JP6041613B2 - コンテクスト情報記憶装置、コンテクスト情報記憶方法、及びコンテクスト情報記憶プログラム - Google Patents

Description

本発明は、例えば脈波及び脳波等の生体信号により人間の内部状態を判定し、判定された内部状態を含むコンテクスト情報を生成し記憶するコンテクスト情報記憶装置、コンテクスト情報記憶方法、及びコンテクスト情報記憶プログラムに関する。

近年、多種多様なセンサを搭載した携帯通信機器及び小型端末等の普及により、ユーザの動き及び位置等の外部情報、並びに、脈波及び脳波等の生体情報を容易に計測することが可能となった。

例えば、下記特許文献１において、脈波センサ及び加速度センサを用いて、計測対象者の集中度を安定して確実に計測すると共に、計測時の状況と併せて計測対象者の集中度を判断することを可能とする技術が開示されている。これにより、加速度センサの計測結果からユーザの動きを考慮した集中度を算出することが可能となった。

特開２００７−２８３０４１号公報

しかしながら、特許文献１では、加速度センサにより計測された動き活性度がある閾値を超えた場合には、その間に脈波センサにより計測された自律神経活性度のデータは、ユーザの集中度判定のために使用されていない。すなわち、加速度センサによる計測値が閾値を超えた期間内に脈波センサにより計測されたデータについては、ユーザの集中度判定にあたって考慮されていない。また、加速度センサにより計測されるユーザの動き活性度以外の外部状態については考慮されていない。

そこで、本発明は、測定されたユーザ又はユーザ周辺に関する外部状態を用いて、より精度の高いユーザ状態の判定を行うと共に、判定されたユーザ状態を含むコンテクスト情報を生成することを目的とする。

本発明に係るコンテクスト情報生成装置は、ユーザ又はユーザ周辺に関する外部状態を取得する外部状態取得手段と、ユーザの生体情報を取得する生体情報取得手段と、外部状態に基づいて生体情報毎の信頼度を決定する信頼度決定手段と、信頼度決定手段により決定された信頼度と、生体情報と、生体情報に対応する内部状態が予め格納された内部状態判定情報とに基づいて内部状態を判定し、当該内部状態を含むコンテクスト情報を生成する内部状態判定手段と、を備える。

本発明に係るコンテクスト情報生成方法は、コンテクスト情報の生成を行うコンテクスト情報生成装置により実行されるコンテクスト情報生成方法であって、ユーザ又はユーザ周辺に関する外部状態を取得する外部状態取得ステップと、ユーザの生体情報を取得する生体情報取得ステップと、外部状態に基づいて生体情報毎の信頼度を決定する信頼度決定ステップと、信頼度決定ステップにより決定された信頼度と、生体情報と、生体情報に対応する内部状態が予め格納された内部状態判定情報とに基づいて内部状態を判定し、当該内部状態を含むコンテクスト情報を生成する内部状態判定ステップと、を含む。

本発明に係るコンテクスト情報生成プログラムは、コンテクスト情報の生成を行うコンテクスト情報生成装置に設けられたコンピュータを、ユーザ又はユーザ周辺に関する外部状態を取得する外部状態取得手段、ユーザの生体情報を取得する生体情報取得手段、外部状態に基づいて生体情報毎の信頼度を決定する信頼度決定手段、及び、信頼度決定手段により決定された信頼度と、生体情報と、生体情報に対応する内部状態が予め格納された内部状態判定情報とに基づいて内部状態を判定し、当該内部状態を含むコンテクスト情報を生成する内部状態判定手段、として機能させる。

このような形態によれば、例えばセンサによる測定により、ユーザ又はユーザ周辺に関する外部状態及びユーザの生体情報を取得し、取得された外部状態に基づいて生体情報毎の信頼度を決定し、当該信頼度と生体情報と生体情報に対応する内部状態（内部状態判定情報）とに基づいてユーザの内部状態（例えば感情、集中状態、リラックス状態等）を判定し、判定された内部状態を含むコンテクスト情報を生成することができる。これにより、測定された外部状態を用いて、より精度の高いユーザ状態（内部状態）の判定を行うと共に、判定された内部状態を含むコンテクスト情報を生成することができる。

本発明に係るコンテクスト情報生成装置は、ユーザ又はユーザ周辺に関する外部状態を取得する外部状態取得手段と、ユーザの生体情報を取得する生体情報取得手段と、外部状態に基づいてユーザが置かれている場面を判定する場面判定手段と、場面判定手段により判定された場面毎に、生体情報と、生体情報の測定値に対応する内部状態が予め格納された内部状態判定情報とに基づいて内部状態を判定し、当該内部状態を含むコンテクスト情報を生成する内部状態判定手段と、を備える。

本発明に係るコンテクスト情報生成方法は、コンテクスト情報の生成を行うコンテクスト情報生成装置により実行されるコンテクスト情報生成方法であって、ユーザ又はユーザ周辺に関する外部状態を取得する外部状態取得ステップと、ユーザの生体情報を取得する生体情報取得ステップと、外部状態に基づいてユーザが置かれている場面を判定する場面判定ステップと、場面判定ステップにより判定された場面毎に、生体情報と、生体情報に対応する内部状態が予め格納された内部状態判定情報とに基づいて内部状態を判定し、当該内部状態を含むコンテクスト情報を生成する内部状態判定ステップと、を含む。

本発明に係るコンテクスト情報生成プログラムは、コンテクスト情報の生成を行うコンテクスト情報生成装置に設けられたコンピュータを、ユーザ又はユーザ周辺に関する外部状態を取得する外部状態取得手段、ユーザの生体情報を取得する生体情報取得手段、外部状態に基づいてユーザが置かれている場面を判定する場面判定手段、及び、場面判定手段により判定された場面毎に、生体情報と、生体情報に対応する内部状態が予め格納された内部状態判定情報とに基づいて内部状態を判定し、当該内部状態を含むコンテクスト情報を生成する内部状態判定手段、として機能させる。

このような形態によれば、例えばセンサによる測定により、ユーザ又はユーザ周辺に関する外部状態及びユーザの生体情報を取得し、取得された外部状態に基づいて、ユーザが置かれている場面（例えば、歩行中及び静止中等）を判定し、当該場面毎に、生体情報と生体情報に対応する内部状態（内部状態判定情報）とに基づいて、ユーザの内部状態（例えば感情、集中状態、リラックス状態等）を判定し、判定された内部状態を含むコンテクスト情報を生成することができる。これにより、測定された外部状態を用いて、より精度の高いユーザ状態の判定を行うと共に、判定された内部状態を含むコンテクスト情報を生成することができる。

本発明に係るコンテクスト情報記憶装置は、コンテクスト情報生成装置と、コンテクスト情報を出力するデータ出力手段と、データ出力手段により出力されたコンテクスト情報を記憶するデータ記憶手段と、を備える。

このような形態によれば、コンテクスト情報生成装置により生成されたコンテクスト情報を、他の情報システムに利用させたり、データベース等の記憶手段によって永続的に記憶させたりすることが可能となる。これにより、例えば、ユーザの生活記録（ライフログ）の管理及び他のアプリケーション（例えば、ＱＯＬ（quality of life）向上を目的としたアプリケーション）での利用等に、コンテクスト情報を活用することができる。

上記のコンテクスト情報記憶装置では、内部状態判定手段により判定された内部状態と、当該内部状態に対応する外部状態とをユーザに提示し、正解値をユーザに入力させるユーザ提示手段と、ユーザにより入力された正解値に基づいて内部状態判定手段による内部状態の判定に関する学習を行う学習手段とを更に備えてもよい。このようにユーザに正解値を入力させ、内部状態の判定に関する学習を行うことにより、ユーザに合った適切な内部状態の判定を行うことができる。すなわち、ユーザの個人差まで考慮して、より精度の高いユーザ状態の判定を行うことができる。

上記のコンテクスト情報記憶装置では、ユーザ提示手段により提示された内部状態と同一又は類似の内部状態と、ユーザ提示手段により提示された外部状態と同一又は類似の外部状態とが関連付けられたコンテクスト情報をデータ記憶手段から抽出し、当該コンテクスト情報に関連付けられた内部状態及び外部状態をユーザに提示し、正解値をユーザに入力させる類似情報提示手段を更に備えてもよい。このような構成では、既に記憶されているコンテクスト情報のうちから、内部状態判定手段により判定された状況（内部状態及び外部状態）と類似する状況に関連付けられた未学習のコンテクスト情報を抽出し、当該コンテクスト情報についてもユーザに正解値を入力させることができる。類似する状況同士は、通常正解値が一致すると考えられるため、正解値が何であるか思い出すためのユーザ負担はそれほど大きくならないことが期待できる。従って、このような構成によれば、ユーザ負担を抑えつつ、類似する状況について併せて学習を行うことで、効率のよい学習を行うことができる。

上記のコンテクスト情報記憶装置では、学習結果記憶手段は、内部状態判定手段により判定された内部状態と、当該内部状態の判定に用いられた外部状態及び生体情報と、正解値に対応する内部状態とを関連付けて記憶し、学習結果記憶手段を参照し、正解値に対応する内部状態に基づいて生体情報の測定におけるノイズを抽出し、当該ノイズの特徴を分析することにより生体情報の補正パラメータを算出し、当該補正パラメータを内部状態判定手段に通知するノイズ分析手段を更に備え、内部状態判定手段は、ノイズ分析手段により通知された補正パラメータに基づいて生体情報の測定値を補正するようにしてもよい。これにより、学習結果に基づいてユーザに合った適切な判定を行うことができるように生体情報の測定値を補正するための補正パラメータを得ることができ、内部状態判定手段が当該補正パラメータによる補正を行った上で内部状態の判定を行うことができるため、ユーザ状態の判定の精度をより高めることが期待できる。

本発明によれば、測定されたユーザ又はユーザ周辺に関する外部状態を用いて、より精度の高いユーザ状態の判定を行うと共に、判定されたユーザ状態を含むコンテクスト情報を生成することができる。

第１実施形態に係るコンテクスト情報記憶装置の全体構成を示すブロック図である。 第１〜第５実施形態に係るコンテクスト情報記憶装置のハードウェア構成図である。 第１実施形態における信頼度決定動作を示すフロー図である。 第１実施形態における信頼度を決定するための信頼度調整情報の例である。 第１実施形態における内部状態判定動作を示すフロー図である。 第１実施形態における内部状態を判定するための内部状態判定情報の例である。 第１実施形態における内部状態判定方法を説明するための説明図である。 第１実施形態に係るコンテクスト情報記憶装置の動作を示すシーケンス図である。 第２実施形態に係るコンテクスト情報記憶装置の全体構成を示すブロック図である。 第２実施形態に係るコンテクスト情報記憶装置の動作を示すシーケンス図である。 第３実施形態に係るコンテクスト情報記憶装置の全体構成を示すブロック図である。 第３実施形態における場面判定方法を説明するための説明図である。 第３実施形態に係るコンテクスト情報記憶装置の動作を示すシーケンス図である。 第４実施形態に係るコンテクスト情報記憶装置の全体構成を示すブロック図である。 第４実施形態においてユーザに提示される情報の例を示す図である。 第４実施形態に係るコンテクスト情報記憶装置の動作を示すシーケンス図である。 第５実施形態に係るコンテクスト情報記憶装置の全体構成を示すブロック図である。 第５実施形態における類似情報提示部の動作を示すフロー図である。 第６実施形態に係るコンテクスト情報記憶装置の全体構成を示すブロック図である。 第６実施形態におけるノイズ分析部の動作を示すフロー図である。 第１及び第３実施形態に係るコンテクスト情報生成プログラムの機能構成を示すブロック図である。

以下、添付図面を参照しながら本発明の実施形態を詳細に説明する。なお、図面の説明において同一又は同等の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。

［第１実施形態］
第１実施形態では、ユーザ又はユーザ周辺に関する外部状態及びユーザの生体情報を取得し、外部状態に基づいて生体情報毎の信頼度を決定し、決定された信頼度と生体情報と生体情報に対応する内部状態が予め格納された内部状態判定情報とに基づいて内部状態を判定し、当該内部状態と当該内部状態に対応する外部状態及び生体情報とを関連付けてコンテクスト情報を生成するコンテクスト情報生成装置、及びコンテクスト情報生成方法について説明する。また、上記コンテクスト情報生成装置により生成されたコンテクスト情報を出力し、出力されたコンテクスト情報を記憶するコンテクスト情報記憶装置について説明する。

まず、図１を用いて、第１実施形態に係るコンテクスト情報記憶装置の全体構成について説明する。図１に示すコンテクスト情報記憶装置１０は、コンテクスト情報生成装置１００、データ出力部１１、及びデータ記憶部１２を備え、コンテクスト情報生成装置１００は、外部状態取得部１０１、生体情報取得部１０２、信頼度決定部１０３、及び内部状態判定部１０４を備える。

次に、図２を用いて、コンテクスト情報記憶装置１０のハードウェア構成について説明する。図２に示すように、コンテクスト情報記憶装置１０は、オペレーティングシステム及びアプリケーションプログラム等を実行するＣＰＵ１と、ＲＯＭ及びＲＡＭで構成される主記憶部２と、ハードディスクメモリ等で構成される補助記憶部３と、データ通信を行う通信制御部４と、液晶モニタ等で構成される出力部５と、入力デバイスであるキーボード及びマウス等で構成される操作部６と、ＵＳＢメモリ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ等の記憶媒体８を読み取る記憶媒体読取部７とを備える。

図１に示すコンテクスト情報記憶装置１０の各機能は、ＣＰＵ１の制御の下で、主記憶部２に所定のソフトウェアプログラムを読み込ませて実行することにより実現される。その際、ＣＰＵ１は、ソフトウェアプログラムの処理手順に従い、主記憶部２及び補助記憶部３におけるデータの読み出し及び書き込み動作を制御し、操作部６、出力部５及び通信制御部４の動作を制御する。

続いて、コンテクスト情報記憶装置１０の各機能要素について説明する。

コンテクスト情報記憶装置１０は、例えばユーザによって携帯される携帯通信端末である。コンテクスト情報記憶装置１０は、上述の通り、コンテクスト情報生成装置１００、データ出力部１１、及びデータ記憶部１２を備える。ただし、コンテクスト情報記憶装置１０は携帯通信端末に限定されず、例えばカーナビゲーションシステム、ノートＰＣ、デスクトップＰＣ等であってもよい。

コンテクスト情報生成装置１００は、上述の通り、外部状態取得部１０１、生体情報取得部１０２、信頼度決定部１０３、及び内部状態判定部１０４を備え、これらの機能要素によって、外部情報及び生体情報を取得し、生体情報毎の信頼度を決定し、ユーザの内部状態を判定し、当該内部状態と当該内部状態に対応する外部状態及び生体情報とを関連付けてコンテクスト情報を生成する。以下、各機能要素について詳細に説明する。

外部状態取得部１０１は、ユーザ又はユーザ周辺に関する外部状態を取得する外部状態取得手段である。「外部状態」とは、例えば、ユーザの位置（場所）及びユーザの動き（加速度）等のユーザ自身に関する状態、並びに気温等のユーザ周辺に関する状態を示す情報である。外部状態取得部１０１は、具体的には一又は複数の外部センサ（例えば、ＧＰＳセンサ、加速度センサ、及び温度センサ）を備えている。外部センサは、コンテクスト情報記憶装置１０である携帯通信端末等に直接搭載されてもよいし、有線ケーブルによる有線通信及び無線通信（無線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等）等によりコンテクスト情報記憶装置１０である携帯通信端末等に通信可能なように接続されてもよい。

外部状態取得部１０１は、例えばＧＰＳセンサがユーザの位置を測定し、加速度センサがユーザの動き（位置変化）を測定し、温度センサが気温を測定することによって、ユーザの位置及び加速度並びに気温を外部状態として取得する。ただし「外部状態」は上記に限定されない。例えば、家電消費電力、画面点灯、電池残量、カメラ起動履歴、ワンセグの視聴履歴、設定変更履歴、電話・メール等の通信履歴、及びアプリケーション起動履歴等、携帯通信端末等で取得可能な様々なデータを外部状態として用いることができる。

生体情報取得部１０２は、ユーザの生体情報を取得する生体情報取得手段である。「生体情報」とは、例えば、心拍及び脈拍等のユーザ自身の生体情報である。生体情報取得部１０２は、具体的には一又は複数の生体センサ（例えば、心拍センサ及び脈波センサ）を備えている。生体センサは、コンテクスト情報記憶装置１０である携帯通信端末等に直接搭載されてもよいし、有線ケーブルによる有線通信及び無線通信（無線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等）等によりコンテクスト情報記憶装置１０である携帯通信端末等に通信可能なように接続されてもよい。

生体情報取得部１０２は、例えば心拍センサがユーザの心拍を測定し、脈波センサがユーザの脈波を測定することによって、ユーザの心拍及び脈波を生体情報として取得する。ただし「生体情報」は上記に限定されない。例えば、血圧、呼吸数、皮膚温度、皮膚電気活動、脳波、脳血流、及び発汗度等、生体情報を表す様々なデータを生体情報として用いることができる。

信頼度決定部１０３は、外部状態に基づいて、生体情報毎の信頼度を決定する信頼度決定手段である。「信頼度」とは、ユーザの内部状態を判定するに当たっての生体センサ又は生体情報の信頼度である。「信頼度」は、生体情報取得部１０２が備える生体センサの測定精度に対する信頼度（生体センサ自体に対する信頼度）と捉えてもよいし、生体センサにより測定された生体情報自体に対する信頼度と捉えてもよいし、これらの両方を包含するものとして捉えてもよい。

信頼度についての考え方について、外部状態取得部１０１が温度センサ及び加速度センサを備え、生体情報取得部１０２が発汗センサ、脳波センサ及び脈波センサを備え、これらのセンサにより取得した外部状態及び内部状態に基づいてユーザの内部状態（ここでは一例として「緊張の度合い」とする）を判定する場合を例として説明する。例えば、気温が所定値以上（又は所定値以下）の場合には、気温の影響を受けてユーザの発汗量が多くなる（又は少なくなる）ことが想定される。このように外部状態（気温）が生体情報（発汗度）に与える影響が大きいと考えられる場合には、ユーザの発汗量の多寡によってユーザの内部状態（緊張の度合い）を判定することが適切ではない場合がある。すなわち、気温が所定値以上（又は所定値以下）の場合には、ユーザの内部状態を判定するに当たって発汗センサの信頼度は低いと考えることができる。

また、加速度センサにより測定された加速度が大きい場合には、ユーザの動きの影響を受けてユーザの脳波や脈波に乱れが生じることが想定される。また、振動の影響を受けて脳波センサ又は脈波センサ自体の測定精度も低くなることも想定される。このように外部状態（加速度）が生体情報（脳波及び脈波）に与える影響が大きいと考えられる場合には、脳波又は脈波の値によってユーザの内部状態（緊張の度合い）を判定することが適切ではない場合がある。すなわち、加速度が所定値以上の場合には、ユーザの内部状態を判定するに当たって脳波センサや脈波センサの信頼度は低いと考えることができる。

上記の信頼度についての考え方を踏まえて、図３及び図４を用いて、信頼度決定部１０３の動作について説明する。図３は、信頼度決定部１０３の動作を示すフロー図である。図４は、信頼度決定部１０３が発汗センサの信頼度を調整するために用いる信頼度調整情報の例である。図４に示す表中の「差分」は、温度センサにより測定された気温から閾値（一例として２５℃）を引いた値を示し、「信頼度（％）」は、差分に対応する生体情報（発汗度）の信頼度調整値を示す。

図３に示すように、信頼度決定部１０３は、まず外部状態取得部１０１が取得した外部状態（気温、加速度等）を取得する（ステップＳ３１）。続いて、信頼度決定部１０３は、気温が閾値（２５℃）以上であるか否かを判定し、閾値以上であれば発汗センサの信頼度を調整する（ステップＳ３２，Ｓ３３）。具体的には、信頼度決定部１０３は、図４に示す信頼度調整情報に基づいて信頼度を調整する。すなわち、信頼度決定部１０３は、例えば気温が３２℃の場合には、閾値（２５℃）との差分が「＋７」となるため、当該差分に対応する信頼度調整「−５０％」を行う。信頼度決定部１０３は、加速度についても同様の判定を行い、脳波センサ及び脈波センサの信頼度を調整する（ステップＳ３４，Ｓ３５）。信頼度決定部１０３は、外部状態取得部１０１により取得された全ての外部状態について、対応する生体情報（生体センサ）毎に信頼度調整を行い、最終的に決定された生体情報毎の信頼度を、後述する内部状態判定部１０４に出力する（ステップＳ３６）。

各生体情報の信頼度の初期値については、サービス提供者が設定してもよいし、ユーザが設定してもよい。ユーザが信頼度の初期値を設定する方法は特に限定されないが、例えば、信頼度の初期値設定画面等において、予め用意されている行動パターン毎の設定値を選択する方法、及び行動パターンが類似する別のユーザの設定値データを読み込んで自身の設定として用いる方法が考えられる。

内部状態判定部１０４は、信頼度と、生体情報と、生体情報に対応する内部状態が予め格納された内部状態判定情報とに基づいてユーザの内部状態を判定し、当該内部状態を含むコンテクスト情報を生成する内部状態判定手段である。図５〜図７を用いて、内部状態判定部１０４の動作について説明する。図５は、内部状態判定部１０４による内部状態判定動作を示すフロー図である。図６は、内部状態判定情報の例である。図７は、内部状態判定部１０４による内部状態判定方法を説明するための説明図である。

図５に示すように、内部状態判定部１０４は、まず生体情報取得部１０２が取得した生体情報（脳波、脈波、発汗度等）及び図６に示すような内部状態判定情報を取得する（ステップＳ４１）。続いて、内部状態判定部１０４は、生体情報毎に内部状態判定情報を用いて内部状態の判定（個別判定）を行う（ステップＳ４２）。例えば、生体情報取得部１０２が取得した脳波が「１０Ｈｚ」である場合には、内部状態判定部１０４は、図６に示す内部状態判定情報を参照することにより、脳波に基づくユーザの内部状態を「リラックス」と判定する。内部状態判定部１０４は、このような個別判定を全ての生体情報について行った後に、全ての生体情報を考慮した内部状態の判定（総合判定）を行う（ステップＳ４３）。その後、内部状態判定部１０４は、ステップＳ４２，Ｓ４３における個別判定及び総合判定の結果としての内部状態をそれぞれ出力する。

図７を用いて、ステップＳ４３における総合判定方法について説明する。図７に示す例では、信頼度決定部１０３が外部状態取得部１０１により取得された外部状態（気温３２度、加速度０）に基づいて生体情報毎の信頼度を調整した結果、脳波及び脈波の信頼度は１００％（信頼度調整値が０）とされ、発汗度の信頼度は５０％（信頼度調整値が−５０％）とされたことを示している。また、内部状態判定部１０４が内部状態判定情報に基づいて生体情報毎の内部状態を判定した結果、脳波及び脈波に基づくユーザの内部状態は「リラックス」と判定され、発汗度に基づくユーザの内部状態は「緊張」と判定されたことを示している。ここからの処理が、ステップＳ４３における総合判定処理である。すなわち、内部状態判定部１０４は、脳波、脈波及び発汗度について決定された信頼度及び内部状態（個別判定結果）に基づいて、信頼度が最も高い生体情報（脳波及び脈波）に基づく内部状態判定結果（リラックス）を、総合判定結果とする。ただし、総合判定の方法は上記に限定されるものではない。例えば、内部状態判定部１０４は、信頼度が上位の生体情報に基づく内部状態（個別判定結果）を所定数抽出し、その中で最も多く判定された内部状態（個別判定結果）を総合判定結果としてもよい。

図７に示す例においては、内部状態判定部１０４は、判定された内部状態（脳波に基づく「リラックス」、脈波に基づく「リラックス」、発汗度に基づく「緊張」、及び総合判定結果としての「リラックス」）を含むコンテクスト情報を生成する。ここで、コンテクスト情報には、外部状態（気温３２℃、加速度０）、生体情報（脳波、脈波、発汗度）、及び信頼度等の情報を関連付けてもよい。なお、コンテクスト情報の具体的なデータ構造は特に限定されない。コンテクスト情報は、例えば、上記の情報が全て含まれた１レコードからなる情報であってもよいし、互いに関連付けられた複数のレコードからなる情報であってもよい。

ここで、内部状態判定部１０４は、図５で示したように全ての生体情報について個別判定（ステップＳ４２）を行ってもよいが、信頼度によるフィルタリング（例えば、信頼度が一定以下の生体情報についての個別判定を行わないように設定する等）を先に行うことにより、フィルタリングの条件に合わなかった生体情報についての個別判定を省略してもよい。

データ出力部１１は、内部状態判定部１０４により生成されたコンテクスト情報を出力するデータ出力手段である。データ記憶部１２は、データ出力部１１により出力されたコンテクスト情報を記憶するデータ記憶手段である。

次に、図８を用いて、コンテクスト情報記憶装置１０の動作について説明する。まず、外部状態取得部１０１は、外部センサでの測定により取得したユーザの位置及び動き等の外部状態を、当該外部状態を取得した時間情報と共にデータ記憶部１２に送信する（ステップＳ１０１、外部状態取得ステップ）。データ記憶部１２は、受信した外部状態及び時間情報を記憶する（ステップＳ１０２）。生体情報取得部１０２は、生体センサでの測定により取得した脈波及び脳波等のユーザの生体情報を、当該生体情報を取得した時間情報と共にデータ記憶部１２に送信する（ステップＳ１０３、生体情報取得ステップ）。データ記憶部１２は、受信した生体情報及び時間情報を記憶する（ステップＳ１０４）。

続いて、信頼度決定部１０３は、ステップＳ１０１〜１０４の処理により外部状態及び生体情報がデータ記憶部１２に記憶された後、任意の時点において、データ記憶部１２から外部状態及び信頼度調整情報を取得し（ステップＳ１０５，Ｓ１０６）、当該外部状態及び信頼度調整情報に基づいて生体情報毎の信頼度を決定する（ステップＳ１０７、信頼度決定ステップ）。続いて、信頼度決定部１０３は、ステップＳ１０６で取得した外部状態と、ステップＳ１０７で決定した信頼度とを内部状態判定部１０４に送信する（ステップＳ１０８）。

続いて、内部状態判定部１０４は、データ記憶部１２から生体情報及び内部状態判定情報を取得し（ステップＳ１０９，Ｓ１１０）、当該生体情報及び内部状態判定情報と、ステップＳ１０８で受信した信頼度とに基づいて、内部状態の個別判定及び総合判定を行い、コンテクスト情報を生成する（ステップＳ１１１、内部状態判定ステップ）。続いて、内部状態判定部１０４は、生成したコンテクスト情報をデータ出力部１１に送信する（ステップＳ１１２）。さらに、データ出力部１１は、受信したコンテクスト情報をデータ記憶部１２に送信する（ステップＳ１１３）。その後、データ記憶部１２は、受信したコンテクスト情報を記憶する（ステップＳ１１４）。

以上のように、コンテクスト情報生成装置１００によれば、外部状態取得部１０１（ＧＰＳセンサ、加速度センサ、温度センサ等の外部センサ）が、ユーザ又はユーザ周辺に関する外部状態（ユーザの位置、ユーザの動き、気温等）を取得し、生体情報取得部１０２（脈波センサ、脳波センサ、発汗センサ等の生体センサ）が、ユーザの生体情報（脈波、脳波、発汗度等）を取得し、信頼度決定部１０３が、取得された外部状態に基づいて生体情報毎の信頼度を決定し、内部状態判定部１０４が、当該信頼度と生体情報と内部状態判定情報とに基づいて内部状態（個別判定結果及び総合判定結果）を判定し、コンテクスト情報を生成する。これにより、測定された外部状態を用いて、より精度の高いユーザ状態（内部状態）の判定を行うと共に、判定された内部状態を含むコンテクスト情報を生成することができる。

また、コンテクスト情報記憶装置１０によれば、コンテクスト情報生成装置１００により生成されたコンテクスト情報を、他の情報システムに利用させたり、データベース等の記憶手段によって永続的に記憶させたりすることが可能になる。これにより、例えば、ユーザの生活記録（ライフログ）の管理及び他のアプリケーション（例えば、ＱＯＬ（quality of life）向上を目的としたアプリケーション）での利用等に、コンテクスト情報を活用することができる。

［第２実施形態］
第２実施形態として、第１実施形態に係るコンテクスト情報記憶装置に含まれる機能を複数台（一例として２台）の装置で分散して提供するコンテクスト情報記憶装置について説明する。なお、以下の説明では、第１実施形態と同一の構成及び同一の処理内容については、詳細な説明を省略する。

まず、図９を用いて、第２実施形態に係るコンテクスト情報記憶装置の全体構成について説明する。図９に示すように、第２実施形態に係るコンテクスト情報記憶装置は、外部状態取得部２０１及び生体情報取得部２０２を備える情報取得装置２０Ａと、信頼度決定部２０３、内部状態判定部２０４、データ出力部２１、及びデータ記憶部２２を備える内部状態判定装置２０Ｂとが、通信ネットワークＮを介して通信可能な状態とされ、互いに連携して動作する構成となっている。上記構成においては、情報取得装置２０Ａ及び内部状態判定装置２０Ｂを併せた部分（図９において破線で囲んだ部分）が、コンテクスト情報記憶装置２０に相当し、情報取得装置２０Ａが備える外部状態取得部２０１及び生体情報取得部２０２と、内部状態判定装置２０Ｂが備える信頼度決定部２０３及び内部状態判定部２０４とを併せた部分（図９において一点鎖線で囲んだ部分）が、コンテクスト情報生成装置２００に相当する。また、通信ネットワークＮは、有線又は無線に限定されず、例えば、インターネット網であってもよいし、ＵＳＢケーブル等により装置同士を直接接続して通信を行う有線ネットワークであってもよく、無線ＬＡＮ及びＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の無線通信により通信を行う無線ネットワークであってもよい。

情報取得装置２０Ａは、外部状態及び生体情報を取得し、取得した外部状態及び生体情報を、通信ネットワークＮを介して内部状態判定装置２０Ｂに送信する。内部状態判定装置２０Ｂは、情報取得装置２０Ａから受信した外部状態及び生体情報に基づいて内部状態の判定及びコンテクスト情報の生成及び記憶を行う。ここで、情報取得装置２０Ａとしては、外部状態を取得するための外部センサ及び生体情報を取得するための生体センサを搭載し、ユーザによって携帯される携帯通信端末が主に想定されるが、これに限定されるものではない。また、内部状態判定装置２０Ｂは、情報取得装置２０Ａと通信可能であればよく、例えば情報取得装置２０Ａと同様にユーザによって携帯される携帯通信端末であってもよいし、遠隔にあるデータセンタ等に設けられたデータベースサーバ等であってもよい。

次に、図１０を用いて、情報取得装置２０Ａ及び内部状態判定装置２０Ｂの動作について説明する。まず、外部状態取得部２０１は、外部センサでの測定により取得したユーザの位置及び動き等の外部状態を、当該外部状態を取得した時間情報と共に通信ネットワークＮを介してデータ記憶部２２に送信する（ステップＳ２０１、外部状態取得ステップ）。データ記憶部２２は、受信した外部状態及び時間情報を記憶する（ステップＳ２０２）。生体情報取得部２０２は、生体センサでの測定により取得した脈波及び脳波等のユーザの生体情報を、当該生体情報を取得した時間情報と共に通信ネットワークＮを介してデータ記憶部２２に送信する（ステップＳ２０３、生体情報取得ステップ）。データ記憶部２２は、受信した生体情報及び時間情報を記憶する（ステップＳ２０４）。

内部状態判定装置２０ＢによるステップＳ２０５〜Ｓ２１４の処理内容及び処理順序は、図８に示す第１実施形態に係るコンテクスト情報記憶装置１０によるステップＳ１０５〜Ｓ１１４の処理内容及び処理順序と同一であるため、ステップＳ２０５〜Ｓ２１４についての説明は省略する。

コンテクスト情報記憶装置２０は、第１実施形態に係るコンテクスト情報記憶装置１０を物理的に２台の機器に分散させた構成であるため、第１実施形態に係るコンテクスト情報記憶装置１０と同様の効果を奏する。また、コンテクスト情報記憶装置２０に含まれるコンテクスト情報生成装置２００についても、第１実施形態に係るコンテクスト情報生成装置１００と同様の効果を奏する。さらに、第２実施形態では複数の装置で機能を適切に分散できるため、装置の修理交換等のメンテナンス性の向上、及びユーザが携帯する端末の小型軽量化等を図ることができる。

なお、情報取得装置２０Ａは、図９に示すように１台の装置で構成されてもよく、複数台の装置で構成されてもよい。情報取得装置２０Ａを複数台で構成する場合には、装置毎に異なるセンサ（外部センサ又は生体センサ）を搭載してもよい。また、より精度高く外部状態又は生体情報を測定するために、同一の外部状態又は生体情報を測定するためのセンサを複数台の装置に搭載してもよい。

［第３実施形態］
第３実施形態として、外部状態に基づいてユーザが置かれている場面を判定し、当該場面に基づいて内部状態を判定し、コンテクスト情報を生成するコンテクスト情報生成装置、コンテクスト情報生成方法、及びコンテクスト情報記憶装置について説明する。なお、以下の説明では、第１実施形態と同一の構成及び同一の処理内容については、詳細な説明を省略する。

まず、図１１を用いて、第３実施形態に係るコンテクスト情報記憶装置の全体構成について説明する。図１１に示すコンテクスト情報記憶装置３０は、コンテクスト情報生成装置３００、データ出力部３１、及びデータ記憶部３２を備え、コンテクスト情報生成装置３００は、外部状態取得部３０１、生体情報取得部３０２、場面判定部３０５、及び内部状態判定部３０４を備える。

場面判定部３０５は、外部状態に基づいて、ユーザが置かれている場面を判定する場面判定手段である。「場面」とは、例えば、静止状態及び歩行状態等のユーザの具体的な行動状況を示す。場面判定部３０５は、例えば外部状態取得部３０１が加速度センサを備える場合においては、加速度センサにより測定された加速度が０の場合には、場面を「静止」と判定し、加速度が所定範囲内の値を示した場合には、場面を「歩行」と判定する。ただし、上記は一例であり、場面判定部３０５は、その他様々な外部状態の組み合わせ等により、上記に示したもの以外の場面を判定してもよい。例えば、時間及び場所等の他の外部状態と組み合わせた情報（例えば、「１５時頃に公園を歩行」）を「場面」としてもよい。

内部状態判定部３０４は、場面判定部３０５により判定された場面毎に、生体情報と内部状態判定情報とに基づいて内部状態を判定し、当該内部状態を含むコンテクスト情報を生成する内部状態判定手段である。内部状態判定部３０４は、例えば、場面判定部３０５により判定された場面が同一である複数時点における内部状態（総合判定結果）をひとまとめにし、その中で最も多く判定された内部状態（総合判定結果）を当該場面におけるユーザの内部状態と判定することができる。内部状態判定部３０４による場面判定方法について、図１２を用いて説明する。

図１２では、ＧＰＳセンサ及び加速度センサを備える外部状態取得部３０１により時間的に連続して外部状態（ユーザの位置及び加速度）が取得され、場面判定部３０５により、時間帯Ｔ１の場面が「公園を歩行」と判定され、時間帯Ｔ２の場面が「公園で座る」と判定されている。また、内部状態判定部３０４により、各時点における内部状態が算出されている。図１２において棒状領域で示された内部状態は、各時点における内部状態を表したものである。ここで、内部状態判定部３０４による各時点における内部状態の判定方法は特に限定されない。例えば、単純に、同一時点における各生体情報に基づいて判定されたユーザの内部状態（個別判定結果）のうち最も多く判定されたものを当該時点における内部状態としてもよいし、コンテクスト情報生成装置３００に第１実施形態に係る信頼度決定部１０３と同等の機能要素を備え、内部状態判定部３０４は当該機能要素により決定された生体情報毎の信頼度を用いることによりユーザの内部状態を判定するものとしてもよい。

続いて、内部状態判定部３０４は、場面毎に、当該場面に含まれる各時点において判定された内部状態のうち最も多く判定された内部状態を当該場面における内部状態と判定する。すなわち、内部状態判定部３０４は、時間帯Ｔ１の場面（公園を歩行）におけるユーザの内部状態として、当該場面において最も多く判定された「リラックス」を採用し、時間帯Ｔ２の場面（公園で座る）におけるユーザの内部状態として、当該場面において最も多く判定された「集中」を採用する。ただし、上記のように場面に含まれる各時点における内部状態のうち最も多い内部状態を当該場面における内部状態と判定する方法（多数決方式）は一例であり、内部状態判定部３０４は、上記以外の方法により場面毎の内部状態を判定してもよい。

内部状態判定部３０４は、場面毎の内部状態を判定した後、第１実施形態に係るコンテクスト情報記憶装置１０と同様にコンテクスト情報を生成してもよいが、場面毎に特定した情報を適切に記憶するためには、当該コンテクスト情報に場面の情報を関連付けるのが好ましい。

次に、図１３を用いて、コンテクスト情報記憶装置３０の動作について説明する。まず、外部状態取得部３０１は、外部センサでの測定により取得したユーザの位置及び動き等の外部状態を、当該外部状態を取得した時間情報と共にデータ記憶部３２に送信する（ステップＳ３０１、外部状態取得ステップ）。データ記憶部３２は、受信した外部状態及び時間情報を記憶する（ステップＳ３０２）。同様に、生体情報取得部３０２は、生体センサでの測定により取得した脈波及び脳波等のユーザの生体情報を、当該生体情報を取得した時間情報と共にデータ記憶部３２に送信する（ステップＳ３０３、生体情報取得ステップ）。データ記憶部３２は、受信した生体情報及び時間情報を記憶する（ステップＳ３０４）。

続いて、場面判定部３０５は、ステップＳ３０１〜３０４の処理により外部状態及び生体情報がデータ記憶部３２に記憶された後、任意の時点において、データ記憶部３２から外部状態を取得し（ステップＳ３０５，Ｓ３０６）、当該外部状態に基づいて場面を判定する（ステップＳ３０７、場面判定ステップ）。続いて、場面判定部３０５は、ステップＳ３０６で取得した外部状態と、ステップＳ３０７で判定した場面とを内部状態判定部３０４に送信する（ステップＳ３０８）。

続いて、内部状態判定部３０４は、データ記憶部３２から生体情報及び内部状態判定情報を取得し（ステップＳ３０９，Ｓ３１０）、当該生体情報及び内部状態判定情報と、ステップＳ３０８で受信した場面とに基づいて場面毎のユーザの内部状態を判定し、コンテクスト情報を生成する（ステップＳ３１１、内部状態判定ステップ）。続いて、内部状態判定部３０４は、生成したコンテクスト情報をデータ出力部３１に送信する（ステップＳ３１２）。さらに、データ出力部３１は、受信したコンテクスト情報をデータ記憶部３２に送信する（ステップＳ３１３）。その後、データ記憶部３２は、受信したコンテクスト情報を記憶する（ステップＳ３１４）。

以上のように、コンテクスト情報生成装置３００によれば、外部状態取得部３０１（ＧＰＳセンサ、加速度センサ、温度センサ等）が、ユーザ又はユーザ周辺に関する外部状態（ユーザの位置、ユーザの動き、気温等）を取得し、生体情報取得部３０２（脈波センサ、脳波センサ、発汗センサ等）が、ユーザの生体情報（脈波、脳波、発汗度等）を取得し、場面判定部３０５が、取得された外部状態に基づいてユーザが置かれている場面（例えば、歩行中及び静止中等）を判定し、内部状態判定部３０４が、当該場面毎に、生体情報と内部状態判定情報とに基づいて内部状態（例えば集中状態及びリラックス状態等）を判定し、コンテクスト情報を生成する。これにより、測定された外部状態を用いて、より精度の高いユーザ状態（内部状態）の判定を行うと共に、判定された内部状態を含むコンテクスト情報を生成することができる。

また、コンテクスト情報記憶装置３０によれば、コンテクスト情報記憶装置３０に含まれるコンテクスト情報生成装置３００により生成されたコンテクスト情報を、他の情報システムに出力したり、永続的に記憶したりすることができる。これにより、ユーザの生活記録（ライフログ）の管理及び他のアプリケーション（例えば、ＱＯＬ向上を目的としたアプリケーション）での利用等に、コンテクスト情報を活用することができる。

［第４実施形態］
第４実施形態として、第１実施形態に係るコンテクスト情報記憶装置において、内部状態判定部により判定された内部状態と、当該内部状態に対応する外部状態とをユーザに提示し、正解値をユーザに入力させるユーザ提示部と、ユーザにより入力された正解値に基づいて内部状態判定部による内部状態の判定に関する学習を行う学習部と、学習部による学習結果を記憶する学習結果記憶部とを更に備える構成について説明する。なお、以下の説明では、第１実施形態と同一の構成及び同一の処理内容については、詳細な説明を省略する。

まず、図１４を用いて、第４実施形態に係るコンテクスト情報記憶装置の全体構成について説明する。図１４に示すコンテクスト情報記憶装置４０は、コンテクスト情報生成装置４００、データ出力部４１、データ記憶部４２、ユーザ提示部４３、学習部４４、及び学習結果記憶部４５を備え、コンテクスト情報生成装置４００は、外部状態取得部４０１、生体情報取得部４０２、信頼度決定部４０３、及び内部状態判定部４０４を備える。

ユーザ提示部４３は、内部状態判定部４０４により判定された内部状態と、当該内部状態に対応する外部状態とをユーザに提示し、正解値をユーザに入力させるユーザ提示手段である。より具体的には、ユーザ提示部４３は、例えば図１５に示すような画面をコンテクスト情報記憶装置４０が備える出力部５に出力する。図１５は、ユーザ提示部４３によりユーザに提示される画面の一例である。図１５に示すように、ユーザ提示部４３は、内部状態判定部４０４により判定された内部状態（リラックス）と、当該内部状態が判定された際の外部状態（ここでは一例として、日付、ユーザの位置情報から割り出した場所、時間、気温）とを出力すると共に、正解値をユーザに入力させるためのメッセージ「下記で間違いありませんか？」と、実際にユーザが入力するための登録ボタン「登録」と訂正ボタン「訂正する」とを出力する。ユーザ提示部４３は、実際にユーザがリラックス状態であった場合、即ち、提示された情報が正解の場合には、ユーザに登録ボタンを選択させることにより提示された内部状態（リラックス）を正解値として入力させる。一方、実際にはユーザは緊張状態であった場合、即ち、提示された情報が誤りであった場合には、ユーザに訂正ボタンを選択させることにより、内部状態（緊張）を正解値として入力させる。

学習部４４は、ユーザにより入力された正解値に基づいて内部状態判定部４０４による内部状態の判定に関する学習を行う学習手段である。より具体的には、学習部４４は、ユーザにより入力された正解値に基づいて内部状態判定部４０４による内部状態の判定に用いられる信頼度調整情報又は内部状態判定情報の調整を行う。

学習部４４による信頼度調整情報の調整について、図４に示す信頼度調整情報の例を用いて説明する。図４に示すように、温度センサにより測定された気温と閾値（２５℃）との差分が「＋６」の場合の信頼度調整値は「−３０％」とされている。ここで、内部状態判定部４０４により判定される発汗度に基づく内部状態（個別判定結果）が「緊張」であるとする。このような場合において、上記信頼度調整値に基づいて発汗度の信頼度が調整されることにより、発汗度の信頼度が他の生体情報の信頼度と比較して低い値となってしまい、内部状態判定部４０４により判定される内部状態（総合判定結果）が「リラックス」となってしまうことが起こり得る。しかし、ユーザによって入力された正解値が「緊張」であった場合には、実際には、発汗度に基づく内部状態（個別判定結果）がユーザの内部状態と一致していたことがわかる。すなわち、ユーザの内部状態を判定するに当たっての発汗度の信頼度は、想定されていたよりも高かったことが事後的に判明する。従って、このような場合には、学習部４４は、信頼度決定部４０３により決定される発汗度の信頼度がより高く設定されるように、上記差分が「＋６」の場合の信頼度調整値を調整する（例えば「−２０％」等に調整する）ことが好ましい。

次に、学習部４４による内部状態判定情報の調整について、図６に示す内部状態判定情報の例を用いて説明する。図６に示すように、内部状態判定部４０４は、脳波が「８〜１２Ｈｚ」である場合には、脳波に基づく内部状態（個別判定結果）を「リラックス」と判定し、脳波が「１３〜１５Ｈｚ」である場合には、脳波に基づく内部状態（個別判定結果）を「緊張気味」と判定する。しかし、脳波が「１３Ｈｚ」と測定された場合において、ユーザによって入力された正解値が「リラックス」であった場合には、脳波が「１３Ｈｚ」におけるユーザの内部状態として「リラックス」と判定されることが好ましいことがわかる。従って、このような場合には、学習部４４は、脳波が「１３Ｈｚ」である場合に「リラックス」と判定されるように内部状態判定情報を調整する（例えば、「８〜１３Ｈｚ」である場合に「リラックス」と判定し、脳波が「１４〜１５Ｈｚ」である場合に「緊張気味」と判定されるように調整する）ことが好ましい。

なお、学習部４４による学習のタイミングは特に限定されない。すなわち、学習部４４は、ユーザにより正解値が入力させた直後に学習を行ってもよいし、例えばユーザにより入力された正解値を後述する学習結果記憶部４５等に記憶させておき、後で学習結果記憶部４５を参照することにより、学習を行ってもよい。

学習結果記憶部４５は、学習部４４による学習結果（調整後の内部状態判定情報又は信頼度調整情報）を記憶する学習結果記憶手段である。学習結果記憶部４５は、図１４に示すようにデータ記憶部４２と同一であってもよく、別であってもよい。

次に、図１６を用いて、コンテクスト情報記憶装置４０の動作について説明する。外部状態取得部４０１、生体情報取得部４０２、信頼度決定部４０３、内部状態判定部４０４、データ出力部４１、及びデータ記憶部４２によるステップＳ４０１〜Ｓ４１４の処理内容及び処理順序は、図８に示す第１実施形態に係るコンテクスト情報記憶装置１０によるステップＳ１０１〜Ｓ１１４の処理内容及び処理順序と同一であるため、ステップＳ４０１〜Ｓ４１４についての説明は省略する。

内部状態判定部４０４によるデータ出力部４１へのコンテクスト情報送信（ステップＳ４１２）が完了した後、ユーザ提示部４３は、データ出力部４１から内部状態判定部４０４により判定された内部状態と、当該内部状態に対応する外部状態とを取得し（ステップＳ４１５，Ｓ４１６）、取得した情報をユーザが理解容易な表示形式（図１５に示すような画面）に加工し、ユーザに提示する（ステップＳ４１７）。ユーザ提示部４３により提示された画面上でユーザが入力した正解値は、ユーザ提示部４３から学習部４４に送信される（ステップＳ４１８）。

続いて、学習部４４は、受信した正解値に基づいて学習を行う。すなわち、データ記憶部４２から信頼度調整情報及び内部状態判定情報を取得し（ステップＳ４１９，Ｓ４２０）、信頼度調整情報及び内部状態判定情報の調整を行う（ステップＳ４２１）。学習部４４は、ステップＳ４２１における学習結果（調整後の信頼度調整情報及び内部状態判定情報）を学習結果記憶部４５に送信する（ステップＳ４２２）。その後、学習結果記憶部４５は、受信した情報を記憶する（ステップＳ４２３）。

以上のように、コンテクスト情報記憶装置４０によれば、学習部４４が内部状態の判定に関する学習（信頼度調整情報及び内部状態判定情報の調整）を行うことにより、ユーザに合った適切な内部状態の判定を行うことができる。すなわち、ユーザの個人差まで考慮して、より精度の高いユーザ状態の判定を行うことができる。

［第５実施形態］
第５実施形態として、第４実施形態に係るコンテクスト情報記憶装置４０に、更に類似情報提示手段を備える構成について説明する。なお、以下の説明では、第１実施形態と同一の構成及び同一の処理内容については、詳細な説明を省略する。

まず、図１７を用いて、第５実施形態に係るコンテクスト情報記憶装置の全体構成について説明する。図１７に示すコンテクスト情報記憶装置５０は、コンテクスト情報生成装置５００、データ出力部５１、データ記憶部５２、ユーザ提示部５３、学習部５４、学習結果記憶部５５、及び類似情報提示部５６を備え、コンテクスト情報生成装置５００は、外部状態取得部５０１、生体情報取得部５０２、信頼度決定部５０３、及び内部状態判定部５０４を備える。

類似情報提示部５６は、ユーザ提示部５３により提示された内部状態と同一又は類似の内部状態と、ユーザ提示部５３により提示された外部状態と同一又は類似の外部状態とが関連付けられたコンテクスト情報をデータ記憶部５２から抽出し、当該コンテクスト情報に関連付けられた内部状態及び外部状態をユーザに提示し、正解値をユーザに入力させる類似情報提示手段である。図１８を用いて、類似情報提示部５６の動作について説明する。図１８は、類似情報提示部５６の動作を示すフロー図である。

図１８に示すように、まず、類似情報提示部５６は、ユーザ提示部５３による提示及びユーザの入力が完了した後に、ユーザ提示部５３により提示された情報を取得する（ステップＳ６１）。続いて、類似情報提示部５６は、データ記憶部５２の参照によりコンテクスト情報を抽出し、当該コンテクスト情報に関連付けられた外部状態及び内部状態が、ユーザ提示部５３により提示された内部状態及び外部状態と同一又は類似であるか否かを判定する（ステップＳ６２，Ｓ６３，Ｓ６４）。外部状態又は内部状態において同一又は類似しない場合（ステップＳ６３：ＮＯ、又は、ステップＳ６４：ＮＯ）には、未判定のコンテクスト情報があるか否かを判定し（ステップＳ６５）、未判定のコンテクスト情報がある場合（ステップＳ６５：ＹＥＳ）には、未判定のコンテクスト情報について同様の判定を行う（ステップＳ６２〜ステップＳ６４）。未判定のコンテクスト情報がない場合（ステップＳ６５：ＮＯ）には、処理を終了する。ユーザ提示部５３により提示された内部状態及び外部状態と同一又は類似である内部状態及び外部状態と関連付けられたコンテクスト情報が見つかった場合（ステップＳ６３：ＹＥＳ、ステップＳ６４：ＹＥＳ）には、当該コンテクスト情報の内部状態及び外部状態をユーザに提示する（ステップＳ６６）。

上記の「類似」について、外部状態及び内部状態のそれぞれについて説明する。外部状態については、類似情報提示部５６は、例えば時間差、位置差、気温差等が予め定められた所定値以下である場合に「類似」すると判定することができる。また、内部状態については、類似情報提示部５６は、例えば「緊張」と「やや緊張」等、内部状態判定情報において判定境界を挟んで隣接する内部状態同士を「類似」すると判定することができる。ただし、「類似」の基準は上記に限定されない。

以上のように、コンテクスト情報記憶装置５０は、類似情報提示部５６を備えることにより、既にデータ記憶部５２に記憶されているコンテクスト情報のうち、内部状態判定部５０４により判定された状況と類似する状況に関する未学習のコンテクスト情報を抽出し、当該コンテクスト情報についてもユーザに正解値を入力させることができる。すなわち、学習部５４は、第４実施形態における学習部４４と同様にユーザ提示部５３がユーザに入力させた正解値に基づく学習（信頼度調整情報及び内部状態判定情報の調整）を行うと共に、類似情報提示部５６がユーザに入力させた正解値に基づく学習を併せて行うことができる。類似する状況同士は、通常正解値が一致すると考えられるため、正解値が何であるか思い出すためのユーザ負担はそれほど大きくならないことが期待できる。従って、このような構成によれば、ユーザ負担を抑えつつ、類似する状況について併せて学習を行うことで、効率のよい学習を行うことができる。

［第６実施形態］
第６実施形態として、第４実施形態に係るコンテクスト情報記憶装置４０に、更にノイズ分析手段を備える構成について説明する。なお、以下の説明では、第１実施形態と同一の構成及び同一の処理内容については、詳細な説明を省略する。

まず、図１９を用いて、第６実施形態に係るコンテクスト情報記憶装置の全体構成について説明する。図１９に示すコンテクスト情報記憶装置６０は、コンテクスト情報生成装置６００、データ出力部６１、データ記憶部６２、ユーザ提示部６３、学習部６４、学習結果記憶部６５、及びノイズ分析部６７を備え、コンテクスト情報生成装置６００は、外部状態取得部６０１、生体情報取得部６０２、信頼度決定部６０３、及び内部状態判定部６０４を備える。

ノイズ分析部６７は、学習結果記憶部６５を参照し、正解値に対応する内部状態に基づいて生体情報の測定におけるノイズを抽出し、当該ノイズの特徴を分析することにより生体情報の補正パラメータを算出し、当該補正パラメータを内部状態判定部６０４に通知するノイズ分析手段である。ここでいう「ノイズ」とは、内部状態判定部６０４による生体情報に基づく内部状態（個別判定結果）の判定において、正解値に対応する内部状態と判定されない生体情報が測定された箇所を意味する。図２０を用いて、ノイズ分析部６７の動作について説明する。図２０は、ノイズ分析部６７の動作を示すフロー図である。

図２０に示すように、ノイズ分析部６７は、学習結果記憶部６５に記憶された情報（コンテクスト情報に正解値が関連付けられた情報）を参照することにより、生体情報のノイズを抽出する（ステップＳ７１、ステップＳ７２：ＹＥＳ）。ノイズ分析部６７は、学習結果記憶部６５に記憶された情報を複数参照することにより、それぞれのノイズの特徴を抽出し、特定の外部状態に対応する生体情報の補正パラメータを算出する（ステップＳ７３）。

すなわち、ノイズ分析部６７は、学習結果記憶部６５に記憶された情報を複数参照することにより、例えば、外部状態が「気温が所定値以上、かつ、加速度が所定値以上」である場合において、心拍センサにより測定された心拍数のノイズ（正解値に対応する内部状態が「リラックス」であるが、心拍数が所定値以上の値を示すために内部状態判定部６０４により内部状態（個別判定結果）が「緊張」と判定されてしまう箇所）が発生する確率並びにノイズにおける測定値の平均及び分散等を算出することができる。ノイズ分析部６７は、上記のような特定の外部状態におけるノイズの特徴（発生確率並びにノイズにおける測定値の平均及び分散等）を抽出することにより、ノイズが内部状態判定部６０４による内部状態の判定に対して与える影響を小さくするような補正パラメータを算出する。

より具体的には、ノイズ分析部６７は、上記に述べたように学習結果記憶部６５に記憶された情報を複数参照し、ノイズの抽出及びノイズの特徴分析を行うことにより、例えば、外部状態が「気温が所定値以上、かつ、加速度が所定値以上」であり（以下、「外部状態Ａ」という。）、心拍数が所定値（例えば「２００回／分」）以上の値を示す割合が所定値（例えば９０％）以上であり、かつ、このような場合におけるノイズ（例えば、心拍数に基づく内部状態判定結果が「緊張」であるのに対して、正解値に対応する内部状態が「リラックス」である部分）の割合が所定値（例えば８０％）以上であるというノイズの特徴を抽出することができる。これにより、ノイズ分析部６７は、例えば、「外部状態Ａの場合には、心拍数が２００回／分以上の値を示す部分についてはノイズとみなし、心拍数に基づく内部状態をリラックスと判定できるように心拍数の測定値を所定値（例えば、内部状態がリラックスと判定される臨界値）に補正する」という情報を示す補正パラメータを算出する。

続いて、ノイズ分析部６７は、ステップＳ７３で算出した補正パラメータを内部状態判定部６０４に通知する（ステップＳ７４）。補正パラメータを受け取った内部状態判定部６０４は、以後の内部状態の判定において、当該補正パラメータを用いて、生体情報の測定値の補正を行うことにより、ユーザが入力した正解値に対応する内部状態を判定することが可能となる。

以上のように、コンテクスト情報記憶装置６０によれば、ノイズ分析部６７を備えることにより、学習結果に基づいて内部状態判定部６０４がユーザに合った適切な判定を行うことができるように、生体情報の測定値を補正するための補正パラメータを得ることができ、内部状態判定部６０４が当該補正パラメータによる補正を行った上で内部状態の判定を行うことができるため、ユーザ状態の判定の精度をより高めることが期待できる。なお、コンテクスト情報記憶装置６０は、第５実施形態において説明した類似情報提示部５６を備える構成としてもよい。

［コンテクスト情報生成プログラムについて］
次に、図２１を用いて、コンピュータを第１実施形態に係るコンテクスト情報生成装置１００、及び第３実施形態に係るコンテクスト情報生成装置３００として機能させるためのコンテクスト情報生成プログラムＰ１００及びＰ３００について説明する。

図２１（ａ）は、コンピュータをコンテクスト情報生成装置１００として機能させることができるコンテクスト情報生成プログラムＰ１００のモジュールを示すブロック図である。図２１（ａ）に示すように、コンテクスト情報生成プログラムＰ１００は、外部状態取得モジュールＰ１０１、生体情報取得モジュールＰ１０２、信頼度決定モジュールＰ１０３、及び内部状態判定モジュールＰ１０４を備える。上記各モジュールが実行されることにより実現される機能は、上述したコンテクスト情報生成装置１００において対応する外部状態取得部１０１、生体情報取得部１０２、信頼度決定部１０３、及び内部状態判定部１０４の機能と同様である。

図２１（ｂ）は、コンピュータをコンテクスト情報生成装置３００として機能させることができるコンテクスト情報生成プログラムＰ３００のモジュールを示すブロック図である。図２１（ｂ）に示すように、コンテクスト情報生成プログラムＰ３００は、外部状態取得モジュールＰ３０１、生体情報取得モジュールＰ３０２、場面判定モジュールＰ３０５、及び内部状態判定モジュールＰ３０４を備える。上記各モジュールが実行されることにより実現される機能は、上述したコンテクスト情報生成装置３００において対応する外部状態取得部３０１、生体情報取得部３０２、場面判定部３０５、及び内部状態判定部３０４の機能と同様である。

このように構成されたコンテクスト情報生成プログラムＰ１００及びＰ３００はそれぞれ、図２に示す記憶媒体８に記憶され、コンテクスト情報生成装置１００又は３００として用いられるコンピュータにより実行される。当該コンピュータは、記憶媒体８が記憶媒体読取部７に挿入されると、記憶媒体読取部７から記憶媒体８に格納されたコンテクスト情報生成プログラムＰ１００又はＰ３００にアクセス可能となり、コンテクスト情報生成プログラムＰ１００及びＰ３００を実行することによって、コンテクスト情報生成装置１００又は３００として動作することが可能となる。

コンテクスト情報生成プログラムＰ１００及びＰ３００はそれぞれ、搬送波に重畳されたコンピュータデータ信号としてネットワークを介して提供されるものであってもよい。この場合、コンテクスト情報生成装置１００又は３００として用いられるコンピュータは、通信制御部４によって受信したコンテクスト情報生成プログラムＰ１００又はＰ３００を主記憶部２に格納することにより、コンテクスト情報生成プログラムＰ１００又はＰ３００を実行することができる。

以上、本発明に係る実施形態について詳細に説明した。しかし、本発明は、上記実施形態に限定されるものではない。本発明は、その要旨を逸脱しない範囲において様々な変形が可能である。

例えば、コンテクスト情報記憶装置は、単一のユーザにより使用されるものでもよいし、複数ユーザにより共用されるものであってもよい。また、複数ユーザで使用する場合には、当該ユーザを含むグループを作成して用いてもよい。グループを設定することにより、複数ユーザで各種設定（信頼度の初期値等）を共有することができるためユーザ利便性の向上を図れる。また、グループに含まれるユーザの個人差があまり大きくない場合には、学習結果を共有することにより、効率的に学習を行うことができ、グループに含まれるユーザに合った適切な内部状態の判定を行うことができる。

また、外部状態取得部による外部状態又は生体情報取得部による生体情報の取得は、定期的に自動で行われてもよいし、ユーザが手動で行ってもよい。また、外部状態又は生体情報の取得設定を自動（定期的）とする場合における、自動取得する時間（時間間隔）及び取得動作を実行するための条件等については、ユーザが手動で設定してもよいし、サービス提供者が設定してもよい。

また、内部状態判定情報又は信頼度調整情報の設定値（閾値等）については、サービス提供者が設定してもよいし、ユーザが設定してもよい。また、内部状態判定情報については、本実施形態に係るコンテクスト情報記憶装置において示したように、データ記憶部が保持し、内部状態判定部が使用の都度データ記憶部を参照してもよいし、内部状態判定部側で保持してもよい。信頼度調整情報についても同様に、本実施形態に係るコンテクスト情報記憶装置において示したように、データ記憶部が保持し、信頼度決定部が使用の都度データ記憶部を参照してもよいし、信頼度決定部側で保持してもよい。

１０，２０，３０，４０，５０，６０…コンテクスト情報記憶装置、１００，２００，３００，４００，５００，６００…コンテクスト情報生成装置、１０１，２０１，３０１，４０１，５０１，６０１…外部状態取得部、１０２，２０２，３０２，４０２，５０２，６０２…生体情報取得部、１０３，２０３，４０３，５０３，６０３…信頼度決定部、１０４，２０４，３０４，４０４，５０４，６０４…内部状態判定部、３０５…場面判定部、１１，２１，３１，４１，５１，６１…データ出力部、１２，２２，３２，４２，５２，６２…データ記憶部、４３，５３，６３…ユーザ提示部、４４，５４，６４…学習部、４５，５５，６５…学習結果記憶部、５６…類似情報提示部、６７…ノイズ分析部、Ｐ１００，Ｐ３００…コンテクスト情報生成プログラム。

Claims (5)

1. コンテクスト情報記憶装置であって、
   ユーザ又はユーザ周辺に関する外部状態を取得する外部状態取得手段と、
   ユーザの生体情報を取得する生体情報取得手段と、
   前記外部状態に基づいて前記生体情報毎の信頼度を決定する信頼度決定手段と、
   前記信頼度決定手段により決定された信頼度と、前記生体情報と、前記生体情報に対応する内部状態が予め格納された内部状態判定情報とに基づいて内部状態を判定し、該内部状態を含むコンテクスト情報を生成する内部状態判定手段と、
   前記内部状態判定手段により判定された内部状態と、該内部状態に対応する外部状態とをユーザに提示し、正解値をユーザに入力させるユーザ提示手段と、
   ユーザにより入力された正解値に基づいて前記内部状態判定手段による内部状態の判定に関する学習を行う学習手段と、
   前記学習手段による学習結果を記憶する学習結果記憶手段と、
   を備え、
   前記学習結果記憶手段は、前記内部状態判定手段により判定された内部状態と、該内部状態の判定に用いられた外部状態及び生体情報と、前記正解値に対応する内部状態とを関連付けて記憶し、
   前記コンテクスト情報記憶装置は、
   前記学習結果記憶手段を参照し、前記正解値に対応する内部状態に基づいて前記生体情報の測定におけるノイズを抽出し、該ノイズの特徴を分析することにより前記生体情報の補正パラメータを算出し、該補正パラメータを前記内部状態判定手段に通知するノイズ分析手段、
   を更に備え、
   前記内部状態判定手段は、前記ノイズ分析手段により通知された補正パラメータに基づいて前記生体情報の測定値を補正する、
   コンテクスト情報記憶装置。
2. 前記コンテクスト情報を出力するデータ出力手段と、
   前記データ出力手段により出力された前記コンテクスト情報を記憶するデータ記憶手段と、
   をさらに備える請求項１に記載のコンテクスト情報記憶装置。
3. 前記ユーザ提示手段により提示された内部状態と同一又は類似の内部状態と、前記ユーザ提示手段により提示された外部状態と同一又は類似の外部状態とが関連付けられたコンテクスト情報を前記データ記憶手段から抽出し、該コンテクスト情報に関連付けられた内部状態及び外部状態をユーザに提示し、正解値をユーザに入力させる類似情報提示手段、を更に備える、
   請求項２に記載のコンテクスト情報記憶装置。
4. コンテクスト情報記憶装置により実行されるコンテクスト情報記憶方法であって、
   ユーザ又はユーザ周辺に関する外部状態を取得する外部状態取得ステップと、
   ユーザの生体情報を取得する生体情報取得ステップと、
   前記外部状態に基づいて前記生体情報毎の信頼度を決定する信頼度決定ステップと、
   前記信頼度決定ステップにより決定された信頼度と、前記生体情報と、前記生体情報に対応する内部状態が予め格納された内部状態判定情報とに基づいて内部状態を判定し、該内部状態を含むコンテクスト情報を生成する内部状態判定ステップと、
   前記内部状態判定ステップにより判定された内部状態と、該内部状態に対応する外部状態とをユーザに提示し、正解値をユーザに入力させるユーザ提示ステップと、
   ユーザにより入力された正解値に基づいて前記内部状態判定ステップによる内部状態の判定に関する学習を行う学習ステップと、
   前記学習ステップによる学習結果を学習結果記憶手段に記憶する学習結果記憶ステップと、
   を含み、
   前記学習結果記憶ステップでは、前記コンテクスト情報記憶装置は、前記内部状態判定ステップにより判定された内部状態と、該内部状態の判定に用いられた外部状態及び生体情報と、前記正解値に対応する内部状態とを関連付けて記憶し、
   前記コンテクスト情報記憶方法は、
   前記学習結果記憶手段を参照し、前記正解値に対応する内部状態に基づいて前記生体情報の測定におけるノイズを抽出し、該ノイズの特徴を分析することにより前記生体情報の補正パラメータを算出し、該補正パラメータを前記内部状態判定ステップのために通知するノイズ分析ステップ、
   を更に含み、
   前記内部状態判定ステップでは、前記コンテクスト情報記憶装置は、前記ノイズ分析ステップにより通知された補正パラメータに基づいて前記生体情報の測定値を補正する、
   コンテクスト情報記憶方法。
5. コンテクスト情報記憶装置に設けられたコンピュータを、
   ユーザ又はユーザ周辺に関する外部状態を取得する外部状態取得手段と、
   ユーザの生体情報を取得する生体情報取得手段と、
   前記外部状態に基づいて前記生体情報毎の信頼度を決定する信頼度決定手段と、
   前記信頼度決定手段により決定された信頼度と、前記生体情報と、前記生体情報に対応する内部状態が予め格納された内部状態判定情報とに基づいて内部状態を判定し、該内部状態を含むコンテクスト情報を生成する内部状態判定手段と、
   前記内部状態判定手段により判定された内部状態と、該内部状態に対応する外部状態とをユーザに提示し、正解値をユーザに入力させるユーザ提示手段と、
   ユーザにより入力された正解値に基づいて前記内部状態判定手段による内部状態の判定に関する学習を行う学習手段と、
   前記学習手段による学習結果を記憶する学習結果記憶手段、
   として機能させ、
   前記学習結果記憶手段は、前記内部状態判定手段により判定された内部状態と、該内部状態の判定に用いられた外部状態及び生体情報と、前記正解値に対応する内部状態とを関連付けて記憶し、
   前記コンピュータを、
   前記学習結果記憶手段を参照し、前記正解値に対応する内部状態に基づいて前記生体情報の測定におけるノイズを抽出し、該ノイズの特徴を分析することにより前記生体情報の補正パラメータを算出し、該補正パラメータを前記内部状態判定手段に通知するノイズ分析手段、
   として更に機能させ、
   前記内部状態判定手段は、前記ノイズ分析手段により通知された補正パラメータに基づいて前記生体情報の測定値を補正する、
   コンテクスト情報記憶プログラム。

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