"対話における一方の話者の同調性を検出する装置であって、前記一方の話者及び他方の話者の生理指標をそれぞれ所定の期間測定して、時系列データを生成するデータ生成手段と、前記他方の話者の時系列データのうちの第1期間のデータと、前記一方の話者の時系列データのうちの、前記第1期間をシフト時間だけシフトした第2期間のデータとに関して、測定時間順序が対応する2つのデータのそれぞれの積を計算し、得られた積の総和を計算する処理を、前記シフト時間を変更して所定回数繰返し、前記所定回数の繰返しによって得られた複数の総和の最大値を求め、該最大値に対応するシフト時間を決定する演算手段と、前記最大値に対応するシフト時間、又は、前記最大値に対応するシフト時間に対応する情報を提示する提示手段とを備えることを特徴とする同調性検出装置。前記最大値に対応するシフト時間が第1の値以下であれば前記同調性が高いと判定し、前記最大値に対応するシフト時間が、第1の値よりも大きい第2の値以上であれば前記同調性が低いと判定する判定手段をさらに備え、前記提示手段は、前記最大値に対応するシフト時間に対応する情報として、前記判定手段による判定結果を表す情報を提示することを特徴とする請求項1に記載の同調性検出装置。前記時系列データは、各々のデータの時間間隔が0.2秒以下の一定時間であり、0.4秒以上10秒以下の時間連続するデータであることを特徴とする請求項1又は2に記載の同調性検出装置。前記一方の話者の生理指標及び前記他方の話者の生理指標の少なくとも一方は音声であり、前記音声の前記時系列データは、音声信号を所定のサンプリング周波数でサンプリングして得られたデータ、又は、音声認識装置によって認識された語句の単位時間当たりのシラブル数である話速であることを特徴とする請求項1~3の何れか1項に記載の同調性検出装置。前記一方の話者の生理指標及び前記他方の話者の生理指標の少なくとも一方は、上半身を前方に倒してから戻すトランク動作であり、前記データ生成手段は、前記一方の話者及び前記他方の話者のうち、前記トランク動作の測定対象である話者を撮像する撮像手段を備え、前記撮像手段によって撮像された画像データの隣接するフレーム間の、対応する画素の輝度値変化を求め、トランク動作に関する前記時系列データを生成することを特徴とする請求項1~3の何れか1項に記載の同調性検出装置。前記一方の話者の生理指標及び前記他方の話者の生理指標の少なくとも一方は心拍間隔であり、前記データ生成手段は、所定時間内の複数の心拍間隔の平均値を計算する処理を、前記所定時間を単位シフト時間の整数倍だけシフトして、所定回数繰返すことによって、心拍間隔に関する前記時系列データを生成することを特徴とする請求項1~3の何れか1項に記載の同調性検出装置。人は元来、対人コミュニケーションに関して得手不得手があり、優劣が存在している。したがって、同調性が読取れず、対人コミュニケーションが不得手な人を補佐するための実用的なツールが要望されるが、上記非特許文献1及び2によっても、未だ実現されていない。また、対人コミュニケーションの優劣の評価方法も明確にはなっていない。また、上記特許文献1及び2のように、映画、広告、ゲーム等のメディアを対象として人の関心度を評価する従来技術は存在するものの、対人対話状態において人と人との同調性を可視化することはできていない。したがって、本発明は、対話の同調性を検出することができ、対話の主体者が、相手の同調状況に応じて対話の方向性を決定することができる同調性検出装置を提供することを目的とする。上記の目的は、下記によって達成することができる。即ち、本発明に係る同調性検出装置は、対話における一方の話者の同調性を検出する装置であって、一方の話者及び他方の話者の生理指標をそれぞれ所定の期間測定して、時系列データを生成するデータ生成部と、他方の話者の時系列データのうちの第1期間のデータと、一方の話者の時系列データのうちの、第1期間をシフト時間だけシフトした第2期間のデータとに関して、測定時間順序が対応する2つのデータのそれぞれの積を計算し、得られた積の総和を計算する処理を、シフト時間を変更して所定回数繰返し、所定回数の繰返しによって得られた複数の総和の最大値を求め、最大値に対応するシフト時間を決定する演算部と、最大値に対応するシフト時間、又は、最大値に対応するシフト時間に対応する情報を提示する提示部とを備える。好ましくは、同調性検出装置は、最大値に対応するシフト時間が第1の値以下であれば同調性が高いと判定し、最大値に対応するシフト時間が、第1の値よりも大きい第2の値以上であれば同調性が低いと判定する判定部をさらに備え、提示部は、最大値に対応するシフト時間に対応する情報として、判定部による判定結果を表す情報を提示する。より好ましくは、時系列データは、各々のデータの時間間隔が0.2秒以下の一定時間であり、0.4秒以上10秒以下の時間連続するデータである。さらに好ましくは、一方の話者の生理指標及び前記他方の話者の生理指標の少なくとも一方は音声であり、音声の時系列データは、音声信号を所定のサンプリング周波数でサンプリングして得られたデータ、又は、音声認識装置によって認識された語句の単位時間当たりのシラブル数である話速である。好ましくは、一方の話者の生理指標及び前記他方の話者の生理指標の少なくとも一方は、上半身を前方に倒してから戻すトランク動作であり、データ生成部は、一方の話者及び他方の話者のうち、前記トランク動作の測定対象である話者を撮像する撮像部を備え、撮像部によって撮像された画像データの隣接するフレーム間の、対応する画素の輝度値変化を求め、トランク動作に関する時系列データを生成する。より好ましくは、一方の話者の生理指標及び前記他方の話者の生理指標の少なくとも一方は心拍間隔RRI:R-Rintervalであり、データ生成部は、所定時間内の複数のRRIの平均値を計算する処理を、所定時間を単位シフト時間の整数倍だけシフトして、心拍間隔に関する所定回数繰返すことによって、時系列データを生成する。本発明によれば、対話における同調性を検出し、その程度を数値として提示することができる。したがって、対話の主体者は、対話中に提示される数値を見て、対話相手の直前の同調性を評価することができるので、話の方向を修正することができ、対話相手に応じたサービスを提供することができる。また、対人コミュニケーションの同調性を計るツールを実現することができ、筆記試験で人物を評価するように、コミュニケーションの同調性を定量的に評価することが可能となる。例えば、営業販売員Aと、別の営業販売員Bの対話能力を、客10人と対話したときの累積ポイント、累積ポイント/対話時間、等で比較することができる。また、同調性を検出するための生理指標として、種々のものを使用することができるので、対話が行なわれる条件周囲環境等に応じて、適切な生理指標を選択することによって、相手に不快感を与えることなく、同調性を検出することができる。以下の実施の形態では、同一の部品には同一の参照番号を付してある。それらの名称及び機能も同一である。したがって、それらについての詳細な説明は繰返さない。図1を参照して、本発明の実施の形態に係る同調性検出装置は、制御部100、第1マイク120、第2マイク122、及び表示部130を備えている。制御部100は、演算処理部以下、CPUという102、読出専用メモリ以下、ROMという104、書換可能メモリ以下、RAMという106、ハードディスクドライブ以下、HDDという108、インターフェイス部以下、IF部という110、タイマ112、及びバス114を備えている。CPU102は、制御部100全体を制御する。ROM104は不揮発性の記憶装置であり、制御部100の動作を制御するためのプログラム及びデータが記憶されている。RAM106は、揮発性の記憶装置である。HDD108は、通電が遮断された場合にもデータを保持する不揮発性記憶装置であり、フラッシュメモリ等で代替されてもよい。IF部110は、CPU102と、第1マイク120、第2マイク122、及び表示部130とのインターフェイスである。バス114には、CPU102、ROM104、RAM106、HDD108、IF部110、及びタイマ112が接続されている。各部間のデータ制御情報を含む交換は、バス114を介して行なわれる。CPU102は、バス114を介してROM104からプログラムをRAM106上に読出して、RAM106の一部を作業領域としてプログラムを実行する。CPU102は、プログラムにしたがって制御部100を構成する各部の制御を行なう。制御部100として、公知のコンピュータを使用することができる。タイマ112は、時計であり、CPU102に現在時刻を提供する。IF部110は、第1マイク120及び第2マイク122からの信号を受信し、受信した信号をCPU102に伝送する。IF部110は、第1マイク120及び第2マイク122からの信号がアナログ信号であれば、受信したアナログ信号をデジタル信号に変換する機能AD変換機能等を有する。また、IF部110は、CPU102から伝送される情報を表示部130の信号入力形式に変換して、表示部130に供給する。例えば、CPU102から提供される情報が、デジタル画像データ画像データはRAM106上で生成されるであり、表示部130の信号入力形式がアナログ信号NTSC等であれば、DA変換を行ない、デジタル画像データをアナログ信号に変換して、表示部130に供給する。図1には、対話する2人を第1話者140及び第2話者142として示している。第1マイク120は第1話者140の音声を受信し、第2マイク122は第2話者142の音声を受信するように配置されている。また、表示部130は、提示する情報が第1話者140対話の主導者にのみ視認可能に配置されている。図2を参照して、本同調性検出装置でCPU102が実行するプログラムの制御構造に関して説明する。第1話者140が所定の目的例えば案内ガイド等のサービス提供で第2話者142例えば客と対話しているとする。ステップ300において、CPU102は、第1マイク120及び第2マイク122からの音声信号を連続的に取得して、RAM106又はHDD108に記憶するプログラムを起動する。ここでは、アナログ信号を受信して、時系列のPCMデータとしてHDD108に記憶するとする。近年では音声データのサンプリング周波数に48KHz以上を用いて、高音質データを取得することが少なくないが、ここでは同調性を検出することが目的であるので、もっと低いサンプリング周波数で十分である。ここでは10Hzとする。なお、得られたPCMデータのサンプリング周波数が高い場合には、10Hzにアンチエイリアシングをしながらダウンサンプリングを行なう。また、必要に応じて音量を適切に調整する。ステップ302において、CPU102は、タイマ112から現在時刻を取得して開始時刻として設定する。開始時刻は、RAM106の所定領域に記憶される。ステップ304において、CPU102は、タイマ112から現在時刻を取得し、ステップ302で記憶した開始時刻から所定時間が経過したか否かを判定する。ここでは、5秒経過したか否かを判定する。経過したと判定された場合、制御はステップ306に移行する。そうでなければ、ステップ304の処理が繰返される。ステップ306において、CPU102は、ステップ300で記憶した開始時刻を更新する。具体的には、CPU102は、ステップ302で記憶した開始時刻に所定時間を加算して得られた時刻を、新たな開始時刻として記憶するRAM106の所定領域に上書きする。ここでは、5秒を加算する。なお、更新前の開始時刻は、後述のステップで使用するので、CPU102は一時的にRAM106の任意領域に記憶する。ステップ308において、CPU102は、記憶されている音声データの中から、更新前の開始時刻から所定時間5秒間のデータを読出す。読出されたデータは、5秒間のアナログ信号がサンプリング周波数10Hzでサンプリングされて生成されたデータであるので、第1話者140及び第2話者142のそれぞれに関する、0.1秒間隔の50個の時系列データである。第1話者140の時系列データをAii=1~50、第2話者142の時系列データをBii=1~50とする。ステップ310において、CPU102は、読出した音声データ間の話量積を計算する。具体的には、次式によってXk及びYkk=0~19を計算する。図3は上記の演算を模式的に示す。図3は、第1話者140及び第2話者142の音声波形データを示しており、上段の波形が第1話者140のデータAであり、下段の波形が第2話者142のデータBである。横軸時間は共通である。Xkは、第1話者140の音声データA0~3秒間のデータを基準データとして、先頭を0.1k秒シフトした第2話者142の3秒間の音声データB0.1k~30.1k秒間のデータと基準データとの対応するデータの積をとり、それらの総和を計算した値である。5秒間のデータが対象であるので、処理対象とする波形データのシフト可能な時間は、0.1秒間隔で最大1.9秒であり、kは0~19の範囲の整数値を取り得る。したがって、X0~X19の20個のデータが得られる。Ykは、第2話者142の音声データB0~3秒間のデータを基準データとして、先頭を0.1k秒シフトした第1話者140の音声データA0.1k~30.1k秒間のデータと基準データとの対応するデータの積をとり、それらの総和を計算した値である。上記と同様に、Y0~Y19の20個のデータが得られる。ステップ312において、CPU102は、X0~X19及びY0~Y19のそれぞれにおける最大値を求め、対応するkを決定する。X0~X19の最大値をXmaxmで表し、Y0~Y19の最大値をYmaxnで表す。なお、最大値が同じ値で複数存在した場合、最も大きいkを採用する。例えば、X3とX16とが同じ値で最大値であった場合、X16を採用し、最大値に対応するkは16とするm=16。極端な場合、第1話者140だけが一方的に発話し、第2話者142が一切発話しない場合には、X0~X19は全てゼロとなり、m=19となる。Ymaxnに関しても同様である。得られたmは、第1話者140の過去3秒間の音声変動と最も相関が高いと考えられる、第2話者142の音声変動のズレΔTに対応するΔT=0.1m。ΔT=0~1.9秒であり、10Hzのサンプリングデータを対象としているので分解能は0.1秒である。例えばm=5は、第2話者142が第1話者140に0.5秒遅れで相関の高い音声変動を表出していることを表している。極端な例では、無音の中、第1話者140が突然あっと言い、0.5秒後に第2話者142があっと言った場合、m=5になると考えられる。ステップ314において、CPU102は、m及びnを時間に換算し、その結果に応じて同調度Sを決定し、表示部130に提示する。m及びnの時間換算値をそれぞれΔTm及びΔTnとして、第1話者140及び第2話者142の対話における同調度Sを、例えば表1のように決定する。同調度Sの値が大きいほど同調性が高いことを意味する。音声データを検出した場合、ΔTが0.5秒以下であれば、同調に積極性が見られ、1.5秒以上であれば、同調に消極性が見られることが多い。即ち、ΔTが比較的短いことは、相手の発話基準データに対して興味を覚え、注意して聞いていることになり、同調性が高いと言える。ΔTが比較的長いことは、相手の発話に対して興味がなく、注意して聞いていないことになり、同調性が低いと言える。測定結果の一例を図4に示す。図4において、実線は第1話者140の音声データを基準として求めたシフト時間ΔTmのグラフである。破線は第2話者142の音声データを基準として求めたシフト時間ΔTnのグラフである。このグラフから次のことが分かる。最初のピーク左端の楕円部分参照では、両者が思案中であり同調していない。その後、30~90秒の期間下部の楕円部分参照において両者とも闊達に会話し同調性が高くなった。その後、100秒頃右端の楕円部分参照には、第2話者142は積極性を維持しているが、第1話者140は積極性が失われあまり同意したくない、同調性が低くなっている。これらのことから、表1のように同調度Sを決定することが有効であることが分かる。ステップ315において、CPU102は、ステップ314で求めたΔTm及びΔTnを用いて追従度Rを決定し、表示部130に提示する。第1話者140及び第2話者142の対話における追従度Rを、|ΔTm-ΔTn|の大きさに応じて、例えば表2のように決定する。同調性の高さを表す同調度Sに関しては、第2話者に対する第1話者の同調度、及び第1話者に対する第2話者の同調度という2つの値が決定されるが、追従度Rは2人に対して1つ値が決定される。例えば、図4において110秒付近、又は最後の160秒以降は、破線と実線とが離れており、このような状態を追従度が低いと定義する。また、30秒付近の、同調率は低いながらも、破線と実線とが近接密接しており、このような状態を追従度が高いと定義する。表2の値は、この定義にしたがって設定された一例である。相手の同調性を高めることができる人は、相手を話にのめり込ませる能力がある人であると言える。高い追従度を維持できる人は、相手に合わせる能力がある人であると言える。これらは互いに異なる能力であるが、どちらも高いコミュニケーション能力者には備わっている機能である。ステップ316において、CPU102は、終了の指示を受けたか否かを判定する。終了の指示を受けたと判定された場合、制御はステップ318に移行する。そうでなければ、制御はステップ304に戻る。終了の指示は、例えば、制御部100に装備された操作部を、第1話者140が操作することによって行なわれる。ステップ318において、CPU102は、ステップ300で起動したデータ取得プログラムを停止し、本プログラムを終了する。以上によって、所定時間5秒ごとに同調度S及び追従度Rを決定し、第1話者140に提示することができる。したがって、対話の主導者である第1話者140は、第2話者142の同調性に応じて話の方向を制御することができる。即ち、数秒前に話した内容に関して、表示部130に高い同調度が表示されていれば、同じ話題を維持し、低い同調度が表示されていれば、話題を変えることができる。追従度に応じても同様の判断を行なうことができるので、同調度及び追従度を考慮すれば、より適切に話の方向を制御することができる。したがって、対話を伴うサービス分野全般において、サービス提供者にとってより有効な会話戦略を築くための補助ツールとして有効である。例えば、カウンセラーとクライアントとの対話、販売促進員と客との対話等において、対話相手との同調性を、具体的な数値として知ることができることは非常に有効である。なお、ステップ314において、同調度のみを数値で提示するのではなく、対応する文字高い、低い等又は図形を提示してもよい。また、同調度に応じて異なる色を提示してもよい。例えば、表示部130にLEDを備え、同調度が高い場合には青色を、低い場合には赤色を提示してもよい。追従度に関しても同様に提示することができる。また、対話の主導者である第1話者140に同調度を提示することができれば、第1話者140は話の方向を制御することができるので、追従度を決定して提示する処理は不可欠ではない。したがって、図2のフローチャートにおいて、ステップ315はなくてもよい。また、話量積が最大値となるときのシフト時間ΔTm、ΔTnの時間変化を、図4のようなグラフとして表示してもよい。図4を具体的に説明すると、第1話者140が第2話者142に対して、0~40秒において第1の話題で話し、40秒~80秒において第2の話題で話し、80秒~120秒において第3の話題で話したときに得られたグラフである。第1話者140が、自分自身に対する第2話者142の反応を知るために図4を見た場合、第2話者142は第1の話題には興味がない可能性が高く、第2の話題の後半でかなり興味が湧いた可能性が高く、第3の話題は、第1の話題よりも興味深いが、第2の話題ほどではない可能性が高いということが分かる。また、破線及び実線のグラフを両方観察することによって、第1及び第2の話題では高い追従性が発揮されているが、第3の話題では破線と実線との解離具合から追従性が低くなっている可能性が高いことが分かる。また、決定された同調度を記憶しておき、例えば、5秒間ごとに決定した同調度Sの、開始からの累積値を、同調度と併せて表示してもよい。追従度に関しても同様である。上記では、サンプリング周波数10Hzでサンプリングされたデータについて説明したが、これに限定されない。サンプリング周波数は、2Hz以上であれば任意の周波数でよい。反応潜時人が刺激を受けてから、動き出すまでの時間等を考慮すると、サンプリング周波数は15Hz以下であることが好ましい。また、話量積の計算に使用する第2話者142のデータが5秒間のデータである場合を説明したが、これに限定されない。例えば、約1秒間以上約10秒間以下の任意の一定期間のデータを用いてもよい。また、話量積の計算に使用する第1話者140のデータ基準データは、3秒間のデータに限定されない。最大2秒間のシフト時間を実現できればよく、約2秒間以上約10秒間以下のデータを用いて、話量積を計算してもよい。例えば、第2話者142の3秒間のデータを対処とする場合、話量積の計算に使用する第1話者140のデータが1秒間のデータであれば、シフト時間は最大2秒となる。また、データを取得するプログラムが別途並行して動作する場合を説明したが、これに限定されない。例えば、所定時間5秒間のデータを取得し、その直後にステップ310~314の処理を繰返してもよい。ステップ310~314の処理を実行中にはデータを取得しないが、計算処理の時間が短ければ、同調性を検出する上で問題はない。また、対話における同調性を検出するためのデータは、上記の音声データに限定されない。体動情報トランク動作、頭部動作、四肢動作、心拍情報、呼吸情報、血圧情報、脳波情報、心電図情報、皮膚発汗情報、皮膚抵抗情報、脳磁図情報、筋電情報、表面温度情報、瞳孔径情報、マイクロバイブレーション情報等の生体指標を使用することができる。なお、対話において、一方の話者の発話に対して、その内容を他方の話者が理解し、興味を覚え共感する場合、一方の話者の発話に対する他方の話速が高まり、話者交代時、又は相槌の間も切り詰められることが一般的である。また、一方の話者の発話内容に、興味がなく共感しない場合には、一方の話者の発話に対する他方の話者の話速は低くなるか、又は、発話しなくなる。また、話も切り出しにくく相槌の間も長くなるのが一般的である。したがって、音声も、話者の生理状態を反映しており生理指標と言える。対話中の両者の同じ生理指標を観測したときに、約6秒未満のズレを伴った、同調現象を観測できる場合がある。この生理指標におけるズレを伴った同調をズレ同調として説明する。ズレ同調は、意図的又は無意図的な筋肉の収縮等が原因であり、不随意筋の変化にも依存する。その他、血中又は脳内ホルモン量変化によって引き起こされるズレ同調もある。体動情報のうち、対話中に頻出する動作である頭部動作及びトランク動作に関しては、人物Aがお辞儀をすると人物Bも約6秒未満遅れてお辞儀をする。人物Aがトランク動作をすると人物Bも約6秒未満遅れてトランク動作をする。その他の体動情報として、ミラーニューロンとも関係がある可能性が低くないアダプター動作に関しては、人物Aが足を組直すと、人物Bも約6秒未満遅れて足を組直す。人物Aが手で髪の毛を無意味に触ると、人物Bも約6秒未満遅れて髪を触る。これらは動作のミラーリングとして知られている。髪の毛を触ることはヘアフリップとして知られている。発話に関しては、上記したように、人物Aが何か発話すると人物Bも約6秒未満遅れて何か発話する。一般に、人物AもBも吸気なしで発話し続けることはない。心拍に関しては、興奮する等して人物Aの心拍間隔が短くなると、人物Bも約6秒未満遅れて心拍間隔が短くなる。発汗に関しては、人物Aが発汗変動によって皮膚抵抗が変化すると、人物Bも約6秒未満遅れて発汗変動による皮膚抵抗が変化する。このようなズレ同調は、発生しない場合もあるが、ズレ時間が短いほど、同調性が高いと言える。ズレ時間=0の場合同時お辞儀や、同時トランク動作は、完全同調と言える。以下、体動情報を用いる場合について説明する。体動情報を用いて同調性を検出する場合、図5に示した装置を使用する。図5は、図1と異なり、第1マイク120及び第2マイク122に代えて、第1撮像部420及び第2撮像部422を使用する。したがって、IF部も異なるので、IF部410及び制御部400には、図1と異なる符号を付している。それ以外の構成要素は、図1と同じであるので、それらに関しては説明を繰返さない。第1撮像部420及び第2撮像部422は、イメージセンサCCD等を有し、第1撮像部420は第1話者140を撮像し、第2撮像部422は第2話者142を撮像するように配置されている。第1撮像部420及び第2撮像部422は例えば、Webカメラである。IF部410は、第1撮像部420及び第2撮像部422からの信号を受信し、受信した信号をCPU102に伝送する。IF部410は、第1撮像部420及び第2撮像部422からの信号がアナログ信号であれば、受信した信号をデジタル信号に変換する機能AD変換機能等を有する。また、IF部410は、CPU102から伝送される情報を表示部130の信号入力形式に変換して、表示部130に供給する。図6を参照して、本同調性検出装置において制御部400のCPU102が実行するプログラムの制御構造に関して説明する。第1話者140が所定の目的例えば案内ガイド等のサービス提供で第2話者142例えば客と対話しているとする。なお、図6は、処理対象のデータが図2とは異なるが、大部分の処理は図2と同様である。したがって、以下では主として異なる点を説明する。ステップ500において、CPU102は、第1撮像部420及び第2撮像部422からの信号を連続的に取得して、RAM106又はHDD108に記憶するプログラムを起動する。ここでは、フレーム単位の輝度画像を、時系列データとしてHDD108に記憶するとする。動画像のフレームレートは、通常、毎秒数十フレームであるが、同調性を検出することが目的であるので、毎秒10フレームとする。なお、得られた動画像データのフレームレートが高い場合には、補間処理等によって毎秒10フレームの動画像データに変換する。ステップ502において、CPU102は、図2のステップ302と同様に、タイマ112から現在時刻を取得して開始時刻として設定する。ステップ504において、CPU102は、図2のステップ304と同様に、タイマ112から現在時刻を取得し、ステップ500で記憶した開始時刻から所定時間が経過したか否かを判定する。ステップ506において、CPU102は、図2のステップ306と同様に、ステップ500で記憶した開始時刻を更新する。ステップ508において、CPU102は、図2のステップ308と同様に、記憶された動画像データの中から、更新前の開始時刻から所定時間5秒間のデータを読出す。読出されたデータは、フレームレートが毎秒10フレームの5秒間の輝度画像データであるので、第1話者140及び第2話者142のそれぞれに関する、0.1秒間隔の51枚の時系列の画像データである。ステップ510において、CPU102は、読出した画像データを用いて、第1話者140及び第2話者142のそれぞれの画像データに関して、隣接する画像データ間の、対応する画素の輝度変化輝度差の絶対値の総和C、Dを計算する。各フレームの輝度画像データが、横W画素、縦H画素から構成されているとし、第1話者140のj番目の画像データの、左からx番目、上からy番目の画素の輝度値をcx,y,jで表し、第2話者142のj番目の画像データの、左からx番目、上からy番目の画素の輝度値をdx,y,jで表すと、j番目の画像データとj1番目の画像データ間の総和Cj、Djは、次式で計算できる。ここで、jは0~50の整数値である。具体的には、C1は、第1話者140の最も古い5.0秒前の画像データと、4.9秒前の画像データとにおける各画素の輝度変化、即ちcx,y,1-cx,y,0の絶対値の総和である。C50は、0.1秒前の画像データと、直近の画像データとにおける各画素の輝度変化、即ちcx,y,50-cx,y,49の絶対値の総和である。同様に、D1は、第1話者140の最も古い5.0秒前の画像データと、4.9秒前の画像データとにおける各画素の輝度変化、即ちdx,y,1-dx,y,0の絶対値の総和である。D50は、0.1秒前の画像データと、直近の画像データとにおける各画素の輝度変化、即ちdx,y,50-dx,y,49の絶対値の総和である。Cj、Djは、被写体の動き体動情報を定量的に表す。即ち、Cj、Djは、動きが大きければ大きい値となり、動きが小さければ小さい値となり、全く動かなければゼロノイズを考慮しない場合である。ステップ512において、CPU102は、図2のステップ310と同様に、ステップ510で求めた総和C及びDを用いて、積和値を計算する。具体的には、次式によってUk及びVkk=0~19を計算する。Ukは、第1話者140のデータC0~3秒間のデータを基準データとして、先頭を0.1k秒シフトした第2話者142のデータD0.1k~30.1k秒間のデータと基準データとの対応するデータの積をとり、それらの総和を計算した値である。5秒間のデータが対象であるので、処理対象とするフレーム画像のシフト可能な時間は、0.1秒間隔で最大1.9秒であり、kは0~19の範囲の整数値を取り得る。したがって、U0~U19の20個のデータが得られる。Vkは、第2話者142のデータD0~3秒間のデータを基準データとして、先頭を0.1k秒シフトした第1話者140のC0.1k~30.1k秒間のデータと基準データとの対応するデータの積をとり、それらの総和を計算した値である。上記と同様に、V0~V19の20個のデータが得られる。ステップ514において、CPU102は、図2のステップ312と同様に、U0~U19及びV0~V19のそれぞれの最大値を求め、対応するkを決定する。U0~U19の最大値をUmaxmで表し、V0~V19の最大値をVmaxnで表す。なお、最大値が同じ値で複数存在した場合、最も大きいkを採用する。ステップ516において、CPU102は、図2のステップ314と同様に、m及びnを時間に換算し、その結果に応じて同調度Sを決定し、表示部130に提示する。同調度Sを決定する条件は、例えば表1と同じである。ステップ518において、CPU102は、図2のステップ314と同様に、終了の指示を受けたか否かを判定する。ステップ520において、CPU102は、図2のステップ318と同様に、ステップ500で起動したデータ取得プログラムを停止し、本プログラムを終了する。以上によって、所定時間5秒ごとに同調度Sを決定し、その結果を第1話者に提示することができる。したがって、音響データを処理対象とした場合と同様に、対話の主導者である第1話者は、第2話者142の同調性に応じて話の方向を制御することができる。なお、図6のフローチャートには、追従度を決定して提示する処理が含まれていないが、図2のステップ315と同様の処理が、例えばステップ516とステップ518との間に含まれていてもよい。また、同調性の検出にトランク動作を用いる場合、トランク動作を精度よく検出するために、非特許文献2に開示されているように、話者の側面を、上半身を中心として撮像することが好ましい。また、上記では撮像した1フレームの画像全体を使用して輝度変化の総和を計算する場合を説明したが、フレーム中の一部の領域を対象としてもよい。例えば、トランク動作は、話者の胸部の前後方向の動作であるので、話者を正面から撮像した画像から胸部領域を検出し、その領域のデータのみを用いて、輝度変化の総和を計算してもよい。胸部領域を特定するには、例えば、人の標準体型を仮定して行なうことができる。即ち、処理対象範囲の動画データの先頭フレームにおいて顔領域を検出し、顔領域の位置及び大きさを、標準体型の情報と比較して、相対的に胸部領域を特定することができる。その後のフレームにおいては、特定された領域のデータを用いて、輝度変化の総和を計算する。特定された胸部領域の輝度変化が大きければ、対話中にトランク動作が発生したと考えられる。上記では、測定されたデータが、強度振幅が0.1秒程度のオーダで時間的に変化する1次元の物理量である場合を説明したが、これに限定されない。測定データから、強度が0.1秒程度のオーダで変化するデータ時間的に変化する1次元の物理量を生成することができ、その変化が対話における同調性に関係すれば、音響データと同様に処理することによって、同調性を検出することができる。例えば、心拍間隔を使用することができる。心拍間隔RRIは、図7に示すように、心電図波形の隣接するR波の間隔である。RRIは精神的、肉体的な状態に応じて変化するので、対話中の同調性に応じて変化する。RRIを使用する場合、皮膚に電極を配置して所定時間の心電図データを取得し、RRIを求め、その差を用いる。同調性の検出には0.1秒程度で変化するデータが必要であるが、RRIは1~数秒程度であるので、そのままでは0.1秒程度でRRIの差を得ることができない。したがって、例えば、所定時間複数の心拍が観測できる時間内のRRI差の平均値を用いる。時系列データとしては、所定時間を0.1秒ずつシフトして、RRIの平均値E1~E50を得ることができる。具体的には、ある時刻T0の7.9秒前から時刻T0までの間に、0.1秒間隔で測定された心電図データを対象として、Ejj=1~50は、T0の8.0-0.1j秒前~5.0-0.1j秒前の間に発生したRRIの差の平均値である。例えば、E1は、T0の7.9秒前~4.9秒前の間に発生したRRIの差の平均値である。E2は、T0の7.8秒前~4.8秒前の間に発生したRRIの差の平均値である。E50は、T0の3.0秒前~T0の間に発生したRRIの差の平均値である。例えば、図8に示すように、RRIが、980、970、960、965ミリ秒と変化し、970、960、965ミリ秒が、T0の7.9秒前~4.9秒前の3秒間に含まれている場合、その3秒間におけるRRIの差として、970-980=-10、960-970=-10、及び、965-960=5が得られる。したがって、-10、-10、及び、5の平均値である-5が、E1の値となる。このようにして、対話中の2者のそれぞれについて、RRIの差の時系列データ0.1秒間隔を得ることができれば、得られたデータを音響データと同様に処理することによって、対話中の2者の同調性を検出することができる。上記のように、同調性を検出するためのデータは、対話の同調性に関連するもの同調性に応じて変化する測定可能な物理量であればよい。強度振幅が、短時間約0.1秒以下で変化する情報であれば、音声データと同様に、対話する両者間の応答の遅れを検出して、同調性を評価することができる。皮膚抵抗情報、脳磁図情報、筋電情報、マイクロバイブレーション情報等は、短時間約0.5秒以下で変化する情報であり、音声データと同様に測定して得られる時系列データをそのまま処理対象とすればよい。また、RRIの差のように、強度振幅が短時間に変化する情報でなくても、元のデータから強度振幅が時間的に変化するデータを生成することができれば、そのデータを使用して、音声データと同様に、同調性を検出することができる。呼吸情報、皮膚発汗情報、血圧情報、表面温度情報、瞳孔径情報等に関しては、測定値の変化が生じる時間間隔が約0.5秒よりも長いので、その場合にも、所定期間例えば3秒間内の測定値の変化の平均値を計算し、それを処理対象として、音響データと同様に処理すればよい。脳波情報に関しては、測定データから公知の算出手法によって、アルファ波強度、ベータ波強度、又は、それら2波の比率例えば、アルファ波強度/アルファ波強度ベータ波強度等の時間変化を使用する。生理指標の測定は、器具を肌に直接装着する接触タイプであっても、非接触タイプであってもよい。例えば、心拍情報RRIを接触タイプで測定する場合、電極を話者の皮膚に装着して心電図を測定すればよい。また、心拍情報RRIを非接触タイプで測定する場合、話者に送信機から電磁波マイクロ波を送信して反射波を受信機で受信し、話者の拍動による反射波の位相の周期的なずれを検出すればよい。また、脳波を測定可能な公知のヘッドセットを使用することもできる。また、音声データを直接使用する代わりに、音声認識装置によって認識された語句が示す話速を使用することもできる。話速は、単位時間当たりのシラブル数例えば4.5シラブル/秒等である。音声認識装置とは、音声データから、話した内容を自動的に書き起こす公知の装置であり、必然的に1秒当りの発話音節シラブル数の計測も可能である。話速は短時間に変化する情報ではないので、話速の時系列データは、例えばRRIの差に関して上記した方法と同様にして得ることができる。また、本同調性検出装置は、据置型の装置に限らず、携帯型の装置であってもよい。上記では、話者の生理指標の測定装置として、マイク又は撮像装置を用いる場合を説明したが、複数の測定装置を組合せてもよい。例えば、マイク及び撮像装置を用いることができる。得られたシフト時間の値は、表1と同様に評価すればよい。例えば、第1話者に対する第2話者142のシフト時間として、音声データに関してΔT1、画像データに関してΔT2が得られた場合、ΔT1ΔT2の値が、1.4秒未満の場合に強同調、1.4秒以上2.6秒未満の場合に中同調、2.6秒以上の場合に弱同調と判定することができる。また、対話する両者の異なる生理指標を用いてもよい。例えば、対話を主導する話者に関しては音声データを測定し、対話の従者に関しては、体動情報、心拍情報等を測定してもよい。音声データの場合、上記したように、測定データをそのまま同調性を検出するための時系列データとして使用する。体動情報の場合、上記したように、対話相手従者を撮像して、例えばトランク動作を検出するために、フレーム画像間の輝度値変化を計算して時系列データとする。また、心拍情報の場合、上記したように、対話相手従者の心拍間隔RRIの変化を計算して時系列データとする。両者に関して、同じタイミングの時系列データ同じ時間帯及び同じ時間間隔のデータを得ることができれば、上記と同様に、次式によって積和値を計算することができる。ここで、Ajは、対話を主導する話者の音声データ基準データであり、Pjは、対話相手従者の生理指標体動情報、心拍情報等である。そして、上記と同様に、積和値Q0~Q19の最大値を求め、対応するkを決定する。得られたkを時間に換算すれば、表1にしたがって同調性を評価することができる。例えば、対人対話に不慣れな説明員が、4つの商品A、B、C、Dを説明するとき、客の反応を見て、客が実際にどの商品に興味を持っているかまで気が回らないことがある。その場合、商品A、B、C、Dのそれぞれの説明文が予め説明員に提供されており、説明員の音声データと、客の体動情報又は心拍情報とを測定すれば、説明員はそれを読上げるだけで、客の同調性を検出して、説明員に提示することができる。したがって、説明員は、商品A、B、C、Dの説明文を順に読みながら、提示される同調性の情報を見て、説明員が読上げた内容に対する客の関心の程度を評価することができる。このように、対面している両者の一方について音声データを測定し、他方について音声データとは異なる生理指標を測定することによって、相互の発話がなく、一方の話者が一方的に発話している状態でも、他方の同調性を検出することができる。したがって、説明員の代わりに、機械が説明文を読上げて、それを聞いている人の同調性を検出することができる。機械が説明文を読上げる場合には、毎回音声データを測定する必要はなく、予め測定したデータを使用すればよいのでより効率的である。以上、実施の形態を説明することにより本発明を説明したが、上記した実施の形態は例示であって、本発明は上記した実施の形態に限定されるものではなく、種々変更して実施することができる。"