2024-162452 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム

(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】P2024162452

(43)【公開日】2024-11-21

(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 30/0282 20230101AFI20241114BHJP

【ＦＩ】

G06Q30/0282

【審査請求】未請求

【請求項の数】9

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023077962

(22)【出願日】2023-05-10

(71)【出願人】

【識別番号】000241500

【氏名又は名称】トヨタ紡織株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110000338

【氏名又は名称】弁理士法人 ＨＡＲＡＫＥＮＺＯ ＷＯＲＬＤ ＰＡＴＥＮＴ ＆ ＴＲＡＤＥＭＡＲＫ

(72)【発明者】

【氏名】高田 大嗣

【テーマコード（参考）】

5L030

5L049

【Ｆターム（参考）】

5L030BB08

5L049BB08

(57)【要約】

【課題】コンテンツ視聴中又はコンテンツ視聴後にユーザの欲求を満たす店舗を推薦する。
【解決手段】サーバ（１０）は、ユーザの生体情報に基づいてコンテンツを構成する各々のシーンに対するユーザの反応を解析する反応解析部（１１４）と、ユーザが所望するサービスを推定する欲求推定部（１１５）と、ユーザの位置情報に基づいてサービスを提供する店舗を検索する店舗検索部（１１６）と、を備える。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

コントローラを備える情報処理装置であって、
前記コントローラは、
コンテンツを視聴しているユーザの生体情報を取得し、
前記生体情報に基づいて前記コンテンツを構成する各々のシーンに対するユーザの反応を解析し、
前記解析の結果に基づいて前記ユーザが所望するサービスを推定し、
前記サービスと前記ユーザの位置情報に基づいて、前記サービスを提供する店舗を検索し、
検索された店舗を前記ユーザに推薦する、
情報処理装置。

【請求項2】

前記コントローラは、
検索された店舗の混雑状況を示す情報及び検索された店舗で利用可能なクーポン情報のうち少なくとも一方に基づいて、検索された店舗の中から、所定の条件を満たす店舗を選択し、
選択された店舗を前記ユーザに推薦する、
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記コントローラは、検索された店舗の中から座席の所定値以上が空いている店舗を選択する、又は、検索された店舗の中から利用可能なクーポンがある店舗を選択する、
請求項２に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記コントローラは、前記ユーザの反応が大きい場合は、前記ユーザの反応が小さい場合と比較して、選択された店舗で利用可能なクーポンによって前記ユーザが得る利益を小さくする、
請求項２に記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記コントローラは、前記ユーザの反応が閾値より大きい場合、空いている座席が所定値未満であっても前記サービスを提供する店舗を選択する、
請求項２に記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記コントローラは、前記コンテンツの視聴が終わったタイミングで、選択された店舗を前記ユーザに推薦する、
請求項２に記載の情報処理装置。

【請求項7】

前記コントローラは、
前記ユーザが乗車している車両の位置情報に基づいて前記車両が選択された店舗に接近したか否かを判定し、
前記車両が選択された店舗に接近したタイミングで、選択された店舗を前記ユーザに推薦する、
請求項２に記載の情報処理装置。

【請求項8】

コンテンツを視聴しているユーザの生体情報を取得するステップと、
前記生体情報に基づいて前記コンテンツを構成する各々のシーンに対するユーザの反応を解析するステップと、
前記解析の結果に基づいて前記ユーザが所望するサービスを推定するステップと、
前記サービスと前記ユーザの位置情報に基づいて、前記サービスを提供する店舗を検索するステップと、
検索された店舗を前記ユーザに推薦するステップと、を含む、
情報処理方法。

【請求項9】

コンテンツを視聴しているユーザの生体情報を取得する処理と、
前記生体情報に基づいて前記コンテンツを構成する各々のシーンに対するユーザの反応を解析する処理と、
前記解析の結果に基づいて前記ユーザが所望するサービスを推定する処理と、
前記サービスと前記ユーザの位置情報に基づいて、前記サービスを提供する店舗を検索する処理と、
検索された店舗を前記ユーザに推薦する処理と、
をコンピュータに実行させる情報処理プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、ユーザがコンテンツを視聴する際の自然な振る舞い又は反応から、ユーザの潜在的な興味関心を反映した情報を収集し、ユーザが興味ある商品などを推薦する発明が知られている（例えば特許文献１）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１８－３２２５２号公報

【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、特許文献１に記載された発明は、ユーザが興味ある商品などを推薦する際にユーザの位置情報を用いるものではないため、ユーザの現在地から遠く離れた場所に存在する店舗を推薦する場合がある。このように特許文献１に記載された発明ではコンテンツ視聴中又はコンテンツ視聴後にユーザの欲求を満たす店舗を推薦することは困難である。

【0005】

本開示の一態様は、コンテンツ視聴中又はコンテンツ視聴後にユーザの欲求を満たす店舗を推薦することを目的とする。

【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、本開示の一態様に係る情報処理装置は、コントローラを備える情報処理装置であって、前記コントローラは、コンテンツを視聴しているユーザの生体情報を取得し、前記生体情報に基づいて前記コンテンツを構成する各々のシーンに対するユーザの反応を解析し、前記解析の結果に基づいて前記ユーザが所望するサービスを推定し、前記サービスと前記ユーザの位置情報に基づいて、前記サービスを提供する店舗を検索し、検索された店舗を前記ユーザに推薦する。

【0007】

上記の課題を解決するために、本開示の一態様に係る情報処理方法は、コンテンツを視聴しているユーザの生体情報を取得するステップと、前記生体情報に基づいて前記コンテンツを構成する各々のシーンに対するユーザの反応を解析するステップと、前記解析の結果に基づいて前記ユーザが所望するサービスを推定するステップと、前記サービスと前記ユーザの位置情報に基づいて、前記サービスを提供する店舗を検索するステップと、検索された店舗を前記ユーザに推薦するステップと、を含む。

【0008】

上記の課題を解決するために、本開示の一態様に係る情報処理プログラムは、コンテンツを視聴しているユーザの生体情報を取得する処理と、前記生体情報に基づいて前記コンテンツを構成する各々のシーンに対するユーザの反応を解析する処理と、前記解析の結果に基づいて前記ユーザが所望するサービスを推定する処理と、前記サービスと前記ユーザの位置情報に基づいて、前記サービスを提供する店舗を検索する処理と、検索された店舗を前記ユーザに推薦する処理と、をコンピュータに実行させる。

【0009】

本開示の各態様に係る情報処理装置は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを前記情報処理装置が備える各部（ソフトウェア要素）として動作させることにより前記情報処理装置をコンピュータにて実現させる制御プログラム、及びそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本開示の範疇に入る。

【発明の効果】

【0010】

本開示の一態様によれば、コンテンツ視聴中又はコンテンツ視聴後にユーザの欲求を満たす店舗を推薦することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】本開示の実施形態１に係る情報処理システムの一例を示す概略構成図である。

【図2】本開示の実施形態１に係るサーバ、通信装置、及びシートの構成を説明するブロック図である。

【図3】本開示の実施形態１に係る情報処理システムの一動作例を示すシーケンスチャートである。

【図4】本開示の実施形態１に係る情報処理システムの一動作例を示すシーケンスチャートである。

【図5】映画の上映時間と心拍数との関係を示すグラフである。

【図6】店舗の混雑状況及び利用可能なクーポンを説明する表である。

【図7】通信装置のディスプレイに表示される店舗に関する情報の一例である。

【図8】本開示の実施形態２に係る情報処理システムの一例を示す概略構成図である。

【図9】車両に搭載されたディスプレイに表示される店舗に関する情報の一例である。

【発明を実施するための形態】

【0012】

〔実施形態１〕
以下、本開示の実施形態１に係る情報処理システム１００について図面を参照しながら詳細に説明する。図面の記載において同一部分には同一符号を付して説明を省略する。

【0013】

［情報処理システム１００の構成］
図１は、情報処理システム１００の一例を示す概略構成図である。図１に示すように、情報処理システム１００は、サーバ１０と、通信ネットワーク５０と、映画館に設置されているシート２０と、ユーザ３０が所持する通信装置４０と、を含む。各シート２０のそれぞれには、センサ２２が設けられる。なお、図１において、センサ２２が設けられるシート２０は２つ存在するが、これに限定されず、センサ２２が設けられるシート２０は１つでもよいし、３つ以上でもよい。また、図１において、ユーザは一人存在するが、これに限定されず、多数のユーザが存在していてもよい。ユーザが増えるにしたがい、ユーザが所持する通信装置も増える。また、情報処理システム１００で利用される映画館は複数あってもよい。

【0014】

サーバ１０は、通信ネットワーク５０を介してシート２０及び通信装置４０と通信する。サーバ１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１１と、メモリ１２と、通信Ｉ／Ｆ１３と、記憶装置１４とを備える汎用のコンピュータであり、これらの構成要素が図示しないバスなどを介して電気的に接続されている。サーバ１０は、ユーザ３０に所定の情報を提供するサービスに用いられる。所定の情報を提供するサービスとは、具体的には、ユーザの欲求を満たす店舗を推薦するサービスである。サーバ１０の設置場所は特に限定されないが、例えばサーバ１０は情報提供サービスを運用する事業者の管理センタに設置される。

【0015】

ＣＰＵ１１は、記憶装置１４に記憶されている様々なプログラムをメモリ１２に読み込んで、プログラムに含まれる各種の命令を実行するコントローラである。メモリ１２は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などの記憶媒体である。記憶装置１４は、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）などの記憶媒体である。

【0016】

通信Ｉ／Ｆ１３は、ネットワークアダプタなどのハードウェア、各種の通信用ソフトウェア、及びこれらの組み合わせとして実装され、通信ネットワーク５０を介した有線又は無線の通信を実現できるように構成されている。本実施形態では、通信ネットワーク５０をインターネットとして説明するが、これに限定されずその他の無線通信方式が採用されてもよい。

【0017】

シート２０に設けられたセンサ２２は、シート２０に着座したユーザ３０の生体情報を検出する。本実施形態では、生体情報の一例として心拍数を取り上げる。すなわち、センサ２２は、シート２０に着座したユーザ３０の心拍数を検出するための心拍センサとして機能する。センサ２２によって検出されたユーザ３０の心拍数データは通信ネットワーク５０を介してサーバ１０に送信される。図１に示す例では、センサ２２はシートクッションに設けられるが、センサ２２の設置場所はシートクッションに限定されない。例えば、センサ２２はシートバックに設けられてもよい。また、センサ２２の種類は特に限定されず、周知の光学式センサ又は電気式センサなどが用いられる。

【0018】

以下では、心拍数を説明する場合には単に「心拍数」と称し、心拍数をデータとして扱う場合には「心拍数データ」と称する。

【0019】

ユーザ３０は、通信装置４０を用いてサーバ１０が提供するサービスを受ける。通信装置４０には、サービスの提供を受けるためのアプリケーションがインストールされている。以下では、サービスの提供を受けるためのアプリケーションを単に「アプリ」と称する。

【0020】

次に、図２を参照して、サーバ１０、シート２０、及び通信装置４０の詳細な構成について説明する。

【0021】

［通信装置４０の構成］
図２に示すように、通信装置４０は、通信Ｉ／Ｆ４１と、アプリ４２と、ＧＰＳ受信機４３と、ディスプレイ４４と、を備える。通信装置４０は、例えば、スマートフォン、タブレット端末などの携帯可能な装置である。ただし、これに限定されず通信装置４０は、ウェアラブル型の装置であってもよい。通信Ｉ／Ｆ４１は、通信Ｉ／Ｆ１３と同様の機能を備えており、通信ネットワーク５０を介してサーバ１０と通信する。なお、図示は省略するが、通信装置４０もサーバ１０と同様に、ＣＰＵ、メモリ、記憶装置を備える。本実施形態では通信装置４０をスマートフォンとして説明する。

【0022】

アプリ４２は、ユーザの欲求を満たすサービスを提供する店舗の推薦に用いられる。アプリ４２は、通信装置４０に設けられたＣＰＵが、通信装置４０に設けられた記憶装置から、専用のアプリケーションプログラムを読み出して実行することで実現する。ユーザ３０はアプリ４２を利用する際、事前に自身の情報をアプリ４２に入力して登録する。このような事前登録は周知の技術であり、多くのアプリケーションで採用されている。事前登録を行うことによって、固有の識別情報（例えばユーザＩＤ）がユーザ３０に付与され、ユーザ３０はアプリ４２を利用することが可能となる。事前に入力する情報は、特に限定されないが、例えばユーザ３０の氏名、ニックネーム、性別、住所、電話番号、メールアドレスなどである。ただし、アプリ４２の実現方法はこれに限定されない。例えば、通信装置４０が、アプリ４２の機能を提供するサーバ１０にアクセスして機能提供を受け、サーバ１０から送信される機能の実行結果をブラウザに表示するようにしてもよい。

【0023】

ＧＰＳ受信機４３は、人工衛星からの電波を受信することにより、地上における通信装置４０の位置情報を取得する。ＧＰＳ受信機４３によって取得された通信装置４０の位置情報は、任意のタイミングで通信Ｉ／Ｆ４１を介してサーバ１０に送信される。なお、ユーザ３０が通信装置４０を所持しているため、通信装置４０の位置情報は、ユーザ３０の位置情報と同義である。

【0024】

［シート２０の構成］
シート２０は、通信Ｉ／Ｆ２１と、センサ２２と、を備える。通信Ｉ／Ｆ２１は、通信Ｉ／Ｆ１３と同様の機能を備えており、通信ネットワーク５０を介してサーバ１０と通信する。センサ２２については上述したため、説明を省略する。本実施形態では、各シート２０のそれぞれに通信Ｉ／Ｆ２１及びセンサ２２が設けられ、各シート２０のそれぞれが独立してサーバ１０と通信するものとして説明するが、これに限定されない。例えば、映画館に、各シート２０に設けられたセンサ２２によって検出されたデータを集約するコンピュータを設置し、このコンピュータがセンサ２２によって検出されたデータを一括してサーバ１０に送信する構成としてもよい。この構成であれば、各シートに通信Ｉ／Ｆ２１を設ける必要がなくなり、コンピュータだけに通信Ｉ／Ｆ２１を設ければ足りることになる。

【0025】

［サーバ１０の構成］
サーバ１０のＣＰＵ１１は、複数の機能の一例として、予定情報取得部１１１と、位置情報取得部１１２と、生体情報取得部１１３と、反応解析部１１４と、欲求推定部１１５と、店舗検索部１１６と、店舗選択部１１７と、出力部１１８と、を備える。

【0026】

予定情報取得部１１１は、ユーザ３０の予定を示す予定情報を取得する。予定情報の取得方法として、例えば予定情報取得部１１１は、通信装置４０にインストールされているカレンダーアプリにアクセスして、予定情報を取得することができる。

【0027】

位置情報取得部１１２は、通信装置４０からユーザ３０の位置情報を取得する。

【0028】

生体情報取得部１１３は、予定情報取得部１１１によって取得された予定情報に基づいてユーザ３０が着座するシート２０を特定し、ユーザ３０が映画を鑑賞しているときの生体情報を特定したシート２０から取得する。生体情報取得部１１３は、取得した生体情報を反応解析部１１４に出力する。

【0029】

反応解析部１１４は、生体情報取得部１１３から取得した生体情報に基づいて、ユーザ３０が映画を鑑賞しているときの映画のシーンに対する反応を解析する。解析結果は、解析ログデータベース１４２に記憶され、蓄積される。反応解析部１１４は、解析結果を示す情報を欲求推定部１１５に出力する。

【0030】

欲求推定部１１５は、反応解析部１１４から取得した解析結果に基づいて、ユーザ３０が反応したシーンと、反応したシーンの情報を照らし合わせて、ユーザ３０の欲求を推定する。欲求推定部１１５は、推定結果を示す情報を店舗検索部１１６に出力する。

【0031】

店舗検索部１１６は、位置情報取得部１１２によって取得された位置情報及び欲求推定部１１５から取得した情報に基づいて、ユーザ３０の現在位置から所定の範囲で、ユーザ３０の欲求を満たすサービスを提供する店舗を検索する。店舗検索部１１６は、検索結果を示す情報を店舗選択部１１７に出力する。

【0032】

店舗選択部１１７は、店舗検索部１１６によって検索された複数の店舗の中から、所定の条件を満たす店舗を選択する。店舗選択部１１７は、選択した店舗に関する情報を出力部１１８に出力する。

【0033】

出力部１１８は、店舗選択部１１７によって選択された店舗に関する情報を通信装置４０に送信する。

【0034】

サーバ１０の記憶装置１４には、コンテンツデータベース１４１と、解析ログデータベース１４２と、地図データベース１４３と、店舗データベース１４４と、が格納されている。

【0035】

コンテンツデータベース１４１には、各種のコンテンツに関する情報が記憶されている。コンテンツには、映画、テレビ番組、ビデオオンデマンドによるビデオなどの映像コンテンツ、及びラジオ番組、音楽などの音だけのコンテンツなどが含まれる。コンテンツに関する情報の具体例については後述する。なお、当該情報は、コンテンツ自体ではなく、あくまで当該コンテンツに関する情報であることに留意すべきである。

【0036】

解析ログデータベース１４２には、反応解析部１１４による解析結果が記憶され、蓄積される。

【0037】

地図データベース１４３には、道路情報、施設情報など経路案内に必要となる地図情報が記憶されている。

【0038】

店舗データベース１４４には、店舗名、店舗の住所、店舗の電話番号、店舗の混雑状況、店舗で利用可能なクーポンなどの情報が記憶されている。

【0039】

なお、コンテンツデータベース１４１、地図データベース１４３、及び店舗データベース１４４は、サーバ１０の記憶装置１４ではなく、他のサーバの記憶装置に記憶されていてもよい。コンテンツデータベース１４１、地図データベース１４３、及び店舗データベース１４４が他のサーバの記憶装置に記憶されている場合、サーバ１０は、他のサーバの記憶装置を参照することによって、コンテンツデータベース１４１、地図データベース１４３、及び店舗データベース１４４に記憶されている各種の情報を取得することができる。

【0040】

［情報処理システム１００の動作例］
次に、図３～４のシーケンスチャートを参照して、ユーザ３０が映画館で映画を鑑賞する場合における情報処理システム１００の動作例について説明する。

【0041】

ステップＳ１０１において、通信装置４０は、ユーザ３０によるディスプレイ４４のタッチ操作を受け付け、アプリ４２を起動する。通信装置４０は、アプリ４２を起動した後、認証情報であるユーザＩＤ及びパスワードの入力を受け付ける。

【0042】

通信装置４０に入力された認証情報は、サーバ１０に送信される。サーバ１０は、記憶装置１４にアクセスして認証情報が正しいか否か判定する（ステップＳ１０２）。記憶装置１４には、認証情報が記憶されている。通信装置４０に入力された認証情報が記憶装置１４に記憶されている内容と一致した場合、サーバ１０は、アプリ４２へのログインを許可する。

【0043】

処理はステップＳ１０３に進み、サーバ１０は、ユーザ３０の予定を示す予定情報を取得する。例えばサーバ１０は、通信装置４０にインストールされているカレンダーアプリにアクセスして予定情報を取得する。これにより、サーバ１０は、例えば「○月○日○時、ＡＡ映画館でＢＢ（映画のタイトル）を鑑賞する、予約したシート番号：ＣＣ」、といったユーザ３０の予定情報を取得することができる。

【0044】

ステップＳ１０４において、通信装置４０は、ユーザ３０の位置情報をサーバ１０に送信する。なお、ステップＳ１０４の処理は、ユーザ３０がアプリ４２にログインした後、任意のタイミングで行われる。任意のタイミングの一例として、通信装置４０は一定時間ごとにユーザ３０の位置情報をサーバ１０に送信してもよい。

【0045】

サーバ１０は、通信装置４０からユーザ３０の位置情報を取得する（ステップＳ１０５）。

【0046】

ステップＳ１０３の処理によって、サーバ１０は、ユーザ３０の予定を把握可能である。また、ステップＳ１０５の処理によって、サーバ１０は、ユーザ３０の位置を把握可能である。具体的には、サーバ１０は、ユーザ３０の位置情報から、ユーザ３０がＡＡ映画館に居ることを把握し、ユーザ３０の予定情報から、ユーザ３０がこれからＢＢという映画を鑑賞すること、及び座るシート番号はＣＣであることを把握することができる。

【0047】

処理はステップＳ１０６に進み、サーバ１０は、ユーザ３０がこれから鑑賞する映画の情報をコンテンツデータベース１４１から取得する。コンテンツデータベース１４１に記憶されている映画に関する情報には、タイトル、ジャンル、監督の名称、俳優の名称、シーンを識別するためにシーンごとに付与されたシーンＩＤ、シーンＩＤに紐づけられた当該シーンの内容を説明するテキスト、上映開始時刻、及び上映終了時刻などの情報が含まれる。

【0048】

ステップＳ１０７において、シート２０は、映画が上映されている間、センサ２２によって検出されたユーザ３０の心拍数データを通信Ｉ／Ｆ２１を介してサーバ１０に送信する。

【0049】

サーバ１０は、シート２０からユーザ３０の心拍数データを取得する（ステップＳ１０８）。上述したように、サーバ１０はユーザ３０が着座しているシート２０の番号を把握しているため、該当する番号のシート２０からユーザ３０の心拍数データを取得すればよい。

【0050】

ステップＳ１０９において、サーバ１０は、映画のシーンに対するユーザ３０の反応を解析する。この解析にはユーザ３０の生体情報として、ユーザ３０の心拍数が用いられる。映画のシーンにユーザ３０が反応するとユーザ３０の体内の状態は興奮状態となる。心拍数は、人間の興奮状態と関係する。一般に、興奮状態が高まると、自律神経が交感神経優位な状態になり、交感神経から分泌されるアドレナリンなどが増加し、心拍数は上昇する。

【0051】

［ユーザ３０の反応の解析方法］
映画のシーンに対するユーザ３０の反応を解析する方法の一例について図５を参照して説明する。図５の横軸は映画が上映されているときの時間を示す。より詳細には、横軸の時間Ｔ１，Ｔ２…は、映画が上映されているときの１分間の時間幅を示す。例えば、映画の上映時間が、１０：００～１２：００である場合、時間Ｔ１は、１０：００～１０：０１の１分間を示し、時間Ｔ２は、１０：０１～１０：０２の１分間を示す。

【0052】

図５の縦軸はユーザ３０の心拍数を示す。心拍数は、一般的には、１分間あたりの心臓の拍動回数として表され、単位はＢＰＭ（Beats Per Minute）である。本実施形態における心拍数も１分間あたりの心臓の拍動回数として扱う。すなわち、図５は、映画鑑賞中におけるユーザ３０の１分ごとの心拍数データをプロットした図である。なお、使用する心拍数データは、１分間あたりではなく１秒間あたりのデータであってもよい。

【0053】

心拍数の大小関係は、ＨＲ１＜ＨＲ２＜ＨＲ３＜ＨＲ４＜ＨＲ５である。ＨＲ１は、ユーザ３０の平常時の心拍数を示す。これは、ユーザ３０は時間Ｔ１，Ｔ２などのシーンに反応していない、すなわち、興奮していないことを意味する。

【0054】

ＨＲ２は、ユーザ３０が映画のシーンに反応しているか否かを解析するための閾値であり、実験、シミュレーションなどを通じて、適宜設定される値である。心拍数がＨＲ２より大きい場合、ユーザ３０は映画のシーンに反応していると解析される。図５に示す例では、ＨＲ２は平常時の心拍数より大きい値に設定されるが、これに限定されず、ＨＲ２は平常時の心拍数と同程度の値に設定されてもよい。すなわち、ＨＲ１＝ＨＲ２であってもよい。

【0055】

図５において、ＨＲ２を超える心拍数が検出されたシーンは、時間Ｔ５，Ｔ１０，及びＴ１５の３つのシーンである。時間Ｔ５のシーンで検出された心拍数はＨＲ３であり、時間Ｔ１０のシーンで検出された心拍数はＨＲ５であり、時間Ｔ１５のシーンで検出された心拍数はＨＲ４である。サーバ１０は、ユーザ３０は時間Ｔ５，Ｔ１０，及びＴ１５のシーンに反応した、すなわち、興奮したと解析する。心拍数が大きいほど、ユーザ３０の興奮度は大きいと考えられる。このため、時間Ｔ５，Ｔ１０，及びＴ１５の３つのシーンの中では、ユーザ３０は時間Ｔ１０のシーンに最も興奮したと解析される。

【0056】

図５に示す例では時間Ｔ１８以降のシーンでは、ＨＲ２を超える心拍数は検出されなかったものとする。すなわち、映画全体を通して、ＨＲ２を超える心拍数が検出されたシーンは、時間Ｔ５，Ｔ１０，及びＴ１５の３つのシーンのみだったとする。

【0057】

ステップＳ１１０において、サーバ１０は、ユーザ３０が反応したシーンと、当該シーンの情報を照らし合わせて、ユーザ３０の欲求を推定する。

【0058】

［欲求推定方法］
ユーザ３０の欲求を推定する方法の一例について図５を参照して説明する。サーバ１０は、ユーザ３０が反応したシーンにおいて、どのような対象に対してユーザ３０が反応したのか解析することにより、ユーザ３０の欲求を推定する。ユーザ３０が反応したシーンは、図５の時間Ｔ５，Ｔ１０，及びＴ１５のシーンと特定されているから、これら３つのシーンが解析対象となる。

【0059】

まずサーバ１０は、ユーザ３０が反応した３つのシーンのシーンＩＤを取得する。シーンＩＤは、シーンを識別するためにシーンごとに付与された番号である。

【0060】

シーンＩＤには、そのシーンの内容を示す情報が紐づけられている。したがって、シーンＩＤを取得したサーバ１０は、そのシーンの内容を把握することができる。ここで、時間Ｔ５のシーンのシーンＩＤに紐づけられた情報が「役者が焼肉を食べている」という文字情報だったと仮定する。この場合、サーバ１０は文字情報から「焼肉」という特徴を抽出することができる。サーバ１０は、抽出した「焼肉」という特徴と、時間Ｔ５のシーンにユーザ３０が反応したという解析結果に基づき、ユーザ３０は焼肉を欲していると推定することができる。

【0061】

また、時間Ｔ１０のシーンのシーンＩＤに紐づけられた情報が「役者がハンバーガーを食べている」という文字情報だったと仮定する。この場合、サーバ１０は文字情報から「ハンバーガー」という特徴を抽出することができる。サーバ１０は、抽出した「ハンバーガー」という特徴と、時間Ｔ１０のシーンにユーザ３０が反応したという解析結果に基づき、ユーザ３０はハンバーガーを欲していると推定することができる。

【0062】

また、時間Ｔ１５のシーンのシーンＩＤに紐づけられた情報が「役者がラーメンを食べている」という文字情報だったと仮定する。この場合、サーバ１０は文字情報から「ラーメン」という特徴を抽出することができる。サーバ１０は、抽出した「ラーメン」という特徴と、時間Ｔ１５のシーンにユーザ３０が反応したという解析結果に基づき、ユーザ３０はラーメンを欲していると推定することができる。

【0063】

シーンＩＤにはそのシーンの内容を示す文字情報が紐づけられている、と説明したが、このような紐づけは必須ではない。例えばサーバ１０は、シーンＩＤに係る映像をパターンマッチングなどの周知の映像解析手法を用いて解析し、映像からシーンの特徴を抽出してもよい。例えば、役者がハンバーガーを食べているシーンであれば、サーバ１０は周知の映像解析手法を用いることにより、ハンバーガーという特徴を抽出することができる。サーバ１０は、抽出した特徴と、ユーザ３０が反応したという解析結果に基づき、ユーザ３０はハンバーガーを欲していると推定することができる。

【0064】

ステップＳ１１１において、サーバ１０は、ユーザ３０の欲求及び位置情報に基づいて、ユーザ３０の現在位置から所定の範囲で、ユーザ３０の欲求を満たすサービスを提供する店舗を検索する。「ユーザ３０の現在位置から所定の範囲」とは、例えば、ＡＡ映画館がテナントとして入居するショッピングモール内である。ステップＳ１１０の処理によって、ユーザ３０はハンバーガー、ラーメン、又は焼肉を欲していると推定されている。したがって、「ユーザ３０の欲求を満たすサービスを提供する店舗」とは、ハンバーガーを提供する店舗、ラーメンを提供する店舗、及び焼肉を提供する店舗である。サーバ１０は、地図データベース１４３を参照して、ショッピングモール内でハンバーガーを提供する店舗、ラーメンを提供する店舗、及び焼肉を提供する店舗を検索する。

【0065】

サーバ１０は、検索された店舗を全てユーザ３０に通知してもよい。本実施形態では、単に検索された店舗を全てユーザ３０に通知する場合と比較してユーザ３０の利便性を向上させるため、サーバ１０は検索された店舗の中からユーザ３０に推薦する店舗を選択する。サーバ１０は選択された店舗をユーザ３０に通知する。

【0066】

［店舗選択方法］
ユーザ３０に推薦する店舗を選択する方法の一例について図６を参照して説明する。ここでは、混雑状況とクーポンを用いた店舗の選択方法について説明する。図６は、ステップＳ１１１の処理で検索された店舗の混雑状況とクーポン情報を示す。図６に示すように、ステップＳ１１１の処理において、ＡＡ映画館がテナントとして入居するショッピングモール内でハンバーガー店Ａ、ハンバーガー店Ｂ、ラーメン店Ｃ、ラーメン店Ｄ、焼肉店Ｅ、及び焼肉店Ｆの６つの店舗が検索されたとする。

【0067】

サーバ１０は、店舗データベース１４４を参照して、検索された６つの店舗の混雑状況を示す情報を取得する（ステップＳ１１２）。混雑状況を示す情報は、各店舗から定期的にサーバ１０に送信され、店舗データベース１４４に記憶される。サーバ１０は、店舗データベース１４４を参照することによって、各店舗の混雑状況が以下の状況であると把握することができる。すなわち、ハンバーガー店Ａでは座席の８０％以上が空いている。ハンバーガー店Ｂは混みあっており、利用可能な座席は２０％未満である。ラーメン店Ｃは比較的空いており、座席の５０％以上が空いている。ラーメン店Ｄでは座席の８０％以上が空いている。焼肉店Ｅは比較的空いており、座席の５０％以上が空いている。焼肉店Ｆは混みあっており、利用可能な座席は２０％未満である。

【0068】

サーバ１０は、店舗の混雑状況に応じて、ユーザ３０に推薦する店舗を選択することができる。例えば、サーバ１０は、座席の５０％以上が空いていれば、該当する店舗を選択してもよい。座席の５０％以上が空いていれば、ユーザ３０は待つことなくサービスを受けられる可能性が高いため、座席の５０％以上が空いている店舗を推薦することはユーザ３０の利便性の向上に寄与する。図６において座席の５０％以上が空いている店舗は、ハンバーガー店Ａ、ラーメン店Ｃ、ラーメン店Ｄ、及び焼肉店Ｅであるから、サーバ１０は、これらの店舗を選択すればよい。座席の５０％以上が空いている店舗を選択する、ということは、換言すれば、空いている座席が５０％未満である店舗は選択しない、ということである。すなわち、店舗の混雑状況に応じて店舗を選択することは、店舗が混雑したり閑散したりすることの回避に繋がり、店舗の運営者にとっても利益がある。なお、５０％という数値は一例であり、適宜変更可能である。

【0069】

次に、クーポンを用いた店舗の選択方法について説明する。サーバ１０は、店舗データベース１４４を参照して、検索された６つの店舗のクーポン情報を取得する（ステップＳ１１３）。クーポン情報は、混雑状況を示す情報と同様に、各店舗からサーバ１０に送信され、店舗データベース１４４に記憶される。サーバ１０は、店舗データベース１４４を参照することによって、各店舗では以下のクーポンが提供されていることを把握することができる。すなわち、ハンバーガー店Ａ及びハンバーガー店Ｂでは飲食代を１０％割り引くクーポンが提供されている。ラーメン店Ｃでは飲食代を１５％割り引くクーポンが提供されている。ラーメン店Ｄ及び焼肉店Ｆではクーポンは提供されていない。焼肉店Ｅではドリンクが１杯無料となるクーポンが提供されている。

【0070】

サーバ１０は、店舗が提供しているクーポンに基づいて、ユーザ３０に推薦する店舗を選択することができる。例えば、サーバ１０は、クーポンを提供していれば、該当する店舗を選択してもよい。クーポンを利用することによってユーザ３０は金銭面での利益を享受できるため、クーポンを提供している店舗を推薦することはユーザ３０の利便性の向上に寄与する。図６においてクーポンを提供している店舗は、ハンバーガー店Ａ、ハンバーガー店Ｂ、ラーメン店Ｃ、及び焼肉店Ｅであるから、サーバ１０は、これらの店舗を選択すればよい。なお、クーポンを提供している店舗を選択する、ということは、換言すれば、クーポンを提供していない店舗は選択しない、ということである。

【0071】

混雑状況を示す情報のみ、又はクーポン情報のみを用いた店舗の選択方法について説明したが、これに限定されず、サーバ１０は混雑状況を示す情報及びクーポン情報の両方を用いてユーザ３０に推薦する店舗を選択してもよい。例えば、サーバ１０は、座席の５０％以上が空いており、且つクーポンを提供している店舗を選択してもよい。座席の５０％以上が空いており、且つクーポンを提供している店舗であれば、ユーザ３０は待つことなくサービスを受けられる可能性が高まり、さらにクーポンによる金銭面での利益を享受できる。図６において座席の５０％以上が空いており、且つクーポンを提供している店舗は、ハンバーガー店Ａ、ラーメン店Ｃ、及び焼肉店Ｅであるから、サーバ１０は、これらの店舗を選択すればよい。

【0072】

以上説明したように、サーバ１０は、ステップＳ１１１の処理で検索された店舗の中から、所定の条件を満たす店舗を選択する（ステップＳ１１４）。

【0073】

ステップＳ１１５において、サーバ１０は、ステップＳ１１４の処理で選択された店舗に関する情報を通信装置４０に送信する。選択された店舗に関する情報を通信装置４０に送信するタイミングは、特に限定されないが、例えばサーバ１０は映画の上映が終わったタイミングで選択された店舗に関する情報を通信装置４０に送信することができる。これにより、ユーザ３０は映画鑑賞後、所望するサービスを提供する店舗に向かうことができる。店舗が混雑情報に基づいて推薦されている場合、当該店舗は空いているから所望するサービスを受けるまでの時間が短縮される。

【0074】

ステップＳ１１６において、通信装置４０のディスプレイ４４に、ステップＳ１１４の処理で選択された店舗に関する情報が表示される。ここで図７を参照して、通信装置４０のディスプレイ４４に表示される店舗に関する情報の一例について説明する。図７に示すように、通信装置４０のディスプレイ４４には４つの通知６０～６３が表示される。通知６０は、ステップＳ１１４の処理でサーバ１０によって選択された店舗、すなわちユーザ３０に推薦する店舗のカテゴリ及び店舗数を示す。通知６０において店舗のカテゴリは飲食店であり、店舗数は３件である。図７に示す例では、混雑状況を示す情報及びクーポン情報の両方を用いて選択された店舗に関する情報が表示されるものとする。つまり、図６で説明したハンバーガー店Ａ、ラーメン店Ｃ、及び焼肉店Ｅに関する情報が通信装置４０のディスプレイ４４に表示される。

【0075】

店舗に関する情報には、例えば、店舗の名称、店舗の場所、店舗の混雑状況、及び店舗で利用可能なクーポンが含まれる。よって、通知６１に示すように、ハンバーガー店Ａに関する情報として、ハンバーガー店Ａの名称、ハンバーガー店Ａの場所、ハンバーガー店Ａの混雑状況、ハンバーガー店Ａで利用可能なクーポンが表示される。

【0076】

また、通知６２に示すように、ラーメン店Ｃに関する情報として、ラーメン店Ｃの名称、ラーメン店Ｃの場所、ラーメン店Ｃの混雑状況、ラーメン店Ｃで利用可能なクーポンが表示される。

【0077】

また、通知６３に示すように、焼肉店Ｅに関する情報として、焼肉店Ｅの名称、焼肉店Ｅの場所、焼肉店Ｅの混雑状況、焼肉店Ｅで利用可能なクーポンが表示される。

【0078】

図７に示す例では、３つの飲食店のうち、ハンバーガー店Ａが一番上に表示されている。これは、図５で説明したように、映画のシーンの中でユーザ３０が最も興奮したと解析されたシーンが「役者がハンバーガーを食べている」シーンだったからである。すなわち、サーバ１０は、ユーザ３０が最も興奮したシーンの特徴に関係するサービスを提供する店舗が上位に来るように通知することができる。

【0079】

［作用効果］
以上説明したように、実施形態１に係る情報処理システム１００によれば、以下の作用効果が得られる。

【0080】

情報処理システム１００に係るサーバ１０は、コンテンツを視聴しているユーザ３０の生体情報を取得し、生体情報に基づいてコンテンツを構成する各々のシーンに対するユーザ３０の反応を解析する。サーバ１０は、解析の結果に基づいてユーザ３０が所望するサービスを推定し、ユーザ３０が所望するサービスとユーザ３０の位置情報に基づいて、ユーザ３０が所望するサービスを提供する店舗を検索する。サーバ１０は、コンテンツの視聴が終わったタイミングで、検索された店舗をユーザ３０に推薦する。

【0081】

上記構成によれば、ユーザ３０の位置情報を用いることにより、コンテンツ視聴後に、ユーザ３０の欲求を満たすサービスを提供する店舗を推薦することができる。

【0082】

また、サーバ１０は、検索された店舗の混雑状況を示す情報及び検索された店舗で利用可能なクーポン情報のうち少なくとも一方に基づいて、検索された店舗の中から、所定の条件を満たす店舗を選択し、選択された店舗をユーザ３０に推薦してもよい。

【0083】

上記構成によれば、少なくとも混雑状況を示す情報及びクーポン情報のどちらか一方を用いることにより、ユーザ３０の利便性を向上させることができる。

【0084】

また、サーバ１０は、検索された店舗の中から座席の所定値以上が空いている店舗を選択してもよく、又は、検索された店舗の中から利用可能なクーポンがある店舗を選択してもよい。

【0085】

上記構成によれば、ユーザ３０は待つことなくサービスを受けられる可能性が高まる。また、店舗が混雑したり閑散したりすることの回避に繋がり、店舗の運営者にとっても利益がある。さらに、クーポンを利用することによってユーザ３０は金銭面での利益を享受できる。

【0086】

また、サーバ１０は、映画のシーンに対するユーザ３０の反応の大きさに応じて、クーポンによってユーザ３０が得る利益を変更してもよい。例えば、図６に示すハンバーガー店Ａにおいて、クーポンは飲食代を１０％割り引くものである。映画のシーンに対するユーザ３０の反応が大きい場合、例えば検出された心拍数が図５に示すＨＲ５であった場合、ユーザ３０はクーポンによって得られる利益が小さくてもハンバーガー店Ａに入ると考えられる。そこで、サーバ１０は、ユーザ３０に提示するクーポンの割引率を１０％オフから５％オフに変更してもよい。

【0087】

一方で、ユーザ３０の反応が小さい場合、例えば検出された心拍数が図５に示すＨＲ２より大きいもののＨＲ２に限りなく近い場合は、ユーザ３０はクーポンによって得られる利益が高くないとハンバーガー店Ａに入らないと考えられる。そこで、サーバ１０は、ユーザ３０に提示するクーポンの割引率を１０％オフから１５％オフに変更してもよい。

【0088】

このようにサーバ１０は、コンテンツのシーンに対するユーザ３０の反応が大きい場合は、ユーザ３０の反応が小さい場合と比較して、選択された店舗で利用可能なクーポンによってユーザ３０が得る利益を小さくしてもよい。これにより、ユーザ３０及び店舗運営者の双方にとって有用なクーポンの提供が実現しうる。

【0089】

また、空いている座席が所定値（例えば５０％）未満である店舗は選択しない、と説明したが、これに限定されない。例えば、映画のシーンに対するユーザ３０の反応が大きい場合は、ユーザ３０の欲求も大きいと考えられる。このようなユーザ３０は、たとえ待ち時間が発生したとしても反応したシーンの特徴に関係する食べ物を食べたいと考えられる。

【0090】

映画のシーンに対するユーザ３０の反応が大きい場合、例えば検出された心拍数が図５に示すＨＲ５であった場合、サーバ１０は、混雑状況に関わらず、ユーザ３０の欲求を満たすサービスを提供する店舗を選択してユーザ３０に推薦してもよい。図６に照らせば、サーバ１０は、ハンバーガー店Ｂを選択してユーザ３０に推薦してもよい。これにより、ユーザ３０の欲求を満たすサービスを提供する店舗を推薦することができる。

【0091】

「映画のシーンに対するユーザ３０の反応が大きい場合、混雑状況に関わらず、ユーザ３０の欲求を満たすサービスを提供する店舗を選択する」とは、「ユーザ３０の反応が閾値より大きい場合、空いている座席が所定値未満であってもユーザ３０の欲求を満たすサービスを提供する店舗を選択する」と言い換えられてもよい。ここでいう「閾値」とは、例えば、図５に示すＨＲ４とＨＲ５との間に設けられる閾値である。

【0092】

また、座席の所定値（例えば５０％）以上が空いている店舗を選択する、と説明したが、これに限定されない。心拍数が図５に示すＨＲ２より大きい場合、ユーザ３０は映画のシーンに反応したと解析されるところ、心拍数がＨＲ２より大きいもののＨＲ２に限りなく近い場合は、ユーザ３０は反応したシーンの特徴に関係する食べ物を欲しているが、その欲求は大きくはないと考えられる。したがって、心拍数がＨＲ２に近いほど、所定値を大きくしてもよい。例えば、心拍数がＨＲ２に近い場合、サーバ１０は座席の８０％以上が空いている店舗のみを選択するようにしてもよい。

【0093】

また、ユーザ３０の欲求を満たすサービスを提供する店舗をショッピングモール内で検索する例を説明したが、検索範囲はこれに限定されない。例えば、ユーザ３０が車両を使ってショッピングモールに来た場合、ユーザ３０はショッピングモールから帰る途中で飲食を楽しみたい場合もある。そこで、サーバ１０は、ユーザ３０の移動手段に応じて検索範囲を変更してもよい。例えば、移動手段が車両である場合は検索範囲を広くし、移動手段が徒歩である場合は検索範囲を狭くしてもよい。これにより、サーバ１０は、ユーザ３０が移動可能な範囲で店舗を推薦することができる。ユーザ３０の移動手段の特定方法については、ユーザ３０の位置情報の推移から移動手段を特定してもよいし、移動手段をアプリ４２に入力するようユーザ３０に求めてもよい。なお、移動手段の種類に関わらず、検索範囲の基準になるのは、ユーザ３０の現在位置である。

【0094】

また、シート２０に設けられたセンサ２２が心拍数を検出すると説明したが、心拍数を検出する方法はこれに限定されない。例えば、通信装置４０がウェアラブル型の装置であり、かつ、心拍数を検出可能なセンサが設けられている場合は、このセンサが心拍数を検出してもよい。このように心拍数を検出する場合、シート２０にセンサ２２を設ける必要がなくなる。

【0095】

また、店舗のカテゴリは、飲食店に限定されない。ユーザ３０によっては映画で演奏されている音楽に反応する場合もある。この場合、サーバ１０は、ユーザ３０が反応した音楽を扱っている音楽ショップを推薦してもよい。また、ユーザ３０によっては映画で登場したキャラクタに反応する場合もある。この場合、サーバ１０は、ユーザ３０が反応したキャラクタのグッズを扱っているキャラクタショップを推薦してもよい。

【0096】

〔実施形態２〕
次に、本開示の実施形態２について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、実施形態１にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。

【0097】

図８は、実施形態２に係る情報処理システム２００の一例を示す概略構成図である。図８に示すように、情報処理システム２００は、サーバ１０と、通信ネットワーク５０と、車両７０と、を含む。

【0098】

車両７０は、自動運転機能を有する車両であり、ユーザ３１及びユーザ３２が車両７０に乗車している。車両７０に搭載された自動運転機能は、乗員による監視を必要としないことを想定する。つまり、自動運転のレベルはいわゆるレベル３以上を想定する。

【0099】

車両７０は、最前列の前部シート７１と、２列目の後部シート７２と、車両７０の位置情報を取得するＧＰＳ受信機７４と、各種の情報を表示可能なディスプレイ７５と、通信Ｉ／Ｆ７６と、を備える。

【0100】

通信Ｉ／Ｆ７６は、通信Ｉ／Ｆ１３と同様の機能を備えており、通信ネットワーク５０を介してサーバ１０と通信する。

【0101】

ＧＰＳ受信機７４は、人工衛星からの電波を受信することにより、地上における車両７０の位置情報を取得する。ＧＰＳ受信機７４によって取得された車両７０の位置情報は、任意のタイミングで通信Ｉ／Ｆ７６を介してサーバ１０に送信される。

【0102】

ユーザ３１が着座している前部シート７１は、回転可能なシートである。図８では前部シート７１は、後方を向いている。したがって、前部シート７１に着座しているユーザ３１と、２列目の後部シート７２に着座しているユーザ３２は向かい合っている。前部シート７１及び後部シート７２には、着座しているユーザ３１及びユーザ３２の心拍数を検出するためのセンサ７３が設けられる。

【0103】

センサ７３によって検出されたユーザ３１及びユーザ３２の心拍数データは通信Ｉ／Ｆ７６を介してサーバ１０に送信される。

【0104】

ユーザ３１及びユーザ３２は、ディスプレイ７５に映し出された映画を鑑賞しているものとする。この映画がサーバ１０から配信された映画であれば、サーバ１０はユーザ３１及びユーザ３２が鑑賞している映画を特定することができ、映画の情報をコンテンツデータベース１４１から取得することができる。

【0105】

サーバ１０は、映画を鑑賞しているときのユーザ３１及びユーザ３２の心拍数データをセンサ７３から取得する。次にサーバ１０は、映画のシーンに対するユーザ３１及びユーザ３２の反応を解析する。解析方法については実施形態１と同じであるため説明を省略する。

【0106】

ここで、ユーザ３１が「役者がハンバーガーを食べている」シーンで反応したと解析されたとする。この場合、ユーザ３１はハンバーガーを欲していると推定されるため、サーバ１０は、車両７０の位置情報及び経路情報に基づいて車両７０の進行方向に位置するハンバーガーを提供する店舗を検索する。検索範囲は特に限定されないが、例えば車両７０の位置から半径１０ｋｍの範囲である。なお、車両７０の進行方向に位置する店舗を検索する理由は、立ち寄りやすさのためである。

【0107】

サーバ１０は、検索された店舗の中から所定の条件を満たす店舗を選択する。所定の条件とは、実施形態１で説明したように混雑状況及びクーポンである。選択方法については実施形態１と同じであるため説明を省略する。

【0108】

サーバ１０は、車両７０の位置情報に基づいて車両７０が選択された店舗に接近したか否かを判定する。接近の判定方法として、例えば車両７０と、選択された店舗との距離が所定距離より短くなった場合に、車両７０が選択された店舗に接近したと判定すればよい。サーバ１０は、車両７０が選択された店舗に接近したタイミングで、選択された店舗に関する情報を車両７０に送信する。サーバ１０から送信された店舗に関する情報はディスプレイ７５に表示される。ここで図９を参照して、ディスプレイ７５に表示される店舗に関する情報の一例について説明する。

【0109】

図９に示すように、ディスプレイ７５には地図情報と５つの通知７５１～７５５が表示される。地図上では、選択された店舗であるハンバーガー店Ｇの位置及びハンバーガー店Ｇの名称が表示される。通知７５１は、ユーザ３１に推薦する店舗に車両７０が接近していることを示す。

【0110】

通知７５２では、ハンバーガー店Ｇの名称、ハンバーガー店Ｇの混雑状況、ハンバーガー店Ｇで利用可能なクーポン、ハンバーガー店Ｇまでの距離が表示される。

【0111】

通知７５３は、ユーザ３１への提案を示す。ユーザ３１は、通知７５４又は通知７５５をタッチ操作することにより、行き先を変更するか否かを決定する。

【0112】

このように、情報処理システム２００に係るサーバ１０は、ユーザ３１が乗車している車両７０の位置情報に基づいて車両７０が選択された店舗に接近したか否かを判定し、車両７０が選択された店舗に接近したタイミングで、選択された店舗をユーザ３１に推薦する。

【0113】

上記構成によれば、コンテンツを視聴中にリアルタイムでユーザ３１の欲求を満たすサービスを提供する店舗を推薦することができる。これによりユーザ３１は、コンテンツの視聴中に所望するサービスを提供する店舗に向かうことができる。店舗が混雑情報に基づいて推薦されている場合、当該店舗は空いているから所望するサービスを受けるまでの時間が短縮される。

【0114】

なお、車両７０には、二人のユーザ（ユーザ３１及びユーザ３２）が乗車しており、ユーザ３１及びユーザ３２が別々のシーンに反応する場合もある。この場合、サーバ１０は、シーンに対する反応が大きい方、すなわち検出された心拍数が大きい方のユーザの欲求を満たすサービスを提供する店舗を推薦してもよい。

【0115】

また、車両７０に三人以上のユーザが乗車している場合、サーバ１０は多数決によって推薦する店舗を決定してもよい。例えば、車両７０に三人のユーザが乗車しており、このうち二人のユーザはハンバーガーを欲していると推定され、残る一人のユーザはラーメンを欲していると推定されたとする。この場合、ハンバーガーを欲しているユーザ数がラーメンを欲しているユーザ数より多いため、サーバ１０はハンバーガーを提供する店舗を推薦してもよい。また、サーバ１０は、同じサービスを所望するユーザの心拍数を加算し、心拍数の合計の順番で優先度を設定し、設定した優先度にしたがってサービスを提供する店舗を推薦してもよい。

【0116】

また、車両７０に三人以上のユーザが乗車している場合、それぞれのユーザが異なるシーンに反応する場合もある。この場合、サーバ１０は、シーンに対する反応が最も大きいユーザ、すなわち検出された心拍数が最も大きいユーザの欲求を満たすサービスを提供する店舗を推薦してもよい。

【0117】

〔ソフトウェアによる実現例〕
情報処理装置（サーバ１０）としての機能は、情報処理装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、情報処理装置の各制御ブロックとしてコンピュータを機能させるためのプログラムにより実現することができる。

【0118】

この場合、情報処理装置は、プログラムを実行するためのハードウェアとして、少なくとも１つの装置（例えばプロセッサ）と少なくとも１つの記憶装置（例えばメモリ）を有するコンピュータを備えている。コンピュータがプログラムを実行することにより、各実施形態で説明した各機能が実現される。

【0119】

プログラムは、一時的ではなく、コンピュータが読み取り可能な、１または複数の記録媒体に記録されていてもよい。この記録媒体は、情報処理装置が備えていてもよいし、備えていなくてもよい。後者の場合、プログラムは、有線または無線の任意の伝送媒体を介して情報処理装置に供給されてもよい。

【0120】

また、各制御ブロックの機能の一部または全部は、論理回路により実現することも可能である。例えば、各制御ブロックとして機能する論理回路が形成された集積回路も本開示の範疇に含まれる。この他にも、例えば量子コンピュータにより各制御ブロックの機能を実現することも可能である。

【0121】

また、各実施形態で説明した各処理は、ＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ：人工知能）に実行させてもよい。この場合、ＡＩは情報処理装置で動作するものであってもよいし、他の装置（例えばエッジコンピュータまたはクラウドサーバ等）で動作するものであってもよい。

【0122】

本開示は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本開示の技術的範囲に含まれる。

【0123】

例えば、コンテンツのシーンに対するユーザ３０の反応解析に用いられるユーザ３０の生体情報は心拍数に限定されない。生体情報は、ユーザ３０の音声であってもよい。サーバ１０は、コンテンツの視聴中にユーザ３０が発した「このハンバーガー、美味しそう」という声を分析して、コンテンツのシーンに対してユーザ３０が反応したと解析してもよい。

【0124】

また、サーバ１０は、ユーザ３０の心拍数の他にユーザ３０の心拍間隔、顔表情、血圧又は体温を加味してコンテンツのシーンに対するユーザ３０の反応を解析してもよい。また、サーバ１０は、ユーザ３０の心拍数の代わりに、ユーザ３０の心拍間隔、顔表情、血圧又は体温を用いてコンテンツのシーンに対するユーザ３０の反応を解析してもよい。心拍間隔、顔表情、血圧又は体温は、単体で用いられてもよいし、任意に組み合わせて用いられてもよい。興奮状態が高まると、血圧が上昇したり体温が上昇したりすることがある。したがって、血圧、体温などを加味することにより、コンテンツのシーンに対するユーザ３０の反応を精度よく解析することが可能となる。ここでいう心拍間隔とは、いわゆるＲ波のピークと次のＲ波のピークとの間の時間間隔を意味する。

【符号の説明】

【0125】

１００、２００ 情報処理システム
１０ サーバ
２０ シート
３０ ユーザ
４０ 通信装置
７０ 車両

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】