JP2020054606A - 香料取り扱い装置、サーバ、および情報処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】効果的に香料を利用することができる香料取り扱い装置、サーバ、または情報処理方法を提供する。【解決手段】香料放出ユニット１９０と、ユーザの自律神経に関する状態値を取得するためのセンサ１５０と、香料の種類と、自律神経に関する状態値の変化の程度と、の対応関係を記憶するメモリ１２０と、香料放出ユニット１９０を介して放出した香料の種類と、センサ１５０からのデータに基づいて、対応関係を更新するためのプロセッサ１１０とを備える、香料取り扱い装置１００が提供される。【選択図】図１

Description

以下の開示は、香料を効率的に利用するための技術に関する。

従来から、香料を有効に利用するための技術が知られている。例えば、特開２００７−５４４４６号公報（特許文献１）には、香料放出方法及び香料放出装置が開示されている。特許文献１によると、はじめに生体の生体情報を計測手段で計測する。計測した生体情報を検知手段で解析し、この解析に基づいて、所望の香り空間を提供できるように香料の種類と吐出態様の情報を制御手段で制御する。この制御された放出条件に基づいて放出手段により空間への香料の放出を行う。香料放出後は、これらの工程を繰り返し行う。

特開２００７−５４４４６号公報

本開示の目的は、効果的に香料を利用することができる香料取り扱い装置、サーバ、または情報処理方法を提供することにある。

この発明のある態様に従うと、香料放出ユニットと、ユーザーの自律神経に関する状態値を取得するためのセンサと、香料の種類と、自律神経に関する状態値の変化の程度と、の対応関係を記憶するメモリと、香料放出ユニットを介して放出した香料の種類と、センサからのデータに基づいて、対応関係を更新するためのプロセッサとを備える、香料取り扱い装置が提供される。

以上のように、本開示によれば、効果的に香料を利用することができる香料取り扱い装置、サーバ、または情報処理方法が提供される。

第１の実施の形態にかかる香料取り扱い装置１００の全体構成を示す図である。 交感神経と副交感神経の推移の一例を示すグラフである。 第１の実施の形態にかかる寄与テーブルを示す図である。 第１の実施の形態にかかる香料取り扱い装置１００における基本的な香料取り扱い処理を示すフローチャートである。 第１の実施の形態にかかる香料取り扱い装置１００におけるユーザーに適した香料取り扱い処理を示すフローチャートである。 第１の実施の形態にかかるユーザーの現在の状態および今後の目標の対応関係データを示す図である。 第１の実施の形態にかかる寄与テーブルの更新の概要を示すイメージ図である。 第１の実施の形態にかかる自律神経の変化の予測と実測との関係を示すイメージ図である。 第２の実施の形態にかかる寄与テーブルの更新の第１の概要を示すイメージ図である。 第２の実施の形態にかかる寄与テーブルの更新の第２の概要を示すイメージ図である。 第３の実施の形態にかかる自律神経の変化の予測と実測との第１の関係を示すイメージ図である。 第３の実施の形態にかかる自律神経の変化の予測と実測との第２の関係を示すイメージ図である。 第４の実施の形態にかかる香料取り扱いシステム１の全体構成を示す図である。 第４の実施の形態にかかるサーバ３００の構成を示すブロック図である。

以下、図面を参照しつつ、本開示の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。
＜第１の実施の形態＞

まず、図１を参照して、本実施の形態にかかる香料取り扱い装置１００の構成について説明する。図１は、本実施の形態にかかる香料取り扱い装置１００の全体構成を示す図である。なお、香料取り扱い装置１００は、電子タバコのような形態であってもよいし、アロマディフューザーの形態であってもよいし、空気清浄機や室内エアコンやカーエアコンや掃除機のような形態であってもよいものである。

本実施の形態にかかる香料取り扱い装置１００は、主な構成として、制御回路１１０と、メモリ１２０と、入力部１３０と、入力パネル１３１と、各種のセンサ１５０と、タイマ１７０と、香料貯蔵容器１８０と、香料放出ユニット１９０とを有する。

制御回路１１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などによって実現され、メモリ１２０に格納されているプログラムなどを実行することによって香料取り扱い装置１００の各部を制御する。たとえば、制御回路１１０は、後述する図４や図５に記載の処理を実行する。

メモリ１２０は、各種のＲＡＭ（Random Access Memory）、各種のＲＯＭ（Read-Only Memory）などによって実現され、香料取り扱い装置１００に内包されているものであってもよいし、香料取り扱い装置１００の各種インターフェイスに着脱可能なものであってもよいし、香料取り扱い装置１００からアクセス可能な他の装置の記録媒体であってもよい。メモリ１２０は、制御回路１１０のＣＰＵによって実行される制御プログラムや、自律神経に関する状態値の推移のグラフのデータや、香料による自律神経に対する寄与の大きさを示す寄与データなど各種のデータなどを記憶する。

なお、自律神経に関する状態値の推移のグラフは、たとえば、図２に示すように、交感神経の活発さの程度と時刻との対応関係や、副交感神経の活発さの程度と時刻との対応関係などを含む。なお、交感神経が活発になると、体温が上昇し、活動量が増す、労働や学習のパフォーマンスが上昇する。副交感神経が活発になると体温が低下し、リラックスでき、睡眠前や睡眠中に副交感神経が強く働くと快眠が得られる。そして、図２に示すように、自律神経は、毎日、ある程度一定のリズムで変化するとされる（概日リズム、サーカディアンリズム）。また、運動、食事、精神的ストレス、快適さ、などの外乱要因によっても自律神経は影響を受ける。日常的な使用条件のもとで、香料が測定対象の自律神経に与える効果を測定する場合、概日リズムによる変動、外乱による変動と香料による変動を切り分ける必要がある。

寄与データは、たとえば、図３に示すように、香料と、自律神経に関する数値、ここでは後述するＬＦ／ＨＦに与える寄与率と、ｔ分後に心拍数に与える寄与率などの対応関係を含む。

入力部１３０は、入力パネル１３１や他の装置からデータの入力を受け付けるインターフェイスである。本実施の形態においては、ユーザーは、入力パネル１３１を介して、香料取り扱い装置１００に、目標となる自律神経に関するデータを入力したり、好きな香料の種類を入力したりすることができる。たとえば、入力パネル１３１は、香料取り扱い装置１００に搭載されているものであってもよいし、スマートフォンが入力パネル１３１の役割を担い、入力部１３０からスマートフォンからのデータを受信する通信インターフェイスであってもよい。

センサ１５０は、生体情報取得デバイスとしての各種のセンサを含む。たとえば、ユーザーの脳波を検知するための光電容量脈波計や、ユーザーの温度を検知するための赤外センサや、顔や手のひらの脈波を測定するための画像センサや、心電計や、心臓の拍動を測定するためのマイクロ波センサなどがあげられる。本実施の形態においては、制御回路１１０が、各種センサ１５０からのデータに基づいて、心拍変動（ＨＲＶ）の高周波成分（ＨＦ）と低周波成分（ＬＦ）の比率（ＬＦ／ＨＦ）に基づいて自律神経を評価するものである。

心電信号を用いた自律神経の評価方法は、たとえば特開２０１５−１１２４２３号公報などに開示されている。心電信号の最も大きなピークをＲ波とし、心電信号を１分間以上測定し続けた後に、Ｒ波−Ｒ波間隔（ＲＲＩ）を周波数解析し、周波数が０．０５Ｈｚから０．１５Ｈｚまでの積分値をＬＦ成分とし、周波数が０．１５Ｈｚから０．４０Ｈｚまでの積分値をＨＦ成分とすると、その比率（ＬＦ／ＨＦ）が大きいほど交感神経が優位な状態とみなせる。この周波数解析を継続して行い、ＬＦ／ＨＦの変動を記録することで、自律神経状態の変動を評価することができる。

上記の自律神経評価方法は、指先や手首に装着した光電式脈波センサを用いて検出した心拍変動間隔から計算したＲＲＩデータを用いて行ってもよいし、ドップラーセンサを用いて検出した心臓の拍動間隔から計算したＲＲＩデータを用いて行ってもよい。

なお、自律神経に関する状態値はＬＦ／ＨＦに限るものではないし、制御回路１１０やセンサによるＬＦ／ＨＦの取得方法に関しても特に限定するものではない。

タイマ１７０は、現在の日時を制御回路１１０に提供したり、所定のタイミングからの経過時間を測定して制御回路１１０に提供したりする。

香料貯蔵容器１８０は、複数のタンクを含む。複数のタンクのそれぞれには様々な種類の香料の溶液が貯蔵される。複数のタンクのうち一つのタンクの中に複数の香料が混ぜて貯蔵されていてもよいし、１種類の香料が貯蔵されていてもよい。たとえば、交感神経を高めるハーブとして、ローズマリー、シネオール、レモン、フェンネル、エストラゴン、イランイラン、ペパーミント、ゼラニウムエジプト、レモングラス、コリアンダーなどを貯蔵しておくことが好ましい。また、副交感神経を高めるハーブとして、カモミール、ジャスミン、ラベンダー、セドロール、スギ、ヒバなどを貯蔵しておくことが好ましい。

香料放出ユニット１９０は、制御回路１１０からの指令に基づいて、指定された香料のタンクから、指定された量の香料を外部に出力する。
＜香料取り扱い装置１００の基本データの作成処理＞

次に、図４を参照して、本実施の形態にかかる香料取り扱い装置１００における基本的な香料取り扱い処理について説明する。

制御回路１１０は、センサ１５０からのデータに基づいて、Ｎ回目の生体情報を取得する（ステップＳ１０２）。

制御回路１１０は、取得した生体情報および時刻情報に基づき、自律神経の推移予測モデルを作成する（ステップＳ１０４）。たとえば、制御回路１１０は、Ｎ−１回目の値と、Ｎ回目の値とに基づいて、１次関数の推移予測モデルを作成する。

制御回路１１０は、推移予測モデルと、ユーザーが期待する効果すなわち目標値とに基づき、自律神経の指標に基づいて、香料の種類や放出量などを決定する（ステップＳ１０６）。

制御回路１１０は、放出する香料の種類や放出量に基づいて、自律神経の推移予測値を修正する（ステップＳ１０８）。なお、修正後の予測値を予測値Ａとする。

制御回路１１０は、香料放出ユニット１９０を制御して、指定の香料を香料貯蔵容器１８０から取り出して、外部に放出する（ステップＳ１１０）。

制御回路１１０は、香料放出後、各種センサ１５０を介して、Ｎ＋１回目の生体情報を取得する（ステップＳ１１２）。

制御回路１１０は、香料の放出後、香料の効果を加味した自律神経指標、すなわち実測値Ｂを算出する（ステップＳ１１４）。

制御回路１１０は、ステップＳ１０８で算出した予測値Ａと、Ｎ＋１回目で算出した実測値Ｂとの誤差Ｃを算出する（ステップＳ１１６）。

制御回路１１０、誤差Ｃをメモリ１２０に蓄積し、今後の香料の種類の決定や放出量の決定のために各種のデータにフィードバックさせる（ステップＳ１１８）。

なお、制御回路１１０は、Ｎ＋１回目の後で、再度、香料の種類や放出量を決定してもよい。そして、制御回路１１０は、ステップＳ１０４からの処理を複数回繰り返して、データの精度を高めることも好ましい。
＜香料取り扱い装置１００の基本データの取り扱い処理＞

次に、図５を参照して、本実施の形態にかかる香料取り扱い装置１００におけるユーザー毎に適した香料取り扱い処理について説明する。

制御回路１１０は、入力部１３０を介して、ユーザーから現在の状態と指令値すなわち今後のユーザー目標とを受け付ける（ステップＳ２０２）。制御回路１１０は、メモリ１２０に、図６に示すような、現在の状態と、ユーザーの目標と、目標に対する自律神経に関する数値の条件などを記憶する。

制御回路１１０は、センサ１５０からのデータに基づいて、現在の生体指標、たとえばＬＦ／ＨＦ値など、を取得する（ステップＳ２０４）。

制御回路１１０は、自律神経に関する状態テーブルと、現在のユーザーの生体指標とに基づいて一定時間後の生体指標の予測値Ａを算出する（ステップＳ２０６）。状態テーブルとは、たとえば、自律神経に関する状態値の推移のグラフのデータなどである。

そして、制御回路１１０は、図４の処理によって作成されたり、修正された香料テーブル、すなわち図７に示すような寄与テーブルに基づいて、予測値を目標値に合わせるように、香料の種類や濃度などを選択する（ステップＳ２０８）。たとえば、図７に示すように、制御回路１１０は、現在のＨＦ／ＬＦの値を２０％低減するように香料の種類や濃度などを決定する。

制御回路１１０は、放出する香料の種類や濃度に基づいて、香料放出ユニット１９０を制御して、指定の香料を香料貯蔵容器１８０から取り出して、外部に放出する（ステップＳ２１０）。

制御回路１１０は、香料放出後、一定時間たとえば５分など、が経過すると各種センサ１５０を介して、ユーザーの生体情報（実測値Ｂ）を取得する（ステップＳ２１２）。

制御回路１１０は、ステップＳ２０６で算出した予測値ＡとステップＳ２１２で取得した実測値Ｂとの誤差Ｃを算出する（ステップＳ２１４）。

制御回路１１０は、図７に示すように、誤差Ｃに基づいて、寄与テーブルを修正する（ステップＳ２１６）。たとえば、図７に示すように、ＨＦ／ＬＦの値が５％しか低減できなかった場合、制御回路１１０は、寄与テーブルの値を全体として１５％高めに設定しなおす。具体的には、制御回路１１０は、香料Ａと、香料Ｂと、状態Ｘとを、５％ずつ高い値に設定したりする。

制御回路１１０は、ステップＳ２０４からの処理を繰り返し、誤差Ｃが所定値以内に収まった時点で、今回の処理を終了する（ステップＳ２１８）。

このように、本実施の形態にかかる香料取り扱い装置１００の制御回路１１０に関しては、図８に示すように、ステップＳ２０２において事前に測定した自律神経の指標や香料Ａを発生するタイミングにおける自律神経の指標に基づいて、自律神経の推移予測モデルを作成して予測値を計算する。なお、自律神経の推移予測モデルは、事前に測定したユーザーの自律神経の指標と、その所定時間後たとえば５分後などに測定したユーザーの自律神経の指標と、に基づいて作成される図８の点線でしめすような線形関数などが考えられる。その後、制御回路１１０は、寄与データを参照することによって、ユーザーの目標に達成するために相応しい香料の種類や香料の量や香料の濃度などを計算して、当該香料を放出する。そして、制御回路１１０は、ユーザーの目標からの誤差に応じて、寄与データを修正・更新しながら、ユーザー目標へと誘導していくものである。

これによって、香料取り扱い装置１００は、寄与データをユーザー毎に適したものに修正・更新していくことが可能になり、よりユーザーにとって好ましい自律神経状態を得ることが可能になる。
＜第２の実施の形態＞

上記の実施の形態においては、図７に示すように、香料Ａと、香料Ｂと、状態Ｘとが全て同じ重要度で扱われるものであったが、このような形態には限られない。たとえば、図９に示すように、香料や状態の因子毎に、自律神経に与える影響力などに応じた係数が設定されてもよい。たとえば、状態Ｘの係数が状態Ｙの係数の２倍に設定されたり、香料Ａの係数が状態Ｘの係数の１．２倍に設定されたりしてもよい。

また上記の実施の形態においては、寄与テーブルは、香料と、自律神経に関する数値、ここではＬＦ／ＨＦに与える寄与率と、ｔ分後に心拍数に与える寄与率などの対応関係を含むものであったが、たとえば、図１０に示すように、寄与テーブルは、香料および濃度の組み合わせと、自律神経に関する数値、ここではＬＦ／ＨＦに与える寄与率と、ｔ分後に心拍数に与える寄与率などの対応関係を含むものであってもよい。あるいは、寄与テーブルは、複数の香料の組み合わせと、自律神経に関する数値と、の対応関係を含んでもよい。
＜第３の実施の形態＞

また上記の実施の形態においては、図８に示すように、自律神経の推移予測モデルは、２つの時点のユーザーの自律神経の指標に基づく線形関数であったが、このような形態には限られない。たとえば、図１１に示すように、制御回路１１０は、ユーザー毎の日々の生体リズムすなわち概日リズムを記録しておき、当該リズムの平均を推移予測モデルとして利用してもよい。

あるいは、年齢毎や性別毎や季節毎や天気毎や気温毎や時間帯毎に自律神経の推移モデルが予め用意されるものであってもよい。

あるいは、図１２に示すように、制御回路１１０は、ユーザー毎かつ特定の行動毎に、自律神経の推移をメモリ１２０に蓄積して、ユーザー毎かつ特定の行動毎の平均的な自律神経の推移モデル作成し、当該モデルをステップＳ２０６で利用してもよい。

より詳細には、日常的な行動（たとえば、睡眠とる、起床する、運動を行う、食事をとる、コーヒーを飲むなど）によっても自律神経は影響を受ける。この効果を考慮にいれるため、香料取り扱い装置１００の制御回路１１０が、ユーザーの特定の行動をしたことを検知したり、あるいはユーザー自身がデバイスに信号を送ったりする。これを繰り返し、制御回路１１０は、自律神経の推移の平均を取ることで、特定の行動を取った一定時間後の推移モデルを作ることができる。制御回路１１０は、当該推移モデルに、香料Ａの効果による推移モデルを加えることによって、特定の行動を取った後に香りを嗅いだ一定時間度の自律神経指標の予測値を立てることができる。この予測値と実測値の解離を、香りのモデルに繰り返しフィードバックさせることにより、特定の行動と特定の香りの相乗作用を学習させて、日常的に補正を加えながら、望ましい香りを選択することができるようになる。
＜第４の実施の形態＞

上記の実施の形態では、香料取り扱い装置１００によって、寄与テーブルをユーザー毎に更新したり、寄与テーブルに基づいて香りを放出したりするものであった。しかしながら、このような形態には限られない。たとえば、香料取り扱い装置１００は、放出すべき香料の種類や量や濃度を提示するだけの装置であってもよい。そして、ユーザーが、香料取り扱い装置１００に香料をセットしてもよいし、香料の発生は別の装置が担ってもよい。

換言すれば、上記の実施の形態の香料取り扱い装置１００の全部または一部の役割が、別の装置によって担われてもよい。たとえば、香料取り扱い装置１００は、複数の装置によって実現されてもよい。すなわち、複数の装置から構成される香料取り扱いシステム１によって香料取り扱い装置１００の機能が実現されてもよい。一例として、図１３に示すように、香料取り扱い装置１００がルータ２００やインターネットなどを介して通信可能なクラウド上のサーバ３００などによって、各種の計算や、寄与テーブルの更新や、香料の種類や量や濃度の設定などが行われてもよい。そして、香料取り扱い装置１００は、サーバ３００からのデータに基づいて、指定された香料を、指定された濃度や指定された量だけ放出してもよい。

なお、サーバ３００のハードウェア構成は、図１４に示すように通常のコンピュータのそれで実現することができる。そして、サーバ３００のＣＰＵ３１０が上記の実施の形態の香料取り扱い装置１００の制御回路１１０の一部の処理を実行したり、サーバ３００のメモリ３２０やサーバ３００がアクセス可能なデータベースが香料取り扱い装置１００のメモリ１２０が記憶するデータを記憶したりすることができる。
＜まとめ＞

上記の実施の形態においては、香料放出ユニット１９０と、ユーザーの自律神経に関する状態値を取得するためのセンサ１５０と、香料の種類と、自律神経に関する状態値の変化の程度と、の対応関係を記憶するメモリ１２０と、香料放出ユニット１９０を介して放出した香料の種類と、センサ１５０からのデータに基づいて、対応関係を更新するためのプロセッサ１１０とを備える、香料取り扱い装置１００が提供される。

好ましくは、香料取り扱い装置１００は、自律神経に関する目標を受け付ける入力部１３０をさらに備える。プロセッサ１１０は、入力部１３０を介して受け付けた目標に基づいて、対応関係を参照して、発生すべき香料の種類と量とを決定して、香料放出ユニット１９０に香料を発生させる。

好ましくは、メモリ１２０は、自律神経の推移に関する情報も記憶する。プロセッサ１１０は、自律神経の推移に関する情報も利用して、対応関係を更新し、発生すべき香料の種類と量とを決定する。

上記の実施の形態においては、香料発生装置１００と通信するための通信インターフェイス３６０と、香料の種類と、自律神経に関する状態値の変化の程度と、の対応関係を記憶するメモリ３２０と、通信インターフェイス３６０を介して、香料発生装置１００を介して放出した香料の種類と香料発生装置１００からのデータとに基づいて、対応関係を更新するためのプロセッサ３１０とを備えるサーバ３００が提供される。

上記の実施の形態においては、香料の種類と、自律神経に関する状態値の変化の程度と、の対応関係を記憶するステップと、香料発生装置１００が放出した香料の種類と香料発生装置１００が取得したデータとを取得するステップと、取得したデータに基づいて対応関係を更新するステップと、を備える情報処理方法が提供される。

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本開示の範囲は、上記した説明ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

１ ：香料取り扱いシステム
１００ ：香料発生装置
１１０ ：制御回路
１２０ ：メモリ
１３０ ：入力部
１３１ ：入力パネル
１５０ ：センサ
１７０ ：タイマ
１８０ ：香料貯蔵容器
１９０ ：香料放出ユニット
２００ ：ルータ
３００ ：サーバ
３１０ ：ＣＰＵ
３２０ ：メモリ
３６０ ：通信インターフェイス

Claims (5)

1. 香料放出ユニットと、
   ユーザの自律神経に関する状態値を取得するためのセンサと、
   香料の種類と、前記自律神経に関する状態値の変化の程度と、の対応関係を記憶するメモリと、
   前記香料放出ユニットを介して放出した香料の種類と、前記センサからのデータに基づいて、前記対応関係を更新するためのプロセッサとを備える、香料取り扱い装置。
2. 自律神経に関する目標を受け付ける入力部をさらに備え、
   前記プロセッサは、前記入力部を介して受け付けた前記目標に基づいて、前記対応関係を参照して、発生すべき香料の種類と量とを決定して、前記香料放出ユニットに香料を発生させる、請求項１に記載の香料取り扱い装置。
3. 前記メモリは、自律神経の推移に関する情報も記憶し、
   前記プロセッサは、前記自律神経の推移に関する情報も利用して、前記対応関係を更新し、前記発生すべき香料の種類と量とを決定する、請求項２に記載の香料取り扱い装置。
4. 香料発生装置と通信するための通信インターフェイスと、
   香料の種類と、自律神経に関する状態値の変化の程度と、の対応関係を記憶するメモリと、
   前記通信インターフェイスを介して、前記香料発生装置を介して放出した香料の種類と前記香料発生装置からのデータとに基づいて、前記対応関係を更新するためのプロセッサとを備えるサーバ。
5. 香料の種類と、自律神経に関する状態値の変化の程度と、の対応関係を記憶するステップと、
   香料発生装置が放出した香料の種類と前記香料発生装置が取得したデータとを取得するステップと、
   取得したデータに基づいて前記対応関係を更新するステップと、を備える情報処理方法。