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公開番号2025171785
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-11-20
出願番号2024077449
出願日2024-05-10
発明の名称端末装置、感情推定方法、及びプログラム
出願人トヨタ自動車株式会社
代理人個人,個人,個人,個人
主分類G16H 10/00 20180101AFI20251113BHJP(特定の用途分野に特に適合した情報通信技術)
要約【課題】利用者の感情を推定する技術を改善する。
【解決手段】端末装置10は、利用者3の生体情報を継続的に入力するとともに、利用者3が所定の感情を抱いた際に、利用者3によって入力された当該所定の感情を受付け、当該所定の感情の受付時刻前後の所定の期間に入力された生体情報に、受付られた所定の感情をラベル付けした学習データを逐次データベース14Aに格納し、格納された学習データの量が閾値を超えた場合、感情認識AIに学習データを学習させることによって、利用者3の生体情報に対応する感情を推定する学習モデルを生成する制御部15を備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
利用者の感情を推定する端末装置であって、
前記利用者の生体情報を継続的に入力するとともに、前記利用者が所定の感情を抱いた際に、前記利用者によって入力された前記所定の感情を受付け、前記所定の感情の受付時刻前後の所定の期間に入力された前記生体情報に、受付られた前記所定の感情をラベル付けした学習データを逐次データベースに格納し、格納された前記学習データの量が閾値を超えた場合、感情認識ＡＩに前記学習データを学習させることによって、前記利用者の生体情報に対応する感情を推定する学習モデルを生成する制御部を備える、端末装置。
続きを表示（約 850 文字）【請求項２】
請求項１に記載の端末装置であって、
前記利用者の生体情報は、心拍数、声のトーン、表情、及び瞳孔の大きさである、端末装置。
【請求項３】
請求項１に記載の端末装置であって、
前記制御部は、生成された前記学習モデルを用いて、入力された前記利用者の生体情報に対応する感情を推定するとともに、推定結果の正否を前記利用者に確認し、前記推定結果が正しくない場合、前記感情認識ＡＩを用いて、前記学習モデルを更新する、端末装置。
【請求項４】
利用者の感情を推定する端末装置が実行する感情推定方法であって、
利用者の生体情報を継続的に入力することと、
前記利用者が所定の感情を抱いた際に、前記利用者によって入力された前記所定の感情を受付けることと、
前記所定の感情の受付時刻前後の所定の期間に入力された前記生体情報に、受付られた前記所定の感情をラベル付けした学習データを逐次データベースに格納することと、
格納された前記学習データの量が閾値を超えた場合、感情認識ＡＩに前記学習データを学習させることによって、前記利用者の生体情報に対応する感情を推定する学習モデルを生成することと、
を含む、感情推定方法。
【請求項５】
利用者の感情を推定する端末装置に、
利用者の生体情報を継続的に入力することと、
前記利用者が所定の感情を抱いた際に、前記利用者によって入力された前記所定の感情を受付けることと、
前記所定の感情の受付時刻前後の所定の期間に入力された前記生体情報に、受付られた前記所定の感情をラベル付けした学習データを逐次データベースに格納することと、
格納された前記学習データの量が閾値を超えた場合、感情認識ＡＩに前記学習データを学習させることによって、前記利用者の生体情報に対応する感情を推定する学習モデルを生成することと、
を実行させる、プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、端末装置、感情推定方法、及びプログラムに関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、利用者の感情を推定する技術が知られている。例えば特許文献１には、利用者の生体情報及びＳＮＳ投稿内容などを分析して、当該利用者の感情を推定する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２３－１４２１３７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
近年、パーソナライズＡＩ（Artificial Intelligence）の需要が増加している。例えば、利用者は感情認識ＡＩを用いて、自分の感情を手動でラベル付けした、学習データを蓄積している。そして、利用者は蓄積された学習データを当該ＡＩに機械学習させることによって、学習モデルを生成する。しかし、手動でのラベル付けは煩雑である。このため、手動でのラベル付けによって十分な量の学習データを蓄積することは困難である。したがって、利用者の感情を推定する技術には改善の余地があった。
【０００５】
かかる事情に鑑みてなされた本開示の目的は、利用者の感情を推定する技術を改善することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の一実施形態に係る端末装置は、利用者の感情を推定する端末装置であって、前記利用者の生体情報を継続的に入力するとともに、前記利用者が所定の感情を抱いた際に、前記利用者によって入力された前記所定の感情を受付け、前記所定の感情の受付時刻前後の所定の期間に入力された前記生体情報に、受付られた前記所定の感情をラベル付けした学習データを逐次データベースに格納し、格納された前記学習データの量が閾値を超えた場合、感情認識ＡＩに前記学習データを学習させることによって、前記利用者の生体情報に対応する感情を推定する学習モデルを生成する制御部を備える。
【０００７】
本開示の一実施形態に係る感情推定方法は、利用者の感情を推定する端末装置が実行する感情推定方法であって、前記利用者の生体情報を継続的に入力することと、前記利用者が所定の感情を抱いた際に、前記利用者によって入力された前記所定の感情を受付けることと、前記所定の感情の受付時刻前後の所定の期間に入力された前記生体情報に、受付られた前記所定の感情をラベル付けした学習データを逐次データベースに格納することと、格納された前記学習データの量が閾値を超えた場合、感情認識ＡＩに前記学習データを学習させることによって、前記利用者の生体情報に対応する感情を推定する学習モデルを生成することと、を含む。
【０００８】
本開示の一実施形態に係るプログラムは、利用者の感情を推定する端末装置に、前記利用者の生体情報を継続的に入力することと、前記利用者が所定の感情を抱いた際に、前記利用者によって入力された前記所定の感情を受付けることと、前記所定の感情の受付時刻前後の所定の期間に入力された前記生体情報に、受付られた前記所定の感情をラベル付けした学習データを逐次データベースに格納することと、格納された前記学習データの量が閾値を超えた場合、感情認識ＡＩに前記学習データを学習させることによって、前記利用者の生体情報に対応する感情を推定する学習モデルを生成することと、を実行させる。
【発明の効果】
【０００９】
本開示の一実施形態によれば、利用者の感情を推定する技術が改善される。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
本開示の一実施形態に係るシステムの概略構成例を示すブロック図である。
端末装置の動作の一例を示すフローチャートである。
感情の分類方法の一例を説明する概略図である。
所定の感情の推移の一例を説明する概略図である。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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