JP2020074864A - 判定装置、判定方法及びコンピュータープログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザーの状態をより良い状態にすること。【解決手段】ユーザーのバイタル信号をバイタルセンサーから取得するバイタル信号取得部と、前記バイタル信号に基づいて前記ユーザーの心理的状態を示す指標である心理的指標を推定する推定部と、推定された前記心理的指標に基づいて、前記ユーザーが実行することにより心理的状態がより良い状態となると推測される行動である提案行動を判定する判定部と、を備える判定装置である。【選択図】図２

Description

本発明は、ユーザーから得られるバイタル信号に基づいて処理を行う技術に関する。

近年、人間のバイタル情報をより簡易に取得できるようになってきている。バイタル情報は、人間の生命活動に関連する情報であり、例えば心拍や心電の情報を含む。例えば、繊維表面にコーティングを行うことで電極素材を生成する技術を用いて、着るだけでバイタル情報を取得することができるウェアラブルな技術が知られている。このような技術を用いることで、従来においては医療機器でしか取得できなかったバイタル情報を、日常生活においてリアルタイムに取得できるようになっている（例えば特許文献１参照。）。

特開２０１６−１５０１０２号公報

しかしながら、バイタル情報を取得したとしても、ある程度ユーザーの現在の状態を解析することはできるものの、ユーザーの状態をより良い状態にすることは実現できていなかった。
上記事情に鑑み、本発明は、ユーザーの状態をより良い状態にすることを可能とする技術の提供を目的としている。

本発明の一態様は、ユーザーのバイタル信号をバイタルセンサーから取得するバイタル信号取得部と、前記バイタル信号に基づいて前記ユーザーの心理的状態を示す指標である心理的指標を推定する推定部と、推定された前記心理的指標に基づいて、前記ユーザーが実行することにより心理的状態がより良い状態となると推測される行動である提案行動を判定する判定部と、を備える判定装置である。

本発明の一態様は、上記の判定装置であって、前記判定部は、前記心理的指標と、前記ユーザーによって実行された過去の行動と、に基づいて前記提案行動を判定する。

本発明の一態様は、上記の判定装置であって、前記判定部は、前記ユーザーに対して過去に提案された行動が前記ユーザーによって実行された際に取得された前記バイタル信号に基づいて推定された心理的指標と、実行された前記行動と、に基づいて前記提案行動を判定する。

本発明の一態様は、上記の判定装置であって、前記判定部は、判定処理において、予め定められた複数の副行動を組み合わせることによって前記提案行動を生成する。

本発明の一態様は、上記の判定装置であって、前記判定部は、前記心理的指標と、前記ユーザーの属性情報と、に基づいて前記提案行動を判定する。

本発明の一態様は、上記の判定装置であって、前記提案行動は農作業に関する行動である。

本発明の一態様は、上記の判定装置であって、前記提案行動は、関与する作物に関する情報をさらに含む。

本発明の一態様は、ユーザーのバイタル信号をバイタルセンサーから取得するバイタル信号取得ステップと、前記バイタル信号に基づいて前記ユーザーの心理的状態を示す指標である心理的指標を推定する推定ステップと、推定された前記心理的指標に基づいて、前記ユーザーが実行することにより心理的状態がより良い状態となると推測される行動である提案行動を判定する判定ステップと、を有する判定方法である。

本発明の一態様は、上記の判定装置としてコンピューターを機能させるためのコンピュータープログラムである。

本発明により、ユーザーの状態をより良い状態にすることが可能となる。

本発明の判定システム１００のシステム構成を示す概略ブロック図である。 判定装置１０の概略を示す機能ブロック図である。 バイタル情報取得部１８２におけるＲ波の検出方法を説明するための図である。 判定装置１０の処理の流れの具体例を示すフローチャートである。 変形例に係る判定装置（判定装置１０ａ）の概略を示す機能ブロック図である。 第７態様における処理の概略を示す図である。

以下、本発明の具体的な構成例について、図面を参照しながら説明する。
図１は、本発明の判定システム１００のシステム構成を示す概略ブロック図である。判定システム１００は、判定装置１０、バイタルセンサー２０、中継装置３０及び端末装置４０を備える。バイタルセンサー２０と中継装置３０とは、通信を行うことによってデータを送受信する。バイタルセンサー２０と中継装置３０との間で行われる通信は、無線通信であってもよいし有線通信であってもよい。この通信は、例えば短距離無線通信（例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標））であってもよい。判定装置１０、中継装置３０及び端末装置４０は、ネットワーク８０を介して通信する。ネットワーク８０は、無線通信を用いたネットワークであってもよいし、有線通信を用いたネットワークであってもよい。ネットワーク８０は、複数のネットワークが組み合わされて構成されてもよい。中継装置３０は、バイタルセンサー２０から受信されたデータを判定装置１０に送信する。判定装置１０は、判定結果に応じて中継装置３０や端末装置４０にデータを送信する。

判定装置１０は、例えばパーソナルコンピューター、サーバー装置、クラウド等の情報機器を用いて構成される。判定装置１０は、スマートフォン、タブレット端末等のユーザーによって直接操作される情報機器を用いて構成されてもよい。判定装置１０は、バイタルセンサー２０によって取得されたバイタル信号に基づいて、ユーザーの心理的指標を推定し、推定結果に応じて提案行動を判定する。

心理的指標とは、ユーザーの心理的状態を示す指標である。心理的指標は、１種類の指標を用いて構成されてもよいし、複数種類の指標を用いて構成されてもよい。心理的指標は、例えばユーザーの心理的なストレスの程度を示す指標を用いて表されてもよいし、ユーザーの心理的なリラックスの程度を示す指標を用いて表されてもよい。

提案行動とは、ユーザーが実行することにより心理的状態がより良い状態となると推測される行動である。提案行動の具体例には、例えば農作業、花の栽培、フラワーアレンジメント、牧畜、自然体験、森林浴などの行動がある。そして、判定装置１０は、判定された提案行動を示す情報（以下「提案行動情報」という。）を、判定対象となっているユーザーに対して情報を出力可能な端末装置４０に対して送信する。

バイタルセンサー２０は、ユーザーのバイタル信号を取得する。バイタル信号は、ユーザーの体の生命活動に関連する情報を示す信号である。バイタル信号は、例えば心臓の活動電位、呼吸活動、血圧等の時系列の変化を示す信号である。本実施形態では、バイタルセンサー２０は、ユーザーの心臓の活動電位（心電のデータ）をバイタル信号として取得する。バイタルセンサー２０は、取得されたバイタル信号に、バイタル信号が取得された日時とユーザーの識別情報（以下「ユーザー識別情報」という。）と、を対応付けて無線通信又は有線通信によって中継装置３０に送信する。バイタルセンサー２０は、例えばウェアラブルに構成されてもよい。

中継装置３０は、通信可能な装置である。中継装置３０は、無線通信又は有線通信によってバイタルセンサー２０からデータを受信する。中継装置３０は、受信されたデータを、ネットワーク８０を介して判定装置１０に送信する。

端末装置４０は、通信可能な情報処理装置である。端末装置４０は、汎用の情報処理装置（例えばパーソナルコンピューター、サーバー、スマートフォン等）であってもよいし、特定の情報機器（例えばテレビ受像器、スマートスピーカー等）であってもよいし、不特定多数のユーザーによって共用される情報処理装置（例えば、病院等の特定の施設に設置された情報処理装置）であってもよい。端末装置４０は、バイタルセンサー２０を使用しているユーザー本人によって使用される装置であってもよいし、バイタルセンサー２０を使用しているユーザーと特定の関係にある者によって使用される装置であってもよい。例えば、ユーザーが所属する法人の上司や人事の者によって使用される装置であってもよいし、ユーザーの親族によって使用される装置であってもよいし、ユーザーが自身に関する診断を依頼している者（例えば医療機関の者、コンサルタントの者など）によって使用される装置であってもよい。端末装置４０は、ネットワーク８０を介して判定装置１０から提案行動情報を受信する。端末装置４０は、提案行動情報を受信すると、受信された提案行動情報の内容をユーザーに対して出力する。端末装置４０による出力処理は、画像表示装置における表示であってもよいし、スピーカーによる音声出力であってもよいし、プリンターによる印刷であってもよいし、ユーザーによって直接使用される他の端末装置への提案行動情報の中継であってもよいし、他の態様で行われてもよい。

次に、判定装置１０の具体的な機能構成について説明する。図２は、判定装置１０の概略を示す機能ブロック図である。判定装置１０は、通信部１１、バイタル信号記憶部１２、バイタル情報記憶部１３、基準情報記憶部１４、心理的指標記憶部１５、判定条件記憶部１６、判定結果記憶部１７及び制御部１８を備える。

通信部１１は、ネットワークインターフェースを用いて構成される。通信部１１は、ネットワーク８０を介してバイタルセンサー２０及び端末装置４０との間でデータを送受信する。通信部１１は、ネットワーク８０を介して受信されたデータを制御部１８に出力する。通信部１１は、制御部１８から出力されたデータを、送信先となった装置（例えば端末装置４０）へネットワーク８０を介して送信する。

バイタル信号記憶部１２は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置を用いて構成される。バイタル信号記憶部１２は、制御部１８によって取得されたバイタル信号を記憶する。バイタル信号記憶部１２は、そのバイタル信号が取得された日時の情報とバイタル信号とユーザー識別情報とを対応付けて記憶してもよい。

バイタル情報記憶部１３は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。バイタル情報記憶部１３は、制御部１８によってバイタル信号から取得されたバイタル情報とユーザー識別情報とを対応付けて記憶する。バイタル情報は、バイタル信号を解析することによって得られる情報である。バイタル情報は、例えば心拍数や、Ｒ波が検出された区間を示す情報や、Ｒ波に基づいて取得される情報（例えばＲ−Ｒ間隔）である。

基準情報記憶部１４は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。基準情報記憶部１４は、制御部１８がバイタル情報に基づいて心理的指標を取得する際に使用される判定基準を示す情報（以下「判定情報」という。）を記憶する。基準情報は、例えば、バイタル情報から得られる特徴量（以下「バイタル特徴量」という。）と、心理的指標と、を対応付けた情報であってもよい。基準情報は、例えば予め用意されたバイタル特徴量と心理的指標の判断結果とを教師データとして用いて機械学習を実行することによって得られる学習結果の情報であってもよい。

心理的指標記憶部１５は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。心理的指標記憶部１５は、制御部１８によってバイタル情報に基づいて判定された心理的指標とユーザー識別情報とを対応付けて記憶する。

判定条件記憶部１６は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。判定条件記憶部１６は、制御部１８がユーザーに対する提案行動を判定する際に使用される判定条件を記憶する。判定条件記憶部１６は、例えば、心理的指標と、その心理的指標であるユーザーが実行することにより心理的状態がより良い状態となると推測される行動（提案行動）と、を対応付けて記憶してもよい。判定条件記憶部１６は、心理的指標と他の情報との組み合わせ毎に提案行動を対応付けて記憶してもよい。

判定結果記憶部１７は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等を用いて構成される。判定結果記憶部１７は、制御部１８によって判定された提案行動を示す提案行動情報とユーザー識別情報と、判定されたタイミングを示す情報（例えば日時情報）と、を対応付けて記憶する。

制御部１８は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサやメモリを用いて構成される。制御部１８は、プロセッサが判定プログラムを実行することによって、バイタル信号取得部１８１、バイタル情報取得部１８２、心理的指標取得部１８３、判定部１８４及び情報提供部１８５として機能する。なお制御部１８の各機能の全て又は一部は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＰＬＤ（Programmable Logic Device）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアを用いて実現されてもよい。また、判定プログラムは、コンピューター読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。コンピューター読み取り可能な記録媒体とは、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピューターシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置である。また、判定プログラムは、電気通信回線を介して送受信されてもよい。

バイタル信号取得部１８１は、通信部１１によって受信されたデータのうち、バイタルセンサー２０から受信されたデータからバイタル信号、日時情報及びユーザー識別情報を取得する。バイタル信号取得部１８１は、取得されたバイタル信号、日時情報及びユーザー識別情報を対応付けてバイタル信号記憶部１２に書き込む。

バイタル情報取得部１８２は、バイタル信号記憶部１２に記憶されているバイタル信号を用いて、ユーザー識別情報が示すユーザーのバイタル情報を取得する。バイタル情報取得部１８２は、例えば所定閾値に基づいて、心臓の活動電位を示すバイタル信号からＲ波を検出する。バイタル情報取得部１８２は、Ｒ波を検出する度、Ｒ波を検出した回数（以下「Ｒ波検出回数」という。）をカウントする。例えば、バイタル情報取得部１８２は、Ｒ波を検出する度に、Ｒ波検出回数を示す変数を１ずつインクリメントしてもよい。バイタル情報取得部１８２は、Ｒ波が検出された時刻と次にＲ波が検出された時刻との時刻差（以下「Ｒ−Ｒ間隔」という。）を算出してもよい。バイタル情報取得部１８２は、取得されたバイタル情報をユーザー識別情報と対応付けてバイタル情報記憶部１３に記録する。

心理的指標取得部１８３は、バイタル情報記憶部１３に記憶されているバイタル情報に基づいて、ユーザー識別情報が示すユーザーの心理的指標を取得する。心理的指標取得部１８３は、基準情報記憶部１４に記憶されている基準情報に基づいて、ユーザー識別情報が示すユーザーの心理的指標を推定する。本実施形態では、心理的指標取得部１８３は、心理的指標として、ユーザーの心理的なストレスの程度を示す指標（以下「ストレス指標」という。）と、ユーザーの心理的なリラックスの程度を示す指標（以下「リラックス指標」という。）と、を取得する。心理的指標取得部１８３は、推定された心理的指標とユーザー識別情報と日時情報とを対応付けて心理的指標記憶部１５に記録する。

判定部１８４は、心理的指標記憶部１５に記憶されている心理的指標に基づいて、ユーザー識別情報が示すユーザーに対する提案行動を判定する。判定部１８４は、判定条件記憶部１６に記憶されている判定条件に基づいて、ユーザー識別情報が示すユーザーに対する提案行動を判定する。判定部１８４は、判定された提案行動を示す提案行動情報とユーザー識別情報と日時情報とを対応付けて判定結果記憶部１７に記録する。

情報提供部１８５は、判定結果記憶部１７に記憶されている提案行動情報を、ユーザー識別情報に応じた端末装置４０に送信する。

図３は、バイタル情報取得部１８２におけるＲ波の検出方法を説明するための図である。図３には、所定の時間における心電信号（バイタル信号）が示されている。図３において、心電信号の縦軸は心臓の活動電位を表し、横軸は時刻を表す。図３に示されるように、心電信号には複数の心電図成分（Ｐ波、Ｑ波、Ｒ波、Ｓ波及びＴ波）が存在する。バイタル情報取得部１８２は、心電信号と、所定の閾値とに基づいてＲ波を検出する。例えば、バイタル情報取得部１８２は、周期的に取得される心電信号の電位の値が閾値と略同じになると、閾値と略同じになった心臓の活動電位のデータをＲ波として検出する。この際、バイタル情報取得部１８２は、Ｒ波が検出された時点における時刻（ｔ１１、ｔ１２及びｔ１３）も検出する。

図３では、点１５−１、１５−２及び１５−３で示される時刻にＲ波が検出される。また、点１５−１、１５−２及び１５−３で示される時刻にＲ波が検出された後、点１６−１、１６−２及び１６−３で示される時刻に閾値と略同じになった心臓の活動電位のデータが検出される。ただし、バイタル情報取得部１８２は、Ｒ波が検出されてからある時間（例えば、２００ミリ秒）が経過するまでの間に検出された、閾値と略同じになった心臓の活動電位のデータをＲ波としては検出しない。すなわち、点１６−１、１６−２及び１６−３で示される時刻に閾値と略同じになった心臓の活動電位のデータは、Ｒ波として検出されない。

一般的に、Ｒ−Ｒ間隔は約５００ミリ秒と言われているため、ある時間（例えば、２００ミリ秒）が経過するまでの間に検出されたデータにおいてはノイズである可能性が高い。そのため、上述した処理により、閾値と略同じになった心臓の活動電位のデータを全てＲ波として検出しないようにすることで精度を悪くする原因となるノイズを除外することができる。その結果、Ｒ波を精度よく検出することができる。図３が示すｔ１１とｔ１２との間の時間、ｔ１２とｔ１３との間の時間がそれぞれＲ−Ｒ間隔として取得される。

図４は、判定装置１０の処理の流れの具体例を示すフローチャートである。以下、図４を用いて判定装置１０の処理の流れについて説明する。
まず、バイタル信号取得部１８１がバイタル信号を取得する（ステップＳ１０１）。バイタル信号取得部１８１は、取得されたバイタル信号をバイタル信号記憶部１２に記録する。次に、バイタル情報取得部１８２は、バイタル信号記憶部１２に記憶されているバイタル信号に基づいてバイタル情報を取得する（ステップＳ１０２）。バイタル情報取得部１８２は、取得されたバイタル情報をバイタル情報記憶部１３に記録する。次に、心理的指標取得部１８３は、バイタル情報記憶部１３に記憶されているバイタル情報と、基準情報記憶部１４に記憶されている基準情報と、に基づいて心理的指標を推定する（ステップＳ１０３）。心理的指標取得部１８３は、推定された心理的指標を心理的指標記憶部１５に記録する。次に、判定部１８４は、心理的指標記憶部１５に記憶されている心理的指標と判定条件記憶部１６に記憶されている判定条件と、に基づいてユーザーに提案されるべき提案行動を判定する（ステップＳ１０４）。判定部１８４は、判定結果である提案行動を判定結果記憶部１７に記録する。情報提供部１８５は、判定結果記憶部１７に記憶されている提案行動を、判定対象となったユーザーに応じた端末装置４０に対して送信する。
次に、判定条件の具体例（第１態様〜第３態様）について詳細に説明する。

（第１態様）
判定条件の第１態様では、提案行動は所定の作業（例えば所定の農作業）である。判定条件として、例えばストレス指標及びリラックス指標に基づいて、所定の作業を提案するか否かを示す条件が判定条件記憶部１６に記憶されている。例えば、ストレス指標の閾値と、リラックス指標の閾値と、が判定条件記憶部１６に記憶されている。判定部１８４は、心理的指標取得部１８３によって推定されたストレス指標及びリラックス指標が、それぞれストレス指標の閾値と、リラックス指標の閾値と、の関係でストレスが高まっていることと、リラックスしていないことと、を示している場合に、提案行動として所定の作業を提案することを決定する。より具体的には、ストレス指標が、閾値との関係でユーザーがストレスを感じていることを示しており、リラックス指標が、閾値との関係でユーザーがリラックスしていないことを示している場合に、提案行動として所定の作業を提案することが決定される。例えば、ストレス指標の値がより高い方がより強いストレスを感じていることを示す場合には、ストレス指標が閾値を上回った場合にユーザーがストレスを感じていると推定される。例えば、リラックス指標の値がより低い方がよりリラックスできていないことを示す場合には、リラックス指標が閾値を下回った場合にユーザーがリラックスしていないと推定される。なお、ストレス指標及びリラックス指標のいずれか一方でも閾値との関係で、上記のようにストレスを感じている、リラックスしていない、と推定された場合に提案行動として所定の作業を提案することが決定されてもよい。

（第２態様）
判定条件の第２態様では、提案行動は、複数の所定の作業である。複数の所定の作業は、例えば関与する作物がそれぞれ異なる農作業として定義されてもよい。例えば、複数の所定の作業は、稲等の穀物を栽培する農作業、果物を栽培する農作業、キノコ類を栽培する農作業、花を栽培する農作業、のように分類されてもよい。複数の所定の作業は、より細かく作物が分類されてもよい。複数の所定の作業は、例えば関与する動物がそれぞれ異なる牧畜として定義されてもよい。例えば、複数の所定の作業は、乳牛を飼育し搾乳する牧畜、肉牛を飼育する牧畜、豚を飼育する牧畜、羊を飼育し毛糸を刈る牧畜、のように分類されてもよい。複数の所定の作業は、農作業、牧畜、フラワーアレンジメント、森林浴のように分類されてもよい。判定条件として、例えばストレス指標及びリラックス指標の条件の組み合わせと、そのような心理的状態のユーザーに対して心理的状態の改善が期待される作業と、が対応付けて判定条件記憶部１６に記憶されている。

（第３態様）
判定条件の第３態様では、提案行動は、複数の副行動を組み合わせることによって判定部１８４によって生成される。副行動の具体例として、例えば土を耕す行動、草むしりを行う行動、種まきを行う行動、水やりを行う行動、刈り取りを行う行動、刈り取られた収穫物を運搬する行動、施設を清掃する行動、などが含まれてもよい。この場合、判定条件として、例えばストレス指標及びリラックス指標の条件の組み合わせに対応付けて、そのような心理的状態のユーザーに対して心理的状態の改善が期待される副行動が判定条件記憶部１６に記憶されている。判定部１８４は、判定条件に基づいて、ユーザーの心理的指標に応じた１又は複数の副行動を選択する。判定部１８４は、選択された副行動を組み合わせることによって、一つの提案行動を生成する。

このように構成された判定システム１００では、ユーザーから取得されたバイタル信号に応じた提案行動が判定される。判定される提案行動は、ユーザーが実行することにより心理的状態がより良い状態となると推測される行動である。そのため、ユーザーが提案行動を実行することによって、ユーザーの状態をより良い状態にすることが可能となる。

例えば判定条件が第１態様である場合には、心理的指標（例えばストレス指標及びリラックス指標のいずれか一方又は双方）が所定の条件を満たしている場合に、提案行動が判定される。そのため、そのような条件を満たしたユーザーが提案行動を行うことによって、心理的状態がより良い状態になることが期待できる。特に、近年では、農作業を行うことによって心理的状態が改善するという実験結果が得られている。一方で、農作業は時間や労力を要するため、あらゆる人間が常に実行することは困難である。これに対し、第１態様では、所定の心理的状態になっている者に対して提案行動が示される。そのため、特に提案行動によって心理的状態の改善が望まれる者に対して提案行動が示され、効率よい改善が期待できる。

例えば判定条件が第２態様である場合には、心理的指標（例えばストレス指標及びリラックス指標のいずれか一方又は双方）に基づいて、複数の作業の候補の中から特定の作業が提案行動として判定される。そのため、心理的指標に応じたより適切な提案行動をユーザーに提案することが可能となる。

例えば判定条件が第３態様である場合には、心理的指標（例えばストレス指標及びリラックス指標のいずれか一方又は双方）に基づいて、複数の副行動の候補の中から１又は複数の副行動が選択され、選択された副行動を組み合わせることによって新たな提案行動が生成される。そのため、心理的指標に応じたより適切な提案行動をオーダーメイドでユーザーに提案することが可能となる。

［変形例］
図５は、変形例に係る判定装置（判定装置１０ａ）の概略を示す機能ブロック図である。変形例に係る判定装置１０ａは、制御部１８ａで実現される機能構成（判定部１８４ａ）と、ユーザー情報記憶部１９を備える点と、が判定装置１０と異なる。以下、変形例に係る判定装置１０ａについて説明する。

ユーザー情報記憶部１９は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。ユーザー情報記憶部１９は、ユーザー識別情報に対応付けて、各ユーザーに関する情報（以下「ユーザー情報」という。）を記憶する。ユーザー情報には、ユーザーに関するどのような情報が含まれてもよい。例えば、ユーザー情報には、ユーザーの属性情報（性別、生年月日、血液型、住所、出身地、職業）が含まれてもよい。ユーザー情報には、ユーザーが過去に行った提案行動に関する履歴の情報（以下「履歴情報」という。）が含まれてもよい。履歴情報には、例えばユーザーが過去に行った提案行動の中身を示す情報と、提案行動が実行された日時を示す情報と、が含まれてもよい。

判定部１８４ａは、ユーザーの心理的指標と、判定条件と、に加えてユーザーのユーザー情報に基づいて提案行動を判定する。そのため、変形例における判定条件には、条件としてさらにユーザー情報が含まれる。以下、判定条件の具体例（第４態様〜第７態様）について詳細に説明する。

（第４態様）
判定条件の第４態様では、判定条件にはユーザーの属性情報が含まれる。特に、ユーザーの属性情報のうち、ユーザーの職業に関する情報が判定条件に含まれる。判定条件の第４態様では、第２態様のように、例えばストレス指標及びリラックス指標の条件の組み合わせと、そのような心理的状態のユーザーに対して心理的状態の改善が期待される作業と、が対応付けて判定条件記憶部１６に記憶されている。ただし、判定条件の第４態様では、ユーザーの心理的指標に対応付けられていた提案行動が、ユーザーの職業と関連又は一致する場合には、他の提案行動が選択されるように条件が設定される。例えば、提案行動がユーザーの職業と関連又は一致する場合には、他の提案行動のうちユーザーの心理的指標に最も近い心理的指標に対応付けられている提案行動が選択されてもよい。その結果、例えばユーザーの職業が農家である場合には、提案行動として農作業は選択されない。ただし、同じ農作業であっても、異なる作物に関与する農作業であれば、提案行動としてそのような農作業が選択されるように判定条件が定義されてもよい。

（第５態様）
判定条件の第５態様では、判定条件にはユーザーの履歴情報が含まれる。判定条件の第５態様では、第２態様のように、例えばストレス指標及びリラックス指標の条件の組み合わせと、そのような心理的状態のユーザーに対して心理的状態の改善が期待される作業と、が対応付けて判定条件記憶部１６に記憶されている。ただし、判定条件の第５態様では、ユーザーの心理的指標に対応付けられていた提案行動が、ユーザーの履歴情報として一定回数以上含まれている場合には、他の提案行動が選択されるように条件が設定される。例えば、提案行動がユーザーによって既に所定回数以上実行されている場合には、他の提案行動のうちユーザーの心理的指標に最も近い心理的指標に対応付けられている提案行動が選択されてもよい。その結果、例えばユーザーが既に農作業を所定回数以上実行していた場合には、提案行動として農作業は選択されない。ただし、同じ農作業であっても、異なる作物に関与する農作業であれば、提案行動としてそのような農作業が選択されるように判定条件が定義されてもよい。

（第６態様）
判定条件の第６態様では、判定条件にはユーザーの履歴情報が含まれる。判定条件の第６態様では、第２態様のように、例えばストレス指標及びリラックス指標の条件の組み合わせと、そのような心理的状態のユーザーに対して心理的状態の改善が期待される作業と、が対応付けて判定条件記憶部１６に記憶されている。ただし、判定条件の第６態様では、ユーザーの心理的指標に対応付けられていた提案行動が、過去（例えばバイタル信号が取得される直前）に実行された際に、心理的指標が改善を示す所定の条件を満たしていなかった場合には、他の提案行動が選択されるように条件が設定される。例えば、提案行動の実行により心理的指標の改善がなかった場合には、他の提案行動のうちユーザーの心理的指標に最も近い心理的指標に対応付けられている提案行動が選択されてもよい。ただし、同じ農作業であっても、異なる作物に関与する農作業であれば、提案行動としてそのような農作業が選択されるように判定条件が定義されてもよい。

（第７態様）
判定条件の第７態様では、判定条件にはユーザーの履歴情報が含まれる。判定条件の第７態様では、第３態様のように、例えばストレス指標及びリラックス指標の条件の組み合わせと、そのような心理的状態のユーザーに対して心理的状態の改善が期待される副行動と、が対応付けて判定条件記憶部１６に記憶されている。さらに、第７態様では、ユーザーが過去に実際に各副行動を実行した際に得られたバイタル信号に応じた心理的指標も得られている。判定条件の第７態様では、副行動毎に、心理的指標が改善を示す所定の条件を満たしているか否かが判定される。そして、所定の条件を満たした副行動のみが、新たな提案行動を構成する副行動として選択される。図６は、第７態様における処理の概略を示す図である。例えば、過去に実行された副行動の組み合わせが“耕す”、“草むしり”、“運搬”及び“清掃”であって、“耕す”、“草むしり”及び“運搬”においては心理的状態の改善があったものの“清掃”では心理的状態の改善がなかった場合、判定条件の第７態様では、“清掃”が外された残り３つの副行動を組み合わせた提案行動が生成されてもよい。また、“清掃”に代えて他の１又は複数の副行動が選択されてもよい。

このように構成された変形例の判定装置１０ａによっても、ユーザーから取得されたバイタル信号に応じた提案行動が判定される。判定される提案行動は、ユーザーが実行することにより心理的状態がより良い状態となると推測される行動である。そのため、ユーザーが提案行動を実行することによって、ユーザーの状態をより良い状態にすることが可能となる。

例えば判定条件が第４態様である場合には、ユーザーの属性情報に応じて提案行動が判定される。特に、ユーザーの職業と関連又は一致する提案行動は選択されない。一般的に、提案行動（例えば農作業）は、ユーザーが日常的に行っている作業とは異なる作業を実行させることによって、非日常の状態に身を置くことが可能となり、ユーザーの心理的状態が改善される可能性がある。そのため、第４態様のように判定条件が定義されることによって、効率よい改善が期待できる。

例えば判定条件が第５態様である場合には、ユーザーの履歴情報に応じて提案行動が判定される。特に、ユーザーによって既に所定回数以上実行された提案行動は選択されない。一般的に、提案行動（例えば農作業）は、ユーザーが普段行っていない作業を実行させることによって、非日常の状態に身を置くことが可能となり、ユーザーの心理的状態が改善される可能性がある。そのため、第５態様のように判定条件が定義されることによって、提案行動に対する慣れを解消し、効率よい改善が期待できる。

例えば判定条件が第６態様及び第７態様である場合には、ユーザーの履歴情報に応じて提案行動が判定される。特に、ユーザーによって過去に実行された際に心理的状態の改善がみられなかった提案行動や副行動は選択されない。一度行って効果が得られなかった提案行動や副行動は、その後に繰り返したとしても効果が得られない可能性が高い。そのような場合に、効果が得られなかった提案行動とは異なる他の提案行動が提示されることや、効果が得られなかった副行動を除いた提案行動が提示されることによって、効率よい改善が期待できる。

他の変形例について説明する。判定装置１０は、複数のコンピューターを用いて構成されてもよい。例えば、クラウドシステムを用いて判定装置１０の機能が実装されてもよい。

以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。

１００…判定システム， １０，１０ａ…判定装置， ２０…バイタルセンサー， ３０…中継装置， ４０…端末装置， ８０…ネットワーク， １１…通信部， １２…バイタル信号記憶部， １３…バイタル情報記憶部， １４…基準情報記憶部， １５…心理的指標記憶部， １６…判定条件記憶部， １７…判定結果記憶部， １８…制御部， １８１…バイタル信号取得部， １８２…バイタル情報取得部， １８３…心理的指標取得部， １８４，１８４ａ…判定部， １８５…情報提供部， １９…ユーザー情報記憶部

Claims (9)

1. ユーザーのバイタル信号をバイタルセンサーから取得するバイタル信号取得部と、
   前記バイタル信号に基づいて前記ユーザーの心理的状態を示す指標である心理的指標を推定する推定部と、
   推定された前記心理的指標に基づいて、前記ユーザーが実行することにより心理的状態がより良い状態となると推測される行動である提案行動を判定する判定部と、
   を備える判定装置。
2. 前記判定部は、前記心理的指標と、前記ユーザーによって実行された過去の行動と、に基づいて前記提案行動を判定する、請求項１に記載の判定装置。
3. 前記判定部は、前記ユーザーに対して過去に提案された行動が前記ユーザーによって実行された際に取得された前記バイタル信号に基づいて推定された心理的指標と、実行された前記行動と、に基づいて前記提案行動を判定する、請求項２に記載の判定装置。
4. 前記判定部は、判定処理において、予め定められた複数の副行動を組み合わせることによって前記提案行動を生成する、請求項１に記載の判定装置。
5. 前記判定部は、前記心理的指標と、前記ユーザーの属性情報と、に基づいて前記提案行動を判定する、請求項１に記載の判定装置。
6. 前記提案行動は農作業に関する行動である、請求項１〜５のいずれか一項に記載の判定装置。
7. 前記提案行動は、関与する作物に関する情報をさらに含む、請求項６に記載の判定装置。
8. ユーザーのバイタル信号をバイタルセンサーから取得するバイタル信号取得ステップと、
   前記バイタル信号に基づいて前記ユーザーの心理的状態を示す指標である心理的指標を推定する推定ステップと、
   推定された前記心理的指標に基づいて、前記ユーザーが実行することにより心理的状態がより良い状態となると推測される行動である提案行動を判定する判定ステップと、
   を有する判定方法。
9. 請求項１から請求項７のいずれか一項に記載の判定装置としてコンピューターを機能させるためのコンピュータープログラム。

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