JP6055535B1 - 集中度処理システム - Google Patents

Abstract

【課題】集中度の利用を容易にするための仕組みを有する集中度処理システムを提供する。【解決手段】集中度処理システムを構成するソフトウェアは、エンジン部５０１、ツール部５０３、インターフェース部５０２に機能を分化させている。エンジン部５０１は、撮像装置４１１が出力する画像データストリームからベクトルデータ等の基本的なデータを生成する。ツール部５０３は、エンジン部５０１が出力するデータに基づいて、集中度等の、顧客システム５０５に対して有用なデータを算出する。また、集中度とは別に、コンテンツ１０２の様々な情報や、ユーザー１０１を特定する情報等も、ツール部５０３が出力する。インターフェース部５０２は、エンジン部５０１から出力されるデータをツール部５０３に引き渡したり、ツール部５０３から出力されるデータを顧客システム５０５へ引き渡す等の、データの授受を管理する。【選択図】図５

Description

本発明は、コンピューターや電子機器等が利用者に提供するコンテンツに対し、利用者がコンテンツに示す集中度に関する情報を検出し、利用する、集中度処理システムに関する。

テレビジョン放送（以下「ＴＶ放送」）において放送される映像コンテンツが、どれだけ視聴者に視聴されているのかを示す指標として、従来から「世帯視聴率」が用いられている。ＴＶ放送における世帯視聴率の計測は、サンプルとなる家庭に視聴率を測定するための機器を設置し、その機器が、テレビジョン受像機（以下「ＴＶ」）がオン状態で表示しているチャンネルに関する情報をほぼリアルタイムで集計拠点へ送信する。すなわち世帯視聴率とは、視聴時間と視聴チャンネルに関する情報を集計した結果であり、世帯視聴率という情報から視聴者がどのような状態で番組（映像コンテンツ）を視聴したのかはわからない。
例えば、視聴者がＴＶ番組に対し、画面を注視せずラジオのように聞き流すような視聴形態である場合には、当該番組は視聴者にとって集中した状態で視聴されていないこととなる。このような視聴形態では、ＴＶ番組に挟まれるコマーシャル（以下「ＣＭ」）の宣伝効果はあまり期待できない。

視聴者がＴＶ番組をどの程度集中して視聴しているのかを知るための技術が、幾つか検討されている。
特許文献１には、ＴＶ番組に対し、視聴者がどの程度集中しているのかを「集中度」と定義し、その集中度を習得し、利用する技術内容が開示されている。
特許文献２には、２個の撮像素子を用いて、ユーザーの注視状態（集中度に等しい）を評価するための技術内容が開示されている。
特許文献３には、１個の撮像素子を用いて、ＴＶ番組ではなく、端末装置を用いた試験における、受験者の集中度を評価するための技術内容が開示されている。

特開２００３−１１１１０６号公報 特開２０１５−８２２４７号公報 米国特許出願公開第２０１５／００４４６４９号明細書

前述の特許文献３に示されるように、視聴者の集中度とは、対象となるコンテンツは必ずしもＴＶ番組に限らない。あらゆるコンテンツが対象となる。ここで、オンライン若しくはオフラインにて、コンピューターや電子機器を介して提供される文字列、音声、静止画像、映像（動画）、またこれらが組み合わされたプレゼンテーションやゲーム等の、対象者が理解可能な内容にて享受する情報を、コンテンツ（contents）と総称する。またこれ以降、本明細書では、コンテンツを享受及び／または利用する者を、視聴者ではなくユーザーと総称する。

これまで、コンテンツに対するユーザーの集中度を測定する技術は、例えば前述の特許文献１、２及び３にあるように、幾つか提案されているが、ユーザーから測定した集中度をどのように利用するかについては、あまり議論がされていなかった。

本発明はかかる課題に鑑みてなされたものであり、集中度の利用を容易にするための仕組みを有する集中度処理システムを提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明集中度処理システムは、コンテンツを表示する表示部と、表示部を見るユーザーの顔を撮影可能な方向に設置される撮像装置を備え、更にエンジンコア部と該エンジンコア部以外のソフトウェア機能を有するエンジン部とからなり、撮像装置から出力される画像データストリームからユーザーの顔の向き及びユーザーの視線の向きを示すベクトルデータを出力するエンジン部を備える。
また、ベクトルデータからユーザーが表示部に表示されているコンテンツに対する集中度を算出する集中度算出機能を有する第一ツール部と、ベクトルデータ及び／又は集中度を所定の情報処理装置へ出力する入出力制御部と、を備える。
そして、エンジンコア部は、ユーザーの顔が存在するか否かを検出し、ユーザーの顔の三次元イメージから前記ユーザーの顔の抽出点の座標情報を出力し、エンジンコア部以外のソフトウェア機能を有するエンジン部は、ユーザーの顔の向き及びユーザーの視線の向きを示すベクトルデータ、及び該ベクトルデータの時間軸上の揺らぎである変化量を算出し、第一ツール部は、ユーザーが表示部に表示されているコンテンツを注視しているか否かを所定の範囲を有するデータとして出力する。

本発明により、集中度の利用を容易にするための仕組みを有する集中度処理システムを提供できる。
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

本実施形態に係る集中度処理システムにおける、ユーザーの集中度の仕組みを説明する概略図である。 ディスプレイの種類とカメラのバリエーションを示す図である。 ディスプレイの種類とカメラが装着される配置関係を示す図である。 集中度処理システムのハードウェア構成を示すブロック図である。 本発明の第一の実施形態に係る集中度処理システムのソフトウェア機能を示すブロック図である。 本発明の第二の実施形態に係る集中度処理システムの実装例におけるソフトウェア機能を示すブロック図である。 本発明の第三の実施形態に係る集中度処理システムの実装例におけるソフトウェア機能を示すブロック図である。 本発明の第四の実施形態に係る集中度処理システムの実装例におけるソフトウェア機能を示すブロック図である。 本発明の第五の実施形態に係る集中度処理システムの実装例におけるソフトウェア機能を示すブロック図と、顧客システムのデータベースを構成するテーブルの、フィールド構成の一例を示す図である。 本発明の第五の実施形態に係る集中度処理システムにおける、ユーザーの属性情報を推定する処理の流れを示すフローチャートである。 本発明の第六の実施形態に係る集中度処理システムの実装例におけるソフトウェア機能を示すブロック図である。 動画再生装置にて動画を再生するユーザーの、時間経過に伴う集中度の変動を示すグラフと、動画再生装置が動画の再生を一時停止して再度再生を行う過程を示すタイムチャートである。 本発明の第七の実施形態に係る集中度処理システムの実装例におけるソフトウェア機能を示すブロック図である。

本実施形態に係る集中度処理システムは、特許文献３に開示されている集中度の測定技術を利用する。その上で、集中度処理システムは、様々な利用形態が想定される集中度について、ソフトウェアの開発と利用を容易にするフレームワークを提供する。
なお、本実施形態における集中度処理システムでは、視覚を利用するコンテンツを対象とする。したがって、音声のみのコンテンツは、本実施形態の集中度処理システムにおける集中度の測定及び利用の対象外である。

［集中度について］
図１Ａ及び図１Ｂは、本実施形態に係る集中度処理システムにおける、ユーザーの集中度の仕組みを説明する概略図である。
図１Ａにおいて、ユーザー１０１はコンテンツ１０２を表示しているディスプレイ１０３を注視している。ディスプレイ１０３のすぐ上にはカメラ１０４が装着されている。カメラ１０４はディスプレイ１０３の前に存在するユーザー１０１の顔を撮影可能な方向に向けられている。カメラ１０４には、図示しない（図４以降で後述する）情報処理装置が接続されている。情報処理装置は、カメラ１０４から得られる画像データから、ユーザー１０１の顔の向き及び／又は視線がディスプレイ１０３の方向に向いているか否かを検出し、ユーザー１０１がコンテンツ１０２に注視しているか否かを、０から１まで、あるいは０から２５５まで、または０から１０２３まで等、所定の範囲を有する値のデータで出力する。この値が集中度である。

図１Ｂにおいて、ユーザー１０１はコンテンツ１０２を表示しているディスプレイ１０３を注視していない。カメラ１０４に接続されている情報処理装置は、カメラ１０４から得られる画像データから、図１Ａにおける集中度よりも低い値の集中度を出力する。
このように、本実施形態に係る集中度処理システムは、ユーザー１０１の顔の向き及び／又は視線がコンテンツ１０２を表示しているディスプレイ１０３に向かっているか否かを、カメラ１０４から得られる画像データから算出する。

図２Ａ、図２Ｂ及び図２Ｃは、ディスプレイ１０３の種類とカメラ１０４のバリエーションを示す図である。
図３Ａ及び図３Ｂは、ディスプレイ１０３の種類とカメラ１０４が装着される配置関係を示す図である。
図２Ａは、据え置き型のＬＣＤディスプレイ２０１に、外付けのＵＳＢタイプｗｅｂカメラ２０２が装着されている例である。
図２Ｂは、ノートパソコン２０３のＬＣＤディスプレイ２０４の枠に、ｗｅｂカメラ２０５が埋設されている例である。
図２Ｃは、スマートフォン等の携帯型無線端末２０６のＬＣＤディスプレイ２０７の枠に、自分撮り用インカメラ２０８が埋設されている例である。
これら図２Ａ、図２Ｂ及び図２Ｃに共通する点は、カメラ１０４がディスプレイ１０３の中心線近傍に設けられている点である。

図３Ａは、図２Ａ及び図２Ｂに対応する、横型のディスプレイ１０３ａにおける、カメラ１０４の最適な配置位置の領域を示す図である。
図３Ｂは、図２Ｃに対応する、縦型のディスプレイ１０３ａにおける、カメラ１０４の最適な配置位置の領域を示す図である。
図３Ａのディスプレイ１０３ａ、及び図３Ｂのディスプレイ１０３ｂ、すなわちディスプレイが横型、縦型の何れの場合でも、ディスプレイ１０３ａ及び１０３ｂの上下の辺の、中心線Ｌ３０２及びＬ３０４を通過する領域３０１ａ、３０１ｂ、３０３ａ及び３０３ｂが、カメラ１０４がユーザー１０１の顔と視線を無調整で正しく捕捉できる位置である。カメラ１０４が中心線Ｌ３０２及びＬ３０４の近傍に配置されていれば、ユーザー１０１の顔がディスプレイ１０３ａ及び１０３ｂの真正面からずれた位置に存在していても、ディスプレイ１０３ａ及び１０３ｂからユーザー１０１の顔と視線の角度を無調整で正しく把握できる。

なお、カメラ１０４がこれらの領域から外れる位置に設置される場合は、ユーザー１０１の顔と視線がディスプレイ１０３に正しく向かっているか否かを検出するために、予めユーザー１０１の顔と視線がディスプレイ１０３に正しく向かっている時の、カメラ１０４から見たユーザー１０１の顔と視線の向きの情報を検出して、不揮発性ストレージ４０６（図４参照）等に記憶しておくとよい。

［集中度処理システム：ハードウェア構成］
図４は、集中度処理システム４０１のハードウェア構成を示すブロック図である。
クライアント４０２は一般的なコンピューターであり、ＣＰＵ４０３、ＲＯＭ４０４、ＲＡＭ４０５、不揮発性ストレージ４０６、現在日時情報を出力するリアルタイムクロック（以下「ＲＴＣ」）４０７、操作部４０８がバス４０９に接続されている。そして、集中度処理システム４０１において重要な役割を持つ表示部４１０（ディスプレイ１０３）と撮像装置４１１（カメラ１０４）もバス４０９に接続されている。
クライアント４０２はバス４０９に接続されたＮＩＣ（Network Interface Card）４１２を通じて、インターネット４１３を介してサーバー４１４と通信を行う。
サーバー４１４もまた一般的なコンピューターであり、ＣＰＵ４１５、ＲＯＭ４１６、ＲＡＭ４１７、不揮発性ストレージ４１８、ＮＩＣ４１９がバス４２０に接続されている。

なお、図４では一般的なクライアント・サーバーシステムを例示しているが、必ずしも集中度処理システム４０１にはインターネット４１３（ネットワーク）やサーバー４１４が必須ではない。後述する実施形態の中には、サーバー４１４やネットワークが存在しないスタンドアロンの装置もありうる。

［第一実施形態：ソフトウェア機能の概要］
図５は、本発明の第一の実施形態に係る集中度処理システム４０１のソフトウェア機能を示すブロック図である。なお、図５のブロック図は集中度処理システム４０１において想定されるソフトウェア機能を上位概念で記述している。
集中度処理システム４０１は、撮像装置４１１、エンジン部５０１、インターフェース部５０２、ツール部５０３、コンテンツ再生部５０４、顧客システム５０５及び顧客ツール５０６よりなる。

撮像装置４１１から出力される画像データは、エンジン部５０１に供給される。エンジン部５０１は、撮像装置４１１から出力される画像データから、ユーザー１０１の顔の向き、ユーザー１０１の視線の向き、そしてそれらの動きを算出する。先ず、エンジン部５０１は撮像装置４１１から出力される画像データを静止画として捉え、周知のポリゴン処理等の三次元的解析処理を経て、ユーザー１０１の顔の存在を認識し、顔の向き、視線の向きをベクトルデータとして算出する。次に、静止画が時間軸上で連続することで動画データとして捉え、顔の向き及び視線の向きのベクトルデータが時間軸上でどのように変動したかを算出する。このような演算処理を経て、最終的にエンジン部５０１は、直交座標系または３次元極座標系等の３次元空間における、ユーザー１０１の顔の向きを示すベクトル、ユーザー１０１の視線の向きを示すベクトル、そしてこれらベクトルの時間軸上の揺らぎ、すなわち変動量を出力する。

エンジン部５０１の内部には、エンジンコア部５０７が備わっている。このエンジンコア部５０７は、エンジン部５０１が出力するベクトルデータ等の算出根拠として最低限必要な機能を担う。具体的には、例えば画像データ中にユーザー１０１の顔が存在するか否かを検出する機能と、ユーザー１０１の顔にポリゴン処理を施してそのベクトルデータを生成する機能である。
もし、ワンチップマイコン等の、演算能力と記憶容量が限られている低資源装置をクライアント４０２として使用する場合、クライアント４０２のソフトウェアとしてエンジン部５０１を実装することが困難である場合が想定される。そのような状況で、撮像装置４１１が出力する画像データを映像データストリームとしてインターネット４１３等のネットワークを介して連続的に顧客システム５０５へ送信すると、ネットワークに多大な負荷をかけてしまう。そこで、このような場合の対処として、通信のデータ量を削減するため、エンジン部５０１の中でも最低限必要な部分をエンジンコア部５０７として切り分け可能な形態にする。

エンジン部５０１又はエンジンコア部５０７から出力されるデータは、インターフェース部５０２に供給される。入出力制御部ともいえるインターフェース部５０２は、ツール部５０３が存在する場合にはツール部５０３とデータの入出力を行い、また顧客システム５０５に対してもデータの入出力を行う。
ツール部５０３は、エンジン部５０１またはエンジンコア部５０７が出力するデータ以外のデータをインターフェース部５０２に供給する。このツール部５０３は、クライアント４０２の実装形態に応じて様々な形態が想定される。ツール部５０３が存在しないクライアント４０２もあれば、複数のツール部５０３を有するクライアント４０２も存在しうる。図５では、典型的な例として、３種類のツール部５０３を例示している。

第一ツール部５０８は、多くのクライアント４０２に実装されることを想定される、集中度を算出する機能（ソフトウェアコンポーネントあるいはライブラリモジュール）である。第一ツール部５０８は、予めＲＯＭ４０４または不揮発性ストレージ４０６に保持されている、表示部４１０（ディスプレイ１０３）の大きさ、また撮像装置４１１（カメラ１０４）の設置位置等の情報を基に、ユーザー１０１の顔の向きを示すベクトルとユーザー１０１の視線の向きを示すベクトルが、ユーザー１０１と表示部４１０とを結ぶベクトルに対してどれだけ角度がずれているかを算出する。この角度が、集中度を算出する基礎となるデータになる。そして、ベクトルの変動量を所定の閾値と比較して、集中度の基礎データに対する加減算を施し、最終的に０から１まで等、所定の範囲を有する値の集中度を算出する。
エンジン部５０１、エンジンコア部５０７、インターフェース部５０２、そしてこの第一ツール部５０８は、多くのクライアント４０２に共通して実装されることを想定して作られる、標準コンポーネントである。

第二ツール部５０９は、コンテンツ１０２の情報をインターフェース部５０２に供給する。例えば、ネットワークストレージ５１０またはローカルストレージ５１１に保持されているコンテンツ１０２をコンテンツ再生処理部５１２が再生している時、コンテンツ再生処理部５１２が現在再生しているコンテンツ１０２の再生時間または再生シーン等の情報を、コンテンツ１０２を一意に特定するコンテンツ情報と共にインターフェース部５０２に供給する。
第三ツール部５１３は、コンテンツ１０２以外の情報をインターフェース部５０２に供給する。例えば、ＲＴＣ４０７が出力する現在日時情報や、不揮発性ストレージ４０６に保持されている、クライアント４０２を使用するユーザー１０１を一意に特定する利用者情報（以下「ＵＩＤ」）等である。
第二ツール部５０９と第三ツール部５１３は、クライアント４０２の要求仕様、そして実装形態に応じて追加又は削除されうる、オプションのコンポーネントである。
なお、顧客の要求仕様に対応するために用意されるカスタマイズコンポーネントは、インターフェース部５０２の外側に実装される。

例えば、コンテンツ１０２が光ディスク等のローカルストレージ５１１に保持されている映像である場合は、第二ツール部５０９は最初にコンテンツ再生処理部５１２が再生しようとするコンテンツ１０２のコンテンツ情報をインターフェース部５０２に出力した後、コンテンツ再生処理部５１２が現在再生している映像の再生時間をインターフェース部５０２に出力する。そして、第三ツール部５１３は不揮発性ストレージ４０６に保持されている、クライアント４０２を使用するユーザー１０１を一意に特定する利用者情報をインターフェース部５０２に出力する。すると、インターフェース部５０２は第一ツール部５０８から得られる集中度と、第二ツール部５０９から得られるコンテンツ情報とコンテンツ１０２の再生時間と、第三ツール部５１３から得られる利用者情報を組み合わせて、特定のユーザー１０１におけるリアルタイムの集中度の情報として、顧客システム５０５に出力することができる。

インターフェース部５０２は、顧客システム５０５に対し、集中度又はこれに準じる情報を出力する。顧客システム５０５は、インターフェース部５０２から集中度又はこれに準じる情報を受信して、所定の処理を実行する。その際、顧客システム５０５は所定の処理の一部として、顧客ツール５０６を用いて、集中度又はこれに準じる情報を処理する。
なお、図５における顧客システム５０５及び顧客ツール５０６は、図４のサーバー４１４として実装される場合がある他、サーバー４１４及びネットワークを廃し、クライアント４０２に含める、すなわち、スタンドアロンの構成もあり得る。

［第二実施形態：低資源装置における実装形態］
図６は、本発明の第二の実施形態に係る集中度処理システム６０１の実装例におけるソフトウェア機能を示すブロック図である。
図６に示す集中度処理システム６０１は、低資源装置をクライアント４０２として使用する場合を想定している。例えば、クライアント４０２が携帯型ゲーム機の場合、ゲームソフトウェアの実行にＣＰＵ４０３の演算能力やＲＡＭ４０５の容量等、計算機資源の大半が消費され、集中度の処理に十分な計算機資源を回す余裕がない場合が考えられる。このような状況では、クライアント４０２には集中度の演算処理として必要最小限のものを搭載することが好ましい。具体的には、エンジンコア部５０７とインターフェース部５０２のみをクライアント４０２に搭載する。エンジン部５０１、第一ツール部５０８等は顧客システム５０５であるサーバー４１４に搭載される。

［第三実施形態：エンジン部５０１、ツール部５０３のバリエーション］
図７Ａ及び図７Ｂは、本発明の第三の実施形態に係る集中度処理システム６０１の実装例におけるソフトウェア機能を示すブロック図である。
図７Ａに示す集中度処理システム７０１及び図７Ｂに示す集中度処理システム７０２は、図６の事例とは異なり、一般的なパソコン等におけるソフトウェア機能の実装を想定している。
図７Ａの集中度処理システム７０１において、第一エンジン部７０３はエンジンコア部５０７を内蔵する。エンジンコア部５０７は、撮像装置４１１から受信した画像データから、ユーザー１０１の顔の三次元イメージを計算して、顔の抽出点（目、鼻、口などを特定する点）の座標情報を出力する。そして、第一エンジン部７０３の、エンジンコア部５０７以外のソフトウェア機能は、エンジンコア部５０７が出力した抽出点の座標情報から、ユーザー１０１の顔の向きや視線の向きのベクトル及びその変化量を算出し、インターフェース部５０２へ出力する。

この第一エンジン部７０３に代えて、第二エンジン部７０４として、撮像装置４１１から得られる映像データから、ユーザー１０１の顔皮膚の直下に存在する静脈を撮影し、静脈が拡張、収縮する変動をデータとして抽出する機能に交換することが可能である。この第二エンジン部７０４も、第一エンジン部７０３と同様、エンジンコア部５０７を内蔵する。そして、第二エンジン部７０４の、エンジンコア部５０７以外のソフトウェア機能は、エンジンコア部５０７が出力した抽出点の一部（ユーザー１０１の顔の局部）の座標情報から、顔の局部の画像データをインターフェース部５０２へ出力する。顔の局部の画像データには、ユーザー１０１の顔皮膚の直下に存在する静脈が含まれる。エンジンコア部５０７は共通のまま、エンジンコア部５０７以外のソフトウェア機能を第一エンジン部７０３から第二エンジン部７０４に変更することで、顔と視線のベクトル及びその変化量を算出するソフトウェア機能が、顔の局部の画像データを出力するソフトウェア機能に変更できる。
そして、エンジン部５０１を第一エンジン部７０３から第二エンジン部７０４に交換した場合、ツール部５０３も第一ツール部５０８である集中度算出処理から、第四ツール部７０５として、静脈の変動データから脈拍を算出する処理に交換する必要が生じる。

図７Ｂの集中度処理システム７０２において、エンジン部５０１は直交座標系または３次元極座標系等の３次元空間における、ユーザー１０１の顔の向きを示すベクトル、ユーザー１０１の視線の向きを示すベクトル、そしてこれらベクトルの時間軸上の揺らぎ、すなわち変動量を出力する。なお、エンジン部５０１にはエンジンコア部５０７が内蔵されており、エンジンコア部５０７は画像データ中にユーザー１０１の顔が存在するか否かを検出し、ユーザー１０１の顔にポリゴン処理を施してその３Ｄデータを生成する。そして、第一ツール部５０８はエンジン部５０１のデータを基に集中度算出処理を行う。この第一ツール部５０８に代えて、第五ツール部７０６として、エンジンコア部５０７から得られるユーザー１０１の顔の３Ｄデータから、ユーザー１０１の表情を解析する機能に交換することが可能である。

［第四実施形態：集中度の代わりにベクトルデータをネットワークに送信］
図８は、本発明の第四の実施形態に係る集中度処理システム８０１の実装例におけるソフトウェア機能を示すブロック図である。
図８に示す集中度処理システム８０１は、図６に類似する、低資源装置をクライアント４０２として使用する場合を想定している。図６の場合と同様、低資源装置に集中度処理を搭載する場合、コンテンツの再生に低資源装置が有する計算機資源の大半が消費され、集中度の処理に十分な計算機資源を回す余裕がない場合が考えられる。このような状況では、クライアント４０２には集中度の演算処理として必要最小限のものを搭載することが好ましい。図８に示す、図６の集中度処理システム８０１との相違点は、エンジン部５０１とインターフェース部５０２、そして第二ツール部５０９、第三ツール部５１３をクライアント４０２に搭載する。集中度の算出を行う第一ツール部５０８は顧客システム５０５であるサーバー４１４に搭載させる。この場合、エンジン部５０１から出力される、直交座標系または３次元極座標系等の３次元空間における、ユーザー１０１の顔の向きを示すベクトル、ユーザー１０１の視線の向きを示すベクトル、そしてこれらベクトルの時間軸上の揺らぎ、すなわち変動量が、ネットワークを通じて顧客システム５０５へ出力される。

顧客システム５０５のデータベース８０２には、第三ツール部５１３が出力する、ＲＴＣ４０７から得られる現在日時情報、不揮発性ストレージ４０６に保持されている利用者情報、第二ツール部５０９が出力する、コンテンツ識別情報、コンテンツ１０２の現在再生時間またはシーン情報等、そしてエンジン部５０１が出力する、ユーザー１０１の顔の向きのベクトル、ユーザー１０１の視線のベクトル、これらベクトルの時間軸上の変動量、表示部４１０とユーザー１０１の顔との角度の差等の情報が蓄積される。
集中度の算出処理を行う第一ツール部５０８は、顧客システム５０５にて様々なデータ解析作業を実行する際に稼働する。
図８に示す集中度処理システム８０１は、顧客システム５０５のデータベース８０２に第一ツール部５０８の算出結果である集中度を格納せず、エンジン部５０１が出力する、集中度を算出するための根拠となるデータを格納することで、第一ツール部５０８のバージョンアップ等に即応できる。

［第五実施形態：ユーザー１０１のカテゴライズ］
図９Ａは、本発明の第五の実施形態に係る集中度処理システム９０１の実装例におけるソフトウェア機能を示すブロック図である。
図９に示す集中度処理システム９０１は、クライアント４０２として一般的なパソコン等を使用し、サーバー４１４を有するシステムを想定している。
顧客システム５０５のデータベース８０２には、インターフェース部５０２から、第一ツール部５０８が出力する集中度、第二ツール部５０９が出力する、コンテンツ識別情報、コンテンツ１０２の現在再生時間またはシーン情報等、第三ツール部５１３が出力する、ＲＴＣ４０７から得られる現在日時情報、及び不揮発性ストレージ４０６に保持されている利用者情報等の情報が蓄積される。
顧客システム５０５は、顧客ツール５０６の一種としてクラスター分析処理部９０２を備える。クラスター分析処理部９０２は、データベース８０２に格納されているユーザー１０１毎の集中度の変化について、類似度を算出し、この類似度に基づいてユーザー１０１を幾つかのクラスターに分化させる。

図９Ｂは、顧客システム５０５のデータベース８０２を構成するテーブルの、フィールド構成の一例を示す図である。
データベース８０２には、ユーザーマスター９０３、集中度テーブル９０４、クラスターテーブル９０５が含まれる。
ユーザーマスター９０３は、ＵＩＤフィールド、性別フィールド、年齢フィールド、その他属性情報フィールドを有する。
ＵＩＤフィールドには、ユーザー１０１を一意に識別するユーザーＩＤ（ＵＩＤ）が格納される。
性別フィールドには、ユーザー１０１の性別が格納され、年齢フィールドにはユーザー１０１の年齢が格納される。
その他属性情報フィールドには、ユーザー１０１の住環境、未婚既婚、家族構成、就業就学等の、性別と年齢以外のユーザー１０１に纏わる情報が格納される。

集中度テーブル９０４は、ＵＩＤフィールド、コンテンツＩＤフィールド、コンテンツ再生日時フィールド、コンテンツ再生時間又はコンテンツチャプターＩＤフィールド、集中度フィールドを有する。
ＵＩＤフィールドは、ユーザーマスター９０３の同名フィールドと同じである。
コンテンツＩＤフィールドには、コンテンツ１０２を一意に識別するためのコンテンツＩＤが格納される。
コンテンツ再生日時フィールドには、ユーザー１０１がコンテンツ１０２を再生した日時が格納される。殆どの場合、コンテンツ再生日時は、クライアント４０２が内蔵するＲＴＣ４０７が出力する現在日時情報である。
コンテンツ再生時間又はコンテンツチャプターＩＤフィールドには、コンテンツ１０２の再生時間、またはコンテンツ１０２のシーンやチャプターを示す情報、すなわちコンテンツ１０２の再生位置情報が格納される。
集中度フィールドには、コンテンツ再生時間又はコンテンツチャプターＩＤフィールドに格納されるコンテンツ１０２の再生位置情報における、ユーザー１０１の集中度が格納される。

クラスターテーブル９０５は、ＵＩＤフィールド、コンテンツＩＤフィールド、コンテンツ１０２再生日時フィールド、集中度空間内座標フィールド、クラスターＩＤフィールド、推定性別フィールド、推定年齢フィールド、その他推定属性情報フィールド、推定適合率フィールドを有する。
ＵＩＤフィールド、コンテンツＩＤフィールド及びコンテンツ１０２再生日時フィールドは、それぞれ集中度テーブル９０４の同名フィールドと同じである。
集中度空間内座標フィールドには、コンテンツ１０２の再生地点情報とユーザー１０１の集中度を示す仮想的多次元座標空間内における、ユーザー１０１の位置情報が格納される。
クラスターＩＤフィールドには、クラスター分析処理部９０２によって仮想的多次元座標空間内に形成される、集中度の変動傾向が類似するユーザー１０１同士の集合体を一意に識別するためのクラスターＩＤが格納される。

推定性別フィールドには、クラスター分析処理部９０２による分析の結果として推定した、ユーザー１０１の推定性別が格納される。
推定年齢フィールドには、クラスター分析処理部９０２による分析の結果として推定した、ユーザー１０１の推定年齢が格納される。
その他推定属性情報フィールドには、クラスター分析処理部９０２による分析の結果として推定した、ユーザー１０１の推定住環境、推定未婚既婚、推定家族構成、推定就業就学等の、性別と年齢以外のユーザー１０１に纏わる推定情報が格納される。
推定適合率フィールドには、当該ユーザー１０１の過去の推定結果と照らし合わせて、どの程度合致しているかを示す適合率が格納される。この推定適合率は、クラスター分析処理部９０２による推定結果の確からしさでもある。

図１０は、本発明の第五の実施形態に係る集中度処理システム９０１における、ユーザー１０１の属性情報を推定する処理の流れを示すフローチャートである。本フローチャートにおける処理は、データベース８０２に所定のコンテンツ１０２における各ユーザー１０１の集中度が格納された時点で実行される。
処理を開始すると（Ｓ１００１）、クラスター分析処理部９０２は集中度テーブル９０４とユーザーマスター９０３を参照して、性別・年齢や他の属性情報が既知のユーザー１０１について、仮想的な集中度空間内における座標を計算する（Ｓ１００２）。
次にクラスター分析処理部９０２は、集中度空間内における各々のユーザー１０１同士の距離を計算し、その距離が近いユーザー１０１同士をカテゴライズするクラスターＩＤを付与する（Ｓ１００３）。このクラスター分析には、ウォード法、Ｋ−ｍｅａｎｓ＋＋法等、既知のアルゴリズムを利用する。
次にクラスター分析処理部９０２は、クラスターＩＤを付与したクラスター毎にクラスター内の平均となる位置、すなわち重心を求める（Ｓ１００４）。
次にクラスター分析処理部９０２は、クラスターＩＤを付与したクラスターに属するユーザー１０１の性別や年齢等の属性情報について、統計処理に必要な出現頻度や分散を算出する（Ｓ１００５）。
ステップＳ１００５の時点で、性別・年齢他の属性情報が既知のユーザー１０１について、クラスタリングが完了する。

次にクラスター分析処理部９０２は、集中度テーブル９０４とユーザーマスター９０３を参照して、性別・年齢や他の属性情報が不明のユーザー１０１について、集中度空間内における座標を計算する（Ｓ１００６）。
次にクラスター分析処理部９０２は、ステップＳ１００６で算出した座標情報と、各クラスターＩＤの重心との距離を計算して、最も重心との距離が短い、すなわち重心が近いクラスターのクラスターＩＤを、当該ユーザー１０１に付与する（Ｓ１００７）。
最後にクラスター分析処理部９０２は、ステップＳ１００６にて算出した分散を参照して、性別・年齢や他の属性情報が不明のユーザー１０１が属するクラスターとの距離から、当該ユーザー１０１の性別・年齢や他の属性情報を推定して（Ｓ１００８）、一連の処理を終了する（Ｓ１００９）。

ユーザー１０１の集中度を、ユーザー１０１の性別・年齢や他の属性情報と共にサーバー４１４に集めることで、集中度の傾向をユーザー１０１の属性情報でクラスタリングすることが可能になる。すると、逆に、性別・年齢や他の属性情報が不明なユーザー１０１の集中度のデータを、既知のクラスター化された集中度の傾向と比較して類似度を算出することで、当該ユーザー１０１がどのクラスターに属するのかを類推することが可能になる。年齢等の推定は、当該クラスターにおける分散を考慮して、クラスターの重心とユーザー１０１との距離を参照することで、推定を行う。
更に、コンテンツ１０２毎の、当該ユーザー１０１の属性情報の推定を繰り返すことで、属性情報の推定の精度を高めることも可能になる。

［第六実施形態：集中度の低下を検出してコンテンツ１０２の一時停止］
図１１は、本発明の第六の実施形態に係る集中度処理システム１１０１の実装例におけるソフトウェア機能を示すブロック図である。
図１１に係る集中度処理システム１１０１は、一例としてスタンドアロンの光ディスク装置等の、動画再生装置を想定している。
図１１中、コンテンツ再生処理部５１２は、光ディスク等のローカルストレージ５１１に記録されている動画等のコンテンツ１０２を再生し、表示部４１０に表示する。その際、コンテンツ１０２の再生時間情報等を第二ツール部５０９に出力する。
インターフェース部５０２は、第一ツール部５０８から出力されるユーザー１０１の集中度と、第二ツール部５０９が出力するコンテンツ１０２の再生時間情報等を、集中度判定処理部１１０２に出力する。
集中度判定処理部１１０２は、所定の単位時間毎に集中度の変動量を検出し、集中度の変動量が所定の第一の閾値を下回ったか否かを検出する。そして、集中度の変動量が所定の閾値を下回った時点で、コンテンツ再生処理部５１２にコンテンツ１０２再生の一時停止指示を出力する。
更に集中度処理部は、コンテンツ再生処理部５１２にコンテンツ再生の一時停止指示を出力した後、集中度の変動量が所定の第二の閾値を上回ったか否かを検出する。そして、集中度の変動量が所定の第二の閾値を上回った時点で、コンテンツ再生処理部５１２に数秒の巻き戻し指示と、コンテンツ再生指示を出力する。
また集中度処理部は、コンテンツ再生処理部５１２にコンテンツ再生の一時停止指示を出力した後、コンテンツ再生処理部５１２からユーザー１０１が操作部４０８を通じて再生指示が来たことを検出したら、コンテンツ再生処理部５１２に数秒の巻き戻し指示と、コンテンツ再生指示を出力してもよい。

図１２は、動画再生装置にて動画を再生するユーザー１０１の、時間経過に伴う集中度の変動を示すグラフと、動画再生装置が動画の再生を一時停止して再度再生を行う過程を示すタイムチャートである。
時点Ｔ１２０１において、ユーザー１０１は再生中のコンテンツ１０２に対して高い集中度を示している。しかし、時点Ｔ１２０２で電話がかかってきたことにより、ユーザー１０１の集中度は時点Ｔ１２０３にて急激に低下する。集中度判定処理部１１０２は、時点Ｔ１２０３における集中度から時点Ｔ１２０２における集中度を減算して、集中度変動量を得る。そして、集中度判定処理部１１０２はこの集中度変動量が所定の第一の閾値を下回ったことを検出すると、コンテンツ再生処理部５１２に対し、コンテンツ１０２の再生を一時停止する命令を発する。また、集中度判定処理部１１０２は時点Ｔ１２０２のコンテンツ再生時間をＲＡＭ４１７に保持する。
図１２において、時点Ｔ１２０２のコンテンツ再生時間は、１０分２３秒である。

時点Ｔ１２０４においてユーザー１０１が電話連絡を終了し、再びコンテンツ１０２の再生に注目し始めると、時点Ｔ１２０５においてユーザー１０１の集中度は急激に上昇する。集中度判定処理部１１０２は、時点Ｔ１２０５における集中度から時点Ｔ１２０４における集中度を減算して、集中度変動量を得る。そして、集中度判定処理部１１０２はこの集中度変動量が所定の第二の閾値を上回ったことを検出すると、コンテンツ再生処理部５１２に対し、一時停止されていたコンテンツ１０２の再生を再開する命令を発する。その際、コンテンツ１０２の再生位置は、時点Ｔ１２０３で保持していた時点Ｔ１２０２の再生時間（１０分２３秒）から、更に数秒の巻き戻しを行う。
図１２において、時点Ｔ１２０５では、コンテンツ再生時間を１０分２０秒まで巻き戻して再生を再開している。

例えば映画等が記録されている光ディスク等の動画コンテンツをディスク再生装置にて再生し、ユーザー１０１がコンテンツ１０２を視聴している状態において、ユーザー１０１に電話がかかる等、それまでユーザー１０１が維持していた集中度が急激に低下する事態が生じることがある。集中度判定処理部１１０２は、そのような集中度の急激な低下を検出し、ディスク再生装置におけるコンテンツ再生処理を一時停止する。ユーザー１０１の集中度が回復したり、ユーザー１０１が再生ボタンを押したら、集中度が低下した時点より数秒前の再生位置からコンテンツ再生を再開することで、ユーザー１０１に快適なコンテンツ再生環境を提供することができる。
なお、以上に説明した第六実施形態では、光ディスク等の記録済コンテンツを対象として説明したが、ネットワーク経由のコンテンツや、ＴＶ等のストリーミングコンテンツでも、常時録画を伴うことで対応が可能である。

［第七実施形態：集中度に加えてコンテンツ１０２の再生中断をデータベース８０２に記録］
図１３は、本発明の第七の実施形態に係る集中度処理システム１３０１の実装例におけるソフトウェア機能を示すブロック図である。
図１３に係る集中度処理システム１３０１は、一例としてネットワークに接続されている動画再生装置を想定している。
図１３中、コンテンツ再生処理部５１２は、光ディスク等のローカルストレージ５１１や、ネットワークストレージ５１０からネットワークを通じて受信する動画等のコンテンツ１０２を再生し、表示部４１０に表示する。その際、コンテンツ１０２の再生時間情報に加え、操作部４０８を通じてコンテンツ１０２の再生が中断されたことを示す情報も、第二ツール部５０９に出力する。また、図１３では図示していないが、ＴＶ放送等の放送コンテンツもコンテンツ再生処理部５１２の処理対象である。
インターフェース部５０２は、第一ツール部５０８から出力されるユーザー１０１の集中度と、第二ツール部５０９が出力するコンテンツＩＤ及びコンテンツ１０２の再生時間情報等と、第三ツール部５１３が出力する現在日時情報やＵＩＤ等を、顧客システム５０５に送信する。
顧客システム５０５はデータベース８０２に、ＵＩＤ、現在日時、コンテンツＩＤ、コンテンツ再生時間、コンテンツ再生中断情報、集中度等を記録する。

例えばコンテンツ１０２が放送コンテンツ等の場合、ユーザー１０１がコンテンツ１０２に不快に感じるか、あるいはユーザー１０１がコンテンツ１０２に飽きた時、コンテンツ１０２の視聴を中断することがある。もし、ユーザー１０１がコンテンツ１０２に飽きた場合、ユーザー１０１の集中度は低い値を示すことが考えられる。一方、ユーザー１０１がコンテンツ１０２に不快感を覚える場合、ユーザー１０１の集中度は相応に高い値を示すことが考えられる。つまり、集中度とコンテンツ１０２は相関性を有することが考えられる。本実施形態の集中度処理システム１３０１では、集中度の記録に加えて、ユーザー１０１が操作部４０８を操作して、コンテンツ１０２の視聴を停止したことを示す情報も記録する。視聴停止情報と集中度を記録することで、ユーザー１０１がコンテンツ１０２に飽きて視聴を停止したのか、あるいはコンテンツ１０２がユーザー１０１に不快感を与えたためにユーザー１０１が視聴を停止したのか等、集中度と視聴停止のタイミングとの相関性を検出することができる。
なお、視聴停止の検出は、停止ボタンに限らず、早送りボタン、巻き戻しボタン等の、操作部４０８における操作ボタンの操作情報を記録することが好ましい。また、ＴＶ放送等の放送コンテンツにおいては、チャンネルの変更指示等も視聴停止の情報として記録できる。

本実施形態においては、集中度処理システムを開示した。
集中度処理システムを構成するソフトウェアは、エンジン部５０１、ツール部５０３、インターフェース部５０２に機能を分化させている（図５参照）。
エンジン部５０１は、撮像装置４１１が出力する画像データストリームからベクトルデータ等の基本的なデータを生成する。
ツール部５０３は、エンジン部５０１が出力するデータに基づいて、集中度等の、顧客システム５０５に対して有用なデータを算出する。また、集中度とは別に、コンテンツ１０２の様々な情報や、ユーザー１０１を特定する情報等も、ツール部５０３が出力する。
インターフェース部５０２は、エンジン部５０１から出力されるデータをツール部５０３に引き渡したり、ツール部５０３から出力されるデータを顧客システム５０５へ引き渡す等の、データの授受を管理する。
様々な顧客の要求に対し、データフォーマットの要求についてはインターフェース部５０２で吸収し、データ種類の要求についてはツール部５０３で吸収する。このように、機能を分化させることで、ソフトウェアの開発効率を向上させると共に、顧客の要求に対して迅速な対応が可能になる。なお、エンジン部５０１とツール部５０３は、用途に応じて交換が可能である（図７Ａ、図７Ｂ参照）。

例えば、多大な計算機資源を要求する集中度算出機能を提供する第一ツール部５０８をクライアント４０２に搭載せず、顧客システム５０５に搭載する。そして、クライアント４０２に実装するソフトウェア機能を、エンジン部５０１とインターフェース部５０２（図８）、またはエンジン部５０１の中核部分であるエンジンコア部５０７とインターフェース部５０２を搭載する（図６参照）構成とする。すなわち、特に低資源装置に集中度処理システム１３０１を実装できるように構成することができる。このようにソフトウェア機能を分化させると、様々な形態のシステムに対して柔軟な実装を実現できる。

集中度処理システム１３０１によって測定した集中度は、コンテンツ１０２に対するユーザー１０１の集中度そのものを表すに留まらず、ユーザー１０１の嗜好を示す情報ともなり得る。そこで、ユーザー１０１の集中度を、ユーザー１０１の性別・年齢や他の属性情報と共にサーバー４１４に集めることで、集中度の傾向をユーザー１０１の属性情報でクラスタリングすることが可能になる。すると、逆に、性別・年齢や他の属性情報が不明なユーザー１０１の集中度のデータを、既知のクラスター化された集中度の傾向と比較して類似度を算出することで、当該ユーザー１０１がどのクラスターに属するのかを類推することが可能になる（図９参照）。

動画コンテンツを所定の再生装置で再生し、ユーザー１０１がその動画コンテンツを視聴している状態において、動画コンテンツを視聴中のユーザー１０１に電話がかかる等、それまでユーザー１０１が維持していた集中度が急激に低下する場合がある。このような場合は、単位時間毎の、ユーザー１０１の集中度の急激な低下を検出し、再生装置におけるコンテンツ再生処理を一時停止する。ユーザー１０１の集中度が回復したり、ユーザー１０１が再生ボタンを押すと、集中度が低下した時点より数秒前の再生位置からコンテンツ再生を再開することで、ユーザー１０１に快適なコンテンツ再生環境を提供することができる（図１１参照）。

放送コンテンツ等を視聴中のユーザー１０１が、当該コンテンツ１０２に不快感を感じるか、あるいはユーザー１０１が当該コンテンツ１０２に飽きた時、ユーザー１０１がコンテンツ１０２の視聴を中断することがある。そこで、集中度処理システム１３０１において、集中度の記録に加えて、ユーザー１０１がコンテンツ再生装置の操作部４０８を操作して、コンテンツ１０２の視聴を停止したことを示す情報も、サーバー４１４に記録する。視聴停止情報と集中度を記録することで、ユーザー１０１がコンテンツ１０２に飽きて視聴を停止したのか、あるいはコンテンツ１０２がユーザー１０１に不快感を与えたためにユーザー１０１が視聴を停止したのか等、集中度と視聴停止のタイミングとの相関性を検出することができる（図１３参照）。

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載した本発明の要旨を逸脱しない限りにおいて、他の変形例、応用例を含む。
例えば、上記した実施形態は本発明をわかりやすく説明するために装置及びシステムの構成を詳細かつ具体的に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることは可能であり、更にはある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることも可能である。

また、上記の各構成、機能、処理部等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計するなどによりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行するためのソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の揮発性あるいは不揮発性のストレージ、または、ＩＣカード、光ディスク等の記録媒体に保持することができる。
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしもすべての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

１０１…ユーザー、１０２…コンテンツ、１０３…ディスプレイ、１０４…カメラ、２０１…ＬＣＤディスプレイ、２０２…ｗｅｂカメラ、２０３…ノートパソコン、２０４…ＬＣＤディスプレイ、２０５…ｗｅｂカメラ、２０６…携帯型無線端末、２０７…ＬＣＤディスプレイ、２０８…インカメラ、４０１…集中度処理システム、４０２…クライアント、４０３…ＣＰＵ、４０４…ＲＯＭ、４０５…ＲＡＭ、４０６…不揮発性ストレージ、４０７…ＲＴＣ、４０８…操作部、４０９…バス、４１０…表示部、４１１…撮像装置、４１２…ＮＩＣ、４１３…インターネット、４１４…サーバー、４１５…ＣＰＵ、４１６…ＲＯＭ、４１７…ＲＡＭ、４１８…不揮発性ストレージ、４１９…ＮＩＣ、４２０…バス、５０１…エンジン部、５０２…インターフェース部、５０３…ツール部、５０４…コンテンツ再生部、５０５…顧客システム、５０６…顧客ツール、５０７…エンジンコア部、５０８…第一ツール部、５０９…第二ツール部、５１０…ネットワークストレージ、５１１…ローカルストレージ、５１２…コンテンツ再生処理部、５１３…第三ツール部、６０１…集中度処理システム、７０１…集中度処理システム、７０２…集中度処理システム、７０３…第一エンジン部、７０４…第二エンジン部、７０５…第四ツール部、７０６…第五ツール部、８０１…集中度処理システム、８０２…データベース、９０１…集中度処理システム、９０２…クラスター分析処理部、９０３…ユーザーマスター、９０４…集中度テーブル、９０５…クラスターテーブル、１１０１…集中度処理システム、１１０２…集中度判定処理部、１３０１…集中度処理システム

Claims (4)

1. コンテンツを表示する表示部と、
   前記表示部を見るユーザーの顔を撮影可能な方向に設置される撮像装置と、
   エンジンコア部と該エンジンコア部以外のソフトウェア機能を有するエンジン部とからなり、前記撮像装置から出力される画像データストリームから前記ユーザーの顔の向き及び前記ユーザーの視線の向きを示すベクトルデータ及び該ベクトルデータの時間軸上の揺らぎである変化量を出力するエンジン部と、
   前記ベクトルデータ及び前記変化量から前記ユーザーが前記表示部に表示されている前記コンテンツに対する集中度を算出する集中度算出機能を有する第一ツール部と、
   前記ベクトルデータ及び／又は前記集中度を所定の情報処理装置へ出力する入出力制御部と、を備え、
   前記エンジンコア部は、前記ユーザーの顔が存在するか否かを検出し、前記ユーザーの顔の三次元イメージから前記ユーザーの顔の抽出点の座標情報を出力し、
   前記エンジンコア部以外のソフトウェア機能を有するエンジン部は、前記ユーザーの顔の向き及び前記ユーザーの視線の向きを示すベクトルデータ、及び前記ベクトルデータの前記変化量を算出し、
   前記第一ツール部は、前記ユーザーが前記表示部に表示されている前記コンテンツを注視しているか否かを所定の範囲を有するデータとして出力する、
   集中度処理システム。
2. 更に、
   前記表示部と、前記撮像装置と、前記エンジンコア部と、前記入出力制御部はクライアントに装備され、
   前記エンジンコア部以外のソフトウェア機能を有するエンジン部及び前記第一ツール部は、前記所定の情報処理装置に装備される、
   請求項１に記載の集中度処理システム。
3. 更に、
   前記表示部に表示されている前記コンテンツの再生位置情報を前記入出力制御部に出力する第二ツール部と、
   前記コンテンツを前記表示部に再生すると共に、前記コンテンツの再生位置情報を前記第二ツール部に出力するコンテンツ再生処理部と、
   ある時点における集中度から一つ前の時点における集中度を減算したときの集中度の変化量が所定の第一の閾値を下回り、前記集中度が低下した場合に、前記コンテンツ再生処理部に対し、前記コンテンツの再生の一時停止を指示し、
   ある時点における集中度から一つ前の時点における集中度を減算したときの集中度の変化量が所定の第二の閾値を上回り、前記集中度が上昇した場合には、前記コンテンツ再生処理部に対し、一時停止された前記コンテンツの再生の再開を指示する集中度判定処理部と、を備える、
   請求項１に記載の集中度処理システム。
4. 更に、
   前記ユーザーの操作を受け付けて、前記コンテンツの再生指示情報及び再生停止指示情報を送信する操作部と、
   前記コンテンツを前記表示部に再生すると共に、前記コンテンツの再生位置情報と、前記操作部からの前記コンテンツの再生指示情報及び再生停止指示情報とを出力するコンテンツ再生処理部と、
   前記コンテンツ再生処理部から、前記表示部に表示されている前記コンテンツのコンテンツＩＤ及び再生位置情報、前記コンテンツの再生指示情報及び再生停止指示情報を受けて、前記入出力制御部に出力する第二ツール部と、
   前記ユーザーを一意に識別するためのユーザーＩＤ、及び現在日時情報を前記入出力制御部に出力する第三ツール部と、を備え、
   前記入出力制御部は、前記第一ツール部から出力される前記集中度と、前記第二ツール部から出力される前記コンテンツのコンテンツＩＤ及び再生位置情報、前記コンテンツの再生指示情報及び再生停止指示情報と、前記第三ツール部から出力される前記ユーザーＩＤと、前記現在日時情報とを所定の情報処理装置に送信し、
   前記所定の情報処理装置は、
   前記集中度、前記コンテンツのコンテンツＩＤ及び再生位置情報、前記コンテンツの再生指示情報及び再生停止指示情報、及び前記ユーザーＩＤ、前記現在日時情報を記録するデータベースを備える、
   請求項１に記載の集中度処理システム。

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