特開 2025-4843 支援装置、支援方法および支援プログラム

(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】P2025004843

(43)【公開日】2025-01-16

(54)【発明の名称】支援装置、支援方法および支援プログラム

(51)【国際特許分類】

   A61B 5/377 20210101AFI20250108BHJP

   A61B 5/374 20210101ALI20250108BHJP

【ＦＩ】

A61B5/377

A61B5/374

【審査請求】未請求

【請求項の数】13

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023104703

(22)【出願日】2023-06-27

(71)【出願人】

【識別番号】000006507

【氏名又は名称】横河電機株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110000877

【氏名又は名称】弁理士法人ＲＹＵＫＡ国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】村岡 喜代美

(72)【発明者】

【氏名】山下 弘高

(72)【発明者】

【氏名】坪田 孝志

(72)【発明者】

【氏名】石田 元彦

【テーマコード（参考）】

4C127

【Ｆターム（参考）】

4C127AA03

4C127DD01

4C127DD02

4C127DD07

4C127GG03

4C127GG09

4C127GG10

4C127GG11

4C127GG15

(57)【要約】

【解決手段】対話が困難な状態の対象人物に対して、生体が働きかけをした場合の、対象人物の脳波情報を取得する情報取得部と、脳波情報に基づいて、対象人物の状態を判別する判別部とを備える支援装置を提供する。情報取得部は、対象人物の生体情報をさらに取得してよい。判別部は、脳波情報と生体情報とに基づいて、対象人物の状態を判別してよい。情報取得部は、働きかけの前における対象人物の脳波情報を取得してよい。判別部は、働きかけの前の脳波情報から、働きかけの後の脳波情報への変化と、生体情報とに基づいて、対象人物の状態を示す状態情報を生成し、生成した状態情報に基づいて対象人物の状態を判別してよい。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

対話が困難な状態の対象人物に対して、生体が働きかけをした場合の、前記対象人物の脳波情報を取得する情報取得部と、
前記脳波情報に基づいて、前記対象人物の状態を判別する判別部と、
を備える支援装置。

【請求項2】

前記情報取得部は、前記対象人物の生体情報をさらに取得し、
前記判別部は、前記脳波情報と前記生体情報とに基づいて、前記対象人物の状態を判別する、
請求項１に記載の支援装置。

【請求項3】

前記情報取得部は、前記働きかけの前における前記対象人物の脳波情報を取得し、
前記判別部は、前記働きかけの前の前記脳波情報から、前記働きかけの後の前記脳波情報への変化と、前記生体情報とに基づいて、前記対象人物の状態を示す状態情報を生成し、生成した前記状態情報に基づいて前記対象人物の状態を判別する、
請求項２に記載の支援装置。

【請求項4】

前記判別部は、前記働きかけの前の前記脳波情報における、予め定められた周波数帯における脳波の振幅の全体振幅に占める割合から、前記働きかけの後の前記脳波情報における、前記周波数帯における脳波の振幅の前記全体振幅に占める割合への変化と、前記対象人物の心拍における第１パワースペクトルの大きさの第２パワースペクトルの大きさに対する割合とに基づいて、前記状態情報を生成し、
前記全体振幅は、アルファ波、ベータ波、シータ波、ガンマ波およびデルタ波の振幅の和であり、
前記第２パワースペクトルの周波数帯域は、前記第１パワースペクトルの周波数帯域よりも高周波数の帯域である、
請求項３に記載の支援装置。

【請求項5】

前記判別部は、前記変化と、前記働きかけの後における前記第１パワースペクトルの大きさの前記第２パワースペクトルの大きさに対する割合と、前記第１パワースペクトルの大きさの前記第２パワースペクトルの大きさに対する割合の予め定められた閾値との大小関係とに基づいて、前記状態情報を生成する、
請求項４に記載の支援装置。

【請求項6】

前記状態情報は、前記対象人物の複数の状態に係る情報を含み、
前記判別部は、前記変化と、前記第１パワースペクトルの大きさの前記第２パワースペクトルの大きさに対する割合とに基づいて、前記複数の状態のうちの一の状態に係る前記状態情報を生成する、
請求項４に記載の支援装置。

【請求項7】

前記周波数帯の脳波は、デルタ波、シータ波、低アルファ波および中アルファ波の少なくとも一つである、請求項６に記載の支援装置。

【請求項8】

前記周波数帯の脳波は、高アルファ波、低ベータ波、高ベータ波およびガンマ波の少なくとも一つである、請求項６に記載の支援装置。

【請求項9】

前記脳波情報および前記働きかけと、前記対象人物の状態を予め定められた状態にする前記働きかけとの関係を機械学習することにより、前記脳波情報と、前記対象人物の前記状態とに基づいて、前記対象人物の状態を予め定められた状態にする前記働きかけを推論する働きかけ推論モデルを生成する学習部をさらに備える、請求項３に記載の支援装置。

【請求項10】

前記判別部により判別された前記対象人物の状態を提示する状態提示部をさらに備え、
前記情報取得部は、前記生体の属性を示す属性情報をさらに取得し、
前記状態提示部は、前記属性情報に基づいて、前記対象人物の状態を提示する、
請求項１から９のいずれか一項に記載の支援装置。

【請求項11】

前記状態提示部は、前記属性情報に基づいて、前記対象人物の状態の提示態様を変化させる、請求項１０に記載の支援装置。

【請求項12】

情報取得部が、対話が困難な状態の対象人物に対して、生体が働きかけをした場合の、前記対象人物の脳波情報を取得する情報取得ステップと、
判別部が、前記情報取得ステップにおいて取得された前記脳波情報に基づいて、前記対象人物の状態を判別する判別ステップと、
を備える支援方法。

【請求項13】

コンピュータに、
対話が困難な状態の対象人物に対して、生体が働きかけをした場合の、前記対象人物の脳波情報を取得する情報取得ステップと、
前記情報取得ステップにおいて取得された前記脳波情報に基づいて、前記対象人物の状態を判別する判別ステップと、
を備える支援プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、支援装置、支援方法および支援プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、「ユーザに意識させることなく、強化対象行為を強化する」と記載されている（要約書）。
特許文献２には、「ＶＲ空間内の操作者の分身の３次元移動制御を実現する」と記載されている（要約書）。
特許文献３には、「個人の脳の状態が拡張現実システムのパラメータを変調するフィードバック・ループを生み出す」と記載されている（要約書）。
［先行技術文献］
［特許文献］
［特許文献１］ 国際公開第２０１９／０８２６８７号
［特許文献２］ 特開２０２２－０２００５７号公報
［特許文献３］ 特表２０２１－５１１６１２号公報

【発明の概要】

【0003】

本発明の第１の態様においては、支援装置を提供する。支援装置は、対話が困難な状態の対象人物に対して、生体が働きかけをした場合の、対象人物の脳波情報を取得する情報取得部と、脳波情報に基づいて、対象人物の状態を判別する判別部とを備える。

【0004】

情報取得部は、対象人物の生体情報をさらに取得してよい。判別部は、脳波情報と生体情報とに基づいて、対象人物の状態を判別してよい。

【0005】

上記いずれかの支援装置において、情報取得部は、働きかけの前における対象人物の脳波情報を取得してよい。判別部は、働きかけの前の脳波情報から、働きかけの後の脳波情報への変化と、生体情報とに基づいて、対象人物の状態を示す状態情報を生成し、生成した状態情報に基づいて対象人物の状態を判別してよい。

【0006】

上記いずれかの支援装置において、判別部は、働きかけの前の脳波情報における、予め定められた周波数帯における脳波の振幅の全体振幅に占める割合から、働きかけの後の脳波情報における、周波数帯における脳波の振幅の全体振幅に占める割合への変化と、対象人物の心拍における第１パワースペクトルの大きさの第２パワースペクトルの大きさに対する割合とに基づいて、状態情報を生成してよい。全体振幅は、アルファ波、ベータ波、シータ波、ガンマ波およびデルタ波の振幅の和である。第２パワースペクトルの周波数帯域は、第１パワースペクトルの周波数帯域よりも高周波数の帯域である。

【0007】

上記いずれかの支援装置において、判別部は、働きかけの前の脳波情報における、予め定められた周波数帯における脳波の振幅の全体振幅に占める割合から、働きかけの後の脳波情報における、周波数帯における脳波の振幅の全体振幅に占める割合への変化と、働きかけの後における第１パワースペクトルの大きさの第２パワースペクトルの大きさに対する割合と、第１パワースペクトルの大きさの第２パワースペクトルの大きさに対する割合の予め定められた閾値との大小関係とに基づいて、状態情報を生成してよい。

【0008】

上記いずれかの支援装置において、状態情報は、対象人物の複数の状態に係る情報を含んでよい。判別部は、働きかけの前の脳波情報における、予め定められた周波数帯における脳波の振幅の全体振幅に占める割合から、働きかけの後の脳波情報における、周波数帯における脳波の振幅の全体振幅に占める割合への変化と、第１パワースペクトルの大きさの第２パワースペクトルの大きさに対する割合とに基づいて、複数の状態のうちの一の状態に係る状態情報を生成してよい。

【0009】

上記いずれかの支援装置において、周波数帯の脳波は、デルタ波、シータ波、低アルファ波および中アルファ波の少なくとも一つであってよい。

【0010】

上記いずれかの支援装置において、周波数帯の脳波は、高アルファ波、低ベータ波、高ベータ波およびガンマ波の少なくとも一つであってよい。

【0011】

上記いずれかの支援装置は、脳波情報および働きかけと、対象人物の状態を予め定められた状態にする働きかけとの関係を機械学習することにより、脳波情報と、対象人物の状態とに基づいて、対象人物の状態を予め定められた状態にする働きかけを推論する働きかけ推論モデルを生成する学習部をさらに備えてよい。

【0012】

上記いずれかの支援装置は、判別部により判別された対象人物の状態を提示する状態提示部をさらに備えてよい。情報取得部は、生体の属性を示す属性情報をさらに取得してよい。状態提示部は、属性情報に基づいて、対象人物の状態を提示してよい。

【0013】

上記いずれかの支援装置において、状態提示部は、属性情報に基づいて、対象人物の状態の提示態様を変化させてよい。

【0014】

本発明の第２の態様においては、支援方法を提供する。支援方法は、情報取得部が、対話が困難な状態の対象人物に対して、生体が働きかけをした場合の、対象人物の脳波情報を取得する情報取得ステップと、判別部が、情報取得ステップにおいて取得された脳波情報に基づいて、対象人物の状態を判別する判別ステップとを備える。

【0015】

本発明の第３の態様においては、支援プログラムを提供する。支援プログラムは、コンピュータに、対話が困難な状態の対象人物に対して、生体が働きかけをした場合の、対象人物の脳波情報を取得する情報取得ステップと、情報取得ステップにおいて取得された脳波情報に基づいて、対象人物の状態を判別する判別ステップとを備える。

【0016】

なお、上記の発明の概要は、本発明の特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。

【図面の簡単な説明】

【0017】

【図1】対象人物１１０に対して生体１２０が働きかけをする前の状況、および、働きかけをしている状況の一例を示す図である。

【図2】本発明の一つの実施形態に係る支援装置１００の一例を示すブロック図である。

【図3】情報取得部１０の一例を示す図である。

【図4】状態情報Ｉｓの一例を示す図である。

【図5A】学習部４０による学習の一例を示す図である。

【図5B】働きかけ推論モデル４２による推論の一例を示す図である。

【図6】対象人物１１０に対して生体１２０が働きかけＥｎをする前の状況、および、働きかけＥｎをしている状況の他の一例を示す図である。

【図7】本発明の一つの実施形態に係る支援方法の一例を示すフローチャートである。

【図8】本発明の一つの実施形態に係る支援装置１００が全体的または部分的に具現化されてよいコンピュータ２２００の一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0018】

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

【0019】

図１は、対象人物１１０に対して生体１２０が働きかけをする前の状況、および、働きかけをしている状況の一例を示す図である。対象人物１１０は、例えば病気である、障害がある等の理由により、対話が困難な状態にある。対話が困難な状態とは、身体動作が困難であることにより身体動作による意思表示が困難な場合を含んでよい。生体１２０は、対象人物１１０に働きかけをすることにより対象人物１１０の潜在的な状態に影響を与え得る生命体である。生体１２０は、人間であってよく、犬、猫等の動物であってもよい。本例においては、生体１２０は人間である。

【0020】

対象人物１１０に対する働きかけを、働きかけＥｎとする。働きかけＥｎとは、対象人物１１０に対して話しかける、姿を見せる、接触する等、対象人物１１０の潜在的な状態に影響を与える動作、または、音楽をかける、空調を変える等、対象人物１１０の周囲の環境を変更する動作を指してよい。図１の例では、人間である生体１２０が、入院中の対象人物１１０に対して「お見舞いに来たよ」と話しかけている。

【0021】

対象人物１１０の状態を、状態Ｓとする。状態Ｓは、対象人物１１０の潜在的な状態であってよい。対象人物１１０の潜在的な状態とは、対象人物１１０が自身では気付いていない、自己の心理状態である。状態提示部３０は、状態Ｓを提示する。状態提示部３０は、ディスプレイ、モニタ等であってよい。

【0022】

生体１２０が働きかけＥｎをする前の対象人物１１０の状態Ｓを、状態Ｓ１とする。生体１２０が働きかけＥｎをした場合の対象人物１１０の状態Ｓを、状態Ｓ２とする。状態Ｓ２は、生体１２０が働きかけＥｎをした後の対象人物１１０の状態Ｓである。図１の破線部に、対象人物１１０の状態Ｓ1および状態Ｓ２が示されている。図１の例では、生体１２０が働きかけＥｎをする前では、対象人物１１０は「いつも一人だし、つまらないな」と感じている。図１の例では、生体１２０が働きかけＥｎをした後では、対象人物１１０は「今日はみんなが会いに来てくれて嬉しい」と感じている。図１の例では、働きかけＥｎは、人間である生体１２０が対象人物１１０に自身の姿を見せること、および、「お見舞いに来たよ」と話しかけること、である。

【0023】

図２は、本発明の一つの実施形態に係る支援装置１００の一例を示すブロック図である。支援装置１００は、情報取得部１０および判別部２０を備える。支援装置１００は、状態提示部３０、状態学習部４０、記憶部５０および制御部９０を備えてよい。情報取得部１０は、認識部１２を含んでよい。

【0024】

支援装置１００の一部または全体は、コンピュータにより実現されてよい。制御部９０は、当該コンピュータのＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）であってよい。支援装置１００がコンピュータにより実現される場合、当該コンピュータには、当該コンピュータを支援装置１００として機能させるためのプログラムがインストールされていてよく、後述する支援方法を実行させるためプログラムがインストールされていてもよい。

【0025】

対象人物１１０の脳波情報を、脳波情報Ｉｂとする。情報取得部１０は、対象人物１１０の脳波情報Ｉｂを取得する。脳波情報Ｉｂは、対象人物１１０の脳波の時間波形の少なくとも一部を再現する情報であってよい。脳波情報Ｉｂは、脳波の時間波形をサンプリングしたデータを含んでよく、一つまたは複数の周波数における脳波の周波数成分の大きさを示すデータを含んでよく、他のデータを含んでもよい。例えば脳波情報Ｉｂは、アルファ波、ベータ波、シータ波、デルタ波およびガンマ波の少なくとも一つの成分の大きさを示すデータを含む。

【0026】

アルファ波はさらに、周波数帯域により高アルファ波、中アルファ波および低アルファ波に分類される場合がある。ベータ波は、高ベータ波および低ベータ波に分類される場合がある。脳波情報Ｉｂは、高アルファ波、中アルファ波および低アルファ波の少なくとも一つの大きさを示すデータを含んでもよい。脳波情報Ｉｂは、高ベータ波および低ベータ波の少なくとも一方の大きさを示すデータを含んでもよい。

【0027】

脳波情報Ｉｂは、対象人物１１０の頭および顔を含む頭部における一つまたは複数の位置で測定された、一つまたは複数の脳波の時間波形の情報を含んでよい。例えば脳波情報Ｉｂは、国際１０－２０法のように、対象人物１１０の頭皮近傍に等間隔で配置された電極の電位の時間波形を測定することで取得されてよく、他の方法で取得されてもよい。頭皮に配置される複数の電極は、等間隔でなくてもよい。当該電極は、ヘッドギア、ヘッドホン、イヤホン、眼鏡等、対象人物１１０の頭部に装着するウェアラブル器具に設けられてもよい。脳波情報Ｉｂは、対象人物１１０の体内に埋め込まれた電極における電気信号が、無線通信で取得された情報であってもよい。図１の例では、脳波情報Ｉｂは、無線により制御部９０に送信される。

【0028】

対象人物１１０が状態Ｓ１の場合における対象人物１１０の脳波情報Ｉｂを、脳波情報Ｉｂ１（図１参照）とする。対象人物１１０が状態Ｓ２の場合における対象人物１１０の脳波情報Ｉｂを、脳波情報Ｉｂ２（図１参照）とする。情報取得部１０は、脳波情報Ｉｂ２を取得する。情報取得部１０は、脳波情報Ｉｂ１を取得してよい。判別部２０は、脳波情報Ｉｂ２に基づいて対象人物１１０の状態Ｓ２を判別する。判別部２０は、脳波情報Ｉｂ１に基づいて対象人物１１０の状態Ｓ１を判別してよい。

【0029】

状態提示部３０は、判別部２０により判別された状態Ｓを提示してよい。状態提示部３０は、例えば対象人物１１０のアバターを提示し、アバターの表情、動作等により状態Ｓ２を提示する。図１の例では、状態提示部３０は、対象人物１１０の、「今日はみんなが会いに来てくれて嬉しい」と感じている状態Ｓ２を提示している。これにより、生体１２０は、対話が困難な対象人物１１０の状態Ｓ２を認知できる。図１の例では、生体１２０は、対象人物１１０の状態Ｓ２を認知することにより、「あ、喜んでくれている」と感じている。図１の例では、状態提示部３０に表示される仮想動物の表情により、状態Ｓ２が提示されている。

【0030】

判別部２０は、対象人物１１０の脳波の特定の周波数成分の大きさに基づいて、状態Ｓ１または状態Ｓ２を判別してよい。判別部２０は、アルファ波、ベータ波、シータ波、デルタ波およびガンマ波のうちの一つまたは複数の成分の大きさに基づいて、状態Ｓ１または状態Ｓ２を判別してよい。

【0031】

あるタイミングにおけるアルファ波（８Ｈｚ以上１４Ｈｚ未満）、ベータ波（１４Ｈｚ以上２６Ｈｚ未満）、シータ波（４Ｈｚ以上８Ｈｚ未満）、ガンマ波（２６Ｈｚ以上４０Ｈｚ未満）およびデルタ波（４Ｈｚ未満）の振幅の和を、全体振幅Ａｓとする。一例として、対象人物１１０のデルタ波の振幅の全体振幅Ａｓに占める割合が、アルファ波の振幅の全体振幅Ａｓに占める割合、ベータ波の振幅の全体振幅Ａｓに占める割合、シータ波の振幅の全体振幅Ａｓに占める割合、および、ガンマ波の振幅の全体振幅Ａｓに占める割合のいずれよりも大きい場合、対象人物１１０が睡眠状態と推測され得る。一例として、対象人物１１０の会談中におけるシータ波の振幅の全体振幅Ａｓに占める割合が、対象人物１１０の会談前におけるシータ波の振幅の全体振幅Ａｓに占める割合よりも大きい場合、対象人物１１０の疲労、眠気が増加していると推測され得る。

【0032】

一例として、対象人物１１０の低アルファ波（８Ｈｚ以上１０Ｈｚ未満）の振幅と中アルファ波（１０Ｈｚ以上１２Ｈｚ未満）の振幅との和の全体振幅Ａｓに占める割合が、時間の経過に伴い増加している場合、対象人物１１０のリラックス度が増加していると推測され得る。

【0033】

一例として、対象人物１１０の高アルファ波（１２Ｈｚ以上１４Ｈｚ未満）の振幅と低ベータ波（１４Ｈｚ以上１８Ｈｚ未満）の振幅との和の全体振幅Ａｓに占める割合が、時間の経過に伴い増加している場合、対象人物１１０のリラックスと集中とのバランスが良い状態が増加していると推測され得る。リラックスと集中とのバランスが良い状態とは、所謂没頭状態である。

【0034】

対象人物１１０のリラックス度は、対象人物１１０の低アルファ波の振幅と中アルファ波の振幅との和の全体振幅Ａｓに占める割合が大きいほど、高い蓋然性が高い。このため、判別部２０は、脳波情報Ｉｂ２における低アルファ波の振幅と中アルファ波の振幅との和の全体振幅Ａｓに占める割合が大きいほど、対象人物１１０のリラックス度が高いと判別してよい。対象人物１１０の没頭度は、対象人物１１０の高アルファ波の振幅と低ベータ波の振幅との和の全体振幅Ａｓに占める割合が大きいほど、高い蓋然性が高い。このため、判別部２０は、脳波情報Ｉｂ２における高アルファ波の振幅と低ベータ波の振幅との和の全体振幅Ａｓに占める割合が大きいほど、対象人物１１０の没頭度が高いと判別してよい。

【0035】

判別部２０は、働きかけＥｎの後における対象人物１１０の低アルファ波の振幅と中アルファ波の振幅との和の全体振幅Ａｓに占める割合が、働きかけＥｎの前における対象人物１１０の低アルファ波の振幅と中アルファ波の振幅との和の全体振幅Ａｓに占める割合よりも大きい場合、対象人物１１０の安心感が増加していると判別してよい。判別部２０は、働きかけＥｎの後における対象人物１１０の高アルファ波の振幅と低ベータ波の振幅との和の全体振幅Ａｓに占める割合が、働きかけＥｎの前における対象人物１１０の高アルファ波の振幅と低ベータ波の振幅との和の全体振幅Ａｓに占める割合よりも大きい場合、対象人物１１０の没頭度が増加していると評価してよい。

【0036】

判別部２０は、対象人物１１０のアルファ波、ベータ波、シータ波、デルタ波およびガンマ波のうちの複数の成分を組み合わせて、状態Ｓ１および状態Ｓ２の少なくとも一方を判別してもよい。例えば、対象人物１１０のアルファ波の大きさをベータ波の大きさで除算した値が大きいほど、対象人物１１０のリラックス度は高い蓋然性が高い。このため、判別部２０は、対象人物１１０のアルファ波の大きさをベータ波の大きさで除算した値が大きいほど、対象人物１１０のリラックス度が高いと判別してよい。

【0037】

脳波情報Ｉｂ１には、対象人物１１０の潜在的な状態Ｓ１が反映され得る。脳波情報Ｉｂ２には、対象人物１１０の潜在的な状態Ｓ２が反映され得る。判別部２０は、脳波情報Ｉｂ２に基づいて対象人物１１０の状態Ｓ２を判別する。支援装置１００は、対象人物１１０の潜在的な状態Ｓ２を判別できる。状態提示部３０が当該状態Ｓ２を提示することにより、生体１２０は対象人物１１０の状態Ｓ２を認知できる。

【0038】

図３は、情報取得部１０の一例を示す図である。情報取得部１０は、脳波情報Ｉｂを測定可能な脳波計を有してよく、外部の脳波計が測定した脳波情報Ｉｂを取得する通信機を有してもよい。本例の情報取得部１０は、ヘッドギア式の脳波計である。情報取得部１０は、イヤホン式の脳波計であってもよい。本例において、生体１２０は、ヘッドギア式またはイヤホン式の脳波計を装着した状態の対象人物１１０に、働きかけＥｎをする。これにより、情報取得部１０は、対象人物１１０に働きかけＥｎをした場合の脳波情報Ｉｂ２を取得する。

【0039】

判別部２０および制御部９０（図２参照）は、ヘッドギア式の脳波計の筐体に収容されていてよく、されていなくてもよい。判別部２０および制御部９０が当該筐体に収容されていない場合、情報取得部１０により取得された脳波情報Ｉｂ２は、無線により制御部９０に送信されてよい。

【0040】

状態提示部３０は、図３に示されるヘッドギアの筐体に収容されていてよく、されていなくてもよい。状態提示部３０が当該ヘッドギアの筐体に収容されていない場合、状態提示部３０は、当該ヘッドギアの筐体とは別途、設置されたディスプレイ、モニタ等であってよい。状態Ｓ１または状態Ｓ２に係る情報は、無線により状態提示部３０に送信されてよい。

【0041】

対象人物１１０の生体情報を、生体情報Ｉｇとする。生体情報Ｉｇには、対象人物１１０の心拍情報、発汗量の情報および体温情報の少なくとも一つが含まれてよい。対象人物１１０の生体情報Ｉｇは、対象人物１１０が装着したウェアラブル器具（例えば図３に示されるヘッドギア式の脳波計）に設けられたセンサにより取得されてよい。

【0042】

情報取得部１０（図２参照）は、対象人物１１０の生体情報Ｉｇをさらに取得してよい。情報取得部１０は、生体１２０が対象人物１１０に対して働きかけＥｎをした場合の生体情報Ｉｇを取得してよい。判別部２０（図２参照）は、脳波情報Ｉｂ２と生体情報Ｉｇとに基づいて、対象人物１１０の状態Ｓ２を判別してよい。生体情報Ｉｇには、対象人物１１０の潜在的な状態Ｓが反映されやすい。例えば、対象人物１１０がストレスを感じている場合、対象人物１１０は、副交感神経よりも交感神経が優位な状態になりやすい。副交感神経よりも交感神経が優位な場合、対象人物１１０の心拍変動は小さくなりやすく、発汗量は大きくなりやすい。このため、判別部２０は、脳波情報Ｉｂおよび生体情報Ｉｇに基づくことにより、対象人物１１０の状態Ｓ２を適切に判別できる。

【0043】

判別部２０（図２参照）は、脳波情報Ｉｂと生体情報Ｉｇとに基づいて、状態情報Ｉｓを生成してよい。状態情報Ｉｓとは、対象人物１１０の潜在的な状態Ｓに基づく情報である。判別部２０は、脳波情報Ｉｂ１から脳波情報Ｉｂ２への変化と、生体情報Ｉｇとに基づいて、状態情報Ｉｓを生成してよい。判別部２０は、状態情報Ｉｓに基づいて対象人物１１０の状態Ｓを判別してよい。

【0044】

対象人物１１０の心拍における第１パワースペクトルの大きさをＬＦとし、第２パワースペクトルの大きさをＨＦとする。第２パワースペクトルの周波数帯域は、第１パワースペクトルの周波数帯域よりも高周波数の帯域である。第１パワースペクトルの周波数帯域と第２パワースペクトルの周波数帯域とは重ならなくてよい。第１パワースペクトルの周波数帯域は、例えば０．０４－０．１５Ｈｚである。第２パワースペクトルの周波数帯域は、例えば０．１５－０．４Ｈｚである。

【0045】

脳波情報Ｉｂ１における高ベータ波（１８以上２６Ｈｚ未満）およびガンマ波の振幅の全体振幅Ａｓに占める割合から、脳波情報Ｉｂ２における高ベータ波およびガンマ波の振幅の全体振幅Ａｓに占める割合への変化を、変化Ｃ１とする。判別部２０は、変化Ｃ１と、ＨＦに対するＬＦの割合（ＬＦ／ＨＦ）とに基づいて、状態情報Ｉｓを生成してよい。

【0046】

一例として、働きかけＥｎの後における対象人物１１０の高ベータ波の振幅とガンマ波の振幅との和の全体振幅Ａｓに占める割合が、働きかけＥｎの前における対象人物１１０の高ベータ波の振幅とガンマ波の振幅との和の全体振幅Ａｓに占める割合よりも大きく、且つ、働きかけＥｎの後におけるＨＦに対するＬＦの割合（ＬＦ／ＨＦ）が閾値以上である場合、対象人物１１０のイライラ状態、神経過敏状態またはストレス状態が増加していると推測され得る。この場合、判別部２０（図２参照）は、対象人物１１０のイライラ状態、神経過敏状態またはストレス状態が増加していると判別してよい。

【0047】

ＨＦに対するＬＦの割合（ＬＦ／ＨＦ）が当該閾値以上である場合、対象人物１１０は副交感神経よりも交感神経が優位の状態と判断されてよい。ＨＦに対するＬＦの割合（ＬＦ／ＨＦ）が当該閾値未満である場合、対象人物１１０は交感神経よりも副交感神経が優位の状態と判断されてよい。当該閾値は、２であってよく、３であってもよく、４であってもよく、５であってもよい。

【0048】

一例として、働きかけＥｎの後における対象人物１１０の高ベータ波の振幅とガンマ波の振幅との和の全体振幅Ａｓに占める割合が、働きかけＥｎの前における対象人物１１０の高ベータ波の振幅とガンマ波の振幅との和の全体振幅Ａｓに占める割合よりも大きく、且つ、働きかけＥｎの後におけるＨＦに対するＬＦの割合（ＬＦ／ＨＦ）が閾値未満である場合、対象人物１１０の興奮状態が増加していると推測され得る。この場合、判別部２０（図２参照）は、対象人物１１０の興奮状態が増加していると判別してよい。

【0049】

判別部２０は、働きかけＥｎの後におけるＨＦに対するＬＦの割合（ＬＦ／ＨＦ）と、ＨＦに対するＬＦの割合の閾値との大小関係と、変化Ｃ１とに基づいて、状態情報Ｉｓを生成してよい。当該閾値は、予め定められてよい。判別部２０（図２参照）は、働きかけＥｎの後における対象人物１１０の高ベータ波の振幅とガンマ波の振幅との和の全体振幅Ａｓに占める割合が、働きかけＥｎの前における対象人物１１０の高ベータ波の振幅とガンマ波の振幅との和の全体振幅Ａｓに占める割合よりも大きく、且つ、働きかけＥｎの後におけるＨＦに対するＬＦの割合（ＬＦ／ＨＦ）が閾値以上である場合、対象人物１１０の警戒感が増加しているとの状態情報Ｉｓを生成してよい。判別部２０は、働きかけＥｎの後における対象人物１１０の高ベータ波の振幅とガンマ波の振幅との和の全体振幅Ａｓに占める割合が、働きかけＥｎの前における対象人物１１０の高ベータ波の振幅とガンマ波の振幅との和の全体振幅Ａｓに占める割合よりも大きく、且つ、働きかけＥｎの後におけるＨＦに対するＬＦの割合（ＬＦ／ＨＦ）が閾値未満である場合、対象人物１１０の興奮度が増加しているとの状態情報Ｉｓを生成してよい。

【0050】

図４は、状態情報Ｉｓの一例を示す図である。状態情報Ｉｓは、対象人物１１０の複数の状態（第１状態Ｉｓ－１～第ｎ状態Ｉｓ－ｎ）に係る情報を含んでよい。本例においては、状態情報Ｉｓは、対象人物１１０の四つの状態（第１状態Ｉｓ－１～第４状態Ｉｓ－４）に係る情報を含む。図４において、低周波数ｆ１の脳波とは、デルタ波、シータ波、低アルファ波および中アルファ波の少なくとも一つを指し、高周波数ｆ２の脳波とは、高アルファ波、低ベータ波、高ベータ波およびガンマ波の少なくとも一つを指す。

【0051】

対象人物１１０の脳波の振幅であって、予め定められた周波数帯における脳波の振幅を、振幅Ａｆとする。働きかけＥｎの前における対象人物１１０の脳波の振幅Ａｆを、振幅Ａｆ１とする。働きかけＥｎの後における対象人物１１０の脳波の振幅Ａｆを、振幅Ａｆ２とする。予め定められた周波数帯における脳波とは、低アルファ波、中アルファ波、高アルファ波、低ベータ波、高ベータ波、ガンマ波およびシータ波の少なくとも一つであってよい。

【0052】

判別部２０（図２参照）は、振幅Ａｆ１の全体振幅Ａｓに占める割合から、振幅Ａｆ２の全体振幅Ａｓに占める割合への変化と、ＨＦに対するＬＦの割合（ＬＦ／ＨＦ）とに基づいて、状態情報Ｉｓを生成してよい。当該状態情報Ｉｓは、対象人物１１０の複数の状態のうちの一の状態に係る状態情報Ｉｓ（第１状態Ｉｓ－１～第ｎ状態Ｉｓ－ｎのいずれか）であってよい。

【0053】

本例において、第１状態Ｉｓ－１は、低周波数ｆ１の脳波において、振幅Ａｆ２の全体振幅Ａｓに占める割合が、振幅Ａｆ１の全体振幅Ａｓに占める割合よりも大きく、且つ、働きかけＥｎの後におけるＨＦに対するＬＦの割合（ＬＦ／ＨＦ）が閾値以上である場合の対象人物１１０の状態である。対象人物１１０が第１状態Ｉｓ－１である場合、対象人物１１０の疲労状態、眠気状態が増加していると推測され得る。対象人物１１０が第１状態Ｉｓ－１である場合、判別部２０（図２参照）は、対象人物１１０の疲労状態、眠気状態が増加しているとの状態情報Ｉｓを生成してよい。

【0054】

本例において、第２状態Ｉｓ－２は、低周波数ｆ１の脳波において、振幅Ａｆ２の全体振幅Ａｓに占める割合が、振幅Ａｆ１の全体振幅Ａｓに占める割合よりも大きく、且つ、働きかけＥｎの後におけるＨＦに対するＬＦの割合（ＬＦ／ＨＦ）が閾値未満である場合の対象人物１１０の状態である。対象人物１１０が第２状態Ｉｓ－２である場合、対象人物１１０のリラックス状態が増加していると推測され得る。対象人物１１０が第２状態Ｉｓ－２である場合、判別部２０（図２参照）は、対象人物１１０の安心度が増加しているとの状態情報Ｉｓを生成してよい。

【0055】

本例において、第３状態Ｉｓ－３は、高周波数ｆ２の脳波において、振幅Ａｆ２の全体振幅Ａｓに占める割合が、脳波Ａｆ１の全体振幅Ａｓに占める割合よりも大きく、且つ働きかけＥｎの後におけるＨＦに対するＬＦの割合（ＬＦ／ＨＦ）が閾値以上である場合の対象人物１１０の状態である。対象人物１１０が第３状態Ｉｓ－３である場合、対象人物１１０のイライラ状態、神経過敏状態またはストレス状態が増加していると推測され得る。対象人物１１０が第３状態Ｉｓ－３である場合、判別部２０（図２参照）は、対象人物１１０のイライラ状態、神経過敏状態またはストレス状態が増加しているとの状態情報Ｉｓを生成してよい。

【0056】

本例において、第４状態Ｉｓ－４は、高周波数ｆ２の脳波において、振幅Ａｆ２の全体振幅Ａｓに占める割合が、脳波Ａｆ１の全体振幅Ａｓに占める割合よりも大きく、且つ、働きかけＥｎの後におけるＨＦに対するＬＦの割合（ＬＦ／ＨＦ）が閾値未満である場合の対象人物１１０の状態である。対象人物１１０が第４状態Ｉｓ－４である場合、対象人物１１０の没頭状態が増加していると推測され得る。対象人物１１０が第４状態Ｉｓ－４である場合、判別部２０（図２参照）は、対象人物１１０の没頭状態が増加しているとの状態情報を生成してよい。

【0057】

図５Ａは、学習部４０による学習の一例を示す図である。学習部４０は、脳波情報Ｉｂ１の対象人物１１０に働きかけＥｎをした場合に当該対象人物１１０が状態Ｓ２になった場合において、脳波情報Ｉｂ１および働きかけＥｎと、状態Ｓ２との関係を機械学習する。学習部４０は、脳波情報Ｉｂ１および働きかけＥｎと、状態Ｓ２との関係を機械学習することにより、働きかけ推論モデル４２を生成する。

【0058】

図５Ｂは、働きかけ推論モデル４２による推論の一例を示す図である。図５Ｂにおける働きかけ推論モデル４２は、脳波情報Ｉｂ１および働きかけＥｎと、状態Ｓ２との関係を機械学習済みである。図５Ｂに示される推論の段階における対象人物１１０の脳波情報Ｉｂ１を脳波情報Ｉｂ１'とし、対象人物１１０の予め定められた状態Ｓ２を状態Ｓ２'とする。状態Ｓ２'とは、生体１２０にとっての対象人物１１０の所望の状態であってよい。当該所望の状態とは、例えば第２状態Ｉｓ－２である。状態Ｓ２'とは、対象人物１１０にとっての所望の状態であってもよい。

【0059】

働きかけ推論モデル４２は、脳波情報Ｉｂ１'と状態Ｓ２'とに基づいて、対象人物１１０を状態Ｓ２'にする働きかけＥｎ'を推論する。働きかけ推論モデル４２は、脳波情報Ｉｂ１および働きかけＥｎと、状態Ｓ２との関係を機械学習しているので、対象人物１１０を状態Ｓ２'にする働きかけＥｎが、脳波情報Ｉｂ１'と状態Ｓ２'とに基づいて推論され得る。これにより、支援装置１００のユーザは、対象人物１１０を状態Ｓ２'にできる蓋然性の高い働きかけＥｎ'を推論できる。働きかけ推論モデル４２は、記憶部５０（図２参照）に記憶されてよい。

【0060】

学習部４０（図２参照）は、複数の生体１２０について、脳波情報Ｉｂ１および働きかけＥｎと、状態Ｓ２との関係を機械学習してよい。学習部４０は、複数の生体１２０について、脳波情報Ｉｂ１および働きかけＥｎと、状態Ｓ２との関係を機械学習することにより、働きかけ推論モデル４２を生成してよい。

【0061】

支援装置１００は、生体１２０を認識する認識部１２（図２参照）を備えてよい。認識部１２は、情報取得部１０に含まれてよい。認識部１２は、例えば撮像素子、マイクロフォン等である。認識部１２が撮像素子の場合、認識部１２は一の生体１２０と他の生体１２０とを撮像画像により識別する。認識部１２がマイクロフォンの場合、認識部１２は一の生体１２０と他の生体１２０とを、一の生体１２０の声の周波数と他の生体１２０の声の周波数とにより識別する。

【0062】

学習部４０は、認識部１２が認識した生体１２０について、脳波情報Ｉｂ１および働きかけＥｎと、状態Ｓ２との関係を機械学習してよい。学習部４０は、生体１２０ごとに働きかけ推論モデル４２を生成してもよい。

【0063】

図６は、対象人物１１０に対して生体１２０が働きかけＥｎ'１および働きかけＥｎ'２をしている状況の一例を示す図である。本例において、学習部４０（図２参照）は、脳波情報Ｉｂ１および働きかけＥｎと、状態Ｓ２との関係を機械学習している。本例において、働きかけＥｎ'１は、人間である生体１２０が対象人物１１０に自身の姿を見せ、且つ、「お見舞いに来たよ」と話しかけることである。本例では、働きかけＥｎ'１をされた対象人物１１０は、「来てくれてありがとう。でも、今日は何かつまらないな・・」と感じている。判別部２０は、対象人物１１０のこの状態Ｓ２を判別する。本例では、状態提示部３０には、当該状態Ｓ２が仮想動物の表情により提示されている。

【0064】

状態提示部３０は、対象人物１１０を状態Ｓ２'にし得る働きかけＥｎ'２を提示してよい。これにより、生体１２０は、対象人物１１０を予め定められた状態Ｓ２'にする働きかけＥｎ'を認知できる。本例においては、働きかけＥｎ'２は土産物の贈与である。本例においては、生体１２０は対象人物１１０に土産物を贈与しつつ「お祖母ちゃんの大好物、○○を持って来たよ」と話しかけている。学習部４０（図２参照）は、脳波情報Ｉｂ１および働きかけＥｎと、状態Ｓ２との関係を機械学習している。このため、生体１２０は、働きかけＥｎ'により、対象人物１１０を状態Ｓ２'にできる蓋然性が高い。

【0065】

情報取得部１０（図２参照）は、生体１２０が働きかけＥｎ'をした後の脳波情報Ｉｂ２を取得してよい。判別部２０（図２参照）は、脳波情報Ｉｂ２に基づいて対象人物１１０の状態Ｓ２'を判別してよい。状態提示部３０は、判別部２０（図２参照）により判別された、対象人物１１０の状態Ｓ２'を提示してよい。本例においては、状態提示部３０は、対象人物１１０の、「○○を持ってきてくれたのね、嬉しい」と感じている状態Ｓ２'を提示している。これにより、生体１２０は対象人物１１０の状態Ｓ２'を認知できる。本例においては、生体１２０は、対象人物１１０の状態Ｓ２'を認知することにより、「あ、嬉しそう嬉しそう」と感じている。本例においては、状態提示部３０に表示される仮想動物の表情により、状態Ｓ２'が提示されている。生体１２０は、対象人物１１０の状態Ｓ２'を認知することにより、状態提示部３０により提示された働きかけＥｎ'が適切であったかを確認できる。

【0066】

情報取得部１０（図２参照）は、生体１２０の属性を示す属性情報を取得してよい。当該属性情報を、属性情報Ｉａとする。生体１２０が人間の場合、属性情報Ｉａには、当該人間の年齢、性別、職業および嗜好の少なくとも一つに関する情報が含まれてよい。属性情報Ｉａには、生体１２０が対象人物１１０の親族か否かに関する情報が含まれてよい。生体１２０が、対象人物１１０の親族の場合、属性情報Ｉａには、対象人物１１０と当該生体１２０との親等に関する情報が含まれてよい。

【0067】

学習部４０（図２参照）は、生体１２０の属性情報Ｉａと、脳波情報Ｉｂ１および当該生体１２０による働きかけＥｎと、状態Ｓ２との関係を機械学習してもよい。働きかけ推論モデル４２は、脳波情報Ｉｂ１'と状態Ｓ２'と属性情報Ｉａとに基づいて、対象人物１１０を状態Ｓ２'にする働きかけＥｎ'を推論する。対象人物１１０の脳波情報Ｉｂ１'が一の脳波情報Ｉｂ１である場合において、当該対象人物１１０を状態Ｓ２'にするための働きかけＥｎ'は、生体１２０の属性により異なり得る。働きかけ推論モデル４２は、属性情報Ｉａと、脳波情報Ｉｂ１および働きかけＥｎと、状態Ｓ２との関係を機械学習しているので、対象人物１１０を状態Ｓ２'にする働きかけＥｎが、脳波情報Ｉｂ１'と状態Ｓ２'と属性情報Ｉａとに基づいて推論され得る。

【0068】

状態提示部３０は、働きかけ推論モデル４２により推論された働きかけＥｎ'を、生体１２０の属性ごとに提示してよい。例えば、状態提示部３０は、生体１２０が看護師の場合と、生体１２０が対象人物１１０の友人等の見舞客の場合とで、それぞれ異なる働きかけＥｎ'を提示する。これにより、生体１２０は、自身の属性に応じた最適な働きかけＥｎ'を判別できる。

【0069】

認識部１２（図２参照）が撮像素子の場合、認識部１２は生体１２０の撮像顔像に基づいて属性情報Ｉａを取得してよい。認識部１２がマイクロフォンの場合、認識部１２は生体１２０の声の周波数に基づいて属性情報Ｉａを取得してよい。

【0070】

状態提示部３０（図２参照）は、属性情報Ｉａに基づいて、対象人物１１０の状態Ｓを提示してよい。状態提示部３０は、属性情報Ｉａに基づいて、対象人物１１０の状態Ｓを提示するかまたは提示しないかを選択してよい。記憶部５０には、状態Ｓを提示してよい属性情報Ｉａまたは提示しない属性情報Ｉａが記憶されていてよい。

【0071】

状態提示部３０（図２参照）は、属性情報Ｉａに基づいて、対象人物１１０の状態Ｓの提示態様を変化させてよい。例えば、対象人物１１０の状態Ｓが第１状態Ｉｓ－１（例えば疲労状態等）または第３状態Ｉｓ－３（例えばイライラ状態等）であり、且つ、生体１２０が看護師の場合、状態提示部３０は、対象人物１１０の第１状態Ｉｓ－１または第３状態Ｉｓ－３を生体１２０に提示してよい。生体１２０が看護師の場合、当該生体１２０は対象人物１１０の状態Ｓを正確に認知することが好ましい。このため、状態提示部３０は、対象人物１１０の第１状態Ｉｓ－１または第３状態Ｉｓ－３を生体１２０に提示してよい。

【0072】

例えば、対象人物１１０の状態Ｓが第１状態Ｉｓ－１（例えば疲労状態等）または第３状態Ｉｓ－３（例えばイライラ状態等）であり、且つ、生体１２０が見舞客の場合、状態提示部３０は、対象人物１１０の第１状態Ｉｓ－１または第３状態Ｉｓ－３を当該生体１２０に控えめに提示してよく、提示しなくてもよい。この場合における見舞客とは、親族以外の見舞客、例えば対象人物１１０の友人等の見舞客を指してよい。控えめの提示とは、例えば、状態提示部３０に表示される仮想動物の表情を無表情にするか、元気の無い表情にするか、または、表情を変更しない等である。生体１２０が見舞客の場合、対象人物１１０の第１状態Ｉｓ－１または第３状態Ｉｓ－３を当該生体１２０が正確に認知することで、当該生体１２０はショックを受け得る。このため、状態提示部３０は、対象人物１１０の第１状態Ｉｓ－１または第３状態Ｉｓ－３を、生体１２０に控えめに提示するか、または、提示しなくてよい。状態提示部３０は、対象人物１１０の第１状態Ｉｓ－１または第３状態Ｉｓ－３を、当該生体１２０以外の、例えば看護師には、提示してもよい。

【0073】

判別部２０（図２参照）は、認識部１２（図２参照）により認識された生体１２０に基づいて、生体１２０の属性を判別してよい。情報取得部１０（図２参照）は、判別された当該属性に基づいて、属性情報Ｉａを取得してよい。判別部２０は、当該属性情報Ｉａに基づいて、生体１２０に対象人物１１０の状態Ｓを提示するかを判別してよい。判別部２０により状態Ｓを提示すると判別された場合、状態提示部３０は、対象人物１１０の当該状態Ｓを生体１２０に提示してよい。

【0074】

判別部２０は、属性情報Ｉａに基づいて、状態Ｓの提示の態様を判別してもよい。提示の態様とは、状態Ｓをそのまま提示する、控えめに提示する、提示しない、等を指す。例えば、判別部２０は、生体１２０を看護師または親族と判別した場合、状態Ｓをそのまま提示すると判別してよい。例えば、判別部２０は、生体１２０を対象人物１１０の友人等と判別した場合、状態Ｓを控えめに提示するか、提示しないと判別してよい。

【0075】

図７は、本発明の一つの実施形態に係る支援方法の一例を示すフローチャートである。本発明の一つの実施形態に係る支援方法を、図２に示される支援装置１００を例に説明する。支援方法は、情報取得ステップＳ１００および判別ステップＳ１０４を備える。支援方法は、情報取得ステップＳ９０、状態学習ステップＳ１０２および状態提示ステップＳ１０６を備えてよい。

【0076】

情報取得ステップＳ１００は、情報取得部１０が、対話が困難な状態の対象人物１１０に対して、生体１２０が働きかけＥｎをした場合の、対象人物１１０の脳波情報Ｉｂを取得するステップである。判別ステップＳ１０４は、判別部２０が、情報取得ステップＳ１００において取得された脳波情報Ｉｂに基づいて、対象人物１１０の状態Ｓを判別するステップである。

【0077】

情報取得ステップＳ１００は、情報取得部１０が、対象人物１１０の生体情報Ｉｇをさらに取得するステップであってよい。判別ステップＳ１０４は、情報取得ステップＳ１００において取得された脳波情報Ｉｂと生体情報Ｉｇとに基づいて、対象人物１１０の状態Ｓを判別するステップであってよい。

【0078】

情報取得ステップＳ９０は、情報取得部１０が、働きかけＥｎの前における対象人物１１０の脳波情報Ｉｂ１を取得するステップである。判別ステップＳ１０４は、判別部２０が、働きかけＥｎの前の脳波情報Ｉｂ１から、働きかけＥｎの後の脳波情報Ｉｂ２への変化と、生体情報Ｉｇとに基づいて、対象人物１１０の状態Ｓを示す状態情報Ｉｓを生成し、生成した状態情報Ｉｓに基づいて対象人物１１０の状態Ｓを判別するステップであってよい。

【0079】

判別ステップＳ１０４は、判別部２０が、働きかけＥｎの前の脳波情報Ｉｂ１における、予め定められた周波数帯における脳波の振幅の全体振幅Ａｓに占める割合から、働きかけＥｎの後の脳波情報Ｉｂ２における、当該周波数帯における脳波の振幅の全体振幅Ａｓに占める割合への変化と、対象人物１１０の心拍におけるＨＦに対するＬＦの割合（ＬＦ／ＨＦ）とに基づいて、状態情報Ｉｓを生成するステップであってよい。

【0080】

判別ステップＳ１０４は、判別部２０が、働きかけＥｎの前の脳波情報Ｉｂ１における、予め定められた周波数帯における脳波の振幅の全体振幅Ａｓに占める割合から、働きかけＥｎの後の脳波情報Ｉｂ２における、当該周波数帯における脳波の振幅の全体振幅Ａｓに占める割合への変化と、働きかけＥｎの後におけるＨＦに対するＬＦの割合（ＬＦ／ＨＦ）と、ＨＦに対するＬＦの割合の予め定められた閾値との大小関係とに基づいて、状態情報Ｉｓを生成するステップであってよい。

【0081】

状態情報Ｉｓは、対象人物１１０の複数の状態に係る情報を含んでよい。判別ステップＳ１０４は、判別部２０が、働きかけＥｎの前の脳波情報Ｉｂ１における、予め定められた周波数帯における脳波の振幅の全体振幅Ａｓに占める割合から、働きかけＥｎの後の脳波情報Ｉｂ２における、当該周波数帯における脳波の振幅の全体振幅Ａｓに占める割合への変化と、第１パワースペクトルの大きさの第２パワースペクトルの大きさに対する割合とに基づいて、複数の状態のうちの一の状態に係る状態情報Ｉｓを生成するステップであってよい。

【0082】

状態学習ステップＳ１０２は、状態学習部４０が、働きかけ推論モデル４２を生成するステップである。状態学習ステップＳ１０２は、状態学習部４０が、脳波情報Ｉｂ１および働きかけＥｎと、状態Ｓ２との関係を機械学習することにより、脳波情報Ｉｂ１'と状態Ｓ２'とに基づいて、対象人物１１０を状態Ｓ２'にする働きかけＥｎ'を推論する働きかけ推論モデル４２を生成するステップである。

【0083】

判別ステップＳ１０４は、判別部２０が、状態学習ステップＳ１０２において推論された対象人物１１０の状態Ｓに基づいて、対象人物１１０を予め定められた状態にする働きかけＥｎを判別するステップであってよい。

【0084】

状態提示ステップＳ１０６は、状態提示部３０が、判別ステップＳ１０４において判別された対象人物１１０の状態Ｓを提示するステップである。情報取得ステップＳ１００は、情報取得部１０が、生体１２０の属性を示す属性情報Ｉａをさらに取得するステップであってよい。状態提示ステップＳ１０６は、状態提示部３０が、属性情報Ｉａに基づいて対象人物１１０の状態Ｓを提示するステップであってよい。状態提示ステップＳ１０６は、状態提示部３０が、属性情報Ｉａに基づいて対象人物１１０の状態Ｓの提示態様を変化させるステップであってもよい。

【0085】

図８は、本発明の一つの実施形態に係る支援装置１００が全体的または部分的に具現化されてよいコンピュータ２２００の一例を示す図である。コンピュータ２２００にインストールされたプログラムは、コンピュータ２２００に、本発明の実施形態に係る支援装置１００に関連付けられる操作、または、支援装置１００の一または複数のセクションとして機能させることができ、または当該操作または当該一または複数のセクションを実行させることができ、またはコンピュータ２２００に、本発明の方法に係る各段階（図７参照）を実行させることができる。当該プログラムは、コンピュータ２２００に本明細書に記載されたフローチャート（図７）およびブロック図（図２）におけるブロックのうちのいくつかまたはすべてに関連付けられた特定の操作を実行させるべく、ＣＰＵ２２１２によって実行されてよい。

【0086】

本発明の一つの実施形態に係るコンピュータ２２００は、ＣＰＵ２２１２、ＲＡＭ２２１４、グラフィックコントローラ２２１６およびディスプレイデバイス２２１８を含む。ＣＰＵ２２１２、ＲＡＭ２２１４、グラフィックコントローラ２２１６およびディスプレイデバイス２２１８は、ホストコントローラ２２１０によって相互に接続されている。コンピュータ２２００は、通信インターフェース２２２２、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ２２２６およびＩＣカードドライブ等の入出力ユニットをさらに含む。通信インターフェース２２２２、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ２２２６およびＩＣカードドライブ等は、入出力コントローラ２２２０を介してホストコントローラ２２１０に接続されている。コンピュータは、ＲＯＭ２２３０およびキーボード２２４２等のレガシの入出力ユニットをさらに含む。ＲＯＭ２２３０およびキーボード２２４２等は、入出力チップ２２４０を介して入出力コントローラ２２２０に接続されている。

【0087】

ＣＰＵ２２１２は、ＲＯＭ２２３０およびＲＡＭ２２１４内に格納されたプログラムに従い動作することにより、各ユニットを制御する。グラフィックコントローラ２２１６は、ＲＡＭ２２１４内に提供されるフレームバッファ等またはＲＡＭ２２１４の中に、ＣＰＵ２２１２によって生成されたイメージデータを取得することにより、イメージデータがディスプレイデバイス２２１８上に表示されるようにする。

【0088】

通信インターフェース２２２２は、ネットワークを介して他の電子デバイスと通信する。ハードディスクドライブ２２２４は、コンピュータ２２００内のＣＰＵ２２１２によって使用されるプログラムおよびデータを格納する。ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ２２２６は、プログラムまたはデータをＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１から読み取り、読み取ったプログラムまたはデータを、ＲＡＭ２２１４を介してハードディスクドライブ２２２４に提供する。ＩＣカードドライブは、プログラムおよびデータをＩＣカードから読み取るか、または、プログラムおよびデータをＩＣカードに書き込む。

【0089】

ＲＯＭ２２３０は、アクティブ化時にコンピュータ２２００によって実行されるブートプログラム等、または、コンピュータ２２００のハードウェアに依存するプログラムを格納する。入出力チップ２２４０は、様々な入出力ユニットをパラレルポート、シリアルポート、キーボードポート、マウスポート等を介して、入出力コントローラ２２２０に接続してよい。

【0090】

プログラムが、ＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１またはＩＣカードのようなコンピュータ可読媒体によって提供される。プログラムは、コンピュータ可読媒体から読み取られ、コンピュータ可読媒体の例でもあるハードディスクドライブ２２２４、ＲＡＭ２２１４、またはＲＯＭ２２３０にインストールされ、ＣＰＵ２２１２によって実行される。これらのプログラム内に記述される情報処理は、コンピュータ２２００に読み取られ、プログラムと、上記様々なタイプのハードウェアリソースとの間の連携をもたらす。装置または方法が、コンピュータ２２００の使用に従い、情報の操作または処理を実現することによって構成されてよい。

【0091】

例えば、通信がコンピュータ２２００および外部デバイス間で実行される場合、ＣＰＵ２２１２は、ＲＡＭ２２１４にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理に基づいて、通信インターフェース２２２２に対し、通信処理を命令してよい。通信インターフェース２２２２は、ＣＰＵ２２１２の制御下、ＲＡＭ２２１４、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１またはＩＣカードのような記録媒体内に提供される送信バッファ処理領域に格納された送信データを読み取り、読み取られた送信データをネットワークに送信し、またはネットワークから受信された受信データを記録媒体上に提供される受信バッファ処理領域等に書き込む。

【0092】

ＣＰＵ２２１２は、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ２２２６（ＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１）、ＩＣカード等のような外部記録媒体に格納されたファイルまたはデータベースの全部または必要な部分がＲＡＭ２２１４に読み取られるようにしてよい。ＣＰＵ２２１２は、ＲＡＭ２２１４上のデータに対し、様々なタイプの処理を実行してよい。ＣＰＵ２２１２は、次に、処理されたデータを外部記録媒体にライトバックしてよい。

【0093】

様々なタイプのプログラム、データ、テーブル、およびデータベースのような様々なタイプの情報が記録媒体に格納され、情報処理されてよい。ＣＰＵ２２１２は、ＲＡＭ２２１４から読み取られたデータに対し、本開示に記載された、プログラムの命令シーケンスによって指定される様々なタイプの操作、情報処理、条件判断、条件分岐、無条件分岐、情報の検索または置換等を含む、様々なタイプの処理を実行してよい。ＣＰＵ２２１２は、結果をＲＡＭ２２１４に対しライトバックしてよい。

【0094】

ＣＰＵ２２１２は、記録媒体内のファイル、データベース等における情報を検索してよい。例えば、各々が第２の属性の属性値に関連付けられた第１の属性の属性値を有する複数のエントリが記録媒体内に格納される場合、ＣＰＵ２２１２は、第１の属性の属性値が指定される、条件に一致するエントリを当該複数のエントリの中から検索し、当該エントリ内に格納された第２の属性の属性値を読み取り、第２の属性値を読み取ることにより、予め定められた条件を満たす第１の属性に関連付けられた第２の属性の属性値を取得してよい。

【0095】

上述したプログラムまたはソフトウェアモジュールは、コンピュータ２２００上またはコンピュータ２２００のコンピュータ可読媒体に格納されてよい。専用通信ネットワークまたはインターネットに接続されたサーバーシステム内に提供されるハードディスクまたはＲＡＭのような記録媒体が、コンピュータ可読媒体として使用可能である。プログラムは、当該記録媒体によりコンピュータ２２００に提供されてよい。

【0096】

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

【0097】

特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。

【符号の説明】

【0098】

１０・・・情報取得部、１２・・・認識部、２０・・・判別部、３０・・・状態提示部、４０・・・学習部、４２・・・働きかけ推論モデル、５０・・・記憶部、９０・・・制御部、１００・・・支援装置、１１０・・・対象人物、１２０・・・生体、２２００・・・コンピュータ、２２０１・・・ＤＶＤ－ＲＯＭ、２２１０・・・ホストコントローラ、２２１２・・・ＣＰＵ、２２１４・・・ＲＡＭ、２２１６・・・グラフィックコントローラ、２２１８・・・ディスプレイデバイス、２２２０・・・入出力コントローラ、２２２２・・・通信インターフェース、２２２４・・・ハードディスクドライブ、２２２６・・・ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ、２２３０・・・ＲＯＭ、２２４０・・・入出力チップ、２２４２・・・キーボード

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5A】

【図5B】

【図6】

【図7】

【図8】