WO2023145350A1

WO2023145350A1 - 情報処理方法、情報処理システムおよびプログラム

Info

Publication number: WO2023145350A1
Application number: PCT/JP2022/047742
Authority: WO
Inventors: 幸弘森田; 慎之介廣川; 雄一小早川
Original assignee: パナソニックＩｐマネジメント株式会社
Priority date: 2022-01-25
Filing date: 2022-12-23
Publication date: 2023-08-03

Abstract

本開示の情報処理方法は、１以上のコンピュータによって実行される情報処理方法であって、複数人物のそれぞれの生体情報を取得し、取得された前記生体情報に基づいて、前記複数人物のうちの少なくとも１人の対象人物のそれぞれについて、前記複数人物のうちの基準人物と、当該対象人物との間における共感度を導出し、導出された前記少なくとも１人の対象人物のそれぞれの共感度を、前記共感度の提示態様にしたがって示す共感提示情報を生成し、生成された前記共感提示情報を出力する。

Description

情報処理方法、情報処理システムおよびプログラム

　本開示は、生体情報を用いた情報処理方法などに関する。

　従来、コミュニケーションのための情報処理方法として、ユーザをセンシングした結果に基づいて、例えば２人のユーザのうちの一方のユーザに提示される提示内容を異ならせる方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。この情報処理方法では、オンラインコミュニケーションを行う２人のユーザのうちの一方のユーザによる指差しジェスチャを認識した場合に、当該指差しジェスチャによって指示される個所を示す画像を他方のユーザ側で表示させる。

国際公開第２０２０／１６２１５４号

　しかしながら、上記特許文献１の情報処理方法では、コミュニケーションの観点において、改善の余地がある。

　そこで、本開示は、コミュニケーションをより円滑に行うことができる情報処理方法を提供する。

　本開示の一態様に係る情報処理方法は、１以上のコンピュータによって実行される情報処理方法であって、複数人物のそれぞれの生体情報を取得し、取得された前記生体情報に基づいて、前記複数人物のうちの少なくとも１人の対象人物のそれぞれについて、前記複数人物のうちの基準人物と、当該対象人物との間における共感度を導出し、導出された前記少なくとも１人の対象人物のそれぞれの共感度を、前記共感度の提示態様にしたがって示す共感提示情報を生成し、生成された前記共感提示情報を出力する。

　なお、これらの包括的または具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なＣＤ－ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムおよび記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。また、記録媒体は、非一時的な記録媒体であってもよい。

　本開示の情報処理方法は、コミュニケーションをより円滑に行うことができる。

　本開示の一態様における更なる利点および効果は、明細書および図面から明らかにされる。かかる利点および／または効果は、いくつかの実施の形態並びに明細書および図面に記載された特徴によってそれぞれ提供されるが、１つまたはそれ以上の同一の特徴を得るために必ずしも全てが提供される必要はない。

図１は、実施の形態における情報処理システムの構成を示す図である。図２は、実施の形態におけるサーバおよび端末装置のそれぞれの構成の一例を示すブロック図である。図３は、実施の形態における端末装置の提示部に表示される画像の一例を示す図である。図４は、実施の形態における共感度の表示方法の一例を示す図である。図５は、実施の形態における共感度の表示方法の他の例を示す図である。図６は、実施の形態における共感度の表示方法の他の例を示す図である。図７は、実施の形態における共感度の表示以外の提示方法の一例を説明するための図である。図８は、実施の形態におけるサーバの処理動作の一例を示すフローチャートである。図９は、実施の形態におけるサーバの人物選択処理の一例を示すフローチャートである。図１０は、実施の形態におけるサーバの一部の処理動作の一例を示すフローチャートである。図１１は、実施の形態におけるサーバの一部の処理動作の一例を示すフローチャートである。図１２は、実施の形態の態様１における共感度解析部の構成を示すブロック図である。図１３は、実施の形態の態様１における生体解析部で取得される２人の心拍情報の一例と、それらの心拍情報の相関を説明するための図である。図１４Ａは、実施の形態の態様１における、オンラインコミュニケーションの参加者のそれぞれの心拍数の時間変化と、２人の参加者間の相関係数の時間変化とを示す図である。図１４Ｂは、実施の形態の態様１における、表情に基づく共感度の導出の一例を説明するための図である。図１５は、実施の形態の態様１における生体解析部および共感度解析部の処理動作を示すフローチャートである。図１６は、実施の形態の態様２における、実験によって得られたグラフであって、ＲＲＩ変化量およびＣｖＲＲ変化量とストレスの要因との関係を示す図である。図１７は、実施の形態の態様２における共感処理部によるストレスの要因の判定方法を説明するための図である。図１８は、実施の形態の態様２における、複数の人物のそれぞれのストレスの要因から共感度が導出される一例を示す図である。図１９は、実施の形態の態様３における生体解析部および共感度解析部の構成を示すブロック図である。図２０は、実施の形態の態様３における共感処理部によるストレスの要因の判定方法を説明するための図である。図２１は、実施の形態の態様３における生体解析部および共感度解析部の処理動作を示すフローチャートである。図２２は、実施の形態の変形例１における共感度の提示方法の一例を示す図である。図２３は、実施の形態の変形例１におけるサーバの一部の処理動作の一例を示すフローチャートである。図２４は、実施の形態の変形例２における共感度の提示方法の一例を示す図である。図２５は、実施の形態の変形例２における共感度の提示方法の他の例を示す図である。図２６は、実施の形態の変形例２におけるサーバの人物選択処理の一例を示すフローチャートである。図２７は、実施の形態の変形例２におけるサーバの一部の処理動作の一例を示すフローチャートである。図２８は、実施の形態の変形例２におけるサーバの一部の処理動作の一例を示すフローチャートである。図２９は、実施の形態の変形例２における共感度の提示方法の他の例を示す図である。図３０は、実施の形態の変形例３における共感度の提示方法の一例を示す図である。図３１は、実施の形態の変形例４における端末装置の提示部に表示される画像の一例を示す図である。図３２は、実施の形態の変形例５における端末装置の提示部に表示される画像の一例を示す図である。

　（本開示の基礎となった知見）
　新型コロナなどのウィルスまたは感染症のリスクを低減するために、全世界でオンラインコミュニケーションが急速に拡大している。在宅勤務が普及し、対面の会議はオンラインでの会議に変わり、これまで行っていた対面でのコミュニケーションが行われ難くなっている。そして、Ｚｏｏｍ（登録商標）、Ｔｅａｍｓ（登録商標）などを利用したオンラインコミュニケーションを行う機会が増大している。

　複数の人物が対面でのコミュニケーションを行うときには、各人物は、自らの五感でその場の様々な情報を得て、微妙なニュアンスを含めて相手の状態を把握することでコミュニケーションを行う。一方、複数の人物がオンラインコミュニケーションを行うときには、対面でのコミュニケーションに比べて、各人物が得ることができる相手の状態に関する情報量がかなり少なくなる。その結果、コミュニケーションを適切に行うことが難しく、各人物が発言の機会を逃したり、相手の発言の真意を理解することができないなど、様々なコミュニケーション上での不具合が生じる。また、各人物は、自分が発言しているときの相手の状態を適切に把握できないため、自分の発言に対して相手が共感しているかどうか分からない。その結果、各人物は互いに十分な議論ができないというコミュニケーションにおいて大きな課題がある。また、例えば大勢の聴講者に対して話者がメッセージを発信する場合などにおいても、聴講者が発信内容を理解しているかを話者が把握できないなどの不具合が生じ得る。

　そこで、本開示の一態様に係る情報処理方法は、１以上のコンピュータによって実行される情報処理方法であって、複数人物のそれぞれの生体情報を取得し、取得された前記生体情報に基づいて、前記複数人物のうちの少なくとも１人の対象人物のそれぞれについて、前記複数人物のうちの基準人物と、当該対象人物との間における共感度を導出し、導出された前記少なくとも１人の対象人物のそれぞれの共感度を、前記共感度の提示態様にしたがって示す共感提示情報を生成し、生成された前記共感提示情報を出力する。

　これにより、例えば１以上のコンピュータを用いたオンラインコミュニケーションが行われているときに、そのオンラインコミュニケーションの複数の参加者のうち、基準人物と、少なくとも１人の対象人物のそれぞれとの間の共感度が導出される。そして、例えば参加者によって設定された提示態様にしたがって、あるいは、予め定められた提示態様にしたがって、それらの共感度を示す共感提示情報が生成されて出力される。その結果、その共感提示情報に示される共感度を、その提示態様にしたがって、参加者などに提示することができる。したがって、参加者は、その共感度を容易に把握することができ、その共感度を参考にしてコミュニケーションを行うことができる。つまり、参加者は、他の参加者が別の参加者とどれだけ共感しているか、あるいは、他の参加者が自分自身とどれだけ共感しているかなどを把握することができる。その結果、参加者は、コミュニケーションをより円滑に行うことができる。また、大勢の聴講者に対して話者がメッセージを発信するような場合であっても、話者と各聴講者との間の共感度を提示することができる。その結果、話者は、聴講者が話者の発信内容を理解しているかを容易に把握することができ、その結果に基づいて発信内容を調整することができ、コミュニケーションをより円滑に行うことができる。

　また、前記情報処理方法では、さらに、前記１以上のコンピュータを利用するユーザから入力操作を受け付けることによって、複数の候補人物から、前記基準人物と、前記少なくとも１人の対象人物とを選択する人物選択処理を実行してもよい。なお、複数の候補人物は、例えばオンラインコミュニケーションに参加している全ての参加者である。また、基準人物と、少なくとも１人の対象人物とを選択することによって、上述の複数人物が選択される。

　これにより、ユーザは、基準人物と少なくとも１人の対象人物とを任意に選択することができる。つまり、ユーザが共感度の提示を希望する人物を、ユーザの状況に応じて任意に選択することができる。したがって、ユーザの利便性を向上することができる。

　また、前記人物選択処理では、前記複数の候補人物から互いに異なる第１基準人物および第２基準人物をそれぞれ前記基準人物として選択し、前記共感度の導出では、前記少なくとも１人の対象人物のそれぞれについて、前記第１基準人物と、当該対象人物との間の共感度を導出し、かつ、前記第２基準人物と、当該対象人物との間の共感度を導出してもよい。

　これにより、２人の基準人物が選択されるため、共感度の導出の対象範囲を広げることができる。その結果、複数人物間のさまざまな共感度を提示することができる。

　また、前記人物選択処理では、前記ユーザによる入力操作を受けるための画像を表示し、前記画像に応じた前記入力操作を受け付けることによって、前記基準人物と前記少なくとも１人の対象人物とを選択してもよい。

　これにより、基準人物および対象人物の選択のための視覚的な操作性を向上することができる。

　また、前記人物選択処理では、前記ユーザの発話を示す音声データを取得し、前記音声データを前記入力操作として受け付けることによって、前記基準人物と前記少なくとも１人の対象人物とを選択してもよい。

　これにより、ユーザは手を用いることなく基準人物および対象人物を簡単に選択することができる。

　また、前記共感提示情報の生成では、前記少なくとも１人の対象人物のそれぞれの属性を示す属性情報を取得し、前記属性情報に基づいて、属性ごとに、当該属性に属する１以上の対象人物のそれぞれの共感度を用いて、当該属性において代表される共感度である代表共感度を導出し、属性ごとの前記代表共感度を示す前記共感提示情報を生成してもよい。

　これにより、例えば、属性に男性と女性とがあれば、男性についての代表共感度と、女性についての代表共感度とを提示することができる。これにより、属性ごとの共感度と、それらの共感度の違いを分かり易く提示することができる。

　また、前記情報処理方法では、さらに、前記少なくとも１人の対象人物のそれぞれについて、当該対象人物を識別するための人物識別画像をディスプレイに表示させてもよい。

　これにより、対象人物が誰であるかを視覚的に分かり易くすることができる。

　また、前記人物識別画像の表示では、前記少なくとも１人の対象人物のそれぞれの前記人物識別画像の配列が表示され、前記配列では、前記提示態様にしたがって、前記少なくとも１人の対象人物の共感度の順に、前記少なくとも１人の対象人物のそれぞれの前記人物識別画像が並べられていてもよい。例えば、前記配列では、前記対象人物の共感度が大きいほど前記配列の先頭側に当該対象人物の前記人物識別画像が配置されていてもよい。

　これにより、基準人物と、少なくとも１人の対象人物のそれぞれとの間の共感度を、その対象人物の共感度として、分かり易く表示することができる。つまり、ユーザは、表示されている１以上の人物識別画像の並びから、それらの対象人物の共感度を容易に把握することができる。

　また、前記人物識別画像の表示では、前記提示態様にしたがって、前記少なくとも１人の対象人物のそれぞれの前記人物識別画像を、当該対象人物の共感度に応じたサイズで表示させてもよい。例えば、前記人物識別画像は、前記人物識別画像によって識別される前記対象人物の共感度が大きいほど大きく表示されてもよい。

　これにより、基準人物と、少なくとも１人の対象人物のそれぞれとの間の共感度を、その対象人物の共感度として、分かり易く表示することができる。つまり、ユーザは、表示されている１以上の人物識別画像のそれぞれの大きさから、それらの対象人物の共感度を容易に把握することができる。

　また、前記人物識別画像の表示では、前記提示態様にしたがって、前記少なくとも１人の対象人物のそれぞれの前記人物識別画像を、当該対象人物の共感度に応じた表示精度で表示させ、前記人物識別画像の表示精度は、前記人物識別画像によって識別される前記対象人物の写真画像に前記人物識別画像が類似している度合いであってもよい。また、前記人物識別画像は、前記人物識別画像によって識別される前記対象人物の共感度が大きいほど高い前記表示精度で表示されてもよい。

　これにより、基準人物と、少なくとも１人の対象人物のそれぞれとの間の共感度を、その対象人物の共感度として、分かり易く表示することができる。つまり、ユーザは、表示されている１以上の人物識別画像のそれぞれの表示精度から、それらの対象人物の共感度を容易に把握することができる。

　また、前記人物識別画像の表示では、前記提示態様にしたがって、前記少なくとも１人の対象人物のそれぞれの前記人物識別画像を、当該対象人物の共感度に応じた動作を表現しているように表示させてもよい。

　これにより、基準人物と、少なくとも１人の対象人物のそれぞれとの間の共感度を、その対象人物の共感度として、分かり易く表示することができる。つまり、ユーザは、表示されている１以上の人物識別画像のそれぞれが表現している動作から、それらの対象人物の共感度を容易に把握することができる。

　また、前記共感度の導出では、前記複数人物に含まれる２人の人物からなるペアごとに、当該ペアに含まれる２人の人物の間の共感度を導出し、前記２人の人物のうちの一方は、前記基準人物であり、他方は前記対象人物であって、前記人物識別画像の表示では、前記提示態様にしたがって、前記共感度が導出された複数のペアのうち、閾値よりも大きい共感度に対応するペアの前記人物識別画像のみを表示させてもよい。

　これにより、ユーザは大きい共感度を有するペアを容易に把握することができる。

　また、前記情報処理方法では、さらに、前記提示態様にしたがって、前記１以上のコンピュータを利用するユーザの周辺にある機器に対して、前記ユーザの環境を、前記少なくとも１人の対象人物のそれぞれの共感度に応じた環境に調整させてもよい。

　これにより、ユーザのリアルな環境を共感度に応じて調整することができ、その共感度をより分かり易くユーザに提示することができる。

　また、前記情報処理方法では、さらに、導出される前記共感度が、前記基準人物が前記対象人物に共感している度合いを示しているか、前記対象人物が前記基準人物に共感している度合いを示しているかを、共感の方向として判定し、判定された前記共感の方向をディスプレイに表示させてもよい。

　これにより、共感の方向が表示されるため、ユーザは、誰が誰に対して共感しているかを把握することができ、コミュニケーションをさらに円滑に行うことができる。

　以下、実施の形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。

　なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的または具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本開示を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。

　また、各図は、模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。また、各図において、同じ構成部材については同じ符号を付している。

　（実施の形態）
　図１は、本実施の形態における情報処理システムの構成を示す図である。

　本実施の形態における情報処理システム１０００は、例えばオンラインコミュニケーションを行うためのシステムであって、サーバ１００と、複数の端末装置２００とを備える。

　複数の端末装置２００のそれぞれは、オンラインコミュニケーションを行うときにユーザに使用されるコンピュータである。このような端末装置２００は、パーソナルコンピュータ、スマートフォン、タブレット端末などとして構成されている。つまり、ユーザは、端末装置２００を用いてオンラインコミュニケーションに参加する。なお、そのユーザは、オンラインコミュニケーションに参加する参加者とも呼ばれる。

　サーバ１００は、インターネットなどの通信ネットワークＮｔを介して複数の端末装置２００に接続されているコンピュータである。

　このような情報処理システム１０００では、オンラインコミュニケーションが行われるときには、各端末装置２００は、ユーザの音声データを、通信ネットワークＮｔを介してサーバ１００に送信する。サーバ１００は、その音声データを端末装置２００から受信すると、その受信された音声データを、通信ネットワークＮｔを介して他のユーザの端末装置２００に送信する。

　なお、情報処理システム１０００では、上述のように、音声データが送受信されるが、音声データと共にユーザの動画像データ（または、動画像とも呼ばれる）が送受信されてもよい。また、サーバ１００と端末装置２００との間の通信には、有線を介した通信が用いられてもよく、無線通信が用いられてもよい。

　図２は、本実施の形態におけるサーバ１００および端末装置２００のそれぞれの構成の一例を示すブロック図である。

　端末装置２００は、センサ２０１、生体解析部２０２、操作部２０３、端末通信部２０４、提示部２０５、端末制御部２０６、および端末記憶部２１０を備える。

　センサ２０１は、例えば、端末装置２００のユーザの顔を撮影するカメラを備え、撮影によって得られる撮像画像をセンシング情報として出力する。なお、この撮像画像は動画像である。さらに、センサ２０１は、例えば、そのユーザの音声を取得し、その音声を電気信号である音声データに変換して出力するマイクを備える。センシング情報には、撮像画像と音声データとが含まれていてもよい。

　生体解析部２０２は、センサ２０１からそのセンシング情報を取得し、そのセンシング情報を解析することによって、ユーザの生体に関する情報である生体情報を生成する。そして、生体解析部２０２は、その生体情報を出力する。生体情報は、例えば撮像画像から得られるユーザの心拍に関する情報（すなわち心拍情報）であってもよい。具体的には、生体情報は、心拍数、心拍揺らぎなどのパラメータを時系列に沿って示す情報であってもよい。また、生体情報は、そのユーザの表情を時系列に沿って示す情報であってもよい。例えば、表情は、喜怒哀楽などによってラベリングあるいは表現される。

　なお、本実施の形態では、生体解析部２０２は、端末装置２００に備えられているが、サーバ１００に備えられていてもよい。この場合、センサ２０１から出力されるセンシング情報は、端末装置２００からサーバ１００に送信される。

　提示部２０５は、例えば、画像を表示するディスプレイと、音声を出力するスピーカとを備える。なお、ディスプレイは、例えば、液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイ、有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイなどであるが、これらに限定されない。また、本実施の形態では、提示部２０５は、端末装置２００に備えられているが、端末装置２００に接続されるデバイスであってもよい。

　操作部２０３は、ユーザによる入力操作を受け付け、その入力操作に応じた信号を端末制御部２０６に出力する。このような操作部２０３は、例えばキーボード、タッチセンサ、タッチパッド、マウス、マイクなどとして構成されている。また、操作部２０３は、提示部２０５と共にタッチパネルとして構成されていてもよい。つまり、操作部２０３は、ディスプレイに配設され、そのディスプレイに表示されるアイコンなどの画像にユーザが触れることによって、その画像に対応する入力操作を受け付ける。

　端末通信部２０４は、サーバ１００と通信ネットワークＮｔを介して通信する。この通信は、有線を介した通信であっても、無線通信であってもよい。

　端末記憶部２１０は、記録媒体であって、例えば、ユーザの識別情報であるユーザＩＤ、および後述の人物識別画像などを格納している。このような記録媒体は、ハードディスクドライブ、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、または半導体メモリなどである。また、記録媒体は、揮発性であっても不揮発性であってもよい。

　端末制御部２０６は、センサ２０１、生体解析部２０２、端末通信部２０４、提示部２０５、および端末記憶部２１０を制御する。

　例えば、端末制御部２０６は、センサ２０１から出力される音声データを、端末通信部２０４からサーバ１００に送信させる。また、端末制御部２０６は、生体解析部２０２から生体情報が出力されるたびに、その生体情報を端末通信部２０４から、通信ネットワークＮｔを介してサーバ１００へ送信させる。なお、端末制御部２０６は、その端末制御部２０６を備える端末装置２００のユーザが後述の基準人物または対象人物として選択された場合に、その生体情報を端末通信部２０４からサーバ１００へ送信させてもよい。このような音声データおよび生体情報の送信では、端末制御部２０６は、端末記憶部２１０に格納されているユーザＩＤをその音声データおよび生体情報に関連付け、ユーザＩＤに関連付けられた音声データおよび生体情報を端末通信部２０４から送信させる。

　また、端末制御部２０６は、サーバ１００から通信ネットワークＮｔを介して送信された共感提示情報を端末通信部２０４が受信するたびに、その共感提示情報によって示される共感度を、その共感度の提示態様にしたがって提示部２０５に提示させる。つまり、提示部２０５は、端末制御部２０６による制御に応じて、その共感度提示情報によって示される共感度を、その共感度の提示態様にしたがってユーザに提示する。

　サーバ１００は、共感度解析部１０１、サーバ通信部１０４、提示処理部１０５、サーバ制御部１０６、およびサーバ記憶部１１０を備える。

　サーバ通信部１０４は、端末装置２００と通信ネットワークＮｔを介して通信する。この通信は、有線を介した通信であっても、無線通信であってもよい。なお、このサーバ通信部１０４は、複数人物のそれぞれの生体情報を取得する取得部の一例である。つまり、サーバ通信部１０４は、複数の端末装置２００のそれぞれから通信ネットワークＮｔを介して送信される生体情報を受信する。なお、この生体情報にはユーザＩＤが関連付けられている。したがって、サーバ１００は、生体情報が何れの参加者の情報であるかを特定することができる。また、サーバ通信部１０４は、提示処理部１０５によって生成された共感提示情報を、通信ネットワークＮｔを介して端末装置２００に送信する。

　サーバ記憶部１１０は、記録媒体であって、例えば、複数の端末装置２００のそれぞれのユーザのユーザＩＤと、そのユーザＩＤに関連付けられた人物識別画像とを格納している。このような記録媒体は、上述と同様、ハードディスクドライブ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、または半導体メモリなどである。また、記録媒体は、揮発性であっても不揮発性であってもよい。

　共感度解析部１０１は、複数の端末装置２００のそれぞれのユーザの生体情報に基づいて、基準人物と、対象人物との間の共感度を導出する。そして、共感度解析部１０１は、その共感度を示す共感度情報を生成して出力する。対象人物は２人以上であってもよい。なお、基準人物は、オンラインコミュニケーションの全ての参加者のうちの人物であって、対象人物は、その全ての参加者のうちの基準人物以外の人物である。つまり、共感度解析部１０１は、サーバ通信部１０４によって取得されたそれらの生体情報に基づいて、複数人物のうちの少なくとも１人の対象人物のそれぞれについて、その複数人物のうちの基準人物と、その対象人物との間における共感度を導出する。なお、複数人物は、全ての参加者のうちの一部または全てであって、その基準人物と、少なくとも１人の対象人物とからなる。共感度は、人物と人物との間の共感の度合いである。その共感の度合いが強いほど、共感度は例えば大きい数値を示し、その共感の度合いが弱いほど、共感度は例えば小さい数値を示す。また、共感とは、例えば、人物と人物とがそれぞれの感情状態、精神状態、心身状態などを共有している状態であってもよい。または、共感とは、人物と人物とが、他者の発言、行動などに対して賛同している状態であってもよい。

　具体的には、共感度解析部１０１は、例えば２人の参加者の生体情報が同じタイミングに同じ表情（例えば、喜）を示している場合、その２人の参加者間の共感度として大きい共感度を導出する。なお、心拍数または心拍揺らぎなどの心拍に関する情報は、人物の内面の状態を反映しており、共感度の導出に適している。表情は、人物の内面を反映していることもあるが、作り笑顔のように外面的な情報も含む。そのため、共感度解析部１０１は、心拍に関する情報と表情の両方を用いて、共感度を導出してもよい。この場合、生体情報は、例えば心拍数または心拍揺らぎと、表情とを時系列に沿って示す。例えば、共感度解析部１０１は、心拍に関する情報に基づいて導出される第１共感度と、表情に基づいて導出される第２共感度との線形結合を行うことによって、最終的な共感度を導出してもよい。このとき、第１共感度と第２共感度とが重み付け加算される。そして、心拍に関する情報が精度よく取得される場合には、共感度解析部１０１は、第１共感度の重みを大きくし、心拍に関する情報が精度よく取得されない場合には、共感度解析部１０１は、第２共感度の重みを大きくしてもよい。

　なお、端末装置２００から送信される生体情報には、ユーザＩＤが関連付けられている。したがって、共感度解析部１０１は、基準人物のユーザＩＤおよび対象人物のユーザＩＤを用いることによって、基準人物の生体情報と、対象人物の生体情報とを特定することができる。また、基準人物と対象人物との間の共感度は、その対象人物の共感度であるとも言える。このような本実施の形態における共感度解析部１０１の詳細な処理内容については、本実施の形態の最後で説明する。

　提示処理部１０５は、共感度解析部１０１から出力される共感度情報を取得し、その共感度情報に基づいて共感提示情報を生成する。つまり、提示処理部１０５は、導出された少なくとも１人の対象人物のそれぞれの共感度を、それらの共感度の提示態様にしたがって示す共感提示情報を生成する。そして、提示処理部１０５は、生成されたその共感提示情報を出力する。なお、本実施の形態では、提示処理部１０５は、サーバ１００に備えられているが、端末装置２００に備えられていてもよい。この場合、共感度解析部１０１によって生成された共感度情報は、サーバ１００から端末装置２００に送信される。

　サーバ制御部１０６は、共感度解析部１０１、サーバ通信部１０４、提示処理部１０５、およびサーバ記憶部１１０を制御する。例えば、サーバ制御部１０６は、サーバ通信部１０４によって生体情報が受信されるたびに、その生体情報に基づく処理を共感度解析部１０１に実行させる。また、サーバ制御部１０６は、提示処理部１０５によって共感提示情報が生成されて出力されるたびに、その共感提示情報の端末装置２００への送信をサーバ通信部１０４に実行させる。さらに、サーバ制御部１０６は、サーバ通信部１０４が端末装置２００から音声データを受信すると、その音声データをサーバ通信部１０４から他の端末装置２００に送信させる。端末装置２００の提示部２０５が有するスピーカは、その音声データによって示される音声を出力する。このような音声データの送受信によって、参加者間のコミュニケーションが行われる。

　図３は、端末装置２００の提示部２０５に表示される画像の一例を示す図である。

　サーバ１００のサーバ制御部１０６は、オンラインコミュニケーションが行われるときには、まず、各端末装置２００に対してユーザＩＤと人物識別画像Ｐとをサーバ通信部１０４を介して要求し、それらを関連付けてサーバ記憶部１１０に格納する。そして、サーバ制御部１０６は、それらの人物識別画像Ｐを含む設定画像Ｉａを生成して、その設定画像Ｉａをサーバ通信部１０４から端末装置２００に送信させる。

　端末装置２００の端末制御部２０６は、端末通信部２０４がその設定画像Ｉａを受信すると、例えば図３に示す設定画像Ｉａを提示部２０５に表示させる。設定画像Ｉａは、例えば、複数の人物識別画像Ｐ、基準人物枠Ｗ１、対象人物枠Ｗ２、および表示方法選択ボタンＢ１を含む。

　複数の人物識別画像Ｐのそれぞれは、オンラインコミュニケーションに参加している端末装置２００のユーザ（すなわち参加者）を識別するための画像である。この人物識別画像Ｐは、具体的には、そのユーザである参加者のアバターである。アバターは、そのユーザの分身として表示されるキャラクターであって、例えばユーザに似ている図形的または絵画的な人物画像であってもよい。また、アバターは、動物を表す画像であってもよく、そのユーザによって設定される物体、風景などの画像であってもよい。また、人物識別画像Ｐは、ユーザを識別するための画像であればよく、そのユーザの名前、ニックネーム、ユーザＩＤなどが表記された画像であってもよく、ユーザの静止画像（例えば写真画像）、動画像などであってもよい。

　基準人物枠Ｗ１、対象人物枠Ｗ２、および表示方法選択ボタンＢ１は、オンラインコミュニケーションの参加者間の共感度を表示するためのＧＵＩ（Graphical User Interface）に用いられるグラフィック画像である。

　基準人物枠Ｗ１は、ユーザが複数の参加者から基準人物を選択するための領域である。例えば、ユーザは、操作部２０３を操作することによって、設定画像Ｉａに含まれている複数の人物識別画像Ｐから、ユーザが望む基準人物に対応する人物識別画像Ｐを選択し、その人物識別画像Ｐを基準人物枠Ｗ１に配置する。このような人物識別画像Ｐの選択および配置は、例えばドラッグ・アンド・ドロップによって行われる。また、このような人物識別画像Ｐの選択および配置によって、端末装置２００において基準人物が選択される。端末制御部２０６は、その人物識別画像Ｐの選択および配置が行われると、その選択された人物識別画像Ｐに対応する参加者が基準人物であることを示す基準人物情報を、端末通信部２０４からサーバ１００に送信させる。この基準人物情報は、基準人物のユーザＩＤであってもよい。サーバ１００のサーバ制御部１０６は、サーバ通信部１０４がその基準人物情報を受信すると、その基準人物情報によって示される参加者を基準人物として選択する。

　対象人物枠Ｗ２は、ユーザが複数の参加者から対象人物を選択するための領域である。例えば、ユーザは、操作部２０３を操作することによって、設定画像Ｉａに含まれている複数の人物識別画像Ｐから、ユーザが望む対象人物に対応する人物識別画像Ｐを選択し、その人物識別画像Ｐを対象人物枠Ｗ２に配置する。このような人物識別画像Ｐの選択および配置は、例えばドラッグ・アンド・ドロップによって行われる。また、このような人物識別画像Ｐの選択および配置によって、端末装置２００において対象人物が選択される。また、ユーザが複数の対象人物の選択を望む場合には、ユーザは、上述のドラッグ・アンド・ドロップを繰り返し実行する。これにより、端末装置２００において複数の対象人物が選択される。端末制御部２０６は、その人物識別画像Ｐの選択および配置が行われると、その選択された人物識別画像Ｐに対応する参加者が対象人物であることを示す対象人物情報を、端末通信部２０４からサーバ１００に送信させる。この対象人物情報は、対象人物のユーザＩＤであってもよい。サーバ１００のサーバ制御部１０６は、サーバ通信部１０４がその対象人物情報を受信すると、その対象人物情報によって示される参加者を対象人物として選択する。なお、本実施の形態では、複数の対象人物が選択されるが、選択される対象人物の数は１人であってもよい。

　このように、本実施の形態では、端末装置２００は、その端末装置２００を利用するユーザから入力操作を受け付けることによって、全ての参加者である複数の候補人物から、基準人物と、少なくとも１人の対象人物とを選択する人物選択処理を実行する。サーバ１００についても、端末装置２００と同様のことが言える。つまり、サーバ１００は、上述の基準人物情報および対象人物情報を受信することによって、端末装置２００を介してサーバ１００を利用するユーザから入力操作を受け付ける。その入力操作の受け付けによって、サーバ１００は、複数の候補人物から、基準人物と、少なくとも１人の対象人物とを選択する人物選択処理を実行する。これにより、ユーザは、基準人物と少なくとも１人の対象人物とを任意に選択することができる。つまり、ユーザが共感度の提示を希望する人物を、ユーザの状況に応じて任意に選択することができる。したがって、ユーザの利便性を向上することができる。

　また、その人物選択処理では、端末装置２００は、サーバ１００から送信された設定画像Ｉａを表示することによって、ユーザによる入力操作を受けるための例えば基準人物枠Ｗ１および対象人物枠Ｗ２などのグラフィック画像を表示し、それらのグラフィック画像に応じた入力操作を受け付けることによって、基準人物と少なくとも１人の対象人物とを選択する。これにより、基準人物および対象人物の選択のための視覚的な操作性を向上することができる。

　なお、本実施の形態では、ＧＵＩを用いた人物選択処理が実行されるが、音声を用いた人物選択処理が実行されてもよい。例えば、端末装置２００のセンサ２０１に備えられているマイクは、ユーザの音声を取得し、その音声を電気信号である音声データに変換し、ユーザの入力操作を示す信号としてその音声データを出力する。具体的には、表示されている各人物識別画像Ｐに対して、その人物識別画像Ｐによって識別される人物の名前、ニックネーム、番号、ユーザＩＤなどが付加されて表示されている。この場合、ユーザは、音声を発して、その名前などを読み上げる。この読み上げによって、上述の音声データがマイクから出力される。端末装置２００の端末制御部２０６は、そのユーザによる読み上げによって生成されて出力された音声データを取得し、その音声データを入力操作として受け付けることによって、基準人物と少なくとも１人の対象人物とを選択する。

　そして、端末制御部２０６は、その選択された基準人物を示す基準人物情報と、選択された少なくとも１人の対象人物を示す対象人物情報とを端末通信部２０４からサーバ１００に送信させる。あるいは、端末制御部２０６は、その入力操作を示す音声データを端末通信部２０４からサーバ１００に送信させる。この場合、サーバ１００のサーバ制御部１０６は、上述の端末装置２００と同様、端末装置２００を介してサーバ１００を利用するユーザによる発話（すなわち上述の読み上げ）によって生成される音声データを取得し、その音声データを入力操作として受け付けることによって、基準人物と少なくとも１人の対象人物とを選択する。これにより、ユーザは手を用いることなく基準人物および対象人物を簡単に選択することができる。

　表示方法選択ボタンＢ１は、基準人物と複数の対象人物のそれぞれとの間の共感度を表示する表示方法を選択するためのボタンである。例えば、ユーザが操作部２０３を操作することによって表示方法選択ボタンＢ１を選択すると、端末制御部２０６は、プルダウンメニューＭを提示部２０５に表示させる。プルダウンメニューＭには、「並び」、「大きさ」、「リアル」、「動作」などの表示方法の名称が含まれている。「並び」は、複数の対象人物の共感度の順に、それらの対象人物の人物識別画像Ｐを並べて表示する表示方法である。「大きさ」は、複数の対象人物のそれぞれの人物識別画像Ｐを、その対象人物の共感度に応じたサイズに調整して表示する表示方法である。「リアル」は、複数の対象人物のそれぞれの人物識別画像Ｐを、その対象人物の共感度に応じた表示精度に加工して表示する表示方法である。その表示精度は、人物識別画像Ｐが対象人物の写真画像に類似する度合いを示す。つまり、この表示方法では、対象人物の共感度が大きいほど、写真画像によく類似している人物識別画像Ｐが表示される。「動作」は、複数の対象人物のそれぞれの人物識別画像Ｐを、その対象人物の共感度に応じた動作を示す画像に加工、変形または差替えて表示する表示方法である。

　ユーザが操作部２０３を操作することによってプルダウンメニューＭから１つの表示方法を選択すると、端末制御部２０６は、その選択された表示方法を示す表示方法情報を、端末通信部２０４からサーバ１００に送信させる。

　サーバ１００のサーバ通信部１０４は、基準人物情報、対象人物情報、および表示方法情報を端末装置２００から受信する。また、サーバ制御部１０６は、サーバ通信部１０４がそれらの情報を受信すると、基準人物情報および対象人物情報によって示される基準人物およびの対象人物のそれぞれの端末装置２００に対して生体情報を要求する。この生体情報の要求は、サーバ通信部１０４を介して行われる。そして、サーバ通信部１０４は、それらの端末装置２００からの生体情報の周期的な受信を開始する。次に、共感度解析部１０１は、基準人物情報によって示される基準人物と、対象人物情報によって示される対象人物との間の共感度を、それらの人物の端末装置２００から送信されてサーバ通信部１０４によって直近に受信された生体情報を用いて導出する。対象人物情報に複数の対象人物が示されていれば、共感度解析部１０１は、複数の対象人物のそれぞれと基準人物との間の共感度を導出する。そして、提示処理部１０５は、それらの対象人物の共感度を、それらの共感度の提示態様にしたがって示す共感提示情報を生成する。提示態様は、本実施の形態では、表示方法情報によって示される表示方法である。

　図４は、共感度の表示方法の一例を示す図である。

　端末装置２００の端末制御部２０６は、端末通信部２０４がサーバ１００から共感提示情報を受信すると、その共感提示情報に基づいて例えば図４に示す表示画像Ｉｂを提示部２０５に表示させる。図４に示す例では、共感提示情報は、設定画像Ｉａで選択された表示方法「並び」にしたがって生成されている。

　この場合、表示画像Ｉｂの基準人物枠Ｗ１には、設定画像Ｉａで選択された基準人物の人物識別画像Ｐが表示される。また、対象人物枠Ｗ２には、設定画像Ｉａで選択された複数の対象人物のそれぞれの人物識別画像Ｐが、それらの対象人物の共感度の順に配列された状態で表示される。また、対象人物枠Ｗ２に配置される人物識別画像Ｐの周辺には、その人物識別画像Ｐに対応する対象人物の共感度が数値として表示されてもよい。例えば、人物識別画像Ｐの左上に共感度が数値として表示されてもよい。具体的な一例では、共感度は、０～１００までの数値として表示される。

　サーバ１００は、端末装置２００から生体情報が周期的に送信されるため、直近の生体情報に基づいて共感提示情報を生成して端末装置２００に送信する処理を繰り返し実行する。その結果、端末制御部２０６は、最新の共感提示情報が端末通信部２０４に受信されるたびに、対象人物枠Ｗ２に表示される複数の人物識別画像Ｐの配列を更新してもよい。つまり、その配列がリアルタイムに更新される。これにより、ユーザは、任意のタイミングで基準人物に共感している対象人物の共感度を一目で把握することができる。

　近年では、様々な状況下において、人々がそれぞれの端末装置を用いてオンラインコミュニケーションを行う機会が増加しつつある。このとき、オンラインコミュニケーションの参加者である端末装置のユーザは、それらの人々のうちの一部の人物間の共感度を知りたいという要望がある。また、ユーザが知りたい共感度の対象とされる一部の人物は、そのユーザの状況に応じて異なり得る。例えば、ユーザは、自身と他者との間の共感度を知りたいという場合がある。あるいは、ユーザは、他者と別の他者との間の共感度を知りたいという場合もある。そのため、図３および図４に示すように、共感度の表示の対象とされる基準人物および対象人物をユーザによって設定可能にするという思想に、本発明者らは想到した。このような設定は、図３に示すＧＵＩを用いることによって円滑に行うことが可能である。

　また、本実施の形態では、複数の対象人物を選択することができる。これにより、ユーザは、知りたい共感度の対象とされる基準人物と複数の対象人物とを、自身の状況に応じて選択することができ、その共感度を認識することができる。例えば、ユーザは、基準人物として人物Ａを選択し、それぞれ対象人物として人物Ｂおよび人物Ｃを選択することができる。この場合、そのユーザの端末装置２００の提示部２０５には、人物Ａと人物Ｂとの間の共感度と、人物Ａと人物Ｃとの間の共感度とが表示される。なお、人物Ａと人物Ｂとの間の共感度は、人物Ａを基準とする人物Ｂの共感度であると言える。同様に、人物Ａと人物Ｃとの間の共感度は、人物Ａを基準とする人物Ｃの共感度であると言える。つまり、それぞれ対象人物である人物Ｂおよび人物Ｃの共感度が提示部２０５に表示される。図４の例では、複数の対象人物の共感度が、それらの対象人物の人物識別画像Ｐの並びによって表示されている。

　なお、ユーザは、上述のドラッグ・アンド・ドロップなどの操作を行うことによって、オンラインコミュニケーションに参加している全ての人物の人物識別画像Ｐを選択して対象人物枠Ｗ２に配置してもよい。また、その全ての人物の人物識別画像Ｐを一括して選択して対象人物枠Ｗ２に配置するためのボタンなどが、ＧＵＩに用いられるグラフィック画像として設定画像Ｉａに表示されていてもよい。

　このように、本実施の形態におけるサーバ１００では、サーバ通信部１０４が、複数人物のそれぞれの生体情報を取得する。そして、共感度解析部１０１が、取得された生体情報に基づいて、その複数人物のうちの少なくとも１人の対象人物のそれぞれについて、その複数人物のうちの基準人物と、当該対象人物との間における共感度を導出する。そして、提示処理部１０５が、導出された少なくとも１人の対象人物のそれぞれの共感度を、その共感度の提示態様にしたがって示す共感提示情報を生成して出力する。このように出力された共感提示情報は、サーバ通信部１０４によって端末装置２００に送信される。

　これにより、オンラインコミュニケーションにおいて、それぞれ対象人物として選択された少なくとも１人の参加者の共感度を、例えばユーザによって選択される表示方法（すなわち提示態様）にしたがって表示することができる。したがって、ユーザは、その共感度を容易に把握することができ、１人の参加者としてその共感度を参考にしてコミュニケーションを行うことができる。つまり、参加者は、他の参加者が別の参加者とどれだけ共感しているか、あるいは、他の参加者が自分自身とどれだけ共感しているかなどを把握することができる。その結果、参加者は、コミュニケーションをより円滑に行うことができる。また、大勢の聴講者に対して話者がメッセージを発信するような場合であっても、話者と各聴講者との間の共感度を提示することができる。その結果、話者は、聴講者が話者の発信内容を理解しているかを容易に把握することができ、その結果に基づいて発信内容を調整することができ、コミュニケーションをより円滑に行うことができる。

　なお、本実施の形態では、提示処理部１０５がサーバ１００に備えられているが、提示処理部１０５が端末装置２００に備えられている場合には、端末装置２００が上述の処理を行っていると言える。つまり、本実施の形態における端末装置２００では、生体解析部２０２が、複数人物のそれぞれの生体情報を取得する。そして、端末通信部２０４が、その生体情報をサーバ１００に送信して、サーバ１００の共感度解析部１０１に共感度を導出させ、その導出された共感度をサーバ１００から送信させる。このように、端末装置２００は、取得された生体情報に基づいて、その複数人物のうちの少なくとも１人の対象人物のそれぞれについて、複数人物のうちの基準人物と、当該対象人物との間における共感度を導出する処理を、サーバ１００を用いることによって実行する。そして、提示処理部１０５が、導出された少なくとも１人の対象人物のそれぞれの共感度を、その共感度の提示態様にしたがって示す共感提示情報を生成し、生成されたその共感提示情報を出力する。

　また、本実施の形態では、サーバ１００は、少なくとも１人の対象人物のそれぞれについて、当該対象人物を識別するための人物識別画像Ｐを提示部２０５のディスプレイに表示させる。これにより、対象人物が誰であるかを視覚的に分かり易くすることができる。

　また、その人物識別画像Ｐの表示では、少なくとも１人の対象人物のそれぞれの人物識別画像Ｐの配列が表示される。そして、その配列では、表示方法「並び」などの提示態様にしたがって、少なくとも１人の対象人物の共感度の順に、少なくとも１人の対象人物のそれぞれの人物識別画像Ｐが並べられている。具体的には、その配列では、対象人物の共感度が大きいほど配列の先頭側に当該対象人物の人物識別画像Ｐが配置される。これにより、基準人物と、少なくとも１人の対象人物のそれぞれとの間の共感度を、その対象人物の共感度として、分かり易く表示することができる。つまり、ユーザは、表示されている１以上の人物識別画像Ｐの並びから、それらの対象人物の共感度を容易に把握することができる。

　図５は、共感度の表示方法の他の例を示す図である。

　図５に示す例では、共感提示情報は、設定画像Ｉａで選択された表示方法「大きさ」にしたがって生成されている。端末装置２００の端末制御部２０６は、端末通信部２０４がサーバ１００からその共感提示情報を受信すると、その共感提示情報に基づいて例えば図５に示す表示画像Ｉｂを提示部２０５に表示させる。

　図５に示す表示画像Ｉｂでは、設定画像Ｉａで選択された複数の対象人物のそれぞれの人物識別画像Ｐが表示される。また、その人物識別画像Ｐは、その人物識別画像Ｐに対応する対象人物の共感度に応じた大きさで表示される。

　このように、本実施の形態における人物識別画像Ｐの表示では、サーバ１００は、表示方法「大きさ」などの提示態様にしたがって、少なくとも１人の対象人物のそれぞれの人物識別画像Ｐを、その対象人物の共感度に応じたサイズで端末装置２００の提示部２０５に表示させる。具体的には、人物識別画像Ｐは、その人物識別画像Ｐによって識別される対象人物の共感度が大きいほど大きく表示される。このような場合であっても、基準人物と、少なくとも１人の対象人物のそれぞれとの間の共感度を、その対象人物の共感度として、分かり易く表示することができる。つまり、ユーザは、表示されている１以上の人物識別画像のそれぞれの大きさから、それらの対象人物の共感度を容易に把握することができる。

　ここで、設定画像Ｉａで選択された表示方法が「リアル」である場合、サーバ１００の提示処理部１０５は、複数の対象人物のそれぞれの人物識別画像Ｐの表示精度を、その対象人物の共感度に応じた表示精度に変換する。具体的には、提示処理部１０５は、対象人物の共感度が大きいほど、人物識別画像Ｐの表示精度を高い表示精度に変換する。つまり、提示処理部１０５は、サーバ記憶部１１０から対象人物の写真画像を取得し、その対象人物の人物識別画像Ｐの表示精度が、共感度に応じた表示精度に一致するように、その人物識別画像Ｐを写真画像により類似させる処理、または、より非類似にさせる処理を行う。

　なお、人物識別画像Ｐを写真画像により類似させる処理は、人物識別画像Ｐを写真画像に近いづける処理とも呼ばれる。また、上述の表示精度は、リアル度合いとも呼ばれる。対象人物の人物識別画像Ｐの表示精度が高いほど、すなわちリアル度合いが大きいほど、その人物識別画像Ｐは、その対象人物の写真画像によく類似している。また、複数の対象人物のそれぞれの写真画像は、その対象人物のユーザＩＤに関連付けられてサーバ記憶部１１０に格納されている。

　そして、サーバ制御部１０６は、複数の対象人物のそれぞれの変換された表示精度の人物識別画像Ｐを示す共感提示情報を、サーバ通信部１０４から端末装置２００に送信させる。端末装置２００の端末制御部２０６は、端末通信部２０４がその共感提示情報を受信すると、その共感提示情報にしたがって、複数の対象人物のそれぞれの人物識別画像Ｐを含む表示画像Ｉｂを提示部２０５に表示させる。

　ユーザは、提示部２０５に表示される人物識別画像Ｐの表示精度（すなわちリアル度合い）から、その人物識別画像Ｐの対象人物の共感度を容易に把握することができる。つまり、ユーザは、人物識別画像Ｐが対象人物の写真画像に類似していれば、つまり、人物識別画像Ｐが対象人物の写真画像に近ければ、その対象人物の共感度が大きいことを容易に把握することができる。

　なお、上述の表示精度は、対象人物の写真画像を加工することによって人物識別画像Ｐが生成される場合には、写真画像に対する加工処理の度合いが小さいほど高く、その加工処理の度合いが大きいほど低い。このような場合には、対象人物の人物識別画像Ｐの表示精度が高いほど、すなわち加工処理の度合いが小さいほど、その人物識別画像Ｐは、その対象人物の写真画像によく類似している。例えば、提示処理部１０５は、サーバ記憶部１１０に格納されている対象人物の顔の写真画像をアプリケーションプログラムによって加工することによって、その対象人物の人物識別画像Ｐを生成する。そして、提示処理部１０５は、共感度解析部１０１によってその対象人物の共感度が導出されるたびに、その共感度に応じた加工処理の度合いだけ写真画像を加工し直す。例えば、提示処理部１０５は、共感度が大きいほど、小さい加工処理の度合いだけ写真画像を加工する。これにより人物識別画像Ｐの表示精度が変換される。また、サーバ記憶部１１０には、複数の対象人物のそれぞれについて、表示精度が互いに異なる複数枚の人物識別画像Ｐがその対象人物のユーザＩＤに関連付けて格納されていてもよい。この場合には、提示処理部１０５は、対象人物の人物識別画像Ｐを、共感度に応じた表示精度の人物識別画像Ｐに差し替えることによって、その表示精度を変換する。

　このように、本実施の形態における人物識別画像Ｐの表示では、サーバ１００は、表示方法「リアル」などの提示態様にしたがって、少なくとも１人の対象人物のそれぞれの人物識別画像Ｐを、その対象人物の共感度に応じた表示精度で端末装置２００の提示部２０５に表示させる。その人物識別画像Ｐの表示精度は、その人物識別画像Ｐによって識別される対象人物の写真画像にその人物識別画像Ｐが類似している度合いである。具体的には、人物識別画像Ｐは、その人物識別画像Ｐによって識別される対象人物の共感度が大きいほど高い表示精度で表示される。これにより、基準人物と、少なくとも１人の対象人物のそれぞれとの間の共感度を、その対象人物の共感度として、分かり易く表示することができる。つまり、ユーザは、表示されている１以上の人物識別画像Ｐのそれぞれの表示精度から、それらの対象人物の共感度を容易に把握することができる。

　図６は、共感度の表示方法の他の例を示す図である。

　図６に示す例では、共感提示情報は、設定画像Ｉａで選択された表示方法「動作」にしたがって生成されている。端末装置２００の端末制御部２０６は、端末通信部２０４がサーバ１００からその共感提示情報を受信すると、その共感提示情報に基づいて例えば図６に示す人物識別画像Ｐを提示部２０５に表示させる。具体的には、図６の（ａ）に示すように、対象人物の共感度が大きいほど、大きく笑っている動作を表現している人物識別画像Ｐが表示される。または、対象人物の共感度が大きいほど、大きく頷く動作を表現している人物識別画像Ｐが表示されてもよい。あるいは、図６の（ｂ）に示すように、対象人物の共感度が小さいほど、激しく泣いている動作を表現している人物識別画像Ｐが表示される。また、対象人物の共感度に応じた種類の動作を表現している人物識別画像Ｐが表示されてもよい。

　この動作を表現している人物識別画像Ｐは、サーバ１００の提示処理部１０５によって生成される。例えば、サーバ１００のサーバ記憶部１１０には、複数の対象人物のそれぞれについて、動作が互いに異なる複数枚の人物識別画像Ｐがその対象人物のユーザＩＤに関連付けて格納されていてもよい。この場合には、提示処理部１０５は、対象人物の人物識別画像Ｐを、共感度に応じた動作を表現している人物識別画像Ｐに差し替える。また、動作を表現している人物識別画像Ｐは、静止画像であっても、アニメーションであってもよい。

　このように、本実施の形態における人物識別画像Ｐの表示では、サーバ１００は、表示方法「動作」などの提示態様にしたがって、少なくとも１人の対象人物のそれぞれの人物識別画像Ｐを、その対象人物の共感度に応じた動作を表現しているように端末装置２００の提示部２０５に表示させる。

　ここで、上述の例では、提示部２０５は、端末装置２００に備えられているディスプレイおよびスピーカからなるが、端末装置２００と通信可能に接続された機器を備えていてもよい。

　図７は、共感度の表示以外の提示方法の一例を説明するための図である。

　提示部２０５は、例えば照明機器２０５ａおよびスマートスピーカ２０５ｂの少なくとも一方を備えていてもよい。照明機器２０５ａは、ユーザによって操作される端末装置２００が設置されている部屋の天井に取り付けられ、その部屋を照らす。スマートスピーカ２０５ｂは、その部屋に配設されている。端末装置２００の端末通信部２０４は、照明機器２０５ａおよびスマートスピーカ２０５ｂのそれぞれと無線通信する。この無線通信は、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、または特定小電力無線で行われてもよく、他の方式の通信であってもよい。また、無線通信の代わりに、有線を介した通信が行われてもよい。

　端末装置２００の端末制御部２０６は、端末通信部２０４がサーバ１００から共感提示情報を受信すると、その共感提示情報によって示される共感度に応じた明るさを指示する調光信号を、端末通信部２０４から照明機器２０５ａに送信させる。なお、共感提示情報によって示される共感度は、複数の対象人物が選択されている場合には、その複数の対象人物の共感度の平均値であってもよい。照明機器２０５ａは、その調光信号を受信すると、その調光信号によって示される明るさで発光する。あるいは、端末装置２００の端末制御部２０６は、端末通信部２０４がサーバ１００から共感提示情報を受信すると、その共感提示情報によって示される共感度に応じた音響を指示する音響信号を、端末通信部２０４からスマートスピーカ２０５ｂに送信させる。スマートスピーカ２０５ｂは、その音響信号を受信すると、その音響信号によって示される音響を出力する。音響信号は、音量を指示する信号であってもよい。この場合、スマートスピーカ２０５ｂは、その音響信号を受信すると、その音響信号によって示される音量で音を出力する。

　したがって、図７の例では、基準人物に対する対象人物の共感度を、例えば基準人物である端末装置２００のユーザのリアルな環境に介入させることによって、その共感度をユーザに効果的に知らせることができる。つまり、共感度に応じてリアルな環境が制御される。その結果、基準人物に対して共感度をより簡便にフィードバックすることができる。

　このように、本実施の形態では、サーバ１００は、共感度のリアルな環境への介入といった提示態様にしたがって、ユーザの周辺にある照明機器２０５ａ、スマートスピーカ２０５ｂなどの機器に対して、そのユーザの環境を、少なくとも１人の対象人物のそれぞれの共感度に応じた環境に調整させる。これにより、ユーザのリアルな環境を共感度に応じて調整することができ、その共感度をより分かり易くユーザに提示することができる。

　なお、環境を調整する機器は、照明機器２０５ａ、スマートスピーカ２０５ｂなどの音響機器に限らず、スマートフォン、マウスなどであってもよく、その他の機器であってもよい。例えば、スマートフォンまたはマウスは、共感提示情報によって示される共感度に応じた大きさの振動を行う。また、端末装置２００のユーザが対象人物として選択されている場合、その端末装置２００は、その対象人物であるユーザの周辺にある機器に対して、その対象人物と基準人物との間の共感度に応じた環境の調整を実行させてもよい。

　図８は、サーバ１００の処理動作の一例を示すフローチャートである。

　まず、サーバ１００のサーバ制御部１０６は、ユーザによる端末装置２００への入力操作に基づいて、人物選択処理を実行する。この人物選択処理では、サーバ制御部１０６は、オンラインコミュニケーションの全ての参加者から、基準人物および少なくとも１人の対象人物を含む複数人物を選択する（ステップＳ１０）。次に、サーバ通信部１０４は、その複数人物の生体情報を取得する（ステップＳ２０）。

　次に、共感度解析部１０１は、ステップＳ２０で取得された生体情報に基づいて、基準人物と少なくとも１人の対象人物のそれぞれとの間の共感度を導出する（ステップＳ３０）。そして、提示処理部１０５は、その導出された共感度を提示態様にしたがって示す共感提示情報を生成して出力する（ステップＳ４０）。

　サーバ制御部１０６は、その出力された共感提示情報をサーバ通信部１０４から端末装置２００に送信させる。なお、この端末装置２００は、ステップＳ１０でユーザによる入力操作を受け付けた端末装置２００である。サーバ制御部１０６は、このような共感提示情報の送信によって、その提示態様にしたがった共感度の提示を端末装置２００の提示部２０５に実行させる（ステップＳ５０）。

　ステップＳ５０の後、サーバ制御部１０６は、オンラインコミュニケーションの処理を終了すべきか否かを判定する（ステップＳ６０）。サーバ制御部１０６は、終了すべきでないと判定すると（ステップＳ６０のＮｏ）、サーバ１００の各構成要素に対してステップＳ１０からの処理を実行させる。なお、ステップＳ１０の処理が繰り返し実行されるときには、新たな人物が基準人物または対象人物として選択されてもよく、基準人物または対象人物の選択が解除されてもよい。また、ステップＳ１０において、そのような新たな選択または選択の解除が行われることなく、既に選択されている基準人物または対象人物に基づいて、ステップＳ２０以降の処理が繰り返し実行されてもよい。一方、サーバ制御部１０６は、終了すべきと判定すると（ステップＳ６０のＹｅｓ）、オンラインコミュニケーションの処理を終了する。

　図９は、サーバ１００の人物選択処理の一例を示すフローチャートである。つまり、図９は、図８のステップＳ１０の処理を詳細に示すフローチャートである。

　サーバ制御部１０６は、端末装置２００から送信される基準人物情報に基づいて、オンラインコミュニケーションの全ての参加者から基準人物を選択する（ステップＳ１１）。そして、サーバ制御部１０６は、端末装置２００から送信される対象人物情報に基づいて、全ての参加者から対象人物を選択する（ステップＳ１２）。このとき、複数の対象人物情報が端末装置２００から送信される場合には、サーバ制御部１０６は、複数の対象人物を選択する。このようなステップＳ１１およびＳ１２によって、基準人物と、少なくとも１人の対象人物とを含む複数人物が選択される。

　図１０は、サーバ１００の一部の処理動作の一例を示すフローチャートである。具体的には、図１０は、図８のステップＳ４０およびＳ５０の詳細な処理を示すフローチャートである。

　ステップＳ４０では、まず、提示処理部１０５は、端末装置２００から送信されてサーバ通信部１０４に受信された表示方法情報に基づいて、共感度の複数の表示方法から、１つの表示方法を共感度の提示態様として決定する（ステップＳ４１）。複数の表示方法は、図３に示す例では、「並び」、「大きさ」、「リアル」、および「動作」である。

　次に、提示処理部１０５は、ステップＳ４１で決定された表示方法にしたがって共感度を示す共感提示情報を生成して出力する（ステップＳ４２）。

　サーバ制御部１０６は、その出力された共感提示情報をサーバ通信部１０４から端末装置２００に送信させる。サーバ制御部１０６は、このような共感提示情報の送信によって、決定された表示方法にしたがった共感度の提示を端末装置２００の提示部２０５に実行させる（ステップＳ５０）。

　図１１は、サーバ１００の一部の処理動作の一例を示すフローチャートである。具体的には、図１１は、図８のステップＳ５０の他の詳細な処理を示すフローチャートである。

　サーバ制御部１０６は、共感提示情報をサーバ通信部１０４から端末装置２００に送信させることによって、その端末装置２００の周辺、すなわち、その端末装置２００のユーザの周辺にある機器を、その端末装置２００を介して制御する。その機器は、図７の例では、照明機器２０５ａ、スマートスピーカ２０５ｂなどである。つまり、サーバ制御部１０６は、ユーザの環境（例えば照明の明るさ、音響など）を共感度に応じた環境に調整することによって、その共感度をユーザに提示する処理を、その機器に実行させる。

　［共感度解析部］
　以下、本実施の形態における共感度解析部１０１の具体的な態様について、各端末装置２００のセンサ２０１および生体解析部２０２の処理動作も含めて、詳細に説明する。

　［共感度解析部の態様１］
　図１２は、本態様における共感度解析部１０１の構成を示すブロック図である。

　本態様における共感度解析部１０１は、複数のセンサ２０１によって得られた、複数の人物のそれぞれのセンシング情報に基づいて、複数の人物の間の共感度を推定する。このような本態様における共感度解析部１０１は、共感処理部１２と、出力部１３とを備える。

　端末装置２００の生体解析部２０２は、複数の人物のそれぞれの心拍に関する情報を心拍情報として取得する。この心拍情報は、上述の生体情報の一例である。具体的には、生体解析部２０２は、複数のセンサ２０１から、複数の人物のそれぞれのセンシング情報を取得し、そのセンシング情報を解析することによって、そのセンシング情報からその人物の心拍情報を取得する。センサ２０１は、例えば、人物を撮影することによって、その人物の顔画像をセンシング情報として生成するカメラを有する。その顔画像は、例えば、人物の顔が映し出された動画像である。この場合、生体解析部２０２は、その顔画像から、映像脈波抽出によって人物のＲＲＩ、心拍数、または心拍揺らぎを示す心拍情報を取得する。つまり、生体解析部２０２は、顔画像に映し出されている人物の顔にある皮膚の色度の変化に基づいて、その心拍情報を取得する。なお、心拍情報によって示されるＲＲＩ、心拍数または心拍揺らぎは、１～５分程度の期間における平均値であってもよい。

　ＲＲＩは、連続する２つの心拍のＲ波のピークの間隔である心拍間隔（R-R intervals）である。

　心拍数は、例えば１分間あたりの拍動の数であって、ＲＲＩの秒数で６０秒を除算することによって算出される数である。

　心拍揺らぎは、例えば、ＣｖＲＲ（Coefficient of Variation of R-R intervals）である。ＣｖＲＲは、心拍変動の変動係数であって、例えば、「ＣｖＲＲ＝（任意時間帯におけるＲＲＩの標準偏差ＳＤ）／（任意時間帯におけるＲＲＩの平均）」によって算出される。つまり、ＣｖＲＲは、任意時間帯におけるＲＲＩの標準偏差ＳＤを、任意時間帯におけるＲＲＩの平均値で規格化することにより算出される。

　なお、心拍揺らぎは、ＨＦ（High Frequency）またはＬＦ（Low Frequency）であってもよい。ＨＦおよびＬＦは、ＲＲＩの等間隔時系列データを、高速フーリエ変換（Fast Fourier Transform :FFT）を用いて周波数解析することによって得られるパワースペクトルから算出される。ＨＦは、０．１４Ｈｚ～０．４Ｈｚの高周波数領域のパワースペクトルの積分値であり、副交感神経の活動量が反映されていると考えられている。また、ＬＦは、０．０４Ｈｚ～０．１４Ｈｚの低周波数領域のパワースペクトルの積分値であり、交感神経および副交感神経の活動量が反映されていると考えられている。なお、ＦＦＴの周波数変換は、５秒間隔で行われてもよい。

　なお、センサ２０１は、カメラに限らず、心電または脈波を計測するウェアラブルデバイスを備えていてもよい。ウェアラブルデバイスは、フォトトランジスタおよびフォトダイオードを備え、血管中の血液量の変化を反射光または透過光により測定することによって、脈波を計測してもよい。そして、ウェアラブルデバイスは、その脈波の計測結果をセンシング情報として生体解析部２０２に出力する。生体解析部２０２は、このようなセンシング情報から、人物のＲＲＩ、心拍数またはＣｖＲＲを示す心拍情報を取得する。

　共感処理部１２は、生体解析部２０２によって取得された、複数の人物のそれぞれの心拍情報の変化の相関に基づいて、複数の人物の間における共感度を導出する。

　出力部１３は、共感処理部１２によって導出された共感度を示す共感度情報を出力する。

　図１３は、生体解析部２０２で取得される２人の心拍情報の一例と、それらの心拍情報の相関を説明するための図である。具体的には、図１３の（ａ）は、所定の期間における人物Ａと人物Ｂのそれぞれの心拍数を示すグラフであり、図１３の（ｂ）は、複数の人物の心拍情報の相関係数と相関の強さとの関係を示す。

　生体解析部２０２は、図１３の（ａ）に示すように、人物Ａの心拍数と、人物Ｂの心拍数とをそれぞれ心拍情報として取得する。なお、図１３の（ａ）に示すグラフの横軸は、人物Ａの心拍数を示し、その縦軸は人物Ｂの心拍数を示す。また、図１３の（ａ）のグラフに含まれる１つのドットは、略同一タイミングにおける人物Ａおよび人物Ｂのそれぞれの心拍数を示す。

　共感処理部１２は、例えば３０秒～２分間の期間ごとに、その期間における人物Ａと人物Ｂとの間の心拍情報の相関関係を解析する。つまり、共感処理部１２は、人物Ａおよび人物Ｂのそれぞれの心拍数の時系列データから相関係数を算出する処理を周期的に行う。これにより、相関係数の時間変化が把握される。

　共感処理部１２は、このように算出される相関係数から、人物Ａと人物Ｂとの間の共感度を導出する。例えば、共感処理部１２は、人物Ａと人物Ｂの相関係数の符号が正であり、かつ、相関係数が閾値よりも大きい場合には、人物Ａと人物Ｂとが共感したことを示す共感度を導出する。

　ここで、図１３の（ｂ）に示すように、相関係数ｒと相関の強さとの関係が用いられてもよい。例えば、相関係数ｒが０．２以下である場合には、その相関係数ｒは、殆ど相関がないことを示す。また、相関係数ｒが０．２よりも大きく０．４以下である場合には、その相関係数ｒは、弱い相関があることを示す。そして、相関係数ｒが０．４よりも大きく０．７以下である場合には、その相関係数は、相関があることを示す。

　したがって、共感処理部１２は、相関係数が０．４よりも大きい場合に、人物Ａと人物Ｂとが共感したことを示す共感度を導出してもよい。この場合、閾値は０．４である。共感処理部１２は、その閾値を用いて、０および１の２値で示される共感度を導出してもよい。つまり、共感処理部１２は、相関係数が閾値よりも大きい場合に、人物Ａと人物Ｂとが共感していることを示す共感度＝１を導出し、相関係数が閾値以下の場合に、人物Ａと人物Ｂとが共感していないことを示す共感度＝０を導出する。

　また、共感処理部１２は、図１３の（ｂ）に示すように、相関係数の値に応じた５つのレベルのうちの何れかの１つのレベルを共感度として導出してもよい。例えば、５つのレベルのそれぞれの相関係数ｒは、レベル１＜レベル２＜レベル３＜レベル４＜レベル５のように設定されている。このような場合、共感処理部１２は、例えば相関係数ｒが０．４よりも大きく０．７以下であれば、レベル３を共感度として導出する。または、共感処理部１２は、相関係数に１００を乗じることによって得られる値、または、相関係数を変換関数に入力することによって得られる０～１００までの数値を、共感度として導出してもよい。

　図１４Ａは、オンラインコミュニケーションの参加者のそれぞれの心拍数の時間変化と、２人の参加者間の相関係数の時間変化とを示す図である。具体的には、図１４Ａの（ａ）～（ｃ）は、それぞれ参加者Ｘ、ＹおよびＺの心拍情報によって示される心拍数の時間変化を示すグラフである。これらのグラフの横軸は、時刻を示し、その縦軸は、心拍数を示す。また、図１４Ａの（ｄ）は、参加者Ｘと参加者Ｙの間の相関係数の時間変化を示すグラフであり、図１４Ａの（ｅ）は、参加者Ｘと参加者Ｚの間の相関係数の時間変化を示すグラフである。これらのグラフの横軸は、時刻を示し、その縦軸は、相関係数を示す。

　生体解析部２０２は、会議が行われているときに、図１４Ａの（ａ）～（ｃ）に示すように、参加者Ｘ、ＹおよびＺのそれぞれの心拍数を示す心拍情報を周期的に取得する。共感処理部１２は、参加者Ｘおよび参加者Ｙのそれぞれの心拍情報に基づいて、図１４Ａの（ｄ）に示す参加者Ｘと参加者Ｙとの間の相関係数を周期的に算出する。同様に、共感処理部１２は、参加者Ｘおよび参加者Ｚのそれぞれの心拍情報に基づいて、図１４Ａの（ｅ）に示す参加者Ｘと参加者Ｚとの間の相関係数を周期的に算出する。

　ここで、例えば、図１４Ａの（ａ）～（ｃ）に示すように、時刻ｔ１～ｔ３において参加者Ｘが発言すると、その発言が行われている期間では、参加者Ｘと参加者Ｚのそれぞれの心拍数が上昇し、参加者Ｙの心拍数は、その期間において殆ど変化しない。このような場合、図１４Ａの（ｅ）に示すように、参加者Ｘと参加者Ｚとの間の相関係数は、その期間に対応する時刻ｔ２～ｔ４において閾値よりも大きくなる。したがって、共感処理部１２は、その時刻ｔ２～ｔ４において参加者Ｘと参加者Ｚとは共感していることを示す共感度を導出する。すなわち、共感処理部１２は、時刻ｔ２～ｔ４において参加者Ｘと参加者Ｚとは共感していると推定する。一方、図１４Ａの（ｄ）に示すように、参加者Ｘと参加者Ｙとの間の相関係数は、参加者Ｘが発言していても、閾値以下である。したがって、共感処理部１２は、参加者Ｘが発言している期間において、参加者Ｘと参加者Ｙとは共感していないことを示す共感度を導出する。すなわち、共感処理部１２は、参加者Ｘと参加者Ｙとは共感していないと推定する。

　また、例えば、図１４Ａの（ａ）～（ｃ）に示すように、時刻ｔ５～ｔ７において参加者Ｙが発言すると、その発言が行われている期間では、参加者Ｘと参加者Ｙのそれぞれの心拍数が上昇し、参加者Ｚの心拍数は、その期間において殆ど変化しない。このような場合、図１４Ａの（ｄ）に示すように、参加者Ｘと参加者Ｙとの間の相関係数は、その期間に対応する時刻ｔ６～ｔ８において閾値よりも大きくなる。したがって、共感処理部１２は、その時刻ｔ６～ｔ８において参加者Ｘと参加者Ｙとは共感していることを示す共感度を導出する。すなわち、共感処理部１２は、時刻ｔ６～ｔ８において参加者Ｘと参加者Ｙとは共感していると推定する。一方、図１４Ａの（ｅ）に示すように、参加者Ｘと参加者Ｚとの間の相関係数は、参加者Ｙが発言していても、閾値以下である。したがって、共感処理部１２は、参加者Ｙが発言している期間において、参加者Ｘと参加者Ｚとは共感していないことを示す共感度を導出する。すなわち、共感処理部１２は、参加者Ｘと参加者Ｚとは共感していないと推定する。

　ここで、共感処理部１２は、例えば、端末装置２００のマイクからの出力信号（すなわち音声データ）に基づいて、話者認識を行うことにより、発言者を特定してもよい。または、各端末装置２００から送信される音声データにユーザＩＤが関連付けられている場合には、共感処理部１２は、そのユーザＩＤに基づいて発言者を特定してもよい。あるいは、共感処理部１２は、各センサ２０１から得られるセンシング情報である顔画像に対して画像認識処理を行うことにより、発言者を特定してもよい。この場合、その顔画像が、端末装置２００からサーバ１００に送信される。例えば、時刻ｔ１～ｔ３では、発言者として参加者Ｘが特定される。したがって、共感処理部１２は、図１４Ａの（ｅ）に示すように、参加者Ｘが発言している期間に少なくとも一部重なる時刻ｔ２～ｔ４において、参加者Ｘと参加者Ｚとが共感していると推定すると、その２人が共感している対象は、参加者Ｘの発言であると判断する。この場合、参加者Ｚから参加者Ｘへの共感の方向が特定される。同様に、時刻ｔ５～ｔ７では、発言者として参加者Ｙが特定される。したがって、共感処理部１２は、図１４Ａの（ｄ）に示すように、参加者Ｙが発言している期間に少なくとも一部重なる時刻ｔ６～ｔ８において、参加者Ｘと参加者Ｙとが共感していると推定すると、その２人が共感している対象は、参加者Ｙの発言であると判断する。この場合、参加者Ｘから参加者Ｙへの共感の方向が特定される。出力部１３は、このような共感の方向を示す情報（以下、共感方向情報とも呼ばれる）を出力してもよい。

　このように、本態様では、生体解析部２０２は、複数の人物のそれぞれの同一期間における心拍情報を取得する。例えば、生体解析部２０２は、上述のように時刻ｔ１～ｔ３の期間における参加者Ｘ、ＹおよびＺの心拍情報を取得し、時刻ｔ５～ｔ７の期間における参加者Ｘ、ＹおよびＺの心拍情報を取得する。これにより、同一期間における複数の人物の共感度を適切に推定することができる。

　また、本態様における共感度解析部１０１は、心拍情報の変化の相関に基づいて共感度を導出するが、その心拍情報の変化の相関の代わりに、複数の人物のそれぞれの表情に基づいて共感度を導出してもよい。

　図１４Ｂは、表情に基づく共感度の導出の一例を説明するための図である。なお、図１４Ｂの（ａ）は、人物Ａの笑顔の確率の時間変化を示すグラフであり、図１４Ｂの（ｂ）は、人物Ｂの笑顔の確率の時間変化を示すグラフであり、図１４Ｂの（ｃ）は、人物Ｃの笑顔の確率の時間変化を示すグラフである。

　例えば、共感度解析部１０１は、人物Ａ、人物Ｂおよび人物Ｃのそれぞれについて、その人物の顔が映し出されたセンシング情報である顔画像を取得する。共感処理部１２は、その顔画像に対する画像認識を行うことによって、その顔画像に映し出されている人物の顔の表情を特定する。または、共感処理部１２は、機械学習済みの学習モデルにその顔画像を入力することによって、その顔画像に映し出されている人物の顔の表情を特定する。例えば、共感処理部１２は、人物の顔の表情として笑顔の確率を時系列に沿って特定する。

　その結果、特定される人物Ａの笑顔の確率は、例えば図１４Ｂの（ａ）に示すように、時刻ｔ１～ｔ２の期間において閾値以上に達する。また、特定される人物Ｂの笑顔の確率は、例えば図１４Ｂの（ｂ）に示すように、時刻ｔ１～ｔ３の期間と、時刻ｔ５～ｔ６の期間とにおいて閾値以上に達する。また、特定される人物Ｃの笑顔の確率は、例えば図１４Ｂの（ｃ）に示すように、時刻ｔ４～ｔ７の期間において閾値以上に達する。したがって、共感度解析部１０１は、人物Ａの笑顔の確率と人物Ｂの笑顔の確率とが共に閾値以上である時刻ｔ１～ｔ２の期間において、人物Ａと人物Ｂとが共感していると判定する。同様に、共感度解析部１０１は、人物Ｂの笑顔の確率と人物Ｃの笑顔の確率とが共に閾値以上である時刻ｔ５～ｔ６の期間において、人物Ｂと人物Ｃとが共感していると判定する。その結果、共感度解析部１０１は、時刻ｔ１～ｔ２の期間において、人物Ａと人物Ｂと間の共感度として１（または１００）を導出し、時刻ｔ５～ｔ６の期間において、人物Ｂと人物Ｃと間の共感度として１（または１００）を導出してもよい。

　あるいは、本態様における共感度解析部１０１は、心拍情報の変化の相関だけでなく、複数の人物のそれぞれの表情にも基づいて共感度を導出してもよい。つまり、共感処理部１２は、まず、上述のように、顔画像に対する画像認識によって、複数の人物のそれぞれの表情を特定する。そして、共感処理部１２は、その複数の人物のそれぞれの心拍情報の変化の相関と、その複数の人物のそれぞれの特定された表情とに基づいて、その複数の人物の間における共感度を導出する。

　例えば、共感処理部１２は、喜んでいる表情、怒っている表情、悲しんでいる表情、および、楽しんでいる表情のうちの何れかの表情を特定する。または、共感処理部１２は、これらの４つの表情のそれぞれを数値として特定してもよい。この場合、人物の表情は、４つの数値からなるベクトルとして表現される。これにより、複数の人物の表情が特定される。そして、共感処理部１２は、複数の人物の表情の類似度を導出する。類似度は、０～１の数値として導出されてもよい。共感処理部１２は、例えば、その類似度と相関係数との平均値に１００を乗ずることによって、複数の人物の間の共感度を導出してもよい。

　このように、心拍情報の変化の相関だけでなく、表情にも基づいて、共感度が導出されるため、その共感度の推定精度を向上することができる。また、複数の人物の表情は、心拍情報の取得に用いられたセンサ２０１のセンシング情報から特定される。つまり、それらの表情は、カメラの動画像データ（すなわち上述の顔画像）から特定される。したがって、それらの表情の特定のための専用の装置を省くことができる。したがって、全体のシステム構成を簡単にすることができる。

　また、上述の例では、顔画像から表情が特定されたが、音声データから表情が特定されてもよい。この場合には、共感処理部１２は、各端末装置２００のマイクから出力される音声データを取得し、その音声データを解析することによって複数の人物のそれぞれの表情を特定する。その解析には、機械学習が用いられてもよい。なお、表情の特定は、上述のように共感処理部１２によって行われてもよく、生体解析部２０２によって行われてもよい。

　また、音声データから、喜怒哀楽、リラックス、または興奮といった人物の感情等の精神状態が推定されてもよい。例えば、共感処理部１２は、同じタイミングに２人の参加者が同じ精神状態であると推定された場合に、その２人の参加者間の共感度として大きい共感度を導出する。

　また、共感度の導出には、表情の代わりに、あるいは、表情と共に、心理状態が反映された他の生体情報が用いられてもよい。他の生体情報は、人物の動きの加速度、顔の温度、または、手の発汗量などを示すデータであってもよい。顔の温度は、熱電対によって計測されてもよく、赤外線サーモグラフィによって計測されてもよい。また、発汗量は、手に付けられた電極によって計測されてもよい。これにより、共感度の推定精度をより向上することができる。

　図１５は、本態様における生体解析部２０２および共感度解析部１０１の処理動作を示すフローチャートである。

　まず、生体解析部２０２は、複数のセンサ２０１から、複数の人物のそれぞれのセンシング情報を取得する（ステップＳ１）。そして、生体解析部２０２は、そのセンシング情報から、心拍数、ＲＲＩ、または心拍揺らぎを示す心拍情報を取得する（ステップＳ２）。これにより、複数の人物のそれぞれの心拍情報が取得される。

　次に、共感処理部１２は、その複数の人物のそれぞれの心拍情報の変化に基づく相関係数を算出し（ステップＳ３）、その相関係数から共感度を導出する（ステップＳ４）。

　そして、出力部１３は、その導出された共感度を示す共感度情報を出力する（ステップＳ５）。

　以上のように、本態様における共感度解析部１０１は、複数の人物のそれぞれの心拍に関する心拍情報の変化の相関に基づいて、複数の人物の間における共感度を導出する。そして、共感度解析部１０１は、その導出された共感度を示す共感度情報を出力する。これにより、複数の人物の間に生じる感情的な相互作用である共感度を適切に推定することができる。

　また、本態様における生体解析部２０２は、心拍数、ＲＲＩまたは心拍揺らぎを示す心拍情報を取得する。しかし、その心拍情報は、心拍数および心拍揺らぎのうちの少なくとも１つを示してもよい。または、生体解析部２０２は、心拍数、ＲＲＩおよび心拍揺らぎのうちの少なくとも２つを示す心拍情報を取得してもよい。この場合、共感処理部１２は、例えば、心拍数の相関係数と、ＲＲＩの相関係数と、心拍揺らぎの相関係数とのうちの少なくとも２つの平均値を算出し、その平均値から共感度を導出してもよい。これにより、共感度の推定精度を向上することができる。

　また、本態様における共感度解析部１０１の共感処理部１２は、複数の人物のそれぞれの心拍情報の相関係数に基づいて共感度を導出するが、その相関係数を算出することなく、心拍情報の変化の相関に基づいて共感度を導出してもよい。例えば、共感処理部１２は、複数の人物のそれぞれの心拍情報の変化のタイミングの一致度に基づいて、その複数の人物の共感度を導出してもよい。そのタイミングは、例えば、心拍数などの上昇または下降のタイミングである。また、共感処理部１２は、複数の人物のそれぞれの心拍数が基準値よりも高い期間の一致度に基づいて、その複数の人物の共感度を導出してもよい。その基準値は、人物それぞれに設定された心拍数の値であって、例えば人物が安静状態にある期間におけるその人物の心拍数の平均値である。

　［共感度解析部の態様２］
　本態様における共感度解析部１０１は、複数の人物のそれぞれのストレスの要因を判定し、それらの要因に基づいて、複数の人物の間における共感度を導出する。例えば、本態様における心拍情報は、ＲＲＩとＣｖＲＲと示す。そして、ＲＲＩの変化を示すＲＲＩ変化量と、ＣｖＲＲの変化を示すＣｖＲＲ変化量とが用いられる。共感度解析部１０１は、複数の人物のそれぞれについて、その人物のＲＲＩ変化量およびＣｖＲＲ変化量に基づいて、その人物のストレスの要因を判定する。そして、共感度解析部１０１は、複数の人物のそれぞれのストレスの要因が共通していれば、そのストレスの要因に相関があるため、その複数の人物が共感していると推定する。一方、共感度解析部１０１は、複数の人物のそれぞれのストレスの要因が共通していなければ、そのストレスの要因に相関がないため、その複数の人物は共感していないと推定する。

　図１６は、実験によって得られたグラフであって、ＲＲＩ変化量およびＣｖＲＲ変化量とストレスの要因との関係を示す図である。なお、図１６のグラフの横軸は、ＲＲＩ変化量（％）を示し、その縦軸は、ＣｖＲＲ変化量（％）を示す。

　人物のＲＲＩ変化量とＣｖＲＲ変化量とは、その人物のストレスの要因によって異なることが、実験によって確かめられている。実験では、２０名の被験者のそれぞれに対してストレスの要因が異なる３種類のタスクが与えられ、タスクを実行している被験者のＲＲＩおよびＣｖＲＲが測定された。３種類のタスクは、対人に関するストレスを受けるタスクと、痛みに関するストレスを受けるタスクと、思考疲労に関するストレスを受けるタスクである。

　ＲＲＩ変化量（％）は、「ＲＲＩ変化量＝｛（タスク実行中のＲＲＩの平均値）－（安静時のＲＲＩの平均値）｝／（安静時のＲＲＩの平均値）×１００・・・（式１）」によって算出された。なお、安静時のＲＲＩは、被験者がタスクを実施する前に、そのタスクを実行する姿勢と同じ姿勢で、５分間測定されたＲＲＩである。そして、安静時のＲＲＩの平均値は、その測定開始６０秒後から２４０秒間のＲＲＩの平均値である。タスク実行中のＲＲＩの平均値は、被験者がタスクを実行している間に測定されたＲＲＩのうち、測定開始６０秒後から２４０秒間のＲＲＩの平均値である。

　ＣｖＲＲ変化量（％）は、「ＣｖＲＲ変化量＝｛（タスク実行中のＣｖＲＲの平均値）－（安静時のＣｖＲＲの平均値）｝／（安静時のＣｖＲＲの平均値）×１００・・・（式２）」によって算出された。なお、安静時のＣｖＲＲは、被験者がタスクを実施する前に、そのタスクを実行する姿勢と同じ姿勢で、５分間測定されたＣｖＲＲである。そして、安静時のＣｖＲＲの平均値は、その測定開始６０秒後から２４０秒間のＣｖＲＲの平均値である。タスク実行中のＣｖＲＲの平均値は、被験者がタスクを実行している間に測定されたＣｖＲＲのうち、測定開始６０秒後から２４０秒間のＣｖＲＲの平均値である。

　図１６のグラフは、タスクの種類ごと、すなわちストレスの要因ごとの、その２０名の被験者のそれぞれのＲＲＩ変化量の平均値およびＣｖＲＲ変化量の平均値を示す。グラフ中の〇印は、ストレスの要因が「対人」である場合における、２０名のＲＲＩ変化量の平均値およびＣｖＲＲ変化量の平均値を示す。また、グラフ中の△印は、ストレスの要因が「痛み」である場合における、２０名のＲＲＩ変化量の平均値およびＣｖＲＲ変化量の平均値を示す。また、グラフ中の×印は、ストレスの要因が「思考疲労」である場合における、２０名のＲＲＩ変化量の平均値およびＣｖＲＲ変化量の平均値を示す。

　したがって、本態様における共感度解析部１０１は、図１６に示すＲＲＩ変化量およびＣｖＲＲ変化量とストレスの要因との関係を用いて、複数の人物のそれぞれのストレスの要因を判定する。なお、本態様における共感度解析部１０１は、態様１と同様、図１２に示す構成を有する。また、センサ２０１も、態様１と同様、カメラを備えていてもよく、ウェアラブルデバイスを備えていてもよい。本態様における生体解析部２０２は、複数のセンサ２０１のそれぞれからセンシング情報を取得し、それらのセンシング情報から、複数の人物のそれぞれについて、その人物のＲＲＩおよびＣｖＲＲを示す心拍情報を取得する。

　図１７は、共感処理部１２によるストレスの要因の判定方法を説明するための図である。

　共感度解析部１０１の共感処理部１２は、上述の（式１）および（式２）を用いて、複数の人物のそれぞれのＲＲＩ変化量およびＣｖＲＲ変化量を算出する。なお、（式１）および（式２）におけるタスクは、どのようなタスクであってもよい。そして、共感処理部１２は、図１７に示すように、それらの変化量に基づいて、ストレスの要因を判定する。

　例えば、共感処理部１２は、人物のＲＲＩが安静時から大きく低下し、かつ、その人物のＣｖＲＲが安静時から大きく上昇した場合、その人物のストレスの要因は「対人」であると判定する。また、共感処理部１２は、人物のＲＲＩが安静時から少し上昇し、かつ、その人物のＣｖＲＲが安静時から殆ど変化しなかった場合、その人物のストレスの要因は「痛み」であると判定する。また、共感処理部１２は、人物のＲＲＩが安静時から殆ど変化せず、かつ、その人物のＣｖＲＲが安静時から大きく低下した場合、その人物のストレスの要因は「思考疲労」であると判定する。

　具体的には、ＲＲＩ変化量に対して正の第１閾値および負の第２閾値が設定され、ＣｖＲＲ変化量に対して正の第３閾値および負の第４閾値が設定される。この場合、共感処理部１２は、人物のＲＲＩ変化量が負の第２閾値よりも低く、かつ、その人物のＣｖＲＲ変化量が正の第３閾値以上の場合、その人物のストレスの要因は「対人」であると判定する。

　また、共感処理部１２は、人物のＲＲＩ変化量が正の第１閾値以上であり、かつ、その人物のＣｖＲＲ変化量が正の第３閾値よりも低く、負の第４閾値以上である場合、その人物のストレスの要因は「痛み」であると判定する。

　また、共感処理部１２は、人物のＲＲＩ変化量が正の第１閾値よりも低く、負の第２閾値以上であって、かつ、その人物のＣｖＲＲ変化量が負の第４閾値よりも低い場合、その人物のストレスの要因は「思考疲労」であると判定する。

　図１８は、複数の人物のそれぞれのストレスの要因から共感度が導出される一例を示す図である。

　共感度解析部１０１は、例えば、人物Ａ、ＢおよびＣのそれぞれの心拍情報に基づいて、それらの人物のストレスの要因を判定する。具体的には、共感度解析部１０１は、人物Ａに対して、時刻ｔ１１～ｔ１４におけるストレスの要因が「対人」であると判定し、時刻ｔ１５～ｔ１７におけるストレスの要因が「思考疲労」であると判定する。また、共感度解析部１０１は、人物Ｂに対して、時刻ｔ１６～ｔ１８におけるストレスの要因が「思考疲労」であると判定する。さらに、共感度解析部１０１は、人物Ｃに対して、時刻ｔ１２～ｔ１３におけるストレスの要因が「対人」であると判定する。

　このような場合、共感度解析部１０１の共感処理部１２は、時刻ｔ１２～ｔ１３の期間では、人物Ａと人物Ｃのそれぞれのストレスの要因が一致しているため、その期間において人物Ａと人物Ｃとは共感していると推定する。つまり、共感処理部１２は、時刻ｔ１２～ｔ１３における人物Ａと人物Ｃとの間の共感度として例えば「１」を導出する。同様に、共感処理部１２は、時刻ｔ１６～ｔ１７の期間では、人物Ａと人物Ｂのそれぞれのストレスの要因が一致しているため、その期間において人物Ａと人物Ｂとは共感していると推定する。つまり、共感処理部１２は、時刻ｔ１６～ｔ１７における人物Ａと人物Ｂとの間の共感度として例えば「１」を導出する。なお、共感処理部１２は、人物Ａ、人物Ｂおよび人物Ｃの３人の共感度を導出してもよい。例えば、共感処理部１２は、期間ごとに、その期間における人物Ａと人物Ｂとの間の共感度と、その期間における人物Ａと人物Ｃとの間の共感度と、その期間における人物Ｂと人物Ｃとの間の共感度との平均値を、３人の共感度として導出する。

　出力部１３は、このように導出された共感度を示す共感度情報を出力する。

　以上のように、本態様における共感度解析部１０１は、複数の人物のそれぞれのＲＲＩ変化量およびＣｖＲＲ変化量を算出し、それらの変化量から判定されるストレスの要因の相関に基づいて、複数の人物の間における共感度を導出する。つまり、本態様であっても、複数の人物のそれぞれの心拍情報の変化の相関に基づいて、その複数の人物の間における共感度が導出される。したがって、本態様でも、複数の人物の間に生じる感情的な相互作用である共感度を適切に推定することができる。

　［共感度解析部の態様３］
　態様１および２では、共感度解析部１０１は、心拍情報を用いて共感度を導出する。本態様では、心拍情報だけでなく、複数の人物のそれぞれの心拍以外の生体情報であるＳＣ情報も用いて共感度が導出される。ＳＣ情報は、人物の指先の皮膚コンダクタンス（Skin Conductance）を示す情報である。なお、皮膚コンダクタンスは、以下、ＳＣとも呼ばれる。

　図１９は、本態様における生体解析部２０２および共感度解析部１０１の構成を示すブロック図である。

　本態様における共感度解析部１０１は、心拍情報とＳＣ情報とに基づいて、複数の人物の間の共感度を推定する。本態様では、生体解析部２０２は、心拍取得部１１ａと、ＳＣ取得部１１ｂとを備え、共感度解析部１０１は、共感処理部１２ａと、出力部１３とを備える。

　心拍取得部１１ａは、態様１および２の生体解析部２０２と同様、人物の心拍に関する情報を心拍情報として取得する。具体的には、心拍取得部１１ａは、複数の第１センサ２０１ａから、複数の人物のそれぞれの第１センシング情報を取得し、その第１センシング情報を解析することによって、その第１センシング情報からその人物の心拍情報を取得する。第１センサ２０１ａは、上記態様１および２のセンサ２０１と同様、人物を撮影することによって、その人物の顔画像を第１センシング情報として生成するカメラである。なお、第１センサ２０１ａは、カメラに限らず、心電または脈波を計測するウェアラブルデバイスであってもよい。本態様における心拍取得部１１ａは、その複数の人物のそれぞれの第１センシング情報から、その人物のＲＲＩおよびＣｖＲＲを示す心拍情報を取得する。

　ＳＣ取得部１１ｂは、人物のＳＣ情報を取得する。具体的には、ＳＣ取得部１１ｂは、複数の第２センサ２０１ｂから、複数の人物のそれぞれの第２センシング情報を取得し、その第２センシング情報を解析することによって、その第２センシング情報からその人物のＳＣ情報を取得する。第２センサ２０１ｂは、例えば、一対の検出電極を備えるセンサであって、人物の指先に巻き付けられ、その指先の皮膚の電位を示す情報を第２センシング情報として出力する。本態様におけるＳＣ取得部１１ｂは、その複数の人物のそれぞれの第２センシング情報を解析することによって、その人物の皮膚コンダクタンスを示すＳＣ情報を取得する。なお、第１センサ２０１ａおよび第２センサ２０１ｂは、上記実施の形態のセンサ２０１に含まれていてもよい。

　共感処理部１２ａは、上記態様２と同様、心拍取得部１１ａによって取得された心拍情報に基づいて、人物のＲＲＩ変化量およびＣｖＲＲ変化量を算出する。さらに、本態様における共感処理部１２ａは、ＳＣ取得部１１ｂによって取得されたＳＣ情報に基づいて、人物の皮膚コンダクタンス変化量を算出する。なお、皮膚コンダクタンス変化量は、以下、ＳＣ変化量とも呼ばれる。

　具体的には、共感処理部１２ａは、「ＳＣ変化量＝｛（タスク実行中のＳＣの平均値）－（安静時のＳＣの平均値）｝／（安静時のＳＣの平均値）×１００・・・（式３）」によって、ＳＣ変化量を算出する。なお、安静時のＳＣは、人物がタスクを実施する前に、そのタスクを実行する姿勢と同じ姿勢で、例えば５分間測定されたＳＣである。そして、安静時のＳＣの平均値は、例えば、その測定開始６０秒後から２４０秒間のＳＣの平均値である。タスク実行中のＳＣの平均値は、人物がタスクを実行している間に測定されたＳＣのうち、例えば、測定開始６０秒後における２４０秒間のＳＣの平均値である。また、（式３）におけるタスクは、どのようなタスクであってもよい。

　そして、共感処理部１２ａは、ＲＲＩ変化量、ＣｖＲＲ変化量およびＳＣ変化量に基づいて、ストレスの要因を判定する。さらに、共感処理部１２ａは、複数の人物のそれぞれのストレスの要因に基づいて、その複数の人物の間の共感度を導出する。

　出力部１３は、上記態様１および２と同様、共感処理部１２ａによって導出された共感度を示す共感度情報を出力する。

　図２０は、共感処理部１２ａによるストレスの要因の判定方法を説明するための図である。

　例えば、共感処理部１２ａは、人物のＲＲＩが安静時から低下し、その人物のＣｖＲＲが安静時から上昇し、さらに、その人物のＳＣが安静時から上昇した場合、その人物のストレスの要因は「対人」であると判定する。また、共感処理部１２ａは、人物のＲＲＩが安静時から上昇し、その人物のＣｖＲＲが安静時から殆ど変化せず、さらに、その人物のＳＣが安静時から上昇した場合、その人物のストレスの要因は「痛み」であると判定する。また、共感処理部１２ａは、人物のＲＲＩが安静時から殆ど変化せず、その人物のＣｖＲＲが安静時から低下し、さらに、その人物のＳＣが安静時から殆ど変化しなかった場合、その人物のストレスの要因は「思考疲労」であると判定する。

　具体的には、ＲＲＩ変化量に対して正の第１閾値および負の第２閾値が設定され、ＣｖＲＲ変化量に対して正の第３閾値および負の第４閾値が設定され、ＳＣ変化量に対して正の第５閾値および負の第６閾値が設定される。この場合、共感処理部１２ａは、（ａ）人物のＲＲＩ変化量が負の第２閾値よりも低く、（ｂ）その人物のＣｖＲＲ変化量が正の第３閾値以上であり、（ｃ）その人物のＳＣ変化量が正の第５閾値以上である場合、その人物のストレスの要因は「対人」であると判定する。

　また、共感処理部１２ａは、（ａ）人物のＲＲＩ変化量が正の第１閾値以上であり、（ｂ）その人物のＣｖＲＲ変化量が正の第３閾値よりも低く、負の第４閾値以上であり、（ｃ）その人物のＳＣ変化量が正の第５閾値以上である場合、その人物のストレスの要因は「痛み」であると判定する。

　また、共感処理部１２ａは、（ａ）人物のＲＲＩ変化量が正の第１閾値よりも低く、負の第２閾値以上であって、（ｂ）その人物のＣｖＲＲ変化量が負の第４閾値よりも低く、（ｃ）その人物のＳＣ変化量が正の第５閾値よりも低く、負の第６閾値以上である場合、その人物のストレスの要因は「思考疲労」であると判定する。

　図２１は、本態様における生体解析部２０２および共感度解析部１０１の処理動作を示すフローチャートである。

　まず、生体解析部２０２の心拍取得部１１ａは、複数の第１センサ２０１ａから、複数の人物のそれぞれの第１センシング情報を取得する（ステップＳ１）。そして、心拍取得部１１ａは、第１センシング情報から、ＲＲＩおよびＣｖＲＲを示す心拍情報を取得する（ステップＳ２）。これにより、複数の人物のそれぞれの心拍情報が取得される。

　次に、ＳＣ取得部１１ｂは、複数の第２センサ２０１ｂから、複数の人物のそれぞれの第２センシング情報を取得する（ステップＳ１ａ）。そして、ＳＣ取得部１１ｂは、第２センシング情報から、皮膚コンダクタンスを示すＳＣ情報を取得する（ステップＳ２ａ）。これにより、複数の人物のそれぞれのＳＣ情報が取得される。

　次に、共感処理部１２ａは、その複数の人物のそれぞれのＲＲＩ変化量、ＣｖＲＲ変化量、およびＳＣ変化量を算出し、それらの変化量に基づいて、その複数の人物のそれぞれのストレスの要因を判定する（ステップＳ３ａ）。さらに、共感処理部１２ａは、その複数の人物のそれぞれのストレスの要因の相関、すなわち同一の要因が共起しているか否かに基づいて、複数の人物の間における共感度を導出する（ステップＳ４ａ）。

　以上のように、本態様における共感度解析部１０１は、複数の人物のそれぞれのＲＲＩ変化量、ＣｖＲＲ変化量およびＳＣ変化量を算出し、それらの変化量から判定されるストレスの要因の相関に基づいて、複数の人物の間における共感度を導出する。つまり、本態様であっても、複数の人物のそれぞれの心拍情報の変化の相関に基づいて、その複数の人物の間における共感度が導出される。したがって、本態様でも、複数の人物の間に生じる感情的な相互作用である共感度を適切に推定することができる。また、本態様では、態様２と比べて、ＳＣ変化量もストレスの要因の判定に用いられるため、そのストレスの要因の判定精度を向上することができる。その結果、共感度の推定精度を向上することができる。

　なお、本態様における生体解析部２０２は、人物の皮膚コンダクタンスを取得するＳＣ取得部１１ｂを備えるが、ＳＣ取得部１１ｂの代わりに、人物の皮膚温度を取得する構成要素を備えてもよい。この場合、第２センサ２０１ｂは、例えば熱電対である。また、共感処理部１２ａは、ＳＣ変化量の代わりに、皮膚温度変化量を算出する。具体的には、共感処理部１２ａは、「皮膚温度変化量＝｛（タスク実行中の皮膚温度の平均値）－（安静時の皮膚温度の平均値）｝／（安静時の皮膚温度の平均値）×１００・・・（式４）」によって、皮膚温度変化量を算出する。なお、安静時の皮膚温度は、人物がタスクを実施する前に、そのタスクを実行する姿勢と同じ姿勢で、例えば５分間測定された皮膚温度である。そして、安静時の皮膚温度の平均値は、例えば、その測定開始６０秒後から２４０秒間の皮膚温度の平均値である。タスク実行中の皮膚温度の平均値は、人物がタスクを実行している間に測定された皮膚温度のうち、例えば、測定開始６０秒後における２４０秒間の皮膚温度の平均値である。また、（式４）におけるタスクは、どのようなタスクであってもよい。共感処理部１２ａは、このような皮膚温度変化量をＳＣ変化量の代わりに用いて、ストレスの要因を判定する。

　（変形例１）
　上記実施の形態では、対象人物の共感度が人物識別画像Ｐを用いて提示される。本変形例では、同じ属性を有する複数の対象人物の共感度が１つの代用的な共感度として提示される。

　例えば、サーバ１００のサーバ記憶部１１０には、オンラインコミュニケーションに参加している全ての参加者のそれぞれについて、その参加者の属性をユーザＩＤに関連付けて示す属性情報が格納されている。提示処理部１０５は、サーバ記憶部１１０から属性情報を読み出すことによって、各対象人物の属性を特定する。属性の種類には、例えば、性別、職種、年代などがある。なお、年代は、対象人物の年齢の１の位を切り捨てた数字である。具体的には、性別に関する属性には、男性と、女性とがある。職種に関する属性には、管理職、技術職、スタッフなどがある。年代に関する属性には、２０代、３０代、４０代、５０代などがある。そして、共感度解析部１０１によって各対象人物の共感度が導出されると、提示処理部１０５は、属性ごとに、その属性に属する複数の対象人物の共感度を特定し、それらの共感度の代表とされる共感度を代表共感度として導出する。提示処理部１０５は、このように属性ごとに導出された代表共感度を示す共感提示情報を生成して出力する。

　図２２は、本変形例における共感度の提示方法の一例を示す図である。

　端末装置２００の提示部２０５は、端末通信部２０４がサーバ１００から共感提示情報を受信すると、端末制御部２０６による制御にしたがって、例えば図２２に示す表示画像Ｉｂを表示する。この表示画像Ｉｂは、オンラインコミュニケーションの各参加者の動画像が表示される動画像領域Ｗ３と、共感提示情報に示されている属性ごとの代表共感度が表示される共感表示領域Ｗ４とを含む。なお、この場合には、端末装置２００のセンサ２０１に含まれるカメラによる撮像によって得られた参加者の動画像が、その端末装置２００からサーバ１００に送信される。

　共感表示領域Ｗ４には、性別、年代、および職種のそれぞれについて、属性ごとの代表共感度が表示されている。例えば、性別では、属性「男性」の代表共感度として４５％が表示され、属性「女性」の代表共感度として７４％が表示されている。また、年代では、属性「２０代」の代表共感度として２０％が表示され、属性「３０代」の代表共感度として３２％が表示されている。また、職種では、属性「管理職」の代表共感度として７０％が表示され、属性「技術職」の代表共感度として３４％が表示されている。

　本変形例が適用されるシチュエーションでは、例えば、オンラインコミュニケーションに参加している全ての参加者から、１人の基準人物が選択され、残りの全ての参加者が対象人物として選択される。そして、その１人の基準人物は、オンラインコミュニケーションによって、他の参加者に対して講和、講演などを行う。つまり、講演会、会社の方針発表などで、１人の話を沢山の人々が聞いているようなシチュエーションに対して、本変形例を適用することができる。これにより、講演会、会社の方針発表などで、参加者（聴衆）が講演内容にどれだけ共感しているかを可視化することができる。また、講演会、会社の方針発表など、参加者が大勢の場合は、上記実施の形態のように、対象人物の共感度を個別に人物識別画像Ｐを用いて表示するよりも、属性ごとに代表共感度を表示した方が、基準人物である話者は、全体的な参加者の共感度の傾向を容易に把握することができる。

　図２３は、本変形例におけるサーバ１００の一部の処理動作の一例を示すフローチャートである。具体的には、図２３は、図８のステップＳ４０の詳細な処理を示すフローチャートである。

　提示処理部１０５は、サーバ記憶部１１０から属性情報を読み出すことによって、複数の対象人物のそれぞれの属性を特定する（ステップＳ４３）。属性の種類が性別であれば、提示処理部１０５は、複数の対象人物のそれぞれの属性として男性または女性を特定する。また、属性の種類が年代であれば、提示処理部１０５は、複数の対象人物のそれぞれの属性として２０代、３０代、または４０代などを特定する。また、属性の種類が職種であれば、提示処理部１０５は、複数の対象人物のそれぞれの属性として管理職、技術職、またはスタッフなどを特定する。

　次に、提示処理部１０５は、それらの属性にしたがって、複数の対象人物のそれぞれの共感度を分類する（ステップＳ４４）。例えば、提示処理部１０５は、複数の対象人物の共感度のうち、属性「男性」を有する対象人物の共感度をグルーピングし、属性「女性」を有する対象人物の共感度をグルーピングすることによって、各属性に共感度を分類する。また、提示処理部１０５は、その属性「男性」のグループに含まれる各共感度を大きさ順にソートし、属性「女性」のグループに含まれる各共感度を大きさ順にソートしてもよい。

　そして、提示処理部１０５は、例えば、属性ごとに、その属性のグループに含まれる１以上の共感度の平均値を算出することによって、その属性の代表共感度を導出する（ステップＳ４５）。なお、提示処理部１０５は、平均値以外の値を代表共感度として導出してもよい。例えば、提示処理部１０５は、１以上の共感度の中央値を代表共感度として導出してもよい。なお、上述の例では、属性の種類として性別を挙げて説明したが、その種類が年代、職種であっても、提示処理部１０５は、上述と同様の処理を行う。

　次に、提示処理部１０５は、属性ごとの代表共感度を示す共感提示情報を生成して出力する（ステップＳ４６）。

　このような本変形例では、例えば、男女別の共感度を表示することによって、講演内容または会社の方針に関して、共感度に男女による差があるのか、ないのかを容易に把握することができる。特に、基準人物の話の内容が性差に関するような場合には、本変形例における共感度の表示方法は、有効な方法である。

　また、年代別に共感度を表示することも効果的である。講演内容または会社の方針内容が若い世代に響いているのか、年配世代に響いているのかを可視化することができる。

　さらに、職種別に共感度を表示することも効果的である。管理職、技術職、スタッフなど、職種による共感度の違いを分かりやすく可視化することができる。

　このように属性ごとに共感度を表示することによって、性別、年代、職種など、様々な切り口で共感度を可視化することができ、参加者である聴衆の人たちに、講演内容または会社の方針がどれだけ響いているかといった分析を容易に行うことができる。

　このように、本変形例では、提示処理部１０５は、少なくとも１人の対象人物のそれぞれの属性を示す属性情報を取得し、その属性情報に基づいて、属性ごとに、その属性に属する１以上の対象人物のそれぞれの共感度を用いて、その属性において代表される共感度である代表共感度を導出する。そして、提示処理部１０５は、属性ごとの代表共感度を示す共感提示情報を生成する。これにより、例えば、属性に男性と女性とがあれば、男性についての代表共感度と、女性についての代表共感度とを提示することができる。これにより、属性ごとの共感度と、それらの共感度の違いを分かり易く提示することができる。

　（変形例２）
　上記実施の形態および変形例１では、基本的に１人の基準人物が選択される。本変形例では、基本的に複数の基準人物が選択され、複数の対象人物が選択される。オンラインコミュニケーションの全ての参加者が基準人物として選択されてもよく、全ての参加者が対象人物として選択されてもよい。

　本変形例におけるサーバ制御部１０６は、基準人物ごとに、その基準人物と、複数の対象人物のそれぞれとのペアを特定する。オンラインコミュニケーションの全ての参加者が基準人物として選択され、全ての参加者が対象人物として選択される場合、サーバ制御部１０６は、その全ての参加者から、２人の人物からなるペアの組み合わせを全て特定する。そして、共感度解析部１０１は、そのペアごとに、そのペアに含まれる２人の人物の間の共感度を導出する。なお、ペアに含まれる２人の人物のうちの一方は、基準人物であり、他方は対象人物である。共感度解析部１０１は、その全てのペアを共感度の順にソートしてもよい。

　提示処理部１０５は、ペアごとに、そのペアに含まれる２人の人物のそれぞれの人物識別画像Ｐをサーバ記憶部１１０から読み出して、その２つの人物識別画像Ｐからなるペア画像を生成する。さらに、提示処理部１０５は、ペアごとに、そのペアに対して導出された共感度に応じて、そのペア画像のサイズを調整する。具体的には、提示処理部１０５は、ペア画像を拡大または縮小する。提示処理部１０５は、全てのペアのそれぞれのサイズ調整されたペア画像を含む共感提示情報を生成して出力する。

　図２４は、本変形例における共感度の提示方法の一例を示す図である。

　端末装置２００の提示部２０５は、端末通信部２０４がサーバ１００から共感提示情報を受信すると、端末制御部２０６による制御にしたがって、例えば図２４に示す表示画像Ｉｂを表示する。この表示画像Ｉｂは、複数のペアのそれぞれのサイズ調整されたペア画像Ｐａを含む。また、複数のペア画像Ｐａは、そのペア画像Ｐａの大きさ順に並べられていてもよい。ペア画像Ｐａは、そのペア画像Ｐａに対応するペアの共感度が大きいほど大きく形成され、逆に、そのペア画像Ｐａに対応するペアの共感度が小さいほど小さく形成されている。

　このような表示画像Ｉｂが表示されることによって、オンラインコミュニケーションに参加して、コミュニケーションを行っている参加者のうち、大きい共感度のペアを容易に把握することができ、そのペアの共感度を可視化することができる。

　ここで、全てのペアのペア画像Ｐａが提示部２０５に表示されてもよく、一部のペアのペア画像Ｐａのみが提示部２０５に表示されてもよい。例えば、提示処理部１０５は、全てのペアのペア画像Ｐａのうち、閾値以上の共感度に対応するペアのペア画像Ｐａのみを含む共感提示情報を生成して出力してもよい。なお、これらのペア画像Ｐａのサイズは、上述と同様、共感度に応じて調整されている。

　つまり、本変形例では、共感度解析部１０１は、複数人物に含まれる２人の人物からなるペアごとに、当該ペアに含まれる２人の人物の間の共感度を導出する。なお、その２人の人物のうちの一方は、基準人物であり、他方は対象人物である。そして、サーバ１００は、ペア画像Ｐａの提示態様にしたがって、閾値よりも高い共感度に対応するペアの人物識別画像Ｐ（すなわちペア画像Ｐａ）のみを端末装置２００の提示部２０５に表示させる。これにより、ユーザは大きい共感度を有するペアを容易に把握することができる。

　図２５は、本変形例における共感度の提示方法の他の例を示す図である。

　提示部２０５によって表示される表示画像Ｉｂは、図２５に示すように、複数のペア画像Ｐａをグループ分けするための囲枠Ｆ１、Ｆ２を含んでいてもよい。例えば、囲枠Ｆ１は、閾値以上の共感度を有するペアのペア画像Ｐａを囲い、囲枠Ｆ２は、閾値未満の共感度を有するペアのペア画像Ｐａを囲う。囲枠Ｆ１およびＦ２のそれぞれによって囲われるペア画像Ｐａの数は１つであっても複数であってもよい。また、この場合には、提示処理部１０５は、複数のペア画像Ｐａのそれぞれについて、ペア画像Ｐａに対応するペアの共感度と閾値とを比較し、共感度が閾値以上であれば、囲枠Ｆ１にそのペア画像Ｐａを含め、共感度が閾値未満であれば、囲枠Ｆ２にそのペア画像Ｐａを含める。これによって、共感提示情報が生成される。その結果、図２５に示す表示画像Ｉｂが提示部２０５に表示される。

　図２６は、本変形例におけるサーバ１００の人物選択処理の一例を示すフローチャートである。つまり、図２６は、図８のステップＳ１０の処理を詳細に示すフローチャートである。

　サーバ制御部１０６は、まず、オンラインコミュニケーションの全ての参加者から、基準人物を選択する（ステップＳ１３）。次に、サーバ制御部１０６は、その全ての参加者から対象人物を選択し、直前のステップＳ１３で選択された基準人物と、選択された対象人物とを含むペアを決定する（ステップＳ１４）。

　そして、サーバ制御部１０６は、全ての参加者のうち、対象人物として選択されていない参加者がいるか否かを判定する（ステップＳ１５）。ここで、サーバ制御部１０６は、選択されていない参加者がいると判定すると（ステップＳ１５のＹｅｓ）、ステップＳ１４からの処理を繰り返し実行する。一方、サーバ制御部１０６は、選択されていない参加者がいないと判定すると（ステップＳ１５のＮｏ）、さらに、全ての参加者のうち、基準人物として選択されていない参加者がいるか否かを判定する（ステップＳ１６）。

　ここで、サーバ制御部１０６は、選択されていない参加者がいると判定すると（ステップＳ１６のＹｅｓ）、ステップＳ１３からの処理を繰り返し実行する。一方、サーバ制御部１０６は、選択されていない参加者がいないと判定すると（ステップＳ１６のＮｏ）、人物選択処理を終了する。

　図２７は、本変形例におけるサーバ１００の一部の処理動作の一例を示すフローチャートである。具体的には、図２７は、図８のステップＳ３０の詳細な処理を示すフローチャートである。

　共感度解析部１０１は、サーバ制御部１０６によって決定された全てのペアのうち、１つのペアを選択する（ステップＳ３１）。そして、共感度解析部１０１は、その選択されたペアにおける共感度を導出し、その共感度を示す共感度情報を生成して出力する（ステップＳ３２）。

　次に、共感度解析部１０１は、サーバ制御部１０６によって決定された全てのペアのうち、選択されていないペアがあるか否かを判定する（ステップＳ３３）。ここで、共感度解析部１０１は、選択されていないペアがあると判定すると（ステップＳ３３のＹｅｓ）、ステップＳ３１からの処理を実行する。一方、共感度解析部１０１は、選択されていないペアがないと判定すると（ステップＳ３３のＮｏ）、共感度の導出に関する処理を終了する。

　図２８は、本変形例におけるサーバ１００の一部の処理動作の一例を示すフローチャートである。具体的には、図２８は、図８のステップＳ４０の詳細な処理を示すフローチャートである。

　提示処理部１０５は、共感度解析部１０１によって導出された全てのペアのそれぞれの共感度を、その共感度の大きさの順にソートする（ステップＳ４７）。

　次に、提示処理部１０５は、全てのペアのそれぞれについて、そのペアの共感度に応じたサイズのペア画像Ｐａを生成する。つまり、提示処理部１０５は、ペアに含まれる２人の人物のそれぞれの人物識別画像Ｐのサイズを、共感度に応じたサイズに調整する。そして、提示処理部１０５は、それらのサイズ調整されたペア画像Ｐａを含む共感提示情報を生成して出力する（ステップＳ４８）。

　このように、本変形例では、複数の基準人物が選択される。例えば、２人の基準人物が選択されてもよい。つまり、人物選択処理では、サーバ制御部１０６は、全ての参加者である複数の候補人物から、互いに異なる第１基準人物および第２基準人物をそれぞれ基準人物として選択する。そして、共感度解析部１０１は、少なくとも１人の対象人物のそれぞれについて、第１基準人物と、その対象人物との間の共感度を導出し、かつ、第２基準人物と、その対象人物との間の共感度を導出する。これにより、２人の基準人物が選択されるため、共感度の導出の対象範囲を広げることができる。その結果、複数人物間のさまざまな共感度を提示することができる。なお、選択される基準人物の数は３人以上であってもよい。

　図２９は、本変形例における共感度の提示方法の他の例を示す図である。

　提示部２０５は、上述の例では、各ペアのペア画像Ｐａを表示するが、図２９の（ａ）に示すように、相関図Ｃ１を表示してもよい。相関図Ｃ１では、複数の参加者の人物識別画像Ｐのそれぞれが結合線Ｌによって互いに結ばれている。結合線Ｌは、ペアに対応する２つの人物識別画像Ｐの間を結ぶ線である。なお、図２９の例では、人物識別画像Ｐが簡略化されて示されている。

　ここで、結合線Ｌの長さおよび太さは、その結合線Ｌで結ばれている２つの人物識別画像Ｐに対応するペアの共感度に応じて設定されている。つまり、共感度が大きいほど、結合線Ｌは短くて太く、共感度が小さいほど、結合線Ｌは長くて細い。例えば、人物Ｃと人物Ｄとのペアにおける共感度は小さいため、人物Ｃの人物識別画像Ｐと人物Ｄの人物識別画像Ｐとを結ぶ結合線Ｌは長くて細い。一方、人物Ａと人物Ｂとのペアにおける共感度は大きいため、人物Ａの人物識別画像Ｐと人物Ｂの人物識別画像Ｐとを結ぶ結合線Ｌは短くて太い。この場合、提示処理部１０５は、各参加者の人物識別画像Ｐと、複数の結合線Ｌとによって構成される相関図Ｃ１を示す共感提示情報を生成する。そして、提示部２０５は、その共感提示情報にしたがって図２９の（ａ）に示す相関図Ｃ１を表示する。

　あるいは、提示部２０５は、図２９の（ａ）に示す相関図Ｃ１の代わりに、図２９の（ｂ）に示す表Ｔを表示してもよい。つまり、表Ｔでは、複数のペアのそれぞれの共感度が、大、中、または小として表示されている。例えば、その表Ｔでは、ペアを構成する人物Ａと人物Ｂとの共感度が大であって、ペアを構成する人物Ｂと人物Ｃとの共感度が中であって、ペアを構成する人物Ｃと人物Ｄとの共感度が小であることを示す。

　このような、相関図Ｃ１または表Ｔが表示されることによって、複数の参加者の間の共感度を視認し易くすることができる。

　（変形例３）
　上記実施の形態と変形例１および２では、人物識別画像Ｐのドラッグ・アンド・ドロップによって基準人物が選択される。しかし、端末装置２００のユーザが、操作部２０３を介して、人物識別画像Ｐに対するクリックまたはタッチなどを行うことによって、その基準人物が選択されてもよい。

　図３０は、本変形例における共感度の提示方法の一例を示す図である。

　端末装置２００の提示部２０５は、オンラインコミュニケーションの全ての参加者の人物識別画像Ｐを表示する。そして、端末装置２００の操作部２０３が提示部２０５のディスプレイと共にタッチパネルとして構成されている場合には、ユーザは、その表示されている全ての人物識別画像Ｐのうちの１つの人物識別画像Ｐを指でタッチする。これにより、端末制御部２０６は、そのタッチに応じて操作部２０３から出力される信号に基づいて、そのタッチされた人物識別画像Ｐに対応する参加者を基準人物として選択する。あるいは、端末装置２００の操作部２０３がマウスとして構成されている場合には、ユーザは、操作部２０３を操作することによって、その表示されている全ての人物識別画像Ｐから１つの人物識別画像Ｐにポインタを当ててクリックする。これにより、端末制御部２０６は、そのクリックに応じて操作部２０３から出力される信号に基づいて、そのポインタが当てられた人物識別画像Ｐに対応する参加者を基準人物として選択する。

　そして、端末制御部２０６は、オンラインコミュニケーションの基準人物以外の全ての参加者を対象人物として選択してもよい。このように基準人物および対象人物が選択されると、端末装置２００の提示部２０５には、図３０に示すように、その基準人物と、各対象人物との間の共感度を示す相関図Ｃ２が表示される。この相関図Ｃ２は、例えば、基準人物の人物識別画像Ｐである基準識別画像Ｐ１と、４人の対象人物のそれぞれの人物識別画像Ｐである対象識別画像Ｐ２～Ｐ５と、結合線Ｌ２～Ｌ５とによって構成されている。

　結合線Ｌ２は、基準識別画像Ｐ１と対象識別画像Ｐ２とを結ぶ線であり、結合線Ｌ３は、基準識別画像Ｐ１と対象識別画像Ｐ３とを結ぶ線である。同様に、結合線Ｌ４は、基準識別画像Ｐ１と対象識別画像Ｐ４とを結ぶ線であり、結合線Ｌ５は、基準識別画像Ｐ１と対象識別画像Ｐ５とを結ぶ線である。

　ここで、結合線Ｌ２～Ｌ５は、共感度が大きいほど短くて太く、基準識別画像Ｐ１と対象識別画像Ｐ２～Ｐ５のそれぞれとの間の距離は、共感度が大きいほど短い。

　具体的には、基準識別画像Ｐ１の基準人物と、対象識別画像Ｐ２の対象人物との間の共感度は、例えば小さい。したがって、結合線Ｌ２は、長くて細い。さらに、基準識別画像Ｐ１と対象識別画像Ｐ２と間の距離は長い。また、基準識別画像Ｐ１の基準人物と、対象識別画像Ｐ３および対象識別画像Ｐ４のそれぞれの対象人物との間の共感度は、例えば中程度である。したがって、結合線Ｌ３および結合線Ｌ４のそれぞれは、中程度の長さと太さを有する。さらに、基準識別画像Ｐ１と対象識別画像Ｐ３および対象識別画像Ｐ４のそれぞれと間の距離は、中程度である。また、基準識別画像Ｐ１の基準人物と、対象識別画像Ｐ５の対象人物との間の共感度は、例えば大きい。したがって、結合線Ｌ５は、短くて太い。さらに、基準識別画像Ｐ１と対象識別画像Ｐ５と間の距離は短い。

　また、この相関図Ｃ２において、対象識別画像Ｐ２～Ｐ５のそれぞれのサイズは、その対象識別画像の対象人物の基準人物に対する共感度に応じたサイズであってもよい。つまり、対象人物の共感度が大きければ、その対象人物の対象識別画像は大きく表示され、逆に、対象人物の共感度が小さければ、その対象人物の対象識別画像は小さく表示される。また、この相関図Ｃ２には、全ての対象人物の対象識別画像Ｐ２～Ｐ５が表示されることなく、閾値以上の共感度を有する対象人物の対象識別画像のみが表示されてもよい。

　このような相関図Ｃ２における各人物識別画像Ｐの配置および大きさと、結合線Ｌ２～Ｌ５のそれぞれの長さおよび太さとは、共感度解析部１０１によって導出された共感度に応じて、提示処理部１０５によって決定される。そして、提示処理部１０５は、その決定された内容によって構成される相関図Ｃ２を示す共感提示情報を生成して出力する。端末装置２００の提示部２０５には、このように生成された共感提示情報にしたがってその相関図Ｃ２が表示される。

　ここで、共感度解析部１０１は、例えば、経時的に変化する生体情報に基づいて、共感度の導出を周期的に行う。したがって、共感度は周期的に更新される。その結果、提示部２０５に表示される相関図Ｃ２の構成も周期的に更新される。その更新の周期が短ければ、表示される相関図Ｃ２の構成、すなわち、各人物識別画像Ｐの配置および大きさと、結合線Ｌ２～Ｌ５のそれぞれの長さおよび太さとは、連続的に変化して表示される。一方、その更新の周期が長ければ、表示される相関図Ｃ２の構成は、一定時間ごとに変化して表示される。

　また、提示部２０５は、基準識別画像Ｐ１と、対象識別画像Ｐ２～Ｐ５のそれぞれとを、ブリンクさせてもよい。ブリンクでは、人物識別画像Ｐの表示と非表示とが周期的に行われる。そして、提示部２０５は、対象人物の共感度が大きいほど、その対象人物の対象識別画像のブリンクの周期を、基準識別画像Ｐ１のブリンクの周期に近づけてもよい。このようなブリンクによっても、共感度を適切に提示することができる。なお、このようなブリンクおよびその周期は、提示処理部１０５によって決定され、共感度の提示態様として共感提示情報に示される。

　（変形例４）
　上記実施の形態およびその変形例１～２では、基準人物および対象人物は、例えば図３に示す基準人物枠Ｗ１および対象人物枠Ｗ２を用いて選択される。本変形例では、それらの枠を用いることなく、基準人物および対象人物が選択される。

　図３１は、端末装置２００の提示部２０５に表示される画像の一例を示す図である。

　提示部２０５は、例えば図３１に示すように、非表示領域Ｗ１１および共感表示領域Ｗ１２を含む設定表示画像Ｉｆを表示する。非表示領域Ｗ１１には、共感度の導出の対象とされない参加者の人物識別画像Ｐが配置される。一方、共感表示領域Ｗ１２には、共感度の導出の対象とされる参加者の人物識別画像Ｐが配置される。

　まず、設定表示画像Ｉｆが表示されるときには、非表示領域Ｗ１１には、全ての参加者の人物識別画像Ｐが配置されている。端末装置２００のユーザは、非表示領域Ｗ１１に配置されている全ての人物識別画像Ｐから、所望の参加者の人物識別画像Ｐを決定する。そして、ユーザは、端末装置２００の操作部２０３を操作することによって、その決定された人物識別画像Ｐを非表示領域Ｗ１１から共感表示領域Ｗ１２に移す。このような人物識別画像Ｐの移動は、ドラッグ・アンド・ドロップによって行われてもよい。これにより、端末装置２００の端末制御部２０６は、その人物識別画像Ｐに対応する参加者を基準人物および対象人物として選択する。このような人物の選択は、ユーザによる人物識別画像Ｐの移動によって繰り返し実行される。端末制御部２０６は、その選択された人物を示す選択人物情報を、端末通信部２０４からサーバ１００に送信させる。サーバ１００は、その選択人物情報によって示される人物を基準人物および対象人物として扱い、上記実施の形態および変形例２と同様に、共感度を導出し、共感提示情報を生成して端末装置２００に送信する。

　端末装置２００の端末制御部２０６は、その共感提示情報にしたがって、共感表示領域Ｗ１２に、図２９の（ａ）に示す相関図Ｃ１と同様の相関図Ｃ３を表示する。

　このように、本変形例では、ユーザが共感度の提示を望む参加者が基準人物と対象人物とに区別されることなく選択される。したがって、その区別にかかる手間を省くことができる。さらに、本変形例では、非表示領域Ｗ１１に配置されている人物識別画像Ｐに対応する参加者の共感度は表示されず、共感表示領域Ｗ１２に配置されている人物識別画像Ｐに対応する参加者の共感度のみが表示される。したがって、ユーザが望む参加者間の共感度のみを簡単に分かり易く表示することができる。

　さらに、本変形例では、非表示領域Ｗ１１に配置されている人物識別画像Ｐに対応する参加者に対しては、共感度は導出されないため、全ての参加者間の共感度が導出される場合と比べて、サーバ１００の処理負担を軽減することができる。

　なお、上述の例では、非表示領域Ｗ１１には、参加者を識別するための人物識別画像Ｐが配置されているが、複数の参加者が属する組織またはグループを識別するためのグループ画像が配置されていてもよい。この場合、ユーザは、共感度を知りたい組織またはグループに対応するグループ画像をその非表示領域Ｗ１１から見つける。そして、ユーザは、端末装置２００の操作部２０３への入力操作を行うことによって、そのグループ画像を非表示領域Ｗ１１から共感表示領域Ｗ１２に移す。その結果、端末装置２００の端末制御部２０６は、その共感表示領域Ｗ１２に配置されたグループ画像を、そのグループ画像に対応する組織またはグループに属する複数の参加者のそれぞれの人物識別画像Ｐに変換する。その結果、図３１に示す例と同様、共感表示領域Ｗ１２には、それらの人物識別画像Ｐを含む相関図Ｃ３が表示される。

　（変形例５）
　上記実施の形態および変形例１～４では、共感度が提示される。本変形例では、共感度だけでなく共感の方向も提示される。例えば、上記実施の形態の図１４Ａに示す例のとおり、共感度解析部１０１は、共感度情報だけでなく、共感の方向を示す共感方向情報を出力する。提示処理部１０５は、その共感度情報によって示される共感度と、共感方向情報によって示される共感の方向とを、設定された提示態様にしたがって示す共感提示情報を生成して出力する。その設定された提示態様は、例えば相関図である。このように生成された共感提示情報は、端末装置２００に送信されて、その共感提示情報の内容が提示部２０５に表示される。

　図３２は、端末装置２００の提示部２０５に表示される画像の一例を示す図である。

　提示部２０５は、例えば図３２に示す相関図Ｃ４を表示する。この相関図Ｃ４では、複数の人物識別画像Ｐのそれぞれが矢印Ｌａによって結ばれている。矢印Ｌａの長さおよび太さは、その矢印Ｌａによって結ばれている２つの人物識別画像Ｐのそれぞれの参加者間の共感度の大きさに基づいて設定されている。さらに、矢印Ｌａの向きは、共感度の方向を示す。つまり、その矢印Ｌａの向きは、矢印Ｌａの基部に接続されている人物識別画像Ｐの参加者が、矢印Ｌａの先端に接続されている人物識別画像Ｐの参加者に対して共感していることを示している。

　例えば、図１４Ａに示す例のとおり、基準人物による発言が原因となって、対象人物が基準人物に共感した場合、共感度解析部１０１は、対象人物が基準人物に対して共感を抱いたと判定し、対象人物から基準人物への方向を共感の方向として特定する。提示処理部１０５は、対象人物の人物識別画像Ｐから基準人物の人物識別画像Ｐに向かって矢印Ｌａが延びる相関図Ｃ４を生成して、その相関図Ｃ４を示す共感提示情報を生成する。

　これにより、誰が誰に対して共感を示しているか、という情報をユーザに認知させ易くすることができる。

　なお、共感度解析部１０１は、基準人物の生体情報（例えば心拍数）が変化するタイミングと、対象人物の生体情報が変化するタイミングの違いに基づいて、共感の方向を特定してもよい。具体的な一例で、先に基準人物の生体情報が変化し、その後、対象人物の生体情報が変化した場合、対象人物の生体情報は、基準人物の内面に追随する形で変化したと考えられる。したがって、共感度解析部１０１は、上記タイミングの差異に基づいて、共感の方向が対象人物から基準人物への方向であると判定することができる。

　また、共感度解析部１０１は、図１４Ａの例のとおり、音声データに基づいて、共感の方向を特定してもよい。例えば、基準人物が発言をした後に、対象人物の生体情報が変化した場合は、基準人物の発言が原因となって、対象人物の生体情報が変化したと考えられる。したがって、共感度解析部１０１は、その音声データに基づいて、共感の方向が対象人物から基準人物への方向であると判定することができる。

　このように、本変形例では、共感度解析部１０１は、導出される共感度が、基準人物が対象人物に共感している度合いを示しているか、対象人物が基準人物に共感している度合いを示しているかを、共感の方向として判定する。そして、提示処理部１０５は、判定された共感の方向を、端末装置２００の提示部２０５が有するディスプレイに表示させる。これにより、共感の方向が表示されるため、ユーザは、誰が誰に対して共感しているかを把握することができ、コミュニケーションをさらに円滑に行うことができる。

　（その他の変形例）
　以上、本開示の１つまたは複数の態様に係る情報処理システムおよび情報処理方法について、上記実施の形態およびその変形例１～５に基づいて説明したが、本開示は、それらの実施の形態および変形例１～５に限定されるものではない。本開示の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を上記実施の形態および変形例１～５に施したものも本開示に含まれてもよい。また、上記実施の形態および変形例１～５のそれぞれの構成要素を組み合わせて構築される形態も本開示に含まれてもよい。

　例えば、上記実施の形態では、図８に示すように、全ての参加者から、基準人物と対象人物とを含む複数人物が選択された後に、それらの複数人物の生体情報が取得される。しかし、逆に、全ての参加者の生体情報が取得された後に、全ての参加者からその複数人物が選択されてもよい。

　また、上記実施の形態およびその変形例１～５では、提示処理部１０５がサーバ１００に備えられているが、端末装置２００に備えられていてもよい。また、各端末装置２００は、提示処理部１０５だけでなく、サーバ１００に備えらえている全てまたは一部の構成要素を備えていてもよい。逆に、サーバ１００が、端末装置２００に備えられている全てまたは一部の構成要素を備えていてもよい。

　また、上記実施の形態およびその変形例１～５では、オンラインコミュニケーションが行われているが、オンラインでない対面のコミュニケーションが行われてもよい。例えば、会議室で会議が行われるときに、会議室に集まった各出席者が、対面でコミュニケーションをとりあいながら、端末装置２００を操作することによって、複数の出席者間の共感度を把握してもよい。

　また、共感度解析部１０１の態様１では、相関係数から共感度が導出され、態様２および３では、ストレスの要因から共感度が導出される。しかし、共感度解析部１０１は、相関係数から導出される共感度と、ストレスの要因から導出される共感度との平均値を算出し、その平均値を示す共感度情報を、最終的な共感度情報として出力してもよい。さらに、心拍情報以外の他の生体情報も用いて共感度を導出してもよい。他の生体情報は、上述のように、表情、人の動きの加速度、顔の温度、または、手の発汗量などを示すデータであってもよい。態様１における心拍情報が心拍揺らぎを示す場合、その心拍揺らぎは、交感神経活動量を示すと考えられるＬＦ／ＨＦであってもよい。また、態様２および３における、ＲＲＩ変化量、ＣｖＲＲ変化量、ＳＣ変化量、および皮膚温度変化量は、（式１）～（式４）に示すように、比として表されるが、差として表されてもよい。

　なお、上記実施の形態およびその変形例１～５において、各構成要素は、専用のハードウェアで構成されるか、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）またはプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。ここで、上記実施の形態およびその変形例１～５などを実現するソフトウェアは、図８～図１１、図１５、図２１、図２３、図２６～図２８に示すフローチャートの各ステップをコンピュータに実行させるプログラムである。

　上記実施の形態におけるオンラインコミュニケーションは、ユーザがアバターを操作し、仮想空間において行われるコミュニケーションであってもよい。すなわち、上記の実施形態における共感度の提示態様は、提示部によって表示される仮想空間の態様にも適用することが可能である。

　また、共感度に応じて仮想空間内におけるアバターの向きを変更させる処理を行ってもよい。例えば、人物Aに対応するアバターA、人物Bに対応するアバターB、および人物Cに対応するアバターCが仮想空間に存在するように提示部に表示される場合において、人物Aと人物Bの共感度が、人物AとCの共感度および人物Bと人物Cの共感度のそれぞれよりも大きいと決定された場合、アバターAとアバターBが仮想空間において向き合うように提示態様を変化させてもよい。

　また、人物Aと人物Bの共感度が、人物AとCの共感度および人物Bと人物Cの共感度のそれぞれよりも大きいと決定された場合、仮想空間におけるアバターAとアバターBとの間の距離が短くなるように、アバターAとアバターBを近づけてもよい。

　なお、以下のような場合も本開示に含まれる。

　（１）上記の少なくとも１つの装置は、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ハードディスクユニット、ディスプレイユニット、キーボード、マウスなどから構成されるコンピュータシステムである。そのＲＡＭまたはハードディスクユニットには、コンピュータプログラムが記憶されている。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、上記の少なくとも１つの装置は、その機能を達成する。ここでコンピュータプログラムは、所定の機能を達成するために、コンピュータに対する指令を示す命令コードが複数個組み合わされて構成されたものである。

　（２）上記の少なくとも１つの装置を構成する構成要素の一部または全部は、１個のシステムＬＳＩ（Large Scale Integration：大規模集積回路）から構成されているとしてもよい。システムＬＳＩは、複数の構成部を１個のチップ上に集積して製造された超多機能ＬＳＩであり、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを含んで構成されるコンピュータシステムである。前記ＲＡＭには、コンピュータプログラムが記憶されている。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、システムＬＳＩは、その機能を達成する。

　（３）上記の少なくとも１つの装置を構成する構成要素の一部または全部は、その装置に脱着可能なＩＣカードまたは単体のモジュールから構成されているとしてもよい。ＩＣカードまたはモジュールは、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどから構成されるコンピュータシステムである。ＩＣカードまたはモジュールは、上記の超多機能ＬＳＩを含むとしてもよい。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、ＩＣカードまたはモジュールは、その機能を達成する。このＩＣカードまたはこのモジュールは、耐タンパ性を有するとしてもよい。

　（４）本開示は、上記に示す方法であるとしてもよい。また、これらの方法をコンピュータにより実現するコンピュータプログラムであるとしてもよいし、コンピュータプログラムからなるデジタル信号であるとしてもよい。

　また、本開示は、コンピュータプログラムまたはデジタル信号をコンピュータ読み取り可能な記録媒体、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ（Compact Disc）－ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＡＭ、ＢＤ（Blu-ray（登録商標） Disc）、半導体メモリなどに記録したものとしてもよい。また、これらの記録媒体に記録されているデジタル信号であるとしてもよい。

　また、本開示は、コンピュータプログラムまたはデジタル信号を、電気通信回線、無線または有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク、データ放送等を経由して伝送するものとしてもよい。

　また、プログラムまたはデジタル信号を記録媒体に記録して移送することにより、またはプログラムまたはデジタル信号をネットワーク等を経由して移送することにより、独立した他のコンピュータシステムにより実施するとしてもよい。

　また、本開示における情報処理方法は、以下の態様の方法であるとも言える。

　（第１態様）
　第１態様の情報処理方法は、１以上のコンピュータによって実行される情報処理方法であって、複数人物のそれぞれの生体情報を取得し、取得された前記生体情報に基づいて、前記複数人物のうちの少なくとも１人の対象人物のそれぞれについて、前記複数人物のうちの基準人物と、当該対象人物との間における共感度を導出し、前記１以上のコンピュータを利用するユーザから入力操作を受け付けることによって、複数の候補人物から、前記基準人物と、前記少なくとも１人の対象人物とを選択する人物選択処理を実行し、前記人物選択処理によって選択された前記少なくとも１人の対象人物のそれぞれの前記共感度を示す共感度情報を出力する。

　（第２態様）
　第２態様の情報処理方法は、第１態様の情報処理方法であって、前記人物選択処理では、前記複数の候補人物から互いに異なる第１基準人物および第２基準人物をそれぞれ前記基準人物として選択し、前記共感度の導出では、前記少なくとも１人の対象人物のそれぞれについて、前記第１基準人物と、当該対象人物との間の共感度を導出し、かつ、前記第２基準人物と、当該対象人物との間の共感度を導出する。

　（第３態様）
　第３態様の情報処理方法は、第１態様または第２態様の情報処理方法であって、前記人物選択処理では、前記ユーザによる入力操作を受けるための画像を表示し、前記画像に応じた前記入力操作を受け付けることによって、前記基準人物と前記少なくとも１人の対象人物とを選択する。

　（第４態様）
　第４態様の情報処理方法は、第２態様または第３態様の情報処理方法であって、前記人物選択処理では、前記ユーザの発話を示す音声データを取得し、前記音声データを前記入力操作として受け付けることによって、前記基準人物と前記少なくとも１人の対象人物とを選択する。

　（第５態様）
　第５態様の情報処理方法は、第１態様の情報処理方法であって、前記共感度情報の生成では、前記少なくとも１人の対象人物のそれぞれの属性を示す属性情報を取得し、前記属性情報に基づいて、属性ごとに、当該属性に属する１以上の対象人物のそれぞれの共感度を用いて、当該属性において代表される共感度である代表共感度を導出し、属性ごとの前記代表共感度を示す前記共感度情報を生成する。

　（第６態様）
　第６態様の情報処理方法は、第１態様の情報処理方法であって、前記情報処理方法では、さらに、前記１以上のコンピュータを利用するユーザの周辺にある機器に対して、前記ユーザの環境を、前記少なくとも１人の対象人物のそれぞれの共感度に応じた環境に調整させる。

　（第７態様）
　第７態様の情報処理方法は、第１態様の情報処理方法であって、前記情報処理方法では、さらに、導出される前記共感度が、前記基準人物が前記対象人物に共感している度合いを示しているか、前記対象人物が前記基準人物に共感している度合いを示しているかを、共感の方向として判定し、判定された前記共感の方向をディスプレイに表示させる。

　（第８態様）
　第８態様の情報処理方法は、１以上のコンピュータによって実行される情報処理方法であって、複数人物のそれぞれの生体情報を取得し、取得された前記生体情報に基づいて、前記複数人物のうちの少なくとも１人の対象人物のそれぞれについて、前記複数人物のうちの基準人物と、当該対象人物との間における共感度を導出し、前記少なくとも１人の対象人物のそれぞれについて、当該対象人物を識別するための人物識別画像をディスプレイに表示させ、導出された前記共感度の大きさに応じて、前記人物識別画像の表示態様を変化させる。

　（第９態様）
　第９態様の情報処理方法は、第８態様の情報処理方法であって、前記人物識別画像の表示では、前記少なくとも１人の対象人物のそれぞれの前記人物識別画像の配列が表示され、前記配列では、前記少なくとも１人の対象人物の共感度の順に、前記少なくとも１人の対象人物のそれぞれの前記人物識別画像が並べられている。

　（第１０態様）
　第１０態様の情報処理方法は、第９態様の情報処理方法であって、前記配列では、前記対象人物の共感度が大きいほど前記配列の先頭側に当該対象人物の前記人物識別画像が配置される。

　（第１１態様）
　第１１態様の情報処理方法は、第８態様の情報処理方法であって、前記人物識別画像の表示では、前記少なくとも１人の対象人物のそれぞれの前記人物識別画像を、当該対象人物の共感度に応じたサイズで表示させる。

　（第１２態様）
　第１２態様の情報処理方法は、第１１態様の情報処理方法であって、前記人物識別画像は、前記人物識別画像によって識別される前記対象人物の共感度が大きいほど大きく表示される。

　（第１３態様）
　第１３態様の情報処理方法は、第８態様の情報処理方法であって、前記人物識別画像の表示では、前記少なくとも１人の対象人物のそれぞれの前記人物識別画像を、当該対象人物の共感度に応じた表示精度で表示させ、前記人物識別画像の表示精度は、前記人物識別画像によって識別される前記対象人物の写真画像に前記人物識別画像が類似している度合いである。

　（第１４態様）
　第１４態様の情報処理方法は、第１３態様の情報処理方法であって、前記人物識別画像は、前記人物識別画像によって識別される前記対象人物の共感度が大きいほど高い前記表示精度で表示される。

　（第１５態様）
　第１５態様の情報処理方法は、第８態様の情報処理方法であって、前記人物識別画像の表示では、前記少なくとも１人の対象人物のそれぞれの前記人物識別画像を、当該対象人物の共感度に応じた動作を表現しているように表示させる。

　（第１６態様）
　第１６態様の情報処理方法は、第８態様の情報処理方法であって、前記共感度の導出では、前記複数人物に含まれる２人の人物からなるペアごとに、当該ペアに含まれる２人の人物の間の共感度を導出し、前記２人の人物のうちの一方は、前記基準人物であり、他方は前記対象人物であって、前記人物識別画像の表示では、前記共感度が導出された複数のペアのうち、閾値よりも大きい共感度に対応するペアの前記人物識別画像のみを表示させる。

　本開示は、例えば複数人のコミュニケーションに用いられるコミュニケーションシステムなどに利用可能である。

１１ａ　　心拍取得部
１１ｂ　　ＳＣ取得部
１２、１２ａ　　共感処理部
１３　　出力部
１００　　サーバ
１０１　　共感度解析部
１０４　　サーバ通信部
１０５　　提示処理部
１０６　　サーバ制御部
１１０　　サーバ記憶部
２００　　端末装置
２０１　　センサ
２０１ａ　　第１センサ
２０１ｂ　　第２センサ
２０２　　生体解析部
２０３　　操作部
２０４　　端末通信部
２０５　　提示部
２０５ａ　　照明機器
２０５ｂ　　スマートスピーカ
２０６　　端末制御部
２１０　　端末記憶部
１０００　　情報処理システム
Ｂ１　　表示方法選択ボタン
Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、Ｃ４　　相関図
Ｆ１、Ｆ２　　囲枠
Ｉａ　　設定画像
Ｉｂ　　表示画像
Ｉｆ　　設定表示画像
Ｌ、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４、Ｌ５　　結合線
Ｌａ　　矢印
Ｎｔ　　通信ネットワーク
Ｐ　　人物識別画像
Ｐ１　　基準識別画像
Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、Ｐ５　　対象識別画像
Ｐａ　　ペア画像
Ｔ　　表
Ｗ１　　基準人物枠
Ｗ２　　対象人物枠
Ｗ３　　動画像領域
Ｗ４、Ｗ１２　　共感表示領域
Ｗ１１　　非表示領域

Claims

　１以上のコンピュータによって実行される情報処理方法であって、
　複数人物のそれぞれの生体情報を取得し、
　取得された前記生体情報に基づいて、前記複数人物のうちの少なくとも１人の対象人物のそれぞれについて、前記複数人物のうちの基準人物と、当該対象人物との間における共感度を導出し、
　導出された前記少なくとも１人の対象人物のそれぞれの共感度を、前記共感度の提示態様にしたがって示す共感提示情報を生成し、
　生成された前記共感提示情報を出力する、
　情報処理方法。
　前記情報処理方法では、さらに、
　前記１以上のコンピュータを利用するユーザから入力操作を受け付けることによって、複数の候補人物から、前記基準人物と、前記少なくとも１人の対象人物とを選択する人物選択処理を実行する、
　請求項１に記載の情報処理方法。
　前記人物選択処理では、
　前記複数の候補人物から互いに異なる第１基準人物および第２基準人物をそれぞれ前記基準人物として選択し、
　前記共感度の導出では、
　前記少なくとも１人の対象人物のそれぞれについて、前記第１基準人物と、当該対象人物との間の共感度を導出し、かつ、前記第２基準人物と、当該対象人物との間の共感度を導出する、
　請求項２に記載の情報処理方法。
　前記人物選択処理では、
　前記ユーザによる入力操作を受けるための画像を表示し、
　前記画像に応じた前記入力操作を受け付けることによって、前記基準人物と前記少なくとも１人の対象人物とを選択する、
　請求項２または３に記載の情報処理方法。
　前記人物選択処理では、
　前記ユーザの発話を示す音声データを取得し、
　前記音声データを前記入力操作として受け付けることによって、前記基準人物と前記少なくとも１人の対象人物とを選択する、
　請求項２または３に記載の情報処理方法。
　前記共感提示情報の生成では、
　前記少なくとも１人の対象人物のそれぞれの属性を示す属性情報を取得し、
　前記属性情報に基づいて、属性ごとに、当該属性に属する１以上の対象人物のそれぞれの共感度を用いて、当該属性において代表される共感度である代表共感度を導出し、
　属性ごとの前記代表共感度を示す前記共感提示情報を生成する、
　請求項１に記載の情報処理方法。
　前記情報処理方法では、さらに、
　前記少なくとも１人の対象人物のそれぞれについて、当該対象人物を識別するための人物識別画像をディスプレイに表示させる、
　請求項１に記載の情報処理方法。
　前記人物識別画像の表示では、
　前記少なくとも１人の対象人物のそれぞれの前記人物識別画像の配列が表示され、
　前記配列では、前記提示態様にしたがって、前記少なくとも１人の対象人物の共感度の順に、前記少なくとも１人の対象人物のそれぞれの前記人物識別画像が並べられている、
　請求項７に記載の情報処理方法。
　前記配列では、前記対象人物の共感度が大きいほど前記配列の先頭側に当該対象人物の前記人物識別画像が配置される、
　請求項８に記載の情報処理方法。
　前記人物識別画像の表示では、
　前記提示態様にしたがって、前記少なくとも１人の対象人物のそれぞれの前記人物識別画像を、当該対象人物の共感度に応じたサイズで表示させる、
　請求項７に記載の情報処理方法。
　前記人物識別画像は、前記人物識別画像によって識別される前記対象人物の共感度が大きいほど大きく表示される、
　請求項１０に記載の情報処理方法。
　前記人物識別画像の表示では、
　前記提示態様にしたがって、前記少なくとも１人の対象人物のそれぞれの前記人物識別画像を、当該対象人物の共感度に応じた表示精度で表示させ、
　前記人物識別画像の表示精度は、前記人物識別画像によって識別される前記対象人物の写真画像に前記人物識別画像が類似している度合いである、
　請求項７に記載の情報処理方法。
　前記人物識別画像は、前記人物識別画像によって識別される前記対象人物の共感度が大きいほど高い前記表示精度で表示される、
　請求項１２に記載の情報処理方法。
　前記人物識別画像の表示では、
　前記提示態様にしたがって、前記少なくとも１人の対象人物のそれぞれの前記人物識別画像を、当該対象人物の共感度に応じた動作を表現しているように表示させる、
　請求項７に記載の情報処理方法。
　前記共感度の導出では、
　前記複数人物に含まれる２人の人物からなるペアごとに、当該ペアに含まれる２人の人物の間の共感度を導出し、
　前記２人の人物のうちの一方は、前記基準人物であり、他方は前記対象人物であって、
　前記人物識別画像の表示では、
　前記提示態様にしたがって、前記共感度が導出された複数のペアのうち、閾値よりも大きい共感度に対応するペアの前記人物識別画像のみを表示させる、
　請求項７に記載の情報処理方法。
　前記情報処理方法では、さらに、
　前記提示態様にしたがって、前記１以上のコンピュータを利用するユーザの周辺にある機器に対して、前記ユーザの環境を、前記少なくとも１人の対象人物のそれぞれの共感度に応じた環境に調整させる、
　請求項１に記載の情報処理方法。
　前記情報処理方法では、さらに、
　導出される前記共感度が、前記基準人物が前記対象人物に共感している度合いを示しているか、前記対象人物が前記基準人物に共感している度合いを示しているかを、共感の方向として判定し、
　判定された前記共感の方向をディスプレイに表示させる、
　請求項１に記載の情報処理方法。
　複数人物のそれぞれの生体情報を取得する取得部と、
　取得された前記生体情報に基づいて、前記複数人物のうちの少なくとも１人の対象人物のそれぞれについて、前記複数人物のうちの基準人物と、当該対象人物との間における共感度を導出する共感度解析部と、
　導出された前記少なくとも１人の対象人物のそれぞれの共感度を、前記共感度の提示態様にしたがって示す共感提示情報を生成し、生成された前記共感提示情報を出力する提示処理部と
　を備える情報処理システム。
　複数人物のそれぞれの生体情報を取得し、
　取得された前記生体情報に基づいて、前記複数人物のうちの少なくとも１人の対象人物のそれぞれについて、前記複数人物のうちの基準人物と、当該対象人物との間における共感度を導出し、
　導出された前記少なくとも１人の対象人物のそれぞれの共感度を、前記共感度の提示態様にしたがって示す共感提示情報を生成し、
　生成された前記共感提示情報を出力する、
　ことを１以上のコンピュータに実行させるプログラム。