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WO2023027153A1 - 情報処理方法、情報処理装置および情報処理プログラム - Google Patents

情報処理方法、情報処理装置および情報処理プログラム Download PDF

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WO2023027153A1
WO2023027153A1 PCT/JP2022/032082 JP2022032082W WO2023027153A1 WO 2023027153 A1 WO2023027153 A1 WO 2023027153A1 JP 2022032082 W JP2022032082 W JP 2022032082W WO 2023027153 A1 WO2023027153 A1 WO 2023027153A1
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WO
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information
user
stress
information processing
history
Prior art date
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Ceased
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PCT/JP2022/032082
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English (en)
French (fr)
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誠 新島
千尋 青島
章正 三島
圭祐 伊藤
凌輔 中山
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.)
Sony Group Corp
Original Assignee
Sony Group Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
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Publication date
Application filed by Sony Group Corp filed Critical Sony Group Corp
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Priority to US18/683,562 priority patent/US20240355468A1/en
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    • A61B5/7267—Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems involving training the classification device
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    • A61B5/742—Details of notification to user or communication with user or patient; User input means using visual displays
    • A61B5/744—Displaying an avatar, e.g. an animated cartoon character

Definitions

  • the present invention relates to an information processing method, an information processing apparatus, and an information processing program.
  • the present disclosure proposes an information processing method, an information processing device, and an information processing program that can improve the usability of users who use services related to mental health care.
  • a computer estimates stress information related to the type of stress of the user based on the user's biological information measured in real time by a biosensor, and according to the stress information, the user and identifying correlation information that correlates with the stress information from among behavior information related to the behavior history of the user and activity information related to the social activity history of the user.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration example of an information processing system according to an embodiment of the present disclosure
  • FIG. It is a figure which shows an example of the sensor apparatus which concerns on the same embodiment. It is a figure which shows the structural example of the information processing apparatus which concerns on the same embodiment. It is a figure for demonstrating an example of the information processing which concerns on the same embodiment. It is a flowchart which shows the information processing procedure which concerns on the same embodiment.
  • 1 is a hardware configuration diagram showing an example of a computer that implements functions of an information processing apparatus; FIG.
  • counseling has traditionally been known as a service related to mental health care.
  • counseling by human counselors has various problems. For example, since the number of counselors is limited, it is not always possible for people who need counseling (hereinafter also referred to as patients) to receive counseling as much as they need. For example, because the work hours of counselors are limited, even if someone urgently needs counseling, they may not be able to receive counseling at night or on holidays. In addition, since the time for one counseling session is limited, it may not be possible to receive sufficient counseling with one counseling session. Also, in order to receive counseling, it may be necessary to go to a place where a counselor is present.
  • the information processing apparatus 100 estimates stress information regarding the type of user's stress based on the user's biological information measured in real time by a biological sensor. In addition, the information processing apparatus 100 identifies correlation information that correlates with the stress information from behavior information regarding the user's behavior history and activity information regarding the user's social activity history according to the stress information. do.
  • the information processing apparatus 100 can quickly estimate the type of user's stress based on the user's biological information measured in real time by the biological sensor.
  • the information processing apparatus 100 can quickly detect deterioration of the user's physical condition, it can quickly determine whether or not the user needs counseling.
  • the information processing apparatus 100 can quickly execute a program for performing counseling instead of a human counselor.
  • the information processing apparatus 100 can promptly perform counseling anytime (for example, at night or on holidays) or anywhere (for example, at home or on the go) for a user who needs counseling. .
  • the information processing apparatus 100 can quickly execute counseling anytime and anywhere for a user who needs counseling, it is possible to provide mental health care while the user's mental health disorder is mild. can be made possible. Therefore, the information processing apparatus 100 can prevent deterioration of the mental health condition of the user who needs counseling. In addition, the information processing apparatus 100 can prevent the deterioration of the mental health of the user who needs counseling, leading to suicide or refusal to attend school. In addition, the information processing apparatus 100 can allow the user who needs counseling to take the time to carry out counseling.
  • the information processing apparatus 100 identifies correlation information that correlates with the stress information from behavior information regarding the user's behavior history and activity information regarding the user's social activity history according to the stress information. By doing so, it is possible to appropriately identify the cause of stress based on correlation information that correlates with stress information, in addition to information obtained through dialogue with the user. In addition, the information processing apparatus 100 can appropriately identify the cause of stress, so that appropriate counseling can be performed. In addition, the information processing apparatus 100 can reduce the burden of information provision on the user who receives counseling.
  • FIG. 1 is a diagram showing a configuration example of an information processing system 1 according to an embodiment of the present disclosure.
  • the information processing system 1 includes a sensor device 10 , an information providing device 20 and an information processing device 100 .
  • the sensor device 10, the information providing device 20, and the information processing device 100 are connected via a predetermined network N so as to be communicable by wire or wirelessly.
  • the information processing system 1 shown in FIG. 1 may include an arbitrary number of sensor devices 10, an arbitrary number of information providing devices 20, and an arbitrary number of information processing devices 100.
  • FIG. 1 may include an arbitrary number of sensor devices 10, an arbitrary number of information providing devices 20, and an arbitrary number of information processing devices 100.
  • the sensor device 10 is an information processing device that includes a biosensor and uses the biosensor to measure the biometric information of the user in real time. Specifically, the sensor device 10 is always worn by the user and constantly monitors the user's biological information. More specifically, the sensor device 10 measures the amount of hormones in the user's blood, the user's blood pressure, heart rate, blood sugar level, or electroencephalogram in real time as the user's biological information. . For example, the sensor device 10 measures in real time the amount of cortisol, dopamine, adrenaline, noradrenaline, oxytocin, endorphins, or serotonin as hormones in the user's blood. The sensor device 10 measures the user's biological information in real time using the biosensor, and transmits the user's biological information measured in real time by the biosensor to the information processing device 100 .
  • Cortisol also known as the “stress hormone,” is a hormone that increases secretion from the adrenal glands when the body and mind are stressed.
  • Dopamine also known as a “reward hormone,” is a hormone that excites and makes people feel nervous.
  • Adrenaline also known as the “fight or flight hormone,” is a hormone that has strong physical effects on blood vessels and muscles.
  • Noradrenaline also known as the “irritation hormone,” is a hormone that has strong psychoactive effects such as surprise, excitement, and fear.
  • Oxytocin is also called the “love hormone”.
  • Endorphins also known as “brain drugs,” are hormones that produce a strong feeling of elation. Serotonin, also known as the “happiness hormone,” is a hormone associated with peace of mind and relaxation.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of a sensor device according to an embodiment of the present disclosure.
  • the sensor device shown in FIG. 2 is a biosensor in the form of a thin film that can be attached to the skin and worn at all times.
  • the sensor device shown in FIG. 2 applies LDV (Laser Doppler Velocimeter) technology to measure the blood flow rate with light. For example, by using the coherence of laser light emitted from the site where the sensor device is attached, the velocity of blood fluid or the amount of hormones in the blood at the site of the body where the sensor device is attached is measured.
  • LDV Laser Doppler Velocimeter
  • the information providing device 20 is a server device that provides action information regarding the user's action history and activity information regarding the user's social activity history.
  • the information providing device 20 provides the information processing device 100 with action information regarding the user's action history and activity information regarding the user's social activity history in response to a request from the information processing device 100 .
  • the behavior information is also called the user's personal terminal history basic data (or personal information), and includes information related to various histories acquired from the user's terminal device.
  • the behavior information includes location information related to the user's location history, search information related to the search history, browsing information related to the browsing history, purchase information related to the purchase history, movement information related to the movement history, posted information related to the posting history, or This is information about the history of image data or audio data stored in the user's terminal device.
  • the behavior information includes information posted by the user on SNS, shopping history, travel location information history, images taken by the camera of the user's terminal device, and recording function of the user's terminal device.
  • the information providing device 20 acquires user behavior information from the user's terminal device. For example, the information providing device 20 may acquire relatively recent action information of the user, such as action information for the most recent past month. Note that the information providing apparatus 20 may acquire behavior information for an arbitrary period, such as the most recent past three months or the most recent past week, without being limited to the behavior information for the most recent past month.
  • Activity information is also called social security basic data (or social security basic information).
  • activity information is personal information managed by the country to which the user has belonged, a national agency, a public body of the country, or an organization to which the user has belonged, or health information about the health of
  • the information providing device 20 may acquire the user's personal information managed by the Ministry of Health, Labor and Welfare.
  • the information providing device 20 may acquire user's personal information (for example, personal information such as family structure, marital history, divorce history, tax amount, etc.) managed by the local government in which the user resides.
  • the information providing device 20 also collects user's personal information managed by the personnel department of the company to which the user belongs (for example, income amount, qualifications owned by the user, title, department, personnel change history, personnel information, etc.). Personal information such as evaluation) may be acquired.
  • the information providing device 20 may acquire user's personal information (for example, school grades, etc.) managed by the school the user attended.
  • the information providing apparatus 20 may acquire health information regarding the user's health (for example, the user's medical history, medical checkup results, etc.) from a hospital or the like where the user has visited.
  • the information processing device 100 is a computer used by a user. Specifically, the information processing device 100 is a device (terminal device) that can be carried by the user.
  • the information processing apparatus 100 is realized by, for example, a smartphone, a tablet terminal, a notebook PC (Personal Computer), a mobile phone, a PDA (Personal Digital Assistant), or the like.
  • the information processing device 100 also acquires from the sensor device 10 the user's biological information measured in real time by the biological sensor. Subsequently, the information processing apparatus 100 estimates stress information regarding the type of user's stress based on the user's biological information measured in real time by the biological sensor.
  • the information processing device 100 acquires from the information providing device 20 action information relating to the user's action history and activity information relating to the user's social activity history. Subsequently, according to the estimated stress information, the information processing apparatus 100 selects, from among behavior information related to the user's behavior history and activity information related to the user's social activity history, a correlation correlated with the stress information. Identify information.
  • the information processing device 100 executes counseling for the user based on the identified correlation information, and identifies the cause of the user's stress. Further, the information processing apparatus 100 executes a recovery program according to the cause of stress of the user.
  • FIG. 3 is a diagram showing a configuration example of the information processing device 100 according to the embodiment of the present disclosure.
  • information processing apparatus 100 includes communication section 110 , storage section 120 , output section 130 , input section 140 and control section 150 .
  • the communication unit 110 is implemented by, for example, a NIC (Network Interface Card) or the like. Also, the communication unit 110 is connected to the network N by wire or wirelessly, and transmits and receives information to and from the sensor device 10 and the information providing device 20, for example.
  • NIC Network Interface Card
  • the storage unit 120 is implemented by, for example, a semiconductor memory device such as RAM (Random Access Memory) or flash memory, or a storage device such as a hard disk or optical disk.
  • a semiconductor memory device such as RAM (Random Access Memory) or flash memory
  • a storage device such as a hard disk or optical disk.
  • the storage unit 120 stores information regarding a first machine learning model and a second machine learning model, which will be described later.
  • the storage unit 120 also stores information about a recovery program, which will be described later.
  • the output unit 130 outputs various information.
  • the output unit 130 includes, for example, a liquid crystal display or an organic EL (Electro-Luminescence) display, and displays various information.
  • the output unit 130 includes, for example, a speaker, and outputs various information by voice. Note that audio output may be performed by an external speaker, headphones, or the like connected via the communication unit 110 instead of the output unit 130 .
  • the input unit 140 receives various input operations from the user.
  • the input unit 140 has, for example, a microphone, and receives voice input from the user.
  • the input unit 140 includes, for example, a keyboard, a mouse, and a touch panel in the case of a smartphone, and receives various input operations from the user.
  • the control unit 150 is a controller.
  • the information processing apparatus 100 is controlled by a CPU (Central Processing Unit), MPU (Micro Processing Unit), ASIC (Application Specific Integrated Circuit), FPGA (Field Programmable Gate Array), or the like.
  • Various programs (corresponding to an example of an information processing program) stored in the internal storage device are executed by using a storage area such as a RAM as a work area.
  • the control unit 150 has an estimation unit 151 , a specification unit 152 , a counseling execution unit 153 and a recovery program execution unit 154 .
  • the estimation unit 151 acquires the user's biological information measured in real time by the biological sensor from the sensor device 10 . Specifically, the estimating unit 151 acquires a measured value regarding the amount of hormones in the blood of the user as the biological information. For example, the estimating unit 151 obtains a measured value regarding the amount of cortisol, dopamine, adrenaline, noradrenaline, oxytocin, endorphin, or serotonin as hormones in the user's blood. In addition, the estimation unit 151 acquires measured values related to the user's blood pressure, heart rate, blood sugar level, or electroencephalogram as biological information.
  • the estimation unit 151 estimates stress information regarding the type of stress of the user based on the user's biological information measured in real time by the biological sensor. Specifically, when the measured values regarding the plurality of types of biological information indicate abnormal values, the estimating unit 151 calculates the stress information based on the combination pattern of the abnormal values indicated by the measured values regarding the plurality of types of biological information. to estimate
  • the measured value of the biological information showing an abnormal value means that the measured value of the biological information is out of the range of the reference value of the biological information. More specifically, the estimating unit 151 estimates that the measured values of the plurality of types of biometric information are input to the first machine learning model as input information.
  • a user's stress information is estimated using a first machine learning model trained in advance so as to output, as output information, a probability corresponding to each pattern of combinations of abnormal values shown.
  • the pattern of the first combination of abnormal values indicated by the measured values of multiple types of biological information corresponds to the first type of stress (for example, the stress of growing up in a dysfunctional family).
  • a pattern of a second combination of abnormal values indicated by measured values relating to a plurality of types of biological information corresponds to a second type of stress (for example, stress due to health anxiety).
  • a third combination pattern of abnormal values indicated by measured values relating to a plurality of types of biological information corresponds to a third type of stress (for example, stress due to a sense of responsibility at work).
  • the estimation unit 151 determines that the measured values regarding the plurality of types of biological information are abnormal values when the measured values regarding the plurality of types of biological information of the user are input to the first machine learning model as input information. If not indicated, the probabilities that the measured values of the plurality of types of biological information correspond to each pattern of the first, second, and third combinations of abnormal values are calculated as zero, and output as output information.
  • the estimating unit 151 when the measured values regarding the plurality of types of biometric information of the user are input as the first machine learning model input information, and the measured values regarding the plurality of types of biometric information indicate an abnormal value calculates the probabilities that the measured values related to multiple types of biological information correspond to each pattern of the first, second, and third combinations of abnormal values, and outputs them as the output information of the first machine learning model. .
  • the estimating unit 151 calculates the probabilities corresponding to each pattern of the first, second, and third combinations of abnormal values to be 80%, 10%, and 10%, respectively, and the output information of the first machine learning model output as Subsequently, the estimating unit 151 determines that the type of stress corresponding to the pattern of the combination of abnormal values corresponding to the highest probability among the probabilities output as the output information of the first machine learning model is the stress information of the user. Assume that there is.
  • the estimation unit 151 may estimate stress information based on patterns of changes in measured values related to biological information, in addition to patterns of combinations of abnormal values indicated by measured values related to multiple types of biological information.
  • the transition pattern of the measured value related to biometric information can be rephrased as a pattern of time change of the measured value related to biometric information or a pattern of time-series change of the measured value related to biometric information. More specifically, the estimating unit 151 calculates each pattern of transition of the measured value related to the biometric information when a pattern of transition of the measured value related to the biometric information of the user is input as input information to the first machine learning model.
  • the user's stress information is estimated using a first machine learning model that has been pre-learned so as to output the probability corresponding to (1) as output information.
  • the first pattern of changes in measured values related to biological information corresponds to the first type of stress (for example, the stress of growing up in a dysfunctional family).
  • a second pattern of changes in measured values related to biological information corresponds to a second type of stress (for example, stress due to health concerns).
  • a third pattern of changes in measured values related to biological information corresponds to a third type of stress (for example, stress due to a sense of responsibility at work).
  • the estimating unit 151 determines that the pattern of transition of measured values related to the biological information is the measured value If none of the first, second and third transition patterns of the transition of The probabilities corresponding to each pattern are calculated as zero and output as output information.
  • the estimating unit 151 when the pattern of transition of measured values related to the biometric information of the user is input to the first machine learning model as input information, determines that the pattern of transition of measured values related to the biometric information is the change of measured values.
  • the pattern of transition of measured values related to biological information corresponds to the first, second, and third patterns of transition of measured values. are calculated and output as output information.
  • the estimating unit 151 calculates the probabilities corresponding to the first, second, and third patterns of the transition of the measured value to be 70%, 20%, and 10%, respectively, and the output information of the first machine learning model output as Subsequently, the estimating unit 151 determines that the type of stress corresponding to the pattern of transition of the measured value corresponding to the highest probability among the probabilities output as the output information of the first machine learning model is the stress information of the user. Assume that there is.
  • the estimating unit 151 among the measured values regarding the amount of cortisol, dopamine, adrenaline, noradrenaline, oxytocin, endorphins, or serotonin, or the measured values regarding the user's blood pressure, heart rate, blood sugar level, or electroencephalogram, Stress information may be inferred when at least one of the measurements indicates an outlier.
  • the estimation unit 151 may estimate stress information according to the type of hormone that exhibits an abnormal value.
  • the estimating unit 151 may estimate that the user is in a state of stress with a strong mental effect such as surprise, excitement, or fear when the measured value regarding the amount of noradrenaline indicates an abnormal value. In this way, the estimation unit 151 may estimate stress information based on whether or not the measured value related to biological information indicates an abnormal value.
  • the specifying unit 152 correlates the stress information with the behavior information related to the user's behavior history and the activity information related to the user's social activity history. Identify correlation information. For example, the identifying unit 152 identifies a keyword corresponding to the stress information estimated by the estimating unit 151 by referring to a first list in which stress information and keywords corresponding to the stress information are associated in advance. Subsequently, the identifying unit 152 searches for correlation information correlated with the stress information from the user's behavior information and activity information based on the identified keyword.
  • the specifying unit 152 refers to the first list to refer to “stress of growing up in a dysfunctional family.”
  • keywords corresponding to "stress” for example, keywords such as "family", "home”, and "human relations" are specified.
  • the identifying unit 152 selects correlation information that correlates with the stress information from the user's activity information and activity information based on the identified keywords such as "family", "home”, and "human relations". search for.
  • the identifying unit 152 identifies personal information about family composition from among the user's activity information as correlation information that correlates with stress information.
  • the identifying unit 152 identifies company personnel information as correlation information that correlates with stress information from the user's activity information.
  • the identifying unit 152 refers to a list in which stress information and types of behavior information or activity information to be searched for in order to identify correlation information corresponding to the stress information are associated in advance, and the estimating unit 151 Identify the type of behavioral information or activity information that corresponds to the estimated stress information.
  • the specifying unit 152 searches for correlation information that correlates with the stress information from the user's action information and activity information based on the specified type of action information or activity information.
  • the identifying unit 152 refers to the second list to refer to “stress of growing up in a dysfunctional family”.
  • types of behavior information corresponding to "stress” for example, SNS posting information, video captured by a terminal device, and information related to audio recorded by a terminal device are specified.
  • the identifying unit 152 identifies, from the user's behavior information, information about SNS posting information, video captured by the terminal device, and audio recorded by the terminal device as correlation information correlated with the stress information. do.
  • the counseling executing unit 153 executes counseling for the user based on the correlation information specified by the specifying unit 152. Specifically, the counseling execution unit 153 outputs question information about the question to the user, acquires reaction information about the user's reaction to the question, and determines the cause of the user's stress based on the reaction information and the correlation information. identify. For example, when the reaction information and the correlation information are input to the second machine learning model as input information, the counseling execution unit 153 is trained in advance to output information about the cause of the user's stress as output information. uses a machine learning model to identify the causes of user stress.
  • the reaction information may be answer information regarding the user's answer to the question. Also, the reaction information may be the user's biometric information measured during counseling for the user.
  • the counseling execution unit 153 may identify the user's schema based on the reaction information and the correlation information.
  • a schema is a term used in cognitive psychology, and is one of the concepts used when explaining human cognitive processes.
  • a schema is structured knowledge that underpins cognitive activities such as perception of the external world, use of language, and thought. In other words, a schema is like a habit of thinking.
  • the recovery program execution unit 154 executes a recovery program according to the cause of stress identified by the counseling execution unit 153. Specifically, recovery program execution unit 154 selects a recovery program according to the cause of stress. For example, the recovery program execution unit 154 selects a program that allows the user to relieve stress, such as mindfulness or karaoke, depending on the cause of stress. Further, when the user's schema is specified, the recovery program execution unit 154 selects a recovery program for correcting the cognitive distortion according to the user's schema. Subsequently, the recovery program executing unit 154 executes the selected recovery program.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining an example of information processing according to the embodiment of the present disclosure.
  • the sensor device 10 shown in FIG. 4 includes a living body detector. Since the sensor device 10 is always worn by the user to be detected, the biometric detection unit continuously detects a plurality of biometric information of the user over a long period of time. The biometric detection unit transmits a plurality of pieces of biometric information of the user continuously and over a long period of time to the information processing apparatus 100 by wireless communication. The biometric detection unit continuously and for a long period of time transmits to the information processing apparatus 100 biometric information that reflects the effects of the user's activities such as eating, exercising, and sleeping, as well as variations due to time of day and season.
  • the information processing apparatus 100 shown in FIG. 4 also includes a biological information management unit.
  • the biometric information management unit corresponds to the estimation unit 151 described with reference to FIG.
  • the information processing device 100 acquires a plurality of pieces of biological information of the user from the sensor device 10 continuously and over a long period of time. That is, the information processing apparatus 100 continuously and over a long period of time acquires biometric information that reflects the effects of the user's activities such as eating, exercising, and sleeping, as well as variations due to time of day and season.
  • the information processing apparatus 100 learns a first neural network (e.g., equivalent to the first machine learning model described above) using a plurality of pieces of biometric information of the user continuously detected over a long period of time as learning data. Let Thereby, the information processing apparatus 100 can cause the first neural network to learn the range of reference values related to the biometric information of the user.
  • a first neural network e.g., equivalent to the first machine learning model described above
  • the information processing apparatus 100 acquires biometric information not only of one user but also of many users (for example, all users wearing the sensor device 10), and The first neural network is trained using the biometric information as learning data. Thereby, the information processing apparatus 100 can always update what kind of state is the range of the reference value for the biometric information in general.
  • the information processing apparatus 100 causes the first neural network to learn what kinds of stress symptoms have a strong correlation with combinations of abnormal values of biological information.
  • the information processing apparatus 100 accumulates classifications that are considered to be typical examples of stress symptoms as many types of stress indices, and causes the first neural network to learn them. When the information processing apparatus 100 determines that the measured value related to the user's biological information indicates an abnormal value, the information processing apparatus 100 uses the first neural network to determine which stress index the user's stress symptoms are close to.
  • the information processing apparatus 100 shown in FIG. 4 also includes a personal basic information acquisition unit.
  • the personal basic information acquisition unit corresponds to the estimation unit 151 described with reference to FIG.
  • the information processing apparatus 100 acquires the user's basic social security information from the social security basic information management server 20-1.
  • the basic social security information (school grades and records, company personnel information, medical and medical examination data, etc.) is personal information managed by the community to which the patient belongs, such as the state, company, or school. In this embodiment, it is assumed that the community to which the patient belongs, such as the state, company, or school, agrees to use these data legally.
  • the information processing apparatus 100 can access these information records as one of the causes of stress.
  • the information processing apparatus 100 causes the first neural network to learn papers and diagnostic data regarding causal relationships that information or records indicating a relatively abnormal experience may have been the cause of stress symptoms.
  • the information processing apparatus 100 may use the first neural network to identify information or records indicating a relatively abnormal experience in the basic social security information as correlation information that correlates with the stress information. .
  • the information processing apparatus 100 determines which stress index the user's stress symptom is close to, it acquires the user's personal action history from the personal information management server (SNS server, etc.) 20-2.
  • personal action history search history, SNS remarks, shopping and travel history, images and recordings, etc.
  • the information processing apparatus 100 can also access these information records as one of the causes of stress.
  • the information processing apparatus 100 identifies correlation information correlated with stress information from the personal behavior history.
  • the information processing apparatus 100 outputs information about the cause of the user's stress.
  • a first neural network model pre-trained to output information is used to identify the cause of the user's stress. What has been described so far is what the information processing apparatus 100 automatically performs to identify the cause of the user's stress after determining which stress index the user's stress symptom is close to.
  • the information processing apparatus 100 displays a counselor avatar (hereinafter referred to as an avatar) on the screen, and clearly informs the user that "the health care program has started.” to notify you.
  • the information processing apparatus 100 includes avatars (planar images) corresponding to the user's ideal counselor, blue translucent spheres of various sizes, the user's ex-lover, or the user's father. or a stereoscopic image), the second neural network is trained in advance so as to select and display an avatar that matches the user's stress symptom or cause of stress.
  • the information processing apparatus 100 uses the second neural network to display on the screen an avatar corresponding to the user's symptoms of stress and the cause of stress.
  • the information processing apparatus 100 appropriately controls means of communication from the avatar to the user (for example, tone of voice, wording, etc.) according to the avatar.
  • the information processing device 100 starts a natural language conversation called hearing by outputting voice.
  • the information processing apparatus 100 may conduct an interview by displaying text.
  • the information processing apparatus 100 collects factual information by asking the user questions and telling him or her about the facts and feelings, and uses the collected information for the selection of the recovery program.
  • the sensor device 10 measures the user's reaction information (biological information) to the question.
  • the information processing device 100 also acquires reaction information from the sensor device 10 .
  • the reaction information is input to the first neural network (e.g., equivalent to the second machine learning model described above) as input information
  • the information processing apparatus 100 outputs information about the cause of the user's stress.
  • a first neural network model pre-trained to output information is used to identify the cause of the user's stress.
  • the information processing apparatus 100 uses a first neural network model that has been trained in advance to determine an unconscious reaction (lie or agitation) based on biological information, and uses the user's reaction information (biological information) to the question. read the user's unconscious reaction (lie or upset) from the As a result, the information processing apparatus 100 can more scientifically identify the cause of the user's stress.
  • FIG. 5 is a flow chart showing an information processing procedure according to an embodiment of the present disclosure.
  • the estimation unit 151 acquires the user's biological information measured in real time by the biological sensor (step S11). Subsequently, the estimating unit 151 determines whether or not the measured value related to the user's biological information indicates an abnormal value (step S12). When the estimation unit 151 determines that the measured value related to the user's biological information does not indicate an abnormal value (Step S12; No), the process ends. On the other hand, when the estimation unit 151 determines that the measured value related to the user's biological information indicates an abnormal value (step S12; Yes), the estimation unit 151 estimates the user's stress information (step S13).
  • the identifying unit 152 identifies correlation information correlated with the user's stress information from among the user's behavior information and activity information according to the user's stress information estimated by the estimating unit 151 (step S14).
  • the counseling executing unit 153 executes counseling for the user based on the correlation information specified by the specifying unit 152 (step S15). Subsequently, the counseling execution unit 153 acquires the user's reaction information to the question (step S16). Subsequently, the counseling execution unit 153 identifies the cause of the user's stress based on the reaction information and the correlation information (step S17).
  • the recovery program execution unit 154 selects a recovery program according to the cause of stress identified by the counseling execution unit 153 (step S18). Subsequently, the recovery program executing unit 154 executes the selected recovery program (step S19).
  • the information processing device 100 includes the estimating unit 151 and the identifying unit 152 .
  • the estimation unit 151 estimates stress information regarding the type of stress of the user based on the user's biological information measured in real time by a biological sensor.
  • the identifying unit 152 identifies correlation information correlated with the stress information from behavior information about the user's behavior history and activity information about the user's social activity history, according to the stress information.
  • the information processing apparatus 100 can quickly estimate the type of user's stress based on the user's biological information measured in real time by the biological sensor.
  • the information processing apparatus 100 can quickly detect deterioration of the user's physical condition, it can quickly determine whether or not the user needs counseling. Therefore, the information processing apparatus 100 can prevent deterioration of the mental health condition of the user who needs counseling.
  • the information processing apparatus 100 can prevent the deterioration of the mental health of the user who needs counseling, leading to suicide or refusal to attend school.
  • the information processing apparatus 100 can allow the user who needs counseling to take the time to carry out counseling.
  • the information processing apparatus 100 identifies correlation information that correlates with the stress information from behavior information regarding the user's behavior history and activity information regarding the user's social activity history according to the stress information. By doing so, it is possible to appropriately identify the cause of stress based on correlation information that correlates with stress information, in addition to information obtained through dialogue with the user. In addition, the information processing apparatus 100 can appropriately identify the cause of stress, so that appropriate counseling can be performed. In addition, the information processing apparatus 100 can reduce the burden of information provision on the user who receives counseling.
  • the estimation unit 151 estimates stress information based on whether or not the measured value related to the biological information indicates an abnormal value.
  • the information processing apparatus 100 can appropriately estimate the type of user's stress based on whether or not the measured value related to the biological information indicates an abnormal value.
  • the estimating unit 151 estimates the stress information based on the pattern of combinations of abnormal values indicated by the measured values of the plurality of types of biological information. .
  • the information processing apparatus 100 can appropriately estimate the type of user's stress based on the pattern of combinations of abnormal values indicated by the measured values of multiple types of biological information.
  • estimation unit 151 estimates stress information based on the transition pattern of measured values related to biological information.
  • the information processing apparatus 100 can appropriately estimate the type of user's stress based on the transition pattern of measured values related to biological information.
  • the biological information is the amount of hormones in the user's blood.
  • the information processing device 100 can appropriately estimate the type of stress of the user based on the measured value of the amount of hormones in the user's blood.
  • the biological information is the user's blood pressure, heart rate, blood sugar level, or electroencephalogram.
  • the information processing device 100 can appropriately estimate the type of user's stress based on the measured values related to the user's blood pressure, heart rate, blood sugar level, or electroencephalogram.
  • the behavior information includes location information related to the user's location history, search information related to the search history, browsing information related to the browsing history, purchase information related to the purchase history, movement information related to the movement history, posted information related to the posting history, or This is information about the history of image data or audio data stored in the terminal device.
  • the information processing apparatus 100 can identify correlation information that correlates with the user's stress information from relatively recent behavior information of the user, such as behavior information for the most recent past month. can. Therefore, the information processing apparatus 100 can appropriately identify the cause of the user's stress based on the user's relatively recent behavior information.
  • activity information may be personal information managed by the country to which the user has belonged, a national agency, a public body of the country, or an organization to which the user has belonged, or information related to the user's health. health information.
  • the information processing apparatus 100 can identify correlation information that correlates with the user's stress information from the user's past activity information, such as activity information from ten years ago or more, for example. Therefore, the information processing apparatus 100 can appropriately identify the cause of the user's stress based on the user's past activity information.
  • the information processing device 100 further includes a counseling execution unit 153 .
  • Counseling executing unit 153 executes counseling for the user based on the correlation information.
  • the counseling execution unit 153 outputs question information about the question to the user, acquires reaction information about the user's reaction to the question, and determines the cause of the user's stress based on the reaction information and the correlation information. identify.
  • the information processing apparatus 100 determines that counseling for the user is necessary, it can quickly execute a program for executing counseling instead of a human counselor. As a result, the information processing apparatus 100 can promptly perform counseling anytime (for example, at night or on holidays) or anywhere (for example, at home or on the go) for a user who needs counseling. . In addition, since the information processing apparatus 100 can quickly execute counseling anytime and anywhere for a user who needs counseling, it is possible to provide mental health care while the user's mental health disorder is mild. can be made possible.
  • the counseling execution unit 153 identifies the user's schema based on the reaction information and the correlation information.
  • the information processing device 100 can appropriately identify the user's schema based on the reaction information and the correlation information.
  • reaction information is answer information about the user's answer to the question.
  • the information processing device 100 can appropriately identify the user's schema based on the response information and the correlation information.
  • reaction information is the user's biological information measured during counseling for the user.
  • the information processing apparatus 100 can appropriately identify the user's schema based on the user's biometric information and correlation information measured during counseling.
  • the information processing device 100 further includes a recovery program execution unit 154 .
  • the recovery program executing unit 154 executes a recovery program according to the cause of stress.
  • the information processing apparatus 100 can cause the user to execute a recovery program according to the cause of the stress, thereby supporting the recovery from the user's mental health problems.
  • the recovery program execution unit 154 executes a recovery program for correcting the cognitive distortion according to the user's schema.
  • the information processing apparatus 100 can assist the user in recovering from mental health problems by correcting the cognitive distortion according to the user's schema.
  • FIG. 6 is a hardware configuration diagram showing an example of a computer 1000 that reproduces the functions of an information processing apparatus such as the information processing apparatus 100.
  • An information processing apparatus 100 according to an embodiment will be described below as an example.
  • the computer 1000 has a CPU 1100 , a RAM 1200 , a ROM (Read Only Memory) 1300 , a HDD (Hard Disk Drive) 1400 , a communication interface 1500 and an input/output interface 1600 .
  • Each part of computer 1000 is connected by bus 1050 .
  • the CPU 1100 operates based on programs stored in the ROM 1300 or HDD 1400 and controls each section. For example, the CPU 1100 loads programs stored in the ROM 1300 or HDD 1400 into the RAM 1200 and executes processes corresponding to various programs.
  • the ROM 1300 stores a boot program such as BIOS (Basic Input Output System) executed by the CPU 1100 when the computer 1000 is started, and programs dependent on the hardware of the computer 1000.
  • BIOS Basic Input Output System
  • the HDD 1400 is a computer-readable recording medium that non-temporarily records programs executed by the CPU 1100 and data used by such programs.
  • HDD 1400 is a recording medium that records the program according to the present disclosure, which is an example of program data 1450 .
  • a communication interface 1500 is an interface for connecting the computer 1000 to an external network 1550 (for example, the Internet).
  • CPU 1100 receives data from another device via communication interface 1500, and transmits data generated by CPU 1100 to another device.
  • the input/output interface 1600 is an interface for connecting the input/output device 1650 and the computer 1000 .
  • the CPU 1100 receives data from input devices such as a keyboard and mouse via the input/output interface 1600 .
  • the CPU 1100 also transmits data to an output device such as a display, speaker, or printer via the input/output interface 1600 .
  • the input/output interface 1600 may function as a media interface for reading a program or the like recorded on a predetermined recording medium.
  • Media include, for example, optical recording media such as DVD (Digital Versatile Disc) and PD (Phase change rewritable disk), magneto-optical recording media such as MO (Magneto-Optical disk), tape media, magnetic recording media, semiconductor memories, etc. is.
  • the CPU 1100 of the computer 1000 reproduces the functions of the control unit 140 and the like by executing programs loaded on the RAM 1200 .
  • the HDD 1400 also stores programs according to the present disclosure and various data.
  • CPU 1100 reads and executes program data 1450 from HDD 1400 , as another example, these programs may be obtained from another device via external network 1550 .
  • the present technology can also take the following configuration.
  • (1) the computer estimating stress information related to the type of stress of the user based on the user's biological information measured in real time by a biosensor; Identifying correlation information that correlates with the stress information from behavior information about the behavior history of the user and activity information about the social activity history of the user according to the stress information; information processing method, including (2) estimating the stress information based on whether the measured value of the biological information indicates an abnormal value; The information processing method according to (1) above. (3) estimating the stress information based on a combination pattern of abnormal values indicated by the plurality of types of measured values of the biological information when the measured values of the plurality of types of the biological information indicate abnormal values; The information processing method according to (2) above.
  • the information processing method according to any one of (1) to (3) above.
  • the biological information is the amount of hormones in the user's blood, The information processing method according to any one of (1) to (4) above.
  • the biological information is the user's blood pressure, heart rate, blood sugar level, or electroencephalogram, The information processing method according to any one of (1) to (5) above.
  • the behavior information includes location information related to the location history of the user, search information related to the search history, browsing information related to the browsing history, purchase information related to the purchase history, movement information related to the movement history, posted information related to the posting history, or the user Information about the history of image data or audio data stored in the terminal device of The information processing method according to any one of (1) to (6) above.
  • the activity information is personal information managed by a country to which the user has belonged, an institution in the country, a public body in the country, or an organization to which the user has belonged, or health information about the health of a person, The information processing method according to any one of (1) to (7) above.
  • the computer an estimating unit that estimates stress information related to the type of stress of the user based on the user's biological information measured in real time by a biosensor; a specifying unit that specifies correlation information that correlates with the stress information from behavior information about the behavior history of the user and activity information about the social activity history of the user according to the stress information; , Information processing program to function as
  • information processing system 10 sensor device 20 information providing device 100 information processing device 110 communication unit 120 storage unit 130 output unit 140 input unit 150 control unit 151 estimation unit 152 identification unit 153 counseling execution unit 154 recovery program execution unit

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Abstract

実施形態に係る情報処理方法は、コンピュータが、生体センサによってリアルタイムに測定された利用者の生体情報に基づいて、利用者のストレスの種類に関するストレス情報を推定し、ストレス情報に応じて、利用者の行動履歴に関する行動情報、および、利用者の社会的な活動の履歴に関する活動情報の中から、ストレス情報と相関する相関情報を特定する、ことを含む。

Description

情報処理方法、情報処理装置および情報処理プログラム
　本発明は、情報処理方法、情報処理装置および情報処理プログラムに関する。
　従来、例えば、日本の社会において、メンタルヘルスの不調という深刻な社会問題がある。そこで近年、メンタルヘルスのケアに関する技術が知られている。例えば、対象者への質問または計測を行い、その回答や結果から、対象者の過去から現在に至るまでの体験といった実情モデルを構築し、構築された実情モデルに基づいて、対象者の悩み、および、悩みの原因を特定する。また、特定された対象者の悩みの原因、および、構築された実情モデルに基づいて、認知の歪みを修正し悩みを解決解消、または、幸福度を向上するためのアドバイスパッケージ情報であって、対象者に提示するためのアドバイスパッケージ情報を特定する技術が知られている。
特開２０２２－５９５４７号公報
　しかしながら、上記の従来技術では、対象者への質問の回答または計測の結果に基づいて、対象者の悩み、および、悩みの原因を特定するにすぎないため、メンタルヘルスのケアに関するサービスを利用する利用者のユーザビリティを向上させることを可能とすることができるとは限らない。
　そこで、本開示では、メンタルヘルスのケアに関するサービスを利用する利用者のユーザビリティを向上させることを可能とすることができる情報処理方法、情報処理装置および情報処理プログラムを提案する。
　本開示によれば、コンピュータが、生体センサによってリアルタイムに測定された利用者の生体情報に基づいて、前記利用者のストレスの種類に関するストレス情報を推定し、前記ストレス情報に応じて、前記利用者の行動履歴に関する行動情報、および、前記利用者の社会的な活動の履歴に関する活動情報の中から、前記ストレス情報と相関する相関情報を特定する、ことを含む情報処理方法が提供される。
本開示の実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。 同実施形態に係るセンサ装置の一例を示す図である。 同実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。 同実施形態に係る情報処理の一例について説明するための図である。 同実施形態に係る情報処理手順を示すフローチャートである。 情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
　以下に、本開示の実施形態について図面に基づいて詳細に説明する。なお、以下の各実施形態において、同一の部位には同一の符号を付することにより重複する説明を省略する。
（実施形態）
［１．はじめに］
　従来、例えば、日本の社会において、メンタルヘルスの不調という深刻な社会問題がある。例えば、厚生労働省の調査（２０２１年度）によると、日本に住む１５歳から３９歳までの若年層の死因の第１位は自殺であった。また、近年、日本では、自殺者数が上昇傾向にあり、２０２１年の自殺者数は、年間２万人以上であった。また、文部科学省の調査（２０２０年度）によると、全国の小・中学生の不登校児童生徒数は８年連続で増加しており、約２０万人に達した。また、自殺や不登校といった問題は、メンタルヘルスの不調が一因であると考えられる。そのため、日本の社会においては、メンタルヘルスのケアに関するサービスに対するニーズがますます高まっている。
　また、従来、メンタルヘルスのケアに関するサービスとして、カウンセリングが知られている。しかしながら、人間のカウンセラーによるカウンセリングには様々な問題がある。例えば、カウンセラーの人数は限られているため、カウンセリングを必要とする人（以下、患者ともいう）がいつでも必要なだけカウンセリングを受けることができるとは限らない。例えば、カウンセラーの勤務時間は限られているため、緊急にカウンセリングを必要とする人がいたとしても、夜間や休日にはカウンセリングを受けけることができない場合がある。また、一回のカウンセリングの時間が限られているため、一回のカウンセリングでは、十分なカウンセリングを受けることができない場合がある。また、カウンセリングを受けるために、カウンセラーがいる場所に行かなければならない場合がある。
　また、カウンセラーが患者から必要な情報を収集し、整理するには、時間を要する。また、カウンセラーに対して情報を提供するために、患者が自身の記憶をたどって話をすることは、患者にとって負担となる場合がある。また、患者の中には、体調がかなり悪くなってからでないとカウンセリングを受けようとしない者や、そもそも、人に会うことを必要とするカウンセリングを受けることに抵抗がある者も存在する。また、せっかくカウンセリングを受けることができたとしても、カウンセラーとの相性が悪いといった問題が生じる可能性がある。また、例えば、家庭や学校、職場などでの人間関係が患者にとってのストレスの原因となっている場合、患者との対話によって得られた情報のみに基づいて実態を把握することは困難な場合がある。
　そこで、本開示の実施形態に係る情報処理装置１００は、生体センサによってリアルタイムに測定された利用者の生体情報に基づいて、利用者のストレスの種類に関するストレス情報を推定する。また、情報処理装置１００は、ストレス情報に応じて、利用者の行動履歴に関する行動情報、および、利用者の社会的な活動の履歴に関する活動情報の中から、ストレス情報と相関する相関情報を特定する。
　これにより、情報処理装置１００は、生体センサによってリアルタイムに測定された利用者の生体情報に基づいて、利用者のストレスの種類を迅速に推定することができる。また、情報処理装置１００は、利用者の体調の悪化を迅速に検知することができるので、利用者に対するカウンセリングが必要であるか否かを迅速に判定することができる。また、情報処理装置１００は、利用者に対するカウンセリングが必要であると判定した場合、人間のカウンセラーの代わりに、カウンセリングを実行するプログラムを迅速に実行することができる。これにより、情報処理装置１００は、カウンセリングを必要とする利用者に対して、いつでも（例えば、夜間や休日でも）どこでも（例えば、自宅でも外出先でも）迅速にカウンセリングを実行可能とすることができる。また、情報処理装置１００は、カウンセリングを必要とする利用者に対して、いつでもどこでも迅速にカウンセリングを実行可能とすることができるので、利用者のメンタルヘルスの不調が軽症のうちにメンタルヘルスをケアすることを可能とすることができる。したがって、情報処理装置１００は、カウンセリングを必要とする利用者のメンタルヘルスの不調が悪化するのを事前に防ぐことを可能とすることができる。また、情報処理装置１００は、カウンセリングを必要とする利用者のメンタルヘルスの不調が悪化して、自殺や不登校に至ることを事前に防ぐことを可能とすることができる。また、情報処理装置１００は、カウンセリングを必要とする利用者に対して、じっくりと時間をかけてカウンセリングを実行可能とすることができる。
　また、情報処理装置１００は、ストレス情報に応じて、利用者の行動履歴に関する行動情報、および、利用者の社会的な活動の履歴に関する活動情報の中から、ストレス情報と相関する相関情報を特定することにより、利用者との対話によって得られる情報に加えて、ストレス情報と相関する相関情報に基づいて、ストレスの原因を適切に特定することを可能とすることができる。また、情報処理装置１００は、ストレスの原因を適切に特定することを可能とすることができるので、適切なカウンセリングを実行可能とすることができる。また、情報処理装置１００は、カウンセリングを受ける利用者にとっての情報提供の負担を軽減することを可能とすることができる。
［２．情報処理システムの構成］
　図１は、本開示の実施形態に係る情報処理システム１の構成例を示す図である。情報処理システム１は、センサ装置１０と、情報提供装置２０と、情報処理装置１００とを備える。センサ装置１０と、情報提供装置２０と、情報処理装置１００とは、所定のネットワークＮを介して、有線または無線により通信可能に接続される。なお、図１に示す情報処理システム１には、任意の数のセンサ装置１０と、任意の数の情報提供装置２０と、任意の数の情報処理装置１００とが含まれてもよい。
　センサ装置１０は、生体センサを備え、生体センサによって利用者の生体情報をリアルタイムに測定する情報処理装置である。具体的には、センサ装置１０は、利用者によって常時装着されており、利用者の生体情報を常時モニタリングする。より具体的には、センサ装置１０は、利用者の生体情報として、利用者の血液中のホルモンの量、利用者の血圧、心拍数、血糖値、または、脳波に関する測定値をリアルタイムに測定する。例えば、センサ装置１０は、利用者の血液中のホルモンとして、コルチゾール、ドーパミン、アドレナリン、ノルアドレナリン、オキシトシン、エンドルフィン、または、セロトニンの量に関する測定値をリアルタイムに測定する。センサ装置１０は、生体センサによって利用者の生体情報をリアルタイムに測定し、生体センサによってリアルタイムに測定された利用者の生体情報を情報処理装置１００に送信する。
　ここで、血液中の各種ホルモンの役割について説明する。コルチゾールは、「ストレスホルモン」とも呼ばれ、心身がストレスを受けると、副腎からの分泌が増えるホルモンである。ドーパミンは、「報酬系ホルモン」とも呼ばれ、気持ちを興奮させたり緊張させたりするホルモンである。アドレナリンは、「闘争か逃走のホルモン」とも呼ばれ、血管や筋肉などの肉体作用が強いホルモンである。ノルアドレナリンは、「イライラホルモン」とも呼ばれ、驚きや興奮、恐怖などの精神作用が強いホルモンである。オキシトシンは、「愛情ホルモン」とも呼ばれる。エンドルフィンは、「脳内麻薬」とも呼ばれ、高揚感の強いホルモンである。セロトニンは、「幸せホルモン」とも呼ばれ、安心とリラックスに関するホルモンである。
　図２は、本開示の実施形態に係るセンサ装置の一例を示す図である。図２に示すセンサ装置は、薄い膜の形状をしており、皮膚に貼り付けて常時装着することができる生体センサである。図２に示すセンサ装置は、ＬＤＶ（Laser　Doppler　Velocimeter、レーザードップラー流速計）の技術を応用して、血液の流量を光によって測定する。例えば、センサ装置を取り付けた箇所から放つレーザー光の干渉性を利用することで、センサ装置を取り付けた体の部位の血液流体の速度や血液中のホルモンの量を測定する。
　情報提供装置２０は、利用者の行動履歴に関する行動情報、および、利用者の社会的な活動の履歴に関する活動情報を提供するサーバ装置である。情報提供装置２０は、情報処理装置１００の要求に応じて、利用者の行動履歴に関する行動情報、および、利用者の社会的な活動の履歴に関する活動情報を情報処理装置１００に提供する。
　行動情報は、利用者の個人端末履歴基礎データ（または、個人情報）とも呼ばれ、利用者の端末装置から取得される各種履歴に関する情報を含む。具体的には、行動情報は、利用者の位置履歴に関する位置情報、検索履歴に関する検索情報、閲覧履歴に関する閲覧情報、購買履歴に関する購買情報、移動履歴に関する移動情報、投稿履歴に関する投稿情報、または、利用者の端末装置に記憶された画像データもしくは音声データの履歴に関する情報である。例えば、行動情報には、利用者がＳＮＳに投稿した情報、買い物の履歴、旅行の位置情報履歴、利用者の端末装置のカメラで撮影された映像、利用者の端末装置の録音機能を使って録音された音声データ、または、メールやＬＩＮＥ（登録商標）等におけるメッセージのやり取りの履歴に関する情報が含まれる。情報提供装置２０は、利用者の端末装置から利用者の行動情報を取得する。例えば、情報提供装置２０は、直近の過去１か月間の行動情報など、利用者の比較的最近の行動情報を取得してよい。なお、情報提供装置２０は、直近の過去１か月間の行動情報に限らず、直近の過去３か月間、または、直近の過去１週間など、任意の期間の行動情報を取得してよい。
　活動情報は、社会保障系基礎データ（または、社会保障基礎情報）とも呼ばれる。具体的には、活動情報は、利用者が所属したことのある国、国の機関、国の公共団体、もしくは、利用者が所属したことのある組織によって管理される個人情報、または、利用者の健康に関する健康情報である。例えば、情報提供装置２０は、厚生労働省によって管理される利用者の個人情報を取得してよい。また、情報提供装置２０は、利用者が居住する地方自治体によって管理される利用者の個人情報（例えば、家族構成、結婚歴、離婚歴、納税額などの個人情報）を取得してよい。また、情報提供装置２０は、利用者が所属する会社の人事部によって管理される利用者の個人情報（例えば、収入額、利用者が保有する資格、役職、所属部署、人事異動の履歴、人事評価などの個人情報）を取得してよい。また、情報提供装置２０は、利用者が通っていた学校によって管理される利用者の個人情報（例えば、学校の成績など）を取得してよい。また、情報提供装置２０は、利用者が通院したことのある病院などから利用者の健康に関する健康情報（例えば、利用者の病歴、健康診断の結果など）を取得してよい。
　情報処理装置１００は、利用者によって利用されるコンピュータである。具体的には、情報処理装置１００は、利用者が携帯可能なデバイス（端末装置）である。情報処理装置１００は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal　Computer）や、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal　Digital　Assistant）等により実現される。
　また、情報処理装置１００は、生体センサによってリアルタイムに測定された利用者の生体情報をセンサ装置１０から取得する。続いて、情報処理装置１００は、生体センサによってリアルタイムに測定された利用者の生体情報に基づいて、利用者のストレスの種類に関するストレス情報を推定する。
　また、情報処理装置１００は、利用者の行動履歴に関する行動情報、および、利用者の社会的な活動の履歴に関する活動情報を情報提供装置２０から取得する。続いて、情報処理装置１００は、推定したストレス情報に応じて、利用者の行動履歴に関する行動情報、および、利用者の社会的な活動の履歴に関する活動情報の中から、ストレス情報と相関する相関情報を特定する。
　続いて、情報処理装置１００は、特定した相関情報に基づいて、利用者に対するカウンセリングを実行し、利用者のストレスの原因を特定する。また、情報処理装置１００は、利用者のストレスの原因に応じた回復プログラムを実行する。
［３．情報処理装置の構成］
　図３は、本開示の実施形態に係る情報処理装置１００の構成例を示す図である。図３に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、出力部１３０と、入力部１４０と、制御部１５０とを有する。
　通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network　Interface　Card）等によって実現される。また、通信部１１０は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、例えば、センサ装置１０や情報提供装置２０との間で情報の送受信を行う。
　記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random　Access　Memory）、フラッシュメモリ（Flash　Memory）等の半導体メモリ素子、又は、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。例えば、記憶部１２０は、後述する第１の機械学習モデルおよび第２の機械学習モデルに関する情報を記憶する。また、記憶部１２０は、後述する回復プログラムに関する情報を記憶する。
　出力部１３０は、各種の情報を出力する。出力部１３０は、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイ等を備え、各種の情報を表示する。また、出力部１３０は、例えばスピーカーを備え、各種の情報を音声により出力する。なお、音声の出力は、出力部１３０でなく、通信部１１０を介して接続された外部スピーカーやヘッドホン等が担ってもよい。
　入力部１４０は、利用者から各種の入力操作を受け付ける。入力部１４０は、例えばマイクを備え、利用者から音声の入力を受け付ける。また、入力部１４０は、例えばキーボードやマウス、スマートフォンであればタッチパネルを備え、利用者から各種の入力操作を受け付ける。
　制御部１５０は、コントローラ（Controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central　Processing　Unit）、ＭＰＵ（Micro　Processing　Unit）、ＡＳＩＣ（Application　Specific　Integrated　Circuit）やＦＰＧＡ（Field　Programmable　Gate　Array）等によって、情報処理装置１００の内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（情報処理プログラムの一例に相当）がＲＡＭ等の記憶領域を作業領域として実行されることにより実現される。図２に示す例では、制御部１５０は、推定部１５１と、特定部１５２と、カウンセリング実行部１５３と、回復プログラム実行部１５４を有する。
　推定部１５１は、生体センサによってリアルタイムに測定された利用者の生体情報をセンサ装置１０から取得する。具体的には、推定部１５１は、生体情報として、利用者の血液中のホルモンの量に関する測定値を取得する。例えば、推定部１５１は、利用者の血液中のホルモンとして、コルチゾール、ドーパミン、アドレナリン、ノルアドレナリン、オキシトシン、エンドルフィン、または、セロトニンの量に関する測定値を取得する。また、推定部１５１は、生体情報として、利用者の血圧、心拍数、血糖値、または、脳波に関する測定値を取得する。
　続いて、推定部１５１は、生体センサによってリアルタイムに測定された利用者の生体情報に基づいて、利用者のストレスの種類に関するストレス情報を推定する。具体的には、推定部１５１は、複数の種類の生体情報に関する測定値が異常値を示す場合に、複数の種類の生体情報に関する測定値が示す異常値の組み合わせのパターンに基づいて、ストレス情報を推定する。ここで、生体情報に関する測定値が異常値を示すとは、生体情報に関する測定値が、生体情報に関する基準値の範囲外の値を取ることを指す。より具体的には、推定部１５１は、利用者の複数の種類の生体情報に関する測定値が第１の機械学習モデルに入力情報として入力された場合に、複数の種類の生体情報に関する測定値が示す異常値の組み合わせの各パターンに該当する確率を出力情報として出力するようあらかじめ学習された第１の機械学習モデルを用いて、利用者のストレス情報を推定する。
　例えば、複数の種類の生体情報に関する測定値が示す異常値の第１の組み合わせのパターンが、第１のストレスの種類（例えば、機能不全家族で育ったストレス）に対応する。また、複数の種類の生体情報に関する測定値が示す異常値の第２の組み合わせのパターンが、第２のストレスの種類（例えば、健康不安によるストレス）に対応する。また、複数の種類の生体情報に関する測定値が示す異常値の第３の組み合わせのパターンが、第３のストレスの種類（例えば、仕事の責任感によるストレス）に対応する。このとき、推定部１５１は、利用者の複数の種類の生体情報に関する測定値が第１の機械学習モデルに入力情報として入力された場合に、複数の種類の生体情報に関する測定値が異常値を示さない場合には、複数の種類の生体情報に関する測定値が異常値の第１、第２、第３の組み合わせの各パターンに該当する確率をそれぞれゼロと算出し、出力情報として出力する。一方、推定部１５１は、利用者の複数の種類の生体情報に関する測定値が第１の機械学習モデル入力情報として入力された場合に、複数の種類の生体情報に関する測定値が異常値を示す場合には、複数の種類の生体情報に関する測定値が異常値の第１、第２、第３の組み合わせの各パターンに該当する確率をそれぞれ算出し、第１の機械学習モデルの出力情報として出力する。例えば、推定部１５１は、異常値の第１、第２、第３の組み合わせの各パターンに該当する確率をそれぞれ８０％、１０％、１０％と算出し、第１の機械学習モデルの出力情報として出力する。続いて、推定部１５１は、第１の機械学習モデルの出力情報として出力された確率のうち、最も高い確率に対応する異常値の組み合わせのパターンに対応するストレスの種類が利用者のストレス情報であると推定とする。
　また、推定部１５１は、複数の種類の生体情報に関する測定値が示す異常値の組み合わせのパターン以外にも、生体情報に関する測定値の推移のパターンに基づいて、ストレス情報を推定してよい。ここで、生体情報に関する測定値の推移のパターンは、生体情報に関する測定値の時間変化のパターン、または、生体情報に関する測定値の時系列変化のパターンと言い換えることができる。より具体的には、推定部１５１は、利用者の生体情報に関する測定値の推移のパターンが第１の機械学習モデルに入力情報として入力された場合に、生体情報に関する測定値の推移の各パターンに該当する確率を出力情報として出力するようあらかじめ学習された第１の機械学習モデルを用いて、利用者のストレス情報を推定する。
　例えば、生体情報に関する測定値の推移の第１のパターンが、第１のストレスの種類（例えば、機能不全家族で育ったストレス）に対応する。また、生体情報に関する測定値の推移の第２のパターンが、第２のストレスの種類（例えば、健康不安によるストレス）に対応する。また、生体情報に関する測定値の推移の第３のパターンが、第３のストレスの種類（例えば、仕事の責任感によるストレス）に対応する。このとき、推定部１５１は、利用者の生体情報に関する測定値の推移のパターンが第１の機械学習モデルに入力情報として入力された場合に、生体情報に関する測定値の推移のパターンが、測定値の推移の第１、第２、第３の推移のいずれのパターンにも該当しない場合には、生体情報に関する測定値の推移のパターンが測定値の推移の第１、第２、第３の各パターンに該当する確率をそれぞれゼロと算出し、出力情報として出力する。一方、推定部１５１は、利用者の生体情報に関する測定値の推移のパターンが第１の機械学習モデルに入力情報として入力された場合に、生体情報に関する測定値の推移のパターンが、測定値の推移の第１、第２、第３の推移のいずれかのパターンに該当する場合には、生体情報に関する測定値の推移のパターンが測定値の推移の第１、第２、第３の各パターンに該当する確率をそれぞれ算出し、出力情報として出力する。例えば、推定部１５１は、測定値の推移の第１、第２、第３の各パターンに該当する確率をそれぞれ７０％、２０％、１０％と算出し、第１の機械学習モデルの出力情報として出力する。続いて、推定部１５１は、第１の機械学習モデルの出力情報として出力された確率のうち、最も高い確率に対応する測定値の推移のパターンに対応するストレスの種類が利用者のストレス情報であると推定とする。
　なお、推定部１５１は、コルチゾール、ドーパミン、アドレナリン、ノルアドレナリン、オキシトシン、エンドルフィン、もしくは、セロトニンの量に関する測定値、または、利用者の血圧、心拍数、血糖値、もしくは、脳波に関する測定値のうち、少なくともいずれか一つの測定値が異常値を示す場合に、ストレス情報を推定してよい。例えば、推定部１５１は、異常値を示すホルモンの種類に応じて、ストレス情報を推定してよい。例えば、推定部１５１は、ノルアドレナリンの量に関する測定値が異常値を示す場合に、利用者は、驚きや興奮、恐怖などの精神作用が強いストレス状態にあると推定してよい。このように、推定部１５１は、生体情報に関する測定値が異常値を示すか否かに基づいて、ストレス情報を推定してよい。
　特定部１５２は、推定部１５１によって推定されたストレス情報に応じて、利用者の行動履歴に関する行動情報、および、利用者の社会的な活動の履歴に関する活動情報の中から、ストレス情報と相関する相関情報を特定する。例えば、特定部１５２は、ストレス情報と、ストレス情報に対応するキーワードとをあらかじめ対応付けた第１のリストを参照して、推定部１５１によって推定されたストレス情報に応じたキーワードを特定する。続いて、特定部１５２は、特定されたキーワードに基づいて、利用者の行動情報および活動情報の中から、ストレス情報と相関する相関情報を検索する。例えば、特定部１５２は、推定部１５１によって推定された利用者のストレスの種類が「機能不全家族で育ったストレス」である場合、第１のリストを参照して、「機能不全家族で育ったストレス」に応じたキーワードとして、例えば、「家族」、「家庭」、「人間関係」等のキーワードを特定する。続いて、特定部１５２は、特定された「家族」、「家庭」、「人間関係」等のキーワードに基づいて、利用者の活動情報および活動情報の中から、ストレス情報と相関する相関情報を検索する。例えば、特定部１５２は、利用者の活動情報の中から、ストレス情報と相関する相関情報として、家族構成に関する個人情報を特定する。また、特定部１５２は、利用者の活動情報の中から、ストレス情報と相関する相関情報として、会社の人事情報を特定する。また、特定部１５２は、ストレス情報と、ストレス情報に対応する相関情報を特定するために検索対象とする行動情報または活動情報の種類とをあらかじめ対応付けたリストを参照して、推定部１５１によって推定されたストレス情報に応じた行動情報または活動情報の種類を特定する。続いて、特定部１５２は、特定された行動情報または活動情報の種類に基づいて、利用者の行動情報および活動情報の中から、ストレス情報と相関する相関情報を検索する。また、特定部１５２は、推定部１５１によって推定された利用者のストレスの種類が「機能不全家族で育ったストレス」である場合、第２のリストを参照して、「機能不全家族で育ったストレス」に応じた行動情報の種類として、例えば、ＳＮＳの投稿情報、端末装置によって撮影された映像、端末装置によって録音された音声に関する情報を特定する。続いて、特定部１５２は、利用者の行動情報の中から、ストレス情報と相関する相関情報として、ＳＮＳの投稿情報、端末装置によって撮影された映像、端末装置によって録音された音声に関する情報を特定する。
　カウンセリング実行部１５３は、特定部１５２によって特定された相関情報に基づいて、利用者に対するカウンセリングを実行する。具体的には、カウンセリング実行部１５３は、利用者に対する質問に関する質問情報を出力し、質問に対する利用者の反応に関する反応情報を取得し、反応情報および相関情報に基づいて、利用者のストレスの原因を特定する。例えば、カウンセリング実行部１５３は、反応情報および相関情報が入力情報として第２の機械学習モデルに入力された場合、利用者のストレスの原因に関する情報を出力情報として出力するようあらかじめ学習された第２の機械学習モデルを用いて、利用者のストレスの原因を特定する。ここで、反応情報は、質問に対する利用者の回答に関する回答情報であってよい。また、反応情報は、利用者に対するカウンセリング中に測定された利用者の生体情報であってよい。
　また、カウンセリング実行部１５３は、反応情報および相関情報に基づいて、利用者のスキーマを特定してよい。ここで、スキーマとは、認知心理学において用いられる用語で、人間の認知過程を説明する際に用いられる概念の１つである。例えば、スキーマとは、外界の知覚や言語の使用、思考などの認知的な活動を支える、構造化された知識のことである。つまり、スキーマとは、考え方の癖のようなものである。
　回復プログラム実行部１５４は、カウンセリング実行部１５３によって特定されたストレスの原因に応じた回復プログラムを実行する。具体的には、回復プログラム実行部１５４は、ストレスの原因に応じた回復プログラムを選択する。例えば、回復プログラム実行部１５４は、ストレスの原因に応じて、マインドフルネスやカラオケなど、利用者がストレスを発散できるようなプログラムを選択する。また、回復プログラム実行部１５４は、利用者のスキーマが特定された場合は、利用者のスキーマに応じた認知の歪みを補正するための回復プログラムを選択する。続いて、回復プログラム実行部１５４は、選択した回復プログラムを実行する。
　図４は、本開示の実施形態に係る情報処理の一例について説明するための図である。図４に示すセンサ装置１０は、生体検知部を備える。センサ装置１０は、検出対象の利用者によって常時装着されているので、生体検知部は、利用者の複数の生体情報を継続的かつ長期的に検出する。生体検知部は、無線通信により、情報処理装置１００に対して、継続的かつ長期的に利用者の複数の生体情報を送信する。生体検知部は、情報処理装置１００に対して、利用者の食事や運動、睡眠などの活動の影響、および、時刻や季節による変動を反映した生体情報を継続的かつ長期的に送信する。
　また、図４に示す情報処理装置１００は、生体情報管理部を備える。生体情報管理部は、図３で説明した推定部１５１に相当する。情報処理装置１００は、センサ装置１０から継続的かつ長期的に利用者の複数の生体情報を取得する。すなわち、情報処理装置１００は、利用者の食事や運動、睡眠などの活動の影響、および、時刻や季節による変動を反映した生体情報を継続的かつ長期的に取得する。また、情報処理装置１００は、継続的かつ長期的に検出された利用者の複数の生体情報を学習データとして、第１のニューラルネットワーク（例えば、上記の第１の機械学習モデルに相当）を学習させる。これにより、情報処理装置１００は、利用者の生体情報に関する基準値の範囲を第１のニューラルネットワークに学習させることができる。
　また、情報処理装置１００は、一人の利用者のみならず、多数の利用者（例えば、センサ装置１０を装着している全ての利用者）の生体情報を取得し、取得した多数の利用者の生体情報を学習データとして、第１のニューラルネットワークを学習させる。これにより、情報処理装置１００は、一般的にどのような状態が生体情報に関する基準値の範囲なのかを常に更新することができる。また、情報処理装置１００は、生体情報の異常値の組み合わせが、どのようなストレス症状と強い相関があるのかを第１のニューラルネットワークに学習させている。また、情報処理装置１００は、ストレス症状の典型例と思われる分類を何種類ものストレス指標として蓄積し、第１のニューラルネットワークに学習させている。情報処理装置１００は、利用者の生体情報に関する測定値が異常値を示すと判定した場合、第１のニューラルネットワークを用いて、利用者のストレスの症状がどのストレス指標に近いかを判定する。
　また、図４に示す情報処理装置１００は、個人基礎情報取得部を備える。個人基礎情報取得部は、図３で説明した推定部１５１に相当する。情報処理装置１００は、利用者のストレスの症状がどのストレス指標に近いかを判定した場合、社会保障基礎情報管理サーバ２０－１から利用者の社会保障基礎情報を取得する。ここで、社会保障基礎情報（学校成績や記録、会社の人事情報、医療や健康診断のデータなど）は、国家や会社、学校などの患者の所属するコミュニティが管理している個人情報である。本実施形態では、国家や会社、学校などの患者の所属するコミュニティが、これらのデータを正規に利用することに合意していると想定する。また、情報処理装置１００は、ストレスの原因のひとつとして、これらの情報記録にアクセスすることが可能になっている。例えば、情報処理装置１００は、比較的異常な体験を示す情報や記録がストレス症状の原因だったかもしれないという因果関係に関する論文や診断データを第１のニューラルネットワークに学習させている。例えば、情報処理装置１００は、第１のニューラルネットワークを用いて、社会保障基礎情報の中に存在する比較的異常な体験を示す情報や記録を、ストレス情報と相関する相関情報として特定してよい。
　また、情報処理装置１００は、利用者のストレスの症状がどのストレス指標に近いかを判定した場合、個人情報管理サーバ（ＳＮＳサーバなど）２０－２から利用者の個人的行動履歴を取得する。ここで、個人的行動履歴（検索履歴やＳＮＳの発言、買い物や旅行の履歴、映像や録音など）は、スマホや金銭決済システム、カメラやマイクの記録などで個人が所有しているデータである。本実施形態では、これらのデータはサーバにバックアップされているので、利用者が正規に利用することに合意していると想定する。情報処理装置１００は、ストレスの原因のひとつとしてこれらの情報記録にもアクセスすることが可能になっている。情報処理装置１００は、個人的行動履歴の中から、ストレス情報と相関する相関情報を特定する。
　続いて、情報処理装置１００は、相関情報が入力情報として第１のニューラルネットワーク（例えば、上記の第２の機械学習モデルに相当）に入力された場合、利用者のストレスの原因に関する情報を出力情報として出力するようあらかじめ学習された第１のニューラルネットワークモデルを用いて、利用者のストレスの原因を特定する。ここまでが、利用者のストレスの症状がどのストレス指標に近いかを判定した後に、利用者のストレスの原因を突き止めるために自動的に情報処理装置１００が行うことである。
　また、情報処理装置１００は、ある程度の利用者のストレスの原因を特定した場合、カウンセラーのアバター（以下、アバター）を画面に表示し、「ヘルスケアプログラムが起動した」と明確に利用者に対して通知する。図４に示す例では、情報処理装置１００は、利用者の理想的なカウンセラー、大小さまざまな青い半透明の球体、利用者の別れた恋人、または利用者の父親にそれぞれ対応するアバター（平面画像または立体画像）の中から、利用者のストレスの症状やストレスの原因にあったアバターを選択して表示するよう第２のニューラルネットワークをあらかじめ学習させる。情報処理装置１００は、第２のニューラルネットワークを用いて、利用者のストレスの症状やストレスの原因に応じたアバターを画面に表示する。また、情報処理装置１００は、アバターに応じて、アバターから利用者への伝達手段（例えば、声のトーン、言葉遣いなど）を適切に制御する。
　ここから、情報処理装置１００は、音声の出力により、ヒアリングという自然言語による会話を始める。なお、情報処理装置１００は、利用者に聴覚障害があると判定した場合は、テキストの表示により、ヒアリングを行ってもよい。情報処理装置１００は、利用者に質問をして事実や感情を語らせることで、事実の情報収集をおこない、回復プログラムの選定に役立てる。さらに、ここでまた、センサ装置１０が、質問に対する利用者の反応情報（生体情報）を測定する。また、情報処理装置１００は、センサ装置１０から反応情報を取得する。続いて、情報処理装置１００は、反応情報が入力情報として第１のニューラルネットワーク（例えば、上記の第２の機械学習モデルに相当）に入力された場合、利用者のストレスの原因に関する情報を出力情報として出力するようあらかじめ学習された第１のニューラルネットワークモデルを用いて、利用者のストレスの原因を特定する。また、情報処理装置１００は、生体情報に基づいて無意識の反応（うそや動揺）を判定するようあらかじめ学習された第１のニューラルネットワークモデルを用いて、質問に対する利用者の反応情報（生体情報）から利用者の無意識の反応（うそや動揺）を読み取る。これにより、情報処理装置１００は、さらに科学的に利用者のストレスの原因を特定することが可能になる。
［４．情報処理手順］
　図５は、本開示の実施形態に係る情報処理手順を示すフローチャートである。図５に示すように、推定部１５１は、生体センサによってリアルタイムに測定された利用者の生体情報を取得する（ステップＳ１１）。続いて、推定部１５１は、利用者の生体情報に関する測定値が異常値を示すか否かを判定する（ステップＳ１２）。推定部１５１は、利用者の生体情報に関する測定値が異常値を示さないと判定した場合（ステップＳ１２；Ｎｏ）、処理を終了する。一方、推定部１５１は、利用者の生体情報に関する測定値が異常値を示すと判定した場合（ステップＳ１２；Ｙｅｓ）、利用者のストレス情報を推定する（ステップＳ１３）。
　また、特定部１５２は、推定部１５１によって推定された利用者のストレス情報に応じて、利用者の行動情報および活動情報の中から、利用者のストレス情報と相関する相関情報を特定する（ステップＳ１４）。
　また、カウンセリング実行部１５３は、特定部１５２によって特定された相関情報に基づいて、利用者に対するカウンセリングを実行する（ステップＳ１５）。続いて、カウンセリング実行部１５３は、質問に対する利用者の反応情報を取得する（ステップＳ１６）。続いて、カウンセリング実行部１５３は、反応情報および相関情報に基づいて、利用者のストレスの原因を特定する（ステップＳ１７）。
　また、回復プログラム実行部１５４は、カウンセリング実行部１５３によって特定されたストレスの原因に応じた回復プログラムを選択する（ステップＳ１８）。続いて、回復プログラム実行部１５４は、選択された回復プログラムを実行する（ステップＳ１９）。
［５．効果］
　上述のように、本開示の実施形態又は変形例に係る情報処理装置１００は、推定部１５１と特定部１５２を備える。推定部１５１は、生体センサによってリアルタイムに測定された利用者の生体情報に基づいて、利用者のストレスの種類に関するストレス情報を推定する。特定部１５２は、ストレス情報に応じて、利用者の行動履歴に関する行動情報、および、利用者の社会的な活動の履歴に関する活動情報の中から、ストレス情報と相関する相関情報を特定する。
　これにより、情報処理装置１００は、生体センサによってリアルタイムに測定された利用者の生体情報に基づいて、利用者のストレスの種類を迅速に推定することができる。また、情報処理装置１００は、利用者の体調の悪化を迅速に検知することができるので、利用者に対するカウンセリングが必要であるか否かを迅速に判定することができる。したがって、情報処理装置１００は、カウンセリングを必要とする利用者のメンタルヘルスの不調が悪化するのを事前に防ぐことを可能とすることができる。また、情報処理装置１００は、カウンセリングを必要とする利用者のメンタルヘルスの不調が悪化して、自殺や不登校に至ることを事前に防ぐことを可能とすることができる。また、情報処理装置１００は、カウンセリングを必要とする利用者に対して、じっくりと時間をかけてカウンセリングを実行可能とすることができる。また、情報処理装置１００は、ストレス情報に応じて、利用者の行動履歴に関する行動情報、および、利用者の社会的な活動の履歴に関する活動情報の中から、ストレス情報と相関する相関情報を特定することにより、利用者との対話によって得られる情報に加えて、ストレス情報と相関する相関情報に基づいて、ストレスの原因を適切に特定することを可能とすることができる。また、情報処理装置１００は、ストレスの原因を適切に特定することを可能とすることができるので、適切なカウンセリングを実行可能とすることができる。また、情報処理装置１００は、カウンセリングを受ける利用者にとっての情報提供の負担を軽減することを可能とすることができる。
　また、推定部１５１は、生体情報に関する測定値が異常値を示すか否かに基づいて、ストレス情報を推定する。
　これにより、情報処理装置１００は、生体情報に関する測定値が異常値を示すか否かに基づいて、利用者のストレスの種類を適切に推定することができる。
　また、推定部１５１は、複数の種類の生体情報に関する測定値が異常値を示す場合に、複数の種類の生体情報に関する測定値が示す異常値の組み合わせのパターンに基づいて、ストレス情報を推定する。
　これにより、情報処理装置１００は、複数の種類の生体情報に関する測定値が示す異常値の組み合わせのパターンに基づいて、利用者のストレスの種類を適切に推定することができる。
　また、推定部１５１は、生体情報に関する測定値の推移のパターンに基づいて、ストレス情報を推定する。
　これにより、情報処理装置１００は、生体情報に関する測定値の推移のパターンに基づいて、利用者のストレスの種類を適切に推定することができる。
　また、生体情報は、利用者の血液中のホルモンの量である。
　これにより、情報処理装置１００は、利用者の血液中のホルモンの量に関する測定値に基づいて、利用者のストレスの種類を適切に推定することができる。
　また、生体情報は、利用者の血圧、心拍数、血糖値、または、脳波である。
　これにより、情報処理装置１００は、利用者の血圧、心拍数、血糖値、または、脳波に関する測定値に基づいて、利用者のストレスの種類を適切に推定することができる。
　また、行動情報は、利用者の位置履歴に関する位置情報、検索履歴に関する検索情報、閲覧履歴に関する閲覧情報、購買履歴に関する購買情報、移動履歴に関する移動情報、投稿履歴に関する投稿情報、または、利用者の端末装置に記憶された画像データもしくは音声データの履歴に関する情報である。
　これにより、情報処理装置１００は、例えば、直近の過去１か月間の行動情報など、利用者の比較的最近の行動情報の中から、利用者のストレス情報と相関する相関情報を特定することができる。したがって、情報処理装置１００は、利用者の比較的最近の行動情報に基づいて、利用者のストレスの原因を適切に特定可能とすることができる。
　また、活動情報は、利用者が所属したことのある国、国の機関、国の公共団体、もしくは、利用者が所属したことのある組織によって管理される個人情報、または、利用者の健康に関する健康情報である。
　これにより、情報処理装置１００は、例えば、１０年以上前の活動情報など、利用者の過去の活動情報の中から、利用者のストレス情報と相関する相関情報を特定することができる。したがって、情報処理装置１００は、利用者の過去の活動情報に基づいて、利用者のストレスの原因を適切に特定可能とすることができる。
　また、情報処理装置１００は、カウンセリング実行部１５３をさらに備える。カウンセリング実行部１５３は、相関情報に基づいて、利用者に対するカウンセリングを実行する。具体的には、カウンセリング実行部１５３は、利用者に対する質問に関する質問情報を出力し、質問に対する利用者の反応に関する反応情報を取得し、反応情報および相関情報に基づいて、利用者のストレスの原因を特定する。
　これにより、情報処理装置１００は、利用者に対するカウンセリングが必要であると判定した場合、人間のカウンセラーの代わりに、カウンセリングを実行するプログラムを迅速に実行することができる。これにより、情報処理装置１００は、カウンセリングを必要とする利用者に対して、いつでも（例えば、夜間や休日でも）どこでも（例えば、自宅でも外出先でも）迅速にカウンセリングを実行可能とすることができる。また、情報処理装置１００は、カウンセリングを必要とする利用者に対して、いつでもどこでも迅速にカウンセリングを実行可能とすることができるので、利用者のメンタルヘルスの不調が軽症のうちにメンタルヘルスをケアすることを可能とすることができる。
　また、カウンセリング実行部１５３は、反応情報および相関情報に基づいて、利用者のスキーマを特定する。
　これにより、情報処理装置１００は、反応情報および相関情報に基づいて、利用者のスキーマを適切に特定することができる。
　また、反応情報は、質問に対する利用者の回答に関する回答情報である。
　これにより、情報処理装置１００は、回答情報および相関情報に基づいて、利用者のスキーマを適切に特定することができる。
　また、反応情報は、利用者に対するカウンセリング中に測定された利用者の生体情報である。
　これにより、情報処理装置１００は、カウンセリング中に測定された利用者の生体情報および相関情報に基づいて、利用者のスキーマを適切に特定することができる。
　また、情報処理装置１００は、回復プログラム実行部１５４をさらに備える。回復プログラム実行部１５４は、ストレスの原因に応じた回復プログラムを実行する。
　これにより、情報処理装置１００は、ストレスの原因に応じた回復プログラムを利用者に実行させることができるので、利用者のメンタルヘルスの不調からの回復を支援することができる。
　また、回復プログラム実行部１５４は、利用者のスキーマが特定された場合は、利用者のスキーマに応じた認知の歪みを補正するための回復プログラムを実行する。
　これにより、情報処理装置１００は、利用者のスキーマに応じた認知の歪みを補正することにより、利用者のメンタルヘルスの不調からの回復を支援することができる。
［６．ハードウェア構成］
　上述してきた実施形態に係る情報処理装置１００等の情報機器は、例えば図６に示すような構成のコンピュータ１０００によって再現される。図６は、情報処理装置１００等の情報処理装置の機能を再現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。以下、実施形態に係る情報処理装置１００を例に挙げて説明する。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ（Read　Only　Memory）１３００、ＨＤＤ（Hard　Disk　Drive）１４００、通信インターフェイス１５００、及び入出力インターフェイス１６００を有する。コンピュータ１０００の各部は、バス１０５０によって接続される。
　ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。例えば、ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムをＲＡＭ１２００に展開し、各種プログラムに対応した処理を実行する。
　ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるＢＩＯＳ（Basic　Input　Output　System）等のブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
　ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を非一時的に記録する、コンピュータが読み取り可能な記録媒体である。具体的には、ＨＤＤ１４００は、プログラムデータ１４５０の一例である本開示に係るプログラムを記録する記録媒体である。
　通信インターフェイス１５００は、コンピュータ１０００が外部ネットワーク１５５０（例えばインターネット）と接続するためのインターフェイスである。例えば、ＣＰＵ１１００は、通信インターフェイス１５００を介して、他の機器からデータを受信したり、ＣＰＵ１１００が生成したデータを他の機器へ送信したりする。
　入出力インターフェイス１６００は、入出力デバイス１６５０とコンピュータ１０００とを接続するためのインターフェイスである。例えば、ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、キーボードやマウス等の入力デバイスからデータを受信する。また、ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやスピーカーやプリンタ等の出力デバイスにデータを送信する。また、入出力インターフェイス１６００は、所定の記録媒体（メディア）に記録されたプログラム等を読み取るメディアインターフェイスとして機能してもよい。メディアとは、例えばＤＶＤ（Digital　Versatile　Disc）、ＰＤ（Phase　change　rewritable　Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical　disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
　例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１４０等の機能を再現する。また、ＨＤＤ１４００には、本開示に係るプログラムや、各種のデータが格納される。なお、ＣＰＵ１１００は、プログラムデータ１４５０をＨＤＤ１４００から読み取って実行するが、他の例として、外部ネットワーク１５５０を介して、他の装置からこれらのプログラムを取得してもよい。
　また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。
　なお、本技術は以下のような構成も取ることができる。
（１）
　コンピュータが、
　生体センサによってリアルタイムに測定された利用者の生体情報に基づいて、前記利用者のストレスの種類に関するストレス情報を推定し、
　前記ストレス情報に応じて、前記利用者の行動履歴に関する行動情報、および、前記利用者の社会的な活動の履歴に関する活動情報の中から、前記ストレス情報と相関する相関情報を特定する、
　ことを含む情報処理方法。
（２）
　前記生体情報に関する測定値が異常値を示すか否かに基づいて、前記ストレス情報を推定する、
　前記（１）に記載の情報処理方法。
（３）
　複数の種類の前記生体情報に関する測定値が異常値を示す場合に、前記複数の種類の前記生体情報に関する測定値が示す異常値の組み合わせのパターンに基づいて、前記ストレス情報を推定する、
　前記（２）に記載の情報処理方法。
（４）
　前記生体情報に関する測定値の推移のパターンに基づいて、前記ストレス情報を推定する、
　前記（１）～（３）のいずれか１つに記載の情報処理方法。
（５）
　前記生体情報は、前記利用者の血液中のホルモンの量である、
　前記（１）～（４）のいずれか１つに記載の情報処理方法。
（６）
　前記生体情報は、前記利用者の血圧、心拍数、血糖値、または、脳波である、
　前記（１）～（５）のいずれか１つに記載の情報処理方法。
（７）
　前記行動情報は、前記利用者の位置履歴に関する位置情報、検索履歴に関する検索情報、閲覧履歴に関する閲覧情報、購買履歴に関する購買情報、移動履歴に関する移動情報、投稿履歴に関する投稿情報、または、前記利用者の端末装置に記憶された画像データもしくは音声データの履歴に関する情報である、
　前記（１）～（６）のいずれか１つに記載の情報処理方法。
（８）
　前記活動情報は、前記利用者が所属したことのある国、前記国の機関、前記国の公共団体、もしくは、前記利用者が所属したことのある組織によって管理される個人情報、または、前記利用者の健康に関する健康情報である、
　前記（１）～（７）のいずれか１つに記載の情報処理方法。
（９）
　前記相関情報に基づいて、前記利用者に対するカウンセリングを実行し、
　前記利用者に対する質問に関する質問情報を出力し、前記質問に対する前記利用者の反応に関する反応情報を取得し、前記反応情報および前記相関情報に基づいて、前記利用者のストレスの原因を特定する、
　前記（１）～（８）のいずれか１つに記載の情報処理方法。
（１０）
　前記反応情報および前記相関情報に基づいて、前記利用者のスキーマを特定する、
　前記（９）に記載の情報処理方法。
（１１）
　前記反応情報は、前記質問に対する前記利用者の回答に関する回答情報である、
　前記（９）または（１０）に記載の情報処理方法。
（１２）
　前記反応情報は、前記利用者に対するカウンセリング中に測定された前記利用者の生体情報である、
　前記（９）～（１１）のいずれか１つに記載の情報処理方法。
（１３）
　前記ストレスの原因に応じた回復プログラムを実行する、
　前記（９）～（１２）のいずれか１つに記載の情報処理方法。
（１４）
　前記利用者のスキーマが特定された場合は、前記利用者のスキーマに応じた認知の歪みを補正するための回復プログラムを実行する、
　前記（１３）に記載の情報処理方法。
（１５）
　生体センサによってリアルタイムに測定された利用者の生体情報に基づいて、前記利用者のストレスの種類に関するストレス情報を推定する推定部と、
　前記ストレス情報に応じて、前記利用者の行動履歴に関する行動情報、および、前記利用者の社会的な活動の履歴に関する活動情報の中から、前記ストレス情報と相関する相関情報を特定する特定部と、
　を備える情報処理装置。
（１６）
　コンピュータを、
　生体センサによってリアルタイムに測定された利用者の生体情報に基づいて、前記利用者のストレスの種類に関するストレス情報を推定する推定部と、
　前記ストレス情報に応じて、前記利用者の行動履歴に関する行動情報、および、前記利用者の社会的な活動の履歴に関する活動情報の中から、前記ストレス情報と相関する相関情報を特定する特定部と、
　として機能させるための情報処理プログラム。
　　　１　情報処理システム
　　１０　センサ装置
　　２０　情報提供装置
　１００　情報処理装置
　１１０　通信部
　１２０　記憶部
　１３０　出力部
　１４０　入力部
　１５０　制御部
　１５１　推定部
　１５２　特定部
　１５３　カウンセリング実行部
　１５４　回復プログラム実行部

Claims (16)

  1. 　コンピュータが、
    　生体センサによってリアルタイムに測定された利用者の生体情報に基づいて、前記利用者のストレスの種類に関するストレス情報を推定し、
    　前記ストレス情報に応じて、前記利用者の行動履歴に関する行動情報、および、前記利用者の社会的な活動の履歴に関する活動情報の中から、前記ストレス情報と相関する相関情報を特定する、
    　ことを含む情報処理方法。
  2. 　前記生体情報に関する測定値が異常値を示すか否かに基づいて、前記ストレス情報を推定する、
    　請求項１に記載の情報処理方法。
  3. 　複数の種類の前記生体情報に関する測定値が異常値を示す場合に、前記複数の種類の前記生体情報に関する測定値が示す異常値の組み合わせのパターンに基づいて、前記ストレス情報を推定する、
    　請求項２に記載の情報処理方法。
  4. 　前記生体情報に関する測定値の推移のパターンに基づいて、前記ストレス情報を推定する、
    　請求項１に記載の情報処理方法。
  5. 　前記生体情報は、前記利用者の血液中のホルモンの量である、
    　請求項１に記載の情報処理方法。
  6. 　前記生体情報は、前記利用者の血圧、心拍数、血糖値、または、脳波である、
    　請求項１に記載の情報処理方法。
  7. 　前記行動情報は、前記利用者の位置履歴に関する位置情報、検索履歴に関する検索情報、閲覧履歴に関する閲覧情報、購買履歴に関する購買情報、移動履歴に関する移動情報、投稿履歴に関する投稿情報、または、前記利用者の端末装置に記憶された画像データもしくは音声データの履歴に関する情報である、
    　請求項１に記載の情報処理方法。
  8. 　前記活動情報は、前記利用者が所属したことのある国、前記国の機関、前記国の公共団体、もしくは、前記利用者が所属したことのある組織によって管理される個人情報、または、前記利用者の健康に関する健康情報である、
    　請求項１に記載の情報処理方法。
  9. 　前記相関情報に基づいて、前記利用者に対するカウンセリングを実行し、
    　前記利用者に対する質問に関する質問情報を出力し、前記質問に対する前記利用者の反応に関する反応情報を取得し、前記反応情報および前記相関情報に基づいて、前記利用者のストレスの原因を特定する、
    　請求項１に記載の情報処理方法。
  10. 　前記反応情報および前記相関情報に基づいて、前記利用者のスキーマを特定する、
    　請求項９に記載の情報処理方法。
  11. 　前記反応情報は、前記質問に対する前記利用者の回答に関する回答情報である、
    　請求項９に記載の情報処理方法。
  12. 　前記反応情報は、前記利用者に対するカウンセリング中に測定された前記利用者の生体情報である、
    　請求項９に記載の情報処理方法。
  13. 　前記ストレスの原因に応じた回復プログラムを実行する、
    　請求項９に記載の情報処理方法。
  14. 　前記利用者のスキーマが特定された場合は、前記利用者のスキーマに応じた認知の歪みを補正するための回復プログラムを実行する、
    　請求項１３に記載の情報処理方法。
  15. 　生体センサによってリアルタイムに測定された利用者の生体情報に基づいて、前記利用者のストレスの種類に関するストレス情報を推定する推定部と、
    　前記ストレス情報に応じて、前記利用者の行動履歴に関する行動情報、および、前記利用者の社会的な活動の履歴に関する活動情報の中から、前記ストレス情報と相関する相関情報を特定する特定部と、
    　を備える情報処理装置。
  16. 　コンピュータを、
    　生体センサによってリアルタイムに測定された利用者の生体情報に基づいて、前記利用者のストレスの種類に関するストレス情報を推定する推定部と、
    　前記ストレス情報に応じて、前記利用者の行動履歴に関する行動情報、および、前記利用者の社会的な活動の履歴に関する活動情報の中から、前記ストレス情報と相関する相関情報を特定する特定部と、
    　として機能させるための情報処理プログラム。
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