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弁理士法人ＩＴＯＨ (東京又は大阪)

2026-106942システム

書誌要約請求の範囲詳細な説明課題実施例実施するための形態図面の説明

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(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】P2026106942

(43)【公開日】2026-06-30

(54)【発明の名称】システム

(51)【国際特許分類】

A61B 5/16 20060101AFI20260623BHJP

G06Q 10/40 20260101ALI20260623BHJP

A61B 5/1491 20060101ALI20260623BHJP

G06Q 50/10 20120101ALI20260623BHJP

G16H 20/70 20180101ALI20260623BHJP

A61B 5/1174 20160101ALI20260623BHJP

G16H 20/00 20180101ALI20260623BHJP

A61B 5/11 20060101ALI20260623BHJP

A61B 5/107 20060101ALI20260623BHJP

【ＦＩ】

A61B5/16 120

G06Q50/00 300

A61B5/16 110

A61B5/1491

G06Q50/10

A61B5/16 100

G16H20/70

A61B5/1174

G16H20/00

A61B5/11 220

A61B5/107 130

【審査請求】未請求

【請求項の数】10

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2024222020

(22)【出願日】2024-12-18

(71)【出願人】

【識別番号】591280485

【氏名又は名称】ソフトバンクグループ株式会社

(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】大内鉄太

【テーマコード（参考）】

4C038

5L050

5L099

【Ｆターム（参考）】

4C038PP03

4C038PP09

4C038PQ06

4C038PS05

4C038VA18

4C038VA20

4C038VC05

5L050CC00

5L050CC06

5L050CC14

5L050CC37

5L050CC46

5L050DD06

5L099AA15

5L099AA21

(57)【要約】

【課題】実施形態に係るシステムは、ユーザのストレスや感情の変化を検知し、適切なケアを提案することを目的とする。
【解決手段】実施形態に係るシステムは、収集部と、解析部と、提案部と、エスカレーション部とを備える。収集部は、ユーザのスマホデータを収集する。解析部は、収集部によって収集されたデータを解析する。提案部は、解析部によって解析された結果に基づいてケアを提案する。エスカレーション部は、提案部によって提案されたケアに基づいて専門機関へのエスカレーションを行う。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

ユーザのスマホデータを収集する収集部と、
前記収集部によって収集されたデータを解析する解析部と、
前記解析部によって解析された結果に基づいてケアを提案する提案部と、
前記提案部によって提案されたケアに基づいて専門機関へのエスカレーションを行うエスカレーション部と、を備える
ことを特徴とするシステム。

【請求項2】

前記収集部は、
SNSの利用状況、メッセージ内容、通知への反応などのデータを収集する
ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。

【請求項3】

前記解析部は、
収集されたデータを解析し、ユーザのストレスや感情の変化をリアルタイムで検知する
ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。

【請求項4】

前記提案部は、
検知されたストレスや感情の変化に基づいて、深呼吸の提案やポジティブ思考を促すアドバイスを提供する
ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。

【請求項5】

前記エスカレーション部は、
深刻なメンタルヘルスの問題が検出された場合に専門機関への連携を促す
ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。

【請求項6】

生成ＡＩが専門家のデータベースやガイドラインから必要な知識を引き出してケアを提供する知識補完部を備える
ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。

【請求項7】

前記収集部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいてデータ収集のタイミングを調整する
ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。

【請求項8】

前記収集部は、
ユーザの過去のデータ収集履歴を分析し、最適な収集方法を選定する
ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。

【請求項9】

前記収集部は、
データ収集時に、ユーザの現在の活動状況や関心分野に基づいてフィルタリングを行う
ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。

【請求項10】

前記収集部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて収集するデータの優先順位を決定する
ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示の技術は、システムに関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、少なくとも一つのプロセッサにより遂行される、ペルソナチャットボット制御方法であって、ユーザ発話を受信するステップと、前記ユーザ発話を、チャットボットのキャラクターに関する説明と関連した指示文を含むプロンプトに追加するステップと前記プロンプトをエンコードするステップと、前記エンコードしたプロンプトを言語モデルに入力して、前記ユーザ発話に応答するチャットボット発話を生成するステップ、を含む、方法が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０２２－１８０２８２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

従来の技術では、ユーザが自身のストレスやメンタルケアの必要性に気づかず、適切なケアを受けることが難しいという課題があった。

【0005】

実施形態に係るシステムは、ユーザのストレスや感情の変化を検知し、適切なケアを提案することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

実施形態に係るシステムは、収集部と、解析部と、提案部と、エスカレーション部とを備える。収集部は、ユーザのスマホデータを収集する。解析部は、収集部によって収集されたデータを解析する。提案部は、解析部によって解析された結果に基づいてケアを提案する。エスカレーション部は、提案部によって提案されたケアに基づいて専門機関へのエスカレーションを行う。

【発明の効果】

【0007】

実施形態に係るシステムは、ユーザのストレスや感情の変化を検知し、適切なケアを提案することができる。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】第１実施形態に係るデータ処理システムの構成の一例を示す概念図である。

【図2】第１実施形態に係るデータ処理装置およびスマートデバイスの要部機能の一例を示す概念図である。

【図3】第２実施形態に係るデータ処理システムの構成の一例を示す概念図である。

【図4】第２実施形態に係るデータ処理装置およびスマート眼鏡の要部機能の一例を示す概念図である。

【図5】第３実施形態に係るデータ処理システムの構成の一例を示す概念図である。

【図6】第３実施形態に係るデータ処理装置およびヘッドセット型端末の要部機能の一例を示す概念図である。

【図7】第４実施形態に係るデータ処理システムの構成の一例を示す概念図である。

【図8】第４実施形態に係るデータ処理装置およびロボットの要部機能の一例を示す概念図である。

【図9】複数の感情がマッピングされる感情マップを示す。

【図10】複数の感情がマッピングされる感情マップを示す。

【発明を実施するための形態】

【0009】

以下、添付図面に従って本開示の技術に係るシステムの実施形態の一例について説明する。

【0010】

先ず、以下の説明で使用される文言について説明する。

【0011】

以下の実施形態において、符号付きのプロセッサ（以下、単に「プロセッサ」と称する）は、１つの演算装置であってもよいし、複数の演算装置の組み合わせであってもよい。また、プロセッサは、１種類の演算装置であってもよいし、複数種類の演算装置の組み合わせであってもよい。演算装置の一例としては、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＧＰＧＰＵ（General-Purpose computing on Graphics Processing Units）、ＡＰＵ（Accelerated Processing Unit）、またはＴＰＵ（Tensor Processing Unit）などが挙げられる。

【0012】

以下の実施形態において、符号付きのＲＡＭ（Random Access Memory）は、一時的に情報が格納されるメモリであり、プロセッサによってワークメモリとして用いられる。

【0013】

以下の実施形態において、符号付きのストレージは、各種プログラムおよび各種パラメータなどを記憶する１つまたは複数の不揮発性の記憶装置である。不揮発性の記憶装置の一例としては、フラッシュメモリ（ＳＳＤ（Solid State Drive））、磁気ディスク（例えば、ハードディスク）、または磁気テープなどが挙げられる。

【0014】

以下の実施形態において、符号付きの通信Ｉ／Ｆ（Interface）は、通信プロセッサおよびアンテナなどを含むインタフェースである。通信Ｉ／Ｆは、複数のコンピュータ間での通信を司る。通信Ｉ／Ｆに対して適用される通信規格の一例としては、５Ｇ（5th Generation Mobile Communication System）、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、またはＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などを含む無線通信規格が挙げられる。

【0015】

以下の実施形態において、「Ａおよび／またはＢ」は、「ＡおよびＢのうちの少なくとも１つ」と同義である。つまり、「Ａおよび／またはＢ」は、Ａだけであってもよいし、Ｂだけであってもよいし、ＡおよびＢの組み合わせであってもよい、という意味である。また、本明細書において、３つ以上の事柄を「および／または」で結び付けて表現する場合も、「Ａおよび／またはＢ」と同様の考え方が適用される。

【0016】

［第１実施形態］
図１には、第１実施形態に係るデータ処理システム１０の構成の一例が示されている。

【0017】

図１に示すように、データ処理システム１０は、データ処理装置１２およびスマートデバイス１４を備えている。データ処理装置１２の一例としては、サーバが挙げられる。

【0018】

データ処理装置１２は、コンピュータ２２、データベース２４、および通信Ｉ／Ｆ２６を備えている。コンピュータ２２は、プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、およびストレージ３２を備えている。プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、およびストレージ３２は、バス３４に接続されている。また、データベース２４および通信Ｉ／Ｆ２６も、バス３４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ２６は、ネットワーク５４に接続されている。ネットワーク５４の一例としては、ＷＡＮ（Wide Area Network）および／またはＬＡＮ（Local Area Network）などが挙げられる。

【0019】

スマートデバイス１４は、コンピュータ３６、受付装置３８、出力装置４０、カメラ４２、および通信Ｉ／Ｆ４４を備えている。コンピュータ３６は、プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、およびストレージ５０を備えている。プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、およびストレージ５０は、バス５２に接続されている。また、受付装置３８、出力装置４０、およびカメラ４２も、バス５２に接続されている。

【0020】

受付装置３８は、タッチパネル３８Ａおよびマイクロフォン３８Ｂなどを備えており、ユーザ入力を受け付ける。タッチパネル３８Ａは、指示体（例えば、ペンまたは指など）の接触を検出することにより、指示体の接触によるユーザ入力を受け付ける。マイクロフォン３８Ｂは、ユーザの音声を検出することにより、音声によるユーザ入力を受け付ける。制御部４６Ａは、タッチパネル３８Ａおよびマイクロフォン３８Ｂによって受け付けたユーザ入力を示すデータをデータ処理装置１２に送信する。データ処理装置１２では、特定処理部２９０（図２参照）が、ユーザ入力を示すデータを取得する。

【0021】

出力装置４０は、ディスプレイ４０Ａおよびスピーカ４０Ｂなどを備えており、データをユーザが知覚可能な表現形（例えば、音声および／またはテキスト）で出力することでデータをユーザに対して提示する。ディスプレイ４０Ａは、プロセッサ４６からの指示に従ってテキストおよび画像などの可視情報を表示する。スピーカ４０Ｂは、プロセッサ４６からの指示に従って音声を出力する。カメラ４２は、レンズ、絞り、およびシャッタなどの光学系と、ＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）イメージセンサまたはＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサなどの撮像素子とが搭載された小型デジタルカメラである。

【0022】

通信Ｉ／Ｆ４４は、ネットワーク５４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ４４および２６は、ネットワーク５４を介してプロセッサ４６とプロセッサ２８との間の各種情報の授受を司る。

【0023】

図２には、データ処理装置１２およびスマートデバイス１４の要部機能の一例が示されている。

【0024】

図２に示すように、データ処理装置１２では、プロセッサ２８によって特定処理が行われる。ストレージ３２には、特定処理プログラム５６が格納されている。特定処理プログラム５６は、本開示の技術に係る「プログラム」の一例である。プロセッサ２８は、ストレージ３２から特定処理プログラム５６を読み出し、読み出した特定処理プログラム５６をＲＡＭ３０上で実行する。特定処理は、プロセッサ２８がＲＡＭ３０上で実行する特定処理プログラム５６に従って特定処理部２９０として動作することによって実現される。

【0025】

ストレージ３２には、データ生成モデル５８および感情特定モデル５９が格納されている。データ生成モデル５８および感情特定モデル５９は、特定処理部２９０によって用いられる。特定処理部２９０は、感情特定モデル５９を用いてユーザの感情を推定し、ユーザの感情を用いた特定処理を行うことができる。感情特定モデル５９を用いた感情推定機能（感情特定機能）では、ユーザの感情の推定や予測などを含め、ユーザの感情に関する種々の推定や予測などが行われるが、かかる例に限定されない。また、感情の推定や予測には、例えば、感情の分析（解析）なども含まれる。

【0026】

スマートデバイス１４では、プロセッサ４６によって特定処理が行われる。ストレージ５０には、特定処理プログラム６０が格納されている。特定処理プログラム６０は、データ処理システム１０によって特定処理プログラム５６と併用される。プロセッサ４６は、ストレージ５０から特定処理プログラム６０を読み出し、読み出した特定処理プログラム６０をＲＡＭ４８上で実行する。特定処理は、プロセッサ４６がＲＡＭ４８上で実行する特定処理プログラム６０に従って、制御部４６Ａとして動作することによって実現される。なお、スマートデバイス１４には、データ生成モデル５８および感情特定モデル５９と同様のデータ生成モデルおよび感情特定モデルを有し、これらモデルを用いて特定処理部２９０と同様の処理を行うこともできる。

【0027】

なお、データ処理装置１２以外の他の装置がデータ生成モデル５８を有してもよい。例えば、サーバ装置（例えば、生成サーバ）がデータ生成モデル５８を有してもよい。この場合、データ処理装置１２は、データ生成モデル５８を有するサーバ装置と通信を行うことで、データ生成モデル５８が用いられた処理結果（予測結果など）を得る。また、データ処理装置１２は、サーバ装置であってもよいし、ユーザが保有する端末装置（例えば、携帯電話、ロボット、家電など）であってもよい。次に、第１実施形態に係るデータ処理システム１０による処理の一例について説明する。

【0028】

（形態例１）
本発明の実施形態に係るメンタルケアシステムは、生成ＡＩを用いてユーザのスマートフォンデータを解析し、ストレスや感情の変化をリアルタイムで検知し、必要なケアを自動で提案するシステムである。このメンタルケアシステムは、ユーザのスマートフォンデータを自動的に収集し、生成ＡＩが収集されたデータを解析し、ストレスや感情の変化をリアルタイムで検知する。生成ＡＩが検知したストレスや感情の変化に基づいて、必要なケアを自動で提案する。さらに、生成ＡＩは専門家のデータベースやガイドラインから必要な知識を引き出し、ケアを提供する。この仕組みにより、ユーザは無意識のうちにサポートを受けることができ、心理的ハードルを軽減する。また、個々の状態に応じたパーソナライズされたケアが可能となり、ユーザの心の健康をサポートする。例えば、メンタルケアシステムは、ユーザのスマートフォンデータを自動的に収集する。例えば、SNSの利用状況、メッセージ内容、通知への反応などのデータを収集する。次に、生成ＡＩが収集されたデータを解析し、ストレスや感情の変化をリアルタイムで検知する。生成ＡＩは、例えば、SNSの利用状況やメッセージ内容からユーザの感情を推定する。生成ＡＩが検知したストレスや感情の変化に基づいて、必要なケアを自動で提案する。例えば、深呼吸の提案やポジティブ思考を促すアドバイスを提供する。さらに、生成ＡＩは専門家のデータベースやガイドラインから必要な知識を引き出し、ケアを提供する。例えば、深刻なメンタルヘルスの問題が検出された場合には、専門機関への連携を促す。これにより、メンタルケアシステムは、ユーザの心の健康をサポートし、心理的ハードルを軽減することができる。これにより、メンタルケアシステムは、ユーザのスマートフォンデータを収集、解析、ケア提案、エスカレーションが可能となる。

【0029】

実施形態に係るメンタルケアシステムは、収集部と、解析部と、提案部と、エスカレーション部とを備える。収集部は、ユーザのスマートフォンデータを収集する。収集部は、例えば、SNSの利用状況、メッセージ内容、通知への反応などのデータを収集する。収集部は、例えば、SNSの利用状況を収集するために、ログイン頻度や投稿内容、いいねの数などを収集することができる。また、収集部は、メッセージ内容を収集するために、テキストメッセージ、画像、動画などを収集することができる。さらに、収集部は、通知への反応を収集するために、通知を開いたかどうか、通知に対するアクションなどを収集することができる。解析部は、収集部によって収集されたデータを解析する。解析部は、例えば、収集されたデータを解析し、ユーザのストレスや感情の変化をリアルタイムで検知する。解析部は、例えば、ストレスの具体的な測定方法として、心拍数の変化や自己報告、行動パターンの変化などを用いることができる。また、解析部は、感情の変化の具体的な測定方法として、表情解析、音声解析、テキスト解析などを用いることができる。提案部は、解析部によって解析された結果に基づいてケアを提案する。提案部は、例えば、検知されたストレスや感情の変化に基づいて、深呼吸の提案やポジティブ思考を促すアドバイスを提供する。提案部は、例えば、深呼吸の提案の具体的な方法として、提案のタイミングや提案の内容などを考慮することができる。また、提案部は、ポジティブ思考を促すアドバイスの具体的な内容として、具体的なアドバイスの例やアドバイスの提供方法などを考慮することができる。エスカレーション部は、提案部によって提案されたケアに基づいて専門機関へのエスカレーションを行う。エスカレーション部は、例えば、深刻なメンタルヘルスの問題が検出された場合に専門機関への連携を促す。エスカレーション部は、例えば、深刻なメンタルヘルスの問題の具体的な基準として、自己報告や行動パターンの変化、専門家の診断などを考慮することができる。これにより、実施形態に係るメンタルケアシステムは、ユーザのスマートフォンデータを収集、解析、ケア提案、エスカレーションが可能となる。

【0030】

収集部は、ユーザのスマートフォンデータを収集する。収集部は、例えば、SNSの利用状況、メッセージ内容、通知への反応などのデータを収集する。具体的には、SNSの利用状況を収集するために、ユーザがどのSNSプラットフォームを使用しているか、ログイン頻度、投稿内容、いいねの数、コメントの数、シェアの数などを詳細に収集することができる。これにより、ユーザのSNS活動の全体像を把握し、どのような内容に対して反応しているかを分析することができる。また、収集部は、メッセージ内容を収集するために、テキストメッセージ、画像、動画、音声メッセージなどの多様な形式のデータを収集することができる。これにより、ユーザのコミュニケーションパターンや感情の表現方法を詳細に把握することができる。さらに、収集部は、通知への反応を収集するために、通知を開いたかどうか、通知に対するアクション（例えば、返信、無視、削除など）を詳細に記録することができる。これにより、ユーザがどのような通知に対してどのように反応するかを分析し、ユーザの関心やストレスの兆候を把握することができる。収集部は、これらのデータを一元的に管理し、リアルタイムで更新することで、ユーザの最新の状況を常に把握することができる。また、収集部は、データのプライバシーとセキュリティを確保するために、データの暗号化やアクセス制御などのセキュリティ対策を講じることが重要である。これにより、収集部は、ユーザのプライバシーを保護しながら、必要なデータを効率的に収集することができる。

【0031】

解析部は、収集部によって収集されたデータを解析する。解析部は、例えば、収集されたデータを解析し、ユーザのストレスや感情の変化をリアルタイムで検知する。具体的には、ストレスの測定方法として、心拍数の変化や自己報告、行動パターンの変化などを用いることができる。心拍数の変化は、スマートフォンのセンサやウェアラブルデバイスを通じて取得され、ストレスレベルの指標として使用される。自己報告は、ユーザが定期的に入力するアンケートや日記形式のデータを解析し、ストレスの主観的な評価を行う。行動パターンの変化は、ユーザのSNS利用状況やメッセージ内容、通知への反応などから推測される。解析部は、これらのデータを統合し、ＡＩを用いてユーザのストレスレベルをリアルタイムで評価する。感情の変化の測定方法としては、表情解析、音声解析、テキスト解析などがある。表情解析は、スマートフォンのカメラを用いてユーザの表情を解析し、感情の変化を検出する。音声解析は、ユーザの音声メッセージや通話内容を解析し、声のトーンやピッチの変化から感情を推測する。テキスト解析は、ユーザのメッセージ内容やSNS投稿を解析し、使用される言葉や文脈から感情を評価する。解析部は、これらの解析結果を統合し、ユーザの感情の変化をリアルタイムで把握することができる。さらに、解析部は、過去のデータや統計情報を活用して、長期的なストレスや感情のトレンドを分析し、ユーザのメンタルヘルスの状態を総合的に評価することができる。これにより、解析部は、ユーザのメンタルヘルスの変化を迅速かつ正確に検知し、適切なケアを提供するための基礎情報を提供することができる。

【0032】

提案部は、解析部によって解析された結果に基づいてケアを提案する。提案部は、例えば、検知されたストレスや感情の変化に基づいて、深呼吸の提案やポジティブ思考を促すアドバイスを提供する。具体的には、深呼吸の提案のタイミングや内容を考慮し、ユーザがリラックスできるようにサポートする。例えば、ユーザが高いストレスレベルを示した場合、提案部は、深呼吸を行うためのガイド付きの音声やビデオを提供し、ユーザがリラックスするための具体的な手順を示すことができる。また、ポジティブ思考を促すアドバイスとして、ユーザに対して感謝の気持ちを持つことや、ポジティブな出来事を振り返ることを提案することができる。提案部は、ユーザの状況に応じて、具体的なアドバイスの内容や提供方法をカスタマイズすることができる。例えば、ユーザが特定の状況でストレスを感じている場合、その状況に対処するための具体的なアドバイスを提供する。また、提案部は、ユーザのフィードバックを収集し、提案内容の効果を評価することができる。これにより、提案部は、ユーザに対して最適なケアを提供し、メンタルヘルスの改善をサポートすることができる。さらに、提案部は、ユーザの好みやライフスタイルに合わせたパーソナライズされたケア提案を行うことができる。例えば、ユーザが音楽を聴くことでリラックスすることが多い場合、提案部は、リラックス効果のある音楽を提案することができる。これにより、提案部は、ユーザのメンタルヘルスの改善に寄与し、ユーザがより健康的な生活を送るためのサポートを提供することができる。

【0033】

エスカレーション部は、提案部によって提案されたケアに基づいて専門機関へのエスカレーションを行う。エスカレーション部は、例えば、深刻なメンタルヘルスの問題が検出された場合に専門機関への連携を促す。具体的には、ユーザの自己報告や行動パターンの変化、専門家の診断などを基に、深刻なメンタルヘルスの問題を検出する。例えば、ユーザが長期間にわたって高いストレスレベルを示し、提案されたケアを実施しても改善が見られない場合、エスカレーション部は、専門のカウンセラーや医師に連絡を取るようにユーザに促すことができる。また、エスカレーション部は、ユーザが自傷行為や自殺念慮を示した場合、緊急対応が必要であると判断し、即座に専門機関に連絡を取ることができる。エスカレーション部は、ユーザのプライバシーを保護しながら、必要な情報を専門機関に提供し、適切なサポートを受けられるようにすることが重要である。さらに、エスカレーション部は、専門機関との連携を強化し、ユーザがスムーズにサポートを受けられるようにするためのプロトコルを確立することができる。これにより、エスカレーション部は、ユーザのメンタルヘルスの問題に対して迅速かつ適切に対応し、ユーザが必要なサポートを受けられるようにすることができる。また、エスカレーション部は、ユーザのフィードバックを収集し、エスカレーションプロセスの改善に役立てることができる。これにより、エスカレーション部は、ユーザのメンタルヘルスの問題に対する対応を継続的に改善し、システム全体の信頼性と効果を向上させることができる。

【0034】

収集部は、SNSの利用状況、メッセージ内容、通知への反応などのデータを収集することができる。収集部は、例えば、SNSの利用状況を収集するために、ログイン頻度や投稿内容、いいねの数などを収集する。収集部は、例えば、SNSの利用状況を収集するために、ログイン頻度や投稿内容、いいねの数などを収集することができる。また、収集部は、メッセージ内容を収集するために、テキストメッセージ、画像、動画などを収集することができる。収集部は、例えば、メッセージ内容を収集するために、テキストメッセージ、画像、動画などを収集することができる。さらに、収集部は、通知への反応を収集するために、通知を開いたかどうか、通知に対するアクションなどを収集することができる。収集部は、例えば、通知への反応を収集するために、通知を開いたかどうか、通知に対するアクションなどを収集することができる。これにより、SNSの利用状況、メッセージ内容、通知への反応などのデータを収集することで、ユーザの状態を把握できる。

【0035】

解析部は、収集されたデータを解析し、ユーザのストレスや感情の変化をリアルタイムで検知することができる。解析部は、例えば、収集されたデータを解析し、ユーザのストレスや感情の変化をリアルタイムで検知する。解析部は、例えば、ストレスの具体的な測定方法として、心拍数の変化や自己報告、行動パターンの変化などを用いることができる。解析部は、例えば、ストレスの具体的な測定方法として、心拍数の変化や自己報告、行動パターンの変化などを用いることができる。また、解析部は、感情の変化の具体的な測定方法として、表情解析、音声解析、テキスト解析などを用いることができる。解析部は、例えば、感情の変化の具体的な測定方法として、表情解析、音声解析、テキスト解析などを用いることができる。これにより、収集されたデータを解析し、ユーザのストレスや感情の変化をリアルタイムで検知することで、適切なケアを提供できる。

【0036】

提案部は、検知されたストレスや感情の変化に基づいて、深呼吸の提案やポジティブ思考を促すアドバイスを提供することができる。提案部は、例えば、検知されたストレスや感情の変化に基づいて、深呼吸の提案やポジティブ思考を促すアドバイスを提供する。提案部は、例えば、深呼吸の提案の具体的な方法として、提案のタイミングや提案の内容などを考慮することができる。提案部は、例えば、深呼吸の提案の具体的な方法として、提案のタイミングや提案の内容などを考慮することができる。また、提案部は、ポジティブ思考を促すアドバイスの具体的な内容として、具体的なアドバイスの例やアドバイスの提供方法などを考慮することができる。提案部は、例えば、ポジティブ思考を促すアドバイスの具体的な内容として、具体的なアドバイスの例やアドバイスの提供方法などを考慮することができる。これにより、検知されたストレスや感情の変化に基づいて、深呼吸の提案やポジティブ思考を促すアドバイスを提供することで、ユーザのメンタルケアをサポートできる。

【0037】

エスカレーション部は、深刻なメンタルヘルスの問題が検出された場合に専門機関への連携を促すことができる。エスカレーション部は、例えば、深刻なメンタルヘルスの問題が検出された場合に専門機関への連携を促す。エスカレーション部は、例えば、深刻なメンタルヘルスの問題の具体的な基準として、自己報告や行動パターンの変化、専門家の診断などを考慮することができる。エスカレーション部は、例えば、深刻なメンタルヘルスの問題の具体的な基準として、自己報告や行動パターンの変化、専門家の診断などを考慮することができる。これにより、深刻なメンタルヘルスの問題が検出された場合に専門機関への連携を促すことで、適切なサポートを提供できる。

【0038】

生成ＡＩが専門家のデータベースやガイドラインから必要な知識を引き出してケアを提供する知識補完部を備える。知識補完部は、例えば、生成ＡＩが専門家のデータベースやガイドラインから必要な知識を引き出してケアを提供する。知識補完部は、例えば、専門家のデータベースの具体的な内容として、専門家のプロフィールや過去の研究成果、ガイドラインなどを考慮することができる。知識補完部は、例えば、専門家のデータベースの具体的な内容として、専門家のプロフィールや過去の研究成果、ガイドラインなどを考慮することができる。また、知識補完部は、ガイドラインの具体的な内容として、メンタルケアのガイドラインやフィジカルケアのガイドラインなどを考慮することができる。知識補完部は、例えば、ガイドラインの具体的な内容として、メンタルケアのガイドラインやフィジカルケアのガイドラインなどを考慮することができる。これにより、専門家のデータベースやガイドラインから必要な知識を引き出してケアを提供することで、より適切なケアを提供できる。

【0039】

収集部は、ユーザの過去のデータ収集履歴を分析し、最適な収集方法を選定することができる。収集部は、例えば、ユーザが過去に頻繁に利用したアプリやサービスからデータを優先的に収集する。収集部は、例えば、ユーザの過去のデータ収集履歴から、特定の時間帯に収集するデータの種類を選定する。収集部は、例えば、ユーザの過去のデータ収集履歴を分析し、最も効果的な収集方法を提案する。これにより、ユーザの過去のデータ収集履歴を分析することで、最適な収集方法を選定できる。収集部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。

【0040】

収集部は、データ収集時に、ユーザの現在の活動状況や関心分野に基づいてフィルタリングを行うことができる。収集部は、例えば、ユーザが仕事中の場合、仕事に関連するデータを優先的に収集する。収集部は、例えば、ユーザが趣味に没頭している場合、その趣味に関連するデータを収集する。収集部は、例えば、ユーザが休憩中の場合、リラックスに関連するデータを収集する。これにより、ユーザの現在の活動状況や関心分野に基づいてデータをフィルタリングすることで、より関連性の高いデータを収集できる。収集部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。

【0041】

収集部は、データ収集時に、ユーザの地理的位置情報を考慮して関連性の高いデータを優先的に収集することができる。収集部は、例えば、ユーザが特定の場所にいる場合、その場所に関連するデータを優先的に収集する。収集部は、例えば、ユーザが旅行中の場合、旅行先に関連するデータを優先的に収集する。収集部は、例えば、ユーザが自宅にいる場合、自宅に関連するデータを優先的に収集する。これにより、ユーザの地理的位置情報を考慮してデータを収集することで、より関連性の高いデータを収集できる。収集部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。

【0042】

収集部は、データ収集時に、ユーザのソーシャルメディア活動を分析し、関連するデータを収集することができる。収集部は、例えば、ユーザが特定のソーシャルメディアで頻繁に投稿している場合、その投稿内容を収集する。収集部は、例えば、ユーザが特定のソーシャルメディアで多くの反応を受けている場合、その反応内容を収集する。収集部は、例えば、ユーザが特定のソーシャルメディアでフォローしているアカウントの投稿内容を収集する。これにより、ユーザのソーシャルメディア活動を分析することで、関連するデータを収集できる。収集部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。

【0043】

解析部は、解析時に、データの重要度に基づいて解析の詳細度を調整することができる。解析部は、例えば、重要度の高いデータに対しては、詳細な解析を行う。解析部は、例えば、重要度の低いデータに対しては、簡略化した解析を行う。解析部は、例えば、重要度の中程度のデータに対しては、適度な詳細度で解析を行う。これにより、データの重要度に基づいて解析の詳細度を調整することで、より効果的な解析が可能となる。解析部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。

【0044】

解析部は、解析時に、データのカテゴリに応じて異なる解析アルゴリズムを適用することができる。解析部は、例えば、テキストデータに対しては、自然言語処理アルゴリズムを適用する。解析部は、例えば、画像データに対しては、画像解析アルゴリズムを適用する。解析部は、例えば、音声データに対しては、音声解析アルゴリズムを適用する。これにより、データのカテゴリに応じて異なる解析アルゴリズムを適用することで、より精度の高い解析が可能となる。解析部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。

【0045】

解析部は、解析時に、データの収集時期に基づいて解析の優先順位を決定することができる。解析部は、例えば、最新のデータを優先的に解析する。解析部は、例えば、過去のデータを参考にしながら、最新のデータを解析する。解析部は、例えば、特定の期間に収集されたデータを優先的に解析する。これにより、データの収集時期に基づいて解析の優先順位を決定することで、より効果的な解析が可能となる。解析部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。

【0046】

解析部は、解析時に、データの関連性に基づいて解析の順序を調整することができる。解析部は、例えば、関連性の高いデータを優先的に解析する。解析部は、例えば、関連性の低いデータを後回しにして解析する。解析部は、例えば、データの関連性を評価し、最適な順序で解析を行う。これにより、データの関連性に基づいて解析の順序を調整することで、より効果的な解析が可能となる。解析部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。

【0047】

提案部は、提案時に、ケアの重要度に基づいて提案の詳細度を調整することができる。提案部は、例えば、重要度の高いケアに対しては、詳細な提案を行う。提案部は、例えば、重要度の低いケアに対しては、簡略化した提案を行う。提案部は、例えば、重要度の中程度のケアに対しては、適度な詳細度で提案を行う。これにより、ケアの重要度に基づいて提案の詳細度を調整することで、より効果的な提案が可能となる。提案部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。

【0048】

提案部は、提案時に、ケアのカテゴリに応じて異なる提案アルゴリズムを適用することができる。提案部は、例えば、メンタルケアに対しては、リラクゼーション技術を提案するアルゴリズムを適用する。提案部は、例えば、フィジカルケアに対しては、運動やストレッチを提案するアルゴリズムを適用する。提案部は、例えば、ソーシャルケアに対しては、コミュニケーションを促進する提案アルゴリズムを適用する。これにより、ケアのカテゴリに応じて異なる提案アルゴリズムを適用することで、より適切な提案が可能となる。提案部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。

【0049】

提案部は、提案時に、ケアの提供時期に基づいて提案の優先順位を決定することができる。提案部は、例えば、緊急性の高いケアを優先的に提案する。提案部は、例えば、緊急性の低いケアを後回しにして提案する。提案部は、例えば、ケアの提供時期を評価し、最適な順序で提案を行う。これにより、ケアの提供時期に基づいて提案の優先順位を決定することで、より効果的な提案が可能となる。提案部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。

【0050】

提案部は、提案時に、ケアの関連性に基づいて提案の順序を調整することができる。提案部は、例えば、関連性の高いケアを優先的に提案する。提案部は、例えば、関連性の低いケアを後回しにして提案する。提案部は、例えば、ケアの関連性を評価し、最適な順序で提案を行う。これにより、ケアの関連性に基づいて提案の順序を調整することで、より効果的な提案が可能となる。提案部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。

【0051】

エスカレーション部は、エスカレーション時に、ユーザの過去のメンタルヘルス履歴を分析して最適なエスカレーション方法を選定することができる。エスカレーション部は、例えば、ユーザの過去のメンタルヘルス履歴から、特定の専門機関へのエスカレーションを優先する。エスカレーション部は、例えば、ユーザの過去のメンタルヘルス履歴を分析し、最も効果的なエスカレーション方法を提案する。エスカレーション部は、例えば、ユーザの過去のメンタルヘルス履歴を参考にして、エスカレーションのタイミングを調整する。これにより、ユーザの過去のメンタルヘルス履歴を分析することで、最適なエスカレーション方法を選定できる。エスカレーション部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。

【0052】

エスカレーション部は、エスカレーション時に、ユーザの現在の生活状況に基づいてエスカレーションの手段をカスタマイズすることができる。エスカレーション部は、例えば、ユーザが仕事中の場合、仕事に支障をきたさないようにエスカレーションを行う。エスカレーション部は、例えば、ユーザが家庭にいる場合、家庭環境に配慮したエスカレーションを行う。エスカレーション部は、例えば、ユーザが旅行中の場合、旅行先の専門機関へのエスカレーションを行う。これにより、ユーザの現在の生活状況に基づいてエスカレーションの手段をカスタマイズすることで、より適切なエスカレーションが可能となる。エスカレーション部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。

【0053】

エスカレーション部は、エスカレーション時に、ユーザの地理的位置情報を考慮して最適なエスカレーション方法を選定することができる。エスカレーション部は、例えば、ユーザが特定の場所にいる場合、その場所に関連する専門機関へのエスカレーションを優先する。エスカレーション部は、例えば、ユーザが旅行中の場合、旅行先の専門機関へのエスカレーションを行う。エスカレーション部は、例えば、ユーザが自宅にいる場合、自宅近くの専門機関へのエスカレーションを行う。これにより、ユーザの地理的位置情報を考慮してエスカレーション方法を選定することで、より適切なエスカレーションが可能となる。エスカレーション部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。

【0054】

エスカレーション部は、エスカレーション時に、ユーザのソーシャルメディア活動を分析してエスカレーションの手段を提案することができる。エスカレーション部は、例えば、ユーザが特定のソーシャルメディアで頻繁に投稿している場合、その投稿内容を参考にしてエスカレーションを行う。エスカレーション部は、例えば、ユーザが特定のソーシャルメディアで多くの反応を受けている場合、その反応内容を参考にしてエスカレーションを行う。エスカレーション部は、例えば、ユーザが特定のソーシャルメディアでフォローしているアカウントの投稿内容を参考にしてエスカレーションを行う。これにより、ユーザのソーシャルメディア活動を分析することで、より適切なエスカレーション手段を提案できる。エスカレーション部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。

【0055】

知識補完部は、知識提供時に、専門家のデータベースを参照して最適な知識を選定することができる。知識補完部は、例えば、専門家のデータベースから、ユーザの状況に最も適した知識を選定する。知識補完部は、例えば、専門家のデータベースを参照し、最新の知識を提供する。知識補完部は、例えば、専門家のデータベースを分析し、ユーザのニーズに合った知識を提供する。これにより、専門家のデータベースを参照することで、最適な知識を選定できる。知識補完部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。

【0056】

知識補完部は、知識提供時に、ユーザの現在の状況に基づいて知識の内容をカスタマイズすることができる。知識補完部は、例えば、ユーザが仕事中の場合、仕事に関連する知識を提供する。知識補完部は、例えば、ユーザが家庭にいる場合、家庭環境に関連する知識を提供する。知識補完部は、例えば、ユーザが旅行中の場合、旅行先に関連する知識を提供する。これにより、ユーザの現在の状況に基づいて知識の内容をカスタマイズすることで、より適切な知識提供が可能となる。知識補完部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。

【0057】

知識補完部は、知識提供時に、ユーザの地理的位置情報を考慮して最適な知識を提供することができる。知識補完部は、例えば、ユーザが特定の場所にいる場合、その場所に関連する知識を提供する。知識補完部は、例えば、ユーザが旅行中の場合、旅行先に関連する知識を提供する。知識補完部は、例えば、ユーザが自宅にいる場合、自宅に関連する知識を提供する。これにより、ユーザの地理的位置情報を考慮して知識を提供することで、より適切な知識提供が可能となる。知識補完部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。

【0058】

知識補完部は、知識提供時に、ユーザのソーシャルメディア活動を分析して知識の内容を提案することができる。知識補完部は、例えば、ユーザが特定のソーシャルメディアで頻繁に投稿している場合、その投稿内容に関連する知識を提供する。知識補完部は、例えば、ユーザが特定のソーシャルメディアで多くの反応を受けている場合、その反応内容に関連する知識を提供する。知識補完部は、例えば、ユーザが特定のソーシャルメディアでフォローしているアカウントの投稿内容に関連する知識を提供する。これにより、ユーザのソーシャルメディア活動を分析することで、より適切な知識提供が可能となる。知識補完部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。

【0059】

実施形態に係るシステムは、上述した例に限定されず、例えば、以下のように、種々の変更が可能である。

【0060】

メンタルケアシステムは、ユーザの睡眠パターンを解析し、睡眠の質を向上させるための提案を行うこともできる。例えば、収集部は、ユーザのスマートフォンのセンサを用いて、睡眠時間や睡眠の深さを記録する。解析部は、収集された睡眠データを解析し、ユーザの睡眠の質を評価する。提案部は、解析結果に基づいて、睡眠の質を向上させるためのアドバイスを提供する。例えば、就寝前のリラックス方法や、適切な睡眠環境の整備についての提案を行うことができる。これにより、ユーザはより良い睡眠を得ることができ、全体的なメンタルヘルスの向上が期待できる。

【0061】

メンタルケアシステムは、ユーザの食事パターンを解析し、栄養バランスの改善を提案することもできる。例えば、収集部は、ユーザが食事内容を記録するアプリを通じて、食事の種類や量を収集する。解析部は、収集された食事データを解析し、栄養バランスを評価する。提案部は、解析結果に基づいて、栄養バランスを改善するためのアドバイスを提供する。例えば、特定の栄養素の摂取量を増やすための食材やレシピの提案を行うことができる。これにより、ユーザは健康的な食生活を維持し、メンタルヘルスの向上が期待できる。

【0062】

メンタルケアシステムは、ユーザの運動パターンを解析し、適切な運動プランを提案することもできる。例えば、収集部は、ユーザのスマートフォンやウェアラブルデバイスを通じて、運動量や運動の種類を記録する。解析部は、収集された運動データを解析し、ユーザの運動習慣を評価する。提案部は、解析結果に基づいて、適切な運動プランを提供する。例えば、ユーザの体力や目標に応じた運動メニューや、運動のタイミングについての提案を行うことができる。これにより、ユーザは健康的な運動習慣を維持し、メンタルヘルスの向上が期待できる。

【0063】

メンタルケアシステムは、ユーザの趣味や興味に基づいて、リフレッシュ方法を提案することもできる。例えば、収集部は、ユーザのスマートフォンのアプリ使用履歴や検索履歴を収集する。解析部は、収集されたデータを解析し、ユーザの趣味や興味を特定する。提案部は、解析結果に基づいて、リフレッシュ方法を提供する。例えば、ユーザが興味を持っているアクティビティやイベントの情報を提供したり、新しい趣味を提案することができる。これにより、ユーザはストレスを軽減し、メンタルヘルスの向上が期待できる。

【0064】

メンタルケアシステムは、ユーザの社交活動を解析し、ソーシャルサポートを強化するための提案を行うこともできる。例えば、収集部は、ユーザのSNSの利用状況やメッセージのやり取りを収集する。解析部は、収集されたデータを解析し、ユーザの社交活動の頻度や質を評価する。提案部は、解析結果に基づいて、ソーシャルサポートを強化するためのアドバイスを提供する。例えば、友人や家族とのコミュニケーションを促進するための提案や、社交イベントへの参加を勧めることができる。これにより、ユーザは社会的なつながりを強化し、メンタルヘルスの向上が期待できる。

【0065】

以下に、形態例１の処理の流れについて簡単に説明する。

【0066】

ステップ１：収集部は、ユーザのスマートフォンデータを収集する。例えば、SNSの利用状況、メッセージ内容、通知への反応などのデータを収集する。具体的には、ログイン頻度や投稿内容、いいねの数、テキストメッセージ、画像、動画、通知を開いたかどうか、通知に対するアクションなどを収集することができる。
ステップ２：解析部は、収集部によって収集されたデータを解析する。例えば、収集されたデータを解析し、ユーザのストレスや感情の変化をリアルタイムで検知する。具体的には、心拍数の変化や自己報告、行動パターンの変化、表情解析、音声解析、テキスト解析などを用いることができる。
ステップ３：提案部は、解析部によって解析された結果に基づいてケアを提案する。例えば、検知されたストレスや感情の変化に基づいて、深呼吸の提案やポジティブ思考を促すアドバイスを提供する。具体的には、提案のタイミングや内容、具体的なアドバイスの例や提供方法などを考慮することができる。
ステップ４：エスカレーション部は、提案部によって提案されたケアに基づいて専門機関へのエスカレーションを行う。例えば、深刻なメンタルヘルスの問題が検出された場合に専門機関への連携を促す。具体的には、自己報告や行動パターンの変化、専門家の診断などを考慮することができる。

【0067】

（形態例２）
本発明の実施形態に係るメンタルケアシステムは、生成ＡＩを用いてユーザのスマートフォンデータを解析し、ストレスや感情の変化をリアルタイムで検知し、必要なケアを自動で提案するシステムである。このメンタルケアシステムは、ユーザのスマートフォンデータを自動的に収集し、生成ＡＩが収集されたデータを解析し、ストレスや感情の変化をリアルタイムで検知する。生成ＡＩが検知したストレスや感情の変化に基づいて、必要なケアを自動で提案する。さらに、生成ＡＩは専門家のデータベースやガイドラインから必要な知識を引き出し、ケアを提供する。この仕組みにより、ユーザは無意識のうちにサポートを受けることができ、心理的ハードルを軽減する。また、個々の状態に応じたパーソナライズされたケアが可能となり、ユーザの心の健康をサポートする。例えば、メンタルケアシステムは、ユーザのスマートフォンデータを自動的に収集する。例えば、SNSの利用状況、メッセージ内容、通知への反応などのデータを収集する。次に、生成ＡＩが収集されたデータを解析し、ストレスや感情の変化をリアルタイムで検知する。生成ＡＩは、例えば、SNSの利用状況やメッセージ内容からユーザの感情を推定する。生成ＡＩが検知したストレスや感情の変化に基づいて、必要なケアを自動で提案する。例えば、深呼吸の提案やポジティブ思考を促すアドバイスを提供する。さらに、生成ＡＩは専門家のデータベースやガイドラインから必要な知識を引き出し、ケアを提供する。例えば、深刻なメンタルヘルスの問題が検出された場合には、専門機関への連携を促す。これにより、メンタルケアシステムは、ユーザの心の健康をサポートし、心理的ハードルを軽減することができる。これにより、メンタルケアシステムは、ユーザのスマートフォンデータを収集、解析、ケア提案、エスカレーションが可能となる。

【0068】

【0069】

【0070】

【0071】

【0072】

【0073】

【0074】

【0075】

【0076】

【0077】

【0078】

収集部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいてデータ収集のタイミングを調整することができる。収集部は、例えば、ユーザがストレスを感じている場合、データ収集の頻度を増やし、より詳細なデータを収集する。収集部は、例えば、ユーザがリラックスしている場合、データ収集の頻度を減らし、ユーザの負担を軽減する。収集部は、例えば、ユーザが急いでいる場合、短時間で必要なデータを収集し、迅速に解析部に送信する。これにより、ユーザの感情に基づいてデータ収集のタイミングを調整することで、より適切なデータ収集が可能となる。感情の推定は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いて感情推定機能を用いて実現される。生成ＡＩは、テキスト生成ＡＩ（例えば、ＬＬＭ）やマルチモーダル生成ＡＩなどであるが、かかる例に限定されない。収集部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。

【0079】

【0080】

【0081】

収集部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて収集するデータの優先順位を決定することができる。収集部は、例えば、ユーザがストレスを感じている場合、ストレスに関連するデータを優先的に収集する。収集部は、例えば、ユーザがリラックスしている場合、リラックスに関連するデータを優先的に収集する。収集部は、例えば、ユーザが急いでいる場合、迅速に収集できるデータを優先的に収集する。これにより、ユーザの感情に基づいて収集するデータの優先順位を決定することで、より重要なデータを優先的に収集できる。感情の推定は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いて感情推定機能を用いて実現される。生成ＡＩは、テキスト生成ＡＩ（例えば、ＬＬＭ）やマルチモーダル生成ＡＩなどであるが、かかる例に限定されない。収集部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。

【0082】

【0083】

【0084】

解析部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて解析の表現方法を調整することができる。解析部は、例えば、ユーザがストレスを感じている場合、解析結果をシンプルで分かりやすい形式で提供する。解析部は、例えば、ユーザがリラックスしている場合、詳細な解析結果を提供する。解析部は、例えば、ユーザが急いでいる場合、要点を押さえた解析結果を提供する。これにより、ユーザの感情に基づいて解析の表現方法を調整することで、より適切な解析結果を提供できる。感情の推定は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いて感情推定機能を用いて実現される。生成ＡＩは、テキスト生成ＡＩ（例えば、ＬＬＭ）やマルチモーダル生成ＡＩなどであるが、かかる例に限定されない。解析部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。

【0085】

【0086】

【0087】

解析部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて解析の長さを調整することができる。解析部は、例えば、ユーザがストレスを感じている場合、短くて要点を押さえた解析結果を提供する。解析部は、例えば、ユーザがリラックスしている場合、詳細な解析結果を提供する。解析部は、例えば、ユーザが急いでいる場合、迅速に解析結果を提供する。これにより、ユーザの感情に基づいて解析の長さを調整することで、より適切な解析結果を提供できる。感情の推定は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いて感情推定機能を用いて実現される。生成ＡＩは、テキスト生成ＡＩ（例えば、ＬＬＭ）やマルチモーダル生成ＡＩなどであるが、かかる例に限定されない。解析部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。

【0088】

【0089】

【0090】

提案部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて提案の表現方法を調整することができる。提案部は、例えば、ユーザがストレスを感じている場合、シンプルで分かりやすい提案を行う。提案部は、例えば、ユーザがリラックスしている場合、詳細な提案を行う。提案部は、例えば、ユーザが急いでいる場合、迅速に実行できる提案を行う。これにより、ユーザの感情に基づいて提案の表現方法を調整することで、より適切な提案が可能となる。感情の推定は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いて感情推定機能を用いて実現される。生成ＡＩは、テキスト生成ＡＩ（例えば、ＬＬＭ）やマルチモーダル生成ＡＩなどであるが、かかる例に限定されない。提案部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。

【0091】

【0092】

【0093】

提案部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて提案の長さを調整することができる。提案部は、例えば、ユーザがストレスを感じている場合、短くて要点を押さえた提案を行う。提案部は、例えば、ユーザがリラックスしている場合、詳細な提案を行う。提案部は、例えば、ユーザが急いでいる場合、迅速に実行できる提案を行う。これにより、ユーザの感情に基づいて提案の長さを調整することで、より適切な提案が可能となる。感情の推定は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いて感情推定機能を用いて実現される。生成ＡＩは、テキスト生成ＡＩ（例えば、ＬＬＭ）やマルチモーダル生成ＡＩなどであるが、かかる例に限定されない。提案部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。

【0094】

【0095】

【0096】

エスカレーション部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいてエスカレーションの方法を調整することができる。エスカレーション部は、例えば、ユーザがストレスを感じている場合、迅速に専門機関へのエスカレーションを行う。エスカレーション部は、例えば、ユーザがリラックスしている場合、エスカレーションの必要性を慎重に評価する。エスカレーション部は、例えば、ユーザが急いでいる場合、迅速にエスカレーションを行い、必要なサポートを提供する。これにより、ユーザの感情に基づいてエスカレーションの方法を調整することで、より適切なエスカレーションが可能となる。感情の推定は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いて感情推定機能を用いて実現される。生成ＡＩは、テキスト生成ＡＩ（例えば、ＬＬＭ）やマルチモーダル生成ＡＩなどであるが、かかる例に限定されない。エスカレーション部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。

【0097】

【0098】

【0099】

エスカレーション部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいてエスカレーションの優先順位を決定することができる。エスカレーション部は、例えば、ユーザがストレスを感じている場合、エスカレーションの優先順位を高く設定する。エスカレーション部は、例えば、ユーザがリラックスしている場合、エスカレーションの優先順位を低く設定する。エスカレーション部は、例えば、ユーザが急いでいる場合、迅速にエスカレーションを行う。これにより、ユーザの感情に基づいてエスカレーションの優先順位を決定することで、より適切なエスカレーションが可能となる。感情の推定は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いて感情推定機能を用いて実現される。生成ＡＩは、テキスト生成ＡＩ（例えば、ＬＬＭ）やマルチモーダル生成ＡＩなどであるが、かかる例に限定されない。エスカレーション部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。

【0100】

【0101】

【0102】

知識補完部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて知識の提供方法を調整することができる。知識補完部は、例えば、ユーザがストレスを感じている場合、シンプルで分かりやすい知識を提供する。知識補完部は、例えば、ユーザがリラックスしている場合、詳細な知識を提供する。知識補完部は、例えば、ユーザが急いでいる場合、迅速に実行できる知識を提供する。これにより、ユーザの感情に基づいて知識の提供方法を調整することで、より適切な知識提供が可能となる。感情の推定は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いて感情推定機能を用いて実現される。生成ＡＩは、テキスト生成ＡＩ（例えば、ＬＬＭ）やマルチモーダル生成ＡＩなどであるが、かかる例に限定されない。知識補完部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。

【0103】

【0104】

【0105】

知識補完部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて知識の優先順位を決定することができる。知識補完部は、例えば、ユーザがストレスを感じている場合、ストレス軽減に関連する知識を優先的に提供する。知識補完部は、例えば、ユーザがリラックスしている場合、リラックスに関連する知識を優先的に提供する。知識補完部は、例えば、ユーザが急いでいる場合、迅速に実行できる知識を優先的に提供する。これにより、ユーザの感情に基づいて知識の優先順位を決定することで、より適切な知識提供が可能となる。感情の推定は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いて感情推定機能を用いて実現される。生成ＡＩは、テキスト生成ＡＩ（例えば、ＬＬＭ）やマルチモーダル生成ＡＩなどであるが、かかる例に限定されない。知識補完部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。

【0106】

【0107】

【0108】

実施形態に係るシステムは、上述した例に限定されず、例えば、以下のように、種々の変更が可能である。

【0109】

【0110】

【0111】

【0112】

【0113】

【0114】

メンタルケアシステムは、ユーザの感情を推定し、推定した感情に基づいて音楽や映像のコンテンツを提案することもできる。例えば、収集部は、ユーザのスマートフォンの使用状況や音声データを収集する。解析部は、収集されたデータを解析し、ユーザの感情を推定する。提案部は、推定された感情に基づいて、リラックスや気分転換に適した音楽や映像のコンテンツを提供する。例えば、ユーザがストレスを感じている場合には、リラックスできる音楽や映像を提案し、ユーザがリラックスしている場合には、気分を高めるコンテンツを提案することができる。これにより、ユーザは感情に応じた適切なコンテンツを楽しむことができ、メンタルヘルスの向上が期待できる。

【0115】

メンタルケアシステムは、ユーザの感情を推定し、推定した感情に基づいてリラクゼーション技術を提案することもできる。例えば、収集部は、ユーザのスマートフォンのセンサや音声データを収集する。解析部は、収集されたデータを解析し、ユーザの感情を推定する。提案部は、推定された感情に基づいて、リラクゼーション技術を提供する。例えば、ユーザがストレスを感じている場合には、深呼吸や瞑想の方法を提案し、ユーザがリラックスしている場合には、リラクゼーションを維持するためのアドバイスを提供することができる。これにより、ユーザは感情に応じた適切なリラクゼーション技術を実践することができ、メンタルヘルスの向上が期待できる。

【0116】

メンタルケアシステムは、ユーザの感情を推定し、推定した感情に基づいてフィードバックの方法を調整することもできる。例えば、収集部は、ユーザのスマートフォンの使用状況や音声データを収集する。解析部は、収集されたデータを解析し、ユーザの感情を推定する。提案部は、推定された感情に基づいて、フィードバックの方法を調整する。例えば、ユーザがストレスを感じている場合には、優しく励ますようなフィードバックを提供し、ユーザがリラックスしている場合には、具体的なアドバイスを提供することができる。これにより、ユーザは感情に応じた適切なフィードバックを受けることができ、メンタルヘルスの向上が期待できる。

【0117】

メンタルケアシステムは、ユーザの感情を推定し、推定した感情に基づいてエクササイズの提案を行うこともできる。例えば、収集部は、ユーザのスマートフォンのセンサや音声データを収集する。解析部は、収集されたデータを解析し、ユーザの感情を推定する。提案部は、推定された感情に基づいて、エクササイズの提案を行う。例えば、ユーザがストレスを感じている場合には、リラックスできるヨガやストレッチを提案し、ユーザがリラックスしている場合には、エネルギッシュな運動を提案することができる。これにより、ユーザは感情に応じた適切なエクササイズを実践することができ、メンタルヘルスの向上が期待できる。

【0118】

メンタルケアシステムは、ユーザの感情を推定し、推定した感情に基づいてコミュニケーションの方法を提案することもできる。例えば、収集部は、ユーザのスマートフォンの使用状況や音声データを収集する。解析部は、収集されたデータを解析し、ユーザの感情を推定する。提案部は、推定された感情に基づいて、コミュニケーションの方法を提案する。例えば、ユーザがストレスを感じている場合には、リラックスできるコミュニケーション方法を提案し、ユーザがリラックスしている場合には、積極的なコミュニケーション方法を提案することができる。これにより、ユーザは感情に応じた適切なコミュニケーション方法を実践することができ、メンタルヘルスの向上が期待できる。

【0119】

以下に、形態例２の処理の流れについて簡単に説明する。

【0120】

【0121】

特定処理部２９０は、特定処理の結果をスマートデバイス１４に送信する。スマートデバイス１４では、制御部４６Ａが、出力装置４０に対して特定処理の結果を出力させる。マイクロフォン３８Ｂは、特定処理の結果に対するユーザ入力を示す音声を取得する。制御部４６Ａは、マイクロフォン３８Ｂによって取得されたユーザ入力を示す音声データをデータ処理装置１２に送信する。データ処理装置１２では、特定処理部２９０が音声データを取得する。

【0122】

データ生成モデル５８は、いわゆる生成ＡＩ（Artificial Intelligence）である。データ生成モデル５８の一例としては、ＣｈａｔＧＰＴ（登録商標）（インターネット検索＜URL: https://openai.com/blog/chatgpt＞）などの生成ＡＩが挙げられる。データ生成モデル５８は、ニューラルネットワークに対して深層学習を行わせることによって得られる。データ生成モデル５８には、指示を含むプロンプトが入力され、かつ、音声を示す音声データ、テキストを示すテキストデータ、および画像を示す画像データ（例えば、静止画のデータまたは動画のデータ）などの推論用データが入力される。データ生成モデル５８は、入力された推論用データをプロンプトにより示される指示に従って推論し、推論結果を音声データ、テキストデータ、および画像データなどのうちの１以上のデータ形式で出力する。データ生成モデル５８は、例えば、テキスト生成ＡＩ、画像生成ＡＩ、マルチモーダル生成ＡＩなどを含む。ここで、推論とは、例えば、分析、分類、予測、および／または要約などを指す。特定処理部２９０は、データ生成モデル５８を用いながら、上述した特定処理を行う。データ生成モデル５８は、指示を含まないプロンプトから推論結果を出力するように、ファインチューニングされたモデルであってもよく、この場合、データ生成モデル５８は、指示を含まないプロンプトから推論結果を出力することができる。データ処理装置１２などにおいて、データ生成モデル５８は複数種類含まれており、データ生成モデル５８は、生成ＡＩ以外のＡＩを含む。生成ＡＩ以外のＡＩは、例えば、線形回帰、ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）、ｋ－ｍｅａｎｓクラスタリング、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、リカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ）、生成的敵対的ネットワーク（ＧＡＮ）、またはナイーブベイズなどであり、種々の処理を行うことができるが、かかる例に限定されない。また、ＡＩは、ＡＩエージェントであってもよい。また、上述した各部の処理がＡＩで行われる場合、その処理は、ＡＩで一部または全部が行われるが、かかる例に限定されない。また、生成ＡＩを含むＡＩで実施される処理は、ルールベースでの処理に置き換えてもよく、ルールベースの処理は、生成ＡＩを含むＡＩで実施される処理に置き換えてもよい。

【0123】

また、上述したデータ処理システム１０による処理は、データ処理装置１２の特定処理部２９０またはスマートデバイス１４の制御部４６Ａによって実行されるが、データ処理装置１２の特定処理部２９０とスマートデバイス１４の制御部４６Ａとによって実行されてもよい。また、データ処理装置１２の特定処理部２９０は、処理に必要な情報をスマートデバイス１４または外部の装置などから取得したり収集したりし、スマートデバイス１４は、処理に必要な情報をデータ処理装置１２または外部の装置などから取得したり収集したりする。

【0124】

上述した収集部、解析部、提案部、エスカレーション部、および知識補完部を含む複数の要素の各々は、例えば、スマートデバイス１４およびデータ処理装置１２のうちの少なくとも一方で実現される。例えば、収集部は、スマートデバイス１４の制御部４６Ａによって実現され、SNSの利用状況やメッセージ内容、通知への反応などのデータを収集する。解析部は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、収集されたデータを解析し、ユーザのストレスや感情の変化をリアルタイムで検知する。提案部は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、検知されたストレスや感情の変化に基づいてケアを提案する。エスカレーション部は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、深刻なメンタルヘルスの問題が検出された場合に専門機関への連携を促す。知識補完部は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、専門家のデータベースやガイドラインから必要な知識を引き出してケアを提供する。各部と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。

【0125】

［第２実施形態］
図３には、第２実施形態に係るデータ処理システム２１０の構成の一例が示されている。

【0126】

図３に示すように、データ処理システム２１０は、データ処理装置１２およびスマート眼鏡２１４を備えている。データ処理装置１２の一例としては、サーバが挙げられる。

【0127】

データ処理装置１２は、コンピュータ２２、データベース２４、および通信Ｉ／Ｆ２６を備えている。コンピュータ２２は、プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、およびストレージ３２を備えている。プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、およびストレージ３２は、バス３４に接続されている。また、データベース２４および通信Ｉ／Ｆ２６も、バス３４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ２６は、ネットワーク５４に接続されている。ネットワーク５４の一例としては、ＷＡＮおよび／またはＬＡＮなどが挙げられる。

【0128】

スマート眼鏡２１４は、コンピュータ３６、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、カメラ４２、および通信Ｉ／Ｆ４４を備えている。コンピュータ３６は、プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、およびストレージ５０を備えている。プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、およびストレージ５０は、バス５２に接続されている。また、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、およびカメラ４２も、バス５２に接続されている。

【0129】

マイクロフォン２３８は、ユーザが発する音声を受け付けることで、ユーザから指示などを受け付ける。マイクロフォン２３８は、ユーザが発する音声を捕捉し、捕捉した音声を音声データに変換してプロセッサ４６に出力する。スピーカ２４０は、プロセッサ４６からの指示に従って音声を出力する。

【0130】

カメラ４２は、レンズ、絞り、およびシャッタなどの光学系と、ＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）イメージセンサまたはＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサなどの撮像素子とが搭載された小型デジタルカメラであり、ユーザの周囲（例えば、一般的な健常者の視界の広さに相当する画角で規定された撮像範囲）を撮像する。

【0131】

通信Ｉ／Ｆ４４は、ネットワーク５４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ４４および２６は、ネットワーク５４を介してプロセッサ４６とプロセッサ２８との間の各種情報の授受を司る。通信Ｉ／Ｆ４４および２６を用いたプロセッサ４６とプロセッサ２８との間の各種情報の授受はセキュアな状態で行われる。

【0132】

図４には、データ処理装置１２およびスマート眼鏡２１４の要部機能の一例が示されている。図４に示すように、データ処理装置１２では、プロセッサ２８によって特定処理が行われる。ストレージ３２には、特定処理プログラム５６が格納されている。

【0133】

プロセッサ２８は、ストレージ３２から特定処理プログラム５６を読み出し、読み出した特定処理プログラム５６をＲＡＭ３０上で実行する。特定処理は、プロセッサ２８がＲＡＭ３０上で実行する特定処理プログラム５６に従って、特定処理部２９０として動作することによって実現される。

【0134】

【0135】

スマート眼鏡２１４では、プロセッサ４６によって特定処理が行われる。ストレージ５０には、特定処理プログラム６０が格納されている。プロセッサ４６は、ストレージ５０から特定処理プログラム６０を読み出し、読み出した特定処理プログラム６０をＲＡＭ４８上で実行する。特定処理は、プロセッサ４６がＲＡＭ４８上で実行する特定処理プログラム６０に従って、制御部４６Ａとして動作することによって実現される。なお、スマート眼鏡２１４には、データ生成モデル５８および感情特定モデル５９と同様のデータ生成モデルおよび感情特定モデルを有し、これらモデルを用いて特定処理部２９０と同様の処理を行うこともできる。

【0136】

なお、データ処理装置１２以外の他の装置がデータ生成モデル５８を有してもよい。例えば、サーバ装置がデータ生成モデル５８を有してもよい。この場合、データ処理装置１２は、データ生成モデル５８を有するサーバ装置と通信を行うことで、データ生成モデル５８が用いられた処理結果（予測結果など）を得る。また、データ処理装置１２は、サーバ装置であってもよいし、ユーザが保有する端末装置（例えば、携帯電話、ロボット、家電など）であってもよい。

【0137】

特定処理部２９０は、特定処理の結果をスマート眼鏡２１４に送信する。スマート眼鏡２１４では、制御部４６Ａが、スピーカ２４０に対して特定処理の結果を出力させる。マイクロフォン２３８は、特定処理の結果に対するユーザ入力を示す音声を取得する。制御部４６Ａは、マイクロフォン２３８によって取得されたユーザ入力を示す音声データをデータ処理装置１２に送信する。データ処理装置１２では、特定処理部２９０が音声データを取得する。

【0138】

データ生成モデル５８は、いわゆる生成ＡＩである。データ生成モデル５８の一例としては、ＣｈａｔＧＰＴなどの生成ＡＩが挙げられる。データ生成モデル５８は、ニューラルネットワークに対して深層学習を行わせることによって得られる。データ生成モデル５８には、指示を含むプロンプトが入力され、かつ、音声を示す音声データ、テキストを示すテキストデータ、および画像を示す画像データ（例えば、静止画のデータまたは動画のデータ）などの推論用データが入力される。データ生成モデル５８は、入力された推論用データをプロンプトにより示される指示に従って推論し、推論結果を音声データ、テキストデータ、および画像データなどのうちの１以上のデータ形式で出力する。データ生成モデル５８は、例えば、テキスト生成ＡＩ、画像生成ＡＩ、マルチモーダル生成ＡＩなどを含む。ここで、推論とは、例えば、分析、分類、予測、および／または要約などを指す。特定処理部２９０は、データ生成モデル５８を用いながら、上述した特定処理を行う。データ生成モデル５８は、指示を含まないプロンプトから推論結果を出力するように、ファインチューニングされたモデルであってもよく、この場合、データ生成モデル５８は、指示を含まないプロンプトから推論結果を出力することができる。データ処理装置１２などにおいて、データ生成モデル５８は複数種類含まれており、データ生成モデル５８は、生成ＡＩ以外のＡＩを含む。生成ＡＩ以外のＡＩは、例えば、線形回帰、ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）、ｋ－ｍｅａｎｓクラスタリング、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、リカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ）、生成的敵対的ネットワーク（ＧＡＮ）、またはナイーブベイズなどであり、種々の処理を行うことができるが、かかる例に限定されない。また、ＡＩは、ＡＩエージェントであってもよい。また、上述した各部の処理がＡＩで行われる場合、その処理は、ＡＩで一部または全部が行われるが、かかる例に限定されない。また、生成ＡＩを含むＡＩで実施される処理は、ルールベースでの処理に置き換えてもよく、ルールベースの処理は、生成ＡＩを含むＡＩで実施される処理に置き換えてもよい。

【0139】

第２実施形態に係るデータ処理システム２１０は、第１実施形態に係るデータ処理システム１０と同様の処理を行う。データ処理システム２１０による処理は、データ処理装置１２の特定処理部２９０またはスマート眼鏡２１４の制御部４６Ａによって実行されるが、データ処理装置１２の特定処理部２９０とスマート眼鏡２１４の制御部４６Ａとによって実行されてもよい。また、データ処理装置１２の特定処理部２９０は、処理に必要な情報をスマート眼鏡２１４または外部の装置などから取得したり収集したりし、スマート眼鏡２１４は、処理に必要な情報をデータ処理装置１２または外部の装置などから取得したり収集したりする。

【0140】

上述した収集部、解析部、提案部、エスカレーション部、および知識補完部を含む複数の要素の各々は、例えば、スマート眼鏡２１４およびデータ処理装置１２のうちの少なくとも一方で実現される。例えば、収集部は、スマート眼鏡２１４の制御部４６Ａによって実現され、SNSの利用状況やメッセージ内容、通知への反応などのデータを収集する。解析部は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、収集されたデータを解析し、ユーザのストレスや感情の変化をリアルタイムで検知する。提案部は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、検知されたストレスや感情の変化に基づいてケアを提案する。エスカレーション部は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、深刻なメンタルヘルスの問題が検出された場合に専門機関への連携を促す。知識補完部は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、専門家のデータベースやガイドラインから必要な知識を引き出してケアを提供する。各部と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。

【0141】

［第３実施形態］
図５には、第３実施形態に係るデータ処理システム３１０の構成の一例が示されている。

【0142】

図５に示すように、データ処理システム３１０は、データ処理装置１２およびヘッドセット型端末３１４を備えている。データ処理装置１２の一例としては、サーバが挙げられる。

【0143】

データ処理装置１２は、コンピュータ２２、データベース２４、および通信Ｉ／Ｆ２６を備えている。コンピュータ２２は、プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、およびストレージ３２を備えている。プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、およびストレージ３２は、バス３４に接続されている。また、データベース２４および通信Ｉ／Ｆ２６も、バス３４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ２６は、ネットワーク５４に接続されている。ネットワーク５４の一例としては、ＷＡＮおよび／またはＬＡＮなどが挙げられる。

【0144】

ヘッドセット型端末３１４は、コンピュータ３６、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、カメラ４２、通信Ｉ／Ｆ４４、およびディスプレイ３４３を備えている。コンピュータ３６は、プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、およびストレージ５０を備えている。プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、およびストレージ５０は、バス５２に接続されている。また、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、カメラ４２、およびディスプレイ３４３も、バス５２に接続されている。

【0145】

【0146】

【0147】

【0148】

図６には、データ処理装置１２およびヘッドセット型端末３１４の要部機能の一例が示されている。図６に示すように、データ処理装置１２では、プロセッサ２８によって特定処理が行われる。ストレージ３２には、特定処理プログラム５６が格納されている。

【0149】

【0150】

【0151】

ヘッドセット型端末３１４では、プロセッサ４６によって特定処理が行われる。ストレージ５０には、特定プログラム６０が格納されている。プロセッサ４６は、ストレージ５０から特定プログラム６０を読み出し、読み出した特定プログラム６０をＲＡＭ４８上で実行する。特定処理は、プロセッサ４６がＲＡＭ４８上で実行する特定プログラム６０に従って、制御部４６Ａとして動作することによって実現される。なお、ヘッドセット型端末３１４には、データ生成モデル５８および感情特定モデル５９と同様のデータ生成モデルおよび感情特定モデルを有し、これらモデルを用いて特定処理部２９０と同様の処理を行うこともできる。

【0152】

【0153】

特定処理部２９０は、特定処理の結果をヘッドセット型端末３１４に送信する。ヘッドセット型端末３１４では、制御部４６Ａが、スピーカ２４０およびディスプレイ３４３に対して特定処理の結果を出力させる。マイクロフォン２３８は、特定処理の結果に対するユーザ入力を示す音声を取得する。制御部４６Ａは、マイクロフォン２３８によって取得されたユーザ入力を示す音声データをデータ処理装置１２に送信する。データ処理装置１２では、特定処理部２９０が音声データを取得する。

【0154】

【0155】

第３実施形態に係るデータ処理システム３１０は、第１実施形態に係るデータ処理システム１０と同様の処理を行う。データ処理システム３１０による処理は、データ処理装置１２の特定処理部２９０またはヘッドセット型端末３１４の制御部４６Ａによって実行されるが、データ処理装置１２の特定処理部２９０とヘッドセット型端末３１４の制御部４６Ａとによって実行されてもよい。また、データ処理装置１２の特定処理部２９０は、処理に必要な情報をヘッドセット型端末３１４または外部の装置などから取得したり収集したりし、ヘッドセット型端末３１４は、処理に必要な情報をデータ処理装置１２または外部の装置などから取得したり収集したりする。

【0156】

上述した収集部、解析部、提案部、エスカレーション部、および知識補完部を含む複数の要素の各々は、例えば、ヘッドセット型端末３１４およびデータ処理装置１２のうちの少なくとも一方で実現される。例えば、収集部は、ヘッドセット型端末３１４の制御部４６Ａによって実現され、SNSの利用状況やメッセージ内容、通知への反応などのデータを収集する。解析部は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、収集されたデータを解析し、ユーザのストレスや感情の変化をリアルタイムで検知する。提案部は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、検知されたストレスや感情の変化に基づいてケアを提案する。エスカレーション部は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、深刻なメンタルヘルスの問題が検出された場合に専門機関への連携を促す。知識補完部は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、専門家のデータベースやガイドラインから必要な知識を引き出してケアを提供する。各部と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。

【0157】

［第４実施形態］
図７には、第４実施形態に係るデータ処理システム４１０の構成の一例が示されている。

【0158】

図７に示すように、データ処理システム４１０は、データ処理装置１２およびロボット４１４を備えている。データ処理装置１２の一例としては、サーバが挙げられる。

【0159】

データ処理装置１２は、コンピュータ２２、データベース２４、および通信Ｉ／Ｆ２６を備えている。コンピュータ２２は、プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、およびストレージ３２を備えている。プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、およびストレージ３２は、バス３４に接続されている。また、データベース２４および通信Ｉ／Ｆ２６も、バス３４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ２６は、ネットワーク５４に接続されている。ネットワーク５４の一例としては、ＷＡＮおよび／またはＬＡＮなどが挙げられる。

【0160】

ロボット４１４は、コンピュータ３６、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、カメラ４２、通信Ｉ／Ｆ４４、および制御対象４４３を備えている。コンピュータ３６は、プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、およびストレージ５０を備えている。プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、およびストレージ５０は、バス５２に接続されている。また、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、カメラ４２、および制御対象４４３も、バス５２に接続されている。

【0161】

【0162】

カメラ４２は、レンズ、絞り、およびシャッタなどの光学系と、ＣＭＯＳイメージセンサまたはＣＣＤイメージセンサなどの撮像素子とが搭載された小型デジタルカメラであり、ユーザの周囲（例えば、一般的な健常者の視界の広さに相当する画角で規定された撮像範囲）を撮像する。

【0163】

【0164】

制御対象４４３は、表示装置、目部のＬＥＤ、並びに、腕、手および足などを駆動するモータなどを含む。ロボット４１４の姿勢や仕草は、腕、手および足などのモータを制御することにより制御される。ロボット４１４の感情の一部は、これらのモータを制御することにより表現できる。また、ロボット４１４の目部のＬＥＤの発光状態を制御することによっても、ロボット４１４の表情を表現できる。

【0165】

図８には、データ処理装置１２およびロボット４１４の要部機能の一例が示されている。図８に示すように、データ処理装置１２では、プロセッサ２８によって特定処理が行われる。ストレージ３２には、特定処理プログラム５６が格納されている。

【0166】

【0167】

【0168】

ロボット４１４では、プロセッサ４６によって特定処理が行われる。ストレージ５０には、特定プログラム６０が格納されている。プロセッサ４６は、ストレージ５０から特定プログラム６０を読み出し、読み出した特定プログラム６０をＲＡＭ４８上で実行する。特定処理は、プロセッサ４６がＲＡＭ４８上で実行する特定プログラム６０に従って、制御部４６Ａとして動作することによって実現される。なお、ロボット４１４には、データ生成モデル５８および感情特定モデル５９と同様のデータ生成モデルおよび感情特定モデルを有し、これらモデルを用いて特定処理部２９０と同様の処理を行うこともできる。

【0169】

【0170】

特定処理部２９０は、特定処理の結果をロボット４１４に送信する。ロボット４１４では、制御部４６Ａが、スピーカ２４０および制御対象４４３に対して特定処理の結果を出力させる。マイクロフォン２３８は、特定処理の結果に対するユーザ入力を示す音声を取得する。制御部４６Ａは、マイクロフォン２３８によって取得されたユーザ入力を示す音声データをデータ処理装置１２に送信する。データ処理装置１２では、特定処理部２９０が音声データを取得する。

【0171】

【0172】

第４実施形態に係るデータ処理システム４１０は、第１実施形態に係るデータ処理システム１０と同様の処理を行う。データ処理システム４１０による処理は、データ処理装置１２の特定処理部２９０またはロボット４１４の制御部４６Ａによって実行されるが、データ処理装置１２の特定処理部２９０とロボット４１４の制御部４６Ａとによって実行されてもよい。また、データ処理装置１２の特定処理部２９０は、処理に必要な情報をロボット４１４または外部の装置などから取得したり収集したりし、ロボット４１４は、処理に必要な情報をデータ処理装置１２または外部の装置などから取得したり収集したりする。

【0173】

上述した収集部、解析部、提案部、エスカレーション部、および知識補完部を含む複数の要素の各々は、例えば、ロボット４１４およびデータ処理装置１２のうちの少なくとも一方で実現される。例えば、収集部は、ロボット４１４の制御部４６Ａによって実現され、SNSの利用状況やメッセージ内容、通知への反応などのデータを収集する。解析部は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、収集されたデータを解析し、ユーザのストレスや感情の変化をリアルタイムで検知する。提案部は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、検知されたストレスや感情の変化に基づいてケアを提案する。エスカレーション部は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、深刻なメンタルヘルスの問題が検出された場合に専門機関への連携を促す。知識補完部は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、専門家のデータベースやガイドラインから必要な知識を引き出してケアを提供する。各部と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。

【0174】

なお、感情エンジンとしての感情特定モデル５９は、特定のマッピングに従い、ユーザの感情を決定してよい。具体的には、感情特定モデル５９は、特定のマッピングである感情マップ（図９参照）に従い、ユーザの感情を決定してよい。また、感情特定モデル５９は、同様に、ロボットの感情を決定し、特定処理部２９０は、ロボットの感情を用いた特定処理を行うようにしてもよい。

【0175】

図９は、複数の感情がマッピングされる感情マップ４００を示す図である。感情マップ４００において、感情は、中心から放射状に同心円に配置されている。同心円の中心に近いほど、原始的状態の感情が配置されている。同心円のより外側には、心境から生まれる状態や行動を表す感情が配置されている。感情とは、情動や心的状態も含む概念である。同心円の左側には、概して脳内で起きる反応から生成される感情が配置されている。同心円の右側には概して、状況判断で誘導される感情が配置されている。同心円の上方向および下方向には、概して脳内で起きる反応から生成され、かつ、状況判断で誘導される感情が配置されている。また、同心円の上側には、「快」の感情が配置され、下側には、「不快」の感情が配置されている。このように、感情マップ４００では、感情が生まれる構造に基づいて複数の感情がマッピングされており、同時に生じやすい感情が、近くにマッピングされている。

【0176】

これらの感情は、感情マップ４００の３時の方向に分布しており、普段は安心と不安のあたりを行き来する。感情マップ４００の右半分では、内部的な感覚よりも状況認識の方が優位に立つため、落ち着いた印象になる。

【0177】

感情マップ４００の内側は心の中、感情マップ４００の外側は行動を表すため、感情マップ４００の外側に行くほど、感情が目に見える（行動に表れる）ようになる。

【0178】

ここで、人の感情は、姿勢や血糖値のような様々なバランスを基礎としており、それらのバランスが理想から遠ざかると不快、理想に近づくと快という状態を示す。ロボットや自動車やバイクなどにおいても、姿勢やバッテリー残量のような様々なバランスを基礎として、それらのバランスが理想から遠ざかると不快、理想に近づくと快という状態を示すように感情を作ることができる。感情マップは、例えば、光吉博士の感情地図（音声感情認識および情動の脳生理信号分析システムに関する研究、徳島大学、博士論文：https://ci.nii.ac.jp/naid/500000375379）に基づいて生成されてよい。感情地図の左半分には、感覚が優位にたつ「反応」と呼ばれる領域に属する感情が並ぶ。また、感情地図の右半分には、状況認識が優位にたつ「状況」と呼ばれる領域に属する感情が並ぶ。

【0179】

感情マップでは学習を促す感情が２つ定義される。１つは、状況側にあるネガティブな「懺悔」や「反省」の真ん中周辺の感情である。つまり、「もう２度とこんな想いはしたくない」「もう叱られたくない」というネガティブな感情がロボットに生じたときである。もう１つは、反応側にあるポジティブな「欲」のあたりの感情である。つまり、「もっと欲しい」「もっと知りたい」というポジティブな気持ちのときである。

【0180】

感情特定モデル５９は、ユーザ入力を、予め学習されたニューラルネットワークに入力し、感情マップ４００に示す各感情を示す感情値を取得し、ユーザの感情を決定する。このニューラルネットワークは、ユーザ入力と、感情マップ４００に示す各感情を示す感情値との組み合わせである複数の学習データに基づいて予め学習されたものである。また、このニューラルネットワークは、図１０に示す感情マップ９００のように、近くに配置されている感情同士は、近い値を持つように学習される。図１０では、「安心」、「安穏」、「心強い」という複数の感情が、近い感情値となる例を示している。

【0181】

上記実施形態では、１台のコンピュータ２２によって特定処理が行われる形態例を挙げたが、本開示の技術はこれに限定されず、コンピュータ２２を含めた複数のコンピュータによる特定処理に対する分散処理が行われるようにしてもよい。

【0182】

上記実施形態では、ストレージ３２に特定処理プログラム５６が格納されている形態例を挙げて説明したが、本開示の技術はこれに限定されない。例えば、特定処理プログラム５６がＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリなどの可搬型のコンピュータ読み取り可能な非一時的格納媒体に格納されていてもよい。非一時的格納媒体に格納されている特定処理プログラム５６は、データ処理装置１２のコンピュータ２２にインストールされる。プロセッサ２８は、特定処理プログラム５６に従って特定処理を実行する。

【0183】

また、ネットワーク５４を介してデータ処理装置１２に接続されるサーバなどの格納装置に特定処理プログラム５６を格納させておき、データ処理装置１２の要求に応じて特定処理プログラム５６がダウンロードされ、コンピュータ２２にインストールされるようにしてもよい。

【0184】

なお、ネットワーク５４を介してデータ処理装置１２に接続されるサーバなどの格納装置に特定処理プログラム５６の全てを格納させておいたり、ストレージ３２に特定処理プログラム５６の全てを記憶させたりしておく必要はなく、特定処理プログラム５６の一部を格納させておいてもよい。

【0185】

特定処理を実行するハードウェア資源としては、次に示す各種のプロセッサを用いることができる。プロセッサとしては、例えば、ソフトウェア、すなわち、プログラムを実行することで、特定処理を実行するハードウェア資源として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵが挙げられる。また、プロセッサとしては、例えば、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）、またはＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などの特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路が挙げられる。何れのプロセッサにもメモリが内蔵または接続されており、何れのプロセッサもメモリを使用することで特定処理を実行する。

【0186】

特定処理を実行するハードウェア資源は、これらの各種のプロセッサのうちの１つで構成されてもよいし、同種または異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡの組み合わせ、またはＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ）で構成されてもよい。また、特定処理を実行するハードウェア資源は１つのプロセッサであってもよい。

【0187】

１つのプロセッサで構成する例としては、第１に、１つ以上のＣＰＵとソフトウェアの組み合わせで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが、特定処理を実行するハードウェア資源として機能する形態がある。第２に、ＳｏＣ（System-on-a-chip）などに代表されるように、特定処理を実行する複数のハードウェア資源を含むシステム全体の機能を１つのＩＣチップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、特定処理は、ハードウェア資源として、上記各種のプロセッサの１つ以上を用いて実現される。

【0188】

更に、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造としては、より具体的には、半導体素子などの回路素子を組み合わせた電気回路を用いることができる。また、上記の特定処理はあくまでも一例である。従って、主旨を逸脱しない範囲内において不要なステップを削除したり、新たなステップを追加したり、処理順序を入れ替えたりしてもよいことは言うまでもない。

【0189】

また、上述した例では、第１実施形態から第４実施形態に分けて説明したが、これらの実施形態の一部または全部は組み合わされてもよい。また、スマートデバイス１４、スマート眼鏡２１４、ヘッドセット型端末３１４、およびロボット４１４は一例であって、それぞれを組み合わせてもよく、それ以外の装置であってもよい。また、上述した例では、形態例１と形態例２に分けて説明したが、これらは組み合わせてもよい。

【0190】

以上に示した記載内容および図示内容は、本開示の技術に係る部分についての詳細な説明であり、本開示の技術の一例に過ぎない。例えば、上記の構成、機能、作用、および効果に関する説明は、本開示の技術に係る部分の構成、機能、作用、および効果の一例に関する説明である。よって、本開示の技術の主旨を逸脱しない範囲内において、以上に示した記載内容および図示内容に対して、不要な部分を削除したり、新たな要素を追加したり、置き換えたりしてもよいことは言うまでもない。また、錯綜を回避し、本開示の技術に係る部分の理解を容易にするために、以上に示した記載内容および図示内容では、本開示の技術の実施を可能にする上で特に説明を要しない技術常識等に関する説明は省略されている。

【0191】

本明細書に記載された全ての文献、特許出願および技術規格は、個々の文献、特許出願および技術規格が参照により取り込まれることが具体的かつ個々に記された場合と同程度に、本明細書中に参照により取り込まれる。

【0192】

（付記１）
ユーザのスマホデータを収集する収集部と、
前記収集部によって収集されたデータを解析する解析部と、
前記解析部によって解析された結果に基づいてケアを提案する提案部と、
前記提案部によって提案されたケアに基づいて専門機関へのエスカレーションを行うエスカレーション部と、を備える
ことを特徴とするシステム。
（付記２）
前記収集部は、
SNSの利用状況、メッセージ内容、通知への反応などのデータを収集する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記３）
前記解析部は、
収集されたデータを解析し、ユーザのストレスや感情の変化をリアルタイムで検知する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記４）
前記提案部は、
検知されたストレスや感情の変化に基づいて、深呼吸の提案やポジティブ思考を促すアドバイスを提供する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記５）
前記エスカレーション部は、
深刻なメンタルヘルスの問題が検出された場合に専門機関への連携を促す
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記６）
生成ＡＩが専門家のデータベースやガイドラインから必要な知識を引き出してケアを提供する知識補完部を備える
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記７）
前記収集部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいてデータ収集のタイミングを調整する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記８）
前記収集部は、
ユーザの過去のデータ収集履歴を分析し、最適な収集方法を選定する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記９）
前記収集部は、
データ収集時に、ユーザの現在の活動状況や関心分野に基づいてフィルタリングを行う
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１０）
前記収集部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて収集するデータの優先順位を決定する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１１）
前記収集部は、
データ収集時に、ユーザの地理的位置情報を考慮して関連性の高いデータを優先的に収集する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１２）
前記収集部は、
データ収集時に、ユーザのソーシャルメディア活動を分析し、関連するデータを収集する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１３）
前記解析部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて解析の表現方法を調整する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１４）
前記解析部は、
解析時に、データの重要度に基づいて解析の詳細度を調整する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１５）
前記解析部は、
解析時に、データのカテゴリに応じて異なる解析アルゴリズムを適用する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１６）
前記解析部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて解析の長さを調整する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１７）
前記解析部は、
解析時に、データの収集時期に基づいて解析の優先順位を決定する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１８）
前記解析部は、
解析時に、データの関連性に基づいて解析の順序を調整する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１９）
前記提案部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて提案の表現方法を調整する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２０）
前記提案部は、
提案時に、ケアの重要度に基づいて提案の詳細度を調整する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２１）
前記提案部は、
提案時に、ケアのカテゴリに応じて異なる提案アルゴリズムを適用する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２２）
前記提案部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて提案の長さを調整する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２３）
前記提案部は、
提案時に、ケアの提供時期に基づいて提案の優先順位を決定する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２４）
前記提案部は、
提案時に、ケアの関連性に基づいて提案の順序を調整する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２５）
前記エスカレーション部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいてエスカレーションの方法を調整する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２６）
前記エスカレーション部は、
エスカレーション時に、ユーザの過去のメンタルヘルス履歴を分析して最適なエスカレーション方法を選定する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２７）
前記エスカレーション部は、
エスカレーション時に、ユーザの現在の生活状況に基づいてエスカレーションの手段をカスタマイズする
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２８）
前記エスカレーション部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいてエスカレーションの優先順位を決定する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２９）
前記エスカレーション部は、
エスカレーション時に、ユーザの地理的位置情報を考慮して最適なエスカレーション方法を選定する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記３０）
前記エスカレーション部は、
エスカレーション時に、ユーザのソーシャルメディア活動を分析してエスカレーションの手段を提案する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記３１）
前記知識補完部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて知識の提供方法を調整する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記３２）
前記知識補完部は、
知識提供時に、専門家のデータベースを参照して最適な知識を選定する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記３３）
前記知識補完部は、
知識提供時に、ユーザの現在の状況に基づいて知識の内容をカスタマイズする
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記３４）
前記知識補完部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて知識の優先順位を決定する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記３５）
前記知識補完部は、
知識提供時に、ユーザの地理的位置情報を考慮して最適な知識を提供する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記３６）
前記知識補完部は、
知識提供時に、ユーザのソーシャルメディア活動を分析して知識の内容を提案する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。

【符号の説明】

【0193】

１０、２１０、３１０、４１０データ処理システム
１２データ処理装置
１４スマートデバイス
２１４スマート眼鏡
３１４ヘッドセット型端末
４１４ロボット

【図1】