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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2024-07-01
(45)【発行日】2024-07-09
(54)【発明の名称】情報処理装置及び情報処理システム
(51)【国際特許分類】
A61B 5/16 20060101AFI20240702BHJP
【ＦＩ】
A61B5/16 120
【請求項の数】
10
(21)【出願番号】P 2021002618
(22)【出願日】2021-01-12
(65)【公開番号】P2022107921
(43)【公開日】2022-07-25
【審査請求日】2023-08-07
(73)【特許権者】
【識別番号】392026693
【氏名又は名称】株式会社ＮＴＴドコモ
(74)【代理人】
【識別番号】110003177
【氏名又は名称】弁理士法人旺知国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】山田 仰
(72)【発明者】
【氏名】瀧上 順也
(72)【発明者】
【氏名】菊入 圭
【審査官】▲高▼木 尚哉
(56)【参考文献】
【文献】特開２０１９－２１９９８７（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１９－０４６３８５（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１８－１３９０８７（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００６－２６８３９５（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１１－１８６５２１（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００８－２７２０１９（ＪＰ，Ａ）
【文献】米国特許出願公開第２０１９／０２１２８１１（ＵＳ，Ａ１）
【文献】特開２０２０－０４８１４９（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００６－２６００９５（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ａ６１Ｂ ５／００－５／２２
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
特定人物の話を聞く複数の聴者の各々の様子を示す各聴者の個別情報を取得する取得部と、前記各聴者の前記個別情報に基づいて、前記各聴者の心理状態に関するＮ（Ｎは２以上の整数）種類の心理要素の大きさをそれぞれ示すＮ種類の心理レベルを推定する推定部と、
前記複数の聴者のうちの複数の対象者の各々の前記Ｎ種類の心理レベルに基づいて、前記複数の対象者の全体に係る心理の傾向を解析する解析部と、
前記複数の対象者の全体に係る心理の傾向と前記複数の対象者の各々の前記Ｎ種類の心理レベルとに基づいて、前記複数の対象者のうち、所定の条件を満たす対象者を特定する特定部と、
予め決められた選抜条件に基づいて、前記複数の聴者から前記複数の対象者を抽出する抽出部と、
を備え、
前記選抜条件は、前記Ｎ種類の心理要素のうちの少なくとも１つの心理要素の大きさに関する条件である、
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項2】
特定人物の話を聞く複数の聴者の各々の様子を示す各聴者の個別情報を取得する取得部と、前記各聴者の前記個別情報に基づいて、前記各聴者の心理状態に関するＮ（Ｎは２以上の整数）種類の心理要素の大きさをそれぞれ示すＮ種類の心理レベルを推定する推定部と、
前記複数の聴者のうちの複数の対象者の各々の前記Ｎ種類の心理レベルに基づいて、前記複数の対象者の全体に係る心理の傾向を解析する解析部と、
前記複数の対象者の全体に係る心理の傾向を前記Ｎ種類の心理要素の大きさにより示した心理指標を、前記特定人物に利用される表示装置に表示させる表示制御部と、
予め決められた選抜条件に基づいて、前記複数の聴者から前記複数の対象者を抽出する抽出部と、
を備え、
前記選抜条件は、前記Ｎ種類の心理要素のうちの少なくとも１つの心理要素の大きさに関する条件である、
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項3】
特定人物の話を聞く複数の聴者の各々の様子を示す各聴者の個別情報を取得する取得部と、
前記各聴者の前記個別情報に基づいて、前記各聴者の心理状態に関するＮ（Ｎは２以上の整数）種類の心理要素の大きさをそれぞれ示すＮ種類の心理レベルを推定する推定部と、
前記複数の聴者のうちの複数の対象者の各々の前記Ｎ種類の心理レベルに基づいて、前記複数の対象者の全体に係る心理の傾向を解析する解析部と、
前記複数の対象者の全体に係る心理の傾向と前記複数の対象者の各々の前記Ｎ種類の心理レベルとに基づいて、前記複数の対象者のうち、所定の条件を満たす対象者を特定する特定部と、
を備え、
前記各聴者の前記個別情報は、
前記各聴者の表情を示す画像情報、及び、前記各聴者の発話内容を示す音声情報を含み、
前記推定部は、
前記各聴者の前記画像情報に基づいて、前記各聴者の前記Ｎ種類の心理要素の第１の大きさをそれぞれ示すＮ種類の第１心理レベルを推定する第１心理推定部と、
前記各聴者の前記音声情報に基づいて、前記各聴者の前記Ｎ種類の心理要素の第２の大きさをそれぞれ示すＮ種類の第２心理レベルを推定する第２心理推定部と、
前記各聴者の前記Ｎ種類の第１心理レベル及び前記Ｎ種類の第２心理レベルに基づいて、前記各聴者の前記Ｎ種類の心理レベルを推定する第３心理推定部と、
を備え、
前記第３心理推定部は、
前記Ｎ種類の心理要素のうちの一の心理要素に対応する第１心理レベル及び第２心理レベルの両方が有効である場合、前記一の心理要素に対応する第１心理レベル及び第２心理レベルに基づいて、前記一の心理要素に対応する心理レベルを推定し、
前記一の心理要素に対応する第１心理レベル及び第２心理レベルの一方のみが有効である場合、前記一の心理要素に対応する第１心理レベル及び第２心理レベルのうちの有効な心理レベルを、前記一の心理要素に対応する心理レベルとして推定し、
前記一の心理要素に対応する第１心理レベル及び第２心理レベルの両方が無効である場合、前記一の心理要素に対応する心理レベルを無効とする、
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項4】
特定人物の話を聞く複数の聴者の各々の様子を示す各聴者の個別情報を取得する取得部と、
前記各聴者の前記個別情報に基づいて、前記各聴者の心理状態に関するＮ（Ｎは２以上の整数）種類の心理要素の大きさをそれぞれ示すＮ種類の心理レベルを推定する推定部と、
前記複数の聴者のうちの複数の対象者の各々の前記Ｎ種類の心理レベルに基づいて、前記複数の対象者の全体に係る心理の傾向を解析する解析部と、
前記複数の対象者の全体に係る心理の傾向を前記Ｎ種類の心理要素の大きさにより示した心理指標を、前記特定人物に利用される表示装置に表示させる表示制御部と、
を備え、
前記各聴者の前記個別情報は、
前記各聴者の表情を示す画像情報、及び、前記各聴者の発話内容を示す音声情報を含み、
前記推定部は、
前記各聴者の前記画像情報に基づいて、前記各聴者の前記Ｎ種類の心理要素の第１の大きさをそれぞれ示すＮ種類の第１心理レベルを推定する第１心理推定部と、
前記各聴者の前記音声情報に基づいて、前記各聴者の前記Ｎ種類の心理要素の第２の大きさをそれぞれ示すＮ種類の第２心理レベルを推定する第２心理推定部と、
前記各聴者の前記Ｎ種類の第１心理レベル及び前記Ｎ種類の第２心理レベルに基づいて、前記各聴者の前記Ｎ種類の心理レベルを推定する第３心理推定部と、
を備え、
前記第３心理推定部は、
前記Ｎ種類の心理要素のうちの一の心理要素に対応する第１心理レベル及び第２心理レベルの両方が有効である場合、前記一の心理要素に対応する第１心理レベル及び第２心理レベルに基づいて、前記一の心理要素に対応する心理レベルを推定し、
前記一の心理要素に対応する第１心理レベル及び第２心理レベルの一方のみが有効である場合、前記一の心理要素に対応する第１心理レベル及び第２心理レベルのうちの有効な心理レベルを、前記一の心理要素に対応する心理レベルとして推定し、
前記一の心理要素に対応する第１心理レベル及び第２心理レベルの両方が無効である場合、前記一の心理要素に対応する心理レベルを無効とする、
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項5】
特定人物の話を聞く複数の聴者の各々の様子を示す各聴者の個別情報を取得する取得部と、
前記各聴者の前記個別情報に基づいて、前記各聴者の心理状態に関するＮ（Ｎは２以上の整数）種類の心理要素の大きさをそれぞれ示すＮ種類の心理レベルを推定する推定部と、
前記複数の聴者のうちの複数の対象者の各々の前記Ｎ種類の心理レベルに基づいて、前記複数の対象者の全体に係る心理の傾向を解析する解析部と、
前記複数の対象者の全体に係る心理の傾向と前記複数の対象者の各々の前記Ｎ種類の心理レベルとに基づいて、前記複数の対象者のうち、所定の条件を満たす対象者を特定する特定部と、
を備え、
前記各聴者の前記個別情報は、
前記各聴者の表情を示す画像情報、及び、前記各聴者の発話内容を示す音声情報を含み、
前記推定部は、
前記各聴者の前記画像情報に基づいて、前記各聴者の前記Ｎ種類の心理要素の第１の大きさをそれぞれ示すＮ種類の第１心理レベルを推定する第１心理推定部と、
前記各聴者の前記音声情報に基づいて、前記各聴者の前記Ｎ種類の心理要素の第２の大きさをそれぞれ示すＮ種類の第２心理レベルを推定する第２心理推定部と、
前記Ｎ種類の心理要素に対応するＮ個の第１係数を、前記Ｎ種類の第１心理レベルにそれぞれ乗算することにより、前記Ｎ種類の心理要素に対応するＮ個の第１乗算値を算出し、前記Ｎ種類の心理要素に対応するＮ個の第２係数を、前記Ｎ種類の第２心理レベルにそれぞれ乗算することにより、前記Ｎ種類の心理要素に対応するＮ個の第２乗算値を算出し、前記各聴者の前記Ｎ個の第１乗算値及び前記Ｎ個の第２乗算値に基づいて、前記各聴者の前記Ｎ種類の心理レベルを推定する第３心理推定部と、
を備え、
前記Ｎ個の第１係数の各々、及び、前記Ｎ個の第２係数の各々は、前記Ｎ種類の心理要素のうちの対応する心理要素に応じてそれぞれ決定される、
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項6】
特定人物の話を聞く複数の聴者の各々の様子を示す各聴者の個別情報を取得する取得部と、
前記各聴者の前記個別情報に基づいて、前記各聴者の心理状態に関するＮ（Ｎは２以上の整数）種類の心理要素の大きさをそれぞれ示すＮ種類の心理レベルを推定する推定部と、
前記複数の聴者のうちの複数の対象者の各々の前記Ｎ種類の心理レベルに基づいて、前記複数の対象者の全体に係る心理の傾向を解析する解析部と、
前記複数の対象者の全体に係る心理の傾向を前記Ｎ種類の心理要素の大きさにより示した心理指標を、前記特定人物に利用される表示装置に表示させる表示制御部と、
を備え、
前記各聴者の前記個別情報は、
前記各聴者の表情を示す画像情報、及び、前記各聴者の発話内容を示す音声情報を含み、
前記推定部は、
前記各聴者の前記画像情報に基づいて、前記各聴者の前記Ｎ種類の心理要素の第１の大きさをそれぞれ示すＮ種類の第１心理レベルを推定する第１心理推定部と、
前記各聴者の前記音声情報に基づいて、前記各聴者の前記Ｎ種類の心理要素の第２の大きさをそれぞれ示すＮ種類の第２心理レベルを推定する第２心理推定部と、
前記Ｎ種類の心理要素に対応するＮ個の第１係数を、前記Ｎ種類の第１心理レベルにそれぞれ乗算することにより、前記Ｎ種類の心理要素に対応するＮ個の第１乗算値を算出し、前記Ｎ種類の心理要素に対応するＮ個の第２係数を、前記Ｎ種類の第２心理レベルにそれぞれ乗算することにより、前記Ｎ種類の心理要素に対応するＮ個の第２乗算値を算出し、前記各聴者の前記Ｎ個の第１乗算値及び前記Ｎ個の第２乗算値に基づいて、前記各聴者の前記Ｎ種類の心理レベルを推定する第３心理推定部と、
を備え、
前記Ｎ個の第１係数の各々、及び、前記Ｎ個の第２係数の各々は、前記Ｎ種類の心理要素のうちの対応する心理要素に応じてそれぞれ決定される、
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項7】
特定人物の話を聞く複数の聴者の各々の様子を示す各聴者の個別情報を取得する取得部と、
前記各聴者の前記個別情報に基づいて、前記各聴者の心理状態に関するＮ（Ｎは２以上の整数）種類の心理要素の大きさをそれぞれ示すＮ種類の心理レベルを推定する推定部と、
前記複数の聴者のうちの複数の対象者の各々の前記Ｎ種類の心理レベルに基づいて、前記複数の対象者の全体に係る心理の傾向を解析する解析部と、
前記複数の対象者の全体に係る心理の傾向と前記複数の対象者の各々の前記Ｎ種類の心理レベルとに基づいて、前記複数の対象者のうち、所定の条件を満たす対象者を特定する特定部と、
を備え、
前記各聴者の前記心理状態は、前記各聴者の感情状態及び前記各聴者の思考状態を含み、
前記各聴者の前記Ｎ種類の心理要素は、前記各聴者の前記感情状態及び前記思考状態のうちの前記感情状態に関するＮ種類の感情要素であり、
前記各聴者の前記Ｎ種類の心理レベルは、前記各聴者の前記Ｎ種類の感情要素の大きさをそれぞれ示すＮ種類の感情レベルであり、
前記推定部は、
前記各聴者の前記Ｎ種類の感情レベルに基づいて、前記各聴者の前記感情状態及び前記思考状態のうちの前記思考状態に関する思考要素の大きさを示す思考レベルを推定し、
前記解析部は、
前記複数の対象者の各々の前記Ｎ種類の感情レベルと前記複数の対象者の各々の前記思考レベルとに基づいて、前記複数の対象者の全体に係る心理の傾向を解析する、
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項8】
特定人物の話を聞く複数の聴者の各々の様子を示す各聴者の個別情報を取得する取得部と、
前記各聴者の前記個別情報に基づいて、前記各聴者の心理状態に関するＮ（Ｎは２以上の整数）種類の心理要素の大きさをそれぞれ示すＮ種類の心理レベルを推定する推定部と、
前記複数の聴者のうちの複数の対象者の各々の前記Ｎ種類の心理レベルに基づいて、前記複数の対象者の全体に係る心理の傾向を解析する解析部と、
前記複数の対象者の全体に係る心理の傾向を前記Ｎ種類の心理要素の大きさにより示した心理指標を、前記特定人物に利用される表示装置に表示させる表示制御部と、
を備え、
前記各聴者の前記心理状態は、前記各聴者の感情状態及び前記各聴者の思考状態を含み、
前記各聴者の前記Ｎ種類の心理要素は、前記各聴者の前記感情状態及び前記思考状態のうちの前記感情状態に関するＮ種類の感情要素であり、
前記各聴者の前記Ｎ種類の心理レベルは、前記各聴者の前記Ｎ種類の感情要素の大きさをそれぞれ示すＮ種類の感情レベルであり、
前記推定部は、
前記各聴者の前記Ｎ種類の感情レベルに基づいて、前記各聴者の前記感情状態及び前記思考状態のうちの前記思考状態に関する思考要素の大きさを示す思考レベルを推定し、
前記解析部は、
前記複数の対象者の各々の前記Ｎ種類の感情レベルと前記複数の対象者の各々の前記思考レベルとに基づいて、前記複数の対象者の全体に係る心理の傾向を解析する、
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項9】
前記推定部は、前記思考要素に応じたＮ個の重み係数を前記各聴者の前記Ｎ種類の感情レベルにそれぞれ乗算することにより得られるＮ個の乗算結果に基づいて、前記各聴者の思考レベルを推定する、
ことを特徴とする請求項７又は８に記載の情報処理装置。
【請求項10】
特定人物の話を聞く複数の聴者と１対１に対応する複数の端末装置と、前記複数の端末装置と通信可能な情報処理装置とを備え、前記複数の端末装置の各々は、
前記複数の聴者のうちの対応する聴者の様子を示す個別情報を前記情報処理装置に送信する送信部を備え、
前記情報処理装置は、
前記複数の端末装置の各々から送信される前記個別情報を取得する取得部と、
前記各聴者の前記個別情報に基づいて、前記各聴者の心理状態に関するＮ（Ｎは２以上の整数）種類の心理要素の大きさをそれぞれ示すＮ種類の心理レベルを推定する推定部と、
前記複数の聴者のうちの複数の対象者の各々の前記Ｎ種類の心理レベルに基づいて、前記複数の対象者の全体に係る心理の傾向を解析する解析部と、
前記複数の対象者の全体に係る心理の傾向と前記複数の対象者の各々の前記Ｎ種類の心理レベルとに基づいて前記複数の対象者から特定される対象者の識別情報、及び、前記複数の対象者の全体に係る心理の傾向を前記Ｎ種類の心理要素の大きさにより示した心理指標の一方又は両方を、前記特定人物に利用される表示装置に表示させる表示制御部と、
予め決められた選抜条件に基づいて、前記複数の聴者から前記複数の対象者を抽出する抽出部と、
を備え、
前記選抜条件は、前記Ｎ種類の心理要素のうちの少なくとも１つの心理要素の大きさに関する条件である、
ことを特徴とする情報処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、情報処理装置及び情報処理システムに関する。
【背景技術】
【0002】
複数の聴者の全体の理解度を話者に認識させる理解度判定システムが提案されている。この種の理解度判定システムは、例えば、カメラによって撮影された各聴者の顔の表情に基づいて各聴者の感情を推定し、推定した各聴者の感情に基づいて聴者全体の理解度を算出する（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】特開２０１９－１４８８５２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
ところで、従来の理解度判定システムを用いて行われる授業では、教師は、生徒全体の理解度を知ることができても、理解できていない点を明確にするための質問等をどの生徒に行うべきか分からない。すなわち、従来技術では、教師に提供される指標が理解度といった単一の指標であるため、教師は、柔軟性のある判断をすることが困難である。このため、複数の聴者に対して話をする特定人物に、柔軟性のある判断を可能にする情報を提供するシステムの実現が望まれる。
【課題を解決するための手段】
【0005】
以上の課題を解決するために、本発明の好適な態様に係る情報処理装置は、特定人物の話を聞く複数の聴者の各々の様子を示す各聴者の個別情報を取得する取得部と、前記各聴者の前記個別情報に基づいて、前記各聴者の心理状態に関するＮ（Ｎは２以上の整数）種類の心理要素の大きさをそれぞれ示すＮ種類の心理レベルを推定する推定部と、前記複数の聴者のうちの複数の対象者の各々の前記Ｎ種類の心理レベルに基づいて、前記複数の対象者の全体に係る心理の傾向を解析する解析部と、前記複数の対象者の全体に係る心理の傾向と前記複数の対象者の各々の前記Ｎ種類の心理レベルとに基づいて、前記複数の対象者のうち、所定の条件を満たす対象者を特定する特定部と、を備える、ことを特徴とする。
【0006】
本発明の好適な他の態様に係る情報処理装置は、特定人物の話を聞く複数の聴者の各々の様子を示す各聴者の個別情報を取得する取得部と、前記各聴者の前記個別情報に基づいて、前記各聴者の心理状態に関するＮ（Ｎは２以上の整数）種類の心理要素の大きさをそれぞれ示すＮ種類の心理レベルを推定する推定部と、前記複数の聴者のうちの複数の対象者の各々の前記Ｎ種類の心理レベルに基づいて、前記複数の対象者の全体に係る心理の傾向を解析する解析部と、前記複数の対象者の全体に係る心理の傾向を前記Ｎ種類の心理要素の大きさにより示した心理指標を、前記特定人物に利用される表示装置に表示させる表示制御部と、を備える、ことを特徴とする。
【0007】
本発明の好適な態様に係る情報処理システムは、特定人物の話を聞く複数の聴者と１対１に対応する複数の端末装置と、前記複数の端末装置と通信可能な情報処理装置とを備え、前記複数の端末装置の各々は、前記複数の聴者のうちの対応する聴者の様子を示す個別情報を前記情報処理装置に送信する送信部を備え、前記情報処理装置は、前記複数の端末装置の各々から送信される前記個別情報を取得する取得部と、前記各聴者の前記個別情報に基づいて、前記各聴者の心理状態に関するＮ（Ｎは２以上の整数）種類の心理要素の大きさをそれぞれ示すＮ種類の心理レベルを推定する推定部と、前記複数の聴者のうちの複数の対象者の各々の前記Ｎ種類の心理レベルに基づいて、前記複数の対象者の全体に係る心理の傾向を解析する解析部と、前記複数の対象者の全体に係る心理の傾向と前記複数の対象者の各々の前記Ｎ種類の心理レベルとに基づいて前記複数の対象者から特定される対象者の識別情報、及び、前記複数の対象者の全体に係る心理の傾向を前記Ｎ種類の心理要素の大きさにより示した心理指標の一方又は両方を、前記特定人物に利用される表示装置に表示させる表示制御部と、を備える、ことを特徴とする。
【発明の効果】
【0008】
本発明によれば、複数の聴者に対して話をする特定人物に、柔軟性のある判断を可能にする情報を提供するシステムを実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【0009】
【図1】第１実施形態に係る情報処理システムの全体構成の一例を示すブロック図である。
【図6】教師の端末装置に表示される支援画像の一例を示す説明図である。
【図8】代表者を特定する処理の一例を示すフローチャートである。
【図9】第２実施形態に係る管理装置の機能的な構成の一例を示す機能ブロック図である。
【図11】第３実施形態に係る管理装置の機能的な構成の一例を示す機能ブロック図である。
【図12】思考レベルの推定処理を説明するための説明図である。
【図13】第４実施形態に係る管理装置の機能的な構成の一例を示す機能ブロック図である。
【図15】第５実施形態に係る管理装置の機能的な構成の一例を示す機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【0010】
［１．第１実施形態］
図１は、第１実施形態に係る情報処理システム１の全体構成の一例を示すブロック図である。
図１は、第１実施形態に係る情報処理システム１の全体構成の一例を示すブロック図である。
【0011】
本実施形態では、情報処理システム１がオンライン授業に利用される場合を想定する。例えば、情報処理システム１は、複数の生徒Ｕａに用いられる複数の端末装置１０ａと、教師Ｕｂに用いられる端末装置１０ｂと、管理装置２０とを有する。複数の生徒Ｕａは、「複数の聴者」の一例であり、教師Ｕｂは、「特定人物」の一例である。また、複数の端末装置１０ａは、「複数の聴者と１対１に対応する複数の端末装置」の一例であり、管理装置２０は、「情報処理装置」の一例である。以下では、端末装置１０ａ及び１０ｂを端末装置１０と総称する場合がある。
【0012】
複数の端末装置１０及び管理装置２０は、ネットワークＮＷに接続される。複数の端末装置１０の各々は、他の端末装置１０及び管理装置２０と、ネットワークＮＷを介して通信可能である。すなわち、管理装置２０は、複数の端末装置１０と通信可能である。なお、本明細書における「装置」という用語は、回路、デバイス又はユニット等の他の用語に読替えてもよい。
【0013】
ネットワークＮＷは、例えば、移動体通信網等の電気通信回線であり、インターネット及びローカルエリアネットワークを含み得る。例えば、ネットワークＮＷは、有線ネットワーク及び無線ネットワークの一方又は両方を含む。また、ネットワークＮＷと端末装置１０との接続等は、例えば、複数の要素間を互いに通信可能にする接続であればよく、有線及び無線の一方を用いた接続であってもよいし、有線及び無線の両方を用いた接続であってもよい。
【0014】
端末装置１０としては、例えば、任意の情報処理装置を採用することができ、パーソナルコンピュータ等の据置型の情報機器であってもよいし、スマートフォン、ノート型のパーソナルコンピュータ及びタブレット端末等の可搬型の情報端末であってもよい。また、管理装置２０としては、例えば、任意の情報処理装置を採用することができる。端末装置１０の構成は、後述する図２において説明し、管理装置２０の構成は、後述する図３において説明する。
【0015】
図２は、図１に示した端末装置１０の構成の一例を示すブロック図である。図２に示す例では、表示装置１８０と本体とが一体に構成される情報処理装置（例えば、スマートフォン、ノート型のパーソナルコンピュータ及びタブレット端末等）を端末装置１０として想定するが、表示装置１８０は、本体から分離されてもよい。
【0016】
端末装置１０は、例えば、処理装置１００、記憶装置１２０、通信装置１４０、操作装置１６０、音声入力装置１６２、撮像装置１６４、表示装置１８０、音声出力装置１８２を具備するコンピュータシステムにより実現される。端末装置１０の複数の要素は、情報を通信するための単体又は複数のバスにより相互に接続される。また、端末装置１０の複数の要素の各々を、単数又は複数の機器が構成してもよい。あるいは、端末装置１０の一部の要素は、省略されてもよい。
【0017】
処理装置１００は、端末装置１０の全体を制御するプロセッサであり、例えば、単数又は複数のチップにより構成される。処理装置１００は、例えば、周辺装置とのインタフェース、演算装置及びレジスタ等を含む中央処理装置（ＣＰＵ：Central Processing Unit）により構成される。なお、処理装置１００の機能の一部又は全部を、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）、及び、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアによって実現してもよい。処理装置１００は、各種の処理を並列的又は逐次的に実行する。
【0018】
処理装置１００は、例えば、制御プログラムＰＲ１０を記憶装置１２０から読み出し、読み出した制御プログラムＰＲ１０を実行することにより、端末装置１０の全体を制御する。なお、制御プログラムＰＲ１０は、ネットワークＮＷ等を介して他の装置から送信されてもよい。
【0019】
記憶装置１２０は、処理装置１００が読取可能な記録媒体であり、処理装置１００が実行する制御プログラムＰＲ１０を含む複数のプログラム等の各種のデータを記憶する。なお、図２に示す例では、記憶装置１２０は、制御プログラムＰＲ１０の他に、識別情報ＩＤを記憶する。識別情報ＩＤは、例えば、端末装置１０を識別するための情報である。なお、識別情報ＩＤは、端末装置１０の利用者（例えば、生徒Ｕａ及び教師Ｕｂ等）を識別するために利用されてもよい。記憶装置１２０は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable ＲＯＭ）、及び、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の少なくとも１つによって構成されてもよい。記憶装置１２０は、レジスタ、キャッシュ、又は、メインメモリ（主記憶装置）等と呼ばれてもよい。
【0020】
通信装置１４０は、管理装置２０等の他の装置と通信を行うためのハードウェア（送受信デバイス）である。通信装置１４０は、例えば、ネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュール等とも呼ばれる。通信装置１４０は、例えば、周波数分割複信（ＦＤＤ：Frequency Division Duplex）及び時分割複信（ＴＤＤ：Time Division Duplex）の一方又は両方を実現するために、高周波スイッチ、デュプレクサ、フィルタ、周波数シンセサイザ等を含んで構成されてもよい。
【0021】
操作装置１６０は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス（例えば、キーボード、マウス、スイッチ、ボタン、センサ等）である。例えば、操作装置１６０は、端末装置１０の利用者（例えば、生徒Ｕａ及び教師Ｕｂ等）の操作を受け付け、操作に応じた操作情報を処理装置１００に出力する。端末装置１０の利用者の操作としては、例えば、数字及び文字等の符号を処理装置１００に入力するための操作、及び、表示装置１８０が表示するアイコンを選択するための操作等が該当する。なお、例えば、表示装置１８０の表示面に対する接触を検出するタッチパネルが、操作装置１６０として採用されてもよい。また、操作装置１６０は、ユーザが操作可能な複数の操作子を含んでもよい。
【0022】
音声入力装置１６２は、例えば、マイクロフォンである。例えば、音声入力装置１６２は、端末装置１０の利用者の発話内容を示す音声を電気信号に変換した音声情報を生成する。そして、音声入力装置１６２は、音声情報を処理装置１００に出力する。
【0023】
撮像装置１６４は、被写体を撮像し、撮像した被写体の画像を示す画像情報を出力する装置である。例えば、撮像装置１６４は、端末装置１０の利用者の顔を撮像することにより得られる画像を示す画像情報を生成し、生成した画像情報を処理装置１００に出力する。撮像装置１６４は、例えば、撮像光学系及び撮像素子を有する。撮像光学系は、少なくとも１つの撮像レンズを含む光学系である。例えば、撮像光学系は、プリズム等の各種の光学素子を有してもよいし、ズームレンズやフォーカスレンズ等を有してもよい。撮像素子は、例えば、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサー又はＣＭＯＳ（Complementary MOS）イメージセンサー等である。
【0024】
表示装置１８０は、外部への出力を実施するディスプレイ等の出力デバイスである。表示装置１８０は、例えば、処理装置１００による制御のもとで、画像を表示する。例えば、表示装置１８０は、液晶表示パネル及び有機ＥＬ（Electro Luminescence）表示パネル等の各種の表示パネルが表示装置１８０として好適に利用される。なお、操作装置１６０及び表示装置１８０は、一体となった構成（例えば、タッチパネル）であってもよい。
【0025】
音声出力装置１８２は、例えば、スピーカー及びイヤフォン等である。例えば、音声出力装置１８２は、処理装置１００による制御のもとで各種の音を出力する。次に、端末装置１０の動作の概要を、生徒Ｕａに利用される端末装置１０ａの動作を例にして説明する。
【0026】
例えば、端末装置１０ａでは、表示装置１８０は、授業用の映像を再生するための映像情報を端末装置１０ｂ又は管理装置２０から通信装置１４０を介して受信し、受信した映像情報に基づいて、授業用の映像を表示する。なお、授業用の映像は、例えば、教師Ｕｂが生徒Ｕａに対して行っている授業のライブ映像、及び、予め用意された授業映像の一方又は両方を含む映像であってもよい。予め用意された授業映像としては、例えば、資料等の解説映像、及び、予め撮影された授業の映像等が該当する。なお、授業用の映像を再生するための映像情報は、端末装置１０ｂ及び管理装置２０以外の所定の装置、又は、所定のウェブサイトから送信されてもよい。
【0027】
また、端末装置１０ａでは、音声出力装置１８２は、授業用の音を再生するための音情報を端末装置１０ｂ又は管理装置２０から通信装置１４０を介して受信し、受信した音情報に基づいて、授業用の音を出力する。例えば、授業用の映像が授業のライブ映像である場合、教師Ｕｂの音声が授業用の音に該当する。また、例えば、授業用の映像が予め用意された授業映像である場合、授業映像に対応する音声等の音が授業用の音に該当する。なお、授業用の音を再生するための音情報は、端末装置１０ｂ及び管理装置２０以外の所定の装置、又は、所定のウェブサイトから送信されてもよい。また、授業用の映像を再生するための映像情報、及び、授業用の音を再生するための音情報は、共通のパケット（パケット通信に使用されるパケット）に含まれてもよい。
【0028】
また、端末装置１０ａでは、処理装置１００は、端末装置１０ａに対応する生徒Ｕａの様子を示す個別情報を、通信装置１４０を介して管理装置２０に、所定の周期で送信する。例えば、処理装置１００は、撮像装置１６４により撮像された生徒Ｕａの顔の画像を示す画像情報、生徒Ｕａの発話内容を示す音声情報、及び、識別情報ＩＤを含む個別情報を、所定の周期で生成する。そして、処理装置１００は、生成した個別情報を、通信装置１４０を介して管理装置２０に、所定の周期で送信する。この処理により、各生徒Ｕａの個別情報が各端末装置１０ａから管理装置２０に送信される。なお、個別情報は、生徒Ｕａの顔の画像を示す画像情報、及び、生徒Ｕａの発話内容を示す音声情報のうちの一方のみを含んでもよい。
【0029】
なお、通信装置１４０は、「送信部」の一例である。例えば、通信装置１４０は、上述したように、処理装置１００により生成された個別情報を、管理装置２０に送信する。また、生徒Ｕａの顔から生徒Ｕａの表情が把握されるため、生徒Ｕａの顔の画像を示す画像情報は、生徒Ｕａの表情を示す画像情報に該当する。すなわち、生徒Ｕａの顔の画像を示す画像情報は、「聴者の表情を示す画像情報」の一例である。
【0030】
ここで、教師Ｕｂに利用される端末装置１０ｂの動作は、処理装置１００が個別情報を生成しない点、及び、表示装置１８０が表示する内容を除いて、端末装置１０ａの動作と同様である。なお、授業用の映像が授業のライブ映像を含む場合、端末装置１０ｂの動作は、例えば、ライブ映像を再生するための映像情報を端末装置１０ｂが生成する点も、端末装置１０ａの動作と相違する。端末装置１０ｂの表示装置１８０が表示する内容は、後述する図６において説明する。
【0031】
【0032】
管理装置２０は、例えば、複数の生徒Ｕａの全体に係る心理の傾向、又は、複数の生徒Ｕａから選択された２人以上の生徒Ｕａが属するグループの心理の傾向を、各端末装置１０ａから送信される各生徒Ｕａの個別情報に基づいて解析する。なお、本実施形態では、管理装置２０が複数の生徒Ｕａの全体に係る心理の傾向を解析する場合を想定する。従って、本実施形態では、複数の生徒Ｕａは、「複数の聴者」の一例でもあり、「複数の対象者」の一例でもある。以下では、複数の生徒Ｕａの全体に係る心理の傾向は、生徒Ｕａ全体の心理傾向とも称される。
【0033】
例えば、管理装置２０は、処理装置２００、記憶装置２２０及び通信装置２４０を具備するコンピュータシステムにより実現される。
【0034】
処理装置２００は、管理装置２０の全体を制御するプロセッサであり、図２において説明した端末装置１０の処理装置１００と同様に構成される。例えば、処理装置２００は、制御プログラムＰＲ２０を記憶装置２２０から読み出し、読み出した制御プログラムＰＲ２０を実行することにより、管理装置２０の全体を制御する。また、処理装置２００は、制御プログラムＰＲ２０を実行することにより、後述する図４に示す取得部２０２、推定部２０４、解析部２１０、特定部２１２及び支援情報生成部２１４として機能する。なお、制御プログラムＰＲ２０は、ネットワークＮＷを介して他の装置から送信されてもよい。
【0035】
記憶装置２２０は、処理装置２００が読取可能な記録媒体であり、処理装置２００が実行する制御プログラムＰＲ２０を含む複数のプログラム等の各種のデータを記憶する。なお、図３に示す例では、記憶装置２２０は、制御プログラムＰＲ２０の他に、管理テーブルＴＢＬを記憶する。管理テーブルＴＢＬについては、後述する図５において説明する。記憶装置２２０は、図２において説明した端末装置１０の記憶装置１２０と同様に、例えば、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、及び、ＲＡＭ等の少なくとも１つによって構成されてもよい。
【0036】
通信装置２４０は、端末装置１０等の他の装置と通信を行うためのハードウェア（送受信デバイス）であり、図２において説明した端末装置１０の通信装置１４０と同様に構成される。
【0037】
図４は、図３に示した管理装置２０の機能的な構成の一例を示す機能ブロック図である。処理装置２００は、図３において説明したように、制御プログラムＰＲ２０を実行することにより、取得部２０２、推定部２０４、解析部２１０、特定部２１２及び支援情報生成部２１４として機能する。
【0038】
取得部２０２は、例えば、複数の生徒Ｕａの各々の様子を示す各生徒Ｕａの個別情報を取得する。例えば、取得部２０２は、複数の端末装置１０ａの各々から送信される個別情報を、通信装置２４０を介して取得する。そして、取得部２０２は、各端末装置１０ａから取得した各生徒Ｕａの個別情報を、推定部２０４に出力する。
【0039】
推定部２０４は、各生徒Ｕａの個別情報に基づいて、各生徒Ｕａの心理状態に関する複数種類の心理要素の大きさ、強さ及び確からしさ等の定量値をそれぞれ示す複数種類の心理レベルＥを推定する。本実施形態では、各心理レベルＥが０以上１以下の値である場合を想定する。
【0040】
ここで、心理状態は、人の内心の状態の意味である。例えば、心理状態は、怒り、喜び、悲しみ等の感情状態であってもよいし、理解、集中及び積極等の思考状態であってもよい。あるいは、心理状態は、感情状態及び思考状態を含む概念であってもよい。従って、複数種類の心理要素は、感情状態に関する複数種類の感情要素であってもよいし、思考状態に関する複数種類の思考要素であってもよいし、感情要素及び思考要素を含む複数種類の要素であってもよい。
【0041】
また、複数種類の心理レベルＥは、複数種類の感情要素の大きさをそれぞれ示す複数種類の感情レベルであってもよいし、複数種類の思考要素の大きさをそれぞれ示す複数種類の思考レベルであってもよい。あるいは、複数種類の心理レベルＥは、感情要素及び思考要素を含む複数種類の要素の大きさをそれぞれ示してもよい。
【0042】
なお、本実施形態では、複数種類の心理要素がＮ（Ｎは２以上の整数）種類の感情要素である場合を想定する。従って、本実施形態では、Ｎ種類の心理要素の大きさをそれぞれ示すＮ種類の心理レベルＥは、Ｎ種類の感情レベルである。以下では、Ｎ種類の心理要素が、「怒り」、「喜び」、「悲しみ」、「嫌悪」、「興味」及び「興奮」の６種類（Ｎ＝６）の感情要素である場合を想定する。例えば、心理レベルＥ１は、怒りの大きさを示し、心理レベルＥ２は、喜びの大きさを示す。また、心理レベルＥ３は、悲しみの大きさを示し、心理レベルＥ４は、嫌悪の大きさを示す。そして、心理レベルＥ５は、興味の大きさを示し、心理レベルＥ６は、興奮の大きさを示す。
【0043】
また、Ｎ種類の心理レベルＥを推定する方法としては、例えば、顔の表情等から感情の強度を推定する既知の方法を採用することができる。
【0044】
例えば、推定部２０４は、各生徒Ｕａの個別情報に含まれる情報のうち、生徒Ｕａの表情を示す画像情報及び生徒Ｕａの発話内容を示す音声情報の一方又は両方に基づいて、各生徒ＵａのＮ種類の心理レベルＥを推定する。そして、推定部２０４は、各生徒Ｕａの個別情報に基づいて推定したＮ種類の心理レベルＥを、各端末装置１０ａの識別情報ＩＤに対応付けて管理テーブルＴＢＬに記憶する。このように、推定部２０４は、各生徒Ｕａの個別情報に基づいて、各生徒Ｕａの心理状態に関するＮ種類の心理要素の大きさをそれぞれ示すＮ種類の心理レベルＥを推定する。
【0045】
解析部２１０は、複数の生徒Ｕａの各々の６種類の心理レベルＥ（Ｅ１、Ｅ２、Ｅ３、Ｅ４、Ｅ５及びＥ６）に基づいて、生徒Ｕａ全体の心理傾向を解析する。そして、解析部２１０は、生徒Ｕａ全体の心理傾向の解析結果として、生徒Ｕａ全体の心理傾向を６種類の心理要素の大きさにより示した心理指標を、特定部２１２及び支援情報生成部２１４に出力する。
【0046】
例えば、解析部２１０は、複数の生徒Ｕａの全てについて、６種類の心理レベルＥを管理テーブルＴＢＬから読み出す。そして、解析部２１０は、管理テーブルＴＢＬから読み出した６種類の心理レベルＥの各々の平均値を算出する。また、解析部２１０は、生徒Ｕａ全体の心理傾向を示す心理指標として、各心理レベルＥの平均値を示す平均心理レベルＥａ（Ｅａ１、Ｅａ２、Ｅａ３、Ｅａ４、Ｅａ５及びＥａ６）を、特定部２１２及び支援情報生成部２１４に出力する。
【0047】
例えば、平均心理レベルＥａ１は、複数の生徒Ｕａの心理レベルＥ１の平均値を示し、平均心理レベルＥａ２は、複数の生徒Ｕａの心理レベルＥ２の平均値を示す。また、平均心理レベルＥａ３は、複数の生徒Ｕａの心理レベルＥ３の平均値を示し、平均心理レベルＥａ４は、複数の生徒Ｕａの心理レベルＥ４の平均値を示す。そして、平均心理レベルＥａ５は、複数の生徒Ｕａの心理レベルＥ５の平均値を示し、平均心理レベルＥａ６は、複数の生徒Ｕａの心理レベルＥ６の平均値を示す。以下では、Ｎ種類の心理レベルＥのうち、ｎ番目の心理レベルＥを、心理レベルＥｎと称する場合がある（ｎは、１≦ｎ≦Ｎを満たす整数）。同様に、Ｎ種類の平均心理レベルＥａのうち、ｎ番目の平均心理レベルＥａを、平均心理レベルＥａｎと称する場合がある。
【0048】
特定部２１２は、解析部２１０の解析結果と、各生徒Ｕａの６種類の心理レベルＥとに基づいて、複数の生徒Ｕａの代表者を特定する。例えば、特定部２１２は、生徒Ｕａ全体の心理傾向を示す６種類の平均心理レベルＥａ（解析部２１０の解析結果）と、各生徒Ｕａの６種類の心理レベルＥとに基づいて、生徒Ｕａ全体の心理傾向を代表する生徒Ｕａ（代表者）を特定する。そして、特定部２１２は、特定した生徒Ｕａの端末装置１０ａの識別情報ＩＤを、生徒Ｕａ全体の心理傾向を代表する生徒Ｕａの識別情報として、支援情報生成部２１４に出力する。
【0049】
例えば、特定部２１２は、６種類の平均心理レベルＥａと、各生徒Ｕａの６種類の心理レベルＥとの差異の程度を算出することにより、生徒Ｕａ全体の心理傾向と各生徒Ｕａの心理状態との類似度を算出する。そして、特定部２１２は、複数の生徒Ｕａのうち、心理状態が生徒Ｕａ全体の心理傾向に最も類似する生徒Ｕａを、生徒Ｕａ全体の心理傾向を代表する生徒Ｕａとして特定する。
【0050】
６種類の平均心理レベルＥａと各生徒Ｕａの６種類の心理レベルＥとの差異の程度は、例えば、コサイン類似度であってもよいし、残差平方和であってもよい。例えば、特定部２１２は、６種類の平均心理レベルＥａと各生徒Ｕａの６種類の心理レベルＥとのコサイン類似度を、生徒Ｕａ全体の心理傾向と各生徒Ｕａの心理状態との類似度として算出してもよい。あるいは、特定部２１２は、６種類の平均心理レベルＥａと各生徒Ｕａの６種類の心理レベルＥとの残差平方和の逆数、又は、残差平方和に“－１”を乗算した値等を、生徒Ｕａ全体の心理傾向と各生徒Ｕａの心理状態との類似度として算出してもよい。
【0051】
なお、生徒Ｕａ全体の心理傾向を代表する生徒Ｕａの数は、２人以上であってもよい。例えば、特定部２１２は、複数の生徒Ｕａのうち、心理状態が生徒Ｕａ全体の心理傾向に類似する順の上位の所定数の生徒Ｕａを、生徒Ｕａ全体の心理傾向を代表する生徒Ｕａとして特定してもよい。あるいは、特定部２１２は、複数の生徒Ｕａのうち、類似度が閾値を超える生徒Ｕａを、生徒Ｕａ全体の心理傾向を代表する生徒Ｕａとして特定してもよい。
【0052】
ここで、例えば、複数の生徒Ｕａの中で、心理状態が生徒Ｕａ全体の心理傾向に最も類似すること、複数の生徒Ｕａの中で、心理状態が生徒Ｕａ全体の心理傾向に類似する順の上位の所定数に入ること、及び、類似度が閾値を超えること等は、「所定の条件」に該当する。なお、「所定の条件」は、上述の例に限定されず、生徒Ｕａ全体の心理傾向とＮ種類の心理レベルＥとの関係に基づく他の条件であってもよい。例えば、「所定の条件」は、複数の生徒Ｕａの中で、心理状態が生徒Ｕａ全体の心理傾向と最も相違していること、複数の生徒Ｕａの中で、心理状態が生徒Ｕａ全体の心理傾向に類似する順の下位の所定数に入ること、及び、類似度が閾値以下であること等であってもよい。
【0053】
このように、特定部２１２は、生徒Ｕａ全体の心理傾向と複数の生徒Ｕａの各々の６種類の心理レベルＥとに基づいて、複数の生徒Ｕａのうち、所定の条件を満たす生徒Ｕａを特定する。
【0054】
支援情報生成部２１４は、例えば、後述する図６に示す支援画像ＩＭＧ（ＩＭＧ１及びＩＭＧ２）を示す支援情報を、特定部２１２により特定された生徒Ｕａの識別情報ＩＤ、及び、生徒Ｕａ全体の心理傾向を示す６種類の平均心理レベルＥａに基づいて生成する。そして、支援情報生成部２１４は、支援情報を、通信装置２４０を介して端末装置１０ｂに送信する。
【0055】
例えば、教師Ｕｂに利用される端末装置１０ｂの表示装置１８０は、管理装置２０から送信された支援情報に基づいて、支援画像ＩＭＧ（ＩＭＧ１及びＩＭＧ２）を表示する。支援画像ＩＭＧ１は、例えば、生徒Ｕａ全体の心理傾向と各生徒Ｕａの６種類の心理レベルＥとに基づいて複数の生徒Ｕａから特定される生徒Ｕａの識別情報ＩＤを示す画像を含む。すなわち、支援画像ＩＭＧ１は、生徒Ｕａ全体の心理傾向を代表する生徒Ｕａの識別情報ＩＤを示す画像を含む。また、支援画像ＩＭＧ２は、例えば、６種類の平均心理レベルＥａ（生徒Ｕａ全体の心理傾向を示す６種類の心理要素の大きさ）を示す画像である。すなわち、支援情報生成部２１４は、生徒Ｕａ全体の心理傾向を代表する生徒Ｕａの識別情報ＩＤと、生徒Ｕａ全体の心理傾向を６種類の心理要素の大きさにより示した心理指標とを、教師Ｕｂに利用される端末装置１０ｂの表示装置１８０に表示させる。支援情報生成部２１４は、「表示制御部」の一例である。
【0056】
なお、情報処理システム１、端末装置１０及び管理装置２０の構成等は、図１から図４に示す例に限定されない。例えば、端末装置１０は、補助記憶装置を有してもよい。補助記憶装置は、端末装置１０が読取可能な記録媒体であり、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc ＲＯＭ）等の光ディスク、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク(例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標）ディスク)、スマートカード、フラッシュメモリ(例えば、カード、スティック、キードライブ)、フロッピー（登録商標）ディスク、及び、磁気ストリップ等の少なくとも１つによって構成されてもよい。同様に、管理装置２０は、補助記憶装置を有してもよい。
【0057】
また、管理装置２０は、例えば、図２において説明した操作装置１６０及び表示装置１８０と同様な操作装置及び表示装置を有してもよい。また、特定部２１２及び支援情報生成部２１４の一方は、管理装置２０から省かれてもよい。支援情報生成部２１４が管理装置２０から省かれる場合、特定部２１２は、生徒Ｕａ全体の心理傾向を代表する生徒Ｕａの識別情報ＩＤを、通信装置２４０を介して端末装置１０ｂに送信してもよい。また、特定部２１２が管理装置２０から省かれる場合、支援情報生成部２１４は、支援情報として、生徒Ｕａ全体の心理傾向を６種類の心理要素の大きさにより示した心理指標を、通信装置２４０を介して端末装置１０ｂに送信してもよい。
【0058】
また、感情要素の種類の数、及び、感情要素の組み合わせは、上述の例（「怒り」、「喜び」、「悲しみ」、「嫌悪」、「興味」及び「興奮」の６種類の感情要素）に限定されない。例えば、感情要素の組み合わせとして、ポジティブ及びネガティブ等の感情の質的違いを規定する感情価と、感情によって引き起こされる身体的及び認知的喚起の度合いを示す覚醒度との組み合わせ等が用いられてもよい。例えば、覚醒度としては、高覚醒及び低覚醒等が該当する。具体的には、興奮は、高覚醒であり、冷静は、低覚醒である。
【0059】
図５は、図３に示した管理テーブルＴＢＬの一例を示す説明図である。管理テーブルＴＢＬには、各生徒Ｕａの６種類の心理レベルＥ（Ｅ１、Ｅ２、Ｅ３、Ｅ４、Ｅ５及びＥ６）が、各生徒Ｕａの識別情報ＩＤに対応付けられて記憶されている。
【0060】
図５に示す例では、所定の期間分の複数の管理テーブルＴＢＬ（ＴＢＬ１、ＴＢＬ２及びＴＢＬ３等）が記憶装置２２０に記憶される。例えば、複数の管理テーブルＴＢＬのうち、管理テーブルＴＢＬ１が最新の管理テーブルＴＢＬであり、管理テーブルＴＢＬ２が２番目に新しい管理テーブルＴＢＬであり、管理テーブルＴＢＬ３が３番目に新しい管理テーブルＴＢＬである。なお、例えば、管理テーブルＴＢＬが所定の周期で生成され、所定の期間が所定の周期のｉ（ｉは１以上の整数）倍である場合、最大で、（ｉ＋１）個の管理テーブルＴＢＬが記憶装置２２０に記憶される。この場合、例えば、管理テーブルＴＢＬ２は、管理テーブルＴＢＬ１が生成されたタイミングから、所定の周期に対応する時間だけ遡ったタイミングに生成された管理テーブルＴＢＬである。そして、管理テーブルＴＢＬ３は、管理テーブルＴＢＬ２が生成されたタイミングから、所定の周期に対応する時間だけ遡ったタイミングに生成された管理テーブルＴＢＬである。
【0061】
各管理テーブルＴＢＬは、複数の識別情報ＩＤと１対１に対応する複数のレコードを有する。そして、管理テーブルＴＢＬの各レコードには、例えば、識別情報ＩＤと、識別情報ＩＤにより示される生徒Ｕａの６種類の心理レベルＥ（Ｅ１、Ｅ２、Ｅ３、Ｅ４、Ｅ５及びＥ６）とが記憶されている。図中の“ＮＵＬＬ”は、心理レベルＥが無効であることを示す。図５に示す例では、識別情報ＩＤが“００６”の生徒Ｕａの喜び、悲しみ及び嫌悪をそれぞれ示す心理レベルＥ２、Ｅ３及びＥ４は、無効である。心理レベルＥが無効であることは、心理要素が無効であることを示す。
【0062】
なお、管理テーブルＴＢＬは、図５に示す例に限定されない。例えば、識別情報ＩＤの代わりに、生徒Ｕａの氏名が管理テーブルＴＢＬに記憶されてもよい。また、記憶装置２２０に記憶される管理テーブルＴＢＬは、最新の管理テーブルＴＢＬだけでもよい。
【0063】
図６は、教師Ｕｂの端末装置１０ｂに表示される支援画像ＩＭＧの一例を示す説明図である。
【0064】
端末装置１０ｂの表示装置１８０は、管理装置２０から送信された支援情報に基づいて、生徒Ｕａ全体の心理傾向を代表する生徒Ｕａの識別情報ＩＤを示す画像を含む支援画像ＩＭＧ１と、生徒Ｕａ全体の心理傾向を示す支援画像ＩＭＧ２とを表示する。
【0065】
例えば、支援画像ＩＭＧ１は、生徒Ｕａ全体の心理傾向を代表する生徒Ｕａの識別情報ＩＤ及び氏名の一方又は両方を示す画像を含んでもよい。さらに、支援画像ＩＭＧ１は、授業の実施日及び授業の科目等を示す画像を含んでもよい。なお、生徒Ｕａ全体の心理傾向を代表する生徒Ｕａの識別情報ＩＤ及び氏名のうちの氏名のみが支援画像ＩＭＧ１により示される場合、生徒Ｕａの氏名は、「複数の対象者から特定される対象者の識別情報」に該当する。
【0066】
また、支援画像ＩＭＧ２は、例えば、６種類の平均心理レベルＥａ（怒り、喜び、悲しみ、嫌悪、興味及び興奮のそれぞれの大きさ）を示すグラフ等の画像である。図６に示す例では、支援画像ＩＭＧ２は、６種類の平均心理レベルＥａ（怒り、喜び、悲しみ、嫌悪、興味及び興奮のそれぞれの大きさ）を示すレーダーチャートの画像である。６種類の平均心理レベルＥａを示すグラフ（例えば、レーダーチャート）は、「心理指標」の一例である。
【0067】
なお、教師Ｕｂの端末装置１０ｂに表示される画像は、図６に示す例に限定されない。例えば、端末装置１０ｂの表示装置１８０には、支援画像ＩＭＧ１及びＩＭＧ２の一方のみが表示されてもよい。あるいは、端末装置１０ｂの表示装置１８０には、支援画像ＩＭＧ１及びＩＭＧ２の一方又は両方の他に、生徒Ｕａの端末装置１０ａの表示装置１８０に表示されている授業用の映像と同様の映像が表示されてもよい。
【0068】
図７は、図３に示した管理装置２０の動作の一例を示すフローチャートである。図７に示す動作は、例えば、所定の周期で繰り返し実行されてもよいし、端末装置１０ｂからの支援要求等の所定の処理を契機に実行されてもよい。支援要求は、例えば、端末装置１０ｂに対する教師Ｕｂの所定の操作によって、管理装置２０に送信されてもよい。なお、図７では、推定部２０４により推定される心理レベルＥに対応する心理要素の種類がＮ（Ｎは２以上の整数）種類である場合を例にして、管理装置２０の動作を説明する。
【0069】
先ず、ステップＳ１００において、取得部２０２は、各生徒Ｕａの個別情報を取得する。例えば、取得部２０２は、各端末装置１０ａから管理装置２０に送信される個別情報を、通信装置２４０を介して取得する。そして、取得部２０２は、処理をステップＳ２００に進める。
【0070】
ステップＳ２００において、推定部２０４は、取得部２０２により取得された個別情報に基づいて、各生徒ＵａのＮ種類の心理レベルＥを推定する。各生徒ＵａのＮ種類の心理レベルＥは、例えば、管理テーブルＴＢＬに記憶される。推定部２０４は、ステップＳ２００の処理を実行した後、処理をステップＳ３００に進める。
【0071】
ステップＳ３００において、解析部２１０は、推定部２０４により推定された各生徒ＵａのＮ種類の心理レベルＥを管理テーブルＴＢＬから読み出し、読み出した各生徒ＵａのＮ種類の心理レベルＥに基づいて、生徒Ｕａ全体の心理傾向を解析する。
【0072】
例えば、解析部２１０は、ステップＳ３２０において、変数ｎに“１”を設定する。そして、ステップＳ３４０において、解析部２１０は、複数の生徒Ｕａのｎ番目の心理レベルＥｎのうちの有効な心理レベルＥｎの平均値を、ｎ番目の平均心理レベルＥａｎとして算出する。次に、ステップＳ３４２において、解析部２１０は、変数ｎが“Ｎ”であるか否かを判定する。すなわち、解析部２１０は、Ｎ種類の平均心理レベルＥａの全てを算出したか否かを判定する。ステップＳ３４２における判定の結果が否定の場合、解析部２１０は、ステップＳ３４４において、変数ｎに“１”を加算し、その後、処理をステップＳ３４０に戻す。一方、ステップＳ３４２における判定の結果が肯定の場合、解析部２１０は、ステップＳ３６０において、Ｎ種類の平均心理レベルＥａを特定部２１２及び支援情報生成部２１４に出力し、その後、処理をステップＳ４００に進める。
【0073】
ステップＳ４００において、特定部２１２は、解析部２１０により算出されたＮ種類の平均心理レベルＥａと、推定部２０４により推定された各生徒ＵａのＮ種類の心理レベルＥとに基づいて、生徒Ｕａ全体の心理傾向を代表する生徒Ｕａ（代表者）を特定する。ステップＳ４００の処理の具体例は、後述する図８において説明する。特定部２１２は、生徒Ｕａ全体の心理傾向を代表する生徒Ｕａを特定した後、処理をステップＳ５００に進める。
【0074】
ステップＳ５００において、支援情報生成部２１４は、Ｎ種類の平均心理レベルＥａと、生徒Ｕａ全体の心理傾向を代表する生徒Ｕａ（代表者）の識別情報ＩＤとを含む支援情報を、通信装置２４０を介して、教師Ｕｂの端末装置１０ｂに出力する。例えば、端末装置１０ｂの表示装置１８０は、支援情報に基づいて、生徒Ｕａ全体の心理傾向を代表する生徒Ｕａの識別情報ＩＤを示す画像を含む支援画像ＩＭＧ１と、生徒Ｕａ全体の心理傾向（Ｎ種類の心理要素の大きさ）を示す支援画像ＩＭＧ２とを、表示する。この結果、例えば、教師Ｕｂは、端末装置１０ｂの表示装置１８０に表示された支援画像ＩＭＧ１及びＩＭＧ２の表示内容を確認することにより、授業を進めるための柔軟性のある判断をすることができる。このように、本実施形態では、教師Ｕｂに、柔軟性のある判断を可能にする情報を提供することができる。
【0075】
なお、図７に示す動作が繰り返し実行されることにより、柔軟性のある判断を可能にする情報（例えば、生徒Ｕａ全体の心理傾向を代表する生徒Ｕａ、及び、生徒Ｕａ全体の心理傾向等を示す情報）がほぼリアルタイムで教師Ｕｂに提供される。従って、教師Ｕｂは、例えば、生徒Ｕａ全体の心理傾向を代表する生徒Ｕａ、及び、生徒Ｕａ全体の心理傾向（６種類の心理要素の大きさ）等をほぼリアルタイムで把握することができる。
【0076】
図８は、代表者を特定する処理の一例を示すフローチャートである。すなわち、図８は、図７に示したステップＳ４００の処理の一例を示すフローチャートである。例えば、ステップＳ４２０の処理は、図７に示したステップＳ３６０の処理が実行された後、実行される。
【0077】
ステップＳ４２０において、特定部２１２は、Ｎ種類の平均心理レベルＥａに対応するＮ次元の基準ベクトルを算出する。そして、特定部２１２は、ステップＳ４４０において、変数ｍに“１”を設定し、その後、処理をステップＳ４６０に進める。
【0078】
ステップＳ４６０において、特定部２１２は、ｍ番目の識別情報ＩＤのＮ種類の心理レベルＥに対応するＮ次元の個別ベクトルを算出する。ｍ番目の識別情報ＩＤは、例えば、図５に示した管理テーブルＴＢＬの“Ｎｏ．”の数字が“ｍ”の識別情報ＩＤであってもよい。特定部２１２は、ステップＳ４６０の処理を実行した後、処理をステップＳ４６２に進める。
【0079】
ステップＳ４６２において、特定部２１２は、ｍ番目の識別情報ＩＤの個別ベクトルと基準ベクトルとの類似度を算出する。そして、特定部２１２は、ステップＳ４６４において、全ての識別情報ＩＤに対して類似度を算出したか否かを判定する。ステップＳ４６４における判定の結果が否定の場合、特定部２１２は、ステップＳ４６６において、変数ｍに“１”を加算し、その後、処理をステップＳ４６０に戻す。一方、ステップＳ４６４における判定の結果が肯定の場合、特定部２１２は、処理をステップＳ４８０に進める。
【0080】
ステップＳ４８０において、特定部２１２は、管理テーブルＴＢＬに記憶された複数の識別情報ＩＤのうち、類似度が最も高い識別情報ＩＤを、生徒Ｕａ全体の心理傾向を代表する生徒Ｕａの識別情報ＩＤとして、支援情報生成部２１４に出力する。このように、ステップＳ４８０において、複数の生徒Ｕａのうち、心理状態が生徒Ｕａ全体の心理傾向に最も類似する生徒Ｕａが、生徒Ｕａ全体の心理傾向を代表する生徒Ｕａとして特定される。特定部２１２は、ステップＳ４８０の処理を実行した後、処理を図７に示したステップＳ５００に進める。
【0081】
なお、管理装置２０の動作は、図７及び図８に示した例に限定されない。例えば、支援情報生成部２１４は、図７に示したステップＳ５００において、Ｎ種類の平均心理レベルＥａと、生徒Ｕａ全体の心理傾向を代表する生徒Ｕａの識別情報ＩＤとのうちの一方のみを含む支援情報を、教師Ｕｂの端末装置１０ｂに出力してもよい。この場合、支援画像ＩＭＧ１及びＩＭＧ２の一方が端末装置１０ｂの表示装置１８０に表示される。
【0082】
また、例えば、解析部２１０は、図７に示したステップＳ３４０において算出されたｎ番目の平均心理レベルＥａｎを時間方向に平均してもよい。この場合、解析部２１０は、ｎ番目の平均心理レベルＥａｎを時間方向に平均して得られた値を、生徒Ｕａ全体の心理傾向におけるｎ番目の心理要素の解析結果を示す平均心理レベルＥａｎとしてもよい。なお、図７に示したステップＳ３４０において算出されたｎ番目の平均心理レベルＥａｎは、例えば、所定の周期毎に算出されたｎ番目の平均心理レベルＥａｎである。また、時間方向の平均は、所定期間の平均であってもよいし、移動平均であってもよい。
【0083】
以上、第１実施形態では、情報処理システム１は、教師Ｕｂの話を聞く複数の生徒Ｕａと１対１に対応する複数の端末装置１０ａと、複数の端末装置１０ａと通信可能な管理装置２０とを有する。各端末装置１０ａは、複数の生徒Ｕａのうちの対応する生徒Ｕａの様子を示す個別情報を管理装置２０に送信する通信装置１４０を有する。管理装置２０は、複数の端末装置１０ａの各々から送信される個別情報（すなわち、各生徒Ｕａの個別情報）を取得する取得部２０２と、推定部２０４と、解析部２１０と、特定部２１２と、支援情報生成部２１４とを有する。
【0084】
推定部２０４は、各生徒Ｕａの個別情報に基づいて、各生徒Ｕａの心理状態に関するＮ（Ｎは２以上の整数）種類の心理要素の大きさをそれぞれ示すＮ種類の心理レベルＥを推定する。解析部２１０は、複数の生徒Ｕａの各々のＮ種類の心理レベルＥに基づいて、複数の生徒Ｕａの全体に係る心理の傾向を解析する。特定部２１２は、複数の生徒Ｕａの全体に係る心理の傾向と複数の生徒Ｕａの各々のＮ種類の心理レベルＥとに基づいて、複数の生徒Ｕａのうち、所定の条件を満たす生徒Ｕａを特定する。
【0085】
支援情報生成部２１４は、複数の生徒Ｕａの全体に係る心理の傾向をＮ種類の心理要素の大きさにより示した心理指標を、教師Ｕｂに利用される表示装置１８０（端末装置１０ｂの表示装置１８０）に表示させる。あるいは、支援情報生成部２１４は、複数の生徒Ｕａの全体に係る心理の傾向と複数の生徒Ｕａの各々のＮ種類の心理レベルＥとに基づいて複数の生徒Ｕａから特定される生徒Ｕａの識別情報ＩＤを、教師Ｕｂに利用される表示装置１８０に表示させる。この場合、支援情報生成部２１４は、複数の生徒Ｕａから特定される生徒Ｕａの識別情報ＩＤを、心理指標に加えて、教師Ｕｂに利用される表示装置１８０に表示させてもよいし、心理指標に代えて、教師Ｕｂに利用される表示装置１８０に表示させてもよい。
【0086】
このように、本実施形態では、管理装置２０は、生徒Ｕａ全体の心理傾向と各生徒ＵａのＮ種類の心理レベルＥとに基づいて、複数の生徒Ｕａのうち、所定の条件を満たす生徒Ｕａを特定する。
【0087】
例えば、所定の条件が、複数の生徒Ｕａの中で、心理状態が生徒Ｕａ全体の心理傾向に最も類似すること等である場合、管理装置２０は、所定の条件を満たす生徒Ｕａを特定することにより、生徒Ｕａ全体の心理傾向を代表する生徒Ｕａを特定できる。この場合、教師Ｕｂは、生徒Ｕａ全体の心理傾向を代表する生徒Ｕａに質問することによって、授業を理解している程度を確認できる。なお、例えば、生徒Ｕａ全体の理解度の単一の指標のみが教師Ｕｂに提供される場合、教師Ｕｂは、生徒Ｕａ全体の理解度を知ることができても、理解できていない点を明確にするための質問等をどの生徒に行うべきか分からない。これに対し、本実施形態では、例えば、教師Ｕｂは、生徒Ｕａ全体の心理傾向を代表する生徒Ｕａとの間の質疑応答によって、授業の問題点等を認識できる。
【0088】
また、例えば、所定の条件が、複数の生徒Ｕａの中で、心理状態が生徒Ｕａ全体の心理傾向と最も相違すること等である場合、所定の条件を満たす生徒Ｕａは、複数の生徒Ｕａのうち、生徒Ｕａ全体の心理傾向から最も乖離した心理状態の生徒Ｕａに対応する。従って、管理装置２０は、所定の条件を満たす生徒Ｕａを特定することにより、複数の生徒Ｕａのうち、生徒Ｕａ全体の心理傾向から最も乖離した心理状態の生徒Ｕａを特定できる。複数の生徒Ｕａのうち、生徒Ｕａ全体の心理傾向から最も乖離した心理状態の生徒Ｕａは、授業に取り残された生徒Ｕａである可能性が高い。この場合、教師Ｕｂは、生徒Ｕａ全体の心理傾向が良好であるため、授業が順調に進んでいるように見える場合でも、授業に取り残された生徒Ｕａに気づくことができる。従って、本実施形態では、教師Ｕｂは、授業が順調に進んでいるように見える場合でも、授業に取り残された生徒Ｕａに声をかけることができる。
【0089】
このように、本実施形態では、複数の生徒Ｕａ（聴者）に対して話をする教師Ｕｂ（特定人物）に、柔軟性のある判断を可能にする情報を提供する情報処理システム１を実現することができる。
【0090】
また、本実施形態では、生徒Ｕａ全体の心理傾向を示すＮ種類の心理要素の大きさが、教師Ｕｂの端末装置１０ｂの表示装置１８０に表示されるため、教師Ｕｂは、Ｎ種類の心理要素の大きさに基づいて、柔軟性のある判断をできる。例えば、教師Ｕｂの端末装置１０ｂの表示装置１８０に、生徒Ｕａ全体の心理傾向を示す６種類の心理要素（「怒り」、「喜び」、「悲しみ」、「嫌悪」、「興味」及び「興奮」）がほぼリアルタイムで表示される場合、教師Ｕｂは、以下に示す対応が可能となる。例えば、生徒Ｕａ全体の心理傾向を示す６種類の心理要素のうち、「興味」及び「喜び」が他の心理要素に比べて低い場合、教師Ｕｂは、生徒Ｕａ全体に対して興味を持たせるための雑学を話しながら、生徒Ｕａ全体の心理傾向の「興味」が向上するかを確認できる。
【0091】
［２．第２実施形態］
図９は、第２実施形態に係る管理装置２０の機能的な構成の一例を示す機能ブロック図である。図１から図８において説明した要素と同様の要素については、同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。
図９は、第２実施形態に係る管理装置２０の機能的な構成の一例を示す機能ブロック図である。図１から図８において説明した要素と同様の要素については、同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。
【0092】
本実施形態に係る端末装置１０の構成は、図２に示した端末装置１０の構成と同様であり、本実施形態に係る管理装置２０の構成は、図３に示した管理装置２０の構成と同様である。但し、記憶装置２２０に記憶される制御プログラムＰＲ２１は、図３に示した制御プログラムＰＲ２０と相違する。すなわち、本実施形態に係る管理装置２０の処理装置２００は、図３に示した制御プログラムＰＲ２０の代わりに制御プログラムＰＲ２１を実行することを除いて、図３に示した処理装置２００と同様である。例えば、処理装置２００は、記憶装置２２０から読み出した制御プログラムＰＲ２１を実行した場合、図２に示した推定部２０４の代わりに推定部２０４Ａとして機能する点を除いて、制御プログラムＰＲ２０を実行した処理装置２００と同様である。すなわち、処理装置２００は、記憶装置２２０から読み出した制御プログラムＰＲ２１を実行することにより、取得部２０２、推定部２０４Ａ、解析部２１０、特定部２１２及び支援情報生成部２１４として機能する。
【0093】
取得部２０２、解析部２１０、特定部２１２及び支援情報生成部２１４は、図４に示した取得部２０２、解析部２１０、特定部２１２及び支援情報生成部２１４と同様である。但し、取得部２０２は、各端末装置１０ａから取得した各生徒Ｕａの個別情報に含まれる情報のうち、生徒Ｕａの表情を示す画像情報を後述する第１推定部２０６に出力し、生徒Ｕａの発話内容を示す音声情報を後述する第２推定部２０７に出力する。
【0094】
推定部２０４Ａは、第１推定部２０６、第２推定部２０７及び統合部２０８を有する。第１推定部２０６は、「第１心理推定部」の一例であり、第２推定部２０７は、「第２心理推定部」の一例であり、統合部２０８は、「第３心理推定部」の一例である。
【0095】
第１推定部２０６は、例えば、各生徒Ｕａの個別情報に含まれる情報のうち、生徒Ｕａの表情を示す画像情報に基づいて、各生徒ＵａのＮ種類の心理要素の大きさをそれぞれ示すＮ種類の第１心理レベルＥｇを推定する。そして、第１推定部２０６は、各生徒Ｕａの表情を示す画像情報に基づいて推定した各生徒ＵａのＮ種類の第１心理レベルＥｇを、統合部２０８に出力する。なお、各生徒Ｕａの表情を示す画像情報に基づいて推定される各生徒ＵａのＮ種類の心理要素の大きさは、「各聴者のＮ種類の心理要素の第１の大きさ」に該当する。
【0096】
第２推定部２０７は、例えば、各生徒Ｕａの個別情報に含まれる情報のうち、生徒Ｕａの発話内容を示す音声情報に基づいて、各生徒ＵａのＮ種類の心理要素の大きさをそれぞれ示すＮ種類の第２心理レベルＥｖを推定する。そして、第２推定部２０７は、各生徒Ｕａの発話内容を示す音声情報に基づいて推定した各生徒ＵａのＮ種類の第２心理レベルＥｖを、統合部２０８に出力する。なお、各生徒Ｕａの発話内容を示す音声情報に基づいて推定される各生徒ＵａのＮ種類の心理要素の大きさは、「各聴者のＮ種類の心理要素の第２の大きさ」に該当する。
【0097】
また、本実施形態においても、「怒り」、「喜び」、「悲しみ」、「嫌悪」、「興味」及び「興奮」の６種類（Ｎ＝６）の心理要素を互いに区別するために、第１心理レベルＥｇ及び第２心理レベルＥｖ等を、符号の末尾に数字を付して称する場合がある。例えば、心理レベルＥ１、第１心理レベルＥｇ１及び第２心理レベルＥｖ１は、怒りの大きさを示し、心理レベルＥ２、第１心理レベルＥｇ２及び第２心理レベルＥｖ２は、喜びの大きさを示す。また、心理レベルＥ３、第１心理レベルＥｇ３及び第２心理レベルＥｖ３は、悲しみの大きさを示し、心理レベルＥ４、第１心理レベルＥｇ４及び第２心理レベルＥｖ４は、嫌悪の大きさを示す。そして、心理レベルＥ５、第１心理レベルＥｇ５及び第２心理レベルＥｖ５は、興味の大きさを示し、心理レベルＥ６、第１心理レベルＥｇ６及び第２心理レベルＥｖ６は、興奮の大きさを示す。
【0098】
また、以下では、Ｎ種類の第１心理レベルＥｇのうち、ｎ番目の第１心理レベルＥｇを、第１心理レベルＥｇｎと称する場合がある（ｎは、１≦ｎ≦Ｎを満たす整数）。同様に、Ｎ種類の第２心理レベルＥｖのうち、ｎ番目の第２心理レベルＥｖを、第２心理レベルＥｖｎと称する場合がある。
【0099】
統合部２０８は、各生徒Ｕａの６種類の第１心理レベルＥｇ及び６種類の第２心理レベルＥｖに基づいて、各生徒Ｕａの６種類の心理レベルＥを推定する。
【0100】
なお、教師Ｕｂが授業を行う場合、生徒Ｕａは、発話してしない場合が多い。この場合、生徒Ｕａの発話内容を示す音声情報に基づいて推定される第２心理レベルＥｖは、無効になる。あるいは、発話の内容によっては、６種類の第２心理レベルＥｖのうちの一部又は全部が不定になることもあり得る。また、生徒Ｕａの顔が撮像できていない等の理由により、生徒Ｕａの表情を示す画像情報に基づいて推定される第１心理レベルＥｇが無効になることが有り得る。従って、統合部２０８は、６種類の第１心理レベルＥｇの各々の有効又は無効と、６種類の第２心理レベルＥｖの有効又は無効とに応じて、６種類の心理レベルＥを推定してもよい。
【0101】
例えば、統合部２０８は、ｎ番目の心理要素に対応する第１心理レベルＥｇｎ及び第２心理レベルＥｖｎの両方が有効である場合、第１心理レベルＥｇｎ及び第２心理レベルＥｖｎに基づいて、ｎ番目の心理要素に対応する心理レベルＥｎを推定する。また、統合部２０８は、ｎ番目の心理要素に対応する第１心理レベルＥｇｎ及び第２心理レベルＥｖｎの一方のみが有効である場合、第１心理レベルＥｇｎ及び第２心理レベルＥｖｎのうちの有効な心理レベルを、ｎ番目の心理要素に対応する心理レベルＥｎとして推定する。また、統合部２０８は、ｎ番目の心理要素に対応する第１心理レベルＥｇｎ及び第２心理レベルＥｖｎの両方が無効である場合、ｎ番目の心理要素に対応する心理レベルＥｎを無効とする。なお、ｎ番目の心理要素は、「Ｎ種類の心理要素のうちの一の心理要素」に該当する。
【0102】
ｎ番目の心理要素に対応する第１心理レベルＥｇｎ及び第２心理レベルＥｖｎの一方又は両方が有効である場合、ｎ番目の心理要素に対応する心理レベルＥｎは、例えば、式（１）により表される。なお、式（１）の“＊”は、乗算を示す。また、式（１）の第１変数ＶＡＬｇｎには、第１心理レベルＥｇｎが有効な場合、“１”が代入され、第１心理レベルＥｇｎが無効な場合、“０”が代入される。同様に、式（１）の第２変数ＶＡＬｖｎには、第２心理レベルＥｖｎが有効な場合、“１”が代入され、第２心理レベルＥｖｎが無効な場合、“０”が代入される。
【0103】
Ｅｎ＝（ＶＡＬｇｎ＊Ｅｇｎ＋ＶＡＬｖｎ＊Ｅｖｎ）／２ …（１）
【0104】
なお、ｎ番目の心理要素に対応する心理レベルＥｎの推定方法は、上述の例に限定されない。例えば、心理要素に応じて、心理レベルＥｎに対する第１心理レベルＥｇｎの寄与率が心理レベルＥｎに対する第２心理レベルＥｖｎの寄与率と異なる場合がある。換言すれば、６種類の心理要素は、第１心理レベルＥｇに表れ易く、第２心理レベルＥｖに表れにくい心理要素と、第１心理レベルＥｇに表れにくく、第２心理レベルＥｖに表れ易い心理要素とを含む。
【0105】
具体的には、例えば、人の認知において、「怒り」及び「喜び」は、音声及び顔の表情の両方に同程度に表れる（若干、顔の表情に表れ易い）が、「悲しみ」は、音声に比べて顔の表情に表れ易い。このため、「悲しみ」に対応する心理レベルＥ３は、第２心理レベルＥｖ３に比べて第１心理レベルＥｇ３の寄与が大きい。また、「嫌悪」は、顔の表情に比べて音声に表れ易い。このため、「嫌悪」に対応する心理レベルＥ４は、第１心理レベルＥｇ４に比べて第２心理レベルＥｖ４の寄与が大きい。従って、統合部２０８は、ｎ番目の心理要素に対応する第１心理レベルＥｇｎ及び第２心理レベルＥｖｎの一方又は両方が有効である場合、ｎ番目の心理要素の種類に応じた係数（重み）を用いて、ｎ番目の心理要素に対応する心理レベルＥｎを推定してもよい。
【0106】
例えば、統合部２０８は、６種類の心理要素に対応する６個の第１係数を、６種類の第１心理レベルＥｇにそれぞれ乗算することにより、６種類の心理要素に対応する６個の第１乗算値を算出する。また、統合部２０８は、６種類の心理要素に対応する６個の第２係数を、６種類の第２心理レベルＥｖにそれぞれ乗算することにより、６種類の心理要素に対応する６個の第２乗算値を算出する。そして、統合部２０８は、各生徒Ｕａの６個の第１乗算値及び６個の第２乗算値に基づいて、各生徒Ｕａの６種類の心理レベルＥを推定する。
【0107】
例えば、ｎ番目の心理要素に対応する第１心理レベルＥｇｎの第１係数をＷＣｎとした場合、ｎ番目の心理要素に対応する心理レベルＥｎは、式（２）により表される。なお、第１係数ＷＣは、０以上１以下の値であり、ｎ番目の心理要素に対応する第２心理レベルＥｖｎの第２係数は、“１－ＷＣｎ”により表される。
【0108】
Ｅｎ＝ＷＣｎ＊Ｅｇｎ＋（１－ＷＣｎ）＊Ｅｖｎ …（２）
【0109】
６個の第１係数の各々、及び、６個の第２係数の各々は、上述したように、６種類の心理要素のうちの対応する心理要素に応じてそれぞれ決定される。例えば、「怒り」に対応する第１係数ＷＣ１、「喜び」に対応する第１係数ＷＣ２、「悲しみ」に対応する第１係数ＷＣ３、及び、「嫌悪」に対応する第１係数ＷＣ４の関係は、式（３）及び式（４）により表される。
【0110】
ＷＣ３＞ＷＣ１＞ＷＣ４ …（３）
ＷＣ３＞ＷＣ２＞ＷＣ４ …（４）
ＷＣ３＞ＷＣ２＞ＷＣ４ …（４）
【0111】
なお、ｎ番目の心理要素に対応する第１心理レベルＥｇｎの第１係数ＷＣｎ及び第２心理レベルＥｖｎの第２係数（１－ＷＣｎ）は、ｎ番目の第１心理レベルＥｇｎの信頼度、及び、ｎ番目の第２心理レベルＥｖｎの信頼度に基づいて定められてもよい。
【0112】
また、上述の式（２）において、第１心理レベルＥｇｎ及び第２心理レベルＥｖｎの一方のみが無効である場合、第１心理レベルＥｇｎ及び第２心理レベルＥｖｎのうちの無効な心理レベルに“０”が代入されてもよい。あるいは、心理要素の種類に応じた重み係数を用いて心理レベルＥｎを推定する方法においても、第１心理レベルＥｇｎ及び第２心理レベルＥｖｎの一方のみが無効である場合、式（２）の代わりに、上述の式（１）に基づいて、心理レベルＥｎが推定されてもよい。
【0113】
図１０は、図９に示した推定部２０４Ａの動作の一例を示すフローチャートである。なお、図１０に示す動作は、図７に示したステップＳ２００の処理（Ｎ種類の心理レベルＥを推定する処理）として実行される。例えば、ステップＳ２１０の処理は、図７に示したステップＳ１００の処理が実行された後、実行され、図１０に示す動作が終了した後、図７に示したステップＳ３２０の処理が実行される。
【0114】
ステップＳ２１０において、第１推定部２０６は、取得部２０２により取得された個別情報に含まれる情報のうち、生徒Ｕａの表情を示す画像情報に基づいて、各生徒ＵａのＮ種類の第１心理レベルＥｇを推定する。
【0115】
また、ステップＳ２１２において、第２推定部２０７は、取得部２０２により取得された個別情報に含まれる情報のうち、生徒Ｕａの発話内容を示す音声情報に基づいて、各生徒ＵａのＮ種類の第２心理レベルＥｖを推定する。
【0116】
次に、ステップＳ２２０において、統合部２０８は、変数ｎに“１”を設定する。そして、統合部２０８は、処理をステップＳ２４０に進める。
【0117】
ステップＳ２４０において、統合部２０８は、ｎ番目の第１心理レベルＥｇｎが有効か否かを判定する。ステップＳ２４０における判定の結果が肯定の場合、統合部２０８は、ステップＳ２４２において、ｎ番目の第２心理レベルＥｖｎが有効か否かを判定する。一方、ステップＳ２４０における判定の結果が否定の場合、統合部２０８は、ステップＳ２４８において、ｎ番目の第２心理レベルＥｖｎが有効か否かを判定する。
【0118】
統合部２０８は、ステップＳ２４２における判定の結果が肯定の場合、処理をステップＳ２４４に進め、ステップＳ２４２における判定の結果が否定の場合、処理をステップＳ２４６に進める。
【0119】
ステップＳ２４４において、統合部２０８は、ｎ番目の第１心理レベルＥｇｎ及び第２心理レベルＥｖｎに基づいて、ｎ番目の心理レベルＥｎを推定する。例えば、統合部２０８は、上述した式（１）又は式（２）に基づいて、ｎ番目の心理レベルＥｎを推定する。ｎ番目の心理レベルＥｎが式（１）に基づいて推定される場合、式（１）の第１変数ＶＡＬｇｎ及び第２変数ＶＡＬｖｎには、“１”が代入される。統合部２０８は、ステップＳ２４４の処理を実行した後、処理をステップＳ２５４に進める。
【0120】
また、ステップＳ２４６において、統合部２０８は、ｎ番目の第１心理レベルＥｇｎに基づいて、ｎ番目の心理レベルＥｎを推定する。例えば、ｎ番目の心理レベルＥｎが式（１）に基づいて推定される場合、式（１）の第１変数ＶＡＬｇｎには、“１”が代入され、式（１）の第２変数ＶＡＬｖｎには、“０”が代入される。また、例えば、ｎ番目の心理レベルＥｎが式（２）に基づいて推定される場合、式（２）の第２心理レベルＥｖｎには、“０”が代入される。統合部２０８は、ステップＳ２４６の処理を実行した後、処理をステップＳ２５４に進める。
【0121】
また、統合部２０８は、ステップＳ２４８における判定の結果が肯定の場合、処理をステップＳ２５０に進め、ステップＳ２４８における判定の結果が否定の場合、処理をステップＳ２５２に進める。
【0122】
ステップＳ２５０において、統合部２０８は、ｎ番目の第２心理レベルＥｖｎに基づいて、ｎ番目の心理レベルＥｎを推定する。例えば、ｎ番目の心理レベルＥｎが式（１）に基づいて推定される場合、式（１）の第１変数ＶＡＬｇｎには、“０”が代入され、式（１）の第２変数ＶＡＬｖｎには、“１”が代入される。また、例えば、ｎ番目の心理レベルＥｎが式（２）に基づいて推定される場合、式（２）の第１心理レベルＥｇｎには、“０”が代入される。統合部２０８は、ステップＳ２５０の処理を実行した後、処理をステップＳ２５４に進める。
【0123】
ステップＳ２５２において、統合部２０８は、ｎ番目の心理レベルＥｎを無効とする。そして、統合部２０８は、処理をステップＳ２５４に進める。
【0124】
ステップＳ２５４において、統合部２０８は、変数ｎが“Ｎ”であるか否かを判定する。すなわち、統合部２０８は、Ｎ種類の心理レベルＥの全てを推定したか否かを判定する。ステップＳ２５４における判定の結果が否定の場合、統合部２０８は、ステップＳ２５６において、変数ｎに“１”を加算し、その後、処理をステップＳ２４０に戻す。一方、ステップＳ２５４における判定の結果が肯定の場合、統合部２０８は、各生徒ＵａのＮ種類の心理レベルＥを管理テーブルＴＢＬに記憶し、図１０に示す動作を終了する。すなわち、ステップＳ２５４における判定の結果が肯定の場合、統合部２０８は、各生徒ＵａのＮ種類の心理レベルＥを管理テーブルＴＢＬに記憶した後、処理を図７に示したステップＳ３２０に進める。
【0125】
なお、推定部２０４Ａの動作は、図１０に示した動作に限定されない。例えば、ステップＳ２１２の処理は、ステップＳ２１０の処理より先に実行されてもよいし、ステップＳ２１０の処理と並列に実行されてもよい。
【0126】
以上、第２実施形態においても、上述した第１実施形態と同様の効果を得ることができる。また、本実施形態では、推定部２０４Ａは、第１推定部２０６、第２推定部２０７及び統合部２０８を有する。第１推定部２０６は、各生徒Ｕａの画像情報に基づいて、各生徒ＵａのＮ種類の心理要素の大きさをそれぞれ示すＮ種類の第１心理レベルＥｇを推定する。第２推定部２０７は、各生徒Ｕａの音声情報に基づいて、各生徒ＵａのＮ種類の心理要素の大きさをそれぞれ示すＮ種類の第２心理レベルＥｖを推定する。統合部２０８は、各生徒ＵａのＮ種類の第１心理レベルＥｇ及びＮ種類の第２心理レベルＥｖに基づいて、各生徒ＵａのＮ種類の心理レベルＥを推定する。
【0127】
統合部２０８は、Ｎ種類の心理要素のうちの一の心理要素に対応する第１心理レベルＥｇ及び第２心理レベルＥｖの両方が有効である場合、一の心理要素に対応する第１心理レベルＥｇ及び第２心理レベルＥｖに基づいて、一の心理要素に対応する心理レベルＥを推定する。また、統合部２０８は、一の心理要素に対応する第１心理レベルＥｇ及び第２心理レベルＥｖの一方のみが有効である場合、一の心理要素に対応する第１心理レベルＥｇ及び第２心理レベルＥｖのうちの有効な心理レベルを、一の心理要素に対応する心理レベルＥとして推定してもよい。なお、統合部２０８は、一の心理要素に対応する第１心理レベルＥｇ及び第２心理レベルＥｖの両方が無効である場合、一の心理要素に対応する心理レベルＥを無効とする。
【0128】
このように、本実施形態では、心理レベルＥは、生徒Ｕａの表情を示す画像情報に基づいて推定された第１心理レベルＥｇ及び生徒Ｕａの発話内容を示す音声情報に基づいて推定された第２心理レベルＥｖのうちの有効な心理レベルに基づいて推定される。すなわち、本実施形態では、各生徒Ｕａの表情を示す画像情報、及び、各生徒Ｕａの発話内容を示す音声情報を適切に用いて、各生徒ＵａのＮ種類の心理レベルＥを推定できる。この結果、本実施形態では、各生徒ＵａのＮ種類の心理レベルＥを精度よく推定できる。
【0129】
また、本実施形態では、統合部２０８は、Ｎ種類の心理要素に対応するＮ個の第１係数及びＮ個の第２係数を用いて、各生徒ＵａのＮ種類の心理レベルＥを推定してもよい。Ｎ個の第１係数の各々、及び、Ｎ個の第２係数の各々は、Ｎ種類の心理要素のうちの対応する心理要素に応じてそれぞれ決定される。
【0130】
例えば、統合部２０８は、Ｎ種類の心理要素に対応するＮ個の第１係数（ＷＣ）を、Ｎ種類の第１心理レベルＥｇにそれぞれ乗算することにより、Ｎ種類の心理要素に対応するＮ個の第１乗算値（ＷＣ＊Ｅｇ）を算出してもよい。また、統合部２０８は、Ｎ種類の心理要素に対応するＮ個の第２係数（１－ＷＣ）を、Ｎ種類の第２心理レベルＥｖにそれぞれ乗算することにより、Ｎ種類の心理要素に対応するＮ個の第２乗算値（（１－ＷＣ）＊Ｅｖ）を算出してもよい。そして、統合部２０８は、各生徒ＵａのＮ個の第１乗算値及びＮ個の第２乗算値に基づいて、各生徒ＵａのＮ種類の心理レベルＥを推定してもよい。
【0131】
各生徒Ｕａの心理レベルＥｎが第１係数及び第２係数を用いて推定される場合、心理レベルＥｎに対する第１心理レベルＥｇｎの寄与率、及び、心理レベルＥｎに対する第２心理レベルＥｖｎの寄与率が、心理レベルＥｎの推定に反映される。この結果、本実施形態では、各生徒ＵａのＮ種類の心理レベルＥを精度よく推定できる。
【0132】
［３．第３実施形態］
図１１は、第３実施形態に係る管理装置２０の機能的な構成の一例を示す機能ブロック図である。図１から図１０において説明した要素と同様の要素については、同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。
図１１は、第３実施形態に係る管理装置２０の機能的な構成の一例を示す機能ブロック図である。図１から図１０において説明した要素と同様の要素については、同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。
【0133】
本実施形態の第２実施形態に対する主な相違点は、各生徒ＵａのＮ種類の感情レベルＥＥに基づいて、各生徒Ｕａの思考状態に関する思考要素の大きさを示す思考レベルＥＣが推定される点である。思考要素としては、例えば、「理解」、「集中」、「積極」、「覚醒」及び「納得」等が挙げられる。例えば、覚醒の程度が大きい場合、覚醒の程度が小さい場合に比べて、眠気が小さいと考えられる。
【0134】
本実施形態では、思考要素が「覚醒」及び「納得」の２種類である場合を想定する。例えば、思考レベルＥＣ１は、覚醒の程度（大きさ）を示し、思考レベルＥＣ２は、納得の程度（大きさ）を示す。なお、管理装置２０により大きさが推定される思考要素の種類は、２種類に限定されない。以下では、思考要素を、２種類に限定した表現を用いずに、Ｋ（Ｋは１以上の整数）種類の思考要素と称する場合がある。同様に、思考レベルＥＣをＫ種類の思考レベルＥＣと称する場合がある。また、Ｋ種類の思考レベルＥＣのうち、ｋ番目の思考レベルＥＣを、思考レベルＥＣｋと称する場合がある（ｋは、１≦ｋ≦Ｋを満たす整数）。同様に、ｋ番目の思考レベルＥＣｋの平均値を示す平均思考レベルＥＣａを、平均思考レベルＥＣａｋと称する場合がある。
【0135】
なお、本実施形態では、複数種類の心理要素がＮ種類の感情要素とＫ種類の思考要素である場合を想定する。従って、本実施形態では、複数種類の心理要素の大きさをそれぞれ示す複数種類の心理レベルＥは、Ｎ種類の感情レベルＥＥとＫ種類の思考レベルＥＣとである。例えば、本実施形態では、怒りの大きさを示す心理レベルＥ１は、感情レベルＥＥ１に対応し、喜びの大きさを示す心理レベルＥ２は、感情レベルＥＥ２に対応する。また、悲しみの大きさを示す心理レベルＥ３は、感情レベルＥＥ３に対応し、嫌悪の大きさを示す心理レベルＥ４は、感情レベルＥＥ４に対応する。そして、興味の大きさを示す心理レベルＥ５は、感情レベルＥＥ５に対応し、興奮の大きさを示す心理レベルＥ６は、感情レベルＥＥ６に対応する。
【0136】
また、“１≦ｎ≦（Ｎ＋Ｋ）”を満たす変数ｎが“Ｎ”以下の場合、ｎ番目の心理レベルＥｎの平均値を示す平均心理レベルＥａｎは、ｎ番目の感情レベルＥＥｎの平均値を示す平均感情レベルＥＥａｎに対応する。そして、変数ｎが“Ｎ”より大きい場合、（ｎ－Ｎ）番目がｋ番目に対応し、ｎ番目の心理レベルＥｎの平均値を示す平均心理レベルＥａｎが、（ｎ－Ｎ）番目の思考レベルＥＣｋの平均値を示す平均思考レベルＥＥａｋに対応する。
【0137】
本実施形態に係る端末装置１０の構成は、第２実施形態に係る端末装置１０の構成（例えば、図２に示した端末装置１０の構成）と同様である。また、本実施形態に係る管理装置２０の構成は、第２実施形態に係る管理装置２０の構成（例えば、図３に示した管理装置２０の構成）と同様である。但し、記憶装置２２０に記憶される制御プログラムＰＲ２２は、図９に示した制御プログラムＰＲ２１と相違する。すなわち、本実施形態に係る管理装置２０の処理装置２００は、図９に示した制御プログラムＰＲ２１の代わりに制御プログラムＰＲ２２を実行することを除いて、図９に示した処理装置２００と同様である。例えば、処理装置２００は、記憶装置２２０から読み出した制御プログラムＰＲ２２を実行した場合、図９に示した推定部２０４Ａの代わりに推定部２０４Ｂとして機能する点を除いて、制御プログラムＰＲ２１を実行した処理装置２００と同様である。すなわち、処理装置２００は、記憶装置２２０から読み出した制御プログラムＰＲ２２を実行することにより、取得部２０２、推定部２０４Ｂ、解析部２１０、特定部２１２及び支援情報生成部２１４として機能する。
【0138】
取得部２０２は、図９に示した取得部２０２と同様である。
【0139】
推定部２０４Ｂは、各生徒ＵａのＮ種類の感情レベルＥＥに基づいて、各生徒Ｕａの思考状態に関する思考要素の大きさを示す思考レベルＥＣを推定することを除いて、図９に示した推定部２０４Ａと同様である。例えば、推定部２０４Ｂは、図９に示した推定部２０４Ａに対応する感情推定部２０５と、思考推定部２０９とを有する。感情推定部２０５は、第１推定部２０６、第２推定部２０７及び統合部２０８を有する。第１推定部２０６、第２推定部２０７及び統合部２０８は、図９に示した第１推定部２０６、第２推定部２０７及び統合部２０８と同様である。但し、統合部２０８は、各生徒ＵａのＮ種類の感情レベルＥＥ（心理レベルＥ）を思考推定部２０９に出力する。
【0140】
思考推定部２０９は、各生徒ＵａのＮ種類の感情レベルＥＥに基づいて、各生徒ＵａのＫ種類の思考レベルＥＣを推定する。例えば、思考推定部２０９は、各生徒ＵａのＮ種類の感情レベルＥＥに基づいて、各生徒Ｕａの思考状態に関する２種類の思考要素（覚醒及び納得）の大きさをそれぞれ示す２種類の思考レベルＥＣ（ＥＣ１及びＥＣ２）を推定する。
【0141】
例えば、思考レベルＥＣ１は、６個の係数ａ（ａ１、ａ２、ａ３、ａ４、ａ５及びａ６）を用いて、式（５）により表され、思考レベルＥＣ２は、６個の係数ｂ（ｂ１、ｂ２、ｂ３、ｂ４、ｂ５及びｂ６）を用いて、式（６）により表される。
【0142】
ＥＣ１＝Σ（ａ［ｎ］＊ＥＥ［ｎ］） …（５）
ＥＣ２＝Σ（ｂ［ｎ］＊ＥＥ［ｎ］） …（６）
ＥＣ２＝Σ（ｂ［ｎ］＊ＥＥ［ｎ］） …（６）
【0143】
なお、式（５）及び式（６）のＥＥ［ｎ］は、ｎ番目の感情レベルＥＥｎを示し、式（５）のａ［ｎ］は、ｎ番目の感情レベルＥＥｎの係数ａｎを示し、式（６）のｂ［ｎ］は、ｎ番目の感情レベルＥＥｎの係数ｂｎを示す。すなわち、感情レベルＥＥの種類が６種類（Ｎ＝６）である場合、式（５）及び式（６）の”ｎ”は、１から６までの整数である。
【0144】
６個の係数ａ（ａ１、ａ２、ａ３、ａ４、ａ５及びａ６）の各々と、６個の係数ｂ（ｂ１、ｂ２、ｂ３、ｂ４、ｂ５及びｂ６）の各々との決定方法の一例は、後述する図１２において説明する。
【0145】
また、思考推定部２０９は、各生徒ＵａのＮ種類の感情レベルＥＥ及びＫ種類の思考レベルＥＣを、各端末装置１０ａの識別情報ＩＤに対応付けて管理テーブルＴＢＬに記憶する。例えば、図５に示した管理テーブルＴＢＬにおいて、６種類の感情レベルＥＥ（心理レベルＥ）に加えて、「覚醒」及び「納得」の大きさをそれぞれ示す２種類の思考レベルＥＣ（ＥＣ１及びＥＣ２）が識別情報ＩＤに対応付けて記憶される。以下では、感情レベルＥＥ及び思考レベルＥＣを心理レベルＥと総称し、平均感情レベルＥＥａ及び平均思考レベルＥＣａを平均心理レベルＥａと総称する場合がある。
【0146】
解析部２１０は、生徒Ｕａ全体の心理傾向の解析に用いる心理レベルＥにＫ種類の思考レベルＥＣが追加されることを除いて、図４に示した解析部２１０と同様である。例えば、解析部２１０は、各生徒ＵａのＮ種類の感情レベルＥＥに基づいてＮ種類の平均感情レベルＥＥａを算出し、各生徒ＵａのＫ種類の思考レベルＥＣに基づいてＫ種類の平均思考レベルＥＣａを算出する。この結果、（Ｎ＋Ｋ）種類の平均心理レベルＥａが算出される。なお、（Ｎ＋Ｋ）種類の平均心理レベルＥａの算出方法は、例えば、図７に示したステップＳ３００において、“Ｎ”を“Ｎ＋Ｋ”に読み替えることにより説明される。
【0147】
このように、解析部２１０は、各生徒ＵａのＮ種類の感情レベルＥＥと各生徒ＵａのＫ種類の思考レベルＥＣとに基づいて、生徒Ｕａ全体の心理傾向を解析する。そして、解析部２１０は、生徒Ｕａ全体の心理傾向を示す心理指標として、各感情レベルＥＥの平均値を示す平均感情レベルＥＥａと、各思考レベルＥＣの平均値を示す平均思考レベルＥＣａとを、特定部２１２及び支援情報生成部２１４に出力する。
【0148】
特定部２１２は、複数の生徒Ｕａの代表者の特定に用いる心理レベルＥ及び平均心理レベルＥａに、Ｋ種類の思考レベルＥＣ及びＫ種類の平均思考レベルＥＣａが追加されることを除いて、図４に示した特定部２１２と同様である。すなわち、特定部２１２は、生徒Ｕａ全体の心理傾向と各生徒ＵａのＮ種類の感情レベルＥＥと各生徒ＵａのＫ種類の思考レベルＥＣとに基づいて、複数の生徒Ｕａのうち、所定の条件を満たす生徒Ｕａを特定する。なお、特定部２１２の動作は、例えば、図７に示した動作において、“Ｎ”を“Ｎ＋Ｋ”に読み替えることにより説明される。
【0149】
例えば、特定部２１２は、（Ｎ＋Ｋ）種類の平均心理レベルＥａ（Ｎ種類の平均感情レベルＥＥａ及びＫ種類の平均思考レベルＥＣａ）と、各生徒Ｕａの（Ｎ＋Ｋ）種類の心理レベルＥ（Ｎ種類の感情レベルＥＥ及びＫ種類の思考レベルＥＣ）との差異の程度を算出する。そして、特定部２１２は、算出した差異の程度に基づいて、生徒Ｕａ全体の心理傾向と各生徒Ｕａの心理状態との類似度を算出する。また、特定部２１２は、例えば、図４において説明したように、複数の生徒Ｕａのうち、心理状態が生徒Ｕａ全体の心理傾向に最も類似する生徒Ｕａの識別情報ＩＤを、生徒Ｕａ全体の心理傾向を代表する生徒Ｕａの識別情報として、支援情報生成部２１４に出力する。
【0150】
支援情報生成部２１４は、支援情報の生成に用いる平均心理レベルＥａにＫ種類の平均思考レベルＥＣａが追加されることを除いて、図４に示した支援情報生成部２１４と同様である。例えば、支援情報生成部２１４は、図６に示した支援画像ＩＭＧと同様の支援画像ＩＭＧを示す支援情報を、特定部２１２により特定された生徒Ｕａの識別情報ＩＤ、及び、生徒Ｕａ全体の心理傾向を示す（Ｎ＋Ｋ）種類の平均心理レベルＥａに基づいて生成する。そして、支援情報生成部２１４は、支援情報を、通信装置２４０を介して端末装置１０ｂに送信する。
【0151】
なお、生徒Ｕａ全体の心理傾向を示す支援画像ＩＭＧは、（Ｎ＋Ｋ）種類の平均心理レベルＥａ（例えば、怒り、喜び、悲しみ、嫌悪、興味、興奮、覚醒及び納得のそれぞれの大きさ）を示すグラフ（例えば、レーダーチャート）の画像であってもよい。あるいは、Ｋ種類の平均思考レベルＥＣａ（例えば、覚醒及び納得のそれぞれの大きさ）示すグラフの画像が、Ｎ種類の平均感情レベルＥＥａを示すグラフの画像（例えば、図６の支援画像ＩＭＧ２）と別に表示されてもよい。
【0152】
このように、支援情報生成部２１４は、生徒Ｕａ全体の心理傾向を示すＮ種類の感情要素の大きさ及びＫ種類の思考要素の大きさを、教師Ｕｂの端末装置１０ｂの表示装置１８０に表示させる。
【0153】
図１２は、思考レベルＥＣの推定処理を説明するための説明図である。図１２では、６個の係数ａ（ａ１、ａ２、ａ３、ａ４、ａ５及びａ６）の各々と、６個の係数ｂ（ｂ１、ｂ２、ｂ３、ｂ４、ｂ５及びｂ６）の各々とが、ラッセルの円環モデルに基づいて決定される場合を想定する。例えば、図１２は、縦軸が覚醒及び沈静の程度を示し、横軸が快及び不快の程度を示すラッセルの円環モデルを示す。
【0154】
６個の係数ａは、６種類の感情要素のうち、ラッセルの円環モデルにおける覚醒空間に属する感情要素に均等に重み付けすることにより、定められてもよい。この場合、図１２に示す例では、係数ａ１、ａ２及びａ６は、“１／３”に定められ、係数ａ３、ａ４及びａ５は、“０”に定められる。また、思考レベルＥＣ１は、上述の式（５）に各係数ａの値を代入することにより、式（５ａ）により表される。
【0155】
ＥＣ１＝（ＥＥ１＋ＥＥ２＋ＥＥ３）／３ …（５ａ）
【0156】
なお、６個の係数ａは、６種類の感情要素のうち、ラッセルの円環モデルにおける覚醒空間に属する感情要素に、出力に応じた重みを付けすることにより、定められてもよい。この場合、図１２に示す例では、係数ａ１は、“０．４”に定められ、係数ａ２は、“０．１５”に定められ、係数ａ６は、“０．４５”に定められる。そして、係数ａ３、ａ４及びａ５は、“０”に定められる。また、思考レベルＥＣ１は、上述の式（５）に各係数ａの値を代入することにより、式（５ｂ）により表される。
【0157】
ＥＣ１＝０．４＊ＥＥ１＋０．１５＊ＥＥ２＋０．４５＊ＥＥ３ …（５ｂ）
【0158】
また、６個の係数ｂは、６種類の感情要素のうち、ラッセルの円環モデルにおける快空間に属する感情要素に均等に重み付けすることにより、定められてもよい。この場合、図１２に示す例では、係数ｂ２及びｂ６は、“１／２”に定められ、係数ｂ１、ｂ３、ｂ４及びｂ５は、“０”に定められる。また、思考レベルＥＣ２は、上述の式（６）に各係数ｂの値を代入することにより、式（６ａ）により表される。
【0159】
ＥＣ２＝（ＥＥ２＋ＥＥ６）／２ …（６ａ）
【0160】
なお、６個の係数ｂは、６種類の感情要素のうち、ラッセルの円環モデルにおける快空間に属する感情要素に、出力に応じた重みを付けすることにより、定められてもよい。この場合、図１２に示す例では、係数ｂ２は、“０．８”に定められ、係数ｂ６は、“０．２”に定められる。そして、係数ｂ１、ｂ３、ｂ４及びｂ５は、“０”に定められる。また、思考レベルＥＣ２は、上述の式（６）に各係数ｂの値を代入することにより、式（６ｂ）により表される。
【0161】
ＥＣ２＝０．８＊ＥＥ２＋０．２＊ＥＥ６ …（６ｂ）
【0162】
なお、６個の係数ａ（ａ１、ａ２、ａ３、ａ４、ａ５及びａ６）の各々と、６個の係数ｂ（ｂ１、ｂ２、ｂ３、ｂ４、ｂ５及びｂ６）の各々との算出方法は、上述の例に限定されない。
【0163】
以上、第３実施形態においても、上述した第１実施形態及び第２実施形態と同様の効果を得ることができる。また、本実施形態では、推定部２０４Ｂは、各生徒ＵａのＮ種類の感情レベルＥＥに基づいて、各生徒Ｕａの感情状態及び思考状態のうちの思考状態に関する思考要素の大きさを示す思考レベルＥＣを推定する。例えば、推定部２０４Ｂは、思考要素に応じたＮ個の重み係数（係数ａ及び係数ｂ等）を各生徒ＵａのＮ種類の感情レベルＥＥにそれぞれ乗算することにより得られるＮ個の乗算結果に基づいて、各生徒Ｕａの思考レベルＥＣを推定してもよい。また、解析部２１０は、複数の生徒Ｕａの各々のＮ種類の感情レベルＥＥと複数の生徒Ｕａの各々の思考レベルＥＣとに基づいて、複数の生徒Ｕａの全体に係る心理の傾向を解析する。
【0164】
このように、本実施形態では、Ｎ種類の感情レベルＥＥに加えて、思考レベルＥＣが推定される。すなわち、本実施形態では、生徒Ｕａ全体の心理傾向等の解析に用いられる心理要素の数を増加させることができる。この結果、本実施形態では、生徒Ｕａ全体の心理傾向をより詳細に解析することができる。
【0165】
また、本実施形態では、各生徒ＵａのＮ種類の感情レベルＥＥと生徒Ｕａの思考レベルＥＣとに基づく生徒Ｕａ全体の心理傾向の解析結果を、教師Ｕｂの端末装置１０ｂの表示装置１８０に表示させることができる。例えば、Ｎ種類の平均感情レベルＥＥａ及びＫ種類の平均思考レベルＥＣａ等を示す支援画像ＩＭＧが教師Ｕｂの端末装置１０ｂの表示装置１８０に表示される。このため、教師Ｕｂは、生徒Ｕａ全体の心理傾向を、思考要素を含めた観点から検討できる。
【0166】
また、本実施形態では、思考レベルＥＣの推定に思考要素に応じたＮ個の重み係数が用いられる場合、Ｎ個の重み係数を適切に定めることにより、思考レベルＥＣの推定精度を向上させることができる。
【0167】
［４．第４実施形態］
図１３は、第４実施形態に係る管理装置２０の機能的な構成の一例を示す機能ブロック図である。図１から図１２において説明した要素と同様の要素については、同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。
図１３は、第４実施形態に係る管理装置２０の機能的な構成の一例を示す機能ブロック図である。図１から図１２において説明した要素と同様の要素については、同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。
【0168】
本実施形態の第２実施形態に対する主な相違点は、複数の生徒Ｕａの全体に係る心理の傾向が解析される代わりに、複数の生徒Ｕａのうちの２人以上の生徒Ｕａが属するグループの心理の傾向が解析される点である。
【0169】
本実施形態に係る端末装置１０の構成は、第２実施形態に係る端末装置１０の構成（例えば、図２に示した端末装置１０の構成）と同様である。また、本実施形態に係る管理装置２０の構成は、第２実施形態に係る管理装置２０の構成（例えば、図３に示した管理装置２０の構成）と同様である。但し、記憶装置２２０に記憶される制御プログラムＰＲ２２は、図９に示した制御プログラムＰＲ２１と相違する。すなわち、本実施形態に係る管理装置２０の処理装置２００は、図９に示した制御プログラムＰＲ２１の代わりに制御プログラムＰＲ２３を実行することを除いて、図９に示した処理装置２００と同様である。例えば、処理装置２００は、記憶装置２２０から読み出した制御プログラムＰＲ２３を実行した場合、図９に示した処理装置２００の機能に加えて抽出部２１６としても機能する点を除いて、制御プログラムＰＲ２１を実行した処理装置２００と同様である。すなわち、処理装置２００は、記憶装置２２０から読み出した制御プログラムＰＲ２３を実行することにより、取得部２０２、推定部２０４Ａ、解析部２１０、特定部２１２、支援情報生成部２１４及び抽出部２１６として機能する。
【0170】
取得部２０２及び推定部２０４Ａは、図９に示した取得部２０２及び推定部２０４Ａと同様である。
【0171】
抽出部２１６は、予め決められた選抜条件に基づいて、複数の生徒Ｕａから２人以上の生徒Ｕａを抽出する。抽出部２１６により抽出された２人以上の生徒Ｕａは、「複数の対象者」の一例である。選抜条件は、複数の生徒Ｕａをグループ化できる条件であれば、特に限定されない。例えば、選抜条件は、Ｎ種類の心理要素のうちの少なくとも１つの心理要素の大きさに関する条件であってもよい。本実施形態では、６種類の心理レベルＥのうちの少なくとも１つの心理レベルＥが閾値以上又は閾値以下であることが選抜条件である場合を想定する。
【0172】
例えば、抽出部２１６は、嫌悪の大きさを示す心理レベルＥ４が“０．７”以上の生徒Ｕａを抽出してもよい。この場合、授業に嫌気がさしている生徒Ｕａをグループ化することができる。また、例えば、抽出部２１６は、興味の大きさを示す心理レベルＥ５が“０．７５”以上の生徒Ｕａを抽出してもよい。この場合、授業に関心の高い生徒Ｕａをグループ化することができる。
【0173】
抽出部２１６は、複数の生徒Ｕａから選抜条件に基づいて抽出した２人以上の生徒Ｕａの各々の識別情報ＩＤを、解析部２１０に出力する。なお、例えば、複数の生徒Ｕａが選抜条件基づいて複数のグループに分けられる場合、抽出部２１６は、選抜条件に基づくグループ毎に、当該グループに属する全ての生徒Ｕａの識別情報ＩＤを、解析部２１０に出力する。
【0174】
解析部２１０は、心理傾向の解析対象を除いて、図９に示した解析部２１０と同様である。例えば、解析部２１０は、複数の生徒Ｕａの全体に係る心理の傾向を解析する代わりに、抽出部２１６により抽出された２人以上の生徒Ｕａが属するグループの心理の傾向を解析する。なお、グループの心理の傾向は、例えば、グループに属する生徒Ｕａの全体に係る心理の傾向である。以下では、グループに属する生徒Ｕａの全体に係る心理の傾向、及び、複数の生徒Ｕａのうちの２人以上の生徒Ｕａが属するグループの心理の傾向を、グループの心理傾向と総称する場合がある。
【0175】
例えば、解析部２１０は、抽出部２１６により抽出された生徒Ｕａの識別情報ＩＤ（選抜条件に基づいて抽出された２人以上の生徒Ｕａの各々の識別情報ＩＤ）に対応するＮ種類の心理レベルＥを、管理テーブルＴＢＬから読み出す。そして、解析部２１０は、管理テーブルＴＢＬから読み出したＮ種類の心理レベルＥに基づいて、グループの心理傾向を解析する。グループの心理傾向を解析する場合の解析部２１０の動作は、例えば、上述した図７において説明したステップＳ３００の処理（ステップＳ３２０からステップＳ３６０までの一連の処理）と同様である。また、解析部２１０は、グループの心理傾向を示す心理指標として、各心理レベルＥの平均値を示す平均心理レベルＥａを、特定部２１２及び支援情報生成部２１４に出力する。
【0176】
特定部２１２は、生徒Ｕａ全体の心理傾向を代表する生徒Ｕａを特定する代わりに、グループの心理傾向を代表する生徒Ｕａを特定することを除いて、図９に示した特定部２１２と同様である。例えば、グループの心理傾向を代表する生徒Ｕａを特定する場合の特定部２１２の動作は、上述した図８に示した動作と同様である。但し、図８に示したステップＳ４６４では、グループに属する全ての生徒Ｕａの識別情報ＩＤに対して類似度が算出されたか否かが判定される。
【0177】
支援情報生成部２１４は、生徒Ｕａ全体の心理傾向を示す支援情報の代わりにグループの心理傾向を示す支援情報を生成することを除いて、図９に示した支援情報生成部２１４と同様である。例えば、支援情報生成部２１４は、グループの心理傾向を代表する生徒Ｕａの識別情報ＩＤと、グループの心理傾向をＮ種類の心理要素の大きさにより示した心理指標とを、教師Ｕｂに利用される端末装置１０ｂの表示装置１８０に表示させる。
【0178】
【0179】
例えば、興味の大きさを示す心理レベルＥ５が“０．７５”以上の生徒Ｕａをグループ化した場合、授業に関心の高い生徒Ｕａが属するグループの心理傾向を示すレーダーチャートが、教師Ｕｂに利用される端末装置１０ｂの表示装置１８０に表示される。また、例えば、嫌悪の大きさを示す心理レベルＥ４が“０．７”以上の生徒Ｕａをグループ化した場合、授業に嫌気がさしている生徒Ｕａが属するグループの心理傾向を示すレーダーチャートが、教師Ｕｂに利用される端末装置１０ｂの表示装置１８０に表示される。
【0180】
このように、本実施形態では、様々な選抜条件に基づくグループの心理傾向を示すレーダーチャート等を教師Ｕｂに利用される端末装置１０ｂの表示装置１８０に表示させることができる。このため、教師Ｕｂは、様々な選抜条件により抽出された生徒Ｕａのグループの心理傾向を把握できる。例えば、教師Ｕｂは、「興味」が低いグループを代表する生徒Ｕａを指名し、クイズ等により「興味」を引き出すインタラクティブなやり取り等を通じて学習への「興味」を高めることができる。そして、教師Ｕｂは、理解できた生徒Ｕａを褒めることにより「喜び」を高める等の柔軟性のある説明方針をとることができる。この結果、本実施形態では、学習効率及び授業の質を高めることができる。
【0181】
以上、第４実施形態においても、上述した第１実施形態及び第２実施形態と同様の効果を得ることができる。また、本実施形態では、管理装置２０は、予め決められた選抜条件に基づいて、複数の生徒Ｕａから２人以上の生徒Ｕａ（複数の対象者）を抽出する抽出部２１６をさらに有する。選抜条件は、例えば、Ｎ種類の心理要素のうちの少なくとも１つの心理要素の大きさに関する条件であってもよい。
【0182】
このように、本実施形態では、選抜条件に基づいて、複数の生徒Ｕａをグループ化することができる。従って、本実施形態では、様々な選抜条件に基づくグループの心理傾向を示す心理指標を教師Ｕｂに利用される端末装置１０ｂの表示装置１８０に表示させることができる。この結果、本実施形態では、様々な選抜条件により抽出された生徒Ｕａのグループの心理傾向を教師Ｕｂが把握できるため、学習効率及び授業の質を高めることができる。
【0183】
［５．第５実施形態］
図１５は、第５実施形態に係る管理装置２０の機能的な構成の一例を示す機能ブロック図である。図１から図１４において説明した要素と同様の要素については、同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。
図１５は、第５実施形態に係る管理装置２０の機能的な構成の一例を示す機能ブロック図である。図１から図１４において説明した要素と同様の要素については、同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。
【0184】
本実施形態の第３実施形態に対する主な相違点は、生徒Ｕａ全体の心理傾向が解析される代わりに、複数の生徒Ｕａのうちの２人以上の生徒Ｕａが属するグループの心理傾向が解析される点である。また、本実施形態の第４実施形態に対する主な相違点は、各生徒ＵａのＮ種類の感情レベルＥＥに基づいて、各生徒Ｕａの思考状態に関する思考要素の大きさを示す思考レベルＥＣが推定される点である。
【0185】
本実施形態に係る端末装置１０の構成は、第３実施形態等に係る端末装置１０の構成（例えば、図２に示した端末装置１０の構成）と同様である。また、本実施形態に係る管理装置２０の構成は、第３実施形態等に係る管理装置２０の構成（例えば、図３に示した管理装置２０の構成）と同様である。但し、記憶装置２２０に記憶される制御プログラムＰＲ２２は、図１１に示した制御プログラムＰＲ２２及び図１３に示した制御プログラムＰＲ２３と相違する。すなわち、本実施形態に係る管理装置２０の処理装置２００は、図１１に示した制御プログラムＰＲ２２の代わりに制御プログラムＰＲ２４を実行することを除いて、図１１に示した処理装置２００と同様である。例えば、処理装置２００は、記憶装置２２０から読み出した制御プログラムＰＲ２４を実行した場合、図１１に示した処理装置２００の機能に加えて抽出部２１６としても機能する点を除いて、制御プログラムＰＲ２２を実行した処理装置２００と同様である。すなわち、処理装置２００は、記憶装置２２０から読み出した制御プログラムＰＲ２４を実行することにより、取得部２０２、推定部２０４Ｂ、解析部２１０、特定部２１２、支援情報生成部２１４及び抽出部２１６として機能する。
【0186】
取得部２０２、推定部２０４Ｂ、解析部２１０、特定部２１２及び支援情報生成部２１４は、図１１に示した取得部２０２、推定部２０４Ｂ、解析部２１０、特定部２１２及び支援情報生成部２１４と同様である。但し、解析部２１０は、図１３に示した解析部２１０と同様に、生徒Ｕａ全体の心理傾向の代わりにグループの心理傾向を解析する。従って、特定部２１２及び支援情報生成部２１４の処理では、図１３に示した特定部２１２及び支援情報生成部２１４の処理と同様に、生徒Ｕａ全体の心理傾向の解析結果の代わりにグループの心理傾向の解析結果が用いられる。
【0187】
抽出部２１６は、図１３に示した抽出部２１６と同様である。但し、選抜条件は、例えば、Ｎ種類の感情要素及びＫ種類の思考要素のうちの少なくとも１つの心理要素の大きさに関する条件であってもよい。例えば、抽出部２１６は、「納得」に関する思考レベルＥＣ２を用いて複数の生徒Ｕａの中から、授業に納得していない生徒Ｕａをグループ化してもよい。この場合、特定部２１２は、授業に納得していない生徒Ｕａが属するグループを代表する生徒Ｕａを、特定する。また、支援情報生成部２１４は、例えば、特定部２１２により特定された生徒Ｕａの識別情報ＩＤ、及び、授業に納得していない生徒Ｕａが属するグループの心理傾向を示すレーダーチャート等を、教師Ｕｂに利用される端末装置１０ｂの表示装置１８０に表示させる。従って、教師Ｕｂは、授業に納得していない生徒Ｕａが属するグループを代表する生徒Ｕａに対して質問できる。
【0188】
以上、第５実施形態においても、上述した第１実施形態から第４実施形態までの実施形態と同様の効果を得ることができる。
【0189】
［６．変形例］
本発明は、以上に例示した実施形態に限定されない。具体的な変形の態様を以下に例示する。以下の例示から任意に選択された２以上の態様を併合してもよい。
本発明は、以上に例示した実施形態に限定されない。具体的な変形の態様を以下に例示する。以下の例示から任意に選択された２以上の態様を併合してもよい。
【0190】
［第１変形例］
上述した実施形態では、特定部２１２が、生徒Ｕａ全体の心理傾向を代表する生徒Ｕａ、又は、グループの心理傾向を代表する生徒Ｕａを特定する場合を示したが、本発明はこのような態様に限定されるものではない。例えば、特定部２１２は、授業に対して最も否定的な感情を抱く生徒Ｕａを特定してもよい。この場合、特定部２１２は、例えば、怒りの大きさを示す心理レベルＥ１、悲しみの大きさを示す心理レベルＥ３、及び、嫌悪の大きさを示す心理レベルＥ４に基づいて、授業に対して最も否定的な感情を抱く生徒Ｕａを特定してもよい。
上述した実施形態では、特定部２１２が、生徒Ｕａ全体の心理傾向を代表する生徒Ｕａ、又は、グループの心理傾向を代表する生徒Ｕａを特定する場合を示したが、本発明はこのような態様に限定されるものではない。例えば、特定部２１２は、授業に対して最も否定的な感情を抱く生徒Ｕａを特定してもよい。この場合、特定部２１２は、例えば、怒りの大きさを示す心理レベルＥ１、悲しみの大きさを示す心理レベルＥ３、及び、嫌悪の大きさを示す心理レベルＥ４に基づいて、授業に対して最も否定的な感情を抱く生徒Ｕａを特定してもよい。
【0191】
具体的には、特定部２１２は、心理レベルＥ１、Ｅ３及びＥ４の合計値と、心理レベルＥ１、Ｅ３及びＥ４のうちの最大値と、心理レベルＥ１、Ｅ３及びＥ４の平均値とのうちのいずれかを、評価値として、生徒Ｕａ毎に算出してもよい。そして、特定部２１２は、複数の生徒Ｕａ（第４実施形態及び第５実施形態では、グループに属する全ての生徒Ｕａ）のうち、評価値が最も大きい生徒Ｕａを、授業に対して最も否定的な感情を抱く生徒Ｕａとして特定してもよい。この場合、教師Ｕｂは、例えば、授業に対して最も否定的な感情を抱く生徒Ｕａに声をかけることにより、生徒Ｕａを取りこぼさない授業をできる。
【0192】
また、例えば、特定部２１２は、理解度及び興味が低い生徒Ｕａ、又は、理解度は低いが興味が大きい生徒Ｕａ等を、複数の心理要素の各々の大きさに基づいて特定してもよい。この場合、教師Ｕｂは、理解度の低い生徒Ｕａに対する説明方針を、授業に対する興味があるかないかによって決定できる。例えば、理解度及び興味が低い生徒Ｕａに対しては、先ず、授業に興味を持たせる説明が求められる。このように、教師Ｕｂは、生徒Ｕａ全体の理解度の単一の指標のみが教師Ｕｂに提供される場合に比べて、柔軟に対応できる。
【0193】
以上、第１変形例においても、上述した実施形態と同様の効果を得ることができる。
【0194】
［第２変形例］
上述した実施形態及び変形例において、管理テーブルＴＢＬの他に、学習ログテーブルが記憶装置２２０に記憶されてもよい。例えば、学習ログテーブルは、学習ログを識別情報ＩＤに対応付けて記憶する。学習ログは、例えば、生徒Ｕａの学習履歴及び生徒Ｕａの属性の一方又は両方を含む。学習履歴としては、例えば、成績、質問の回数、理解度及び積極度等が記録される。理解度は、例えば、授業内容に関連する問題の正答率であってもよい。また、積極度は、例えば、自習時間から算出されてもよい。また、生徒Ｕａの属性には、年齢、性別等が含まれる。
上述した実施形態及び変形例において、管理テーブルＴＢＬの他に、学習ログテーブルが記憶装置２２０に記憶されてもよい。例えば、学習ログテーブルは、学習ログを識別情報ＩＤに対応付けて記憶する。学習ログは、例えば、生徒Ｕａの学習履歴及び生徒Ｕａの属性の一方又は両方を含む。学習履歴としては、例えば、成績、質問の回数、理解度及び積極度等が記録される。理解度は、例えば、授業内容に関連する問題の正答率であってもよい。また、積極度は、例えば、自習時間から算出されてもよい。また、生徒Ｕａの属性には、年齢、性別等が含まれる。
【0195】
そして、学習ログテーブルは、例えば、特定部２１２により参照されてもよい。例えば、特定部２１２は、複数の代表候補の生徒Ｕａ（例えば、生徒Ｕａ全体の心理傾向を代表する複数の生徒Ｕａ等）を特定した後、学習ログテーブルに基づいて、複数の代表候補の生徒Ｕａのうちの一の生徒Ｕａを特定してもよい。具体的には、特定部２１２は、複数の代表候補の生徒Ｕａのうち、学習ログテーブルにより示される質問の回数が最も少ない生徒Ｕａを、特定してもよい。
【0196】
あるいは、支援情報生成部２１４は、心理傾向を示す支援画像ＩＭＧ２の他に、複数の代表候補の生徒Ｕａの識別情報ＩＤと、複数の代表候補の生徒Ｕａの学習履歴とを、教師Ｕｂに利用される端末装置１０ｂの表示装置１８０に表示させてもよい。この場合、教師Ｕｂは、表示装置１８０に表示された複数の代表候補の生徒Ｕａの学習履歴を確認することにより、例えば、複数の代表候補の生徒Ｕａのうち、質問の回数が最も少ない生徒Ｕａに声を掛けることができる。
【0197】
また、第２変形例が第４実施形態又は第５実施形態に適用される場合、学習ログテーブルは、抽出部２１６により参照されてもよい。例えば、生徒Ｕａの学習履歴及び生徒Ｕａの属性の一方又は両方に関する条件が選抜条件である場合、抽出部２１６は、学習ログテーブルを参照し、複数の生徒Ｕａのうち、選抜条件を満たす２人以上の生徒Ｕａを特定してもよい。この場合、学習履歴に関する選抜条件は、例えば、成績、質問の回数、理解度及び積極度等の学習指標が上位の所定数に入ることであってもよいし、学習指標が下位の所定数に入ることであってもよい。このように、第２変形例では、選抜条件等を柔軟に定めることができる。なお、選抜条件は、心理要素に関する条件、生徒Ｕａの学習履歴に関する条件、及び、生徒Ｕａの属性に関する条件の一部又は全部を含んでもよい。
【0198】
以上、第２変形例においても、上述した実施形態及び変形例と同様の効果を得ることができる。さらに、第２変形例では、生徒Ｕａ全体の心理傾向（第４実施形態及び第５実施形態では、グループの心理傾向）を代表する生徒Ｕａを特定するための所定の条件等を、生徒Ｕａの学習履歴及び生徒Ｕａの属性の一方又は両方に基づいて定めることができる。この結果、第２変形例では、所定の条件等を柔軟に定めることができる。
【0199】
［第３変形例］
上述した実施形態及び変形例では、Ｎ種類の心理要素がＮ種類の感情要素である場合を示したが、本発明はこのような態様に限定されるものではない。例えば、Ｎ種類の心理要素は、Ｎ種類の思考要素であってもよい。この場合においても、Ｎ種類の思考レベルＥＣは、例えば、個別情報に基づいて推定された複数の感情レベルＥＥに基づいて、推定されてもよい。また、Ｎ種類の思考レベルＥＣは、例えば、複数の感情レベルＥＥが推定されることなく、個別情報に基づいて推定されてもよい。また、複数の心理要素が感情要素と思考要素とを含む場合においても、思考レベルＥＣは、例えば、複数の感情レベルＥＥを用いずに、個別情報に基づいて推定されてもよい。
上述した実施形態及び変形例では、Ｎ種類の心理要素がＮ種類の感情要素である場合を示したが、本発明はこのような態様に限定されるものではない。例えば、Ｎ種類の心理要素は、Ｎ種類の思考要素であってもよい。この場合においても、Ｎ種類の思考レベルＥＣは、例えば、個別情報に基づいて推定された複数の感情レベルＥＥに基づいて、推定されてもよい。また、Ｎ種類の思考レベルＥＣは、例えば、複数の感情レベルＥＥが推定されることなく、個別情報に基づいて推定されてもよい。また、複数の心理要素が感情要素と思考要素とを含む場合においても、思考レベルＥＣは、例えば、複数の感情レベルＥＥを用いずに、個別情報に基づいて推定されてもよい。
【0200】
このように、第３変形例では、各生徒Ｕａの心理状態は、各生徒Ｕａの感情状態及び各生徒Ｕａの思考状態の一方又は両方を含む。第３変形例においても、上述した実施形態及び変形例と同様の効果を得ることができる。
【0201】
［第４変形例］
上述した第２実施形態から第５実施形態までの実施形態及び変形例において、統合部２０８は、Ｎ種類の第１心理レベルＥｇ及びＮ種類の第２心理レベルＥｖを識別情報ＩＤに対応付けて管理テーブルＴＢＬに記憶してもよい。この場合、解析部２１０は、管理テーブルＴＢＬを参照することにより、Ｎ種類の第１心理レベルＥｇ及びＮ種類の第２心理レベルＥｖに基づいて、生徒Ｕａ全体の心理傾向（第４実施形態及び第５実施形態では、グループの心理傾向）を解析してもよい。
上述した第２実施形態から第５実施形態までの実施形態及び変形例において、統合部２０８は、Ｎ種類の第１心理レベルＥｇ及びＮ種類の第２心理レベルＥｖを識別情報ＩＤに対応付けて管理テーブルＴＢＬに記憶してもよい。この場合、解析部２１０は、管理テーブルＴＢＬを参照することにより、Ｎ種類の第１心理レベルＥｇ及びＮ種類の第２心理レベルＥｖに基づいて、生徒Ｕａ全体の心理傾向（第４実施形態及び第５実施形態では、グループの心理傾向）を解析してもよい。
【0202】
例えば、心理要素が６種類の場合、解析部２１０は、６種類の第１心理レベルＥｇを、１番目から６番目までの心理レベルＥとし、６種類の第２心理レベルＥｖを、７番目から１２番目までの心理レベルＥとして、生徒Ｕａ全体の心理傾向等を解析してもよい。また、解析部２１０は、例えば、第１心理レベルＥｇの傾向が第２心理レベルＥｖの傾向と同様か否かを相関値等により算出し、算出した相関値を、生徒Ｕａ全体の心理傾向等の解析に用いてもよい。
【0203】
以上、第４変形例においても、上述した第２実施形態から第５実施形態までの実施形態及び変形例と同様の効果を得ることができる。
【0204】
［第５変形例］
上述した第４実施形態、第５実施形態及び変形例において、解析部２１０は、グループの心理傾向の解析に用いる心理レベルＥを、選抜条件に基づいて選択してもよい。例えば、興味の大きさを示す心理レベルＥ５が“０．７５”以上であることが選抜条件である場合、解析部２１０は、Ｎ種類の心理レベルＥから心理レベルＥ５を除いた（Ｎ－１）種類の心理レベルＥ等に基づいて、グループの心理傾向を解析してもよい。なお、選抜条件によっては、選抜条件に関係ない心理レベルＥ等が、グループの心理傾向の解析に用いる心理レベルＥから除かれてもよい。
上述した第４実施形態、第５実施形態及び変形例において、解析部２１０は、グループの心理傾向の解析に用いる心理レベルＥを、選抜条件に基づいて選択してもよい。例えば、興味の大きさを示す心理レベルＥ５が“０．７５”以上であることが選抜条件である場合、解析部２１０は、Ｎ種類の心理レベルＥから心理レベルＥ５を除いた（Ｎ－１）種類の心理レベルＥ等に基づいて、グループの心理傾向を解析してもよい。なお、選抜条件によっては、選抜条件に関係ない心理レベルＥ等が、グループの心理傾向の解析に用いる心理レベルＥから除かれてもよい。
【0205】
以上、第５変形例においても、上述した第４実施形態、第５実施形態及び変形例と同様の効果を得ることができる。さらに、第５変形例では、グループの心理傾向の解析に用いる心理レベルＥが選抜条件に基づいて選択されるため、グループの心理傾向を適切に解析できる。
【0206】
［第６変形例］
上述した実施形態及び変形例では、教師Ｕｂに利用される端末装置１０ｂとは別に管理装置２０を情報処理システム１が有する場合を示したが、本発明はこのような態様に限定されるものではない。例えば、端末装置１０ｂが、管理装置２０の機能を有してもよい。端末装置１０ｂが管理装置２０の機能を有する場合、端末装置１０ｂは、「情報処理装置」の一例である。
上述した実施形態及び変形例では、教師Ｕｂに利用される端末装置１０ｂとは別に管理装置２０を情報処理システム１が有する場合を示したが、本発明はこのような態様に限定されるものではない。例えば、端末装置１０ｂが、管理装置２０の機能を有してもよい。端末装置１０ｂが管理装置２０の機能を有する場合、端末装置１０ｂは、「情報処理装置」の一例である。
【0207】
以上、第６変形例においても、上述した実施形態及び変形例と同様の効果を得ることができる。
【0208】
［第７変形例］
上述した実施形態及び変形例において、情報処理システム１がオンライン授業に利用される場合を示したが、本発明はこのような態様に限定されるものではない。例えば、情報処理システム１は、オンライン会議システム、オンライン商談システム及びオンラインディスカッションスステム等に利用されてもよい。
上述した実施形態及び変形例において、情報処理システム１がオンライン授業に利用される場合を示したが、本発明はこのような態様に限定されるものではない。例えば、情報処理システム１は、オンライン会議システム、オンライン商談システム及びオンラインディスカッションスステム等に利用されてもよい。
【0209】
例えば、情報処理システム１がオンライン会議システムに利用される場合、会議を進行する進行役に利用される端末装置１０ｂの表示装置１８０には、複数の聴者の全体の反応を示す支援画像ＩＭＧが表示される。従って、進行役は、複数の聴者の全体の反応を伺いながら意見を述べること、及び、複数の聴者のうちの最も否定的な反応をしている聴者を指名して意見を求めること等により、会議を進行できる。進行役は、「特定人物」の一例である。
【0210】
また、例えば、情報処理システム１がオンライン商談システムに利用される場合、商品又はサービスを提案する提案者に利用される端末装置１０ｂの表示装置１８０には、複数の顧客等の人物の全体の反応を示す支援画像ＩＭＧが表示される。従って、提案者は、複数の人物の全体の反応を伺いながら商品又はサービスを提案すること、及び、複数の人物のうちの最も肯定的な反応をしている人物に賛同のコメントを求めること等により、商談を進めることができる。提案者は、「特定人物」の一例である。また、複数の顧客は、「複数の聴者」の一例である。
【0211】
また、例えば、情報処理システム１がオンラインディスカッションスステムに利用される場合、１人の話者と複数の聴者とが次々に変化するため、複数の聴者の全体の反応を示す支援画像ＩＭＧが表示される端末装置１０は、話者の変化に応じて変化してもよい。あるいは、ディスカッションに参加している全ての人（話者及び複数の聴者）の端末装置１０の各々の表示装置１８０に、支援画像ＩＭＧが表示されてもよい。情報処理システム１がオンラインディスカッションスステムに利用される場合、例えば、個別情報が生成される所定の周期に対応する各タイムフレームにおいて、話者は、複数の聴者の全体の反応を伺いながら持論を展開できる。また、聴者の反応が話者の評価に利用されてもよい。話者は、「特定人物」の一例である。
【0212】
以上、第７変形例においても、上述した実施形態及び変形例と同様の効果を得ることができる。
【0213】
［７．その他］
（１）上述した実施形態では、記憶装置（例えば、記憶装置１２０及び２２０）は、処理装置（例えば、処理装置１００及び２００）が読取可能な記録媒体であり、ＲＯＭ及びＲＡＭなどを例示したが、フレキシブルディスク、光磁気ディスク(例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標）ディスク)、スマートカード、フラッシュメモリデバイス(例えば、カード、スティック、キードライブ)、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc－ＲＯＭ）、レジスタ、リムーバブルディスク、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ストリップ、データベース、サーバその他の適切な記憶媒体である。また、プログラムは、電気通信回線を介してネットワークから送信されてもよい。また、プログラムは、電気通信回線を介して通信網から送信されてもよい。
（１）上述した実施形態では、記憶装置（例えば、記憶装置１２０及び２２０）は、処理装置（例えば、処理装置１００及び２００）が読取可能な記録媒体であり、ＲＯＭ及びＲＡＭなどを例示したが、フレキシブルディスク、光磁気ディスク(例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標）ディスク)、スマートカード、フラッシュメモリデバイス(例えば、カード、スティック、キードライブ)、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc－ＲＯＭ）、レジスタ、リムーバブルディスク、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ストリップ、データベース、サーバその他の適切な記憶媒体である。また、プログラムは、電気通信回線を介してネットワークから送信されてもよい。また、プログラムは、電気通信回線を介して通信網から送信されてもよい。
【0214】
（２）上述した実施形態は、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、ＬＴＥ－Ａ（LTE-Advanced）、ＳＵＰＥＲ ３Ｇ、ＩＭＴ－Ａｄｖａｎｃｅｄ、４Ｇ（4th generation mobile communication system）、５Ｇ（5th generation mobile communication system）、ＦＲＡ（Future Radio Access）、ＮＲ（new Radio）、Ｗ－ＣＤＭＡ（登録商標）、ＧＳＭ（登録商標）、ＣＤＭＡ２０００、ＵＭＢ（Ultra Mobile Broadband）、ＩＥＥＥ ８０２．１１（Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標））、ＩＥＥＥ ８０２．１６（ＷｉＭＡＸ（登録商標））、ＩＥＥＥ ８０２．２０、ＵＷＢ（Ultra-WideBand）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、その他の適切なシステムを利用するシステム及びこれらに基づいて拡張された次世代システムの少なくとも一つに適用されてもよい。また、複数のシステムが組み合わされて（例えば、ＬＴＥ及びＬＴＥ－Ａの少なくとも一方と５Ｇとの組み合わせ等）適用されてもよい。
【0215】
（３）上述した実施形態において、説明した情報、信号などは、様々な異なる技術のいずれかを使用して表されてもよい。例えば、上記の説明全体に渡って言及され得るデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、チップなどは、電圧、電流、電磁波、磁界若しくは磁性粒子、光場若しくは光子、又はこれらの任意の組み合わせによって表されてもよい。
【0216】
（４）上述した実施形態において、入出力された情報等は特定の場所（例えば、メモリ）に保存されてもよいし、管理テーブルを用いて管理してもよい。入出力される情報等は、上書き、更新、又は追記され得る。出力された情報等は削除されてもよい。入力された情報等は他の装置へ送信されてもよい。
【0217】
（５）上述した実施形態において、判定は、１ビットで表される値（０か１か）によって行われてもよいし、真偽値（Boolean：true又はfalse）によって行われてもよいし、数値の比較（例えば、所定の値との比較）によって行われてもよい。
【0218】
（６）上述した実施形態において例示した処理手順、シーケンス、フローチャートなどは、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本開示において説明した方法については、例示的な順序を用いて様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。
【0219】
（７）図２、図３及び図４等の図面に例示された各機能は、ハードウェア及びソフトウェアの少なくとも一方の任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現方法は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的又は論理的に結合した１つの装置を用いて実現されてもよいし、物理的又は論理的に分離した２つ以上の装置を直接的又は間接的に（例えば、有線、無線などを用いて）接続し、これら複数の装置を用いて実現されてもよい。機能ブロックは、上記１つの装置又は上記複数の装置にソフトウェアを組み合わせて実現されてもよい。
【0220】
また、通信装置１４０及び２４０は、有線ネットワーク及び無線ネットワークの少なくとも一方を介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア（送受信デバイス）であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュールなどともいう。通信装置１４０及び２４０は、例えば、周波数分割複信（ＦＤＤ：Frequency Division Duplex）及び時分割複信（ＴＤＤ：Time Division Duplex）の少なくとも一方を実現するために、高周波スイッチ、デュプレクサ、フィルタ、周波数シンセサイザなどを含んで構成されてもよい。
【0221】
（８）上述した実施形態で例示したプログラムは、ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語と呼ばれるか、他の名称で呼ばれるかを問わず、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、プログラム、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーチン、サブルーチン、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、手順、機能などを意味するよう広く解釈されるべきである。
【0222】
また、ソフトウェア、命令、情報などは、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、ソフトウェアが、有線技術（同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、デジタル加入者回線（ＤＳＬ：Digital Subscriber Line）など）及び無線技術（赤外線、マイクロ波など）の少なくとも一方を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術及び無線技術の少なくとも一方は、伝送媒体の定義内に含まれる。
【0223】
（９）前述の各形態において、「システム」及び「ネットワーク」という用語は、互換的に使用される。
【0224】
（１０）本開示において説明した情報、パラメータなどは、絶対値を用いて表されてもよいし、所定の値からの相対値を用いて表されてもよいし、対応する別の情報を用いて表されてもよい。例えば、無線リソースはインデックスによって指示されるものであってもよい。上述したパラメータに使用する名称はいかなる点においても限定的な名称ではない。さらに、これらのパラメータを使用する数式等は、本開示で明示的に開示したものと異なる場合もある。様々なチャネル（例えば、ＰＵＣＣＨ、ＰＤＣＣＨなど）及び情報要素は、あらゆる好適な名称によって識別できるので、これらの様々なチャネル及び情報要素に割り当てている様々な名称は、いかなる点においても限定的な名称ではない。
【0225】
（１１）上述した実施形態において、端末装置１０は、移動局（ＭＳ：Mobile Station）である場合が含まれる。移動局は、当業者によって、加入者局、モバイルユニット、加入者ユニット、ワイヤレスユニット、リモートユニット、モバイルデバイス、ワイヤレスデバイス、ワイヤレス通信デバイス、リモートデバイス、モバイル加入者局、アクセス端末、モバイル端末、ワイヤレス端末、リモート端末、ハンドセット、ユーザエージェント、モバイルクライアント、クライアント、又はいくつかの他の適切な用語で呼ばれる場合もある。また、本開示においては、「移動局」、「ユーザ端末（user terminal）」、「ユーザ装置（ＵＥ：User Equipment）」、「端末」等の用語は、互換的に使用され得る。
【0226】
（１２）上述した実施形態において、「接続された(connected)」、「結合された(coupled)」という用語、又はこれらのあらゆる変形は、２又はそれ以上の要素間の直接的又は間接的なあらゆる接続又は結合を意味し、互いに「接続」又は「結合」された２つの要素間に１又はそれ以上の中間要素が存在することを含むことができる。要素間の結合又は接続は、物理的なものであっても、論理的なものであっても、或いはこれらの組み合わせであってもよい。例えば、「接続」は「アクセス」で読み替えられてもよい。本開示で使用する場合、２つの要素は、１又はそれ以上の電線、ケーブル及びプリント電気接続の少なくとも一つを用いて、並びにいくつかの非限定的かつ非包括的な例として、無線周波数領域、マイクロ波領域及び光（可視及び不可視の両方）領域の波長を有する電磁エネルギーなどを用いて、互いに「接続」又は「結合」されると考えることができる。
【0227】
（１３）上述した実施形態において、「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を意味する。
【0228】
（１４）本開示で使用する「判断(determining)」、「決定(determining)」という用語は、多種多様な動作を包含する場合がある。「判断」、「決定」は、例えば、判定(judging)、計算(calculating)、算出(computing)、処理(processing)、導出(deriving)、調査(investigating)、探索(looking up、search、inquiry)（例えば、テーブル、データベース又は別のデータ構造での探索）、確認(ascertaining)した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、受信(receiving)（例えば、情報を受信すること）、送信(transmitting)(例えば、情報を送信すること)、入力(input)、出力(output)、アクセス(accessing)（例えば、メモリ中のデータにアクセスすること）した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、解決(resolving)、選択(selecting)、選定(choosing)、確立(establishing)、比較(comparing)などした事を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。つまり、「判断」「決定」は、何らかの動作を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。また、「判断（決定）」は、「想定する（assuming）」、「期待する（expecting）」、「みなす（considering）」などで読み替えられてもよい。
【0229】
（１５）上述した実施形態において、「含む（include）」、「含んでいる（including）」及びそれらの変形が使用されている場合、これらの用語は、用語「備える（comprising）」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本開示において使用されている用語「又は（or）」は、排他的論理和ではないことが意図される。
【0230】
（１６）本開示において、例えば、英語でのa, an及びtheのように、翻訳により冠詞が追加された場合、本開示は、これらの冠詞の後に続く名詞が複数形であることを含んでもよい。
【0231】
（１７）本開示において、「ＡとＢが異なる」という用語は、「ＡとＢが互いに異なる」ことを意味してもよい。なお、当該用語は、「ＡとＢがそれぞれＣと異なる」ことを意味してもよい。「離れる」、「結合される」等の用語も、「異なる」と同様に解釈されてもよい。
【0232】
（１８）本開示において説明した各態様／実施形態は単独で用いてもよいし、組み合わせて用いてもよいし、実行に伴って切り替えて用いてもよい。また、所定の情報の通知（例えば、「Ｘであること」の通知）は、明示的に行うものに限られず、暗黙的（例えば、当該所定の情報の通知を行わない）ことによって行われてもよい。
【0233】
以上、本開示について詳細に説明したが、当業者にとっては、本開示が本開示中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本開示は、請求の範囲の記載により定まる本開示の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。従って、本開示の記載は、例示説明を目的とするものであり、本開示に対して何ら制限的な意味を有するものではない。
【符号の説明】
【0234】
１…情報処理システム、１０…端末装置、２０…管理装置、１００…処理装置、１２０…記憶装置、１４０…通信装置、１６０…操作装置、１６２…音声入力装置、１６４…撮像装置、１８０…表示装置、１８２…音声出力装置、２００…処理装置、２０２…取得部、２０４、２０４Ａ、２０４Ｂ…推定部、２０５…感情推定部、２０６…第１推定部、２０７…第２推定部、２０８…統合部、２０９…思考推定部、２１０…解析部、２１２…特定部、２１４…支援情報生成部、２１６…抽出部、ＮＷ…ネットワーク。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】