WO2024090352A1 - 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

情報処理装置、情報処理方法及びプログラム Download PDF

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WO2024090352A1
WO2024090352A1 PCT/JP2023/038002 JP2023038002W WO2024090352A1 WO 2024090352 A1 WO2024090352 A1 WO 2024090352A1 JP 2023038002 W JP2023038002 W JP 2023038002W WO 2024090352 A1 WO2024090352 A1 WO 2024090352A1
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PCT/JP2023/038002
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Inventor
治央 水谷
Original Assignee
サントリーホールディングス株式会社
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    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
    • A61B5/346—Analysis of electrocardiograms
    • A61B5/349—Detecting specific parameters of the electrocardiograph cycle
    • A61B5/352—Detecting R peaks, e.g. for synchronising diagnostic apparatus; Estimating R-R interval
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/22—Social work or social welfare, e.g. community support activities or counselling services
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data

Definitions

  • the present invention relates to an information processing device, an information processing method, and a program that can acquire information about a user's biological condition.
  • Patent Document 1 discloses a system that determines a user's health risk signal based on an aggregated heart rate value determined in accordance with biometric data obtained from the user, and provides the user with the signal.
  • Patent Document 2 also discloses a relaxation level assessment device that can easily and accurately assess the level of relaxation of a user subject using the heart rate (pulse) signal.
  • rhythms affect human sleep and wakefulness.
  • One such rhythm is called the circadian rhythm.
  • the so-called two-process rhythm is widely known regarding human sleep and wakefulness rhythms (for example, see Non-Patent Document 1 below).
  • Patent No. 6531161 Japanese Patent Application Laid-Open No. 9-70399
  • the present invention aims to provide an information processing device, information processing method, and program that can utilize information regarding the user's biological condition.
  • the information processing device of the first invention is an information processing device that includes a biometric information acquisition unit that acquires measurement information related to the biometric condition of a user, a content generation unit that generates content information using the measurement information, and a content storage unit that accumulates the content information generated by the content generation unit in a storage unit in which information is stored.
  • content information can be generated from information related to the biological condition of the user.
  • the information processing device of the second invention is an information processing device in which, compared to the first invention, the content generation unit has a specific information acquisition unit that uses the measurement information to acquire specific information that identifies the state of the providing user, and is configured to acquire content information based on the specific information.
  • This configuration makes it easy to generate content information that corresponds to the status of the user.
  • the information processing device of the third invention is an information processing device in which the specific information includes degree information indicating the degree to which the state of the providing user corresponds to a predetermined classification, in contrast to the second invention.
  • This configuration makes it possible to more reliably generate content information that corresponds to the status of the providing user.
  • the information processing device of the fourth invention is an information processing device according to any one of the first to third inventions, in which the content generation unit generates content information using learning information configured to output output information using input information including measurement information or information based on the measurement information.
  • This configuration makes it easy to generate content information based on information about the biological condition of the user.
  • the information processing device of the fifth invention is an information processing device according to any one of the first to fourth inventions, and has a token recording unit that executes a recording process to record a non-fungible token corresponding to content information generated by a content generation unit in a predetermined manner in association with an owner identifier that identifies the user who owns the content information, and an owner processing unit that executes a predetermined owner process using the owner identifier corresponding to the token when a predetermined processing condition corresponding to the token is satisfied.
  • This configuration ensures that owner processing can be performed for the user who owns the content information.
  • the information processing device of the sixth invention is an information processing device in which, when sales information relating to the sale of content information is acquired, the token recording unit executes a recording process to associate the token corresponding to the sold content information with the owner identifier corresponding to the sales information.
  • This configuration makes it possible to record information that can reliably identify the user who owns the content information in response to the sale of the content information.
  • the information processing device of the seventh invention is an information processing device according to the fifth or sixth invention, in which the token recording unit is configured to execute a recording process for recording the token in a predetermined manner in association with a provider identifier that identifies the providing user corresponding to the content information, and has a provider processing unit that executes a predetermined provider process using the provider identifier corresponding to the token when a predetermined processing condition corresponding to the token is satisfied.
  • provider processing can be performed for users who provide content information.
  • the information processing device of the eighth invention is an information processing device in which, compared to the seventh invention, the provider processing unit grants a predetermined reward to the providing user using the provider identifier corresponding to the token when the token recording unit performs a recording process of associating and recording a new owner identifier with the token.
  • content information can be generated from information relating to the biological condition of the user, and the information relating to the biological condition of the user can be utilized.
  • FIG. 1 is a diagram showing an overview of an information processing system according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 2 is a block diagram of the information processing device. 2 is a diagram showing an example of content information stored in the content information storage unit.
  • FIG. FIG. 2 is a block diagram of the terminal device and a measuring device.
  • 11 is a first flowchart showing an example of an operation of the information processing apparatus. 11 is a second flowchart showing an example of the operation of the information processing apparatus. 13 is a flowchart showing an example of a content generation process of the information processing device.
  • 11A to 11C are diagrams illustrating measurement information in a specific example of the present embodiment.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of measurement information before filtering in a specific example of the present embodiment.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of measurement information after filtering in a specific example of the present embodiment.
  • 1 is a diagram illustrating an intermediate representation system showing specific information in a specific example of the present embodiment.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of content information generation in one specific example of the present embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of use of the information processing system.
  • FIG. 2 is an overview of a computer system according to the embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram of the computer system.
  • Content information is information for representing content that can be the subject of appreciation and understanding by a user.
  • Content includes, for example, images (which may be still images or moving images), sounds (voice, music, etc.), tones, colors, sentences, poems, figures, shapes (which may be three-dimensional or two-dimensional shapes), etc.
  • Content information may be information that represents these contents as they are, or it may be information specific to the content that is used to output the content by executing a specified process using a computer or a specified device, etc.
  • Content information may be information that identifies the location of the content.
  • the providing user is a user who provides information used to generate content information.
  • the providing user may also be called a provider.
  • the owning user is a user who has the generated content information.
  • the owning user may also be called a user who owns the content.
  • the owning user may also be called an owner or a holder.
  • An identifier for a certain item is a character or code that uniquely identifies that item.
  • An identifier can be, for example, an ID, but any type of information can be used as long as it can identify the corresponding item.
  • an identifier can be the name of the thing it represents, or a combination of codes that uniquely identify the thing.
  • Acquisition may include acquiring information input by a user, etc., or may include acquiring information stored in one's own device or another device (which may be information stored in advance or information generated by information processing performed on the device).
  • Acquiring information stored in another device may include acquiring information stored in the other device via an API, etc., or may include acquiring the contents of a document file provided by another device (including the contents of a web page, etc.).
  • the machine learning technique may be used to acquire information.
  • the machine learning technique can be used, for example, as follows. That is, a learning device (learning information) that receives a specific type of input information as an input and outputs the type of output information to be acquired is configured using the machine learning technique. For example, two or more pairs of input information and output information are prepared in advance, and the two or more sets of information are provided to a module for configuring a machine learning learning device to configure the learning device, and the configured learning device is stored in a storage unit.
  • the learning device can also be called a classifier.
  • machine learning techniques can be, for example, deep learning, random forest, SVM, etc.
  • functions in various machine learning frameworks such as fastText, tinySVM, random forest, TensorFlow, and various existing libraries can be used. Acquiring information using such a learning device is sometimes called acquisition by machine learning.
  • the learning device is not limited to one obtained by machine learning.
  • the learning device may be, for example, a table showing the correspondence between an input vector based on input information, etc., and output information.
  • output information corresponding to a feature vector based on input information may be obtained from the table, or a vector approximating a feature vector based on input information may be generated using two or more input vectors in the table and parameters for weighting each input vector, and final output information may be obtained using output information and parameters corresponding to each input vector used in the generation.
  • Obtaining information using such a learning device may be referred to as obtaining using a correspondence.
  • the learning device may be, for example, a function that represents the relationship between an input vector based on input information, etc., and information for generating output information.
  • information corresponding to a feature vector based on input information may be obtained by a function, and output information may be obtained using the obtained information.
  • Obtaining information using such a learning device may be referred to as obtaining using a function.
  • the concept of outputting information includes displaying on a display, projecting using a projector, printing on a printer, outputting sound, sending to an external device, storing on a recording medium, and passing the processing results to other processing devices or other programs. Specifically, it includes, for example, making it possible to display information on a web page, sending it as an email, and outputting information for printing.
  • the concept of accepting information includes accepting information entered from input devices such as a keyboard, mouse, or touch panel, receiving information transmitted from other devices via wired or wireless communication lines, and accepting information read from recording media such as optical disks, magnetic disks, and semiconductor memory.
  • the outline of this embodiment is as follows.
  • the information processing device is configured to be able to acquire content information based on measurement information such as the bioelectric potential of the providing user.
  • the content information is acquired, for example, by identifying the state of the providing user based on the measurement information and using information indicating the identified state.
  • the information indicating the identified state may include information indicating the degree to which the state applies. Identifying the state of the providing user from the measurement information and generating content information using the information indicating the state may be performed, for example, by the above-mentioned machine learning, function, or table acquisition. Note that these processes may also be performed using other predetermined rules.
  • the information processing device may also obtain a token corresponding to the content information, and record the token in association with the owner information of the content information.
  • the owner information of the corresponding token may be changed accordingly.
  • a predetermined process may be performed based on the owner information corresponding to the token.
  • the predetermined process may be, for example, but is not limited to, refusal of service provision, transmission of information, etc.
  • the information processing device may also record the token corresponding to the content information in association with the provider information.
  • a predetermined process may be performed based on the provider information corresponding to the token.
  • the predetermined process may be, for example, but is not limited to, distribution of newly generated value for the content information, granting authority to the providing user, transmission of information, etc.
  • a predetermined process may be performed based on the provider information.
  • a user identifier that identifies the user may be used, but is not limited to this.
  • a storage unit provided in the information processing device 1 may be used as a recording destination for the tokens and the associated owner information or provider information, but the recording destination is not limited to this.
  • the information may be recorded in a blockchain platform accessible to the information processing device 1.
  • information on these tokens, etc. may be recorded in a distributed ledger accessible to the information processing device 1.
  • FIG. 1 is a diagram showing an overview of an information processing system 1 according to one embodiment of the present invention.
  • the information processing system 1 includes an information processing device 100, a terminal device 600, and a measurement device 700.
  • the information processing device 100 and the terminal device 600 can communicate with each other via a network such as a local area network or the Internet.
  • the measurement device 700 and the terminal device 600 can also communicate with each other.
  • the configuration of the information processing system 1 is not limited to this. There is no limit to the number of each device included in the information processing system 1, and other devices may also be included in the information processing system 1.
  • the measuring device 700 is, for example, a so-called wearable device.
  • the measuring device 700 has an electrode unit 702 that contacts the surface of the user's body.
  • the measuring device 700 is configured to be able to measure bioelectrical biosignals such as the action potential and resting potential of the user's body via the electrode unit 702.
  • the measuring device 700 is configured to be able to measure time-series biosignals such as brain waves and pulse waves.
  • the measuring device 700 may be configured to measure the temperature of the user's body using the electrode unit 702 or other parts not shown.
  • the measuring device 700 may have a measuring unit for measuring the user's biosignals instead of or in addition to the electrode unit 702.
  • the measuring unit may be configured to detect an object other than bioelectricity.
  • the measuring unit may be capable of obtaining time-series measurement results by receiving light emitted or reflected from the user's body. That is, the measuring device 700 may be configured to receive light emitted or reflected from the user's body and measure information about the user's body based on the results.
  • the measuring device 700 has, for example, a storage unit (not shown) in which measurement results and a control program for the measuring device 700 are stored, a processing unit (not shown) that performs various processing operations using the information stored in the storage unit, and a transmitting/receiving unit (not shown) for transmitting and receiving information.
  • a storage unit not shown
  • a processing unit not shown
  • a transmitting/receiving unit not shown
  • the measuring device 700 is, for example, an ear-hook type headset, and is configured so that the user can wear it at all times.
  • the measuring device 700 is configured so that the two electrode units 702 come into contact with the vicinity of the left and right mastoid processes of the user when worn, thereby making it possible to measure the user's brain waves and pulse waves. Since the configuration of such a measuring device 700 is publicly known, detailed explanation of the configuration is omitted. Note that the measuring device 700 is not limited to a headset type, and can take various forms that the user can wear continuously, such as glasses type, wristwatch type, finger ring type, neck type, belt type, and clothing type.
  • the measuring device 700 may also have an audio output unit (not shown) that outputs a sound that the user can hear by vibrating the air or an object, or a display (not shown) that is visible to the user.
  • the measuring device 700 may be configured so that information can be output to the user by these audio output units, displays, etc.
  • the measuring device 700 may be configured so that two or more physically separated devices can work together to measure one or more biological signals.
  • the measuring device 700 may have an electrode unit 702 that is used by contacting the user's body surface only during measurement.
  • the measuring device 700 is not limited to such a wearable device, and may be, for example, a blood pressure monitor, a thermometer, a weight scale, an electroencephalogram measuring device, an electrocardiogram, or the like, that is used by a user to measure a biosignal under a specific situation.
  • the measurement results of time-series biosignals and information based thereon are referred to as measurement information relating to the state of the living organism.
  • the measurement information may be, for example, raw data of the measurement results obtained by measuring the biosignals, or may be information obtained by converting or processing the raw data.
  • the measurement information is information obtained by measuring values related to a human bioelectric potential.
  • the measurement information may be referred to as time-series information, which is time-series information relating to the state of a living organism based on the measurement results of a user's biosignals.
  • the time-series information is the measurement results of time-series biosignals and time-series information obtained based on the measurement results.
  • the measurement information is not limited to this.
  • the information processing device 100 only needs to be configured to use measurement information related to bioelectric potentials measured by the measurement device 700.
  • the measurement information is not necessarily limited to what is called time-series information.
  • the measurement information used is information measured for one user at two or more points in time, and more preferably, information obtained by measuring in a time series.
  • examples of the measurement results of biological signals include, but are not limited to, pulse waves such as an ECG (electrocardiogram) or a PPG (photoplethysmogram), and brain waves.
  • pulse waves such as an ECG (electrocardiogram) or a PPG (photoplethysmogram)
  • brain waves such as brain waves.
  • the measuring device 700 is connected wirelessly or wired to the terminal device 600, and is configured to be able to transmit and receive information between the terminal device 600.
  • the measuring device 700 is configured to be able to perform short-range wireless communication with the terminal device 600.
  • the measuring device 700 is configured to be able to transmit, for example, measurement results to the terminal device 600.
  • the measurement results may be able to be transmitted to the terminal device 600 as time-series information accumulated in the measuring device 700, or may be able to be transmitted to the terminal device 600 sequentially.
  • the terminal device 600 is configured to be able to perform various processes using information received from the measuring device 700, and to transmit the received information or information processed from the received information to the information processing device 100.
  • the measuring device 700 may itself be able to communicate with the information processing device 100 or the terminal device 600 connected to the network, such as a local area network or the Internet, via the network.
  • the measurement results may be transmitted to the information processing device 100.
  • the measuring device 700 may be configured to be capable of performing operations such as measuring biosignals and performing predetermined processing on the measurement results by itself, or may be configured to perform these operations by linking with the terminal device 600, for example by sending and receiving signals therebetween.
  • a user of the information processing system 1 can use the information processing system 1 by using the terminal device 600 and the measurement device 700.
  • a portable information terminal device such as a smartphone is shown as the terminal device 600, but the terminal device 600 is not limited to such portable information terminal devices.
  • a personal computer such as a laptop computer may be used as the terminal device 600, or other devices such as a tablet-type information terminal device may be used.
  • a portable information terminal device such as a smartphone is used as the terminal device 600, but this is not limiting.
  • the terminal device 600 may also have a built-in measuring device 700.
  • FIG. 2 is a block diagram of the information processing device 100.
  • the information processing device 100 includes a storage unit 110, a receiving unit 120, a reception unit 130, a processing unit 140, and a transmission unit 170.
  • the information processing device 100 is, for example, a server device.
  • the storage unit 110 has a learning information storage unit 111, a user information storage unit 115, and a content information storage unit 117.
  • the learning information storage unit 111 stores learning information acquired in advance.
  • the learning information is generated using a so-called machine learning technique.
  • the learning information is generated by the processing unit 140 as described below and stored in the learning information storage unit 111, for example, but is not limited to this.
  • learning information generated in a device other than the information processing device 100 may be stored in the learning information storage unit 111. Details of the learning information will be described later.
  • learning information that can be commonly used for two or more users is prepared.
  • learning information may be configured for each user whose biological signal is to be measured, and learning information corresponding to each user may be generated and stored in the learning information storage unit 111.
  • each piece of learning information may be stored in association with a user identifier that identifies the user.
  • learning information may be prepared for each group of users having common attributes. In this case, for example, the learning information may be stored in association with an identifier that identifies the group.
  • the user information storage unit 115 stores user information.
  • the user information is information in which a user identifier, which is an identifier for identifying a user who uses the information processing system 1, is associated with information about the user.
  • the user information may include various information. For example, it may include information transmitted from the terminal device 600 used by the user and information about the user acquired by the information processing device 100 as described below.
  • the information transmitted from the terminal device 600 used by the user includes, for example, measurement information and information input by the user to the terminal device 600.
  • the information about the user acquired by the information processing device 100 includes, for example, prediction information as described below.
  • the user information storage unit 115 may also store user information transmitted from other external devices, etc.
  • the user information storage unit 115 stores the measurement information transmitted from the terminal device 600 of each user.
  • the measurement information is, for example, the measurement results obtained when the user performs a measurement using the measurement device 700, and is information stored in the terminal storage unit 610 of the terminal device 600.
  • the process by which the measurement information is stored in the user information storage unit 115 is not limited to this. It may also be configured such that measurement information prepared in advance is stored in the user information storage unit 115, and that measurement information is used.
  • the content information storage unit 117 stores content information generated by the information processing device 100.
  • the content information is stored in association with, for example, a token that is associated with the content information and has non-fungibility.
  • the token may be an identifier that identifies the content information. There may be only one token corresponding to one piece of content information, or there may be two or more tokens corresponding to one piece of content information.
  • the content information storage unit 117 may further store, in association with the content information, a provider identifier capable of identifying a providing user corresponding to the content information, and an owner identifier capable of identifying an owning user who owns the content information.
  • the provider identifier may be referred to as provider information, which is user information of the provider.
  • the owner identifier may be referred to as owner information, which is user information of the owner.
  • FIG. 3 shows an example of content information stored in the content information storage unit 117.
  • content information is recorded in association with a content identifier (content ID) that identifies the content information, a token, a provider identifier, and an owner identifier.
  • the token is, for example, a unique character string or code string.
  • the content information is, for example, the information itself that indicates the content, but it may also be recorded, for example, as the path or file name of the file that is the content.
  • the content identifier is stored as content information in the content information storage unit 117. It may also be said that the content identifier is stored as a token in the content information storage unit 117.
  • the receiving unit 120 receives information transmitted from another device.
  • the receiving unit 120 stores the received information in, for example, the storage unit 110.
  • the user inputs information using, for example, the terminal device 600, and transmits the information to the information processing device 100.
  • the receiving unit 120 can store each piece of transmitted information in the storage unit 110 in association with a user identifier.
  • the receiving unit 120 receives measurement information transmitted from each terminal device 600, and stores the information in the storage unit 110 in association with the user identifier.
  • the receiving unit 120 can identify the user identifier of the user related to the transmission based on the transmitted information.
  • the reception unit 130 receives information input using an input means (not shown) connected to the information processing device 100.
  • the reception unit 130 stores the received information in the storage unit 110, for example.
  • the input means may be any means, such as a numeric keypad, keyboard, mouse, or menu screen.
  • the reception unit 130 may also receive information input by an input operation (including, for example, information read by a device) performed using a reading device (such as a code reader) connected to the information processing device 100.
  • the accepting unit 130 may be considered to accept the information received by the receiving unit 120 as information input to the information processing device 100.
  • input of information to the information processing device 100 may be interpreted as meaning that such information is indirectly input to the information processing device 100 by the user via the terminal device 600 or the like, or may be interpreted as meaning that such information is directly input to the information processing device 100 by the user using an input means.
  • input of information to the information processing device 100 may be considered to mean that the user provides information to the information processing device 100 by executing a program that automatically generates information or by providing various information to a program to make it function.
  • the processing unit 140 has a biometric information acquisition unit 143, a biometric information processing unit 146, a learning information acquisition unit 149, a content generation unit 161, a content storage unit 163, a token recording unit 164, an owner processing unit 165, and a provider processing unit 167.
  • the content generation unit 161 has a specific information acquisition unit 162.
  • the processing unit 140 performs various types of processing. The various types of processing are, for example, processing performed by each unit of the processing unit 140 as follows.
  • the biometric information acquisition unit 143 acquires measurement information for the providing user, i.e., the user to be processed.
  • the biometric information acquisition unit 143 acquires the measurement information transmitted from the user's terminal device 600 and received by the receiving unit 120 from the user information storage unit 115.
  • the biometric information acquisition unit 143 acquires the measurement information of the user to be processed from the user information storage unit 115 based on the user identifier of the user.
  • the bioinformation processing unit 146 performs a predetermined filter process on the measurement information (referred to as pre-processing information) acquired by the bioinformation acquisition unit 143 to acquire post-processing measurement information. It may be said that the bioinformation processing unit 146 performs dimensionality reduction (dimensionality compression) on the pre-processing information.
  • the bioinformation processing unit 146 is configured to perform, for example, a known singular spectrum analysis process as the predetermined filter process. This makes it possible to acquire content information using the post-processing measurement information from which the fluctuation components and trend components have been extracted.
  • Such filter process can be performed, for example, using a numerical calculation library such as NumPy.
  • the bioinformation processing unit 146 is configured to obtain post-processing measurement information using results up to a predetermined highest order in the singular spectrum analysis process.
  • the predetermined order is, for example, 1st order to 10th order, and preferably 5th order to 10th order.
  • the bioinformation processing unit 146 is configured to obtain post-processing measurement information using results up to the top 10 orders in the singular spectrum analysis process.
  • the bioinformation processing unit 146 may be configured to perform dimensionality reduction of pre-processing information by an autoencoder using a convolutional neural network.
  • Dimension reduction using an autoencoder can be configured by a known method.
  • the pre-processing information may be input to a probabilistic encoder, and a vector indicating a latent fluctuation component and a vector indicating a latent trend component may be extracted.
  • the measurement information after processing by the bio-information processing unit 146 can be time-series information indicating, for example, the sympathetic nerve activity and the parasympathetic nerve activity of the providing user, as described below.
  • the measurement information can be information regarding time periods during a specified period when the providing user is likely to feel stress or is likely to relax.
  • the specified period is, for example, the period during which the bio-signal was measured, but is not limited to this.
  • the learning information acquisition unit 149 generates learning information using a machine learning technique.
  • learning information (which may be called first learning information) used to input measurement information and output specific information
  • learning information (which may be called second learning information) used to input specific information and output content information may be used.
  • the specific information here is information that specifies the condition of the providing user.
  • the condition of the providing user is, for example, information that specifies the rhythm, condition, or health condition of the body.
  • the specific information may be information indicating that the condition falls into a predetermined classification (the result of classification into a predetermined classification), or may be a score.
  • the specific information may include degree information that indicates the degree to which the condition of the providing user falls into a predetermined classification.
  • the specific information is information obtained using measurement information, and can be said to be information based on the measurement information.
  • the specific information is composed of, for example, whether the user is relaxed or not (an example of a predetermined classification) and degree information that specifies the degree of relaxation.
  • degree information that specifies the degree of relaxation.
  • information that can be expressed as "relaxed, the degree is 3 out of 5" or "not relaxed (feeling stressed), the degree is 5 out of 5" can be used as specific information.
  • the specific information may classify the user's state into two or more categories.
  • the machine learning technique can be used, for example, as follows. That is, two or more sets of input information and output information are prepared in advance, and the two or more sets of information are provided to a module for constructing a machine learning learner to construct the learner. That is, the learning information acquisition unit 149 generates first learning information using input information including at least measurement information and two or more pieces of teacher data having a classification result regarding the user's physical condition. Also, the learning information acquisition unit 149 generates second learning information using input information including at least specific information and two or more pieces of teacher data having content information. Note that the learner can also be called a classifier. Note that the machine learning technique can be, for example, deep learning such as convolutional neural network (CNN), random forest, SVR, etc. Also, for machine learning, functions in various machine learning frameworks such as fastText, tinySVM, random forest, TensorFlow, etc., and various existing libraries can be used.
  • CNN convolutional neural network
  • SVR random forest
  • functions in various machine learning frameworks such as fast
  • the second learning information may be, for example, learning information configured to obtain content information from specific information using a generative adversarial network (GAN).
  • GAN generative adversarial network
  • the second learning information may be a machine learning module configured to take text as input and output content such as images, such as the well-known stable diffusion.
  • the learning information acquisition unit 149 accumulates the constructed learning device as learning information in the learning information storage unit 111. This allows the processing unit 140 to acquire the generated learning information from the learning information storage unit 111 when using the learning information.
  • the learning information acquisition unit 149 may be configured to acquire learning information stored in a device other than the information processing device 100 from that device. For example, if learning information stored in another device is always used, the information processing device 100 does not need to be provided with the learning information storage unit 111.
  • the content generation unit 161 generates content information using the measurement information.
  • the content generation unit 161 generates content information using learning information configured to output output information using input information including the measurement information or information based on the measurement information.
  • the content generation unit 161 uses the measurement information and the first learning information to generate specific information, which is information based on the measurement information.
  • the specific information is acquired by the specific information acquisition unit 162. That is, the specific information acquisition unit 162 uses the measurement information to acquire specific information that identifies the state of the providing user. Then, the content generation unit 161 generates content information using the specific information and the second learning information.
  • the content accumulation unit 163 accumulates the content information generated by the content generation unit 161 in the storage unit 110. This allows the processing unit 140 to use the generated content information in other processes, etc. For example, when the processing unit 140 receives an output request from a terminal device 600 or the like, it can output the content information to the terminal device 600 or the like.
  • the content accumulation unit 163 accumulates the content information in the storage unit 110 in association with a provider identifier capable of identifying the providing user of the measurement information used to generate the content information. This makes it possible to identify the corresponding content information for each providing user. It also makes it possible to identify the providing user corresponding to the content information. In other words, it is possible to identify the providing user from whom the content information originated (the providing user who provided the measurement information).
  • the content accumulation unit 163 may be configured to accumulate the provider identifier in a location different from the storage unit 110. In this case, it is sufficient that the content information and the corresponding provider identifier are associated with each other. For example, the content information and its identifier may be stored in the storage unit 110, and an identifier for identifying the content information and the provider identifier may be stored in association with each other in another storage location. This makes it possible to reduce the memory area occupied by the accumulation of information in the other storage location. A token, which will be described later, may be used as the identifier for identifying the content information.
  • the token recording unit 164 is configured to acquire a non-fungible token (hereinafter simply referred to as a token) that corresponds to the content information generated by the content generation unit 161.
  • the token recording unit 164 records the acquired token in a specified storage location.
  • the token recording unit 164 is configured to execute a first recording process in which the token is recorded in a predetermined manner in association with a provider identifier that identifies the providing user corresponding to the content information. Furthermore, the token recording unit 164 is configured to execute a second recording process in which the token is recorded in a predetermined manner in association with an owner identifier that identifies the owner user of the content information. Recording in a predetermined manner means, for example, recording in a predetermined storage location.
  • the storage locations for the first recording process and the second recording process may be the same or different. In other words, the predetermined manner in the first recording process and the predetermined manner in the second recording process may be the same or different.
  • the specified storage location is, for example, the storage unit 110. That is, the token recording unit 164 associates the token, the provider identifier, and the owner identifier, and stores them in the content information storage unit 117. That is, as described above, the token, the provider identifier, and the owner identifier are associated with the content information and stored in the content information storage unit 117.
  • a storage location other than the storage unit 110 may be used as the specified storage location.
  • content information and its identifier may be stored in the storage unit 110, and an identifier for identifying the content information may be stored in association with a provider identifier or a token in another storage location. This makes it possible to reduce the memory area occupied by the storage of information in the other storage location.
  • a storage unit of a device other than the information processing device 100, other databases, etc. may be used.
  • a blockchain platform may be used as a specified storage location.
  • the blockchain platform may be a so-called public type or a private type.
  • the storage unit 110 may be used as one of the storage units that constitute the blockchain platform.
  • the token recording unit 164 By performing such a recording process by the token recording unit 164, it becomes possible to clearly identify the provider identifier and owner identifier associated with the token corresponding to the content information. This makes it possible to easily identify the provider user corresponding to the content information and the owner user who owns the content information.
  • the first recording process is performed, for example, when the content information is generated. It may be performed simultaneously with the generation of the content information, or there may be a time lag. For example, in the case of managing records related to tokens using a blockchain platform, the first recording process may be performed when so-called minting is performed on the content information. It is noted that as the first recording process is performed, a second recording process may be performed so that the provider identifier associated with the token is also associated with the token as an owner identifier. Without being limited to this, as the first recording process is performed for one token, a second recording process may be performed to record a specific owner identifier in association with the token.
  • the second recording process is also performed, for example, when the token recording unit 164 acquires information indicating that the owner user of the content information has changed.
  • the second recording process may be performed when buying and selling information is acquired as follows:
  • content information can be used as an item for buying and selling between users. It can also be said that the content information can be transferred between users.
  • the token recording unit 164 is configured to perform the following processing.
  • the token recording unit 164 acquires sales information related to the sale.
  • the sales information may be, for example, information acquired from a device that performed the processing related to the sale (which may be the information processing device 100 or another device), or may be based on information input or transmitted by a user, etc.
  • the sales information may include, for example, information that can identify a combination of a token corresponding to the sold content information and an identifier that identifies the user to whom the content is sold (the identifier of the purchasing user).
  • the sales information may include an owner identifier before the sale, an identifier that identifies the content information, and an identifier of the user to whom the content is sold. Note that if the content information is unique, it is sufficient that the identifier that identifies the content information and the identifier of the user to whom the content is sold are included.
  • the token recording unit 164 executes a recording process to associate the token corresponding to the sold content information with the owner identifier corresponding to the sales information.
  • the token is recorded in association with the identifier of the user to whom it was sold as the owner identifier.
  • the owner identifier recorded in association with the token becomes the one after the sale, and the owner identifier corresponding to the owning user who owns the content information as a result of the sale is maintained in association with the token.
  • the processing of the token recording unit 164 may be performed as processing that utilizes a smart contract function realized in the blockchain platform.
  • the owner processing unit 165 executes a specific owner processing using the owner identifier corresponding to the token.
  • the specified owner processing condition is, for example, the arrival of a specified timing, the execution of a new recording process corresponding to the token by the token recording unit 164, the acceptance of a specified request from a user, etc.
  • the specified timing may be, for example, a specified date and time, or a point in time when a specified period of time has elapsed since a specified starting point.
  • the specified starting point is, for example, but is not limited to, the timing when the recording process that associates the current owner identifier with the token is performed, the timing when the content information is generated, or a timing that is set to be determined according to the provider identifier (for example, a birthday related to the provider, or a date and time specified by the provider).
  • the specified owner process may be, for example, but is not limited to, a process for determining whether or not to provide a specified service to the owner user, granting authority, or sending information to the owner user.
  • the owner processing unit 165 may be configured to be able to perform the following operations:
  • the owner processing unit 165 may determine that a specified owner processing condition corresponding to that token is satisfied. Then, as the specified owner processing, it may determine whether or not the user who made the provision request is the owner user corresponding to the owner identifier corresponding to that token, and determine whether or not the service can be provided to that user depending on the determination result. In this way, it can be determined that the service can be provided to the owner user only when there is a provision request from the owner user of the content information.
  • the owner processing unit 165 may also determine that a predetermined owner processing condition corresponding to a token has been satisfied, for example, when a predetermined notification timing arrives. Then, as the predetermined owner processing, it may send predetermined notification information to a contact point corresponding to the owner identifier corresponding to the token. This makes it possible to send notification information to the user who owns the content information.
  • the provider processing unit 167 executes a specified provider process using the provider identifier corresponding to the token when a specified provider process condition corresponding to the token is satisfied.
  • the specified provider processing condition is, for example, the arrival of a specified timing, the execution of a new recording process corresponding to the token by the token recording unit 164, the acceptance of a specified request from a user, etc.
  • the specified timing may be, for example, a specified date and time, or a point in time when a specified period of time has elapsed since a specified starting point.
  • the specified starting point is, for example, but is not limited to, the timing when the recording process that associates the current owner identifier with the token is performed, the timing when the content information is generated, or a timing that is set to be determined according to the provider identifier (for example, a birthday related to the provider, or a date and time specified by the provider, etc.).
  • the specified provider process may be, for example, but is not limited to, a process for determining whether or not to provide a specified service to a provider user, a process for granting authority to receive a specified service, or a process for sending information to a provider user.
  • the provider processing unit 167 may be configured to be able to perform the following operations:
  • the provider processing unit 167 may determine that a predetermined provider processing condition corresponding to the token is satisfied. Then, as the predetermined provider processing, a process of granting a predetermined authority to the provider identifier may be performed. For example, the provider identifier and flag information indicating possession of the predetermined authority are associated and stored in the storage unit 110. This makes it possible to confirm that the providing user possesses the predetermined authority.
  • a process of granting the predetermined authority for example, a process of transmitting information that serves as proof of possession of the predetermined authority to the providing user may be performed. For example, a coupon code or an image of a two-dimensional code that allows a predetermined service to be received may be transmitted to the providing user, or the like may be provided so as to be obtainable from the terminal device 600 used by the providing user.
  • the provider processing unit 167 may determine that a predetermined provider processing condition corresponding to the token is satisfied. In other words, when a second recording process is performed and an owner identifier corresponding to one token is changed to another owner identifier, the provider processing unit 167 may determine that a predetermined provider processing condition corresponding to the token is satisfied. In this case, the provider processing unit 167 may use the provider identifier corresponding to the token to grant a predetermined reward to the providing user. For example, the predetermined authority as described above may be granted as the predetermined reward.
  • the provider processing unit 167 may grant the right to receive a predetermined amount of reward or an amount of reward calculated according to a predetermined reward condition depending on the amount of sales or the amount of profit of the seller to the providing user.
  • a reward may be determined to be paid by the seller or the new owner user, or may be determined to be paid by another entity.
  • the specified owner processing conditions and the specified provider processing conditions corresponding to each token may be different for each token, or may be the same for each token.
  • the transmitting unit 170 transmits information to other devices constituting the information processing system 1 via the network.
  • the transmitting unit 170 transmits information to, for example, the terminal device 600.
  • the transmitting unit 170 outputs information to, for example, the terminal device 600.
  • FIG. 4 is a block diagram of the terminal device 600 and the measurement device 700.
  • the terminal device 600 includes a terminal storage unit 610, a terminal receiving unit 620, a terminal acceptance unit 630, a terminal processing unit 640, a terminal output unit 660, a terminal transmission unit 670, and a sensor unit 680.
  • the terminal output unit 660 includes a display unit 661.
  • the terminal storage unit 610 has a measurement information storage unit 611. For example, measurement information measured by the measurement device 700 is stored in the measurement information storage unit 611.
  • the terminal receiving unit 620 receives information transmitted from the information processing device 100, the measuring device 700, etc., via the network.
  • the terminal receiving unit 620 stores the received information, for example, in the terminal storage unit 610, so that the device processing unit 640, etc. can acquire the information.
  • the terminal reception unit 630 receives various input operations for the terminal device 600 by a user who uses the terminal device 600.
  • the operations are performed, for example, using an input device (not shown), but are not limited to this.
  • the device processing unit 640 performs various information processing operations using each unit of the terminal device 600. For example, information transmitted from the information processing device 100 is output to the user by the terminal output unit 660. This allows the user to know about the information.
  • the terminal output unit 660 outputs information, for example, by displaying the information on the display unit 661, which is a display device. Note that the method of outputting information is not limited to this, and the information may be output by outputting sound or the like from a speaker or the like.
  • the terminal transmission unit 670 transmits information acquired by, for example, the terminal processing unit 640 via the network.
  • the sensor unit 680 is, for example, a microphone, an acceleration sensor, an air pressure sensor, etc., but is not limited to these.
  • the sensor unit 680 may measure a biosignal of the user.
  • the sensor unit 680 may have an electrode unit capable of measuring a biosignal of the user.
  • the information processing system 1 is typically used as follows. That is, the providing user measures his/her own biosignals while wearing the measuring device 700 for a predetermined period of time. The measurement information obtained by the measurement is transferred to the terminal device 600. The providing user then transmits the measurement information stored in the terminal storage unit 610 from the terminal device 600 to the information processing device 100. Then, the information processing device 100 acquires specific information and content information. Then, a token corresponding to the content information, the provider identifier, and the owner identifier are recorded in a predetermined format. Thereafter, a second recording process is performed each time the owner of the content information is transferred. Also, each time a predetermined processing condition is satisfied, the corresponding owner process and provider process are performed.
  • the information processing device 100 When the information processing system 1 operates in this manner, the information processing device 100 performs various operations, for example, as follows. These operations are performed by the processing unit 140 executing control operations and the like using each unit.
  • FIG. 5 is a first flowchart showing an example of the operation of the information processing device 100.
  • FIG. 6 is a second flowchart showing an example of the operation of the information processing device 100.
  • Step S11 The processing unit 140 determines whether the receiving unit 120 has received information transmitted from the terminal device 600 or the like. If it is determined that the information has been received, the process proceeds to step S12, and if not, the process proceeds to step S13.
  • Step S12 The processing unit 140 identifies the user based on the received information, associates it with the user identifier, and stores the received information in the user information storage unit 115. For example, when measurement information is transmitted from the terminal device 600 in association with the user identifier, the processing unit 140 associates the received measurement information with the user identifier and stores it in the user information storage unit 115.
  • Step S13 The processing unit 140 determines whether a trigger has occurred to execute the process of generating content information. In other words, the processing unit 140 determines whether the conditions for starting the process of generating content information have been met. If it is determined that a trigger has occurred, the process proceeds to step S14. If not, the process proceeds to step S17.
  • the trigger can be, for example, an instruction from a user (i.e., a providing user) via terminal device 600 to perform a process for generating content information.
  • the trigger can be the transmission of specific information corresponding to such an instruction via terminal device 600. Triggers are not limited to this.
  • the trigger can be the arrival of a specific time, in which case content information can be generated periodically.
  • the trigger can be the satisfaction of various conditions, such as the receipt of new measurement information or other information.
  • Step S14 The processing unit 140 performs content generation processing using the biometric information processing unit 146 and the content generation unit 161.
  • the content generation processing will be described later.
  • content information is acquired and stored in the content information storage unit 117.
  • Step S15 The processing unit 140 obtains a token corresponding to the content using the token recording unit 164.
  • Step S16 The processing unit 140 performs a first recording process and a second recording process using the token recording unit 164. As a result, the provider identifier and the owner identifier are recorded for the content information in association with the token.
  • Step S17 The processing unit 140 determines whether the owner user of any content information has changed. For example, when sales information has been received or when information regarding a change in the owner user has been input by a user or the like, it determines that the owner user of the corresponding content information has changed. If it is determined that the owner user has changed, the process proceeds to step S18; if not, the process proceeds to step S19.
  • Step S18 The processing unit 140 performs a second recording process using the token recording unit 164. This associates the changed owner identifier with the token of the corresponding content information.
  • Step S19 The processing unit 140 determines whether the owner processing condition is satisfied. If it is determined that the owner processing condition is satisfied, the process proceeds to step S20; if not, the process proceeds to step S21.
  • Step S20 The processing unit 140 executes owner processing using the owner processing unit 165.
  • Step S21 The processing unit 140 determines whether the provider processing conditions are met. If it is determined that the provider processing conditions are met, the process proceeds to step S22; if not, the process ends.
  • Step S22 The processing unit 140 executes provider processing using the provider processing unit 167. Then, the series of processes ends.
  • This process can be repeated periodically.
  • FIG. 7 is a flowchart showing an example of a content generation process of the information processing device 100.
  • Step S111 The biometric information processing unit 146 acquires measurement information about the providing user to be processed from the user information storage unit 115 based on the user identifier of the providing user.
  • Step S112 The biometric information processing unit 146 performs filtering of the measurement information.
  • Step S113 The content generating unit 161 acquires the first learning information from the learning information storage unit 111 using the specific information acquiring unit 162, and acquires the specific information using the measurement information and the first learning information. That is, the specific information acquiring unit 162 applies the measurement information processed by the bio-information processing unit 146 to the first learning information to acquire the specific information.
  • Step S114 The content generation unit 161 acquires the second learning information from the learning information storage unit 111, and acquires content information using the specific information and the second learning information. That is, the content generation unit 161 acquires content information by applying the specific information acquired by the specific information acquisition unit 162 to the second learning information. The content generation unit 161 also accumulates the acquired content information in the content information storage unit 117. Then, the process returns to FIG. 5.
  • FIG. 8 is a diagram explaining the measurement information in one specific example of this embodiment.
  • the measurement information is time series information acquired based on information indicating a user's ECG as the measurement result.
  • the measurement information is information indicating the trends in LF and HF related to the heart rate variability of a user.
  • the measurement information may be information regarding the trends in LF/HF (the ratio of LF to HF).
  • LF and HF are values obtained by integrating the power spectrum obtained by performing frequency analysis on the transition of the heartbeat interval in each frequency band (low frequency band, high frequency band).
  • LF can be used as an index showing the activity level of the user's sympathetic nerves
  • HF can be used as an index showing the activity level of the user's parasympathetic nerves.
  • LF, HF, or LF/HF can be used as information regarding the activity level of the user's autonomic nerves.
  • an electrocardiogram signal is obtained as a measurement result for a predetermined measurement period (e.g., 5 minutes) (S1)
  • the RRI heartbeat interval: interval between R waves
  • LF and HF can be calculated based on the power spectrum obtained by performing frequency analysis on the change in RRI during the predetermined measurement period (S3).
  • the LF and HF calculated for each predetermined measurement period can be collected as measurement information.
  • the acquisition of such measurement information from the ECG may be performed, for example, in the terminal device 600, it may also be performed in the measurement device 700 or in the information processing device 100 that has acquired the measurement results.
  • FIG. 9 shows an example of measurement information before filtering in one specific example of this embodiment.
  • the figure shows measurement information indicating the progression of LF and HF over time, obtained as described above. In this figure and the next figure, for example, approximately one week's worth of measurement information is shown.
  • measurement information is subjected to filtering by the bio-information processing unit 146, it becomes as follows.
  • FIG. 10 shows an example of measurement information after filtering in one specific example of this embodiment.
  • the figure shows, corresponding to the previous figure, post-processing measurement information restored using the results of singular spectrum analysis of the measurement information up to the top 10 orders.
  • Such post-processing measurement information is time-series information that satisfactorily represents the progression of the user's LF and HF, with the principal components of the measurement information well extracted. By using such post-processing measurement information, specific information that well represents the user's condition can be obtained.
  • the specific information can be, for example, information that specifies a state in an intermediate representation system expressed as follows:
  • FIG. 11 is a diagram explaining an intermediate representation system showing specific information in one specific example of this embodiment.
  • the figure shows a representation system of the user's mental state, consisting of two axes: positive or negative, and active or passive.
  • major classifications of mental states are shown, such as excited, happy, content, calm, depressed, sad, fearful, and angry.
  • information specifying coordinates in such a representation system can be used, in which case the classification corresponding to the coordinates may be used as the specific information.
  • the further away from the origin the stronger the elements of the two axes. In this case, information on the degree to which the corresponding classification applies can be used as specific information.
  • FIG. 12 shows an example of content information generation in one specific example of this embodiment.
  • the figure shows examples of images generated as content information when four patterns of specific information, "placid,” “expressive,” “depressing,” and “ghasty,” are obtained.
  • predetermined words for example, “surrealism, bold, harsh overhead sunlight, picture of day"
  • keywords indicating what type of content is to be generated.
  • words may be changed or generated according to predetermined conditions, such as for each day or number of times the content is generated. Words corresponding to the attributes of the providing user may also be used.
  • the information processing device 100 can generate content information from measurement information related to the biological condition of the providing user. Therefore, the measurement information can be utilized.
  • the content information is easily generated using the learning information so as to closely correspond to the biological condition of the user.
  • information related to the owner of the content information is reliably managed by recording an owner identifier in association with a token. Therefore, owner processing can be reliably performed for the owner of the content information.
  • information related to the providing user corresponding to the content information is reliably managed by recording a provider identifier in association with a token. Therefore, provider processing can be reliably performed for the provider of the content information.
  • the information processing system 1 configured in this manner can be used, for example, to build an information distribution system 90 as follows.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating an example of how the information processing system 1 is used.
  • the diagram roughly shows each of the entities that may be involved in the information distribution system 90 and the relationships between the entities.
  • the entities may include a managing agency 91, a provider user 92, a user 93, a member company 94, a retail store 95, a local government 96, and a research institute 97.
  • the information processing device 100 is shown as selling the generated content information and collecting purchase fees.
  • the organizing agency 91 prepares the information processing device 100, sells the measuring device 700 for using the information processing system 1, and provides applications for using the information processing system 1 on the terminal device 600, etc.
  • the providing user 92 is, for example, an active person who creates new value in society.
  • the providing user 92 transmits measurement information to the information processing device 100. This generates content information and its token.
  • User 93 is a customer who can invest in, for example, health or various social initiatives. User 93 purchases the desired content information and pays the purchase cost. User 93 may specify the activist they wish to support and purchase the content information.
  • the content information is purchased by the using user 93 in this way, a reward is given to the providing user 92 from the purchase cost.
  • the retail store 95 is given a fee for providing the service to the providing user 92.
  • the providing user 92 can use the reward to receive services from the retail store 95. Data on the use of the service by the providing user 92 may be sent from the retail store 95 to the organizing agency 91 and utilized.
  • the providing user 92 can receive indirect support from the utilizing user 93 and can carry out his/her own activities.
  • the user 93 may be able to receive services provided by the member company 94.
  • the measurement information of each provider user 91, usage data of retail stores 95, and usage data of member companies 94 by the user 93, etc., obtained by such information distribution system 90 may be provided to the local government 96 to be used for the health of citizens.
  • the organizing institution 91 and research institution 97 may share technology for utilizing the information.
  • the above-mentioned storage unit 110 and terminal storage unit 610 are preferably non-volatile recording media, but can also be realized with volatile recording media. These store information acquired by the respective devices, but the process by which the information is stored is not limited to this. For example, information may be stored via a recording medium, information transmitted via a communication line, or information input via an input device may be stored.
  • the processing unit 140 and the device processing unit 640 described above can usually be realized by an MPU, memory, etc.
  • the processing procedures of the processing unit 140 and the device processing unit 640 are usually realized by software, and the software is recorded in a recording medium such as a ROM. However, they may also be realized by hardware (dedicated circuitry).
  • the input means that can be used to input information that can be accepted by the acceptance unit 130 or the terminal acceptance unit 630 may be anything, such as a numeric keypad, keyboard, mouse, or menu screen.
  • the acceptance unit 130 or the terminal acceptance unit 630 may be realized by a device driver for an input means such as a numeric keypad or keyboard, or control software for a menu screen, etc.
  • the receiving unit 120 and the terminal receiving unit 620 are usually implemented using wireless or wired communication means, but may also be implemented using means for receiving broadcasts.
  • the transmitting unit 170 and the terminal transmitting unit 670 are typically realized by wireless or wired communication means, but may also be realized by broadcasting means.
  • each of the information processing devices 100 may be configured as a single server, or may be configured as multiple servers that operate in cooperation with each other, or may be a computer built into other equipment.
  • the server may be a so-called cloud server, an ASP server, or the like, and the type is not important.
  • the processing in this embodiment may be realized by software.
  • This software may be distributed by software download or the like.
  • This software may also be recorded on a recording medium such as an optical disk and distributed.
  • the software that realizes the information processing device 100 in this embodiment is a program as described below.
  • this program is executed by the computer of the information processing device 100, and causes the computer of the information processing device 100, which can access a storage unit in which information is stored, to function as a biometric information acquisition unit that acquires measurement information related to the biometric condition of the user, a content generation unit that generates content information using the measurement information, and a content storage unit that accumulates the content information generated by the content generation unit in the storage unit.
  • FIG. 14 is an overview of a computer system 800 in the above embodiment.
  • FIG. 15 is a block diagram of the same computer system 800.
  • Computer system 800 includes a computer 801 that includes an optical disk drive, a keyboard 802, a mouse 803, and a monitor 804.
  • the computer 801 includes an MPU 8013, a bus 8014 connected to the optical disk drive 8012 etc., a ROM 8015 for storing programs such as a boot-up program, a RAM 8016 connected to the MPU 8013 for temporarily storing instructions for application programs and providing temporary storage space, and a hard disk (HDD) 8017 for storing application programs, system programs, and data.
  • the computer 801 may further include a network card that provides a connection to a LAN.
  • a program that causes the computer system 800 to execute the functions of the information processing device of the above-mentioned embodiment may be stored on an optical disk 8101, inserted into the optical disk drive 8012, and then transferred to the hard disk 8017.
  • the program may be sent to the computer 801 via a network (not shown) and stored on the hard disk 8017.
  • the program is loaded into the RAM 8016 when executed.
  • the program may be loaded directly from the optical disk 8101 or the network.
  • the program does not necessarily have to include an operating system (OS) or a third party program that causes computer 801 to execute the functions of the information processing device of the above-mentioned embodiment.
  • the program only needs to include an instruction portion that calls appropriate functions (modules) in a controlled manner to obtain the desired results. How computer system 800 operates is well known, and a detailed description will be omitted.
  • the transmission step of transmitting information and the reception step of receiving information do not include processing performed by hardware, such as processing performed by a modem or interface card in the transmission step (processing that can only be performed by hardware).
  • the computer that executes the above program may be a single computer or multiple computers. In other words, it may perform centralized processing or distributed processing.
  • two or more components present in one device may be physically realized on one medium.
  • each process may be realized by centralized processing in a single device (system), or may be realized by distributed processing by multiple devices (in this case, the entire system made up of multiple devices performing distributed processing can be considered as a single “device”).
  • the transfer of information between components may be performed, for example, by one component outputting information and the other component receiving information if the two components transferring the information are physically different, or, if the two components transferring the information are physically the same, by shifting from a processing phase corresponding to one component to a processing phase corresponding to the other component.
  • information related to the processing performed by each component such as information accepted, acquired, selected, generated, transmitted, or received by each component, and information such as thresholds, formulas, and addresses used by each component in processing, may be temporarily or long-term stored in a recording medium (not shown) even if not specified in the above description.
  • the storage of information in the recording medium (not shown) may be performed by each component or a storage unit (not shown).
  • the reading of information from the recording medium (not shown) may be performed by each component or a reading unit (not shown).
  • the user may or may not be able to change that information as appropriate, even if not specified in the above description.
  • the change may be realized, for example, by a reception unit (not shown) that receives a change instruction from the user, and a change unit (not shown) that changes the information in response to the change instruction.
  • the reception unit may accept the change instruction from an input device, may receive information transmitted via a communication line, or may receive information read from a specified recording medium.
  • An embodiment may be constructed by appropriately combining the components of the above-mentioned embodiments and variations.
  • it is not limited to the configuration of the above-mentioned embodiments, and each component of the above-mentioned embodiments and variations may be replaced or combined with other components as appropriate. Also, some components or functions of the above-mentioned embodiments and variations may be omitted.
  • content information is generated from measurement information using the first learning information and the second learning information, but this is not limited to this.
  • the specific information acquisition unit may acquire specific information using the measurement information and the first learning information, and the content generation unit may acquire information selected based on the specific information from two or more pieces of candidate content information prepared in advance as content information.
  • the specific information acquisition unit may acquire specific information using the first learning information, and the content generation unit may acquire input information corresponding to the specific information, and acquire content information using the acquired input information and the second learning information.
  • the content generation unit may also be configured to acquire content information by applying the measurement information to learning information configured to receive the measurement information as input and output the content information.
  • the information processing device has the effect of being able to generate content information from information relating to the biological condition of the user, and is useful as an information processing device, etc.
  • Information processing system 100 Information processing device 110 Storage unit 111 Learning information storage unit 115 User information storage unit 117 Content storage unit 120 Receiving unit 130 Accepting unit 140 Processing unit 143 Biometric information acquisition unit 146 Biometric information processing unit 149 Learning information acquisition unit 161 Content generating unit 162 Specific information acquisition unit 163 Content accumulation unit 164 Token recording unit 165 Owner processing unit 167 Provider processing unit 170 Transmission unit 600 Terminal device 610 Terminal storage unit 620 Terminal receiving unit 630 Terminal accepting unit 640 Terminal processing unit 660 Terminal output unit 661 Display unit 670 Terminal transmitting unit 680 Sensor unit 700 Measuring device 702 Electrode unit

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Abstract

【課題】ユーザの生体の状態に関する情報を活用することができれば有用である。 【解決手段】情報が格納される格納部１１０と、提供ユーザの生体の状態に関する計測情報を取得する生体情報取得部１４３と、計測情報を用いてコンテンツ情報を生成するコンテンツ生成部１６１と、コンテンツ生成部１６１により生成されたコンテンツ情報を提供ユーザを識別可能な提供者識別子に対応付けて格納部１１０に蓄積するコンテンツ蓄積部１６３とを備える、情報処理装置１００により、提供ユーザの生体の状態に関する情報からコンテンツ情報を生成することができ、ユーザの生体の状態に関する情報を活用することができる。

Description

情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
　本発明は、ユーザの生体の状態に関する情報を取得することができる情報処理装置、情報処理方法、プログラムに関するものである。
　近年、ユーザの間で、自身の健康に関する意識が高まっており、ユーザが健康状態について把握する際の支援を行うための各種装置やサービスも提供されるようになっている。例えば、下記特許文献１には、使用者から得られた生体測定データに応じて決定した集計心拍動値に基づいて使用者の健康リスク信号を決定し、使用者に提供するように構成されたシステムが開示されている。
　また、特許文献２には、ユーザである被験者の心拍（脈拍）信号を利用して、リラックス度を簡便に且つ精度よく判定することができるリラックス度判定装置が開示されている。
　なお、ヒトの睡眠覚醒には、種々のリズムが影響することが知られている。このようなリズムとしては、例えば、概日リズム（サーカディアン・リズム）と呼ばれるものがある。また、ヒトの睡眠覚醒リズムに関して、いわゆる２プロセスリズムが広く知られている（例えば、下記非特許文献１等）。
　また、時系列データの将来予測に用いられうる機械学習の手法として、従来から知られているＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒのほか、下記非特許文献２に記載されているように、Ｉｎｆｏｒｍｅｒと呼ばれる手法が提案されている。
特許第６５３１１６１号公報 特開平９－７０３９９号公報
Ｄａａｎ　Ｓ，　Ｂｅｅｒｓｍａ　ＤＧ，　Ｂｏｒｂｅｌｙ　ＡＡ．　Ｔｉｍｉｎｇ　ｏｆ　ｈｕｍａｎ　ｓｌｅｅｐ：　ｒｅｃｏｖｅｒｙ　ｐｒｏｃｅｓｓ　ｇａｔｅｄ　ｂｙ　ａ　ｃｉｒｃａｄｉａｎ　ｐａｃｅｍａｋｅｒ．　Ａｍ　Ｊ　Ｐｈｙｓｉｏｌ．　１９８４；２４６（２　Ｐｔ　２）：Ｒ１６１－８３． Ｚｈｏｕ，　Ｈａｏｙｉ　，　ｅｔ　ａｌ．　"Ｉｎｆｏｒｍｅｒ：　Ｂｅｙｏｎｄ　ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ　ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ　ｆｏｒ　ｌｏｎｇ　ｓｅｑｕｅｎｃｅ　ｔｉｍｅ　ｓｅｒｉｅｓ　ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ．"　Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ＡＡＡＩ　Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ　ｏｎ　Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ　．　Ｖｏｌ．　３５．　Ｎｏ．　１２．
　ところで、従来、ユーザの生体の状態に関する情報は、主にそのユーザの健康状態に関する情報を取得したり、そのユーザの診断を行ったりするために用いられるのが通常であった。このような生体の状態に関する情報を別の用途にも活用することができれば有用である。
　本発明は、ユーザの生体の状態に関する情報を活用することができる情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供することを目的とする。
　本第一の発明の情報処理装置は、提供ユーザの生体の状態に関する計測情報を取得する生体情報取得部と、計測情報を用いてコンテンツ情報を生成するコンテンツ生成部と、コンテンツ生成部により生成されたコンテンツ情報を、情報が格納される格納部に蓄積するコンテンツ蓄積部とを備える、情報処理装置である。
　かかる構成により、提供ユーザの生体の状態に関する情報からコンテンツ情報を生成することができる。
　また、本第二の発明の情報処理装置は、第一の発明に対して、コンテンツ生成部は、計測情報を用いて、提供ユーザの状態を特定する特定情報を取得する特定情報取得部を有し、特定情報に基づいてコンテンツ情報を取得するように構成されている、情報処理装置である。
　かかる構成により、提供ユーザの状態に応じたコンテンツ情報を容易に生成することができる。
　また、本第三の発明の情報処理装置は、第二の発明に対して、特定情報は、提供ユーザの状態が所定の分類に該当する程度を示す程度情報を含む、情報処理装置である。
　かかる構成により、提供ユーザの状態に応じたコンテンツ情報をより確実に生成することができる。
　また、本第四の発明の情報処理装置は、第一から三のいずれかの発明に対して、コンテンツ生成部は、計測情報又は計測情報に基づく情報を含む入力情報を用いて出力情報を出力するように構成された学習情報を用いて、コンテンツ情報を生成する、情報処理装置である。
　かかる構成により、提供ユーザの生体の状態に関する情報に応じたコンテンツ情報を容易に生成することができる。
　また、本第五の発明の情報処理装置は、第一から四のいずれかの発明に対して、コンテンツ生成部により生成されたコンテンツ情報に対応する非代替性を有するトークンを、当該コンテンツ情報の所有ユーザを識別する所有者識別子に対応付けて所定の態様で記録する記録処理を実行するトークン記録部と、トークンに対応する所定の処理条件が満たされた場合に当該トークンに対応する所有者識別子を用いて所定の所有者処理を実行する所有者処理部とを有する、情報処理装置である。
　かかる構成により、確実に、コンテンツ情報の所有ユーザについて所有者処理を実行することができる。
　また、本第六の発明の情報処理装置は、第五の発明に対して、トークン記録部は、コンテンツ情報の販売に関する販売情報を取得した場合に、販売されたコンテンツ情報に対応するトークンを当該販売情報に対応する所有者識別子に対応付けるように記録処理を実行する、情報処理装置である。
　かかる構成により、コンテンツ情報の販売に応じてコンテンツ情報の所有ユーザを確実に特定可能な情報を記録することができる。
　また、本第七の発明の情報処理装置は、第五又は六の発明に対して、トークン記録部は、トークンを、当該コンテンツ情報に対応する提供ユーザを識別する提供者識別子に対応付けて所定の態様で記録する記録処理を実行するように構成されており、トークンに対応する所定の処理条件が満たされた場合に当該トークンに対応する提供者識別子を用いて所定の提供者処理を実行する提供者処理部を有する、情報処理装置である。
　かかる構成により、コンテンツ情報の提供ユーザについて提供者処理を実行することができる。
　また、本第八の発明の情報処理装置は、第七の発明に対して、提供者処理部は、トークン記録部によってトークンについて所有者識別子を新たに対応付けて記録する記録処理が行われた場合に、トークンに対応する提供者識別子を用いて、提供ユーザに所定の報償の付与を行う、情報処理装置である。
　かかる構成により、コンテンツ情報に対応する所有者情報が新たに記録された場合に、提供ユーザに報償を付与することができる。
　本発明による情報処理装置等によれば、提供ユーザの生体の状態に関する情報からコンテンツ情報を生成することができ、ユーザの生体の状態に関する情報を活用することができる。
本発明の実施の形態の１つに係る情報処理システムの概要を示す図である。 同情報処理装置のブロック図である。 同コンテンツ情報格納部に格納されているコンテンツ情報の一例を示す図である。 同端末装置及び計測装置のブロック図である。 同情報処理装置の動作の一例を示す第１のフローチャートである。 同情報処理装置の動作の一例を示す第２のフローチャートである。 同情報処理装置のコンテンツ生成処理の一例を示すフローチャートである。 本実施の形態の一具体例における計測情報について説明する図である。 本実施の形態の一具体例におけるフィルタ処理前の計測情報の一例を示す図である。 本実施の形態の一具体例におけるフィルタ処理後の計測情報の一例を示す図である。 本実施の形態の一具体例における特定情報を示す中間表現系について説明する図である。 本実施の形態の一具体例におけるコンテンツ情報の生成例を示す図である。 同情報処理システムの利用例について説明する図である。 上記実施の形態におけるコンピュータシステムの概観図である。 同コンピュータシステムのブロック図である。
　以下、情報処理装置等の実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。
　なお、以下において用いる用語は、一般的には次のように定義される。なお、これらの用語の語義は常にここに示されるように解釈されるべきではなく、例えば以下において個別に説明されている場合にはその説明も踏まえて解釈されるべきである。
　コンテンツ情報とは、ユーザによる鑑賞や理解の対象となりうるコンテンツを表すための情報である。コンテンツとは、例えば、画像（静止画であってもよいし、動画像であってもよい）、音（音声、音楽など）、音色、色、文、詩、図形、形状（立体形状であってもよいし、二次元形状であってもよい）などである。コンテンツ情報は、これらのコンテンツをそのまま表す情報であってもよいし、コンピュータや所定の装置等を用いて所定の処理等が実行されてコンテンツが出力されるために用いられる当該コンテンツに特有の情報であってもよい。コンテンツ情報は、コンテンツの所在を特定する情報であってもよい。
　提供ユーザとは、コンテンツ情報を生成するために用いられる情報を提供するユーザである。提供ユーザを提供者と言ってもよい。所有ユーザとは、生成されたコンテンツ情報を有するユーザである。所有ユーザは、コンテンツを所有するユーザであると言ってもよい。所有ユーザを所有者と言ったり、保有者と言ったりしてもよい。
　ある事項について識別子とは、当該事項を一意に示す文字又は符号等である。識別子は、例えば、ＩＤであるが、対応する事項を識別しうる情報であれば種類は問わない。すなわち、識別子は、それが示すものそのものの名前であってもよいし、一意に対応するように符号を組み合わせたものであってもよい。
　取得とは、ユーザ等により入力された事項を取得することを含んでいてもよいし、自装置又は他の装置に記憶されている情報（予め記憶されている情報であってもよいし当該装置において情報処理が行われることにより生成された情報であってもよい）を取得することを含んでいてもよい。他の装置に記憶されている情報を取得するとは、他の装置に記憶されている情報をＡＰＩ経由などで取得することを含んでいてもよいし、他の装置により提供されている文書ファイルの内容（ウェブページの内容なども含む）を取得することを含んでいてもよい。
　また、情報の取得には、いわゆる機械学習の手法を利用するようにしてもよい。機械学習の手法の利用については、例えば次のようにすることができる。すなわち、特定の種類の入力情報を入力とし、取得したい種類の出力情報を出力とする学習器（学習情報）を、機械学習の手法を用いて構成する。例えば、予め、入力情報と出力情報との組を２以上用意し、当該２組以上の情報を機械学習の学習器を構成するためのモジュールに与えて学習器を構成し、構成した学習器を格納部に蓄積する。なお、学習器は分類器ということもできる。なお、機械学習の手法としては、例えば、深層学習、ランダムフォレスト、ＳＶＭ等、問わない。また、機械学習には、例えば、ｆａｓｔＴｅｘｔ、ｔｉｎｙＳＶＭ、ｒａｎｄｏｍ　ｆｏｒｅｓｔ、ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ等の各種の機械学習フレームワークにおける関数や、種々の既存のライブラリを用いることができる。このような学習器を用いて情報を取得することを、機械学習による取得ということがある。
　また、学習器は、機械学習により得られるものに限られない。学習器は、例えば、入力情報等に基づく入力ベクトルと、出力情報との対応関係を示すテーブルであってもよい。この場合、入力情報に基づく特徴ベクトルに対応する出力情報をテーブル中から取得するようにしてもよいし、テーブル中の２以上の入力ベクトルと各入力ベクトルの重み付けなどを行うパラメータとを用いて入力情報に基づく特徴ベクトルに近似するベクトルを生成し、生成に用いた各入力ベクトルに対応する出力情報とパラメータとを用いて、最終的な出力情報を取得するようにしてもよい。このような学習器を用いて情報を取得することを、対応関係を用いた取得ということがある。また、学習器は、例えば、入力情報等に基づく入力ベクトルと、出力情報を生成するための情報との関係を表す関数などであってもよい。この場合、例えば、入力情報に基づく特徴ベクトルに対応する情報を関数により求めて、求めた情報を用いて出力情報を取得するなどしてもよい。このような学習器を用いて情報を取得することを、関数を用いた取得ということがある。
　情報を出力するとは、ディスプレイへの表示、プロジェクタを用いた投影、プリンタでの印字、音出力、外部の装置への送信、記録媒体への蓄積、他の処理装置や他のプログラムなどへの処理結果の引渡しなどを含む概念である。具体的には、例えば、情報のウェブページへの表示を可能とすることや、電子メール等として送信することや、印刷するための情報を出力することなどを含む。
　情報の受け付けとは、キーボードやマウス、タッチパネルなどの入力デバイスから入力された情報の受け付け、他の装置等から有線若しくは無線の通信回線を介して送信された情報の受信、光ディスクや磁気ディスク、半導体メモリなどの記録媒体から読み出された情報の受け付けなどを含む概念である。
　（実施の形態）
　本実施の形態の概要は、次の通りである。情報処理装置は、提供ユーザの生体電位等の計測情報に基づいてコンテンツ情報を取得可能に構成されている。コンテンツ情報の取得は、例えば、計測情報に基づいて提供ユーザの状態を特定し、特定した状態を示す情報を用いて行われる。特定した状態を示す情報は、その状態に該当する程度を示す情報を含んでいてもよい。計測情報から提供ユーザの状態を特定することや、状態を示す情報を用いてコンテンツ情報を生成することは、例えば、上述の機械学習による取得や、関数による取得や、テーブルによる取得により行われうる。なお、そのほかの所定のルールを用いて、これらの処理が行われるようにしてもよい。
　また、情報処理装置は、コンテンツ情報に対応するトークンを取得し、トークンに、そのコンテンツ情報の所有者情報を対応付けて記録してもよい。コンテンツ情報の販売が行われた場合には、それに伴って、対応するトークンの所有者情報の変更を行ってもよい。そして、トークンに対応する所有者情報に基づいて、所定の処理を行ってもよい。所定の処理とは、例えば、サービスの提供拒否判断、情報の送信等であるが、これらに限られない。また、情報処理装置は、コンテンツ情報に対応するトークンに提供者情報を対応付けて記録してもよい。そして、トークンに対応する提供者情報に基づいて、所定の処理を行ってもよい。所定の処理とは、例えば、コンテンツ情報について新たに生じた価値の分配や、提供ユーザに対する権限の付与や、情報の送信等であるが、これらに限られない。また、トークンの所有者情報が変更された際に、提供者情報に基づいて所定の処理を行ってもよい。このような所有者情報や提供者情報としては、そのユーザを識別するユーザ識別子が用いられうるが、これに限られない。
　なお、以下の説明において、トークンとそれに対応付けた所有者情報又は提供者情報との記録先としては、情報処理装置１に設けられている格納部が用いられうるが、記録先はこれに限られない。例えば、情報処理装置１がアクセス可能であるブロックチェーン基盤に記録されるようにしてもよい。換言すると、これらのトークン等の情報は、情報処理装置１がアクセス可能な分散型台帳に記録されるようにしてもよい。
　以下、このように構成された情報処理装置を用いた情報処理システムの一例について説明する。
　図１は、本発明の実施の形態の１つに係る情報処理システム１の概要を示す図である。
　本実施の形態において、情報処理システム１は、情報処理装置１００と、端末装置６００と、計測装置７００とを備えている。情報処理装置１００と、端末装置６００とは、例えばローカルエリアネットワークやインターネットなどのネットワークを介して互いに通信可能である。また、計測装置７００は、端末装置６００と互いに通信可能である。なお、情報処理システム１の構成はこれに限られるものではない。情報処理システム１に含まれるそれぞれの装置の数は問わないし、他の装置が情報処理システム１に含まれていてもよい。
　計測装置７００は、例えば、いわゆるウェアラブルデバイスである。計測装置７００は、ユーザの体表面に接触する電極部７０２を有している。計測装置７００は、電極部７０２を介してユーザの体の活動電位や静止電位などの生物電気に関する生体信号を計測することができるように構成されている。本実施の形態において、計測装置７００は、脳波や脈波等の時系列の生体信号を計測することができるように構成されている。
　なお、計測装置７００は、電極部７０２や、図示しないその他の部位により、ユーザの体の温度等を計測することができるように構成されていてもよい。また、計測装置７００は、電極部７０２に代えて、又は電極部７０２に加えて、ユーザの生体信号を計測するための計測部を有していてもよい。計測部は、生物電気とは異なる対象を検知可能に構成されているものであってもよい。例えば、計測部は、ユーザの体から放射又は反射された光を受光することにより時系列の計測結果を得ることができるものであってもよい。すなわち、計測装置７００は、例えば、ユーザの体から放射又は反射された光を受光して、その結果に基づいて、ユーザの体に関する情報を計測することができるように構成されていてもよい。計測装置７００は、例えば、計測結果や計測装置７００の制御プログラム等が格納される格納部（図示せず）や、格納部に格納されている情報を用いて種々の処理動作を行う処理部（図示せず）や、情報の送受信等を行うための送受信部（図示せず）などを有している。
　計測装置７００は、例えば耳掛け形のヘッドセットであり、ユーザが常時着用可能に構成されているものである。計測装置７００は、着用時において２つの電極部７０２がユーザの左右の乳様突起の近傍に接触するように構成されており、これにより、ユーザの脳波や脈波を計測可能である。このような計測装置７００の構成は公知であるため、その構成に関する詳細な説明は省略する。なお、計測装置７００は、ヘッドセット型のものに限られず、例えば眼鏡型、腕時計型、指輪型、首掛型、ベルト型、衣服型等、ユーザが着用し続けることが可能な種々の形態を取りうる。また、計測装置７００は、空気又は対象物を振動させることによってユーザが聴取可能な音を出力する音声出力部（図示せず）やユーザにより視認可能なディスプレイ（図示せず）等を有するものであってもよい。計測装置７００は、これらの音声出力部やディスプレイ等によりユーザに対して情報を出力可能に構成されていてもよい。計測装置７００は、物理的に離れた２以上の装置が連携して１以上の生体信号を計測可能に構成されているものであってもよい。計測装置７００は、測定時においてのみユーザの体表面に接触させるようにして用いられる電極部７０２を有するものであってもよい。また、計測装置７００は、このようなウェアラブルデバイスに限られず、例えば血圧計、体温計、体重計、脳波計測装置、又は心電計等のような、特定の状況下において生体信号を測定するためにユーザが用いるものであってもよい。
　なお、本実施の形態において、時系列の生体信号の計測結果やそれに基づく情報を、生体の状態に関する計測情報と呼ぶ。計測情報は、例えば生体信号を測定して取得された計測結果の生データであってもよいし、それらを変換したり加工したりした情報であってもよい。以下の説明において、計測情報は、ヒトの生体電位に関する値を測定して得られる情報である。計測情報は、一のユーザの生体信号の計測結果に基づく、生体の状態に関する時系列の情報である時系列情報と言ってもよい。すなわち、時系列情報は、時系列の生体信号の計測結果や、それに基づいて取得される時系列の情報である。
　なお、計測情報はこれに限られない。すなわち、情報処理装置１００は、計測装置７００により測定された、生体電位に関する計測情報を利用するように構成されていればよい。換言すると、計測情報は、必ずしも時系列の情報であると呼ばれるものに限られない。本実施の形態においては、計測情報として、一のユーザについて、２以上の時点において測定された情報、より好ましくは、時系列で測定して得られた情報が用いられる。
　本実施の形態において、生体信号の計測結果としては、例えば、ＥＣＧ（心電図）や、ＰＰＧ（Ｐｈｏｔｏｐｌｅｔｈｙｓｍｏｇｒａｍ）等の脈波や、脳波などが挙げられるが、これらに限られない。
　計測装置７００は、本実施の形態において、端末装置６００に無線接続又は有線接続されており、端末装置６００との間で情報を送受信可能に構成されている。例えば、計測装置７００は、端末装置６００との間で近距離無線通信を行うことができるように構成されている。計測装置７００は、例えば、計測結果を端末装置６００に送信可能に構成されている。計測結果は、計測装置７００で蓄積された時系列情報として端末装置６００に送信可能であってもよいし、逐次的に端末装置６００に送信可能であってもよい。端末装置６００は、計測装置７００から受信した情報を用いて種々の処理を行ったり、受信した情報や受信した情報を加工した情報を情報処理装置１００に対して送信することができるように構成されている。なお、計測装置７００は、それ自体がローカルエリアネットワークやインターネットなどのネットワークを介して、当該ネットワークに接続された情報処理装置１００や端末装置６００と通信可能であってもよい。計測結果は情報処理装置１００に対して送信されてもよい。計測装置７００は、それ自体単独で生体信号を計測したり計測結果について所定の処理を行ったりする動作を実行可能に構成されていてもよいし、端末装置６００との間で信号を送受信するなどして連動することによりこれらの動作を実行可能に構成されていてもよい。
　情報処理システム１のユーザは、端末装置６００及び計測装置７００を利用して、情報処理システム１を利用することができる。なお、図１においては、例えばいわゆるスマートフォンなどの携帯情報端末装置が端末装置６００として示されているが、端末装置６００として用いられるのはこのような携帯情報端末装置に限られない。例えば、ラップトップコンピュータなどのパーソナルコンピュータ（ＰＣ）が端末装置６００として用いられていてもよいし、タブレット型の情報端末装置など、これら以外の装置が用いられていてもよい。以下の例においては、端末装置６００としてスマートフォンなどの携帯情報端末装置が用いられることを想定して説明するが、これに限られるものではない。
　なお、端末装置６００が、計測装置７００を内蔵していてもよい。
　図２は、同情報処理装置１００のブロック図である。
　図２に示されるように、情報処理装置１００は、格納部１１０、受信部１２０、受付部１３０、処理部１４０、及び送信部１７０を備える。情報処理装置１００は、例えば、サーバ装置である。
　格納部１１０は、学習情報格納部１１１と、ユーザ情報格納部１１５と、コンテンツ情報格納部１１７とを有する。
　学習情報格納部１１１には、予め取得された学習情報が格納されている。本実施の形態において、学習情報は、いわゆる機械学習の手法を利用して生成される。学習情報は、例えば後述のようにして処理部１４０により生成されて学習情報格納部１１１に記憶されたものであるが、これに限られない。すなわち、情報処理装置１００とは異なる装置において生成された学習情報が学習情報格納部１１１に格納されていてもよい。学習情報の詳細については、後述する。
　本実施の形態において、２以上のユーザについて共通して用いられうる学習情報が用意されている。なお、これに限られず、学習情報は、生体信号の測定対象となるユーザ毎に構成されたものであってもよく、各ユーザに対応する学習情報が生成されて、学習情報格納部１１１に格納されていてもよい。この場合、各学習情報は、ユーザを識別するユーザ識別子に対応付けられて格納されていればよい。また、共通する属性を有するユーザのグループ毎に学習情報が用意されていてもよい。この場合、例えば、学習情報が、グループを識別する識別子に対応付けられて格納されていればよい。
　ユーザ情報格納部１１５には、ユーザ情報が格納される。本実施の形態において、ユーザ情報は、情報処理システム１を利用するユーザを識別する識別子であるユーザ識別子と、当該ユーザに関する情報とが対応付けられている情報である。ユーザ情報には、種々の情報が含まれうる。例えば、ユーザが使用する端末装置６００から送信される情報や、ユーザについて後述のようにして情報処理装置１００により取得される情報等が含まれうる。ユーザが使用する端末装置６００から送信される情報には、例えば、計測情報や、ユーザが端末装置６００に入力した情報等が該当する。また、ユーザについて情報処理装置１００により取得される情報には、例えば、後述するような予測情報等が該当する。ユーザ情報格納部１１５には、その他の外部装置等から送信されたユーザ情報が格納されていてもよい。
　なお、ユーザ情報格納部１１５には、各ユーザの端末装置６００から送信された計測情報が格納される。計測情報は、例えば、ユーザが計測装置７００によって計測を行った計測結果であり、端末装置６００の端末格納部６１０に格納された情報である。なお、計測情報がユーザ情報格納部１１５に格納されるまでの過程は、これに限られない。予め用意された計測情報がユーザ情報格納部１１５に格納され、その計測情報が用いられるように構成されていてもよい。
　コンテンツ情報格納部１１７には、情報処理装置１００により生成されたコンテンツ情報が格納される。本実施の形態において、コンテンツ情報は、例えば、それに対応する非代替性を有するトークンに対応付けられて格納されている。当該トークンは、コンテンツ情報を識別する識別子であってもよい。一のコンテンツ情報に対応するトークンは、一つのみであってもよいし、２以上であってもよい。
　ここで、本実施の形態において、コンテンツ情報格納部１１７には、さらに、コンテンツ情報に対応する提供ユーザを識別可能な提供者識別子や、コンテンツ情報を所有する所有ユーザを識別可能な所有者識別子が、コンテンツ情報に対応付けて格納されていてもよい。提供者識別子は、提供者のユーザ情報である提供者情報と言ってもよい。所有者識別子は、所有者のユーザ情報である所有者情報と言ってもよい。
　図３は、同コンテンツ情報格納部１１７に格納されているコンテンツ情報の一例を示す図である。
　図に示されるように、コンテンツ情報格納部１１７には、例えば、コンテンツ情報が、コンテンツ情報を識別するコンテンツ識別子（コンテンツＩＤ）と、トークンと、提供者識別子と、所有者識別子とに対応付けられて記録されている。トークンは、例えば、一意の文字列又は符号列である。コンテンツ情報は、例えば、コンテンツを示す情報そのものであるが、例えば、コンテンツであるファイルのパスやファイル名などとして記録されるようにしてもよい。この場合、コンテンツ情報格納部１１７にはコンテンツ識別子がコンテンツ情報として格納されていると言ってもよい。また、コンテンツ情報格納部１１７には、コンテンツ識別子がトークンとして格納されていると言ってもよい。
　図２に戻って、受信部１２０は、他の装置から送信された情報を受信する。受信部１２０は、受信した情報を、例えば、格納部１１０に保存する。本実施の形態において、ユーザは、例えば、端末装置６００を用いて情報の入力等を行い、情報処理装置１００に送信する。受信部１２０は、送信された各情報を、ユーザ識別子に対応付けて格納部１１０に保存することができる。また、本実施の形態において、受信部１２０は、各端末装置６００から送信された計測情報を受信し、ユーザ識別子に対応付けて格納部１１０に保存する。なお、受信部１２０は、端末装置６００からこれらの情報を受信する場合に、送信された情報に基づいて、送信に係るユーザのユーザ識別子を特定可能である。
　受付部１３０は、情報処理装置１００に接続された図示しない入力手段を用いて入力された情報を受け付ける。受付部１３０は、受け付けた情報を、例えば、格納部１１０に保存する。なお、入力手段は、テンキーやキーボードやマウスやメニュー画面によるもの等、何でもよい。受付部１３０は、情報処理装置１００に接続された読み取り装置（例えば、コードリーダなど）を用いて行われた入力操作（例えば、装置により読み取られた情報も含む）により入力された情報を受け付けてもよい。
　なお、受付部１３０が、受信部１２０が受信した情報を、情報処理装置１００に入力された情報として受け付けると捉えてもよい。すなわち、情報処理装置１００への情報の入力とは、これらの情報が端末装置６００等を介してユーザによって間接的に情報処理装置１００に入力されることを意味すると解釈してもよいし、ユーザによって、入力手段を用いて直接的に情報処理装置１００に入力されることを意味すると解釈してもよい。また、ユーザが、情報を自動的に生成するプログラムを実行させたり種々の情報をプログラムに与えて機能させたりすることなどによって情報処理装置１００に情報が与えられるようにすることを、情報処理装置１００への情報の入力と捉えてもよい。
　処理部１４０は、生体情報取得部１４３と、生体情報処理部１４６と、学習情報取得部１４９と、コンテンツ生成部１６１と、コンテンツ蓄積部１６３と、トークン記録部１６４と、所有者処理部１６５と、提供者処理部１６７とを有する。本実施の形態において、コンテンツ生成部１６１は、特定情報取得部１６２を有している。処理部１４０は、各種の処理を行う。各種の処理とは、例えば、以下のように処理部１４０の各部が行う処理である。
　生体情報取得部１４３は、提供ユーザすなわち処理対象となるユーザについて、計測情報を取得する。本実施の形態において、生体情報取得部１４３は、ユーザの端末装置６００から送信され、受信部１２０により受信された計測情報を、ユーザ情報格納部１１５から取得する。生体情報取得部１４３は、処理対象となるユーザのユーザ識別子に基づいて、当該ユーザの計測情報をユーザ情報格納部１１５から取得する。
　生体情報処理部１４６は、生体情報取得部１４３により取得された計測情報（処理前情報という）について、所定のフィルタ処理を行って、処理後の計測情報を取得する。生体情報処理部１４６は、処理前情報について次元削減（次元圧縮）を行うと言ってもよい。生体情報処理部１４６は、例えば、所定のフィルタ処理として、公知の特異スペクトル分析処理を行うように構成されている。これにより、揺動成分やトレンド成分を抽出した処理後の計測情報を用いて、コンテンツ情報の取得を行うことができる。このようなフィルタ処理は、例えば、ＮｕｍＰｙ等の数値計算ライブラリを用いて行うことができる。
　生体情報処理部１４６は、特異スペクトル分析処理において、上位の所定の次数までの結果を用いて、処理後の計測情報を取得するように構成されている。所定の次数とは、例えば、１次以上１０次以下であり、好ましくは５次以上１０次以下である。本実施の形態においては、生体情報処理部１４６は、特異スペクトル分析処理において、上位１０次までの結果を用いて、処理後の計測情報を取得するように構成されている。
　なお、生体情報処理部１４６が次元削減を行う手法は、これに限られない。例えば、生体情報処理部１４６は、畳み込みニューラルネットワークを用いたオートエンコーダにより処理前情報の次元削減を行うように構成されていてもよい。オートエンコーダを用いた次元削減は、公知の手法により構成可能である。例えば、処理前情報を確率的エンコーダに入力し、潜在している揺動成分を示すベクトルや潜在しているトレンド成分を示すベクトルをそれぞれ抽出するようにすればよい。
　例えば、ＥＣＧである計測結果を用いる場合、生体情報処理部１４６による処理後の計測情報は、後述のように、例えば、提供ユーザにおける交感神経の活動と副交感神経の活動とをそれぞれ示す時系列情報とすることができる。すなわち、計測情報は、所定期間において提供ユーザがストレスを感じやすい時間帯又はリラックスしやすい時間帯に関する情報とすることができる。所定期間とは、例えば、生体信号の計測が行われた期間であるが、これに限られない。
　学習情報取得部１４９は、機械学習の手法を利用して、学習情報を生成する。本実施の形態においては、例えば、計測情報を入力して特定情報を出力するのに用いられる学習情報（第一学習情報と呼んでもよい）と、特定情報を入力してコンテンツ情報を出力するのに用いられる学習情報（第二学習情報と呼んでもよい）とが用いられうる。
　ここで、特定情報とは、提供ユーザの状態を特定する情報である。提供ユーザの状態とは、例えば、体のリズム、調子又は健康状態などを特定する情報である。特定情報は、所定の分類に該当することを示す情報（所定の分類への分類結果）であってもよいし、スコアであってもよい。また、特定情報とは、提供ユーザの状態が所定の分類に該当する程度を示す程度情報を含んでいてもよい。特定情報は、後述するように、計測情報を用いて取得される情報であり、計測情報に基づく情報であるといえる。
　本実施の形態において、特定情報は、例えば、ユーザがリラックスしているか否かの別（所定の分類の一例）と、その程度とを特定する程度情報とで構成されている。例えば、「リラックスしており、その程度は５段階中の３である」とか、「リラックス状態ではなく（ストレスを感じており）、その程度は５段階中の５である」と表すことができるような情報が、特定情報として用いられうる。なお、特定情報において、ユーザの状態についての分類は２以上であってもよい。
　機械学習の手法の利用は、例えば次のようにすることができる。すなわち、予め、入力とする情報と出力とする情報との組を２以上用意し、当該２組以上の情報を機械学習の学習器を構成するためのモジュールに与えて学習器を構成する。すなわち、学習情報取得部１４９は、計測情報を少なくとも含む入力情報とユーザの体調について分類結果とを有する２以上の教師データを用いて、第一学習情報を生成する。また、学習情報取得部１４９は、特定情報を少なくとも含む入力情報と、コンテンツ情報とを有する２以上の教師データを用いて、第二学習情報を生成する。なお、学習器は分類器ということもできる。なお、機械学習の手法としては、例えば、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）などの深層学習、ランダムフォレスト、ＳＶＲ等、問わない。また、機械学習には、例えば、ｆａｓｔＴｅｘｔ、ｔｉｎｙＳＶＭ、ｒａｎｄｏｍ　ｆｏｒｅｓｔ、ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ等の各種の機械学習フレームワークにおける関数や、種々の既存のライブラリを用いることができる。
　ここで、第二学習情報としては、例えば、敵対的生成ネットワーク（ＧＡＮ）を用いて特定情報からコンテンツ情報を得るために構成された学習情報であってもよい。また、第二学習情報として、公知であるＳｔａｂｌｅ　Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎなど、文言を入力として画像等のコンテンツを出力するように構成された機械学習モジュールを用いるようにしてもよい。
　学習情報取得部１４９は、構成した学習器を学習情報として学習情報格納部１１１に蓄積する。これにより、処理部１４０は、生成した学習情報を用いる場合に、学習情報格納部１１１からその学習情報を取得することができる。
　なお、学習情報取得部１４９は、情報処理装置１００ではない他の装置に格納されている学習情報を当該装置から取得するように構成されていてもよい。例えば他の装置において格納されている学習情報が常に用いられる場合には、情報処理装置１００には学習情報格納部１１１が設けられていなくてもよい。
　コンテンツ生成部１６１は、計測情報を用いて、コンテンツ情報を生成する。コンテンツ生成部１６１は、計測情報又は計測情報に基づく情報を含む入力情報を用いて出力情報を出力するように構成された学習情報を用いて、コンテンツ情報を生成する。
　本実施の形態においては、コンテンツ生成部１６１は、計測情報と第一学習情報とを用いて、計測情報に基づく情報である特定情報を生成する。特定情報の取得は、特定情報取得部１６２により行われる。すなわち、特定情報取得部１６２は、計測情報を用いて、提供ユーザの状態を特定する特定情報を取得する。そして、コンテンツ生成部１６１は、特定情報と第二学習情報とを用いて、コンテンツ情報を生成する。
　コンテンツ蓄積部１６３は、コンテンツ生成部１６１により生成されたコンテンツ情報を、格納部１１０に蓄積する。これにより、処理部１４０は、生成されたコンテンツ情報を別の処理等で利用することができるようになる。例えば、処理部１４０は、端末装置６００などからの出力要求などを受け付けた場合に、コンテンツ情報を当該端末装置６００などに出力することができる。
　コンテンツ蓄積部１６３は、コンテンツ情報を、そのコンテンツ情報の生成に用いられた計測情報の提供ユーザを識別可能な提供者識別子に対応付けて、格納部１１０に蓄積する。これにより、提供ユーザ毎に、対応するコンテンツ情報を特定することができる。また、コンテンツ情報について、それに対応する提供ユーザを特定することができる。換言すると、コンテンツ情報の由来となった提供ユーザ（計測情報を提供した提供ユーザ）を特定することができるようになっている。
　なお、コンテンツ蓄積部１６３は、提供者識別子を格納部１１０とは異なる場所に蓄積するように構成されていてもよい。この場合において、コンテンツ情報と、それに対応する提供者識別子とが対応付けられていればよい。例えば、格納部１１０においてコンテンツ情報とその識別子とが格納され、別の格納場所において、コンテンツ情報を識別する識別子と、提供者識別子とが対応付けて蓄積されていてもよい。これにより、当該別の格納場所において、情報の蓄積により占有する記憶領域を節減することができる。なお、コンテンツ情報を識別する識別子として、後述のトークンが用いられてもよい。
　トークン記録部１６４は、コンテンツ生成部１６１により生成されたコンテンツ情報に対応する非代替性を有するトークン（以下、単にトークンという）を取得するように構成されている。トークン記録部１６４は、取得したトークンを、所定の格納場所に記録する。
　また、本実施の形態において、トークン記録部１６４は、トークンを、当該コンテンツ情報に対応する提供ユーザを識別する提供者識別子に対応付けて所定の態様で記録する第一記録処理を実行するように構成されている。また、トークン記録部１６４は、トークンを、コンテンツ情報の所有ユーザを識別する所有者識別子に対応付けて所定の態様で記録する第二記録処理を実行するように構成されている。所定の態様で記録するとは、例えば、所定の格納場所に記録することをいう。第一記録処理と第二記録処理とで格納場所が同一であってもよいし、異なっていてもよい。すなわち、第一記録処理における所定の態様と、第二記録処理における所定の態様とは、同一であってもよいし、異なっていてもよい。
　本実施の形態において、所定の格納場所とは、例えば、格納部１１０である。すなわち、トークン記録部１６４は、トークンと、提供者識別子と、所有者識別子とを対応付けて、コンテンツ情報格納部１１７に蓄積する。すなわち、上述のように、トークンと、提供者識別子と、所有者識別子とが、コンテンツ情報に対応付けて、コンテンツ情報格納部１１７に蓄積される。
　なお、格納部１１０とは異なる別の格納場所が所定の格納場所として利用されるようにしてもよい。例えば、格納部１１０においてコンテンツ情報とその識別子とが格納され、別の格納場所において、コンテンツ情報を識別する識別子と、提供者識別子等やトークンとが対応付けて蓄積されていてもよい。これにより、当該別の格納場所において、情報の蓄積により占有する記憶領域を節減することができる。
　このような別の格納場所として、例えば、情報処理装置１００とは異なる装置の格納部や、その他のデータベース等などが利用されうる。すなわち、所定の格納場所として、例えばブロックチェーン基盤が用いられうる。ブロックチェーン基盤は、いわゆるパブリック型のものであってもよいし、プライベート型のものであってもよい。なお、格納部１１０がブロックチェーン基盤を構成する一つの格納部として用いられてもよい。
　このようなトークン記録部１６４による記録処理が行われることにより、コンテンツ情報に対応するトークンについて、対応付けられている提供者識別子や所有者識別子が明確に特定可能となる。これにより、コンテンツ情報に対応する提供ユーザや、コンテンツ情報を所有している所有ユーザを容易に特定することができる。
　なお、第一記録処理は、例えば、コンテンツ情報の生成時に行われる。コンテンツ情報の生成と同時であってもよいし、時間差があってもよい。例えば、ブロックチェーン基盤を利用したトークンに関する記録の管理を行う場合において、コンテンツ情報についていわゆるミンティングが行われる場合に、第一記録処理が行われてもよい。なお、第一記録処理が行われるのに伴って、トークンに対応付けられる提供者識別子が、所有者識別子としても、当該トークンに対応付けられるように第二記録処理が行われてもよい。これに限られず、一のトークンについて第一記録処理が行われるのに伴って、特定の所有者識別子を当該トークンに対応付けて記録する第二記録処理が行われてもよい。
　また、第二記録処理は、例えば、コンテンツ情報の所有ユーザが変更された旨の情報がトークン記録部１６４により取得された場合に行われる。例えば、以下のように売買情報が取得された場合に、第二記録処理が行われてもよい。
　すなわち、コンテンツ情報は、ユーザ間での売買の対象として利用されうる。ユーザ間での譲渡の対象となると言ってもよい。例えば、コンテンツ情報がユーザ間で販売された場合に、トークン記録部１６４は、以下の処理を行うように構成されている。
　まず、トークン記録部１６４は、販売に関する販売情報を取得する。販売情報は、例えば、販売に関する処理を行った装置（情報処理装置１００であってもよいし、その他の装置であってもよい）から取得した情報であってもよいし、ユーザ等により入力されたり送信されたりした情報に基づくものであってもよい。販売情報には、例えば、販売されたコンテンツ情報に対応するトークンと販売先となるユーザを識別する識別子（購入したユーザの識別子）との組合せを特定可能な情報が含まれうる。例えば、販売前の所有者識別子と、コンテンツ情報を識別する識別子と、販売先のユーザの識別子とを含むものであってもよい。なお、コンテンツ情報が唯一のものである場合には、コンテンツ情報を識別する識別子と販売先のユーザの識別子とが含まれていればよい。
　そして、トークン記録部１６４は、販売されたコンテンツ情報に対応するトークンを、当該販売情報に対応する所有者識別子に対応付けるように記録処理を実行する。すなわち、当該トークンについて、販売先のユーザの識別子を所有者識別子として対応付けて記録する。
　このような処理が行われることにより、トークンに対応付けられて記録されている所有者識別子が販売後のものとなり、販売された結果としてコンテンツ情報を所有している所有ユーザに対応する所有者識別子がトークンに対応付けられて記録されている状態が保たれる。
　なお、上述のようにブロックチェーン基盤を利用したトークンに関する記録の管理を行う場合において、このようなトークン記録部１６４の処理は、当該ブロックチェーン基盤において実現されるスマートコントラクト機能を利用する処理として行われるようになっていてもよい。
　所有者処理部１６５は、トークンに対応する所定の所有者処理条件が満たされた場合に、トークンに対応する所有者識別子を用いて、所定の所有者処理を実行する。
　所定の所有者処理条件は、例えば、所定のタイミングが到来したこと、トークン記録部１６４により当該トークンに対応する新たな記録処理が行われたこと、ユーザ等による所定の要求が受け付けられたこと等である。所定のタイミングとは、例えば、所定の日時であってもよいし、所定の起点から所定の期間が経過した時点であってもよい。所定の起点とは、例えば、現在の所有者識別子とトークンとを対応付ける記録処理が行われたタイミングや、コンテンツ情報が生成されたタイミングや、提供者識別子に応じて定まるように設定されているタイミング（例えば、提供者に関連する誕生日や、提供者により指定された日時など）などであるが、これらに限られない。
　所定の所有者処理とは、例えば、所有ユーザに対する所定のサービスの提供可否の判断を行う処理であったり、権限の付与であったり、所有ユーザに対する情報の送信であったりするが、これに限られない。
　例えば、所有者処理部１６５は、以下のような動作を実行可能に構成されていてもよい。
　すなわち、所有者処理部１６５は、ユーザから、一のトークンに対する所定のサービスの提供要求が受け付けられた場合に、当該トークンに対応する所定の所有者処理条件が満たされたと判断してもよい。そして、所定の所有者処理として、提供要求を行ったユーザが、当該トークンに対応する所有者識別子に対応する所有ユーザであるか否かを判断し、判断結果に応じて、当該ユーザに対するサービスの提供可否を判断してもよい。これにより、コンテンツ情報の所有ユーザから提供要求があった場合にのみ、当該サービスを当該所有ユーザに対して提供可能であると判断することができる。
　また、所有者処理部１６５は、例えば、所定の通知タイミングが到来した時に、一のトークンに対応する所定の所有者処理条件が満たされたと判断してもよい。そして、所定の所有者処理として、当該トークンに対応する所有者識別子に対応する連絡先に対して、所定の通知情報を送信してもよい。これにより、コンテンツ情報の所有ユーザに対して、通知情報を送信することができる。
　提供者処理部１６７は、トークンに対応する所定の提供者処理条件が満たされた場合にトークンに対応する提供者識別子を用いて所定の提供者処理を実行する。
　所定の提供者処理条件は、例えば、所定のタイミングが到来したこと、トークン記録部１６４により当該トークンに対応する新たな記録処理が行われたこと、ユーザ等による所定の要求が受け付けられたこと等である。所定のタイミングとは、例えば、所定の日時であってもよいし、所定の起点から所定の期間が経過した時点であってもよい。所定の起点とは、例えば、現在の所有者識別子とトークンとを対応付ける記録処理が行われたタイミングや、コンテンツ情報が生成されたタイミングや、提供者識別子に応じて定まるように設定されているタイミング（例えば、提供者に関連する誕生日や、提供者により指定された日時など）などであるが、これらに限られない。
　所定の提供者処理とは、例えば、提供ユーザに対する所定のサービスの提供可否の判断を行う処理であったり、所定のサービスを受けるための権限の付与であったり、提供ユーザに対する情報の送信であったりするが、これに限られない。
　例えば、提供者処理部１６７は、以下のような動作を実行可能に構成されていてもよい。
　すなわち、提供者処理部１６７は、一のトークンに対応する第一記録処理が行われた場合に、当該トークンに対応する所定の提供者処理条件が満たされたと判断してもよい。そして、所定の提供者処理として、提供者識別子に対して、所定の権限を付与する処理を行ってもよい。例えば、提供者識別子と、所定の権限を所有することを示すフラグ情報とを対応付けて格納部１１０に蓄積する。これにより、提供ユーザが、所定の権限を所有していることが確認可能になる。所定の権限を付与する処理としては、例えば、所定の権限を有することを示す証となる情報を提供ユーザに送信する処理が行われるようにしてもよい。例えば、所定のサービスを受けることができるクーポンコードや二次元コードの画像等を提供ユーザに送信したり、提供ユーザが使用する端末装置６００などから取得可能に提供したりしてもよい。
　また、提供者処理部１６７は、トークン記録部１６４により当該トークンに対応する新たな第二記録処理が行われた場合に、当該トークンに対応する所定の提供者処理条件が満たされたと判断してもよい。換言すると、第二記録処理が行われて一のトークンに対応する所有者識別子が別の所有者識別子に変更された場合に、当該トークンに対応する所定の提供者処理条件が満たされたと判断してもよい。この場合に、提供者処理部１６７は、当該トークンに対応する提供者識別子を用いて、提供ユーザに所定の報償の付与を行うようにしてもよい。例えば、上述のような所定の権限を、所定の報償として付与してもよい。また、例えば、コンテンツ情報の販売に伴う第二記録処理が行われた場合に、所定額の報酬や、販売額や販売者の利益の額に応じて所定の報償条件に従って算定される額の報酬を受け取る権利を提供ユーザに与えるようにしてもよい。かかる報酬は、販売者や、新たな所有ユーザから支払われるように定められていてもよいし、その他の主体により支払われる様に定められていてもよい。
　なお、各トークンに対応する所定の所有者処理条件や所定の提供者処理条件は、トークン毎に異なっていてもよいし、互いに同一であってもよい。
　送信部１７０は、情報を、ネットワークを介して情報処理システム１を構成する他の装置に送信する。送信部１７０は、例えば、端末装置６００に対して情報を送信する。換言すると、送信部１７０は、例えば、端末装置６００に対して情報を出力する。
　次に、端末装置６００の構成について説明する。
　図４は、同端末装置６００及び計測装置７００のブロック図である。
　図４に示されるように、端末装置６００は、端末格納部６１０、端末受信部６２０、端末受付部６３０、端末処理部６４０、端末出力部６６０、端末送信部６７０、及びセンサ部６８０を備える。端末出力部６６０は、表示部６６１を備える。
　端末格納部６１０には、種々の情報が蓄積される。端末格納部６１０は、計測情報格納部６１１を有する。計測情報格納部６１１には、例えば、計測装置７００により計測された計測情報が蓄積される。
　端末受信部６２０は、情報処理装置１００や、計測装置７００等から送信された情報を、ネットワークを介して受信する。端末受信部６２０は、受信した情報を、例えば端末格納部６１０に蓄積し、端末処理部６４０などが取得できるようにする。
　端末受付部６３０は、端末装置６００を使用するユーザによる、端末装置６００に対する種々の入力操作を受け付ける。操作は、例えば、図示しない入力装置を用いて行われるが、これに限られない。
　端末処理部６４０は、端末装置６００の各部を用いて、種々の情報処理動作を行う。例えば、情報処理装置１００から送信された情報を、端末出力部６６０によりユーザに出力する。これにより、ユーザは、情報について知ることができる。
　端末出力部６６０は、例えばディスプレイデバイスである表示部６６１に表示することなどにより、情報の出力を行う。なお、情報の出力方法はこれに限られず、音声等をスピーカーなどから出力することなどにより行われるようにしてもよい。
　端末送信部６７０は、例えば端末処理部６４０等により取得した情報をネットワークを介して送信する。
　センサ部６８０は、例えば、マイクや、加速度センサや、気圧センサ等であるが、これに限られない。センサ部６８０により、ユーザの生体信号が計測されるようにしてもよい。センサ部６８０は、ユーザの生体信号を計測可能な電極部を有していてもよい。
　次に、本実施の形態に係る情報処理装置１００の動作の一例について説明する。
　本実施の形態において、情報処理システム１は、典型的には、以下のように用いられる。すなわち、提供ユーザは、所定期間、計測装置７００を着用しながら自身の生体信号の計測を行う。計測により得られた計測情報は、端末装置６００に転送させるようにする。そして、提供ユーザは、端末格納部６１０に格納されている計測情報を端末装置６００から情報処理装置１００に送信する。そうすると、情報処理装置１００において、特定情報の取得及びコンテンツ情報の取得が行われる。そうすると、コンテンツ情報に対応するトークンと、提供者識別子や所有者識別子とが所定の態様で記録される。以後、コンテンツ情報の所有者の移転が行われる度に、第二記録処理が行われる。また、所定の処理条件が満たされる度に、それに応じた所有者処理や提供者処理が行われる。
　このような情報処理システム１の動作が行われる場合において、情報処理装置１００は、例えば以下のようにして種々の動作を行う。これらの動作は、処理部１４０が、各部を用いながら制御動作等を実行することにより行われる。
　図５は、同情報処理装置１００の動作の一例を示す第１のフローチャートである。図６は、同情報処理装置１００の動作の一例を示す第２のフローチャートである。
　（ステップＳ１１）処理部１４０は、受信部１２０により、端末装置６００等から送信された情報を受信したか否かを判断する。受信したと判断した場合はステップＳ１２に進み、そうでない場合はステップＳ１３に進む。
　（ステップＳ１２）処理部１４０は、受信した情報に基づいてユーザを識別し、ユーザ識別子に対応付けて、受信した情報をユーザ情報格納部１１５に蓄積する。例えば、端末装置６００からユーザ識別子に対応付けて計測情報が送信されると、処理部１４０は、受信した計測情報を、そのユーザ識別子に対応付けてユーザ情報格納部１１５に蓄積する。
　（ステップＳ１３）処理部１４０は、コンテンツ情報の生成処理を実行することについてのトリガが発生したか否かを判断する。換言すると、処理部１４０は、コンテンツ情報の生成処理を開始する条件が満たされたか否かを判断する。トリガが発生したと判断した場合には、ステップＳ１４に進む。そうでない場合には、ステップＳ１７に進む。
　ここで、例えば、端末装置６００を通じて、ユーザ（すなわち、提供ユーザ）から、コンテンツ情報の生成処理を行うことについての指示が行われたことを上記のトリガとすることができる。また、例えば、端末装置６００を通じて、このような指示に対応する所定の情報が送信されたことなどを上記のトリガとしてもよい。トリガはこれに限られない。例えば、所定の時刻になったことを上記のトリガとしてもよく、この場合、定期的にコンテンツ情報の生成を行うことができる。また、例えば、計測情報やその他の情報を新たに受信したことなどの種々の条件が満たされたことをトリガとしてもよい。
　（ステップＳ１４）処理部１４０は、生体情報処理部１４６及びコンテンツ生成部１６１により、コンテンツ生成処理を行う。コンテンツ生成処理については、後述する。コンテンツ生成処理により、コンテンツ情報が取得され、コンテンツ情報格納部１１７に蓄積される。
　（ステップＳ１５）処理部１４０は、トークン記録部１６４により、コンテンツに対応するトークンを取得する。
　（ステップＳ１６）処理部１４０は、トークン記録部１６４により、第一記録処理及び第二記録処理を行う。これにより、コンテンツ情報について、提供者識別子と、所有者識別子とが、トークンに対応付けられて記録される。
　（ステップＳ１７）処理部１４０は、いずれかのコンテンツ情報の所有ユーザが変更されたか否かを判断する。例えば、販売情報を受け付けた場合や、ユーザ等により所有ユーザの変更に関する情報が入力された場合に、対応するコンテンツ情報の所有ユーザが変更されたと判断する。変更されたと判断した場合はステップＳ１８に進み、そうでない場合はステップＳ１９に進む。
　（ステップＳ１８）処理部１４０は、トークン記録部１６４により、第二記録処理を行う。これにより、対応するコンテンツ情報のトークンについて、変更後の所有者識別子が対応付けられる。
　（ステップＳ１９）処理部１４０は、所有者処理条件が満たされたか否かを判断する。所有者処理条件が満たされたと判断した場合はステップＳ２０に進み、そうでない場合はステップＳ２１に進む。
　（ステップＳ２０）処理部１４０は、所有者処理部１６５により、所有者処理を実行する。
　（ステップＳ２１）処理部１４０は、提供者処理条件が満たされたか否かを判断する。提供者処理条件が満たされたと判断した場合はステップＳ２２に進み、そうでない場合は一連の処理を終了する。
　（ステップＳ２２）処理部１４０は、提供者処理部１６７により、提供者処理を実行する。その後、一連の処理を終了する。
　なお、このような処理は、定期的に繰り返し実行されればよい。
　図７は、同情報処理装置１００のコンテンツ生成処理の一例を示すフローチャートである。
　（ステップＳ１１１）生体情報処理部１４６は、ユーザ情報格納部１１５から、処理対象となる提供ユーザのユーザ識別子に基づいて、当該提供ユーザに関する計測情報を取得する。
　（ステップＳ１１２）生体情報処理部１４６は、計測情報のフィルタ処理を行う。
　（ステップＳ１１３）コンテンツ生成部１６１は、特定情報取得部１６２により、学習情報格納部１１１から第一学習情報を取得し、計測情報と第一学習情報とを用いて特定情報を取得する。すなわち、特定情報取得部１６２は、第一学習情報に、生体情報処理部１４６による処理後の計測情報を適用して、特定情報を取得する。
　（ステップＳ１１４）コンテンツ生成部１６１は、学習情報格納部１１１から第二学習情報を取得し、特定情報と第二学習情報とを用いてコンテンツ情報を取得する。すなわち、コンテンツ生成部１６１は、第二学習情報に、特定情報取得部１６２により取得された特定情報を適用して、コンテンツ情報を取得する。また、取得したコンテンツ情報を、コンテンツ情報格納部１１７に蓄積する。その後、図５の処理に戻る。
　次に、本実施の形態にかかる情報処理装置１００によるコンテンツ情報の取得の具体例について説明する。
　図８は、本実施の形態の一具体例における計測情報について説明する図である。
　本具体例において、計測情報は、一のユーザのＥＣＧを示す情報を計測結果として、それに基づいて取得される時系列情報である。計測情報は、一のユーザの心拍変動に関するＬＦ及びＨＦの推移を示す情報である。計測情報は、ＬＦ／ＨＦ（ＬＦとＨＦとの比）の推移に関する情報であってもよい。
　ここで、ＬＦ、ＨＦは、心拍間隔の推移について周波数解析を行って得られるパワースペクトルについて、それぞれの周波数領域帯（低周波帯、高周波帯）で積分した値である。ＬＦは、ユーザの交感神経の活性度を示す指標として用いることができ、ＨＦは、ユーザの副交感神経の活性度を示す指標として用いることができる。すなわち、ＬＦやＨＦ、又はＬＦ／ＨＦは、ユーザの自律神経の活性度に関する情報として利用することができる。
　図に示されるように、計測結果として、所定の計測期間（例えば５分間）の心電図信号が得られると（Ｓ１）、それからＲＲＩ（心拍間隔：Ｒ波とＲ波との間のインターバル）が取得される（Ｓ２）。所定の計測期間におけるＲＲＩの推移について周波数解析を行って得られるパワースペクトルに基づいて、ＬＦ及びＨＦを求めることができる（Ｓ３）。所定の計測期間毎に求めたＬＦ及びＨＦをまとめて、計測情報とすることができる。
　なお、このようなＥＣＧからの計測情報の取得は、例えば端末装置６００において行われればよいが、計測装置７００において行われるようにしたり、計測結果を取得した情報処理装置１００において行われるようにしたりしてもよい。
　図９は、本実施の形態の一具体例におけるフィルタ処理前の計測情報の一例を示す図である。
　図においては、上述のようにして取得された、ＬＦ及びＨＦの時間の経過に伴う推移を示す計測情報が示されている。本図及び次図においては、例えばほぼ１週間分の計測情報が示されている。このような計測情報について、生体情報処理部１４６によるフィルタ処理が行われると、次のようになる。
　図１０は、本実施の形態の一具体例におけるフィルタ処理後の計測情報の一例を示す図である。
　図においては、前図に対応するように、計測情報について上位１０次までの特異スペクトル分析の結果を使用して復元した処理後の計測情報が示されている。このような処理後の計測情報は、計測情報の主成分が良好に抽出された、ユーザのＬＦ及びＨＦの推移を良好に表す時系列情報である。このような処理後の計測情報を用いることで、ユーザの状態をよく表した特定情報を取得することができる。
　本具体例において、特定情報としては、例えば、次のように表される中間表現系において状態を特定する情報を用いることができる。
　図１１は、本実施の形態の一具体例における特定情報を示す中間表現系について説明する図である。
　図においては、ユーザの精神の状態について、ポジティブであるかネガティブであるか、またアクティブであるかパッシブであるかの２つの軸で構成される表現系が示されている。二つの軸の各象限において、興奮している（ｅｘｃｉｔｅｅｄ）、幸福感がある（ｈａｐｐｙ）、満足している（ｃｏｎｔｅｎｔ）、落ち着いている（ｃａｌｍ）、落ち込んでいる（ｄｅｐｒｅｓｓｅｄ）、悲しみを感じている（ｓａｄ）、恐れを感じている（ａｆｒａｉｄ）、怒りを感じている（ａｎｇｒｙ）などの主要な精神の状態の分類が示されている。特定情報としては、このような表現系における座標を特定する情報を用いることができ、この場合、座標に対応する分類を特定情報として用いてもよい。また、表現系において、原点から離れるほど２つの軸のそれぞれの要素が強いことを表すようにしてもよい。この場合、対応する分類に当てはまる程度情報を特定情報として用いることができるようになる。
　このような中間表現系において、ユーザの状態が例えば「アクティブである程度が４段階中の３、ポジティブである程度が４段階中の１である」と表現できる場合、特定情報として、例えば、「興奮しており、その程度が４段階中の４である」旨の情報を取得することができる。
　図１２は、本実施の形態の一具体例におけるコンテンツ情報の生成例を示す図である。
　図においては、特定情報として「ｐｌａｃｉｄ」、「ｅｘｐｒｅｓｓｉｖｅ」、「ｄｅｐｒｅｓｓｉｎｇ」、「ｇｈａｓｔｌｙ」の４パターンの情報が得られた場合について、それぞれのコンテンツ情報である画像の生成例が示されている。なお、この場合、特定情報のほかに、どのようなコンテンツを生成するかを示すキーワードとして、所定の文言（例えば、「ｓｕｒｒｅａｌｉｓｍ，　ｂｏｌｄ，　ｈａｒｓｈ　ｏｖｅｒｈｅａｄ　ｓｕｎｉｇｈｔｍ，　ｐｉｃｔｕｒｅ　ｏｆ　ｄａｙ」が用いられている。このような文言が用いられる場合、例えば生成する日毎、回数毎など、所定の条件に従って変更されたり生成されたりしてもよい。また、提供ユーザの属性に対応する文言が用いられるようにしてもよい。
　以上説明したように、情報処理装置１００は、提供ユーザの生体の状態に関する計測情報から、コンテンツ情報を生成することができる。したがって、計測情報を活用することができる。コンテンツ情報は、学習情報を用いて、容易に、ユーザの生体の状態によく対応するように生成される。また、本実施の形態において、コンテンツ情報の所有ユーザに関する情報が、トークンに所有者識別子を対応付けて記録することにより確実に管理される。したがって、コンテンツ情報の所有ユーザについての所有者処理を確実に実行することができる。また、本実施の形態において、コンテンツ情報に対応する提供ユーザに関する情報が、トークンに提供者識別子を対応付けて記録することにより確実に管理される。したがって、コンテンツ情報の提供ユーザについての提供者処理を確実に実行することができる。
　なお、このようなトークンに対応する所有者等の情報を、例えば、ブロックチェーン基盤により管理することにより、スマートコントラクト機能等を利用して、容易にかつ確実に所有者処理や提供者処理を実行することができる。提供者処理として、所定の場合に提供ユーザに対して報酬等の権限が付与されるようにすることにより、ユーザに対して、コンテンツ情報を生成するための計測情報を提供する動機付けを効果的に行うことができる。
　このように構成された情報処理システム１は、例えば次のような情報流通システム９０の構築に用いることができる。
　図１３は、同情報処理システム１の利用例について説明する図である。
　図において、情報流通システム９０に関係しうる各主体と、主体間の関係が大まかに示されている。主体としては、幹事機関９１と、提供ユーザ９２と、利用ユーザ９３と、会員企業９４と、小売店９５と、自治体９６と、研究機関９７とが含まれうる。図においては、情報処理装置１００により、生成されたコンテンツ情報の販売や購入費用の収集が行われるものとして示されている。
　幹事機関９１は、情報処理装置１００を用意したり、情報処理システム１を利用するための計測装置７００を販売したり、端末装置６００で情報処理システム１を用いるためのアプリケーションの提供等を行う。
　提供ユーザ９２は、例えば、社会に新しい価値を創造する活動者である。提供ユーザ９２は、情報処理装置１００に対して、計測情報を送信する。これにより、コンテンツ情報及びそのトークンが生成される。
　利用ユーザ９３は、例えば、健康や、社会の様々な取り組みに投資を行うことができる顧客である。利用ユーザ９３は、所望のコンテンツ情報を購入し、購入費用を支払う。支援したい活動者を指定して、そのコンテンツ情報を購入してもよい。
　このように利用ユーザ９３によりコンテンツ情報が購入されると、その購入費用から、提供ユーザ９２に報償が与えられる。また、小売店９５に対して、提供ユーザ９２にサービスを提供するための費用が与えられる。提供ユーザ９２は、報酬を利用して、小売店９５からサービスの提供を受けることができる。提供ユーザ９２によるサービスの利用データは、小売店９５から幹事機関９１に送られ、活用されてもよい。
　このような情報流通システム９０を構築することにより、提供ユーザ９２は、利用ユーザ９３からの間接的な支援を受けることができ、自身の活動を行うことができる。
　なお、利用ユーザ９３は、コンテンツ情報を所有していることにより、会員企業９４によるサービスの提供を受けられるようにしてもよい。また、このような情報流通システム９０により得られた、各提供ユーザ９１の計測情報や小売店９５の利用データ、利用ユーザ９３による会員企業９４の利用データなどを自治体９６に提供し、市民の健康に役立てられるようにしてもよい。また、幹事機関９１と研究機関９７との間で、情報を活用するための技術共有を行うようにしてもよい。
　なお、上述の格納部１１０や、端末格納部６１０は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。これらには、それぞれの装置において取得された情報などがそれぞれ格納されるが、情報等が記憶される過程はこれに限られない。例えば、記録媒体を介して情報等が記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された情報等が記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された情報等が記憶されるようになってもよい。
　また、上述の処理部１４０や、端末処理部６４０は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現されうる。処理部１４０や、端末処理部６４０の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現してもよい。
　また、受付部１３０や端末受付部６３０により受付可能な情報の入力に用いられうる入力手段は、テンキーやキーボードやマウスやメニュー画面によるものなど、何でもよい。受付部１３０や端末受付部６３０は、テンキーやキーボード等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェア等で実現されうる。
　また、受信部１２０や、端末受信部６２０は、通常、無線又は有線の通信手段で実現されるが、放送を受信する手段で実現されてもよい。
　また、送信部１７０や、端末送信部６７０は、通常、無線又は有線の通信手段で実現されるが、放送手段で実現されてもよい。
　なお、情報処理装置１００は、それぞれ、１つのサーバにより構成されていてもよいし、互いに連携して動作する複数のサーバにより構成されていてもよいし、その他の機器に内蔵された電子計算機等であってもよい。なお、サーバは、いわゆるクラウドサーバでも、ＡＳＰサーバ等でもよく、その種類は問わないことは言うまでもない。
　なお、本実施の形態における処理は、ソフトウェアで実現してもよい。そして、このソフトウェアをソフトウェアダウンロード等により配布してもよい。また、このソフトウェアを光ディスクなどの記録媒体に記録して流布してもよい。なお、本実施の形態における、情報処理装置１００を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、情報処理装置１００のコンピュータで実行されるプログラムであって、情報が格納される格納部にアクセス可能な情報処理装置１００のコンピュータを、提供ユーザの生体の状態に関する計測情報を取得する生体情報取得部と、計測情報を用いてコンテンツ情報を生成するコンテンツ生成部と、コンテンツ生成部により生成されたコンテンツ情報を格納部に蓄積するコンテンツ蓄積部と、として機能させるための、プログラムである。
　（その他）
　図１４は、上記実施の形態におけるコンピュータシステム８００の概観図である。図１５は、同コンピュータシステム８００のブロック図である。
　これらの図においては、本明細書で述べたプログラムを実行して、上述した実施の形態の情報処理装置等を実現するコンピュータの構成例が示されている。上述の実施の形態は、コンピュータハードウェア及びその上で実行されるコンピュータプログラムで実現されうる。
　コンピュータシステム８００は、光ディスクドライブを含むコンピュータ８０１と、キーボード８０２と、マウス８０３と、モニタ８０４とを含む。
　コンピュータ８０１は、光ディスクドライブ（ＯＤＤ）８０１２に加えて、ＭＰＵ８０１３と、光ディスクドライブ８０１２等に接続されたバス８０１４と、ブートアッププログラム等のプログラムを記憶するためのＲＯＭ８０１５と、ＭＰＵ８０１３に接続され、アプリケーションプログラムの命令を一時的に記憶するとともに一時記憶空間を提供するためのＲＡＭ８０１６と、アプリケーションプログラム、システムプログラム、及びデータを記憶するためのハードディスク（ＨＤＤ）８０１７とを含む。ここでは図示しないが、コンピュータ８０１は、さらに、ＬＡＮへの接続を提供するネットワークカードを含んでもよい。
　コンピュータシステム８００に、上述した実施の形態の情報処理装置等の機能を実行させるプログラムは、光ディスク８１０１に記憶されて、光ディスクドライブ８０１２に挿入され、さらにハードディスク８０１７に転送されてもよい。これに代えて、プログラムは、図示しないネットワークを介してコンピュータ８０１に送信され、ハードディスク８０１７に記憶されてもよい。プログラムは実行の際にＲＡＭ８０１６にロードされる。プログラムは、光ディスク８１０１又はネットワークから直接、ロードされてもよい。
　プログラムは、コンピュータ８０１に、上述した実施の形態の情報処理装置等の機能を実行させるオペレーティングシステム（ＯＳ）、又はサードパーティープログラム等を、必ずしも含まなくてもよい。プログラムは、制御された態様で適切な機能（モジュール）を呼び出し、所望の結果が得られるようにする命令の部分のみを含んでいればよい。コンピュータシステム８００がどのように動作するかは周知であり、詳細な説明は省略する。
　なお、上記プログラムにおいて、情報を送信する送信ステップや、情報を受信する受信ステップなどでは、ハードウェアによって行われる処理、例えば、送信ステップにおけるモデムやインターフェースカードなどで行われる処理（ハードウェアでしか行われない処理）は含まれない。
　また、上記プログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、あるいは分散処理を行ってもよい。
　また、上記実施の形態において、一の装置に存在する２以上の構成要素は、物理的に一の媒体で実現されてもよい。
　また、上記実施の形態において、各処理（各機能）は、単一の装置（システム）によって集中処理されることによって実現されてもよく、あるいは、複数の装置によって分散処理されることによって実現されてもよい（この場合、分散処理を行う複数の装置により構成されるシステム全体を１つの「装置」として把握することが可能である）。
　また、上記実施の形態において、各構成要素間で行われる情報の受け渡しは、例えば、その情報の受け渡しを行う２個の構成要素が物理的に異なるものである場合には、一方の構成要素による情報の出力と、他方の構成要素による情報の受け付けとによって行われてもよく、又は、その情報の受け渡しを行う２個の構成要素が物理的に同じものである場合には、一方の構成要素に対応する処理のフェーズから、他方の構成要素に対応する処理のフェーズに移ることによって行われてもよい。
　また、上記実施の形態において、各構成要素が実行する処理に関係する情報、例えば、各構成要素が受け付けたり、取得したり、選択したり、生成したり、送信したり、受信したりした情報や、各構成要素が処理で用いる閾値や数式、アドレス等の情報等は、上記説明で明記していなくても、図示しない記録媒体において、一時的に、又は長期にわたって保持されていてもよい。また、その図示しない記録媒体への情報の蓄積を、各構成要素、又は、図示しない蓄積部が行ってもよい。また、その図示しない記録媒体からの情報の読み出しを、各構成要素、又は、図示しない読み出し部が行ってもよい。
　また、上記実施の形態において、各構成要素等で用いられる情報、例えば、各構成要素が処理で用いる閾値やアドレス、各種の設定値等の情報がユーザによって変更されてもよい場合には、上記説明で明記していなくても、ユーザが適宜、それらの情報を変更できるようにしてもよく、又は、そうでなくてもよい。それらの情報をユーザが変更可能な場合には、その変更は、例えば、ユーザからの変更指示を受け付ける図示しない受付部と、その変更指示に応じて情報を変更する図示しない変更部とによって実現されてもよい。その図示しない受付部による変更指示の受け付けは、例えば、入力デバイスからの受け付けでもよく、通信回線を介して送信された情報の受信でもよく、所定の記録媒体から読み出された情報の受け付けでもよい。
　本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものである。
　上述の実施の形態や変形例の構成要素を適宜組み合わせた実施の形態を構成してもよい。例えば、上述の実施の形態の構成そのものに限られず、上述の実施の形態や変形例のそれぞれの構成要素について、適宜、他の構成要素と置換したり組み合わせたりしてもよい。また、上述の実施の形態や変形例のうち、一部の構成要素や機能が省略されていてもよい。
　上述の実施の形態においては、第一学習情報と第二学習情報とを用いて、計測情報からコンテンツ情報が生成されるが、これに限られない。例えば、特定情報取得部が、計測情報と第一学習情報を用いて特定情報を取得し、コンテンツ生成部が、予め用意された２以上のコンテンツ情報の候補情報から特定情報に基づいて選択した情報をコンテンツ情報として取得するようにしてもよい。また、特定情報取得部が、第一学習情報を用いて特定情報を取得し、コンテンツ生成部が、特定情報に対応する入力情報を取得して、取得した入力情報と第二学習情報とを用いてコンテンツ情報を取得するようにしてもよい。
　また、コンテンツ生成部は、計測情報を入力としてコンテンツ情報を出力とするように構成された学習情報に、計測情報を適用して、コンテンツ情報を取得するように構成されていてもよい。
　また、計測情報について、フィルタ処理が行われなくてもよい。
　以上のように、本発明にかかる情報処理装置は、提供ユーザの生体の状態に関する情報からコンテンツ情報を生成することができるという効果を有し、情報処理装置等として有用である。
　１　情報処理システム
　１００　情報処理装置
　１１０　格納部
　１１１　学習情報格納部
　１１５　ユーザ情報格納部
　１１７　コンテンツ格納部
　１２０　受信部
　１３０　受付部
　１４０　処理部
　１４３　生体情報取得部
　１４６　生体情報処理部
　１４９　学習情報取得部
　１６１　コンテンツ生成部
　１６２　特定情報取得部
　１６３　コンテンツ蓄積部
　１６４　トークン記録部
　１６５　所有者処理部
　１６７　提供者処理部
　１７０　送信部
　６００　端末装置
　６１０　端末格納部
　６２０　端末受信部
　６３０　端末受付部
　６４０　端末処理部
　６６０　端末出力部
　６６１　表示部
　６７０　端末送信部
　６８０　センサ部
　７００　計測装置
　７０２　電極部

Claims (10)

  1. 提供ユーザの生体の状態に関する計測情報を取得する生体情報取得部と、
    前記計測情報を用いてコンテンツ情報を生成するコンテンツ生成部と、
    前記コンテンツ生成部により生成されたコンテンツ情報を、情報が格納される格納部に蓄積するコンテンツ蓄積部とを備える、情報処理装置。
  2. 前記コンテンツ生成部は、前記計測情報を用いて、前記提供ユーザの状態を特定する特定情報を取得する特定情報取得部を有し、
    前記特定情報に基づいて前記コンテンツ情報を取得するように構成されている、請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 前記特定情報は、前記提供ユーザの状態が所定の分類に該当する程度を示す程度情報を含む、請求項２に記載の情報処理装置。
  4. 前記コンテンツ生成部は、前記計測情報又は前記計測情報に基づく情報を含む入力情報を用いて出力情報を出力するように構成された学習情報を用いて、前記コンテンツ情報を生成する、請求項１に記載の情報処理装置。
  5. 前記コンテンツ生成部により生成されたコンテンツ情報に対応する非代替性を有するトークンを、当該コンテンツ情報の所有ユーザを識別する所有者識別子に対応付けて所定の態様で記録する記録処理を実行するトークン記録部と、
    前記トークンに対応する所定の処理条件が満たされた場合に当該トークンに対応する所有者識別子を用いて所定の所有者処理を実行する所有者処理部とを有する、請求項１に記載の情報処理装置。
  6. 前記トークン記録部は、前記コンテンツ情報の販売に関する販売情報を取得した場合に、販売されたコンテンツ情報に対応する前記トークンを当該販売情報に対応する前記所有者識別子に対応付けるように前記記録処理を実行する、請求項５に記載の情報処理装置。
  7. 前記トークン記録部は、前記トークンを、当該コンテンツ情報に対応する提供ユーザを識別する提供者識別子に対応付けて所定の態様で記録する記録処理を実行するように構成されており、
    前記トークンに対応する所定の処理条件が満たされた場合に当該トークンに対応する提供者識別子を用いて所定の提供者処理を実行する提供者処理部を有する、請求項５又は６に記載の情報処理装置。
  8. 前記提供者処理部は、前記トークン記録部によって前記トークンについて前記所有者識別子を新たに対応付けて記録する記録処理が行われた場合に、当該トークンに対応する提供者識別子を用いて、前記提供ユーザに所定の報償の付与を行う、請求項７に記載の情報処理装置。
  9. 情報が格納される格納部を用いて行われる情報処理方法であって、
    提供ユーザの生体の状態に関する計測情報を取得する生体情報取得ステップと、
    前記計測情報を用いてコンテンツ情報を生成するコンテンツ生成ステップと、
    前記コンテンツ生成ステップにより生成されたコンテンツ情報を前記格納部に蓄積するコンテンツ蓄積ステップとを含む、情報処理方法。
  10. 情報が格納される格納部にアクセス可能なコンピュータを、
    提供ユーザの生体の状態に関する計測情報を取得する生体情報取得部と、
    前記計測情報を用いてコンテンツ情報を生成するコンテンツ生成部と、
    前記コンテンツ生成部により生成されたコンテンツ情報を前記格納部に蓄積するコンテンツ蓄積部と、として機能させるための、プログラム。
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Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20160232317A1 (en) * 2015-02-05 2016-08-11 Samsung Electronics Co., Ltd. Apparatus for and method of providing biological information
KR20200068888A (ko) * 2018-12-06 2020-06-16 주식회사 매직내니 스마트 미러 디스플레이 장치
JP2021183015A (ja) * 2020-05-21 2021-12-02 株式会社ジョリーグッド コンテンツ提供システム及びコンテンツ提供方法
JP2022003426A (ja) * 2020-06-23 2022-01-11 シャープ株式会社 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
JP2022153232A (ja) * 2021-03-29 2022-10-12 ソニーグループ株式会社 生体情報処理装置および生体情報処理システム
KR102541146B1 (ko) * 2021-12-22 2023-06-13 주식회사 메디컬에이아이 블록체인을 통한 심전도 데이터 디지털 콘텐츠화 방법 및 이를 컴퓨터에서 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기재된 기록 매체

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20160232317A1 (en) * 2015-02-05 2016-08-11 Samsung Electronics Co., Ltd. Apparatus for and method of providing biological information
KR20200068888A (ko) * 2018-12-06 2020-06-16 주식회사 매직내니 스마트 미러 디스플레이 장치
JP2021183015A (ja) * 2020-05-21 2021-12-02 株式会社ジョリーグッド コンテンツ提供システム及びコンテンツ提供方法
JP2022003426A (ja) * 2020-06-23 2022-01-11 シャープ株式会社 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
JP2022153232A (ja) * 2021-03-29 2022-10-12 ソニーグループ株式会社 生体情報処理装置および生体情報処理システム
KR102541146B1 (ko) * 2021-12-22 2023-06-13 주식회사 메디컬에이아이 블록체인을 통한 심전도 데이터 디지털 콘텐츠화 방법 및 이를 컴퓨터에서 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기재된 기록 매체

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