WO2023189688A1 - 環境制御システム、環境制御方法、及び、プログラム - Google Patents

Abstract

環境制御システム（２００）は、生体情報を取得する生体情報取得部（１０１）と、生体情報に基づいて、ユーザ（９９）のメンタルの推定値を推定するメンタル推定部（１０２）と、刺激条件に従って介入刺激を与える介入刺激部（刺激条件決定部（１０４）及び刺激装置（４００））と、刺激条件を決定するときに参照される介入刺激効果データベース（１０３）と、を備え、介入刺激効果データベース（１０３）には、２以上の刺激条件のそれぞれに従って介入刺激がそれぞれ与えられた以降の推定値の変化を示す変化情報が、当該介入刺激が与えられたときの刺激条件と紐づけて記憶されており、刺激条件は、介入刺激の強度と、推定値に対して設定された所定の閾値であって、推定値が跨いで変化したタイミングで介入刺激が与えられる所定の閾値と、を含む。

Description

環境制御システム、環境制御方法、及び、プログラム

　本発明は、環境制御システム、環境制御方法、及び、プログラムに関する。

　特許文献１には、対象人物の心理状態（言い換えると、あるメンタルの状態）を精度よく評価することができる心理状態評価装置が開示されている。また、特許文献２には、介入刺激として冷暖房感を与えるときに、その冷暖房感の改善効果をより向上できる空気調和機が開示されている。

特許第５８２８１１１号公報 特許第４９８６６７０号公報

　ところで、メンタルの状態を推定して、その推定値を改善させるための介入刺激を与える場合に、与えられる介入刺激の条件（刺激条件）が同じであっても個人ごとにその改善効果が異なることが知られている。そこで、本発明は、より個人に最適化された介入刺激を与えるための環境制御システム等を提供する。

　本発明の一態様に係る環境制御システムは、ユーザの生体活動に関する生体情報を取得する生体情報取得部と、取得した前記生体情報に基づいて、前記生体情報が取得された時の前記ユーザのメンタルの状態を示す推定値を推定するメンタル推定部と、前記ユーザに対して、刺激条件に従って介入刺激を与える介入刺激部と、前記介入刺激部が前記介入刺激を与えるための前記刺激条件を決定するときに参照される介入刺激効果データベースと、を備え、前記介入刺激効果データベースには、少なくとも１つの前記刺激条件が他の前記刺激条件に対して異なっている２以上の前記刺激条件のそれぞれに従って前記介入刺激がそれぞれ与えられた以降の前記推定値の変化を示す変化情報が、当該介入刺激が与えられたときの前記刺激条件と紐づけて記憶されており、前記刺激条件は、前記介入刺激の強度と、前記推定値に対して設定された所定の閾値であって、前記推定値が前記所定の閾値を跨いで変化したタイミングで前記介入刺激が与えられる所定の閾値と、を含む。

　本発明の一態様に係る環境制御方法は、コンピュータを用いて実行される環境制御方法であって、ユーザの生体活動に関する生体情報を取得し、取得した前記生体情報に基づいて、前記生体情報が取得された時の前記ユーザのメンタルの状態を示す推定値を推定し、前記ユーザに対して、介入刺激効果データベースを参照して決定した刺激条件に従って介入刺激を与え、前記介入刺激効果データベースには、少なくとも１つの前記刺激条件が他の前記刺激条件に対して異なっている２以上の前記刺激条件のそれぞれに沿って前記介入刺激がそれぞれ与えられた以降の前記推定値の変化を示す変化情報が、当該介入刺激が与えられたときの前記刺激条件と紐づけて記憶されており、前記刺激条件は、前記介入刺激の強度と、前記推定値に対して設定された所定の閾値であって、前記推定値が前記所定の閾値を跨いで変化したタイミングで前記介入刺激が与えられる所定の閾値と、を含む。

　本発明の一態様に係るプログラムは、上記に記載の環境制御方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。

　本発明の環境制御システム等によれば、より個人に最適化された介入刺激を与えることができる。

図１は、実施の形態に係る環境制御システムの使用事例を説明するための図である。 図２は、実施の形態に係る環境制御システムを備える空間及び比較例に係る空間での覚醒度の維持効果について説明するためのグラフである。 図３は、実施の形態に係る環境制御システムの機能構成を示すブロック図である。 図４は、実施の形態に係る介入刺激効果データベースを説明するための第１図である。 図５は、実施の形態に係る介入刺激効果データベースを説明するための第２図である。 図６は、実施の形態において出力される対比情報の一例を示す図である。 図７は、実施の形態に係る環境制御システムの動作例のフローチャートである。

　（本発明の基礎となった知見）
　労働人口の減少、及び、働き方改革などにより従業員の生産性向上が課題となっている。生産性向上には、従業員のモチベーションアップ、及び、オフィス空間の改善も重要な要素である。居心地の良いオフィス空間はストレスの抑制、健康の維持、及び、モチベーションの維持に役立ち、それらが生産性の向上につながっていると考えられる。言い換えると、上記のような、ユーザの快適度、覚醒度、集中度、リラックス度、コミュニケーション度、及び、創造性の１つ又は複数を含むユーザのメンタルの状態を向上させることが注目されている。

　一方で、居心地の良い空間を作るためには、空調装置で温度管理を行い、照明装置で作業に必要な明るさを確保するだけでは足りない。環境に影響を与える要素は空調装置に関する要素だけでも多数ある。良い空間を作るためには、聴覚、触覚、嗅覚、さらには、場合によっては味覚なども含めて従業員への五感刺激を制御する必要がある。

　ところで、ユーザのメンタルの状態を向上させるために、上記のような介入刺激を与える必要があるものの、介入刺激の付与は、ユーザによっては効果的である場合とそうでない場合とがあり、状況によっては、あるユーザに対して、メンタルの状態を改善させうる介入刺激が、別のユーザにとっては、逆効果に作用することが起こりうる。そこで、本発明では、ユーザごとに適切な介入刺激を与えるための環境制御システムについて説明する。言い換えると、本発明の環境制御システム等によれば、より個人に最適化された介入刺激を与えることができる。

　以下、このような知見に基づく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、本発明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、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。

　なお、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、実質的に同一の構成に対しては同一の符号を付し、重複する説明は省略または簡略化される場合がある。

　（実施の形態）
　［構成］
　まず、実施の形態に係る環境制御システムの使用事例について、図１を参照して説明する。実施の形態に係る環境制御システムの使用事例を説明するための図である。

　昨今の働き方の多様化に伴って、例えば、図１に示すように、個人ごとのワークブース（個室ブース）を採用する企業も増えてきている。このような個室ブースでは、ユーザ９９は、自身のタスクに取り組むことができる。このような個室ブースでは、使用しているユーザ９９ごとに合わせた空間の環境制御が可能となるため、個人に適した空間を提供することが可能となる。

　ここで、図２は、実施の形態に係る環境制御システムを備える空間及び比較例に係る空間での覚醒度の維持効果について説明するためのグラフである。図２では、実線によって環境制御システムを備える空間でのユーザ９９の覚醒度の推移を示し、破線によって比較例に係る空間（特にユーザに合わせた介入刺激が与えられない空間）でのユーザ９９の覚醒度の推移を示している。なお、最初の介入刺激が与えられる丸印のタイミングより以前では、ユーザ９９の覚醒度は、いずれの空間でも同じように推移している（重なっている）。

　例えば、比較例に係る空間では、丸印のタイミングにおいて、ユーザ９９の覚醒度を向上するための介入刺激が与えられないので、覚醒度が向上することなく、低下を続けることが予想される。一方で、環境制御システムを備える空間では、ユーザ９９の覚醒度があらかじめ設定された閾値を跨いだときに覚醒度を向上するための介入刺激が与えられるので、その後覚醒度が上昇に転じる。その後、再び覚醒度が低下しても、閾値を跨ぐたびに覚醒度を向上するための介入刺激が与えられ、ユーザ９９は、覚醒度が平均的に高い状態を維持することができる。この結果、ユーザ９９のタスクの生産性が比較例に係る空間の場合に比べて高まることが期待される。

　覚醒度を向上させるための介入刺激としては、照明の輝度を変化させることや、ミント香を空間内に放出するなどがある。ところで、上記した覚醒度が低下したとシステム側で判断するための閾値については、例えば、ユーザ９９によっては、介入刺激を与えるタイミングが遅れて思うほどの覚醒度の向上効果が得られないといった場合がある。同様に、介入刺激の種類として、ミント香を空間内に放出することが、そもそも、ミント香が苦手であるなどによって、不快な方向性での覚醒となり、ユーザ９９の生産性の観点では逆効果を与える場合もある。さらに、介入刺激の強度として、高輝度の照明光で覚醒度が向上するユーザ９９もいれば、柔らかな照明光で覚醒度が向上するユーザ９９もいるので、一概に介入刺激の強度を決定することはできない。

　このように、単に介入刺激によってユーザ９９のメンタルの状態を向上させるといっても、介入刺激を与えるタイミング（言い換えるとメンタルの推定値に対する閾値）、介入刺激の強度、及び、介入刺激の種類という３つの要素が、個人ごとに異なることが推察される。本発明における環境制御システムでは、このような３つの要素について個人に最適化した介入刺激を与えることが可能となる。なお、以下ではこの３要素について最適化する例を説明するが、例えば、介入刺激を与えるタイミング及び介入刺激の強度の２要素だけを個人に最適化するとしてもよい。

　また、上記の例では、メンタルの状態の一例として覚醒度を用いて説明したが、メンタルとしては、ユーザ９９の快適度、覚醒度、集中度、リラックス度、コミュニケーション度、及び、創造性の少なくとも１つを含んでいればよい。これらの各メンタルの例それぞれにおけるメンタルの状態の推定については後述する。

　以下、図３を参照して、環境制御システムの機能構成について説明する。図３は、実施の形態に係る環境制御システムの機能構成を示すブロック図である。図３に示すように、環境制御システム２００は、環境制御装置１００と、計測装置３００と、刺激装置４００と、表示装置５００と、を備える。

　環境制御装置１００は、ユーザ９９のメンタルの状態を推定するために生体情報を取得し、取得した生体情報からメンタルの推定値を推定し、メンタルの推定値に応じて介入刺激の付与タイミングを決定する装置である。さらに、環境制御装置１００は、上記の介入刺激の付与タイミングの他に、与える介入刺激の強度、介入刺激の種類を含む情報を、刺激条件として決定し、刺激条件に従った介入刺激が与えられるように、制御情報を生成して出力する。また、環境制御装置１００は、介入刺激が個人最適化されたものであることを説明する目的、及び、その個人最適化された情報をユーザ９９が確認したうえで、当該情報を編集するための機能も備える。

　以下、環境制御装置１００の詳しい構成を説明する。環境制御装置１００は、例えば、クラウドサーバ、又は、エッジサーバなどを含むコンピュータ装置に実装されて実現される。より詳しくは、環境制御装置１００は、コンピュータ装置が備えるプロセッサおよびメモリを利用して所定のプログラムを実行することで実現される。

　環境制御装置１００は、生体情報取得部１０１と、メンタル推定部１０２と、介入刺激効果データベース１０３と、刺激条件決定部１０４と、出力部１０５と、を備える。

　生体情報取得部１０１は、計測装置３００に接続されて、計測装置３００によって計測されたユーザ９９の生体情報を、通信回線を介して取得する処理部である。生体情報取得部１０１は、取得した生体情報をメンタル推定部１０２へと出力する。そのため、生体情報取得部１０１は、取得した生体情報をメンタル推定部１０２によって処理可能な形式に変換するなどの機能も備える。

　計測装置３００は、脈波、血圧、心拍数等を計測するためのリストバンド型のセンシングデバイス、脳波、脈波を耳介付近で計測するための耳掛け型のセンシングデバイス、および、音声を収音するマイク又は画像を撮像するカメラなどの非接触式のセンシングデバイスである。また、このほか、計測装置３００としては、後述するメンタルの状態の推定に利用可能なあらゆる生体情報を計測可能に構成されたデバイスであれば特に限定なく本発明に利用可能である。

　メンタル推定部１０２は、生体情報に基づいてメンタルの状態を示す推定値を推定する処理部である。メンタル推定部１０２によるメンタルの状態の推定のいくつかの例について説明する。

　ユーザ９９の覚醒度、及び、集中度は、交感神経活動指標、視床下部活動、脳波（特にβ波）、脳血流などの生体指標を介して数値として推定される。そのため、計測装置３００から、生体情報として、例えば、心拍、血圧、血管径（血流量）、呼吸数、気管支収縮度、瞳孔縮小度、血糖値、インスリン量、胃などの消化管における消化液分泌促進度、唾液量、声のトーン、声のスピード、鼻の温度、脳波（β波）を取得する。そして、経験的、又は、実験的に得られた算出関数を用いて上記の生体指標を算出する。

　ユーザ９９の快適度、及び、リラックス度は、副交感神経活動指標、視床下部活動（自律神経系活動）、島(瞑想)、脳波（特にα波）、脳血流などの生体指標を介して数値として推定される。そのため、計測装置３００から、生体情報として、例えば、心拍、血圧、血管径（血流量）、呼吸数、気管支収縮度、瞳孔縮小度、血糖値、インスリン量、胃などの消化管における消化液分泌促進度、唾液量、指先温度、声のトーン、声のスピード、鼻の温度、脳波（α波）を取得する。そして、経験的、又は、実験的に得られた算出関数を用いて上記の生体指標を算出する。

　ユーザ９９のコミュニケーション度は、発話数、表情筋活動度などの生体指標を介して数値として推定される。そのため、計測装置３００から、生体情報として、例えば、声のトーン、声のスピード、表情画像、顔面の筋電位を取得する。そして、経験的、又は、実験的に得られた算出関数を用いて上記の生体指標を算出する。

　ユーザ９９の創造性は、表情筋活動度、脳血流などの生体指標を介して数値として推定される。そのため、計測装置３００から、生体情報として、例えば、表情画像、顔面の筋電位、血管径（血流量）を取得する。そして、経験的、又は、実験的に得られた算出関数を用いて上記の生体指標を算出する。

　なお、以下で利用されるメンタルの状態の推定値は、２以上の刺激条件の間で、介入刺激による効果の高さを比較するために利用されるので、ある程度の再現性があればメンタル推定部１０２による推定方法はどのような方法であってもよい。

　介入刺激効果データベース１０３は、刺激条件を決定するときに参照される情報が記憶された記憶デバイスである。介入刺激効果データベース１０３には、少なくとも１つの刺激条件が他の刺激条件に対して異なっている２以上の刺激条件のそれぞれに従って介入刺激がそれぞれ与えられた以降のメンタルの状態の推定値の変化を示す変化情報が、当該介入刺激が与えられたときの刺激条件と紐づけて記憶されている。

　図４は、実施の形態に係る介入刺激効果データベースを説明するための第１図である。図５は、実施の形態に係る介入刺激効果データベースを説明するための第２図である。図４では、メンタルの状態がユーザ９９の覚醒度の場合について例示されている。図４では、介入刺激の強度と、介入刺激が与えられるタイミングである所定の閾値との組合せにおいて、介入刺激を与えたことによる覚醒度の向上効果の関係性が示されている。

　図４の例では、標準的な閾値を中心にプラスマイナスαの範囲内で介入刺激が与えられるタイミングが変化したときに、標準的な閾値よりも低い閾値、すなわち、覚醒度が標準的な場合に比べてより低下した状況（図中の白抜き矢印）において、介入刺激が与えられることが効果的であることが示されている。また、その介入刺激の強度としては、比較的強い介入刺激が与えられることが効果的であることが示されている。

　この介入刺激効果データベース１０３に記憶されている情報は、過去にそのユーザ９９に対して与えられた介入刺激と、その時にメンタルの推定値がどのように変化したかとの記録（過去の推定値）によって構築されている。したがって、この介入刺激効果データベース１０３に記憶されている情報が十分に蓄積されれば、そのユーザ９９にとって、より適切な介入刺激の強度及びタイミング（所定の閾値）を推定することができ、より個人最適化された介入刺激を与えることが可能となる。

　また、過去にそのユーザ９９に対して与えられた介入刺激に対して、ユーザ９９のメンタルの状態の向上効果を推定する方法について説明する。図５に示すように、ユーザ９９の推定されるメンタルの推定値（ここでは覚醒度）が、標準的な閾値プラスαよりも高い値から、標準的な閾値プラスαよりも低い値に低下したとき（この場合は、推定値が高値であるほどメンタルの状態が良好であることを示している）、標準的な閾値プラスマイナスαの範囲内で選択されるランダムな推定値（第１推定値）になったタイミング（図中の丸印）で介入刺激を与える。なお、その際、ランダムに介入刺激の強度が設定された刺激条件に従って介入刺激が与えられる。このようなランダムなタイミング及び強度によって介入刺激与え、介入刺激が与えられたタイミングから所定の期間経過したとき（図中のダイヤ印）のユーザ９９のメンタルの推定値（第２推定値）を推定して、刺激条件と紐づけて記録していく。これを繰り返し行うことで、刺激条件と第１推定値及び第２推定値とが蓄積される。この場合は、第２推定値が第１推定値よりも高値であるほど、介入刺激によるメンタルの状態の改善効果が高いといえる。

　介入刺激効果データベース１０３に記憶される情報を更新するためのランダムな介入刺激を与えるモードと、介入刺激効果データベース１０３に記憶された情報に基づいて、よりユーザ９９に最適化された介入刺激を与えるモードとの切り替えは、所定の期間ごとに行われてもよいし、ユーザ９９によって操作されて行われてもよい。例えば、１か月、半年、一年などの所定の期間が経過するごとに、必要な情報が得られるまで、ランダムな介入刺激を与えるモードになってもよい。また、例えば、ユーザ９９が介入刺激の効果が低いと感じたときに、モードを切り替えて、必要な情報が得られるまで、ランダムな介入刺激を与えるモードになってもよい。

　また、上記では、ランダムな介入刺激を与えるモードとして説明したが、必要な情報を最短で得るために、当該モードに切り替わってからの刺激条件をランダムに決定するのではなく、介入刺激の強度と、介入刺激のタイミングとの組合せが総当たり的に選択されるようになっていてもよい。つまり、一度選択された刺激条件と、少なくとも一部が異なる刺激条件が次回に選択されるようになってもよい。

　図５では、第１推定値と第２推定値との間の期間である所定の期間が一定である例を示しているが、所定の期間の設定の仕方によっては、介入刺激によるメンタルの状態の向上効果が異なってくる。所定の期間は、刺激の種類などに応じてその介入刺激を知覚してから、効果が現れるまでに異なる期間を要すると推定される。そのため、所定の期間をも最適化するために、刺激条件の中に所定の期間を指定する条件が含まれていてもよい。

　図４の説明に戻る。図４では、介入刺激の強度と、介入刺激を与えるタイミングとの関係を示しており、介入刺激の種類については言及しなかったが、介入刺激の種類をより個人に最適化するために、本発明においては、異なる種類の介入刺激についても、図４と同様に介入刺激の強度と、介入刺激を与えるタイミングとの関係を示す情報が介入刺激効果データベース１０３に記憶されている。すなわち、刺激条件には、介入刺激の強度と、介入刺激を与えるタイミングとともに、介入刺激の種類が含まれている。

　再び図３を参照して、刺激条件決定部１０４は、介入刺激効果データベース１０３を参照して、ユーザ９９に最適な刺激条件（至適刺激条件）を決定して刺激装置４００へと出力する処理部である。なお最適な刺激条件とは、第１推定値に比べて第２推定値が高値であり、第１推定値と第２推定値との差（変化情報ともいう）が最大となる組合せの前記刺激条件である。ただし、介入刺激効果データベース１０３に情報を蓄積している間は、上記のようにランダム、又は、効率的な刺激条件を決定して刺激装置４００へと出力する。

　刺激装置４００は、決定された刺激条件に従ってユーザ９９に介入刺激を与えるデバイスである。刺激装置４００は刺激の種類に応じた複数の装置が準備されている。例えば、刺激の種類が照明の輝度を変化させる視覚刺激であれば、刺激装置４００は照明装置及びその制御装置によって実現される。同様に、刺激の種類がミント香を空間内に放出する嗅覚刺激であれば、刺激装置４００は芳香成分の噴霧装置及びその制御装置によって実現される。このように、刺激装置４００は刺激の種類に応じて適切な介入刺激を与えることができればどのようなデバイスであってもよい。なお、刺激条件決定部１０４と、刺激装置４００とを合わせて介入刺激部ともいう。

　出力部１０５は、表示装置５００へと情報を出力する処理部である。例えば、出力部１０５は、介入刺激効果データベース１０３に記憶されている第１推定値と第２推定値との差（変化情報）と刺激条件との相関関係を示す相関マップ（つまり図４に示すグラフ）を画像として生成して出力する。表示装置５００は例えばユーザ９９が所有するタブレット端末、スマートフォン、及びＰＣなどのディスプレイを備える端末装置である。そして、表示装置５００は、出力部１０５から出力された画像をディスプレイに表示することができる。

　例えば、ユーザ９９は、相関マップの画像を見て、自身に最適であると推定された刺激条件を確認することができる。さらに、このような相関マップに対して、ユーザ９９からの修正情報の入力を受け付けることが可能なように構成することもできる。そうすることで、ユーザ９９の認識とも合致した違和感の少ない介入刺激を与えることが可能となる。

　また、出力部１０５は、例えば、図６に示すような画像を出力してもよい。図６は、実施の形態において出力される対比情報の一例を示す図である。図６に示すグラフでは、標準的な刺激条件での介入刺激が与えられた場合の覚醒度の向上効果（つまり、図４における中央の刺激条件での第２推定値と第１推定値との差）と、至適刺激条件での介入刺激が与えられた場合の覚醒度の向上効果（つまり、図４における白抜き矢印が指し示す刺激条件での第２推定値と第１推定値との差）とが対比されている。これにより、環境制御システム２００によって介入刺激の個人最適化が行われた場合と、そうでない場合とのユーザ体験の差を視覚化できる。

　続いて、図７を参照して、環境制御システム２００の動作例について説明する。図７は、実施の形態に係る環境制御システムの動作例のフローチャートである。

　まず、ユーザ９９は、個室ブースの１つの部屋に入室する。そして、ユーザ９９が顔認証や指紋認証などの生体認証、あるいは、個室ブース内の端末装置などにログインする。すると、環境制御システム２００は、当該ユーザ９９の情報が記憶された介入刺激効果データベース１０３から情報を読み出す。その際、刺激条件決定部１０４は、次回にユーザ９９に対して与える介入刺激の刺激条件を、介入刺激効果データベース１０３を参照することで決定する（Ｓ１０１）。

　次に、生体情報取得部１０１は、個室ブース内に設置された、又は、ユーザ９９が装着している各種の計測装置３００から、ユーザ９９の生体情報を取得する（Ｓ１０２）。取得された生体情報は、メンタル推定部１０２に出力される。

　メンタル推定部１０２は、取得された生体情報に基づいて、生体情報が取得されたときのユーザ９９のメンタルの状態を示す推定値を推定する（Ｓ１０３）。ステップＳ１０２とステップＳ１０３とは、継続的に行われており、略連続的にメンタルの推定値が推定される。ここで、刺激条件決定部１０４は、推定された推定値が、決定された刺激条件に含まれる所定の閾値を跨いだか否かを判定する（Ｓ１０４）。刺激条件決定部１０４が、推定された推定値が、決定された刺激条件に含まれる所定の閾値を跨いでいないと判定した場合（Ｓ１０４でＮｏ）、ステップＳ１０２に戻り、再び生体情報の取得とメンタルの推定値の推定を継続する。一方で、刺激条件決定部１０４が、推定された推定値が、決定された刺激条件に含まれる所定の閾値を跨いだと判定した場合（Ｓ１０４でＹｅｓ）、刺激条件決定部１０４は、刺激装置４００へと決定した刺激条件を送信する。そして、刺激装置４００は、刺激条件に従ってユーザ９９に介入刺激を与える（Ｓ１０５）。このとき、その時点での至適刺激条件が刺激条件として決定されているので、ユーザ９９のメンタルの状態の向上効果の観点でより最適化された介入刺激が与えられる。

　また、本開示の環境制御方法は、機械学習を利用することにより、多数のユーザのデータに基づいて、当該多数のユーザのデータが示す傾向から、ユーザ９９に適した刺激条件を推論によって決定し、決定された刺激条件でユーザ９９に介入刺激を与えるという形態で実現することもできる。具体的には、この別例に係る環境制御方法では、１又は複数のプロセッサにより以下の各ステップが実施される。まず、ユーザの生体活動に関する生体情報を取得するステップと、取得した生体情報に基づいて、生体情報が取得された時のユーザのメンタルの状態を示す推定値を推定するステップとを実施する。ここまでは、上記に説明した実施の形態における環境制御システム２００の動作例のステップＳ１０２及びステップＳ１０３と同様である。

　別例に係る環境制御方法では、さらに、多数のユーザのメンタルの状態を示す推定値（第３推定値とする）と、そのときに多数のユーザに介入刺激が与えられた以降の第３推定値の変化が特定の条件を満たす当該介入刺激の刺激条件と、を用いて学習させたモデルに、ユーザ９９のメンタルの状態を示す推定値を入力して、刺激条件を出力させるステップを実施する。そして、出力された刺激条件に基づいて、ユーザ９９に対して介入刺激を与えるステップを実施する。このステップは、上記に説明した実施の形態における環境制御システム２００の動作例のステップＳ１０５と同様である。

　このように、別例に係る環境制御方法では、環境制御システム２００の動作例のステップＳ１０１及びステップＳ１０４の代わりに、ユーザ９９のメンタルの状態を示す推定値をモデルに入力して刺激条件を出力させるステップを実施する点で異なっている。

　ここで、上記の多数のユーザとは、環境制御システム２００によって介入刺激が与えられる対象となるユーザ９９（以下対象ユーザともいう）以外の多数の他人を含む。多数のユーザには、多数の他人に加えて対象ユーザが含まれていてもよい。上記のモデルは、例えば、ニューラルネットワークモデルであるが、多数のユーザのそれぞれのメンタルの状態を示す推定値、すなわち、第３推定値と、多数のユーザのそれぞれに介入刺激が与えられた以降の第３推定値の変化が特定の条件を満たす当該介入刺激の刺激条件とによって学習が完了している学習済みモデルである。

　対象ユーザのメンタルの状態を示す推定値を、上記のモデルに入力すれば、ある刺激条件が出力される。ここで出力される刺激条件に従って対象ユーザに介入刺激が与えられれば、対象ユーザのメンタルの推定値は、上記の特定の条件を満たすように変化することが期待できる。つまり、特定の条件を、対象ユーザに対して与えられた介入刺激の結果として、引き起こしたいメンタルの変化に相当する条件とすることにより、モデルから出力される刺激条件は、当該刺激条件に従って与えられる介入刺激が引き起こしたいメンタルの変化を生じさせるように対象ユーザに作用すると考えられる。言い換えると、特定の条件は、対象ユーザに与える介入刺激によって引き起こしたい、当該対象ユーザのメンタルの変化に応じて決定される。特定の条件は、例えば、介入刺激後の所定期間内にメンタルの推定値を一定以上の高値に変化させる、などである。

　ところで、このような学習済みモデルは、再学習によってその推論の正確度を向上できることが知られている。このことを本例に応用するために、上記のようにして、学習済みモデルを用いて対象ユーザについてメンタルの推定値から刺激条件を出力させた後に、その刺激条件に従った介入刺激で、メンタルの推定値の変化を、その際の刺激条件と紐づけて記憶部などに蓄積しておく。過去に蓄積されたメンタルの推定値の変化が、上記の特定の条件を満たす刺激条件をピックアップして、モデルの再学習を行うステップを実施すれば、対象ユーザに特化したモデルによる推論の正確度向上を図ることが可能となる。つまり、将来の刺激条件の決定において、再学習されたモデルを用いれば、より対象ユーザに適合した、すなわち、対象ユーザにおいて特定の条件を満たすメンタルの推定値の変化が生じやすい刺激条件を出力することが可能となる。

　対象ユーザへの特化という観点では、多数のユーザをすべて対象ユーザとしてもよい。具体的には、対象ユーザの過去の異なる多数の時点において推定されたメンタルの第３推定値と、そのそれぞれのときに対象ユーザに介入刺激が与えられた以降の第３推定値の変化が特定の条件を満たす当該介入刺激の刺激条件と、を用いてモデルを学習させればよい。そうすることで、多数のユーザがいずれも対象ユーザであるので、対象ユーザに特化した推論を行う学習済みモデルを生成することができる。ただし、このようなモデルは、対象ユーザ以外の刺激条件の推定に用いるには適していない。そのため、この対象ユーザに特化したモデル（再学習したモデルを含む）を用いる例では、対象ユーザのログインなどの、対象ユーザを特定して当該対象ユーザに特化したモデルを推定に用いるために読み出すという動作が実施されてもよい。逆に言えば、対象ユーザに特化したモデルを用いないのであれば、生成したモデルを別のユーザに流用することもできるので、対象ユーザを特定するような動作が不要となり、環境制御システムを公共施設などで不特定多数のユーザに共用させることができるというメリットもある。

　［効果等］
　以上説明したように、第１態様に係る環境制御システム２００は、ユーザ９９の生体活動に関する生体情報を取得する生体情報取得部１０１と、取得した生体情報に基づいて、生体情報が取得された時のユーザ９９のメンタルの状態を示す推定値を推定するメンタル推定部１０２と、ユーザ９９に対して、刺激条件に従って介入刺激を与える介入刺激部（刺激条件決定部１０４及び刺激装置４００）と、刺激条件決定部１０４が介入刺激を与えるための刺激条件を決定するときに参照される介入刺激効果データベース１０３と、を備え、介入刺激効果データベース１０３には、少なくとも１つの刺激条件が他の刺激条件に対して異なっている２以上の刺激条件のそれぞれに従って介入刺激がそれぞれ与えられた以降の推定値の変化を示す変化情報が、当該介入刺激が与えられたときの刺激条件と紐づけて記憶されており、刺激条件は、介入刺激の強度と、推定値に対して設定された所定の閾値であって、推定値が所定の閾値を跨いで変化したタイミングで介入刺激が与えられる所定の閾値と、を含む。

　このような環境制御システム２００は、介入刺激データベースを参照して、ユーザ９９に対して、メンタルの状態を示す推定値の変化がより適切であることを示す変化情報を特定し、特定した変化情報と紐づけられた刺激条件を、これから与える介入刺激の刺激条件として決定することができる。この刺激条件には、介入刺激の強度、及び、介入刺激を与えるタイミングに対応するように推定値に対して設定された所定の閾値が含まれているので、少なくとも、介入刺激の強度、及び、介入刺激を与えるタイミングが変化情報の観点でユーザ９９に適している刺激条件を決定することができる。よって、環境制御システム２００は、より個人に最適化された介入刺激を与えることができる。

　また、例えば、第２態様に係る環境制御システム２００は、第１態様に記載の環境制御システム２００であって、メンタルは、ユーザ９９の快適度、ユーザ９９の覚醒度、ユーザ９９の集中度、ユーザ９９のリラックス度、ユーザ９９のコミュニケーション度、及び、ユーザ９９の創造性の少なくとも１つを含んでもよい。

　これによれば、ユーザ９９の快適度、ユーザ９９の覚醒度、ユーザ９９の集中度、ユーザ９９のリラックス度、ユーザ９９のコミュニケーション度、及び、ユーザ９９の創造性の少なくとも１つを含むメンタルの状態を示す推定値の変化がより適切であることを示す変化情報を特定し、特定した変化情報と紐づけられた刺激条件を、これから与える介入刺激の刺激条件として決定することができる。

　また、例えば、第３態様に係る環境制御システム２００は、第１又は第２態様に記載の環境制御システム２００であって、刺激条件は、介入刺激の種類であって、五感刺激の中から択一的に選択された介入刺激の種類を含んでもよい。

　これによれば、五感刺激の中から択一的に選択された介入刺激の種類を含む刺激条件を決定することができる。そのため、介入刺激の強度、及び、介入刺激を与えるタイミングに加えて、介入刺激の種類が変化情報の観点でユーザ９９に適している刺激条件を決定することができる。

　また、例えば、第４態様に係る環境制御システム２００は、第１～第３態様のいずれか１態様に記載の環境制御システム２００であって、介入刺激効果データベース１０３には、変化情報として、介入刺激が与えられた以降の推定値の変化を算出するための第１推定値及び第２推定値が、当該介入刺激が与えられたときのそれぞれの刺激条件と紐づけられて記憶されており、第１推定値は、介入刺激が与えられたときの推定値であり、第２推定値は、介入刺激が与えられてから所定の期間が経過した後の推定値であってもよい。

　これによれば、介入刺激が与えられた以降の推定値の変化を示す変化情報を介入刺激が与えられたときの第１推定値及び介入刺激が与えられてから所定の期間が経過した後の第２推定値から算出することができる。

　また、例えば、第５態様に係る環境制御システム２００は、第４態様に記載の環境制御システム２００であって、推定値は、高値であるほどメンタルの状態が良好であることを示し、刺激装置４００は、刺激条件決定部１０４が介入刺激効果データベース１０３を参照し、互いに紐づけられている第１推定値、第２推定値、及び、刺激条件の組合せにおいて、第１推定値に比べて第２推定値が低値の場合に、当該組合せの刺激条件であるとして決定した刺激条件に従ってユーザ９９に対して介入刺激を与えることを禁止してもよい。

　これによれば、第１推定値に比べて第２推定値が低値となる、すなわち、メンタルの状態が悪化に向かう刺激条件での介入刺激がユーザ９９に与えられることを禁止することができる。

　また、例えば、第６態様に係る環境制御システム２００は、第４又は第５態様に記載の環境制御システム２００であって、推定値は、高値であるほどメンタルの状態が良好であることを示し、刺激装置４００は、刺激条件決定部１０４が介入刺激効果データベース１０３を参照し、互いに紐づけられている第１推定値、第２推定値、及び、刺激条件の組合せにおいて、第１推定値に比べて第２推定値が高値の場合に、当該組合せの刺激条件であるとして決定した刺激条件に従ってユーザ９９に対して介入刺激を与えてもよい。

　これによれば、第１推定値に比べて第２推定値が高値となる、すなわち、メンタルの状態が良好に向かう刺激条件での介入刺激をユーザ９９に与えることができる。

　また、例えば、第７態様に係る環境制御システム２００は、第４～第６態様のいずれか１態様に記載の環境制御システム２００であって、出力部１０５を備え、推定値は、高値であるほどメンタルの状態が良好であることを示し、刺激装置４００は、刺激条件決定部１０４が介入刺激効果データベース１０３を参照し、互いに紐づけられている第１推定値、第２推定値、及び、刺激条件の組合せにおいて、第１推定値に比べて第２推定値が高値であり、第１推定値と第２推定値との差が最大となる組合せの刺激条件であるとして決定した至適刺激条件に従ってユーザ９９に対して介入刺激を与え、出力部１０５は、至適刺激条件に従って介入刺激が与えられたときに、メンタル推定部１０２が推定した第２推定値と、標準的な刺激条件である標準刺激条件に従って介入刺激が与えられたと仮定した場合の仮想的な第２推定値であって、介入刺激効果データベース１０３を参照し、標準刺激条件に対応する刺激条件に紐づけられた第２推定値と、を対比させて出力してもよい。

　これによれば、至適刺激条件に従って介入刺激が与えられたときに、メンタル推定部１０２が推定した第２推定値と、標準刺激条件に対応する刺激条件に紐づけられた第２推定値と、を対比させて出力することができる。つまり、刺激条件がユーザ９９に合わせて最適化されたときと、そうではない標準的な刺激条件のときとの推定値の変化の差を対比として出力することができる。

　また、例えば、第８態様に係る環境制御システム２００は、第１～第７態様のいずれか１態様に記載の環境制御システム２００であって、介入刺激効果データベース１０３に記憶されている変化情報及び刺激条件との相関関係を示す相関マップを生成して出力する出力部１０５を備えてもよい。

　これによれば、介入刺激効果データベース１０３に記憶されている変化情報及び刺激条件との相関関係を示す相関マップを生成して出力することができる。

　また、第９態様に係る環境制御方法は、コンピュータを用いて実行される環境制御方法であって、ユーザ９９の生体活動に関する生体情報を取得し、取得した生体情報に基づいて、生体情報が取得された時のユーザ９９のメンタルの状態を示す推定値を推定し、ユーザ９９に対して、介入刺激効果データベース１０３を参照して決定した刺激条件に従って介入刺激を与え、介入刺激効果データベースには、少なくとも１つの刺激条件が他の刺激条件に対して異なっている２以上の刺激条件のそれぞれに沿って介入刺激がそれぞれ与えられた以降の推定値の変化を示す変化情報が、当該介入刺激が与えられたときの刺激条件と紐づけて記憶されており、刺激条件は、介入刺激の強度と、推定値に対して設定された所定の閾値であって、推定値が所定の閾値を跨いで変化したタイミングで介入刺激が与えられる所定の閾値と、を含む。

　このような環境制御方法によれば、上記に記載の環境制御システム２００と同様の効果を奏することができる。

　また、第１０態様に係る環境制御方法は、コンピュータを用いて実行される環境制御方法であって、ユーザ（対象ユーザ）の生体活動に関する生体情報を取得するステップと、取得した生体情報に基づいて、生体情報が取得された時の対象ユーザのメンタルの状態を示す推定値を推定するステップと、多数のユーザのメンタルの状態を示す第３推定値と、多数のユーザのそれぞれに介入刺激が与えられた以降の第３推定値の変化が特定の条件を満たす当該介入刺激の刺激条件と、を用いて学習させたモデルに、対象ユーザのメンタルの状態を示す推定値を入力して、刺激条件を出力させるステップと、出力された刺激条件に基づいて、対象ユーザに対して介入刺激を与えるステップと、を含み、刺激条件は、介入刺激の強度と、推定値に対して設定された所定の閾値であって、推定値が所定の閾値を跨いで変化したタイミングで介入刺激が与えられる所定の閾値と、を含む。

　このような環境制御方法によれば、多数のユーザのメンタルの状態を示す第３推定値と、多数のユーザに介入刺激が与えられた以降の第３推定値とに基づいたモデルを用いて、対象ユーザのメンタルの状態から対象ユーザに対して介入制御を与えるための刺激条件を推定することができる。よって、本開示の環境制御方法は、迅速に、対象ユーザのメンタルの状態の向上効果の観点でより最適化された介入刺激をユーザに与えることができる。

　また、例えば、第１１態様に係る環境制御方法は、第１０態様に記載の環境制御方法であって、対象ユーザのメンタルの状態を示す過去の推定値と、過去に対象ユーザに介入刺激が与えられた以降の対象ユーザの推定値の変化が特定の条件を満たす当該介入刺激の刺激条件と、を用いて、モデルを再学習させるステップをさらに含み、将来の刺激条件を推定させるステップでは、対象ユーザのメンタルの状態を示す推定値を、再学習させたモデルに入力して、刺激条件を推定させる。

　これによれば、生成されたモデルを対象ユーザのメンタルの状態を示す過去の推定値と、過去に対象ユーザに介入刺激が与えられた以降の対象ユーザの推定値の変化が特定の条件を満たす当該介入刺激の刺激条件とによって再学習させて対象ユーザに特化したモデルを再生成させることができる。

　また、例えば、第１２態様に係る環境制御方法は、第１０又は第１１態様に記載の環境制御方法であって、モデルは、ニューラルネットワークである。

　これによれば、教師あり学習だけでなく、教師なし学習によって、対象ユーザのメンタルの状態から対象ユーザに対して介入制御を与えるための刺激条件を推定することができる。

　また、第１３態様に係るプログラムは第９～第１２態様のいずれか１態様に記載の環境制御方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。

　このようなプログラムは、コンピュータを用いて上記に記載の環境制御システム２００と同様の効果を奏することができる。

　（その他の実施の形態）
　以上、実施の形態について説明したが、本発明は、上記実施の形態に限定されるものではない。

　例えば、上記の実施の形態においては、環境制御装置がメンタル推定部を備えることで、メンタル推定部の演算機能によって、ユーザのメンタルの推定値を推定することを説明したが、メンタル推定部は、機械学習を利用して学習した機械学習モデルによって実現してもよい。すなわち、上記の実施の形態におけるメンタル推定部の、算出関数を用いて取得した生体情報から生体指標を算出し、メンタルの推定値を演算的に算出する機能に代えて、この例におけるメンタル推定部には、取得した生体情報を入力することで、対応する出力として、メンタルの推定値を得ることが可能な機械学習モデルが組み込まれている。

　このように、変形例に係る環境制御装置には、機械学習モデルが格納され（組み込まれ）てもよい。環境制御装置に格納されている機械学習モデルは、メンタルの状態を示す推定値の推定に使用される。機械学習モデルは、例えば、ユーザの生体情報が入力されることにより、取得した生体情報から生体指標を算出し、算出した生体指標からユーザのメンタルの状態を示す推定値を出力する演算機能を省略して推定値のみを直接的に出力することができる。機械学習モデルは、畳み込み層を有するものであればよく、例えば、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）であってもよいが、これに限定されない。機械学習モデルは、例えば、教師データを用いて学習されてもよい。教師データは、例えば、入力データとしてのユーザの生体情報と、出力データとしての当該ユーザのメンタルの状態を示す推定値との組を含むデータセットであってもよい。機械学習モデルは、事前に機械学習によって学習された学習済みの機械学習モデルであり、機械学習により調整された学習済みパラメータを含む。機械学習モデルは、例えば、環境制御装置の機能の一部として内蔵されたモデル生成部（不図示）で生成されてもよいし、例えば、クラウドサーバなどの外部装置で生成された後に環境制御装置に送信されて組み込まれてもよい。

　また、例えば、上記実施の形態では、対象者が位置する空間の環境が制御されることにより、ユーザへ刺激が提示されたが、環境が制御された空間をあらかじめ構築し、この空間へユーザが入ることによりユーザへ刺激が与えられてもよい。

　また、上記実施の形態における構成要素間の通信方法については特に限定されるものではない。また、構成要素間の通信においては、図示されない中継装置が介在してもよい。

　また、上記実施の形態において、特定の処理部が実行する処理を別の処理部が実行してもよい。また、複数の処理の順序が変更されてもよいし、複数の処理が並行して実行されてもよい。

　また、上記実施の形態において、各構成要素は、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。

　また、各構成要素は、ハードウェアによって実現されてもよい。例えば、各構成要素は、回路（または集積回路）でもよい。これらの回路は、全体として１つの回路を構成してもよいし、それぞれ別々の回路でもよい。また、これらの回路は、それぞれ、汎用的な回路でもよいし、専用の回路でもよい。

　また、本発明の全般的または具体的な態様は、システム、装置、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い。また、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。

　例えば、本発明は、環境制御システムなどのコンピュータが実行する環境制御方法として実現されてもよいし、このような環境制御方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして実現されてもよい。また、本発明は、このようなプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体として実現されてもよい。

　その他、各実施の形態に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態、または、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で各実施の形態における構成要素及び機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本発明に含まれる。

　　９９　ユーザ
　１００　環境制御装置
　１０１　生体情報取得部
　１０２　メンタル推定部
　１０３　介入刺激効果データベース
　１０４　刺激条件決定部
　１０５　出力部
　２００　環境制御システム
　３００　計測装置
　４００　刺激装置
　５００　表示装置

Claims (13)

1. 　ユーザの生体活動に関する生体情報を取得する生体情報取得部と、
   　取得した前記生体情報に基づいて、前記生体情報が取得された時の前記ユーザのメンタルの状態を示す推定値を推定するメンタル推定部と、
   　前記ユーザに対して、刺激条件に従って介入刺激を与える介入刺激部と、
   　前記介入刺激部が前記介入刺激を与えるための前記刺激条件を決定するときに参照される介入刺激効果データベースと、を備え、
   　前記介入刺激効果データベースには、少なくとも１つの前記刺激条件が他の前記刺激条件に対して異なっている２以上の前記刺激条件のそれぞれに従って前記介入刺激がそれぞれ与えられた以降の前記推定値の変化を示す変化情報が、当該介入刺激が与えられたときの前記刺激条件と紐づけて記憶されており、
   　前記刺激条件は、前記介入刺激の強度と、前記推定値に対して設定された所定の閾値であって、前記推定値が前記所定の閾値を跨いで変化したタイミングで前記介入刺激が与えられる所定の閾値と、を含む
   　環境制御システム。
2. 　前記メンタルは、前記ユーザの快適度、前記ユーザの覚醒度、前記ユーザの集中度、前記ユーザのリラックス度、前記ユーザのコミュニケーション度、及び、前記ユーザの創造性の少なくとも１つを含む
   　請求項１に記載の環境制御システム。
3. 　前記刺激条件は、前記介入刺激の種類であって、五感刺激の中から択一的に選択された前記介入刺激の種類を含む
   　請求項１に記載の環境制御システム。
4. 　前記介入刺激効果データベースには、前記変化情報として、前記介入刺激が与えられた以降の前記推定値の変化を算出するための第１推定値及び第２推定値が、当該介入刺激が与えられたときのそれぞれの前記刺激条件と紐づけられて記憶されており、
   　前記第１推定値は、前記介入刺激が与えられたときの前記推定値であり、
   　前記第２推定値は、前記介入刺激が与えられてから所定の期間が経過した後の前記推定値である
   　請求項１に記載の環境制御システム。
5. 　前記推定値は、高値であるほど前記メンタルの状態が良好であることを示し、
   　前記介入刺激部は、前記介入刺激効果データベースを参照し、互いに紐づけられている前記第１推定値、前記第２推定値、及び、前記刺激条件の組合せにおいて、前記第１推定値に比べて前記第２推定値が低値の場合に、当該組合せの前記刺激条件に従って前記ユーザに対して前記介入刺激を与えることを禁止する
   　請求項４に記載の環境制御システム。
6. 　前記推定値は、高値であるほど前記メンタルの状態が良好であることを示し、
   　前記介入刺激部は、前記介入刺激効果データベースを参照し、互いに紐づけられている前記第１推定値、前記第２推定値、及び、前記刺激条件の組合せにおいて、前記第１推定値に比べて前記第２推定値が高値の場合に、当該組合せの前記刺激条件に従って前記ユーザに対して前記介入刺激を与える
   　請求項４に記載の環境制御システム。
7. 　出力部を備え、
   　前記推定値は、高値であるほど前記メンタルの状態が良好であることを示し、
   　前記介入刺激部は、前記介入刺激効果データベースを参照し、互いに紐づけられている前記第１推定値、前記第２推定値、及び、前記刺激条件の組合せにおいて、前記第１推定値に比べて前記第２推定値が高値であり、前記第１推定値と前記第２推定値との差が最大となる組合せの前記刺激条件である至適刺激条件に従って前記ユーザに対して前記介入刺激を与え、
   　前記出力部は、
   　　前記至適刺激条件に従って前記介入刺激が与えられたときに、前記メンタル推定部が推定した前記第２推定値と、
   　　標準的な前記刺激条件である標準刺激条件に従って前記介入刺激が与えられたと仮定した場合の仮想的な前記第２推定値であって、前記介入刺激効果データベースを参照し、前記標準刺激条件に対応する前記刺激条件に紐づけられた前記第２推定値と、を対比させて出力する
   　請求項４に記載の環境制御システム。
8. 　前記介入刺激効果データベースに記憶されている前記変化情報及び前記刺激条件との相関関係を示す相関マップを生成して出力する出力部を備える
   　請求項１～７のいずれか１項に記載の環境制御システム。
9. 　コンピュータを用いて実行される環境制御方法であって、
   　ユーザの生体活動に関する生体情報を取得するステップと、
   　取得した前記生体情報に基づいて、前記生体情報が取得された時の前記ユーザのメンタルの状態を示す推定値を推定するステップと、
   　前記ユーザに対して、介入刺激効果データベースを参照して決定した刺激条件に従って介入刺激を与えるステップとを含み、
   　前記介入刺激効果データベースには、少なくとも１つの前記刺激条件が他の前記刺激条件に対して異なっている２以上の前記刺激条件のそれぞれに沿って前記介入刺激がそれぞれ与えられた以降の前記推定値の変化を示す変化情報が、当該介入刺激が与えられたときの前記刺激条件と紐づけて記憶されており、
   　前記刺激条件は、前記介入刺激の強度と、前記推定値に対して設定された所定の閾値であって、前記推定値が前記所定の閾値を跨いで変化したタイミングで前記介入刺激が与えられる所定の閾値と、を含む
   　環境制御方法。
10. 　コンピュータを用いて実行される環境制御方法であって、
    　ユーザの生体活動に関する生体情報を取得するステップと、
    　取得した前記生体情報に基づいて、前記生体情報が取得された時の前記ユーザのメンタルの状態を示す推定値を推定するステップと、
    　多数のユーザのメンタルの状態を示す第３推定値と、前記多数のユーザのそれぞれに介入刺激が与えられた以降の前記第３推定値の変化が特定の条件を満たす当該介入刺激の刺激条件と、を用いて学習させたモデルに、前記ユーザのメンタルの状態を示す推定値を入力して、前記刺激条件を出力させるステップと、
    　出力された前記刺激条件に基づいて、前記ユーザに対して介入刺激を与えるステップと、を含み、
    　前記刺激条件は、前記介入刺激の強度と、前記推定値に対して設定された所定の閾値であって、前記推定値が前記所定の閾値を跨いで変化したタイミングで前記介入刺激が与えられる所定の閾値と、を含む
    　環境制御方法。
11. 　前記ユーザのメンタルの状態を示す過去の推定値と、過去に前記ユーザに前記介入刺激が与えられた以降の前記ユーザの推定値の変化が前記特定の条件を満たす当該介入刺激の刺激条件と、を用いて、前記モデルを再学習させるステップをさらに含み、
    　将来の前記刺激条件を推定させるステップでは、前記ユーザのメンタルの状態を示す推定値を、再学習させた前記モデルに入力して、前記刺激条件を推定させる
    　請求項１０に記載の環境制御方法。
12. 　前記モデルは、ニューラルネットワークである
    　請求項１０に記載の環境制御方法。
13. 　請求項９～１２のいずれか１項に記載の環境制御方法をコンピュータに実行させるための
    　プログラム。

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