JP2022071800A - 情報処理装置及び感情誘導方法 - Google Patents

Abstract

【課題】車両に搭乗する搭乗者の感情を好適に誘導することができる情報処理装置等を提供する。
【解決手段】情報処理装置１は、車両Ｃに搭乗する搭乗者Ｕの感情が目的地到着時に特定の感情となるように誘導するためのコンテンツであって、前記特定の感情に至る複数段階の感情夫々に対応する複数段階のコンテンツを取得する第１取得部と、所定のセンシング機器ＳＭを用いて検出した前記搭乗者に関する検出情報を取得する第２取得部と、取得した前記検出情報に基づいて前記搭乗者の感情を推定する推定部と、前記車両に設けられた出力機器に、推定した前記搭乗者の感情に対応する段階の前記コンテンツを選択して出力する出力制御部とを備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、情報処理装置及び感情誘導方法に関する。

従来、人間の感情の状態を制御する技術が提案されている（例えば、特許文献１を参照）。

特開２０２０－１２４３９２号公報

ところで搭乗者が車両で移動する際には、搭乗者の感情が目的地に適した感情になっていることが好ましく、移動する間に目的地に適した感情へと誘導することができれば好適である。しかしながら、提案された技術は、所定空間内に滞在している個人の感情を該所定空間に適した感情へと誘導する技術に過ぎない。

一つの側面では、車両に搭乗する搭乗者の感情を好適に誘導することができる情報処理装置等を提供することを目的とする。

一つの側面に係る情報処理装置は、車両に搭乗する搭乗者の感情が目的地到着時に特定の感情となるように誘導するためのコンテンツであって、前記特定の感情に至る複数段階の感情夫々に対応する複数段階のコンテンツを取得する第１取得部と、所定のセンシング機器を用いて検出した前記搭乗者に関する検出情報を取得する第２取得部と、取得した前記検出情報に基づいて前記搭乗者の感情を推定する推定部と、前記車両に設けられた出力機器に、推定した前記搭乗者の感情に対応する段階の前記コンテンツを選択して出力する出力制御部とを備える。

一つの側面では、車両に搭乗する搭乗者の感情を好適に誘導することができる。

感情誘導システムの構成例を示す説明図である。 情報処理装置の構成例を示すブロック図である。 車両内部を示す模式図である。 コンテンツＤＢのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。 感情誘導処理の手順例を示す説明図である。 感情遷移過程の一例を示す説明図である。 情報処理装置が実行する処理手順の一例を説明するフローチャートである。 実施の形態２に係るコンテンツＤＢのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。 実施の形態２に係る感情誘導処理の手順例を示す説明図である。 実実施の形態２に係る感情遷移過程の一例を示す説明図である。 実施の形態３に係る記憶部を示すブロック図である。 実施の形態３に係る情報処理装置が実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。 実施の形態４に係る情報処理装置が実行する処理手順を示すフローチャートである。

以下、本発明をその実施の形態を示す図面に基づいて説明する。
（実施の形態１）
図１は感情誘導システムの構成例を示す説明図である。本実施の形態では、車両Ｃが目的地に到着した際に、車両Ｃに搭乗する搭乗者Ｕの感情が目的地等に適した感情となるように誘導する感情誘導システムについて説明する。

図１では車両Ｃに搭乗者Ｕが搭乗している様子を図示している。車両Ｃは、搭乗者Ｕが利用（所有）する車両である。なお、車両Ｃは自動運転機能を有する車両であってもよい。また、車両Ｃは搭乗者Ｕが所有する車両に限定されず、例えばタクシーのように、搭乗者Ｕが利用するだけの車両であってもよい。また、図１では搭乗者Ｕが一名のみであるが、同乗者（複数の搭乗者Ｕ）が存在していてもよい。本システムでは、例えば搭乗者Ｕが車両Ｃを利用して自宅（第１地点）から勤務先（第２地点）に通勤する場合等に、車両Ｃ内部で搭乗者Ｕに対し画像、音声等のコンテンツを提示（出力）することで、搭乗者Ｕの感情を目的地等に適した感情に誘導する。

なお、以下の例示では搭乗者Ｕの出発地が自宅であるものとして説明するが、例えば搭乗者Ｕが勤務先から別の場所（出張先等）に移動する場合に本実施の形態を適用してもよい。すなわち、出発地は搭乗者Ｕの拠点であればよく、自宅に限定されない。また、本実施の形態では搭乗者Ｕの最終的な移動先（勤務先等）が目的地であるものとして説明するが、最終的な移動先以前の中間地点（例えば最寄り駅）を目的地としてもよい。

車両Ｃは、情報処理装置１、センシング機器ＳＭ、ディスプレイＤＳ、車載ナビゲーション装置ＮＢ、照明装置ＩＭ、スピーカＳＰ、芳香装置ＡＦ及び空調装置ＡＣを備える。各装置は、車両Ｃの車内ネットワークを介して互いに通信接続されている。

情報処理装置１は、車両Ｃに搭載されたコンピュータであり、センシング機器ＳＭ等との間で情報の送受信を行う。なお、情報処理装置１はＥＣＵ（Electronic Control Unit）等の組み込みコンピュータであってもよく、又は車両Ｃに外付けされたコンピュータであってもよい。情報処理装置１は搭乗者Ｕに対し、ディスプレイＤＳ等の出力機器を介して、目的地等に応じた特定の感情に誘導するための複数のコンテンツを出力する。具体的には後述するように、情報処理装置１は、最終目標とする特定の感情に搭乗者Ｕを段階的に誘導するべく、複数段階の感情それぞれに対応する複数段階のコンテンツを、その出力順序に従って順次出力し、最終目標とする感情へと誘導する。

コンテンツは、搭乗者Ｕの五感を刺激するコンテンツであり、例えば画像及び音声のほか、照明装置ＩＭが照射する光、芳香装置ＡＦが放出する芳香、及び空調装置ＡＣが吹出する温冷風などを含む。また図示していないが、振動装置が発生する振動や噴霧装置が噴霧する霧等をコンテンツに含めてもよい。

情報処理装置１は、センシング機器ＳＭを用いて検出した搭乗者Ｕに関する検出情報に基づき、搭乗者Ｕの現在の感情を推定する。検出情報は、搭乗者Ｕを撮像した画像、車内の音声（搭乗者Ｕの発話）等のほかに、所定の生体センサを用いて検出した搭乗者Ｕの生体情報（体温、呼吸、脈拍、心電等）を含み得る。情報処理装置１は、推定した搭乗者Ｕの感情が、現在出力中のコンテンツの段階（一の段階）に続く次の段階に対応する感情へと遷移したか否かを判定し、次の段階に対応する感情に遷移したと判定した場合、当該次の段階に対応するコンテンツを出力する。

情報処理装置１は、車両Ｃが目的地に到着するまでの間、各コンテンツを順次出力して搭乗者Ｕの感情を順々に遷移させ、目的地等に適した感情へと誘導する。

図２は、情報処理装置１の構成例を示すブロック図である。情報処理装置１は、制御部１１、通信部１２、入力インタフェース１３、出力インタフェース１４及び記憶部１５を備える。

制御部１１は、ＭＰＵ（Micro-Processing Unit）、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の演算処理部１１０と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１１１と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１１２とを備える。

通信部１２は、ネットワークＮを介した通信処理を実行するモジュールであり、例えばＬＴＥ（Long Term Evolution、登録商標）、４Ｇ（4th Generation）及び５Ｇ（5th Generation）等の通信プロトコルを用いて外部と通信を行う。また通信部１２は、Ｗｉ－Ｆｉ（Wireless Fidelity、登録商標）及びＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の通信プロトコルを用いて車内の機器と近距離無線通信を行う。

入力インタフェース１３は、センシング機器ＳＭ、車載ナビゲーション装置ＮＢ及び操作ユニットＯＰと通信接続し、これらの機器から送信された情報を取得するためのインタフェースである。

センシング機器ＳＭは、例えば車両Ｃの内部を撮像するカメラＳＭ１、車内の音声を集音するマイクＳＭ２等を含む。なお、これらはセンシング機器ＳＭの一例であって、搭乗者Ｕの状態又は動作を検出可能なデバイスであればよく、例えば搭乗者Ｕの生体情報（体温、呼吸、脈拍、心電等）を検出するバイタルセンサ、座席ＳＴに設けた圧力センサ等をセンシング機器ＳＭに含め、これらの機器での検出結果も検出情報として用いてもよい。また、センシング機器ＳＭは車両Ｃに設置されたデバイスに限定されず、搭乗者Ｕが装着するウェアラブルデバイスであってもよい。

車載ナビゲーション装置ＮＢは、出発地から目的地までの経路及び所要時間、並びに現在地から目的地までの残り所要時間等を演算し、交通情報を外部から取得する手段であり、ダッシュボード等に設置されている。

操作ユニットＯＰは、搭乗者Ｕの入力操作を受け付ける手段であり、例えばタッチパネル、ソフトウェアキーボード、物理的なボタン及びポインティングデバイス等が該当し、ダッシュボード等に設置されている。

なお、本実施の形態ではセンシング機器ＳＭ、車載ナビゲーション装置ＮＢ及び操作ユニットＯＰが車両Ｃに備え付けられたデバイスであるものとするが、これらのデバイスは、情報処理装置１と通信可能なポータブルデバイス（例えばスマートフォン等）で実現されてもよい。

また、本実施の形態では搭乗者Ｕから操作を受け付ける操作入力手段（操作ユニットＯＰ）が物理的なデバイスであるものとして説明するが、本実施の形態はこれに限定されるものではない。例えば後述するように、カメラＳＭ１を距離センサ（赤外線センサ等）付きのカメラ、あるいは複眼カメラ等として、搭乗者Ｕの手の動作（ジェスチャ）を認識することで操作入力を可能としてもよい。

出力インタフェース１４は、照明装置ＩＭ、スピーカＳＰ、芳香装置ＡＦ、空調装置ＡＣ及びディスプレイＤＳと通信接続し、これらの装置に情報を送信するためのインタフェースである。

照明装置ＩＭは、車内空間を照らして搭乗者Ｕの五感を刺激する手段であり、光量、光色及び照射角度の調整ユニットを夫々備え、車内に設置されている。スピーカＳＰは、音コンテンツを出力して搭乗者Ｕの五感を刺激する手段であり、ダッシュボード等に設置されている。芳香装置ＡＦは、芳香を放出して搭乗者Ｕの五感を刺激する手段であり、複数の芳香液が充填された保存容器、気化した芳香液を放出するファン並びに放出方向及び芳香量の調整ユニットを備え、ダッシュボード等に設置されている。空調装置ＡＣは、温冷風を吹出して搭乗者Ｕの五感を刺激する手段であり、温冷風の切替ユニット及び吹出方向や吹出量の調整ユニットを備え、ダッシュボード等に設置されている。ディスプレイＤＳは画像表示手段であり、以下のように、本実施の形態では車窓を表示領域とする表示手段として構成されている。

図３は、車両Ｃ内部を示す模式図である。図３では、後部座席から見た車両Ｃ内部の様子を模式的に図示している。図３に基づき、本実施の形態に係る車両Ｃについて説明する。

本実施の形態に係る車両Ｃは、車窓周辺のボディ面積が極力小さくなり、車窓の面積が極力大きくなるように構成されている。具体的には、車両Ｃの各ピラー（Ａピラー、Ｂピラー、Ｃピラー、ルーフピラー等。図３に太線で図示）が細長に形成され、ピラーによって遮られる視認範囲が狭くなるように構成されている。車両Ｃには、各ピラーの間に各車窓（フロントガラス、フロントドアガラス、リアドアガラス等）が設けられている。また、本実施の形態に係る車両Ｃは天井全面がルーフガラスで構成されている。

上述の如く、車両Ｃは、車窓を表示領域とする表示手段としてディスプレイＤＳを備え、車窓に画像を表示する。具体的には、車両Ｃは、フロントガラス、フロントドアガラス、リアドアガラス、ルーフガラス、リアガラス等、複数の車窓それぞれに画像を表示する。ディスプレイＤＳは、例えば車窓をスクリーンとするプロジェクタであるが、車窓自体を透明ディスプレイとして構成してもよく、その具体的な表示手段は特に限定されない。また、例えばルーフ部分は車窓（ガラス）とせずに遮蔽し、ルーフに画像を表示（投影）するだけであってもよい。

また、車両Ｃには、一又は複数のカメラＳＭ１（図３では３つ）がピラーに設置されており、車内を撮像する。また、車両Ｃには、照明装置ＩＭがピラーに設置され、照明を点灯する。図示は省略するが、その他のデバイス（スピーカＳＰ、芳香装置ＡＦ等）が設置されている。

上述の如く、本実施の形態では、車両Ｃの室内がコンテンツの体験空間として設計されている。情報処理装置１は、ディスプレイＤＳを含む各出力機器にコンテンツを出力し、目的地に到着するまでの間に、搭乗者Ｕを所望の感情に誘導する。

なお、本実施の形態ではコンテンツの体験空間として設計された車両Ｃを対象とするが、コンテンツの出力先である車両は一般的な車両であってもよく、その車両の設計（構成）は特に限定されない。

図２に戻って説明を続ける。記憶部１５は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）及びＳＳＤ（Solid State Drive）等のストレージであり、本実施の形態に係る処理を実行するためのプログラムＰのほか、コンテンツＤＢ（Database）１５１、第１モデル５１を記憶している。コンテンツＤＢ１５１は、各コンテンツのデータを格納するデータベースである。第１モデル５１は、センシング機器ＳＭで検出した検出情報に基づいて搭乗者Ｕの感情を推定する感情推定器であり、例えば訓練データを学習することで生成された機械学習モデルである。第１モデル５１は、人工知能ソフトウェアの一部を構成するプログラムモジュールとしての利用が想定される。

なお、本実施の形態では、ローカルストレージにコンテンツが記憶してあるものとして説明するが、クラウド上のコンピュータ（コンテンツ配信用のサーバ等）からコンテンツを取得して出力するようにしてもよい。

また、情報処理装置１は、メモリカード、光ディスク等の非一時的なコンピュータ読取可能な記録媒体Ｄを読み取る読取部を備え、記録媒体ＤからプログラムＰを読み出して実行するようにしてもよい。

図４は、コンテンツＤＢ１５１のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。コンテンツＤＢ１５１は、ユーザＩＤ列、移動パターン列、コンテンツＩＤ列、コンテンツ名列、感情列、コンテンツ列及び出力時間列を含む。ユーザＩＤ列は、各ユーザ（搭乗者Ｕ）を識別するためのユーザＩＤを格納している。移動パターン列は、ユーザＩＤと対応付けて、予め設定されているユーザの移動パターンを記憶している。例えば移動パターン列には、各パターンに応じた出発地（第１地点）と、目的地（第２地点）とが記憶されている。

コンテンツＩＤ列、コンテンツ名列、感情列、コンテンツ列、及び出力時間列はそれぞれ、ユーザＩＤ及び移動パターンと対応付けて、各パターンに対応する複数段階のコンテンツそれぞれを識別するためのコンテンツＩＤ、各段階のコンテンツ名、各段階への遷移条件となる搭乗者Ｕの感情、コンテンツのデータ、及びコンテンツの出力時間を格納している。

例えば自宅から仕事場への移動パターン（通勤）を一例に説明すると、情報処理装置１はまず、第１段階のコンテンツとして搭乗者Ｕを覚醒化するためのコンテンツを出力する。続いて情報処理装置１は、当該コンテンツによって搭乗者Ｕの感情が「覚醒状態」に遷移したか否かを判定し、「覚醒状態」に遷移したと判定した場合、競争心を喚起する次段階のコンテンツを出力する。情報処理装置１は、コンテンツＩＤに従った順序で、各段階のコンテンツを出力する。

なお、図４では説明の便宜上、コンテンツの遷移条件となる感情列の感情を［］付きの説明文で図示しているが、実際には、感情推定のキーとなる後述のパラメータ（覚醒／非覚醒の指数及び快／不快の指数）が格納されている。各コンテンツとその遷移条件について、詳しくは後述する。

なお、本実施の形態では搭乗者Ｕ毎に各移動パターンに応じたコンテンツが用意されているものとして説明するが、コンテンツは全ての搭乗者Ｕに対して共通であってもよい。

図５は、感情誘導処理の手順例を示す説明図である。以下、情報処理装置１が実行する感情誘導処理手順を説明する。

例えば情報処理装置１及び車載ナビゲーション装置ＮＢは、車両Ｃの動力源の起動に応じて起動する。起動後、車載ナビゲーション装置ＮＢは、搭乗者Ｕから目的地の入力を受け付け、車両Ｃを目的地へと発進させる。車載ナビゲーション装置ＮＢは、所定の地図データを参照して車両Ｃの現在地から目的地までの残り所要時間を逐次演算し、演算した残り所要時間を情報処理装置１に送信する。

一方、情報処理装置１は、運転席、助手席等の各座席ＳＴに着座している一又は複数の搭乗者Ｕのうち、コンテンツの出力対象（感情誘導対象）とする搭乗者Ｕを特定する。例えば情報処理装置１は、操作ユニットＯＰにより対象の搭乗者Ｕの指定入力を受け付ける。あるいは情報処理装置１は、マイクＳＭ２による音声入力等で搭乗者Ｕの指定入力を受け付けてもよい。あるいは情報処理装置１は、カメラＳＭ１で撮像した画像から搭乗者Ｕを認識し、対象の搭乗者Ｕを自動的に特定するようにしてもよい。

なお、上記では操作ユニットＯＰ（タッチパネル等）への操作入力、又は音声入力を操作手段の一例として挙げたが、本実施の形態はこれに限定されるものではない。例えば情報処理装置１は、カメラＳＭ１を距離センサ付きのカメラ、又は複眼カメラ等として、搭乗者Ｕの手の動作（ジェスチャ）を認識可能とし、手の動作によって操作入力を受け付けるようにしてもよい。例えば搭乗者Ｕを特定する場合、情報処理装置１は、カメラＳＭ１で撮像した画像から、搭乗者Ｕが手を挙げる動作を認識することで、対象とする搭乗者Ｕを特定する。このように、情報処理装置１は、搭乗者Ｕの手の動作を認識することで操作入力を受け付けるようにしてもよい。この点は以降の処理でも同様である。

情報処理装置１は、搭乗者Ｕに対して提示するコンテンツのデータをコンテンツＤＢ１５１から読み出す。具体的には、情報処理装置１は、目的地到着時に搭乗者Ｕの感情が特定の感情となるように誘導するためのコンテンツであって、当該特定の感情に至る複数段階それぞれの感情に対応する複数段階のコンテンツのデータをコンテンツＤＢ１５１から読み出す。

より詳しくは、コンテンツは、車両Ｃの目的地（移動パターン）に応じて、搭乗者Ｕ毎に用意されている。図５では一例として、搭乗者Ｕの自宅を出発地として、勤務先を目的地とする通勤時のコンテンツの出力例を図示している。この場合、情報処理装置１は図４で例示したように、搭乗者Ｕの感情を非覚醒状態から覚醒状態に誘導するコンテンツ、覚醒状態から競争心が喚起された状態に誘導するコンテンツ、競争心が喚起された状態から業務上の目標を想起した状態にコンテンツ、及び当日の業務に関するコンテンツをそれぞれ取得する。情報処理装置１は各段階のコンテンツを順次出力し、最終的に、業務に対して意欲のある状態へと搭乗者Ｕの感情を誘導する。

なお、本実施の形態では目的地に応じて最終目標とする感情（特定の感情）が定められるものとして説明するが、最終目標とする感情は、他の要素（情報）に基づいて定められてもよい。例えば最終目標とする感情は、目的地に加えて、又は目的地に代えて、車両Ｃの出発日時（現在の日時）、及び／又は搭乗者Ｕ以外の同乗者に応じて定められてもよい。例えば情報処理装置１は、目的地以外に出発日時（例えば時間帯）及び同乗者（例えば同乗者のユーザＩＤ）をコンテンツと対応付けてコンテンツＤＢ１５１に記憶しておく。そして情報処理装置１は、車両Ｃの目的地、出発日時、及び同乗者に応じて最終目標とする感情を推定し、推定した感情に対応するコンテンツをコンテンツＤＢ１５１から読み出す。なお、出発日時は現在日時から識別すればよく、同乗者はカメラＳＭ１で撮像する画像から特定すればよい。これにより、出力するコンテンツをより柔軟に選択し、搭乗者Ｕを所望の感情に誘導することができる。

このように、情報処理装置１は、目的地、出発日時、及び／又は同乗者に応じて最終目標とする特定の感情を決めることができればよく、最終目標である感情の（推定）基準は目的地に限定されない。

コンテンツＤＢ１５１には、各段階のコンテンツと対応付けて、各段階のコンテンツの出力条件となる感情（状態）が記憶されている。なお、図４の例では第１段階のコンテンツ（「覚醒化」）と対応付けられた感情が「Ｎｕｌｌ」となっているが、これは初期状態（自宅からの出発直後）では搭乗者Ｕの感情が非覚醒状態にあると仮定しているためである。後述するように、情報処理装置１は、一の段階のコンテンツを出力した場合に、次の段階の出力条件である感情に搭乗者Ｕの感情が遷移したか否かを判定し、搭乗者Ｕの感情が遷移した場合は次の段階のコンテンツを出力する。

図５の例では、情報処理装置１は最初に、搭乗者Ｕの感情が非覚醒状態にあると仮定して、覚醒状態に誘導するためのコンテンツを選択して出力する。具体的には、情報処理装置１は、照明装置ＩＭによる照明光の照射、スピーカＳＰからの音声（音楽等）の出力、芳香装置ＡＦからの芳香の出力、及び／又は空調装置ＡＣによる搭乗者Ｕへの温冷風の送風を行う。なお、これらはコンテンツの一例であって、例えば情報処理装置１は、ディスプレイＤＳ（車窓）での画像表示等も併せて行ってもよい。

コンテンツを出力する前にまず、情報処理装置１は、車載ナビゲーション装置ＮＢから取得した残り所要時間が、コンテンツＤＢ１５１に規定されている当該コンテンツの出力時間以上であるか否かを判定する。残り所要時間以上であると判定した場合、情報処理装置１は、当該コンテンツを出力する。一方、コンテンツの出力時間が残り所要時間を超過すると判定した場合、情報処理装置１はコンテンツを出力せずに一連の処理を終了する。

なお、コンテンツの出力時間が残り所要時間以上であるか否かを判定する際に、情報処理装置１は、車両Ｃ周辺の交通情報を参照して、閾値とする残り所要時間を増減してもよい。交通情報は、例えば目的地までの経路上又はその周辺における渋滞、交通事故等の派生の有無を示すデータである。情報処理装置１は、ネットワークＮを介して交通情報を取得し、渋滞等の発生の有無に応じて残り所要時間を増減する。これにより、現在の交通状況を考慮してコンテンツ出力の適否を判定することができる。

情報処理装置１は、コンテンツを出力すると同時に、センシング機器ＳＭから搭乗者Ｕに関する検出情報を逐次取得し、搭乗者Ｕの現在の感情を推定する。検出情報は、上述の如く、カメラＳＭ１で搭乗者Ｕを撮像した画像、マイクＳＭ２で集音した音声（搭乗者Ｕの発話）等を含む。なお、検出情報はこれ以外に、搭乗者Ｕの生体情報、座席ＳＴに設けた圧力センサで検出した検出結果等を含めてもよい。

情報処理装置１は、搭乗者Ｕの画像等から感情を推定する。具体的な感情推定方法は特に問わないが、例えば情報処理装置１は、搭乗者Ｕを撮像した画像を入力した場合に、当該搭乗者Ｕの現在の感情を推定するよう学習済みの第１モデル５１を用いて感情を推定する。第１モデル５１は、例えば深層学習により生成されたＣＮＮ（Convolutional Neural Network）等のニューラルネットワークである。なお、後述のように、第１モデル５１への入力には搭乗者Ｕの生体情報等を含めても良い。

本実施の形態において情報処理装置１は、ラッセル円環理論に則して人物の感情を推定する第１モデル５１を用いて、搭乗者Ｕの感情を推定する。具体的には以下で説明するように、情報処理装置１は、ラッセル円環理論に基づいて搭乗者Ｕの感情を表現するために、快／不快（Pleasure and Unpleasant）の程度を表す指数（Valence；感情価）、及び覚醒／非覚醒の程度を表す指数（Arousal）をそれぞれ算出する。なお、後述のように、ラッセル円環理論は感情表現の一例であって、情報処理装置１は他の理論に基づいて搭乗者Ｕの感情を表現してもよい。

図６は、感情遷移過程の一例を示す説明図である。図６では、ラッセル円環を概念的に図示している。ラッセル円環理論は、第１軸を快／不快の程度、第２軸を覚醒／非覚醒（眠気）の程度で表現した空間上で、人間の感情を説明する理論である。ラッセル円環理論は公知であるため、ここでは詳細な説明を省略する。

情報処理装置１は、図６のラッセル円環に則して搭乗者Ｕの感情を推定する。具体的には、情報処理装置１は、第１軸に相当する快／不快の指数、及び第２軸に相当する覚醒／非覚醒の指数をそれぞれ算出し、各指数から、搭乗者Ｕの感情に相当するラッセル円環の空間内の位置を推定する。例えば第１モデル５１は、訓練用の人物画像に対し、快／不快の指数及び覚醒／非覚醒の指数の正解値が対応付けられた訓練データを学習してある。情報処理装置１は、各指数を算出するよう学習済みの第１モデル５１に搭乗者Ｕの画像を入力して、各指数を算出する。

例えば情報処理装置１は、各段階のコンテンツの出力条件（遷移条件）となる感情を、ラッセル円環の空間上の領域で定義してある。図５のコンテンツを一例に説明すると、図６に示すように、第１段階の感情（非覚醒状態）に相当する領域として、第３象限及び第４象限に位置する領域、すなわち覚醒／非覚醒の指数が低い領域（非覚醒の度合いが高い領域）が設定してある。情報処理装置１はまず、初期段階の搭乗者Ｕの感情が当該領域に位置するものと仮定して、搭乗者Ｕの感情を覚醒状態に誘導するためのコンテンツを出力する。

その後、情報処理装置１は、次段階に相当する領域に搭乗者Ｕの感情が遷移したか否かを順次判定し、各段階のコンテンツを出力していく。図５及び図６の例では、情報処理装置１はまず、第２段階の感情（覚醒状態）に相当する領域として、第１象限及び第２象限に位置する領域、すなわち第１段階よりも覚醒／非覚醒の指数が高い領域に遷移したか否かを判定する。第２段階の領域に遷移した場合、次に情報処理装置１は、第３段階の感情（競争心が喚起された状態）に相当する領域として、第２象限に位置する領域、すなわち、覚醒／非覚醒の指数が高く、かつ、快／不快の指数が低い領域（不快の方向に高い領域）に遷移したか否かを判定する。第３段階の領域に遷移した場合、情報処理装置１は、第４段階の感情（目標が想起された状態）に相当する領域として、第１象限に位置する領域、すなわち、覚醒／非覚醒の指数が高く、かつ、快／不快の指数が高い領域に遷移したか否かを判定する。

なお、コンテンツＤＢ１５１では搭乗者Ｕの目的地（移動パターン）に応じてコンテンツが用意されており、その目的地に応じて、各段階のコンテンツの出力によって目標とする感情も異なる。これに応じて、各段階のコンテンツの出力条件となるラッセル円環の空間上の領域も別々に設定される。

なお、上記で第１モデル５１は、指数を算出する回帰問題として感情推定処理を扱ったが、ラッセル円環の空間上の何れの領域に属するかを分類する分類問題として扱ってもよい。また、上記では第１モデル５１の一例としてニューラルネットワークを挙げたが、決定木、ＳＶＭ（Support Vector Machine）等、その他の学習アルゴリズムに基づくモデルであってもよい。また、本実施の形態では機械学習モデルを用いて感情推定を行うが、単純なルールベースのパターンマッチングにより感情推定（指数算出）を行ってもよい。

また、本実施の形態ではラッセル円環理論に則して搭乗者Ｕの感情を表現するものとするが、これは一例であって、例えば「喜び」、「悲しみ」などの一般的な感情パターンに則して搭乗者Ｕの感情を表現してもよい。

また、本実施の形態では画像から感情推定を行うものとして説明するが、その他の検出情報（音声、生体情報等）も第１モデル５１に入力して感情を推定するようにしてもよい。この場合、例えば第１モデル５１を、各モダリティ（種類）の検出情報の特徴量を抽出するための入力層及び中間層を別々に備えたマルチモーダルモデルとして構成し、各中間層で抽出された特徴量を出力層の前の全結合層で結合して感情推定を行えばよい。

図５に戻って説明を続ける。第１段階のコンテンツを出力後、情報処理装置１は、搭乗者Ｕの感情が、次の段階に対応する感情に遷移したか否かを判定する。具体的には、情報処理装置１は、搭乗者Ｕの感情が、非覚醒状態から覚醒状態に遷移したか否かを判定する。覚醒状態は、非覚醒状態（眠気が強い状態）から脱却した状態を指し、図６で例示するように、第１段階よりも覚醒／非覚醒の指数が高い状態を指す。

覚醒状態に遷移したと判定した場合、情報処理装置１は、次段階のコンテンツの出力時間が残り所要時間以上であるか否かを判定した後、搭乗者Ｕの競争心を喚起するコンテンツを出力する。当該コンテンツは、例えば競合企業の情報、搭乗者Ｕの知人（職場の同僚や学生時代の友人等）の情報などであり、搭乗者Ｕの競争相手の情報である。

例えば情報処理装置１には、ユーザの勤務先の競合企業、知人等が予め設定してある。情報処理装置１は、ネットワークＮを介してこれらの情報を取得し、コンテンツＤＢ１５１に記憶してある。例えば競合企業の情報の場合、情報処理装置１は、株価、ビジネスニュース等を掲載したＷｅｂサイトから競合企業の情報を取得する。また、知人の情報の場合、情報処理装置１は、知人のＳＮＳへの投稿記事、ブログ記事等を取得する。情報処理装置１は、外部のＡＰＩ（Application Programmable Interface）からこれらの情報を取得し、ディスプレイＤＳに表示する。なお、例えば情報処理装置１は、スピーカＳＰによる音声も組み合わせてコンテンツを出力してもよい。

次に情報処理装置１は、搭乗者Ｕの感情が、競争心が喚起された状態に遷移したか否かを判定する。競争心が喚起された状態は、第２段階よりも業務に対する意欲が高まった状態を指し、図６で例示したように、覚醒／非覚醒の指数が高く、かつ、快／不快の指数が低い状態を指す。競争心が喚起された状態に遷移したと判定した場合、情報処理装置１は、次段階のコンテンツの出力時間が残り所要時間以下であるか否かを判定した後、搭乗者Ｕの目標を想起するコンテンツを出力する。

目的を想起するコンテンツは、例えば歴史的偉人に関する情報、現在活躍中の企業経営者に関する情報等であり、具体的には、これらの情報を内容とするＷｅｂページ、動画等が該当する。例えば情報処理装置１は、Ｗｅｂ検索エンジンを用いてこれらの情報をＷｅｂ上から検索し、コンテンツとしてコンテンツＤＢ１５１に格納してある。情報処理装置１は、搭乗者Ｕの業務上の競争心が喚起された状態でこれらのコンテンツをディスプレイＤＳに表示し、搭乗者Ｕの意欲が更に向上するよう誘導する。なお、画像表示だけでなく、音声等を組み合わせてもよいことは勿論である。

次に情報処理装置１は、搭乗者Ｕの感情が、目標が想起された状態に遷移したか否かを判定する。目標が想起された状態は、第３段階よりも業務に対する意欲が高まった状態を指し、図６で例示したように、覚醒／非覚醒の指数が高く、かつ、快／不快の指数が高い状態を指す。目標が想起された状態に遷移したと判定した場合、情報処理装置１は、次段階のコンテンツの出力時間が残り所要時間以下であるか否かを判定した後、搭乗者Ｕの業務に関連するコンテンツを出力する。

例えば情報処理装置１には、搭乗者Ｕのスケジュール等を管理するアプリケーション（スケジューラ等）のアカウント情報が予め設定されている。情報処理装置１は、各種アプリケーションから業務に関連する情報を取得する。当該情報は、例えば搭乗者Ｕのスケジュール、業務上のタスク、電子メール等を含み得る。情報処理装置１は、これらの情報を最終段階のコンテンツとしてディスプレイＤＳに表示し、搭乗者Ｕに提示する。情報処理装置１は、残り所要時間が零になるまで当該コンテンツを表示する。

上記の各段階のコンテンツを出力することで、搭乗者Ｕは、非覚醒状態から業務に対する意欲が高い状態へと通勤途上で段階的に誘導される。目的地に到着後、情報処理装置１及び車載ナビゲーション装置ＮＢは、車両Ｃからの給電が停止することにより、一連の処理を終了する。

図７は、情報処理装置１が実行する処理手順の一例を説明するフローチャートである。図７に基づき、情報処理装置１が実行する処理内容について説明する。

情報処理装置１の制御部１１は、車両Ｃの目的地の入力を受け付ける（ステップＳ１１）。なお、例えば制御部１１は、現在の日時、車両Ｃの位置情報等から目的地を自動的に判別してもよい。制御部１１は、コンテンツの出力対象とする搭乗者Ｕを特定する（ステップＳ１２）。

制御部１１は、ステップＳ１１で入力された目的地に応じて最終目標とする特定の感情を推定し、推定した特定の感情に搭乗者Ｕの感情を誘導するためのコンテンツをコンテンツＤＢ１５１から取得する（ステップＳ１３）。具体的には、制御部１１は、最終目標とする特定の感情に至る複数段階の感情それぞれに対応する複数段階のコンテンツを取得する。例えば制御部１１は、ステップＳ１１で入力された目的地に該当し、かつ、ステップＳ１２で特定した搭乗者Ｕに対応するコンテンツをコンテンツＤＢ１５１から読み出す。なお、上述の如く制御部１１は、目的地に加えて、又は目的地に代えて、車両Ｃの出発日時、及び／又は同乗者に応じて最終目標とする感情を推定してもよい。

制御部１１は、ステップＳ１３で取得した複数段階のコンテンツのうち、第１段階のコンテンツを出力する（ステップＳ１４）。なお、ステップＳ１４の時点で既にコンテンツの出力時間が残り所要時間を超過する場合、制御部１１はコンテンツを出力せず一連の処理を終了する。第１段階のコンテンツを出力後、制御部１１は、センシング機器ＳＭから搭乗者Ｕに関する検出情報を取得する（ステップＳ１５）。具体的には、制御部１１は、搭乗者Ｕを撮像した画像、車内の音声等を取得する。

制御部１１は、取得した検出情報に基づき、搭乗者Ｕの現在の感情を推定する（ステップＳ１６）。例えば制御部１１は、検出情報（搭乗者Ｕの撮像画像等）を入力した場合に、覚醒／非覚醒の度合いを表す指数及び快／不快の度合いを表す指数を算出するよう学習済みの第１モデル５１を用いて、各指数を算出する。

制御部１１は、搭乗者Ｕの感情が、出力中のコンテンツの次の段階の感情に遷移したか否かを判定する（ステップＳ１７）。次の段階に遷移していないと判定した場合（Ｓ１７：ＮＯ）、制御部１１は処理をステップＳ１５に戻す。次の段階に遷移したと判定した場合（Ｓ１７：ＹＥＳ）、制御部１１は、目的地への残り所要時間を車載ナビゲーション装置ＮＢから取得する（ステップＳ１８）。

制御部１１は、次の段階のコンテンツの出力時間が、ステップＳ１８で取得した残り所要時間以下であるか否かを判定する（ステップＳ１９）。残り所要時間以下でないと判定した場合（Ｓ１９：ＮＯ）、制御部１１は処理をステップＳ２１に移行する。残り所要時間以下であると判定した場合（Ｓ１９：ＹＥＳ）、制御部１１は、次の段階のコンテンツを出力する（ステップＳ２０）。

制御部１１は、残り所要時間が零であるか否か、すなわち目的地に到着したか否かを判定する（ステップＳ２１）。目的地に到着していないと判定した場合（Ｓ２１：ＮＯ）、制御部１１は処理をステップＳ１５に戻す。目的地に到着したと判定した場合（Ｓ２１：ＹＥＳ）、制御部１１は一連の処理を終了する。

なお上記では、複数のコンテンツを停止することなく順次出力することにしたが、例えば車両Ｃが一時停止した場合（コンビニエンスストアへの立寄り等）には、一時停止した箇所からコンテンツの出力を再開するようにしてもよい。

また上記では、出発地から目的地までの所要時間と、全てのコンテンツを出力した総出力時間に大差がないものとして説明したが、目的地によっては、最後のコンテンツ（上記の例では業務に関するコンテンツ）を出力しても尚時間が余る場合もあり得る。この場合、例えば情報処理装置１は、途中段階のコンテンツ（例えば上記では第２段階及び／又は第３段階のコンテンツ）を出力している時点で、残り所要時間と残りのコンテンツの総出力時間とを比較し、途中段階のコンテンツの出力時間を延ばしてもよい。例えば情報処理装置１は、残り所要時間と、残りのコンテンツの総出力時間との差分を算出し、当該差分の時間だけ途中段階のコンテンツを繰り返し出力する。これにより、最後のコンテンツを出力した時点で丁度目的地に到着するように、コンテンツの出力を好適に制御することができる。

また上記では複数段階のコンテンツをその段階順に従って順次出力する場合を説明したが、本実施の形態はこれに限定されず、適時、予め規定されたコンテンツの段階順とは異なる順序でコンテンツを出力してもよい。

例えば図５の一例を用いれば、搭乗者Ｕの目標を想起する第３段階のコンテンツの出力する場合において、搭乗者Ｕの感情が前の第２段階の感情に戻ってしまった場合、第２段階に戻り、競争心を喚起するコンテンツを出力する手順から再開するようにしてもよい。

また、例えば情報処理装置１は、目的地が出発地と極めて近く、全ての段階のコンテンツを出力するには時間が足りない場合に、例えば最終段階のコンテンツ（上記では搭乗者Ｕの業務に関連するコンテンツ）のみを出力してもよい。

このように、情報処理装置１は、搭乗者Ｕの感情や残り所要時間に応じて複数のコンテンツの何れかを選択して出力可能であればよく、予め規定された段階通りにコンテンツを出力せずともよい。

また、上記では勤務先を目的地とする場合について説明したが、目的地は勤務先に限定されず、テーマパーク、動物園、商業施設、美術館、病院など、任意の場所であってよい。これに伴い、情報処理装置１が出力するコンテンツを種々のコンテンツが想定される。

以上より、本実施の形態１によれば、搭乗者Ｕの感情を、目的地等に応じた特定の感情に好適に誘導することができる。

（実施の形態２）
実施の形態１では、搭乗者Ｕが自宅等の拠点（第１地点）から勤務先等（第２地点）に移動する場合について説明した。一方で、勤務先等から自宅等に移動する際の帰路に本システムを適用してもよい。本実施の形態では往路又は復路の別に応じてコンテンツを変更する形態について説明する。なお、実施の形態１と重複する箇所については同一の符号を付して説明を省略する。

図８は、実施の形態２に係るコンテンツＤＢ１５１のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。本実施の形態に係るコンテンツＤＢ１５１は、同一経路の移動パターンであっても、出発地及び目的地に応じた往路又は復路の別に応じて、別々のコンテンツを記憶してある。

具体的には、コンテンツＤＢ１５１の移動パターン列には、例えば自宅及び勤務先（職場）の間を移動する場合に、自宅を出発地として勤務先を目的地とする往路と、勤務先を出発地として自宅を目的地とする復路とを、別々の移動パターンとして記憶されている。また、コンテンツＩＤ列、コンテンツ名列、感情列、コンテンツ列、及び出力時間列はそれぞれ、往路又は復路の移動パターンと対応付けて、互いに異なるコンテンツのコンテンツＩＤ、コンテンツ名、遷移条件となる搭乗者Ｕの感情、コンテンツ、及びコンテンツの出力時間を記憶している。

図９は、実施の形態２に係る感情誘導処理の手順例を示す説明図である。図１０は、実施の形態２に係る感情遷移過程の一例を示す説明図である。図９及び図１０に基づき、本実施の形態の概要を説明する。

図９及び図１０は、搭乗者Ｕが勤務先から自宅に移動する帰路における処理例を図示している。搭乗者Ｕが帰宅する際に、情報処理装置１は、例えば搭乗者Ｕが入力する目的地と、車両Ｃの現在地（出発地）とから、勤務先からの帰路に係る移動パターンであることを判別する。情報処理装置１は、当該移動パターンに該当するコンテンツをコンテンツＤＢ１５１から読み出す。当該コンテンツは、往路とは逆に搭乗者Ｕの感情を落ち着いた状態に誘導するためのコンテンツであり、最終目標とする落ち着いた状態に至る複数段階の感情それぞれに対応する複数段階のコンテンツから成る。

具体的には、情報処理装置１は、搭乗者Ｕの感情を不快状態から快適状態に誘導するコンテンツ、快適状態から安心感が喚起された状態に誘導するコンテンツ、安心感が喚起された状態から幸福感が喚起された状態に誘導するコンテンツ、及び搭乗者Ｕの今後の予定に関するコンテンツを取得する。

不快状態は、搭乗者Ｕの感情（気分）が業務から切り替わっていない状態を指し、図１０で第１段階として図示するように、快／不快の指数が低い状態を指す。快適状態は、搭乗者Ｕの感情が業務から切り離された状態を指し、図１０で第２段階として図示するように、快／不快の指数が高い状態を指す。

安心感が喚起された状態は、搭乗者Ｕの感情が第２段階よりも非覚醒化された状態を指し、図１０で第３段階として図示するように、覚醒／非覚醒の指数が低く、かつ、快／不快の指数が高い状態を指す。幸福感が喚起された状態は、搭乗者Ｕの感情が第３段階よりも覚醒化された状態を指し、図１０で第４段階として図示するように、覚醒／非覚醒の指数が高く、かつ、快／不快の指数が高い状態を指す。

情報処理装置１はまず、搭乗者Ｕの感情が不快状態にあると仮定して、搭乗者Ｕの感情を快適状態に誘導する第１段階のコンテンツを出力する。例えば情報処理装置１は、照明装置ＩＭによる照明光の照射、芳香装置ＡＦによる芳香の出力、空調装置ＡＣによる空調の自動調整、及び／又はスピーカＳＰからの音声（音楽等）の出力を行う。なお、コンテンツを出力する前に、情報処理装置１はコンテンツの出力時間が残り所要時間以内であるか否かを判定する。この点は以降の処理も同様である。

当該コンテンツの出力後、情報処理装置１は、搭乗者Ｕの感情が、第２段階に相当する快適状態に遷移したか否かを判定する。快適状態に遷移した場合、情報処理装置１は、搭乗者Ｕの安心感を喚起するコンテンツを出力する。当該コンテンツは、例えば所定の物語の朗読（音声出力）、又はエンターテイメント情報の表示等である。情報処理装置１は、これらのコンテンツを事前にコンテンツＤＢ１５１に記憶してあり、快適状態に遷移した場合、搭乗者Ｕの感情をポジティブな方向へ誘導すべく当該コンテンツを出力する。

次に情報処理装置１は、搭乗者Ｕの感情が、安心感が喚起された状態に遷移したか否かを判定する。安心感が喚起された状態に遷移したと判定した場合、情報処理装置１は、搭乗者Ｕの幸福感を喚起するコンテンツを出力する。当該コンテンツは、搭乗者Ｕの感情を第２段階よりも覚醒化させるコンテンツであり、例えば搭乗者Ｕに関係する人物（家族等）の情報である。具体的には、情報処理装置１は、家族との思い出（写真等）、当日の家族の出来事（搭乗者Ｕへのチャットメッセージ、ＳＮＳ投稿記事等）をディスプレイＤＳに表示する。例えば情報処理装置１は、コンテンツＤＢ１５１から家族の思い出に相当する情報を読み出すと共に、搭乗者Ｕが利用するチャットアプリケーションからメッセージ等を取得して表示する。

次に情報処理装置１は、搭乗者Ｕの感情が、幸福感が喚起された状態に遷移したか否かを判定する。幸福感が喚起された状態に遷移したと判定した場合、情報処理装置１は、搭乗者Ｕの今後（例えば週末）のスケジュールをディスプレイＤＳに表示する。情報処理装置１は、搭乗者Ｕが利用するスケジューラ等のアプリケーションからスケジュールを取得し、第４段階のコンテンツとして出力する。

このように、情報処理装置１は、同じ２地点を移動する場合であっても、往路又は復路の別に応じて異なるコンテンツ群を出力する。これにより、往路又は復路に応じて搭乗者Ｕの感情を適切な状態に誘導することができる。

往路又は復路に応じて異なるコンテンツを出力する点以外は実施の形態１と同様であるため、本実施の形態ではフローチャート等の詳細な説明省略する。

（実施の形態３）
実施の形態１では、複数段階のコンテンツをそれぞれ出力する際に、コンテンツの出力時間を残り所要時間と比較してコンテンツ出力の適否を判定する形態について説明した。一方で、通勤等で本システムを連日利用する場合、コンテンツの提示によって要する搭乗者Ｕの感情の遷移時間は似たような時間を取ることが想定される。本実施の形態では、感情誘導に要した遷移時間を学習した機械学習モデルを構築（生成）し、当該モデルに基づく遷移時間の推定値に応じてコンテンツ出力の適否を判定する形態について説明する。

図１１は、実施の形態３に係る記憶部１５を示すブロック図である。本実施の形態に係る情報処理装置１の記憶部１５は、コンテンツＤＢ１５１、第１モデル５１のほかに、第２モデル５２を記憶している。第２モデル５２は、所定の訓練データを学習済みの機械学習モデルであり、搭乗者Ｕの検出情報を入力した場合に、次段階の感情に遷移するまでの遷移時間を推定するモデルである。第２モデル５２は、人工知能ソフトウェアの一部を構成するプログラムモジュールとしての利用が想定される。

第２モデル５２は、例えば第１モデル５１と同様に、深層学習によって構築されたＣＮＮ等のニューラルネットワークである。例えば第２モデル５２は、人物を撮像した画像と、当該人物に対してコンテンツを提示（出力）した場合に、目標とする次段階の感情への遷移に要する遷移時間とのペアを訓練データとして学習してある。

具体的には、第２モデル５２は、第２モデル５２がインストールされた情報処理装置１が設置されている車両Ｃの搭乗者Ｕ（ユーザ）の画像と、当該搭乗者Ｕに対するコンテンツの出力によって要した次段階への遷移時間とを訓練データとして学習してある。例えば情報処理装置１は、搭乗者Ｕが本システムを利用する場合に、搭乗者ＵのユーザＩＤ、及び搭乗者Ｕに対して出力したコンテンツのコンテンツＩＤと対応付けて、コンテンツ出力時点の搭乗者Ｕの画像と、当該コンテンツの次の段階に対応する感情への遷移時間の実績値とを記憶しておく。情報処理装置１は、搭乗者Ｕの画像のほか、搭乗者Ｕを表すユーザＩＤ、及び出力するコンテンツを表すコンテンツＩＤを訓練用の入力データとし、遷移時間の実績値を正解値として第２モデル５２に与え、学習させる。なお、学習自体は情報処理装置１以外の装置（例えばクラウド上のサーバコンピュータ）で実行してもよい。

情報処理装置１は、各段階のコンテンツを出力する際に、搭乗者Ｕの画像等を第２モデル５２に入力し、出力するコンテンツで誘導目標とする感情、すなわち次の段階の感情への遷移時間を推定する。例えば第２段階のコンテンツを出力する場合、情報処理装置１は、第２段階から第３段階の感情への遷移時間を推定する。

情報処理装置１は、推定した遷移時間を、目的地への残り所要時間と比較する。そして情報処理装置１は、遷移時間が残り所要時間以内である場合、コンテンツを出力する。

図１２は、実施の形態３に係る情報処理装置１が実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。次段階のコンテンツの出力時間が残り所要時間以内であると判定した場合（Ｓ１９：ＹＥＳ）、情報処理装置１は以下の処理を実行する。

情報処理装置１の制御部１１は、センシング機器ＳＭから取得した搭乗者Ｕの検出情報を第２モデル５２に入力して、搭乗者Ｕの感情が、ステップＳ２０で新たに出力するコンテンツの更に次の段階に対応する感情に遷移するまでに要する遷移時間を推定する（ステップＳ３０１）。具体的には上述の如く、制御部１１は、搭乗者Ｕを撮像した画像等を第２モデルに入力して、遷移時間を推定する。

制御部１１は、推定した遷移時間が、残り所要時間以内であるか否かを判定する（ステップＳ３０２）。残り所要時間以内でないと判定した場合（Ｓ３０２：ＮＯ）、制御部１１は処理をステップＳ２１に移行する。残り所要時間以内であると判定した場合（Ｓ３０２：ＹＥＳ）、制御部１１は、次段階のコンテンツを出力する（ステップＳ２０）。

以上より、本実施の形態３によれば、搭乗者Ｕの感情遷移に要する遷移時間を予測し、コンテンツ出力の適否を判定することができる。

（実施の形態４）
実施の形態１では、複数のコンテンツを予め定められた順序で出力する形態について説明した。一方で、各コンテンツの出力条件となる感情に遷移したか否かを同時並行で判定し、出力条件を満たし次第、各コンテンツを出力するようにしてもよい。本実施の形態では、複数のコンテンツの出力順序を規定せず、同時並行で出力する形態について説明する。

図１３は、実施の形態４に係る情報処理装置１が実行する処理手順を示すフローチャートである。目的地の入力を受け付け（ステップＳ１１）、コンテンツ出力対象とする搭乗者Ｕを特定した後（ステップＳ１２）、情報処理装置１は以下の処理を実行する。

情報処理装置１の制御部１１は、ステップＳ１１で入力された目的地に該当し、かつ、ステップＳ１２で特定した搭乗者Ｕに対応するコンテンツをコンテンツＤＢ１５１から取得する（ステップＳ４０１）。具体的には、制御部１１は、出力条件とする複数の感情それぞれに対応付けられた複数のコンテンツを取得する。

本実施の形態に係るコンテンツ群は、実施の形態１とは異なり、コンテンツの出力順序、すなわち段階が規定されていない。コンテンツＤＢ１５１には、各コンテンツと対応付けて出力条件とする感情のみが規定されており、情報処理装置１は、各コンテンツの出力条件である感情に搭乗者Ｕの感情が一致した場合、出力条件を満たしたコンテンツを出力する。

制御部１１は、搭乗者Ｕに関する検出情報をセンシング機器ＳＭから取得する（ステップＳ４０２）。制御部１１は、取得した検出情報に基づき、搭乗者Ｕの感情を推定する（ステップＳ４０３）。

制御部１１は、コンテンツＤＢ１５１で規定されている各コンテンツの出力条件の感情と、ステップＳ４０３で推定した搭乗者Ｕの感情とを比較して、出力条件を満たす該当コンテンツがあるか否かを判定する（ステップＳ４０４）。該当コンテンツがないと判定した場合（Ｓ４０４：ＮＯ）、制御部１１は処理をステップＳ４０２に戻す。

該当コンテンツがあると判定した場合（Ｓ４０４：ＹＥＳ）、制御部１１は、目的地までの残り所要時間を取得する（ステップＳ４０５）。制御部１１は、該当コンテンツの出力時間が残り所要時間以内であるか否かを判定する（ステップＳ４０６）。残り所要時間以内であると判定した場合（Ｓ４０６：ＹＥＳ）、制御部１１は、該当コンテンツを出力する（ステップＳ４０７）。

ここで、本実施の形態では出力条件を満たし次第コンテンツを出力するため、ステップＳ４０７で該当コンテンツを出力する際に、他のコンテンツを出力中である場合が想定される。この場合、例えば情報処理装置１は、出力中のコンテンツと同時に該当コンテンツを出力すると好適である。

例えばコンテンツとして、ディスプレイＤＳに画像を表示する場合について説明する。この場合、情報処理装置１は、出力中のコンテンツに係る画像とは別のディスプレイＤＳ上の表示箇所に、該当コンテンツに係る画像を表示する。例えば情報処理装置１は、出力中のコンテンツに係る画像を表示している車窓とは別の車窓に、該当コンテンツに係る画像を表示する。

例えば情報処理装置１は、最先に出力を開始したコンテンツをフロントガラスに表示すると共に、その後に出力を開始するコンテンツを、フロントガラス以外の車窓（例えばフロントドアガラス）に表示する。フロントガラスに表示中のコンテンツが終了した場合、情報処理装置１は、別の車窓に表示中のコンテンツをフロントガラスに移動させて表示する。

なお、上記は同時出力（表示）の一例であって、本実施の形態はこれに限定されるものではない。例えば情報処理装置１は、最新のコンテンツ（該当コンテンツ）を優先してフロントガラスに表示し、従前のコンテンツを別の車窓に移動させる等してもよい。

ステップＳ４０７の処理を実行後、又はステップＳ４０６でＮＯの場合、制御部１１は、目的地に到着したか否かを判定する（ステップＳ４０８）。目的地に到着していないと判定した場合（Ｓ４０８：ＮＯ）、制御部１１は処理をステップＳ４０２に戻す。目的地に到着したと判定した場合（Ｓ４０８：ＹＥＳ）、制御部１１は一連の処理を終了する。

以上より、本実施の形態４によれば、複数のコンテンツの出力順序を定めず、同時並行で出力してもよい。

各実施の形態において記載した技術的特徴（構成要件）は、互いに組み合わせが可能であり、組み合わせ箇所には新たな技術的思想が形成される。今回開示した実施の形態は、全てが例示であって制限的なものでない。

本発明の範囲は、上記の意味でなく特許請求の範囲を示すものであり、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内における全ての変更を含むことを意図するものである。

１ 情報処理装置
１１ 制御部
１１０ 演算処理部
１１１ ＲＯＭ
１１２ ＲＡＭ
１２ 通信部
１３ 入力インタフェース
１４ 出力インタフェース
１５ 記憶部
１５１ コンテンツＤＢ
５１ 第１モデル
５２ 第２モデル
Ｃ 車両
Ｕ 搭乗者
ＳＴ 座席
ＩＭ 照明装置
ＳＰ スピーカ
ＡＦ 芳香装置
ＡＣ 空調装置
ＳＭ センシング機器
ＳＭ１ カメラ
ＳＭ２ マイク
ＮＢ 車載ナビゲーション装置
ＤＳ ディスプレイ
ＯＰ 操作ユニット
Ｎ ネットワーク

Claims (12)

1. 車両に搭乗する搭乗者の感情が目的地到着時に特定の感情となるように誘導するためのコンテンツであって、前記特定の感情に至る複数段階の感情夫々に対応する複数段階のコンテンツを取得する第１取得部と、
   所定のセンシング機器を用いて検出した前記搭乗者に関する検出情報を取得する第２取得部と、
   取得した前記検出情報に基づいて前記搭乗者の感情を推定する推定部と、
   前記車両に設けられた出力機器に、推定した前記搭乗者の感情に対応する段階の前記コンテンツを選択して出力する出力制御部と
   を備える情報処理装置。
2. 前記推定部は、一の段階に対応する前記コンテンツを出力後、前記搭乗者の感情が、前記一の段階に続く次の段階の感情に遷移したか否かを判定し、
   前記出力制御部は、前記次の段階の感情に遷移したと判定した場合に、該次の段階に対応する前記コンテンツを出力する
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記検出情報を入力した場合に前記次の段階に遷移するまでの遷移時間を推定するように学習済みのモデルに、取得した前記検出情報を入力して前記遷移時間を推定する遷移時間推定部を備え、
   前記出力制御部は、推定した前記遷移時間と、前記次の段階に対応する前記コンテンツの出力時間とに基づいて、前記次の段階に対応する前記コンテンツを出力するか否かを判定する
   請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記出力制御部は、前記一の段階に対応する前記コンテンツとして、前記搭乗者の感情を非覚醒状態から覚醒状態に誘導するコンテンツを出力し、
   前記出力制御部は、前記搭乗者の感情が前記覚醒状態に遷移したか否かを判定し、
   前記出力制御部は、前記覚醒状態に遷移したと判定した場合、前記搭乗者の競争心を喚起するコンテンツを出力する
   請求項２又は３に記載の情報処理装置。
5. 前記推定部は、前記搭乗者の競争心を喚起するコンテンツを出力後、前記搭乗者の感情が、競争心が喚起された状態に遷移したか否かを判定し、
   前記出力制御部は、前記競争心が喚起された状態に遷移したと判定した場合、前記搭乗者の目標を想起するコンテンツを出力する
   請求項４に記載の情報処理装置。
6. 前記出力制御部は、前記一の段階に対応する前記コンテンツとして、前記搭乗者の感情を不快状態から快適状態に誘導するコンテンツを出力し、
   前記推定部は、前記搭乗者の感情が前記快適状態に遷移したか否かを判定し、
   前記出力制御部は、前記快適状態に遷移したと判定した場合、前記搭乗者の安心感を喚起するコンテンツを出力する
   請求項２～５の何れか１つに記載の情報処理装置。
7. 前記推定部は、前記搭乗者の安心感を喚起するコンテンツを出力後、前記搭乗者の感情が、安心感が喚起された状態に遷移したか否かを判定し、
   前記出力制御部は、前記安心感が喚起された状態に遷移したと判定した場合、前記搭乗者に関係する人物を想起するコンテンツを出力する
   請求項６に記載の情報処理装置。
8. 前記車両の現在地から目的地までの残り所要時間を取得する第３取得部を備え、
   前記出力制御部は、前記残り所要時間と、前記コンテンツの出力時間とに基づいて、選択した前記コンテンツを出力するか否かを判定する
   請求項１～７の何れか１つに記載の情報処理装置。
9. 前記車両の周辺の交通情報を取得する第４取得部を備え、
   前記出力制御部は、前記交通情報に応じて前記残り所要時間を増減する
   請求項８に記載の情報処理装置。
10. 前記第１取得部は、前記車両が、前記搭乗者の拠点である第１地点を出発地として所定の第２地点を前記目的地とする往路を移動するか、又は前記第２地点を出発地として前記第１地点を前記目的地とする復路を移動するかに応じて異なる前記複数段階のコンテンツを取得する
    請求項１～９のいずれか１項に記載の情報処理装置。
11. 前記車両の目的地、出発日時、又は前記搭乗者以外の同乗者に応じて、最終目標とする前記特定の感情を推定する目標推定部を備え、
    前記第１取得部は、推定した前記特定の感情に対応する前記複数段階のコンテンツを取得する
    請求項１～１０のいずれか１項に記載の情報処理装置。
12. 車両に搭乗する搭乗者の感情が目的地到着時に特定の感情となるように誘導するためのコンテンツであって、前記特定の感情に至る複数段階の感情夫々に対応する複数段階のコンテンツを取得し、
    所定のセンシング機器を用いて検出した前記搭乗者に関する検出情報を取得し、
    取得した前記検出情報に基づいて前記搭乗者の感情を推定し、
    前記車両に設けられた出力機器に、推定した前記搭乗者の感情に対応する段階の前記コンテンツを選択して出力する
    処理をコンピュータが実行する感情誘導方法。

Images