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公開番号2024168619
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-12-05
出願番号2023085457
出願日2023-05-24
発明の名称情報処理装置及び情報処理方法
出願人国立大学法人千葉大学
代理人個人,個人,個人
主分類G06N 3/09 20230101AFI20241128BHJP(計算;計数)
要約【課題】複数の環境データの時間変化に基づいて将来の人間の感情を精度よく予測できる。
【解決手段】情報処理装置は、第1期間内の、少なくとも複数の環境の時間変化と、感情の時間変化との対応関係を示す教師データに基づいて、将来の予測時刻での感情を予測する予測モデルを機械学習により構築する学習部と、前記予測時刻の直前の第2期間内の少なくとも前記複数の環境の時間変化のデータを取得する取得部と、前記取得部で取得された少なくとも前記複数の環境の時間変化のデータを前記予測モデルに入力して、前記予測時刻での感情を予測する予測部と、を備える。
【選択図】図4
特許請求の範囲【請求項１】
第１期間内の、少なくとも複数の環境の時間変化と、感情の時間変化との対応関係を示す教師データに基づいて、将来の予測時刻での感情を予測する予測モデルを機械学習により構築する学習部と、
前記予測時刻の直前の第２期間内の少なくとも前記複数の環境の時間変化のデータを取得する取得部と、
前記取得部で取得された少なくとも前記複数の環境の時間変化のデータを前記予測モデルに入力して、前記予測時刻での感情を予測する予測部と、を備える、
情報処理装置。
続きを表示（約 420 文字）【請求項２】
前記予測部において、前記予測モデルには、前記複数の環境の時間変化のデータのみが入力されることを特徴とする、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記学習部は、前記教師データの前記感情の出現頻度を均一化させるオーバーサンプリング処理を行う、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
第１期間内の、少なくとも複数の環境の時間変化と、感情の時間変化との対応関係を示す教師データに基づいて、将来の予測時刻での感情を予測する予測モデルを機械学習により構築するステップと、
前期予測時刻の直前の第２期間内の少なくとも前記複数の環境の時間変化のデータを取得するステップと、
前期取得部で取得された少なくとも前記複数の環境の時間変化のデータを前記予測モデルに入力して、前記予測時刻での感情を予測するステップと、を備える、
情報処理方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置及び情報処理方法に関する。
続きを表示（約 1,500 文字）【背景技術】
【０００２】
昨今の学習及び労働環境の変化に伴い、これらの環境に起因するストレスや疲労感、快適感、感情的覚醒度など、人間の心的状態（以下、感情と呼ぶ）を把握及び推定する研究が注目されている。感情を把握及び推定する手法としては、心理的実験やアンケートなどの主観的解析が一般的であるが、その一方で眼球運動、体温、脳波などの生理データ及び心理指標を元にした客観的及び定量的な解析も進められているとともに、近年では機械学習及び深層学習によって生理データ及び心理指標との対応関係を解明する研究も行われている。例えば、無線センサなどから得られる室内環境データから、その環境内にいる人間の感情を推定する手法が提案されている（非特許文献１、２参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
心の状態のセンシング（１）（http://sensait.jp/22706/）
心の状態のセンシング（２）（http://sensait.jp/22709/）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、非特許文献１、２の開示内容は、複数の環境データの時間変化に基づいて現在の人間の感情を推定するに留まり、将来の人間の感情を予測する手法は開示されていない。
【０００５】
そこで、本発明の実施形態では、複数の環境データの時間変化に基づいて将来の人間の感情を精度よく予測できる情報処理装置及び情報処理方法を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記の課題を解決するために、本発明の実施形態によれば、第１期間内の、少なくとも複数の環境の時間変化と、感情の時間変化との対応関係を示す教師データに基づいて、将来の予測時刻での感情を予測する予測モデルを機械学習により構築する学習部と、
前記予測時刻の直前の第２期間内の少なくとも前記複数の環境の時間変化のデータを取得する取得部と、
前記取得部で取得された少なくとも前記複数の環境の時間変化のデータを前記予測モデルに入力して、前記予測時刻での感情を予測する予測部と、を備える、
情報処理装置が提供される。
【発明の効果】
【０００７】
昨今では、新型感染症の流行に伴い、感染防止対策によって教育労働環境は多様化している。多様化する教育労働環境における心身の健康管理として、これまで以上に、ストレスや疲労感、快適感を含む感情価、感情各制度などの人間の心的状態の把握（メンタルヘルス）と作業環境の把握、及び、環境改善が重要になってきている。
【０００８】
これまでに、本発明者は、非接触センサデータで得られた環境情報、生体データ等を収集して、非接触センサから客観的かつ非侵襲的に心身の健康状態を指定・把握するシステムを構築し、教育労働環境を統合的に評価する手法を見出した。なお、非接触型環境センサとは、人の体に身に着けることなく計測できる環境センサを指す。
【０００９】
しかしながら、これまでの技術であるリアルタイムでの感情推定では、自動車運転や工場でのうっかり事故などを未然に防ぐことができない。また、オフィスでの仕事、勉強効果についてもより効率的に向上することができない。
【００１０】
本発明の実施形態によれば、少なくとも複数の環境の時間変化と、感情の時間変化との対応関係を示す教師データに基づいて機械学習により構築された予測モデルを用いることで、将来の予測時刻での感情（心的状態）を推定できる。
（【００１１】以降は省略されています）

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