JP7485059B2 - 感性計測方法および感性計測システム - Google Patents

Description

本発明は、感性計測方法および感性計測システムに関する。

従来、被検者の感性を測定する感性推定装置が知られている。このような感性推定装置は、たとえば、特開２０１８－１８７２８７号公報に開示されている。

上記特開２０１８－１８７２８７号公報に記載の感性推定装置は、学習モードにおいて、ユーザ（被検者）に視認された画像の特徴量を取得する。そして、ユーザが画像を視認した際に取得された複数の生体信号（脳波信号、心拍信号、および、眼電信号など）から統合された生体信号の特徴量を取得する。また、ユーザからの入力によって感性の種類および強度を示す感性情報を取得する。上記特開２０１８－１８７２８７号公報に記載の感性推定装置は、学習モードにおいて、画像の特徴量と、生体信号の特徴量と、感性情報との関連性（学習モデル）を学習する。そして、この感性推定装置は、推定モードにおいて、ユーザが実物の視認対象を視認した場合に、視認対象を撮影することによって取得された画像の特徴量と、ユーザから計測された生体情報と、学習モードにおいて学習した関連性とに基づいて、実物の視認対象に対するユーザの感性（安静や興奮などの感性情報）を推定する。

特開２０１８－１８７２８７号公報

ここで、従来、新しく開発された製品などの評価対象物をユーザ（被検者）の感性による評価に基づいて比較する場合には、アンケートおよびインタビューなどによって主観的な評価を取得する方法が考えられる。しかしながら、アンケートおよびインタビューなどの主観的な評価方法では、取得される評価結果が被検者の意図および嗜好などによって偏った結果となる。また、上記特開２０１８－１８７２８７号公報に記載の感性推定装置のように、人の感性を計測する装置を用いる場合には、測定された生体情報に基づいて客観的な情報としての感性を計測することが可能である一方で、測定された生体情報を解析するために専門的な知識が必要となる。そのため、複数の評価対象物を感性に基づく評価によって比較する場合に、客観的な根拠に基づく感性の情報を容易に取得することが困難である。

この発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、この発明の１つの目的は、複数の評価対象物を人の感性による評価に基づいて比較する場合に、客観的な根拠に基づく評価対象物に対する評価を容易に取得することが可能な感性計測方法および感性計測システムを提供することである。

上記目的を達成するために、この発明の第１の局面における感性計測方法は、評価対象物に対応するように選択された測定項目に基づいて、複数の評価対象物の各々を試用している状態の被検者から生体情報を測定するステップと、測定された生体情報に基づいて、複数の評価対象物の各々を比較した場合の順位を表す情報を含む評価対象物に対する評価結果を取得するステップと、を備える。

この発明の第２の局面における感性計測システムは、評価対象物に対応するように選択された測定項目に基づいて、複数の評価対象物の各々を試用している状態の被検者から生体情報を測定する生体情報測定部と、生体情報測定部によって測定された生体情報に基づいて、複数の評価対象物の各々を比較した場合の順位を表す情報を含む評価対象物に対する評価結果を取得する評価結果取得部と、を備える。

上記第１の局面における感性計測方法、および、上記第２の局面における感性計測システムでは、評価対象物に対応するように選択された測定項目に基づいて、評価対象物を試用している状態の被検者から生体情報を測定する。これにより、実際に評価対象物を試用することによって感じる主観的な感性を客観的なデータとして示すことができる。そして、測定された生体情報に基づいて、複数の評価対象物の各々を比較した場合の順位を表す情報を含む評価対象物に対する評価結果を取得する。これにより、感性を客観的なデータとして示した生体情報に基づいて、複数の評価対象物を比較した結果を容易に取得することができる。その結果、複数の評価対象物を人の感性による評価に基づいて比較する場合に、客観的な根拠に基づく評価対象物に対する評価を容易に取得することができる。また、評価対象物に対応するように選択された測定項目に基づいて、評価対象物を試用している状態の被検者から生体情報を測定するため、評価対象物の種類、評価対象物を試用する場面、および、評価対象物を試用する人などを考慮に入れて、評価対象物に対応するように選択された測定項目に基づいて、生体情報を測定することができる。そのため、評価対象物を試用している状態の被検者から生体情報を測定する場合に、適切な測定項目の生体情報を容易に測定することができる。

第１実施形態による感性計測システムの構成を説明するための模式図である。 第１実施形態による感性計測システムについて説明するためのブロック図である。 第１実施形態による評価結果の表示について説明するための図である。 第１実施形態による感性計測方法について説明するためのフローチャートである。 第２実施形態による感性計測システムの構成を説明するためのブロック図である。 第２実施形態による測定項目の組み合わせを選択するための表示について説明するための図である。 第２実施形態による選択された測定項目の組み合わせの表示について説明するための図である。 第３実施形態による感性計測システムの構成を説明するためのブロック図である。 第３実施形態による学習済みモデルの生成について説明するための図である。 第１～第３実施形態の第１変形例による評価結果の表示について説明するための図である。 第１～第３実施形態の第２変形例による評価結果の表示について説明するための図である。 第１～第３実施形態の第３変形例による評価対象物について説明するための図である。

以下、本発明を具体化した実施形態を図面に基づいて説明する。

［第１実施形態］
（感性計測システムの全体構成）
図１～図３を参照して、本発明の第１実施形態による感性計測システム１００、および、感性計測方法について説明する。

図１に示すように、感性計測システム１００は、複数の評価対象物５０に対する評価結果８０（図３参照）を取得する。複数の評価対象物５０は、たとえば、企業などが商品を開発する際に作られる試作品である。感性計測システム１００は、試作品である評価対象物５０を感性によって評価する場合に、被検者６０が試作品である評価対象物５０を試用する際に感じる感性を客観的に計測する。すなわち、感性計測システム１００は、複数の評価対象物５０のうちから好ましいと感じる評価対象物５０を選出する場合に、人が感性によって感覚的に判断していた評価について客観性のある根拠を取得するために用いられる。

評価対象物５０は、たとえば、化粧品である。具体的には、評価対象物５０は化粧水５１、化粧水５２、および、化粧水５３を含む。すなわち、感性計測システム１００は、化粧水５１～５３の各々について、化粧水５１～５３をそれぞれ試用した被検者６０が、付け心地、におい、または、パッケージの見た目などについてどのように感じたかを計測する。言い換えると、感性計測システム１００は、「化粧水５１～５３を試用する」という体験全体を通して、被検者６０が感じる感性を評価する。すなわち、ここで言う「試用」とは、被検者６０の顔面に化粧水５１～５３を塗布することのみならず、被検者６０が洗顔を行った後に、化粧水５１～５３の容器を手に取った時点から、化粧水５１～５３を顔に塗布し終える時点までの全体的な体験を意味する。被検者６０は、たとえば、日常的に化粧水を使用している女性である。

また、評価対象物５０に適した試用方法（実験方法）として、たとえば、被検者６０の肌の状態を揃えるために、洗顔後に所定の時間が経過したタイミングにおいて３つの化粧水５１～５３のうちの１つを顔に塗布する方法が定められる。なお、３つの化粧水５１～５３のうちの１つを試用するたびに、被検者６０は洗顔を行う。また、試用方法が評価対象物５０に適しているか否かを確認するために、予め予備実験が行われる。たとえば、予備実験として、洗顔後に１５分が経過したタイミングにおいて評価対象物５０（化粧水５１～５３）を試用する方法が定められる。そして、定められた予備実験を実施した場合に取得された生体情報２０が適切であるか否かが判断される。たとえば、洗顔後に１５分が経過するまでの間に、乾燥を気にする被検者６０の不安およびストレスが高まることに起因して、評価対象物５０の評価に影響が及ぼされることが確認された場合には、予備実験として、洗顔後に５分が経過したタイミングにおいて評価対象物５０（化粧水５１～５３）を試用する方法が新たに定められる。新たに定められた予備実験において適切に評価対象物５０に対する感性の計測が確認された場合には、新たに定められた予備実験の内容が評価対象物５０に適した試用方法であると定められる。このようにして定められた試用方法によって、評価対象物５０を試用している状態の被検者６０から生体情報２０が取得される。

図２に示すように、感性計測システム１００は、感性計測端末１と、複数の測定装置２と、評価者端末３と、撮像部４とを備える。第１実施形態では、測定装置２は、評価対象物５０を試用している状態の被検者６０から、生体情報２０を測定する。また、評価者端末３は、評価者７０（２人の評価者７１および評価者７２）による評価対象物５０に対する評価の所見である評価所見３０を取得する。感性計測端末１は、測定された生体情報２０と取得された評価所見３０とを含む評価対象物５０に対する評価結果８０（図３参照）を取得する。なお、生体情報２０、評価所見３０、および、評価結果８０についての詳細は後述する。また、測定装置２は、請求の範囲における「生体情報測定部」の一例である。また、評価者端末３は、請求の範囲における「評価所見取得部」の一例である。また、感性計測端末１は、請求の範囲における「評価結果取得部」の一例である。

〈感性計測端末の構成〉
感性計測端末１は、評価対象物５０に対する評価結果８０を取得するために用いられるコンピュータである。感性計測端末１は、測定装置２によって測定された被検者６０からの生体情報２０を取得するとともに、評価者端末３によって取得された評価者７０による評価所見３０を取得する。そして、感性計測端末１は、取得された生体情報２０および評価所見３０に基づいて評価結果８０を取得する。また、感性計測端末１は、操作部１１と、表示部１２と、通信部１３と、記憶部１４と、制御部１５とを含む。

操作部１１は、キーボードなどの入力機器を含む。また、操作部１１は、マウスなどのポインティングデバイスを含む。操作部１１は、感性計測端末１の各部を操作するための操作信号を受け付ける。また、操作部１１は、制御部１５に対して、入力された操作に基づく操作信号を送信する。

表示部１２は、液晶ディスプレイなどのディスプレイモニタを含む。表示部１２は、制御部１５による制御によって評価対象物５０に対する評価結果８０を表示する。なお、表示部１２の表示についての詳細は後述する。

通信部１３は、測定装置２および評価者端末３と通信可能に構成されている。通信部１３は、測定装置２および評価者端末３に対して、情報の送受信を行う。通信部１３は、たとえば、通信モジュールおよび外部接続用のインターフェースを含む。通信部１３は、有線または無線通信によって通信を行う。通信部１３は、たとえば、ＵＳＢケーブルなどの機器間接続用インターフェースおよび有線ＬＡＮなどの通信用インターフェースなどによる有線接続と、無線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）およびＲＦタグに用いられる近距離無線通信、および、その他の赤外線通信などによる無線接続とによって、測定装置２および評価者端末３と通信可能に構成されている。通信部１３は、測定装置２からの生体情報２０を受信する。また、通信部１３は、評価者端末３からの評価所見３０を受信する。

記憶部１４は、たとえば、ハードディスクドライブなどの記憶装置により構成されている。記憶部１４は、制御部１５を機能させるためのプログラムを記憶している。また、記憶部１４は、取得された生体情報２０と、取得された評価所見３０とを記憶する。

制御部１５は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）およびＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などを含む。制御部１５は、ＣＰＵが所定のプログラムを実行することにより、感性計測端末１の各部の制御を行う。また、制御部１５は、ＣＰＵが所定のプログラムを実行することにより、評価結果８０を取得するための制御を行う。制御部１５による評価結果８０を取得するための制御の詳細については後述する。

〈生体情報の測定について〉
第１実施形態では、測定装置２は、評価対象物５０に対応するように選択された測定項目に基づいて、評価対象物５０を試用している状態の被検者６０から生体情報２０を測定する。測定項目は、被検者６０から測定される生体情報２０の種類と、生体情報２０の測定方法を含む。そして、測定項目は、評価対象物５０の種類に応じて選択される。たとえば、第１実施形態では、化粧水５１～５３を顔に塗るという体験を通して被検者６０の感じる感性を計測するために、脳活動量と、脳波および心拍と、視点移動との複数（３種類）の測定項目が選択される。すなわち、第１実施形態では、生体情報２０は、被検者６０の脳血流量、脳波、心拍数、および、視点移動量を含む。

測定装置２は、被検者６０の感性を計測するために生体情報２０を測定する。測定装置２は、ＮＩＲＳ（Ｎｅａｒ－ｉｎｆｒａｒｅｄ ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ：近赤外線分光法）脳計測装置２１、脳波計２２、心拍計２３、および、眼球運動計測装置２４を含む。

ＮＩＲＳ脳計測装置２１は、生体情報２０として、被検者６０の脳血流量を測定する。具体的には、ＮＩＲＳ脳計測装置２１は、近赤外線光を発光する光源と受光センサとを含む複数のプローブを備える。複数のプローブは、被検者６０の頭部に装着される。ＮＩＲＳ脳計測装置２１は、プローブに含まれる光源から発光される近赤外線光の反射光を受光センサによって測定する。ＮＩＲＳ脳計測装置２１は、受光センサによって測定された近赤外線光の反射光に基づいて、被検者６０の脳の血液中のヘモグロビンを測定することによって、被検者６０の脳血流量を測定する。

脳波計２２は、生体情報２０として、被検者６０の脳波を測定する。脳波計２２は、被検者６０の頭皮に接触するように設けられた複数の電極と、耳たぶなどに装着される基準電極とを含む。脳波計２２は、複数の電極と基準電極との電位差、または、複数の電極同士の電位差を測定することによって、被検者６０の脳から生じる電気活動を測定する。

心拍計２３は、生体情報２０として、被検者６０の心拍数を測定する。心拍計２３は、被検者６０の手首に巻かれる腕時計型の心拍計２３である。心拍計２３は、被検者６０の手首の内側の橈骨動脈の脈動を測定するように構成されている。

眼球運動計測装置２４は、生体情報２０として、被検者６０の視点移動量を測定する。眼球運動計測装置２４は、被検者６０の眼球に近赤外線を照射するとともに、被検者６０の眼球によって反射された近赤外線光を検出することによって、被検者６０の眼球の空間的な位置と、形状とを測定する。また、眼球運動計測装置２４は、視点カメラを含む。視点カメラは、被検者６０が視認する視界の画像（動画像）を取得する。眼球運動計測装置２４は、測定された被検者６０の眼球の位置および形状と、視点カメラによって撮影された被検者６０の視界の画像とに基づいて、被検者６０の視点移動量を測定する。

複数の測定装置２の各々は、測定された生体情報２０を感性計測端末１に送信する。測定装置２は、感性計測端末１の通信部１３と、無線接続または有線接続されており、感性計測端末１と情報の送受信が可能に構成されている。すなわち、複数の測定装置２の各々は、化粧水５１～５３を試用している状態の被検者６０から測定された生体情報２０（脳血流量、脳波、心拍数、および、視点移動量）を感性計測端末１に送信する。なお、測定装置２は、複数の生体情報２０を１つの測定装置２によって測定するように構成されていてもよい。たとえば、測定装置２は、脳波と脳血流量とを併せて測定可能に構成されていてもよい。

〈評価所見の取得について〉
第１実施形態では、評価者端末３は、被検者６０とは別個に評価対象物５０に対応するように選択された評価者７０が、被検者６０による複数の評価対象物５０の各々の試用状況に関する情報に基づいて評価対象物５０を評価した評価所見３０を取得する。評価者７０は、評価対象物５０の種類と、評価対象物５０が用いられる場所および状況とを考慮して、選択される。すなわち、評価対象物５０が、人の行動の中でどのように用いられるか、どのような状況において用いられるか、または、どのような時間帯または場面で用いられるかなどを、総合的に考慮して、評価対象物５０に対応するように評価者７０が選択される。

具体的には、評価者７０は、ユーザーエクスペリエンスについての専門家を含む。ユーザーエクスペリエンス（ユーザー経験）とは、製品、システム、および、サービスなどを利用する場合に得られる印象および経験（体験）を意味する。詳細には、ユーザーエクスペリエンスは、製品、システム、および、サービスを実際に試用（利用）する経験のみならず、製品、システム、および、サービスを利用するに至った経緯や、利用することによって生じる影響など、製品、システム、および、サービスなどの利用によって得られる全体的な経験を意味する。また、評価者７０は、評価対象物５０を試用している被検者６０の行動を観察することによって評価対象物５０の使用性（ユーザビリティ）の問題点を抽出する専門家を含む。すなわち、評価者７０は、ユーザビリティの評価についての専門家を含む。たとえば、第１実施形態における２人の評価者７０は、人間工学の専門家である評価者７１およびプロダクトデザイナーである評価者７２である。

評価者７０（評価者７１および７２）は、評価対象物５０を試用している被検者６０を観察することによって評価対象物５０に対する評価を行う。言い換えると、評価者７０は、被検者６０によって試用されている状態の評価対象物５０を評価する。また、評価者７０（評価者７１および７２）は、評価対象物５０の試用の前後に被検者６０に対してインタビューまたはアンケートを行う。評価者７０（評価者７１および７２）は、評価対象物５０を試用することによって被検者６０にどのような影響（経験）がもたらされたのかについて評価する。このようにして、評価者７０（評価者７１および評価者７２）は、被検者６０による評価対象物５０の試用状況に関する情報に基づいて、評価対象物５０の評価を行う。

たとえば、評価者７０は、化粧水５１～５３に対して評価を行う場合には、化粧水５１～５３を使用している被検者６０の行動を観察するとともに、化粧水５１～５３の試用の前後に被検者６０にアンケートなどを行う。そして、評価者７０は、行動の観察およびアンケートなどの被検者６０による化粧水５１～５３の試用状況に関する情報に基づいて、化粧水５１～５３の評価を行う。評価者７０は、被検者６０による化粧水５１～５３の試用状況に関する情報に基づいて、被検者６０が使いにくそうにしている部分はないか、形状および外観などが利用状況に適しているかなどの点について評価を行う。

評価者端末３は、評価者７０による評価対象物５０に対する評価の所見である評価所見３０を取得するために用いられるコンピュータである。評価所見３０は、評価者７０による評価対象物５０に対する評価の所見を示す文字情報を含む。たとえば、評価対象物５０が化粧水５１～５３である場合には、評価所見３０は、被検者６０の行動を観察することによって評価者７０が認識した評価対象物５０の問題点などである。具体的には、フタを空けにくそうにしている、内容物が容器からこぼれやすい、などの文字情報を含む。また、評価所見３０は、たとえば、対象とする年齢層を考えるとパッケージデザインが子供っぽすぎる、または、大人っぽすぎる、などの文字情報を含む。また、評価所見３０は、評価者７０による評価対象物５０に対する評価の評価得点を含む。また、評価者端末３は、操作部３１と、表示部３２と、通信部３３と、記憶部３４と、制御部３５とを含む。

操作部３１は、キーボードなどの入力機器を含む。また、操作部３１は、マウスなどのポインティングデバイスを含む。操作部３１は、評価者７０による評価所見３０を入力するための入力操作を受け付ける。また、操作部３１は、制御部３５に対して、入力された操作に基づく操作信号を送信する。

表示部３２は、液晶ディスプレイなどのディスプレイモニタを含む。表示部３２は、後述する撮像部４によって撮像された被検者６０の動画像を表示する。また、スピーカなどの音声出力部３６によって、評価対象物５０を試用している被検者６０の音声（被検者６０の声など）を出力するようにしてもよい。

通信部３３は、感性計測端末１および撮像部４と通信可能に構成されている。通信部３３は、感性計測端末１および撮像部４に対して、情報の送受信を行う。通信部３３は、たとえば、通信モジュールおよび外部接続用のインターフェースを含み、有線または無線通信によって通信を行う。通信部３３は、たとえば、ＵＳＢケーブルなどの機器間接続用インターフェースおよび有線ＬＡＮなどの通信用インターフェースなどによる有線接続と、無線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）およびＲＦタグに用いられる近距離無線通信、および、その他の赤外線通信などによる無線接続とによって、感性計測端末１および撮像部４と通信可能に構成されている。通信部３３は、感性計測端末１に対して、取得された評価所見３０を送信する。また、撮像部４からの映像信号を受信する。

記憶部３４は、たとえば、ハードディスクドライブなどの記憶装置により構成されている。記憶部３４は、制御部３５を機能させるためのプログラムを記憶している。また、記憶部３４は、評価所見３０を記憶する。

制御部３５は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、および、ＲＡＭなどを含む。制御部３５は、ＣＰＵが所定の制御プログラムを実行することにより、評価者端末３の各部の制御を行う。制御部３５は、撮像部４によって撮像された画像を表示部３２に表示させる。また、制御部３５は、評価者７０による操作部３１に対する入力操作に基づいて、文字情報と評価得点とを含む評価所見３０を取得する。そして、制御部３５は、取得された文字情報と評価得点とが関連付けられた評価所見３０を、記憶部３４に記憶させる。また、制御部３５は、通信部３３を介して、取得された評価所見３０を感性計測端末１に送信する。

撮像部４は、評価対象物５０を試用している被検者６０を撮像する。具体的には、撮像部４は、評価者７０が評価対象物５０を試用している被検者６０を観察するために、評価対象物５０を試用している被検者６０を撮像する。また、撮像部４は、撮像した画像（動画像）を評価者端末３に送信する。また、撮像部４は、被検者６０が評価対象物５０を試用する検査室の壁面に設置されている。撮像部４は、たとえば、ＣＭＯＳイメージセンサなどの撮像素子を含む。

〈感性計測端末の制御部による制御について〉
感性計測端末１の制御部１５は、通信部１３を介して測定装置２によって測定された生体情報２０を取得する。そして、制御部１５は、取得された生体情報２０に対して、被検者６０の感性を判定する処理を行う。たとえば、制御部１５は、測定装置２から取得された生体情報２０に基づいて、被検者６０の感性に基づく評価を表す１～１００の数値を生体情報２０の測定結果として取得する。

具体的には、制御部１５は、評価対象物５０に対応するように選択された測定項目に基づいて、測定項目に対応するように数値情報としての生体情報２０を取得する。たとえば、制御部１５は、ＮＩＲＳ脳計測装置２１によって取得された脳血流量（脳活動量）に基づいて、評価対象物５０（化粧水５１～５３）に対する被検者６０の興味関心の度合いを示す１以上１００以下の数値を第１生体情報２０ａとして取得する。また、脳波計２２によって取得された脳波と、心拍計２３によって取得された心拍数に基づいて、被検者６０の快適性の度合いを示す１以上１００以下の数値を第２生体情報２０ｂとして取得する。そして、制御部１５は、眼球運動計測装置２４によって取得された視点移動量に基づいて、被検者６０の評価対象物５０に対する注目度の度合いを示す１以上１００以下の数値を第３生体情報２０ｃとして取得する。なお、数値情報としての生体情報２０は、測定装置２によって測定された生体情報２０に基づいて、操作部１１に対する入力操作に基づいて取得されるようにしてもよい。また、数値情報としての生体情報２０は、機械学習によって生成された学習済みモデルなどのアルゴリズムによって、測定装置２によって測定された生体情報２０に基づいて取得されるようにしてもよい。

また、制御部１５は、操作部１１に対する入力操作に基づいて、第１～第３生体情報２０ａ～２０ｃの各々に対応するコメントを文字情報として取得する。たとえば、制御部１５は、第１生体情報２０ａに対応するように「脳活動量の上昇がみられ、興味関心の度合いが大きい」などのコメントを取得する。また、制御部１５は、第２生体情報２０ｂに対応するように「交感神経優位の状態から、化粧水５１の試用後に副交感神経優位の状態に変化したことから、化粧水５１の試用によるストレスの緩和がみられる」などのコメントを取得する。そして、制御部１５は、取得された第１～第３生体情報２０ａ～２０ｃと、対応するコメントとを、関連付けて記憶部１４に記憶させる。第１～第３生体情報２０ａ～２０ｃの各々に対応するコメントは、たとえば、感性計測の専門家による操作部１１に対する入力操作に基づいて取得される。

また、制御部１５は、通信部１３を介して評価者端末３から評価所見３０を取得する。すなわち、制御部１５は、評価者７０による評価対象物５０に対する評価の所見を示す文字情報と、評価者７０による評価対象物５０に対する評価の評価得点とを含む評価所見３０を取得する。具体的には、制御部１５は、人間工学の専門家である評価者７１の評価所見３０ａと、プロダクトデザイナーである評価者７２の評価所見３０ｂと（図３参照）を取得する。

また、第１実施形態では、制御部１５は、測定された複数の生体情報２０の各々と、取得された評価所見３０とに対して、各々重み付けを行う。そして、制御部１５は、重み付けが行われた生体情報２０および評価所見３０に基づいて、複数の評価対象物５０を比較した場合の順位を取得する。たとえば、制御部１５は、数値化された複数の生体情報２０の測定結果の平均値を取得する。そして、制御部１５は、生体情報２０の平均値を０．６倍する。また、制御部１５は、評価所見３０に含まれる評価得点の平均値を取得するとともに、取得された評価得点を０．４倍する。制御部１５は、評価対象物５０の各々について、０．６倍された生体情報２０の平均値と、０．４倍された評価得点の平均値とを足し合わせることによって総合得点を取得する。制御部１５は、取得された総合得点に基づいて、複数の評価対象物５０の順位を取得する。

上記のように、制御部１５は、複数の評価対象物５０の各々を比較した場合の順位を識別可能な情報を含む評価対象物５０に対する評価結果８０（図３参照）を取得する。すなわち、制御部１５は、複数の評価対象物５０の各々について、重み付けが行われた状態の生体情報２０および評価所見３０と、評価対象物５０の順位とが関連付けられた評価結果８０を取得する。

〈表示部の表示について〉
図３に示すように、制御部１５は、取得された評価結果８０を表示部１２に表示する。第１実施形態では、制御部１５は、３つの評価対象物５０（化粧水５１～５３）の各々について、取得された生体情報２０の各々と、評価所見３０とを並べて表示部１２に表示する。また、制御部１５は、３つの評価対象物５０（化粧水５１～５３）の各々を比較した場合の順位を識別可能な情報を含む評価結果８０を表示部１２に表示する。具体的には、制御部１５は、３つの評価対象物５０（化粧水５１～５３）の各々について、３種類の測定項目に対応する３種類の生体情報２０（第１～第３生体情報２０ａ～２０ｃ）の測定結果である数値と、それぞれの生体情報２０（第１生体情報２０ａ～第３生体情報２０ｃ）に対応するコメントとを並べて表示部１２に表示させる。また、制御部１５は、３つの評価対象物５０（化粧水５１～５３）の各々について、２人の評価者７０（評価者７１および７２）による評価所見３０（評価得点および文字情報を含む評価所見３０ａおよび３０ｂ）を、それぞれ並べて表示部１２に表示させる。そして、制御部１５は、３つの評価対象物５０（化粧水５１～５３）の各々を比較した場合の順位を表示部１２に表示させる。

また、第１実施形態では、制御部１５は、測定された生体情報２０と取得された評価所見３０とが、共通の基準に基づく表記によって表示された状態で評価結果８０を表示部１２に表示する。具体的には、制御部１５は、測定された生体情報２０の測定結果を１以上１００以下の数値で表すとともに、評価所見３０に含まれる評価得点を１以上１００以下の数値で表す。

（感性計測サービス）
第１実施形態による感性計測システム１００を用いることによって、評価対象物５０を感性に基づいて評価する感性計測サービスが提供される。この感性計測サービスでは、顧客（企業など）が、新しく開発された製品などの評価対象物５０をユーザ（被検者）の感性による評価に基づいて比較する場合に、客観的な根拠に基づく評価を提供する。すなわち、感性計測サービスは、顧客からの依頼による評価対象物５０に対して評価結果８０を提供する。また、この感性計測サービスでは、感性計測システム１００を用いて評価対象物５０に対する評価結果８０を取得するために、被検者６０に評価対象物５０を試用させる（実験を行う）場所が提供される。具体的には、湿度、温度、および、照度などの環境条件が一定に保たれた実験室が提供される。そして、環境条件が一定に保たれている実験室において、複数の被検者６０の各々が、評価対象物５０を試用する。これにより、複数の被検者６０によって、複数の評価対象物５０を１つずつ評価する（試用する）場合にも、複数の評価対象物５０の各々について、試用する条件を同一の条件とすることができるので、評価対象物５０を試用している状態の被検者６０から測定される生体情報２０に周囲の環境条件の差異に起因するばらつきが含まれることを抑制することができる。

なお、被検者６０は、複数（たとえば、３人）の女性であってもよい。この場合には、被検者６０は、１人ずつ評価対象物５０を試用する。また、被検者６０が３人の女性である場合には、たとえば、３人の女性による評価対象物５０の試用によって取得された生体情報２０および評価所見３０を平均した評価結果８０を取得するようにしてもよい。これにより、１人の被検者６０によって評価対象物５０の評価を行う場合に比べて、より詳細な評価結果８０を取得することができる。また、ユーザビリティの評価を行う場合には３人の被検者６０による評価を行うことによって十分な使用性の問題点および改善点を抽出することができるため、４人以上の被検者６０によって評価することによって作業時間が増大することを抑制することができる。また、３人の女性は、企業（クライアント）からの要望などに応じて年齢を制限されてもよい。

（感性計測方法について）
次に、図４を参照して、第１実施形態による感性計測システム１００を用いた感性計測方法について説明する。

まず、ステップ４０１において、評価対象物５０に対応するように選択された測定項目に基づいて、評価対象物５０（化粧水５１～５３）を試用している状態の被検者６０から生体情報２０が測定される。具体的には、評価対象物５０の種類、および、評価対象物５０の測定方法を含む３種類の測定項目（脳活動量、脳波および心拍、および、視点移動量）に基づいて、３つの化粧水５１～５３の各々について、３種類の測定項目に対応するように、複数の生体情報２０（脳血流量、脳波、心拍数、および、視点移動量）が測定される。

次に、ステップ４０２において、被検者６０とは別個に評価対象物５０に対応するように選択された評価者７０による評価対象物５０に対する評価の所見である評価所見３０が取得される。具体的には、評価対象物５０を試用している状態の被検者６０の試用状況に関する情報に基づいて、評価者７０（人間工学の専門家である評価者７１およびプロダクトデザイナーである評価者７２）による評価を示す評価得点と文字情報とを含む評価所見３０が、評価者７０による評価者端末３に対する入力操作に基づいて、取得される。

次に、ステップ４０３において、測定された生体情報２０と取得された評価所見３０とを含む評価対象物５０に対する評価結果８０が取得される。具体的には、測定された生体情報２０に基づいて、測定結果として数値によって表された生体情報２０が取得される。また、評価者端末３から送信された評価所見３０が取得される。そして、取得された生体情報２０および評価所見３０に基づいて、評価対象物５０を比較した場合の順位を識別可能な情報を含む評価結果８０が取得される。

次に、ステップ４０４において、複数の生体情報２０の各々と評価所見３０とが並べて表示されるとともに、複数の評価対象物５０を比較した場合の順位を識別可能な情報を含む評価結果８０が表示される。具体的には、生体情報２０に含まれる第１生体情報２０ａ～第３生体情報２０ｃの各々について、１以上１００以下の数値と、それぞれの生体情報２０に対応するコメントとが、表示部１２に並べて表示される。また、評価所見３０（評価所見３０ａおよび評価所見３０ｂ）について、評価所見３０に含まれる評価得点と文字情報とが、表示部１２に並べて表示される。そして、生体情報２０および評価所見３０に基づいて取得された複数の評価対象物５０を比較した場合の順位が、表示部１２に表示される。すなわち、複数（３つ）の評価対象物５０（化粧水５１、化粧水５２、および、化粧水５３）の各々について、複数の生体情報２０と、評価所見３０と、対応する順位とが、表示部１２に並べて表示される。

なお、ステップ４０１における生体情報２０を測定する処理と、ステップ４０２における評価所見３０を取得する処理とは、どちらのステップを先に行ってもよい。

［第１実施形態の感性計測方法の効果］
第１実施形態の感性計測方法では、以下のような効果を得ることができる。

第１実施形態の感性計測方法では、上記のように、評価対象物５０に対応するように選択された測定項目に基づいて、評価対象物５０を試用している状態の被検者６０から生体情報２０を測定する。これにより、実際に評価対象物５０を試用することによって感じる主観的な感性を客観的なデータとして示すことができる。そして、測定された生体情報２０に基づいて、複数の評価対象物５０の各々を比較した場合の順位を識別可能な情報を含む評価対象物５０に対する評価結果８０を取得する。これにより、感性を客観的なデータとして示した生体情報２０に基づいて、複数の評価対象物５０を比較した結果を容易に取得することができる。その結果、複数の評価対象物５０を人の感性による評価に基づいて比較する場合に、客観的な根拠に基づく評価対象物５０に対する評価を容易に取得することができる。また、評価対象物５０に対応するように選択された測定項目に基づいて、評価対象物５０を試用している状態の被検者６０から生体情報２０を測定するため、評価対象物５０の種類、評価対象物５０を試用する場面、および、評価対象物５０を試用する人などを考慮に入れて、評価対象物５０に対応するように選択された測定項目に基づいて、生体情報２０を測定することができる。そのため、評価対象物５０を試用している状態の被検者６０から生体情報２０を測定する場合に、適切な測定項目の生体情報２０を容易に測定することができる。

また、第１実施形態では、以下のように構成したことによって、更なる効果が得られる。

すなわち、第１実施形態では、上記のように、被検者６０とは別個に評価対象物５０に対応するように選択された評価者７０が、被検者６０による複数の評価対象物５０の各々の試用状況に関する情報に基づいて評価対象物５０を評価した評価所見３０を取得するステップをさらに備え、評価結果８０を取得するステップは、測定された生体情報２０と取得された評価所見３０とを含む評価結果８０を取得するステップである。このように構成すれば、評価対象物５０を実際に試用する被検者６０とは別個に被検者６０の試用状況を観察した客観的な観点から、評価者７０による行動観察により得られた情報を評価対象物５０に対する評価所見３０として取得することができる。そのため、データとして示された感性の情報に加えて、第三者の立場から評価対象物５０について客観的な評価を取得することができる。この結果、評価対象物５０を実際に試用する場合に被検者６０が感じる感性についてデータとして示された生体情報２０と、第三者の立場から客観的に評価した評価所見３０とを取得することができるので、感性によって評価対象物５０を評価する場合に、客観的な根拠に基づく評価を容易に取得することができる。

また、第１実施形態では、上記のように、評価所見３０を取得するステップは、製品、システム、および、サービスを利用する場合に得られる印象および経験（ユーザーエクスペリエンス）についての専門家を含む評価者７０による評価の所見を示す文字情報を含む評価所見３０を取得するステップである。このように構成すれば、ユーザーエクスペリエンスについての専門家による所見によって、被検者６０が評価対象物５０を試用する際に得られるユーザーエクスペリエンスに対する評価を取得することができる。そのため、実際に評価対象物５０を試用している被検者６０による主観的な視点とは別個に、ユーザーエクスペリエンスについて専門的な知見を有する評価者７０による客観的な視点から、評価対象物５０が被検者６０にもたらすユーザーエクスペリエンスについての評価を取得することができる。その結果、感性によって評価対象物５０を評価する場合に、ユーザーエクスペリエンスについての専門的な知見に基づいて、客観的な根拠に基づく評価をより詳細に取得することができる。

また、第１実施形態では、上記のように、評価所見３０を取得するステップは、評価対象物５０を試用している被検者６０の行動を観察することによって評価対象物５０の使用性（ユーザビリティ）の問題点を抽出する専門家による所見を含む評価所見３０を取得するステップである。このように構成すれば、評価対象物５０が被検者６０に試用されている様子を観察することによって、評価対象物５０が利用環境に適した外観および形状を有しているか、または、評価対象物５０を試用するにあたって被検者６０にとって使いにくそうな点はないか、などのユーザビリティについての問題点の評価について、実際に試用している被検者６０とは別のユーザビリティの専門家からの評価の所見を取得することができる。その結果、実際に評価対象物５０を試用している被検者６０が認識できないような、評価対象物５０に対する潜在的な問題点および課題についても、専門家の所見を取得することができるので、評価対象物５０についてのより詳細な評価結果８０を取得することができる。

また、第１実施形態では、上記のように、評価結果８０を取得するステップは、生体情報２０および評価所見３０に基づいて、複数の評価対象物５０の各々を比較した場合の順位を含む評価結果８０を取得するステップである。このように構成すれば、複数の評価対象物５０のうちから、感性計測に基づいて評価対象物５０を選定する場合に、複数の評価対象物５０を比較した結果の順位を容易に認識することができる。そのため、複数の評価対象物５０のうちから最も優れている評価対象物５０を容易に選定することができる。

また、第１実施形態では、上記のように、生体情報２０を測定するステップは、評価対象物５０に対応するように選択された複数の測定項目に基づいて、複数の測定項目の各々に対応する複数の生体情報２０を測定するステップであり、複数の評価対象物５０の各々について、複数の生体情報２０の各々と評価所見３０とを並べて表示するとともに、複数の評価対象物５０の各々を比較した場合の順位を識別可能な情報を含む評価結果８０を表示するステップをさらに備える。このように構成すれば、複数の生体情報２０と評価所見３０とが並べて表示されるため、評価対象物５０について取得された複数の生体情報２０と評価所見３０とを容易に見比べることができる。たとえば、複数の評価対象物５０の各々について、複数の生体情報２０を測定する場合にも、複数の評価対象物５０の各々について、複数の生体情報２０と評価所見３０とを視覚的に容易に見比べることができる。その結果、複数の評価対象物５０について、複数の生体情報２０と評価所見３０とを容易に見比べることができるので、感性計測に基づいて複数の評価対象物５０を容易に比較することができる。

また、第１実施形態では、上記のように、評価結果８０を表示するステップは、測定された生体情報２０と取得された評価所見３０とが共通の基準に基づく表記（１以上１００以下の数値による表記）によって表示された状態で評価結果８０を表示するステップである。このように構成すれば、共通の基準に基づく表記によって生体情報２０と評価所見３０とが表示されるため、共通の基準に基づく表記によって表示された生体情報２０と評価所見３０とを見比べることができる。そのため、生体情報２０と評価所見３０とが異なる表記によって表示されている場合と比べて、感性計測に基づいて複数の評価対象物５０をより容易に比較することができる。

また、第１実施形態では、上記のように、生体情報２０を測定するステップは、評価対象物５０に対応するように選択された複数の測定項目に基づいて、複数の測定項目の各々に対応する複数の生体情報２０を測定するステップであり、評価結果８０を取得するステップは、測定された複数の生体情報２０の各々と取得された評価所見３０とに対して、各々重み付けが行われた状態の評価結果８０を取得するステップである。このように構成すれば、測定された生体情報２０と、取得された評価所見３０とに対して重み付けが行われた状態の評価結果８０を取得することができるので、生体情報２０と評価所見３０とのいずれか一方をより重視した評価結果８０を取得することができる。そのため、評価対象物５０の種類に応じて生体情報２０と評価所見３０とのいずれを重視するかを変更することができるので、評価対象物５０に対応するように適切に重み付けが変更された評価結果８０を取得することができる。その結果、評価対象物５０に対応するようにより適切な評価結果８０を容易に取得することができる。

また、第１実施形態では、上記のように、生体情報２０を測定するステップは、被検者６０の脳血流量と、脳波と、心拍数と、視点移動との少なくとも一つを含む生体情報２０を測定するステップである。このように構成すれば、被検者６０の脳血流量と、脳波と、心拍数と、視点移動との少なくとも一つに基づいて、被検者６０が評価対象物５０に感じる感性を測定することができる。そのため、被検者６０自身が知覚することができない生体信号に基づいて、感性を定量的に計測することができるので、客観的なデータとして被検者６０の感性を計測することができる。その結果、被検者６０の脳血流量と、脳波と、心拍数と、視点移動との少なくとも一つを測定することによって、客観的な根拠に基づく評価をより効果的に取得することができる。

［第１実施形態による感性計測システムの効果］
第１実施形態の感性計測システム１００では、以下のような効果を得ることができる。

第１実施形態の感性計測システム１００では、上記のように構成することにより、評価対象物５０に対応するように選択された測定項目に基づいて、評価対象物５０を試用している状態の被検者６０から生体情報２０を測定する。これにより、実際に評価対象物５０を試用することによって感じる主観的な感性を客観的なデータとして示すことができる。そして、測定された生体情報２０に基づいて、複数の評価対象物５０の各々を比較した場合の順位を識別可能な情報を含む評価対象物５０に対する評価結果８０を取得する。これにより、感性を客観的なデータとして示した生体情報２０に基づいて、複数の評価対象物５０を比較した結果を容易に取得することができる。その結果、複数の評価対象物５０を人の感性による評価に基づいて比較する場合に、客観的な根拠に基づく評価対象物５０に対する評価を容易に取得することができる。また、評価対象物５０に対応するように選択された測定項目に基づいて、評価対象物５０を試用している状態の被検者６０から生体情報２０を測定するため、評価対象物５０の種類、評価対象物５０を試用する場面、および、評価対象物５０を試用する人などを考慮に入れて、評価対象物５０に対応するように選択された測定項目に基づいて、生体情報２０を測定することができる。そのため、評価対象物５０を試用している状態の被検者６０から生体情報２０を測定する場合に、適切な測定項目の生体情報２０を容易に測定することができる。

また、第１実施形態では、被検者６０とは別個に評価対象物５０に対応するように選択された評価者７０が、被検者６０による複数の評価対象物５０の各々の試用状況に関する情報に基づいて評価対象物５０を評価した評価所見３０を取得する評価所見取得部（評価者端末３）をさらに備え、評価結果取得部（感性計測端末１）は、生体情報測定部（測定装置２）によって測定された生体情報２０と、評価者端末３によって取得された評価所見３０とを含む評価結果８０を取得するように構成されている。このように構成すれば、評価対象物５０を実際に試用する被検者６０とは別個に被検者６０の試用状況を観察した客観的な観点から、評価者７０による行動観察により得られた情報を評価対象物５０に対する評価所見３０として取得することができる。そのため、データとして示された感性の情報に加えて、第三者の立場から評価対象物５０について客観的な評価を取得することができる。この結果、評価対象物５０を実際に試用する場合に被検者６０が感じる感性についてデータとして示された生体情報２０と、第三者の立場から客観的に評価した評価所見３０とを取得することができるので、感性によって評価対象物５０を評価する場合に、客観的な根拠に基づく評価を容易に取得することができる。

また、第１実施形態では、評価結果取得部（感性計測端末１）によって取得された評価結果８０を表示する表示部１２をさらに備える。このように構成すれば、表示部１２に表示された評価結果８０を視認することによって、評価結果８０を容易に認識することができる。

［第２実施形態］
次に、図５～図７を参照して、本発明の第２実施形態による感性計測システム２００の構成について説明する。この第２実施形態では、第１実施形態と異なり、予め定められた測定項目の組み合わせ２１４ｂを評価対象物５０に対応するように選択する。なお、上記第１実施形態と同一の構成については、図中において同じ符号を付して図示し、その説明を省略する。

第２実施形態による感性計測システム２００は、図５に示すように、感性計測端末２０１を備える。第２実施形態による感性計測システム２００は、第１実施形態と同様に化粧水５１～５３である評価対象物５０に対する評価結果８０を取得する。

感性計測端末２０１は、第１実施形態による感性計測端末１と同様に評価対象物５０に対する評価結果８０を取得するために用いられるコンピュータである。感性計測端末２０１は、記憶部２１４および制御部２１５を含む。

記憶部２１４は、第１実施形態による記憶部１４と同様に、ハードディスクドライブなどの記憶装置により構成されている。記憶部２１４は、評価対象物５０の種類を示すカテゴリー情報２１４ａと、評価対象物５０の種類に対応するように定められた複数の測定項目の組み合わせ２１４ｂとを関連付けて記憶している。カテゴリー情報２１４ａは、たとえば、飲み物、食べ物、および、化粧品などを含む。そして、測定項目の組み合わせ２１４ｂは、カテゴリー情報２１４ａに含まれる評価対象物５０の種類に対応するように予め定められた測定項目の組み合わせである。測定項目は、たとえば、被検者６０から測定される生体情報２０の種類と、生体情報２０を測定するために用いられる測定装置２を示す情報である。なお、測定項目は、年齢および性別などの被検者６０の特徴を定める情報と、評価結果８０を出力するためのレポートの形式などを含んでいてもよい。

制御部２１５は、第１実施形態による制御部１５と同様に、ＣＰＵ、ＲＯＭ、および、ＲＡＭなどを含む。制御部２１５は、ＣＰＵが所定の制御プログラムを実行することにより、感性計測端末２０１の各部の制御を行う。また、第２実施形態では、制御部２１５は、複数の測定項目のうちから、予め定められた測定項目の組み合わせ２１４ｂを評価対象物５０に対応するように選択する。具体的には、制御部２１５は、記憶部２１４に記憶されている複数のカテゴリー情報２１４ａうちから、一のカテゴリー情報２１４ａを選択する入力操作が受け付けられたことに基づいて、選択された一のカテゴリー情報２１４ａに対応する測定項目の組み合わせ２１４ｂを選択する。

たとえば、図６に示すように、制御部２１５は、評価対象物５０の複数のカテゴリー情報２１４ａを選択可能なように表示部１２に表示させる。そして、制御部２１５は、操作部１１に対する入力操作に基づいて、複数のカテゴリー情報２１４ａのうちから一のカテゴリー情報２１４ａを選択するための操作信号を取得する。制御部２１５は、取得された操作信号に基づいて、選択された一のカテゴリー情報２１４ａに対応する測定項目の組み合わせ２１４ｂを選択する。

そして、図７に示すように、制御部２１５は、選択されたカテゴリー情報２１４ａと、選択されたカテゴリー情報２１４ａに対応する測定項目の組み合わせ２１４ｂとを、表示部１２に表示させる。

すなわち、第２実施形態では、制御部２１５は、予め記憶されている評価対象物５０の複数のカテゴリー情報２１４ａのうちから一のカテゴリー情報２１４ａを選択する操作に基づいて、予め定められた測定項目の組み合わせ２１４ｂを評価対象物５０に対応するように選択する。そして、測定装置２は、制御部２１５によって選択された測定項目の組み合わせ２１４ｂに基づいて、評価対象物５０を試用している状態の被検者６０から生体情報２０を取得する。

なお、第２実施形態のその他の構成は、第１実施形態と同様である。

［第２実施形態の効果］
第２実施形態では、以下のような効果を得ることができる。

第２実施形態では、上記のように、生体情報２０を測定するステップの前に、複数の測定項目のうちから、予め定められた測定項目の組み合わせ２１４ｂを評価対象物５０に対応するように選択するステップをさらに備え、生体情報２０を測定するステップは、選択された測定項目の組み合わせ２１４ｂに基づいて、選択された測定項目の組み合わせ２１４ｂのうちの各々の測定項目に対応する複数の生体情報２０を測定するステップである。ここで、感性計測に基づいて評価対象物５０の評価を行う場合には、複数の生体情報２０を測定することが考えられる。たとえば、脳血流量、脳波、心拍数、および、視点移動量に加えて、血圧、表情筋の筋電図、および、表情センシングデバイスによる表情変化の測定などの多数の種類の生体情報２０を測定することが考えられる。そのため、評価対象物５０を適切に評価するためには、このような複数の種類の生体情報２０のうちから、評価対象物５０に対応する生体情報２０を選択する必要がある。この点を考慮して第２実施形態では、生体情報２０を測定するステップの前に、複数の測定項目のうちから、予め定められた測定項目の組み合わせ２１４ｂを評価対象物５０に対応するように選択するステップをさらに備える。このように構成すれば、評価対象物５０に対応するように予め定められた測定項目の組み合わせ２１４ｂを選択することによって、評価対象物５０に対応した測定項目の組み合わせ２１４ｂを容易に取得することができる。そのため、感性計測を行う場合に、評価対象物５０の種類ごとに適した測定項目の組み合わせ２１４ｂを容易に取得することができるので、評価対象物５０に対応する測定項目を選択する際の手間の増大を抑制することができる。なお、第２実施形態によるその他の効果は、第１実施形態と同様である。

［第３実施形態］
次に、図８および図９を参照して、本発明の第３実施形態による感性計測システム３００の構成について説明する。この第３実施形態では、第１実施形態と異なり、評価者７０として機械学習によって生成された学習済みモデル３７０が用いられる。なお、上記第１および第２実施形態と同一の構成については、図中において同じ符号を付して図示し、その説明を省略する。

第３実施形態による感性計測システム３００は、機械学習によって生成された学習済みモデル３７０を用いて、測定された生体情報２０に基づいて出力された評価対象物５０に対する評価の所見を含む評価所見３３０を取得する。すなわち、第３実施形態による感性計測システム３００は、機械学習によって生成された被検者６０とは別個に評価対象物５０に対応するように選択された評価者として、学習済みモデル３７０を用いて評価所見３３０を取得する。

たとえば、第３実施形態による感性計測システム３００は、第１実施形態による感性計測システム１００と同様に、評価対象物５０として化粧水５１～５３に対する評価結果８０を取得する。第３実施形態による感性計測システム３００では、化粧水５１～５３に対する評価結果８０は、測定装置２によって測定された生体情報２０と、学習済みモデル３７０によって取得された評価所見３３０とを含む。

第３実施形態による感性計測システム３００は、図８に示すように、感性計測端末３０１と、学習装置３０３とを備える。感性計測端末３０１は、測定装置２によって測定された生体情報２０を取得する。また、感性計測端末３０１は、学習装置３０３によって予め生成された学習済みモデル３７０を用いて、評価所見３３０を取得する。感性計測端末３０１は、請求の範囲における「評価所見取得部」および「評価結果取得部」の一例である。

図９に示すように、学習装置３０３は、学習済みモデル３７０を学習させる。学習済みモデル３７０は、教師入力用生体情報３０３ａと教師出力用評価所見３０３ｂとによって、機械学習によって生成される。機械学習法として、多層のニューラルネットワークを用いる機械学習である深層学習が用いられる。機械学習法は、たとえば、全層畳み込みニューラルネットワーク（ＦｕｌｌｙＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ：ＦＣＮ）を用いた深層学習である。また、学習装置３０３は、たとえば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、および、ＲＡＭなどを含む機械学習用のコンピュータである。また、学習装置３０３は、感性計測端末３０１と通信可能に構成されており、生成した学習済みモデル３７０を感性計測端末３０１に送信する。

たとえば、学習装置３０３によって予め生成された学習済みモデル３７０を用いて化粧水５１～５３に対する評価結果８０を取得する場合には、学習装置３０３によって学習済みモデル３７０を学習させるために、化粧水５１～５３とは別個の複数種類の学習用化粧水を用いて教師入力用生体情報３０３ａおよび教師出力用評価所見３０３ｂが取得される。教師入力用生体情報３０３ａは、第１実施形態において化粧水５１～５３を試用している状態の被検者６０から生体情報２０を測定する場合と同様に、学習用化粧水を試用している状態の学習用被検者から測定される。学習用被検者は、化粧水５１～５３を試用する被検者６０とは別個の被検者である。また、教師出力用評価所見３０３ｂは、第１実施形態において評価所見３０を取得する場合と同様に、学習用化粧水を試用している学習用被検者を観察することによって、評価者７０によって取得される学習用化粧水に対する評価の所見である。教師出力用評価所見３０３ｂは、たとえば、１以上１００以下の数値情報である。

すなわち、学習装置３０３は、複数種類の学習用化粧水を用いて、第１実施形態と同様の感性計測を複数の学習用被検者に対して行うことによって、複数の教師入力用生体情報３０３ａと、教師入力用生体情報３０３ａに対応する複数の教師出力用評価所見３０３ｂとを取得する。そして、学習装置３０３は、教師入力用生体情報３０３ａを入力として、教師出力用評価所見３０３ｂを出力として、機械学習によって学習を行い、学習済みモデル３７０を生成する。すなわち、学習装置３０３は、教師入力用生体情報３０３ａと教師出力用評価所見３０３ｂとを教師データ（トレーニングセット）として、機械学習によって、学習済みモデル３７０を学習させる。

感性計測端末３０１は、記憶部３１４および制御部３１５を含む。感性計測端末３０１は、第１実施形態による感性計測端末１と同様に評価対象物５０に対する評価結果３８０を取得するために用いられるコンピュータである。

記憶部３１４は、学習装置３０３によって生成された学習済みモデル３７０を記憶する。記憶部３１４は、第１実施形態による記憶部１４と同様に、ハードディスクドライブなどの記憶装置により構成されている。

制御部３１５は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、および、ＲＡＭなどを含む。制御部３１５は、ＣＰＵが所定の制御プログラムを実行することにより、感性計測端末３０１の各部の制御を行う。制御部３１５は、通信部１３を介して、学習装置３０３によって生成された学習済みモデル３７０を取得する。そして、制御部３１５は、取得された学習済みモデル３７０を記憶部３１４に記憶させる。

制御部３１５は、測定装置２によって測定された生体情報２０を取得する。そして、制御部３１５は、記憶部３１４に記憶された学習済みモデル３７０を用いて、測定された生体情報２０に基づいて、評価所見３３０を取得する。評価所見３３０は、たとえば、１以上１００以下の数値情報を含む。

なお、第３実施形態のその他の構成は、第１実施形態と同様である。

［第３実施形態の効果］
第３実施形態では、以下のような効果を得ることができる。

第３実施形態では、上記のように、評価所見３３０を取得するステップは、機械学習によって生成された学習済みモデル３７０を用いて、測定された生体情報２０に基づいて出力された評価対象物５０に対する評価の所見を含む評価所見３３０を取得するステップである。このように構成すれば、学習済みモデル３７０を用いて、測定された生体情報２０に基づいて評価所見３３０を取得することができるので、人間である評価者が評価対象物５０に対する評価を行うことなく評価所見３３０を取得することができる。そのため、機械学習によって生成された学習済みモデル３７０を用いることによって、人間である評価者の作業負担の増大を抑制することができる。また、第３実施形態のその他の効果は、第１および第２実施形態の効果と同様である。

［変形例］
なお、今回開示された実施形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した実施形態の説明ではなく請求の範囲によって示され、さらに請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更（変形例）が含まれる。

（第１変形例）
たとえば、上記第１～第３実施形態では、１以上１００以下の数値によって示された生体情報２０および評価所見３０が評価結果８０として表示部１２に表示される例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、図１０に示す第１変形例による評価結果８０のように、４段階の評価を示す記号によって、生体情報および評価結果を表すようにしてもよい。具体的には、最も良い評価を表す２重丸（円を２つ重ねた記号）と、２番目に良い評価を表す１重丸（１つの円の記号）と、３番目に良い評価を表す三角形と、最も悪い評価を表すバツ印（Ｘ印）と、の４つの記号によって生体情報および評価結果を示すようにしてもよい。

（第２変形例）
また、上記第１～第３実施形態では、複数の生体情報２０の各々（第１～第３生体情報２０ａ～２０ｃ）を並べて表示する例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、図１１に示す第２変形例による評価結果８０のように、複数の生体情報に基づいて生成された１つの総合的な生体情報を表示するようにしてもよい。具体的には、測定装置によって測定された複数の生体情報の測定結果を１以上１００以下の数値によって表すとともに、１以上１００以下の数値によって表された生体情報の平均値を、１つの総合的な生体情報として表示部（評価結果）に表示するようにしてもよい。

（第３変形例）
また、第１～第３実施形態では、評価対象物５０が化粧水である例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、図１２に示す第３変形例による評価対象物４５０のように、評価対象物はコーヒーであってもよい。具体的には、評価対象物としてのコーヒーの評価結果を取得する場合には、「会議を行っている最中に飲むことによって、議論が活発になる」というコンセプトを評価する。すなわち、コーヒーを飲みながら議論を行っている状態の被検者から、測定装置によって脳波などの生体情報が測定される。そして、コーヒーを飲みながら議論を行っている被検者を観察することによって、評価者による評価所見が取得される。そして、生体情報および評価所見に基づいて、集中度、リラックス度、および、議論の活発性などが評価された評価結果が取得される。

また、測定装置２（生体情報測定部）によって測定される生体情報２０を時間軸に沿って分割した状態で比較するようにしてもよい。すなわち、１つの種類の測定装置２から取得された生体情報２０を時間軸に沿って分割することによって、分割された複数の生体情報２０を取得するようにしてもよい。そして、取得された複数の生体情報２０の各々に対して、別個に順位付けが行われる（被検者６０の感性に基づく評価が取得される）ようにしてもよい。たとえば、第３変形例による評価対象物４５０のように、コーヒーを評価対象物５０とする場合には、コーヒーを口に含んだ時点において取得される生体情報２０と、飲み込んだ後（後味）の時点において取得される生体情報２０とが、異なる場合がある。そのため、上記のように、測定された生体情報２０を時間軸に沿って分割することによって、時間軸に沿って変化する生体情報２０の評価を効果的に取得することが可能である。なお、生体情報２０を時間軸で分割する場合には、時間軸によって測定装置２ごと（生体情報２０ごと）の重み付けを変更させないことが望ましい。すなわち、複数の測定装置２によって測定される複数の生体情報２０の各々について、たとえば、口に含んだ時点における生体情報２０と、飲み込んだ後の時点における生体情報２０とを、共通の重み付けによって評価することが望ましい。

（その他の変形例）
また、上記第１および第２実施形態では、評価者７０による評価対象物５０に対する評価所見３０を取得し、上記第３実施形態では、学習済みモデル３７０に基づいて評価所見３３０を取得（推定）する例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、評価所見を取得せずに、測定された生体情報に基づいて評価結果を取得するようにしてもよい。

また、上記第１および第２実施形態では、評価者７０は製品、システム、および、サービスを利用する場合に得られる印象および経験（ユーザーエクスペリエンス）ついての専門家を含む例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、評価者は、評価対象物に対応する分野の専門家を含んでもよい。すなわち、評価対象物が飲食物である場合には、評価者は、たとえば、調香師などの香りの専門家を含んでもよい。

また、上記第１および第２実施形態では、評価所見３０は、評価対象物５０を試用している被検者の行動を観察することによって取得された所見を含む例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、評価所見は、評価者自身が評価対象物を試用することによって取得された所見であってもよい。

また、上記第１および第２実施形態では、生体情報２０を測定しながら評価対象物５０を試用している被検者６０を評価者７０が観察することによって、評価者７０による評価所見３０を取得する例を示したが、本発明はこれ位限られない。たとえば、被検者から生体情報を測定する場合とは別個のタイミングにおいて、生体情報を取得するための装置を装着していない状態の被検者が評価対象物を試用している状態を評価者が観察することによって、評価者による評価所見を取得するようにしてもよい。

また、上記第１～第３実施形態では、複数の評価対象物５０の各々を比較した場合の順位を含む評価結果８０を取得する例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、複数の評価結果に対する評価の総合的な点数を含む評価結果を取得するようにしてもよい。また、順位ではなく、複数の評価対象物のうちから、最も良い評価を取得した評価対象物を判別可能に報知（表示）させるようにしてもよい。また、複数の評価対象物のうちから、１つの評価対象物の評価結果のみを取得するようにしてもよい。また、評価結果にアンケートの結果を含ませるようにしてもよい。

また、上記第１～第３実施形態では、測定された生体情報２０と取得された評価所見３０とが共通の基準に基づく表記によって表示された状態で評価結果８０を表示する例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、生体情報と評価所見とが異なる基準に基づく表記によって表示されていてもよい。すなわち、生体情報を点数表記によって表示するとともに、評価所見を３段階評価（たとえば、Ａ、Ｂ、Ｃ）によって表示してもよい。

また、上記第１～第３実施形態では、測定された複数の生体情報２０の各々と取得された評価所見３０とに対して、各々重み付けが行われた状態の評価結果８０を取得する例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、重み付けを行わず、測定された複数の生体情報の得点と評価所見の得点とを均等に評価することによって評価結果を取得するようにしてもよい。

また、上記第１～第３実施形態では、生体情報２０は、被検者６０の脳血流量と、脳波と、心拍数と、視点移動量との少なくとも一つを含む例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、呼吸数、体温、発汗量、または、瞳孔径などを生体情報として取得してもよい。また、頷く動作、または、表情など、被検者の無意識下での行動を数値化して生体情報として取得してもよい。

また、上記第２実施形態では、複数の測定項目のうちから、予め定められた測定項目の組み合わせを評価対象物５０に対応するように選択するステップをさらに備える例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、複数の測定項目のうちから、評価対象物に対応するように一の測定項目を選択するようにしてもよい。

また、上記第３実施形態では、機械学習によって生成された学習済みモデル３７０を用いて、評価所見３３０を取得する例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、機械学習ではなくルールベースによって生成されたアルゴリズムを用いて、評価対象物に対する評価所見を取得するようにしてもよい。

また、上記第１～第３実施形態では、評価結果８０を表示部１２に表示する例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、紙などに印刷することによって評価結果を出力してもよい。また、取得した評価結果を、通信部を介して外部に出力するようにしてもよい。

また、上記第１および第２実施形態では、評価者７０が撮像部４によって撮像された被検者６０を観察することによって、評価対象物５０を評価する例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、評価者が直接被検者を観察することによって、評価対象物を評価するようにしてもよい。また、その場合には、評価者による感性計測端末の操作部に対する入力操作に基づいて、感性計測端末が評価所見を取得するようにしてもよい。

また、上記第１および第２実施形態では、評価者端末３が撮像部４からの動画像を取得することによって、評価者端末３の表示部３２に表示された被検者６０を評価者７０が観察することによって、評価対象物５０を評価する例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、撮像部によって撮像された動画像を感性計測端末の記憶部に記憶させるようにするとともに、記憶された動画像を評価者が視認することによって、評価対象物を試用している被検者を観察するようにしてもよい。

また、上記第１～第３実施形態では、感性計測端末１に含まれる記憶部１４に生体情報２０および評価所見３０が記憶される例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、クラウド（クラウドコンピューティング）上に構築されたデータベースに生体情報および評価所見を記憶するようにしてもよい。その場合、感性計測端末は、クラウド上に記憶された生体情報および評価所見に基づいて評価結果を取得するようにしてもよい。

また、上記第１および第２実施形態では、評価者７０は人間工学の専門家と、プロダクトデザイナーである例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、評価者は、人間中心設計の専門家であってもよい。また、評価者は、エスノグラファー（民族誌家）であってもよい。

［態様］
上記した例示的な実施形態は、以下の態様の具体例であることが当業者により理解される。

（項目１）
評価対象物に対応するように選択された測定項目に基づいて、複数の前記評価対象物の各々を試用している状態の被検者から生体情報を測定するステップと、
測定された前記生体情報に基づいて、前記複数の評価対象物の各々を比較した場合の順位を識別可能な情報を含む前記評価対象物に対する評価結果を取得するステップと、を備える、感性計測方法。

（項目２）
前記被検者とは別個に前記評価対象物に対応するように選択された評価者が、前記被検者による前記複数の評価対象物の各々の試用状況に関する情報に基づいて前記評価対象物を評価した評価所見を取得するステップをさらに備え、
前記評価結果を取得するステップは、測定された前記生体情報と取得された前記評価所見とを含む前記評価結果を取得するステップである、項目１に記載の感性計測方法。

（項目３）
前記評価所見を取得するステップは、製品、システム、および、サービスを利用する場合に得られる印象および経験についての専門家を含む前記評価者による評価の所見を示す文字情報を含む前記評価所見を取得するステップである、項目２に記載の感性計測方法。

（項目４）
前記評価所見を取得するステップは、前記評価対象物を試用している前記被検者の行動を観察することによって前記評価対象物の使用性の問題点を抽出する前記専門家による所見を含む前記評価所見を取得するステップである、項目３に記載の感性計測方法。

（項目５）
前記評価結果を取得するステップは、前記生体情報および前記評価所見に基づいて、前記複数の評価対象物の各々を比較した場合の順位を含む前記評価結果を取得するステップである、項目２～４のいずれか１項に記載の感性計測方法。

（項目６）
前記生体情報を測定するステップは、前記評価対象物に対応するように選択された複数の前記測定項目に基づいて、前記複数の測定項目の各々に対応する複数の前記生体情報を測定するステップであり、
前記複数の評価対象物の各々について、前記複数の生体情報の各々と前記評価所見とを並べて表示するとともに、前記複数の評価対象物の各々を比較した場合の順位を識別可能な情報を含む前記評価結果を表示するステップをさらに備える、項目２～５のいずれか１項に記載の感性計測方法。

（項目７）
前記評価結果を表示するステップは、測定された前記生体情報と取得された前記評価所見とが共通の基準に基づく表記によって表示された状態で前記評価結果を表示するステップである、項目６に記載の感性計測方法。

（項目８）
前記生体情報を測定するステップは、前記評価対象物に対応するように選択された複数の前記測定項目に基づいて、前記複数の測定項目の各々に対応する複数の前記生体情報を測定するステップであり、
前記評価結果を取得するステップは、測定された前記複数の生体情報の各々と取得された前記評価所見とに対して、各々重み付けが行われた状態の前記評価結果を取得するステップである、項目２～７のいずれか１項に記載の感性計測方法。

（項目９）
前記生体情報を測定するステップは、前記被検者の脳血流量と、脳波と、心拍数と、視点移動との少なくとも一つを含む前記生体情報を測定するステップである、項目１～８のいずれか１項に記載の感性計測方法。

（項目１０）
前記生体情報を測定するステップの前に、複数の前記測定項目のうちから、予め定められた前記測定項目の組み合わせを前記評価対象物に対応するように選択するステップをさらに備え、
前記生体情報を測定するステップは、選択された前記測定項目の組み合わせに基づいて、前記選択された測定項目の組み合わせのうちの各々の前記測定項目に対応する複数の前記生体情報を測定するステップである、項目１～９のいずれか１項に記載の感性計測方法。

（項目１１）
前記評価所見を取得するステップは、機械学習によって生成された学習済みモデルを用いて、測定された前記生体情報に基づいて出力された前記評価対象物に対する評価の所見を含む前記評価所見を取得するステップである、項目２～８のいずれか１項に記載の感性計測方法。

（項目１２）
評価対象物に対応するように選択された測定項目に基づいて、複数の前記評価対象物の各々を試用している状態の被検者から生体情報を測定する生体情報測定部と、
前記生体情報測定部によって測定された前記生体情報に基づいて、前記複数の評価対象物の各々を比較した場合の順位を識別可能な情報を含む前記評価対象物に対する評価結果を取得する評価結果取得部と、を備える、感性計測システム。

（項目１３）
前記被検者とは別個に前記評価対象物に対応するように選択された評価者が、前記被検者による前記複数の評価対象物の各々の試用状況に関する情報に基づいて前記評価対象物を評価した評価所見を取得する評価所見取得部をさらに備え、
前記評価結果取得部は、前記生体情報測定部によって測定された前記生体情報と、前記評価所見取得部によって取得された前記評価所見とを含む前記評価結果を取得するように構成されている、項目１２に記載の感性計測システム。

（項目１４）
前記評価結果取得部によって取得された前記評価結果を表示する表示部をさらに備える、項目１２または１３に記載の感性計測システム。

１、２０１ 感性計測端末（評価結果取得部）
２ 測定装置（生体情報測定部）
３ 評価者端末（評価所見取得部）
１２ 表示部
２０ 生体情報
３０、３３０ 評価所見
５０、４５０ 評価対象物
６０ 被検者
７０ 評価者
８０、３８０ 評価結果
１００、２００、３００ 感性計測システム
２１４ｂ 測定項目の組み合わせ
３０１ 感性計測端末（評価所見取得部、評価結果取得部）
３７０ 学習済みモデル

Claims (16)

1. 評価対象物に対応するように選択された測定項目に基づいて、複数の前記評価対象物の各々を試用している状態の被検者から生体情報を測定するステップと、
   測定された前記生体情報に基づいて、前記複数の評価対象物の各々を比較した場合の順位を表す情報を含む前記評価対象物に対する評価結果を取得するステップと、を備える、感性計測方法。
2. 前記被検者とは異なる評価者が前記評価対象物を評価した評価所見を取得するステップをさらに備え、
   前記評価結果を取得するステップは、測定された前記生体情報および前記評価所見に基づいて、前記評価結果を取得するステップを含む、請求項１に記載の感性計測方法。
3. 前記評価所見を取得するステップは、前記被検者とは別個に前記評価対象物に対応するように選択された前記評価者が、前記被検者による前記複数の評価対象物の各々の試用状況に関する情報に基づいて前記評価対象物を評価した前記評価所見を取得するステップを含み、
   前記評価結果を取得するステップは、測定された前記生体情報と取得された前記評価所見とを含む前記評価結果を取得するステップである、請求項２に記載の感性計測方法。
4. 前記評価所見を取得するステップは、製品、システム、および、サービスを利用する場合に得られる印象および経験についての専門家を含む前記評価者による評価の所見を示す文字情報を含む前記評価所見を取得するステップである、請求項３に記載の感性計測方法。
5. 前記評価所見を取得するステップは、前記評価対象物を試用している前記被検者の行動を観察することによって前記評価対象物の使用性の問題点を抽出する前記専門家による所見を含む前記評価所見を取得するステップである、請求項４に記載の感性計測方法。
6. 前記評価結果を取得するステップは、前記生体情報および前記評価所見に基づいて、前記複数の評価対象物の各々を比較した場合の順位を含む前記評価結果を取得するステップである、請求項２～５のいずれか１項に記載の感性計測方法。
7. 前記生体情報を測定するステップは、前記評価対象物に対応するように選択された複数の前記測定項目に基づいて、前記複数の測定項目の各々に対応する複数の前記生体情報を測定するステップであり、
   前記複数の評価対象物の各々について、前記複数の生体情報の各々と前記評価所見とを並べて表示するとともに、前記複数の評価対象物の各々を比較した場合の順位を表す情報を含む前記評価結果を表示するステップをさらに備える、請求項２～６のいずれか１項に記載の感性計測方法。
8. 前記評価結果を表示するステップは、測定された前記生体情報と取得された前記評価所見とが共通の基準に基づく表記によって表示された状態で前記評価結果を表示するステップである、請求項７に記載の感性計測方法。
9. 前記生体情報を測定するステップは、前記評価対象物に対応するように選択された複数の前記測定項目に基づいて、前記複数の測定項目の各々に対応する複数の前記生体情報を測定するステップであり、
   前記評価結果を取得するステップは、測定された前記複数の生体情報の各々に対して、各々重み付けが行われた状態の前記評価結果を取得するステップを含む、請求項２～８のいずれか１項に記載の感性計測方法。
10. 前記評価結果を取得するステップは、測定された前記複数の生体情報の各々と取得された前記評価所見とに対して、各々重み付けが行われた状態の前記評価結果を取得するステップである、請求項９に記載の感性計測方法。
11. 前記生体情報を測定するステップは、前記被検者の脳血流量と、脳波と、心拍数と、視点移動との少なくとも一つを含む前記生体情報を測定するステップである、請求項１～１０のいずれか１項に記載の感性計測方法。
12. 前記生体情報を測定するステップの前に、複数の前記測定項目のうちから、予め定められた前記測定項目の組み合わせを前記評価対象物に対応するように選択するステップをさらに備え、
    前記生体情報を測定するステップは、選択された前記測定項目の組み合わせに基づいて、前記選択された測定項目の組み合わせのうちの各々の前記測定項目に対応する複数の前記生体情報を測定するステップである、請求項１～１１のいずれか１項に記載の感性計測方法。
13. 前記評価所見を取得するステップは、機械学習によって生成された学習済みモデルを用いて、測定された前記生体情報に基づいて出力された前記評価対象物に対する評価の所見を含む前記評価所見を取得するステップである、請求項２～１０のいずれか１項に記載の感性計測方法。
14. 評価対象物に対応するように選択された測定項目に基づいて、複数の前記評価対象物の各々を試用している状態の被検者から生体情報を測定する生体情報測定部と、
    前記生体情報測定部によって測定された前記生体情報に基づいて、前記複数の評価対象物の各々を比較した場合の順位を表す情報を含む前記評価対象物に対する評価結果を取得する評価結果取得部と、を備える、感性計測システム。
15. 前記被検者とは別個に前記評価対象物に対応するように選択された評価者が、前記被検者による前記複数の評価対象物の各々の試用状況に関する情報に基づいて前記評価対象物を評価した評価所見を取得する評価所見取得部をさらに備え、
    前記評価結果取得部は、前記生体情報測定部によって測定された前記生体情報と、前記評価所見取得部によって取得された前記評価所見とを含む前記評価結果を取得するように構成されている、請求項１４に記載の感性計測システム。
16. 前記評価結果取得部によって取得された前記評価結果を表示する表示部をさらに備える、請求項１４または１５に記載の感性計測システム。

Images