JP6709966B1 - 心理状態推定システム、心理状態推定方法、プログラム、推定モデルの生成方法 - Google Patents

Abstract

【課題】対象者の心理状態と関連性の高い感覚を推定する。【解決手段】心理状態推定システム１は、取得部１０１と、推定部１０２と、を備える。取得部１０１は、対象者の脳における複数の感覚野の活動量の情報をそれぞれ取得する。推定部１０２は、対象者に複数種類の刺激が与えられたときに取得部１０１で取得された複数の感覚野の活動量の情報に基づいて、複数の感覚野にそれぞれ対応する複数種類の感覚のうちで対象者の心理状態と関連性の高い感覚を推定する。【選択図】図１

Description

本開示は心理状態推定システム、心理状態推定方法、プログラム、推定モデルの生成方法に関する。より詳細には、本開示は、対象者の心理状態の要因の推定に用い得る心理状態推定システム、心理状態推定方法、及びプログラム、並びに、この心理状態推定システムで用いられる推定モデルの生成方法に関する。

特許文献１には、生体情報表示装置が開示されている。

特許文献１の生体情報表示装置は、生体情報検出手段と、検出結果表示手段と、領域表示手段と、を備えている。

生体情報検出手段は、被検者の脈波信号及び心電信号に基づいて少なくとも２種類の生体情報を検出する。検出結果表示手段は、生体情報検出手段にて検出された２種類の生体情報を、表示画面上に設定された二次元座標上の点に対応させて、過去の検出結果と共に表示する。領域表示手段は、検出結果表示手段による検出結果の表示に重ね合わせて、上記二次元座標上の点と被検者の状態との対応関係を示す複数の領域を表示画面上に表示する。

特開２００６−３４８０３号公報

特許文献１に記載の生体情報表示装置は、被験者（対象者）の心理状態の変化をリアルタイムに表示することができるが、心理状態の変化に関連する要因は分からない。

本開示は、対象者の心理状態の要因の特定に役立てることが可能な心理状態推定システム、心理状態推定法、及びプログラム、並びに、この心理状態推定システムで用いられる推定モデルの生成方法を提供することを目的とする。

本開示の一態様に係る心理状態推定システムは、取得部と、推定部と、を備える。前記取得部は、対象者の脳における複数の感覚野の活動量の情報をそれぞれ取得する。前記推定部は、前記対象者が複数種類の刺激下にあるときに、前記取得部で取得された前記複数の感覚野の活動量の情報に基づいて、前記複数の感覚野にそれぞれ対応する複数種類の感覚のうちで前記対象者の心理状態と関連性の高い感覚を推定する。前記複数種類の感覚は、視覚、聴覚、嗅覚、体性感覚及び味覚のうちの少なくとも２つを含む。

本開示の一態様に係る心理状態推定方法は、取得ステップと、推定ステップと、を含む。前記取得ステップは、対象者の脳における複数の感覚野の活動量の情報をそれぞれ取得することを含む。前記推定ステップは、前記対象者が複数種類の刺激下にあるときに、取得された前記複数の感覚野の活動量の情報に基づいて、前記複数の感覚野にそれぞれ対応する複数種類の感覚のうちで前記対象者の心理状態と関連性の高い感覚を推定することを含む。前記複数種類の感覚は、視覚、聴覚、嗅覚、体性感覚及び味覚のうちの少なくとも２つを含む。

本開示の一態様に係るプログラムは、１以上のプロセッサに、前記心理状態推定方法を実行させる。

本開示の一態様に係る推定モデルの生成方法は、前記心理状態推定システムの前記推定部で用いられる推定モデルの生成方法である。前記推定モデルの生成方法は、取得ステップと、モデル生成ステップと、を含む。前記取得ステップは、対象者が複数種類の刺激下にあるときに、前記対象者の脳における複数の感覚野の活動量の情報を取得することを含む。前記モデル生成ステップは、少なくとも前記複数の感覚野の活動量の情報を入力データとし、前記対象者の心理状態と関連性の高い感覚を出力データとする機械学習により、前記入力データと前記出力データとに応じた前記推定モデルを生成することを含む。

本開示は、対象者の心理状態の要因の特定に役立てることができる。

図１は、実施形態１に係る心理状態推定システムを備える制御システムのブロック図である。 図２は、対象者の脳を説明するための説明図である。 図３は、複数種類の感覚に対応する複数の感覚野の注意量を説明するための説明図である。 図４は、実施形態１に係る心理状態推定システムにおいて基準値を定める場合に使用される部屋の一例を示す図である。 図５は、実施形態２に係る心理状態推定システムを備える制御システムのブロック図である。 図６は、快適感の度合い及び覚醒感の度合いを指標とした２次元心理モデルである。 図７は、実施形態２に係る心理状態推定システムを備える制御システムの動作を説明するフローチャートである。 図８は、推定モデルの生成方法を示すフローチャートである。

（１）実施形態１
（１．１）概略
図１に、本実施形態の心理状態推定システム１を含む、制御システム１００のブロック図を示す。

本実施形態の心理状態推定システム１は、図１に示すように、取得部１０１と、推定部１０２と、を備えている。取得部１０１は、対象者の脳９０（図２参照）における複数の感覚野９１〜９５の活動量の情報をそれぞれ取得する。推定部１０２は、対象者に複数種類の刺激が与えられたときに取得部１０１で取得された複数の感覚野９１〜９５の活動量の情報に基づいて、複数の感覚野９１〜９５にそれぞれ対応する複数種類の感覚のうちで対象者の心理状態と関連性の高い感覚を推定する。

本実施形態の心理状態推定システム１によれば、複数の感覚野９１〜９５の活動量の情報に基づいて、複数種類の感覚のうちで、対象者の心理状態と関連性の高い感覚を推定する。そのため、心理状態推定システム１を、対象者の心理状態の要因の特定に役立てることができる。

（１．２）詳細
（１．２．１）構成
以下、本実施形態の心理状態推定システム１を含む制御システム１００について、図面を参照してより詳細に説明する。

制御システム１００は、心理状態推定システム１に加えて、測定部２と、制御装置３と、刺激付与装置４と、を備えている。

測定部２は、対象者の生体情報を測定する。測定部２は、例えば、対象者の身体に着用可能なウェアラブル端末である。

測定部２は、対象者の脳９０の活動量を測定する脳活動量測定部２１を備える。脳活動量測定部２１は、例えば、対象者の頭部に装着されることにより、対象者の脳９０の複数の領域の活動量を非侵襲で測定する。脳活動量測定部２１は、ここではNIRS（Near Infra-Red Spectroscopy）を用いたNIRS脳計測装置である。

NIRS脳計測装置は、例えば、８００ｎｍ近傍の波長の近赤外光を対象者の頭皮上から照射し、その透過光を測定することで、脳９０の大脳皮質部分の画像を取得する。脳９０において活動が活発な（活動量の大きな）領域では、ヘモグロビンが増加することが知られている。また、NIRS脳計測装置で用いられる８００ｎｍ程度の波長の近赤外光は、頭皮及び頭蓋骨等の人体組織は通り抜けるが、血中のヘモグロビンには吸収される。そのため、NIRS脳計測装置で取得される脳９０の画像において、近赤外光の透過光の強度変化を観測し、ヘモグロビンの増減等を観測することで、脳９０の各領域の活動量を測定することが可能である。

測定部２は、測定結果を、有線通信又は無線通信により心理状態推定システム１に出力する。

心理状態推定システム１は、処理部１０と、入力部１１と、操作部１２と、出力部１３と、記憶部１４と、を備えている。

入力部１１は、測定部２と有線又は無線で通信する通信インタフェースである。入力部１１は、測定部２（脳活動量測定部２１）から測定結果を受け取る。

処理部１０は、取得部１０１と、推定部１０２と、基準値設定部１０３と、を備えている。処理部１０は、例えば、プロセッサ及びメモリを有するマイクロコンピュータを備えている。プロセッサが適宜のプログラムを実行することにより、コンピュータシステムが処理部１０として機能する。処理部１０（取得部１０１、推定部１０２、及び基準値設定部１０３）の機能は、プロセッサ及びメモリを有するコンピュータシステムで実現されている。プログラムは、メモリに予め記録されていてもよいし、インターネット等の電気通信回線を通じて、又はメモリカード等の非一時的な記録媒体に記録されて提供されてもよい。

処理部１０の取得部１０１は、脳活動量測定部２１から受け取った測定結果に基づいて、対象者の脳９０における複数の感覚野の活動量の情報をそれぞれ取得する。ここでは、処理部１０の取得部１０１は、対象者の脳９０の大脳皮質における複数の１次感覚野の活動量の情報を、それぞれ取得する。

図２に示すように、脳９０の大脳皮質は、複数の感覚野（１次感覚野）９１〜９５を含む。複数の感覚野（１次感覚野）９１〜９５は、視覚野９１、聴覚野９２、嗅覚野９３、体性感覚野９４、及び味覚野９５を含む。視覚野９１は、視覚に関する大脳皮質の領域であり、後頭葉に位置する。聴覚野９２は、聴覚に関する大脳皮質の領域であり、側頭葉に位置する。嗅覚野９３は、嗅覚に関する大脳皮質の領域であり、前頭葉に位置する。体性感覚野９４は、体性感覚に関する大脳皮質の領域であり、頭頂葉に位置する。味覚野９５は、味覚に関する大脳皮質の領域であり、体性感覚野と嗅覚野の間に位置する。

取得部１０１は、ここでは、測定部２から受け取った測定結果（脳９０の画像）に基づいて、五感に関する感覚野（視覚野９１、聴覚野９２、嗅覚野９３、体性感覚野９４、及び味覚野９５）の各々の活動量の情報を取得する。

対象者の脳９０の感覚野９１〜９５の活動量は、対象者に刺激が与えられているときに、対象者の注意がどの程度その刺激に対して向けられているかに依存する。制御システム１００は、対象者への刺激を与え得る装置として、刺激付与装置４を備えている。刺激付与装置４は、例えば、対象者に対して、複数種類の感覚にそれぞれ対応する複数種類の刺激を与え得る。

刺激付与装置４は、例えば、対象者の視覚に対する刺激を与え得る装置として、照明装置、表示装置等を含む。照明装置は、例えば、明るさ、光色、色温度、輝度等が調整され得る。表示装置は、例えば、ディスプレイに適宜の映像を表示し得る。

刺激付与装置４は、例えば、対象者の聴覚に対する刺激を与え得る装置として、発音装置を含む。発音装置はスピーカを含み、スピーカから適宜の音声、音楽、環境音等を出力し得る。

刺激付与装置４は、例えば、対象者の嗅覚に対する刺激を与え得る装置として、匂い発生装置等を含む。匂い発生装置は、例えばアロマディフューザであり、嗅覚で感知され得る適宜の匂い（香り）の元となる化学物質を発生し得る。

刺激付与装置４は、例えば、対象者の体性感覚に対する刺激を与え得る装置として、送風装置、空調装置等を含む。送風装置及び空調装置は、例えば、風向、風量等を調整し得る。

刺激付与装置４は、例えば、対象者の味覚に対する刺激を与え得る装置として、味覚刺激装置を含む。味覚刺激装置は、例えば、対象者の舌に電極を当てて電極に電流を流すことで、対象者の味覚を刺激し得る。

刺激付与装置４の動作は、制御装置３によって制御される。制御システム１００は、刺激付与装置４以外に、対象者への刺激を軽減し得る装置（例えば、空間中の化学物質を除去することで嗅覚刺激を軽減し得る空気清浄機等）を備えていてもよい。

ここにおいて、処理部１０は、動作モードとして、第１モードと第２モードとを有している。処理部１０の動作モードは、例えば、操作部１２への入力操作に応じて切り替えられる。操作部１２は、例えば処理部１０の動作モードを切り替えるための押し釦を備えている。

第１モードは、処理部１０のうちの基準値設定部１０３が動作するモードである。第１モードは、例えば、対象者に対して刺激付与装置４から刺激が与えられていない状態で、実行される。第１モードにおいて、処理部１０は、取得部１０１で取得された複数の感覚野９１〜９５の活動量の情報に基づいて、複数の感覚野９１〜９５の活動量の基準（ベースライン）としてそれぞれ用いられる複数の基準値を定める。複数の基準値は、複数の感覚野９１〜９５の活動量に一対一に対応する。

第１モードにおいて、処理部１０（基準値設定部１０３）は、複数の感覚野９１〜９５の各々について、第１モードで動作している間に取得部１０１で取得された活動量の代表値を求める。基準値設定部１０３は、複数の感覚野９１〜９５の各々について、活動量の代表値として、対応する感覚野の活動量の平均値を求める。基準値設定部１０３は、求めた活動量の代表値（ここでは平均値）を、基準値として定める。ただしこれに限らず、基準値設定部１０３は、活動量の代表値として、対応する感覚野の活動量の最小値、中間値、又は最大値等を求めてもよい。

すなわち、基準値設定部１０３は、複数の感覚野９１〜９５（視覚野９１、聴覚野９２、嗅覚野９３、体性感覚野９４、及び味覚野９５）の活動量それぞれに対する複数の基準値を定める。基準値設定部１０３は、視覚野９１の活動量に対する視覚野基準値、聴覚野９２の活動量に対する聴覚野基準値、嗅覚野９３の活動量に対する嗅覚野基準値、体性感覚野９４の活動量に対する体性感覚野基準値、及び味覚野９５の活動量に対する味覚野基準値を定める。

基準値設定部１０３は、定めた複数の基準値を、記憶部（基準値記憶部）１４に記憶させる。すなわち、記憶部（基準値記憶部）１４には、複数の感覚野９１〜９５の活動量に一対一に対応する複数の基準値が記憶される。

記憶部１４は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、又はＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）等の半導体メモリである。なお、記憶部１４は、半導体メモリに限らず、ハードディスクドライブ等であってもよい。

第２モードは、処理部１０のうちの推定部１０２が動作するモードである。第２モードは、例えば、対象者に対して刺激付与装置４から少なくとも１種類の刺激が与えられている状態で、実行される。第２モードにおいて、処理部１０は、取得部１０１で取得された複数の感覚野９１〜９５の活動量の情報に基づいて、複数の感覚野９１〜９５にそれぞれ対応する複数種類の感覚のうちで対象者の心理状態と関連性の高い感覚を推定する。

第２モードにおいて、処理部１０（推定部１０２）は、複数の感覚野９１〜９５の各々について、注意量を求める。注意量は、対象者が、複数の感覚野９１〜９５にそれぞれ対応する複数種類の感覚への刺激に対して、どれだけ注意を払っているかを示す量である。注意量は、ここでは、第２モードで動作しているときに取得部１０１で取得された活動量と、基準値記憶部１４に記憶されている基準値と、の差分として規定される。

推定部１０２は、複数の感覚野９１〜９５それぞれに対する複数の注意量、すなわち、複数種類の刺激それぞれに対する複数の注意量を求める。推定部１０２は、視覚刺激に対する注意量（視覚野注意量）、聴覚刺激に対する注意量（聴覚野注意量）、嗅覚刺激に対する注意量（嗅覚野注意量）、体性感覚刺激に対する注意量（体性感覚野注意量）、及び味覚刺激に対する注意量（味覚野注意量）を求める。

各感覚野についての注意量は、処理部１０が第１モードで動作しているときに取得部１０１で取得された活動量の代表値と、処理部１０が第２モードで動作しているときに取得部１０１で取得された活動量と、の差分に相当する。したがって、ある感覚野に関して求めた注意量が大きいことは、この感覚野が、基準値を求めたときよりも活発に活動していること、言い換えれば、対象者の注意が、この感覚野に対応する刺激に向けられていること、を意味する。

推定部１０２は、複数の感覚野９１〜９５にそれぞれ対応する複数種類の感覚のうちで、注意量が最も大きな感覚を、対象者の心理状態と関連性の高い感覚である、と推定する。例えば、図３に示すように、視覚、聴覚、嗅覚、体性感覚、及び味覚のうち、嗅覚についての注意量（嗅覚野注意量）が最も大きい場合、推定部１０２は、これらの５つの感覚（五感）のうちで嗅覚が、対象者の心理状態と関連性が高い、と推定する。

出力部１３は、制御装置３と有線又は無線で通信する通信インタフェースである。心理状態推定システム１は、推定部１０２により得られた推定結果を、出力部１３を介して制御装置３に出力する。また、心理状態推定システム１は、複数の感覚野９１〜９５それぞれについての注意量を、出力部１３を介して制御装置３に出力する。

制御装置３は、心理状態推定システム１の出力部１３から出力された推定結果、及び複数の感覚野９１〜９５それぞれについての注意量に基づいて、刺激付与装置４を制御する。制御装置３は、例えば、心理状態推定システム１で推定された、対象者の心理状態と関連性の高い感覚の注意量が変更される或いは維持されるように、刺激付与装置４を制御する。制御装置３は、心理状態推定システム１で推定された、対象者の心理状態と関連性の高い感覚の注意量が増加する又は減少するように、刺激付与装置４を制御してもよい。

（１．２）使用例
次に、本実施形態の制御システム１００の使用例について説明する。

ここでは、対象者としての制御システム１００の使用者が、業務等に専心することを目的として、制御システム１００によって周囲環境からの刺激に注意が向くことをなるべく排除したい、という状況を想定する。

まず使用者は、予め、制御システム１００を第１モードで動作させて、記憶部１４（基準値記憶部）１４に基準値を記憶させておく。基準値は、対象者に対して特殊な刺激が与えられていない状況下で、定められる。例えば、図４に示すような、制御システム１００が設置された部屋２００内で、刺激付与装置４に含まれる照明装置を昼光色で点灯させ、刺激付与装置４に含まれる発音装置及び匂い発生装置を動作させない。この状況下で、使用者の脳９０の感覚野９１〜９５の活動量を、制御システム１００を用いて測定し、測定された活動量に基づいて基準値を定める。つまり、心理状態推定システム１の基準値設定部１０３は、対象者に刺激が与えられていないときに取得部１０１で取得された複数の感覚野９１〜９５の活動量に基づいて、基準値を定める。

次に、使用者は、制御システム１００が設置された部屋２００内で、制御システム１００の心理状態推定システム１を第２モードで動作させながら、業務等を行う。心理状態推定システム１は、測定部２から得られる脳９０の感覚野９１〜９５について、それぞれ活動量及び注意量を求める。

この状況下で、例えば、複数の感覚野９１〜９５のうちで最も注意量の大きな感覚野の注意量が、所定の閾値を超えていたとする（例えば図３の「嗅覚」のグラフを参照）。これは、使用者の注意が、この感覚野（嗅覚野９３）に対応する刺激（匂い）に向けられていることを意味する。すなわち、心理状態推定システム１は、嗅覚野９３についての注意量が所定の閾値を超えていたことをもって、嗅覚刺激に、使用者の（現在の）注意が（異常に）向いていると推定する。

そこで、制御装置３は、使用者の注意が匂いに向かわないように、例えば空気清浄機を動作させて、匂いの元となる空気中の化学物質を除去する。或いは、制御装置３は、使用者の注意が匂いに向かわないように、匂い発生装置によって、適宜の匂い（例えば、使用者をリラックスさせるためのバラ、ラベンダー等の香り）を発生させてもよい。

同様に、例えば視覚野９１に関する注意量が所定の閾値を超えている場合（使用者の注意が眼からの情報に向いている場合）、制御装置３は、刺激付与装置４における照明装置の光量、光色、輝度、色温度等を変更すればよい。

このように、本実施形態の心理状態推定システム１によれば、対象者の注意が向いている刺激（すなわち、対象者の現在の心理状態と関連性の高い感覚）を推定することが可能となる。これにより、心理状態推定システム１を、対象者の心理状態の要因の特定に役立てることが可能となる。

また、本実施形態の心理状態推定システム１を備える制御システム１００によれば、対象者に対して、心理状態推定システム１で推定された、対象者の心理状態と関連性の高い感覚に対する刺激を与えることが可能となる。

（２）実施形態２
（２．１）構成
図５に、本実施形態に係る心理状態推定システム１を含む制御システム１００のブロック図を示す。実施形態１の制御システム１００と同様の構成については、同一の符号を付して適宜説明を省略する。

本実施形態の測定部２は、脳活動量測定部２１に相当する第１測定部２１に加えて、第２測定部２２を備えている。第１測定部２１が、対象者の脳９０の活動量を測定することで対象者の中枢神経系の生理反応を測定するのに対して、第２測定部２２は、対象者の自律神経系の生理反応を測定する。第２測定部２２は、例えば、対象者の心拍、血圧、呼吸数、皮膚温、又は皮膚電気活動（皮膚電位水準を含む）等を測定する。

また、本実施形態の心理状態推定システム１は、実施形態１の推定部１０２に相当する第１推定部１０２に加えて、第２推定部１０４を備えている。

第２推定部１０４は、第１測定部２１の測定結果及び第２測定部２２の測定結果に基づいて、対象者の心理状態を、対象者の快適感の度合い（以下、「快適度」ともいう）と覚醒感の度合い（以下、「覚醒度」ともいう）とを指標として推定する。

快適度とは、快適状態のレベルを示す指標である。覚醒度とは、覚醒状態のレベルを示す指標である。心理状態は、例えば、図６に示すように、快適度及び覚醒度を指標とした２次元心理モデル（例えばラッセルの円環モデル）によって表すことができる。この２次元心理モデルでは、Ｘ軸が快適度を示し、Ｙ軸が覚醒度を示している。

Ｘ軸の快適度は、Ｘ軸の正領域が［快」であり、Ｘ軸の負領域が「不快」である。快適度は、Ｘ軸の正領域でのレベル（絶対値）が大きくなるほど快適度が増加し、Ｘ軸の負領域でのレベル（絶対値）が大きくなるほど不快度が増加（快適度が減少）する。

Ｙ軸の覚醒度は、Ｙ軸の正領域が「覚醒」であり、Ｙ軸の負領域が「鎮静」である。覚醒度は、Ｙ軸の正領域でのレベル（絶対値）が大きくなるほど覚醒度が増加し、Ｙ軸の負領域でのレベル（絶対値）が大きくなるほど鎮静度が増加（覚醒度が減少）する。

心理状態は、快適度及び覚醒度が２次元心理モデルの２次元座標のどの象限にあるかによって、種類が区分けされる。第１象限Ｚ１は、いわゆるリフレッシュ状態に関する。第１象限Ｚ１であれば、心理状態が、例えば驚き、興奮、幸福、喜び、嬉しい等であることを示す。第２象限Ｚ２は、いわゆるいらいら状態に関する。第２象限Ｚ２であれば、心理状態が、例えば恐れ、心配、怒り、不満、不愉快等であることを示す。第３象限Ｚ３は、いわゆる退屈状態に関する。第３象限Ｚ３であれば、心理状態が、例えば悲しみ、憂鬱、退屈、たるみ等であることを示す。第４象限Ｚ４は、いわゆるリフレッシュ状態に関する。第４象限Ｚ４であれば、心理状態が、満足、気楽、落ち着き、リラックス等であることを示す。

第２推定部１０４は、測定部２（第１測定部２１及び第２測定部２２）の測定結果に基づいて快適度及び覚醒度を求めることにより、対象者の心理状態を推定する。第２推定部１０４は、対象者の心理状態が、２次元心理モデルの２次元座標のどの位置にあるかを求めることで、対象者の心理状態を推定する。

処理部１０は、第１推定部１０２により得られた推定結果、及び第２推定部１０４により得られた推定結果を、出力部１３を介して制御装置３に出力する。

制御装置３は、心理状態推定システム１の出力部１３から出力された推定結果、及び複数の感覚野９１〜９５それぞれについての注意量に基づいて、刺激付与装置４を制御する。制御装置３は、例えば、第２推定部１０４で推定された対象者の現在の心理状態が、対象者が望んだ状態ではない場合に、対象者の心理状態が望ましい状態となるよう、刺激付与装置４を制御する。その際に、制御装置３は、対象者の現在の心理状態を惹起する要因が、第１推定部１０２で推定された、対象者の心理状態と関連性の高い感覚への刺激である、と推定し、この感覚に対する刺激を変更するように刺激付与装置４を制御する。

（２．２）使用例
次に、本実施形態の制御システム１００の使用例について、図７のフローチャートを参照しながら説明する。

ここでは特に、対象者としての使用者が、リラックスしたいという目的で制御システム１００を使用することを想定する。

実施形態１の場合と同様に、まず使用者は、予め制御システム１００を第１モードで動作させて、記憶部（基準値記憶部）１４に基準値を記憶させておく。

次に、使用者は、制御システム１００を動作させ、操作部１２を操作して、所望の心理状態（自身が実現したい所望の心理状態）を入力する。ここでは、使用者はリラックスすることを目的としているため、所望の心理状態としてリラックス状態を入力する。

制御システム１００は、使用者をリラックスさせるために、いわゆるバーやラウンジの雰囲気が再現されるよう、刺激付与装置４に含まれる照明装置を、光色を電球色として点灯させる。また、制御システム１００は、一般的にリラックス状態をもたらすとされているバラの香りを、刺激付与装置４に含まれるアロマディフューザから発生させる。

心理状態推定システム１の第２推定部１０４は、測定部２の測定結果に基づいて、使用者の心理状態を推定する（Ｓ１）。心理状態推定システム１は、推定結果を制御装置３に出力する。制御装置３は、第２推定部１０４の推定結果が、２次元心理モデルにおいて所望の心理状態に対応する象限（第１象限Ｚ１〜第４象限Ｚ４のいずれか）にあるか否かを判定する（Ｓ２）。この場合、制御装置３は、第２推定部１０４の推定結果（第２推定結果）が、リラックス状態に対応する第４象限Ｚ４にあるか否かを判定する。

第２推定部１０４の推定結果が、２次元心理モデルにおいて所望の心理状態に対応する象限にある場合（Ｓ２：Ｙｅｓ）、制御装置３は、使用者が所望の心理状態にあると判断して、刺激付与装置４の状態を現在の状態に維持する（Ｓ３）。

第２推定部１０４の推定結果が、２次元心理モデルにおいて所望の心理状態に対応する象限にない場合（Ｓ２：Ｎｏ）、制御装置３は、第１推定部１０２の推定結果（第１推定結果）を参照し（Ｓ４）、複数種類の感覚（五感）のうちで使用者の心理状態と関連性の高い感覚の情報を取得する。そして、制御装置３は、第１推定部１０２の推定結果と第２推定部１０４の推定結果とに基づいて、使用者の心理状態が所望の状態になっていない要因を特定する。具体的には、制御装置３は、第１推定部１０２によって推定された、使用者の心理状態と関連性の高い感覚が、使用者の心理状態が所望の状態になっていない要因（要因感覚）であると推定する（Ｓ５）。例えば、図３に示すように、第２推定部１０４の推定結果が、嗅覚についての注意量が最も大きいことを示す場合、制御装置３は、匂いが原因で、使用者の心理状態が所望の状態になっていない、と推定する。

そして、制御装置３は、刺激付与装置４のうちで、第１推定部１０２で推定された感覚に対する刺激を与え得る装置（関連する装置）の動作を、変更する（Ｓ６）。例えば、使用者は、バラの香りが嫌いである可能性がある。そのため、制御装置３は、刺激付与装置４に含まれるアロマディフューザの動作を停止させる、或いはアロマディフューザから、ラベンダー等のバラとは異なる匂いを発生させる。

刺激付与装置４の動作を変更した後、制御装置３は、第２推定部１０４の推定結果を取得して使用者の心理状態を推定し（Ｓ１）、使用者の心理状態が所望の状態（リラックス状態）になったか否かを判定する（Ｓ２）。制御装置３は、使用者の心理状態が所望の状態になるまで、上記の動作を繰り返す。

このように、本実施形態の心理状態推定システム１によれば、第２推定部１０４で対象者の心理状態を推定し、第１推定部１０２で対象者の心理状態と関連性の高い感覚を推定している。これにより、対象者の現在の心理状態と、その心理状態を惹起する要因となっている感覚を、組み合わせて推定することが可能となる。

また、制御システム１００は、第１推定部１０２の推定結果と第２推定部１０４の推定結果とを用いることで、対象者の心理状態を所望の状態に誘導することが可能となる。

なお、第２推定部１０４の推定結果が、２次元心理モデルにおいて所望の心理状態に対応する象限にある場合（Ｓ２：Ｙｅｓ）であっても、制御装置３は、第１推定部１０２の推定結果（第１推定結果）を参照してもよい。そして、制御装置３は、使用者の心理状態と関連性の高い感覚に対する刺激を与え得る装置の動作を、使用者の心理状態がより望ましい状態となるように（例えば、心理状態が第４象限Ｚ４にある場合において、快適度がより高くなるように）、刺激付与装置４を動作させてもよい。

（３）推定モデルの生成方法
心理状態推定システム１の推定部（第１推定部）１０２で用いられる推定モデルは、図８に示す生成方法によって生成され得る。すなわち、本開示の一態様に係る推定モデルの生成方法は、取得ステップ（Ｓ１０１）と、モデル生成ステップ（Ｓ１０２）と、を含む。取得ステップは、対象者に複数種類の刺激が与えられたときに対象者の脳９０における複数の感覚野（感覚野９１〜９５のうち、少なくとも２つ）の活動量の情報を取得することを含む。モデル生成ステップは、少なくとも複数の感覚野（感覚野９１〜９５のうちの上記少なくとも２つ）の活動量の情報を入力データとし、対象者の心理状態と関連性の高い感覚を出力データとする機械学習により、入力データと出力データとに応じた推定モデルを生成することを含む。

（４）変形例
上述の実施形態は、本開示の様々な実施形態の一部に過ぎない。上述の実施形態は、本開示の目的を達成できれば、設計等に応じて種々の変更が可能である。以下に説明する変形例は、上述の実施形態と適宜組み合わせて適用可能である。心理状態推定システム１と同様の機能は、心理状態推定方法、（コンピュータ）プログラム、又はプログラムを記録した非一時的記録媒体等で具現化されてもよい。

一態様に係る心理状態推定方法は、取得ステップと、推定ステップと、を含む。取得ステップは、対象者の脳９０における複数の感覚野９１〜９５の活動量の情報をそれぞれ取得する。推定ステップは、対象者に複数種類の刺激が与えられたときに取得された複数の感覚野９１〜９５の活動量の情報に基づいて、複数の感覚野９１〜９５にそれぞれ対応する複数種類の感覚のうちで対象者の心理状態と関連性の高い感覚を推定する。

一態様に係るプログラムは、１以上のプロセッサに、上記の心理状態推定方法を実行させるためのプログラムである。

本開示における心理状態推定システム１は、例えば、処理部１０等に、コンピュータシステムを含んでいる。コンピュータシステムは、ハードウェアとしてのプロセッサ及びメモリを主構成とする。コンピュータシステムのメモリに記録されたプログラムをプロセッサが実行することによって、本開示における心理状態推定システム１としての機能が実現される。プログラムは、コンピュータシステムのメモリに予め記録されてもよく、電気通信回線を通じて提供されてもよく、コンピュータシステムで読み取り可能なメモリカード、光学ディスク、ハードディスクドライブ等の非一時的記録媒体に記録されて提供されてもよい。コンピュータシステムのプロセッサは、半導体集積回路（ＩＣ）又は大規模集積回路（ＬＳＩ）を含む１ないし複数の電子回路で構成される。ここでいうＩＣ又はＬＳＩ等の集積回路は、集積の度合いによって呼び方が異なっており、システムＬＳＩ、ＶＬＳＩ（Very Large Scale Integration）、又はＵＬＳＩ（Ultra Large Scale Integration）と呼ばれる集積回路を含む。さらに、ＬＳＩの製造後にプログラムされる、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、又はＬＳＩ内部の接合関係の再構成若しくはＬＳＩ内部の回路区画の再構成が可能な論理デバイスについても、プロセッサとして採用することができる。複数の電子回路は、１つのチップに集約されていてもよいし、複数のチップに分散して設けられていてもよい。複数のチップは、１つの装置に集約されていてもよいし、複数の装置に分散して設けられていてもよい。ここでいうコンピュータシステムは、１以上のプロセッサ及び１以上のメモリを有するマイクロコントローラを含む。したがって、マイクロコントローラについても、半導体集積回路又は大規模集積回路を含む１ないし複数の電子回路で構成される。

また、心理状態推定システム１における複数の機能が、１つの筐体内に集約されていることは心理状態推定システム１に必須の構成ではない。心理状態推定システム１の構成要素は、複数の筐体に分散して設けられていてもよい。さらに、心理状態推定システム１の少なくとも一部の機能は、例えば、サーバ装置及びクラウド（クラウドコンピューティング）等によって実現されてもよい。

心理状態推定システム１は、測定部２のみと一緒に用いられてもよい。つまり、心理状態推定システム１で推定された、対象者の心理状態と関連性が高い感覚についての情報は、制御装置３による刺激付与装置４の制御以外の用途で用いられてもよい。例えば、心理状態推定システム１によって得られる、対象者の心理状態と関連性の高い感覚の情報を、複数人分集めることによって、複数の感覚のうちで、これら複数人の心理状態への影響力が強い感覚を推定することが可能である。

心理状態推定システム１が、対象者の心理状態と関連性の高い感覚として推定する複数種類の感覚の候補は、五感の全てを含んでいなくともよい。つまり、複数種類の感覚は、五感（視覚、聴覚、嗅覚、体性感覚及び味覚）のうちの少なくとも２つを含んでいればよい。複数種類の感覚は、視覚、聴覚、及び嗅覚を少なくとも含むことが好ましい。

取得部１０１で活動量の情報が取得される感覚野は、１次感覚野に限られない。取得部１０１で活動量の情報が取得される感覚野は、１次感覚野に代えて或いは加えて、２次感覚野又は３次感覚野等の、高次の感覚野を含んでいてもよい。

取得部１０１は、五感のうちの一つの感覚野に対応する脳の領域を複数の領域に分け、複数の領域毎に活動量の情報を取得してもよい。例えば、取得部１０１は、視覚野９１のうちで物体の動きに反応する領域の活動量の情報と、視覚野９１のうちで色に反応する領域の活動量の情報と、を別々に取得してもよい。

記憶部（基準値記憶部）１４に記憶される基準値は、対象者に刺激が与えられていないときに取得部１０１で取得された複数の感覚野９１〜９５の活動量に基づいて定められたものでなくてもよい。例えば、基準値は、予め記憶部１４に記憶されたデフォルト値であってもよい。

心理状態推定システム１は、基準値記憶部１４を備えていなくてもよい。例えば、推定部（第１推定部）１０２は、第２モードで動作しているときに取得部１０１で取得された活動量を、注意量として用いてもよい。この場合、推定部（第１推定部）１０２は、複数種類の感覚のうちで、対応する感覚野の注意量（すなわち、活動量）が最も大きな感覚を、対象者の心理状態と関連性の高い感覚であると推定する。

推定部（第１推定部）１０２は、複数の感覚野９１〜９５にそれぞれ対応する複数種類の感覚のうちで、注意量が最も大きな感覚を、対象者の心理状態と関連性の高い感覚である、と推定する構成に限られない。推定部（第１推定部）１０２は、例えば、複数の感覚野９１〜９５それぞれに関する注意量を閾値と比較し、注意量が閾値より大きな感覚野に対応する感覚を、対象者の心理状態と関連性の高い感覚である、と推定してもよい。この場合、２以上の感覚が、対象者の心理状態と関連性の高い感覚であると推定され得る。閾値は、複数の感覚野９１〜９５の注意量に対して互いに異なっていてもよい。

基準値は、対象者が日常生活を送るときに測定された複数の感覚野９１〜９５の活動量の情報に基づいて、求められてもよい。

脳活動量測定部（第１測定部）２１は、NIRS脳計測装置に限られず、MRI（Magnetic Resonance Imaging）装置、脳波（γ波等）を測定する脳波計等であってもよい。

刺激付与装置４は、既存の設備が流用されてもよい。例えば、制御システム１００は、建物に予め備え付けられた照明装置、空調装置等を、刺激付与装置４として用いてもよい。

（５）まとめ
以上説明した実施形態及び変形例等から以下の態様が開示されている。

第１の態様に係る心理状態推定システム（１）は、取得部（１０１）と、推定部（１０２）と、を備える。取得部（１０１）は、対象者の脳（９０）における複数の感覚野（９１〜９５）の活動量の情報をそれぞれ取得する。推定部（１０２）は、対象者に複数種類の刺激が与えられたときに取得部（１０１）で取得された複数の感覚野（９１〜９５）の活動量の情報に基づいて、複数の感覚野（９１〜９５）にそれぞれ対応する複数種類の感覚のうちで対象者の心理状態と関連性の高い感覚を推定する。

この態様によれば、心理状態推定システム（１）を、対象者の心理状態の要因の特定に役立てることが可能となる。

第２の態様に係る心理状態推定システム（１）では、第１の態様において、推定部（１０２）は、複数種類の感覚のうちで、対応する感覚野の活動量が最も大きな感覚を、対象者の心理状態と関連性の高い感覚であると推定する。

この態様によれば、心理状態推定システム（１）を、対象者の心理状態の要因の特定に役立てることが可能となる。

第３の態様に係る心理状態推定システム（１）は、第１の態様において、基準値記憶部（１４）を更に備える。基準値記憶部（１４）は、複数の感覚野（９１〜９５）の活動量に一対一に対応する複数の基準値を記憶する。推定部（１０２）は、複数種類の感覚のうちで、対応する感覚野の活動量と対応する基準値との差分が最も大きな感覚を、対象者の心理状態と関連性の高い感覚であると推定する。

この態様によれば、基準値に基づいて、対象者の心理状態と関連性の高い感覚を推定することが可能となる。

第４の態様に係る心理状態推定システム（１）は、第３の態様において、基準値設定部（１０３）を、更に備える。基準値設定部（１０３）は、対象者に刺激が与えられていないときに取得部（１０１）で取得された複数の感覚野（９１〜９５）の活動量に基づいて、複数の基準値を定める。

この態様によれば、対象者に刺激が与えられていないときの感覚野（９１〜９５）の活動量に基づいて定められた基準値に基づいて、対象者の心理状態と関連性の高い感覚を推定することが可能となる。

第５の態様に係る心理状態推定システム（１）では、第１〜第４のいずれか１つの態様において、推定部（１０２）は第１推定部である。心理状態推定システム（１）は、第２推定部（１０４）を、更に備える。第２推定部（１０４）は、対象者の心理状態を、対象者の快適感の度合いと覚醒感の度合いとを指標として推定する。

この態様によれば、第２推定部（１０４）で推定された対象者の心理状態に関連性の高い感覚を、第１推定部（１０２）によって推定することが可能となる。

第６の態様に係る心理状態推定システム（１）では、第１〜第５のいずれか１つの態様において、複数種類の感覚は、視覚、聴覚、嗅覚、体性感覚及び味覚のうちの少なくとも２つを含む。

この態様によれば、心理状態推定システム（１）を、対象者の心理状態の要因の特定に役立てることが可能となる。

第７の態様に係る心理状態推定方法は、取得ステップと、推定ステップと、を含む。取得ステップは、対象者の脳における複数の感覚野（９１〜９５）の活動量の情報をそれぞれ取得することを含む。推定ステップは、対象者に複数種類の刺激が与えられたときに取得された複数の感覚野（９１〜９５）の活動量の情報に基づいて、複数の感覚野（９１〜９５）にそれぞれ対応する複数種類の感覚のうちで対象者の心理状態と関連性の高い感覚を推定することを含む。

この態様によれば、心理状態推定方法を、対象者の心理状態の要因の特定に役立てることが可能となる。

第８の態様に係るプログラムは、１以上のプロセッサに、第７の態様に係る心理状態推定方法を実行させる。

この態様によれば、心理状態推定方法を実行するプログラムを、対象者の心理状態の要因の特定に役立てることが可能となる。

第９の態様に係る推定モデルの生成方法は、第１〜第６のいずれか１つの態様に係る心理状態推定システム（１）の推定部（１０２）で用いられる推定モデルの生成方法である。推定モデルの生成方法は、取得ステップと、モデル生成ステップと、を含む。取得ステップは、対象者に複数種類の刺激が与えられたときに対象者の脳（９０）における複数の感覚野（９１〜９５）の活動量の情報を取得することを含む。モデル生成ステップは、少なくとも複数の感覚野（９１〜９５）の活動量の情報を入力データとし、対象者の心理状態と関連性の高い感覚を出力データとする機械学習により、入力データと出力データとに応じた推定モデルを生成することを含む。

１ 心理状態推定システム
１０１ 取得部
１０２ 推定部（第１推定部）
１０３ 基準値設定部
１０４ 第２推定部
１４ 基準値記憶部
９０ 脳
９１〜９５ 感覚野

Claims (8)

1. 対象者の脳における複数の感覚野の活動量の情報をそれぞれ取得する取得部と、
   前記対象者が複数種類の刺激下にあるときに、前記取得部で取得された前記複数の感覚野の活動量の情報に基づいて、前記複数の感覚野にそれぞれ対応する複数種類の感覚のうちで前記対象者の心理状態と関連性の高い感覚を推定する推定部と、
   を備え、
   前記複数種類の感覚は、視覚、聴覚、嗅覚、体性感覚及び味覚のうちの少なくとも２つを含む、
   心理状態推定システム。
2. 前記推定部は、前記複数種類の感覚のうちで、対応する感覚野の活動量が最も大きな感覚を、前記対象者の心理状態と関連性の高い感覚であると推定する、
   請求項１に記載の心理状態推定システム。
3. 前記心理状態推定システムは、前記複数の感覚野の活動量に一対一に対応する複数の基準値を記憶する基準値記憶部を更に備え、
   前記推定部は、前記複数種類の感覚のうちで、対応する感覚野の活動量と対応する基準値との差分が最も大きな感覚を、前記対象者の心理状態と関連性の高い感覚であると推定する、
   請求項１に記載の心理状態推定システム。
4. 前記心理状態推定システムは、
   前記対象者に前記刺激が与えられていないときに前記取得部で取得された前記複数の感覚野の活動量に基づいて前記複数の基準値を定める基準値設定部を、更に備える、
   請求項３に記載の心理状態推定システム。
5. 前記推定部は第１推定部であり、
   前記心理状態推定システムは、
   前記対象者の心理状態を前記対象者の快適感の度合いと覚醒感の度合いとを指標として推定する第２推定部を、更に備える、
   請求項１〜４のいずれか１項に記載の心理状態推定システム。
6. 対象者の脳における複数の感覚野の活動量の情報をそれぞれ取得する取得ステップと、
   前記対象者が複数種類の刺激下にあるときに、取得された前記複数の感覚野の活動量の情報に基づいて、前記複数の感覚野にそれぞれ対応する複数種類の感覚のうちで前記対象者の心理状態と関連性の高い感覚を推定する推定ステップと、
   を含み、
   前記複数種類の感覚は、視覚、聴覚、嗅覚、体性感覚及び味覚のうちの少なくとも２つを含む、
   心理状態推定方法。
7. １以上のプロセッサに、
   請求項６記載の心理状態推定方法を実行させる、
   プログラム。
8. 請求項１〜５のいずれか１項に記載の心理状態推定システムの前記推定部で用いられる推定モデルの生成方法であって、
   対象者が複数種類の刺激下にあるときに、前記対象者の脳における複数の感覚野の活動量の情報を取得する取得ステップと、
   少なくとも前記複数の感覚野の活動量の情報を入力データとし、前記対象者の心理状態と関連性の高い感覚を出力データとする機械学習により、前記入力データと前記出力データとに応じた前記推定モデルを生成するモデル生成ステップと、
   を含む、
   推定モデルの生成方法。

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