄積部105は、少なくとも1つ以上の想起情報1105を含む。各想起情報1105は、例えばコンテンツの名称1108と、1つ以上のシーンタグ1110とを含む。また、1つのシーンタグ1110は、1つのシーンに対応する。シーンタグ1110は、識別子と、コンテンツに提供画像が表示される表示時間と、その提供画像の表示領域と、その提供画像の属性とを対応付けている。なお、1つのシーンタグは、複数の提供画像を含んでもよい。ここで提供画像とは、コンテンツ制作者がユーザに注目してもらいたいと考えて、コンテンツに含まれる画像の中から選択した画像である。また、提供画像の属性とは、例えば、提供画像が有するコンテンツ内での役割商品説明、機能説明等であってもよく、提供画像が示す情報の種別文字情報を伝えるロゴ、映像情報を伝える外観写真等であってもよい。より具体的には、ユーザに、A社CM、B社CM、C社CM、D社CMという4社のCMを見せ、各CMに対する評価を取得する場合、各社のCMがコンテンツであり、各コンテンツに1つの想起情報が対応付けて定義されている。各コンテンツは、例えばカメラの外観写真、商品名のロゴ、及び使用場面等の提供画像を含んでおり、シーンタグにより提供画像が特定される。例えば、コンテンツ3に対応する想起情報1105を参照すると、コンテンツの名称はC社デジタルカメラCMである。識別子が1のシーンタグには、対応する提供画像の表示時間が1秒から2秒であり、表示領域が200、300、700、400であり、属性が女優であることが示されている。これは、1秒から2秒の間、表示領域200、300、700、400にCMのタレント女優が表示されることを意味している。また、識別子が2のシーンタグには、対応する提供画像の表示時間が3秒から4秒であり、表示領域が200、300、700、600であり、属性がカメラであることが示されている。これは、3秒から4秒の間、表示領域200、300、700、600にC社のカメラを表す提供画像が表示されることを意味している。このように想起情報蓄積部105には、想起情報として、コンテンツ制作側が着目して欲しいと考えている提供画像の表示領域、あるいは一般的にユーザが着目すると考えられる提供画像の表示領域が蓄積されている。また、ユーザ側も、一般的にはこの領域に着目し、これら領域の視聴を時間ごとに経ることで、コンテンツを理解していくこととなる。そして、その表示領域に着目し、コンテンツを理解することで、興味の有無などの、ユーザごとの心理的は反応が形成される。しかしながら、ユーザがコンテンツの視聴中に想起状態にある場合には、現在表示されているコンテンツにおいて、本来ならユーザが着目しやすい領域とは異なる領域に視線が位置することが発明者らの実験より明らかになった。また、この場合には、視線の位置がしばらく滞留する傾向があることも明らかになった。これらの理由は以下のように考えられる。ユーザが着目しやすい領域とは、具体的には、女優、俳優、製品の外観図などを表す提供画像の表示領域のように、ユーザの関心を引きやすい画像が表示される領域である。しかし、ユーザが想起状態にある場合は、これら着目しやすい領域に視線が行ってしまうと、そちらに集中してしまい、想起行動の継続が困難となる。したがって、ユーザは無意識のうちに、視線を着目しやすい領域から外すと考えられる。また、前述のように、想起状態にある場合は、視線の移動量は減少し、着目しやすい領域以外の位置にしばらく視線が滞留する場合も多い。この理由は、上記同様、ユーザが視線を動かした結果、現在のコンテンツに表示されている注目しやすい領域に着目してしまうと、想起行動の継続が困難になるためと考えられる。そこで、想起判定部106は、想起情報をもとに、ユーザが着目しやすい領域である表示領域に対する視線の位置と、視線位置の滞留時間とをもとに想起状態の判定を行う。すなわち、想起判定部106は、画像コンテンツを視聴する時の一般的な視線位置として事前に定式化されたモデルと、ユーザの視線位置との乖離度合いが事前に定められた値より大きければ、ユーザは想起していたすなわち、想起状態であったと判定する。より具体的には、想起判定部106は、シーンごとに、シーンの表示時間における視線位置と表示時間に対応付けられた表示領域との距離、及び表示時間における滞留時間が、それぞれ事前に定められた閾値以上であるか否かを判定し、閾値以上である場合には、ユーザが想起状態であると判定する。例えば、想起判定部106は、視線位置から表示領域までの鉛直距離を算出し、この距離が所定の閾値以上であり、かつ、視線位置の滞留時間が所定の閾値以上の場合、ユーザは想起状態であると判定する。さらに、想起判定部106は、1つのコンテンツに含まれる全シーンのうち想起状態であると判定されたシーンの割合で想起度を算出してもよい。以下、具体例を用いて説明する。図6bは、実験において示された、想起行動時のユーザの視線位置の一例を示す図である。具体的には、画面上に、C社の商品を紹介する動画コンテンツの一部のシーンが表示されている。画面上には商品の説明として、手振れ補正機能付きとの文字を表す提供画像が表示領域200、300、800、400に表示されている。一方、ユーザの視線はこの間、視線C400、380に位置している。表示領域内に視線が位置しているため、ユーザは商品説明に着目していると考えることができる。一方、ユーザが想起を行っている場合、表示領域から外れた位置にユーザの視線が滞留することが多い。図8は、実験において示された、想起行動時のユーザの視線位置の例を示す図である。具体的には、図8aは、図6bと同様に、C社の商品を紹介する動画コンテンツの一部のシーンを示す。図6bに示される視線の計測対象であるユーザとは異なり、図8aに示される視線の計測対象であるユーザの視線は、視線D200、100に位置していることが分かる。また、このシーンは3秒間あり、ユーザの視線位置は、3秒間、座標200、100に滞留した。本来なら、ユーザは、商品の説明に関する文字手振れ補正機能付きを表す提供画像に着目すると考えられるところ、想起を行っているため、提供画像の表示領域から視線が大きく外れ、かつ、同じ位置に滞留していることが分かる。視線の座標200、100に対し領域までの鉛直距離は、座標200、100から座標200、300までの距離となり、200=0、200となる。例えば距離の閾値を100とし、滞留時間の閾値を2秒とすると、距離及び滞留時間のいずれも閾値以上のため、想起判定部106は、ユーザが想起行動をとっているすなわち、想起状態であると判定する。また、コンテンツが動画等の場合、各コンテンツは複数の提供画像を含みうる。この場合、想起判定部106が一部の提供画像に対するユーザの想起状態のみを判定しても、コンテンツ全体に対する想起状態を正確に判定することはできない。そこで想起判定部106は、例えば各コンテンツの視聴中における、ユーザによる想起行動の回数を集計し、その割合でコンテンツに対するユーザの想起度を算出する。例えば、再び図7aを参照して、コンテンツ3のC社デジタルカメラCMには、合計10個のシーンタグが含まれている。ここで、例えば10個中、識別子が1のシーンタグシーンタグ1に対応する提供画像に対してのみユーザは想起行動をとり、それ以外の9個のシーンタグに対応する提供画像に対しては、所定の表示領域内にユーザの視線が位置していたとする。この場合、想起判定部106は、ユーザのコンテンツ3に対する想起度を、1/10=10と算出する。すなわち、想起判定部106は、想起情報に含まれるシーンの総数に対する、ユーザが想起状態であると判定されたシーンの総数の割合として想起度を算出する。なお、想起判定部106は、想起状態と判定した時間の合計時間をもとに想起度を算出することとしてもよい。視線が領域を外れる時間が長いほど、想起している可能性が高いと考えられるからである。この場合、想起判定部106は、例えば、想起情報に含まれる全てのシーンタグに対応する表示時間の合計値に対する、ユーザが想起状態にあると判定されたシーンタグに対応する表示時間の合計値の割合として、想起度を算出してもよい。図9、図10は、想起度について説明する図である。図9aは、図3aと同じユーザの脳血流の測定結果を示す図である。図9bは、ユーザが視聴した4つのコンテンツの概要を示す。図9cは、各コンテンツに対して想起判定部106によって算出された想起度を示す。例えば0秒から30秒までのA社の商品説明用の動画コンテンツの視聴時は、全部で10個のシーンのうち、2個のシーンで、ユーザの視線位置が表示領域から閾値以上離れていたため、想起判定部106は、想起度を20と算出する。一方、B社、C社、D社の商品説明用の動画コンテンツの視聴時には、表示領域にユーザの視線が位置しており、いずれも想起度は0と算出されている。図10aは、図5aと同じユーザの脳血流を示す図である。図10bは、ユーザが視聴した4つのコンテンツの概要を示す。図10cは、各コンテンツに対して想起判定部106によって算出された想起度を示す。例えば0秒から30秒までのA社の商品説明用の動画コンテンツの視聴時は想起度が0と算出され、B社の商品説明用の動画コンテンツの視聴時は想起度が20と算出され、C社の商品説明用の動画コンテンツの視聴時は想起度が0と算出され、D社の商品説明用の動画コンテンツの視聴時は想起度が80と算出されている。反応対象特定部107は、反応識別部102で特定された反応時刻の候補と、想起判定部106において特定された想起度をもとに、ユーザが心理的な反応を示したコンテンツ、又はシーン等の対象である反応対象を特定する。なお、反応対象特定部107は、反応対象が表示された時刻を特定してもよい。本実施の形態では、A社、B社、C社、及びD社の各社の商品説明用の動画コンテンツを、それぞれ1つのコンテンツとし、ユーザが示した心理的な反応がいずれのコンテンツによるものかを特定する例をもとに説明する。まず、前述のように、反応識別部102は、取得した脳血流の絶対値が事前に定められた閾値を上まわった場合、及び、所定の時間区間における脳血流の積分値の絶対値が事前に定められた値を上まわった場合のいずれかの場合には、ユーザが心理的な反応を示したすなわち、反応種別が有反応系であると識別する。このとき、反応識別部102は、取得した脳血流の絶対値が事前に定められた閾値を上まわった時刻、及び、所定の時間区間における脳血流の積分値の絶対値が事前に定められた値を上まわった時刻のいずれかの時刻から、事前に定められた時間だけ遡った時刻までの時間区間に含まれる時刻を、ユーザが心理的な反応を示した時刻の候補である反応時刻候補と特定する。次に、反応対象特定部107は、ユーザが示した心理的な反応が反応時刻候補として特定された時刻にユーザが視聴しているコンテンツ又はシーンに対する反応であるか、それとも、過去のシーン又はコンテンツをユーザが想起していたために生じた反応であるかを特定する。例えば、想起判定部106によって算出された想起度が所定の閾値例えば60未満の場合、反応対象特定部107は、ユーザがコンテンツ視聴時に心理的な反応を示した対象はユーザが現に視聴しているコンテンツであると特定する。その結果、反応対象特定部107は、反応時刻候補を含むコンテンツをユーザが心理的な反応を示した対象のコンテンツとして特定する。一方、想起度が閾値である60以上の場合、反応対象特定部107は、反応時刻候補よりも前の時刻にユーザが視聴したコンテンツを、ユーザが心理的な反応を示した対象として特定する。すなわち、反応対象特定部107は、想起度が事前に定められた値よりも小さい場合には、反応時刻候補に視聴した画像コンテンツをユーザが心理的な反応を示した対象として特定し、想起度が事前に定められた値以上の場合には、反応時刻候補よりも前に視聴した画像コンテンツを、ユーザが心理的な反応を示した対象として特定する。具体的には、反応識別部102が識別した心理的な反応は、ユーザが過去に視聴したコンテンツ、又はシーンを対象とする反応であると特定する。より具体的には、図9aに示す脳血流の計測対象であるユーザは、65秒を起点に脳血流が閾値である0.05を上まわるように増加しており、心理的な反応を生じている。したがって、反応識別部102は、65秒を反応時刻候補420として特定する。次に、反応時刻候補420を含むシーン、すなわち、C社の商品説明用の動画コンテンツに対する想起度を参照すると、想起度は0である。すなわち、想起度は、閾値である60未満である。したがって、反応対象特定部107は、反応時刻候補420に示された心理的な反応は、反応時刻候補420を含むシーンに対する反応、すなわちC社の商品説明用の動画コンテンツに対する反応であると特定する。一方、図10bに示す脳血流の計測対象であるユーザは、90秒を起点に脳血流が閾値である0.05を上まわるように増加している。したがって、反応識別部102は、90秒を反応時刻候補421として特定する。次に、反応時刻候補421を含むシーン、すなわち、D社の商品説明用の動画コンテンツに対する想起度を参照すると、想起度は80である。すなわち、想起度が閾値以上となっている。したがって、反応対象特定部107は、1つ前のシーンであるC社の商品説明用の動画コンテンツをユーザが想起している対象として特定する。これにより、反応対象特定部107は、反応時刻候補421に示されたユーザの心理的な反応は、C社の商品説明用の動画コンテンツに対する反応であると特定する。なお、コンテンツ評価装置110は、コンテンツに対するユーザの評価を外部の表示装置である評価表示部108に表示してもよい。評価表示部108は、コンテンツに対する評価、例えば反応の有無などの結果を表示するための表示装置である。評価表示部108は、例えば液晶ディスプレイ、又はCRTCathodeRayTube等である。なお、コンテンツ評価装置110が評価表示部108を備えてもよい。図11は、評価表示部108に表示されるコンテンツの評価結果の一例である。評価した各コンテンツと、各コンテンツに対するユーザの反応とが、評価の結果として表示されている。また、参考情報として、ここでは脳血流の実測値も表示されている。例えば0秒から30秒までの間に表示されたA社の商品説明用の動画コンテンツと、30秒から60秒までの間に表示されたB社の商品説明用の動画コンテンツとについては、脳血流が変化しておらず、ユーザの心理的な反応はなしとの評価がなされている。一方、90秒から120秒までの間に表示されたD社の商品説明用の動画コンテンツについては、脳血流に閾値以上の反応がある。しかしながら、ユーザは想起状態にあるため、この反応はD社のコンテンツに対してではなく、その前のC社のコンテンツに対する反応として特定されている。すなわち、C社の商品説明用の動画コンテンツに対し、反応あり増加しているため、興奮系と特定されている。一方、90秒から120秒については、ユーザが想起状態にあるため、反応なし想起と評価されている。なお、図11では想起度を考慮しての評価を示しているため、図10に示すような想起度の表示は行っていないが、評価の1つとして想起度を合わせて表示することとしてもよい。次に、本発明の動作フローを図12、図13、図14、図15、図16、及び図17を用いて説明する。まず、図12を参照して、脳血流検知部320は、コンテンツを視聴しているユーザの脳血流を検知するステップS101。次に、検知された脳血流の増減量をもとに、反応識別部102は、ユーザの心理的な反応種別を識別するステップS102。なお、脳血流の検知ステップS101と、視線検知ステップS102は並行処理であってもよい。図13は、反応の識別処理図12のステップS102の詳細なフローチャートである。反応識別部102は、所定の閾値例えば±0.05などを設けて、脳血流すなわち、酸化ヘモグロビン濃度又はトータルヘモグロビン濃度が閾値以上に増加又は減少したか否かを判定し、増減量が閾値以上である場合ステップS201でYesに、ユーザに心理的な反応があったすなわち、有反応系と識別するステップS202。一方、脳血流の増減量が閾値未満の場合ステップS201でNoは、反応なしすなわち、無反応系と識別するステップS203。なお、脳血流の増減量が閾値以上である場合には、反応識別部102は、脳血流の変化が増加か減少かによって反応種別をさらに詳細に識別してもよい。例えば本実施の形態に係る反応識別部102は、脳血流の変化が増加か減少かを判断しステップS204、増加の場合ステップS204でYesには、反応種別を興奮系の反応と識別しステップS205、減少の場合ステップS204でNoには、反応種別を集中系の反応と識別するステップS206。さらにまた、反応識別部102は、脳血流の変化量が閾値以上となった時刻を反応時刻の候補反応時刻候補として特定するステップS207。再度図12を参照して、視線検知部103は、コンテンツを視聴するユーザの視線の位置を所定時間ごとに検知するステップS103。得られた視線の位置の時系列データを元に、滞留時間算出部104は、視線位置の滞留時間を算出するステップS104。図14は、滞留時間の算出処理図12のステップS104の詳細なフローチャートである。滞留時間算出部104は、視線検知の間すなわち、コンテンツ評価装置110がコンテンツの評価に必要な全ての視線位置を取得するまで、以下に述べるステップS301から306までの処理を繰り返し行うことで、視線位置の滞留時間を算出する。まず、滞留時間算出部104は、現在の視線位置を示す座標をバッファに蓄積するステップS302。その後、次のサンプリングのタイミングで現在の視線位置を示す座標を参照しステップS303、バッファに蓄積されている座標と、現在の座標との差分を算出するステップS304。例えば、X座標、Y座標ともに±10などの所定の閾値を設けておき、差分が閾値以内であるか否かを判断するステップS305。差分が閾値以上の場合ステップS305でYes、視線が移動していると判断できるため、滞留時間算出部104は、再びループ処理を行うステップS306。一方、視線位置の差分が閾値未満の場合ステップS305でNo、滞留時間算出部104は、滞留時間を算出するために、まず現在の時刻をバッファに蓄積するステップS307。そして、視線位置の差分が閾値未満の間、サンプリングのタイミングごとに現在時刻を参照しつつステップS309、ループ処理を行うステップS308からS310。視線位置の差分が閾値を超えるとループを抜けるのでステップS310、抜けた時刻とバッファに蓄積されている時刻との差分を算出するステップS311。その後、滞留時間算出部104は、得られた時刻の差分を滞留時間とするステップS312。これにより、視線位置と当該視線位置への滞留時間とが、逐次得られることとなる。再度図12を参照して、次に、想起判定部106は、想起情報蓄積部105に蓄積された想起情報を参照するステップS105。そして想起判定部106は、コンテンツ視聴時のユーザの視線位置と視線の滞留時間とをもとに、ユーザが想起状態にあるか否かを判定するステップS106。図15は、想起判定処理図12のステップS106の詳細なフローチャートである。なお、本実施の形態に係る想起判定部106は、複数のシーンが集まった1つのコンテンツに対して、コンテンツごとに想起度を算出する。そのため、想起情報に含まれるシーンタグの数分だけ、ステップS403~ステップS412の処理を繰り返し行うステップS403からS412まで。各繰り返し処理においては、まず、想起判定部106はシーンタグに含まれるシーンの時間表示時間を参照するステップS404。また、想起判定部106は、シーンの表示領域を参照するステップS405。図7に示す想起情報のシーンタグ1でいえば、表示時間は1秒から2秒であり、表示領域は200、300、700、400である。次に想起判定部106は、表示時間内におけるユーザの視線位置が、表示領域内に位置するか否かを判断するステップS406。ここで、視線位置が表示領域内に位置する場合にはステップS406でYes、ユーザが提供画像を見ているために、想起状態ではないと判定するステップS407。一方、表示領域内に位置しない場合ステップS406でNo、想起判定部106は、表示領域と視線位置の距離を算出するステップS408。次に、想起判定部106は、算出された距離が閾値以上か否かを判断するステップS409。距離が閾値未満の場合ステップS409でNo、想起判定部106は、対応する表示時間においてユーザが想起状態ではないと判定するステップS407。表示領域内と視線位置との距離が短いため、表示領域内に視線位置が位置しないのは視線検出時の誤差と考えられるためである。一方、距離が閾値以上の場合ステップS409でYes、想起判定部106は、さらに滞留時間が閾値以上か否かを判断するステップS410。滞留時間が閾値未満の場合ステップS410でNo、想起判定部106は、ユーザが想起状態ではないと判定するステップS407。一方、滞留時間が閾値以上の場合ステップS410でYes、想起判定部106は、対応する表示時間においてユーザが想起状態であると特定するステップS411。想起判定部106は、1つのコンテンツについての想起情報に含まれるシーンタグの数だけ、ステップS403~ステップS412のループ処理を繰り返した後に、ループ処理を抜けるステップS412。以上の処理により、シーンタグごとにユーザが想起状態であるか否かが判定される。その後、想起判定部106は、1つのコンテンツについての想起情報に含まれる全シーンタグの個数に対する、ユーザが想起状態であると判定されたシーンタグの個数の割合として想起度を算出するステップS413。再度図12を参照して、次に反応対象特定部107は、反応識別部102によって識別されたユーザの心理的な反応の有無及び反応時刻候補と、想起判定部106によって算出された想起度とをもとに、ユーザが実際に反応を示した対象を特定する。本実施の形態に係る反応対象特定部107は、ユーザが示した心理的な反応が、ユーザが視聴したいずれかのコンテンツに対する反応であることを前提に、その中のいずれのコンテンツに対しての反応であるかを特定するステップS107。図16は、反応対象を特定する処理図12のステップS107の詳細なフローチャートである。まず、反応対象特定部107は、反応識別部102によって特定された反応時刻候補を参照するステップS501。そして反応時刻候補とされた時刻を含むシーン又はコンテンツの想起度を参照するステップS502。本実施の形態では、反応時刻候補が含まれるコンテンツは1つということとなる。例えば、図9の場合、反応時刻候補420は65秒である。これに対応する想起度は、65秒を含むコンテンツ、すなわちC社の商品説明用の動画コンテンツの想起度である0となる。また、図10の場合、反応時刻候補421は90秒である。これに対応する想起度は、90秒を含むコンテンツ、すなわちD社の商品説明用の動画コンテンツの想起度である80となる。次に、反応対象特定部107は、想起度が閾値未満閾値は例えば60とするであるか否かを判断するステップS503。想起度が閾値未満の場合ステップS503でYes、反応対象特定部107は、反応時刻候補に示されたユーザの心理的な反応の対象が、現在すなわち、反応時刻候補の時点においてユーザが視聴したコンテンツであると特定するステップS504。一方、想起度が閾値以上の場合ステップS503でNo、反応対象特定部107は、反応時刻候補の時点においてユーザの想起行動が生じていると判断する。この場合、反応対象特定部107は、反応時刻候補に示されたユーザの心理的な反応は、反応時刻候補を含むシーン又はコンテンツの1つ前にユーザが視聴したシーン又はコンテンツを対象とする反応であると特定するステップS505。例えば、図9の場合、C社の商品説明用の動画コンテンツを視聴するユーザの想起度は0であり、想起度は閾値未満である。したがって、反応対象特定部107は、反応時刻候補420においてユーザが示した心理的な反応は、現在反応時刻候補420時点においてユーザが視聴しているコンテンツであるC社の商品説明用の動画コンテンツに対する反応であると特定する。また、図10の場合、D社の商品説明用の動画コンテンツを視聴するユーザの想起度は80であり、想起度は閾値以上である。したがって、反応対象特定部107は、反応時刻候補421においてユーザが示した心理的な反応は、現在反応時刻候補421ユーザが視聴しているコンテンツの1つ前のコンテンツであるC社の商品説明用の動画コンテンツに対する反応であると特定する。なお、再度図12を参照して、コンテンツ評価装置110は、反応識別部102によって識別された反応の有無及びその種別と、反応対象特定部107によって特定された反応対象又は反応対象の表示時刻とを、コンテンツに対するユーザの評価として評価表示部108へ表示してもよいステップS108。なお、本実施の形態に係る想起判定部106は、複数の着目すべきシーンが集まったすなわち、複数のシーンタグによって特定される1つのコンテンツに対し、ユーザが想起状態であったシーンの割合を想起度として算出しているが、シーンごとに想起の有無を判定し、あるいは想起の度合いとして算出してもよい。例えば、想起判定部106は、シーンごとに、表示時間における視線位置と、当該表示時間に対応付けられた表示領域との距離、及び表示時間における滞留時間が、それぞれ事前に定められた閾値以上であるかを判定し、それぞれが閾値以上である場合には、当該シーンより前に表示された他のシーンをユーザが想起していたと判定してもよい。また、本実施の形態に係る想起判定部106は、表示領域と視線位置との距離、及び視線の滞留時間を閾値と比較することで、想起状態の判定処理を行う例を説明したが、想起状態の判定はこれに限ったものではなく、様々なバリエーションが考えられる。以下、一例を説明する。本実施の形態に係る想起判定部106は、想起度の判定において、着目すべき領域すなわち、シーンタグの中に定義されている表示領域に対する視線の離れ度合いを用いていた。例えば図8において、想起判定部106は、視線D200、100と、着目すべき領域である領域B200、300、800、400との鉛直距離を200と算出していた。しかし、シーンによっては着目すべき領域が複数存在する場合もある。より詳細には、図17を用いて説明する。図17では、着目すべき領域として領域B200、300、800、400と、領域C300、50、60、150とが定義されているとする。対して視線位置は視線D200、100である。この場合、想起判定部106は、例えば、領域B及び領域Cのそれぞれと、視線Dまでの鉛直距離を算出し、最も近い距離が閾値以上か否かで想起状態を判定してもよい。すなわち、想起判定部106は、シーンが複数の表示領域を含む場合には、視線位置に対し最も近い表示領域との離れ度合いを用いて距離を算出してもよい。複数ある表示領域のうち、視線位置に最も近い表示領域に対しても、視線位置が閾値以上離れているということは、ユーザは現在視聴しているコンテンツには着目しておらず、想起状態である可能性が高いと考えられるためである。あるいは、領域B及び領域Cのそれぞれから、視線Dまでの距離に重みを付与し、重み付きの距離の総和を用いて想起状態を判定してもよい。すなわち、想起情報は、シーンごとに重みを有し、想起判定部106は、想起状態と判定されたシーンの総数を、シーンに対応する重みを乗じて集計してもよい。例えば式1に示すように、想起判定部106は、シーンに含まれる各表示領域と視線位置との距離l例えば鉛直距離とするに、重みwを乗算してもよい。これにより、重み付きの距離の総和として、着目すべき領域表示領域に対する視線位置の乖離度合いを計算し、当該乖離度合いが閾値以上の場合は、ユーザが想起状態にあると判定することもできる。なお、重みの値は任意に定めることができるが、例えば、後述するように表示領域ごとにシーンタグ内で定義しておいてもよく、距離lの大きさによって所定の関数により定まる値flを用いてもよい。なぜなら、1つのシーンに複数の着目すべき領域が存在する場合、そのシーンに着目しているユーザであれば、これら領域の全て、あるいはいくつかに視線が移動する。しかし、ユーザが想起を行っている場合、想起を邪魔されないため、無意識のうちに提供画像が表示されている全ての領域を避けようと、いずれの表示領域からも遠い位置に視線が行き、そこで視線が滞留する傾向があるからである。このように各領域を考慮することで、想起判定部106は、より精度よく想起度を判定することが可能となる。また、本実施の形態に係る想起判定部106は、滞留時間が閾値以上例えば1秒以上などの場合、ユーザは想起状態にあると判定していたが、これに限ったものではない。例えば滞留時間が長いほど、想起状態により大きな重みを付与してもよい。すなわち、ユーザは、思い出しなど、想起行動をとっている場合、視線はあまり移動せず、一定範囲内に滞留することが多い。したがって、想起判定部106は、視線の滞留時間が長ければ長いほど想起の度合いが高くなるよう、例えば滞留時間tを重みとして視線位置と表示領域との距離等に乗算することで想起度を算出してもよい。より具体的には、上記式1にさらに時間の概念を加えた、下記式2などが考えられる。式2では、重み付けされた距離ごとに対応する滞留時間を乗じ、全表示領域についての総和Lを算出している。さらにまた、ユーザが想起行動をとる場合、ユーザの視線は、単に着目すべき領域に対して離れた位置に滞留するだけではなく、コンテンツが表示されている表示画面の4隅のいずれかに近い位置に滞留する場合もある。一般的にコンテンツは、ユーザがより着目しやすいよう作成されているものである。したがって、タレント、商品、機能説明、及び文字等、ユーザに見て欲しい対象を表す提供画像は画面の中央に配置される。その一方、ユーザは、これらの提供画像が目に入ると、想起の妨げになるため、無意識のうちに画面の4隅のいずれかに視線を移動させ、そこで滞留する傾向にある。そこで、想起判定部106は、着目すべき領域の位置にかかわらず、ユーザの視線位置が、表示画面の4隅のいずれかに所定の時間以上滞留している場合は、ユーザは想起状態であると判定してもよい。なお、発明者らの実験において、ユーザの視線が表示画面上のいずれの位置に滞留するかについては、位置による有意な差は得られていない。例えば、あるユーザの視線位置は、表示画面の左上に常に位置するが、別のユーザの視線位置は画面の右側に常に位置する等、ユーザごとに視線位置の滞留位置が有意に異なるという実験結果は、現在のところ得られていない。しかしながら、個人ごとに癖がある。そこで、想起判定部106は、例えば個人ごとに視線の履歴を蓄積し、想起時の位置や時間を算出しておき、それをモデル化したものを想起情報として用いることとしてもよい。なお、発明者らが行った実験の結果より、商品説明用の動画、及び商品のコマーシャルでは、タレント、説明者等の人に最も視線が位置しやすく、次いで商品の外観、商品の機能を表した文字、及び社名ロゴに視線が位置するという傾向が得られている。そこで、着目すべき領域である表示領域ごとに、事前に対応する提供画像の内容に応じて重みを付与しておき、想起判定部106は、重み付けされた想起状態を集計することで想起度を算出してもよい。すなわち、本実施の形態に係る想起判定部106は、説明のため、表示領域に対して閾値以上離れて視線が滞留した場合は想起状態であると特定していた。しかし、表示領域に表示される提供画像の内容によって、シーンタグ内で表示領域ごとに重み定義しておき、想起判定部106は、重みつきの距離の総和等で想起度を算出してもよい。例えば上記式1や式2において、着目すべき領域である表示領域に表示される提供画像の内容がタレントの場合は、この表示領域に対応する重みwとして1.0を指定し、文字又はロゴの場合は、この表示領域に対応する重みwとして0.5を指定することで、視線位置と表示領域との距離が同じであっても想起度が変わってくる。すなわち、想起判定部106は、本来ならば、文字情報等よりも着目されやすい女優や俳優を表す提供画像が表示されているにもかかわらず、ユーザの視線がこの提供画像から離れた位置に滞留している場合は、文字等を表す提供画像が表示されている場合よりも高く想起度を算出してもよい。さらにまた、想起判定部106は、表示される提供画像が文字の場合、視線がその文字を追っているか否かを想起の判定時に考慮してもよい。例えば、文字の領域の場合は、単に位置するだけではなく、当該領域を追っているか、あるいは領域内を移動しているか等を考慮することとしてもよい。すなわち、想起判定部106は、提供画像が文字情報を表す場合には、提供画像の表示時間内の視線位置の移動量が事前に定められた閾値未満の場合には、ユーザが想起状態であると判定してもよい。さらに、想起判定部106は、視線位置の移動方向が提供画像が表す文字の書字方向に一致している場合には、ユーザが想起状態にないと判定してもよい。図18を用いて具体的に説明する。図18は、文字情報に対するユーザの注視度の算出方法を説明する図である。図18a及びbにおいて、視線は視線D150、860で示される位置に滞留しているとする。一方、着目すべき領域である表示領域は、領域B200、300、800、400である。したがって、視線位置と表示領域との座標の差は50、40であり、その距離は閾値例えば、100とする未満である。従って、例えば図18bに示されるように、単に表示領域と視線位置との距離のみで判定する場合、想起判定部106は、ユーザは想起状態ではないと判定する。しかしながら、図18aにおいては、領域Bには手振れ補正機能付きという文字を表す提供画像が表示されている。したがって、コンテンツに本来着目しているユーザであれば、その視線は書字方向この例では、左から右に文字を追うのが一般的である。したがって、提供画像が文字を表す場合、想起判定部106は、ユーザの視線が文字を追うか否かの判断を加えることで、より精度よく想起判定が可能となる。図18aに示される場合、文字が表示されている領域Bに対し、ユーザの視線は視線Dに滞留しているため、たとえ領域Bと視線Dとの距離が閾値以内であろうと、想起判定部106はユーザが想起状態であると判定することとなる。なお、提供画像が文字情報を表す場合には、対応するシーンタグにおける属性欄に当該提供画像が文字情報を表すことを示す情報を含めることで、想起判定部106は、提供画像が文字情報を表すか否かを知ることができる。なお、想起判定部106は、視線が滞留を開始した時刻を考慮して想起の判定を行うこととしてもよい。以下、図19の具体例を用いて説明する。図19は、視線の滞留が開始した時刻を考慮した想起判定処理を説明する図である。まず、図19aに示される画面において、視線は視線D200、100に位置している。また、着目すべき表示領域は、領域B200、300、600、400である。したがって、視線位置と表示領域とは、閾値以上離れており、ユーザの視線は滞留を開始している。すなわち、ユーザは想起を行って想起状態にあるため、着目すべき領域から視線を外し、かつ、視線が滞留している。ここで、画面が切り替わり、図19bに示される画面が表示されたとする。この場合、ユーザの視線が滞留していた位置に夜でも綺麗という文字を表す提供画像が現れている。しかしユーザはすでに想起を開始しているので、画面の切り替わりに関係なく、視線は同じ位置に滞留し続けている。図19bに示される画面の場合、着目すべき領域は領域C50、50、600、200であるため、視線の位置である視線D200、100は、領域C内に入っている。したがって、想起判定部106は、実際はユーザが想起しているにもかかわらず、想起状態ではないと誤って判定してしまう恐れがある。そこで、想起判定部106は、滞留が開始した時刻において、ユーザの視線位置が表示領域に入っていたか否かを用いて想起状態の有無を判定し、その後は視線位置が滞留しているか否かのみによって想起状態の有無を判定してもよい。より具体的には、想起判定部106は想起情報を参照し、視線位置が提供画像の表示領域内に位置する場合において、視線位置が当該提供画像の表示時間より前から当該表示領域内に位置する場合は、ユーザが想起状態であるとは判定しないとしてもよい。このように場面の切り替わりで偶然視線の位置に領域が入ってしまった場合における誤判定を避けることが可能となる。なお、本実施の形態に係るコンテンツ評価装置110は、複数の注目すべきシーンが集まった商品説明用の動画コンテンツを1つのコンテンツとする場合において、複数のコンテンツを視聴したユーザの、コンテンツごとの脳血流の変化を計測した。また、計測結果からユーザの心理的な反応が生じたと判定された場合には、コンテンツ評価装置110は、いずれの商品説明用の動画コンテンツに対する反応であるかの特定を行った。しかし、コンテンツ評価装置110が評価を行うコンテンツは、これに限ったものではない。例えば、複数の異なるシーンが連続するようなドラマ、又は映画などに対して、生体信号をもとにシーンに対するユーザの評価や感情を推定するシステムなどへの応用も可能である。発明者らは、商品説明用の動画コンテンツを視聴する際のユーザの視線及び脳血流の変化だけではなく、映画の説明、CM、及び3D映像などのコンテンツに対しても同様の評価実験を行っている。その結果、これらコンテンツに対しても、ユーザは、上記に説明する興奮系の反応及び集中系の反応と同様の反応を示すことを、実験より確認している。従って本発明を用いて、例えば、集中したり、興奮したり、感情が高ぶったシーン等、脳血流に反応が生じ、ユーザの心理になんらかの変化があったシーンを抽出するシステムなどにも応用が可能である。図20は、実験において映画の宣伝用コンテンツを視聴しているユーザの脳血流の変化等を説明する図である。図20aは映画の宣伝を視聴している際のユーザの脳血流の変化を示した図である。横軸を時間、縦軸を脳血流としている。図20bは、映画の宣伝用コンテンツに対応する、タグ形式で表現された想起情報の一例である。映画の宣伝等を1つのコンテンツとみなした場合、このコンテンツの中には複数のシーンが存在するのが一般的である。ここでは複数のシーンをシーン群として示している。例えばシーン群1は映画説明に関するシーンであり、シーンタグ1、シーンタグ2の2つの着目すべき領域と対応する表示時間とを含むことを示している。あるいはシーン群8は魔法を憶えるシーンとしてシーンタグ86、シーンタグ87等、複数の着目すべき領域とその時間の組みで構成される。シーン群9は逃走シーンとしてシーンタグ90、シーンタグ91等、複数の着目すべき領域とその時間の組みで構成される。脳血流はしばらく一定の値を保持しつつ、100秒の時点で脳血流が閾値0.05を上まわるように増加していることが分かる。反応識別部102は閾値処理等を用いて、100秒をユーザが心理的な反応興奮系を示した時刻の候補として特定する。そして、想起判定部106は、反応時刻の候補である100秒以降の各シーンにおいて想起度を算出し、反応対象特定部107は、想起度が閾値未満の場合は当該時刻に視聴したコンテンツに対する反応であると特定する。例えばこの場合、想起度が閾値未満であれば、反応識別部102は、シーン群9の逃走シーンにユーザが興奮していると識別する。一方、想起度が閾値以上の場合、想起判定部106は、ユーザが想起状態にあると識別する。その場合、反応対象特定部107は、1つ前のシーンである魔法を憶えるシーンを対象として、ユーザはなんらかの考え事や思い出しなどの想起行動をとっていたと判断する。このように、コンテンツ評価装置110は、複数のコンテンツの中から、ユーザが心理的な反応を示したコンテンツを選ぶだけではなく、一連の動画などからユーザが心理的な反応を示した特定の時間やシーンを特定することも可能である。なお、本実施の形態に係る反応対象特定部107は、ユーザが想起状態である場合、当該時刻に示される心理的な反応の対象は、1つ前のシーンやコンテンツであると特定している。これは、本実施の形態で説明するように、コンテンツが連続して表示され、ユーザにそのコンテンツを評価してもらう場合に、想起行動は1つ前のコンテンツに対してのものであることが多いという実験結果によるものである。しかし、ユーザに映画やテレビ番組を自由に視聴してもらい、必ずしも評価を強いるようなものではない状況の場合、想起の対象は必ずしも1つ前のシーン又はコンテンツに対するものとは限らない。そこで、コンテンツ評価装置110は、例えば当該反応を示す前にユーザが視聴した複数のシーン又はコンテンツうちのいずれかをユーザが想起している旨を表示してもよい。あるいは、コンテンツ評価装置110は、想起の対象であるシーンを特定せず、単に想起行動があった旨を表示するにとどめることとしてもよい。これにより、利用状況に応じたコンテンツ評価を行うことが可能となる。変形例1実施の形態に係るコンテンツ評価装置110は、所定順に表示されるコンテンツに対する脳内血流の変化に基づいて、被験者であるユーザの興味等、心理的な反応を認識していた。さらに、視線情報の画面上での滞留時間等の情報を利用して被験者が想起状態であるか否かを推定することによって、被験者の興味等が以前に提示されたコンテンツに対するものであるか否かも判断している。さらに、本変形例に係るコンテンツ評価装置110aは、被験者が想起状態であると判定したときには、被験者であるユーザが興味をもったと推定されるコンテンツを再びユーザに提示することで、ユーザがどのコンテンツに対して興味をもっていたかをより正確に特定するする。本変形例に係るコンテンツ評価装置110aのシステム構成を図21に示す。図21に示されるように、本変形例に係るコンテンツ評価装置110aは、図1に示されるコンテンツ評価装置110のシステム構成に、さらに、刺激提示順序記憶部2101、刺激提示部2102、刺激提示順序変更部2103が追加されている。また、反応対象特定部107に代わり、反応対象特定部107aを備える。刺激提示順序記憶部2101は、複数の画像コンテンツの表示順序を記憶している。すなわち、刺激提示順序記憶部2101は、被験者であるユーザに提示する刺激の提示順序を記憶している。例えば、本実施の形態に係る刺激提示順序記憶部2101には、CM映像を被験者に提示する順序、及び、そのCM映像間の時間が記憶されている。刺激提示部2102は、刺激提示順序記憶部2101に記憶されている順序、又は刺激提示順序変更部2103によって変更された表示順序に基づき複数のコンテンツを表示する。すなわち、刺激提示部2102は、刺激提示順序記憶部2101に記憶されている刺激の順序に従って、コンテンツを順に表示することにより、被験者に刺激を提示する。刺激提示部2102は、例えば、CM映像の場合には、液晶ディスプレイ等の表示装置として構成され、被験者に対してCM映像及び音声を提示する。刺激提示順序変更部2103は、刺激提示順序記憶部2101に記憶されている複数の画像コンテンツの表示順序を変更する。例えば、刺激提示順序変更部2103は、反応対象特定部107で特定された時刻に刺激提示部2101が表示していたコンテンツが再度表示されるように、刺激提示順序記憶部2101に記憶されている提示順序を変更する。なお、刺激提示順序変更部2103は、ランダムに提示順序を変更してもよい。刺激提示順序変更部2103は、反応対象特定部107によってユーザが心理的な反応を示したコンテンツであると特定された他の画像コンテンツを再度表示するように表示順序を変更する。ここで、反応対象特定部107aによって、ユーザが心理的な反応を示した対象である可能性があると特定したコンテンツを第1の画像コンテンツとすると、反応対象特定部107aは、複数の画像コンテンツのうち第1の画像コンテンツが1回目に表示されたときの脳血流の増減量と、第1の画像コンテンツが2回目以降に表示されたときの脳血流の増減量との差分に基づいて、ユーザが第1の画像コンテンツを想起していたか否かを判定する。例えば、反応対象特定部107aは、第1の画像コンテンツがN回目ただし、N≧2に表示されたときの脳血流の増加量から1回目に表示されたときの脳血流の増加量を引いた差が所定の閾値以上である場合に限り、ユーザは第1の画像コンテンツを想起していたと特定してもよい。以下、図22を参照してより具体的に説明する。図22は、図5と同じユーザについて、視聴するコンテンツと脳血流の変化量との対応関係の続きを示す図である。図22に示されるように、被験者へD社のCMを刺激として提示したときには、被験者は興奮系の反応を示している。このとき、想起判定部106が、被験者が想起状態であると判定したとする。また、反応対象特定部107aは、D社のCMを提示したときに示された興奮系の反応は、D社のCMを提示したときにユーザが想起していたC社のカメラCMを対象としたものであると特定したとする。ただし、この時点における特定は確定的なものではないとする。次に刺激提示順序変更部2103は、D社のCMを提示した後に、再度、C社のCMが提示されるように、刺激提示順序記憶部2101に記憶されているコンテンツの提示順序を変更する。一般に、提示されたコンテンツが、ユーザが始めて視聴するコンテンツである場合と、2回以上の視聴したことがあるコンテンツである場合とでは、1回目に提示されたコンテンツに対して、ユーザはより大きな心理的な反応を示すことが多い。その結果、脳の血流量も1回目に提示されたコンテンツを視聴した時の方が多くなる可能性が高い。しかしながら、D社のCMを提示したときにユーザがC社のCMの想起状態にあった場合には、D社のCMを提示後に、再度、C社のCMを提示すると、被験者の反応が有意に高くなる可能性が高い。具体的には、図22に示すようにD社のCM提示後に再度C社のCMを提示すると、被験者の脳内血流量が所定の閾値よりも増加すると考えられる。そこで、反応対象特定部107aは、C社の1回目のCM提示中の脳内血流量と、2回目のCM提示中の脳内血流量とを比較し、2回目の方がより大きな値となる場合には、90秒から120秒における脳内血流の反応は、ユーザがC社のCMを想起したことによるものと判断する。以上述べたように、本変形例に係るコンテンツ評価装置110aは、視線情報を用いて以前に提示したコンテンツに対する想起反応であると判断したときには、再度、以前に提示したコンテンツが提示されるように、被験者に提示するコンテンツの順序を変更する。さらに、再度提示したコンテンツに対する被験者の脳内血流の変化を測定することで、想起反応によるものか否かを精度よく判断することが可能になる。変形例2実施の形態に係るコンテンツ評価装置110が備える想起情報蓄積部105は、図7に示されるように、コンテンツに含まれる各シーンに対応付けて、対象画像の表示領域、表示時間、及び属性等に関する情報を含む想起情報を蓄積している。ここで、表示領域等、想起情報に含まれる情報は、コンテンツの設計者すなわち、コンテンツ制作者が事前に設定しておく必要があり、その領域を設定するのには工数がかかる。また、一般のユーザが、そのコンテンツを視聴したときに、その領域内に視線が必ず滞留するとは限らない。そこで、本変形例に係るコンテンツ評価装置110bは、ユーザが視聴した視線の履歴を用いて想起情報蓄積部105に蓄積される想起情報を生成する。コンテンツ評価装置110bは、被験者の拘束時間を少なくするために、映像刺激すなわち、画像コンテンツを連続的にユーザへ提示し、その反応を測定する。そのために、以前に提示した刺激に対する反応であるか否かを、視線情報を用いて判断している。そこで、事前に、1つの映像を提示したときに、一般的なユーザは、どういう視線の動きをするかを表すモデル例えば、表示領域と、これに対応する表示時間である滞留時間とを示す情報を想起情報として蓄積しておき、取得したユーザの視線位置が想起情報であるモデルから大きくはずれたときには、想起判定部106は、ユーザが想起状態であると判断する。システムの構成を図23に示す。図23に示されるように、本変形例に係るコンテンツ評価装置110bは、コンテンツ評価装置110と比較し、複数の画像コンテンツを表示し、複数のコンテンツの表示順序を記憶している刺激提示順序記憶部2101と、刺激提示順序記憶部に記憶されている順序に基づき複数のコンテンツを表示する刺激提示部2102と、ユーザの視線位置を履歴として蓄積する視線履歴蓄積部2301と、視線履歴蓄積部2301に蓄積された視線位置を用いて、複数の画像コンテンツの各々が表示されたときの視線位置を特定し、特定された視線位置を表示領域として含む想起情報を生成する典型想起情報生成部2302とをさらに備える。なお、変形例1に係るコンテンツ評価装置110aが備える構成要素と同一の構成要素については同一の符号を付し、詳細な説明は省略する。視線履歴蓄積部2301は、視線検知部103で検出された視線情報を蓄積する。典型想起情報生成部2302は、視線履歴蓄積部2301に蓄積された視線の履歴から、一般ユーザがそのコンテンツだけを提示されたときに、どこに視線が滞留するかを特定するための情報を抽出する。典型想起情報生成部2302で生成された典型的な視線情報は、想起情報として想起情報蓄積部105に蓄積される。なお、本変形例に係る刺激提示順序記憶部2101に記憶されている刺激提示順序すなわち、画像コンテンツの表示順序は、変形例1とは異なり、1つのコンテンツを提示した後に、十分な時間をとった後に次のコンテンツが提示されるよう順序づけられている。これは、コンテンツを視聴中のユーザが、前のコンテンツを想起しないようにするためである。なぜなら、本変形例においては、想起状態が発生しない一般的な視線の履歴情報を事前に抽出し、想起情報として想起情報蓄積部105に蓄積させることが好ましいためである。典型想起情報生成部2302により生成された想起情報を参照し、想起判定部106は、一般的な視線の履歴とは異なる領域で視線が滞留した場合には、想起状態と判断し、そのときの脳内血流の変化は、それ以前にユーザが視聴したコンテンツに起因するものと判断する。以上、本発明の実施の形態に係るコンテンツ評価装置について説明したが、本発明はこれらの実施の形態に限定されるものではない。例えば、想起判定部106は、ユーザが想起状態にあると判定したシーンの数ではなく、想起状態にあると判定したシーンに対応する表示時間に基づいて、想起度を算出してもよい。具体的には、想起判定部106は、想起情報に含まれる全ての表示時間の合計に対する、想起状態であると判定したシーンの表示時間の合計の割合として想起度を算出してもよい。また、実施の形態及びその変形例に係る取得部120は、脳血流検知部320と視線検知部103とを有することとしたが、取得部120が脳血流検知部320と視線検知部103とを有さない場合にも、同様の発明の効果を奏する。例えば、取得部120は、コンテンツ評価装置の外部装置によって取得された脳血流と視線位置とを記録媒体等から読み出すことで脳血流と視線位置とを取得してもよい。また、取得部120は、コンテンツ評価装置の外部装置が取得した脳血流と視線位置とを有線又は無線の通信インタフェースを介して取得してもよい。また、実施の形態及びその変形例に係るコンテンツ評価装置は、滞留時間算出部104を備えることとしたが、滞留時間算出部104を備えなくても同様の発明の効果を奏する。例えば、想起判定部106が、表示領域と視線位置との距離のみを使用して、ユーザが想起状態にあるか否かを判定してもよく、この場合には、コンテンツ評価装置は滞留時間算出部104を備えなくてもよい。また、実施の形態及びその変形例に係るコンテンツ評価装置は、想起情報蓄積部105を備えることとしたが、想起情報蓄積部105を備えなくても同様の発明の効果を奏する。例えば、外部記憶媒体図示なしに想起情報を蓄積しておき、想起判定部106が外部記憶媒体から想起情報を読み込んでもよい。この場合には、コンテンツ評価装置は想起情報蓄積部105を備えなくてもよい。また、実施の形態及びその変形例に係るコンテンツ評価装置は、反応対象特定部107を備えることとしたが、反応対象特定部107を備えなくても同様の発明の効果を奏する。例えば、ユーザに2つのコンテンツを比較させることによりコンテンツを評価する場合には、想起状態の有無を想起判定部106により判定できれば、反応対象特定部107を備えなくてもユーザが心理的な反応を示したコンテンツを特定することができる。また、実施の形態の変形例に係るコンテンツ評価装置110aは、ユーザが心理的な反応を示したであろうと推定されるコンテンツ例えば、直近に表示したコンテンツを再度ユーザに提示することで、ユーザが反応したコンテンツを正確に特定することとしたが、これとは逆に、ユーザが心理的な反応を示していないであろうと推定されるコンテンツを再度ユーザに提示してもよい。具体的には、刺激提示順序変更部2103はユーザが想起していないであろうと推定されるコンテンツが次の刺激として刺激提示部2102へ提示されるよう刺激提示順序記憶部2101に記憶されているコンテンツの表示順序を変更してもよい。ユーザが想起していないであろうと推定されるコンテンツとは、例えば、ユーザが最初に視聴したコンテンツ視聴履歴が古いコンテンツ、又は、他のユーザによって想起された割合が最も小さいコンテンツなどである。なお、実施の形態並びにその変形例1及び2で説明したコンテンツ評価装置は、コンピュータにより実現することも可能である。図24は、コンテンツ評価装置110、110a及び110bを実現するコンピュータシステムのハードウェア構成を示すブロック図である。コンテンツ評価装置は、コンピュータ34と、コンピュータ34に指示を与えるためのキーボード36及びマウス38と、コンピュータ34の演算結果等の情報を提示するためのディスプレイ32と、コンピュータ34で実行されるプログラムを読み取るためのCD-ROMCompactDisc-ReadOnlyMemory装置40及び通信モデム図示せずとを含む。コンテンツ評価装置が行う処理であるプログラムは、コンピュータで読取可能な媒体であるCD-ROM42に記憶され、CD-ROM装置40で読み取られる。又は、コンピュータネットワークを通じて通信モデム52で読み取られる。コンピュータ34は、CPUCentralProcessingUnit44と、ROMReadOnlyMemory46と、RAMRandomAccessMemory48と、ハードディスク50と、通信モデム52と、バス54とを含む。CPU44は、CD-ROM装置40又は通信モデム52を介して読み取られたプログラムを実行する。ROM46は、コンピュータ34の動作に必要なプログラムやデータを記憶する。RAM48は、プログラム実行時のパラメタなどのデータを記憶する。ハードディスク50は、プログラムやデータなどを記憶する。通信モデム52は、コンピュータネットワークを介して他のコンピュータとの通信を行う。バス54は、CPU44、ROM46、RAM48、ハードディスク50、通信モデム52、ディスプレイ32、キーボード36、マウス38及びCD-ROM装置40を相互に接続する。さらに、上記の各装置を構成する構成要素の一部又は全部は、1個のシステムLSILargeScaleIntegratedCircuit:大規模集積回路から構成されているとしてもよい。システムLSIは、複数の構成部を1個のチップ上に集積して製造された超多機能LSIであり、具体的には、マイクロプロセッサ、ROM、RAMなどを含んで構成されるコンピュータシステムである。RAMには、コンピュータプログラムが記憶されている。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、システムLSIは、その機能を達成する。さらにまた、上記の各装置を構成する構成要素の一部又は全部は、各装置に脱着可能なICカード又は単体のモジュールから構成されているとしてもよい。ICカード又はモジュールは、マイクロプロセッサ、ROM、RAMなどから構成されるコンピュータシステムである。ICカード又はモジュールは、上記の超多機能LSIを含むとしてもよい。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、ICカード又はモジュールは、その機能を達成する。このICカード又はこのモジュールは、耐タンパ性を有するとしてもよい。また、本発明は、上記に示す方法であるとしてもよい。また、これらの方法をコンピュータにより実現するコンピュータプログラムであるとしてもよいし、前記コンピュータプログラムからなるデジタル信号であるとしてもよい。さらに、本発明は、上記コンピュータプログラム又は上記デジタル信号をコンピュータ読み取り可能な記録媒体、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、CD-ROM、MO、DVD、DVD-ROM、DVD-RAM、BDBlu-rayDisc登録商標、USBメモリ、SDカードなどのメモリカード、半導体メモリなどに記録したものとしてもよい。また、これらの記録媒体に記録されている上記デジタル信号であるとしてもよい。また、本発明は、上記コンピュータプログラム又は上記デジタル信号を、電気通信回線、無線又は有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク、データ放送等を経由して伝送するものとしてもよい。また、本発明は、マイクロプロセッサとメモリを備えたコンピュータシステムであって、上記メモリは、上記コンピュータプログラムを記憶しており、上記マイクロプロセッサは、上記コンピュータプログラムに従って動作するとしてもよい。また、上記プログラム又は上記デジタル信号を上記記録媒体に記録して移送することにより、又は上記プログラム又は上記デジタル信号を、上記ネットワーク等を経由して移送することにより、独立した他のコンピュータシステムにより実施するとしてもよい。さらに、上記実施の形態及び上記変形例をそれぞれ組み合わせるとしてもよい。今回開示された実施の形態は全ての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内での全ての変更が含まれることが意図される。