JP5467453B2 - Method and apparatus for discriminating human behavior in investment behavior - Google Patents

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  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Description

本発明は、投資行動における人間の行動を判別する方法とその装置に関する。 The present invention relates to a method and apparatus for discriminating human behavior in investment behavior .

従来より、被験者の脳情報を用いて意思決定プロセスの解明を試みる実験が行われている。例えば、特許文献１には、電動車椅子の動作をユーザの脳情報により制御する装置であって、ユーザの脳情報をＮＩＲＳ（Ｎｅａｒ ＩｎｆｒａＲｅｄ Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ）を用いて測定する旨が記載されている。   Conventionally, experiments have been conducted to try to elucidate the decision-making process using the brain information of the subject. For example, Patent Document 1 describes a device that controls the operation of an electric wheelchair based on user's brain information, and measures the user's brain information using NIRS (Near InfraRed Spectroscopy).

特開２００７−２０２８８２号公報JP 2007-20882 A

しかしながら、これらの実験は脳全体を測定した上で人間の意思決定を予測しようとするため、大規模な施設が必要になり、導入コストや維持コストが非常に高くなるという問題があった。また、測定環境が固定され、体動制限も厳しいため、被験者に肉体的・精神的なストレスを与えてしまっていた。そのため、実験以外への応用、すなわち、日常生活への応用が困難であり、実用性にかけていた。   However, since these experiments attempt to predict human decision making after measuring the entire brain, there is a problem that a large-scale facility is required, and introduction costs and maintenance costs become very high. In addition, because the measurement environment is fixed and body movement restrictions are severe, physical and mental stress is given to the subjects. For this reason, it is difficult to apply to other than experiments, that is, to daily life, and it has been put to practical use.

本発明は上記の点に鑑みてなされたもので、人間の意思決定の予測を導入コストや維持コストを抑えつつ行い、被験者に肉体的・精神的なストレスを与えることのない方法及び装置を提供することを目的とする。   The present invention has been made in view of the above points, and provides a method and apparatus for predicting human decision making while suppressing introduction costs and maintenance costs, and not subjecting a subject to physical or mental stress. The purpose is to do.

（１） 投資行動におけるユーザの行動を予測する予測モデルを構築する方法であって、侵襲性のない脳活動測定部によって、特定部位の脳活動情報を測定するステップと、測定した前記脳活動情報から前記予測モデルを構築するステップと、を有し、前記特定部位を、国際１０−２０法における原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向に鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の１０％から２０％までの縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３方向に左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の略４％から１２．５％までの横軸幅とからなる主要部位Ａ２、原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向を上として鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の下１０％から上２０％までの縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３及び右耳介前点Ｔ４方向にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の略４％ずつの横軸幅とからなる補助部位Ｂ１、原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向を上として鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の下１０％の縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３及び右耳介前点Ｔ４方向にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の１０％の横軸幅とからなる補助部位Ｂ２、又は原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向に鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の２０％の縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３方向に左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の２０％から略２８％までの横軸幅とからなる補助部位Ｃ、のいずれかとすることを特徴とする方法。 (1) A method for constructing a prediction model for predicting user behavior in investment behavior, the step of measuring brain activity information of a specific part by a non-invasive brain activity measurement unit, and the measured brain activity information And constructing the prediction model from the vertical direction from 10% to 20% between the nasal root Nz and the parietal region Cz in the direction of the origin Fpz to the parietal region Cz in the international 10-20 method. A main part A2 having an axial width and a lateral axis width of approximately 4% to 12.5% between the left anterior pinna point T3 and the right pinna point T4 in the direction from the origin Fpz to the left pinna point T3; The vertical axis width from the lower part 10% to the upper part 20% between the nose root part Nz and the parietal part Cz from the origin Fpz to the parietal part Cz direction, and the left anterior pinna point T3 and the right anterior pinna point T4 direction from the origin Fpz Left anterior point T3 and right anterior point T4 The auxiliary site B1 having a horizontal axis width of about 4% of each, the vertical axis width of 10% below the nasal root Nz and the parietal portion Cz from the origin Fpz to the parietal portion Cz direction, and the left auricle from the origin Fpz In the direction of the front point T3 and the right anterior point T4, the auxiliary part B2 having a horizontal axis width of 10% between the left anterior point T3 and the right anterior point T4, or from the origin Fpz to the parietal portion Cz. The vertical axis width of 20% between the nasal root Nz and the parietal portion Cz, and from the origin Fpz in the direction of the left auricular anterior point T3 to 20% from the left auricular point T3 and the right auricular point T4 to approximately 28%. The auxiliary part C consisting of the width of the horizontal axis.

（１）の方法によれば、投資行動における人間の行動を予測する予測モデルを構築するに際して、脳活動情報を用いているため、無意識的な行動や情動的な行動をも反映させた予測モデルを構築することができる。 According to the method (1), since the brain activity information is used when constructing a prediction model for predicting human behavior in investment behavior, a prediction model that reflects unconscious behavior and emotional behavior. Can be built.

また、脳活動情報を補助部位Ｂ１、補助部位Ｂ２、又は補助部位Ｃという特定部位から測定しているため、脳全体を測定する必要がなく、脳活動測定部の小型化を図ることができる。その結果、比較的安い導入コスト・維持コストで投資行動における人間の行動を予測する予測モデルを構築できる。また、ユーザに体動制限が課せられることがないため、ユーザに対し肉体的・精神的なストレスを与えることがない。 In addition, since the brain activity information is measured from the specific part called the auxiliary part B1, the auxiliary part B2, or the auxiliary part C, it is not necessary to measure the entire brain, and the brain activity measuring unit can be downsized. As a result, it is possible to construct a prediction model that predicts human behavior in investment behavior at relatively low introduction and maintenance costs. In addition, since no physical movement restriction is imposed on the user, physical and mental stress is not applied to the user.

特に、これらの特定部位は、投資行動における人間の行動の予測に適しているため、高精度な予測モデルを構築することができる。 In particular, since these specific parts are suitable for prediction of human behavior in investment behavior , a highly accurate prediction model can be constructed.

（２） （１）記載の方法により構築された予測モデルを用いて、投資行動における人間の行動の補助情報を提示する方法であって、ユーザに対して特定の情報を提示するステップと、前記脳活動測定部によって、前記特定の情報が提示された際の前記特定部位の判定用脳活動情報を測定するステップと、前記判定用脳活動情報及び前記予測モデルから、ユーザの取り得る行動を予測するステップと、予測される前記行動が適切であるか否かを判定するステップと、前記行動が適切でないと判定されることを条件に、補助情報を提示するステップと、を有することを特徴とする方法。 (2) A method for presenting auxiliary information on human behavior in investment behavior using the prediction model constructed by the method according to (1), the step of presenting specific information to a user, The step of measuring the brain activity information for determination of the specific part when the specific information is presented by the brain activity measuring unit, and predicting the action that the user can take from the brain activity information for determination and the prediction model And a step of determining whether or not the predicted behavior is appropriate, and a step of presenting auxiliary information on the condition that the behavior is determined to be inappropriate. how to.

（２）の方法によれば、脳活動測定部の小型化を図りつつ、予測されるユーザの行動が適切でない場合には補助情報を提示することができるため、日常社会に応用が可能であり、実用性に富んだものとすることができる。   According to the method (2), the auxiliary information can be presented when the predicted user action is not appropriate, while the brain activity measuring unit is downsized, and can be applied to everyday society. It can be made practical.

（３） （１）又は（２）記載の方法であって、前記特定部位を、国際１０−２０法における原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向を上として鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の下１０％の縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３及び右耳介前点Ｔ４方向にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の略４％ずつの横軸幅とからなる主要部位Ａ１、又は原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向に鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の１０％から２０％までの縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３方向に左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の略４％から１２．５％までの横軸幅とからなる主要部位Ａ２、のいずれかとすることを特徴とする方法。   (3) The method according to (1) or (2), wherein the specific site is 10% below the nasal root portion Nz and the parietal portion Cz from the origin Fpz to the parietal portion Cz direction in the international 10-20 method. And the horizontal axis width of approximately 4% between the left pinna anterior point T3 and the right pinna anterior point T4 in the direction from the origin Fpz to the left pinna anterior point T3 and the right pinna anterior point T4, respectively. The main part A1 or the vertical axis width between the nose root Nz and the parietal portion Cz in the direction from the origin Fpz to the parietal portion Cz and from 10% to 20%, and from the origin Fpz to the left anterior pinna point T3 in front of the left pinna A method characterized in that one of the main parts A2 having a horizontal axis width of approximately 4% to 12.5% between the point T3 and the right anterior pinna point T4 is used.

（３）の方法によれば、投資行動における人間の行動の予測（判定）に関し、より精度を高めることができる。 According to the method (3), it is possible to improve the accuracy with respect to prediction (determination) of human behavior in investment behavior .

（４） 脳活動情報から投資行動におけるユーザの行動を予測する予測モデルを構築可能なサーバ端末と通信可能に接続されたユーザ端末であって、特定部位の脳活動情報を測定する侵襲性のない脳活動測定部と、前記脳活動測定部により測定された前記脳活動情報を前記サーバ端末に送信する通信部と、を備え、前記特定部位を、国際１０−２０法における原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向に鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の１０％から２０％までの縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３方向に左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の略４％から１２．５％までの横軸幅とからなる主要部位Ａ２、原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向を上として鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の下１０％から上２０％までの縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３及び右耳介前点Ｔ４方向にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の略４％ずつの横軸幅とからなる補助部位Ｂ１、原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向を上として鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の下１０％の縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３及び右耳介前点Ｔ４方向にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の１０％の横軸幅とからなる補助部位Ｂ２、又は原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向に鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の２０％の縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３方向に左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の２０％から略２８％までの横軸幅とからなる補助部位Ｃ、のいずれかとすることを特徴とするユーザ端末。 (4) A user terminal communicably connected to a server terminal capable of constructing a prediction model for predicting user behavior in investment behavior from brain activity information, and has no invasiveness to measure brain activity information of a specific part A brain activity measuring unit; and a communication unit that transmits the brain activity information measured by the brain activity measuring unit to the server terminal, and the specific part is moved from the origin Fpz to the parietal part Cz in the international 10-20 method. The vertical axis width from 10% to 20% between the nasal root portion Nz and the parietal portion Cz in the direction, and the approximate distance between the left anterior pinna point T3 and the right pinna point T4 in the direction from the origin Fpz to the left pinna point T3 A main part A2 having a horizontal axis width of 4% to 12.5%, and a vertical axis width of 10% to 20% below the nasal root Nz and the top Cz direction from the origin Fpz to the top Cz direction. And the left anterior pinna point T3 and the right from the origin Fpz An auxiliary site B1 having a horizontal axis width of approximately 4% between the left anterior pinna point T3 and the right anterior pinna point T4 in the direction of the anterior pinna point T4, and the nose root portion from the origin Fpz to the crown Cz direction. A vertical axis width of 10% below between Nz and the parietal portion Cz, and between the left anterior pinna point T3 and the right pinna point T4 in the direction from the origin Fpz to the left pinna point T3 and the right pinna point T4, respectively. Auxiliary part B2 having a horizontal axis width of 10%, or a vertical axis width of 20% between the nose root portion Nz and the parietal portion Cz from the origin Fpz to the parietal portion Cz, and from the origin Fpz to the left anterior pinna T3 direction A user terminal, characterized in that it is any one of auxiliary parts C having a horizontal axis width of 20% to approximately 28% between the left anterior pinna point T3 and the right pinna point T4.

（５） 特定部位の脳活動情報から投資行動におけるユーザの行動を予測した予測モデルを格納するとともに、当該予測モデルを用いて前記特定部位におけるユーザの脳活動情報から予測されるユーザの予測行動が適切でない場合に前記予測行動についての補助情報を送信するサーバ端末と通信可能に接続されたユーザ端末であって、特定の情報が提示された際の前記特定部位の判定用脳活動情報を測定する侵襲性のない脳活動測定部と、前記脳活動測定部により測定された前記判定用脳活動情報を前記サーバ端末に送信する通信部であって、前記サーバ端末から前記補助情報を受信する通信部と、受信した前記補助情報をユーザに提示する提示装置と、を備え、前記特定部位を、国際１０−２０法における原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向に鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の１０％から２０％までの縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３方向に左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の略４％から１２．５％までの横軸幅とからなる主要部位Ａ２、原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向を上として鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の下１０％から上２０％までの縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３及び右耳介前点Ｔ４方向にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の略４％ずつの横軸幅とからなる補助部位Ｂ１、原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向を上として鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の下１０％の縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３及び右耳介前点Ｔ４方向にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の１０％の横軸幅とからなる補助部位Ｂ２、又は原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向に鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の２０％の縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３方向に左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の２０％から略２８％までの横軸幅とからなる補助部位Ｃ、のいずれかとすることを特徴とするユーザ端末。 (5) A prediction model in which the user's behavior in the investment behavior is predicted from the brain activity information of the specific region is stored, and the user's prediction behavior predicted from the user's brain activity information in the specific region using the prediction model When it is not appropriate, it is a user terminal communicably connected to a server terminal that transmits auxiliary information about the predicted behavior, and measures brain activity information for determination of the specific part when specific information is presented A non-invasive brain activity measurement unit, and a communication unit that transmits the determination brain activity information measured by the brain activity measurement unit to the server terminal, the communication unit receiving the auxiliary information from the server terminal And a presentation device that presents the received auxiliary information to the user, and the specific part is located in the nose from the origin Fpz in the international 10-20 method in the direction of the crown Cz. From the vertical axis width between 10% to 20% between the root Nz and the parietal portion Cz, and from approximately 4% between the left anterior pin point T3 and the right pin point T4 in the direction from the origin Fpz to the left pin point T3. The main part A2 consisting of a horizontal axis width of up to 12.5%, the vertical axis width from the lower 10% to the upper 20% between the nasal root Nz and the parietal part Cz with the head Fpz as the top of the head Cz direction, and the origin Auxiliary part B1 consisting of approximately 4% of the horizontal axis width between left anterior pinna point T3 and right anterior pinna point T4 in the direction from Fpz to left anterior pinna point T3 and right anterior pinna point T4, and origin Fpz The vertical axis width of 10% below the nasal root Nz and the parietal portion Cz from the top to the top Cz direction, and the left anterior pinna point from the origin Fpz in the direction of the left pinna point T3 and right pinna point T4, respectively. Auxiliary part B2 consisting of 10% of the horizontal axis width between T3 and right anterior pinna point T4, or from the origin Fpz to the crown Cz direction The vertical axis width of 20% between the root portion Nz and the parietal portion Cz, and from the origin Fpz to the left anterior pinna point T3 in the direction from the left pinna point T3 and the right pinna point T4 to approximately 28% A user terminal, characterized in that it is one of the auxiliary parts C having a horizontal axis width.

（６） （４）又は（５）記載のユーザ端末であって、前記特定部位を、国際１０−２０法における原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向を上として鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の下１０％の縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３及び右耳介前点Ｔ４方向にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の略４％ずつの横軸幅とからなる主要部位Ａ１、又は原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向に鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の１０％から２０％までの縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３方向に左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の略４％から１２．５％までの横軸幅とからなる主要部位Ａ２、のいずれかとすることを特徴とするユーザ端末。   (6) The user terminal according to (4) or (5), wherein the specific portion is a lower 10 between the nose root portion Nz and the parietal portion Cz from the origin Fpz to the parietal portion Cz direction in the international 10-20 method. And the horizontal axis width of approximately 4% between the left anterior pinna point T3 and the right pinna point T4 in the direction from the origin Fpz to the left anterior pinna point T3 and the right pinna point T4, respectively. Or a vertical axis width from 10% to 20% between the nasal root Nz and the parietal portion Cz from the origin Fpz to the parietal portion Cz, and the left auricle from the origin Fpz to the left anterior anterior point T3. A user terminal, characterized in that it is any one of a main part A2 having a horizontal axis width of approximately 4% to 12.5% between the front point T3 and the right auricle anterior point T4.

（７） 投資行動における人間の行動を予測する予測モデル構築システムであって、特定部位の脳活動情報を測定する侵襲性のない脳活動測定部と、前記脳活動測定部により測定された前記脳活動情報から予測モデルを構築する解析部と、を備え、前記特定部位を、国際１０−２０法における原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向に鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の１０％から２０％までの縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３方向に左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の略４％から１２．５％までの横軸幅とからなる主要部位Ａ２、原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向を上として鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の下１０％から上２０％までの縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３及び右耳介前点Ｔ４方向にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の略４％ずつの横軸幅とからなる補助部位Ｂ１、原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向を上として鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の下１０％の縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３及び右耳介前点Ｔ４方向にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の１０％の横軸幅とからなる補助部位Ｂ２、又は原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向に鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の２０％の縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３方向に左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の２０％から略２８％までの横軸幅とからなる補助部位Ｃ、のいずれかとすることを特徴とする予測モデル構築システム。 (7) A prediction model construction system for predicting human behavior in investment behavior , the non-invasive brain activity measurement unit measuring brain activity information of a specific part, and the brain measured by the brain activity measurement unit An analysis unit that builds a prediction model from the activity information, and the specific part is 10% to 20% between the nose root Nz and the parietal part Cz in the direction of the parietal part Cz from the origin Fpz in the international 10-20 method. A main part A2 having a vertical axis width and a horizontal axis width of approximately 4% to 12.5% between the left anterior pinna point T3 and the right pinna point T4 in the direction from the origin Fpz to the left pinna point T3. The vertical axis width from the bottom 10% to the top 20% between the nose root Nz and the top Cz from the origin Fpz to the top Cz direction, and the left auricular anterior point T3 and the right auricular anterior point T4 from the origin Fpz. In the direction between the left anterior pinna point T3 and the right pinna point T4 Auxiliary part B1 having a horizontal axis width of 4%, 10% vertical axis width between nasal root Nz and parietal Cz from top Fpz to top of head Cz, and left auricular anterior point from origin Fpz An auxiliary site B2 having a horizontal axis width of 10% between the left anterior pin point T3 and the right pin point T4 in the direction of T3 and the right pin point T4 or the nose root portion from the origin Fpz to the crown Cz direction 20% vertical axis width between Nz and parietal portion Cz, and from 20% to approximately 28% between the left anterior pinna point T3 and the right anterior pin point T4 in the direction from the origin Fpz to the left anterior pinna point T3 A prediction model construction system, characterized in that the system is any one of auxiliary parts C having an axial width.

（８） （７）記載の予測モデル構築システムにより構築された予測モデルを用いて、投資行動における人間の行動についての補助情報を提示する補助情報提示システムであって、前記脳活動測定部は、特定の情報が提示された際の前記特定部位の判定用脳活動情報を測定し、前記判定用脳活動情報及び前記予測モデルから、ユーザの取り得る行動を予測する行動予測部と、前記行動予測部により予測される前記行動が適切であるか否かを判定する適正判定部と、前記適正判定部により適切でないと判定されることを条件に、補助情報を提示する提示装置と、を有することを特徴とする補助情報提示システム。 (8) An auxiliary information presentation system that presents auxiliary information about human behavior in investment behavior using the prediction model constructed by the prediction model construction system according to (7), wherein the brain activity measurement unit includes: A behavior prediction unit that measures the brain activity information for determination of the specific part when specific information is presented, and predicts a user's possible behavior from the brain activity information for determination and the prediction model; and the behavior prediction An appropriate determination unit that determines whether or not the behavior predicted by the unit is appropriate, and a presentation device that presents auxiliary information on condition that the appropriate determination unit determines that the action is not appropriate An auxiliary information presentation system characterized by

（９） 前記特定部位を、国際１０−２０法における原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向を上として鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の下１０％の縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３及び右耳介前点Ｔ４方向にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の略４％ずつの横軸幅とからなる主要部位Ａ１、又は原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向に鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の１０％から２０％までの縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３方向に左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の略４％から１２．５％までの横軸幅とからなる主要部位Ａ２、のいずれかとすることを特徴とする（７）記載の予測モデル構築システム、又は（８）記載の補助情報提示システム。   (9) The specific portion is defined as the vertical 10% vertical width between the nose root Nz and the parietal portion Cz with the top portion Cz direction from the origin Fpz in the international 10-20 method, and the left anterior pinna point from the origin Fpz. A main part A1 having a horizontal axis width of approximately 4% between the left anterior pinna point T3 and the right anterior pinna point T4 in the direction of T3 and right anterior pinna point T4, or from the origin Fpz to the crown Cz direction The vertical axis width from 10% to 20% between the nasal root portion Nz and the parietal portion Cz, and approximately 4% between the left anterior pinpoint T3 and the right pinna point T4 in the direction from the origin Fpz to the left pinna point T3. The prediction model construction system according to (7) or the auxiliary information presentation system according to (8), characterized in that the prediction part is a main part A2 having a horizontal axis width from 1 to 12.5%.

（４）記載のユーザ端末、又は（７）記載の予測モデル構築システムによれば、（１）記載の方法と同様の効果を奏することができる。   According to the user terminal described in (4) or the prediction model construction system described in (7), the same effect as the method described in (1) can be obtained.

（５）記載のユーザ端末、又は（８）記載の補助情報提示システムによれば、（２）記載の方法と同様の効果を奏することができる。   According to the user terminal described in (5) or the auxiliary information presentation system described in (8), it is possible to achieve the same effect as the method described in (2).

（６）記載のユーザ端末、又は（９）記載のシステムによれば、（３）記載の方法と同様の効果を奏することができる。   According to the user terminal described in (6) or the system described in (9), the same effect as the method described in (3) can be obtained.

本発明によれば、無意識下におけるユーザの選好関係の予測を導入コストや維持コストを抑えつつ行い、被験者に肉体的・精神的なストレスを与えることのない方法及び装置を提供することができる。   According to the present invention, it is possible to provide a method and an apparatus that perform prediction of a user's preference relationship unconsciously while suppressing introduction costs and maintenance costs, and that do not apply physical and mental stress to a subject.

本発明の予測モデル構築システムを示すブロック図である。It is a block diagram which shows the prediction model construction system of this invention. ＮＩＲＳ装着位置を示す図である。It is a figure which shows a NIRS mounting position. 国際１０−２０法を示す図である。It is a figure which shows the international 10-20 law. 国際１０−２０法を示す図である。It is a figure which shows the international 10-20 law. 株式投資比率と脳血中酸化ヘモグロビン濃度との関係を示す図である。It is a figure which shows the relationship between a stock investment ratio and cerebral blood oxyhemoglobin density | concentration. 株式投資比率と脳血中酸化ヘモグロビン濃度との関係を示す図である。It is a figure which shows the relationship between a stock investment ratio and cerebral blood oxyhemoglobin density | concentration. 投資行動予測を示す図である。It is a figure which shows investment action prediction. 補助情報提示システムを示すブロック図である。It is a block diagram which shows an auxiliary information presentation system. 補助情報を提示するためのフローチャートを示す図である。It is a figure which shows the flowchart for showing auxiliary information. 脳活動測定部の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a brain activity measurement part. 投資行動の予測に関する主要部位を示す図である。It is a figure which shows the main site | part regarding prediction of investment behavior. 投資行動の予測に関する補助部位を示す図である。It is a figure which shows the auxiliary | assistant part regarding prediction of investment behavior. 投資行動の予測に関する補助部位を示す図である。It is a figure which shows the auxiliary | assistant part regarding prediction of investment behavior.

以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。   Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.

［実験概要］
ユーザに体動制限を課すことなく、リスク下における意思決定（例えば、投資行動）を解明することを実現するため、次のような実験を行った。 [Experiment Overview]
In order to realize the decision-making under the risk (for example, investment behavior) without imposing a body movement restriction on the user, the following experiment was conducted.

被験者に初期資産として１００万円を与え、この資産から株式に投資する株式投資比率を被験者に決定させた。なお、株式投資比率は実験中いつでも変更できるものとし、決定された株式投資比率に応じた金額が株式に投資され、残った資産は預金に回されることとした（なお、預金に回された資産に対する利子率は０％である）。株式への投資額は株価の変動に応じて変化することとし、株価を７５０ｍｓｅｃ毎に自動的に更新することとした。そして、一銘柄の株価時系列につき、株価の総更新回数が７５回行われることを１タスクとして、株価データを変えて被験者１人につき１０タスクの実験を行った。また、タスクとタスクとのあいだにレスト期間として２０ｓｅｃ取った。   The subject was given 1 million yen as an initial asset, and the subject was allowed to determine the stock investment ratio to invest in the stock from this asset. The stock investment ratio can be changed at any time during the experiment, the amount corresponding to the determined stock investment ratio is invested in stock, and the remaining assets are sent to deposits The interest rate on assets is 0%). The investment amount in the stock is changed according to the fluctuation of the stock price, and the stock price is automatically updated every 750 msec. Then, for each stock price time series, an experiment of 10 tasks per subject was performed by changing the stock price data, assuming that the total number of updates of the stock price was 75 times. Also, a rest period of 20 seconds was taken between tasks.

［投資行動についての予測モデル構築システムの全体図］
投資行動についての予測モデル構築システム１を示すブロック図である。 [Overview of prediction model construction system for investment behavior]
It is a block diagram which shows the prediction model construction system 1 about investment action.

予測モデル構築システム１は、ユーザＸの脳活動情報（例えば、脳血中酸化ヘモグロビン濃度）を測定する脳活動情報測定部１４を備えるユーザ端末１ａ、及び脳活動情報測定部１４により測定された脳活動情報に基づいてユーザの投資行動を予測する予測モデルを構築するサーバ端末１ｂを備える。なお、ユーザ端末１ａ及びサーバ端末１ｂは、それぞれ通信可能に接続されている。   The prediction model construction system 1 includes a user terminal 1a including a brain activity information measurement unit 14 that measures brain activity information (for example, cerebral blood oxyhemoglobin concentration) of the user X, and a brain measured by the brain activity information measurement unit 14. The server terminal 1b which builds the prediction model which estimates a user's investment behavior based on activity information is provided. Note that the user terminal 1a and the server terminal 1b are connected so as to be able to communicate with each other.

ユーザ端末１ａは、提示装置１２、意思決定部１３、及び脳活動測定部１４を備える。また、サーバ端末１ｂは、金融情報データベース１０、提示情報決定部１１、脳情報前処理部１５、被験者情報データベース１６、及び解析部１７を備える。なお、ユーザ端末１ａ及びサーバ端末１ｂはそれぞれ送受信可能な通信部を備えるが、データの通信元及び通信先を明確にするため、図示を省略している。   The user terminal 1 a includes a presentation device 12, a decision making unit 13, and a brain activity measurement unit 14. The server terminal 1b includes a financial information database 10, a presentation information determination unit 11, a brain information preprocessing unit 15, a subject information database 16, and an analysis unit 17. The user terminal 1a and the server terminal 1b are each provided with a communication unit capable of transmitting and receiving, but are not shown in order to clarify the data communication source and communication destination.

金融情報データベース１０には、実験に用いられる株価データが格納されている。なお、株価データは現実のものでも良く、またシミュレーション上のものであっても良い。提示情報決定部１１は、金融情報データベースに格納される株価データを適時読み出し、提示装置１２に送信する。なお、提示装置１２に送信された株価データは、被験者情報データベースにも送信される。   The financial information database 10 stores stock price data used for experiments. The stock price data may be actual or may be simulated. The presentation information determination unit 11 reads the stock price data stored in the financial information database in a timely manner and transmits it to the presentation device 12. The stock price data transmitted to the presentation device 12 is also transmitted to the subject information database.

提示装置１２は、受信した株価データをユーザＸに提示する。株価が提示されるとユーザＸは意思決定部１３を用いて株式投資比率を決定する。なお、決定された株式投資比率に応じて、シミュレーション上の株価を更新することとしてもよい。ユーザＸが株式投資比率を決定すると、この株式投資比率についての情報が被験者情報データベース１６に送信される。   The presentation device 12 presents the received stock price data to the user X. When the stock price is presented, the user X uses the decision making unit 13 to determine the stock investment ratio. The simulation stock price may be updated according to the determined stock investment ratio. When the user X determines the stock investment ratio, information on the stock investment ratio is transmitted to the subject information database 16.

他方、脳活動測定部１４は、提示装置１２により株価が提示されている際のユーザＸの脳活動情報を測定する。ここで、予測モデルの構築には、脳血中酸化ヘモグロビンの濃度変化を用いている。また、このような脳活動情報を測定するために、空間分解能が低く、かつ低深度しか観測できないＮＩＲＳ（Ｎｅａｒ ＩｎｆｒａＲｅｄ Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ）を用いている。   On the other hand, the brain activity measuring unit 14 measures the brain activity information of the user X when the stock price is presented by the presentation device 12. Here, for the construction of the prediction model, a change in the concentration of oxyhemoglobin in the cerebral blood is used. Moreover, in order to measure such brain activity information, NIRS (Near InfraRed Spectroscopy) which has a low spatial resolution and can only observe a low depth is used.

ＮＩＲＳは、透過性の高い近赤外光（波長７００〜１０００ｎｍ）を用いて、血液中に含まれる酸化ヘモグロビンと脱酸化ヘモグロビンの変化量を計測する装置であり、侵襲性のない装置である。計測は、頭皮上に３ｃｍ間隔で設置された一対の送光点と受光点とによって行われ、送光点より照射された近赤外光が，受光点によって検出される間に光が吸収された量，すなわち受光点に届いた光の減衰量から血液中のヘモグロビン変化量を逆算する。なお、ＮＩＲＳは、原理的に電子ノイズの影響を受けないため、電子機器を扱う実験にも適した装置である。   NIRS is a non-invasive device that measures the amount of change in oxygenated hemoglobin and deoxygenated hemoglobin contained in blood using highly transmissive near-infrared light (wavelength 700 to 1000 nm). The measurement is performed by a pair of light transmitting points and light receiving points installed on the scalp at intervals of 3 cm, and light is absorbed while near infrared light irradiated from the light transmitting points is detected by the light receiving points. The amount of hemoglobin change in the blood is calculated backward from the amount of light, that is, the amount of attenuation of light reaching the light receiving point. NIRS is an apparatus suitable for experiments involving electronic devices because it is not affected by electronic noise in principle.

ここで、今回の実験では前頭前野に注目すべく、ＮＩＲＳを前頭部分に装着し、送光点と受光点とを格子状に並べることで３２チャンネルの同時計測を行った（図２参照）。なお、図２中、白丸に黒文字の部分は送光点を示し、黒丸に白文字の部分は受光点を示し、また、白四角に黒文字の部分はチャンネルを示す。また、ＮＩＲＳの装着には、国際１０−２０法を用い（図３及び図４参照）、サンプリング期間は１１０ｍｓとした。   Here, in this experiment, in order to pay attention to the prefrontal cortex, NIRS was attached to the frontal part, and 32 channels were simultaneously measured by arranging light transmission points and light reception points in a grid pattern (see FIG. 2). In FIG. 2, a black character portion indicates a light transmitting point in a white circle, a white character portion indicates a light receiving point in a black circle, and a black character portion indicates a channel in a white square. The NIRS was mounted using the International 10-20 method (see FIGS. 3 and 4), and the sampling period was 110 ms.

再び、図１を参照して、脳情報前処理部１５は、脳活動測定部１４により測定された脳活動情報から、生体特有の周期的なゆらぎを除去するため、スムージングなどの前処理を行う。脳情報前処理部１５によりスムージングされた脳活動情報は、被験者情報データベース１６に送信される。   Referring to FIG. 1 again, the brain information preprocessing unit 15 performs preprocessing such as smoothing to remove periodic fluctuations peculiar to the living body from the brain activity information measured by the brain activity measurement unit 14. . The brain activity information smoothed by the brain information preprocessing unit 15 is transmitted to the subject information database 16.

被験者情報データベース１６は、提示情報決定部１１により読み出された株価データ、株価が提示された際にユーザＸが決定した株式投資比率、及び株価が提示された際の脳活動情報（スムージング済み）を受信すると、これら、株価データ、株式投資比率、及び脳活動情報を解析部１７に送信する。解析部１７は、測定された脳活動情報を予測ファクターとする予測モデルを構築し、被験者情報データベース１６に送信する。   The subject information database 16 includes the stock price data read by the presentation information determination unit 11, the stock investment ratio determined by the user X when the stock price is presented, and brain activity information when the stock price is presented (smoothed). , The stock price data, stock investment ratio, and brain activity information are transmitted to the analysis unit 17. The analysis unit 17 constructs a prediction model using the measured brain activity information as a prediction factor, and transmits the prediction model to the subject information database 16.

このように、サーバ端末１ｂはユーザ端末１ａが測定した脳活動情報に基づいて、ユーザＸの投資行動を予測する予測モデルを構築する。そのため、ユーザ端末１ａは、脳活動情報に基づいてユーザＸの投資行動を予測する予測モデルを構築するサーバ端末１ｂに通信可能に接続されているといえる。   In this way, the server terminal 1b constructs a prediction model that predicts the investment behavior of the user X based on the brain activity information measured by the user terminal 1a. Therefore, it can be said that the user terminal 1a is communicably connected to the server terminal 1b that builds a prediction model for predicting the investment behavior of the user X based on the brain activity information.

［実験結果］
図５及び図６は実験データのサンプルパスである。図５及び図６の（ａ）は、被験者に提示された株価を時系列で示したものであり、図５及び図６の（ｄ）は、被験者の株式投資比率である。また、図５及び図６の（ｂ）、（ｃ）、（ｅ）、（ｆ）は、脳各部位の脳血中酸化ヘモグロビン濃度変化である。なお、図５及び図６の（ｂ）はチャンネル１１（１１ｃｈ）の脳血中酸化ヘモグロビン濃度変化を示し、図５及び図６の（ｃ）はチャンネル１３（１３ｃｈ）脳血中酸化ヘモグロビン濃度変化を示す。また、図５及び図６の（ｅ）はチャンネル２９（２９ｃｈ）脳血中酸化ヘモグロビン濃度変化を示し、図５及び図６の（ｆ）はチャンネル３０（３０ｃｈ）の脳血中酸化ヘモグロビン濃度変化を示す。 [Experimental result]
5 and 6 are sample paths for experimental data. FIG. 5 and FIG. 6A show the stock price presented to the subject in time series, and FIG. 5D and FIG. 6D show the stock investment ratio of the subject. 5 (b), (c), (e), and (f) in FIG. 5 and FIG. 6 show changes in cerebral blood oxyhemoglobin concentration in each part of the brain. 5 and 6 (b) show changes in cerebral blood oxyhemoglobin concentration in channel 11 (11ch), and FIGS. 5 and 6 (c) show changes in cerebral blood oxyhemoglobin concentration in channel 13 (13ch). Indicates. FIGS. 5 and 6 (e) show changes in oxyhemoglobin concentration in channel 29 (29ch), and FIGS. 5 (f) and 6 (f) show changes in oxyhemoglobin concentration in channel 30 (30ch). Indicates.

ここで、１１ｃｈと１３ｃｈとの脳血中酸化ヘモグロビン濃度変化と被験者の株式投資比率とを比較すると、正の相関が観察できる。なお、このような血流量と投資率とのパラレルな変動は、他の被験者においても、かなり頑強に観察された。   Here, a positive correlation can be observed by comparing the change in cerebral blood oxyhemoglobin concentration between 11ch and 13ch and the stock investment ratio of the subject. Such parallel fluctuations in blood flow rate and investment rate were also observed fairly robustly in other subjects.

次に、２９ｃｈと３０ｃｈとの脳血中酸化ヘモグロビン濃度変化は、一転して、株式投資比率とおおむね逆に相関していることが見て取れる。特に、株式投資比率を急激に低下させ危険回避的な行動をとる場合、この部分の血流量が上昇していることがわかる。なお、この部分については、観測が難しいためか、観測できた被験者とできない被験者がいた。   Next, it can be seen that the change in cerebral blood oxyhemoglobin concentration between 29ch and 30ch is reversed and is roughly correlated with the stock investment ratio. In particular, when taking a risk-avoidance action by sharply reducing the stock investment ratio, it can be seen that the blood flow in this portion is increasing. In addition, there were some subjects who could and could not observe this part because it was difficult to observe.

［予測モデルの構築］
このような観測データの有効性を検証するため、観測された血流量をファクターとする投資行動予測モデルを構築した。各被験者について、株価列８本分（８タスク分）の実験データを使い、予測モデルのパラメータを学習させ、残りの株価２本分（２タスク分）についての投資率を予測した。予測モデルには３層パーセプトロンを用い、パラメータやハイパーパラメータはマルコフ連鎖モンテカルロ法（ＭＣＭＣ法）によるベイズ推定を行っている。中間層や予測ファクターの選択には、ハイパーパラメータ周辺尤度を用いた。 [Building a prediction model]
In order to verify the effectiveness of such observation data, we constructed an investment behavior prediction model using the observed blood flow as a factor. For each subject, experimental data for eight stock prices (for eight tasks) was used to learn the parameters of the prediction model, and the investment rate for the remaining two stock prices (for two tasks) was predicted. The prediction model uses a three-layer perceptron, and parameters and hyperparameters are Bayesian estimated by the Markov chain Monte Carlo method (MCMC method). Hyperparameter marginal likelihood was used to select the intermediate layer and prediction factors.

図２の各チャンネルで表される前頭前野の各部位を予測ファクターの候補として、ベイズ推定における赤池ベイズ情報量基準（ＡＢＩＣ）によって、有効な部位を選択した。その結果、予測モデルでは、１１ｃｈ、１３ｃｈ、２９ｃｈ、３０ｃｈの脳血中酸化ヘモグロビン濃度が有意なファクターとして採用され、１次の自己回帰型ＡＲ（１）予測モデルと比較して、ハイパーパラメータ周辺尤度で３％〜２４％、平均２乗予測誤差（ｔｈｅ ｍｅａｎ ｓｑｕａｒｅｄ ｄｅｖｉａｔｉｏｎｓ ，ＭＳＤ）で０％〜３５％程度の改善があった。つまり、脳血中酸化ヘモグロビン濃度によって大幅に投資行動の説明力が増加することが確認された。   Effective sites were selected according to the Akaike Bayesian Information Criterion (ABIC) in Bayesian estimation using each region of the prefrontal cortex represented by each channel in FIG. 2 as a candidate for a prediction factor. As a result, 11ch, 13ch, 29ch, and 30ch cerebral blood oxyhemoglobin concentrations are adopted as a significant factor in the prediction model, and compared with the primary autoregressive AR (1) prediction model, the hyperparameter marginal likelihood There was an improvement of about 3% to 24% in degree and about 0% to 35% in the mean squared predictions (MSD). In other words, it was confirmed that the explanatory power of investment behavior is greatly increased by the concentration of oxyhemoglobin in the brain blood.

ところで、個人の投資行動には大きなノイズが含まれ、このことは投資行動を予測する際に問題となる。すなわち、仮に投資行動にある統計的な傾向があったとしても、このようなノイズの存在は、当該傾向の観測を難しくさせる。個人のノイズを取り除く一つの簡便で有効な方法が、個人間の平均を取ることである。図７は、平均化された投資率と脳血中酸化ヘモグロビン濃度とを用いた予測である。ただしｆＮＩＲＳの脳血中酸化ヘモグロビン濃度は、あくまで個人の相対変化を表しており、平均化するには注意が必要である。本実施の形態では各個人のデータを、正規化し、個人間での変動の大きさや平均的なトレンドの差を除く処理をした後で足し合わせ、平均化している。なお、図７における縦軸は投資比率を示し、横軸は時間を示している。   By the way, a large noise is included in individual investment behavior, and this becomes a problem when predicting investment behavior. That is, even if there is a statistical tendency in investment behavior, the presence of such noise makes it difficult to observe the tendency. One convenient and effective way to remove individual noise is to average between individuals. FIG. 7 is a prediction using the averaged investment rate and cerebral blood oxyhemoglobin concentration. However, the cerebral blood oxyhemoglobin concentration of fNIRS represents the relative changes of individuals, and caution is required for averaging. In the present embodiment, the data of each individual is normalized and added and averaged after processing to remove the magnitude of fluctuation between individuals and the difference in average trend. In addition, the vertical axis | shaft in FIG. 7 has shown the investment ratio, and the horizontal axis has shown time.

図７の（ａ）の実線５１はモデルが予測した投資率をあらわし、破線５３は被験者による実際の投資率をあらわす。両者を見比べると、比較的高い精度で予測できていることが確認できる。モデルの選択の結果、中間層としては４、予測ファクターとしては意思決定直前の投資率に加え、１１ｃｈと２９ｃｈとの血流量が採用された。これらの血流量データを加えることにより、無い場合と比較して、予測誤差で約３０％の改善が可能となった。   The solid line 51 in FIG. 7A represents the investment rate predicted by the model, and the broken line 53 represents the actual investment rate by the subject. When both are compared, it can be confirmed that the prediction can be made with relatively high accuracy. As a result of selecting the model, the blood flow rate of 11ch and 29ch was adopted as the middle layer and the prediction factor in addition to the investment rate immediately before the decision making. By adding these blood flow data, the prediction error can be improved by about 30% compared to the case where there is no blood flow.

図７の（ｂ）の実線５１はモデルが予測した投資率をあらわし、破線５５ａ、５５ｂは、投資行動予測についての５０％区間をあらわす。図７の（ｂ）を参照すると、ほとんどの期において、この区間内に実際の投資率が含まれていることが確認できる。   The solid line 51 in FIG. 7B represents the investment rate predicted by the model, and the broken lines 55a and 55b represent the 50% interval for investment behavior prediction. Referring to FIG. 7B, it can be confirmed that the actual investment rate is included in this section in most periods.

このように低空間分解能・低深度の軽便な測定装置（ＮＩＲＳ）を用いた場合であっても、測定する部位を特定することでユーザによる投資意思決定をある程度予測し得ることが分かった。   Thus, it was found that even when a low-resolution and low-depth light measurement device (NIRS) is used, investment decision making by the user can be predicted to some extent by specifying a measurement site.

すなわち、従来におけるユーザの意思決定についての知見は、空間分解能が高いＭＲＩを用いて脳の比較的深部を測定することにより得られていた（例えば、報酬系や情動系）ところ、低空間分解能・低深度の軽便な測定装置を用いた場合には、ユーザの意思決定についてどの程度の知見が得られるか未確定な部分が多かった。この点について、本実験により低空間分解能・低深度の軽便な測定装置であるＮＩＲＳを用いた場合であっても、ユーザの意思決定を予測することが可能であることが判明した。   That is, conventional knowledge about user decision-making has been obtained by measuring a relatively deep part of the brain using MRI with high spatial resolution (for example, reward system or emotional system). In the case of using a low-depth and easy-to-use measurement device, there are many uncertainties as to how much knowledge about user decision-making can be obtained. About this point, it became clear by this experiment that even if it is a case where NIRS which is a convenient measuring device with low spatial resolution and low depth is used, it is possible to predict a user's decision making.

その結果、ＭＲＩなどの大規模な施設を用いることなく、比較的安い導入コスト・維持コストでユーザの投資意思決定について予測することができる。また、測定する部位が特定されているためユーザに体動制限を課すこともなく、ユーザの肉体的・精神的ストレスを緩和しつつ、ユーザの投資意思決定について予測することができる。   As a result, it is possible to predict the investment decision of the user at a relatively low introduction cost and maintenance cost without using a large-scale facility such as MRI. Moreover, since the site | part to measure is specified, a user's investment decision-making can be estimated, relieving a user's physical and mental stress, without imposing a body movement restriction | limiting on a user.

［補助情報提示システムの全体図］
上記のように構築された予測モデルを用いた補助情報提示システム２について図８を参照して説明する。 [Overall view of auxiliary information presentation system]
The auxiliary information presentation system 2 using the prediction model constructed as described above will be described with reference to FIG.

補助情報提示システム２は、ユーザＸの脳活動情報（例えば、脳血中酸化ヘモグロビン濃度）を測定する脳活動情報測定部１４を備えるユーザ端末２ａ、及び測定された脳活動情報に基づいて予測されるユーザＸの投資行動が適切であるか否かを判定するサーバ端末２ｂを備える。なお、ユーザ端末２ａ及びサーバ端末２ｂは、それぞれ通信可能に接続されている。   The auxiliary information presentation system 2 is predicted based on the user terminal 2a including the brain activity information measuring unit 14 that measures the brain activity information (for example, cerebral blood oxyhemoglobin concentration) of the user X, and the measured brain activity information. A server terminal 2b for determining whether or not the investment behavior of the user X is appropriate. The user terminal 2a and the server terminal 2b are connected so as to be able to communicate with each other.

ユーザ端末２ａは、少なくとも提示装置１２、及び脳活動測定部１４を備える。また、サーバ端末２ｂは、少なくとも、脳情報前処理部１５、被験者情報データベース１６、投資行動予測部２０、市場分析データベース２１、適正判定部２２、及び補助情報作成部２３を備える。ここで、予測モデルは被験者情報データベース１６に格納されている。なお、ユーザ端末２ａ及びサーバ端末２ｂはそれぞれ送受信可能な通信部を備えるが、データの通信元及び通信先を明確にするため、図示を省略している。   The user terminal 2 a includes at least a presentation device 12 and a brain activity measurement unit 14. The server terminal 2b includes at least a brain information preprocessing unit 15, a subject information database 16, an investment behavior prediction unit 20, a market analysis database 21, an appropriateness determination unit 22, and an auxiliary information creation unit 23. Here, the prediction model is stored in the subject information database 16. In addition, although the user terminal 2a and the server terminal 2b are each provided with the communication part which can be transmitted / received, in order to clarify the communication origin and communication destination of data, illustration is abbreviate | omitted.

提示装置１２は、金融市場Ｙから受信した株価などの情報をユーザＸに提示する。脳活動測定部１４は、ユーザＸの脳活動情報（脳血中酸化ヘモグロビン）を金融市場の情報が提示されている間継続的に測定する。なお、測定した脳活動情報は脳情報前処理部１５に送信される。   The presentation device 12 presents information such as a stock price received from the financial market Y to the user X. The brain activity measuring unit 14 continuously measures the brain activity information of the user X (cerebral blood oxyhemoglobin) while the financial market information is presented. The measured brain activity information is transmitted to the brain information preprocessing unit 15.

脳情報前処理部１５は、この測定値に対しスムージングなどの前処理を行う。そして、脳情報前処理部１５によりスムージングされた測定値は、投資行動予測部２０に送信される。   The brain information preprocessing unit 15 performs preprocessing such as smoothing on the measured value. Then, the measured value smoothed by the brain information preprocessing unit 15 is transmitted to the investment behavior prediction unit 20.

投資行動予測部２０は、被験者情報データベース１６に格納されている予測モデルを取り出し、この予測モデルと測定値とから、ユーザＸの投資行動を予測する。なお、投資行動の予測は、例えば、測定値が予測モデルの閾値を超えているか否かにより行う。   The investment behavior prediction unit 20 takes out the prediction model stored in the subject information database 16 and predicts the investment behavior of the user X from the prediction model and the measured value. The investment behavior is predicted based on, for example, whether or not the measured value exceeds the threshold of the prediction model.

投資行動を予測すると、適正判定部２２は市場分析データベースに格納される金融市場の状況を参照して、予測された投資行動が適正であるか否かを判定する。なお、市場分析データベースには、統計的解析技術や確率的データマイニング技術を使用して得られた金融市場の状況が格納されている。   When the investment behavior is predicted, the appropriateness determination unit 22 refers to the state of the financial market stored in the market analysis database and determines whether or not the predicted investment behavior is appropriate. The market analysis database stores the status of the financial market obtained by using statistical analysis technology or stochastic data mining technology.

補助情報作成部２３は、測定された脳活動情報から予測されるユーザＸの投資行動が適正でない場合（例えば、統計的解析結果との著しい齟齬が生じた場合）には、ユーザＸに対して誤りを指摘するとともに補助情報（例えば、統計的解析結果や過去の類似状況のデータなどの適切な行動をとるための補助情報）を提示装置１２に送信する。提示装置１２は、受信した補助情報をユーザＸに提示する。   When the investment behavior of the user X predicted from the measured brain activity information is not appropriate (for example, when there is a significant discrepancy with the statistical analysis result), the auxiliary information creation unit 23 An error is pointed out and auxiliary information (for example, auxiliary information for taking appropriate actions such as statistical analysis results and past similar situation data) is transmitted to the presentation device 12. The presentation device 12 presents the received auxiliary information to the user X.

このように、サーバ端末２ｂはユーザ端末２ａが測定した脳活動情報に基づいて、ユーザＸの好みを判定する。そのため、ユーザ端末２ａは、脳活動情報に基づいて予測されるユーザＸの投資行動が適切であるか否かを判定するサーバ端末２ｂに通信可能に接続されているといえる。   Thus, the server terminal 2b determines the preference of the user X based on the brain activity information measured by the user terminal 2a. Therefore, it can be said that the user terminal 2a is communicably connected to the server terminal 2b that determines whether or not the investment behavior of the user X predicted based on the brain activity information is appropriate.

なお、補助情報提示システム２では、予測されるユーザＸの投資行動についての補助情報を提示することとしているが、これとともに、予測モデルを構築する構成を設けてもよい。すなわち、図８に示すように、意思決定部１３及び解析部１７を設け、上記のように予測モデルを構築することとしてもよい。その結果、予測モデルを適宜更新することができる。   In the auxiliary information presentation system 2, auxiliary information regarding the predicted investment behavior of the user X is presented, but a configuration for constructing a prediction model may be provided along with this. That is, as shown in FIG. 8, the decision making part 13 and the analysis part 17 are provided, and it is good also as building a prediction model as mentioned above. As a result, the prediction model can be updated as appropriate.

［補助情報を提示するためのフローチャート］
図９を参照して、補助情報提示システム２により補助情報を提示するためのフローチャートについて説明する。 [Flowchart for Presenting Auxiliary Information]
With reference to FIG. 9, the flowchart for presenting auxiliary information by the auxiliary information presentation system 2 will be described.

初めに、提示装置１２を介して株価などの刺激をユーザに提示する（Ｓ１０１）。続いて、脳活動測定部１４を介して特定部位の脳血中酸化ヘモグロビン濃度変化を測定する（Ｓ１０２）。   First, a stimulus such as a stock price is presented to the user via the presentation device 12 (S101). Subsequently, a change in cerebral blood oxyhemoglobin concentration at a specific site is measured via the brain activity measuring unit 14 (S102).

続いて、脳情報前処理部１５を介して測定値をスムージングする（Ｓ１０３）。続いて、投資行動予測部２０を介して予測モデルにスムージングした測定値を入れ（Ｓ１０４）、この測定値が予測モデルの閾値を超えたか否かを判定する（Ｓ１０５）。   Subsequently, the measured value is smoothed through the brain information preprocessing unit 15 (S103). Subsequently, the smoothed measurement value is input to the prediction model via the investment behavior prediction unit 20 (S104), and it is determined whether or not the measurement value exceeds the threshold value of the prediction model (S105).

この判定が、閾値を超えた場合にはユーザが投資をする（株式投資比率を上げる）と予測され（Ｓ１０６）、閾値を超えていない場合にはユーザが投資をしない（株式投資比率を下げる）と予測される（Ｓ１０７）。続いて、市場分析データベース２１から金融市場の状況を取得し（Ｓ１０８）、適正判定部２２を介して、予測された投資行動が適正か否かを判定する（Ｓ１０９）。   If this determination exceeds a threshold, it is predicted that the user will make an investment (increase the stock investment ratio) (S106), and if the determination does not exceed the threshold, the user will not make an investment (lower the stock investment ratio). (S107). Subsequently, the state of the financial market is acquired from the market analysis database 21 (S108), and whether or not the predicted investment behavior is appropriate is determined via the appropriateness determination unit 22 (S109).

この判定が適正である場合には、処理を終了し、適正でない場合には、補助情報作成部２３を介して補助情報を作成し、この補助情報を提示装置１２に提示する（Ｓ１１０）。その後、処理を終了する。   If this determination is appropriate, the process is terminated. If it is not appropriate, auxiliary information is created via the auxiliary information creation unit 23, and this auxiliary information is presented to the presentation device 12 (S110). Thereafter, the process ends.

このように補助情報提示システム２では、ユーザの脳活動情報から予測される行動が適切でない場合には、ユーザに対して注意喚起を促すとともに、より適切な行動をとるための補助情報を提示することができる。その結果、脳活動情報を用いたインタラクティブ性のある情報提供が可能となる。   As described above, in the auxiliary information presentation system 2, when the behavior predicted from the brain activity information of the user is not appropriate, the user is alerted and the auxiliary information for taking a more appropriate behavior is presented. be able to. As a result, it is possible to provide interactive information using brain activity information.

また、情動的なユーザの行動が適正であるか否かを統計的解析結果という客観的な情報を用いて判定することができるため、例えば、恐慌などの金融リスク回避ができるようになる。   In addition, since it is possible to determine whether or not the emotional user's behavior is appropriate using objective information that is a statistical analysis result, for example, financial risk such as depression can be avoided.

また、株式投資のプロの脳活動情報と比較することで、投資初心者に適切な判断を下すように促すことも可能になり、投資教育に応用することも可能である。   Moreover, by comparing with the brain activity information of stock investment professionals, it is possible to encourage investment beginners to make appropriate decisions, and it can also be applied to investment education.

なお、本実施形態では、株式投資の行動予測及びその適否の判定を行っているが、これに限られるものではない。すなわち、株式投資に限られず、不確実性下における人間の行動一般について、その予測及び適否の判定を行うことができる。   In the present embodiment, the behavior prediction of stock investment and the determination of its suitability are performed, but the present invention is not limited to this. In other words, the present invention is not limited to stock investment, and it is possible to predict and determine the suitability of human behavior in general under uncertainty.

［脳活動測定部］
本実施形態によれば、脳情報を測定する部位を特定するため、脳活動測定部１４の小型化が望める。そこで、本実施形態の好適な脳活動測定部１４の一例について図１０を参照して説明する。 [Brain Activity Measurement Unit]
According to this embodiment, since the site | part which measures brain information is specified, size reduction of the brain activity measurement part 14 can be expected. An example of a suitable brain activity measurement unit 14 according to this embodiment will be described with reference to FIG.

脳活動測定部１４は、バンド部２００と測定部２０１と図示しない脳情報送信部とからなる。測定部２０１は、送光部２０１ａ及び受光部２０１ｂから構成され、ユーザの脳情報を測定する。送光部２０１ａ及び受光部２０１ｂは、投資行動の予測に好適な部位（例えば、１１ｃｈ）における脳情報を測定する。バンド部２００は、脳情報を測定するために好適な位置に測定部２０１を固定するために用いられる。   The brain activity measuring unit 14 includes a band unit 200, a measuring unit 201, and a brain information transmitting unit (not shown). The measuring unit 201 includes a light transmitting unit 201a and a light receiving unit 201b, and measures user brain information. The light transmitting unit 201a and the light receiving unit 201b measure brain information in a site (for example, 11ch) suitable for predicting investment behavior. The band unit 200 is used to fix the measurement unit 201 at a suitable position for measuring brain information.

このように本実施形態によれば、装置の小型化を図ることができ、ユーザに体動制限が課せられることがなく、比較的安い導入コスト・維持コストでユーザの投資行動を予測（判定）することができる。特に、測定部２０１が測定する部位を特定しているため、ユーザの投資行動を適確に予測（判定）することができる。   As described above, according to the present embodiment, the apparatus can be reduced in size, the body movement restriction is not imposed on the user, and the investment behavior of the user is predicted (determined) at a relatively low introduction cost and maintenance cost. can do. In particular, since the measurement unit 201 identifies the part to be measured, it is possible to accurately predict (determine) the investment behavior of the user.

［測定部位の特定］
以下では、投資行動を予測（判定）するための好適な部位について、図１１〜図１３を参照して説明する。 [Identification of measurement site]
Below, the suitable site | part for predicting (determining) investment behavior is demonstrated with reference to FIGS.

なお、図１１〜図１３においては、国際１０−２０法における表記（図３及び図４参照）を用いて測定部位の特定を行う。また、図１１〜図１３においては、鼻根部Ｎｚから頭頂部Ｃｚまでの縦軸線の長さを２０ｃｍ、左耳介前点Ｔ３から右耳介前点Ｔ４までの横軸線の長さを３０ｃｍと仮定し、測定部位の特定を行う。また、原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚに向かう方向を「上」、原点Ｆｐｚから鼻根部Ｎｚに向かう方向を「下」、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３に向かう方向を「左」、さらに原点Ｆｐｚから右耳介前点Ｔ４に向かう方向を「右」と表現する。   In addition, in FIGS. 11-13, a measurement site | part is identified using the description (refer FIG.3 and FIG.4) in the international 10-20 method. In addition, in FIGS. 11 to 13, the length of the vertical axis from the nasal root Nz to the parietal portion Cz is 20 cm, and the length of the horizontal axis from the left anterior pinna point T3 to the right pinna point T4 is 30 cm. Assuming that the measurement site is specified. Further, the direction from the origin Fpz toward the crown Cz is “up”, the direction from the origin Fpz to the nasal root Nz is “down”, the direction from the origin Fpz to the left auricular anterior point T3 is “left”, and the origin Fpz The direction from the right to the right anterior point T4 is expressed as “right”.

図１１を参照して、投資行動の予測（判定）に関して最も好適な主要部位Ａ１及びＡ２について説明する。   With reference to FIG. 11, the most preferable main parts A1 and A2 regarding prediction (determination) of investment behavior will be described.

主要部位Ａ１は、縦軸が原点Ｆｐｚから下２ｃｍの幅２ｃｍである。これは、鼻根部Ｎｚ（０％）から頭頂部Ｃｚ（１００％）までの１０％から２０％までの範囲、すなわち、原点Ｆｐｚの下１０％の範囲である。そして、横軸が原点Ｆｐｚから左右に１．２５ｃｍずつの幅２．５ｃｍである。これは、左耳介前点Ｔ３（０％）から右耳介前点Ｔ４（１００％）までの約４６％から約５４％までの範囲、すなわち、原点Ｆｐｚから左右にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の略４％ずつの範囲である。   The main part A1 has a width of 2 cm with the vertical axis 2 cm below the origin Fpz. This is a range from 10% to 20% from the nasal root Nz (0%) to the crown Cz (100%), that is, a range of 10% below the origin Fpz. The horizontal axis is 2.5 cm wide from the origin Fpz to the left and right by 1.25 cm. This is a range from about 46% to about 54% from the left anterior pinna point T3 (0%) to the right pinna point T4 (100%), that is, the left pinna point from the origin Fpz to the left and right respectively. The range is approximately 4% between T3 and the right anterior pinna point T4.

主要部位Ａ２は、縦軸が原点Ｆｐｚの上２ｃｍから４ｃｍまでの幅２ｃｍである。これは、鼻根部Ｎｚ（０％）から頭頂部Ｃｚ（１００％）までの３０％から４０％までの範囲、すなわち、原点Ｆｐｚの上１０％から２０％までの範囲である。そして、横軸が原点Ｆｐｚから左に１．２５ｃｍから３．７５ｃｍの幅２．５ｃｍである。これは、左耳介前点Ｔ３（０％）から右耳介前点Ｔ４（１００％）までの３７．５％から約４６％までの範囲、すなわち、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３方向に左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の略４％から１２．５％の範囲である。   The main part A2 has a width of 2 cm from 2 cm to 4 cm above the origin Fpz on the vertical axis. This is a range from 30% to 40% from the nasal root Nz (0%) to the crown Cz (100%), that is, a range from 10% to 20% above the origin Fpz. The horizontal axis is a width of 2.5 cm from 1.25 cm to 3.75 cm to the left from the origin Fpz. This is a range from 37.5% to about 46% from the left anterior pinna point T3 (0%) to the right anterior pin point T4 (100%), that is, from the origin Fpz to the left pinna point T3 direction. In the range from about 4% to 12.5% between the left anterior pinna point T3 and the right pinna point T4.

このように、主要部位Ａ１は、原点Ｆｐｚの下１０％の範囲と原点Ｆｐｚから左右にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の略４％ずつの範囲とからなる部位である。また、主要部位Ａ２は、原点Ｆｐｚの上１０％から２０％までの範囲と原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３方向に左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の略４％から１２．５％の範囲とからなる部位である。なお、主要部位Ａ１は、上述の２９ｃｈ及び３０ｃｈを含む部位であり、主要部位Ａ２は、上述の１１ｃｈを含む部位である。   As described above, the main part A1 is a part having a range of 10% below the origin Fpz and a range of approximately 4% between the left anterior pinna point T3 and the right pinna point T4 to the left and right from the origin Fpz. is there. In addition, the main part A2 is from a range from 10% to 20% above the origin Fpz and from approximately 4% between the left anterior point T3 and the right anterior point T4 in the direction from the origin Fpz to the left anterior point T3. This is a region consisting of 12.5% of the range. The main part A1 is a part including the 29ch and 30ch described above, and the main part A2 is a part including the 11ch described above.

以上、投資行動の予測（判定）に関して最も好適な部位について説明したが、これらの部位以外においても投資行動の予測（判定）に関して一定の精度を実現可能な補助部位が存在する。以下、図１２及び図１３を参照して、投資行動の予測（判定）に関して好適な補助部位について説明する。   As described above, the most suitable part regarding the prediction (determination) of the investment behavior has been described. However, there are auxiliary parts other than these parts that can achieve a certain accuracy regarding the prediction (determination) of the investment action. Hereinafter, with reference to FIG. 12 and FIG. 13, an explanation will be given on a suitable assisting part for prediction (determination) of investment behavior.

図１２は、投資行動の予測（判定）に関して一定の精度を実現可能な補助部位Ｂ１及びＢ２を示す。   FIG. 12 shows auxiliary parts B1 and B2 that can achieve a certain degree of accuracy regarding the prediction (determination) of investment behavior.

補助部位Ｂ１は、縦軸が原点Ｆｐｚの下２ｃｍから上４ｃｍまでの幅６ｃｍである。これは、鼻根部Ｎｚ（０％）から頭頂部Ｃｚ（１００％）までの１０％から４０％までの範囲、すなわち、原点Ｆｐｚの下１０％から上２０％までの範囲である。横軸は、原点Ｆｐｚから左右に１．２５ｃｍずつの幅２．５ｃｍである。これは、左耳介前点Ｔ３（０％）から右耳介前点Ｔ４（１００％）までの約４６％から約５４％までの範囲、すなわち、原点Ｆｐｚから左右にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の略４％ずつの範囲である。   The auxiliary site B1 has a vertical axis of 6 cm in width from 2 cm below the origin Fpz to 4 cm above. This is a range from 10% to 40% from the nasal root Nz (0%) to the crown Cz (100%), that is, a range from 10% below the origin Fpz to 20% above. The horizontal axis is 2.5 cm wide by 1.25 cm from side to side from the origin Fpz. This is a range from about 46% to about 54% from the left anterior pinna point T3 (0%) to the right pinna point T4 (100%), that is, the left pinna point from the origin Fpz to the left and right respectively. The range is approximately 4% between T3 and the right anterior pinna point T4.

補助部位Ｂ２は、縦軸が原点Ｆｐｚから下２ｃｍの幅２ｃｍである。これは、鼻根部Ｎｚ（０％）から頭頂部Ｃｚ（１００％）までの１０％から２０％までの範囲、すなわち、原点Ｆｐｚの下１０％の範囲である。横軸は、原点Ｆｐｚから左右に３ｃｍずつの幅６ｃｍである。これは、左耳介前点Ｔ３（０％）から右耳介前点Ｔ４（１００％）までの約４０％から約６０％までの範囲、すなわち、原点Ｆｐｚから左右にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の略１０％ずつの範囲である。   The auxiliary part B2 has a width of 2 cm with the vertical axis being 2 cm below the origin Fpz. This is a range from 10% to 20% from the nasal root Nz (0%) to the crown Cz (100%), that is, a range of 10% below the origin Fpz. The horizontal axis is a width of 6 cm, 3 cm left and right from the origin Fpz. This is a range from about 40% to about 60% from the left anterior pinna point T3 (0%) to the right pinna point T4 (100%), that is, the left pinna point from the origin Fpz to the left and right respectively. It is a range of about 10% between T3 and right anterior pinna point T4.

このように、補助部位Ｂ１は、原点Ｆｐｚの下１０％から上２０％までの範囲と原点Ｆｐｚから左右にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の略４％ずつの範囲とからなる部位である。また、補助部位Ｂ２は原点Ｆｐｚの下１０％の範囲と原点Ｆｐｚから左右にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の略１０％ずつの範囲とからなる部位である。このような補助部位Ｂ１又はＢ２においても、投資行動の予測（判定）において一定の精度を実現することができる。   As described above, the auxiliary part B1 has a range from the lower 10% to the upper 20% of the origin Fpz and a range of approximately 4% between the left anterior pinnae point T3 and the right anterior pinna point T4 on the left and right from the origin Fpz. It is a part consisting of. The auxiliary part B2 is a part having a range of 10% below the origin Fpz and a range of approximately 10% between the left anterior pinna point T3 and the right pinna point T4 on the left and right sides from the origin Fpz. Even in such an auxiliary part B1 or B2, a certain degree of accuracy can be realized in the prediction (determination) of investment behavior.

図１３は、投資行動の予測（判定）に関して一定の精度を実現可能な補助部位Ｃを示す。   FIG. 13 shows an auxiliary part C capable of realizing a certain accuracy with respect to prediction (determination) of investment behavior.

補助部位Ｃは、縦軸が原点Ｆｐｚから上４ｃｍの幅４ｃｍである。これは、鼻根部Ｎｚ（０％）から頭頂部Ｃｚ（１００％）までの２０％から４０％までの範囲、すなわち、原点Ｆｐｚの上２０％の範囲である。横軸は、原点Ｆｐｚから左に６ｃｍから８．５ｃｍまでの幅２．５ｃｍである。これは、左耳介前点Ｔ３（０％）から右耳介前点Ｔ４（１００％）までの約２２％から３０％までの範囲、すなわち、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３方向に左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の２０％から略２８％の範囲である。   The auxiliary part C has a width of 4 cm with the vertical axis 4 cm above the origin Fpz. This is a range from 20% to 40% from the nasal root Nz (0%) to the top of the head Cz (100%), that is, a range of 20% above the origin Fpz. The horizontal axis is a width of 2.5 cm from 6 cm to 8.5 cm to the left from the origin Fpz. This is a range from about 22% to 30% from the left anterior pinna point T3 (0%) to the right anterior pin point T4 (100%), that is, from the origin Fpz to the left anterior pinna point T3. The range from 20% to approximately 28% between the preauricular point T3 and the right auricular point T4.

このように、補助部位Ｃは、原点Ｆｐｚの上２０％の範囲と原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３方向に左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の２０％から略２８％の範囲とからなる部位である。このような補助部位Ｃにおいても、投資行動の予測及び判定において一定の精度を実現することができる。なお、補助部位Ｃは、上述の１３ｃｈを含む部位である。   As described above, the auxiliary part C has a range of 20% above the origin Fpz and approximately 20% to 20% between the left anterior point T3 and the right anterior point T4 in the direction from the origin Fpz to the left anterior point T3. This is a region consisting of Even in such an auxiliary part C, it is possible to achieve a certain accuracy in the prediction and determination of investment behavior. The auxiliary part C is a part including the 13ch described above.

［効果］
このように本実施形態によれば、脳活動情報を用いてユーザの投資行動を予測しているため、無意識的な又は情動的な投資行動も定量的に測定することができる。そして、このような無意識的な又は情動的な投資行動が適切であるか否かを、統計的解析結果という客観的な情報を用いて判定しているため、例えば、恐慌などの金融リスク回避ができるようになる。 [effect]
Thus, according to the present embodiment, since the user's investment behavior is predicted using the brain activity information, unconscious or emotional investment behavior can also be quantitatively measured. In addition, since it is determined whether such unconscious or emotional investment behavior is appropriate using objective information such as statistical analysis results, for example, financial risk avoidance such as depression is avoided. become able to.

また、脳活動情報を用いた予測（判定）にあたり、測定する部位を特定しているため、測定装置の小型化（図１０参照）を図ることができ、ユーザに体動制限が課せられることがなく、比較的安い導入コスト・維持コストでユーザの投資行動を予測（判定）することができる。   Moreover, since the site | part to measure is specified in the prediction (determination) using brain activity information, size reduction (refer FIG. 10) of a measuring apparatus can be achieved, and a body motion restriction may be imposed on a user. The investment behavior of the user can be predicted (determined) at a relatively low introduction cost and maintenance cost.

また、特定された部位は投資行動の予測（判定）に好適な部位であり、投資行動を高精度に予測（判定）することができる。   Further, the identified part is a part suitable for prediction (determination) of investment behavior, and the investment behavior can be predicted (determination) with high accuracy.

また、例えば、株式投資のプロの脳活動情報と比較することで投資初心者に適切な判断を下すように促すことも可能になり、投資教育に応用することもできる。この場合において、測定装置の小型化を実現することができるため、実用性に富んだものとすることができる。   In addition, for example, it is possible to encourage investment beginners to make appropriate judgments by comparing with professional brain activity information of stock investment, and it can be applied to investment education. In this case, since the size of the measuring device can be reduced, it can be made practical.

［その他］
本実施の形態では、脳活動情報の測定にＮＩＲＳを用いているが、これに限られるものではない。例えば、ＥＥＧ（Ｅｌｅｃｔｒｏｅｎｃｅｐｈａｌｏｇｒａｍ）などの侵襲性がなく体動制限や実験環境の制限がすくない装置一般を用いることとしても良い。すなわち、本発明は投資行動を予測（判定）するにあたり、特定の部位の脳活動情報を測定することに特徴を有するのであり、侵襲性がなく体動制限が少ない装置であれば測定装置は適宜変更可能である。 [Others]
In the present embodiment, NIRS is used for measuring brain activity information, but the present invention is not limited to this. For example, a general apparatus such as EEG (Electroencephalogram) that is not invasive and does not limit body movement or experimental environment may be used. That is, the present invention is characterized in that it measures brain activity information of a specific part in predicting (determining) investment behavior. If the apparatus is not invasive and has little body movement limitation, the measuring apparatus is appropriately used. It can be changed.

１ 予測モデル構築システム
２ 補助情報提示システム
１０ 金融情報データベース
１１ 提示情報決定部
１２ 提示装置
１３ 意思決定部
１４ 脳活動測定部
１５ 脳情報前処理部
１６ 被験者情報データベース
１７ 解析部
２０ 投資行動予測部
２１ 市場分析データベース
２２ 適正判定部
２３ 補助情報作成部 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Prediction model construction system 2 Auxiliary information presentation system 10 Financial information database 11 Presentation information determination part 12 Presentation apparatus 13 Decision-making part 14 Brain activity measurement part 15 Brain information pre-processing part 16 Subject information database 17 Analysis part 20 Investment behavior prediction part 21 Market analysis database 22 Appropriateness judgment unit 23 Auxiliary information creation unit

Claims (9)

投資行動におけるユーザの行動を予測する予測モデルを構築する方法であって、
侵襲性のない脳活動測定部によって、特定部位の脳活動情報を測定するステップと、
測定した前記脳活動情報から前記予測モデルを構築するステップと、を有し、
前記特定部位を、
国際１０−２０法における原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向に鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の１０％から２０％までの縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３方向に左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の略４％から１２．５％までの横軸幅とからなる主要部位Ａ２、
原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向を上として鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の下１０％から上２０％までの縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３及び右耳介前点Ｔ４方向にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の略４％ずつの横軸幅とからなる補助部位Ｂ１、
原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向を上として鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の下１０％の縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３及び右耳介前点Ｔ４方向にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の１０％の横軸幅とからなる補助部位Ｂ２、
又は原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向に鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の２０％の縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３方向に左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の２０％から略２８％までの横軸幅とからなる補助部位Ｃ、
のいずれかとすることを特徴とする方法。 A method of building a prediction model for predicting user behavior in investment behavior ,
A step of measuring brain activity information of a specific part by a non-invasive brain activity measurement unit;
Building the prediction model from the measured brain activity information,
The specific site,
In the international 10-20 method, the vertical axis width between the nasal root Nz and the parietal portion Cz in the direction from the origin Fpz to the parietal portion Cz is 10% to 20%, and the left anterior pinnae in the direction from the origin Fpz to the left anterior pin point T3. A main part A2 having a horizontal axis width of approximately 4% to 12.5% between the point T3 and the right anterior point T4;
The vertical axis width from the lower part 10% to the upper part 20% between the nose root part Nz and the parietal part Cz from the origin Fpz to the parietal part Cz direction, and the left anterior pinna point T3 and the right anterior pinna point T4 direction from the origin Fpz Auxiliary regions B1 each having a lateral axis width of approximately 4% between the left anterior pinna point T3 and the right pinna point T4,
The vertical axis width of 10% below the nose root portion Nz and the parietal portion Cz from the origin Fpz to the parietal portion Cz direction, and the left auricle from the origin Fpz in the direction of the left auricular anterior point T3 and the right auricular anterior point T4, respectively. Auxiliary region B2 consisting of a 10% horizontal axis width between the anterior point T3 and the right auricular anterior point T4,
Alternatively, the vertical axis width of 20% between the nasal root Nz and the parietal portion Cz in the direction from the origin Fpz to the parietal portion Cz, and the left auricular front point T3 and the right auricular front point T4 in the direction from the origin Fpz to the left auricular point T3. Auxiliary part C having a horizontal axis width of 20% to about 28% between,
Any one of the methods described above. 請求項１記載の方法により構築された予測モデルを用いて、投資行動におけるユーザの行動の補助情報を提示する方法であって、
ユーザに対して特定の情報を提示するステップと、
前記脳活動測定部によって、前記特定の情報が提示された際の前記特定部位の判定用脳活動情報を測定するステップと、
前記判定用脳活動情報及び前記予測モデルから、ユーザの取り得る行動を予測するステップと、
予測される前記行動が適切であるか否かを判定するステップと、
前記行動が適切でないと判定されることを条件に、補助情報を提示するステップと、を有することを特徴とする方法。 A method of presenting auxiliary information of user behavior in investment behavior using a prediction model constructed by the method according to claim 1,
Presenting specific information to the user;
Measuring the brain activity information for determining the specific part when the specific information is presented by the brain activity measuring unit;
Predicting a user's possible actions from the determination brain activity information and the prediction model;
Determining whether the predicted behavior is appropriate;
Presenting auxiliary information on the condition that the action is determined to be inappropriate. 請求項１又は２記載の方法であって、
前記特定部位を、
国際１０−２０法における原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向を上として鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の下１０％の縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３及び右耳介前点Ｔ４方向にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の略４％ずつの横軸幅とからなる主要部位Ａ１、
又は原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向に鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の１０％から２０％までの縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３方向に左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の略４％から１２．５％までの横軸幅とからなる主要部位Ａ２、
のいずれかとすることを特徴とする方法。 The method according to claim 1 or 2, wherein
The specific site,
In the international 10-20 method, the vertical axis width of the bottom 10% between the nose root Nz and the parietal portion Cz with the top of the parietal Cz direction from the origin Fpz, and the left anterior point T3 and the right anterior point T4 from the origin Fpz A main part A1 having a horizontal axis width of approximately 4% between the left anterior pinna point T3 and the right pinna point T4 in the direction;
Alternatively, the vertical axis width from 10% to 20% between the nasal root Nz and the parietal portion Cz in the direction from the origin Fpz to the parietal portion Cz, and the left anterior pinna point T3 and the right ear in the direction from the origin Fpz to the left anterior pinpoint T3. A main portion A2 having a horizontal axis width of approximately 4% to 12.5% between the intervention points T4,
Any one of the methods described above. 脳活動情報から投資行動におけるユーザの行動を予測する予測モデルを構築可能なサーバ端末と通信可能に接続されたユーザ端末であって、
特定部位の脳活動情報を測定する侵襲性のない脳活動測定部と、
前記脳活動測定部により測定された前記脳活動情報を前記サーバ端末に送信する通信部と、を備え、
前記特定部位を、
国際１０−２０法における原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向に鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の１０％から２０％までの縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３方向に左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の略４％から１２．５％までの横軸幅とからなる主要部位Ａ２、
原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向を上として鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の下１０％から上２０％までの縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３及び右耳介前点Ｔ４方向にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の略４％ずつの横軸幅とからなる補助部位Ｂ１、
原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向を上として鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の下１０％の縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３及び右耳介前点Ｔ４方向にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の１０％の横軸幅とからなる補助部位Ｂ２、
又は原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向に鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の２０％の縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３方向に左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の２０％から略２８％までの横軸幅とからなる補助部位Ｃ、
のいずれかとすることを特徴とするユーザ端末。 A user terminal communicably connected to a server terminal capable of constructing a prediction model for predicting user behavior in investment behavior from brain activity information,
A non-invasive brain activity measurement unit that measures brain activity information of a specific site;
A communication unit that transmits the brain activity information measured by the brain activity measurement unit to the server terminal,
The specific site,
In the international 10-20 method, the vertical axis width between the nasal root Nz and the parietal portion Cz in the direction from the origin Fpz to the parietal portion Cz is 10% to 20%, and the left anterior pinnae in the direction from the origin Fpz to the left anterior pin point T3. A main part A2 having a horizontal axis width of approximately 4% to 12.5% between the point T3 and the right anterior point T4;
The vertical axis width from the lower part 10% to the upper part 20% between the nose root part Nz and the parietal part Cz from the origin Fpz to the parietal part Cz direction, and the left anterior pinna point T3 and the right anterior pinna point T4 direction from the origin Fpz Auxiliary regions B1 each having a lateral axis width of approximately 4% between the left anterior pinna point T3 and the right pinna point T4,
The vertical axis width of 10% below the nose root portion Nz and the parietal portion Cz from the origin Fpz to the parietal portion Cz direction, and the left auricle from the origin Fpz in the direction of the left auricular anterior point T3 and the right auricular anterior point T4, respectively. Auxiliary region B2 consisting of a 10% horizontal axis width between the anterior point T3 and the right auricular anterior point T4,
Alternatively, the vertical axis width of 20% between the nasal root Nz and the parietal portion Cz in the direction from the origin Fpz to the parietal portion Cz, and the left auricular front point T3 and the right auricular front point T4 in the direction from the origin Fpz to the left auricular point T3. Auxiliary part C having a horizontal axis width of 20% to about 28% between,
Any one of the above-mentioned user terminals. 特定部位の脳活動情報から投資行動におけるユーザの行動を予測した予測モデルを格納するとともに、当該予測モデルを用いて前記特定部位におけるユーザの脳活動情報から予測されるユーザの予測行動が適切でない場合に前記予測行動についての補助情報を送信するサーバ端末と通信可能に接続されたユーザ端末であって、
特定の情報が提示された際の前記特定部位の判定用脳活動情報を測定する侵襲性のない脳活動測定部と、
前記脳活動測定部により測定された前記判定用脳活動情報を前記サーバ端末に送信する通信部であって、前記サーバ端末から前記補助情報を受信する通信部と、
受信した前記補助情報をユーザに提示する提示装置と、を備え、
前記特定部位を、
国際１０−２０法における原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向に鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の１０％から２０％までの縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３方向に左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の略４％から１２．５％までの横軸幅とからなる主要部位Ａ２、
原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向を上として鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の下１０％から上２０％までの縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３及び右耳介前点Ｔ４方向にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の略４％ずつの横軸幅とからなる補助部位Ｂ１、
原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向を上として鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の下１０％の縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３及び右耳介前点Ｔ４方向にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の１０％の横軸幅とからなる補助部位Ｂ２、
又は原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向に鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の２０％の縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３方向に左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の２０％から略２８％までの横軸幅とからなる補助部位Ｃ、
のいずれかとすることを特徴とするユーザ端末。 When a prediction model in which a user's behavior in investment behavior is predicted from brain activity information of a specific part is stored, and the predicted behavior of the user predicted from the brain activity information of the user in the specific part using the prediction model is not appropriate A user terminal that is communicably connected to a server terminal that transmits auxiliary information about the predicted behavior,
A non-invasive brain activity measurement unit that measures the brain activity information for determination of the specific part when the specific information is presented;
A communication unit that transmits the determination brain activity information measured by the brain activity measurement unit to the server terminal, the communication unit receiving the auxiliary information from the server terminal;
A presentation device for presenting the received auxiliary information to a user,
The specific site,
In the international 10-20 method, the vertical axis width between the nasal root Nz and the parietal portion Cz in the direction from the origin Fpz to the parietal portion Cz is 10% to 20%, and the left anterior pinnae in the direction from the origin Fpz to the left anterior pin point T3. A main part A2 having a horizontal axis width of approximately 4% to 12.5% between the point T3 and the right anterior point T4;
The vertical axis width from the lower part 10% to the upper part 20% between the nose root part Nz and the parietal part Cz from the origin Fpz to the parietal part Cz direction, and the left anterior pinna point T3 and the right anterior pinna point T4 direction from the origin Fpz Auxiliary regions B1 each having a lateral axis width of approximately 4% between the left anterior pinna point T3 and the right pinna point T4,
The vertical axis width of 10% below the nose root portion Nz and the parietal portion Cz from the origin Fpz to the parietal portion Cz direction, and the left auricle from the origin Fpz in the direction of the left auricular anterior point T3 and the right auricular anterior point T4, respectively. Auxiliary region B2 consisting of a 10% horizontal axis width between the anterior point T3 and the right auricular anterior point T4,
Alternatively, the vertical axis width of 20% between the nasal root Nz and the parietal portion Cz in the direction from the origin Fpz to the parietal portion Cz, and the left auricular front point T3 and the right auricular front point T4 in the direction from the origin Fpz to the left auricular point T3. Auxiliary part C having a horizontal axis width of 20% to about 28% between,
Any one of the above-mentioned user terminals. 請求項４又は５記載のユーザ端末であって、
前記特定部位を、
国際１０−２０法における原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向を上として鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の下１０％の縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３及び右耳介前点Ｔ４方向にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の略４％ずつの横軸幅とからなる主要部位Ａ１、
又は原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向に鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の１０％から２０％までの縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３方向に左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の略４％から１２．５％までの横軸幅とからなる主要部位Ａ２、
のいずれかとすることを特徴とするユーザ端末。 The user terminal according to claim 4 or 5, wherein
The specific site,
In the international 10-20 method, the vertical axis width of the bottom 10% between the nose root Nz and the parietal portion Cz with the top of the parietal Cz direction from the origin Fpz, and the left anterior point T3 and the right anterior point T4 from the origin Fpz A main part A1 having a horizontal axis width of approximately 4% between the left anterior pinna point T3 and the right pinna point T4 in the direction;
Alternatively, the vertical axis width from 10% to 20% between the nasal root Nz and the parietal portion Cz in the direction from the origin Fpz to the parietal portion Cz, and the left anterior pinna point T3 and the right ear in the direction from the origin Fpz to the left anterior pinpoint T3. A main portion A2 having a horizontal axis width of approximately 4% to 12.5% between the intervention points T4,
Any one of the above-mentioned user terminals. 投資行動におけるユーザの行動を予測する予測モデル構築システムであって、
特定部位の脳活動情報を測定する侵襲性のない脳活動測定部と、
前記脳活動測定部により測定された前記脳活動情報から予測モデルを構築する解析部と、を備え、
前記特定部位を、
国際１０−２０法における原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向に鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の１０％から２０％までの縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３方向に左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の略４％から１２．５％までの横軸幅とからなる主要部位Ａ２、
原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向を上として鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の下１０％から上２０％までの縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３及び右耳介前点Ｔ４方向にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の略４％ずつの横軸幅とからなる補助部位Ｂ１、
原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向を上として鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の下１０％の縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３及び右耳介前点Ｔ４方向にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の１０％の横軸幅とからなる補助部位Ｂ２、
又は原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向に鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の２０％の縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３方向に左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の２０％から略２８％までの横軸幅とからなる補助部位Ｃ、
のいずれかとすることを特徴とする予測モデル構築システム。 A prediction model construction system for predicting user behavior in investment behavior ,
A non-invasive brain activity measurement unit that measures brain activity information of a specific site;
An analysis unit that builds a prediction model from the brain activity information measured by the brain activity measurement unit,
The specific site,
In the international 10-20 method, the vertical axis width between the nasal root Nz and the parietal portion Cz in the direction from the origin Fpz to the parietal portion Cz is 10% to 20%, and the left anterior pinnae in the direction from the origin Fpz to the left anterior pin point T3. A main part A2 having a horizontal axis width of approximately 4% to 12.5% between the point T3 and the right anterior point T4;
The vertical axis width from the lower part 10% to the upper part 20% between the nose root part Nz and the parietal part Cz from the origin Fpz to the parietal part Cz direction, and the left anterior pinna point T3 and the right anterior pinna point T4 direction from the origin Fpz Auxiliary regions B1 each having a lateral axis width of approximately 4% between the left anterior pinna point T3 and the right pinna point T4,
The vertical axis width of 10% below the nose root portion Nz and the parietal portion Cz from the origin Fpz to the parietal portion Cz direction, and the left auricle from the origin Fpz in the direction of the left auricular anterior point T3 and the right auricular anterior point T4, respectively. Auxiliary region B2 consisting of a 10% horizontal axis width between the anterior point T3 and the right auricular anterior point T4,
Alternatively, the vertical axis width of 20% between the nasal root Nz and the parietal portion Cz in the direction from the origin Fpz to the parietal portion Cz, and the left auricular front point T3 and the right auricular front point T4 in the direction from the origin Fpz to the left auricular point T3. Auxiliary part C having a horizontal axis width of 20% to about 28% between,
A prediction model construction system characterized by being one of the following. 請求項７記載の予測モデル構築システムにより構築された予測モデルを用いて、投資行動におけるユーザの行動についての補助情報を提示する補助情報提示システムであって、
前記脳活動測定部は、特定の情報が提示された際の前記特定部位の判定用脳活動情報を測定し、
前記判定用脳活動情報及び前記予測モデルから、ユーザの取り得る行動を予測する行動予測部と、
前記行動予測部により予測される前記行動が適切であるか否かを判定する適正判定部と、
前記適正判定部により適切でないと判定されることを条件に、補助情報を提示する提示装置と、を有することを特徴とする補助情報提示システム。 An auxiliary information presentation system that presents auxiliary information about user behavior in investment behavior using the prediction model constructed by the prediction model construction system according to claim 7,
The brain activity measurement unit measures the brain activity information for determination of the specific part when specific information is presented,
A behavior prediction unit that predicts a user's possible behavior from the determination brain activity information and the prediction model;
An appropriateness determination unit that determines whether or not the behavior predicted by the behavior prediction unit is appropriate;
A supplementary information presentation system comprising: a presentation device that presents supplementary information on the condition that the appropriateness determination unit determines that the information is not appropriate. 前記特定部位を、
国際１０−２０法における原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向を上として鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の下１０％の縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３及び右耳介前点Ｔ４方向にそれぞれ左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の略４％ずつの横軸幅とからなる主要部位Ａ１、
又は原点Ｆｐｚから頭頂部Ｃｚ方向に鼻根部Ｎｚ・頭頂部Ｃｚ間の１０％から２０％までの縦軸幅と、原点Ｆｐｚから左耳介前点Ｔ３方向に左耳介前点Ｔ３・右耳介前点Ｔ４間の略４％から１２．５％までの横軸幅とからなる主要部位Ａ２、
のいずれかとすることを特徴とする請求項７記載の予測モデル構築システム、又は請求項８記載の補助情報提示システム。 The specific site,
In the international 10-20 method, the vertical axis width of the bottom 10% between the nose root Nz and the parietal portion Cz with the top of the parietal Cz direction from the origin Fpz, and the left anterior point T3 and the right anterior point T4 from the origin Fpz A main part A1 having a horizontal axis width of approximately 4% between the left anterior pinna point T3 and the right pinna point T4 in the direction;
Alternatively, the vertical axis width from 10% to 20% between the nasal root Nz and the parietal portion Cz in the direction from the origin Fpz to the parietal portion Cz, and the left anterior pinna point T3 and the right ear in the direction from the origin Fpz to the left anterior pinpoint T3. A main portion A2 having a horizontal axis width of approximately 4% to 12.5% between the intervention points T4,
The prediction model construction system according to claim 7 or the auxiliary information presentation system according to claim 8, wherein the prediction model construction system according to claim 7 is used.
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