特許 6687940 素材評価方法、及び素材評価装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6687940

(24)【登録日】2020年4月7日

(45)【発行日】2020年4月28日

(54)【発明の名称】素材評価方法、及び素材評価装置

(51)【国際特許分類】

   A61B 5/026 20060101AFI20200421BHJP

   A61B 5/055 20060101ALI20200421BHJP

【ＦＩ】

   A61B5/026 130

   A61B5/055 382

   A61B5/026ZDM

【請求項の数】5

【全頁数】14

(21)【出願番号】特願2016-7314(P2016-7314)

(22)【出願日】2016年1月18日

(65)【公開番号】特開2017-129924(P2017-129924A)

(43)【公開日】2017年7月27日

【審査請求日】2018年10月31日

(73)【特許権者】

【識別番号】301022471

【氏名又は名称】国立研究開発法人情報通信研究機構

(74)【代理人】

【識別番号】110001634

【氏名又は名称】特許業務法人 志賀国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】西本 伸志

(72)【発明者】

【氏名】西田 知史

(72)【発明者】

【氏名】柏岡 秀紀

【審査官】 佐藤 高之

(56)【参考文献】

【文献】 特開２０１５−２０７０３８（ＪＰ，Ａ）

【文献】 国際公開第２０１４／０９２０４５（ＷＯ，Ａ１）

【文献】 特開２００８−１０２５９４（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ａ６１Ｂ ５／００−５／２２

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

脳活動計測部が、訓練用素材を被験者に提示して、脳活動を計測する脳活動計測ステップと、
意味空間構築部が、前記脳活動計測ステップによって計測された計測結果と、前記訓練用素材の内容を自然言語処理した言語記述とに基づいて、前記脳活動と前記言語記述に現れる単語との脳内の意味関係を示す脳内意味空間を構築する意味空間構築ステップと、
素材推定部が、新規素材の内容を自然言語処理した言語記述から、前記脳内意味空間において前記新規素材の内容に対応する第１位置を推定する第１推定ステップと、
目標推定部が、前記新規素材の目標概念を示す目標単語から、前記脳内意味空間において当該目標単語に対応する第２位置を推定する第２推定ステップと、
評価処理部が、前記第１推定ステップによって推定された前記第１位置と、前記第２推定ステップによって推定された前記第２位置とに基づいて、前記第１位置と前記第２位置との間の距離が近い程、前記新規素材の目標概念に近くなるように、前記新規素材を評価する評価ステップと
を含むことを特徴とする素材評価方法。

【請求項2】

前記評価ステップにおいて、前記評価処理部が、前記第１位置を示すベクトルと、前記第２位置を示すベクトルとの内積値を指標として、前記新規素材が前記目標概念に近いか否かを評価する
ことを特徴とする請求項１に記載の素材評価方法。

【請求項3】

前記第１推定ステップにおいて、前記素材推定部が、前記言語記述に含まれる単語のそれぞれに対応する前記脳内意味空間における位置を前記第１位置として推定する
ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の素材評価方法。

【請求項4】

前記第１推定ステップにおいて、前記素材推定部が、前記言語記述に含まれる単語ごとに、前記脳内意味空間における位置を推定し、当該単語ごとの位置の重心を前記第１位置として推定する
ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の素材評価方法。

【請求項5】

脳活動計測部によって、被験者に訓練用素材を提示して脳活動が計測された計測結果と、前記訓練用素材の内容を自然言語処理した言語記述とに基づいて構築された脳内意味空間を示す脳内意味空間情報であって、前記脳活動と前記言語記述に現れる単語との脳内の意味関係を示す脳内意味空間情報を記憶する意味空間記憶部と、
前記意味空間記憶部が記憶する前記脳内意味空間情報に基づいて、新規素材の内容を自然言語処理した言語記述から、前記脳内意味空間において前記新規素材の内容に対応する第１位置を推定する素材推定部と、
前記意味空間記憶部が記憶する前記脳内意味空間情報に基づいて、前記新規素材の目標概念を示す目標単語から、前記脳内意味空間において当該目標単語に対応する第２位置を推定する目標推定部と、
前記素材推定部によって推定された前記第１位置と、前記目標推定部によって推定された前記第２位置とに基づいて、前記第１位置と前記第２位置との間の距離が近い程、前記新規素材の目標概念に近くなるように、前記新規素材を評価する評価処理部と
を備えることを特徴とする素材評価装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、素材評価方法、及び素材評価装置に関する。

【背景技術】

【0002】

近年、被験者の脳活動を計測して、被験者が知覚している知覚の意味内容を推定する技術が知られている（例えば、特許文献１）。この特許文献１に記載の技術では、次の手順により、映像・音声コンテンツや各種製品等の素材を評価している。特許文献１に記載の従来技術では、まず、動画等で構成される刺激セットを被験者に提示し、それらの刺激が誘発した脳活動を計測する。次に、従来技術では、当該刺激−脳活動の組データに対して、対応関係の中間表象となる脳内意味空間を定義し、脳活動と当該脳内意味空間との対応関係を上述した組データから学習させる。そして、従来技術では、当該学習させた対応関係を用いて、評価対象の素材が被験者に提示された際に計測された脳活動から脳内意味空間上の位置を推定し、脳活動から推定した脳内意味空間上の当該位置に基づいて、評価対象の素材の評価が行われていた。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特願２０１５−０７７６９４号

【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、従来技術では、新たな素材（新規素材）に対する評価要求がある度に、新たな素材を被験者に提示して脳活動の計測を行う必要があり、迅速、且つ簡便に評価することが困難であった。

【0005】

本発明は、上記問題を解決すべくなされたもので、その目的は、迅速、且つ簡便に評価することができる素材評価方法、及び素材評価装置を提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0006】

上記問題を解決するために、本発明の一態様は、脳活動計測部が、訓練用素材を被験者に提示して、脳活動を計測する脳活動計測ステップと、意味空間構築部が、前記脳活動計測ステップによって計測された計測結果と、前記訓練用素材の内容を自然言語処理した言語記述とに基づいて、前記脳活動と前記言語記述に現れる単語との脳内の意味関係を示す脳内意味空間を構築する意味空間構築ステップと、素材推定部が、新規素材の内容を自然言語処理した言語記述から、前記脳内意味空間において前記新規素材の内容に対応する第１位置を推定する第１推定ステップと、目標推定部が、前記新規素材の目標概念を示す目標単語から、前記脳内意味空間において当該目標単語に対応する第２位置を推定する第２推定ステップと、評価処理部が、前記第１推定ステップによって推定された前記第１位置と、前記第２推定ステップによって推定された前記第２位置とに基づいて、前記第１位置と前記第２位置との間の距離が近い程、前記新規素材の目標概念に近くなるように、前記新規素材を評価する評価ステップとを含むことを特徴とする素材評価方法である。

【0007】

また、本発明の一態様は、上記の素材評価方法において、前記評価ステップにおいて、前記評価処理部が、前記第１位置と前記第２位置との間の距離に基づいて、前記新規素材が前記目標概念に近いか否かを評価することを特徴とする。

【0008】

また、本発明の一態様は、上記の素材評価方法において、前記評価ステップにおいて、前記評価処理部が、前記第１位置を示すベクトルと、前記第２位置を示すベクトルとの内積値を指標として、前記新規素材が前記目標概念に近いか否かを評価することを特徴とする。

【0009】

また、本発明の一態様は、上記の素材評価方法において、前記第１推定ステップにおいて、前記素材推定部が、前記言語記述に含まれる単語のそれぞれに対応する前記脳内意味空間における位置を前記第１位置として推定することを特徴とする。

【0010】

また、本発明の一態様は、上記の素材評価方法において、前記第１推定ステップにおいて、前記素材推定部が、前記言語記述に含まれる単語ごとに、前記脳内意味空間における位置を推定し、当該単語ごとの位置の重心を前記第１位置として推定することを特徴とする。

【0011】

また、本発明の一態様は、脳活動計測部によって、被験者に訓練用素材を提示して脳活動が計測された計測結果と、前記訓練用素材の内容を自然言語処理した言語記述とに基づいて構築された脳内意味空間を示す脳内意味空間情報であって、前記脳活動と前記言語記述に現れる単語との脳内の意味関係を示す脳内意味空間情報を記憶する意味空間記憶部と、前記意味空間記憶部が記憶する前記脳内意味空間情報に基づいて、新規素材の内容を自然言語処理した言語記述から、前記脳内意味空間において前記新規素材の内容に対応する第１位置を推定する素材推定部と、前記意味空間記憶部が記憶する前記脳内意味空間情報に基づいて、前記新規素材の目標概念を示す目標単語から、前記脳内意味空間において当該目標単語に対応する第２位置を推定する目標推定部と、前記素材推定部によって推定された前記第１位置と、前記目標推定部によって推定された前記第２位置とに基づいて、前記第１位置と前記第２位置との間の距離が近い程、前記新規素材の目標概念に近くなるように、前記新規素材を評価する評価処理部とを備えることを特徴とする素材評価装置である。

【発明の効果】

【0012】

本発明によれば、新規素材に対する評価に対して、脳活動を新たに計測する必要がないため、迅速、且つ簡便に評価することができる。

【図面の簡単な説明】

【0013】

【図1】本実施形態による素材評価システムの一例を示す機能ブロック図である。

【図2】本実施形態における脳内意味空間の構築の一例を説明する図である。

【図3】本実施形態における素材の評価処理の一例を説明する図である。

【図4】本実施形態による素材評価システムの動作の一例を示すフローチャートである。

【図5】本実施形態による素材評価システムの評価結果の一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0014】

以下、本発明の一実施形態による素材評価システム、及び素材評価方法について、図面を参照して説明する。
図１は、本実施形態による素材評価システム１の一例を示す機能ブロック図である。
図１に示すように、素材評価システム１は、データ処理装置１０と、画像再生端末２０と、ｆＭＲＩ（functional Magnetic Resonance Imaging）３０と、解析装置４０とを備えている。
本実施形態による素材評価システム１は、ＣＭ動画（コマーシャル動画、コマーシャルフィルム（ＣＦ））などの映像・音声コンテンツや各種製品等である素材に関する知覚内容推定や購買予測等（以下、評価という）を行う。

【0015】

画像再生端末２０は、例えば、液晶ディスプレイなどを備える端末装置であり、例えば、トレーニング用の動画（トレーニング動画）などを表示し、被験者Ｓ１に視聴させる。ここで、トレーニング動画（訓練用素材の一例）は、多種多様な画像を含む動画である。

【0016】

ｆＭＲＩ３０（脳活動計測部の一例）は、画像再生端末２０が表示した画像（例えば、トレーニング動画など）を視聴した被験者Ｓ１の脳活動を計測する。すなわち、ｆＭＲＩ３０は、トレーニング動画を被験者Ｓ１に提示して与えた被験者Ｓ１への刺激に対する被験者Ｓ１の脳活動を計測する。ｆＭＲＩ３０は、被験者Ｓ１の脳活動に関連した血流動態反応を視覚化するｆＭＲＩ信号（脳活動信号）を出力する。ｆＭＲＩ３０は、所定の時間間隔（例えば、２秒間隔）で、被験者Ｓ１の脳活動を計測し、計測した計測結果をｆＭＲＩ信号として解析装置４０に出力する。

【0017】

解析装置４０（意味空間構築部の一例）は、ｆＭＲＩ３０によって計測された計測結果と、トレーニング動画の内容を自然言語処理した言語記述（アノテーション）とに基づいて、脳活動と言語記述に現れる単語との脳内の意味関係を示す脳内意味空間を構築する。解析装置４０は、例えば、統計的学習モデルを用いて、トレーニング動画による刺激と脳活動との組データに対して、対応関係の中間表象となる脳内意味空間を定義する。解析装置４０は、構築した脳内意味空間を示す脳内意味空間情報を、データ処理装置１０に出力し、当該脳内意味空間情報を、データ処理装置１０の意味空間記憶部１１１に記憶させる。

【0018】

データ処理装置１０（素材評価装置の一例）は、ｆＭＲＩ３０による脳活動の計測を新たに行わずに、解析装置４０によって構築された脳内意味空間に基づいて、評価対象の新規素材の評価を行うコンピュータ装置である。データ処理装置１０は、解析装置４０によって構築された脳内意味空間に、新規素材の意味内容を投射するとともに、目標概念を示す目標単語を脳内意味空間に投射する。そして、データ処理装置１０は、新規素材に対応する脳内意味空間上の位置（第１位置）と、目標単語に対応する脳内意味空間上の位置（第２位置）とに基づいて、新規素材を評価する。また、データ処理装置１０は、記憶部１１と、制御部１２とを備えている。

【0019】

記憶部１１は、データ処理装置１０が実行する各種処理に利用される各種情報を記憶する。記憶部１１は、意味空間記憶部１１１と、推定結果記憶部１１２と、評価結果記憶部１１３とを備えている。
意味空間記憶部１１１は、解析装置４０によって構築された脳内意味空間を示す脳内意味空間情報を記憶する。ここで脳内意味空間情報は、例えば、後述するアノテーションベクトルを脳内意味空間上に投射する投射関数である。

【0020】

推定結果記憶部１１２は、後述する素材推定部１２１及び目標推定部１２２による推定結果を記憶する。推定結果記憶部１１２は、例えば、新規素材に対応する脳内意味空間上の位置を示す推定結果と、目標単語に対応する脳内意味空間上の位置を示す推定結果とを記憶する。
評価結果記憶部１１３は、新規素材の評価結果を記憶する。評価結果記憶部１１３は、例えば、後述する脳内意味空間上の距離の指標などの情報を記憶する。

【0021】

制御部１２は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などを含むプロセッサであり、データ処理装置１０を統括的に制御する。制御部１２は、データ処理装置１０が実行する各種処理を実行する。また、制御部１２は、素材推定部１２１と、目標推定部１２２と、評価処理部１２３と、出力処理部１２４を備えている。

【0022】

素材推定部１２１は、新規素材の内容を自然言語処理した言語記述から、脳内意味空間において新規素材の内容に対応する位置（第１位置）を推定する。すなわち、素材推定部１２１は、意味空間記憶部１１１が記憶する脳内意味空間情報に基づいて、新規素材の内容を自然言語処理した言語記述から、脳内意味空間において新規素材の内容に対応する第１位置を推定する。ここで、言語記述は、例えば、後述するアノテーションベクトルである。素材推定部１２１は、新規素材の内容に対応するアノテーションベクトルを、脳内意味空間情報を用いて、脳内意味空間上に投射する。

【0023】

ここで、素材推定部１２１が新規素材の内容からアノテーションベクトルを生成する処理について説明する。新規素材が、例えば、画像である場合、当該画像の印象を示す言語記述の文章（アノテーション情報）が予め作成されており、素材推定部１２１は、当該アノテーション情報を外部から取得する。ここで、アノテーション情報は、例えば、５０字〜１５０字のシーン概要（画像の概要）の説明や感想などの文章である。素材推定部１２１は、取得した言語記述の文章（アノテーション情報）を例えば、ＭｅＣａｂなどを利用して、形態素解析を行い、分かち書きのデータを生成する。次に、素材推定部１２１は、当該分かち書きのデータに含まれる各単語に対して、コーパス５０を利用して自然言語処理（例えば、ｗｏｒｄ２ｖｅｃ）を行い、Ｓｋｉｐ−ｇｒａｍ等の行列であるアノテーションベクトルを単語ごとに生成する。

【0024】

なお、コーパス５０は、例えば、Ｗｉｋｉｐｅｄｉａ（登録商標）や新聞記事等の大量の文章データのデータベースである。素材推定部１２１は、このような大量の文章データをコーパス５０として、自然言語処理を行い、アノテーションベクトルを生成する。ここで、アノテーションベクトルは、画像の印象を示す言語記述（アノテーション）に登場する単語に対して、コーパス５０に登録されている単語の関係性で距離（意味）が近いものを算出したものである。

【0025】

素材推定部１２１は、例えば、生成した単語ごとアノテーションベクトルを、上述した脳内意味空間情報に基づいて、脳内意味空間上の位置に変換（投射）する。なお、素材推定部１２１は、投射した各単語に対応する位置のそれぞれを上述した第１位置としてもよいし、投射した各単語に対応する位置の重心（平均）を上述した第１位置としてもよい。
また、素材推定部１２１は、新規素材の内容に対応する脳内意味空間上の位置（第１位置）を示す推定結果（例えば、位置を示すベクトル（Ｖ１））を推定結果記憶部１１２に記憶させる。

【0026】

目標推定部１２２は、新規素材の目標概念を示す目標単語から、脳内意味空間において当該目標単語に対応する位置（第２位置）を推定する。すなわち、目標推定部１２２は、意味空間記憶部１１１が記憶する脳内意味空間情報に基づいて、目標単語から、脳内意味空間において目標単語に対応する第２位置を推定する。ここで、目標単語とは、例えば、「可愛い」、「新鮮」など、評価対象の新規素材が目標とする概念を表す単語である。

【0027】

目標推定部１２２は、目標単語を外部から取得し、当該目標単語に対して、コーパス５０を利用して自然言語処理（例えば、ｗｏｒｄ２ｖｅｃ）を行い、Ｓｋｉｐ−ｇｒａｍ等の行列である目標単語に対応するアノテーションベクトルを生成する。目標推定部１２２は、目標単語に対応するアノテーションベクトルを、上述した脳内意味空間情報に基づいて、脳内意味空間上の位置に変換（投射）する。
また、目標推定部１２２は、目標単語に対応する脳内意味空間上の位置（第２位置）を示す推定結果（例えば、位置を示すベクトル（Ｖ２））を推定結果記憶部１１２に記憶させる。

【0028】

評価処理部１２３は、目標推定部１２２によって推定された第１位置と、目標推定部１２２によって推定された第２位置とに基づいて、新規素材を評価する。評価処理部１２３は、例えば、脳内意味空間上の第１位置と第２位置との間の距離に基づいて、新規素材が目標概念に近いか否かを評価する。すなわち、評価処理部１２３は、脳内意味空間上の距離が近い程、新規素材が目標概念に近いと考えられ、制作意図を反映しているといえる。また、評価処理部１２３は、脳内意味空間上の距離が遠い程、新規素材が目標概念から遠いと考えられ、制作意図を反映していないといえる。

【0029】

また、評価処理部１２３は、脳内意味空間上の距離の指標として、例えば、ユークリッド距離、マハラノビス距離、エントロピー、尤度などを算出する。また、評価処理部１２３は、新規素材の内容に対応する第１位置を示すベクトル（Ｖ１）と、目標単語に対応する第２位置を示すベクトル（Ｖ２）との内積値（Ｖ１・Ｖ２）を指標として、新規素材が目標概念に近いか否かを評価するようにしてもよい。
また、評価処理部１２３は、算出した脳内意味空間上の距離の指標等の情報を評価結果記憶部１１３に記憶させる。

【0030】

出力処理部１２４は、評価処理部１２３によって評価された評価結果を外部に出力させる。出力処理部１２４は、例えば、評価結果記憶部１１３が記憶する距離の指標等の情報をグラフなどにして、外部に出力させる。

【0031】

次に、図面を参照して本実施形態による素材評価システム１の動作について説明する。
まず、図２を参照して、本実施形態における脳内意味空間の構築処理について説明する。
図２は、本実施形態における脳内意味空間の構築の一例を説明する図である。
図２に示すように、まず、画像再生端末２０にトレーニング動画を表示させて、被験者Ｓ１が当該トレーニング動画を視聴した際の脳活動をｆＭＲＩ３０が計測する。これにより、脳活動の計測結果が得られる。解析装置４０は、ｆＭＲＩ３０が計測した脳活動の計測結果を取得する。

【0032】

また、一方で、トレーニング動画に含まれるシーン画像（例えば、画像Ｇ１）から、アノテーション情報（例えば、アノテーション情報ＴＸ１）が生成される。例えば、シーン画像Ｇ１が、「大通りを路面電車と大勢の人が通っているシーン」である場合、アノテーション情報ＴＸ１は、「珍しい路面電車・・・」、「街の中を走るちんちん電車・・・」、「広島市だろか・・・」などのシーンの概要を説明する文章となる。このアノテーション情報は、上述した素材推定部１２１において説明した言語記述の文章と同様である。

【0033】

また、解析装置４０は、コーパス５０に基づいて自然言語処理を行い、アノテーション情報からアノテーションベクトルを生成する。解析装置４０は、目標推定部１２２における説明と同様に、例えば、ＭｅＣａｂなどを利用して、アノテーション情報の形態素解析を行い、分かち書きのデータを生成する。次に、解析装置４０は、当該分かち書きのデータに含まれる各単語に対して、コーパス５０を利用して自然言語処理（例えば、ｗｏｒｄ２ｖｅｃ）を行い、Ｓｋｉｐ−ｇｒａｍ等の行列であるアノテーションベクトルを単語ごとに生成する。なお、ここでの脳内意味空間の構築に使用するアノテーションベクトルは、例えば、アノテーション情報に含まれる単語ごとのアノテーションベクトルであるものとする。

【0034】

次に、解析装置４０は、脳活動の計測結果と、アノテーションベクトルとの組を用いて、統計的学習処理を行い、脳内意味空間を構築する。解析装置４０は、例えば、回帰モデルなどの統計的学習処理を行い、脳活動と言語記述に現れる単語との脳内の意味関係を示す脳内意味空間を構築する。解析装置４０は、構築した脳内意味空間を示す脳内意味空間情報をデータ処理装置１０に出力し、当該脳内意味空間情報を意味空間記憶部１１１に記憶させる。

【0035】

次に、図３を参照して、本実施形態における素材の評価処理について説明する。
図３は、本実施形態における素材の評価処理の一例を説明する図である。
図３に示すように、まず、データ処理装置１０の素材推定部１２１は、素材（例えば、評価対象の動画など）の内容を言語記述にした素材の言語記述（アノテーション情報）を脳内意味空間に投射する。すなわち、素材推定部１２１は、アノテーション情報を形態素解析して分かち書きのデータを生成し、当該分かち書きのデータに含まれる各単語に対して、コーパス５０を利用して自然言語処理（例えば、ｗｏｒｄ２ｖｅｃ）を行い、Ｓｋｉｐ−ｇｒａｍ等の行列であるアノテーションベクトルを単語ごとに生成する。

【0036】

次に、素材推定部１２１は、生成したアノテーションベクトルを、意味空間記憶部１１１が記憶する脳内意味空間情報に基づいて、脳内意味空間において新規素材の内容に対応する位置Ｐ１に投射する。具体的に、素材推定部１２１は、単語ごとのアノテーションベクトルをそれぞれ脳内意味空間情報に基づいて、脳内意味空間に投射し、投射した各位置の重心を新規素材の内容に対応する位置Ｐ１とする。

【0037】

また、データ処理装置１０の目標推定部１２２は、素材の目標概念である目標単語を脳内意味空間に投射する。すなわち、目標推定部１２２は、目標単語に対して、コーパス５０を利用して自然言語処理（例えば、ｗｏｒｄ２ｖｅｃ）を行い、Ｓｋｉｐ−ｇｒａｍ等の行列である目標単語に対応する目標概念ベクトルを生成する。目標推定部１２２は、目標単語に対応する目標概念ベクトルを、意味空間記憶部１１１が記憶する脳内意味空間情報に基づいて、脳内意味空間において目標単語に対応する位置Ｐ２に投射する。

【0038】

次に、データ処理装置１０の評価処理部１２３は、上述した脳内意味空間の位置Ｐ１と、位置Ｐ２との距離ｄに応じて、素材を評価する。例えば、距離ｄが近い程、被験者Ｓ１が脳内で評価対象の新規素材の内容が目標単語に近い内容であると知覚していることを示しており、評価処理部１２３は、距離ｄが近い程、新規素材が制作意図を反映していると判定する。また、例えば、距離ｄが遠い程、被験者Ｓ１が評価対象の新規素材の内容が脳内で目標単語に遠い内容であると知覚していることを示しており、評価処理部１２３は、距離ｄが遠い程、評価対象の新規素材が制作意図を反映していないと判定する。

【0039】

次に、図４を参照して、本実施形態による素材評価システム１の全体の動作について説明する。
図４は、本実施形態による素材評価システム１の動作の一例を示すフローチャートである。
図４に示すように、素材評価システム１は、まず、トレーニング動画を視聴した脳活動を計測する（ステップＳ１０１）。すなわち、素材評価システム１の画像再生端末２０が、トレーニング動画を表示し、当該トレーニング動画を視聴した被験者Ｓ１の脳活動をｆＭＲＩ３０が計測する。ｆＭＲＩ３０は、計測した計測結果を解析装置４０に出力する。

【0040】

次に、解析装置４０は、トレーニング動画の各シーンからアノテーションベクトルを生成する（ステップＳ１０２）。解析装置４０は、トレーニング動画の各シーンから、図２に示すように、アノテーションベクトルを生成する。
次に、解析装置４０は、脳活動の計測結果と、アノテーションベクトルとから脳内意味空間を構築する（ステップＳ１０３）。解析装置４０は、脳活動の計測結果とアノテーションベクトルとの組を、統計的学習処理して、脳活動とアノテーションベクトルとを関係付けて、被験者Ｓ１に対応した脳内意味空間を構築する（図２参照）。解析装置４０は、構築した脳内意味空間を示す脳内意味空間情報をデータ処理装置１０に出力し、当該脳内意味空間情報をデータ処理装置１０の意味空間記憶部１１１に記憶させる。

【0041】

次に、データ処理装置１０は、評価対象である新規素材を自然言語処理した言語記述からアノテーションベクトルを生成する（ステップＳ１０４）。データ処理装置１０の素材推定部１２１は、例えば、ＣＭ動画のどの新規素材における各シーンからアノテーションベクトルを生成する。

【0042】

次に、素材推定部１２１は、新規素材のアノテーションベクトルから脳内意味空間の第１位置を推定する（ステップＳ１０５）。素材推定部１２１は、例えば、図３に示すように、新規素材のアノテーションベクトルを、脳内意味空間上の新規素材に対応する位置Ｐ１に投射する。なお、素材推定部１２１は、例えば、各シーンに対応するアノテーションベクトルをそれぞれ脳内意味空間上に投射し、複数の位置Ｐ１を推定する。

【0043】

次に、データ処理装置１０は、目標単語から目標概念ベクトルを生成する（ステップＳ１０６）。データ処理装置１０の目標推定部１２２は、新規素材の目標概念を示す目標単語（例えば、「可愛い」など）から、目標概念ベクトルを生成する。

【0044】

次に、目標推定部１２２は、目標単語の目標概念ベクトルから脳内意味空間の第２位置を推定する（ステップＳ１０７）。目標推定部１２２は、例えば、図３に示すように、目標単語の目標概念ベクトルを、脳内意味空間上の目標単語に対応する位置Ｐ２に投射する。

【0045】

次に、データ処理装置１０の評価処理部１２３は、脳内意味空間上の第１位置（位置Ｐ１）と、第２位置（位置Ｐ２）とに基づいて、新規素材を評価する（ステップＳ１０８）。評価処理部１２３は、例えば、各シーンに対応する位置Ｐ１を示すベクトル（Ｖ１）と、目標単語に対応する位置Ｐ２を示すベクトル（Ｖ２）との内積値を評価の指標として算出する。

【0046】

なお、上述した素材評価のフローチャートにおいて、ステップＳ１０１の処理が、脳活動計測ステップの処理に対応し、ステップＳ１０２及びステップＳ１０３の処理が、意味空間構築ステップの処理に対応する。また、ステップＳ１０４及びステップＳ１０５の処理が、第１推定ステップの処理に対応し、ステップＳ１０６及びステップＳ１０７の処理が、第２推定ステップの処理に対応し、ステップＳ１０８の処理が、評価ステップに対応する。ここで、ステップＳ１０１からステップＳ１０３の処理は、脳活動計測を含むが、新規素材の評価に必要なステップＳ１０４からステップＳ１０８の処理は、新たな脳活動計測を含まない。これにより、本実施形態による素材評価方法は、新規素材にかかる評価要求に対し、新たな脳活動計測を必要としない迅速、かつ簡便な評価手段を提供している。

【0047】

次に、図５を参照して、素材評価システム１の評価結果の一例について説明する。
図５は、本実施形態による素材評価システム１の評価結果の一例を示す図である。
図５に示す例は、本実施形態によるデータ処理装置１０が、特定のＣＭ動画を定量評価した一例である。これは、例えば２つの映像ＡとＢのどちらが特定の印象をより強く視聴者に与えるか、等の定量指標を提供することを目的とするものである。例えば、３つの３０秒ＣＭ動画を新規素材として、ＣＭ動画の各シーンが目標概念を示す目標単語（この場合は「可愛い」）の認識度（ここでは、内積値）を確認することで、目標単語を認知している度合を推定したものである。
図５に示すグラフにおいて、縦軸は、「可愛い」の認識度（内積値）を示す、横軸は、時間を示している。

【0048】

例えば、ＣＭ動画ＣＭ−１が、「女子高生が親戚と話をしている場面」であり、ＣＭ動画ＣＭ−２が。「重役会議が行われている場面」であり、ＣＭ動画ＣＭ−３が、「アイドルがダンスの練習をしている場面」である。
図５に示す例では、ＣＭ動画ＣＭ−１が、最も内積値が高く、目標単語（「可愛い」）に最も近い素材であることを示している。

【0049】

なお、図５に示す例では、評価処理部１２３は、１人の被験者Ｓ１に対応する脳内意味空間により評価しているが、複数の被験者Ｓ１それぞれにより構築した脳内意味空間それぞれにより、新規素材を評価するようにしてもよい。この場合、意味空間記憶部１１１は、被験者Ｓ１の識別情報と、脳内意味空間情報とを対応付けて記憶する。
また、新規素材によって、女性向けのＣＭ、子供向けのＣＭなど、評価対象が分かっている場合には、評価処理部１２３は、評価対象の新規素材の種類に応じて、被験者Ｓ１に対応する脳内意味空間情報を変更して、評価するようにしてもよい。

【0050】

以上説明したように、本実施形態による素材評価方法は、脳活動計測ステップと、意味空間構築ステップと、第１推定ステップと、第２推定ステップと、評価ステップとを含んでいる。脳活動計測ステップにおいて、ｆＭＲＩ３０（脳活動計測部）が、訓練用素材（例えば、トレーニング動画）を被験者Ｓ１に提示して、脳活動を計測する。意味空間構築ステップにおいて、解析装置４０（意味空間構築部）が、脳活動計測ステップによって計測された計測結果と、訓練用素材の内容を自然言語処理した言語記述（アノテーション）とに基づいて、脳活動と言語記述に現れる単語との脳内の意味関係を示す脳内意味空間を構築する。第１推定ステップにおいて、素材推定部１２１が、新規素材の内容を自然言語処理した言語記述から、脳内意味空間において新規素材の内容に対応する第１位置を推定する。第２推定ステップにおいて、目標推定部１２２が、新規素材の目標概念を示す目標単語から、脳内意味空間において当該目標単語に対応する第２位置を推定する。そして、評価ステップにおいて、評価処理部１２３が、第１推定ステップによって推定された第１位置と、第２推定ステップによって推定された第２位置とに基づいて、新規素材を評価する。

【0051】

これにより、本実施形態による素材評価方法は、新たに評価する新規素材が目標概念に近い脳内表現を誘起するか否かを、新たな脳活動の計測を行わずに、定量的に評価することができる。また、本実施形態による素材評価方法は、新規素材を評価する際に、個別の脳活動の計測をする必要がないため、素材作成、及び評価のサイクルを大幅に低減することができる。よって、本実施形態による素材評価方法は、迅速、且つ簡便に評価することができる。また、本実施形態による素材評価方法は、人的コスト、時間的コスト、及び金銭的コストを低減することが可能である。

【0052】

また、本実施形態では、評価ステップにおいて、評価処理部１２３が、脳内意味空間上の第１位置（位置Ｐ１）と第２位置（位置Ｐ２）との間の距離（ｄ）に基づいて、新規素材が目標概念に近いか否かを評価する。
これにより、本実施形態による素材評価方法は、客観的、且つ、定量的に新規素材に関する評価（例えば、知覚内容推定、及び購買予測など）を行うことができる。

【0053】

また、本実施形態では、評価ステップにおいて、評価処理部１２３が、第１位置を示すベクトルと、第２位置を示すベクトルとの内積値を指標として、新規素材が目標概念に近いか否かを評価してもよい。
これにより、本実施形態による素材評価方法は、内積値の算出という簡易な手法により、図５に示すように、新規素材に関する定量的な評価を適切に行うことができる。

【0054】

また、本実施形態では、第１推定ステップにおいて、素材推定部１２１が、言語記述に含まれる単語ごとに、脳内意味空間における位置を推定し、当該単語ごとの位置の重心を第１位置として推定する。
これにより、本実施形態による素材評価方法は、脳内意味空間における新規素材に対応する第１位置を、重心を算出すという簡易な手法により適切に推定することができる。

【0055】

また、本実施形態では、第１推定ステップにおいて、素材推定部１２１が、言語記述に含まれる単語のそれぞれに対応する脳内意味空間における位置を第１位置として推定するようにしてもよい。
これにより、本実施形態による素材評価方法は、新規素材の内容を示す言語記述に含まれる単語単位で、目標単語との距離を評価することができる。

【0056】

また、本実施形態によるデータ処理装置１０（素材評価装置）及び素材評価システム１は、意味空間記憶部１１１と、素材推定部１２１と、目標推定部１２２と、評価処理部１２３とを備えている。意味空間記憶部１１１は、ｆＭＲＩ３０によって、被験者Ｓ１に訓練用素材を提示して脳活動が計測された計測結果と、訓練用素材の内容を自然言語処理した言語記述とに基づいて構築された脳内意味空間を示す脳内意味空間情報であって、脳活動と言語記述に現れる単語との脳内の意味関係を示す脳内意味空間情報を記憶する。素材推定部１２１は、意味空間記憶部１１１が記憶する脳内意味空間情報に基づいて、新規素材の内容を自然言語処理した言語記述から、脳内意味空間において新規素材の内容に対応する第１位置を推定する。目標推定部１２２は、意味空間記憶部１１１が記憶する脳内意味空間情報に基づいて、新規素材の目標概念を示す目標単語から、脳内意味空間において当該目標単語に対応する第２位置を推定する。評価処理部１２３は、素材推定部１２１によって推定された第１位置と、目標推定部１２２によって推定された第２位置とに基づいて、新規素材を評価する。
これにより、本実施形態によるデータ処理装置１０及び素材評価システム１は、上述した素材評価方法と同様に、新規素材に対して、新たな脳活動の計測を行わずに、定量的に評価することができ、迅速、且つ簡便に評価することができる。

【0057】

なお、本発明は、上記の実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更可能である。
例えば、上記の実施形態において、素材評価システム１は、画像再生端末２０と、ｆＭＲＩ３０と、解析装置４０とを備える例を説明したが、予め脳内意味空間情報が意味空間記憶部１１１に記憶されている場合には、データ処理装置１０のみにより構成されてもよい。また、データ処理装置１０は、解析装置４０の機能を含んでもよい。

【0058】

また、上記の実施形態において、出力処理部１２４が、外部に評価結果を出力する例を説明したが、これに限定されるものではなく、データ処理装置１０が表示部を備え、表示部に評価結果を出力するようにしてもよい。また、記憶部１１の一部又は全部をデータ処理装置１０の外部に備えるようにしてもよい。

【0059】

また、上記の実施形態において、新規素材（ＣＭ動画）のシーンごとに評価する例を説明したが、絵コンテなどのカットごとに評価してもよいし、新規素材（ＣＭ動画）全体の内容に対して評価してもよい。
また、上記の実施形態において、脳内意味空間の構築に使用するアノテーションベクトルが、アノテーション情報に含まれる単語ごとのアノテーションベクトルである例を説明したが、単語ごとのアノテーションベクトルの重心を脳内意味空間の構築に使用するアノテーションベクトルとしてもよい。

【0060】

なお、上述したデータ処理装置１０及び解析装置４０が備える各構成は、内部に、コンピュータシステムを有している。そして、上述したデータ処理装置１０及び解析装置４０が備える各構成の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより上述したデータ処理装置１０及び解析装置４０が備える各構成における処理を行ってもよい。ここで、「記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行する」とは、コンピュータシステムにプログラムをインストールすることを含む。ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
また、「コンピュータシステム」は、インターネットやＷＡＮ、ＬＡＮ、専用回線等の通信回線を含むネットワークを介して接続された複数のコンピュータ装置を含んでもよい。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。このように、プログラムを記憶した記録媒体は、ＣＤ−ＲＯＭ等の非一過性の記録媒体であってもよい。

【0061】

また、記録媒体には、当該プログラムを配信するために配信サーバからアクセス可能な内部又は外部に設けられた記録媒体も含まれる。なお、プログラムを複数に分割し、それぞれ異なるタイミングでダウンロードした後にデータ処理装置１０及び解析装置４０が備える各構成で合体される構成や、分割されたプログラムのそれぞれを配信する配信サーバが異なっていてもよい。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、ネットワークを介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また、上記プログラムは、上述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、上述した機能をコンピュータシステムに既に記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。

【0062】

また、上述した機能の一部又は全部を、ＬＳＩ（Large Scale Integration）等の集積回路として実現してもよい。上述した各機能は個別にプロセッサ化してもよいし、一部、又は全部を集積してプロセッサ化してもよい。また、集積回路化の手法はＬＳＩに限らず専用回路、又は汎用プロセッサで実現してもよい。また、半導体技術の進歩によりＬＳＩに代替する集積回路化の技術が出現した場合、当該技術による集積回路を用いてもよい。

【符号の説明】

【0063】

１ 素材評価システム
１０ データ処理装置
１１ 記憶部
１２ 制御部
２０ 画像再生端末
３０ ｆＭＲＩ
４０ 解析装置
５０ コーパス
１１１ 意味空間記憶部
１１２ 推定結果記憶部
１１３ 評価結果記憶部
１２１ 素材推定部
１２２ 目標推定部
１２３ 評価処理部
１２４ 出力処理部
Ｓ１ 被験者

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】