JP6455809B2

JP6455809B2 - 嗜好判断システム

Info

Publication number: JP6455809B2
Application number: JP2013100585A
Authority: JP
Inventors: 幹生岩川; 晃久奥谷; ゆり藤原; 朋美辻本
Original assignee: Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Current assignee: Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Priority date: 2013-05-10
Filing date: 2013-05-10
Publication date: 2019-01-23
Anticipated expiration: 2033-05-10
Also published as: JP2014219937A

Description

本発明は、被検者の嗜好を判断する嗜好判断システムに関する。

販売店舗、インターネット等、商品を提案する場面において、アンケート、検索等の従来の利用者の嗜好の判断は、顕在的又は表層的に現れた嗜好しか捉えることができなかった。しかし、言葉で表現されなくても、潜在的に利用者が興味を持っている場合が考えられる。

一方、利用者の気分、行動等の状態に応じたパラメータに基づいて、適切な情報を受けることができる通信端末装置が提案されている（特許文献１参照）。このような通信端末装置は、利用者の状態と、他の利用者の通信端末装置から送信された状態とがサーバにおいて照合されることにより、所定の条件を満たす他の利用者、他の利用者の行動、他の利用者が利用するコンテンツ等を推薦情報として利用者に提示する。

国際公開第０７／０９１４５６号

しかしながら、特許文献１に記載の技術は、他の利用者の情報を用いた通信を前提としており、商品を提案する場面において、通信端末装置を持つ他の利用者又は品揃えよっては、推薦情報の精度が低減する恐れがあり、適用が困難である。
本発明は、上記問題点を鑑み、高精度に、利用者の潜在的な嗜好を判断することができる嗜好判断システムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明の第１の態様は、利用者の生体情報を測定する生体情報測定部と、対象に対する利用者の嗜好性を示す動作及び表情のうち少なくとも１つを行動情報として測定する行動情報測定部と、利用者の属性情報を入力する属性情報入力部と、過去の利用者の生体情報、行動情報、属性情報及び嗜好項目を互いに関連付けて格納するデータベースと、生体情報測定部により測定された生体情報、行動情報測定部により測定された行動情報及び属性情報入力部により入力された属性情報を取得し、データベースと照合することにより、前記対象に対する利用者の嗜好項目を取得する嗜好判断部と、を備える嗜好判断システムであることを要旨とする。

本発明の第２の態様に係る嗜好判断システムは、第１の態様に係る嗜好判断システムにおいて、生体情報測定部は、前記利用者の自律神経系、中枢神経系及び行動系のうち少なくとも２つの生体情報を測定するように、脳波、心拍、瞳孔及び視線の生体情報のうち、少なくとも２つの生体情報を測定することを特徴とする。

本発明の第３の態様に係る嗜好判断システムは、第１または第２の態様に係る嗜好判断システムにおいて、属性情報入力部は、利用者の画像から、利用者の性別、年齢及び人種のうち、少なくとも１つの属性情報を推定し、推定した属性情報を入力することを特徴とする。

本発明の第４の態様に係る嗜好判断システムは、第１〜第３のいずれかの態様に係る嗜好判断システムにおいて、データベースは、利用者の嗜好項目の取得が行われる所定期間前からの生体情報、行動情報及び属性情報を、時系列で格納することを特徴とする。

本発明の第５の態様に係る嗜好判断システムは、第４の態様に係る嗜好判断システムにおいて、データベースに格納された時系列の生体情報、行動情報、属性情報及び嗜好項目から、生体情報、行動情報及び属性情報と嗜好項目との関係を表す関係式を導出する関係式導出部を更に備えることを特徴とする。

本発明によれば、高精度に、利用者の潜在的な嗜好を判断することができる嗜好判断システムを提供することができる。

本発明の実施の形態に係る嗜好判断システムの基本的な構成を説明するブロック図である。本発明の実施の形態に係る嗜好判断システムの生体情報測定部の動作の一例を説明する図である。本発明の実施の形態に係る嗜好判断システムの生体情報測定部の測定結果を図示した一例である。本発明の実施の形態に係る嗜好判断システムの生体情報測定部の測定結果を図示した一例である。本発明の実施の形態に係る嗜好判断システムの生体情報測定部の測定結果を図示した一例である。本発明の実施の形態に係る嗜好判断システムの行動情報測定部を図示した一例である。本発明の実施の形態に係る嗜好判断システムの情報統合部が統合する情報を図示した一例である。本発明の実施の形態に係る嗜好判断システムの嗜好判断部に用いる３因子心理モデルを説明する図である。本発明の実施の形態に係る嗜好判断システムの嗜好判断データベースが格納する情報を図示した一例である。本発明の実施の形態に係る嗜好判断システムの動作の一例を説明するフローチャートである。

次に、図面を参照して、本発明の実施の形態を説明する。
（嗜好判断システム）
本発明の実施の形態に係る嗜好判断システムは、図１に示すように、生体情報測定部１と、行動情報測定部２と、属性情報入力部３と、情報統合部４と、嗜好判断部５と、嗜好判断データベース（Ｄ／Ｂ）６と、提案出力部７とを備える。本発明の実施の形態に係る嗜好判断システムは、利用者Ｐの生体情報、行動情報及び属性情報に基づいて、利用者Ｐの嗜好を判断する。

生体情報測定部１は、利用者Ｐの自律神経系、中枢神経系及び行動系の生体情報のうち、少なくとも１つの生体情報を測定する。自律神経系の生体情報は、例えば、心拍（脈拍）数、心拍変動成分（ＨＦ）、体温、血圧、呼吸数及び皮膚温等である。中枢神経系の生体情報は、例えば、α波等の各種脳波の周波数のパワー値、脳血流等である。行動系の生体情報は、例えば、視線、瞳孔の大きさ、白目と黒目との面積の割合等である。

生体情報測定部１は、生体情報の種類によって、利用者Ｐに対して非接触で生体情報を測定することができる。非接触で測定することにより、生体情報測定部１は、利用者Ｐに負担をかけずに生体情報測定部１を測定することができる。生体情報測定部１は、各種センサや測定装置から構成されてもよく、外部から入力された値を測定した生体情報として採用する生体情報入力部であってもよい。生体情報測定部１は、測定した生体情報を情報統合部４に出力する。

生体情報測定部１が生体情報として利用者Ｐの脳波を測定する場合について説明する。利用者Ｐは、例えば、図２（ａ）〜（ｄ）に示す４パターンの照明環境について、それぞれ脳波を測定される。図２（ａ）は、色温度が５５００Ｋの、昼白色のシーリング照明の場合である。図２（ｂ）は、色温度が４４００Ｋの、電球色のシーリング照明の場合である。図２（ｃ）は、色温度が４４００Ｋの集中配置された照明の場合である。図２（ｄ）は、色温度が４４００Ｋの分配配置された照明の場合である。色温度は、それぞれ、室内の所定の箇所において予め測定される。

利用者Ｐは、１０−２０法のチャンネル部位Ｐｚ（正中頭頂部）における脳波を、４パターンの照明環境についてそれぞれ測定される。利用者Ｐの脳波は、図３に示すように、照明環境の開始（利用者Ｐへの刺激）から３００ｍｓ後の振幅（Ｐ３００頂点振幅）について、４パターンの照明環境における嗜好の判断に用いられる。

４パターンの照明環境におけるＰ３００頂点振幅は、図４に示すように、集中配置された照明、昼白色のシーリング照明、分散配置された照明、電球色のシーリング照明の順に大きくなる。以上から、利用者Ｐは、電球色のシーリング照明環境である対象Ｒに対して、最も嗜好性を有すると考えられる。

生体情報測定部１が生体情報として利用者Ｐの視線を測定する場合について説明する。利用者Ｐは、例えば、図５に示すように、店舗において陳列棚Ｑに陳列された商品（対象）Ｒに対する視線を測定される。生体情報測定部１は、例えば、陳列棚Ｑの上方に設置された非接触型の視線計測装置１１から構成される。利用者Ｐの視線は、視線計測装置１１により計測される。視線計測装置１１は、例えば、画像処理により、眼球の強膜、角膜の反射比率から目の動きを検出する。その他、視線計測装置１１は、瞳孔径を計測するようにしてもよい。

視線計測装置１１は、利用者Ｐの視線が、陳列棚Ｑにおいて、どの商品Ｒに向いている状態で滞留しているかを測定することができる。図５に示す例では、利用者Ｐの視線が、陳列棚Ｑにおいて、領域Ｄ１〜Ｄ６の範囲に所定時間以上又は所定回数以上滞留している。利用者Ｐの視線が滞留している合計時間が最も長い範囲又は滞留した回数最も多い範囲が、領域Ｄ１である場合、利用者Ｐは、領域Ｄ１に位置する商品Ｒに対して、最も嗜好性を有すると考えられる。

行動情報測定部２は、利用者Ｐの動作、表情、ため息等の行動情報を測定する。行動情報測定部２は、例えば、図６に示すように、行動情報測定装置２１からなる。行動情報測定装置２１は、ビデオカメラ及びマイクを備え、利用者Ｐの行動情報を測定する。行動情報測定部２は、測定した行動情報を情報統合部４に出力する。

行動情報測定部２が測定する動作は、例えば、利用者Ｐの滞留時間、手と対象との距離、姿勢、発声等である。例えば、対象の付近に長く滞留する、行ったり来たりする、対象に手を伸ばす、対象を覗き込むためにかがむ、笑顔になる、考えるために眉間にしわがよる等の動作が検出された場合、利用者Ｐは、対象に対して、嗜好性を有すると考えられる。その他、行動情報測定部２は、利用者Ｐと他の利用者Ｐとの会話から、「可愛い」、「格好いい」、「美味しそう」等の形容詞等を抽出するようにしてもよい。

属性情報入力部３は、操作者の入力操作又は外部からの信号に応じて、利用者Ｐの属性情報を情報統合部４に入力する。属性情報は、例えば、利用者Ｐの性別、年齢、人種等のうち、少なくとも１つを含む。属性情報入力部３は、例えばキーボードやマウス等の入力機器、外部装置から出力される信号を入力する入力装置等からなる。また、属性情報入力部３は、ビデオカメラを備え、利用者Ｐを撮像した画像から、利用者Ｐの性別、年齢及び人種のうち、少なくとも１つの属性情報を推定し、推定した属性情報を情報統合部４に入力するようにしてもよい。

情報統合部４は、図７に示すように、生体情報測定部１により測定された生体情報、行動情報測定部２により測定された行動情報及び属性情報入力部３により入力された属性情報を入力する。情報統合部４は、入力した生体情報、行動情報及び属性情報を、嗜好判断部５が処理可能なデジタルデータに統合して嗜好判断部５に出力する。情報統合部４は、入力した生体情報、行動情報及び属性情報に応じて、例えば、アナログデジタル変換（Ａ／Ｄ変換）、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）、ピーク検出、計数、正規化等の種々の演算を行い、嗜好判断部５が処理可能なデータに信号処理する。図７に示す例では、「行動判断」は、例えば利用者Ｐが対象を手に取った場合にハイ（ｈｉｇｈ）となり「立ち止まり」は、例えば利用者Ｐが対象付近に立ち止まった場合にハイとなるよう設定されている。

嗜好判断部５は、生体情報測定部１により生体情報、行動情報測定部により測定された行動情報及び属性情報入力部３に入力された属性情報を、情報統合部４から取得する。嗜好判断部５は、取得した生体情報、行動情報及び属性情報を、嗜好判断データベース６と照合して対応する嗜好項目を取得することにより、利用者Ｐの嗜好を判断する。嗜好判断部５は、例えば、マイクロプロセッサ等の演算処理装置及び周辺回路等からなり、処理に必要な演算及び情報の一時記憶を行うことができる。

嗜好判断データベース６は、図８に示すように、過去の利用者Ｐの生体情報、行動情報、属性情報及び嗜好項目を互いに関連付けて格納する。嗜好判断データベース６が格納する嗜好項目は、例えば、取得した生体情報、行動情報及び属性情報との関係を表す関係式により算出されることができる。嗜好判断データベース６は、例えば、ＳＲＡＭ、ＤＲＡＭ等の揮発性の記憶装置からなる主記憶装置や、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリ等の不揮発性の記憶装置からなる補助記憶装置から構成される。

嗜好判断データベース６は、利用者Ｐの嗜好の判断が行われる所定期間前からの生体情報、行動情報及び属性情報を、時系列で格納する。嗜好判断部５は、取得した生体情報、行動情報及び属性情報から、嗜好判断データベース６を参照し、対応する嗜好項目を照合することにより、利用者Ｐの嗜好を判断する。

嗜好判断部５は、例えば、図９に示すように、意味差判別法（ＳＤ法）を用いて、評価性、活動性及び力量性を指標とする３因子心理モデルにより、嗜好レベルを算出することにより、嗜好を判断するようにしてもよい。評価性は、例えば、好き−嫌い、楽しい−つまらない、親しみやすい−親しみにくい、特色のある−ありきたりの、美しい−醜い、洗練された−粗野な、等の尺度である。力量性は、固い−柔らかい、広い−狭い、現実的な−幻想的な、大きい−小さい、複雑な−単純な、等の尺度である。活動性は、動的な−静的な、暗い−明るい、強い−弱い、繊細な−大胆な、地味な−派手な、軽い−重い、淡い−鮮やかな、冷たい−暖かい、等の尺度である。

図９に示す例において、ｘ軸が評価性、ｙ軸が活動性、ｚ軸が力量性を表す場合、ｘ軸の正領域は、評価性が大きいことを示し、負領域は、評価性が小さいことを示す。即ち、ｘ軸の値が増加する程、評価性は大きくなる。ｙ軸の正領域は、動的であることを示し、負領域は、静的であることを示し、ｙ軸の値が増加する程、活動性が増加する。ｚ軸の正領域は、力量性が大きいことを示し、負領域は、力量性が小さいことを示し、ｚ軸の値が増加する程、力量性が増加する。

嗜好判断部５が算出するする嗜好レベルのパラメータを、評価性の値Ｘ、活動性の値Ｙ及び力量性の値Ｚとする。このとき、心理モデルは、例えば、生体情報をｐ_Ｘ、ｐ_Ｙ、ｐ_Ｚ、行動情報をｑ_Ｘ、ｑ_Ｙ、ｑ_Ｚ、属性情報をｒ_Ｘ、ｒ_Ｙ、ｒ_Ｚとして、それぞれ式（１）〜（３）のように表すことができる。嗜好判断部５は、式（４）を用いて、評価性の値Ｘ、活動性の値Ｙ及び力量性の値Ｚから、嗜好レベルＬを算出する。
Ｘ＝ｆ_Ｘ（ｐ_Ｘ，ｑ_Ｘ，ｒ_Ｘ） …（１）
Ｙ＝ｆ_Ｙ（ｐ_Ｙ，ｑ_Ｙ，ｒ_Ｙ） …（２）
Ｚ＝ｆ_Ｚ（ｐ_Ｚ，ｑ_Ｚ，ｒ_Ｚ） …（３）
Ｌ＝ｆ_Ｌ（Ｘ，Ｙ，Ｚ） …（４）

心理モデルｆ_Ｘ，ｆ_Ｙ，ｆ_Ｚは、それぞれ、評価性、活動性及び力量性毎に、例えば重回帰分析や、サポートベクターマシン、ニューラルネットワーク等を用いた機械学習手法により決定されることができる。嗜好判断部５は、心理モデルｆ_Ｘ，ｆ_Ｙ，ｆ_Ｚのうち少なくとも１つの心理モデルを用いて、評価性、活動性及び力量性の度合い（値）によって、利用者Ｐの嗜好レベル算出することができる。嗜好判断部５は、例えば、評価性、活動性及び力量性毎に対象カテゴリを規定し、算出された嗜好レベルに応じた対象カテゴリを嗜好項目として採用する。

本発明の実施の形態に係る嗜好判断システムは、その他、提案出力部７と、結果入力部８と、関係式導出部９とを備える。提案出力部７は、例えばモニタ等の表示装置からなる。提案出力部７は、嗜好判断部５からの入力に応じて、利用者Ｐに嗜好項目を提示する。

結果入力部８は、例えば、販売の場面において、利用者Ｐが選択した商品Ｒ（対象）を結果事例として、提案出力部７が提案した嗜好項目、又は生体情報、行動情報及び属性情報に関連付けて嗜好判断データベース６に格納し、蓄積する。結果入力部８は、行動情報測定部２が測定する行動情報から、結果事例を取得するようにすればよい。

関係式導出部９は、嗜好判断データベース６に格納された時系列の生体情報、行動情報、属性情報及び嗜好項目から、嗜好判断部５又は嗜好判断データベース６が用いる、生体情報、行動情報及び属性情報と嗜好項目との関係を表す関係式を導出する。関係式導出部９は、例えば、結果入力部８により嗜好判断データベース６に格納された結果事例から、定期的に関係式を導出することにより、精度の高い関係式を導出することができる。

嗜好判断部５は、嗜好判断データベース６に格納された生体情報、行動情報、属性情報及び嗜好項目を用いて、取得した生体情報、行動情報、属性情報から利用者Ｐの嗜好項目を取得する。或いは、嗜好判断部５は、生体情報、行動情報及び属性情報と嗜好項目との関係を表す関係式を用いて、取得した生体情報、行動情報、属性情報から利用者Ｐの嗜好項目を取得するようにしてもよい。嗜好判断部５は、取得した嗜好項目との類似度が高い嗜好項目を、予め嗜好判断データベース６に格納された嗜好項目から選択する。提案出力部７は、嗜好判断部５が選択した嗜好項目を利用者Ｐに提示する。提案出力部７は、嗜好項目を略リアルタイムで利用者Ｐ、店員等に認識させることができる。

（嗜好判断方法）
図１０に示すフローチャートを参照し、本発明の実施の形態に係る嗜好判断システムを用いて、利用者Ｐの嗜好を判断する方法の一例を説明する。

先ず、ステップＳ１において、属性情報入力部３は、操作者の入力操作又は外部からの信号に応じて、利用者Ｐの属性情報を情報統合部４に入力する。ステップＳ２において、生体情報測定部１は利用者Ｐの生体情報を測定し、行動情報測定部２は、利用者Ｐの行動情報を測定する。ステップＳ３において、情報統合部４は、生体情報、行動情報及び属性情報を入力し、嗜好判断部５が処理可能なデジタルデータに統合して嗜好判断部５に出力する。

ステップＳ４において、嗜好判断部５は、情報統合部４から生体情報、行動情報及び属性情報を取得し、取得した生体情報、行動情報及び属性情報を、嗜好判断データベース６と照合して対応する嗜好項目を取得することにより、利用者Ｐの嗜好を判断する。ステップＳ５において、提案出力部７は、嗜好判断部５が取得した嗜好項目を、利用者Ｐに提示する。

ステップＳ５において、結果入力部８は、利用者Ｐが選択した対象を結果事例として、嗜好判断データベース６に入力する。嗜好判断データベース６は、逐次入力された結果事例を、提案出力部７が提案した嗜好項目に関連付けて格納し、蓄積する。

ステップＳ７において、関係式導出部９は、嗜好判断部５又は嗜好判断データベース６が用いる、生体情報、行動情報及び属性情報と嗜好項目との関係を表す関係式を導出する所定のタイミングか否かを判定する。関係式導出部９は、例えば、所定の時間感覚或いは結果入力部８により結果事例が入力されたタイミングで、関係式を導出する。

ステップＳ７において関係式を導出するタイミングあると判定された場合、ステップＳ８において、嗜好判断データベース６に格納された時系列の生体情報、行動情報、属性情報及び嗜好項目から、関係式を導出する。ステップＳ７において関係式を導出するタイミングでないと判定された場合、処理を終了する。

本発明の実施の形態に係る嗜好判断システムは、利用者Ｐの生体情報、行動情報及び属性情報から、高精度に、対象に対する利用者Ｐの潜在的な嗜好を判断することができる。例えば、同じ対象であっても、利用者Ｐの状態に応じて利用者Ｐの嗜好は変化する。本発明の実施の形態に係る嗜好判断システムによれば、略リアルタイムに、高精度に利用者Ｐの潜在的な嗜好を判断することができる。

また、例えば、生体情報として視線及び脳波を選択する場合、２つの生体情報は相関する。この為、本発明の実施の形態に係る嗜好判断システムは、２つ以上の生体情報を測定することにより、利用者Ｐの生体情報に基づいて、利用者Ｐの嗜好を高精度に判断することができる。同様に、本発明の実施の形態に係る嗜好判断システムは、動作及び表情を行動情報として測定することにより、利用者Ｐの生体情報に基づいて、利用者Ｐの嗜好を高精度に判断することができる。
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は上記の実施の形態には限定されず、種々の変形が可能である。

１生体情報測定部
２行動情報測定部
３属性情報入力部
５嗜好判断部
６嗜好判断データベース（データベース）
７提案出力部（出力部）
９関係式導出部

Claims

利用者の自律神経系、中枢神経系及び行動系のうち少なくとも２つの生体情報を測定する生体情報測定部と、
対象に対する前記利用者の嗜好性を示す動作及び表情のうち少なくとも１つを行動情報として測定する行動情報測定部と、
前記利用者の属性情報を入力する属性情報入力部と、
過去の利用者の生体情報、行動情報、属性情報及び嗜好項目を互いに関連付けて格納するデータベースと、
前記生体情報測定部により測定された生体情報と、前記行動情報測定部により測定された行動情報と、前記属性情報入力部により入力された属性情報と、を統合したデータを取得し、前記データベースと照合することにより、前記対象に対する前記利用者の嗜好項目を取得する嗜好判断部と
を備えることを特徴とする嗜好判断システム。
前記生体情報測定部は、前記利用者の自律神経系、中枢神経系及び行動系のうち少なくとも２つの生体情報を測定するように、脳波、心拍、瞳孔及び視線の生体情報のうち、少なくとも２つの生体情報を測定することを特徴とする請求項１に記載の嗜好判断システム。
前記属性情報入力部は、前記利用者の画像から、前記利用者の性別、年齢及び人種のうち、少なくとも１つの属性情報を推定し、推定した属性情報を入力することを特徴とする請求項１または２に記載の嗜好判断システム。
前記データベースは、前記利用者の嗜好項目の取得が行われる所定期間前からの生体情報、行動情報及び属性情報を、時系列で格納することを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の嗜好判断システム。
前記データベースに格納された時系列の生体情報、行動情報、属性情報及び嗜好項目から、生体情報、行動情報及び属性情報と嗜好項目との関係を表す関係式を導出する関係式導出部を更に備えることを特徴とする請求項４に記載の嗜好判断システム。