WO2021181699A1 - 位置評価装置及び位置評価システム - Google Patents

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WO2021181699A1
WO2021181699A1 PCT/JP2020/011253 JP2020011253W WO2021181699A1 WO 2021181699 A1 WO2021181699 A1 WO 2021181699A1 JP 2020011253 W JP2020011253 W JP 2020011253W WO 2021181699 A1 WO2021181699 A1 WO 2021181699A1
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emotion
position evaluation
unit
subject
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暁 鮫島
井上　真一
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Yamaha Motor Co Ltd
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Yamaha Motor Co Ltd
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    • B60W2556/45—External transmission of data to or from the vehicle
    • B60W2556/50—External transmission of data to or from the vehicle of positioning data, e.g. GPS [Global Positioning System] data

Definitions

  • the present invention relates to a position evaluation device and a position evaluation system.
  • the movement information acquisition unit acquires movement information related to the movement of the vehicle such as position and speed
  • the biological information acquisition unit acquires biological information such as the heartbeat of the occupant of the vehicle. To get. From the acquired movement information and the biometric information, the risk degree determination device determines a section in which the biological information is significantly changed as a section having a high risk level.
  • the subject himself / herself inputs information expressing the current emotion from the emotion input device, and the measurement device built in the wearable terminal or the like expresses the activity state correlating with the emotion. Measure biological information, etc.
  • the emotion estimation device generates a regression equation for estimating emotions by multiple regression analysis using information representing the input emotions as teacher data and feature quantities such as measured biological information as variables.
  • the emotion estimation device estimates a change in the emotion of the subject from the measured biological information using the generated regression equation.
  • the risk degree determination device disclosed in Patent Document 1 can suppress the occurrence of accidents and troubles by transmitting information on a high-risk place to the target person.
  • the emotion estimation device disclosed in Patent Document 2 estimates the emotional change of the subject at that time in real time based on the biological information of the subject and the regression equation. As a result, the emotion estimation device can estimate the emotional change of the subject without monitoring external events such as the environmental conditions in which the subject is placed. Further, since the emotion estimation device disclosed in Patent Document 2 does not require a configuration for monitoring an external event, it can be applied to a wide range of applications without increasing the load on the hardware.
  • the emotion estimation device disclosed in Patent Document 2 does not monitor an external event when it is estimated that an emotion has occurred in the subject. Therefore, the emotion estimator cannot grasp what kind of external event the subject's emotions are affected by. However, the emotions that occur in the subject are closely related to external events. Therefore, the user cannot determine whether or not the information about the emotion output by the emotion estimation device is information suitable for the purpose of use. That is, the user may not be able to effectively utilize the emotion-related information output by the emotion estimation device.
  • estimating the emotion of the subject while monitoring the external events that affect the emotion of the subject leads to an increase in the processing load of the hardware. Therefore, it has been desired to have a configuration in which information on emotions can be effectively utilized while suppressing an increase in the processing load of the hardware.
  • An object of the present invention is to provide a position evaluation device and a position evaluation system capable of effectively utilizing information on emotions while suppressing an increase in hardware processing load.
  • the present inventor examined the configuration of a device capable of effectively utilizing information on emotions while suppressing an increase in hardware processing load. As a result of diligent studies, the present inventor has come up with the configuration of a position evaluation device using the following emotional information.
  • the position evaluation device includes a biometric information acquisition unit that acquires biometric information related to the heartbeat of the subject, and a position relating to a location where the subject who has acquired the biometric information is located.
  • a position information acquisition unit that acquires information
  • an emotion information generation unit that generates emotion information related to the emotion of the target person from the biometric information, and generation of the emotion information acquired by acquiring the emotion information and the position information.
  • a position evaluation unit that generates position evaluation information by combining the position information and the emotion information related to the biometric information used in the above, and at least one of the biometric information, the position information, the emotion information, and the position evaluation information. It is a position evaluation device including an output unit that outputs one piece of information.
  • the position evaluation device generates emotion information related to the emotion of the target person from biological information related to the heartbeat of the target person by the emotion information generation unit.
  • the position evaluation device acquires the position information about the place where the biometric information about the heartbeat of the subject is acquired by the position information acquisition unit. Further, the position evaluation device generates the position evaluation information by combining the position information and the emotion information by the position evaluation unit.
  • the position evaluation device can reduce the processing load of the hardware by generating the emotional information from the biological information regarding the heartbeat of the subject, which does not include an external event.
  • the position evaluation device can evaluate the position information by an index related to emotions by combining the emotion information with the position information that can be easily acquired by using existing technology and equipment. That is, the position evaluation device can simply convert the position information indicating the place where the target person is located into the information having added value indicating what kind of place the target person is. As a result, the position evaluation device can effectively utilize information about emotions while suppressing an increase in the processing load of the hardware.
  • the position evaluation device of the present invention preferably includes the following configuration.
  • the emotion includes a plurality of types of emotions, and the emotion information is emotion information relating to an emotion selected from the plurality of types of emotions.
  • the emotion information generation unit of the position evaluation device generates emotion information related to emotions selected from a plurality of types of emotions based on biological information related to the heartbeat of the subject.
  • the position evaluation device can flexibly respond to changes in the emotions of the subject by selecting one emotion from the plurality of emotions. As a result, the position evaluation device can effectively utilize information about emotions while suppressing an increase in the processing load of the hardware.
  • the position evaluation device of the present invention preferably includes the following configuration.
  • the emotional information includes information on the degree of emotion.
  • the position evaluation device generates emotion information including the degree of emotion from the biological information regarding the heartbeat of the subject by the emotion information generation unit.
  • the position evaluation device can flexibly respond to changes in the emotions of the subject by selecting the degree of emotions. As a result, the position evaluation device can effectively utilize information about emotions while suppressing an increase in the processing load of the hardware.
  • the position evaluation device preferably includes the following configurations.
  • the position evaluation unit calculates the movement speed of the target person based on the position information and the time when the position information is acquired, generates the position evaluation information based on the calculated movement speed, and generates the position evaluation information, and the output unit. Outputs at least one of the biological information, the position information, the emotion information, and the position evaluation information based on the movement speed.
  • the position evaluation device generates emotion information classified for each movement speed using the position and time included in the acquired position information as indexes. That is, the position evaluation device generates the emotion information by an index corresponding to the moving means, which is an external event that affects the emotion of the subject.
  • the position evaluation device can evaluate the position information by emotional information considering the difference in transportation means. As a result, the position evaluation device can effectively utilize information about emotions in consideration of the influence of the moving speed (moving means) on emotions without imposing a processing load on the hardware.
  • the position evaluation device preferably includes the following configurations.
  • the position evaluation unit generates the position evaluation information based on the time when the position information is acquired, and the output unit generates the biometric information, the position information, the emotion information, and the position evaluation information based on the time. At least one of the information is output.
  • the position evaluation device generates the emotion information classified by an arbitrary time interval such as each season, each time zone, etc., using the time included in the acquired position information as an index. That is, the position evaluation device generates the emotion information by an index corresponding to a change in the surrounding environment for each time, which is an external event that affects the emotion of the subject.
  • the position evaluation device can evaluate the position information based on emotional information considering differences in seasons, time zones, and the like. As a result, the position evaluation device can effectively utilize information on emotions in consideration of the influence of seasons and time zones on emotions without imposing a processing load on the hardware.
  • the position evaluation device preferably includes the following configurations.
  • a meteorological information acquisition unit for acquiring meteorological information is provided, the elephant information acquisition unit acquires meteorological information based on the position information, and the position evaluation unit generates the position evaluation information based on the meteorological information.
  • the output unit outputs at least one of the biological information, the position information, the emotion information, and the position evaluation information based on the weather information.
  • the position evaluation device acquires weather information at the corresponding position based on the acquired position information. Further, the position evaluation device generates the emotion information using the weather information as an index. That is, the position evaluation device generates the emotion information using the weather information, which is an external event that affects the emotion of the subject, as an index.
  • the position evaluation device can evaluate the position information using emotions in consideration of differences in weather conditions as an index. As a result, the position evaluation device can effectively utilize information on emotions in consideration of the influence of weather conditions on emotions without imposing a processing load on the hardware.
  • the position evaluation device preferably includes the following configurations.
  • the output unit outputs the emotion information as an emotion label converted into at least one of a numerical value, a symbol, a figure, and a color.
  • the emotional information is mapped in an easy and easy-to-see manner. It can be displayed above, or displayed as a graph or chart.
  • the position evaluation device can effectively utilize information about emotions while suppressing an increase in the processing load of the hardware.
  • the position evaluation system includes a biometric information acquisition unit that acquires biometric information related to the heartbeat of the subject, and a position relating to a location where the subject who has acquired the biometric information is located.
  • a position information acquisition unit that acquires information
  • an emotion information generation unit that generates emotion information related to the subject's emotions from the biometric information, and generation of the emotion information acquired by acquiring the emotion information and the position information.
  • a position evaluation unit that generates position evaluation information that combines the position information and the emotion information related to the biometric information used in the above, a storage unit that stores the acquired position evaluation information, and output information from the stored position evaluation information. It is provided with an output information generation unit for generating the output information and an output unit for outputting the output information.
  • the storage unit stores the position evaluation information of the plurality of target persons generated by the position information acquired from the plurality of target persons and the emotional information, and the output information generation unit evaluates the positions of the plurality of target persons. Generate output information from the information.
  • the position evaluation system generates a plurality of position evaluation information from the emotion information regarding the emotions of the plurality of subjects and the position information regarding the positions where the biometric information of the plurality of subjects is measured. ..
  • the position evaluation system stores a plurality of position evaluation information by a storage unit. That is, the position evaluation system has a collection (big data) of the position evaluation information.
  • the position evaluation system generates the output information from a collection of the position evaluation information. Therefore, the position evaluation system can evaluate the position information by an index excluding the influence of the individual's individuality such as the personality and taste of the individual from the emotion information. As a result, the position evaluation system can effectively utilize information on emotions while suppressing an increase in the processing load of the hardware.
  • This specification describes an embodiment of the position evaluation device according to the present invention.
  • the target person is a person who is a target for which the biometric information regarding the heartbeat and the position information regarding the location are acquired by the position evaluation device.
  • the position evaluation device acquires biological information regarding the heartbeat of the subject.
  • the position evaluation device acquires the position information regarding the place where the subject has acquired the biological information regarding the heartbeat.
  • the information about the subject includes information about the subject such as physical characteristics such as gender, age, height, and weight of the subject, personality, hobbies, and tastes.
  • Information about the target person is input to the position evaluation device by the target person in advance.
  • the information about the target person does not include personal information such as the name and address that identifies the target person.
  • the external event includes an event that gives information, a stimulus, etc. to the subject from the outside, such as the surrounding environment in which the subject is placed, the work performed by the subject, and the like.
  • External events include, for example, a state in which the subject is moving by a lean vehicle, a state in which the subject is moving by walking, a state in which the subject is looking at a photograph of an animal, and the like.
  • a subject is a subject whose biological information on heartbeat for a specific external event and emotional information on self-reported emotions are acquired in a teacher database in order to construct teacher data of a classifier that generates emotional information. Is a person who becomes.
  • the classifier generates teacher data for classifying a subject's emotions from biological information on heartbeats acquired from a plurality of subjects and emotional information on self-reported emotions.
  • the biological information refers to the subject's heart rate, heart rate waveform, heart rate cycle, change in heart rate, blood pressure, high frequency fluctuation component (HF), low frequency fluctuation component (LF), triaxial acceleration, and body surface. Includes information including temperature and the like.
  • the biological information is measured by a heart rate sensor, an acceleration sensor, a temperature sensor, or the like, which is a biological information acquisition unit provided in underwear or the like worn by the subject.
  • the biological information regarding the heart rate of the subject is the heart rate, heart rate waveform, heart rate cycle, change in heart rate, blood pressure, high frequency fluctuation component (HF) and low frequency fluctuation component (HF) of the subject among the biological information.
  • the biometric information related to the heartbeat is measured by a heartbeat sensor which is a biometric information acquisition unit provided in underwear or the like worn by the subject.
  • the position information regarding the location where the subject is located includes information including the latitude, longitude, altitude, and measurement time of the location where the subject is located.
  • the position information related to the position includes a receiver for a global positioning satellite system (Global Navigation Satellite System), a beacon (Beacon), a gyro sensor, and an orientation, which is a position information acquisition unit provided in a mobile terminal or the like held by the target person. Calculated by a sensor or the like.
  • the emotional information regarding the emotions of the subject includes information regarding emotions such as emotions of the subject.
  • Emotional information about the subject's emotions includes a state in which the subject feels happy, a state in which the subject is relaxed, a state in which the subject is angry, and a state in which the subject is sad.
  • the emotion information regarding the emotion of the target person is generated by, for example, an emotion information generation unit provided in a mobile terminal held by the target person, a server that has acquired biological information regarding the heartbeat, or the like.
  • the mental and physical state information regarding the physical and mental state of the subject includes information regarding the effect of the emotion of the subject on the body.
  • Psychosomatic state information regarding the physical and mental state of the subject includes a state in which the subject is uplifted, a state in which the subject is relaxed, a state in which the subject is tense, and a state in which the subject feels drowsy. ..
  • the mental and physical state information regarding the physical and mental state of the subject is generated by, for example, an emotion information generation unit provided in a mobile terminal held by the subject, a server that has acquired biological information regarding the heartbeat, and the like.
  • degree is a gradual expression of emotional strength.
  • the degree of comfort refers to the standard emotions in which the emotions related to comfort are dominant and the emotions related to comfort are the strongest, and the emotions related to comfort are dominant and the emotions related to comfort are dominant.
  • the standard feelings of comfort are gradually assigned to the weakest (not unpleasant but not comfortable) comfort standard feelings.
  • information on emotions can be effectively utilized while suppressing an increase in the processing load of hardware.
  • the schematic diagram which shows the whole structure of the position evaluation apparatus which concerns on Embodiment 1 of this invention is shown.
  • the schematic diagram which shows the display mode of the position evaluation information by the position evaluation apparatus which concerns on Embodiment 1 of this invention is shown.
  • the graph which shows the classification index of the emotion information in the position evaluation apparatus which concerns on Embodiment 1 of this invention is shown.
  • the graph which shows the classification index of the mental and physical state information in the position evaluation apparatus which concerns on Embodiment 1 of this invention is shown.
  • the control flow diagram which shows the control of the position evaluation apparatus which concerns on Embodiment 1 of this invention is shown.
  • the schematic diagram which shows the whole structure of the position evaluation apparatus which concerns on Embodiment 2 of this invention is shown.
  • a schematic diagram showing a configuration in which a subject wears the position evaluation device according to the second embodiment of the present invention is shown.
  • a schematic diagram showing a display state of the position evaluation information based on the emotional information and the physical state information of the position evaluation device according to the second embodiment of the present invention is shown.
  • a schematic diagram showing the overall configuration of the position evaluation system according to the third embodiment of the present invention is shown.
  • a schematic diagram showing the overall configuration of the position evaluation device according to the fourth embodiment of the present invention is shown.
  • the control flow diagram which shows the control of the position evaluation apparatus which concerns on Embodiment 4 of this invention is shown.
  • a schematic diagram showing the overall configuration of the position evaluation device according to another embodiment of the present invention is shown.
  • FIG. 1 is a schematic view showing the overall configuration of the position evaluation device 1 according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a schematic view showing a display mode of the position evaluation information Vi1 and the position evaluation information Vi2 by the position evaluation device 1 according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a graph showing a classification index of emotion information Ei in the position evaluation device 1 according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a graph showing a classification index of mental and physical condition information BMi in the position evaluation device 1 according to the first embodiment of the present invention.
  • the position evaluation device 1 is a device that evaluates the position information Pi regarding the location where the target person is located based on the emotion information Ei regarding the emotion of the target person.
  • the position evaluation device 1 generates emotional information Ei related to emotions and emotional state information MBi related to the mental and physical state from the biological information Bi related to the heartbeat of the subject.
  • the position evaluation device 1 generates position evaluation information Vi1 from the position information Pi and the generated emotion information Ei. Further, the position evaluation device 1 generates the position evaluation information Vi2 from the position information Pi and the generated mental and physical condition information MBi.
  • the position evaluation device 1 includes a biological information acquisition unit 2, a position information acquisition unit 3, an emotion information generation unit 4, a position evaluation unit 5, and an output unit 6.
  • the biometric information acquisition unit 2 acquires the biometric information Bi of the target person.
  • the biological information acquisition unit 2 includes the subject's body surface temperature, triaxial acceleration, heart rate, which is biological information related to the heart rate, heart rate waveform, heart rate cycle, change in heart rate, blood pressure, high frequency fluctuation component (HF), and low frequency fluctuation.
  • Information including the component (LF) and the acquired time is acquired every unit time.
  • the biological information acquisition unit 2 includes, for example, a temperature sensor, an acceleration sensor, and a heart rate sensor.
  • the location information acquisition unit 3 acquires the location information Pi (hereinafter, simply referred to as "location information Pi") relating to the location where the target person is located.
  • the position information acquisition unit 3 acquires the position information Pi including the latitude, longitude, altitude, direction, acquired time, and the like of the place where the target person is located for each unit time.
  • the position information acquisition unit 3 includes, for example, a GNSS receiver.
  • the GNSS receiver is a receiver that constitutes a global positioning satellite system (Global Navigation Satellite System).
  • the GNSS receiver receives the ranging radio wave from the satellite and calculates the latitude, longitude, and altitude which are the absolute coordinates of the GNSS receiver.
  • the emotion information generation unit 4 uses the subject's biological information Bi to provide emotion information Ei (hereinafter, simply referred to as “emotion information Ei”) regarding the subject's emotions and emotional state information MBi (hereinafter, simply “simply”. "Mental and physical condition information MBi”) is generated.
  • the emotion information generation unit 4 has information about the target person such as the gender, age, and physical characteristics of the target person in advance. Further, the emotion information generation unit 4 has at least one classifier C that generates emotion information Ei related to emotions and emotional state information MBi related to mental and physical states from biological information Bi related to the heartbeat of the subject. In this embodiment, the emotion information generation unit 4 has a plurality of different types of classifiers C.
  • the emotion information generation unit 4 acquires the biometric information Bi related to the heartbeat of the subject from the biometric information acquisition unit 2.
  • the emotion information generation unit 4 determines the classifier C to be used based on the information about the subject or by the selection of the subject.
  • the emotion information generation unit 4 can determine the means of movement (for example, motorcycle, bicycle, walking, etc.) of the target person from the time included in the position information Pi acquired by the position information acquisition unit 3.
  • the emotion information generation unit 4 determines the classifier C according to the means of transportation.
  • the emotion information generation unit 4 can determine whether or not the target person is in the lean vehicle from the three-axis acceleration of the target person acquired by the biological information acquisition unit 2.
  • the emotion information generation unit 4 determines the classifier C according to the type of vehicle.
  • the emotion information generation unit 4 is evaluated data D composed of at least one parameter value from the biological information Bi regarding the subject's heartbeat, the RR interval, the LF / HF ratio, the frequency component, etc., by the determined classifier C. Is calculated.
  • the classifier C classifies the calculated evaluation data D.
  • the classifier C classifies each evaluation data D calculated for each unit time by a pattern recognition model such as a support vector machine (SVM).
  • SVM support vector machine
  • the classifier C allocates the emotional information Ei and the mental and physical condition information MBi to the evaluation data D classified by the pattern recognition model.
  • the position evaluation unit 5 generates position evaluation information Vi1 that combines position information Pi and emotion information Ei, and position evaluation information Vi2 that combines position information Pi and emotional state information MBi.
  • the position evaluation unit 5 has map information M.
  • the position evaluation unit 5 acquires the position information Pi from the position information acquisition unit 3. Further, the position evaluation unit 5 acquires emotion information Ei and emotional state information MBi from the emotion information generation unit 4.
  • the position evaluation unit 5 generates position evaluation information Vi1 by emotion information Ei for each unit time, which is a combination of position information Pi and emotion information Ei, for example, by setting a time or the like as a flag. Similarly, the position evaluation unit 5 generates position evaluation information Vi2 by the mind / body state information MBi for each unit time, which is a combination of the position information Pi and the mind / body state information MBi, for example, by setting the time or the like as a flag. That is, the position evaluation unit 5 acquires the emotion information Ei and the mental and physical condition information MBi generated from the biometric information Bi regarding the heartbeat of the target person, and the position information Pi when the biometric information Bi is acquired from the target person, and the target person. Identify the emotions and mental and physical condition of the subject at the location where. As a result, the position evaluation unit 5 evaluates the place where the subject is located based on the emotion and the mental and physical condition of the subject.
  • the output unit 6 is at least one of the biological information Bi, the position information Pi, the emotion information Ei, the mental and physical condition information MBi, the position evaluation information Vi1 by the emotion information Ei, and the position evaluation information Vi2 by the mental and physical condition information MBi regarding the heartbeat of the subject.
  • the output unit 6 acquires the biometric information Bi related to the heartbeat of the subject from the biometric information acquisition unit 2. Further, the output unit 6 acquires the position evaluation information Vi1 by the emotion information Ei including the position information Pi, the emotion information Ei, and the mental and physical state information MBi, and the position evaluation information Vi2 by the mental and physical state information MBi.
  • the output unit 6 outputs each information to an external device such as a display device, a mobile terminal, or a server. Further, the output unit 6 may include a display device 6a for displaying each information.
  • the output unit 6 displays the map information M on the display device 6a based on the position information Pi, for example. Further, the output unit 6 displays the emotion information Ei (see FIG. 1) at a location on the map information M where the target person is located based on the position evaluation information Vi1 (see FIG. 1) based on the emotion information Ei. And the emotion label EL converted to at least one of the colors is displayed. Further, the output unit 6 converts the mental / physical state information MBi (see FIG. 1) into at least one of numerical values, symbols, figures, and colors based on the position evaluation information Vi2 (see FIG. 1) by the mental / physical state information MBi. Display the status label BL. In the present embodiment, the output unit 6 superimposes and displays the emotion label EL and the mental and physical state label BL on the map information M by a circular figure for each unit time.
  • the emotion information generation unit 4, the position evaluation unit 5, and the output unit 6 may be substantially configured such that the CPU, ROM, RAM, HDD, and the like are connected by a bus. Further, the emotion information generation unit 4 and the position evaluation unit 5 may be configured to include a one-chip LSI or the like.
  • the emotion information generation unit 4 stores various programs and data for controlling the evaluator. Further, the position evaluation unit 5 stores various programs and data for acquiring and combining the position information Pi, the emotion information Ei, and the mental and physical condition information MBi.
  • the classifier C of the emotion information generation unit 4 classifies the evaluation data D using the emotion value E (Aarence) and the arousal value A (Arousal) as indexes by, for example, a pattern recognition model.
  • the classifier C acquires the emotion value E and the arousal value A of the classified evaluation data D.
  • the classifier C generates emotion information Ei in which the emotion of the subject is selected from a plurality of types of emotions based on the emotion value E and the arousal value A.
  • the emotion value E represents the degree from positive emotions to negative emotions.
  • Positive emotions include the subject's positive emotions such as excitement, reassurance, uplifting, comfort, calmness, and pleasure.
  • Negative emotions include the subject's negative emotions such as tension, agitation, depression, anxiety, discomfort, and despair.
  • the evaluation data D having a high emotion value E (the emotion value E is on the + side) is assigned to positive emotions according to the emotion value E.
  • the evaluation data D having a low emotion value E (the emotion value E is on the ⁇ side) is assigned to negative emotions according to the emotion value E.
  • the arousal value A represents the degree from the state in which the emotion is active to the state in which the emotion is inactive.
  • Active emotions include uplifting emotions of the subject such as excitement, uplifting, pleasant, upset, tense, and unpleasant.
  • Inactive emotions include the subject's depressed emotions such as peace of mind, comfort, calmness, depression, anxiety, and despair.
  • the evaluation data D having a high arousal value A (the awakening value A is on the + side) is assigned to the emotions that are active according to the awakening value A.
  • the evaluation data D having a low arousal value A (the awakening value A is on the ⁇ side) is assigned to the inactive emotion according to the awakening value A.
  • the classifier C assigns the emotion indicated by the evaluation data D from the emotion value E and the arousal value A of the evaluation data D classified by the pattern recognition model.
  • the emotion value E of the evaluation data D is the positive emotion range (the emotion value E is the + side)
  • the awakening value A of the evaluation data D is the active emotion range (the awakening value A is +).
  • the evaluation data D is assigned to the area of happiness (Happy) including emotions such as excitement, uplifting, and pleasure.
  • the classifier C assigns specific emotions (excitement, uplifting, pleasure, etc.) to the evaluation data D from the emotion value E and the arousal value A in the area of happiness.
  • the classifier C is evaluated when, for example, the emotion value E of the evaluation data D1 is high (the degree of positive emotion is large) and the arousal value A is low (the degree of active emotion is small) in the area of happiness.
  • the emotion of pleasure (Pleasant) is selected from a plurality of types of emotions in the area of happiness in the data D1.
  • the emotion value E of the evaluation data D is the positive emotion range (the emotion value E is the + side), and the awakening value A of the evaluation data D is the inactive emotion range (the awakening value A is the-side).
  • the evaluation data D is assigned to the relaxed area including peace of mind, comfort, and calmness. Further, the classifier C assigns specific emotions (safety, comfort, calmness, etc.) to the evaluation data D from the emotion value E and the arousal value A in the area of relaxation.
  • the evaluation data For D2 select the feeling of comfort from multiple kinds of feelings in the area of relaxation.
  • the emotion value E of the evaluation data D is the negative emotion range (the emotion value E is the-side), and the awakening value A of the evaluation data D is the active emotion range (the awakening value A is +).
  • the evaluation data D is assigned to the area of anger including tension, agitation, discomfort, and the like.
  • the classifier C assigns specific emotions (tension, agitation, unpleasantness, etc.) to the evaluation data D from the emotion value E and the arousal value A in the area of anger.
  • the classifier C evaluates, for example, when the emotion value E of the evaluation data D3 is low (the degree of negative emotion is large) and the arousal value A is low (the degree of active emotion is small) in the area of anger.
  • an emotion called Unpleasant is selected from a plurality of types of emotions in the area of anger.
  • the emotion value E of the evaluation data D is the negative emotion range (the emotion value E is the-side), and the awakening value A of the evaluation data D is the inactive emotion range (the awakening value A is the-side).
  • the evaluation data D is assigned to the area of sadness (Sad) including depression, anxiety, despair, and the like. Further, the classifier C assigns specific emotions (depression, anxiety, despair, etc.) to the evaluation data D from the emotion value E and the arousal value A in the area of sadness.
  • the evaluation data D4 for example, when the emotion value E of the evaluation data D4 is low (the degree of negative emotion is large) and the arousal value A is low (the degree of inactive emotion is large) in the region of sadness, the evaluation data Select the emotion of despair (Despair) from multiple types of emotions in the area of sadness in D4.
  • the classifier C classifies the evaluation data D using the power value W (Willpower) and the arousal value A as indexes by, for example, a pattern recognition model.
  • the classifier C acquires the power value W and the awakening value A of the classified evaluation data D.
  • the classifier C generates mental / physical state information MBi regarding the physical / mental state of the subject from a plurality of types of mental / physical states based on the energy value W and the arousal value A.
  • the energy value W represents the degree from a state in which the mind and body are healthy to a state in which the mind and body are tired.
  • the evaluation data D having a high power value W (power value W is on the + side) is assigned to a mental and physical state including excitement, relaxation, etc. according to the power value W.
  • the evaluation data D having a low power value W (the power value W is on the ⁇ side) is assigned to a mental and physical state including tension, drowsiness, etc. according to the power value W.
  • the arousal value A represents the degree from the state in which the emotion is active to the state in which the emotion is inactive.
  • the evaluation data D having a high arousal value A (the awakening value A is on the + side) is assigned to the mental and physical states including uplifting, tension, and the like according to the awakening value A.
  • the evaluation data D having a low arousal value A (the awakening value A is on the ⁇ side) is assigned to a mental and physical state including relaxation, drowsiness, etc. according to the awakening value A.
  • the classifier C is a range in which the power value W of the evaluation data D5 is in a healthy state (power value W is on the + side), and a range of emotions in which the awakening value A of the evaluation data D5 is active (awakening value A is +). On the side), the evaluation data D5 is assigned to the region of the mental and physical state that is being evaluated.
  • the power value W of the evaluation data D6 is in a healthy state (power value W is on the + side), and the awakening value A of the evaluation data D6 is inactive emotional range (awakening value A is on the ⁇ side). ),
  • the evaluation data D6 is assigned to the region of the relaxed mental and physical state.
  • the classifier C is a range in which the power value W of the evaluation data D7 is in a fatigued state (power value W is on the ⁇ side), and the awakening value A of the evaluation data D7 is an inactive emotional range (awakening value A is). In the case of-side), the evaluation data D7 is assigned to the region of the mental and physical state in which sleepiness occurs.
  • the classifier C is a range in which the power value W of the evaluation data D8 is tired (the power value W is on the ⁇ side), and the range of emotions in which the awakening value A of the evaluation data D8 is active (awakening value A). Is the + side), the evaluation data D8 is assigned to the region of the mental and physical state that is tense.
  • the classifier C configured in this way classifies the evaluation data D by a pattern recognition model such as a support vector machine (SVM).
  • the pattern recognition model generates emotional information Ei regarding the subject's emotions and biological information Bi regarding the heartbeat under the influence of various external events as teacher data.
  • the teacher data includes, for example, input information composed of parameter values such as RR interval, LF / HF ratio, and frequency component calculated from biological information about the subject's heartbeat when viewing a specific image, and a specific image. A large number of pairs are included in which the self-reported emotional information of the subject who saw the image is the correct answer with a label.
  • the classification accuracy of the classifier C is improved by machine learning using the teacher data.
  • the classification accuracy of the classifier C differs depending on the composition of the teacher data used by machine learning. For example, when the classifier C uses teacher data that includes only pairs by male subjects, the accuracy of emotion classification in male subjects is improved. Further, when the classifier C uses teacher data including only pairs by subjects in their 30s and 40s, the accuracy of emotion classification in subjects in their 30s and 40s is improved. As described above, the classifier C becomes a different type of classifier C by using the learning data classified based on the information about the subject.
  • the emotion information generation unit 4 is connected to the biometric information acquisition unit 2.
  • the emotion information generation unit 4 can acquire the biometric information Bi related to the heartbeat of the subject from the biometric information acquisition unit 2. Further, the emotion information generation unit 4 is connected to the position information acquisition unit 3.
  • the emotion information generation unit 4 can acquire the position information Pi regarding the location where the target person is located from the position information acquisition unit 3.
  • the emotion information generation unit 4 is connected to the position evaluation unit 5.
  • the emotion information generation unit 4 can transmit the emotion information Ei regarding the emotion of the target person and the information about the location where the target person is located to the position evaluation unit 5.
  • the emotion information generation unit 4 and the position evaluation unit 5 are connected to the output unit 6.
  • the emotion information generation unit 4 is configured to be able to output at least one of biometric information Bi, position information Pi, emotion information Ei, and mental and physical condition information MBi regarding the heartbeat of the subject to the output unit 6.
  • the position evaluation unit 5 is configured to be able to output the position evaluation information Vi1 by the map information M, the emotion information Ei, and the position evaluation information Vi2 by the mental and physical condition information MBi.
  • FIG. 5 is a control flow diagram showing the control of the position evaluation device 1 according to the first embodiment of the present invention.
  • the position evaluation device 1 has acquired the position evaluation start signal.
  • step S110 the position evaluation device 1 acquires the biometric information Bi and the position information Pi regarding the heartbeat of the subject including the time and the like by the biometric information acquisition unit 2 every unit time.
  • step S120 the emotion information generation unit 4 of the position evaluation device 1 determines the classifier C to be used based on the information about the target person or the position information Pi, or by selection by the target person.
  • step S130 the emotion information generation unit 4 calculates the evaluation data D from the biometric information Bi related to the heartbeat for each unit time.
  • step S140 the emotion information generation unit 4 classifies the evaluation data D calculated for each unit time by the classifier C using the emotion value E and the arousal value A as indexes.
  • the emotion information generation unit 4 generates emotion information Ei from the emotion value E and the awakening value A.
  • step S150 the emotion information generation unit 4 classifies the evaluation data D calculated for each unit time by the classifier C using the power value W and the awakening value A as indexes.
  • the emotion information generation unit 4 generates mental and physical state information MBi from the energy value W and the awakening value A.
  • step S160 the position evaluation unit 5 of the position evaluation device 1 sets the position evaluation information Vi1 and the position information by the emotion information Ei for each unit time, which is a combination of the position information Pi and the emotion information Ei, for example, by setting a time or the like as a flag.
  • Position evaluation information Vi2 is generated by the mental / physical condition information MBi for each unit time, which is a combination of Pi and the mental / physical condition information MBi.
  • step S170 the position evaluation unit 5 displays the position evaluation information Vi1 by the emotion information Ei and the position evaluation information Vi2 by the mental and physical condition information MBi generated by the output unit 6 on the display device 6a.
  • the position evaluation device 1 is hardware by generating emotion information Ei and mental and physical condition information MBi of the subject using the classifier C from the biological information Bi regarding the subject's heartbeat that does not include external events. The processing load of the hardware can be reduced. Further, the position evaluation device 1 is hardware by combining the emotion information Ei and the mental and physical condition information MBi generated by the emotion information generation unit 4 with the position information Pi that can be easily acquired by using the existing technology and equipment. External events can be added to the emotional information Ei and the mental and physical state information MBi without increasing the processing load of the above. As a result, the position evaluation device 1 can simply convert the position information Pi indicating the place where the target person is located into the position information Pi having added value indicating what kind of place the target person is.
  • the position evaluation device 1 generates a plurality of types of emotion information Ei and a plurality of types of emotional state information MBi from the biological information Bi related to the heartbeat of the subject by the emotion information generation unit 4.
  • the position evaluation device 1 can flexibly respond to changes in the emotions of the target person by generating emotion information Ei in which one emotion is selected from a plurality of emotions in the position information Pi.
  • the position evaluation device 1 can flexibly respond to changes in the emotions of the subject by selecting the degree of emotions.
  • the position evaluation device 1 can call attention or give advice to the target person when the negative emotion information Ei is continuously generated or when the degree of the negative emotion information Ei is large. Further, the position evaluation device 1 is a target when the mental / physical state information BMi in the state of mental and physical fatigue is continuously generated, or when the degree of the mental / physical state information BMi in the state of mental and physical fatigue is large. Can alert or give advice to a person. As a result, the position evaluation device 1 can effectively utilize information about emotions while suppressing an increase in the processing load of the hardware.
  • FIG. 6 is a schematic view showing the overall configuration of the position evaluation device 1A according to the second embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a schematic view showing a configuration in which the subject wears the position evaluation device 1A according to the second embodiment of the present invention.
  • the position evaluation device 1A is used by one subject alone.
  • the position evaluation device 1A includes a biological information acquisition unit 2, a position information acquisition unit 3, an emotion information generation unit 4, a position evaluation unit 5, an output unit 6, and a terminal storage unit 7.
  • the biological information acquisition unit 2 is a wearable sensor in which various sensors are built in a device, clothes, etc. that can be worn on the body of the subject.
  • the biological information acquisition unit 2 is a wearable sensor in which a heart rate sensor 2a, a temperature sensor 2b, a 3-axis acceleration sensor 2c, a communication device 2d, and a battery are built in the underwear U.
  • the wearable sensor is configured so that the electrodes of the heart rate sensor 2a and the measurement terminals of the temperature sensor 2b come into contact with the chest of the subject while being worn on the subject.
  • the wearable sensor can transmit the detection values of the heart rate sensor 2a, the temperature sensor 2b, and the 3-axis acceleration sensor 2c to the outside by the communication device 2d, and the heart rate sensor 2a, the temperature sensor 2b, and the 3-axis acceleration sensor 2c from the outside can be transmitted to the outside. It is configured to be able to receive the control signal to.
  • the position information acquisition unit 3, the emotion information generation unit 4, the position evaluation unit 5, and the output unit 6 are configured in the mobile terminal T such as a smartphone owned by the target person.
  • the position information acquisition unit 3 is composed of a GNSS receiver built in the mobile terminal T.
  • the emotion information generation unit 4, the position evaluation unit 5, and the output unit 6 store a ROM or the like of the mobile terminal T.
  • the emotion information generation unit 4, the position evaluation unit 5, and the output unit 6 are configured to be controllable by the CPU of the mobile terminal T.
  • the mobile terminal T is configured to be able to communicate with the wearable sensor via a communication device.
  • the emotion information generation unit 4 and the output unit 6 are configured to be able to communicate with the biometric information acquisition unit 2 via the communication device of the mobile terminal T.
  • the terminal storage unit 7 stores at least the position evaluation information Vi1 by the emotional information Ei and the position evaluation information Vi2 by the mental and physical condition information MBi.
  • the terminal storage unit 7 is composed of a storage device of the mobile terminal T (see FIG. 7).
  • the terminal storage unit 7 stores the position evaluation information Vi1 by the emotional information Ei and the position evaluation information Vi2 by the mental and physical condition information MBi generated by the position evaluation unit 5 in time series. Further, the terminal storage unit 7 can transmit the position evaluation information Vi1 by the stored emotion information Ei and the position evaluation information Vi2 by the mental and physical condition information MBi to the output unit 6.
  • the position evaluation device 1A extracts the position evaluation information Vi1 by the past emotion information Ei and the position evaluation information Vi2 by the mental and physical condition information MBi from the terminal storage unit 7, and thereby, the position evaluation information Vi1 by the emotion information Ei having different dates and times at the same position. And the position evaluation information Vi2 by the mental and physical condition information MBi can be compared.
  • the terminal storage unit 7 may store the biological information Bi and the position information Pi related to the heartbeat of the subject.
  • the output unit 6 includes a display device of the mobile terminal T (see FIG. 7).
  • the output unit 6 is connected to the terminal storage unit 7.
  • the output unit 6 is at least one of the biometric information Bi, the position information Pi, the emotion information Ei, the mental and physical condition information MBi, the position evaluation information Vi1 by the emotional information Ei, and the position evaluation information Vi2 by the mental and physical condition information MBi from the terminal storage unit 7. It is configured so that information can be obtained. Further, the output unit 6 displays the biometric information Bi, the position information Pi, the emotion information Ei, the mental and physical condition information MBi, the position evaluation information Vi1 by the emotional information Ei, and the position evaluation information Vi2 by the mental and physical condition information MBi on the display device of the mobile terminal T.
  • the output unit 6 connects the external device to the external device via the communication device of the mobile terminal T, the biometric information Bi, the position information Pi, the emotion information Ei, the mental and physical condition information MBi, the position evaluation information Vi1 and the emotion information Ei. It is configured to be able to output at least one information of the position evaluation information Vi2 by the mental and physical condition information MBi.
  • FIG. 8 is a schematic view showing a display state of the position evaluation information Vi1 by the emotional information Ei and the position evaluation information Vi2 by the mental and physical condition information MBi of the position evaluation device 1A according to the second embodiment of the present invention.
  • the output unit 6 displays, for example, the map information M in a predetermined range centered on the place where the target person is located on the display device 6a of the mobile terminal T. Further, the output unit 6 displays the location where the target person is located on the map information M. At this time, the output unit 6 displays the emotion information Ei on the map as an emotion label EL1 converted into at least one of a numerical value, a symbol, a figure, and a color.
  • the output unit 6 displays, for example, the emotion information Ei on the emotion graph Ge.
  • the output unit 6 displays an emotion graph Ge representing an emotion value E on the horizontal axis and an arousal value A on the vertical axis orthogonal to the horizontal axis.
  • the first quadrant of the emotion graph Ge in which the emotion value E is the + side (positive emotion) and the arousal value A is the + side (active emotion), is set as an area of happiness.
  • the second quadrant of the emotion graph Ge in which the emotion value E is the + side (positive emotion) and the arousal value A is the-side (inactive emotion), is set as an area of relaxation.
  • the third quadrant of the emotion graph Ge in which the emotion value E is the ⁇ side (negative emotion) and the arousal value A is the ⁇ side (inactive emotion), is set as a region of sadness.
  • the fourth quadrant of the emotion graph Ge in which the emotion value E is the-side (negative emotion) and the arousal value A is the + side (active emotion), is set as an area of anger.
  • the output unit 6 converts the emotion information Ei into the emotion label EL2 displayed on the emotion graph Ge from at least one of numerical values, symbols, figures, and colors, and displays the emotion information Ei at a position corresponding to the current emotion of the subject.
  • the output unit 6 displays, for example, a mental / physical state graph Gb representing the mental / physical state information MBi regarding the mental / physical state of the subject.
  • a mental / physical state graph Gb representing the mental / physical state information MBi regarding the mental / physical state of the subject.
  • the mind-body state label BL1 in which the degree of uplifting in which the energy value W is on the + side and the awakening value A is on the + side is converted into at least one of numerical values, symbols, figures, and colors is displayed. Will be done.
  • the mental and physical condition label BL2 indicating the degree of relaxation in which the energy value W is on the + side and the awakening value A is on the-side, the energy value W is on the-side, and the awakening value A is +.
  • the mental and physical condition label BL3 indicating the degree of tension, which is the mental and physical state of the side
  • the mental and physical condition label BL4 which indicates the degree of drowsiness in which the energy value W is the minus side and the arousal value A is the minus side
  • the output unit 6 displays the mental / physical state information MBi regarding the mental / physical state of the subject on the mental / physical state graph Gb based on the values of the energy value W and the awakening value A.
  • the position evaluation device 1A uses the subject's biometric information Bi, the subject's emotional information Ei, and the subject's emotional information Ei by using a classifier C or the like operated by the hardware of the mobile terminal T possessed by the subject.
  • the mental and physical condition information MBi of is generated.
  • the position evaluation device 1A can add an external event to the emotion information Ei without increasing the processing load of the hardware by using the position information Pi acquired by the GNSS receiver of the mobile terminal T. can.
  • the position evaluation device 1A can effectively utilize information about emotions while suppressing an increase in the processing load of the hardware.
  • FIG. 9 is a schematic view showing the overall configuration of the position evaluation system 8 according to the embodiment of the present invention.
  • the position evaluation system 8 is a system that evaluates the position by using emotion information Ei and mental and physical condition information MBi from a plurality of subjects.
  • the position evaluation system 8 includes a biological information acquisition unit 2, a position information acquisition unit 3, an emotion information generation unit 4, a position evaluation unit 5, a terminal storage unit 7, an output information generation unit 10, a server storage unit 9, and an output unit 6. ..
  • the position evaluation system 8 is composed of, for example, a wearable sensor provided in the underwear U, a mobile terminal T, and a server S.
  • the biometric information acquisition unit 2 acquires the biometric information Bi.
  • the biological information acquisition unit 2 is a wearable sensor in which various sensors are built in underwear U, which is a device that can be worn on the body of a subject. That is, the biological information acquisition unit 2 is possessed by the subject (see FIG. 7).
  • the biometric information acquisition unit 2 acquires the biometric information Bi of the subject wearing the underwear U.
  • the position information acquisition unit 3 acquires the position information Pi.
  • the position information acquisition unit 3 is configured in the mobile terminal T such as a smartphone owned by the target person (see FIG. 7).
  • the position information acquisition unit 3 acquires the position information Pi of the target person who possesses the mobile terminal T.
  • the emotion information generation unit 4 generates emotion information Ei and mental and physical condition information MBi from biological information Bi.
  • the emotion information generation unit 4 is configured in a mobile terminal T such as a smartphone owned by the target person.
  • the mobile terminal T is configured to be able to communicate via the communication device 2d of the wearable sensor. That is, the emotion information generation unit 4 is configured to be able to communicate with the biometric information acquisition unit 2 via the communication device of the mobile terminal T.
  • the emotion information generation unit 4 acquires the biological information Bi from the underwear U worn by the subject who possesses the mobile terminal T.
  • the mobile terminal T is provided with a terminal storage unit 7 that stores at least the position evaluation information Vi1 by the emotional information Ei and the position evaluation information Vi2 by the mental and physical condition information MBi.
  • the terminal storage unit 7 is composed of a storage device of the mobile terminal T.
  • the terminal storage unit 7 stores the position evaluation information Vi generated by the position evaluation unit 5 in chronological order.
  • the terminal storage unit 7 may store the biological information Bi, the position information Pi, the emotion information Ei, and the mental and physical condition information MBi related to the heartbeat.
  • the position evaluation unit 5 generates position evaluation information Vi1 based on emotional information Ei and position evaluation information Vi2 based on mental and physical condition information MBi.
  • the position evaluation unit 5 is configured in the server S.
  • the server S is connected to the Internet. Further, the server S is configured to be able to communicate with the mobile terminal T owned by the target person via the Internet and the communication device of the mobile terminal T. That is, the position evaluation unit 5 is configured to be able to communicate with the position information acquisition unit 3 and the emotion information generation unit 4 via the Internet and the communication device of the mobile terminal T.
  • the server storage unit 9 which is a storage unit, is composed of the storage device of the server S.
  • the server storage unit 9 stores at least the position evaluation information Vi1 by the emotional information Ei and the position evaluation information Vi2 by the mental and physical condition information MBi.
  • the server storage unit 9 stores the position evaluation information Vi1 by the emotional information Ei and the position evaluation information Vi2 by the mental and physical condition information MBi generated by the position evaluation unit 5 in chronological order. Further, the server storage unit 9 can transmit the position evaluation information Vi1 by the stored emotion information Ei and the position evaluation information Vi2 by the mental and physical condition information MBi to the output information generation unit 10.
  • the server storage unit 9 may store the biological information Bi, the position information Pi, the emotion information Ei, and the mental and physical condition information MBi related to the heartbeat.
  • the output information generation unit 10 generates output information Oi from the position evaluation information Vi1 based on the stored emotion information Ei and the position evaluation information Vi2 based on the mental and physical condition information MBi.
  • the output information generation unit 10 is configured in the server S.
  • the output information generation unit 10 is at least one of the biometric information Bi, the position information Pi, the emotion information Ei, the mental and physical condition information MBi, the position evaluation information Vi1 by the emotion information Ei, and the position evaluation information Vi2 by the mental and physical condition information MBi.
  • Output information Oi is generated from. Further, the output information generation unit 10 is configured to be able to output output information Oi to the output unit 6 or an external device via the Internet and the communication device of the mobile terminal T.
  • the output information generation unit 10 numerically converts at least one of the emotional information Ei regarding the emotion of the target person and the emotional state information MBi regarding the mental and physical state of the target person at the place where the target person is located on the map information M, for example. , A symbol, a figure, and an output information Oi for displaying an emotion label EL or an emotional state label BL (see FIG. 8) converted into at least one of colors.
  • the output unit 6 outputs the output information Oi.
  • the output unit 6 includes a display device 6a of the mobile terminal T (see FIG. 8).
  • the output unit 6 is configured to be able to display the output information Oi on the display device 6a of the mobile terminal T.
  • the output unit 6 acquires the output information Oi from the output information generation unit 10 via the Internet and the communication device of the mobile terminal T.
  • the server S receives each position information Pi, each emotion information Ei, and each from the mobile terminal T held by a plurality of target persons via the Internet and the communication device of the mobile terminal T. It is configured so that mental and physical condition information MBi can be acquired.
  • the position evaluation system 8 stores each position information Pi, each emotion information Ei, and each mental and physical condition information MBi acquired from mobile terminals T possessed by a plurality of target persons in the server storage unit 9. Further, the position evaluation system 8 is based on the position evaluation information Vi1 and the mental and physical condition information MBi by each emotion information Ei generated based on the position information Pi from each mobile terminal T, each emotion information Ei, and each mental and physical condition information MBi.
  • the position evaluation information Vi2 is stored in the server storage unit 9.
  • the output information generation unit 10 of the position evaluation system 8 is a plurality of output information generation units 10 based on an arbitrary index from the position evaluation information Vi1 by the plurality of emotional information Ei and the position evaluation information Vi2 by the mental and physical condition information MBi stored in the server storage unit 9.
  • the position evaluation information Vi1 by the emotional information Ei and the position evaluation information Vi2 by the mental and physical condition information MBi are extracted.
  • the output information generation unit 10 extracts, for example, the position evaluation information Vi1 by a plurality of emotional information Ei and the position evaluation information Vi2 by the mental and physical condition information MBi in a specific place by using the position information Pi as an index.
  • the output information generation unit 10 extracts, for example, the position evaluation information Vi1 by a plurality of emotional information Ei and the position evaluation information Vi2 by the mental and physical condition information MBi at the corresponding time using the time as an index (for example, season, time zone, etc.). do.
  • the output information generation unit 10 generates output information Oi from the position evaluation information Vi1 based on the extracted plurality of emotion information Ei and the position evaluation information Vi2 based on the mental and physical condition information MBi.
  • the output information generation unit 10 generates, for example, output information Oi for superimposing and displaying the position evaluation information Vi1 based on the extracted plurality of emotion information Ei and the position evaluation information Vi2 based on the mental and physical condition information MBi on the map information M. Further, the output information generation unit 10 generates output information Oi obtained by processing, for example, the position evaluation information Vi1 based on the plurality of extracted emotional information Ei and the position evaluation information Vi2 based on the mental and physical state information MBi by an appropriate statistical method.
  • the position evaluation system 8 configured in this way is generated from a plurality of position evaluation information Vi1 generated from a plurality of emotional information Ei and a plurality of position information Pi, a plurality of mental and physical condition information MBi, and a plurality of position information Pi. From the plurality of position evaluation information Vi2, an aggregate (big data) of the position evaluation information Vi1 by the emotion information Ei and an aggregate of the position evaluation information Vi2 by the mental and physical condition information MBi are generated. The position evaluation system 8 generates output information Oi from an aggregate of position evaluation information Vi1 based on emotional information Ei and position evaluation information Vi2 based on mental and physical condition information MBi based on an arbitrary index.
  • the position evaluation system 8 can eliminate the influence of variations due to individual personality such as personality and taste from the position evaluation information Vi1 by the emotional information Ei and the position evaluation information Vi2 by the mental and physical condition information MBi. Further, the position evaluation system 8 can evaluate the position evaluation information Vi1 by the emotional information Ei and the position evaluation information Vi2 by the mental and physical condition information MBi based on an arbitrary index. As a result, the position evaluation system 8 can effectively utilize information on emotions while suppressing an increase in the processing load of the hardware.
  • FIG. 10 is a schematic view showing the overall configuration of the position evaluation device 1B according to the fourth embodiment of the present invention.
  • the position evaluation device 1B in the present embodiment selects a classifier C suitable for the moving means of the subject.
  • the position evaluation device 1B includes a biological information acquisition unit 2, a position information acquisition unit 3, an emotion information generation unit 4, a position evaluation unit 5, a terminal storage unit 7, and an output unit 6.
  • the position evaluation device 1B is composed of, for example, a wearable sensor provided in the underwear U and a mobile terminal T.
  • the subject wears underwear U, which is a wearable sensor, and possesses a smartphone, which is a mobile terminal T.
  • the emotion information generation unit 4 of the position evaluation device 1B has a motorcycle classifier C1, a bicycle classifier C2, and a walking classifier C3.
  • the emotion information generation unit 4 acquires the biometric information Bi and the triaxial acceleration related to the heartbeat of the subject including the time information from the biometric information acquisition unit 2 every unit time. Further, the emotion information generation unit 4 acquires the position information Pi regarding the location of the target person including the time information from the position information acquisition unit 3 every unit time.
  • the emotion information generation unit 4 calculates the moving speed V of the target person from the position information Pi of the target person.
  • the emotion information generation unit 4 determines the moving means of the target person from the calculated moving speed V of the target person.
  • the emotion information generation unit 4 determines that the movement is on a motorcycle.
  • the emotion information generation unit 4 determines that the movement is by bicycle or on foot.
  • the emotion information generation unit 4 determines that the subject is riding a bicycle, which is a lean vehicle, when the subject is accelerating in the left-right direction at a constant ratio with respect to the traveling direction from the three-axis acceleration.
  • the emotion information generation unit 4 selects a classifier according to the means of movement of the determined target person.
  • the motorcycle classifier C1 is selected.
  • the emotion information generation unit 4 determines that the subject is traveling by bicycle, the emotion information generation unit 4 selects the bicycle classifier C2.
  • the emotion information generation unit 4 selects the walking classifier C3.
  • emotional information Ei and emotional state information MBi are generated from the acquired biological information Bi regarding the heartbeat of the subject.
  • the emotion information generation unit 4 generates different emotion information Ei even with the same bioinformation Bi by switching the classifier.
  • the emotion information generation unit 4 selects "upset” from a plurality of emotions based on the heart rate H1 which is the biological information Bi regarding the subject's heartbeat. .. Similarly, the emotion information generation unit 4 selects "tension” from a plurality of mental and physical states based on the heart rate H1 which is the biological information Bi regarding the subject's heartbeat.
  • the emotion information generation unit 4 selects "excitement” from a plurality of emotions based on the heart rate H1 which is the biological information Bi regarding the subject's heartbeat. .. Similarly, the emotion information generation unit 4 selects "elevation” from a plurality of mental and physical states based on the heart rate H1 which is the biological information Bi regarding the subject's heartbeat.
  • the emotion information generation unit 4 selects "unpleasant” from a plurality of emotions based on the heart rate H1 which is the biological information Bi regarding the subject's heartbeat. .. Similarly, the emotion information generation unit 4 selects "tension” from a plurality of mental and physical states based on the heart rate H1 which is the biological information Bi regarding the subject's heartbeat.
  • the emotion information generation unit 4 generates different emotion information Ei and mental and physical condition information BMi when the subject has different means of transportation even with the same heart rate H1. Further, the emotion information generation unit 4 may select a classifier based on the information about the subject. The emotion information generation unit 4 generates different emotion information Ei and mental and physical condition information BMi when the heart rate and the means of transportation are the same but the gender, age, etc. of the target person, which is information about the target person, are different.
  • the position evaluation unit 5 of the position evaluation device 1B is a position evaluation information Vi1 and a position evaluation information Vi1 by the emotion information Ei from the position information Pi acquired by the position information acquisition unit 3, the emotion information Ei generated by the emotion information generation unit 4, and the emotional state information MBi.
  • the position evaluation information Vi2 is generated by the mental and physical condition information MBi.
  • the output unit 6 of the position evaluation device 1B displays the emotion label EL at the place where the target person is located on the map information M of the scale based on the movement speed V of the target person based on the position evaluation information Vi1 by the emotion information Ei. (See FIG. 8).
  • FIG. 11 is a control flow diagram showing the control of the position evaluation device 1B according to the fourth embodiment of the present invention.
  • the position evaluation device 1B has acquired the position evaluation start signal.
  • step S210 the biometric information acquisition unit 2 of the position evaluation device 1B acquires the biometric information Bi and the position information Pi including the triaxial acceleration and the time by the biometric information acquisition unit 2 every unit time. do.
  • step S220 the emotion information generation unit 4 of the position evaluation device 1B calculates the moving speed V of the target person based on the position information Pi.
  • step S230 the emotion information generation unit 4 determines whether or not the calculated movement speed V of the target person is less than the reference value Vs. When the moving speed V of the subject is less than the reference value Vs, the emotion information generation unit 4 shifts the step to step S240. On the other hand, when the moving speed V of the subject is equal to or higher than the reference value Vs, the emotion information generation unit 4 shifts the step to step S270.
  • step S240 the emotion information generation unit 4 determines from the acquired three-axis acceleration whether or not the subject is tilted to the left or right (lean) at a constant ratio with the traveling direction as the forward direction.
  • the emotion information generation unit 4 shifts the step to step S250 when the subject is tilted to the left or right by a certain ratio.
  • the emotion information generation unit 4 shifts the step to step S260 when the subject is not tilted to the left or right by a certain ratio.
  • step S250 the emotion information generation unit 4 selects the bicycle classifier C2 on the assumption that the target person is moving by bicycle, and ends the separator selection control.
  • step S260 the emotion information generation unit 4 selects the walking classifier C3 on the assumption that the target person is moving on foot, and ends the separator selection control.
  • step S270 the emotion information generation unit 4 selects the motorcycle classifier C1 on the assumption that the target person is moving by the motorcycle, and ends the separator selection control.
  • the position evaluation device 1B configured in this way obtains emotion information Ei by a classifier different for each movement speed V of the target person based on the acquired three-axis acceleration of the target person and the position information Pi regarding the location of the target person. Generate. That is, the position evaluation device 1B generates emotion information Ei by using different classifiers depending on the difference in the means of movement of the subject. The position evaluation device 1B combines the three-axis acceleration of the target person and the position information Pi, and considers the difference in the means of transportation, which is an external event that affects the emotion of the target person, and the position evaluation information by the emotion information Ei. Position evaluation information Vi2 can be generated by Vi1 and mental and physical condition information MBi. As a result, the position evaluation device 1B can effectively utilize the information related to the emotion in consideration of the influence of the moving speed V (moving means) of the target person on the emotion without imposing a processing load on the hardware.
  • the emotion information generation unit 4 of the position evaluation device 1B selects a classifier according to the moving means of the target person.
  • the emotion information generation unit 4 may be configured to select a classifier using the time as an index from the time information included in the information about the location where the target person is located.
  • the emotion information generation unit 4 may have a seasonal classifier based on time information.
  • the emotion information generation unit 4 may have a classifier for each time zone during the day, such as a morning classifier, an afternoon classifier, and a nighttime classifier.
  • the classifier of the emotion information generation unit 4 in the position evaluation device 1B is a motorcycle classifier C1, a bicycle classifier C2, and a walking classifier C3 according to the means of movement of the subject.
  • the classifier may include a four-wheeled vehicle classifier, a ship classifier, a railroad classifier, and the like in order to correspond to the means of transportation of the subject.
  • the emotion information generation unit 4 may determine the moving means of the target person from not only the moving speed V of the target person but also the map information M.
  • the position evaluation device 1B generates the emotion information Ei using the time included in the acquired position information Pi regarding the location of the target person as an index, such as for each season or time zone. That is, the position evaluation device 1B generates emotion information Ei in consideration of changes in the surrounding environment for each time, which is an external event that affects the emotions of the subject.
  • the position evaluation device 1B can evaluate the position information Pi using the emotion information Ei in consideration of the difference in season, time zone, and the like as an index. As a result, the position evaluation device 1B can effectively utilize the emotion information Ei in consideration of the influence of the season and the time zone on the emotion without imposing a processing load on the hardware.
  • the position evaluation devices 1, 1A, and 1B may further include a weather information acquisition unit 12.
  • FIG. 12 is a schematic view showing the overall configuration of the position evaluation device 1C according to another embodiment of the present invention.
  • the emotion information generation unit 4 of the position evaluation device 1C has a classifier for each weather condition such as temperature and weather.
  • the emotion information generation unit 4 has, for example, a classifier C4 for fine weather, a classifier C5 for rainy weather, and a classifier C6 for stormy weather.
  • the emotion information generation unit 4 acquires the weather information WEi such as the temperature and the weather of the place where the target person is located.
  • the emotion information generation unit 4 selects a classifier based on the weather information WEi. For example, the emotion information generation unit 4 selects the rainy weather classifier C5 when the location of the subject is in a rainy area.
  • the position evaluation device 1C generates emotion information Ei in consideration of weather conditions that affect the emotions of the subject. By combining the position information Pi and the emotion information Ei, the position evaluation device 1C can evaluate the position information Pi by the emotion information Ei in consideration of the weather information which is an external event that affects the emotion of the target person. .. As a result, the position evaluation device 1C can effectively utilize information on emotions in consideration of the influence of weather conditions on emotions without imposing a processing load on hardware.
  • the biometric information acquisition unit 2 acquires the biometric information Bi related to the heartbeat of the subject.
  • the biological information acquisition unit 2 is not limited to the configuration of the above-described embodiment.
  • the biological information acquisition unit 2 may be configured to acquire information about the target person other than the biological information Bi regarding the target person's heartbeat, such as the body surface temperature of the target person and the triaxial acceleration of the target person.
  • the emotion information generation unit 4 is a classifier for each means of transportation of the target person, a classifier for each weather condition, a classifier for each time zone, and a classifier corresponding to the information of the target person. Have at least one of them.
  • the position evaluation device 1B is not limited to the configuration of the above-described embodiment.
  • the emotion information generation unit 4 may have a classifier using geographical characteristics as an index.
  • the classifier of the emotion information generation unit 4 classifies the evaluation data D using the emotion value E and the arousal value A as indexes by the pattern recognition model.
  • the classifier is not limited to the configuration in which the emotion value E and the arousal value A are used as indexes.
  • the classifier may generate emotional information Ei regarding the emotions of the subject by an index related to emotions set arbitrarily.
  • the classifier C of the emotion information generation unit 4 in the position evaluation device 1A classifies the evaluation data D by the pattern recognition model generated by machine learning using the teacher data.
  • the classifier C may be configured to further perform machine learning by acquiring feedback from the subject regarding the generated emotional information Ei.
  • the classifier C is improved into a pattern recognition model suitable for the subject who is using it as the number of times of use is increased.
  • the embodiment of the present invention has been described above, the above-described embodiment is merely an example for carrying out the present invention. Therefore, the embodiment is not limited to the above-described embodiment, and the above-described embodiment can be appropriately modified and implemented within a range that does not deviate from the gist thereof.
  • Position evaluation device 1, 1A, 1B, 1C Position evaluation device 2 Biometric information acquisition unit 3 Position information acquisition unit 4 Emotion information generation unit 5 Position evaluation unit 6 Output unit 6a Display device C classifier Bi Biological information on the target person's heartbeat Pi Position information regarding the location Ei Emotion information regarding the subject's emotions Vi1 Position evaluation information based on emotion information Vi2 Position evaluation information based on mental and physical condition information 8 Position evaluation system

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Abstract

ハードウェアの処理負荷の増大を抑制しつつ、感情に関する情報を有効に活用することができる位置評価装置を提供する。対象者の心拍に関する生体情報Ｂｉを取得する生体情報取得部２と、生体情報取得部２が生体情報Ｂｉを取得した位置情報Ｐｉを取得する位置情報取得部３と、生体情報Ｂｉから前記対象者の感情に関する感情情報Ｅｉを生成する感情情報生成部４と、感情情報Ｅｉと位置情報Ｐｉとを取得し、取得した感情情報Ｅｉの生成に用いられた生体情報Ｂｉに関する位置情報Ｐｉと感情情報Ｅｉとを組み合わせた位置評価情報Ｖｉ１を生成する位置評価部５と、生体情報Ｂｉ、位置情報Ｐｉ、感情情報Ｅｉ及び位置評価情報Ｖｉのうち少なくとも一つの情報を出力する出力部６と、を備える。

Description

位置評価装置及び位置評価システム
　本発明は、位置評価装置及び位置評価システムに関する。
　ナビゲーション装置の普及に伴い、道路情報、事故情報、店舗情報等の様々な情報を地図情報上に表示する技術が提案されている。また、対象者の心理状態に影響を与える可能性のある外的事象を受けたときの前記対象者の生体情報から、前記対象者の身体状態、心理状態を推定する技術が提案されている。
　特許文献１に開示されている危険度合い判定装置では、移動情報取得部によって位置、速度等の車両の移動に関する移動情報を取得するとともに、生体情報取得部によって車両の搭乗者の心拍等の生体情報を取得する。前記危険度合い判定装置は、前記取得した移動情報と前記生体情報とから、前記生体情報が大きく変化した区間を危険度が高い区間と判定する。
　特許文献２に開示されている感情推定装置では、感情入力デバイスから被験者自身が現在の感情を表す情報入力を行うとともに、ウェアラブル端末等に内蔵される計測デバイスによって感情と相関を持つ活動状態を表す生体情報等を計測する。前記感情推定装置は、入力された感情を表す情報を教師データとし、計測した生体情報等の特徴量を変数として重回帰分析により感情を推定する回帰式を生成する。前記感情推定装置は、前記生成した回帰式を用いて前記計測した生体情報から被験者の感情の変化を推定する。
特開２０１８－１８１３８６号公報 特開２０１８－１０２６１７号公報
　特許文献１に開示されている危険度合い判定装置は、危険度の高い場所に関する情報を対象者に伝達することにより事故及びトラブルの発生を抑制することができる。
　特許文献２に開示されている感情推定装置は、被験者の生体情報等と回帰式とに基づいて、その時の被験者の感情変化をリアルタイムで推定する。これにより、感情推定装置は、被験者が置かれている環境条件等の外的事象を監視することなく被験者の感情変化を推定できる。また、特許文献２に開示されている感情推定装置は、外的事象を監視するための構成を必要としないので、ハードウェアの負担を増大させることなく広範囲の用途に適用することができる。
　特許文献２に開示されている感情推定装置は、被験者に感情が生じたと推定した際の外的事象を監視していない。従って、感情推定装置では、ユーザが、被験者の感情がどのような外的事象の影響を受けて生じているかを把握できない。しかし、被験者に生じる感情は、外的事象と密接に関係している。よって、ユーザは、感情推定装置が出力する感情に関する情報が利用目的に適した情報であるかどうかを判断できない。つまり、ユーザは、感情推定装置が出力する感情に関する情報を有効に活用できていない可能性があった。一方、被験者の感情に影響を与える外的事象を監視しつつ、被験者の感情を推定することは、ハードウェアの処理負荷の増大を招く。そこで、ハードウェアの処理負荷の増大を抑制しつつ、感情に関する情報を有効に活用することができる構成が望まれていた。
　本発明は、ハードウェアの処理負荷の増大を抑制しつつ、感情に関する情報を有効に活用することができる位置評価装置及び位置評価システムを提供することを目的とする。
　本発明者は、ハードウェアの処理負荷の増大を抑制しつつ、感情に関する情報を有効に活用することができる装置の構成について検討した。鋭意検討の結果、本発明者は、以下のような感情に関する情報を用いた位置評価装置の構成に想到した。
　本発明の一実施形態に係る位置評価装置は、対象者の心拍に関する生体情報を取得する生体情報取得部と、前記生体情報取得部が前記生体情報を取得した前記対象者が位置する場所に関する位置情報を取得する位置情報取得部と、前記生体情報から前記対象者の感情に関する感情情報を生成する感情情報生成部と、前記感情情報と前記位置情報とを取得し、取得した前記感情情報の生成に用いられた前記生体情報に関する前記位置情報と前記感情情報とを組み合わせた位置評価情報を生成する位置評価部と、前記生体情報、前記位置情報、前記感情情報及び前記位置評価情報のうち少なくとも一つの情報を出力する出力部と、を備える位置評価装置である。
　上述の構成では、前記位置評価装置は、前記感情情報生成部によって対象者の心拍に関する生体情報から前記対象者の感情に関する感情情報を生成する。前記位置評価装置は、前記位置情報取得部によって前記対象者の心拍に関する生体情報を取得した場所に関する位置情報を取得する。さらに、前記位置評価装置は、前記位置評価部によって前記位置情報と前記感情情報とを組み合わせた前記位置評価情報を生成する。このように、前記位置評価装置は、外的事象を含まない前記対象者の心拍に関する生体情報から前記感情情報を生成することでハードウェアの処理負荷を低減することができる。
　また、前記位置評価装置は、既存の技術及び設備を利用することにより容易に取得できる前記位置情報に前記感情情報を組み合わせることにより、前記位置情報を感情に関する指標により評価することができる。つまり、前記位置評価装置は、単に対象者が位置する場所を示す位置情報を、対象者にとってどのような場所なのかを示す付加価値を持った情報に変換することができる。これにより、前記位置評価装置は、ハードウェアの処理負荷の増大を抑制しつつ、感情に関する情報を有効に活用することができる。
　他の観点によれば、本発明の前記位置評価装置は、以下の構成を含むことが好ましい。
前記感情は、複数種類の感情を含み、前記感情情報は、前記複数種類の感情から選択された感情に関する感情情報である。
　上述のように、前記位置評価装置の前記感情情報生成部は、前記対象者の心拍に関する生体情報に基づいて、複数種類の感情から選択された感情に関する感情情報を生成する。前記位置評価装置は、複数の前記感情から一つの感情を選択することにより対象者の感情の変化に柔軟に対応することができる。これにより、前記位置評価装置は、ハードウェアの処理負荷の増大を抑制しつつ、感情に関する情報を有効に活用することができる。
　他の観点によれば、本発明の前記位置評価装置は、以下の構成を含むことが好ましい。前記感情情報は、感情の度合いに関する情報を含む。
　上述のように、前記位置評価装置は、前記感情情報生成部によって前記対象者の心拍に関する生体情報から感情の度合いを含んだ感情情報を生成する。前記位置評価装置は、感情の度合いを選択することにより対象者の感情の変化に柔軟に対応することができる。これにより、前記位置評価装置は、ハードウェアの処理負荷の増大を抑制しつつ、感情に関する情報を有効に活用することができる。
　本発明の一実施形態に係る位置評価装置は、以下の構成を含むことが好ましい。前記位置評価部は、前記位置情報と前記位置情報を取得した時刻に基づいて、前記対象者の移動速度を算出し、算出した前記移動速度に基づいて前記位置評価情報を生成し、前記出力部は、前記移動速度に基づいて前記生体情報、前記位置情報、前記感情情報及び前記位置評価情報のうち少なくとも一つの情報を出力する。
　上述のように、前記位置評価装置は、取得した前記位置情報に含まれる位置と時刻とを指標として移動速度毎に区分した感情情報を生成する。つまり、前記位置評価装置は、前記対象者の感情に影響を与える外的事象である移動手段に応じた指標により前記感情情報を生成する。前記位置評価装置は、移動手段の違いを考慮した感情情報によって前記位置情報を評価することができる。これにより、前記位置評価装置は、ハードウェアに処理負荷をかけることなく、移動速度（移動手段）による感情への影響を考慮して感情に関する情報を有効に活用することができる。
　本発明の一実施形態に係る位置評価装置は、以下の構成を含むことが好ましい。前記位置評価部は、前記位置情報を取得した時刻に基づいて前記位置評価情報を生成し、前記出力部は、前記時刻に基づいて前記生体情報、前記位置情報、前記感情情報及び前記位置評価情報のうち少なくとも一つの情報を出力する。
　前記位置評価装置は、取得した前記位置情報に含まれる時刻を指標として季節毎、時間帯毎等、任意の時間間隔により区分した前記感情情報を生成する。つまり、前記位置評価装置は、前記対象者の感情に影響を与える外的事象である時刻毎の周辺環境の変化に応じた指標により前記感情情報を生成する。前記位置評価装置は、季節、時間帯等の違いを考慮した感情情報によって前記位置情報を評価することができる。これにより、前記位置評価装置は、ハードウェアに処理負荷をかけることなく、季節、時間帯による感情への影響を考慮して感情に関する情報を有効に活用することができる。
　本発明の一実施形態に係る位置評価装置は、以下の構成を含むことが好ましい。気象情報を取得する気象情報取得部を備え、前記象情報取得部は、前記位置情報に基づいて気象情報を取得し、前記位置評価部は、前記気象情報に基づいて前記位置評価情報を生成し、前記出力部は、前記気象情報に基づいて前記生体情報、前記位置情報、前記感情情報及び前記位置評価情報のうち少なくとも一つの情報を出力する。
　上述のように、前記位置評価装置は、取得した前記位置情報に基づいて対応する位置における気象情報を取得する。更に前記位置評価装置は、気象情報を指標として前記感情情報を生成する。つまり、前記位置評価装置は、前記対象者の感情に影響を与える外的事象である気象情報を指標として前記感情情報を生成する。前記位置評価装置は、気象条件の違いを考慮した感情を指標として前記位置情報を評価することができる。これにより、前記位置評価装置は、ハードウェアに処理負荷をかけることなく、気象条件による感情への影響を考慮して感情に関する情報を有効に活用することができる。
　本発明の一実施形態に係る位置評価装置は、以下の構成を含むことが好ましい。前記出力部は、前記感情情報を数値、記号、図形及び色の少なくとも一つに変換した感情ラベルとして出力する。
　上述のように、前記感情情報を視覚的に認識し易い数値、記号、図形及び色の少なくとも一つに変換して出力情報を生成することにより、容易且つ視認し易い態様により前記感情情報を地図上に表示したり、グラフ、図表により表示したりすることができる。これにより、前記位置評価装置は、ハードウェアの処理負荷の増大を抑制しつつ、感情に関する情報を有効に活用することができる。
　本発明の一実施形態に係る位置評価システムは、対象者の心拍に関する生体情報を取得する生体情報取得部と、前記生体情報取得部が前記生体情報を取得した前記対象者が位置する場所に関する位置情報を取得する位置情報取得部と、前記生体情報から前記対象者の感情に関する感情情報を生成する感情情報生成部と、前記感情情報と前記位置情報とを取得し、取得した前記感情情報の生成に用いられた前記生体情報に関する前記位置情報と前記感情情報とを組み合わせた位置評価情報を生成する位置評価部と、取得した位置評価情報を記憶する記憶部と、記憶した位置評価情報から出力情報を生成する出力情報生成部と、出力情報を出力する出力部と、を備える。
　前記記憶部は、複数の対象者から取得した前記位置情報と前記感情情報とによって生成した複数の対象者の位置評価情報を記憶し、前記出力情報生成部は、前記複数の対象者の位置評価情報から出力情報を生成する。
　上述の構成では、前記位置評価システムは、前記複数の対象者の感情に関する前記感情情報及び前記複数の対象者の前記生体情報が測定された位置に関する前記位置情報から複数の位置評価情報を生成する。前記位置評価システムは、複数の位置評価情報を記憶部によって記憶する。つまり、前記位置評価システムは、前記位置評価情報の集合体（ビッグデータ）を有する。前記位置評価システムは、前記位置評価情報の集合体から前記出力情報を生成する。よって、前記位置評価システムは、前記感情情報から個人の性格、趣向など個人の個性による影響を排除した指標により前記位置情報を評価することができる。これにより、前記位置評価システムは、ハードウェアの処理負荷の増大を抑制しつつ、感情に関する情報を有効に活用することができる。
　本明細書で使用される専門用語は、特定の実施例のみを定義する目的で使用されるのであって、前記専門用語によって発明を制限する意図はない。
　本明細書で使用される「及び／または」は、一つまたは複数の関連して列挙された構成物のすべての組み合わせを含む。
　本明細書において、「含む、備える（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」「含む、備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」または「有する（ｈａｖｉｎｇ）」及びそれらの変形の使用は、記載された特徴、工程、要素、成分、及び／または、それらの等価物の存在を特定するが、ステップ、動作、要素、コンポーネント、及び／または、それらのグループのうちの１つまたは複数を含むことができる。
　本明細書において、「取り付けられた」、「接続された」、「結合された」、及び／または、それらの等価物は、広義の意味で使用され、“直接的及び間接的な”取り付け、接続及び結合の両方を包含する。さらに、「接続された」及び「結合された」は、物理的または機械的な接続または結合に限定されず、直接的または間接的な接続または結合を含むことができる。
　他に定義されない限り、本明細書で使用される全ての用語（技術用語及び科学用語を含む）は、本発明が属する技術分野の当業者によって一般的に理解される意味と同じ意味を有する。
　一般的に使用される辞書に定義された用語は、関連する技術及び本開示の文脈における意味と一致する意味を有すると解釈されるべきであり、本明細書で明示的に定義されていない限り、理想的または過度に形式的な意味で解釈されることはない。
　本発明の説明においては、いくつもの技術及び工程が開示されていると理解される。これらの各々は、個別の利益を有し、他に開示された技術の１つ以上、または、場合によっては全てと共に使用することもできる。
　したがって、明確にするために、本発明の説明では、不要に個々のステップの可能な組み合わせをすべて繰り返すことを控える。しかしながら、本明細書及び特許請求の範囲は、そのような組み合わせがすべて本発明の範囲内であることを理解して読まれるべきである。
　本明細書では、本発明に係る位置評価装置の実施形態について説明する。
　以下の説明では、本発明の完全な理解を提供するために多数の具体的な例を述べる。しかしながら、当業者は、これらの具体的な例がなくても本発明を実施できることが明らかである。
　よって、以下の開示は、本発明の例示として考慮されるべきであり、本発明を以下の図面または説明によって示される特定の実施形態に限定することを意図するものではない。
　［対象者］
　本明細書において、対象者とは、位置評価装置によって心拍に関する生体情報と場所に関する位置情報を取得される対象となる者である。位置評価装置は、対象者の心拍に関する生体情報を取得する。また、位置評価装置は、対象者が心拍に関する生体情報を取得された場所に関する位置情報を取得する。
　［対象者に関する情報］
　本明細書において対象者に関する情報とは、対象者の性別、年齢、身長、体重等の身体的特徴、性格、趣味、嗜好等の対象者に関する情報を含む。対象者に関する情報は、対象者自身が予め位置評価装置に入力する。対象者に関する情報には、対象者を特定する氏名、住所等の個人情報を含まない。
　［外的事象］
　本明細書において、外的事象とは、対象者が置かれている周辺の環境、被験者が行っている作業等、外部から対象者に情報及び刺激等を与える事象を含む。外的事象は、例えば、対象者がリーン車両により移動している状態、対象者が徒歩により移動している状態、対象者が動物の写真を見ている状態等である。
　［被験者］
　本明細書において、被験者とは、感情情報を生成する分類器の教師データを構成するために特定の外部事象に対する心拍に関する生体情報と自己申告による感情に関する感情情報とを教師データベースに取得される対象となる者である。分類器は、複数の被験者から取得した心拍に関する生体情報と自己申告による感情に関する感情情報とから、対象者の感情を分類するための教師データを生成する。
　［生体情報］
　本明細書において、生体情報とは、対象者の心拍数、心拍波形、心拍周期、心拍数の変化、血圧、高周波変動成分（ＨＦ）、低周波変動成分（ＬＦ）、３軸加速度、体表面温度等を含む情報を含む。生体情報は、対象者が装着するアンダーウェア等に設けられた生体情報取得部である心拍センサ、加速度センサ、温度センサ等によって計測される。
　［対象者の心拍に関する生体情報］
　本明細書において、対象者の心拍に関する生体情報とは、生体情報のうち対象者の心拍数、心拍波形、心拍周期、心拍数の変化、血圧、高周波変動成分（ＨＦ）及び低周波変動成分（ＬＦ）等を含む情報を含む。心拍に関する生体情報は、対象者が装着するアンダーウェア等に設けられた生体情報取得部である心拍センサによって計測される。
　［対象者の位置する場所に関する位置情報］
　本明細書において、対象者の位置する場所に関する位置情報とは、対象者が位置する場所の、緯度、経度、標高、測定時刻を含む情報を含む。位置に関する位置情報は、対象者が保持している携帯端末等に設けられている位置情報取得部である全球測位衛星システム（Ｇｌｏｂａｌ　Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ　Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ　Ｓｙｓｔｅｍ）用受信機、ビーコン（Ｂｅａｃｏｎ）、ジャイロセンサ及び方位センサ等によって算出される。
　［対象者の感情に関する感情情報］
　本明細書において、対象者の感情に関する感情情報とは、対象者の喜怒哀楽などの感情に関する情報を含む。対象者の感情に関する感情情報は、対象者が幸福を感じている状態、対象者がリラックスしている状態、対象者が怒りを感じている状態及び対象者が悲しみを感じている状態を含む。対象者の感情に関する感情情報は、例えば、対象者が保持している携帯端末、または心拍に関する生体情報を取得したサーバ等に設けられている感情情報生成部によって生成される。
　［対象者の心身状態に関する心身状態情報］
　本明細書において、対象者の心身状態に関する心身状態情報とは、対象者の感情により身体に生じている影響に関する情報を含む。対象者の心身状態に関する心身状態情報は、対象者が高揚している状態、対象者がリラックスしている状態、対象者が緊張している状態及び対象者が眠気を感じている状態などを含む。対象者の心身状態に関する心身状態情報は、例えば、対象者が保持している携帯端末、または心拍に関する生体情報を取得したサーバ等に設けられている感情情報生成部によって生成される。
　［度合い］
　本明細書において、度合いとは、感情の強さの段階的な表現である。例えば、快適性の度合いとは、快適性に関する感情が支配的であり、且つ快適性に関する感情が最も強くでている標準感情から、快適性に関する感情が支配的であり、且つ快適性に関する感情が最も弱い（不快ではないが快適と感じていない）快適性の標準感情までの間で快適性に関する標準感情を段階的に割り当てている。
　本発明の一実施形態によれば、ハードウェアの処理負荷の増大を抑制しつつ、感情に関する情報を有効に活用することができる。
本発明の実施形態１に係る位置評価装置の全体構成を表す模式図を示す。 本発明の実施形態１に係る位置評価装置による位置評価情報の表示態様を表す模式図を示す。 本発明の実施形態１に係る位置評価装置における感情情報の分類指標を表すグラフを示す。 本発明の実施形態１に係る位置評価装置における心身状態情報の分類指標を表すグラフを示す。 本発明の実施形態１に係る位置評価装置の制御を表す制御フロー図を示す。 本発明の実施形態２に係る位置評価装置の全体構成を表す模式図を示す。 本発明の実施形態２に係る位置評価装置を対象者が装着した構成を表す模式図を示す。 本発明の実施形態２に係る位置評価装置の感情情報及び身体状態情報による位置評価情報の表示状態を表す模式図を示す。 本発明の実施形態３に係る位置評価システムの全体構成を表す模式図を示す。 本発明の実施形態４に係る位置評価装置の全体構成を表す模式図を示す。 本発明の実施形態４に係る位置評価装置の制御を表す制御フロー図を示す。 本発明の他の実施形態に係る位置評価装置の全体構成を表す模式図を示す。
　以下で、各実施形態について、図面を参照しながら説明する。各図において、同一部分には同一の符号を付して、その同一部分の説明は繰り返さない。なお、各図中の構成部材の寸法は、実際の構成部材の寸法及び各構成部材の寸法比率等を忠実に表したものではない。
　［実施形態１］
　＜位置評価装置の全体構成＞
　図１を用いて本発明の実施形態１に係る位置評価装置１について説明する。図１は、本発明の実施形態に係る位置評価装置１の全体構成を表す模式図である。図２は、本発明の実施形態１に係る位置評価装置１による位置評価情報Ｖｉ１及び位置評価情報Ｖｉ２の表示態様を表す模式図である。図３は、本発明の実施形態１に係る位置評価装置１における感情情報Ｅｉの分類指標を表すグラフである。図４は、本発明の実施形態１に係る位置評価装置１における心身状態情報ＢＭｉの分類指標を表すグラフである。
　図１に示すように、本発明の実施形態１に係る位置評価装置１は、対象者の感情に関する感情情報Ｅｉに基づいて対象者の位置する場所に関する位置情報Ｐｉを評価する装置である。位置評価装置１は、対象者の心拍に関する生体情報Ｂｉから感情に関する感情情報Ｅｉと心身状態に関する心身状態情報ＭＢｉを生成する。位置評価装置１は、位置情報Ｐｉと生成した感情情報Ｅｉとから位置評価情報Ｖｉ１を生成する。更に、位置評価装置１は、位置情報Ｐｉと生成した心身状態情報ＭＢｉとから位置評価情報Ｖｉ２を生成する。
　位置評価装置１は、生体情報取得部２、位置情報取得部３、感情情報生成部４、位置評価部５及び出力部６を備える。
　生体情報取得部２は、対象者の生体情報Ｂｉを取得する。生体情報取得部２は、対象者の体表面温度、三軸加速度、心拍に関する生体情報である心拍数、心拍波形、心拍周期、心拍数の変化、血圧、高周波変動成分（ＨＦ）、低周波変動成分（ＬＦ）及び取得した時刻等を含む情報を単位時間毎に取得する。生体情報取得部２は、例えば、温度センサ、加速度センサ、心拍センサを含む。
　位置情報取得部３は、対象者が位置する場所に関する位置情報Ｐｉ（以下、単に「位置情報Ｐｉ」と記す）を取得する。位置情報取得部３は、対象者が位置する場所の緯度、経度、標高、方位及び取得した時刻等を含む位置情報Ｐｉを単位時間毎に取得する。位置情報取得部３は、例えば、ＧＮＳＳ受信機を含む。ＧＮＳＳ受信機は、全球測位衛星システム（Ｇｌｏｂａｌ　Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ　Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ　Ｓｙｓｔｅｍ）を構成する受信機である。ＧＮＳＳ受信機は、衛星から測距電波を受信し、ＧＮＳＳ受信機の絶対座標である緯度、経度、標高を算出する。
　感情情報生成部４は、対象者の生体情報Ｂｉから対象者の感情に関する感情情報Ｅｉ（以下、単に「感情情報Ｅｉ」と記す）と対象者の心身状態に関する心身状態情報ＭＢｉ（以下、単に「心身状態情報ＭＢｉ」と記す）を生成する。感情情報生成部４は、予め対象者の性別、年齢、身体的特徴等の対象者に関する情報を有している。また、感情情報生成部４は、対象者の心拍に関する生体情報Ｂｉから感情に関する感情情報Ｅｉと心身状態に関する心身状態情報ＭＢｉを生成する分類器Ｃを少なくとも一つ有している。本実施例において、感情情報生成部４は、タイプの異なる複数の分類器Ｃを有している。
　感情情報生成部４は、生体情報取得部２から対象者の心拍に関する生体情報Ｂｉを取得する。感情情報生成部４は、対象者に関する情報に基づいてまたは対象者の選択により、使用する分類器Ｃを決定する。また、感情情報生成部４は、位置情報取得部３が取得した位置情報Ｐｉに含まれる時刻から、対象者の移動手段（例えば、バイク、自転車、徒歩等）を判定することができる。感情情報生成部４は、移動手段に応じた分類器Ｃを決定する。また、感情情報生成部４は、生体情報取得部２が取得した対象者の３軸加速度から対象者がリーン車両に乗車しているか否かを判定することができる。感情情報生成部４は、車両のタイプに応じた分類器Ｃを決定する。
　感情情報生成部４は、決定した分類器Ｃによって、対象者の心拍に関する生体情報ＢｉからＲ－Ｒインターバル、ＬＦ／ＨＦ比、周波数成分等のうち少なくとも一つのパラメータ値から構成される評価データＤを算出する。分類器Ｃは、算出した評価データＤの分類を行う。分類器Ｃは、単位時間毎に算出した各評価データＤをサポートベクターマシン（ＳＶＭ）等のパターン認識モデルにより分類する。分類器Ｃは、パターン認識モデルによって分類された評価データＤに感情情報Ｅｉ及び心身状態情報ＭＢｉを割り当てる。
　位置評価部５は、位置情報Ｐｉと感情情報Ｅｉとを組み合わせた位置評価情報Ｖｉ１、及び位置情報Ｐｉと心身状態情報ＭＢｉとを組み合わせた位置評価情報Ｖｉ２を生成する。位置評価部５は、地図情報Ｍを有している。位置評価部５は、位置情報取得部３から位置情報Ｐｉを取得する。さらに、位置評価部５は、感情情報生成部４から感情情報Ｅｉと心身状態情報ＭＢｉとを取得する。
　位置評価部５は、例えば時刻等をフラグにして、位置情報Ｐｉと感情情報Ｅｉとを組み合わせた単位時間毎の感情情報Ｅｉによる位置評価情報Ｖｉ１を生成する。同様に、位置評価部５は、例えば時刻等をフラグにして、位置情報Ｐｉと心身状態情報ＭＢｉとを組み合わせた単位時間毎の心身状態情報ＭＢｉによる位置評価情報Ｖｉ２を生成する。つまり、位置評価部５は、対象者の心拍に関する生体情報Ｂｉから生成した感情情報Ｅｉ及び心身状態情報ＭＢｉと、対象者から生体情報Ｂｉを取得した際の位置情報Ｐｉとを取得し、対象者が位置する場所において対象者が抱いた感情と心身状態とを特定する。これにより、位置評価部５は、対象者が位置する場所を対象者の感情と心身状態とによって評価している。
　出力部６は、対象者の心拍に関する生体情報Ｂｉ、位置情報Ｐｉ、感情情報Ｅｉ、心身状態情報ＭＢｉ、感情情報Ｅｉによる位置評価情報Ｖｉ１及び心身状態情報ＭＢｉによる位置評価情報Ｖｉ２のうち少なくとも一つの情報を出力する。出力部６は、生体情報取得部２から対象者の心拍に関する生体情報Ｂｉを取得する。また、出力部６は、位置情報Ｐｉ、感情情報Ｅｉ及び心身状態情報ＭＢｉを含む感情情報Ｅｉによる位置評価情報Ｖｉ１及び心身状態情報ＭＢｉによる位置評価情報Ｖｉ２を取得する。出力部６は、各情報を外部の表示装置、携帯端末、サーバ等の機器に出力する。また、出力部６は、各情報を表示する表示装置６ａを含んでいてもよい。
　図２に示すように、出力部６は、例えば、位置情報Ｐｉに基づいて表示装置６ａに地図情報Ｍを表示する。更に、出力部６は、感情情報Ｅｉによる位置評価情報Ｖｉ１（図１参照）に基づいて、地図情報Ｍ上の対象者が位置する場所に感情情報Ｅｉ（図１参照）を数値、記号、図形及び色の少なくとも一つに変換した感情ラベルＥＬを表示する。また、出力部６は、心身状態情報ＭＢｉによる位置評価情報Ｖｉ２（図１参照）に基づいて、心身状態情報ＭＢｉ（図１参照）を数値、記号、図形及び色の少なくとも一つに変換した心身状態ラベルＢＬを表示する。本実施形態において、出力部６は、感情ラベルＥＬ及び心身状態ラベルＢＬを円形の図形により地図情報Ｍ上に単位時間毎に重畳表示させている。
　感情情報生成部４、位置評価部５及び出力部６は、実体的には、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤＤ等がバスにより接続される構成であってもよい。また、感情情報生成部４及び位置評価部５は、ワンチップのＬＳＩ等からなる構成であってもよい。感情情報生成部４は、評価器を制御するために種々のプログラム、データが格納されている。また、位置評価部５は、位置情報Ｐｉ、感情情報Ｅｉ及び心身状態情報ＭＢｉを取得し、且つ組み合わせるために種々のプログラム、データが格納されている。
　＜分類器Ｃの構成＞
　次に図３と図４とを用いて、感情情報生成部４の分類器Ｃについて説明する。
　図３に示すように、感情情報生成部４の分類器Ｃは、例えば、パターン認識モデルによって感情値Ｅ（Ａａｌｅｎｃｅ）と覚醒値Ａ（Ａｒｏｕｓａｌ）とを指標とする評価データＤの分類を行う。分類器Ｃは、分類した評価データＤの感情値Ｅと覚醒値Ａとを取得する。分類器Ｃは、感情値Ｅと覚醒値Ａとに基づいて複数種類の感情から対象者の感情を選択した感情情報Ｅｉを生成する。
　感情値Ｅは、ポジティブな感情からネガティブな感情までの度合いを表している。ポジティブな感情とは、興奮、安心、高揚、安らぎ、落ち着き、愉快等の対象者の肯定的な感情を含む。ネガティブな感情とは、緊張、動揺、憂鬱、不安、不愉快、絶望等の対象者の否定的な感情を含む。感情値Ｅが高い評価データＤ（感情値Ｅが＋側）は、感情値Ｅに応じてポジティブな感情に割り当てられる。感情値Ｅが低い評価データＤ（感情値Ｅが－側）は、感情値Ｅに応じてネガティブな感情に割り当てられる。
　覚醒値Ａは、感情が活性している状態から感情が不活性の状態までの度合いを表してる。活性している感情とは、興奮、高揚、愉快、動揺、緊張、不愉快等の対象者の高揚した感情を含む。不活性な感情とは、安心、安らぎ、落ち着き、憂鬱、不安、絶望等の対象者の消沈している感情を含む。覚醒値Ａが高い評価データＤ（覚醒値Ａが＋側）は、覚醒値Ａに応じて活性している感情に割り当てられる。覚醒値Ａが低い評価データＤ（覚醒値Ａが－側）は、覚醒値Ａに応じて不活性な感情に割り当てられる。
　分類器Ｃは、パターン認識モデルによって分類された評価データＤの感情値Ｅと覚醒値Ａとから、評価データＤが示す感情を割り当てる。分類器Ｃは、評価データＤの感情値Ｅがポジティブな感情の範囲（感情値Ｅが＋側）であり、評価データＤの覚醒値Ａが活性している感情の範囲（覚醒値Ａが＋側）である場合、評価データＤを興奮、高揚、愉快等の感情が含まれる幸福（Ｈａｐｐｙ）の領域に割り当てる。更に分類器Ｃは、幸福の領域内において、感情値Ｅと覚醒値Ａとから評価データＤに具体的な感情（興奮、高揚、愉快等）を割り当てる。分類器Ｃは、例えば、幸福の領域内において評価データＤ１の感情値Ｅが高く（ポジティブな感情の度合いが大きく）、覚醒値Ａが低い（活性している感情の度合いが小さい）場合、評価データＤ１に幸福の領域における複数種類の感情から愉快（Ｐｌｅａｓａｎｔ）という感情を選択する。
　分類器Ｃは、評価データＤの感情値Ｅがポジティブな感情の範囲（感情値Ｅが＋側）であり、評価データＤの覚醒値Ａが不活性な感情の範囲（覚醒値Ａが－側）である場合、評価データＤを安心、安らぎ、落ち着き等を含むリラックス（Ｒｅｌａｘｅｄ）の領域に割り当てる。更に分類器Ｃは、リラックスの領域内において、感情値Ｅと覚醒値Ａとから評価データＤに具体的な感情（安心、安らぎ、落ち着き等）を割り当てる。分類器Ｃは、例えば、リラックスの領域内において評価データＤ２の感情値Ｅが高く（ポジティブな感情の度合いが大きく）、覚醒値Ａが低い（不活性な感情の度合いが大きい）場合、評価データＤ２にリラックスの領域における複数種類の感情から安らぎ（Ｓｅｒｅｎｉｔｙ）という感情を選択する。
　分類器Ｃは、評価データＤの感情値Ｅがネガティブな感情の範囲（感情値Ｅが－側）であり、評価データＤの覚醒値Ａが活性している感情の範囲（覚醒値Ａが＋側）である場合、評価データＤを緊張、動揺、不愉快等を含む怒り（Ａｎｇｒｙ）の領域に割り当てる。更に分類器Ｃは、怒りの領域内において、感情値Ｅと覚醒値Ａとから評価データＤに具体的な感情（緊張、動揺、不愉快等）を割り当てる。分類器Ｃは、例えば、怒りの領域内において評価データＤ３の感情値Ｅが低く（ネガティブな感情の度合いが大きく）、覚醒値Ａが低い（活性している感情の度合いが小さい）場合、評価データＤ３に怒りの領域における複数種類の感情から不愉快（Ｕｎｐｌｅａｓａｎｔ）という感情を選択する。
　分類器Ｃは、評価データＤの感情値Ｅがネガティブな感情の範囲（感情値Ｅが－側）であり、評価データＤの覚醒値Ａが不活性な感情の範囲（覚醒値Ａが－側）である場合、評価データＤを憂鬱、不安、絶望等を含む悲しみ（Ｓａｄ）の領域に割り当てる。更に分類器Ｃは、悲しみの領域内において、感情値Ｅと覚醒値Ａとから評価データＤに具体的な感情（憂鬱、不安、絶望等）を割り当てる。分類器Ｃは、例えば、悲しみの領域内において評価データＤ４の感情値Ｅが低く（ネガティブな感情の度合いが大きく）、覚醒値Ａが低い（不活性な感情の度合いが大きい）場合、評価データＤ４に悲しみの領域における複数種類の感情から絶望（Ｄｅｓｐａｉｒ）という感情を選択する。
　また、図４に示すように、分類器Ｃは、例えば、パターン認識モデルによって気力値Ｗ（Ｗｉｌｌｐｏｗｅｒ）と覚醒値Ａとを指標とする評価データＤの分類を行う。分類器Ｃは、分類した評価データＤの気力値Ｗと覚醒値Ａとを取得する。分類器Ｃは、気力値Ｗと覚醒値Ａとに基づいて複数種類の心身状態から対象者の心身状態に関する心身状態情報ＭＢｉを生成する。
　気力値Ｗは、心身が元気な状態から心身が疲労している状態までの度合いを表している。気力値Ｗが高い評価データＤ（気力値Ｗが＋側）は、気力値Ｗに応じて興奮、リラックス等を含む心身状態に割り当てられる。気力値Ｗが低い評価データＤ（気力値Ｗが－側）は、気力値Ｗに応じて緊張、眠気等を含む心身状態に割り当てられる。
　覚醒値Ａは、感情が活性している状態から感情が不活性の状態までの度合いを表している。覚醒値Ａが高い評価データＤ（覚醒値Ａが＋側）は、覚醒値Ａに応じて高揚、緊張等を含む心身状態に割り当てられる。覚醒値Ａが低い評価データＤ（覚醒値Ａが－側）は、覚醒値Ａに応じてリラックス、眠気等を含む心身状態に割り当てられる。
　分類器Ｃは、評価データＤ５の気力値Ｗが元気な状態の範囲（気力値Ｗが＋側）であり、評価データＤ５の覚醒値Ａが活性している感情の範囲（覚醒値Ａが＋側）である場合、評価データＤ５を高揚（Ｅｘａｌｔａｔｉｏｎ）している心身状態の領域に割り当てる。
　分類器Ｃは、評価データＤ６の気力値Ｗが元気な状態の範囲（気力値Ｗが＋側）であり、評価データＤ６の覚醒値Ａが不活性な感情の範囲（覚醒値Ａが－側）である場合、評価データＤ６をリラックス（Ｒｅｌａｘｅｄ）している心身状態の領域に割り当てる。
　分類器Ｃは、評価データＤ７の気力値Ｗが疲労している状態の範囲（気力値Ｗが－側）であり、評価データＤ７の覚醒値Ａが不活性な感情の範囲（覚醒値Ａが－側）である場合、評価データＤ７を眠気（Ｓｌｅｅｐｉｎｅｓｓ）が生じている心身状態の領域に割り当てる。
　分類器Ｃは、評価データＤ８の気力値Ｗが疲労している状態の範囲（気力値Ｗが－側）であり、評価データＤ８の覚醒値Ａが活性している感情の範囲（覚醒値Ａが＋側）である場合、評価データＤ８を緊張（Ｔｅｎｓｉｏｎ）している心身状態の領域に割り当てる。
　このように構成される分類器Ｃは、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）等のパターン認識モデルによって評価データＤを分類している。バターン認識モデルは、様々な外的事象の影響下における被験者の感情に関する感情情報Ｅｉと心拍に関する生体情報Ｂｉとを教師データとして生成される。教師データは、例えば、特定の画像を見た際の被験者の心拍に関する生体情報から算出したＲ－Ｒインターバル、ＬＦ／ＨＦ比、周波数成分等のパラメータ値から構成されるインプット情報と、特定の画像を見た被験者の自己申告による感情情報をラベル付き正解とするペアが多数含まれている。分類器Ｃは、教師データを用いた機械学習によって分類精度が向上する。
　また、分類器Ｃは、機械学習により使用する教師データの構成内容に応じて分類精度が異なる。例えば、分類器Ｃは、男性の被験者によるペアだけが含まれる教師データを使用した場合、男性の対象者における感情の分類精度が向上する。また、分類器Ｃは、３０代―４０代の被験者によるペアだけが含まれる教師データを使用した場合、３０代―４０代の対象者における感情の分類精度が向上する。このように、分類器Ｃは、被験者に関する情報に基づいて分類された学習データを使用することにより、タイプの異なる分類器Ｃになる。
　図１に示すように、感情情報生成部４は、生体情報取得部２に接続されている。感情情報生成部４は、生体情報取得部２から対象者の心拍に関する生体情報Ｂｉを取得することができる。また、感情情報生成部４は、位置情報取得部３に接続されている。感情情報生成部４は、位置情報取得部３から対象者の位置する場所に関する位置情報Ｐｉを取得することができる。
　感情情報生成部４は、位置評価部５に接続されている。感情情報生成部４は、位置評価部５に対象者の感情に関する感情情報Ｅｉと対象者の位置する場所に関する情報とを送信することができる。
　感情情報生成部４及び位置評価部５は、出力部６に接続されている。感情情報生成部４は、出力部６に対象者の心拍に関する生体情報Ｂｉ、位置情報Ｐｉ、感情情報Ｅｉ及び心身状態情報ＭＢｉのうち少なくとも一つの情報を出力可能に構成されている。位置評価部５は、地図情報Ｍ、感情情報Ｅｉによる位置評価情報Ｖｉ１及び心身状態情報ＭＢｉによる位置評価情報Ｖｉ２を出力可能に構成されている。
　＜制御フロー＞
　図５を用いて、位置評価装置１の位置評価制御の制御フローについて説明する。図５は、本発明の実施形態１に係る位置評価装置１の制御を表す制御フロー図である。なお、位置評価装置１は、位置評価開始信号を取得している。
　図５に示すように、ステップＳ１１０において、位置評価装置１は、生体情報取得部２によって時刻等を含む対象者の心拍に関する生体情報Ｂｉと位置情報Ｐｉとを単位時間毎に取得する。
　ステップＳ１２０において、位置評価装置１の感情情報生成部４は、対象者に関する情報または位置情報Ｐｉに基づいて、または対象者による選択により、使用する分類器Ｃを決定する。
　ステップＳ１３０において、感情情報生成部４は、心拍に関する生体情報Ｂｉから評価データＤを単位時間毎に算出する。
　ステップＳ１４０において、感情情報生成部４は、分類器Ｃによって単位時間毎に算出した評価データＤを感情値Ｅと覚醒値Ａとを指標として分類する。感情情報生成部４は、感情値Ｅと覚醒値Ａとから感情情報Ｅｉを生成する。
　ステップＳ１５０において、感情情報生成部４は、分類器Ｃによって単位時間毎に算出した評価データＤを気力値Ｗと覚醒値Ａとを指標として分類する。感情情報生成部４は、気力値Ｗと覚醒値Ａとから心身状態情報ＭＢｉを生成する。
　ステップＳ１６０において、位置評価装置１の位置評価部５は、例えば時刻等をフラグにして、位置情報Ｐｉと感情情報Ｅｉとを組み合わせた単位時間毎の感情情報Ｅｉによる位置評価情報Ｖｉ１、及び位置情報Ｐｉと心身状態情報ＭＢｉとを組み合わせた単位時間毎の心身状態情報ＭＢｉによる位置評価情報Ｖｉ２を生成する。
　ステップＳ１７０において、位置評価部５は、出力部６によって生成した感情情報Ｅｉによる位置評価情報Ｖｉ１及び心身状態情報ＭＢｉによる位置評価情報Ｖｉ２を表示装置６ａに表示する。
　上述の構成では、位置評価装置１は、外的事象を含まない対象者の心拍に関する生体情報Ｂｉから分類器Ｃを用いて対象者の感情情報Ｅｉ及び心身状態情報ＭＢｉを生成することにより、ハードウェアの処理負荷を低減することができる。また、位置評価装置１は、感情情報生成部４により生成された感情情報Ｅｉ及び心身状態情報ＭＢｉに既存の技術及び設備を利用することにより容易に取得できる位置情報Ｐｉを組み合わせることにより、ハードウェアの処理負荷を増大することなく、感情情報Ｅｉ及び心身状態情報ＭＢｉに外的事象を付加することができる。これにより、位置評価装置１は、単に対象者が位置する場所を示す位置情報Ｐｉを、対象者にとってどのような場所なのかを示す付加価値を持った位置情報Ｐｉに変換することができる。
　また、位置評価装置１は、感情情報生成部４によって対象者の心拍に関する生体情報Ｂｉから複数種類の感情情報Ｅｉと複数種類の心身状態情報ＭＢｉとを生成する。位置評価装置１は、位置情報Ｐｉに複数の感情から一つの感情を選択した感情情報Ｅｉを生成することにより対象者の感情の変化に柔軟に対応することができる。また、位置評価装置１は、感情の度合いを選択することにより対象者の感情の変化に柔軟に対応することができる。
　位置評価装置１は、ネガティブな感情情報Ｅｉが継続して生成されている場合、またはネガティブな感情情報Ｅｉの度合いが大きい場合、対象者に注意喚起またはアドバイスを行うことができる。また、位置評価装置１は、心身が疲労している状態の心身状態情報ＢＭｉが継続して生成されている場合、または心身が疲労している状態の心身状態情報ＢＭｉの度合いが大きい場合、対象者に注意喚起またはアドバイスを行うことができる。これにより、位置評価装置１は、ハードウェアの処理負荷の増大を抑制しつつ、感情に関する情報を有効に活用することができる。
　　［実施形態２］
　　＜位置評価装置１の単独使用＞
　図６と図７を用いて、本発明の実施形態２に係る位置評価装置１Ａの全体構成について説明する。図６は、本発明の実施形態２に係る位置評価装置１Ａの全体構成を表す模式図である。図７は、本発明の実施形態２に係る位置評価装置１Ａを対象者が装着した構成を表す模式図である。なお、以下の実施形態において、既に説明した実施形態と同様の点に関してはその具体的説明を省略し、相違する部分を中心に説明する。本実施形態において、位置評価装置１Ａは、一人の対象者が単独で使用している。
　図６に示すように、位置評価装置１Ａは、生体情報取得部２、位置情報取得部３、感情情報生成部４、位置評価部５、出力部６及び端末記憶部７を備える。
　図７に示すように、生体情報取得部２は、対象者の身体に装着可能な機器、着衣等に各種センサが内蔵されているウェアラブルセンサである。本実施形態において、生体情報取得部２は、アンダーウェアＵに心拍センサ２ａ、温度センサ２ｂ、３軸加速度センサ２ｃ、通信機２ｄ及び電池が内蔵されているウェアラブルセンサである。ウェアラブルセンサは、対象者に装着された状態で、心拍センサ２ａの電極と温度センサ２ｂの測定端子が対象者の胸部に接触するように構成されている。また、ウェアラブルセンサは、通信機２ｄによって、心拍センサ２ａ、温度センサ２ｂ、３軸加速度センサ２ｃの検出値を外部に送信可能、且つ外部からの心拍センサ２ａ、温度センサ２ｂ及び３軸加速度センサ２ｃへの制御信号を受信可能に構成されている。
　位置情報取得部３、感情情報生成部４、位置評価部５及び出力部６は、対象者が所持しているスマートフォン等の携帯端末Ｔ内に構成されている。位置情報取得部３は、携帯端末Ｔに内蔵されているＧＮＳＳ受信機で構成されている。感情情報生成部４、位置評価部５及び出力部６は、携帯端末ＴのＲＯＭ等の保存されている。感情情報生成部４、位置評価部５及び出力部６は、携帯端末ＴのＣＰＵによって制御可能に構成されている。携帯端末Ｔは、通信機を介してウェアラブルセンサと通信可能に構成されている。これにより、感情情報生成部４及び出力部６は、携帯端末Ｔの通信機を介して、生体情報取得部２と通信可能に構成されている。
　図６に占めすように、端末記憶部７は、少なくとも感情情報Ｅｉによる位置評価情報Ｖｉ１及び心身状態情報ＭＢｉによる位置評価情報Ｖｉ２を記憶する。端末記憶部７は、携帯端末Ｔ（図７参照）の記憶装置から構成されている。端末記憶部７は、位置評価部５が生成した感情情報Ｅｉによる位置評価情報Ｖｉ１及び心身状態情報ＭＢｉによる位置評価情報Ｖｉ２を時系列で記憶する。また、端末記憶部７は、記憶した感情情報Ｅｉによる位置評価情報Ｖｉ１及び心身状態情報ＭＢｉによる位置評価情報Ｖｉ２を出力部６に送信することができる。
　位置評価装置１Ａは、端末記憶部７から過去の感情情報Ｅｉによる位置評価情報Ｖｉ１及び心身状態情報ＭＢｉによる位置評価情報Ｖｉ２を取り出すことにより、同じ位置における日時の異なる感情情報Ｅｉによる位置評価情報Ｖｉ１及び心身状態情報ＭＢｉによる位置評価情報Ｖｉ２を比較することができる。なお、端末記憶部７は、対象者の心拍に関する生体情報Ｂｉ及び位置情報Ｐｉを記憶してもよい。
　出力部６は、携帯端末Ｔ（図７参照）の表示装置を含む。出力部６は、端末記憶部７に接続されている。出力部６は、端末記憶部７から生体情報Ｂｉ、位置情報Ｐｉ、感情情報Ｅｉ、心身状態情報ＭＢｉ、感情情報Ｅｉによる位置評価情報Ｖｉ１及び心身状態情報ＭＢｉによる位置評価情報Ｖｉ２のうち少なくとも一つの情報を取得可能に構成されている。また、出力部６は、携帯端末Ｔの表示装置に生体情報Ｂｉ、位置情報Ｐｉ、感情情報Ｅｉ、心身状態情報ＭＢｉ、感情情報Ｅｉによる位置評価情報Ｖｉ１及び心身状態情報ＭＢｉによる位置評価情報Ｖｉ２のうち少なくとも一つの情報を表示可能に構成されている。出力部６は、携帯端末Ｔの通信機を介して、外部の機器に対象者の心拍に関する生体情報Ｂｉ、位置情報Ｐｉ、感情情報Ｅｉ、心身状態情報ＭＢｉ、感情情報Ｅｉによる位置評価情報Ｖｉ１及び心身状態情報ＭＢｉによる位置評価情報Ｖｉ２のうち少なくとも一つの情報を出力可能に構成されている。
　以下に、図８を用いて位置評価装置１Ａによる感情情報Ｅｉによる位置評価情報Ｖｉ１及び心身状態情報ＭＢｉによる位置評価情報Ｖｉ２の表示状態について説明する。図８は、本発明の実施形態２に係る位置評価装置１Ａの感情情報Ｅｉによる位置評価情報Ｖｉ１及び心身状態情報ＭＢｉによる位置評価情報Ｖｉ２の表示状態を表す模式図である。
　図８に示すように、出力部６（図６参照）は、例えば、対象者が位置する場所を中心として所定の範囲の地図情報Ｍを携帯端末Ｔの表示装置６ａに表示する。また、出力部６は、地図情報Ｍ上に対象者の位置する場所を表示する。この際、出力部６は、感情情報Ｅｉを、数値、記号、図形及び色の少なくとも一つに変換した感情ラベルＥＬ１として地図上に表示する。
　また、出力部６は、例えば、感情情報Ｅｉを感情グラフＧｅ上に表示する。出力部６は、横軸に感情値Ｅを表し、横軸に直交する縦軸に覚醒値Ａを表す感情グラフＧｅを表示する。感情値Ｅが＋側（ポジティブな感情）、覚醒値Ａが＋側（活性している感情）である感情グラフＧｅの第１象限は、幸福の領域として設定されている。感情値Ｅが＋側（ポジティブな感情）、覚醒値Ａが－側（不活性な感情）である感情グラフＧｅの第２象限は、リラックスの領域として設定されている。感情値Ｅが－側（ネガティブな感情）、覚醒値Ａが－側（不活性な感情）である感情グラフＧｅの第３象限は、悲しみの領域として設定されている。感情値Ｅが－側（ネガティブな感情）、覚醒値Ａが＋側（活性している感情）である感情グラフＧｅの第４象限は、怒りの領域として設定されている。出力部６は、感情グラフＧｅに感情情報Ｅｉを数値、記号、図形及び色の少なくとも一つから表示される感情ラベルＥＬ２に変換して対象者の現在の感情に相当する位置に表示する。
　また、出力部６は、例えば、対象者の心身状態に関する心身状態情報ＭＢｉを表す心身状態グラフＧｂを表示する。心身状態グラフＧｂには、気力値Ｗが＋側、且つ覚醒値Ａが＋側の心身状態である高揚の度合いを数値、記号、図形及び色の少なくとも一つに変換した心身状態ラベルＢＬ１が表示される。同様に、心身状態グラフＧｂには、気力値Ｗが＋側、覚醒値Ａが－側の心身状態であるリラックスの度合いを示す心身状態ラベルＢＬ２、気力値Ｗが－側、覚醒値Ａが＋側の心身状態である緊張の度合いを示す心身状態ラベルＢＬ３及び気力値Ｗが－側、覚醒値Ａが－側の心身状態である眠気の度合いを示す心身状態ラベルＢＬ４が表示される。出力部６は、心身状態グラフＧｂに対象者の心身状態に関する心身状態情報ＭＢｉを気力値Ｗと覚醒値Ａとの値に基づいて表示する。
　上述の構成では、位置評価装置１Ａは、対象者が所持している携帯端末Ｔのハードウェアにより作動する分類器Ｃ等を用いて対象者の生体情報Ｂｉから対象者の感情情報Ｅｉ及び対象者の心身状態情報ＭＢｉを生成している。また、位置評価装置１Ａは、携帯端末ＴのＧＮＳＳ受信機が取得した位置情報Ｐｉを利用することにより、ハードウェアの処理負荷を増大させることなく、感情情報Ｅｉに外的事象を付加することができる。これにより、位置評価装置１Ａは、ハードウェアの処理負荷の増大を抑制しつつ、感情に関する情報を有効に活用することができる。
　　［実施形態３］
　　＜位置評価システム＞
　図９を用いて、本発明の実施形態３に係る位置評価システム８の全体構成について説明する。図９は、本発明の実施形態に係る位置評価システム８の全体構成を表す模式図である。
　位置評価システム８は、複数の対象者からの感情情報Ｅｉ及び心身状態情報ＭＢｉによって位置の評価を行うシステムである。位置評価システム８は、生体情報取得部２、位置情報取得部３、感情情報生成部４、位置評価部５、端末記憶部７、出力情報生成部１０、サーバ記憶部９及び出力部６を備える。位置評価システム８は、例えばアンダーウェアＵに設けられたウェアラブルセンサ、携帯端末Ｔ及びサーバＳから構成されている。
　生体情報取得部２は、生体情報Ｂｉを取得する。生体情報取得部２は、対象者の身体に装着可能な機器、アンダーウェアＵに各種センサが内蔵されているウェアラブルセンサである。つまり、生体情報取得部２は、対象者が所持している（図７参照）。生体情報取得部２は、アンダーウェアＵを装着している対象者の生体情報Ｂｉを取得する。
　位置情報取得部３は、位置情報Ｐｉを取得する。位置情報取得部３は、対象者が所持しているスマートフォン等の携帯端末Ｔ内に構成されている（図７参照）。位置情報取得部３は、携帯端末Ｔを所持している対象者の位置情報Ｐｉを取得する。
　感情情報生成部４は、生体情報Ｂｉから感情情報Ｅｉ及び心身状態情報ＭＢｉを生成する。感情情報生成部４は、対象者が所持しているスマートフォン等の携帯端末Ｔ内に構成されている。携帯端末Ｔは、ウェアラブルセンサの通信機２ｄを介して通信可能に構成されている。つまり、感情情報生成部４は、携帯端末Ｔの通信機を介して、生体情報取得部２と通信可能に構成されている。感情情報生成部４は、携帯端末Ｔを所持している対象者が装着しているアンダーウェアＵから生体情報Ｂｉを取得する。
　携帯端末Ｔには、少なくとも感情情報Ｅｉによる位置評価情報Ｖｉ１及び心身状態情報ＭＢｉによる位置評価情報Ｖｉ２を記憶する端末記憶部７を備えている。端末記憶部７は、携帯端末Ｔの記憶装置から構成されている。端末記憶部７は、位置評価部５が生成した位置評価情報Ｖｉを時系列により記憶する。なお、端末記憶部７は、心拍に関する生体情報Ｂｉ、位置情報Ｐｉ、感情情報Ｅｉ及び心身状態情報ＭＢｉを記憶してもよい。
　位置評価部５は、感情情報Ｅｉによる位置評価情報Ｖｉ１及び心身状態情報ＭＢｉによる位置評価情報Ｖｉ２を生成する。位置評価部５は、サーバＳ内に構成されている。サーバＳは、インターネットに接続されている。また、サーバＳは、インターネット及び携帯端末Ｔの通信機を介して対象者が所持している携帯端末Ｔと通信可能に構成されている。つまり、位置評価部５は、インターネット及び携帯端末Ｔの通信機を介して位置情報取得部３及び感情情報生成部４と通信可能に構成されている。
　記憶部であるサーバ記憶部９は、サーバＳの記憶装置から構成されている。サーバ記憶部９は、少なくとも感情情報Ｅｉによる位置評価情報Ｖｉ１及び心身状態情報ＭＢｉによる位置評価情報Ｖｉ２を記憶する。サーバ記憶部９は、位置評価部５が生成した感情情報Ｅｉによる位置評価情報Ｖｉ１及び心身状態情報ＭＢｉによる位置評価情報Ｖｉ２を時系列により記憶する。また、サーバ記憶部９は、記憶した感情情報Ｅｉによる位置評価情報Ｖｉ１及び心身状態情報ＭＢｉによる位置評価情報Ｖｉ２を出力情報生成部１０に送信することができる。なお、サーバ記憶部９は、心拍に関する生体情報Ｂｉ、位置情報Ｐｉ、感情情報Ｅｉ及び心身状態情報ＭＢｉを記憶してもよい。
　出力情報生成部１０は、記憶した感情情報Ｅｉによる位置評価情報Ｖｉ１及び心身状態情報ＭＢｉによる位置評価情報Ｖｉ２から出力情報Ｏｉを生成する。出力情報生成部１０は、サーバＳ内に構成されている。出力情報生成部１０は、心拍に関する生体情報Ｂｉ、位置情報Ｐｉ、感情情報Ｅｉ、心身状態情報ＭＢｉ、感情情報Ｅｉによる位置評価情報Ｖｉ１及び心身状態情報ＭＢｉによる位置評価情報Ｖｉ２のうち少なくとも一つの情報から出力情報Ｏｉを生成する。また、出力情報生成部１０は、インターネット及び携帯端末Ｔの通信機を介して、出力部６または外部機器に出力情報Ｏｉを出力可能に構成されている。
　出力情報生成部１０は、例えば、地図情報Ｍ上に対象者が位置する場所での対象者の感情に関する感情情報Ｅｉと対象者の心身状態に関する心身状態情報ＭＢｉとのうち少なくとも一つを、数値、記号、図形及び色のうち少なくとも一つに変換した感情ラベルＥＬまたは心身状態ラベルＢＬ（図８参照）を表示するための出力情報Ｏｉを生成する。
　出力部６は、出力情報Ｏｉを出力する。出力部６は、携帯端末Ｔの表示装置６ａを含む（図８参照）。出力部６は、携帯端末Ｔの表示装置６ａに出力情報Ｏｉを表示可能に構成されている。出力部６は、インターネット及び携帯端末Ｔの通信機を介して、出力情報生成部１０から出力情報Ｏｉを取得する。
　このように構成される位置評価システム８において、サーバＳは、複数の対象者が保持する携帯端末Ｔから、インターネット及び携帯端末Ｔの通信機を介して各位置情報Ｐｉ、各感情情報Ｅｉ及び各心身状態情報ＭＢｉを取得可能に構成されている。
　位置評価システム８は、複数の対象者が所持する携帯端末Ｔから取得した各位置情報Ｐｉ、各感情情報Ｅｉ及び各心身状態情報ＭＢｉをサーバ記憶部９に記憶する。また、位置評価システム８は、各携帯端末Ｔからの位置情報Ｐｉ、各感情情報Ｅｉ及び各心身状態情報ＭＢｉに基づいて生成された各感情情報Ｅｉによる位置評価情報Ｖｉ１及び各心身状態情報ＭＢｉによる位置評価情報Ｖｉ２をサーバ記憶部９に記憶する。
　位置評価システム８の出力情報生成部１０は、サーバ記憶部９が記憶している複数の感情情報Ｅｉによる位置評価情報Ｖｉ１及び心身状態情報ＭＢｉによる位置評価情報Ｖｉ２から、任意の指標に基づいた複数の感情情報Ｅｉによる位置評価情報Ｖｉ１及び心身状態情報ＭＢｉによる位置評価情報Ｖｉ２を抽出する。出力情報生成部１０は、例えば、位置情報Ｐｉを指標として、特定の場所における複数の感情情報Ｅｉによる位置評価情報Ｖｉ１及び心身状態情報ＭＢｉによる位置評価情報Ｖｉ２を抽出する。また、出力情報生成部１０は、例えば、時刻を指標として（例えば季節、時間帯等）、該当する時刻の複数の感情情報Ｅｉによる位置評価情報Ｖｉ１及び心身状態情報ＭＢｉによる位置評価情報Ｖｉ２を抽出する。
　出力情報生成部１０は、抽出した複数の感情情報Ｅｉによる位置評価情報Ｖｉ１及び心身状態情報ＭＢｉによる位置評価情報Ｖｉ２から出力情報Ｏｉを生成する。出力情報生成部１０は、例えば、抽出した複数の感情情報Ｅｉによる位置評価情報Ｖｉ１及び心身状態情報ＭＢｉによる位置評価情報Ｖｉ２を地図情報Ｍ上に重畳表示させるための出力情報Ｏｉを生成する。また、出力情報生成部１０は、例えば、抽出した複数の感情情報Ｅｉによる位置評価情報Ｖｉ１及び心身状態情報ＭＢｉによる位置評価情報Ｖｉ２を適切な統計手法により処理した出力情報Ｏｉを生成する。
　このように構成される位置評価システム８は、複数の感情情報Ｅｉ及び複数の位置情報Ｐｉから生成された複数の位置評価情報Ｖｉ１と、複数の心身状態情報ＭＢｉ及び複数の位置情報Ｐｉから生成された複数の位置評価情報Ｖｉ２から感情情報Ｅｉによる位置評価情報Ｖｉ１の集合体（ビッグデータ）及び心身状態情報ＭＢｉによる位置評価情報Ｖｉ２の集合体を生成する。位置評価システム８は、感情情報Ｅｉによる位置評価情報Ｖｉ１及び心身状態情報ＭＢｉによる位置評価情報Ｖｉ２の集合体から任意の指標に基づいて出力情報Ｏｉを生成する。これにより、位置評価システム８は、感情情報Ｅｉによる位置評価情報Ｖｉ１及び心身状態情報ＭＢｉによる位置評価情報Ｖｉ２から個人の性格、趣向など個人の個性によるばらつきの影響を排除することができる。また、位置評価システム８は、感情情報Ｅｉによる位置評価情報Ｖｉ１及び心身状態情報ＭＢｉによる位置評価情報Ｖｉ２を任意の指標に基づいて評価することができる。これにより、位置評価システム８は、ハードウェアの処理負荷の増大を抑制しつつ、感情に関する情報を有効に活用することができる。
　　［実施形態４］
　　＜位置評価装置＞
　図１０を用いて、本発明の実施形態４に係る位置評価装置１Ｂの全体構成について説明する。図１０は、本発明の実施形態４に係る位置評価装置１Ｂの全体構成を表す模式図である。本実施形態における位置評価装置１Ｂは、対象者の移動手段に適した分類器Ｃを選択する。
　　位置評価装置１Ｂは、生体情報取得部２、位置情報取得部３、感情情報生成部４、位置評価部５、端末記憶部７及び出力部６を備える。位置評価装置１Ｂは、例えばアンダーウェアＵに設けられたウェアラブルセンサ及び携帯端末Ｔから構成されている。対象者は、ウェアラブルセンサであるアンダーウェアＵを身に着けるとともに、携帯端末Ｔであるスマートフォンを所持している。
　位置評価装置１Ｂの感情情報生成部４は、バイク用分類器Ｃ１、自転車用分類器Ｃ２及び徒歩用分類器Ｃ３を有している。感情情報生成部４は、生体情報取得部２から時刻の情報を含む対象者の心拍に関する生体情報Ｂｉと３軸加速度とを単位時間毎に取得する。また感情情報生成部４は、位置情報取得部３から、時刻の情報を含む対象者の位置する場所に関する位置情報Ｐｉを単位時間毎に取得する。
　感情情報生成部４は、対象者の位置情報Ｐｉから対象者の移動速度Ｖを算出する。感情情報生成部４は、算出した対象者の移動速度Ｖから対象者の移動手段を判定する。感情情報生成部４は、対象者の移動速度Ｖが基準値Ｖｓ以上の場合、バイクでの移動であると判定する。感情情報生成部４は、対象者の移動速度Ｖが基準値Ｖｓ未満の場合、自転車または徒歩による移動であると判定する。感情情報生成部４は、３軸加速度から対象者が進行方向に対して左右方向の加速度が一定の割合で生じている場合、対象者がリーン車両である自転車に乗車していると判定する。
　感情情報生成部４は、判定した対象者の移動手段に応じた分類器を選択する。感情情報生成部４は、対象者がバイクでの移動であると判定した場合、バイク用分類器Ｃ１を選択する。感情情報生成部４は、対象者が自転車での移動であると判定した場合、自転車用分類器Ｃ２を選択する。感情情報生成部４は、対象者が徒歩での移動であると判定した場合、徒歩用分類器Ｃ３を選択する。選択した分類器を用いて、取得した対象者の心拍に関する生体情報Ｂｉから感情情報Ｅｉと心身状態情報ＭＢｉを生成する。感情情報生成部４は、分類器を切り替えることにより、同じ生体情報Ｂｉでも異なる感情情報Ｅｉを生成する。
　感情情報生成部４は、例えば、バイク用分類器Ｃ１を選択している場合、対象者の心拍に関する生体情報Ｂｉである心拍数Ｈ１に基づいて、複数の感情の中から「動揺」を選択する。同様に、感情情報生成部４は、対象者の心拍に関する生体情報Ｂｉである心拍数Ｈ１に基づいて、複数の心身状態の中から「緊張」を選択する。
　感情情報生成部４は、例えば、自転車用分類器Ｃ２を選択している場合、対象者の心拍に関する生体情報Ｂｉである心拍数Ｈ１に基づいて、複数の感情の中から「興奮」を選択する。同様に、感情情報生成部４は、対象者の心拍に関する生体情報Ｂｉである心拍数Ｈ１に基づいて、複数の心身状態の中から「高揚」を選択する。
　感情情報生成部４は、例えば、徒歩用分類器Ｃ３を選択している場合、対象者の心拍に関する生体情報Ｂｉである心拍数Ｈ１に基づいて、複数の感情の中から「不愉快」を選択する。同様に、感情情報生成部４は、対象者の心拍に関する生体情報Ｂｉである心拍数Ｈ１に基づいて、複数の心身状態の中から「緊張」を選択する。
　このように、感情情報生成部４は、同じ心拍数Ｈ１でも対象者の移動手段が異なる場合、異なる感情情報Ｅｉ及び心身状態情報ＢＭｉを生成する。更に、感情情報生成部４は、対象者に関する情報に基づいて分類器を選択してもよい。感情情報生成部４は、心拍数と移動手段とが同一でも対象者に関する情報である対象者の性別、年齢等が異なる場合、異なる感情情報Ｅｉ及び心身状態情報ＢＭｉを生成する。
　位置評価装置１Ｂの位置評価部５は、位置情報取得部３が取得した位置情報Ｐｉと感情情報生成部４が生成した感情情報Ｅｉと心身状態情報ＭＢｉとから感情情報Ｅｉによる位置評価情報Ｖｉ１及び心身状態情報ＭＢｉによる位置評価情報Ｖｉ２を生成する。
　位置評価装置１Ｂの出力部６は、感情情報Ｅｉによる位置評価情報Ｖｉ１に基づいて対象者の移動速度Ｖに基づいた縮尺の地図情報Ｍ上の対象者が位置する場所に感情ラベルＥＬを表示する（図８参照）。
　＜制御フロー＞
　図１１を用いて、位置評価装置１Ｂの分離器選択制御フローについて説明する。図１１は、本発明の実施形態４に係る位置評価装置１Ｂの制御を表す制御フロー図である。なお、位置評価装置１Ｂは、位置評価開始信号を取得している。
　図１１に示すように、ステップＳ２１０において、位置評価装置１Ｂの生体情報取得部２は、生体情報取得部２によって３軸加速度及び時刻等を含む生体情報Ｂｉ及び位置情報Ｐｉを単位時間毎に取得する。
　ステップＳ２２０において、位置評価装置１Ｂの感情情報生成部４は、位置情報Ｐｉに基づいて対象者の移動速度Ｖを算出する。
　ステップＳ２３０において、感情情報生成部４は、算出した対象者の移動速度Ｖが基準値Ｖｓ未満か否か判定する。感情情報生成部４は、対象者の移動速度Ｖが基準値Ｖｓ未満の場合、ステップをステップＳ２４０に移行させる。一方、感情情報生成部４は、対象者の移動速度Ｖが基準値Ｖｓ以上の場合、ステップをステップＳ２７０に移行させる。
　ステップＳ２４０において、感情情報生成部４は、取得した３軸加速度から対象者が進行方向を前方向として一定の割合により左右に傾斜（リーン）しているか否か判定する。感情情報生成部４は、対象者が一定の割合により左右に傾斜している場合、ステップをステップＳ２５０に移行させる。一方、感情情報生成部４は、対象者が一定の割合により左右に傾斜していない場合、ステップをステップＳ２６０に移行させる。
　ステップＳ２５０において、感情情報生成部４は、対象者が自転車により移動しているとして、自転車用分類器Ｃ２を選択し、分離器選択制御を終了する。
　ステップＳ２６０において、感情情報生成部４は、対象者が徒歩により移動しているとして、徒歩用分類器Ｃ３を選択し、分離器選択制御を終了する。
　ステップＳ２７０において、感情情報生成部４は、対象者がバイクにより移動しているとして、バイク用分類器Ｃ１を選択し、分離器選択制御を終了する。
　このように構成される位置評価装置１Ｂは、取得した対象者の３軸加速度と対象者の位置する場所に関する位置情報Ｐｉに基づいて対象者の移動速度Ｖ毎に異なる分類器により感情情報Ｅｉを生成する。つまり、位置評価装置１Ｂは、対象者の移動手段の違いによって異なる分類器を使用して感情情報Ｅｉを生成する。位置評価装置１Ｂは、対象者の３軸加速度と位置情報Ｐｉとを組み合わせることにより、対象者の感情に影響を与える外的事象である移動手段の違いを考慮して感情情報Ｅｉによる位置評価情報Ｖｉ１及び心身状態情報ＭＢｉによる位置評価情報Ｖｉ２を生成することができる。これにより、位置評価装置１Ｂは、ハードウェアの処理負荷をかけることなく、対象者の移動速度Ｖ（移動手段）による感情への影響を考慮して感情に関する情報を有効に活用することができる。
　（その他の実施形態）
　なお、上述の実施形態２において、位置評価装置１Ｂの感情情報生成部４は、対象者の移動手段に応じて分類器を選択している。しかしながら、感情情報生成部４は、対象者の位置する場所に関する情報等に含まれる時刻の情報から、時刻を指標にして分類器を選択する構成でもよい。例えば、感情情報生成部４は、時刻の情報から季節毎の分類器を有していてもよい。また、感情情報生成部４は、午前中の分類器、午後の分類器及び夜間の分類器等、日中の時間帯毎の分類器を有していてもよい。
　また、上述の実施形態４において、位置評価装置１Ｂにおける感情情報生成部４の分類器は、対象者の移動手段に応じて、バイク用分類器Ｃ１、自転車用分類器Ｃ２及び徒歩用分類器Ｃ３を有している。しかしながら、分類器は、対象者の移動手段に対応するために、４輪自動車用分類器、船舶用分類器及び鉄道用分類器等を有していてもよい。例えば、感情情報生成部４は、対象者の移動速度Ｖだけでなく、地図情報Ｍから対象者の移動手段を判定してもよい。
　位置評価装置１Ｂは、取得した対象者の位置する場所に関する位置情報Ｐｉに含まれる時刻を指標として季節毎、時間帯毎等、時刻を指標にして前記感情情報Ｅｉを生成する。つまり、位置評価装置１Ｂは、対象者の感情に影響を与える外的事象である時刻毎の周辺環境の変化を考慮した感情情報Ｅｉを生成する。位置評価装置１Ｂは、感情情報Ｅｉと位置情報Ｐｉを組み合わせることにより、位置情報Ｐｉを季節、時間帯等の違いを考慮した感情情報Ｅｉを指標として評価することができる。これにより、位置評価装置１Ｂは、ハードウェアの処理負荷をかけることなく、季節、時間帯による感情への影響を考慮して感情情報Ｅｉを有効に活用することができる。
　また、図１２に示すように、上述の全ての実施形態において、位置評価装置１、１Ａ、１Ｂは、気象情報取得部１２を更に備えていてもよい。図１２は、本発明の他の実施形態に係る位置評価装置１Ｃの全体構成を表す模式図である。この場合、位置評価装置１Ｃの感情情報生成部４は、気温、天候等の気象条件毎の分類器を有している。感情情報生成部４は、例えば、晴天用分類器Ｃ４、雨天用分類器Ｃ５、暴風雨用分類器Ｃ６を有している。感情情報生成部４は、対象者の位置する場所の気温、天候等の気象情報ＷＥｉを取得する。感情情報生成部４は、気象情報ＷＥｉに基づいて分類器を選択する。例えば、感情情報生成部４は、対象者の位置する場所が降雨地域である場合、雨天用分類器Ｃ５を選択する。
　位置評価装置１Ｃは、対象者の感情に影響を与える気象条件を考慮した感情情報Ｅｉを生成する。位置評価装置１Ｃは、位置情報Ｐｉと感情情報Ｅｉとを組み合わせることにより、位置情報Ｐｉを対象者の感情に影響を与える外的事象である気象情報を考慮した感情情報Ｅｉによって評価することができる。これにより、位置評価装置１Ｃは、ハードウェアの処理負荷をかけることなく、気象条件による感情への影響を考慮して感情に関する情報を有効に活用することができる。
　また、上述の全ての実施形態において、生体情報取得部２は、対象者の心拍に関する生体情報Ｂｉを取得している。しかしながら、生体情報取得部２は、上述の実施形態の構成に限定されない。例えば、生体情報取得部２は、対象者の体表面温度、対象者の三軸加速度等、対象者の心拍に関する生体情報Ｂｉ以外の対象者に関する情報を取得する構成でもよい。
　また、上述の各実施形態において、感情情報生成部４は、対象者の移動手段毎の分類器、気象条件毎の分類器、時間帯毎の分類器、対象者の情報に対応する分類器のうち少なくとも一つを有している。しかしながら、位置評価装置１Ｂは、上述の実施形態の構成に限定されない。例えば、感情情報生成部４は、地理的特性を指標とする分類器を有していてもよい。
　また、上述の全ての実施形態において、感情情報生成部４の分類器は、パターン認識モデルによって感情値Ｅと覚醒値Ａとを指標とする評価データＤの分類を行う。しかしながら、分類器は、感情値Ｅと覚醒値Ａとを指標とする構成に限定されない。例えば、分類器は、任意に設定した感情に関する指標によって、対象者の感情に関する感情情報Ｅｉを生成してもよい。
　なお、上述の実施形態２において、位置評価装置１Ａにおける感情情報生成部４の分類器Ｃは、教師データを用いた機械学習により生成されたパターン認識モデルによって評価データＤを分類している。しかしながら、分類器Ｃは、生成した感情情報Ｅｉに対する対象者からのフィードバックを取得することにより更に機械学習をさせる構成でもよい。これにより、分類器Ｃは、使用回数を重ねるにつれて使用している対象者に適したパターン認識モデルに改良される。
　以上、本発明の実施の形態を説明したが、上述した実施の形態は本発明を実施するための例示に過ぎない。よって、上述した実施の形態に限定されることなく、その趣旨を逸脱しない範囲内で上述した実施の形態を適宜変形して実施することが可能である。
　　１、１Ａ、１Ｂ、１Ｃ　位置評価装置
　　２　　　生体情報取得部
　　３　　　位置情報取得部
　　４　　　感情情報生成部
　　５　　　位置評価部
　　６　　　出力部
　　６ａ　　表示装置
　　Ｃ　　　分類器
　　Ｂｉ　　対象者の心拍に関する生体情報
　　Ｐｉ　　対象者の位置する場所に関する位置情報
　　Ｅｉ　　対象者の感情に関する感情情報
　　Ｖｉ１　感情情報による位置評価情報
　　Ｖｉ２　心身状態情報による位置評価情報
　　８　　　位置評価システム

Claims (8)

  1. 　対象者の心拍に関する生体情報を取得する生体情報取得部と、
    　前記生体情報取得部が前記生体情報を取得した前記対象者が位置する場所に関する位置情報を取得する位置情報取得部と、
    　前記生体情報から前記対象者の感情に関する感情情報を生成する感情情報生成部と、
    　前記感情情報と前記位置情報とを取得し、取得した前記感情情報の生成に用いられた前記生体情報に関する前記位置情報と前記感情情報とを組み合わせた位置評価情報を生成する位置評価部と、
    　前記生体情報、前記位置情報、前記感情情報及び前記位置評価情報のうち少なくとも一つの情報を出力する出力部と、を備える位置評価装置。
  2. 　請求項１に記載の位置評価装置において、
    　前記感情は、複数種類の感情を含み、
    　前記感情情報は、前記複数種類の感情から選択された感情に関する感情情報である位置評価装置。
  3. 　請求項１または２に記載の位置評価装置において、
    　前記感情情報は、感情の度合いに関する情報を含む位置評価装置。
  4. 　請求項１から３のいずれか一項に記載の位置評価装置において、
    　前記位置評価部は、
    　前記位置情報と前記位置情報を取得した時刻に基づいて、前記対象者の移動速度を算出し、算出した前記移動速度に基づいて前記位置評価情報を生成し、
    　前記出力部は、
    　前記移動速度に基づいて前記生体情報、前記位置情報、前記感情情報及び前記位置評価情報のうち少なくとも一つの情報を出力する位置評価装置。
  5. 　請求項１から４のいずれか一つに記載の位置評価装置において、
    　前記位置評価部は、
    　前記位置情報を取得した時刻に基づいて前記位置評価情報を生成し、
    　前記出力部は、
    　前記時刻に基づいて前記生体情報、前記位置情報、前記感情情報及び前記位置評価情報のうち少なくとも一つの情報を出力する位置評価装置。
  6. 　請求項１から５のいずれか一項に記載の位置評価装置において、
    　気象情報を取得する気象情報取得部を備え、
    　前記象情報取得部は、
    　前記位置情報に基づいて気象情報を取得し、
    　前記位置評価部は、
    　前記気象情報に基づいて前記位置評価情報を生成し、
    　前記出力部は、
    　前記気象情報に基づいて前記生体情報、前記位置情報、前記感情情報及び前記位置評価情報のうち少なくとも一つの情報を出力する位置評価装置。
  7. 　請求項１から６のいずれか一つに記載の位置評価装置において、
    　前記出力部は、
    　前記感情情報を数値、記号、図形及び色の少なくとも一つに変換した感情ラベルとして出力する位置評価装置。
  8. 　対象者の心拍に関する生体情報を取得する生体情報取得部と、
    　前記生体情報取得部が前記生体情報を取得した前記対象者が位置する場所に関する位置情報を取得する位置情報取得部と、
    　前記生体情報から前記対象者の感情に関する感情情報を生成する感情情報生成部と、
    　前記感情情報と前記位置情報とを取得し、取得した前記感情情報の生成に用いられた前記生体情報に関する前記位置情報と前記感情情報とを組み合わせた位置評価情報を生成する位置評価部と、
    　取得した位置評価情報を記憶する記憶部と、
    　記憶した位置評価情報から出力情報を生成する出力情報生成部と、
    　出力情報を出力する出力部と、を備え、
    　前記記憶部は、複数の対象者から取得した前記位置情報と前記感情情報とによって生成した複数の対象者の位置評価情報を記憶し、
    　前記出力情報生成部は、前記複数の対象者の位置評価情報から出力情報を生成する位置評価システム。
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