特開 2023-149744 情報処理装置および情報処理方法、並びにプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023149744

(43)【公開日】2023-10-13

(54)【発明の名称】情報処理装置および情報処理方法、並びにプログラム

(51)【国際特許分類】

   A61B 5/107 20060101AFI20231005BHJP

【ＦＩ】

A61B5/107 300

【審査請求】未請求

【請求項の数】7

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022058493

(22)【出願日】2022-03-31

(71)【出願人】

【識別番号】000002185

【氏名又は名称】ソニーグループ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100121131

【弁理士】

【氏名又は名称】西川 孝

(74)【代理人】

【識別番号】100082131

【弁理士】

【氏名又は名称】稲本 義雄

(74)【代理人】

【識別番号】100168686

【弁理士】

【氏名又は名称】三浦 勇介

(72)【発明者】

【氏名】後藤 有貴

【テーマコード（参考）】

4C038

【Ｆターム（参考）】

4C038VA06

4C038VB01

4C038VB29

4C038VC01

4C038VC05

(57)【要約】

【課題】姿勢改善を好適に促すことができる。
【解決手段】ユーザ状態推定部は、ユーザの測定を行うセンサ部による測定結果に基づいてユーザの状態を推定し、状態変化判定部は、ユーザ状態推定部による最新の推定結果と、以前の推定結果とを比較して、ユーザの状態に変化があるか否かを判定する。そして、フィードバック制御部は、ユーザの状態に変化があるという判定結果である場合に、その変化に応じて、ユーザの状態を三次元表現するフィードバックデバイスが動作するようにフィードバック制御を行う。本技術は、例えば、デスク上に配置される小型のフィードバックデバイスを有するユーザ姿勢フィードバックシステムに適用できる。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

ユーザの状態を推定するユーザ状態推定部と、
前記ユーザの状態に変化があるか否かを判定する状態変化判定部と、
前記ユーザの状態の変化の判定結果に応じたフィードバック制御を、前記ユーザの状態を三次元表現するフィードバックデバイスに対して行うフィードバック制御部と
を備える情報処理装置。

【請求項2】

前記ユーザ状態推定部は、前記ユーザの測定を行うセンサ部による測定結果に基づいて前記ユーザの状態を推定し、
前記状態変化判定部は、前記ユーザ状態推定部による最新の推定結果と、以前の推定結果とを比較して、前記ユーザの状態に変化があるか否かを判定し、
前記フィードバック制御部は、前記ユーザの状態に変化があるという判定結果である場合に、その変化に応じて前記フィードバックデバイスが動作するようにフィードバック制御を行う
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記フィードバックデバイスは、前記ユーザの姿勢の傾きに応じて傾く動作を行う
請求項２に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記状態変化判定部は、前記ユーザの測定を行うセンサ部による測定結果に基づいて前記ユーザの状態に変化があるか否かを判定し、
前記ユーザ状態推定部は、前記ユーザの状態に変化がないという判定結果である場合に、前記センサ部による測定結果に基づいて前記ユーザの動いていない部位または筋肉を推定し、
前記フィードバック制御部は、前記ユーザ状態推定部による推定結果に基づいて、前記フィードバックデバイスが動作するようにフィードバック制御を行う
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記フィードバックデバイスは、前記ユーザの部位または筋肉に対応する個所が点灯する動作を行う
請求項４に記載の情報処理装置。

【請求項6】

情報処理装置が、
ユーザの状態を推定することと、
前記ユーザの状態に変化があるか否かを判定することと、
前記ユーザの状態の変化の判定結果に応じたフィードバック制御を、前記ユーザの状態を三次元表現するフィードバックデバイスに対して行うことと
を含む情報処理方法。

【請求項7】

情報処理装置のコンピュータに、
ユーザの状態を推定することと、
前記ユーザの状態に変化があるか否かを判定することと、
前記ユーザの状態の変化の判定結果に応じたフィードバック制御を、前記ユーザの状態を三次元表現するフィードバックデバイスに対して行うことと
を含む処理を実行させるためのプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、情報処理装置および情報処理方法、並びにプログラムに関し、特に、姿勢改善を好適に促すことができるようにした情報処理装置および情報処理方法、並びにプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、例えば、デスクワークなどの業務に集中している会社員は、姿勢や表情など第三者の視点から自分自身の状態を把握することができないため、無意識のうちに姿勢が悪い状態になってしまうことがある。

【0003】

例えば、特許文献１には、加齢に伴う体力および運動能力の変化や障害に際しての身体能力の把握するために、体格の異なる被検者がバランス能力を簡単にかつ正しく評価することができるバランス能力測定装置が提案されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０１６－２０９５４６号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

ところで、例えば、鏡などで自分自身の姿勢を把握することによって姿勢改善を図ることができるが、この場合、視線を鏡に移す必要があるため、デスクワークの集中を阻害してしまうことが懸念される。また、一時的に姿勢を改善することができたとしても、その良好な姿勢を長期的に維持することは困難であると考えられる。そのため、デスクワークの集中を阻害することなく、良好な姿勢を維持することができるように、姿勢改善を促すことが求められている。

【0006】

本開示は、このような状況に鑑みてなされたものであり、姿勢改善を好適に促すことができるようにするものである。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本開示の一側面の情報処理装置は、ユーザの状態を推定するユーザ状態推定部と、前記ユーザの状態に変化があるか否かを判定する状態変化判定部と、前記ユーザの状態の変化の判定結果に応じたフィードバック制御を、前記ユーザの状態を三次元表現するフィードバックデバイスに対して行うフィードバック制御部とを備える。

【0008】

本開示の一側面の情報処理方法またはプログラムは、ユーザの状態を推定することと、前記ユーザの状態に変化があるか否かを判定することと、前記ユーザの状態の変化の判定結果に応じたフィードバック制御を、前記ユーザの状態を三次元表現するフィードバックデバイスに対して行うこととを含む。

【0009】

本開示の一側面においては、ユーザの状態が推定され、ユーザの状態に変化があるか否かが判定され、ユーザの状態の変化の判定結果に応じたフィードバック制御が、ユーザの状態を三次元表現するフィードバックデバイスに対して行われる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】本技術を適用したユーザ姿勢フィードバックシステムの一実施の形態の構成例を示すブロック図である。

【図2】第１のユーザ姿勢フィードバック処理について説明する図である。

【図3】第１のユーザ姿勢フィードバック処理を説明するフローチャートである。

【図4】第２のユーザ姿勢フィードバック処理について説明する図である。

【図5】第２のユーザ姿勢フィードバック処理を説明するフローチャートである。

【図6】本技術を適用したコンピュータの一実施の形態の構成例を示すブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0011】

以下、本技術を適用した具体的な実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。

【0012】

＜ユーザ姿勢フィードバックシステムの構成例＞
図１は、本技術を適用したユーザ姿勢フィードバックシステムの一実施の形態の構成例を示すブロック図である。

【0013】

図１に示すように、ユーザ姿勢フィードバックシステム１１は、ユーザ状態解析デバイス１２およびフィードバックデバイス１３を備えて構成される。例えば、ユーザ姿勢フィードバックシステム１１は、ユーザ状態解析デバイス１２がユーザの状態（例えば、ユーザの姿勢）を解析し、そのユーザの状態を三次元表現するフィードバックデバイス１３がフィードバックするユーザ姿勢フィードバック処理を行うことができる。

【0014】

ユーザ状態解析デバイス１２は、センサ部２１、記憶部２２、通信部２３、および情報処理部２４を備えて構成されており、フィードバックデバイス１３は、通信部３１、制御部３２、および動作部３３を備えて構成される。

【0015】

センサ部２１は、ユーザの測定を行うための各種の測定手段を使用することができ、ユーザを測定した測定結果を取得して情報処理部２４に供給する。例えば、センサ部２１としては、後述する図２に示すようなカメラ４１および座面センサ４２、または、後述する図４に示すような背面センサ５１および座面センサ５２を使用することができる。

【0016】

記憶部２２には、情報処理部２４が行う情報処理によって取得される各種の情報、例えば、ユーザの姿勢を推定した推定結果などが記憶される。

【0017】

通信部２３は、フィードバックデバイス１３の通信部３１との間で通信を行う。

【0018】

情報処理部２４は、センサ部２１から供給されるユーザの測定結果に基づいて、ユーザの状態の変化に応じたフィードバック制御を行う情報処理を実行する。図示するように、情報処理部２４は、ユーザ状態推定部２５、状態変化判定部２６、およびフィードバック制御部２７を有している。

【0019】

ユーザ状態推定部２５は、センサ部２１から供給されるユーザの測定結果に基づいて、ユーザの状態を推定することで推定結果を取得し、その推定結果を記憶部２２および状態変化判定部２６に供給する。例えば、ユーザ状態推定部２５は、独自に学習したCNN（Convolutional Neural Network）や、オープンソースの学習済み骨格推定モデルなどを使用することにより、ユーザの状態を推定することができる。

【0020】

状態変化判定部２６は、ユーザ状態推定部２５から供給される最新の推定結果と、記憶部２２に記憶されている以前の推定結果とを比較して、ユーザの状態に変化があるか否かを判定し、その判定結果をフィードバック制御部２７に供給する。

【0021】

フィードバック制御部２７は、状態変化判定部２６から供給される判定結果に応じたフィードバック制御を行い、フィードバックデバイス１３によってユーザの状態をフィードバックさせるための制御コマンドを、通信部２３を介して送信する。なお、フィードバック制御部２７によるフィードバック制御については、図２および図４を参照して後述する。

【0022】

通信部３１は、ユーザ状態解析デバイス１２の通信部２３との間で通信を行う。

【0023】

制御部３２は、通信部３１を介してフィードバック制御部２７から送信されてくる制御コマンドに従って、動作部３３の動作を制御する。

【0024】

動作部３３は、制御部３２の制御に従って動作することで、ユーザの状態をフィードバックする。

【0025】

以上のようにユーザ姿勢フィードバックシステム１１は構成されており、ユーザ状態解析デバイス１２がユーザの状態を解析し、フィードバックデバイス１３がユーザの状態をフィードバックすることにより、ユーザに対して姿勢改善を好適に促すことができる。これにより、例えば、ユーザは、自身の状態と、姿勢の改善方法を直感的に把握することができ、デスクワークの集中を阻害せずに自発的な行動変容によって姿勢を改善することができる。また、フィードバックデバイス１３は、小型のデバイスであり、ユーザの意識に過度に介入せず、デスクワークの集中を阻害しないように構成されており、ユーザは、ユーザ姿勢フィードバックシステム１１を継続して使用することができ、自発的な改善を習慣化することが可能である。

【0026】

＜第１のユーザ姿勢フィードバック処理の処理例＞
図２および図３を参照して、ユーザ姿勢フィードバックシステム１１において行われる第１のユーザ姿勢フィードバック処理について説明する。

【0027】

第１のユーザ姿勢フィードバック処理は、ユーザの姿勢に変化が生じたときに、その変化に応じたフィードバックを行うことで、ユーザの姿勢が悪くなった場合に、ユーザに対して姿勢改善を促すことができる。例えば、基本的に一日中デスクワークをしていて、良い姿勢を維持しようという意思はあるが、集中していると猫背になってしまいがちで、それにより腰痛や肩こりがあるようなユーザによる利用が想定される。

【0028】

図２に示すように、第１のユーザ姿勢フィードバック処理では、センサ部２１として、カメラ４１および座面センサ４２が使用され、フィードバックデバイス１３として、コースター型デバイス４３が使用される。カメラ４１は、ユーザがデスクワークで使用するパーソナルコンピュータの画面の上方に配置され、座面センサ４２は、ユーザがデスクワークで座る椅子の座面に配置される。コースター型デバイス４３は、パーソナルコンピュータの横のデスク上に配置され、その上に載置されるコップを三次元的に傾かせることができるように構成される。

【0029】

まず、カメラ４１により取得されたユーザの画像、および、座面センサ４２により取得された座面の圧力分布が、ユーザの測定結果として情報処理部２４に供給される。そして、ユーザ状態推定部２５は、ユーザの画像および座面の圧力分布に基づいて、ユーザの姿勢を推定して推定結果を状態変化判定部２６に供給する。例えば、ユーザ状態推定部２５は、座面の圧力分布の画像を用いて、独自に学習したCNNによって座圧分布から特徴量を抽出する。同時に、ユーザ状態推定部２５は、ユーザの正面または側面の画像からオープンソースの学習済み骨格推定モデルによって骨格位置を推定する。そして、ユーザ状態推定部２５は、座圧分布から抽出した特徴量と、画像から推定された骨格位置とを変数として入力し、独自に構築した姿勢推定モデルによって姿勢を数種類に分類する。

【0030】

そして、状態変化判定部２６は、ユーザ状態推定部２５から推定結果として姿勢の種類が供給されると、記憶部２２に記憶されている以前の推定結果（姿勢の種類）と比較して、ユーザの状態に変化があるか否かを判定する。例えば、状態変化判定部２６は、最新の姿勢の種類と、以前の姿勢の種類とが一致しない場合、ユーザの状態に変化があると判定することができる。そして、状態変化判定部２６は、ユーザの状態に変化がある場合、ユーザの状態に変化があるという判定結果をフィードバック制御部２７に供給する。

【0031】

これにより、フィードバック制御部２７は、ユーザ状態推定部２５により推定されたユーザの体の傾きに合わせてコップを傾かせる制御コマンドを、通信部２３を介して送信する。従って、制御部３２は、フィードバック制御部２７の制御コマンドに従って、ユーザの体の傾きに合わせてコップが傾くように動作部３３の動作を制御し、動作部３３は、その制御に従ってコップを傾かせるようにコースター型デバイス４３を動作する。

【0032】

例えば、図２のＡに示すように、ユーザの姿勢が良好である場合、コースター型デバイス４３は、コップが垂直な状態となるように動作する。一方、図２のＢに示すように、ユーザの姿勢が前屈みとなっている場合、コースター型デバイス４３は、ユーザの体の傾きに合わせてコップが傾いた状態となるように動作する。

【0033】

このように、第１のユーザ姿勢フィードバック処理では、デスク上に配置されたコースター型デバイス４３上のコップがユーザの体の傾きに合わせて傾くことによって、ユーザは、そのコップの動きが視界に入ることで姿勢が悪くなったことに気づくことができる。従って、ユーザは、コップの傾きを直すように体の傾きを修正すればよいというように、ユーザ自身で直感的に姿勢を修正するようになる。これにより、ユーザは、悪い姿勢をし続けることがなくなることで、例えば、腰痛などの改善を図ることができ、さらに定期的に姿勢を変化させるようになることで、体の凝りなども解消されることが期待される。

【0034】

また、ユーザ姿勢フィードバックシステム１１は、小型のコースター型デバイス４３をデスク上に配置するだけでよく、デスクワークの集中を阻害するようなフィードバックを与えるものではない。このため、ユーザは、ユーザ姿勢フィードバックシステム１１を気軽に使用し続けることができ、ユーザ自身で姿勢を修正する習慣が身につくことや、最終的には無意識で良い姿勢を維持できるようにすること、姿勢を維持する筋力がつくこと、立位でも良い姿勢を維持できるようになることなどが期待される。

【0035】

図３は、第１のユーザ姿勢フィードバック処理について説明するフローチャートである。

【0036】

ステップＳ１１において、センサ部２１によるユーザの測定が行われる。例えば、カメラ４１が、ユーザの体の正面または側面を撮像して画像を取得し、座面センサ４２が、座面の圧力分布を取得する。

【0037】

ステップＳ１２において、ユーザ状態推定部２５は、ステップＳ１１でカメラ４１により取得されたユーザの画像および座面センサ４２により取得された座面の圧力分布に基づいて、ユーザの状態を推定し、その推定結果を状態変化判定部２６に供給する。

【0038】

ステップＳ１３において、状態変化判定部２６は、ステップＳ１２におけるユーザ状態推定部２５の推定結果に従って、ユーザの状態に変化があるか否かを判定する。

【0039】

ステップＳ１３において、状態変化判定部２６がユーザの状態に変化があると判定した場合、処理はステップＳ１４に進み、フィードバック制御部２７は、その変化に応じたフィードバック制御を行う。例えば、フィードバック制御部２７は、通信部２３を介して、ユーザの体の傾きに合わせてコップを傾かせる制御コマンドを送信する。これにより、図２を参照して説明したように、コースター型デバイス４３上のコップがユーザの体の傾きに合わせて傾くようなフィードバックが行われる。

【0040】

ステップＳ１４の処理後、または、ステップＳ１３でユーザの状態に変化がないと判定された場合、処理はステップＳ１５に進み、所定の時間（例えば、１０秒間）だけ処理が待機された後、処理はステップＳ１６に進む。

【0041】

ステップＳ１６において、情報処理部２４は、処理を中止するか否かを判定する。例えば、情報処理部２４は、ユーザによる中止操作が行われた場合や、カメラ４１による撮像範囲からユーザが移動した場合などには、処理を中止すると判定する。

【0042】

ステップＳ１６において、情報処理部２４が、処理を中止しないと判定した場合、処理はステップＳ１１に戻り、以下、同様の処理が繰り返して行われる。一方、ステップＳ１６において、情報処理部２４が、処理を中止すると判定した場合、処理はステップＳ１７に進む。

【0043】

ステップＳ１７において、フィードバック制御部２７が、フィードバックデバイス１３に対するフィードバックを初期状態に戻すように制御を行った後、処理は終了される。これにより、例えば、コースター型デバイス４３は、コップを垂直な状態として処理が終了される。

【0044】

＜第２のユーザ姿勢フィードバック処理の処理例＞
図４および図５を参照して、ユーザ姿勢フィードバックシステム１１において行われる第２のユーザ姿勢フィードバック処理について説明する。

【0045】

第２のユーザ姿勢フィードバック処理では、ユーザの姿勢に変化が生じていないときに、動いていない部位または筋肉を通知するフィードバックを行うことで、ユーザに対して、その部位または筋肉を意識的に動かすような姿勢改善を促すことができる。例えば、基本的に一日中デスクワークをしていて、集中すると長時間同じ体勢をし続けてしまい、体が凝ってしまうのに伴って腰痛などの体の不調に悩まされているようなユーザによる利用が想定される。

【0046】

図４に示すように、第２のユーザ姿勢フィードバック処理では、センサ部２１として、背面センサ５１および座面センサ５２が使用され、フィードバックデバイス１３として、人型デバイス５３が使用される。背面センサ５１は、ユーザがデスクワークで座る椅子の背面に配置され、座面センサ５２は、ユーザがデスクワークで座る椅子の座面に配置される。人型デバイス５３は、図２に示したコースター型デバイス４３と同様に、パーソナルコンピュータの横のデスク上に配置され、三次元的に、その内部の所望個所が点灯することができるよう構成される。

【0047】

まず、図４のＡに示すように、背面センサ５１により取得された背面の圧力分布、および、座面センサ４２により取得された座面の圧力分布が、ユーザの測定結果として情報処理部２４に供給される。そして、状態変化判定部２６は、背面および座面の圧力分布に基づいて、ユーザの状態に変化があるか否かを判定する。例えば、状態変化判定部２６は、背面および座面の圧力分布からエッジ検出により体の触れている範囲のみを切り取り、切り取った範囲をセグメント化して、全てのセグメントにおいて閾値以上の圧力がかかっているセグメントを高圧セグメントとし、閾値以上の圧力がかかっていないセグメントを低圧セグメントとする。そして、状態変化判定部２６は、いずれかのセグメントが高圧セグメントのまま一定時間経過した場合、ユーザの状態に変化がない（即ち、高圧状態が持続されている）と判定する。

【0048】

そして、ユーザ状態推定部２５は、ユーザの状態に変化がない高圧セグメントと判定された個所の体に対する二次元での相対位置（例えば、座面であれば臀部から大腿部内の位置、背面であれば後背部内での位置）を圧力分布から算出し、その部分に位置する筋肉を特定する。なお、ユーザ状態推定部２５は、ユーザの状態に変化がない高圧セグメントが座面および背面の両方に存在する場合には、図４のＢに示すように、それぞれの高圧セグメントから直交した二面での座標を結んだ範囲の筋肉を推定する。

【0049】

これにより、フィードバック制御部２７は、ユーザ状態推定部２５により推定された筋肉に対応する人型デバイス５３の個所を点灯させる制御コマンドを、通信部２３を介して送信する。従って、制御部３２は、フィードバック制御部２７の制御コマンドに従って、人型デバイス５３において、その筋肉に対応する個所を点灯するように動作部３３の動作を制御し、動作部３３は、その個所が点灯するように人型デバイス５３を動作する。

【0050】

例えば、図４のＣに示す例では、左側に示す人型デバイス５３では胸筋が点灯し、右側に示す人型デバイス５３では大腿筋が点灯している状態が示されている。

【0051】

このように、第２のユーザ姿勢フィードバック処理では、点灯した人型デバイス５３が視界に入ることで、ユーザは、姿勢が悪くなったことに気づくことができ、その点灯により示される部位または筋肉を意識的に動かすストレッチをしたり、立ち上がったりするようになる。従って、ユーザは、長時間同じ体勢をとらないようにすることで、体の凝りも解消され、それに伴い腰痛なども改善されることが期待される。

【0052】

また、ユーザ姿勢フィードバックシステム１１は、小型の人型デバイス５３をデスク上に配置するだけでよく、デスクワークの集中を阻害するようなフィードバックを与えるものではない。このため、ユーザは、ユーザ姿勢フィードバックシステム１１を気軽に使用し続けることができ、ユーザ自身でストレッチをする習慣がつくことや、体の不調が解消されることなどが期待される。

【0053】

図５は、第２のユーザ姿勢フィードバック処理について説明するフローチャートである。

【0054】

ステップＳ２１において、センサ部２１によるユーザの測定が行われる。例えば、背面センサ５１が、背面の圧力分布を取得し、座面センサ５２が、座面の圧力分布を取得する。

【0055】

ステップＳ２２において、状態変化判定部２６は、ステップＳ２１で背面センサ５１により取得された背面の圧力分布および座面センサ５２により取得された座面の圧力分布に基づいて、ユーザの状態に変化があるか否かを判定する。

【0056】

ステップＳ２２において、状態変化判定部２６がユーザの状態に変化があると判定した場合、処理はステップＳ２１に戻り、以下、同様の処理が繰り返して行われる。一方、ステップＳ２２において、状態変化判定部２６がユーザの状態に変化がないと判定した場合、処理はステップＳ２３に進む。

【0057】

ステップＳ２３において、ユーザ状態推定部２５は、ステップＳ２１で背面センサ５１により取得された背面の圧力分布および座面センサ５２により取得された座面の圧力分布に基づいて、ユーザの状態を推定する。そして、ユーザ状態推定部２５は、その推定結果を、即ち、ユーザの状態に変化がない高圧セグメントから推定される部分に位置する筋肉を、フィードバック制御部２７に通知する。

【0058】

ステップＳ２４において、フィードバック制御部２７は、ステップＳ２３でユーザ状態推定部２５により推定された筋肉に応じたフィードバック制御を行う。例えば、フィードバック制御部２７は、通信部２３を介して、人型デバイス５３において、ユーザ状態推定部２５により推定された筋肉に対応する個所を点灯させる制御コマンドを送信する。これにより、図４のＣを参照して説明したように、人型デバイス５３における対応する個所が点灯するようなフィードバックが行われる。

【0059】

ステップＳ２５において、情報処理部２４は、処理を中止するか否かを判定する。例えば、情報処理部２４は、ユーザによる中止操作が行われた場合や、座面センサ５２による圧力分布が検出されなくなった場合などには、処理を中止すると判定する。

【0060】

ステップＳ２５において、情報処理部２４が、処理を中止しないと判定した場合、処理はステップＳ２１に戻り、以下、同様の処理が繰り返して行われる。一方、ステップＳ２５において、情報処理部２４が、処理を中止すると判定した場合、処理はステップＳ２６に進む。

【0061】

ステップＳ２６において、フィードバック制御部２７が、フィードバックデバイス１３に対するフィードバックを初期状態に戻すように制御を行った後、処理は終了される。これにより、例えば、人型デバイス５３は、点灯させていた個所を消灯させた状態として処理が終了される。

【0062】

以上のように、ユーザ姿勢フィードバックシステム１１が第１および第２のユーザ姿勢フィードバック処理を行うことによって、ユーザの周辺視野に設置したコースター型デバイス４３または人型デバイス５３で、ユーザの状態を三次元的に表現するようなフィードバックを与えることができる。これにより、ユーザは、自身の状態と、姿勢の改善方法を直感的に把握することができ、デスクワークの集中を阻害せずに自発的な行動変容によって姿勢を改善することができる。

【0063】

即ち、ユーザ姿勢フィードバックシステム１１は、ユーザの集中を阻害しない程よい意識への介入が実現されるため、過度に意識に介入するフィードバックを与えられることにより集中力が欠如してしまうことや、使用を継続するのが困難になることなどを回避することができる。また、ユーザ姿勢フィードバックシステム１１は、ユーザの行動変容を促す効果的なフィードバックを実現することで、ユーザが気づかないことや無視することなどがなく、ユーザ自身の状態を直感的に把握できるようなフィードバックを与えることができる。

【0064】

＜コンピュータの構成例＞
次に、上述した一連の処理（情報処理方法）は、ハードウェアにより行うこともできるし、ソフトウェアにより行うこともできる。一連の処理をソフトウェアによって行う場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、汎用のコンピュータ等にインストールされる。

【0065】

図６は、上述した一連の処理を実行するプログラムがインストールされるコンピュータの一実施の形態の構成例を示すブロック図である。

【0066】

プログラムは、コンピュータに内蔵されている記録媒体としてのハードディスク１０５やROM１０３に予め記録しておくことができる。

【0067】

あるいはまた、プログラムは、ドライブ１０９によって駆動されるリムーバブル記録媒体１１１に格納（記録）しておくことができる。このようなリムーバブル記録媒体１１１は、いわゆるパッケージソフトウェアとして提供することができる。ここで、リムーバブル記録媒体１１１としては、例えば、フレキシブルディスク、CD-ROM(Compact Disc Read Only Memory)，MO(Magneto Optical)ディスク，DVD(Digital Versatile Disc)、磁気ディスク、半導体メモリ等がある。

【0068】

なお、プログラムは、上述したようなリムーバブル記録媒体１１１からコンピュータにインストールする他、通信網や放送網を介して、コンピュータにダウンロードし、内蔵するハードディスク１０５にインストールすることができる。すなわち、プログラムは、例えば、ダウンロードサイトから、ディジタル衛星放送用の人工衛星を介して、コンピュータに無線で転送したり、LAN(Local Area Network)、インターネットといったネットワークを介して、コンピュータに有線で転送することができる。

【0069】

コンピュータは、CPU(Central Processing Unit)１０２を内蔵しており、CPU１０２には、バス１０１を介して、入出力インタフェース１１０が接続されている。

【0070】

CPU１０２は、入出力インタフェース１１０を介して、ユーザによって、入力部１０７が操作等されることにより指令が入力されると、それに従って、ROM(Read Only Memory)１０３に格納されているプログラムを実行する。あるいは、CPU１０２は、ハードディスク１０５に格納されたプログラムを、RAM(Random Access Memory)１０４にロードして実行する。

【0071】

これにより、CPU１０２は、上述したフローチャートにしたがった処理、あるいは上述したブロック図の構成により行われる処理を行う。そして、CPU１０２は、その処理結果を、必要に応じて、例えば、入出力インタフェース１１０を介して、出力部１０６から出力、あるいは、通信部１０８から送信、さらには、ハードディスク１０５に記録等させる。

【0072】

なお、入力部１０７は、キーボードや、マウス、マイク等で構成される。また、出力部１０６は、LCD(Liquid Crystal Display)やスピーカ等で構成される。

【0073】

ここで、本明細書において、コンピュータがプログラムに従って行う処理は、必ずしもフローチャートとして記載された順序に沿って時系列に行われる必要はない。すなわち、コンピュータがプログラムに従って行う処理は、並列的あるいは個別に実行される処理（例えば、並列処理あるいはオブジェクトによる処理）も含む。

【0074】

また、プログラムは、１のコンピュータ（プロセッサ）により処理されるものであっても良いし、複数のコンピュータによって分散処理されるものであっても良い。さらに、プログラムは、遠方のコンピュータに転送されて実行されるものであっても良い。

【0075】

さらに、本明細書において、システムとは、複数の構成要素（装置、モジュール（部品）等）の集合を意味し、すべての構成要素が同一筐体中にあるか否かは問わない。したがって、別個の筐体に収納され、ネットワークを介して接続されている複数の装置、及び、１つの筐体の中に複数のモジュールが収納されている１つの装置は、いずれも、システムである。

【0076】

また、例えば、１つの装置（または処理部）として説明した構成を分割し、複数の装置（または処理部）として構成するようにしてもよい。逆に、以上において複数の装置（または処理部）として説明した構成をまとめて１つの装置（または処理部）として構成されるようにしてもよい。また、各装置（または各処理部）の構成に上述した以外の構成を付加するようにしてももちろんよい。さらに、システム全体としての構成や動作が実質的に同じであれば、ある装置（または処理部）の構成の一部を他の装置（または他の処理部）の構成に含めるようにしてもよい。

【0077】

また、例えば、本技術は、１つの機能を、ネットワークを介して複数の装置で分担、共同して処理するクラウドコンピューティングの構成をとることができる。

【0078】

また、例えば、上述したプログラムは、任意の装置において実行することができる。その場合、その装置が、必要な機能（機能ブロック等）を有し、必要な情報を得ることができるようにすればよい。

【0079】

また、例えば、上述のフローチャートで説明した各ステップは、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。さらに、１つのステップに複数の処理が含まれる場合には、その１つのステップに含まれる複数の処理は、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。換言するに、１つのステップに含まれる複数の処理を、複数のステップの処理として実行することもできる。逆に、複数のステップとして説明した処理を１つのステップとしてまとめて実行することもできる。

【0080】

なお、コンピュータが実行するプログラムは、プログラムを記述するステップの処理が、本明細書で説明する順序に沿って時系列に実行されるようにしても良いし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで個別に実行されるようにしても良い。つまり、矛盾が生じない限り、各ステップの処理が上述した順序と異なる順序で実行されるようにしてもよい。さらに、このプログラムを記述するステップの処理が、他のプログラムの処理と並列に実行されるようにしても良いし、他のプログラムの処理と組み合わせて実行されるようにしても良い。

【0081】

なお、本明細書において複数説明した本技術は、矛盾が生じない限り、それぞれ独立に単体で実施することができる。もちろん、任意の複数の本技術を併用して実施することもできる。例えば、いずれかの実施の形態において説明した本技術の一部または全部を、他の実施の形態において説明した本技術の一部または全部と組み合わせて実施することもできる。また、上述した任意の本技術の一部または全部を、上述していない他の技術と併用して実施することもできる。

【0082】

＜構成の組み合わせ例＞
なお、本技術は以下のような構成も取ることができる。
（１）
ユーザの状態を推定するユーザ状態推定部と、
前記ユーザの状態に変化があるか否かを判定する状態変化判定部と、
前記ユーザの状態の変化の判定結果に応じたフィードバック制御を、前記ユーザの状態を三次元表現するフィードバックデバイスに対して行うフィードバック制御部と
を備える情報処理装置。
（２）
前記ユーザ状態推定部は、前記ユーザの測定を行うセンサ部による測定結果に基づいて前記ユーザの状態を推定し、
前記状態変化判定部は、前記ユーザ状態推定部による最新の推定結果と、以前の推定結果とを比較して、前記ユーザの状態に変化があるか否かを判定し、
前記フィードバック制御部は、前記ユーザの状態に変化があるという判定結果である場合に、その変化に応じて前記フィードバックデバイスが動作するようにフィードバック制御を行う
上記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記フィードバックデバイスは、前記ユーザの姿勢の傾きに応じて傾く動作を行う
上記（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記状態変化判定部は、前記ユーザの測定を行うセンサ部による測定結果に基づいて前記ユーザの状態に変化があるか否かを判定し、
前記ユーザ状態推定部は、前記ユーザの状態に変化がないという判定結果である場合に、前記センサ部による測定結果に基づいて前記ユーザの動いていない部位または筋肉を推定し、
前記フィードバック制御部は、前記ユーザ状態推定部による推定結果に基づいて、前記フィードバックデバイスが動作するようにフィードバック制御を行う
上記（１）に記載の情報処理装置。
（５）
前記フィードバックデバイスは、前記ユーザの部位または筋肉に対応する個所が点灯する動作を行う
上記（４）に記載の情報処理装置。
（６）
情報処理装置が、
ユーザの状態を推定することと、
前記ユーザの状態に変化があるか否かを判定することと、
前記ユーザの状態の変化の判定結果に応じたフィードバック制御を、前記ユーザの状態を三次元表現するフィードバックデバイスに対して行うことと
を含む情報処理方法。
（７）
情報処理装置のコンピュータに、
ユーザの状態を推定することと、
前記ユーザの状態に変化があるか否かを判定することと、
前記ユーザの状態の変化の判定結果に応じたフィードバック制御を、前記ユーザの状態を三次元表現するフィードバックデバイスに対して行うことと
を含む処理を実行させるためのプログラム。

【0083】

なお、本実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本開示の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。また、本明細書に記載された効果はあくまで例示であって限定されるものではなく、他の効果があってもよい。

【符号の説明】

【0084】

１１ ユーザ姿勢フィードバックシステム， １２ ユーザ状態解析デバイス， １３ フィードバックデバイス， ２１ センサ部， ２２ 記憶部， ２３ 通信部， ２４ 情報処理部， ２５ ユーザ状態推定部， ２６ 状態変化判定部， ２７ フィードバック制御部， ３１ 通信部， ３２ 制御部， ３３ 動作部， ４１ カメラ， ４２ 座面センサ， ４３ コースター型デバイス， ５１ 背面センサ， ５２ 座面センサ， ５３ 人型デバイス

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】