特許 7582148 状態予測システム、メンバー決定システムおよび状態予測方法

(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】2024-11-05

(45)【発行日】2024-11-13

(54)【発明の名称】状態予測システム、メンバー決定システムおよび状態予測方法

(51)【国際特許分類】

   G06Q 10/04 20230101AFI20241106BHJP

【ＦＩ】

G06Q10/04

【請求項の数】 7

(21)【出願番号】P 2021163089

(22)【出願日】2021-10-01

(65)【公開番号】P2023053812

(43)【公開日】2023-04-13

【審査請求日】2023-07-11

(73)【特許権者】

【識別番号】000003207

【氏名又は名称】トヨタ自動車株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100105924

【弁理士】

【氏名又は名称】森下 賢樹

(74)【代理人】

【識別番号】100109047

【弁理士】

【氏名又は名称】村田 雄祐

(74)【代理人】

【識別番号】100109081

【弁理士】

【氏名又は名称】三木 友由

(72)【発明者】

【氏名】勝原 康雄

(72)【発明者】

【氏名】高谷 智哉

(72)【発明者】

【氏名】山口 勇人

【審査官】阿部 圭子

(56)【参考文献】

【文献】特開２０２０－１１９２６０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１８－１３９０８７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００９－００９３５５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００７－０９４８５０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１０－１９８２６１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００４－２２０２１７（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｑ １０／００ － ９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

集団内の対象となる個人の現在の状態を示す現在状態値を取得する第１取得部と、
前記個人と前記集団内の他者とのコミュニケーションにより当該他者から当該個人に伝播する状態量を示す状態伝播量を取得する第２取得部と、
取得された前記個人の現在状態値と、取得された状態伝播量とから、当該個人の未来の状態を示す未来状態値を予測する個人状態予測部と、
を備え、
前記第２取得部は、
前記他者の現在の状態を示す現在状態値と、前記個人と当該他者との間の現在のコミュニケーション量と、当該個人の状態に対する当該他者の影響度とを取得し、取得された情報に基づいて当該他者から当該個人への状態伝播量を導出し、
前記他者の現在状態値と、前記個人と当該他者との間の現在のコミュニケーション量と、当該個人の状態に対する当該他者の影響度との積を当該他者から当該個人への状態伝播量として導出し、
前記個人状態予測部は、前記個人の現在状態値と、前記他者から当該個人への状態伝播量との和を当該個人の未来状態値とする、
ことを特徴とする状態予測システム。

【請求項2】

集団内の対象となる個人の現在の状態を示す現在状態値を取得する第１取得部と、
前記個人と前記集団内の他者とのコミュニケーションにより当該他者から当該個人に伝播する状態量を示す状態伝播量を取得する第２取得部と、
取得された前記個人の現在状態値と、取得された状態伝播量とから、当該個人の未来の状態を示す未来状態値を予測する個人状態予測部と、
を備え、
前記第２取得部は、
前記他者の現在の状態を示す現在状態値と、前記個人と当該他者との間の現在のコミュニケーション量と、当該個人の状態に対する当該他者の影響度とを取得し、取得された情報に基づいて当該他者から当該個人への状態伝播量を導出し、
前記集団内の複数の他者のそれぞれに関して、当該他者の現在状態値と、前記個人と当該他者との間の現在のコミュニケーション量と、当該個人の状態に対する当該他者の影響度との積を当該他者から当該個人への状態伝播量として導出し、
前記個人状態予測部は、前記個人の現在状態値と、前記複数の他者から当該個人への状態伝播量との総和を、当該個人の未来状態値とする、
ことを特徴とする状態予測システム。

【請求項3】

前記第２取得部は、前記集団内の複数の他者のそれぞれに関して、当該他者から前記個人への状態伝播量を取得し、
取得された前記複数の他者から前記個人への状態伝播量を比較し、比較結果に基づいて、当該個人の未来状態値が改善するように当該個人と他者との間のコミュニケーション量の変更を提案する提案部を備える、
ことを特徴とする請求項１または２に記載の状態予測システム。

【請求項4】

前記個人状態予測部は、前記集団内の複数の人のそれぞれの未来状態値を予測し、
予測された前記複数の人のそれぞれの未来状態値に基づいて、前記集団の未来の状態を示す集団状態値を予測する集団状態予測部を備える、
ことを特徴とする請求項１または２に記載の状態予測システム。

【請求項5】

予測された未来の集団状態値が改善するように前記複数の人の間の目標のコミュニケーション量を導出する導出部と、
前記集団内の対象となる２人の間の現在のコミュニケーション量と目標のコミュニケーション量とを比較し、比較結果に基づいて、コミュニケーション量の変更を提案する提案部と、
を備えることを特徴とする請求項４に記載の状態予測システム。

【請求項6】

集団を構成する候補となる複数の人を仮設定する仮設定部と、
仮設定された前記複数の人のそれぞれに関して、当該人の現在の状態を示す現在状態値を取得する第１取得部と、
仮設定された前記複数の人のそれぞれに関して、当該人と前記集団内の他者との過去のコミュニケーション量に基づいて予測される当該他者から当該人に伝播する状態量を示す状態伝播量を取得する第２取得部と、
仮設定された前記複数の人のそれぞれに関して、取得された当該人の現在状態値と、取得された当該人への状態伝播量とから、当該人の未来の状態を示す未来状態値を予測する個人状態予測部と、
予測された前記複数の人のそれぞれの未来状態値に基づいて、前記集団の未来の状態を示す集団状態値を予測する集団状態予測部と、
予測された未来の集団状態値が状態の良さに関する所定の条件を満たす場合、仮設定された前記複数の人を前記集団のメンバーとして決定する決定部と、
を備え、
前記第２取得部は、
仮設定された前記複数の人のそれぞれに関して、前記他者の現在の状態を示す現在状態値と、当該人と当該他者との間の過去のコミュニケーション量と、当該人の状態に対する当該他者の影響度とを取得し、取得された情報に基づいて当該他者から当該人への状態伝播量を導出し、
仮設定された前記複数の人のそれぞれに関して、前記他者の現在状態値と、当該人と当該他者との間の過去のコミュニケーション量と、当該人の状態に対する当該他者の影響度との積を当該他者から当該人への状態伝播量として導出し、
前記個人状態予測部は、仮設定された前記複数の人のそれぞれに関して、当該人の現在状態値と、前記他者から当該人への状態伝播量との和を当該人の未来状態値とする、
ことを特徴とするメンバー決定システム。

【請求項7】

コンピュータが実行する状態予測方法であって、
集団内の対象となる個人の現在の状態を示す現在状態値を取得する第１取得ステップと、
前記個人と前記集団内の他者とのコミュニケーションにより当該他者から当該個人に伝播する状態量を示す状態伝播量を取得する第２取得ステップと、
取得された前記個人の現在状態値と、取得された状態伝播量とから、当該個人の未来の状態を示す未来状態値を予測する個人状態予測ステップと、
を備え、
前記第２取得ステップにおいて、
前記他者の現在の状態を示す現在状態値と、前記個人と当該他者との間の現在のコミュニケーション量と、当該個人の状態に対する当該他者の影響度とを取得し、取得された情報に基づいて当該他者から当該個人への状態伝播量を導出し、
前記他者の現在状態値と、前記個人と当該他者との間の現在のコミュニケーション量と、当該個人の状態に対する当該他者の影響度との積を当該他者から当該個人への状態伝播量として導出し、
前記個人状態予測ステップにおいて、前記個人の現在状態値と、前記他者から当該個人への状態伝播量との和を当該個人の未来状態値とする、
ことを特徴とする状態予測方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、集団におけるコミュニケーションを支援する技術に関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１は、人間のコミュニケーションの場の感情であるグループ感情を推定する感情推定装置を開示する。この技術では、現在の個人感情の情報と状態遷移モデルとからグループ感情を推定する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２０１１－１８６５２１号

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

特許文献１の技術では、現在の個人感情が悪化したことで現在のグループ感情が悪化したことは推定できるが、グループ感情が悪化する前に何らかの対策を講じることはできない。グループ感情が悪化した状態から対策を講じても、場の雰囲気を回復させることは困難な可能性がある。本発明者らは、集団におけるコミュニケーションを円滑に進めるために、個人の未来の状態を予測することが望ましいことを認識した。

【0005】

本発明の目的は、集団内の個人の未来の状態を予測できる技術を提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0006】

上記課題を解決するために、本発明のある態様の状態予測システムは、集団内の対象となる個人の現在の状態を示す現在状態値を取得する第１取得部と、前記個人と前記集団内の他者とのコミュニケーションにより当該他者から当該個人に伝播する状態量を示す状態伝播量を取得する第２取得部と、取得された前記個人の現在状態値と、取得された状態伝播量とから、当該個人の未来の状態を示す未来状態値を予測する個人状態予測部と、を備える。前記第２取得部は、前記他者の現在の状態を示す現在状態値と、前記個人と当該他者との間の現在のコミュニケーション量と、当該個人の状態に対する当該他者の影響度とを取得し、取得された情報に基づいて当該他者から当該個人への状態伝播量を導出し、前記他者の現在状態値と、前記個人と当該他者との間の現在のコミュニケーション量と、当該個人の状態に対する当該他者の影響度との積を当該他者から当該個人への状態伝播量として導出する。前記個人状態予測部は、前記個人の現在状態値と、前記他者から当該個人への状態伝播量との和を当該個人の未来状態値とする。
本発明の別の態様も、状態予測システムである。この状態予測システムは、集団内の対象となる個人の現在の状態を示す現在状態値を取得する第１取得部と、前記個人と前記集団内の他者とのコミュニケーションにより当該他者から当該個人に伝播する状態量を示す状態伝播量を取得する第２取得部と、取得された前記個人の現在状態値と、取得された状態伝播量とから、当該個人の未来の状態を示す未来状態値を予測する個人状態予測部と、を備える。前記第２取得部は、前記他者の現在の状態を示す現在状態値と、前記個人と当該他者との間の現在のコミュニケーション量と、当該個人の状態に対する当該他者の影響度とを取得し、取得された情報に基づいて当該他者から当該個人への状態伝播量を導出し、前記集団内の複数の他者のそれぞれに関して、当該他者の現在状態値と、前記個人と当該他者との間の現在のコミュニケーション量と、当該個人の状態に対する当該他者の影響度との積を当該他者から当該個人への状態伝播量として導出する。前記個人状態予測部は、前記個人の現在状態値と、前記複数の他者から当該個人への状態伝播量との総和を、当該個人の未来状態値とする。

【0007】

本発明の別の態様は、メンバー決定システムである。このメンバー決定システムは、集団を構成する候補となる複数の人を仮設定する仮設定部と、仮設定された前記複数の人のそれぞれに関して、当該人の現在の状態を示す現在状態値を取得する第１取得部と、仮設定された前記複数の人のそれぞれに関して、当該人と前記集団内の他者との過去のコミュニケーション量に基づいて予測される当該他者から当該人に伝播する状態量を示す状態伝播量を取得する第２取得部と、仮設定された前記複数の人のそれぞれに関して、取得された当該人の現在状態値と、取得された当該人への状態伝播量とから、当該人の未来の状態を示す未来状態値を予測する個人状態予測部と、予測された前記複数の人のそれぞれの未来状態値に基づいて、前記集団の未来の状態を示す集団状態値を予測する集団状態予測部と、予測された未来の集団状態値が状態の良さに関する所定の条件を満たす場合、仮設定された前記複数の人を前記集団のメンバーとして決定する決定部と、を備える。前記第２取得部は、仮設定された前記複数の人のそれぞれに関して、前記他者の現在の状態を示す現在状態値と、当該人と当該他者との間の過去のコミュニケーション量と、当該人の状態に対する当該他者の影響度とを取得し、取得された情報に基づいて当該他者から当該人への状態伝播量を導出し、仮設定された前記複数の人のそれぞれに関して、前記他者の現在状態値と、当該人と当該他者との間の過去のコミュニケーション量と、当該人の状態に対する当該他者の影響度との積を当該他者から当該人への状態伝播量として導出する。前記個人状態予測部は、仮設定された前記複数の人のそれぞれに関して、当該人の現在状態値と、前記他者から当該人への状態伝播量との和を当該人の未来状態値とする。

【0008】

本発明のさらに別の態様は、状態予測方法である。この方法は、コンピュータが実行する状態予測方法であって、集団内の対象となる個人の現在の状態を示す現在状態値を取得する第１取得ステップと、前記個人と前記集団内の他者とのコミュニケーションにより当該他者から当該個人に伝播する状態量を示す状態伝播量を取得する第２取得ステップと、取得された前記個人の現在状態値と、取得された状態伝播量とから、当該個人の未来の状態を示す未来状態値を予測する個人状態予測ステップと、を備える。前記第２取得ステップにおいて、前記他者の現在の状態を示す現在状態値と、前記個人と当該他者との間の現在のコミュニケーション量と、当該個人の状態に対する当該他者の影響度とを取得し、取得された情報に基づいて当該他者から当該個人への状態伝播量を導出し、前記他者の現在状態値と、前記個人と当該他者との間の現在のコミュニケーション量と、当該個人の状態に対する当該他者の影響度との積を当該他者から当該個人への状態伝播量として導出する。前記個人状態予測ステップにおいて、前記個人の現在状態値と、前記他者から当該個人への状態伝播量との和を当該個人の未来状態値とする。

【発明の効果】

【0009】

本発明によれば、集団内の個人の未来の状態を予測可能な技術を提供できる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】第１の実施の形態のコミュニケーション支援システムの機能を説明するための図である。

【図2】図１に続く、コミュニケーション支援システムの機能を説明するための図である。

【図3】第１の実施の形態のコミュニケーション支援システムの構成を示す図である。

【図4】メンバーＰ１～Ｐ３の現在のストレス状態値と会話量の一例を示す図である。

【図5】図４の現在のストレス状態値と会話量から予測される未来のストレス状態値を示す図である。

【図6】複数の会話量のパターンのそれぞれと、未来の個人のストレス状態値と、未来の集団のストレス状態値との関係の一例を示す図である。

【図7】図３のコミュニケーション支援システムのコミュニケーション支援処理を示すフローチャートである。

【図8】コミュニケーション支援処理の別の例を示すフローチャートである。

【図9】第２の実施の形態のコミュニケーション支援システムのメンバー決定機能を説明するための図である。

【図10】図９に続く、コミュニケーション支援システムのメンバー決定機能を説明するための図である。

【図11】第２の実施の形態のコミュニケーション支援システムの構成を示す図である。

【図12】図１１のコミュニケーション支援システムのメンバー決定処理を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0011】

（第１の実施の形態）
図１は、第１の実施の形態のコミュニケーション支援システムの機能を説明するための図である。コミュニケーション支援システムは、図１の集団Ｇ１における円滑なコミュニケーションを支援する。円滑なコミュニケーションとは、集団Ｇ１を構成する各メンバー（以下、個人または人とも呼ぶ）Ｐ１～Ｐ４が良好な状態を維持しながらコミュニケーションを行うことを意味する。メンバーの数は複数であればよい。以下、集団Ｇ１が打ち合せを行う例を概略的に説明する。システムの詳細な処理は後述する。

【0012】

コミュニケーション支援システムは、集団Ｇ１の各メンバーＰ１～Ｐ４の現在の状態を示す現在状態値Ｓ１（ｔ）～Ｓ４（ｔ）と、集団Ｇ１内の２人のメンバーの複数の組み合わせのそれぞれに関する２人のメンバー間の現在のコミュニケーション量Ｗ１２（ｔ）,Ｗ１３（ｔ），Ｗ１４（ｔ），Ｗ２３（ｔ），Ｗ２４（ｔ），Ｗ３４（ｔ）とを定期的に取得する。現在を時刻ｔとする。例えば、現在状態値Ｓ１（ｔ）は、メンバーＰ１の現在の状態を表す数値であり、コミュニケーション量Ｗ１３（ｔ）は、メンバーＰ１とＰ３間の現在のコミュニケーション量を表す数値である。メンバーＰ１とＰ２間ではコミュニケーションが行われておらず、コミュニケーション量Ｗ１２（ｔ）はゼロである。図１の例では、現在状態値Ｓ１（ｔ）～Ｓ４（ｔ）の大きさを棒グラフの長さで表し、コミュニケーション量Ｗ１３（ｔ）等の大きさをメンバー間の実線の太さで表す。

【0013】

現在状態値は、例えば、ストレス状態値、感情値、パフォーマンス値、疲労の程度を表す値、幸福度を表す値などである。現在状態値は、これらのうち少なくとも２つの値を所定の計算式に代入して得られる値であってもよい。所定の計算式は、例えば、それぞれの値に重み付けして総和を計算する式であってよい。現在状態値は、センサなどを用いて公知の技術により検出できる。例えば、感情値は、カメラで撮影されたメンバーの画像を分析して、メンバーの表情解析を実行し、メンバーの喜怒哀楽を推定することにより取得してもよい。現在状態値は、検出値でなくてもよく、各メンバーが申告した数値であってもよい。

【0014】

現在状態値は、例えば、負から正の範囲の値であり、正の値が大きくなるほど状態が悪いことを表し、負の値が小さくなるほど状態が良いことを表す。例えば、現在状態値がストレス状態値を表す場合、正の値が大きくなるほど状態が悪いことを表し、負の値が小さくなるほど状態が良いことを表す。正の値が大きくなるほど状態が良いことを表し、負の値が小さくなるほど状態が悪いことを表してもよい。例えば、現在状態値が幸福度を表す場合、正の値が大きくなるほど状態が良いことを表し、負の値が小さくなるほど状態が悪いことを表す。

【0015】

コミュニケーション量は、２人のメンバー間の単位時間当たりの会話量、単位時間当たりに２人のメンバーのうち一方が他方に笑顔を向けている時間に基づいて導出される量、単位時間当たりに２人のメンバーのうち一方が他方を見た時間に基づいて導出される量、または、単位時間当たりに２人のメンバー間で身振り手振りが行われた時間に基づいて導出される量など、２人のメンバー間の単位時間当たりのコミュニケーションの度合いを数値化したものである。コミュニケーション量は、これらのうち少なくとも２つの量を所定の計算式に代入して得られる値であってもよい。コミュニケーション量は、０以上の値である。コミュニケーション量は、マイク、カメラ、センサなどを用いて公知の技術により検出できる。

【0016】

コミュニケーション支援システムは、現在状態値Ｓ１（ｔ）～Ｓ４（ｔ）と、現在のコミュニケーション量Ｗ１２（ｔ）～Ｗ３４（ｔ）とに基づいて、集団Ｇ１内の２人のメンバーの組み合わせのそれぞれに関する２人のメンバー間の状態伝播量を取得する。状態伝播量とは、２人のメンバーのコミュニケーションにより一方のメンバーから他方のメンバーに伝播する状態量を示し、負から正の範囲の値である。第１のメンバーから第２のメンバーへの状態伝播量は、例えば、第１のメンバーの現在状態値、および、これらのメンバー間の現在のコミュニケーション量に比例してよい。第１のメンバーから第２のメンバーへの状態伝播量は、さらに、第２のメンバーにおける相手の状態の影響の受けやすさを表す係数に比例してもよい。そのため、例えば、メンバーＰ１からＰ３への状態伝播量は、メンバーＰ３からＰ１への状態伝播量とは異なる確率が高い。なお、メンバーＰ１とＰ２間のコミュニケーション量Ｗ１２（ｔ）はゼロであるため、メンバーＰ１からＰ２への状態伝播量およびメンバーＰ２からＰ１への状態伝播量はゼロであるとする。

【0017】

コミュニケーション支援システムは、各メンバーＰ１～Ｐ４に関して、当該メンバーの現在状態値Ｓ１（ｔ）～Ｓ４（ｔ）と、複数の他メンバーから当該メンバーへの状態伝播量とから、当該メンバーの未来の状態を示す未来状態値を予測する。未来を時刻ｔ＋１とする。例えば、未来状態値Ｓ１（ｔ＋１）は、メンバーＰ１の未来の状態を表す数値であり、メンバーＰ１の現在状態値Ｓ１（ｔ）に、メンバーＰ２からＰ１への状態伝播量と、メンバーＰ３からＰ１への状態伝播量と、メンバーＰ４からＰ１への状態伝播量とを加算して得られる。未来状態値Ｓ２（ｔ＋１）～Ｓ４（ｔ＋１）も同様に取得できる。

【0018】

コミュニケーション支援システムは、未来状態値Ｓ１（ｔ＋１）～Ｓ４（ｔ＋１）に基づいて、集団Ｇ１の未来の状態を示す集団状態値Ｓｍを予測する。図１の例では、未来の集団状態値Ｓｍは、しきい値Ｔｈより大きいことを想定する。集団状態値Ｓｍがしきい値Ｔｈより大きい場合、コミュニケーション支援システムは、未来の集団状態値Ｓｍがしきい値Ｔｈより小さくなるように、コミュニケーション量の変更をメンバーＰ１～Ｐ４に提案する。

【0019】

コミュニケーション支援システムは、例えば、メンバーＰ１とＰ２の間、Ｐ１とＰ３の間、Ｐ２とＰ３の間、Ｐ３とＰ４の間のコミュニケーション量の増加を提案し、メンバーＰ１とＰ４の間、Ｐ２とＰ４の間のコミュニケーション量の減少を提案する。

【0020】

図２は、図１に続く、コミュニケーション支援システムの機能を説明するための図である。各メンバーＰ１～Ｐ４は、コミュニケーション支援システムからの提案に従い、コミュニケーション量を変更したと想定する。これにより、コミュニケーション支援システムにより新たに予測される各メンバーの未来状態値Ｓ１（ｔ＋１）～Ｓ４（ｔ＋１）は、図１の場合の値とは異なる。未来の集団状態値Ｓｍも図１の場合の値とは異なり、しきい値Ｔｈより小さくなる。よって、図１の状態と比較して、打ち合わせ中に各メンバーが良好な状態を保ちやすくなり、集団Ｇ１におけるコミュニケーションをより円滑に進めることができる。

【0021】

以下、現在状態値と未来状態値はストレス状態値であり、コミュニケーション量は会話量である一例について、詳細に説明する。ストレス状態値は、例えば、負から正の範囲の値であり、正の値が大きくなるほどストレスが強いことを表し、負の値が小さくなるほどリラックスしている程度が大きいことを表す。正負が表すストレス状態は逆でもよい。会話量は、０以上の値である。

【0022】

図３は、第１の実施の形態のコミュニケーション支援システム１の構成を示す。コミュニケーション支援システム１は、マイク２、カメラ４、センサ６、記憶装置７、出力装置８、および、処理装置１０を備える。図示しないが、コミュニケーション支援システム１は、複数のマイク２、複数のカメラ４および複数のセンサ６を有する。コミュニケーション支援システム１は、状態予測システムとも呼べる。

【0023】

マイク２は、集団Ｇ１を構成する複数のメンバーＰ１～Ｐｋ（ｋは２以上の整数）の会話を取得し、取得した音声データを処理装置１０に供給する。カメラ４は、複数のメンバーＰ１～Ｐｋを撮影し、撮影した画像データを処理装置１０に供給する。センサ６は、各メンバーＰ１～Ｐｋの身体に取り付けられ、各メンバーＰ１～Ｐｋの心拍数を検出し、検出した心拍数データを処理装置１０に供給する。出力装置８は、例えば、画像を出力可能なディスプレイと、音声を出力可能な音声出力装置の少なくとも一方を含み、各種情報を出力する。出力装置８は、各メンバーＰ１～Ｐｋが所持するスマートフォンなどの携帯端末に含まれてもよい。

【0024】

処理装置１０は、第１分析部１２、第２分析部１４、第１取得部１６、第２取得部１８、個人状態予測部２０、集団状態予測部２２、導出部２４、および、提案部２６を備える。処理装置１０は、例えば、パーソナルコンピュータ、スマートフォンまたはサーバ装置などであってよい。

【0025】

処理装置１０の構成は、ハードウエア的には、任意のコンピュータのＣＰＵ、メモリ、その他のＬＳＩで実現でき、ソフトウエア的にはメモリにロードされたプログラムなどによって実現されるが、ここではそれらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックがハードウエアのみ、ソフトウエアのみ、またはそれらの組合せによっていろいろな形で実現できることは、当業者には理解されるところである。

【0026】

第２分析部１４は、顔画像認識機能を有し、カメラ４で撮影された複数の顔画像がどの登録ユーザの顔画像であるか識別する。記憶装置７には、登録ユーザの顔画像の特徴量が記憶されている。第２分析部１４は、記憶装置７に記憶された登録ユーザの顔画像の特徴量と、画像データの顔画像の特徴量とを比較して、各メンバーＰ１～Ｐｋの顔画像の認証処理を実行し、各メンバーＰ１～Ｐｋが登録ユーザであるか否かを判定する。第２分析部１４は、各メンバーＰ１～Ｐｋが登録ユーザであることを判定すると、複数のメンバーＰ１～Ｐｋの識別情報である複数の登録ユーザの識別情報を第１分析部１２と第２取得部１８に供給する。なお、管理者などが複数のメンバーを特定するための情報を処理装置１０の図示しない入力部に入力してもよい。

【0027】

第２分析部１４は、マイク２から供給された音声データを音声分析し、カメラ４から供給された画像データを画像分析することで、現在までの単位時間当たりのメンバーＰｉとＰｊとの間の会話量Ｗｉｊ（ｔ）（ｉ，ｊ≦ｋ）を定期的に検出する。第２分析部１４は、例えば、単位時間当たりのメンバーＰｉとＰｊとの間の会話時間が長いほど会話量Ｗｉｊ（ｔ）を大きく導出する。第２分析部１４は、検出した会話量Ｗｉｊ（ｔ）を第２取得部１８に供給する。

【0028】

第２分析部１４は、話者認識機能を有し、どの登録ユーザの音声データか識別する。記憶装置７には、登録ユーザの音声テンプレートが登録されており、第２分析部１４は、記憶装置７に記憶された音声テンプレートと照合して、話者が誰であるかを特定する。第２分析部１４は、画像データから各メンバーＰ１～Ｐｋの位置を特定し、発話しているメンバーの顔画像が向いている方向から、その発話がどのメンバーに対するものであるか推定する。第２分析部１４は、自然言語処理機能を有してもよく、メンバーの間の会話状況を分析し、分析結果からどのメンバー同士が会話しているか推定してもよい。会話量Ｗｉｊ（ｔ）の検出には公知の技術を用いることができる。

【0029】

第１分析部１２は、センサ６から供給された各メンバーＰ１～Ｐｋの心拍数データを分析することで、各メンバーＰ１～Ｐｋのストレス状態値Ｓ１（ｔ）～Ｓｋ（ｔ）を定期的に検出し、検出したストレス状態値Ｓ１（ｔ）～Ｓｋ（ｔ）を第１取得部１６と第２取得部１８に供給する。ストレス状態値の検出には公知の技術を利用できる。なお、センサ６を設けず、各メンバーＰ１～Ｐｋから申告されたストレスの程度を管理者などが数値入力や音声入力などにより処理装置１０の図示しない入力部に定期的に入力してもよい。この場合、第１分析部１２は、入力された情報を分析することでストレス状態値Ｓ１（ｔ）～Ｓｋ（ｔ）を検出する。

【0030】

第１取得部１６と第２取得部１８は、集団Ｇ１の複数のメンバーＰ１～Ｐｋのそれぞれについて、以下の処理を行う。

【0031】

第１取得部１６は、第１分析部１２で検出された対象となるメンバーＰｉの現在のストレス状態値Ｓｉ（ｔ）を取得する。この処理は、第１取得部１６が、集団Ｇ１内の対象となる個人Ｐｉの現在の状態を示す現在状態値Ｓｉ（ｔ）を取得することに相当する。

【0032】

第２取得部１８は、対象となるメンバーＰｉと集団Ｇ１内の他者Ｐｊとのコミュニケーションにより当該他者Ｐｊから当該対象となるメンバーＰｉに伝播する状態量を示す状態伝播量を、集団Ｇ１内の複数の他者のそれぞれに関して取得する。具体的には、第２取得部１８は、集団Ｇ１内の複数の他者のそれぞれに関して、第１分析部１２で検出された他者Ｐｊの現在のストレス状態値Ｓｊ（ｔ）と、第２分析部１４で検出された対象となるメンバーＰｉと当該他者Ｐｊとの間の現在の会話量Ｗｉｊ（ｔ）と、当該対象となるメンバーＰｉの状態に対する当該他者Ｐｊの影響度λとを取得する。影響度λは、当該対象となるメンバーＰｉに固有の値である。第２取得部１８は、集団Ｇ１内の複数の他者のそれぞれに関して、取得された他者Ｐｊの現在のストレス状態値Ｓｊ（ｔ）と、対象となるメンバーＰｉと当該他者Ｐｊとの間の現在の会話量Ｗｉｊ（ｔ）と、当該対象となるメンバーＰｉの状態に対する当該他者Ｐｊの影響度λとの積を当該他者Ｐｊから当該対象となるメンバーＰｉへの状態伝播量として導出する。

【0033】

この処理は、第２取得部１８が、集団Ｇ１内の複数の他者のそれぞれに関して、他者Ｐｊの現在の状態を示す現在状態値Ｓｊ（ｔ）と、対象となる個人Ｐｉと当該他者Ｐｊとの間の現在のコミュニケーション量Ｗｉｊ（ｔ）と、当該個人Ｐｉの状態に対する当該他者Ｐｊの影響度λとを取得し、取得された他者Ｐｊの現在状態値Ｓｊ（ｔ）と、当該個人Ｐｉと当該他者Ｐｊとの間の現在のコミュニケーション量Ｗｉｊ（ｔ）と、当該個人Ｐｉの状態に対する当該他者Ｐｊの影響度λとの積を当該他者Ｐｊから当該個人Ｐｉへの状態伝播量として導出することに相当する。

【0034】

記憶装置７は、登録ユーザの識別情報に対応付けて、登録ユーザに固有の影響度λを予め記憶している。影響度λは、０以上の値である。影響度λは、登録ユーザの個性に応じて異なるため、登録ユーザ毎に設定されている。第２取得部１８は、対象となるメンバーの識別情報を取得し、取得した識別情報に対応付けられた影響度λを記憶装置７から取得する。

【0035】

影響度λは、個人と他者との組み合わせ毎に設定されてもよい。これにより、得意な相手や苦手な相手などの相手に応じて、相手の状態が個人に影響する度合いが異なることも状態伝播量に反映させることができ、より高精度な状態伝播量を取得できる。

【0036】

影響度λは、メンバーの体調などに応じて変化し得る。影響度λは、打ち合わせ前に各メンバーＰ１～Ｐｋが申告した数値を管理者などが処理装置１０に入力して記憶装置７に記憶させてもよいし、図示しないセンサの検出値に基づいて導出された値が記憶装置７に記憶されてもよい。例えば、センサによりメンバーの疲労度または集中度を定期的に検出し、処理装置１０が検出結果に応じて影響度を定期的に導出してもよい。あるいは、メンバーが申告した前日の睡眠時間と平均睡眠時間を処理装置１０に入力し、処理装置１０が平均睡眠時間に対する前日の睡眠時間の割合をもとに影響度を導出してもよい。

【0037】

個人状態予測部２０は、複数のメンバーＰ１～Ｐｋのそれぞれに関して、第１取得部１６で取得された対象となるメンバーＰｉの現在のストレス状態値Ｓｉ（ｔ）と、第２取得部１８で取得された複数の他者から対象となるメンバーＰｉへの状態伝播量とから、当該対象となるメンバーＰｉの未来のストレス状態値Ｓｉ（ｔ＋１）を予測する。つまり、個人状態予測部２０は、集団Ｇ１内の複数のメンバーＰ１～Ｐｋのそれぞれの未来状態値Ｓ１（ｔ＋１）～Ｓｋ（ｔ＋１）を予測する。具体的には、個人状態予測部２０は、複数のメンバーＰ１～Ｐｋのそれぞれに関して、対象となるメンバーＰｉの現在のストレス状態値Ｓｉ（ｔ）と、複数の他者から当該対象となるメンバーＰｉへの状態伝播量との総和を当該対象となるメンバーＰｉの未来のストレス状態値Ｓｉ（ｔ＋１）とする。

【0038】

この処理は、個人状態予測部２０が、集団Ｇ１内の複数の人Ｐ１～Ｐｋのそれぞれについて、個人Ｐｉの現在状態値Ｓｉ（ｔ）と、複数の他者から当該個人Ｐｉへの状態伝播量とから、当該個人Ｐｉの未来の状態を示す未来状態値Ｓｉ（ｔ＋１）を予測することに相当する。

【0039】

図４は、メンバーＰ１～Ｐ３の現在のストレス状態値と会話量の一例を示す。図５は、図４の現在のストレス状態値と会話量から予測される未来のストレス状態値を示す。

【0040】

図４において、メンバーＰ１の現在のストレス状態値Ｓ１（ｔ）は「１５」であり、メンバーＰ２の現在のストレス状態値Ｓ２（ｔ）は「１８」であり、メンバーＰ３の現在のストレス状態値Ｓ３（ｔ）は「１０」であると想定する。メンバーＰ１とメンバーＰ２の間の現在の会話量Ｗ１２（ｔ）は「１．０」であり、メンバーＰ１とメンバーＰ３の間の現在の会話量Ｗ１３（ｔ）は「０．２」であり、メンバーＰ２とメンバーＰ３の間の現在の会話量Ｗ２３（ｔ）は「０」であると想定する。

【0041】

この例の場合、メンバーＰ１の未来のストレス状態値Ｓ１（ｔ＋１）は、既述のように次の式（１）で表される。
Ｓ１（ｔ＋１）＝Ｓ１（ｔ）＋Ｓ２（ｔ）×Ｗ１２（ｔ）×λ１２＋Ｓ３（ｔ）×Ｗ１３（ｔ）×λ１３ ・・・式（１）

【0042】

ここで、λ１２は、メンバーＰ１の状態に対するメンバーＰ２の影響度であり、λ１３は、メンバーＰ１の状態に対するメンバーＰ３の影響度である。既述のように、λ１２とλ１３は等しくてもよい。Ｓ２（ｔ）×Ｗ１２（ｔ）×λ１２は、メンバーＰ２からメンバーＰ１への状態伝播量である。Ｓ３（ｔ）×Ｗ１３（ｔ）×λ１３は、メンバーＰ３からメンバーＰ１への状態伝播量である。

【0043】

例えば、λ１２＝０．１、λ１３＝０．２を想定すると、Ｓ１（ｔ＋１）は、「１７．２」となる。このように、メンバーＰ１からＰ３の現在のストレス状態値Ｓ１（ｔ）～Ｓ３（ｔ）および会話量Ｗ１２（ｔ），Ｗ１３（ｔ）から、メンバーＰ１の未来のストレス状態値Ｓ１（ｔ＋１）を予測できる。状態伝播量をもとに個人の未来状態値を予測するので、他者とのコミュニケーションによる影響を考慮した個人の未来状態値を予測できる。

【0044】

例えば、あるメンバーＰｉのコミュニケーションの相手Ｐｊのストレス状態値Ｓｊ（ｔ）が負の場合、この相手Ｐｊからの状態伝播量は負の値になるため、このメンバーＰｉの未来のストレス状態値Ｓｉ（ｔ＋１）は、現在のストレス状態値Ｓｉ（ｔ）より低くなる。つまり、相手がリラックスしている状態にある場合、相手とのコミュニケーションにより、このメンバーが相手の状態の影響を受け、このメンバーのストレス状態は改善することが予想される。

【0045】

なお、個人状態予測部２０は、複数のメンバーＰ１～Ｐｋのそれぞれに関して、対象となるメンバーＰｉの現在状態値と、一人の他者Ｐｊから対象となるメンバーＰｉへの状態伝播量とに基づいて、対象となるメンバーＰｉの未来状態値Ｓｉ（ｔ＋１）を予測してもよい。つまり、複数の他者から対象となるメンバーＰｉへの状態伝播量が０より大きい状況において、全ての状態伝播量を考慮しなくてもよい。この場合、一人の他者Ｐｊは、例えば、対象となるメンバーＰｉへの状態伝播量の絶対値が最大であるメンバーであってよい。他者は２人以上であってもよい。絶対値が相対的に小さい状態伝播量を用いなくても、絶対値が最大の状態伝播量を用いることで、未来状態値の予測精度の低下を抑制できる。また、処理負荷を軽減できる。

【0046】

集団状態予測部２２は、個人状態予測部２０で予測された複数のメンバーＰ１～Ｐｋのそれぞれの未来のストレス状態値Ｓ１（ｔ＋１）～Ｓｋ（ｔ＋１）をもとに、集団Ｇ１の未来の状態を示す集団Ｇ１のストレス状態値Ｓｍを予測する。集団状態予測部２２は、複数のメンバーＰ１～Ｐｋのそれぞれの未来のストレス状態値Ｓ１（ｔ＋１）～Ｓｋ（ｔ＋１）の統計値を集団Ｇ１のストレス状態値Ｓｍとする。統計値は、例えば、平均値である。

【0047】

この処理は、集団状態予測部２２が、個人状態予測部２０で予測された複数の人Ｐ１～Ｐｋのそれぞれの未来状態値Ｓ１（ｔ＋１）～Ｓｋ（ｔ＋１）に基づいて、集団Ｇ１の未来の状態を示す集団状態値Ｓｍを予測することに相当する。

【0048】

予測された未来の集団Ｇ１のストレス状態値Ｓｍがしきい値Ｔｈより大きい場合、導出部２４は、予測された未来の集団Ｇ１のストレス状態値Ｓｍが改善するように集団Ｇ１内の複数のメンバーＰ１～Ｐｋの間の目標の会話量Ｗｉｊ＿ｍ（ｔ）を導出する。しきい値Ｔｈは、実験やシミュレーションにより適宜定めることができる。

【0049】

この処理は、予測された集団Ｇ１の未来状態値Ｓｍが状態の悪さに関する所定の条件を満たす場合、導出部２４が、予測された未来の集団状態値Ｓｍが改善するように集団Ｇ１内の複数の人Ｐ１～Ｐｋの間の目標のコミュニケーション量を導出することに相当する。

【0050】

導出部２４は、それぞれ異なる複数の会話量のパターンを仮想的に設定し、複数のパターンのそれぞれに関して、各メンバーＰ１～Ｐｋの現在のストレス状態値Ｓ１（ｔ）～Ｓｋ（ｔ）をもとに各メンバーＰ１～Ｐｋの未来のストレス状態値Ｓ１（ｔ＋１）～Ｓｋ（ｔ＋１）を導出し、導出した未来のストレス状態値Ｓ１（ｔ＋１）～Ｓｋ（ｔ＋１）の平均値を集団Ｇ１のストレス状態値Ｓｍとして導出する。これにより、どのような会話量のパターンで集団Ｇ１のストレス状態値Ｓｍが小さくなるか推定できる。

【0051】

導出部２４は、集団Ｇ１のストレス状態値Ｓｍが最小となる会話量のパターンを、複数のメンバーＰ１～Ｐｋの間の目標の会話量Ｗｉｊ＿ｍ（ｔ）とする。導出部２４は、集団Ｇ１のストレス状態値Ｓｍが所定値以下となる会話量のパターンを、複数のメンバーＰ１～Ｐｋの間の目標の会話量Ｗｉｊ＿ｍ（ｔ）としてもよい。

【0052】

図６は、複数の会話量のパターンのそれぞれと、未来の個人のストレス状態値Ｓ１（ｔ＋１）～Ｓｋ（ｔ＋１）と、未来の集団Ｇ１のストレス状態値Ｓｍとの関係の一例を示す。この例では、複数の会話量のパターンは、会話量Ｗｉｊ（ｔ）が０．１ずつ異なるように全ての数値の組み合わせを網羅している。

【0053】

図６の例では、会話量のパターン１で集団Ｇ１のストレス状態値Ｓｍが最小であると想定する。そのため、パターン１の会話量Ｗｉｊ（ｔ）を目標の会話量Ｗｉｊ＿ｍ（ｔ）とする。よって、例えば、メンバーＰ１とＰ２の間の目標の会話量Ｗ１２＿ｍ（ｔ）は０．１であり、メンバーＰ１とＰ３の間の目標の会話量Ｗ１３＿ｍ（ｔ）は０．１であり、メンバーＰ１とＰ４の間の目標の会話量Ｗ１４＿ｍ（ｔ）は０．１である。

【0054】

提案部２６は、集団Ｇ１のストレス状態値Ｓｍがしきい値Ｔｈより大きい場合、集団Ｇ１内の２人のメンバーＰｉ，Ｐｊの組み合わせのそれぞれに関して、当該２人の現在の会話量Ｗｉｊ（ｔ）と目標の会話量Ｗｉｊ＿ｍ（ｔ）とを比較し、現在の会話量Ｗｉｊ（ｔ）が目標の会話量Ｗｉｊ＿ｍ（ｔ）より小さければ会話量の増加を提案し、現在の会話量Ｗｉｊ（ｔ）が目標の会話量Ｗｉｊ＿ｍ（ｔ）より大きければ会話量の減少を提案する。提案部２６は、例えば、提案内容を示す画像や音声を出力装置８に出力させることで、会話量の変更を提案する。

【0055】

この処理は、提案部２６が、未来の集団状態値Ｓｍがしきい値Ｔｈより大きい場合、集団Ｇ１内の対象となる２人Ｐｉ，Ｐｊに関して、現在のコミュニケーション量Ｗｉｊ（ｔ）と目標のコミュニケーション量Ｗｉｊ＿ｍ（ｔ）とを比較し、比較結果に基づいて、コミュニケーション量の変更を提案することに相当する。これにより、集団Ｇ１の未来の状態が悪くなることが予測された場合、状態が悪くなりにくいように集団Ｇ１内の２人の間のコミュニケーション量の変更を提案できる。よって、集団Ｇ１の未来の状態を予測より改善するためにどのような対策を取ればよいかメンバーに把握させることができる。

【0056】

提案部２６は、集団Ｇ１のストレス状態値Ｓｍがしきい値Ｔｈより小さい場合、会話量の変更を提案しない。
処理装置１０は、以上の処理を定期的に繰り返す。

【0057】

図７は、図３のコミュニケーション支援システム１のコミュニケーション支援処理を示すフローチャートである。この処理は、打ち合せを開始するときに開始される。

【0058】

第２分析部１４は、ｋ人のメンバーＰ１～Ｐｋ（ｋ≦Ｎ）を特定し（Ｓ１０）、処理の終了の指示が入力されない場合（Ｓ１２のＮ）、第２分析部１４は、メンバーＰｉとＰｊの間の現在の会話量Ｗｉｊ（ｔ）（ｉ，ｊ≦ｋ）を検出する（Ｓ１４）。第１分析部１２は、各メンバーＰ１～Ｐｋの現在のストレス状態値Ｓ１（ｔ）～Ｓｋ（ｔ）を検出し（Ｓ１６）、個人状態予測部２０は、現在の会話量Ｗｉｊ（ｔ）とストレス状態値Ｓ１（ｔ）～Ｓｋ（ｔ）から各メンバーＰ１～Ｐｋの未来のストレス状態値Ｓ１（ｔ＋１）～Ｓｋ（ｔ＋１）を導出する（Ｓ１８）。

【0059】

集団状態予測部２２は、各メンバーＰ１～Ｐｋの未来のストレス状態値Ｓ１（ｔ＋１）～Ｓｋ（ｔ＋１）の平均値Ｓｍを導出し（Ｓ２０）、平均値Ｓｍがしきい値Ｔｈ以下であれば（Ｓ２２のＮ）、Ｓ１２に戻る。

【0060】

平均値Ｓｍがしきい値Ｔｈより大きい場合（Ｓ２２のＹ）、導出部２４は、平均値Ｓｍが最小になる目標の会話量Ｗｉｊ＿ｍ（ｔ）のパターンを特定し（Ｓ２４）、Ｗｉｊ＿ｓ（ｔ）＝Ｗｉｊ（ｔ）－Ｗｉｊ＿ｍ（ｔ）を導出する（Ｓ２６）。

【0061】

提案部２６は、Ｗｉｊ＿ｓ（ｔ）＜０を満たすメンバーＰｉとメンバーＰｊに発言を促し（Ｓ２８）、Ｗｉｊ＿ｓ（ｔ）＞０を満たすメンバーＰｉとメンバーＰｊに沈黙を促し（Ｓ３０）、Ｓ１２に戻る。処理の終了の指示が入力された場合（Ｓ１２のＹ）、処理を終了する。

【0062】

なお、会話量の変更の提案対象メンバーの決定方法は、以上の例に限らない。
図８は、コミュニケーション支援処理の別の例を示すフローチャートである。図７のＳ２８，Ｓ３０に替えて、図８のＳ４２からＳ５０の処理が実行される。

【0063】

図７のＳ２６の次に、導出部２４は、Ｗｉｊ＿ｓ＿ｍ（ｔ）＝ｍａｘ（｜Ｗｉｊ＿ｓ（ｔ）｜）を導出する（Ｓ４２）。ｍａｘ（｜Ｗｉｊ＿ｓ（ｔ）｜）は、絶対値が最大であるＷｉｊ＿ｓ（ｔ）を表す。つまり、導出部２４は、絶対値が最大であるＷｉｊ＿ｓ（ｔ）をＷｉｊ＿ｓ＿ｍ（ｔ）とする。

【0064】

Ｘ＜Ｗｉｊ＿ｓ＿ｍ（ｔ）＜Ｙである場合（Ｓ４４のＹ）、Ｓ１２に戻る。この場合、提案部２６は、会話量の変更を提案しない。Ｘは下限値であり、Ｙは上限値であり、これらは実験やシミュレーションにより適宜定めることができる。例えば、Ｘは負の値であり、Ｙは正の値である。つまり、Ｗｉｊ＿ｓ＿ｍ（ｔ）がゼロに近ければ、提案部２６は会話量の変更を提案しない。

【0065】

Ｘ＜Ｗｉｊ＿ｓ＿ｍ（ｔ）＜Ｙでない場合（Ｓ４４のＮ）、Ｗｉｊ＿ｓ＿ｍ（ｔ）≦Ｘであれば（Ｓ４６のＹ）、提案部２６はメンバーＰｉとメンバーＰｊに発言を促し（Ｓ４８）、Ｓ１２に戻る。Ｗｉｊ＿ｓ＿ｍ（ｔ）≦Ｘでなければ（Ｓ４６のＮ）、提案部２６はメンバーＰｉとメンバーＰｊに沈黙を促し（Ｓ５０）、Ｓ１２に戻る。

【0066】

この例では、現在の会話量と目標の会話量との差の絶対値が最大である２人のメンバーに限り会話量の変更を提案するので、提案対象のメンバーを最小限にしつつ、未来の集団状態値Ｓｍを改善可能な提案を行える。

【0067】

なお、Ｓ４４の処理を省き、Ｓ４２の後、Ｓ４６の判定を実行してもよい。この場合、Ｓ４６の判定を変更し、Ｗｉｊ＿ｓ＿ｍ（ｔ）＜０であれば（Ｓ４６）、提案部２６はメンバーＰｉとメンバーＰｊに発言を促し（Ｓ４８）、Ｓ１２に戻る。Ｗｉｊ＿ｓ＿ｍ（ｔ）＞０であれば（Ｓ４６）、提案部２６はメンバーＰｉとメンバーＰｊに沈黙を促し（Ｓ５０）、Ｓ１２に戻る。Ｗｉｊ＿ｓ＿ｍ（ｔ）＝０であれば（Ｓ４６）、Ｓ１２に戻る。この変形例でも、提案対象のメンバーを最小限にしつつ、未来の集団状態値Ｓｍを改善可能な提案を行える。

【0068】

また、図７の処理において、Ｓ２８にて提案部２６はＷｉｊ＿ｓ（ｔ）＜Ｘを満たすメンバーＰｉとメンバーＰｊに発言を促し、Ｓ３０にて提案部２６はＷｉｊ＿ｓ（ｔ）＞Ｙを満たすメンバーＰｉとメンバーＰｊに沈黙を促してもよい。Ｘ，Ｙは、既述の上限値と下限値である。この変形例では、提案対象のメンバーを、未来の集団状態値Ｓｍの改善に寄与する度合いが相対的に大きいことが予測されるメンバーに限ることができる。

【0069】

以上、未来の集団Ｇ１のストレス状態値Ｓｍがしきい値Ｔｈより大きい場合、集団Ｇ１のストレス状態値Ｓｍが最小となる会話量のパターンを複数のメンバーＰ１～Ｐｋの間の目標の会話量とする一例を説明したが、目標の会話量を導出せずに会話量の変更を提案してもよい。

【0070】

具体的には、提案部２６は、集団Ｇ１内の複数の他者のそれぞれから対象のメンバーへの状態伝播量を比較し、比較結果に基づいて、予測された当該対象のメンバーの未来状態値が改善するように当該対象のメンバーと他者との間のコミュニケーション量の変更を提案する。提案部２６は、正で最大である他者から対象のメンバーへの状態伝播量を特定し、当該メンバーと当該他者との間のコミュニケーション量の低減を提案する。当該メンバーと当該他者との間のコミュニケーション量を低減することで、コミュニケーション量の低減前と比較し、当該他者から当該メンバーへの状態伝播量を小さくでき、当該メンバーの未来状態値を小さくできる。

【0071】

提案部２６は、負で最小である他者から対象のメンバーへの状態伝播量を特定し、当該メンバーと当該他者との間のコミュニケーション量の増加を提案してもよい。当該メンバーと当該他者との間のコミュニケーション量を増加することで、コミュニケーション量の増加前と比較し、当該他者から当該メンバーへの負の状態伝播量を小さくでき、当該メンバーの未来状態値を小さくできる。

【0072】

この変形例では、提案部２６は、１人以上のメンバーについて提案の有無を判定すればよく、全てのメンバーについて判定しなくてもよい。この場合、判定の対象のメンバーは、管理者などにより記憶装置７に予め登録されてもよいし、メンバーの状態に対する他者の影響度λが所定値以上である当該メンバーであってもよいし、メンバーの状態に対する他者の影響度λが最大である当該メンバーであってもよい。第２取得部１８は、判定の対象のメンバーへの状態伝播量のみを取得してもよく、個人状態予測部２０は、判定の対象のメンバーの未来のストレス状態値のみを予測してもよい。

【0073】

この変形例では、対象のメンバーと他者との間のコミュニケーション量の変更を提案するので、当該メンバーの未来の状態を改善するためにどのような対策を取ればよいかメンバーに把握させることができる。これにより、未来の集団Ｇ１のストレス状態値Ｓｍを改善できる。また、目標の会話量を導出しないため、処理を簡素化できる。

【0074】

（第２の実施の形態）
第２の実施の形態では、未来の集団状態値が良い状態を示すように集団Ｇ１のメンバーを複数の人の中から決定する処理が、第１の実施の形態に加わる。以下、第１の実施の形態との相違点を中心に説明する。

【0075】

図９は、第２の実施の形態のコミュニケーション支援システムのメンバー決定機能を説明するための図である。コミュニケーション支援システムは、打ち合わせの開始前、例えば、７人の人Ｐ１～Ｐ７の中から集団Ｇ１を構成する候補となる４人のメンバーＰ１～Ｐ４を仮設定する。この時点では、７人の人Ｐ１～Ｐ７は、コミュニケーションできる距離に集まっていなくてよい。

【0076】

コミュニケーション支援システムは、各メンバーＰ１～Ｐ４の現在状態値Ｓ１（ｔ）～Ｓ４（ｔ）と、集団Ｇ１内の２人のメンバーの複数の組み合わせのそれぞれに関する２人のメンバー間の過去のコミュニケーション量Ｗ１２，Ｗ１３，Ｗ１４，Ｗ２３，Ｗ２４，Ｗ３４に基づいて予測される状態伝播量とを取得する。状態伝播量の導出方法は第１の実施の形態と同様であり、現在のコミュニケーション量に替えて過去のコミュニケーション量を用いればよい。

【0077】

コミュニケーション支援システムは、各メンバーＰ１～Ｐ４に関して、当該メンバーの現在状態値Ｓ１（ｔ）～Ｓ４（ｔ）と、複数の他メンバーから当該メンバーへの状態伝播量とから、当該メンバーの未来の状態を示す未来状態値を予測する。コミュニケーション支援システムは、未来状態値Ｓ１（ｔ＋１）～Ｓ４（ｔ＋１）に基づいて、未来の集団状態値Ｓｍを予測する。図９の例では、未来の集団状態値Ｓｍは、しきい値Ｔｈより大きいことを想定する。この場合、メンバーＰ１～Ｐ４は適切ではないため、コミュニケーション支援システムは、別のメンバーを仮設定する。コミュニケーション支援システムは、未来の集団状態値Ｓｍがしきい値Ｔｈ以下になるまで、メンバーの仮設定を繰り返す。

【0078】

図１０は、図９に続く、コミュニケーション支援システムのメンバー決定機能を説明するための図である。コミュニケーション支援システムは、人Ｐ１～Ｐ７の中から集団Ｇ１を構成する候補となる４人のメンバーＰ１，Ｐ２，Ｐ５，Ｐ６を仮設定する。コミュニケーション支援システムにより新たに予測される各メンバーの未来状態値Ｓ１（ｔ＋１）～Ｓ４（ｔ＋１）は、図９の場合の値とは異なる。未来の集団状態値Ｓｍも図９の場合の値とは異なり、しきい値Ｔｈより小さくなるとする。そこで、コミュニケーション支援システムは、メンバーＰ１，Ｐ２，Ｐ５，Ｐ６を集団Ｇ１のメンバーとして正式に決定し、決定したメンバーＰ１，Ｐ２，Ｐ５，Ｐ６に通知する。通知を受けたメンバーＰ１，Ｐ２，Ｐ５，Ｐ６は、集まって打ち合わせを開始する。図９のメンバーＰ１～Ｐ４と比較して、打ち合わせ中に各メンバーＰ１，Ｐ２，Ｐ５，Ｐ６が良好な状態を保ちやすくなり、集団Ｇ１におけるコミュニケーションを円滑に進めることができる。打ち合わせの開始後、コミュニケーション支援システムは、第１の実施の形態の処理を実行する。

【0079】

図１１は、第２の実施の形態のコミュニケーション支援システム１Ａの構成を示す。コミュニケーション支援システム１Ａは、メンバー決定システムとも呼べる。処理装置１０Ａは、図３の構成に加え、仮設定部３０および決定部３２をさらに備える。現在状態値と未来状態値はストレス状態値であり、コミュニケーション量は会話量である一例について説明する。

【0080】

仮設定部３０は、集団Ｇ１を構成する候補となる複数の人を仮設定する。第１取得部１６は、仮設定された複数の人のそれぞれに関して、当該人の現在のストレス状態値を取得する。

【0081】

第２取得部１８は、仮設定された複数の人のそれぞれに関して、当該人と集団Ｇ１内の他者との過去の会話量を取得し、取得した過去の会話量に基づいて予測される当該他者から当該人に伝播する状態量を示す状態伝播量を取得する。記憶装置７には、２人の登録ユーザの複数の組み合わせのそれぞれに関する２人の登録ユーザ間の過去の会話量が記憶されている。第２取得部１８は、記憶装置７から過去の会話量を取得する。

【0082】

個人状態予測部２０は、仮設定された複数の人のそれぞれに関して、取得された当該人の現在のストレス状態値と、取得された当該人への状態伝播量とから、当該人の未来のストレス状態値を予測する。

【0083】

集団状態予測部２２は、予測された複数の人のそれぞれの未来のストレス状態値に基づいて、未来の集団Ｇ１のストレス状態値Ｓｍを予測する。

【0084】

決定部３２は、予測された未来の集団Ｇ１のストレス状態値Ｓｍが状態の良さに関する所定の条件を満たす場合、仮設定された複数の人を集団Ｇ１のメンバーとして決定し、決定されたメンバーを特定するための情報を出力装置８に出力させる。

【0085】

未来の集団Ｇ１のストレス状態値が状態の良さに関する所定の条件を満たさない場合、仮設定部３０は、集団Ｇ１を構成する候補となる複数の人を新たに仮設定し、第１取得部１６、第２取得部１８、個人状態予測部２０、集団状態予測部２２、決定部３２は、上記処理を再度行う。

【0086】

図１２は、図１１のコミュニケーション支援システム１Ａのメンバー決定処理を示すフローチャートである。仮設定部３０は、Ｎ人からｋ（ｋ＜Ｎ）人のメンバーを仮設定する（Ｓ６０）。第２取得部１８は、メンバー間の過去の会話量を取得し（Ｓ６２）、第１分析部１２は、各メンバーの現在のストレス状態値を検出する（Ｓ６４）。個人状態予測部２０は、過去の会話量と現在のストレス状態値から各メンバーの未来のストレス状態値を導出する（Ｓ６８）。

【0087】

集団状態予測部２２は、ｋ人のメンバーの未来のストレス状態値の平均値Ｓｍを導出し（Ｓ７０）、平均値Ｓｍがしきい値Ｔｈより大きい場合（Ｓ７２のＹ）、Ｓ６０に戻る。平均値Ｓｍがしきい値Ｔｈ以下の場合（Ｓ７２のＮ）、決定部３２は、仮設定されたメンバーを打ち合せの正式なメンバーとして決定し（Ｓ７４）、処理を終了する。

【0088】

なお、メンバー決定処理の間、ｋは予め定められた一定値でもよいし、平均値Ｓｍがしきい値Ｔｈより大きい場合（Ｓ７２のＹ）、ｋが変更されてもよい。Ｓ７２のＹでｋが変更される場合、仮設定部３０は、ｋを所定数増やすか、または、ｋを所定数減らしてから、Ｓ１０の処理を実行してもよい。

【0089】

本実施の形態によれば、複数の人の中から、コミュニケーションにより集団Ｇ１の未来の状態が相対的に良くなることが期待される複数のメンバーを決定できる。

【0090】

以上、実施の形態をもとに本発明を説明した。実施の形態はあくまでも例示であり、各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。

【0091】

たとえば、導出部２４と提案部２６を設けず、コミュニケーション量の変更を提案しなくてもよい。この場合、第１取得部１６は、個人の現在状態値を個人が特定できるように出力装置８に出力させ、個人状態予測部２０は、当該個人の未来状態値を出力装置８に出力させる。出力装置８は、例えば図１等を画像として表示してもよい。出力された現在状態値と未来状態値をもとに、未来の当該個人の状態が悪化するか予測できるので、当該個人に対してコミュニケーションに関する何らかの対策を取る必要があるか特定できる。そのため、個人の未来の状態を良好な状態に保ちやすくなる。あるいは、個人状態予測部２０は、個人の未来状態値がしきい値より大きい場合に限り、個人の未来状態値を個人が特定できるように出力装置８に出力させてもよい。さらに、集団状態予測部２２は、未来の集団状態値を出力装置８に出力させてもよいし、未来の集団状態値がしきい値より大きい場合に限り、未来の集団状態値を出力装置８に出力させてもよい。未来の集団状態値をもとに、未来の集団Ｇ１の状態が悪化するか予測できるので、集団Ｇ１に対してコミュニケーションに関する何らかの対策を取る必要があるか特定できる。

【符号の説明】

【0092】

１，１Ａ…コミュニケーション支援システム、１０，１０Ａ…処理装置、１２…第１分析部、１４…第２分析部、１６…第１取得部、１８…第２取得部、２０…個人状態予測部、２２…集団状態予測部、２４…導出部、２６…提案部、３０…仮設定部、３２…決定部。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】