JP7218154B2 - 評価方法 - Google Patents

Description

本発明は、評価方法に関する。

近年、脳科学の視点から消費者の心理や行動を解析し、マーケティングに応用する、ニューロマーケティングが盛んになってきている。このようなニューロマーケティングに用いられる脳科学的手法としては、脳科学的な視点から静止画像等を評価又は分類することが挙げられる。具体的には、このような手法の例としては、下記の特許文献１から４及び非特許文献１を挙げることができる。

特開２０１４－１１５９１３号公報 特開２０１６－２１２７７２号公報 特開２０１７－１２９９２３号公報 国際公開第２０１６／０８０３４１号

Ｊｕｎｉｃｈｉ Ｃｈｉｋａｚｏｅ、Ｄａｎｉｅｌ Ｈ. Ｌｅｅ、Ｎｉｋｏｌａｕｓ Ｋｒｉｅｇｅｓｋｏｒｔｅ、Ａｄａｍ Ｋ. Ａｎｄｅｒｓｏｎ 「Ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｃｏｄｉｎｇ ｏｆ ａｆｆｅｃｔ ａｃｒｏｓｓ ｓｔｉｍｕｌｉ, ｍｏｄａｌｉｔｉｅｓ ａｎｄ ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓ」 Ｎａｔｕｒｅ Ｎｅｕｒｏｓｃｉｅｎｃｅ、１７、１１１４-１１２２ （２０１４）

しかしながら、被験者の、経時的に画像や音声が変化する動画像等（刺激）が提供する情報に対する潜在的な価値又は感覚については、経時的に変化しない静止画像とは異なり、従来の手法では、定量的に精度よく評価するには不十分であった。

そこで、本発明は、経時的に変化する刺激が提供する情報に対する潜在的な価値又は感覚について、定量的に精度よく評価することが可能な評価方法を提供する。

上記課題を解決するために、本発明のある観点は、経時変化を持つ刺激を評価する評価方法であって、複数の前記刺激を外部から付与された被験者の、前記各刺激の付与中における脳活動を計測することと、前記被験者の前記各刺激に対する主観評価を取得することと、前記各脳活動の計測値から脳活動パターンを抽出することと、前記被験者の、前記各脳活動パターン同士の非類似度又は類似度を算出して、脳活動行列を取得することと、前記被験者の、前記各刺激に対する前記主観評価同士の非類似度又は類似度を算出して、主観評価行列を取得することと、算出された前記脳活動行列を、前記主観評価行列と相関性を持つ第１の要素と、前記第１の要素に比べて前記主観評価行列と相関性の低い第２の要素とに分解し、前記脳活動行列から前記第２の要素を差し引いて、残差行列を算出することと、算出した前記残差行列に基づいて、前記各刺激に対応する座標を取得する、ことを含む評価方法に関する。

以上説明したように、本発明によれば、経時的に変化する刺激が提供する情報に対する潜在的な価値又は感覚について、定量的に精度よく評価することができる。

本発明の実施形態に係る評価システム１０の概略的構成を示した説明図である。 本発明の実施形態に係るｆＭＲＩ１００の機能構成の一例を示す図である。 本発明の実施形態に係る刺激提示装置３００の機能構成の一例を示す図である。 本発明の実施形態に係る処理装置４００の機能構成の一例を示す図である。 本発明の実施形態に係る評価方法の概略を説明するための説明図である。 本発明の実施形態に係る評価方法のフローチャート図である。 本発明の実施形態に係る脳活動量７００の計測の一例を説明するための説明図である。 本発明の実施形態に係る脳活動パターン７０２の抽出方法の一例を説明するための説明図である。 本発明の実施形態に係る脳活動非類似度行列８００の取得方法の一例を説明するための説明図である。 本発明の実施形態に係る脳活動非類似度行列８００に対する前処理の一例を説明するための説明図である。 本発明の実施形態に係る主観評価非類似度行列８０２の取得方法の一例を説明するための説明図である。 本発明の実施形態に係る脳活動非類似度行列８００の分解の一例を説明するための説明図である。 本発明の実施形態に係る残差非類似度行列８０４の算出方法の一例を説明するための説明図である。 本発明の実施形態に係る評価方法のステップＳ１００からステップＳ７００までの動作の概略図である。 本発明の実施形態に係る評価結果６５０の表示の一例を説明するための説明図である。 実施例に係る評価結果６５０ａ及び比較例に係る評価結果６５０ｂの一例を示す説明図である。 本発明の実施形態に係る処理装置４００のハードウェア構成例を示すブロック図である。

以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

また、本明細書及び図面において、実質的に同一または類似の機能構成を有する複数の構成要素を、同一の符号の後に異なる数字を付して区別する場合がある。ただし、実質的に同一又は類似の機能構成を有する複数の構成要素の各々を特に区別する必要がない場合、同一符号のみを付する。また、類似する構成要素については、同一の符号の後に異なるアルファベットを付して区別する場合がある。ただし、類似する構成要素の各々を特に区別する必要がない場合、同一符号のみを付する。

＜＜本発明の実施形態を創作するに至る背景＞＞
まずは、本発明の実施形態の詳細を説明する前に、本発明者らが本発明の実施形態を創作するに至る背景について説明する。

日常生活において、消費者は、事業者によって提供される商品やサービスについて、Ｃｏｍｍｅｒｃｉａｌ Ｍｅｓｓａｇｅ（ＣＭ）のような、時間の経過によって変化する動画像や音声等から認識することが多い。従って、上記ＣＭは、消費者の商品等に対する好感や消費意欲がより効果的に喚起されるように作成することが求められる。

先に説明したように、近年、脳科学の視点から消費者の心理や行動を解析し、マーケティングに応用する、ニューロマーケティングが盛んになってきている。そこで、本発明者らは、このようなニューロマーケティングの手法を利用して、脳科学的な視点からＣＭを評価する手法を検討してきた。詳細には、本発明者らは、複数のＣＭを視聴する間の消費者（以下の説明では、被験者と呼ぶ）の脳活動を計測し、計測結果に基づいて、各ＣＭが宣伝する商品等（もしくは、各ＣＭが提供する情報等）に対して、被験者が抱く潜在的な価値又は感覚の違いの程度を定量的に評価する手法を検討してきた。さらに、本発明者らは、このような評価手法によって得られた評価結果を、視覚的に出力することにより、容易に評価結果を把握することができるようにしたいとも考えていた。

ところで、ＣＭは、静止画像と異なり、経時的に画像や音声が変化し、ある程度の時間の長さを持っている。従って、被験者は、ある程度の視聴時間が経過した後に、ＣＭが宣伝する商品等を認識するに至る。本発明者らが、このような特徴を持つＣＭの評価手法について鋭意検討を進める中で、被験者に、ＣＭを複数回視聴させた場合、以下のようなことが問題になることがわかった。

まず、各ＣＭが１０秒から数１０秒程度の時間を持つため、ＣＭを複数回視聴させた場合には、おのずと試験時間が長くなる。その結果、被験者の集中力が低下しやすくなり、ＣＭを視聴するごとに喚起される脳活動が低下する。従って、各ＣＭの視聴における脳活動を同じ条件下で定量的に評価するためには、各ＣＭがどのような順番で視聴されたかどうかや、どのような間隔（休止時間）で視聴されたかどうかを考慮して、脳活動の計測結果を取扱うことが求められる。しかしながら、従来の研究においては、静止画像等のような、経時的に変化しない、もしくは、変化に乏しい各種の刺激（例えば、視覚的刺激、味覚的刺激等）しか評価対象としてこなかったことから、上述のような取扱については、ほとんど議論がなされていなかった。

加えて、被験者の、ＣＭの視聴ごとに喚起される心的状態は、先行して視聴したＣＭから、重畳して影響（キャリーオーバ）を受けやすいことから、個々のＣＭによって喚起された脳活動を定量的に、且つ、別個に計測することが難しい。特に、静止画像等と異なり、ある程度の視聴時間を要するＣＭの場合には、上述のようなキャリーオーバが顕著に現れることが分かった。上記キャリーオーバの取扱についても、経時的に変化しない、もしくは、変化に乏しい各種の刺激しか評価対象としてこなかった従来研究において、ほとんど議論がなされていなかった。

さらに、評価手法についての検討を進める中、本発明者らは、計測した脳活動は、被験者がＣＭの宣伝する商品等に対して抱く潜在的な価値又は感覚に起因する要素だけでなく、計測環境、被験者の性別等の属性、ＣＭの視覚的又は聴覚的特徴等に起因する要素も含まれていることを、独自に知得した。そして、本発明者らは、上述の知得に基づいて、定量的に精度よく評価するためには、計測した脳活動のうち、被験者がＣＭの宣伝する商品等に対して抱く潜在的な価値又は感覚に起因する要素のみを用いて評価を行うことに着眼した。すなわち、本発明者らは、計測した脳活動から、被験者がＣＭの宣伝する商品等に対して抱く潜在的な価値又は感覚に起因しない要素をノイズとして除去することを独自に着想したのである。

そして、本発明者らは、上述のような知得や着想を一着眼点にして、本開示の実施形態を創作するに至ったのである。すなわち、本発明者らは、経時的に変化する刺激が提供する情報に対する潜在的な価値又は感覚について、定量的に精度よく評価することを可能にする、本開示の実施形態を創作するに至ったのである。以下に、本発明者が創作した本発明の実施形態の詳細を順次説明する。

以下の説明では、本発明を、事業者によって提供される商品やサービス等を宣伝するＣＭのような、音声を付帯する動画像を評価する、より具体的には、ＣＭが提供する商品等の情報に対する、被験者にとっての潜在的な価値又は感覚の違いを定量的に評価する評価システム及び評価方法に適用した場合を例に説明する。しかしながら、本発明は、上記ＣＭの評価に限定されるものではなく、例えば、被験者に対して与えられる、動画像、嗅覚刺激、音声等の経時変化を持つ刺激（時間の経過によって変化する刺激）に対する、被験者の潜在的な価値又は感覚の違いを定量的に評価する評価システム及び評価方法にも適用することができる。

＜＜実施形態＞＞
＜評価システム１０の概略的な構成＞
まずは、図１を参照して、本発明の実施形態に係る評価システム１０の概略的な構成について説明する。図１は、本発明の実施形態に係る評価システム１０の概略的構成を示した説明図である。

図１に示すように、本実施形態に係る評価システム１０は、例えば、ｆＭＲＩ（ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ）（計測部）１００と、入力装置２００と、刺激提示装置３００（図１では、刺激提示装置３００に含まれる表示部３０２及び音声出力部３０４が図示されている）と、処理装置４００とを含むことができる。上記のｆＭＲＩ１００と、入力装置２００と、刺激提示装置３００と、処理装置４００とは、互いに有線又は無線の各種の通信ネットワーク（図示省略）を介して通信するようにしてもよい。以下に、本実施形態に係る評価システム１０に含まれる各装置の概略について説明する。

（ｆＭＲＩ１００）
ｆＭＲＩ１００は、核磁気共鳴を利用して、人の脳の神経活動に関連した脳血流動態応答である核磁気（ＭＲ）信号を取得することにより、人の脳活動を計測することができる。より具体的には、本実施形態においては、ｆＭＲＩ１００は、複数の刺激（以下の説明において「複数の刺激」とは、複数回、経時変化を持つ刺激を複数回被験者５００に与えること。なお、「経時変化を持つ刺激」は、視覚や嗅覚等の異なる種類の刺激の組み合わせであってもよい。）を外部から与えられた被験者５００の、各刺激の付与中の脳活動量を計測することができる。なお、本実施形態においては、脳活動の計測方法は、ｆＭＲＩ１００によって実施されることに限定されるものではなく、各種の生体情報センサによって実施されてもよい。例えば、本実施形態においては、被験者５００の頭部の一部に直接的に装着され、被験者５００の脳波等を計測する生体情報センサを用いて、被験者５００の脳活動を計測してもよい。さらに、ｆＭＲＩ１００は、被験者５００の脳活動量の計測値を後述する処理装置４００へ送信することができる。なお、ｆＭＲＩ１００の詳細構成については、後述する。

（入力装置２００）
入力装置２００は、被験者５００によって操作される装置であり、例えば、入力ボタンであることができる。入力装置２００は、被験者５００によって操作されることにより、被験者５００による刺激に対する主観評価（詳細には、視聴したＣＭが宣伝する商品等に対する主観評価）の結果を処理装置４００に入力することができる。なお、入力装置２００は、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチ及びレバー等であってもよい。また、入力装置２００は、被験者５００の音声を検出するマイクロフォンであってもよい。また、本実施形態においては、後述する刺激提示装置３００の表示部３０２に表示された画像を参照して、被験者５００は、自身の主観評価の結果を、入力装置２００を用いて入力してもよい。

（刺激提示装置３００）
刺激提示装置３００は、被験者５００に対して刺激（例えば、ＣＭ）を与えるための装置であり、例えば、被験者５００に対して動画像を与えるための表示部３０２、上記動画像に付帯する音声を被験者５００に対して与えるための音声出力部３０４、及び、これらを制御するための制御部３０６（図３ 参照）等を含む。例えば、被験者５００は、刺激提示装置３００によって与えられたＣＭの宣伝する商品等に対して、主観的な評価を行うこととなる。さらに、刺激提示装置３００は、後述する処理装置４００に対して、どのような刺激を被験者５００に与えたのかについての情報や、刺激の付与を開始した時刻や終了した時刻等の、刺激の付与に関する情報を送信することもできる。なお、刺激提示装置３００の詳細構成については、後述する。

（処理装置４００）
処理装置４００は、上述のｆＭＲＩ１００、入力装置２００、及び刺激提示装置３００から取得した情報を処理するためのコンピュータである。詳細には、処理装置４００は、ｆＭＲＩ１００から送信された脳活動量の計測値を受信することができ、加えて、入力装置２００から送信された被験者５００の刺激（ＣＭ）に対する主観評価（詳細には、ＣＭの宣伝する商品等に対する主観評価）の結果を受信することができる。さらに、処理装置４００は、受信した計測値及び主観評価の結果に基づき、各刺激に対する評価（具体的には、ＣＭが提供する商品等に対する、被験者５００にとっての潜在的な価値又は感覚の違いの評価）を行うことができる。なお、処理装置４００の詳細構成については後述する。

なお、本実施形態においては、ｆＭＲＩ１００、入力装置２００、刺激提示装置３００、及び処理装置４００のうちの２つ、３つ又は全部が一体の装置であってもよく、すなわち、それぞれ単一の装置によって実現されていなくてもよい。また、本実施形態においては、ｆＭＲＩ１００、刺激提示装置３００、及び処理装置４００のそれぞれは、有線又は無線の各種の通信ネットワーク（図示省略）を介して接続され、互いに協働する複数の装置によって実現されてもよい。

＜ｆＭＲＩ１００の詳細構成＞
以上、本実施形態に係る評価システム１０の概略的な構成について説明した。次に、本実施形態に係る評価システム１０に含まれる各装置の詳細構成について順次説明する。まずは、ｆＭＲＩ１００の詳細構成を、図２を参照して説明する。図２は、本実施形態に係るｆＭＲＩ１００の機能構成の一例を示す図である。

先に説明したように、ｆＭＲＩ１００は、複数の刺激（例えば、ＣＭ）を与えられた被験者５００の、各刺激の付与中の脳活動量を計測する装置であり、被験者５００の脳活動量の計測値を処理装置４００へ送信することができる。詳細には、ｆＭＲＩ１００は、図２に示すように、コイル１１０と、制御ユニット１２０とを主に有する。以下に、ｆＭＲＩ１００の各機能ブロックについて順次説明する。

（コイル１１０）
コイル１１０は、例えば、静磁場コイル（図示省略）と、傾斜磁場コイル（図示省略）と、高周波コイル（ＲＦ（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）コイル）（図示省略）とを含むことができる。詳細には、上記静磁場コイルは、核磁気共鳴を起こすための静磁場磁石であり、超電導磁石等を使用することができる。また、上記傾斜磁場コイルは、プロトンに位置情報をエンコードするためのもので、より具体的には、Ｘ方向傾斜磁場コイル（図示省略）とＹ方向傾斜磁場コイル（図示省略）とＺ方向傾斜磁場コイル（図示省略）とを含むことができる。そして、上記ＲＦコイルは、被測定物（詳細には、被験者５００の脳）に吸収させる電磁波の照射と放出信号の検出に用いられ、ラジオ波発生装置（図示省略）から発生するＲＦパルスを被験者５００の脳に照射して、放出された信号を検出することができる。

（制御ユニット１２０）
制御ユニット１２０は、コイル１１０等のｆＭＲＩ１００の各ブロックを制御したりすることができる。詳細には、図２に示すように、制御ユニット１２０は、入力部１３０、制御部１３２、受信部１３４、処理部１３６及び出力部１３８を主に含むことができる。以下に、制御ユニット１２０の各機能ブロックについて説明する。

～入力部１３０～
入力部１３０は、ｆＭＲＩ１００へのコマンドの入力を受け付けることができる。より具体的には、当該入力部１３０は、タッチパネル、ボタン、レバー等により実現される。

～制御部１３２～
制御部１３２は、制御ユニット１２０内に設けられ、上記入力部１３０によって受け付けたコマンドに従って、上述のコイル１１０を制御することができる。当該制御部１３２は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等のハードウェアにより実現される。

～受信部１３４～
受信部１３４は、コイル１１０から放出された信号（詳細には、信号強度）を取得し、取得した信号を後述する処理部１３６へ出力する。この際、受信部１３４は、正確な時刻を把握する時計機構（図示省略）を内蔵し、信号に、当該信号を取得した時刻を紐づけて処理部１３６へ出力してもよい。また、受信部１３４は、信号に、当該信号を取得した位置（詳細には、被験者５００の脳における位置）の情報を紐づけて処理部１３６へ出力してもよい。

～処理部１３６～
処理部１３６は、受信部１３４から出力された信号の情報を、所定の形式に変換し（デジタル変換等）、後述する出力部１３８に出力する。

～出力部１３８～
出力部１３８は、処理部１３６から出力された所定の形式の信号情報を、処理装置４００へ送信する。

なお、ｆＭＲＩ１００に含まれる各機能ブロックは、図２に示される機能ブロックに限定されるものではなく、例えば、他の機能ブロックがさらに含まれていてもよい。

＜刺激提示装置３００の詳細構成＞
以上、ｆＭＲＩ１００の詳細構成について説明した。次に、刺激提示装置３００の詳細構成を、図３を参照して説明する。図３は、本実施形態に係る刺激提示装置３００の機能構成の一例を示す図である。

先に説明したように、刺激提示装置３００は、被験者５００に対して刺激（例えば、ＣＭ）を与えるための装置である。詳細には、刺激提示装置３００は、図３に示すように、表示部３０２と、音声出力部３０４と、制御部３０６と、入力部３０８とを主に有する。以下に、刺激提示装置３００の各機能ブロックについて順次説明する。

（表示部３０２）
表示部３０２は、後述する制御部３０６の制御に従って、被験者５００に対して、動画像を表示する機能部であり、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）ディスプレイ装置、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ））装置、ＯＬＥＤ（Ｏｒｇａｎｉｃ Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）ディスプレイ装置等により実現される。本実施形態においては、ｆＭＲＩ１００によって脳活動量を測定されている被験者５００から、動画像を視聴することができれば、表示部３０２の位置や構造は限定されるものではない。例えば、本実施形態においては、例えば、鏡の反射等を利用して、上記被験者５００から表示部３０２が表示する動画像を視認できるようにしてもよい。さらに、本実施形態においては、表示部３０２は、被験者５００による刺激に対する主観評価を行うための画像を表示してもよい。

（音声出力部３０４）
音声出力部３０４は、後述する制御部３０６の制御に従って、被験者５００に対して、音声を出力する機能部であり、例えば、スピーカや、被験者５００の左右の耳に対応する１対のイヤホンスピーカ（ヘッドフォンスピーカ）により実現することができる。

（制御部３０６）
制御部３０６は、例えば、ＣＰＵ等を中心に構成されており、後述する入力部３０８によって受け付けたコマンドに従って、表示部３０２及び音声出力部３０４を制御する。

（入力部３０８）
入力部３０８は、刺激提示装置３００へのコマンドの入力を受け付けることができる。より具体的には、当該入力部３０８は、タッチパネル、ボタン、レバー等により実現される。

また、刺激提示装置３００に含まれる各機能ブロックは、図３に示される機能ブロックに限定されるものではない。例えば、本実施形態においては、刺激提示装置３００は、表示部３０２及び音声出力部３０４から出力される動画像や音声の情報を格納する記憶部（図示省略）をさらに含んでいてもよい。

＜処理装置４００の詳細構成＞
以上、刺激提示装置３００の詳細構成について説明した。次に、処理装置４００の詳細構成を、図４を参照して説明する。図４は、本実施形態に係る処理装置４００の機能構成の一例を示す図である。

先に説明したように、処理装置４００は、上述のｆＭＲＩ１００や入力装置２００から取得した情報を処理するためのコンピュータである。詳細には、処理装置４００は、図４に示すように、処理部４１０と、記憶部４５０と、表示部４６０とを主に有する。以下に、処理装置４００の各機能ブロックについて順次説明する。

（処理部４１０）
処理部４１０は、例えば、ＣＰＵ等を中心に構成されており、ｆＭＲＩ１００や入力装置２００から取得した情報を処理することで、刺激（詳細には、ＣＭ）に対する評価（詳細には、ＣＭが提供する商品等に対する、被験者５００の潜在的な価値又は感覚の違いの評価）を実行することができる。具体的には、処理部４１０は、図４に示すように、パターン抽出部４２０、脳活動行列取得部４２２、主観評価取得部４３０、主観評価行列取得部４３２、残差行列取得部４４０及び座標取得部４４２を主に有する。以下に、処理部４１０の各機能ブロックの詳細について説明する。

～パターン抽出部４２０～
パターン抽出部４２０は、ｆＭＲＩ１００から被験者５００の脳活動量の計測値を取得し、取得した脳活動量の計測値から脳活動パターンを抽出することができる。さらに、パターン抽出部４２０は、抽出した脳活動パターンを後述する脳活動行列取得部４２２に出力することができる。なお、脳活動パターンの抽出の方法の詳細については、後述する。

～脳活動行列取得部４２２～
脳活動行列取得部４２２は、上記パターン抽出部４２０から出力された、被験者５００の各脳活動のパターン同士の非類似度又は類似度を算出して、脳活動行列を取得することができる。そして、脳活動行列取得部４２２は、取得した脳活動行列を後述する残差行列取得部４４０に出力することができる。さらに、脳活動行列取得部４２２は、残差行列取得部４４０に出力する前に、取得した上記脳活動行列に対して各種の統計処理（前処理）を行うこともできる。なお、脳活動行列の取得の方法の詳細については、後述する。

～主観評価取得部４３０～
主観評価取得部４３０は、入力装置２００から被験者５００の主観評価（詳細には、ＣＭの宣伝する商品等に対する主観評価）の結果を取得し、取得した主観評価の結果を後述する主観評価行列取得部４３２に出力することができる。

～主観評価行列取得部４３２～
主観評価行列取得部４３２は、上記主観評価取得部４３０から出力された、被験者５００の、各刺激に対する主観評価（詳細には、ＣＭの宣伝する商品等に対する主観評価）の結果同士の非類似度又は類似度を算出して、主観評価行列を取得することができる。そして、主観評価行列取得部４３２は、取得した主観評価行列を後述する残差行列取得部４４０に出力することができる。さらに、主観評価行列取得部４３２は、残差行列取得部４４０に出力する前に、取得した上記主観評価行列に対して各種の統計処理を行うこともできる。なお、主観評価行列の取得の方法の詳細については、後述する。

～残差行列取得部４４０～
残差行列取得部４４０は、上述した脳活動行列取得部４２２から出力された脳活動行列と、上述した主観評価行列取得部４３２から出力された主観評価行列とに基づき、残差行列を算出することができる。詳細には、残差行列取得部４４０は、上記脳活動行列を、上記主観評価行列と相関性を持つ第１の要素と、当該第１の要素に比べて主観評価行列と相関性の低い第２の要素とに分解することができる。さらに、残差行列取得部４４０は、上記脳活動行列から上記第２の要素を差し引くことで、残差行列を算出することができる。また、残差行列取得部４４０は、算出した残差行列を後述する座標取得部４４２に出力することもできる。なお、残差行列の取得の方法の詳細については、後述する。

～座標取得部４４２～
座標取得部４４２は、上述の残差行列取得部４４０から出力された残差行列に基づいて、各刺激（ＣＭ）に対応する座標を取得することができる。さらに、座標取得部４４２は、取得した座標を後述する表示部４６０に出力することができる。なお、座標の取得の方法の詳細については、後述する。

（記憶部４５０）
記憶部４５０は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置から実現され、上述した処理部４１０で用いる情報等を格納する。

（表示部４６０）
表示部４６０は、上述した座標取得部４４２から出力された座標に従って仮想空間（２次元又は３次元空間）にプロットされた各刺激（詳細には、ＣＭの代表画面）、又は、各刺激に対応するマーク等を表示することができる。表示部４６０は、例えば、ＣＲＴディスプレイ装置、液晶ディスプレイ装置、ＯＬＥＤディスプレイ装置等により実現される。

なお、本実施形態においては、処理装置４００に含まれる各機能ブロックは、図４に示される機能ブロックに限定されるものではない。

以上、本実施形態に係る評価システム１０の概略構成及び当該評価システム１０に含まれる各装置の詳細構成について説明した。なお、当該評価システム１０の構成は、上記の例には限られず、様々な変形が可能である。

＜評価方法＞
次に、本発明の実施形態に係る評価方法について、図５から図１５を参照して説明する。図５は、本実施形態に係る評価方法の概略を説明するための説明図であり、図６は、本実施形態に係る評価方法のフローチャート図である。図７は、本実施形態に係る脳活動量７００の計測を説明するための説明図であり、図８は、本発明の実施形態に係る脳活動パターン７０２の抽出方法の一例を説明するための説明図である。図９は、本実施形態に係る脳活動非類似度行列８００の取得方法の一例を説明するための説明図である。図１０は、本実施形態に係る脳活動非類似度行列８００に対する前処理の一例を説明するための説明図である。図１１は、本実施形態に係る主観評価非類似度行列８０２の取得方法の一例を説明するための説明図である。また、図１２は、本実施形態に係る脳活動非類似度行列８００の分解の一例を説明するための説明図であり、図１３は、本実施形態に係る残差非類似度行列８０４の算出方法の一例を説明するための説明図である。さらに、図１４は、本実施形態に係る評価方法のステップＳ１００からステップＳ７００までの動作の概略図であり、図１５は、本実施形態に係る評価結果６５０の表示の一例を説明するための説明図である。

先に説明したように、以下の説明においては、事業者によって提供される商品やサービス等を宣伝するＣＭを評価する、より具体的には、ＣＭが宣伝する商品等に対する、被験者５００にとっての潜在的な価値又は感覚の違いを定量的に評価する評価方法について説明する。

本実施形態に係る評価方法においては、動画像（ＣＭ）を視聴することとなる被験者５００は、１人以上であればよく、例えば、複数人としてもよい。また、上記被験者５００は、商品等の消費者であってもよく、ＣＭや商品等のデザイナーやクリエイターといった仕事にたずさわる人であってもよく、もしくは、特にこのような仕事にたずさわる人でなくてもよい。

また、本実施形態においては、各被験者５００に対して、異なる２以上のＣＭを視聴させることが好ましく、異なる３以上のＣＭを視聴させることがより好ましい。詳細には、本実施形態においては、表示部３０２及び音声出力部３０４によって、５秒から３０秒程度の１つの商品（もしくは、サービス又はブランド）を宣伝するＣＭが被験者５００に対して提供される。本実施形態においては、ＣＭは、放送局によって番組の前後や途中に流される広告ＣＭであってもよく、店頭に設置されたディスプレイ等で流される店頭ＣＭであってもよく、もしくは、インターネット等を通じて、消費者等に与えられる動画像広告であってもよく、特に限定されるものではない。

より具体的には、本実施形態においては、図５に示すように、被験者５００は、異なる複数（例えば、３２個）のＣＭ６００の視聴を繰り返し行うこととなる。そして、上述のｆＭＲＩ１００は、ＣＭ６００の視聴中の被験者５００の脳活動量を計測する。消費者の日常においては、ＣＭ６００の視聴中や視聴直後に、ＣＭ６００で宣伝された商品等の購買を判断することが多い。従って、本実施形態においては、各ＣＭ６００の視聴中に被験者５００の脳活動量を計測することにより、日常において自然な環境下における購買判断時の脳活動パターンを得ることができる。

さらに、図５に示されているように、被験者５００は、各ＣＭ６００の視聴の終了直後、又は、視聴中に、例えば、ＣＭ６００で宣伝されている商品等に対して感じている評価（主観評価）を行う。例えば、上記主観評価としては、ＣＭ６００で紹介されている商品の購入意欲を段階的に数値（スケール）等で評価することであってもよい（例えば、５：とても購入したい。４：購入したい。３：どちらでもない。２：あまり購入したくない。１：購入したくない。）。このような場合、被験者５００は、段階的数値による評価結果を、入力装置２００を用いて入力する。また、本実施形態においては、上記主観評価としては、例えば、ＣＭ６００で宣伝されている商品の魅力を段階的に数値等で評価することであってもよく、または、医療等で用いられているＶｉｓｕａｌ Ａｎａｌｏｇｕｅ Ｓｃａｌｅ（ＶＡＳ）のように、所定の長さの線分（例えば、線分の右端を「確実に購入する」とし、左端を「確実に購入しない」とする）を被験者５００に示し、被験者５００自身の購入意欲を当該線分上にプロットしてもらうことで主観評価を行ってもよい。

また、主観評価の上記スケールは、２以上の数値変化があればよく、５～１０の数値変化があれば好ましく、１００の数値変化があることがより好ましい。例えば、後者の場合、購入しないを０とし、購入意欲が非常に高い場合には１００と設定することとなる。

なお、本実施形態においては、被験者５００が、複数のＣＭ６００の視聴を繰り返し行うことで疲労し、集中力が衰えることから、脳活動量が低下する可能性が高い。従って、本実施形態においては、このような脳活動量の低下を防ぐために、図５に示すように、試験の途中で、休憩を挟むことが好ましい。具体的には、本実施形態においては、図５に示すように、連続的に複数のＣＭ６００を被験者５００に与える場合には、所定の数のＣＭ６００を与えた後に、休憩を挟み、さらに、所定の数のＣＭ６００を与えるというように、休憩を挟むことが好ましい。なお、以下の説明においては、所定の数のＣＭ６００を被験者５００に与える期間を１セッションと呼び、異なるセッションの間においては被験者５００に休憩を与えるといった、間欠的に異なるセッションを実施することが好ましい。

そして、図６に示すように、本実施形態に係る評価方法は、ステップＳ１００からステップＳ９００までの複数のステップを主に含むことができる。以下に、本実施形態に係るこれら各ステップの詳細について説明する。

（ステップＳ１００）
まずは、各ＣＭ６００の視聴中において、被験者５００の脳活動量をｆＭＲＩ１００により計測する。本実施形態においては、被験者５００は、ＣＭ６００で提示された商品やサービス等に対する購入意欲（評価）を考えながら、ＣＭ６００を視聴することが好ましい。

先に説明したように、被験者５００は、ある程度の視聴時間が経過した後に、ＣＭ６００が宣伝する商品等を認識するに至る。従って、ＣＭが宣伝する商品等に対する、被験者５００にとっての潜在的な価値又は感覚の違いを定量的に評価するためには、被験者５００が商品等を認識したタイミング以降に計測されたデータを解析対象にすることが好ましい。そこで、本実施形態においては、図７に示すように、ＣＭ６００の視聴の開始時から所定の時間経過後（例えば、１５秒のＣＭ６００の場合には、１０～１４秒経過後が好ましく、１３秒経過後がより好ましい）であって、所定に時間の間（例えば、１５秒のＣＭ６００の場合には、１～５秒間が好ましく、２秒間がより好ましい）に計測された被験者５００の脳活動量７００を解析対象とすることが好ましい。

（ステップＳ２００）
次に、評価システム１０は、被験者５００の各ＣＭ６００に対する主観評価の結果を取得する。詳細には、本ステップＳ２００においては、被験者５００に、上述したように、ＣＭ６００で宣伝されている商品等の購入意欲を上述のような段階的な数値やスケール等で評価してもらい、その評価数値を取得する。

（ステップＳ３００）
次に、評価システム１０は、上述のステップＳ１００で計測した脳活動量７００から、脳活動パターン７０２を抽出する。

詳細には、図８に示すように、被験者５００の脳５０２の全体又は一部を、所定の体積を持つ複数の立方体（例えば、１辺の長さが１～３ｍｍの立方体であることが好ましく、２ｍｍの立方体であることがより好ましい）に仮想的に分割する。なお、以下の説明においては、当該立方体をボクセル（ｖｏｘｅｌ）５０４と呼ぶ。また、本実施形態においては、複数のボクセル５０４の大きさは同一であることが好ましい。さらに、複数のボクセル５０４に仮想的に分割されることになる脳５０２の領域は、被験者５００の脳５０２の全体であってもよく、脳活動が顕著に現れる脳５０２の一部であってもよい。例えば、脳活動が顕著に現れる領域としては、神経細胞が密集する灰白質領域を挙げることができる。

そして、当該ステップＳ３００においては、各ボクセル５０４に対応する脳５０２の領域から計測された脳活動量７００を取得し、Ｘ軸をボクセル５０４、Ｙ軸を脳活動量７００としてプロットすることにより、図８の右側に示すような脳活動パターン７０２を抽出する。具体的には、例えば、予め各ボクセルに数字を付しておき、付された数字の大きさに従って、処理装置４００は、各ボクセル５０４に対応する脳活動量７００をプロットする。本実施形態においては、このような、脳活動パターン７０２の抽出を、ＣＭ６００ごとに行うこととなる。なお、各ボクセル５０４の脳活動量７００としては、例えば、計測期間において、平滑化された（平均化された）計測値を用いることができる。なお、本実施形態においては、脳５０２の内側も含めて、細かい単位であるボクセル５０４ごとに脳活動量７００を取得し、脳活動パターン７０２を抽出している。従って、本実施形態によれば、ＣＭ６００視聴中の被験者５００の脳活動を精度よく表現することができる。

（ステップＳ４００）
次に、処理装置４００は、被験者５００の、各ＣＭ６００の脳活動パターン７０２同士の非類似度を算出して、脳活動非類似度行列８００を取得する。

詳細には、処理装置４００は、図９に示すように、異なるＣＭ６００ａ、６００ｂ同士の脳活動パターン７０２ａ、７０２ｂの相関係数（－１から＋１の間の数値（無次元）となる）を算出し、算出した相関係数を数「１」から差し引くことで、２から０の範囲の数値（無次元）となる非類似度を算出する。さらに、処理装置４００は、複数のＣＭ６００において、総当たりで脳活動パターン７０２同士の相関係数の算出し、さらに非類似度の算出を順次行う。

具体的には、ＣＭ６００ａの脳活動パターン７０２ａの脳活動量（変数）をｘｉ（ｉはボクセル５０４に付された数字）とし、ＣＭ６００ｂの脳活動パターン７０２ｂの脳活動量（変数）をｙとした場合には、相関係数ｒは、以下の数式（１）により算出することができる。

なお、上記数式（１）においては、Ｓ_xyは、ｘとｙの共分散であり、Ｓ_ｘは、ｘの標準偏差、Ｓ_ｙは、ｙの標準偏差、オーバラインのあるｘ及びｙは、ｘ及びｙの平均値であるものとする。

さらに、非類似度ｄは、以下の数式（２）によって算出することができる。

そして、上記非類似度ｄは、ＣＭ６００ａ、６００ｂ同士の脳活動パターン７０２ａ、７０２ｂ同士の仮想的な距離を示していると考えることができる。このように算出した各非類似度ｄを、対角線に対して対象となるように配列することにより、図９の右側に示されるような、上記仮想的な距離の情報が含まれる脳活動非類似度行列８００を取得することができる。従って、脳活動非類似度行列８００は、被験者５００が視聴したＣＭ６００の数に対応する列数及び行数を持つ。さらに、当該脳活動非類似度行列８００は、被験者５００ごとに取得することができる。

なお、ステップＳ４００において非類似度ｄを算出し、算出した複数の非類似度ｄからなる脳活動非類似度行列８００を取得するものとして説明したが、本実施形態においては、これに限定されるものではない。例えば、ステップＳ４００において、相関係数ｒを算出し、算出した複数の相関係数ｒからなる脳活動類似度行列（図示省略）を取得してもよい。この場合、処理装置４００は、後続のステップにおいて、当該脳活動類似度行列を減算により脳活動非類似度行列８００に変換することとなる。

（ステップＳ５００）
本実施形態においては、上述のステップＳ４００において取得された脳活動非類似度行列８００に対して、残差非類似度行列８０４の算出を行う前に前処理を行ってもよい。

先に説明したように、被験者５００の、ＣＭ６００の視聴による脳活動パターン７０２は、その前に被験者５００に対して与えられた先行ＣＭ６００（先行刺激）による影響を受けやすい。言い換えると、先行ＣＭ６００の視聴からの、後続ＣＭ６００（後続刺激）の視聴による脳活動パターン７０２に対する作用（キャリーオーバ）によって、当該脳活動パターン７００には、ノイズ成分が含まれる。さらに、先行ＣＭ６００の後に連続的に後続ＣＭ６００が被験者５００に与えられる場合と、先行ＣＭ６００の後に間欠的に後続ＣＭ６００が被験者５００に与えられる場合（例えば、先行ＣＭ６００と後続ＣＭ６００とに間に休憩が与えられるような、先行ＣＭ６００と後続ＣＭ６００とが属するセッションが異なる場合）とでは、上記キャリーオーバの現れ方が異なることから、ノイズ成分も異なることとなる。そこで、本実施形態においては、このようなキャリーオーバ作用を考慮して、脳活動非類似度行列８００に対して、前処理を行うことが好ましい。

詳細には、図１０に示すように、先行ＣＭ６００ａの後に連続的に後続ＣＭ６００ｂが被験者５００に与えられる場合には、脳活動パターン７０２ａ、７０２ｂとは、キャリーオーバの作用が大きく、互いに類似する傾向を持つ。すなわち、脳活動パターン７０２ａ、７０２ｂとは、非類似度が低いこととなる。本実施形態においては、このような場合に、脳活動パターン７０２ｂには、上記キャリーオーバに起因する第３のノイズ成分が含まれるものと考えることができる。

一方、図１０に示すように、先行ＣＭ６００ｂの後に間欠的に後続ＣＭ６００ｃが被験者５００に与えられる場合には、脳活動パターン７０２ｂ、７０２ｃとは、キャリーオーバの作用が小さく、互いに類似しない傾向を持つ。すなわち、脳活動パターン７０２ｂ、７０２ｃとは、非類似度が高いこととなる。本実施形態においては、このような場合に、脳活動パターン７０２ｃには、上記キャリーオーバに起因する第４のノイズ成分が含まれるものと考えることができる。

そこで、本実施形態においては、個々のＣＭ６００によって喚起された脳活動パターン７０２を、同じ条件の下で個別に評価するために、上述のキャリーオーバに起因する第３又は第４のノイズ成分を脳活動非類似度行列８００から除去する前処理を行うことが好ましい。すなわち、このような前処理を行うことにより、連続的にＣＭ６００が与えられた場合と、間欠的にＣＭ６００と与えられた場合とであっても、同じ条件下で脳活動量７００を定量的に評価することができる。

具体的には、例えば、図１０の右側に示す、脳活動非類似度行列８００の非類似度が低い傾向がある領域８００ａ（先行ＣＭ６００ａの後に連続的に後続ＣＭ６００ｂが被験者５００に与えられる場合）における非類似度の平均値を、脳活動非類似度行列８００の非類似度が高い傾向がある領域８００ｂ（先行ＣＭ６００ｂの後に間欠的に後続ＣＭ６００ｃが被験者５００に与えられる場合）における非類似度から差し引くことにより、脳活動非類似度行列８００から第４のノイズを除去する前処理を行うことが好ましい。

もしくは、例えば、図１０の右側に示す、脳活動非類似度行列８００の非類似度が高い傾向がある領域８００ｂ（先行ＣＭ６００ｂの後に間欠的に後続ＣＭ６００ｃが被験者５００に与えられる場合）における非類似度の平均値を、脳活動非類似度行列８００の非類似度が低い傾向がある領域８００ａ（先行ＣＭ６００ａの後に連続的に後続ＣＭ６００ｂが被験者５００に与えられる場合）における非類似度に足し合わせることにより、脳活動非類似度行列８００から第３のノイズを除去する前処理を行うことが好ましい。

なお、上述の前処理は、脳活動非類似度行列８００の領域８００ａ、８００ｂにおける非類似度の標準化（正規化、又は、規格化）を行っていると考えることもできる。

（ステップＳ６００）
次に、処理装置４００は、被験者５００の、各ＣＭ６００の主観評価同士の非類似度を算出して、主観評価非類似度行列８０２を取得する。

詳細には、処理装置４００は、図１１に示すように、異なるＣＭ６００ａ、６００ｂ同士の主観評価の値の差分を算出し、主観評価における非類似度とする。さらに、処理装置４００は、複数のＣＭ６００において、総当たりで主観評価の値の差分を主観評価における非類似度として順次算出する。本実施形態においては、算出された複数の非類似度は、各被験者５００内で統計的に標準化（正規化、又は、規格化）してもよい。例えば、本実施形態においては、複数の非類似度を、１から０の間の数値を取るように標準化してもよい。

そして、上記非類似度は、ＣＭ６００ａ、６００ｂ同士の主観評価同士の仮想的な距離を示していると考えることができる。このように算出した各非類似度を、対角線に対して対象となるように配列することにより、図１１の右側に示されるような、上記仮想的な距離の情報が含まれる主観評価非類似度行列８０２を取得することができる。従って、主観評価非類似度行列８０２は、被験者５００が視聴したＣＭ６００の数に対応する列数及び行数を持つこととなる。また、当該主観評価非類似度行列８０２は、被験者５００ごとに取得することができる。

なお、ステップＳ６００において非類似度を算出し、算出した複数の非類似度からなる主観評価非類似度行列８０２を取得するものとして説明したが、本実施形態においては、これに限定されるものではない。本実施形態においては、例えば、ステップＳ６００において、異なるＣＭ６００ａ、６００ｂ同士の主観評価の値の差分を算出し、算出した値を標準化する。さらに、標準化した値を数「１」から差し引くことで、１から０の範囲の数値（無次元）となる類似度を算出し、算出した複数の類似度からなる主観評価類似度行列（図示省略）を取得してもよい。この場合においては、後続のステップにおいて、当該主観評価類似度行列を減算により主観評価非類似度行列８０２に変換することとなる。

（ステップＳ７００）
次に、処理装置４００は、上述のステップで算出された脳活動非類似度行列８００を、主観評価非類似度行列８０２と相関性を持つ第１の要素と、第１の要素に比べて主観評価非類似度行列８０２と相関性の低い第２の要素とに分解する。

詳細には、本実施形態においては、先に説明したように、図１２に示すように、脳活動非類似度行列８００は、一般線形モデル（重回帰分析）を用いることにより、主観評価非類似度行列８０２と相関性を持つ、言い換えると、主観評価非類似度行列８０２で統計的に説明することが可能な第１の要素８１０ａと、第１の要素に比べて主観評価非類似度行列８０２と相関性の低い、言い換えると、主観評価非類似度行列８０２で統計的に説明することが難しい第２の要素８１０ｂと、残差（ε）とに分解することができる。より具体的には、図１２及び下記の式（３）に示すように、予め設定した重み付け値（β_１、β_２）を用いることにより、上記第１の要素８１０ａは、主観非類似度行列８０２と重み付け値β_１との積として示すことができ、上記第２の要素８１０ｂは、主観評価とは関連していない要素（ノイズ成分）（第１のノイズ成分）と重み付け値β_２との積として示すことができる。なお、主観評価非類似度行列８０２との相関性の高い第１の要素８１０ａは、被験者５００がＣＭ６００の宣伝する商品等に対して抱く潜在的な価値又は感覚に起因する要素であり、一方、主観評価非類似度行列８０２との相関性の低い第２の要素８１０ｂは、被験者５００がＣＭ６００の宣伝する商品等に対して抱く潜在的な価値又は感覚に起因しない要素、すなわち、ノイズであると考えることができる。なお、統計的に説明することが可能とは、一般線形モデルによる解析において、主観評価非類似度行列８０２と数学的に高い相関を持っている変数と判断することができることをいう。

なお、式（３）に含まれる重み付け値（β_１、β_２）は、既に取得した評価結果等を参照して、予め設定することができる。

また、本実施形態においては、残差εは、例えば、自己相関のない変数成分であるホワイトノイズと考えることができる。また、上述の主観評価とは関連していない要素とは、例えば、脳活動量７００の計測値に含まれ得るノイズ成分や、被験者５００の年齢、性別等の属性により影響を受ける要素や、ＣＭ６００の視覚的又は聴覚的特徴により影響を受ける要素等であると考えることができる。

さらに、本実施形態においては、主観評価とは関連していない要素とは、先に説明した、先行するＣＭ６００からの、後続するＣＭ６００の脳活動パターン７００に対するキャリーオーバに起因するノイズ成分であると考えることもできる。

詳細には、図１０を参照して先に説明したように、先行ＣＭ６００ａの後に連続的に後続ＣＭ６００ｂが被験者５００に与えられる場合には、脳活動パターン７０２ａ、７０２ｂとは、キャリーオーバの作用が大きく、非類似度が低いこととなる。なお、先行ＣＭ６００ａの直後に連続的に後続ＣＭ６００ｂが与えられる場合だけでなく、先行ＣＭ６００ａの後に、連続的に複数の後続ＣＭ６００が与えられた場合、ｎ番目のＣＭ６００ｎの視聴中に得られた脳活動パターン７０２－ｎには、１つ前から、複数個（ｋ個）前の視聴したＣＭ６００ｎ－ｋまでの作用に起因した複数のノイズ成分の総和値である第２のノイズ成分が含まれることとなる。

さらに、図１０を参照して先に説明したように、先行ＣＭ６００ｂの後に間欠的に後続ＣＭ６００ｃが被験者５００に与えられる場合には、脳活動パターン７０２ｂ、７０２ｃとは、キャリーオーバの作用が小さく、非類似度が高いこととなる。なお、先行ＣＭ６００ｂの直後に間欠的に後続ＣＭ６００ｃが与えられる場合だけでなく、先行ＣＭ６００ｂの後に、間欠的に複数の後続ＣＭ６００が与えられた場合にも、ｎ番目のＣＭ６００ｎの視聴による脳活動パターン７０２－ｎには、１つ前から、複数個（ｋ個）前の視聴したＣＭ６００ｎ－ｋまでの作用に起因した複数のノイズ成分の総和値である第２のノイズ成分が含まれることとなる。

従って、本実施形態においては、主観評価とは関連していない要素とは、１つ前から、複数個（ｋ個）前の視聴したＣＭ６００ｎ－ｋまでの作用に起因した複数のノイズ成分の総和値である第２のノイズ成分であると考えることができる。より詳細には、主観評価とは関連していない要素とは、以下の数式（４）によって示すことができる。

なお、式（４）に含まれる重み付け値（α_１、α_２、α_３、・・・、α_ｋ）は、既に取得した評価結果等を参照して、予め設定することができる。

なお、本実施形態においては、積算するノイズ成分は、既に取得した評価結果等を参照して、予め算出することができる。また、本実施形態においては、積算するノイズ成分は、１個前のＣＭ６００からのノイズ成分だけでもよく、１個前のＣＭ６００からのノイズ成分から５個前のＣＭ６００からのノイズ成分までであることが好ましく、１個前のＣＭ６００からのノイズ成分から６個前のＣＭ６００からのノイズ成分であることがより好ましい。さらに、本実施形態は、各ノイズ成分は、隣り合う前のＣＭ６００の１つ前のＣＭ６００からのノイズ成分と、隣り合う前のＣＭ６００の２つ前のＣＭ６００からのノイズ成分と間での回帰子（Ｒｅｇｒｅｓｓｏｒ）を作成し、次いで、隣り合う前のＣＭ６００の２つ前のＣＭ６００からのノイズ成分と、隣り合う前のＣＭ６００の３つ前のＣＭ６００からのノイズ成分と間で回帰子を作成するというように、隣り合うＣＭ６００の関係ごとに各回帰子を作成することにより得ることが好ましい。

本実施形態においては、主観評価とは関連していない要素を、隣り合う、もしくは、複数個のＣＭ６００を挟んで隣り合う順番で視聴されたＣＭ６００からのノイズ成分の総和値であると考えることにより、各ＣＭ６００がどのような順番で視聴されたかどうかや、どのような間隔（休止時間）で視聴されたかどうかを考慮した上で、脳活動量７００を定量的に評価することができる。

次に、当該ステップＳ７００においては、図１３に示すように、上記脳活動非類似度行列８００から上記第２の要素８１０ｂを差し引くことにより、残差非類似度行列８０４を算出することができる。より具体的には、図１３及び下記の式（５）に示すように、脳活動非類似度行列８００から、主観評価とは関連していない要素（第１のノイズ成分）と重み付け値β_２との積を差し引くことにより、残差非類似度行列８０４を算出することができる。

本実施形態においては、上述のような差分を算出することにより、計測した脳活動量７００のうち、被験者がＣＭの宣伝する商品等に対して抱く潜在的な価値又は感覚に起因する要素のみを用いて評価を行うことができる。その結果、本実施形態においては、被験者５００の、経時的に変化するＣＭ６００が宣伝する商品等に対する潜在的な価値又は感覚について、定量的に精度よく評価することができる。

上述したステップＳ１００からステップＳ７００までの動作をまとめて図示したものが、図１４である。すなわち、図１４は、本実施形態に係る評価方法のステップＳ１００からステップＳ７００までの動作の概略図である。なお、ここでは、各ステップの詳細について既に説明したため、図１４の詳細な説明を省略する。

（ステップＳ８００）
次に、処理装置４００は、上述したステップＳ７００で算出した残差非類似度行列８０４に基づいて、各ＣＭ６００に対応する座標を取得する。詳細には、残差非類似度行列８０４に対して、非計量多次元尺度構成法を用いて、仮想空間（２次元又は３次元空間）における各ＣＭ６００の座標を算出する。

先に説明したように、複数の非類似度からなる非類似度行列は、２つのＣＭ６００の間の仮想的な距離の情報を含んでおり、上記非計量多次元尺度構成法を用いることにより、非類似度行列である残差非類似度行列８０４が含む多数の点間（ＣＭ６００の間）の距離情報から、当該距離情報を再現するように、各点（各ＣＭ６００）の空間座標を逆算することができる。より具体的には、各ＣＭ６００の仮の座標を決定し、各ＣＭ６００の間の距離が、各ＣＭ６００の非類似度と単調増加関係であると仮定し、当該単調関係をどの程度満たしているかの指標が最小となるように、各ＣＭ６００の仮の座標の修正を繰りかえることにより、各ＣＭ６００の座標を算出することができる。なお、本実施形態においては、仮想空間における各ＣＭ６００の座標を算出する方法は、上述のような方法に限定されるものではなく、各種の変形が可能である。

（ステップＳ９００）
そして、仮想空間（２次元又は３次元仮想空間）に、上述のステップＳ８００で取得した各ＣＭ６００に対応する座標に基づいて、各ＣＭ６００に対応する代表画面６０２、もしくは、点、記号等のマーカをプロットし、複数のＣＭ６００の評価結果（詳細には、各ＣＭ６００が提供する商品等に対する、被験者５００の潜在的な価値又は感覚の違い評価結果）として出力する。そのようにして、例えば、図１５に示すような評価結果６５０を得ることができる。本実施形態においては、視覚的に評価結果６５０を出力していることから、容易に各ＣＭ６００の評価結果を把握することができる。

また、本実施形態においては、視覚的に各ＣＭ６００に対応する代表画面６０２をプロットするだけでなく、例えば、座標を持つ各ＣＭ６００に対してｋ平均法（ｋ－ｍｅａｎｓ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）を行い、各ＣＭ６００をクラスタ分類することによって評価を行ってもよい。

また、本実施形態においては、上述のステップＳ８００で取得した座標に基づいてプロットすることに限定されるものではなく、残差非類似度行列８０４が含む多数のＣＭ６００間の距離情報に基づいて、棒グラフ等をプロットしてもよく、特に限定されるものではない。

以上のように、本実施形態においては、経時的に変化するＣＭ６００が宣伝する商品等に対する、被験者５００の潜在的な価値又は感覚について、定量的に精度よく評価することができる。

なお、本実施形態においては、残差非類似度行列８０４を既に取得している被験者５００が、新たに別の異なるＣＭ６００の視聴を行った場合には、既に取得した残差非類似度行列８０４に、新たに視聴したＣＭ６００によって得られた値を追加することも可能である。その結果、本実施形態によれば、被験者５００が、再び、多くの同じＣＭ６００を視聴することを必要としないことから、被験者５００の負担の増加を抑えることができ、加えて、評価に係る時間や費用の増加を抑えることができる。

＜＜実施例＞＞
以上、本発明の実施形態の詳細について説明した。次に、具体的な実施例を示しながら、本発明の実施形態の実施例についてより具体的に説明する。なお、以下に示す実施例は、本発明の実施形態のあくまでも一例であって、本発明の実施形態が下記の例に限定されるものではない。

以下の説明においては、上述の本発明の実施形態に係る評価方法によって得られる効果について、図１６を参照して、具体的に説明する。図１６は、実施例に係る評価結果６５０ａ及び比較例に係る評価結果６５０ｂの一例を示す説明図である。詳細には、図１６においては、評価結果６５０ａ、６５０ｂとして、２次元仮想空間に、各ＣＭ６００に対応する代表画面６０２ａ、６０２ｂがプロットされている。なお、図１６中の左側が比較例に係る評価結果６５０ｂであり、図１６中の右側が実施例に係る評価結果６５０ａである。

なお、本実施例は、以下のような条件で実施された。

（被験者）
被験者５００としては、健常成人被験者２５名（うち女性１３名）を被験者として選択した。すべての被験者５００には、精神疾患の既往歴はなかった。

（脳活動計測）
実施例においては、３Ｔ ＭＲＩスキャナー（Ｓｋｙｒａ；Ｓｉｅｍｅｎｓ Ｅｒｌａｎｇｅｎ（Ｇｅｒｍａｎｙ）社製）を用いて、被験者５００の脳活動を計測した。本実施例においては、脳活動の計測の際、被験者５００の頭部の動きを最小限に抑えるために、不快感を伴わない程度に、被験者５００の頭部を固定した。脳機能画像は、Ｔ２＊－ｗｅｉｇｈｔｅｄ ｇｒａｄｉｅｎｔ－ｅｃｈｏ ｅｃｈｏ－ｐｌａｎａｒ ｉｍａｇｉｎｇ（ＥＰＩ）を用いて取得した。撮像条件は、繰り返し時間（Ｒｅｐｅｔｉｔｉｏｎ Ｔｉｍｅ；ＴＲ）：２０００ｍｓ、エコー時間（Ｅｃｈｏ Ｔｉｍｅ；ＴＥ）：３０ｍｓ、フリップ角（Ｆｌｉｐ Ａｎｇｌｅ；ＦＡ）：８０°、ｍａｔｒｉｘ ｓｉｚｅ：１００×１００、スライス枚数：６９、及び、スライス厚：２．０ｍｍで全脳が覆われるように設定し、撮像野（Ｆｉｅｌｄ ｏＦ Ｖｉｅｗ；ＦＯＶ）：２００ｍｍ、面内解像度（ｉｎ－ｐｌａｎｅ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ）：２．０ｍｍ×２．０ｍｍ、ｍｕｌｔｉｂａｎｄ ｆａｃｔｏｒ：３（ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｌｉｎｅ：１２）、部分フーリエ（ｐａｒｔｉａｌ ｆｏｕｒｉｅｒ）：６／８、スライス取得順：ｉｎｔｅｒｌｅａｖｅｄ ｏｒｄｅｒの条件で、取得した。脳解剖画像は、Ｔ１－ｗｅｉｇｈｔｅｄ ｔｈｒｅｅ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ（３Ｄ） Ｍａｇｎｅｔｉｚａｔｉｏｎ－Ｐｒｅｐａｒｅｄ Ｒａｐｉｄ－Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ Ｇｒａｄｉｅｎｔ Ｅｃｈｏ（ＭＰ－ＲＡＧＥ）シークエンスにより取得された（ＴＲ＝２２５０ｍｓ；ＴＥ＝３．０６ｍｓ；ＦＡ＝９度；ＦＯＶ＝２５６ｍｍ；ｖｏｘｅｌ ｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓ＝１ｍｍ×１ｍｍ×１ｍｍ)。

（刺激）
被験者５００に与えられる刺激としては、花王グループの商品の１５秒ＣＭを用いた。用いたＣＭ６００は、直近３年間（２０１４年１月～２０１６年１２月）にリリースされたＣＭ（１４７本）の中から３２本を選択した。先行するＣＭ６００からの影響を低減するためのコントロール刺激（動画像）としては、動画素材サイト（動画素材．ｃｏｍ（ｈｔｔｐ：／／動画素材．ｃｏｍ／））から、複数の多角図形が移動している動画１６本を用いた。これらの動画は、動画編集ソフトウェア（Ａｄｏｂｅ Ｐｒｅｍｉｅｒｅ Ｐｒｏ、 Ａｄｏｂｅ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｉｎｃ（Ｓａｎ ｊｏｓｅ、ＣＡ）製）を用いて１５秒間の動画に編集され、同時に与えられる音声としては、ＣＭ６００を逆再生した音声を合成したものを使用した。

（提示方法）
視覚刺激（ＣＭ６００）は、上記ＭＲＩスキャナーの後方に設置したＬＣＤモニター（ＩｎｒｏｏｍＶｉｅｗｉｎｇＤｅｖｉｃｅ、ＮｏｒｄｉｃＮｅｕｒｏＬａｂ社製）を用いて呈示された。聴覚刺激は、カナル型イヤホン（ＯｐｔｏＡＣＴＩＶＥ、Ｋｏｂａｔｅｌ社製）から呈示され、ｆＭＲＩ撮像中でも被験者５００が十分に聞き取れる音量に調節された。刺激の呈示と被験者の反応記録は、刺激呈示ソフト（Ｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ、Ｎｅｕｒｏｂｅｈａｖｉｏｒａｌ Ｓｙｓｔｅｍｓ、Ｉｎｃ（Ｓａｎ Ｆｒａｎｃｉｓｃｏ、ＣＡ）社製)を用いて行った。

実験は、２ラン実施し、それぞれのランでは、初めに１０ボリュームを取得した後、１回２０秒間（１０ボリューム）の試行が２４試行続き、最後に、８ボリュームを取得した（（１０ボリューム）＋（２４試行×１０ボリューム）＋（８ボリューム）＝２５８ボリューム／ラン）。また、それぞれのランは、２条件を含み、ＣＭ刺激条件は１６試行、コントロール刺激条件は８試行をそれぞれ含む（（１６試行＋８試行）×２ラン＝４８試行）。条件の呈示順は、疑似ランダムに配置された。１つのランに含まれる刺激とその試行順は全ての被験者に共通であった。そして、実施例においては、ランの実施順による順番効果を排除するために、被験者５００間においてカウンターバランスをとった。

それぞれの試行においては、１５秒間の動画刺激（ＣＭ６００）の呈示（８ボリューム）、続いてＶＡＳによる２秒間の購入意欲の評価（１ボリューム）、そして、固定された点への２秒間の注視（１ボリューム）を行った。試行中、被験者５００は、ＣＭ６００で紹介された商品をどの程度買ってみたいかを考えながら視聴し、その購入意欲を評価するように指示された。購入意欲の評価では、被験者５００は、右手で２ボタンボックス（ＨＨＳＣ－２×２、Ｃｕｒｒｅｎｔ Ｄｅｓｉｇｎｓ、Ｉｎｃ（Ｐｈｉｌａｄｅｌｐｈｉａ、ＰＡ）社製）を操作し、ＶＡＳの水平方向に延伸する線分上の位置を示した。ＶＡＳの評価スケールは、刺激呈示と同様のモニターに表示され、白い水平のバーを背景にした灰色のバーであり、左端が最小値（買ってみたくない）、右端が最大値（買ってみたい）に設定された。コントロール刺激においては、被験者５００は偏りなくランダムにＶＡＳにおける位置を示すように指示された。また、全ての被験者５００は、ＶＡＳの操作方法に慣れるために、数試行の練習を行った。

（解析方法）
実施例としては、複数のＣＭ６００について、上述の本実施形態に基づいて評価を行った。一方、比較例としては、上述と同一の複数のＣＭ６００について、ステップＳ２００、ステップＳ５００、ステップＳ６００及びステップＳ７００を実施しない点を除き、上述の本実施形態に基づいて評価を行った。言い換えると、比較例においては、ＣＭ６００の視聴中の被験者５００の脳活動量７００を計測し、計測値から脳活動パターン７０２を抽出し、脳活動非類似度行列８００を取得する。さらに、比較例においては、取得した脳活動非類似度行列８００から直接的に、各ＣＭ６００の座標を算出した。

図１６の左側に示される比較例に係る評価結果６５０ｂからわかるように、比較例においては、各ＣＭ６００の仮想２次元空間における座標は、同一のセッションで集合するように分布している。一方、図１６の右側に示される評価結果６５０ａからわかるように、実施例においては、各ＣＭ６００の仮想２次元空間における座標は、セッションが同一か否かであることは関係なく、全体的に混在するように分布している。この結果の違いは、比較例においては、各ＣＭ６００がどのような順番で視聴されたかどうかや、どのような間隔（休止時間）で視聴されたかどうかを考慮するような処理が行われていないことにより、同一セッションにおける各ＣＭ間が類似することによるものと推定される。すなわち、比較例においては、被験者５００がＣＭ６００の宣伝する商品等に対して抱く潜在的な価値又は感覚に起因する要素以外が含まれている脳活動量を用いて評価している。一方、実施例においては、被験者５００がＣＭ６００の宣伝する商品等に対して抱く潜在的な価値又は感覚に起因する要素からなる脳活動量を用いて評価している。その結果、実施例によれば、比較例に比べて、経時的に変化するＣＭ６００が宣伝する商品等に対する、被験者５００の潜在的な価値又は感覚について、定量的に精度よく評価することができる。

＜＜まとめ＞＞
以上のように、本発明の実施形態においては、経時的に変化する刺激が提供する情報に対する潜在的な価値又は感覚について、定量的に精度よく評価することができる。

＜＜ハードウェア構成＞＞
続いて、図１７を参照して、本発明の実施形態に係る処理装置４００のハードウェア構成について説明する。図１７は、本発明の実施形態に係る処理装置４００のハードウェア構成例を示すブロック図である。ただし、処理装置４００のハードウェア構成は、図１７に示したハードウェア構成のすべてが必須という訳ではなく、不要な構成は適宜に削除されてよい。また、刺激提示装置３００のハードウェア構成も、図１７に示したハードウェア構成と同様にして実現され得る。ただし、刺激提示装置３００のハードウェア構成も、図１７に示したハードウェア構成のすべてが必須という訳ではなく、図１７に示したハードウェア構成のうち、不要な構成は適宜に削除されてよい。

図１７に示すように、処理装置４００は、ＣＰＵ９０１、ＲＯＭ９０３、及びＲＡＭ９０５を含む。また、処理装置４００は、ホストバス９０７、ブリッジ９０９、外部バス９１１、インターフェース９１３、入力装置９１５、出力装置９１７、ストレージ装置９１９、ドライブ９２１、接続ポート９２３、通信装置９２５、ｆＭＲＩ１００等を含んでもよい。さらに、処理装置４００は、ＣＰＵ９０１に代えて、またはこれとともに、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）またはＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）と呼ばれるような処理回路を有してもよい。

ＣＰＵ９０１は、演算処理装置および制御装置として機能し、上記した処理部４１０を構成し得る。ＣＰＵ９０１は、ＲＯＭ９０３、ＲＡＭ９０５、ストレージ装置９１９、またはリムーバブル記録媒体９２７に記録された各種プログラムに従って、処理装置４００内の動作全般またはその一部を制御する。ＲＯＭ９０３は、ＣＰＵ９０１が使用するプログラムや演算パラメータなどを記憶する。ＲＡＭ９０５は、ＣＰＵ９０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータなどを一時的に記憶する。ＣＰＵ９０１、ＲＯＭ９０３、及びＲＡＭ９０５は、ＣＰＵバスなどの内部バスにより構成されるホストバス９０７により相互に接続されている。さらに、ホストバス９０７は、ブリッジ９０９を介して、ＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ／Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）バスなどの外部バス９１１に接続されている。

入力装置９１５は、ユーザによって操作される装置であり、上記した入力装置２００を構成し得る。本発明の実施形態においては、入力装置９１５がボタンである場合を主に想定したが、入力装置９１５は、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチ及びレバー等であってもよい。入力装置９１５は、被験者５００の音声を検出するマイクロフォンを含んでもよい。入力装置９１５は、例えば、赤外線やその他の電波を利用したリモートコントロール装置であってもよいし、処理装置４００に対応した携帯電話などの外部接続機器９２９であってもよい。入力装置９１５は、被験者が入力した情報に基づいて入力信号を生成してＣＰＵ９０１に出力する入力制御回路を含む。被験者は、この入力装置９１５を操作することによって、処理装置４００に対して各種の主観評価の結果を入力することができる。さらに、入力装置９１５は、被験者５００を撮像する撮像装置であってもよい。この場合、当該撮像装置が被験者５００の手の動き等を撮像することによって、入力装置として機能し得る。

出力装置９１７は、視覚的な刺激である動画像や、被験者５００による刺激に対する主観評価を行うための画像を表示することが可能な装置で構成され、上記した刺激提示装置３００の表示部３０２を構成し得る。出力装置９１７は、例えば、ＣＲＴディスプレイ装置、ＬＣＤディスプレイ装置、ＯＬＥＤディスプレイ装置、プロジェクタ等の表示装置等であり得る。

ストレージ装置９１９は、処理装置４００の記憶部の一例として構成されたデータ格納用の装置であり、上述した記憶部４５０を構成し得る。ストレージ装置９１９は、例えば、ＨＤＤ等の磁気記憶部デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、または光磁気記憶デバイスなどにより構成される。このストレージ装置９１９は、ＣＰＵ９０１が実行するプログラムや各種データ、および外部から取得した各種のデータなどを格納する。

ドライブ９２１は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリなどのリムーバブル記録媒体９２７のためのリーダライタであり、処理装置４００に内蔵、あるいは外付けされる。ドライブ９２１は、装着されているリムーバブル記録媒体９２７に記録されている情報を読み出して、ＲＡＭ９０５に出力する。また、ドライブ９２１は、装着されているリムーバブル記録媒体９２７に記録を書き込むこともできる。

接続ポート９２３は、機器を処理装置４００に直接接続するためのポートである。接続ポート９２３は、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）ポート、ＩＥＥＥ１３９４ポート、ＳＣＳＩ（Ｓｍａｌｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｙｓｔｅｍ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）ポートなどであり得る。また、接続ポート９２３は、ＲＳ－２３２Ｃポート、光オーディオ端子、ＨＤＭＩ（登録商標）（Ｈｉｇｈ－Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）ポートなどであってもよい。接続ポート９２３に外部接続機器９２９を接続することで、処理装置４００と外部接続機器９２９との間で各種のデータが交換され得る。

通信装置９２５は、例えば、通信ネットワーク９３１に接続するための通信デバイスなどで構成された通信インターフェースである。通信装置９２５は、例えば、有線又は無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、またはＷＵＳＢ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ ＵＳＢ）用の通信カードなどであり得る。また、通信装置９２５は、光通信用のルータ、ＡＤＳＬ（Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ Ｌｉｎｅ）用のルータ、または、各種通信用のモデムなどであってもよい。通信装置９２５は、例えば、インターネットや他の通信機器との間で、ＴＣＰ／ＩＰなどの所定のプロトコルを用いて信号などを送受信する。また、通信装置９２５に接続される通信ネットワーク９３１は、有線又は無線によって接続されたネットワークであり、例えば、インターネット、家庭内ＬＡＮ、赤外線通信、ラジオ波通信または衛星通信などである。

ｆＭＲＩ１００は、被験者の脳活動を計測するために装置であり、上述したｆＭＲＩ１００を構成し得る。

以上、処理装置４００のハードウェア構成の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。かかる構成は、実施する時々の技術レベルに応じて適宜変更され得る。

＜＜補足＞＞
なお、上述した本発明実施形態の評価方法における各ステップは、必ずしも記載された順序に沿って処理されなくてもよい。例えば、各ステップは、適宜順序が変更されて処理されてもよい。また、各ステップは、時系列的に処理される代わりに、一部並列的に又は個別的に処理されてもよい。さらに、各ステップの処理についても、必ずしも記載された方法に沿って処理されなくてもよく、例えば、他の機能部によって他の方法により処理されてもよい。

また、上記の本発明の実施形態に係る評価方法の少なくとも一部は、コンピュータを機能させる情報処理プログラムとして、ソフトウェアで構成することが可能であり、ソフトウェアで構成する場合には、これらの方法の少なくとも一部を実現するプログラムをフレキシブルディスクやＣＤ－ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等の記録媒体に収納し、処理装置４００等、もしくは、処理装置４００等と接続された他の装置に読み込ませて実行させてもよい。記録媒体は、磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能なものに限定されず、ハードディスク装置やメモリなどの固定型の記録媒体でもよい。さらに、上記評価方法の少なくとも一部を実現するプログラムを、インターネット等の通信回線（無線通信も含む）を介して頒布してもよい。さらに、同プログラムを暗号化したり、変調をかけたり、圧縮した状態で、インターネット等の有線回線や無線回線を介して、あるいは記録媒体に収納して頒布してもよい。

以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明の技術的範囲はかかる例に限定されない。本発明の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。

１０ 評価システム
１００ ｆＭＲＩ
１１０ コイル
１２０ 制御ユニット
１３０、３０８ 入力部
１３２、３０６ 制御部
１３４ 受信部
１３６、４１０ 処理部
１３８ 出力部
２００ 入力装置
３００ 刺激提示装置
３０２、４６０ 表示部
３０４ 音声出力部
４００ 処理装置
４２０ パターン抽出部
４２２ 脳活動行列取得部
４３０ 主観評価取得部
４３２ 主観評価行列取得部
４４０ 残差行列取得部
４４２ 座標取得部
４５０ 記憶部
５００ 被験者
５０２ 脳
５０４ ボクセル
６００ ＣＭ
６０２、６０２ａ、６０２ｂ 代表画面
６５０、６５０ａ、６５０ｂ 評価結果
７００ 脳活動量
７０２ 脳活動パターン
８００ 脳活動非類似度行列
８００ａ、８００ｂ 領域
８０２ 主観評価非類似度行列
８０４ 残差非類似度行列
８１０ａ 第１の要素
８１０ｂ 第２の要素
９０１ ＣＰＵ
９０３ ＲＯＭ
９０５ ＲＡＭ
９０７ ホストバス
９０９ ブリッジ
９１１ 外部バス
９１３ インターフェース
９１５ 入力装置
９１７ 出力装置
９１９ ストレージ装置
９２１ ドライブ
９２３ 接続ポート
９２７ リムーバブル記録媒体
９２５ 通信装置
９２９ 外部接続装置
９３１ 通信ネットワーク

Claims (12)

1. 経時変化を持つ刺激を評価する評価方法であって、
   複数の前記刺激を外部から付与された被験者の、前記各刺激の付与中における脳活動を計測することと、
   前記被験者の前記各刺激に対する主観評価を取得することと、
   前記各脳活動の計測値から脳活動パターンを抽出することと、
   前記被験者の、前記各脳活動パターン同士の非類似度又は類似度を算出して、脳活動行列を取得することと、
   前記被験者の、前記各刺激に対する前記主観評価同士の非類似度又は類似度を算出して、主観評価行列を取得することと、
   算出された前記脳活動行列を、前記主観評価行列と相関性を持つ第１の要素と、前記第１の要素に比べて前記主観評価行列と相関性の低い第２の要素とに分解し、前記脳活動行列から前記第２の要素を差し引いて、残差行列を算出することと、
   算出した前記残差行列に基づいて、前記各刺激に対応する座標を取得する、
   ことを含む評価方法。
2. 前記刺激は、前記被験者に対して３以上与えられる、請求項１に記載の評価方法。
3. 前記残差行列は、前記主観評価とは関連していない要素である第１のノイズ成分に対して、重み付けを行うことにより前記第２の要素を算出して、前記脳活動行列から前記第２の要素を差し引くことによって算出される、請求項１又は２に記載の評価方法。
4. 前記第１のノイズ成分は、前記被験者に１以上前に先行して印加された１つ又は複数の先行刺激からの、当該先行刺激の後に前記被験者に印加された後続刺激の前記脳活動に対する作用に起因する、１つ又は複数の第２のノイズ成分の総和値を含む、請求項３に記載の評価方法。
5. 前記被験者に先行して付与された先行刺激からの、当該先行刺激の後に連続的に前記被験者に付与された後続刺激の前記脳活動に対する作用に起因する第３のノイズ成分を、前記先行刺激の前記脳活動パターンと前記後続刺激の前記脳活動パターンの非類似度又は類似度から除去することをさらに含む、請求項１～３のいずれか１項に記載の評価方法。
6. 前記被験者に先行して付与された先行刺激からの、当該先行刺激の後に間欠的に前記被験者に付与された後続刺激の前記脳活動に対する作用に起因する第４のノイズ成分を、前記先行刺激の前記脳活動パターンと前記後続刺激の前記脳活動パターンの非類似度又は類似度から除去することをさらに含む、請求項１～３のいずれか１項に記載の評価方法。
7. 前記脳活動の計測値は、前記刺激の付与の開始時から所定の時間の経過後に取得された前記脳活動の計測値である、請求項１～６のいずれか１項に記載の評価方法。
8. 仮想空間に前記各刺激に対応する前記座標をプロットすることをさらに含む、請求項１～７のいずれか１項に記載の評価方法。
9. 前記刺激は、動画像、嗅覚刺激、音声によって前記被験者に付与される、請求項１～８のいずれか１項に記載の評価方法。
10. 前記脳活動の計測値は、前記刺激が付与されている間に、前記刺激によって提示される商品又はサービスに対する評価を思案する前記被験者の脳活動の計測値である、請求項９に記載の評価方法。
11. 経時変化を持つ刺激を評価する評価システムであって、
    複数の前記刺激を外部から付与された被験者の、前記各刺激の付与中における脳活動を計測する計測部と、
    前記被験者の前記各刺激に対する主観評価を取得する主観評価取得部と、
    前記各脳活動の計測値から脳活動パターンを抽出するパターン抽出部と、
    前記被験者の、前記各脳活動のパターン同士の非類似度又は類似度を算出して、脳活動行列を取得する脳活動行列取得部と、
    前記被験者の、前記各刺激に対する前記主観評価同士の非類似度又は類似度を算出して、主観評価行列を取得する主観評価行列取得部と、
    算出された前記脳活動行列を、前記主観評価行列と相関性を持つ第１の要素と、前記第１の要素に比べて前記主観評価行列と相関性の低い第２の要素とに分解し、前記脳活動行列から前記第２の要素を差し引いて、残差行列を算出する残差行列取得部と、
    算出した前記残差行列に基づいて、前記各刺激に対応する座標を取得する座標取得部と、を備える評価システム。
12. 経時変化を持つ刺激を評価するプログラムであって、
    複数の前記刺激を外部から付与された被験者の、前記各刺激の付与中における脳活動の計測値から脳活動パターンを抽出する機能と、
    前記被験者の前記各刺激に対する主観評価を取得する機能と、
    前記被験者の、前記各脳活動のパターン同士の非類似度又は類似度を算出して、脳活動行列を取得する機能と、
    前記被験者の、前記各刺激に対する前記主観評価同士の非類似度又は類似度を算出して、主観評価行列を取得する機能と、
    算出された前記脳活動行列を、前記主観評価行列と相関性を持つ第１の要素と、前記第１の要素に比べて前記主観評価行列と相関性の低い第２の要素とに分解し、前記脳活動行列から前記第２の要素を差し引いて、残差行列を算出する機能と、
    算出した前記残差行列に基づいて、前記各刺激に対応する座標を取得する機能と、
    をコンピュータに実現させるためのプログラム。

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