WO2023286343A1

WO2023286343A1 - 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム

Info

Publication number: WO2023286343A1
Application number: PCT/JP2022/010534
Authority: WO
Inventors: 真里齋藤; 浩二長田; 和子山岸; 浩小山田
Original assignee: ソニーグループ株式会社
Priority date: 2021-07-12
Filing date: 2022-03-10
Publication date: 2023-01-19
Also published as: US20240256042A1; JP2024115563A

Abstract

本技術の一形態に係る情報処理装置は、取得部と、刺激制御部とを具備する。前記取得部は、映像コンテンツを見ているユーザの映像酔いの状態を推定した情報、又は前記映像酔いの状態を予測した情報の少なくとも一方を含む映像酔い情報を取得する。前記刺激制御部は、前記映像酔い情報に基づいて、前記ユーザに対する刺激の提示を制御する。

Description

情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム

　本技術は、映像コンテンツを再生する装置に適用可能な情報処理装置、情報処理方法、プログラムに関する。

　近年、ＨＭＤ（Head Mounted Display）や大画面のディスプレイ等を用いて、映像を再生する技術が開発されている。このようなシステムを利用するユーザは、高い没入感で映像を視聴することが可能となる一方で、映像酔い等を感じる場合がある。

　特許文献１には、映像酔いを低減するように構成されたエンタテイメントシステムについて記載されている。このシステムには、揺動部を備えるＨＭＤが設けられる。また揺動部は、ＨＭＤに表示されている動画像における視点の加速状況に応じて駆動される。これにより、ＨＭＤを装着したユーザの頭部を、ユーザが視聴している動画像と連携して揺動することが可能となり、映像酔いを低減することが可能となっている（特許文献１の明細書段落［００３１］［００３９］［００５６］［００５７］図１等）。

国際公開第２０２０／０９０４７７号

　今後、没入感の高い視聴体験を提供する技術は、エンターテイメント、教育、作業支援等の様々な分野での応用が期待されており、ユーザの映像酔いを十分に抑制することが可能な技術が求められている。

　以上のような事情に鑑み、本技術の目的は、ユーザの映像酔いを十分に抑制することが可能な情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムを提供することにある。

　上記目的を達成するため、本技術の一形態に係る情報処理装置は、取得部と、刺激制御部とを具備する。
　前記取得部は、映像コンテンツを見ているユーザの映像酔いの状態を推定した情報、又は前記映像酔いの状態を予測した情報の少なくとも一方を含む映像酔い情報を取得する。
　前記刺激制御部は、前記映像酔い情報に基づいて、前記ユーザに対する刺激の提示を制御する。

　この情報処理装置では、映像コンテンツを見ているユーザに刺激が提示される。このとき、ユーザへの刺激の提示は、ユーザの映像酔い状態を推定・予測した情報をもとに制御される。これにより、ユーザの状態にあった刺激の提示等が可能となり、ユーザの映像酔いを十分に抑制することが可能となる。

　前記取得部は、前記映像酔い情報として、前記ユーザの映像酔いの度合いを推定した情報、又は前記映像酔いの度合いを予測した情報の少なくとも一方を含む度合い情報を取得してもよい。この場合、前記刺激制御部は、前記度合い情報に応じて、前記ユーザに対する刺激の提示を制御してもよい。

　前記刺激制御部は、前記度合い情報が表す前記映像酔いの度合いが所定のレベルに達した場合に、前記ユーザに対する刺激の提示を開始してもよい。

　前記所定のレベルは、前記ユーザの映像酔いの予兆が表われるレベルに設定されてもよい。

　前記取得部は、映像酔いに関する前記ユーザの状態を表すユーザ状態情報、映像酔いに関する前記ユーザの特性を表すユーザ特性情報、映像酔いに関する前記映像コンテンツの状態を表すコンテンツ状態情報、及び映像酔いに関する前記映像コンテンツの特性を表すコンテンツ特性情報の少なくとも一つに基づいて、前記ユーザの映像酔いの状態を推定する推定処理、又は前記ユーザの映像酔いの状態を予測する予測処理の少なくとも一方を実行して、前記映像酔い情報を生成してもよい。

　前記ユーザ状態情報は、前記ユーザの生体情報、操作情報、発話情報、及び申告情報の少なくとも一つを含んでもよい。

　前記生体情報は、前記ユーザの発汗量、心拍数、眼球の運動量、身体の動揺、及び心電波形の少なくとも一つに関する情報を含んでもよい。

　前記コンテンツ状態情報は、再生中の前記映像コンテンツにおいて映像酔いの要因となる酔い要素の情報を含んでもよい。この場合、前記取得部は、前記コンテンツ状態情報に含まれる前記酔い要素の情報に基づいて、再生中の前記映像コンテンツに関する酔いやすさ特性を推定してもよい。

　前記コンテンツ特性情報は、前記映像コンテンツのシーンごと又はコンテンツ全体について、予め推定された前記映像コンテンツに関する酔いやすさ特性の情報を含んでもよい。この場合、前記取得部は、前記コンテンツ特性情報に含まれる前記酔いやすさ特性を読み込んでもよい。

　前記ユーザ特性情報は、前記ユーザの過去の視聴体験において発生した映像酔いの状態と前記視聴体験における酔いやすさ特性とを関連づけて記録した履歴情報を含んでもよい。この場合、前記取得部は、再生中の前記映像コンテンツに関する酔いやすさ特性と、前記履歴情報とに基づいて、前記映像酔い情報を生成してもよい。

　前記刺激制御部は、前記映像酔い情報に基づいて、前記刺激を提示するタイミング、前記刺激の継続時間、前記刺激のパラメータ、又は前記刺激の種類の少なくとも１つを制御してもよい。

　前記取得部は、前記映像酔い情報として、前記ユーザの映像酔いの症状の情報を取得してもよい。この場合、前記刺激制御部は、前記映像酔いの症状に応じて、前記ユーザに提示する刺激の種類を設定してもよい。

　前記取得部は、前記映像酔い情報として、前記ユーザの映像酔いの度合いの変化タイプの情報を取得してもよい。この場合、前記刺激制御部は、前記映像酔いの度合いの変化タイプに応じて、前記刺激を提示するタイミングを設定してもよい。

　前記取得部は、前記ユーザの映像酔いに対する抑制効果が高い刺激の情報を取得してもよい。この場合、前記刺激制御部は、前記ユーザに対して前記抑制効果が高い刺激を提示してもよい。

　前記刺激制御部は、前記映像コンテンツのシーン又は所定の時間間隔ごとに、前記ユーザに対して提示する刺激を変更してもよい。

　前記取得部は、前記ユーザに対して、同一の刺激による映像酔いの抑制効果が継続するか否かを判定してもよい。この場合、前記刺激制御部は、前記抑制効果が継続する場合、前記ユーザに対して同一の刺激を継続して提示し、前記抑制効果が継続しない場合、前記ユーザに提示する刺激の種類を変更してもよい。

　前記ユーザに対して提示される刺激は、振動刺激、電気刺激、音刺激、又は光刺激の少なくとも一つを含んでもよい。

　前記刺激制御部は、前記映像酔い情報に基づいて、前記ユーザの映像酔いの進行を抑えるように前記映像コンテンツを変更してもよい。

　本技術の一形態に係る情報処理方法は、コンピュータシステムにより実行される情報処理方法であって、映像コンテンツを見ているユーザの映像酔いの状態を推定した情報、又は前記映像酔いの状態を予測した情報の少なくとも一方を含む映像酔い情報を取得することを含む。
　前記映像酔い情報に基づいて、前記ユーザに対する刺激の提示が制御される。

　本技術の一形態に係るプログラムは、コンピュータシステムに以下のステップを実行させる。
　映像コンテンツを見ているユーザの映像酔いの状態を推定した情報、又は前記映像酔いの状態を予測した情報の少なくとも一方を含む映像酔い情報を取得するステップ。
　前記映像酔い情報に基づいて、前記ユーザに対する刺激の提示を制御するステップ。

本技術の一実施形態に係るコンテンツ提供システムの構成例を示す模式図である。コンテンツ提供システムの機能的な構成例を示すブロック図である。ユーザの映像酔いの度合いの判定表の一例である。映像コンテンツのコンテンツ状態情報の一例を示す表である。映像コンテンツのコンテンツ特性情報の一例を示す表である。ユーザの映像酔いに関する履歴情報の一例を示す表である。コンテンツ提供システムの動作例を示すフローチャートである。酔い状態の推定情報を用いた刺激提示の一例を示すタイムチャートである。酔い状態の予測情報を用いた刺激提示の一例を示すタイムチャートである。刺激提示の一例を示すタイムチャートである。刺激提示の一例を示すタイムチャートである。刺激提示の一例を示すタイムチャートである。刺激提示の一例を示すタイムチャートである。酔い状態に応じた映像コンテンツの変更例を示す模式図である。

　以下、本技術に係る実施形態を、図面を参照しながら説明する。

　［コンテンツ提供システムの構成］
　図１は、本技術の一実施形態に係るコンテンツ提供システム１００の構成例を示す模式図である。コンテンツ提供システム１００は、ＨＭＤ１０を用いて様々な映像コンテンツを提供するシステムである。ＨＭＤ１０は、ユーザ１の頭部に装着して使用され、ユーザ１の視界に画像を表示する表示装置である。

　映像コンテンツとは、ユーザに映像（動画像）を提示するコンテンツである。例えばＶＲ（Virtual Reality）空間を表示する映像（ＶＲコンテンツ）、シミュレータの映像、映画やドラマ等の映像、実空間を撮影した映像等は、映像コンテンツに含まれる。また映像コンテンツでは、映像とともに音声が再生される。この他、映像コンテンツとして、触覚感覚等を提示するコンテンツが用いられてもよい。

　図１Ａには、コンテンツ提供システム１００を使用して、映像コンテンツを体験しているユーザ１が模式的に図示されている。ここでは、ＨＭＤ１０を装着したユーザ１が、椅子５に座った状態で、映像コンテンツを体験している。またユーザ１は、コントローラ２０を操作することで、映像コンテンツに関する各種の入力操作を行うことが可能である。

　ＨＭＤ１０等を用いたＶＲ体験を行った場合、ユーザ１が映像酔い（ＶＲ酔い）を発症するといった問題がある。これは、映像コンテンツを視聴することで、ユーザ１が映像そのものに酔う現象である。一方で映像酔いのメカニズムについては不明な部分も多く、効果的に抑制する手法に乏しかった。

　そこで本実施形態では、後述する刺激提示部２５により、映像コンテンツを見ているユーザ１が感じることができる物理的な刺激が提示される。このように、ユーザ１に対して適切な刺激を提示することで、ユーザ１の映像酔いを抑制することが可能である。
　コンテンツ提供システム１００では、このような映像酔いを抑制する刺激の提示が、ユーザ１の映像酔いの状態に応じて制御される。これにより、ユーザ１の映像酔いを十分に抑制することが可能となる。

　図１Ｂには、ＨＭＤ１０の構成例が模式的に図示されている。図１Ｂに示すように、ＨＭＤ１０は、基体部１１と、装着バンド１２と、表示ユニット１３とを有する。またＨＭＤ１０には、後述するセンサ部２１や、刺激提示部２５が適宜設けられる。
　基体部１１は、ユーザ１の左右の眼の前方に配置される部材である。基体部１１は、ユーザ１の視界を覆うように構成され、表示ユニット１３等を収納する筐体として機能する。

　装着バンド１２は、ユーザ１の頭部に装着される。装着バンド１２は、側頭バンド１２ａと、頭頂バンド１２ｂとを有する。側頭バンド１２ａは、基体部１１に接続され、側頭部から後頭部にかけてユーザの頭部を囲むように装着される。頭頂バンド１２ｂは、側頭バンド１２ａに接続され、側頭部から頭頂部にかけてユーザの頭部を囲むように装着される。これにより、ユーザ１の眼前に基体部１１を保持することが可能となる。

　表示ユニット１３は、ユーザ１の眼前に配置され、映像コンテンツの動画像を表示する。表示ユニット１３は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）や有機ＥＬディスプレイ等の表示素子を用いて構成される。
　表示ユニット１３は、例えばユーザ１の左眼及び右眼にそれぞれの眼に対応した画像を表示する右眼用ディスプレイ及び左眼用ディスプレイを有する。これにより、ＶＲ空間の立体表示等が可能となる。なお表示ユニット１３は、ユーザ１の両眼に同一の画像を表示するように構成されてもよい。

　図２は、コンテンツ提供システム１００の機能的な構成例を示すブロック図である。コンテンツ提供システム１００は、上記したＨＭＤ１０（表示ユニット１３）に加え、コントローラ２０、センサ部２１、刺激提示部２５、記憶部３０、及び情報処理装置４０を有する。

　コントローラ２０は、ユーザ１が操作入力を行うための操作入力装置であり、例えば図示しない通信部を介して情報処理装置４０に接続される。コントローラ２０は、ユーザ１が両手で持つように構成された装置であり、方向キー、選択ボタン、操作スティック等の操作部を有する。ユーザ１は、これらの操作部を適宜操作することで、各種の入力操作を行うことが可能となる。コントローラ２０の具体的な構成は限定されず、例えば方手持ちの装置や、マウス、キーボード、タッチパネル等の入力デバイスがコントローラ２０として用いられてもよい。

　センサ部２１は、映像コンテンツを見ているユーザ１の状態を検出するためのセンサ素子により構成される。センサ素子は、ユーザ１が使用しているデバイス（ＨＭＤ１０、コントローラ２０等）や、ユーザ１の周辺に配置されたデバイス等に設けられる。
　本実施形態では、センサ部２１は、生体センサ２２、外部カメラ２３、マイク２４を有する。

　生体センサ２２は、ユーザ１の生体情報を検出するセンサであり、例えばＨＭＤ１０やコントローラ２０に設けられる。また例えば、ユーザ１が装着したウェアラブルデバイス等の他のデバイスに設けられた生体センサ２２が用いられてもよい。
　例えば生体センサ２２として、加速度センサが用いられる。加速度センサにより、ユーザ１の体や頭部の揺れといった身体の動揺が検出される。
　また生体センサ２２として、ユーザ１の発汗量を検出する発汗センサが用いられてもよい。
　また生体センサ２２として、ユーザ１の心拍数（脈拍数）を検出する心拍センサ（脈拍センサ）が用いられてもよい。
　また生体センサ２２として、ユーザ１の眼球の運動量を検出する眼球センサが用いられてもよい。眼球センサは、例えばユーザ１の眼球を撮影可能なようにＨＭＤ１０の基体部１１に搭載されたカメラである。あるいはユーザ１の眼電位を検出するセンサ等が眼球センサとして用いられてもよい。
　また生体センサ２２として、ユーザ１の心電波形を検出する心電センサが用いられてもよい。心電センサを用いることで、ユーザ１の自立神経の状態等を検出可能である。
　この他、生体センサ２２の具体的な構成は限定されず、ユーザ１の体温や血中酸素濃度といった任意の生体情報を検出可能なセンサが用いられてよい。

　外部カメラ２３は、ユーザ１の周辺に配置され、映像コンテンツを見ている最中のユーザ１を撮影する撮影素子である。外部カメラ２３により撮影された映像は、例えばユーザ１の姿勢や動作を検出するモーションキャプチャや、ユーザ１によるジェスチャー入力等に用いられる。また、外部カメラ２３により撮影された映像から、ユーザ１の身体の動揺等が検出されてもよい。

　マイク２４は、ユーザ１の発した音声を収音する収音素子である。マイク２４は、典型的にはＨＭＤ１０に搭載されるが、例えば据え置き型のマイク２４等が用いられてもよい。マイク２４により検出されたユーザ１の音声は、例えば映像コンテンツ内での会話や、音声入力等に用いられる。また音声の内容は、ユーザ１の気分や健康状態等の推定に用いられる。

　刺激提示部２５は、ユーザ１に対して刺激を提示する素子、すなわちユーザ１が感じることができる刺激を発生させる素子で構成される。刺激提示部２５を構成する各素子は、ユーザ１が使用しているデバイス（ＨＭＤ１０、コントローラ２０等）や、ユーザ１の周辺に配置されたデバイス等に設けられる。

　本実施形態では、刺激提示部２５により映像酔いを抑制するための刺激（以下、抑制刺激と記載する）が提示される。
　刺激提示部２５としては、抑制刺激を発生するための専用の素子が用いられてもよいし、映像コンテンツの一部として提示される刺激（以下、コンテンツ刺激と記載する）を発生させる素子が用いられてもよい。例えば、爆発の映像に合わせて提示される振動刺激等がコンテンツ刺激となる。このようなコンテンツ刺激を発生させる素子を利用して、映像酔いを抑制する抑制刺激が提示されてもよい。

　本実施形態では、刺激提示部２５として、ユーザ１に対して振動刺激を提示する振動素子２６が用いられる。振動素子２６としては、例えば偏心モータや、ＶＣＭ（Voice Coil Motor）等の振動を発生させることが可能な素子が用いられる。
　図１Ａ及び図１Ｂには、コンテンツ提供システム１００及びＨＭＤ１０に設けられる複数の振動素子２６が、ドットの領域により模式的に図示されている。

　例えば図１Ｂに示すように、ＨＭＤ１０には、４つの振動素子２６ａ～２６ｄが設けられ、刺激提示部２５として用いられる。振動素子２６ａは、基体部１１の中央前側に配置されユーザ１の前頭部分に振動を提示する。振動素子２６ｂ及び２６ｃは、基体部１１と側頭バンド１２ａとの左側及び右側の接続箇所に配置され、ユーザ１の左側頭部分及び右側頭部分に振動を提示する。振動素子２６ｄは、側頭バンド１２ａの中央後側に配置されユーザ１の後頭部分に振動を提示する。

　また図１Ａに示すように、コンテンツ提供システム１００では、コントローラ２０に搭載された振動素子２６ｅが刺激提示部２５として用いられる。振動素子２６ｅにより、ユーザ１の手の平に振動が提示される。
　また、ユーザ１の腕部には振動素子２６ｆが装着され、ユーザ１の脚部には振動素子２６ｇが装着される。振動素子２６ｆ及び２６ｇにより、ユーザ１の腕部及び脚部に振動が提示される。また、ユーザ１が座る椅子５の座面には、振動素子２６ｈが設けられ、背もたれには振動素子２６ｉが設けられる。振動素子２６ｈ及び２６ｉにより、ユーザ１の臀部及び背中に振動が提示される。これら振動素子２６ｆ～２６ｉも、刺激提示部２５として用いられる。

　振動素子２６が提示する振動刺激は、ユーザ１が感じる刺激のうち、触覚刺激の一例である。刺激提示部２５は、振動刺激以外の触覚刺激を提示可能であってもよい。例えば、圧覚刺激を提示可能な触覚素子や、温冷刺激等を提示可能な冷却素子や加熱素子等が刺激提示部２５として用いられてもよい。

　また、刺激提示部２５として、ユーザ１に対して電気刺激を提示する電気刺激素子２７が用いられてもよい。
　電気刺激素子２７としては、例えば、ユーザ１に対して前庭電気刺激（ＧＶＳ：Galvanic Vestibular Stimulation）を作用させるＧＶＳ素子が用いられる。ＧＶＳは、平衡感覚を司る前庭器官に微弱な電流を通電させることで、加速度の感覚や平衡感覚を人工的に提示する刺激である。ＧＶＳ素子は、例えば耳の後に電気刺激を与える電極を備え、ＨＭＤ１０のスピーカ部分等に設けられる。
　この他、筋電気刺激や低周波の電気刺激等を与える素子等が電気刺激素子２７として用いられてもよい。

　また、刺激提示部２５として、ユーザ１に対して音刺激を提示するスピーカ２８が用いられてもよい。スピーカ２８は、例えばユーザ１の左右の耳を覆うようにＨＭＤ１０に搭載されたヘッドホン素子等が用いられる。またＨＭＤ１０とは別に設けられた外部スピーカ等が用いられてもよい。
　また、刺激提示部２５として、ユーザ１に対して光刺激を提示する素子が用いられてもよい。例えば、ＨＭＤ１０の表示ユニット１３を用いて、ユーザ１に光刺激を提示することが可能である。この場合、表示ユニット１３は、光刺激を提示する刺激提示部２５として機能する。また例えば、表示ユニット１３の周辺に可視光を発光する光源等が設けられてもよい。

　刺激提示部２５の構成は限定されず、コンテンツ提供システム１００には、上記した素子のうち、複数の素子又はいずれか一つの素子が設けられればよい。映像コンテンツを見ているユーザ１には、これらの素子により、抑制刺激が提示される。このように、刺激提示部２５によりユーザ１に対して提示される抑制刺激には、振動刺激、電気刺激、音刺激、又は光刺激の少なくとも一つが含まれる。

　記憶部３０は、不揮発性の記憶デバイスであり、例えばＳＳＤ（Solid State Drive）やＨＤＤ（Hard Disk Drive）等が用いられる。その他、コンピュータが読み取り可能な非一過性の任意の記録媒体が用いられてよい。
　図２に示すように記憶部３０には、制御プログラム３１と、コンテンツデータベース３２と、ユーザデータベース３３と、刺激データベース３４とが記憶される。
　制御プログラム３１は、ＨＭＤ１０や刺激提示部２５等を含むコンテンツ提供システム１００全体の動作を制御するプログラムである。

　コンテンツデータベース３２には、ユーザ１が視聴する映像コンテンツに関するデータが格納される。映像コンテンツに関するデータには、例えば、映像コンテンツ内で再生される映像データ、グラフィックデータ、音声データ、映像コンテンツを進行させるアプリケーションプログラム等が含まれる。
　さらに、コンテンツデータベース３２には、映像酔いに関する映像コンテンツの特性を表すコンテンツ特性情報が格納される。コンテンツ特性情報は、例えば映像コンテンツの酔いやすさの度合い（酔いやすさレート）等を予め記録した情報であり、映像酔いに関する映像コンテンツの静的な情報であると言える。コンテンツ特性情報については、図５等を参照して後に詳しく説明する。

　ユーザデータベース３３には、映像酔いに関するユーザ１の特性を表すユーザ特性情報が格納される。ユーザ特性情報は、例えばユーザ１自身の映像酔いについての特性を記録した情報であり、映像酔いに関するユーザ１の静的な情報であると言える。映像酔いについての特性とは、例えば映像酔いの症状や、酔いやすい映像の種類、酔いが発生するタイミング等である。また例えば、ユーザ１の映像酔いを効果的に抑制できる抑制刺激を指定する情報等が記録されてもよい。
　また本実施形態では、ユーザ特性情報として、過去にユーザが体験した映像酔いを記録した履歴情報が格納される。ユーザ特性情報や履歴情報については、図６等を参照して後に詳しく説明する。

　刺激データベース３４には、刺激提示部２５により提示される抑制刺激に関するデータが格納される。例えば複数の抑制刺激に対してそれぞれＩＤが付与される。各ＩＤでラベリングされた抑制刺激ごとに、刺激の種類や刺激のパラメータが記録される。例えば、振動刺激に関するデータには、振動素子２６を指定する情報や、振動の振幅、周波数、振動パターン等のパラメータを指定する情報等が含まれる。
　刺激データベース３４を用いることで、様々な抑制刺激を容易に扱うことが可能となる。

　情報処理装置４０は、コンテンツ提供システム１００が有する各ブロックの動作を制御する。情報処理装置４０は、ＨＭＤ１０に搭載されてもよいし、ＨＭＤ１０とは別体の外部装置として構成されてもよい。情報処理装置４０は、例えばＣＰＵやメモリ（ＲＡＭ、ＲＯＭ）等のコンピュータに必要なハードウェア構成を有する。ＣＰＵが記憶部３０に記憶されている制御プログラム３１をＲＡＭにロードして実行することにより、種々の処理が実行される。

　情報処理装置４０として、例えばＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のＰＬＤ(Programmable Logic Device)、その他ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等のデバイスが用いられてもよい。

　本実施形態では、情報処理装置４０のＣＰＵが本実施形態に係る制御プログラム３１を実行することで、機能ブロックとして、コンテンツ処理部４１、コンテンツ情報取得部４２、ユーザ情報取得部４３、酔い状態推定・予測部４４、及び刺激制御部４５が実現される。そしてこれらの機能ブロックにより、本実施形態に係る情報処理方法が実行される。なお各機能ブロックを実現するために、ＩＣ（集積回路）等の専用のハードウェアが適宜用いられてもよい。

　コンテンツ処理部４１は、映像コンテンツを実行する。例えばコンテンツ処理部４１は、コンテンツデータベース３２に格納されたアプリケーションプログラムを実行し、映像データやグラフィックデータを用いて映像コンテンツの画面を構成する動画像データを生成する。生成された動画像データは、ＨＭＤ１０の表示ユニット１３に適宜出力される。またコンテンツ処理部４１は、コントローラ２０から出力されたユーザ１の入力操作の情報を読み込み、ユーザの入力操作に応じて、映像コンテンツを進行させる。

　コンテンツ情報取得部４２は、映像酔いに関する映像コンテンツの情報を取得する。具体的には、映像酔いに関する映像コンテンツの特性を表すコンテンツ特性情報と、映像酔いに関する映像コンテンツの状態を表すコンテンツ状態情報とが取得される。
　コンテンツ特性情報は、上記したコンテンツデータベース３２から適宜読み込まれる。
　コンテンツ状態情報は、再生中の映像コンテンツの状態（例えば背景の変化速度、アイテムやキャラクタの数、画面の輝度等）を表す情報である。これらの情報は、映像コンテンツの酔いやすさの度合い（酔いやすさレート）等を推定する際に参照される。コンテンツ状態情報は、映像酔いに関する映像コンテンツの動的な情報であると言える。

　例えば、コンテンツ処理部４１から再生中のシーンのＩＤが取得され、シーンのＩＤに基づいて、そのシーンの状態（背景の変化速度等）を表す情報が読み込まれる。あるいは、再生中のシーンの状態を表す情報が、コンテンツ処理部４１から直接読み込まれてもよい。
　またコンテンツ状態情報として、センサ部２１の出力が読み込まれてもよい。例えば、外部カメラ２３により撮影された映像から、ユーザ１の姿勢変化が検出され、背景の変化速度等が推定されてもよい。あるいは外部スピーカ等が用いられている場合には、マイク２４により検出された音声からサラウンド音の変化等が推定されてもよい。
　このように、コンテンツ処理部４１及びセンサ部２１は、コンテンツ状態情報を出力するコンテンツセンサとして機能する。

　ユーザ情報取得部４３は、映像酔いに関するユーザ１の情報を取得する。具体的には、映像酔いに関するユーザ１の特性を表すユーザ特性情報と、映像酔いに関するユーザ１の状態を表すユーザ状態情報とが取得される。
　ユーザ特性情報は、上記したユーザデータベース３３から適宜読み込まれる。
　ユーザ状態情報は、映像コンテンツを見ている最中のユーザ１の状態を表す情報であり、ユーザ１の映像酔いの状態を推定・予測する際に参照される。ユーザ状態情報は、映像酔いに関するユーザ１の動的な情報であると言える。

　ユーザ状態情報には、ユーザ１の生体情報が含まれる。例えば生体センサ２２により検出されたユーザ１の発汗量や心拍数等の情報や、外部カメラ２３により撮影されたユーザ１の身体の揺動等の情報が、生体情報として読み込まれる。
　またユーザ状態情報として、ユーザ１によるコントローラ２０の操作情報が読み込まれてもよい。操作情報は、例えばユーザ１がボタンを押す速度やタイミングといったユーザ１の反応を表す情報や、操作の履歴（操作ログ）等を表す情報である。
　またユーザ状態情報として、マイク２４を用いて検出されたユーザ１の音声から、ユーザ１の発話情報が読み込まれてもよい。発話情報は、例えばユーザ１が映像コンテンツを視聴している最中に発した発話の内容を表すデータである。
　またユーザ状態情報として、ユーザ１自身により申告された申告情報が読み込まれてもよい。申告情報は、例えば健康状態に関する質問等にユーザ１が回答したデータである。
　この他、映像コンテンツを見ている最中のユーザ１の状態を表すことが可能な任意の情報が、ユーザ状態情報として用いられてよい。

　酔い状態推定・予測部４４は、映像コンテンツを見ているユーザ１の映像酔いの状態を表す映像酔い情報を取得する。
　映像酔いは、例えばユーザ１が映像コンテンツを視聴することで発生する吐き気、頭痛、めまい等の体調不良である。これらの体調不良の度合いや種類は、ユーザ１ごとに個人差があり、映像コンテンツによっても異なる。
　ユーザ１の主観的には、映像コンテンツを見ている際にユーザ１が感じる症状やその度合いが映像酔いの状態となる。なお、ユーザ１が症状を自覚していない場合であっても、ユーザ１の発汗や心拍数等が変化することもあり得る。この状態は、映像酔いの予兆があらわれた状態であり、ユーザ１の映像酔いの一つの状態である。

　酔い状態推定・予測部４４により取得される映像酔い情報は、このようにユーザ１に誘発される映像酔いの状態を、数値やタイプ等のパラメータを用いて客観的に表した情報である。
　例えば映像酔い情報には、ユーザ１の映像酔いの状態を表す以下の項目が含まれる。
　・ユーザ１の映像酔いの度合い
　・ユーザ１の映像酔いの度合いの変化タイプ
　・ユーザ１の映像酔いの症状
　・ユーザ１の映像酔いの症状の変化タイプ

　映像酔いの度合いとは、例えば映像酔いの進み具合を複数の段階に分けて表すパラメータである（図３参照）。あるいは、映像酔いの進み具合を数値（％表記等）で表すパラメータが用いられてもよい。
　映像酔いの度合いの変化タイプとは、例えば映像酔いの進み方のタイプ（徐々に酔いが進行するタイプや、急激に酔うタイプ等）である。
　映像酔いの症状とは、例えば映像酔いによりユーザ１が自覚する体調不良の症状（頭痛、めまい、吐き気等）である。
　映像酔いの症状の変化タイプとは、例えば症状の進み方のタイプ（最初に頭痛がして、後から吐き気がするタイプや、頭痛とめまいが同時に生じるタイプ等）である。

　本実施形態では、映像酔い情報には、映像コンテンツを見ているユーザ１の映像酔いの状態を推定した情報、又は映像酔いの状態を予測した情報の少なくとも一方が含まれる。
　ここで、映像酔いの状態を推定した情報（以下、推定情報と記載する）とは、現在の時点のユーザ１の映像酔いの状態を表す情報である。また、映像酔いの状態を予測した情報（以下、予測情報と記載する）とは、現在よりも後の時点、すなわち未来のユーザ１の映像酔いの状態を表す情報である。
　このように、酔い状態推定・予測部４４は、現在及び未来の映像酔いの状態を表す推定情報及び予測情報の少なくとも一方を取得する。

　本実施形態では、酔い状態推定・予測部４４は、上記したユーザ状態情報、ユーザ特性情報、コンテンツ状態情報、及びコンテンツ特性情報の少なくとも一つに基づいて、ユーザ１の映像酔いの状態を推定する推定処理を実行する。この推定処理により、ユーザ１の映像酔いの状態を推定した推定情報が生成される。
　推定処理では、例えば、現在の映像酔いの度合い、現在の症状のタイプ等が推定される。また例えば、映像酔いの度合いや症状の変化のタイプ等が推定されてもよい。この他、映像酔いの発生の有無等が推定されてもよい。

　また本実施形態では、酔い状態推定・予測部４４は、上記したユーザ状態情報、ユーザ特性情報、コンテンツ状態情報、及びコンテンツ特性情報の少なくとも一つに基づいて、ユーザ１の映像酔いの状態を予測する予測処理を実行する。この予測処理により、ユーザ１の映像酔いの状態を予測した予測情報が生成される。
　予測処理では、例えば、現在よりも後の時点における、映像酔いの度合いや症状のタイプ等が予測される。例えば所定時間後（１分後、３分後、５分後等）の予測値が算出されてもよいし、予測値が一定の閾値に達するまでの時間や、症状が自覚されるようになるまでの時間等が予測されてもよい。

　なお、推定処理及び予測処理のどちらか一方を実行するような構成も可能である。この場合、推定情報又は予測情報のいずれかが、映像酔い情報として生成される。
　このように酔い状態推定・予測部４４は、推定処理、又は予測処理の少なくとも一方を実行して、映像酔い情報を生成する。酔い状態推定・予測部４４による推定処理、予測処理の具体的な内容については、後に詳しく説明する。
　本実施形態では、酔い状態推定・予測部４４は、映像酔い情報を取得する取得部に相当する。

　刺激制御部４５は、映像酔い情報に基づいて、ユーザ１に対する抑制刺激の提示を制御する。すなわち、刺激制御部４５は、酔い状態推定・予測部４４により推定・予測された映像酔いの状態をもとに、振動刺激や電気刺激等の映像酔いを低減する刺激（抑制刺激）を提示する方法や、刺激の内容を制御する。

　具体的には刺激制御部４５は、映像酔い情報（推定情報又は予測情報）に基づいて、抑制刺激を提示するタイミング、抑制刺激の継続時間、抑制刺激のパラメータ、又は抑制刺激の種類の少なくとも１つを制御する。
　例えば抑制刺激を提示するタイミング、継続時間、及び抑制刺激の種類等は、映像酔い情報をもとに設定される。また抑制刺激のパラメータは、例えば刺激データベース３４に格納されたデータが利用される。もちろん、抑制刺激のパラメータを個別に設定してもよい。
　刺激制御部４５は、これらの情報をもとに、抑制刺激を提示するための信号を生成し、刺激提示部２５を構成する各素子に出力する。

　一例として、抑制刺激として、振動刺激が用いられる場合を考える。この場合、ユーザ１の映像酔いを抑制するために、複数回にわたって振動刺激が提示される。この時、振動素子２６を駆動するタイミング（振動刺激を提示するタイミング）や、振動素子の駆動時間（振動素子の継続時間）等が、映像酔いの状態に応じて適宜設定される。また、振動素子２６に加える信号の強度、周期、波形等が適宜設定され、振動刺激の強度、周波数、パターン等が制御される。また映像酔いの状態によっては、振動刺激以外の触覚刺激や、電気刺激、音刺激、光刺激等が抑制刺激として適宜設定される。

　このように、情報処理装置４０では、映像コンテンツやユーザ１の状態をもとに、ユーザ１の映像酔いの状態を推定・予測し、その結果を用いて映像酔いを低減させる抑制刺激の提示が制御される。これにより、ユーザ１の状態に応じて効果的に刺激を提示することが可能となり、映像酔いを十分に抑制することが可能となる。

　［映像酔いの度合い］
　本実施形態では、酔い状態推定・予測部４４により、映像酔い情報として、ユーザ１の映像酔いの度合いを推定した情報、又は映像酔いの度合いを予測した情報の少なくとも一方を含む度合い情報が取得される。
　具体的には、推定処理及び予測処理により、映像酔いの度合いを推定した推定情報及び映像酔いの度合いを予測した予測情報が生成される。
　以下では、映像酔いの度合いを推定する推定処理を中心に説明する。

　［ユーザ状態情報を用いた映像酔いの度合いの推定・予測］
　図３は、ユーザ１の映像酔いの度合いの判定表の一例である。図３には、ユーザ情報取得部４３により取得されるユーザ状態情報（ここでは、"コントローラ操作"、"発汗"、及び"心拍変動"）を用いて、映像酔いの度合いを判定するための判定表が示されている。
　この表では、定常時のユーザ１の状態（すなわち映像酔いになっていない状態）を表すパラメータを基準に、現在のユーザ１の状態を表すパラメータが評価され、映像酔いの度合いが判定（推定）される。

　定常時のパラメータについては、例えばユーザ１が酔い要素の低いコンテンツを視聴した際の測定値が用いられる。
　また、映像コンテンツがゲームコンテンツである場合にはゲームジャンル（シューティングゲーム、アクションゲーム、パズルゲーム等）によって、基準となるパラメータを測定し分けてもよい。
　また、ゲームを行っている時間以外で測定したパラメータを、定常時のパラメータとして用いてもよい。例えばログインからゲーム開始前までの期間や、各種の設定を行っている期間等に測定されたパラメータが、定常時のパラメータとして用いられる。これにより、映像酔いが発生する直前の情報を基準にして、映像酔いの度合いを精度よく判定することが可能となる。

　図３に示す例では、映像酔いの度合いがレベル１～レベル４の４段階に分けられている。
　レベル１は、ユーザ１が全く酔っていない状態である。
　レベル２は、ユーザ１に映像酔いの兆候がある状態であり、例えばユーザ１が映像酔いの症状を自覚していないが、体調に変化が現れているような状態である。
　レベル３は、ユーザ１が酔い始めている状態であり、例えばユーザ１が映像酔いの症状を自覚しはじめた状態である。
　レベル４は、ユーザ１が映像コンテンツに酔った状態であり、例えばレベル３の状態に比べ、映像酔いの症状が重くなっているような状態である。

　"コントローラ操作"の項目では、ユーザ１による現在のコントローラ２０の操作と、定常操作とが比較される。例えば、推定処理を実行する際に読み込まれたユーザ１の操作のタイミングや操作精度が、定常操作時のタイミングや操作精度と比較される。
　例えば、コントローラ２０の操作が、履歴から予測される定常操作と同様の操作（例えば、ばらつきが３％未満）である場合、映像酔いの度合いはレベル１であると判定される。
　また、定常操作に対するコントローラ２０の操作のばらつきが３％以上５％未満である場合、映像酔いの度合いはレベル２であると判定される。
　また、定常操作に対するコントローラ２０の操作のばらつきが５％以上１０％未満である場合、映像酔いの度合いはレベル３であると判定される。
　また、定常操作に対するコントローラ２０の操作のばらつきが１０％以上である場合、映像酔いの度合いはレベル４であると判定される。

　定常操作の情報は、例えば過去にユーザ１が行ったゲーム等の操作履歴をもとに設定される。操作履歴は、例えばユーザ特性情報として、適宜読み込まれる。
　また"コントローラ操作"の項目では、現在ユーザ１がプレイしているゲーム（映像コンテンツ）と、同じジャンルのゲームや類似ゲームでの操作履歴を基準にして、定常操作の情報が設定されてもよい。これにより、ジャンルによってユーザ１の操作スタイルが変化するような場合であっても、映像酔いの度合いを適正に推定することが可能となる。

　ユーザ１によるコントローラ２０の操作の情報は、ユーザの操作情報の一例である。なおユーザ１によるコントローラ２０の操作内容を記録した情報を用いて、映像酔いの度合いを推定することも可能である。例えば、映像コンテンツを一時停止にする操作の履歴や、ユーザ１が操作を行っていない期間等の記録は、映像コンテンツの中断を記録したログとなる。このようなログが参照され、中断の頻度が高いほど、映像酔いの度合いが高く判定される。

　図３に戻り、"発汗"の項目では、現在のユーザ１の発汗量と、定常発汗量とが比較される。これは、映像酔いに伴うユーザ１の精神性発汗を評価する処理であると言える。
　例えば、ユーザ１の発汗量が、定常発汗量に比べて３％未満で変化する場合、映像酔いの度合いはレベル１であると判定される。
　また、ユーザ１の発汗量が、定常発汗量に比べて３％以上５％未満で変化する場合、映像酔いの度合いはレベル２であると判定される。
　また、ユーザ１の発汗量が、定常発汗量に比べて５％以上１０％未満で変化する場合、映像酔いの度合いはレベル３であると判定される。
　また、ユーザ１の発汗量が、定常発汗量に比べて１０％以上で変化する場合、映像酔いの度合いはレベル４であると判定される。

　"心拍変動"の項目では、現在のユーザ１の心拍数の変動量（心拍変動）と、定常時の心拍数の変動量（定常心拍変動）とが比較される。
　例えば、ユーザ１の心拍変動が、定常心拍変動に比べて３％未満で変化する場合、映像酔いの度合いはレベル１であると判定される。
　また、ユーザ１の心拍変動が、定常心拍変動に比べて３％以上５％未満で変化する場合、映像酔いの度合いはレベル２であると判定される。
　また、ユーザ１の心拍変動が、定常心拍変動に比べて５％以上１０％未満で変化する場合、映像酔いの度合いはレベル３であると判定される。
　また、ユーザ１の心拍変動が、定常心拍変動に比べて１０％以上で変化する場合、映像酔いの度合いはレベル４であると判定される。

　ユーザ１の発汗量、心拍数（心拍変動）の情報は、ユーザ１の生体情報の一例である。
　この他、生体情報として、ユーザ１の眼球の運動量が用いられてもよい。例えば眼球の運動量や運動の頻度が大きいほど、映像酔いの度合いが高く判定される。
　また、生体情報として、ユーザ１の身体の動揺が用いられてもよい。例えばユーザ１の頭部や身体全体の揺れが大きいほど、映像酔いの度合いが高く判定される。
　また、生体情報として、ユーザ１の心電波形が用いられてもよい。心電波形を用いることで、例えばユーザ１の自律神経（交換神経及び副交感神経）の変調を検出することが可能である。この自律神経の変調が大きいほど、映像酔いの度合いが高く判定される。
　生体情報の具体的な内容は限定されず、上記したパラメータのうち一つ、又は複数を組み合わせて映像酔いの度合いが推定される。

　上記で説明した操作情報及び生体情報以外のユーザ状態情報が用いられてもよい。
　例えば、ユーザ状態情報として、ユーザ１の発話情報が用いられる。この場合、ユーザ１が映像コンテンツを見ている際に発した自由発話の内容や頻度から、映像酔いの度合いが推定される。例えば「気持ち悪い」、「酔ってきた」、「目が回る」、「頭が痛い」といった体調不良である旨の発言が多いほど、映像酔いの度合いが高く判定される。
　また、ユーザ状態情報として、ユーザ１の音声そのものの状態が用いられてもよい。この場合、ユーザ１の音声が周波数解析等により解析される。その解析結果をもとに、ユーザ１の声の状態が定常状態から逸脱しているか否かが検知される。またユーザ１の声の逸脱の度合いが検知されてもよい。例えば、ユーザ１の声のトーンが、通常のトーンから外れているような場合には、そのずれ量が大きいほど、またずれている期間が長いほど、映像酔いの度合いが高く判定される。

　また例えば、ユーザ状態情報として、ユーザ１の申告情報が用いられてもよい。例えばユーザ１に対して映像酔いの度合いを訪ねる簡易質問が映像や音声で提示される。この場合、ユーザ１が自身の酔い状態を段階的に評価した結果が、ボタンや口頭で入力され、映像酔いの度合いとして読み込まれる。このように、ユーザ１が申告した情報を用いることで、映像酔いの度合いを高精度に推定することが可能となる。

　また、映像コンテンツの体験後や、各シーンの終了後といったタイミングで、ユーザ１により自身の酔い状態がレイティングされてもよい。この場合、例えば表示ユニット１３に映像酔いをレイティングするための評価画面が表示される。

　評価画面では、例えばＳＳＱ（Simulator Sickness Questionnaire）と呼ばれる評価方式を用いて、ユーザ１の映像酔いの度合いがレイティングされる。
　ＳＳＱでは、以下の質問項目に対して４段階（０：まったくない、１：すこしある、２：中程度にある、３：大いにある）で回答する方式が採用される。
「１：全般的に気分が悪い」、「２：疲労感がある」、「３：頭痛がする」、「４：目の疲れを感じる」、「５：目の焦点が合わせにくい」、「６：唾液がよく出る」、「７：冷や汗が出る」、「８：吐き気がする」、「９：注意集中が困難である」、「１０：頭重感がする」、「１１：視界がぼやける」、「１２：開眼で身体がふらつく」、「１３：閉眼で身体がふらつく」、「１４：回転性のめまいがする」、「１５：胃重感がする」、「１６：ゲップが出る」
　またＳＳＱでは、これらの質問項目についての回答結果から、総合スコア（Total Score）や、悪心（Nausea）、眼精疲労（Oculomotor）、失見当識（Disorientation）といった、下位の指標が評価される。

　なお、このようなＳＳＱに代えて、より簡易な質問項目（例えば「気持ち悪いか？」、「めまいがするか？」、「頭痛がするか？」、「吐き気がするか？」等）が用いられてもよい。
　このように、ユーザ１にレイティングされた情報は、例えば後述する履歴情報等とともに、ユーザ１の映像酔いについての履歴として、ユーザデータベース３３に蓄積される。

　上記では、主に、ユーザ状態情報に基づいて、現在の映像酔いの度合いを推定する推定処理について説明した。
　ユーザ状態情報に基づいて、未来の映像酔いの度合いを予測する予測処理を実行可能である。例えばユーザ状態情報に変化があった場合に、その変化率等に基づいて、所定時間後の映像酔いの度合いが予測される。
　一例として、ユーザの発汗量が徐々に上昇している場合を考える。この場合、発汗量の上昇を表す近似曲線等を利用して、所定時間後の発汗量が算出され、その算出結果に基づいて所定時間後の映像酔いの度合いが予測される。発汗量の上昇から、映像酔いの度合いが次のレベルに変化する時刻等が予測されてもよい。同様に、他の生体情報の変化等を利用して、映像酔いの度合いを適宜予測することが可能である。
　この他、ユーザ状態情報を用いて、映像酔いの度合いを予測する方法は限定されない。

　［映像コンテンツの酔いやすさ特性］
　図４は、映像コンテンツのコンテンツ状態情報の一例を示す表である。図５は、映像コンテンツのコンテンツ特性情報の一例を示す表である。以下では、図４及び図５を参照して、映像コンテンツの酔いやすさ特性について説明する。

　映像コンテンツの酔いやすさとは、映像コンテンツについての一般的な酔いやすさであり、映像コンテンツの性質に応じて定まる特性である。映像コンテンツを視聴したユーザ１に発生する映像酔いは、映像コンテンツに関する様々な要素によって引き起こされるものと考えられる。これらの映像酔いの要因となる要素を、酔い要素と記載する。
　酔い要素は、典型的には、映像コンテンツを構成する映像及び音声の物理状態を表す要素である。例えば、映像の明るさや、映像の背景の速度、音声の変化等が、酔い要素となりえる。酔い状態推定・予測部４４では、これらの酔い要素をもとに推定された映像コンテンツの酔いやすさを表す情報が取得される。

　映像酔いの要因となる酔い要素としては、様々な要素が挙げられる。
　例えば、画面の平均輝度、画面の部分ごとの輝度のばらつき、一定時間内での背景や各部分の輝度や色の変化度合い、背景の変化速度といった、画面全体や背景に係る要素が酔い要素として用いられる。
　この場合、例えば平均輝度が高いほど、あるいは輝度のばらつきが大きいほど、酔いやすいと推定される。また、背景の変化速度、輝度変化、色変化等が大きいほど、酔いやすいと推定される。

　また、表示されるアイテムやキャラクタ等のオブジェクトの数、画面内を移動するオブジェクトの比率、移動速度、各オブジェクトの画面に対する色の変化度合いや変化速度といった、画面内に表示されるオブジェクトに係る要素が酔い要素として用いられてもよい。
　この場合、アイテムやキャラクタ等のオブジェクトの数が多いほど、ユーザ１の視点移動が増えるため、酔いやすいと推定される。同様に、動くオブジェクトの比率が多いほど、酔いやすいと推定される。また、オブジェクトの移動速度や色変化の度合いや速度が大きいほど、酔いやすいと推定される。

　また、映像コンテンツのシーン切り替え頻度、遷移シーンの変化度合といった、シーンの変化に係る要素が酔い要素として用いられてもよい。
　この場合、シーン切り替え頻度が高いほど、酔いやすいと推定される。またシーンの切り替え方として、視野がリニアに動く方が、画面切り替えにより視野がステップ的に動くよりも酔いやすいと推定される。

　映像の物理状態だけでなく、音の変化や触覚刺激の変化等を酔いやすさの推定に用いることも可能である。例えば、音の大きさや種類の切り替え頻度や、サラウンド音の移動量、触覚刺激の変化量等が酔い要素として用いられる。
　この場合、音の切り替え頻度が多いほど、酔いやすいと推定される。またサラウンド音の移動量、触覚刺激の変化等が大きいほど、酔いやすいと推定される。

　このように、基本的には、映像及び音声の物理状態の変化が大きいほど、その映像コンテンツは酔いやすいと推定される。
　酔いやすさ特性は、ユーザ１が映像コンテンツを視聴しているタイミングでリアルタイムに推定してもよいし、予め推定しておいて適宜読み込んでもよい。

　まず、酔い要素の情報を使って、酔いやすさ特性をリアルタイムで推定する方法について説明する。
　図４Ａの表には、タイミングｔ１、ｔ２、・・・において読み込まれたコンテンツ状態情報が示されており、図４Ｂの表には、タイミングｔ１、ｔ２、・・・で推定された映像コンテンツの酔いやすさ特性が示されている。

　図４Ａのコンテンツ状態情報の表に示す"酔い要素の値"は、要素１、要素２、・・・の値（物理量や、その変化の度合い等）である。例えば要素１の値の範囲は０以上１以下であり、要素２の値の範囲は０以上１００以下である。また、各タイミングにおける映像コンテンツのシーンが判定され、シーンＩＤ（ＩＤ＝Ａ、Ｂ、Ｃ、・・・）が紐づけられる。例えば、ｔ１～ｔ５は、シーンＡであり、ｔ６～ｔ１０はシーンＢであり、ｔ１１～ｔ１５はシーンＣである。

　酔い状態推定・予測部４４では、このように各タイミングで"酔い要素の値"が読み込まれ、酔い要素の状態に応じた映像コンテンツの酔いやすさが推定される。図４Ｂの酔いやすさ特性の表に示す"酔いやすさ"は、要素１、要素２、・・・について推定された酔いやすさ（ここでは０～４までの５段階表記とする）の値である。
　例えば、タイミングｔ１では、要素１の値は０であり、要素１に関する酔いやすさは０と推定される。一方で要素２の値は１０であり、要素２に関する酔いやすさは１と推定される。ここでは、各要素の酔いやすさの最大値が、そのタイミングにおける酔いやすさの総合値として用いられる。タイミングｔ１では、酔いやすさの総合値は１である。
　また例えば、タイミングｔ６では、要素１に関する酔いやすさが４となり、要素２に関する酔いやすさが２となる。この結果、タイミングｔ６での酔いやすさの総合値は４となる。

　このように、コンテンツ状態情報には、再生中の映像コンテンツにおいて映像酔いの要因となる酔い要素の情報が含まれる。酔い状態推定・予測部４４は、このコンテンツ状態情報に含まれる酔い要素の情報に基づいて、再生中の映像コンテンツに関する酔いやすさ特性を推定する。
　これにより、例えばユーザ１の操作等により映像コンテンツの映像や音声等が変化する場合であっても、その酔いやすさを確実に推定することが可能となる。

　次に、予め推定された酔いやすさ特性を用いて、現在の酔いやすさを推定する方法について説明する。
　図５の表には、映像コンテンツのシーンＡ、Ｂ、Ｃ、・・・における酔いやすさ特性を記録したコンテンツ特性情報が示されている。このコンテンツ特性情報は、例えばユーザ１が実際に映像コンテンツを体験する前に、映像コンテンツの特性をもとに推定された情報である。ここでは、シーンＡ、Ｂ、Ｃに関する酔いやすさ特性が、図４に示すシーンＡ、Ｂ、Ｃの特性と一致している。
　例えば、ユーザ１が前回プレイした際に、リアルタイムで推定された酔いやすさ特性（コンテンツ状態情報）を記録することで、コンテンツ特性情報を構築することが可能である。また例えば、映像コンテンツの制作時に酔いやすさ特性を評価しておいてもよい。

　図５に示す例では、シーンごとに、酔いやすさの総合値と、要素ごとの酔いやすさの値が記録されている。例えば、酔いやすさの総合値だけを記録してもよいし、要素ごとの酔いやすさの値だけを記録してもよい。
　また、必ずしもシーンごとに酔いやすさを記録する必要はない。例えば、シーンごとに判定した酔いやすさの値から代表値（平均値や最大値等）を求め、コンテンツ単位で酔いやすさを定義してもよい。
　これらの値は、コンテンツデータベース３２に蓄積され、処理に必要なタイミングで適宜読み込まれる。

　このように、コンテンツ特性情報には、映像コンテンツのシーンごと又はコンテンツ全体について、予め推定された映像コンテンツに関する酔いやすさ特性の情報が含まれる。酔い状態推定・予測部４４は、このコンテンツ特性情報に含まれる酔いやすさ特性を読み込み、再生中の映像コンテンツに関する酔いやすさ特性を取得する。
　この処理は、各タイミングで酔いやすさ特性を実際に推定する必要がないため、処理負荷を十分に低減することが可能となる。

　［酔いやすさ特性と履歴情報とを用いた映像酔いの度合いの推定・予測］
　図６は、ユーザ１の映像酔いに関する履歴情報の一例を示す表である。
　履歴情報は、ユーザの過去の視聴体験において発生した映像酔いの状態とその視聴体験における酔いやすさ特性とを関連づけて記録した情報である。履歴情報は、ユーザ特性情報としてユーザデータベース３３に格納される。
　履歴情報を記録する際に用いられるコンテンツ（以下では体験済みコンテンツと記載する）は、ユーザ１が体験中の映像コンテンツでもよいし、全く別のコンテンツでもよい。
　ここでは、上記した酔いやすさ特性と、履歴情報とを用いて、映像酔いの度合いを推定・予測する方法について説明する。

　図６には、所定の時間間隔（ここでは１分間隔）で記録された履歴情報が示されている。この履歴情報には、ユーザ１の"酔い状態"として、酔い状態の度合いと各症状の有無とが記録されている。なお、症状に関するデータは、例えばユーザ１による申告や、自由発話の内容、生体情報等をもとに推定して記録される。
　また履歴情報には、体験済みコンテンツの"酔いやすさ"として、酔いやすさの総合値と要素ごとの酔いやすさの値とが記録されている。
　すなわち、履歴情報は、体験済みコンテンツの視聴時における、ユーザ状態情報と、コンテンツ状態情報とを記録した情報であると言える。

　例えば履歴情報の"酔い状態"の項目からは、映像酔いの度合いの変化タイプを読み取ることが可能である。図６に示す例では、体験開始後４分の時点で、映像酔いの度合いがレベル２となり、映像酔いの兆候が表れる。その直後、体験開始後５分の時点で、映像酔いの度合いがレベル３となりユーザ１が酔いはじめる。そして、体験開始後１４分には、映像酔いの度合いがレベル４となる。従ってこのユーザ１は、兆候状態が短く、徐々に症状が重くなるタイプであると言える。

　ユーザデータベース３３には、様々な映像コンテンツで記録された履歴情報が蓄積される。酔い状態推定・予測部４４では、蓄積された履歴情報をもとに、映像酔いの度合いが推定・予測される。
　例えばユーザ１の映像酔い状態の履歴情報を学習データとして、ユーザ１の映像酔いの度合いと、コンテンツの酔いやすいさ特性との関連性を学習した学習器が構築される。学習器に用いるアルゴリズムは限定されず、任意の機械学習アルゴリズムが用いられてよい。この学習器に、現在再生されている映像コンテンツの酔いやすさ特性を入力することで、現在のユーザ１の映像酔いの度合いが推定される。また、学習器を適宜構成することで、所定時間後の映像酔いの度合いを予測することや、映像酔いの度合いが変化するタイミング等を予測することが可能である。
　なお、機械学習の手法に代えて、ルールベースのアルゴリズム等を用いて映像酔いの度合いを推定・予測する処理が実行されてもよい。

　このように、本実施形態では、酔い状態推定・予測部４４により、再生中の映像コンテンツに関する酔いやすさ特性と、履歴情報とに基づいて、映像酔い情報（映像酔いの度合いの推定情報や予測情報）が生成される。
　これにより、ユーザ１及び映像コンテンツの各々の特性から、映像コンテンツによって誘発されるユーザ１の映像酔いの度合いを推定することが可能となり、映像酔いの度合いの推定精度を大幅に向上することが可能となる。

　ユーザ特性情報（履歴情報等）を用いずに、映像コンテンツに関する酔いやすさ特性から、ユーザ１の映像酔いの度合いを推定・予測してもよい。この場合、コンテンツ状態情報から推定される酔いやすさ特性や、コンテンツ特性情報として記録された酔いやすさ特性が、推定処理や予測処理を実行する際に適宜参照される。
　例えば、現在再生されているシーンの酔いやすさ特性が高いほど、現在のユーザ１の映像酔いの度合いが高いと推定される。また例えば、これから再生されるシーンの酔いやすさ特性が高いほど、そのシーンが再生される際のユーザ１の映像酔いの度合いが高くなると予測される。これにより、例えばユーザ１の履歴情報が蓄積されておらず、履歴情報が使えない場合等であっても、ユーザ１の映像酔いの度合いを推定・予測することが可能となる。

　また、酔いやすさ特性を用いずに、ユーザ特性情報から、ユーザ１の映像酔いの度合いを推定・予測してもよい。例えばユーザ特性情報から映像酔いの度合いの変化タイプが判定される。そして判定された映像酔いの度合いの変化タイプを基準として、映像コンテンツの視聴時間（経過時間）等から映像酔いの度合いが推定・予測される。

　この他、映像酔いの度合いの推定処理・予測処理の具体的な内容は限定されない。例えばユーザ状態情報、ユーザ特性情報、コンテンツ状態情報、及びコンテンツ特性情報の少なくとも１つ、又はこれらの組み合わせに基づいて、映像酔いの度合いを推定・予測する任意の処理が実行されてよい。

　［映像酔いの症状の推定・予測］
　上記では、主にユーザ１の映像酔いの度合いを推定する方法について説明した。映像酔いの度合いだけでなく、どのような映像酔いの症状が生じるのかを推定・予測することも可能である。
　本実施形態では、酔い状態推定・予測部４４により、映像酔い情報として、ユーザ１の映像酔いの症状を推定した情報、又は映像酔いの症状を予測した情報の少なくとも一方を含む症状情報が取得される。
　具体的には、推定処理及び予測処理により、ユーザ１の映像酔いの症状を推定した推定情報及び映像酔いの症状を予測した予測情報が生成される。

　例えば図６等を参照して説明した履歴情報を学習データとして、ユーザ１の映像酔いの症状と、コンテンツの酔いやすいさ特性との関連性を学習した学習器が構築される。この学習器は、例えば再生中の映像コンテンツの酔いやすさ特性を入力として、現在のユーザ１の映像酔いの症状を推定するように構成される。また、学習器を適宜構成することで、所定時間後の映像酔いの症状を予測することや、映像酔いの症状が変化するタイミング等を予測することも可能である。
　なお、機械学習の手法に代えて、ルールベースのアルゴリズム等を用いて映像酔いの症状を推定・予測する処理が実行されてもよい。

　また、ユーザ状態情報（生体情報、操作情報、発話情報、申告情報等）をもとに、映像酔いの症状が推定されてもよい。例えば各生体センサ２２や外部カメラ２３の出力をもとに、頭痛、めまい、吐き気等の有無が推定される。あるいはユーザ１の発話内容から、映像酔いの症状が推定される。

　ユーザ１の映像酔いの症状のみならず、映像酔いの症状がどのように変化するのかといった情報（映像酔いの症状の変化タイプ）を推定することも可能である。
　例えば図６に示す履歴情報の"酔い状態"の項目からは、映像酔いの症状の変化タイプを読み取ることが可能である。図６に示す例では、ユーザ１に映像酔いの兆候が表れた直後にめまいが発生し、その後症状の進行にともない頭痛が発生する、すなわちユーザ１は、めまいが続いた後で頭痛が発生し、頭痛の発生に伴い症状が重くなるタイプであると言える。
　このような映像酔いの症状の変化タイプを基準として、映像コンテンツの視聴時間（経過時間）等から映像酔いの症状が推定・予測されてもよい。
　この他、映像酔いの症状の推定処理・予測処理の具体的な内容は限定されない。

　［コンテンツ提供システムの動作］
　図７は、コンテンツ提供システム１００の動作例を示すフローチャートである。図７に示す処理は、例えば映像コンテンツの再生中に繰り返し実行されるループ処理である映像コンテンツを再生する処理はコンテンツ処理部により実行され、そのバックグラウンドで図７に示すループ処理が実行される。

　まず、ユーザ情報取得部４３により、コンテンツ提供システム１００を使用するユーザ１に関するユーザ特性情報が取得される（ステップ１０１）。具体的には、ユーザデータベース３３に格納されたユーザ特性情報（図６に示す履歴情報等）が適宜読み込まれる。
　次に、コンテンツ情報取得部４２により、コンテンツ提供システム１００で再生される映像コンテンツに関するコンテンツ特性情報が取得される（ステップ１０２）。具体的には、コンテンツデータベース３２に格納されたコンテンツ特性情報（図５に示す映像コンテンツの酔いやすさ特性等）が適宜読み込まれる。
　なおステップ１０１及び１０２の処理は、映像コンテンツの進行状況（例えばシーンの切り替わり等）に応じて、適宜実行されてよい。

　次に、ユーザ情報取得部４３により、ユーザ１の現在の状態を表すユーザ状態情報が取得される（ステップ１０３）。例えば、映像コンテンツを見ている最中のユーザ１を測定した生体センサ２２等の出力や、ユーザ１の自由発話の内容等のデータが読み込まれる。
　次に、コンテンツ情報取得部４２により、映像コンテンツの現在の状態を表すコンテンツ状態情報が取得される（ステップ１０４）。例えば、映像コンテンツの再生中のシーンＩＤや、画面の変化やキャラクタの数といった酔い要素の状態を表す情報が、コンテンツ処理部４１から読み込まれる。

　次に、酔い状態推定・予測部４４により、ユーザ１の映像酔いの状態についての推定処理又は予測処理の少なくとも一方が実行される（ステップ１０５）。具体的には、ステップ１０１～１０４で取得したユーザ特性情報、ユーザ状態情報、コンテンツ特性情報、及びコンテンツ状態情報の少なくとも１つをもとに、図３～図６等を参照して説明した推定処理や予測処理が実行される。
　推定処理では、例えばユーザ１の映像酔いの度合いや症状が推定される。また予測処理では、例えば所定時間後の映像酔いの度合いや症状が予測される。この他、映像酔いの度合いの変化タイプや、症状の変化タイプが判定されてもよい。これらの情報は、ユーザ１の映像酔いの状態を表す映像酔い情報として、刺激制御部４５に出力される。

　次に、刺激制御部４５により、ユーザ１の映像酔い情報に基づいて、映像酔いを抑制する抑制刺激が選択・生成される（ステップ１０６）。
　抑制刺激を選択する処理では、映像酔いの状態の推定値や予測値に基づいて、刺激データベース３４から、ユーザ１に提示する抑制刺激が選択される。これにより、抑制刺激の種類（パターン）、パラメータ、提示部位等を容易に設定することが可能である。
　抑制刺激を生成する処理では、映像酔いの状態の推定値や予測値に基づいて、ユーザ１に提示する抑制刺激の種類、パラメータ、提示部位等が算出される。例えば刺激データベース３４に格納された抑制刺激のデータを調整してもよいし、新たに抑制刺激のデータを生成してもよい。

　さらにステップ１０６では、映像酔いの状態の推定値や予測値に基づいて、抑制刺激を提示するタイミング・継続時間等が算出される。例えば振動刺激を用いる場合、振動を開始するタイミング、振動を継続する時間等が算出される。あるいは、振動刺激の繰り返し回数や、インターバル等が設定されてもよい。

　本実施形態では、映像酔いの度合いを表す度合い情報に応じて、ユーザ１に対する抑制刺激の提示が制御される。
　例えば映像酔いの度合いに応じて、抑制刺激を提示するか否かが判定される。また映像酔いの度合いに応じて、抑制刺激の強度や種類等が設定される。あるいは、映像酔いの度合いに応じて、抑制刺激の提示部位や頻度等が設定されてもよい。
　また映像酔いの症状を表す症状情報に応じて、ユーザ１に対する抑制刺激の提示が制御されてもよい。
　例えば映像酔いの症状に応じて、抑制刺激の強度や種類等が設定される。あるいは、映像酔いの症状に応じて、抑制刺激の提示部位や頻度等が設定されてもよい。
　抑制刺激の提示制御については、図８～図１３等を参照して具体的に説明する。

　次に、コンテンツ提供システム１００に設けられた刺激提示部２５により、抑制刺激が提示される（ステップ１０７）。具体的には、刺激制御部４５により、ステップ１０６で選択・生成された抑制刺激のデータから、抑制刺激を提示するための信号が生成され、刺激提示部２５を構成する各素子に出力される。この時、各素子に対する信号出力のタイミングや期間等を調整することで、抑制刺激を提示するタイミングや継続時間が制御される。
　抑制刺激が提示されると、映像コンテンツが終了したか否かが判定される（ステップ１０８）。映像コンテンツが終了していない場合（ステップ１０８のＮｏ）、ステップ１０３以降の処理が再度実行される。また映像コンテンツが終了した場合（ステップ１０８のＹｅｓ）、図７に示す処理が終了する。

　［映像酔いの状態に応じた抑制刺激の提示制御］
　ユーザ１の映像酔い情報を用いて抑制刺激の提示を制御する方法について説明する。
　以下では、抑制刺激の一例として、振動素子２６により提示される振動刺激を例に挙げて説明する。
　この場合、映像酔いの状態に応じて、振動刺激のタイプ（パターン）が設定される。例えば、一定周期の振動刺激、不規則な振動刺激、徐々に増強する振動刺激、あるいは徐々に減弱する振動刺激等のパターンが設定される。
　また、映像酔いの状態に応じて、振動に関するパラメータ（強度、振動数、提示部位）や、振動刺激を提示するタイミング、継続時間等が設定される。
　なお、振動刺激以外の刺激（電気刺激等）を抑制刺激として用いる場合であっても、以下に説明する内容は適用可能である。

　［推定値に応じた抑制刺激の提示制御］
　図８は、酔い状態の推定情報を用いた刺激提示の一例を示すタイムチャートである。図８の上段のグラフは、タイミングｔでのユーザ１の映像酔いの度合いの推定値を示すグラフであり、縦軸は推定値のレベル（レベル１～レベル４）を表している。また図８の下段のグラフは、タイミングｔでの振動刺激の制御信号を示すグラフであり、縦軸は振動刺激の強度を表している。

　本実施形態では、刺激制御部４５により、度合い情報が表す映像酔いの度合いが所定のレベルに達した場合に、ユーザ１に対する振動刺激（抑制刺激）の提示が開始される。すなわち、映像酔いの度合いが上昇して閾値となる所定のレベルを超えると、ユーザ１に振動刺激が提示される。また映像酔いの度合いが所定のレベル以下である場合には、振動刺激は提示されない。これにより、余分な刺激等が提示されるといった事態を回避することができる。

　所定のレベルは、ユーザ１の映像酔いの予兆が表われるレベルに設定される。
　本実施形態では、所定のレベルは、レベル２に設定される。すなわち、ユーザ１が映像酔いの症状を自覚していないが、体調に変化があらわれた時点で、振動刺激（抑制刺激）の提示が開始される。
　このように、症状が自覚されていない映像酔いの初期の段階から、刺激を提示することで、映像酔いの進行を遅らせることや、症状を軽くすることが可能な場合がある。また症状の発生を回避することが可能となる場合もある。。

　図８に示す例では、タイミングｔ１において、ユーザ１の映像酔いの度合いがレベル２であると推定される。この場合、刺激制御部４５により、振動刺激を提示する処理が開始される。なお、タイミングｔ１では、ユーザ１は映像酔いの症状を自覚していないものと考えられる。そこで図８では、ｔ１以降に提示される振動刺激の強度及び頻度が比較的小さく設定され、振動が目立たないように提示される。これにより、ユーザ１の映像体験を阻害することなく、映像酔いを抑制することが可能となる。

　また、図８に示す例では、タイミングｔ２において、ユーザ１の映像酔いの度合いがレベル３であると推定される。この場合、ユーザ１は映像酔いの症状を感じ始めているものと考えられる。そこで、図８では、ｔ２以降に提示される振動刺激の強度及び頻度が、それまでの振動刺激に比べて大きく設定される。これにより、映像酔いの進行を効果的に抑制することが可能となる。このように、映像酔いの度合いに応じて、振動刺激のパラメータが変更されてもよい。

　このように、酔い状態の推定情報を用いた刺激提示では、ユーザ１の現在の映像酔いの度合いに応じて、振動刺激の提示が即応的に制御される。これにより、映像酔いの状態の変化に合わせて、抑制刺激を確実に提示することが可能となり、映像酔いを十分に抑制することが可能となる。

　［予測値に応じた抑制刺激の提示制御］
　図９は、酔い状態の予測情報を用いた刺激提示の一例を示すタイムチャートである。ここでは、予測処理の一例として、所定時間（ΔＴ０）後のユーザ１の映像酔いの度合いの予測値が算出されるものとする。
　図９の上段のグラフは、タイミングｔにおいて予測された映像酔いの度合いの予測値を示すグラフであり、縦軸は予測値のレベル（レベル１～レベル４）を表している。また図９の下段のグラフは、タイミングｔでの振動刺激の制御信号を示すグラフであり、縦軸は振動刺激の強度を表している。

　図９に示す例では、タイミングｔ１の時点で、ΔＴ０後に、ユーザ１の映像酔いの度合いがレベル２に上がると予測される。この場合、刺激制御部４５は、振動刺激を提示するタイミングｔ１'を、映像酔いの度合いがレベル２に達するタイミング（ｔ１＋ΔＴ０）よりも前の時点に設定する。ここでは、ｔ１'＝（ｔ１＋ΔＴ０）－ΔＴ１に設定される。ここで、
ΔＴ１は、ΔＴ０以下の定数である。ΔＴ１は、例えばユーザ１の映像酔いの度合いの変化タイプ等に応じて設定されてもよいし、デフォルトの値が用いられてもよい。
　これにより、映像酔いの予兆に先がけて、振動刺激を提示することが可能となる。このような処理により、映像酔いの進行を十分に遅らせるといった効果が期待される。

　また、図９に示す例では、タイミングｔ２の時点で、タイミング（ｔ２＋ΔＴ０）にユーザ１の映像酔いの度合いがレベル３に上がると予測される。この場合、映像酔いの度合いがレベル３になるタイミングに先がけて、振動刺激の強度及び頻度を増加する制御が行われる。この制御が行われるタイミングｔ２'は、定数ΔＴ２を用いて、ｔ２'＝（ｔ１＋ΔＴ０）－ΔＴ２に設定される。
　これにより、ユーザ１が映像酔いの症状を自覚するタイミングを十分に遅らせるといった効果が期待される。

　［抑制刺激の提示制御例］
　図１０～図１３は、刺激提示の一例を示すタイムチャートである。以下では、図１０～図１３を参照して、映像酔いの状態に応じて抑制刺激を提示する際の制御例についてそれぞれ説明する。なお、ここでは主に映像酔いに関する推定情報を用いる場合について説明するが、以下の説明は予測情報を用いる場合にも適宜適用可能である。

　図１０では、映像酔いの症状に合わせて振動刺激が提示される。図１０の上段には、ユーザ１の映像酔いの症状（頭痛、めまい、吐き気）の推定結果が図示されている。また、図１０の下段には、振動刺激の制御信号を示すグラフが図示されている。

　例えば、映像酔いの症状のタイプにより、酔いの低減に効果のある刺激が異なることが考えられる。そこで、本実施形態では、刺激制御部４５により、映像酔いの症状に応じて、ユーザ１に提示する抑制刺激の種類が設定される。これにより、映像酔いの症状にあった抑制刺激を提示することが可能となり、映像酔いの抑制効果を高めることが可能となる。
　ここでは、例えば抑制刺激の種類として、振動刺激のタイプ（振動パターン）や、提示部位が、映像酔いの症状に応じて設定される。また、振動刺激に代えて、圧覚刺激、温冷刺激、電気刺激、音刺激、光刺激等の他の刺激が設定されてもよい。

　図１０に示す例では、タイミングｔ１においてユーザ１がめまいを感じていると推定され、タイプ１の振動刺激の提示が開始される。その後、タイミングｔ２においてユーザが頭痛を感じていると推定され、振動刺激の種類がタイプ１からタイプ２に変更される。さらにタイミングｔ３においてユーザが吐き気を感じていると推定され、振動刺激の種類がタイプ２からタイプ３に変更される。

　映像酔いの症状と、刺激のタイプとの対応関係は、例えばユーザの特性や履歴情報に基づいて特定することが可能である。例えば、ユーザ１に対して過去に刺激を提示した際に、症状の悪化を防ぐ効果や映像酔いの低減効果の高かった刺激が特定され、ユーザ特性情報として記録される。
　このように、本実施形態では、ユーザ１の映像酔いに対する抑制効果が高い刺激の情報が取得され、ユーザ１に対して抑制効果が高い刺激が提示される。これにより、映像酔いの状態を効果的に抑制することが可能となる。

　図１１では、映像酔いの度合いの変化タイプに合わせて振動刺激が提示される。図１１Ａ及ぶ図１１Ｂの上段には、ユーザ１の映像酔いの度合いの推定結果が図示されており、各図の下段には、振動刺激の制御信号を示すグラフが図示されている。図１１Ａ及び図１１Ｂは、映像酔いの度合いの変化タイプが互いに異なるユーザ１を対象とした振動刺激の制御例である。

　本実施形態では、映像酔いの度合いの変化タイプに応じて、抑制刺激を提示するタイミングが設定される。映像酔いの度合いの変化タイプは、例えばユーザ１の履歴情報に基づいて判定することが可能である（図６参照）。刺激制御部は、現在のユーザ１についての映像酔いの度合いの変化タイプを判定し、その判定結果をもとに、抑制刺激を提示するタイミングを調整する。
　これにより、ユーザ１の映像酔いの進行にあったタイミングで抑制刺激を提示することが可能となる。この結果、例えば抑制刺激の提示が遅れるといった事態や、不必要に早い段階から抑制刺激を提示するといった事態を回避することが可能となる。

　図１１Ａには、映像酔いの度合いが急激に増加するタイプのユーザ１に提示する振動刺激の制御例が図示されている。このユーザ１は、例えばタイミングｔ１で映像酔いの度合いがレベル２に上がった後、比較的短時間の内に映像酔いの度合いがレベル３に上がる。
　このように、映像酔いの度合いが急激に変化するユーザ１については、振動刺激をすぐに提示することが好ましい。このため、図１１Ａでは、映像酔いの兆候があると推定された時点（タイミングｔ１）で、振動刺激の提示が開始される。

　一方で図１１Ｂには、映像酔いの度合いが徐々に増加するタイプのユーザ１に提示する振動刺激の制御例が図示されている。このユーザ１は、タイミングｔ１で映像酔いの度合いがレベル２に上がった後、比較的長い期間レベル２を維持し、その後で映像酔いの度合いがレベル３に上がる。
　このように、映像酔いの兆候が長引くユーザ１に対して、振動刺激を早い段階で提示してしまうと、ユーザ１の視聴体験を不必要に阻害してしまう恐れがある。このため、図１１Ｂでは、図１１Ａでは、映像酔いの兆候があると推定された時点（タイミングｔ１）から一定の遅延時間（Ｄｅｌａｙ）が経過したタイミングｔ１'に振動刺激の提示が開始される。
　遅延時間を設定する方法は限定されず、例えばユーザ１の過去の履歴等に応じて適宜設定されてよい。

　図１２では、ユーザ１の慣れを考慮して振動刺激が変更される。図１２Ａ及ぶ図１２Ｂの上段には、映像コンテンツのシーンの切り替わりが模式的に図示されており、各図の下段には、振動刺激の制御信号を示すグラフが図示されている。ここでは、例えば映像酔いの度合いが一定のレベルに達しており、一定の間隔で振動刺激を提示する制御が行われているものとする。

　図１２Ａでは、映像コンテンツのシーン（シーンＡ、Ｂ、Ｃ・・・）に応じて、振動刺激のタイプが変更される。例えばシーンＡが再生される場合には、タイプ１の振動刺激が提示され、シーンＢが再生される場合には、タイプ２の振動刺激が提示され、シーンＣが再生される場合には、タイプ３の振動刺激が提示される。
　なお振動刺激の場合、タイプ（振動パターン）以外にも、周波数、強度、提示位置といったパラメータがシーンごとに変更されてもよい。
　もちろん、振動刺激のタイプ等を変更するだけでなく、抑制刺激の種類そのものを変更してもよい。

　このように、本実施形態では、刺激制御部４５により、映像コンテンツのシーンごとに、ユーザ１に対して提示する抑制刺激が変更される。各シーンと抑制刺激との対応関係は、任意に設定されてよい。

　例えば、映像コンテンツの制作時に、一般的な酔いやすさ（コンテンツ特性情報）が推定される。そして、シーンごとの推定値に合わせて映像酔いの抑制刺激を付与した映像コンテンツが制作されてもよい。

　また、映像コンテンツの特性や製作上の制約に応じて、対応する抑制刺激の種類や刺激パターンが設定されていてもよい。例えば、コンテンツの演出として刺激（コンテンツ刺激）を提示するようなシーンでは、コンテンツ刺激と抑制刺激とが混同されないように、抑制刺激の提示部位をずらすといった設定が可能である。また比較的静かなシーンでは、強度を落とした気付かれにくい刺激を提示するといった設定も可能である。
　なお、必ずしも抑制刺激とシーンとを対応づける必要はなく、シーンの切り替えに合わせて所定の順番で抑制刺激が切り替えられてもよい。
　シーンごとに抑制刺激変更することで、ユーザ１が抑制刺激に慣れてしまうといった事態を回避し、映像酔いの抑制効果を自然に維持することが可能となる。

　図１２Ｂでは、所定の時間間隔ΔＴで、振動刺激のタイプが変更される。この例では、タイプ１、タイプ２、及びタイプ３の振動刺激が、この順番で切り替えて用いられる。また切替のタイミングが来るまでは、同一タイプの振動刺激が所定のインターバルを開けて提示される。ここでは、ΔＴの間に同一タイプの振動刺激が４回提示される。
　これに限定されず、例えばΔＴを振動刺激のインターバルに設定し、毎回刺激のタイプが変更されるような設定も可能である。また刺激は一定の順番を繰り返す代わりに、ランダムに選択して用いてもよい。

　このように、刺激制御部４５により、所定の時間間隔ΔＴごとに、ユーザ１に対して提示する抑制刺激が変更されてもよい。
　これにより、例えば複数の抑制刺激をまんべんなくユーザ１に提示するといった処理を容易に実現することが可能となる。この結果、ユーザ１が抑制刺激に慣れてしまうといった事態を回避し、映像酔いの抑制効果を容易に維持することが可能となる。

　図１３では、ユーザ１に対する振動刺激の効果に応じて、ユーザ１に提示する振動刺激が選択される。図１３Ａ及ぶ図１３Ｂの上段には、ユーザ１の映像酔いの度合いの推定結果が図示されており、各図の下段には、振動刺激の制御信号を示すグラフが図示されている。ここでは、タイミングｔ１で振動刺激の提示が開始されるものとする。
　図１３Ａ及び図１３Ｂは、同一の刺激に対する映像酔いの抑制効果のタイプが互いに異なるユーザ１を対象とした振動刺激の制御例である。

　本実施形態では、ユーザ１に対して、同一の抑制刺激による映像酔いの抑制効果が継続するか否かが判定される。そして、抑制効果が継続する場合、ユーザ１に対して同一の抑制刺激が継続して提示される。また抑制効果が継続しない場合、ユーザ１に提示する抑制刺激の種類が変更される。
　ユーザ１が同一の抑制刺激による抑制効果が継続するタイプであるか否かは、例えばユーザ１の履歴情報に基づいて判定することが可能である。例えばユーザ１の過去の履歴において、同じ刺激によって映像酔いの進行がどの程度抑えられたかが判定される。

　図１３Ａには、同一の抑制刺激による映像酔いの抑制効果が継続するタイプのユーザ１に提示する振動刺激の制御例が図示されている。このユーザ１は、同じ振動刺激が継続される場合でも、抑制効果が継続する。このため、刺激制御部４５は、同じタイプの振動刺激を継続してユーザ１に提示する。

　一方で図１３Ｂには、同一の抑制刺激による映像酔いの抑制効果が継続しないタイプのユーザ１に提示する振動刺激の制御例が図示されている。このユーザ１は、同じ振動刺激を継続して提示すると、抑制効果が低下してしまう可能性がある。このため、刺激制御部４５は、振動刺激のタイプを変更して、ユーザ１が刺激に慣れてしまうといった事態を回避する。これにより、同じ刺激を提示し続ける場合と比べ、抑制効果を高め映像酔いの進行を十分に遅らせるといったことが可能となる。

　また、ユーザ１によっては、映像酔いが発症する前後で抑制刺激の効果が変化することがあり得る。ここで、映像酔いの発症とは、例えばユーザ１が映像酔いの症状を自覚した状態である。例えば、映像酔いが発症すると、映像酔いの度合いがレベル２の予兆段階から、レベル３の酔いはじめの段階となる。
　このような映像酔いが発症した後では、ユーザ１によっては抑制刺激が効果を持ちにくくなる場合がある。一方で、映像酔いが発症した後でも、抑制刺激による抑制効果が維持されるようなタイプもあり得る。このように映像酔いの発症後の抑制効果に応じて、抑制刺激の提示を制御してもよい。

　例えば、映像酔いが発症してからも効果が低減しないユーザ１については、発症してからも抑制刺激の提示が続けられる。これにより、ユーザ１が酔い始めた後でも、映像酔いの度合いが悪化するといった事態を回避することが可能である。
　また例えば、映像酔いが発症してしまうと、抑制効果が低下するユーザ１については、抑制刺激の種類が変更される。これにより、同一の刺激を提示し続ける場合と比べ、抑制効果を高めることができる。また抑制効果が低下するユーザ１については、抑制刺激の提示を中止してもよい。
　また、抑制刺激が効果を持ちにくいユーザ１については、映像コンテンツの臨場感等を損なう刺激は提示をさけるといった制御も可能である。これにより、効果の低い刺激を提示して、ユーザ１の視聴体験を不必要に阻害するといった事態を回避することが可能である。

　以上、本実施形態に係る情報処理装置４０では、映像コンテンツを見ているユーザ１に抑制刺激が提示される。このとき、ユーザ１への要請刺激の提示は、ユーザ１の映像酔い状態を推定・予測した情報をもとに制御される。これにより、ユーザ１の状態にあった抑制刺激の提示等が可能となり、ユーザ１の映像酔いを十分に抑制することが可能となる。

　＜その他の実施形態＞
　本技術は、以上説明した実施形態に限定されず、他の種々の実施形態を実現することができる。

　上記の実施形態では、コンテンツ特性情報として、映像コンテンツの酔い要素等の状態から推定された酔いやすさ特性（図５等参照）の情報が用いられた。
　これに限定されず、他のユーザが映像コンテンツを視聴した際の映像酔いのデータ等が、コンテンツ特性情報として用いられてもよい。

　例えば、映像コンテンツのリリース前に、ある程度の規模のテストユーザを対象として、実際の酔い状態を取得してもよい。すなわち、テストユーザに発生した映像酔いの特性（テストユーザの履歴情報）が、映像コンテンツの特性として用いられてもよい。この場合、テストユーザの映像酔いの状態（度合いや症状）から、コンテンツ全体やシーンごとの酔いやすさ特性が推定され、リリースされる映像コンテンツに付与される。

　また例えば、映像コンテンツのリリース直後に、初期のユーザのデータから酔い状態を取得し、それ以降のユーザが利用できるように映像コンテンツに付与してもよい。すなわち、映像コンテンツの酔いやすさ特性として、初期ユーザの映像酔いの情報が用いられてもよい。この場合、映像コンテンツに付与されるデータは、一定期間ごとに更新される。
　また、性別、年齢、地域、人種等によって、映像酔いの特性に差があるかどうかを分析し、酔い状態の推定に用いてもよい。

　また本技術は、ユーザ個人の映像酔いの特性を記録した履歴情報等のデータベースを構築する記録ツールとしても機能する。このように蓄積された、個人の酔い特性を用いることで、例えば対象者が他の映像コンテンツを視聴した場合に生じる、映像酔いの状態を推定するといったことも可能である。
　これにより、例えば対象者が映像コンテンツを購買する際に、酔わないコンテンツ（酔いにくいコンテンツ）をおすすめすることが可能となる。
　また、映像コンテンツの選択時に、推定される映像酔いのレイティング等を付加して提示するといったことが可能となる。
　また、映像コンテンツの設定等で、対象者が酔いにくいコースなどを個別に設定することや、おすすめの設定値を提示するといったことが可能となる。

　上記では、映像コンテンツを見ているユーザの映像酔いの状態に応じて、抑制刺激を提示する方法について説明した。これに限定されず、ユーザの映像酔いの状態に応じて、映像コンテンツそのものを動的に生成する処理が実行されてもよい。

　図１４は、映像酔い状態に応じた映像コンテンツの変更例を示す模式図である。図１４Ａ～図１４Ｃには、映像コンテンツの一例としてドライビングゲームのコース６と、コース６を走行する車両７とが模式的に図示されている。
　この映像コンテンツでは、コース６に沿って走行する車両７上から見た映像がユーザに表示される。従ってコース６上のカーブの曲がり具合や頻度によって、背景が変化する度合いや頻度が決まってくる。

　図１４Ａは、タイミングｔ１におけるコース６ａを示す模式図である。この時点では、コース上には、比較的長い間隔で設定されたカーブ群と、そのあとに続く、比較的短い間隔で設定されたカーブ群とが含まれている。

　タイミングｔ１において、ユーザの映像酔いの度合いが１段階上昇したとする。この場合、図１４Ａに示すコース６ａは、図１４Ｂに示すコース６ｂに変更される。すなわち、比較的長い間隔で設定されたカーブ群のうち、車両７が到達していないカーブ群については曲がり具合が緩く設定される。また比較的短い間隔で設定されたカーブ群は、カーブの数が減らされ、個々のカーブの曲がり具合が緩く設定される。これにより、背景が変化する度合いを小さくし、その頻度を少なくすることが可能となる。従ってコース６ｂは、変更前のコース６ａと比べ、酔いやすさ特性が低く設定されたたコース６となっている。

　また図１４Ｂに示すように、タイミングｔ２において、ユーザの映像酔いの度合いがさらに１段階上昇したとする。この場合、図１４Ｂに示すコース６ｂは、図１４Ｃに示すコース６ｃに変更される。すなわち、また比較的短い間隔で設定されたカーブ群が削除される。これにより、後半のコース６において背景が大きく変化することはなくなり、酔いやすさ特性を十分に低く設定することが可能となる。

　このように、ユーザの映像酔い情報に基づいて、ユーザの映像酔いの進行を抑えるように映像コンテンツが変更されてもよい。これにより、ユーザは映像酔いを悪化させることなく視聴体験を継続して楽しむことが可能となる。
　なお、コース６を変更する場合に限定されず、例えば車両７のスピードや、映像コンテンツを構成する、アイテム、背景画像、音声等を、ユーザの映像酔いが進行しないように動的に変更してもよい。

　上記では、ＶＲ体験を行うためのＨＭＤ１０を用いたシステムについて説明した。これに限定されず、例えばＡＲ体験用のＨＭＤに本技術が適用されてもよい。この場合、ＨＭＤにはユーザの視界を撮影する外向きカメラが設けられ、表示ユニットには、外向きカメラが撮影した映像が表示される。この映像に仮想オブジェクトを重畳して表示することで、ＡＲ体験を提供することが可能となる。このような構成のＨＭＤが用いられる場合であっても、ユーザの映像酔いの状態を推定・予測した情報に応じて、抑制刺激の提示を制御することで、ユーザの映像酔いを十分に抑制することが可能となる。
　この他、大型ディスプレイや、包囲型ディスプレイ等の据え置き型のディスプレイを用いたシステムに本技術を適用することも可能である。この場合も、ユーザの映像酔いの状態を適宜推定・予測した結果に応じて、ユーザに対する抑制刺激の提示が制御される。

　また映像コンテンツの種類等は限定されない。
　例えば映像コンテンツは、ＶＲ空間での様々なアミューズメントを提供するゲームコンテンツである。また、車両、航空機、船舶等の乗り物の操縦や、現場作業を想定したシミュレータとして機能する映像コンテンツが用いられてもよい。また遠隔操作を行う際の作業現場の映像や、作業支援を行う仮想映像等が映像コンテンツとして用いられてもよい。
　この他、任意の映像コンテンツについて、本技術は適用可能である。

　上記ではユーザにより操作される情報処理装置４０により、本技術に係る情報処理方法が実行される場合を説明した。しかしながら情報処理装置４０とネットワーク等を介して通信可能な他のコンピュータとにより、本技術に係る情報処理方法、及びプログラムが実行されてもよい。

　すなわち本技術に係る情報処理方法、及びプログラムは、単体のコンピュータにより構成されたコンピュータシステムのみならず、複数のコンピュータが連動して動作するコンピュータシステムにおいても実行可能である。なお本開示において、システムとは、複数の構成要素（装置、モジュール（部品）等）の集合を意味し、すべての構成要素が同一筐体中にあるか否かは問わない。したがって、別個の筐体に収納され、ネットワークを介して接続されている複数の装置、及び、１つの筐体の中に複数のモジュールが収納されている１つの装置は、いずれもシステムである。

　コンピュータシステムによる本技術に係る情報処理方法、及びプログラムの実行は、例えば映像酔い情報を取得する処理及び刺激の提示を制御する処理が、単体のコンピュータにより実行される場合、及び各処理が異なるコンピュータにより実行される場合の両方を含む。また所定のコンピュータによる各処理の実行は、当該処理の一部または全部を他のコンピュータに実行させその結果を取得することを含む。

　すなわち本技術に係る情報処理方法及びプログラムは、１つの機能をネットワークを介して複数の装置で分担、共同して処理するクラウドコンピューティングの構成にも適用することが可能である。

　以上説明した本技術に係る特徴部分のうち、少なくとも２つの特徴部分を組み合わせることも可能である。すなわち各実施形態で説明した種々の特徴部分は、各実施形態の区別なく、任意に組み合わされてもよい。また上記で記載した種々の効果は、あくまで例示であって限定されるものではなく、また他の効果が発揮されてもよい。

　本開示において、「同じ」「等しい」「直交」等は、「実質的に同じ」「実質的に等しい」「実質的に直交」等を含む概念とする。例えば「完全に同じ」「完全に等しい」「完全に直交」等を基準とした所定の範囲（例えば±１０％の範囲）に含まれる状態も含まれる。

　なお、本技術は以下のような構成も採ることができる。
（１）映像コンテンツを見ているユーザの映像酔いの状態を推定した情報、又は前記映像酔いの状態を予測した情報の少なくとも一方を含む映像酔い情報を取得する取得部と、
　前記映像酔い情報に基づいて、前記ユーザに対する刺激の提示を制御する刺激制御部と
　を具備する情報処理装置。
（２）（１）に記載の情報処理装置であって、
　前記取得部は、前記映像酔い情報として、前記ユーザの映像酔いの度合いを推定した情報、又は前記映像酔いの度合いを予測した情報の少なくとも一方を含む度合い情報を取得し、
　前記刺激制御部は、前記度合い情報に応じて、前記ユーザに対する刺激の提示を制御する
　情報処理装置。
（３）（２）に記載の情報処理装置であって、
　前記刺激制御部は、前記度合い情報が表す前記映像酔いの度合いが所定のレベルに達した場合に、前記ユーザに対する刺激の提示を開始する
　情報処理装置。
（４）（３）に記載の情報処理装置であって、
　前記所定のレベルは、前記ユーザの映像酔いの予兆が表われるレベルに設定される
　情報処理装置。
（５）（１）から（４）のうちいずれか１つに記載の情報処理装置であって、
　前記取得部は、映像酔いに関する前記ユーザの状態を表すユーザ状態情報、映像酔いに関する前記ユーザの特性を表すユーザ特性情報、映像酔いに関する前記映像コンテンツの状態を表すコンテンツ状態情報、及び映像酔いに関する前記映像コンテンツの特性を表すコンテンツ特性情報の少なくとも一つに基づいて、前記ユーザの映像酔いの状態を推定する推定処理、又は前記ユーザの映像酔いの状態を予測する予測処理の少なくとも一方を実行して、前記映像酔い情報を生成する
　情報処理装置。
（６）（５）に記載の情報処理装置であって、
　前記ユーザ状態情報は、前記ユーザの生体情報、操作情報、発話情報、及び申告情報の少なくとも一つを含む
　情報処理装置。
（７）（６）に記載の情報処理装置であって、
　前記生体情報は、前記ユーザの発汗量、心拍数、眼球の運動量、身体の動揺、及び心電波形の少なくとも一つに関する情報を含む
　情報処理装置。
（８）（５）から（７）のうちいずれか１つに記載の情報処理装置であって、
　前記コンテンツ状態情報は、再生中の前記映像コンテンツにおいて映像酔いの要因となる酔い要素の情報を含み、
　前記取得部は、前記コンテンツ状態情報に含まれる前記酔い要素の情報に基づいて、再生中の前記映像コンテンツに関する酔いやすさ特性を推定する
　情報処理装置。
（９）（５）から（８）のうちいずれか１つに記載の情報処理装置であって、
　前記コンテンツ特性情報は、前記映像コンテンツのシーンごと又はコンテンツ全体について、予め推定された前記映像コンテンツに関する酔いやすさ特性の情報を含み、
　前記取得部は、前記コンテンツ特性情報に含まれる前記酔いやすさ特性を読み込む
　情報処理装置。
（１０）（５）から（９）のうちいずれか１つに記載の情報処理装置であって、
　前記ユーザ特性情報は、前記ユーザの過去の視聴体験において発生した映像酔いの状態と前記視聴体験における酔いやすさ特性とを関連づけて記録した履歴情報を含み、
　前記取得部は、再生中の前記映像コンテンツに関する酔いやすさ特性と、前記履歴情報とに基づいて、前記映像酔い情報を生成する
　情報処理装置。
（１１）（１）から（１０）のうちいずれか１つに記載の情報処理装置であって、
前記刺激制御部は、前記映像酔い情報に基づいて、前記刺激を提示するタイミング、前記刺激の継続時間、前記刺激のパラメータ、又は前記刺激の種類の少なくとも１つを制御する
　情報処理装置。
（１２）（１１）に記載の情報処理装置であって、
　前記取得部は、前記映像酔い情報として、前記ユーザの映像酔いの症状の情報を取得し、
　前記刺激制御部は、前記映像酔いの症状に応じて、前記ユーザに提示する刺激の種類を設定する
　情報処理装置。
（１３）（１１）又は（１２）に記載の情報処理装置であって、
　前記取得部は、前記映像酔い情報として、前記ユーザの映像酔いの度合いの変化タイプの情報を取得し、
　前記刺激制御部は、前記映像酔いの度合いの変化タイプに応じて、前記刺激を提示するタイミングを設定する
　情報処理装置。
（１４）（１）から（１３）のうちいずれか１つに記載の情報処理装置であって、
　前記取得部は、前記ユーザの映像酔いに対する抑制効果が高い刺激の情報を取得し、
　前記刺激制御部は、前記ユーザに対して前記抑制効果が高い刺激を提示する
　情報処理装置。
（１５）（１）から（１４）のうちいずれか１つに記載の情報処理装置であって、
　前記刺激制御部は、前記映像コンテンツのシーン又は所定の時間間隔ごとに、前記ユーザに対して提示する刺激を変更する
　情報処理装置。
（１６）（１）から（１５）のうちいずれか１つに記載の情報処理装置であって、
　前記取得部は、前記ユーザに対して、同一の刺激による映像酔いの抑制効果が継続するか否かを判定し、
　前記刺激制御部は、前記抑制効果が継続する場合、前記ユーザに対して同一の刺激を継続して提示し、前記抑制効果が継続しない場合、前記ユーザに提示する刺激の種類を変更する
　情報処理装置。
（１７）（１）から（１６）のうちいずれか１つに記載の情報処理装置であって、
　前記ユーザに対して提示される刺激は、振動刺激、電気刺激、音刺激、又は光刺激の少なくとも一つを含む
　情報処理装置。
（１８）（１）から（１７）のうちいずれか１つに記載の情報処理装置であって、
　前記刺激制御部は、前記映像酔い情報に基づいて、前記ユーザの映像酔いの進行を抑えるように前記映像コンテンツを変更する
　情報処理装置。
（１９）映像コンテンツを見ているユーザの映像酔いの状態を推定した情報、又は前記映像酔いの状態を予測した情報の少なくとも一方を含む映像酔い情報を取得し、
　前記映像酔い情報に基づいて、前記ユーザに対する刺激の提示を制御する
　ことをコンピュータシステムが実行する情報処理方法。
（２０）映像コンテンツを見ているユーザの映像酔いの状態を推定した情報、又は前記映像酔いの状態を予測した情報の少なくとも一方を含む映像酔い情報を取得するステップと、
　前記映像酔い情報に基づいて、前記ユーザに対する刺激の提示を制御するステップと
　をコンピュータシステムに実行させるプログラム。

　１…ユーザ
　１０…ＨＭＤ
　１３…表示ユニット
　２０…コントローラ
　２１…センサ部
　２５…刺激提示部
　３０…記憶部
　３１…制御プログラム
　３２…コンテンツデータベース
　３３…ユーザデータベース
　３４…刺激データベース
　４０…情報処理装置
　４１…コンテンツ処理部
　４２…コンテンツ情報取得部
　４３…ユーザ情報取得部
　４４…酔い状態推定・予測部
　４５…刺激制御部
　１００…コンテンツ提供システム

Claims

　映像コンテンツを見ているユーザの映像酔いの状態を推定した情報、又は前記映像酔いの状態を予測した情報の少なくとも一方を含む映像酔い情報を取得する取得部と、
　前記映像酔い情報に基づいて、前記ユーザに対する刺激の提示を制御する刺激制御部と
　を具備する情報処理装置。
　請求項１に記載の情報処理装置であって、
　前記取得部は、前記映像酔い情報として、前記ユーザの映像酔いの度合いを推定した情報、又は前記映像酔いの度合いを予測した情報の少なくとも一方を含む度合い情報を取得し、
　前記刺激制御部は、前記度合い情報に応じて、前記ユーザに対する刺激の提示を制御する
　情報処理装置。
　請求項２に記載の情報処理装置であって、
　前記刺激制御部は、前記度合い情報が表す前記映像酔いの度合いが所定のレベルに達した場合に、前記ユーザに対する刺激の提示を開始する
　情報処理装置。
　請求項３に記載の情報処理装置であって、
　前記所定のレベルは、前記ユーザの映像酔いの予兆が表われるレベルに設定される
　情報処理装置。
　請求項１に記載の情報処理装置であって、
　前記取得部は、映像酔いに関する前記ユーザの状態を表すユーザ状態情報、映像酔いに関する前記ユーザの特性を表すユーザ特性情報、映像酔いに関する前記映像コンテンツの状態を表すコンテンツ状態情報、及び映像酔いに関する前記映像コンテンツの特性を表すコンテンツ特性情報の少なくとも一つに基づいて、前記ユーザの映像酔いの状態を推定する推定処理、又は前記ユーザの映像酔いの状態を予測する予測処理の少なくとも一方を実行して、前記映像酔い情報を生成する
　情報処理装置。
　請求項５に記載の情報処理装置であって、
　前記ユーザ状態情報は、前記ユーザの生体情報、操作情報、発話情報、及び申告情報の少なくとも一つを含む
　情報処理装置。
　請求項６に記載の情報処理装置であって、
　前記生体情報は、前記ユーザの発汗量、心拍数、眼球の運動量、身体の動揺、及び心電波形の少なくとも一つに関する情報を含む
　情報処理装置。
　請求項５に記載の情報処理装置であって、
　前記コンテンツ状態情報は、再生中の前記映像コンテンツにおいて映像酔いの要因となる酔い要素の情報を含み、
　前記取得部は、前記コンテンツ状態情報に含まれる前記酔い要素の情報に基づいて、再生中の前記映像コンテンツに関する酔いやすさ特性を推定する
　情報処理装置。
　請求項５に記載の情報処理装置であって、
　前記コンテンツ特性情報は、前記映像コンテンツのシーンごと又はコンテンツ全体について、予め推定された前記映像コンテンツに関する酔いやすさ特性の情報を含み、
　前記取得部は、前記コンテンツ特性情報に含まれる前記酔いやすさ特性を読み込む
　情報処理装置。
　請求項５に記載の情報処理装置であって、
　前記ユーザ特性情報は、前記ユーザの過去の視聴体験において発生した映像酔いの状態と前記視聴体験における酔いやすさ特性とを関連づけて記録した履歴情報を含み、
　前記取得部は、再生中の前記映像コンテンツに関する酔いやすさ特性と、前記履歴情報とに基づいて、前記映像酔い情報を生成する
　情報処理装置。
　請求項１に記載の情報処理装置であって、
　前記刺激制御部は、前記映像酔い情報に基づいて、前記刺激を提示するタイミング、前記刺激の継続時間、前記刺激のパラメータ、又は前記刺激の種類の少なくとも１つを制御する
　情報処理装置。
　請求項１１に記載の情報処理装置であって、
　前記取得部は、前記映像酔い情報として、前記ユーザの映像酔いの症状の情報を取得し、
　前記刺激制御部は、前記映像酔いの症状に応じて、前記ユーザに提示する刺激の種類を設定する
　情報処理装置。
　請求項１１に記載の情報処理装置であって、
　前記取得部は、前記映像酔い情報として、前記ユーザの映像酔いの度合いの変化タイプの情報を取得し、
　前記刺激制御部は、前記映像酔いの度合いの変化タイプに応じて、前記刺激を提示するタイミングを設定する
　情報処理装置。
　請求項１に記載の情報処理装置であって、
　前記取得部は、前記ユーザの映像酔いに対する抑制効果が高い刺激の情報を取得し、
　前記刺激制御部は、前記ユーザに対して前記抑制効果が高い刺激を提示する
　情報処理装置。
　請求項１に記載の情報処理装置であって、
　前記刺激制御部は、前記映像コンテンツのシーン又は所定の時間間隔ごとに、前記ユーザに対して提示する刺激を変更する
　情報処理装置。
　請求項１に記載の情報処理装置であって、
　前記取得部は、前記ユーザに対して、同一の刺激による映像酔いの抑制効果が継続するか否かを判定し、
　前記刺激制御部は、前記抑制効果が継続する場合、前記ユーザに対して同一の刺激を継続して提示し、前記抑制効果が継続しない場合、前記ユーザに提示する刺激の種類を変更する
　情報処理装置。
　請求項１に記載の情報処理装置であって、
　前記ユーザに対して提示される刺激は、振動刺激、電気刺激、音刺激、又は光刺激の少なくとも一つを含む
　情報処理装置。
　請求項１に記載の情報処理装置であって、
　前記刺激制御部は、前記映像酔い情報に基づいて、前記ユーザの映像酔いの進行を抑えるように前記映像コンテンツを変更する
　情報処理装置。
　映像コンテンツを見ているユーザの映像酔いの状態を推定した情報、又は前記映像酔いの状態を予測した情報の少なくとも一方を含む映像酔い情報を取得し、
　前記映像酔い情報に基づいて、前記ユーザに対する刺激の提示を制御する
　ことをコンピュータシステムが実行する情報処理方法。
　映像コンテンツを見ているユーザの映像酔いの状態を推定した情報、又は前記映像酔いの状態を予測した情報の少なくとも一方を含む映像酔い情報を取得するステップと、
　前記映像酔い情報に基づいて、前記ユーザに対する刺激の提示を制御するステップと
　をコンピュータシステムに実行させるプログラム。