JP6706958B2 - 情報処理方法、情報処理装置及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理方法、情報処理装置及びプログラムに関する。

従来、心理検査データを表示する場合に、心理検査の回答結果の特徴あるいは類似性を色合い又は色の濃淡のパターンとして表示することが知られている（例えば、特許文献１参照）。

特開２００８−１４８７９８号公報

しかしながら、従来技術では、ユーザの心の平静を客観的に求めることは検討されていない。また、心の平静を求めようとしても、どのパラメータを用いればよいか、どのような基準に基づくかなど、心の平静を容易に求めることはできない。

そこで、開示技術は、ユーザの心の平静について、妥当なパラメータ及び基準を用いて客観的な指標を提供することを目的とする。

開示技術の一態様における情報処理方法は、制御部を有するコンピュータが実行する情報処理方法であって、前記制御部は、対象者の眼の眼電位に基づき計測された瞬目強度を示す強度データを取得し、過去の所定数の強度データ、又は過去の所定時間内の強度データから、前記強度データのばらつきに関するばらつきデータを算出し、前記ばらつきデータに基づき、前記対象者の心の平静を示す心評価値を算出する。

開示技術によれば、ユーザの心の平静について、妥当なパラメータ及び基準を用いて客観的な指標を提供することができる。

実施例における情報処理システムの一例を示す図である。 実施例における情報処理装置のハードウェア構成を示す概略構成図である。 実施例における処理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 実施例における情報処理装置の機能構成の一例を示すブロック図である。 実施例における算出部の機能構成の一例を示すブロック図である。 実施例における評価部の機能構成の一例を示すブロック図である。 実施例における報知部の機能構成の一例を示すブロック図である。 複数種類の生体情報のデータ例を示す図である。 各集中パラメータのデータ例を示す図である。 メッセージ情報の一例を示す図である。 職人Ａの場合の頭評価値及び心評価値の一例を示す図である。 職人Ｂの場合の頭評価値及び心評価値の一例を示す図である。 集中状態の計測中画面の一例を示す図である。 集中状態の計測結果画面の一例を示す図である 解決策の提示画面の一例を示す図である。 実施例におけるアプリケーションの全体処理の一例を示すフローチャートである。 実施例における心の平静さを算出する処理の一例を示すフローチャートである。 実施例における表示制御処理の一例を示すフローチャートである。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。ただし、以下に説明する実施形態は、あくまでも例示であり、以下に明示しない種々の変形や技術の適用を排除する意図はない。即ち、本発明は、その趣旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。また、以下の図面の記載において、同一または類似の部分には同一または類似の符号を付して表している。図面は模式的なものであり、必ずしも実際の寸法や比率等とは一致しない。図面相互間においても互いの寸法の関係や比率が異なる部分が含まれていることがある。

［実施例］
実施例では、加速度センサ及び角速度センサ、生体電極を搭載する対象として、アイウエアを例に挙げるが、これに限られない。図１は、実施例における情報処理システム１の一例を示す図である。図１に示す情報処理システム１は、外部装置１０とアイウエア３０とサーバ４０を含み、外部装置１０とアイウエア３０とサーバ４０は、ネットワークを介して接続され、データ通信可能になっている。

アイウエア３０は、例えばテンプル部分に処理装置２０を搭載する。処理装置２０は、３軸加速度センサ及び３軸角速度センサ（６軸センサでもよい）を含む。また、アイウエア３０は、一対のノーズパッド及びブリッジ部分にそれぞれ生体電極３１、３３、３５を有する。アイウエア３０に設けられる生体電極から取得される眼電位信号は、処理装置２０に送信される。生体電極は、瞬目や視線移動等を検出するために設けられているが、画像処理により瞬目や視線移動等を検出する場合には、生体電極は設けられなくてもよい。

処理装置２０は、センサ信号や眼電位信号等を外部装置１０やサーバ４０に送信する。処理装置２０の設置位置は、必ずしもテンプルである必要はないが、アイウエア３０が装着された際のバランスを考慮して位置決めされればよい。

外部装置１０は、通信機能を有する情報処理装置である。例えば、外部装置１０は、ユーザが所持する携帯電話及びスマートフォン等の携帯通信端末、パーソナルコンピュータ、タブレット端末等である。外部装置１０は、処理装置２０から受信したセンサ信号や眼電位信号等に基づいて、ユーザの心理状態を示す複数のオブジェクトから形成される所定図形を表示する。以下、外部装置１０は、情報処理装置１０と称して説明する。

サーバ４０は、処理装置２０からセンサ信号や眼電位信号等を取得し、記憶する。また、サーバ４０は、必要に応じて外部装置１０からのリクエストに応じ、センサ信号や眼電位信号等を外部装置１０に送信する。また、サーバ４０は、センサ信号や眼電位信号を用いて、所定基準に従って、集中状態を示す１又は複数種類の集中パラメータを算出してもよい。

＜情報処理装置１０のハードウェア構成＞
図２は、実施例における情報処理装置１０のハードウェア構成を示す概略構成図である。情報処理装置１０の典型的な一例は、スマートフォンなどの携帯電話やパーソナルコンピュータ（ＰＣ）であるが、この他、ネットワークに無線又は有線接続可能な携帯端末、あるいはタブレット型端末のようなタッチパネルを搭載した電子機器など、ネットワークを使って通信しながらデータ処理しつつ画面表示可能な汎用機器なども実施形態における情報処理装置１０に該当しうる。

実施形態における情報処理装置１０は、例えば、図示しない矩形の薄形筐体を備え、その筐体の一方の面には、タッチパネル１０２が構成される。情報処理装置１０では、各構成要素が主制御部１５０に接続されている。主制御部１５０は、例えばプロセッサである。

主制御部１５０には、移動体通信用アンテナ１１２、移動体通信部１１４、無線ＬＡＮ通信用アンテナ１１６、無線ＬＡＮ通信部１１８、記憶部１２０、スピーカ１０４、マイクロフォン１０６、ハードボタン１０８、ハードキー１１０及び６軸センサ１１１が接続されている。また、主制御部１５０には、さらに、タッチパネル１０２、カメラ１３０、及び外部インターフェース１４０が接続されている。外部インターフェース１４０は、音声出力端子１４２を含む。

タッチパネル１０２は、表示装置及び入力装置の両方の機能を備え、表示機能を担うディスプレイ（表示画面）１０２Ａと、入力機能を担うタッチセンサ１０２Ｂとで構成される。ディスプレイ１０２Ａは、例えば、液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイなどの一般的な表示デバイスにより構成される。タッチセンサ１０２Ｂは、ディスプレイ１０２Ａの上面に配置された接触操作を検知するための素子及びその上に積層された透明な操作面を備えて構成される。タッチセンサ１０２Ｂの接触検知方式としては、静電容量式、抵抗膜式（感圧式）、電磁誘導式など既知の方式のうちの任意の方式を採用することができる。

表示装置としてのタッチパネル１０２は、主制御部１５０によるプログラム１２２の実行により生成されるアプリケーションの画像を表示する。入力装置としてのタッチパネル１０２は、操作面に対して接触する接触物（プレイヤの指やスタイラスなどを含む。以下、「指」である場合を代表例として説明する。）の動作を検知することで、操作入力を受け付け、その接触位置の情報を主制御部１５０に与える。指の動作は、接触点の位置または領域を示す座標情報として検知され、座標情報は、例えば、タッチパネル１０２の短辺方向及び長辺方向の二軸上の座標値として表される。

記憶部１２０は、ユーザの集中状態を示すための各オブジェクトを表示制御する処理を実行するプログラム１２２を記憶する。この記憶部１２０は、外部装置１０と別体であってもよく、例えば、ＳＤカードやＣＤ−ＲＡＭ等の記録媒体であってもよい。

情報処理装置１０は、移動体通信用アンテナ１１２や無線ＬＡＮ通信用アンテナ１１６を通じてネットワークＮに接続され、処理装置２０やサーバ４０との間でデータ通信をすることが可能である。

＜処理装置２０のハードウェア構成＞
図３は、実施例における処理装置２０のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図３に示すように、処理装置２０は、処理部２０２、送信部２０４、６軸センサ２０６、及び電源部２０８を有する。また、各生体電極３１、３３、３５は、例えば増幅部を介して電線を用いて処理部２０２に接続される。なお、処理装置２０の各部は、一方のテンプルに設けられるのではなく、一対のテンプルに分散して設けられてもよい。

６軸センサ２０６は、３軸加速度センサ及び３軸角速度センサである。また、これらの各センサは別個に設けられてもよい。６軸センサ２０６は、検出したセンサ信号（又は検出データとも称す）を処理部２０２に出力する。

処理部２０２は、例えばプロセッサであり、６軸センサ２０６から得られるセンサ信号や、生体電極から得られる眼電位信号を必要に応じて処理し、送信部２０４に出力する。例えば、処理部２０２は、眼電位信号を用いて、瞬目に関する第１生体情報を算出する。

また、処理部２０２は、６軸センサ２０６から得られるセンサ信号を必要に応じて処理し、送信部２０４に出力する。例えば、処理部２０２は、６軸センサ２０６からのセンサ信号を用いて、体動に関するピッチ（Ｐｉｔｃｈ）角を示す第１データ、ロール（Ｒｏｌｌ）角を示す第２データ、及びヨー（Ｙａｗ）角を示す第３データを生成する。ピッチ角は、例えば頭の前後のブレを示し、ロール角は、例えば頭の左右のブレを示し、ヨー角は、例えば体軸の傾き及び大きさを示す。ピッチ角、ロール角、及びヨー角については、公知の技術を用いて算出すればよい。以下、この体動に関する情報を、第２生体情報とも称す。また、処理部２０２は、６軸センサ２０６から得られるセンサ信号を増幅等するだけでもよい。以下では、第１生体情報、及び／又は第２生体情報について、処理部２０２により算出される例を用いて説明するが、情報処理装置１０又はサーバ４０により算出されてもよい。

送信部２０４は、処理部２０２によって処理された第１生体情報、及び／又は第２生体情報を含む各情報を情報処理装置１０やサーバ４０に送信する。例えば、送信部２０４は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）及び無線ＬＡＮ等の無線通信、又は有線通信によってセンサ信号又は各生体情報を情報処理装置１０やサーバ４０に送信する。電源部２０８は、処理部２０２、送信部２０４、６軸センサ２０６等に電力を供給する。

＜情報処理装置１０の機能構成＞
次に、情報処理装置１０の機能構成について説明する。図４は、実施例における情報処理装置１０の機能構成の一例を示すブロック図である。情報処理装置１０は、記憶部３０２、通信部３０４、及び制御部３０６を有する。

記憶部３０２は、例えば、図２に示す記憶部１２０等により実現されうる。記憶部３０２は、実施例における、ユーザの頭の明瞭さ、心の平静さ、及び姿勢の安定性を考慮したユーザの集中状態を評価する機能を実行するアプリケーション（以下、集中アプリケーションとも称す。）に関するデータ等を記憶する。集中アプリケーションに関するデータは、例えば、処理装置２０又はサーバ４０から受信したデータや、画面に表示される画面情報等である。

ここで、ユーザの集中状態を示す指標として、頭の明瞭さ、心の平静さ、姿勢の安定性（以下、まとめて集中パラメータとも称す。）を用いる理由について説明する。まず、頭の明瞭さについて、ユーザが何かに専念できていれば、頭の中がクリアであり明瞭であると言える。このとき、ユーザの集中力は高いと言える。他方、ユーザが何かに専念できていなければ、頭の中がクリアではなくすっきりしない。このとき、ユーザは集中できていないと言える。本実施例では、この頭の明瞭さを求めるため、瞬目の間隔を用いる。集中状態では、所定時間内の瞬目の回数が減ることが知られており、つまり、瞬目の間隔が広がる。よって、本実施例では、この瞬目の間隔を用いて、頭の明瞭さを示す評価値を求める。

次に、心の平静さについて、ユーザの心が落ち着いていると、瞬目の強度が一定になることを発明者は見出した。まず、瞬目は、心理現象と生理現象との両方に起因して発生すると言われているが、例えば室内で作業中であれば生理現象についての変化は発生しにくい。室内の場合、温度や湿度等が一定であるからである。そうすると、瞬目が心理現象において大きく起因して発生する状態では、心理状態が落ち着いていると、瞬目について同様のものが多く発生するものと考えられる。瞬目が同様であれば、それらの瞬目の強度は一定であると考えられる。つまり、心理状態が落ち着き、集中状態にある場合、瞬目の強度が一定になり、瞬目強度のばらつきが小さくなる。そこで、本実施例では、この瞬目強度のばらつきを用いて、心の平静さを示す評価値を求める。

最後に、姿勢の安定性について、ユーザごとに作業に没頭しやすい姿勢があるため、直近の所定期間と、現在の姿勢とを比較して、その変化が小さいほど、ユーザは集中していると言える。よって、本実施例では、直近の姿勢と現在の姿勢との変化を用いて、姿勢の安定性を示す評価値を求める。

また、集中アプリケーションは、上述した各集中パラメータを用いて、ユーザの集中状態について、変形可能な所定図形を用いて視覚的に表現する機能を有する。このため、記憶部３０２は、ユーザの集中状態を示す所定図形を構成する、変形及び／又は移動可能な複数のオブジェクトの情報を記憶する。

通信部３０４は、例えば移動体通信部１１４や無線ＬＡＮ通信部１１８等により実現されうる。通信部３０４は、例えば処理装置２０又はサーバ４０からデータを受信する。また、通信部３０４は、情報処理装置１０において処理されたデータをサーバ４０に送信したりしてもよい。すなわち、通信部３０４は、送信部と受信部としての機能を有する。

制御部３０６は、例えば主制御部１５０等により実現されうる。制御部３０６は、集中アプリケーションを実行する。実施例における集中アプリケーションは、上述した集中状態を評価する機能と、集中状態に対し所定図形を用いて画面に表示する機能とを有する。制御部３０６は、上述した機能を実現するため、関連付け部３１２、取得部３１４、算出部３１６、評価部３１８、及び報知部３２０を有する。

関連付け部３１２は、変形可能な所定図形を形成する複数のオブジェクトに対する少なくとも２つの動きパラメータに、この動きパラメータそれぞれを用いて表現可能な集中パラメータを関連付ける。動きパラメータは、所定図形を形成する複数のオブジェクトの大きさの変化、各オブジェクトの位置関係の変化、及びオブジェクト自体の形状の変化を示す各動きパラメータを含む。

関連付けられる各集中パラメータは、頭の明瞭さ（Clear）に関する頭パラメータと、心の平静さ（Calm）に関する心パラメータと、姿勢（Posture）に関する姿勢パラメータとを含む。

頭パラメータは、例えば、ユーザの頭の専念の度合等を示すパラメータであり、瞬目に関する第１生体情報に基づいて算出される。心パラメータは、例えば、ユーザの落ち着き度合、又は平静の度合等を示すパラメータであり、瞬目に関する第１生体情報に基づき算出される。姿勢パラメータは、例えば、ユーザの作業中の姿勢等を示すパラメータであり、体動に関する第２生体情報に基づいて算出される。

関連付け部３１２は、一度関連付けを行うと、以降、その関連付けの内容を用いてもよいし、ユーザ設定に応じて、適宜関連付けの内容を変更してもよい。

取得部３１４は、関連付け部３１２により関連付けられている各集中パラメータを取得する。取得部３１４は、サーバ４０等により算出され、送信された各集中パラメータを取得したり、処理装置２０等により送信された１又は複数種類の生体情報に基づいて、各集中パラメータを算出して取得したりしてもよい。

例えば、取得部３１４は、頭パラメータとして、瞬目の有無を示すデータ、心パラメータとして、瞬目の強度を示すデータ、姿勢パラメータとして、ピッチ角、ロール角及びヨー角を示すデータのうち、少なくとも１つを姿勢データとして取得する。

算出部３１６は、頭の明瞭さを求めるため、例えば所定数又は所定期間内の瞬目の間隔の平均を算出する。なお、定期的に取得する瞬目の有無により、瞬目の間隔は算出可能である。また、算出部３１６は、心の平静さを求めるため、例えば所定数又は所定期間内の瞬目強度のばらつきを算出する。また、算出部３１６は、姿勢の安定性を求めるため、体動に関するピッチ角、ロール角、ヨー角の各データと基準値との二乗誤差等を算出する。基準値は、キャリブレーションにより随時変更されることで、その都度、適切な基準値を求めることができる。算出部３１６の詳細は、図５を用いて後述する。

評価部３１８は、算出部３１６による算出結果を用いて、各集中パラメータの評価値を算出する。評価値は、所定の算出式等を用いて点数が与えられる。これにより、各集中パラメータについて、客観的な評価指標を与えることができる。評価部３１８の詳細は、図６を用いて後述する。

報知部３２０は、評価部３１８により各集中パラメータが更新される度に、この各集中パラメータの変動に基づいて各動きパラメータを更新し、更新した各動きパラメータに基づく所定図形を画面に表示制御する。例えば、報知部３２０は、それぞれの集中パラメータの変動に対応する動きを行うオブジェクト、又はこの変動に対応して変形するオブジェクトを画面に表示することで、所定図形全体を変形させる。報知部３２０の図形表示の詳細は、図６を用いて後述する。

以上の処理によれば、ユーザの集中状態を、集中力に関係する頭の明瞭さや、心の平静さや、姿勢の安定性を、客観的な指標として数値化することができる。このとき、頭の明瞭さや、心の平静さという数値化困難なものに対しても、妥当なパラメータや基準を用いることで客観的に評価することができる。
また、本実施例では、各集中パラメータに応じてオブジェクトの大きさや位置関係、形状が変更されるように、これらのオブジェクトから形成させる所定図形が表示されるので、ユーザ自身の集中状態がどのような状態にあるのかを直感的に容易にユーザに把握させることができる。

また、関連付け部３１２は、複数のオブジェクトの大きさの変化を示す第１動きパラメータに、頭パラメータを関連付け、各オブジェクトの位置関係の変化を示す第２動きパラメータに、心パラメータを関連付け、各オブジェクトの形状の変化を示す第３動きパラメータに、姿勢パラメータを関連付けてもよい。

これにより、各オブジェクトの大きさのばらつきを用いて頭の明瞭さを示すため、ばらつきが小さいほど明瞭性が高く、ばらつきが大きいほど明瞭性が低いことをより直感的に表現することができる。また、各オブジェクトの位置関係の変化、例えば図形中心からの各オブジェクトの移動距離を用いて心の平静さを示すため、位置関係が変化し、各オブジェクトの移動距離が小さいほどより平静であり、移動距離が大きいほど平静ではないことをより直感的に表現することができる。また、各オブジェクトの形状の変化を用いて姿勢の安定性を示すため、形状の変化が小さいほど姿勢が安定しており、形状の変化が大きいほど姿勢が安定していないことをより直感的に表現することができる。以上より、ユーザの集中状態をより直感的に容易に把握させることができる。

また、記憶部３０２は、頭パラメータの評価値（以下、頭評価値とも称す。）と、心パラメータの評価値（以下、心評価値とも称す。）と、姿勢パラメータの評価値（以下、姿勢評価値とも称す。）と、対象者の集中状態に関するメッセージとを関連付けて記憶してもよい。

このとき、報知部３２０は、メッセージを記憶する記憶部３０２から、各評価値に対応するメッセージを取得し、このメッセージを表示するよう制御してもよい。また、報知部３２０は、メッセージを音声により出力するように制御してもよい。このメッセージは、集中力を妨げる原因と、集中力を向上させる解決策とを含む。

これにより、ユーザに対し、自身の集中力の妨げとなった原因を特定し、その原因を取り除き、集中力を向上させるために何をすべきかを把握させることができる。

また、評価部３１８は、各評価値に基づいて、ユーザの集中状態を示す集中評価値を算出してもよい。このとき、報知部３２０は、閾値以上となる集中評価値に関するデータを報知してもよい。このデータは、例えば、計測時間のうち、集中評価値が閾値以上となっていた合計時間や、閾値を超えた集中評価値を識別可能にする時系列データなどである。これにより、ユーザに対し、後から、集中力が高い状態となっていた時間を把握させることができる。

≪取得部≫
次に、取得部３１４の詳細について説明する。取得部３１４は、処理装置２０又はサーバ４０から、１又は複数種類の生体情報を取得する。例えば、取得部３１４は、アイウエア３０に設けられた生体電極から取得された眼電位信号に基づく、第１生体情報を取得し、アイウエア３０に設けられた加速度センサから取得されたセンサ信号に基づく、第２生体情報を取得してもよい。また、瞬目に関する生体情報は、眼の動きを撮像した画像を処理した装置から、取得されてもよい。

生体情報を取得するタイミングは、定期的（２０Ｈｚ）でもよいし、情報処理装置１０側から処理装置２０又はサーバ４０に取得要求を出した時でもよい。複数種類の生体情報は、例えば瞬目に関する第１生体情報、及び体動に関する第２生体情報である。瞬目に関する第１生体情報は、瞬目有無や瞬目強度を含む。体動に関する第２生体情報は、ピッチ角を示す第１データ、ロール角を示す第２データ、ヨー角を示す第３データのうち、少なくとも１つを示す姿勢データを含む。

≪算出部≫
次に、算出部３１６の詳細について説明する。図５は、算出部３１６の機能構成の一例を示すブロック図である。図５に示す算出部３１６は、頭パラメータ用の第１算出部３１６２と、心パラメータ用の第２算出部３１６４と、姿勢パラメータ用の第３算出部３１６６とを有する。

第１算出部３１６２は、第１生体情報に含まれる瞬目の有無を用いて瞬目間隔を算出し、過去の所定回数又は所定期間内の瞬目間隔の平均値を算出する。第１算出部３１６２は、算出した瞬目間隔の平均を評価部３１８に出力する。

第２算出部３１６４は、第１生体情報に含まれる瞬目強度を示す強度データを用いて、瞬目強度のばらつきデータを算出する。瞬目強度のばらつきデータとは、過去の所定数又は所定期間内の強度データの標準偏差や、最大値及び最小値の差などである。第２算出部３１６４は、算出した瞬目強度の標準偏差や、最大値及び最小値の差を評価部３１８に出力する。

第３算出部３１６６は、第２生体情報に含まれる各データを用いて、各データのばらつきを算出する。例えば、第３算出部３１６６は、ピッチ角を示す第１データ、ロール角を示す第２データ、ヨー角を示す第３データのうち、少なくとも１つを示す姿勢データの値と、基準値との差分を求める。具体例としては、第３算出部３１６６は、第１データ及び第２データを用いて、それぞれの現在値と、基準値との二乗誤差を求める。基準値は、キャリブレーションにより随時更新され、移動時間窓内の各データの平均値が基準値とされる。第３算出部３１６６は、算出した各データのばらつきを評価部３１８に出力する。

≪評価部≫
次に、評価部３１８の詳細について説明する。図６は、評価部３１８の機能構成の一例を示す図である。図６に示す例では、評価部３１８は、頭パラメータ用の第１評価部３１８２と、心パラメータ用の第２評価部３１８４と、姿勢パラメータ用の第３評価部３１８６とを有する。

第１評価部３１８２は、第１算出部３１６２から取得した瞬目間隔の平均値を用いて、頭パラメータの評価結果を示す頭評価値を算出する。例えば、第１評価部３１８２は、瞬目間隔の平均値が、予め設定された値に近いほど高得点となるように評価値を設定する。

また、第１評価部３１８２は、以下の手順により、頭評価値を求めてもよい。
（A1）直近の所定回の瞬目間隔の平均値を算出
（A2）平均値と、所定値とを比較
（A3）比較結果により、頭評価値を０〜１００の間でスコア付け

また、第１評価部３１８２は、瞬目の回数を用いて、以下の式により頭評価値を求めてもよい。
頭評価値＝50(瞬目の回数が平均値の75%未満)or
75(瞬目の回数が平均値の75%以上85%未満)or
100(瞬目の回数が平均値の85%以上)

次に、第２評価部３１８４は、第２算出部３１６４から取得した瞬目強度のばらつきデータを用いて、心パラメータの評価結果を示す心評価値を算出する。まず、ばらつきデータとして標準偏差を用いて、心評価値を算出する例について説明する。

第２評価部３１８４は、以下の手順を用いて心評価値を算出する。
（B1）直近の所定回の瞬目強度の標準偏差を算出
（B2）標準偏差に基づき、心評価値を０〜１００の間でスコア付け

なお、第２評価部３１８４は、標準偏差が大きくなるほど（ばらつきが大きくなるほど）、点数が下がっていくようにスコア付けする。

また、第２評価部３１８４は、瞬目強度の最大値及び最小値との差を用いて、心評価値を算出してもよい。例えば、第２評価部３１８４は、この差が小さいほど点数が高くなるような関数を用いて、心評価値を算出してもよい。

第３評価部３１８６は、第３算出部３１６６から取得した各データの標準偏差を用いて、姿勢パラメータの評価結果を示す姿勢評価値を算出する。例えば、第３評価部３１８６は、各データの標準偏差が小さいほど高得点となるように評価値を設定する。

また、第３評価部３１８６は、以下の手順により、姿勢評価値を求めてもよい。
（C1）キャリブレーション用に、過去の所定期間内の各データの標準偏差（第１標準偏差）を取得
（C2）現在を含む所定期間内の各データの標準偏差（第２標準偏差）を取得
（C3）第１標準偏差と第２標準偏差との二乗誤差を算出
（C4）二乗誤差に基づき、姿勢評価値を０〜１００の間でスコア付け
上記手順は、姿勢評価値を算出する一例を示すに過ぎない。

≪報知部≫
次に、報知部３２０の図形表示の詳細について説明する。図７は、実施例における報知部３２０の機能構成の一例を示すブロック図である。図７に示す報知部３２０は、表示制御部３２０２を含み、表示制御部３２０２は、更新部３２０４と、変形部３２０６とを含む。

更新部３２０４は、評価部３１８により算出された各集中パラメータの評価値を取得し、各評価値に基づいて各動きパラメータを更新する。更新部３２０４は、各評価値が取得される度に、各動きパラメータを更新する。

変形部３２０６は、画面に表示されている、複数のオブジェクトから形成される所定図形を、更新部３２０４により更新された各動きパラメータに基づいて変形する。これにより、各集中パラメータの評価値が取得される度に、更新された各動きパラメータに基づく変形後の所定図形が画面に表示されるため、ユーザは所定図形の変形具合を把握することで、自身の集中状態を直感的に把握することができる。

＜データ例＞
次に、実施例における集中アプリケーションに用いられる各種データの例について説明する。図８は、複数種類の生体情報のデータ例を示す図である。図８に示す例では、横軸に瞬目有無、瞬目強度、ロール（roll）及びピッチ（Pitch）等が設定され、縦軸に単位時間（例えば１／２０秒）における時系列のデータが設定される。なお、取得部３１４により、これらのデータは取得される。

瞬目有無は、瞬目が行われたか否かを表す。瞬目判定は公知の技術を用いて行われればよい。瞬目強度は、瞬目の強度（例えば瞬目時における眼電位の変動の大きさ）を表す。ロール、ピッチ等は、６軸センサ２０６から取得されるセンサ信号に基づくデータを表す。

各データは、処理装置２０、サーバ４０、及び情報処理装置１０のいずれかにより算出されればよい。また、各データは、分散して各装置で算出されてもよい。図８に示すデータは、取得部３１４により取得された後、例えば、記憶部３０２に記憶される。

図９は、各集中パラメータのデータ例を示す図である。図９に示す例では、横軸にＣｌｅａｒ（頭の明瞭さ）、Ｃａｌｍ（心の平静さ）、及びＰｏｓｔｕｒｅ（姿勢の安定性）が設定され、縦軸に単位時間（例えば１／２０秒）における時系列のデータが設定される。

Ｃｌｅａｒ、Ｃａｌｍ、及びＰｏｓｔｕｒｅについて、例えば、上述した算出式により、単位時間（例えば、１／２０秒）ごとの評価値（以下、中間値とも称す。）が記憶される。評価部３１８は、直近の過去の所定回数又は所定期間内の各集中パラメータの中間値を用いて、平均値（以下、最終値とも称す。）を求める。例えば、この平均値が、集中状態を示す評価値となる。図９に示すデータは、例えば、記憶部３０２に記憶される。

図１０は、各集中パラメータと、集中を妨げる原因と、集中を高める解決策とを関連付けたメッセージ情報の一例を示す図である。図１０に示す例では、各集中パラメータの評価値は、報知部３２０により、次のようにして５段階に分けられる。
段階：評価値
１：８０〜１００
２：６０〜７９
３：４０〜５９
４：２０〜３９
５：０〜１９

報知部３２０は、集中状態の計測終了後、各集中パラメータの評価値の段階に基づき、各段階に対応する原因と、解決策とを取得する。例えば、報知部３２０は、頭パラメータ、心パラメータ、姿勢パラメータの評価結果がそれぞれ４、４、５であれば、原因として「特に姿勢がよくない状態でした。調身調息するとさらに研ぎ澄まされるでしょう。」を取得し、解決策として「ＡＰ３」を取得する。報知部３２０は、これらのメッセージを画面に表示するよう制御する。

なお、報知部３２０は、集中状態を計測中においても、各集中パラメータの評価値を用いてメッセージを取得し、リアルタイムにメッセージを表示するように制御してもよい。この場合、計測中に表示するメッセージと、計測後に表示するメッセージとが、別のテーブル等で管理されてもよい。これにより、リアルタイムでメッセージを表示することで、速効性の高い解決策などをユーザに知らせることができる。

＜ＣｌｅａｒとＣａｌｍの実例＞
次に、頭パラメータと、心パラメータとを計測した実験について説明する。この実験では、作業をするのに集中力を必要する２人の職人にアイウエア３０を装着してもらい、瞬目に関する第１生体信号に基づき、頭パラメータ及び心パラメータの各評価値を算出した。

図１１は、職人Ａの場合の頭パラメータ（Ｃｌｅａｒ）の頭評価値及び心パラメータ（Ｃａｌｍ）の心評価値の一例を示す図である。職人Ａは、１５年の経験があるベテランの職人である。図１１に示すように、心評価値が時間経過とともに徐々に高くなっていることが分かる。これは、職人Ａは、長年の経験により心の平静さを保ちながら仕事に打ち込んでいることが分かる。

図１２は、職人Ｂの場合の頭パラメータの頭評価値及び心パラメータの心評価値の例を示す図である。職人Ｂは、５年目の見習い職人である。図１２に示すように、心評価値が時間経過とともに一時期は高くなるが、最後に低くなってしまっており、安定していないことが分かる。これは、職人Ｂは、経験不足のため、心の平静さを保つことができずに仕事をしていることが分かる。

図１１及び図１２に示す結果から、心の平静さについて、妥当なパラメータである瞬目強度と、瞬目強度のばらつき具合を考慮する基準とを用いて、客観的な指標を提供することができていると言える。

＜画面例＞
次に、実施例における集中アプリケーションの画面例について説明する。集中アプリケーションは、まず、ユーザに対して集中状態を計測する時間を選択させる。計測時間の選択が終わると、集中状態の計測が開始する。

図１３は、集中状態の計測中画面の一例を示す図である。図１３に示す画面には、例えば、メッセージＭ１０、頭評価値Ｐ１０、心評価値Ｐ１２、姿勢評価値Ｐ１４が表示される。メッセージＭ１０は、報知部３２０が、各評価値に対応するメッセージを記憶部３２０から取得することで、画面に表示されている。

また、図１３に示す画面の下部には、各評価値から算出される集中評価値の時系列データが表示される。これにより、ユーザは、リアルタイムに自身の集中状態の遷移をすることができる。

図１４は、集中状態の計測結果画面の一例を示す図である。図１４に示す画面には、集中評価値が閾値以上となる時間を表示する欄Ｋ２０と、集中状態に表現した、変形可能な図形Ｏ２０と、集中評価値の時系列データＤ２０と、集中状態に関するメッセージＭ２０と、各集中パラメータの評価値Ｐ２０と、所定の集中パラメータの評価値の時系列データＤ２２とが表示される。

欄Ｋ２０について、例えば、報知部３２０は、集中評価値が閾値以上となる時間を計測し、計測した時間を、集中力が高かった時間としてユーザに報知することができる。
所定図形Ｏ２０は、複数のオブジェクト（図１４に示す例では円形状のオブジェクト）から形成され、表示される。図１４に示す例では、各オブジェクトは、集中評価値を示す４０ｐｔを中心として、放射線状に配置された形状や位置を変更可能なオブジェクトである。

例えば、所定図形Ｏ２０は、各オブジェクトから形成される円形状の図形である。なお、実際の画面では、各オブジェクが所定周期で円運動を行っているが、図１４に示す画面は、その円運動のうちの一時点のものを示す画面である。

ここで、各オブジェクトは、その大きさが変化する。この変化の程度は、頭評価値に基づいて決まる。例えば、頭評価値が高ければ、各オブジェクトの大きさが一定になり、頭評価値が低ければ、各オブジェクトの大きさが小さくなったり大きくなったりして変動し、大きさがばらつくようになる。

また、各オブジェクトは、お互いの位置関係が変化する。この変化の程度は、心評価値に基づいて決まる。例えば、各オブジェクトが集中評価値を中心として、放射線状への移動を繰り返す場合、心評価値が高ければ、中心からの各オブジェクトの移動距離が短くなり、心評価値が低ければ、中心からの各オブジェクトの移動距離が長くなる。

また、各オブジェクトは、その形状が変化する。この変化の程度は、姿勢評価値に基づいて決まる。例えば、各オブジェクトが、円形状と矩形形状とに交互に変化する場合、姿勢評価値が高ければ、円形状のオブジェクトが円形状を保つ時間が長くなり、姿勢評価値が低ければ、円形状から矩形形状に変化する速度が速くなる。報知部３２０は、上述したような所定図形の変形を、各評価値に基づいて制御する。これにより、ユーザは、視覚的に表現された集中状態を視聴することで、集中状態を容易に把握することができる。

集中評価値の時系列データＤ２０は、集中状態の計測開始から計測終了までの集中評価値を、折れ線グラフで時系列に表現するものである。ユーザは、これにより集中評価値の遷移を把握することができる。なお、報知部３２０は、集中評価値が閾値を超える場合は、その位置を特定できるように折れ線グラフの色を変えるなどしてもよい。

メッセージＭ２０は、集中を妨げる原因やその解決策が表示される。さらに、メッセージＭ２０の右端にある矢印がユーザにより押下されると、報知部３２０は、解決策に関するアプリケーションを表示することができる。図１４に示す場合、Ｗａｌｋアプリケーションが表示される。

各評価値の欄Ｐ２０は、頭（アタマ）評価値、心（ココロ）評価値、及び姿勢（カラダ）評価値について、計測結果としての平均値が表示される。また、これらの各評価値は選択可能になっており、図１４に示す例では、頭評価値が選択されている。

各評価値の時系列データＤ２２は、集中状態の計測開始から計測終了までの各評価値を、折れ線グラフで時系列に表現するものである。図１４に示す例では、頭評価値が選択されている。ユーザは、これにより各評価値の遷移を把握することができる。
図１５は、解決策の提示画面の一例を示す図である。図１５に示す画面には、集中アプリケーションに連携している解決策のアプリケーションが表示される。例えば、瞑想状態を計測するアプリケーションと、ウォーキングを計測するアプリケーションと、体幹を鍛えるアプリケーションとが表示される。なお、これらのアプリケーションは、ＵＲＬスキームを用いることで、集中アプリケーションとのアプリ間連携を行って起動可能となる。

以上の画面が報知部３２０により表示されることで、ユーザは、頭の明瞭さ、心の平静さ、姿勢の安定さを示す客観的指標を把握することができる。また、所定図形の動きにより、自身の集中状態を容易に把握することができる。

＜動作＞
次に、実施例における情報処理装置１０の動作について説明する。図１６は、実施例におけるアプリケーションの全体処理の一例を示すフローチャートである。

図１６に示すステップＳ１０２で、取得部３１２は、アイウエア３０から送信された生体情報を、通信部３０４を介して取得する。例えば、生体情報は、瞬目に関する第１生体情報と、体動に関する第２生体情報である。

ステップＳ１０４で、第１算出部３１６２は、第１生体情報に含まれる瞬目有無から、頭パラメータの値を算出し、第１評価部３１８２は、頭評価値を算出する。

ステップＳ１０６で、第２算出部３１６４は、第１生体情報に含まれる瞬目強度から、心パラメータの値を算出し、第２評価部３１８４は、心評価値を算出する。この処理の詳細は、図１７を用いて後述する。

ステップＳ１０８で、第３算出部３１６６は、第２生体情報に含まれるピッチ角を示す第１データ、ロール角を示す第２データ、ヨー角を示す第３データから、姿勢パラメータの値を算出し、第３評価部３１８６は、姿勢評価値を算出する。

ステップＳ１１０で、表示制御部３２０２は、少なくとも２つの集中パラメータの評価値が取得される度に、各評価値の変動に基づいて変形する所定図形を画面に表示制御する。この表示制御処理は、図１８を用いて説明する。

ステップＳ１１２で、制御部３０６は、このアプリケーションの終了が指示されたか否かを判定する。終了指示があれば（ステップＳ１１２−ＹＥＳ）、処理はステップＳ１１４に進み、終了指示がなければ（ステップＳ１１２−ＮＯ）、処理はステップＳ１０２に戻る。

ステップＳ１１４で、報知部３２０は、集中状態の計測結果を画面に表示するよう制御する（例えば図１４参照）。

図１７は、心の平静さを算出する処理の一例を示すフローチャートである。図１７に示すステップＳ２０２で、第２算出部３１６４は、瞬目強度のばらつきに関するばらつきデータを算出する。このばらつきデータは、例えば、所定数や所定時間内の瞬目強度データの標準偏差や、最大値及び最小値の差などである。

ステップＳ２０４で、第２評価部３１８４は、ばらつきデータに基づいて、ユーザの心の平静さを示す心評価値を算出する。例えば、第２評価部３１８４は、ばらつきが少ないほど高い評価値を与える。

図１８は、実施例における表示制御処理の一例を示すフローチャートである。図１８に示すステップＳ３０２で、更新部３２０４は、算出された各集中パラメータの評価値を取得し、取得した各評価値に基づいて各動きパラメータを更新する。

ステップＳ３０４で、変形部３２０６は、更新部３２０４により更新された各評価値に基づいて、各オブジェクトの大きさや位置関係や形状等を決定し、決定された各オブジェクトを表示制御する。これにより、所定図形が変形する（例えば図１４に示すＯ２０）。

なお、図１６〜１８で説明した処理のフローに含まれる各処理ステップは、処理内容に矛盾を生じない範囲で、任意に順番を変更して又は並列に実行することができるとともに、各処理ステップ間に他のステップを追加してもよい。また、便宜上１ステップとして記載されているステップは、複数ステップに分けて実行することができる一方、便宜上複数ステップに分けて記載されているものは、１ステップとして把握することができる。

以上、実施例によれば、心の平静さについて、妥当なパラメータと基準を用いて、客観的な指標を提供することができる。また、実施例によれば、ユーザ自身の集中状態がどのような状態にあるのかを直感的に把握させることができる。

なお、実施例において、アイウエア３０がメガネである場合について説明した。しかし、アイウエアはこれに限定されない。アイウエアは、眼に関連する装具であればよく、メガネ、サングラス、ゴーグル及びヘッドマウントディスプレイならびにこれらのフレームなどの顔面装着具又は頭部装着具であってよい。

また、実施例において、アイウエア３０が生体電極を設けることを説明したが、上述したように、瞬目に関する情報を、画像処理を用いて取得可能であれば、生体電極は設けられなくてもよい。

なお、実施例において、集中評価値が表示されることを説明したが、情報処理装置１０のスピーカ１０４又は振動部（不図示）が、集中評価値が所定値以下又は未満の場合、算出された集中評価値をユーザに報知してもよい。これにより、ユーザは、集中力が落ちていることを知ることができる。

なお、実施例において、アイウエア３０に搭載された６軸センサ２０６からのセンサ信号を用いて説明したが、情報処理装置１０に搭載された６軸センサ１１１からのセンサ信号を用いても、実施例において説明したアプリケーションを実行することが可能である。すなわち、６軸センサは頭部だけではなく、人体のいずれかの位置に装着されていればよい。

また、実施例において、生体情報として、瞬目、体動を用いて説明したが、これら以外にも、心拍、脈拍等の生体情報を用いてもよい。また、集中パラメータとして、Ｃｌｅａｒ、Ｃｌａｍ、Ｐｏｓｔｕｒｅを用いて説明したが、その他の集中状態をパラメータとして用いてもよい。なお、実施例は、生体情報を周波数解析し、生体情報の強度のばらつきを用いて心の平静さを評価する場合にも適用することができる。

以上、本発明について実施例を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施例に記載の範囲には限定されない。上記実施例に、多様な変更又は改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更又は改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

１０ 情報処理装置
２０ 処理装置
３０ アイウエア
４０ サーバ
３０２ 記憶部
３０４ 通信部
３０６ 制御部
３１２ 関連付け部
３１４ 取得部
３１６ 算出部
３１８ 評価部
３２０ 報知部

Claims (7)

1. 制御部を有するコンピュータが実行する情報処理方法であって、
   前記制御部は、
   対象者の眼の眼電位を用いて瞬目が判定され、当該瞬目における眼電位の変動の大きさに基づく瞬目強度を示す強度データを取得し、
   過去の所定数の強度データ、又は過去の所定時間内の強度データから、前記強度データのばらつきに関するばらつきデータを算出し、
   前記ばらつきデータに基づき、前記対象者の心理状態の落ち着き及び集中状態を表す心の平静を示す心評価値を算出する、情報処理方法。
2. 前記ばらつきデータは、前記強度データの標準偏差、又は最大値及び最小値の差である、請求項１に記載の情報処理方法。
3. 前記コンピュータは、
   前記心評価値と、前記対象者の姿勢に対する評価結果を示す姿勢評価値と、前記対象者の集中状態に関するメッセージとを関連付けて記憶する記憶部を有し、
   前記制御部は、さらに、
   対象者に装着された加速度センサ及び角速度センサからの各センサ信号に基づく前記対象者の前後のブレを示す第１データ、前記対象者の左右のブレを示す第２データ、及び前記対象者の体軸の傾きの方向と大きさを示す第３データのうち少なくとも１つを表す姿勢データを取得し、
   前記姿勢データに基づいて、前記姿勢評価値を算出し、
   前記心評価値及び前記姿勢評価値に基づいて、前記記憶部から前記メッセージを取得し、
   取得された前記メッセージを報知する、請求項１又は２に記載の情報処理方法。
4. 前記メッセージは、前記対象者の集中力を妨げる原因、又は前記集中力を向上させる解決策を含む、請求項３に記載の情報処理方法。
5. 前記制御部は、さらに、
   前記眼電位に基づく瞬目の有無を取得し、
   前記瞬目の有無に基づいて、瞬目間隔の平均値を算出し、
   前記平均値に基づいて、頭の明瞭さを示す頭評価値を算出し、
   前記心評価値、前記姿勢評価値、及び前記頭評価値に基づいて、前記対象者の集中状態を示す集中評価値を算出し、
   閾値以上となる前記集中評価値に関するデータを報知する、請求項３に記載の情報処理方法。
6. 対象者の眼の眼電位を用いて瞬目が判定され、当該瞬目における眼電位の変動の大きさに基づく瞬目強度を示す強度データを取得する取得部と、
   過去の所定回数の強度データ、又は過去の所定時間内の強度データから、前記強度データのばらつきに関するばらつきデータを算出する算出部と、
   前記ばらつきデータに基づき、前記対象者の心理状態の落ち着き及び集中状態を表す心の平静を示す心評価値を算出する評価部と、
   を備える情報処理装置。
7. コンピュータに、
   対象者の眼の眼電位を用いて瞬目が判定され、当該瞬目における眼電位の変動の大きさに基づく瞬目強度を示す強度データを取得し、
   過去の所定数の強度データ、又は過去の所定時間内の強度データから、前記強度データのばらつきに関するばらつきデータを算出し、
   前記ばらつきデータに基づき、前記対象者の心理状態の落ち着き及び集中状態を表す心の平静を示す心評価値を算出する、
   処理を実行させるプログラム。