JP2022083702A - 情報処理装置、再生音楽決定方法および再生音楽決定プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザの状況に合わせてユーザの気分を誘導するような音楽を自動で選択すること。【解決手段】情報処理装置１０では、ユーザの顔を含む画像情報と、ユーザの作業に関する作業情報とを取得し、取得した画像情報および作業情報に基づいて、ユーザの状態およびユーザの状況を推定し、推定したユーザの状態およびユーザの状況に基づいて、再生する音楽を決定する。【選択図】図１

Description

本発明は、情報処理装置、再生音楽決定方法および再生音楽決定プログラムに関する。

近年、オフィスで集まって仕事をしないで自宅等で勤務する勤務形態（以下、適宜「リモートワーク」と呼ぶ）が急速に広まっている。このような状況下において、自宅で仕事を行っている際に、ユーザが音楽を再生したい場合がある。例えば、音楽を推薦したり再生したりする方法として、協調フィルタリングによりユーザの嗜好に合わせて音楽を推薦する技術や、自身の入力したパラメータや選択したキーワードによって複数の音楽を選択して再生する技術が存在する。また、ユーザの現在の感情に応じて曲を自動的に選曲する技術も知られている。

特開２００６－１５５１５７号公報

しかしながら、従来の技術では、ユーザの嗜好や現在の感情に応じて曲を自動的に選曲するものであり、ユーザの状況に合わせてユーザの気分を誘導するような音楽を選択することができない場合があるという問題があった。例えば、リモートワーク中に仕事に集中できなかったり、仕事が行き詰ったりした場合に、ユーザの集中力を高めたり、リラックスさせたりする音楽を選択することができなかった。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明の情報処理装置は、ユーザの顔を含む画像情報と、ユーザの作業に関する作業情報とを取得する取得部と、前記取得部によって取得された画像情報および作業情報に基づいて、ユーザの状態およびユーザの状況を推定し、推定したユーザの状態およびユーザの状況に基づいて、再生する音楽を決定する決定部とを有することを特徴とする。

また、本発明の再生音楽決定方法は、情報処理装置が実行する再生音楽決定方法であって、ユーザの顔を含む画像情報と、ユーザの作業に関する作業情報とを取得する取得工程と、前記取得工程によって取得された画像情報および作業情報に基づいて、ユーザの状態およびユーザの状況を推定し、推定したユーザの状態およびユーザの状況に基づいて、再生する音楽を決定する決定工程とを含むことを特徴とする。

また、本発明の再生音楽決定プログラムは、ユーザの顔を含む画像情報と、ユーザの作業に関する作業情報とを取得する取得ステップと、前記取得ステップによって取得された画像情報および作業情報に基づいて、ユーザの状態およびユーザの状況を推定し、推定したユーザの状態およびユーザの状況に基づいて、再生する音楽を決定する決定ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。

本発明によれば、ユーザの状況に合わせてユーザの気分を誘導するような音楽を自動で選択することができるという効果を奏する。

図１は、第１の実施形態に係る情報処理装置の構成例を示すブロック図である。 図２は、仕事中のユーザの集中度合いの低下を検出した場合の処理例を示す図である。 図３は、仕事中のユーザの煮詰まっている状態を検出した場合の処理例を示す図である。 図４は、プライベートでゲームをしているユーザの感情を検出した場合の処理例を示す図である。 図５は、第１の実施形態に係る情報処理装置における処理の流れの一例を示フローチャートである。 図６は、プログラムを実行するコンピュータを示す図である。

以下に、本願に係る情報処理装置、再生音楽決定方法および再生音楽決定プログラムの実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、再生音楽決定方法および再生音楽決定プログラムが限定されるものではない。

［第１の実施形態］
以下の実施形態では、第１の実施形態に係る情報処理装置の構成、情報処理装置における処理の流れを順に説明し、最後に第１の実施形態による効果を説明する。

［情報処理装置の構成］
まず、実施の形態における情報処理装置１０の構成について説明する。以下では、情報処理装置１０が、リモートワークを行っているユーザが自宅で使用しているＰＣ（Personal Computer）であることを例として説明するが、これに限定されるものではなく、スマートフォンや、タブレット、携帯電話等の端末装置であってもよい。また、情報処理装置１０の処理については、サーバ装置に処理の一部または全てを行わせるようにしてもよい。

図１は、第１の実施形態に係る情報処理装置の構成例を示すブロック図である。図１に示すように、この情報処理装置１０は、通信処理部１１、入力部１２、出力部１３、カメラ部１４、制御部１５および記憶部１６を有する。以下に情報処理装置１０が有する各部の処理を説明する。

通信処理部１１は、ネットワークを介して、他の装置との間でデータ通信を行う。例えば、通信処理部１１はＮＩＣ（Network Interface Card）である。入力部１２は、ユーザからのデータの入力を受け付ける。入力部１２は、例えば、マウスやキーボード等の入力装置である。出力部１３は、ディスプレイやスピーカなどの出力デバイスであり、各種情報を出力する。出力部１３は、例えば、後述する決定部１５ｂによって決定された音楽をスピーカから出力する。

カメラ部１４は、ユーザを含む画像を撮影する。カメラ部１４が撮影するタイミングは、例えば、所定の間隔で自動的に撮影してもよいし、所定の操作が行われた場合に自動的に撮影するようにしてもよいし、ユーザの指示に応じて撮影するようにしてもよい。なお、情報処理装置１０自体がカメラ部１４を有していなくてもよく、代わりに外付けのカメラを設けてもよい。

また、記憶部１６は、制御部１５による各種処理に必要なデータおよびプログラムを格納するが、特に本実施形態に関連するものとして、音楽データ記憶部１６ａを有する。例えば、記憶部１６は、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、又は、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置などである。

音楽データ記憶部１６ａは、ユーザによってダウンロードされた音楽データを記憶する。例えば、音楽データ記憶部１６ａは、ユーザの状態およびユーザの状況に対応付けて、音楽データを記憶する。具体例を挙げて説明すると、音楽データ記憶部１６ａは、例えば、ユーザの状況「仕事中」、ユーザの状況「集中していない」に対応付けて、音楽データ「環境音楽（雨の音）」を記憶する。

また、例えば、音楽データ記憶部１６ａは、音楽データとともに、各音楽について、曲名やジャンル等の音楽の属性情報を記憶するようにしてもよい。また、音楽データ記憶部１６ａは、属性情報として、「集中力の上がる環境音楽」、「リラックスできる環境音楽」等の情報を記憶するようにしてもよい。なお、音楽データ記憶部１６ａが音楽データを記憶している場合に限定されるものではなく、音楽データは外部のサーバ装置（例えば、音楽のサブスクリプションサービスを提供するサーバ装置）に記憶されていてもよい。また、音楽データ記憶部１６ａに記憶されたデータは、ユーザの操作により変更することが可能であるものとする。

制御部１５は、各種の処理手順などを規定したプログラムおよび所要データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。例えば、制御部１５は、取得部１５ａおよび決定部１５ｂを有する。ここで、制御部１５は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵなどの電子回路やＡＳＩＣやＦＰＧＡなどの集積回路である。

取得部１５ａは、ユーザの顔を含む画像情報と、ユーザの作業に関する作業情報とを取得する。例えば、取得部１５ａは、カメラ部１４によって撮影されたユーザの顔を含む画像情報を定期的に取得する。また、例えば、取得部１５ａは、ユーザの作業に関する作業情報として、所定時間単位におけるキーボードやマウスの操作量や、画面遷移の回数、使用しているアプリケーションの数等を操作ログから集計する。そして、取得部１５ａは、取得した画像情報および作業情報を決定部１５ｂに通知する。なお、取得部１５ａが各種情報を取得する方法は、上述した方法に限定されるものではなく、例えば、取得部１５ａは、ユーザが所持するスマートフォンにダウンロードされたアプリケーションを用いて各種情報を取得してもよいし、ユーザが滞在している建物に備えられたカメラや、ユーザが装着しているウェアラブルデバイスなどから各種情報を取得してもよい。

決定部１５ｂは、取得部１５ａによって取得された画像情報および作業情報に基づいて、ユーザの状態およびユーザの状況を推定し、推定したユーザの状態およびユーザの状況に基づいて、再生する音楽を決定する。そして、決定部１５ｂは、音楽データを音楽データ記憶部１６ａから読み出し、読み出した音楽を、出力部１３を介して再生する。ここで、決定部１５ｂは、音楽データ記憶部１６ａから音楽データを読み出す処理として、推定したユーザの状態およびユーザの状況に対応する音楽データを読み出す。

また、決定部１５ｂは、ユーザの状態およびユーザの状況に応じて、どのような属性情報の音楽を再生するかが予めルールとして決めてもおいてよい。例えば、決定部１５ｂは、ユーザの状況が「仕事中」であって、ユーザの状況が「集中していない」状態である場合には、属性情報として、音楽のジャンルは「環境音楽」を選択する等と予めルールを決めている場合には、環境音楽のなかから音楽（例えば、「雨の音」）を一つ選択する。なお、自装置である情報処理装置１０で音楽を再生する場合に限定されるものではなく、スマートスピーカ等の外部の機器に音楽を再生させるようにしてもよい。

決定部１５ｂは、例えば、ユーザが使用しているアプリケーションが、仕事に関するアプリケーションである場合には、ユーザの状況について、仕事中であると推定し、ゲームや動画閲覧等のアプリケーションである場合には、プライベートであると推定する。なお、ユーザの状況を推定するために、スケジューラや勤務表と連動したり、企業アカウントへのログインの有無を認識したり、時間帯やユーザの音声等を考慮したりしてもよい。また、例えば、決定部１５ｂは、朝の時間帯で仕事を始めばかりの時と夕方の時間帯で終業時間が近い時とでは、決定する音楽が変わるようにしてもよい。また、例えば、決定部１５ｂは、ユーザが話している場合には、Ｗｅｂ会議等で話しているものとして、音楽を再生しないようにしてもよい。

そして、決定部１５ｂは、例えば、ユーザの状況が仕事中であると推定した場合に、ユーザの状態として、ユーザの集中度合いを推定し、推定したユーザの集中度合いに応じて、再生する音楽を決定する。なお、決定部１５ｂがユーザの集中度合いを推定するタイミングはどのようなものであってもよく、例えば、決定部１５ｂは、所定の時間ごとに定期的にユーザの集中度合いを推定してもよいし、所定の条件を満たすたびにユーザの集中度合いを推定してもよい。ここで、ユーザの集中度合いを推定する手法として、例えば、決定部１５ｂは、画像情報から視線の動きおよび顔の向きを特定し、特定した視線の動きおよび顔の向きに基づいて、ユーザの集中度合いを推定し、推定したユーザの集中度合いに応じて、再生する音楽を決定する。

つまり、決定部１５ｂは、例えば、ユーザの視線の移動量を特定し、移動量が所定の閾値以上である場合、もしくは、ユーザの顔の向きからユーザの画面を見ている時間を特定し、ユーザの画面を見ている時間が所定の閾値以下である場合には、集中度合いが低下していると推定する。なお、ＡＩでユーザの集中度合いを推定してもよい。例えば、決定部１５ｂは、画像情報を入力として、ユーザの集中度合いを推定する学習済みモデルを用いて、ユーザの集中度合いを推定する。そして、決定部１５ｂは、集中度合いが低下していると判定した場合には、集中力が上がる環境音を選択して再生する。なお、推定するユーザの集中度合いついては、集中力が低いか否かを推定するやり方だけでなく、集中度合いを示す数値（例えば、０～１００の値）で推定してもよい。この場合には、例えば、集中度合いを示す数値が所定の閾値（例えば、「５０」）以下である場合に、決定部１５ｂは、集中度合いが低下したと判定する。

また、例えば、決定部１５ｂは、「低い」、「普通」、「高い」等の段階的に推定するやり方でもよい。この場合には、例えば、集中力の度合いが「低い」、「普通」、「高い」の何れの場合に、どのような属性情報の音楽を再生するかを予め手決めておき、決定部１５ｂは、集中力の度合いが「低い」、「普通」、「高い」のいずれであるかを推定し、どのような属性情報の音楽を再生するかを決定し、決定した属性情報に該当する音楽を音楽データ記憶部１６ｂから読み出し、読み出した音楽を、出力部１３を介して再生する。

ここで、図２を用いて、仕事中のユーザの集中度合いの低下を検出した場合の処理例について説明する。図２は、仕事中のユーザの集中度合いの低下を検出した場合の処理例を示す図である。図２に例示するように、情報処理装置１０は、ユーザの顔を含む画像情報を取得し（図２の（１）参照）、仕事中のユーザの集中度合いの低下を検出する（図２の（２）参照）。このような場合には、情報処理装置１０は、予め設定されてルールに従って、集中力の上がる歌詞のない環境音楽を選択して再生する（図２の（３）参照）。

また、決定部１５ｂは、例えば、ユーザの状態として、ユーザの集中度合いとともにリラックス度合いを推定し、推定したユーザの集中度合いおよびリラックス度合いに応じて、再生する音楽を決定するようにしてもよい。決定部１５ｂは、リラックス度合いを推定する方法として、例えば、決定部１５ｂは、ＡＩでユーザのリラックス度合いを推定してもよい。例えば、決定部１５ｂは、ユーザの表情を含む画像情報を入力データとして、リラックス度合いを推定する学習済みモデルを用いて、リラックス度合いを推定する。なお、リラックス度合いを推定する手法については、どのような手法を用いてもよい。

ここで、図３を用いて、仕事中のユーザの煮詰まっている状態を検出した場合の処理例について説明する。図３は、仕事中のユーザの煮詰まっている状態を検出した場合の処理例を示す図である。図３に例示するように、情報処理装置１０は、ユーザの顔を含む画像情報を取得し（図３の（１）参照）、仕事中のユーザの仕事に煮詰まっている状態を検出する（図３の（２）参照）。ここで、仕事に煮詰まっている状態とは、例えば、集中度合いが「高い」が、リラックス度合いが「低い」場合をいうものとする。このような場合には、情報処理装置１０は、予め設定されてルールに従って、リラックスできる環境音楽を選択して再生する（図３の（３）参照）。

また、決定部１５ｂは、ユーザの状況がプライベートであると推定した場合に、ユーザの状態として、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情および作業内容に応じて、再生する音楽を決定するようにしてもよい。例えば、決定部１５ｂは、ユーザの状況がプライベートであると推定した場合に、ユーザの感情が「楽しい」であって、かつ、作業内容が「ゲーム」である場合には、予め設定されてルールに従って、アップテンポな音楽を選択して再生する。なお、ユーザの感情を推定する手法については、どのような手法を用いてもよい。

ここで、図４を用いて、プライベートでゲームをしているユーザの感情を検出する場合の処理例について説明する。図４は、プライベートでゲームをしているユーザの感情を検出した場合の処理例を示す図である。図４に例示するように、情報処理装置１０は、ユーザの顔を含む画像情報を取得し（図４の（１）参照）、取得した画像情報を用いて、プライベートでゲームをしているユーザの感情を検出する（図４の（２）参照）。そして、情報処理装置１０は、ユーザの感情が「楽しい」である場合には、予め設定されてルールに従って、アップテンポな音楽を選択して再生する（図４の（３）参照）。なお、上述した説明では、決定部１５ｂは、ユーザの状況が仕事中である場合と、ユーザの状況がプライベートである場合とでは、異なる処理で再生音楽を選択する場合を説明したが、これに限定されるものではなく、同じ処理で再生音楽を選択してもよい。つまり、決定部１５ｂは、例えば、プライベートの場合であっても、ユーザの視線の動きおよび顔の向きに基づいて、ユーザの集中度合いを推定し、推定したユーザの集中度合いに応じて、再生する音楽を決定するようにしてもよい。

また、決定部１５ｂの処理の一部または全てについて学習済みモデルを用いて実行するようにしてもよい。例えば、決定部１５ｂは、画像情報および作業情報を入力として、再生する音楽を出力する学習済みモデルを用いて、再生する音楽を決定する。学習済みモデルは、例えば、ユーザの画像情報および作業情報と、ユーザが選択する音楽の特徴量との組を教師データとして用いて学習させることで構築される。また、決定部１５ｂが再生する音楽を決定後、ユーザの気分にあった音楽であったかどうか質問して回答させることで、学習済みモデルに回答結果をフィードバックするようにしてもよい。

［情報処理装置の処理手順］
次に、図５を用いて、第１の実施形態に係る情報処理装置１０における処理の手順の例を説明する。図５は、第１の実施形態に係る情報処理装置における処理の流れの一例を示フローチャートである。

図５に例示するように、情報処理装置１０の取得部１５ａは、ユーザの顔を含む画像情報と、ユーザの作業に関する作業情報とを取得する（ステップＳ１０１）。例えば、取得部１５ａは、所定の間隔で自動的に画像情報および作業情報を取得する。

そして、決定部１５ｂは、取得部１５ａによって取得された画像情報および作業情報に基づいて、ユーザの状態およびユーザの状況を推定する（ステップＳ１０２）。例えば、決定部１５ｂは、ユーザが使用しているアプリケーションが、仕事に関するアプリケーションである場合には、ユーザの状況について、仕事中であると推定し、ゲームや動画閲覧等のアプリケーションである場合には、プライベートであると推定する。なお、ここでは、ユーザが仕事中と推定されたものとして説明する。

続いて、決定部１５ｂは、ユーザの状況が仕事中であると推定した場合に、ユーザの状態として、ユーザの集中度合いを推定し（ステップＳ１０３）、ユーザの集中度合いが閾値以下であるか判定する（ステップＳ１０４）。この結果、決定部１５ｂは、ユーザの集中度合いが閾値以下である場合（ステップＳ１０４肯定）、再生する音楽を決定し、音楽を再生する（ステップＳ１０５）。また、決定部１５ｂは、ユーザの集中度合いが閾値以下でない場合（ステップＳ１０４否定）、つまり、ユーザの集中力が低下していない場合には、そのまま本フローの処理を終了する。

［第１の実施形態の効果］
第１の実施形態に係る情報処理装置１０では、ユーザの顔を含む画像情報と、ユーザの作業に関する作業情報とを取得し、取得した画像情報および作業情報に基づいて、ユーザの状態およびユーザの状況を推定し、推定したユーザの状態およびユーザの状況に基づいて、再生する音楽を決定する。このため、情報処理装置１０では、ユーザの状況に合わせてユーザの気分を誘導するような音楽を自動で選択することが可能である。

つまり、情報処理装置１０では、例えば、自宅等の任意の作業空間において、リラックスしたいタイミングや集中したいタイミングで、ユーザの気分や状況に合わせた最適な音楽を自動で再生するため、ユーザの作業効率を上げることが可能である。また、例えば、情報処理装置１０では、ユーザが仕事中において、常時ユーザの表情を監視し、気分を推測し、変化があった場合には、それに合わせて再生する環境音楽の更新を行うことが可能である。

（システム構成等）
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。

また、本実施形態において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的におこなうこともでき、あるいは、手動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的におこなうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。

（プログラム）
また、上記実施形態において説明した情報処理装置１０が実行する処理をコンピュータが実行可能な言語で記述したプログラムを作成することもできる。例えば、実施形態に係る情報処理装置１０が実行する処理をコンピュータが実行可能な言語で記述したプログラムを作成することもできる。この場合、コンピュータがプログラムを実行することにより、上記実施形態と同様の効果を得ることができる。さらに、かかるプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータに読み込ませて実行することにより上記実施形態と同様の処理を実現してもよい。

図６は、プログラムを実行するコンピュータを示す図である。図６に例示するように、コンピュータ１０００は、例えば、メモリ１０１０と、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０２０と、ハードディスクドライブインタフェース１０３０と、ディスクドライブインタフェース１０４０と、シリアルポートインタフェース１０５０と、ビデオアダプタ１０６０と、ネットワークインタフェース１０７０とを有し、これらの各部はバス１０８０によって接続される。

メモリ１０１０は、図６に例示するように、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０１１及びＲＡＭ１０１２を含む。ＲＯＭ１０１１は、例えば、ＢＩＯＳ（Basic Input Output System）等のブートプログラムを記憶する。ハードディスクドライブインタフェース１０３０は、図６に例示するように、ハードディスクドライブ１０９０に接続される。ディスクドライブインタフェース１０４０は、図６に例示するように、ディスクドライブ１１００に接続される。例えば磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能な記憶媒体が、ディスクドライブ１１００に挿入される。シリアルポートインタフェース１０５０は、図６に例示するように、例えばマウス１１１０、キーボード１１２０に接続される。ビデオアダプタ１０６０は、図６に例示するように、例えばディスプレイ１１３０に接続される。

ここで、図６に例示するように、ハードディスクドライブ１０９０は、例えば、ＯＳ１０９１、アプリケーションプログラム１０９２、プログラムモジュール１０９３、プログラムデータ１０９４を記憶する。すなわち、上記のプログラムは、コンピュータ１０００によって実行される指令が記述されたプログラムモジュールとして、例えばハードディスクドライブ１０９０に記憶される。

また、上記実施形態で説明した各種データは、プログラムデータとして、例えばメモリ１０１０やハードディスクドライブ１０９０に記憶される。そして、ＣＰＵ１０２０が、メモリ１０１０やハードディスクドライブ１０９０に記憶されたプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４を必要に応じてＲＡＭ１０１２に読み出し、各種処理手順を実行する。

なお、プログラムに係るプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ハードディスクドライブ１０９０に記憶される場合に限られず、例えば着脱可能な記憶媒体に記憶され、ディスクドライブ等を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。あるいは、プログラムに係るプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ネットワーク（ＬＡＮ（Local Area Network））、ＷＡＮ（Wide Area Network）等）を介して接続された他のコンピュータに記憶され、ネットワークインタフェース１０７０を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。

上記の実施形態やその変形は、本願が開示する技術に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１０ 情報処理装置
１１ 通信処理部
１２ 入力部
１３ 出力部
１４ カメラ部
１５ 制御部
１５ａ 取得部
１５ｂ 決定部
１６ 記憶部
１６ａ 音楽データ記憶部

Claims (7)

1. ユーザの顔を含む画像情報と、ユーザの作業に関する作業情報とを取得する取得部と、
   前記取得部によって取得された画像情報および作業情報に基づいて、ユーザの状態およびユーザの状況を推定し、推定したユーザの状態およびユーザの状況に基づいて、再生する音楽を決定する決定部と
   を有することを特徴とする情報処理装置。
2. 前記決定部は、前記ユーザの状況が仕事中であると推定した場合に、前記ユーザの状態として、前記ユーザの集中度合いを推定し、推定したユーザの集中度合いに応じて、再生する音楽を決定することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記決定部は、前記画像情報から視線の動きおよび顔の向きを特定し、特定した視線の動きおよび顔の向きに基づいて、前記ユーザの集中度合いを推定し、推定したユーザの集中度合いに応じて、再生する音楽を決定することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記決定部は、前記ユーザの状態として、前記ユーザの集中度合いとともにリラックス度合いを推定し、推定したユーザの集中度合いおよびリラックス度合いに応じて、再生する音楽を決定することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
5. 前記決定部は、前記ユーザの状況がプライベートであると推定した場合に、前記ユーザの状態として、前記ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情および作業内容に応じて、再生する音楽を決定することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
6. 情報処理装置が実行する再生音楽決定方法であって、
   ユーザの顔を含む画像情報と、ユーザの作業に関する作業情報とを取得する取得工程と、
   前記取得工程によって取得された画像情報および作業情報に基づいて、ユーザの状態およびユーザの状況を推定し、推定したユーザの状態およびユーザの状況に基づいて、再生する音楽を決定する決定工程と
   を含むことを特徴とする再生音楽決定方法。
7. ユーザの顔を含む画像情報と、ユーザの作業に関する作業情報とを取得する取得ステップと、
   前記取得ステップによって取得された画像情報および作業情報に基づいて、ユーザの状態およびユーザの状況を推定し、推定したユーザの状態およびユーザの状況に基づいて、再生する音楽を決定する決定ステップと
   をコンピュータに実行させることを特徴とする再生音楽決定プログラム。

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