JP7786775B1 - 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザの状態に応じた行動を促すことでユーザの身体の状態を改善させることができる情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。
【解決手段】情報処理装置は、ユーザの心拍変動を取得する心拍変動取得部１１０Ａと、取得された前記心拍変動に基づいて、前記心拍変動を改善させる改善行動を提示する提示部１１０Ｂと、を備える。
【選択図】図６

Description

開示の技術は、情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムに関する。

特許文献１には、ユーザの身体に関するデータに基づいて異常を判断するときの精度を従来に比べて向上させる情報処理装置が開示されている。この情報処理装置は、ユーザの身体に関して計測されたデータを含む計測データを取得する取得部と、取得された前記計測データと、当該計測データから前記ユーザの心拍数を推定するためにユーザごとに生成されたモデルとを用いて、将来の時点における当該ユーザの心拍数と、当該将来の時点において当該ユーザにとって正常な心拍数の範囲である正常範囲とを推定する推定部と、推定された前記将来の時点における心拍数、又は、前記将来の時点が到来したときに計測された前記ユーザの心拍数が、推定された前記将来の時点における心拍数の正常範囲外となる場合に、報知を行う報知部と、取得された前記計測データを用いて前記モデルを更新する更新部とを備える。

特開２０２０－１１９１７５号公報

ところで、人は、過集中等の原因により身体の状態（例えば、自律神経のバランス）が不調な状態に陥ると、ネガティブな感情を持ちやすくなることが知られている。しかし、人は、自身の身体の状態が不調であることに気付けない場合が多々あり、いつの間にかネガティブな感情を持ってしまっていることがあった。そのため、人が身体の状態が不調であることを感じる前に、休息を取らせて身体の状態を改善させるようにすることには、改善の余地があった。

開示の技術は、ユーザの状態に応じた行動を促すことでユーザの身体の状態を改善させることができる情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。

第１の態様に係る情報処理装置は、ユーザの心拍変動を取得する心拍変動取得部と、取得された前記心拍変動に基づいて、前記心拍変動を改善させる改善行動を提示する提示部と、を備える。

第２の態様に係る情報処理装置は、第１の態様に係る情報処理装置において、所定の時間毎の休息タイミングを設定する設定部を備え、前記心拍変動取得部は、設定された前記休息タイミングに計測された心拍変動を取得する。

第３の態様に係る情報処理装置は、第２の態様に係る情報処理装置において、前記ユーザから入力された作業の時間に関する情報を少なくとも含む作業計画を取得する計画取得部を備え、前記設定部は、取得された前記作業計画に従って前記休息タイミングを設定する。

第４の態様に係る情報処理装置は、第２の態様に係る情報処理装置において、心拍センサによって計測された前記ユーザの心拍数、及び取得された前記ユーザの心拍変動の少なくとも何れか一方を含む計測値に基づいて、前記休息タイミングが所定の回数だけ経過した際の前記ユーザの心理的な状態を評価する評価部を備え、前記提示部は、前記評価部による評価に基づいて、前記ユーザを休息させる休息行動を提示する。

第５の態様に係る情報処理装置は、第４の態様に係る情報処理装置において、前記提示部は、前記休息行動を提示する際に、前記ユーザからのフィードバック情報を含む教師データを用いて前記評価を入力することで前記休息行動が出力されるように学習させた学習済みモデルから出力された前記休息行動を提示する。

第６の態様に係る情報処理装置は、第４の態様に係る情報処理装置において、前記ユーザから前記ユーザが行った作業の実績記録を受け付ける実績受付部を備え、前記評価部は、前記計測値に加えて、前記実績受付部が受け付けた前記実績記録に基づいて、前記ユーザの感情を評価する。

第７の態様に係る情報処理装置は、第６の態様に係る情報処理装置において、前記提示部は、前記計測値、前記実績記録、及び前記ユーザの感情に基づく振り返り内容を推定することを指示するプロンプト文を生成ＡＩに入力することによって生成された振り返り内容を、前記作業の振り返り内容を受け付ける際に提示する。

第８の態様に係る情報処理装置は、第６の態様又は第７の態様に係る情報処理装置において、前記ユーザの心理的な状態に基づく所定の問いかけに対する前記ユーザからの回答を記録する記録部を備え、前記提示部は、前記計測値、及び記録された前記回答に基づいて前記ユーザの心の状態を推定することを指示するプロンプト文を生成ＡＩに入力することによって生成された前記ユーザの心の状態を提示する。

第９の態様に係る情報処理装置は、第１の態様から第７の態様の何れか１態様に係る情報処理装置において、前記提示部は、前記改善行動を提示する際に、前記ユーザからのフィードバック情報を含む教師データを用いて前記心拍変動を入力することで前記改善行動が出力されるように学習させた学習済みモデルから出力された前記改善行動を提示する。

第１０の態様に係る情報処理装置は、第１の態様から第８の態様の何れか１態様に係る情報処理装置において、前記改善行動を提示する際に、前記ユーザから前記改善行動を実施するか否かの選択を受け付ける選択受付部を備える。

第１１の態様に係る情報処理装置は、第１０の態様に係る情報処理装置において、前記提示部は、前記改善行動を提示する際に、複数の前記改善行動を提示し、前記選択受付部は、前記改善行動を実施する選択を受け付ける際に、複数の前記改善行動の中から選択された改善行動を受け付ける。

第１２の態様に係る情報処理装置は、第１の態様から第１１の態様の何れか１態様に係る情報処理装置において、前記提示部は、前記改善行動によって前記心拍変動が改善されない場合、前記改善行動毎に設定される所定の回数に達するまで前記改善行動を提示する。

第１３の態様に係る情報処理装置は、第１の態様から第１２の態様の何れか１態様に係る情報処理装置において、前記提示部は、測定された前記ユーザの脳波情報に基づいて設定された前記ユーザの前記改善行動を提示する。

第１４の態様に係る情報処理方法は、ユーザの心拍変動を取得し、取得された前記心拍変動に基づいて、前記心拍変動を改善させる改善行動を提示する、処理をコンピュータが実行する。

第１５の態様に係る情報処理プログラムは、ユーザの心拍変動を取得し、取得された前記心拍変動に基づいて、前記心拍変動を改善させる改善行動を提示する、処理をコンピュータに実行させる。

開示の技術によれば、ユーザの状態に応じた行動を促すことでユーザの身体の状態を改善させることができる。

第１の実施形態に係る休息提案システムの構成の概略を示す図である。 第１の実施形態に係るウェアラブル端末のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 第１の実施形態に係るストレージの構成の一例を概略的に示す図である。 第１の実施形態に係るセンタサーバのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 第１の実施形態に係る学習済みモデル記憶部の構成の一例を示すブロック図である。 第１の実施形態に係るウェアラブル端末の機能構成の一例を示すブロック図である。 第１の実施形態に係る休息提案処理の一例を示すフローチャートである。 第１の実施形態に係るウェアラブル端末の表示画面の一例である。 第１の実施形態の変形例に係る補助端末の表示画面の一例である。 第１の実施形態に係る改善行動提案処理の一例を示すフローチャートである。 第１の実施形態に係るウェアラブル端末の表示画面の一例である。 第１の実施形態に係る休息行動提案処理の一例を示すフローチャートである。 第１の実施形態に係るウェアラブル端末の表示画面の一例である。 第１の実施形態に係る振り返り処理の流れの一例を示すフローチャートである。 第１の実施形態に係るウェアラブル端末の表示画面の一例である。 第２の実施形態に係る休息行動提案処理の流れの一例である。 第２の実施形態に係る問いかけ処理の流れの一例を示すフローチャートである。

以下、本実施形態に係る休息提案システム１０について図面を参照して説明する。なお、各図面において、同一又は等価な構成要素には同一の参照符号を付与している。また、図面の寸法比率は、説明の都合上誇張されており、実際の比率とは異なる場合がある。また、本開示は、以下の実施形態に何ら限定されるものではなく、本開示の目的の範囲内において適宜変更を加えて実施することができる。

＜本実施形態の概要＞
ＡＳＤ（アスペルガー症候群）やＡＤＨＤ（注意欠如多動症）等の発達障害を有していたり、完璧主義者、仕事中毒（ワーカーホリック）、ＨＳＰ（Ｈｉｇｈｌｙ Ｓｅｎｓｉｔｉｖｅ Ｐｅｒｓｏｎ）といった特徴を有していたりする人々は、過集中により、燃え尽きやすい傾向がある。

過集中により、不調な状態に陥ると、様々な認知の歪みで苦労する。例えば、「完璧にできない」ことを、「全くダメ」であることと同一視してしまったり、一度の失敗経験を過度に一般化してしまったりする。また、ネガティブな情報に注目しやすく、ポジティブな面を見落としやすく、物事を極端に捉える白黒思考に陥ってしまうことがある。

そこで、本実施形態では、測定された心拍変動（ＨＲＶ：Ｈｅａｒｔ Ｒａｔｅ Ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ）から最適な休息を提案するように構成する。これにより、ユーザの身体の状態を、適切な判断ができるような状態へ回復させる。

ここで、心拍変動とは、心拍の一拍ごとの時間間隔（ＲＲＩ：R-R Interval）の変動を表す値である。具体的には、心拍変動は、予め定められた期間におけるＲＲＩの標準偏差（ＳＤＮＮ：Standard Deviation of the R-R interval）、及び／又は、連続する２つのＲＲＩの差の二乗の平均値の平方根（ｒＭＳＳＤ：root Mean Square of Successive R-R interval Differences）等で表される。本実施形態では、心拍変動によるユーザの身体の状態を評価する際の目安を、ＳＤＮＮを用いて、以下の表１のように定める。なお、以下の説明において、心拍変動が良好であるとは、心拍変動の値が４０ｍｓ以上であることを指す。

［第１の実施形態］
（休息提案システム）
図１は、第１の実施形態に係る休息提案システム１０の構成の概略を示す図である。図１に示されるように、本実施形態の休息提案システム１０は、ウェアラブル端末１００、センタサーバ２００、及び補助端末３００を備える。ウェアラブル端末１００、センタサーバ２００、及び補助端末３００は、ネットワークＮを介して接続されている。ネットワークＮは、例えば、インターネット、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、又はＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等が適用される。本実施形態では、ユーザがウェアラブル端末１００、センタサーバ２００、及び補助端末３００を利用する場合について説明する。なお、複数のユーザが各々のウェアラブル端末１００、及び補助端末３００を利用して、休息提案システム１０を利用するようにしてよい。換言すれば、センタサーバ２００に対して、ウェアラブル端末１００、及び補助端末３００は複数あってもよい。ウェアラブル端末１００は、「情報処理装置」の一例である。

ウェアラブル端末１００は、ユーザが身体に装着した状態で用いる携帯用の端末である。ウェアラブル端末１００の例としては、リストバンド型端末、腕時計型端末、クリップ型端末、眼鏡型端末、及び指輪型端末等であって、心拍センサを備え、無線による通信が可能な各種端末が挙げられる。以下では、ウェアラブル端末１００として、腕時計型端末の一例であるスマートウォッチを適用した場合について説明する。

センタサーバ２００は、ユーザの情報を管理するサーバである。センタサーバ２００は、一例として、休息提案システム１０の運営会社が管理する装置である。センタサーバ２００の例としては、パーソナルコンピュータ及びサーバコンピュータ等の汎用の情報処理装置等が挙げられる。

補助端末３００は、様々な情報を入出力可能なユーザが所有する情報端末である。補助端末３００の例としては、スマートフォン、タブレット端末、パーソナルコンピュータ等の端末が挙げられる。補助端末３００は、ウェアラブル端末１００から入力することが困難な情報を入力する際に使用されたり、ウェアラブル端末１００に表示させることが困難な情報を表示させたりする際に使用される端末である。以下では、補助端末３００として、スマートフォンを適用した場合について説明する。

（ウェアラブル端末）
図２は、第１の実施形態に係るウェアラブル端末１００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
本実施形態のウェアラブル端末１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１１０、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１２０、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１３０、ストレージ１４０、通信Ｉ／Ｆ１５０、及び入出力Ｉ／Ｆ１６０を含んで構成される。各構成は、バス１７０を介して相互に通信可能に接続されている。

ＣＰＵ１１０は、中央演算処理ユニットであり、各種プログラムを実行したり、各部を制御したりする。ＲＯＭ１２０は、各種プログラム及び各種データを格納する。本実施形態のＲＯＭ１２０は、提案プログラム１２１を含むデータを記憶している。なお、提案プログラム１２１は後述するストレージ１４０に記憶されていてもよい。ＲＡＭ１３０は、作業領域として一時的にプログラム又はデータを記憶する。すなわち、ＣＰＵ１１０は、ＲＯＭ１２０又はストレージ１４０からプログラムを読み出し、ＲＡＭ１３０を作業領域としてプログラムを実行する。

提案プログラム１２１は、後述する休息提案処理（図７参照）及び振り返り処理（図１３参照）等を含む処理を実行するプログラムである。提案プログラム１２１が実行される際に、ウェアラブル端末１００は、各種のハードウェア資源を用いて、当該提案プログラム１２１に基づく処理を実行する。

ストレージ１４０は、フラッシュメモリ、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等により構成され、各種プログラム及び各種データを記憶している。図３は、第１の実施形態に係るストレージ１４０の構成の一例を概略的に示す図である。ストレージ１４０は、心拍データ１４１、心拍変動データ１４２、回答データ１４３、作業計画データ１４４、及び実績記録データ１４５を含むデータを記憶している。

心拍データ１４１は、後述する心拍センサ１６１で計測されたユーザの心拍数を示すデータである。心拍データ１４１には、一例として、１週間分のユーザの心拍数を示すデータが記憶されている。

心拍変動データ１４２は、心拍データ１４１に基づいて算出されたユーザの心拍変動を示すデータである。心拍変動データ１４２には、一例として、１週間分のユーザの心拍変動を示すデータが記憶されている。

回答データ１４３は、ユーザから受け付けた回答を示すデータである。回答データ１４３は、例えば、休息時間中のユーザの行動内容について回答されたアンケートのデータである。ユーザから受け付けた回答を示すデータは、「フィードバック情報」の一例である。

作業計画データ１４４は、ユーザによって入力された作業計画のデータである。作業計画は、具体的には、作業開始時間、作業終了時間、及び作業内容を含むユーザの作業計画を示すデータである。作業計画データ１４４には、一例として、勤務時間における１時間毎の作業内容が記憶されている。

実績記録データ１４５は、ユーザによって入力された１日の作業計画に対する実績を示すデータである。実績記録のデータは、具体的には、ユーザによって入力された、記録時点での作業の進捗状況、ユーザの感情の種類、感情の度合い、テキスト、及び音声等のデータである。なお、実績記録のデータは、ユーザが行った作業の実績が記録されたものであればよく、作業計画が必ずしも立てられていなくともよい。

通信Ｉ／Ｆ１５０は、他の装置と通信するためのインタフェースである。通信Ｉ／Ｆ１５０は、具体的には、ネットワークを介して、センタサーバ２００、及び補助端末３００等の各種装置と通信する。当該通信には、例えば、４Ｇ、５Ｇ、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、又はＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の無線通信の規格が用いられる。なお、ウェアラブル端末１００は、補助端末３００を介してセンタサーバ２００と通信するようにしてもよい。

また、入出力Ｉ／Ｆ１６０は、入出力のための装置と接続するためのインタフェースであり、各種の情報を入出力するために用いられる。本実施形態の入出力Ｉ／Ｆ１６０は、心拍センサ１６１、音声センサ１６２、及びディスプレイ１６３と接続される。

心拍センサ１６１は、ウェアラブル端末１００を装着しているユーザの心拍数を測定するセンサである。心拍センサ１６１は、光学式、静電容量式、及び電気式等のいずれの方式の心拍センサであってもよい。心拍センサ１６１で測定された心拍数は、心拍データ１４１に記憶される。

音声センサ１６２は、ユーザの音声を検出することにより、ユーザからの音声による入力を受け付ける。音声センサ１６２は、例えば、スマートウォッチに搭載される小型のマイクロフォンである。

ディスプレイ１６３は、各種の情報を表示する液晶ディスプレイ及び有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイ等である。また、本実施形態のディスプレイ１６３は、抵抗膜方式及び静電容量方式等のタッチパネルを備え、ユーザの接触操作により、ユーザからの指示が入力される。

（センタサーバ）
図４は、第１の実施形態に係るセンタサーバ２００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。センタサーバ２００は、いわゆるコンピュータである。センタサーバ２００のＣＰＵ２１０、ＲＯＭ２２０、ＲＡＭ２３０、ストレージ２４０、通信Ｉ／Ｆ２５０、入出力Ｉ／Ｆ２６０、及びバス２７０の機能は、上述したウェアラブル端末１００のＣＰＵ１１０、ＲＯＭ１２０、ＲＡＭ１３０、ストレージ１４０、通信Ｉ／Ｆ１５０、入出力Ｉ／Ｆ１６０、及びバス１７０の機能と同様である。以下、上述したウェアラブル端末１００と異なる部分について説明する。

ＲＯＭ２２０は、サーバプログラム２２１を含むデータを記憶している。サーバプログラム２２１は、各種の処理を実行するプログラムである。サーバプログラムは、例えば、後述するユーザデータベース２４１に記憶されているデータを教師データとして、後述する学習済みモデル記憶部２４２に記憶される機械学習モデルを学習させる処理を実行する。

ストレージ２４０は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ等により構成され、ユーザデータベース２４１、学習済みモデル記憶部２４２、及び大規模言語モデル２４３を含むデータを記憶している。

ユーザデータベース２４１は、ユーザの情報を記憶するデータベースである。ユーザデータベース２４１は、具体的には、ウェアラブル端末１００、及び補助端末３００から送信されるユーザの情報を記憶する。本実施形態のユーザデータベース２４１には、上述したストレージ１４０に記憶されている各種のデータが蓄積されている。

また、ユーザデータベース２４１には、ユーザの脳波を測定することによって設定されたα波及びθ波の少なくとも一方を促進する活動が記憶されている。α波及びθ波の少なくとも一方を促進する活動は、例えば、深呼吸、瞑想、音楽鑑賞、及び軽い運動等である。ユーザデータベース２４１には、一例として、医療機関、自宅等において測定されたユーザの脳波データに基づく行動が記憶されている。具体的には、ユーザの脳波を測定しながら上述した行動を行った際に、α波及びθ波の少なくとも一方が促進される効果が認められた行動が記憶されている。また、ユーザデータベース２４１には、心拍変動の数値の段階に応じて上述した行動が分類されて記憶される。一例として、心拍変動が「２０ｍｓ以上３０ｍｓ未満」である場合の行動として「ゆっくり鼻で腹式呼吸」が記憶され、心拍変動が「２０ｍｓ未満」である場合の行動として、「目をつむりゆっくり鼻で腹式呼吸」が記憶される。以下、α波を促進する活動をα波促進活動とも称し、θ波を促進する活動をθ波促進活動とも称する。なお、本実施形態では、α波促進活動を適用した例について説明するが、本開示の技術は、α波促進活動及びθ波促進活動の少なくとも一方が適用されていればよい。α波促進活動及びθ波促進活動は、「改善行動」の一例である。脳波データは、「脳波情報」の一例である。

学習済みモデル記憶部２４２には、ユーザデータベース２４１に記憶されている各種のデータを含むデータを教師データとして学習させた学習済みモデルが記憶されている。教師データには、例えば、回答データ１４３に記憶されているユーザのアンケートの回答を記録したデータが含まれる。

図５は、第１の実施形態に係る学習済みモデル記憶部２４２の構成の一例を示すブロック図である。学習済みモデル記憶部２４２には、改善行動提案モデル２４２Ａと、休息行動提案モデル２４２Ｂとが記憶されている。

改善行動提案モデル２４２Ａは、ユーザの心拍変動を入力することで、当該ユーザに推奨されるα波促進活動を出力する学習済みモデルである。また、休息行動提案モデル２４２Ｂは、ユーザの感情の状態の評価を入力することで、当該ユーザに推奨される休息行動を出力する学習済みモデルである。休息行動は、例えば、座禅、相談、及び感情の入力等である。なお、学習済みモデル記憶部２４２に記憶されている学習済みモデルは、ディープラーニングがなされたニューラルネットワークの他、例えばサポートベクタマシン（ＳＶＭ：Support Vector Machine）、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ：Convolutional Neural Network）、およびリカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ：Recurrent Neural Network）等の既知の学習手法からなるものであってよい。

大規模言語モデル２４３には、既知の技術に基づいて構築された大規模言語モデル（ＬＬＭ：Ｌａｒｇｅ Ｌａｎｇｕａｇｅ Ｍｏｄｅｌ）が記憶されている。大規模言語モデル２４３は、命令文（以下、プロンプト文とも称する）が入力されることにより、生成された生成文を出力する。本実施形態の大規模言語モデル２４３は、ユーザデータベース２４１に記憶されているデータを参照して生成文を生成する。なお、センタサーバ２００は、外部のサーバが有する大規模言語モデルを利用するようにしてもよい。大規模言語モデルは、「生成ＡＩ（Artificial Intelligence）」の一例である。

（補助端末）
補助端末３００は、センタサーバ２００と同様に、図示しないＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ストレージ、入出力インタフェース、及びディスプレイ等を含んで構成されている。

本実施形態の補助端末３００は、ユーザから作業計画の入力を受け付け、受け付けた作業計画を示す作業計画データをセンタサーバ２００に対して送信する。なお、補助端末３００は、作業計画データをウェアラブル端末１００に対して送信するようにしてもよい。

（ウェアラブル端末の機能構成）
図６は、第１の実施形態に係るウェアラブル端末１００の機能構成の一例を示すブロック図である。図６に示されるように、本実施形態のウェアラブル端末１００は、ＣＰＵ１１０が、提案プログラム１２１を実行することで、心拍変動取得部１１０Ａ、提示部１１０Ｂ、計画取得部１１０Ｃ、設定部１１０Ｄ、評価部１１０Ｅ、実績受付部１１０Ｆ、選択受付部１１０Ｇ、及び記録部１１０Ｈとして機能する。

心拍変動取得部１１０Ａは、心拍変動を取得する機能を有する。本実施形態の心拍変動取得部１１０Ａは、ストレージ１４０に記憶されている心拍データ１４１から心拍変動を算出し、算出された心拍変動を取得する。また、心拍変動取得部１１０Ａは、取得した心拍変動を心拍変動データ１４２に記憶させる。

提示部１１０Ｂは、α波促進活動を提示する機能を有する。提示部１１０Ｂは、心拍変動取得部１１０Ａが取得した心拍変動に基づいて選択されるα波促進活動を提示する。本実施形態の提示部１１０Ｂは、取得した心拍変動を改善行動提案モデル２４２Ａに入力することにより出力されるα波促進活動の提案をディスプレイ１６３に表示させる。なお、提示部１１０Ｂは、ルールベースで選択されたα波促進活動を提示するようにしてもよい。提示部１１０Ｂは、例えば、脳波を測定した際にα波の値が高いと判定されたα波促進活動を提案する。

また、提示部１１０Ｂは、休息行動を提示する機能を有する。提示部１１０Ｂは、後述する評価部１１０Ｅの評価に基づいて決定される休息行動を提示する。本実施形態の提示部１１０Ｂは、評価部１１０Ｅの評価を休息行動提案モデル２４２Ｂに入力することによって出力される休息行動の提案をディスプレイ１６３に表示させる。なお、提示部１１０Ｂは、ルールベースで選択された休息行動を提示するようにしてもよい。提示部１１０Ｂは、例えば、感情の状態の評価毎に分類された休息行動を提案する。

また、提示部１１０Ｂは、振り返り内容を提示する機能を有する。本実施形態の提示部１１０Ｂは、ユーザデータベース２４１に記憶されているユーザの情報を参照して回答を生成する大規模言語モデル２４３に所定のプロンプト文を入力することで生成された振り返り内容をディスプレイ１６３に表示させる。

計画取得部１１０Ｃは、作業計画を取得する機能を有する。本実施形態の計画取得部１１０Ｃは、センタサーバ２００から作業計画データを取得する。なお、計画取得部１１０Ｃは、ウェアラブル端末１００に入力された作業計画データを取得してもよいし、補助端末３００に入力された作業計画データを補助端末３００から取得するようにしてもよい。

設定部１１０Ｄは、休息タイミングを設定する機能を有する。設定部１１０Ｄは、計画取得部１１０Ｃが取得した作業計画に従って、所定の時間毎の休息タイミングを設定する。また、設定部１１０Ｄは、設定されたタイミングで休息の通知をする。本実施形態の設定部１１０Ｄは、作業を開始してから２５分経過したタイミングで休息の通知を行う。作業を開始してから２５分は、「所定の時間」の一例である。

評価部１１０Ｅは、ユーザの感情の状態を評価する機能を有する。本実施形態の評価部１１０Ｅは、心拍データ１４１に記憶されている心拍数、及び心拍変動取得部１１０Ａが取得した心拍変動に基づいてユーザの感情の状態を評価する。感情の状態は、例えば、高揚感、憤り、及び哀しみ等である。感情の状態は、「心理的な状態」の一例である。

実績受付部１１０Ｆは、実績記録のデータを受け付ける機能を有する。本実施形態の実績受付部１１０Ｆは、音声センサ１６２からの音声入力、及びディスプレイ１６３が備えるタッチパネルに対する接触操作等により、実績記録のデータを受け付ける。なお、実績受付部１１０Ｆは、補助端末３００から実績記録のデータを受け付けるようにしてもよい。

選択受付部１１０Ｇは、α波促進活動を実行するか否かの選択を受け付ける。本実施形態の選択受付部１１０Ｇは、音声センサ１６２からの音声入力、及びディスプレイ１６３が備えるタッチパネルに対する接触操作等により、α波促進活動を実行するか否かの選択を受け付ける。

記録部１１０Ｈは、ユーザの回答を記録する機能を有する。本実施形態の記録部１１０Ｈは、ユーザが回答したアンケートのデータを回答データ１４３に記憶させる。

＜作用＞
次に、心拍変動に応じてユーザに休息を提案する処理について、図７から図１１を用いて説明する。

（休息提案処理）
図７は、第１の実施形態に係る休息提案処理の一例を示すフローチャートである。本実施形態の休息提案処理は、ウェアラブル端末１００のＣＰＵ１１０がＲＯＭ１２０又はストレージ１４０から提案プログラム１２１を読み出して、ＲＡＭ１３０に展開して実行することによって実行される。休息提案処理は、作業計画で定めた所定の作業時間が経過するまで繰り返し実行される処理である。休息提案処理は、短い休息の際に改善行動を提案し、長い休息の際に休息行動を提案する処理である。ここで、短い休息は、作業の合間に設定される１分間から１０分間程度の休息である。また、長い休息は、短い休息が複数回設定された後に設定される１０分間から２５分間程度の休息である。

図７のステップＳ１００において、ＣＰＵ１１０は、作業計画を取得する。ＣＰＵ１１０は、具体的には、センタサーバ２００から作業計画を示す作業計画データを取得する。

ステップＳ１０１において、ＣＰＵ１１０は、短い休息のタイミングを設定する。ＣＰＵ１１０は、ステップＳ１００で取得した作業計画データに従って、作業時間が２５分を経過したタイミングで所定の時間（例えば、５分間）の短い休息を取るというスケジュールを設定する。

ステップＳ１０２において、ＣＰＵ１１０は、設定されたタイミングに短い休息の通知を行う。ＣＰＵ１１０は、ステップＳ１０１で設定されたタイミングに短い休息をとるように通知する。ＣＰＵ１１０は、例えば、「ゆっくり鼻で腹式呼吸をしましょう」というメッセージをディスプレイ１６３に表示させる。

ステップＳ１０３において、ＣＰＵ１１０は、心拍変動を取得する。ＣＰＵ１１０は、ステップＳ１０２で短い休息の通知をしたタイミングから所定の時間（例えば、１分間）に計測された心拍数から心拍変動を取得する。

ステップＳ１０４において、ＣＰＵ１１０は、心拍変動の数値は良好であるか否かを判定する。ＣＰＵ１１０は、心拍変動の数値は良好であると判定した場合（ステップＳ１０４：ＹＥＳ）、ステップＳ１０６に進む。一方、ＣＰＵ１１０は、心拍変動の数値は良好ではないと判定した場合（ステップＳ１０４：ＮＯ）、ステップＳ１０５に進む。なお、ＣＰＵ１１０は、心拍変動の数値は良好であると判定した場合、「良好です！自由に過ごしましょう。」というメッセージをディスプレイ１６３に表示させる。ここで、ＣＰＵ１１０は、例えば、心拍変動が、４０ｍｓ以上の場合に良好であると判定し、４０ｍｓ未満の場合に良好でないと判定する。

ステップＳ１０５において、ＣＰＵ１１０は、後述する改善行動提案処理を実行する。

ステップＳ１０６において、ＣＰＵ１１０は、アンケートを受け付ける。ＣＰＵ１１０は、具体的には、ステップＳ１０１で設定された所定の時間が経過した後にアンケートを受け付ける。ＣＰＵ１１０は、例えば、実施したα波促進活動に対する評価、短い休息中の行動等に関するアンケートの回答内容をユーザから受け付け、回答データ１４３に記憶させる。

ステップＳ１０７において、ＣＰＵ１１０は、実績記録を受け付ける。ＣＰＵ１１０は、具体的には、音声センサ１６２によってユーザから作業計画に対する進捗状況を音声で受け付け、ディスプレイ１６３に表示されたユーザの感情の状態をタッチパネルによって受け付ける。ＣＰＵ１１０は、例えば、後述する図８Ａに示される画面をディスプレイ１６３に表示させることで、実績記録を受け付ける。なお、ＣＰＵ１１０は、後述する図８Ｂに示される画面を補助端末３００が備えるディスプレイに表示させて、補助端末３００から実績記録のデータを受け付けるようにしてもよい。以下同様に、ウェアラブル端末１００が受け付ける情報は、補助端末３００から受け付けるようにしてよい。

ステップＳ１０８において、ＣＰＵ１１０は、短い休息の回数が所定の回数に到達したか否かを判定する。ＣＰＵ１１０は、例えば、短い休息の回数が４回に達したか否かを判定する。ＣＰＵ１１０は、短い休息の回数が所定の回数に到達したと判定した場合（ステップＳ１０８：ＹＥＳ）、ステップＳ１０９に進む。一方、ＣＰＵ１１０は、短い休息の回数が所定の回数に到達していないと判定した場合（ステップＳ１０８：ＮＯ）、ステップＳ１０２に戻る。

ステップＳ１０９において、ＣＰＵ１１０は、長い休息の通知を行う。ＣＰＵ１１０は、具体的には、所定の作業時間が経過した後に、長い休息の通知を行う。ＣＰＵ１１０は、例えば、短い休憩の回数が所定の回数に到達した後、所定の作業時間が経過したタイミングで「ゆっくりと休息しましょう」というメッセージをディスプレイ１６３に表示させる。

（表示画面）
図８Ａは、第１の実施形態に係るウェアラブル端末１００の表示画面の一例である。図８Ａに示されるように、ウェアラブル端末１００のディスプレイ１６３には、通知領域Ｇ１０、感情選択領域Ｇ１１、感情度合指定領域Ｇ１２、及び録音ボタンＧ１３が表示されている。また、ディスプレイ１６３の表示画面は、全体が薄い赤色の背景色で表示されている。

通知領域Ｇ１０には、指示の内容が表示されている。通知領域Ｇ１０には、一例として、「実績を記録してください。」というメッセージが表示されている。

感情選択領域Ｇ１１には、感情を選択可能なアイコンが表示されている。ユーザは、表示されているアイコンに対するタップ操作等によりユーザの現在の感情に最も近いアイコンを選択することができる。本実施形態では、ポジティブな感情を示すアイコンからネガティブな感情を示すアイコンまで、５段階で感情の状態示すアイコンが表示されている。

感情度合指定領域Ｇ１２には、感情の度合いを数値で指定することが可能なスライドバーが表示されている。ユーザは表示されているスライドバーに対するスライド操作等によって、ユーザの感情の度合いに最も近い数値を指定することができる。本実施形態では１から１００までの範囲の数値を指定することができる。

録音ボタンＧ１３は、録音を開始するためのボタンである。ユーザは、表示されている録音ボタンに対するタップ操作等により、音声の録音をすることができる。なお、録音ボタンＧ１３が押下された後、録音ボタンＧ１３を、録音を停止するための停止ボタンに変更して表示させるようにしてもよい。

（変形例）
図８Ｂは、第１の実施形態の変形例に係る補助端末３００の表示画面の一例である。変形例では、補助端末３００から入力された実績記録が受け付けられる。図８Ｂに示されるように、補助端末３００のディスプレイには、感情選択領域Ｇ１１、感情度合指定領域Ｇ１２、録音ボタンＧ１３、通知領域Ｇ２０、心拍変動表示領域Ｇ２１、及び文字入力領域Ｇ２２が表示されている。なお、感情選択領域Ｇ１１、感情度合指定領域Ｇ１２、及び録音ボタンＧ１３は、図８Ａと同様であるため、詳細な説明は省略する。

図８Ｂの通知領域Ｇ２０には、指示の内容が表示されている。通知領域Ｇ２０には、一例として、赤色の背景色に重畳して「ひと休み」のメッセージが表示されている。

心拍変動表示領域Ｇ２１には、計測されたユーザの心拍変動の数値と、心拍変動の周りに円形の輪郭線とが表示される。図８Ｂに示されるように、心拍変動表示領域Ｇ２１には、心拍変動の数値として「１９」が表示されており、「１９」の周りには赤色の円形の輪郭線が表示されている。

文字入力領域Ｇ２２は、テキストを入力可能な領域である。ユーザは、文字入力領域Ｇ２２に対するタップ操作等により表示される文字入力画面から文字入力を行うことができる。また、入力された文字は、文字入力領域Ｇ２２に表示されるようにしてよい。なお、文字入力領域Ｇ２２には、録音されたユーザの音声を文字起こししたテキストが入力されるようにしてもよい。

このように、通知領域Ｇ２０の背景色が赤色で表示され、心拍変動表示領域Ｇ２１の円形の輪郭線が赤色で表示されることにより、「１９」という心拍変動の数値は注意が必要な値であることが示されている。なお、本実施形態において心拍変動の数値「１９」は、「かなり不調」であると評価される値である。また、通知領域Ｇ２０の背景色、及び心拍変動表示領域Ｇ２１の円形の輪郭線に使用される色は、心拍変動の数値、又は通知するメッセージに応じて変更してよい。使用される色は、例えば、青色、黄色、緑色、及び白色等である。

図７のステップＳ１１０において、ＣＰＵ１１０は、後述する休息行動提案処理を実行する。そして、ＣＰＵ１１０は、ステップＳ１０１に戻る。なお、ＣＰＵ１１０は、所定の作業時間が経過した際に、休息提案処理を終了して、後述する振り返り処理（図１３参照）に進むようにしてよい。

（改善行動提案処理）
次に、短い休息の際にユーザの心拍変動を改善させる改善行動を提案する改善行動提案処理について説明する。図９は、第１の実施形態に係る改善行動提案処理の一例を示すフローチャートである。本実施形態の改善行動提案処理は、ステップＳ１０５（図７参照）で実行される処理である。

図９のステップＳ２００において、ＣＰＵ１１０は、脳波に基づいて設定されたα波促進活動を提案する。ＣＰＵ１１０は、具体的には、ステップＳ１０３（図７参照）で取得された心拍変動を、センタサーバ２００の学習済みモデル記憶部２４２に記憶されている改善行動提案モデル２４２Ａに入力する。そして、ＣＰＵ１１０は、改善行動提案モデル２４２Ａから出力されたα波促進活動を取得する。そして、ＣＰＵ１１０は、取得したα波促進活動の提案をディスプレイ１６３に表示させる。

ステップＳ２０１において、ＣＰＵ１１０は、α波促進活動を実施するか否かの選択を受け付ける。ＣＰＵ１１０は、例えば、後述する図１０（Ａ）及び図１０（Ｂ）等に示される画面をディスプレイ１６３に表示させる。ＣＰＵ１１０は、α波促進活動を実施する選択を受け付けた場合（ステップＳ２０１：実施する）、ステップＳ２０２に進む。一方、ＣＰＵ１１０は、α波促進活動を実施しない選択を受け付けた場合（ステップＳ２０１：実施しない）、改善行動提案処理を終了し、ステップＳ１０６（図７参照）に進む。

（表示画面）
図１０（Ａ）は、計測された心拍変動が「２０ｍｓ以上３０ｍｓ未満」の場合に表示される表示画面の一例である。ウェアラブル端末１００のディスプレイ１６３には、通知領域Ｇ３０、及び選択領域Ｇ３１が表示されている。また、ディスプレイ１６３の表示画面は、全体が黄色の背景色で表示されている。

通知領域Ｇ３０には、α波促進活動を提案するメッセージが表示される。通知領域Ｇ３０には、一例として、「ゆっくり鼻で腹式呼吸をしましょう」というメッセージが表示されている。

選択領域Ｇ３１には、α波促進活動を実施することを選択する実施ボタンＧ３２と、α波促進活動を実施しないことを選択するスキップボタンＧ３３とが表示されている。実施ボタンＧ３２には「呼吸」の文字が表示され、ユーザは、実施ボタンＧ３２に対するタップ操作等により、α波促進活動を実施することを選択することができる。また、スキップボタンＧ３３には「スキップ」の文字が表示され、ユーザは、スキップボタンＧ３３に対するタップ操作等により、α波促進活動を実施しないことを選択することができる。

図１０（Ｂ）は、計測された心拍変動が「２０ｍｓ未満」の場合に表示される表示画面の一例である。以下、図１０（Ａ）との相違点について説明する。図１０（Ｂ）のディスプレイ１６３の表示画面は、全体が薄い赤色の背景色で表示されている。

通知領域Ｇ３０には、一例として、「目をつむり ゆっくり鼻で腹式呼吸をしましょう」というメッセージが表示されている。

図１０（Ａ）及び図１０（Ｂ）に示されるように、計測された心拍変動の数値に応じて提案するα波促進活動が変更されて表示されている。また、計測された心拍変動の数値に応じて背景色が変更されて表示されている。このように、計測された心拍変動に応じて、背景色を変えることで、ユーザに対して休息する必要性を訴えることができ、ユーザに休息をとることを促すことができる。なお、ディスプレイ１６３の表示画面の背景色に使用される色は、心拍変動の数値、又は通知するメッセージ等に応じて変更してよい。使用される色は、例えば、薄い緑色、橙色、水色、及び白色等である。

図９のステップＳ２０２において、ＣＰＵ１１０は、所定時間経過後に心拍変動を取得する。ＣＰＵ１１０は、具体的には、α波促進活動の種類毎に設定される時間が経過した後の心拍変動を取得する。ＣＰＵ１１０は、例えば、鼻による腹式呼吸を始めて１分が経過した後の心拍変動を取得する。

ステップＳ２０３において、ＣＰＵ１１０は、心拍変動の数値は良好であるか否かを判定する。ＣＰＵ１１０は、心拍変動の数値は良好であると判定した場合（ステップＳ２０３：ＹＥＳ）、改善行動提案処理を終了し、ステップＳ１０６（図７参照）に進む。一方、ＣＰＵ１１０は、心拍変動の数値は良好ではないと判定した場合（ステップＳ２０３：ＮＯ）、ステップＳ２０４に進む。なお、ＣＰＵ１１０は、心拍変動の数値は良好であると判定した場合、「良好です！自由に過ごしましょう。」というメッセージをディスプレイ１６３に表示させる。

ステップＳ２０４において、ＣＰＵ１１０は、α波促進活動の提案回数は所定の回数に到達したか否かを判定する。ＣＰＵ１１０は、α波促進活動の種類毎に設定される回数（例えば、３回）に到達したか否かを判定する。ＣＰＵ１１０は、α波促進活動の提案回数は所定の回数に到達したと判定した場合（ステップＳ２０４：ＹＥＳ）、改善行動提案処理を終了し、ステップＳ１０６（図７参照）に進む。一方、ＣＰＵ１１０は、α波促進活動の提案回数は所定の回数に到達していなと判定した場合（ステップＳ２０４：ＮＯ）、ステップＳ２００に戻る。なお、所定の回数は、過去のデータや専門家の知見等に基づいて設定されるようにしてよい。

（休息行動提案処理）
次に、長い休息の際にユーザの心拍変動に応じた休息行動を提案する休息行動提案処理について説明する。図１１は、第１の実施形態に係る休息行動提案処理の一例を示すフローチャートである。本実施形態の休息行動提案処理は、ステップＳ１１０（図７参照）で実行される処理である。

図１１のステップＳ３００において、ＣＰＵ１１０は、心拍数及び心拍変動を取得する。ＣＰＵ１１０は、具体的には、ストレージ１４０に記憶されている心拍データ１４１から直近の心拍数を取得し、心拍変動データ１４２から直近の心拍変動を取得する。なお、ＣＰＵ１１０は、心拍数を所定の時間計測し、計測した心拍数から心拍変動を取得するようにしてもよい。取得した心拍数及び心拍変動は、「計測値」の一例である。

ステップＳ３０１において、ＣＰＵ１１０は、心拍数及び心拍変動に基づいて感情の状態を評価する。ここで、感情の状態は、身体の状態（例えば、自律神経のバランス）に伴う感情の傾向を示すものである。ＣＰＵ１１０は、具体的には、ステップＳ３００で取得した心拍数及び心拍変動に基づいて、ユーザの感情の状態を評価する。

本実施形態では、ユーザの感情の状態の評価は、心拍数及び心拍変動の数値に応じて行う。例えば、ユーザの月平均の心拍変動が５０ｍｓ以上である場合、以下の表２のように定める。

ＣＰＵ１１０は、例えば、ユーザの心拍数が「９５」で、心拍変動の数値が「２８」である場合、ユーザの感情の状態を「哀しみ」であると評価する。

ステップＳ３０２において、ＣＰＵ１１０は、評価の結果に基づく休息行動を提案する。ＣＰＵ１１０は、具体的には、ステップＳ３０１の評価の結果を、センタサーバ２００の学習済みモデル記憶部２４２に記憶されている休息行動提案モデル２４２Ｂに入力する。そして、ＣＰＵ１１０は、休息行動提案モデル２４２Ｂから出力された休息行動を取得する。そして、ＣＰＵ１１０は、取得された休息行動の提案をディスプレイ１６３に表示させる。ＣＰＵ１１０は、例えば、後述する図１２（Ａ）から図１２（Ｄ）に示される画面をディスプレイ１６３に表示させる。

（表示画面）
図１２（Ａ）から図１２（Ｄ）は、評価の結果に基づいてウェアラブル端末１００のディスプレイ１６３に表示される表示画面の一例である。

図１２（Ａ）は、感情の状態の評価が「良好」である場合に表示される表示画面の一例である。ディスプレイ１６３の表示画面の背景色は、薄い緑色で表示されている。また、ディスプレイ１６３には、「良好です！ １０分自由に休みましょう」というメッセージが表示されている。このように、ユーザの自由な休息を提案することが示されている。

図１２（Ｂ）、感情の状態の評価が「高揚感、興奮、テンションが高い」である場合に表示される表示画面の一例である。ディスプレイ１６３の表示画面の背景色は、橙色で表示されている。また、ディスプレイ１６３には、「１０分座禅をしましょう」というメッセージが表示されている。このように、ユーザを少し落ち着かせるような休息行動を提案することが示されている。

図１２（Ｃ）は、感情の状態の評価が「憤り、立腹、怒り」である場合に表示される表示画面の一例である。ディスプレイ１６３の表示画面の背景色は、薄い赤色で表示されている。また、ディスプレイ１６３には、「２５分座禅をしましょう」というメッセージが表示されている。このように、ユーザをしっかりと落ち着かせるような休息行動を提案することが示されている。

図１２（Ｄ）は、感情の状態の評価が「哀しみ、落胆、寂しさ、失望」である場合に表示される表示画面の一例である。ディスプレイ１６３の表示画面の背景色は、水色で表示されている。また、ディスプレイ１６３には、「感情を録音しましょう」というメッセージと、録音ボタンＧ１３が表示されている。このように、ユーザの感情を発散させるような行動を提案することが示されている。

図１２（Ａ）から図１２（Ｃ）に示されるように、評価の結果に応じて異なるメッセージを表示させることで、ユーザの感情の状態に沿った休息行動の提案をすることができる。また、図１２（Ｄ）に示されるように、休息行動の代わりにユーザの感情の発散を求めるようにしてもよい。

図１１のステップＳ３０３において、ＣＰＵ１１０は、アンケートを受け付ける。ＣＰＵ１１０は、例えば、ユーザから実施した休息行動に対する評価、長い休息中の行動等に関するアンケートの回答内容を受け付け、回答データ１４３に記憶させる。そして、ＣＰＵ１１０は、休息行動提案処理を終了し、ステップＳ１０２（図７参照）に戻る。

（振り返り処理）
次に、所定の作業時間が経過した際に一日の振り返りを受け付ける振り返り処理について説明する。図１３は、第１の実施形態に係る振り返り処理の流れの一例を示すフローチャートである。

図１３のステップＳ４００において、ＣＰＵ１１０は、心拍変動及び感情の履歴を表示させる。ＣＰＵ１１０は、具体的には、心拍変動データ１４２に記憶されている心拍変動と、実績記録データ１４５に記録されたユーザの感情の履歴をディスプレイ１６３に表示させる。ＣＰＵ１１０は、例えば、後述する図１４に示される画面をディスプレイ１６３に表示させる。

図１４は、第１の実施形態に係るウェアラブル端末１００の表示画面の一例である。図１４に示されるように、心拍変動の時系列グラフＧ４０、及び複数の感情アイコンＧ４１が表示されている。

時系列グラフＧ４０は、心拍変動データ１４２に記憶されている心拍変動の数値を時系列に沿って繋いだグラフである。

感情アイコンＧ４１は、感情の状態を示すアイコンである。本実施形態では、実績記録が記録された時点におけるユーザの感情の状態を示す感情アイコンＧ４１が、時系列グラフＧ４０の軌跡に沿って表示されている。

このように、時系列グラフＧ４０、及び複数の感情アイコンＧ４１が表示されることで、ユーザは、一日の心拍変動の変化と、感情の状態の変化を一覧することができる。また、ユーザは、心拍変動の変化と感情の状態の変化との関連性を観察することができ、自身の感情の状態を改善させることができる。

図１３のステップＳ４０１において、ＣＰＵ１１０は、ユーザの情報に基づいて生成された振り返り内容を取得する。ＣＰＵ１１０は、具体的には、大規模言語モデル２４３にプロンプト文を入力することで生成された振り返り内容を取得する。ＣＰＵ１１０は、例えば、「作業計画、計測結果、実績記録、感情入力等に基づいて振り返り内容（感謝、褒める、改善）を類推してください。」というプロンプト文を大規模言語モデル２４３に入力することで生成された生成文を取得する。なお、プロンプト文は、作業計画を含んでいなくてもよい。

ステップＳ４０２において、ＣＰＵ１１０は、取得した振り返り内容が入力された入力欄を表示する。ＣＰＵ１１０は、具体的には、ステップＳ４０１で取得した振り返り内容が入力された振り返り内容を入力する入力欄をディスプレイ１６３に表示させる。本実施形態の振り返り内容は、「感謝したこと」、「自分を褒めること」、及び「改善すること」の３項目である。なお、振り返り内容は、上述した項目に限らない。また、ユーザは、入力欄の内容を編集することができる。

ステップＳ４０３において、ＣＰＵ１１０は、振り返り内容を受け付ける。ＣＰＵ１１０、具体的には、ステップＳ４０２で表示した入力欄に入力されている振り返り内容を受け付ける。そして、ＣＰＵ１１０は、振り返り処理を終了する。

（第１の実施形態のまとめ）
第１の実施形態のウェアラブル端末１００は、取得された心拍変動に基づいて、α波促進活動を提示する。そのため、本実施形態のウェアラブル端末１００によれば、ユーザの状態に応じた行動を促すことでユーザの身体の状態を改善させることができる。換言すれば、過集中などにより、交感神経が優位になって乱れた呼吸を改善し、ユーザの身体の状態（例えば、自律神経のバランス）を整えることができる。

第１の実施形態のウェアラブル端末１００は、取得された作業計画に従って、所定の時間毎に設定された休息タイミングに計測された心拍変動を取得する。そのため、本実施形態のウェアラブル端末１００によれば、ユーザに計画的な休息を促し、ユーザが不調を感じる前にユーザの身体の状態を改善させることができる。

第１の実施形態のウェアラブル端末１００は、心拍数及び心拍変動に応じたユーザの感情の状態の評価に基づいて休息行動を提示する。そのため、本実施形態のウェアラブル端末１００によれば、効果的にユーザの身体の状態を改善させることができる。

第１の実施形態のウェアラブル端末１００は、回答データ１４３に記憶されたユーザからのアンケートの回答を含む教師データを用いて学習された休息行動提案モデル２４２Ｂから出力された休息行動を提示する。そのため、本実施形態のウェアラブル端末１００によれば、休息行動の提案精度を向上させることができる。

第１の実施形態のウェアラブル端末１００は、作業計画、計測結果、実績記録、及び感情入力等を含むプロンプト文を入力することによって、大規模言語モデル２４３で生成された振り返り内容を、ユーザから振り返り内容を受け付ける際に提示する。そのため、本実施形態のウェアラブル端末１００によれば、ユーザは客観的な視点から自身の身体の状態を理解することができ、ユーザの身体の状態、思考パターン、及び行動パターン等の改善を促すことができる。

第１の実施形態のウェアラブル端末１００は、回答データ１４３に記憶されたユーザからのアンケートの回答を含む教師データを用いて学習された改善行動提案モデル２４２Ａから出力されたα波促進活動を提示する。そのため、本実施形態のウェアラブル端末１００によれば、α波促進活動の提案精度を向上させることができる。

第１の実施形態のウェアラブル端末１００は、α波促進活動を提示する際に、当該α波促進活動を実施するか否かの選択を受け付ける。そのため、本実施形態のウェアラブル端末１００によれば、提示されたα波促進活動がユーザの状況や好みに合わない場合、ユーザは提示されたα波促進活動を実施しないことを選択できる。

第１の実施形態のウェアラブル端末１００は、提示されたα波促進活動によって心拍変動の数値が良好と判定されない場合、α波促進活動毎に設定される所定の回数に達するまで、当該α波促進活動を提示する。そのため、本実施形態のウェアラブル端末１００によれば、α波促進活動を効果的に実施する共に、際限なく実施し続けることを防止することができ、ユーザの作業時間の圧迫を防ぐことができる。

第１の実施形態のウェアラブル端末１００は、事前に各α波促進行動を実行している際のユーザの脳波を測定することによって設定された、α波の測定結果の値が他のα波促進活動と比べて高いα波促進活動を提示する。そのため、本実施形態のウェアラブル端末１００によれば、ユーザにとって効果的なα波促進活動を提案することができる。

［第２の実施形態］
第２の実施形態のウェアラブル端末１００は、休息行動を提案する際に、実績記録を用いてユーザの感情の状態を評価する。また、ウェアラブル端末１００は、ユーザの感情の状態に応じてコーチングを実施する。以下、第１の実施形態との相違点について説明する。

提示部１１０Ｂは、問いかけを提示する機能を有する。提示部１１０Ｂは、ユーザの感情の状態に応じた問いかけを実施する。

また、提示部１１０Ｂは、心理状態を提示する機能を有する。本実施形態の提示部１１０Ｂは、ユーザデータベース２４１に記憶されているユーザの情報を参照して回答を生成する大規模言語モデル２４３に所定のプロンプト文を入力することで生成された振り返り内容をディスプレイ１６３に表示させる。

評価部１１０Ｅは、心拍数、及び心拍変動に加えて、実績記録に基づいてユーザの感情の状態を評価する。本実施形態の評価部１１０Ｅは、実績受付部１１０Ｆが受け付けた音声、テキスト、感情の度合い等からユーザの感情の状態を推定する。なお、音声及びテキストからの感情の状態の推測については、既知の技術を用いるようにしてよい。

記録部１１０Ｈは、問いかけに対する回答を記録する機能を有する。本実施形態の記録部１１０Ｈは、提示部１１０Ｂが提示した問いかけに対するユーザの回答を回答データ１４３に記憶させる。

（休息行動提案処理）
図１５は、第２の実施形態に係る休息行動提案処理の流れの一例である。本実施形態の休息行動提案処理は、ステップＳ１１０（図７参照）で実行される処理である。

図１５のステップＳ５００において、ＣＰＵ１１０は、実績記録からユーザの感情を推定する。ＣＰＵ１１０は、具体的には、実績記録データ１４５に記憶されている実績記録からユーザの感情を推定する。

ステップＳ５０１において、ＣＰＵ１１０は、心拍数及び心拍変動を取得する。ステップＳ５０１は、ステップＳ３００（図１１参照）と同様の処理であるため、詳細な説明は省略する。

ステップＳ５０２において、ＣＰＵ１１０は、ユーザの感情、心拍数、及び心拍変動に基づいて感情の状態を評価する。ＣＰＵ１１０は、具体的には、ステップＳ５００で推定されたユーザの感情と、心拍数及び心拍変動に基づく感情の状態とが一致するか否かを評価する。ＣＰＵ１１０は、例えば、推定されたユーザの感情と、心拍数及び心拍変動に基づく感情の状態とが一致する場合は、一致したユーザの感情をユーザの本来の感情であると評価する。また、ＣＰＵ１１０は、推定されたユーザの感情と、心拍数及び心拍変動に基づく感情の状態とが一致しない場合は、ユーザに認知の歪みが生じている可能性があると評価する。なお、ＣＰＵ１１０は、ユーザに認知の歪みが生じている可能性があると評価した場合、感情の状態が「憤り」であると評価された場合と同様の処理を行ってよい。そのため、ユーザに認知の歪みが生じており、ストレスを自覚できず、過労やバーンアウトにつながってしまうことを予防することができる。

ステップＳ５０３において、ＣＰＵ１１０は、ユーザの感情の度合いは閾値以上であるか否かを判定する。ＣＰＵ１１０は、具体的には、実績記録データ１４５に記録されている直近のユーザの感情の度合いが閾値（例えば、７０以上）以上であるか否かを判定する。ＣＰＵ１１０は、ユーザの感情の度合いは閾値以上であると判定した場合（ステップＳ５０３：ＹＥＳ）、ステップＳ５０４に進む。一方、ＣＰＵ１１０は、ユーザの感情の度合いは閾値以上ではないと判定した場合（ステップＳ５０３：ＮＯ）、ステップＳ５０５に進む。

ステップＳ５０４において、ＣＰＵ１１０は、後述する問いかけ処理を実施する。そして、ＣＰＵ１１０は、ステップＳ５０５に進む。

ステップＳ５０５において、ＣＰＵ１１０は、評価の結果に基づく休息行動を提案する。ＣＰＵ１１０は、例えば、以下の表３に示されるような休息行動を提案する。

ＣＰＵ１１０は、例えば、ユーザの感情の状態が「憤り」であると評価されていて、感情の度合いが「６５」である場合、「深呼吸をしましょう」というメッセージを表示させる。

ステップＳ５０６において、ＣＰＵ１１０は、アンケートを受け付ける。ステップＳ５０６は、ステップＳ３０３（図１１参照）と同様の処理であるため、詳細な説明は省略する。そして、ＣＰＵ１１０は、休息行動提案処理を終了し、ステップＳ１０２（図７参照）に戻る。

次に、ユーザに対して簡易的なコーチングを行う問いかけ処理について説明する。図１６は、第２の実施形態に係る問いかけ処理の流れの一例を示すフローチャートである。問いかけ処理は、一例として、ステップＳ５０４（図１５参照）で実行される処理である。なお、問いかけ処理は、ユーザの選択により実行されるようにしてもよい。

図１６のステップＳ６００において、ＣＰＵ１１０は、感情の状態に応じた問いかけを表示する。ＣＰＵ１１０は、具体的には、ステップＳ５０２で評価した感情の状態に応じた問いかけをディスプレイ１６３に表示させる。ＣＰＵ１１０は、例えば、以下の表４に示されるような問いかけを表示させる。なお、表４において、丸の記号は問いかけを表示させることを示し、三角の記号は、問いかけを表示させてもよいことを示している。

ＣＰＵ１１０は、例えば、ユーザの感情の状態が「哀しみ」であると評価されている場合、「何がありましたか？」、「何を考えましたか？」という問い合わせを行い、感情の度合いが９０以上である場合に、「どんな行動をとりましたか？」という問い合わせを行う。

ステップＳ６０１において、ＣＰＵ１１０は、問いかけに対する回答を記録する。ＣＰＵ１１０は、例えば、ディスプレイ１６３に録音ボタンＧ１３を表示させ、ユーザの音声による回答を記録する。

ステップＳ６０２において、ＣＰＵ１１０は、ユーザの情報及びユーザの回答に基づいて生成されたユーザの心理状態を取得する。ＣＰＵ１１０は、具体的には、大規模言語モデル２４３にプロンプト文を入力することで生成された心理状態を取得する。ＣＰＵ１１０は、例えば、「作業計画、計測結果、実績記録、感情入力、問い合わせに対する回答等に基づいて、今の自分の心の状態を類推してください。」というプロンプト文を大規模言語モデル２４３に入力することで生成された生成文を取得する。なお、プロンプト文には、少なくとも計測結果、及び問い合わせに対する回答を含んでいればよい。

ステップＳ６０３において、ＣＰＵ１１０は、取得した心理状態を表示させる。ＣＰＵ１１０は、具体的には、ステップＳ６０２で取得した生成文をディスプレイ１６３に表示させる。そして、ＣＰＵ１１０は、問いかけ処理を終了する。

（第２の実施形態のまとめ）
第２の実施形態のウェアラブル端末１００は、ユーザの心拍数及び心拍変動に加えて、実績記録データ１４５に記憶されている実績記録からユーザの感情の状態を評価する。そのため、本実施形態のウェアラブル端末１００によれば、ユーザの感情の状態をより正確に捉えることができる。

第２の実施形態のウェアラブル端末１００は、作業計画、計測結果、実績記録、感情入力、及び問い合わせに対する回答等を含むプロンプト文を入力することによって、大規模言語モデル２４３で生成されたユーザの心の状態を提示する。そのため、本実施形態のウェアラブル端末１００によれば、ユーザは自身の状態を客観的に理解することができ、ユーザの身体の状態、思考パターン、及び行動パターン等の改善を促すことができる。

［その他の実施形態］
上記の実施形態では、センタサーバ２００が、学習済みモデル、及び大規模言語モデルを備えている場合について説明したが、これに限らない。学習済みモデル及び大規模言語モデルは、ウェアラブル端末１００、又は補助端末３００に備えられていてもよい。例えば、ウェアラブル端末１００が学習済みモデル及び大規模言語モデルを備えている場合、上述した各種の処理を実行する際に通信する必要がなく、通信環境が整っていない場合でも機能させることができる。なお、ウェアラブル端末１００、又は補助端末３００は、大規模言語モデルを備える代わりに、大規模言語モデル２４３を蒸留することによって学習された小規模言語モデル（ＳＬＭ：Ｓｍａｌｌ Ｌａｎｇｕａｇｅ Ｍｏｄｅｌ）を備えるようにしてもよい。

上記の実施形態では、ユーザが振り返り内容を確認する場合について説明した。しかし、これに限らず、ユーザの支援者（例えば、カウンセラー、及びコーチャー等）が、ユーザの振り返り内容、実績記録のデータ等を確認できるようにしてよい。支援者は、自身の端末からセンタサーバ２００と通信することにより、ユーザ毎の振り返り内容、実績記録のデータ等を閲覧することができる。そのため、本実施形態の休息提案システム１０によれば、支援者が効果的にユーザを支援することができる。

また、ウェアラブル端末１００は、ユーザの身体の状態が不調である場合に、支援者に通知するようにしてよい。ウェアラブル端末１００は、例えば、ユーザの身体の状態が「かなり不調である」と評価される場合に、支援者に通知する。そのため、本実施形態のウェアラブル端末１００によれば、ユーザが支援者の支援を必要とする場合に支援者に報知することができるため、適切なタイミングでユーザを支援することができる。

上記の実施形態では、ウェアラブル端末１００は、取得された作業計画に従って、休息タイミングを設定していた。しかし、これに限らず、ウェアラブル端末１００は、作業開始から所定の時間毎に休息タイミングを設定するようにしてよい。そのため、本実施形態のウェアラブル端末１００によれば、ユーザの身体の状態を定期的にモニタリングすることができるため、ユーザが不調を感じる前にユーザの身体の状態を改善させることができる。

上記の実施形態では、ウェアラブル端末１００は、感情の状態の評価が「憤り、立腹、怒り」である場合や、感情の度合いが高い場合に、「２５分の座禅をする」といった長い休息の提案をしていた。しかし、これに限らず、ウェアラブル端末１００は、例えば、ユーザのニーズに応じて、作業計画の時間をずらさないように「５分座禅をして、５分自由に過ごす」、「１０分座禅をする」等、時間を調整した休息行動を提案するようにしてよい。本実施形態のウェアラブル端末１００によれば、作業計画をずらさずに休息できるため、作業計画を守ることに対するユーザの心理的負担を減らすことができる。

上記の実施形態では、ウェアラブル端末１００は、改善行動提案処理のステップＳ２０１（図９参照）において、α波促進活動を実施するか否かの選択を受け付けていた。しかし、これに限らず、本実施形態のウェアラブル端末１００は、ステップＳ２０１でα波促進活動の実施を受け付ける際に、複数のα波促進活動の中から選択されたα波促進活動を受け付けるようにしてよい。複数のα波促進活動は、例えば、上述した表３に示されるような行動である。また、ウェアラブル端末１００は、ユーザに最も適したα波促進活動から順に提示するようにしてよい。ウェアラブル端末１００は、例えば、ユーザのα波、及びθ波の少なくとも一方が最も高まると設定されている行動を初めに提案する。なお、補助端末３００に提案するα波促進活動がリストとして表示されるようにしてもよい。補助端末３００に提案するα波促進活動がリストとして表示される場合、ユーザに最も適したα波促進活動から順に上部から表示させるか、又は、最も適したα波促進活動を強調して表示させるようにしてよい。本実施形態のウェアラブル端末１００によれば、ユーザがユーザの状況にあったα波促進活動を選択することができる。

その他、上記実施形態で説明した休息提案システム１０、ウェアラブル端末１００、センタサーバ２００、及び補助端末３００の構成は、一例であり、主旨を逸脱しない範囲内において状況に応じて変更してもよい。

また、上記実施形態で説明したプログラムの処理の流れも、一例であり、主旨を逸脱しない範囲内において不要なステップを削除したり、新たなステップを追加したり、処理順序を入れ替えたりしてもよい。

また、上記実施形態でＣＰＵがソフトウェア（プログラム）を読み込んで実行した各処理を、ＣＰＵ以外の各種のプロセッサが実行してもよい。この場合のプロセッサとしては、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）等の製造後に回路構成を変更可能なＰＬＤ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ）、及びＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等が例示される。

また、上記実施形態におけるプロセッサの動作は、１つのプロセッサによって成すのみでなく、物理的に離れた位置に存在する複数のプロセッサが協働して成すものであってもよい。また、プロセッサの各動作の順序は上記実施形態において記載した順序のみに限定されるものではなく、適宜変更してもよい。

また、上記実施形態では、情報処理のプログラムがＲＯＭに予め記憶（インストール）されている態様を説明したが、これに限定されない。プログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＶＤ－ＲＯＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、及びＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリ等の記録媒体に記録された形態で提供されてもよい。また、プログラムは、ネットワークを介して外部装置からダウンロードされる形態としてもよい。本開示はプログラムならびにプログラム製品にも適用できる。

１０ 休息提案システム
１００ ウェアラブル端末
１１０Ａ 心拍変動取得部
１１０Ｂ 提示部
１１０Ｃ 計画取得部
１１０Ｄ 設定部
１１０Ｅ 評価部
１１０Ｆ 実績受付部
１１０Ｇ 選択受付部
１１０Ｈ 記録部
１２１ 提案プログラム
１４０ ストレージ
１４１ 心拍データ
１４２ 心拍変動データ
１４３ 回答データ
１４４ 作業計画データ
１４５ 実績記録データ
１６１ 心拍センサ
１６２ 音声センサ
１６３ ディスプレイ
２００ センタサーバ
２２１ サーバプログラム
２４０ ストレージ
２４１ ユーザデータベース
２４２ モデル記憶部
２４２Ａ 改善行動提案モデル
２４２Ｂ 休息行動提案モデル
２４３ 大規模言語モデル
３００ 補助端末

Claims (18)

1. ユーザの心拍変動を取得する心拍変動取得部と、
   取得された前記心拍変動を入力することにより出力される改善行動であって、所定の脳波を促進させる前記改善行動を提示する提示部と、
   を備え、
   前記改善行動は、事前に前記ユーザが所定の行動を行った際の脳波情報を測定することによって設定された前記行動である、
   情報処理装置。
2. 所定の時間毎の休息タイミングを設定する設定部と、
   設定された前記休息タイミングに計測されたユーザの心拍変動を取得する心拍変動取得部と、
   取得された前記心拍変動に基づいて、前記心拍変動を改善させる改善行動を提示する提示部と、
   心拍センサによって計測された前記ユーザの心拍数、及び取得された前記ユーザの前記心拍変動の少なくとも何れか一方を含む計測値に基づいて、前記休息タイミングが所定の回数だけ経過した際の前記ユーザの心理的な状態を評価する評価部と、
   を備え、
   前記提示部は、前記評価部による評価に基づいて、前記ユーザを休息させる休息行動を提示する、
   情報処理装置。
3. 所定の時間毎の休息タイミングを設定する設定部を備え、
   前記心拍変動取得部は、設定された前記休息タイミングに計測された心拍変動を取得する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
4. 前記ユーザから入力された作業の時間に関する情報を少なくとも含む作業計画を取得する計画取得部を備え
   前記設定部は、取得された前記作業計画に従って前記休息タイミングを設定する
   請求項２又は３に記載の情報処理装置。
5. 心拍センサによって計測された前記ユーザの心拍数、及び取得された前記ユーザの前記心拍変動の少なくとも何れか一方を含む計測値に基づいて、前記休息タイミングが所定の回数だけ経過した際の前記ユーザの心理的な状態を評価する評価部を備え、
   前記提示部は、前記評価部による評価に基づいて、前記ユーザを休息させる休息行動を提示する、
   請求項３に記載の情報処理装置。
6. 前記提示部は、前記休息行動を提示する際に、前記評価を入力することで前記休息行動が出力されるように、前記ユーザからのフィードバック情報を含む教師データを用いて学習させた学習済みモデルから出力された前記休息行動を提示する、
   請求項２又は５に記載の情報処理装置。
7. 前記ユーザから前記ユーザが行った作業の実績記録を受け付ける実績受付部を備え、
   前記評価部は、前記計測値に加えて、前記実績受付部が受け付けた前記実績記録に基づいて、前記ユーザの感情を評価する、
   請求項２又は５に記載の情報処理装置。
8. 前記提示部は、
   前記計測値、前記実績記録、及び前記ユーザの感情に基づく振り返り内容を推定することを指示するプロンプト文を生成ＡＩに入力することによって生成された振り返り内容を、前記作業の振り返り内容を受け付ける際に提示する、
   請求項７に記載の情報処理装置。
9. 前記ユーザの心理的な状態に基づく所定の問いかけに対する前記ユーザからの回答を記録する記録部を備え、
   前記提示部は、前記計測値、及び記録された前記回答に基づいて前記ユーザの心の状態を推定することを指示するプロンプト文を生成ＡＩに入力することによって生成された前記ユーザの心の状態を提示する、
   請求項２又は５に記載の情報処理装置。
10. 前記提示部は、前記改善行動を提示する際に、前記心拍変動を入力することで前記改善行動が出力されるように、前記ユーザからのフィードバック情報を含む教師データを用いて学習させた学習済みモデルから出力された前記改善行動を提示する、
    請求項１又は２に記載の情報処理装置。
11. 前記改善行動を提示する際に、前記ユーザから前記改善行動を実施するか否かの選択を受け付ける選択受付部を備える、
    請求項１又は２に記載の情報処理装置。
12. 前記提示部は、前記改善行動を提示する際に、複数の前記改善行動を提示し、
    前記選択受付部は、前記改善行動を実施する選択を受け付ける際に、複数の前記改善行動の中から選択された改善行動を受け付ける、
    請求項１１に記載の情報処理装置。
13. 前記提示部は、前記改善行動によって前記心拍変動が改善されない場合、前記改善行動毎に設定される所定の回数に達するまで前記改善行動を提示する、
    請求項１又は２に記載の情報処理装置。
14. 前記改善行動は、事前に前記ユーザが所定の行動を行った際の脳波情報を測定することによって設定された前記行動である、
    請求項２に記載の情報処理装置。
15. ユーザの心拍変動を取得し、
    取得された前記心拍変動を入力することにより出力される改善行動であって、所定の脳波を促進させる前記改善行動を提示し、
    前記改善行動は、事前に前記ユーザが所定の行動を行った際の脳波情報を測定することによって設定された前記行動である、
    処理をコンピュータが実行する情報処理方法。
16. ユーザの心拍変動を取得し、
    取得された前記心拍変動を入力することにより出力される改善行動であって、所定の脳波を促進させる前記改善行動を提示し、
    前記改善行動は、事前に前記ユーザが所定の行動を行った際の脳波情報を測定することによって設定された前記行動である、
    処理をコンピュータに実行させるための情報処理プログラム。
17. 所定の時間毎の休息タイミングを設定し、
    設定された前記休息タイミングに計測されたユーザの心拍変動を取得し、
    取得された前記心拍変動に基づいて、前記心拍変動を改善させる改善行動を提示し、
    心拍センサによって計測された前記ユーザの心拍数、及び取得された前記ユーザの前記心拍変動の少なくとも何れか一方を含む計測値に基づいて、前記休息タイミングが所定の回数だけ経過した際の前記ユーザの心理的な状態を評価し、
    前記ユーザの心理的な状態の評価に基づいて、前記ユーザを休息させる休息行動を提示する、
    処理をコンピュータが実行する情報処理方法。
18. 所定の時間毎の休息タイミングを設定し、
    設定された前記休息タイミングに計測されたユーザの心拍変動を取得し、
    取得された前記心拍変動に基づいて、前記心拍変動を改善させる改善行動を提示し、
    心拍センサによって計測された前記ユーザの心拍数、及び取得された前記ユーザの前記心拍変動の少なくとも何れか一方を含む計測値に基づいて、前記休息タイミングが所定の回数だけ経過した際の前記ユーザの心理的な状態を評価し、
    前記ユーザの心理的な状態の評価に基づいて、前記ユーザを休息させる休息行動を提示する、
    処理をコンピュータに実行させるための情報処理プログラム。