WO2019230426A1 - 感情データ取得装置および感情操作装置 - Google Patents

Abstract

感情データ取得装置は、利用者が感じている感情を直接的に取得する。制御システムは、利用者に対して、覚醒度と快適度との入力を求める。制御システムは、入力に基づいて、利用者の感情を示す覚醒度データと快適度データとを取得する。制御システムは、覚醒度の入力と、快適度の入力とを別々に求めてもよい。制御システムは、２軸で示される平面における位置として覚醒度と快適度との入力を一括して求めてもよい。環境制御装置は、利用者の感情に影響を与える要素を制御する。要素の一例は、香りである。制御システムは、利用者の感情を改善するように、香りの供給を制御する。

Description

感情データ取得装置および感情操作装置 関連出願の相互参照

　この出願は、２０１８年５月３１日に日本に出願された特許出願第２０１８－１０４５５６号を基礎としており、基礎の出願の内容を、全体的に、参照により援用している。

　この明細書における開示は、感情データ取得装置および感情操作装置に関する。

　特許文献１は、携帯電話機に備えられたセンサによって利用者の感情を示す情報を検出する技術を開示している。特許文献２は、乗り物を利用する複数の利用者の感情をモニタしている。特許文献２は、運転者の感情変化の要因を、同乗者に適用する技術を開示している。従来技術として列挙された先行技術文献の記載内容は、この明細書における技術的要素の説明として、参照により援用される。

特開２００９－１７０９９１号公報 特許第６１１５５７７号公報

　従来技術では、利用者の感情を検出するために、ひとつまたは複数のセンサを利用している。ところが、感情をデータとして表現する場合、その不確実性が大きい。このような感情データに基づいて、利用者の感情に働きかける要素を操作する場合、適切な結果が提供されない場合がある。例えば、多くの利用者に対して適合可能な装置および／または方法を提供することが困難である。

　上述の観点において、または言及されていない他の観点において、感情データ取得装置および感情操作装置にはさらなる改良が求められている。

　開示されるひとつの目的は、ヒトの感情に関する不確実な要素を抑制しながら、ヒトの感情を取得することができる感情データ取得装置を提供することである。

　開示される他のひとつの目的は、ヒトの感情に関する不確実な要素を抑制しながら、ヒトの感情を操作することができる感情操作装置を提供することである。

　ここに開示された感情データ取得装置は、利用者に覚醒度と快適度との入力を求める入力部（３４、４３４）と、入力部から、利用者の感情を示す覚醒度データと快適度データとを取得する感情取得部（１６６、４６６）とを備える。

　開示される感情データ取得装置によると、利用者の感情を覚醒度と快適度とを含む２軸入力によって取得することができる。利用者から直接的に利用者の感情を入力できるため、利用者の負担を抑制しながら、正確な感情を取得することができる。よって、ヒトの感情に関する不確実な要素を抑制しながら、ヒトの感情を取得することができる。

　ここに開示された感情操作装置は、上記感情データ取得装置と、利用者の感情を変化させるための操作を提供するアクチュエータ（１１）と、感情取得部によって取得された覚醒度データおよび快適度データに基づいてアクチュエータの操作量を制御する制御部（１６８、１６９、３６４、４６４、４６９、４７０）とを備える。

　ここに開示された感情操作装置によると、利用者から直接的に取得された感情のデータを用いて、利用者の感情を変化させるように、アクチュエータが制御される。よって、ヒトの感情に関する不確実な要素を抑制しながら、ヒトの感情を操作することができる。

　この明細書における開示された複数の態様は、それぞれの目的を達成するために、互いに異なる技術的手段を採用する。請求の範囲およびこの項に記載した括弧内の符号は、後述する実施形態の部分との対応関係を例示的に示すものであって、技術的範囲を限定することを意図するものではない。この明細書に開示される目的、特徴、および効果は、後続の詳細な説明、および添付の図面を参照することによってより明確になる。

第１実施形態の感情入力装置のブロック図である。 基本処理を示すフローチャートである。 感情を入力する画面を示す平面図である。 ラッセル円を示す平面図である。 環境状態に対する感情学習を説明する説明図である。 操作量を入力する画面を示す平面図である。 報酬を提供する画面を示す平面図である。 手動制御処理を示すフローチャートである。 手動入力のための画面を示す平面図である。 手動入力の学習を説明する説明図である。 第２実施形態の処理を示すフローチャートである。 渋滞度に対する感情学習を説明する説明図である。 第３実施形態の処理を示すフローチャートである。 感情を入力する画面を示す平面図である。 改善方向を入力する画面の一例を示す平面図である。 改善方向を入力する画面の他の例を示す平面図である。 改善方向を説明する説明図である。 スイッチの配置を示す平面図である。 評価処理を示すフローチャートである。 評価を入力する画面を示す平面図である。 評価を入力する画面を示す平面図である。 評価を説明する説明図である。 評価を説明する説明図である。 評価を重みに変換するグラフである。 評価を重みに変換するグラフである。 評価と操作量との関係を説明する説明図である。 第４実施形態の処理を示すフローチャートである。 学習された操作量を説明する説明図である。 第５実施形態のブロック図である。

　図面を参照しながら、複数の実施形態を説明する。複数の実施形態において、機能的におよび／または構造的に対応する部分および／または関連付けられる部分には同一の参照符号、または百以上の位が異なる参照符号が付される場合がある。対応する部分および／または関連付けられる部分については、他の実施形態の説明を参照することができる。

　第１実施形態
　図１において、感情入力装置２は、利用者１が自ら認識して、携帯端末に入力する感情を取得する。以下、感情は、気分とも呼ばれる。感情入力装置２は、乗り物のための環境制御装置１０の一部である。環境制御装置１０は、利用者の感情を操作する感情操作装置でもある。ここで、乗り物の語は、広義に解釈されるべきであり、車両、船舶、および航空機などを含む移動体、並びにアミューズメント機器、及びシミュレーション機器などを含む固定物を含む概念である。環境制御装置１０は、利用者の感情に影響を与える環境を調節する。環境制御装置１０は、例えば、乗り物の乗員室の温度を制御する空調装置である。環境制御装置１０は、例えば、乗り物の乗員室に香り成分を供給する香り供給装置である。この実施形態では、環境制御装置１０は、香り供給装置である。香り供給装置は、乗り物を利用する複数の乗員のそれぞれに対して調節された香りを供給する。よって、この実施形態における環境制御装置１０は、座席別環境制御装置とも呼ばれる。

　環境制御装置１０は、入力装置３を備える。入力装置３は、利用者が所持する個人端末、乗り物に属する機器、または、乗り物に固定された機器でもよい。入力装置３は、例えば、乗り物に装着されているナビゲーション機器でもよい。この実施形態では、入力装置３は、利用者が所持する個人端末によって提供される。個人端末の典型的な例は、スマートフォンと呼ばれるコンピュータである。個人端末は、利用者に所有された機器でもよい。個人端末は、利用者が体に装着するウェアラブル端末でもよい。

　入力装置３は、利用者を、個人で特定するための個人情報を取得する個人情報取得部を提供する場合がある。例えば、入力装置３が、利用者１が所持する個人端末である場合、個人を特定する情報は比較的容易に得られる。例えば、ＩＤ番号、電話機能の番号などを利用することができる。また、利用者１は、入力装置３を利用する場合に、個人情報を入力する場合がある。

　入力装置３のそれぞれは、少なくとも入力装置として機能するインターフェース３１を有する。インターフェース３１は、入出力装置としてのタッチディスプレイパネルによって提供されている。入力装置３のそれぞれは、演算処理装置（ＣＰＵ）３２を備える。入力装置３のそれぞれは、カメラ、複数のスイッチ、利用者の心拍を検出する脈波センサ、利用者の体温を検出する温度センサ、地磁気センサなど複数のセンサ（ＳＥＮ）３３を備える。センサ３３は、利用者１の感情を示す顔画像、体温、心拍などを検出してもよい。よって、入力装置３は、利用者の感情を手動操作によって入力する入力部として利用できる。さらに、入力装置３は、利用者の感情をセンサ３３によって自動的に検出する検出部としても利用できる。入力装置３は、複数の利用者１ａ、１ｂのそれぞれに所持された複数の個人端末３ａ、３ｂを含む場合がある。

　環境制御装置１０は、環境を操作するためのアクチュエータ１１（Ｌ－ＡＣＴ）を備える。アクチュエータ１１は、利用者１がおかれた環境に設置されている。この実施形態では、アクチュエータ１１は、香り供給装置である。香り供給装置は、複数の利用者１ａ、１ｂのそれぞれに向けて香り成分を含む空気を供給する個別ダクトを備える場合がある。これに代えて、アクチュエータ１１は、温度調節装置であってもよい。アクチュエータ１１は、利用者１の感情を変化させるための操作を提供する。

　環境制御装置１０は、感情データに応じてアクチュエータ１１を制御する制御システム（ＣＮＴ）１２を備える。制御システム１２は、典型的な一例では、電子制御装置（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　Ｕｎｉｔ）によって提供される。制御システム１２は、入力装置３の制御機能によって提供されてもよい。ここで、環境制御装置１０が制御する「環境」は、利用者の五感のいずれかひとつを刺激することにより、利用者の感情に影響を与える要素である。環境制御装置１０が制御する「環境」は、例えば、視覚を刺激する照明の色、聴覚を刺激する音楽、嗅覚を刺激する空気の香り、味覚を刺激する飲料の味、触覚を刺激するマッサージなどの少なくともひとつを含むことができる。環境制御装置１０が制御する「環境」の典型的な例は、室内の空気温度、室内の空気湿度、利用者の肌に当たる風速、利用者の座席の温度などの空調環境を含むことができる。さらに、利用者が個人だけで感得できる環境であることが好ましい。

　制御システム１２は、少なくともひとつの演算処理装置１３（ＣＰＵ）と、プログラムとデータとを記憶する記憶媒体としての少なくともひとつのメモリ装置１４（ＭＭＲ）とを有する。制御システムは、コンピュータによって読み取り可能な記憶媒体を備えるマイクロコンピュータによって提供される。記憶媒体は、コンピュータによって読み取り可能なプログラムを非一時的に格納する非遷移的実体的記憶媒体である。記憶媒体は、半導体メモリまたは磁気ディスクなどによって提供されうる。制御システム１２は、ひとつのコンピュータ、またはデータ通信装置によってリンクされた一組のコンピュータ資源によって提供されうる。制御システム１２は、例えば、乗り物に設置されたローカルコントローラ（Ｌ－ＣＮＴ）１５だけ、ローカルコントローラ１５と遠隔に設置されたリモートコンローラ（Ｒ－ＣＮＴ）１６との両方、または、リモートコンローラ１６だけによって提供することができる。制御システム１２は、例えば、クラウドと呼ばれる部分を含む場合がある。クラウドは、例えば、個人に関連付けられたデータおよび／またはプログラムを、複数の乗り物から利用可能に提供するために有効である。プログラムは、制御システム１２によって実行されることによって、制御システム１２をこの明細書に記載される装置として機能させ、この明細書に記載される方法を実行するように制御システム１２を機能させる。

　制御システム１２が提供する手段および／または機能は、実体的なメモリ装置に記録されたソフトウェアおよびそれを実行するコンピュータ、ソフトウェアのみ、ハードウェアのみ、あるいはそれらの組合せによって提供することができる。例えば、制御システム１２は、ｉｆ－ｔｈｅｎ－ｅｌｓｅ形式と呼ばれるロジック、または機械学習によってチューニングされたニューラルネットワークによって提供することができる。代替的に、例えば、制御システム１２がハードウェアである電子回路によって提供される場合、それは多数の論理回路を含むデジタル回路、またはアナログ回路によって提供することができる。

　制御システム１２に含まれる制御装置と信号源と制御対象物とは、多様な要素を提供する。それらの要素の少なくとも一部は、機能を実行するためのブロックと呼ぶことができる。別の観点では、それらの要素の少なくとも一部は、構成として解釈されるモジュール、またはセクションと呼ぶことができる。さらに、制御システムに含まれる要素は、意図的な場合にのみ、その機能を実現する手段ともよぶことができる。

　環境制御装置１０は、乗り物の利用者１自身による操作から感情データを取得する。感情データは、利用者が所持する入力装置３によって入力される。入力された感情データは、入力装置３から制御システム１２に供給される。これにより、環境制御装置１０は、利用者の感情データを取得する。環境制御装置１０は、感情データ取得装置を提供し、感情データ取得方法を実行する。制御システム１２は、利用者１の感情を、快適度と覚醒度とを含む２軸入力から、取得する。制御システム１２は、利用者１が入力した感情を、個人、環境状態、および操作量と関連付けて蓄積する。蓄積機能は、学習とも呼ばれる。蓄積された情報は、自動制御などに利用される。自動制御は、既定の制御特性に基づく作動であって、既定値作動とも呼ばれる。また、自動制御は、利用者１からの感情の入力がない無指定目標による制御とも呼ばれる。

　環境制御装置１０は、制御システム１２によって、感情データを処理する。制御システム１２は、感情データに基づいてアクチュエータ１１の操作量を演算する。操作量は、利用者の感情に影響を与えるための「アクチュエーション」とも呼ばれる。この実施形態では、香りが供給される。ただし、ヒトの感覚は、香りに対して麻痺する場合、または慣れる場合がある。このため、香りの継続的供給から、断続的供給への変化が、利用者１の感情を変化させる場合がある。また、ある種別の香りの供給が停止されると、利用者１は、乗り物本来の香り、または外界の香りを感受するから、利用者１の感情を変化させる場合がある。このような観点から、「香りの供給」の語は、継続的供給からの停止も含む。以下の説明では、理解を助けるために、「香りの供給」の語が用いられるが、「香りの供給」の語は、「香りの操作」を示す語として解釈されるべきである。同様に、「アクチュエーション」の語は、ヒトの感情に影響を与えるような操作を示す語として解釈されるべきである。

　制御システム１２は、感情データに応じた操作量の設定を、予め設定されている制御特性に基づいて実行する。この制御特性は、いわゆるｉｆ－ｔｈｅｎ－ｅｌｓｅ形式のプログラムによって、または、学習済みモデルによって提供することができる。操作量は、アクチュエータ１１によって利用者の感情に変化を与えるための変数、コマンド、または指令として与えられている。この実施形態では、操作量は、香り成分の種類、強度（濃度）、供給継続時間、供給インターバルの少なくともひとつである。環境制御装置１０は、感情操作装置を提供し、感情操作方法を実行する。

　この実施形態の環境制御装置１０は、複数の利用者が利用するバス車両、鉄道車両、またはライドシェア車両において利用される。この環境制御装置１０は、複数の利用者１ａ、１ｂのそれぞれの感情を良くするように環境を調節する。なお、ヒトの感情を示すひとつの指標として、「ラッセルの円環モデル」が知られている。ラッセルの円環モデルとは、ヒトの全ての感情は「快－不快」、「覚醒－眠気」の２次元平面で表されるとするものである。この実施形態では、「ラッセルの円環モデル」を感情の入力、感情の分析、感情の評価において利用する。「快－不快」の軸は、快適度、快適度軸、またはｘ軸と呼ばれる。「覚醒－眠気」の軸は、覚醒度、覚醒度軸、またはｙ軸と呼ばれる。

　図２において、制御システム１２が実行する基本処理１６０が示されている。ステップ１６１では、入力装置３が入力画面を表示する。入力画面は、ポップアップ表示として提供される。

　図３は、インターフェース３１の入力画面を示す。インターフェース３１は、２軸入力のための入力部３４を提供する。入力部３４は、利用者に覚醒度と快適度との入力を求める。入力部３４は、覚醒度の入力と、快適度の入力とを別々に求める。入力部３４は、覚醒度を入力するための覚醒度入力部３４ａと、快適度を入力するための快適度入力部３４ｂとを備える。覚醒度入力部３４ａと快適度入力部３４ｂとは、共に、－２から＋２を選択する度数選択部によって提供されている。インターフェース３１は、自動制御または手動操作を選択するためのコマンド入力部３５を提供する。コマンド入力部３５は、感情を入力することなく自動的に環境を制御することを求めるための自動制御入力部３５ａを有する。コマンド入力部３５は、手動操作によってアクチュエータ１１を制御する手動操作入力部３５ｂを有する。

　利用者１は、自分が感じている感情を、覚醒度、および快適度の両面から評価し、それぞれの度数を選択し、覚醒度入力部３４ａと快適度入力部３４ｂとを操作する。制御システム１２は、この操作によって特定された覚醒度の度数と、快適度の度数とを取得する。選択された覚醒度の度数は、覚醒度情報または覚醒度データとも呼ばれる。選択された快適度の度数は、快適度情報または快適度データとも呼ばれる。これら覚醒度情報および快適度情報は、利用者１の感情を示すこととなる。

　なお、「覚醒度は？」、「快適度は？」といった表示は、多様な言語表示によって提供することができる。例えば、「覚醒度は？」との問いかけは、「お疲れですか？」、「意識は明瞭ですか？」、「眠気はありませんか？」といった問いかけに置き換えることができる。「快適度は？」との問いかけは、「今の気分は？」、「良い感じですか？」、「不快ではありませんか？」といった問いかけに置き換えることができる。また、これらの表示を、図形、絵文字、キャラクターなど絵によって表示してもよい。例えば、覚醒度および快適度をわかりやすく表示する図形を用いることができる。

　図２に戻り、ステップ１６２では、利用者１による入力装置３に対する入力操作が取得される。ステップ１６３では、コマンド入力部３５の操作に応答するための分岐処理が実行される。ここでは、自動制御が選択された場合に、ＹＥＳへ分岐する。自動制御が選択された場合、制御システム１２は、予め設定されている制御特性に基づいてアクチュエータ１１を制御する。ステップ１６４では、複数のセンサ３３から、環境状態が取得される。環境状態は、気温、気圧、および気流の少なくともひとつを含む。ステップ１６５では、自動制御に基づいてアクチュエータ１１の操作量が設定される。ここでは、「利用者が入力した感情」がないから、専ら環境状態に基づいて操作量が設定される。ステップ１６３における分岐は、ステップ１６１から所定時間にわたって入力がない場合に、自動制御に分岐してもよい。自動制御では、予め学習された個人の好みを示す個人データに基づいて操作量が設定される。個人データは、過去の操作に基づいて蓄積されている。この実施形態では、蓄積量が所定量を超えることによって信頼性が高いとみなすことができる操作量が再現される。ここでは、感情の入力がない場合でも、個人の好みと、環境状態とをパラメータとして、過去の学習によって蓄積されたデータが検索される。この検索によって得られた操作量が、再現される。例えば、個人が特定の利用者であり、環境状態が気圧の「低」である場合には、過去の履歴に基づいて柑橘系の香りが弱い強度で提供される。

　図４において、「ラッセルの円環モデル」が示されている。一般的に、環境制御装置１０には、利用者の感情を改善すること、すなわち感情を良くすることが求められている。よって、ある時点での感情（現在の感情）を、太い矢印で示されるように、右方向へ推移させることが望ましい。この場合、「ラッセルの円環モデル」が示す感情は、３つの挙動を示す。３つの挙動は、（１）覚醒度は維持しながら、快適度を上昇させる挙動、（２）覚醒度も快適度も上昇させる挙動、（３）覚醒度を低下させながら、快適度を上昇させる挙動を含む。この実施形態は、適用対象が乗り物である。そこで、（４）覚醒度を上昇させ、快適度を維持する挙動が追加的に利用される場合がある。なお、「現在の感情」は、制御における初期の感情でもある。

　多くの場合、覚醒度を高めることが求められる。この場合、感情を右上へ推移させること（上記（２）の挙動）が望ましい。香りによってヒトの感情を変える場合、個別の好みの影響が大きい。しかし、自動制御では、一般的な傾向に基づいて供給される香りの種別の初期値が設定されている。また、自動制御では、一般的な傾向に基づいて、供給される香りの強度（濃度）、継続時間、供給インターバルが設定されている。さらに、この実施形態では、個人の好みに適合するために、後述の学習で得られた情報に応じて自動制御の特性が修正される。

　図２に戻り、２軸入力によって利用者の感情が入力された場合、処理はステップ１６６へ進む。ステップ１６６では、ある時点における感情を示す入力データが取得される。ある時点における利用者の感情は、現在の感情とも呼ばれる。また、入力データは、入力値とも呼ばれる。ステップ１６６は、入力部３４から、利用者１の感情を示す覚醒度データと快適度データとを取得する感情取得部を提供する。すなわち、覚醒度の度数と、快適度の度数とが、数値として取得される。利用者が快適度と覚醒度とを入力することにより、「ラッセルの円環モデル」に基づいて利用者の感情が把握される。さらに、制御システム１２は、「利用者が入力した感情」と「個人」とを関連付けてメモリ装置に格納する。個人を示す情報は、入力装置としての個人端末から取得される。

　なお、ステップ１６１、１６２、１６６の処理は、利用者が乗り物に乗車する前に実行されても、利用者が乗り物に乗車した後に実行されてもよい。利用者は、例えば、乗り物に乗車する前に、予め感情を入力してもよい。

　ステップ１６７では、複数のセンサ３３から、環境状態が取得される。環境状態は、気温、気圧、および気流の少なくともひとつを含む。この実施形態では、環境状態は、少なくとも気圧を含む。環境状態は、センサ３３から取得することなく、入力装置３の通信機能を利用して取得されてもよい。環境状態は、例えば、個人端末としてのスマートフォンを経由して、天気予報サイトから取得されてもよい。ステップ１６７は、利用者１が置かれている環境を示す環境状態を取得する環境情報取得部を提供する。なお、環境状態は、数個の典型的な状態に分類することができる。例えば、気圧は、低：９５０（ＨＰａ）、中１０００（ＨＰａ）、高：１０５０（ＨＰａ）の３段階に分類することができる。この分類数、および各分類が占める範囲は、ヒトの感情への影響に応じて設定されている。

　図５において、環境状態に応じて感情を学習するモデルが示されている。利用者の感情は、環境状態の影響を受ける。例えば、多くの場合、低い気圧は、ヒトの感情を不快方向へ偏位させる。制御システム１２は、「利用者が入力した感情」と「気圧」とを関連付けてメモリ装置に格納する。装置が複数回にわたって利用されると、環境状態に応じた感情が学習される。例えば、多くの場合に、ヒトがもつ傾向が破線で示され、初期値として設定されている場合に、学習の結果、特定の個人の好みが太い実線で示される特性に修正される。このような学習は、自動制御の場合には、個人と環境状態とに適合した操作量の設定を可能とする。言い換えると、特定の個人の好みが再現される。こうして学習されたデータは、再び同じ気圧が発生した場合に、操作量の設定に利用される。

　図２に戻り、ステップ１６８では、ステップ１６６で得られた「利用者が入力した感情」に基づいて、アクチュエータ１１の操作量が設定される。操作量は、例えば、「利用者が入力した感情」が「不快」であれば、利用者の感情を快適方向へ推移させるように設定される。しかも、例えば、「強い不快度」を示す場合と、「軽い不快度」を示す場合とでは、異なる操作量を設定することができる。操作量は、例えば、「ラッセルの円環モデル」の上における推移距離に応じて設定することができる。このような操作量の設定は、「利用者が入力した感情」を「初期の感情」とする場合に可能となる。推移距離は、例えば、「初期の感情」と「目標の感情」との間の距離である。

　ステップ１６９では、実際にアクチュエータ１１が操作される。アクチュエータ１１の操作量は、ステップ１６５またはステップ１６８で設定された操作量である。これにより、利用者には、所定の種別の香りが、所定の強度（濃度）で与えられる。ステップ１６９は、制御部を提供する。制御部は、感情取得部によって取得された覚醒度データおよび快適度データに基づいてアクチュエータ１１の操作量を制御する。

　ステップ１７０では、実際に提供された操作を蓄積する。この処理は学習でもある。ステップ１７０では、「個人－感情－環境状態－操作量」の関係が蓄積される。この結果、個人の好みが操作量に反映される。また、環境状態に応じた個人の感情の傾向が反映される。ステップ１７０は、学習部を提供する。ひとつの観点では、学習部は、個人情報と入力された感情と操作量との少なくとも３つを含む情報を関連付けて蓄積することにより、個人と感情と操作量の関係を学習する。別の観点では、学習部は、環境状態と入力された感情と操作量との少なくとも３つを含む情報を関連付けて蓄積することにより、環境状態と感情と操作量との関係を学習する。さらに、学習部は、個人情報と入力された環境状態と感情と操作量との４つを含む情報を関連付けて蓄積することにより、個人と環境状態と感情と操作量との関係を学習する。

　ステップ１７１では、利用者による入力操作に対して報酬が提供される。この報酬は、お礼としてのものである。この報酬は、「ありがとう」の言葉だけ、クラウドからの有益情報、または無料の追加機能のいずれかを含むことができる。報酬は、ネットワークを通じて提供されるクーポン、ショピングにおけるポイントでもよい。ステップ１７１は、報酬提供部を提供する。報酬提供部は、利用者１から感情を示す覚醒度と快適度とが入力された場合に、利用者１に対して報酬を提供する。

　図６は、報酬を提供する画面の一例である。報酬としての情報表示３７は、入力操作に対するお礼の言葉を含む。情報表示３７は、例えば、おすすめ情報へのアクセス許可３７ａを含む場合がある。情報表示３７は、無料の追加機能、例えば、新しい種別の香りを供給する機能を含む場合がある。この実施形態は、利用者１の入力によって感情を正確に取得している。よって、報酬を提供することは、正確な感情の取得に貢献する。

　図２に戻り、ステップ１６１－１６３において、手動操作入力部３５ｂが操作された場合、処理は、手動操作に移行する。

　図７は、手動操作処理２６０を示す。ステップ２６１では、手動操作のための入力画面が表示される。ステップ２６２では、入力操作が取得される。ステップ２６３では、利用者が求める操作量が取得される。ステップ２６４では、環境状態が取得される。ステップ２６５では、「個人－感情－環境状態－操作量」の関係が学習される。ステップ２６６では、入力操作に対して報酬が提供される。

　図８において、手動操作のための入力画面の一例が示されている。この例では、操作量の入力部３６は、香りの種別入力部３６ａと、香りの強度入力部３６ｂとを含む。種別は、例えば、柑橘、カルダモン、ミントなどに対応する。

　図９において、手動操作のための入力画面の一例が示されている。この例では、利用者１に感情の入力を求めるための覚醒度入力部３４ａ、および快適度入力部３４ｂを備える。

　図１０において、手動入力の学習を説明する説明図が示されている。上述のように、操作量と感情との両方を手動操作することで、個人の好みをより強く反映させることができる。ＭＡＰ１は、手動操作前の学習値を示し、ＭＡＰ２は手動操作後の学習値を示す。例えば、ＭＡＰ１は、柑橘系の香りＣＴＲが図示される円筒シンボルの位置（感情）の場合に、円筒シンボルの大きさが示す強度で利用されることを示している。この場合、手動操作は、柑橘系の香りＣＴＲの利用を、矢印で示されるように変更する。ＭＡＰ２は、柑橘系の香りＣＴＲが、図示される円筒シンボルの位置（感情）の場合に、円筒シンボルの大きさが示す強度で利用されることを示している。手動操作による操作量は、制御システム１２に蓄積され、ステップ１６５およびステップ１６８における操作量の設定において利用される。具体的な利用は、ステップ１６５およびステップ１６８における制御特性の修正、または、ステップ１６５およびステップ１６８における手動操作の再現によって実現される。

　この実施形態によると、利用者の感情を覚醒度と快適度とを含む２軸入力によって取得することができる。利用者から直接的に利用者の感情を入力できるため、利用者の負担を抑制しながら、正確な感情を取得することができる。しかも、覚醒度と、快適度とに分けているから、利用者に「感情の入力」を強く意識させることなく、利用者の感情と示す情報を取得することができる。また、「入力された感情」と、「個人」とを関連付けて学習しているから、「個人」の好みを操作量に反映することができる。具体的には、同じ個人に対してその個人の好みに適合した操作が提供される。また、「入力された感情」と、「環境状態」とを関連付けて学習しているから、「環境状態」による感情の傾向を操作量に反映することができる。具体的には、「気圧」の変化による感情の変化の傾向が、操作量に反映される。

　この実施形態によると、利用者の感情が、利用者自身の感覚を経由して取得されるから、利用者の感情を確実に操作することができる。具体的には、利用者の感情を、快適度を高める方向、すなわち良くする方向へ操作することができる。しかも、香りの提供によって利用者の感情を良くすることができる。

　第２実施形態
　この実施形態は、先行する実施形態を基礎的形態とする変形例である。上記実施形態では、利用者の感情に影響すると思われる環境状態、すなわち気象情報が取得される。これに代えて、この実施形態では、環境状態として、利用者が置かれた環境における交通の渋滞度が取得され、利用される。

　図１１は、渋滞処理３６０を示すフローチャートである。先行する実施形態のステップと同じステップには、同じ符号を付している。この実施形態は、乗り物が、渋滞に巻き込まれた場合に、利用者の感情を安定化、沈静化することを目指している。この環境制御装置は、交通情報などから渋滞情報が得られた場合に起動される。

　ステップ３６１では、環境状態として、気圧と渋滞度が取得される。渋滞度は、渋滞の度合いを示し、例えば、渋滞が深刻であるほど大きい指数が付与される。渋滞度は、乗り物のナビゲーション装置、または速度変化の分析によって特定される。ステップ３６２では、気圧と渋滞度とを含む環境状態と、自動制御特性とに基づいて操作量が設定される。ステップ３６２では、利用者が入力した感情と、気圧と渋滞度とを含む環境状態とに基づいて、操作量が設定される。

　ステップ３６３では、環境状態として、気圧と渋滞度が取得される。ステップ３６４では、利用者１が入力した感情を示すデータに基づいて、操作量が設定される。ステップ３６４は、先行する実施形態のステップ１６８と類似である。ただし、ステップ３６４では、感情、気圧、および渋滞度に基づいて、操作量が設定される。例えば、渋滞度が高く、利用者１が期待する交通機能が発揮されていない場合、利用者１の感情は悪いと考えられる。この場合、利用者１の感情は改善されにくいと考えられる。そこで、渋滞度が高くなるほど、利用者１の感情が良くなるように、操作量を調節することが考えられる。

　図１２において、渋滞度に対する感情の一例が示されている。複数の利用者のうちの特定の利用者、すなわち個人の感情は、渋滞度ごとに変化することがある。この実施形態によると、実際に発生した渋滞度ごとに、特定の利用者の傾向が学習される。学習された結果は、再び同様の渋滞度が発生した場合に、操作量を設定するために利用される。

　この実施形態によると、乗り物の利用者の感情に強く影響する交通の渋滞度に応じて、利用者の感情を良くするアクチュエーションを提供することができる。なお、この実施形態では、環境状態に含まれる気象情報と渋滞情報との両方をパラメータとして学習を実行している。これに代えて、気象情報または渋滞情報だけをパラメータとして学習を実行してもよい。

　第３実施形態
　この実施形態は、先行する実施形態を基礎的形態とする変形例である。上記実施形態では、利用者の現在の感情が入力される。これに代えて、この実施形態では、利用者の現在の感情だけでなく、利用者１が希望する目標の感情が入力される。「希望する感情」は、「目標の感情」でもある。現在の感情と目標の感情とが示す感情の推移は、改善の量および改善の方向を示す。

　図１３は、感情改善方向処理４６０を示すフローチャートを示す。ステップ１６２、１６６、１６７、１６９、１７０、１７１は、先行する実施形態に相当と同じである。ステップ４６１では、利用者に感情の入力を求めるために、入力画面を表示する。

　図１４は、現在の感情を入力するための画面を示す。入力部４３４は、２軸で示される平面における位置として覚醒度と快適度との入力を一括して求める。利用者１は、「ラッセルの円環モデル」に相当する画像の上を指でタップする。タップした位置の一例が丸印で示されている。縦軸方向の座標入力によって、覚醒度入力部４３４ａが提供される。横軸方向の座標入力によって、快適度入力部４３４ｂが提供される。

　図１３に戻り、ステップ４６２では、利用者１による操作に応じて分岐する。操作が、「自動制御」を示すＡＵＴＯであった場合、ステップ４６３へ進む。操作が「現在の感情」の入力を示すＶＡＬＵＥであった場合、ステップ４６４へ進む。操作が、「次へ」を示すＳＫＩＰであった場合、ステップ４６５へ進む。ステップ４６３では、自動制御が提供される。この自動制御は、上記ステップ１６４、１６５を利用することができる。ステップ４６４では、ステップ１６７で取得された覚醒度データと快適度データとを「ラッセルの円環モデル」の上に位置付ける。これにより、利用者１の現在の感情が取得される。ステップ４６４は、感情取得部によって利用者１の現在における現在感情を取得する現在感情取得部を提供する。

　ステップ４６５では、利用者に対して、利用者が希望する目標の感情の改善方向の入力を求めるために、入力画面を表示する。利用者が自らの感情の改善を希望する場合、上述の（１）、（２）、（３）または（４）を選択することができる。このステップ４６５では、利用者が希望する希望改善方向の入力を少なくとも求める。ステップ４６６では、入力値が取得される。ここでは、希望改善方向を示すデータが取得される。

　図１５は、改善方向を入力するための入力画面の一例を示す。この例では、「覚醒」の語で示される覚醒度の改善を示す改善方向入力部４３４ｆが用いられている。「覚醒」の語は、上述の（２）または（４）に対応する。この実施形態では、利用者１が（４）の挙動を強く求めているものとする。この例では、「リラッスク」の語で示される快適度の改善を示す改善方向入力部４３４ｇが用いられている。「リラックス」の語は、上述の（１）、（２）または（３）に対応する。この実施形態では、利用者１が（１）の挙動を強く求めているものとする。こうして、制御システム１２は、利用者１から、利用者１が希望する希望改善方向のデータを取得する。この場合、上述の挙動は、感情の推移とも呼ばれる。

　図１６は、改善方向を入力するための入力画面の他の例を示す。この例では、利用者１は、目標の感情を「ラッセルの円環モデル」によって指定する。この場合、先に入力された「現在の感情」から、後で入力された「目標の感情」への感情の推移が希望改善方向を示す。例えば、図１４と同様に、利用者１は「ラッセルの円環モデル」に相当する画像の上を指でタップする。この場合も、２軸で示される平面における位置として感情が入力される。「現在の感情」と「目標の感情」とは、入力画面上における指先の移動によって特定されてもよい。この場合、スワイプと呼ばれる操作によって、「現在の感情」と、利用者が求める改善方向とが入力される。別の観点では、スワイプと呼ばれる操作によって、利用者が求める改善方向と、到達点としての「目標の感情」が入力される。縦方向の座標入力によって、覚醒度入力部３４ａが提供される。横軸方向の座標入力によって、快適度入力部３４ｂが提供される。こうして、制御システム１２は、利用者１から、利用者１が希望する希望改善方向のデータを取得する。図１６の場合、目標の感情を入力するために入力部４３４が利用される。

　図１７は、改善方向を説明する説明図である。この実施形態では、太い矢印で示されるように、「現在の感情」から「目標の感情」へ向かう希望改善方向を利用している。自動制御における制御特性は、上述の（１）、（２）または（３）に初期設定することができる。

　図１８は、インターフェース３１における入力のためのスイッチ３４ｍの配置の一例を示す。「ラッセルの円環モデル」に利用可能なスイッチ３４ｍの配置の一例を示している。インターフェース３１は、複数のスイッチ３４ｍを提供する。複数のスイッチ３４ｍは、丸印によって示されている。例えば、眠気に対応するスイッチ３４ｎが操作された場合、円と直線軸との交点のデータが、申告値となる。複数のスイッチ３４ｍの配置は、この明細書に開示された複数の実施形態において利用可能である。

　図１３に戻り、ステップ４６７では、手動操作（ＭＡＮＵＡＬ）が指示されたか否かが判定される。手動操作が指示された場合（ＹＥＳ）、ステップ４６８へ進む。ステップ４６８では、手動操作が提供される。手動操作は、手動操作処理２６０によって提供することができる。ステップ４６７における分岐は、ステップ４６５の表示から所定時間にわたって入力がない場合にも、ＮＯへ分岐してもよい。

　ステップ４６７において手動操作が選択されていない場合（ＮＯ）、ステップ４６９へ分岐する。ステップ４６９では、ステップ４６６で取得された入力値を「ラッセルの円環モデル」の上に位置付ける。ここでは、ステップ１６６で取得された「現在の感情」を始点として、ステップ４６６で取得された希望改善方向のデータが「ラッセルの円環モデル」の上に反映される。この結果、現在の感情から目標の感情への推移が特定される。ステップ４６９は、希望改善方向取得部を提供する。希望改善方向取得部は、利用者が希望する希望改善方向を少なくとも取得する。

　ステップ４７０では、ステップ４６９で特定された感情推移に基づいて、アクチュエータ１１の操作量が設定される。ステップ４６９は、制御部を提供する。制御部は、現在感情取得部により取得された現在感情と、希望改善方向取得部により取得された希望改善方向とに基づいてアクチュエータ１１の操作量を制御する。図１６を利用して、「現在の感情」と「目標の感情」との両方が取得される場合がある。この場合、制御部は、「現在の感情」から「目標の感情」への感情の推移に基づいてアクチュエータ１１の操作量を制御する。ステップ４７０は、改善の方向を制御する方向制御部を提供する。ステップ４７０では、覚醒度データ、快適度データ、および希望改善方向に基づいてアクチュエータの操作量が制御される。

　図１９は、評価処理５６０を示すフローチャートである。評価処理５６０は、環境制御装置１０による環境制御の終了時に起動される。評価処理５６０は、利用者１が乗り物から離れた後に、利用者１の指示に応答して起動されてもよい。評価処理５６０は、利用者１が環境制御装置１０による制御を評価し、制御を調整するための処理である。

　ステップ５６１では、環境制御の終了時における感情の入力が求められる。利用者１は、求めに応じて、環境制御の終了時における感情を入力する。この終了時の感情は、環境制御に対する評価でもある。ステップ５６２では、利用者１の最終的な感情が取得される。最終的な感情とは、環境制御の終了時における感情である。ステップ５６２は、評価部を提供する。評価部は、制御部による制御の後に、利用者１による操作量の評価を取得する。

　図２０において、評価を入力するための入力画面の一例が示されている。「終了時の感情（評価）は？」という問いかけは、利用者１に対して評価の入力を促す。利用者１は、２軸で示される平面における位置として覚醒度と快適度とを入力する。

　図２１において、評価を入力するための入力画面の他の例が示されている。評価は、「悪い」、「中間」、「良い」といった評価度によって入力されてもよい。

　図１９に戻り、ステップ５６３では、ステップ５６２で取得された評価に応じて制御システム１２による制御特性が修正される。ここでは、「個人－感情－感情状態－操作量」の関係が修正される。言い換えると、制御システム１２による学習制御の結果が修正される。例えば、学習値が学習によって正規の値から偏っている場合、評価が悪い場合、学習値は偏りを抑制する方向へ修正される。また、評価が良い場合、学習値は偏りを増加させる方向へ修正される。ステップ５６３は、修正部を提供する。修正部は、評価部によって取得された評価に基づいて、学習された関係を修正する。

　修正特性の一例は、ステップ５６４およびステップ５６５によって実行される。ステップ５６４では、評価が重みに変換される。ステップ５６５では、変換された重みに応じて、操作量の設定特性、および／または初期値が修正される。ステップ５６５では、例えば、自動制御における制御特性が、重みに応じて修正される。ステップ５６５では、例えば、ステップ１６８、４７０における設定特性が修正される。

　図２２は、評価プロセスの一例を示す。利用者１の感情が、例えば、環境制御装置１０による環境制御の開始時において初期の感情の位置にあり、利用者１が希望する感情が目標の感情の位置である場合を想定する。環境制御装置１０による環境制御の終了時に、利用者１の感情が終了時に感情に到達している場合、実線矢印で示される改善効果ＥＦ（ｘｙ）が得られる。ただし、破線矢印で示されるように、不足分として、偏差ＤＦ（ｘｙ）が残されている。

　図２３は、評価プロセスの他の例を示す。初期の感情と、目標の感情とが示す改善方向が、二点鎖線の矢印で示されている。一方、実際に発生した効果が実線の矢印である。この場合、改善効果ＥＦ（ｘｙ）は、二点鎖線の矢印に対する長さとして評価されることが望ましい。この場合、終了時の感情を、目標の感情に変化させるために、破線矢印で示されるように、不足分として、偏差ＤＦ（ｘｙ）が残されている。

　図２４において、評価を重みに変換する特性がグラフによって示されている。改善効果ＥＦ（ｘｙ）は、正の傾斜をもつ関数によって重みＫ１に変換される。よって、改善効果ＥＦ（ｘｙ）が大きいほど、重みＫ１が大きく設定される。

　図２５において、評価を重みに変換する特性がグラフによって示されている。偏差ＤＦ（ｘｙ）は、残留偏差でもある。偏差ＤＦ（ｘｙ）は、負の傾斜をもつ関数によって重みＫ１に変換される。よって、偏差ＤＦ（ｘｙ）が大きいほど、重みＫ２が小さく設定される。

　図２６において、評価と操作量との関係が示されている。図において、球、立方体、円柱のシンボルは、操作量を示している。例えば、球、立方体、円柱の形状は、操作の種別を示す。例えば、供給される香りの種別を示す。球、立方体、円柱の大きさは、操作の大きさを示す。例えば、供給される香りの強度である。特定の香りとして柑橘系の香りＣＴＲを示している。環境制御装置１０によって柑橘系の香りＣＴＲが供給されていた場合、ステップ５６２で得られる評価は、柑橘系の香りＣＴＲに対する評価である。この場合、評価を示す改善効果ＥＦ（ｘｙ）および偏差ＤＦ（ｘｙ）は、柑橘系の香りＣＴＲの強度を下式の評価関数に基づいて設定する。ここでは、改善効果ＥＦ（ｘｙ）が大きいほど、操作量が大きくされる。偏差ＤＦ（ｘｙ）が大きいほど、操作量は小さくされる。なお、ｆ（　）は、所定の関数を意味している。

　Ｓｔ（ｎ）＝Ｋ１・ｆ（ＥＦ（ｘｙ））－Ｋ２・ｆ（ＤＦ（ｘｙ））
　この実施形態では、手動操作を選択することによって操作量を変更することができる。例えば、利用者１は、手動操作を選択することにより種別を手動によって設定することができる。その上で、上述の学習によってデータが積上げられた後は、学習による操作量を利用することができる。例えば、操作量Ｓｔが高い香りを優先的に作動させることができる。

　この実施形態によると、現在の感情と、少なくとも希望改善方向とが取得され、これらに基づいて操作量が設定される。このため、予め設定された改善方向のみならず、利用者が指定した改善方向へ向けて操作量を提供することができる。しかも、環境制御装置１０による環境制御の後に、利用者１からの評価が実行される。環境制御装置１０は、次回の操作量を調節するように、利用者１からの評価に基づいて制御特性を修正している。徐々に利用者１の好みに適合した制御への自動調整が可能である。特に、評価処理は、初期の感情と、目標の感情と、実際に到達した終了時の感情とに基づいて、多様な偏差および重み付けに基づいて、自動制御のための制御特性、係数、初期値を調節する。このため、過去の制御履歴を未来の制御に反映して、制御による効果が高められる。特に、多様な偏差は、未来の操作量を変化させる重みをプラス方向へ変化させる改善効果ＥＦ（ｘｙ）と、未来の操作量を変化させる重みをマイナス方向へ変化させる残留偏差ＤＦ（ｘｙ）とを含む。このため、制御が繰り返されるほど、利用者の感情が良くなる方向への帰還的効果が得られる。

　第４実施形態
　この実施形態は、先行する実施形態を基礎的形態とする変形例である。上記実施形態では、前の制御において複数の利用者のそれぞれのデータが学習され、後の制御において利用される。これに加えて、特定の利用者に関するデータが所定量以上に蓄積された場合、先の制御を少なくとも部分的に再現する後の自動制御が実行されてもよい。

　図２７は、個人適合自動制御処理６６０を示すフローチャートである。この処理は、自動制御（ＡＵＴＯ）が選択された場合に実行される。ステップ６６０では、今回の利用者に関する個人マップが完成しているか否かが判定される。個人マップは、図１０に示されるような利用者個人の好みが反映された学習データを指す。ステップ６６１において、個人マップが完成していない場合は、通常処理に進む。通常処理は、先行する実施形態で説明された処理１６０、４６０である。これらの処理１６０、４６０は、個人マップの完成度を高めるための蓄積処理を提供する。

　ステップ１６７からステップ１６９の制御では、利用者１が好む制御が再現される。例えば、利用者１が改善方向を指示すると、利用者１が好む香りが供給される。ステップ１６７からステップ１６９を経由した後に、利用者１の評価を入力するための評価処理５６０が実行される。評価処理５６０は、環境制御装置１０によって一定量のアクチューションが提供された後に実行される。評価処理５６０は、例えば、乗り物の継続的な利用時間が所定時間を上回った場合に実行されてもよい。評価処理５６０は、例えば、環境制御装置１０による環境制御が終了した場合に実行されてもよい。評価処理５６０において入力される利用者の感情は、制御の後の最終感情とも呼ぶことができる。

　ステップ６６２では、残留した偏差ＤＦ（ｘｙ）が、閾値ＴＨを上回るか否かが判定される。ＴＨ＜ＤＦ（ｘｙ）が成立する場合（ＹＥＳ）、ステップ６６３へ進む。ＴＨ＜ＤＦ（ｘｙ）が成立しない場合（ＮＯ）、ステップ１７１へ進む。ステップ６６２の処理は、目標の感情と、制御の結果を示す最終の感情との乖離度を評価する評価処理とも呼ぶことができる。偏差ＤＦ（ｘｙ）は、乖離度を示す。閾値ＴＨは、許容しうる乖離度と、許容できない乖離度との境界を規定している。ステップ６６３では、個人マップの完成度を高めるように、ステップ６６１における判定条件を設定する。ステップ６６３では、次の制御において、通常処理へ分岐するようにステップ６６１における判定条件が設定される。言い換えると、偏差ＤＦ（ｘｙ）が、閾値ＴＨを上回る場合、利用者１による評価が悪いと考えられる。これは、個人マップの学習が不十分であることが原因として考えられる。そこで、ステップ６６３では、個人マップの学習を増加させる。例えば、ステップ６６３を経由した後の制御では、ステップ６６１から通常処理としての処理１６０、４６０へ分岐する。少なくとも１回以上にわたってこの分岐が繰り返されることにより、個人マップの完成度が高められる。一方、偏差ＤＦ（ｘｙ）が、閾値ＴＨを下回る場合、利用者１による評価が良いと考えられる。この場合、利用者１の個人マップに基づく制御を継続する。

　図２８は、ひとりの利用者（個人）に関して、学習された操作量を説明する説明図である。マップに設定されている初期値が破線で示されている。所定数の学習を繰り返した後の個人マップに相当する特性が太い実線で示されている。環境状態（気圧）ごとに、特定の利用者（個人）の感情Ｚ１、Ｚ２、Ｚ３が異なる。この傾向は、特定の利用者、すなわち個人の傾向と見ることができる。目標の感情ａ１、ａ２、ａ３が設定される場合、異なるアクチュエ―ションＺ１－ａ１、Ｚ１－ａ２、Ｚ３－ａ３が提供される。これらアクチュエーションＺ１－ａ１、Ｚ１－ａ２、Ｚ３－ａ３は、現在の感情が異なる。これらアクチュエーションＺ１－ａ１、Ｚ１－ａ２、Ｚ３－ａ３は、感情の推移のベクトルが異なるといえる。これらアクチュエーションＺ１－ａ１、Ｚ１－ａ２、Ｚ３－ａ３を提供するための香りの操作量（例えば、種別と強度とを含む）は、蓄積された個人マップから選び出される。蓄積された個人マップは、過去の評価によって重み付けされたデータを反映しているから、特定の利用者１に対して最適な操作量が設定される。目標の感情ｂ１、ｂ２、ｂ３が設定された場合も、同様にして、それぞれのアクチュエーションに対応して、最適な操作量が設定される。

　第５実施形態
　この実施形態は、先行する実施形態を基礎的形態とする変形例である。上記実施形態では、ひとつの乗り物に属するひとつの環境制御装置１０が例示されている。これに代えて、この実施形態では、複数の乗り物のそれぞれに属する複数の環境制御装置１０ａ、１０ｂが、利用者１に関連付けられた個人データに適合するように制御される。

　図２９において、感情入力装置２は、利用者１が自ら認識して、携帯端末３に入力する感情を取得する。遠隔に設置されたひとつまたは複数のリモートコントローラ（Ｒ－ＣＮＴ）１６は、クラウドと呼ばれるシステムを構成している。クラウドは、複数の乗り物ＶＨ－Ａ、ＶＨ－Ｂから、データおよび／またはプログラムを格納するシステムとして、共通に利用される。クラウドは、例えば、個人データを格納する。乗り物ＶＨ－Ａと、乗り物ＶＨ－Ｂとは、クラウドに格納された個人データを利用することができる。乗り物ＶＨ－Ａ、乗り物ＶＨ－Ｂは、移動機能に関して互いに異なる。乗り物ＶＨ－Ａ、乗り物ＶＨ－Ｂは、例えば、互いに独立して移動することができる。乗り物ＶＨ－Ａ、乗り物ＶＨ－Ｂは、機能に関して異なっていてもよい。乗り物ＶＨ－Ａ、乗り物ＶＨ－Ｂは、例えば、室内の広さ、利用可能人数、提供されるアクチュエーションなどの少なくともひとつが異なる。ここでは、不特定多数の利用者が利用可能な複数の乗り合い自動車によって、乗り物ＶＨ－Ａ、ＶＨ－Ｂが提供されている。

　乗り物ＶＨ－Ａは、ローカルコントローラ１５ａを有する。乗り物ＶＨ－Ａは、複数の利用者のそれぞれに対して異なるアクチュエーションを提供するための複数のアクチュエータ１１ａ、１１ａを備えることができる。乗り物ＶＨ－Ｂは、ローカルコントローラ１５ｂを有する。乗り物ＶＨ－Ｂは、複数の利用者のそれぞれに対して異なるアクチュエーションを提供するための複数のアクチュエータ１１ｂ、１１ｂ、１１ｂを備えることができる。アクチュエータ１１ａ、１１ｂは、例えば、ひとつのシートを利用している利用者に対して、香り、空調、マッサージなどの個人的操作を提供する。

　個人データは、個人に対するアクチェ―ションの経歴と、個人の好みを示す記録とを含む。クラウドは、大量の利用者に関する大量の個人データを格納するメモリ装置を提供する。ローカルコントローラ１５ａ、１５ｂ、および入力装置３も、対応する乗り物ＶＨ－Ａ、ＶＨ－Ｂを利用する利用者に関する個人データを格納するメモリ装置を有する。入力装置３は、個人端末としてのスマートフォンと呼ばれる電話端末である。入力端末３は、それ自身が演算機能と、データ格納機能とを有している。

　図示の場合、利用者１は、乗り物ＶＨ－Ａを利用している。この間に、利用者１に対する操作量が個人データとして学習される。個人データは、入力端末３および／またはクラウドに格納される。利用者１が乗り物ＶＨ－Ａを繰り返し利用することにより、個人データは、多くの情報量を獲得する。こうして、乗り物ＶＨ－Ａにおいて、利用者１の好みが実現される。

　太い矢印が示すように、利用者１が乗り物ＶＨ－Ａから乗り物ＶＨ－Ｂへ乗り換える場合がある。この場合、例えば、利用者１は、破線の位置へ移動する。乗り物ＶＨ－Ｂのローカルコントローラ１５ｂは、データ通信を経由して、クラウドから利用者１の個人データを取得する。ローカルコントローラ１５ｂは、クラウドを経由する制御方法を実行する。制御方法は、入力装置３によって個人を認識する段階と、利用者１の個人データをクラウドに要求する段階と、クラウドから個人データを受信する段階と、個人データを利用して、アクチュエータ１１ｂを制御する段階とを有する。ローカルコントローラ１５ｂは、前の乗り物ＶＨ－Ａにおいて蓄積された個人データに基づいて、利用者１に対してアクチュエーションを提供することができる。

　代替的に、入力装置３が個人データを格納してもよい。この場合、ローカルコントローラ１５ｂは、入力装置３が乗り物ＶＨ－Ａから乗り物ＶＨ－Ｂへ移動することによって、入力装置３から利用者１の個人データを取得する。

　この実施形態では、利用者１は、乗り物ＶＨ－Ａを利用した場合も、乗り物ＶＨ－Ｂを利用した場合も、利用者１の感情に応じたアクチュエーションを受けることができる。また、ローカルコントローラ１５ａ、１５ｂの記憶容量に制限されることなく、登録された個人データをもつ多数の利用者に対してアクチュエーションを提供することができる。クラウドを経由することによって、大容量の個人データを取り扱うことができる。

　他の実施形態
　この明細書および図面等における開示は、例示された実施形態に制限されない。開示は、例示された実施形態と、それらに基づく当業者による変形態様を包含する。例えば、開示は、実施形態において示された部品および／または要素の組み合わせに限定されない。開示は、多様な組み合わせによって実施可能である。開示は、実施形態に追加可能な追加的な部分をもつことができる。開示は、実施形態の部品および／または要素が省略されたものを包含する。開示は、ひとつの実施形態と他の実施形態との間における部品および／または要素の置き換え、または組み合わせを包含する。開示される技術的範囲は、実施形態の記載に限定されない。開示されるいくつかの技術的範囲は、請求の範囲の記載によって示され、さらに請求の範囲の記載と均等の意味及び範囲内での全ての変更を含むものと解されるべきである。

　明細書および図面等における開示は、請求の範囲の記載によって限定されない。明細書および図面等における開示は、請求の範囲に記載された技術的思想を包含し、さらに請求の範囲に記載された技術的思想より多様で広範な技術的思想に及んでいる。よって、請求の範囲の記載に拘束されることなく、明細書および図面等の開示から、多様な技術的思想を抽出することができる。

　上記実施形態では、アクチュエーションは、香りの供給によって実行される。これに代えて、アクチュエーションは、空調装置の風量、温度、シートのマッサージ機能、シートの空調機能によって提供されてもよい。利用者の感情は、例えば、その利用者が感じる風量に影響されると考えられる。また、利用者が着座しているシートが備える機能（マッサージまたはシート空調）は、特定の利用者の感情だけに影響を与えると考えられるから、有効な場合がある。さらに、アクチュエーションは、音（放送または音楽）の供給、ナビゲーション画面への画像の供給、またはウインドシールドへの画像の供給によって実現されてもよい。さらに、乗り物を利用者が運転操作する場合と、乗り物を利用者以外の運転者またはコンピュータが運転している場合とで、操作量に差を与えてもよい。

　上記実施形態では、環境状態として、気象状態だけ、または気象状態と渋滞状態との両方が利用される。これに代えて、環境状態は、大気の清浄度、大気の湿度、季節、月、週、曜日、時間帯、乗り物における混雑度、同乗者の数などの少なくともひとつを利用することができる。大気の清浄度は、ＰＭ２．５と呼ばれる微小成分の濃度、または花粉濃度によって提供することができる。さらに、この明細書に開示された環境状態のひとつだけ、または複数の組み合わせを利用してもよい。

　上記実施形態では、利用者からの入力だけで、利用者の感情を取得している。これに代えて、センサなどから自動的に検出された利用者の感情を追加的に取得し、利用してもよい。この場合、「利用者が入力した感情」と「検出された感情」とに基づいて操作量が設定される。

Claims (10)

1. 　利用者に覚醒度と快適度との入力を求める入力部（３４、４３４）と、
   　前記入力部から、前記利用者の感情を示す覚醒度データと快適度データとを取得する感情取得部（１６６、４６６）とを備える感情データ取得装置。
2. 　前記入力部（３４）は、前記覚醒度の入力と、前記快適度の入力とを別々に求める請求項１に記載の感情データ取得装置。
3. 　前記入力部（４３４）は、２軸で示される平面における位置として前記覚醒度と前記快適度との入力を一括して求める請求項１に記載の感情データ取得装置。
4. 　請求項１から請求項３のいずれかに記載の感情データ取得装置と、
   　前記利用者の感情を変化させるための操作を提供するアクチュエータ（１１）と、
   　前記感情取得部によって取得された前記覚醒度データおよび前記快適度データに基づいて前記アクチュエータの操作量を制御する制御部（１６８、１６９、３６４、４６４、４６９、４７０）とを備える感情操作装置。
5. 　前記制御部は、
   　前記覚醒度データおよび前記快適度データが示す前記利用者の現在感情を取得する現在感情取得部（４６４）と、
   　前記利用者が希望する希望改善方向を少なくとも取得する希望改善方向取得部（４６９）と、
   　前記覚醒度データ、前記快適度データ、および前記希望改善方向に基づいて前記アクチュエータの操作量を制御する方向制御部（４７０）とを備える請求項４に記載の感情操作装置。
6. 　さらに、前記利用者を、個人で特定するための個人情報を取得する個人情報取得部と、
   　前記個人情報と前記感情と前記操作量との３つを含む情報を関連付けて蓄積することにより、前記個人と前記感情と前記操作量の関係を学習する学習部（１７０）を備える請求項４または請求項５に記載の感情操作装置。
7. 　さらに、前記利用者が置かれている環境を示す環境状態を取得する環境情報取得部（１６７）と、
   　前記環境状態と前記感情と前記操作量との３つを含む情報を関連付けて蓄積することにより、前記環境状態と前記感情と前記操作量との関係を学習する学習部（１７０）とを備える請求項４または請求項５に記載の感情操作装置。
8. 　さらに、前記利用者を、個人で特定するための個人情報を取得する個人情報取得部と、
   　前記個人情報と前記環境状態と前記感情と前記操作量との４つを含む情報を関連付けて蓄積することにより、前記個人と前記環境状態と前記感情と前記操作量との関係を学習する学習部（１７０）とを備える請求項７に記載の感情操作装置。
9. 　前記環境状態は、気象に関連する情報、および／または交通の渋滞度を示す情報を含む請求項７または請求項８のいずれかに記載の感情操作装置。
10. 　さらに、前記制御部による制御の後に、前記利用者による前記操作量の評価を取得する評価部（５６２）と、
    　前記評価部によって取得された前記評価に基づいて、学習された前記関係を修正する修正部（５６３）とを備える請求項６から請求項９のいずれかに記載の感情操作装置。

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