WO2019220745A1 - 情報処理システム、情報処理方法、および記録媒体 - Google Patents

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WO2019220745A1
WO2019220745A1 PCT/JP2019/008731 JP2019008731W WO2019220745A1 WO 2019220745 A1 WO2019220745 A1 WO 2019220745A1 JP 2019008731 W JP2019008731 W JP 2019008731W WO 2019220745 A1 WO2019220745 A1 WO 2019220745A1
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user
trouble
message
cause
information processing
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PCT/JP2019/008731
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宏 岩波
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ソニー株式会社
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    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/16—Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state
    • A61B5/165—Evaluating the state of mind, e.g. depression, anxiety
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/16—Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state
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    • G—PHYSICS
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    • G06F3/01—Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
    • G06F3/011—Arrangements for interaction with the human body, e.g. for user immersion in virtual reality
    • G—PHYSICS
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    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
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    • G06F2203/00—Indexing scheme relating to G06F3/00 - G06F3/048
    • G06F2203/01—Indexing scheme relating to G06F3/01
    • G06F2203/011—Emotion or mood input determined on the basis of sensed human body parameters such as pulse, heart rate or beat, temperature of skin, facial expressions, iris, voice pitch, brain activity patterns

Definitions

  • This disclosure relates to an information processing system, an information processing method, and a recording medium.
  • emotion expression representing emotion is detected from text data described by a person who can be a subject of mental care (emotion polarity is determined by morphological analysis).
  • emotion polarity is determined by morphological analysis.
  • a technique has been proposed in which a question is asked and if it is positive, it responds in a coordinated and coordinated manner.
  • Patent Document 2 discloses performing an interaction operation according to the user's internal state including the user's voice, biological information such as a pulse, and mental state such as the user's tension state and pleasant state.
  • Patent Document 3 discloses a technique for guiding a driver to drive safely when a warning agent gives a negative warning when the driver is uncomfortable and the advisory agent shows empathy. Yes.
  • Patent Document 4 it is disclosed that a user's physical state and psychological state are classified into positive and negative, and conversation sentences such as comfort and synchronization are generated.
  • the present disclosure proposes an information processing system, an information processing method, and a recording medium capable of detecting trouble and notifying a user of a message.
  • an information processing system including a control unit that controls to present a message to the user is proposed.
  • the processor estimates at least one of the cause of the user's trouble and the degree of the user's trouble based on the sensing data related to the user, the cause of the trouble, and the degree of the trouble
  • An information processing method is proposed that includes controlling to present a message to the user when at least one of them satisfies a specific condition.
  • the computer estimates at least one of the cause of the user's trouble and the degree of the user's trouble based on the sensing data related to the user, the cause of the trouble, and the degree of the trouble
  • a recording medium on which a program for functioning as a control unit that controls to present a message to the user when at least one of them satisfies a specific condition is proposed.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an overview of an information processing system according to an embodiment of the present disclosure.
  • the information processing system according to the present embodiment is an agent system that can detect a user's trouble and notify the user of a message.
  • ⁇ A trouble that looks for a solution based on a misrecognition of the current situation ⁇ A trouble that cannot be dealt with by the effort of the person alone is a trouble that has no meaning to worry about. It is assumed that you are not aware of this. In such a case, it may happen that you keep worrying forever. When you are concerned, you are troubled with something, so your feelings of “anxiety”, “fear”, and “despair” become stronger, and it can be said that this mental state is a stable mental state. It is not preferable.
  • this embodiment proposes an agent system that detects the cause or the degree of trouble as a trouble situation and notifies the user of an appropriate message according to the cause or the degree of trouble. More specifically, we propose an agent system that helps you to recognize the current situation correctly, and helps you to get out of trouble by useless things.
  • the user's trouble situation can be detected from gesture, behavior, body reaction, sleep situation, and the like. Details will be described later.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of the overall configuration of the information processing system according to the present embodiment.
  • the information processing system includes an information processing terminal 1 (1A to 1D%) And a server 2 used by each user.
  • the information processing terminal 1 and the server 2 can be connected via the network 3.
  • the information processing terminal 1 may be a smartphone, a mobile phone, a PC, a wearable device (glass-type HMD (Head Mounted Display), smart watch, smart band, smart earphone, smart neck, etc.) or a stationary type. It may be a dedicated terminal such as a speaker device.
  • the information processing terminal 1 transmits data (camera image, audio data, biometric data, etc.) sensed from the user by each sensor to the server 2.
  • the server 2 is an agent server that detects a trouble situation based on user sensing data and notifies a message corresponding to the trouble situation. Specifically, the server 2 detects the degree of trouble and estimates the cause of the trouble, and outputs a message corresponding to the degree of trouble and the cause of the trouble to the information processing terminal 1.
  • the message to be notified to the user is not limited to presenting the solution to the trouble, but it helps the user to know that the current situation is not recognized correctly and that there is no choice but to get out of useless trouble. A message to perform is also included.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating an example of the configuration of the information processing terminal 1 according to the present embodiment. As illustrated in FIG. 3, the information processing terminal 1 includes a control unit 100, a communication unit 110, an input unit 120, an output unit 130, and a storage unit 140.
  • the control unit 100 functions as an arithmetic processing unit and a control unit, and controls the overall operation in the information processing terminal 1 according to various programs.
  • the control unit 100 is realized by an electronic circuit such as a CPU (Central Processing Unit) or a microprocessor, for example.
  • the control unit 100 may include a ROM (Read Only Memory) that stores programs to be used, calculation parameters, and the like, and a RAM (Random Access Memory) that temporarily stores parameters that change as appropriate.
  • control unit 100 controls the transmission of sensing data acquired from the sensor 122 from the communication unit 110 to the server 2 and the information received from the server 2 via the communication unit 110 from the output unit 130. Output control.
  • the control unit 100 also analyzes various sensing data (voice recognition, biometric data analysis, object recognition based on camera images and distance measurement data, movement state recognition, facial expression analysis, motion analysis, posture recognition, face recognition, line of sight. Recognition).
  • the communication unit 110 is connected to the network 3 by wire or wireless, and transmits / receives data to / from the server 2 on the network.
  • the communication unit 110 is, for example, a wired / wireless LAN (Local Area Network), Wi-Fi (registered trademark), Bluetooth (registered trademark), a mobile communication network (LTE (Long Term Evolution), 3G (third generation mobile unit) Communication connection with the network 3 by communication method)) or the like.
  • the input unit 120 includes an operation input unit 121 and a sensor 122, and inputs information acquired from the operation input unit 121 or the sensor 122 to the control unit 100.
  • the operation input unit 121 detects an operation input to the information processing terminal 1 by the user.
  • the operation input unit 121 may be, for example, a touch sensor, a pressure sensor, or a proximity sensor, or may be a physical configuration such as a button, a switch, and a lever.
  • the sensor 122 is a variety of sensors that sense the user situation or the surrounding environment, and inputs the sensed data to the control unit 100.
  • the sensor 122 includes, for example, a positioning unit (outdoor positioning using a GPS (Global Positioning System) or the like, indoor positioning using Bluetooth, Wi-Fi, or the like), a camera, a microphone (hereinafter referred to as a microphone), a distance sensor.
  • Thermosensors for example, installed on a projector that measures the user's body temperature
  • ultrasonic sensors for example, acceleration sensors, gyro sensors, geomagnetic sensors
  • biosensors for example, body temperature, veins, pulse, heartbeat, breathing
  • Sweating blood pressure, electroencephalogram, electrooculogram, myoelectric value, eye movement, line of sight, etc.
  • environmental sensors eg illuminance, temperature, humidity, etc.
  • the output unit 130 is a presentation unit that presents information to the user under the control of the control unit 100.
  • the output unit 130 includes a display unit 131 and a speaker 132.
  • the display unit 131 may be a display unit that is realized by a liquid crystal display (LCD) device, an organic light emitting diode (OLED) device, or the like. Further, the display unit 131 may be a so-called optical see-through display having optical transparency.
  • the display unit 131 may be a projector.
  • the speaker 132 reproduces an audio signal according to the control of the control unit 100.
  • the speaker 132 may be a directional speaker, for example. By using the directional speaker, only the user can hear the agent voice.
  • the storage unit 140 is realized by a ROM (Read Only Memory) that stores programs used in the processing of the control unit 100, calculation parameters, and the like, and a RAM (Random Access Memory) that temporarily stores parameters that change as appropriate.
  • ROM Read Only Memory
  • RAM Random Access Memory
  • the configuration example of the information processing terminal 1 according to the present embodiment has been specifically described above.
  • the configuration of the information processing terminal 1 is not limited to the example illustrated in FIG. 3.
  • the information processing terminal 1 may be configured by a plurality of devices, or an external sensor (a sensor provided on the environment side). Sensing data may be acquired from a device or a sensor device worn by a user.
  • FIG. 4 is a block diagram illustrating an example of the configuration of the server 2 according to the present embodiment.
  • the server 2 (information processing apparatus) includes a control unit 200, a communication unit 210, and a storage unit 220.
  • Control unit 200 The control unit 200 functions as an arithmetic processing device and a control device, and controls the overall operation in the server 2 according to various programs.
  • the control unit 200 is realized by an electronic circuit such as a CPU (Central Processing Unit) or a microprocessor, for example.
  • the control unit 200 may include a ROM (Read Only Memory) that stores programs to be used, calculation parameters, and the like, and a RAM (Random Access Memory) that temporarily stores parameters that change as appropriate.
  • ROM Read Only Memory
  • RAM Random Access Memory
  • control unit 200 also functions as the data analysis unit 201, the trouble level detection unit 202, the trouble cause estimation unit 203, and the message presentation control unit 204.
  • the data analysis unit 201 analyzes the sensing data acquired from the information processing terminal 1. For example, the data analysis unit 201 extracts a feature amount of a user's gesture, a feature amount of behavior, a feature amount of a biological reaction, a feature amount of a sleep situation, and the like. Specifically, for example, the following feature amounts can be extracted.
  • the trouble level detection unit 202 detects the user's degree of trouble based on the data analysis result. For example, the anxiety degree detection unit 202 determines the degree of anxiety (at least worrying about something) based on the analyzed feature amount of the user's gesture, the feature amount of behavior, the feature amount of the biological reaction, the feature amount of the sleep situation, or the like. Is detected). Details will be described later in each embodiment.
  • the trouble cause estimation unit 203 estimates the cause of the user's trouble based on the data analysis result.
  • the trouble level detection unit 202 is based on the analyzed user behavior (action, sigh, action, etc.), speech (conversation, monologue, etc.), Internet search history, or content posted to a social network. Estimate the cause of At this time, the trouble cause estimation unit 203 may perform trouble estimation by referring to a trouble list prepared in advance. Details will be described later in each embodiment.
  • the message presentation control unit 204 extracts a message of an appropriate type according to the detected degree of trouble or the type of estimated cause of trouble, for example, from a prepared message database, or automatically creates a message and presents it to the user. Control as follows.
  • the message can be presented by voice or image (text).
  • human troubles can be classified as follows. (1) Troubles that cannot be solved even if the person himself makes an effort, (2) Troubles caused by misunderstanding or prejudice by the person, and wasteful troubles (3)
  • the problem message presentation control unit 204 that is worth worrying, and that the person himself / herself correctly recognizes the situation, sends out a message of a type corresponding to each such classification.
  • a message that allows the user to accept the reality (a message that tells you not to worry because you can't help worrying) is conveyed.
  • a message of advice level which is a hint of solution, so that no message is given.
  • the communication unit 210 is connected to the network 3 by wire or wireless, and transmits / receives data to / from each information processing terminal 1 via the network 3.
  • the communication unit 210 is connected to the network 3 through, for example, a wired / wireless LAN (Local Area Network), Bluetooth, or Wi-Fi (Wireless Fidelity, registered trademark).
  • the storage unit 220 is realized by a ROM that stores programs and calculation parameters used for the processing of the control unit 200, and a RAM that temporarily stores parameters that change as appropriate.
  • the storage unit 220 may store a history of user sensing data, trouble classification table data, type-specific message data, and the like.
  • the configuration of the server 2 according to the present embodiment has been specifically described above.
  • the configuration of the server 2 shown in FIG. 4 is an example, and the present embodiment is not limited to this.
  • at least a part of the configuration of the server 2 may be in an external device, or at least a part of each function of the control unit 200 may be realized by the information processing terminal 1 or an edge server.
  • all the components of the control unit 200 and the storage unit 140 shown in FIG. 4 are provided in the information processing terminal 1 so that the application of the information processing terminal 1 can present a message according to the user's troubled situation. Good.
  • the server 2 estimates the cause of the trouble and presents an appropriate message. Specifically, the server 2 presumes that the user is concerned about reconnecting with her based on the user's gestures, etc., and corrects the worries or current situation (that she hates) that cannot be done by her own efforts. It is determined that the problem is an unrecognizable problem, and the information processing terminal 1 is controlled to present a message prompting the user that the problem is unavoidable, such as “Let me forget it”. .
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating an example of the flow of operation processing according to the present embodiment.
  • the server 2 acquires sensing data detected by the information processing terminal 1, and analyzes data using the data analysis unit 201 (step S ⁇ b> 103). More specifically, the data analysis unit 201 analyzes a user's gesture, behavior, biological reaction, sleep situation, and the like. Specific feature values are as shown in Tables 3 to 6 below. The items shown in Tables 3 to 6 are a list obtained by previously investigating the feature values generally shown by a person when worries increase.
  • the gesture is a feature quantity obtained mainly by analyzing video information from the camera. For example, it is acquired from a smartphone carried by an individual, a front camera of a PC, or a camera installed in a room. In addition, the behavior is acquired mainly from a smartphone, a PC microphone, a microphone installed in a room, or the like.
  • the biological signal can be sensed from a wearable device worn by the user, and the sleep state can be obtained from a sensor installed on the bed or a smartphone sensor placed on the bedside.
  • the trouble cause estimation unit 203 of the server 2 detects a specific feature amount by data analysis (step S106 / Yes), and if the feature amount exceeds a predetermined threshold (step S109 / Yes), the cause of trouble Is estimated (step S112). That is, when the detection of a specific feature amount exceeds a threshold, it can be said that the user's trouble (degree of trouble) is a certain level or more.
  • the following data is given as an example of the specific feature value to be detected and the predetermined threshold value.
  • the feature amount may be used alone for determination, but may be determined in combination. For example, at the moment when the user looks at her picture, the response appears in the gesture, speech, and biological reaction, and it is enhanced by recording the features of multiple worries for her content Is done. While acquiring a lot of data, with respect to the main troubles for the user, the frequency of the feature quantity to be observed increases, so that a statistical difference from the others can occur.
  • the trouble cause estimation unit 203 displays the cause of trouble, more detailed situation and behavior, the user's gesture and behavior when the specific feature amount is detected, the content of the email input by the user, social media It is possible to estimate from posted contents, schedule information, diary, and the like. For example, if the user is sighing by looking at her picture, it can be guessed that the cause of her trouble is her, but when she broke up, what kind of circumstances, etc. are obtained from language information such as e-mail contents Can do. It is also possible for the agent to acquire a detailed cause, situation, message, etc., by asking the user a question (for example, “What happened to her?”).
  • the message presentation control unit 204 determines whether or not the estimated cause of the trouble is registered in the trouble theme list (not shown) that has been listed in advance as the trouble cause theme to be notified of the message. (Step S115).
  • the trouble subject list for example, trouble subjects that should be notified of messages, such as lovers, parents, families, relatives, work, human relationships, health, and money, are registered.
  • step S115 the control unit 200 determines whether or not the troubled subject estimated this time is newly registered in the list, and whether the degree of trouble is equal to or more than a threshold value. Determination is made based on whether or not (step S118).
  • Table 7 below shows an example of threshold values for determining whether or not to newly register a troubled subject in the list. For example, when the above-described feature amounts in Tables 3 to 6 exceed the threshold values shown in Tables 3 to 6 above a certain level as described below, it may be determined to be registered in the list.
  • step S118 / Yes when the trouble level is equal to or greater than the threshold (step S118 / Yes), the control unit 200 registers the cause of the trouble in the trouble cause subject list (step S121).
  • step S115 when the estimated cause is registered in the trouble cause subject list (step S115 / Yes), or when the trouble level is equal to or greater than the threshold (step S118 / Yes), the message presentation control unit 204 responds to the trouble. Appropriate messages (such as a message to stop worrying or a message of advice) are notified to the user (step S124).
  • the message presentation control unit 204 notifies the message. Do not do.
  • Second Embodiment> In the second embodiment, the cause of the user's trouble is classified, and a message of a type corresponding to the classification is notified.
  • FIG. 6 is a flowchart showing an example of the flow of operation processing according to this embodiment.
  • the process shown in FIG. 6 mainly corresponds to the process for determining the content of the message transmitted to the user shown in step 124 of FIG. 5 described in the first embodiment.
  • the control unit 200 of the server 2 searches for a method for calculating the correctness of the trouble from the database (the trouble classification table data) categorizing the trouble (step S203).
  • FIG. 7 shows an example of trouble table data according to this embodiment.
  • the table shown in FIG. 7 shows an example of the legitimacy recognition of the cause of trouble and an example of the reason (a method for calculating the legitimacy of trouble).
  • the control unit 200 determines whether or not the life after retirement will depend on the person's annual income, the expected year of service, whether or not there is a retirement allowance, and 1 Based on the monthly household spending status, etc., create a graph to predict how old and how many assets there are, and based on this, the justification of worries that life after retirement will fail (the validity of reality recognition) ) Can be calculated.
  • control unit 200 is less likely to be involved in a natural disaster or accident, but is not zero. Judge that it is legitimate.
  • control unit 200 determines, for example, from the average home to the station in the same area based on the distance between the user's house and the nearest station. Compare with the distance of and judge the legitimacy.
  • the method for obtaining the justification of the trouble has been registered in the database in advance, but this embodiment is not limited to this.
  • it is already based on opinions of many people and opinions of experts. In this situation with this trouble, you may be given data on how valid it is.
  • a questionnaire may be taken with the majority of people, and whether the trouble is valid or not may be calculated from the number of votes.
  • the message presentation control unit 204 acquires resolution availability from the database (step S212) and determines whether the resolution is possible. Is determined (step S215). The resolution is determined to be possible if it can be resolved by the person's efforts. An example of whether or not the cause of the problem can be solved is as shown in FIG.
  • the message presentation control unit 204 determines that the problem is worth worrying, and conveys silence (no message) or advice on how to solve the problem (hint).
  • the type C message is notified (step S218). For example, if the user is far from the station and has trouble commuting to work, if the trouble is legitimate and can be solved by the person's efforts (moving, etc.), "Please think for yourself", " If so, how about looking for real estate properties near the station?
  • the message presentation control unit 204 notifies a type B message that allows the user to accept the reality (step S221). For example, if a user is concerned about being involved in a natural disaster or accident and dying, the possibility of dying in a natural disaster or accident is low, but this is not zero. Because the message cannot be resolved by the person's own efforts, the message presentation control unit 204 may receive a message that accepts the reality, for example, “An unspecified disaster or accident may die, but the probability is low. Is okay, but the person is not immortal. "
  • the message presentation control unit 204 notifies a type A message that changes the user's belief (step S224). For example, if the user is concerned that life after retirement may be disrupted, it is calculated based on the person's annual income, expected year of service, whether or not there is a retirement allowance, and the spending status of the household in one month. If it is low (ie, the user's perception of reality is not correct), the message presentation control unit 204 may change the user's belief, such as a type A message, for example, “Do not worry if your current economic situation. Is okay ".
  • FIG. 8 shows an example of each type of message notified to such a user.
  • a person who is worried that life after retirement will fail is less likely to fail, for example, by looking at the person's savings status and the existence of debt
  • the message presentation control unit 204 sends a type A message such as “You don't have to worry if it is your current economic situation”, assuming that the reality recognition is wrong.
  • the situation of savings, the presence or absence of debt, etc. are likely to fail compared to the average, the reality recognition is considered valid.
  • the message presentation control unit 204 accepts the reality, gives up independence, relies on children, and considers life protection. Send a message.
  • the message presentation control unit 204 sends a message of advice to do nothing or find a job.
  • the message presentation control unit 204 sends a type A message such as “Probability is low.
  • the message presentation control unit 204 sends a message “If you are unlucky, you have to give up.” If there is room for selection, the message presentation control unit 204 sends a type C message that advises the user to change work.
  • the cause of the user's trouble is classified using the power of social media, and a message of a type corresponding to the classification is notified.
  • FIG. 9 is a flowchart showing an example of the flow of operation processing according to the present embodiment.
  • the server 2 detects the user's trouble level (step S303). If the trouble level is equal to or greater than a certain value (step S306 / Yes), the information processing terminal 1 starts the agent application. (Step S309).
  • the server 2 presents a message that begins to ask the user's troubles from the information processing terminal 1 to the user (step S312).
  • step S315 when there is a response from the user (step S315 / Yes), the server 2 converts the response content into text (step S318) and posts the text on social media (step S321).
  • the server 2 issues a question on social media, saying "I can't help if this is a problem” (step S324).
  • step S327 / Yes when there is a reply that “it can't be helped” (step S327 / Yes), the server 2 issues a question on social media, “You can't do anything if you make an effort?” (Step S330) ).
  • step S333 when there is a reply of “cannot do anything” (step S333 / Yes), the server 2 transmits a type B message for accepting the reality to the user (step S336).
  • step S333 / No the server 2 asks on the social media, “Is the user misunderstood or thought?” (Step S339).
  • step S342 when there is a reply of “misunderstanding” or “believing” (step S342 / Yes), a type A message for changing the belief is transmitted to the user (step S345).
  • step S342 when there is no reply of “misunderstanding” or “believing” (step S342 / No), the server 2 transmits a type D message (almighty message) such that there is no help for trouble (step S348).
  • a type D message almighty message
  • step S327 if there is no reply that “it can't be helped” (step S327 / No), a type C message such as mute (no message) or a solution advice is sent to the user (step S327). S351).
  • the server 2 can also construct a database for automatically recognizing the cause of trouble classification by repeatedly asking questions of the above steps S327 to S342 to a large number of social media users.
  • the advice to notify the user is basically supposed to send a message with a gentle tone to resolve the user's anxiety, regret, hesitation, etc. In some cases, a harsh tone message may be useful.
  • Table 8 below shows an example of a strict tone message.
  • the server 2 may appropriately switch between a gentle message and a strict message according to the user's personality and preferences. Further, the server 2 may be switched according to the user's situation at that time. Further, if it cannot be determined which message can affect changing the user's mind, the server 2 may transmit the message randomly.
  • the server 2 may learn which message has influenced changing the user's idea.
  • the server 2 may learn which message has influenced changing the user's idea.
  • FIG. 10 is a flowchart showing an example of the flow of operation processing according to this embodiment. As shown in FIG. 10, first, the server 2 performs the first measurement and recording of the user's trouble level (step S403).
  • the server 2 sends a message according to the degree of trouble and the cause of trouble (step S406).
  • a gentle / harsh message may be randomly selected and transmitted.
  • the server 2 keeps track of how many times the friendly / harsh message has been sent.
  • the server 2 performs the second measurement and recording of the user's trouble level (step S409).
  • the server 2 may send a strict message when a gentle message is sent at the first time, and may send a gentle message when a strict message is sent.
  • Step S412 After sending the first message and after sending the second message, it is determined whether or not the trouble level has decreased.
  • step S412 / Yes when the trouble level is reduced (step S412 / Yes), the server 2 adds points to a predetermined list as to which of the gentle / harsh messages was effective (step S415).
  • step S416 when the processes shown in steps S406 to S415 have been performed for the specified number of times (step S418), the server 2 updates and adopts the learning data according to the height of the points (step S421). If there is an effect in a certain trouble, it can be expected that the same approach will be effective for other troubles.
  • the server 2 can learn whether the frequency of the message, the length of the explanation of the reason of the message, and the like are effective in addition to the type of message (friendly / harsh).
  • Table 9 shows examples of gentle messages and severe messages by message type corresponding to the cause of trouble.
  • the cause of the above trouble is an example of an answer obtained by asking the cause of the trouble, such as “What happened?” From the agent when the trouble state of the user is detected, for example. From the contents of this answer, it can be understood that they were misunderstood, etc., and an effective message for solving the problem can be created and sent to both sides, so a greater effect can be expected.
  • FIG. 11 is a flowchart showing an example of the flow of operation processing according to the embodiment.
  • the server 2 monitors the trouble level of a member of a specific small community (step S303), and detects a member having a trouble level exceeding a specified value (step S506 / Yes).
  • the trouble type and the outgoing message are acquired (step S509).
  • FIG. 12 shows an example of a trouble type and a corresponding message.
  • the type of worries is based on the contents of the answers (causes of worries) of both users, whether type a: misunderstanding or misunderstanding of the person, type b; Good.
  • step S512 when the trouble type is type a (the misunderstanding or misunderstanding of the person) (step S512 / Yes), the server 2 sends a message to the user (step S515).
  • Each embodiment described above relates to a system for notifying a message so that the user's troubled situation (due to gesture, speech, physical reaction, sleep situation) is more than a certain level, so that the trouble is resolved.
  • the present embodiment is not limited to trouble detection, and it is also possible to automatically detect a problem from a user situation.
  • the server 2 may publish the automatically detected assignment on social media, for example, and present a message generated based on a response obtained from the social media to the user.
  • Server 2 told social media, “We are suddenly gaining weight recently, but what kind of dieting method is good? It is also possible to prompt the user about the upper diet method with the highest number of answers, and to encourage behavioral change.
  • a computer-readable storage medium storing the computer program is also provided.
  • this technique can also take the following structures.
  • An information processing system comprising a control unit that controls to present a message to the user when at least one of the cause of the trouble and the degree of the trouble satisfies a specific condition.
  • the controller is The information processing system according to (1), wherein when the cause of the trouble coincides with a specific cause or a classification of the specific cause, control is performed to present a message to the user.
  • the controller is The information processing system according to (1) or (2), wherein control is performed so as to switch a content of a message to be presented to the user according to a classification of the cause of the trouble.
  • the controller is Controlling an agent capable of interacting with the user and capable of transmitting and receiving information to and from a user registered in a specific social media;
  • the agent categorizes the cause of the user's trouble based on the answer obtained by asking the user registered in the specific social media about the cause of the trouble of the user heard through the dialogue with the user.
  • the information processing system according to (3) wherein control is performed so as to present a message to the user according to the classification.
  • the controller is Whether the cause of the trouble is due to the fact that the user's real recognition is not valid, Or Even if the user's reality recognition is valid, it cannot be solved by the user, The information processing system according to (3) or (4), wherein control is performed so that the content of a message to be presented to the user is switched according to the information.
  • the controller is Learned in advance about the relationship between the cause of the user's trouble and its classification, The information according to any one of (3) to (5), wherein the classification is estimated based on a cause of the user's trouble, and control is performed so that a message is presented to the user according to the classification. Processing system.
  • the controller is The information processing system according to any one of (1) to (6), wherein control is performed so as to present a message to the user when the trouble level exceeds a specific threshold.
  • the controller is The information processing system according to (7), wherein when the degree of anxiety exceeds a specific threshold, the cause of the anxiety is registered as a specific cause for which a message should be presented.
  • the controller is Any one of (1) to (8), wherein the cause of the user's trouble or the degree of the user's trouble is estimated based on a specific feature amount obtained from the sensing data related to the user.
  • the controller is The information processing system according to any one of (1) to (9), wherein control is performed so as to present one of a plurality of types of messages to the user.
  • the controller is The information processing system according to (10), wherein one of the plurality of types of messages is presented according to the attribute of the user.
  • the controller is The information processing system according to (10), wherein one of the plurality of types of messages is presented according to a situation of the user.
  • the controller is The information processing system according to (10), wherein after presenting one of a plurality of types of messages to the user, a message optimal for the user is learned by monitoring a change in the user's trouble level. .
  • Processor Based on the sensing data related to the user, estimate at least one of the cause of the user's trouble and the degree of the user's trouble, An information processing method including controlling to present a message to the user when at least one of the cause of the trouble and the degree of trouble satisfies a specific condition.
  • Computer Based on the sensing data related to the user, estimate at least one of the cause of the user's trouble and the degree of the user's trouble, A recording medium in which a program for causing a function to function as a control unit that controls to present a message to the user when at least one of the cause of the trouble and the degree of trouble satisfies a specific condition is recorded .

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Abstract

【課題】悩みを検出してユーザにメッセージを通知することが可能な情報処理システム、情報処理方法、および記録媒体を提供する。 【解決手段】ユーザに関わるセンシングデータに基づき、当該ユーザの悩みの原因、および、当該ユーザの悩み度のうち、少なくとも一方を推定し、前記悩みの原因、および前記悩み度のうち、少なくとも何れか一方が特定の条件を満たすと、前記ユーザにメッセージを提示するように制御する制御部を備える、情報処理システム。

Description

情報処理システム、情報処理方法、および記録媒体
　本開示は、情報処理システム、情報処理方法、および記録媒体に関する。
　近年、情報処理技術の発達に伴い、様々な情報をユーザへ提示する情報提示システムが提供されている。また、カメラの小型化や情報処理能力の向上により、画像認識、音声認識、生体認識、位置情報の解析等によりいつでもユーザの状況（コンテキスト）を把握し、ユーザの状況に応じた情報提示を行う情報提示システムが提案されている。
　ここで、例えば下記特許文献１では、メンタルケアの対象者となり得る人が述べたテキストデータから感情を表す感情表現を検出し（形態素解析で、感情極性を判定）、ネガティブならば慰めや根拠を問う質問を行い、ポジティブなら同調・協調的な応答をする技術が提案されている。
　また、下記特許文献２では、ユーザの音声、脈拍などの生体情報、ユーザの緊張状態や快状態などの精神状態を含むユーザの内部状態に応じたインタラクション動作を行うことが開示されている。
　また、下記特許文献３では、運転者が不快なときは警告エージェントが否定的な警告を発し、助言エージェントが共感を示すことで、運転者が安全運転をするように誘導する技術が開示されている。
　また、下記特許文献４では、ユーザの物理状態、心理状態をポジティブとネガティブに分類し、慰めや同調などの会話文を生成することが開示されている。
特開２０１３－１０９５７５号公報 特開２０１０－１１０８６４号公報 特開２００５－２５８８２０号公報 国際公開第１４／０７３６１２号
　しかしながら、従来の技術では、ユーザが何らかの悩みを持っている状況を検出することに関しては言及されていない。
　そこで、本開示では、悩みを検出してユーザにメッセージを通知することが可能な情報処理システム、情報処理方法、および記録媒体を提案する。
　本開示によれば、ユーザに関わるセンシングデータに基づき、当該ユーザの悩みの原因、および、当該ユーザの悩み度のうち、少なくとも一方を推定し、前記悩みの原因、および前記悩み度のうち、少なくとも何れか一方が特定の条件を満たすと、前記ユーザにメッセージを提示するように制御する制御部を備える、情報処理システムを提案する。
　本開示によれば、プロセッサが、ユーザに関わるセンシングデータに基づき、当該ユーザの悩みの原因、および、当該ユーザの悩み度のうち、少なくとも一方を推定し、前記悩みの原因、および前記悩み度のうち、少なくともいずれか一方が特定の条件を満たすと、前記ユーザにメッセージを提示するように制御することを含む、情報処理方法を提案する。
　本開示によれば、コンピュータを、ユーザに関わるセンシングデータに基づき、当該ユーザの悩みの原因、および、当該ユーザの悩み度のうち、少なくとも一方を推定し、前記悩みの原因、および前記悩み度のうち、少なくとも何れか一方が特定の条件を満たすと、前記ユーザにメッセージを提示するように制御する制御部として機能させるためのプログラムが記録された、記録媒体を提案する。
　以上説明したように本開示によれば、悩みを検出してユーザにメッセージを通知することが可能となる。
　なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果、または本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。
本開示の一実施形態による情報処理システムの概要について説明する図である。 本実施形態による情報処理システムの全体構成の一例を示す図である。 本実施形態による情報処理端末の構成の一例について説明するブロック図である。 本実施形態によるサーバの構成の一例について説明するブロック図である。 第１の実施例による動作処理の流れの一例を示すフローチャートである。 第２の実施例による動作処理の流れの一例を示すフローチャートである。 第２の実施例による悩み分類表データのデータ構成の一例を示す図である。 第２の実施例による悩み分類に応じたメッセージ例のデータ構成の一例を示す図である。 第３の実施例による動作処理の流れの一例を示すフローチャートである。 第４の実施例による動作処理の流れの一例を示すフローチャートである。 第５の実施例による動作処理の流れの一例を示すフローチャートである。 第５の実施例による悩みのタイプと、対応するメッセージ例を示す図である。
　以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書および図面において、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、説明は以下の順序で行うものとする。
　１．本開示の一実施形態による情報処理システムの概要
　２．構成
　　２－１．情報処理端末１の構成
　　２－２．サーバ２の構成
　３．各実施例
　　３－１．第１の実施例
　　３－２．第２の実施例
　　３－３．第３の実施例
　　３－４．第４の実施例
　　３－５．第５の実施例
　　３－６．補足
　４．まとめ
　＜＜１．本開示の一実施形態による情報処理システムの概要＞＞
　図１は、本開示の一実施形態による情報処理システムの概要について説明する図である。図１に示すように、本実施形態による情報処理システムは、ユーザの悩みを検出してユーザへメッセージを通知することを可能とするエージェントシステムである。
　一般的に、人が悩むということは、何か困っていることがあり、困っていることに対する解決策を探す行為と言える。解決法が分かっていれば悩む必要はないが、どのような解決法が良いのか分からない場合に、それでも解決法を探さなくてはいけないため、頭を悩ますというネガティブな状況に陥る。
　ここで、悩みには、悩む意味のある悩み事と、悩む意味のない悩み事がある。
　例えば、
・現状を正しく認識した上で解決策を探しているような悩み事
・本人の努力によってある程度解決できる悩み事
等は、どのような解決策が一番よいのかをしっかりと考え抜くことが人としての成長にも繋がったり、解決策を見つけた時の達成感も得られ、悩む意味のある悩み事と分類できる。
　一方で、
・現状に対する誤った認識に基づいて解決策を探しているような悩み事
・本人だけの努力ではどうにもならない悩み事
等は、本来は悩む意味のない悩み事であるが、悩んでいる本人はそのことに気付いていないという状況が想定される。このような場合、いつまでも悩み続けてしまうといったことも起こり得る。悩んでいる時というのは、何かに困っている時であるため、「不安」や「恐怖」、「絶望」の気持ちが強くなり、このような精神状態は、安定した精神状態とは言えず、好ましくはない。
　このようなユーザの悩みに対し、特に、「現状に対する誤った認識」で悩んでいたり、「本人の努力ではどうにもならないこと」で悩むことは、無駄なこと（悩んでいても解決策が見つからないこと）であり、現状を正しく認識することが重要となる。
　現状を正しく認識するということは、物事や因果の道理を「あきらかにみる」ということであり、例えば仏教の世界においても、「諦観」という言葉を用いて、「因果の道理をあきらかに見なさい」という教えがある。人は、問題が起きたときにその原因を正しく振り返る、場合によっては自分のどこに原因があったのかをあきらかにみることで、深い反省と向上を繰り返し、成長していくことができる。
　そこで、本実施形態では、悩み状況として、悩みの原因または悩み度を検出し、悩みの原因または悩み度に応じて、ユーザに適切なメッセージを通知することを可能とするエージェントシステムを提案する。より具体的には、現状を正しく認識することを手助けし、悩んでも無駄な事で悩む事から抜け出す手助けを可能とするエージェントシステムを提案する。
　ユーザの悩み状況は、しぐさ、言動、身体の反応、睡眠状況等から検出することが可能である。詳細については後述する。
　続いて、このような本実施形態による情報処理システムの全体構成について図２を参照して説明する。図２は、本実施形態による情報処理システムの全体構成の一例を示す図である。
　図２に示すように、本実施形態による情報処理システムは、各ユーザが利用する情報処理端末１（１Ａ～１Ｄ・・・）と、サーバ２とを含む。情報処理端末１とサーバ２は、ネットワーク３を介して接続され得る。情報処理端末１は、スマートフォン、携帯電話、ＰＣ、ウェアラブルデバイス（メガネ型等のＨＭＤ（Head　Mounted　Display）、スマートウォッチ、スマートバンド、スマートイヤホン、スマートネック等）であってもよいし、据え置き型のスピーカ装置等の専用端末であってもよい。また、情報処理端末１は、各センサによりユーザからセンシングしたデータ（カメラ画像、音声データ、生体データ等）を、サーバ２に送信する。
　サーバ２は、ユーザのセンシングデータに基づいて悩み状況を検出し、悩み状況に応じたメッセージを通知するエージェントサーバである。具体的には、サーバ２は、悩み度の検出や悩み原因の推定を行い、悩み度や悩み原因に応じたメッセージを情報処理端末１に出力する。ユーザに通知するメッセージには、悩み事の解決策の提示に限定されず、現状が正しく認識できていないことや、悩んでいても仕方のないことをユーザに気付かせ、無駄な悩みから抜け出す手助けを行うメッセージも含まれる。
　以上、本開示の一実施形態による情報処理システムについて説明した。続いて、本実施形態による情報処理システムに含まれる各装置の具体的な構成について図面を参照して説明する。
　＜＜２．構成＞＞
　＜２－１．情報処理端末１の構成＞
　図３は、本実施形態による情報処理端末１の構成の一例を示すブロック図である。図３に示すように、情報処理端末１は、制御部１００、通信部１１０、入力部１２０、出力部１３０、および記憶部１４０を有する。
　制御部１００は、演算処理装置および制御装置として機能し、各種プログラムに従って情報処理端末１内の動作全般を制御する。制御部１００は、例えばＣＰＵ（Central　Processing　Unit）、マイクロプロセッサ等の電子回路によって実現される。また、制御部１００は、使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶するＲＯＭ（Read　Only　Memory）、および適宜変化するパラメータ等を一時記憶するＲＡＭ（Random　Access　Memory）を含んでいてもよい。
　また、本実施形態による制御部１００は、センサ１２２から取得したセンシングデータを、通信部１１０からサーバ２に送信する制御と、通信部１１０を介してサーバ２から受信した情報を、出力部１３０から出力する制御と、を行い得る。また、制御部１００は、各種センシングデータの解析（音声認識、生体データの解析、カメラ画像や測距データに基づく物体認識、移動状態の認識、表情解析、動作解析、姿勢認識、顔認識、視線認識等）を行い得る。
　（通信部１１０）
　通信部１１０は、有線または無線によりネットワーク３と接続し、ネットワーク上のサーバ２とデータの送受信を行う。通信部１１０は、例えば有線／無線ＬＡＮ（Local　Area　Network）、またはＷｉ－Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、携帯通信網（ＬＴＥ（Long　Term　Evolution）、３Ｇ（第３世代の移動体通信方式））等によりネットワーク３と通信接続する。
　（入力部１２０）
　入力部１２０は、操作入力部１２１、およびセンサ１２２を有し、操作入力部１２１、またはセンサ１２２から取得した情報を、制御部１００に入力する。操作入力部１２１は、ユーザによる情報処理端末１に対する操作入力を検出する。操作入力部１２１は、例えばタッチセンサ、圧力センサ、若しくは近接センサであってもよいし、ボタン、スイッチ、およびレバーなどの物理的構成であってもよい。
　センサ１２２は、ユーザ状況または周辺環境をセンシングする各種センサであり、センシングしたデータを、制御部１００に入力する。センサ１２２は、例えば、位置測位部（ＧＰＳ（Global　Positioning　System）等を用いた屋外測位、ＢｌｕｅｔｏｏｔｈやＷｉ-Ｆｉ等を用いた屋内測位）、カメラ、マイクロホン（以下、マイクと称す）、測距センサ、サーモセンサ（例えば設置型プロジェクタに設けられ、ユーザの体温を測る）、超音波センサ、モーションセンサ（例えば加速度センサ、ジャイロセンサ、地磁気センサ）、生体センサ（例えば体温、静脈、脈拍、心拍、呼吸、発汗、血圧、脳波、眼電位、筋電値、眼球の動き、視線等の検知）、環境センサ（例えば照度、気温、湿度等）が想定される。
　（出力部１３０）
　出力部１３０は、制御部１００の制御に従って、ユーザに対して情報提示を行う提示部である。出力部１３０は、表示部１３１およびスピーカ１３２を有する。表示部１３１は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Ｌｉｑｕｉｄ　Ｃｒｙｓｔａｌ　Ｄｉｓｐｌａｙ）装置、ＯＬＥＤ（Ｏｒｇａｎｉｃ　Ｌｉｇｈｔ　Ｅｍｉｔｔｉｎｇ　Ｄｉｏｄｅ）装置等により実現される表示部であってもよい。また、表示部１３１は、光学透過性を有する所謂光学シースルーディスプレイであってもよい。また、表示部１３１は、プロジェクタであってもよい。
　スピーカ１３２は、制御部１００の制御に従って音声信号の再生を行う。スピーカ１３２は、例えば指向性スピーカであってもよい。指向性スピーカを用いることで、ユーザにだけエージェント音声が聞こえるようにすることができる。
　（記憶部１４０）
　記憶部１４０は、制御部１００の処理に用いられるプログラムや演算パラメータ等を記憶するＲＯＭ（Read　Only　Memory）、および適宜変化するパラメータ等を一時記憶するＲＡＭ（Random　Access　Memory）により実現される。
　以上、本実施形態による情報処理端末１の構成例について具体的に説明した。なお情報処理端末１の構成は、図３に示す例に限定されず、例えば、情報処理端末１が複数の装置により構成されていてもよいし、外部のセンサ（環境側に設けられているセンサデバイスや、ユーザが別途装着しているセンサデバイス）からセンシングデータを取得してもよい。
　　＜２－２．サーバ２の構成＞
　続いて、サーバ２の構成について図４を参照して説明する。図４は、本実施形態によるサーバ２の構成の一例を示すブロック図である。図４に示すように、サーバ２（情報処理装置）は、制御部２００、通信部２１０、および記憶部２２０を有する。
　（制御部２００）
　制御部２００は、演算処理装置および制御装置として機能し、各種プログラムに従ってサーバ２内の動作全般を制御する。制御部２００は、例えばＣＰＵ（Central　Processing　Unit）、マイクロプロセッサ等の電子回路によって実現される。また、制御部２００は、使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶するＲＯＭ（Read　Only　Memory）、および適宜変化するパラメータ等を一時記憶するＲＡＭ（Random　Access　Memory）を含んでいてもよい。
　また、本実施形態による制御部２００は、データ解析部２０１、悩み度検出部２０２、悩み原因推定部２０３、およびメッセージ提示制御部２０４としても機能する。
　データ解析部２０１は、情報処理端末１から取得したセンシングデータの解析を行う。例えば、データ解析部２０１は、ユーザのしぐさの特徴量や、言動の特徴量、生体反応の特徴量、睡眠状況の特徴量等を抽出する。具体的には、例えば以下のような特徴量を抽出し得る。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000001
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000002
　悩み度検出部２０２は、データ解析結果に基づいて、ユーザの悩み度を検出する。例えば、悩み度検出部２０２は、解析されたユーザのしぐさの特徴量、言動の特徴量、生体反応の特徴量、または睡眠状況の特徴量等に基づいて、悩み度（少なくとも何かに悩んでいる様子であること）を検出する。詳細についは各実施例において後述する。
　悩み原因推定部２０３は、データ解析結果に基づいて、ユーザの悩み原因を推定する。例えば、悩み度検出部２０２は、解析されたユーザのしぐさ（動作、溜息、行動等）、言動（会話、独り言等）、インターネットの検索履歴、またはソーシャルネットワークへの投稿内容等に基づいて、悩みの原因を推定する。この際、悩み原因推定部２０３は、予め用意された悩みの分類リストを参照して悩み推定を行ってもよい。詳細についは各実施例において後述する。
　メッセージ提示制御部２０４は、検出された悩み度または推定された悩み原因の種類に応じて適切なタイプのメッセージを、例えば予め用意されたメッセージデータベースから抽出し、若しくは自動作成し、ユーザに提示するよう制御する。メッセージの提示は、音声または画像（テキスト）により行われ得る。人の悩みは、例えば下記のような分類ができる。
（１）本人が努力しても解決できない悩みであり、無駄な悩み事
（２）本人が勘違いや思い込みをしていることが原因の悩みであり、無駄な悩み事
（３）本人の努力で何とかなることであり、本人も状況を正しく認識している、悩む価値のある悩み事
メッセージ提示制御部２０４は、このような各分類に応じたタイプのメッセージを送出する。例えば、タイプ（１）の場合は、ユーザに現実を受け入れさせるメッセージ（悩んでも仕方ないので悩まないよう伝えるメッセージ）を伝え、（２）の場合は、ユーザの思い込みを指摘したり、誤解していることを指摘するメッセージ（現実を正しく認識するよう促すメッセージ）を伝え、（３）の場合は、悩む価値があるため何らメッセージを行わないか、解決のヒントとなるアドバイス程度のメッセージを伝える。
　（通信部２１０）
　通信部２１０は、有線または無線によりネットワーク３と接続し、ネットワーク３を介して各情報処理端末１とデータの送受信を行う。通信部２１０は、例えば有線／無線ＬＡＮ（Local　Area　Network）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、またはＷｉ－Ｆｉ（Wireless　Fidelity、登録商標）等によりネットワーク３と通信接続する。
　（記憶部２２０）
　記憶部２２０は、制御部２００の処理に用いられるプログラムや演算パラメータ等を記憶するＲＯＭ、および適宜変化するパラメータ等を一時記憶するＲＡＭにより実現される。例えば本実施形態による記憶部２２０は、ユーザのセンシングデータの履歴や、悩み分類表データ、およびタイプ別メッセージデータ等を記憶してもよい。
　以上、本実施形態によるサーバ２の構成について具体的に説明した。なお図４に示すサーバ２の構成は一例であって、本実施形態はこれに限定されない。例えばサーバ２の少なくとも一部の構成が外部装置にあってもよいし、制御部２００の各機能の少なくとも一部が情報処理端末１や、エッジサーバなどにより実現されてもよい。また、図４に示す制御部２００の各構成および記憶部１４０を全て情報処理端末１に設け、情報処理端末１のアプリケーションにより、ユーザの悩み状況に応じたメッセージの提示を実行するようにしてもよい。
　＜＜３．各実施例＞＞
　続いて、本実施形態による情報処理システムの各実施例について図面を用いて具体的に説明する。
　＜３－１．第１の実施例＞
　第１の実施例では、ユーザが悩んでいる状況（悩み度と悩みの原因）に応じて、適切なメッセージを通知する。
　例えば、ちょっとした一言で彼女の機嫌を損ね、振られてしまったユーザが、スマートフォンやＰＣ等（情報処理端末１）で過去の写真を見ていて、彼女の写真が出てきたときに、思わずため息をついたり、頭を抱え込む、といったようなしぐさを、スマートフォンのインカメラやＰＣのカメラによりセンシングし、サーバ２により悩み状況の検出を行う。サーバ２は、このようなしぐさが一定以上あったときに、悩み原因の推定を行い、適切なメッセージを提示する。具体的には、サーバ２は、ユーザのしぐさ等から、ユーザが彼女と復縁したいと悩んでいると推定し、本人の努力ではどうにもできない悩み事あるいは現状（彼女に嫌われていること）を正しく認識できてない悩み事であると判断し、「もう、忘れてしまえよ」というような、悩んでいても仕方のないことであると促すメッセージを情報処理端末１からユーザに提示するよう制御する。
　このような本実施例の動作処理について、以下、図５を参照して具体的に説明する。図５は、本実施例による動作処理の流れの一例を示すフローチャートである。
　図５に示すように、まず、サーバ２は、情報処理端末１により検知されたセンシングデータを取得し、データ解析部２０１によりデータの解析を行う（ステップＳ１０３）。より具体的には、データ解析部２０１は、ユーザのしぐさ、言動、生体反応、睡眠状況等を解析する。具体的な特徴量については、下記表３～表６に示す通りである。表３～表６に示す項目は、悩みが高じてくるときに、人が一般的に示す特徴量を予め調査してリスト化したものである。
　「しぐさ」の具体例は上述した通りであり（別れた彼女の写真を見て溜息、頭を抱える等）、また、「言動」については、例えば友達と会話をしているときに、何気なく出てきた彼女の名前を聞いて、思わず、「くそっ」と言ってしまったり、急に語気が荒くなったりするようなことが想定される。
　しぐさは、主にカメラからの映像情報を解析して得られる特徴量である。例えば個人が持ち歩くスマートフォンやＰＣのフロントカメラ、あるいは部屋に設置されたカメラ等から取得される。また、言動は、主にスマートフォンやＰＣのマイク、部屋に設置されたマイク等から取得される。生体信号は、ユーザに装着しているウェアラブルデバイスからセンシングでき、また、睡眠状況は、ベットに設置されたセンサや枕元に置かれたスマートフォンのセンサから取得され得る。
　次に、サーバ２の悩み原因推定部２０３は、データ解析により特定の特徴量が検出され（ステップＳ１０６／Ｙｅｓ）、当該特徴量が所定の閾値を超えた場合（ステップＳ１０９／Ｙｅｓ）、悩み原因の推定を行う（ステップＳ１１２）。すなわち、特定の特徴量が検出が閾値を超えた場合、ユーザの悩み（悩み度）が一定以上であると言える。
　ここで、検出される特定の特徴量と所定の閾値に関し、一例として、下記のようなデータが挙げられる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000003
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000004
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000005
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000006
　なお、特徴量は単独で判定に用いることもあるが、複数組み合わせて判定してもよい。例えば、ユーザが彼女の写真を見た瞬間に、しぐさにも、言動にも、生体反応にもその反応が現れ、彼女というコンテンツに対して、複数の悩みの特徴量が記録されることにより強化される。データを多く取得するうちに、そのユーザにとって主要な悩みに関し、観測される特徴量の頻度が高くなることにより、統計的に他との差が生じ得る。
　また、悩み原因推定部２０３は、悩み原因や、より詳しい状況やいきさつを、上記特定の特徴量が検出された際のユーザのしぐさや言動、また、ユーザが入力したメール内容、ソーシャルメディアへの投稿内容、スケジュール情報、日記等から推定することが可能である。例えばユーザが彼女の写真を見て溜息をついている場合、悩みの原因が彼女であることは推測できるが、いつ別れたのか、どのようないきさつだったか等は、メール内容等の言語情報から取得し得る。また、エージェントがユーザに質問をすることによって（例えば、「彼女と何かあったの？」等）、詳しい原因、状況、いきさつ等を取得することも可能である。
　次に、メッセージ提示制御部２０４は、推定された悩み原因の主題が、予めメッセージを通知すべき悩み原因主題としてリスト化していた悩み主題リスト（不図示）に登録されているか否かを判断する（ステップＳ１１５）。悩み主題リストには、例えば、恋人について、親について、家族について、親戚について、仕事について、人間関係について、健康について、お金について等、メッセージを通知すべき悩み主題が登録されている。
　次いで、悩み主題がリストに登録されていなかった場合（ステップＳ１１５／Ｎｏ）、制御部２００は、今回推定した悩み主題を新たにリストに登録するか否かを、悩み度が閾値以上であるか否かに基づいて判断する（ステップＳ１１８）。ここで、下記表７に、悩み主題を新たにリストに登録するか否かを判断する際の閾値の一例を示す。例えば上述した表３～表６の特徴量が、表３～表６に示す閾値を下記の通り一定以上、上回った場合に、リストに登録するよう判断してもよい。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000007
　次に、悩み度が閾値以上の場合（ステップＳ１１８／Ｙｅｓ）、制御部２００は、悩みの原因を、悩み原因主題リストに登録する（ステップＳ１２１）。
　次いで、推定した原因が悩み原因主題リストに登録されている場合（ステップＳ１１５／Ｙｅｓ）、または、悩み度が閾値以上の場合（ステップＳ１１８／Ｙｅｓ）、メッセージ提示制御部２０４は、悩みに応じた適切なメッセージ（悩むことをやめさせるメッセージや、アドバイスのメッセージ等）をユーザに通知する（ステップＳ１２４）。
　一方、推定した原因が悩み原因主題リストに登録されておらず場合（ステップＳ１１５／Ｎｏ）、かつ、悩み度が閾値を下回る場合（ステップＳ１１８／Ｎｏ）、メッセージ提示制御部２０４は、メッセージの通知は行わない。
　以上、第１の実施例の動作処理について具体的に説明した。
　＜３－２．第２の実施例＞
　第２の実施例では、ユーザの悩み原因を分類し、その分類に応じたタイプのメッセージを通知する。
　図６は、本実施例による動作処理の流れの一例を示すフローチャートである。図６に示す処理は、主に、第１の実施例で説明した図５のステップ１２４に示すユーザへ伝えるメッセージの内容を決定する際の処理に相当する。
　図６に示すように、まず、サーバ２の制御部２００は、悩みを類型化したデータベース（悩み分類表データ）から、悩みの正当度の算出方法を検索する（ステップＳ２０３）。ここで、図７に、本実施例による悩みの分類表データの一例を示す。図７に示す表には、悩み原因の現実認識の正当性と、その根拠（悩みの正当度の算出方法）の一例が示されている。
　例えば、制御部２００は、ユーザが、老後の生活が破綻するのではないかと悩んでいる場合、老後の生活が破綻するかどうかは、本人の年収、勤続予定年、退職金の有無、および１か月の家計の支出状態等に基づいて、何歳でどのくらいの資産額あるかの予測のグラフを作成し、これを基に、老後生活が破綻するという悩みの正当度（現実認識の正当性）を算出し得る。
　また、制御部２００は、ユーザが、不特定の自然災害、事故に巻き込まれて死ぬ事を心配して悩んでいる場合、自然災害や事故に巻き込まれて死ぬ可能性は少ないがゼロではないため、正当性があると判断する。
　また、制御部２００は、ユーザが、家が駅から遠くて通勤が不便で悩んでいる場合、ユーザの家と最寄駅との距離に基づいて、例えば同地域における平均的な自宅から駅までの距離と比較し、正当性を判断する。
　なお、ここでは一例として悩みの正当度を求める方法を予めデータベースに登録しておくこととしたが、本実施例はこれに限定されず、例えば既に多数の人の意見や、専門家の意見によって、この悩みでこの状況であれば、それはどのくらい正当である、というデータが与えられていてもよい。また、事象が起きてから、大多数の人にアンケートを取って、その票数からその悩みが正当であるかを算定してもよい。
　次に、ユーザの現実認識が正当（その悩みが正当）な場合（ステップＳ２０９／Ｙｅｓ）、メッセージ提示制御部２０４は、解決可否をデータベースから取得し（ステップＳ２１２）、解決可能であるか否かを判断する（ステップＳ２１５）。解決可否は、本人の努力で解決可能な場合は可能と判断される。悩み原因に対する解決可否の一例は、図７に示す通りである。
　次いで、解決可能である場合（ステップＳ２１５／Ｙｅｓ）、メッセージ提示制御部２０４は、悩む価値のある悩み事であると判断し、無言（メッセージ無し）、または解決方法のアドバイス（ヒント）を伝えるといった、タイプＣのメッセージを通知する（ステップＳ２１８）。例えば、ユーザが家が駅から遠くて通勤が不便で悩んでいる場合に、その悩みが正当であり、本人の努力（引っ越し等）で解決可能な場合、「自分で考えてみてください」、「そんなに大変だったら駅の近くの不動産物件を探してみたらどうですか」等のメッセージを通知する。本人の努力で解決可能な場合、その人の成長のためにも全てをアドバイスすることは控えたほうが良いが、せめてサジェスチョンくらいは欲しいと思うユーザも想定されるため、ユーザの性格や嗜好に応じてアドバイスを行うか否かを判断してもよい。
　一方、本人の努力では解決できない場合（ステップＳ２１５／Ｎｏ）、メッセージ提示制御部２０４は、ユーザに現実を受け入れさせるといったタイプＢのメッセージを通知する（ステップＳ２２１）。例えば、ユーザが、自然災害や事故に巻き込まれて死ぬ事を心配して悩んでいる場合、自然災害や事故に巻き込まれて死ぬ可能性は少ないがゼロではないため、この悩みは正当であるが、本人の努力では解決できないことであるため、メッセージ提示制御部２０４は、現実を受け入れさせるメッセージ、例えば、「不特定の災害・事故死ぬ場合もありますが、その確率は低いです。心配しなくても大丈夫です。でも人は不死ではありません。」といったメッセージを通知する。
　また、ユーザの現実認識は正当ではない場合（ステップＳ２０９／Ｎｏ）、メッセージ提示制御部２０４は、ユーザの思い込みを変えさせるといったタイプＡのメッセージを通知する（ステップＳ２２４）。例えば、ユーザが、老後の生活が破綻するのではないかと悩んでいる場合、本人の年収、勤続予定年、退職金の有無、１か月の家計の支出状態等から算出したところ、悩みの正当性が低い（すなわちユーザの現実認識が正しくない）場合、メッセージ提示制御部２０４は、ユーザの思い込みを変えさせるタイプＡのメッセージ、例えば、「あなたの今の経済状態であれば、心配しなくても大丈夫です」等を通知する。
　このようなユーザへ通知する各タイプのメッセージの一例を、図８に示す。図８に示すＮｏ，１～３の例は、老後の生活が破綻するのではないかと悩む人には、例えばその人の貯蓄の状況、負債の有無などを見て、破綻する可能性が少ない場合、メッセージ提示制御部２０４は、現実認識が間違っているとして、「あなたの今の経済状態であれば、心配しなくても大丈夫ですよ」といったタイプＡのメッセージを送る。一方、貯蓄の状況、負債の有無などが、平均と比較して破綻する可能性が高い場合、現実認識は正当性があるとする。この場合に、現実認識は正当で、例えば本人が高齢で働いたりが難しい場合は、メッセージ提示制御部２０４は、現実を受け入れ、自立はあきらめて、子供を頼ったり生活保護を考えるようなタイプＢのメッセージを送る。一方、まだ本人が十分仕事ができ、自分で解決できる場合は、メッセージ提示制御部２０４は、何もしない、あるいは職探しのアドバイスのメッセージを送る。
　また、図８に示すＮｏ，７～９の例では、自然災害、事故に巻き込まれて死ぬ事を心配している人には、特別危険な仕事についているとか、危険を伴う趣味を持っているとかでなければ、現実認識が間違っているとして、メッセージ提示制御部２０４は、「確率は低いです。心配しなくても大丈夫です」といったタイプＡのメッセージを送る。一方、例えば危険のある仕事に就いている場合で、本人の努力では変えられない場合は、メッセージ提示制御部２０４は、「運が悪かったらその場合はあきらめるしかありません」というメッセージを送る。また、本人に選択の余地があるのであれば、メッセージ提示制御部２０４は、仕事を変える等をアドバイスするタイプＣのメッセージを送る。
　以上、第２の実施例の動作処理について具体的に説明した。
　＜３－３．第３の実施例＞
　第３の実施例では、ソーシャルメディアの力を利用して、ユーザが悩んでいる原因を分類し、その分類に応じたタイプのメッセージを通知する。
　図９は、本実施例による動作処理の流れの一例を示すフローチャートである。図９に示すように、まず、サーバ２は、ユーザの悩み度を検出し（ステップＳ３０３）、悩み度が一定値以上の場合（ステップＳ３０６／Ｙｅｓ）、情報処理端末１において、エージェントアプリを起動する（ステップＳ３０９）。
　次いで、サーバ２は、ユーザの悩みを聞きだすメッセージを情報処理端末１からユーザに提示する（ステップＳ３１２）。
　次に、ユーザから返答があった場合（ステップＳ３１５／Ｙｅｓ）、サーバ２は、返答内容をテキスト化し（ステップＳ３１８）、ソーシャルメディアにテキストをポストする（ステップＳ３２１）。
　次いで、サーバ２は、ソーシャルメディア上で、「これって悩んでいてもしょうがないよね？」と質問を出す（ステップＳ３２４）。
　次に、「悩んでいてもしょうがない」という返答があった場合（ステップＳ３２７／Ｙｅｓ）、サーバ２は、ソーシャルメディア上で、「努力してもどうにもならないよね？」と質問を出す（ステップＳ３３０）。
　次いで、「どうにもならない」という返答があった場合（ステップＳ３３３／Ｙｅｓ）、サーバ２は、現実を受け入れさせるタイプＢのメッセージをユーザに伝える（ステップＳ３３６）。
　一方、「どうにもならない」という返答がなかった場合（ステップＳ３３３／Ｎｏ）、サーバ２は、ソーシャルメディア上で、「本人の勘違い？あるいは思い込み？」と質問を出す（ステップＳ３３９）。
　次に、「勘違い」あるいは「思い込み」の返答があった場合（ステップＳ３４２／Ｙｅｓ）、思い込みを変えさせるタイプＡのメッセージをユーザに伝える（ステップＳ３４５）。
　次いで、「勘違い」あるいは「思い込み」の返答がなかった場合（ステップＳ３４２／Ｎｏ）、サーバ２は、悩んでいてもしょうがないといったタイプＤのメッセージ（オールマイティメッセージ）を伝える（ステップＳ３４８）。
　また、上記ステップＳ３２７で、「悩んでいてもしょうがない」という返答がなかった場合（ステップＳ３２７／Ｎｏ）、無言（メッセージ無し）、または解決方法のアドバイスといったタイプＣのメッセージをユーザに伝える（ステップＳ３５１）。
　サーバ２は、多数のソーシャルメディアのユーザに対して、上記ステップＳ３２７～Ｓ３４２を繰り返し質問することで、悩み原因分類の自動認識用のデータベースを構築することも可能である。
　また、ソーシャルメディアのユーザに対しては、質問に答えるとポイントがたまる、同じように自分がサービスを受けるときに優待される等のインセンティブにより、積極的に質問に答えるようになる環境を整えてもよい。
　以上、第３の実施例の動作処理について具体的に説明した。
　＜３－４．第４の実施例＞
　ユーザへ通知するアドバイスは、基本的には、ユーザを悩みから解放するため、ユーザの不安、後悔、迷い等の不快感な感情を解消する優しい論調のメッセージを送ることが想定されるが、場合によっては、厳しい論調のメッセージが有用になる場合もある。
　下記表８に、厳しい論調のメッセージの一例を示す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000008
　サーバ２は、ユーザの性格や嗜好等に応じて、優しいメッセージと厳しいメッセージを適宜切り替えるようにしてもよい。また、サーバ２は、その時のユーザの状況によって切り替えるようにしてもよい。また、いずれのメッセージがユーザの考えを変えるのに影響を与えれるか判断できない場合は、サーバ２は、ランダムで送信するようにしてもよい。
　また、サーバ２は、いずれのメッセージがユーザの考えを変えるのに影響を与えたかを学習してもよい。以下、図１０を参照して具体的に説明する。
　図１０は、本実施例による動作処理の流れの一例を示すフローチャートである。図１０に示すように、まず、サーバ２は、ユーザの悩み度の第１の測定および記録を行う（ステップＳ４０３）。
　次に、サーバ２は、悩み度や悩み原因に応じてメッセージの送出を行う（ステップＳ４０６）。この際、優しい／厳しいメッセージをランダムで選択して送出してもよい。また、サーバ２は、優しい／厳しいメッセージを何回送ったかを記録しておく。
　次いで、サーバ２は、ユーザの悩み度の第２の測定および記録を行う（ステップＳ４０９）。この際、サーバ２は、第１回の時に優しいメッセージを送出した場合は厳しいメッセージを送出し、厳しいメッセージを送出した場合は優しいメッセージを送出するようにしてもよい。
　次に、第１回のメッセージ送出後と、第２回のメッセージ送出後で、悩み度が減少したか否かを判断する。（ステップＳ４１２）。
　次いで、悩み度が減少した場合（ステップＳ４１２／Ｙｅｓ）、サーバ２は、優しい／厳しい、いずれのメッセージに効果が有ったか、所定のリストにポイントを付加する（ステップＳ４１５）。
　次に、上記ステップＳ４０６～Ｓ４１５に示す処理を、規定回数分行った場合（ステップＳ４１８）、サーバ２は、ポイントの高低に応じて、学習データの更新および採用を行う（ステップＳ４２１）。ある悩みで効果があった場合、他の悩みに対しても同様のアプローチをすれば効果があることが期待できる。
　なお、サーバ２は、メッセージの種類（優しい／厳しい）以外にも、メッセージの頻度、メッセージの理由の説明の長短なども同様に効果の有無を学習することが可能である。
　ここで、悩み原因に対応するメッセージタイプ別の、優しいメッセージと厳しいメッセージの一例を、下記表９に示す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000009
　以上、第４の実施例の動作処理について具体的に説明した。
　＜３－５．第５の実施例＞
　続いて、本システムを、家庭、学校、職場等の、スモールコミュニティに適用する場合について説明する。本システムでは、現実の認識が誤っている場合等、複数のメンバーが属する状況で起こりがちな事象の解消に特に力を発揮することが期待される。
　例えば、同一の職場で、ユーザＡとユーザＢがお互いに誤った認識を持って反目し、お互いが悩んでいる場合、本システムにおいて、双方に、誤った認識を指摘するメッセージをそれぞれ通知することで、より効果的に悩みを解消することを可能とする。この場合における悩みの種類と、対応するメッセージの一例を、下記表１０に示す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000010
　上記悩み原因は、例えばユーザの悩み状況が検出された際に、エージェントから「何かあったのですか？」等、悩み原因を質問して得た回答の一例である。この回答内容から、互いに思い違いであったこと等が把握でき、悩みを解消するための有効なメッセージを作成して双方に送ることができるため、より大きな効果が期待できる。
　図１１は、実施例による動作処理の流れの一例を示すフローチャートである。図１１に示すように、まず、サーバ２は、特定のスモールコミュニティのメンバーの悩み度を監視し（ステップＳ３０３）、規定値を超えた悩み度を持つメンバーを検知した場合（ステップＳ５０６／Ｙｅｓ）、データベースを参照し、悩みのタイプと送出メッセージを取得する（ステップＳ５０９）。ここで、図１２に、悩みのタイプと、対応するメッセージの一例について示す。悩みのタイプは、双方のユーザの回答内容（悩み原因）に基づいて、タイプａ；本人の勘違いや思い込みか、タイプｂ；本人が努力しても解決できないことを悩んでいるかを判断してもよい。
　次いで、悩みのタイプがタイプａ（本人の勘違いや思い込み）の場合（ステップＳ５１２／Ｙｅｓ）、サーバ２は、ユーザにメッセージを送出する（ステップＳ５１５）。
　＜３－６．補足＞
　以上説明した各実施例は、ユーザが悩んでいる状況（しぐさ、言動、身体の反応、睡眠状況により）が一定以上である場合に、その悩みが解消されるように、メッセージを通知するシステムについて説明したが、本実施形態は悩みの検出に限定されず、ユーザ状況から課題を自動検出することも可能である。
　サーバ２は、自動検出した課題を、例えばソーシャルメディア等で公開し、ソーシャルメディアから得られた応答に基づいて生成したメッセージをユーザに提示するようにしてもよい。
　例えば、最近のユーザの体重が急激に増加していることを認識すると、サーバ２は、ソーシャルメディアに、「最近、急に体重が増えているのですが、どういうダイエットの方法が良いと思いますか？」という質問を投げて、回答数が多かった上位のダイエット方法をユーザに通知して、行動変容を促すことも可能である。
　＜＜４．まとめ＞＞
　上述したように、本開示の実施形態による情報処理システムでは、悩みを検出してユーザにメッセージを通知することが可能となる。
　以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本技術はかかる例に限定されない。本開示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、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
　例えば、上述した情報処理端末１、またはサーバ２に内蔵されるＣＰＵ、ＲＯＭ、およびＲＡＭ等のハードウェアに、情報処理端末１、またはサーバ２の機能を発揮させるためのコンピュータプログラムも作成可能である。また、当該コンピュータプログラムを記憶させたコンピュータ読み取り可能な記憶媒体も提供される。
　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。
　なお、本技術は以下のような構成も取ることができる。
（１）
　ユーザに関わるセンシングデータに基づき、当該ユーザの悩みの原因、および、当該ユーザの悩み度のうち、少なくとも一方を推定し、
　前記悩みの原因、および前記悩み度のうち、少なくとも何れか一方が特定の条件を満たすと、前記ユーザにメッセージを提示するように制御する制御部を備える、情報処理システム。
（２）
　前記制御部は、
　　前記悩みの原因が、特定の原因、又は特定の原因の分類と一致するときに、前記ユーザにメッセージを提示するように制御する、前記（１）に記載の情報処理システム。
（３）
　前記制御部は、
　　前記悩みの原因の分類に応じて、前記ユーザに提示するメッセージの内容を切り替えるように制御する、前記（１）または（２）に記載の情報処理システム。
（４）
　前記制御部は、
　　前記ユーザと対話可能で、特定のソーシャルメディアに登録されたユーザと情報の送受信が可能なエージェントを制御し、
　　前記エージェントが、前記ユーザとの対話により聞き出した当該ユーザの悩みの原因について、前記特定のソーシャルメディアに登録されたユーザに質問して得られた回答に基づき、前記ユーザの悩みの原因を分類し、
　　当該分類に応じて、前記ユーザにメッセージを提示するように制御する、前記（３）に記載の情報処理システム。
（５）
　前記制御部は、
　　前記悩みの原因が、前記ユーザの現実認識が正当でないことによるものか、
　または、
　　前記ユーザの現実認識が正当であっても、当該ユーザでは解決できないものか、
　に応じて、前記ユーザに提示するメッセージの内容を切り替えるように制御する、前記（３）または（４）に記載の情報処理システム。
（６）
　前記制御部は、
　　前記ユーザの悩みの原因とその分類の関係性について予め学習されており、
　　前記ユーザの悩みの原因に基づき、その分類を推定し、当該分類におじて、前記ユーザにメッセージを提示するように制御する、前記（３）～（５）のいずれか１項に記載の情報処理システム。
（７）
　前記制御部は、
　　前記悩み度が、特定の閾値を超えるときに、前記ユーザにメッセージを提示するように制御する、前記（１）～（６）のいずれか１項に記載の情報処理システム。
（８）
　前記制御部は、
　　前記悩み度が、特定の閾値を超えるとき、当該悩みの原因をメッセージを提示すべき特定の原因として登録する、前記（７）に記載の情報処理システム。
（９）
　前記制御部は、
　　前記ユーザに関わる前記センシングデータから得られた特定の特徴量に基づいて、当該ユーザの前記悩みの原因、または、当該ユーザの前記悩み度を推定する、前記（１）～（８）のいずれか１項に記載の情報処理システム。
（１０）
　前記制御部は、
　　前記ユーザに、複数種類のメッセージのうちの一つを提示するように制御する、前記（１）～（９）のいずれか１項に記載の情報処理システム。
（１１）
　前記制御部は、
　　前記ユーザの属性に応じて、前記複数種類のメッセージのうちの一つを提示する、前記（１０）に記載の情報処理システム。
（１２）
　前記制御部は、
　　前記ユーザの状況に応じて、前記複数種類のメッセージのうちの一つを提示する、前記（１０）に記載の情報処理システム。
（１３）
　前記制御部は、
　　前記ユーザに複数種類のメッセージのうちの一つを提示した後に、当該ユーザの悩み度の変化をモニタリングすることで、当該ユーザにとって最適なメッセージを学習する、前記（１０）に記載の情報処理システム。
（１４）
　プロセッサが、
　ユーザに関わるセンシングデータに基づき、当該ユーザの悩みの原因、および、当該ユーザの悩み度のうち、少なくとも一方を推定し、
　前記悩みの原因、および前記悩み度のうち、少なくともいずれか一方が特定の条件を満たすと、前記ユーザにメッセージを提示するように制御することを含む、情報処理方法。
（１５）
　コンピュータを、
　ユーザに関わるセンシングデータに基づき、当該ユーザの悩みの原因、および、当該ユーザの悩み度のうち、少なくとも一方を推定し、
　前記悩みの原因、および前記悩み度のうち、少なくとも何れか一方が特定の条件を満たすと、前記ユーザにメッセージを提示するように制御する制御部として機能させるためのプログラムが記録された、記録媒体。
　１　　情報処理端末
　２　サーバ
　３　ネットワーク
　１００　制御部
　１１０　通信部
　１２０　入力部
　１２１　操作入力部
　１２２　センサ
　１３０　出力部
　１３１　表示部
　１３２　スピーカ
　１４０　記憶部
　２００　制御部
　２０１　データ解析部
　２０２　悩み度検出部
　２０３　悩み原因推定部
　２０４　メッセージ提示制御部
　２１０　通信部
　２２０　記憶部
 

Claims (15)

  1. 　ユーザに関わるセンシングデータに基づき、当該ユーザの悩みの原因、および、当該ユーザの悩み度のうち、少なくとも一方を推定し、
    　前記悩みの原因、および前記悩み度のうち、少なくとも何れか一方が特定の条件を満たすと、前記ユーザにメッセージを提示するように制御する制御部を備える、情報処理システム。
  2. 　前記制御部は、
    　　前記悩みの原因が、特定の原因、又は特定の原因の分類と一致するときに、前記ユーザにメッセージを提示するように制御する、請求項１に記載の情報処理システム。
  3. 　前記制御部は、
    　　前記悩みの原因の分類に応じて、前記ユーザに提示するメッセージの内容を切り替えるように制御する、請求項１に記載の情報処理システム。
  4. 　前記制御部は、
    　　前記ユーザと対話可能で、特定のソーシャルメディアに登録されたユーザと情報の送受信が可能なエージェントを制御し、
    　　前記エージェントが、前記ユーザとの対話により聞き出した当該ユーザの悩みの原因について、前記特定のソーシャルメディアに登録されたユーザに質問して得られた回答に基づき、前記ユーザの悩みの原因を分類し、
    　　当該分類に応じて、前記ユーザにメッセージを提示するように制御する、請求項３に記載の情報処理システム。
  5. 　前記制御部は、
    　　前記悩みの原因が、前記ユーザの現実認識が正当でないことによるものか、
    　または、
    　　前記ユーザの現実認識が正当であっても、当該ユーザでは解決できないものか、
    　に応じて、前記ユーザに提示するメッセージの内容を切り替えるように制御する、請求項３に記載の情報処理システム。
  6. 　前記制御部は、
    　　前記ユーザの悩みの原因とその分類の関係性について予め学習されており、
    　　前記ユーザの悩みの原因に基づき、その分類を推定し、当該分類におじて、前記ユーザにメッセージを提示するように制御する、請求項３に記載の情報処理システム。
  7. 　前記制御部は、
    　　前記悩み度が、特定の閾値を超えるときに、前記ユーザにメッセージを提示するように制御する、請求項１に記載の情報処理システム。
  8. 　前記制御部は、
    　　前記悩み度が、特定の閾値を超えるとき、当該悩みの原因をメッセージを提示すべき特定の原因として登録する、請求項７に記載の情報処理システム。
  9. 　前記制御部は、
    　　前記ユーザに関わる前記センシングデータから得られた特定の特徴量に基づいて、当該ユーザの前記悩みの原因、または、当該ユーザの前記悩み度を推定する、請求項１に記載の情報処理システム。
  10. 　前記制御部は、
    　　前記ユーザに、複数種類のメッセージのうちの一つを提示するように制御する、請求項１に記載の情報処理システム。
  11. 　前記制御部は、
    　　前記ユーザの属性に応じて、前記複数種類のメッセージのうちの一つを提示する、請求項１０に記載の情報処理システム。
  12. 　前記制御部は、
    　　前記ユーザの状況に応じて、前記複数種類のメッセージのうちの一つを提示する、請求項１０に記載の情報処理システム。
  13. 　前記制御部は、
    　　前記ユーザに複数種類のメッセージのうちの一つを提示した後に、当該ユーザの悩み度の変化をモニタリングすることで、当該ユーザにとって最適なメッセージを学習する、請求項１０に記載の情報処理システム。
  14. 　プロセッサが、
    　ユーザに関わるセンシングデータに基づき、当該ユーザの悩みの原因、および、当該ユーザの悩み度のうち、少なくとも一方を推定し、
    　前記悩みの原因、および前記悩み度のうち、少なくともいずれか一方が特定の条件を満たすと、前記ユーザにメッセージを提示するように制御することを含む、情報処理方法。
  15. 　コンピュータを、
    　ユーザに関わるセンシングデータに基づき、当該ユーザの悩みの原因、および、当該ユーザの悩み度のうち、少なくとも一方を推定し、
    　前記悩みの原因、および前記悩み度のうち、少なくとも何れか一方が特定の条件を満たすと、前記ユーザにメッセージを提示するように制御する制御部として機能させるためのプログラムが記録された、記録媒体。
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