特開 2025-1289 集中度解析装置、集中度解析方法、プログラム、及び集中度支援システム

(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】P2025001289

(43)【公開日】2025-01-08

(54)【発明の名称】集中度解析装置、集中度解析方法、プログラム、及び集中度支援システム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/10 20120101AFI20241225BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/10

【審査請求】未請求

【請求項の数】14

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023100790

(22)【出願日】2023-06-20

(71)【出願人】

【識別番号】000003078

【氏名又は名称】株式会社東芝

(71)【出願人】

【識別番号】598076591

【氏名又は名称】東芝インフラシステムズ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】黄 静君

(72)【発明者】

【氏名】西村 信孝

(72)【発明者】

【氏名】峯邑 隆司

【テーマコード（参考）】

5L049

5L050

【Ｆターム（参考）】

5L049CC12

5L050CC12

(57)【要約】

【課題】ユーザをセンシングできない状態であっても、ユーザの集中度に応じた処理を実行可能にする集中度解析装置、集中度解析方法、プログラム、及び集中度支援システムを提供する。
【解決手段】実施形態の集中度解析装置は、第１取得部と、識別部と、処理部と、を備える。前記第１取得部は、ユーザの状態を示す状態情報を取得する。前記識別部は、前記状態情報に基づいて、前記ユーザが集中している度合いを示す集中度の経時的変化のタイプを識別する。前記処理部は、前記タイプに応じて、前記ユーザの前記集中度の目標状態への達成を支援する処理を実行する。
【選択図】図６

【特許請求の範囲】

【請求項1】

ユーザの状態を示す状態情報を取得する第１取得部と、
前記状態情報に基づいて、前記ユーザが集中している度合いを示す集中度の経時的変化のタイプを識別する識別部と、
前記タイプに応じて、前記ユーザの前記集中度の目標状態への達成を支援する処理を実行する処理部と、
を備える集中度解析装置。

【請求項2】

前記処理部は、前記タイプにより特定される時期に、前記処理を実行する、
請求項１に記載の集中度解析装置。

【請求項3】

前記識別部は、時間帯ごとに、前記ユーザの前記タイプを識別し、
前記処理部は、現在の時刻が属する前記時間帯の前記タイプに応じて、前記処理を実行する、
請求項１に記載の集中度解析装置。

【請求項4】

前記第１取得部は、前記タイプの識別後に、前記状態情報を取得し、
前記識別部は、更新条件が満たされた場合に、新たに取得された前記状態情報に基づいて、前記ユーザの前記タイプを識別する、
請求項１に記載の集中度解析装置。

【請求項5】

前記ユーザのスケジュールを取得する第２取得部を更に備え、
前記処理部は、前記スケジュールと、前記タイプとに応じた前記処理を実行する、
請求項１に記載の集中度解析装置。

【請求項6】

前記第１取得部は、センサにより検出された前記ユーザの状態を示す前記状態情報を取得する、
請求項１に記載の集中度解析装置。

【請求項7】

前記第１取得部は、アンケートの回答により示された前記ユーザの状態を示す前記状態情報を取得する、
請求項１に記載の集中度解析装置。

【請求項8】

前記処理部は、前記タイプに応じて、前記ユーザが滞在する環境を調整する調整装置を制御する、
請求項１から請求項７の何れか一項に記載の集中度解析装置。

【請求項9】

前記処理部は、前記タイプに応じて、前記ユーザに提案する行動を示すメッセージを送信する、
請求項１から請求項７の何れか一項に記載の集中度解析装置。

【請求項10】

前記処理部は、前記タイプに応じて、メッセージを送信するアプリケーションの画像に、前記ユーザが集中していることを示すアイコンを追加する、
請求項１から請求項７の何れか一項に記載の集中度解析装置。

【請求項11】

前記ユーザの位置を示す位置情報を取得する第３取得部を更に備え、
前記処理部は、前記タイプに応じて、前記位置情報が示す位置から規定範囲内の情報処理装置に対して、前記ユーザが集中していることを通知する、
請求項１から請求項７の何れか一項に記載の集中度解析装置。

【請求項12】

ユーザの状態を示す状態情報を取得し、
前記状態情報に基づいて、前記ユーザが集中している度合いを示す集中度の経時的変化のタイプを識別し、
前記タイプに応じて、前記ユーザの前記集中度の目標状態への達成を支援する処理を実行する、
集中度解析方法。

【請求項13】

コンピュータを、
ユーザの状態を示す状態情報を取得する第１取得部と、
前記状態情報に基づいて、前記ユーザが集中している度合いを示す集中度の経時的変化のタイプを識別する識別部と、
前記タイプに応じて、前記ユーザの前記集中度の目標状態への達成を支援する処理を実行する処理部と、
して機能させるためのプログラム。

【請求項14】

ユーザの集中度を解析する集中度解析装置と、前記集中度解析装置による解析結果に応じた処理を実行する実行装置とを備える集中度支援システムであって、
前記集中度解析装置は、
前記ユーザの状態を示す状態情報を取得する第１取得部と、
前記状態情報に基づいて、前記ユーザが集中している度合いを示す前記集中度の経時的変化のタイプを識別する識別部と、
前記タイプに応じて、前記ユーザの前記集中度の目的状態への達成を支援する集中支援情報を送信する処理部と、
を備え、
前記実行装置は、
前記集中支援情報を受信する通信部と、
前記集中支援情報に応じた処理を実行する実行部と、
を備える集中度支援システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明の実施形態は、集中度解析装置、集中度解析方法、プログラム、及び集中度支援システムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、ユーザの集中度を解析する集中度解析システムが知られている。集中度解析システムは、ユーザの現在の状態をセンシングすることで、ユーザの集中度を解析する。そして、集中度解析システムは、ユーザの集中度が低下した場合に、集中度を回復させる処理を実行する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０２０－０８９７４７号公報

【特許文献2】国際公開第２０１８／１６８２２０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、集中度解析システムは、常時、ユーザの状態をセンシングできるとは限らない。例えば、ＩＴ（Information Technology）機器を持ち込むことが禁止されている機密エリアで作業を行う場合、ユーザは、カメラやセンサ機器を機密エリアに持ち込むことができない。また、常時、状態をセンシングされることを嫌がるユーザもいる。この場合、集中度解析システムは、ユーザの集中度に応じた処理を実行することができない。

【0005】

そこで、本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、ユーザをセンシングできない状態であっても、ユーザの集中度に応じた処理を実行可能にすることを課題とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

実施形態の集中度解析装置は、第１取得部と、識別部と、処理部と、を備える。前記第１取得部は、ユーザの状態を示す状態情報を取得する。前記識別部は、前記状態情報に基づいて、前記ユーザが集中している度合いを示す集中度の経時的変化のタイプを識別する。前記処理部は、前記タイプに応じて、前記ユーザの前記集中度の目標状態への達成を支援する処理を実行する。

【図面の簡単な説明】

【0007】

【図1】図１は、第１の実施形態に係る集中度支援システムの概略の一例を示す図である。

【図2】図２は、第１の実施形態に係る集中度解析装置が有するハードウェア構成の概略的な一例を示す図である。

【図3】図３は、集中度データベースのデータ構成の一例を示す図である。

【図4】図４は、集中度タイプデータベースのデータ構成の一例を示す図である。

【図5】図５は、第１の実施形態に係る実行装置が有するハードウェア構成の概略的な一例を示す図である。

【図6】図６は、第１の実施形態に係る集中度解析装置及び実行装置が有する機能の概略的な一例を示す図である。

【図7】図７は、アンケート画像の一例を示す図である。

【図8】図８は、ユーザの集中度の解析結果の一例を示す図である。

【図9】図９は、第１の実施形態に係る集中度解析装置が実行する登録処理の一例を示すフローチャートである。

【図10】図１０は、第１の実施形態に係る集中度解析装置が実行する集中度タイプ識別処理の一例を示すフローチャートである。

【図11】図１１は、第１の実施形態に係る集中度解析装置が実行するサービス提供処理の一例を示すフローチャートである。

【図12】図１２は、変形例３に集中度解析装置が有する機能の概略的な一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0008】

以下に添付図面を参照して、集中度解析装置、集中度解析方法、プログラム、及び集中度支援システムを詳細に説明する。なお、以下の各実施形態および変形例における説明において、同一の符号が付されている部分は実質的に同一の機能を有しており、重複部分については適宜説明を省略する。

【0009】

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る集中度支援システム１の概略の一例を示す図である。集中度支援システム１は、センサ機器１０、ユーザ端末２０、集中度解析装置３０、及び実行装置４０を備える。図１に示す集中度支援システム１は、センサ機器１０、ユーザ端末２０、集中度解析装置３０、及び実行装置４０をそれぞれ一台ずつ備えているが、各装置の台数は任意である。

【0010】

集中度支援システム１は、学習や作業等の行為に対するユーザの集中の度合いを示す集中度を解析する。そして、集中度支援システム１は、集中度の経時的変化のタイプに応じて、ユーザの集中度の目標状態への達成を支援する処理を実行する。

【0011】

センサ機器１０は、ユーザの状態をセンシングする又は複数のセンサを有する機器である。例えば、センサ機器１０は、監視カメラや、スマートグラスや、スマートウオッチや、専用の機器などである。また、センサは、キャスターが取り付けられた椅子のキャスターの動きを検出するセンサや、ユーザの動作を検出する加速度やミリ波センサや、ユーザの表情を撮像するウェブカメラ等のセンサである。センサ機器１０は、ユーザの状態をセンシングした検出情報を出力する。検出情報は、センサにより検出された検出結果と、検出された日時を示す日時情報とを有する。

【0012】

ユーザ端末２０は、スマートフォンや、タブレット端末や、パーソナルコンピュータなどのユーザが操作する情報処理装置である。ユーザ端末２０は、センサ機器１０から出力された検出情報を取得する。

【0013】

また、ユーザ端末２０は、測位機能を有する。例えば、ユーザ端末２０は、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）から位置情報を受信する受信機や、ＢＬＥ（Bluetooth（登録商標） Low Energy）により送信されたＢｅａｃｏｎを受信する受信機を有する。ユーザ端末２０は、受信機が受信した情報に基づいて、ユーザ端末２０の現在位置を測位する。また、ユーザ端末２０は、ユーザ端末２０の現在位置を示す位置情報を集中度解析装置３０に送信する。

【0014】

また、ユーザ端末２０は、センサ機器１０を内蔵していてもよい。例えば、ユーザ端末２０は、ユーザの表情を撮像するカメラや、キーボードやマウスなどの入力装置に対する操作を検出するセンサを有していてもよい。この場合、ユーザ端末２０は、内蔵しているセンサ機器１０から検出情報を取得する。そして、ユーザ端末２０は、自装置を操作するユーザを識別するためのユーザＩＤと、検出情報とを集中度解析装置３０に送信する。

【0015】

集中度解析装置３０は、ユーザの集中度を解析するサーバ装置である。さらに詳しくは、集中度解析装置３０は、ユーザが作業に意識を集中している度合いを示す集中度を解析する。また、集中度解析装置３０は、ユーザの作業に対する集中度の経時的変化のタイプである集中度タイプを識別する。集中度解析装置３０は、集中度タイプに応じた処理を実行させる。例えば、集中度解析装置３０は、集中度タイプに応じた処理を実行装置４０、又はユーザ端末２０に実行させる。

【0016】

実行装置４０は、ユーザの集中度タイプに応じた処理を実行する装置である。例えば、実行装置４０は、集中度の解析対象のユーザご本人が使用する情報処理装置、または集中度解析対象のユーザとは異なるユーザが使用する情報処理装置である。また、実行装置４０は、ユーザが滞在する環境を調整する調整装置であってもよい。調整装置とは、エアコン、音響装置、照明装置、香りを拡散させる装置などである。また、実行装置４０は、ユーザが滞在するエリアに関する情報を表示する電子掲示板であってもよい。

【0017】

次に、集中度解析装置３０が有するハードウェア構成について説明する。

【0018】

図２は、第１の実施形態に係る集中度解析装置３０が有するハードウェア構成の概略的な一例を示す図である。集中度解析装置３０は、プロセッサ３１、ＲＡＭ（Random Access Memory）３２、ＲＯＭ（Read Only Memory）３３、記憶装置３４、及び通信インタフェース３５を有する。

【0019】

プロセッサ３１は、集中度解析装置３０を統括的に制御する。例えば、プロセッサ３１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などの制御回路である。ＲＡＭ３２は、プロセッサ３１の作業領域を提供する揮発性のメモリである。ＲＯＭ３３は、各種プログラムやパラメータを記憶する不揮発性のメモリである。プロセッサ３１は、ＲＯＭ３３や記憶装置３４等に記憶されたプログラムに従い、ＲＡＭ３２をワーキングエリアに使用して各種演算処理を実行する。

【0020】

記憶装置３４は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリなどの情報を記憶する装置である。例えば、記憶装置３４は、制御プログラムを記憶する。制御プログラムは、記憶装置３４が有する機能を実現するためのプログラムである。

【0021】

また、記憶装置３４は、検出情報データベース３４１、集中度データベース３４２、集中度タイプデータベース３４３、及びスケジュールデータベース３４４を記憶する。

【0022】

検出情報データベース３４１は、ユーザＩＤごとに検出情報が登録される。

【0023】

集中度データベース３４２は、各ユーザの時点ごとの集中度が登録される。図３は、集中度データベース３４２のデータ構成の一例を示す図である。図３に示すように、集中度データベース３４２は、ユーザＩＤごとに、各時点の集中度を有する。図３に示す集中度データベース３４２は、集中度が高いことを示す１と、集中度が低いことを示す０との２段階となっている。しかしながら、集中度は、２段階に限らず、３段階以上であってもよい。また、集中度データベース３４２は、集中度そのものの絶対値に限らず、集中度の経時的変化が登録されていてもよい。集中度データベース３４２は、直近の集中度記録時点と比較して集中度の度合いが上昇、維持、又は低下したか等の直前状態との相対的変化を同じ範囲内に数値化して登録されてもよい。

【0024】

例えば、あるユーザの比較的に高い集中度が０．３の場合、作業時間の経過に連れて集中度が変化しても、ずっと０．３以下の範囲で記録される。そのため、そのユーザは、作業期間中にずっと低集中状態であると判断されてしまう恐れがある。しかし、そのユーザの集中度は、０．３以下の範囲で作業時間の経過に連れて変化している。すなわち、そのユーザの作業時間には、集中度の「比較的高い時間帯」や「比較的低い時間帯」が存在する。集中度解析装置３０は、その経時的変化に合わせて集中度の目標状態への達成を支援してもいい。この場合、集中度解析装置３０は、例えば対象のユーザが作業開始時点に現れる集中状態、すなわち集中状態初期値を一律に０．５とし、次の集中度記録タイミングが来た時に、新しい時点の集中度は作業開始時点の集中度と比較して上がったかどうかを判定する。集中度解析装置３０は、集中度が上がった場合に１と記録し、集中度が下がった場合に０で記録し、集中度が変化していない場合に再度０．５で記録する。これにより、集中度解析装置３０は、各ユーザの間で存在する集中状態の絶対値の差を排除し、各ユーザの中において集中度の変化を把握することができる。

【0025】

集中度タイプデータベース３４３は、各ユーザの集中度タイプが登録される。図４は、集中度タイプデータベース３４３のデータ構成の一例を示す図である。図４に示すように、集中度データベース３４２は、ユーザＩＤ及び時間帯ごとに、ユーザの集中度タイプが登録される。例えば、集中度データベース３４２は、集中度タイプとして、Ａ、Ｂ、Ｃ、又はＤが登録される。例えば、Ａは、常時、集中度が高い常時集中タイプである。例えば、Ｂは、集中している状態と、集中していない状態とが比較的に短時間で切り替わる不定タイプである。例えば、Ｃは、前半は集中度が高い状態が維持されるが、時間が経過するに従い集中度が低い時点が多くなる前半集中タイプである。例えば、Ｄは、前半は集中度が低い状態が多いが、時間が経過するに従い集中度が高い時点が多くなる後半集中タイプである、なお、図４に示すように、時間帯は、１日を４分割している。しかしながら、時間帯は、４分割に限らず、より細分化されていてもよいし、３分割以下であってもよい。

【0026】

スケジュールデータベース３４４は、各ユーザのスケジュールが登録される。例えば、スケジュールデータベース３４４は、ユーザごとに、各作業内容と、作業内容の開始日時及び終了日時とが登録される。例えば、スケジュールデータベース３４４は、会議の日時や、打合せの日時や、資料作成の日時が登録される。

【0027】

通信インタフェース３５は、ユーザ端末２０や実行装置４０との通信を実行するインタフェースである。例えば、通信インタフェース３５は、ユーザ端末２０から検出情報を受信する。また、通信インタフェース３５は、ユーザの集中度の目標状態への達成を支援する集中支援情報を実行装置４０に送信する。

【0028】

図５は、第１の実施形態に係る実行装置４０が有するハードウェア構成の概略的な一例を示す図である。実行装置４０は、プロセッサ４１、ＲＡＭ４２、ＲＯＭ４３、記憶装置４４、通信インタフェース４５、表示部４６、及び操作部４７を有する。

【0029】

プロセッサ４１は、実行装置４０を統括的に制御する。例えば、プロセッサ４１は、ＣＰＵなどの制御回路である。ＲＡＭ４２は、プロセッサ４１の作業領域を提供する揮発性のメモリである。ＲＯＭ４３は、各種プログラムやパラメータを記憶する不揮発性のメモリである。プロセッサ４１は、ＲＯＭ４３や記憶装置４４等に記憶されたプログラムに従い、ＲＡＭ４２をワーキングエリアに使用して各種演算処理を実行する。

【0030】

記憶装置４４は、ＨＤＤ、ＳＳＤ、フラッシュメモリなどの情報を記憶する装置である。例えば、記憶装置４４は、制御プログラムを記憶する。制御プログラムは、記憶装置４４が有する機能を実現するためのプログラムである。

【0031】

通信インタフェース４５は、集中度解析装置３０との通信を実行するインタフェースである。

【0032】

表示部４６は、液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイなどの表示装置である。

【0033】

操作部４７は、マウスやキーボードなどの操作を受け付ける入力装置である。

【0034】

次に、集中度解析装置３０及び実行装置４０が有する機能構成について説明する。

【0035】

図６は、第１の実施形態に係る集中度解析装置３０及び実行装置４０が有する機能の概略的な一例を示す図である。集中度解析装置３０のプロセッサ３１は、ＲＯＭ３３や記憶装置３４等に記憶されたプログラムに従い、ＲＡＭ３２をワーキングエリアに使用して各種処理を実行することで、図６に示す機能を実現する。すなわち、集中度解析装置３０は、ユーザ登録部３１１、検出情報取得部３１２、アンケート取得部３１３、位置情報取得部３１４、集中度解析部３１５、集中度タイプ登録部３１６、及びサービス処理部３１７を有する。

【0036】

なお、集中度解析装置３０及び実行装置４０の各機能の全部又は一部は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＰＬＤ（Programmable Logic Device）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアを用いて実現されてもよい。プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、例えば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である。プログラムは、電気通信回線を介して送信されてもよい。

【0037】

ユーザ登録部３１１は、集中度に応じたサービスの提供を受けるユーザを登録する。例えば、ユーザ登録部３１１は、ユーザ端末２０により受け付けられた操作に基づいて、集中度を解析する解析対象のユーザを登録する。

【0038】

また、ユーザ登録部３１１は、ユーザ端末２０により受け付けられた操作に基づいて、センサ機器１０によるユーザに対するセンシングを許可するか否かの登録を受け付ける。そして、ユーザ登録部３１１は、ユーザ毎に、ユーザのセンシングを許可するか否かを登録する。

【0039】

また、ユーザ登録部３１１は、ユーザ端末２０により受け付けられた操作に基づいて、スケジュールの登録を受け付ける。すなわち、ユーザ登録部３１１は、会議、外出、資料作成などの作業内容と、開始時刻と、終了時刻との登録を受け付ける。そして、ユーザ登録部３１１は、受け付けたスケジュールをスケジュールデータベース３４４に登録する。

【0040】

検出情報取得部３１２は、ユーザの状態をセンシングした検出情報を取得する。検出情報取得部３１２は、センサ機器１０がユーザの状態を検出可能な場合、随時検出情報を取得したほうが望ましいが、集中度解析時刻が予約などで事前に指定された場合に、解析許可時刻や解析許可時間帯中にのみ取得してもよい。例えば、検出情報取得部３１２は、集中度タイプ登録部３１６によりユーザの集中度タイプが登録後に、検出情報を取得する。また、検出情報取得部３１２は、ユーザ端末２０を介して、センサ機器１０により検出された検出情報と、検出情報の検出対象であるユーザのユーザＩＤとを受信する。検出情報には、センサ機器１０により検出された、作業中のユーザの状態が示される。すなわち、検出情報は、ユーザの状態を示す状態情報の一例である。

【0041】

また、検出情報取得部３１２は、センサ機器１０を内蔵するユーザ端末２０から検出情報と、検出情報が検出対象にしたユーザのユーザＩＤと、を受信する。そして、検出情報取得部３１２は、ユーザＩＤと検出情報とを検出情報データベース３４１に登録する。

【0042】

また、検出情報取得部３１２は、スケジュールデータベース３４４にユーザのスケジュールを登録する。さらに詳しくは、検出情報取得部３１２は、例えば予定表に登録された会議や打合せや資料作成などのユーザのスケジュール内容と、スケジュール内容をユーザが行うスケジュール日時とを受け付ける。そして、検出情報取得部３１２は、スケジュール内容とスケジュール日時とをスケジュールデータベース３４４に登録する。

【0043】

アンケート取得部３１３は、ユーザの集中度に関するアンケートの回答を示す回答情報を取得する。回答情報には、アンケートの回答として、作業中のユーザの集中状態が示される。すなわち、回答情報は、アンケートの回答により示されたユーザの状態を示す状態情報の一例である。そして、検出情報取得部３１２とアンケート取得部３１３とは、第１取得部の一例である。

【0044】

さらに詳しくは、アンケート取得部３１３は、時間帯ごとの集中度に関するアンケートをユーザ端末２０に表示させる。アンケートには、時間帯ごとのユーザの動作や心理状態などの集中状態およびその経時的変化に関する質問が含まれる。さらに、質問には、それぞれに４つ程度の選択肢が設けられる。また、アンケート取得部３１３は、時間帯ごとの集中度に関するアンケートの回答が入力された場合に、ユーザ端末２０からアンケートの回答を示す回答情報を取得する。例えば、回答情報には、質問ごとに、ユーザが選択した選択肢が含まれる。

【0045】

例えば、アンケート取得部３１３は、ユーザ端末２０にアンケート画像Ｇ１を表示させる。そして、アンケート取得部３１３は、ユーザ端末２０から回答情報を取得する。図７は、アンケート画像Ｇ１の一例を示す図である。アンケート画像Ｇ１は、ある作業を行う場合のユーザの作業状態に応じた集中度タイプを質問する画像である。また、アンケート画像Ｇ１は、８時から１２時までの時間帯の集中度タイプを入力する第１入力欄Ｇ１１、１２時から１５時までの時間帯の集中度タイプを入力する第２入力欄Ｇ１２、１５時から１８時までの時間帯の集中度タイプを入力する第３入力欄Ｇ１３、及び１８時から８時までの時間帯の集中度タイプを入力する第４入力欄Ｇ１４を有する。そして、アンケート取得部３１３は、第１入力欄Ｇ１１、第２入力欄Ｇ１２、第３入力欄Ｇ１３、及び第４入力欄Ｇ１４に入力された集中度タイプを有する回答情報をユーザ端末２０から取得する。

【0046】

位置情報取得部３１４は、ユーザ端末２０から、ユーザ端末２０の位置を示す位置情報を取得する。位置情報取得部３１４は、第３取得部の一例である。位置情報は、ＧＮＳＳなどの座標を示す情報であってもよいし、ＢＬＥにより受信した情報により特定される位置を示す情報であってもよい。

【0047】

集中度解析部３１５は、検出情報やアンケートの回答情報などの状態情報に基づいて、ユーザの集中度を解析する。さらに詳しくは、集中度解析部３１５は、センサ機器１０によるユーザに対するセンシングが許可されているか否かを判定する。ユーザのセンシングが許可されている場合に、集中度解析部３１５は、検出情報に基づいて、ユーザの集中度を解析する。例えば、集中度解析部３１５は、検出情報に基づいて、時点ごとにユーザの集中度が高いか否か、または１つ前の時点と比較してどう変わったかを解析する。

【0048】

図８は、ユーザの集中度の解析結果の一例を示す図である。図８に示すように、集中度解析部３１５は、時点ごとにユーザの集中度が高いか否かを解析する。図８において、縦軸は、集中度を示し、横軸は、時刻を示す。また、図８は、ユーザＩＤが「１」「２」「３」及び「４」の４人のユーザの解析結果を示している。

【0049】

図８（１）は、図３のユーザＩＤが「１」のユーザの集中度の経時的変化を示している。ユーザＩＤが「１」のユーザは、常時、集中度が高いことを示している。

【0050】

図８（２）は、図３のユーザＩＤが「２」のユーザの集中度の経時的変化を示している。ユーザＩＤが「２」のユーザは、常時、集中度が高くなったり低くなったりすることを示している。

【0051】

図８（３）は、図３のユーザＩＤが「３」のユーザの集中度の経時的変化を示している。ユーザＩＤが「３」のユーザは、前半は集中度が高い状態が維持されるが、時間が経過することに従い集中度が低くなる時点が増えることを示している。

【0052】

図８（４）は、図３のユーザＩＤが「４」のユーザの集中度の経時的変化を示している。ユーザＩＤが「４」のユーザは、前半は集中度が低い状態が多いが、時間が経過することに従い集中度が高くなる時点が増えることを示している。

【0053】

また、集中度解析部３１５は、検出情報の種類に応じた解析を実行する。例えば、集中度解析部３１５は、顔画像が検出情報の場合、顔画像に示されたユーザの表情に基づいて、集中度を解析する。例えば、集中度解析部３１５は、集中度と表情との相関を学習した学習済みモデルに、ユーザの顔画像を入力することにより集中度を取得する。

【0054】

例えば、集中度解析部３１５は、ユーザの身体の動きを表す加速度が検出情報の場合に、単位時間当たりの加速度の変化量に基づいて、集中度を取得する。例えば、集中度解析部３１５は、単位時間当たりの加速度の変化量が閾値未満の場合に、集中度が高いと判定する。

【0055】

例えば、集中度解析部３１５は、椅子に取り付けられたキャスターの動きを示す動作情報が検出情報の場合、単位時間当たりのキャスターの回転数に基づいて、集中度を取得する。例えば、集中度解析部３１５は、単位時間当たりの回転回数が閾値未満の場合に、集中度が高いと判定する。

【0056】

また、集中度解析部３１５は、複数種類の検出情報に基づいて、集中度を取得してもよい。例えば、集中度解析部３１５は、複数種類の検出情報の多数決により、集中度を取得してもよい。例えば、集中度解析部３１５は、検出情報が５種類の場合に、集中度が高いことを示す検出情報が３種類以上あれば集中度が高いと判定する。

【0057】

また、集中度解析部３１５は、複数種類の検出情報の組み合わせにより、集中度を取得してもよい。例えば、集中度解析部３１５は、検出情報として、椅子に取り付けられたキャスターの動きを示す動作情報と、表情を示す顔画像とが有る場合に、動作情報が示す単位時間当たりの回転が閾値未満、且つ学習済みＡＩモデルに基づき「集中」状態に当たる表情が検出されたのであれば、集中度が高いと判定する。なお、これら集中度の高低の判定方法は一例であって、集中度解析部３１５は、他の方法により判定してもよい。

【0058】

一方、ユーザのセンシングが禁止されている場合に、集中度解析部３１５は、アンケートの回答を示す回答情報に基づいて、時間帯ごとにユーザの集中度を解析する。例えば、集中度解析部３１５は、回答情報が示す回答に応じてスコアリングする。そして、集中度解析部３１５は、スコアリングされた点数に応じて、時間帯ごとにユーザの集中度を判定する。または、集中度解析部３１５は、アンケートの回答と集中度との相関を学習した学習済みモデルに回答情報を入力することにより、時間帯ごとにユーザの集中度を取得する。

【0059】

集中度タイプ登録部３１６は、集中度解析部３１５により解析された集中度に基づいて、ユーザの作業に対する集中度の経時的変化の集中度タイプを識別する。集中度タイプ登録部３１６は、識別部の一例である。

【0060】

例えば、集中度タイプは、４種類ある。

【0061】

常時集中タイプは、常時、集中度が高いタイプである。例えば、常時集中タイプは、図８（１）のユーザＩＤが「１」のユーザが該当するタイプである。

【0062】

不定タイプは、集中している状態と、集中していない状態とが比較的に短時間で切り替わるタイプである。例えば、不定タイプは、図８（２）のユーザＩＤが「２」のユーザが該当するタイプである。

【0063】

前半集中タイプは、前半は集中度が高い状態が維持されるが、時間が経過するに従い集中度が低い時点が多くなるタイプである。例えば、前半集中タイプは、図８（３）のユーザＩＤが「３」のユーザが該当するタイプである。

【0064】

後半集中タイプは、前半は集中度が低い状態が多いが、時間が経過するに従い集中度が高い時点が多くなるタイプである。例えば、後半集中タイプは、図８（４）のユーザＩＤが「４」のユーザが該当するタイプである。

【0065】

例えば、集中度タイプ登録部３１６は、下記の数式（１）に基づいて、単位時間当たりの集中度の高低を判定する。

【0066】

指標＝集中度が高い検出情報の数／全ての検出情報の数・・・（１）

【0067】

集中度タイプ登録部３１６は、指標に基づいて、時間帯ごとに集中度タイプを識別する。例えば、単位時間は、２時間である。例えば、単位時間は、時間帯の前半の２時間と、後半の２時間とである。前半と後半との両方の指標が閾値以上の場合、集中度タイプ登録部３１６は、常時集中タイプであると識別する。前半と後半との両方の指標が閾値未満の場合、集中度タイプ登録部３１６は、不定タイプであると識別する。前半の指標が閾値以上であり、且つ後半の指標が閾値未満の場合、集中度タイプ登録部３１６は、前半集中タイプであると識別する。前半の指標が閾値未満であり、且つ後半の指標が閾値以上の場合、集中度タイプ登録部３１６は、後半集中タイプであると識別する。そして、集中度タイプ登録部３１６は、識別した集中度タイプを集中度タイプデータベース３４３に登録する。

【0068】

また、集中度タイプ登録部３１６は、更新条件が満たされた場合に、集中度タイプを更新する。すなわち、集中度タイプ登録部３１６は、更新条件が満たされた場合に、新たに取得された状態情報に基づいて、ユーザの集中度タイプを識別する。更新条件は、任意の条件であってよい。例えば、更新条件は、前回集中度タイプを登録してから設定期間が経過することであってもよいし、予め定められた日時であってもよいし、ユーザ端末２０等を介して更新を指示する操作が受け付けられたことであってもよい。

【0069】

サービス処理部３１７は、集中度タイプに応じて、ユーザの集中度の目標状態への達成を支援する処理を実行する。ユーザの集中度の目標状態とは、例えば作業開始直後においてユーザの集中度を向上させる状態を指す。また、ユーザの集中度の目標状態とは、例えば作業開始後から一定期間が経過し、既に高いレベルまで上昇したユーザの集中度を維持する状態を指す。また、ユーザの集中度の目標状態とは、例えば長時間の作業が終了する際のユーザの集中度の降下、すなわちリラックスする状態への移行を指す。サービス処理部３１７は、処理部の一例である。例えば、サービス処理部３１７は、集中度タイプに応じて、ユーザの集中度の目標状態への達成を支援する集中支援情報を、ユーザ端末２０や実行装置４０に送信する。そして、サービス処理部３１７は、ユーザ端末２０や実行装置４０などの装置に、ユーザの集中度の目標状態への達成を支援する処理を実行させる。また、サービス処理部３１７は、集中度タイプにより特定される時期に、処理を実行させる。

【0070】

また、集中度タイプデータベース３４３には、時間帯ごとに、集中度タイプが登録される。すなわち、集中度タイプ登録部３１６は、現在の時刻が属する時間帯ごとに、ユーザの集中度タイプを識別し、識別した集中度タイプを集中度タイプデータベース３４３に登録する。そして、サービス処理部３１７は、現在の時刻が属する時間帯の集中度タイプに応じて、ユーザの集中度の目標状態への達成を支援する処理を実行させる。言い換えると、サービス処理部３１７は、現在の時刻が属する時間帯の集中度タイプに応じて、ユーザの集中度の目標状態への達成を支援する集中支援情報を送信する。

【0071】

また、サービス処理部３１７は、ユーザのスケジュールをスケジュールデータベース３４４から取得する。サービス処理部３１７は、第２取得部の一例である。そして、サービス処理部３１７は、取得したユーザのスケジュールと、時間帯ごとの集中度タイプとに応じた処理を実行させる。

【0072】

ユーザの集中度の目標状態への達成を支援する処理とは、ユーザの集中度の目標状態への達成を支援可能な他の装置を制御する集中支援情報を送信する処理である。例えば、サービス処理部３１７は、集中度タイプに応じて、ユーザが滞在する環境の温度、湿度、音響、照明、匂いの少なくとも一つを調整する実行装置４０に対して、実行装置４０を制御するための集中支援情報を送信する。例えば、サービス処理部３１７は、集中度タイプに応じて、ユーザに提案する行動を示すメッセージを有する集中支援情報を送信する。例えば、サービス処理部３１７は、集中度タイプに応じて、メッセージを送信するアプリケーションの画像に、ユーザが集中していることを示すアイコンを追加させる集中支援情報を送信する。例えば、サービス処理部３１７は、集中度タイプに応じて、位置情報取得部３１４により取得された位置情報が示す位置から規定範囲内の情報処理装置に対して、ユーザが集中していることを通知する集中支援情報を送信する。

【0073】

以下にて、集中度タイプのそれぞれの場合に、サービス処理部３１７が実行する処理の一例について説明する。

【0074】

まず、ユーザの集中度タイプが、常時集中タイプの場合について説明する。

【0075】

常時集中タイプの場合、ユーザは、常時、作業等に集中しているため、水分補給や運動が不足する。また、常時集中タイプは作業開始前にしっかり休憩をとることにより、精神的緊張、すなわちテンションを一度リリースしリセットさせたほうが望ましい。そこで、サービス処理部３１７は、ユーザに提案する行動を示すメッセージを有する集中支援情報を送信する。例えば、サービス処理部３１７は、スケジュールデータベース３４４に示された作業開始時刻の１５分前になった場合に、水分補給やストレッチあるいはウォーキングなどの運動を行うことを提案するメッセージを有する集中支援情報をユーザ端末２０に送信する。

【0076】

また、サービス処理部３１７は、スケジュールデータベース３４４に示された作業期間中の場合に、ユーザが滞在する環境を調整する実行装置４０を制御する。そして、サービス処理部３１７は、エアコンの設定温度を低め設定させ、音響装置に集中度を維持する音を発生させるように設定させ、照明装置の色温度を明るめに設定させる集中支援情報を実行装置４０に送信する。

【0077】

また、サービス処理部３１７は、ユーザが集中していることを示すアイコンを他者の情報処理装置に表示させる集中支援情報を送信する。例えば、サービス処理部３１７は、メッセージを送付するソフトウェアにおいて、宛先を選択する画像に対して、ユーザが集中していることを示すアイコンを追加させる集中支援情報を送信する。これにより、他者は、ユーザが集中していることを把握することができるため、ユーザに対して緊急度が低いメッセージの送信を留まる。したがって、サービス処理部３１７は、ユーザの集中度の高い状態を維持させることができる。

【0078】

また、サービス処理部３１７は、ユーザ端末２０を操作するユーザに対する通知のうち、事前に設定された通知を延期させる集中支援情報を送信する。例えば、サービス処理部３１７は、ユーザ端末２０がメッセージを受信したこと等の優先度の低い通知を延期させる。これにより、サービス処理部３１７は、メッセージに対する応答を延期させることができるため、ユーザの集中度の高い状態を維持させることができる。

【0079】

また、サービス処理部３１７は、位置情報取得部３１４により取得されたユーザ端末２０の位置情報に基づいて、位置情報が示す位置から規定範囲内の情報処理装置に対して、ユーザが集中していることを通知する集中支援情報を送信する。これにより、他者は、ユーザが集中していることを把握することができるため、ユーザに話しかけることを少なくする。したがって、サービス処理部３１７は、集中度の高い状態を維持させることができる。

【0080】

また、サービス処理部３１７は、スケジュールデータベース３４４に示された作業期間が終了した場合に、ストレッチを行うことを提案するメッセージを有する集中支援情報をユーザ端末２０に送信する。また、サービス処理部３１７は、ユーザをリラックスさせる音を音響装置に発生させる集中支援情報を送信する。したがって、サービス処理部３１７は、集中度が高い状態からリリースし、言い換えれば集中度を高い状態から低い状態に誘導させることができる。

【0081】

次に、ユーザの集中度タイプが、不定タイプの場合について説明する。

【0082】

不定タイプの場合、ユーザは、作業に集中している状態と、集中していない状態とが比較的に短時間で切り替わる。そこで、サービス処理部３１７は、ユーザに提案する行動を示すメッセージを有する集中支援情報を送信する。例えば、サービス処理部３１７は、水分補給やトイレ休憩を提案するメッセージを有する集中支援情報を、例えば３０分ごとにユーザ端末２０に送信する。

【0083】

次に、ユーザの集中度タイプが、前半集中タイプの場合について説明する。

【0084】

前半集中タイプの場合、ユーザは、前半は作業に集中しているが、後半は作業に集中している状態と集中していない状態とが比較的に短時間で切り替わる。そのため、ユーザは、水分補給や運動が不足する。そこで、サービス処理部３１７は、ユーザに提案する行動を示すメッセージを有する集中支援情報を送信する。例えば、サービス処理部３１７は、スケジュールデータベース３４４に示された作業開始時刻の１５分前になった場合に、水分補給やストレッチあるいはウォーキングなどの運動を行うことを提案するメッセージを有する集中支援情報をユーザ端末２０に送信する。また、サービス処理部３１７は、後半になった場合に、水分補給やトイレ休憩を提案するメッセージを有する集中支援情報を例えば３０分ごとにユーザ端末２０に送信する。

【0085】

また、サービス処理部３１７は、前半において、ユーザが滞在する環境を調整する実行装置４０を制御する。例えば、サービス処理部３１７は、エアコンの設定温度を低め設定させ、音響装置に集中度を維持する音を発生させるように設定させ、照明装置の色温度を明るめに設定させる集中支援情報を送信する。そして、サービス処理部３１７は、後半になった場合に、実行装置４０の状態を元に戻す。

【0086】

また、サービス処理部３１７は、前半において、ユーザが集中していることを示すアイコンを他者の情報処理装置に表示させる集中支援情報を送信する。例えば、サービス処理部３１７は、メッセージを送付するソフトウェアにおいて、宛先を選択する画像に対して、ユーザが集中していることを示すアイコンを追加させる集中支援情報を送信する。そして、サービス処理部３１７は、後半になった場合に、アイコンを消去する。

【0087】

また、サービス処理部３１７は、前半において、ユーザ端末２０による操作者に対する通知のうち、事前に設定された通知を延期させる集中支援情報を送信する。そして、サービス処理部３１７は、後半になった場合に、延期していた内容を通知させる集中支援情報を送信する。

【0088】

また、サービス処理部３１７は、前半において、位置情報取得部３１４により取得されたユーザ端末２０の位置情報に基づいて、位置情報から規定範囲内の情報処理装置に対して、ユーザが集中していることを通知させる集中支援情報を送信する。また、サービス処理部３１７は、後半になった場合に、ユーザが集中している状態が終了した見込みであることを通知してもよいし、通知しなくても良い。

【0089】

次に、ユーザの集中度タイプが、後半集中タイプの場合について説明する。

【0090】

後半集中タイプの場合、ユーザは、前半は作業に集中している状態と集中していない状態とが比較的に短時間で切り替わるが、後半は作業に集中している。

【0091】

サービス処理部３１７は、ユーザに提案する行動を示すメッセージを有する集中支援情報を送信する。例えば、サービス処理部３１７は、前半において、水分補給やトイレ休憩を提案するメッセージを有する集中支援情報を例えば３０分ごとにユーザ端末２０に送信する。また、サービス処理部３１７は、前半と後半との切替タイミングに、例えばカフェイン飲料やストレッチを提案するメッセージを有する集中支援情報をユーザ端末２０に送信する。

【0092】

また、サービス処理部３１７は、後半になった場合に、ユーザが滞在する環境を調整する実行装置４０を制御する。例えば、サービス処理部３１７は、エアコンの設定温度を低め設定させ、音響装置に集中度を維持する音を発生させるように設定させ、照明装置の色温度を明るめに設定させる集中支援情報を送信する。

【0093】

また、サービス処理部３１７は、後半になった場合に、ユーザが集中していることを示すアイコンを表示させる集中支援情報を送信する。例えば、サービス処理部３１７は、メッセージを送付するソフトウェアにおいて、宛先を選択する画像に対して、ユーザが集中していることを示すアイコンを追加させる集中支援情報を送信する。

【0094】

また、サービス処理部３１７は、後半になった場合に、ユーザ端末２０による操作者に対する通知のうち、事前に設定された通知を延期させる集中支援情報を送信する。例えば、サービス処理部３１７は、ユーザ端末２０がメッセージを受信したことの通知を延期させる集中支援情報を送信する。

【0095】

また、サービス処理部３１７は、後半になった場合に、位置情報取得部３１４により取得されたユーザ端末２０の位置情報に基づいて、位置情報から規定範囲内の情報処理装置に対して、ユーザが集中していることを通知させる集中支援情報を送信する。

【0096】

このように、サービス処理部３１７は、集中度タイプデータベース３４３から、ユーザに対して設定された集中度タイプであって、現在の時刻が属する時間帯の集中度タイプを取得する。そして、サービス処理部３１７は、取得した集中度タイプにより特定される時期に、取得した集中度タイプに応じた処理を実行させる集中支援情報を送信する。さらに、サービス処理部３１７は、スケジュールデータベース３４４に示された作業時間に応じて、通知等の処理を実行させる集中支援情報を送信する。これにより、サービス処理部３１７は、集中度タイプに応じて、ユーザに適したサービスを提供させる。

【0097】

実行装置４０のプロセッサ４１は、ＲＯＭ４３や記憶装置４４等に記憶されたプログラムに従い、ＲＡＭ４２をワーキングエリアに使用して各種処理を実行することで、図６に示す機能を実現する。すなわち、実行装置４０は、通信制御部４１１、及びサービス実行部４１２を有する。

【0098】

なお、実行装置４０の各機能の全部又は一部は、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等のハードウェアを用いて実現されてもよい。プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、例えば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である。プログラムは、電気通信回線を介して送信されてもよい。

【0099】

通信制御部４１１は、集中度解析装置３０から集中支援情報を受信する。通信制御部４１１は、通信部の一例である。

【0100】

サービス実行部４１２は、通信制御部４１１により受信された集中支援情報に基づいて、ユーザの集中度の目標状態への達成を支援する処理を実行する。サービス実行部４１２は、実行部の一例である。例えば、サービス実行部４１２は、実行装置４０がエアコンの場合に、設定温度を低め設定し、実行装置４０が音響装置の場合に集中度を維持する音を発生させるように設定し、実行装置４０が照明装置の場合に色温度を明るめに設定する。

【0101】

また、サービス実行部４１２は、実行装置４０が他者の情報処理装置の場合、メッセージを送付するソフトウェアにおいて、宛先を選択する画像に対して、ユーザが集中していることを示すアイコンを追加する。また、サービス実行部４１２は、実行装置４０が他者の情報処理装置の場合、ユーザが集中していることを通知するメッセージを表示する。

【0102】

また、サービス実行部４１２は、実行装置４０がユーザ端末２０の場合、水分補給や運動を行うことを提案するメッセージを表示する。また、サービス実行部４１２は、実行装置４０がユーザ端末２０の場合、メッセージを受信したこと等の優先度の低い通知を延期するように設定する。なお、上述したユーザの集中度の目標状態への達成を支援する処理は一例であり、サービス実行部４１２は、如何なる処理を実行してもよい。

【0103】

次に、第１の実施形態に係る集中度解析装置３０が実行する各種処理について説明する。

【0104】

図９は、第１の実施形態に係る集中度解析装置３０が実行する登録処理の一例を示すフローチャートである。登録処理は、ユーザに対して集中度タイプを登録する処理である。

【0105】

集中度タイプ登録部３１６は、集中度タイプデータベース３４３のユーザＩＤに対して、集中度タイプが登録済みであるか否かを判定する（ステップＳ１１）。集中度タイプが登録されていない場合に（ステップＳ１１；Ｎｏ）、集中度タイプ登録部３１６は、ステップＳ１３に移行する。

【0106】

集中度タイプが登録済みの場合に（ステップＳ１１；Ｙｅｓ）、集中度タイプ登録部３１６は、集中度タイプの更新条件が満たされているか否かを判定する（ステップＳ１２）。更新条件とは、例えば予約した日付と時刻や、前回の集中度タイプの登録日時より一定期間が経過したか否かなどである。集中度タイプの更新条件が満たされていない場合に（ステップＳ１２；Ｎｏ）、集中度タイプ登録部３１６は、登録処理を終了する。

【0107】

集中度タイプの更新条件が満たされている場合に（ステップＳ１２；Ｙｅｓ）、集中度タイプ登録部３１６は、ステップＳ１３に移行する。

【0108】

集中度解析装置３０は、集中度タイプ識別処理を実行する（ステップＳ１３）。

【0109】

集中度タイプ登録部３１６は、集中度タイプ識別処理により識別された集中度タイプを集中度タイプデータベース３４３に登録する（ステップＳ１４）。

【0110】

以上により、集中度タイプ登録部３１６は、登録処理を終了する。

【0111】

図１０は、第１の実施形態に係る集中度解析装置３０が実行する集中度タイプ識別処理の一例を示すフローチャートである。集中度タイプ識別処理は、ユーザの集中度タイプを識別する処理である。また、集中度タイプ識別処理は、図９に示すステップＳ１３の処理である。

【0112】

検出情報取得部３１２は、センサ機器１０から検出情報を取得可能であるか否かを判定する（ステップＳ２１）。例えば、検出情報取得部３１２は、ユーザにより検出情報の取得が許可されていない場合や、ユーザがセンサ機器１０によりセンシングされていない場合に、取得不可と判定する。

【0113】

検出情報を取得できない場合に（ステップＳ２１；Ｎｏ）、アンケート取得部３１３は、アンケートの回答を有する回答情報を取得する（ステップＳ２２）。

【0114】

集中度解析部３１５は、取得した回答情報に基づいて、規定の時間帯ごとにユーザの集中度を算出する（ステップＳ２３）。そして、集中度解析装置３０は、ステップＳ２８に移行する。

【0115】

検出情報を取得可能な場合に（ステップＳ２１；Ｙｅｓ）、検出情報取得部３１２は、現時点から規定期間内の検出情報を取得済みであるか否かを判定する（ステップＳ２４）。すなわち、検出情報取得部３１２は、検出情報データベース３４１に検出情報が登録されているか否かを判定する。

【0116】

検出情報を取得済みの場合に（ステップＳ２４；Ｙｅｓ）、集中度解析装置３０は、ステップＳ２７に移行する。

【0117】

検出情報を取得していない場合に（ステップＳ２４；Ｎｏ）、検出情報取得部３１２は、センサ機器１０から検出情報を取得する（ステップＳ２５）。

【0118】

検出情報取得部３１２は、検出情報の取得が完了したか否かを判定する（ステップＳ２６）。検出情報の取得が完了していない場合に（ステップＳ２６；Ｎｏ）、検出情報取得部３１２は、ステップＳ２５においてセンサ機器１０から検出情報を取得する。

【0119】

検出情報の取得が完了した場合に（ステップＳ２６；Ｙｅｓ）、集中度解析装置３０は、ステップＳ２７に移行する。

【0120】

集中度解析部３１５は、検出情報に基づいて、時点ごとに集中度を算出する（ステップＳ２７）。

【0121】

集中度解析部３１５は、集中度の経時的変化に基づいて、集中度タイプを識別する（ステップＳ２８）。

【0122】

以上により、集中度解析装置３０は、集中度タイプ識別処理を終了する。

【0123】

図１１は、第１の実施形態に係る集中度解析装置３０が実行するサービス提供処理の一例を示すフローチャートである。サービス提供処理は、集中度タイプに基づいた、ユーザの集中度の目標状態への達成を支援する処理である。

【0124】

サービス処理部３１７は、集中度タイプデータベース３４３から、ユーザの集中度タイプを取得すること可能であるか否かを判定する（ステップＳ３１）。集中度タイプが取得できない場合に（ステップＳ３１；Ｎｏ）、集中度タイプに基づき集中度の目標状態への達成を支援するためのサービスが提供できないため、処理を終了する。

【0125】

集中度タイプが取得済の場合に（ステップＳ３１；Ｙｅｓ）、サービス処理部３１７は、スケジュールデータベース３４４から、ユーザのスケジュールを取得する（ステップＳ３２）。

【0126】

サービス処理部３１７は、ユーザの集中度タイプとスケジュールとに基づいて、ユーザに提供するサービス内容及び実行時期を決定する（ステップＳ３３）。すなわち、サービス処理部３１７は、ユーザの集中度の目標状態への達成を促進する処理の内容を決定する。

【0127】

サービス処理部３１７は、決定した実行時期にサービス内容を実行する（ステップＳ３４）。すなわち、サービス処理部３１７は、ユーザの集中度の低下を抑制する処理を実行する。

【0128】

以上により、集中度解析装置３０は、サービス提供処理を終了する。

【0129】

以上のように、第１の実施形態に係る集中度解析装置３０は、ユーザの状態を示す状態情報を取得する。また、集中度解析装置３０は、センサ機器１０により検出された検出情報や、アンケートの回答を有する回答情報などの状態情報に基づいて、ユーザが集中している度合いを示す集中度の経時的変化のタイプを識別する。集中度解析装置３０は、集中度タイプおよびユーザの作業スケジュール、具体的にはユーザの作業開始や作業終了時刻に応じて、ユーザの集中度の目標状態への達成を支援する処理を実行する。このように、集中度解析装置３０は、ユーザの集中度の経時的変化のタイプに応じて、ユーザの集中度の目標状態への達成を支援する処理を実行するため、ユーザの集中度を常時センシングできない状態であっても、ユーザの集中度に応じた処理を実行可能である。

【0130】

（変形例１）
第１の実施形態において、集中度解析装置３０は、ユーザ登録部３１１、検出情報取得部３１２、アンケート取得部３１３、位置情報取得部３１４、集中度解析部３１５、集中度タイプ登録部３１６、及びサービス処理部３１７を有すると説明した。しかしながら、集中度解析装置３０が有する機能の全部又は一部は、他の装置が有していてもよい。例えば、集中度解析装置３０が有する機能の全部又は一部は、実行装置４０が有していてもよいし、ユーザ端末２０が有していてもよいし、図１に図示されていない装置が有していてもよい。

【0131】

第１の実施形態において、実行装置４０は、通信制御部４１１及びサービス実行部４１２を有すると説明した。しかしながら、実行装置４０が有する機能の全部又は一部は、他の装置が有していてもよい。例えば、実行装置４０が有する機能の全部又は一部は、集中度解析装置３０が有していてもよいし、ユーザ端末２０が有していてもよいし、図１に図示されていない装置が有していてもよい。

【0132】

（変形例２）
第１の実施形態において、集中度タイプは、図８で示したような集中度の経時的変化を表すものだと説明した。しかしながら、集中度タイプは、集中度の経時的変化に限定しない。例えば、集中度タイプは、一定期間（例えば１時間や１週間）の作業において、集中できている時間と、集中できていない時間とのうち、集中可能時間の割合により決定されるものであってもよい。

【0133】

例えば、あるユーザの１時間の連続作業中のうち、集中できている時間が不連続に合計４５分であり、集中できていない時間が不連続に合計１５分の場合、集中可能時間の割合は、０．７５になる。また別のユーザは、１時間の連続作業中のうち、集中できている時間が不連続に合計１２分であり、集中できていない時間が不連続に合計４８分の場合、集中可能時間の割合は、０．２になる。

【0134】

仮に集中度タイプを集中可能時間の割合に応じて４種類に分類する場合、タイプ１は「０以上０．２５未満」、タイプ２は「０．２５以上０．５未満」、タイプ３は「０．５以上０．７５未満」、タイプ４は「０．７５以上１００以下」として定義することもできる。

【0135】

このように集中度タイプを分類する場合、集中度解析装置３０は、例えばあるユーザの集中度タイプがタイプ２の「０．２５以上０．５未満」であることを集中度タイプデータベース３４３に登録する。このユーザのある日の集中可能時間の割合が０．１の場合、集中度タイプデータベース３４３に登録されたタイプ２と比べて、ユーザの集中できている時間は異常に短い。このような場合に、集中度解析装置３０は、対象のユーザの集中度の目標状態は「集中度の向上」であると判定する。そして、集中度解析装置３０は、その判定結果に基づき、対象のユーザに対して集中度を向上させるためのサービス内容（例えばエアコンの温度を低めに設定させること）を決定して実行してもよい。

【0136】

このように、変形例２に係る集中度解析装置３０は、集中度タイプは集中度の経時的変化で分けられる以外に、集中時間の総量や集中できている状態の割合などに応じて複数に分類することで集中度タイプとして登録してもよい。また、変形例２では、集中可能時間の割合に応じて集中度タイプを４つに分類した例を述べたが、集中度タイプは、４つに限らず、３つでもよいし５つでもよいし、さらに多くてもよい。

【0137】

（変形例３）
第１の実施形態に係る集中度解析装置３０は、ユーザ登録部３１１、検出情報取得部３１２、アンケート取得部３１３、位置情報取得部３１４、集中度解析部３１５、集中度タイプ登録部３１６、及びサービス処理部３１７を有すると説明した。しかしながら、集中度解析装置３０は、ユーザ登録部３１１、検出情報取得部３１２、アンケート取得部３１３、位置情報取得部３１４、集中度解析部３１５、集中度タイプ登録部３１６、及びサービス処理部３１７のうち、一部の機能を有するものであってもよい。

【0138】

図１２は、変形例３に集中度解析装置３０ａが有する機能の概略的な一例を示す図である。例えば、集中度解析装置３０は、ユーザの状態を示す状態情報を取得する検出情報取得部３１２と、前記状態情報に基づいて、前記ユーザが集中している度合いを示す集中度の経時的変化のタイプを識別する集中度解析部３１５と、前記タイプに応じて、前記ユーザの前記集中度の目標状態への達成を支援する処理を実行するサービス処理部３１７と、を有するものであってもよい。

【0139】

また、本実施形態の集中度解析装置３０で実行されるプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルで、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ、ＳＳＤ（Solid State Drive）などの半導体記憶装置等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供される。

【0140】

また、当該プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。また、当該プログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成しても良い。

【0141】

また、当該プログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。

【符号の説明】

【0142】

１…集中度支援システム、１０…センサ機器、２０…ユーザ端末、３０…集中度解析装置、３１…プロセッサ、３２…ＲＡＭ（Random Access Memory）、３３…ＲＯＭ（Read Only Memory）、３４…記憶装置、３５…通信インタフェース、４０…実行装置、４１…プロセッサ、４２…ＲＡＭ（Random Access Memory）、４３…ＲＯＭ（Read Only Memory）、４４…記憶装置、４５…通信インタフェース、４６…表示部、４７…操作部、３１１…ユーザ登録部、３１２…検出情報取得部、３１３…アンケート取得部、３１４…位置情報取得部、３１５…集中度解析部、３１６…集中度タイプ登録部、３１７…サービス処理部、３４１…検出情報データベース、３４２…集中度データベース、３４３…集中度タイプデータベース、３４４…スケジュールデータベース、４１１…通信制御部、４１２…サービス実行部。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】