JP6636792B2 - 刺激提示システム、刺激提示方法、コンピュータ、および制御方法 - Google Patents

Description

本開示は、ユーザの心理状態を目標の心理状態に導くための刺激提示システム、刺激提示方法、コンピュータ、および制御方法に関する。

刺激提示システムとしては、ユーザの心理状態、環境状態、ユーザ属性情報のうち少なくとも一つの情報、及びユーザのコンテンツ選択傾向に基づいて、再生候補コンテンツを選択するシステムが知られている（例えば、特許文献１参照。）。

別の刺激提示システムとしては、ユーザの健康状態から音コンテンツの聴取目的を推定して目的の音コンテンツを再生すると共に、音コンテンツに対する効果の程度をコンテンツデータベースに反映するシステムが知られている（例えば、特許文献２参照。）。

特開２００６−１４６６３０号公報 特許５１８４１３７号公報

しかしながら、特許文献１及び２に開示されたシステムでは、ユーザの心理状態を効率良く目標の心理状態に導くことができないという課題がある。

本開示は、前記課題を解決するもので、ユーザの心理状態を効率良く目標の心理状態に導くことができる刺激提示システム、刺激提示方法、コンピュータ、および制御方法を提供する。

本開示の一態様に係る刺激提示システムは、
ユーザの心理状態を目標の心理状態に導くための刺激提示システムであって、
前記ユーザの生体情報を取得する生体情報取得部と、
前記生体情報取得部により取得された生体情報に基づいて前記ユーザの心理状態を推定する心理状態推定部と、
前記心理状態推定部により前記ユーザの心理状態が第１心理状態と推定された後に、前記ユーザの目標とする心理状態を示す目標心理状態を設定する目標状態設定部と、
前記設定された目標心理状態に基づいて前記ユーザの心理状態に影響を与え得る一つ以上含む刺激提示コンテンツを含むシナリオを作成するシナリオ作成部と、
前記作成されたシナリオに基づいて前記一つ以上の刺激提示コンテンツを提示するコンテンツ提示部と、
前記刺激提示コンテンツの提示を開始した後に取得された前記ユーザの生体情報に基づいて、前記心理状態推定部により推定された前記ユーザの心理状態である第２心理状態が前記設定された目標心理状態に至っているか否かを判断する心理状態判断部と、
を備える。

以上のように、本開示の刺激提示システムによれば、ユーザの心理状態を効率良く目標の心理状態に導くことができる。

図１は、本開示の第１実施形態に係る刺激提示システムの構成のブロック図である。 図２は、本開示の第１実施形態に係る刺激提示システムの適用例を示す図である。 図３は、ユーザの生体情報に基づくユーザの心理状態の推定例を示す図である。 図４は、本開示の第１実施形態におけるシナリオ作成部によって作成される刺激提示コンテンツのシナリオ例を示す図である。 図５は、本開示の第１実施形態におけるシナリオ作成部で作成されたシナリオＡに基づく刺激提示コンテンツの提示例を示す図である。 図６は、本開示の第１実施形態における刺激コンテンツデータベースが格納する刺激提示コンテンツの属性情報の一例を示す図である。 図７は、本開示の第１実施形態に係る刺激提示システムの動作のフローチャートを示す図である。 図８は、本開示の第２実施形態に係る刺激提示システムの構成のブロック図である。 図９は、複数の写真コンテンツの類似度を表現したネットワーク図である。 図１０は、本開示の第２実施形態におけるシナリオ作成部で作成される集中判定用のシナリオの一例を示す図である。 図１１は、ユーザに高頻度の刺激を与えたときの脳波情報の測定結果を示す図である。 図１２は、ユーザに低頻度の刺激を与えたときの脳波情報の測定結果を示す図である。 図１３は、本開示の第２実施形態に係る刺激提示システムの動作のフローチャートを示す図である。 図１４は、本開示の第１実施形態及び第２実施形態における目標状態設定部の一例を示す図である。 図１５は、本開示の第１実施形態及び第２実施形態における目標状態設定部の別例を示す図である。 図１６は、本開示の第１実施形態及び第２実施形態における刺激提示システムを適用した椅子の側面図である。 図１７は、本開示の第１実施形態及び第２実施形態における刺激提示システムを適用した椅子の正面図である。

本開示の一態様に係る刺激提示システムは、
ユーザの心理状態を目標の心理状態に導くための刺激提示システムであって、
前記ユーザの生体情報を取得する生体情報取得部と、
前記生体情報取得部により取得された生体情報に基づいて前記ユーザの心理状態を推定する心理状態推定部と、
前記心理状態推定部により前記ユーザの心理状態が第１心理状態と推定された後に、前記ユーザの目標とする心理状態を示す目標心理状態を設定する目標状態設定部と、
前記設定された目標心理状態に基づいて前記ユーザの心理状態に影響を与え得る一つ以上の刺激提示コンテンツを含むシナリオを作成するシナリオ作成部と、
前記作成されたシナリオに基づいて前記一つ以上の刺激提示コンテンツを提示するコンテンツ提示部と、
前記刺激提示コンテンツの提示を開始した後に取得された前記ユーザの生体情報に基づいて、前記心理状態推定部により推定された前記ユーザの心理状態である第２心理状態が前記設定された目標心理状態に至っているか否かを判断する心理状態判断部と、
を備える。

このような構成により、ユーザの心理状態が第１心理状態と推定された後に、目標心理状態を設定し、設定された目標心理状態に基づいて一つ以上の刺激提示コンテンツを含むシナリオを作成することができる。また、本開示の刺激提示システムでは、刺激提示コンテンツにより変化したユーザの第２心理状態が目標心理状態に至っているか否かを判断している。そのため、本開示の刺激提示システムでは、ユーザの心理状態を目標心理状態に近づけるために、ユーザの心理状態の変化に基づいて効率的にコンテンツを選択し提示していくことができるため、ユーザの心理状態を効率良く目標の心理状態に導くことができる。

また、本開示に係る刺激提示システムにおいて、前記心理状態判断部で前記第２心理状態が前記目標心理状態に至っていると判断した場合、前記刺激提示コンテンツの提示を終了してもよい。

このような構成により、ユーザの心理状態が目標心理状態に至る適切なタイミングで刺激提示コンテンツの提示を終了させることができる。

また、本開示に係る刺激提示システムにおいて、前記目標状態設定部は、前記ユーザの入力操作によって入力された目標心理状態に関する入力データに基づいて前記目標心理状態を設定してもよい。

このような構成により、ユーザが第１心理状態に基づいて目標心理状態を入力することができるため、確実かつ容易に目標心理状態を設定することができる。

また、本開示に係る刺激提示システムにおいて、過去に設定された目標心理状態を履歴情報として記録する記録媒体を更に含み、前記目標状態設定部は、前記記録媒体に記録された履歴情報に基づいて前記目標心理状態を設定してもよい。

このような構成により、過去に設定された目標心理状態の履歴情報から自動的に目標心理状態を設定することができるため、目標心理状態を設定するための時間を短くすると共に、容易に目標心理状態を設定できる。

また、本開示に係る刺激提示システムは、更に、
前記刺激提示コンテンツの提示に対する前記ユーザの心理状態の変化の傾向を前記ユーザと関連付けて定義したユーザモデルを格納するユーザモデルデータベースと、
前記刺激提示コンテンツの提示に対して予想される前記ユーザの心理状態の変化量を示す予想変化量を格納する刺激コンテンツデータベースと、
を備え、
前記シナリオ作成部は、前記ユーザモデルデータベースと前記刺激コンテンツデータベースとのうち少なくとも一方のデータに基づいて、前記シナリオを作成してもよい。

このような構成により、ユーザモデルデータベースに基づいてユーザ毎に刺激提示コンテンツのシナリオをカスタマイズして作成することができる。また、シナリオ作成部は刺激提示コンテンツデータベースに基づいて、ユーザの心理状態を目標心理様態に変化させるのに効果の高い刺激提示コンテンツを含むようにシナリオを作成することができる。そのため、刺激提示システムでは、ユーザの心理状態を更に効率良く目標の心理状態に導くことができる。

また、本開示に係る刺激提示システムは、更に、
前記心理状態推定部で推定された前記刺激提示コンテンツの提示によるユーザの心理状態の変化量を示す第１変化量と、前記ユーザモデルデータベースと前記刺激コンテンツデータベースとのうちの少なくとも一方のデータに基づいて予想される前記刺激提示コンテンツの提示によるユーザの心理状態の変化量を示す第２変化量と、の差異を算出する効果差異算出部を備え、
前記効果差異算出部で算出された差異が所定値以上である場合、前記シナリオ作成部は、前記シナリオを変更してもよい。

このような構成により、実際に提示されている刺激提示コンテンツによるユーザの心理状態の第１変化量と、予想されるユーザの心理状態の第２変化量との差異を算出することができる。そのため、シナリオ作成部は、ユーザの心理状態を目標心理状態に導くために、より効果の高い刺激提示コンテンツを含むようにシナリオを変更することができる。このように、本開示の刺激提示システムでは、リアルタイムに刺激提示コンテンツのシナリオを最適化することができるため、ユーザの心理状態を更に効率良く目標の心理状態に導くことが可能となる。

また、本開示に係る刺激提示システムにおいて、前記効果差異算出部は、前記差異が所定値以上である場合、前記ユーザモデルデータベースと前記刺激コンテンツデータベースとのうち少なくとも一方のデータを更新してもよい。

このような構成により、実際に提示された刺激提示コンテンツによるユーザの心理状態の変化量が予想していた変化量と異なる場合に、ユーザモデルデータベースと刺激コンテンツデータベースとのうち少なくとも一方のデータを更新することができる。そのため、刺激提示システムでは、ユーザの心理状態を更に効率良く目標の心理状態に導くことができる。

また、本開示に係る刺激提示システムは、更に、
前記効果差異算出部で算出された差異が所定値以上である場合に、ユーザが前記刺激提示コンテンツに集中しているか否かを判定する集中判定部を備え、
前記集中判定部は、ユーザが前記刺激提示コンテンツに集中していないと判定した場合、前記効果差異算出部で算出された差異を補正してもよい。

このような構成により、ユーザが刺激提示コンテンツに集中していない場合に、効果差異算出部で算出された差異を補正することにより、ユーザが集中していないときに提示されていた刺激提示コンテンツの効果の結果を除外することができる。そのため、刺激提示システムでは、ユーザに対する刺激提示コンテンツの効果のデータを正確に収集することができるため、ユーザの心理状態を更に効率良く目標の心理状態に導くことができる。

また、本開示に係る刺激提示システムにおいて、前記生体情報取得部により取得された生体情報は、前記ユーザの脳の活動状態を示す脳活動情報と前記脳活動情報以外の生体情報を含み、
前記コンテンツ提示部は、更に、前記ユーザが前記刺激提示コンテンツに集中しているか否かを判定するための集中判定コンテンツを提示し、
前記集中判定部は、前記集中判定コンテンツの提示後に前記生体情報取得部によって取得された前記脳活動情報または前記脳活動情報以外の生体情報のうち少なくとも一方に基づいて、前記ユーザが前記刺激提示コンテンツに集中しているか否かを判定してもよい。

このような構成により、生体情報に基づいてユーザの集中判定を行うことができるため、ユーザが刺激提示コンテンツに集中しているか否かを容易に判定することができる。

また、本開示に係る刺激提示システムにおいて、前記集中判定部は、前記集中判定コンテンツ提示後であって、かつ次のコンテンツが提示される前に取得された生体情報に含まれる第１脳活動情報と、前記集中度判定コンテンツ以外の刺激提示コンテンツが提示されている時に取得された生体情報に含まれる第２脳活動情報とを比較し、前記第１脳活動情報と前記第２脳活動情報との差が所定の量以上ある場合を集中している状態と判定し、それ以外の場合を集中していない状態と判定してもよい。

このような構成により、ユーザがコンテンツ提示部に提示されているコンテンツに集中しているか否かをより確実に判定することができる。

また、本開示に係る刺激提示システムにおいて、前記刺激コンテンツデータベースは、前記刺激提示コンテンツを、コンテンツの種類とユーザの心理状態に与える効果とのうち少なくとも一方に基づいて分類した属性情報を保持し、
前記シナリオ作成部は、前記刺激コンテンツデータベースに保持された前記属性情報に基づいて、前記刺激提示コンテンツと、前記集中判定コンテンツとを含むシナリオを作成し、
前記集中判定コンテンツは、前記刺激提示コンテンツの属性情報と異なる属性情報を有するコンテンツを含んでもよい。

このような構成により、ユーザに刺激提示コンテンツと著しく異なる集中判定用コンテンツを提示することができるため、ユーザがコンテンツに集中しているか否かをより確実に判定することができる。

また、本開示に係る刺激提示システムにおいて、前記シナリオ作成部は、前記刺激提示コンテンツを提示する頻度と比べて前記集中判定コンテンツを低い頻度で提示するシナリオを作成してもよい。

このような構成により、ユーザが提示されているコンテンツに集中しているか否かをより確実に判定することができる。

また、本開示に係る刺激提示システムにおいて、前記シナリオ作成部は、前記刺激コンテンツデータベースに保持された前記属性情報に基づいて、前記集中判定コンテンツを提示する直前のコンテンツが有する少なくとも１つ以上の属性情報と同じ属性情報の数や、属性情報の類似度を判定し、最も類似度の低いコンテンツを、前記集中判定コンテンツとして選択してもよい。

このような構成により、ユーザが提示されているコンテンツに集中しているか否かをより確実に判定することができる。

また、本開示に係る刺激提示システムにおいて、前記集中判定部が、ユーザが前記刺激提示コンテンツに集中していないと判定した場合、前記コンテンツ提示部は、音を発してもよい。

このような構成により、ユーザがコンテンツに集中していない場合に、音による注意喚起を行い、ユーザをコンテンツに集中させることができる。

また、本開示に係る刺激提示システムにおいて、前記心理状態推定部、前記シナリオ作成部および前記心理状態判断部のうちの少なくとも１つはプロセッサを含んでもよい。

本開示の一態様に係る刺激提示方法は、
ユーザの心理状態を目標の心理状態に導くための刺激提示方法であって、
前記ユーザの生体情報を取得する生体情報取得工程と、
前記生体情報に基づいて前記ユーザの心理状態を推定する心理状態推定工程と、
前記ユーザの心理状態が第１心理状態であると推定された後、前記ユーザの目標とする心理状態を示す目標心理状態を設定する目標状態設定工程と、
前記設定された目標心理状態に基づいてユーザの心理状態に影響を与え得る一つ以上の刺激提示コンテンツを含むシナリオを作成するシナリオ作成工程と、
前記作成されたシナリオに基づいて前記一つ以上の刺激提示コンテンツを提示するコンテンツ提示工程と、
前記刺激提示コンテンツの提示を開始した後に取得された前記ユーザの生体情報に基づいて、推定された前記ユーザの心理状態である第２心理状態が前記目標心理状態に至っているか否かを判断する心理状態判断工程とを含んでもよい。

このような構成により、ユーザの生体情報により推定された第１心理状態に基づいて目標心理状態を設定し、設定された目標状態に基づいて刺激提示コンテンツのシナリオを作成することができる。また、本開示に係る刺激提示方法では、刺激提示コンテンツにより変化したユーザの第２心理状態が目標心理状態に至っているか否かを判断しているため、ユーザの心理状態を効率良く目標の心理状態に導くことができる。

また、本開示に係る刺激提示方法において、前記心理状態判断工程は、前記第２心理状態が前記目標心理状態に至っていると判断した場合、前記刺激提示コンテンツの提示を終了することを含んでもよい。

このような構成により、ユーザの心理状態が目標心理状態に至る適切なタイミングで刺激提示コンテンツの提示を終了させることができる。

また、本開示に係る刺激提示方法において、前記目標状態設定工程は、前記ユーザの入力操作によって入力された目標心理状態に関する入力データに基づいて前記目標心理状態を設定することを含んでもよい。

このような構成により、ユーザが目標心理状態を入力することができるため、確実かつ容易に目標心理状態を設定することができる。

また、本開示に係る刺激提示方法において、前記目標状態設定工程は、記録媒体に記録された過去に設定された目標心理状態の履歴情報に基づいて前記目標心理状態を設定することを含んでもよい。

このような構成により、過去に設定された目標心理状態の履歴情報から自動的に目標心理状態を設定することができるため、目標心理状態を設定するための時間を短くできると共に、容易に目標心理状態を設定できる。

また、本開示に係る刺激提示方法において、前記シナリオ作成工程は、前記刺激提示コンテンツの提示に対する前記ユーザの心理状態の変化の傾向を前記ユーザと関連付けて定義したユーザモデルを格納するユーザモデルデータベースと、前記刺激提示コンテンツの提示に対して予想される前記ユーザの心理状態の変化量を示す予想変化量を格納する刺激コンテンツデータベースとのうち少なくとも一方のデータに基づいて、刺激提示コンテンツのシナリオを作成することを含んでもよい。

このような構成により、ユーザモデルデータベースに基づいてユーザと関連付けて刺激提示コンテンツのシナリオをカスタマイズして作成することができる。また、刺激提示コンテンツデータベースに基づいて、ユーザの心理状態を目標心理様態に変化させるのに効果の高い刺激提示コンテンツを含むようにシナリオを作成することができる。そのため、本開示の刺激提示方法では、ユーザの心理状態を更に効率良く目標の心理状態に導くことができる。

また、本開示に係る刺激提示方法は、更に、
前記心理状態推定工程で推定された前記刺激提示コンテンツの提示によるユーザの心理状態の変化量を示す第１変化量と、前記ユーザモデルデータベースと前記刺激コンテンツデータベースとのうち少なくとも一方のデータに基づいて予想される前記刺激提示コンテンツの提示によるユーザの心理状態の変化量を示す第２変化量と、の差異を算出する効果差異算出工程と、
前記効果差異算出工程で算出された差異が所定値以上である場合、前記シナリオを変更するシナリオ変更工程と、
を含んでもよい。

このような構成により、実際に提示されている刺激提示コンテンツによるユーザの心理状態の第１変化量と、予想されるユーザの心理状態の第２変化量との差異を算出することができる。そのため、本開示の刺激提示方法は、刺激提示コンテンツを提示するシナリオを、ユーザの心理状態を目標心理状態に導くためにより効果の高い刺激提示コンテンツを含むようにシナリオを変更することができる。このように、本開示の刺激提示方法では、リアルタイムに刺激提示コンテンツのシナリオを最適化することができるため、ユーザの心理状態を更に効率良く目標の心理状態に導くことが可能となる。

また、本開示に係る刺激提示方法は、前記効果差異算出工程で算出された差異が所定値以上である場合、前記ユーザモデルデータベースと前記刺激コンテンツデータベースとのうち少なくとも一方のデータを更新するデータベース更新工程を含んでもよい。

このような構成により、実際に提示された刺激提示コンテンツによるユーザの心理状態の変化量が予想していた変化量と異なる場合に、ユーザモデルデータベースと刺激コンテンツデータベースとのうち少なくとも一方のデータを更新することができる。そのため、本開示の刺激提示方法では、ユーザの心理状態を更に効率良く目標の心理状態に導くことができる。

また、本開示に係る刺激提示方法は、前記効果差異算出工程で算出された差異が所定値以上である場合に、ユーザが前記刺激提示コンテンツに集中しているか否かを判定する集中判定工程を含み、
前記集中判定工程は、ユーザが前記刺激提示コンテンツに集中していないと判定した場合、前記効果差異算出工程で算出された差異を補正することを含んでもよい。

このような構成により、ユーザが刺激提示コンテンツに集中していない場合に、効果差異算出工程で算出された差異を補正することにより、ユーザが集中していないときに提示されていた刺激提示コンテンツの効果の結果を除外することができる。そのため、本開示の刺激提示方法では、ユーザに対する刺激提示コンテンツの効果のデータを正確に収集することができるため、ユーザの心理状態を更に効率良く目標の心理状態に導くことができる。

本開示に係る刺激提示方法において、前記生体情報取得工程により取得された生体情報は、前記ユーザの脳の活動状態を示す脳活動情報と前記脳活動情報以外の生体情報を含み、
前記コンテンツ提示工程は、更に、前記ユーザが前記刺激提示コンテンツに集中しているか否かを判定するための集中判定コンテンツを提示し、
前記集中判定工程は、前記集中判定コンテンツが提示された後に前記生体情報取得工程によって取得された前記脳活動情報または前記脳活動情報以外の生体情報のうち少なくとも一方に基づいて、前記ユーザが前記刺激提示コンテンツに集中しているか否かを判定してもよい。

このような構成により、生体情報に基づいてユーザの集中判定を行うことができるため、ユーザが刺激提示コンテンツに集中しているか否かを容易に判定することができる。

また、本開示に係る刺激提示方法において、前記集中判定工程は、前記集中判定コンテンツ提示後であって、かつ次のコンテンツが提示される前に取得された生体情報に含まれる第１脳活動情報と、前記集中度判定コンテンツ以外のコンテンツが提示されている時に取得された生体情報に含まれる第２脳活動情報とを比較し、前記第１脳活動情報と前記第２脳活動情報との差が所定の量以上ある場合を集中している状態と判定し、それ以外の場合を集中していない状態と判定してもよい。

このような構成により、ユーザが提示されているコンテンツに集中しているか否かをより確実に判定することができる。

本開示に係る刺激提示方法において、前記シナリオ作成工程で作成されたシナリオを、前記刺激コンテンツデータベースが保持する前記刺激提示コンテンツをコンテンツの種類とユーザの心理状態に与える効果とのうち少なくとも一方に基づいて分類した属性情報に基づいて、前記刺激提示コンテンツと、前記集中判定コンテンツとを含むシナリオに変更するシナリオ変更工程を含み、
前記集中判定コンテンツは、前記刺激提示コンテンツの属性情報と異なる属性情報を有するコンテンツを含んでもよい。

このような構成により、ユーザに刺激提示コンテンツと著しく異なる集中判定用コンテンツを提示することができるため、ユーザが提示されているコンテンツに集中しているか否かをより確実に判定することができる。

また、本開示に係る刺激提示方法において、前記シナリオ変更工程は、前記刺激提示コンテンツを提示する頻度と比べて前記集中判定コンテンツを低い頻度で提示するシナリオに変更してもよい。

このような構成により、ユーザが提示されているコンテンツに集中しているか否かをより確実に判定することができる。

また、本開示に係る刺激提示方法において、前記シナリオ変更工程は、前記刺激コンテンツデータベースに保持された前記属性情報に基づいて、前記集中判定コンテンツを提示する直前のコンテンツが有する少なくとも１つ以上の属性情報と同じ属性情報の数や、属性情報の類似度を判定し、最も類似度の低いコンテンツを、前記集中判定コンテンツとして選択してもよい。

このような構成により、ユーザが提示されているコンテンツに集中しているか否かをより確実に判定することができる。

また、本開示に係る刺激提示方法において、前記集中判定工程が、ユーザが前記刺激提示コンテンツに集中していないと判定した場合に、音を発する音発生工程を含んでもよい。

このような構成により、ユーザがコンテンツに集中していない場合に、音による注意喚起を行い、ユーザをコンテンツに集中させることができる。

また、本開示に係る刺激提示方法において、前記心理状態推定工程、前記シナリオ作成工程および前記心理状態判断工程のうちの少なくとも一つは刺激提示システムが備えるプロセッサにより行われてもよい。

本開示に係るコンピュータは、ユーザの心理状態を目標の心理状態に導くための刺激提示システムのコンピュータであって、
前記コンピュータと接続する生体情報取得装置により取得された生体情報に基づいて前記ユーザの心理状態を推定する心理状態推定部と、
前記心理状態推定部により前記ユーザの心理状態が第１心理状態と推定された後、前記コンピュータと接続する目標状態設定装置により設定された前記ユーザの目標とする心理状態を示す目標心理状態に基づいて前記ユーザの心理状態に影響を与え得る一つ以上の刺激提示コンテンツを含むシナリオを作成し、前記作成したシナリオを前記コンピュータと接続するコンテンツ提示装置に送信するシナリオ作成部と、
前記コンテンツ提示装置による前記刺激提示コンテンツの提示を開始した後に取得された前記ユーザの生体情報に基づいて、前記心理状態推定部により推定された前記ユーザの心理状態である第２心理状態が前記設定された目標心理状態に至っているか否かを判断する心理状態判断部と、
を備える。

このような構成により、ユーザの心理状態が第１心理状態と推定された後に、設定された目標心理状態に基づいて一つ以上の刺激提示コンテンツを含むシナリオを作成することができる。また、本開示のコンピュータでは、刺激提示コンテンツにより変化したユーザの第２心理状態が目標心理状態に至っているか否かを判断している。そのため、本開示のコンピュータでは、ユーザの心理状態を目標心理状態に近づけるために、ユーザの心理状態の変化に基づいて効率的にコンテンツを選択し、コンテンツ提示装置に提示させることができるため、ユーザの心理状態を効率良く目標の心理状態に導くことができる。

また、本開示に係るコンピュータにおいて、前記心理状態推定部、前記シナリオ作成部および前記心理状態判断部のうちの少なくとも１つはプロセッサを含んでもよい。

本開示に係るコンピュータの制御方法は、
ユーザの心理状態を目標の心理状態に導くための刺激提示システムのコンピュータの制御方法であって、
前記コンピュータと接続する生体情報取得装置により取得された生体情報に基づいて前記ユーザの心理状態を推定する心理状態推定工程と、
前記心理状態推定工程により前記ユーザの心理状態が第１心理状態と推定された後、前記コンピュータと接続する目標状態設定装置により設定された前記ユーザの目標とする心理状態を示す目標心理状態に基づいて前記ユーザの心理状態に影響を与え得る一つ以上の刺激提示コンテンツを含むシナリオを作成し、前記作成したシナリオを前記コンピュータと接続するコンテンツ提示装置に送信するシナリオ作成工程と、
前記コンテンツ提示装置による前記刺激提示コンテンツの提示を開始した後に取得された前記ユーザの生体情報に基づいて、前記心理状態推定工程により推定された前記ユーザの心理状態である第２心理状態が前記設定された目標心理状態に至っているか否かを判断する心理状態判断工程と、
を含む。

このような構成により、ユーザの心理状態が第１心理状態と推定された後に、設定された目標心理状態に基づいて一つ以上の刺激提示コンテンツを含むシナリオを作成することができる。また、本開示のコンピュータの制御方法では、刺激提示コンテンツにより変化したユーザの第２心理状態が目標心理状態に至っているか否かを判断している。そのため、本開示のコンピュータの制御方法では、ユーザの心理状態を目標心理状態に近づけるために、ユーザの心理状態の変化に基づいて効率的にコンテンツを選択し、コンテンツ提示装置に提示させることができるため、ユーザの心理状態を効率良く目標の心理状態に導くことができる。

また、本開示に係るコンピュータの制御方法において、前記心理状態推定工程、前記シナリオ作成工程および前記心理状態判断工程のうちの少なくとも一つはプロセッサにより行わせてもよい。

以下、本開示の実施形態について、添付の図面を参照しながら説明する。また、各図においては、説明を容易なものとするため、各要素を誇張して示している。

（第１実施形態）
［全体構成］
図１は、第１実施形態に係る刺激提示システム１０Ａの構成のブロック図を示す。図１に示すように、刺激提示システム１０Ａは、生体情報取得部１１と、心理状態推定部１２と、目標状態設定部１３と、シナリオ作成部１４と、コンテンツ提示部１５と、心理状態判断部１６と、ユーザモデルデータベース１７と、刺激コンテンツデータベース１８と、効果差異算出部１９と、を備える。また、刺激提示システム１０Ａは、コンピュータを搭載して構成されるものであり、これらの構成要素は、コンピュータによって制御される。

刺激提示システム１０Ａのコンピュータは、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などの処理回路（図示せず）と記録媒体を含む。記録媒体とは、読み取り可能な記録媒体、または読み取りおよび書き込みが可能な記録媒体（第１の記録媒体）であり、例えば、ハードディスク（図示せず）、メモリ（図示せず）などである。

第１の記録媒体には、例えば、コンピュータを心理状態推定部１２、シナリオ作成部１４、心理状態判断部１６、および効果差異算出部１９として、それぞれ機能させるプログラムが記録されている。

また、第１の記録媒体には、例えば、および生体情報取得部１１、コンテンツ提示部１５、および目標状態設定部１３を、それぞれ制御するプログラムが記録されている。

また、第１の記録媒体には、ユーザモデルデータベース１７、刺激コンテンツデータベース１８へのアクセス（読み取り、書き込みなど）を行うプログラムが記録されている。

コンピュータの処理回路が第１の記録媒体に記録されたこれらのプログラムを実行することにより、コンピュータにおいて、心理状態推定部１２、シナリオ作成部１４、心理状態判断部１６、および効果差異算出部１９が、それぞれ機能し、生体情報取得部１１、コンテンツ提示部１５、および目標状態設定部１３を制御し、ユーザモデルデータベース１７、刺激コンテンツデータベース１８へのアクセスを行う。

上述のプログラムは、例えば、予め第１の記録媒体に記録されていてもよい。または、図示しないインターネットなどの通信回線を介して上述のプログラムを蓄積するサーバ装置（図示せず）からダウンロードして、ダウンロードしたプログラムを第１の記録媒体に記録してもよい。この場合、第１の記録媒体は、読み取りおよび書き込みが可能な記録媒体であることが望ましい。

または、刺激提示システム１０Ａのコンピュータは、上述した第１の記録媒体に記録したプログラムを処理回路で実行することにより実現される機能、動作を組み込んだ集積回路を用いて実現してもよい。

なお、生体情報取得部１１と、目標状態設定部１３と、コンテンツ提示部１５とは、それぞれ生体情報取得装置１１、目標状態設定装置１３、コンテンツ提示装置１５ということもある。

生体情報取得部１１と、目標状態設定部１３と、コンテンツ提示部１５とは、それぞれ、刺激提示システム１０Ａのコンピュータとは物理的に一体で構成されていてもよい。

また、コンピュータは、例えば、読み取りおよび書き込みが可能な記録媒体（第２の記録媒体）を含んでもよい。

第２の記録媒体は、読み取りおよび書き込みが可能な記録媒体であり、例えば、ハードディスク（図示せず）、メモリなどがある。

第２の記録媒体は、例えば、ユーザモデルデータベース１７と、刺激コンテンツデータベース１８とに関する情報が蓄積されている。

コンピュータは、第２の記録媒体を含むとしたが、これに限定されない。例えば、第２の記録媒体は、コンピュータとは物理的に別体で互いに接続されていてもよい。この接続は、例えば、有線の接続であっても、無線通信を利用した無線の接続であってもよい。

なお、「刺激提示」とは、ユーザの心理状態に影響を与え得る刺激（例えば、視覚、聴覚、嗅覚、触覚、及び味覚等の感覚器官、高次には脳に対する刺激等あらゆる刺激を含む）を提示することを意味する。

図２は、本開示の第１実施形態に係る刺激提示システム１０Ａの適用例の概略図を示す。図２に示すように、刺激提示システム１０Ａは、椅子に適用されるものである。刺激提示システム１０Ａを適用した椅子では、ユーザの生体情報を取得する生体情報取得部１１ａ、１１ｂが椅子のシート下部、椅子の背もたれ部分にそれぞれ設けられている。また、椅子の前方には、ユーザの目標心理状態を設定する目標状態設定部１３と、ユーザにコンテンツを提示するコンテンツ提示部１５とが設けられている。生体情報取得部１１ａ、１１ｂと、目標状態設定部１３と、コンテンツ提示部１５とは、それぞれコンピュータ２０に接続されている。

コンピュータ２０は、例えば、心理状態推定部１２と、シナリオ作成部１４と、心理状態判断部１６と、ユーザモデルデータベース１７と、刺激コンテンツデータベース１８と、効果差異算出部１９と、を備えるものを例として説明をする。

また、コンピュータ２０は、椅子に取り付けられる必要は必ずしもなく、椅子が配置されている位置とは異なる位置に配置されていてもよい。例えば、コンピュータ２０は、椅子とネットワークを介して接続するサーバ装置（図示せず）であってもよい。

刺激提示システム１０Ａの詳細な構成について説明する。
＜生体情報取得部＞
生体情報取得部１１は、ユーザの生体情報を取得するセンサである。生体情報とは、例えば、ユーザの心拍、呼吸、脳波、脳磁、酸素濃度、血流、表情、体動等の情報である。生体情報取得部１１は、例えば、ユーザの生体情報を取得するセンサを一つ以上含んでもよい。第１実施形態における生体情報取得部１１は、例えば、ユーザの心拍及び体動（第１生体情報）を取得する圧力センサ１１ａと、ユーザの脳活動情報（第２生体情報）を取得するセンサを含む。脳活動情報とは、脳の活動状態を含む情報である。脳活動情報を取得するセンサとは、例えば、電位センサ、磁気センサなどである。例えば、電位センサを利用者の頭部に取り付け、電位センサから検出される情報（電位）を用いて脳活動情報（脳波情報）を取得する。例えば、磁気センサを利用者の頭部に取り付け、磁気センサから検出される情報（磁界）を用いて脳活動情報（脳磁情報）を取得する。図では、生体情報取得部１１は、ユーザの脳活動情報を取得するセンサとして、例えば、脳波情報を取得する電位センサに対応する脳波センサ１１ｂを含む。図２に示すように、圧力センサ１１ａは、椅子のシート下部に設置されている。脳波センサ１１ｂは、椅子の背もたれ部分に設置されている。生体情報取得部１１は、リアルタイムでユーザの生体情報を取得している。本実施の形態では、生体情報は、第１生体情報および第２生体情報を含む。生体情報取得部１１で取得された生体情報のデータは、心理状態推定部１２に送信される。

＜心理状態推定部＞
心理状態推定部１２は、生体情報取得部１１によって取得されたユーザの生体情報に基づいてユーザの心理状態を推定する。ユーザの心理状態とは、例えば、リラックス、集中、興奮、驚き、活動的、喜び、悲しみ等の心理状態である。第１実施形態においては、心理状態推定部１２は、圧力センサ１１ａで取得された心拍及び体動、および脳波センサ１１ｂで取得された脳波によって、ユーザの心理状態を推定している。心理状態推定部１２は、生体情報取得部１１に基づいて、リアルタイムにユーザの心理状態を推定することができる。

心理状態推定部１２は、例えば、刺激提示コンテンツ提示前に生体情報取得部１１で取得された生体情報に基づいて、刺激提示コンテンツ提示前のユーザの心理状態を推定する。

また、心理状態推定部１２は、例えば、刺激提示コンテンツ提示を開始した後に、生体情報取得部１１で取得された生体情報に基づいて、刺激提示コンテンツの提示を開始した後のユーザの心理状態を推定する。

刺激提示コンテンツ提示を開始した後というのは、例えば、刺激提示コンテンツの提示を開始した直後、刺激提示コンテンツ提示中、刺激提示コンテンツ提示が終了してから次の刺激提示コンテンツの提示を開始するまでの間（刺激提示コンテンツの提示終了後ともいう）、などを含む。

つまり、心理状態推定部１２は、例えば、刺激提示コンテンツ提示開始直後、刺激提示コンテンツの提示中、刺激提示コンテンツの提示終了後といったタイミングで、生体情報取得部１１により取得された生体情報に基づいて、ユーザの心理状態を推定する。第１実施形態においては、心理状態推定部１２は、特に、刺激提示コンテンツ提示前の心理状態、刺激提示コンテンツ提示中の心理状態、及び刺激提示コンテンツ提示後の心理状態を推定する。

心理状態推定部１２で推定されたユーザのこれらの心理状態のデータは、目標状態設定部１３と、心理状態判断部１６とに送信される。また、心理状態推定部１２は、後述するユーザモデルデータベース１７と接続されており、ユーザモデルデータベース１７からユーザ毎の情報（ユーザモデル）を受信している。ユーザモデルデータベース１７は、刺激提示システム１０Ａを利用するユーザと、このユーザに関連する情報を蓄積するデータベースである。即ち、心理状態推定部１２は、ユーザモデルデータベース１７のユーザモデルに基づいて、ユーザの心理状態を推定している。

生体情報に基づくユーザの心理状態の推定方法について説明する。
心理状態の推定方法として、例えば、心拍からの統計的な機械学習による推定方法が研究されている。本開示のシステムで取得される生体情報のデータを用いる場合、例えば、リラックス時には心拍の変動時系列データであるＲＲＩ（Ｒ−Ｒ Ｉｎｔｅｒｖａｌ）において、安定した状態が観測され、さらに脳波としてα波に加えて、低β波、及びθ波の混在が確認されることがある。また、体動において３Ｈｚ以下の安定したリズムが計測される。また、心拍においてはＲＲＩのＬＦ／ＨＦ（Ｌｏｗ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ／Ｈｉｇｈ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）のバランスを用いることで副交感神経の緊張状態を推定することができる。この推定方法では、複数のセンサから得た心拍、体動、及び脳波の信号から、これらのＲＲＩ等の特徴量を抽出し、パターン認識や回帰分析などの統計処理を行うことで、リラックス状態であるという推定を行うことができる。同様に、集中度、興奮状態、喜び、悲しみ等の心理様態についても、これらの特徴量を用いた統計処理による学習で推定することが可能となる。

図３は、ユーザの生体情報に基づくユーザの心理状態の推定例を示す。図３に示すように、ユーザの心理状態として、例えば、「リラックス」、「集中」、「興奮、驚き、活動的」、「喜び」、及び「悲しみ」が定義されている。心理状態推定部１２は、例えば、ユーザの心拍が安定し、低いβ波と、θ波と、α波とが混在し、体動のリズムが安定している場合、ユーザの心理状態が「リラックス」であると推定する。また、心理状態推定部１２は、ユーザの心拍の変動が大きく、高いβ波が出ており、体動の揺らぎが大きい場合、ユーザの心理状態が「興奮、驚き、活動的」であると推定する。このように、心理状態推定部１２は、図３に示すユーザの心拍、脳波、及び体動の生体情報によって、ユーザの心理状態が「リラックス」、「集中」、「興奮、驚き、活動的」、「喜び」、及び「悲しみ」のいずれの状態であるかを推定する。

＜目標状態設定部＞
目標状態設定部１３は、ユーザの目標とする心理状態を示す目標心理状態を設定する。目標状態設定部１３は、ユーザの心理状態を表示する表示部と、ユーザが入力操作を行う入力操作部と、を備える。表示部は、心理状態推定部１２により推定された現在のユーザの心理状態を表示する。入力操作部では、表示部で表示されたユーザの心理状態に基づき、ユーザが目標心理状態を入力する。目標状態設定部１３としては、例えば、タッチパネル等を用いることができる。目標状態設定部１３では、例えば、ユーザは、表示部に対応する表示パネルに表示される現在の心理状態が「悲しみ」であることを確認した後、入力操作部に対応するタッチパネルを操作して「喜び」を入力することにより、目標心理状態を「喜び」に設定することができる。目標状態設定部１３で設定された目標心理状態のデータは、シナリオ作成部１４に送信される。

＜シナリオ作成部＞
シナリオ作成部１４は、目標状態設定部１３で設定された目標心理状態に基づいて刺激提示コンテンツのシナリオを作成する。刺激提示コンテンツとは、ユーザの心理状態に影響を与え得るコンテンツである。本実施の形態では、刺激提示コンテンツは、映像又は音の少なくとも一方を含むものを例にして説明をする。映像は、例えば、写真、図形等の静止画、又は動画等を含む。音は、例えば、音楽、ラジオ等を含む。シナリオとは、一つまたは複数の刺激提示コンテンツの提示順序、提示時間、提示回数などである。

加えて、コンテンツ提示部１５の表示部の画面内で動くコンテンツ、例えば、写真等のスライドショーを提示する場合は、シナリオは、提示される写真などの提示位置、提示中の画面内での動きを含む。シナリオ作成部１４で作成されたシナリオのデータは、コンテンツ提示部１５に送信される。

なお、シナリオ生成において、一つ以上の刺激提示コンテンツのそれぞれに対応するコンテンツの表示順序を決定するときに、次に表示するコンテンツを選択するときのコンテンツの候補それぞれの優先順位を、刺激コンテンツデータベース１８に保持されるコンテンツ間類似度によって決定することが可能である。これにより、コンテンツ間類似度によって形成されるネットワークに従って、コンテンツを提示することで、ユーザに対してより自然な流れのシナリオを生成することが可能である。類似度のネットワークは、論理的なネットワークであり、図９のように図示することが可能であり、特にコンテンツが持つ特徴毎のつながりの関係から類似度の判定を行うことができる。また、驚きをもたらす目的のシナリオを生成する場合は、コンテンツ間類似度のネットワークから逸脱するコンテンツを提示するようなコンテンツの選択を行うことが可能となる。

このとき、コンテンツ間類似度は、コンテンツ中に含まれる対象や構図、コントラスト等の特徴の認知モデルに基づく共起回数によって計量されてもよく、これにより、ユーザが元々保持する音楽や写真などのコンテンツライブラリから特徴の共起回数を計算することで、個人化されたコンテンツ間類似度の初期値を求めることができる。さらに、コンテンツ提示中の生体信号（集中・安定・驚き）を取得することによって、コンテンツ間類似度を調整していくことも可能である。

また、喜びと悲しみの類似度は低いが、喜びと興奮は類似度が高いなど、コンテンツの属性情報自体の類似度をあらかじめ決めておくことでコンテンツ自体の類似度を判定する基準とすることが可能である。

第１実施形態において、シナリオ作成部１４が、シナリオを作成する例について説明する。
図４は、シナリオ作成部１４によって作成される刺激提示コンテンツのシナリオ例を示す。図４に示すように、目標心理状態が「リラックス」である場合、シナリオ作成部１４は、「リラックス」の効果を奏すると予想される一つ以上の刺激提示コンテンツのシナリオＡを作成する。シナリオＡに含まれる「リラックス」の効果を奏すると予想される刺激提示コンテンツは、例えば、「風景画」および、「過去によく見た写真」のうちのいずれかを含む。

また、シナリオ作成部１４は、目標心理状態が「集中」である場合、「集中」の効果を奏すると予想される一つ以上の刺激提示コンテンツのシナリオＢを作成する。シナリオＢに含まれる「集中」の効果を奏すると予想される刺激提示コンテンツは、例えば、「青基調、テーマ統一された写真、図形」、を含む。

また、シナリオ作成部１４は、目標心理状態が「興奮、驚き、活動的」である場合、このような心理状態に導く効果を奏すると予想される一つ以上の刺激提示コンテンツのシナリオＣを作成する。シナリオＣに含まれる「興奮、驚き、活動的」といった心理状態に導く効果を奏すると予想される刺激提示コンテンツは、例えば、「ダイナミックな構図」及び「知り合いの写真」のうちのいずれかを含む。

また、シナリオ作成部１４は、目標心理状態が「喜び」である場合、「喜び」の効果を奏すると予想される一つ以上の刺激提示コンテンツのシナリオＤを作成する。シナリオＤに含まれる「喜び」の効果を奏すると予想される刺激提示コンテンツは、例えば、「喜ぶシーン」を含む。

また、シナリオ作成部１４は、目標心理状態が「悲しみ」である場合、「悲しみ」の効果を奏すると予想される一つ以上の刺激提示コンテンツのシナリオＥを作成する。シナリオＥに含まれる「悲しみ」の効果を奏すると予想される刺激提示コンテンツは、例えば、「悲しいシーン」を含む。

シナリオ作成部１４は、後述するユーザモデルデータベース１７と、刺激コンテンツデータベース１８とに基づいて、目標心理状態に導く効果のより高い刺激提示コンテンツを刺激コンテンツデータベース１８に保持されるコンテンツの中から選択し、シナリオを作成する。

図５は、シナリオ作成部１４で作成されたシナリオＡに基づく刺激提示コンテンツの提示例を示す。図５に示すように、ユーザの心理状態を「リラックス」に導くためのシナリオＡは、主として風景画又は過去によく見た写真を含む刺激提示コンテンツＡ１〜Ａ３０を順番に所定の時間間隔（例えば、１０秒間隔）で提示するように作成される。

＜コンテンツ提示部＞
コンテンツ提示部１５は、シナリオ作成部１４で作成されたシナリオに基づいて一つ以上の刺激提示コンテンツを提示する。コンテンツ提示部１５は、映像を表示する表示部と、音を再生するスピーカーと、を備える。コンテンツ提示部１５は、例えば、図４に示すシナリオＡ〜Ｅに基づいて刺激提示コンテンツを提示する。コンテンツ提示部１５は、例えば、図５に示すシナリオＡに基づく刺激提示コンテンツＡ１〜Ａ３０を、表示部とスピーカーとからユーザに提示する。

＜心理状態判断部＞
心理状態判断部１６は、コンテンツ提示部１５から提示される刺激提示コンテンツにより変化したユーザの心理状態が目標心理状態に至っているか否かを判断する。具体的には、心理状態判断部１６は、刺激提示コンテンツの提示中又は提示後に、心理状態推定部１２によって推定されたユーザの心理状態が目標心理状態に至っているか否かを判断する。刺激提示コンテンツの提示後とは、例えば、刺激提示コンテンツの提示開始後、または提示終了後である。心理状態判断部１６では、ユーザの心理状態が目標心理状態に至っていると判断した場合、コンテンツ提示部１５からの刺激提示コンテンツの提示を終了する。一方、ユーザの心理状態が目標心理状態に至っていないと判断した場合、コンテンツ提示部１５からの刺激提示コンテンツの提示を継続する。

＜ユーザモデルデータベース＞
ユーザモデルデータベース１７は、刺激提示コンテンツの提示に対するユーザの心理状態の変化の傾向をユーザ毎に定義したユーザモデルを格納する。ユーザモデルは、刺激提示コンテンツが心理状態に与える効果の違いをユーザと関連付けて定義しているものである。また、刺激提示システム１０Ａを複数のユーザが利用する場合、ユーザ毎にユーザモデルを定義すればよい。このようにすることで、同じ刺激提示コンテンツであっても個々のユーザの心理状態に与える効果の違いを定義できる。

例えば、山の写真を見て、リラックスするユーザもいれば、興奮するユーザもいる。また、同じ山の写真を見ていても、ユーザ毎に心理状態の変化の程度は異なる。そのため、ユーザに提示される刺激提示コンテンツのシナリオが、ユーザ毎に適したシナリオとなるようにカスタマイズされていれば、ユーザの心理状態を効率良く目標心理状態に導くことができる。ユーザモデルデータベース１７は、刺激提示コンテンツと、その刺激提示コンテンツが心理状態に与える効果との関係をユーザと関連付けて定義したユーザモデルを格納している。また、刺激提示システム１０Ａを複数のユーザが利用する場合、ユーザモデルデータベース１７は、ユーザ毎のユーザモデルを格納する。

第１実施形態においては、ユーザモデルデータベース１７に格納されたユーザモデルの情報は、シナリオ作成部１４において刺激提示コンテンツのシナリオを作成する際に利用される。また、ユーザモデルデータベース１７に格納されたユーザモデルは、後述する効果差異算出部１９によって算出される、提示された刺激提示コンテンツの効果と、ユーザモデルにより予想される効果との差異に基づいて更新される。また、ユーザモデルデータベース１７は、心理状態推定部１２と接続されており、ユーザモデルのデータを心理状態推定部１２に提供している。

＜刺激コンテンツデータベース＞
刺激コンテンツデータベース１８は、刺激提示コンテンツの提示に対して予想されるユーザの心理状態の変化量を示す予想変化量を格納する。刺激提示コンテンツに対するユーザの心理状態の予想変化量とは、ある刺激提示コンテンツを提示する前と提示した後のユーザの心理状態の変化量を予測した量である。刺激提示コンテンツを提示した後とは、例えば、このコンテンツの提示の開始後、刺激提示コンテンツの提示中、または刺激提示コンテンツの提示終了後などである。刺激コンテンツデータベース１８は、刺激提示コンテンツと、その刺激提示コンテンツが与えるユーザの心理状態の予想変化量との関係を格納している。具体的には、刺激コンテンツデータベース１８は、刺激提示コンテンツの属性情報を格納しており、この属性情報に基づいて刺激提示コンテンツに対するユーザの心理状態の予想変化量を決定している。属性情報とは、刺激提示コンテンツが、複数の目標心理状態のうちのどの心理状態に導くのに効果があるのかを示した情報である。第１実施形態においては、属性情報は、刺激提示コンテンツを、コンテンツの種類と、ユーザの心理状態に与える効果とに基づいて作成されている。第１実施形態においては、刺激コンテンツデータベース１８のデータは、シナリオ作成部１４において刺激提示コンテンツのシナリオを作成する際に利用される。

属性情報について図６を用いて詳細に説明する。
図６は、刺激提示コンテンツの属性情報の一例を示す。図６に示すように、属性情報は、刺激提示コンテンツをコンテンツの種類毎に分類した第１情報と、刺激提示コンテンツをユーザの心理状態に与える効果毎に分類した第２情報とを含む。

第１情報は、図６に示すように、刺激提示コンテンツを「風景画」、「過去によく見た写真」、「青基調、テーマ統一された写真、図形」、「ダイナミックな構図」、及び「知り合いの写真」のコンテンツの種類毎に分類したものである。第１情報においてコンテンツの種類毎に刺激提示コンテンツを分類することにより、類似するコンテンツによるユーザの心理状態の効果を予想することができる。例えば、図６に示すように、第１情報における「風景画」及び「過去によく見た写真」に分類されるコンテンツは、矢印Ｇ１、Ｇ２で示すように、主にユーザの心理状態を「リラックス」に導くことを予想することができる。同様に、第１情報における「青基調、テーマ統一された写真、図形」に分類されるコンテンツは、矢印Ｇ３で示すように、主にユーザの心理状態を「集中」に導くことを予想することができる。また、第１情報における「ダイナミックな構図」及び「知り合いの写真」に分類されるコンテンツは、矢印Ｇ４、Ｇ５で示すように、主にユーザの心理状態を「興奮、驚き、活動的」に導くことを予想することができる。

第２情報は、図６に示すように、「リラックス」、「集中」、「興奮、驚き、活動的」、「喜び」、及び「悲しみ」の効果毎に分類したものである。例えば、第２情報では、第１情報で「風景画」に分類されるコンテンツのうち、「興奮、驚き、活動的」の効果を奏する刺激提示コンテンツが含まれる場合がある（図６中の第１情報の「風景画」から第２情報の「興奮、驚き、活動的」への点線矢印Ｈ１を参照）。このような刺激提示コンテンツは、ユーザの心理状態を「リラックス」と「興奮、驚き、活動的」とに導くことができるため、第２情報では、そのような「風景画」の刺激提示コンテンツを「リラックス」と「興奮、驚き、活動的」に分類する。また、第２情報では、ユーザが刺激提示コンテンツの効果を人為的にタグ付けすることにより、刺激提示コンテンツを分類することもできる。例えば、図６に示すように、「知り合いの写真」の中に「喜び」の効果を奏する写真がある場合、ユーザはその写真に「喜び」のタグを付けて、その写真を「喜び」に分類することができる。同様に、「知り合いの写真」の中に「悲しみ」の効果を奏する写真がある場合、ユーザはその写真に「悲しみ」のタグを付けて、その写真を「悲しみ」に分類することができる。第２情報においては、個々のコンテンツの効果毎に刺激提示コンテンツを分類することにより、刺激提示コンテンツによるユーザの心理状態の変化量をさらに効率良く予想することができる。

＜効果差異算出部＞
効果差異算出部１９は、刺激提示コンテンツによるユーザの心理状態の第１変化量と、ユーザモデルデータベース１７と刺激コンテンツデータベース１８とのデータに基づいて予想されるユーザの心理状態の第２変化量と、の差異を算出する。第１変化量は、刺激提示コンテンツの提示前に推定されたユーザの心理状態から、刺激提示コンテンツの提示開始後に推定されたユーザの心理状態への変化量である。刺激提示コンテンツの提示開始後とは、例えば、刺激提示コンテンツの提示を開始した直後、刺激提示コンテンツの提示中又は刺激提示コンテンツの提示終了後から次の刺激提示コンテンツを提示するまでの間、などである。第２変化量は、ユーザモデルデータベース１７及び刺激コンテンツデータベース１８のデータに基づいて予想される、刺激提示コンテンツの提示前のユーザ心理状態から刺激提示コンテンツの提示開始後のユーザの心理状態への予想変化量である。効果差異算出部１９において第１変化量と第２変化量との差異が所定値以上である場合、シナリオ作成部１４が、効果差異算出部１９の算出結果に基づいて、シナリオを変更する。また、ユーザモデルデータベース１７は、効果差異算出部１９の算出結果をフィードバックして、ユーザモデルを更新する。刺激コンテンツデータベース１８は、効果差異算出部１９の算出結果をフィードバックして、その刺激提示コンテンツに対するユーザの心理状態の予想変化量のデータを更新する。

［動作］
次に、刺激提示システム１０Ａの動作（刺激提示方法）について図７を用いて説明する。
図７は、刺激提示システム１０Ａの動作のフローチャートを示す。図７に示す各ステップは、コンピュータ２０によって実行されるものである。以下、図７に示すステップについて、詳細に説明する。

図７に示すように、刺激提示システム１０Ａの動作が開始すると、フローはステップＳＴ１０１に進む。

ステップＳＴ１０１は、生体情報取得部１１（圧力センサ１１ａ、脳波センサ１１ｂ）によりユーザの生体情報を一つ以上取得する（生体情報取得工程）。このステップＳＴ１０１では、生体情報取得部１１が、生体情報としてユーザの心拍、脳波、及び体動をリアルタイムに測定する。

ステップＳＴ１０２は、心理状態推定部１２により刺激を提示する前のユーザの心理状態を推定する（心理状態推定工程）。ステップＳＴ１０２では、心理状態推定部１２が、ステップＳＴ１０１で取得した生体情報に基づいて、ユーザの心理状態を推定する。ユーザの心理状態の推定については、上述したように、図３に示す推定例を用いて行う。また、ステップＳＴ１０２では、心理状態推定部１２は、ユーザモデルデータベース１７のユーザモデルに基づいて、ユーザの心理状態を推定する。

ステップＳＴ１０３は、目標状態設定部１３によりユーザの目標心理状態を設定する（目標状態設定工程）。ステップＳＴ１０３では、目標状態設定部１３の表示部に、ステップＳＴ１０２で推定されたユーザの心理状態を表示する。ユーザは、表示されたユーザの心理状態に基づき、入力操作部から目標心理状態を入力する。目標状態設定部１３は、例えば、入力操作部から入力された情報に基づいて、目標心理状態を設定する。

ステップＳＴ１０４は、シナリオ作成部１４によりユーザに提示する刺激提示コンテンツのシナリオを作成する（シナリオ作成工程）。ステップＳＴ１０４では、シナリオ作成部１４が、ステップＳＴ１０３で設定された目標心理状態に基づいて、映像又は音の少なくとも一方を含む一つ以上の刺激提示コンテンツのシナリオ（提示する順序、時間、回数等）を作成する。シナリオの作成は、ユーザの心理状態を目標心理状態に導くためにより効果の高い刺激提示コンテンツを含むように、ユーザモデルデータベース１７のユーザモデルと、刺激コンテンツデータベース１８のデータとに基づいて行われる。シナリオ作成部１４で作成されたシナリオのデータは、コンテンツ提示部１５に送信される。

ステップＳＴ１０５は、コンテンツ提示部１５によりユーザに刺激提示コンテンツを提示する（コンテンツ提示工程）。ステップＳＴ１０５では、コンテンツ提示部１５が、ステップＳＴ１０４で作成されたシナリオに基づき、刺激提示コンテンツをユーザに提示する。

ステップＳＴ１０６及びＳＴ１０７は、心理状態推定部１２によって、刺激提示コンテンツの提示により変化したユーザの心理状態を推定し、心理状態判断部１６によって、変化後の心理状態が目標心理状態に至っているか否かを判断する（心理状態判断工程）。ステップＳＴ１０６は、刺激提示コンテンツの提示中又は提示後におけるユーザの心理状態を推定する。具体的には、生体情報取得部１１が刺激提示コンテンツの提示中又は提示後におけるユーザの生体情報を取得し、心理状態推定部１２が取得した生体情報に基づいてユーザの心理状態を推定する。つまり、ステップＳＴ１０６は、シナリオに基づき一つ以上の刺激提示コンテンツの提示を開始した後に生体情報取得部１１がユーザの生体情報を取得し、取得した生体情報に基づいて心理状態推定部１２がユーザの心理状態を推定する。

ステップＳＴ１０７では、心理状態判断部１６が、ステップＳＴ１０６で推定されたユーザの心理状態（第２心理状態）がステップＳＴ１０３で設定された目標心理状態に至っているか否かを判断する。ステップＳＴ１０７において、心理状態判断部１６によりユーザの心理状態が目標心理状態に至っている（ＹＥＳ）と判断された場合、コンテンツ提示部１５が刺激提示コンテンツの提示を終了する。一方、ステップＳＴ１０７において、心理状態判断部１６によりユーザの心理状態が目標心理状態に至っていない（ＮＯ）と判断された場合、フローはステップＳＴ１０８へ進む。

ステップＳＴ１０８は、刺激提示コンテンツの提示によるユーザの心理状態の第１変化量と、ユーザモデルデータベース１７及び刺激コンテンツデータベース１８のデータに基づいて予想される刺激提示コンテンツの提示によるユーザの心理状態の第２変化量と、の差異を算出する（効果差異算出工程）。ステップＳＴ１０８において、初回動作の場合、効果差異算出部１９は、ステップＳＴ１０２で推定された刺激提示前のユーザの心理状態（第１心理状態）から、ステップＳＴ１０６で推定された刺激提示中又は提示後のユーザの心理状態（第２心理状態）への第１変化量を算出する。また、効果差異算出部１９は、ユーザモデルデータベース１７及び刺激コンテンツデータベース１８のデータに基づいて、予想される刺激提示コンテンツ提示後のユーザの心理状態の第２変化量（予想変化量）を算出する。

ステップＳＴ１０８において、刺激提示システム１０Ａが、ステップＳＴ１０５〜ＳＴ１１１を繰り返す動作をしている場合、第１変化量は、前回の動作のステップＳＴ１０６で推定された心理状態から、今回の動作のステップＳＴ１０５における刺激提示コンテンツの提示により今回の動作のステップＳＴ１０６で推定された心理状態への変化量となる。同様に、第２変化量についても、前回の動作においてステップＳＴ１０６で推定された心理状態から、ユーザモデルデータベース１７及び刺激コンテンツデータベース１８のデータに基づいて予想されるユーザの心理状態への変化量となる。

ステップＳＴ１０９は、ステップＳＴ１０８で算出された差異が所定値以上であるか否かを判断する。ステップＳＴ１０９において、効果差異算出部１９で算出された差異が所定値以上である（ＹＥＳ）と判断された場合、提示されている刺激提示コンテンツの効果が予想よりも低いと判断するか、又は効果が予想よりも高いと判断し、フローはステップＳＴ１１０に進む。一方、ステップＳＴ１０９において、効果差異算出部１９で算出された差異が所定値以上ではない（ＮＯ）と判断された場合、提示されている刺激提示コンテンツの効果が予想の範囲内であると判断し、フローはステップＳＴ１０５に戻る。

ステップＳＴ１１０は、シナリオ作成部１４により刺激提示コンテンツのシナリオを変更する（シナリオ変更工程）。具体的には、ステップＳＴ１１０では、例えば、判断の対象となった刺激提示コンテンツよりも後に提示する刺激提示コンテンツの提示時間、提示回数等をシナリオ作成部１４により変更する。このとき、後に提示する刺激提示コンテンツそのものをシナリオ作成部１４により変更してもよい。ステップＳＴ１１０では、提示されている刺激提示コンテンツが、ユーザの心理状態への効果が予想より低いと判断された場合、シナリオ作成部１４は、判断の対象となった刺激提示コンテンツよりも後に提示する刺激提示コンテンツのうち、効果が低いと判断された刺激提示コンテンツに類似する刺激提示コンテンツの提示時間、提示回数等を減らすようにシナリオを変更する。または、シナリオ作成部１４は、判断の対象となった刺激提示コンテンツよりも後に提示する刺激提示コンテンツのうち、効果が低いと判断された刺激提示コンテンツに類似する刺激提示コンテンツそのものを別の刺激提示コンテンツに変更するのでもよい。

このとき、シナリオ作成部１４は、刺激コンテンツデータベース１８の属性情報の第一情報に基づくコンテンツの種類の分類によって、同一の分類のコンテンツについて目的心理状態へ導く効果が少ないと判断する。一方、提示されている刺激提示コンテンツが、ユーザの心理状態への効果が予想より高いと判断された場合、シナリオ作成部１４は、効果が高いと判断された刺激提示コンテンツと類似する刺激提示コンテンツの提示時間、提示回数等を増やすようにシナリオを変更する。シナリオ作成部１４は、判断の対象となった刺激提示コンテンツよりも後に提示する刺激提示コンテンツのうち、効果が高いと判断されたコンテンツに類似する刺激提示コンテンツを更に追加してもよい。このとき、シナリオ作成部１４は、刺激コンテンツデータベース１８の属性情報の第一情報に基づくコンテンツの種類の分類によって同一の分類のコンテンツについて目的心理状態へ導く効果が高いと判断する。また、シナリオの変更は、ユーザモデルデータベース１７及び刺激コンテンツデータベース１８に基づいて行われる。

ステップＳＴ１１１は、データベース（ユーザモデルデータベース１７及び刺激コンテンツデータベース１８）に格納されているデータを更新する（データベース更新工程）。ステップＳＴ１１１では、ユーザモデルデータベース１７は、提示されている刺激提示コンテンツの属性がそのユーザに対して目的とする心理状態へ導く効果が低い、又は効果が高いとして、そのユーザのユーザモデルを補正する。また、刺激コンテンツデータベース１８は、提示されている刺激提示コンテンツに基づいて、その刺激提示コンテンツがユーザに与える心理状態の予想変化量のデータを補正する。ステップＳＴ１１１が終了すると、フローはステップＳＴ１０５に戻る。

［効果］
第１実施形態に係る刺激提示システム１０Ａによれば、以下の効果を奏することができる。

第１実施形態に係る刺激提示システム１０Ａは、ユーザの生体情報に基づいて刺激提示コンテンツの提示前の心理状態を推定した後、ユーザの目標心理状態を設定している。また、刺激提示システム１０Ａは、刺激提示コンテンツの提示中又は刺激提示後の心理状態を推定し、刺激提示コンテンツにより変化したユーザの心理状態が目標心理状態に至っているか否かを判断している。このような構成により、刺激提示システム１０Ａは、ユーザの心理状態の変化に基づいて効率的にコンテンツを選択し提示していくことができるため、ユーザの心理状態を効率良く目標の心理状態に導くことができる。

刺激提示システム１０Ａでは、シナリオ作成部１４が、ユーザモデルデータベース１７のユーザモデル及び刺激コンテンツデータベース１８のデータに基づいて、刺激提示コンテンツのシナリオを作成している。このため、シナリオ作成部１４は、ユーザ毎にシナリオをカスタマイズすることができると共に、ユーザの心理状態への効果が高い刺激提示コンテンツを含むようにシナリオを作成することができる。したがって、刺激提示システム１０Ａは、ユーザの心理状態を効率良く目標の心理状態に導くことができる。

刺激提示システム１０Ａでは、効果差異算出部１９が、刺激提示コンテンツの提示によるユーザの心理状態の実際の変化と、ユーザモデルデータベース１７及び刺激コンテンツデータベースに基づいて予想された予想変化量と、の差異を算出している。刺激提示システム１０Ａは、算出された差異により提示されている刺激提示コンテンツの効果を確認し、予想よりも効果が低いか、又は予想より効果が高いと判断した場合に、シナリオ作成部１４によりシナリオを変更している。このような構成により、刺激提示システム１０Ａは、刺激提示コンテンツの提示中に、ユーザの心理状態を目標心理状態に導くのにより効果の高い刺激提示コンテンツを含むようにシナリオを変更することができる。また、刺激提示システム１０Ａは、効果の差異に基づいて、ユーザモデルデータベース１７のユーザモデル及び刺激コンテンツデータベース１８のデータを補正している。このような構成により、刺激提示システム１０Ａは、提示された刺激提示コンテンツの効果のデータを逐次フィードバックして、ユーザの傾向、又はそのときのユーザの心理状態等に応じて最適な刺激提示コンテンツをリアルタイムに提示することができる。その結果、刺激提示システム１０Ａは、ユーザの心理状態を効率良く目標の心理状態に導くことができる。

なお、第１実施形態においては、生体情報取得部１１がユーザの心拍及び体動を取得する圧力センサ、ユーザの脳波を取得する脳波センサである例を説明したが、生体情報取得部１１は、これらに限定されない。生体情報取得部１１で取得する生体情報は、ユーザの心理状態を推定できる情報であればよい。例えば、生体情報取得部１１は、生体情報として、ユーザの表情又は体動を取得する画像センサ、振動を取得する振動センサ、及び音を取得する感音センサ等の非拘束非侵襲センサを用いてもよい。これらのセンサを使用することにより、より正確にユーザの生体情報を取得することができる。

また、生体情報取得部１１は、リアルタイムでユーザの生体情報を取得する例を説明したが、これに限定されない。例えば、心理状態推定部１２がユーザの心理状態を推定するときに生体情報を取得してもよい。このような構成により、システムの負荷を低減することできる。

第１実施形態においては、ユーザの心理状態を、リラックス、集中、興奮、驚き、喜び、悲しみと定義して説明したが、ユーザの心理状態は、これらに限定されない。例えば、心理状態の定義に、怒り、楽しみ等を含めてもよい。

第１実施形態においては、心理状態推定部１２は、所定期間に取得した複数の生体情報の平均値（例えば、１分間の心拍数を５回取得した場合の平均値等）に基づいてユーザの心理状態を推定してもよい。このような構成により、心理状態推定部１２は、ユーザの正確な心理状態を推定することができる。

第１実施形態においては、ユーザが、目標状態設定部１３の入力操作部を用いて目標心理状態を手動で設定する例を説明したが、これに限定されない。例えば、目標状態設定部１３は、コンピュータ２０により自動的に目標心理状態を設定してもよい。また、目標状態設定部１３は、例えば、過去に設定した目標心理状態を例えば、設定した時刻と関連付けて、メモリまたはハードディスクなどの読み取りおよび書き込みが可能な記録媒体に履歴情報として記憶する。目標状態設定部１３は、例えば、目標心理状態の履歴情報を記録媒体から読み出し、読み出した履歴情報に基づいて目標心理状態を設定してもよい。例えば、目標心理状態の履歴情報のうち、現在時刻に最も近い時刻と関連付けられた目標心理状態を今回設定する目標心理状態として設定してもよい。または、目標状態設定部１３は、例えば、履歴情報に含まれる過去に設定された目標心理状態の内容を調べ、同じ内容の目標心理状態が所定回数以上設定されたものを、今回設定する目標心理状態として設定してもよい。例えば、履歴情報に含まれる過去に設定された目標心理状態のうち、リラックスに対応する目標心理状態が所定の数よりも多ければ、目標状態設定部１３は、今回設定する目標心理状態としてリラックスを設定してもよい。

または、例えば、履歴情報に含まれる過去に設定された目標心理状態のうち、リラックスに対応する目標心理状態が所定の数よりも少なければ、目標状態設定部１３は、今回設定する目標心理状態としてリラックスを設定するのでもよい。

このような構成により、刺激提示システム１０Ａは、ユーザの入力操作を省き、使い勝手を向上させることができる。

第１実施形態においては、刺激提示コンテンツは、映像又は音を含むコンテンツ一つ以上含むものを例として挙げて説明したが、これに限定されない。刺激提示コンテンツは、例えば、振動、芳香、光、風、温度変化などの刺激等を含むコンテンツであってもよい。これらの様々な刺激を含むことにより、ユーザの心理状態を効率良く目標心理状態に導くことができる。

第１実施形態においては、シナリオ作成部１４で作成されるシナリオについて、図４に示すシナリオＡ〜Ｅを用いて説明したが、これらのシナリオに限定されない。シナリオは、例えば、旅行、人物画、乗り物、シンプルな図形など様々な種類のコンテンツで作成されてもよい。また、第１実施形態においては、図５を用いて、３０個のコンテンツを含むシナリオＡを例に挙げて説明したが、これに限定されず、シナリオは任意の数のコンテンツで作成してもよい。さらにシナリオについて、心拍が安定しているということが判定されている時に、属性の近いコンテンツを探索する処理において、探索範囲を広げて属性の少し遠いコンテンツも対象とする処理を入れてもよい。これにより、心拍安定状態において、少しランダム性の高いシナリオでコンテンツ提示をすることでより心理的に刺激を効果的に伝えることが可能になる。

第１実施形態においては、シナリオ作成部１４が、ユーザモデルデータベース１７のデータと、刺激コンテンツデータベース１８のデータとに基づいて、刺激提示コンテンツのシナリオを作成する例について説明したが、これに限定されない。例えば、シナリオ作成部１４は、ユーザモデルデータベース１７と、刺激コンテンツデータベース１８とのうち少なくとも一方のデータに基づいて、刺激提示コンテンツのシナリオを作成してもよい。

第１実施形態においては、刺激コンテンツデータベース１８が保持する刺激提示コンテンツの属性情報は、コンテンツの種類と、ユーザの心理状態に与える効果とに基づいて分類されるものと説明したが、これに限定されない。例えば、属性情報は、コンテンツの種類と、ユーザの心理状態に与える効果とのうち少なくとも一方に基づいて分類されるものであってもよい。なお、刺激コンテンツデータベース１８にある属性情報毎のコンテンツ数からユーザの傾向を取得し、ユーザモデルデータベース１７の効果度を補正してもよい。具体的には喜びに関連するコンテンツが多い場合そのコンテンツの効果が高いという補正を行ってもよい。

第１実施形態においては、心理状態推定部１２、シナリオ作成部１４および心理状態判断部１６のうちの少なくとも１つはプロセッサを含み、プロセッサによって心理状態推定工程ＳＴ１０２、シナリオ作成工程ＳＴ１０４および心理状態判断工程ＳＴ１０６のうちの少なくとも一つの工程が行われてもよい。

（第２実施形態）
［全体構成］
本開示の第２実施形態に係る刺激提示システムについて図８を用いて説明する。
図８は、第２実施形態に係る刺激提示システムの構成のブロック図である。なお、第２実施形態では、主に第１実施形態と異なる点について説明する。第２実施形態においては、第１実施形態と同一又は同等の構成については同じ符号を付して説明する。また、第２実施形態では、第１実施形態１と重複する記載は省略する。

図８に示すように、刺激提示システム１０Ｂは、生体情報取得部１１、心理状態推定部１２、目標状態設定部１３、シナリオ作成部１４、コンテンツ提示部１５、心理状態判断部１６、ユーザモデルデータベース１７、刺激コンテンツデータベース１８、効果差異算出部１９、及び集中判定部２１を備える。また、刺激提示システム１０Ｂは、コンピュータを搭載して構成されるものであり、これらの構成要素は、コンピュータ２０によって制御される。

刺激提示システム１０Ｂのコンピュータは、第１実施形態で説明した刺激提示システム１０Ａのコンピュータのコンピュータと同様に、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などの処理回路（図示せず）と第１の記録媒体を含む。

第１の記録媒体には、例えば、コンピュータを心理状態推定部１２、シナリオ作成部１４、心理状態判断部１６、効果差異算出部１９および集中判定部２１として、それぞれ機能させるプログラムが記録されている。

また、第１の記録媒体には、生体情報取得部１１、目標状態設定部１３、コンテンツ提示部１５、をそれぞれ制御するプログラムが記録されている。

また、第１の記録媒体には、ユーザモデルデータベース１７、刺激コンテンツデータベース１８へのアクセス（読み取り、書き込みなど）を行うプログラムが記録されている。

コンピュータの処理回路が第１の記録媒体に記録されたこれらのプログラムを実行することにより、コンピュータにおいて、心理状態推定部１２、シナリオ作成部１４、心理状態判断部１６、効果差異算出部１９および集中判定部２１が、それぞれ機能するとともに、生体情報取得部１１、目標状態設定部１３、コンテンツ提示部１５を制御し、ユーザモデルデータベース１７、刺激コンテンツデータベース１８へのアクセスを行う。

または、刺激提示システム１０Ｂのコンピュータは、上述した第１の記録媒体に記録したプログラムを処理回路で実行することにより実現される機能、動作を組み込んだ集積回路を用いて実現してもよい。

第２実施形態に係る刺激提示システム１０Ｂは、第１実施形態に係る刺激提示システム１０Ａと比べて、集中判定部２１を備える点が異なる。

第２実施形態において、集中判定部２１を設けた理由について説明する。
例えば、ユーザが刺激提示コンテンツを見ていない（集中していない）場合、刺激提示コンテンツは、ユーザの心理状態に影響を与えない。このとき、効果差異算出部１９において、ユーザの心理状態の変化量と、データベースに基づく予想変化量との差異が所定値以上となり、シナリオの変更及びデータベースの更新が行われる。しかしながら、このような場合に、算出された差異に基づいてシナリオの変更及びデータベースの更新をしても、ユーザが刺激提示コンテンツに集中していないため、ユーザの心理状態を目標心理状態に導くことができない。そこで、刺激提示システム１０Ｂは、ユーザが刺激提示コンテンツに集中しているか否かを判定し、その判定結果に応じて、効果差異算出部１９で算出された差異を補正するため、集中判定部２１を設けている。

次に、集中判定部２１について詳細に説明する。
＜集中判定部＞
図８に示すように、集中判定部２１は、生体情報取得部１１と、効果差異算出部１９と、シナリオ作成部１４と接続されている。集中判定部２１は、ユーザが、コンテンツ提示部１５により提示されている刺激提示コンテンツに集中しているか否かを判定する。具体的には、集中判定部２１は、刺激提示コンテンツと異なる集中判定コンテンツを提示したとき、生体情報取得部１１により取得される生体情報のうちの脳活動情報の一例である脳波情報に対応する事象関連電位（Ｅｖｅｎｔ Ｒｅｌａｔｅｄ Ｐｏｔｅｎｔｉａｌ：ＥＲＰ）に基づいて、ユーザが刺激提示コンテンツに集中しているか否かを判定する。

集中判定コンテンツについて説明する。
集中判定コンテンツとは、シナリオ作成部１４で作成されたシナリオに含まれる刺激提示コンテンツと関係性の低い（著しく異なる）コンテンツである。第２実施形態における集中判定コンテンツは、刺激コンテンツデータベース１８が保持する刺激提示コンテンツの属性情報と異なる属性情報のコンテンツを含む。例えば、属性情報として「喜び」の効果に属する「喜ぶシーン」を含む刺激提示コンテンツが提示されている場合、属性情報として「悲しみ」の効果に属する「悲しいシーン」を含む集中判定コンテンツが提示される。また、構図上大量のオブジェクトがある写真の中にシンプルな構図のコンテンツを混ぜるなど、構図上変化が明確に感じられるコンテンツを選択する。

図９は、写真コンテンツの持つ１つ以上の特徴によって、複数の写真コンテンツの類似度を表現したネットワーク図である。図９に示すように、知り合いの写真、過去によく見た写真、及び旅行の写真がネットワーク上に複数配置されている。知り合いが映る写真群はそれぞれ可視化されたネットワーク上の距離として近く配置される。例えば、図９に示すように、知り合いの写真Ｑ１と同一の知り合いの別の写真Ｑ２とは、互いに近接して配置される。また、知り合いの写真でかつ過去によく見た写真があれば、それぞれの写真群に近くなるよう配置される。例えば、図９に示すように、知り合いが映っている過去によく見た写真Ｑ３は、知り合いの写真群と過去によく見た写真群との両方に近づけて配置される。このようなネットワーク図上の配置として距離の離れた写真はユーザに対して異なる種類の写真であると認知される可能性が高くなる。このように、図９に示すようなネットワーク図を利用して距離の遠い写真を集中度判定のための低頻度画像として利用することが可能である。

集中判定部２１が集中判定を行う際、シナリオ作成部１４は、刺激提示コンテンツと、集中判定コンテンツとを含む集中判定用のシナリオを作成する。また、集中判定用のシナリオは、集中判定コンテンツを、刺激提示コンテンツと比べて低頻度で提示するように作成される。

集中判定用のシナリオについて図１０を用いて説明する。
図１０は、シナリオ作成部１４で作成される集中判定用のシナリオの一例を示す。図１０に示すように、集中判定用のシナリオは、刺激提示コンテンツＤ１〜Ｄ９、Ｄ１１〜Ｄ１９、Ｄ２１〜Ｄ２９を提示すると共に、集中判定コンテンツＥ１０、Ｅ２０、Ｅ３０を提示するように作成されている。刺激提示コンテンツＤ１〜Ｄ９、Ｄ１１〜Ｄ１９、Ｄ２１〜Ｄ２９は、例えば、属性情報が「喜び」のコンテンツ（図４中のシナリオＤに基づくコンテンツ）である。集中判定コンテンツＥ１０、Ｅ２０、Ｅ３０は、例えば、属性情報が刺激提示コンテンツの属性情報（「喜び」）と異なる「悲しみ」のコンテンツ（図４中のシナリオＥに基づくコンテンツ）である。集中判定用のシナリオでは、刺激提示コンテンツが所定回数提示される毎に、集中判定用コンテンツが１回提示されている。例えば、図１０に示すように、刺激提示コンテンツＤ１〜Ｄ９が提示されると、集中判定コンテンツＥ１０が提示される。集中判定コンテンツＥ１０が提示された後、刺激提示コンテンツＤ１１〜Ｄ１９、集中判定コンテンツＥ２０、刺激提示コンテンツＤ２１〜Ｄ２９、集中判定コンテンツＥ３０の順にコンテンツが提示される。このように、集中判定用シナリオは、集中判定コンテンツよりも刺激提示コンテンツを高い頻度で提示し、刺激提示コンテンツよりも集中判定コンテンツを低い頻度で提示するように作成されている（例えば、刺激提示コンテンツと集中判定コンテンツとの割合が９：１で提示される）。

また、シナリオ作成部１４は、例えば、集中判定用のシナリオに用いる集中判定コンテンツを、刺激コンテンツデータベースの中のコンテンツから選択する。シナリオ作成部１４は、集中判定コンテンツを提示する直前のコンテンツの属性情報を調べる。例えば、集中判定用のシナリオに用いる刺激提示コンテンツＤ９、Ｄ１９、Ｄ２９の属性情報をそれぞれ調べ、類似度の低いコンテンツを集中判定コンテンツとして、刺激コンテンツデータベースの中から選択する。例えば、刺激提示コンテンツＤ９を例に説明をする。シナリオ作成部１４は、刺激提示コンテンツＤ９の属性情報を調べ、刺激提示コンテンツＤ９の属性情報と類似度が最も低い属性情報を有するコンテンツを、集中判定コンテンツＥ１０として、刺激コンテンツデータベースの中から選択してもよい。

または、刺激提示コンテンツＤ９の属性情報が、複数ある場合、シナリオ作成部１４は、内容が共通する属性情報の数が最も少ないコンテンツを、集中判定コンテンツＥ１０として、刺激コンテンツデータベースの中から選択してもよい。

または、シナリオ作成部１４は、図９に示すようなネットワーク図を利用して、刺激提示コンテンツＤ９と予め定めた距離以上離れたコンテンツを、集中判定コンテンツＥ１０として、刺激コンテンツデータベースの中から選択してもよい。

次に、事象関連電位（ＥＲＰ）を測定することによって集中判定を行う方法について詳細に説明する。
事象関連電位とは、ある事象に対して関連して生じる電位である。事象関連電位は、生体情報取得部１１（例えば、脳波センサ１１ｂ）によって脳波情報を測定することにより測定できる。集中判定部２１においては、事象関連電位のうちＰ３００波形を測定することにより、ユーザの集中判定を行っている。

Ｐ３００波形について説明する。
Ｐ３００波形とは、脳波反応の１つであり、ユーザに、高頻度の刺激と、低頻度の異なる刺激とを与えた場合に、低頻度の刺激が与えられてから約３００ｍｓ後に生じる陽性の振幅のピークを有する波形（脳波波形）である。例えば、ユーザに、山の画像を９回見せた後に、人物の画像を１回見せた場合、ユーザは、人物の画像を見たときに山の画像と異なることを認知する。このときに生じる脳波の変化が、Ｐ３００波形として事象関連電位の測定結果に現れる。

図１１は、ユーザに高頻度の刺激を与えたときの脳波情報の測定結果を示す。図１２は、ユーザに低頻度の刺激を与えたときの脳波情報の測定結果を示す。図１１に示すように、高頻度の刺激がユーザに提示されているときは、刺激提示から３００ｍｓ付近での電位に大きな変化は見られない。一方、図１２に示すように、低頻度の刺激がユーザに提示されたとき、刺激提示から３００ｍｓ付近で大きな振幅を有するＰ３００波形が生じる。なお、図１１及び図１２は、説明を容易にするために簡略化した脳波の波形のイメージ図である。

Ｐ３００波形は、高頻度の刺激（刺激提示コンテンツ）を与えた直後の電位と、低頻度の刺激（集中判定コンテンツ）を与えた直後の電位（事象関連電位）との差を算出することにより、求めることができる。また、Ｐ３００波形は、複数回測定された事象関連電位の加算平均を用いて測定されてもよい。

以上のように、集中判定部２１は、集中判定コンテンツを提示したときのＰ３００波形を測定することにより、ユーザが集中しているか否かを判定することができる。集中判定部２１は、ユーザが集中していないと判定した場合、効果差異算出部１９で算出された差異の結果を補正する。具体的には、集中判定部２１は、差異の結果を０と補正する。また、集中判定部２１において、ユーザが集中していないと判定した場合、ユーザが刺激提示コンテンツに集中するようにコンテンツ提示部１５のスピーカーから音を発生させる。

なお、図１１、図１２では、ユーザに高頻度の刺激、低頻度の刺激をそれぞれ与えたときの脳活動情報の測定結果の一例として、脳波情報の測定結果を示した。脳磁情報の測定結果についても同様の結果が得られる。脳波センサ１１ｂは、脳の活動状態に応じて脳の中を流れる電気信号（電流）の変化を電位の変化として検出している。

脳の活動状態に応じて脳の中を流れる電気信号（電流）が変化すれば、その変化に応じて磁界が変化する。よって、生体情報取得部１１が磁気センサを含み、磁気センサが検出した情報（磁界）から脳磁情報を取得するような構成であっても、脳磁情報の測定結果に基づいて、上述の波形に相当する変化を測定することができる。

よって、集中判定部２１は、高頻度の刺激（刺激提示コンテンツ）を与えた直後の磁界と、低頻度の刺激（集中判定コンテンツ）を与えた直後の磁界との差を算出することで、ユーザが集中しているか否かを判定してもよい。即ち、集中判定部２１は、集中判定コンテンツ提示後であって、かつ次のコンテンツが提示される前に取得された生体情報に含まれる第１脳活動情報と、集中判定コンテンツ以外の刺激提示コンテンツが提示されている時に取得された生体情報に含まれる第２脳活動情報とを比較し、第１脳活動情報と第２脳活動情報との差が所定の量以上ある場合を集中している状態と判定し、それ以外の場合を集中していない状態と判定してもよい。

［動作］
次に、刺激提示システム１０Ｂの動作（刺激提示方法）について図１３を用いて説明する。
図１３は、刺激提示システム１０Ｂの動作のフローチャートを示す。図１３に示す各ステップは、コンピュータ２０によって実行されるものである。以下、図１３に示すステップについて、詳細に説明する。なお、刺激提示システム１０ＢのステップＳＴ２０１〜ＳＴ２０９は、刺激提示システム１０ＡのステップＳＴ１０１〜ＳＴ１０９（図７参照）と同様の動作であるため、説明を省略する。

ステップＳＴ２１０は、ＳＴ２０９において効果差異算出部１９で算出された差異が所定値以上である場合に、ユーザが刺激提示コンテンツに集中しているか否かを判定する（集中判定工程）。ステップＳＴ２１０では、シナリオ作成部１４が、刺激提示コンテンツを高頻度で提示すると共に、集中判定コンテンツを低頻度で提示する集中判定用シナリオを作成する。次に、コンテンツ提示部１５が集中判定用シナリオに基づいて、刺激提示コンテンツと、集中判定コンテンツとを提示する。集中判定部２１は、コンテンツ提示部１５から集中判定コンテンツが提示した後から次のコンテンツが提示される前までユーザの脳波情報（事象関連電位）を測定し、Ｐ３００波形が生じているか否かを判定する。

集中判定コンテンツが提示した後とは、例えば、集中判定コンテンツの提示開始直後、または、集中判定コンテンツの提示の終了後である。

集中判定コンテンツが提示した後の次のコンテンツとは、図１０に示す例では、刺激提示コンテンツである。

ステップＳＴ２１０において、集中判定部２１が、ユーザが刺激提示コンテンツに集中している（Ｐ３００波形が生じている）と判定した場合、フローはステップＳＴ２１１へ進む。一方、集中判定部２１が、ユーザが刺激提示コンテンツに集中していない（Ｐ３００波形が生じていない）と判定した場合、フローはステップＳＴ２１３へ進む。

ステップＳＴ２１１は、シナリオ作成部１４により刺激提示コンテンツのシナリオを変更する（シナリオ変更工程）。ステップＳＴ２１１では、図７のステップＳＴ１１０と同様に、シナリオ作成部１４が、ユーザの心理状態を目的とする心理状態へ導く効果が高い刺激提示コンテンツを含むシナリオを作成する。

ステップＳＴ２１２は、データベース（ユーザモデルデータベース１７及び刺激コンテンツデータベース１８）に格納されているデータを更新する（データベース更新工程）。ステップＳＴ２１２では、図７に示すステップＳＴ１１１と同様に、効果差異算出部１９の算出結果に基づいて、データベースのデータを更新する。ステップＳＴ２１２が終了すると、フローはステップＳＴ２０５に戻る。

ステップＳＴ２１３は、ユーザが刺激提示コンテンツに集中するように、コンテンツ提示部１５から音を発する（音発生工程）。ステップＳＴ２１３では、コンテンツ提示部１５のスピーカーから注意喚起のための音（例えば、ビープ音等）を再生する。その後、コンテンツ提示部１５は、集中判定用シナリオから元のシナリオに設定を戻す。ステップＳＴ２１３が終了すると、フローはステップＳＴ２０５に戻る。

［効果］
第２実施形態に係る刺激提示システム１０Ｂによれば、以下の効果を奏することができる。

第２実施形態に係る刺激提示システム１０Ｂは、刺激提示コンテンツの効果が想定していたよりも大きく異なる場合に、集中判定コンテンツを提示したときの事象関連電位を測定することにより、ユーザが刺激提示コンテンツに集中しているか否かを判定している。このような構成により、ユーザが集中していないときの刺激提示コンテンツの効果に関するデータを除外することができるため、ユーザの心理状態をさらに効率よく目標状態に導くことができる。

なお、第２実施形態において、集中判定部２１は、効果差異算出部１９で算出された差異が所定値以上である場合に、集中判定を行う例を説明したが、これに限定されない。集中判定部２１は、複数回の差異の算出結果に基づいて、集中判定を行うか否かを決定してもよい。例えば、集中判定部２１は、効果差異算出部１９で算出された効果差異が所定値以上であることが連続した場合に集中判定を行ってもよい。また、集中判定部２１は、所定期間に算出された差異の平均値が所定値以上である場合に集中判定を行ってもよい。

第２実施形態において、集中判定部２１では、高頻度の刺激（刺激提示コンテンツ）を与えた直後の電位と、低頻度の刺激（集中判定用コンテンツ）を与えた直後の電位との差を算出することによって、事象関連電位であるＰ３００波形の有無を測定しているが、これに限定されない。例えば、集中判定部２１は、集中判定用コンテンツを提示したときの事象関連電位の振幅が所定値以上である場合に、Ｐ３００波形に相当する変化が生じていると判定してもよい。

第２実施形態において、集中判定部２１は、Ｐ３００波形の有無により、ユーザが刺激提示コンテンツに集中しているか否かを判定する例について説明したが、これに限定されない。例えば、集中判定部２１は、Ｐ３００波形の振幅の大きさにより集中の度合い（集中度）を判定してもよい。このような構成により、集中度の結果に基づいても、シナリオの変更及びデータベースを更新することができるため、ユーザの心理状態を更に効率良く目標心理状態に導くことができる。また、Ｐ３００波形に限らずＮ４００波形等、事象に関連する電位の変化が計測された場合に集中していると判断することも可能である。また、体動等の反応が集中判定コンテンツ提示直後に発生した場合に集中していると判定することも可能である。即ち、集中判定部２１は、体動等の生体情報と、Ｐ３００波形やＮ４００波形などの事象関連電位とのうち少なくとも一方に基づいて、集中判定を行ってもよい。

第２実施形態において、集中判定部２１においてユーザが刺激提示コンテンツに集中していないと判定した場合、ユーザモデルデータベース１７と刺激コンテンツデータベースは、ユーザが集中していないときのデータを補正してもよい。これにより、より正確なデータを収集することができるため、ユーザの心理状態をより効率良く目標心理状態に導くことができる。

第２実施形態において、集中判定部２１において、ユーザが集中していないと判定された場合、コンテンツ提示部１５が音を再生する例を説明したが、これに限定されない。例えば、コンテンツ提示部１５は、ユーザが集中するための映像もしくは現在ユーザが集中していない状態であることを示す映像を表示してもよい。また、ユーザに対して振動を与えてもよい。またこの際、一時的にもしくは所定の時間、図１３に示した一連の処理または一部の処理を停止してもよい。

第２実施形態において、集中判定部２１は、生体情報取得部１１により取得される生体情報に含まれるユーザの脳の活動状態を示す脳活動情報に基づいて、ユーザが刺激提示コンテンツに集中しているか否かを判定する例を説明したが、これに限定されない。例えば、生体情報取得部１１により取得される生体情報は、脳活動情報と、脳活動情報以外の生体情報を含んでいてもよい。脳活動情報以外の生体情報とは、例えば、心拍、呼吸、酸素濃度、血流、表情、体動等の情報である。集中判定部２１は、集中判定コンテンツを提示した後に生体情報取得部１１によって取得された脳活動情報と脳活動情報以外の生体情報とのうち少なくとも一方に基づいて、ユーザが刺激提示コンテンツに集中しているか否かを判定してもよい。

本開示をある程度の詳細さをもって各実施形態において説明したが、これらの実施形態の開示内容は構成の細部において変化してしかるべきものである。また、各実施形態における要素の組合せや順序の変化は、本開示の範囲及び思想を逸脱することなく実現し得るものである。

なお、第１実施形態及び第２実施形態において、ユーザに目標となる心理状態を設定する画面３０を提供する方法を図１４に示す。図１４に示すように、着座後のセンシングによって、心理状態Ｘ１の「リラックス」、「集中」、「興奮、驚き、活動的」、「喜び」、「悲しみ」に対する、現在のユーザの推定心理状態Ｙ１が表示される。ユーザの推定心理状態Ｙ１に対して、心理状態Ｘ１のそれぞれの心理状態に対するスライドバー３１が設定されている。ユーザは、ポインティング手段によって、目標となる状態にドラッグ又はポイントすることで、目標心理状態Ｙ２を指定することができる。

このとき、同時にシナリオ作成部１４がシナリオを生成することで、各コンテンツの心理状態への影響を加算し、目標となる心理状態Ｙ２に至るまでのコンテンツ提示回数と時間を求めることができる。これにより、必要となる時間を想定しつつ、ユーザが目標状態を選択することが可能となる。また、画面３０には、図１４に示すように、コンテンツの提示回数又は時間を示すバー３２を表示することができる。

なお、第１実施形態及び第２実施形態においては、心理状態を図３に示す「リラックス」、「集中」、「興奮、驚き、活動的」、「喜び」、及び「悲しみ」と定義したが、心理状態は、これらに限定されない。例えば、心理状態は、「気力」、「体力」、及び「知力」をダイアグラムで表されてもよい。体力については、圧力センサから得られる体動を利用することで判定されてもよい。図１５は、目標状態設定部１３の一例を示しており、ユーザが着座時の画面３３を示す。図１５に示すように、本開示の刺激提示システムでは、心理状態推定部１２により推定されたユーザの心理状態Ｚ１を「気力」（図１５の符号３４）、「知力」（図１５の符号３５）、及び「体力」（図１５の符号３６）の３つの軸に対してダイアグラム３７で、画面３３に表示してもよい。ユーザは、表示画面３３に表示されたダイアグラム３７を指で気力を上げる方向（図１５中の矢印３８）にドラッグアンドドロップして、ダイアグラム３７の形状を変形させることにより、目標心理状態Ｚ２を設定してもよい。また、ユーザの心理状態は、「気力」、「知力」、及び「体力」を数値化して表してもよく、目標心理状態に至るまで必要な刺激の量を表示してもよい。このとき体力は実際の体力の増強ではなく、ダンス映像や音楽など運動する気持ちにさせるコンテンツの提示によって増強されるものである。図１５の画面３３においても、図１４の画面３０と同様に、コンテンツの提示回数又は時間を示すバー３２を表示することができる。

また、図１６及び図１７に本開示の刺激提示システムを適用した椅子のデザインイメージを示す。図１６は、本開示の刺激提示システムを適用した椅子４０の側面図である。図１７は、本開示の刺激提示システムを適用した椅子４０の正面図である。図１６、図１７に示すディスプレー４１は、例えば、本開示の刺激提示システムにおけるコンテンツ提示部１５の表示部、および目標状態設定部１３の表示部を兼ねる。また、図１６、図１７に示す操作ボタン４２は、例えば、本開示の刺激提示システムにおける目標状態設定部１３の入力操作部に対応する。図１６及び図１７に示すように、椅子４０と一体となったディスプレー４１を配置することで、背中を倒して頭部の重量の一部を椅子４０に預けて、よりくつろいだ状態から、最適な角度でディスプレーを見ることが可能となる。これにより脳波や生体情報を正確に計測することが可能になる。また、椅子４０には、操作ボタン４２が配置されている。ユーザは、操作ボタン４２を操作して、目標心理状態の設定等を行うことができる。

なお、生体情報取得部１１は、図１６、図１７に示す椅子４０に取り付けられていてもよい。

また、心理状態推定部１２と、シナリオ作成部１４と、心理状態判断部１６と、効果差異算出部１９と、集中判定部２１は、それぞれ、図１６、図１７に示す椅子４０に取り付けられていてもよい。

例えば、心理状態推定部１２と、シナリオ作成部１４と、心理状態判断部１６と、効果差異算出部１９と、集中判定部２１を搭載したコンピュータが椅子４０に取り付けられていてもよい。

また、コンピュータは、椅子４０が、配置される位置とは別の位置に配置されていてもよい。また、コンピュータは、椅子４０と通信ネットワークを介して接続するサーバ装置であってもよい。通信ネットワークは、有線のネットワーク、および無線のネットワークのいずれか、または両方を含む。

また、ユーザモデルデータベース１７と、刺激コンテンツデータベース１８とは、それぞれ、図１６、図１７に示す椅子４０に取り付けられていてもよい。例えば、ユーザモデルデータベース１７と、刺激コンテンツデータベース１８はコンピュータに搭載されていてもよいし、コンピュータとは物理的に別体の装置として、コンピュータに接続する構成であってもよい。

図１６、１７に示す例では、例えば、椅子４０に、本開示の刺激提示システムの各要素を取り付けた例を用いて説明をしたが、これに限定をされない。

例えば、椅子、ソファ、トイレの座椅子などの座れる形状の物、車や電車、飛行機等のシート、ベッド等に本開示の刺激提示システムの各要素を取り付けてもよい。

本開示は、刺激提示システム、刺激提示方法、コンピュータ、および制御方法に有用である。
また、本開示の刺激提示システムは、ユーザの心理状態を目標状態に導くための用途として、例えば、椅子、ソファ、トイレの座椅子などの座れる形状の物、車や電車、飛行機等のシート、ベッド等に適用できる。

１０Ａ、１０Ｂ 刺激提示システム
１１ 生体情報取得部
１２ 心理状態推定部
１３ 目標状態設定部
１４ シナリオ作成部
１５ コンテンツ提示部
１６ 心理状態判断部
１７ ユーザモデルデータベース
１８ 刺激コンテンツデータベース
１９ 効果差異算出部
２０ コンピュータ
２１ 集中判定部
３０ 画面
３１ スライドバー
３２ バー
３３ 画面
４０ 椅子
４１ ディスプレー
４２ 操作ボタン

Claims (30)

1. ユーザの心理状態を目標の心理状態に導くための刺激提示システムであって、
   前記ユーザの生体情報を取得する生体情報取得部と、
   前記生体情報取得部により取得された生体情報に基づいて前記ユーザの心理状態を推定する心理状態推定部と、
   前記心理状態推定部により前記ユーザの心理状態が第１心理状態と推定された後に、前記ユーザの目標とする心理状態を示す目標心理状態を設定する目標状態設定部と、
   前記設定された目標心理状態に基づいて前記ユーザの心理状態に影響を与え得る一つ以上の刺激提示コンテンツを含むシナリオを作成するシナリオ作成部と、
   前記作成されたシナリオに基づいて前記一つ以上の刺激提示コンテンツを提示するコンテンツ提示部と、
   前記刺激提示コンテンツの提示を開始した後に取得された前記ユーザの生体情報に基づいて、前記心理状態推定部により推定された前記ユーザの心理状態である第２心理状態が前記設定された目標心理状態に至っているか否かを判断する心理状態判断部と、
   前記心理状態推定部で推定された前記刺激提示コンテンツの提示によるユーザの心理状態の変化量を示す第１変化量と、前記作成されたシナリオに基づいて予想される変化量であって、前記刺激提示コンテンツの提示によるユーザの心理状態の変化量を示す第２変化量との差異を算出する効果差異算出部と、
   前記効果差異算出部で算出された差異が所定値以上である場合に、ユーザが前記刺激提示コンテンツに集中しているか否かを判定する集中判定部と、
   を備え、
   前記集中判定部は、ユーザが前記刺激提示コンテンツに集中していないと判定した場合、前記効果差異算出部で算出された差異を補正する、
   刺激提示システム。
2. 前記心理状態判断部で前記第２心理状態が前記目標心理状態に至っていると判断した場合、前記コンテンツ提示部は、前記刺激提示コンテンツの提示を終了する、請求項１に記載の刺激提示システム。
3. 前記目標状態設定部は、前記ユーザの入力操作によって入力された目標心理状態に関する入力データに基づいて前記目標心理状態を設定する、請求項１又は２に記載の刺激提示システム。
4. 過去に設定された目標心理状態を履歴情報として記録する記録媒体を更に含み、
   前記目標状態設定部は、前記記録媒体に記録された履歴情報に基づいて前記目標心理状態を設定する、請求項１又は２に記載の刺激提示システム。
5. 更に、
   前記刺激提示コンテンツの提示に対する前記ユーザの心理状態の変化の傾向を前記ユーザと関連付けて定義したユーザモデルを格納するユーザモデルデータベースと、
   前記刺激提示コンテンツの提示に対して予想される前記ユーザの心理状態の変化量を示す予想変化量を格納する刺激コンテンツデータベースと、
   を備え、
   前記シナリオ作成部は、前記ユーザモデルデータベースと前記刺激コンテンツデータベースとのうち少なくとも一方のデータに基づいて、前記シナリオを作成する、
   請求項１〜４のいずれか一項に記載の刺激提示システム。
6. 前記効果差異算出部は、前記差異が所定値以上である場合、前記ユーザモデルデータベースと前記刺激コンテンツデータベースとのうち少なくとも一方のデータを更新する、請求項５に記載の刺激提示システム。
7. 前記生体情報取得部により取得された生体情報は、前記ユーザの脳の活動状態を示す脳活動情報と前記脳活動情報以外の生体情報を含み、
   前記コンテンツ提示部は、更に、前記ユーザが前記刺激提示コンテンツに集中しているか否かを判定するための集中判定コンテンツを提示し、
   前記集中判定部は、前記集中判定コンテンツの提示後に前記生体情報取得部によって取得された前記脳活動情報または前記脳活動情報以外の生体情報のうち少なくとも一方に基づいて、前記ユーザが前記刺激提示コンテンツに集中しているか否かを判定する、
   請求項１〜６のいずれか一項に記載の刺激提示システム。
8. 前記集中判定部は、前記集中判定コンテンツ提示後であって、かつ次のコンテンツが提示される前に取得された生体情報に含まれる第１脳活動情報と、前記集中判定コンテンツ以外の刺激提示コンテンツが提示されている時に取得された生体情報に含まれる第２脳活動情報とを比較し、前記第１脳活動情報と前記第２脳活動情報との差が所定の量以上ある場合を集中している状態と判定し、それ以外の場合を集中していない状態と判定する、請求項７に記載の刺激提示システム。
9. 前記生体情報取得部により取得された生体情報は、前記ユーザの脳の活動状態を示す脳活動情報と前記脳活動情報以外の生体情報を含み、
   前記コンテンツ提示部は、更に、前記ユーザが前記刺激提示コンテンツに集中しているか否かを判定するための集中判定コンテンツを提示し、
   前記集中判定部は、前記集中判定コンテンツの提示後に前記生体情報取得部によって取得された前記脳活動情報または前記脳活動情報以外の生体情報のうち少なくとも一方に基づいて、前記ユーザが前記刺激提示コンテンツに集中しているか否かを判定し、 前記刺激コンテンツデータベースは、前記刺激提示コンテンツを、コンテンツの種類とユーザの心理状態に与える効果とのうち少なくとも一方に基づいて分類した属性情報を保持し、
   前記シナリオ作成部は、前記刺激コンテンツデータベースに保持された前記属性情報に基づいて、前記刺激提示コンテンツと、前記集中判定コンテンツとを含むシナリオを作成し、
   前記集中判定コンテンツは、前記刺激提示コンテンツの属性情報と異なる属性情報を有するコンテンツを含む、請求項５又は６に記載の刺激提示システム。
10. 前記シナリオ作成部は、前記刺激提示コンテンツを提示する頻度と比べて前記集中判定コンテンツを低い頻度で提示するシナリオを作成する、請求項７〜９のいずれか一項に記載の刺激提示システム。
11. 前記シナリオ作成部は、前記刺激コンテンツデータベースに保持された前記属性情報に基づいて、前記集中判定コンテンツを提示する直前のコンテンツが有する少なくとも１つ以上の属性情報と同じ属性情報の数や、属性情報の類似度を判定し、最も類似度の低いコンテンツを、前記集中判定コンテンツとして選択する、請求項９に記載の刺激提示システム。
12. 前記集中判定部が、ユーザが前記刺激提示コンテンツに集中していないと判定した場合、前記コンテンツ提示部は、音を発する、
    請求項１〜１１のいずれか一項に記載の刺激提示システム。
13. 前記心理状態推定部、前記シナリオ作成部および前記心理状態判断部のうちの少なくとも１つはプロセッサを含む、
    請求項１〜１２のいずれか一項に記載の刺激提示システム。
14. プロセッサを備える刺激提示システムによって実行され、ユーザの心理状態を目標の心理状態に導くための刺激提示方法であって、
    前記ユーザの生体情報を取得する生体情報取得工程と、
    前記生体情報に基づいて前記ユーザの心理状態を推定する心理状態推定工程と、
    前記ユーザの心理状態が第１心理状態であると推定された後、前記ユーザの目標とする心理状態を示す目標心理状態を設定する目標状態設定工程と、
    前記設定された目標心理状態に基づいてユーザの心理状態に影響を与え得る一つ以上の刺激提示コンテンツを含むシナリオを作成するシナリオ作成工程と、
    前記作成されたシナリオに基づいて前記一つ以上の刺激提示コンテンツを提示するコンテンツ提示工程と、
    前記刺激提示コンテンツの提示を開始した後に取得された前記ユーザの生体情報に基づいて、推定された前記ユーザの心理状態である第２心理状態が前記目標心理状態に至っているか否かを判断する心理状態判断工程と、
    前記心理状態推定工程で推定された前記刺激提示コンテンツの提示によるユーザの心理状態の変化量を示す第１変化量と、前記作成されたシナリオに基づいて予想される変化量であって、前記刺激提示コンテンツの提示によるユーザの心理状態の変化量を示す第２変化量との差異を算出する効果差異算出工程と
    前記効果差異算出工程で算出された差異が所定値以上である場合、ユーザが前記刺激提示コンテンツに集中しているか否かを判定する集中判定工程と、
    を含み、
    前記集中判定工程は、ユーザが前記刺激提示コンテンツに集中していないと判定した場合、前記効果差異算出工程で算出された差異を補正することを含む、
    刺激提示方法。
15. 前記心理状態判断工程は、前記第２心理状態が前記目標心理状態に至っていると判断した場合、前記刺激提示コンテンツの提示を終了する、請求項１４に記載の刺激提示方法。
16. 前記目標状態設定工程は、前記ユーザの入力操作によって入力された目標心理状態に関する入力データに基づいて前記目標心理状態を設定することを含む、請求項１４又は１５に記載の刺激提示方法。
17. 前記目標状態設定工程は、記録媒体に記録された過去に設定された目標心理状態の履歴情報に基づいて前記目標心理状態を設定する、請求項１４又は１５に記載の刺激提示方法。
18. 更に、
    前記シナリオ作成工程は、前記刺激提示コンテンツの提示に対する前記ユーザの心理状態の変化の傾向を前記ユーザと関連付けて定義したユーザモデルを格納するユーザモデルデータベースと、前記刺激提示コンテンツの提示に対して予想される前記ユーザの心理状態の変化量を示す予想変化量を格納する刺激コンテンツデータベースとのうち少なくとも一方のデータに基づいて、前記シナリオを作成する、
    請求項１４〜１７のいずれか一項に記載の刺激提示方法。
19. 更に、
    前記効果差異算出工程で算出された差異が所定値以上である場合、前記ユーザモデルデータベースと前記刺激コンテンツデータベースとのうち少なくとも一方のデータを更新するデータベース更新工程を含む、請求項１８に記載の刺激提示方法。
20. 前記生体情報取得工程により取得された生体情報は、前記ユーザの脳の活動状態を示す脳活動情報と前記脳活動情報以外の生体情報を含み、
    前記コンテンツ提示工程は、更に、前記ユーザが前記刺激提示コンテンツに集中しているか否かを判定するための集中判定コンテンツを提示し、
    前記集中判定工程は、前記集中判定コンテンツが提示された後に前記生体情報取得工程によって取得された前記脳活動情報または前記脳活動情報以外の生体情報のうち少なくとも一方に基づいて、前記ユーザが前記刺激提示コンテンツに集中しているか否かを判定する、請求項１４〜１９のいずれか一項に記載の刺激提示方法。
21. 前記集中判定工程は、前記集中判定コンテンツ提示後であって、かつ次の刺激提示コンテンツが提示される前に取得された生体情報に含まれる第１脳活動情報と、前記集中判定コンテンツ以外のコンテンツが提示されている時に取得された生体情報に含まれる第２脳活動情報とを比較し、前記第１脳活動情報と前記第２脳活動情報との差が所定の量以上ある場合を集中している状態と判定し、それ以外の場合を集中していない状態と判定する、請求項２０に記載の刺激提示方法。
22. 前記生体情報取得工程により取得された生体情報は、前記ユーザの脳の活動状態を示す脳活動情報と前記脳活動情報以外の生体情報を含み、
    前記コンテンツ提示工程は、更に、前記ユーザが前記刺激提示コンテンツに集中しているか否かを判定するための集中判定コンテンツを提示し、
    前記集中判定工程は、前記集中判定コンテンツが提示された後に前記生体情報取得工程によって取得された前記脳活動情報または前記脳活動情報以外の生体情報のうち少なくとも一方に基づいて、前記ユーザが前記刺激提示コンテンツに集中しているか否かを判定し、
    前記刺激提示方法は、更に、
    前記シナリオ作成工程で作成されたシナリオを、前記刺激コンテンツデータベースが保持する前記刺激提示コンテンツをコンテンツの種類とユーザの心理状態に与える効果とのうち少なくとも一方に基づいて分類した属性情報に基づいて、前記刺激提示コンテンツと、前記集中判定コンテンツとを含むシナリオに変更するシナリオ変更工程を含み、
    前記集中判定コンテンツは、前記刺激提示コンテンツの属性情報と異なる属性情報を有するコンテンツを含む、請求項１８又は１９に記載の刺激提示方法。
23. 前記シナリオ変更工程は、前記刺激提示コンテンツを提示する頻度と比べて前記集中判定コンテンツを低い頻度で提示するシナリオに変更する、請求項２２に記載の刺激提示方法。
24. 前記シナリオ変更工程は、前記刺激コンテンツデータベースに保持された前記属性情報に基づいて、前記集中判定コンテンツを提示する直前のコンテンツが有する少なくとも１つ以上の属性情報と同じ属性情報の数や、属性情報の類似度を判定し、最も類似度の低いコンテンツを、前記集中判定コンテンツとして選択する、請求項２２に記載の刺激提示方法。
25. 更に、
    前記集中判定工程が、ユーザが前記刺激提示コンテンツに集中していないと判定した場合、音を発する音発生工程、
    を含む、請求項１４〜２４のいずれか一項に記載の刺激提示方法。
26. 前記心理状態推定工程、前記シナリオ作成工程および前記心理状態判断工程のうちの少なくとも一つは刺激提示システムが備えるプロセッサにより行われる、
    請求項１４〜２５のいずれか一項に記載の刺激提示方法。
27. ユーザの心理状態を目標の心理状態に導くための刺激提示システムのコンピュータであって、
    前記コンピュータと接続する生体情報取得装置により取得された生体情報に基づいて前記ユーザの心理状態を推定する心理状態推定部と、
    前記心理状態推定部により前記ユーザの心理状態が第１心理状態と推定された後、前記コンピュータと接続する目標状態設定装置により設定された前記ユーザの目標とする心理状態を示す目標心理状態に基づいて前記ユーザの心理状態に影響を与え得る一つ以上の刺激提示コンテンツを含むシナリオを作成し、前記作成したシナリオを前記コンピュータと接続するコンテンツ提示装置に送信するシナリオ作成部と、
    前記コンテンツ提示装置による前記刺激提示コンテンツの提示を開始した後に取得された前記ユーザの生体情報に基づいて、前記心理状態推定部により推定された前記ユーザの心理状態である第２心理状態が前記設定された目標心理状態に至っているか否かを判断する心理状態判断部と、
    前記心理状態推定部で推定された前記刺激提示コンテンツの提示によるユーザの心理状態の変化量を示す第１変化量と、前記作成されたシナリオに基づいて予想される変化量であって、前記刺激提示コンテンツの提示によるユーザの心理状態の変化量を示す第２変化量との差異を算出する効果差異算出部と、
    前記効果差異算出部で算出された差異が所定値以上である場合に、ユーザが前記刺激提示コンテンツに集中しているか否かを判定する集中判定部と、
    を備え、
    前記集中判定部は、ユーザが前記刺激提示コンテンツに集中していないと判定した場合、前記効果差異算出部で算出された差異を補正する、
    コンピュータ。
28. 前記心理状態推定部、前記シナリオ作成部および前記心理状態判断部のうちの少なくとも１つはプロセッサを含む、
    請求項２７に記載のコンピュータ。
29. ユーザの心理状態を目標の心理状態に導くための刺激提示システムのコンピュータの制御方法であって、
    前記コンピュータと接続する生体情報取得装置により取得された生体情報に基づいて前記ユーザの心理状態を推定する心理状態推定工程と、
    前記心理状態推定工程により前記ユーザの心理状態が第１心理状態と推定された後、前記コンピュータと接続する目標状態設定装置により設定された前記ユーザの目標とする心理状態を示す目標心理状態に基づいて前記ユーザの心理状態に影響を与え得る一つ以上の刺激提示コンテンツを含むシナリオを作成し、前記作成したシナリオを前記コンピュータと接続するコンテンツ提示装置に送信するシナリオ作成工程と、
    前記コンテンツ提示装置による前記刺激提示コンテンツの提示を開始した後に取得された前記ユーザの生体情報に基づいて、前記心理状態推定工程により推定された前記ユーザの心理状態である第２心理状態が前記設定された目標心理状態に至っているか否かを判断する心理状態判断工程と、
    前記心理状態推定工程で推定された前記刺激提示コンテンツの提示によるユーザの心理状態の変化量を示す第１変化量と、前記作成されたシナリオに基づいて予想される変化量であって、前記刺激提示コンテンツの提示によるユーザの心理状態の変化量を示す第２変化量との差異を算出する効果差異算出工程と
    前記効果差異算出工程で算出された差異が所定値以上である場合、ユーザが前記刺激提示コンテンツに集中しているか否かを判定する集中判定工程と、
    を含み、
    前記集中判定工程は、ユーザが前記刺激提示コンテンツに集中していないと判定した場合、前記効果差異算出工程で算出された差異を補正することを含む、
    制御方法。
30. 前記心理状態推定工程、前記シナリオ作成工程および前記心理状態判断工程のうちの少なくとも一つはプロセッサにより行われる、
    請求項２９に記載の制御方法。

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