JP2021108037A - 没入促進システム - Google Patents

Abstract

【課題】提供されるコンテンツに対するユーザーの没入度とストレスとに基づいて、ユーザーのコンテンツへの没入を促進できる没入促進システムを提供する。【解決手段】没入促進システム１は、コンテンツが提供された空間におけるユーザーの状態を取得する状態取得部３と、ユーザーのストレスに関連する生体情報を取得する生体情報取得部４と、ユーザーに対する刺激を出力する刺激出力部５と、状態取得部３が取得したユーザーの状態に基づいてユーザーのコンテンツに対する没入度を推定すると共に、没入度の推定結果と生体情報取得部４が取得した生体情報とに基づいて刺激出力部５が出力する刺激を選択する処理部６と、を備える。【選択図】図１

Description

本開示は、没入促進システムに関する。

例えば、人が着座するシートの姿勢を変えることで、快適な環境を着席者に提供する装置が知られている（特許文献１参照）。

特開２０１８−１８８１４９号公報

上記公報の装置は、着席者のコミュニケーション環境を向上させる機能を有しているが、シートが配置されている空間に提供されるコンテンツと連動して、着席者にサービスを提供する機能は備えていない。

本開示の一局面は、提供されるコンテンツに対するユーザーの没入度とストレスとに基づいて、ユーザーのコンテンツへの没入を促進できる没入促進システムを提供することを目的としている。

本開示の一態様は、コンテンツが提供された空間におけるユーザーの状態を取得するように構成された状態取得部（３）と、ユーザーのストレスに関連する生体情報を取得するように構成された生体情報取得部（４）と、ユーザーに対する刺激を出力するように構成された刺激出力部（５）と、状態取得部（３）が取得したユーザーの状態に基づいてユーザーのコンテンツに対する没入度を推定すると共に、没入度の推定結果と生体情報取得部（４）が取得した生体情報とに基づいて刺激出力部（５）が出力する刺激を選択するように構成された処理部（６）と、を備える没入促進システム（１）である。

このような構成によれば、推定したユーザーの没入度に合わせて、没入を促進するのに適した刺激をユーザーに提供できる。また、推定した没入度とユーザーのストレスとを組み合わせて刺激を選択することで、過剰な刺激によるユーザーのストレス上昇を抑えることができる。その結果、現在のコンテンツに対する没入度の高い状態にユーザーを誘導することができる。

本開示の一態様では、処理部（６）は、没入度の推定結果と生体情報とコンテンツの種別とに基づいて、刺激出力部（５）が出力する刺激を選択するように構成されてもよい。このような構成によれば、興奮指向、リラックス指向等のコンテンツの種別及び目的に応じた刺激をユーザーに提供できる。そのため、コンテンツに合わせた適度の高い状態誘導が可能となる。

本開示の一態様では、刺激出力部（５）は、ユーザーの聴覚に対する第１刺激と、ユーザーの触覚に対する第２刺激と、ユーザーの嗅覚に対する第３刺激と、ユーザーの視覚に対する第４刺激とを出力するように構成されてもよい。このような構成によれば、第１刺激から第４刺激の組み合わせを処理部（６）が選択することによって、より適度の高い状態誘導が可能となる。

本開示の一態様では、状態取得部（３）は、ユーザーの状態として、ユーザーの姿勢を取得するように構成されてもよい。処理部（６）は、状態取得部（３）が取得したユーザーの姿勢に基づいてユーザーのコンテンツに対する没入度を推定するように構成されてもよい。このような構成によれば、没入度の推定精度を高めることができる。その結果、ユーザーの状態誘導の適度を高めることができる。

本開示の一態様では、処理部（６）は、状態取得部（３）が取得したユーザーの姿勢からユーザーの活動エネルギーを算出するように構成されてもよい。このような構成によれば、活動エネルギーに基づいてユーザーの没入度を多元的に把握できる。その結果、ユーザーの状態誘導の適度を高めることができる。

なお、上記各括弧内の符号は、後述する実施形態に記載の具体的構成等との対応関係を示す一例であり、本開示は上記括弧内の符号に示された具体的構成等に限定されるものではない。

図１は、実施形態における没入促進システムを示す模式的な構成図である。 図２Ａは、図１の没入促進システムにおける状態取得部を示す模式図であり、図２Ｂは、図１の没入促進システムにおける刺激出力部を示す模式図である。 図３は、図１の没入促進システムによるユーザーの状態変化の一例を示す模式図である。 図４Ａ及び図４Ｂは、図１の処理部が刺激を選択するためのテーブルの一例である。 図５は、図１の処理部が実行する処理を概略的に示すフロー図である。

以下、本開示が適用された実施形態について、図面を用いて説明する。
［１．第１実施形態］
［１−１．構成］
図１に示す没入促進システム１は、例えば、スタジアム、映画館、劇場、コンサートホール、ライブハウス等の施設、又は、自動車、鉄道車両、船舶、航空機等の移動体に設置される。没入促進システム１は、コンテンツ提供部２と、状態取得部３と、生体情報取得部４と、刺激出力部５と、処理部６と、を備える。

＜コンテンツ提供部＞
コンテンツ提供部２は、コンテンツをユーザーに提供するように構成されている。コンテンツ提供部２には、コンテンツの内容を記憶した記憶装置、コンテンツを表示する表示装置等が含まれる。

コンテンツ提供部２が提供する「コンテンツ」には、スポーツ、ボードゲーム、ビデオゲーム等の観戦イベント、演劇、演奏等の鑑賞イベント、実写又は仮想の映像、音楽などが含まれる。

特に、没入促進システム１は、ユーザーの行動によって内容が変化する双方向性のあるコンテンツに効果的に適用できる。このような双方向性のコンテンツの例として、仮想現実（ＶＲ：Ｖｉｒｔｕａｌ Ｒｅａｌｉｔｙ）空間又は拡張現実（ＡＲ：Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ Ｒｅａｌｉｔｙ）空間と、仮想現実空間又は拡張現実空間に配置される仮想人物のキャラクタとを含むコンテンツが挙げられる。

＜状態取得部＞
状態取得部３は、コンテンツ提供部２によってコンテンツが提供された空間におけるユーザーの姿勢を取得するように構成されている。本実施形態の状態取得部３は、図２Ａに示すように、シート３１と、複数の加速度センサ３２Ａ，３２Ｂ，３２Ｃと、複数のカメラ３３Ａ，３３Ｂとを有する。

シート３１は、施設又は移動体において、コンテンツが提供される空間Ｓに配置されている。シート３１には、第１加速度センサ３２Ａ、第２加速度センサ３２Ｂ、及び第３加速度センサ３２Ｃが配置されている。

加速度センサ３２Ａ，３２Ｂ，３２Ｃは、それぞれ、３軸加速度センサであり、３次元の加速度データを出力可能に構成されている。加速度センサ３２Ａ，３２Ｂ，３２Ｃは、必要に応じて、３軸の角速度（つまり、ロール角速度、ピッチ角速度、及びヨー角速度）の検出機能を有してもよい。

ただし、後述する処理部６において、角速度を入力データとして用いることなく没入度の推定が実現される場合は、センサのコストと消費電力とを低減する観点から、各加速度センサは加速度のみの検出機能を有することが好ましい。

第１カメラ３３Ａ及び第２カメラ３３Ｂは、それぞれ、シート３１に着席したユーザーの姿勢を認識する３次元カメラである。カメラ３３Ａ，３３Ｂは、少なくともユーザーの上半身を撮影できるように配置されている。

＜生体情報取得部＞
図１に示す生体情報取得部４は、コンテンツが提供された空間におけるユーザーのストレス（つまり環境適応度）に関連する生体情報を取得するように構成されている。

「ストレスに関連する生体情報」とは、自律神経と連動した生体情報であり、例えば心拍、瞳孔の大きさ等が挙げられる。これらの生体情報は、ユーザーが装着したウェアラブルデバイス、カメラ等の測定装置によって取得される。

＜刺激出力部＞
刺激出力部５は、コンテンツが提供された空間においてユーザーに対する刺激を出力するように構成されている。

本実施形態の刺激出力部５は、ユーザーの聴覚に対する第１刺激と、ユーザーの触覚に対する第２刺激と、ユーザーの嗅覚に対する第３刺激と、ユーザーの視覚に対する第４刺激とを出力する。

図２Ｂに示すように、刺激出力部５は、スピーカ５１と、バイブレータ５２と、アロマシュータ５３と、照明５４とを有する。これらの装置は、シート３１が配置された空間Ｓ内に配置されている。

スピーカ５１は、音声を第１刺激として出力する。バイブレータ５２は、振動を第２刺激として出力する。アロマシュータ５３は、匂いを第３刺激として出力する。照明５４は、光を第４刺激として出力する。スピーカ５１、アロマシュータ５３及び照明５４は、空間を構成する壁、天井等に配置されている。バイブレータ５２は、シート３１に配置されている。

刺激出力部５は、上述した以外の刺激の出力装置を有してもよい。例えば、刺激出力部５は、映像を第４刺激として出力するディスプレイ、風を第２刺激として出力する送風機、シート３１の回転、移動、姿勢変化等の動きを第２刺激として出力するシート移動装置等を有してもよい。

刺激出力部５は、後述する処理部６からの指示に基づき、刺激の種類、刺激の程度（例えば、音の大きさ、振動の大きさ、匂いの濃度、光の強さ等）、刺激の持続時間、刺激の発生タイミング、刺激の発生位置等を設定する。設定された刺激は、ユーザーに向けて直接出力されるか、又はユーザーが存在する空間Ｓに出力される。刺激出力部５は、複数の種類の刺激を同時に出力してもよい。

＜処理部＞
図１に示す処理部６は、状態取得部３が取得したユーザーの状態（具体的にはユーザーの姿勢）に基づいてユーザーのコンテンツに対する没入度を推定する推定機能と、ユーザーのコンテンツに対する没入度の推定結果と、生体情報取得部４が取得した生体情報と、コンテンツの種別とに基づいて刺激出力部５が出力する刺激を選択する選択機能とを有する。ここで、「没入度」とは、例えば、盛り上がり、興奮、又は、関心の度合いを意味する。

処理部６は、推定部６１と、選択部６２とを有する。処理部６は、例えばマイクロプロセッサと、ＲＡＭ、ＲＯＭ等の記憶媒体と、入出力部とを備えるマイクロコンピュータにより構成される。処理部６は、シート３１に装着又は内蔵されてもよいし、シート３１とは離間して配置されてもよい。

（推定部）
推定部６１は、推定機能を実行する。推定部６１は、状態取得部３が取得したユーザーの状態として、加速度センサ３２Ａ，３２Ｂ，３２Ｃの出力及びカメラ３３Ａ，３３Ｂの画像を取得する。推定部６１は、取得した出力及び画像を用いて、ユーザーのコンテンツに対する没入度を推定する。

具体的な没入度の推定方法としては、例えば、以下の手順が採用できる。まず、推定部６１は、状態取得部３が検出した姿勢から、推定用情報を取得する。推定用情報には、ユーザーの視線の方向と、姿勢遷移量とが含まれる。

次に、推定部６１は、推定用情報から少なくとも１つの特徴量を算出する。次に、推定部６１は、１つの特徴量がその特徴量に対して設定された閾値を超えたか判定し、閾値を超えた場合にユーザーのコンテンツへの没入度に一定の得点を付加する。特徴量が閾値を超えた場合に付加される点数は、閾値と同様、特徴量ごとに個別に設定される。また、推定部６１は、特徴量が閾値以下の場合、没入度に負の点数を付加してもよい。

推定に用いられる視線の方向は、例えば、ユーザーの頭部の方向として取得される。ユーザーの頭部の方向は、加速度センサ３２Ａ，３２Ｂ，３２Ｃの出力、カメラ３３Ａ，３３Ｂが取得した画像、又はこれらの組み合わせから推定される。

例えば、頭部の方向は、ユーザーの上半身の鉛直方向に対する傾きと、ユーザーの両肩を結んだ線分の基準軸に対する傾きと、ユーザーの首と鼻とを結んだ線分の鉛直方向に対する傾きと、の組み合わせによって決定される。つまり、視線の方向は、これらの傾きの組み合わせを表すコードとして取得される。

上述の３つの傾きは、それぞれ、カメラ３３Ａ，３３Ｂの画像の解析によって検出できる。また、加速度センサ３２Ａ，３２Ｂ，３２Ｃの出力から、機械学習により構築された学習モデルを用いて３つの傾きを推定することもできる。

上記学習モデルは、加速度センサ３２Ａ，３２Ｂ，３２Ｃの出力に基づく入力データと、ユーザーの姿勢又はユーザーの姿勢遷移に係る情報に基づく教師データ（つまりラベルデータ）とによる機械学習により構築される。学習モデルは、処理部６の記憶部に記憶されている。

学習モデルは、教師あり機械学習によって構築される分類器（つまり分類モデル）であり、例えば多層ニューラルネットワークで構成される。多層ニューラルネットワークの例としては、例えば、ＣＮＮ（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＤＮＮ（Ｄｅｅｐ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＳＴＭ（Ｌｏｎｇ Ｓｈｏｒｔ−Ｔｅｒｍ Ｍｅｍｏｒｙ）等が挙げられる。

なお、学習モデルは、多層ニューラルネットに限定されず、ニューラルネットワーク以外のモデルを用いてもよい。例えば、ＳＶＣ（サポートベクターマシンによるクラス分類）、ランダムフォレスト等のアルゴリズムを用いて学習モデルを構築してもよい。

学習モデルの機械学習では、入力データとして、加速度センサ３２Ａ，３２Ｂ，３２Ｃの出力（つまり、３次元の加速度、又は３次元の加速度に３次元の角速度を加えた加速度データ）を用いる。また、教師データとして、ユーザーの姿勢パターンを示す一定数の姿勢ラベル、又はユーザーの姿勢の遷移パターンを示す一定数の遷移ラベルを用いる。

学習モデルを生成する学習ステップでは、多数のラベル付きデータを機械学習装置に分析させる。ラベル付きデータは、加速度データに、対応する姿勢ラベル又は遷移ラベルを付けたデータである。機械学習装置は、多数のラベル付きデータから加速度データを複数のラベルに分類するための特徴量を学習し、学習モデルを構築する。

学習モデルの構築は、機械学習装置（図示省略）を用いて行われる。機械学習装置によって構築された学習モデルは、記憶部に出力される。なお、機械学習装置は処理部６に組み込まれていてもよい。

推定部６１が入力データに付与する姿勢ラベルは、推定する複数の姿勢パターンを予め定義したものである。本実施形態の姿勢ラベルは、例えば、視線の方向を示すコードとされる。

視線の方向と共に推定に用いられる姿勢遷移量は、加速度センサ３２Ａ，３２Ｂ，３２Ｃの出力から算出される特徴量として取得される。この特徴量は、取得された出力に対する積分、平均等の演算に基づいて算出される。例えば、推定部６１は、シート３１に伝わるユーザーの運動の強さＴ及びシート３１に伝わるユーザーの運動の広さＳを特徴量として算出する。

また、推定部６１は、状態取得部３のカメラ３３Ａ，３３Ｂが取得したユーザーの姿勢から、ユーザーの各部位の運動エネルギーを推定する。例えば、推定部６１は、ユーザーの腕の運動エネルギーＥｈ及びユーザーの上半身における胴体部の運動エネルギーＥｂを推定する。

さらに、推定部６１は、運動の強さＴと運動の広さＳと腕の運動エネルギーＥｈと胴体部の運動エネルギーＥｂとを用いて、下記式（１）で表される活動エネルギーＱを算出する。なお、式（１）中、Ｋ１及びＫ２は定数である。
Ｑ＝Ｋ１・Ｅｈ＋Ｋ２・Ｓ・Ｔ・Ｅｂ ・・・（１）

推定部６１は、状態取得部３の検出結果（つまり、カメラ３３Ａ，３３Ｂが取得した画像及び加速度センサ３２Ａ，３２Ｂ，３２Ｃの出力）に基づいて取得したユーザーの視線の方向と、姿勢遷移量とに基づいて、コンテンツに対するユーザーの没入度の高さを推定する。

具体的には、推定部６１は、視線の維持時間に基づく第１推定、視線の変化頻度に基づく第２推定、共同注視に基づく第３推定、及びリアクションの大きさに基づく第４推定を行う。

第１推定では、推定部６１は、視線の方向の維持時間によって、コンテンツに対するユーザーの没入度の高さを推定する。具体的には、視線の方向の維持時間が予め定めた第１閾値以上の場合に、ユーザーの没入度が加点される。

なお、「視線の方向の維持」とは、推定部６１によって取得される「視線の方向を示すコード」が変化しないことを意味し、視線の方向コードが変化しない（つまり視線の変化後も同じ方向コードに含まれる）微小な視線の変動は「視線の方向の維持」に含まれる。第１閾値は、コンテンツの内容に合わせて設定され、コンテンツの進行に合わせて変化してもよい。第１閾値は、例えば１．５秒である。

第２推定では、推定部６１は、視線の方向が変化する頻度（つまり視線の逸脱率）によって、コンテンツに対するユーザーの没入度の高さを推定する。具体的には、一定時間における視線が逸脱した時間が予め定めた第２閾値以下の場合に、ユーザーの没入度が加点される。

なお、第１推定と同様、「視線の方向の変化」は、「視線の方向を示すコード」が変化することを意味する。第２閾値は、コンテンツの内容と第１閾値とに合わせて設定され、コンテンツの進行に合わせて変化してもよい。第２閾値は、例えば、０．３秒である。

第３推定では、推定部６１は、コンテンツによる視線誘導の開始から、視線の方向が視線誘導の方向と一致する（つまり共同注視に遷移する）までの時間によって、コンテンツに対するユーザーの没入度の高さを推定する。

具体的には、コンテンツによって共同注視シーンが提供されている間に、コンテンツにおける視線誘導の方向とユーザーの視線の方向とが一致した場合に、ユーザーの没入度が加点される。

第４推定は、第３推定と合わせて実施される。第４推定では、コンテンツによる視線誘導の開始後における姿勢遷移量によって、コンテンツに対するユーザーの没入度の高さを推定する。

具体的には、推定部６１は、上述した少なくとも１つの特徴量を算出し、特徴量がそれぞれ閾値を超えるごとにユーザーの没入度を加点する。また、推定部６１は、複数の特徴量すべてが閾値を超えた場合に没入度を加点してもよい。さらに、推定部６１は、コンテンツにおけるイベントの発生から一定時間におけるユーザーの動作の回数が閾値を超えるごとにユーザーの没入度を加点してもよい。

（選択部）
選択部６２は、選択機能を実行する。具体的には、選択部６２は、推定部６１によるユーザーのコンテンツに対する没入度の推定結果と、生体情報取得部４が取得した生体情報と、コンテンツ提供部２が提供しているコンテンツの種別とをキーとして、刺激出力部５が出力すべき刺激を決定する。

図３に示すように、ユーザーの環境適応度（つまりストレス）Ｍは、没入度Ｅと共に、コンテンツの進行及び刺激出力部５から出力される刺激Ｏ１−Ｏ７によって変化する。図３中、Ｐ１は没入度が低い状態、Ｐ２は没入度が中程度の状態、Ｐ３は没入度が高い状態である。また、図３中、Ｐ４は無気力な状態、Ｐ５はリラックスした快適な状態、Ｐ６はストレスが高く疲れる状態である。なお、図３の一点鎖線は刺激を出力しなかった場合の没入度の変化を示している。

選択部６２は、ユーザーのストレスが過大とならずに没入度を高められる刺激を選択する。また、選択部６２は、没入度を上げるための刺激によってユーザーのストレスが過度となった場合に、没入度を維持したまま、ストレスを低減できる刺激を選択する。

選択部６２は、図４Ａ，４Ｂに示すように、現在提供されているコンテンツと、没入度と、生体情報との組み合わせに紐付けられたた第１刺激（つまり音）、第２刺激（つまり振動）、第３刺激（つまり匂い）及び第４刺激（つまり光）の組み合わせのテーブルを有する。

例えば、現在のコンテンツの種別が「エキサイティング」であり、没入度及びストレスの双方が低い場合（つまりユーザーが退屈と感じている状態）では、選択部６２は、図４Ａの（１）の刺激の組み合わせを選択し、刺激出力部５に刺激出力を指示する。また例えば、現在のコンテンツの種別が「リラックス」であり、没入度及びストレスの双方が低い場合では、図４Ｂの（１）の刺激の組み合わせを選択し、刺激出力部５に刺激出力を指示する。

上記テーブルには、各刺激の強弱及び有無に加えて、刺激の程度、持続時間、発生位置、変化パターン等も含まれている。変化パターンには、他の刺激との同調（例えば音刺激のテンポに合わせて照明の点滅間隔を合わせる制御）が含まれる。

選択部６２は、複数の刺激を出力する順番も指示する。例えば、図３に示すように、ユーザーの没入度を高める場合、選択部６２は、刺激出力部５に対し、まず振動刺激Ｏ１を出力させ、次に、音刺激Ｏ２を出力させ、最後に光刺激Ｏ３を出力させる。また、ストレスを下げる場合、選択部６２は、刺激出力部５に対し、まず振動刺激Ｏ４を出力させ、次に、音刺激Ｏ５を出力させ、その後、光刺激Ｏ６を出力させ、最後に匂い刺激Ｏ７を出力させる。なお、先に出力される刺激は、後の刺激と重複して出力されてもよいし、後の刺激の出力開始前又は出力中に停止されてもよい。

選択部６２は、刺激の選択に際して、活動エネルギーＱを考慮してもよい。つまり、選択部６２は、没入度の推定結果と生体情報とコンテンツの種別と活動エネルギーＱとに基づいて、刺激を選択してもよい。

処理部６は、推定又は取得した没入度、生体情報、及び活動エネルギーＱを、処理部６にデータとして記録してもよい。また、処理部６は、推定又は取得した没入度、生体情報、及び活動エネルギーＱを、図示しない表示部に出力してもよい。

処理部６は、没入度の推定及び刺激の出力指示を、一定時間ごとに繰り返し実行するように構成されてもよいし、コンテンツの進行に合わせて決められたタイミングで実行するように構成されてもよい。

＜没入促進システムの処理＞
以下、図５のフロー図を参照しつつ、没入促進システム１が実行する処理の一例について説明する。

本処理では、没入促進システム１は、最初に、コンテンツ提供部２によってコンテンツの提供を開始する（ステップＳ１０）。次に、没入促進システム１は、処理部６の推定部６１によってユーザーのコンテンツに対する没入度を推定する（ステップＳ２０）。

没入度の推定後、没入促進システム１は、処理部６の選択部６２によって刺激出力部５が出力する刺激を選択する（ステップＳ３０）。刺激の選択後、没入促進システム１は、選択部６２によって、選択した刺激を出力するように刺激出力部５に指示する（ステップＳ４０）。

刺激の出力後、没入促進システム１は、コンテンツが終了しているか否か判定する（ステップＳ５０）。コンテンツが終了している場合（Ｓ５０：ＹＥＳ）、没入促進システム１は、処理を終了する。

一方、コンテンツが継続している場合（Ｓ５０：ＮＯ）、没入促進システム１は、ステップＳ２０に戻り、没入度の推定から刺激の出力までの処理を繰り返す。

［１−２．効果］
以上詳述した実施形態によれば、以下の効果が得られる。
（１ａ）推定したユーザーの没入度に合わせて、没入を促進するのに適した刺激をユーザーに提供できる。また、推定した没入度とユーザーのストレスとを組み合わせて刺激を選択することで、過剰な刺激によるユーザーのストレス上昇を抑えることができる。その結果、現在のコンテンツに対する没入度の高い状態にユーザーを誘導することができる。

（１ｂ）コンテンツの種別に基づいて刺激が選択されることで、興奮指向、リラックス指向等のコンテンツの種別及び目的に応じた刺激をユーザーに提供できる。そのため、コンテンツに合わせた適度の高い状態誘導が可能となる。

（１ｃ）刺激出力部５が第１刺激から第４刺激を出力するように構成されることで、第１刺激から第４刺激の組み合わせを処理部６が選択することによって、より適度の高い状態誘導が可能となる。

（１ｄ）状態取得部３が取得したユーザーの姿勢に基づいて没入度が推定されることで、没入度の推定精度を高めることができる。その結果、ユーザーの状態誘導の適度を高めることができる。

（１ｅ）処理部６がユーザーの活動エネルギーを算出することで、活動エネルギーに基づいてユーザーの没入度を多元的に把握できる。その結果、ユーザーの状態誘導の適度を高めることができる。

［２．他の実施形態］
以上、本開示の実施形態について説明したが、本開示は、上記実施形態に限定されることなく、種々の形態を採り得ることは言うまでもない。

（２ａ）上記実施形態の没入促進システム１において、処理部６は、必ずしもコンテンツの種別に基づいて刺激を選択しなくてもよい。つまり、処理部６は、推定した没入度と生体情報とのみに基づいて刺激を選択してもよい。

（２ｂ）上記実施形態の没入促進システム１において、刺激出力部５は、必ずしも第１刺激から第４刺激までの全ての刺激を出力可能でなくてもよい。つまり、刺激出力部５は、第１刺激から第４刺激のうち少なくとも１つの刺激を出力できればよい。

（２ｃ）上記実施形態の没入促進システム１において、処理部６は、推定した没入度に基づいた刺激の選択と、生体情報に基づいた刺激の選択とを別々に実行してもよい。つまり、処理部６は、没入度を用いない刺激の選択と、生体情報を用いない刺激の選択とを組み合わせて実行してもよい。

（２ｄ）上記実施形態の没入促進システム１において、状態取得部３の構成は一例である。例えば、状態取得部３は、必ずしもシート３１を有しなくてもよい。つまり、ユーザーは必ずしも着座状態である必要はない。

また、状態取得部３は、ユーザーの姿勢以外の状態を取得してもよい。例えば、状態取得部３は、ユーザーの表情、生体情報、発言内容等を取得するように構成されてもよい。そのため、状態取得部３として、加速度センサ及びカメラ以外の機器（例えば、ユーザーの発言内容を取得するマイク）が用いられてもよい。処理部６は、ユーザーの姿勢以外の状態を用いて没入度を推定してもよい。

（２ｅ）上記実施形態における１つの構成要素が有する機能を複数の構成要素として分散させたり、複数の構成要素が有する機能を１つの構成要素に統合したりしてもよい。また、上記実施形態の構成の一部を省略してもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、他の上記実施形態の構成に対して付加、置換等してもよい。なお、特許請求の範囲に記載の文言から特定される技術思想に含まれるあらゆる態様が本開示の実施形態である。

１…没入促進システム、２…コンテンツ提供部、３…状態取得部、
４…生体情報取得部、５…刺激出力部、６…処理部、３１…シート、
３２Ａ，３２Ｂ，３２Ｃ…加速度センサ、３３Ａ，３３Ｂ…カメラ、５１…スピーカ、
５２…バイブレータ、５３…アロマシュータ、５４…照明、６１…推定部、
６２…選択部。

Claims (5)

1. コンテンツが提供された空間におけるユーザーの状態を取得するように構成された状態取得部と、
   前記ユーザーのストレスに関連する生体情報を取得するように構成された生体情報取得部と、
   前記ユーザーに対する刺激を出力するように構成された刺激出力部と、
   前記状態取得部が取得した前記ユーザーの状態に基づいて前記ユーザーの前記コンテンツに対する没入度を推定すると共に、前記没入度の推定結果と前記生体情報取得部が取得した前記生体情報とに基づいて前記刺激出力部が出力する前記刺激を選択するように構成された処理部と、
   を備える、没入促進システム。
2. 請求項１に記載の没入促進システムであって、
   前記処理部は、前記没入度の推定結果と前記生体情報と前記コンテンツの種別とに基づいて、前記刺激出力部が出力する前記刺激を選択するように構成される、没入促進システム。
3. 請求項１又は請求項２に記載の没入促進システムであって、
   前記刺激出力部は、前記ユーザーの聴覚に対する第１刺激と、前記ユーザーの触覚に対する第２刺激と、前記ユーザーの嗅覚に対する第３刺激と、前記ユーザーの視覚に対する第４刺激とを出力するように構成される、没入促進システム。
4. 請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の没入促進システムであって、
   前記状態取得部は、前記ユーザーの状態として、前記ユーザーの姿勢を取得するように構成され、
   前記処理部は、前記状態取得部が取得した前記ユーザーの姿勢に基づいて前記ユーザーの前記コンテンツに対する前記没入度を推定するように構成される、没入促進システム。
5. 請求項４に記載の没入促進システムであって、
   前記処理部は、前記状態取得部が取得した前記ユーザーの姿勢から前記ユーザーの活動エネルギーを算出するように構成される、没入促進システム。

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