JP2021097878A - 情報処理装置及びプログラム - Google Patents

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一成 小松崎
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Ryota Mizutani
良太 水谷
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Abstract

【課題】発話の内容を考慮せずに、利用者に負担を与える要因を特定することが可能な情報処理装置及びプログラムを提供する。【解決手段】情報処理装置２は、利用者のコミュニケーションに関する情報及び利用者の生体に関する情報に応じて、利用者にかかっている負担の度合いを示す指標をもとめ、前記指標に応じて前記利用者に前記負担を与える要因を特定し、特定された前記要因を出力することを特徴とするプロセッサを備える。【選択図】図２

Description

本発明は、情報処理装置及びプログラムに関する。
従来、ストレス度がいつ、どこで高まり、そして、ストレス度が高まった原因を特定することができるストレス検知システムが提案されている（例えば、特許文献１参照。）。
特許文献１に記載されたストレス検知システムは、対象者の特性値を継続的に検知する特性値検知センサと、前記対象者の周囲の状況を継続的に記録する状況記録装置と、前記対象者の位置を継続的に検知する位置検知装置と、継続的に時刻を測定する時計部と、前記特性値検知センサによって検知された前記特性値と基準値との差が所定閾値を超えたか否かを継続的に判別するストレス評価部と、前記ストレス評価部によって前記特性値と前記基準値との差が前記所定閾値を超えたと判別されたときに、前記差が前記所定閾値を超えた時刻、前記差が前記所定閾値を超えた時刻を含む所定時間において、前記状況記録装置によって記録された状況、及び、前記所定時間において、前記位置検知装置によって記録された位置が互いに関連づけて記憶されるストレスデータ保存部とを備えている。
特開２０１６−２０９４０４号公報
利用者に負担を与える要因を特定するために、利用者の音声や周囲の画像を用いる方法によると、情報セキュリティやプライバシーの保護の問題に繋がる虞がある。
本発明の課題は、発話の内容を考慮せずに、利用者に負担を与える要因を特定することが可能な情報処理装置及びプログラムを提供することにある。
［１］利用者のコミュニケーションに関する情報及び前記利用者の生体に関する情報に応じて、前記利用者にかかっている負担の度合いを示す指標をもとめ、
前記指標に応じて前記利用者に前記負担を与える要因を特定し、
特定された前記要因を出力する
ことを特徴とするプロセッサを備える、
情報処理装置。
［２］前記プロセッサは、前記コミュニケーションに関する情報として、前記利用者の発話の有無を示す発話情報と前記利用者の位置を示す位置情報とを用いて前記要因を特定して出力するよう制御する、
請求項１に記載の情報処理装置。
［３］前記プロセッサは、前記利用者の前記発話の前後における前記指標の変化の態様に応じて、前記要因を特定して出力するよう制御する、
前記［２］に記載の情報処理装置。
［４］前記プロセッサは、時系列の前記指標を評価した評価値に応じて、前記利用者に前記負担を与える者を前記要因として特定して出力するよう制御する、
前記［１］乃至［３］の何れか１つに記載の情報処理装置。
［５］前記プロセッサは、複数の前記利用者からそれぞれ得られる複数の前記評価値が予め定められた値以上の場合、前記複数の利用者に前記複数の評価値を与える者を前記要因として特定して出力するよう制御する、
前記［４］に記載の情報処理装置。
［６］プロセッサに、
利用者のコミュニケーションに関する情報及び前記利用者の生体に関する情報に応じて、前記利用者にかかっている負担の度合いを示す指標をもとめ、
前記指標に応じて前記利用者に前記負担を与える要因を特定し、
特定された前記要因を出力させる
ためのプログラム。
請求項１、６に係る発明によれば、発話の内容を考慮せずに、利用者に負担を与える要因を特定することができる。
請求項２に係る発明によれば、発話の有無とコミュニケーションの相手との位置関係を考慮して、利用者に負担を与える要因を特定することができる。
請求項３に係る発明によれば、コミュニケーション前後における負担の度合いの変化によって、利用者に負担を与える要因を特定することができる。
請求項４に係る発明によれば、利用者の負担が継続しているときに、利用者に負担を与える要因を特定することができる。
請求項５に係る発明によれば、複数の利用者に負担を与える共通の要因を特定することができる。
図１は、本発明の第１の実施の形態に係る情報処理システムの構成の一例を示すブロック図である。 図２は、第１の実施の形態に係る情報処理装置の制御系の一例を示すブロック図である。 図３（ａ）〜（ｃ）は、コミュニケーション情報テーブルの一例を示す図である。 図４は、第１の実施の形態に係る情報処理装置の動作の一例を示すフローチャートである。 図５は、図４に示すフローチャートにおけるストレスチェックの要因を特定する処理の動作の一例を示すフローチャートである。 図６は、本発明の第２の実施の形態に係る情報処理装置の制御系の一例を示すブロック図である。 ７は、第２の実施の形態に係るストレスチェックの要因を特定する処理の動作を示すフローチャートである。 図８は、本発明の第３の実施の形態に係る情報処理装置の制御系の一例を示すブロック図である。 図９は、異常度の一例を示す図である。 図１０は、本発明の第４の実施の形態に係る情報処理装置の制御系の一例を示すブロック図である。 図１１は、ストレスの要因の切り分けの一例を示す図である。
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。なお、各図中、実質的に同一の機能を有する構成要素については、同一の符号を付してその重複した説明を省略する。
［第１の実施の形態］
図１は、本発明の第１の実施の形態に係る情報処理システムの構成の一例を示す図である。本情報処理システム１は、例えば、居室（レンタルオフィス、シェアオフィスを含む。以下、「オフィス」ともいう。）、工場等の職場や、学校、教室等の学びの場等の利用者（以下、「ユーザ」ともいう。）が活動する場所あるいは領域（以下、「活動エリア」ともいう。）に適用される。図１は、本情報処理システム１をオフィスに適用した場合を示す。
図１に示すように、この情報処理システム１は、情報処理装置２と、発話情報取得装置３と、生体情報取得装置４と、情報処理装置２と発話情報取得装置３及び生体情報取得装置４とを通信可能に接続するネットワーク５と、を有して構成されている。
情報処理装置２には、例えば、パーソナルコンピュータや、タブレッド端末、多機能携帯電話機（スマートフォン）等の携帯情報端末を用いることができる。情報処理装置２の詳細については、後述する。
発話情報取得装置３は、ユーザの位置を示す情報（以下、「位置情報」ともいう。）や発話に関する情報（以下、「発話情報」ともいう。）を取得する装置である。なお、発話情報取得装置３は、例えば、カメラ及び指向性を有するマイクとを含む検出装置であってもよい。
生体情報取得装置４は、例えば、活動エリアにおけるユーザの活動時の生体に関する情報（以下、「生体情報」ともいう。）を測定する。なお、生体情報取得装置４は、ユーザの活動時に限らず、例えば、ユーザが横になっている状態や、仮眠、睡眠等の非活動時の状態における生体情報を測定してもよい。
生体情報は、身体が発する情報であり、例えば、以下の情報でもよい。
（ａ）体動を示す情報（例えば、体動による加速度、行動を示すパターン等）
（ｂ）活動量（例えば、歩数、消費カロリー等）
（ｃ）バイタル情報（例えば、心拍数、脈波、脈拍数、呼吸数、体温、血圧等）
生体情報取得装置４は、ユーザの身体に装着する装着型のものを用いるのが好ましい。装着型には、例えば、腕に装着するリストバンド型、指に装着する指輪型、腰に装着するベルト型、左右の腕、肩、胸、背中等に接触するシャツ型、頭部に装着するメガネ型あるいはゴーグル型、耳に装着するイヤホン型、体の一部に張り付ける貼り付け型等がある。
本実施の形態では、リストバンド型の生体情報取得装置４を用いるが、他の型のものを用いてもよく、複数の型のものを併用して用いてもよい。また、生体情報取得装置４は、必ずしも身体に装着するものでなくてもよく、例えば、ヘモグロビンによる光の吸収を捉えることによって心拍数を計測する機能を有するカメラ等でもよい。
ネットワーク５は、例えば、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、インターネット、イントラネット等の通信網であり、有線でも無線でもよい。
（情報処理装置２の構成）
図２は、本情報処理装置２の制御系の一例を示すブロック図である。図２に示すように、この情報処理装置２は、各部を制御する制御部２０と、各種のデータを記憶する記憶部２１と、発話情報取得装置３及び生体情報取得装置４との間でネットワーク５を介して通信するネットワーク通信部２８と、を備える。
制御部２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサ２０ａや、インターフェース等から構成されている。プロセッサ２０ａは、記憶部２１に記憶されたプログラム２１０に従って動作することにより、受付手段２００、記録手段２０１、検出手段２０２、算出手段２０３、判定手段２０４、特定手段２０５、出力手段２０６等として機能する。各手段２００〜２０６の詳細については後述する。
記憶部２１は、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ハードディスク等から構成され、プログラム２１０や、生体情報２１１、位置情報２１２、発話情報２１３、コミュニケーション情報テーブル２１４（図３参照）等の各種データを記憶する。
生体情報２１１、位置情報２１２及び発話情報２１３は、発話情報取得装置３及び生体情報取得装置４から取得した情報であり、ユーザＩＤ等のユーザを識別する情報に紐付けられて記録されている。位置情報２１２及び発話情報２１３は、コミュニケーション情報の一例である。
なお、生体情報２１１、位置情報２１２及び発話情報２１３には、発話情報取得装置３及び生体情報取得装置４から取得したユーザに係る現在の情報のみならず、過去の情報を履歴情報としてさらに記録してもよい。コミュニケーション情報テーブル２１４の詳細については、後述する。
ネットワーク通信部２８は、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現され、ネットワーク５を介して発話情報取得装置３及び生体情報取得装置４との間で各種の情報や信号を送受信する。
受付手段２００は、外部の装置から情報処理装置２に送信された各種の情報や信号を受け付ける。具体的には、受付手段２００は、発話情報取得装置３及び生体情報取得装置４から送信される、生体情報２１１、位置情報２１２及び発話情報２１３を受け付ける。
記録手段２０１は、受付手段２００により受け付けられた各種の情報を、記憶部２１の生体情報２１１、位置情報２１２及び発話情報２１３にそれぞれ記録する。また、記録手段２０１は、受付手段２００により受け付けられた各種の情報から得られるコミュニケーションの状態及びコミュニケーションの状態の変化を記憶部２１のコミュニケーション情報テーブル２１４に記録する。
検出手段２０２は、位置情報２１２及び発話情報２１３に応じて、コミュニケーションに関与しているユーザの人数（以下、「関与人数」ともいう。）を検出する。
「コミュニケーションに関与しているユーザ」は、必ずしも現在何らかの情報を発話しているユーザに限定されるものではなく、例えば、一方的に聞く側として対応している聞き手や、現在発話しているユーザと対話（すなわち、交互に発話）し、現在発話しているユーザの発話が終了するのを待機しているユーザ等を含む。
算出手段２０３は、生体情報２１１に応じて、ユーザごとに、ユーザにかかっている負担（以下、「ストレス」ともいう。）の度合い（以下、「ストレスレベル」ともいう。）を算出する。ここで、「ストレス」とは、精神的な状態や心理的な状態等の内的な状態に影響を与え得る負担をいう。
なお、ストレスレベルの算出には、例えば、バイタル情報等の情報を入力値として、予め定義された処理に従ってストレスレベルを算出してよい。なお、本実施の形態では、ストレスレベルは、「１」、「２」、「３」及び「４」の整数で表され、値の低い方がストレスの度合いが低いことを示すこととする。
判定手段２０４は、各種の条件が満たされているか否かを判定する。判定手段２０５が判定する内容の詳細については、図５に示すフローチャートで説明する。
特定手段２０５は、ユーザにストレスを与える要因を特定する。具体的には、特定手段２０５は、「要因」として、発言や有形又は無形（例えば、無言を含む。）の圧力等によってユーザにストレスを与えている人物や、ユーザにとってストレスとなる状況や環境等を生み出している事象等を特定する。一例として、特定手段２０５は、ユーザの発話の前後におけるストレスレベルの変化の態様に応じて要因を特定する。この人物は、負担を与える者の一例である。
出力手段２０６は、特定手段２０５により特定された要因に基づいた情報を出力する。例えば、出力手段２０６は、特定手段２０５により「要因」として特定された人物に対して、ユーザにストレスを与えている旨の通知を行ってもよい。また、出力手段２０６は、特定手段２０５により「要因」として特定された人物や事象に関する情報を、レポートの形式で出力したり、図示しない他の管理装置に対しデータとして主t力するようにしてもよい。
（テーブルの構成）
図３は、コミュニケーション情報テーブル２１４の一例を示す図である。コミュニケーション情報テーブル２１４は、測定の対象となるユーザのコミュニケーションの状態の変化に関する情報を記録したものである。以下、ユーザＡ（単に、「Ａ」ともいう。）、ユーザＢ（単に、「Ｂ」ともいう。）及びユーザＣ（単に、「Ｃ」ともいう。）の３人のユーザによるコミュニケーションを例に挙げて説明する。
図３（ａ）は、ユーザＡに係るコミュニケーション情報テーブル２１４の一例であり、図３（ｂ）は、ユーザＢに係るコミュニケーション情報テーブル２１４の一例であり、図３（ｃ）は、ユーザＣに係るコミュニケーション情報テーブル２１４の一例である。
図３各図に示すように、コミュニケーション情報テーブル２１４には、「hid」欄と、「time」欄と、「stress level」欄と、「location」欄と、「communication」欄と、が設けられている。「hid」欄には、主体となるユーザを識別する情報が記録されている。
「time」欄には、コミュニケーションの状態に何らかの変化が生じた時間が記録されている。ここでは、一例として、「time」欄には、コミュニケーションに関与しているユーザの構成に変化が生じた時間が記録されている。
「stress level」欄には、「hid」欄に記録されたユーザのストレスレベルを示す値が記録されている。「location」欄には、「hid」欄に記録されたユーザの現在の活動エリアを示す情報が記録されている。「communication」欄には、「hid」欄に記録されたユーザが現在、会話しているユーザを識別する情報が記録されている。
一例を挙げて説明する。図３（ａ）に示すように、ユーザＡは、時刻「２０１９／１／１ １３：００：００」（１行目のデータ）において、「Ｘ１ room」でユーザＢ及びユーザＣと会話している。このときのユーザＡのストレスレベルは、「１」と記録されている。次に、１分後にユーザＣが会話から離れユーザＡ及びユーザＢが対話している状態に移行したとすると、「time」欄に「２０１９／１／１ １３：０１：００」（２行目のデータ）と記録され、「communication」欄には、「Ｂ」と記録される。
これをユーザＢの視点でみると、図３（ｂ）に示すように、時刻「２０１９／１／１ １３：００：００」（１行目のデータ）において、「Ｘ１ room」でユーザＡ及びユーザＣと会話していることを示す情報が記録されている。１分後には、ユーザＣが会話から離れユーザＢと会話している人物がユーザＡのみとなったため、時刻「２０１９／１／１ １３：０１：００」（２行目のデータ）の「communication」欄には、「Ａ」のみが記録される。また、この間、ユーザＢのストレスレベルは、「４」から「１」に低減している。
つまり、ユーザＣが会話から離れたことによって、ユーザＢのストレスレベルが「４」から「１」に低減している。このような場合、特定手段２０５は、ユーザＣがユーザＢにストレスを与える要因と特定してよい。なお、ユーザＣのコミュニケーション情報テーブル２１４（図３（ｃ））については、詳細な説明は省略する。
（第１の実施の形態の動作）
図４は、本情報処理装置２の動作の一例を示すフローチャートである。発話情報取得装置３及び生体情報取得装置４は、ユーザの生体情報２１１、位置情報２１２、及び発話情報２１３を取得し、情報処理装置２に送信する。受付手段２００は、各装置から送信されたユーザの生体情報２１１、位置情報２１２及び発話情報２１３をそれぞれ受け付ける（Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３）。
記録手段２０１は、受付手段２００が受け付けた各種の情報を、記憶部２１の生体情報２１１、位置情報２１２及び発話情報２１３にそれぞれ記録する（Ｓ４）。
次に、検出手段２０２は、受付手段２００により受け付けられた発話情報２１３に応じて、発話に関与しているユーザを検出するともに、関与人数を算出する（Ｓ５）。ここでは、関与人数をＮ（Ｎ＝１、２、３…の自然数。）とする。
次に、算出手段２０３、判定手段２０４及び特定手段２０５は、検出手段２０２により検出された各ユーザ（すなわち、「ｉ番目のユーザ」。ｉ＝１、２、…Ｎ。）に対して（Ｓ５：Ｙｅｓ）、ストレスレベルのチェックやストレスの要因を特定する処理（以下、「ストレスチェック処理」ともいう。）を実行する（Ｓ６）。なお、ストレスチェックの要因を特定する処理の詳細については、図５で説明する。
出力手段２０６は、特定されたストレスの要因を出力する（Ｓ７）。また、記録手段２０１は、ストレスレベルやコミュニケーションの状態及びその変化をコミュニケーション情報テーブル２１４に記録する（Ｓ９）。
図５は、図４に示すフローチャートにおけるストレスチェックの要因を特定する処理の動作の一例を示すフローチャートである。算出手段２０３は、ユーザ（図４で、ストレスチェックの要因を特定する処理の対象となっている「ｉ番目のユーザ」を指す。以下、他のユーザと区別するために「対象ユーザ」又は「注目するユーザ」ともいう。）のストレスレベルを算出する（Ｓ７００）。
特定手段２０５は、対象ユーザの発話の前後におけるストレスレベルの変化の態様に応じて、ストレスの要因を特定する。具体的には、まず、判定手段２０４は、算出されたストレスレベルが前回の計測の時よりも高いか低いかを判定する（Ｓ７０１）。算出されたストレスレベルが、この対象ユーザが会話を開始する前より高い場合（Ｓ７０１；Ｙｅｓ）、判定手段２０４は、この対象ユーザのストレスレベルが予め定められた閾値以上であるか否かを判定する（Ｓ７０２）。
次に、この対象ユーザのストレスレベルが予め定められた閾値以上の場合（Ｓ７０２：Ｙｅｓ）、判定手段２０４は、記憶部２１に記憶された位置情報２１２を参照して、この対象ユーザの一定の範囲内に他のユーザがいるか否かを判定する（Ｓ７０３）。
対象ユーザの一定の範囲内に他のユーザがいる場合（Ｓ７０３：Ｙｅｓ）、判定手段２０４は、対象ユーザが当該他のユーザと会話しているか否かを判定する（Ｓ７０４）。
対象ユーザが当該他のユーザと会話している場合（Ｓ７０４：Ｙｅｓ）、対象ユーザがこの他のユーザとの会話が終了したあと（Ｓ７０５：Ｙｅｓ）、判定手段２０４は、当該他のユーザとの会話の前後において、対象ユーザのストレスレベルが予め定められた一定の値以下に低下しないか否かを判定する（Ｓ７０６）。
ここで、「予め定められた一定の値」は、例えば、対象ユーザにとっての通常通りのストレスレベルが該当する。また、「通常通りのストレスレベル」には、例えば、過去の一定の期間にわたる対象ユーザのストレスレベルの平均値等を用いてよい。
対象ユーザのストレスレベルが、当該他のユーザとの会話の前後において、予め定められた一定の値以下に低下しない場合（Ｓ７０６：Ｙｅｓ）、特定手段２０５は、当該他のユーザを、対象ユーザにストレスを与える要因となっている人物として特定する（Ｓ７０７）。
また、対象ユーザの一定の範囲内に他のユーザがいる場合において（Ｓ７０３：Ｙｅｓ）、この対象ユーザが当該他のユーザと会話していない場合（Ｓ７０４：Ｎｏ）、判定手段２０４は、対象ユーザのストレスレベルが、当該他のユーザを認識する前よりも高いか否かを判定する（Ｓ７０８）。対象ユーザが当該他のユーザを認識するとは、対象ユーザと当該他のユーザとの位置情報から、対象ユーザと当該他のユーザとが所定の範囲内にいることに基づき判断してもよい。
対象ユーザのストレスレベルが他のユーザを認識する前よりも高い場合（Ｓ７０８：Ｙｅｓ）、判定手段２０４は、対象ユーザのストレスレベルが予め定められた閾値以上か否かを判定する（Ｓ７０９）。なお、ステップＳ７０９における「閾値」は、ステップＳ７０２における「閾値」と必ずしも同じ値でなくてもよい。以下、同様の説明は省略する場合がある。
対象ユーザのストレスレベルが予め定められた閾値以上の場合（Ｓ７０９：Ｙｅｓ）、判定手段２０４は、位置情報２１２を参照し、当該他のユーザが、対象ユーザが認識している範囲（以下、「認識範囲」ともいう。）の外にいるか認識範囲内にいるかを判定する（Ｓ７１０）。
当該他のユーザが対象ユーザの認識範囲外にいる場合（Ｓ７１０：Ｙｅｓ）、上述したステップＳ７０６及びＳ７０７に係る動作が実行される。すなわち、判定手段２０４は、対象ユーザのストレスレベルが予め定められた一定の値以下に低下しないか否かを判定し（Ｓ７０６）、特定手段２０５は、当該他のユーザを、対象ユーザにストレスを与える要因となっている人物として特定する（Ｓ７０７）。
［第２の実施の形態］
図６は、本発明の第２の実施の形態に係る情報処理装置２の構成の一例を示すブロック図である。第２の実施の形態に係る情報処理装置２の制御部２０は、推定手段２０７をさらに備える点で、第１の実施の形態に係る情報処理装置２と相違する。以下、第１の実施の形態と同一の構成及び機能を有する要素については同一の符号を付してその詳細な説明を省略するとともに、第１の実施の形態に係る情報処理装置２と異なる点を中心に説明する。
プロセッサ２０ａは、記憶部２１に記憶されたプログラム２１０に従って動作することにより、推定手段２０７としてさらに機能する。推定手段２０７は、対象ユーザのストレスレベルを推定する。具体的には、推定手段２０７は、対象ユーザに対する、当該対象ユーザとコミュニケーションを行っている他のユーザによるストレスの影響に応じて付与された得点（以下、「スコア」ともいう。）を見積もることにより、対象ユーザのストレスレベルを推定する。
より具体的には、推定手段２０７は、対象ユーザに対して一定の条件（以下、「第１の条件」ともいう。）を満たす他のユーザによるスコアを足すとともに、対象ユーザに対して他の一定の条件（以下、「第２の条件」ともいう。）を満たす他のユーザによるスコアを減らすことで得られるスコアに応じて、対象ユーザのストレスレベルを推定する。
ここで、「第１の条件」には、例えば、ストレスレベルが、コミュニケーションの前よりも高く、かつ、予め定められた閾値以上となる場合が該当する。また、「第２の条件」には、例えば、ストレスレベルが、コミュニケーションの前後で予め定められた閾値未満となる場合が該当する。
図７は、第２の実施の形態に係るストレスチェックの要因を特定する処理の動作を示すフローチャートである。対象ユーザのストレスチェックの要因を特定する処理に用いられるコミュニケーション情報は、必ずしも、第１の実施の形態のように、位置情報２１２及び発話情報２１３に限定されるものではなく、例えば、他のユーザから送られたメールを読んだか否かを示す情報でもよい。メールを読む行為の有無は、コミュニケーション情報の一例である。
図６に示すように、まず、算出手段２０３は、対象ユーザのストレスレベルを算出する（Ｓ２０）。次に、判定手段２０４は、この対象ユーザが、他のユーザからのメールを読んだり、又は、他のユーザと話したりしたか否かを判定する（Ｓ２１）。
対象ユーザが、他のユーザからのメールを読んだ、又は、他のユーザと話したのいずれかに該当する場合（Ｓ２１：Ｙｅｓ）、推定手段２０７は、上述の第１の条件を満たす他のユーザのスコア、すなわち、ストレスレベルがコミュニケーションの前よりも高く、かつ、予め定められた閾値以上となる他のユーザのスコアを足す（Ｓ２２）。
次に、推定手段２０４７は、上述の第２の条件を満たす別のユーザのスコア、すなわち、ストレスレベルがコミュニケーションの前後で予め定められた閾値未満となる別のユーザのスコアを減らす（Ｓ２３）。
判定手段２０４は、推定手段２０７により見積もられたスコアが予め定められた閾値以上か否かを判定する（Ｓ２４）。スコアが予め定められた閾値以上の場合（Ｓ２４：Ｙｅｓ）、特定手段２０５は、当該ユーザを、ストレスを与える要因となっている人物として特定する（Ｓ２５）。
［第３の実施の形態］
図８は、本発明の第３の実施の形態に係る情報処理装置２の構成の一例を示すブロック図である。第１の実施の形態で示した算出手段２０３を第１の算出手段２０３とした場合に、第３の実施の形態に係る情報処理装置２の制御部２０は、第２の算出手段２０８をさらに備える点で、第１の実施の形態に係る情報処理装置２と相違する。以下、第１の実施の形態と同一の構成及び機能を有する要素については同一の符号を付してその詳細な説明を省略するとともに、第１の実施の形態に係る情報処理装置２と異なる点を中心に説明する。
プロセッサ２０ａは、記憶部２１に記憶されたプログラム２１０に従って動作することにより、第２の算出手段２０８としてさらに機能する。第２の算出手段２０８は、他のユーザが対象ユーザに与えるストレスレベル（以下、「異常度」ともいう。）を算出する。
具体的には、第２の算出手段２０８は、対象ユーザのストレスレベルを時間的に平均した評価値を異常度として算出する。異常度は、時系列のストレスレベルを評価した評価値の一例である。ここで、評価値の求め方の一例としては、例えば対象ユーザのストレスレベルを3分毎に１０回測定した場合で考えると、ストレスレベルが時系列的に「１，１，２，３，３，３，３，３，４，４」の１０回分測定されたとする。このとき、ストレスレベル値の合計を、１０回分測定した時間的な平均を求めるために１０で割り、更にストレスレベル値の平均値を求めるために４で割る。この例では、（１＋１＋２＋２＋３＋３＋３＋３＋４＋４）÷１０÷４＝０．６５となり、この「０．６５」が異常度を示す評価値である。
図９は、異常度の一例を示す図である。ここでは、ユーザＡ、ユーザＢ、ユーザＣ及びユーザＤの４人によるコミュニケーションが行われている場合を例に挙げて説明する。一例として、この４人は、一つの組織（例えば、チーム等）を形成している。
第２の算出手段２０８が、ユーザＡのユーザＤに対するストレスレベルの時間的な平均値である異常度を０．９と算出し、ユーザＢのユーザＤに対する異常度を０．７と算出し、ユーザＣのユーザＤに対する異常度を０．８と算出したとする。
この場合、判定手段２０４は、これら異常度が予め定められた閾値（例えば、説明の便宜上、０．５とする。）を超えているか否かを判定する。図９に示す例の場合、ユーザＡ、ユーザＢ及びユーザＣにおけるユーザＤに対する異常度は、いずれも予め定められた閾値を超えている。このような場合、特定手段２０５は、複数のユーザに対して予め定められた閾値を超える異常度を与えるユーザＤを、当該組織にストレスを与える要因となる人物として特定する。この人物（すなわち、ユーザＤ）は、予め定められた値以上の複数の異常度を与える者の一例である。
［第４の実施の形態］
図１０は、本発明の第４の実施の形態に係る情報処理装置２の構成の一例を示すブロック図である。第２の実施の形態に係る情報処理装置２の制御部２０は、切分手段２０９をさらに備える点で、第１の実施の形態に係る情報処理装置２と相違する。以下、第１の実施の形態と同一の構成及び機能を有する要素については同一の符号を付してその詳細な説明を省略するとともに、第１の実施の形態に係る情報処理装置２と異なる点を中心に説明する。
プロセッサ２０ａは、記憶部２１に記憶されたプログラム２１０に従って動作することにより、切分手段２０９としてさらに機能する。切分手段２０９は、複数の要因の中からストレスの要因を切り分ける。具体的には、切分手段２０９は、ストレスの要因が仕事か人物かを切り分ける。
図１１は、ストレスの要因の切り分けの一例を示す図である。図１１は、対象ユーザのストレスレベル及び仕事量の変動の一例を示しており、コミュニケーションの前、直後及びその後（予め定められた一定の時間経過後をいう。）におけるストレスレベル及び仕事量を記録したテーブルである。
ストレスレベルは、第１の実施の形態と同様に、１〜４の整数で表される。仕事量は、仕事が無い状態を「０」、多い状態を「１００」として、仕事が多くなるほど値が大きくなるように設定されているものとする。図１１では、「コミュニケーション前」及び「コミュニケーション直後」の間に、対象ユーザに何らかの仕事が発生した場合を例に挙げて説明する（矢印参照）。ここで、「仕事が発生した」とは、例えば、他のユーザから対象ユーザに新たな業務が指示されることにより割り当てられた場合が該当する。
（ケース１）
例えば、コミュニケーション前及び直後で、仕事が発生して仕事量が「２０」から「１００」に増加し、ストレスレベルが「１」から「４」に上昇したとする。その後に仕事をこなして仕事量が「１００」から「３０」に減少したのにも関わらず、ストレスレベルが「４」のまま、すなわち、高いままであった場合（図１１の（１）参照。）、特定手段２０５は、この対象ユーザにストレスを与えている要因を「人物」と特定する。具体的には、特定手段２０５は、対象ユーザにストレスを与えている要因を、仕事を与えた人物と特定する。
（ケース２）
ケース１と同様に、コミュニケーション前及び直後で、仕事が発生して仕事量が「２０」から「１００」に増加し、ストレスレベルが「１」から「４」に上昇したとする。その後に仕事をこなして仕事量が「１００」から「３０」に減少したとき、ストレスレベルが「４」から「１」に減少した場合（図１１の（２）参照。）、特定手段２０５は、この対象ユーザにストレスを与えている要因を「仕事」と特定する。具体的には、特定手段２０５は、対象ユーザにストレスを与えている要因を、当該内容の仕事と特定する。
以上、本発明の実施の形態を説明したが、本発明の実施の形態は上記実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を変更しない範囲内で種々の変形、実施が可能である。例えば、どのユーザ同士がコミュニケーションを行っているかを判定するために、位置情報２１２に代えて、ユーザのスケジュールを示すスケジュール情報を用いてもよい。スケジュール情報によれば、例えば、同一の会議に参加しているユーザを特定できる。
制御部２０の各手段は、それぞれ一部又は全部を再構成可能回路（ＦＰＧＡ：Field Programmable Gate Array）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：Application Specific Integrated Circuit）等のハードウエア回路によって構成してもよい。
また、上記実施の形態の構成要素の一部を省くことや変更することが可能である。また、本発明の要旨を変更しない範囲内で、上記実施の形態のフローにおいて、ステップの追加、削除、変更、入替え等が可能である。また、上記実施の形態で用いたプログラムをＣＤ−ＲＯＭ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供することができ、クラウドサーバ等の外部サーバに格納しておき、ネットワークを介して利用することもできる。
１…情報処理システム
２…情報処理装置
２０…制御部
２０ａ…プロセッサ
２００…受付手段
２０１…記録手段
２０２…検出手段
２０３…算出手段
２０４…判定手段
２０５…特定手段
２０６…出力手段
２０７…推定手段
２０８…第２の算出手段
２０９…切分手段
２１…記憶部
２１０…プログラム
２１１…生体情報
２１２…位置情報
２１３…発話情報
２１４…コミュニケーション情報テーブル
２８…ネットワーク通信部
３…発話情報取得装置
４…生体情報取得装置
５…ネットワーク

Claims (6)

  1. 利用者のコミュニケーションに関する情報及び前記利用者の生体に関する情報に応じて、前記利用者にかかっている負担の度合いをもとめ、
    前記度合いに応じて前記利用者に前記負担を与える要因を特定し、
    特定された前記要因を出力する
    ことを特徴とするプロセッサを備える、
    情報処理装置。
  2. 前記プロセッサは、前記コミュニケーションに関する情報として、前記利用者の発話の有無を示す発話情報と前記利用者の位置を示す位置情報とを用いて前記要因を特定して出力するよう制御する、
    請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 前記プロセッサは、前記利用者の前記発話の前後における前記負担度合いの変化の態様に応じて、前記要因を特定して出力するよう制御する、
    請求項２に記載の情報処理装置。
  4. 前記プロセッサは、時系列の前記負担度合いを評価した評価値に応じて、前記利用者に前記負担を与える者を前記要因として特定して出力するよう制御する、
    請求項１乃至３の何れか１項に記載の情報処理装置。
  5. 前記プロセッサは、複数の前記利用者からそれぞれ得られる複数の前記評価値が予め定められた値以上の場合、前記複数の利用者に前記予め定められた値以上の複数の評価値を与える者を前記要因として特定して出力するよう制御する、
    請求項４に記載の情報処理装置。
  6. プロセッサに、
    利用者のコミュニケーションに関する情報及び前記利用者の生体に関する情報に応じて、前記利用者にかかっている負担の度合いをもとめ、
    前記負担度合いに応じて前記利用者に前記負担を与える要因を特定し、
    特定された前記要因を出力させる
    ためのプログラム。
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