JP5103645B2 - 環境調節システム、環境調節方法、環境調節プログラム - Google Patents

Description

本発明は、人間がその五感を通じて知覚可能な環境要素を調節または制御するシステム等に関する。

製品のデザインを性能という観点から最適化するために、進化的アルゴリズムを使ったデザイン最適化という研究分野が注目を浴び、多くの成果が出てきている（非特許文献１および２参照）。

たとえば、航空機の翼形状をインシデントタフネスに優れた形状にするために、進化的アルゴリズムと流体ソルバーを併用して、流体ソルバーでデザインの良し悪しを数値的に評価し、その評価値（適合度という。）に基づいて進化的アルゴリズムの中でデザインを進化させる方法などがある（特許文献１参照）。

また、複数の目的を同時に最適化する多目的最適化という研究分野も注目を集めており、複数の目的を持った製品のデザインを最適化するという成果も数多く報告されている（非特許文献３参照）。たとえば、マイクロ熱交換器の熱交換率最大化および圧力損失最小化を、進化的アルゴリズム、流体ソルバー、熱ソルバーなどを併用して同時に最適化した方法などがある（非特許文献４参照）。

前述のデザイン最適化の場合、適合度の計算には流体ソルバー、構造ソルバー、電磁場ソルバーなどが使われる場合が多い。また、適合度計算があまりに複雑でソルバーなどを使ってコンピュータ上で計算できないような場合にも、実験と進化的アルゴリズムを結合させた実験最適化という研究分野も昔から行われている（非特許文献５参照）。この技術によれば、流体ソルバーが今ほど高性能に現象を予測できなかった頃に、自由に形状が変わる空気管を使った実験と進化的アルゴリズムを結合して、空気管の形状最適化に成功している。

前述のようにデザインを性能という観点から最適化するという研究は多くなされてきているが、感性という観点から最適化した研究は皆無に等しい。これは、人間の感性をソルバーで予測することや、実験最適化のように実験をしても人間の感性を数値化することが困難であることが主な理由である。

このように、感性が数値化できないために最適化問題として扱えないという問題に対して、最近では対話型進化計算という手法が注目を浴びてきている（非特許文献６参照）。これは、生物の進化に基づいた進化的アルゴリズムを用いて、デザイン最適化をすることが基本となっている点では、前述のデザイン最適化や実験最適化と同じである。しかし、前述のように感性をソルバーで予測することや、実験で感性を数値化するのは困難であるために、この対話型進化計算では人間の感性をキーボードやマウスなどの装置を使って、擬似的に取り出す。この場合、人間の潜在意識を正確に計算へ反映させることはできない。

また、最近では第２装置の性能向上や信号処理技術の向上に伴って、感性を数値化するということも可能となってきている。心の中の状態を物理的計測手段により観測し、それを客観的に理解する技術が提案されている（非特許文献７参照）。
特開２００２−７０５０４号公報 Kalyanmoy Deb, Multi-Objective Optimization using Evolutionary Algorithms, ISBN 0-471-87339-X, Wiley, 2001. Carlos A. Coello Coello et.al, Evolutionary Algorithms for Solving Multi-Objective Problems, ISBN 0-306-46762-3, Kluwer Academic Publishers, 2001. 中山弘隆, 岡部達哉, 荒川雅生, 尹禮分, 多目的最適化と工学設計 -しなやかシステム工学アプローチ-, 現代図書, 2007 Tatsuya Okabe, Evolutionary Multi-Objective Optimization -On the Distribution of Offspring in Parameter and Fitness Space-, ISBN 3-8322-2904-3, Sharker Verlag, 2004 Ingo Rechenberg, Evolutionsstrategie ‘94, Frommann-Holzboog, 1994 三木光範, 廣安知之, 冨岡弘志, 並列分散対話型遺伝的アルゴリズムを用いた合意形成システムの有効性, 人工知能学会論文誌, 20, 4C, p.p. 289-296, 2005 Decoding the visual and subjective contents of the human brain, Yukiyasu Kamitani and Frank Tong, Nature Neuroscience, Vol.8, Num.5, pp.679-685, 2005

しかし、製品のデザインは人間の主観に基づいて評価されるため、進化的アルゴリズムなどの機械学習アルゴリズムを使ってデザインを最適化することは困難である。これは、前述のように、人間の感性をソルバーなどで予測できないこと、感性を数値化することが容易でないことが原因である。また、対話型進化計算アルゴリズムが採用された場合、人間にデザインの良否を判断させた上で、キーボードやマウス装置等の入力装置にその判断結果を入力させる必要があるが、その判断結果に人間の潜在意識が正確に反映されているとはいいがたい。

そこで、本発明は、人間の潜在意識が反映される脳の活動状態に鑑みて、この人間が五感を通じて知覚可能な環境要素を適切に調節することができるシステム等を提供することを目的とする。

第１発明の環境調節システムは、人間の環境を調節するシステムであって、第１装置に入力される環境ベクトルを調節することにより、該第１装置により出力される、前記人間が五感を通じて知覚可能な環境要素を調節する第１処理要素と、前記人間の脳活動状態に応じた第２装置からの出力信号に基づき、前記第１処理要素により調節された前記環境要素を知覚した該人間の脳活動状態を表す状態ベクトルを測定する第２処理要素と、該第２処理要素により測定された該状態ベクトルの目標状態ベクトルを基準とした適合度を評価する第３処理要素とを備え、前記目標状態ベクトルは、所定の目標環境要素を知覚した場合における人間の脳活動状態を表す状態ベクトルであり、前記第１処理要素が、前記第３処理要素による今回までの前記適合度の評価結果のうち一部または全部に基づき、前記第１装置に次回入力される前記環境ベクトルを調節することを特徴とする。

第１発明の環境調節システムによれば、第１装置に入力される環境ベクトルが調節されることにより、この第１装置から出力される、人間が五感（視覚、聴覚、触覚、嗅覚、味覚）を通じて知覚可能な環境要素が調節される。また、環境要素を知覚した人間の脳活動状態を表わす状態ベクトルが測定され、所定の目標環境要素を知覚した場合における人間の脳活動状態を表す状態ベクトルである目標状態ベクトルを基準とした状態ベクトルの適合度が評価される。さらに、今回までの適合度の評価結果のうち一部または全部に基づき、第１装置に次回入力される前記環境ベクトルが調節される。そして、前記のように第１装置に次回入力される環境ベクトルが調節されることにより、第１装置により次回出力される環境要素が調節される。これにより、人間の潜在意識が反映される脳活動状態を目標状態に近づける観点から、この人間により知覚される環境要素が適切に調節されうる。

第２発明の環境調節システムは、第１発明の環境調節システムにおいて、前記第１処理要素が、前記第１装置に逐次入力された第ｉ環境ベクトル群（ｉ＝１，２，‥）に属する前記環境ベクトルから、前記第３処理要素により評価された前記適合度が高い前記状態ベクトルに対応する前記環境ベクトルを選択し、当該選択環境ベクトルに基づき、前記第１装置に逐次入力される第ｉ＋１環境ベクトル群に属する前記環境ベクトルを調節することを特徴とする。

第２発明の環境調節システムによれば、第１装置に入力された第ｉ環境ベクトル群からの、適合度が高い状態ベクトルに対応する環境ベクトルの選択と、第１装置に入力される第ｉ＋１環境ベクトル群の調節とが繰り返される。これにより、状態ベクトルの適合度が徐々に高くなるように第１装置から出力される環境要素が調節されうる。

第３発明の環境調節システムは、第２発明の環境調節システムにおいて、前記第１処理要素が、前記第ｉ環境ベクトル群から選択された一の前記環境ベクトルの成分の一部を、同じく前記第ｉ環境ベクトル群から選択された他の前記環境ベクトルの該当成分に置換し、または、任意の値に変化させることにより、前記第ｉ＋１環境ベクトルを調節することを特徴とする。

第３発明の環境調節システムによれば、第ｉ環境ベクトル群から選択された一の環境ベクトルの成分の一部の、同じく第ｉ環境要素群から選択された他の環境ベクトルの該当成分への置換（交配）、または、任意の値への変化（（突然）変異）により、第ｉ＋１環境ベクトル群が調節される。このように測定状態変数の適合度が高い環境要素の交配または変異が繰り返されることにより、状態変数値の適合度が徐々に高くなるように環境要素が調節されうる。

第４発明の環境調節システムは、第２または第３発明の環境調節システムにおいて、前記第１処理要素が前記第ｉ環境ベクトル群から選択された前記環境ベクトルを包含する第ｉクラスタに包含されるように前記第ｉ＋１環境ベクトル群に属する前記環境ベクトルを調節することを特徴とする。

第４発明の環境調節システムによれば、第ｉ環境ベクトル群に属する環境ベクトルのうち、適合度が高い状態ベクトルに対応する環境要素の、適合度が低い状態ベクトルに対応する環境要素からの区分（クラスタリング）と、このクラスタリングによって生じたクラスタに属するように第ｉ＋１環境ベクトル群が調節されることにより、状態ベクトルの適合度が徐々に高くなるように第１装置から出力される環境要素が調節されうる。

第５発明の環境調節システムは、第１〜第４発明のうちいずれか１つの環境調節システムにおいて、前記第１処理要素が、物品のデザインを構成する形状、色彩もしくは模様またはこれらの組み合わせのうち少なくとも一部に関連付けられている前記環境変数の値を調節することにより、前記環境要素としての当該物品のデザインを調節することを特徴とする。

第５発明の環境調節システムによれば、人間の潜在意識が反映される脳活動状態を目標状態に近づける観点から、この人間により視覚を通じて知覚される環境要素としての物品のデザインが適切に調節されうる。

第６発明の環境調節システムは、第１〜第５発明のうちいずれか１つの環境調節システムにおいて、前記第２処理要素が、前記第２装置からの出力信号に基づき、前記人間の複数の頭部領域のうち前記環境要素の知覚方法の種類の別に応じて定まる頭部領域における該人間の脳活動状態を表わす前記状態ベクトルを測定することを特徴とする。

第６発明の環境調節システムによれば、環境要素の知覚方法の種類の別、すなわち、この環境要素が視覚、聴覚等の五感のうちいずれによって知覚されるかに応じて活発になる脳領域が異なることに鑑みて、脳活動状態を測定する観点から適切な状態ベクトルが選択的に測定されうる。これにより、解析または演算処理対象となる状態ベクトルの成分が適切に選択されるまたは絞り込まれるので、適合度の算出等に関する演算処理の効率化が図られる。

第７発明の環境調節システムは、第１〜第６発明の環境調節システムにおいて、前記第２処理要素が、前記第２装置からの出力信号に基づき、目標環境要素を知覚した前記人間の脳活動状態を表わす前記状態変数値を前記目標状態値として測定することを特徴とする。

第７発明の環境調節システムによれば、人間の脳活動状態が、目標環境要素を知覚したときのこの人間または他の人間の脳活動状態に近づくように、第１装置から出力され、この人間に知覚させる環境要素が制御されうる。

第８発明の環境調節システムは、第１〜第７発明のうちいずれか１つの環境調節システムにおいて、前記第３処理要素が、前記第２処理要素により測定された前記状態ベクトルと前記目標状態ベクトルとの近似度を前記適合度として評価することを特徴とする。

第８発明の環境調節システムによれば、状態ベクトルおよび目標状態ベクトルの近似度が、目標状態ベクトルを基準としたこの状態ベクトルの適合度として評価されうる。

第９発明の環境調節システムは、第８発明の環境調節システムにおいて、前記第３処理要素が、前記状態ベクトルと前記目標状態ベクトルとの差分ベクトルのノルムと、該状態ベクトルのノルムのα乗（α≧１）と該目標状態ベクトルのノルムのα乗との偏差と、該状態ベクトルと該目標状態ベクトルとのなす角度とのうち一部または全部の減少関数を前記近似度として評価することを特徴とする。

第９発明の環境調節システムによれば、状態ベクトルおよび目標状態ベクトルの差分ベクトルのノルム等の減少関数（当該ノルム等が大きい場合は適合度が小さくなり、当該ノルム等が小さい場合は適合度が大きくなる関数）が、目標状態ベクトルを基準としたこの状態ベクトルの適合度として評価されうる。

第１０発明の環境調節方法は、人間の環境を調節する方法であって、第１装置に入力される環境ベクトルを調節することにより、該第１装置により出力される、前記人間が五感を通じて知覚可能な環境要素を調節する第１処理と、前記人間の脳活動状態に応じた第２装置からの出力信号に基づき、前記第１処理の実行により調節された前記環境要素を知覚した該人間の脳活動状態を表す状態ベクトルを測定する第２処理と、該第２処理の実行により測定された該状態ベクトルの目標状態ベクトルを基準とした適合度を評価する第３処理とを実行し、前記目標状態ベクトルは、所定の目標環境要素を知覚した場合における人間の脳活動状態を表す状態ベクトルであり、前記第１処理において、前記第３処理の実行による今回までの前記適合度の評価結果のうち一部または全部に基づき、前記第１装置に次回入力される前記環境ベクトルを調節する処理を実行することを特徴とする。

第１０発明の環境調節方法によれば、人間の潜在意識が反映される脳活動状態を基準となる状態に近づける観点から、第１装置により出力され、この人間により知覚される環境要素が適切に調節されうる。

第１１発明の環境調節プログラムは、人間の環境を調節するシステムとしてコンピュータを機能させるプログラムであって、第１発明の環境調節システムとして前記コンピュータを機能させることを特徴とする。

第１１発明の環境調節プログラムによれば、人間の潜在意識が反映される脳活動状態を基準となる状態に近づける観点から、第１装置から出力され、この人間により知覚される環境要素を適切に決定しうるようにコンピュータを機能させることができる。

本発明の環境調節システムの実施形態について図面を用いて説明する。

まず、本発明の一実施形態としての環境調節システムの構成について説明する。環境調節システム１００は図１に示されているように第１装置（たとえばモニタ装置）２１と、第２装置（たとえばｆＭＲＩ装置）２２とのそれぞれに接続されたコンピュータ（ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ，Ｉ／Ｏ等により構成されている。）１０により構成されている。コンピュータ１０を環境調節システム１００として機能させるための「環境調節プログラム」はサーバからコンピュータ１０にダウンロードされ、あるいは、携帯型メモリ、ＣＤやＤＶＤ等の記憶媒体を介してコンピュータ１０にインストールされることによってＲＡＭ等の記憶装置に格納される。

第１装置２１は被験者Ｐにより五感（たとえば視覚）を通じて知覚される環境要素（たとえば画像）を出力するディスプレイ装置である。なお、第１装置２１は環境要素として音や音楽を出力する装置等、被験者Ｐの視覚以外の五感（たとえば聴覚）を通じて知覚される環境要素を出力する音響機器等のあらゆる装置であってもよい。

第２装置２２は被験者Ｐの脳活動状態を表わす物理量（たとえば人体の構成要素であるプロトンの密度および緩和時間）をこの被験者Ｐの脳における複数の領域において測定するｆＭＲＩ装置である。なお、第２装置２２は脳磁図、近赤外線光計測、脳波計、ポジトロン画像診断装置、硬膜下電極またはユニットレコーディング等、被験者Ｐの脳活動状態に応じて変動する物理量を測定するあらゆる装置であってもよい。

環境調節システム１００は図２に示されているように第１処理要素１１０と、第２処理要素１２０と、第３処理要素１３０とを備えている。各処理要素１１０等はＣＰＵ（またはその演算処理回路の一部）等により構成されていてもよく、異なるＣＰＵ等により構成されていてもよい。

第１処理要素１１０は第１装置２１に入力される状態ベクトルを調節することにより、第１装置２１により出力され、被験者（人間）Ｐが五感を通じて知覚可能な環境要素を調節する。なお、第１装置２１が第１処理要素１１０の構成要素であってもよい。第２処理要素１２０は第１処理要素１１０により調節された環境要素を知覚した被験者Ｐの脳活動状態を表す状態ベクトルを、第２装置２２から出力された信号に基づいて測定する。なお、第２装置２２が第２処理要素１２０の構成要素であってもよい。第３処理要素１３０は第２処理要素１２０により測定された状態ベクトルに基づき、目標状態ベクトルを基準とした当該状態ベクトルの適合度を評価する。

前記構成の環境調節システムの機能または環境調節方法について説明する。

まず、第１処理要素１１０が目標画像データを定義する目標画像データをメモリから読み取り、この目標画像データを第１装置２１に入力することにより、目標画像を目標環境要素として第１装置２１に出力させる（図３／Ｓ１０２）。目標画像としては、自然風景、動物、被験者Ｐが所有している物品の静止画または動画等、さまざまな画像が選択されうる。なお、観察者の手によってパネルや紙に印刷または描写された写真、イラスト、文章などが目標画像として被験者Ｐに提示されてもよい。

また、第２処理要素１２０が目標環境要素を知覚した被験者Ｐの脳活動状態を表す状態ベクトルを目標状態ベクトルＸ₀として、第２装置２２から出力された信号に基づいて測定する（図３／Ｓ１０４）。目標状態ベクトルＸ₀は、ｆＭＲＩにより複数の脳領域のうち、視覚を通じた認識に際して活発になると考えられる領域（ＲＯＩ：Ｒｅｇｉｏｎ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）に包含されるｎ個所におけるプロトンの密度等の物理量を成分とする式（１）で表わされるｎ次元のベクトルである。目標状態ベクトルＸ₀は図８（ａ）左側に概念的に示されているようにｎ次元の状態変数空間における点として表現される。

なお、ＲＯＩにおいて異なる時刻にｑ回（ｑ＞１）にわたって測定されたｎ×ｑ個の測定物理量を成分とするベクトルが目標状態ベクトルＸ₀として測定されてもよい。また、ＲＯＩにおける物理量として、脳におけるプロトンの密度や緩和時間の時間微分（変化速度や変化加速度など）が測定されていてもよい。また、ＲＯＩ以外の脳領域においても状態変数値が測定されてもよい。

さらに、目標環境値の次数を表わす指数ｋと、環境要素群の次数を表わす指数ｉとがともに「１」に設定される（図３／Ｓ１０６）。

また、第１処理要素１１０が第ｉ環境ベクトル群｛Ｙ_k｜ｋ＝ｋ_i，‥，ｋ_i+1−１｝を決定する（図３／Ｓ１０８）。第ｉ環境ベクトル群は、式（２）で表わされる一または複数のｍ次元の第ｋ環境ベクトルＹ_kの集合として定義される。第ｋ環境ベクトルＹ_kは図８（ａ）右側に概念的に示されているようにｍ次元の環境変数空間における点として表現される。なお、環境ベクトルＹ_kはｍ＝１、すなわち、スカラーをも包含する概念である。

たとえば、第１処理要素１１０が有する乱数生成器により生成された乱数を成分とする第ｋ環境ベクトル（ｋ＝ｋ_i〜ｋ_i+1−１，ｋ₁＝１）の集合が、第１環境ベクトル群（ｉ＝１）として定義されてもよい。また、第１処理要素１１０によってメモリ等の記憶装置にあらかじめ格納されている数値がこの記憶装置から読み取られ、当該数値を成分とする第ｋ環境ベクトルの集合が、第１環境ベクトル群として定義されてもよい。

さらに、第１処理要素１１０が先の決定どおりに第１装置２１に入力される第ｋ環境ベクトルＹ_kを調節することにより、第ｋ環境要素として第１装置２１により出力または表示される画像を調節または制御する（図３／Ｓ１１０）。なお、第ｋ環境ベクトルＹ_kの成分がすべて一度に第１装置２１に入力されてもよく、第ｋ環境ベクトルＹ_kの成分が必要に応じて断続的に第１装置２１に入力されてもよい。

たとえば図４（ａ）〜（ｃ）に示されているように横から見たときの自動車の高さＨ_k、前後方向の長さＬ_kおよび車体のカラーの識別するための数値Ｃ_kを成分とする、第１装置２１に入力される第ｋ環境ベクトルＹ_k＝（Ｈ_k，Ｌ_k，Ｃ_k）が調節される。これにより、自動車を横から見たときのさまざまなデザインを示す画像が第ｋ環境要素として第１装置２１により出力される。

また、自動車のデザインのさらに詳細な特徴量が環境変数値として調節されてもよい。たとえば、図５（ａ）（ｂ）に示されているように自動車を横から見たときのフロントウィンドウが配置される第１部分の長さｄ_1k、ボンネットが配置される第２部分の長さｄ_2k、ヘッドランプが配置される第３部分の長さｄ_3kおよびフロントバンパーが配置される第４部分の長さｄ_4kのほか、車体トップ部分から第１部分への推移部分、第１部分から第２部分への推移部分、第２部分から第３部分への推移部分および第３部分から第４部分への推移部分のそれぞれにおける曲率半径ｒ_jk（ｊ＝１〜４）および屈曲角度θ_jkを成分とする、第１装置２１に入力される第ｋ環境ベクトルＹ_k＝（ｄ_1k，ｄ_2k，ｄ_3k，ｄ_4k，ｒ_1k，ｒ_2k，ｒ_3k，ｒ_4k，θ_1k，θ_2k，θ_3k，θ_4k）が調節されてもよい。これにより、自動車を横から見たときの微妙に異なるさまざまなデザインを示す画像が第ｋ環境要素として第１装置２１により出力される。

さらに、図６に示されているようにニュース番組のテレビ画面において（１）画面右上に表示される時刻等の表示スペースの高さＨ_1kおよび幅Ｌ_1kならびに文字の色彩の識別番号Ｃ_1kと、（２）画面右側に置かれているサイドテーブルに置かれている花瓶およびこれに挿された花の高さＨ_2k、このサイドテーブルの見えている部分の幅Ｌ_2kおよび背景の色彩の識別番号Ｃ_2kと、（３）正面右側に座っているニュースキャスターの頭部から画面上縁までの間隔Ｈ_3k、隣のキャスターとの頭部間隔Ｌ_3kおよび衣服の色彩の識別番号Ｃ_3kと、（４）正面左側に座っているキャスターの頭部から画面上縁までの間隔Ｈ_4k、画面左縁までの間隔Ｌ_4kおよび衣服の色彩の識別番号Ｃ_4kと、（５）キャスターの前に置かれているデスクの見えている部分の幅Ｌ_5kとを成分とする、第１装置２１に入力される環境ベクトルＹ_k＝（Ｈ_1k，Ｈ_2k，Ｈ_3k，Ｈ_4k，Ｌ_1k，Ｌ_2k，Ｌ_3k，Ｌ_4k，Ｌ_5k，Ｃ_1k，Ｃ_2k，Ｃ_3k，Ｃ_4k）が調節される。これにより、ニュース番組のテレビ画面を示す画像が第ｋ環境要素として第１装置２１により出力される。

また、図７に示されているようにテレビ番組の連続表示時間ｔ_jk（ｊ＝１，２，‥）と、広告の連続表示時間ｓ_jkとを成分とする、第１装置２１に入力される環境ベクトルＹ_kが制御される。これにより、第１装置２１によりテレビ番組と、広告（ＣＭ）とが交互に切り替えられながら表示される。

さらに、第２処理要素１２０が、第１処理要素１１によって調節され第１装置２１により出力された第ｋ環境要素を知覚した被験者Ｐの脳活動状態を表す第ｋ状態ベクトルＸ_kを、第２装置２２から出力された信号に基づいて測定する（図３／Ｓ１１２）。第ｋ状態ベクトルＸ_kは、目標状態ベクトルＸ₀と同様にＲＯＩに包含されるｎ個所におけるプロトンの密度等の物理量を成分とする式（３）で表わされるｎ次元のベクトルである。第ｋ状態ベクトルＸ_kも目標状態ベクトルＸ₀と同様、図８（ａ）左側に概念的に示されているように状態変数空間における点として表現される。

また、第３処理要素１３０が目標状態ベクトルＸ₀を基準とした、第２処理要素１２０により測定された第ｋ状態ベクトルＸ_kの第ｋ適合度ｆ（Ｘ_k）を評価する（図３／Ｓ１１４）。具体的には、第ｋ状態ベクトルＸ_kと目標状態ベクトルとＸ₀の差分ベクトルＸ_k−Ｘ₀の、式（４）で表わされるノルム｜Ｘ_k−Ｘ₀｜の減少関数が第ｋ適合度ｆ（Ｘ_k）として評価される。したがって、第ｋ状態ベクトルＸ_kのノルムおよび方位のそれぞれが、目標状態ベクトルＸ₀のノルムおよび方位のそれぞれに近づくほど第ｋ適合度ｆ（Ｘ_k）が高く評価される。

なお、この差分ベクトルのノルムに代えてあるいは加えて、第ｋ状態ベクトルＸ_kのノルムと目標状態ベクトルＸ₀のノルムとの偏差｜Ｘ_k｜^α−｜Ｘ₀｜^α（α≧１）と、式（５）で表わされる第ｋ状態ベクトルＸ_kと目標状態ベクトルＸ₀とがなす角度φ＝ａｒｃｃｏｓ［（Ｘ_k・Ｘ₀）／｜Ｘ_k｜・｜Ｘ₀｜］とのうち一部または全部の減少関数が第ｋ適合度ｆ（Ｘ_k）として評価されてもよい。

さらに、第１処理要素１１０によって指数ｋが第ｉ所定数ｋ_i+1−１以上であるか否か、すなわち、第ｉ環境要素群に属するすべての環境要素に応じた適合度ｆ（Ｘ_k）が評価されたか否かが判定される（図３／Ｓ１１６）。当該判定結果が否定的である場合（図３／Ｓ１１６‥ＮＯ）、指数ｋが１だけ増加され（図３／Ｓ１１８）、第ｋ環境要素の調節および第ｋ状態ベクトルＸ_kの測定等の処理が繰り返される（図３／Ｓ１１０〜Ｓ１１６）。

その一方、指数ｋが第ｉ所定数ｋ_i+1−１以上であると判定された場合（図３／Ｓ１１６‥ＹＥＳ）、環境要素調節終了条件が満たされているか否かがさらに判定される（図３／Ｓ１２０）。環境要素調節終了条件としては、指数ｋが所定値以上であることと、第ｋ適合度ｆ（Ｘ_k）が所定値ｆ₀以上となる所定数以上の第ｋ状態ベクトルＸ_kが存在すること等との組み合わせが採用されうる。当該判定結果が否定的であった場合（図３／Ｓ１２０‥ＮＯ）、第１処理部１１０が第３処理要素１３０による第ｋ適合度ｆ（Ｘ_k）の評価結果に基づき、第ｉ環境ベクトル群｛Ｙ_k｜ｋ＝ｋ_i，‥，ｋ_i+1−１｝から第ｋ環境要素Ｙ_kを選択する（図３／Ｓ１２２）。

たとえば、図８（ａ）左側に示されているように第１装置２１に入力される環境ベクトルＹ_k（ｋ＝１〜５）が調節されることにより、図８（ａ）右側に示されているように５つの状態ベクトルＸ_kが測定された場合を考える。この場合、第ｋ適合度ｆ（Ｘ_k）が比較的高い、すなわち、目標状態ベクトルＸ₀との間隔（差分ベクトルのノルム）が比較的短い、図８（ｂ）左側に示されている枠に含まれる３つの状態ベクトルＸ₁、Ｘ₂およびＸ₃のそれぞれに対応する環境ベクトルＹ₁〜Ｙ₃が選択される。

さらに、指数「ｉ」および指数「ｋ」がともに「１」だけ増加され（図３／Ｓ１２４）、選択環境ベクトルに基づいて新たな第ｉ環境ベクトル群｛Ｙ_k｜ｋ＝ｋ_i，‥，ｋ_i+1−１｝が決定される（図３／Ｓ１０８）。

具体的には「進化的アルゴリズム」にしたがい、第ｉ環境ベクトル群（第ｉ世代の個体群）｛Ｙ_k｜ｋ＝ｋ_i，‥，ｋ_i+1−１｝から第ｉ＋１環境ベクトル群（第ｉ＋１世代の個体群）｛Ｙ_k｜ｋ＝ｋ_i+1，‥，ｋ_i+2−１｝が生成されうる。例として、第ｉ環境要素群｛Ｙ_k｜ｋ＝ｋ_i，‥，ｋ_i+1−１｝から図９（ａ）に示されている２つの環境ベクトルＹ_a＝（ａ₁，ａ₂，ａ₃，ａ₄，ａ₅）およびＹ_b＝（ｂ₁，ｂ₂，ｂ₃，ｂ₄，ｂ₅）が選択された場合を考える。この場合、これら２つの環境ベクトルＹ_aおよびＹ_bの「交配」によって新たな環境ベクトルＹが決定されうる。各環境ベクトルはその各成分の列によって構成される遺伝子とみなされる。交叉点（交配のために遺伝子が切断される箇所）が１つである１点交叉により新たな遺伝子が生成されうる。たとえば、環境ベクトル（遺伝子）Ｙ_aおよびＹ_bが第３および第４成分の間を１つの交叉点として交配されることにより新たな遺伝子Ｙ_ab＝（ａ₁，ａ₂，ａ₃，ｂ₄，ｂ₅）およびＹ_ba＝（ｂ₁，ｂ₂，ｂ₃，ａ₄，ａ₅）が生成されてもよい。また、交叉点が複数である複数点交叉により新たな遺伝子が生成されうる。たとえば、遺伝子Ｙ_aおよびＹ_bが第２および第３成分の間と、第４および第５成分の間とを２つの交叉点として交配されることにより新たな遺伝子Ｙ_ab＝（ａ₁，ａ₂，ｂ₃，ｂ₄，ａ₅）およびＹ_ba＝（ｂ₁，ｂ₂，ａ₃，ａ₄，ｂ₅）が生成されてもよい。その他、遺伝子が均等交叉、すなわち、成分間のすべての境界を交叉点として交配されてもよい。ただし、遺伝子が切断された後、元通りに接続される場合もありうるので、Ｎ点交叉の結果が、Ｎ−ｋ（ｋ≧１）点交叉の結果と同一になる場合もある。また、３以上の環境ベクトルＹ_kの交配によって新たな環境ベクトルＹが生成されてもよい。

また、第ｉ環境要素群｛Ｙ_k｜ｋ＝ｋ_i，‥，ｋ_i+1−１｝から図９（ｂ）に示されている環境ベクトルＹ_c＝（ｃ₁，ｃ₂，ｃ₃，ｃ₄，ｃ₅）が選択された場合を考える。この場合、この環境ベクトルＹ_cの「変異（または突然変異）」によって新たな環境ベクトルＹが決定されうる。すなわち、環境ベクトルＹ_cの第３成分ｃ₃および第４成分ｃ₄のそれぞれが、任意の値ｄ₁およびｄ₂のそれぞれに変化することにより新たな環境ベクトル（ｃ₁，ｃ₂，ｄ₁，ｄ₄，ｃ₅）が決定される。そして、一もしくは複数回の交配、一もしくは複数回の変異、またはこれらの組み合わせによって生成された当該新たな環境ベクトルＹを構成要素とする第ｉ＋１環境ベクトル群が決定される。

そのほか、機械学習（サポートベクターマシン（ＳＶＭ））を用いて新たな第ｉ環境ベクトル群が決定されてもよい。具体的には、図８（ｂ）左側に示されている適合度ｆ（Ｘ_k）が高い状態ベクトルＸ₁〜Ｘ₃のそれぞれに対応する、図８（ｂ）右側に示されている選択環境ベクトルＹ₁〜Ｙ₃により画定されるクラスタ領域（斜線領域）に包含される環境ベクトルＹ_kを構成要素とする第ｉ環境ベクトル群が決定されてもよい。これにより、図８（ｃ）右側に示されているようにこのクラスタ領域に属する環境ベクトルＹ₆〜Ｙ₁₀により構成される第ｉ＋１環境ベクトル群が決定される。

なお、ＳＶＭまたは分別器によって第１クラスタ、第２クラスタ、‥のように明確にクラスタリングされるのではなく、回帰器によって第１．２クラス他、第１．５クラスタ、‥のように非整数的にまたはより曖昧にクラスタリングされてもよい。

そして、環境要素調節終了条件が満たされていると判定された場合（図３／Ｓ１２０‥ＹＥＳ）、一連の処理が終了する。たとえば、図８（ｃ）左側に示されている環境ベクトルＹ_k（ｋ＝６〜１０）に応じて、図８（ｃ）右側に示されているように状態ベクトルＸ_kが測定され、目標状態ベクトルＸ₀の近傍にある状態ベクトルＸ₇の適合度ｆ（Ｘ_k）が所定値ｆ₀以上になっている場合、環境要素調節終了条件が満たされていると判定されうる。

前記機能を発揮する環境調節システムによれば、第１装置２１に入力される環境ベクトルＹ_kに関連付けられている状態ベクトルＸ_kの目標状態ベクトルＸ₀を基準とした適合度ｆ（Ｘ_k）の前回までの評価結果のうち一部または全部に基づき、適合度ｆ（Ｘ_k）が徐々に高くなるように次回以降の環境要素が調節される（図３／Ｓ１０８→‥→Ｓ１２２→‥→Ｓ１０８→‥参照）。具体的には、進化的アルゴリズムにしたがい、第ｉ世代の個体群｛Ｙ_k｜ｋ＝ｋ_i，‥，ｋ_i+1−１｝のうち、適合度ｆ（Ｘ_k）が高い状態ベクトルＸ_kに対応する個体（環境ベクトルＹ_k）のみが選択されて生き残る一方、適合度ｆ（Ｘ_k）が低い状態ベクトルＸ_kに対応する個体は淘汰される。そして、生き残った個体の「交配」や「変異」による第ｉ＋１世代の個体群｛Ｙ_k｜ｋ＝ｋ_i+1，‥，ｋ_i+2−１｝の生成が複数世代にわたって繰り返される（図９（ａ）（ｂ）参照）。また、ＳＶＭを用いたクラシフィケーション的手法や回帰器を用いたリグレッション的手法により、適合度ｆ（Ｘ_k）が高い状態ベクトルＸ_kに対応する、環境変数空間における領域が徐々に絞り込まれていく。特に、リグレッション的手法によれば、曖昧なクラスタリングによって、環境ベクトルＹ_kの選択余地が対応する状態ベクトル空間において適合度ｆ（Ｘ_k）が極大値を示すような谷間に限定されてしまうことが回避されうる。すなわち、適合度ｆ（Ｘ_k）がより高い状態ベクトルＸ_kに対応する環境ベクトルＹ_kを模索する観点から、環境ベクトルＹ_kの選択余地が不必要に狭小化することが回避されうる。これにより、人間の潜在意識が反映される脳活動状態を目標となる状態に近づける観点から、この人間により知覚される環境要素が適切に調節されうる。

なお、第ｋ回までの適合度ｆ（Ｘ_j）の評価結果のうち一部とは、一の第ｐ適合度ｆ（Ｘ_p）（１≦ｐ≦ｋ）、第ｐ₁適合度ｆ（Ｘ_p1）（１≦ｐ₁＜ｋ）から第ｐ₂適合度ｆ（Ｘ_p2）（ｐ₁＜ｐ₂≦ｋ）までの連続的な適合度群｛ｆ（Ｘ_j）｜ｊ＝ｐ₁，ｐ₁＋１，‥，ｐ₂−１，ｐ₂｝または第ｐ₁適合度ｆ（Ｘ_p1）から第ｐ₂適合度ｆ（Ｘ_p2）までの断続的な適合度群｛ｆ（Ｘ_j）｜ｊ＝ｐ₁，ｐ₁＋３，ｐ₁＋７，‥，ｐ₂−２，ｐ₂｝等、第ｋ回までの適合度ｆ（Ｘ_j）の評価結果の全部を包含する適合度群｛ｆ（Ｘ_j）｜ｊ＝１，２，‥，ｋ｝の任意の部分集合を意味する。また、第ｋ＋１回以降の環境ベクトルＹ_jが決定される、一の第ｑ環境ベクトルＹ_q（ｋ＋１≦ｑ）が決定されること、第ｑ₁環境ベクトルＹ_q1（ｋ＋１≦ｑ₁）から第ｑ₂環境ベクトルＹ_q2（ｑ₁＜ｑ₂）までの連続的な環境ベクトル群｛Ｙ_j｜ｊ＝ｑ₁，ｑ₁＋１，‥，ｑ₂−１，ｑ₂｝が決定されること、または、第ｑ₁環境ベクトルＹ_q1（ｋ＋１≦ｑ₁）から第ｑ₂環境ベクトルＹ_q2（ｑ₁＜ｑ₂）までの断続的な環境ベクトル群｛Ｙ_j｜ｊ＝ｑ₁，ｑ₁＋５，ｑ₁＋６，‥，ｑ₂−２，ｑ₂｝が決定されること等、第ｋ＋１回以降の環境ベクトルＹ_jの任意の集合が決定されることを意味する。

また、視覚を通じて知覚されうる環境要素には、自動車、二輪車、航空機、環境調節システム、船、芝刈り機、太陽電池またはエンジンのデザインや販売店のデザイン、商品配列、カーナビゲーションシステムの画面または画像、映画、写真、テレビ番組、ラジオ番組、コマーシャル、ポスター、ＷＥＢ配信での、撮影の仕方（アングル、構図、撮影位置、撮影高さ、照明の当て方、レンズ）、画面構成、色数、配色、画角、解像度、番組編成、番組構成、番組コンテンツ、キャスティング、出演者イメージ、舞台配置、話速、声域、音量、服飾デザイン、テロップのフォント、情報量やリモコン、操作ボタンのデザイン、固定電話、携帯端末、コンピュータ端末を使った情報通信時の画質、音質、音声帯域、圧縮アルゴリズム、ＧＵＩ等が含まれる。

また、環境変数空間における環境ベクトルＹ_kの調節範囲が、各環境ベクトルＹ_kに関連付けられている状態ベクトルＸ_kの適合度ｆ（Ｘ_k）の高低に応じたクラスタリングにより、目標状態ベクトル（状態変数の目標値）Ｘ₀に鑑みた次回以降の適合度ｆ（Ｘ_k）を高める観点から適切に絞り込まれうる（図３／Ｓ０２０，図４（ｂ）右側参照）。また、このクラスタリングが繰り返されていることにより、環境ベクトルＹ_kの調節範囲が、目標状態ベクトルＸ₀に鑑みた状態ベクトルＸ_kの次回以降の適合度ｆ（Ｘ_k）を徐々に高める観点から適切に徐々に絞り込まれうる。

さらに、環境要素の知覚方法の種類の別、すなわち、この環境要素が視覚、聴覚等の五感のうちいずれによって知覚されるかに応じて活発になる脳の領域が異なることに鑑みて、脳活動状態を測定する観点から、ＲＯＩに属する領域において測定された適切な状態変数ｘ_kiが多数の物理量の中から選定されうる。このように解析または演算処理対象となる状態変数が適切に絞り込まれることにより、演算処理の効率化が図られる。

前記実施形態では第ｉ環境ベクトル群｛Ｙ_k｜ｋ＝ｋ_i，‥，ｋ_i+1−１｝が逐次設定されたが、他の実施形態として「リサンプリング的手法」にしたがって第ｋ環境ベクトルＹ_kが逐次設定されてもよい。以下、当該他の実施形態について説明する。

まず、第１処理要素１１０がメモリから読み取った目標画像データを第１装置２１に入力することにより、目標画像を目標環境要素として第１装置２１に出力させる（図１０／Ｓ２０２）。また、第２処理要素１２０が目標環境要素を知覚した被験者Ｐの脳活動状態を表す状態ベクトルを目標状態ベクトルＸ₀として、第２装置２２から出力された信号に基づいて測定する（図１０／Ｓ２０４（式（１）参照））。さらに、目標環境値の次数を表わす指数ｋが「１」に設定される（図１０／Ｓ２０６）。また、第１処理要素１１０が第１装置２１に入力される第ｋ環境ベクトルＹ_kを決定または調節することにより、第ｋ環境要素として第１装置２１により出力される画像を調節する（図１０／Ｓ２０８（式（２）参照））。

さらに、第２処理要素１２０が、第１処理要素１１によって調節され第１装置２１により出力された第ｋ環境要素を知覚した被験者Ｐの脳活動状態を表す第ｋ状態ベクトルＸ_kを、第２装置２２から出力された信号に基づいて測定する（図１０／Ｓ２１０（式（３）参照））。また、第３処理要素１３０が目標状態ベクトルＸ₀を基準とした、第２処理要素１２０により測定された第ｋ状態ベクトルＸ_kの第ｋ適合度ｆ（Ｘ_k）を評価する（図１０／Ｓ２１２）。

さらに、第１処理要素１１０によって指数ｋが２以上であるか否かが判定され（図１０／Ｓ２１４）、当該判定結果が否定的である場合（図１０／Ｓ２１４‥ＮＯ）、指数ｋが１だけ増加され（図１０／Ｓ２２０）、第ｋ環境要素の調節および第ｋ状態ベクトルＸ_kの測定等の処理が繰り返される（図１０／Ｓ２０８〜Ｓ２１４）。その一方、指数ｋが２以上であると判定された場合（図１０／Ｓ２１４‥ＹＥＳ）、環境要素調節終了条件が満たされているか否かがさらに判定される（図１０／Ｓ２１６）。当該判定結果が否定的であった場合（図１０／Ｓ２１６‥ＮＯ）、第１処理部１１０が第３処理要素１３０による第ｋ適合度ｆ（Ｘ_k）の評価結果に基づき、第ｋ−１環境ベクトルＹ_k-1および第ｋ環境要素Ｙ_kのうち一方を次回以降も生き残る第ｋ環境要素Ｙ_kとして選択する（図１０／Ｓ２１８）。具体的には、第ｋ適合度ｆ（Ｘ_k）が第ｋ−１適合度ｆ（Ｘ_k-1）と比較して高い場合または閾値εを超えて高い場合、第ｋ環境要素Ｙ_kがそのまま第ｋ環境要素Ｙ_kとして選択される。一方、第ｋ−１適合度ｆ（Ｘ_k-1）が第ｋ適合度ｆ（Ｘ_k）と比較して高い場合または閾値εを超えて高い場合、第ｋ−１環境要素Ｙ_k-1が第ｋ環境要素Ｙ_kとして選択される。

さらに、指数ｋが「１」だけ増加され（図１０／Ｓ２２０）、第ｋ環境要素の調節および第ｋ状態ベクトルＸ_kの測定等の処理が繰り返される（図１０／Ｓ２０８〜Ｓ２１６）。そして、環境要素調節終了条件が満たされていると判定された場合（図１０／Ｓ２１６‥ＹＥＳ）、一連の処理が終了する。

前記機能を発揮する環境調節システムによれば、第１装置２１に入力される環境ベクトルＹ_kに関連付けられている状態ベクトルＸ_kの目標状態ベクトルＸ₀を基準とした適合度ｆ（Ｘ_k）の評価結果に基づき、次回以降の適合度ｆ（Ｘ_k）が徐々に高くなるように次回以降の環境要素が調節される（図１０／Ｓ２０８→‥→Ｓ２１８→‥→Ｓ２０８→‥参照）。具体的には、前回の環境ベクトルＹ_k-1と今回の環境ベクトルＹ_kのうち、対応する適合度ｆ（Ｘ_j）が高い環境ベクトルが逐次選択されていく。また、単なる高低比較だけではなく、前記閾値εが設けられることにより、単純に適合度ｆ（Ｘ_k）が高い状態ベクトルＸ_kに対応する環境ベクトルＹ_kが逐次選択され、環境ベクトルＹ_kの選択余地が対応する状態ベクトル空間において適合度ｆ（Ｘ_k）が極大値を示すような谷間に限定されてしまうことが回避されうる。すなわち、適合度ｆ（Ｘ_k）がより高い状態ベクトルＸ_kに対応する環境ベクトルＹ_kを模索する観点から、環境ベクトルＹ_kの選択余地が不必要に狭小化することが回避されうる。これにより、人間の潜在意識が反映される脳活動状態を目標となる状態に近づける観点から、この人間により知覚される環境要素が適切に調節されうる。

環境調節システムの構成説明図 環境調節システムの構成説明図 環境調節方法を示すフローチャート 環境要素の第１例に関する説明図 環境要素の第２例に関する説明図 環境要素の第３例に関する説明図 環境要素の第４例に関する説明図 環境ベクトルおよび状態ベクトルの関係説明図 進化的アルゴリズムにしたがった交配および変異に関する説明図 他の環境調節方法を示すフローチャート

符号の説明

２１‥第１装置、２２‥第２装置、１００‥環境調節システム、１１０‥第１処理要素、１２０‥第２処理要素、１３０‥第３処理要素

Claims (11)

1. 人間の環境を調節するシステムであって、
   第１装置に入力される環境ベクトルを調節することにより、該第１装置により出力される、前記人間が五感を通じて知覚可能な環境要素を調節する第１処理要素と、
   前記人間の脳活動状態に応じた第２装置からの出力信号に基づき、前記第１処理要素により調節された前記環境要素を知覚した該人間の脳活動状態を表す状態ベクトルを測定する第２処理要素と、
   該第２処理要素により測定された該状態ベクトルの目標状態ベクトルを基準とした適合度を評価する第３処理要素とを備え、
   前記目標状態ベクトルは、所定の目標環境要素を知覚した場合における人間の脳活動状態を表す状態ベクトルであり、
   前記第１処理要素が、前記第３処理要素による今回までの前記適合度の評価結果のうち一部または全部に基づき、前記第１装置に次回入力される前記環境ベクトルを調節することを特徴とする環境調節システム。
2. 請求項１記載の環境調節システムにおいて、
   前記第１処理要素が、前記第１装置に逐次入力された第ｉ環境ベクトル群（ｉ＝１，２，‥）に属する前記環境ベクトルから、前記第３処理要素により評価された前記適合度が高い前記状態ベクトルに対応する前記環境ベクトルを選択し、当該選択環境ベクトルに基づき、前記第１装置に逐次入力される第ｉ＋１環境ベクトル群に属する前記環境ベクトルを調節することを特徴とする環境調節システム。
3. 請求項２記載の環境調節システムにおいて、
   前記第１処理要素が、前記第ｉ環境ベクトル群から選択された一の前記環境ベクトルの成分の一部を、同じく前記第ｉ環境ベクトル群から選択された他の前記環境ベクトルの該当成分に置換し、または、任意の値に変化させることにより、前記第ｉ＋１環境ベクトルを調節することを特徴とする環境調節システム。
4. 請求項２または３記載の環境調節システムにおいて、
   前記第１処理要素が前記第ｉ環境ベクトル群から選択された前記環境ベクトルを包含する第ｉクラスタに包含されるように前記第ｉ＋１環境ベクトル群に属する前記環境ベクトルを調節することを特徴とする環境調節システム。
5. 請求項１〜４のうちいずれか１つに記載の環境調節システムにおいて、
   前記第１処理要素が、物品のデザインの構成要素としての形状、色彩もしくは模様またはこれらの組み合わせを表わす数値を成分とする前記環境ベクトルを調節することにより、前記第１装置により出力される前記環境要素としての当該物品のデザインを調節することを特徴とする環境調節システム。
6. 請求項１〜５のうちいずれか１つに記載の環境調節システムにおいて、
   前記第２処理要素が、前記第２装置からの出力信号に基づき、前記人間の複数の頭部領域のうち前記環境要素の知覚方法の種類の別に応じて定まる頭部領域における該人間の脳活動状態を表わす前記状態ベクトルを測定することを特徴とする環境調節システム。
7. 請求項１〜６のうちいずれか１つに記載の環境調節システムにおいて、
   前記第２処理要素が、前記第２装置からの出力信号に基づき、前記目標環境要素を知覚した前記人間の脳活動状態を表わす前記状態ベクトルを前記目標状態ベクトルとして測定することを特徴とする環境調節システム。
8. 請求項１〜７のうちいずれか１つに記載の環境調節システムにおいて、
   前記第３処理要素が、前記第２処理要素により測定された前記状態ベクトルと前記目標状態ベクトルとの近似度を前記適合度として評価することを特徴とする環境調節システム。
9. 請求項８記載の環境調節システムにおいて、
   前記第３処理要素が、前記状態ベクトルと前記目標状態ベクトルとの差分ベクトルのノルムと、該状態ベクトルのノルムのα乗（α≧１）と該目標状態ベクトルのノルムのα乗との偏差と、該状態ベクトルと該目標状態ベクトルとのなす角度とのうち一部または全部の減少関数を前記近似度として評価することを特徴とする環境調節システム。
10. 人間の環境を調節する方法であって、
    第１装置に入力される環境ベクトルを調節することにより、該第１装置により出力される、前記人間が五感を通じて知覚可能な環境要素を調節する第１処理と、
    前記人間の脳活動状態に応じた第２装置からの出力信号に基づき、前記第１処理の実行により調節された前記環境要素を知覚した該人間の脳活動状態を表す状態ベクトルを測定する第２処理と、
    該第２処理の実行により測定された該状態ベクトルの目標状態ベクトルを基準とした適合度を評価する第３処理とを実行し、
    前記目標状態ベクトルは、所定の目標環境要素を知覚した場合における人間の脳活動状態を表す状態ベクトルであり、
    前記第１処理において、前記第３処理の実行による今回までの前記適合度の評価結果のうち一部または全部に基づき、前記第１装置に次回入力される前記環境ベクトルを調節する処理を実行することを特徴とする環境調節方法。
11. 人間の環境を調節するシステムとしてコンピュータを機能させるプログラムであって、
    第１装置に入力される環境ベクトルを調節することにより、該第１装置により出力される、前記人間が五感を通じて知覚可能な環境要素を調節する第１処理要素と、
    前記人間の脳活動状態に応じた第２装置からの出力信号に基づき、前記第１処理要素により調節された前記環境要素を知覚した該人間の脳活動状態を表す状態ベクトルを測定する第２処理要素と、
    該第２処理要素により測定された該状態ベクトルの目標状態ベクトルを基準とした適合度を評価する第３処理要素とを備え、
    前記目標状態ベクトルは、所定の目標環境要素を知覚した場合における人間の脳活動状態を表す状態ベクトルであり、
    前記第１処理要素が、前記第３処理要素による今回までの前記適合度の評価結果のうち一部または全部に基づき、前記第１装置に次回入力される前記環境ベクトルを調節する環境調節システムとして、前記コンピュータを機能させることを特徴とする環境調節プログラム。

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