JP7257381B2 - 判定システムおよび判定方法 - Google Patents

Description

本発明は、判定システムおよび判定方法に関する。

近年、生体センサにより、ユーザの生体情報を測定することが広く行われている。測定された生体情報は、医療分野のみならず、様々な分野で活用される。

このような生体情報の活用に関する技術の一例が、特許文献１に開示されている。特許文献１に開示の技術では、脳波センサ等の生体センサによりユーザの生体情報を測定する。そして、測定した生体情報に基づいてユーザの疲労度およびストレス等の状態を特定する。また、特定した状態に適した商品の情報を、おすすめ商品の情報としてユーザに対して表示する。

特開２００１－３４４３５２号公報

上述した特許文献１に開示の技術等の従来の技術を利用することにより、そのときのユーザの疲労度およびストレス等の状態に適した、商品または役務をユーザに新たに提案することができる。
しかしながら、特許文献１に開示の技術等の従来の技術は、商品等をユーザに新たに提案するにとどまり、実際に商品等に接したユーザについての分析を行うものではなかった。

本発明は、このような状況に鑑みてなされたものである。そして、その目的は、実際に商品等に接したユーザについての分析を行うための、判定システムおよび判定方法を提供することにある。

本発明に係る判定システムは、提供商品または提供役務の少なくとも何れかに関しての提示を受けた顧客の生体情報を測定する測定部と、前記測定部が測定した前記生体情報に基づいた判定を行うことにより、前記提示を受けた顧客の感応状態を特定する判定部と、前記判定部が特定した前記顧客の感応状態に基づいた報知を行う報知部と、を備える。

本発明に係る判定方法は、判定システムが実行する判定方法であって、測定部が、提供商品または提供役務の少なくとも何れかに関しての提示を受けた顧客の生体情報を測定する測定工程と、判定部が、前記測定部が測定した前記生体情報に基づいた判定を行うことにより、前記提示を受けた顧客の感応状態を特定する判定工程と、報知部が、前記判定部が特定した前記顧客の感応状態に基づいた報知を行う報知工程と、を含む。

本発明によれば、実際に商品等に接したユーザについての分析を行うことができる。

本発明の一実施形態に係る判定システムの全体構成の一例を示すブロック図である。 本発明の一実施形態に係る判定装置の構成の一例を示すブロック図である。 本発明の一実施形態に係る判定装置が構築する、判定用情報データベースのデータ構造の一例を示すテーブルである。 本発明の一実施形態に係る情報収集装置が実行する、感応状態判定処理の流れを説明するフローチャートである。

以下、添付の図面を参照して本発明の実施形態の一例について説明する。
［システム構成］
図１は、本実施形態に係る判定システムＳの全体構成を示すブロック図である。図１に示すように、判定システムＳは、生体情報測定装置１０、環境情報測定装置２０、判定装置３０、および表示装置４０を含む。また、図１には、判定システムＳが行う処理の処理対象となる顧客５０を図示する。

これら判定システムＳに含まれる各装置は、ネットワークを介して相互に通信可能に接続される。この各装置の間での通信は、任意の通信方式に準拠して行われてよく、その通信方式は特に限定されない。また、通信接続は、無線接続であっても、有線接続であってもよい。更に、各装置の間での通信は、ネットワークを介することなく装置同士で直接行われてもよい。

判定システムＳは、例えば、事業者が提供する提供商品、または事業者が提供する提供役務を、顧客５０に対して提示する場所に設置される。この提示は、提供商品および提供役務そのものの提示であってもよいし、提供商品および提供役務に関する情報の提示であってもよい。

例えば、判定システムＳは、提供商品を実際に見たり触ったりすることができる展示場、または提示された提供役務を実際に体験できる体験施設等に設置される。展示場で展示される提供商品は、例えば、モデルハウス、モデルルーム、車、家電製品、美術品、および宝石類等である。体験施設で実際に体験できる提供役務とは、例えば、理容または美容に関するサービス、飲食品の提供サービス、および娯楽の提供サービス等である。
以下では、判定システムＳがモデルハウスに設置されている場合を想定して説明をする。この場合、顧客５０は、モデルハウスに対して興味を抱き、モデルハウスに訪れた来場者である。

このような構成を有する判定システムＳは、提供商品または提供役務の少なくとも何れかに関しての提示を受けた顧客５０の生体情報を測定する。また、判定システムＳは、測定した前記生体情報に基づいた判定を行うことにより、前記提示を受けた顧客５０の感応状態を特定する。更に、判定システムＳは、特定した顧客５０の感応状態に基づいた報知を行う。
そのため、判定システムＳによれば、実際に商品等に接したユーザについての分析を行うことができる。このような判定システムＳは、例えば、顧客５０の主観的な情報である感応状態を客観的な視点で検討できる情報を提供し、商品の価値判断を行うことを可能とする、販売促進ツールとして利用することができる。

次に、判定システムＳに含まれる各装置について詳細に説明をする。
生体情報測定装置１０は、顧客５０の生体情報（以下、「顧客生体情報」と称する。）を測定する機能を含む。例えば、生体情報測定装置１０は、脳波センサ、心電センサ、ドップラーセンサのいずれか、またはその組み合わせにより顧客５０の生体情報を測定する。

ここで、脳波センサは、応答速度が他のセンサに比べて速いので、瞬時の変化を測定するのに適しているという特徴がある。これに対して、他のセンサでは、判定装置３０秒から１分程度のデータ収集時間を要する。
また、ドップラーセンサは、顧客５０の身体に非接触で心拍数、呼吸数、および体動に関する情報を測定することができるという特徴がある。例えば、ドップラーセンサは、呼吸数、吸う時間と吐く時間の比、呼吸時の胸の動きの深さ等を測定することができる。
これに対して、他のセンサは、測定のために顧客５０の身体に接触している必要がある。ただし、例えば、心電センサは、ドップラーセンサに比べて精度よく心拍変動を測定することができるという特徴がある。

生体情報測定装置１０で用いる生体センサは、これら各生体センサの特徴および測定対象とする生体情報の種類に応じて決定される。
以下では、生体情報測定装置１０は、２つのタイプの生体センサを用いて顧客生体情報を測定する場合を想定する。例えば、生体情報測定装置１０は、顧客５０の額と耳たぶの２箇所で電気的に身体と接触するヘッドホン型の脳波センサを用いて、脳波の変動を測定する。また、生体情報測定装置１０は、顧客５０の両手の親指でそれぞれ一つの電極に触れる、２点接触タイプの心電センサを用いて、顧客生体情報の１つである心拍の変動を測定する。
生体情報測定装置１０は、これらの生体センサにより測定した、脳波の変動および心拍の変動を、時系列に沿って測定時刻と紐付けることにより顧客生体情報を生成する。そして、生体情報測定装置１０は、生成した顧客生体情報を判定装置３０に対して送信する。

環境情報測定装置２０は、顧客５０がおかれた環境の特性を示す環境情報を測定する機能を含む。例えば、環境情報測定装置２０は、温度センサ、湿度センサ、空気質センサ、パーティクルカウンタ、照度センサ、大気圧センサ、および加速度センサのいずれか、または、その組み合わせにより、環境情報を測定する。この場合、環境情報は、例えば、温度、湿度、空気質（例えば、空気中の二酸化炭素の濃度および微粒子の量）、照度、気圧、加速度等の物理量となる。なお、加速度は、例えば、顧客５０のおかれた環境が自動車等の移動体の車内の場合に測定するとよい。

また、環境情報は、このような物理量のみならず、他の情報を含んでいてもよい。例えば、顧客５０がおかれた環境が、一般的に精神が高揚しやすい場所と、一般的に精神が安定しやすい場所の何れであるのかを示す情報を含んでいてもよい。また、更に詳細に、一般的に精神が高揚しやすい場所である、景勝地、名所旧跡、行楽地、およびいわゆるパワースポット等の何れの場所であるのかを示す情報を他の情報として含んでいてもよい。同様に、一般的に精神が安定しやすい場所である、自宅、宿泊施設、および喫茶店等の何れの場所であるのかを示す情報を他の情報として含んでいてもよい。また、例えば、モデルハウス内の環境として、エアコンの運転モードおよび設定温度等の情報を他の情報として含んでいてもよい。

これらの物理量以外の情報は、例えば、判定システムＳの管理者が、環境情報測定装置２０や判定装置３０に対して入力する。あるいは、例えば、環境情報測定装置２０や判定装置３０が、ＧＰＳ（Global Positioning System）等に準拠して測位した位置情報と、地図情報とを照らし合わせることにより、何れの場所であるのかを示す情報を取得する。

環境情報測定装置２０は、各センサによる測定により取得した物理量およびその他の場所を示す情報等を、測定時刻と紐付けることにより環境情報を生成する。そして、環境情報測定装置２０は、生成した環境情報を判定装置３０に対して送信する。

判定装置３０は、生体情報測定装置１０から取得した顧客生体情報および環境情報測定装置２０から取得した環境情報に基づいて判定を行うことにより、提供商品等の提示を受けた顧客５０の感応状態を特定する機能を含む。また、判定装置３０は、特定した顧客５０の感応状態に基づいた報知のための処理を行う機能を含む。報知のための処理は、例えば、表示装置４０に対する報知情報の送信により実現される。

表示装置４０は、判定装置３０に接続された液晶ディスプレイ、またはタブレット型端末における表示部等の表示装置である。表示装置４０は、判定装置３０から受信した報知情報を表示する。

顧客５０は、この報知情報を参照することにより、顧客５０の主観的な情報である感応状態を客観的な視点で検討できる。そのため、顧客５０は、自身の感応状態という指標によって、提供商品等の価値判断を行うことができる。また、表示装置４０は、提供商品等を販売する事業者に対して報知を行うようにしてもよい。この場合、事業者は顧客５０の感応状態を、提供商品等に対する顧客５０の反応および手応えの指標として得ることができる。
これにより、判定システムＳは、提供商品等を販売する事業者にとって、有益な販売促進ツールとして機能する。

以上、判定システムＳに含まれる各装置について説明をした。なお、図中では、各装置を１台ずつ図示しているがこれは例示に過ぎず、判定システムＳには、これら各装置が任意の台数含まれていてよい。例えば、生体情報測定装置１０、環境情報測定装置２０、および表示装置４０が、複数の顧客５０に対応して複数組設けられていてもよい。そして、例えば、１台の判定装置３０により、これら複数組についての判定処理をまとめて行うようにしてもよい。

［判定装置の構成］
次に、判定装置３０の構成について、図２のブロック図を参照して説明をする。図２に示すように、判定装置３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３１と、ＲＯＭ（Read Only Memory）３２と、ＲＡＭ（Random Access Memory）３３と、通信部３４と、記憶部３５と、入力部３６と、表示部３７と、を備えている。これら各部は、信号線によりバス接続されており、相互に信号を送受する。

ＣＰＵ３１は、ＲＯＭ３２に記録されているプログラム、または、記憶部３５からＲＡＭ３３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。
ＲＡＭ３３には、ＣＰＵ３１が各種の処理を実行する上において必要なデータ等も適宜記憶される。

通信部３４は、ＣＰＵ３１が、判定システムＳに含まれる他の装置との間で通信を行うための通信制御を行う。
記憶部３５は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の半導体メモリで構成され、各種データを記憶する。

入力部３６は、各種ボタンおよびタッチパネル、またはマウスおよびキーボード等の外部入力装置で構成され、ユーザの指示操作に応じて各種情報を入力する。
表示部３７は、液晶ディスプレイ等で構成され、ＣＰＵ３１が出力する画像データに対応する画像を表示する。

判定装置３０では、これら各部が協働することにより、「感応状態判定処理」を行う。ここで、感応状態判定処理とは、判定装置３０が、顧客生体情報等に基づいた判定を行うことにより、提供商品等の提示を受けた顧客５０の感応状態を特定し、特定した感応状態を報知する一連の処理である。

感応状態判定処理が実行される場合、図２に示すように、ＣＰＵ３１において、顧客生体情報取得部３１１と、環境情報取得部３１２と、感応状態判定部３１３と、報知部３１４と、データベース更新部３１５と、が機能する。
また、記憶部３５の一領域には、判定用情報データベース３５１が設定される。

判定用情報データベース３５１は、判定装置３０が感応状態判定処理を行うために用いる各種の情報が格納されたデータベースである。判定用情報データベース３５１の具体的なデータ構造の一例について、図３を参照して説明する。

図３に示すように、判定用情報データベース３５１には、識別子を付された複数の生体情報が、対応する環境情報等の他の情報と紐付いて、それぞれ１つのレコードとして格納される。例えば、生体情報測定装置１０が１回の感応状態判定処理において測定した生体情報および対応する他の情報が、１つのレコードとして格納される。これら各レコードは、例えば、過去に感応状態判定処理において顧客５０を測定して取得した情報である。

ただし、これに限らず、データベースに格納されるレコードを充実させ、感応状態判定処理における判定の精度を高めるために、顧客５０以外の人物からも生体情報等の情報を取得するとよい。
具体的には、多様なデータを取得するために、様々な場所で様々な人物を測定して生体情報を取得するとよい。例えば、上述した、一般的に精神が高揚しやすい場所、および一般的に精神が安定しやすい場所で測定をして、生体情報を取得するとよい。また、測定対象とする人物についても、年齢および性別を問わず多様な人物から取得するとよい。

また、同一の人物について、様々な状態にある場合の生体情報を取得してもよい。例えば、リビングでくつろいだ状態、寝ている状態、勉強または仕事をしている状態、スポーツ観戦をして興奮している状態、景勝地で景色に見とれている状態、意図的にストレステストを行った状態など、同一の人物について、様々な状態にある場合の生体情報を取得することにより、生体情報のデータセットを作成するようにしてもよい。また、このようなデータセットを、更に多人数分作成するようにしてもよい。

このようして、様々な場所で顧客５０以外の様々な人物に対して測定を行う場合、測定を行うのは判定システムＳに含まれる生体情報測定装置１０および環境情報測定装置２０であってもよいが、他の測定装置であってもよい。

各レコードは、カラムとして、例えば、「情報識別子」、「測定日時」、「第１の生体情報」から、「第ｎの生体情報（ｎは任意の自然数の値）」まで、「第１の環境情報」から、「第ｍの環境情報（ｍは任意の自然数の値）」まで、および「タイプ分類」を含む。これらカラムそれぞれに対応する情報の具体的な内容について説明をする。

「情報識別子」は、各レコードを識別するための識別子である。情報識別子は、各レコードそれぞれについての固有の情報であればよく、任意の情報であってよい。例えば、判定用情報データベース３５１に格納された順番を示す番号、または所定の法則に基づいて割り当てられるＩＤ（Identifier）を情報識別子とするとよい。

「測定日時」は、そのレコードに含まれる各生体情報等が測定された日時を示す情報である。例えば、「測定日時」は、生体情報等の測定が開始されてから、生体情報等の測定が終了するまでの時刻情報となる。

「第１の生体情報」から、「第ｎの生体情報」までは、生体情報測定装置１０等が測定した生体情報であり、生体情報の種類ごとに別個のカラムとなる。例えば、第１の生体情報は「脳波」、第２の生体情報は「心拍数」、第３の生体情報は「呼吸数」、・・・、第ｎの生体情報は「呼吸深度」となる。

「第１の環境情報」から、「第ｍの環境情報」までは、環境情報測定装置２０等が測定した環境情報であり、環境情報の種類ごとに別個のカラムとなる。例えば、第１の環境情報は「温度」、第２の環境情報は「湿度」、第３の環境情報は「空気質」、・・・、第ｍの環境情報は「照度」となる。

「タイプ分類」は、生体情報の取得対象となった人物を、所定の基準で分類した結果を示す情報である。例えば、生体情報の取得対象となった人物の、年齢、性別、および職業等の属性に基づいて分類を行うことができる。生体情報が感応状態へ与える影響の度合いは個人差がある。そのため、この個人差に相関があると考えられる人物の属性等の情報に基づいて分類を行う。後述の感応状態判定部３１３は、このタイプ分類を利用して生体情報を判定することにより、より精度高く判定を行うことが可能となる。例えば、感応状態判定部３１３は、同じタイプ同士の生体情報を比較して判定をすることにより、より精度高く判定を行うことが可能となる。
判定用情報データベース３５１のこれら各情報は、後述のデータベース更新部３１５により適宜更新される。

顧客生体情報取得部３１１は、顧客生体情報を、生体情報測定装置１０から受信することにより取得する。そして、顧客生体情報取得部３１１は、取得した顧客生体情報を、後述の感応状態判定部３１３およびデータベース更新部３１５に対して出力する。

環境情報取得部３１２は、環境情報を、環境情報測定装置２０から受信することにより取得する。そして、環境情報取得部３１２は、取得した環境情報を、後述の感応状態判定部３１３およびデータベース更新部３１５に対して出力する。

感応状態判定部３１３は、顧客生体情報取得部３１１から入力された、少なくとも１つの顧客生体情報に基づいた判定を行うことにより、顧客５０の感応状態を特定する。
感応状態判定部３１３による判定の説明の前提として、判定に至るまでの手順について説明をする。本実施形態では、モデルハウスに訪問された顧客５０に、モデルハウスの外で生体センサを装着する。また、生体情報測定装置１０は、顧客５０に対する測定を即時開始する。そして、測定により取得された顧客生体情報は、上述したように顧客生体情報取得部３１１により取得され、感応状態判定部３１３に対して出力される。

その状態で、モデルハウスを用いて住居を販売する事業者は、モデルハウスに入る前に顧客５０に対してモデルハウスの概要説明を行う。説明後、顧客５０は、モデルハウス内に進入し、モデルハウスの室内環境を体感する。
すると、感応状態判定部３１３は、モデルハウスの室内環境を体感している顧客５０の顧客生体情報に基づいた判定を行い、顧客５０の感応状態を特定する。

感応状態には、例えば、快適性、感動、喜怒哀楽、身体への負担、および気分といった様々なものがあるが、本実施形態では環境に応じた快適性に着目する。快適性が高い状態とは、脳波の中でもα波が多く出ていると共に、副交感神経が優勢な状態と定義する。

α波は、例えば、顧客生体情報として得られた脳波をフーリエ変換して周波数分解した時の中程度の周波数帯の周波数成分を分離することにより特定できる。
また、副交感神経については、例えば、心拍数の周期変動の周波数成分をパワースペクトル解析した時の高周波数帯の周波数成分（例えば、０．２０Ｈｚから、０．３５Ｈｚまで）が、他の周波数成分に比べて多い場合に、副交感神経が優勢と判定できる。

これらの情報に基づいた、感応状態判定部３１３による判定方法の例として、第１の判定方法から第３の判定方法の３つの判定方法について説明する。
第１の判定方法は、α波の強度の大小に基づいて判定する方法である。具体的に、第１の判定方法では、α波についての閾値を設定する。そして、α波の絶対強度が閾値を越えた場合に、快適性が高いと判定する。また、複数の閾値を設ければ快適性を段階的に判定する。

また、α波強度の相対変化率の大小に基づいて判定するようにしてもよい。この場合、モデルハウスに入る前後のα波強度の相対変化率を「｛Ａ０×（入った後のα波強度）｝／（入る前のα波強度）」と定義する。ここで、Ａ０は所定の定数である。そして、このα波強度の相対変化率に対する閾値を設けることによって、絶対強度に基づいて判定する場合と同様にして、相対変化率についても快適性を判定する。
第１の判定方法では、生データに近い情報から判定することができる、そのため、客観性が高くなるという利点があり、顧客に説明を行う際に誤解を招く可能性を低くすることができる。

第２の判定方法は、第１の判定方法に加えて、副交感神経の優勢度も考慮する方法である。第２の判定方法では、快適性を「（快適性）＝Ａ１×（α波強度）＋Ａ２×（副交感神経の優勢度）」と定義する。ここでＡ１およびＡ２は所定の定数である。そして、この快適性についての閾値を設定する。そして、快適性が閾値を越えた場合に、快適性が高いと判定する。また、複数の閾値を設ければ快適性を段階的に判定する。また、複数の閾値を設ければ快適性を段階的に判定する。なお、快適性の定義には、このように１次式を用いるのみならず、２次以上の式を用いるようにしてもよい。

更に、第１の判定方法の場合と同様に、α波強度および副交感神経の優勢度の、相対変化率の大小に基づいて判定するようにしてもよい。この場合、上記の「（快適性）＝Ａ１×（α波強度）＋Ａ２×（副交感神経の優勢度）」との定義における、（α波強度）を（α波強度の相対変化率）へ置き換えると共に、（副交感神経の優勢度）を「（副交感神経の優勢度の相対変化率）＝｛Ａ３×（入った後の副交感神経の優勢度）｝／（入る前の副交感神経の優勢度）」へ置き換える。そして、このα波強度および副交感神経の優勢度の、相対変化率に対する閾値を設けることによって、絶対強度に基づいて判定する場合と同様にして、相対変化率についても快適性を判定する。
第２の判定方法では、α波に加えて副交感神経の優勢度も考慮する。そのため、第１の判定方法と比べて、より快適性の評価精度が向上する。

第３の判定方法は、第１の判定方法および第２の判定方法において、更にタイプ分類を利用する方法である。第３の判定方法では、タイプ分類毎に上述した定数Ａ０、Ａ１、Ａ２、およびＡ３の値を異ならせる。これにより、タイプ毎の傾向に応じた判定を行うことができるので、より精度高く判定を行うことが可能になる。

感応状態判定部３１３は、上述したような判定方法による判定を行うことにより顧客５０の感応状態を特定する。そして、感応状態判定部３１３は、特定した感応状態を報知部３１４に対して出力する。本実施形態では、感応状態判定部３１３は、判定により特定した快適性を報知部３１４に対して出力する。
報知部３１４は、感応状態判定部３１３から入力された感応状態に基づいて、報知情報を生成する。報知情報は、例えば、感応状態判定部３１３が特定した感応状態そのものを示す情報であってよい。

また、感応状態以外の情報を、報知情報に含ませるようにしてもよい。例えば、顧客５０の生体情報を、判定用情報データベース３５１に格納されている各レコードの生体情報と比較することにより、他の環境にいる場合の生体情報と近似していることを、報知情報に含ませるようにしてもよい。例えば、「景勝地にいる場合と、同じ状態ですね。」または「リビングでくつろいでいる場合と、同じ状態ですね。」等のメッセージを生成して、報知情報に含ませるようにしてもよい。

報知部３１４は、生成した報知情報を顧客５０等に対して報知するために、表示装置４０に対して生成した報知情報を送信する。上述したように、報知情報を受信した表示装置４０は、受信した報知情報を表示する。なお、報知は、表示装置４０への表示以外の方法で行われてもよい。例えば、報知情報を音声データとして、スピーカから音声を出力することによって報知を行うようにしてもよい。

データベース更新部３１５は、顧客生体情報取得部３１１から入力された顧客生体情報と、環境情報取得部３１２から入力された環境情報とを、判定用情報データベース３５１の対応するフィールドに格納する。また、データベース更新部３１５は、判定用情報データベース３５１の説明の際に上述したように、様々な場所で様々な人物を測定して得られた生体情報等も、判定用情報データベース３５１の対応するフィールドに格納する。

更に、データベース更新部３１５は、新たに格納する生体情報等に対してタイプ分類を行い、タイプ分類の結果を示す情報を、判定用情報データベース３５１の「タイプ分類」のフィールドに格納する。
タイプ分類は、新たな生体情報等の、判定用情報データベース３５１に格納された既存の生体情報等の比較により行うことができる。例えば、比較結果に基づいて、生体情報が近似しているもの同士を同じタイプと分類することができる。
また、他にも、例えば、上述したように、生体情報の取得対象となった人物の、年齢、性別、および職業等の属性に基づいてタイプ分類を行うこともできる。
また、ＡＩ（Artificial Intelligence）を用いて、状態の変化に対して類似の反応を示した人物を分類することによってタイプ分類を行うこともできる。

［感応状態判定処理］
次に、図４のフローチャートを参照して、判定装置３０が実行する感応状態判定処理の流れについて説明する。

ステップＳ１１において、顧客生体情報取得部３１１は、顧客生体情報を、生体情報測定装置１０から受信することにより取得する。そして、顧客生体情報取得部３１１は、取得した顧客生体情報を、後述の感応状態判定部３１３およびデータベース更新部３１５に対して出力する。

ステップＳ１２において、環境情報取得部３１２は、環境情報を、環境情報測定装置２０から受信することにより取得する。そして、環境情報取得部３１２は、取得した環境情報を、後述の感応状態判定部３１３およびデータベース更新部３１５に対して出力する。なお、図示の都合上、ステップＳ１１を行ってからステップＳ１２を行うと説明しているが、ステップＳ１２を行ってからステップＳ１１を行ってもよく、ステップＳ１１とステップＳ１２を並行して行ってもよい。

ステップＳ１３において、感応状態判定部３１３は、判定を実行する条件が満たされたか否かを判定する。判定を実行する条件は、例えば、顧客生体情報および環境情報の測定が開始されてから所定時間が経過したことである。
また、本実施形態の場合は、顧客５０が、モデルハウス内に進入し、モデルハウスの室内環境を所定時間体感したことを、判定を実行する条件としてもよい。この場合は、例えば、モデルハウスを用いて住居を販売する事業者が、判定を実行する条件が満たされた旨を入力部３６にて入力するようにするとよい。あるいは、例えば、モデルハウスの入り口に人感センサを設置しておき、この人感センサによる顧客５０の検出により、判定を実行する条件が満たされたか否かを判定してもよい。あるいは、例えば、判定を実行する条件を設けることなく、顧客生体情報および環境情報の測定が開始されてから、即時に判定を行うようにしてもよい。

このような判定を実行する条件が満たされない場合は、ステップＳ１３においてＮｏと判定され、処理は再度ステップＳ１１に戻る。一方で、判定を実行する条件が満たされた場合は、処理はステップＳ１４に進む。

ステップＳ１４において、感応状態判定部３１３は、ステップＳ１１で取得された顧客生体情報に基づいた判定により、顧客５０の感応状態を特定する。また、感応状態判定部３１３は、特定した顧客生体情報を報知部３１４に対して出力する。

ステップＳ１５において、報知部３１４は、ステップＳ１４において特定された感応状態に基づいて、報知情報を生成する。そして、報知情報を顧客５０等に対して報知するために、表示装置４０に対して報知情報を送信する。表示装置４０は、報知情報を表示することにより報知を実行する。

以上説明した感応状態判定処理によれば、実際に商品等に接したユーザについての分析を行うことができる。
例えば、顧客５０は、ステップＳ１５における報知情報を参照することにより、顧客５０の主観的な情報である感応状態を客観的な視点で検討できる。そのため、顧客５０は、自身の感応状態という指標によって、提供商品等の価値判断を行うことができる。また、提供商品等を販売する事業者は、ステップＳ１５における報知情報を参照することにより、顧客５０の感応状態を、提供商品等に対する顧客５０の反応および手応えの指標として得ることができる。

本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲での変形、改良等は本発明に含まれるものである。また、上述の実施形態に含まれる各装置は、情報処理機能を有する電子機器一般で実現することができる。

また、上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるし、ソフトウェアにより実行させることもできる。また、１つの機能ブロックは、ハードウェア単体で構成してもよいし、ソフトウェア単体で構成してもよいし、それらの組み合わせで構成してもよい。
換言すると、図２に図示した機能的構成は例示に過ぎず、特に限定されない。即ち、上述した一連の処理を全体として実行できる機能が判定システムＳに備えられていれば足り、この機能を実現するためにどのような機能ブロックを用いるのかは特に図２の例に限定されない。

例えば、本実施形態に含まれる機能的構成を、演算処理を実行するプロセッサによって実現することができ、本実施形態に用いることが可能なプロセッサには、シングルプロセッサ、マルチプロセッサおよびマルチコアプロセッサ等の各種処理装置単体によって構成されるものの他、これら各種処理装置と、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）またはＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等の処理回路とが組み合わせられたものを含む。

一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、コンピュータ等にネットワークまたは記録媒体からインストールされる。
コンピュータは、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータであってもよい。また、コンピュータは、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能なコンピュータ、例えば汎用のパーソナルコンピュータであってもよい。

このようなプログラムを含む記録媒体は、ユーザにプログラムを提供するために装置本体とは別に配布されることによりユーザに提供されてもよく、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに提供されてもよい。装置本体とは別に配布される記憶媒体は、例えば、磁気ディスク（フロッピディスクを含む）、光ディスク、または光磁気ディスク等により構成される。光ディスクは、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc-Read Only Memory），ＤＶＤ（Digital Versatile Disc），Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標） Ｄｉｓｃ（ブルーレイディスク）等により構成される。光磁気ディスクは、ＭＤ（Mini Disc）等により構成される。また、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに提供される記録媒体は、例えば、プログラムが記録されている図２のＲＯＭ３２、または図２の記憶部３５に含まれるハードディスク等で構成される。

なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、その順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
また、本明細書において、システムの用語は、複数の装置および複数の手段等より構成される全体的な装置を意味するものとする。

以上、本発明のいくつかの実施形態について説明したが、これらの実施形態は、例示に過ぎず、本発明の技術的範囲を限定するものではない。本発明はその他の様々な実施形態を取ることが可能であり、さらに、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、省略および置換等種々の変更を行うことができる。これら実施形態およびその変形は、本明細書等に記載された発明の範囲および要旨に含まれると共に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
例えば、本発明の実施形態を以下の変形例のように変形してもよい。

＜第１の変形例＞
上述した感応状態判定部３１３による感応状態の判定方法において、更に脳波のβ波を用いた判定も行うようにしてもよい。β波はα波よりも高周波数帯の周波数成分であり、β波が多いと脳の活動が活発であることを示している。β波は、ストレスが高い場合、興奮している場合などに多く発せられる。上述した実施形態による判定で特定した快適性が低く、β波が多い場合は、ストレスを感じている状態であることが分かる。これに対して、上述した実施形態による判定で快適性が高く、β波が多い場合は、集中度が高い、興味度が高い、などの状態であることが分かる。
このように、β波を加えて判定を行うことにより、感応状態が、快適でリラックスした状態であるということだけでなく、仕事効率の高い状態であるということ等も特定できる。

＜第２の変形例＞
上述した感応状態判定部３１３による判定において、顧客生体情報に加えて、環境情報を更に用いて判定を行うようにしてもよい。例えば、感応状態判定部３１３は、顧客生体情報と、環境情報とを、時系列に沿って比較することにより、環境と感応状態との関係性を特定するようにしてもよい。

具体的には、モデルハウスの外の環境では第１の感応状態であり、モデルハウスに進入後の環境では第２の感応状態であるという関係性を特定するようにしてもよい。これにより、モデルハウスに進入したことにより、感応状態が変化したという因果関係を報知情報として報知することができる。同様にして、エアコン等の宅内機器の運転モードを制御した場合に、運転モードが変化したことにより、感応状態が変化したという因果関係を報知情報として報知することができる。これにより、例えば、顧客５０にとってリラックスできる運転モード、および勉強に集中できる運転モード等を判別できるようになる。

＜第３の変形例＞
上述した感応状態判定部３１３による感応状態の判定方法において、更に他の生体情報を用いた判定も行うようにしてもよい。例えば、生体情報である顧客５０の、基本体動数、微細体動数および眼球動作方向等のいずれか、またはその組み合わせを用いた判定を行うようにしてもよい。

この場合、生体情報測定装置１０は、例えば、上述した脳波センサ、ドップラーセンサ、および心電センサに加えて、さらに視線センサ、撮像装置、および加速度センサ等のいずれか、またはその組み合わせにより顧客５０の生体情報を測定する。
例えば、生体情報測定装置１０は、視線センサにより、目頭、目尻、および瞳孔など目の近傍に位置する特徴点を検出する。そして、生体情報測定装置１０は、これら検出した特徴点の相対的な位置関係の変化に基づいて、顧客５０の視線の変動に基づいて測定をする。例えば、眼球動作方向の変動を測定する。

他にも、例えば、生体情報測定装置１０は、カメラ等の撮像装置により、顧客５０の静止画や動画を撮像する。また、生体情報測定装置１０は、顧客５０が装着した加速度センサにより、顧客５０の加速度を検出する。
そして、生体情報測定装置１０は、これら撮像装置および加速度センサ等のいずれか、またはその組み合わせにより測定された情報を、既知の画像解析等の手法で解析することにより、顧客５０の動きの変動を測定する。例えば、顧客５０の動作等に起因する基本的な体動数や体動間隔、顧客５０の震え等に起因する微細な体動数や体動間隔等を測定する。

上述した実施形態と同様に、生体情報測定装置１０は、これら測定した、眼球動作方向の変動や、体動数等の変動を、時系列に沿って測定時刻と紐付けることにより顧客生体情報を生成する。そして、生体情報測定装置１０は、生成した顧客生体情報を判定装置３０に対して送信する。
また、判定装置３０の顧客生体情報取得部３１１は、顧客生体情報を、生体情報測定装置１０から受信することにより取得する。そして、顧客生体情報取得部３１１は、取得した顧客生体情報を、感応状態判定部３１３およびデータベース更新部３１５に対して出力する。

感応状態判定部３１３は、上述した実施形態で説明したようにして感応状態を特定する場合に、本変形例にて取得した顧客生体情報も感応状態の特定のために活用することができる。例えば、感応状態判定部３１３は、本変形例にて取得した眼球動作方向の変動や、体動数等の変動といった顧客生体情報に基づいて、顧客５０の様々な体の動きを特定する。例えば、顧客５０の、微細な震え、手を頻繁に動かす、いわゆる貧乏ゆすり、目をこする、うなずく、視線を特定方向に動かす、等の体の動きを特定する。
そして、感応状態判定部３１３は、これら特定した体の動きを、感応状態の特定のために活用する。例えば、人間が嘘をつくときに行う具体的な動きは、人それぞれだが何らかの体の動きを伴うことがほとんどである。そこで、感応状態判定部３１３は、これら特定した体の動きの有無等も考慮して、感応状態を特定する。

このような本変形例によれば、より多くの生体情報を計測して、活用することから、顧客５０の感応状態を、より精度高く特定することが可能となる。また、本変形例によれば、これら特定した体の動きを、感応状態を特定した根拠の１つとして顧客５０に報知することにより、感応状態の特定に関して、より顧客５０への説得力を増すことが可能となる。

１０ 生体情報測定装置
２０ 環境情報測定装置
３０ 判定装置
３１ ＣＰＵ
３１ ＲＯＭ
３３ ＲＡＭ
３４ 通信部
３５ 記憶部
３６ 入力部
３７ 表示部
４０ 表示装置
５０ 顧客
３１１ 顧客生体情報取得部
３１２ 環境情報取得部
３１３ 感応状態判定部
３１４ 報知部
３１５ データベース更新部
３５１ 判定用情報データベース
Ｓ 判定システム

Claims (12)

1. 提供商品または提供役務の少なくとも何れかに関しての提示を受けた顧客の生体情報を測定する測定部と、
   前記測定部が測定した前記生体情報に基づいた判定を行うことにより、前記提示を受けた顧客の感応状態を特定する判定部と、
   前記判定部が特定した前記顧客の感応状態に基づいた報知を行う報知部と、
   を備え、
   前記判定部は、複数の環境で測定された複数の生体情報が格納されたデータベースを参照し、該データベースに格納された複数の生体情報と、前記顧客の生体情報の比較に基づいて、前記顧客の感応状態を特定し、
   前記データベースには、生体情報が感応状態へ与える影響の度合いに基づいた分類が格納されており、
   前記分類は、生体情報の取得対象となった人物の、年齢、性別、および職業のうちの少なくとも１つの属性に基づく分類であり、
   前記判定部は、前記データベースに格納された複数の生体情報と、前記分類と、前記顧客の生体情報とに基づいて、前記顧客の感応状態を特定する、
   判定システム。
2. 前記報知部は、前記提供商品または前記提供役務の少なくとも何れかの販売を促進する用途で、前記顧客に対して前記報知を行う、
   請求項１に記載の判定システム。
3. 前記測定部は、前記顧客が前記提示を受けた環境の特性を示す環境情報を更に測定し、
   前記判定部は、前記測定部が測定した顧客の生体情報と、前記測定部が測定した環境の特性を示す環境情報とを、時系列に沿って比較することにより、前記環境と前記感応状態との関係性を特定する、
   請求項１または２に記載の判定システム。
4. 前記測定部は、温度センサ、湿度センサ、空気質センサ、照度センサ、大気圧センサ、および加速度センサのいずれか、またはその組み合わせにより、前記環境情報の測定を行う請求項３に記載の判定システム。
5. 前記測定部は、前記顧客が前記提示を受けた後に加えて、前記顧客が前記提示を受ける前にも、前記顧客の生体情報を測定し、
   前記判定部は、前記提示を受ける前の前記顧客の生体情報および前記提示を受けた後の前記顧客の生体情報の双方に基づいて、前記顧客の感応状態の変化を判定する、
   請求項１～４のいずれか１項に記載の判定システム。
6. 前記データベースには、前記複数の生体情報として、生体情報の測定対象となる人物の精神が高揚しやすい場所で測定された生体情報と、生体情報の測定対象となる人物の精神が安定しやすい場所で測定された生体情報とが含まれる、
   請求項１～５のいずれか１項に記載の判定システム。
7. 前記測定部は、脳波センサ、ドップラーセンサ、および心電センサのいずれか、またはその組み合わせにより前記生体情報の測定を行う、
   請求項１～６のいずれか１項に記載の判定システム。
8. 前記測定部は、脳波センサ、ドップラーセンサ、心電センサ、視線センサ、撮像装置、および加速度センサのいずれか、またはその組み合わせにより前記生体情報の測定を行う、
   請求項１～６のいずれか１項に記載の判定システム。
9. 前記測定部は、ドップラーセンサにより前記顧客の体の動きに関する情報を測定し、
   前記判定部は、前記顧客の体の動きに関する情報に基づいて、生体情報である前記顧客の心拍数の変動状態を取得する、
   請求項１～８のいずれか１項に記載の判定システム。
10. 前記測定部は、ドップラーセンサにより前記顧客の体の動きに関する情報を測定し、
    前記判定部は、前記顧客の体の動きに関する情報に基づいて、生体情報である前記顧客の呼吸数および呼吸深度のいずれか、またはその組み合わせを取得する、
    請求項１～８のいずれか１項に記載の判定システム。
11. 前記測定部は、前記顧客の体の動きに関する情報を測定し、
    前記判定部は、前記顧客の体の動きに関する情報に基づいて、生体情報である前記顧客の基本体動数、微細体動数および眼球動作方向のいずれか、またはその組み合わせを取得する、
    請求項１～８のいずれか１項に記載の判定システム。
12. 判定システムが実行する判定方法であって、
    測定部が、提供商品または提供役務の少なくとも何れかに関しての提示を受けた顧客の生体情報を測定する測定工程と、
    判定部が、前記測定部が測定した前記生体情報に基づいた判定を行うことにより、前記提示を受けた顧客の感応状態を特定する判定工程と、
    報知部が、前記判定部が特定した前記顧客の感応状態に基づいた報知を行う報知工程と、
    を含み、
    前記判定工程では、前記判定部は、複数の環境で測定された複数の生体情報が格納されたデータベースを参照し、該データベースに格納された複数の生体情報と、前記顧客の生体情報の比較に基づいて、前記顧客の感応状態を特定し、
    前記データベースには、生体情報が感応状態へ与える影響の度合いに基づいた分類が格納されており、
    前記分類は、生体情報の取得対象となった人物の、年齢、性別、および職業のうちの少なくとも１つの属性に基づく分類であり、
    前記判定工程では、前記判定部は、前記データベースに格納された複数の生体情報と、前記分類と、前記顧客の生体情報とに基づいて、前記顧客の感応状態を特定する、
    判定方法。
    

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