JP2016004555A - コミュニケーション量測定装置、方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】心理的抵抗の小さい状態で誤認識の可能性を低減しつつ、親密なコミュニケーション量を測定できるようにする。
【解決手段】解析部２０は、複数のユーザの心拍情報及び複数のユーザ間の距離情報をそれぞれ取得してメモリに記憶する。解析部２０は、上記複数のユーザの心拍情報及び複数のユーザ間の距離情報に基づき、上記複数のユーザ間の親密なコミュニケーション量を測定する。
【選択図】図１

Description

この発明は、コミュニケーション量を測定するコミュニケーション量測定装置、方法及びプログラムに関する。

近年、例えば、社内におけるコミュニケーション量を把握したいという需要が高まっている。コミュニケーション量を把握する直接的な手法として、対象者の画像や音声をカメラやマイクを利用して収集することにより、コミュニケーション量を可視化する方法が挙げられる。

しかしながら、このような直接的な手法は、画像や音声によるコミュニーション内容も収集されてしまい、対象者のプライバシが考慮されないことから心理的抵抗が大きいため、実現が困難であると考えられる。

これに対し、プライバシを考慮した間接的な手法として、コミュニケーション内容を収集せず、比較的、心理的抵抗の小さい状態でコミュニケーション量を測定する方法が提案されている（例えば、特許文献１参照。）。

特許文献１には、複数ユーザの位置情報を基にユーザの同行場所や種類を検出し、ユーザ間の親密度を算出する手法が記載されている。この手法によれば、親密度を場所の多様性を考慮してより実状に合った値として求めることが可能である。

一方、コミュニケーションが自律神経系の働きに与える影響に関する研究も行われている（例えば、非特許文献１参照。）。非特許文献１には、被検者が楽しいエピソードを５分間語る会話が発生すると、被検者の自律神経系の交感神経が活性化し、被検者の会話が終了すると、交感神経の活動が減少することが開示されている。

特許第５３５８３８５号公報

高田大輔，松田ひとみ，"高齢者の自律神経系の反応からみた「楽しい会話」によるケアの可能性:「音読」と比較して"，日本プライマリ・ケア連合学会誌 Vol. 36(1)，pp.5-10，2013

しかしながら、特許文献１に記載された手法は、通常は特に問題ないが、本発明者の検討によれば、近い位置にいるユーザ同士が多様な場所に移動する場合において、親密なコミュニケーションがない可能性が考慮されていない。即ち、近い位置にいるユーザ同士が多様な場所に移動する場合には、コミュニケーションがなくても、親密なコミュニケーションがあると誤認識する可能性がある。

また、非特許文献１に記載された研究は、有意義なものであるが、本発明者の検討によれば、一人が語る会話に関するものであり、複数人同士の自由な会話に関するものではない。即ち、非特許文献１に記載された研究は、複数人の親密なコミュニケーションの量を測定することとは直接関係がない。

この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、心理的抵抗の小さい状態で誤認識の可能性を低減しつつ、親密なコミュニケーション量を測定できるようにしたコミュニケーション量測定装置、方法及びプログラムを提供することにある。

上記目的を達成するためにこの発明の第１の観点は、複数のユーザの心拍情報及び複数のユーザ間の距離情報をそれぞれ取得してメモリに記憶する。上記複数のユーザの心拍情報及び複数のユーザ間の距離情報に基づき、上記複数のユーザ間の親密なコミュニケーション量を測定するようにしたものである。

また、この発明の第１の観点は以下のような態様を備えることを特徴とする。

第１の態様は、上記心拍情報が、上記複数のユーザが装着したウェアラブルセンサで計測されるようにしたものである。

この発明の第１の観点によれば、心拍情報と距離情報を基に、親密なコミュニケーション量を測定できる。このため、親密なコミュニケーション量を距離情報のみを基に測定する場合に比べ、心拍情報を更に用いて会話の有無を考慮することから、誤認識の可能性を低減でき、より高精度に測定することが可能となる。また、カメラやマイクといった直接的な手法に比べ、より心理的抵抗の小さい状態で測定が可能となる。

第１の態様によれば、心拍情報をユーザが装着したウェアラブルセンサで計測することができるので、ユーザは意識せず心拍情報を測定することができ、より心理的抵抗の小さい状態での測定を実現することができる。

すなわちこの発明によれば、心理的抵抗の小さい状態で誤認識の可能性を低減しつつ、親密なコミュニケーション量を測定できるようにしたコミュニケーション量測定装置、方法及びプログラムを提供することができる。

この発明の一実施形態に係るコミュニケーション量測定装置の機能構成を示すブロック図である。 同実施形態における心拍情報の一例を示す模式図である。 同実施形態における心拍変動情報の一例を示す模式図である。 同実施形態における会話時間の一例を示す模式図である。 同実施形態における親密度のユーザ間距離との対応例を示す模式図である。 同実施形態における動作を説明するためのフローチャートである。 この発明の他の実施形態に係るコミュニケーション量測定装置の機能構成を示すブロック図である。 この発明の一実施形態の変形例を説明するためのフローチャートである。

以下、図面を参照してこの発明に係わる実施形態を説明する。なお、以下のコミュニケーション量測定装置は、複数のユーザ間の親密なコミュニケーション量を測定するコミュニケーション量測定装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムを用いて実施してもよい。すなわち、コミュニケーション量測定装置は、センサ又はメモリ等のハードウェア資源に協働する機能ブロックの機能をプログラムにより実現してもよい。また、「コミュニケーション量」の用語は、「コミュニケーションの量」と読み替えてもよい。「コミュニケーション量測定」及び「コミュニケーション量の測定対象」の用語は、それぞれ「コミュニケーション量算出」及び「コミュニケーション量の算出対象」と読み替えてもよい。

［一実施形態］
図１は、この発明の一実施形態に係るコミュニケーション量測定装置の機能構成を示すブロック図であり、図２は心拍情報の一例を示す模式図である。コミュニケーション量測定装置１は、センサ部１０及び解析部２０を備えている。

センサ部１０は、心電センサ１０１、心電センサ１０２を備えている。なお、各心電センサ１０１，１０２は、コミュニケーション量の測定対象であるユーザＡ、ユーザＢに１台ずつ割り当てられる。すなわち、各心電センサ１０１，１０２は２台に限らず、２台以上の任意のユーザ人数に対応した台数が使用可能となっている。

各心電センサ１０１，１０２は、各ユーザの心拍情報を測定し、図示しない送信機を介して当該心拍情報を解析部２０へ送信する。例えば、ユーザは、シャツ型の心電測定センサを装着することで心拍情報を測定する。各心電センサ１０１，１０２は、ＢＬＥ（Bluetooth（登録商標） Low Energy）による近距離無線通信でリアルタイムに心拍情報を送信する。このような実施形態は、例えばhitoe（http://www.ntt.co.jp/news2014/1401/140130a.htmlを参照）に代表される心電計電極用化学導電体を用いたウェア等を各ユーザが装着することにより実現可能である。

なお、各心電センサ１０１，１０２は、各ユーザが心拍数を測定するために一時的に利用する固定型の機器でもよい。なお、各心拍情報については、画像情報や音声情報よりも心理的抵抗が小さいものの、心理的抵抗をより低減させる観点から、複数のユーザが装着したウェアラブルセンサで計測されることが好ましい。心拍情報の送信は、各心電センサ１０１，１０２内の図示しないメモリから読み出した心拍情報をＵＳＢ（登録商標）等の媒体を介して解析部２０に入力する形態としてもよい。

メモリ内の心拍情報は、図２に示すように、コミュニケーション量の測定対象者であるユーザを識別するユーザＩＤと、心電センサで測定された心臓の電気的な活動の様子を電圧値等として記録した心拍時系列データとが関連付けられた情報を含んでいてもよい。心拍時系列データは、ユーザＩＤの代わりに心電センサを識別するセンサＩＤと関連付けられていてもよい。即ち、各心電センサ１０１，１０２から送信された各心拍情報は、ユーザＩＤ又はセンサＩＤによって、どのユーザの心拍情報であるかを一意に識別可能である。また、ユーザＩＤ又はセンサＩＤとしては、各心拍情報を一意に識別可能な値であればよいため、よりプライバシを考慮する場合には、乱数などの値を用いてもよい。

解析部２０は、ＢＬＥ受信部２０１、心拍変動情報取得部２０２、距離情報取得部２０３、ＬＦ／ＨＦ算出部２０４、平均ＬＦ／ＨＦ情報蓄積部２０５、ＬＦ／ＨＦ比較部２０６、親密度推定部２０７及びコミュニケーション量算出部２０８を備えている。なお、解析部２０としては、例えば、心電センサ１０１，１０２と無線通信可能なＰＣ（personal computer）やスマートフォン等が適宜、使用可能となっている。

ＢＬＥ受信部２０１は、各心電センサ１０１，１０２から送信された各心拍情報の無線信号を受信する。ＢＬＥ受信部２０１は、受信した無線信号から得られた各心拍情報をメモリ（図示せず）に記憶し、メモリ内の各心拍情報を心拍変動情報取得部２０２に送出する。また、ＢＬＥ受信部２０１は、各心電センサ１０１，１０２で送信された無線信号の信号強度を計測する。ＢＬＥ受信部２０１は、計測した各心電センサ１０１，１０２からの信号強度を距離情報取得部２０３に送出する。ＢＬＥ受信部２０１は、各心拍情報及び各信号強度を図示しないメモリに記憶する。

心拍変動情報取得部２０２は、ＢＬＥ受信部２０１から送出された各心拍情報について、ユーザＩＤ毎に、心拍の周期に基づいて発生するピーク電圧値を検出し、そのピーク間の時間間隔（ＲＲ間隔）を算出する。算出されたＲＲ間隔は、図３に示すように、検出された順番にソートされて心拍変動（heart rate variability：ＨＲＶ）を表す情報（以下、心拍変動情報ＨＲＶともいう）として図示しないメモリに記録される。なお、心拍変動情報ＨＲＶは心拍情報と同様にユーザＩＤ又はセンサＩＤに関係づけられてそれぞれ記録される。即ち、ユーザＩＤ又はセンサＩＤ毎に、ＲＲ間隔の順番と、ＲＲ間隔の値とを関連付けた心拍変動情報ＨＲＶがメモリに記録される。心拍変動情報取得部２０２は、記録した各心拍変動情報ＨＲＶをＬＦ／ＨＦ算出部２０４に送出する。

距離情報取得部２０３は、ＢＬＥ受信部２０１から送出された各信号強度に基づき、ユーザ間距離ｄを推定する。なお、各信号強度に基づくユーザ間の距離推定においては、複数のＢＬＥ受信部が存在すると推定精度が向上する可能性がある。したがって、解析部２０は、複数のＢＬＥ受信部２０１を備え、各心電センサ１０１，１０２からの無線信号を複数のＢＬＥ受信部２０１で受信する構成としてもよい。その場合、各心電センサ１０１，１０２からの無線信号を受信した複数のＢＬＥ受信部２０１は、それぞれ受信した無線信号の信号強度を計測し、計測結果を距離情報取得部２０３に送出してもよい。距離情報取得部２０３は、複数のＢＬＥ受信部２０１から送信された各信号強度を集約し、ユーザ間距離ｄを推定してもよい。

距離情報取得部２０３は、推定したユーザ間距離ｄを示す距離情報をメモリ（図示せず）に記憶し、メモリ内の距離情報をＬＦ／ＨＦ比較部２０６及び親密度推定部２０７に送出する。ここで、ＢＬＥ受信部２０１及び距離情報取得部２０３は、複数のユーザの心拍情報及び複数のユーザ間の距離情報をそれぞれ取得してメモリに記憶する情報取得手段を構成している。

ＬＦ／ＨＦ算出部２０４は、心拍変動情報取得部２０２から送出された各心拍変動情報ＨＲＶについてそれぞれパワースペクトル解析を実施する。パワースペクトル解析は、例えば、周波数ｆに対して、周波数領域０．０４≦ｆ＜０．１５Ｈｚを低周波数成分（low frequency：ＬＦ）とし、０．１５≦ｆ＜０．４０Ｈｚを高周波数成分（high frequency：ＨＦ）として実施することが望ましい。

会話が交わされる等の要因により交感神経が活性化した場合、ＬＦ／ＨＦのパワー比が増加することが知られている。したがって、ＬＦ／ＨＦ算出部２０４は、各心拍変動情報ＨＲＶについてのパワースペクトル解析の解析結果に基づき、ＬＦ／ＨＦのパワー比をユーザ間の会話の有無についての判定指標として算出する。算出したＬＦ／ＨＦの値は、ＬＦ／ＨＦ算出部２０４から平均ＬＦ／ＨＦ情報蓄積部２０５及びＬＦ／ＨＦ比較部２０６に送出される。

平均ＬＦ／ＨＦ情報蓄積部２０５は、ＬＦ／ＨＦ算出部２０４及びＬＦ／ＨＦ比較部２０６から読出／書込可能なメモリと、図示しない平均値算出機能とを備えている。平均ＬＦ／ＨＦ情報蓄積部２０５は、ＬＦ／ＨＦ算出部２０４から送出された各ユーザＩＤ又はセンサＩＤに対応するＬＦ／ＨＦの値を記録する。平均ＬＦ／ＨＦ情報蓄積部２０５は、記録されたＬＦ／ＨＦの値について、予め定められた期間における平均値を算出し、これを更に記録する。

ＬＦ／ＨＦ比較部２０６は、ＬＦ／ＨＦ算出部２０４から送出された現在のＬＦ／ＨＦの値（＝ＬＦ／ＨＦ_{ｃｕｒｒｅｎｔ}）と、平均ＬＦ／ＨＦ情報蓄積部２０５に記録されたＬＦ／ＨＦの平均値（＝ＬＦ／ＨＦ_{ａｖｅｒａｇｅ}）との比として、ＬＦ／ＨＦ増加率α＝（ＬＦ／ＨＦ_{ｃｕｒｒｅｎｔ}）／（ＬＦ／ＨＦ_{ａｖｅｒａｇｅ}）をユーザ毎に算出する。

また、ＬＦ／ＨＦ比較部２０６は、距離情報取得部２０３から送出された各ユーザ間の距離情報を受信する。図４に示すように、ＬＦ／ＨＦ比較部２０６は、各ユーザ間距離ｄが、予め定められた距離以内を示す場合に、当該各ユーザのＬＦ／ＨＦ増加率αをそれぞれ平均ＬＦ／ＨＦ情報蓄積部２０５から検索（サーチ）する。ＬＦ／ＨＦ比較部２０６は、検索により得られた各ユーザのＬＦ／ＨＦ増加率αが共に予め定められた閾値Th以上である場合に、当該各ユーザ間で会話が交わされていると判断する。ＬＦ／ＨＦ比較部２０６は、会話が交わされていると判断された期間（以下、会話期間ともいう）の会話時間ｔ及びユーザ毎のＬＦ／ＨＦ増加率αをコミュニケーション量算出部２０８に送出する。なお、閾値Thとしては、図４に示した２０％に限らず、設計事項の範囲内で任意の値が使用可能となっている。

親密度推定部２０７は、距離情報取得部２０３から送出された各ユーザ間の距離情報に基づき、各ユーザ間の親密度βを推定し、当該推定したユーザ間の親密度βをコミュニケーション量算出部２０８に送出する。親密度βとしては、ユーザ間距離ｄが近いほど大きい値が適宜、使用可能となっている。例えば、親密度βは、図５に示すような、ユーザ間距離ｄと相関するような定義例に基づいて推定してもよい。この定義例は、親密度が増すにつれて対人間距離（パーソナルスペースの一部）が短くなることに基づいている（参考文献１：渋谷昌三，“パーソナル・スペースの形態に関する一考察”，山梨医大紀要 第2巻，pp.41-49，1985）。あるいは、親密度βは、各ユーザ間距離ｄに基づいて、所定の算出式から算出（推定）してもよい。

コミュニケーション量算出部２０８は、ＬＦ／ＨＦ比較部２０６から送出された会話時間ｔ及びユーザ毎のＬＦ／ＨＦ増加率αと、親密度推定部２０７から送出されたユーザ間の親密度βとに基づき、ユーザ間のコミュニケーション量Ｃを算出する。コミュニケーション量Ｃの算出式は、例えばＣ＝α×β×ｔとしてもよい。

この場合、ＬＦ／ＨＦ増加率αは、会話期間におけるαの閾値Thとしてもよい。言い換えると、コミュニケーション量Ｃの算出式は、Ｃ＝Th×β×ｔとしてもよい。なお、ＬＦ／ＨＦ増加率αの変動を考慮せず、αを閾値Th等の一定値とする場合、各コミュニケーション量Ｃ同士の大小関係にαが寄与しなくなる。よって、コミュニケーション量Ｃの算出式は、αを用いずに、例えば、Ｃ＝β×ｔとしてもよい。即ち、親密なコミュニケーション量Ｃは、親密度β及び会話時間ｔに比例した値として算出可能である。

また、コミュニケーション量Ｃの算出式は、ＬＦ／ＨＦ増加率αの変動を考慮して、

としてもよい。ここで、αは、会話期間中の各ユーザにおけるＬＦ／ＨＦ増加率αの低い方（又は高い方）である。ｔ１は会話期間の開始時間であり、ｔ２は終了時間である。

また、心拍変動情報取得部２０２、ＬＦ／ＨＦ算出部２０４、平均ＬＦ／ＨＦ情報蓄積部２０５、ＬＦ／ＨＦ比較部２０６、親密度推定部２０７及びコミュニケーション量算出部２０８は、コミュニケーション量測定手段を構成している。コミュニケーション量測定手段は、取得された心拍情報及び距離情報に基づき、コミュニケーション量を測定する機能をもっている。

次に、以上のように構成されたコミュニケーション量測定装置の動作について図６に示すフローチャートを用いて説明する。なお、以下の説明は、心拍情報及び距離情報取得後のコミュニケーション量測定までの動作について主に述べる。コミュニケーション量を測定する際には、図４及び図５に示したパラメータ算出を行うものとし、コミュニケーション量Ｃの算出式は、Ｃ＝α×β×ｔを用いる場合について述べる。

いま、複数のユーザＡ，Ｂは、例えば、ウェアラブルセンサとしての心電センサ１０１，１０２をそれぞれ着用し、互いにコミュニケーションを行うとする。

各心電センサ１０１，１０２は、複数のユーザＡ，Ｂの各心拍情報を測定し、各心拍情報の無線信号を解析部２０へ送信する（以下、センシング処理という）。

解析部２０においては、ＢＬＥ受信部２０１が、各心拍情報の無線信号を受信し、当該無線信号から各心拍情報を取得してメモリに記憶すると共に（ＳＴ１）、各心拍情報を心拍変動情報取得部２０２に送出する。

また、ＢＬＥ受信部２０１は、各心拍情報の無線信号の信号強度を計測し、得られた各信号強度を距離情報取得部２０３に送出する。

距離情報取得部２０３は、各信号強度に基づき、ユーザ間距離ｄを推定し、当該距離ｄを示す距離情報を取得してメモリに記憶し（ＳＴ２）、距離情報をＬＦ／ＨＦ比較部２０６及び親密度推定部２０７に送出する。ステップＳＴ１，ＳＴ２は、並行して実行される。

続いて、解析部２０は、取得された心拍情報及び距離情報に基づき、コミュニケーション量を測定する（ＳＴ３〜ＳＴ７）。具体的には例えば、以下に示すように、解析部２０内の各機能部がステップＳＴ３〜ＳＴ７を実行する。

心拍変動情報取得部２０２は、ＢＬＥ受信部２０１から送出された各心拍情報に基づいて、各心拍変動情報ＨＲＶを取得する。

ＬＦ／ＨＦ算出部２０４は、当該各心拍変動情報ＨＲＶについてそれぞれパワースペクトル解析を実施し、得られた解析結果に基づき、ＬＦ／ＨＦの値を算出する。

平均ＬＦ／ＨＦ情報蓄積部２０５は、当該ＬＦ／ＨＦの値を記録し、当該ＬＦ／ＨＦの値の平均値を算出して、これを更に記録する。

ＬＦ／ＨＦ比較部２０６は、ＬＦ／ＨＦ算出部２０４で算出された現在のＬＦ／ＨＦの値と、平均ＬＦ／ＨＦ情報蓄積部２０５に記録されたＬＦ／ＨＦの平均値との比として、ＬＦ／ＨＦ増加率αをユーザ毎に算出する。

続いて、ＬＦ／ＨＦ比較部２０６は、送出されたユーザ間の距離情報に基づき、ユーザ間距離ｄが、親密度β＝０と判定される閾値である３５０ｃｍ未満か否かを判定する（ＳＴ３）。

ユーザ間距離ｄが３５０ｃｍ未満の場合、ＬＦ／ＨＦ比較部２０６は、コミュニケーション量の測定対象である各ユーザのＬＦ／ＨＦ増加率αが、会話が交わされていると判定される閾値Thである２０％以上か否かを判定する（ＳＴ４）。ステップＳＴ３〜ＳＴ４により、コミュニケーション（会話）がないのに、親密なコミュニケーションがあると誤認識する可能性を低減している。なお、ユーザ間距離ｄが３５０ｃｍ以上の場合、解析部２０は、各心拍情報の受信処理（センシング処理）に戻る（ＳＴ８）。

ステップＳＴ４の判定の結果、各ユーザのＬＦ／ＨＦ増加率αが共に２０％以上の場合、ＬＦ／ＨＦ比較部２０６は、ＬＦ／ＨＦ増加率αと、ＬＦ／ＨＦ増加率αが共に２０％以上であった会話時間ｔとを取得する（ＳＴ５）。しかる後、当該２０％以上のＬＦ／ＨＦ増加率α及び会話時間ｔはコミュニケーション量算出部２０８に送出される。

一方、親密度推定部２０７は、ユーザ間の距離情報に基づき、親密度βを推定してコミュニケーション量算出部２０８に送出する（ＳＴ６）。

コミュニケーション量算出部２０８は、ＬＦ／ＨＦの増加率αと、親密度βと、会話時間ｔとから、コミュニケーション量Ｃを、算出式Ｃ＝α×β×ｔを用いて算出する（ＳＴ７）。なお、各ユーザのＬＦ／ＨＦの増加率αが２０％未満の場合、解析部２０は、センシング処理に戻る（ＳＴ８）。

コミュニケーション量Ｃの算出後、解析部２０は、センシング処理に戻る（ＳＴ８）。

以上詳述したように、一実施形態では、複数のユーザの心拍情報及び複数のユーザ間の距離情報を各心電センサ１０１，１０２からそれぞれ取得する。解析部２０は、上記複数のユーザの心拍情報及び複数のユーザ間の距離情報を取得し、当該心拍情報及び距離情報に基づき、上記複数のユーザ間の親密なコミュニケーション量を測定するようにしている。

したがって、誤認識の可能性と心理的抵抗とを低減しつつ、親密なコミュニケーション量を測定することができる。補足すると、コミュニケーション量の測定に際して、ユーザ間の距離に応じた親密度だけでなく、各ユーザの心拍情報の変化に基づく交感神経の活性状況から会話の有無を判断することができる。このため、誤認識の可能性を低減でき、実際にコミュニケーションが発生している状態をより高精度に測定することが可能となる。

また、コミュニケーション量の測定に必要な情報として、心拍情報及び距離情報を使用することにより、測定対象のユーザの心理的抵抗を低減することができる。更に、シャツ型の心電測定センサのように、ユーザが装着可能なウェアラブルセンサにより心拍情報を計測することで、測定対象のユーザの心理的抵抗をより低減できるだけでなく、物理的及び時間的制約についても低減することができる。

また、測定されたコミュニケーション量は、グラフ表示などにより、適宜、可視化することができる。

［他の実施形態］
センサ部１０は、図７に示す通り、各心電センサ１０１，１０２の他に、距離センサ１０３、距離センサ１０４を備えていてもよい。これに伴い、距離情報取得部２０３は、省略される。なお、各距離センサ１０３，１０４は、各心電センサ１０１，１０２と同様に、コミュニケーション量の測定対象であるユーザＡ、ユーザＢに１台ずつ割り当てられる。すなわち、各距離センサ１０３，１０４は２台に限らず、２台以上の任意のユーザ人数に対応した台数が使用可能となっている。

各距離センサ１０３，１０４は、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）を利用した屋内位置推定技術を利用して、各ユーザ間距離ｄを測定する。各距離センサ１０３，１０４は、各心電センサ１０１，１０２による心拍情報の無線信号に並行して、ＢＬＥによる近距離無線通信でリアルタイムに距離情報の無線信号を送信する。この場合、ＢＬＥ受信部２０１は、複数のユーザの心拍情報及び複数のユーザ間の距離情報をそれぞれ取得してメモリに記憶する情報取得手段を構成する。また、ＢＬＥ受信部２０１は、メモリ内の各心拍情報を心拍変動情報取得部２０２に送出する一方、メモリ内の距離情報をＬＦ／ＨＦ比較部２０６及び親密度推定部２０７に送出する。以下の動作は、前述同様である。なお、この場合、測定されたコミュニケーション量は、グラフ表示等に限らず、屋内位置推定技術で得られた屋内位置に基づいて、屋内を表す地図上に可視化することもできる。また、可視化の際に、コミュニケーション量の算出に用いたパラメータ（例、α、β、ｔ）やパラメータの算出に用いた情報（距離情報、心拍情報）に基づいて、色や大きさ等の可視化の態様を変更することも可能である。

その他、コミュニケーション量測定装置の構成や機能、センサ部の各種センサ、センサ情報の解析部との通信手順、解析部がコミュニケーション量を測定するまでの処理手順と処理内容等についても、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施可能である。

例えば、図６に示した処理は、図８に示すように、ステップＳＴ２で取得した距離情報から親密度βを推定し（ＳＴ３’−１）、親密度βが閾値（０．５）以上か否かを判定することにより（ＳＴ３’−２）、ステップＳＴ４に移行するように変形することも可能である。なお、図８のステップＳＴ３’−２における親密度βの閾値（０．５）は、図６のステップＳＴ３におけるユーザ間距離ｄの閾値（１２０≦ｄ＜３５０ｃｍ）に関連している（図５参照）。

また例えば、図６に示したステップＳＴ６は、ステップＳＴ３の後で、ステップＳＴ４の前又はＳＴ５の前に実行することも可能である（図示せず）。また例えば、図６に示したステップＳＴ４，ＳＴ５は、ステップＳＴ３より前に実行することも可能である（図示せず）。即ち、心拍情報に関するステップＳＴ１，ＳＴ４，ＳＴ５の順序が一定であり、距離情報に関するステップＳＴ２，ＳＴ３，ＳＴ６の順序が一定のとき、ステップＳＴ１，ＳＴ４，ＳＴ５と、ステップＳＴ２，ＳＴ３，ＳＴ６とは所望の順序で実行可能である。

要するにこの発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。

１…コミュニケーション量測定装置、１０…センサ部、２０…解析部、１０１，１０２…心電センサ、１０３，１０４…距離センサ、２０１…ＢＬＥ受信部、２０２…心拍変動情報取得部、２０３…距離情報取得部、２０４…ＬＦ／ＨＦ算出部、２０５…平均ＬＦ／ＨＦ情報蓄積部、２０６…ＬＦ／ＨＦ比較部、２０７…親密度推定部、２０８…コミュニケーション量算出部。

Claims (6)

1. 複数のユーザ間の親密なコミュニケーション量を測定するコミュニケーション量測定装置であって、
   前記複数のユーザの心拍情報及び前記複数のユーザ間の距離情報をそれぞれ取得してメモリに記憶する情報取得手段と、
   前記取得された心拍情報及び距離情報に基づき、前記コミュニケーション量を測定するコミュニケーション量測定手段と
   を具備することを特徴とするコミュニケーション量測定装置。
2. 前記心拍情報は、
   前記複数のユーザが装着したウェアラブルセンサで計測された、
   請求項１に記載のコミュニケーション量測定装置。
3. 複数のユーザ間の親密なコミュニケーション量を測定するコミュニケーション量測定装置が実行するコミュニケーション量測定方法であって、
   複数のユーザの心拍情報及び前記複数のユーザ間の距離情報をそれぞれ取得してメモリに記憶する工程と、
   前記取得された心拍情報及び親密度から前記コミュニケーション量を測定する工程と
   を具備することを特徴とするコミュニケーション量測定方法。
4. 前記心拍情報は、
   前記複数のユーザが装着したウェアラブルセンサで計測された、
   請求項３に記載のコミュニケーション量測定方法。
5. 複数のユーザ間の親密なコミュニケーション量を測定するコミュニケーション量測定装置のプログラムであって、
   前記コミュニケーション量測定装置を、
   前記複数のユーザの心拍情報及び前記複数のユーザ間の距離情報をそれぞれ取得してメモリに記憶する情報取得手段、
   前記取得された心拍情報及び親密度から前記コミュニケーション量を測定するコミュニケーション量測定手段
   として機能させるためのプログラム。
6. 前記心拍情報は、
   前記複数のユーザが装着したウェアラブルセンサで計測された、
   請求項５に記載のプログラム。

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