JP2005242541A - 推論情報作成装置、推論分布図作成システム及び推論情報作成プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 利用者が入力した情報を推論情報に反映させて、精度の高い推論情報を作成すること。
【解決手段】 推論情報作成装置１では、利用者の体温を計測する体温センサ１８２，発汗を計測する発汗センサ１８３，心拍数を計測する心拍数センサ１８４と、入力検知部１８０を介して接続されて、各センサからの計測値が取得される。また、入力検知部１８０に接続された入力パネル１８１には、利用者自身がみずからの意思を意図的に入力するために、オン・オフしてスイッチ情報を入力する意思伝達スイッチ１５２と、複数の推論モードから任意のものを選択する推論モード選択スイッチ１５３が設けられている。そして、センサ計測値とスイッチ情報とに基づいて、任意の推論モードによって利用者に関する推論情報が作成される。
【選択図】 図１

Description

本発明は、利用者の意識や感情などを推論する装置に関し、詳細には、センサから計測された情報と、利用者が入力した情報とから、精度の高い推論情報を作成する推論情報作成装置、推論分布図作成システム及び推論情報作成プログラムに関する。

従来、利用者の生理情報や生体情報などを計測するセンサを設けて、このセンサから計測される各種情報に基づいて、利用者の意識や感情などを推論する装置が各種提案されている。

そして、心拍や皮膚インピーダンスなどの生理情報を計測するセンサに加えて、利用者の姿勢や運動状態を検出するためのＣＣＤカメラや、利用者が発する音声を検出するためのマイクロホンを設けて、利用者の意識レベルが特定の状態にあるか否かを、より正確に検出することができる意識レベル検出装置が知られている。さらに、利用者が意図的にみずからの心理状態をより正確に入力することができるゲーム制御装置が知られている（例えば、特許文献１参照。）。

また、利用者が携帯する対象者側装置が、利用者の生体情報と位置情報とを探索者側装置に伝達する一方、探索者側装置では地図に利用者の位置情報を表示するともに、利用者の身体状況を把握する技術が知られている。これにより、危険な作業を行う者が倒れた場合の探索、徘徊老人の探索、震災時の行方不明者の探索、などを迅速かつ容易に行い、更に、対象者の生体状態のモニタリングも可能な居場所探索システムが知られている（例えば、特許文献２参照。）。
特開平１０−５７３５５号公報 特開平９−２５１０６９号公報

しかしながら、特許文献１に記載の発明では、マイクロホンで利用者が発する音声を検出する場合、周囲の雑音・騒音等と利用者の音声とが区別できず、正確に利用者の意識レベルを検出することができないことがあった。同様に、ＣＣＤカメラで利用者の姿勢や運動状態を検出する場合、利用者の姿勢や運動状態の検出を妨げる障害物が、ＣＣＤカメラと利用者との間に存在すると、正確に利用者の意識レベルを検出することができないことがあった。そのため、利用者が意図的にみずからの心理状態を入力したい場合でも、正確にその心理状態を入力することができないという問題があった。

さらに、特許文献１に記載の発明では、センサから計測された生体情報によって、利用者の意識レベルが特定の状態にあると判定されると、ＣＣＤカメラやマイクロホンからの検出の有無に関係になく、利用者の意識レベルが特定の状態にあると判定される。よって、利用者の意識レベルが特定の状態にあると判定された後は、利用者がＣＣＤカメラやマイクロホンを介して、みずからの心理状態を意図的に入力しても、その内容は有効に反映されていなかった。

また、特許文献２に記載の発明では、利用者の現在位置をその生体情報とともに地図に表示することはできるが、利用者の意識や感情などの推論情報の分布を把握することはできなかった。

本発明は上記課題を解決するためになされたものであり、利用者が入力した情報を推論情報に反映させることで、精度の高い推論情報を作成することができる推論情報作成装置、推論情報作成プログラムを提供することを目的とする。また、利用者の意識や感情などの推論情報の分布図を作成して、推論情報の分布を把握することができる推論分布図作成システムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、請求項１に係る発明の推論情報作成装置は、少なくとも１個以上のセンサから、計測値を取得する計測値取得手段と、利用者自身が操作して情報を入力するための入力手段から、前記利用者が入力した利用者入力情報を取得する利用者入力情報取得手段と、前記計測値取得手段により取得された前記計測値と、前記利用者入力情報取得手段により取得された前記利用者入力情報とに基づいて、該計測値とは異なる指標値である推論データを作成する推論手段と、前記推論手段により作成された前記推論データを含む推論情報を出力する推論情報出力手段とを備えている。

また、請求項２に係る発明の推論情報作成装置は、請求項１に記載の発明の構成に加え、前記計測値と前記利用者入力情報とに基づいて、前記推論データを作成するための推論手段を複数記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された複数の前記推論手段から、任意の該推論手段を選択するための推論手段選択手段とを備えている。

また、請求項３に係る発明の推論情報作成装置は、請求項２に記載の発明の構成に加え、前記推論手段は、前記計測値に基づいて前記推論データを作成する第１の推論手段であることを特徴とする。

また、請求項４に係る発明の推論情報作成装置は、請求項２に記載の発明の構成に加え、前記推論手段は、前記利用者入力情報が取得され、かつ該利用者入力情報の内容がオンである場合に、前記計測値に基づいて前記推論データを作成する第２の推論手段であることを特徴とする。

また、請求項５に係る発明の推論情報作成装置は、請求項２に記載の発明の構成に加え、前記推論手段は、前記利用者入力情報に基づいて前記推論データを作成する第３の推論手段であることを特徴とする。

また、請求項６に係る発明の推論情報作成装置は、請求項２に記載の発明の構成に加え、前記推論手段は、前記利用者入力情報が取得され、かつ該利用者入力情報の内容がオンである場合に、該利用者入力情報に基づいて前記推論データを作成し、前記利用者入力情報が取得されない場合、又は前記利用者入力情報の内容がオフである場合に、前記計測値に基づいて前記推論データを作成する第４の推論手段であることを特徴とする。

また、請求項７に係る発明の推論情報作成装置は、請求項２に記載の発明の構成に加え、前記推論手段は、前記計測値に基づいて前記推論データを作成し、さらに、前記利用者入力情報が取得され、かつ該利用者入力情報の内容がオンである場合に、該利用者入力情報に基づいて該推論データを補正する第５の推論手段であることを特徴とする。

また、請求項８に係る発明の推論情報作成装置は、請求項２に記載の発明の構成に加え、前記推論手段は、前記計測値に基づいて前記推論データを作成し、さらに、前記利用者入力情報が取得され、かつ該利用者入力情報の内容がオンである場合に、該推論データに対応する補正値を設定し、該補正値によって該推論データを補正する第６の推論手段であることを特徴とする。

また、請求項９に係る発明の推論情報作成装置は、請求項６乃至８のいずれかに記載の発明の構成に加え、前記推論手段は、前記利用者入力情報の内容がオンである場合、前記利用者の強い推論を示すように該推論データを作成又は補正することを特徴とする。

また、請求項１０に係る発明の推論情報作成装置は、請求項１乃至９のいずれかに記載の発明の構成に加え、前記計測値取得手段は、前記センサにより計測された前記利用者の体温、心拍数、発汗、呼吸の少なくとも１つに関する計測値を取得するものであることを特徴とする。

また、請求項１１に係る発明の推論情報作成装置は、請求項１乃至１０のいずれかに記載の発明の構成に加え、前記利用者の現在位置を検出する位置センサを備え、前記推論情報出力手段は、前記推論手段により前記推論データが作成された場合、前記位置センサにより検出された前記現在位置に関する位置データを取得して、該位置データを含めて前記推論情報を出力することを特徴とする。

また、請求項１２に係る発明の推論情報作成装置は、請求項１乃至１１のいずれかに記載の発明の構成に加え、現在日時を計測する計時手段を備え、前記推論情報出力手段は、前記推論手段により前記推論データが作成された場合、前記計時手段により計測された前記現在日時に関する日時データを取得して、該日時データを含めて前記推論情報を出力することを特徴とする。

また、請求項１３に係る発明の推論分布図作成システムは、少なくとも１個以上のセンサから取得された計測値と、利用者自身が操作して情報を入力するための入力手段から取得された利用者入力情報とに基づいて、前記利用者の推論情報を作成する推論情報作成装置と、該推論情報作成装置が作成する前記推論情報に基づいて、推論分布図を作成する推論分布図作成装置とが、ネットワークを介して接続された推論情報作成システムであって、前記推論情報作成装置は、前記センサから前記計測値を取得する計測値取得手段と、前記入力手段から前記利用者入力情報を取得する利用者入力情報取得手段と、前記計測値取得手段により取得された前記計測値と、前記利用者入力情報取得手段により取得された前記利用者入力情報とに基づいて、該計測値とは異なる指標値である推論データを作成する推論手段と、前記推論手段により作成された前記推論データを含む推論情報を出力する推論情報出力手段とを備え、前記推論分布図作成装置は、前記推論情報作成装置の各々から出力された前記推論情報を、ネットワークを介して取得する推論情報取得手段と、前記推論情報取得手段により取得された前記推論情報を記憶する推論情報記憶手段と、前記推論情報記憶手段に記憶された前記推論情報に基づいて、該推論情報に関する分布図である推論分布図を作成する推論分布図作成手段とを備えている。

また、請求項１４に係る発明の推論分布図作成システムは、請求項１１に記載の推論情報作成装置と、前記推論情報作成装置により出力された前記推論情報に含まれる前記位置データに基づいて、該推論情報に関する分布図である推論分布図を作成する推論分布図作成手段とを備えている。

また、請求項１５に係る発明の推論分布図作成システムは、請求項１２に記載の推論情報作成装置と、前記推論情報作成装置により出力された前記推論情報に含まれる前記日時データに基づいて、該推論情報に関する分布図である推論分布図を作成する推論分布図作成手段とを備えている。

また、請求項１６に係る発明の推論情報作成プログラムは、コンピュータを、少なくとも１個以上のセンサから、計測値を取得する計測値取得手段、利用者自身が操作して情報を入力するための入力手段から、前記利用者が入力した利用者入力情報を取得する利用者入力情報取得手段、前記計測値取得手段により取得された前記計測値と、前記利用者入力情報取得手段により取得された前記利用者入力情報とに基づいて、該計測値とは異なる指標値である推論データを作成する推論手段、前記推論手段により作成された前記推論データを含む推論情報を出力する推論情報出力手段、として機能させることを特徴とする。

請求項１に係る発明の推論情報作成装置では、各センサから取得される計測値と、利用者自身が入力した情報とに基づいて、計測値とは異なる指標値である推論データが作成され、この推論データを含む推論情報が出力される。よって、利用者が入力した情報を推論情報に反映させて、精度の高い推論情報を作成することができる。

また、請求項２に係る発明の推論情報作成装置では、請求項１に係る発明の効果に加え、複数の推論手段から任意のものを選択できるので、より精度の高い推論情報を作成することができる。

また、請求項３に係る発明の推論情報作成装置では、請求項２に係る発明の効果に加え、推論手段の１つは、センサの計測値に基づいて推論データが作成される第1の推論手段であるので、センサの計測値のみに基づいて推論データを作成できる。

また、請求項４に係る発明の推論情報作成装置では、請求項２に係る発明の効果に加え、推論手段の１つは、利用者がオンを入力した場合に、センサの計測値に基づいて推論データが作成される第２の推論手段であるので、利用者によりオンが入力されたタイミングで、センサの計測値に基づく推論データを作成できる。

また、請求項５に係る発明の推論情報作成装置では、請求項２に係る発明の効果に加え、推論手段の１つは、利用者入力情報に基づいて推論データが作成される第３の推論手段であるので、利用者入力情報のみに基づいて推論データを作成できる。

また、請求項６に係る発明の推論情報作成装置では、請求項２に係る発明の効果に加え、推論手段の１つは、利用者がオンを入力した場合に、利用者入力情報に基づく推論データが作成される一方、利用者が入力しない場合（オフを入力した場合）は、センサの計測値に基づく推論データが作成される第４の推論手段である。よって、利用者によりオンが入力されたタイミングで、利用者入力情報に基づく推論データを作成できる一方、利用者による入力がない場合は、センサの計測値に基づく推論データを作成できる。

また、請求項７に係る発明の推論情報作成装置では、請求項２に係る発明の効果に加え、推論手段の１つは、センサの計測値に基づく推論データが作成され、さらに、利用者がオンを入力した場合は、利用者入力情報に基づいて推論データが補正される第５の推論手段であるので、推論データを利用者入力情報に基づいて補正することができる。

また、請求項８に係る発明の推論情報作成装置では、請求項２に係る発明の効果に加え、推論手段の１つは、センサの計測値に基づく推論データが作成され、さらに、利用者がオンを入力した場合は、推論データに対応する補正値によって推論データが補正される第６の推論手段であるので、利用者入力情報の入力があった場合は、推論データを適切な補正値によって補正することができる。

また、請求項９に係る発明の推論情報作成装置では、請求項６乃至８のいずれか係る発明の効果に加え、利用者がオンを入力した状態では、利用者の強い推論を示す推論データとして作成又は補正されるので、利用者入力情報のオン入力があった場合は、推論された感情や意識等が強いことを示す推論データを出力することができる。

また、請求項１０に係る発明の推論情報作成装置では、請求項１乃至９のいずれかに係る発明の効果に加え、センサにより利用者の体温，心拍数，発汗，呼吸の少なくとも１つが計測されるので、利用者に関する推論データを正確に推論できる。

また、請求項１１に係る発明の推論情報作成装置では、請求項１乃至１０のいずれかに係る発明の効果に加え、利用者の現在位置を検出する位置センサを設けたので、推論データと位置データとを含めて推論情報を出力できる。

また、請求項１２に係る発明の推論情報作成装置では、請求項１乃至１１のいずれかに係る発明の効果に加え、現在日時を計測する計時手段を設けたので、推論データと日時データとを含めて推論情報を出力できる。

また、請求項１３に係る発明の推論分布図作成システムでは、利用者に関する推論情報を作成する推論情報作成装置から、推論分布図作成装置に推論情報が収集されて、推論分布図作成装置では推論情報の分布図である推論分布図が作成される。よって、利用者の意識や感情などの推論情報の分布図を作成して、推論情報の分布を把握することができる。

また、請求項１４に係る発明の推論分布図作成システムでは、位置センサを備えた推論分布図作成装置と推論分布図作成装置とから構成されているので、推論情報に含まれる位置情報に基づいて、利用者の意識や感情などの推論情報の分布図を作成できる。

また、請求項１５に係る発明の推論分布図作成システムでは、計時手段を備えた推論分布図作成装置と推論分布図作成装置とから構成されているので、推論情報に含まれる日時情報に基づいて、利用者の意識や感情などの推論情報の分布図を作成できる。

また、請求項１６に係る発明の推論情報作成プログラムでは、各センサから取得される計測値と、利用者自身が入力した情報とに基づいて、計測値とは異なる指標値である推論データが作成され、この推論データを含む推論情報が出力される。よって、利用者が入力した情報を推論情報に反映させて、精度の高い推論情報を作成することができる。

以下、本発明の第１の実施の形態を図面を参照して説明する。第１の実施の形態に係る推論情報作成装置は、利用者に携行される小型の携帯端末装置である。

本実施の形態に係る推論情報作成装置では、センサから計測された情報と、利用者が入力した情報とから、利用者の推論情報が作成される。以下では、センサから計測される情報として、体温，発汗，心拍数の各計測値を例示する。また、利用者が入力する情報として、みずからの心理状態を意図的に入力するためのスイッチのオン・オフ状態を示すスイッチ情報を例示する。なお、推論情報とは利用者の意識や感情に関する情報である。本実施の形態では、推論情報は利用者の「感動」に関するものとし、この「感動」の度合いの強弱に応じた推論情報が作成される場合を説明する。

まず、図１乃至図３を参照して、第１の実施の形態に係る推論情報作成装置１の構成について説明する。図１は、推論情報作成装置１の構成を示すブロック図である。図２は、推論情報作成装置１のＲＡＭ１３０の記憶エリアの構成を示す概念図である。図３は、推論情報作成装置１のＨＤＤ１４０の記憶エリアの構成を示す概念図である。

図１に示すように、推論情報作成装置１には、推論情報作成装置１の制御を司るＣＰＵ１１０が設けられている。このＣＰＵ１１０には、バス１１５を介し、ＣＰＵ１１０が実行するＢＩＯＳ等のプログラムを記憶したＲＯＭ１２０と、データを一時的に記憶するＲＡＭ１３０と、データの記憶装置であるハードディスクドライブ（以下、「ＨＤＤ」という。）１４０とが接続されている。また、現在日時や時間間隔をカウントするための計時装置１９０が、バス１１５を介してＣＰＵ１１０に接続されている。計時装置１９０は、時計機能を備えたＩＣチップである。また、計時装置１９０は、インターネットや無線によって日時を取得するように構成してもよい。

また、各種機器からの入力の検知を行う入力検知部１８０が、バス１１５を介してＣＰＵ１１０に接続されており、この入力検知部１８０には、利用者が推論情報作成装置１を操作するためのボタンやスイッチを備えた入力パネル１８１と、利用者の体温を計測する体温センサ１８２と、利用者の発汗状態を計測するための発汗センサ１８３と、利用者の心拍数を計測するための心拍数センサ１８４とが接続されている。体温センサ１８２、発汗センサ１８３及び心拍数センサ１８４は、有効に利用者の体温、発汗、心拍数を測定できれば、その位置や計測手法は問わないが、好適には、利用者の皮膚にこれらのセンサの読み取り部が設けられている。なお、体温センサ１８２では計測値として０〜５０℃が計測され、発汗センサ１８３では計測値として０〜１００％ＲＨが計測され、心拍数センサ１８４では計測値として０〜２００拍が計測されるものとする。

各センサは、推論情報作成装置１に電源が投入されて起動されると、自動的に定期的な計測を実行するように制御される。各センサの計測値が、各センサ内部の所定の記憶エリアに保存されて、推論情報作成装置１では入力検知部１８０を介してこの所定の記憶エリアから最新の計測値が取得される。なお、推論情報作成装置１のＲＡＭ１３０やＨＤＤ１４０にセンサ毎の計測値記憶エリア（図示外）を設けて、各センサの計測値が入力検知部１８０を介して計測値記憶エリアに保存される一方、推論情報作成装置１ではこの計測値記憶エリアが参照されて最新の計測値が取得されるようにしてもよい。

また、入力パネル１８１には、推論情報作成装置１の電源を入切したり、起動し直すための電源リセットスイッチ１５１と、利用者がみずからの意思を意図的に入力するために、利用者自身がオン・オフしてスイッチ情報を入力するための意思伝達スイッチ１５２と、推論情報作成装置１の推論モードを選択するための推論モード選択スイッチ１５３とが、少なくとも設けられている。

利用者がみずからの意思を意図的に推論情報作成装置１に伝達するために、意思伝達スイッチ１５２をオン又はオフする。例えば、本実施の形態では、推論情報作成装置１は利用者の「感動」について推論するものであるから、利用者は自分が感動していると判断した場合には意思伝達スイッチ１５２をオンしてスイッチ情報「ＯＮ」を入力し、感動していない場合には意思伝達スイッチ１５２をオンせずに（オフして）スイッチ情報「ＯＦＦ」を入力する。

このような構成によって、第１の実施の形態の推論情報作成装置１では、体温センサ１８２，発汗センサ１８３，心拍数センサ１８４からのセンサ情報と、意思伝達スイッチ１５２からのスイッチ情報とに基づいて、利用者に関する推論情報が作成される。なお、本実施の形態の推論情報作成装置１で実行されるモジュールの一つとして、推論情報作成プログラムが実行される。推論情報作成プログラムは、あらかじめＨＤＤ１４０上のプログラム記憶エリア１４２（図３参照）に記憶されているものとする。また、図示外のＣＤ−ＲＯＭドライブ、フロッピー（登録商標）ディスクドライブ、各種インタフェースを介して、導入時に、ＣＤ−ＲＯＭ等の外部の記憶媒体やネットワークを介して外部の記憶装置から、ＨＤＤ１４０上のプログラム記憶エリア１４２や情報記憶エリア１４３（図３参照）に、推論情報作成プログラムがセットアップされてもよい。

なお、体温センサ１８２，発汗センサ１８３，心拍数センサ１８４からの計測される情報（計測値）が、本発明の「計測値」に相当し、利用者自身が意思伝達スイッチ１５２をオン・オフして入力するスイッチ情報が、本発明の「利用者入力情報」に相当する。

図２に示すように、推論情報作成装置１のＲＡＭ１３０には、プログラムの実行中の一時的なデータを記憶するワークエリア１３１と、入力された各種情報を一時的に記憶する入力情報記憶エリア１３２と、出力すべき各種情報を一時的に記憶する出力情報記憶エリア１３３とが設けられている。さらに、ＲＡＭ１３０には、図示外の各種記憶エリアが設けられている。

図３に示すように、推論情報作成装置１のＨＤＤ１４０には、推論情報作成装置１の動作を制御するためＣＰＵ１１０が実行する各種のプログラム等を記憶したオペレーティングシステム（ＯＳ）記憶エリア１４１と、推論情報作成装置１で実行される各種のプログラムや推論情報作成プログラムを記憶したプログラム記憶エリア１４２と、プログラムの実行に必要な設定や初期値、データ等の情報を記憶した情報記憶エリア１４３と、作成された推論情報を記憶する推論情報記憶エリア１４４とが設けられている。なお、情報記憶エリア１４３には、各種センサから計測された情報に基づいて推論データを作成するための、後述の推論定義テーブルや補正テーブルが記憶されている。また、プログラム記憶エリア１４２には、複数の推論モードの各々に対応する複数の推論エンジンが、推論情報作成プログラムの一部として記憶されている。

以下、本発明の推論情報作成装置１での処理の流れを、図４乃至図１７を参照して説明する。図４は、推論情報作成処理のメインフローチャートである。図５は、推論エンジン初期化処理（Ｓ１）の詳細を示すフローチャートである。図６乃至図１５は、各推論データ作成処理を説明するための図である。図１６は、推論情報出力処理（Ｓ１１）の詳細を示すフローチャートである。図１７は、推論情報１０のデータ構成を示す図である。

図４に示す推論情報作成処理のメインフローチャートは、利用者が電源リセットスイッチ１５１（図１参照）を操作して、推論情報作成装置１の電源がオンされた場合、又は推論情報作成装置１のリセットがなされた場合に、その処理が開始される。

図４に示すように、まず、推論エンジン初期化処理（Ｓ１）が実行される。推論エンジン初期化処理は、後述の推論データ作成処理の際に参照される各センサ毎の基準値を初期化する処理である。

図５に示すように、推論エンジン初期化処理（Ｓ１）では、変数ＳＴ，変数ＳＨ，変数ＳＭにそれぞれ「０」が代入され（Ｓ１０１）、変数Ｔに「３」が代入される（Ｓ１０２）。そして、各センサから計測値が取得される（Ｓ１０３）。すなわち、体温センサ１８２，発汗センサ１８３，心拍数センサ１８４によって、利用者の体温，発汗，心拍数が計測されて、これらセンサから計測値が各々取得される。

各センサから取得された体温，発汗，心拍数の各計測値が、それぞれ変数ＳＴ，変数ＳＨ，変数ＳＭに加算される（Ｓ１０４）。なお、Ｓ１０３による計測値の取得が１回目であれば、Ｓ１０２により変数ＳＴ，変数ＳＨ，変数ＳＭには「０」が代入されているため、Ｓ１０３により取得された体温，発汗，心拍数の各計測値が、そのまま変数ＳＴ，変数ＳＨ，変数ＳＭに代入される。

そして、変数Ｔが「１」減算されて（Ｓ１０５）、Ｔが「０」でなければ（Ｓ１０６：ＮＯ）、Ｓ１０３に戻り、再び各センサによる計測値が取得される。このように、Ｓ１０２で変数Ｔに設定された回数（ここでは３回）に至るまで、Ｓ１０３の計測値の取得が実行されて、Ｓ１０３〜Ｓ１０６の処理が繰り返される。その結果、変数ＳＴ，変数ＳＨ，変数ＳＭには、変数Ｔに設定された回数分の計測値の合計値が記憶される。

変数ＳＴ，変数ＳＨ，変数ＳＭは、変数Ｔに設定された値である「３」で各々除算されて、それぞれ変数ＣＴ，変数ＣＨ，変数ＣＭに代入される（Ｓ１０７）。すなわち、各センサ毎の計測値の合計値を、その計測回数で除算することで、各センサの１回の計測値の平均値（＝平常時の基準値）が取得される。

変数ＣＴは体温センサ１８２の基準値であり、変数ＣＨは発汗センサ１８３の基準値であり、変数ＣＭは心拍数センサ１８４の基準値である。これらの各センサの基準値は、ＲＡＭ１３０に設けられた基準値エリア（図示外）に保存される。

図４に戻り、推論モードの選択が実行される（Ｓ２）。推論情報作成装置１では複数の推論モードから任意のものを選択可能であり、各推論モードによって推論データを作成するための処理内容が異なる。各推論モードに対応する推論エンジンがプログラム記憶エリア１４２に記憶されており、Ｓ２で選択された推論モードに従って、後述の推論データ作成処理を実行する推論エンジンが決定される。

推論モードの選択（Ｓ２）は、利用者が推論モード選択スイッチ１５３（図１参照）から任意のものを選択することにより実行される。また、推論情報作成装置１において推論モードがあらかじめ設定されている場合は、その設定済みの推論モードが自動的に読込まれて選択される。利用者による推論モードの選択がない場合は、自動的にデフォルトの推論モードが設定される。

次に、Ｓ２で選択された推論モードに従って、以降の推論データ作成処理での処理内容が決定される（Ｓ３）。本実施の形態においては、「センサ出力モード１」（Ｓ４），「センサ出力モード２」（Ｓ５），「スイッチ出力モード」（Ｓ６），「スイッチ優先モード」（Ｓ７），「スイッチ補正モード１」（Ｓ８），「スイッチ補正モード２」（Ｓ９），「スイッチ状態補正モード」（Ｓ１０）のいずれかの推論モードが推論データ作成処理として実行される。

推論データ作成処理は、センサから計測された情報と利用者が入力した情報とから推論データを作成する処理である。この推論データ作成処理の流れを、推論モードごとに図面を参照して説明する。図６は、「センサ出力モード１」（Ｓ４）の詳細を示すフローチャートである。図７は、センサ計測値による推論実行処理（Ｓ１１１，Ｓ１２２，Ｓ１４３，Ｓ１５１，Ｓ１６４，Ｓ１７１）の詳細を示すフローチャートである。図８は、推論定義テーブル１３のデータ構成を示す図である。図９は、「センサ出力モード２」（Ｓ５）の詳細を示すフローチャートである。図１０は、「スイッチ出力モード」（Ｓ６）の詳細を示すフローチャートである。図１１は、「スイッチ優先モード」（Ｓ７）の詳細を示すフローチャートである。図１２は、「スイッチ補正モード１」（Ｓ８）の詳細を示すフローチャートである。図１３は、「スイッチ補正モード２」（Ｓ９）の詳細を示すフローチャートである。図１４は、「スイッチ状態補正モード」（Ｓ１０）の詳細を示すフローチャートである。図１５は、補正テーブル１４のデータ構成を示す図である。

まず、「センサ出力モード１」（Ｓ４）は、利用者が意思伝達スイッチ１５２をオン・オフしたスイッチ情報を考慮せずに、各センサからの計測値のみに基づいて推論データを作成する推論モードである。図６に示すように、「センサ出力モード１」（Ｓ４）では、センサ計測値による推論実行処理が実行される（Ｓ１１１）。そして、Ｓ１１１で取得される推論種別及び推論値を含む推論データが作成される（Ｓ１１２）。

図７に示すように、センサ計測値による推論実行処理（Ｓ１１１）では、体温センサ１８２，発汗センサ１８３，心拍数センサ１８４の各センサで計測された利用者の体温，発汗，心拍数の計測値が、各々取得される（Ｓ２０１）。次に、各センサからの計測値の状態変化を示すフラグである状態変数がクリアされる（Ｓ２０２）。本実施の形態では、体温センサ１８２が計測する体温についての第２ｂｉｔ、発汗センサ１８３が計測する発汗についての第１ｂｉｔ、心拍数センサ１８４が計測する心拍数についての第０ｂｉｔ、の３つのビットを状態変数として有している。そして、ＲＡＭ１３０の基準値エリア（図示外）を参照して、Ｓ１０７（図５参照）で算出された各センサの基準値に基づいて、各センサからの計測値の変化を判定する。

最初に、体温センサ１８２から取得された体温計測値と、体温に関する基準値（体温閾値）とが比較される（Ｓ２０３）。基準値（閾値）は、ＲＡＭ１３０の基準値エリア（図示外）に保存された値である。その結果、体温計測値が体温閾値よりも大きければ（Ｓ２０３：ＹＥＳ）、第２ｂｉｔが「ＵＰ」にセットされる（Ｓ２０４）。一方、体温計測値が体温閾値よりも大きくない場合（Ｓ２０３：ＮＯ）、そのまま次のステップ（Ｓ２０５）へ進む。同様に、発汗センサ１８３から取得された発汗計測値と、発汗に関する基準値（発汗閾値）とが比較され（Ｓ２０５）、その結果、発汗計測値が発汗閾値よりも大きければ（Ｓ２０５：ＹＥＳ）、第１ｂｉｔが「ＵＰ」にセットされる（Ｓ２０６）。一方、発汗計測値が発汗閾値よりも大きくない場合（Ｓ２０５：ＮＯ）、そのまま次のステップ（Ｓ２０７）へ進む。また、心拍数センサ１８４から取得された心拍数計測値も、心拍数に関する基準値（心拍数閾値）と比較され（Ｓ２０７）、その結果、心拍数計測値が心拍数閾値よりも大きければ（Ｓ２０７：ＹＥＳ）、第０ｂｉｔが「ＵＰ」にセットされる（Ｓ２０８）。一方、心拍数計測値が心拍数閾値よりも大きくない場合（Ｓ２０７：ＮＯ）、そのまま次のステップ（Ｓ２０９）へ進む。

その後、状態変数の第２ｂｉｔ，第１ｂｉｔ，第０ｂｉｔまでのパターンに対応する推論種別及び推論値が、推論定義テーブル１３から取得される（Ｓ２０９）。図８に示すように、推論定義テーブル１３は、推論の種別を示す推論種別１３ａと、各センサからの計測値の変化状態を示すセンサ状態１３ｂと、利用者の推論の強弱を数値で示す推論値１３ｃとをデータ項目として具備している。そして、各々のデータ項目の対応を、テーブル形式で定義している。先述のように、本実施の形態では利用者の「感動」に関する推論データが作成されるから、参照される推論定義テーブル１３も「感動」に関するものである。よって、その推論種別１３ａは「感動」に関する種別が定義されており、利用者の「感動」の強弱によって「大興奮」から「無感動（平常）」までの複数の種別が存在している。また、その「感動」の強弱を数値で表した推論値１３ｃが定義され、例えば、推論種別１３ａが「大興奮」であれば、その推論値１３ｃは最大値の「１００」である。なお、図８に示す推論定義テーブル１３は「感動」に関するものであるから、推論値１３ｃは感動度（Ｅ）とも表示される。そして、Ｓ２０９では、Ｓ２０３〜Ｓ２０８によりセットされた状態変数によってセンサ状態１３ｂが特定されるから、このセンサ状態１３ｂに対応する推論種別１３ａや推論値１３ｃが取得される。

次に、「センサ出力モード２」（Ｓ５）は、利用者が意思伝達スイッチ１５２をオンしてスイッチ情報「ＯＮ」が入力された場合に、各センサからの計測値に基づいて推論データを作成する推論モードである。

図９に示すように、「センサ出力モード２」（Ｓ５）では、意思伝達スイッチ１５２が「ＯＮ」か否かが判定される（Ｓ１２１）。意思伝達スイッチ１５２が「ＯＮ」であれば（Ｓ１２１：ＹＥＳ）、センサ計測値による推論実行処理（Ｓ１２２）が実行される。なお、Ｓ１２２は図７と同一処理である。そして、Ｓ１２２で取得された推論種別１３ａ及び推論値１３ｃを含む推論データが作成される（Ｓ１２３）。一方、意思伝達スイッチ１５２が「ＯＦＦ」であれば（Ｓ１２１：ＮＯ）、推論データは作成せずに図４に戻る。

次に、「スイッチ出力モード」（Ｓ６）は、各センサからの計測値を考慮せずに、利用者が意思伝達スイッチ１５２をオン・オフしたスイッチ情報のみに基づいて推論データを作成する推論モードである。

図１０に示すように、「スイッチ出力モード」（Ｓ６）では、意思伝達スイッチ１５２が「ＯＮ」か否かが判定される（Ｓ１３１）。意思伝達スイッチ１５２が「ＯＮ」であれば（Ｓ１３１：ＹＥＳ）、推論定義テーブル１３において、状態変数の第２ｂｉｔ〜第０ｂｉｔの全てが「ＵＰ」であるセンサ状態１３ｂに対応する推論種別１３ａと推論値１３ｃが取得される（Ｓ１３２）。すなわち、状態変数の第２ｂｉｔ〜第０ｂｉｔの全てが「ＵＰ」である場合、このセンサ状態１３ｂに対応する推論種別１３ａ「大興奮」であり、推論値１３ｃ「１００」である。これに基づいて、利用者が最も強い「感動」を示した推論データが作成される（Ｓ１３４）。一方、意思伝達スイッチ１５２が「ＯＦＦ」であれば（Ｓ１３１：ＮＯ）、推論定義テーブル１３において、状態変数の第２ｂｉｔ〜第０ｂｉｔの全てが「ＵＰ」でないセンサ状態１３ｂに対応する推論種別１３ａと推論値１３ｃが取得される（Ｓ１３３）。すなわち、状態変数の第２ｂｉｔ〜第０ｂｉｔの全てが「ＵＰ」でない場合、このセンサ状態１３ｂに対応する推論種別１３ａ「無感動（平常）」であり、推論値１３ｃ「０」である。これに基づいて、利用者が最も弱い「感動」を示した推論データが作成される（Ｓ１３４）。

次に、「スイッチ優先モード」（Ｓ７）は、利用者が意思伝達スイッチ１５２をオンしてスイッチ情報「ＯＮ」が入力された場合は、利用者のスイッチ情報に基づいて推論データを作成する一方、利用者が意思伝達スイッチ１５２をオンせずに（オフして）スイッチ情報「ＯＦＦ」が入力された場合は、各センサからの計測値に基づいて推論データを作成する推論モードである。

図１１に示すように、「スイッチ優先モード」（Ｓ７）では、意思伝達スイッチ１５２が「ＯＮ」か否かが判定される（Ｓ１４１）。意思伝達スイッチ１５２が「ＯＮ」であれば（Ｓ１４１：ＹＥＳ）、推論定義テーブル１３において、状態変数の第２ｂｉｔ〜第０ｂｉｔの全てが「ＵＰ」であるセンサ状態１３ｂに対応する推論種別１３ａと推論値１３ｃが取得される（Ｓ１４２）。一方、意思伝達スイッチ１５２が「ＯＦＦ」であれば（Ｓ１４１：ＮＯ）、センサ計測値による推論実行処理（Ｓ１４３）が実行される。なお、Ｓ１４３は図７と同一処理である。そして、Ｓ１４２又はＳ１４３で取得された推論種別１３ａ及び推論値１３ｃを含む推論データが作成される（Ｓ１４４）。

次に、「スイッチ補正モード１」（Ｓ８）は、各センサからの計測値に基づいて推論した後に、利用者が意思伝達スイッチ１５２をオンしてスイッチ情報「ＯＮ」が入力されている場合は、所定の補正値により推論結果を補正して推論データを作成する一方、利用者が意思伝達スイッチ１５２をオンせずに（オフして）スイッチ情報「ＯＦＦ」が入力されている場合は、推論結果をそのまま推論データとして出力する推論モードである。

図１２に示すように、「スイッチ補正モード１」（Ｓ８）では、計測値による推論実行処理（Ｓ１５１）が実行される。なお、Ｓ１５１は図７と同一処理である。そして、意思伝達スイッチ１５２が「ＯＮ」か否かが判定される（Ｓ１５２）。意思伝達スイッチ１５２が「ＯＮ」であれば（Ｓ１５２：ＹＥＳ）、あらかじめ定められた補正値によってＳ１５１の推論結果が補正される（Ｓ１５３）。例えば、補正値α＝２０である場合、Ｓ１５１で取得された推論種別１３ａ「静かな感動」及び推論値１３ｃ「５０」とすると、推論値１３ｃ「５０」に補正値α＝２０が加算されて、推論種別１３ａ「ちょっと興奮」及び推論値１３ｃ「７０」に推論結果が補正される。そして、この補正後の推論種別１３ａ及び推論値１３ｃを含む推論データが作成される（Ｓ１５４）。一方、意思伝達スイッチ１５２が「ＯＦＦ」であれば（Ｓ１５２：ＮＯ）、Ｓ１５１で取得された推論種別１３ａ及び推論値１３ｃをそのまま含む推論データが作成される（Ｓ１５４）。なお、補正値αは、意思伝達スイッチ１５２がオンされた効果を大きく反映させる値であればよく、例えば、推論値１３ｃの３０％に相当する値が設定されるようにしてもよい。

次に、「スイッチ補正モード２」（Ｓ９）は、各センサから計測値を取得した後、利用者が意思伝達スイッチ１５２をオンしてスイッチ情報「ＯＮ」が入力されている場合は、所定の補正値により各センサの計測値を補正して、この補正後のセンサ計測値による推論実行処理を実行する一方、利用者が意思伝達スイッチ１５２をオンせずに（オフして）スイッチ情報「ＯＦＦ」を入力した場合は、通常のセンサ計測値による推論実行処理を実行して、推論データを作成する推論モードである。

図１３に示すように、「スイッチ補正モード２」（Ｓ９）では、図７のＳ２０１と同様に、各センサからの計測値の取得が実行される（Ｓ１６１）。次に、意思伝達スイッチ１５２が「ＯＮ」か否かが判定される（Ｓ１６２）。意思伝達スイッチ１５２が「ＯＮ」であれば（Ｓ１６２：ＹＥＳ）、あらかじめ定められた補正値によってＳ１６１で取得された各センサ計測値が補正される（Ｓ１６３）。補正値は各センサごとにあらかじめ定められており、この補正処理は各センサの計測値ごとに実行される。例えば、体温計測値「３６℃」に対しては体温補正値「１℃」が加算されて体温計測値「３７℃」に補正され、同様に、発汗計測値は発汗補正値により補正され、心拍数計測値は心拍数補正値により補正される。そして、この補正後の各センサ計測値による推論実行処理が実行される（Ｓ１６４）。一方、意思伝達スイッチ１５２が「ＯＦＦ」であれば（Ｓ１６２：ＮＯ）、Ｓ１６１で取得された各センサ計測値による推論処理が実行される（Ｓ１６４）。なお、Ｓ１６４は図７と同一処理であるが、各センサからの計測値の取得（Ｓ２０１）は実行されない。そして、Ｓ１６４で取得された推論種別１３ａ及び推論値１３ｃを含む推論データが作成される（Ｓ１６５）。

次に、「スイッチ状態補正モード」（Ｓ１０）は、各センサからの計測値に基づいて推論した後に、利用者が意思伝達スイッチ１５２をオンしてスイッチ情報「ＯＮ」が入力されている場合は、補正テーブル１４に定義された補正値により推論結果を補正して推論データを作成する一方、利用者が意思伝達スイッチ１５２をオンせずに（オフして）スイッチ情報「ＯＦＦ」が入力されている場合は、推論結果をそのまま推論データとして出力する推論モードである。

図１４に示すように、「スイッチ状態補正モード」（Ｓ１０）は、図１２に示す「スイッチ補正モード１」（Ｓ８）と基本的に同じである。ただし、図１２ではあらかじめ補正値が定められているのに対し、図１４では補正テーブル１４を参照して補正値を設定する点で異なる（Ｓ１７３）。

図１５に示すように、補正テーブル１４は、補正対象の推論種別１４ａ及び推論値１４ｂ、補正対象に加算される補正値であるスイッチＯＮ時補正値１４ｃ、その補正後の推論種別１４ｄ及び推論値１４ｅとから構成されている。Ｓ１７３では、Ｓ１７１で取得された推論種別１３ａ及び推論値１３ｃに基づいて、補正テーブル１４で対応する推論種別１４ａ及び推論値１４ｂが検索される。そして、この推論種別１４ａ及び推論値１４ｂに対応するスイッチＯＮ時補正値１４ｃが取得される。このスイッチＯＮ時補正値１４ｃにより補正される結果、補正後の推論種別１４ｄ及び推論値１４ｅが取得される。例えば、Ｓ１７１で推論種別１４ａ「静かな感動」及び推論値１４ｂ「５０」が取得された場合に、利用者が意思伝達スイッチ１５２をオンしていれば、補正テーブル１４からスイッチＯＮ時補正値１４ｃ「２０」が取得されて、その補正後は推論種別１４ｄ「ちょっと興奮」及び推論値１４ｅ「７０」となる。

以上、Ｓ３において選択された推論モードに従って、ＣＰＵ１１０により各推論エンジンが実行されて、各推論データ作成処理（Ｓ４，Ｓ５，Ｓ６，Ｓ７，Ｓ８，Ｓ９，Ｓ１０）のいずれかが実行されて推論データが作成される。

このように、複数の推論モードを設けて、利用者が推論モード選択スイッチ１５３から任意の推論モードを選択できるため、推論情報作成装置１の利用状況や利用環境等に応じて、最適な推論モードによって推論データを作成できる。例えば、利用者が入力したスイッチ情報に基づいて推論情報１０を作成したい場合は「スイッチ出力モード」（Ｓ６）、各センサからの計測値に基づいて推論情報１０を作成したい場合は「センサ出力モード１」（Ｓ４）、利用者が入力したスイッチ情報に基づいて推論情報１０を補正したい場合は「スイッチ補正モード１」（Ｓ８）など、様々な態様が可能である。よって、より正確に利用者に関する推論データを作成することができる。

また、利用者が意思伝達スイッチ１５２をオンしてスイッチ情報「ＯＮ」が入力されている場合は、推論された感情や意識等が強いことを示す推論データを出力されるような推論モードを設けて、利用者自身が入力した情報を推論データに反映させている。

例えば、「スイッチ出力モード」（Ｓ６）では、スイッチ情報「ＯＮ」の場合には、利用者が最も強い「感動」を示した推論データが作成される。また、「スイッチ補正モード１」（Ｓ８）では、スイッチ情報「ＯＮ」の場合には、補正値が推論結果に加算されて、利用者がより「感動」を示した推論データが作成される。よって、例えば、利用者自身が「感動」していると認識して即座に意思伝達スイッチ１５２をオンした場合は利用者が強く「感動」したことを示す推論データが作成される。このように、利用者自身が「感動」について入力したスイッチ情報を、推論データに反映させることができるようにしている。

図４に戻り、各推論データ作成処理で作成された推論データを出力する推論情報出力処理（Ｓ１１）が実行される。図１６で示すように、推論情報出力処理（Ｓ１１）では、各推論データ作成処理で作成された推論データに基づいて、推論情報が作成される（Ｓ３０１）。図１７に示すように、推論情報１０には、少なくとも推論値１０ａと推論種別１０ｂとが含まれている。推論値１０ａと推論種別１０ｂは、推論データに含まれる推論値１３ｃ及び推論種別１３ａに各々対応している。Ｓ３０１で作成された推論情報１０は、ＨＤＤ１４０の推論情報記憶エリア１４４（図３参照）に保存される（Ｓ３０２）。

その後、図４に戻り、所定時間が経過したか否かが判定される（Ｓ１２）。この所定時間は、あらかじめ計時装置１９０にセットされている時間であり、Ｓ１２では計時装置１９０を参照して、所定時間の経過が判定される。計時装置１９０にセットされる所定時間は、利用者又は設計者によって任意の時間を設定可能である。

そして、所定時間が経過していなければ（Ｓ１２：ＮＯ）、意思伝達スイッチ１５２が「ＯＮ」か否かを判定される（Ｓ１３）。意思伝達スイッチが「ＯＮ」でない、すなわち「ＯＦＦ」である場合には（Ｓ１３：ＮＯ）、Ｓ１２に戻る。よって、所定時間が経過するか、意思伝達スイッチ１５２が「ＯＮ」されるまで、Ｓ１２〜Ｓ１３の処理が繰り返される。

一方、所定時間が経過した場合（Ｓ１２：ＹＥＳ）又は意思伝達スイッチ１５２が「ＯＮ」である場合（Ｓ１３：ＹＥＳ）、Ｓ３に戻って推論モードが選択されて、各推論データ作成処理（Ｓ４，Ｓ５，Ｓ６，Ｓ７，Ｓ８，Ｓ９，Ｓ１０）のいずれかが実行されて推論データが作成され、さらに推論情報１０が出力される（Ｓ１１）。すなわち、推論情報作成装置１では、所定時間毎に又は意思伝達スイッチ１５２が「ＯＮ」される毎に、最新の推論情報１０が出力される処理が繰り返される。その結果、ＨＤＤ１４０の推論情報記憶エリア１４４（図３参照）には、利用者に関する複数の推論情報１０が時系列に保存される。

以上説明したように、第1の実施の形態の推論情報作成装置１によれば、体温センサ１８２，発汗センサ１８３，心拍数センサ１８４の各センサから取得された計測値と、利用者が意思伝達スイッチ１５２をオン・オフして入力したスイッチ情報とに基づいて推論情報１０が作成されるため、より精度の高い推論情報１０を作成することができる。すなわち、利用者は任意にスイッチ情報を入力することで、利用者の意識や感情などを推論情報１０に反映させることができるので、推論情報１０の精度をより向上させることができる。また推論モードを任意に設定できるので、利用者が入力したスイッチ情報を推論情報１０に反映させることができる。

次に、本発明の第２の実施の形態を図面を参照して説明する。第２の実施の形態に係る推論分布図作成システムは、利用者に携行される小型の携帯端末装置である推論情報作成装置と、固定されたコンピュータ機器である推論分布図作成装置とが、ネットワークを介して接続されたシステムである。

本実施の形態の推論分布図作成システムでは、複数の推論情報作成装置の各々で作成された推論情報が、ネットワークを介して推論分布図作成装置に収集されて、この推論情報に関する分布図が作成される場合を例示する。

まず、図１８乃至図２０を参照して、第２の実施の形態に係る推論分布図作成システムの構成について説明する。図１８は、推論分布図作成システムの全体構成図である。図１９は、推論情報作成装置１の他の構成を示すブロック図である。図２０は、推論分布図作成装置２の構成を示すブロック図である。

図１８に示すように、本実施の形態に係る推論分布図作成システムは、複数の推論情報作成装置１の各々と推論分布図作成装置２とが、ネットワーク９０を介して接続されている。ネットワーク９０は、有線又は無線を問わず、各々の端末間でデータ送受信可能であるように有効に接続されていればよい。

図１９に示すように、推論情報作成装置１の各々は、基本的には第１の実施の形態のもの（図１参照）と同一構成である。しかし、人工衛星からの電波を受信して緯度経度を測定して現在位置を検出するためのＧＰＳ受信機１８５と、外部のネットワーク９０と接続するための通信部１７０とを備える点で異なる。通信部１７０は、外部のネットワーク９０と有線又は無線によって有効に接続できればよいが、例えば、本実施の形態では通信部１７０は、ネットワーク９０と無線ＬＡＮによる接続を実行するための無線ＬＡＮアダプタである。

図２０に示すように、推論分布図作成装置２には、ＣＰＵ２１０，ＲＯＭ２２０，ＲＡＭ２３０，ＨＤＤ２４０，ディスプレイ２６１が接続された表示制御部２６０，マイク２７１及びスピーカ２７２が接続された音声制御部２７０，マウス２８１及びキーボード２８２が接続された入力検知部２８０が、バス２１５を介して具備されている。このような推論分布図作成装置２の構成は、通常のコンピュータ機器の構成として公知のものであるから、詳細は省略する。なお、推論分布図作成装置２には、外部のネットワーク９０と有線又は無線によって有効に接続するための通信インタフェース２９１が設けられている。通信インタフェース２９１はネットワーク９０と有効に接続可能であればよいが、例えば、本実施の形態では通信インタフェース２９１は、有線ＬＡＮにケーブル接続するためのＬＡＮカードである。

以下、本発明の推論分布図作成システムでの処理の流れを、図２１乃至図２９を参照して説明する。図２１は、推論情報作成装置１における、推論情報出力処理（Ｓ１１）の他の詳細を示すフローチャートである。図２２は、推論情報１０の他のデータ構成の示す図である。図２３は、推論分布図作成装置２における、推論分布図作成処理のメインフローチャートである。図２４は、推論分布図作成描画処理（Ｓ４０２）の詳細を示すフローチャートである。図２５は、推論分布図の作成過程を説明するための図である。図２６は、推論分布図の作成過程を説明するための他の図である。図２７は、推論分布図の一例を示す図である。図２８は、推論分布図の他の一例を示す図である。図２９は、推論分布図の他の一例を示す図である。

まず、推論情報作成装置１における処理を説明する。本実施の形態での推論情報作成装置１での処理は、第１の実施の形態における推論情報作成処理（図４）と基本的に同じである。そして、利用者が電源リセットスイッチ１５１（図１）を操作して、推論情報作成装置１の電源がオンされた場合、又は推論情報作成装置１のリセットがなされた場合に、その処理が開始される点も同じである。しかし、推論情報出力処理（Ｓ１１）が第１の実施の形態のもの（図１６）とは異なる。

図２１に示すように、推論情報出力処理（Ｓ１１）では、ＧＰＳ受信機１８５が参照されて現在位置を示す位置データが取得され（Ｓ３１１）、計時装置１９０が参照されて現在日時を示す日時データが取得される（Ｓ３１２）。そして、図４に示す各推論データ作成処理（Ｓ４，Ｓ５，Ｓ６，Ｓ７，Ｓ８，Ｓ９，Ｓ１０）のいずれかで作成された推論データと、Ｓ３１１で取得された位置データと、Ｓ３１２で取得された日時データとに基づいて、推論情報が作成される（Ｓ３１３）。Ｓ３１３で作成された推論情報は、通信部１７０からネットワーク９０を介して、推論分布図作成装置２に送信される（Ｓ３１４）。

図２２に示すように、推論情報１０には、少なくとも推論値１０ａ，推論種別１０ｂ，位置データ１０ｃ，日時データ１０ｄが含まれている。推論値１０ａ及び推論種別１０ｂは、推論データに含まれる推論値１３ｃ及び推論種別１３ａに各々対応する。位置データ１０ｃはＳ３１１で取得された位置データに、日時データ１０ｄはＳ３１２で取得された日時データに、各々対応する。なお、位置データ１０ｃは、絶対座標である必要はなく、相対座標を示すものであってもよい。

なお、推論分布図作成装置２に送信された推論情報１０は、ネットワーク９０を介して、通信インタフェース２９１により受信されて、推論分布図作成装置２のＨＤＤ２４０に設けられた推論情報記憶エリア（図示外）に保存される。

次に、推論分布図作成装置２における処理を説明する。推論分布図作成装置２では、推論情報記憶エリア（図示外）に収集された複数の推論情報に基づいて、推論情報に関する分布図を作成する推論分布図作成処理が実行される。推論分布図作成処理は、あらかじめ定められた時間間隔毎に定期的に実行され、又はマウス２８１やキーボード２８２から推論分布図が指示されると実行される。

図２３に示すように、推論分布図作成処理では、推論情報記憶エリア（図示外）から分布図の作成対象となる推論情報１０が読み出される（Ｓ４０１）。ここで、推論情報記憶エリア（図示外）に保存されている全ての推論情報１０を読み出してもよいし、一部のみを読み出してもよい。また、読み出し対象となる推論情報１０を、利用者が選択できるようにしてもよい。

次に、Ｓ４０１で読み出された推論情報１０に基づいて、推論分布図描画処理（Ｓ４０２）が実行されて、推論情報１０に関する分布図である推論分布図が作成される。Ｓ４０２で作成された推論分布図のデータは、ＨＤＤ２４０の推論分布図記憶エリア（図示外）に保存される（Ｓ４０３）。

ここで、推論情報１０に基づいて分布図を作成する手法としては、各種の分布図作成手法を適用可能であり、どのような手法により推論分布図を作成するかによって、推論分布図作成描画処理（Ｓ４０２）における処理の内容が異なる。ここでは、一例として、同心円状の等高線分布による推論分布図を作成する場合を説明する。

図２４に示すように、推論分布図作成描画処理（Ｓ４０２）では、推論情報１０に含まれる位置データ１０ｃ（図２２）に基づいて、各計測点が地図上で特定される（Ｓ４１１）。すなわち、推論情報１０の位置データ１０ｃに相当する計測点を、所定の地図上における位置に変換して、その表示位置を特定する。図２５は、４つの推論情報１０に基づいて推論分布図が作成されており、各推論情報１０の計測点が所定の地図上に「×」で特定されていることを示す。

次に、各計測点を中心として、各推論情報１０に含まれる推論値１０ａに基づいて、描画範囲と描画形状が特定される（Ｓ４１２）。図２６に示すように、各計測点を中心に同心円（等高線）が描画される範囲や形状が特定されるところ、本実施の形態では、各同心円の間隔は同一であり、また、各同心円には領域値が設定される。領域値は、計測点の推論値１０ａを頂点として、外側の同心円へ行くほど等間隔に減じた値が設定される。例えば、図２６の場合、計測点における推論値１０ａ「３２」であるところ、外側の同心円へ行くほど等間隔に「１０」減じた領域値が設定されている。このように、Ｓ４１２の描画範囲と描画形状の特定を、全ての計測点について実行する。その結果、図２５に示すように、全ての計測点について、同心円状の描画位置及び範囲が特定される。

最後に、同心円状等高線による分布図の描画処理が実行される（Ｓ４１３）。具体的には、同一の領域値をもつ同心円状の領域を同一色で塗りつぶすように色分け描画される。このような描画処理を領域値の最小値から最大値へ向かう順に、全ての領域値について実行する。その結果、図２７に示すように、領域値毎に色分けされた推論分布図が作成される。そして、この推論分布図を参照すれば、複数の利用者がどの領域（エリア）で強い「感動」を感じたのかを把握することができ、逆に、複数の利用者はどの領域（エリア）で「感動」しなかったのか等を、領域値別に把握することができる。

なお、推論分布図作成描画処理（Ｓ４０２）において、次のような推論分布図が作成されてもよい。まず、推論情報１０に含まれる位置データ１０ｃに基づいて、その計測点を特定する。次に、推論情報１０に含まれる推論値１０ａを、各計測点での計測値とする。そして、この計測点での計測値を頂点として、計測値の大きさによる等高線表示を行う。すると、図２８に示すように、位置データ１０ｃを基準とした推論分布図を作成することができる。

また、推論分布図作成描画処理（Ｓ４０２）において、次のような推論分布図を作成してもよい。まず、推論情報１０に含まれる位置データ１０ｃに基づいて、その計測点を特定する。次に、推論情報１０に含まれる日時データ１０ｄを元に、各計測点における推論値１０ａの時間的な変化の大きさを、時間的変化値として求める。そして、この各計測点における時間的変化値の大きさによる等高線表示を行う。すると、図２９に示すように、位置データ１０ｃと日時データ１０ｄを基準とした推論分布図を作成することができる。

さらに、推論情報１０に利用者の識別情報が含まれていれば、利用者別の複数の推論分布図を作成したり、１つの推論分布図に複数の利用者を区別して表示した推論分布図を作成することができる。

このように、推論分布図作成装置２では、推論分布図作成処理（図２３）において、利用者に関する推論分布図が作成される。推論分布図は、利用者の目的や用途に応じて、推論値１０ａ，推論種別１０ｂ，位置データ１０ｃ，日時データ１０ｄなど、様々な観点から作成可能であり、この推論分布図を様々な分野で利用可能である。

例えば、地震、台風、大雪などの災害が発生した場合、災害発生地域の地図に推論情報１０をマッピングすれば、災害発生地域における推論分布図を作成することができる。この推論分布図を参照して、災害発生時の各利用者の感情や意識などの分布を把握したり、心理的な被災状況を把握したりすることができる。また、スタジアムやコンサート会場などで、座席配置図に推論情報１０をマッピングすれば、イベント時の各利用者の感情や意識などに分布を把握することができる。

以上説明したように、第２の実施の形態の推論情報作成装置１によれば、利用者の意識や感情などの推論情報１０に関する推論分布図を作成して、推論情報１０の分布を把握することができる。

ところで、上記第１及び第２の実施の形態において、体温センサ１８２，発汗センサ１８３，心拍数センサ１８４からの計測値の入力を検知する入力検知部１８０（図１）が、本発明の「計測値取得手段」に相当し、意思伝達スイッチ１５２からのスイッチ情報の入力を検知する入力検知部１８０（図１）が、本発明の「利用者入力情報取得手段」に相当する。また、各推論データ作成処理（Ｓ４，Ｓ５，Ｓ６，Ｓ７，Ｓ８，Ｓ９，Ｓ１０）に対応する推論エンジンを実行するＣＰＵ１１０が、本発明の「推論手段」に相当し、推論情報出力処理（Ｓ１１）を実行するＣＰＵ１１０が、本発明の「推論情報出力手段」に相当する。

また、推論エンジンを複数記憶するプログラム記憶エリア１４２（図３）が、本発明の「記憶手段」に相当し、推論モード選択スイッチ１５３が（図１）が、推論手段選択手段に相当する。そして、「センサ出力モード１」（Ｓ４）に対応する推論エンジンを実行するＣＰＵ１１０が、本発明の「第１の推論手段」に相当する。「センサ出力モード２」（Ｓ５）に対応する推論エンジンを実行するＣＰＵ１１０が、本発明の「第２の推論手段」に相当する。「スイッチ出力モード」（Ｓ６）に対応する推論エンジンを実行するＣＰＵ１１０が、本発明の「第３の推論手段」に相当する。「スイッチ優先モード」（Ｓ７）に対応する推論エンジンを実行するＣＰＵ１１０が、本発明の「第４の推論手段」に相当する。「スイッチ補正モード１」（Ｓ８）又は「スイッチ補正モード２」（Ｓ９）に対応する推論エンジンを実行するＣＰＵ１１０が、本発明の「第５の推論手段」に相当する。「スイッチ状態補正モード」（Ｓ１０）に対応する推論エンジンを実行するＣＰＵ１１０が、本発明の「第６の推論手段」に相当する。なお、ＧＰＳ受信機１８５（図１９）が、本発明の「位置センサ」に相当する。

また、通信インタフェース２９１（図２０）が、本発明の「推論情報取得手段」に相当し、ＨＤＤ２４０に設けられた推論情報記憶エリアが、本発明の「推論情報記憶手段」に相当し、推論分布図作成処理（図２３）を実行するＣＰＵ２１０が、本発明の「推論分布図作成手段」に相当する。

なお、本発明は、以上詳述した第１及び第２の実施の形態に限定されるものではなく、各種の変形が可能なことはいうまでもない

例えば、上記実施の形態では、利用者に関する推論情報が「感動」に関する場合を例に説明しているが、推論情報は利用者の意識や感情の他にも、雰囲気や重要度等のように、事象の文脈や状況の前後関係などを示すものであって、事実や証拠のみでは把握できない抽象的な概念（コンテクストともいう。）についての情報であってもよい。そのため、「悲しみ」，「怒り」，「楽しさ」，「賑やかさ」，「忙しさ」等について、推論情報が作成されてもよい。そして、各推論情報の推論内容に対応する推論定義テーブル１３が設定されればよい。例えば、利用者の「悲しみ」に基づいて、推論情報を作成したい場合は、「悲しみ」に対応する推論定義テーブル１３が設定されればよい。

また、推論定義テーブル１３には、あらかじめ任意の推論内容についてのテーブルが利用者又は設計者によって設定されていてもよいし、複数の推論内容の各々に対応する複数のテーブルが推論定義テーブル１３にあらかじめ設定されており、センサ計測値による推論実行処理（図７）において、自動的に最適なテーブルが選択されるようにしてもよい。

また、推論エンジン初期化処理（図５）では、サンプリング値を測定してその平均値を基準値として算定しているが、サンプリング値の時系列データを取得して、その推移の特徴に基づいて基準値を算定するようにしてもよい。また、異常なサンプリング値は除外して基準値を算定するようにしてもよい。また、センサ計測値による推論実行処理（図７）での比較処理（Ｓ２０３，Ｓ２０５，Ｓ２０７）では、各センサ毎に変化閾値εを設けておき、閾値を変化閾値εで補正した補正値で、各センサからの計測値との比較を実行してもよい。例えば、変化閾値εを誤差許容範囲として、閾値の５％程度を設定する等である。また、本実施の形態では、各センサからの計測値を閾値と比較して状態変化を判定しているが、各センサからの計測値から所定の基準値を減算して増分値を求めて、この増分値が閾値よりも大か小かを比較して状態変化を判定するようにしてもよい。

また、利用者から入力される情報としては、意思伝達スイッチ１５２からのスイッチ情報に限定されず、入力パネルやキーボードからの文字入力及びコマンド入力や、マウスによるメニュー画面からの選択など、様々な手段が適用可能である。すなわち、利用者が自らの意思で所定の情報を入力伝達できる手段であればよい。

また、各センサからの計測値は、体温、発汗及び心拍数に限定されないことはいうまでもない。例えば、利用者の振動、脳波、呼吸、加速度、傾き、バイオリズムなどを利用者から計測するようにしてもよい。さらに、各センサ（体温センサ１８２，発汗センサ１８３，心拍数センサ１８４）や入力パネル１８１は、推論情報作成装置１に一体として構成されている必要はなく、ＵＳＢやネットワークなどのインタフェースを介して入力検知部１８０に遠隔接続して、有効に計測値や入力情報を取得できればよい。

また、推論分布図作成システムにおいて、推論情報作成装置１はＧＰＳ受信機１８５を利用して位置データを取得しているが、現在位置を有効に特定できれば、他の方法によって位置データを取得してもよい。例えば、推論情報作成装置１にＲＦＩＤシステムの質問機（ＲＦＩＤタグリーダ）を具備させて、所定のリクエストを発することで近傍の応答機（ＲＦＩＤタグ）から位置データを取得するようにしてもよい。また、推論情報作成装置１に超音波発振／受信機を設けて、位置が既知である基準物体に対して所定の発振を行い、その基準物体からの反射を受信したら、往波復波の時間差を演算して基準位置との差を取得し、その差から位置情報を取得してもよい。

また、推論分布図作成システムに推論分布図作成装置２を複数設けてもよい。また、推論情報作成装置１と推論分布図作成装置２とが一体として構成された装置としてもよい。逆に、推論情報作成装置１が１つであってもよい。また、推論分布図作成装置２はディスプレイ２６１，マイク２７１，スピーカ２７２，マウス２８１，キーボード２８２は必ずしも必要な構成ではないため、ＵＳＢやネットワークなどのインタフェースを介して、外部の表示装置，マイク，スピーカなどと遠隔接続してリモート制御するようにしてもよい。

本発明の推論情報作成装置、推論分布図作成システム及び推論情報作成プログラムは、利用者の意識や感情などを推論するためのコンピュータ機器に適用できる。

推論情報作成装置１の構成を示すブロック図である。 推論情報作成装置１のＲＡＭ１３０の記憶エリアの構成を示す概念図である。 推論情報作成装置１のＨＤＤ１４０の記憶エリアの構成を示す概念図である。 推論情報作成処理のメインフローチャートである。 推論エンジン初期化処理（Ｓ１）の詳細を示すフローチャートである。 「センサ出力モード１」（Ｓ４）の詳細を示すフローチャートである。 センサ計測値による推論実行処理（Ｓ１１１，Ｓ１２２，Ｓ１４３，Ｓ１５１，Ｓ１６４，Ｓ１７１）の詳細を示すフローチャートである。 推論定義テーブル１３のデータ構成を示す図である。 「センサ出力モード２」（Ｓ５）の詳細を示すフローチャートである。 「スイッチ出力モード」（Ｓ６）の詳細を示すフローチャートである。 「スイッチ優先モード」（Ｓ７）の詳細を示すフローチャートである。 「スイッチ補正モード１」（Ｓ８）の詳細を示すフローチャートである。 「スイッチ補正モード２」（Ｓ９）の詳細を示すフローチャートである。 「スイッチ状態補正モード」（Ｓ１０）の詳細を示すフローチャートである。 補正テーブル１４のデータ構成を示す図である。 推論情報出力処理（Ｓ１１）の詳細を示すフローチャートである。 推論情報１０のデータ構成を示す図である。 推論分布図作成システムの全体構成図である。 推論情報作成装置１の他の構成を示すブロック図である。 推論分布図作成装置２の構成を示すブロック図である。 推論情報作成装置１における、推論情報出力処理（Ｓ１１）の他の詳細を示すフローチャートである。 推論情報１０の他のデータ構成の示す図である。 推論分布図作成装置２における、推論分布図作成処理のメインフローチャートである。 推論分布図作成描画処理（Ｓ４０２）の詳細を示すフローチャートである。 推論分布図の作成過程を説明するための図である。 推論分布図の作成過程を説明するための他の図である。 推論分布図の一例を示す図である。 推論分布図の他の一例を示す図である。 推論分布図の他の一例を示す図である。

符号の説明

１ 推論情報作成装置
２ 推論分布図作成装置
１０ 推論情報
１３ 推論定義テーブル
１４ 補正テーブル
９０ ネットワーク
１１０ ＣＰＵ
１１５ バス
１２０ ＲＯＭ
１３０ ＲＡＭ
１４０ ＨＤＤ
１５１ 電源リセットスイッチ
１５２ 意思伝達スイッチ
１５３ 推論モード選択スイッチ
１７０ 通信部
１８０ 入力検知部
１８１ 入力パネル
１８２ 体温センサ
１８３ 発汗センサ
１８４ 心拍数センサ
１８５ ＧＰＳ受信機
１９０ 計時装置
２１０ ＣＰＵ
２１５ バス
２２０ ＲＯＭ
２３０ ＲＡＭ
２４０ ＨＤＤ
２６０ 表示制御部
２６１ ディスプレイ
２７０ 音声制御部
２７１ マイク
２７２ スピーカ
２８０ 入力検知部
２８１ マウス
２８２ キーボード
２９１ 通信インタフェース

Claims (16)

1. 少なくとも１個以上のセンサから、計測値を取得する計測値取得手段と、
   利用者自身が操作して情報を入力するための入力手段から、前記利用者が入力した利用者入力情報を取得する利用者入力情報取得手段と、
   前記計測値取得手段により取得された前記計測値と、前記利用者入力情報取得手段により取得された前記利用者入力情報とに基づいて、該計測値とは異なる指標値である推論データを作成する推論手段と、
   前記推論手段により作成された前記推論データを含む推論情報を出力する推論情報出力手段とを備えることを特徴とする推論情報作成装置。
2. 前記計測値と前記利用者入力情報とに基づいて、前記推論データを作成するための推論手段を複数記憶する記憶手段と、
   前記記憶手段に記憶された複数の前記推論手段から、任意の該推論手段を選択するための推論手段選択手段とを備えることを特徴とする請求項１に記載の推論情報作成装置。
3. 前記推論手段は、前記計測値に基づいて前記推論データを作成する第１の推論手段であることを特徴とする請求項２に記載の推論情報作成装置。
4. 前記推論手段は、前記利用者入力情報が取得され、かつ該利用者入力情報の内容がオンである場合に、前記計測値に基づいて前記推論データを作成する第２の推論手段であることを特徴とする請求項２に記載の推論情報作成装置。
5. 前記推論手段は、前記利用者入力情報に基づいて前記推論データを作成する第３の推論手段であることを特徴とする請求項２に記載の推論情報作成装置。
6. 前記推論手段は、前記利用者入力情報が取得され、かつ該利用者入力情報の内容がオンである場合に、該利用者入力情報に基づいて前記推論データを作成し、前記利用者入力情報が取得されない場合、又は前記利用者入力情報の内容がオフである場合に、前記計測値に基づいて前記推論データを作成する第４の推論手段であることを特徴とする請求項２に記載の推論情報作成装置。
7. 前記推論手段は、前記計測値に基づいて前記推論データを作成し、さらに、前記利用者入力情報が取得され、かつ該利用者入力情報の内容がオンである場合に、該利用者入力情報に基づいて該推論データを補正する第５の推論手段であることを特徴とする請求項２に記載の推論情報作成装置。
8. 前記推論手段は、前記計測値に基づいて前記推論データを作成し、さらに、前記利用者入力情報が取得され、かつ該利用者入力情報の内容がオンである場合に、該推論データに対応する補正値を設定し、該補正値によって該推論データを補正する第６の推論手段であることを特徴とする請求項２に記載の推論情報作成装置。
9. 前記推論手段は、前記利用者入力情報の内容がオンである場合、前記利用者の強い推論を示すように該推論データを作成又は補正することを特徴とする請求項６乃至８のいずれかに記載の推論情報作成装置。
10. 前記計測値取得手段は、前記センサにより計測された前記利用者の体温、心拍数、発汗、呼吸の少なくとも１つに関する計測値を取得するものであることを特徴とする請求項１乃至９のいずれかに記載の推論情報作成装置。
11. 前記利用者の現在位置を検出する位置センサを備え、
    前記推論情報出力手段は、前記推論手段により前記推論データが作成された場合、前記位置センサにより検出された前記現在位置に関する位置データを取得して、該位置データを含めて前記推論情報を出力することを特徴とする請求項１乃至１０のいずれかに記載の推論情報作成装置。
12. 現在日時を計測する計時手段を備え、
    前記推論情報出力手段は、前記推論手段により前記推論データが作成された場合、前記計時手段により計測された前記現在日時に関する日時データを取得して、該日時データを含めて前記推論情報を出力することを特徴とする請求項１乃至１１のいずれかに記載の推論情報作成装置。
13. 少なくとも１個以上のセンサから取得された計測値と、利用者自身が操作して情報を入力するための入力手段から取得された利用者入力情報とに基づいて、前記利用者の推論情報を作成する推論情報作成装置と、該推論情報作成装置が作成する前記推論情報に基づいて、推論分布図を作成する推論分布図作成装置とが、ネットワークを介して接続された推論情報作成システムであって、
    前記推論情報作成装置は、
    前記センサから前記計測値を取得する計測値取得手段と、
    前記入力手段から前記利用者入力情報を取得する利用者入力情報取得手段と、
    前記計測値取得手段により取得された前記計測値と、前記利用者入力情報取得手段により取得された前記利用者入力情報とに基づいて、該計測値とは異なる指標値である推論データを作成する推論手段と、
    前記推論手段により作成された前記推論データを含む推論情報を出力する推論情報出力手段とを備え、
    前記推論分布図作成装置は、
    前記推論情報作成装置の各々から出力された前記推論情報を、ネットワークを介して取得する推論情報取得手段と、
    前記推論情報取得手段により取得された前記推論情報を記憶する推論情報記憶手段と、
    前記推論情報記憶手段に記憶された前記推論情報に基づいて、該推論情報に関する分布図である推論分布図を作成する推論分布図作成手段とを備えることを特徴とする推論分布図作成システム。
14. 請求項１１に記載の推論情報作成装置と、
    前記推論情報作成装置により出力された前記推論情報に含まれる前記位置データに基づいて、該推論情報に関する分布図である推論分布図を作成する推論分布図作成手段とを備えることを特徴とする推論分布図作成システム。
15. 請求項１２に記載の推論情報作成装置と、
    前記推論情報作成装置により出力された前記推論情報に含まれる前記日時データに基づいて、該推論情報に関する分布図である推論分布図を作成する推論分布図作成手段とを備えることを特徴とする推論分布図作成システム。
16. コンピュータを、
    少なくとも１個以上のセンサから、計測値を取得する計測値取得手段、
    利用者自身が操作して情報を入力するための入力手段から、前記利用者が入力した利用者入力情報を取得する利用者入力情報取得手段、
    前記計測値取得手段により取得された前記計測値と、前記利用者入力情報取得手段により取得された前記利用者入力情報とに基づいて、該計測値とは異なる指標値である推論データを作成する推論手段、
    前記推論手段により作成された前記推論データを含む推論情報を出力する推論情報出力手段、
    として機能させるための推論情報作成プログラム。
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    

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