WO2025041288A1 - 情報処理装置、情報処理方法および記録媒体 - Google Patents

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WO2025041288A1
WO2025041288A1 PCT/JP2023/030242 JP2023030242W WO2025041288A1 WO 2025041288 A1 WO2025041288 A1 WO 2025041288A1 JP 2023030242 W JP2023030242 W JP 2023030242W WO 2025041288 A1 WO2025041288 A1 WO 2025041288A1
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WO
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user
mindfulness
state
image
image content
Prior art date
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Pending
Application number
PCT/JP2023/030242
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English (en)
French (fr)
Inventor
剛史 黒▲瀬▼
大輔 松田
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
NEC Corp
Original Assignee
NEC Corp
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Publication date
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    • 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
    • G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance

Definitions

  • This disclosure relates to information processing devices, etc.
  • Mindfulness is practiced to maintain a good mental and physical state through meditation or exercise.
  • Mindfulness is, for example, an activity that involves meditation or exercise to improve one's mental and physical state.
  • a person who practices meditation as a form of mindfulness improves their internal state to one that is appropriate for life or work through meditation.
  • Mindfulness-related actions may also be supported by an information processing device.
  • the content and schedule of mindfulness-related actions are presented by an application program running on the information processing device.
  • the mood change support device of Patent Document 1 outputs an image showing the contents of mindfulness during the worker's mood change period.
  • the worker refers to the image and performs an action related to mindfulness.
  • the present disclosure aims to provide an information processing system etc. that can make it easier for users to take actions to improve their condition in order to solve the above problems.
  • the information processing device disclosed herein includes a determination means for determining the state of a user who uses image content, a determination means for determining the content of image content that encourages the user to behave in a mindfulness-related manner based on the user's state, and an output means for outputting the determined content of image content.
  • the information processing method disclosed herein determines the state of a user who is using image content, determines the content of image content that will encourage the user to engage in mindfulness-related behavior based on the user's state, and outputs the determined content of the image content.
  • the recording medium disclosed herein is a recording medium that non-temporarily records a program that causes a computer to execute a process of determining the state of a user who uses image content, a process of determining the content of image content that encourages the user to behave in a mindfulness-related manner based on the user's state, and a process of outputting the content of the determined image content.
  • This disclosure makes it easier for users to take action to improve their condition.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a configuration of an information processing system according to the present disclosure.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a data flow in the present disclosure.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a configuration of an information processing device according to the present disclosure.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of a display screen in the present disclosure.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of a display screen in the present disclosure.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of a display screen in the present disclosure.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of a display screen in the present disclosure.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an example of an operation flow of an information processing device according to the present disclosure.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration according to the present disclosure.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of the configuration of an information processing system.
  • the action support system includes, for example, an information processing device 10, a terminal device 20, a sensor 30, and a management device 40.
  • the information processing device 10 is connected to the management device 40, for example, via a network.
  • the information processing device 10 is connected to the sensor 30, for example, via a network.
  • the terminal device 20 is connected to the management device 40, for example, via a network.
  • the information processing device 10 may also be connected to the terminal device 20 via a network.
  • the number of terminal devices 20 and sensors 30 may be set as appropriate.
  • the terminal devices 20 and sensors 30 may also be an integrated system.
  • the information processing system is, for example, a system in which a user uses image content.
  • the user is, for example, a person who uses image content by operating the terminal device 20.
  • the image content is, for example, an entertaining image.
  • the image may include a moving image, i.e., a video.
  • the image content is used to provide entertainment to the user, for example, by using an image of a character.
  • the image content is, for example, a game.
  • the image content is a game
  • the user is, for example, a person who plays the game. That is, when the image content is a game, the user is a player of the game.
  • the image content may be an image that is displayed other than when the game is being played.
  • the game may be a game played using equipment installed in an amusement facility.
  • the image content may be an image displayed on the standby screen or standby screen of the terminal device 20.
  • the image displayed on the standby screen or standby screen is, for example, an image displayed when the user is not operating the terminal device 20.
  • the image content may be displayed on the display screen when a condition for displaying the image content is met.
  • the image content may be an image that is constantly displayed on a part of the display screen or on the background. Image content is not limited to the above.
  • the information processing system is a system that supports a user's mindfulness-related behavior using, for example, image content.
  • Mindfulness for example, means maintaining a good mental and physical state.
  • mindfulness-related behavior is, for example, behavior that a user performs to maintain his or her own mental and physical state in a good state.
  • the mental and physical state is, for example, an inner state or a physical state.
  • maintaining a good inner state means, for example, removing distracting thoughts. Maintaining a good inner state means, for example, reducing stress. Also, maintaining a good inner state means, for example, maintaining a calm mood.
  • the user when a user is feeling down, the user performs a mindfulness-related behavior to restore the user's emotions to a normal state.
  • mindfulness-related behavior may be one that calms the user's emotions when the user is feeling excited.
  • the physical state is, for example, a physical state that can affect the inner state. For example, when a user is tired, the user is likely to feel down. In this case, the user's fatigue is a physical state that can affect the inner state.
  • the user's actions related to mindfulness are, for example, actions that themselves lead to mindfulness, and actions that prepare for mindfulness.
  • Actions that themselves lead to mindfulness are, for example, at least one of meditation, walking, exercise, yoga, and eating.
  • meditation includes, for example, breathing control.
  • Actions that themselves lead to mindfulness may include sleeping.
  • actions that themselves lead to mindfulness are not limited to the above.
  • actions that prepare for mindfulness include, for example, acquiring items to be used in mindfulness.
  • An example of acquiring items to be used in mindfulness is purchasing items to be used in mindfulness.
  • An example of actions that prepare for mindfulness may include researching items to be purchased.
  • an example of actions that prepare for mindfulness is signing up for a service related to mindfulness.
  • An example of actions that prepare for mindfulness may include researching a service to be signed up for.
  • an example of actions that prepare for mindfulness is not limited to the above.
  • Supporting mindfulness-related behavior means, for example, encouraging a user to perform mindfulness-related behavior.
  • Supporting mindfulness-related behavior using image content means, for example, presenting a user with an image that motivates the user to perform mindfulness-related behavior.
  • Supporting mindfulness-related behavior means, for example, presenting an image that encourages the user to perform mindfulness-related behavior.
  • An image that encourages mindfulness-related behavior is, for example, an image of a game character that changes according to the user's mindfulness-related behavior.
  • Supporting mindfulness-related behavior may also mean making an event appear within the game that encourages the user to perform mindfulness-related behavior. If the image that encourages mindfulness-related behavior is other than a game character, for example, an image that the user likes is used as the image that encourages mindfulness-related behavior.
  • the image that encourages mindfulness-related behavior may be a character from an animation work that the user likes.
  • the image that encourages mindfulness-related behavior may be a character depicting an animal that the user likes. Images that encourage mindfulness-related behavior are not limited to the above.
  • FIG. 2 is a diagram that shows a schematic example of the flow of data in an information processing system.
  • the example in FIG. 2 is a diagram that shows a state in which a user is playing a game by operating a terminal device 20 and accessing a management device 40.
  • a camera captures an image of a user who is a player of the game.
  • the camera is an example of a sensor 30.
  • the camera for example, outputs captured image data to the information processing device 10.
  • the information processing device 10 judges the state of the user based on the acquired image data.
  • the information processing device 10 determines the state of a character in the game based on the state of the user, for example.
  • the state of a character in the game changes depending on the state of the user, for example.
  • the information processing device 10 outputs information indicating the determined state of the character to, for example, the management device 40. That is, the information processing device 10 outputs information indicating the state of the character that changes depending on the state of the user to the management device 40.
  • the management device 40 outputs, for example, an image generated based on the state of the character acquired from the information processing device 10 to the terminal device 20 as an image of the character in the game. That is, the management device 40 displays an image of a character that changes depending on the state of the user during the game.
  • a user playing a game looks at an image of a character displayed as a game character on a display device (not shown) of the terminal device 20 and performs a mindfulness-related behavior.
  • the user's fatigue is reflected in the state of the character in the game. For example, an image of the character in a tired state is displayed on the game screen. For example, by seeing the image of the character in a tired state, the user recognizes that it is a good time to take action related to mindfulness. Then, when the user takes action related to mindfulness, the character's state returns to normal. In this way, reflecting the user's state and actions related to mindfulness in the game character can motivate the user to take action related to mindfulness.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of the configuration of the information processing device 10.
  • the information processing device 10 basically includes a judgment unit 12, a decision unit 14, and an output unit 16.
  • the information processing device 10 also includes, for example, an acquisition unit 11, an estimation unit 13, a generation unit 15, and a storage unit 17.
  • the acquisition unit 11 acquires, for example, data related to the user's condition.
  • the acquisition unit 11 acquires, for example, data related to the user's condition from the sensor 30.
  • the acquisition unit 11 may acquire data related to the user's condition from the sensor 30 via the terminal device 20.
  • the acquisition unit 11 may also acquire data related to the user's condition from the sensor 30 via the management device 40.
  • the data related to the user's condition is, for example, data used to determine the user's condition.
  • the user's condition is, for example, the mental and physical condition of the user.
  • the data related to the user's condition is data related to at least one of the user's inner state and physical state.
  • the data related to the user's condition is, for example, data used to determine at least one of the user's inner state and physical state.
  • the acquisition unit 11 acquires, for example, the user's condition when the user is performing an action related to mindfulness.
  • the acquisition unit 11 may also acquire the user's condition when the user has completed an action related to mindfulness.
  • the acquisition unit 11 may acquire the user's status at least one of the timings when the terminal device 20 is started and when the operation is terminated.
  • the acquisition unit 11 may also acquire the user's status at least one of the timings when the use of the terminal device 20 is started and when the use is terminated.
  • the timing of acquiring the user's status is not limited to the above.
  • the data relating to the user's condition is, for example, image data of a photograph of the user.
  • the sensor 30 is, for example, a camera that captures at least one of the user's facial expressions and body movements.
  • the data relating to the user's condition is, for example, image data of a photograph of the user playing the game.
  • the data relating to the user's condition may be, for example, the user's biometric data.
  • the user's biometric data is, for example, measurement data that may be affected by the user's internal and physical conditions.
  • the biometric data is, for example, at least one of the following measurement data: body temperature, pulse rate, heart rate, blood pressure, and sweat rate.
  • the biometric data is not limited to the above.
  • the user's biometric data is, for example, measured by a sensor 30 worn by the user. Also, a smartwatch worn by the user may be equipped with a sensor 30 that measures the biometric data.
  • the data relating to the user's condition may be data on the user's speech and behavior.
  • the user's speech and behavior data is, for example, data that reflects the user's inner state.
  • the user's speech and behavior data is, for example, at least one of the following data: the voice of a conversation the user is having with another person, the voice input to a voice recognition device, and the voice emitted by the user for live commentary.
  • the user's speech and behavior data is not limited to the above.
  • the sensor 30 is a microphone that collects the user's voice.
  • the data on the user's status is data on the operation status of the device by the user.
  • the data on the operation status of the device by the user is, for example, a log of the operation of the device by the user.
  • the operation log of the device by the user is, for example, a log of operations in which the manner of operation may change depending on the user's internal state.
  • the operation log of the device by the user may be a log of at least one of the following items: the interval between operations, the speed of the operation, the strength of the operation, operation errors, and redoing of operations.
  • the strength of the operation is, for example, the strength of the force applied by the user to the device for operation.
  • the operation log of the device by the user is not limited to the above.
  • the data on the operation status of the device by the user is collected by, for example, the terminal device 20. Then, the acquisition unit 11 acquires the data on the operation status of the device by the user from the terminal device 20.
  • the determination unit 12 determines the state of the user who is using the image content.
  • the determination of the user's state is, for example, determining the degree of the state that may affect the user's life or work. For example, if the user is highly fatigued, the user may feel depressed and this may interfere with the user's life. In this case, the determination unit 12 determines the degree of fatigue of the user, for example, based on image data of the user.
  • the determination unit 12 determines, for example, at least one of the user's physical state and inner state.
  • the user's physical state is at least one of posture, degree of fatigue, load, movement of each body part, speed of movement, accuracy of movement, and rhythm of movement.
  • the user's physical state is not limited to the above.
  • the user's inner state is at least one of the state of mind, emotion, concentration, mood, motivation, relief, tension, fear, favorability, and interest. The user's inner state is not limited to the above.
  • the determination unit 12 determines the user's condition based on at least one of the user's image data, biometric data, voice data, and operation log, for example.
  • the determination unit 12 may further determine the user's condition based on a purchase history. Also, the determination unit 12 may determine the user's condition based only on a purchase history.
  • the data used by the determination unit 12 to determine the user's condition is not limited to the above.
  • the determination unit 12 may determine the user's condition before and after the user's mindfulness-related behavior in a chronological order. By determining the user's condition before and after the user's mindfulness-related behavior in a chronological order, it is possible to determine, for example, the effect of improving the user's condition by performing a mindfulness-related behavior.
  • the determination unit 12 determines at least one of the user's physical condition and inner state, for example, using an image recognition model.
  • the image recognition model is, for example, a machine learning model that estimates the user's condition from image data.
  • the image recognition model is, for example, a machine learning model that can recognize the emotions and degree of fatigue of a person whose face appears in an image included in a video based on a video of a person.
  • the image recognition model recognizes the emotions and degree of fatigue of a person appearing in an image based on changes in feature points set on the face of the person appearing in the image.
  • the image recognition model may recognize the emotions and degree of fatigue of a person appearing in an image based on changes in feature points set on a body part of the person appearing in the image.
  • the image recognition model is generated, for example, by learning the relationship between an image that shows at least one of the user's face and the user's body, and the user's condition in the image.
  • the determination unit 12 determines at least one of the user's physical condition and inner state, for example, using a voice recognition model.
  • the voice recognition model is a machine learning model that estimates the user's condition from the voice data of the user's words and actions.
  • the voice recognition model estimates the user's condition, for example, based on changes in voice speed, pitch, and strength contained in the voice data.
  • the voice recognition model is generated, for example, by learning the relationship between the voice data of the user's words and actions and the user's condition.
  • the determination unit 12 determines the mindfulness-related behavior performed by the user according to the content of the output image content.
  • the determination unit 12, for example, determines whether the user is performing a mindfulness-related behavior based on image data of the user.
  • the determination unit 12 may determine what kind of mindfulness-related behavior the user is performing based on image data of the user. That is, the determination unit 12 may determine the type of mindfulness-related behavior the user is performing based on image data of the user. Determining the type of mindfulness-related behavior means, for example, determining which behavior the user is performing from among meditation, exercise, yoga, eating, reciting, speaking, singing, and conversation.
  • the determination unit 12 uses a determination model based on image data of the user to determine whether the user is meditating.
  • the determination unit 12 may use a determination model based on image data of the user to determine the length of time the user has meditated.
  • the determination unit 12 may further use a determination model to determine at least one of the facial expression and body movement of the user when the user is meditating, for example, based on image data of the user.
  • the determination unit 12 may use a determination model to estimate the user's level of concentration on meditation based on image data of the user.
  • the determination unit 12 may estimate the user's level of concentration on meditation based on, for example, body movement when the user is meditating.
  • the determination unit 12 may estimate the user's level of calmness when the user is meditating, based on image data of the user.
  • the determination unit 12 estimates the user's level of calmness, for example, based on the facial expression when the user is meditating.
  • the determination unit 12 may determine the user's status at least one of the timings when the terminal device 20 is started and when the operation is terminated. The determination unit 12 may also determine the user's status at least one of the timings when the use of the terminal device 20 is started and when the use is terminated. The timing for determining the user's status is not limited to the above.
  • the estimation unit 13 estimates a mindfulness behavior method suitable for the user, for example, based on the state of the user.
  • the mindfulness behavior method suitable for the user is, for example, at least one of the timing when the user needs to perform a mindfulness-related behavior and the form of mindfulness-related behavior suitable for the user.
  • the estimation unit 13 does not need to estimate a mindfulness behavior method suitable for the user.
  • the estimation unit 13 estimates a suitable timing for the user to perform a mindfulness-related behavior, for example, based on the state of the user.
  • the estimation unit 13 estimates a suitable timing for the user to perform a mindfulness-related behavior, for example, based on at least one of the user's internal state and physical state. For example, when the user's fatigue level exceeds a standard for which it is better to perform a mindfulness-related behavior, the estimation unit 13 estimates that it is better to perform a mindfulness-related behavior immediately. Furthermore, when the user's level of fatigue is increasing, the estimation unit 13 estimates, for example, the user's level of fatigue from the present time onward. The estimation unit 13 then estimates the timing at which the user will need to take an action related to mindfulness.
  • the estimation unit 13 estimates behaviors related to mindfulness that are suitable for the user.
  • the estimation unit 13 estimates the type of mindfulness behavior that is suitable for the user based on the state of the user, for example.
  • estimating the type of mindfulness behavior that is suitable for the user means estimating which of meditation, exercise, yoga, eating, reciting, speaking, singing, and conversation is suitable for the user, for example.
  • the estimation unit 13 may further estimate at least one of the number of times, time, frequency of repetition, intensity of load, and intake amount of the mindfulness behavior that is suitable for the user.
  • the relationship between the state of the user and the type of mindfulness behavior suitable for the user is set, for example, using a table.
  • the estimation unit 13, for example, refers to the table and estimates the form of mindfulness behavior suitable for the user based on the state of the user.
  • the estimation unit 13 may also estimate the form of mindfulness behavior suitable for the user using an estimation model based on the state of the user.
  • the estimation model is, for example, a learning model that estimates the form of mindfulness behavior suitable for the user using the state of the user as input data.
  • the estimation model is generated, for example, by learning the relationship between the state of the user and the form of mindfulness behavior suitable for the user.
  • the estimation model is generated, for example, by deep learning using a neural network.
  • the learning model that generates the estimation model is not limited to the above.
  • the estimation model is also generated, for example, in a system external to the information processing device 10.
  • the estimation unit 13 estimates that meditating to calm the user is a mindfulness-related behavior suitable for the user. Also, when the determination unit 12 determines that the user has a tendency to have high blood pressure, the estimation unit 13 estimates that consuming foods that lower blood pressure is a mindfulness-related behavior suitable for the user.
  • the estimation unit 13 estimates a form of mindfulness-related behavior suitable for the user, for example, based further on the user's purchasing history.
  • the estimation unit 13 may estimate a form of mindfulness-related behavior suitable for the user, for example, based only on the user's purchasing history. For example, if the user purchases a supplement and the supplement is suitable for mindfulness, the estimation unit 13 estimates, for example, that taking the supplement is suitable as a mindfulness-related behavior.
  • the estimation unit 13 may also estimate a form of mindfulness-related behavior suitable for the user from among behaviors that the user can perform, based on the user's purchasing history.
  • the estimation unit 13 may estimate a form of mindfulness-related behavior suitable for the user from among events that are actually taking place.
  • the estimation unit 13 estimates a form of mindfulness-related behavior suitable for the user based on, for example, the state of the user and a schedule of events taking place in the user's residential area. For example, when the user is emotionally unstable and a zazen event is being held at a temple, the estimation unit 13 estimates that going to the temple to do zazen is a form of mindfulness-related behavior suitable for the user.
  • the determination unit 14 estimates that participating in radio calisthenics is a form of mindfulness-related behavior suitable for the user.
  • the estimation unit 13 may estimate a form of mindfulness-related behavior suitable for the user from among affiliated events or products. Products may include services.
  • An affiliated event or product is, for example, an event or product provided to a user by an affiliate of a business providing image content.
  • the estimation unit 13 associates taking supplements provided by the affiliated business as a form of mindfulness-related behavior suitable for the user.
  • the estimation unit 13 associates going to a gym operated by the affiliated business as a form of mindfulness-related behavior suitable for the user.
  • the estimation unit 13 estimates going to an event held by the affiliated business as a form of mindfulness-related behavior suitable for the user.
  • the estimation unit 13 estimates going to eat a healthy menu provided by the affiliated restaurant as a form of mindfulness-related behavior suitable for the user.
  • the estimation unit 13 estimates that participation in a trekking event held by the affiliated business is a form of mindfulness-related behavior suitable for the user.
  • Events that are to be estimated as forms of mindfulness-related behavior are not limited to the above.
  • the estimation unit 13 may estimate a form of mindfulness-related behavior suitable for a user based on the state of the user at at least one of the timings when the terminal device 20 is started and when the operation is ended. Also, the estimation unit 13 may estimate a form of mindfulness-related behavior suitable for a user based on the state of the user at at least one of the timings when the use of the terminal device 20 is started and when the use is ended.
  • the estimation unit 13 may estimate a form of mindfulness-related behavior suitable for the user based on the state of the user at at least one of the timings of starting and ending the game. Also, for example, when the terminal device 20 is a terminal device used for work, the estimation unit 13 estimates a form of mindfulness-related behavior that can improve work efficiency based on the state of the user when the terminal device 20 is started. Also, for example, when the terminal device 20 is a terminal device used for work, the estimation unit 13 estimates a form of mindfulness-related behavior that can reduce the user's fatigue based on the state of the user when the terminal device 20 ends its operation.
  • the estimation unit 13 may estimate the need for mindfulness-related behavior based on the state of the user at at least one of the timings of starting up the terminal device 20 and ending its operation.
  • the estimation unit 13 may, for example, estimate a form of mindfulness-related behavior that is suitable for the user when it estimates that mindfulness-related behavior is necessary.
  • the determination unit 14 determines the content of the image content that encourages the user to behave in relation to mindfulness based on the state of the user.
  • the determination unit 14, determines at least one of the state of the character appearing in the image content and the event in the image content as the content of the image content that encourages the user to behave in relation to mindfulness.
  • Image content that encourages the user to behave in relation to mindfulness is, for example, image content that encourages behavior that improves the user's state.
  • Improving the user's state means, for example, improving at least one of the user's inner state and physical state.
  • improving the user's state may include maintaining at least one of the user's inner state and physical state in a good state.
  • the determination unit 14 determines at least one of the character's state and event to be displayed as image content that encourages behavior that improves the user's inner state and physical state based on at least one of the user's inner state and physical state.
  • the determination unit 14, for example, determines at least one of the character's state and event to be displayed as image content that encourages behavior that improves the user's inner state and physical state based on the user's state.
  • the determination unit 14 determines, for example, at least one of a character's state and an event that encourages the user to behave in a mindfulness-related manner based on at least one of the user's internal state and physical state.
  • the user's internal state is, for example, at least one of the following: mental fatigue level, emotions, emotional stability, and degree of concentration.
  • the user's internal state is not limited to the above.
  • the user's physical state is, for example, at least one of the user's posture, body temperature, pulse rate, heart rate, blood pressure, and amount of sweat.
  • the determination unit 14 may also determine at least one of the character's state and event that reflects the type of mindfulness-related behavior estimated by the estimation unit 13.
  • the relationship between the user's state and the character's state and event displayed in the image content is set, for example, as table data.
  • the determination unit 14 determines the content of the image content that encourages the user to take actions related to mindfulness, for example, based on table data that associates the user's inner state or physical state with the character's state.
  • the determination unit 14 determines the character's state, for example, based on table data that associates the user's inner state or physical state with the character's state.
  • the character's state is, for example, how the character appears on the image of the image content and the characteristics of the character in the image content.
  • the determination unit 14 also determines an event, for example, based on table data that associates the user's inner state or physical state with an event.
  • An event refers, for example, to image content with content that is different from normal.
  • the determination unit 14 uses, for example, a determination model to determine at least one of the character's state and event to be displayed as image content that encourages actions to improve the user's state.
  • the determination model is, for example, a learning model that determines the character's state and event to be output in the image content based on the user's state.
  • the decision model is generated, for example, by learning the relationship between the user's state and the character's state and events.
  • the decision model is generated, for example, by deep learning using a neural network.
  • the decision model is generated, for example, in a system external to the information processing device 10.
  • the determination unit 14 determines the state of the character operated by the user based on the state of the user, for example.
  • the determination unit 14 determines the state of the character operated by the user, for example, so that the state of the character operated by the user varies according to the state of the user. For example, when the user is tired, the determination unit 14 determines the state of the character so that the character operated by the user is in a tired state. Furthermore, when the user is not performing an action related to mindfulness, the determination unit 14 may determine the state of the character so that the character operated by the user is in a tired state. Furthermore, for example, when the user is emotionally calm, the determination unit 14 determines the state of the character so that the character operated by the user is emotionally calm.
  • the determination unit 14 may determine at least one of the character's level, stage that can be entered, scenario, weapon that can be used, item that can be used, spell that can be used, vehicle that can be ridden, and person that can be spoken to, based on the state of the user who is a player of the game. For example, the determination unit 14 determines the weapon that the character will use so that the higher the level of the inner state of the user is as a result of performing an action related to mindfulness, the better weapon the character can use. Also, for example, the determination unit 14 may determine the range of characters with which the character operated by the user can talk, so that the more calm the user's emotions are as a result of performing an action related to mindfulness, the more characters the character can talk to.
  • the presence or absence of emotional calm is determined, for example, based on the range of fluctuation of biometric data. Also, for example, the determination unit 14 may determine an event in which the character will act in a special stage when the user is emotionally calm as a result of performing an action related to mindfulness.
  • the determination unit 14 may determine the content of the image content based on the quality of the mindfulness-related behavior performed by the user according to the content of the output image content. For example, the determination unit 14 determines at least one of the character state and the event based on the result of the improvement of the inner state or the physical state due to the user performing the mindfulness-related behavior. The determination unit 14 determines at least one of the character state and the event based on the degree of improvement of the inner state or the physical state due to the user performing the mindfulness-related behavior, for example. The degree of improvement of the inner state or the physical state may be set in multiple stages. The determination unit 14 determines at least one of the character state and the event based on the stage of the degree of improvement of the inner state or the physical state, for example.
  • the degree of improvement of the inner state or the physical state is greater than the standard, at least one of the special character state and the special event may be determined.
  • the standard for determining the special character state and the special event is set, for example, so as to motivate the user to practice mindfulness by aiming for it.
  • the generation unit 15 generates, for example, an image of a character or an instruction related to an image of a character.
  • the character is, for example, a character in a game played by the user.
  • the generation unit 15 When generating an image of a character in the information processing device 10, the generation unit 15 generates an image of the character based on, for example, the state of the character determined by the determination unit 14.
  • the generation unit 15 generates an image of the character by, for example, reflecting the state of the character determined by the determination unit 14 in the image of the character. For example, when the character is in a tired state, the generation unit 15 generates an image of the character in a tired state.
  • the generation unit 15 selects image parts according to the character's type and appearance from an image database in which each part constituting a character is stored. The generation unit 15 then generates an image of the character by combining the selected images.
  • the generation unit 15 may output an image of a character that reflects the state of the user prior to a mindfulness-related action.
  • the output unit 16 may also generate an animated image of the character that reflects the change in the state of the user due to a mindfulness-related action.
  • the generation unit 15 may generate a character image using an image generation model.
  • the image generation model is, for example, a learning model that uses the type of character and the state of the character as input data and outputs an image of the character.
  • the image generation model is generated, for example, using GAN (Generative Adversarial Networks).
  • the learning algorithm for generating the image generation model is not limited to the above.
  • the image generation model is generated, for example, in a system external to the information processing device 10.
  • the generation unit 15 When a character image is generated in the terminal device 20 or the management device 40, the generation unit 15 generates instructions regarding the character image based on, for example, the state of the character determined by the determination unit 14.
  • the instructions regarding the character image are, for example, information indicating criteria regarding image generation.
  • the instructions regarding the character image include information regarding one or more items, for example, the selection criteria for the character image, the adjustment value of the indicator indicating the character's state, and the amount of change in the character's movement.
  • the instructions regarding the character image are not limited to the above.
  • the adjustment value of the indicator indicating the character's status is, for example, the recovery value of the character's stamina as a result of performing an action related to mindfulness.
  • the adjustment value of the indicator indicating the character's status may be a recovery value other than stamina.
  • the adjustment value of the indicator indicating the character's status may indicate a change in the character's level in the game.
  • the adjustment value of the indicator indicating the character's status may indicate an item that has become available in the game as a result of performing an action related to mindfulness.
  • the adjustment value of the indicator indicating the character's status is not limited to the above.
  • the amount of change in the character's movement is, for example, information regarding the amount of change in one or more of the following items as a result of performing an action related to mindfulness: change in the character's posture, change in stride length, change in movement speed, and change in jump height.
  • the amount of change in the character's movement is not limited to the above.
  • the generating unit 15 may generate an event screen or a generation criterion for an event screen within the image content.
  • the generating unit 15 When generating an event image in the information processing device 10, the generating unit 15 generates an event screen, for example, based on the event determined by the determining unit 14.
  • the generating unit 15 selects image parts to be used in the event from an image database in which each part constituting the event screen is stored, for example, based on the content of the event.
  • the generating unit 15 then generates the event screen by combining the selected images.
  • the generation unit 15 may generate an event screen using a screen generation model.
  • the screen generation model is generated using, for example, a GAN.
  • the learning algorithm for generating the screen generation model is not limited to the above.
  • the screen generation model is generated, for example, in a system external to the information processing device 10.
  • the generation unit 15 When a character image is generated in the terminal device 20 or the management device 40, the generation unit 15 generates design criteria for the event screen and rules for the event, for example, based on the event determined by the determination unit 14. For example, when the image content is a game, the generation unit 15 generates criteria for items to be placed on the event screen and characters that appear. The generation unit 15 also sets the conditions for achieving the event and the incentives to be given to the user when the event is achieved as rules. The relationship between the event, the design criteria for the event screen, and the rules for the event is set, for example, in a table. The generation unit 15 may also generate information that identifies the event, for example, based on the event determined by the determination unit 14. When generating information that identifies the event, the relationship between the content of the event and the information that identifies the event is shared between the information processing device 10 and the terminal device 20 or the management device 40.
  • the output unit 16 outputs the content of the image content determined by the determination unit 14. For example, if the image content is a game, the output unit 16 outputs the content of the image content determined by the determination unit 14 so that the content of the image content is displayed on the game screen.
  • the output unit 16 outputs, for example, the content of the image content determined by the determination unit 14.
  • the output unit 16 outputs at least one of the character state and the event determined by the determination unit 14 as the content of the image content.
  • the output unit 16 outputs, for example, the content of the image content determined by the determination unit 14 to the terminal device 20.
  • the output unit 16 may output the content of the image content determined by the determination unit 14 to the management device 40.
  • the output unit 16 may also output the content of the image content determined by the determination unit 14 based on the timing suitable for the mindfulness-related behavior estimated by the estimation unit 13.
  • the output unit 16 may also output instructions regarding the character image generated by the generation unit 15 or generation criteria for the event screen as the content of the image content.
  • the output unit 16 outputs instructions regarding the character image generated by the generation unit 15 or generation criteria for the event screen as the content of the image content, for example, to the terminal device 20 or the management device 40.
  • the output unit 16 may also output the character image or event screen generated by the generation unit 15 as the content of the image content.
  • the output unit 16 outputs the character image or event screen generated by the generation unit 15 as the content of the image content, for example, to the terminal device 20 or the management device 40.
  • the output unit 16 may further output a character that provides instructions for mindfulness-related behavior.
  • the output unit 16 may output an animated image of a character that reflects the movements of the user in the mindfulness-related behavior that the user is performing according to the content of the output image content.
  • the output unit 16 may further output time series data of the user's state determined by the determination unit 12.
  • the output unit 16 may output a history of mindfulness-related actions taken by the user according to the content of the output image content.
  • the output unit 16 may also output the improvement effect of the user's state together with the history of mindfulness-related actions taken by the user.
  • the output unit 16 may further output the improvement effect of the user's state using an image of a character.
  • the output unit 16 may, for example, output an image of a character that reflects the state of the user before and after an action related to mindfulness.
  • the output unit 16 may further output an animated image of a character that reflects the change in the user's state due to an action related to mindfulness.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of a display screen when the user is a game player.
  • the example of the display screen in FIG. 4 is a display screen of a game in which an animal character operated by the player goes on an adventure.
  • the example of the display screen in FIG. 4 shows a state in which the character's stamina in the game has been reduced by being caught in the rain. In this case, it is set so that when the player performs an action related to mindfulness, the character's stamina is restored by resting.
  • the determination unit 12 determines the state of the user, who is a game player, based on, for example, an image taken of the user. For example, if it is determined that the user is fatigued, the determination unit 14 determines that the state of the character is one in which the character's physical strength cannot be restored unless the character rests and meditates. The output unit 16 then outputs the determined state of the character. A screen like the example display screen of Figure 4 is displayed on the display screen of the terminal device 20.
  • the determination unit 12 determines whether the user, who is a game player, has meditated, for example. When it is determined that the user has meditated, the generation unit 15 reflects the user's meditation in the character's state. The output unit 16 then outputs the character's state that reflects the user's meditation.
  • FIG. 5 is an example of a display screen in which the state of the character reflects the meditation performed by the user in the state shown in the example of the display screen in FIG. 4.
  • the user who is a game player, has meditated, causing the character to rest under a hole and recovering the character's stamina. With the character's stamina restored, the user can, for example, progress through the game.
  • the example display screen in Figure 6 is an example of a display screen for a scene different from the display screen shown in Figure 4, among the display screens for a game in which an animal character controlled by a player goes on an adventure.
  • the example display screen in Figure 6 is a screen in which the character is standing by the bank of a river.
  • the example display screen in Figure 6 is in a state in which the character is unable to proceed further due to the presence of the river.
  • the example display screen in Figure 6 shows a state in which the character is confused and sweating because he is unable to proceed further.
  • FIG. 7 is an example of a display screen in which, when the example display screen of FIG. 6 is displayed, a boat appears as an item for moving on the water when the user performs an action relating to mindfulness.
  • an item that can be obtained by performing an action relating to mindfulness is set, such as when the character meditates or rests at night, causing a boat to appear.
  • the character is unable to proceed beyond the riverbank, whereas in the example display screen of FIG. 7, the character is traveling on the water in a boat. In this way, when an item is needed to progress in the game, the user can progress in the game by performing an action relating to mindfulness.
  • the terminal device 20 may be, for example, a portable game machine, a stationary game machine, a smartphone, a mobile phone, a smartwatch, a tablet computer, or a personal computer.
  • the terminal device 20 may also be a game machine.
  • the terminal device 20 may also be combined with AR (Augmented Reality) glasses or VR (Virtual Reality) glasses.
  • the terminal device 20 may also be part of a game machine.
  • the terminal device 20 may also be a gaming machine installed in an amusement facility or part of the gaming machine.
  • the management device 40 outputs image content to, for example, the terminal device 20.
  • the management device 40 acquires an image of a character encouraging behavior related to mindfulness from the output unit 16 of the information processing device 10 as the content of the image content.
  • the management device 40 then outputs image content including an image of a character encouraging behavior related to mindfulness on the display screen, for example, to the terminal device 20.
  • the management device 40 also acquires an image of a character reflecting behavior related to mindfulness performed by the user from the output unit 16 of the information processing device 10 as the content of the image content.
  • the management device 40 then outputs image content including an image of a character reflecting behavior related to mindfulness performed by the user on the display screen, for example, to the terminal device 20.
  • the management device 40 may also have a function for generating images to be used in image content.
  • the management device 40 acquires, for example, instructions regarding a character image or generation criteria for an event screen from the output unit 16 of the information processing device 10.
  • the management device 40 acquires instructions regarding a character image
  • the management device 40 generates an image of the character based on, for example, the instructions regarding the character image.
  • the management device 40 then outputs, for example, to the terminal device 20, image content including the generated character image on the display screen.
  • the management device 40 acquires generation criteria for an event screen
  • the management device 40 generates an image of the event based on, for example, the generation criteria for the event screen.
  • the management device 40 then outputs, for example, to the terminal device 20, image content including the event image on the display screen.
  • the management device 40 stores data related to the game.
  • the management device 40 also outputs the data related to the game to the terminal device 20, for example.
  • the management device 40 outputs the data related to the game so that an image of a character or an event that encourages mindfulness-related behavior is displayed on the game screen.
  • the management device 40 also outputs the data related to the game so that an image of a character or an event that reflects a mindfulness-related behavior performed by the user is displayed on the game screen.
  • the terminal device 20 and the management device 40 may be an integrated device.
  • FIG. 8 shows an example of an operational flow in the process in which the information processing device 10 determines a character to be displayed to encourage the user to behave in a mindfulness-related manner.
  • the following description takes as an example a case in which the state of a user is determined based on an image of the user.
  • the acquisition unit 11 acquires, for example, an image of the user (step S11).
  • the acquisition unit 11 acquires, for example, an image of the user from the sensor 30.
  • the determination unit 12 determines the state of the user based on the image of the user (step S12). The determination unit 12 determines, for example, whether the user is in a state requiring mindfulness.
  • the output unit 16 outputs, for example, to the terminal device 20 via the management device 40, an image for encouraging the user to take action related to mindfulness (step S14). For example, when it is determined that the user is fatigued and the output unit 16 is encouraging the user to take action related to mindfulness, the output unit 16 outputs an image of a character in a tired state to the terminal device 20 via the management device 40.
  • the state of the user is not limited to fatigue.
  • the determination unit 12 acquires an image of the user (step S15).
  • the determination unit 12 determines the state of the user based on the image of the user (step S16).
  • step S17 If the user is performing a mindfulness-related behavior (Yes in step S17), the output unit 16 outputs an image of the character in an improved state to the terminal device 20, for example, via the management device 40 (step S18).
  • step S13 If, in step S13, mindfulness is not required (No in step S13), the process returns to step S11 and continues acquiring images of the user and judging the user's state.
  • step S17 if the user is not performing a mindfulness-related behavior (No in step S17), the output unit 16 continues to output, for example, an image of a character whose condition has worsened. If the user is not performing a mindfulness-related behavior, the output unit 16 outputs, for example, an image of a character whose condition is further worsened (step S19). After outputting the image of a character whose condition is further worsened, the process returns to step S14, and the output unit 16 outputs, for example, an image to encourage the user to perform a mindfulness-related behavior to the terminal device 20 via the management device 40.
  • the information processing device 10 disclosed herein can also be applied to healthcare. Specifically, the information processing device 10 acquires, for example, vital data of a user. The information processing device 10 then judges the health condition of the user using a judgment model generated by machine learning. Instead of the mindfulness-related judgment in FIG. 9 (steps S13 and S17), the information processing device 10 outputs an image that supports decision-making regarding actions related to improving the health condition (step S14). Note that, in addition to using the machine learning model generated by machine learning to judge the user's condition and select images suitable for the user, advice from medical professionals such as doctors may also be incorporated.
  • the information processing device 10 judges the state of a user who uses image content. Based on the state of the user, the information processing device 10 determines the content of the image content that will encourage the user to take actions related to mindfulness. The information processing device 10 then outputs the determined content of the image content. In this way, by outputting the content of the image content that will encourage the user to take actions related to mindfulness based on the result of the judgment of the state of the user who uses the image content, it is possible to make it easier for the user to take actions to improve their state.
  • the information processing device 10 When estimating the timing at which a user needs to perform a mindfulness-related behavior, the information processing device 10 outputs, for example, an image to encourage the mindfulness-related behavior based on the estimated timing. Thus, the user can perform a mindfulness-related behavior in accordance with the timing at which the user needs to perform the mindfulness-related behavior. For this reason, by using the information processing device 10, the user can maintain a good mental and physical condition. Furthermore, when estimating a form of mindfulness-related behavior suitable for the user, the information processing device 10 outputs, for example, an image to encourage the mindfulness-related behavior based on the estimated form. Thus, the user can perform a mindfulness-related behavior suitable for himself/herself. For this reason, by using the information processing device 10, the effectiveness of performing a mindfulness-related behavior can be improved.
  • the information processing device 10 judges the fatigue of a player playing the game using the terminal device 20. Then, the information processing device 10 displays an image of a character that encourages the player to act on mindfulness in the image content of the game based on the fatigue judgment result. For example, the information processing device 10 displays an image of a character with a tired expression. By seeing the image of a character with a tired expression, the player feels the need to act on mindfulness. By making the player feel the need to act on mindfulness, the player will continuously act on mindfulness. In addition, for example, the information processing device 10 performs processing with a setting such that, if the player does not perform an action related to mindfulness, the character's fatigue will not be recovered and the game scenario cannot progress.
  • the game player By performing such processing, the game player will perform an action related to mindfulness in order to progress in the game. Therefore, the game player will continuously act on mindfulness. In this way, by using the information processing device 10, the user can, for example, continuously act on mindfulness. In other words, by using the information processing device 10, it becomes easier to perform an action that improves the user's condition.
  • the processes in the information processing device 10 may be distributed and executed in multiple information processing devices connected via a network.
  • the processes in the acquisition unit 11 and the determination unit 12 and the processes in the estimation unit 13, the decision unit 14, and the generation unit 15 may be executed in different information processing devices. It may be set as appropriate which of the multiple information processing devices each process in the information processing device 10 is executed in.
  • some or all of the processes in the information processing device 10 may be executed in the terminal device 20 or the management device 40.
  • FIG. 9 shows an example of the configuration of a computer 100 that executes a computer program that performs each process in the information processing device 10.
  • the computer 100 comprises a CPU (Central Processing Unit) 101, memory 102, a storage device 103, an input/output I/F (Interface) 104, and a communication I/F 105.
  • CPU Central Processing Unit
  • the CPU 101 reads out and executes computer programs for performing each process from the storage device 103.
  • the CPU 101 may be configured by a combination of multiple CPUs.
  • the CPU 101 may also be configured by a combination of a CPU and another type of processor.
  • the CPU 101 may be configured by a combination of a CPU and a GPU (Graphics Processing Unit).
  • the memory 102 is configured by a DRAM (Dynamic Random Access Memory) or the like, and temporarily stores the computer programs executed by the CPU 101 and data being processed.
  • the storage device 103 stores the computer programs executed by the CPU 101.
  • the storage device 103 is configured by, for example, a non-volatile semiconductor storage device. Other storage devices such as a hard disk drive may be used for the storage device 103.
  • the input/output I/F 104 is an interface that accepts input from an operator and outputs display data, etc.
  • the communication I/F 105 is an interface that transmits and receives data between the terminal device 20, the management device 40, and other information processing devices.
  • the terminal device 20 can also be configured in a similar manner.
  • the computer programs used to execute each process can also be distributed by storing them on a computer-readable recording medium that non-temporarily records data.
  • a computer-readable recording medium for example, a magnetic tape for recording data or a magnetic disk such as a hard disk can be used.
  • an optical disk such as a CD-ROM (Compact Disc Read Only Memory) can also be used as the recording medium.
  • a non-volatile semiconductor memory device can also be used as the recording medium.
  • a determination means for determining a state of a user who uses image content A determination means for determining image content that encourages the user to take a mindfulness-related action based on the state of the user; and an output unit for outputting the determined details of the image content.
  • the determining means determines at least one of a state of a character appearing in the image content and an event in the image content as the content of the image content that encourages the user to take a mindfulness-related action.
  • the determining means determines an inner state of the user, and the determining means determines details of the image content that reflects the inner state of the user. 3.
  • the information processing device according to claim 1 or 2.
  • the system further includes a prediction means for predicting a mindfulness behavior method suitable for the user based on the state of the user. 5.
  • An information processing device according to any one of claims 1 to 4.
  • the estimation means estimates a timing when the user needs to perform a mindfulness-related behavior as a mindfulness behavior method suitable for the user,
  • the output means outputs the determined details of the image content based on the estimated timing. 6.
  • the information processing device according to claim 5.
  • the estimation means estimates a form of mindfulness-related behavior suitable for the user as a mindfulness behavior method suitable for the user,
  • the determination means determines the content of the image content based on the estimated behavioral form related to mindfulness. 7.
  • the information processing device according to claim 5 or 6.
  • the determination means determines a quality of a mindfulness-related behavior performed by the user in accordance with the content of the output image content, The determination means determines the content of the image content based on the quality of the mindfulness-related behavior performed by the user determined by the determination means.
  • An information processing device according to any one of claims 1 to 7.
  • Appendix 9 the determining means determines the state of the user based on at least one of image data of the user, biometric data of the user, audio data of the user's words and actions, and a log of operations by the user; 9.
  • An information processing device according to any one of appendix 1 to 8.
  • Appendix 11 the output means outputs an image of a character giving instructions for a behavior related to mindfulness based on the form of behavior related to mindfulness suitable for the user estimated by the estimation means. 8. An information processing device according to any one of appendix 4 to 7.
  • Appendix 12 the output means outputs, as an image to be displayed in the image content, an animation image of a character reflecting the movement of the user. 12.
  • An information processing device according to any one of claims 1 to 11.
  • Appendix 13 The user is a player of a game, The content of the image content is at least one of a state of a character appearing in the image content and an event in the image content. 13. An information processing device according to any one of appendix 1 to 12.
  • a determination means for determining a state of a user who uses image content using a determination model generated by machine learning;
  • a decision means for deciding, based on the state of the user, the content of an image content for supporting the user in making a decision regarding a health care action; and an output unit for outputting the determined details of the image content.
  • Appendix 15 Determining the state of a user who uses image content; determining a content of the image content that encourages the user to take a mindfulness-related action based on the state of the user; outputting the determined image content; Information processing methods.
  • Appendix 16 determining at least one of a state of a character appearing in the image content and an event within the image content as the content of the image content that encourages the user to take action related to mindfulness; 16. The information processing method according to claim 15.
  • Appendix 19 Predicting a mindfulness behavior method suitable for the user based on the state of the user; 19. An information processing method according to any one of appendix 15 to 18.
  • Appendix 22 determining a quality of a mindfulness-related behavior performed by the user according to the previously output image content; determining the content of the image content based on the determined quality of the mindfulness-related behavior performed by the user; 22.
  • An information processing method according to any one of appendix 15 to 21.
  • Appendix 23 determining a state of the user based on at least one of image data of the user, biometric data of the user, audio data of the user's words and actions, and a log of operations by the user; 23.
  • An information processing method according to any one of appendix 15 to 22.
  • Appendix 24 determining the effect of the mindfulness based on at least one of image data of the user, biometric data of the user, audio data of the user's words and actions, and a log of operations by the user; 23.
  • An information processing method according to any one of appendix 15 to 22.
  • Appendix 25 outputting an image of a character giving instructions for a behavior related to mindfulness based on the estimated form of behavior related to mindfulness suitable for the user; 22.
  • the information processing method according to any one of appendix 19 to 21.
  • Appendix 26 outputting an animation image of a character reflecting the movement of the user as an image to be displayed in the image content; 26.
  • An information processing method according to any one of appendix 15 to 25.
  • Appendix 27 The user is a player of a game, The content of the image content is at least one of a state of a character appearing in the image content and an event in the image content. 27. An information processing method according to any one of appendix 15 to 26.
  • Appendix 28 A process for determining a state of a user who uses image content; A process of predetermining image content that encourages the user to take mindfulness-related actions based on the state of the user; and a process of outputting the determined details of the image content.
  • Appendix 29 The recording medium described in Appendix 28, which non-temporarily records a program that causes a computer to execute a process of determining at least one of the state of a character appearing in the image content and an event within the image content as content of the image content that encourages the user to engage in mindfulness-related behavior.
  • Appendix 30 determining an inner state of the user; 30.
  • Appendix 31 A recording medium as described in Appendix 28 or 29, which non-temporarily records a program that causes a computer to execute a process of determining the content of the image content that reflects the result of the judgment of the mindfulness-related behavior performed by the user when the mindfulness-related behavior performed by the user is judged based on the content of the output image content.
  • Appendix 32 32.
  • Appendix 35 A process of determining the quality of the mindfulness-related behavior performed by the user according to the content of the previously output image content;
  • Appendix 36 A recording medium as described in any one of Appendices 29 to 35, non-temporarily recording a program that causes a computer to execute a process of determining the status of the user based on at least one of image data of the user, biometric data of the user, audio data of the user's words and actions, and a log of operations by the user.
  • Appendix 37 36.
  • Appendix 38 A recording medium described in any one of Appendices 32 to 34, non-temporarily recording a program that causes a computer to execute a process of outputting an image of a character that instructs the user to behave in a mindfulness-related manner based on the estimated form of behavior in relation to mindfulness that is suitable for the user.
  • Appendix 39 A recording medium according to any one of appendices 29 to 38, non-temporarily recording a program for causing a computer to execute a process of outputting an animated image of a character reflecting the movement of the user as an image to be displayed in the image content.
  • Appendix 40 The user is a player of a game, The content of the image content is at least one of a state of a character appearing in the image content and an event in the image content. 40. A recording medium according to any one of appendixes 29 to 39.

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Abstract

情報処理システムは、判定部と、決定部と、出力部を備える。判定部は、画像コンテンツを利用する利用者の状態を判定する。決定部は、利用者の状態を基に、利用者にマインドフルネスに関する行動を促すような画像コンテンツの内容を決定する。出力部は、決定した画像コンテンツの内容を出力する。

Description

情報処理装置、情報処理方法および記録媒体
　本開示は、情報処理装置等に関する。
　瞑想または運動を通じて心身の状態を良好に保つマインドフルネスが行われている。マインドフルネスは、例えば、瞑想または運動を行って心身の状態を向上する活動である。例えば、マインドフルネスとして瞑想を行う人物は、瞑想によって、内面状態を生活または仕事に適した状態に向上させる。また、マインドフルネスに関する行動は、情報処理装置によって支援されることがある。例えば、情報処理装置上で動作するアプリケーションプログラムによって、マインドフルネスに関する行動の内容およびスケジュールの提示が行われる。
　特許文献１の気分転換支援装置では、作業者の気分転換期間中に、マインドフルネスの内容を示す画像を出力する。特許文献１の気分転換支援装置では、作業者は、画像を参照してマインドフルネスに関する行動を行う。
特開２０１８－１５９９７９号公報
　特許文献１の気分転換支援装置では、画像で示される行動が実際に行われるように、利用者に対して行動を促すことが難しい場合がある。
　本開示は、上記の課題を解決するため、利用者の状態を向上するための行動を行われやすくすることができる情報処理システム等を提供することを目的とする。
　上記の課題を解決するため、本開示の情報処理装置は、画像コンテンツを利用する利用者の状態を判定する判定手段と、利用者の状態を基に、利用者にマインドフルネスに関する行動を促すような画像コンテンツの内容を決定する決定手段と、決定した画像コンテンツの内容を出力する出力手段とを備える。
　本開示の情報処理方法は、画像コンテンツを利用する利用者の状態を判定し、利用者の状態を基に、利用者にマインドフルネスに関する行動を促すような画像コンテンツの内容を決定し、決定した画像コンテンツの内容を出力する。
　本開示の記録媒体は、画像コンテンツを利用する利用者の状態を判定する処理と、利用者の状態を基に、利用者にマインドフルネスに関する行動を促すような画像コンテンツの内容を決定する処理と、決定した画像コンテンツの内容を出力する処理とをコンピュータに実行させるプログラムを非一時的に記録する記録媒体。
　本開示によると、利用者の状態を向上するための行動が行われやすくなる。
本開示における情報処理システムの構成の一例を示す図である。 本開示におけるデータフローの一例を模式的に示す図である。 本開示における情報処理装置の構成の一例を示す図である。 本開示における表示画面の一例を示す図である。 本開示における表示画面の一例を示す図である。 本開示における表示画面の一例を示す図である。 本開示における表示画面の一例を示す図である。 本開示の情報処理装置の動作フローの一例を示す図である。 本開示におけるハードウェア構成の一例を示す図である。
　本開示の実施形態について図を参照して詳細に説明する。図１は、情報処理システムの構成の例を示す図である。行動支援システムは、例えば、情報処理装置１０と、端末装置２０と、センサ３０と、管理装置４０を備える。情報処理装置１０は、例えば、ネットワークを介して、管理装置４０と接続する。情報処理装置１０は、例えば、ネットワークを介して、センサ３０と接続する。端末装置２０は、例えば、ネットワークを介して、管理装置４０と接続する。また、情報処理装置１０は、ネットワークを介して、端末装置２０と接続してもよい。端末装置２０、センサ３０および管理装置４０は、それぞれ複数であってもよい。端末装置２０およびセンサ３０の数は、適宜、設定され得る。また、端末装置２０と、センサ３０は、一体のシステムであってもよい。
　情報処理システムは、例えば、利用者が画像コンテンツを利用するシステムである。利用者は、例えば、端末装置２０を操作することによって、画像コンテンツを利用する人物である。また、画像コンテンツは、例えば、娯楽性を有する画像である。画像には、動画像、すなわち、映像が含まれ得る。画像コンテンツは、例えば、キャラクターの画像を用いて、利用者に対して娯楽性を提供するために用いられるものである。画像コンテンツは、例えば、ゲームである。また、画像コンテンツがゲームである場合に、利用者は、例えば、ゲームを行う人物である。すなわち、画像コンテンツがゲームである場合に、利用者は、ゲームのプレイヤーである。画像コンテンツは、ゲームの実施時以外に表示される画像であってもよい。ゲームは、アミューズメント施設内に設置されている機器を用いて行われるゲームであってもよい。また、画像コンテンツは、端末装置２０の待ち受け画面または待機画面に表示される画像であってもよい。待ち受け画面または待機画面に表示される画像は、例えば、利用者が端末装置２０の操作を行っていないときに表示される画像である。また、画像コンテンツは、当該画像コンテンツを表示する条件を満たしたときに、表示画面に表示されるものであってもよい。また、画像コンテンツは、表示画面の一部または背景部分に、常時、表示される画像であってもよい。画像コンテンツは、上記に限られない。
　情報処理システムは、例えば、画像コンテンツを用いて、利用者のマインドフルネスに関する行動を支援するシステムである。マインドフルネスとは、例えば、心身の状態を良好に保つことである。すなわち、マインドフルネスに関する行動は、例えば、利用者が自身の心身の状態を良好な状態に保つために行う行動である。心身の状態は、例えば、内面状態または身体状態である。心身の状態が内面状態である場合に、内面状態を良好に保つとは、例えば、雑念を取り除くことである。内面状態を良好な状態に保つとは、例えば、ストレスを低減することである。また、内面状態を良好な状態に保つとは、例えば、気分を平穏な状態に保つことである。例えば、利用者の感情が落ち込んでいるときに、利用者は、マインドフルネスに関する行動を行って、感情を正常な状態に回復させる。また、マインドフルネスに関する行動は、利用者の感情が高ぶっているときに、感情を落ち着かせるものであってもよい。また、身体状態は、例えば、内面状態に影響を与え得る身体状態である。例えば、利用者が疲労していると感情が落ち込みやすい。この場合において、利用者の疲労は、内面状態に影響を与え得る身体状態である。
　利用者のマインドフルネスに関する行動は、例えば、行動そのものがマインドフルネスになる行動、および、マインドフルネスの準備となる行動である。行動そのものがマインドフルネスになる行動は、例えば、瞑想、歩行、運動、ヨガおよび食事のうち少なくとも１つである。瞑想には、例えば、呼吸のコントロールが含まれる。行動そのものがマインドフルネスになる行動には、睡眠が含まれていてもよい。また、行動そのものがマインドフルネスになる行動は、上記に限られない。また、マインドフルネスの準備となる行動には、例えば、マインドフルネスに用いる物品の取得が含まれる。マインドフルネスに用いる物品を取得する行動は、例えば、マインドフルネスに用いる物品を購入する行動である。マインドフルネスの準備となる行動には、購入する物品について調べる行動が含まれ得る。また、マインドフルネスの準備となる行動には、例えば、マインドフルネスに関するサービスに申し込む行動である。マインドフルネスの準備となる行動には、申し込むサービスについて調べる行動が含まれ得る。また、マインドフルネスの準備となる行動は、上記に限られない。
　マインドフルネスに関する行動の支援とは、例えば、利用者に対してマインドフルネスに関する行動を促すことをいう。画像コンテンツを用いて、マインドフルネスに関する行動を支援するとは、例えば、マインドフルネスに関する行動を行う動機づけとなるような画像を利用者に対して提示することをいう。マインドフルネスに関する行動を支援するとは、例えば、利用者に対してマインドフルネスに関する行動を促す画像を提示することをいう。マインドフルネスに関する行動を促す画像は、例えば、利用者によるマインドフルネスに関する行動に応じて変化するゲームのキャラクターの画像である。また、マインドフルネスに関する行動を支援するとは、利用者に対してマインドフルネスに関する行動を促すイベントを、ゲーム内において出現させることであってもよい。また、マインドフルネスに関する行動を促す画像がゲームのキャラクター以外である場合に、マインドフルネスに関する行動を促す画像には、例えば、利用者が好む画像が用いられる。例えば、マインドフルネスに関する行動を促す画像は、利用者が好むアニメーション作品のキャラクターであってもよい。また、マインドフルネスに関する行動を促す画像は、利用者が好む動物を描いたキャラクターであってもよい。マインドフルネスに関する行動を促す画像は、上記に限られない。
　図２は、情報処理システムにおけるデータの流れの例を模式的に示す図である。図２の例は、利用者が端末装置２０を操作して、管理装置４０にアクセスすることによってゲームを行っている状態を模式的に示す図である。図２の例では、カメラがゲームのプレイヤーである利用者を撮影している。カメラは、センサ３０の一例である。カメラは、例えば、撮影した画像データを情報処理装置１０に出力する。情報処理装置１０は、取得した画像データを基に、利用者の状態を判定する。そして、情報処理装置１０は、例えば、利用者の状態を基に、ゲーム中のキャラクターの状態を決定する。ゲーム中のキャラクターの状態は、例えば、利用者の状態によって変化する。そして、情報処理装置１０は、例えば、管理装置４０に、決定したキャラクターの状態を示す情報を出力する。すなわち、情報処理装置１０は、管理装置４０に、利用者の状態によって変化するキャラクターの状態を示す情報を出力する。管理装置４０は、例えば、端末装置２０に、情報処理装置１０から取得したキャラクターの状態を基に生成した画像をゲームのキャラクターの画像として出力する。すなわち、管理装置４０は、利用者の状態に応じて変化するキャラクターの画像をゲーム中に表示させる。ゲームを行っている利用者は、例えば、端末装置２０の図示しない表示装置にゲームのキャラクターとして表示されるキャラクターの画像を見て、マインドフルネスに関する行動を行う。
　例えば、利用者がゲームのプレイヤーである場合、利用者の疲労が判定されたとき、ゲーム中のキャラクターの状態に利用者の疲労が反映される。例えば、疲れた状態のキャラクターの画像がゲームの画面中に表示される。利用者は、例えば、疲れた状態のキャラクターの画像を見ることによって、マインドフルネスに関する行動を行うことが望ましいタイミングであると認識する。そして、利用者がマインドフルネスに関する行動を行うと、キャラクターの状態が通常の状態に回復する。このように、利用者の状態およびマインドフルネスに関する行動をゲームのキャラクターに反映させることは、利用者にとってマインドフルネスに関する行動を行う動機となり得る。
　ここで、情報処理装置１０の構成の具体例について説明する。図３は、情報処理装置１０の構成の例を示す図である。情報処理装置１０は、基本構成として、判定部１２と、決定部１４と、出力部１６を備える。また、情報処理装置１０は、例えば、取得部１１と、推定部１３と、生成部１５と、記憶部１７を備える。
　取得部１１は、例えば、利用者の状態に関するデータを取得する。取得部１１は、例えば、センサ３０から、利用者の状態に関するデータを取得する。取得部１１は、端末装置２０を介してセンサ３０から、利用者の状態に関するデータを取得してもよい。また、取得部１１は、管理装置４０を介してセンサ３０から、利用者の状態に関するデータを取得してもよい。利用者の状態に関するデータは、例えば、利用者の状態の判定に用いるデータである。利用者の状態は、例えば、利用者の心身の状態である。例えば、利用者の状態に関するデータは、利用者の内面状態および身体状態の少なくとも一方に関するデータである。すなわち、利用者の状態に関するデータは、例えば、利用者の内面状態および身体状態の少なくとも一方の判断に用いるデータである。また、取得部１１は、例えば、利用者がマインドフルネスに関する行動を行っているときの利用者の状態を取得する。また、取得部１１は、利用者がマインドフルネスに関する行動を完了したときの利用者の状態を取得してもよい。
　取得部１１は、端末装置２０の起動時および動作の終了時の少なくとも一方のタイミングにおいて、利用者の状態を取得してもよい。また、取得部１１は、端末装置２０の利用の開始時および利用の終了時の少なくとも一方のタイミングにおいて、利用者の状態を取得してもよい。利用者の状態を取得するタイミングは、上記に限られない。
　利用者の状態に関するデータは、例えば、利用者を撮影した画像データである。利用者の状態に関するデータが利用者を撮影した画像データである場合に、センサ３０は、例えば、利用者の顔の表情および身体の動きの少なくとも一方を撮影するカメラである。例えば、画像コンテンツがゲームである場合に、利用者の状態に関するデータは、例えば、ゲームを行っている利用者を撮影した画像データである。
　利用者の状態に関するデータは、例えば、利用者の生体データであってもよい。利用者の生体データは、例えば、利用者の内面状態および身体状態によって影響を受け得る計測データである。生体データは、例えば、体温、脈拍、心拍、血圧および発汗量のうち少なくとも１つの計測データである。生体データは、上記に限られない。利用者の生体データは、例えば、利用者が装着するセンサ３０によって計測される。また、利用者が装着するスマートウオッチが生体データを計測するセンサ３０を備えてもよい。
　利用者の状態に関するデータは、利用者の言動データであってもよい。利用者の言動データは、例えば、利用者の内面状態を反映したデータである。利用者の言動データは、例えば、利用者が他の人物と行っている会話の音声、音声認識装置に対して入力される音声および利用者が実況のために発している音声のうち少なくとも１つのデータである。利用者の言動データは、上記に限られない。この場合において、センサ３０は、利用者の音声を収集するマイクである。
　利用者の状態に関するデータは、利用者による機器の操作状態に関するデータである。利用者による機器の操作状態に関するデータは、例えば、利用者による機器の操作ログである。利用者による機器の操作ログは、例えば、利用者の内面状態によって操作の仕方に変化が生じ得る操作に関するログである。利用者による機器の操作ログは、操作の間隔、操作のスピード、操作の強度、操作のミスおよび操作のやり直しのうち少なくとも１つの項目のログであってもよい。操作の強度は、例えば、操作用の機器に対して利用者が加える力の強さである。利用者による機器の操作ログは、上記に限られない。利用者による機器の操作状態に関するデータは、例えば、端末装置２０によって収集される。そして、取得部１１は、端末装置２０から、利用者による機器の操作状態に関するデータを取得する。
　判定部１２は、画像コンテンツを利用している利用者の状態を判定する。利用者の状態の判定は、例えば、利用者の生活または仕事に影響を与え得る状態の度合いを判定することである。例えば、利用者の疲労の度合いが高いと、感情が落ち込み利用者の生活に支障がある場合がある。この場合において、判定部１２は、例えば、利用者を撮影した画像データを基に、利用者の疲労の度合いを判定する。判定部１２は、例えば、利用者の身体状態および内面状態のうち少なくとも一方を判定する。利用者の身体状態は、姿勢、疲労度、負荷、身体部位それぞれの動き、動作の速さ、動作の正確性および動作のリズムのうち少なくとも１つの状態である。利用者の身体状態は、上記に限られない。また、利用者の内面状態は、精神、感情、集中、気分、モチベーション、安心、緊張、恐怖、好感および関心のうち少なくとも１つに関する状態である。また、利用者の内面状態は、上記に限られない。
　判定部１２は、例えば、利用者の画像データ、生体データ、音声データおよび操作ログの少なくとも１つを基に、利用者の状態を判定する。判定部１２は、さらに購買履歴を基にして、利用者の状態を判定してもよい。また、判定部１２は、購買履歴のみを基にして、利用者の状態を判定してもよい。判定部１２が利用者の状態の判定に用いるデータは、上記に限られない。また、判定部１２は、利用者のマインドフルネスに関する行動の時系列上の前後において、利用者の状態を判定してもよい。利用者のマインドフルネスに関する行動の時系列上の前後において、利用者の状態を判定することで、例えば、マインドフルネスに関する行動を実施したことによる、利用者の状態の改善効果を判定することができる。
　利用者の状態に関するデータが画像データである場合に、判定部１２は、例えば、画像認識モデルを用いて、利用者の身体状態および内面状態のうち少なくとも一方を判定する。画像認識モデルは、例えば、画像データから利用者の状態を推定する機械学習モデルである。画像認識モデルは、例えば、人物を撮影した動画を基に、動画に含まれる画像に顔が映っている人物の感情および疲労の度合いを認識可能な機械学習モデルである。画像認識モデルは、例えば、画像に映っている人物の顔に設定された特徴点の変化を基に、画像に映っている人物の感情および疲労の度合いを認識する。画像認識モデルは、例えば、画像に映っている人物の身体部位に設定された特徴点の変化を基に、画像に映っている人物の感情および疲労の度合いを認識してもよい。画像認識モデルは、例えば、利用者の顔および利用者の身体のうち少なくとも一方が映っている画像と、当該画像における利用者の状態との関係を学習することによって生成される。
　利用者の状態に関するデータが利用者の言動の音声データである場合に、判定部１２は、例えば、音声認識モデルを用いて、利用者の身体状態および内面状態のうち少なくとも一方を判定する。音声認識モデルは、利用者の言動の音声データから、利用者の状態を推定する機械学習モデルである。音声認識モデルは、例えば、音声データに含まれ声の速さ、高さおよび強さの変化を基に、利用者の状態を推定する。音声認識モデルは、例えば、利用者の言動の音声データと、利用者の状態との関係を学習することによって生成される。
　利用者の状態に関するデータが生体データである場合に、判定部１２は、状態推定モデルを用いて、利用者の身体状態および内面状態のうち少なくとも一方を判定する。状態推定モデルは、利用者の生体データから、利用者の状態を推定する学習モデルである。状態推定モデルは、例えば、利用者の生体データと、利用者の状態との関係を学習することによって生成される。
　利用者の状態に関するデータが操作ログである場合に、判定部１２は、操作状態推定モデルを用いて、利用者の身体状態および内面状態のうち少なくとも一方を判定する。操作状態推定モデルは、利用者の操作ログから、利用者の状態を推定する学習モデルである。状態推定モデルは、例えば、利用者の操作ログと、利用者の状態との関係を学習することによって生成される。画像認識モデル、音声認識モデル、状態推定モデルおよび操作状態推定モデルそれぞれは、例えば、ニューラルネットワークを用いた深層学習によって生成される。画像認識モデル、音声認識モデル、状態推定モデルおよび操作状態推定モデルそれぞれを生成する学習アルゴリズムは、上記に限られない。また、画像認識モデル、音声認識モデル、状態推定モデルおよび操作状態推定モデルそれぞれは、例えば、情報処理装置１０の外部のシステムにおいて生成される。
　判定部１２は、例えば、出力した画像コンテンツの内容に応じて利用者が行ったマインドフルネスに関する行動を判定する。判定部１２は、例えば、利用者を撮影した画像データを基に、利用者がマインドフルネスに関する行動を行っているかを判定する。判定部１２は、利用者を撮影した画像データを基に、利用者がどのようなマインドフルネスに関する行動を行っているかを判定してもよい。すなわち、判定部１２は、例えば、利用者を撮影した画像データを基に、利用者が行っているマインドフルネスに関する行動の種別を判定してもよい。マインドフルネスに関する行動の種別を判定するとは、例えば、瞑想、運動、ヨガ、食事、朗読、発声、歌唱および会話のうちいずれの行動を行っているかを判定することである。
　判定部１２は、例えば、取得部１１が取得した利用者を撮影した画像データを基に、判定モデルを用いて、利用者のマインドフルネスに関する行動を判定する。判定モデルは、利用者を撮影した画像データを基に、利用者のマインドフルネスに関する行動を推定する学習モデルである。判定モデルは、例えば、利用者を撮影した画像データと、マインドフルネスに関する行動の種別との関係を学習することによって生成される。
　判定部１２は、利用者の生体データおよび利用者の言動の音声データのうち少なくとも１つを基に、利用者がマインドフルネスに関する行動を行っているかを判定してもよい。例えば、生体データを基にマインドフルネスに関する行動を判定する場合に、判定モデルは、マインドフルネスに関する行動を行っているときの生体データと、マインドフルネスに関する行動の種別との関係を学習することによって生成される。また、言動の音声データを基にマインドフルネスに関する行動を判定する場合に、判定モデルは、マインドフルネスに関する行動を行っているときの音声データと、マインドフルネスに関する行動の種別との関係を学習することによって生成される。判定モデルは、例えば、ニューラルネットワークを用いた深層学習によって生成される。判定モデルを生成する学習アルゴリズムは、上記に限られない。また、判定モデルは、例えば、情報処理装置１０の外部のシステムにおいて生成される。
　マインドフルネスに関する行動が瞑想である場合に、判定部１２は、例えば、利用者を撮影した画像データを基に、判定モデルを用いて、利用者が瞑想を行っているかを判定する。判定部１２は、利用者を撮影した画像データを基に、判定モデルを用いて、利用者が瞑想を行った時間の長さを判定してもよい。判定部１２は、例えば、利用者を撮影した画像データを基に、判定モデルを用いて、利用者が瞑想を行っているときの、利用者の顔の表情および身体の動きの少なくとも一方をさらに判定してもよい。判定部１２は、利用者を撮影した画像データを基に、判定モデルを用いて、利用者の瞑想に対する集中の度合いを推定してもよい。判定部１２は、例えば、利用者が瞑想を行っているときの身体の動きを基に、利用者の瞑想に対する集中の度合いを推定してもよい。判定部１２は、利用者を撮影した画像データを基に、利用者が瞑想を行っているときの、利用者の落ち着きの度合いを推定してもよい。判定部１２は、例えば、利用者が瞑想を行っているときの顔の表情を基に、利用者の落ち着きの度合いを推定する。
　判定部１２は、端末装置２０の起動時および動作の終了時の少なくとも一方のタイミングにおいて、利用者の状態を判定してもよい。また、判定部１２は、端末装置２０の利用の開始時および利用の終了時の少なくとも一方のタイミングにおいて、利用者の状態を判定してもよい。利用者の状態を判定するタイミングは、上記に限られない。
　推定部１３は、例えば、利用者の状態を基に、利用者に適するマインドフルネスの行動方法を推定する。利用者に適するマインドフルネスの行動方法は、例えば、利用者がマインドフルネスに関する行動を行う必要があるタイミングおよび利用者に適するマインドフルネスに関する行動の形態の少なくとも一方である。利用者に対してマインドフルネスに関する行動を促す内容の画像コンテンツを出力するタイミングおよびマインドフルネスに関する行動の形態が定められている場合に、推定部１３による利用者に適するマインドフルネスの行動方法の推定は行われなくてもよい。推定部１３は、例えば、利用者の状態を基に、マインドフルネスに関する行動を利用者が行うタイミングとして適したタイミングを推定する。推定部１３は、例えば、利用者の内面状態および身体状態の少なくとも一方を基に、マインドフルネスに関する行動を利用者が行うタイミングとして適したタイミングを推定する。例えば、利用者の疲労度がマインドフルネスに関する行動を行った方がよい基準を超えているときに、推定部１３は、マインドフルネスに関する行動を直ちに行った方がよいと推定する。また、利用者の疲労度が上昇しているとき、推定部１３は、例えば、現時点以降における利用者の疲労度を推定する。そして、推定部１３は、利用者がマインドフルネスに関する行動が必要になるタイミングを推定する。
　推定部１３は、例えば、マインドフルネスに関する行動のうち、利用者に適する行動を推定する。推定部１３は、例えば、利用者の状態を基に、利用者に適しているマインドフルネスの行動の種別を推定する。ここで、利用者に適しているマインドフルネスの行動の種別を推定するとは、例えば、瞑想、運動、ヨガ、食事、朗読、発声、歌唱および会話のうち、いずれが利用者に適しているかを推定することである。推定部１３は、利用者に適しているマインドフルネスに関する行動の回数、時間、繰り返し頻度、負荷の強さおよび摂取量のうち少なくとも１つをさらに推定してもよい。
　利用者の状態と、利用者に適しているマインドフルネスの行動の種別との関係は、例えばテーブルを用いて設定されている。推定部１３は、例えば、テーブルを参照して、利用者の状態を基に、利用者に適するマインドフルネスに関する行動の形態を推定する。また、推定部１３は、利用者の状態を基に、推定モデルを用いて、利用者に適するマインドフルネスに関する行動の形態を推定してもよい。推定モデルは、例えば、利用者の状態を入力データとして、利用者に適するマインドフルネスに関する行動の形態を推定する学習モデルである。推定モデルは、例えば、利用者の状態と、利用者に適するマインドフルネスに関する行動の形態の関係を学習することによって生成される。推定モデルは、例えば、ニューラルネットワークを用いた深層学習によって生成される。推定モデルを生成する学習モデルは、上記に限られない。また、推定モデルは、例えば、情報処理装置１０の外部のシステムにおいて生成される。
　例えば、判定部１２によって利用者の気持ちに落ち着きがない状態が判定された場合に、推定部１３は、気持ちを落ち着かせるために、瞑想を行うことがマインドフルネスに関する行動として利用者に適していると推定する。また、例えば、判定部１２によって利用者の血圧が高い傾向が判定された場合に、推定部１３は、例えば、血圧を降下させる食品を摂取することがマインドフルネスに関する行動として利用者に適していると推定する。
　推定部１３は、例えば、利用者の購買履歴をさらに基にして、利用者に適するマインドフルネスに関する行動の形態を推定する。推定部１３は、例えば、利用者の購買履歴のみを基に、利用者に適するマインドフルネスに関する行動の形態を推定してもよい。例えば、利用者がサプリメントを購入していて、当該サプリメントがマインドフルネスに適している場合に、推定部１３は、例えば、サプリの摂取がマインドフルネスに関する行動として適していると推定する。また、推定部１３は、利用者の購買履歴を基に、利用者が実施可能な行動の中から、利用者に適するマインドフルネスに関する行動の形態を推定してもよい。
　推定部１３は、実際に行われているイベントの中から利用者に適するマインドフルネスに関する行動の形態を推定してもよい。推定部１３は、例えば、利用者の状態と、利用者の居住地域で行われているイベントのスケジュールを基に、利用者に適するマインドフルネスに関する行動の形態を推定する。例えば、利用者の感情が安定してない状態で、かつ、寺院で座禅のイベントが行われているとき、推定部１３は、寺院に座禅をしに行くことを利用者に適するマインドフルネスに関する行動の形態として推定する。また、例えば、利用者が身体を動かしていない状態が続いていて、かつ、利用者の居住地域の講演でラジオ体操が行われているとき、決定部１４は、ラジオ体操に参加することを利用者に適するマインドフルネスに関する行動の形態として推定する。
　推定部１３は、提携しているイベントまたは商品の中から利用者に適するマインドフルネスに関する行動の形態を推定してもよい。商品には、サービスが含まれ得る。提携しているイベントまたは商品は、例えば、画像コンテンツを提供する事業者の提携先が利用者に対して提供するイベントまたは商品である。例えば、サプリメントを販売する事業者と提携している場合に、推定部１３は、提携先の事業者が提供するサプリメントを摂取することを利用者に適するマインドフルネスに関する行動の形態として提携する。また、例えば、ジムを運営する事業者と提携している場合に、推定部１３は、提携先の事業者が運営するジムに行くことを利用者に適するマインドフルネスに関する行動の形態として提携する。また、例えば、イベントを開催する事業者と提携している場合に、推定部１３は、提携先の事業者が開催するイベントに行くことを利用者に適するマインドフルネスに関する行動の形態として推定する。また、例えば、飲食店を運営する事業者と提携している場合に、推定部１３は、提携先の飲食店が提供する健康メニューを食べに行くことを利用者に適するマインドフルネスに関する行動の形態として推定する。また、例えば、旅行を企画する事業者と提携している場合に、推定部１３は、提携先の事業者が開催するトレッキングのイベントに参加することを利用者に適するマインドフルネスに関する行動の形態として推定する。マインドフルネスに関する行動の形態として推定する対象のイベントは上記に限られない。
　推定部１３は、端末装置２０の起動時および動作の終了時の少なくとも一方のタイミングにおいて、利用者の状態を基に、利用者に適するマインドフルネスに関する行動の形態を推定してもよい。また、端末装置２０の利用の開始時および利用の終了時の少なくとも一方のタイミングにおいて、利用者の状態を基に、利用者に適するマインドフルネスに関する行動の形態を推定してもよい。
　例えば、端末装置２０がゲーム用の端末装置である場合に、推定部１３は、ゲームの開始時および終了時の少なくとも一方のタイミングにおいて、利用者の状態を基に、利用者に適するマインドフルネスに関する行動の形態を推定してもよい。また、例えば、端末装置２０が仕事に用いる端末装置である場合に、推定部１３は、端末装置２０が起動したときに、利用者の状態を基に、仕事の効率を高められるマインドフルネスに関する行動の形態を推定する。また、推定部１３は、例えば、端末装置２０が仕事に用いる端末装置である場合に、推定部１３は、端末装置２０が動作を終了するときに、利用者の状態を基に、利用者の疲労を低減することができるマインドフルネスに関する行動の形態を推定する。また、推定部１３は、端末装置２０の起動時および動作の終了時の少なくとも一方のタイミングにおいて、利用者の状態を基に、マインドフルネスに関する行動の要否を推定してもよい。マインドフルネスに関する行動の要否を推定する場合に、推定部１３は、例えば、マインドフルネスに関する行動が必要と推定したときに、利用者に適するマインドフルネスに関する行動の形態を推定してもよい。
　決定部１４は、利用者の状態を基に、利用者にマインドフルネスに関する行動を促すような画像コンテンツの内容を決定する。決定部１４は、例えば、利用者にマインドフルネスに関する行動を促すような画像コンテンツの内容として、画像コンテンツに登場するキャラクターの状態および画像コンテンツ内におけるイベントの少なくとも一方を決定する。利用者にマインドフルネスに関する行動を促すような画像コンテンツとは、例えば、利用者の状態を向上する行動を促すような画像コンテンツである。利用者の状態を向上するとは、例えば、利用者の内面状態および身体状態の少なくとも一方を改善することをいう。また、利用者の状態を向上することには、利用者の内面状態および身体状態の少なくとも一方を良好な状態に維持することが含まれ得る。決定部１４は、例えば、利用者の内面状態および身体状態の少なくとも一方を基に、利用者の内面状態および身体状態を向上する行動を促す画像コンテンツとして表示する、キャラクターの状態およびイベントの少なくとも一方を決定する。決定部１４は、例えば、利用者の状態を基に、利用者にマインドフルネスに関する行動を促す、キャラクターの状態およびイベントの少なくとも一方を決定する。決定部１４は、例えば、利用者の内面状態および身体状態の少なくとも一方を基に、利用者にマインドフルネスに関する行動を促す、キャラクターの状態およびイベントの少なくとも一方を決定する。
　利用者の内面状態は、例えば、精神的な疲労度、感情、感情の安定度および集中の度合いのち、少なくとも１つである。利用者の内面状態は、上記に限られない。また、利用者の身体状態は、例えば、利用者の姿勢、体温、脈拍、心拍、血圧および発汗量のうち少なくとも１つである。また、決定部１４は、推定部１３が推定したマインドフルネスに関する行動の形態を反映したキャラクターの状態およびイベントの少なくとも一方を決定してもよい。
　利用者の状態と、画像コンテンツ内に表示する、キャラクターの状態およびイベントとの関係は、例えば、テーブルのデータとして設定されている。決定部１４は、例えば、利用者の内面状態または身体状態と、キャラクターの状態とを関連付けたテーブルのデータに基づいて、利用者にマインドフルネスに関する行動を促すような画像コンテンツの内容を決定する。決定部１４は、例えば、利用者の内面状態または身体状態と、キャラクターの状態とを関連付けたテーブルのデータに基づいて、キャラクターの状態を決定する。キャラクターの状態は、例えば、画像コンテンツの画像上におけるキャラクターの見え方および当該画像コンテンツ内におけるキャラクターの特性である。また、決定部１４は、例えば。利用者の内面状態または身体状態と、イベントとを関連付けたテーブルのデータに基づいて、イベントを決定する。イベントは、例えば,通常とは異なる内容の画像コンテンツのことをいう。決定部１４は、例えば、決定モデルを用いて、利用者の状態を向上する行動を促す画像コンテンツとして表示する、キャラクターの状態およびイベントの少なくとも一方を決定する。決定モデルは、例えば、利用者の状態を基に、画像コンテンツ内に出力するキャラクターの状態およびイベントを決定する学習モデルである。決定モデルは、例えば、利用者の状態と、キャラクターの状態およびイベントとの関係を学習することによって生成される。決定モデルは、例えば、ニューラルネットワークを用いた深層学習によって生成される。決定モデルは、例えば、情報処理装置１０の外部のシステムにおいて生成される。
　画像コンテンツがゲームである場合に、決定部１４は、例えば、利用者の状態を基に、利用者が操作するキャラクターの状態を決定する。決定部１４は、例えば、利用者の状態に応じて利用者が操作するキャラクターの状態が変動するように、利用者が操作するキャラクターの状態を決定する。例えば、利用者が疲労している場合に、決定部１４は、利用者が操作するキャラクターが疲労している状態となるようにキャラクターの状態を決定する。また、決定部１４は、利用者がマインドフルネスに関する行動を行っていない場合に、決定部１４は、利用者が操作するキャラクターが疲労している状態となるようにキャラクターの状態を決定してもよい。また、例えば、利用者の感情が落ち着いている場合に、決定部１４は、利用者が操作するキャラクターの感情が落ち着いている状態となるようにキャラクターの状態を決定する。
　画像コンテンツがゲームである場合に、決定部１４は、ゲームのプレイヤーである利用者の状態に基づいて、キャラクターのレベル、入れるステージ、シナリオ、使用できる武器、使用できるアイテム、使用できる呪文、乗れる乗り物および話せる相手のうち少なくとも１つを決定してもよい。例えば、決定部１４は、利用者がマインドフルネスに関する行動を行って内面状態のレベルが高まるほど優良な武器を使えるように、キャラクターが用いる武器を決定する。また、例えば、決定部１４は、利用者がマインドフルネスに関する行動を行って感情が落ち着いているほど多くのキャラクターと話せるように、利用者が操作するキャラクターが会話できるキャラクターの範囲を決定してもよい。感情の落ち着きの有無は、例えば、生体データの変動幅を基に判定される。また、例えば、決定部１４は、利用者がマインドフルネスに関する行動を行って感情が落ち着いているときに、特別なステージでキャラクターが行動するイベントを決定してもよい。
　決定部１４は、出力した画像コンテンツの内容に応じて利用者が行ったマインドフルネスに関する行動の質を基に、画像コンテンツの内容を決定してもよい。例えば、決定部１４は、利用者がマインドフルネスに関する行動を行ったことによる内面状態または身体状態の改善結果に基づいて、キャラクターの状態およびイベントの少なくとも一方を決定する。決定部１４は、例えば、利用者がマインドフルネスに関する行動を行ったことによる内面状態または身体状態の改善の度合いに基づいて、キャラクターの状態およびイベントの少なくとも一方を決定する。内面状態または身体状態の改善度合いは、複数段階で設定されていてもよい。決定部１４は、例えば、内面状態または身体状態の改善の度合いの段階に基づいて、キャラクターの状態およびイベントの少なくとも一方を決定する。内面状態または身体状態の改善の度合いが基準よりも大きいときに、特別なキャラクターの状態および特別なイベントの少なくとも一方を決定してもよい。特別なキャラクターの状態および特別なイベントを決定する基準は、例えば、利用者が目指すことでマインドフルネスを実施行うことへの動機づけとなるように設定される。
　生成部１５は、例えば、キャラクターの画像またはキャラクターの画像に関する指示を生成する。キャラクターは、例えば、利用者が行っているゲームのキャラクターである。情報処理装置１０においてキャラクターの画像を生成する場合に、生成部１５は、例えば、決定部１４が決定したキャラクターの状態を基に、キャラクターの画像を生成する。生成部１５は、例えば、決定部１４が決定したキャラクターの状態をキャラクターの画像に反映させることで、キャラクターの画像を生成する。例えば、キャラクターが疲れている状態の場合に、生成部１５は、疲れている状態のキャラクターの画像を生成する。
　生成部１５は、例えば、キャラクターを構成する各パーツが保存されている画像データベースから、キャラクターの種類と、キャラクターの状額に応じた画像のパーツを選択する。そして、生成部１５は、選択した画像を組み合わせることで、キャラクターの画像を生成する。
　生成部１５は、マインドフルネスに関する行動の前途における利用者の状態を反映したキャラクターの画像を出力してもよい。また、出力部１６は、マインドフルネスに関する行動により利用者の状態による変化を反映したキャラクターのアニメーション画像を生成してもよい。
　生成部１５は、画像生成モデルを用いて、キャラクターの画像を生成してもよい。画像生成モデルは、例えば、キャラクターの種類と、キャラクターの状態を入力データとして、キャラクターの画像を出力する学習モデルである。画像生成モデルは、例えば、ＧＡＮ（Generative Adversarial Networks）を用いて生成される。画像生成モデルを生成する学習アルゴリズムは、上記に限られない。また、画像生成モデルは、例えば、情報処理装置１０の外部のシステムにおいて生成される。
　端末装置２０または管理装置４０においてキャラクターの画像が生成される場合に、生成部１５は、例えば、決定部１４が決定したキャラクターの状態を基に、キャラクターの画像に関する指示を生成する。キャラクターの画像に関する指示は、例えば、画像の生成に関する基準を示す情報である。キャラクターの画像に関する指示には、例えば、キャラクターの画像の選択基準、キャラクターの状態を示す指標の調整値、および、キャラクターの動きの変化量のうち、１つまたは複数の項目の情報が含まれる。キャラクターの画像に関する指示は、上記に限られない。
　画像コンテンツがゲームである場合に、キャラクターの状態を示す指標の調整値は、例えば、マインドフルネスに関する行動を行ったことによるキャラクターの体力の回復値である。キャラクターの状態を示す指標の調整値は、体力以外の回復値であってもよい。例えば、キャラクターの状態を示す指標の調整値は、ゲーム内におけるキャラクターのレベルの変更値を示すものでもよい。また、キャラクターの状態を示す指標の調整値は、マインドフルネスに関する行動を行ったことによってゲーム内において使用できるようになったアイテムを示すものであってもよい。キャラクターの状態を示す指標の調整値は、上記に限られない。また、キャラクターの動きの変化量は、例えば、マインドフルネスに関する行動を行ったことによるキャラクターの姿勢の変化、歩幅の変化、動きの速さの変化、および、跳ぶ高さの変化のうち１つまたは複数の項目の変化量の関する情報である。キャラクターの動きの変化量は、上記に限られない。
　生成部１５は、画像コンテンツ内におけるイベントの画面またはイベントの画面の生成基準を生成してもよい。情報処理装置１０においてイベントの画像を生成する場合に、生成部１５は、例えば、決定部１４が決定したイベントを基に、イベントの画面を生成する。生成部１５は、例えば、イベントの内容に基づいて、イベントの画面を構成する各パーツが保存されている画像データベースから、イベントで用いる画像のパーツを選択する。そして、生成部１５は、選択した画像を組み合わせることで、イベントの画面を生成する。
　生成部１５は、画面生成モデルを用いて、イベントの画面を生成してもよい。画面生成モデルは、例えば、ＧＡＮを用いて生成される。画面生成モデルを生成する学習アルゴリズムは、上記に限られない。また、画面生成モデルは、例えば、情報処理装置１０の外部のシステムにおいて生成される。
　端末装置２０または管理装置４０においてキャラクターの画像が生成される場合に、生成部１５は、例えば、決定部１４が決定したイベントを基に、イベントの画面の設計基準およびイベントにおけるルールを生成する。例えば、画像コンテンツがゲームである場合に、生成部１５は、イベントの画面に配置されるアイテムおよび登場するキャラクターの基準を生成する。また、生成部１５は、イベントを達成する条件および達成したときに利用者に対して付与されるインセンティブをルールとして設定する。イベントと、イベントの画面の設計基準およびイベントにおけるルールの関係は、例えば、テーブルに設定されている。また、生成部１５は、例えば、決定部１４が決定したイベントを基に、当該イベントを特定する情報を生成してもよい。イベントを特定する情報を生成する場合には、イベントの内容と、イベントを特定する情報の関係は、情報処理装置１０と、端末装置２０または管理装置４０の間で共有されている。
　出力部１６は、決定部１４が決定した画像コンテンツの内容を出力する。例えば、画像コンテンツがゲームである場合に、出力部１６は、決定部１４が決定した画像コンテンツの内容がゲームの画面内に表示されるように当該画像コンテンツの内容を出力する。出力部１６は、例えば、決定部１４が決定した画像コンテンツの内容を出力する。出力部１６は、決定部１４が決定したキャラクターの状態およびイベントの少なくとも一方を画像コンテンツの内容として出力する。出力部１６は、例えば、端末装置２０に、決定部１４が決定した画像コンテンツの内容を出力する。出力部１６は、管理装置４０に、決定部１４が決定した画像コンテンツの内容を出力してもよい。また、出力部１６は、推定部１３が推定したマインドフルネスに関する行動に適したタイミングを基に、決定部１４が決定した画像コンテンツの内容を出力してもよい。
　また、出力部１６は、生成部１５が生成したキャラクターの画像に関する指示またはイベントの画面の生成基準を画像コンテンツの内容として出力してもよい。出力部１６は、例えば、端末装置２０または管理装置４０に、生成部１５が生成したキャラクターの画像に関する指示またはイベントの画面の生成基準を画像コンテンツの内容として出力する。また、出力部１６は、生成部１５が生成したキャラクターの画像またはイベントの画面を画像コンテンツの内容として出力してもよい。出力部１６は、例えば、端末装置２０または管理装置４０に、生成部１５が生成したキャラクターの画像またはイベントの画面を画像コンテンツの内容として出力する。
　出力部１６は、マインドフルネスに関する行動のインストラクションを行うキャラクターをさらに出力してもよい。出力部１６は、出力した画像コンテンツの内容に応じて利用者が行っているマインドフルネスに関する行動における利用者の動きを反映したキャラクターのアニメーション画像を出力してもよい。
　出力部１６は、判定部１２が判定した利用者の状態の時系列データをさらに出力してもよい。出力部１６は、出力した画像コンテンツの内容に応じて利用者が行ったマインドフルネスに関する行動の履歴を出力してもよい。また、出力部１６は、利用者が行ったマインドフルネスに関する行動の履歴とともに、利用者の状態の改善効果を出力してもよい。また、出力部１６は、利用者の状態の改善効果をキャラクターの画像を用いてさらに出力してもよい。出力部１６は、例えば、マインドフルネスに関する行動の前後における利用者の状態を反映したキャラクターの画像を出力する。また、出力部１６は、マインドフルネスに関する行動により利用者の状態による変化を反映したキャラクターのアニメーション画像をさらに出力してもよい。
　図４は、利用者がゲームのプレイヤーである場合における、表示画面の例を示す図である。図４の表示画面の例は、プレイヤーによって操作される動物のキャラクターが冒険を行うゲームの表示画面である。図４の表示画面の例は、雨に降られることによって、ゲーム中のキャラクターの体力が低下している状態である。この場合において、プレイヤーがマインドフルネスに関する行動を行うと、キャラクターが休息を取ることによってキャラクターの体力が回復する設定であるとする。
　判定部１２は、例えば、ゲームのプレイヤーである利用者を撮影した画像を基に、利用者の状態を判定する。例えば、利用者が疲労していると判定された場合に、決定部１４は、キャラクターが休息して瞑想を行わないと体力が回復しない状態をキャラクターの状態として決定する。そして、出力部１６は、決定したキャラクターの状態を出力する。端末装置２０の表示画面には、図４の表示画面の例のような画面が表示される。
　図４の表示画面の例のような画面が表示されているときに、判定部１２は、例えば、ゲームのプレイヤーである利用者が瞑想を行ったかを判定する。利用者が瞑想を行ったことが判定されると、生成部１５は、利用者が行った瞑想をキャラクターの状態に反映させる。そして、出力部１６、利用者が行った瞑想を反映させたキャラクターの状態を出力する。
　図５は、図４の表示画面の例で示す状態において、利用者が行った瞑想をキャラクターの状態に反映させた表示画面の例である。図５の表示画面の例では、ゲームのプレイヤーである利用者が瞑想を行ったことにより、キャラクターが穴の下で休息し、キャラクターの体力が回復している。キャラクターの体力が回復したことにより、利用者は、例えば、ゲームを進行させることができる。
　図６の表示画面の例は、プレイヤーによって操作される動物のキャラクターが冒険を行うゲームの表示画面のうち、図４に示す表示画面とは異なるシーンにおける表示画面の例である。図６の表示画面の例は、キャラクターが川のほとりに立っている状態の画面である。図６の表示画面の例は、川があることによってキャラクターが先に進めない状態である。図６の表示画面の例は、先に進めないことでキャラクターが戸惑って汗をかいている状態を示している。
　図７は、図６の表示画面の例が表示されているときに、利用者がマインドフルネスに関する行動を行うことによって、水上を移動するためのアイテムとして船が出現する表示画面の例である。図７の表示画面の例では、例えば、夜間にキャラクターが瞑想または休息を行うことで、船が出現するようにマインドフルネスに関する行動を行うことによって得られるアイテムが設定されている。図６の表示画面の例では、キャラクターが川のほとりから先に進めなかったのに対し、図７の表示画面の例では、キャラクターが船に乗って水の上を進んでいる。このようにゲームの進行上、アイテムが必要な場合に、マインドフルネスに関する行動を行うことで、利用者は、ゲームを進行させることができる。
　記憶部１７は、例えば、利用者の状態を判定するためのデータを保存する。利用者の状態の判定に用いるデータは、例えば、利用者を撮影した画像データおよび利用者の生体データである。記憶部１７は、例えば、利用者に適したマインドフルネスの関する行動の形態の推定基準を保存する。記憶部１７は、例えば、マインドフルネスの関する行動の決定基準を保存する。記憶部１７は、例えば、キャラクターの画像データを保存する。また、記憶部１７は、例えば、ゲーム内のイベントの設定データおよび画像データを保存する。また、記憶部１７は、画像認識モデル、音声認識モデル、状態推定モデル、操作状態推定モデル、判定モデル、推定モデル、決定モデル、画像生成モデルおよび画面生成モデルをそれぞれ保存する。学習モデルそれぞれは、情報処理装置１０の外部の記憶手段に保存されていてもよい。
　端末装置２０は、例えば、利用者が画像コンテンツの閲覧に用いる端末装置である。端末装置２０は、例えば、情報処理装置１０の出力部１６から、キャラクターの画像を取得する。そして、端末装置２０は、図示しない表示装置に、キャラクターの画像を出力する。また、端末装置２０は、例えば、情報処理装置１０の出力部１６から、イベントの画面を取得する。そして、端末装置２０は、図示しない表示装置に、イベントの画面を出力する。
　端末装置２０には、例えば、携帯型ゲーム機、据え置き型ゲーム機、スマートフォン、携帯電話、スマートウオッチ、タブレット型コンピュータまたはパーソナルコンピュータを用いることができる。また。端末装置２０は、ゲーム機であってもよい。また。端末装置２０は、ＡＲ（Augmented Reality）グラスまたはＶＲ（Virtual Reality）グラスと組み合わされてもよい。また、端末装置２０は、ゲーム機の一部分であってもよい。端末装置２０は、遊戯施設に設置されている遊技機または当該遊技機の一部分であってもよい。
　センサ３０は、例えば、利用者の状態を計測する。センサ３０は、カメラ、バイタルセンサおよびマイクのうち少なくとも１つである。センサ３０は、複数の種類のセンサを組み合わせたものでもよい。センサ３０は、例えば、情報処理装置１０の取得部１１に、取得したデータを出力する。センサ３０は、例えば、端末装置２０を介して情報処理装置１０の取得部１１に、取得したデータを出力してもよい。また、端末装置２０とセンサ３０は、一体の装置であってもよい。例えば、センサ３０は、スマートフォンまたはスマートウオッチに備えられていてもよい。また、センサ３０は、ＡＲグラスまたはＶＲグラスに備えられていてもよい。
　管理装置４０は、例えば、端末装置２０に、画像コンテンツを出力する。例えば、管理装置４０は、情報処理装置１０の出力部１６から、マインドフルネスに関する行動を促すキャラクターの画像を画像コンテンツの内容として取得する。そして、管理装置４０は、例えば、端末装置２０に、マインドフルネスに関する行動を促すキャラクターの画像を表示画面内に含む画像コンテンツを出力する。また、管理装置４０は、情報処理装置１０の出力部１６から、利用者が行ったマインドフルネスに関する行動を反映したキャラクターの画像を画像コンテンツの内容として取得する。そして、管理装置４０は、例えば、端末装置２０に、利用者が行ったマインドフルネスに関する行動を反映したキャラクターの画像を表示画面内に含む画像コンテンツを出力する。
　また、管理装置４０は、画像コンテンツに用いる画像を生成する機能を有していてもよい。画像コンテンツに用いる画像を生成する機能を有している場合に、管理装置４０は、例えば、情報処理装置１０の出力部１６から、キャラクターの画像に関する指示またはイベントの画面の生成基準を取得する。キャラクターの画像に関する指示を取得すると、管理装置４０は、例えば、キャラクターの画像に関する指示を基に、キャラクターの画像を生成する。そして、管理装置４０は、例えば、端末装置２０に、生成したキャラクターの画像を表示画面内に含む画像コンテンツを出力する。イベントの画面の生成基準を取得すると、管理装置４０は、例えば、イベントの画面の生成基準を基に、イベントの画像を生成する。そして、管理装置４０は、例えば、端末装置２０に、イベントの画像を表示画面内に含む画像コンテンツを出力する。
　画像コンテンツがゲームである場合に、管理装置４０は、例えば、ゲームに関するデータを保存する。また、管理装置４０は、例えば、端末装置２０に、ゲームに関するデータを出力する。例えば、管理装置４０は、ゲームの画面にマインドフルネスに関する行動を促すキャラクターの画像またはイベントが表示されるようにゲームに関するデータを出力する。また、管理装置４０は、例えば、ゲームの画面に利用者が行ったマインドフルネスに関する行動を反映したキャラクターの画像またはイベントが表示されるようにゲームに関するデータを出力する。また、端末装置２０と、管理装置４０は、一体の装置であってもよい。
　情報処理装置１０が利用者にマインドフルネスに関する行動を促すために表示するキャラクターまたはイベントを決定する処理について説明する。図８は、情報処理装置１０が利用者にマインドフルネスに関する行動を促すために表示するキャラクターを決定する処理における動作フローの例を示す。以下の説明は、利用者を撮影した画像を基に、利用者の状態を判定する場合を例に説明する。
　取得部１１は、例えば、利用者を撮影した画像を取得する（ステップＳ１１）。取得部１１は、例えば、センサ３０から、利用者を撮影した画像を取得する。
　利用者を撮影した画像を取得すると、判定部１２は、利用者を撮影した画像を基に、利用者の状態を判定する（ステップＳ１２）。判定部１２は、例えば、利用者にマインドフルネスが必要な状態であるかを判定する。
　マインドフルネスが必要な状態である場合に（ステップＳ１３でＹｅｓ）、出力部１６は、例えば、管理装置４０を介して端末装置２０に、利用者にマインドフルネスに関する行動を促すための画像を出力する（ステップＳ１４）。例えば、利用者が疲労している判定された場合に、マインドフルネスに関する行動を促すときに、出力部１６は、管理装置４０を介して端末装置２０に、疲れている状態のキャラクターの画像を出力する。また、利用者の状態は、疲労に限られない。
　利用者にマインドフルネスに関する行動を促すための画像を出力すると、判定部１２は、利用者を撮影した画像を取得する（ステップＳ１５）。
　利用者を撮影した画像を取得すると、判定部１２は、利用者を撮影した画像を基に、利用者の状態を判定する（ステップＳ１６）。
　利用者がマインドフルネスに関する行動を行っている場合（ステップＳ１７でＹｅｓ）、出力部１６は、例えば、管理装置４０を介して端末装置２０に、改善した状態のキャラクターの画像を出力する（ステップＳ１８）。
　ステップＳ１３において、マインドフルネスが必要な状態ではない場合に（ステップＳ１３でＮｏ）、ステップＳ１１に戻り、利用者の画像の取得および利用者の状態の判定を継続する。
　ステップＳ１７において、利用者がマインドフルネスに関する行動を行っていない場合（ステップＳ１７でＮｏ）、出力部１６は、例えば、状態が悪化したキャラクターの画像の出力を継続する。利用者がマインドフルネスに関する行動を行っていない場合に、出力部１６は、例えば、より悪化した状態のキャラクターの画像を出力する（ステップＳ１９）。より悪化した状態のキャラクターの画像を出力すると、ステップＳ１４に戻り、出力部１６は、例えば、管理装置４０を介して端末装置２０に、利用者にマインドフルネスに関する行動を促すための画像を出力する。
　本開示の情報処理装置１０は、ヘルスケアにも適用することができる。具体的には、情報処理装置１０は、例えば、利用者のバイタルデータを取得する。そして、情報処理装置１０は、利用者の健康状態を機械学習によって生成された判定モデルにより判定する。情報処理装置１０は、図９のマインドフルネスに関する判断（ステップＳ１３、Ｓ１７）に代えて、健康状態の向上に関する行動についての意思決定を支援する画像を出力する(ステップＳ１４)。なお、利用者の状態の判定および利用者に適した画像等の選定には、機械学習によって生成された機械学習モデルの利用に加えて、医師等の医療専門家のアドバイスを取り込んでもよい。
　情報処理装置１０は、画像コンテンツを利用する利用者の状態を判定する。情報処理装置１０は、利用者の状態を基に、利用者にマインドフルネスに関する行動を促すような画像コンテンツの内容を決定する。そして、情報処理装置１０は、決定した画像コンテンツの内容を出力する。このように、画像コンテンツを利用する利用者の状態の判定結果を基に、利用者にマインドフルネスに関する行動を促すような画像コンテンツの内容を出力することで、利用者の状態を向上するための行動を行われやすくすることができる。
　利用者がマインドフルネスに関する行動を行う必要があるタイミングを推定する場合に、情報処理装置１０は、例えば、推定したタイミングに基づいて、マインドフルネスに関する行動を促すための画像を出力する。よって、利用者は、マインドフルネスに関する行動を行う必要があるタイミングに合わせて、マインドフルネスに関する行動を行うことができる。このため、情報処理装置１０を用いることで、利用者は、心身の状態を良好に保つことが可能になる。また、利用者に適するマインドフルネスに関する行動の形態を推定する場合に、情報処理装置１０は、例えば、推定した形態に基づいて、マインドフルネスに関する行動を促すための画像を出力する。よって、利用者は、自分に適したマインドフルネスに関する行動を行うことができる。このため、情報処理装置１０を用いることでマインドフルネスに関する行動を行うことの効果を向上することができる。
　画像コンテンツがゲームである場合に、情報処理装置１０は、例えば、端末装置２０を用いてゲームを行っているプレイヤーの疲労を判定する。そして、情報処理装置１０は、疲労の判定結果を基に、ゲームの画像コンテンツ内に、プレイヤーにマインドフルネスに関する行動を促すためのキャラクターの画像を表示させる。例えば、情報処理装置１０は、疲労した表情のキャラクターの画像を表示させる。疲労した表情のキャラクターの画像を見ることでプレイヤーは、マインドフルネスを行う必要性を感じる。プレイヤーにマインドフルネスを行う必要性を感じさせることで、プレイヤーは、マインドフルネスに関する行動を継続的に行うようになる。また、例えば、情報処理装置１０は、例えば、プレイヤーがマインドフルネスに関する行動を行わないと、キャラクターの疲労が回復せず、ゲームのシナリオを進行できない設定で処理を行う。このような処理を行うことで、ゲームのプレイヤーは、ゲームの進行のためにマインドフルネスに関する行動を実施するようになる。よって、ゲームのプレイヤーは、マインドフルネスに関する行動を継続的に行うようになる。このように、情報処理装置１０を用いることで、利用者は、例えば、マインドフルネスに関する行動を継続的に行うことができるようになる。すなわち、情報処理装置１０を用いることで、利用者の状態を向上する行動が行われやすくなる。
　情報処理装置１０における各処理は、ネットワークを介して接続されている複数の情報処理装置において分散されて実行されてもよい。例えば、取得部１１および判定部１２における処理と、推定部１３、決定部１４および生成部１５における処理は、別の情報処理装置において行われてもよい。情報処理装置１０における各処理を、複数の情報処理装置のうちいずれにおいて行うかは、適宜、設定され得る。また、情報処理装置１０における処理のうち一部またはすべての処理は、端末装置２０または管理装置４０において行われてもよい。
　情報処理装置１０における各処理は、コンピュータプログラムをコンピュータで実行することによって実現することができる。図９は、情報処理装置１０における各処理を行うコンピュータプログラムを実行するコンピュータ１００の構成の例を示したものである。コンピュータ１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１と、メモリ１０２と、記憶装置１０３と、入出力Ｉ／Ｆ（Interface）１０４と、通信Ｉ／Ｆ１０５を備える。
　ＣＰＵ１０１は、記憶装置１０３から各処理を行うコンピュータプログラムを読み出して実行する。ＣＰＵ１０１は、複数のＣＰＵの組み合わせによって構成されていてもよい。また、ＣＰＵ１０１は、ＣＰＵと他の種類のプロセッサの組み合わせによって構成されていてもよい。例えば、ＣＰＵ１０１は、ＣＰＵとＧＰＵ（Graphics Processing Unit）の組み合わせによって構成されていてもよい。メモリ１０２は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等によって構成され、ＣＰＵ１０１が実行するコンピュータプログラムや処理中のデータが一時記憶される。記憶装置１０３は、ＣＰＵ１０１が実行するコンピュータプログラムを記憶している。記憶装置１０３は、例えば、不揮発性の半導体記憶装置によって構成されている。記憶装置１０３には、ハードディスクドライブ等の他の記憶装置が用いられてもよい。入出力Ｉ／Ｆ１０４は、作業者からの入力の受付および表示データ等の出力を行うインタフェースである。通信Ｉ／Ｆ１０５は、端末装置２０、管理装置４０および他の情報処理装置との間でデータの送受信を行うインタフェースである。また、端末装置２０も同様の構成とすることができる。
　各処理の実行に用いられるコンピュータプログラムは、データを非一時的に記録するコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して頒布することもできる。記録媒体としては、例えば、データ記録用磁気テープや、ハードディスクなどの磁気ディスクを用いることができる。また、記録媒体としては、ＣＤ-ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）等の光ディスクを用いることもできる。不揮発性の半導体記憶装置を記録媒体として用いてもよい。
　上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
［付記１］
　画像コンテンツを利用する利用者の状態を判定する判定手段と、
　前記利用者の状態を基に、前記利用者にマインドフルネスに関する行動を促すような画像コンテンツの内容を決定する決定手段と、
　決定した前記画像コンテンツの内容を出力する出力手段と
　を備える情報処理装置。
［付記２］
　前記決定手段は、前記利用者にマインドフルネスに関する行動を促すような画像コンテンツの内容として、前記画像コンテンツに登場するキャラクターの状態および前記画像コンテンツ内におけるイベントの少なくとも一方を決定する、
　付記１に記載の情報処理装置。
［付記３］　前記判定手段は、前記利用者の内面状態を判定し、前記決定手段は、前記利用者の内面状態を反映した前記画像コンテンツの内容を決定する、
　付記１または２に記載の情報処理装置。
［付記４］
　前記判定手段が、出力した前記画像コンテンツの内容に応じて前記利用者が行ったマインドフルネスに関する行動を行ったことを判定したときに、前記決定手段は、前記利用者が行ったマインドフルネスに関する行動を反映した前記画像コンテンツの内容を決定する、
　付記１または２に記載の情報処理装置。
［付記５］
　前記利用者の状態を基に、前記利用者に適するマインドフルネスの行動方法を推定する推定手段をさらに備える、
　付記１から４いずれかに記載の情報処理装置。
［付記６］
　前記推定手段は、前記利用者に適するマインドフルネスの行動方法として、前記利用者がマインドフルネスに関する行動を行う必要があるタイミングを推定し、
　前記出力手段は、推定した前記タイミングを基に、決定した前記画像コンテンツの内容を出力する、
　付記５に記載の情報処理装置。
［付記７］
　前記推定手段は、前記利用者に適するマインドフルネスの行動方法として、前記利用者に適するマインドフルネスに関する行動の形態を推定し、
　前記決定手段は、推定したマインドフルネスに関する行動の形態を基に、前記画像コンテンツの内容を決定する、
　付記５または６に記載の情報処理装置。
［付記８］
　前記判定手段は、出力した前記画像コンテンツの内容に応じて前記利用者が行ったマインドフルネスに関する行動の質を判定し、
　前記決定手段は、前記判定手段が判定した前記利用者が行ったマインドフルネスに関する行動の質を基に、前記画像コンテンツの内容を決定する、
　付記１から７いずれかに記載の情報処理装置。
［付記９］
　前記判定手段は、前記利用者を撮影した画像データ、前記利用者の生体データ、前記利用者の言動の音声データおよび前記利用者による操作のログのうち少なくとも１つを基に、前記利用者の状態を判定する、
　付記１から８いずれかに記載の情報処理装置。
［付記１０］
　前記判定手段は、前記利用者を撮影した画像データ、前記利用者の生体データ、前記利用者の言動の音声データおよび前記利用者による操作のログのうち少なくとも１つを基に、前記マインドフルネスの効果を判定する、
　付記１から８いずれかに記載の情報処理装置。
［付記１１］
　前記出力手段は、前記推定手段が推定した前記利用者に適するマインドフルネスに関する行動の形態に基づいて、マインドフルネスに関する行動のインストラクションを行うキャラクターの画像を出力する、
　付記４から７いずれかに記載の情報処理装置。
［付記１２］
　前記出力手段は、前記画像コンテンツにおいて表示される画像として、前記利用者の動きを反映したキャラクターのアニメーション画像を出力する、
　付記１から１１いずれかに記載の情報処理装置。
［付記１３］
　前記利用者は、ゲームのプレイヤーであり、
　前記画像コンテンツの内容は、前記画像コンテンツに登場するキャラクターの状態および前記画像コンテンツ内におけるイベントの少なくとも一方である、
　付記１から１２いずれかに記載の情報処理装置。
［付記１４］
　画像コンテンツを利用する利用者の状態を機械学習によって生成された判定モデルにより判定する判定手段と、
　前記利用者の状態を基に、ヘルスケアに関する行動についての前記利用者による意思決定を支援する画像コンテンツの内容を決定する決定手段と、
　決定した前記画像コンテンツの内容を出力する出力手段と
　を備える情報処理装置。
［付記１５］
　画像コンテンツを利用する利用者の状態を判定し、
　前記利用者の状態を基に、前記利用者にマインドフルネスに関する行動を促すような前記画像コンテンツの内容を決定し、
　決定した前記画像コンテンツの内容を出力する、
　情報処理方法。
［付記１６］
　前記利用者にマインドフルネスに関する行動を促すような画像コンテンツの内容として、前記画像コンテンツに登場するキャラクターの状態および前記画像コンテンツ内におけるイベントの少なくとも一方を決定する、
　付記１５に記載の情報処理方法。
［付記１７］
　前記利用者の内面状態を判定し、
　前記利用者の内面状態を反映した前記画像コンテンツの内容を決定する、
　付記１５または１６に記載の情報処理方法。
［付記１８］
　出力した前記画像コンテンツの内容に応じて前記利用者が行ったマインドフルネスに関する行動を判定したときに、前記利用者が行ったマインドフルネスに関する行動の判定結果を反映した前記画像コンテンツの内容を決定する、
　付記１５または１６に記載の情報処理方法。
［付記１９］
　前記利用者の状態を基に、前記利用者に適するマインドフルネスの行動方法を推定する、
　付記１５から１８いずれかに記載の情報処理方法。
［付記２０］
　前記利用者に適するマインドフルネスの行動方法として、前記利用者がマインドフルネスに関する行動を行う必要があるタイミングを推定し、
　推定した前記タイミングを基に、決定した前記画像コンテンツの内容を出力する、
　付記１９に記載の情報処理方法。
［付記２１］
　前記利用者に適するマインドフルネスの行動方法として、前記利用者に適するマインドフルネスに関する行動の形態を推定し、
　推定したマインドフルネスに関する行動の形態を基に、前記画像コンテンツの内容を決定する、
　付記１９または２０に記載の情報処理方法。
［付記２２］
　前出力した前記画像コンテンツの内容に応じて前記利用者が行ったマインドフルネスに関する行動の質を判定し、
　判定した前記利用者が行ったマインドフルネスに関する行動の質を基に、前記画像コンテンツの内容を決定する、
　付記１５から２１いずれかに記載の情報処理方法。
［付記２３］
　前記利用者を撮影した画像データ、前記利用者の生体データ、前記利用者の言動の音声データおよび前記利用者による操作のログのうち少なくとも１つを基に、前記利用者の状態を判定する、
　付記１５から２２いずれかに記載の情報処理方法。
［付記２４］
　前記利用者を撮影した画像データ、前記利用者の生体データ、前記利用者の言動の音声データおよび前記利用者による操作のログのうち少なくとも１つを基に、前記マインドフルネスの効果を判定する、
　付記１５から２２いずれかに記載の情報処理方法。
［付記２５］
　推定した前記利用者に適するマインドフルネスに関する行動の形態に基づいて、マインドフルネスに関する行動のインストラクションを行うキャラクターの画像を出力する、
　付記１９から２１いずれかに記載の情報処理方法。
［付記２６］
　前記画像コンテンツにおいて表示される画像として、前記利用者の動きを反映したキャラクターのアニメーション画像を出力する、
　付記１５から２５いずれかに記載の情報処理方法。
［付記２７］
　前記利用者は、ゲームのプレイヤーであり、
　前記画像コンテンツの内容は、前記画像コンテンツに登場するキャラクターの状態および前記画像コンテンツ内におけるイベントの少なくとも一方である、
　付記１５から２６いずれかに記載の情報処理方法。
［付記２８］
　画像コンテンツを利用する利用者の状態を判定する処理と、
　前記利用者の状態を基に、前記利用者にマインドフルネスに関する行動を促すような画像コンテンツの内容を前決定する処理と、
　決定した前記画像コンテンツの内容を出力する処理と
　をコンピュータに実行させるプログラムを非一時的に記録する記録媒体。
［付記２９］
　前記利用者にマインドフルネスに関する行動を促すような画像コンテンツの内容として、前記画像コンテンツに登場するキャラクターの状態および前記画像コンテンツ内におけるイベントの少なくとも一方を決定する処理をコンピュータに実行させるプログラムを非一時的に記録する処理を
　コンピュータに実行させるプログラムを非一時的に記録する付記２８に記載の記録媒体。
［付記３０］
　前記利用者の内面状態を判定する処理と、
　前記利用者の内面状態を反映した前記画像コンテンツの内容を決定する処理と
　コンピュータに実行させるプログラムを非一時的に記録する付記２８または２９に記載の記録媒体。
　［付記３１］
　出力した前記画像コンテンツの内容に応じて前記利用者が行ったマインドフルネスに関する行動を判定したときに、前記利用者が行ったマインドフルネスに関する行動の判定結果を反映した前記画像コンテンツの内容を決定する処理を
　コンピュータに実行させるプログラムを非一時的に記録する付記２８または２９に記載の記録媒体。
［付記３２］
　前記利用者の状態を基に、前記利用者に適するマインドフルネスの行動方法を推定する処理を
　コンピュータに実行させるプログラムを非一時的に記録する付記２８から３１いずれかに記載の記録媒体。
［付記３３］
　前記利用者に適するマインドフルネスの行動方法として、前記利用者がマインドフルネスに関する行動を行う必要があるタイミングを推定し、
　推定した前記タイミングを基に、決定した前記画像コンテンツの内容を出力する処理を
　コンピュータに実行させるプログラムを非一時的に記録する付記３２の記録媒体。
［付記３４］
　前記利用者に適するマインドフルネスの行動方法として、前記利用者に適するマインドフルネスに関する行動の形態を推定し、
　推定したマインドフルネスに関する行動の形態を基に、前記画像コンテンツの内容を決定する処理を
　コンピュータに実行させるプログラムを非一時的に記録する付記３２または３３に記載の記録媒体。
［付記３５］
　前出力した前記画像コンテンツの内容に応じて前記利用者が行ったマインドフルネスに関する行動の質を判定する処理と、
　判定した前記利用者が行ったマインドフルネスに関する行動の質を基に、前記画像コンテンツの内容を決定する処理を
　コンピュータに実行させるプログラムを非一時的に記録する付記２９から３４いずれかに記載の記録媒体。
［付記３６］
　前記利用者を撮影した画像データ、前記利用者の生体データ、前記利用者の言動の音声データおよび前記利用者による操作のログのうち少なくとも１つを基に、前記利用者の状態を判定する処理を
　コンピュータに実行させるプログラムを非一時的に記録する付記２９から３５いずれかに記載の記録媒体。
［付記３７］
　前記利用者を撮影した画像データ、前記利用者の生体データ、前記利用者の言動の音声データおよび前記利用者による操作のログのうち少なくとも１つを基に、前記マインドフルネスの効果を判定する処理を
　コンピュータに実行させるプログラムを非一時的に記録する付記２９から３５いずれかに記載の記録媒体。
［付記３８］
　推定した前記利用者に適するマインドフルネスに関する行動の形態に基づいて、マインドフルネスに関する行動のインストラクションを行うキャラクターの画像を出力する処理を
　コンピュータに実行させるプログラムを非一時的に記録する付記３２から３４いずれかに記載の記録媒体。
［付記３９］
　前記画像コンテンツにおいて表示される画像として、前記利用者の動きを反映したキャラクターのアニメーション画像を出力する処理を
　コンピュータに実行させるプログラムを非一時的に記録する付記２９から３８いずれかに記載の記録媒体。
［付記４０］
　前記利用者は、ゲームのプレイヤーであり、
　前記画像コンテンツの内容は、前記画像コンテンツに登場するキャラクターの状態および前記画像コンテンツ内におけるイベントの少なくとも一方である、
　付記２９から３９いずれかに記載の記録媒体。
　以上、実施の形態を参照して本開示を説明したが、本開示は上述の実施の形態に限定されるものではない。本開示の構成や詳細には、本開示のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。そして、各実施の形態は、適宜他の実施の形態と組み合わせることができる。
　１０　　情報処理装置
　１１　　取得部
　１２　　判定部
　１３　　推定部
　１４　　決定部
　１５　　生成部
　１６　　出力部
　１７　　記憶部
　２０　　端末装置
　３０　　センサ
　４０　　管理装置
　１００　　コンピュータ
　１０１　　ＣＰＵ
　１０２　　メモリ
　１０３　　記憶装置
　１０４　　入出力Ｉ／Ｆ
　１０５　　通信Ｉ／Ｆ

Claims (16)

  1. 　画像コンテンツを利用する利用者の状態を判定する判定手段と、
    　前記利用者の状態を基に、前記利用者にマインドフルネスに関する行動を促すような画像コンテンツの内容を決定する決定手段と、
    　決定した前記画像コンテンツの内容を出力する出力手段と
    　を備える情報処理装置。
  2. 　前記決定手段は、前記利用者にマインドフルネスに関する行動を促すような画像コンテンツの内容として、前記画像コンテンツに登場するキャラクターの状態および前記画像コンテンツ内におけるイベントの少なくとも一方を決定する、
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　前記判定手段は、前記利用者の内面状態を判定し、前記決定手段は、前記利用者の内面状態を反映した前記画像コンテンツの内容を決定する、
    　請求項１または２に記載の情報処理装置。
  4. 　前記判定手段が、出力した前記画像コンテンツの内容に応じて前記利用者がマインドフルネスに関する行動を行ったことを判定したときに、前記決定手段は、前記利用者が行ったマインドフルネスに関する行動を反映した前記画像コンテンツの内容を決定する、
    　請求項１または２に記載の情報処理装置。
  5. 　前記利用者の状態を基に、前記利用者に適するマインドフルネスの行動方法を推定する推定手段をさらに備える、
    　請求項１から４いずれかに記載の情報処理装置。
  6. 　前記推定手段は、前記利用者に適するマインドフルネスの行動方法として、前記利用者がマインドフルネスに関する行動を行う必要があるタイミングを推定し、
    　前記出力手段は、推定した前記タイミングを基に、決定した前記画像コンテンツの内容を出力する、
    　請求項５に記載の情報処理装置。
  7. 　前記推定手段は、前記利用者に適するマインドフルネスの行動方法として、前記利用者に適するマインドフルネスに関する行動の形態を推定し、
    　前記決定手段は、推定したマインドフルネスに関する行動の形態を基に、前記画像コンテンツの内容を決定する、
    　請求項５または６に記載の情報処理装置。
  8. 　前記判定手段は、出力した前記画像コンテンツの内容に応じて前記利用者が行ったマインドフルネスに関する行動の質を判定し、
    　前記決定手段は、前記判定手段が判定した前記利用者が行ったマインドフルネスに関する行動の質を基に、前記画像コンテンツの内容を決定する、
    　請求項１から７いずれかに記載の情報処理装置。
  9. 　前記判定手段は、前記利用者を撮影した画像データ、前記利用者の生体データ、前記利用者の言動の音声データおよび前記利用者による操作のログのうち少なくとも１つを基に、前記利用者の状態を判定する、
    　請求項１から８いずれかに記載の情報処理装置。
  10. 　前記判定手段は、前記利用者を撮影した画像データ、前記利用者の生体データ、前記利用者の言動の音声データおよび前記利用者による操作のログのうち少なくとも１つを基に、前記マインドフルネスの効果を判定する、
    　請求項１から８いずれかに記載の情報処理装置。
  11. 　前記出力手段は、前記推定手段が推定した前記利用者に適するマインドフルネスに関する行動の形態に基づいて、マインドフルネスに関する行動のインストラクションを行うキャラクターの画像を出力する、
    　請求項５から７いずれかに記載の情報処理装置。
  12. 　前記出力手段は、前記画像コンテンツにおいて表示される画像として、前記利用者の動きを反映したキャラクターのアニメーション画像を出力する、
    　請求項１から１１いずれかに記載の情報処理装置。
  13. 　前記利用者は、ゲームのプレイヤーであり、
    　前記画像コンテンツの内容は、前記画像コンテンツに登場するキャラクターの状態および前記画像コンテンツ内におけるイベントの少なくとも一方である、
    　請求項１から１２いずれかに記載の情報処理装置。
  14. 　画像コンテンツを利用する利用者の状態を機械学習によって生成された判定モデルにより判定する判定手段と、
    　前記利用者の状態を基に、ヘルスケアに関する行動についての前記利用者による意思決定を支援する画像コンテンツの内容を決定する決定手段と、
    　決定した前記画像コンテンツの内容を出力する出力手段と
    　を備える情報処理装置。
  15. 　画像コンテンツを利用する利用者の状態を判定し、
    　前記利用者の状態を基に、前記利用者にマインドフルネスに関する行動を促すような前記画像コンテンツの内容を決定し、
    　決定した前記画像コンテンツの内容を出力する、
    　情報処理方法。
  16. 　画像コンテンツを利用する利用者の状態を判定する処理と、
    　前記利用者の状態を基に、前記利用者にマインドフルネスに関する行動を促すような画像コンテンツの内容を前決定する処理と、
    　決定した前記画像コンテンツの内容を出力する処理と
    　をコンピュータに実行させるプログラムを非一時的に記録する記録媒体。
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