JP2017051547A - 情報処理システム、情報処理方法、情報処理プログラム及び演算装置 - Google Patents

Abstract

【課題】複数利用者の現実に測定された脳活動状態を利用する情報処理プログラム等を提供する。【解決手段】利用者の頭部に装着され、前記頭部の血流量を検出する検出手段と、前記検出手段による検出値を所定の転送先に転送する転送手段と、を有する頭部装着装置、および、前記転送手段から転送された、複数の前記利用者の検出値を受信する受信手段と、前記受信した複数の前記利用者の検出値に基づいて、前記利用者の間の検出値の特性の関連性を示す算出値を算出する算出手段と、を有する情報処理装置を備える情報処理システムとする。【選択図】図１

Description

本発明は、情報処理システム、情報処理方法、情報処理プログラム及び演算装置に関する。

近年、オンラインゲーム等の発展と共に、複数のゲーム利用者が、協力して楽しむゲームスタイルが、特に顕著となっている。

例えば、シューティングゲームにおいて、複数のゲーム利用者が、所定の動作をほぼ同時に実施することにより、攻撃力を増大させる等のゲーム効果を生じさせることで、複数人が協力、協調して活動することの楽しさを増大するゲームもある（特許文献１）。

また、従来から、ヘッドセットと呼ばれる頭部装着装置に、近赤外線照射部と近赤外線検出部を設け、脳表面の血流量の変化を検出し、検出されたデータをデータ処理装置で処理することで、脳の活動状態を示す情報を取得する情報処理システムが提供されている。

特開２０００−３７５５８号公報

しかしながら、複数の利用者の協調動作を示すものとしては、所定の動作を同時に行う等のケースに限定され、利用者間の協調感覚を実感させる技術としては不十分であった。

複数の利用者（被験者）に対して、同一の行動をした際の脳活動状態を計測することが行われている。しかし、利用者間の脳活動状態を比較して利用することはあまり行われていない。同一の行動をした際に計測された複数の利用者の脳活動状態を活用することが求められている。

本発明は、複数利用者の現実に測定された脳活動状態を利用する情報処理プログラム等を提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、以下の手段を採用する。
即ち、第１の態様は、
利用者の頭部に装着され、前記頭部の血流量を検出する検出手段と、
前記検出手段による検出値を所定の転送先に転送する転送手段と、を有する頭部装着装置、および、
前記転送手段から転送された、複数の前記利用者の検出値を受信する受信手段と、
前記受信した複数の前記利用者の検出値に基づいて、前記利用者の間の検出値の特性の関連性を示す算出値を算出する算出手段と、を有する情報処理装置
を備える情報処理システムである。

開示の態様は、プログラムが情報処理装置によって実行されることによって実現されてもよい。即ち、開示の構成は、上記した態様における各手段が実行する処理を、情報処理装置に対して実行させるためのプログラム、或いは当該プログラムを記録したコンピュー
タ読み取り可能な記録媒体として特定することができる。また、開示の構成は、上記した各手段が実行する処理を情報処理装置が実行する方法をもって特定されてもよい。開示の構成は、上記した各手段が実行する処理を行う情報処理装置を含むシステムとして特定されてもよい。

プログラムを記述するステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくても、並列的または個別に実行される処理を含む。プログラムを記述するステップの一部が省略されてもよい。

開示の技術によれば、複数利用者の現実に測定された脳活動状態を利用する情報処理プログラム等を提供することができる。

図１は、本発明の一実施形態に係る情報処理システムの情報処理に関与する構成を例示する図である。 図２は、本実施形態の情報処理システムの動作フローの例を示す図である。 図３は、変形例３の情報処理システムの構成例を示す図である 図４は、変形例４の情報処理システムの構成例を示す図である。 図５は、他の情報処理システムの構成例を示す図である。 図６は、変形例６の情報処理システムの構成例を示す図である。 図７は、変形例６の情報処理システムにおける動作フローの例を示す図である。

以下、図面を参照して実施形態について説明する。実施形態の構成は例示であり、発明の構成は、開示の実施形態の具体的構成に限定されない。発明の実施にあたって、実施形態に応じた具体的構成が適宜採用されてもよい。

〔実施形態〕
（構成例）
図１は、本発明の一実施形態に係る情報処理システムの情報処理に関与する構成を例示する図である。本情報処理システムは、利用者の頭部から血流量の変化を示す計測データ（検出値ともいう）を検出し、利用者の脳の活動状態を示す脳活動情報を取得する。また、本情報処理システムは、取得した脳活動情報から利用者間のシンクロ率を算出し、シンクロ率に基づいて、利用者に様々なサービスを提供する。シンクロ率は、算出値の一例である。

図１のように、本情報処理システムは、頭部装着装置１−１、頭部装着装置１−２と利用者端末２とを有する。ここで、頭部装着装置１−１、１−２を総称する場合には、頭部装着装置１という。頭部装着装置１は、情報処理の側面としては、制御部１１と、無線通信部１３と、一対のセンサ１１５、１２５とを有する。制御部１１は、頭部装着装置１の計測と通信を制御する。制御部１１は、例えば、ＣＰＵ(Central Processing Unit)、あ
るいはＤＳＰ（Data Signal Processor）等のプロセッサとメモリとを有し、メモリ上に
実行可能に展開されたコンピュータプログラム、ファームウェア等により処理を実行する。ただし、制御部１１は、無線通信部１３とセンサ１１５、１２５を起動し、各構成要素との連携処理を実行する専用のハードウェア回路、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等であってもよい。また、制御部１１は、ＣＰＵ、ＤＳＰ、専用のハードウェア
回路等が混在したものであってもよい。

頭部装着装置１は、鉢巻き状に利用者の頭部に巻きつけて装着され、固定用部材を締めつけることによって利用者の頭部に固定される構造を有する。

無線通信部１３は、所定のインターフェースによって、制御部１１およびセンサ１１５、１２５と接続される。ただし、無線通信部１３は、制御部１１を介して、センサ１１５、１２５からデータを取得する構成であってもよい。無線通信部１３は、ネットワークＮ１を介して、利用者端末２と通信する。ネットワークＮ１は、例えば、Bluetooth（登録
商標）、無線ＬＡＮ（Local Area Network）、ZigBee等の規格にしたがったネットワークである。無線通信部１３が転送手段の一例である。ただし、本情報処理システムにおいて、無線通信部１３の無線インターフェースの規格に限定がある訳ではない。

ネットワークＮ１での通信時、通信ヘッダのヘッダ部分、あるいは、通信データ中の利用者データ部分（ペイロード部分）に、頭部装着装置１−１、１−２を識別する識別子を埋め込んで、利用者端末２が利用者（被験者）を識別できるようにする。

また、本情報処理システムにおいて、無線通信部１３に代えて、あるいは、無線通信部１３とともに有線で通信を行う通信部を設けてもよい。すなわち、頭部装着装置１と利用者端末２とが有線通信のインターフェースで接続されてもよい。この場合の有線通信のインターフェースに限定がある訳ではなく、情報処理システムの用途に応じてＵＳＢ（Universal Serial Bus）、PCI Express等の各種インターフェースを使用できる。

センサ１１５、１２５は、いずれも近赤外線を頭部に照射し、脳の大脳皮質付近で一部吸収されて散乱された近赤外線を受光し、電気信号に変換する。脳の大脳皮質は、例えば、脳の活動状態に応じて、血流量が異なる。その結果、大脳皮質の各部において、血液中の酸素と結合したヘモグロビンの量と、酸素と結合していないヘモグロビンの量が変化する。ヘモグロビンの量の変化、酸素量の変化等に起因して、大脳皮質付近での近赤外線の吸収特性、あるいは、散乱特性が変化する。センサ１１５、１２５は、このような大脳皮質付近の血流の状態に応じた近赤外線吸収率の変化あるいは透過率の変化により光量が変化する近赤外線を電気信号に変換して出力する。センサ１１５、１２５が、検出手段の一例である。

センサ１１５、１２５は、例えば、近赤外線を照射する近赤外線光源と、近赤外線を受光する受光部を含む。近赤外線光源は、例えば、ＬＥＤ（Light Emitting Diodes）、赤
外線ランプ等である。また、受光部は、フォトダイオード、フォトトランジスタ等の光電素子と、増幅器と、ＡＤ（Analog Digital）コンバータとを含む。なお、近赤外線光源と受光部とが対にして設けられなくてもよい。例えば、１つの近赤外線光源に対して、複数の受光部を設けてもよい。

利用者端末２は、頭部装着装置１から、利用者の大脳皮質付近での近赤外線の吸収率または透過率の変化データを取得し、利用者の脳の活動状態に関連する様々な情報処理を含むサービスを提供する。利用者端末２は、情報処理装置（コンピュータ）の一例である。利用者端末２は、ＰＣ（Personal Computer）、スマートフォン、携帯電話、タブレット
型端末、カーナビゲーション装置、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、ゲーム機（遊戯装置）のような専用または汎用のコンピュータ、あるいは、コンピュータを搭載した電子機器を使用して実現可能である。利用者端末２は、例えば、フィットネスクラブ、学習塾などに設置され得る。

利用者端末２は、ＣＰＵ２１と、メモリ２２と、無線通信部２３と、公衆回線通信部２４と、表示部２５と、操作部２６と、出力部２７と、撮像部２８と、測位部２９と、物理センサ部２Ａを有する。ＣＰＵ２１は、メモリ２２に実行可能に展開されたコンピュータ
プログラムにより、利用者端末２としての処理を実行する。利用者端末２としての処理とは、例えば、上記利用者の脳の活動状態に関連する様々な情報処理を含むサービスである。このようなコンピュータプログラムを実行するＣＰＵ２１が算出手段の一例である。

メモリ２２は、ＣＰＵ２１で実行されるコンピュータプログラム、あるいは、ＣＰＵ２１が処理するデータを記憶する。メモリ２２は、揮発性メモリと不揮発性メモリを含んでよい。

無線通信部２３は、頭部装着装置１の無線通信部１３と同様である。無線通信部２３が受信手段の一例である。また、利用者端末２は、無線通信部１３に代えて、あるいは、無線通信部１３とともに有線で通信を行う通信部を有してもよい。

公衆回線通信部２４は、ネットワークＮ２を介して、ネットワークＮ２上のサーバ、例えば、サーバ（演算装置）３等と通信する。ネットワークＮ２は、公衆回線網であり、例えば、携帯電話網である。ネットワークＮ２が携帯電話網である場合には、公衆回線通信部２４は、携帯電話網の基地局を介してネットワークＮ２に接続する。ただし、ネットワークＮ２は、インターネット接続業者の通信装置へのアクセス網とインターネットを含むネットワークであってもよい。インターネット接続業者の通信装置へのアクセス網は、例えば、通信事業者が提供する光ネットワーク、ＡＤＳＬ（Asymmetric Digital Subscriber Line）等である。ネットワークＮ２が公衆無線ネットワークの一例である。また、公衆回線通信部２４が公衆無線通信手段の一例である。ただし、本情報処理システムにおいて、ネットワークＮ２が公衆回線網に限定される訳ではなく、例えば、ＬＡＮ(Local Area Network)等の構内ネットワーク、企業、事業者、役所、学校、研究機関等の専用回線、ＶＰＮ(Virtual Private Network)等の広域ネットワークであってもよい。以下、企業、事
業者、役所、学校、研究機関等を企業等ともいう。

表示部２５は、例えば、液晶ディスプレイ、ＥＬ（Electro-Luminescence）パネル等であり、ＣＰＵ２１からの出力情報を表示する。操作部２６は、例えば、押しボタン、タッチパネル等であり、利用者の操作を受け付ける。出力部２７は、例えば、振動を出力するバイブレータ、音響あるいは音声を出力するスピーカ等である。撮像部２８は、例えば、固体撮像素子を含むカメラである。固体撮像素子としては、ＣＣＤ（Charge-coupled device）イメージセンサ、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）イメージセンサ等を利用できる。

測位部２９は、例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機であり、ＧＰＳ
衛星からの電波を受信し、現在位置（緯度、経度等）、時刻等を算出する。ただし、測位部２９としては、ＧＰＳ受信機を有するものに限定される訳ではない。例えば、公衆回線通信部２４が携帯電話網である場合には、測位部２９は、携帯電話基地局からの距離を基に測位を実行してもよい。

物理センサ部２Ａは、例えば、加速度センサ、あるいは角加速度センサ等である。ただし、物理センサ部２Ａは、温度センサ、湿度センサ、気圧センサ、または水圧センサであってもよい。

サーバ３は、ネットワークＮ２に接続される。サーバ３は、一般的な情報処理装置である。情報処理装置は、演算及び制御を行うプロセッサ、演算等で使用されるデータ等を格納するメモリ及び記憶部、利用者等からの情報の入力を受け付ける入力部、画像や音声等により情報を出力する出力部、他の装置等と情報の送受信を行う通信制御部等を有する。サーバ３は、ＰＣ、ワークステーション（ＷＳ、Work Station）のような専用または汎用のコンピュータ、あるいは、コンピュータを搭載した電子機器を使用して実現可能である
。

（動作例）
本実施形態の情報処理システムの動作例について説明する。
図２は、本実施形態の情報処理システムの動作フローの例を示す図である。本実施形態の情報処理システムの頭部装着装置１−１及び１−２は、それぞれ、２人の利用者（被験者）の頭部に装着されており、脳活動状態（脳血流量）を測定できる状態である。頭部装着装置１−１及び１−２は、利用者端末２に接続されている。頭部装着装置１のキャリブレーション等は既に行われているとする。

Ｓ１０１では、利用者端末２は、頭部装着装置１を装着した２人の利用者に所定行動を行わせる。所定行動として、ゲームのプレイ、動画視聴、が挙げられるが、他にも、例えば、音楽鑑賞、運動、飲食、試験、瞑想、睡眠、ヨガなどが挙げられる。例えば、利用者端末２は、動画視聴を行わせる際には、表示部２５に動画を表示させ、出力部２７に動画に伴う音声を出力させて、利用者に動画を視聴させる。また、利用者端末２は、ゲームのプレイを行わせる際には、表示部２５及び出力部２７にゲーム用の画像や音声を出力させ、操作部２６により利用者にゲームを操作させることにより、ゲームのプレイを行わせる。また、利用者端末２は、所定行動としての所定の運動の開始の合図及び終了の合図を、画像や音声により表示部２５や出力部２７を通じて出力する。所定行動についての他の具体例については、後に説明する。

利用者に所定行動を行わせている際、利用者端末２は、各頭部装着装置１に利用者の脳活動状態を測定させる。脳活動状態は、所定のサンプリング周波数で測定される。各頭部装着装置１は、センサ１１５及び１２５により利用者の脳活動状態を測定し、無線通信部１３を介して、当該脳活動状態を示す検出値を利用者端末２に送信する。利用者端末２は、無線通信部２３を介して頭部装着装置１から脳活動状態を示す検出値を受信すると、メモリ２２等の記憶手段に格納する。ここで検出値は、測定された値そのものでもよいし、測定された値を利用者端末２に送信しやすいように処理した情報でもよいし、又は一定期間に測定された値をまとめた情報などでもよい。要するに、検出値は、頭部装着装置１が頭部の血流変化を測定した値に基づいた値であって、利用者端末２によりシンクロ率を算出できるような値であればよい。脳活動状態を示す検出値は、利用者毎に、時系列データとして、時刻情報と共に格納される。利用者端末２は、常時、測定結果としての脳活動状態を示す検出値を取得し、所定行動を行わせている間の脳活動状態を示す検出値を抽出してもよい。

〈所定行動の具体例〉
利用者がゲーム内の仮想空間においてキャラクター（プレイヤー）をコントロール（制御）して、ゲーム内の敵を打倒するタイプのアクションゲーム、シューティングゲームにおける所定行動として、同一のゲームを一緒にプレイする行動が挙げられる。この場合、利用者端末２は、複数の利用者が同一のゲームをプレイしている間のシンクロ率を算出することになる。このほか、同一ゲーム内において、利用者が制御するキャラクターの具体的な行動に着目して、シンクロ率を算出する対象の所定行動を限定することもできる。例えば、下記のような所定行動の具体例が挙げられる。
１）２人の利用者が制御するキャラクターの一方が、他方のキャラクターを助けるような行動
２）２人の利用者が制御するキャラクターを、ゲーム内の一定の空間範囲に存在させている行動
３）２人の利用者が制御するキャラクターが、ゲーム内で、一定の類似行動
４）２人の利用者が制御するキャラクターが、ゲーム内におけるレベルが近い状態での行動
５）２人の利用者が制御するキャラクターに一定のアイテムを保有させている行動
６）２人の利用者が制御するキャラクターに、所定のイベントを体験させた後の行動
７）２人の利用者が制御するキャラクターに、所定の敵を倒させた後の行動

上記の所定行動を行っている期間を所定行動の期間とする。所定行動の期間は、所定の条件を満たす期間の一例である。所定行動の期間は、後に説明する所定の小期間であってもよい。

ここでは、特に利用者がゲーム内で制御するプレイヤーが、他の利用者が制御するプレイヤーと協調・協力する動作と客観的に考えられる行動に限定した上で、その際の2人の
利用者のシンクロ率を算出し、かつその際のシンクロ率により後で述べる一定の特典を付与することによって、ゲーム内においてプレイヤーの協調・協力動作を促進させることにつながり、ゲームのエンターテインメント性が向上する。

ゲームには、フィーリングカップルを補助する装置又は方法も含む。フィーリングカップルとは、一般的には、男性と女性とが複数存在する中で、気が合うと思われる１組の男性と女性との組合せを選択するある種のゲームである。なお、ゲームのため、男性及び女性の組合せ以外にも、男性のみの組合せを選択する、又は女性のみの組合せを選択する、という使い方の装置又は方法でもよい。この場合の所定行動は、例えば、フィーリングカップルのゲームに参加するという行動である。その他、所定行動として、複数の参加者が特定の映像を見ている行動、複数の参加者が特定のゲームをしている行動が挙げられる。

また、動画を視聴する場合においては、所定行動は、２人の利用者が、同一の動画を視聴している行動である。

Ｓ１０２では、利用者端末２は、格納された利用者毎の脳活動状態を示す検出値に基づいて、２人の利用者間のシンクロ率を算出する。利用者端末２が算出する算出値としてのシンクロ率は、２人の利用者の脳活動状態を示す検出値の特性の関連性を示す値である。シンクロ率が大きいほど、２人の利用者の脳活動状態が同期している。シンクロ率は、例えば、０以上１以下の値、百分率（％）等で表される。算出されたシンクロ率は、メモリ２２等の記憶手段に格納される。シンクロ率を算出の具体例については、次に説明する。ここでは、頭部装着装置１−１を装着された第１の利用者を利用者Ａ、頭部装着装置１−２を装着された第２の利用者を利用者Ｂとする。利用者端末２は、シンクロ率を算出する前に、脳活動状態の計測結果からノイズ除去等の処理を行ってもよい。

〈シンクロ率の算出の具体例１〉
利用者端末２は、各頭部装着装置１から脳活動状態を受信する毎に、次のように、シンクロ率（ｔ）を算出する。

ここで、ｆ_A（ｔ）は、時刻ｔにおける利用者Ａの脳活動状態であり、ｆ_A′（ｔ）は、ｆ_A（ｔ）の時間微分である。ｆ_B（ｔ）は、時刻ｔにおける利用者Ｂの脳活動状態であり、ｆ_B′（ｔ）は、ｆ_B（ｔ）の時間微分である。ｔ＝０は、所定行動の開始時刻である。また、Ｃは、Ｃ＝ｍａｘ（ｆ_A′（ｔ））−ｍｉｎ（ｆ_A′（ｔ））であり、所定行動開始前（ｔ＜０）における、利用者Ａの平常状態の脳活動状態の微分値の最大値と最小値との
差である。Ｃは、所定行動開始前に、あらかじめ測定される。Ｃの測定対象は、利用者Ｂであっても、他の利用者であってもよい。また、Ｃは、利用者Ａ及び利用者Ｂの平常時の脳活動状態の微分値のうちの最大値と最小値との差であってもよい。Ｃは、複数の利用者の平常時の脳活動状態の微分値の最大値の平均と最長値の平均との差であってもよい。この例では、シンクロ率は、時々刻々と算出される。

〈シンクロ率の算出の具体例２〉
利用者端末２は、格納された利用者毎の脳活動状態（所定行動を行っている期間の脳活動状態）を、所定の小期間毎（例えば、所定時間毎、動画の場面毎、ゲームの操作毎など）に分割する。利用者端末２は、分割された小期間毎に、２人の利用者間のシンクロ率を算出する。利用者端末２は、１つの小期間の脳活動状態を受信する毎に、シンクロ率を算出しても、所定の行動における、すべての脳活動状態を受信した後に、小期間ごとにシンクロ率を算出してもよい。シンクロ率は、次のように算出される。

この例では、１つの小期間毎に、１つのシンクロ率が算出される。｜ｆ_A′（ｔ）−ｆ_B′（ｔ）｜が所定値未満である場合、２つの脳活動状態の一致の度合いが高いと考えられる。当該所定値として、例えば、上記の具体例１のＣの１／１０の値が採用される。ここでは、全体の時間（小期間Ｘの時間）において脳活動状態の一致度が高い時間（｜ｆ_A′
（ｔ）−ｆ_B′（ｔ）｜が所定値未満の時間）の割合を、シンクロ率としている。

〈シンクロ率の算出の具体例３〉
ここでは、具体例１及び具体例２を組み合わせる。利用者端末２は、所定の小期間毎に具体例１の方法により、シンクロ率を求め、１つの小期間の中で最も大きいシンクロ率を求める。また、利用者端末２は、所定の小期間毎に具体例２の方法により、シンクロ率を求める。利用者端末２は、１つの小期間の中で、具体例１の方法で求めたシンクロ率と具体例２の方法で求めたシンクロ率のうち、大きい方を、当該小期間におけるシンクロ率とする。

〈シンクロ率の算出の具体例４〉
ここでは、具体例２と同様に、利用者端末２は、格納された利用者毎の脳活動状態を、所定の小期間毎に分割する。シンクロ率は、次のように算出される。

ここで、ｆ_A（ｔ）は、時刻ｔにおける利用者Ａの脳活動状態であり、ｆ_B（ｔ）は、時刻ｔにおける利用者Ｂの脳活動状態である。また、ｔ＝０が所定小期間開始時刻であり、ｔ＝αが所定小期間終了時刻である。即ち、αが所定小期間の長さ（時間）である。

ここでは、シンクロ率は、相関係数のように求められるとしている。絶対値としているのは、ｆ_A（ｔ）とｆ_B（ｔ）とが逆相関であってもシンクロしているとみなし得るからである。シンクロ率の算出は、これらの具体例に限定されるものではない。要するに、シンクロ率は、複数の利用者の脳内活動から得られた検出値に基づき、複数の利用者の脳内活動が類似、相似又は同型と考えることができるような計算により、算出できればよい。脳内活動の一致性をどこまで厳密に算出するかは、最終的な目的に応じて決めればよい。

上記は、２人の利用者のシンクロ率を測定したものであるが、３人以上の複数の利用者のシンクロ率も同様に求めることができる。すなわち、直接３人以上に対して上記のような計算式で１つのシンクロ率を計算してもよいし、３人以上の利用者を、複数の２人の組合せに分けて、各組合せに対してシンクロ率を計算し、複数のシンクロ率として扱ってもよい。

Ｓ１０３では、利用者端末２のＣＰＵ２１及びメモリ２２は、算出したシンクロ率に基づく所定の処理を行う。シンクロ率に基づく所定の処理は、利用者端末２によって利用者に提供されるサービスの一例である。

例えば、利用者に動画視聴を行わせていた場合、所定の処理として、利用者端末２が表示部２５に算出されたシンクロ率を動画に重ねて表示させることが挙げられる。これにより、利用者は、シンクロ率を認識することができる。なお、複数の動画視聴を行うことにより、各動画視聴のプログラムに応じて、利用者のシンクロ率の高さを認識できる。すなわち、最も共感できる動画視聴プログラムを、客観的な数字として、利用者が認識できる。これにより、動画視聴プログラムを基準として、複数の利用者を区別することもできる。

また、利用者端末２は、利用者にゲームのプレイを行わせていた場合又は利用者に上記で述べた所定の行動を取らせた場合において、シンクロ率が所定の範囲（例えば、所定値以上。）になった場合に、利用者が制御するキャラクターのパラメータにポイントを付与することでキャラクターの能力を向上させる、利用者が制御するキャラクターの保有するアイテムの能力を向上させる、等の処理を行う。これらの処理は、キャラクターに対する特典の付与の例である。

より具体的には、利用者端末２は、シンクロ率が所定の範囲の場合、利用者が制御する
キャラクターのパラメータ（例えば、攻撃力、速度、防御力、魔法力等）を所定値増加させる。これは、一定期間に限定してもよい。または、利用者端末２は、シンクロ率が所定の範囲の場合、利用者が制御するキャラクターが保有するアイテムのパラメータ（例えば、攻撃力、防御力、魔法力等）を所定値増加させる。これも一定期間に限定してもよい。または、利用者端末２は、シンクロ率が所定の範囲の場合、利用者が制御するキャラクターに関するイベント（例えば、技が増加する、必殺技が向上する）を発生させる。または、利用者端末２は、シンクロ率が所定の範囲の場合、敵との遭遇率を低下させてもよい。これは、一定期間に限定してもよい。要するに、シンクロ率が所定の範囲の場合、利用者が制御するキャラクターにとって、有利な（又は、不利な）状況が発生すればよい。

また、シンクロ率に応じて、上記のパラメータの変更等の有利な状況が発生するようにしてもよい。すなわち、シンクロ率が、所定の値Ａ以上の値であれば、攻撃力が１０上がるが、シンクロ率が所定の値Ｂ以上の値であれば（Ｂ＞Ａ）、攻撃力は２０上がる、などのように、複数のシンクロ率の閾値を定めてもよい。

他方、敵味方に分かれて利用者がプレイするゲームにおいては、味方側と敵側の利用者間でシンクロ率が所定の範囲の場合、味方側の利用者のキャラクターにペナルティ（例えば、キャラクターの移動が不可となる、魔法の使用が不可となる、武器の使用が不可となる、混乱状態が発生する、味方を攻撃する、アイテムを放棄する、敵を救護する等、いずれも一定期間に限定してもよい。）が生じるよう設定してもよい。

ゲームをプレイする利用者は、ゲームにおけるポイントを得ることで、ゲームを有利に進めることができる。そのため、ゲームをプレイする利用者が、シンクロ率が所定の範囲になるように努力することで、ゲームのエンターテインメント性が向上する。特に、シンクロ率は、現実世界におけるゲーム利用者の脳血流の測定に基づき算出されることから、ゲームの利用者間の共感が、利用者が制御するキャラクターに反映されるため、利用者が制御するキャラクターと利用者自身の一体感が醸成され、よりゲームの魅力を向上させる。

利用者の現実の脳活動状況を、利用者が制御するキャラクターに影響を与えることにより、ゲームの難易度に影響を与えることもできる。例えば、ゲームに習熟した利用者が、ゲームに習熟していない利用者を助け、その際にシンクロ率が所定の範囲内であれば、双方の利用者のキャラクターの能力が向上し、ゲームに習熟していない利用者の難易度を制御することもできる。

また、フィーリングカップルのゲームにおいては、利用者端末２のＣＰＵとメモリから構成される情報処理装置の算出手段は、複数の参加者に対して、男性と女性との組合せでシンクロ率を算出する。例えば、男性の参加者が４人、女性の参加者が３人であれば、１２（４×３）通りのシンクロ率を算出する。そして、利用者端末２のＣＰＵとメモリから構成される情報処理装置の分割手段は、これらのシンクロ率の値の中で、最も値の高いシンクロ率を算出した１組の男性と女性との組合せを、カップルとする。カップルの成立に、シンクロ率の閾値を設定してもよい。すなわち、利用者端末２のＣＰＵとメモリから構成される情報処理装置の判断手段は、上記最も値の高いシンクロ率を、所定の値と比較し、当該所定の値よりも高いシンクロ率の場合、当該シンクロ率を算出した１組の男性と女性との組合せをカップルとするが、当該所定の値よりも高くないシンクロ率の場合、当該シンクロ率を算出した１組の男性と女性との組合せをカップルとしない。フィーリングカップルのゲームでは、成立した当該カップルを除いた複数の参加者を対象に、再度カップルを選出することを続けるのが一般的であり、上記ステップが再度適用される。

なお、この閾値を、回数に応じて予め異なる値に設定しておく、あるいは、このフィー
リングカップルをコントロールする司会者が適宜異なる値に変更するなどで、フィーリングカップルの成立度をコントロールすることもできる。具体的には、１回目の閾値は高めに設定するが、２回目、３回目など、回数を重ねるごとに、シンクロ率の閾値を低下させる。これにより、１回目に比べてシンクロ率が低いとしても、カップルにさせることもできる。

以上の動作フローによって、利用者端末２は、２人の利用者の脳活動状態からシンクロ率を算出し、シンクロ率に基づいた所定の処理を行う。上記では、複数の男性及び複数の女性（複数の男女）から、１組の男性及び女性の組合せを選択するフィーリングカップルの例を説明したが、上述のように、ゲームのため、複数の男女から１組の男性及び女性の組合せを選択すること以外にも、複数の男女から２人の男性を選択する、又は２人の女性を選択する、という使い方の装置又は方法でもよい。

また、上記では、性別に着目し、シンクロ率が高い異なった性別の２人を選択する、すなわち男性のグループから１人の男性と、女性のグループから１人の女性を、シンクロ率が高くなるように選択している。しかし、性別に限らず、この他に、年齢、趣味、経験量、趣味、立場など人間が有する他のファクターに基づいて、選択してもよい。

具体的には、複数の人の中から、年齢が、たとえば３０歳を閾値として、シンクロ率が高い２人として、３０歳以上の人を１人と３０歳未満の人を１人とを選択することができる。これは、年齢差があるにもかかわらずシンクロ率という観点では似ているとされる組み合わせを選択できる。

趣味をファクターとする場合は、たとえば野球をファクターとすると、シンクロ率が高い２人として、野球を好きな人のグループから１人と、野球を好きではないグループから１人とを選択する。これにより、例えば、コミュニケーションセミナー等の練習の場において、野球を好きな人が、野球の面白みを、野球を好きではない人に説明するという題目を行うために、これらの人たちの組み合わせを、選択することができる。

また、趣味をファクターにする場合は、複数の人々が各１つ有する趣味を２つにグループ分けして、シンクロ率が高い２人として、一方のグループに属する趣味を有する人から１人と、他方のグループに属する趣味を有する人から１人とを選択する。これにより、趣味が異なる１組の人を選択し、たとえば相手の趣味ではない内容を自分の趣味の内容を説明する、ということができる。

経験量をファクターとする場合、たとえば野球の経験量をファクターとすると、シンクロ率が高い２人として、３年以上の野球の経験がある人のグループから１人と、３年未満の野球の経験がある人のグループから１人とを選択することができる。これにより、野球を教えるために、野球経験の長い人から野球経験の短い人であって、似ているシンクロ率の人の組み合わせを選択することができる。

立場をファクターとする場合は、たとえば会社経営者をファクターとする場合、シンクロ率が高い２人として、会社経営者から１人と、会社経営者ではない人から１人とを選択する。これによって、一般的にリーダ経験がある会社経営者とそれ以外の人の組み合わせにより、共同作業を実施する際の組み合わせわけが可能となる。

このように、利用者端末２は、複数の人をグループに分類し、その各グループから１人ずつシンクロ率が高い１組の組み合わせの人を選択することができる。

なお、ここでは、複数の人から２人を選択するケースを説明したが、下記にあるように
、複数の人から３人以上を選択するようにすることもできる。このとき、各グループから１人ずつでなく、各グループから複数人選択するようにしてもよい。また、目的によって同じグループから複数人を選択することもできる。

（変形例）
本実施形態の変形例について説明する。各変形例の説明では、上記の構成と共通する部分については説明を省略する。

（変形例１）
以上の脳活動状態の計測は、同時に同一の所定行動を行った場合の例であるが、同一の所定行動を同時に行わなくてもよい。この場合、利用者端末２は、時間差を設けて、２人の利用者に同一の所定行動を行わせる。シンクロ率の計算の際には、利用者Ａの所定行動開始時刻をｔ_A0、利用者Ｂの所定行動開始時刻をｔ_B0とすることで、シンクロ率を算出することができる。例えば、上記の具体例４では、ｆ_A（ｔ）をｆ_A（ｔ＋ｔ_A0）、ｆ_B（ｔ
）をｆ_B（ｔ＋ｔ_B0）として、シンクロ率を算出すればよい。このようにすることで、２
人の利用者に同時に所定行動をさせなくてもよい。このとき、利用者端末２に接続される頭部装着装置１は、１台として、利用者に交互に使用させてもよい。ここで、所定行動が開始されるとき、ｔ＝０となる。また、所定行動の継続時間がαであるとすると、所定行動が終了するとき、ｔ＝αとなる。

ここでは、時間差を設けて、２人の利用者に同一の所定行動を行わせるとしたが、同一の利用者に、時間差を設けて同一の所定行動を行わせてもよい。この場合、過去の自分と現在の自分とのシンクロ率を算出することができる。

（変形例２）
上記の例では、２人の利用者に同一の所定行動を行わせていたが、３人以上の利用者に同一の所定行動を行わせてもよい。このとき、利用者端末２には、利用者の人数分の頭部装着装置１が接続されて脳活動状態が計測され、３人以上の利用者のうちのすべての２人の利用者の組に対して、シンクロ率が算出される。例えば、利用者が、利用者Ａ、利用者Ｂ、利用者Ｃの３人の場合、利用者Ａと利用者Ｂとの間のシンクロ率、利用者Ａと利用者Ｃとの間のシンクロ率、利用者Ｂと利用者Ｃとの間のシンクロ率が算出される。

利用者端末２は、３人以上の利用者に同一の所定行動を行わせた場合、所定の処理（Ｓ１０３）として、シンクロ率に基づいて、グループ分けを行うことができる。グループ分けを行う場合、シンクロ率が近い利用者同士が同じグループになるようにグループ分けを行う。また、所定の処理として、シンクロ率が最も高い利用者の組を抽出することができる。

ここで、３人以上の利用者を２つのグループに分ける処理について説明する。すべての利用者の組のシンクロ率のうち、最も低いシンクロ率を抽出する。最も低いシンクロ率である２人の組を抽出する。この２人の組の一方の利用者を利用者Ａ及び他方の利用者を利用者Ｂとする。利用者Ａ及び利用者Ｂの組のシンクロ率が最も低いので、利用者Ａと利用者Ｂとを別のグループにする。ここでは、利用者Ａを第１グループの構成員、利用者Ｂを第２グループの構成員とする。

残りの利用者（利用者Ａ、利用者Ｂ以外の利用者）のうち、利用者Ａとの間のシンクロ率が最も大きい利用者を第１グループの構成員、利用者Ｂとの間のシンクロ率が最も大きい利用者を第２グループの構成員とする。最も大きい利用者が重なる場合には、シンクロ率が大きい方を優先する。

さらに、残りの利用者のうち、第１グループに含まれるすべての利用者との間のシンクロ率の和が最も大きい利用者を第１グループの構成員、第２グループに含まれるすべての利用者との間のシンクロ率の和が最も大きい利用者を第２グループの構成員とする。シンクロ率の和が最も大きい利用者が重複する場合には、シンクロ率の和がより大きい方を優先する。同様にして、残りの利用者を第１グループの構成員又は第２グループの構成員に分ける。

このようにして、すべての利用者を、シンクロ率が高い利用者同士が集まる２つのグループに分けることができる。

また、３つのグループに分ける場合も同様にできる。すべての利用者の組のシンクロ率のうち、最も低いシンクロ率である２人の組を抽出する。この２人の組の一方の利用者を利用者Ａ及び他方の利用者を利用者Ｂとする。利用者Ａを第１グループの構成員、利用者Ｂを第２グループの構成員とする。さらに、利用者Ａとの間のシンクロ率と利用者Ｂとの間のシンクロ率との和が、最も低い利用者（利用者Ｃとする）を第３グループの構成員とする。

残りの利用者（利用者Ａ、利用者Ｂ、利用者Ｃ以外の利用者）のうち、利用者Ａとの間のシンクロ率が最も大きい利用者を第１グループの構成員、利用者Ｂとの間のシンクロ率が最も大きい利用者を第２グループの構成員、利用者Ｃとの間のシンクロ率が最も大きい利用者を第３グループの構成員とする。最も大きい利用者が重なる場合には、シンクロ率が大きい方を優先する。

更に残りの利用者のうち、第１グループに含まれるすべての利用者との間のシンクロ率の和が最も大きい利用者を第１グループの構成員、第２グループに含まれるすべての利用者との間のシンクロ率の和が最も大きい利用者を第２グループの構成員、第３グループに含まれるすべての利用者との間のシンクロ率の和が最も大きい利用者を第３グループの構成員とする。シンクロ率の和が最も大きい利用者が重複する場合には、シンクロ率の和がより大きい方を優先する。同様にして、残りの利用者を、第１グループの構成員、第２グループの構成員または第３グループの構成員に分ける。

このようにして、すべての利用者を、シンクロ率が高い利用者同士が集まる３つのグループに分けることができる。４つ以上のグループに分ける場合も同様である。
利用者端末２は、利用者を複数のグループに分けた後に、利用者にグループ対抗のゲーム等をさせてもよい。

（変形例３）
上記の例では、利用者端末２に２つの頭部装着装置１が接続されたが、ここでは、１つの利用者端末２に１つの頭部装着装置１が接続され、利用者端末２と頭部装着装置１との組が２組あり、それぞれが、サーバに接続される。

図３は、変形例３の情報処理システムの構成例を示す図である。図３の変形例３の情報処理システムは、頭部装着装置１−１と、ネットワークＮ１−１を介して頭部装着装置１−１に接続される利用者端末２−１と、頭部装着装置１−２と、ネットワークＮ１−２を介して頭部装着装置１−２に接続される利用者端末２−２と、サーバ３とを含む。サーバ３は、ネットワークＮ２を介して、利用者端末２−１、利用者端末２−２に接続される。頭部装着装置１−１、１−２の構成は、図１の頭部装着装置１−１、１−２と同様である。利用者端末２−１、２−２の構成は、図１の利用者端末２と同様である。サーバ３の構成は、図１のサーバ３と同様である。また、サーバ３は、利用者端末２と同様の構成を備えてもよい。ネットワークＮ１−１、Ｎ１−２は、図１のネットワークＮ１と同様である
。ここで、利用者端末２−１、２−２を総称する場合には、利用者端末２という。

変形例３では、各利用者端末２は、シンクロ率を算出しない。各利用者端末２は、頭部装着１から脳活動状態のデータを受信すると、ネットワークＮ２を介して、サーバ３に送信される。サーバ３は、受信した脳活動状態のデータに基づいて、シンクロ率を算出して、各利用者端末２に送信する。シンクロ率に基づく所定の処理（Ｓ１０３）は、サーバ３で行われても、各利用者端末２で行われてもよい。サーバ３で行われる場合、所定の処理の結果が、各利用者端末２に送信される。

（変形例４）
上記の例では、利用者端末２に２つの頭部装着装置１が接続されたが、ここでは、１つの利用者端末２に１つの頭部装着装置１が接続され、利用者端末２と頭部装着装置１との組が２組あり、各利用者端末がネットワークを介して接続される。

図４は、変形例４の情報処理システムの構成例を示す図である。図４の変形例４の情報処理システムは、頭部装着装置１−１と、ネットワークＮ１−１を介して頭部装着装置１−１に接続される利用者端末２−１と、頭部装着装置１−２と、ネットワークＮ１−２を介して頭部装着装置１−２に接続される利用者端末２−２を含む。利用者端末２−１は、ネットワークＮ２を介して、利用者端末２−２に接続される。頭部装着装置１−１、１−２の構成は、図１の頭部装着装置１−１、１−２と同様である。利用者端末２−１、２−２の構成は、図１の利用者端末２と同様である。ネットワークＮ１−１、Ｎ１−２は、図１のネットワークＮ１と同様である。ここで、利用者端末２−１、２−２を総称する場合には、利用者端末２という。

変形例４では、利用者端末２−１及び２−２のうちは、いずれかの利用者端末２でシンクロ率を算出する。シンクロ率を算出しない利用者端末２は、頭部装着１から脳活動状態のデータを受信すると、ネットワークＮ２を介して、シンクロ率を算出する利用者端末２に送信する。シンクロ率を算出する利用者端末２は、受信した脳活動状態のデータに基づいて、シンクロ率を算出して、シンクロ率を算出しない利用者端末２に送信する。シンクロ率に基づく所定の処理（Ｓ１０３）は、いずれの利用者端末２で行われてもよい。所定の処理の結果は、所定の処理を行わなかった利用者端末２に送信される。

図５は、他の情報処理システムの構成例を示す図である。図５のように、利用者端末２同士は、ネットワークＮ２を介さずに直接互いに接続されてもよい。

（変形例６）
ここでは、所定行動の模範者等の目標となる者の所定行動時の脳活動状態と、利用者の所定行動時の脳活動状態とのシンクロ率を求めて、利用者の所定行動の技能等の向上に資することについて説明する。

図６は、変形例６の情報処理システムの構成例を示す図である。図６の変形例６の情報処理システムは、頭部装着装置１と、ネットワークＮ１を介して頭部装着装置１に接続される利用者端末２と、ネットワークＮ２を介して利用者端末２に接続されるサーバ３と、サーバ３に接続される脳活動状態ＤＢ４とを含む。頭部装着装置１の構成は、図１の頭部装着装置１−１と同様である。利用者端末２の構成は、図１の利用者端末２と同様である。利用者端末２には、複数の頭部装着装置１が接続されてもよい。サーバ３の構成は、図１のサーバ３と同様である。また、サーバ３は、利用者端末２と同様の構成を備えてもよい。ネットワークＮ１は、図１のネットワークＮ１と同様である。

図７は、変形例６の情報処理システムにおける動作フローの例を示す図である。利用者
としての、所定行動の模範者、先生、コーチ、指導者、成功者、上級者、健康な者等の目標となる者が所定行動を行った際の脳活動状態の計測を、利用者端末２、頭部装着装置１等を使用してあらかじめ行い、当該目標となる者の脳活動状態を示す検出値を、脳活動状態ＤＢ４に格納する。所定行動には、ゲームのプレイ、トレーニング、ヨガ、運動、勉強、睡眠、瞑想、試験、動画鑑賞、音楽鑑賞等が含まれる。ここでは、変形例１と同様に、利用者としての目標となる者と、他の利用者とで、所定行動を同時に行わない。生徒、競技者、ユーザ、ビキナー、練習者、病人などの他の利用者が、目標となる者の後に、所定行動を行う。当該他の利用者と目標となる者との間で、シンクロ率が高くなるように当該他の利用者が努力することで、当該他の利用者の技能等を向上させることができる。

Ｓ２０１では、利用者端末２は、サーバ３を介して、脳活動状態ＤＢ４より、これから利用者が行おうとする所定行動についての脳活動状態を示す検出値を取得する。脳活動状態ＤＢ４に格納される所定行動についての脳活動状態を示す検出値は、所定行動の目標となる者が事前に所定行動を行った際に計測された脳活動状態を示す検出値である。利用者端末２は、頭部装着装置１を装着した利用者に、当該所定行動を行わせる。頭部装着装置１は、利用者の脳活動状態を計測し、当該脳活動状態を示す検出値を利用者端末２に送信する。利用者端末２は、脳活動状態を示す検出値を受信するとメモリ２２等の記憶手段に格納する。

Ｓ２０２では、利用者端末２は、頭部装着装置１から取得した利用者の脳活動状態を示す検出値と、脳活動状態ＤＢ４から取得した目標となる者の脳活動状態を示す検出値とに基づいて、２つの脳活動状態のシンクロ率を算出する。利用者端末２が算出する算出値としてのシンクロ率は、２つの脳活動状態を示す検出値の特性の関連性を示す値である。シンクロ率が大きいほど、２つの脳活動状態が同期している。算出されたシンクロ率は、メモリ２２等の記憶手段に格納される。シンクロ率は、上記の例と同様に算出される。

Ｓ２０３では、利用者端末２は、算出したシンクロ率に基づく処理を行う。例えば、利用者端末２は、シンクロ率に基づいて、Ｓ２０２で脳活動状態を計測された利用者に、目標となる者との脳活動状態の違い、シンクロ率を上げるための助言等のフィードバックを行う。また、利用者端末２は、利用者に対し、シンクロ率算出の具体例１のように、時々刻々とシンクロ率が算出される際、シンクロ率が所定値未満の場合に「集中してください」「リラックスしてください」等の助言を行うことができる。

この動作フローを繰り返して、所定行動時の利用者の脳活動状態が目標となる者の脳活動状態に近づくようにすることで、利用者の所定行動の技能等の向上を図ることができる。目標となる者は、過去の自分（例えば、好調時の過去の自分）であってもよい。

利用者端末２は、所定行動を行う利用者と所定行動の目標となる者とのシンクロ率を算出し、目標となる者との乖離の程度、一致の程度等を管理することで、様々な活動（行動）の効率を改善できる。
（その他）
利用者端末２は、１人の利用者に、複数の所定行動を行わせて、当該所定行動を行っている際の脳活動状態を頭部装着装置１に測定させることができる。利用者端末２は、それぞれの所定行動に対して、脳活動状態から、脳活動状態の時間微分を算出する。利用者端末２は、それぞれの所定行動について、脳活動状態の時間微分の絶対値の最大値を算出する。脳活動状態の時間微分の絶対値の最大値は、所定行動に対する脳の反応度合いを示す。脳活動状態の時間微分の絶対値の最大値が大きいほど反応が大きいと考えらえる。利用者端末２は、複数の所定行動に対応する最大値のうち、最も大きい最大値の所定行動を抽出する。これによって、利用者が最も大きく反応する所定行動が抽出される。複数の所定行動の例として、複数のキャラクターの動画を視聴させることなどが挙げられる。上記の
動作を複数の利用者に対して適用することで、どの所定行動（どのキャラクターの動画）がより多くの利用者に反応させることができるかを分析することができる。

上記の実施形態の構成は、可能な限りこれらを組み合わせて実施され得る。

（実施形態の作用、効果）
利用者端末２は、複数の利用者に所定行動を行わせている際の脳活動状態を、頭部装着装置１によって測定する。利用者端末２は、利用者間の脳活動状態のシンクロ率を算出し、所定の処理を行う。利用者端末２は、ある利用者と他の利用者との間の脳活動状態のシンクロ率により、シンクロ率に基づく所定の処理を行うことができる。利用者端末２は、シンクロ率に基づいて、利用者を、シンクロ率が高い利用者同士が集まる複数のグループに分けることができる。

１ 頭部装着装置
１１ 制御部
１３ 無線通信部
１１５ センサ
１２５ センサ
２ 利用者端末
２１ ＣＰＵ
２２ メモリ
２３ 無線通信部
２４ 公衆回線通信部
２５ 表示部
２６ 操作部
２７ 出力部
２８ 撮像部
２９ 測位部
２Ａ 物理センサ部
３ サーバ

Claims (11)

1. 利用者の頭部に装着され、前記頭部の血流量を検出する検出手段と、
   前記検出手段による検出値を所定の転送先に転送する転送手段と、を有する頭部装着装置、および、
   前記転送手段から転送された、複数の前記利用者の検出値を受信する受信手段と、
   前記受信した複数の前記利用者の検出値に基づいて、前記利用者の間の検出値の特性の関連性を示す算出値を算出する算出手段と、を有する情報処理装置
   を備える情報処理システム。
2. 前記算出手段は、前記算出値に基づいて、複数の前記利用者を複数のグループに分割する請求項１に記載の情報処理システム。
3. 前記算出手段は、前記算出値に基づいて、前記利用者にサービスを提供する、
   請求項１または２に記載の情報処理システム。
4. 情報処理装置が、
   利用者の頭部に装着され、前記頭部の血流量を検出する頭部装着装置から転送された、複数の前記利用者の検出値を受信し、
   前記受信した複数の前記利用者の検出値に基づいて、前記利用者の間の検出値の特性の関連性を示す算出値を算出する
   ことを実行する情報処理方法。
5. 前記情報処理装置が、
   複数の前記利用者間の前記算出値に基づいて、複数の前記利用者を複数のグループに分割する
   ことを実行する請求項４に記載の情報処理方法。
6. 前記情報処理装置が、
   前記算出値に基づいて、前記利用者にサービスを提供する、
   ことを実行する請求項４または５に記載の情報処理方法。
7. 情報処理装置が、
   利用者の頭部の血流量を検出した複数の前記利用者の検出値に基づいて、前記利用者の間の検出値の特性の関連性を示す算出値を算出する
   ことを実行するための情報処理プログラム。
8. 前記情報処理装置が、
   複数の前記利用者間の前記算出値に基づいて、複数の前記利用者を複数のグループに分割する
   ことを実行するための請求項７に記載の情報処理プログラム。
9. 前記情報処理装置が、
   前記算出値に基づいて、前記利用者にサービスを提供する、
   ことを実行するための請求項７または８に記載の情報処理プログラム。
10. 受信した複数の利用者の検出値に基づいて、前記利用者の間の検出値の特性の関連性を示す算出値を算出する算出手段を有する演算装置。
11. 前記算出手段は、前記利用者にサービスを提供する前記算出値を算出する請求項１０に
    記載の演算装置。

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