JP2020067846A - ウェルビーイング値推定システム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザの精神的な活性度としてのウェルビーイング値の推定精度が向上されたウェルビーイング値推定システムを提供する。【解決手段】イベントＥに参加するユーザＡの精神的な活性度としてＷＢ値を推定するシステムＳは、ＷＢ値を推定する管理装置３０と、ユーザＡの生体情報を測定し、この生体情報に基づいてユーザＡの精神状態を表す分析データを生成する分析装置（携帯端末２０、測定装置１０）とを備え、管理装置３０は、第１のＷＢ推定値と第２のＷＢ推定値を算出し、所定のアクティビティの終了期間以外の実施期間中における第２のＷＢ推定値は第１のＷＢ推定値と合致しないが、終了期間の第２のＷＢ推定値が第１のＷＢ推定値と合致する場合、第１のＷＢ推定値、及び、終了期間の第２のＷＢ推定値に基づいて、ＷＢ値を算出する。【選択図】図７

Description

本発明は、ウェルビーイング値推定システムに係り、特にイベントに参加するユーザのウェルビーイング値を推定するためのシステムに関する。

近年、「ウェルビーイング（well-being）」についての研究が進められている。「ウェルビーイング」は、人が単に健康である（病気でない）ということではなく、人が身体的，精神的，社会的に良好な状態であることを意味する。

従来、人の感情状態を推定する技術が開発されている。例えば、特許文献１には、人の発話した音声からピッチ周波数等を抽出し、ピッチ周波数と感情状態との対応関係から人の感情状態を推定する技術が開示されている。また、特許文献２には、対象者の精神状態と活動量とを測定し、これらの関係からバイタリティを向上させるためのプランを対象者へ提供する方法が記載されている。

国際公開第２００６／１３２１５９号 特開２０１８−９２３６３号公報

上述の技術は、単に個人の感情状態を推定すること、又は推定された精神状態から個人のバイタリティを向上させることに関するが、感情状態又は精神状態の推定精度を向上させることには改善の余地があった。すなわち、感情状態又は精神状態に関連するユーザのウェルビーイングの程度（ウェルビーイング値）を、ユーザが社会活動（イベント参加、車両運転等）を行う中で精度よく推定することは難しかった。

本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、ユーザの精神的な活性度としてのウェルビーイング値の推定精度が向上されたウェルビーイング値推定システムを提供することを目的としている。

上記の目的を達成するために、本発明は、イベントに参加するユーザの精神的な活性度としてウェルビーイング値を推定するシステムであって、ウェルビーイング値を推定する管理装置と、ユーザの生体情報を測定し、この生体情報に基づいてユーザの精神状態を表す分析データを生成する分析装置と、を備え、管理装置は、分析データ、及びイベントに対するユーザの主観的な評価の度合いである評価データに基づいて、ウェルビーイング値を算出するように構成されており、評価データは、イベントに含まれる所定のアクティビティについての評価の度合いを示しており、管理装置は、評価データに基づいて第１のウェルビーイング推定値を算出し、分析データに基づいて第２のウェルビーイング推定値を算出し、所定のアクティビティの終了期間の第２のウェルビーイング推定値が、所定のアクティビティの終了期間以外の実施期間中における第２のウェルビーイング推定値よりも、第１のウェルビーイング推定値に近い場合、第１のウェルビーイング推定値、及び、所定のアクティビティの終了期間の第２のウェルビーイング推定値に基づいて、所定のアクティビティにおけるウェルビーイング値を算出することを特徴としている。

アクティビティには種々のタイプがあり、アクティビティの終了時期にユーザが大きな達成感を味わうようなタイプのアクティビティでは、実施期間中の全般にわたってユーザがポジティブな感情を抱くとは限らず、むしろ心理的な負担を感じる場合もある。したがって、本発明では、ウェルビーイング（ＷＢ）値の推定において、アクティビティの終了期間における第２のＷＢ推定値が実施期間中の第２のＷＢ値よりも第１のＷＢ推定値に近ければ、実質的に、実施期間にわたって終了期間における第２のＷＢ推定値が継続していたものとして、ＷＢ値が算出される。これにより、本発明では、アクティビティ期間中に第２のＷＢ推定値が低く見積もられるタイプのアクティビティにおいて、ＷＢ値が低く算出されてしまうことを抑制することができる。そして、本発明では、ユーザＡの主観的評価を尊重し、ユーザＡによる実際の達成感に即してＷＢ値を算出することが可能となる。

また、本発明において好ましくは、所定のアクティビティの終了期間は、所定のアクティビティの終了時から評価データの作成時までの間の期間である。

また、本発明において好ましくは、管理装置は、ユーザの携帯端末から前記評価データを受信する。

また、本発明において好ましくは、分析装置は、ユーザの生理状態を表す生体データを測定し、この生体データに基づいてユーザの心理状態を表す分析データを生成する測定装置である。さらには、本発明において好ましくは、分析装置は、ユーザの発した音声を測定し、この音声に基づいてユーザの感情状態を表す分析データを生成する音声分析装置である。

本発明によれば、ユーザの精神的な活性度としてのウェルビーイング値の推定精度が向上されたウェルビーイング値推定システムを提供することができる。

本発明の実施形態によるライフアクティブシステムの概念図である。 本発明の実施形態によるライフアクティブシステムの構成図である。 ＷＢ値の時間変化を示すグラフである。 本発明の実施形態によるユーザの仮想通貨残高の時間変化を示すグラフである。 本発明の実施形態によるアクティビティにおけるＷＢ値の推定の説明図である。 本発明の実施形態によるアクティビティにおけるＷＢ値を推定する処理フローである。 本発明の実施形態によるアクティビティにおけるＷＢ値の推定の説明図である。 本発明の実施形態による指標値を算出する処理フローである。

以下、添付図面を参照して、本発明の実施形態によるライフアクティブシステムについて説明する。まず、図１及び図２を参照して、ライフアクティブシステムの概略的な構成について説明する。図１はライフアクティブシステムの概念図、図２はライフアクティブシステムの構成図である。以下において、「ライフアクティブ」を「ＬＡ」、「ウェルビーイング」を「ＷＢ」と記載することがある。

本実施形態において、「ウェルビーイング」とは、ユーザが自己の否定的感情を打ち消し、自己実現感を獲得し、社会（他者）との関係において自己肯定感を獲得することを意味する。自己肯定感は、社会に必要とされ、且つ、社会に役立っていると感じることを含む。

また、「ライフアクティブ」とは、ユーザがカーライフ（車両の所有・運転）を通じて社会と関わり合うことにより、ウェルビーイングの程度（ＷＢ値）を高める活動（ＷＢ活動）を継続的に行う状態を意味する。そして、ユーザがライフアクティブな状態で生活することにより、人生においてＷＢ活動又はＷＢ体験を累積していくことを「ウェルエージング（well-aging）」と定義することができる。なお、継続的にＷＢ体験を累積することにより、ユーザは、より高次なＷＢ状態に到達可能と考えられる。

また、本実施形態のＬＡシステムは、ユーザがイベントへ参加してＷＢ活動を行うことに対して、経済的な価値（仮想通貨）が付与されるように構成されている。この仮想通貨は、法定通貨と所定の交換率で交換可能である。したがって、ユーザは、イベントへの参加により、身体的，精神的，社会的な面においてＷＢ値を高めることができると共に、経済的な面においてイベントに参加するインセンティブが与えられる。

図１に示すように、本実施形態のライフアクティブシステムＳ（ＬＡシステムＳ）は、ユーザＡがイベントＥへ参加することを通じて、ユーザＡのＷＢ値を高めるためのシステムである。イベントＥは、例えば、旅行ツアー、ネイチャーツアー、ミステリーツアー、ボランティア活動等である。

イベント提供者Ｂは、協力者Ｃの人的、資金的な協力の下で、イベントＥを企画・実現させる。協力者Ｃは、イベント開催地の業者、地域の人々、資金提供者等である。ユーザＡは、イベントＥに関連して種々の費用を支出する（参加費、ガソリン代、食費等）。イベント提供者Ｂ及び協力者Ｃは、ユーザＡの支出により運営費を回収することができる。本実施形態のＬＡシステムでは、イベントＥを介して、Ａ，Ｂ，ＣによりコミュニティＤが形成され、コミュニティＤ内で資金が循環することにより、種々のイベントが繰返し開催されるように構成されている。

次に、図２を参照して、本実施形態のＬＡシステムＳの構成を説明する。ＬＡシステムＳは、ユーザＡの車両１に搭載された測定装置１０と、ユーザＡの携帯端末２０と、イベント提供者Ｂの管理装置３０とを備えており、これらは無線通信可能に構成されている。測定装置１０及び携帯端末２０と、管理装置３０とは、通信回線（インターネット回線）３を介して無線通信可能である。測定装置１０と携帯端末２０は、近距離無線通信技術（例えば、ブルートゥース（登録商標））により通信可能である。

測定装置１０は、プロセッサ１０ａ、メモリ１０ｂ、通信回路１０ｃ等を含むコンピュータ装置であり、メモリ１０ｂに記憶された種々のプログラムをプロセッサ１０ａが実行することにより処理（複数の分析処理を含む）を行うように構成されている。測定装置１０は、車両１に搭載された各種のセンサ装置と接続されており、プロセッサ１０ａは、センサ装置から測定データを受け取り、測定データをメモリ１０ｂに記憶する。また、プロセッサ１０ａは、測定データを処理して得られた処理データを、通信回路１０ｃを介して管理装置３０へ送信する。

センサ装置は、ステアリングハンドルに取り付けられた心拍計測装置１１と、測位装置１２を含む。心拍計測装置１１は生体センサ装置の一例である。心拍計測装置１１は、運転者（ユーザＡ）の心拍変動（心電波形）を測定し、測定データを生体データ（心拍データ）として出力する。測位装置１２は、ＧＰＳ（Global Positioning System）を利用する衛星測位や、ジャイロセンサ等を利用する自律測位を用いて車両位置を取得する。

なお、生体センサ装置として、心拍計測装置１１の代わりに、又は、心拍計測装置１１に加えて、抵抗測定装置やカメラを用いてもよい。抵抗測定装置は、ユーザＡの皮膚抵抗を測定し、測定したデータを生体データ（抵抗データ）として出力する。皮膚の接触抵抗は発汗状態により変化するため、抵抗データはユーザＡの発汗状態を表す。また、カメラは、ユーザＡを撮像し、撮像した画像データを出力する。測定装置１０は、この画像データを画像分析することにより、ユーザＡの瞳孔径、眼球運動、頭部や肩の位置・向きを含む上半身の挙動、ユーザＡの顔の表情等の生体データを取得することができる。

人は精神的なストレスを感じる緊張状態において、心拍変動を生じ、発汗が促進され、瞳孔径が拡大し、眼球運動の大きさが大きくなる。また、人は緊張状態において、車両の加減速時や旋回時に、頭部や肩の位置・向きを含む上半身の挙動が大きくなる。また、人は緊張状態において、顔の表情（特定の部位の変位距離等）に変化が表れる。

したがって、測定装置１０は、上述の生体データを分析することにより、ユーザの心理状態（すなわち、緊張度）を推定することができる。例えば、測定装置１０は、生体データの測定値の大きさ（心拍変動を周波数解析して得られた周波数、皮膚抵抗、瞳孔径、眼球運動、上半身の挙動、顔の特定部位の移動距離）に基づいて、緊張度（例えば、最低０〜最高１０の範囲）を推定することができる。なお、ユーザＡは中程度の最適な緊張度（例えば、緊張度＝５）のときに精神的に良好な活性状態にあると判断される。

測定装置１０は、生体データに基づいて推定した心理状態の分析結果データ、及び、車両位置データをメモリ１０ｂに随時記憶すると共に、これらデータを車両１を特定する車両識別データと共に管理装置３０へ送信する。

また、本実施形態では、測定装置１０が車両１に搭載されているが、ユーザＡが常時携帯可能なように、測定装置１０を携帯型の生体情報測定装置として構成してもよい。例えば、測定装置１０は、リストバンド型の通信機能付き心拍計測装置であってもよく、この場合、測定装置１０は心理状態の分析結果データを管理装置３０へ常時送信することができる。

携帯端末２０は、プロセッサ２０ａ、メモリ２０ｂ、通信回路２０ｃ、入出力装置２０ｄ、表示装置２０ｅ、加速度センサ２０ｆ等を含む携帯型のコンピュータ装置である。携帯端末２０は、ウェアラブルセンサ端末装置の一例である。携帯端末２０は、メモリ２０ｂに記憶された種々のプログラムをプロセッサ２０ａが実行することにより、各種の処理を行うように構成されている。本実施形態では、携帯端末２０はスマートフォンで構成されており、スマートフォンが本来的に有する音声通信機能及びデータ通信機能を備えている。

また、携帯端末２０は、メモリ２０ｂにインストールされた各種アプリケーション（プログラム）を実行することにより、種々のセンサ端末装置として機能する。また、プロセッサ２０ａは、通信回路２０ｃを介して管理装置３０と種々のデータを送受信する。各種のデータには、携帯端末２０により送信される分析結果データや、管理装置３０により送信されるコマンド等が含まれる。

入出力装置２０ｄは、キーボード又はタッチセンサ式の入力装置、マイク、スピーカ等を含む。なお、携帯端末２０は、ＰＤＡのような携帯情報端末や、専用の小型コンピュータ装置であってもよい。

携帯端末２０は、通信関連のアプリケーションにより、通信装置として機能する。携帯端末２０は、通話機能、電子メール機能、ＳＮＳ通信機能（例えば、Ｆａｃｅｂｏｏｋ（登録商標）、インスタグラム（登録商標）、ＬＩＮＥ（登録商標）等）、インターネット回線３を介してウェブサイトにアクセスするためのブラウザ機能を有する。

また、携帯端末２０は、音声分析用のアプリケーションにより、音声分析装置として機能する。携帯端末２０は、ユーザＡが発した所定期間（例えば、２〜６秒間）の音声を分析して、ユーザの感情状態を推定する。

人が発する音声は、人がコントロールできる随意的要素と、脳の情動（emotion）に関連する不随意的要素を含んでいる。すなわち、声帯は脳の情動をつかさどる部位と迷走神経でつながっており、脳での情動が声帯の動きに影響を及ぼす。したがって、脳の情動が、音声パラメータ（基本周波数、音圧、ピッチ周波数、周波数分布、速度、強度変化等）に影響を及ぼす。

本実施形態では、携帯端末２０は、所定の音声パラメータ（本例では、基本周波数の大きさ、基本周波数での強度）と各感情（本例では、喜び、悲しみ、安心、怒り）の相関関係を示すテーブルをメモリ２０ｂに記憶している。携帯端末２０は、このテーブルに基づいて音声を分析することにより、各感情の割合を推定するように構成されている。各感情の割合の合計値は一定（例えば、１００％）である。

また、携帯端末２０は、所定の音声パラメータ（本例では、ピッチ周波数）を所定値と比較することにより、興奮の度合い（興奮度：例えば、最低０〜最高１０の範囲）を推定し、興奮度と各感情の推定割合とを乗じて各感情の強度を推定する。なお、ピッチ周波数は、同じ周波数成分の繰返し頻度である。ピッチ周波数が所定値よりも大きいほど、興奮度は大きくなる。

心身が健全なほど、負の感情（悲しみ、怒り）よりも正の感情（喜び、安心）の強度が大きくなる。携帯端末２０は、例えば、各感情に設定された係数と各感情の推定強度とを乗じて得られた数値を合計し、この合計値に基づいて心の活性度（又は健全度）を算出するように構成されている。例えば、正の感情のための係数は正の値（＞０）であり、負の感情のための係数は負の値（＜０）とすることができる。心の健全度は、例えば、０（最低）〜１００（最高）の範囲で表現することができる。

音声分析装置としての携帯端末２０は、常時、ユーザＡの発する音声をマイクを介して収音する。また、携帯端末２０は、断続的に（所定時間毎に（例えば、１０分毎）、及び管理装置３０からのコマンドに応答して）、ユーザに対して発話を促す質問（例えば、「イベントはいかがでしたか？」）をスピーカから発する。そして、携帯端末２０は、この質問に応答してユーザＡが発した音声を収音する。携帯端末２０は、取得した音声データを分析して、取得時間と共に音声分析結果（感情状態を表す感情データ）をメモリ２０ｂに記憶する。なお、この音声分析装置としての機能は、携帯端末２０に加えて車両１の測定装置１０に設けられていてもよい。なお、このような音声分析用のアプリケーションは、例えば、ＰＳＴ株式会社から「ＭＩＭＯＳＹＳ（登録商標）」という製品名で提供されている。

また、携帯端末２０は、測位用のアプリケーションにより、測位装置として機能する。携帯端末２０は、周囲の通信局との通信に基づいて、又は、ＧＰＳを利用した衛星測位に基づいて、携帯端末２０の現在位置を取得し、現在位置データとしてメモリ２０ｂへ記録する。携帯端末２０は、所定時に管理装置３０へ現在位置データを送信する。管理装置３０は、現在位置データに基づいて、ユーザＡの移動軌跡を追跡することにより、行動ログデータを生成することができる。

また、携帯端末２０は、通信分析用のアプリケーションにより、通信分析装置として機能する。携帯端末２０は、ユーザＡが上述の電子メール機能、ＳＮＳ通信機能、ブラウザ機能を用いて発信したテキストデータを自然言語処理により分析する（テキストマイニング）。また、携帯端末２０は、ユーザＡによる発信に対する友人等から応答（例えば、メール返信、「いいね」等の承認応答、コメント投稿等）を同様に分析してもよい。携帯端末２０は、分析結果を管理装置３０へ送信する。

通信分析装置としての携帯端末２０は、アプリケーションの一部である表現テーブルに基づいて、ユーザが送受信又は投稿したテキストデータから、感情状態を表す特定の単語（「楽しい」、「嬉しい」、「悲しい」、「つらい」等）を抽出し、これら単語の出現頻度等からユーザの感情状態を分析する。表現テーブルには、喜怒哀楽のそれぞれに対応して多数の表現が記憶されている。よって、通信分析結果には、発信時におけるユーザの感情状態（本例では、喜び、悲しみ、安心、怒り）を示す感情データが含まれる。感情データには、４つの感情の割合やそれぞれの強度が含まれる。なお、携帯端末２０は、ユーザが送信又は投稿する画像データから感情状態を分析してもよい。

また、携帯端末２０は、挙動測定用のアプリケーションにより、挙動測定装置として機能する。携帯端末２０は、加速度センサ２０ｆから受け取る測定データに基づいて、ユーザが携帯端末２０を所持しながら移動する際に、加速度及びジャーク（躍度）を計算する。得られた加速度及びジャークは、挙動データとしてメモリ２０ｂへ記録される。携帯端末２０は、所定時に管理装置３０へ挙動データを送信する。

管理装置３０は、プロセッサ３０ａ、メモリ３０ｂ、通信回路３０ｃ、入出力装置３０ｄ、表示装置３０ｅ等を含むコンピュータ装置（サーバ装置）であり、メモリ３０ｂに記憶されたプログラムをプロセッサ３０ａが実行することにより、各種の処理を行うように構成されている。メモリ３０ｂには、プログラムに加えて、イベント提供者が提供する各種イベントのイベントデータが記憶される。イベントデータには、イベントの日程、開催場所、内容、参加者等に関する情報が含まれる。管理装置３０は、参加者（ユーザＡ）の測定装置１０及び携帯端末２０からデータを受信する。また、管理装置３０は、受信データ及びイベントデータに基づいて、測定装置１０及び携帯端末２０へ所定の情報及びコマンドを送信する。

また、管理装置３０のメモリ３０ｂには、ユーザＡ（及びイベント関係者）のユーザデータが記憶される。ユーザデータには、ユーザＡの個人データ（年齢、性別、住所、車両識別情報、携帯端末情報等）、行動ログデータ、各種データ（測位データ、感情データ、現在位置データ、挙動データ、推定ＷＢ値）、仮想通貨データ等が含まれる。仮想通貨データは、ユーザＡが所持する仮想通貨の量（額）を表す。

次に、図３Ａを参照して、イベントに参加する場合のユーザの行動とＷＢ値の時間的変化について説明する。図３Ａは、ＷＢ値の時間変化を示すグラフである。図３Ａにおいて、ユーザＡは、あるイベントＥ（１日地域体験ツアー）に参加する。図３Ａに示される期間は、ユーザＡがイベントＥに参加する前の準備期間Ｐ１（例えば、３週間）、ユーザＡがイベントＥへ参加している行動期間Ｐ２（例えば、１日）、イベントＥの終了後の醸成期間Ｐ３（例えば、４週間）、及び定着期間Ｐ４（例えば、３ヵ月）の各期間を含む。

イベントＥは、ユーザＡが仲間や触れ合った人々との交流を通じて様々な体験をすることにより、ユーザＡのＷＢ値を高めるように企画される。ユーザＡは、車両１を利用して開催場所まで移動し、イベントＥにおいてイベントアクティビティ（コンテンツ）を楽しむ。そして、ユーザＡは、イベントＥの終了後に車両１を利用して帰宅する。開催場所が複数個所にまたがる場合には、ユーザＡは車両１を用いて開催場所の間を移動する。

一般に、日常生活では、ユーザＡはＷＢな感覚を得にくい状態にある（すなわち、ＷＢ値は低い状態にある）。ユーザＡは準備期間Ｐ１中にイベントＥの情報に接する（時間ｔ０）。準備期間Ｐ１は、ユーザＡが日常生活とは異なる非日常的なイベントＥへ参加するための準備を行う期間である。

ユーザＡがイベントＥの情報に接して、ユーザＡ内にイベントＥへ参加したいという気分が醸成されると、この気分は、ユーザＡの自己否定的な感情を打ち消すように働く。このため、ユーザＡのＷＢ値は上昇する。ユーザＡは、ＷＢ値が通常よりも高くなった状態で参加申込情報を携帯端末２０から管理装置３０へ送信する（時間ｔ１）。

準備期間Ｐ１において、ユーザＡは、携帯端末２０の通信機能（例えば、ＳＮＳ通信機能、電子メール機能）を用いて、イベントＥへの参加を友人へ知らせることができる。すなわち、ユーザＡは、イベントＥへの期待感をテキストデータや画像データを用いて表現し、この表現をインターネット回線３を介して発信することができる。これにより、ユーザＡ内では、期待感が膨らむと共に、友人への告知により自己実現感（イベントＥを仮想体験する）が満たされていく。このようにして、準備期間Ｐ１において、ユーザＡのＷＢ値は通常よりも高い状態に維持される。このとき、携帯端末２０（通信分析装置）は、ユーザＡが発信したデータや応答内容を分析し、分析結果データを管理装置３０へ送信する。また、携帯端末２０（音声分析装置）は、所定時間毎に及び管理装置３０からのコマンドに基づいて、ユーザＡの音声を分析して、分析結果データを送信する。管理装置３０は、受信した分析結果データをＷＢ値の推定に用いることができる。

行動期間Ｐ２において、ユーザＡが車両１を運転してイベント開催場所へ向かう際（時間ｔ２）には、自己否定的な感情が更に打ち消されると共に、ユーザの自己実現感が徐々に満たされることからＷＢ値は上昇する。管理装置３０は、車両１の測定装置１０及び携帯端末２０（音声分析装置）が運転中に取得した分析結果データを受信し、受信した分析結果データをＷＢ値の推定に用いることができる。

開催場所へ到着後、ユーザＡは、イベントＥを構成する３つの主要なアクティビティ（コンテンツ）Ｊ１，Ｊ２，Ｊ３を体験する（時間ｔ３、ｔ４、ｔ５；それぞれ所定の時間長さを有する）。各アクティビティ（例えば、地元の名産品作り、農産物収穫体験等）において、ユーザＡには自己実現感と共に自己肯定感が湧き起こり、ＷＢ値は極大値をとる。なお、１つのアクティビティが終了すると、極大化したＷＢ値は、時間と共に徐々に低下するが、次のアクティビティでＷＢ値は再び極大化する。なお、イベントＥが１つのアクティビティのみを有する場合もある。

また、行動期間Ｐ２において、管理装置３０は、イベントデータ（及び必要であれば、ユーザＡの現在位置データ）に基づき、各アクティビティの終了後に、ユーザＡの携帯端末２０へ個別質問情報を送信する。この個別質問情報は、各アクティビティＪ１，Ｊ２，Ｊ３に対するユーザＡの満足度を調査するためのものである。ユーザＡは、携帯端末２０を操作して、個別質問情報が含む複数の質問に回答することにより個別評価情報を作成し、この個別評価情報を所定期間内に返信することができる（時間ｔ３、ｔ４、ｔ５）。

複数の質問は、ユーザＡが各アクティビティを通じて、どの程度の達成感、自己実現感、自己肯定感等を得たのかを個別評価情報から推定することができるように設定される。具体的には、質問は、例えば、「このアクティビティを他人に勧めたいですか」、「このアクティビティにもう一度参加したいですか」、「このアクティビティを経験して満ち足りた気分ですか」、「このアクティビティで人に役立ちましたか」のように設定される。

個別評価情報には、各質問に対する、ユーザの主観的な満足度の評価レベルが含まれる。ユーザＡは、例えば、各質問に対して、主観的な評価レベルを複数の選択肢から選択することができる。選択肢は、例えば、「非常に良い（１００点）」、「良い（７５点）」、「普通（５０点）」、「悪い（２５点）」、「非常に悪い（０点）」である。また、評価形式は、１００点（「非常に良い」）から０点（「非常に悪い」）の間でユーザＡが評価のレベルを選択する形式であってもよい。

管理装置３０は、ユーザＡから個別評価情報を受信すると、この個別評価情報に含まれる評価データをＷＢ値の推定に用いることができる。例えば、複数の質問についての評価レベルの平均点が大きいほど、ＷＢ値が高いと推定される。評価データは、アクティビティに対するユーザＡの主観的な評価の度合いである。

また、管理装置３０は、個別質問情報の送信に合わせて（例えば、個別質問情報の送信時、個別質問情報の送信から所定時間以内、ユーザＡからの個別評価情報の受信時、個別評価情報の受信から所定時間以内等）、携帯端末２０に対して音声分析用のコマンドを送信してもよい。携帯端末２０は、このコマンドを受信すると、ユーザＡに対して質問を発した後、ユーザの音声データを取得し、この音声データを分析して感情状態を推定する。携帯端末２０は、分析結果データ（推定した感情状態を示す感情データ）を管理装置３０へ返信する。管理装置３０は、受信した分析結果データをＷＢ値の推定に用いることができる。

また、ユーザＡは、携帯端末２０の通信機能（特に、ＳＮＳ通信機能）を用いて、各アクティビティでの感動を友人と共有することができる。すなわち、ユーザＡは、各アクティビティで得た感動や満足感をテキストデータや画像データを用いて表現し、この表現をインターネット回線３を介して発信することができる。このような発信行動によって、ユーザＡのＷＢ値は減衰せずに高い状態に維持される。また、上述と同様に、管理装置３０は、携帯端末２０（通信分析装置）から発信データに対する分析結果データを受信し、この分析結果データをＷＢ値の推定に用いることができる。

行動期間Ｐ２において、ユーザＡが車両１を運転してアクティビティ間を移動する場合にも、管理装置３０は、車両１の測定装置１０及び携帯端末２０（音声分析装置）から分析結果データを受信し、受信した分析結果データをＷＢ値の推定に用いることができる。

イベントＥが終了すると、ユーザＡは車両１を運転して帰宅し（時間ｔ６）、再び日常生活に戻る。ユーザＡは、帰宅中において、イベントＥの思い出を振り返りながら、自己実現感や自己肯定感に浸ることができる。管理装置３０は、車両１の測定装置１０及び携帯端末２０（音声分析装置）が運転中に取得した分析結果データを受信し、受信した分析結果データをＷＢ値の推定に用いることができる。

醸成期間Ｐ３において、ユーザＡ内にはイベントＥの記憶が鮮明に残っており、ユーザＡはイベントＥを依然として身近な存在と感じている。醸成期間Ｐ３において、獲得したポジティブな感情（自己実現感、自己肯定感）がユーザＡ内で整理されると共に、イベントＥで触れ合った人々への感謝の念が醸成される。しかしながら、イベントＥへの参加によって高い状態に達したＷＢ値は、醸成期間Ｐ３において時間と共に徐々に低下していく。

醸成期間Ｐ３において、管理装置３０は、イベントＥの終了から第１所定期間経過後（例えば、数日〜１週間後）に、ユーザＡの携帯端末２０へ全体質問情報を送信する（時間ｔ７）。この全体質問情報は、ユーザＡへイベントＥに対する全体的な満足度を調査するためのものである。ユーザＡは、携帯端末２０を操作して、上述の個別質問情報と同様に、全体質問情報が含む複数の質問に回答することにより全体評価情報を作成し、この全体評価情報を返信することができる（時間ｔ７）。

全体質問情報の形式は、上述の個別質問情報の形式と同様である。質問は、例えば、「このイベントを他人に勧めたいですか」、「このイベントにもう一度参加したいですか」、「このイベントを経験して満ち足りた気分ですか」、「このイベントで人に役立ちましたか」のように設定される。管理装置３０は、ユーザＡから全体評価情報を受信すると、この全体評価情報に含まれる評価データをＷＢ値の推定に用いることができる。評価データは、イベントＥに対するユーザＡの主観的な評価の度合いである。また、管理装置３０は、個別質問情報と同様に、全体質問情報の場合にも、音声分析のためのコマンドを送信してもよい。このコマンドに応じて、携帯端末２０は、音声分析処理を実行して、分析結果データを管理装置３０へ返信することができる。

また、醸成期間Ｐ３において、管理装置３０は、イベントＥが終了してから第２所定期間経過後（例えば、１週間〜数週間後）に、ユーザＡの携帯端末２０へフォローアップ情報を送信する（時間ｔ８）。フォローアップ情報は、イベント関係者へ感謝の気持ちを伝える機会をユーザＡに与えるために設けられている。ユーザＡは、フォローアップ情報に応答して、感謝の気持ちを表す感謝伝達情報を返信することができる。イベント関係者とは、イベントＥに関わるすべての人を含み、特に、イベントＥを運営するスタッフ、ボランティアスタッフ、地域住民等である。

ユーザＡは、フォローアップ情報に含まれる複数の回答項目に回答することにより感謝伝達情報を作成することができる。回答項目は、例えば、感謝する対象者を特定する項目（場所、時間、性別、キーワード等）、感謝の度合い（「高」、「中」、「低」等）を特定する項目等が含まれる。回答項目が、ユーザＡによりコメントを入力可能な項目や、後述する仮想通貨の譲渡量を特定する項目を含んでいてもよい。したがって、感謝伝達情報には、感謝すべき対象者と、対象者に対する感謝の度合い等が含まれる。

これにより、ユーザＡは、これら対象者の連絡先が分からなくても（例えば、躊躇して連絡先を尋ねられなかった）、醸成期間Ｐ３において、感謝の気持ちを対象者へ容易に伝えることができるため、ポジティブな感情の整理が促進される。また、ユーザＡは、さらなる自己実現感や自己肯定感を得ることもあり得る。なお、感謝すべき対象者が存在しない場合は、ユーザＡは感謝伝達情報を送信しなくてもよい。

さらに、定着期間Ｐ４において、管理装置３０は、イベントＥが終了してから所定期間経過後（例えば、２〜３ヵ月後）に、ユーザＡの携帯端末２０へ記憶定着情報を送信する（時間ｔ９）。この記憶定着情報は、イベントＥでの思い出をユーザＡの記憶に定着させるため、イベント提供者ＢからユーザＡへ記憶定着促進情報（本例では、写真アルバム）を提供するものである。管理装置３０は、イベントＥの開催中にイベント提供者Ｂが撮像した写真データやイベント参加者が管理装置３０へ提供した写真データを取り込み、これら写真データを写真アルバム生成アプリケーションを用いて自動編集することにより写真アルバムを生成することができる。

管理装置３０は、生成された写真アルバムデータをウェブサイト上に公開する。ユーザＡは、携帯端末２０のブラウザ機能を用いて、定着情報に含まれるアクセス情報を利用して、インターネット回線３を介してウェブサイト上の写真アルバムにアクセスすることができる。なお、管理装置３０は、写真アルバムデータを記憶定着情報と共に携帯端末２０へ送付してもよい。

ユーザＡは、写真アルバムの閲覧により、イベントＥを思い起こすと共に、イベントＥを過去の出来事と再確認する。このようにして、定着期間Ｐ４において、ユーザＡ内ではイベントＥが過去の思い出と位置付けられ、イベントＥの思い出がユーザＡの記憶に定着される。この定着期間Ｐ４においても、ＷＢ値は、時間と共に徐々に低下していく。しかしながら、イベントＥを通して得られたポジティブな感情は、ユーザＡの無意識下又は深層心理に蓄積される。

ユーザＡは、写真アルバムの閲覧時に、携帯端末２０を用いて、管理装置３０へ確認情報を送信することができる。ユーザＡは、参加したイベントを好ましく感じている場合、写真アルバム閲覧ページにある確認ボタンを選択することにより、確認情報を管理装置３０へ返信することができる。

確認情報が返信された場合、ユーザＡは、参加したイベントＥを好ましく感じているので、今後、友達や仲間にイベントを知らせ、参加を促す「アンバサダ」として活動することが期待される。また、確認情報は、記憶定着情報において全体質問情報の質問と同様な複数の質問にユーザが回答することにより作成及び送信されるように構成されてもよい。

次に、本実施形態において、ＷＢ値を推定するためのデータについて説明する。本実施形態では、ＷＢ値の推定のために、以下に示す低次データから高次データの複数種類のデータを用いることができる。

まず、ＷＢ値を推定するために、測定装置１０により提供される生体データ（低次データ）を用いることができる。生体データは、ユーザＡの受動的な測定により得られ、ユーザＡの客観的な生理状態を表す。生体データは、ユーザＡによる車両１の運転中、常時又は断続的に、測定される。この生体データから有意な情報を得るために必要な測定時間は、数秒〜数分間である。また、ユーザＡの生理状態は数秒から１時間程度で変化し得る。このため、得られる情報として意味のある期間（有効期間）は、測定中又は測定時を含む数分〜数十分と考えられる。

測定装置１０は、生体データを用いて、ユーザＡの心理状態（すなわち、緊張度）を分析し、分析結果データとして出力する。また、管理装置３０は、受け取った分析結果データを用いて測定時間毎のＷＢ値を推定し、メモリ３０ｂに記憶することができる（このＷＢ値を「ＷＢ_B推定値」という場合がある）。ＷＢ_B推定値は、例えば、０（ＷＢ値が最も低い）〜１００（ＷＢ値が最も高い）の範囲である。例えば、中程度の最適な緊張度（緊張度＝５）のときＷＢ_B推定値が最も高く推定され（ＷＢ_B推定値＝１００）、最適値から離れるに従ってＷＢ_B推定値が低く推定される。なお、生体データから得られる心理状態の分析情報は、ユーザＡの感情（喜怒哀楽など）と直接的に結びついていない低次の情報である。このため、生体データから推定されるＷＢ_B推定値は、信頼性が低い場合がある。

また、ＷＢ値を推定するために、音声分析装置により提供される分析結果データ又は感情データ（中間データ）を用いることができる。感情データは、音声分析装置とユーザＡとの間でインタラクティブに発せられるユーザＡの音声を分析することによって得られ、ユーザＡの客観的な感情状態を表す。感情データは、ユーザＡの感情を精度よく推定した推定結果である。感情データを得るために必要な測定時間は、数秒程度である。また、ユーザＡの感情は典型的には数分から１時間程度で変化し得る。このため、得られる情報の有効期間は、測定時を含む数十分程度と考えられる。

携帯端末２０は、上述のように、感情の割合及び心の健全度を含む感情データを分析結果データとして出力する。また、管理装置３０は、受け取った分析結果データを用いて測定時間毎のＷＢ値を推定し、メモリ３０ｂに記憶することができる（このＷＢ値を「ＷＢ_V推定値」という場合がある）。ＷＢ_V推定値は、例えば、ＷＢ_B推定値の場合と同様に、０〜１００の範囲である。管理装置３０は、例えば、心の健全度（０〜１００）をＷＢ_V推定値として採用することができる。なお、音声分析から推定されるＷＢ_V推定値は、ユーザＡの感情に直接的に結びついた客観的な推定値であり、一般的に信頼性が高い。しかしながら、例えば、長距離ウォークイベントでは、ゴール地点で大きな達成感が得られるが、ポイント地点間でのウォーキング中では苦しさを伴う。よって、このようなタイプのイベントでは、ＷＢ_V推定値は、全体として低く推定されてしまうおそれがある。

また、ＷＢ値を推定するために、通信分析装置としての携帯端末２０により生成される分析結果データ（中間データ）を用いることができる。しかしながら、この分析結果データは、ユーザＡの主観的な発信データを分析して得られるので、必ずしもユーザの客観的な感情状態を表していない場合がある（発信データがユーザＡの考えと相違する場合等）。なお、ユーザＡがＳＮＳ通信機能によりコメント等を発信した場合、この発信に対して友人やユーザＡ自身が更にコメントを送信することがある。このため、ユーザＡからの１つの発信に関して、後続の関連する発信を含めて分析する場合には、数分から数日分にわたって分析を継続する必要がある場合がある。このため、得られる情報の有効期間は、ユーザと友人との間で通信を行っている期間にわたる場合がある。

携帯端末２０は、上述のように、通信分析処理により感情データを分析結果データとして出力する。また、管理装置３０は、受け取った分析結果データを用いて分析期間毎のＷＢ値を推定し、メモリ３０ｂに記憶することができる（このＷＢ値を「ＷＢ_C推定値」という場合がある）。ＷＢ_C推定値は、例えば、ＷＢ_B推定値の場合と同様に、０〜１００の範囲である。管理装置３０は、例えば、４つの感情について、各感情の割合と、各感情の強度と、各感情に設定された係数を乗算し、これらの合計値をＷＢ_C値として採用することができる。

また、ＷＢ値を推定するために、各アクティビティやイベントに対するユーザＡによる主観的な評価データ（高次データ）を用いることができる。評価データを得るには、各アクティビティ又はイベントの実施期間の経過が必要である。評価データは、ユーザが主観的に評価した情報であるため、測定装置１０や音声分析装置を用いて得られたデータよりも客観性は低い。しかしながら、評価データの分析により、各アクティビティやイベントＥに対する、ユーザＡのより高次な感情状態を推定することができる。

管理装置３０は、携帯端末２０から評価データを受け取り、各質問の合計値に基づいて、ＷＢ値を推定し、メモリ３０ｂに記憶する（このＷＢ値を「ＷＢ_E推定値」という場合がある）。例えば、全質問（全質問でｍ点満点）の合計点ｐの満点に対する割合（ｐ／ｍ×１００）をＷＢ_E推定値とすることができる。

また、ＷＢ値を推定するために、行動ログデータ（高次データ）を用いることができる。管理装置３０は、ユーザＡの行動ログデータから、ユーザＡがイベントＥに予定されていた各種アクティビティのうちどれだけのアクティビティを体験したのかを分析して、ユーザＡの達成感を推定し、メモリ３０ｂに記憶することができる。行動ログデータを得るには、イベントの実施期間の経過が必要である。

管理装置３０は、イベントＥの終了時点において、イベントＥで用意されていた複数のアクティビティのうち、ユーザＡが幾つのアクティビティに参加したのかを行動ログから判定する。例えば、イベントＥにおいて、用意されたｎ個のアクティビティのうちｍ個のアクティビティにユーザＡが参加した場合、参加割合（ｎ／ｍ×１００）をＷＢ値とすることができる（このＷＢ値を「ＷＢ_L推定値」という場合がある）。例えば、長距離ウォークイベントのように完走することが目標であるイベントにおいては、行動ログデータを用いたＷＢ_L値の推定方法が有効である。

さらに、ＷＢ値を推定するために、ユーザＡの行動ログデータ（高次データ）に基づいて得られるイベント参加履歴データを考慮してもよい。すなわち、イベント参加履歴データは、ユーザＡの過去数年間にわたるイベントへの参加回数、参加頻度、参加したイベントのタイプ等を表す。このようなイベント参加履歴データの分析により、数ヶ月から数年間にわたるイベント参加活動に対する、ユーザＡのより高次の（社会的な）感情状態を推定することができる。イベントへの繰返しの参加により、ユーザＡには繰返し自己実現感が生じて、これが無意識下で積み重なっていく。このような数年間にわたる自己実現感の反復的経験は、ユーザＡの人格に良好な影響を与えると考えられる。管理装置３０は、ユーザＡのイベント参加履歴データを取得し、例えば、参加回数に係数を乗算して累積型のＷＢ値を算出し、メモリ３０ｂに記憶する（このＷＢ値を「ＷＢ_R推定値」という場合がある）。

次に、図４及び図５を参照して、本実施形態において、ＷＢ値を推定する方法について説明する。図４はアクティビティにおけるＷＢ値の推定の説明図、図５はアクティビティにおけるＷＢ値を推定する処理フローである。上述のように、管理装置３０は、原則的に、各単一のデータ（低次データのみ、中間データのみ、高次データのみ）を用いて、ＷＢ値（ＷＢ_B推定値、ＷＢ_V推定値、ＷＢ_C推定値、ＷＢ_E推定値、ＷＢ_L推定値、ＷＢ_R推定値）を推定することができる。

これらＷＢ推定値は、用いるデータに応じて、対象期間の時間長さが異なる。例えば、ＷＢ_B推定値及びＷＢ_V推定値では対象期間の時間長さが数秒〜数分毎であり、ＷＢ_C推定値では発信毎であり、ＷＢ_E推定値では評価毎（すなわち、アクティビティ毎、又はイベント毎）であり、ＷＢ_L推定値ではイベント毎であり、ＷＢ_R推定値では数ヶ月〜数年である。例えば、図４に示すように、アクティビティＪ１に対して、その実施期間に１又は複数のＷＢ_V推定値の推定が可能であるが、ＷＢ_E推定値は１つのみ推定される。

また、管理装置３０は、これら対象期間の時間長さが異なる複数種類のデータを組み合わせることにより、より実情に即したＷＢ値を推定することができる。すなわち、より高次のデータの確からしさをより低次のデータによって保証することにより、逆に、より低次のデータの確からしさをより高次のデータによって保証することにより、保証されたデータをＷＢ値の推定のために用いることができる。

すなわち、ＷＢ_V推定値を除く、ＷＢ_B推定値、ＷＢ_C推定値、ＷＢ_E推定値、ＷＢ_L推定値、ＷＢ_R推定値は、ユーザＡの客観的な感情データを必ずしも反映していない。このため、本実施形態では、ＷＢ値の推定において、ＷＢ_B推定値、ＷＢ_C推定値、ＷＢ_E推定値、ＷＢ_L推定値、ＷＢ_R推定値を、感情指標値としてのＷＢ_V推定値で補正するように構成されている。例えば、以下の式でＷＢ値を算出することができる。
ＷＢ値＝（係数ｋ_V×ＷＢ_V推定値）
＋Σ（係数ｋｎ×ＷＢｎ推定値×ＷＢ_V推定値）＋Σ（調整値Ｍｎ）
（ただし、ｎ＝Ｂ，Ｃ，Ｅ，Ｌ，Ｒ）

すなわち、ＷＢ_V推定値に係数ｋ_Vを乗じて得られた値、各ＷＢｎ推定値に係数ｋｎ及びＷＢ_V推定値を乗じて得られた値、及び各ＷＢｎ推定値に対応する調整値Ｍｎを合計してＷＢ値が算出される。なお、ＷＢ_V推定値以外の推定値のすべてを用いる必要はない。よって、係数ｋ_V，ｋｎの値及び調整値Ｍｎの値は、用いるデータの種類の組み合わせに応じて異なって設定することができる。

本実施形態では、複数種類のデータを用いる場合、互いに対応する期間中に得られた複数種類のデータが用いられる。例えば、イベントＥのアクティビティＪ１についてＷＢ値を推定する場合については、アクティビティＪ１の実施期間（時間ｔ３付近）に測定された複数種類のデータが用いられる。また、イベントＥ全体についてのＷＢ値を推定する場合には、原則としてイベントＥの実施期間（ｔ２〜ｔ６）に測定されたデータが用いられる。なお、用いるデータは、期間中の平均値や特定時の値を採用することができる。

イベントＥのアクティビティＪ１に対するＷＢ値を推定する場合について具体的に説明する。アクティビティＪ１の開催時間は、イベントデータに設定されている。図４に示すように、イベントデータには、開始時間ｔ３１、終了時間ｔ３２、質問情報回収時間（ｔ３２＋所定時間Δｔ）が設定されている。管理装置３０は、読み出したイベントデータに基づいて、終了時間ｔ３２に携帯端末２０へ個別質問情報を送信し（図５のステップＳ１１）、送信から所定時間Δｔ経過以前の時間ｔ３３に個別評価情報を受信している（同図ステップＳ１２）。

管理装置３０は、時間ｔ３３に受信した個別評価情報内の評価データに基づいて、アクティビティＪ１に対するＷＢ_E推定値を算出する（図４の△参照；図５のステップＳ１３）。一方、管理装置３０は、断続的に携帯端末２０から音声分析の分析結果データを受信し、分析結果データの受信ごとにＷＢ_V推定値を算出しメモリ３０ｂに記憶している（図４の●参照）。

また、測定装置１０が携帯型の生体情報測定装置として構成される場合、管理装置３０は、対象期間に受信した心理状態の分析結果データに基づいて、ＷＢ_B推定値の平均値や時間ｔ３３付近のＷＢ_B推定値を算出する（図５のステップＳ１４）。さらには、管理装置３０は、対象期間に受信した通信分析の分析データに基づくＷＢ_C推定値を算出する（図５のステップＳ１４）。

管理装置３０は、アクティビティＪ１の対象期間（ｔ３１〜ｔ３３）に対応して算出したＷＢ_V推定値を用いて感情指標値を算出する（図５のステップＳ１５）。本実施形態では、図４に示すように、アクティビティＪ１は、期間中にわたってＷＢ_V推定値がほぼ一定となるようなタイプのアクティビティであり、複数のＷＢ_V推定値とＷＢ_E推定値は、ほぼ合致している。管理装置３０は、例えば、対象期間に対応する複数のＷＢ_V推定値を平均し、この平均値を感情指標値とする。また、特定時（例えば、時間ｔ３２，ｔ３３等）のＷＢ_V推定値や、特定期間（例えば、ｔ３２〜ｔ３３等）のＷＢ_V推定値の平均値を感情指標値としてもよい。

管理装置３０は、上述のように、ＷＢ_V推定値，ＷＢ_E推定値等に基づいて、アクティビティＪ１に対するＷＢ値を算出する（図５のステップＳ１６）。すなわち、算出された感情指標値とＷＢ_E推定値等を用いてＷＢ値を算出する。

また、イベントＥ全体に対するＷＢ値を推定する場合、管理装置３０は、イベントＥの対象期間（ｔ２〜ｔ７）に測定された各種のデータを用いて、図５の処理ステップと同様の処理を実行する。すなわち、時間ｔ７に得られた全体評価情報内の評価データからＷＢ_E推定値が算出される（ステップＳ１３参照）。

また、時間ｔ２〜ｔ６（要すれば時間ｔ７）に得られた生体データに基づく心理状態の分析結果データ、通信分析の分析データ、イベントＥでの行動ログデータから他のＷＢ推定値が算出される（ステップＳ１４参照）。さらに、時間ｔ２〜ｔ６（要すれば時間ｔ７）に得られた音声分析の分析結果データから指標値が算出される（ステップＳ１５参照）。そして、管理装置３０は、算出された値を用いてＷＢ値を算出する（ステップＳ１６参照）。

また、上記実施形態では、ＷＢ_V推定値を感情指標値（又は、ユーザの精神的な健全度を表す指標値）として用いているが、これに限らず、ＷＢ_B推定値を指標値として用いてもよい。すなわち、ＷＢ_V推定値では生体情報としてユーザＡの音声が用いられ、ＷＢ_B推定値では生体情報としてユーザＡの生体データが用いられており、両者とも客観的な測定データに基づいてユーザの精神的な健全度が推定されている。したがって、例えば、測定装置１０が携帯型の生体情報測定装置として構成される場合、以下の式でＷＢ値を算出してもよい。
ＷＢ値＝（係数ｋ_B×ＷＢ_B推定値）
＋Σ（係数ｋｎ×ＷＢｎ推定値×ＷＢ_B推定値）＋Σ（調整値Ｍｎ）
（ただし、ｎ＝Ｖ，Ｃ，Ｅ，Ｌ，Ｒ）

このように、ユーザＡの音声や生体データのような生体情報に基づいてユーザＡの精神状態を表す分析データを生成する分析装置として、音声分析装置（携帯端末２０）や測定装置１０（車両搭載型又は携帯型）を用いることができる。なお、この分析装置として測定装置１０を用いる場合は、図５のステップＳ１５において算出される指標値は、ＷＢ_B推定値となる。

なお、本実施形態では、測定装置１０及び携帯端末２０が測定データを処理し、処理後のデータ（分析結果データ、感情データ等）を管理装置３０へ送信し、管理装置３０は、処理後のデータに基づいてＷＢ値を推定している。しかしながら、管理装置３０は、測定装置１０及び携帯端末２０から測定データを受信して、測定データに基づいてＷＢ値を推定してもよい。

次に、図３Ｂを参照して、イベントＥに関連してユーザＡが獲得する仮想通貨について説明する。図３Ｂは、ユーザの仮想通貨残高の時間変化を示すグラフである。本実施形態のＬＡシステムＳでは、ユーザＡの所定の操作をトリガとして、推定されるＷＢ値に応じて、ユーザＡに所定量の仮想通貨（単位を「Ｐ」とする）が付与されるように構成されている。

本実施形態の仮想通貨は、２種類の属性（減衰型、不変型）を有するように設定されている。すなわち、仮想通貨の属性は、減衰型仮想通貨と不変型仮想通貨の間で変化可能である。減衰型仮想通貨は、時間と共にその量自体が減少する時間減衰性（例えば、１０週間で半減する）を有する。減衰率は、時間に対して線形的又は段階的であってもよいし、指数関数的であってもよい。一方、不変型仮想通貨は、非減衰型仮想通貨であり、時間減衰性を有しない。

なお、以下の説明において、ユーザＡに付与される際の仮想通貨は減衰型である。また、減衰型仮想通貨は、所定のタイミングで減衰型から不変型へ属性が変更される場合がある。

準備期間Ｐ１において、ユーザＡが携帯端末２０から参加申込情報を管理装置３０へ送信すると（時間ｔ１）、管理装置３０は、参加申込情報の受信に応答して、ユーザＡに対して所定量（例えば、２０Ｐ）の仮想通貨を付与する。すなわち、参加申込情報の送信の際には、ユーザＡのＷＢ値が通常よりも上昇した状態になったと推定される。管理装置３０は、ユーザデータの仮想通貨データに所定量を加算する。この所定量は、固定値であってもよいし、ユーザＡがイベント提供者Ｂへ支払う参加費に応じた値であってもよい。

また、行動期間Ｐ２において、各アクティビティＪ１〜Ｊ３について、管理装置３０は、ユーザＡから受け取った個別評価情報や音声分析による分析結果データに基づいて、ＷＢ値を推定し（時間ｔ３、ｔ４、ｔ５）、推定したＷＢ値に応じて所定量の仮想通貨をユーザＡに付与する。例えば、推定したＷＢ値が所定値を超えていれば、所定量（固定量）の仮想通貨がユーザＡへ付与される。図３Ｂでは、アクティビティＪ１、Ｊ２、Ｊ３に対応して、所定量の仮想通貨（例えば、それぞれ４０Ｐ、５０Ｐ、３０Ｐ）が付与されている。

なお、準備期間Ｐ１及び行動期間Ｐ２において付与された仮想通貨は減衰型である。したがって、付与された時点から、又は、付与された時点から所定の非減衰期間（例えば、数日後〜数週間後）の経過後に、所定の減衰率での減衰が開始する。

また、醸成期間Ｐ３において、イベントＥについて、管理装置３０は、ユーザＡから受け取った全体評価情報（及び必要に応じて、全体評価情報の返信時におけるユーザ音声の分析結果データや、イベント期間中の種々の分析結果データ）に基づいて、ＷＢ値を推定する。管理装置３０は、推定されたＷＢ値に基づいて、ユーザデータ内の仮想通貨の減衰率を設定してもよい。具体的には、推定されたＷＢ値が所定値よりも高いほど、減衰率を低く設定することができる。

また、醸成期間Ｐ３において、フォローアップ情報に応答して、ユーザＡが携帯端末２０を用いて感謝伝達情報を返信すると（時間ｔ８）、ユーザＡからイベント提供者Ｂへ所定の譲渡量Ｆの仮想通貨が譲渡される。すなわち、管理装置３０は、ユーザＡのユーザデータに記憶された仮想通貨データにおいて、属性の変更により、譲渡量Ｆの減衰仮想通貨を、同じ量の不変仮想通貨に変換する。そして、管理装置３０は、譲渡量Ｆの不変仮想通貨をユーザＡのユーザデータから減算し、イベント提供者Ｂのユーザデータの仮想通貨データに不変仮想通貨として加算する。

なお、イベント提供者Ｂは、イベント関係者を代表して譲渡量Ｆの不変仮想通貨を受け取る。イベント提供者Ｂは、フォローアップ情報の返信において特定された１又は複数の対象者に対して、譲渡量Ｆの不変仮想通貨と共に、ユーザＡからの感謝のコメントを送信することができる。このように、イベント関係者は、イベントＥの運営に関わることによって、感謝を受けると共に、経済的価値を得ることができる。これは、イベント関係者にとってイベントＥをＷＢの観点から更に改善するインセンティブになる。

譲渡量Ｆは、規定値であってもよいし、フォローアップ情報に含まれる譲渡量に関する回答項目においてユーザＡが選択した値であってもよい。譲渡量Ｆが規定値である場合、例えば、全体質問情報において推定されたＷＢ値に応じて規定値を設定してもよいし（推定ＷＢ値が高いと、規定値が高く設定される）、イベントＥに関連してユーザＡが獲得した仮想通貨の所定割合（例えば、３０％）を規定値としてもよい。また、譲渡量Ｆの仮想通貨は、イベント提供者Ｂへの譲渡の際に、ユーザＡの仮想通貨データから減算されなくてもよい。

また、定着期間Ｐ４において、記憶定着情報に応答して、ユーザＡが携帯端末２０を用いて確認情報を返信すると（時間ｔ８）、管理装置３０は、ユーザＡの仮想通貨データのうち減衰仮想通貨の所定量Ｇを不変仮想通貨に変換する。本実施形態では、管理装置３０は、イベントＥで獲得され、且つ、確認情報の受信時にユーザの仮想通貨データに存在していた減衰仮想通貨のうち所定の割合（０〜１００％）を不変仮想通貨に変換する。この所定量Ｇの不変仮想通貨は、ユーザＡが「アンバサダ」になったことへの見返りである。

なお、所定の割合は、固定値（例えば、５０％）であってもよいし、可変値であってもよい。所定の割合が可変値である場合、例えば、全体評価情報に基づいて推定されたＷＢ値の大きさに応じて、可変値が設定されてもよい。例えば、推定ＷＢ値が大きいほど、可変値が大きく設定される。

なお、本システムＳは、参加の報酬として経済的価値を授受することが相応しくなく、且つ、感謝の気持ちや人と人との繋がりが参加の原動力となるようなボランティア活動においても有効に機能する。

次に、図４、図６及び図７を参照して、アクティビティにおけるＷＢ値の推定について更に詳細に説明する。図６はアクティビティにおけるＷＢ値の推定の説明図、図７は指標値を算出する処理フローである。イベント又はアクティビティには、典型的には、実施期間中にわたってユーザが楽しさを感じる第１のタイプ（図４参照）と、実施期間中の大部分は楽しさを感じずに（むしろプレシャーや不安を感じる）、実施期間の終了期間（終了時、又は終了時から所定期間経過するまでの間）に達成感を感じる第２のタイプ（図６参照）がある。

第１のタイプでは、図４に示すように、実施期間中のＷＢ_V推定値（又はＷＢ_B推定値）はほぼ一定であり、ＷＢ_E推定値とほぼ合致する。したがって、第１のタイプの場合、実施期間中のＷＢ_V推定値（又はＷＢ_B推定値）の平均値をユーザＡの精神的な健全度を表す指標値として用いることにより、ＷＢ値をほぼ正確に見積もることができる。

一方、第２のタイプでは、図６に示すように、終了時以前のＷＢ_V推定値（又はＷＢ_B推定値）は低い状態であるが、終了期間（終了時、又は終了時から所定期間経過するまでの間）は高い状態となり、ＷＢ_E推定値とほぼ合致するようになる。したがって、第２のタイプの場合、実施期間中のＷＢ_V推定値（又はＷＢ_B推定値）の平均値をユーザＡの精神的な健全度を表す指標値として用いると、算出されるＷＢ値が実際よりも低く見積もられてしまう。このため、算出されるＷＢ値は、イベント又はアクティビティに対するユーザＡの達成感を正確に表すことができない。

本実施形態では、終了期間のＷＢ_V推定値（又はＷＢ_B推定値）が、終了期間以前の実施期間中のＷＢ_V推定値（又はＷＢ_B推定値）よりも大きい場合は、アクティビティが第２のタイプである可能性が高いと判断する。さらに、本実施形態では、終了期間のＷＢ_V推定値（又はＷＢ_B推定値）の方が、終了期間以前の実施期間中のＷＢ_V推定値（又はＷＢ_B推定値）よりも、ＷＢ_E推定値に近い場合、アクティビティが第２のタイプであると確定する。そして、本実施形態では、アクティビティが第２のタイプである場合、終了期間におけるＷＢ_V推定値（又はＷＢ_B推定値）を指標値として用いることにより、ＷＢ値をより正確に見積もるように構成されている。

図７は、図５のステップＳ１５を示している。図７に示すように、管理装置３０は、終了期間（例えば、時間ｔ３２〜ｔ３３）を除いた対象期間におけるＷＢ_V推定値の平均値ＷＢ__Aを算出し（Ｓ２１）、終了期間におけるＷＢ_V推定値の代表値ＷＢ__R（例えば、時間ｔ３２又はｔ３３のＷＢ_V推定値、時間ｔ３２〜ｔ３３の間の任意のＷＢ_V推定値、時間ｔ３２〜ｔ３３の平均値）を算出する（Ｓ２２）。次に、管理装置３０は、平均値ＷＢ__Aが代表値ＷＢ__Rよりも有意に小さいか否かを判断する（Ｓ２３）。

アクティビティが第１のタイプである場合、平均値ＷＢ__Aと代表値ＷＢ__Rとの間の有意な差はない。しかし、アクティビティが第２のタイプである場合、平均値ＷＢ__Aが代表値ＷＢ__Rよりも有意に小さくなる。本実施形態では、平均値ＷＢ__Aが代表値ＷＢ__Rに対して所定割合ａ以上小さければ、平均値ＷＢ__Aが代表値ＷＢ__Rよりも有意に小さいと判断される（例えば、ＷＢ__A＜ＷＢ__R×ａ。ａ≦０．６）。

平均値ＷＢ__Aが代表値ＷＢ__Rよりも有意に小さくない場合（Ｓ２３；Ｎｏ）、管理装置３０は、アクティビティが第１のタイプであると判断して、平均値ＷＢ__A（又は、代表値ＷＢ__R、対象期間全体の平均値）を指標値として採用し（Ｓ２４）、ステップＳ１６の処理（図５）へ進む。一方、平均値ＷＢ__Aが代表値ＷＢ__Rよりも有意に小さい場合（Ｓ２３；Ｙｅｓ）、アクティビティが第２のタイプである可能性があるので、管理装置３０は、平均値ＷＢ__AとＷＢ_E推定値の差の絶対値（第１の差Ｄ１）と、代表値ＷＢ__RとＷＢ_E推定値の差の絶対値（第２の差Ｄ２）を比較して、第１の差Ｄ１が第２の差Ｄ２よりも大きいか否かを判定する（Ｓ２５）。すなわち、平均値ＷＢ__Aよりも代表値ＷＢ__Rの方がＷＢ_E推定値により近い値であるか否かが判定される。

第１の差Ｄ１が第２の差Ｄ２よりも大きい場合（Ｓ２５；Ｙｅｓ）、管理装置３０は、アクティビティが第２のタイプであると判断して、代表値ＷＢ__Rを指標値として採用し（Ｓ２６）、ステップＳ１６の処理（図５）へ進む。一方、第１の差Ｄ１が第２の差Ｄ２よりも大きくない場合（Ｓ２５；Ｎｏ）、管理装置３０は、ユーザＡの主観的評価を尊重しつつ、平均値ＷＢ__A（又は、対象期間全体の平均値）を指標値として採用する（Ｓ２４）。

次に、本実施形態のシステムの作用について説明する。
本実施形態のシステムＳは、イベントＥに参加するユーザＡの精神的な活性度としてＷＢ値を推定するシステムである。システムＳは、ＷＢ値を推定する管理装置３０と、ユーザＡの生体情報（音声、生体データ）を測定し、この生体情報に基づいてユーザＡの精神状態を表す分析データを生成する分析装置（音声分析装置としての携帯端末２０、測定装置１０）とを備える。管理装置３０は、分析データ、及びイベントＥに対するユーザＡの主観的な評価の度合いである評価データに基づいて、ＷＢ値を算出するように構成されている。評価データは、イベントＥに含まれる所定のアクティビティについての評価の度合いを示している。管理装置３０は、評価データに基づいて第１のＷＢ推定値（ＷＢ_E推定値）を算出し、分析データに基づいて第２のＷＢ推定値（ＷＢ_V推定値、ＷＢ_B推定値）を算出し、所定のアクティビティの終了期間の第２のＷＢ推定値（ＷＢ__R）が、所定のアクティビティの終了期間以外の実施期間中における第２のＷＢ推定値（ＷＢ__A）よりも、第１のＷＢ推定値に近い場合（Ｓ２５；Ｙｅｓ）、第１のＷＢ推定値、及び、所定のアクティビティの終了期間の第２のＷＢ推定値（ＷＢ__R）に基づいて、所定のアクティビティにおけるＷＢ値を算出する。

アクティビティには種々のタイプがあり、アクティビティの終了時期にユーザＡが大きな達成感を味わうようなタイプのアクティビティでは、実施期間中の全般にわたってユーザＡがポジティブな感情を抱くとは限らず、むしろ心理的な負担を感じる場合もある。したがって、本実施形態では、ＷＢ値の推定において、アクティビティの終了期間における第２のＷＢ推定値（ＷＢ__R）が実施期間中の第２のＷＢ推定値（ＷＢ__A）よりも第１のＷＢ推定値（ＷＢ_E推定値）に近ければ、実質的に、実施期間にわたって終了期間における第２のＷＢ推定値（ＷＢ__R）が継続していたものとして、ＷＢ値が算出される。これにより、本実施形態では、アクティビティ期間中に第２のＷＢ推定値が低く見積もられる第２のタイプのアクティビティにおいて、ＷＢ値が低く算出されてしまうことを抑制することができる。そして、本実施形態では、ユーザＡの主観的評価を尊重し、ユーザＡによる実際の達成感に即してＷＢ値を算出することが可能となる。

また、具体的には、所定のアクティビティの終了期間は、所定のアクティビティの終了時（例えば、時間ｔ３２）から評価データの作成時（例えば、時間ｔ３３）までの間の期間である。

また、本実施形態では、管理装置３０は、ユーザＡの携帯端末２０から評価データを受信することができる。具体的には、管理装置３０は、所定のタイミングで、携帯端末２０へ個別質問情報を送信し、これらに応答して携帯端末２０が送信した個別評価情報を受信することにより、評価データを受信する。

また、本実施形態では、分析装置は、ユーザＡの生理状態を表す生体データを測定し、この生体データに基づいてユーザＡの心理状態を表す分析データを生成する測定装置１０である。さらには、分析装置は、ユーザＡの発した音声を測定し、この音声に基づいてユーザＡの感情状態を表す分析データを生成する音声分析装置（携帯端末２０）であってもよい。

Ｓ ライフアクティブシステム
１ 車両
３ 通信回線
１０ 測定装置（分析装置）
２０ 携帯端末（分析装置）
３０ 管理装置

Claims (5)

1. イベントに参加するユーザの精神的な活性度としてウェルビーイング値を推定するシステムであって、
   前記ウェルビーイング値を推定する管理装置と、
   ユーザの生体情報を測定し、この生体情報に基づいてユーザの精神状態を表す分析データを生成する分析装置と、を備え、
   前記管理装置は、前記分析データ、及びイベントに対するユーザの主観的な評価の度合いである評価データに基づいて、前記ウェルビーイング値を算出するように構成されており、
   前記評価データは、イベントに含まれる所定のアクティビティについての評価の度合いを示しており、
   前記管理装置は、
   前記評価データに基づいて第１のウェルビーイング推定値を算出し、
   前記分析データに基づいて第２のウェルビーイング推定値を算出し、
   前記所定のアクティビティの終了期間の前記第２のウェルビーイング推定値が、前記所定のアクティビティの終了期間以外の実施期間中における前記第２のウェルビーイング推定値よりも、前記第１のウェルビーイング推定値に近い場合、前記第１のウェルビーイング推定値、及び、前記所定のアクティビティの終了期間の前記第２のウェルビーイング推定値に基づいて、前記所定のアクティビティにおける前記ウェルビーイング値を算出する、ウェルビーイング値推定システム。
2. 前記所定のアクティビティの終了期間は、前記所定のアクティビティの終了時から前記評価データの作成時までの間の期間である、請求項１に記載のウェルビーイング値推定システム。
3. 前記管理装置は、ユーザの携帯端末から前記評価データを受信する、請求項１に記載のウェルビーイング値推定システム。
4. 前記分析装置は、ユーザの生理状態を表す生体データを測定し、この生体データに基づいてユーザの心理状態を表す分析データを生成する測定装置である、請求項１に記載のウェルビーイング値推定システム。
5. 前記分析装置は、ユーザの発した音声を測定し、この音声に基づいてユーザの感情状態を表す分析データを生成する音声分析装置である、請求項１に記載のウェルビーイング値推定システム。

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