WO2022208999A1 - 情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム及び情報処理システム - Google Patents

情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム及び情報処理システム Download PDF

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Definitions

  • the sensor unit of the wearable device includes an acceleration sensor,
  • the angle corrector is calculating the inclination of the user in the pitch direction and the inclination in the roll direction from the gravitational acceleration when the user faces the roll direction, which is the detection value of the acceleration sensor; calculating the inclination of the user in the Yaw direction from the gravitational acceleration when the user faces the Pitch direction as the detection value of the acceleration sensor, the inclination in the Pitch direction, and the inclination in the Roll direction;
  • the tilt in the Pitch direction, the tilt in the Roll direction, and the tilt in the Yaw direction may be used as the correction values.
  • FIG. 14 shows a recognition example of processing by the location estimation unit.
  • the information processing device includes an acceleration sensor,
  • the angle corrector is calculating the inclination of the user in the pitch direction and the inclination in the roll direction from the gravitational acceleration when the user faces the roll direction, which is the detection value of the acceleration sensor; calculating the inclination of the user in the Yaw direction from the gravitational acceleration when the user faces the Pitch direction as the detection value of the acceleration sensor, the inclination in the Pitch direction, and the inclination in the Roll direction;
  • the information processing apparatus uses the tilt in the pitch direction, the tilt in the roll direction, and the tilt in the yaw direction as the correction values.

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Abstract

【課題】状況に拠らず適切にユーザに対する出力を制御する情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム及び情報処理システムを提供する。 【解決手段】情報処理装置は、ユーザ状態を推定するユーザ状態推定部と、前記ユーザ状態に基づきユーザに提示する環境状態を推定する環境推定部と、前記環境状態に基づき出力を制御する出力制御部と、を具備する。

Description

情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム及び情報処理システム
　本開示は、ユーザに対する出力を制御する情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム及び情報処理システムに関する。
　発話や環境音を音声認識して、認識した音に基づき楽曲等のコンテンツを選択し出力する技術がある（特許文献１）。
米国特許第１０８９１９４８号明細書 米国特許第９３９８３６１号明細書 特開２０１０－５６５８９号公報 特開２０１１－２０９１６２号公報
　発話や環境音を音声認識する技術は、音がする環境のみ適用可能である。このため、音を立てたくないユーザや、音を立てたくない状況では、適切なコンテンツを選択できないおそれがある。また、自然言語処理には高い計算能力が必要であるため、ローカルで処理することが難しい。
　以上のような事情に鑑み、本開示の目的は、状況に拠らず適切にユーザに対する出力を制御する情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム及び情報処理システムを提供することにある。
　本開示の一形態に係る情報処理装置は、
　ユーザ状態を推定するユーザ状態推定部と、
　前記ユーザ状態に基づきユーザに提示する環境状態を推定する環境推定部と、
　前記環境状態に基づき出力を制御する出力制御部と、
　を具備する。
　本実施形態によれば、状況に拠らず適切にユーザに対する出力を制御することができる。
　前記ユーザが装着したウェアラブルデバイスが有するセンサ部の検出値に基づき、ユーザ位置を推定するユーザ位置推定部と、
　前記ユーザ位置に基づき、ユーザがいる場所の属性である場所属性を推定する場所属性推定部と、
　をさらに具備し、
　前記ユーザ状態推定部は、前記場所属性に基づき、前記ユーザ状態を推定してもよい。
　前記ユーザ位置推定部は、ＰＤＲ（Pedestrian Dead Reckoning）を用いて前記ユーザ位置を推定してもよい。
　本実施形態によれば、ユーザの家屋内での場所や、他のユーザコンテクストに基づき、音を立てたくない状況等の状況に拠らず適切にユーザに対する出力を制御することができる。
　前記環境推定部は、前記場所属性に基づき、前記環境状態を推定してもよい。
　例えば、ユーザがテレワーク中に仕事席にいる場合は、作業にフォーカスできるようにユーザに対する出力を制御し、ユーザが休憩場所にいる場合はリラックスできるようにユーザに対する出力を制御できる。
　前記ウェアラブルデバイスが有する前記センサ部は、加速度センサ、ジャイロセンサ、コンパス、生体センサの内、少なくとも一つを含んでもよい。
　屋外と違い家屋内は比較的に場所が狭く、特定の位置を推定するためには高精度のビーコンやカメラのような外付け設備が必要になるのが一般的である。これに対して、本実施形態によれば、外付け装備なく、ウェアラブルデバイスに装着された加速度センサ、ジャイロセンサ及び／又はコンパスを使い家屋内の位置を特定することができる。
　前記ユーザ位置推定部は、
　前記ユーザが装着した前記ウェアラブルデバイスが有する前記センサ部の前記検出値に基づき、前記ユーザの方位角の補正値を算出する角度補正部と、
　前記ユーザが装着した前記ウェアラブルデバイスが有する前記センサ部の前記検出値と、前記補正値とに基づき、前記ユーザの方位角を推定する角度推定部と、を有し、
　前記方位角を利用して前記ユーザ位置を推定してもよい。
　ウェアラブルデバイスの装着角度は、ユーザ毎に異なる。このため、加速度センサ及びジャイロセンサのセンサ軸の角度は、ユーザ毎に異なる。そこで、ユーザ位置推定部は、ユーザ毎にセンサ部のセンサ軸の角度を推定し、これを補正値として、個人差に依存することなく精度高く向き（角度）を推定することができる。
　前記ユーザ位置推定部は、前記ユーザ位置の移動経路を推定し、
　前記場所属性推定部は、前記移動経路に基づき、移動後の前記場所属性を推定してもよい。
　本実施形態によれば、例えば、ユーザがテレワーク中に仕事席にいる場合は、作業にフォーカスできるよう出力を制御し、ユーザが休憩場所にいる場合はリラックスできるよう出力を制御することができる。
　前記場所属性推定部は、複数の移動経路を保持し、推定された前記移動経路を保持された前記複数の移動経路とマッチングすることにより、移動後の前記場所属性を推定してもよい。
　本実施形態によれば、場所を移動するパターンとその順番を記憶しておいて、直近に移動したパターンからユーザの移動後の場所を特定することができる。
　前記場所属性推定部は、マッチングが所定回数失敗すると、警告を出力してもよい。
　これにより、ユーザが自分の家から違う屋内(例えば、コワーキングスペース等)に移動し、保持している複数の移動経路とは全く異なる移動経路が検出され続ける場合等に、移動後の場所属性を新たな移動経路から推定する旨をユーザに通知することもできる。
　前記場所属性推定部は、前記マッチングをＤＴＷ(dynamic time warping、動的時間伸縮法)を用いて行ってもよい。
　前記場所属性推定部は、前記ユーザがいる場所での前記ユーザの滞在時間を判断することにより、前記場所属性を推定してもよい。
　移動経路に加えて滞在時間を判断することで、より精度よく場所属性を推定できる。
　ユーザのコンテクストを取得するコンテクスト取得部をさらに具備し、
　前記ユーザ状態推定部は、取得された前記コンテクストに基づき、前記ユーザ状態を推定してもよい。
　前記コンテクストは、前記ユーザの位置情報と前記情報処理装置の端末情報の少なくともいずれかを含んでもよい。
　場所属性だけでなくユーザのコンテクストに基づきユーザ状態を推定することで、より精度よくユーザ状態を推定できる。
　前記ユーザ状態推定部は、前記ウェアラブルデバイスが有する前記センサ部の前記検出値及び／又は前記場所属性に基づき、前記ユーザ状態を推定してもよい。
　これにより、より精度よくユーザ状態を推定できる。
　前記ユーザ状態は、前記ユーザの複数の活動状態を示してもよい。
　例えば、ユーザ状態は、ブレイクタイム、ニュートラル、ＤＮＤ（Do Not Disturb）及びオフラインの４レベルの活動状態を示す。ブレイクタイムが最もリラックスした活動状態、ニュートラルが通常の活動状態、ＤＮＤが比較的忙しい活動状態、オフラインが最も忙しい活動状態である。
　前記出力制御部は、
　前記環境状態に基づき選択されたコンテンツを再生するコンテンツ制御部、及び／又は
　前記環境状態に基づき前記ユーザへの通知の回数を制御する通知制御部
　を有してもよい。
　コンテンツ制御部は、ユーザがフォーカスできるようなコンテンツ、ユーザがリラックスできるようなコンテンツを再生してもよい。通知制御部は、ユーザがフォーカスできるように通知回数を減らす又は無くす、ユーザがリラックス中であれば通知の回数を通常通りとしてもよい。
　前記ウェアラブルデバイスが有する前記センサ部は、加速度センサを含み、
　前記角度補正部は、
　　前記加速度センサの前記検出値としての前記ユーザがRoll方向を向いたときの重力加速度から、前記ユーザのPitch方向の傾き及び前記Roll方向の傾きを算出し、
　　前記加速度センサの前記検出値としての前記ユーザが前記Pitch方向を向いたときの重力加速度と、前記Pitch方向の傾き及び前記Roll方向の傾きとから、前記ユーザのYaw方向の傾きを算出し、
　　前記Pitch方向の傾き、前記Roll方向の傾き及び前記Yaw方向の傾きを、前記補正値としてもよい。
　本実施形態によれば、加速度センサのみを使用して、ユーザの方位角の補正値を算出することができる。これにより、搭載センサが少ない環境でも実施でき、低コスト、省電力、小型化を実現可能である。
　本開示の一形態に係る情報処理方法は、
　ユーザ状態を推定し、
　前記ユーザ状態に基づきユーザに提示する環境状態を推定し、
　前記環境状態に基づき出力を制御する。
　本開示の一形態に係る情報処理プログラムは、
　情報処理装置のプロセッサを、
　ユーザ状態を推定するユーザ状態推定部と、
　前記ユーザ状態に基づきユーザに提示する環境状態を推定する環境推定部と、
　前記環境状態に基づき出力を制御する出力制御部
　として動作させる。
　本開示の一形態に係る情報処理システムは、
　ウェアラブルデバイスと、
　前記ウェアラブルデバイスを装着したユーザのユーザ状態を推定するユーザ状態推定部と、
　前記ユーザ状態に基づき前記ユーザに提示する環境状態を推定する環境推定部と、
　前記環境状態に基づき出力を制御する出力制御部と、
　を有する情報処理装置と、
　を具備する。
本開示の一実施形態に係る情報処理システムの構成を示す。 装着されたウェアラブルデバイスを模式的に示す。 装着されたウェアラブルデバイスの個人差を模式的に示す。 角度補正の概念を模式的に示す。 角度補正部の動作フローを示す。 ユーザの動きを模式的に示す。 角度補正の概念を模式的に示す。 角度補正部の具体的な処理を示す。 具体的な計算例を示す。 初期フレーム同士の関係を示す。 自然な正面を指定する方法を示す。 場所推定部の処理を説明するための図である。 場所推定部の処理の適用例を示す。 場所推定部の処理の認識例を示す。 場所推定部の動作フローを示す。 場所推定部の補足的な動作フローを示す。 経路が同じで違う歩き方として識別する場合の動作を示す。 場所推定部が場所を推定する方法の変形例を示す。 コンテクストからユーザに提示する環境状態を推定するフローである。 ユーザ状態推定部の動作を示す。 コンテクスト及びユーザ状態のマッピング関係を示す。 ユーザ状態推定部がユーザ状態を判断する方法を示す。 環境推定部の動作を示す。 出力制御部のコンテンツ制御部の動作を示す。 出力制御部の通知制御部の動作を示す。 本実施形態に係るコンテンツ再生システムの構成を示す。 プリセットアプリケーションのＧＵＩの一例を示す。 コンテンツ再生制御アプリケーションの動作フローを示す。 コンテンツ提供アプリケーションを選択するために用いられるテーブルの一例を示す。 一実施形態に係る角度補正部の機能的構成を示す。 角度補正部の動作フローを示す。 デバイス座標系の定義を示す。 角βの導出方法を示す。 正面を向いているときの重力軸を示す。 下方向を向いているときの重力軸を示す。 測定データからのYaw回転算出と測定特異点を示す。 条件を満たすかどうかを判断するためのフローチャートを示す。 正面方向ベースのYaw回転定義を示す。 上下動作と曲げ角度の算出結果への影響を示す。
　以下、図面を参照しながら、本開示の実施形態を説明する。
　１．情報処理システムの構成
　図１は、本開示の一実施形態に係る情報処理システムの構成を示す。
　情報処理システム１０は、情報処理装置１００と、ウェアラブルデバイス２００とを有する。
　情報処理装置１００は、例えば、スマートフォン、タブレットコンピュータ又はパーソナルコンピュータ等の、エンドユーザが使用する端末装置である。情報処理装置１００は、インターネット等のネットワークに接続される。
　ウェアラブルデバイス２００は、ユーザの頭に装着されるデバイスである。ウェアラブルデバイス２００は、典型的には、ワイヤレスイヤホン（図２）であるが、ワイヤレスヘッドフォンや有線ヘッドフォン、有線イヤホン、AR(Augmented Reality)またはVR(Virtual Reality)用のHMD(Head Mount Display)等であってもよい。また、図２では耳穴を完全にふさがないオープンイヤー型のイヤホンであるが、例えば耳孔を塞ぐタイプのカナル型イヤホンや補聴器、集音器等であっても良い。情報処理装置１００とウェアラブルデバイス２００とは、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）（具体的には、ＢＬＥ（Bluetooth Low Energy）　ＧＡＴＴ（Generic Attribute Profile））やWi-Fi（登録商標）等の種々の近距離無線通信により相互に通信可能に接続される。ウェアラブルデバイス２００は、センサ部２１０を有する。センサ部２１０は、加速度を検出する加速度センサ２１１と、角速度を検出するジャイロセンサ２１２と、方位角を検出するコンパス２１３とを含む。センサ部２１０は、さらに、心拍センサ、血流センサ、脳波センサ等の生体センサ２１４を含む。ウェアラブルデバイス２００は、センサ部２１０の検出値を、情報処理装置１００に供給する。
　情報処理装置１００は、制御回路のＣＰＵ等のプロセッサがＲＯＭに記録された情報処理プログラムをＲＡＭにロードして実行することにより、コンテクスト取得部１１０と、ＰＤＲ（Pedestrian Dead Reckoning）部１２０（ユーザ位置推定部）と、場所推定部１３０（場所属性推定部）と、ユーザ状態推定部１４０と、環境推定部１５０と、出力制御部１６０として動作する。
　コンテクスト取得部１１０は、ユーザのコンテクストを取得する。ユーザのコンテクストは、位置情報及び端末情報を含む。ここで、コンテクストとは、例えばセンサ部２１０から取得したセンサ値や、カレンダーアプリから取得したユーザの予定情報等である。コンテクスト取得部１１０は、ＧＰＳセンサ１１１及びビーコン送受信機１１２等の、コンテクストとして位置情報を取得する装置を有する。コンテクスト取得部１１０は、さらに、コンテクストとして端末情報を取得する端末情報取得部１１３を有する。端末情報取得部１１３は、コンテクストである端末情報として、画面ロック情報（ロック、アンロック）、ユーザの行動情報（ラン、自転車、静止、徒歩、乗車中等）、場所（家やオフィス等の特定場所、不特定場所）、カレンダーアプリ情報（会議予定あり、無し）、時間情報（ワークタイム中、ワークタイム外）、電話アプリ情報（電話中）、音声認識アプリ情報（発話中）、自動ＤＮＤ（Do Not Disturb）設定（時間枠内、時間枠外）、手動ＤＮＤ設定（オン、オフライン）等を取得する。
　ＰＤＲ部１２０（ユーザ位置推定部）は、ユーザが装着したウェアラブルデバイス２００が有するセンサ部２１０の検出値（加速度、角速度及び方位角）に基づき、ユーザ位置を推定する。具体的には、ＰＤＲ部１２０は、角度補正部１２１と、角度推定部１２２と、ユーザ位置推定部１２３とを有する。角度補正部１２１は、ユーザが装着したウェアラブルデバイス２００が有するセンサ部２１０の検出値（加速度、角速度及び方位角）に基づき、ユーザの方位角の補正値を算出する。角度推定部１２２は、ユーザが装着したウェアラブルデバイス２００が有するセンサ部２１０の検出値（加速度、角速度及び方位角）と、補正値とに基づき、ユーザの方位角を推定する。ユーザ位置推定部１２３は、補正後の方位角を利用してユーザ位置を推定する。ＰＤＲ（歩行者自律航法、Pedestrian Dead Reckoning）とは、複数の自律動作するセンサからの検出値に基き、ある基準点からの相対的な位置を測位する技術である。本例では、ＰＤＲ部１２０は、加速度センサ２１１、ジャイロセンサ２１２、コンパス２１３からの検出値である加速度、角速度及び方位角に基づき、ユーザ位置の部屋から部屋への変化、即ち、ユーザ位置の移動経路を推定する。
　場所推定部１３０（場所属性推定部）は、ＰＤＲ部１２０が推定したユーザ位置の変化に基づき、ユーザがいる場所の属性（場所属性）を推定する。言い換えれば、ＰＤＲ部１２０が推定した移動経路に基づき、ユーザの移動後の場所属性を推定する。場所属性は、例えば、１つの建物自体等よりさらに細かい、１つの建物内の区分である。例えば、場所属性は、１つの家屋内の、リビングルーム、寝室、トイレ、キッチン、洗面所等である。あるいは、場所属性は、１つのコーワーキングスペース内の、デスク、会議室等である。ただし、これには限定されず、場所属性が建物自体等を示すものであってもよいし、建物自体と建物内の区分両方であっても良い。
　ユーザ状態推定部１４０は、コンテクスト取得部１１０が取得したコンテクストと、ウェアラブルデバイス２００が有するセンサ部２１０の検出値（加速度、角速度及び方位角）と、場所推定部１３０が推定した場所属性とに基づき、ユーザ状態を推定する。ユーザ状態は、ユーザの複数レベルの活動状態を示す。例えば、ユーザ状態は、ブレイクタイム、ニュートラル、ＤＮＤ（Do Not Disturb）及びオフラインの４レベルの活動状態を示す。ブレイクタイムが最もリラックスした活動状態、ニュートラルが通常の活動状態、ＤＮＤが比較的忙しい活動状態、オフラインが最も忙しい活動状態である。また、前述した４つのレベル別だけでなく、システム上で任意の数のレベル別に設定したり、ユーザ側でレベル数を適宜設定できるようにしてもよい。
　環境推定部１５０は、ユーザ状態推定部１４０が推定したユーザ状態に基づき、ユーザに提示する環境状態を推定する。環境推定部１５０は、さらに、場所推定部１３０が推定した場所属性に基づき、ユーザに提示する環境状態を推定してもよい。ユーザに提示する環境状態は、例えば、ユーザがフォーカス（集中）できるような環境状態や、ユーザがリラックスできるような環境状態である。
　出力制御部１６０は、環境推定部１５０が推定した環境状態に基づき出力を制御する。具体的には、出力制御部１６０は、コンテンツ制御部１６１及び通知制御部１６２を有する。コンテンツ制御部１６１は、環境推定部１５０が推定した環境状態に基づき選択されたコンテンツ（楽曲、動画等）を再生する。例えば、コンテンツ制御部１６１は、ネットワークを介してＤＳＰ（Digital Service Provider）に環境状態を通知し、ＤＳＰがこの環境状態に基づき選択したコンテンツ（例えばユーザがフォーカスできるようなコンテンツや、ユーザがリラックスできるようなコンテンツ等）を受信して再生すればよい。通知制御部１６２は、環境状態に基づきユーザへの通知の回数を制御する。例えば、通知制御部１６２は、ユーザがフォーカスできるように通知（アプリやメッセージの新着通知等）の回数を減らす又は無くす、ユーザがリラックス中であれば通知の回数を通常通りとする等のような処理をしてもよい。
　２．ＰＤＲ部の角度補正部の動作
　図２は、装着されたウェアラブルデバイスを模式的に示す。
　ウェアラブルデバイス２００は、典型的には、ワイヤレスイヤホンである。ワイヤレスイヤホンであるウェアラブルデバイス２００は、スピーカ２２１と、ドライバユニット２２２と、これらを接続する音導管２２３とを有する。スピーカ２２１が耳孔に挿入されてウェアラブルデバイス２００を耳に対して位置決めし、ドライバユニット２２２は耳の裏に位置する。加速度センサ２１１及びジャイロセンサ２１２を含むセンサ部２１０は、ドライバユニット２２２内に内蔵される。
　図３は、装着されたウェアラブルデバイスの個人差を模式的に示す。
　ウェアラブルデバイス２００のドライバユニット２２２の顔正面に対する角度は、ユーザ毎に異なる。このため、ドライバユニット２２２に内蔵されたセンサ部２１０の加速度センサ２１１及びジャイロセンサ２１２のセンサ軸の顔正面に対する角度は、ユーザ毎に異なる。例えば、（ａ）は、ユーザがウェアラブルデバイス２００を耳に浅く引っ掛けて装着した場合を示し、（ｂ）は、ユーザがウェアラブルデバイス２００を耳に深く固定して装着した場合を示す。（ａ）のユーザのセンサ軸の顔正面に対する角度と、（ｂ）のユーザのセンサ軸の顔正面に対する角度との差は、３０°以上になることもある。そこで、ＰＤＲ部１２０は、ユーザ毎にセンサ部２１０のセンサ軸の顔正面に対する角度を推定し、これを補正値として、個人差に依存することなく精度高く顔の向き（角度）を推定する。
　図４は、角度補正の概念を模式的に示す。
　ウェアラブルデバイス２００の方位角（azimuth）において、センサ部２１０が取得したセンサ値による更新値AzimuthEと、装着時の顔正面からの向きの差分AzimuthOffsetとには、「Azimuth=AzimuthE+AzimuthOffset」の関係がある。ここで、AzimuthEは、角速度を検出するジャイロセンサ２１２が取得したセンサ値を積算した３次元姿勢から求められる。一方、AzimuthOffsetは、ユーザ毎に異なり、装着だけでは測定ができないため、ユーザ毎にAzimuthOffsetを推定する必要がある。
　姿勢を推定するために、両耳を水平にした状態で、２つの座標系を定義する。座標系（１）は、グローバルフレーム(固定)であり、頭上に延びる垂線Z軸と、両耳を繋いで右方向を正とするX軸と、X軸及びZ軸と直交するY軸とからなる座標系である。座標系（２）は、センサフレームであり、ウェアラブルデバイス２００のセンサ部２１０に対して固定的な座標系（XE，YE，ZE）である。補正値である姿勢差（AzimuthOffset）は、座標系（１）に対する座標系（２）の回転量を示す。
　図５は、角度補正部の動作フローを示す。図６は、ユーザの動きを模式的に示す。図７は、角度補正の概念を模式的に示す。図８は、角度補正部の具体的な処理を示す。図９は、具体的な計算例を示す。
　ユーザはウェアラブルデバイス２００を装着し、正面を向いた状態（図６の（ａ））から、正面斜め下方向を見るように頭を下に動かす（図６の（ｂ））（ステップＳ１０１）。角度補正部１２１は、頭を下に動かすときの加速度値から、グローバルフレーム座標系（X，Y，Z）に対するPitch及びRollを算出する（ステップＳ１０２）。角度補正部１２１は、ジャイロセンサ２１２の角速度値の収集を開始する。このときの時間をt0とする（ステップＳ１０３）（図８の（２）の処理）。ユーザは、次に、左右がぶれないように、正面斜め上を見上げるように頭を上にゆっくり動かす（図６の（ｃ））（ステップＳ１０４）。角度補正部１２１は、ジャイロセンサ２１２の角速度値の収集を続ける（ステップＳ１０５）。ユーザが限界まで頭を上げると、角度補正部１２１は、ジャイロセンサ２１２の角速度値の収集を停止する。このときの時間をt1とする（ステップＳ１０６、ＹＥＳ）。
　角度補正部１２１は、収集したジャイロセンサ２１２の角速度値から、回転軸[αX，αy，αz，]Tを求める。この回転軸はセンサ軸を基準としたものである。次に角度補正部１２１は、ｔ０のときの回転行列（rotation matrix：RotMat）を、「RotMat at t0=RZ(yaw)*RX(pitch)*RY(roll)」と定義する。このRotMatは顔正面を基準としたものである。RZ(・)、RX(・)、RY(・)はそれぞれZ軸、Y軸、X軸の回転行列である。顔正面を基準としたpitchとrollは加速度センサから求められるが、yawは不知である。角度補正部１２１は、RotMat*axis=[1;0;0]の関係からyawを算出できる（図８の（４）の処理）。まずRotMat*axisを[rX，ry，rz]Tとする（ステップＳ１０７）。角度補正部１２１は、rZが閾値から外れれば（０との差が大きければ）失敗であり、処理をやり直す（ステップＳ１０８、ＮＯ）。rZが閾値以内であれば次に進む（ステップＳ１０８、ＹＥＳ）。角度補正部１２１は、rX、rYから補正値（AzimuthOffset）を求める（ステップＳ１０９）（図８の（５）の処理）。角度補正部１２１は、AzimuthOffset、Pitch及びRollから回転行列（rotation matrix：RotMat）を求める（ステップＳ１１０）。このRotMatは顔正面軸を基準としたものである。
　次に、顔が下を向いた状態でなく、自然な正面を指定する方法を説明する。
　図１０は、初期フレーム同士の関係を示す。
　頭を下げた初期姿勢（Head Center Pose）をI3x3(Identity Matrix)とする。センサの姿勢（右耳に付けることを想定しRight Sensor Poseとする）をRt0（図８のRotMat）とする。
　図１１は、自然な正面を指定する方法を示す。
　図９の方法で右センサの姿勢（Right Sensor Pose）であるRt0を求めておけば、顔のpitchを変えたい（即ち、顔を少し上げた姿勢を原点にしたい）場合には、計算をする必要がなく、図９の方法でRt0と新しい姿勢での加速度センサ値から新しい姿勢での関係式Rt2が求められる。
　３．場所推定部の動作
　図１２は、場所推定部の処理を説明するための図である。
　ユーザは家屋内でウェアラブルデバイス２００を装着したまま日常な移動を行う。場所推定部１３０はその移動パターンと順番を記憶しておく。家屋内でユーザが移動する場所やその移動順番は、有限な数で決まっていることが多い。場所推定部１３０は、直近のＮ(例えば、Ｎ＝３）個の移動パターンから場所を特定する。
　図１２において、（１）はリビング(Living)から寝室(Room)に行く経路、（２）は寝室からリビングに戻る経路、（３）はリビングからトイレ(Toilet)に行く経路、（４）はトイレ(Toilet)からリビングに戻る経路、（５）はリビングからキッチン(Kitchen)に行く経路、（６）はキッチンからリビングに戻る経路である。
　例えば、ウェアラブルデバイス２００を装着し、リビングで仕事を始める。しばらくしてトイレに行った後、洗面所で手を洗った後に席に戻る。またしばらくしてキッチンに移動して飲み物を取ってリビングに戻る。ここでの移動パターンは次のような移動パターンとなる。リビングからトイレ（経路（３））。トイレからリビング（経路（４））。リビングからキッチン（経路（５））。キッチンからリビング（経路（６））。
　場所推定部１３０は、この４個のパターンとその順番を記憶しておく。次にユーザが移動したときには、移動パターンを記憶されていたパターンとマッチングする。場所推定部１３０は、マッチングに成功すれば、移動後の場所が特定でき、マッチングに失敗すれば新しいパターンとして経路リストに追加する。経路リスト（図１２の右側）には、直近のＮ(例えば、Ｎ＝３）個の移動パターンの学習済みのリストである。例えば、経路リストは、「（１）リビングから寝室、（２）寝室からリビング、（５）はリビングからキッチン」の移動パターン（最上段）、「（２）寝室からリビング、（５）はリビングからキッチン、（６）はキッチンからリビング」（上から２段目）の様に、直近のＮ(例えば、Ｎ＝３）個の移動パターンが登録されている。
　このように、場所推定部１３０は、複数の移動経路を保持し、ＰＤＲ部１２０により推定された移動経路を、保持された複数の移動経路とマッチングすることにより、移動後の場所属性（リビングルーム、寝室、トイレ、キッチン、洗面所等）を推定することができる。また、場所推定部１３０は、ユーザがいる場所でのユーザの滞在時間を判断することにより、場所属性を推定してもよい。移動経路に加えて滞在時間を判断することで、より精度よく場所属性を推定できる。
　図１３は、場所推定部の処理の適用例を示す。
　出発地点と目的地点が同じでも歩き方が異なる場合は、マッチングしないことがあり、記憶パターンに追加することで学習が行われる。このため、同じ場所間の移動であっても複数のパターンが学習される。図１３の座標系は、原点を出発地点とし、原点（出発地点）から別の部屋に進むときのユーザ位置を定期的に（例えば、１秒ごとに）プロットしたユーザ位置の遷移を示す。（１）の軸は、リビング（原点）から寝室への移動経路を示す。（２）の軸は、寝室（原点）からリビングへの移動経路（距離）を示す。（３）の軸は、リビング（原点）からトイレへの移動経路を示す。（４）の軸は、トイレ（原点）からリビングへの移動経路を示す。
　図１４は、場所推定部の処理の認識例を示す。
　場所推定部１３０は、経路を学習する際に属性を示すラベルを付ける。これにより、マッチングに成功した際に属性を示すラベルを自動で表示することができる。次に、場所推定部１３０の動作をより具体的に説明する。
　図１５は、場所推定部の動作フローを示す。
　ＰＤＲ部１２０は、ユーザ位置の部屋から部屋への変化、即ち、ユーザ位置の移動経路を推定する（ステップＳ２０１）。場所推定部１３０は、ＰＤＲ部１２０が検出したが推定したユーザ位置の変化に基づき、ユーザが停止したことを検出する（ステップＳ２０２、ＹＥＳ）。場所推定部１３０は、停止カウンタをインクリメント（＋１）する（ステップＳ２０３）。場所推定部１３０は、部屋から部屋への移動がＮ個（例えば、Ｎ＝３）以上となると（ステップＳ２０４、ＹＥＳ）、直近のＮ個（例えば、Ｎ＝３）の経路を、保持している複数の移動経路とマッチングする（ステップＳ２０５）。場所推定部１３０は、マッチングに成功すれば（ステップＳ２０６、ＹＥＳ）、移動後の場所を特定する（ステップＳ２０７）。一方、場所推定部１３０は、マッチングに失敗すれば（ステップＳ２０６、ＮＯ）、新しいパターンとして経路リストに追加する（ステップＳ２０８）。
　図１６は、場所推定部の補足的な動作フローを示す。
　ところで、ユーザが自分の家から違う屋内(例えば、コワーキングスペース)に移動し、保持している複数の移動経路とは全く異なる移動経路が検出され続ける場合が考えられる。この場合、場所推定部１３０は、マッチング失敗（ステップＳ２０６、ＮＯ）がしばらく続く（ステップＳ２０９、ＹＥＳ）。一方、新たな移動経路をマッチングに成功するほどに経路リストに十分蓄積すれば（ステップＳ２０８）、マッチングに成功し（ステップＳ２０６、ＹＥＳ）、移動後の場所を特定することができるようになる（ステップＳ２０７）。場所推定部１３０は、マッチング失敗が所定回数続いた場合に（ステップＳ２０９、ＹＥＳ）、経路リストに登録されていない別の場所の可能性があることを示す警告を出力する（ステップＳ２１０）。これにより、移動後の場所属性を、新たな移動経路から推定する旨をユーザに通知できる。
　図１７は、経路が同じで違う歩き方として識別する場合の動作を示す。
　上述のように、出発地点と目的地点が同じでも歩き方が異なる場合は、マッチングしないことがあり、記憶パターンに追加することで学習が行われる。その方法を説明する。直近のＮ個の経路と、データベースのＮ個ずつ保存されたパターンとの距離を、ＤＴＷ(dynamic time warping、動的時間伸縮法)で計算し、閾値と比較する。ＤＴＷ(dynamic time warping、動的時間伸縮法)とは、時系列データ同士の距離・類似度を測る際に用いる手法である。歩き方が異なるとＤＴＷの閾値を超える場合があり、その場合、別のデータとして保存される。
　図１８は、場所推定部が場所を推定する方法の変形例を示す。
　場所推定部１３０は、ＧＰＳセンサ１１１及びビーコン送受信機１１２が取得した位置情報に基づいて、特に屋外でのユーザがいる場所の属性（場所属性）を推定してもよい。場所推定部１３０は、生体センサ２１４が取得した生体情報に基づいて、ユーザがいる場所の属性（場所属性）を推定してもよい。例えば、生体センサ２１４（心拍センサ等）に基づきユーザが入眠時であることが分かれば、場所推定部１３０は、場所属性として寝室を推定すればよい。
　４．ユーザ状態推定部の動作
　図１９は、コンテクストからユーザに提示する環境状態を推定するフローである。
　コンテクスト取得部１１０は、ユーザのコンテクストを取得する。ユーザ状態推定部１４０は、コンテクスト取得部１１０が取得したコンテクストと、ウェアラブルデバイス２００が有するセンサ部２１０の検出値（加速度、角速度及び方位角）と、場所推定部１３０が推定した場所属性とに基づき、ユーザ状態を推定する。環境推定部１５０は、ユーザ状態推定部１４０が推定したユーザ状態に基づき、ユーザに提示する環境状態（フォーカス（集中）、リラックス等）を推定する。
　図２０は、ユーザ状態推定部の動作を示す。
　ユーザ状態推定部１４０は、コンテクスト取得部１１０が取得したコンテクストと、ウェアラブルデバイス２００が有するセンサ部２１０の検出値（加速度、角速度及び方位角）と、場所推定部１３０が推定した場所属性とに基づき、ユーザ状態を推定する。ユーザのコンテクストは、位置情報及び端末情報を含む。端末情報は、画面ロック情報（ロック、アンロック）、ユーザの行動情報（ラン、自転車、静止、徒歩、乗車中等）、場所（家やオフィス等の特定場所、不特定場所）、カレンダーアプリ情報（会議予定あり、無し）、時間情報（ワークタイム中、ワークタイム外）、電話アプリ情報（電話中）、音声認識アプリ情報（発話中）、自動ＤＮＤ（Do Not Disturb）設定（時間枠内、時間枠外）、手動ＤＮＤ設定（オン、オフライン）等を含む。ユーザ状態は、ユーザの複数レベルの活動状態を示す。例えば、ユーザ状態は、ブレイクタイム、ニュートラル、ＤＮＤ（Do Not Disturb）及びオフラインの４レベルの活動状態を示す。ブレイクタイムが最もリラックスした活動状態、ニュートラルが通常の活動状態、ＤＮＤが比較的忙しい活動状態、オフラインが最も忙しい活動状態である。
　図２１は、コンテクスト及びユーザ状態のマッピング関係を示す。
　ユーザ状態推定部１４０は、コンテクストをユーザ状態にマッピングすることで、ユーザ状態を推定する。ユーザ状態推定部１４０は、例えば、コンテクストとしての画面ロック情報がアンロックであればユーザ状態はＤＮＤ、ロックであればユーザ状態はニュートラルであると推定する。ユーザ状態推定部１４０は、その他のコンテクストについてもそれぞれユーザ状態を推定する。また、コンテクストは図２１に示されているものに限られず、何かしらのコンテクストを表すものであれば、どのようなものであってもよい。
　図２２は、ユーザ状態推定部がユーザ状態を判断する方法を示す。
　ユーザ状態推定部１４０は、複数のコンテクストについて１つでもオフラインが含まれれば、ユーザ状態をオフラインと推定する。ユーザ状態推定部１４０は、複数のコンテクストについてオフラインが無く、１つでもＤＮＤが含まれれば、ユーザ状態をＤＮＤと推定する。ユーザ状態推定部１４０は、複数のコンテクストについてオフライン、ＤＮＤ及びブレイクタイムが無ければ、ユーザ状態をニュートラルと推定する。ユーザ状態推定部１４０は、オフライン及びＤＮＤが無くブレイクタイムが含まれれば、ユーザ状態をブレイクタイムと推定する。
　５．環境推定部の動作
　図２３は、環境推定部の動作を示す。
　環境推定部１５０は、ユーザ状態推定部１４０が推定したユーザ状態や場所推定部１３０が推定した場所属性に基づき、ユーザに提示する環境状態を推定する。ユーザに提示する環境状態は、例えば、ユーザがフォーカス（集中）できるような環境状態や、ユーザがリラックスできるような環境状態である。
　例えば、（１）環境推定部１５０は、時間帯が仕事中、ユーザ状態がニュートラル、行動がステイ、場所がデスクであれば、ユーザに提示する環境状態をフォーカスと推定する。（２）環境推定部１５０は、時間帯が仕事中、ユーザ状態がブレイクタイムであれば、ユーザに提示する環境状態をリラックスと推定する。（３）環境推定部１５０は、時間帯が仕事外、ユーザ状態がブレイクタイムであれば、ユーザに提示する環境状態をリラックスと推定する。
　６．出力制御部の動作
　図２４は、出力制御部のコンテンツ制御部の動作を示す。
　出力制御部１６０のコンテンツ制御部１６１は、環境推定部１５０が推定した環境状態に基づき選択されたコンテンツ（楽曲、動画等）を再生する。例えば、コンテンツ制御部１６１は、ネットワークを介してＤＳＰ（Digital Service Provider）に環境状態を通知し、ＤＳＰがこの環境状態に基づき選択したコンテンツ（ユーザがフォーカスできるようなコンテンツ、ユーザがリラックスできるようなコンテンツ）を受信して再生すればよい。例えば、コンテンツ制御部１６１は、ユーザが仕事中でユーザ状態がフォーカスであれば集中できるような音楽を再生し、ユーザ状態がリラックスであればリラックスできる音楽を再生する。例えば、コンテンツ制御部１６１は、ユーザの入眠時にユーザ状態がリラックスであれば睡眠を促す音楽を再生し、ユーザが眠ったら、音楽を停止する。
　図２５は、出力制御部の通知制御部の動作を示す。
　出力制御部１６０の通知制御部１６２は、環境状態に基づきユーザへの通知の回数を制御する。例えば、通知制御部１６２は、ユーザがフォーカスできるように通知（アプリやメッセージの新着通知等）の回数を減らす又は無くす、ユーザがリラックス中であれば通知の回数を通常通りとすればよい。例えば、通知制御部１６２は、ユーザが仕事中でユーザ状態がフォーカスであれば通知の回数を減らし、ユーザ状態がリラックスであれば通知の回数は通常通りに行う。
　７．小括
　発話や環境音を音声認識して、認識した音に基づき楽曲等のコンテンツを選択し出力する技術がある。発話や環境音を音声認識する技術は、音がする環境のみ適用可能である。このため、音を立てたくないユーザや、音を立てたくない状況では、適切なコンテンツを選択できないおそれがある。また、自然言語処理には高い計算能力が必要であるため、ローカルで処理することが難しい。
　これに対して、本実施形態によれば、ユーザの家屋内での場所や、他のユーザコンテクストに基づき、フォーカス（集中）やリラックスを促すコンテンツを出力することができる。音を立てたくない状況等の状況に拠らず適切にユーザに対する出力を制御することができる。例えば、ユーザコンテクストにベースにして、ユーザがテレワーク中に仕事席にいる場合は、フォーカスできるコンテンツを出力し、ユーザが休憩場所にいる場合はリラックスできる音楽を流すことができる。
　屋外と違い家屋内は比較的に場所が狭く、特定の位置を推定するためには高精度のビーコンやカメラのような外付け設備が必要になるのが一般的である。これに対して、本実施形態によれば、外付け装備なく、ウェアラブルデバイス２００に装着されたセンサ部２１０（加速度センサ２１１、ジャイロセンサ２１２、コンパス２１３）を使い家屋内の位置を特定することができる。具体的には、場所を移動するパターンとその順番を記憶しておいて、直近に移動したＮ個のパターンからユーザの移動後の場所を特定することができる。
　テレワークが一般的となっており、ユーザは家屋内で、リラックスするだけでなく仕事でフォーカスする時間が長くなっている。このとき、音を立てたくないユーザや、音を立てたくない状況は、テレワークが浸透していなかった従来に比べて多いものと考えられる。このため、本実施形態の様に、発話を必要とすることなく、家屋内の場所を特定し、ユーザに提示する環境状態を推定し、ユーザに対する出力を制御するのは今後益々利用価値が高い。
　また、本実施形態によれば、各センサ情報から得られたコンテクストをユーザ状態にマッピングすることでユーザ状態を推定するため、発話して音を立てなくてもユーザ状況を推定できる。本実施形態によれば、各センサ情報から得られたコンテクストをユーザ状態にマッピングするため、自然言語処理と比べて計算量が大幅に少なく、ローカルでの処理が容易である。
　８．コンテンツ再生システム
　図２６は、本実施形態に係るコンテンツ再生システムの構成を示す。
　コンテンツ再生システム２０は、情報処理装置１００と、ウェアラブルデバイス２００とを有する。
　情報処理装置１００は、制御回路のＣＰＵ等のプロセッサがＲＯＭに記録されたコンテンツ再生制御アプリケーション３００と、コンテンツ提供アプリケーション４００と、プリセットアプリケーション５００とをＲＡＭにロードして実行する。なお、コンテンツ再生制御アプリケーション３００は情報処理装置１００ではなく、ウェアラブルデバイス２００にインストールされウェアラブルデバイス２００が実行してもよい。
　ウェアラブルデバイス２００は、上記のように、ワイヤレスイヤホン（図２参照）、ワイヤレスヘッドフォン、有線ヘッドフォン、有線イヤホン等である。ウェアラブルデバイス２００は、センサ部２１０と入力装置２２０とを有する。センサ部２１０は、加速度センサ２１１と、ジャイロセンサ２１２と、コンパス２１３と、心拍センサ、血流センサ、脳波センサ等の生体センサ２１４を含む（図１参照）。ウェアラブルデバイス２００は、センサ部２１０の検出値を、コンテンツ再生制御アプリケーション３００と、コンテンツ提供アプリケーション４００とに入力する。入力装置２２０は、タッチセンサ、物理ボタン、非接触センサ等であり、ユーザによる接触または非接触の操作を入力する。入力装置２２０は、例えば、ウェアラブルデバイス２００のドライバユニット２２２（図２参照）の外表面に設けられる。
　コンテンツ提供アプリケーション４００は、コンテンツを提供する。コンテンツ提供アプリケーション４００は、複数の異なるコンテンツ提供アプリケーション４０１、４０２を含むアプリケーション群である。例えば、複数の異なるコンテンツ提供アプリケーション４０１、４０２は、それぞれ、楽曲、環境音、ヒーリング音、ラジオ番組等の、異なるジャンルのコンテンツ（具体的には、音声コンテンツ）を提供する。複数の異なるコンテンツ提供アプリケーション４０１、４０２を区別しないとき、単に、コンテンツ提供アプリケーション４００と記載する。
　コンテンツ再生制御アプリケーション３００は、上記の、コンテクスト取得部１１０と、ＰＤＲ（Pedestrian Dead Reckoning）部１２０（ユーザ位置推定部）と、場所推定部１３０（場所属性推定部）と、ユーザ状態推定部１４０と、環境推定部１５０と、出力制御部１６０のコンテンツ制御部１６１とを有する（図１参照）。コンテンツ制御部１６１は、環境推定部１５０が推定した環境状態に基づき、あるいは、ウェアラブルデバイス２００の入力装置２２０にユーザが入力した異なる操作に基づき、コンテンツ提供アプリケーション４００を選択する。コンテンツ制御部１６１は、環境状態に基づきコンテンツ提供アプリケーション４００がコンテンツを選択するためのキューを生成し、生成したキューを選択したコンテンツ提供アプリケーション４００に出力し、コンテンツ提供アプリケーション４００にキューに基づきコンテンツを選択させてコンテンツをウェアラブルデバイス２００から再生させる。
　プリセットアプリケーション５００は、ウェアラブルデバイス２００の入力装置２２０にユーザが入力する複数の異なる操作を、コンテンツ提供アプリケーション４００が提供するサービスに関する複数の異なる機能に予め割り当てる。例えば、プリセットアプリケーション５００は、複数の異なるコンテンツ提供アプリケーション４０１、４０２の選択に予め割り当てる。ウェアラブルデバイス２００の入力装置２２０にユーザが入力する複数の異なる操作（例えば、シングルタップ、ダブルタップ、トリプルタップ、ラジオボタンの押下等）を、複数の異なるコンテンツ提供アプリケーション４０１、４０２の選択に予め割り当てる。プリセットアプリケーション５００は、コンテンツ再生制御アプリケーション３００から独立してもよいし、コンテンツ再生制御アプリケーション３００に含まれてもよい。
　図２７は、プリセットアプリケーションのＧＵＩの一例を示す。
　プリセットアプリケーション５００は、例えば、再生コントロールＧＵＩ７１０、音量コントロールＧＵＩ７２０、クイックアクセスコントロールＧＵＩ７３０を有する。なお、プリセットアプリケーション５００が提供するＧＵＩ及び設定可能な機能と操作との組み合わせは、ウェアラブルデバイス２００の機種により異なる。
　ユーザは、再生コントロールＧＵＩ７１０を用いて、左右のウェアラブルデバイス２００の入力装置２２０にユーザが入力する複数の異なる操作を、コンテンツ再生時の各機能に割り当てることができる。例えば、ユーザは、右側のウェアラブルデバイス２００のシングルタップ操作を再生及び一時停止に割り当て、ダブルタップ操作を次曲の再生に割り当て、トリプルタップ操作を前曲の再生に割り当て、長押し操作を音声アシスタント機能の起動に割り当てることができる。なお、各操作に割り当てられる機能は、前述に挙げた機能以外のものであってもよいし、デフォルトで各操作に機能が割り当てられていてもよい。
　ユーザは、音量コントロールＧＵＩ７２０を用いて、左右のウェアラブルデバイス２００の入力装置２２０にユーザが入力する複数の異なる操作を、音量コントロールの各機能に割り当てることができる。例えば、ユーザは、左側のウェアラブルデバイス２００のシングルタップ操作を音量アップに割り当て、長押し操作を音量ダウンに割り当てることができる。
　ユーザは、クイックアクセスコントロールＧＵＩ７３０を用いて、左右のウェアラブルデバイス２００の入力装置２２０にユーザが入力する複数の異なる操作を、複数の異なるコンテンツ提供アプリケーション４０１、４０２を選択して起動するクイックアクセス機能に割り当てることができる。例えば、ユーザは、左側のウェアラブルデバイス２００のダブルタップ操作をコンテンツ提供アプリケーション４０１の起動に割り当て、トリプルタップ操作をコンテンツ提供アプリケーション４０２の起動に割り当てることができる。
　この様に、プリセットアプリケーション５００は、左右のウェアラブルデバイス２００の入力装置２２０にユーザが入力する複数の異なる操作を、コンテンツ提供アプリケーション４００を起動中の再生コントロールや音量コントロールだけでなく、コンテンツ提供アプリケーション４００の選択及び起動に割り当てることができる。
　図２８は、コンテンツ再生制御アプリケーションの動作フローを示す。
　コンテンツ再生制御アプリケーション３００において、コンテクスト取得部１１０は、ユーザのコンテクストを取得する。ユーザ状態推定部１４０は、コンテクスト取得部１１０が取得したコンテクストと、ウェアラブルデバイス２００が有するセンサ部２１０の検出値（加速度、角速度及び方位角）と、場所推定部１３０が推定した場所属性とに基づき、ユーザ状態（ブレイクタイム、ニュートラル、ＤＮＤ（Do Not Disturb）及びオフラインの４レベルの活動状態）を推定する。ここでは一例として４段階のユーザ状態を上げているが、これ以上でも以下であってもよい。また、ユーザ側で任意の数のユーザ状態を設定できるようにしてもよい。環境推定部１５０は、ユーザ状態推定部１４０が推定したユーザ状態に基づき、ユーザに提示する環境状態（フォーカス（集中）、リラックス等）を推定する（図１９参照）。出力制御部１６０のコンテンツ制御部１６１は、環境推定部１５０が推定した環境状態に基づき、コンテンツの再生を開始すべき適切なタイミングを検出する（ステップＳ３０１）。
　コンテンツ再生制御アプリケーション３００において、出力制御部１６０のコンテンツ制御部１６１は、コンテンツ提供アプリケーション４００を選択する。例えば、コンテンツ制御部１６１は、ウェアラブルデバイス２００の入力装置２２０にユーザが入力した異なる操作に基づき、コンテンツ提供アプリケーション４００を選択する。例えば、コンテンツ制御部１６１は、ウェアラブルデバイス２００の入力装置２２０にユーザが入力した操作が、ダブルタップであればコンテンツ提供アプリケーション４０１を選択し、トリプルタップであればコンテンツ提供アプリケーション４０２を選択する。あるいは、コンテンツ制御部１６１は、環境推定部１５０が推定した環境状態（後述のシナリオ）に基づき、コンテンツ提供アプリケーション４００を選択する（ステップＳ３０２）。あるいは、コンテンツ制御部１６１は、拒否などを繰り返すと同じ条件でもシナリオが発火しなくなったりするような学習や、ユーザによる設定（例えば、状況に応じてコンテンツ提供アプリケーション４００を予め設定しておく）に基づき、コンテンツ提供アプリケーション４００を選択してもよい。
　図２９は、コンテンツ提供アプリケーションを選択するために用いられるテーブルの一例を示す。
　例えば、コンテンツ制御部１６１は、テーブル６００を参照し、コンテンツ提供アプリケーション４００を選択する。テーブル６００は、ＩＤ６０１、シナリオ６０２、ユーザコンテクスト６０３、キュー６０４を有する。シナリオ６０２は、環境推定部１５０が推定した環境状態に相当する。ユーザコンテクスト６０３は、コンテクスト取得部１１０が取得したユーザのコンテクストに基づき、ユーザ状態推定部１４０が推定したユーザ状態に相当する。キュー６０４は、コンテンツ提供アプリケーション４００がコンテンツを選択するためのキューである。テーブル６００において、ＩＤ６０１のＭｕｓｉｃ＿０１～０９の９個のレコードに、それぞれ、コンテンツ提供アプリケーション４０１の選択フラグ６０５と、コンテンツ提供アプリケーション４０２の選択フラグ６０６とが記録される。選択フラグ６０５のみが記録されているレコードは、そのシナリオ６０２（環境状態）のときにコンテンツ提供アプリケーション４０１を選択することを意味する。一方、選択フラグ６０５、６０６の両方そのシナリオ６０２（環境状態）のときにコンテンツ提供アプリケーション４０１、４０２の何れかを別の条件により選択することを意味する。例えば、コンテンツ制御部１６１は、現在の時刻に実行する頻度が高いコンテンツ提供アプリケーション４００、使用頻度が高いコンテンツ提供アプリケーション４００等を予め学習しておき、選択してもよい。
　コンテンツ再生制御アプリケーション３００において、出力制御部１６０のコンテンツ制御部１６１は、シナリオ６０２（環境状態）に基づき、選択されたコンテンツ提供アプリケーション４００がコンテンツを選択するためのキュー６０４を生成する（ステップＳ３０３）。コンテンツ制御部１６１は、生成したキューを選択したコンテンツ提供アプリケーション４００に出力し、コンテンツ提供アプリケーション４００にキューに基づきコンテンツを選択させて、コンテンツをウェアラブルデバイス２００から再生させる（ステップＳ３０４）。例えば、コンテンツ提供アプリケーション４００は、コンテンツ再生制御アプリケーション３００からのキューに基づきコンテンツの複数の候補を選択し、ウェアラブルデバイス２００センサ部２１０から入力された検出値に基づき、複数の候補から再生すべきコンテンツを選択してもよい。また、コンテンツ提供アプリケーション４００は、センサ部２１０から入力された検出値に基づき、例えば、ユーザのランニング速度に合わせた速いテンポの、コンテンツを選択してもよい。
　再生開始後、コンテンツ再生制御アプリケーション３００のコンテンツ制御部１６１は、環境状態に基づき、別のコンテンツの再生を開始すべきタイミングを検出し（ステップＳ３０１）、コンテンツ提供アプリケーション４００を選択し（ステップＳ３０２、このステップは省略可）、キュー６０４を生成し（ステップＳ３０３）、コンテンツをウェアラブルデバイス２００から再生させる（ステップＳ３０４）。言い換えれば、コンテンツ再生制御アプリケーション３００は、コンテンツ提供アプリケーション４００が知りえないユーザの情報（即ち、ユーザコンテクスト６０３（ユーザ状態）、シナリオ６０２（環境状態））を有する。このため、コンテンツ再生制御アプリケーション３００は、コンテンツ提供アプリケーション４００の再生中のコンテンツを変更することが望ましいケースを知りえる。例えば、通勤中であることや、仕事を終えたことなどをトリガとして、再生中のコンテンツを変更することで、ユーザの気持ちの変化を誘導することができる。コンテンツ再生制御アプリケーション３００は、（即ち、ユーザコンテクスト６０３（ユーザ状態）、シナリオ６０２（環境状態））を知りえた場合に、コンテンツ提供アプリケーション４００に対して、再生中のコンテンツを変更するためのキューを送信することで、より望ましいコンテンツ（楽曲、ヒーリング音等）をユーザに提供することができる。
　さらに、コンテンツ再生制御アプリケーション３００のコンテンツ制御部１６１は、シナリオ６０２（環境状態）に基づきコンテンツ提供アプリケーション４００がコンテンツの再生を停止（変更ではなく）するためのキューを生成し（ステップＳ３０３）、キューをコンテンツ提供アプリケーションに出力し、コンテンツ提供アプリケーション４００にキューに基づきコンテンツの再生を停止させる（ステップＳ３０４）。例えば、会議開始などの状態変化により音楽を停止したほうがいいケースがある。コンテンツ再生制御アプリケーション３００はそれらの状態を検出しコンテンツ提供アプリケーション４００に対して停止命令を送る。
　また、コンテンツ再生中に、コンテンツ提供アプリケーション４００は、センサ部２１０から入力された検出値に基づき、例えば、心拍数や加速度が所定値に応じて、ユーザのランニング速度に合わせた速いテンポのコンテンツを選択し再生してもよい。言い換えれば、コンテンツ再生中に、コンテンツ提供アプリケーション４００は、コンテンツ再生制御アプリケーション３００のコンテンツ制御部１６１からキューを受信すること無く、センサ部２１０から入力された検出値に基づき、能動的に、再生するコンテンツの属性（テンポ、ピッチ等）を選択し、選択したコンテンツを再生することができる。要するに、コンテンツ再生中に、コンテンツ提供アプリケーション４００は、能動的に、再生するコンテンツを変更することができる。
　９．結語
　本実施形態に係るコンテンツ再生システム２０によれば、コンテンツ再生制御アプリケーション３００がコンテンツ提供アプリケーション４００を選択し、キューをコンテンツ提供アプリケーション４００に出力する。このため、コンテンツ提供アプリケーション４００が、複数の異なるコンテンツ提供アプリケーション４０１、４０２の間でのコンテンツ再生の競合を考慮する必要が無い。
　また、コンテンツ再生制御アプリケーション３００は、ユーザの機微（センシティブ）情報である環境状態に基づきコンテンツ提供アプリケーション４００がコンテンツを選択するためのキューを生成する。このため、コンテンツ再生制御アプリケーション３００からコンテンツ提供アプリケーション４００に、ユーザの機微（センシティブ）情報である環境状態を共有することなく、コンテンツ提供アプリケーション４００は、ユーザの機微（センシティブ）情報である環境状態を反映したコンテンツを再生することができる。このため、セキュリティリスクを低くしつつ、ユーザエクスペリエンスを向上することができる。
　また、コンテンツ再生制御アプリケーション３００がコンテンツ提供アプリケーション４００を選択し、選択されたコンテンツ提供アプリケーション４００がコンテンツを再生する。さらに、プリセットアプリケーション５００により、コンテンツ再生制御アプリケーション３００は、ウェアラブルデバイス２００の入力装置２２０にユーザが入力した異なる操作に基づき、コンテンツ提供アプリケーション４００を選択する。これにより、ユーザが能動的に選択する必要無く、複数の異なるコンテンツ提供アプリケーション４０１、４０２のサービスを統合したユーザエクスペリエンスを提供できる。
　１０．角度補正部の一実施形態
　（１）角度補正部の機能的構成及び動作
　図３で説明したように、ユーザの耳形状及びウェアラブルデバイス２００の装着方法と、ウェアラブルデバイス２００へのセンサ部２１０の実装方法は、個人及び環境でばらつきがある。このため、「ユーザからみた正面」と「ウェアラブルデバイス２００のセンサ部２１０の正面」は同一とならずズレが発生する。ユーザが頭部に装着したウェアラブルデバイス２００が任意の座標系で正しい方向を示せるようにする必要がある。
　そこで、上記実施形態では、角度補正部１２１は、頭を下に動かす（図６の（ｂ）、図５のステップＳ１０１）ときの加速度センサ２１１の加速度値からPitch方向の傾き及びRoll方向の傾きを算出する（ステップＳ１０２）。角度補正部１２１は、正面斜め上を見上げるように頭を上にゆっくり動かす（図６の（ｃ）、ステップＳ１０４）ときのジャイロセンサ２１２の角速度値からYaw方向の傾きを算出できる（図８の（４）の処理）。
　これに対して、以下、角度補正部１２１が、ジャイロセンサ２１２の角速度値を使用せずに、加速度センサ２１１の加速度値のみから、Pitch方向の傾き及びRoll方向の傾きだけでなく、Yaw方向の傾きを算出する方法を説明する。
　図３０は、一実施形態に係る角度補正部の機能的構成を示す。図３１は、角度補正部の動作フローを示す。
　前提として、情報処理装置１００（スマートフォン、タブレットコンピュータ又はパーソナルコンピュータ等）は、ユーザインタフェースである設定アプリケーション８００がインストールされており、ユーザは、情報処理装置１００の表示装置及び操作装置（タッチパネル等）を用いて、設定アプリケーション８００を使用することができる。
　まず、ユーザは、操作装置を操作して、設定アプリケーション８００から測定開始を指示する。設定アプリケーション８００は、ウェアラブルデバイス２００に角度補正操作データ８０１を出力する（ステップＳ４００）。
　ウェアラブルデバイス２００は、設定アプリケーション８００からの指示（角度補正操作データ８０１）を受けて、加速度センサ２１１が検出する検出値である重力加速度を角度補正部１２１へ送信開始する。
　設定アプリケーション８００は、ウェアラブルデバイス２００を装着したユーザに、正面を向く（図６の（ａ））ように指示を出力（表示装置に表示）する（ステップＳ４０１）。
　角度補正部１２１は、ユーザが正面（Roll方向）を向いた（図６の（ａ））ときの重力加速度値から、Pitch方向の傾き及びRoll方向の傾き８０２を算出する（ステップＳ４０２）。算出方法は後で詳細に説明する。
　次に、設定アプリケーション８００は、ウェアラブルデバイス２００を装着したユーザに、左右がぶれないように頭を上下にゆっくり動かし１秒ほど停止する（図６の（ｂ）、（ｃ））、ように指示を出力（表示装置に表示）する（ステップＳ４０３）。
　角度補正部１２１は、X,Y,Z軸から重力軸との成す角を算出する（ステップＳ４０４）。角度補正部１２１は、算出した角が所定の条件を満たすか否かを判断する（ステップＳ４０５）。この条件は、ユーザが正面方向を向いていると加速度センサのX軸、Y軸が重力軸に対して垂直に近くなり、測定値が０に近づいてしまうのを避けるための条件であり、Z軸からの成す角が十分な曲げ角度になっていることと動作中による誤差を測定しないことが条件である（詳細は後述）。角度補正部１２１は、条件を満たさなければ上下動作のやり直しを指示するための測定進捗データ８０８を出力（表示装置に表示）する（ステップＳ４０５、Ｎｏ）。
　一方、角度補正部１２１は、条件を満たす場合（ステップＳ４０５、Ｙｅｓ）、ユーザが上下（Pitch方向）を向いた（図６の（ｂ）、（ｃ））ときの重力加速度値と、Pitch方向の傾き及びRoll方向の傾き８０２とから、ユーザのYaw方向の傾き８０３を算出する（ステップＳ４０６）。算出方法は後で詳細に説明する。角度補正部１２１は、Pitch方向の傾き及びRoll方向の傾き８０２と、Yaw方向の傾き８０３を、補正値８０４として不揮発性保存領域８０５に保存し（ステップＳ４０７）、測定を完了する（ステップＳ４０８）。
　角度推定部１２２は、不揮発性保存領域８０５に保存された補正値８０６（Pitch方向の傾き及びRoll方向の傾き８０２と、Yaw方向の傾き８０３）を読み出す。角度推定部１２２は、ユーザが装着したウェアラブルデバイス２００が有するセンサ部２１０の加速度センサ２１１の検出値（加速度）と、読み出した補正値８０６とに基づき、ユーザの方位角８０７を推定する。角度推定部１２２は、方位角８０７を設定アプリケーション８００に出力してもよい。
　（２）Pitch方向の傾き及びRoll方向の傾きの算出（ステップＳ４０２）
　ある基準姿勢をとったユーザに固定された座標系を、(X,Y,Z)と表す。ユーザから見てX軸（Pitch軸）は水平右向き、Y軸（Roll軸）は水平正面（前）向き、Z軸（Yaw軸）は鉛直上向きである。一方、ウェアラブルデバイス２００に取り付けられた加速度センサ２１１がもつ3次元のローカル座標系を、(x,y,z)と表す。3次元座標系はいずれも右手系とする。
　上記2つの座標系(X,Y,Z)、(x,y,z)は、ユーザのウェアラブルデバイス２００の装着方法の個人差によって、3自由度の相対的なズレを持っている。このズレを特定できれば、ウェアラブルデバイス２００のローカル座標系(x,y,z)からユーザ座標系(X,Y,Z)を導くことができる。ここではズレのうち水平面に対する傾きを表す2自由度の成分を、基準姿勢でユーザが静止した状態で測定したウェアラブルデバイス２００の加速度センサ２１１の値を用いて算出する。
　図３２は、デバイス座標系の定義を示す。
　相対ズレ量を表す３つの角度を定義する。角度定義には様々な方法が考えられるが、ここでは後述のクォータニオン演算に適するよう、ユーザ座標系と一致する座標軸を3段階で回転させてウェアラブルデバイス２００の座標系と一致させるように定義する。まず、X軸回りにα回転させる。このαは最終的にy軸が水平面となす角と一致させる。次に、回転後のy軸回りにβ回転させる。このとき、x軸が水平面となす角は、最終的にx軸が水平面となす角（γ）と一致させる。最後に、Z軸回りにθ回転させる。このθは、最終的なy軸ベクトルの水平面成分がY軸となす角と一致させる。角度α、βを、ユーザ静止状態の加速度センサ２１１の値から計算する。なお、θは計算できない（全ての値が解になる）ため、別の手法で求める。
　加速度センサ２１１の(x,y,z)方向の測定値を(Ax,Ay,Az)とする。αの定義より、数１の式となる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　図３３は、角βの導出方法を示す。
　x軸の方向ベクトルを含む鉛直面と、z軸の方向ベクトルを含む鉛直面を考えると、x,z軸が水平面となす角γ,δを使って数２の式が導かれる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　数２の式より、角βが数３の式として得られる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　以上の結果から得られた角α、βを用いて、ウェアラブルデバイス２００の座標系(x,y,z)から、水平面に対する傾きを補正したウェアラブルデバイス２００の座標系(x',y',Z)への変換を行う事ができる。x'及びy'はいずれも水平面上に存在し、x及びyをZ軸回りにθ回転したものに相当する。後述のθ算出には、傾きを除去した補正後のウェアラブルデバイス２００の座標系での加速度値を用いることで、軸のズレのない高精度な演算を行うことができるようになる。
　ウェアラブルデバイス２００の座標系での加速度ベクトル(Ax,Ay,Az)から補正後のウェアラブルデバイス２００の座標系での加速度ベクトル(Ax',Ay',Az')への回転計算をクォータニオンで行う例を示す。両座標系の関係は、図３２のうち初めの2段階の回転を合成したものと考えられる。それぞれの回転クォータニオンをQ1,Q2とすると、数４の式と表せる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　これらを合成した回転を表すクォータニオンRは以下の式で表せる。ここで、*は共役クォータニオンを表す。
　R=Q1*Q2*
　ウェアラブルデバイス２００の座標系で測定した加速度ベクトルを補正後のウェアラブルデバイス２００の座標系へと変換する計算は、Rを使って、以下の式で表せる。
　(Ax',Ay',Az')=R*(Ax,Ay,Az)R
　（３）Yaw方向の傾きの算出（ステップＳ４０４－ステップＳ４０６）
　図３４は、正面を向いているときの重力軸を示す。
　加速度センサ２１１の３軸で測定される重力加速度の値(x,y,z)を極座標に変換してYaw回転を算出する。原点からの距離をr、Z軸からのなす角をθ、X軸からのなす角をΦと定義する。このとき、(x,y,z)と(r,θ,Φ)は以下の関係式となる。
　x=rsinθcosθ、y=rsinθsinΦ、z=rcosθ
　これらの式を組み直すと、数５の式と表せる（ステップＳ４０４）。ここで、sgnは符号関数である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
　ここでのΦが求めたいユーザ正面方向とウェアラブルデバイス２００センサ正面とのズレが、Yaw方向の傾きとなる（ステップＳ４０６）。
　図３５は、下方向を向いているときの重力軸を示す。図３６は、測定データからのYaw回転算出と測定特異点を示す。図３７は、条件を満たすかどうかを判断するためのフローチャートを示す。図３８は、正面方向ベースのYaw回転定義を示す。図３９は、上下動作と曲げ角度の算出結果への影響を示す。
　Φの算出は、ユーザが上下方向を向いた状態（図３５）の測定結果を使用する。これはユーザが正面方向を向いていると加速度センサ２１１のX軸、Y軸が重力軸に対して垂直に近くなり、測定値が０に近づいてしまうのを避けるためで、この状態だと数５の式の分母が０に近づくため正しい値が算出できない（図３６）。十分な曲げ角度(θ)になっていることと動作中による誤差を測定しないようにθ>45、Φの標準偏差<3の条件を満たした場合の測定結果を算出に使用する（ステップＳ４０５）（図３７）。
　ユーザの耳形状や装着方法によっては上向き/下向きで条件を満たさないこともあるため、上下の2パターンの動作を実施している。上下の測定で算出結果に差異が無いことは、図３６、図３８及び図３９で確認済みである。
　（４）結語
　特許文献１は、ユーザの頭部回転を検出し調整する。ジャイロセンサで回転角度、加速度センサでジャイロの傾きを測定し、「ユーザの頭部回転」を算出し、音像定位位置の補正を行っている。ユーザ操作により正面方向を設定し、そこからの回転動作はトレースできるが全て「ユーザ正面」を基準とした相対的な測定となるため方位のような絶対座標系には適応できない。
　特許文献２は、ナビゲーション装置の自動車に対する取付角度を、道路傾斜の影響を排除して算出する。加速度センサと、ヨー方向のジャイロセンサや走行速度センサ、ＧＰＳを組み合わせて用いる。車両の停止や走行といった状態を検知しながらデータを収集し、車両の進行方向のおよび左右方向の加速度を検出し、これらから取付角度を算出する。自動車固有の特性に依存する技術であり、人が装着するデバイスには適用できないほか、加速度センサ以外にも補助的なセンサが必要となる。
　これに対して、本実施形態によれば、ユーザ頭部に設置したデバイス内のセンサ座標系とユーザが任意の方向に定めた座標系との差分を測定し、補正する。このため、ユーザの耳及び頭部形状、装着方法によらず出力結果を一定にできる。相対座標内での補正でないため方位のような絶対座標系にも展開が可能である。
　本実施形態によれば、ユーザが頭部を上または下を向く動作(Pitch回転)を実施することで重力加速度からYaw方向の傾きを算出する。Yaw軸と重力軸が近い場合、重力加速度からYaw報告の傾きを算出することは困難だがPitch方向へ傾けることで各軸に加わる重力加速度が変化し、算出可能である。耳形状によっては特定のPitch方向に傾けても算出が困難な場合があるが上と下の２パターン測定することで回避することができる。
　本実施形態によれば、加速度センサのみを使用して、ユーザの方位角の補正値を算出することができる。これにより、搭載センサが少ない環境でも実施でき、低コスト、省電力、小型化を実現可能である。また、ジャイロセンサは使用環境や継続使用によってセンサ自体にドリフトが発生するが、加速度センサではドリフトに影響されることが無いので、信頼度が高い。
　本開示は、以下の各構成を有してもよい。
　（１）
　ユーザ状態を推定するユーザ状態推定部と、
　前記ユーザ状態に基づきユーザに提示する環境状態を推定する環境推定部と、
　前記環境状態に基づき出力を制御する出力制御部と、
　を具備する情報処理装置。
　（２）
　上記（１）に記載の情報処理装置であって、
　前記ユーザが装着したウェアラブルデバイスが有するセンサ部の検出値に基づき、ユーザ位置を推定するユーザ位置推定部と、
　前記ユーザ位置に基づき、ユーザがいる場所の属性である場所属性を推定する場所属性推定部と、
　をさらに具備し、
　前記ユーザ状態推定部は、前記場所属性に基づき、前記ユーザ状態を推定する
　情報処理装置。
　（３）
　上記（２）に記載の情報処理装置であって、
　前記ユーザ位置推定部は、ＰＤＲ（Pedestrian Dead Reckoning）を用いて前記ユーザ位置を推定する
　情報処理装置。
　（４）
　上記（２）又は（３）に記載の情報処理装置であって、
　前記環境推定部は、前記場所属性に基づき、前記環境状態を推定する
　情報処理装置。
　（５）
　上記（２）乃至（４）の何れか一つに記載の情報処理装置であって、
　前記ウェアラブルデバイスが有する前記センサ部は、加速度センサ、ジャイロセンサ、コンパス、生体センサの内、少なくとも一つを含む
　情報処理装置。
　（６）
　上記（３）乃至（５）の何れか一つに記載の情報処理装置であって、
　前記ユーザ位置推定部は、
　前記ユーザが装着した前記ウェアラブルデバイスが有する前記センサ部の前記検出値に基づき、前記ユーザの方位角の補正値を算出する角度補正部と、
　前記ユーザが装着した前記ウェアラブルデバイスが有する前記センサ部の前記検出値と、前記補正値とに基づき、前記ユーザの方位角を推定する角度推定部と、を有し、
　前記方位角を利用して前記ユーザ位置を推定する
　情報処理装置。
　（７）
　上記（３）乃至（６）の何れか一つに記載の情報処理装置であって、
　前記ユーザ位置推定部は、前記ユーザ位置の移動経路を推定し、
　前記場所属性推定部は、前記移動経路に基づき、移動後の前記場所属性を推定する
　情報処理装置。
　（８）
　上記（７）に記載の情報処理装置であって、
　前記場所属性推定部は、複数の移動経路を保持し、推定された前記移動経路を保持された前記複数の移動経路とマッチングすることにより、移動後の前記場所属性を推定する
　情報処理装置。
　（９）
　上記（８）に記載の情報処理装置であって、
　前記場所属性推定部は、マッチングが所定回数失敗すると、警告を出力する
　情報処理装置。
　（１０）
　上記（８）又は（９）に記載の情報処理装置であって、
　前記場所属性推定部は、前記マッチングをＤＴＷ(dynamic time warping、動的時間伸縮法)を用いて行う
　情報処理装置。
　（１１）
　上記（１）乃至（１０）の何れか一つに記載の情報処理装置であって、
　前記場所属性推定部は、前記ユーザがいる場所での前記ユーザの滞在時間を判断することにより、前記場所属性を推定する
　情報処理装置。
　（１２）
　上記（１）乃至（１１）の何れか一つに記載の情報処理装置であって、
　ユーザのコンテクストを取得するコンテクスト取得部をさらに具備し、
　前記ユーザ状態推定部は、取得された前記コンテクストに基づき、前記ユーザ状態を推定する
　情報処理装置。
　（１３）
　上記（１２）に記載の情報処理装置であって、
　前記コンテクストは、前記ユーザの位置情報と前記情報処理装置の端末情報の少なくともいずれかを含む
　情報処理装置。
　（１４）
　上記（１）乃至（１３）の何れか一つに記載の情報処理装置であって、
　前記ユーザ状態推定部は、前記ウェアラブルデバイスが有する前記センサ部の前記検出値及び／又は前記場所属性に基づき、前記ユーザ状態を推定する
　情報処理装置。
　（１５）
　上記（１）乃至（１４）の何れか一つに記載の情報処理装置であって、
　前記ユーザ状態は、前記ユーザの複数の活動状態を示す
　情報処理装置。
　（１６）
　上記（１）乃至（１５）の何れか一つに記載の情報処理装置であって、
　前記出力制御部は、
　前記環境状態に基づき選択されたコンテンツを再生するコンテンツ制御部、及び／又は
　前記環境状態に基づき前記ユーザへの通知の回数を制御する通知制御部
　を有する
　情報処理装置。
　（１７）
　上記（６）に記載の情報処理装置であって、
　前記ウェアラブルデバイスが有する前記センサ部は、加速度センサを含み、
　前記角度補正部は、
　　前記加速度センサの前記検出値としての前記ユーザがRoll方向を向いたときの重力加速度から、前記ユーザのPitch方向の傾き及び前記Roll方向の傾きを算出し、
　　前記加速度センサの前記検出値としての前記ユーザが前記Pitch方向を向いたときの重力加速度と、前記Pitch方向の傾き及び前記Roll方向の傾きとから、前記ユーザのYaw方向の傾きを算出し、
　　前記Pitch方向の傾き、前記Roll方向の傾き及び前記Yaw方向の傾きを、前記補正値とする
　情報処理装置。
　（１８）
　ユーザ状態を推定し、
　前記ユーザ状態に基づきユーザに提示する環境状態を推定し、
　前記環境状態に基づき出力を制御する、
　情報処理方法。
　（１９）
　情報処理装置のプロセッサを、
　ユーザ状態を推定するユーザ状態推定部と、
　前記ユーザ状態に基づきユーザに提示する環境状態を推定する環境推定部と、
　前記環境状態に基づき出力を制御する出力制御部
　として動作させる情報処理プログラム。
　（２０）
　ウェアラブルデバイスと、
　前記ウェアラブルデバイスを装着したユーザのユーザ状態を推定するユーザ状態推定部と、
　前記ユーザ状態に基づき前記ユーザに提示する環境状態を推定する環境推定部と、
　前記環境状態に基づき出力を制御する出力制御部と、
　を有する情報処理装置と、
　を具備する情報処理システム。
　（２１）
　情報処理装置のプロセッサを、
　ユーザ状態を推定するユーザ状態推定部と、
　前記ユーザ状態に基づきユーザに提示する環境状態を推定する環境推定部と、
　前記環境状態に基づき出力を制御する出力制御部
　として動作させる情報処理プログラム
　を記録した非一過性のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
　さらに、本開示は、以下の各構成を有してもよい。
　（１）
　ウェアラブルデバイスと、
　　前記ウェアラブルデバイスを装着したユーザのユーザ状態を推定するユーザ状態推定部と、
　　前記ユーザ状態に基づき前記ユーザの環境状態を推定する環境推定部と、
　　前記環境状態に基づき、コンテンツを提供するコンテンツ提供アプリケーションがコンテンツを選択するためのキューを生成し、前記キューを前記コンテンツ提供アプリケーションに出力し、前記コンテンツ提供アプリケーションに前記キューに基づきコンテンツを選択させて前記コンテンツを再生させるコンテンツ制御部と、
　を有するコンテンツ再生制御アプリケーションと、
　を実行する制御回路を有する情報処理装置と、
　を具備するコンテンツ再生システム。
　（２）
　上記（１）に記載のコンテンツ再生システムであって、
　前記情報処理装置の前記制御回路は、複数の異なるコンテンツ提供アプリケーションを実行し、
　前記コンテンツ制御部は、前記環境状態に基づき、前記コンテンツを再生させる所定のコンテンツ提供アプリケーションを選択する
　コンテンツ再生システム。
　（３）
　上記（１）又は（２）に記載のコンテンツ再生システムであって、
　前記情報処理装置の前記制御回路は、複数の異なるコンテンツ提供アプリケーションを実行し、
　前記ウェアラブルデバイスは、入力装置を有し、
　前記コンテンツ制御部は、前記ウェアラブルデバイスにユーザが入力した異なる操作に基づき、前記コンテンツを再生させる所定のコンテンツ提供アプリケーションを選択する
　コンテンツ再生システム。
　（４）
　上記（１）乃至（３）の何れか一つに記載のコンテンツ再生システムであって、
　前記情報処理装置の前記制御回路は、複数の前記異なる操作を前記複数の異なるコンテンツ提供アプリケーションの選択に割り当てるプリセットアプリケーションを実行する
　コンテンツ再生システム。
　（５）
　上記（４）に記載のコンテンツ再生システムであって、
　前記プリセットアプリケーションは、前記コンテンツ再生制御アプリケーションに含まれる
　コンテンツ再生システム。
　（６）
　上記（１）乃至（５）の何れか一つに記載のコンテンツ再生システムであって、
　前記ウェアラブルデバイスは、センサ部を有し、
　前記コンテンツ再生制御アプリケーションは、
　　前記ユーザが装着したウェアラブルデバイスが有するセンサ部から入力された検出値に基づき、ユーザ位置を推定するユーザ位置推定部と、
　　前記ユーザ位置に基づき、ユーザがいる場所の属性である場所属性を推定する場所属性推定部と、
　をさらに有し、
　前記ユーザ状態推定部は、前記場所属性に基づき、前記ユーザ状態を推定する
　コンテンツ再生システム。
　（７）
　上記（６）に記載のコンテンツ再生システムであって、
　前記ウェアラブルデバイスが有する前記センサ部は、加速度センサ、ジャイロセンサ、コンパス、生体センサの内、少なくとも一つを含む
　コンテンツ再生システム。
　（８）
　上記（６）又は（７）に記載のコンテンツ再生システムであって、
　前記コンテンツ提供アプリケーションは、前記キューに基づきコンテンツの複数の候補を選択し、前記センサ部から入力された前記検出値に基づき前記複数の候補から再生すべきコンテンツを選択する
　コンテンツ再生システム。
　（９）
　上記（６）乃至（８）の何れか一つに記載のコンテンツ再生システムであって、
　前記コンテンツ提供アプリケーションは、コンテンツの再生中に、前記センサ部から入力された前記検出値に基づき、再生すべきコンテンツの属性を選択し、選択したコンテンツを再生する
　コンテンツ再生システム。
　（１０）
　上記（１）乃至（９）の何れか一つに記載のコンテンツ再生システムであって、
　前記コンテンツ制御部は、前記環境状態に基づき前記コンテンツ提供アプリケーションが前記コンテンツの再生を停止するためのキューを生成し、前記キューを前記コンテンツ提供アプリケーションに出力し、前記コンテンツ提供アプリケーションに前記キューに基づき前記コンテンツの再生を停止させる
　コンテンツ再生システム。
　（１１）
　上記（１）乃至（１０）の何れか一つに記載のコンテンツ再生システムであって、
　前記コンテンツ再生制御アプリケーションは、
　ユーザのコンテクストを取得するコンテクスト取得部をさらに具備し、
　前記ユーザ状態推定部は、取得された前記コンテクストに基づき、前記ユーザ状態を推定する
　コンテンツ再生システム。
　（１２）
　　ウェアラブルデバイスを装着したユーザのユーザ状態を推定するユーザ状態推定部と、
　　前記ユーザ状態に基づき前記ユーザに提示する環境状態を推定する環境推定部と、
　　前記環境状態に基づき、コンテンツを提供するコンテンツ提供アプリケーションがコンテンツを選択するためのキューを生成し、前記キューを前記コンテンツ提供アプリケーションに出力し、前記コンテンツ提供アプリケーションに前記キューに基づきコンテンツを選択させて前記コンテンツを再生させるコンテンツ制御部と、
　を有するコンテンツ再生制御アプリケーションと、
　を実行する制御回路
　を具備する情報処理装置。
　（１３）
　情報処理装置の制御回路を、
　　ウェアラブルデバイスを装着したユーザのユーザ状態を推定するユーザ状態推定部と、
　　前記ユーザ状態に基づき前記ユーザに提示する環境状態を推定する環境推定部と、
　　前記環境状態に基づき、コンテンツを提供するコンテンツ提供アプリケーションがコンテンツを選択するためのキューを生成し、前記キューを前記コンテンツ提供アプリケーションに出力し、前記コンテンツ提供アプリケーションに前記キューに基づきコンテンツを選択させて前記コンテンツを再生させるコンテンツ制御部
　として動作させるコンテンツ再生制御アプリケーション。
　（１４）
　情報処理装置の制御回路を、
　　ウェアラブルデバイスを装着したユーザのユーザ状態を推定するユーザ状態推定部と、
　　前記ユーザ状態に基づき前記ユーザに提示する環境状態を推定する環境推定部と、
　　前記環境状態に基づき、コンテンツを提供するコンテンツ提供アプリケーションがコンテンツを選択するためのキューを生成し、前記キューを前記コンテンツ提供アプリケーションに出力し、前記コンテンツ提供アプリケーションに前記キューに基づきコンテンツを選択させて前記コンテンツを再生させるコンテンツ制御部
　として動作させるコンテンツ再生制御アプリケーション
　を記録した非一過性のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
　本技術の各実施形態及び各変形例について上に説明したが、本技術は上述の実施形態にのみ限定されるものではなく、本技術の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加え得ることは勿論である。
　１０　情報処理システム
　１００　情報処理装置
　１１０　コンテクスト取得部
　１１１　ＧＰＳセンサ
　１１２　ビーコン送受信機
　１１３　端末情報取得部
　１２０　ＰＤＲ部
　１２１　角度補正部
　１２２　角度推定部
　１２３　ユーザ位置推定部
　１３０　場所推定部
　１４０　ユーザ状態推定部
　１５０　環境推定部
　１６０　出力制御部
　１６１　コンテンツ制御部
　１６２　通知制御部
　２００　ウェアラブルデバイス
　２１０　センサ部
　２１１　加速度センサ
　２１２　ジャイロセンサ
　２１３　コンパス
　２１４　生体センサ

Claims (20)

  1. 　ユーザ状態を推定するユーザ状態推定部と、
    　前記ユーザ状態に基づきユーザに提示する環境状態を推定する環境推定部と、
    　前記環境状態に基づき出力を制御する出力制御部と、
    　を具備する情報処理装置。
  2. 　請求項１に記載の情報処理装置であって、
    　前記ユーザが装着したウェアラブルデバイスが有するセンサ部の検出値に基づき、ユーザ位置を推定するユーザ位置推定部と、
    　前記ユーザ位置に基づき、ユーザがいる場所の属性である場所属性を推定する場所属性推定部と、
    　をさらに具備し、
    　前記ユーザ状態推定部は、前記場所属性に基づき、前記ユーザ状態を推定する
    　情報処理装置。
  3. 　請求項２に記載の情報処理装置であって、
    　前記ユーザ位置推定部は、ＰＤＲ（Pedestrian Dead Reckoning）を用いて前記ユーザ位置を推定する
    　情報処理装置。
  4. 　請求項２に記載の情報処理装置であって、
    　前記環境推定部は、前記場所属性に基づき、前記環境状態を推定する
    　情報処理装置。
  5. 　請求項２に記載の情報処理装置であって、
    　前記ウェアラブルデバイスが有する前記センサ部は、加速度センサ、ジャイロセンサ、コンパス、生体センサの内、少なくとも一つを含む
    　情報処理装置。
  6. 　請求項３に記載の情報処理装置であって、
    　前記ユーザ位置推定部は、
    　前記ユーザが装着した前記ウェアラブルデバイスが有する前記センサ部の前記検出値に基づき、前記ユーザの方位角の補正値を算出する角度補正部と、
    　前記ユーザが装着した前記ウェアラブルデバイスが有する前記センサ部の前記検出値と、前記補正値とに基づき、前記ユーザの方位角を推定する角度推定部と、を有し、
    　前記方位角を利用して前記ユーザ位置を推定する
    　情報処理装置。　
  7. 　請求項３に記載の情報処理装置であって、
    　前記ユーザ位置推定部は、前記ユーザ位置の移動経路を推定し、
    　前記場所属性推定部は、前記移動経路に基づき、移動後の前記場所属性を推定する
    　情報処理装置。
  8. 　請求項７に記載の情報処理装置であって、
    　前記場所属性推定部は、複数の移動経路を保持し、推定された前記移動経路を保持された前記複数の移動経路とマッチングすることにより、移動後の前記場所属性を推定する
    　情報処理装置。
  9. 　請求項８に記載の情報処理装置であって、
    　前記場所属性推定部は、マッチングが所定回数失敗すると、警告を出力する
    　情報処理装置。
  10. 　請求項８に記載の情報処理装置であって、
    　前記場所属性推定部は、前記マッチングをＤＴＷ(dynamic time warping、動的時間伸縮法)を用いて行う
    　情報処理装置。
  11. 　請求項１に記載の情報処理装置であって、
    　前記場所属性推定部は、前記ユーザがいる場所での前記ユーザの滞在時間を判断することにより、前記場所属性を推定する
    　情報処理装置。
  12. 　請求項１に記載の情報処理装置であって、
    　ユーザのコンテクストを取得するコンテクスト取得部をさらに具備し、
    　前記ユーザ状態推定部は、取得された前記コンテクストに基づき、前記ユーザ状態を推定する
    　情報処理装置。
  13. 　請求項１２に記載の情報処理装置であって、
    　前記コンテクストは、前記ユーザの位置情報と前記情報処理装置の端末情報の少なくともいずれかを含む
    　情報処理装置。
  14. 　請求項１に記載の情報処理装置であって、
    　前記ユーザ状態推定部は、前記ウェアラブルデバイスが有する前記センサ部の前記検出値及び／又は前記場所属性に基づき、前記ユーザ状態を推定する
    　情報処理装置。
  15. 　請求項１に記載の情報処理装置であって、
    　前記ユーザ状態は、前記ユーザの複数の活動状態を示す
    　情報処理装置。
  16. 　請求項１に記載の情報処理装置であって、
    　前記出力制御部は、
    　前記環境状態に基づき選択されたコンテンツを再生するコンテンツ制御部、及び／又は
    　前記環境状態に基づき前記ユーザへの通知の回数を制御する通知制御部
    　を有する
    　情報処理装置。
  17. 　請求項６に記載の情報処理装置であって、
    　前記ウェアラブルデバイスが有する前記センサ部は、加速度センサを含み、
    　前記角度補正部は、
    　　前記加速度センサの前記検出値としての前記ユーザがRoll方向を向いたときの重力加速度から、前記ユーザのPitch方向の傾き及び前記Roll方向の傾きを算出し、
    　　前記加速度センサの前記検出値としての前記ユーザが前記Pitch方向を向いたときの重力加速度と、前記Pitch方向の傾き及び前記Roll方向の傾きとから、前記ユーザのYaw方向の傾きを算出し、
    　　前記Pitch方向の傾き、前記Roll方向の傾き及び前記Yaw方向の傾きを、前記補正値とする
    　情報処理装置。
  18. 　ユーザ状態を推定し、
    　前記ユーザ状態に基づきユーザに提示する環境状態を推定し、
    　前記環境状態に基づき出力を制御する、
    　情報処理方法。
  19. 　情報処理装置のプロセッサを、
    　ユーザ状態を推定するユーザ状態推定部と、
    　前記ユーザ状態に基づきユーザに提示する環境状態を推定する環境推定部と、
    　前記環境状態に基づき出力を制御する出力制御部
    　として動作させる情報処理プログラム。
  20. 　ウェアラブルデバイスと、
    　前記ウェアラブルデバイスを装着したユーザのユーザ状態を推定するユーザ状態推定部と、
    　前記ユーザ状態に基づき前記ユーザに提示する環境状態を推定する環境推定部と、
    　前記環境状態に基づき出力を制御する出力制御部と、
    　を有する情報処理装置と、
    　を具備する情報処理システム。
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