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特開 2019-202031出願番号 特願 2018-100273
感性評価装置、感性評価方法および感性多軸モデル構築方法
出願人 国立大学法人広島大学（識別番号 504136568）
2026年 特許公開件数ランキング 522位 61件（※）
2026年 特許取得件数ランキング 516位 57件（※）
公報発行日 2019年11月28
公報URL https://ipforce.jp/patent-jp-A-2019-202031 ログイン済みの方はこのURLへ
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※ 共同出願を含む
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技術分野
要約特許出願時に添付された[要約書]
【課題】どのような人に対しても現実的な時間で精度のよい感性評価結果を得る装置を提供する。【解決手段】感性評価装置１０は、複数の人間タイプの中からユーザーの人間タイプを特定する人間タイプ特定部１と、脳生理指標ごとに、ユーザーの脳生理情報において複数の脳生理情報クラスタのそれぞれに属する脳生理情報を特定し、当該特定した脳生理情報から特徴データを抽出する特徴データ抽出部２と、脳生理指標ごとに、複数の人間タイプ別にあらかじめ決められた重み係数からユーザーの人間タイプに対応する重み係数を選択し、抽出された特徴データに選択した重み係数を適用して脳生理指標を算出する脳生理指標算出部３と、複数の人間タイプ別にあらかじめ決められた重み係数からユーザーの人間タイプに対応する重み係数を選択し、算出された脳生理指標に当該選択した重み係数を適用して感性評価値を算出する感性評価値算出部４とを備える。
【選択図】図２２
発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋
特許文献１に開示された感性評価方法では各被験者に最適化された感性多軸モデルを用いて感性を定量評価するため、未知の人の感性の定量評価を行う場合にはまずその人に最適化されたモデルを一から構築する必要がある。しかし、そのようなモデル構築には多くの時間と手間がかかるため、誰でも気軽にすぐに感性評価を行うというわけにはいかない。 この問題の解決策として、すべての人に適用可能な平均的な単一の標準モデルをあらかじめ用意しておいて未知の人の感性定量評価を行う際にその標準モデルを適用すればよいという考えがある。しかし、人は性別、年齢、性格などのさまざまな要因で個性が大きく異なり、また、各要因に対応した脳生理反応にも多分に個人差が存在することがわかっている。したがって、個性や脳生理情報が大きく異なる人々に共通の標準モデルを適用すると、かえってどの人にとっても精度の低い評価結果しか得られなくなってしまうこととなる。 問題に鑑み、本発明は、どのような人に対しても現実的な時間で精度のよい感性評価結果が得られるようにすることを課題とする。課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋
この発明についての権利主張の範囲[特許請求の範囲]
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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋
【図1】情動、感情、感性の関係を表す模式図
【図2】本発明らが提唱する感性多軸モデルの模式図
【図3】感性多軸モデルの各軸に関連する関心領域を説明する図
【図4】快反応時のさまざまなｆＭＲＩ画像を示す図
【図5】快反応時のｆＭＲＩ画像およびＥＥＧ信号源をプロットした脳矢状断面を示す図
【図6】関心領域（快反応時の後帯状回）のＥＥＧ信号源の信号を時間周波数解析した結果を示す図
【図7】活性反応性時のｆＭＲＩ画像およびＥＥＧ信号源をプロットした脳矢状断面を示す図
【図8】関心領域（活性反応時の後帯状回）のＥＥＧ信号源の信号を時間周波数解析した結果を示す図
【図9】快／不快の刺激画像呈示実験の概要を説明する図
【図10】快画像予期時および不快画像予期時の各ｆＭＲＩ画像を示す図
【図11】快画像予期時と不快画像予期時のＥＥＧ信号の差分における信号源をプロットした脳矢状断面（頭頂葉部分）および当該部分のＥＥＧ信号の時間周波数分布を示す図
【図12】快画像予期時と不快画像予期時のＥＥＧ信号の差分における信号源をプロットした脳矢状断面（視覚野）および当該部分のＥＥＧ信号の時間周波数分布を示す図
【図13】人間タイプ別の感性多軸モデルの構築手順を示すブロックフロー図
【図14】性格特性５因子をクラスタリングして３つの人間タイプを決定した様子を示す模式図
【図15】主観心理軸決定のための自己評価の一例を示す図
【図16】関心領域の脳波独立成分および周波数帯域を選定するフローチャート
【図17】脳波信号の独立成分分析で抽出された各独立成分における信号強度分布を表したコンポーネント（脳波トポグラフィ）を示す図
【図18】独立信号成分の信号源の推定位置をプロットした脳矢状断面図
【図19】ＥＥＧ信号源の信号を時間周波数解析した結果を示す図
【図20】快／不快に関連する脳生理情報クラスタを模式的に表す図
【図21】快／不快、活性／非活性、および期待感の各脳生理指標に係る各人間タイプと各脳生理情報クラスタとの関連度合いを表すグラフ
【図22】本発明の一感性評価装置のブロック図
【図23】快／不快に関する人間タイプ別の脳生理指標の算出を説明する図
【図24】算出された快／不快、活性／非活性、および期待感の各値を示す模式図
【図25】わくわくメーターの表示例を示す図
【図26】感性評価装置をクラウド環境に配置した実施形態を示す模式図
選択図 図22出願人が指定した本件の代表的な図
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