JP2021099670A - 情報処理装置及びプログラム - Google Patents

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良太 水谷
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彰 一星
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Kazunari Komatsuzaki
一成 小松崎
内橋　真吾
Shingo Uchihashi
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Abstract

【課題】業務で行われる意思の疎通の改善を支援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】情報処理装置は、利用者の間で意思の疎通が行われている場面の種類を示す情報、及び利用者から取得した生体に関する生体情報に応じて特定される意思の疎通の状態を示す情報から、意思の疎通の質の善し悪しを評価した評価結果を出力するよう制御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、コミュニケーションの創造性をコントロールする情報処理装置が提案されている（例えば、特許文献１参照。）。
特許文献１に記載された情報処理装置は、集団の場に属する参加者の生体情報を計測する計測装置により計測された生体情報を用いて前記参加者の自律神経の活性度を算出する算出部と、前記算出された活性度に対応する設計態様で前記集団の場におけるコミュニケーションの進行計画を設計する設計部と、前記設計された進行計画を提示する提示部とを有する。
特開２０１９−１０１９２８号公報
本発明の課題は、業務で行われる意思の疎通の改善を支援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］利用者の間で意思の疎通が行われている場面の種類を示す情報、及び前記利用者から取得した生体に関する生体情報に応じて特定される前記意思の疎通の状態を示す情報から、前記意思の疎通の質の善し悪しを評価した評価結果を出力するよう制御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、前記利用者により構成される集団の特性及び前記意思の疎通で行われる対話の特性に応じて、前記場面の種類を特定するよう制御する、
前記［１］に記載の情報処理装置。
［３］前記プロセッサは、前記集団の特性として、前記利用者の人数又は前記集団における前記対話の継続性に応じて前記場面の種類を特定するよう制御する、
前記［２］に記載の情報処理装置。
［４］前記プロセッサは、前記利用者の発話の量を示す情報と、前記生体情報から得られる前記利用者の前記意思の疎通に対する内的な状態を示す内的情報と、に応じて、前記意思の疎通の質を推定するよう制御する、
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、前記内的情報として、心理的に快の状態の傾向にあるか不快の状態の傾向にあるかを示す指標を用いて前記意思の疎通の質を推定するよう制御する、
前記［４］に記載の情報処理装置。
［６］利用者の間で意思の疎通が行われている場面の種類を示す情報、及び前記利用者の生体に関する生体情報に応じて特定される前記意思の疎通の状態を示す情報から、前記意思の疎通を改善するための対応策を示す情報を出力するプロセッサを備える、
情報処理装置。
［７］プロセッサに、
利用者の間で意思の疎通が行われている場面の種類を示す情報、及び前記利用者から取得した生体に関する生体情報に応じて特定される前記意思の疎通の状態を示す情報から、前記意思の疎通の質の善し悪しを評価した評価結果を出力させるためのプログラム。
請求項１、６、７に係る発明によれば、業務で行われる意思の疎通の改善を支援することができる。
請求項２に係る発明によれば、集団の特性や対話の特性に応じて、意思の疎通の改善を支援することができる。
請求項３に係る発明によれば、集団の人数や対話の継続性に応じて、意思の疎通の改善を支援することができる。
請求項４に係る発明によれば、意思の疎通の質に応じて改善を支援することができる。
請求項５に係る発明によれば、意思の疎通の参加者の心理に関わる情報に応じて意思の疎通の改善を支援することができる。
図１は、本発明の実施の形態に係る情報処理システムの構成の一例を模式的に示す図である。 図２は、図１に示す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は、コミュニケーションタイプ情報の一例を示す図である。 図４は、コミュニケーションタイプ情報の他の一例を示す図である。 図５は、コミュニケーション状態情報の一例を示す図である。 図６は、フィードバック情報テーブルの一例を示す図である。 図７は、図１に示す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８は、図１に示す行動対話情報取得装置の構成の一例を示す図である。 図９は、行動対話情報取得装置による対話の検知の一例を示す図であり、（ａ）は、会議室における利用者の活動の一例を示す図であり、（ｂ）及び（ｃ）は、行動対話取得装置から得られる信号の一例を示すタイミングチャートである。 図１０は、図１に示す生体情報取得装置の構成の一例を示す図である。 図１１は、変形例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１２は、チームにおけるコミュニケーションの質の変動の一例を概略的に示す図である。 図１３は、場の状態の一例を示す図であり、（ａ）は、良い状態の一例を示す図、（ｂ）は、中程度の状態の一例を示す図、（ｃ）は、悪い状態の一例を示す図である。 図１４は、行動対話情報取得装置及び生体情報取得装置の具体例をテーブルでまとめて示す図である。
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。
［実施の形態］
（情報処理システム１）
図１は、本発明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。この情報処理システム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Ｐ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、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、利用者Ｐａ，Ｐｂの行動に関するデータ（以下、「行動データ」ともいう。）、及び対話に関する情報（以下、「対話データ」ともいう。また、行動データ及び対話データを総称して「行動対話データ」ともいう。行動対話データの詳細については、後述する。）を取得する行動対話情報取得装置３と、電波の強度を用いて行動対話情報取得装置３との距離を測定する機能を有する基地局３ａと、利用者Ｐａ，Ｐｂの生体に関する情報（以下、「生体データ」ともいう。）を取得する生体情報取得装置５と、これら行動対話情報取得装置３、基地局３ａ及び生体情報取得装置５と情報処理装置２とを通信可能に接続するネットワーク６と、を有して構成されている。
行動対話情報取得装置３及び生体情報取得装置５は、利用者Ｐａ，Ｐｂが身に着けていてもよく、利用者Ｐａ，Ｐｂから離れていてもよい。基地局３ａは、予め定められた特定の位置に固定的に設けられている。以下、利用者Ｐａ，Ｐｂのうち、話し手となる方を「発話者Ｐａ」ともいい、もう一方を「聞き手Ｐｂ」ともいい、発話者Ｐａと聞き手Ｐｂとを区別して特定しない場合は両者を総称して「利用者Ｐ」、「参加者Ｐ」又は「メンバＰ」ともいう。以下、各構成の詳細をそれぞれ説明する。
（情報処理装置２）
図２は、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。この情報処理装置２は、例えば、パーソナルコンピュータ等からなるサーバ装置である。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、外部の装置（すなわち、上述した行動対話情報取得装置３、基地局３ａ、生体情報取得装置５及び端末装置等）との間でネットワーク６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〕
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、検知手段２０１、特定手段２０２、推定手段２０３、集計手段２０４、判定手段２０５、決定手段２０６、通知手段２０７等として機能する。各手段２００〜２０７の詳細については、後述する。
〔記憶部２１〕
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、コミュニケーションタイプ情報２１１（図３、図４参照）、コミュニケーション状態情報２１２（図５参照）、フィードバック情報テーブル２１３（図６参照）、属性情報２１４、スケジュールデータ２１５等の各種データを記憶する。
このうち、属性情報２１４は、利用者Ｐの氏名、所属、肩書、身分、地位、経験年数等の属性を示す情報である。スケジュールデータ２１５は、利用者Ｐが一定の期間にどのような予定を有しているかを示す情報である。コミュニケーションタイプ情報２１１、コミュニケーション状態情報２１２及びフィードバック情報テーブル２１３の詳細については、後述する。
〔ネットワーク通信部２８〕
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６を介して外部の各装置との間で情報や信号を送受信する。
〔制御部２０の各手段〕
（受付手段２００）
受付手段２００は、外部の装置から送信された各種のデータ、情報、信号等を受け付ける。具体的には、受付手段２００は、行動対話情報取得装置３から送信された行動対話データを受け付ける。また、受付手段２００は、生体情報取得装置５から送信された生体データを受け付ける。
（検知手段２０１）
検知手段２０１は、受付手段２００により受け付けられた各種のデータから特定の信号を検知する。例えば、検知手段２０１は、行動対話データから発話を示す信号を検知する。また、検知手段２０１は、例えば、発話者Ｐａを識別する情報、発話者Ｐａの位置を特定する情報、他の参加者Ｐと対話しているか否かを示す情報等、検出された発話に関する情報をさらに検出する。
（特定手段２０２）
特定手段２０２は、受付手段２００により受け付けられた行動対話データに応じて、利用者Ｐの間で意思の疎通（以下、「コミュニケーション」ともいう。）が行われている場面の種類又は種別（以下、単に「タイプ」又は「コミュニケーションタイプ」ともいう。）を特定する。
具体的には、特定手段２０２は、行動対話データを記憶部２１に記憶されたコミュニケーションタイプ情報２１１と照らし合わせ、行動対話データがコミュニケーションタイプ情報２１１で分類されたどの領域に該当するかを特定する。
ここで、コミュニケーションタイプには、例えば、「面談や議論」、「議論」、「報告（あるいは、説教）」、「プレゼンテーション」等のようなコミュニケーションの規模や態様等それ自体の性質によって分類される種類や、「初対面の者が多く含まれる」、「アイディア出し」、「チームミーティング」等のようなコミュニケーションの目的、用途、内容、参加者の性質等の状況によって分類される種別等がある。
また、コミュニケーションタイプを特定するために用いられるデータとしては、例えば、参加者Ｐの発話の長さや発話の回数や頻度（以下、「発話量」ともいう。）、複数の参加者Ｐがいる場合における発話量における均等性（以下、「バランス」ともいう。）、参加者Ｐの人数等の行動対話データから導ける情報や、参加者Ｐの属性情報２１４、各参加者Ｐの予定を示すスケジュールデータ２１５等の予め記録されている情報等が該当する。なお、行動対話データから導ける情報は、特定手段２０２が行動対話データから算出してもよい。
（推定手段２０３）
推定手段２０３は、各利用者Ｐがそのコミュニケーションに対してどのように感じているか、つまり各利用者Ｐに係るコミュニケーションに対して抱いている内的な状態（以下、「コミュニケーション状態」ともいう。）を推定する。
具体的には、推定手段２０３は、行動対話データと生体データから得られる利用者Ｐの内的情報（後述する。）とを、記憶部２１に記憶されたコミュニケーション状態情報２１２と照らし合わせ、行動対話データ及び生体データがコミュニケーション状態情報２１２で分類されたどの領域に該当するかを特定することによりコミュニケーション状態を推定する。
ここで、コミュニケーション状態は、利用者Ｐの当該コミュニケーションに対する感じ方等の主観を示す表現と、利用者Ｐが実行している行為を示す表現と、により構成される項目で表わされる。具体的には、コミュニケーション状態は、例えば、「興味深く聞いている」、「夢中で話をしている」、「怒りながら話している」等の項目で表わされる（図５参照）。
利用者Ｐの内的状態とは、利用者Ｐの精神的又は心理的な状態や心の動き等の内的な状態をいう。利用者Ｐの内的状態には、例えば、当該利用者Ｐが快い状態の傾向にあるか不快な状態の傾向にあるかを表わす「快不快」、当該利用者Ｐにかかっている心理的な負担を表わす「ストレス」、当該利用者Ｐの感情の動きを表わす「情動」等がある。
これら利用者Ｐの内的状態を表わす「快不快」、「ストレス」及び「情動」は、は、定量的な指標を用いて評価してよい。また、この指標は、各利用者Ｐの生体データを分析することにより求められる。この分析は、推定手段２０３が行ってよい。
（集計手段２０４）
集計手段２０４は、コミュニケーション状態の集計を行う。具体的には、集計手段２０４は、推定手段２０３によって利用者Ｐごとに推定されたコミュニケーション状態を集計して、当該コミュニケーションを実施している集団（以下、「グループ」ともいう。）におけるコミュニケーション状態を求める。
集計手段２０４は、例えば、当該グループに特定のコミュニケーション状態のメンバＰがどの程度を占めているか、あるいは、当該グループにいずれのコミュニケーション状態を有するメンバＰが混在しているか、等の集計を行う。なお、「程度」については、例えば、「Ａが大半」等のような定性的な情報でもよい。
（判定手段２０５）
判定手段２０５は、コミュニケーションタイプ及びコミュニケーション状態に応じて、当該コミュニケーションの善し悪し（以下、「コミュニケーションの質」ともいう。）を判定する。なお、どのようなコミュニケーションが「良し」でどのようなコミュニケーションが「悪い」かについては、予め定めてよい。
具体的には、特定手段２０２により特定されたコミュニケーションタイプ及び推定手段２０３により推定されたコミュニケーション状態を、記憶部２１に記憶されたフィードバック情報テーブル２１３と照らし合わせることにより、対応する質を抽出することによりコミュニケーションの質を判定する。
また、判定手段２０５は、コミュニケーションタイプ及びコミュニケーション状態に応じて、処方（以下、「フィードバック」ともいう）が必要か否かを判定する。
（決定手段２０６）
決定手段２０６は、判定手段２０５によりフィードバックが必要と判定された場合、コミュニケーションタイプ及びコミュニケーション状態に応じたフィードバックの内容及び方法を決定する。
具体的には、特定手段２０２により特定されたコミュニケーションタイプ及び推定手段２０３により推定されたコミュニケーション状態を、記憶部２１に記憶されたフィードバック情報テーブル２１３と照らし合わせることにより、対応するフィードバックの内容及び方法を決定する。
（通知手段２０７）
通知手段２０７は、決定手段２０６による決定に応じてフィードバックを実施する。
〔記憶部２１に記憶された情報及びテーブル〕
（コミュニケーションタイプ情報２１１）
図３は、コミュニケーションタイプ情報の一例を示す図である。コミュニケーションタイプ情報２１１は、行動対話データからコミュニケーションタイプを特定するために用いられる情報である。具体的には、コミュニケーションタイプ情報２１１は、コミュニケーションタイプを特定するための１種以上の情報（すなわち、パラメータ）とこのパラメータに対応する数値的な範囲とが、例えば、テーブル等の形式で記録された情報である。なお、図３及び図４は、説明の便宜上、コミュニケーションタイプを特定するための２種のパラメータを、直交する２種の座標軸で構成される平面上にマップ状に視覚化して示したものである。
図３に示すように、コミュニケーションタイプは、例えば、グループの特性、及びコミュニケーション中に行われる対話の特性によって分類される。グループの特性には、例えば、グループを構成するメンバＰ（すわなち、当該コミュニケーションの参加者Ｐ）の人数が該当する。また、対話の特性には、例えば、対話が動的か静的か、すなわち、発話者Ｐａが特定の参加者Ｐに限定されていないかどうかを示す指標が該当する。
具体的には、グループの特性が少人数であり、かつ、対話の特性が動的である場合（領域Ｉ）、少ない人数で発話の切り替えが頻繁となるコミュニケーションの態様として「面談、議論」が該当する。また、グループの特性が多人数であり、かつ、対話の特性が動的である場合（領域ＩＩ）、多い人数で発話の切り替えが頻繁となるコミュニケーションの態様として「議論」が該当する。
グループの特性が少人数であり、かつ、対話の特性が静的である場合（領域ＩＩＩ）、少ない人数で特定の参加者Ｐが発話している傾向にあるコミュニケーションの態様として「報告」や「説教」が該当する。グループの特性が多人数であり、かつ、対話の特性が静的である場合（領域ＩＶ）、少ない人数で特定の参加者Ｐが発話している傾向にあるコミュニケーションの態様として「プレゼンテーション」が該当する。
図４は、コミュニケーションタイプ情報の他の一例を示す図である。図４に示すように、コミュニケーションタイプは、グループの特性として、当該グループが一時的に形成されたものか継続的な形成されているものかを示す継続性を用いて分類してもよい。
具体的には、グループが一時的なものである場合（領域Ｖ）、初対面同士の参加者Ｐが多い状況でのコミュニケーションに該当し、グループが継続的なものである場合（領域ＶＩ）、チームミーティング等のような一定の集団性を有する状況でのコミュニケーションに該当する。
また、対話の特性が動的である場合（領域ＶＩＩ）、ブレインストーミング等のような参加者Ｐ同士で互いにアイディアを出し合うことを目的の中心としたコミュニケーションに該当し、対話の特性が動的である場合（領域ＶＩＩＩ）、プレゼンテーション等のコミュニケーションに該当する。
上述した領域Ｖ〜ＶＩＩＩの領域が重複した部分では、それぞれの領域が有する特徴をともに有するコミュニケーションに該当する。一例を挙げて説明すると、グループの特性が一時的なものであって、かつ、対話の特性が動的な場合（Ｖ及びＶＩ）、初対面の参加者Ｐが多い状況でアイディアを出し合うブレインストーミングに係るコミュニケーションに該当する。Ｖ及びＶＩ以外の組み合わせについては、詳細な説明は省略する。
（コミュニケーション状態情報２１２）
図５は、コミュニケーション状態情報の一例を示す図である。コミュニケーション状態情報２１２は、メンバＰごとにコミュニケーション状態を特定するために用いられる情報である。具体的には、コミュニケーション状態情報２１２は、コミュニケーション状態を特定するための１種以上のパラメータとこのパラメータに対応する数値的な範囲とが、例えば、テーブル等の形式で記録された情報である。なお、図５は、図３及び図４と同様に、説明の便宜上、コミュニケーション状態を特定するための２種のパラメータを、直交する２種の座標軸で構成される平面上にマップ状に視覚化して示したものである。
図５に示すように、コミュニケーション状態は、例えば、参加者Ｐの発話量、及び参加者Ｐの内的状態を示す指標の一例として「快」又は「不快」を示す評価値に応じて分類される。また、コミュニケーション状態には、例えば、「Ａ．興味深く聞いている」、「Ｂ．夢中で話をしている」、「Ｃ．傍観、興味なし」、「Ｄ．事務的に話している」、「Ｅ．言いたいことが言えていない」及び「Ｆ．怒りながら話している」等の６つの状態に分類される。分類の個数及び内容は、これらに限定されるものではない。
具体的には、発話量によって、行為として「聞いている」状態か「話している」状態かを分類するとともに、内的状態によって、興味や夢中等の心境下にある積極的な状態か、抑圧、圧迫、忍耐、怒り等を抱えた消極的な状態かを分類する。
より具体的には、一例として、発話量が少なく、かつ、内的状態が「不快」の傾向にある場合、発話が何らかの圧力で抑えられ一方的に聞いている状態、すなわち、「Ｅ．言いたいことが言えていない」状態に分類される。また、他の一例として、発話量が多く、かつ、内的状態が「快」の傾向にある場合、「Ｂ．夢中で話をしている」状態に分類される。
（フィードバック情報テーブル２１３）
図６は、フィードバック情報テーブル２１３の一例を示す図である。フィードバック情報テーブル２１３は、コミュニケーションタイプとコミュニケーション状態とを掛け合わせて、コミュニケーションの質の判定及びフィードバックの内容及び方法の特定を行うための情報である。
フィードバック情報テーブル２１３には、「コミュニケーションタイプ」欄と、「メンバの理想の状態」欄と、「メンバの実際の状態」欄と、「コミュニケーションの質」欄と、「想定される事態」欄と、「処方（フィールド）」欄と、が設けられている。このうち、「コミュニケーションタイプ」及び「メンバの実際の状態」は、入力値であり、「コミュニケーションの質」及び「処方（フィールド）」は、該入力値に応じた出力値である。なお、各欄に記載された「Ａ」〜「Ｆ」の記号は、図５に示すコミュニケーション状態情報２１２中で定義された「Ａ」〜「Ｆ」に対応する。
「コミュニケーションタイプ」欄には、上述したコミュニケーションタイプが記録されている。なお、図６では、図３で説明した領域Ｉ〜ＩＶのみを例示的に列挙している。
「メンバの理想の状態」欄には、コミュニケーションタイプごとに予め定められた理想とするコミュニケーション状態が記録されている。例えば、コミュニケーションタイプが「面談」や「議論」の場合、図５に示す「Ｂ．夢中で話をしている」状態が理想の状態であると定義されている。
「メンバの実際の状態」欄には、メンバＰのコミュニケーション状態が記録されている。「メンバの実際の状態」欄には、例えば、「Ｂが大半」（すなわち、グループを構成しているメンバＰのうち大半のメンバＰのコミュニケーション状態が「Ｂ．夢中で話をしている」状態であること。）や、「Ａが大半」（すなわち、グループを構成しているメンバＰのうち大半のメンバＰのコミュニケーション状態が「Ａ．興味深く聞いている」状態であること。）、「ＦとＥ」（すなわち、グループの中に「Ｅ．言いたいことが言えていない」状態のメンバＰと「Ｆ．怒りながら話している」状態のメンバＰとが混在していること。）等の情報が記録されている。これらの情報は、推定手段２０３によってメンバＰごとに推定されたコミュニケーション状態を集計手段２０４によってグループごとに定性的に集計された情報と照合される。
「コミュニケーションの質」欄には、コミュニケーションの質を示す情報が記録されている。コミュニケーションの質を示す情報には、例えば、「非常に良い」、「やや悪い」、「悪い」、「非常に悪い」等の情報が記録されている。
コミュニケーションの質は、必ずしも上述の例のように４つの段階に分類される必要はなく、２段階、３段階でもよく、より細かく５段階以上に分類してもよい。あるいは、コミュニケーションの質は、数値を用いて定量的に表わしてもよい。
「想定される事態」欄には、コミュニケーション状態が「メンバの実際の状態」欄に記録された状態にある場合に想定される、当該コミュニケーションにおいてどのような事態が生じているか、を例示する情報が記録されている。
「処方（フィールド）」欄には、コミュニケーションの質に応じて行うべきフィードバックの内容及び方法を示す情報が記録されている。「処方（フィールド）」欄には、例えば、「Ａに発言を促す」（すなわち、グループを構成しているメンバＰのうち「Ａ．興味深く聞いている」状態のメンバＰに発言をするよう促すこと。）や、「Ｆに冷静になるように促す」（すなわち、グループを構成しているメンバＰのうち「Ｆ．怒りながら話している」状態のメンバＰに冷静になるよう促すこと。）等の情報が記録されている。なお、テーブル中の「−」は、特にフィードバックが必要でないことを示す。
〔実施の形態の動作〕
図７は、本発明の実施の形態に係る情報処理装置２の動作の一例を示すフローチャートである。受付手段２００は、行動対話情報取得装置３によって取得され情報処理装置２に送信された行動対話データを受け付ける（Ｓ１）。検知手段２０１は、行動対話データから発話を示す信号の検知を行う（Ｓ２）。
検知手段２０１は、行動対話データから発話を検知すると（Ｓ２：Ｙｅｓ）、特定手段２０２は、当該発話を行っているメンバＰにより構成されるグループを特定するとともに、グループを構成するメンバＰの人数（以下、単に「グループの人数」ともいう。）を特定する（Ｓ３）。
次に、特定手段２０２は、コミュニケーションタイプを特定する（Ｓ４）。このとき、特定手段２０２は、予め記憶部２１に記憶された属性情報２１４やスケジュールデータ２１５を参照してもよい。
次に、受付手段２００は、生体情報取得装置５によって取得され情報処理装置２に送信された、グループを構成する各メンバＰに係る生体情報を受け付ける（Ｓ６）。推定手段２０３は、生体情報等に応じて各メンバＰの内的状態を求め（Ｓ７）、この内的状態等に応じて各メンバＰのコミュニケーション状態を推定する（Ｓ８）。
ステップＳ６〜Ｓ８に係る受付手段２００による生体情報の受け付け、並びに推定手段２０３による内的状態の導出及びコミュニケーション状態の推定のステップは、グループのメンバＰ全員に対して行う（Ｓ５：Ｙｅｓ）。
次に、集計手段２０４は、メンバＰごとのコミュニケーション状態を集計してグループのコミュニケーション状態を求める（Ｓ９）。判定手段２０５は、フィードバック情報テーブル２１３を参照して、コミュニケーションタイプ及びコミュニケーション状態に応じたコミュニケーションの質を判定する（Ｓ１０）。
判定手段２０５は、フィードバック情報テーブル２１３を参照して、フィードバックが必要か否かをさらに判定する（Ｓ１１）。判定手段２０５によりフィードバックが必要と判定された場合（Ｓ１１：Ｙｅｓ）、決定手段２０６は、フィードバック情報テーブル２１３を参照して、フィードバックの内容及び方法を決定する（Ｓ１２）。
通知手段２０７は、決定手段２０６による決定に従って、フィードバックを実施する（Ｓ１３）。
（行動対話情報取得装置３）
図８は、行動対話情報取得装置３の構成の一例を示す図である。行動対話情報取得装置３は、行動及び発話や対話に関する情報を取得する装置である。
図８に示すように、行動対話情報取得装置３は、例えば、対話データを取得するセンサ部を備えた本体部３０と、本体部３０を利用者Ｐが自身の身体に近い位置で固定的に保持するためのストラップ部３１と、を備えている。例えば、行動対話情報取得装置３は、利用者Ｐの首から下げて使用される。
本体部３０は、利用者Ｐがストラップ部３１を首から下げて使用している状態において、口元からの距離が異なる複数のマイク３０１，３０２を備えている。具体的には、複数のマイク３０１，３０２は、ストラップ部３１に設けられた第１のマイク３０１と、本体部３０に設けられた第２のマイク３０２と、を含む。
このように、利用者Ｐの口元からの距離が異なる複数のマイク３０１，３０２を設けることで、利用者Ｐ自身が発した声を検知する場合、発話の検知のタイミングに時間差が生じるのに対して、第三者が発した声を検知する場合、発話の検知のタイミングの時間差は小さく抑えられる。行動対話情報取得装置３は、かかる原理を利用して、自他の音声を区別して特定できるようになっている。
また、行動対話情報取得装置３は、複数の基地局３ａとの間で距離を測定することにより、利用者Ｐの位置や行動を特定できるようになっている。
本実施の形態では、行動対話情報取得装置３は、利用者Ｐの位置や発話の情報を取得できるものであればよく、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。
図９は、行動対話情報取得装置３による対話の検知の一例を示す図であり、（ａ）は、会議室における利用者Ｐの活動の一例を示す図であり、（ｂ）及び（ｃ）は、行動対話取得装置から得られる信号の一例を示すタイミングチャートである。なお、実際の利用者Ｐは、行動対話情報取得装置３を身に着けているが、図９（ａ）は、行動対話情報取得装置３を省略して描いた。
図９（ａ）に示すように、複数（例えば、６人）の利用者Ｐが、例えば会議室Ｒ等の活動エリアで活動しているものとする。このうち、２人の利用者Ｐ（「Ａさん」及び「Ｂさん」とする。）が、対話を行っているとする。
この場合、行動対話情報取得装置３は、図９（ｂ）及び（ｃ）に示されるような信号を取得する。縦軸について、「ＯＮ」は、発話している状態を示し、「ＯＦＦ」は、発話していない状態を示す。一例として、異なる２人が対話する場合、図９（ｂ）及び（ｃ）に示すように、発話している状態が交互に出現するような信号が得られる。
（生体情報取得装置５）
図１０は、生体情報取得装置５の構成の一例を示す図である。生体情報取得装置５は、例えば、活動エリアにおける利用者Ｐの活動時の生体データを測定する。なお、生体情報取得装置５は、利用者Ｐの活動時に限らず、例えば、利用者Ｐ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。
生体データは、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）
本実施の形態では、生体情報取得装置５は、特に、自律神経のバランスに係る、心拍の間隔（例えば、秒又はミリ秒）、低周波成分（ＬＨ）、高周波成分（ＨＦ）等を測定する。
生体情報取得装置５は、利用者Ｐの身体に装着する装着型のものを用いるのが好ましい。本実施の形態では、図１０に示すように、生体情報取得装置５は、主として手首に装着して用いるリストバンド型ある。また、生体情報取得装置５は、各種のセンサを備えたセンサ部５１０と測定されたデータ等の表示及び情報の入力や操作を行う操作表示部５１１とを含む本体部５１と、手首に装着するためのベルトからなる装着部５２と、を備えている。センサ部５１０は、予め定められたタイミングや周期で、本体部５１が密着している身体から各種の生体データを取得する。センサ部５１０には、例えば、体動を測定する加速度計が含まれる。
生体情報取得装置５は、必ずしもリストバンド型に限定されるものではなく、生体データを取得できるものであればよい。生体情報取得装置５は、例えば、指に装着する指輪型、腰に装着するベルト型、上半身に着用して左右の腕、肩、胸、背中等に接触してするシャツ型、頭に被せるヘッド型、頭部に装着する眼鏡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でもよい。また、生体情報取得装置５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６）
ネットワーク６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。
＜変形例１＞
図１１は、変形例に係る情報処理装置２の制御系の一例を示すブロック図である。変形例に係る情報処理装置２は、算出手段２０８をさらに備える点で、上述の実施の形態に係る情報処理装置２と相違する。以下、上述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、上述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。
図１１に示すように、変形例に係る情報処理装置２のプロセッサ２０ａは、上記の実施の形態で説明した手段２００〜２０７に加えて、算出手段２０８としてさらに機能する。
算出手段２０８は、コミュニケーションの質をチームごとに予め定められた算出方法（すなわち、アルゴリズム）によって集計して、チームのコミュニケーション状態について総合的に判断するための指数（以下、「コミュニケーション指数」又は「Team Communication Quality Index：ＴＣＱＩ」ともいう。）を算出する。
また、算出手段２０８は、ＴＣＱＩの時間的な変動の傾向（以下、「トレンド」ともいう。）をさらに分析するとともに、チームのコミュニケーション状態を可視化して出力する。また、算出手段２０８は、ＴＣＱＩが予め定められた閾値を跨いだとき、コミュニケーション状態が悪化したことを示す警告を出力する。
図１２は、チームにおけるコミュニケーションの質の変動の一例を概略的に示す図である。縦軸は、ＴＣＱＩを示し、ここでは、値の大きい方を「良い」とし、値の小さい方を「悪い」と定義する。横軸は、時間軸であり、単位は、例えば、「日にち」である。
図１２に示すように、チームにおけるコミュニケーション状態が徐々に悪化すると、ＴＣＱＩは、時間とともに減少する（矢印「Ｙ１」参照。）。このＴＣＱＩが予め定められた閾値よりも小さくなると、算出手段２０８は、警告を出力する。
警告が出力された後、何らかのフィードバックが行われ、チームのコミュニケーション状態が改善されたとすると、ＴＣＱＩは、再び大きくなる（矢印「Ｙ２」参照。）。その後の一定の期間、ＴＣＱＩは上昇を続けるも、再び下がる傾向に転じる場合がある（矢印「Ｙ３」参照。）。かかる場合、ＴＣＱＩが再び予め定められた閾値よりも小さくなると、算出手段２０８は、再び警告を出力する。なお、ここでのフィールドバックは、必ずしも図６に示したフィードバック情報テーブル２１３に記録された内容に限られず、例えば、チームの主たるメンバに他のメンバとの１対１での対話を促すことや、チーム内で雑談の機会を設けるよう促すこと等が該当する。
＜変形例２＞
チームのコミュニケーション状態については、例えば、発話量や、ストレスの度合い（以下、「ストレスレベル」ともいう。）の分散で評価した「場の状態」を示す量Ｓを指標として用いてよい。ストレスを示す指標は、発話者Ｐａの生体データから求めてよい。ここでは、ストレスを示す指標として、心拍の低周波成分（ＬＨ）を高周波成分（ＨＦ）で除した値を用いた。ストレスは、発話者Ｐａの内的状態の一例である。
場の状態を示す量Ｓは、例えば、次の式（１）を用いて求めてよい。
場の状態を示す量Ｓ＝ＶＡＲ（発話量）×ＶＡＲ（ストレス／発話量）・・・（１）
ここで、「ＶＡＲ」とは、分散度合いを表す関数であり評価値を算出するものである。ここでは、「ＶＡＲ」は、発話量に対して「多」、「中」、「少」の３段階の評価値を出力するとともに、「ストレス／発話量」に対して「高」、「中」、「低」の３段階の評価値を出力するものとする。
また、Ｓの値は、小さいほど場の状態が良い状態であることを示し、大きいほど場の状態が悪い状態であることを示す。「ストレス／発話量」は、ストレスを示す指標を発話量で規格化した値であり、例えば、ストレスを示す指標を発話量で除した値としてよい。「ストレス／発話量」は、ストレスレベルの一例である。
図１３は、場の状態（Ｓ）の一例を示す図であり、（ａ）は、良い状態の一例を示す図、（ｂ）は、中程度の状態の一例を示す図、（ｃ）は、悪い状態の一例を示す図である。図１３（ａ）に示すように、参加者Ｐ間における発話量及びストレスレベルの均等性がともに高い場合、Ｓの値は、小さい値、すなわち、良い状態を示す値となる。
図１３（ｂ）に示すように、参加者Ｐ間における発話量の均等性は低いが、ストレスレベルが同程度の場合、Ｓの値は、中程度の値、すなわち、中程度の状態を示す値となる。
図１３（ｃ）に示すように、参加者Ｐ間における発話量及びストレスレベルの均等性がともに低い場合、Ｓの値は、大きい値、すなわち、悪い状態を示す値となる。
＜変形例３＞
図１４は、行動対話情報取得装置３及び生体情報取得装置５の具体例をテーブルでまとめて示す図である。行動対話情報取得装置３及び生体情報取得装置５は、上述の実施の形態で説明したものに限定されるものではない。図１４に示すように、行動対話情報取得装置３として、例えば、画像認識機能を有するカメラ等、非装着型の装置を用いてもよい。
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、「コミュニケーションタイプ」のバリエーションは、上述したものに限られない。例えば、コミュニケーションタイプを特定するためには、必ずしも２種類のパラメータを用いなくてもよく、１種のみのパラメータ（例えば、人数のみや対話の特性のみ等）を用いて分類してもよい。また、「コミュニケーションタイプ」は、必ずしも特定手段２０２によって特定されたものに限定されるものではなく、手入力された情報を用いてもよい。
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…検知手段
２０２…特定手段
２０３…推定手段
２０４…集計手段
２０５…判定手段
２０６…決定手段
２０７…通知手段
２０８…算出手段
２１…記憶部
２１０…プログラム
２１１…コミュニケーションタイプ情報
２１２…コミュニケーション状態情報
２１３…フィードバック情報テーブル
２１４…属性情報
２１５…スケジュールデータ
２８…ネットワーク通信部
３…行動対話情報取得装置
３ａ…基地局
３０…本体部
３０１，３０２…マイク
３１…ストラップ部
５…生体情報取得装置
５１…本体部
５２…装着部
５１０…センサ部
５１１…操作表示部
６…ネットワーク

Claims (7)

  1. 利用者の間で意思の疎通が行われている場面の種類を示す情報、及び前記利用者から取得した生体に関する生体情報に応じて特定される前記意思の疎通の状態を示す情報から、前記意思の疎通の質の善し悪しを評価した評価結果を出力するよう制御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、前記利用者により構成される集団の特性及び前記意思の疎通で行われる対話の特性に応じて、前記場面の種類を特定するよう制御する、
    請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 前記プロセッサは、前記集団の特性として、前記利用者の人数又は前記集団における前記対話の継続性に応じて前記場面の種類を特定するよう制御する、
    請求項２に記載の情報処理装置。
  4. 前記プロセッサは、前記利用者の発話の量を示す情報と、前記生体情報から得られる前記利用者の前記意思の疎通に対する内的な状態を示す内的情報と、に応じて、前記意思の疎通の質を推定するよう制御する、
    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、前記内的情報として、心理的に快の状態の傾向にあるか不快の状態の傾向にあるかを示す指標を用いて前記意思の疎通の質を推定するよう制御する、
    請求項４に記載の情報処理装置。
  6. 利用者の間で意思の疎通が行われている場面の種類を示す情報、及び前記利用者の生体に関する生体情報に応じて特定される前記意思の疎通の状態を示す情報から、前記意思の疎通を改善するための対応策を示す情報を出力するプロセッサを備える、
    情報処理装置。
  7. プロセッサに、
    利用者の間で意思の疎通が行われている場面の種類を示す情報、及び前記利用者から取得した生体に関する生体情報に応じて特定される前記意思の疎通の状態を示す情報から、前記意思の疎通の質の善し悪しを評価した評価結果を出力させるためのプログラム。
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