JP2022086027A - 情報処理システム - Google Patents

Abstract

【課題】仮想現実空間内においてアバターを操作するユーザの属性を事前の情報入力無しに推定できる技術を提供する。【解決手段】情報処理システムは、仮想現実空間内においてアバターを操作中のユーザの実環境におけるモーションデータを取得するモーションデータ取得部と、取得されたモーションデータに基づいて、前記ユーザの属性を推定する属性推定部と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、仮想現実空間内においてアバターを操作するユーザの属性を推定する情報処理システムに関する。

従来から、仮想現実空間内でユーザに対して広告を表示する技術が知られている。しかしながら、事前の情報入力無しにヘッドマウントディスプレイ（ＨＭＤ）の利用者を推定することができていないため、利用者の属性に応じた広告の出し分けができていない。

特許文献１には、仮想現実空間内におけるユーザの過去の一連の行動（たとえば、仮想現実空間上のアイテムを拾って、仮想現実空間に登場する人物に対して拾ったアイテムを渡し、代わりに別のアイテムを受け取ったというような行動）を認証用のパスワードとして事前に記憶（登録）しておき、仮想現実空間内においてユーザがとった新たな行動と、事前に記憶（登録）していた過去の行動との間に一定以上の相関があるか否かを判定し、その判定結果に基づいてユーザの認証を行う技術が提案されている。

特開２０１８－１９０１６４号公報

しかしながら、特許文献１に記載の技術は、ユーザの認証（本人以外による成りすましではないことの確認）を行う技術であり、ユーザの属性（性別や年齢など）を推定することはできなかった。また、特許文献１に記載の技術では、あるユーザの認証を行うためには、事前（認証前）に、仮想現実空間内における当該ユーザの過去の一連の行動を認証用のパスワードとして記憶（登録）しておく必要があり、すなわち、ユーザからの事前の情報入力が必要であった。

ウェブブラウザを利用する利用者の属性を事前の情報入力無しに推定する技術として、ウェブブラウザに保存されたクッキー（ｃｏｏｋｉｅ）を取得して利用する手法が知られているが、プライバシー保護の観点からクッキーを今後取得しづらくなることが予想され、クッキーを利用することなくユーザの属性を推定する技術が求められている。

本発明は、以上のような点を考慮してなされたものである。本発明の目的は、仮想現実空間内においてアバターを操作するユーザの属性を事前の情報入力無しに推定できる技術を提供することにある。

本発明の第１の態様に係る情報処理システムは、
仮想現実空間内においてアバターを操作中のユーザの実環境におけるモーションデータを取得するモーションデータ取得部と、
取得されたモーションデータに基づいて、前記ユーザの属性を推定する属性推定部と、
を備える。

このような態様によれば、仮想現実空間内においてアバターを操作中のユーザの実環境におけるモーションデータを取得し、当該モーションデータに基づいてユーザの属性を推定することで、ユーザからの事前の情報入力無しに、かつ、クッキーを利用することなく、当該ユーザの属性を推定できる。

本発明の第２の態様に係る情報処理システムは、第１の態様に係る情報処理システムであって、
推定された属性に応じた広告を前記仮想現実空間内に出力する広告出力部
をさらに備える。

このような態様によれば、ユーザの属性に応じた広告の出し分けが可能であり、広告効果を高めることができる。

本発明の第３の態様に係る情報処理システムは、第１または２の態様に係る情報処理システムであって、
前記属性推定部は、
取得されたモーションデータに基づいて、前記ユーザの骨格の動きを推定する第１推定部と、
推定された骨格の動きに基づいて、前記ユーザの属性を推定する第２推定部と、
を有する。

本発明の第４の態様に係る情報処理システムは、第１～３のいずれかの態様に係る情報処理システムであって、
前記モーションデータ取得部は、前記ユーザが前記アバターの操作に利用しているヘッドマウントディスプレイおよび／またはコントローラと、前記ユーザを撮影するカメラと、前記ユーザの体幹および／または体肢に装着されたトラッキングセンサのうちの少なくとも１つから、前記モーションデータを取得する。

本発明の第５の態様に係る情報処理システムは、第１～４のいずれかの態様に係る情報処理システムであって、
前記ユーザの属性は、前記ユーザの年齢と性別のうちの少なくとも１つを含む。

本発明の第６の態様に係る情報処理方法は、
コンピュータが実行する情報処理方法であって
仮想現実空間内においてアバターを操作中のユーザの実環境におけるモーションデータを取得するステップと、
取得されたモーションデータに基づいて、前記ユーザの属性を推定するステップと、
を含む。

本発明の第７の態様に係る情報処理プログラムは、
コンピュータに、
仮想現実空間内においてアバターを操作中のユーザの実環境におけるモーションデータを取得するステップと、
取得されたモーションデータに基づいて、前記ユーザの属性を推定するステップと、
を実行させるための情報処理プログラムである。

本発明の第８の態様に係る情報処理システムは、
ユーザが操作するアバターの仮想現実空間内における行動ログを取得する行動ログ取得部と、
取得された行動ログに基づいて、前記ユーザの属性を推定する属性推定部と、
を備える。

このような態様によれば、ユーザが操作するアバターの仮想現実空間内における行動ログを取得し、当該行動ログに基づいてユーザの属性を推定することで、ユーザからの事前の情報入力無しに、かつ、クッキーを利用することなく、当該ユーザの属性を推定できる。

このような態様によれば、ユーザの属性に応じた広告の出し分けが可能であり、広告効果を高めることができる。

本発明の第９の態様に係る情報処理システムは、第８の態様に係る情報処理システムであって、
推定された属性に応じた広告を前記仮想現実空間内に出力する広告出力部
をさらに備える。

本発明の第１０の態様に係る情報処理システムは、第８または９の態様に係る情報処理システムであって、
前記行動ログは、前記アバターが訪れたワールドと、前記アバターが掴んだ物と、前記アバターが誰と会話したかと、前記アバターが見たもののうちの少なくとも１つを含む。

本発明の第１１の態様に係る情報処理システムは、第８～１０のいずれかの態様に係る情報処理システムであって、
前記ユーザの属性は、前記ユーザの年齢と性別のうちの少なくとも１つを含む。

本発明の第１２の態様に係る情報処理方法は、
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
ユーザが操作するアバターの仮想現実空間内における行動ログを取得するステップと、
取得された行動ログに基づいて、前記ユーザの属性を推定するステップと、
を含む。

本発明の第１３の態様に係る情報処理プログラムは、
コンピュータに、
ユーザが操作するアバターの仮想現実空間内における行動ログを取得するステップと、
取得された行動ログに基づいて、前記ユーザの属性を推定するステップと、
を実行させるための情報処理プログラムである。

本発明によれば、仮想現実空間内においてアバターを操作するユーザの属性を事前の情報入力無しに推定できる技術を提供できる。

図１は、第１の実施形態に係る情報処理システムの概略的な構成を示す図である。 図２は、第１の実施形態の一変形例に係る情報処理システムの概略的な構成を示す図である。 図３Ａは、ユーザのモーションデータに基づいてユーザの属性を推定するプロセスの一例を説明するための図である。 図３Ｂは、ユーザのモーションデータに基づいてユーザの属性を推定するプロセスの一例を説明するための図である。 図４は、第１の実施形態に係る情報処理システムの動作の一例を示すフローチャートである。 図５は、第２の実施形態に係る情報処理システムの概略的な構成を示す図である。 図６は、第２の実施形態に係る情報処理システムの動作の一例を示すフローチャートである。

以下に、添付の図面を参照して、実施の形態を詳細に説明する。なお、以下の説明および以下の説明で用いる図面では、同一に構成され得る部分について、同一の符号を用いるとともに、重複する説明を省略する。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る情報処理システム１の概略的な構成を示す図である。情報処理システム１は、仮想現実空間内においてアバターを操作するユーザの属性を推定するシステムである。

図１に示すように、情報処理システム１は、ヘッドマウントディスプレイ（ＨＭＤ）２と、コントローラ３と、制御装置４とを備えている。ヘッドマウントディスプレイ２と制御装置４は（望ましくは無線接続により）通信可能であり、制御装置４とコントローラ３も通信可能となっている。

このうちヘッドマウントディスプレイ２は、ユーザの頭部に装着され、ユーザに対して各種情報を出力するインターフェースである。ヘッドマウントディスプレイ２は、表示部２１と、音声出力部２２と、モーションセンサ２３とを有している。

表示部２１は、たとえば液晶ディスプレイや有機ＥＬディスプレイ等であり、ヘッドマウントディスプレイ２を装着したユーザの両眼の視野を覆う。これにより、ユーザは、表示部２１に表示された映像を見ることができる。表示部２１には、静止画、動画、文書、ホームページその他任意のオブジェクト（電子ファイル）が表示される。表示部２１の表示態様に特に制限はなく、奥行きを持った仮想空間（仮想現実空間）の任意の位置にオブジェクトが表示される態様でもよいし、仮想平面の任意の位置にオブジェクトが表示される態様でもよい。

音声出力部２２は、ユーザに対して各種情報を音（音波または骨伝導）で出力するインターフェースであり、たとえばイヤホンやヘッドホン、スピーカーなどである。

モーションセンサ２３は、実環境におけるユーザの頭部の向きや動き（加速、回転等）を検出する手段である。モーションセンサ２３は、たとえば加速度センサ、角速度センサ（ジャイロセンサ）、地磁気センサなどの様々のセンサを含んでいてもよい。

コントローラ３は、ユーザの手に保持され、ユーザからの操作を受け付ける入力インターフェースである。コントローラ３は、操作部３１と、モーションセンサ３２とを有している。

操作部３１は、ユーザの指の動きに応じた入力を受け付ける手段であり、たとえばボタンやレバー、十字キー、タッチパッドなどである。操作部３１からの操作入力により、ユーザは、仮想現実空間内でアバターを移動させたり発話させたりすることができる。

モーションセンサ３２は、実環境におけるユーザの手（または腕）の向きや動き（加速、回転等）を検出する手段である。モーションセンサ３２は、たとえば加速度センサ、角速度センサ（ジャイロセンサ）、地磁気センサなどの様々のセンサを含んでいてもよい。

次に、制御装置４について説明する。図示された例では、制御装置４は、１台のコンピュータから構成されているが、これに限定されるものではなく、ネットワークを介して互いに通信可能に接続された複数台のコンピュータから構成されていてもよい。制御装置４の機能の一部または全部は、プロセッサが所定の情報処理プログラムを実行することによって実現されてもよいし、ハードウェアで実現されてもよい。

図１に示すように、制御装置４は、モーションデータ取得部４１と、属性推定部４２と、広告出力部４３とを有している。

このうちモーションデータ取得部４１は、仮想現実空間内においてアバターを操作中のユーザの実環境におけるモーションデータを取得する。具体的には、たとえば、モーションデータ取得部４１は、ヘッドマウントディスプレイ２から、実環境におけるユーザの頭部の向きや動き（加速、回転等）を検出したデータを、モーションデータとして取得してもよい。また、モーションデータ取得部４１は、コントローラ３から、実環境におけるユーザの手（または腕）の向きや動き（加速、回転等）を検出したデータを、モーションデータとして取得してもよい。

一変形例として、図２に示すように、ユーザを外部から撮影するカメラ５が制御装置４に通信可能に接続されている場合には、モーションデータ取得部４１は、カメラ５から、実環境におけるユーザの身体の向きや動き（加速、回転等）を撮影した画像データを、モーションデータとして取得してもよい。

図示は省略するが、ユーザの体幹（たとえば腰）および／または体肢（たとえば足）に追加のトラッキングセンサ（不図示）が装着されている場合には、モーションデータ取得部４１は、当該トラッキングセンサから、実環境におけるユーザの体幹および／または体肢の向きや動き（加速、回転等）を検出したデータを、モーションデータとして取得してもよい。

属性推定部４２は、モーションデータ取得部４１により取得された実環境におけるモーションデータに基づいて、ユーザの属性（たとえば、年齢、性別、身長など）を推定する。図示された例では、属性推定部４２は、第１推定部４２１と、第２推定部４２２とを有している。

第１推定部４２１は、モーションデータ取得部４１により取得された実環境におけるモーションデータに基づいて、ユーザの骨格の動き（たとえば、腰をかがめるスピード、肩の上がり方や可動範囲、手足の長さなど）を推定する。具体的には、たとえば、第１推定部４２１は、過去の複数のユーザの実環境におけるモーションデータと、当該ユーザの骨格の動きとの関係性を機械学習した学習済みモデルを用いて、モーションデータ取得部４１により取得された新たなモーションデータを入力として、ユーザの骨格の動きを推定してもよい。機械学習アルゴリズムとしては、たとえばディープラーニング（深層学習）が用いられてもよい。あるいは、たとえば、第１推定部４２１は、ユーザの実環境におけるモーションデータの計測値と、当該ユーザの骨格の動きとの関係性を規定するルール（対応表や関数）を用いて、モーションデータ取得部４１により新たに取得されたモーションデータを入力として、ユーザの骨格の動きを推定してもよい。モーションデータ取得部４１が、カメラ５から、実環境におけるユーザの身体の向きや動き（加速、回転等）を撮影した画像データを、モーションデータとして取得した場合には、第１推定部４２１は、当該画像データを画像処理することにより、ユーザの骨格の動きを推定してもよい。

第２推定部４２２は、第１推定部４２１により推定された骨格の動き（たとえば、腰をかがめるスピード、肩の上がり方や可動範囲、手足の長さなど）に基づいて、ユーザの属性（たとえば、年齢、性別、身長など）を推定する。一例として、図３Ａに示すように、ユーザの肩の上がり方が所定値より低い（または肩の可動範囲が所定値より狭い）場合には、ユーザの年齢が４０代以上であると推定してもよい。また、たとえば、ユーザの肩の上がり方が所定値より低い（または肩の可動範囲が所定値より狭い）場合であって、さらに、ユーザの腰をかがめるスピードが所定値より遅い場合には、ユーザが５０代以上であると推定してもよい。他方、図３Ｂに示すように、ユーザの肩の上り方が所定値より高い（または肩の可動範囲が所定値より広い）場合には、ユーザの年齢が３０代以下であると推定してもよい。また、たとえば、ユーザの肩の上り方が所定値より高い（または肩の可動範囲が所定値より広い）場合であって、さらに、ユーザの腰をかがめるスピードが所定値より速い場合には、ユーザが２０代以下であると推定してもよい。

第２推定部４２２は、第１推定部４２１により推定された骨格の動きを入力として、ルールベースで（対応表や関数を用いて）ユーザの属性を推定してもよいし、骨格の動きとユーザの属性との関係性を機械学習した学習済みモデルを用いて、ユーザの属性を推定してもよい。機械学習アルゴリズムとしては、たとえばディープラーニング（深層学習）が用いられてもよい。

広告出力部４３は、属性推定部４２により推定された属性に応じた広告（たとえば音声広告、動画広告、３Ｄオブジェクト広告など）を、たとえば外部の広告主のサーバ（不図示）から取得し、ヘッドマウントディスプレイ２の表示部２１または音声出力部２２を介して仮想現実空間内に出力する。

広告出力部４３は、広告が実環境における現実の商品の広告である場合には、ユーザ本人の属性に応じた広告を仮想現実空間内に出力してもよい。また、広告出力部４３は、広告が仮想現実空間内におけるバーチャルの商品の広告である場合には、アバターの情報を加味した広告を仮想現実空間内に出力してもよい。たとえば、広告出力部４３は、動物系のアバターの場合には、翼のオプションアイテムの広告を出力し、女性のアバターの場合には、ネイルのオプションアイテムの広告を出力してもよい。

次に、このような構成からなる情報処理システム１の動作の一例について、図４を参照して説明する。図４は、情報処理システム１の動作の一例を示すフローチャートである。

図４に示すように、まず、ユーザがヘッドマウントディスプレイ２およびコントローラ３を用いて仮想現実空間内においてアバターを操作する際に、モーションデータ取得部４１が、アバターを操作中のユーザの実環境におけるモーションデータを、ヘッドマウントディスプレイ２およびコントローラ３から取得する（ステップＳ１０）。モーションデータ取得部４１は、アバターを操作中のユーザの実環境におけるモーションデータを、カメラ５やトラッキングセンサ（不図示）から取得してもよい。

次に、属性推定部４２が、モーションデータ取得部４１により取得された実環境におけるモーションデータに基づいて、ユーザの属性（たとえば、年齢、性別、身長など）を推定する。

具体的には、たとえば、まず、第１推定部４２１が、モーションデータ取得部４１により取得された実環境におけるモーションデータに基づいて、ユーザの骨格の動き（たとえば、腰をかがめるスピード、肩の上がり方や可動範囲、手足の長さなど）を推定する（ステップＳ１１）。

次いで、第２推定部４２２が、第１推定部４２１により推定された骨格の動き（たとえば、腰をかがめるスピード、肩の上がり方や可動範囲、手足の長さなど）に基づいて、ユーザの属性（たとえば、年齢、性別、身長など）を推定する（ステップＳ１２）。

その後、広告出力部４３が、属性推定部４２により推定された属性に応じた広告（たとえば音声広告、動画広告、３Ｄオブジェクト広告など）を、たとえば外部の広告主のサーバ（不図示）から取得し、ヘッドマウントディスプレイ２の表示部２１または音声出力部２２を介して仮想現実空間内に出力する。

以上のような本実施の形態によれば、モーションデータ取得部４１が、仮想現実空間内においてアバターを操作中のユーザの実環境におけるモーションデータを取得し、属性推定部４２が、当該モーションデータに基づいてユーザの属性を推定するため、ユーザからの事前の情報入力無しに、かつ、ウェブブラウザに保存されているクッキーを利用することなく、当該ユーザの属性を推定することが可能である。

また、本実施の形態によれば、広告出力部４３が、属性推定部４２により推定された属性に応じた広告を仮想現実空間内に出力するため、ユーザの属性に応じた広告の出し分けが可能であり、広告効果を高めることができる。

（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態に係る情報処理システム１０について説明する。図５は、第２の実施形態に係る情報処理システム１０の概略的な構成を示す図である。

図２に示すように、情報処理システム１０は、ヘッドマウントディスプレイ（ＨＭＤ）２と、コントローラ３と、制御装置４０とを備えている。ヘッドマウントディスプレイ２と制御装置４０は（望ましくは無線接続により）通信可能であり、制御装置４０とコントローラ３も通信可能となっている。

このうちヘッドマウントディスプレイ２およびコントローラ３の構成は、上述した第１の実施形態と同様であり、説明を省略する。

図示された例では、制御装置４０は、１台のコンピュータから構成されているが、これに限定されるものではなく、ネットワークを介して互いに通信可能に接続された複数台のコンピュータから構成されていてもよい。制御装置４０の機能の一部または全部は、プロセッサが所定の情報処理プログラムを実行することによって実現されてもよいし、ハードウェアで実現されてもよい。

図５に示すように、制御装置４０は、行動ログ取得部４４と、属性推定部４５と、広告出力部４３とを有している。

このうち行動ログ取得部４４は、ユーザが操作するアバターの仮想現実空間内における行動ログを取得する。ここで、行動ログは、たとえば、仮想現実空間内においてアバターが訪れたワールド（どのワールドを訪れたか）と、仮想現実空間内においてアバターが掴んだ物（何を掴んだか）と、仮想現実空間内においてアバターが誰と会話したかと、仮想現実空間内においてアバターが見たもの（何を見たか）のうちの少なくとも１つを含んでいてもよい。

属性推定部４５は、行動ログ取得部４４により取得された仮想現実空間内におけるアバターの行動ログに基づいて、当該アバターを操作するユーザの属性（たとえば、年齢、性別、身長など）を推定する。たとえば、属性推定部４５は、アバターの行動ログに基づいて、当該アバターを操作するユーザの嗜好を大別し、大別されたユーザの嗜好に基づいて当該ユーザの属性を推定してもよい。

属性推定部４５は、行動ログ取得部４４により取得された仮想現実空間内におけるアバターの行動ログを入力として、ルールベースで（対応表や関数を用いて）ユーザの属性を推定してもよいし、過去の複数のアバターの行動ログとアバターを操作するユーザの属性との関係性を機械学習した学習済みモデルを用いて、ユーザの属性を推定してもよい。機械学習アルゴリズムとしては、たとえばディープラーニング（深層学習）が用いられてもよい。

属性推定部４５は、行動ログ取得部４４により取得された仮想現実空間内におけるアバターの行動ログに基づいて、当該アバターを操作するユーザの属性を推定する際に、ユーザのバイタルデータ（たとえば、ユーザのウェアラブルデバイスから取得される心拍数など）をさらに照合して、ユーザの属性を推定してもよい。

広告出力部４３は、属性推定部４２により推定された属性に応じた広告（たとえば音声広告、動画広告、３Ｄオブジェクト広告など）を、たとえば外部の広告主のサーバ（不図示）から取得し、ヘッドマウントディスプレイ２の表示部２１または音声出力部２２を介して仮想現実空間内に出力する。

広告出力部４３は、広告が実環境における現実の商品の広告である場合には、ユーザ本人の属性に応じた広告を仮想現実空間内に出力してもよい。また、広告出力部４３は、広告が仮想現実空間内におけるバーチャルの商品の広告である場合には、アバターの情報を加味した広告を仮想現実空間内に出力してもよい。たとえば、広告出力部４３は、動物系のアバターの場合には、翼のオプションアイテムの広告を出力し、女性のアバターの場合には、ネイルのオプションアイテムの広告を出力してもよい。

次に、このような構成からなる情報処理システム１０の動作の一例について、図６を参照して説明する。図６は、情報処理システム１０の動作の一例を示すフローチャートである。

図６に示すように、まず、ユーザがヘッドマウントディスプレイ２およびコントローラ３を用いて仮想現実空間内においてアバターを操作する際に、行動ログ取得部４４が、仮想現実空間内におけるアバターの行動ログを取得する（ステップＳ２０）。

次に、属性推定部４５が、行動ログ取得部４４により取得された仮想現実空間内におけるアバターの行動ログに基づいて、当該アバターを操作するユーザの属性（たとえば、年齢、性別、身長など）を推定する（ステップＳ２１）。

その後、広告出力部４３が、属性推定部４２により推定された属性に応じた広告（たとえば音声広告、動画広告、３Ｄオブジェクト広告など）を、たとえば外部の広告主のサーバ（不図示）から取得し、ヘッドマウントディスプレイ２の表示部２１または音声出力部２２を介して仮想現実空間内に出力する。

以上のような本実施の形態によれば、行動ログ取得部４４が、ユーザが操作するアバターの仮想現実空間内における行動ログを取得し、属性推定部４５が、当該行動ログに基づいてユーザの属性を推定するため、ユーザからの事前の情報入力無しに、かつ、ウェブブラウザに保存されているクッキーを利用することなく、当該ユーザの属性を推定することが可能である。

また、本実施の形態によれば、上述した第１の実施形態と同様に、広告出力部４３が、属性推定部４２により推定された属性に応じた広告を仮想現実空間内に出力するため、ユーザの属性に応じた広告の出し分けが可能であり、広告効果を高めることができる。

なお、上述した実施の形態の記載ならびに図面の開示は、特許請求の範囲に記載された発明を説明するための一例に過ぎず、上述した実施の記載または図面の開示によって特許請求の範囲に記載された発明が限定されることはない。上述した実施の形態の構成要素は、発明の主旨を逸脱しない範囲で任意に組み合わせることが可能である。

また、本実施の形態に係る情報処理システム１、１０の少なくとも一部はコンピュータによって構成され得るが、コンピュータに情報処理システム１、１０の少なくとも一部を実現させるためのプログラム及び当該プログラムを非一時的（ｎｏｎ－ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ）に記録したコンピュータ読取可能な記録媒体も、本件の保護対象である。

１、１０ 情報処理システム
２ ヘッドマウントディスプレイ
２１ 表示部
２２ 音声出力部
２３ モーションセンサ
３ コントローラ
３１ 操作部
３２ モーションセンサ
４、４０ 制御装置
４１ モーションデータ取得部
４２、４５ 属性推定部
４２１ 第１推定部
４２２ 第２推定部
４３ 広告出力部
４４ 行動ログ取得部
５ カメラ

Claims (13)

1. 仮想現実空間内においてアバターを操作中のユーザの実環境におけるモーションデータを取得するモーションデータ取得部と、
   取得されたモーションデータに基づいて、前記ユーザの属性を推定する属性推定部と、
   を備えた情報処理システム。
2. 推定された属性に応じた広告を前記仮想現実空間内に出力する広告出力部
   をさらに備えた、請求項１に記載の情報処理システム。
3. 前記属性推定部は、
   取得されたモーションデータに基づいて、前記ユーザの骨格の動きを推定する第１推定部と、
   推定された骨格の動きに基づいて、前記ユーザの属性を推定する第２推定部と、
   を有する、
   請求項１または２に記載の情報処理システム。
4. 前記モーションデータ取得部は、前記ユーザが前記アバターの操作に利用しているヘッドマウントディスプレイおよび／またはコントローラと、前記ユーザを撮影するカメラと、前記ユーザの体幹および／または体肢に装着されたトラッキングセンサのうちの少なくとも１つから、前記モーションデータを取得する、
   請求項１～３のいずれかに記載の情報処理システム。
5. 前記ユーザの属性は、前記ユーザの年齢と性別のうちの少なくとも１つを含む、
   請求項１～４のいずれかに記載の情報処理システム。
6. コンピュータが実行する情報処理方法であって、
   仮想現実空間内においてアバターを操作中のユーザの実環境におけるモーションデータを取得するステップと、
   取得されたモーションデータに基づいて、前記ユーザの属性を推定するステップと、
   を含む情報処理方法。
7. コンピュータに、
   仮想現実空間内においてアバターを操作中のユーザの実環境におけるモーションデータを取得するステップと、
   取得されたモーションデータに基づいて、前記ユーザの属性を推定するステップと、
   を実行させるための情報処理プログラム。
8. ユーザが操作するアバターの仮想現実空間内における行動ログを取得する行動ログ取得部と、
   取得された行動ログに基づいて、前記ユーザの属性を推定する属性推定部と、
   を備えた情報処理システム。
9. 推定された属性に応じた広告を前記仮想現実空間内に出力する広告出力部
   をさらに備えた、請求項８に記載の情報処理システム。
10. 前記行動ログは、前記アバターが訪れたワールドと、前記アバターが掴んだ物と、前記アバターが誰と会話したかと、前記アバターが見たもののうちの少なくとも１つを含む、
    請求項８または９に記載の情報処理システム。
11. 前記ユーザの属性は、前記ユーザの年齢と性別のうちの少なくとも１つを含む、
    請求項８～１０のいずれかに記載の情報処理システム。
12. コンピュータが実行する情報処理方法であって、
    ユーザが操作するアバターの仮想現実空間内における行動ログを取得するステップと、
    取得された行動ログに基づいて、前記ユーザの属性を推定するステップと、
    を含む情報処理方法。
13. コンピュータに、
    ユーザが操作するアバターの仮想現実空間内における行動ログを取得するステップと、
    取得された行動ログに基づいて、前記ユーザの属性を推定するステップと、
    を実行させるための情報処理プログラム。

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