JP2019186780A - ユーザ支援プログラム、ユーザ支援装置及びユーザ支援方法 - Google Patents

ユーザ支援プログラム、ユーザ支援装置及びユーザ支援方法 Download PDF

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Abstract

【課題】 所定のサービスを利用するユーザが状態量を変えるべきタイミングを、検出できるようにする。【解決手段】 ユーザ支援プログラムは、所定のサービスを利用する複数のユーザを撮影した画像情報に基づいて、前記画像情報に対応する該複数のユーザそれぞれの状態量を算出し、算出された前記複数のユーザそれぞれの状態量の変化量が、所定の閾値以上となるユーザの数を時間帯ごとにカウントし、カウントされた前記ユーザの数が所定の条件を満たす時間帯を検出する、処理をコンピュータに実行させる。【選択図】図4

Description

本発明は、ユーザ支援プログラム、ユーザ支援装置及びユーザ支援方法に関する。
従来より、複数のユーザがネットワークを介して遠隔で会議を行うためのシステムとして、テレビ会議システムが知られている。テレビ会議システムでは、会議サービスを提供する機能に加え、会議サービスを利用する各ユーザ(会議の参加者)を支援するための種々のユーザ支援機能が提案されている。
例えば、下記特許文献1では、テレビ会議システムにおいて会議サービスを利用中の各ユーザを計測し、各ユーザの集中度を判定することで、集中度が低いユーザに刺激を与えるユーザ支援機能が提案されている。
特開2010−141843号公報
しかしながら、上記ユーザ支援機能の場合、ユーザは、常に高い集中度を維持しておくことが求められる。一方で、会議サービスの利用中、各ユーザが常に高い集中度を維持しておくことは困難であり、また、各ユーザにとって重要でない議論がなされている時間帯もある。このため、重要な議論が開始されたタイミング(つまり、集中度を上げるべきタイミング)を検出して通知を行うユーザ支援機能の方が、各ユーザにとっては有益である。
一つの側面では、所定のサービスを利用するユーザが状態量を変えるべきタイミングを、検出できるようにすることを目的としている。
一態様によれば、ユーザ支援プログラムは、
所定のサービスを利用する複数のユーザを撮影した画像情報に基づいて、前記画像情報に対応する該複数のユーザそれぞれの状態量を算出し、
算出された前記複数のユーザそれぞれの状態量の変化量が、所定の閾値以上となるユーザの数を時間帯ごとにカウントし、
カウントされた前記ユーザの数が所定の条件を満たす時間帯を検出する、処理をコンピュータに実行させる。
所定のサービスを利用するユーザが状態量を変えるべきタイミングを、検出することができる。
ユーザ支援システムのシステム構成の一例を示す図である。 情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 情報処理装置の機能構成の一例を示す図である。 ユーザ支援部の機能構成の詳細を示す第1の図である。 集中度情報の具体例を示す図である。 変化量算出部による処理の具体例を示す図である。 カウント部による処理の具体例を示す第1の図である。 タイミング検出部による処理の具体例を示す図である。 通知部による処理の具体例を示す図である。 ユーザ支援部によるユーザ支援処理の流れを示す第1のフローチャートである。 ユーザ支援部の機能構成の一例を示す第2の図である。 重み付け部による処理の具体例を示す図である。 カウント部による処理の具体例を示す第2の図である。 ユーザ支援部によるユーザ支援処理の流れを示す第2のフローチャートである。
以下、各実施形態について添付の図面を参照しながら説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複した説明を省略する。
[第1の実施形態]
<ユーザ支援システムのシステム構成>
はじめに、ユーザ支援システムのシステム構成について説明する。図1は、ユーザ支援システムのシステム構成の一例を示す図である。図1の例は、5台の情報処理装置110_1〜110_5がネットワーク130を介して相互に通信可能に接続され、ユーザ120_1〜120_5がそれぞれテレビ会議サービスを利用している様子を示している。
なお、第1の実施形態において、情報処理装置110_1〜110_5は、互いに、同じ機能を有しているものとし、相互に、画像情報(音声情報も含む)の送受信が可能であるとする。このため、図1に示すように、ユーザ120_1〜120_5によるテレビ会議サービスの利用中、情報処理装置110_1〜110_5の表示画面140_1〜140_5には、他のユーザの顔画像が表示されることになる。
例えば、ユーザ120_1の情報処理装置110_1において、表示画面140_1には、ユーザ120_1以外のユーザ(ユーザ120_2〜ユーザ120_5)の顔画像が表示される。
これにより、ユーザ120_1は、遠隔にいるユーザ120_2〜120_5の顔を見ながら、会議を行うことができる。
また、ユーザ120_2の情報処理装置110_2において、表示画面140_2には、ユーザ120_2以外のユーザ(ユーザ120_1、120_3〜120_5)の顔画像が表示される。
これにより、ユーザ120_2は、遠隔にいるユーザ120_1、120_3〜120_5の顔を見ながら、会議を行うことができる。以下、ユーザ120_3、120_4、120_5についても同様である。なお、以下では、説明の簡略化のため、1のユーザの1の情報処理装置について詳説することとする。具体的には、ユーザ120_3を支援対象としてユーザ支援を行う情報処理装置110_3について詳説することとする。
<情報処理装置のハードウェア構成>
図2は、情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。図2に示すように、情報処理装置110_3は、CPU(Central Processing Unit)201、ROM(Read Only Memory)202、RAM(Random Access Memory)203を有する。CPU201、ROM202、RAM203は、いわゆるコンピュータを形成する。
また、情報処理装置110_3は、補助記憶装置204、表示装置205、操作装置206、音声入力装置207、音声出力装置208、撮像装置209、I/F(Interface)装置210、ドライブ装置211を有する。なお、情報処理装置110_3の各ハードウェアは、バス212を介して相互に接続されている。
CPU201は、補助記憶装置204にインストールされている各種プログラム(例えば、後述する会議サービス提供プログラム、ユーザ支援プログラム等)を実行する演算デバイスである。
ROM202は、不揮発性メモリである。ROM202は、補助記憶装置204にインストールされている各種プログラムをCPU201が実行するために必要な各種プログラム、データ等を格納する主記憶デバイスとして機能する。具体的には、ROM202はBIOS(Basic Input/Output System)やEFI(Extensible Firmware Interface)等のブートプログラム等を格納する、主記憶デバイスとして機能する。
RAM203は、DRAM(Dynamic Random Access Memory)やSRAM(Static Random Access Memory)等の揮発性メモリである。RAM203は、補助記憶装置204にインストールされている各種プログラムがCPU201によって実行される際に展開される作業領域を提供する、主記憶デバイスとして機能する。
補助記憶装置204は、各種プログラムや、各種プログラムが実行されることで取得される情報を格納する補助記憶デバイスである。例えば、後述する集中度情報格納部は、補助記憶装置204において実現される。
表示装置205は、他のユーザ120_1、120_2、120_4、120_5の顔画像等を表示する表示デバイスである。操作装置206は、情報処理装置110_3のユーザ120_3が情報処理装置110_3に対して各種指示を入力する入力デバイスである。
音声入力装置207は、ユーザ120_3の音声を検出し、音声信号に変換するデバイスであり、例えば、マイク等が含まれる。音声出力装置208は、他のユーザ120_1、120_2、120_4、120_5の音声を出力するデバイスであり、例えば、スピーカ等が含まれる。
撮像装置209は、ユーザ120_3を撮影し、ユーザ画像情報を生成する撮像デバイスである。I/F装置210は、ネットワーク130に接続し、情報処理装置110_1、110_2、110_4、110_5等との間で画像情報の送受信を行うための通信デバイスである。
ドライブ装置211は記録媒体220をセットするためのデバイスである。ここでいう記録媒体220には、CD−ROM、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等のように情報を光学的、電気的あるいは磁気的に記録する媒体が含まれる。また、記録媒体220には、ROM、フラッシュメモリ等のように情報を電気的に記録する半導体メモリ等が含まれていてもよい。
なお、補助記憶装置204にインストールされる各種プログラムは、例えば、配布された記録媒体220がドライブ装置211にセットされ、該記録媒体220に記録された各種プログラムがドライブ装置211により読み出されることでインストールされる。あるいは、補助記憶装置204にインストールされる各種プログラムは、I/F装置210を介して、ネットワーク130よりダウンロードされることでインストールされてもよい。
<情報処理装置の機能構成>
次に、情報処理装置110_3の機能構成について説明する。上述したとおり、情報処理装置110_3には、会議サービス提供プログラム及びユーザ支援プログラムがインストールされており、当該プログラムが実行されることで、情報処理装置110_3は、会議サービス提供部310、ユーザ支援部320として機能する。
会議サービス提供部310は、情報処理装置110_1、110_2、110_4、110_5との間で、画像情報の送受信を行うことで、ユーザ120_3に対して、テレビ会議サービスを提供する。
ユーザ支援部320は、会議サービス提供部310により提供されるテレビ会議サービスにおいて、ユーザ120_3を支援するユーザ支援機能を有する。
具体的には、ユーザ支援部320は、撮像装置209により撮影されたユーザ120_3の画像情報(ユーザ画像情報)を、会議サービス提供部310より取得する。また、ユーザ支援部320は、会議サービス提供部310が情報処理装置110_1、110_2、110_4、110_5より受信した他のユーザ120_1、120_2、120_4、120_5の画像情報(他ユーザ画像情報)を取得する。
また、ユーザ支援部320は、取得した各ユーザ120_1〜120_5の画像情報(ユーザ画像情報、他ユーザ画像情報)に基づいて、各ユーザ120_1〜120_5の状態量の一例である集中度を算出し、集中度情報格納部330に格納する。
また、ユーザ支援部320は、各ユーザ120_1〜120_5の集中度の時間変化を監視し、所定の条件を満たすタイミングを検出する。具体的には、ユーザ支援部320は、所定割合のユーザについて、集中度が一定程度、増加方向に変化したタイミングを検出する。これにより、ユーザ支援部320では、会議において重要な議論が開始されたタイミング(つまり、ユーザ120_3が集中度を上げるべきタイミング)を検出することができる。
更に、ユーザ支援部320は、検出したタイミングにおける、ユーザ120_3の集中度を参照する。そして、ユーザ支援部320は、ユーザ120_3の集中度が所定の閾値以下であると判定した場合に、ユーザ120_3に対して、会議において重要な議論が開始されたこと(つまり、ユーザ120_3が集中度を上げるべきタイミングであること)を通知する。
このように、ユーザ支援部320によれば、会議において重要な議論が開始されたタイミング(ユーザ120_3が集中度を上げるべきタイミング)を検出し、ユーザ120_3に対して通知することができる。この結果、ユーザ120_3は、会議において重要な議論が開始されたことを認識できるようになる。
<ユーザ支援部の機能構成の詳細>
次に、ユーザ支援部320の機能構成の詳細について説明する。図4は、ユーザ支援部の機能構成の詳細を示す第1の図である。図4に示すように、ユーザ支援部320は、画像取得部410、画像取得部420、顔検出部430、集中度算出部440を有する。また、ユーザ支援部320は、変化量算出部450、カウント部460、タイミング検出部470、通知部480を有する。
画像取得部410は、他ユーザ画像情報として、ユーザ120_1、120_2、120_4、120_5の画像情報を会議サービス提供部310より取得する。また、画像取得部410は、取得した他ユーザ画像情報を、顔検出部430に通知する。
画像取得部420は、ユーザ画像情報として、撮像装置209により撮影されたユーザ120_3の画像情報を会議サービス提供部310より取得する。また、画像取得部420は、取得したユーザ画像情報を、顔検出部430に通知する。
顔検出部430は、画像取得部410より通知された他ユーザ画像情報より顔領域を検出し、集中度算出部440に通知する。また、顔検出部430は、画像取得部420より通知されたユーザ画像情報より顔領域を検出し、集中度算出部440に通知する。
集中度算出部440は算出部の一例であり、顔検出部430より通知された顔領域について、顔表情解析を行うことで、ユーザ120_1〜120_5の集中度を算出する。また、集中度算出部440は、算出したユーザ120_1〜120_5の集中度を、集中度情報として集中度情報格納部330に格納する。
図5は、集中度情報の具体例を示す図である。図5に示すように、集中度情報は、各時間における各ユーザの集中度を示す時系列データである。このうち、図5(a)は、ユーザ120_1の集中度を示している。また、図5(b)は、ユーザ120_2の集中度を示している。以下、同様に、図5(c)から図5(e)は、ユーザ120_3〜ユーザ120_5の集中度をそれぞれ示している。
図4の説明に戻る。変化量算出部450は、集中度情報格納部330に格納された集中度情報を読み出し、時間微分を行うことで、各時間における各ユーザの集中度の変化量を算出する。また、変化量算出部450は、ユーザ120_1〜120_5の各時間における各ユーザの集中度の変化量の算出結果をカウント部460に通知する。
カウント部460はカウント部の一例であり、変化量算出部450より通知された、各時間における各ユーザの集中度の変化量の算出結果を、所定の変化閾値と対比することで、各ユーザの集中度の変化量が所定の変化閾値以上となる時間帯を検出する。
また、カウント部460は、各時間帯において、集中度の変化量が所定の変化閾値以上となるユーザの数をカウントし、各時間帯におけるカウント結果をタイミング検出部470に通知する。
タイミング検出部470は検出部の一例であり、各時間帯におけるカウント結果から、会議サービスを利用しているユーザ(会議の参加者)のうち、集中度の変化量が所定の変化閾値以上となるユーザの割合が所定の割合閾値以上となる時間帯を検出する。これにより、タイミング検出部470は、会議において重要な議論が開始されたタイミング(ユーザ120_3が集中度を上げるべきタイミング)を検出することができる。
また、タイミング検出部470は、検出した時間帯において、ユーザ120_3の集中度が所定の集中度閾値以上(状態量が所定の状態量閾値以上)であるか否かを判定する。更に、ユーザ120_3の集中度が所定の集中度閾値以上でないと判定した場合、タイミング検出部470は、通知部480に対して通知要求を行う。なお、タイミング検出部470では、ユーザ120_3の集中度が所定の集中度閾値以上であると判定した場合、通知部480に対して通知要求は行わない。
通知部480は、タイミング検出部470から通知要求があった場合、ユーザ120_3に対して、重要な議論が開始されたことを通知する。
なお、通知部480では、タイミング検出部470より、通知要求が行われた時間帯において、ユーザ120_3の集中度が所定の閾値以上であると判定した場合には、ユーザ120_3に対して重要な議論が開始されたことの通知は行わない。
<ユーザ支援部の各部の処理の具体例>
次に、ユーザ支援部の各部のうち、変化量算出部450、カウント部460、タイミング検出部470、通知部480の処理の具体例について説明する。
(1)変化量算出部による処理の具体例
はじめに、変化量算出部450による処理の具体例について説明する。図6は、変化量算出部による処理の具体例を示す図である。上述したとおり、変化量算出部450では、集中度情報格納部330に格納された集中度情報を読み出し、時間微分を行うことで、各時間における各ユーザの集中度の変化量を算出する。図6(a)は、図5(a)に示すユーザ120_1の集中度を時間微分することで算出した、ユーザ120_1の各時間における集中度の変化量を示している。
同様に、図6(b)は、図5(b)に示すユーザ120_2の集中度を時間微分することで算出した、ユーザ120_2の各時間における集中度の変化量を示している。以下、同様に、図6(c)から図6(e)は、図5(c)から図5(e)に示すユーザ120_3〜120_5の集中度をそれぞれ時間微分することで算出した、ユーザ120_3〜120_5の各時間における集中度の変化量を示している。
(2)カウント部による処理の具体例
次に、カウント部460による処理の具体例について説明する。図7は、カウント部による処理の具体例を示す図である。上述したとおり、カウント部460は、各時間における各ユーザの集中度の変化量の算出結果を、所定の変化閾値と対比することで、各ユーザの集中度の変化量が所定の変化閾値以上となる時間帯を検出する。
図7(a)において、直線701は、所定の変化閾値を示している。図7(a)によれば、時間帯711_1〜711_3、711_5においては、ユーザ120_1の集中度の変化量の算出結果は、所定の変化閾値未満である。このため、カウント部460は、時間帯711_1〜711_3、711_5において、ユーザ120_1の集中度は変化していないと判定する。一方、図7(a)によれば、時間帯711_4には、ユーザ120_1の集中度の変化量の算出結果が、所定の変化閾値以上となる時間が含まれる。このため、カウント部460は、時間帯711_4において、ユーザ120_1の集中度が増加したと判定する。
また、図7(b)によれば、時間帯711_1〜711_3、711_5においては、ユーザ120_2の集中度の変化量の算出結果が、所定の変化閾値未満である。このため、カウント部460は、時間帯711_1〜711_3、711_5において、ユーザ120_2の集中度は変化していないと判定する。一方、図7(b)によれば、時間帯711_4には、ユーザ120_2の集中度の変化量の算出結果が、所定の変化閾値以上となる時間が含まれる。このため、カウント部460は、時間帯711_4において、ユーザ120_2の集中度が増加したと判定する。
以下、同様に、図7(c)〜図7(e)に示すように、カウント部460は、各時間帯(711_1〜711_5)について、ユーザ120_3〜120_5の集中度が増加したか否かを判定し、集中度の変化量が所定の変化閾値以上となる時間帯を検出する。
また、図7に示すように、カウント部460は、各時間帯において、集中度の変化量が所定の変化閾値以上となるユーザの数をカウントする。図7の例では、時間帯711_1〜711_3、711_5においては、集中度の変化量が所定の変化閾値以上となるユーザの数は0人である。一方、時間帯711_4においては、集中度の変化量が所定の変化閾値以上となるユーザの数は4人である。
カウント部460では、カウントしたユーザの数を、カウント結果として、時間帯と対応付けて、タイミング検出部470に通知する。
(3)タイミング検出部による処理の具体例
次に、タイミング検出部470による処理の具体例について説明する。図8は、タイミング検出部による処理の具体例を示す図である。上述したとおり、タイミング検出部470は、会議サービスを利用しているユーザのうち、集中度の変化量が所定の変化閾値以上となるユーザの割合が所定の割合閾値以上となる時間帯を検出する。
ここで、所定の割合閾値が"60%"であったとすると、会議サービスを利用しているユーザの数は5人であることから、タイミング検出部470では、カウント部460から通知されたカウント結果が3人(=5人×60%)以上となる時間帯を検出する。
図8に示すように、カウント結果が3人以上となる時間帯は、時間帯711_4である。したがって、タイミング検出部470では、時間帯711_4を、会議において重要な議論が開始された時間帯(ユーザ120_3が集中度を上げるべきタイミング)として検出する。
また、上述したとおり、タイミング検出部470は、検出した時間帯において、ユーザ120_3の集中度が所定の集中度閾値以上であるか否かを判定し、所定の集中度閾値以上でないと判定した場合には、通知部480に対して通知要求を行う。
図8において、直線801は、所定の集中度閾値を示している。図8(c)によれば、時間帯711_4において、ユーザ120_3の集中度は、所定の集中度閾値以上ではない。このため、図8の場合、タイミング検出部470は、時間帯711_4において通知部480に対して通知要求を行う。
(4)通知部による処理の具体例
次に、通知部480による処理の具体例について説明する。図9は、通知部による処理の具体例を示す図である。上述したとおり、タイミング検出部470から通知要求があった場合、通知部480は、ユーザ120_3に対して、重要な議論が開始されたことを通知する。図9において、メッセージ901は、重要な議論が開始されたことを、表示画面140_3上に文字情報として表示した例を示している。
これにより、ユーザ120_3は、重要な議論が開始されたことを認識することができる。
<ユーザ支援部によるユーザ支援処理の流れ>
次に、ユーザ支援部320によるユーザ支援処理の流れについて説明する。図10は、ユーザ支援部によるユーザ支援処理の流れを示す第1のフローチャートである。会議サービス提供部310が起動し、ユーザ120_3が会議サービスの利用を開始することで、ユーザ支援部320では、図10に示すユーザ支援処理を開始する。
ステップS1001において、画像取得部420は、撮像装置209により撮影されたユーザ画像情報を会議サービス提供部310より取得する。
ステップS1002において、画像取得部410は、情報処理装置110_1、110_2、110_4、110_5より送信された他ユーザ画像情報を、会議サービス提供部310より取得する。
ステップS1003において、顔検出部430は、ユーザ画像情報より、ユーザ120_3の顔領域を検出する。また、顔検出部430は、他ユーザ画像情報より、ユーザ120_1、120_2、120_4、120_5の顔領域を検出する。
ステップS1004において、集中度算出部440は、顔検出部430において検出されたユーザ120_1〜120_5の顔領域に基づいて、ユーザ120_1〜120_5の各時間の集中度を算出し、集中度情報として、集中度情報格納部330に格納する。
ステップS1005において、変化量算出部450は、集中度情報格納部330に格納された、ユーザ120_1〜120_5の集中度情報を読み出し、時間微分を行うことで、各時間における各ユーザの集中度の変化量を算出する。
ステップS1006において、カウント部460は、各時間における各ユーザの集中度の変化量の算出結果を、所定の変化閾値と対比することで、各ユーザの集中度の変化量が所定の変化閾値以上となる時間帯を検出する。更に、カウント部460は、各時間帯において、集中度の変化量が所定の閾値以上となるユーザの数をカウントする。
ステップS1007において、タイミング検出部470は、カウント結果に基づいて、集中度の変化量が所定の変化閾値以上となるユーザの割合が、所定の割合閾値以上であるか否かを判定する。
ステップS1007において、所定の割合閾値以上であると判定した場合(ステップS1007においてYesの場合)には、ステップS1008に進む。ステップS1008において、タイミング検出部470は、会議において重要な議論が開始されたタイミング(ユーザ120_3が集中度を上げるべきタイミング)であると判定する。これにより、タイミング検出部470は、会議において重要な議論が開始されたタイミング(ユーザ120_3が集中度を上げるべきタイミング)を検出することができる。
ステップS1009において、タイミング検出部470は、ユーザ120_3の現在の集中度が、所定の集中度閾値以上であるか否かを判定する。ステップS1009において、所定の集中度閾値以上でないと判定した場合には(ステップS1009においてNoの場合には)、ステップS1010に進む。
ステップS1010において、通知部480は、ユーザ120_3に対して、重要な議論が開始されたことをメッセージで通知し、ステップS1011に進む。
一方、ステップS1007において、タイミング検出部470が、所定の割合閾値以上でないと判定した場合(ステップS1007においてNoの場合)には、直接、ステップS1011に進む。
ステップS1011において、画像取得部420は、ユーザ支援処理を終了するか否かを判定する。ステップS1011において、ユーザ支援処理を継続すると判定した場合には(ステップS1011においてNoの場合には)、ステップS1001に戻る。
一方、ステップS1011において、ユーザ支援処理を終了すると判定した場合には(ステップS1011においてYesの場合には)、ユーザ支援処理を終了する。
以上の説明から明らかなように、第1の実施形態に係るユーザ支援システム100では、ユーザ画像情報及び他ユーザ画像情報に基づいて、各ユーザの集中度を算出し、更に算出した各ユーザの集中度の変化量を算出する。また、第1の実施形態に係るユーザ支援システム100では、算出した変化量が所定の変化閾値以上となるユーザの数を時間帯ごとにカウントし、カウントしたユーザの数が所定の割合閾値以上となる時間帯を検出する。更に、第1の実施形態に係るユーザ支援システム100では、検出した時間帯においてユーザの集中度が所定の集中度閾値以上でなかった場合に、当該ユーザに対して通知を行う。
これにより、第1の実施形態に係るユーザ支援システム100によれば、会議において重要な議論が開始されたタイミング(ユーザが集中度を上げるべきタイミング)を検出することができる。更に、第1の実施形態に係るユーザ支援システム100によれば、重要な議論が開始された時間帯(ユーザが集中度を上げるべきタイミング)において、ユーザの集中度が上がっていない場合に、ユーザに通知することができる。この結果、第1の実施形態に係るユーザ支援システム100によれば、テレビ会議サービスを利用するユーザが、集中度を上げるべき(状態量を変えるべき)タイミングを認識できるようになる。
[第2の実施形態]
上記第1の実施形態ではカウント部460が、集中度の変化量が所定の閾値以上となるユーザの数を時間帯ごとにカウントし、各時間帯におけるカウント結果をタイミング検出部470に通知するものとして説明した。これに対して、第2の実施形態では、カウント部がユーザの数をカウントする際、ユーザごとに予め設定された重み係数を用いて、重み付け加算を行う。これにより、特定のユーザの集中度が上がった場合に、重要な議論が開始された(ユーザが集中度を上げるべきタイミングである)と判定することが可能となる。
この結果、ユーザは、例えば、興味や関心が似ている他のユーザの重み係数を上げることで、興味や関心が高い議論が開始されたタイミングを認識できるようになる。以下、第2の実施形態について、上記第1の実施形態との相違点を中心に説明する。
<ユーザ支援部の機能構成の詳細>
図11は、ユーザ支援部の機能構成の詳細を示す第2の図である。上記第1の実施形態において図4を用いて説明した機能構成との相違点は、カウント部1110、重み付け部1120である。
カウント部1110は、変化量算出部450より通知された、各時間における集中度の変化量の算出結果を、所定の変化閾値と対比することで、集中度の変化量が所定の変化閾値以上となる時間帯を検出する。
また、カウント部1110は、集中度の変化量が所定の変化閾値以上となるユーザの数を、重み付け部1120から通知された重み係数を用いて重み付け加算して時間帯ごとにカウントし、各時間帯におけるカウント結果をタイミング検出部470に通知する。
重み付け部1120は、ユーザ120_3より、ユーザ120_1、120_2、120_4、120_5の少なくとも1のユーザについて、重み係数が入力された場合に、これを受け付ける。また、重み付け部1120は、ユーザ120_1〜120_5の重み係数を、カウント部1110に通知する。なお、重み付け部1120には、ユーザ120_1〜120_5の重み係数のデフォルト値として、"1.0"が保持されているものとする。
<ユーザ支援部の各部の処理の具体例>
次に、ユーザ支援部の各部のうち、重み付け部1120、カウント部1110の処理の具体例について説明する。
(1)重み付け部による処理の具体例
はじめに、重み付け部1120による処理の具体例について説明する。図12は、重み付け部による処理の具体例を示す図である。図12に示すように、情報処理装置110_3の表示画面140_3には、会議サービスを利用中のユーザ120_1、120_2、120_4、120_5の顔画像が表示される。
そこで、ユーザ120_3は、表示画面140_3に表示されたユーザ120_1、120_2、120_4、120_5の顔画像を指定して、重み係数を入力していく。これにより、重み付け部1120では、ユーザ120_1〜120_5の重み係数を、カウント部1110に通知することができる。
(2)カウント部による処理の具体例
次に、カウント部1110による処理の具体例について説明する。図13は、カウント部による処理の具体例を示す図である。図13の例は、重み付け部1120により、ユーザ120_1の重み係数として"3"が、ユーザ120_2、120_4、120_5の重み係数として"0.5"が、ユーザ120_3の重み係数として"1.0"がそれぞれ通知された様子を示している。
上述したとおり、カウント部1110は、集中度の変化量が所定の閾値以上となるユーザの数を、重み付け部1120から通知された重み係数を用いて重み付け加算して時間帯ごとにカウントする。
例えば、時間帯711_4において、集中度の変化量が所定の変化閾値以上となるユーザの数は4人である。このうち、ユーザ120_1の重み係数は"3"であり、ユーザ120_2、120_4、120_5の重み係数は"0.5"であることから、重み付け加算したカウント結果は、
カウント結果=1×3+1×0.5+1×0.5+1×0.5=4.5人
となる。
一方、時間帯711_1〜711_3、711_5においては、集中度の変化量が所定の変化閾値以上となるユーザの数は0人である。したがって、重み係数に関わらず、カウント結果は0人となる。
<ユーザ支援部によるユーザ支援処理の流れ>
次に、ユーザ支援部320によるユーザ支援処理の流れについて説明する。図14は、ユーザ支援部によるユーザ支援処理の流れを示す第2のフローチャートである。上記第1の実施形態において図10を用いて説明したフローチャートとの相違点は、ステップS1401、S1402である。
ステップS1401において、重み付け部1120は、ユーザ120_3より、他ユーザ(ユーザ120_1、120_2、120_4、120_5)それぞれについて入力された重み係数を受け付ける。
ステップS1402において、カウント部1110は、集中度の変化量が所定の変化閾値以上となるユーザの数を、重み係数を用いて重み付け加算してカウントし、カウント結果をタイミング検出部470に通知する。
以上の説明から明らかなように、第2の実施形態に係るユーザ支援システム100では、カウント部がユーザの数をカウントする際、ユーザごとに予め設定された重み係数を用いて重み付け加算を行う。
これにより、第2の実施形態に係るユーザ支援システム100によれば、特定のユーザの集中度が上がった場合に、重要な議論が開始されたと判定することができる。
この結果、第2の実施形態に係るユーザ支援システム100によれば、ユーザは、例えば、興味や関心が似ている他のユーザの重み係数を上げることで、興味や関心が高い議論が開始されたタイミングを認識するできるようになる。
[その他の実施形態]
上記第1及び第2の実施形態では、ネットワーク130に接続された情報処理装置110_1〜110_5が、それぞれ、ユーザ支援部320を有するものとして説明した。しかしながら、ユーザ支援部320は、情報処理装置110_1〜110_5のいずれかが有していてもよい。あるいは、情報処理装置110_1〜110_5以外に、別途、情報処理装置を設け、当該情報処理装置がユーザ支援部320を有していてもよい。
ただし、1の情報処理装置がユーザ支援部320を有する場合、タイミング検出部470は、会議において重要な議論が開始されたタイミングを検出した際、ユーザ120_1〜120_5それぞれについて、集中度が所定の集中度閾値以上であるかを判定する。また、通知部480は、集中度が所定の集中度閾値以上でないと判定したすべてのユーザに対して、重要な議論が開始されたことを通知する。
なお、1の情報処理装置がユーザ支援部320を有する場合にあっては、ユーザ支援部320の適用対象のサービスは、上記第1及び第2の実施形態のようなテレビ会議サービスに限定されない。例えば、特定のユーザが、他のユーザに対して一方向に講義を行う遠隔講義サービス等、任意のサービスを適用対象としてもよい。ただし、特定のユーザが他のユーザに対して一方向に講義を行う場合、変化量算出部450では、特定のユーザを除く他のユーザについて、集中度の変化量を算出するものとする。
また、上記第1及び第2の実施形態では、1の情報処理装置が、1のユーザと対応するものとして説明した。しかしながら、1の情報処理装置が、複数のユーザと対応していてもよい。
なお、開示の技術では、以下に記載する付記のような形態が考えられる。
(付記1)
所定のサービスを利用する複数のユーザを撮影した画像情報に基づいて、前記画像情報に対応する該複数のユーザそれぞれの状態量を算出し、
算出された前記複数のユーザそれぞれの状態量の変化量が、所定の閾値以上となるユーザの数を時間帯ごとにカウントし、
カウントされた前記ユーザの数が所定の条件を満たす時間帯を検出する、
処理をコンピュータに実行させるためのユーザ支援プログラム。
(付記2)
前記所定の条件を満たす時間帯における、支援対象のユーザの前記状態量が、所定の状態量閾値以上でないと判定された場合に、該支援対象のユーザに、メッセージを通知する、ことを特徴とする付記1に記載のユーザ支援プログラム。
(付記3)
前記所定の条件を満たす時間帯における、前記複数のユーザのうちのいずれかのユーザの前記状態量が、所定の状態量閾値以上でないと判定された場合、判定されたユーザに、メッセージを通知する、ことを特徴とする付記1に記載のユーザ支援プログラム。
(付記4)
前記複数のユーザのうちの少なくとも1のユーザについて重み係数の入力を受け付け、
前記算出した変化量が所定の閾値以上となるユーザの数を、前記重み係数を用いて重み付け加算することでカウントすることを特徴とする付記1または2に記載のユーザ支援プログラム。
(付記5)
算出された前記複数のユーザそれぞれの状態量を、時間微分することで、前記状態量の変化量を算出することを特徴とする付記1に記載のユーザ支援プログラム。
(付記6)
複数の情報処理装置が接続されるユーザ支援システムであって、
前記複数の情報処理装置のうちの少なくとも1の情報処理装置は、
所定のサービスを利用する複数のユーザを撮影した画像情報に基づいて、前記画像情報に対応する該複数のユーザそれぞれの状態量を算出する算出部と、
算出された前記複数のユーザそれぞれの状態量の変化量が、所定の閾値以上となるユーザの数を時間帯ごとにカウントするカウント部と、
カウントされた前記ユーザの数が所定の条件を満たす時間帯を検出する検出部と
を有することを特徴とするユーザ支援システム。
(付記7)
所定のサービスを利用する複数のユーザを撮影した画像情報に基づいて、前記画像情報に対応する該複数のユーザそれぞれの状態量を算出する算出部と、
算出された前記複数のユーザそれぞれの状態量の変化量が、所定の閾値以上となるユーザの数を時間帯ごとにカウントするカウント部と、
カウントされた前記ユーザの数が所定の条件を満たす時間帯を検出する検出部と
を有することを特徴とするユーザ支援装置。
(付記8)
所定のサービスを利用する複数のユーザを撮影した画像情報に基づいて、前記画像情報に対応する該複数のユーザそれぞれの状態量を算出し、
算出された前記複数のユーザそれぞれの状態量の変化量が、所定の閾値以上となるユーザの数を時間帯ごとにカウントし、
カウントされた前記ユーザの数が所定の条件を満たす時間帯を検出する、
処理をコンピュータが実行するユーザ支援方法。
なお、上記実施形態に挙げた構成等に、その他の要素との組み合わせ等、ここで示した構成に本発明が限定されるものではない。これらの点に関しては、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更することが可能であり、その応用形態に応じて適切に定めることができる。
100 :ユーザ支援システム
110_1〜110_5 :情報処理装置
120 :サーバ装置
310 :会議サービス提供部
320 :ユーザ支援部
410 :画像取得部
420 :画像取得部
430 :顔検出部
440 :集中度算出部
450 :変化量算出部
460 :カウント部
470 :タイミング検出部
480 :通知部
901 :メッセージ
1110 :カウント部
1120 :重み付け部

Claims (7)

  1. 所定のサービスを利用する複数のユーザを撮影した画像情報に基づいて、前記画像情報に対応する該複数のユーザそれぞれの状態量を算出し、
    算出された前記複数のユーザそれぞれの状態量の変化量が、所定の閾値以上となるユーザの数を時間帯ごとにカウントし、
    カウントされた前記ユーザの数が所定の条件を満たす時間帯を検出する、
    処理をコンピュータに実行させるためのユーザ支援プログラム。
  2. 前記所定の条件を満たす時間帯における、支援対象のユーザの前記状態量が、所定の状態量閾値以上でないと判定された場合に、該支援対象のユーザに、メッセージを通知する、ことを特徴とする請求項1に記載のユーザ支援プログラム。
  3. 前記所定の条件を満たす時間帯における、前記複数のユーザのうちのいずれかのユーザの前記状態量が、所定の状態量閾値以上でないと判定された場合、判定されたユーザに、メッセージを通知する、ことを特徴とする請求項1に記載のユーザ支援プログラム。
  4. 前記複数のユーザのうちの少なくとも1のユーザについて重み係数の入力を受け付け、
    前記算出した変化量が所定の閾値以上となるユーザの数を、前記重み係数を用いて重み付け加算することでカウントすることを特徴とする請求項1または2に記載のユーザ支援プログラム。
  5. 算出された前記複数のユーザそれぞれの状態量を、時間微分することで、前記状態量の変化量を算出することを特徴とする請求項1に記載のユーザ支援プログラム。
  6. 所定のサービスを利用する複数のユーザを撮影した画像情報に基づいて、前記画像情報に対応する該複数のユーザそれぞれの状態量を算出する算出部と、
    算出された前記複数のユーザそれぞれの状態量の変化量が、所定の閾値以上となるユーザの数を時間帯ごとにカウントするカウント部と、
    カウントされた前記ユーザの数が所定の条件を満たす時間帯を検出する検出部と
    を有することを特徴とするユーザ支援装置。
  7. 所定のサービスを利用する複数のユーザを撮影した画像情報に基づいて、前記画像情報に対応する該複数のユーザそれぞれの状態量を算出し、
    算出された前記複数のユーザそれぞれの状態量の変化量が、所定の閾値以上となるユーザの数を時間帯ごとにカウントし、
    カウントされた前記ユーザの数が所定の条件を満たす時間帯を検出する、
    処理をコンピュータが実行するユーザ支援方法。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022123688A1 (ja) * 2020-12-09 2022-06-16 日本電信電話株式会社 シナリオ制御方法、シナリオ制御装置、および、シナリオ制御プログラム
JP2022133177A (ja) * 2021-03-01 2022-09-13 ヤフー株式会社 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7225631B2 (ja) * 2018-09-21 2023-02-21 ヤマハ株式会社 画像処理装置、カメラ装置、および画像処理方法
CN111246032B (zh) 2020-03-27 2021-07-30 北京小米移动软件有限公司 通话管理方法和装置

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004129703A (ja) * 2002-10-08 2004-04-30 Nec Soft Ltd 睡眠認識装置及び認識方法、並びに、睡眠状態通知装置及びこれを用いた遠隔教育システム
JP2004199506A (ja) * 2002-12-19 2004-07-15 Hitachi Software Eng Co Ltd 受講状態把握システム
JP2007102344A (ja) * 2005-09-30 2007-04-19 Fujifilm Corp 自動評価装置、プログラムおよび方法
JP2009258175A (ja) * 2008-04-11 2009-11-05 Yamaha Corp 講義システムおよび集計システム
JP2009267621A (ja) * 2008-04-23 2009-11-12 Yamaha Corp 通信装置
JP2010141843A (ja) * 2008-12-15 2010-06-24 Brother Ind Ltd 会議システム、通信会議支援方法、会議端末装置及びプログラム
JP2011007963A (ja) * 2009-06-24 2011-01-13 Tokyo Denki Univ 遠隔学習システム及び遠隔学習方法
JP2012169918A (ja) * 2011-02-15 2012-09-06 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 集団行動判定装置、方法及びプログラム
JP2013029954A (ja) * 2011-07-28 2013-02-07 Ricoh Co Ltd 受講状態改善支援システム、装置、方法、プログラム並びに記録媒体
JP2013031009A (ja) * 2011-07-28 2013-02-07 Fujitsu Ltd 情報処理装置、ダイジェスト生成方法、及びダイジェスト生成プログラム
CN107230395A (zh) * 2017-07-23 2017-10-03 肇庆高新区长光智能技术开发有限公司 智能学习方法、装置与终端

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4232486B2 (ja) 2003-03-07 2009-03-04 カシオ計算機株式会社 画像データ処理装置及びプログラム
US7672864B2 (en) 2004-01-09 2010-03-02 Ricoh Company Ltd. Generating and displaying level-of-interest values
US7768543B2 (en) * 2006-03-09 2010-08-03 Citrix Online, Llc System and method for dynamically altering videoconference bit rates and layout based on participant activity
JP2008262046A (ja) 2007-04-12 2008-10-30 Hitachi Ltd 会議可視化システム、会議可視化方法、及び集計処理サーバ
CN103828349B (zh) * 2011-06-07 2019-01-08 英特尔公司 对视频会议流的自动隐私调整
US9002938B2 (en) * 2012-04-26 2015-04-07 International Business Machines Corporation Notifying electronic meeting participants of interesting information
US9426421B2 (en) * 2014-09-05 2016-08-23 Avaya Inc. System and method for determining conference participation

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004129703A (ja) * 2002-10-08 2004-04-30 Nec Soft Ltd 睡眠認識装置及び認識方法、並びに、睡眠状態通知装置及びこれを用いた遠隔教育システム
JP2004199506A (ja) * 2002-12-19 2004-07-15 Hitachi Software Eng Co Ltd 受講状態把握システム
JP2007102344A (ja) * 2005-09-30 2007-04-19 Fujifilm Corp 自動評価装置、プログラムおよび方法
JP2009258175A (ja) * 2008-04-11 2009-11-05 Yamaha Corp 講義システムおよび集計システム
JP2009267621A (ja) * 2008-04-23 2009-11-12 Yamaha Corp 通信装置
JP2010141843A (ja) * 2008-12-15 2010-06-24 Brother Ind Ltd 会議システム、通信会議支援方法、会議端末装置及びプログラム
JP2011007963A (ja) * 2009-06-24 2011-01-13 Tokyo Denki Univ 遠隔学習システム及び遠隔学習方法
JP2012169918A (ja) * 2011-02-15 2012-09-06 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 集団行動判定装置、方法及びプログラム
JP2013029954A (ja) * 2011-07-28 2013-02-07 Ricoh Co Ltd 受講状態改善支援システム、装置、方法、プログラム並びに記録媒体
JP2013031009A (ja) * 2011-07-28 2013-02-07 Fujitsu Ltd 情報処理装置、ダイジェスト生成方法、及びダイジェスト生成プログラム
CN107230395A (zh) * 2017-07-23 2017-10-03 肇庆高新区长光智能技术开发有限公司 智能学习方法、装置与终端

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022123688A1 (ja) * 2020-12-09 2022-06-16 日本電信電話株式会社 シナリオ制御方法、シナリオ制御装置、および、シナリオ制御プログラム
JP2022133177A (ja) * 2021-03-01 2022-09-13 ヤフー株式会社 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム
JP7269269B2 (ja) 2021-03-01 2023-05-08 ヤフー株式会社 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム

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