JP2001282539A

JP2001282539A - 概念の構造化方法、装置、及び概念構造を備えた装置

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Publication number: JP2001282539A
Application number: JP2000095793A
Authority: JP
Inventors: Mikiko Kawasumi; 未来子川澄; Mitsuteru Kokubu; 三輝國分; Hiroyuki Konishi; 浩之古西; Hideyuki Koe; 秀之向江; Tetsuo Kurahashi; 哲郎倉橋; Hirokazu Iguchi; 弘和井口
Original assignee: Toyota Central R&D Labs Inc
Current assignee: Toyota Central R&D Labs Inc
Priority date: 2000-03-30
Filing date: 2000-03-30
Publication date: 2001-10-12

Abstract

(57)【要約】【課題】ユーザ自身の入力コストを軽減し、概念構造マ
ップの表現精度を向上させる。【解決手段】物理刺激生成手段１０で生成された物理刺
激は、物理刺激出力手段１２から出力される。物理刺激
を受けたユーザは、自律的入力手段１４に、物理刺激に
対するユーザのバーバルな応答を入力し、自動的計測手
段１６によってユーザのノンバーバルな応答が自動的に
計測される。概念マップ生成手段１８は、ユーザに対す
る物理刺激と物理刺激に対するユーザのバーバルな応答
との関連を表す初期概念構造マップを生成する。補正係
数決定手段２０は、ノンバーバルな応答情報に基づいて
補正係数を演算し、概念マップ自動補正手段２２は、補
正係数により初期概念構造マップの要素間の距離を変更
することによって、情報間の関係を補正する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、概念の構造化方
法、装置、及び概念構造を備えた装置にかかり、特に、
人間に対する物理刺激とこの物理刺激に対する人間の第
１の応答との関連を表す概念構造マップを生成し、同時
に発生した第２の応答に基づいて生成した概念構造マッ
プを補正することによって、個人の感情構造に適合した
概念構造マップを得ることができる概念の構造化方法及
び装置、並びに得られた概念構造マップを備えた装置に
関する。

【０００２】

【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】個人の
感情構造に適合した概念構造マップを得る技術として
は、画像が有する意味や印象の関係をユーザからインタ
ラクティブに獲得しながら可視化する技術（ＥＶＩＤＩ
Ｉ〔ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｆｏｒＶｉｓｕａｌｉｚ
ｉｎｇＩｎｄｉｖｉｄｕａｌＤｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ
ｉｎＩｍｐｒｅｓｓｉｏｎｓｏｆＩｍａｇｅｓ)[ht
tp://ccc.aist-nara.ac.jp/systems/evidii/]）が知ら
れている。この技術では、概念構造マップを補正する際
に、人間の意識的な補正に頼っており、概念構造マップ
作成時に同時発生した事象により補正していないので、
マップを自動的に補正することはできない。

【０００３】また、知識間の意味距離を空間マップ上で
整理し、概念素の重要度をユーザが自己申告することに
よりマップを作成する技術（創発的な知識の体系化を支
援するための一方法[計測自動制御学会第１５回システ
ム工学部会研究会試料「発想支援技術」,Ｐ３９−Ｐ４
６,１９９４]）や、空間マップ上の概念素間の関係強度
をユーザが手先アイコンを使って直接補正する技術（特
開平１１−１２０１６２号公報）も知られているが、上
記と同様に、概念構造マップ作成時に同時発生した事象
により補正していないので、マップを自動的に補正する
ことはできない。

【０００４】すなわち、上記従来の各技術では、マップ
生成のための最初の情報入力より後に、要素間（概念素
間）の関係強度を補正するための情報をユーザが新たに
入力する必要があり、このためマップ生成の時間的負荷
が大きくなると共に、ユーザの自律的及び意識的な入力
に依存して要素間の関係強度の補正を行っているため、
マップ生成の労力的負荷も大きくなる、という問題があ
る。

【０００５】また、比較的不明確な言語系の応答情報に
依存して補正しているため、概念構造マップの表現精度
に限界があり、高精度に表現した概念構造マップを生成
するのが困難である、という問題がある。

【０００６】本発明は、上記の問題点を解消するために
なされたもので、ユーザ自身の入力コスト（時間的負
荷、労力的負荷等）を軽減した概念の構造化方法及び装
置、並びに生成された概念構造を備えた装置を提供する
ことを第１の目的とする。

【０００７】また、本発明は、言語情報が持つ不明確さ
（ユーザの虚言や曖昧さ、言語に対する定義（意味の解
釈、対象の範囲等）の相違、未整理の価値基準への囚わ
れ等をカバーして、概念構造の表現精度を向上させるこ
とができる概念の構造化方法及び装置、並びに生成され
た概念構造を備えた装置を提供することを第２の目的と
する。

【０００８】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に本発明は、人間に対する物理刺激と該物理刺激に対す
る人間の第１の応答との関連を表す概念構造を、人間に
物理刺激が与えられるのに伴って発生した第２の応答、
例えば、物理刺激が与えられたのと同時に発生した第２
の応答、または物理刺激が与えられてから短時間内に発
生した第２の応答に基づいて補正し、個人の感情構造に
適合した概念構造を得ることを特徴とする。この概念構
造は、マップで視覚的に表すことができる。

【０００９】本発明では、物理刺激と人間の第１の応答
との関連を表す概念構造を、人間に物理刺激が与えられ
るのに伴って発生した第２の応答、例えば、物理刺激の
呈示と同時に発生した第２の応答に基づいて補正する。
このため、概念構造生成の時間的負荷を小さくすること
ができる。

【００１０】物理刺激と人間の第１の応答との関連を表
す概念構造は、人間に物理刺激が与えられるのに伴って
生成したり、物理刺激の呈示と同時に生成したりしても
良く、また、物理刺激の呈示の前に予め生成しておいた
概念構造を用いてもよい。

【００１１】また、本発明において、人間に物理刺激が
与えられるのに伴って発生した第２の応答を自動的に計
測して概念構造を自動的に補正するようにすれば、概念
構造生成の労力的負荷を小さくすることができる。

【００１２】本発明では、第１の応答を自律的応答及び
非自律的応答の一方とし、前記第２の応答を自律的応答
及び非自律的応答の他方とすることができる。このと
き、非自律的応答は、発話的計測値、生理的計測値、ま
たは発話的計測値及び生理的計測値の両方とすることが
できる。

【００１３】また、第１の応答を言語的応答及び非言語
的応答の一方とし、前記第２の応答を言語的応答及び非
言語的応答の他方とすることができる。このとき、非言
語的応答は、発話的計測値、生理的計測値、または発話
的計測値及び生理的計測値の両方とすることができる。

【００１４】すなわち、本発明では、自律的応答に基づ
いた概念構造を、人間に物理刺激が与えられるのに伴っ
て発生した非自律的な応答に基づいて補正したり、非自
律的な応答に基づいた概念構造を、人間に物理刺激が与
えられるのに伴って発生した自律的な応答に基づいて補
正したり、言語的応答に基づいた概念構造を、人間に物
理刺激が与えられるのに伴って発生した非言語的な応答
に基づいて補正したり、非言語的な応答に基づいた概念
構造を、人間に物理刺激が与えられるのに伴って発生し
た言語的な応答に基づいて補正したりすることができ
る。

【００１５】さらに、本発明では、人間に物理刺激が与
えられるのに伴って人間の周りの環境情報を同時計測
し、該環境情報を更に加えて補正するようにしてもよ
い。

【００１６】本発明においては、概念構造を例えば、２
次元、３次元、またはその他の多次元のマップで初期生
成し、初期生成した概念構造を、人間（例えば、ユー
ザ）から獲得した多面的な計測値、好ましくは、言語系
以外の多面的な計測値（非言語的計測値）に基づいて、
自動的に補正するのが好ましい。人間の実際のコミュニ
ケーションでは、ノンバーバル（非言語的）な応答を利
用しながら、相手の概念構造を推定しているので、補正
に必要な情報は、概念構造生成のための初期入力時に、
ユーザが無意識的に発信しているノンバーバル（非言語
的）な応答（"間"、表情、視線、心拍等）を同時計測す
ることにより獲得するのが好ましい。

【００１７】本発明によって得られた概念構造は、感情
適合型インテリアデザインイメージ出力システム、状況
適合型車室内情報提供システム、ペットロボット、介護
ロボット、カウンセリングロボット等の各種の装置に適
用することができる。

【００１８】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実
施の形態を詳細に説明する。第１の実施の形態は、自律
的応答に基づいて概念構造マップを生成し、非自律的応
答に基づいて生成した概念マップを補正するようにした
ものである。

【００１９】図１に示すように、第１の実施の形態は、
物理刺激生成手段１０、物理刺激生成手段１０で生成さ
れた物理刺激を出力する物理刺激出力手段１２を備えて
いる。物理刺激出力手段１２は、人間であるユーザに物
理刺激を与える。

【００２０】物理刺激を受けたユーザは、自律的入力手
段１４に、物理刺激に対するユーザの第１の応答である
言語的（バーバルな）応答を入力する。この言語的応答
は、自律的応答であり、概念マップ生成手段１８に時刻
と共に入力される。また、概念マップ生成手段１８に
は、物理刺激生成手段１０から物理刺激情報が物理刺激
を与えた時刻情報と共に入力される。概念マップ生成手
段１８は、ユーザに物理刺激が呈示されバーバルな応答
情報が入力されると、時刻情報を参照して図２に示すよ
うに、ユーザに対する物理刺激と物理刺激に対する人間
のバーバルな応答との関連を表す初期概念構造マップを
生成する。

【００２１】また、ユーザに物理的刺激が与えられると
同時に、自動的計測手段（自動入力手段）１６によって
人間の非言語的（ノンバーバルな）応答が自動的に計測
される。この非言語的（ノンバーバルな）応答は、非自
律的応答であり、補正係数決定手段２０に計測時刻情報
と共に時系列な計測データとして入力される。この補正
係数決定手段２０には、物理刺激生成手段１０から物理
刺激情報が物理刺激を与えた時刻と共に入力される。補
正係数決定手段２０は、ノンバーバルな応答情報、物理
刺激情報、及び時刻情報に基づいて、バーバルな応答情
報が自律的応答手段１４に入力された時刻（ユーザに物
理刺激が与えられた時刻）、すなわち初期概念構造マッ
プが生成された時刻と同時刻の補正係数を演算する。こ
れにより、バーバルな応答情報によって生成された概念
構造マップを補正するための補正係数が、ノンバーバル
な応答情報によって決定される。また、このノンバーバ
ルな応答情報は、概念構造マップを生成するバーバルな
応答情報と同時刻に発生したものであるので、精度良く
概念構造マップを補正することができる。

【００２２】概念マップ生成手段１８で生成された初期
概念構造マップは、概念マップ自動補正手段２２に入力
される。また、概念マップ自動補正手段２２には、補正
係数決定手段２０から初期概念構造マップを生成した時
刻に対応する時刻の補正係数が入力される。概念マップ
自動補正手段２２は、図３に示すように、補正係数によ
って初期概念構造マップの要素間の距離を変更すること
によって、情報間の関係を補正する。補正された概念構
造マップは、結果出力手段２４から出力される。

【００２３】次に、上記実施の形態の各部の詳細を説明
する。

【００２４】物理刺激生成手段１０は、物理刺激情報を
記憶したコンピュータ等で構成し、物理刺激出力手段１
２は、モニター、スピーカー、プリンター等の工学的な
出力媒体で構成することができる。なお、出力媒体から
の出力だけでなく、風景及び物質等の存在そのものを物
理刺激としてもよい。風景及び物質等の存在そのものを
物理刺激とする場合には、物理刺激生成手段１０及び物
理刺激出力手段１２は不要である。また、物理刺激は、
意図的に準備した物理刺激でなく、任意の物理刺激でも
よい。物理刺激は、視覚及び聴覚を刺激する刺激に限ら
ず、人間の五感（例えば、触覚、味覚、臭覚）を刺激す
る刺激であればよい。この物理刺激は、単一で使用して
よいし、複合して使用してもよい。

【００２５】また、結果出力手段２４からの出力をフィ
ードバックさせ、物理刺激として用いてもよい。

【００２６】自律的入力手段１４は、ユーザが意識した
応答（自律的応答）を入力するもので、キーボード、マ
ウス、タッチパネル、マイク、カメラ等のバーバルな情
報を入力可能な機器で構成され、この自律的入力手段１
４からキーワード、テーマ、要約、文章、会話等のバー
バルな応答情報が自律的に入力される。応答情報を入力
する際に、予めコンピュータに登録しておいたキーワー
ド、文章、会話文等の複数のバーバルな情報から選択し
て入力するようにしてもよい。

【００２７】また、コンピュータによる入力のみでな
く、画面上、盤面上、または紙面上へキーワード、文
章、会話等のバーバルな応答情報が記載された要素を配
置しておいて、ユーザが要素の配置を変更する（要素の
位置及び要素間の距離を変更する）ことで入力すること
もできる。

【００２８】また、ユーザが直接入力せず、例えば、会
話から音声処理及び自然言語処理を介して自動入力する
ことも可能である。

【００２９】さらに、予め蓄積しておいた一般データに
より、必要な部分を補完して入力することもできるし、
自律的入力手段１４を用いずに、概念マップ生成手段１
８または概念マップ自動補正手段２２に予め生成した基
本的な概念構造マップを記憶しておいてもよい。概念マ
ップ自動補正手段２２に基本的な概念構造マップを記憶
する場合には、概念マップ生成手段１８も不要である。

【００３０】自動的計測手段１６は、ユーザが意識しな
いで発生した応答（非自律的応答）を計測するもので、
生理データや発話データを計測する計測器で構成するこ
とができる。生理的データとしては、皮膚温度（顔部
分、指先、体表面等）、心拍、まばたき、呼吸、脳波、
ＳＣＲ（皮膚電気反応）、筋電位、瞳孔径、唾液や血液
の状態等も計測対象とすることができる。自動的計測手
段１６で計測する発話データについては、"間"や抑揚
（例：自信度）、音量（例：感情）、スピード（例：緊
張度）等の言葉以外のデータについて計測対象としても
よい。

【００３１】表情変化、顔色、しぐさ、貧乏ゆすり等の
癖等も計測対象に含ませてもよい。時間データも同時に
計測すれば、行動等の生起順序をデータとして蓄積でき
る。ユーザ個人の情報以外に、他者の情報、環境の情報
（温湿度、明暗、色彩、ニオイ、天候、明るさ、場所
等）も計測対象に含ませて同時計測してもよい。

【００３２】自動車等の操作を伴う装置に組み込む場合
は、操作の方向、操作量、速度、道路状況（歩行者の位
置、周囲の車の状況）、ＩＴＳ等による自動車走行デー
タ等も環境情報として計測対象に含ませてもよい。

【００３３】補正係数決定手段２０は、複数の計測値に
重み付けをし、指標を統合化して補正係数を決定するこ
とができる。計測値そのものだけでなく、計測値と平均
値とのズレ等も補正係数として用いることができる。し
たがって、物理刺激を与えたのと同時に測定した値のみ
を用いることなく、物理刺激を与えた前後の計測値を反
映させて補正係数を決定することができる。すなわち、
補正係数は、人間に物理刺激が与えられるのに伴って発
生した測定値に基づいて決定することができる。

【００３４】概念マップ生成手段１８は、図２に示すよ
うに、物理刺激生成手段１０からの物理刺激情報とバー
バルな応答情報とに基づいて、情報（複数の物理刺激情
報及び複数のバーバルな応答情報）個々を空間的に配置
して概念の全体構造を可視化した概念構造マップを作成
する。概念構造マップにおいて、情報間（要素間）の距
離が短い程情報間の関係が深いことを表している。

【００３５】この概念構造マップには、複数の物理刺激
情報（音声、静止画、動画、写真等）と複数のバーバル
な応答情報（キーワード、テーマ、要約等）とを複数の
要素として、これらの要素を数に制限なく配置すること
ができる。

【００３６】概念構造マップ上の各要素には、ユーザ個
人の感覚情報だけでなく、感覚情報以外の情景情報（年
齢、性別、経験等）を含ませることもできる。

【００３７】概念構造マップ上の各要素は、それ自身の
内部に強度、重要度、快適度等の情報をプロパティとし
て保持できる。

【００３８】概念構造マップ上に、コンピュータプログ
ラム等のオブジェクトを配置してもよい。また、概念構
造マップは多次元空間であり、可能な限り次元数を増や
すことができる。

【００３９】概念構造マップは複数存在していてもよ
い。テーマ毎に異なる概念構造マップを用いたり、いく
つかの概念構造マップを要約して上位概念構造マップを
階層的に生成することもできる。

【００４０】多人数のユーザ概念構造マップを同時に生
成してもよく、概念構造マップのある要素（単独または
複数）を活性化させることで、活性化を特定の関数に従
って周囲の要素に拡散させることもできる。

【００４１】概念マップ自動補正手段２２は、概念マッ
プ生成手段１８から入力された初期概念構造マップによ
らず、予め蓄えておいた概念のマップの初期状態から出
発して補正してもよい。

【００４２】また、補正の履歴を蓄積し、次の補正時に
再利用することもできるし、補正に用いる変換関数、補
正係数の数、補正のタイミング等は任意に設定すること
ができる。

【００４３】変換関数の非線形部分は、以下の（６）式
に示す指数関数を用いることができるが、指数関数以外
に、目的に応じて任意の関数を用いることができる。

【００４４】以下で説明する多次元尺度構成法に加え
て、クラスター分析等を併用することで、意味的に類似
した概念をまとめた概念構造マップを作成することがで
き、可視化した場合の概念構造マップの解釈が容易とな
る。

【００４５】多次元尺度構成法に代えて、下記（１）式
等に示す波動関数等の量子論的・電磁気学的方法や力学
的な方法も適用できる。加えて、ニュートラルネットワ
ーク、ファジィ論理、カオス的解釈等を付加することも
できる。

【００４６】

【数１】結果出力手段２４からは、必要な要素のみを選択した概
念構造マップを出力することができる。

【００４７】概念構造マップは視覚的表示のみでなく、
例えば、概念構造マップ上の要素を選択することで、音
声、機械的運動、プログラムの実行として発現させるこ
とができる。

【００４８】ユーザ個人の概念構造マップに加え、複数
ユーザ概念構造マップとの比較や、平均的概念構造マッ
プとの差分等を出力することもできる。

【００４９】補正後の概念構造マップは、例えばネット
ワーク、記録媒体を介して、他のシステムに組み込むこ
とで利用者の個性を即座に反映させることも可能であ
る。この概念構造マップの応用例の詳細については後述
する。

【００５０】本実施の形態によれば、概念構造マップ
を、物理刺激を呈示すると同時に発生した第２の応答で
あるノンバーバルな応答に基づいて補正しているので、
個人の感情構造に適合した概念構造を得ることができ
る。

【００５１】また、発話的計測値（間、抑揚、音量、ス
ピード等）によって、個人の感情構造に適合した概念構
造を得ることができる。

【００５２】周りの環境情報（他者情報、温度、湿度、
明暗、匂等）によって補正することにより、更に個人の
感情構造に適合させることができる。

【００５３】また、自動的計測手段によって、ユーザの
自律的入力時に、ノンバーバルな応答（例えば、"間"、
表情、視線、心拍等）を自動的に同時計測すると共に、
概念マップ自動補正手段において、ユーザに新たな応答
を求めることなく、自動的計測手段の計測情報に基づい
て概念構造マップを自動的に補正しているので、省力的
に（ユーザの入力コストを最小限に）概念構造の表現精
度を向上させることが可能である。

【００５４】次に、図４に、本発明の第２の実施の形態
を示す。第２の実施の形態は、非自律的応答に基づいて
概念構造マップを生成し、自律的応答に基づいて生成し
た概念構造マップを補正する点のみが第１の実施の形態
と異なっている。従って、図４において図１と対応する
部分には同一符号を付して説明を省略する。

【００５５】次に、第１の実施の形態を利用して、感情
に適合したデザインイメージを出力するシステムへ本発
明を適用した第３の実施の形態について説明する。この
実施の形態は、住宅販売の場面において顧客と営業スタ
ッフとの間のコミニケーションを支援するための感情適
合型インテリアデザインイメージ出力システムである。

【００５６】このシステムの概念構造マップを生成する
装置を図５に示すが、図１に示した装置と同様の構成で
あるので、図１と対応する部分に同一符号を付して説明
する。図示されていない物理刺激生成手段では、専門雑
誌等からインテリア関係の写真をスキャナで読み込んで
パーソナルコンピュータに取り込み、インテリア関係の
評価用画像を物理刺激として収集し、データベース（Ｄ
Ｂ）を生成する。

【００５７】物理刺激出力手段１２では、図６の流れ図
に示すように、パーソナルコンピュータの画像データベ
ース（ＤＢ）に取り込まれている評価用画像を選択して
画面に評価画像を呈示し、ユーザに画像に対する好き嫌
い判断結果を入力させると共に、画像に対する印象語を
入力させる（Ｓ１０〜Ｓ１６）。

【００５８】図７に示すように、インテリア関係の画像
３０からなる評価画面は、パーソナルコンピュータの表
示画面に表示され、物理刺激としてユーザに呈示され
る。ユーザは、マウス等の自律的入力手段１４を操作し
て画面上の感情表現語及びデザイン表現語（印象語）が
表示された表示部３２から自分の表現に一致した印象語
を選択することにより、バーバルな応答情報を入力す
る。

【００５９】感情表現語としては、「活気のある」、
「元気いっぱい」、「気力に満ちた」、「はつらつとし
た」、「のんびりとした」、「ゆっくりした」、「のど
かな」、「おっとりとした」、「のんきな」等の言語を
使用することができ、デザイン表現語としては、「豪華
な」、「暖かい」、「硬い」、「濃い」、「コントラス
トが有る」、「新しい」、「質素な」等を使用すること
ができる。

【００６０】自動的計測手段１６では、行動指標として
好き嫌い結果（画像毎の嗜好）及び好き嫌いの判断時間
を計測し、言語指標としてキーワード（このキーワード
は感情表現語及びデザイン表現語に対して予め定められ
ている）の使用頻度を測定し、生理指標として心拍数、
胃電図、及び皮膚血流としての手掌血流等を計測し、補
正係数決定手段２０の計測データベース部の判断応答時
間データベース、画像嗜好データベース、語使用頻度デ
ータベース、全身活性係数データベースの各々に入力す
る。なお、生理指標については、標準化して標準化量
（後述する生理得点）に変換される。

【００６１】十分に表現する印象語が存在しない場合に
は（Ｓ１８）、印象語を使用言語データベースに追加し
て選択する（Ｓ２０、Ｓ１６）。

【００６２】評価画像数の上限まで印象語が選択された
場合には（Ｓ２２）、図８に示すように評価画像と印象
語とを画面に表示する。これによって、ユーザは、マウ
スの操作によって評価画像と印象語とからなる複数の要
素の位置及び距離を調整しながら評価画像及び印象語を
配置し、複数の要素で表された初期概念構造マップを生
成する。

【００６３】初期概念構造マップの生成が終了すると、
パーソナルコンピュータは配置された評価画像及び印象
語の各要素の座標を取得し、要素間距離を演算する（Ｓ
２６）。

【００６４】補正係数決定手段２０では、計測データ部
に入力された言語指標、行動指標、及び生理指標を用い
て要素間の距離を調整するための補正係数（距離調整係
数）を演算し（Ｓ２８）、演算した補正係数を物理量生
成手段から入力された物理刺激情報に対応する補正係数
として、概念マップ自動補正手段２２に入力する。

【００６５】概念マップ自動補正手段２２には、概念マ
ップ生成手段１８から言語指標の初期配置で表された初
期概念構造マップが入力されているので、補正係数によ
って評価画像と印象語との距離（感情表現語とデザイン
表現語との距離も含む）を調整し、多次元尺度構成法に
よって評価画像と印象語との最適配置を決定し、要素の
再配置を行って補正した概念構造マップを出力する（Ｓ
３０〜Ｓ３４）。補正した概念構造マップは、ユーザ概
念データベースに格納される。

【００６６】上記の初期概念構造マップ、言語指標、行
動指標、及び生理指標を用いた要素間の距離を調整する
ための補正係数（距離調整係数）、補正された概念構造
マップの概略を図９に示す。図９において４０は、初期
概念構造マップ、５０は補正された概念構造マップであ
る。

【００６７】次に、上記の生理指標の得点化について更
に詳細に説明する。以下では、生理指標の変化の方向性
を統一するために、交感神経活動亢進をプラス方向、副
交感神経活動亢進をマイナス方向とする。

【００６８】心拍数の得点化については、以下に示す標
準化を行うための（２）式を用いて、安静時からの心拍
数の変化量を、安静時の標準偏差の大きさが１となるよ
うにユーザ毎に標準化する。そして、（２）式の標準化
の値をそのまま心拍数の得点とする。

【００６９】

【数２】胃電図の得点化については、胃電図本来の中心周波数
（０．０５Ｈｚ）からの物理刺激呈示時の中心周波数の
移動量を、一般的な安静時の胃電図の標準偏差（０．０
２５Ｈｚ）の大きさが１となるようにユーザ個人毎に標
準化する。

【００７０】次に、刺激時の中心周波数０．０５Ｈｚに
近い程副交感神経活動亢進（−方向：最大−１）にな
り、０．０５±０．０２５Ｈｚ（標準偏差）で０．０２
５Ｈｚ以上移動する程交感神経活動亢進（＋方向）にな
るように以下の（３）式に従って得点化する。

【００７１】

【数３】手掌血流量の得点化については、安静時からの血流量の
変化を、安静時の血流量の大きさが１となるように、下
記の（４）式に従ってユーザ個人毎に標準化する。この
場合、血流量増加時を副交感神経活動亢進、減少時を交
感神経活動亢進とした。

【００７２】

【数４】次に、手掌血流は末梢の自律神経活動であり、全身への
影響は心拍数や胃電図程大きくないと思われるため、重
み付けとして標準化の１／１００の値を皮膚血流の得点
とした。

【００７３】上記（２）〜（４）式に従って、生理変化
を得点化した例を図１０、図１１に、総合得点化の式を
（５）式に各々示し、（５）式の結果得られたユーザ別
の得点を図１２に示す。また、好み判断時間の計測結果
の例を図１３に示す。

【００７４】

【数５】また、上記の多次元尺度構成法（ＭＤＳ：Ｍｕｌｔｉー
ＤｉｍｅｎｓｉｏｎａｌＳｃａｌｉｎｇ、林知己夫
「多次元尺度解析法」サイエンス社１９８２）は、要
素ｉと要素ｊとの間の非類似度を以下の(６)式で示され
るδ_ijとし、要素ｉを表現する点と要素ｊを表現する点
との間の多次元空間でのユークリッド距離をｄ_ijとし
て、以下の（７）式で示すように、非類似度の小さな要
素同士程距離が小さくなるように多次元空間内の点の位
置（座標）を決定するものである。

【００７５】δ_ij＞δ_kl ならばｄ_ij≧ｄ_kl つまり、点間距離が非類似度に対して単調増加となるよ
うに距離を調整し、最急降下法により、点間距離と非類
似度との単調増加関係からの乖離度（ストレス：S）を
最小とする布置（座標）を求めるものである。

【００７６】

【数６】上記(６)式において、δ_ijは要素ｉと要素ｊとの非類似
度を表し、ｅｘｐ（−ｗ_i・ｗ_j）は距離行列に対する重
み付けであり、ｋをキーワードまたは評価画像の要素を
表すとき、ｗ_kはｋがキーワードのときの印象語の使用
頻度、ｗ_kはｋが評価画像のときの好き嫌いの判断時間
であり、ｔは多次元尺度構成法の次元数、ｘ_klは要素ｋ
の次元ｌにおける座標値、Ｐ_ijは全身活性係数、すなわ
ち補正係数である。

【００７７】この概念構造マップは、図１４に示すよう
に、個人別の複数の概念構造マップ５０Ａと、デザイン
因子（デザイン要件）とデザインイメージ（部屋等）と
の一般的な関係を表す１つの概念構造マップ５０Ｂとが
作成される。このデザインイメージは、カタログ、市販
ＣＤ、雑誌等から収集することができる。

【００７８】図１４及び図１５に示すように、複数の概
念構造マップ５０Ａは、感情適合型インテリアデザイン
イメージ出力システムの感情−デザイン言語間距離デー
タべース６０に格納され、一般的な関係を表す概念構造
マップ５０Ｂは、感情適合型インテリアデザインイメー
ジを出力システムのデザイン−視覚イメージパターン間
距離データベース６２に記憶される。

【００７９】このシステムでは、室内に関して希望する
感情要件（感情状態）を入力すると、感情−デザイン言
語間距離データべース６０を使用して入力した感情要件
がデザイン要件（デザイン因子）に変換される。また、
デザイン−視覚イメージパターン間距離データベース６
２を用いて、変換されたデザイン要件（デザイン因子）
がデザインイメージに変換され、入力された感情要件に
適合した室内デザインの候補が出力される。その結果、
顧客の個人特性に適応した結果が出力され、同じ感情情
報を入力しても人によって出力結果が異なってくる。ま
た、難しいデザイン専門用語を使用しなくても自分の気
持ちを表現するだけでイメージが具体的に可視化され
る。最終的に室内イメージが絞り込まれた場合、その根
拠が科学的かつ定量的で明確である。

【００８０】次に、本発明によって生成された概念構造
マップをロボットの頭脳として適用した第４実施の形態
について説明する。

【００８１】本発明によって生成される概念構造マップ
は、人間の記憶のメカニズムとして有効なモデルとなり
得る。この概念構造マップに配置された複数の要素は、
記憶痕跡として例えることが可能であり、多次元空間に
おける各要素間の距離が語彙的意味の類似度を表すこと
になる。例えば、ある一要素（記憶痕跡）を活性化させ
た場合、近隣の要素を特定の関数に応じて順次活性化さ
せるように機能させることができる。この機能により、
連想や創造といった、従来のロボット技術では困難な、
人間に特有の連想及び創造機能を含む高次機能を実現で
きる。

【００８２】また、この概念構造マップは、概念構造マ
ップ内に配置する要素を随時追加し、既存の要素との距
離関係を新たに形成することで、柔軟な学習機能を実現
できる。

【００８３】概念構造マップ上に配置される要素は、言
語、画像（静止画または動画）、音声、環境情報（温湿
度、明暗、色彩、接触、臭い、味等）、制御プログラム
等である。特に、何らかの制御プログラムを配置するこ
とにより、自律的に移動及び行動するロボットの行動
（移動、発話、表情生成等）を制御することができる。

【００８４】また、自己学習機能を制御プログラムとし
て用意すれば、外部（人間側）からの入力のみでなく、
ロボットが自律的に学習することが可能となる。

【００８５】このような機能により、この概念構造マッ
プを頭脳として有するロボットは、自律的に興味の対象
に近づいたり、危険を回避する等を行い、さらに学習機
能によってより効率的な行動ができるようになる。ま
た、未学習の新しい事象であっても、上述の連想・創造
機能により、自律的に思考及び判断し、何らかの行動を
行うことが可能である。

【００８６】概念構造マップ上には、上述のような知識
情報のみならず、感情（感性・嗜好）情報も配置でき
る。感情は生体の個体や種の維持・行動の動機づけの役
割を持っている。よって、概念構造マップを有するロボ
ットは、外部（人間側）からのプログラム制御がなくと
も、自らの興味や関心を基に動機づけられ、自律的に行
動することができる。

【００８７】さらに、自己複製機能プログラムを概念構
造マップ上に配置することにより、自らが獲得した知識
情報や感情情報を複製したりバックアップすることがで
き、何らかの事故や故障によって自己の機能がダメージ
を受けた場合であっても、自律的に機能の修理を行うこ
とができる。

【００８８】ロボットに保持させる概念構造マップは、
例えば、ある特定の人物や動物の情報の複製とすること
も可能である。この機能により、このロボットを、ある
特定の人物や動物の行動を予測したりシュミレーション
するための道具として用いることができる。

【００８９】上述のいずれの機能や過程も、概念構造マ
ップを視聴覚的に表示させることで、現在どのような概
念が獲得され、概念相互の関係を可視化して確認するこ
とができる。

【００９０】従って、上述のような機能を有するロボッ
トは、自律的に考え、感じ、記憶し、処理し、行動に反
映させることができ、従来のロボットに比べ、より人間
らしく機能させることができる。

【００９１】上記で説明したロボットの頭脳として利用
した場合の更に具体的な応用例を以下に示す。（１）ペットロボット近年、家庭における愛玩対象としてのロボット（ペット
ロボット）が注目を浴びている。いずれも、人間が撫で
ると喜ぶ仕草をしたり、叩くと怒る仕草をする等の感情
的な反応を振る舞いで生成することを目的としている。
しかしながら、従来のペットロボットは、あらかじめ蓄
積されたデータベースをもとに、状況に応じた特定パタ
ーンの行動をとらせるものである。

【００９２】本発明によって形成された概念構造マップ
を用いることで、想定しない状況への対応や、微妙な感
情の変化及び表現を行わせることが可能となり、より愛
玩性の高いロボットが実現できる。

【００９３】このペットロボットに格納する概念構造マ
ップの生成装置を図１６に示す。なお、図１６におい
て、図１と対応する部分には同一符号を付して説明す
る。物理刺激出力手段１２からは、ロボットの振る舞い
を物理刺激として与える。このロボットの振る舞いは、
画像で与えてもよいし、ロボット自体を用いて与えても
よい。自律的入力手段１４からは、ロボットの振る舞い
に対する呼びかけ指示等のユーザの言語的応答を入力
し、補正係数決定手段２０に入力する。

【００９４】また、自動的計測手段１６では、ロボット
の振る舞いに対するユーザの身振り、表情、ロボットへ
の接触のし方等をセンサによって計測し、計測データを
ユーザの非言語的応答として概念マップ生成手段１８に
入力する。概念マップ生成手段１８では、ロボットの振
る舞いとユーザの非言語的応答との関係を表す初期概念
構造マップを生成する。これによって、ロボットの振る
舞いに対するユーザの感性及び要望を構造化した概念構
造マップが生成される。

【００９５】概念マップ自動補正手段２２では、初期概
念構造マップを補正係数決定手段で決定された補正係数
で補正して、結果出力手段２４から出力する。図１７に
示すように、この補正された概念構造マップをペットロ
ボット７０に格納して、ロボットの振る舞い生成に利用
することで、ユーザの感性及び要望に適合した振る舞い
をロボットに行わせることができる。

【００９６】ロボット７０には、触覚及び聴覚等の感覚
器７２、及び振る舞いを生成する効果器が設けられてい
る。ユーザは、ロボットの振る舞いを物理刺激とし、こ
の物理刺激に対する言語的応答を感覚器７２を介して入
力することにより、ロボットの振る舞いに対する補正係
数を常に補正して最適な概念構造マップを生成すること
ができる。（２）介護ロボット高齢者や障害者の介護においては、身体的なサポートの
みでなく、精神的なサポートが重要である。アニマルセ
ラピーのように、小動物と接することで精神的な安定を
図る手法が知られている。上述したペットロボットはこ
のような介護場面に介護ロボットとして有効に利用する
ことができる。

【００９７】また、特に高齢者の場合、配偶者との離別
等による心のよりどころの喪失等も問題である。本発明
の概念構造マップを利用して、配偶者の概念構造の一部
を概念構造マップで構成することができるので、その概
念構造マップを頭脳に格納したロボットは、話し相手や
相談相手として重要な精神的支えとすることができ、い
わば精神的福祉機器となる。

【００９８】この介護ロボットの概念構造マップは、図
１６の概念構造マップ生成装置で作成することができ
る。（３）友達ロボット（カウンセリングロボット）近年、若年者の「キレる」「ムカツク」といった気分的
変化による犯罪や問題行動が注目されている。これらの
気分は、自らの感情や考え方を十分に客観的に把握でき
ず、自我同一性が不明確であることが一因として挙げら
れている。本発明によって生成された概念構造マップ
は、可視化及び可聴化することが可能なので、自分の概
念構造マップを眺めることで、自分自身の考え方や感情
を客観的に把握することができる。

【００９９】また、このような客観化は、普段は友人等
との会話において日常的になされている。会話の中で、
お互いの考え方を把握し、意見を述べたり提案を行った
りしながら，友人同士で客観化を行っている。よって、
概念構造マップを格納した頭脳を有する友たちロボット
（カウンセリングロボット）は、概念を客観化する機能
を持つことで、自分自身の内面を見つめなおすための、
友人やカウンセラーと似た働きを実現できる。

【０１００】このカウンセリングロボットに格納する概
念構造マップの生成装置を図１８に示す。なお、図１８
において、図１と対応する部分には同一符号を付して説
明する。物理刺激出力手段１２からは、ロボットからの
問いかけを物理刺激としてユーザに与える。自律的入力
手段１４からは、主題やキーワード等のユーザの言語的
応答を入力し、概念マップ生成手段１８に入力する。

【０１０１】また、自動的計測手段１６では、ロボット
の問いかけに対するユーザの発話の調子、スピード、抑
揚、表情、顔色、心拍、視線、発汗等をセンサによって
計測し、計測データをユーザの非言語的応答として補正
係数決定手段１８に入力する。概念マップ生成手段１８
では、ロボットの問いかけとユーザの言語的応答との関
係を表す初期概念構造マップを生成する。これによっ
て、ロボットの問いかけに対するユーザの感性及び要望
を構造化した概念構造マップが生成される。

【０１０２】概念マップ自動補正手段２２では、初期概
念構造マップを補正係数決定手段２０で決定された補正
係数で補正して、結果出力手段２４から出力する。図１
７に示したのと同様に、この補正された概念構造マップ
を友達ロボットに格納して、ロボットの問いかけ生成に
利用することで、ユーザの感性及び要望に適合した問い
かけをロボットに行わせることができる。（４）心理機能解明ロボット人間の心理機能は未だ完全に解明されていない。特に、
感情、感性、及び嗜好は最も未解明の領域である。本実
施の形態によって得られた概念構造マップは、概念（言
語、画像、及び音声等）といった形の無い要素を多次元
空間に可視化して表示される。この概念構造マップは予
め用意することも可能だが、自動学習により生成するこ
とも可能である。よって、研究者側が予め準備し得な
い、または考慮できない要素も、自律的に獲得できる。
つまり、人間の心理機能を解明するための心理機能シミ
ュレーションロボット、または心理予測ロボットとして
実装することができる。

【０１０３】次に、本発明によってで生成された概念構
造マップを自律移動体の概念構造マップに利用した場合
の第５の実施の形態について説明する。

【０１０４】本発明の概念構造マップは、利用者の入力
コストを低くして生成することができるので、この点を
利用して人間の操作を必要とする装置へ組み込んで、人
間の操作を低減するのに適している。

【０１０５】本実施の形態の概念構造マップを自動車等
の人間の操作を必要とする自律移動体に適用する際に
は、ユーザー（運転者）が行う行動を基に、環境情報や
制御情報等とこれらの情報に対する運転者の嗜好性関係
とを学習し、概念構造マップを生成する。概念構造マッ
プは、後の運転制御、警報提示等を運転者の嗜好に適応
した結果を生み出すように利用される。勿論、安全性に
関してはシステムが自動的に補正を行う。つまり、どん
なに危険な運転を好んでもシステムは安全性が低いモデ
ルを実行できないようにすることができる。

【０１０６】自動車制御装置である状況適合型車室内情
報提供システムに利用する本実施の形態の概念構造マッ
プの生成装置を図１９を参照して説明する。概念構造マ
ップの生成装置の図示しない物理刺激生成手段は、環境
情報等の道路状況やＩＴＳから得られる情報についてデ
ータ収集を行う。物理刺激出力手段１２は、ディスプレ
イ等の表示系だけではなく、ハンドルの反力、ブレーキ
の踏み込み重さ等の運転者が知覚し得る全ての変化を利
用して、運転者に物理刺激を与えることが可能である。

【０１０７】運転者が知覚し得る情報について、何らか
の感覚が生じた時点の心理状態、すなわち自律的応答及
び非自律的応答を各々自律的入力手段１４及び自動的計
測手段１６により検出する。システムの制御部分が何ら
かの制御を行った直後に修正を行い、出来る限り運転者
自身の煩わしさを最小限にとどめる制御を行うのが好ま
しい。

【０１０８】自律的入力手段１４では、言語的な情報は
マイクロフォンやスイッチ、ボタン等により、運転者の
意識的な行動である自律的応答を計測により入力する。
例えば、事の操作感において「もつと素早く」とか「も
う少しソフトに」等の言語的なユーザーの指示を入力し
て、補正係数決定手段２０に入力し、制御に対する概念
構造マップを補正する。その結果，ハンドルの遊びを少
なくしたりして個人毎に制御方法を適応させることがで
きる。適応された結果としての制御方法はその後のユー
ザーの行動を基に安全性を判断した後調整される。

【０１０９】自動的計測手段１６は、車内に設置したカ
メラによって記録されるしぐさ及び行動等のパターン
や、まばたき、視線、顔の向き、腕の向き等をデータと
して取り込む。その他、環境が変わった時点から操作が
引き起こされるまでの時間や、ハンドルに取り付けられ
た各種センサーからの生理的情報（心拍や手掌血流量）
等のデータも収集する。前方不注意の場合は、より強力
な安全性の為の制御システムが働くようにする。

【０１１０】このシステムでは、物理刺激出力手段１０
から目標検出のための問いかけ、データ収集により得ら
れた運転状況（環境状況、車両状況等）を物理刺激とし
て与える。

【０１１１】自動的計測手段１６は、操作特性（ハンド
ル、アクセル、ブレーキ、ウインカー、ナビゲーション
等の操作量、これらの操作タイミング、これらに対する
反応速度等）、心身状態（視線、まばたき、心拍数、発
汗等）、すなわちドライバーのノンバーバルな応答（ド
ライバーの現在の運転特性）を検出し、概念マップ生成
手段１８に入力する。概念マップ生成手段１８は、自動
的計測手段１６で計測されたドライバーのノンバーバル
な応答（ドライバーの現在の運転特性）に基づいて、運
転状況とドライバーの応答との関係を表し、かつ現在の
運転特性を構造化した概念構造マップを生成する。

【０１１２】自律的入力手段１４は、物理刺激出力手段
１０からの物理刺激である目標検出のための問いかけ等
に対するドライバーの言語的応答（ドライバーの目標）
を入力して補正係数決定手段２０に入力する。ドライバ
ーの言語的応答としては、移動に対する要望（急いでい
る、広い道路を走行したい等）、車両に対する要望（車
間距離広めに、後方視界注意等）、心身状態（運転を楽
しみたい、考え事がある、右足が筋肉痛等）がある。

【０１１３】概念マップ自動補正手段２２における概念
構造マップの自動補正は、自律的入力手段１４から入力
されたドライバーの言語的応答から決定された補正係数
に応じて行われ、これによって概念構造マップが目標と
する運転特性へ修正され、要素間の距離が調整される。
なお、長時間運転時等のように疲労データが蓄積された
場合には、自動的計測手段１６の計測値を補正係数決定
手段２０に入力し、自動的計測手段１６データを基に概
念構造マップの補正を行う。言い換えると両者の時間的
積分値を基に概念構造マップの調整を行う。

【０１１４】生成された概念構造マップは、図２０に示
すように、車室内の情報提供の最適化に適用されるが、
ドライバーの自由意志によって交換することが可能であ
る。勿論、安全性を最優先した上で友人同志の操作フィ
ーリングの共有及び体験もできる。また、初めて自動車
を操作する場合等、調整された個性データを持たない場
合には一般的な運転者向けの標準モードを概念構造マッ
プとして用意し、年齢、性別、運転歴等のデータから推
測した運転操作感を提供するようにしてもよい。

【０１１５】次に、上記で説明した自律移動体に本実施
の形態の概念構造マップ利用したシステムの更に具体的
な応用例を以下に示す。（１）運転者の個性に合わせた自動車制御システム車の制御プログラムは、危険回避を第１の目的として作
成している。通常の運転場面では運転者が車の性質を熟
知した上で車に適応した操作を要求されている。本シス
テムで運転者の運転の癖、好み、個性をデータとして貯
えておくことで、運転者に適応した自動車の制御が可能
になる。具体的には、車線変更の際に、運転者が余裕を
持って車線変更できる間隔、タイミングを予測し、方向
指示器の音量等を変化させて予測した内容を報知するこ
とができる。運転者がリラックスして操作できるよう
に、個人に合った車間距離を調整することもできる。ハ
ンドル操作量と実際のタイヤ向き変化量の好み（アンダ
ーステアやオーバステアの好み）等も個人毎に調整する
事が可能である。（２）最適なナビゲーションシステム上記で説明した概念構造マップを利用すると、ナビゲー
ションでのルート設定方法も快適なものを提供すること
が可能となる。例えば、概念構造マップに運転者がどの
ような風景、スピード感を好むかを保持しておいてルー
トを検索することにより、目的地までの運転者にとって
最適なドライブコースを提供することも可能である。ま
た、目的地を設定した後も、海側の道を通るのか、山道
（林道）を通るのかを運転者の嗜好に合わせて選択可能
である。さらに、運転者の好みの風景、運転者の疲労パ
ターンも学習しておき、適切な場所で休憩を促したり、
好みの観光スポット情報を選択してアドバイスすること
ができる。勿論、自動車からのアドバイスを煩わしく思
うドライバーには何も提示しないようにすることができ
る。（３）緊張緩和システム運転者にとって安全に走行するためにはリラックスした
状態で運転可能なことが好ましい。そのため、渋滞や他
車の無謀な運転等でイライラした気持ちになった時には
早急にリラックス状態へ導入する必要がある。リラック
ス方法は個人の特性に合わせ、空調、音楽、ゲーム、ハ
ンドル操作感等の内、最も最適なデバイスを１つあるい
は複数選択し、運転者をリラックスさせる。（４）問題運転解明システム初心者ドライバーの時期には誰でも注意深く運転してい
る。しかし、経験を積み「慣れ」てくると重大事故を起
こさないまでも、危険な運転を引き起こしかねない運転
（不注意運転）をする確率が高くなる。本システムを利
用すると、環境情報（他の事の情報等）や運転者自身の
状態から「安全度」を計算することで、運転者の望みに
応じて危険運転を知らせ、問題点を知らせることが可能
である。（５）車内環境操作支援システム自動車内に様々な機器が組み込まれるに従って、機器操
作中に運転から注意が外れてしまう場合がある。本シス
テムで「ドライバーの欲している車載機器」を推測する
ことで、空調調節、ライトの点灯等を自動的に行い、そ
の結果ドライバーは運転に集中でき、事故を減らすこと
が出来る。その他の分野における応用例（１）コミュニケーション支援システム個人毎の可視化された概念構造マップをお互いに眺め合
うことで、相手の論点や要旨が一目瞭然となり、コミュ
ニケーションを助け、すれ違いや誤解を防ぐことができ
る。

【０１１６】概念構造マップは画像情報や音声情報に比
べて情報量が小さいので、通信回線によって概念構造マ
ップ情報を容易にやり取りできる。例えば、発表やプレ
ゼンテーション場面において、予め主張点を概念構造マ
ップとして形成しておけば、重要な部分は自動的に文字
を大きくしたり、スピーカのボリュームを上げる等、抑
揚が明確で輪点を明確に提示することができる。

【０１１７】また、インテリアアドバイスシステム、旅
行プラン作成システム（望んでいる旅に対するプランの
提供）、洋服デザイン及び自動車デザイン等各種デザイ
ン提案用システム、健康アドバイスシステム（ヘアーア
ドバイス・美容アドバイス（望んでいる雰囲気に対する
アドバイス）、スポーツジムでアドバイス、食事アドバ
イスシステム（好きな食材や料理の相談として）、リラ
クゼーションシシテム（カラーセラピー，アロマセラピ
ー等「癒し系」の導入として）、プレゼント決定システ
ム（恋人・家族・その他友人・大切な人にプレゼントを
決め兼ねている時の決定ツールとして）等に応用するこ
とができる。（２）市場予測システム為替や株式の取り引きは、各種統計的、数学的な情報、
政治的な情報の他に、感情的な情報により左右される。
例えば、「あの会社は危険だ」とか「この株は面白い」
等の感情的理由によって取り引きが行われることもあ
る。

【０１１８】概念構造マップを個人用途から集団用途へ
拡張することで、例えば、ある株式市場における感情的
情報をマッピングした概念構造マップを生成することが
できる。売り買い注文等の制御プログラムを同時に埋め
込むことで、その市場の動きをシミュレーションするツ
ールとして利用できる。

【０１１９】その他、小売店用売れ筋調査ツールとし
て、コンビニの等のＰＯＳデータでの連携で精度を上げ
る為に使用することができる。（３）嗜好データベースケーブルテレビやインターネットを通じて、好きなとき
に好きなコンテンツをリアルタイムで提供する試み（メ
ディア・オン・ディマンド）がある。ユーザの嗜好に応
じたコンテンツの検索を行うために概念構造マップを利
用できる。

【０１２０】その他、結婚紹介所等の相性診断として、
プロジェクト等のチーム編成支援として（最適のチーム
構成をシミュレーション）使用することができる。（４）快適付与システム情報家電に概念構造マップを埋り込むことで、例えば
「今日はカレーが食べたい」と入力したときに、情報ネ
ットワーク対応冷蔵庫側がユーザの好みのカレーに必要
な材料をリストアップしたりできる。

【０１２１】その他、カーナビゲーションでのドライブ
支援やそのルート探索を行う場合に、個人の嗜好に合わ
せて海・山等を提案することができる。

【０１２２】また、インターネット等の情報ポータルサ
イトの最適化の手法として利用することもできる。

【０１２３】

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、人
間に対する物理刺激と該物理刺激に対する人間の第１の
応答との関連を表す概念構造を、人間に物理刺激が与え
られるのに伴って発生した第２の応答によって補正して
いるので、ユーザ自身の入力コストを軽減することがで
きる、という効果が得られる。

【０１２４】また、概念構造を客観的な応答である非言
語的応答で補正すれば、表現精度を向上させ概念構造マ
ップを生成することができる、という効果が得られる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施の形態のブロック図であ
る。

【図２】第１の実施の形態のバーバルな応答情報と物理
刺激情報との関係を示す概念構造マップを示す線図であ
る。

【図３】第１の実施の形態のノンバーバルな応答情報使
用して補正した概念構造マップを示す線図である。

【図４】本発明の第２の実施の形態のブロック図であ
る。

【図５】感情結合型インテリアデザインイメージ出力シ
ステムの概念構造マップ生成装置を示すブロック図であ
る。

【図６】感情結合型インテリアデザインイメージ出力シ
ステムの概念構造マップを生成する過程を説明する流れ
図である。

【図７】感情結合型インテリアデザインイメージ出力シ
ステムの評価画像に対する印象語等を入力する画面を示
す平面図である。

【図８】感情結合型インテリアデザインイメージ出力シ
ステムの初期概念構造マップを生成するための画面を示
す平面図である。

【図９】感情結合型インテリアデザインイメージ出力シ
ステムの初期概念構造マップを言語指標、行動指標、及
び生理指標で補正する過程を説明する平面図である。

【図１０】被験者の生理指標得点の例を示す線図であ
る。

【図１１】被験者の生理指標得点の例を示す線図であ
る。

【図１２】被験者の生理指標の総合得点の例を示す線図
である。

【図１３】好み判断時間の計測結果の例を示す線図であ
る。

【図１４】感情結合型インテリアデザインイメージ出力
システムの個人別概念構造マップと一般的概念構造マッ
プの例を示す線図である。

【図１５】感情結合型インテリアデザインイメージ出力
システムのブロック図である。

【図１６】ペットロボットや介護ロボットに使用する概
念構造マップを生成するための概念構造マップ生成装置
を示すブロック図である。

【図１７】概念構造マップを備えたペットロボットや介
護ロボット等のロボットのブロック図である。

【図１８】友達（カウンセリング）ロボット使用する概
念構造マップを生成するための概念構造マップ生成装置
を示すブロック図である。

【図１９】状況適合型車室内情報提供システムの概念構
造マップを生成するための概念構造マップ生成装置を示
すブロック図である。

【図２０】状況適合型車室内情報提供システムのブロッ
ク図である。

【符号の説明】

１０物理刺激生成手段１２物理刺激出力手段１４自律的入力手段１６自動的計測手段１８概念マップ生成手段２０補正係数決定手段２２概念マップ自動補正手段２４結果出力手段

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者古西浩之愛知県愛知郡長久手町大字長湫字横道41番地の１株式会社豊田中央研究所内 (72)発明者向江秀之愛知県愛知郡長久手町大字長湫字横道41番地の１株式会社豊田中央研究所内 (72)発明者倉橋哲郎愛知県愛知郡長久手町大字長湫字横道41番地の１株式会社豊田中央研究所内 (72)発明者井口弘和愛知県愛知郡長久手町大字長湫字横道41番地の１株式会社豊田中央研究所内Ｆターム(参考） 5B075 ND34 NR02 5E501 AA02 AC23 AC34 BA03 BA15 CA08 CB02 CB05 CB09 CB14 CB15 EA21 FA14 FA32 FA44 FA46

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】人間に対する物理刺激と該物理刺激に対す
る人間の第１の応答との関連を表す概念構造を、人間に
物理刺激が与えられるのに伴って発生した第２の応答に
基づいて補正し、個人の感情構造に適合した概念構造を
得ることを特徴とする概念の構造化方法。
【請求項２】前記第１の応答が自律的応答及び非自律的
応答の一方であり、前記第２の応答が自律的応答及び非
自律的応答の他方である請求項１記載の概念の構造化方
法。
【請求項３】前記非自律的応答が、発話的計測値及び生
理的計測値の少なくとも一方である請求項２記載の概念
の構造化方法。
【請求項４】前記第１の応答が言語的応答及び非言語的
応答の一方であり、前記第２の応答が言語的応答及び非
言語的応答の他方である請求項１記載の概念の構造化方
法。
【請求項５】前記非言語的応答が、発話的計測値及び生
理的計測値の少なくとも一方である請求項４記載の概念
の構造化方法。
【請求項６】人間に物理刺激が与えられるのに伴って人
間の周りの環境情報を更に計測し、該環境情報に基づい
て補正する請求項１〜５のいずれか１項記載の概念の構
造化方法。
【請求項７】人間に対する物理刺激と該物理刺激に対す
る人間の第１の応答との関連を表す概念構造を、人間に
物理刺激が与えられるのに伴って発生した第２の応答に
基づいて補正し、個人の感情構造に適合した概念構造を
得ることを特徴とする概念の構造化装置。
【請求項８】前記第１の応答が自律的応答及び非自律的
応答の一方であり、前記第２の応答が自律的応答及び非
自律的応答の他方である請求項７記載の概念の構造化装
置。
【請求項９】前記非自律的応答が、発話的計測値及び生
理的計測値の少なくとも一方である請求項８記載の概念
の構造化装置。
【請求項１０】前記第１の応答が言語的応答及び非言語
的応答の一方であり、前記第２の応答が言語的応答及び
非言語的応答の他方である請求項７記載の概念の構造化
装置。
【請求項１１】前記非言語的応答が、発話的計測値及び
生理的計測値の少なくとも一方である請求項１０記載の
概念の構造化装置。
【請求項１２】人間に物理刺激が与えられるのに伴って
人間の周りの環境情報を更に計測し、該環境情報を加え
て補正する請求項７〜１１のいずれか１項記載の概念の
構造化装置。
【請求項１３】請求項１〜５のいずれか１項記載の概念
の構造化方法、または請求項７〜１１のいずれか１項記
載の概念の構造化装置によって得られた概念構造を備え
た装置。