JP7064787B2 - 情報処理装置、プログラム、及び、情報処理方法 - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置及びプログラムに関する。

一般に、人は、自身の感情を記録する方法として、文章（例えば、日記）を用いる。文章は、人の主観的感情を表す。つまり、人が作成した文章からは、その人の主観的感情に関連する主観感情指標が得られる。

一方、特許文献１には、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）検査によって得られた情報に基づいて、被験者の感情を判定する技術が開示されている。ＭＲＩ検査によって得られた情報は、定量値であるので、被験者の客観的感情を直接的に表す。

特開２０１３－１７６４０６号公報

しかし、特許文献１のＭＲＩ検査を受けることは、費用及び手間がかかるため容易ではない。従って、ＭＲＩ検査を受けたことがない（つまり、客観的感情を表すデータが存在しない）人も多い。そのため、ＭＲＩ検査を受けたことがない人の感情を高い精度で判定することはできなかった。

このように、従来技術では、客観的感情を表すデータが存在しない人については、感情の推定の精度が十分ではない。

本発明の目的は、客観的感情を表すデータが存在しない人の感情の推定の精度を向上させることである。

本発明の一態様は、
ユーザの感情を推定する情報処理装置であって、
被験者の客観的感情に直接的に関連する直接客観情報を取得する手段を備え、
被験者の主観的感情に関連する被験者主観情報、及び、被験者の客観的感情に間接的に関連する被験間接客観情報の少なくとも１つを取得する手段を備え、
ユーザの主観的感情に関連するユーザ主観情報、及び、ユーザの客観的感情に間接的に関連するユーザ間接客観情報の少なくとも１つを取得する手段を備え、
直接客観情報と、被験者主観情報及び被験者間接客観情報の少なくとも１つと、ユーザ主観情報及びユーザ間接客観情報の少なくとも１つと、を参照して、ユーザの感情に関連するユーザ感情情報を推定する手段を備える、
情報処理装置である。

本発明によれば、客観的感情を表すデータが存在しない人の感情の推定の精度を向上させることができる。

本実施形態の情報処理システムの構成を示すブロック図である。 本実施形態の概要の説明図である。 本実施形態の概要の一態様の説明図である。 本実施形態の被験者情報データベースのデータ構造を示す図である。 本実施形態の被験者流動主観情報データベースのデータ構造を示す図である。 本実施形態の被験者流動間接客観情報データベースのデータ構造を示す図である。 本実施形態のユーザ情報データベースのデータ構造を示す図である。 本実施形態のユーザ流動主観情報データベースのデータ構造を示す図である。 本実施形態のユーザ流動間接客観情報データベースのデータ構造を示す図である。 本実施形態の情報処理の全体フローを示す図である。 図１０の被験者情報の登録の処理のシーケンス図である。 図１１の情報処理において表示される画面例を示す図である。 図１１の情報処理において表示される画面例を示す図である。 図１０の被験者流動情報の登録の処理のシーケンス図である。 図１４の情報処理において表示される画面例を示す図である。 図１４の情報処理において表示される画面例を示す図である。 図１４の情報処理において表示される画面例を示す図である。 図１０のユーザ情報の登録の処理（ＯＰ３）の処理のシーケンス図である。 図１８の情報処理において表示される画面例を示す図である。 図１０のユーザ流動情報の登録の処理のシーケンス図である。 図１１の感情の可視化の処理のフローチャートである。 図２１の情報処理において表示される画面例を示す図である。 変形例のユーザ感情情報データベースのデータ構造を示す図である。 変形例の感情の可視化の処理のフローチャートである。

以下、本発明の一実施形態について、図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施形態を説明するための図面において、同一の構成要素には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。

（１）情報処理システムの構成
情報処理システムの構成について説明する。図１は、本実施形態の情報処理システムの構成を示すブロック図である。

図１に示すように、情報処理システム１は、クライアント装置１０と、サーバ３０と、を備える。
クライアント装置１０及びサーバ３０は、ネットワーク（例えば、インターネット又はイントラネット）ＮＷを介して接続される。

クライアント装置１０は、サーバ３０にリクエストを送信する情報処理装置の一例である。クライアント装置１０は、例えば、スマートフォン、タブレット端末、又は、パーソナルコンピュータである。

サーバ３０は、クライアント装置１０から送信されたリクエストに応じたレスポンスをクライアント装置１０に提供する情報処理装置の一例である。サーバ３０は、例えば、ウェブサーバである。

（１－１）クライアント装置の構成
図１を参照して、クライアント装置１０の構成について説明する。

図１に示すように、クライアント装置１０は、記憶装置１１と、プロセッサ１２と、入出力インタフェース１３と、通信インタフェース１４とを備える。

記憶装置１１は、プログラム及びデータを記憶するように構成される。記憶装置１１は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、及び、ストレージ（例えば、フラッシュメモリ又はハードディスク）の組合せである。

プログラムは、例えば、以下のプログラムを含む。
・ＯＳ（Operating System）のプログラム
・情報処理を実行するアプリケーション（例えば、ウェブブラウザ）のプログラム

データは、例えば、以下のデータを含む。
・情報処理において参照されるデータベース
・情報処理を実行することによって得られるデータ（つまり、情報処理の実行結果）

プロセッサ１２は、記憶装置１１に記憶されたプログラムを起動することによって、クライアント装置１０の機能を実現するように構成される。プロセッサ１２は、コンピュータの一例である。

入出力インタフェース１３は、クライアント装置１０に接続される入力デバイスからユーザの指示を取得し、かつ、クライアント装置１０に接続される出力デバイスに情報を出力するように構成される。
入力デバイスは、例えば、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネル、又は、それらの組合せである。
出力デバイスは、例えば、ディスプレイである。

通信インタフェース１４は、クライアント装置１０とサーバ３０との間の通信を制御するように構成される。

（１－２）サーバの構成
図１を参照して、サーバ３０の構成について説明する。

図１に示すように、サーバ３０は、記憶装置３１と、プロセッサ３２と、通信インタフェース３４とを備える。

記憶装置３１は、プログラム及びデータを記憶するように構成される。記憶装置３１は、例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及び、ストレージ（例えば、フラッシュメモリ又はハードディスク）の組合せである。

プログラムは、例えば、以下のプログラムを含む。
・ＯＳのプログラム
・情報処理を実行するアプリケーションのプログラム

データは、例えば、以下のデータを含む。
・情報処理において参照されるデータベース
・情報処理の実行結果

プロセッサ３２は、記憶装置３１に記憶されたプログラムを起動することによって、サーバ３０の機能を実現するように構成される。プロセッサ３２は、コンピュータの一例である。

入出力インタフェース３３は、サーバ３０に接続される入力デバイスからユーザの指示を取得し、かつ、サーバ３０に接続される出力デバイスに情報を出力するように構成される。
入力デバイスは、例えば、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネル、又は、それらの組合せである。
出力デバイスは、例えば、ディスプレイである。

通信インタフェース３４は、サーバ３０と、クライアント装置１０との間の通信を制御するように構成される。

（２）本実施形態の概要
本実施形態の概要について説明する。図２は、本実施形態の概要の説明図である。

図２に示すように、被験者は、３種類の検査（主観検査、間接客観検査、及び、直接客観検査）を受ける。つまり、被験者には、３種類の被験者検査情報（主観情報、間接客観情報、及び、直接客観情報）が関連付けられる。
主観検査は、被験者の主観的感情に関連する被験者主観情報を測定するための検査である。主観検査は、例えば、Ｑ＆Ａ形式のテストによって実施される。主観情報は、被験者の主観によって決まる情報である。
間接客観検査は、被験者の客観的感情に関連する間接客観情報を測定するための検査である。間接客観検査は、例えば、サブリミナルテスト又はウェアラブルデバイスによる検査である。被験者間接客観情報は、被験者の感情を司る脳の反応が直接的に反映されるものではないが、間接的には反映されるものである。被験者間接客観情報は、例えば、脈拍、瞳孔サイズ、及び、汗腺の少なくとも１つのから類推される被験者の感情を司る脳の反応を示す情報である。
直接客観検査は、被験者の客観的感情に関連する直接客観情報を測定するための検査である。直接客観検査は、例えば、脳画像処理機器（一例として、ＭＲＩ機器又はｆＭＲＩ（functional Magnetic Resonance Imaging）機器）を用いて実施される検査である。直接客観情報は、被験者の感情を司る脳、及び、感情と関連する脳機能（例えば、感情の抑制）の反応が直接的に反映されるものである。換言すると、直接客観情報は、検査情報の中で、被験者の感情を最も客観的に表す情報である。

ユーザは、２種類の検査（主観検査及び間接客観検査）を受ける。つまり、ユーザには、２種類のユーザ検査情報（主観情報及び間接客観情報）が関連付けられる。
ユーザは、被験者とは異なり、直接客観検査を受けていない。したがって、ユーザの直接客観感情情報は存在しない。

本実施形態では、被験者に関連付けられた３種類の検査情報（主観情報、間接客観情報、及び、直接客観情報）から、主観情報及び間接客観情報の組合せと、直接客観情報との相関性を計算する。
また、被験者に関連付けられた主観情報及び間接客観情報の組合せと、直接客観情報との相関性を参照して、ユーザに関連付けられた２種類の検査情報（主観情報及び間接客観情報）からユーザの感情情報（例えば、ユーザの感情コンディション、感情傾向、及び、感情に影響を与える感情因子）を推測する。

このように、本実施形態によれば、直接客観検査を受けていないユーザの感情を司る脳の反応が直接的に反映された直接客観情報を推測することができる。その結果、直接客観検査を受けていないユーザの感情を高精度に推測することができる。

（２－１）本実施形態の概要の一態様
本実施形態の概要の一態様について説明する。図３、本実施形態の概要の一態様の説明図である。

図３示すように、主観検査は、２種類（固着主観検査及び流動主観検査）に分類される。
固着主観検査は、例えば、Ｑ＆Ａ形式のテストである。このテストの質問は、被験者に対して、過去に起きた自己に関する出来事及び経験を振り返らせ、且つ、その出来事及び経験のパターンから自己認識を検査するための文脈を含んでいる。従って、このテストの回答から得られる情報は、固着主観情報である。
流動主観検査は、例えば、Ｑ＆Ａ形式のテストである。このテストの質問は、被験者に対して、直近の１つの自己の出来事及び経験を振り返らせるための文脈を含んでいる。従って、このテストの回答から得られる情報は、流動主観情報である。複数の流動主観情報と固着主観情報との差は、個人の自己をみる能力、及び、メタ認知能力の差になる。この差は、感情観察力において有用な指標の一つである。

客観検査は、２種類（間接客観検査及び直接客観検査）に分類される。

間接客観検査は、固着間接客観検査及び流動間接客観検査に分類される。
固着間接客観検査は、例えば、被験者に対して実施されるサブリミナルテストである。サブリミナルテストでは、被験者に対してサブリミナル効果を与えるコンテンツ（画像、音声、又は、それらの組合せ）を提示し、且つ、当該コンテンツに対する被験者の反応が計測される。一般的に、サブリミナル効果を与えられた脳は、個人の感情に依存する特定の反応を示す。つまり、計測された反応には、被験者の脳に固着した感情が反映される。したがって、被験者の反応は、固着間接客観情報である。
流動間接客観検査は、例えば、被験者が装着したウェアラブルデバイスを用いたテストである。ウェアラブルデバイスによって取得されたデータは、計測のタイミングによって変動する。従って、このデータは、流動間接客観情報である。

直接客観検査は、固着直接客観検査及び流動直接客観検査に分類される。
固着直接客観検査は、例えば、被験者に対して実施されるＭＲＩ検査である。ＭＲＩ機器によって取得された画像は、被験者の脳に固着した感情が直接的に反映される。したがって、ＭＲＩ機器によって取得された画像は、固着間接客観情報である。
流動直接客観検査は、例えば、被験者に対して実施されるＥＥＧ（Electroencephalogram）検査又はｆＭＲＩ検査である。ＥＥＧ検査又はｆＭＲＩ検査の結果は、検査のタイミングによって変動する。従って、ＥＥＧ検査及びｆＭＲＩ検査の結果は、流動直接客観情報である。

本実施形態の一態様では、被験者に関連付けられた５種類の検査情報（固着主観情報、流動主観情報、固着間接客観情報、流動間接客観情報、及び、直接客観情報）から、主観情報及び間接客観情報の組合せと、直接客観情報との相関性を計算する。
また、被験者に関連付けられた主観情報及び間接客観情報の組合せと、直接客観情報との相関性を参照して、ユーザに関連付けられた４種類の検査情報（固着主観情報、流動主観情報、固着間接客観情報、及び、流動間接客観情報）からユーザの感情情報（例えば、ユーザの感情コンディション、感情傾向、及び、感情に影響を与える感情因子）を推測する。

（３）データベース
本実施形態のデータベースについて説明する。以下のデータベースは、記憶装置３１に記憶される。

（３－１）被験者情報データベース
本実施形態の被験者情報データベースについて説明する。図４は、本実施形態の被験者情報データベースのデータ構造を示す図である。

図４の被験者情報データベースには、被験者に関する被験者情報が格納される。
被験者情報データベースは、「被験者ＩＤ」フィールドと、「被験者名」フィールドと、「被験者属性」フィールドと、「固着主観」フィールドと、「直接客観」フィールドと、「固着間接客観」フィールドと、を含む。
各フィールドは、互いに関連付けられている。

「被験者ＩＤ」フィールドには、被験者を識別する被験者ＩＤ（「被験者識別情報」の一例）が格納される。

「被験者名」フィールドには、被験者名に関する情報（例えば、テキスト）が格納される。被験者名、例えば、被験者情報を登録するときに被験者によって任意に決定される。

「被験者属性」フィールドには、被験者の属性に関する被験者属性情報が格納される。被験者属性情報は、例えば、被験者情報を登録するときに被験者によって任意に決定される。
「被験者属性」フィールドは、「性別」フィールドと、「年齢」フィールドと、「職業」フィールドと、を含む。

「性別」フィールドには、被験者の性別に関する情報が格納される。

「年齢」フィールドには、被験者の年齢に関する情報が格納される。

「職業」フィールドには、被験者の職業に関する情報が格納される。

「固着主観」フィールドには、被験者の固着主観情報が格納される。固着主観情報は、予め用意された複数の質問に対する回答の組合せによって決まる情報である。固着主観情報は、例えば、被験者の性格の種類（以下「性格タイプ」という）に関する情報である。

「直接客観」フィールドには、被験者の直接客観情報が格納される。
「直接客観」フィールドは、「ＭＲＩ」フィールドと、「ｆＭＲＩ」フィールドと、を含む。

「ＭＲＩ」フィールドには、ＭＲＩの検査結果に関するＭＲＩ画像（「直接客観情報」の一例）が格納される。ＭＲＩ画像は、例えば、被験者の脳の画像データである。

「ｆＭＲＩ」フィールドには、ｆＭＲＩの検査結果に関するｆＭＲＩ情報（「直接客観情報」の一例）が格納される。ｆＭＲＩ情報は、複数の刺激のそれぞれに対する脳の各部位の脳活動に関する血流動態反応パラメータ（例えば、扁桃体の活性度、島の活性度、背外側前頭前皮質の不活性度、血中コルチゾール量、血圧変動率、及び、表情筋）を含む。

「固着間接客観」フィールドには、被験者に対する固着間接客観検査（例えば、サブリミナルテスト）から得られる固着間接客観情報が格納される。固着間接客観情報は、例えば、以下を含む。
・サブリミナルコンテンツを提示したときの反応の内容
・サブリミナルコンテンツを提示したときの反応速度

（３－２）被験者流動主観情報データベース
本実施形態の被験者流動主観情報データベースについて説明する。図５は、本実施形態の被験者流動主観情報データベースのデータ構造を示す図である。

図５の被験者流動主観情報データベースには、被験者に対して提示された質問に対する回答が格納される。
被験者流動主観情報データベースは、「データＩＤ」フィールドと、「チェックイン日時」フィールドと、「チェックイン回答」フィールドと、「チェックアウト日時」フィールドと、「チェックアウト回答」フィールドと、を含む。
各フィールドは、互いに関連付けられている。
被験者流動主観情報データベースは、被験者ＩＤに関連付けられる。

「データＩＤ」フィールドには、被験者流動主観情報データベースのレコードを識別するデータＩＤが格納される。

「チェックイン日時」フィールドには、チェックインの日時に関する情報が格納される。チェックインとは、あるタスクを実行する前に被験者に提示した質問に対する回答を取得するための処理である。

「チェックイン回答」フィールドには、チェックインにおいて取得された回答に関するチェックイン回答情報が格納される。「チェックイン回答」フィールドの情報は、質問毎に分けて格納される。

「チェックアウト日時」フィールドには、チェックアウトの日時に関する情報が格納される。チェックアウトとは、あるタスクを完了した後に被験者に提示した質問に対する回答を取得するための処理である。

「チェックアウト回答」フィールドには、チェックアウトにおいて取得された回答に関するチェックアウト回答情報が格納される。「チェックアウト回答」フィールドの情報は、質問毎に分けて格納される。

（３－３）被験者流動間接客観情報データベース
本実施形態の被験者流動間接客観情報データベースについて説明する。図６は、本実施形態の被験者流動間接客観情報データベースのデータ構造を示す図である。

図６の被験者流動間接客観情報データベースには、被験者の流動間接客観情報が格納される。
被験者流動間接客観情報データベースは、「データＩＤ」フィールドと、「測定日時」フィールドと、「ウェアラブル」フィールドと、を含む。
被験者流動間接客観情報データベースは、被験者ＩＤに関連付けられる。

「データＩＤ」フィールドには、被験者流動間接客観情報データベースのレコードを識別するデータＩＤが格納される。

「測定日時」フィールドには、ウェアラブルデバイスが計測したデータを取得した日時に関する情報が格納される。

「ウェアラブル」フィールドには、ウェアラブルデバイスが計測したデータが格納される。ウェアラブルデバイスが計測したデータは、例えば、以下の少なくとも１つを含む。
・歩数
・脈拍
・心拍数
・消費カロリー

（３－４）ユーザ情報データベース
本実施形態のユーザ情報データベースについて説明する。図７は、本実施形態のユーザ情報データベースのデータ構造を示す図である。

図７のユーザ情報データベースには、ユーザに関するユーザ情報が格納される。
ユーザ情報データベースは、「ユーザＩＤ」フィールドと、「ユーザ名」フィールドと、「ユーザ属性」フィールドと、「固着主観」フィールドと、「固着間接客観」フィールドと、を含む。
各フィールドは、互いに関連付けられている。

「ユーザＩＤ」フィールドには、ユーザを識別するユーザＩＤ（「ユーザ識別情報」の一例）が格納される。

「ユーザ名」フィールドには、ユーザ名に関する情報（例えば、テキスト）が格納される。ユーザ名は、例えば、ユーザ情報を登録するときにユーザによって任意に決定される。

「ユーザ属性」フィールドには、ユーザの属性に関するユーザ属性情報が格納される。ユーザ属性情報は、例えば、ユーザ情報を登録するときにユーザによって任意に決定される。
「ユーザ属性」フィールドは、「性別」フィールドと、「年齢」フィールドと、「職業」フィールドと、を含む。

「性別」フィールドには、ユーザの性別に関する情報が格納される。

「年齢」フィールドには、ユーザの年齢に関する情報が格納される。

「職業」フィールドには、ユーザの職業に関する情報が格納される。

「固着主観」フィールドには、ユーザの固着主観情報が格納される。固着主観情報は、予め用意された複数の質問に対する回答の組合せによって決まる情報である。固着主観情報は、例えば、ユーザの性格タイプに関する情報である。

「固着間接客観」フィールドには、ユーザに対する固着間接客観検査（例えば、サブリミナルテスト）から得られる固着間接客観情報が格納される。固着間接客観情報の例は、被験者情報データベース（図４）の「固着間接客観」フィールドの例と同様である。

（３－５）ユーザ流動主観情報データベース
本実施形態のユーザ流動主観情報データベースについて説明する。図８は、本実施形態のユーザ流動主観情報データベースのデータ構造を示す図である。

図８のユーザ流動主観情報データベースには、ユーザに対して提示された質問に対する回答が格納される。
ユーザ流動主観情報データベースは、「データＩＤ」フィールドと、「チェックイン日時」フィールドと、「チェックイン回答」フィールドと、「チェックアウト日時」フィールドと、「チェックアウト回答」フィールドと、を含む。
各フィールドは、互いに関連付けられている。
ユーザ流動主観情報データベースは、ユーザＩＤに関連付けられる。

「データＩＤ」フィールドには、ユーザ流動主観情報データベースのレコードを識別するデータＩＤが格納される。

「チェックイン日時」フィールドには、チェックインの日時に関する情報が格納される。チェックインとは、あるタスクを実行する前にユーザに提示した質問に対する回答を取得するための処理である。

「チェックイン回答」フィールドには、チェックインにおいて取得された回答に関するチェックイン回答情報が格納される。「チェックイン回答」フィールドの情報は、質問毎に分けて格納される。

「チェックアウト日時」フィールドには、チェックアウトの日時に関する情報が格納される。チェックアウトとは、あるタスクを完了した後にユーザに提示した質問に対する回答を取得するための処理である。

「チェックアウト回答」フィールドには、チェックアウトにおいて取得された回答に関するチェックアウト回答情報が格納される。「チェックアウト回答」フィールドの情報は、質問毎に分けて格納される。

（３－６）ユーザ流動間接客観情報データベース
本実施形態のユーザ流動間接客観情報データベースについて説明する。図９は、本実施形態のユーザ流動間接客観情報データベースのデータ構造を示す図である。

図９のユーザ流動間接客観情報データベースには、ユーザの流動間接客観情報が格納される。
ユーザ流動間接客観情報データベースは、「データＩＤ」フィールドと、「測定日時」フィールドと、「ウェアラブル」フィールドと、を含む。
ユーザ流動間接客観情報データベースは、ユーザＩＤに関連付けられる。

「データＩＤ」フィールドには、ユーザ流動間接客観情報データベースのレコードを識別するデータＩＤが格納される。

「測定日時」フィールドには、ウェアラブルデバイスが計測したデータを取得した日時に関する情報が格納される。

「ウェアラブル」フィールドには、ウェアラブルデバイスが計測したデータが格納される。ウェアラブルデバイスが計測したデータの例は、被験者流動間接客観情報データベース（図６）の「ウェアラブル」フィールドの例と同様である。

（４）情報処理
本実施形態の情報処理について説明する。図１０は、本実施形態の情報処理の全体フローを示す図である。

図１０に示すように、本実施形態の情報処理は、被験者情報の登録（ＯＰ１）と、被験者流動情報の登録（ＯＰ２）と、ユーザ情報の登録（ＯＰ３）と、ユーザ流動情報の登録（ＯＰ４）と、感情の可視化（ＯＰ５）と、を含む。
被験者情報の登録（ＯＰ１）及び被験者流動情報の登録（ＯＰ２）は、被験者情報データベース（図４）、被験者流動主観情報データベース（図５）、及び、被験者流動間接客観情報データベース（図６）へのデータの登録を行うための処理である。被験者情報の登録（ＯＰ１）及び被験者流動情報の登録（ＯＰ２）によって、サーバ３０に、被験者検査情報と感情の推論モデルが構築される。
ユーザ情報の登録（ＯＰ３）及びユーザ流動情報の登録（ＯＰ４）は、ユーザ情報データベース（図７）、ユーザ流動主観情報データベース（図８）、及び、ユーザ流動間接客観情報データベース（図９）へのデータの登録を行うための処理である。ユーザ情報の登録（ＯＰ３）及びユーザ流動情報の登録（ＯＰ４）によって、感情の可視化（ＯＰ５）に必要な入力情報がサーバ３０に与えられる。
感情の可視化（ＯＰ５）は、被験者情報の登録（ＯＰ１）及び被験者流動情報の登録（ＯＰ２）によって生成された推論モデルと、ユーザ情報の登録（ＯＰ３）及びユーザ流動情報の登録（ＯＰ４）において与えられた入力情報とを用いて、ユーザの感情を可視化するための処理である。

（４－１）被験者情報の登録
本実施形態の被験者情報の登録（ＯＰ１）の処理について説明する。図１１は、図１０の被験者情報の登録の処理のシーケンス図である。図１２～図１３は、図１１の情報処理において表示される画面例を示す図である。

図１１に示すように、被験者情報の受付（Ｓ１００）が実行される。
具体的には、クライアント装置１０のプロセッサ１２は、画面Ｐ１００（図１２）をディスプレイに表示する。

画面Ｐ１００は、操作オブジェクトＢ１００と、フィールドオブジェクトＦ１００と、を含む。
フィールドオブジェクトＦ１００は、被験者情報（例えば、被験者名、性別、年齢、及び、職業）の入力を受け付けるオブジェクトである。
操作オブジェクトＢ１００は、フィールドオブジェクトＦ１００に入力された情報をサーバ３０に送信させるための指示を受け付けるオブジェクトである。

被験者がフィールドオブジェクトＦ１００に被験者情報を入力し、且つ、操作オブジェクトＢ１００を操作すると、プロセッサ１２は、被験者情報登録リクエストデータをサーバ３０に送信する。被験者情報登録リクエストデータは、フィールドオブジェクトＦ１００に入力された情報を含む。

サーバ３０のプロセッサ３２は、被験者情報データベース（図４）に新規レコードを追加する。
新規レコードの各フィールドには、以下の情報が格納される。
・「被験者ＩＤ」フィールドには、新規の被験者ＩＤが格納される。
・「被験者名」フィールド及び「被験者属性」フィールドには、被験者情報登録リクエストデータに含まれる情報（つまり、フィールドオブジェクトＦ１００に入力された情報）が格納される。

ステップＳ１００の後、初回Ｑ＆Ａテスト（Ｓ１０１）が実行される。
具体的には、クライアント装置１０のプロセッサ１２は、画面Ｐ１０１（図１２）をディスプレイに表示する。

画面Ｐ１０１は、操作オブジェクトＢ１０１と、フィールドオブジェクトＦ１０１と、を含む。
フィールドオブジェクトＦ１０１には、質問と、当該質問に対する回答の選択肢と、が表示される。操作者が選択肢の少なくとも１つを指定すると、フィールドオブジェクトＦ１０１は、操作者によって指定された選択肢を操作者の回答として受け付ける。
操作オブジェクトＢ１０１は、フィールドオブジェクトＦ１０１が受け付けた回答を確定させるための指示を受け付けるオブジェクトである。

操作オブジェクトＢ１０１が操作されると、プロセッサ１２は、更新リクエストデータをサーバ３０に送信する。更新リクエストデータは、フィールドオブジェクトＦ１０１に入力された情報を含む。

サーバ３０の記憶装置３１には、フィールドオブジェクトＦ１０１に入力された情報の組合せと、入力者の性格タイプとの関係を示すマッチングテーブルが記憶されている。
プロセッサ３２は、記憶装置３１に記憶されたマッチングテーブルを参照して、更新リクエストデータに含まれる情報に対応する性格タイプを決定する。
プロセッサ３２は、ステップＳ１００で追加した新規レコードの「固着主観」フィールドに、決定した性格タイプに関する情報を格納する。
プロセッサ３２は、更新レスポンスデータをクライアント装置１０に送信する。更新レスポンスデータは、性格タイプに関する情報を含む。

クライアント装置１０のプロセッサ１２は、更新リクエストデータに基づいて、画面Ｐ１０２（図１２）をディスプレイに表示する。
画面Ｐ１０２には、サーバ３０によって決定された性格タイプが表示される。

ステップＳ１０１の後、サブリミナルテスト（Ｓ１０２）が実行される。
具体的には、クライアント装置１０のプロセッサ１２は、画面Ｐ１０３（図１３）をディスプレイに表示する。

画面Ｐ１０３は、表示オブジェクトＡ１０３を含む。
表示オブジェクトＡ１０３には、被験者に対して、操作を促すメッセージ（例えば、「表示された三角形をクリックしてください」というテキストメッセージ）が表示される。

画面Ｐ１０３の表示から時間ｔ１（例えば、４秒）経過後、プロセッサ１２は、画面Ｐ１０４（図１３）をディスプレイに表示する。

画面Ｐ１０４は、表示オブジェクトＡ１０３及びＡ１０４を含む。
表示オブジェクトＡ１０４は、表示領域Ａ１０４ａ～表示領域Ａ１０４ｂを含む。
表示領域Ａ１０４ａ～Ａ１０４ｂには、それぞれ、画像オブジェクトＩＭＧ１０４ａ～ＩＭＧ１０４ｂが表示される。画像オブジェクトＩＭＧ１０４ａ～ＩＭＧ１０４ｂは、所定方向に並んで表示される。画像オブジェクトＩＭＧ１０４ａ～ＩＭＧ１０４ｂは、例えば、四角形の画像である。

画面Ｐ１０４の表示から時間ｔ２（＜ｔ１）経過後、プロセッサ１２は、画面Ｐ１０５ａ又はＰ１０５ｂ（図１３）をディスプレイに表示する。時間ｔ２は、例えば、０．０１秒である。つまり、画面Ｐ１０４は、画面Ｐ１０３に比べて極めて短時間だけ表示される。

このように、画面Ｐ１０４の表示時間ｔ２は、画面Ｐ１０３の表示時間ｔ１より極めて短時間である。そのため、画像オブジェクトＩＭＧ１０４ａ～ＩＭＧ１０４ｂは、人間の視覚では認識することはできないが、通常、「意識」より下の部分（いわゆる潜在意識、又は、意識と潜在意識との境界領域）において、脳が認識可能である。したがって、被験者は、無意識のうちに、画像オブジェクトＩＭＧ１０４ａ又はＩＭＧ１０４ｂの何れかに注目する。この現象を、「サブリミナル効果」という。ステップＳ１０２では、このサブリミナル効果を利用して、被験者の固着間接客観情報を取得する。

画面Ｐ１０５ａは、表示オブジェクトＡ１０４を含む。
表示オブジェクトＡ１０４の表示領域Ａ１０４ａには、画像オブジェクトＩＭＧ１０５ａが表示される。画像オブジェクトＩＭＧ１０５ａは、例えば、三角形の画像である。画像オブジェクトＩＭＧ１０５ａは、操作者による操作が可能なオブジェクトである。

画面Ｐ１０５ｂは、表示オブジェクトＡ１０４を含む。
表示オブジェクトＡ１０４の表示領域Ａ１０４ｂには、画像オブジェクトＩＭＧ１０５ｂが表示される。画像オブジェクトＩＭＧ１０５ｂは、例えば、三角形の画像である。画像オブジェクトＩＭＧ１０５ｂは、操作者による操作が可能なオブジェクトである。

被験者が画像オブジェクトＩＭＧ１０５ａ又はＩＭＧ１０５ｂを操作すると、プロセッサ１２は、画面Ｐ１０５ａ又はＰ１０５ｂの表示から被験者が画像オブジェクトＩＭＧ１０５ａ又はＩＭＧ１０５ｂを操作するまでの時間（以下「反応時間」という）を、記憶装置１１に記憶する。
例えば、被験者が画面Ｐ１０４の画像オブジェクトＩＭＧ１０４ａに注目していた場合には、画像オブジェクトＩＭＧ１０４ａと同じ表示領域Ａ１０４ａに表示された画像オブジェクトＩＭＧ１０５ａの操作に対する反応時間は、画像オブジェクトＩＭＧ１０４ａと異なる表示領域Ａ１０４ｂに表示された画像オブジェクトＩＭＧ１０５ｂの操作に対する反応時間より短くなる。

プロセッサ１２は、上記のようなサビリミナルテストを複数回繰り返し実行する。
所定回数のサブリミナルテストが終了すると、プロセッサ１２は、更新リクエストデータをサーバ３０に送信する。更新リクエストデータは、以下の情報を含む。
・画像オブジェクトＩＭＧ１０５ａに対する反応時間に関する情報
・画像オブジェクトＩＭＧ１０５ｂに対する反応時間に関する情報

プロセッサ３２は、ステップＳ１００で追加した新規レコードの「固着間接客観」フィールドに、更新リクエストデータに含まれる反応時間に関する情報を格納する。
プロセッサ３２は、更新レスポンスデータをクライアント装置１０に送信する。

ステップＳ１０２の後、ＭＲＩ検査（Ｓ１０３）が実行される。
具体的には、磁気共鳴装置に接続されたコンピュータが、磁気共鳴装置によって得られた信号に基づいて、被験者の脳活動パラメータと、血流動態反応パラメータと、を生成する。
当該コンピュータは、更新リクエストデータをサーバ３０に送信する。
更新リクエストデータは、以下の情報を含む。
・脳活動パラメータ
・血流動態反応パラメータ

サーバ３０のプロセッサ３２は、ステップＳ１００で追加した新規レコードに以下の情報を格納する。
・「ＭＲＩ」フィールドに、更新リクエストデータに含まれる脳活動パラメータが格納される。
・「ｆＭＲＩ」フィールドに、更新リクエストデータに含まれる血流動態反応パラメータが格納される。

（４－２）被験者流動情報の登録
本実施形態の被験者流動情報の登録（ＯＰ２）の処理について説明する。図１４は、図１０の被験者流動情報の登録の処理のシーケンス図である。図１５～図１７は、図１４の情報処理において表示される画面例を示す図である。

図１４に示すように、ウェアラブル情報の取得（Ｓ２００）が実行される。
クライアント装置１０のプロセッサ１２は、被験者が装着したウェアラブルデバイスから、ウェアラブル情報（例えば、歩数、脈拍、及び、心拍数の少なくとも１つ）を取得する。
プロセッサ１２は、更新リクエストデータをサーバ３０に送信する。更新リクエストデータは、以下の情報を含む。
・ウェアラブルデバイスを装着した被験者の被験者ＩＤ
・ウェアラブル情報
・ステップＳ２００の実行日時に関する情報

サーバ３０のプロセッサ３２は、更新リクエストデータに含まれる被験者ＩＤに関連付けられた被験者流動間接客観情報データベース（図６）に新規レコードを追加する。
新規レコードの各フィールドには、以下の情報が格納される。
・「データＩＤ」フィールドには、新規データＩＤが格納される。
・「測定日時」フィールドには、更新リクエストデータに含まれる実行日時に関する情報が格納される。
・「ウェアラブル」フィールドには、更新リクエストデータに含まれるウェアラブル情報が格納される。

ステップＳ２００の後、チェックイン（Ｓ２０１）が実行される。
具体的には、クライアント装置１０のプロセッサ１２は、画面Ｐ２００（図１５）をディスプレイに表示する。

画面Ｐ２００は、操作オブジェクトＢ２００と、フィールドオブジェクトＦ２００ａ～Ｆ２００ｅと、を含む。

フィールドオブジェクトＦ２００ａ～Ｆ２００ｅには、ステップＳ２０１の後に行うタスクに関する質問が提示される。
フィールドオブジェクトＦ２００ａには、「タスクの内容は？」という質問が提示される。フィールドオブジェクトＦ２００ａに任意のテキストが入力されると、プロセッサ１２は、入力されたテキストを、タスクの内容に関する情報として取得する。
フィールドオブジェクトＦ２００ｂには、「タスクの種類は？」という質問が提示される。フィールドオブジェクトＦ２００ｂの複数の選択肢の中から任意の選択肢が選択されると、プロセッサ１２は、選択された選択肢を、タスクの種類に関する情報として取得する。
フィールドオブジェクトＦ２００ｃには、「誰と一緒？」という質問が提示される。フィールドオブジェクトＦ２００ｃの複数の選択肢の中から任意の選択肢が選択されると、プロセッサ１２は、選択された選択肢を、タスクを一緒に行う人物に関する情報として取得する。
フィールドオブジェクトＦ２００ｄには、「タスクの頻度は？」という質問が提示される。フィールドオブジェクトＦ２００ｄのスライダが移動されると、プロセッサ１２は、スライダの位置に応じた数値を、タスクの頻度に関する情報として取得する。
フィールドオブジェクトＦ２００ｅには、「タスクの難易度は？」という質問が提示される。フィールドオブジェクトＦ２００ｅのスライダが移動されると、プロセッサ１２は、スライダの位置に応じた数値を、タスクの難易度に関する情報として取得する。

操作オブジェクトＢ２００が操作されると、画面Ｐ２０１（図１５）に遷移する。

画面Ｐ２０１は、操作オブジェクトＢ２０１と、フィールドオブジェクトＦ２０１ａ～Ｆ２０１ｂと、を含む。

フィールドオブジェクトＦ２０１ａ～Ｆ２０１ｂには、ステップＳ２０１の前に行われた行動に関する質問が提示される。
フィールドオブジェクトＦ２０１ａには、「直前３０分は何をしていた？」という質問が提示される。フィールドオブジェクトＦ２０１ａの複数の選択肢の中から任意の選択肢が選択されると、プロセッサ１２は、選択された選択肢を、チェックインの直前３０分間に行っていた行動に関する情報として取得する。
フィールドオブジェクトＦ２０１ｂには、「直前３０分はどうだった？」という質問が提示される。フィールドオブジェクトＦ２０１ｂのスライダを移動させると、プロセッサ１２は、スライダの位置に応じた数値を、チェックインの直前３０分間に行った行動に対する自己評価に関する情報として取得する。

操作オブジェクトＢ２０１が操作されると、画面Ｐ２０２（図１６）に遷移する。

画面Ｐ２０２は、操作オブジェクトＢ２０２と、フィールドオブジェクトＦ２０２ａ～Ｆ２０２ｇと、を含む。

フィールドオブジェクトＦ２０２ａ～Ｆ２０２ｇには、タスクを行う前の主観的感情に関連する質問が提示される。
フィールドオブジェクトＦ２０２ａには、「空腹度は？」という質問が表示される。フィールドオブジェクトＦ２０２ａのスライダが移動されると、プロセッサ１２は、スライダの位置に応じた数値を、空腹度に関する情報として取得する。
フィールドオブジェクトＦ２０２ｂには、「眠気は？」という質問が表示される。フィールドオブジェクトＦ２０２ｂのスライダが移動されると、プロセッサ１２は、スライダの位置に応じた数値を、眠気に関する情報として取得する。
フィールドオブジェクトＦ２０２ｃには、「ストレスは？」という質問が表示される。フィールドオブジェクトＦ２０２ｃのスライダが移動されると、プロセッサ１２は、スライダの位置に応じた数値を、ストレスに関する情報として取得する。
フィールドオブジェクトＦ２０２ｄには、「前回のタスクは？」という質問が表示される。フィールドオブジェクトＦ２０２ｄのスライダが移動されると、プロセッサ１２は、スライダの位置に応じた数値を、チェックインの前に行ったタスクに対する自己評価に関する情報として取得する。
フィールドオブジェクトＦ２０２ｅには、「モチベーションは？」という質問が表示される。フィールドオブジェクトＦ２０２ｅのスライダが移動されると、プロセッサ１２は、スライダの位置に応じた数値を、タスクに対するモチベーションに関する情報として取得する。
フィールドオブジェクトＦ２０２ｆには、「不安感は？」という質問が表示される。フィールドオブジェクトＦ２０２ｆのスライダが移動されると、プロセッサ１２は、スライダの位置に応じた数値を、タスクに対する不安感に関する情報として取得する。
フィールドオブジェクトＦ２０２ｇには、「明確度は？」という質問が表示される。フィールドオブジェクトＦ２０２ｇのスライダが移動されると、プロセッサ１２は、スライダの位置に応じた数値を、タスクに対する明確度に関する情報として取得する。

操作オブジェクトＢ２０２が操作されると、画面Ｐ２０３（図１６）に遷移する。

画面Ｐ２０３は、操作オブジェクトＢ２０３と、フィールドオブジェクトＦ２０３ａ～Ｆ２０３ｂと、を含む。

フィールドオブジェクトＦ２０３ａ～Ｆ２０３ｂには、タスクを行った後の予定行動に関する質問が提示される。
フィールドオブジェクトＦ２０３ａには、「タスクの後の行動は？」という質問が提示される。フィールドオブジェクトＦ２０３ａの複数の選択肢の中から任意の選択肢が選択されると、選択された選択肢を、タスクを行った後の予定行動に関する情報として取得する。
フィールドオブジェクトＦ２０３ｂには、「タスクの後の行動の楽しみ度は？」という質問が提示される。フィールドオブジェクトＦ２０３ｂのスライダが移動されると、プロセッサ１２は、スライダの位置に応じた数値を、タスクの後の行動に対する期待感に関する情報として取得する。

操作オブジェクトＢ２０３は、ステップＳ２０１の処理を完了させるための指示を受け付けるオブジェクトである。

操作オブジェクトＢ２０３が操作されると、クライアント装置１０のプロセッサ１２は、チェックイン完了リクエストデータをサーバ３０に送信する。
チェックイン完了リクエストデータは、以下の情報を含む。
・回答を行った被験者の被験者ＩＤ
・ステップＳ２０１の実行日時を示すチェックイン時間情報
・フィールドオブジェクトＦ２００ａ～Ｆ２００ｅ、Ｆ２０１ａ～Ｆ２０１ｂ、Ｆ２０２ａ～Ｆ２０２ｇ、及び、Ｆ２０３ａ～Ｆ２０３ｂに入力された情報

サーバ３０のプロセッサ３２は、チェックインリクエストデータに含まれる被験者ＩＤに関連付けられた被験者流動主観情報データベース（図５）に新規レコードを追加する。

新規レコードの各フィールドには、以下の情報が格納される。
・「データＩＤ」フィールドには、新規のデータＩＤが格納される。
・「チェックイン日時」フィールドには、チェックイン完了リクエストデータに含まれるチェックイン時間情報が格納される。
・「チェックイン回答」フィールドには、チェックイン完了リクエストデータに含まれる回答情報が質問事項毎に格納される。

ステップＳ２０１の後、チェックアウト（Ｓ２０２）の処理が実行される。
具体的には、クライアント装置１０のプロセッサ１２は、画面Ｐ２０４（図１７）をディスプレイに表示する。

画面Ｐ２０４は、操作オブジェクトＢ２０４と、フィールドオブジェクトＦ２０４ａ～Ｆ２０４ｆと、を含む。

フィールドオブジェクトＦ２０４ａ～Ｆ２０４ｆには、完了したタスクに関する質問が提示される。
フィールドオブジェクトＦ２０４ａには、「何をした？」という質問が表示される。フィールドオブジェクトＦ２０４ａに任意のテキストが入力されると、プロセッサ１２は、入力されたテキストを、完了したタスクの内容に関する情報として取得する。
フィールドオブジェクトＦ２０４ｂには、「完了度は？」という質問が表示される。フィールドオブジェクトＦ２０４ｂのスライダが移動されると、プロセッサ１２は、スライダの位置に応じた数値を、タスクの完了度に関する情報として取得する。
フィールドオブジェクトＦ２０４ｃには、「何をやり残した？」という質問が表示される。フィールドオブジェクトＦ２０４ｃに任意のテキストが入力されると、プロセッサ１２は、入力されたテキストを、やり残したタスクの内容に関する情報として取得する。
フィールドオブジェクトＦ２０４ｄには、「タスクの性質は？」という質問が表示される。フィールドオブジェクトＦ２０４ｄのスライダが移動されると、プロセッサ１２は、スライダの位置に応じた数値を、タスクの性質（例えば、作業性と指向性の割合）に関する情報として取得する。
フィールドオブジェクトＦ２０４ｅには、「インプット量は？」という質問が表示される。フィールドオブジェクトＦ２０４ｅのスライダが移動されると、プロセッサ１２は、スライダの位置に応じた数値を、タスクのインプット量に関する情報として取得する。
フィールドオブジェクトＦ２０４ｆには、「アウトプット量は？」という質問が表示される。フィールドオブジェクトＦ２０４ｆのスライダが移動されると、プロセッサ１２は、スライダの位置に応じた数値を、タスクのアウトプット量に関する情報として取得する。

操作オブジェクトＢ２０４が操作されると、画面Ｐ２０５に遷移する。

画面Ｐ２０５は、操作オブジェクトＢ２０５と、フィールドオブジェクトＦ２０５ａ～Ｆ２０５ｆと、を含む。

フィールドオブジェクトＦ２０５ａには、「今の気分は？」という質問が表示される。フィールドオブジェクトＦ２０５ａの複数の選択肢の中から任意の選択肢が選択されると、プロセッサ１２は、選択された選択肢を、タスクを完了した後の気分に関する情報として取得する。
フィールドオブジェクトＦ２０５ｂには、「モヤモヤ感は？」という質問が表示される。フィールドオブジェクトＦ２０５ｂのスライダが移動されると、プロセッサ１２は、スライダの位置に応じた数値を、タスクに対するモヤモヤ感に関する情報として取得する。
フィールドオブジェクトＦ２０５ｃには、「達成感は？」という質問が表示される。フィールドオブジェクトＦ２０５ｃのスライダが移動されると、プロセッサ１２は、スライダの位置に応じた数値を、タスクに対する達成感に関する情報として取得する。
フィールドオブジェクトＦ２０５ｄには、「集中度は？」という質問が表示される。フィールドオブジェクトＦ２０５ｄのスライダを移動させると、プロセッサ１２は、スライダの位置に応じた数値を、タスクに対する集中度に関する情報として取得する。
フィールドオブジェクトＦ２０５ｅには、「満足度は？」という質問が表示される。フィールドオブジェクトＦ２０５ｅのスライダが移動されると、プロセッサ１２は、スライダの位置に応じた数値を、タスクに対する満足度に関する情報として取得する。
フィールドオブジェクトＦ２０５ｆには、「疲労感は？」という質問が表示される。フィールドオブジェクトＦ２０５ｆのスライダが移動されると、プロセッサ１２は、スライダの位置に応じた数値を、タスクに対する疲労感に関する情報として取得する。

操作オブジェクトＢ２０５は、ステップＳ２０２の処理を完了させるための指示を受け付けるオブジェクトである。

操作オブジェクトＢ２０５が操作されると、クライアント装置１０のプロセッサ１２は、チェックアウト完了リクエストデータをサーバ３０に送信する。
チェックアウト完了リクエストデータは、以下の情報を含む。
・回答を行った被験者の被験者ＩＤ
・ステップＳ２０２の実行日時を示すチェックイン時間情報
・フィールドオブジェクトＦ２０４ａ～Ｆ２０４ｆ、及び、Ｆ２０５ａ～Ｆ２０５ｆに入力された情報

サーバ３０のプロセッサ３２は、チェックアウトリクエストデータに含まれる被験者ＩＤに関連付けられた被験者流動主観情報データベース（図５）を特定する。
プロセッサ３２は、特定した被験者流動主観情報データベースにおいて、「チェックイン日時」フィールドの情報が最も新しい日時を示す最新レコード（つまり、ステップＳ２０１で追加された新規レコード）を特定する。

最新レコードの各フィールドには、以下の情報が格納される。
・「チェックアウト日時」フィールドには、チェックアウト完了リクエストデータに含まれるチェックアウト時間情報が格納される。
・「チェックアウト回答」フィールドには、チェックアウト完了リクエストデータに含まれる回答情報が質問事項毎に格納される。

（４－３）ユーザ情報の登録の処理
本実施形態のユーザ情報の登録の処理について説明する。図１８は、図１０のユーザ情報の登録の処理（ＯＰ３）の処理のシーケンス図である。図１９は、図１８の情報処理において表示される画面例を示す図である。

図１８に示すように、ユーザ情報の登録（Ｓ３００）が実行される。
具体的には、クライアント装置１０のプロセッサ１２は、画面Ｐ３００（図１９）をディスプレイに表示する。

画面Ｐ３００は、操作オブジェクトＢ３００と、フィールドオブジェクトＦ３００と、を含む。
フィールドオブジェクトＦ３００は、ユーザ情報（例えば、ユーザ名、性別、年齢、及び、職業）の入力を受け付けるオブジェクトである。
操作オブジェクトＢ３００は、フィールドオブジェクトＦ３００に入力された情報をサーバ３０に送信させるための指示を受け付けるオブジェクトである。

ユーザがフィールドオブジェクトＦ３００にユーザ情報を入力し、且つ、操作オブジェクトＢ３００を操作すると、プロセッサ１２は、ユーザ情報登録リクエストデータをサーバ３０に送信する。ユーザ情報登録リクエストデータは、フィールドオブジェクトＦ３００に入力された情報を含む。

サーバ３０のプロセッサ３２は、ユーザ情報データベース（図７）に新規レコードを追加する。
新規レコードの各フィールドには、以下の情報が格納される。
・「ユーザＩＤ」フィールドには、新規のユーザＩＤが格納される。
・「ユーザ名」フィールド及び「ユーザ属性」フィールドには、ユーザ情報登録リクエストデータに含まれる情報（つまり、フィールドオブジェクトＦ３００に入力された情報）が格納される。

ステップＳ３００の後、初回Ｑ＆Ａテスト（Ｓ３０１）が実行される。
ステップＳ３０１は、以下の点において、図１１のステップＳ１０１とは異なる。
・サーバ３０のプロセッサ３２は、ステップＳ３００で追加した新規レコードの「固着主観」フィールドに、更新リクエストデータに含まれる情報（つまり、ユーザの性格タイプに関する情報）を格納する。

ステップＳ３０１の後、サブリミナルテスト（Ｓ３０２）が実行される。
ステップＳ３０２は、以下の点において、図１１のステップＳ１０２とは異なる。
・サーバ３０のプロセッサ３２は、ステップＳ３００で追加した新規レコードの「固着間接客観」フィールドに、更新リクエストデータに含まれる情報（つまり、ユーザの画像オブジェクトＩＭＧ１０５ａ～ＩＭＧ１０５ｂに対する反応時間に関する情報）を格納する。

（４－４）ユーザ流動情報の登録
本実施形態のユーザ流動情報の登録（ＯＰ４）の処理について説明する。図２０は、図１０のユーザ流動情報の登録の処理のシーケンス図である。

図２０に示すように、ウェアラブル情報の取得（Ｓ４００）が実行される。
クライアント装置１０のプロセッサ１２は、ユーザが装着したウェアラブルデバイスから、ウェアラブル情報（例えば、歩数、脈拍、及び、心拍数の少なくとも１つ）を取得する。
プロセッサ１２は、更新リクエストデータをサーバ３０に送信する。更新リクエストデータは、以下の情報を含む。
・ウェアラブルデバイスを装着したユーザのユーザＩＤ
・ウェアラブル情報
・ステップＳ４００の実行日時に関する情報

サーバ３０のプロセッサ３２は、更新リクエストデータに含まれるユーザＩＤに関連付けられたユーザ流動間接客観情報データベース（図９）に新規レコードを追加する。
新規レコードの各フィールドには、以下の情報が格納される。
・「データＩＤ」フィールドには、新規データＩＤが格納される。
・「測定日時」フィールドには、更新リクエストデータに含まれる実行日時に関する情報が格納される。
・「ウェアラブル」フィールドには、更新リクエストデータに含まれるウェアラブル情報が格納される。

ステップＳ４００の後、チェックイン（Ｓ４０１）が実行される。
ステップＳ４０１は、チェックイン完了リクエストデータが以下の情報を含む点において、図１４のステップＳ２０１と異なる。
・回答を行ったユーザのユーザＩＤ
・ステップＳ４０１の実行日時を示すチェックイン時間情報
・フィールドオブジェクトＦ２００ａ～Ｆ２００ｅ、Ｆ２０１ａ～Ｆ２０１ｂ、Ｆ２０２ａ～Ｆ２０２ｇ、及び、Ｆ２０３ａ～Ｆ２０３ｂに入力された情報

ステップＳ４０１の後、チェックアウト（Ｓ４０２）が実行される。
ステップＳ４０２は、チェックアウト完了リクエストデータが以下の情報を含む点において、図１４のステップＳ２０２と異なる。
・回答を行ったユーザのユーザＩＤ
・ステップＳ４０２の実行日時を示すチェックイン時間情報
・フィールドオブジェクトＦ２０４ａ～Ｆ２０４ｆ、及び、Ｆ２０５ａ～Ｆ２０５ｆに入力された情報

（４－５）感情の可視化の処理
本実施形態の感情の可視化（ＯＰ５）の処理について説明する。図２１は、図１１の感情の可視化の処理のフローチャートである。図２２は、図２１の情報処理において表示される画面例を示す図である。

図２１に示すように、対象ユーザ情報の決定（Ｓ５００）が実行される。
具体的には、クライアント装置１０のプロセッサ１２は、可視化する感情の対象となる対象ユーザのユーザＩＤ（以下「対象ユーザＩＤ」という）を取得する。
プロセッサ１２は、参照リクエストデータをサーバ３０に送信する。参照リエクストデータは、対象ユーザＩＤを含む。

ステップＳ５００の第１例として、サーバ３０のプロセッサ３２は、ユーザ情報データベース（図７）を参照して、参照リクエストデータに含まれる対象ユーザＩＤに関連付けられたレコードの「ユーザ属性」フィールドの情報、「固着主観」フィールドの情報、及び、「固着間接客観」フィールドの情報を特定する。

ステップＳ５００の第２例として、サーバ３０のプロセッサ３２は、参照リクエストデータに含まれる対象ユーザＩＤに関連付けられたユーザ流動主観情報データベース（図８）の各フィールドの情報を特定する。

ステップＳ５００の第３例として、サーバ３０のプロセッサ３２は、参照リクエストデータに含まれる対象ユーザＩＤに関連付けられたユーザ流動間接客観情報データベース（図９）の各フィールドの情報を特定する。

ステップＳ５００の第４例として、サーバ３０のプロセッサ３２は、上記第１例～第３例の一部又は全部を組み合わせる。

ステップＳ５００の後、基準被験者ＩＤの決定（Ｓ５０１）が実行される。
ステップＳ５０１では、以下の方法により、少なくとも１つの基準被験者ＩＤが特定される。

ステップＳ５０１の第１例として、サーバ３０のプロセッサ３２は、被験者情報データベース（図４）を参照して、ステップＳ５００で特定した「ユーザ属性」フィールドの情報と同一又は近似の情報に関連付けられた被験者ＩＤ（つまり、ユーザ属性について、対象ユーザと同一又は近似の被験者）を特定する。例えば、プロセッサ３２は、以下の被験者ＩＤを特定する。
・対象ユーザＩＤに関連付けられた性別と同一の性別に関連付けられた被験者ＩＤ
・対象ユーザＩＤに関連付けられた年齢との差が所定範囲内である年齢に関連付けられた被験者ＩＤ
・対象ユーザＩＤに関連付けられた職業と同一の職業に関連付けられた被験者ＩＤ

ステップＳ５０１の第２例として、サーバ３０のプロセッサ３２は、被験者情報データベース（図４）を参照して、ステップＳ５００で特定した「固着主観」フィールドの情報と同一又は近似の被験者固着主観情報に関連付けられた被験者ＩＤ（つまり、固着主観情報について、対象ユーザと同一又は近似の被験者）を特定する。例えば、プロセッサ３２は、以下の被験者ＩＤを特定する。
・対象ユーザＩＤに関連付けられた「固着主観」フィールドの情報と同一の被験者固着主観情報に関連付けられた被験者ＩＤ
・対象ユーザＩＤに関連付けられた「固着主観」フィールドの情報との差が所定範囲内である被験者固着主観情報に関連付けられた被験者ＩＤ

ステップＳ５０１の第３例として、サーバ３０のプロセッサ３２は、被験者情報データベース（図４）を参照して、ステップＳ５００で特定した「固着間接客観」フィールドの情報と同一又は近似の被験者固着間接客観情報に関連付けられた被験者ＩＤ（つまり、固着間接客観情報について、対象ユーザと同一又は近似の被験者）を特定する。例えば、プロセッサ３２は、以下の被験者ＩＤを特定する。
・対象ユーザＩＤに関連付けられた「固着間接客観」フィールドの情報と同一の被験者固着間接客観情報に関連付けられた被験者ＩＤ
・対象ユーザＩＤに関連付けられた「固着間接客観」フィールドの情報との差が所定範囲内である被験者固着間接客観情報に関連付けられた被験者ＩＤ

ステップＳ５０１の第４例として、サーバ３０のプロセッサ３２は、被験者流動主観情報データベース（図５）を参照して、ステップＳ５００で特定したユーザ流動主観情報データベース（図８）の情報と同一又は近似の被験者流動主観情報に関連付けられた被験者ＩＤ（つまり、流動主観情報について、対象ユーザと同一又は近似の被験者）を特定する。例えば、プロセッサ３２は、以下の被験者ＩＤを特定する。
・対象ユーザＩＤに関連付けられたユーザ流動主観情報データベースの情報のうち、「チェックイン日時」フィールドの情報が最も新しいレコードの「チェックイン回答」フィールドの情報と同一又は近似の被験者流動主観情報に関連付けられた被験者ＩＤ
・対象ユーザＩＤに関連付けられたユーザ流動主観情報データベースの情報のうち、「チェックアウト日時」フィールドの情報が最も新しいレコードの「チェックアウト回答」フィールドの情報と同一又は近似の被験者流動主観情報に関連付けられた被験者ＩＤ
・対象ユーザＩＤに関連付けられたユーザ流動主観情報データベースの情報のうち、「チェックイン日時」フィールドの情報が所定期間（例えば、過去１ヶ月）に該当する複数のレコードの「チェックイン回答」フィールドの情報の傾向と同一又は近似の傾向を有する被験者流動主観情報に関連付けられた被験者ＩＤ
・対象ユーザＩＤに関連付けられたユーザ流動主観情報データベースの情報のうち、「チェックアウト日時」フィールドの情報が所定期間（例えば、過去１ヶ月）に該当する複数のレコードの「チェックアウト回答」フィールドの情報の傾向と同一又は近似の傾向を有する被験者流動主観情報に関連付けられた被験者ＩＤ

ステップＳ５０１の第５例として、サーバ３０のプロセッサ３２は、被験者流動間接客観情報データベース（図６）を参照して、ステップＳ５００で特定したユーザ流動間接客観情報データベース（図９）の情報と同一又は近似の被験者流動間接客観情報に関連付けられた被験者ＩＤ（つまり、流動間接客観情報について、対象ユーザと同一又は近似の被験者）を特定する。例えば、プロセッサ３２は、以下の被験者ＩＤを特定する。
・対象ユーザＩＤに関連付けられた「測定日時」フィールドの情報が最も新しいレコードの「ウェアラブル」フィールドの情報と同一又は近似の被験者流動間接客観情報に関連付けられた被験者ＩＤ
・対象ユーザＩＤに関連付けられた「測定日時」フィールドの情報が所定期間（例えば、過去１ヶ月）に該当する複数のレコードの「ウェアラブル」フィールドの情報の傾向と同一又は近似の傾向を有する被験者流動間接客観情報に関連付けられた被験者ＩＤ

ステップＳ５０１の第６例として、第１例～第５例の少なくとも２つの組合せである。組合せの数が多いほど、対象ユーザとの類似度の高い被験者の被験者ＩＤが基準被験者ＩＤとして特定される。これにより、後述のユーザ感情情報の推定（Ｓ５０２）における推定精度が向上する。

ステップＳ５０１の後、ユーザ感情情報の推定（Ｓ５０２）が実行される。

具体的には、サーバ３０のプロセッサ３２は、被験者情報データベース（図４）を参照して、ステップＳ５０１で特定した少なくとも１つの基準被験者ＩＤに関連付けられた「直接客観」フィールドの情報（つまり、脳活動パラメータ及び血流動態反応パラメータ）を特定する。
プロセッサ３２は、対象ユーザＩＤに関連付けられたユーザ流動主観情報（図８）の「チェックイン回答」フィールド、及び、「チェックアウト回答」フィールドの情報（つまり、対象ユーザの流動主観情報）を特定する。
プロセッサ４３は、対象ユーザＩＤに関連付けられたユーザ流動間接客観情報（図９）の「ウェアラブル」フィールドの情報（つまり、対象ユーザの流動間接客観情報）を特定する。
記憶装置３１には、脳活動パラメータ、血流動態反応パラメータ、流動主観情報、及び、流動間接客観情報と、感情コンディションとの推論モデルが構築されている。感情コンディションとは、脳の解剖学的な位置、伝達物質、受容体の発現、及び、時間を含む様々な要素に基づいて決定される神経科学上の感情の種類毎のレベルである。
プロセッサ３２は、記憶装置３１に記憶された推論モデルを用いて、対象ユーザの脳活動パラメータ、血流動態反応パラメータ、流動主観情報、及び、流動間接客観情報から、対象ユーザの感情コンディションを決定する。
感情の種類は、例えば、以下の少なくとも１つである。
・楽しみ
・不安
・緊張

サーバ３０のプロセッサ３２は、ユーザ情報データベース（図７）を参照して、対象ユーザＩＤに関連付けられた「固着主観」フィールドの情報（つまり、対象ユーザの固着主観情報）及び「固着間接客観」フィールドの情報（つまり、対象ユーザの固着間接客観情報）を特定する。
プロセッサ３２は、対象ユーザＩＤに関連付けられたユーザ流動間接客観情報データベース（図９）の「ウェアラブル」フィールドの情報（つまり、対象ユーザの流動間接客観情報）を特定する。
記憶装置３１には、固着主観情報、固着間接客観情報、及び、流動間接客観情報と、感情傾向との相関正に関する推論モデルが構築されている。
プロセッサ３２は、記憶装置３１に記憶された推論モデルを用いて、対象ユーザの固着主観情報、固着間接客観情報、及び、流動間接客観情報から、対象ユーザの感情傾向を決定する。
感情傾向は、例えば、以下の少なくとも１つを含む。
・副交感神経に対する交感神経の優位度
・交感神経に対する副交感神経の優位度
・ストレス反応度
・ストレス耐性度
・扁桃体の活性度
・サリエンスネットワークの活用度

サーバ３０のプロセッサ３２は、被験者情報データベース（図４）、被験者流動主観情報データベース（図５）、及び、被験者流動間接客観情報データベース（図６）と、対象ユーザＩＤに関連付けられたユーザ流動主観情報（図８）及びユーザ流動間接客観情報データベース（図９）と、感情コンディションと、感情傾向と、を対比することにより、感情因子を決定する。
感情因子は、例えば、以下の少なくとも１つを含む。
・ユーザの行動（一例として、運動、仕事、勉強、又は、読書）
・ユーザの外的要因（一例として、天候、又は、温湿度）
・ユーザの対人要因（一例として、自他、親近感、関係性、好き嫌いのレベル、又は、接触頻度）
・ユーザの対物要因（一例として、親近感、関係性、好き嫌い度合い、接触頻度など）
・ユーザの環境要因（一例として、場所、天気、湿度、二酸化炭素濃度、気圧、又は、雨量）
・ユーザのコンディション要因（一例として、睡眠状態、又は、食事状態）

ステップＳ５０２の後、ユーザ感情情報の提示（Ｓ５０３）が実行される。
具体的には、サーバ３０のプロセッサ３２は、ステップＳ５０２で推定されたユーザ感情情報をクライアント装置１０に送信する。
クライアント装置１０のプロセッサ１２は、ユーザ感情情報に基づいて、画面Ｐ５００（図２２）をディスプレイに表示する。

画面Ｐ５００は、表示オブジェクトＡ５００ａ～Ａ５００ｃを含む。
表示オブジェクトＡ５００ａには、感情コンディションが表示される。感情コンディションは、例えば、感情の種類（例えば、楽しみ、不安、及び、緊張）毎のレベルである。
表示オブジェクトＡ５００ｂには、感情傾向が表示される。
表示オブジェクトＡ５００ｃには、感情因子が表示される。

本実施形態によれば、ＭＲＩ検査を受けた被験者に関連付けられた直接客観情報、被験者主観情報、及び、被験者間接客観情報によって構築された推論モデルを用いて、ＭＲＩ検査を受けていないユーザに関連付けられたユーザ主観情報及びユーザ間接客観情報から、ユーザ感情情報を推定する。これにより、ＭＲＩ検査を受けていないユーザの感情の推定の精度を向上させることができる。

（５）変形例
本実施形態の変形例について説明する。

（５－１）ユーザ感情情報データベース
変形例のユーザ感情情報データベースについて説明する。図２３は、変形例のユーザ感情情報データベースのデータ構造を示す図である。

図２３のユーザ感情情報データベースには、ステップＳ５０２（図２１）で推定されたユーザ感情情報が格納される。
ユーザ感情情報データベースは、「データＩＤ」フィールドと、「判定日時」フィールドと、「感情」フィールドと、を含む。
ユーザ感情情報データベースは、ユーザＩＤに関連付けられる。

「データＩＤ」フィールドには、ユーザ感情情報データベースのレコードを識別するデータＩＤが格納される。

「判定日時」フィールドには、ステップＳ５０２の実行日時に関する情報が格納される。

「感情」フィールドには、ステップＳ５０２の処理結果が格納される。
「感情」フィールドは、「感情コンディション」フィールドと、「感情傾向」フィールドと、「感情因子」フィールドと、を含む。

「感情コンディション」フィールドには、感情コンディションに関する情報が格納される。

「感情傾向」フィールドには、感情傾向に関する情報が格納される。

「感情因子」フィールドには、感情因子に関する情報が格納される。

（５－２）感情の可視化の処理
変形例の感情の可視化の処理（ＯＰ５）について説明する。図２４は、変形例の感情の可視化の処理のフローチャートである。

図２４に示すように、変形例の感情の可視化の処理（ＯＰ５）は、基準ユーザＩＤの決定（Ｓ５１０）を含む点において、本実施形態の感情の可視化の処理（図２１）とは異なる。

ステップＳ５０１の後、基準ユーザＩＤの決定（Ｓ５１０）が実行される。
具体的には、サーバ３０のプロセッサ３２は、ステップＳ５００で決定した対象ユーザ情報に基づいて、基準ユーザの基準ユーザＩＤを決定する。

ステップＳ５１０の第１例として、ユーザ情報データベース（図７）を参照して、対象ユーザＩＤに関連付けられた「ユーザ属性」フィールドの情報を特定する。
プロセッサ３２は、ユーザ情報データベースを参照して、対象ユーザ以外のユーザの非対象ユーザＩＤに関連付けられた「ユーザ属性」フィールドを参照して、対象ユーザＩＤに関連付けられた「ユーザ属性」フィールドの情報と同一又は近似の情報を含むレコードを特定する。
プロセッサ３２は、特定したレコードのユーザＩＤを、基準ユーザＩＤとして決定する。

ステップＳ５１０の第２例として、ユーザ情報データベース（図７）を参照して、対象ユーザＩＤに関連付けられた「固着主観」フィールドの情報を特定する。
プロセッサ３２は、ユーザ情報データベースを参照して、非対象ユーザＩＤに関連付けられた「固着主観」フィールドを参照して、対象ユーザＩＤに関連付けられた「固着主観」フィールドの情報と所定関係にある情報を含むレコードを特定する。
所定関係とは、以下の何れかの関係である。
・対象ユーザＩＤに関連付けられた「固着主観」フィールドの情報と、非対象ユーザＩＤに関連付けられた「固着主観」フィールドの情報とが同一である関係
・対象ユーザＩＤに関連付けられた「固着主観」フィールドの情報、及び、非対象ユーザＩＤに関連付けられた「固着主観」フィールドの情報が、予め定められた組合せ（例えば、相性が良い組合せ、又は、相性が悪い組合せ）である関係
プロセッサ３２は、特定したレコードのユーザＩＤを、基準ユーザＩＤとして決定する。

ステップＳ５１０の第３例として、ユーザ情報データベース（図７）を参照して、対象ユーザＩＤに関連付けられた「固着間接客観」フィールドの情報を特定する。
プロセッサ３２は、ユーザ情報データベースを参照して、非対象ユーザＩＤに関連付けられた「固着間接客観」フィールドを参照して、対象ユーザＩＤに関連付けられた「固着間接客観」フィールドの情報と同一又は近似の情報を含むレコードを特定する。
プロセッサ３２は、特定したレコードのユーザＩＤを、基準ユーザＩＤとして決定する。

ステップＳ５１０の第４例として、ユーザ流動主観情報データベース（図８）を参照して、非対象ユーザＩＤの中から、対象ユーザＩＤに関連付けられたユーザ流動主観情報と同一又は類似のユーザ流動主観情報に関連付けられた非対象ユーザＩＤを、基準ユーザＩＤとして特定する。

ステップＳ５１０の第５例として、ユーザ流動間接客観情報データベース（図９）を参照して、非対象ユーザＩＤの中から、対象ユーザＩＤに関連付けられたユーザ流動間接情報と同一又は類似のユーザ流動間接情報に関連付けられた非対象ユーザＩＤを、基準ユーザＩＤとして特定する。

ステップＳ５１０の後、ユーザ感情情報の推定（Ｓ５０２）が実行される。
具体的には、記憶装置３１には、更に、以下の少なくとも１つの推論モデルが構築されている。
・ユーザ属性情報とユーザ感情情報の推論モデル
・ユーザ固着主観情報とユーザ感情情報の推論モデル
・ユーザ固着間接客観情報とユーザ感情情報の推論モデル
・ユーザ流動主観情報とユーザ感情情報のユーザ推論モデル
・ユーザ流動間接客観情報とユーザ感情情報のユーザ推論モデル

サーバ３０のプロセッサ３２は、記憶装置３１に記憶された推論モデル、及び、ユーザ推論モデルを用いて、ユーザ感情情報を推定する。

変形例によれば、被験者の情報だけでなく、対象ユーザ以外の基準ユーザの情報も参照して、ユーザ感情情報を推定する。これにより、対象ユーザの感情の推定精度を向上させることができる。

（６）本実施形態の小括
本実施形態について小括する。

本実施形態の第１態様は、
ユーザの感情を推定する情報処理装置（例えば、サーバ３０）であって、
被験者の客観的感情に直接的に関連する直接客観情報（例えば、ＭＲＩ又はｆＭＲＩによって得られ得る情報）を取得する手段（例えば、ステップＳ１０３を実行するプロセッサ３２）を備え、
被験者の主観的感情に関連する被験者主観情報、及び、被験者の客観的感情に間接的に関連する被験間接客観情報の少なくとも１つを取得する手段（例えば、ステップＳ１０１～Ｓ１０２、及び、Ｓ２００～Ｓ２０２の少なくとも１つを実行するプロセッサ３２）を備え、
ユーザの主観的感情に関連するユーザ主観情報、及び、ユーザの客観的感情に間接的に関連するユーザ間接客観情報の少なくとも１つを取得する手段（例えば、ステップＳ３００～Ｓ２０２、及び、Ｓ４００～Ｓ４０２の少なくとも１つを実行するプロセッサ３２）を備え、
直接客観情報と、被験者主観情報及び被験者間接客観情報の少なくとも１つと、ユーザ主観情報及びユーザ間接客観情報の少なくとも１つと、を参照して、ユーザの感情に関連するユーザ感情情報を推定する手段（例えば、ステップＳ５０２を実行するプロセッサ３２）を備える、
情報処理装置である。

第１態様によれば、直接客観情報を受けていないユーザの感情を司る脳の反応が直接的に反映された直接客観情報を推測することができる。その結果、ユーザの感情を高精度に推測することができる。

本実施形態の第２態様は、
推定されたユーザ感情情報を提示する手段（例えば、ステップＳ５０３を実行するプロセッサ３２）を備える、
情報処理装置である。

第２態様によれば、ユーザの感情をユーザに可視化することができる。

本実施形態の第３態様は、
主観情報は、被験者又はユーザに固着した主観的感情に関連する固着主観情報と、被験者又はユーザにとって流動的な主観的感情に関連する流動主観情報と、を含む、
情報処理装置である。

第３態様によれば、感情の推定のために参照する主観情報を被験者又はユーザに固着した情報と、被験者又はユーザにとって流動的な情報と、に分けて取り扱う。これにより、感情の推定の精度をより向上させることができる。

本実施形態の第４態様は、
間接客観情報は、被験者又はユーザに固着した客観的感情に関連する固着客観情報と、被験者又はユーザにとって流動的な客観的感情に関連する流動客観情報と、を含む、
情報処理装置である。

第４態様によれば、感情の推定のために参照する間接客観情報を被験者又はユーザに固着した情報と、被験者又はユーザにとって流動的な情報と、に分けて取り扱う。これにより、感情の推定の精度をより向上させることができる。

本実施形態の第５態様は、
直接客観情報は、被験者に対する、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）検査、ＰＥＴ（Positron Emission Tomography）検査、ｆＮＩＲＳ（functional Near Infrared Spectroscopy） 検査、ＥＥＧ（Electroencephalogram）検査、及び、ＭＥＧ（Magnetoencephalography）検査の少なくとも１つによって得られる情報である、
情報処理装置である。

本実施形態の第６態様は、
推定する手段は、被験者主観情報及び被験者間接客観情報の少なくとも１つと、直接客観情報と、により構成される推論モデルを用いて、ユーザ主観情報及びユーザ間接客観情報の少なくとも１つからユーザ感情情報を推定する、
情報処理装置である。

本実施形態の第７態様は、
感情を推定すべき対象ユーザとは異なる非対象ユーザのユーザ主観情報及びユーザ間接客観情報の少なくとも１つを参照して、複数の非対象ユーザの中から基準ユーザを決定する手段を備え、
推定する手段は、被験者主観情報及び被験者間接客観情報の少なくとも１つと、ユーザ主観情報及びユーザ間接客観情報の少なくとも１つと、基準ユーザのユーザ主観情報及びユーザ間接客観情報の少なくとも１つと、基準ユーザのユーザ感情情報と、を参照して、対象ユーザのユーザ感情情報を推定する、
情報処理装置である。

第７態様によれば、被験者の情報だけでなく、対象ユーザ以外の基準ユーザの情報も参照して、ユーザ感情情報を推定する。これにより、対象ユーザの感情の推定精度を向上させることができる。

本実施形態の第８態様は、
コンピュータ（例えば、プロセッサ３２）を、上記各手段として機能させるためのプログラムである。

（７）その他の変形例
その他の変形例について説明する。

記憶装置１１は、ネットワークＮＷを介して、クライアント装置１０と接続されてもよい。記憶装置３１は、ネットワークＮＷを介して、サーバ３０と接続されてもよい。

上記の情報処理の各ステップは、クライアント装置１０及びサーバ３０の何れでも実行可能である。

ステップＳ１０１及びＳ３０１は、省略可能である。この場合、固着主観情報以外の情報を用いて、感情の可視化（ＯＰ５）が実行される。
ステップＳ１０２及びＳ３０２は、省略可能である。この場合、感情の可視化（ＯＰ５）が実行される。
ステップＳ２００及びＳ４００は、省略可能である。この場合、感情の可視化（ＯＰ５）が実行される。
ステップＳ２０１及びＳ２０２、並びに、Ｓ４０１及びＳ４０２は、省略可能である。この場合、感情の可視化（ＯＰ５）が実行される。

流動主観情報は、被験者又はユーザが作成した文章であってもよい。流動主観情報は、例えば、以下の少なくとも１つを含む。
・日記
・ブログ

直接客観情報の測定方法は、ＭＲＩに限られない。直接客観情報は、以下の少なくとも１つの測定方法によって取得可能である。
・ＰＥＴ（Positron Emission Tomography）検査
・ｆＮＩＲＳ（functional Near Infrared Spectroscopy） 検査
・ＥＥＧ（Electroencephalogram）検査
・ＭＥＧ（Magnetoencephalography）検査

ステップＳ２０１～Ｓ２０２、及び、Ｓ４０１～Ｓ４０２では、Ｑ＆Ａ形式で回答を受け付けるだけでなく、主観情報の選択肢オブジェクトを提示し、且つ、操作された選択肢オブジェクトに対応する主観情報を流動主観情報として受け付けても良い。
選択肢オブジェクトは、例えば、以下の少なくとも１つを含む。
・感情の種類毎のアイコン
・感情を表す色の画像オブジェクト

ステップＳ１０２（図１１）では、画像に代えて、音声を用いてもよい。
例えば、クライアント装置１０は、ステレオスピーカ（一例として、操作者に対して左右に配置された左スピーカ及び右スピーカ）を備える。
プロセッサ１２は、左スピーカ及び右スピーカのそれぞれから、サブリミナル音を再生する。
操作者は、左スピーカ及び右スピーカのそれぞれから再生されたサブリミナル音を聞いて、何れのスピーカから再生されたサブリミナル音が聞きやすかったかを示すユーザ指示をクライアント装置１０に与える。
プロセッサ１２は、当該ユーザ指示（つまり、サブリミナル音が聞きやすいスピーカを示す指示）を含む更新リクエストデータをサーバ３０に送信する。

以上、本発明の実施形態について詳細に説明したが、本発明の範囲は上記の実施形態に限定されない。また、上記の実施形態は、本発明の主旨を逸脱しない範囲において、種々の改良や変更が可能である。また、上記の実施形態及び変形例は、組合せ可能である。

１ ：情報処理システム
１０ ：クライアント装置
１１ ：記憶装置
１２ ：プロセッサ
１３ ：入出力インタフェース
１４ ：通信インタフェース
３０ ：サーバ
３１ ：記憶装置
３２ ：プロセッサ
３３ ：入出力インタフェース
３４ ：通信インタフェース

Claims (10)

1. ユーザの感情を推定する情報処理装置であって、
   被験者の客観的感情に直接的に関連する被験者直接客観情報及び前記被験者の客観的感情に間接的に関連する被験者間接客観情報を記憶する手段を備え、
   前記ユーザの主観的感情に関連するユーザ主観情報、及び、前記ユーザの客観的感情に間接的に関連するユーザ間接客観情報を取得する手段を備え、
   前記ユーザと同一又は近似の基準被験者の被験者直接客観情報及び前記被験者間接客観情報と、前記ユーザ主観情報及び前記ユーザ間接客観情報と、を参照して、前記ユーザの感情に関連するユーザ感情情報を推定する手段を備える、
   情報処理装置。
2. 前記取得する手段は、タスクを実行する前に前記ユーザに提示した質問に対する前記ユーザの回答に応じて、前記ユーザ主観情報を取得する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記質問は、前記タスクに関する質問、前記タスクを実行する前の行動に関する質問、及び、前記タスクを実行する前の前記ユーザの状態に関する質問の少なくとも１つを含む、
   請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記取得する手段は、タスクを完了した後に前記ユーザに提示した質問に対する前記ユーザの回答に応じて、前記ユーザ主観情報を取得する、
   請求項２又は請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記質問は、前記タスクに関する質問、前記タスクを完了した後の行動に関する質問、及び、前記タスクを完了した後の前記ユーザの状態に関する質問の少なくとも１つを含む、
   請求項４に記載の情報処理装置。
6. 前記推定されたユーザ感情情報を提示する手段を備える、
   請求項１～請求項５の何れかに記載の情報処理装置。
7. 前記ユーザ感情情報は、感情コンディション、感情傾向、及び、感情因子の少なくとも１つを含む、
   請求項６に記載の情報処理装置。
8. 前記ユーザ主観情報は、前記ユーザに固着した主観的感情に関連する固着主観情報と、前記ユーザにとって流動的な主観的感情に関連する流動主観情報と、を含む、
   請求項１～請求項７の何れかに記載の情報処理装置。
9. コンピュータを、請求項１～請求項８の何れかに記載の各手段として機能させるためのプログラム。
10. ユーザの感情を推定する情報処理方法であって、
    被験者の客観的感情に直接的に関連する被験者直接客観情報及び前記被験者の客観的感情に間接的に関連する被験者直接客観情報を記憶するステップを備え、
    前記ユーザの主観的感情に関連するユーザ主観情報、及び、前記ユーザの客観的感情に間接的に関連するユーザ間接客観情報を取得するステップを備え、
    前記ユーザと同一又は近似の基準被験者の被験者直接客観情報及び前記被験者直接客観情報と、前記ユーザ主観情報及び前記ユーザ間接客観情報と、を参照して、前記ユーザの感情に関連するユーザ感情情報を推定するステップを備える、
    情報処理方法。
    

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